張淑安，陶愛萍

(1.上海立信會計金融學院 金融學院，上海 201209；2.合肥工業(yè)大學 經(jīng)濟學院，安徽 合肥 230601)

進入21世紀以來，我國銀行業(yè)改革不斷深化，股份制改造、利率市場化、引進境外戰(zhàn)略投資者、剝離不良貸款、建設(shè)民營銀行等多項改革舉措加速推進，互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展迅速。我國銀行業(yè)無論是在資產(chǎn)規(guī)模、盈利能力，還是在拓展海外業(yè)務(wù)、提升國際競爭力等方面都取得了長足的發(fā)展。銀保監(jiān)會數(shù)據(jù)顯示，截至2019年12月，我國銀行業(yè)金融機構(gòu)4607家，較2018年末增加19家，2019年底中國銀行業(yè)金融機構(gòu)總資產(chǎn)290萬億元，同比增長8.1%。2019年，商業(yè)銀行實現(xiàn)凈利潤2萬億元，平均資本利潤率為10.96%。2020年雖受新冠肺炎疫情沖擊，銀行業(yè)運行仍較穩(wěn)健，2020年末，中國銀行業(yè)金融機構(gòu)總資產(chǎn)319.7萬億元，同比增長10.1%。2020年《The Banker》公布的數(shù)據(jù)顯示，中國銀行競爭實力強勁，四大國有銀行均進入全球十強，有143家中資銀行進入1000強，僅次于美國(184家)。中國工商銀行更是自2013年以來連續(xù)8年位榮居《The Banker》雜志全球1000家大銀行榜首。

盡管我國銀行業(yè)的發(fā)展令人矚目，但隨著經(jīng)濟全球化和我國金融開放程度的提高，外資銀行對我國銀行業(yè)的參與程度不斷提高，我國銀行業(yè)面臨的金融市場環(huán)境日趨復(fù)雜，競爭壓力越來越大，單純依靠資產(chǎn)負債表高速擴張、資本消耗的傳統(tǒng)盈利模式越來越難以為繼。如何在日趨激烈的競爭環(huán)境中謀求盈利最大化，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展和競爭力的提升，最終取決于銀行的運營效率。如何通過管理創(chuàng)新、技術(shù)創(chuàng)新和業(yè)務(wù)創(chuàng)新等降低銀行的運營成本，是金融監(jiān)管機構(gòu)和各商業(yè)銀行需要認真思考的問題。銀行成本效率是銀行內(nèi)部經(jīng)營管理效率、資源配置效率、盈利能力和業(yè)內(nèi)競爭力等的綜合反映，銀行成本效率是銀行綜合競爭力的一個重要衡量指標。銀行業(yè)成本效率的高低直接關(guān)系到金融系統(tǒng)的運行效率，從而對經(jīng)濟結(jié)構(gòu)調(diào)整和經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生或直接或間接的影響。在此背景下，對我國商業(yè)銀行的成本效率進行測度并進行比較研究凸顯其必要。

一、文獻綜述

一是對商業(yè)銀行成本效率的測度與評價。Ariff和Can以1995—2004年中國28家商業(yè)銀行為研究樣本，運用DEA非參數(shù)法測算其成本效率，結(jié)果發(fā)現(xiàn)股份制銀行和城市商業(yè)銀行的成本效率高于國有四大銀行，大型銀行和小規(guī)模銀行的成本效率低于規(guī)模中等銀行[1]。劉玲玲和李西新比較研究中國與德國銀行的成本效率，運用隨機邊界成本函數(shù)模型的測算結(jié)果顯示德國跨國性商業(yè)銀行的成本效率普遍較高，中國國有商業(yè)銀行的成本效率雖然相對較低但兩國樣本銀行中最有效率的銀行在中國且中國銀行成本效率的改進速度最快[2]。呂品和文英以2001—2007年我國14家商業(yè)銀行為研究樣本，運用SFA方法對其成本效率進行測度，結(jié)果顯示14家銀行的成本效率總體上呈不斷提高趨勢，但國有銀行的平均成本效率顯著低于股份制商業(yè)銀行且差距不斷擴大[3]。許友傳運用時變成本效率前沿模型研究中國城商行成本效率的動態(tài)變化趨勢，發(fā)現(xiàn)我國城商行的成本效率在2000—2008年間呈不斷上升趨勢，但這一結(jié)論對資產(chǎn)規(guī)模大于300億元的城商行不成立[4]。李曉慶和曹金爽利用DEA方法測算2008—2014年中國65家商業(yè)銀行的成本效率，結(jié)果表明中國商業(yè)銀行的平均成本效率按照從高到低排序依次為國有商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行[5]。孫永春運用SFA方法測度中國33家樣本銀行在2007—2015年間的成本效率，并指出影響成本效率的主要因素有銀行規(guī)模、資本價格、凈貸款、放款成長率等[6]。李偉和李波運用隨機前沿對數(shù)成本函數(shù)模型比較研究長三角城市商業(yè)銀行成本效率的差異，2014—2019年間的成本效率測算結(jié)果表明長三角城市商業(yè)銀行成本效率總體上呈現(xiàn)上升態(tài)勢，其中非IPO的城市商業(yè)銀行成本效率均值高于總體，變異系數(shù)亦大于總體；已IPO的城市商業(yè)銀行則反之[7]。

二是商業(yè)銀行成本效率的測度方法。早期學者主要關(guān)注商業(yè)銀行的規(guī)模效率和范圍效率，通常用財務(wù)比率指標來分析銀行績效進而度量銀行效率，但由于財務(wù)指標法多采用單一財務(wù)指標，難以反映多投入、多產(chǎn)出下的銀行綜合效率。20世紀80年代，隨著學者們對銀行資源配置效率、投入-產(chǎn)出效率、成本效率等綜合效率關(guān)注度的提高，對銀行效率的評價方法也不斷發(fā)展，前沿分析方法逐漸替代了財務(wù)指標法。前沿分析方法的主要思想是構(gòu)造一個前沿面，被評估銀行與該前沿面的差距即為該銀行的效率。前沿分析法主要包括數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(Data Envelopment Analysis, DEA)、隨機前沿分析(Stochastic Frontier Analysis, SFA)等方法，其中DEA屬于非參數(shù)方法，SFA系參數(shù)方法。

DEA方法是一種不需要假設(shè)生產(chǎn)函數(shù)形式的線性規(guī)劃方法，對多投入、多產(chǎn)出情況下的效率評價具有獨特優(yōu)勢。Sheman和Gold首次將其引入銀行業(yè)以度量銀行效率[8]，此后國外學者在研究銀行效率時開始廣泛使用DEA方法。Fethi和Pasiouras梳理有關(guān)銀行效率的文獻，發(fā)現(xiàn)絕大多數(shù)運用的是DEA方法[9]；Darrat和Yousef運用傳統(tǒng)DEA方法對1994—1997年科威特銀行的成本效率和技術(shù)效率進行測評[10]。由于傳統(tǒng)DEA模型將決策單元視為“黑箱”，忽略系統(tǒng)內(nèi)部各子流程的作用，導(dǎo)致效率判斷存在一定的偏差，于是學者們打開“黑箱”，將一個決策單元看作由多個子單元組成的多階段系統(tǒng)，提出改進的多階段DEA模型和網(wǎng)絡(luò)DEA模型，其中包括：1)兩階段DEA模型。如Wang 等人運用加法兩階段DEA模型、周逢民等運用兩階段關(guān)聯(lián)DEA模型對中國商業(yè)銀行的效率進行測度和階段分解[11-12]；2)三階段或多階段DEA模型。如蔣書彬基于三階段DEA模型測算我國2009—2013年商業(yè)銀行的效率[13]；袁云峰等基于多階段超效率DEA模型研究14家中國商業(yè)銀行的各階段效率和總效率，但未考察各階段之間的合作關(guān)系[14]；3)網(wǎng)絡(luò)DEA模型。如Fukuyama 和Matousek運用網(wǎng)絡(luò)DEA模型測算日本區(qū)域銀行的收益效率[15]；范建平等考慮決策單元(DMUs)的異質(zhì)性，提出分類交叉DEA模型測量中國商業(yè)銀行的成本效率[16]。SFA方法在進行效率評價時需要假設(shè)生產(chǎn)函數(shù)形式，其對效率評價結(jié)果具有連續(xù)性，因而有利于比較研究商業(yè)銀行間的效率差異。國外學者較早將SFA方法運用于商業(yè)銀行效率研究中，如Berger和Humphery比較分析DEA方法和SFA方法測度的商業(yè)銀行效率值，發(fā)現(xiàn)運用DEA方法估計的效率值相對于SFA方法估計的效率值偏低且表現(xiàn)出較大的離散程度[17]。Dong 等人分別運用DEA方法和SFA方法測度1994—2007年中國銀行業(yè)的成本效率，結(jié)果卻具有適度一致性[18]。2003年以來，我國學者在銀行效率研究中也逐漸使用SFA方法，截至2018年底，中國知網(wǎng)上以SFA研究銀行效率的文獻60篇。如許曉雯和時鵬將以1997—2001年14家中國商業(yè)銀行為樣本，分別運用DEA、SFA兩種方法測度其成本效率，結(jié)果顯示兩種方法測度的銀行成本效率絕對值雖然存在明顯差異但在效率排序上表現(xiàn)為很好的一致性[19]；陳其安和劉艾萍運用SFA分析法對中國商業(yè)銀行的效率進行測算，并對公司治理與銀行效率之間的關(guān)系進行實證分析[20]。

綜合上述文獻可發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有文獻對商業(yè)銀行成本效率的研究雖然較多，但將非期望產(chǎn)出納入成本效率考量指標的文獻較少，多數(shù)文獻在測度商業(yè)銀行成本效率時僅考慮貸款、利潤、收入等期望的正向產(chǎn)出，對非期望的負向產(chǎn)出則考慮不多。本文在構(gòu)建測度商業(yè)銀行成本效率的DEA模型時，將不良貸款作為非期望產(chǎn)出與其他期望產(chǎn)業(yè)指標一并納入其中，力求使測度結(jié)果更全面客觀地反映我國商業(yè)銀行的成本效率，對于充實商業(yè)銀行成本效率理論、拓展成本效率測度方法具有一定的理論意義和參考價值。

二、模型構(gòu)建和指標選取

(一)考慮非期望產(chǎn)出的DEA成本效率測度模型

假設(shè)有n家相互獨立的銀行(DMU)，DMU1,DMU2,……,DMUn組成一個效率評價系統(tǒng)，Xj=(x1j,x2j,……,xmj,)表示第j家銀行的投入，Yj=(y1j,y2j,……,ysj,)表示第j家銀行的期望產(chǎn)出，Zj=(z1j,z2j,……,zkj,)表示第j家銀行的非期望產(chǎn)出，因此，我們可以用(x,y,z)來表示DMU的整個生產(chǎn)活動。

在這一生產(chǎn)活動過程中，投入和非期望產(chǎn)出越小越好，期望產(chǎn)出則越大越好。定義xij為DMUj第i種要素的投入量，i=1,2,…,m；ypj為DMUj第p種期望產(chǎn)出量，p=1,2,……,s；ztj表示DMUj第t種非期望產(chǎn)出量；t=1,2,……,k。vi，up和rt分別表示第i種輸入、第p種期望產(chǎn)出和第t種非期望產(chǎn)出的權(quán)重，權(quán)系數(shù)v∈Em,u∈Es,r∈Ek，于是DMUj的效率評價指數(shù)可表示為：

(1)

通過選取適當?shù)臋?quán)系數(shù)v，u和r，使得hj≤1,j=1,2,……,n。為簡單起見，令X0=Xj0,Y0=Yj0,Z0=Zj0。

首先考察DMUj0的效率評價問題，其分式規(guī)劃可以表示如下：

(2)

進一步考慮非期望產(chǎn)出對DMUj效率的影響，為實現(xiàn)目標效率的最大化，需要盡可能地增大期望產(chǎn)出并盡可能地降低非期望產(chǎn)出。在上述分式規(guī)劃中，對期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出的權(quán)重系數(shù)增加約束條件，即賦予期望產(chǎn)出以較大的權(quán)重，賦予非期望產(chǎn)出以較小的權(quán)重，以達到最佳的產(chǎn)出效果。增加權(quán)系數(shù)約束條件以后，分式規(guī)劃(2)就轉(zhuǎn)化為(3)形式：

(3)

為便于計算，利用分式規(guī)劃的Charnes-Cooper變換，其等價的線性規(guī)劃形式如下[21]：

maxuTY0

(4)

對其進行對偶變換得：

(5)

(二)指標選取

1.投入、產(chǎn)出指標的確定

使用DEA模型對商業(yè)銀行成本效率進行測度和評價時，選取恰當?shù)耐度?、產(chǎn)出指標至關(guān)重要，投入、產(chǎn)出指標的微小差異可能會導(dǎo)致成本效率測度結(jié)果的巨大差異。綜觀現(xiàn)有相關(guān)文獻，學者們選取投入、產(chǎn)出指標的方法主要有三種[22]：一是生產(chǎn)法(Production Approach)。生產(chǎn)法將商業(yè)銀行視為生產(chǎn)存款、貸款等金融產(chǎn)品或金融服務(wù)的生產(chǎn)型企業(yè)，生產(chǎn)法通常以存款賬戶數(shù)、貸款筆數(shù)等作為產(chǎn)出指標，忽略不同金額、不同類型賬戶耗費的成本及其為銀行帶來利潤的差異，且該方法沒有將其他業(yè)務(wù)的收支情況納入投入、產(chǎn)出指標，存在一定的缺陷。二是中介法(Intermediate Approach)。中介法將商業(yè)銀行視為儲蓄轉(zhuǎn)化為投資的金融中介機構(gòu)，即通過投入資本和勞動力及實物資產(chǎn)提供服務(wù)，從儲戶處吸收存款獲得可貸資金，再將其貸放給貸款人或進行投資，從而實現(xiàn)資金融通并從中獲取一定利潤。通常使用存款、營業(yè)支出、利息支出作為投入指標，使用貸款、投資作為產(chǎn)出指標。中介法彌補了生產(chǎn)法單純使用存貸款賬戶數(shù)量作為產(chǎn)出指標的缺陷，且將利息支出納入投入指標，指標數(shù)據(jù)的獲取也相對容易，但中介法未考慮到經(jīng)營風險、各銀行個體間的差異等問題。三是資產(chǎn)法(Asset Approach)。資產(chǎn)法同樣將銀行視為金融中介機構(gòu)，是在中介法的基礎(chǔ)上衍生的。資產(chǎn)法以資產(chǎn)負債表中的資產(chǎn)項目為產(chǎn)出指標，負債項目為投入指標，不考慮資產(chǎn)負債表以外的投入、產(chǎn)出項目，在表外業(yè)務(wù)迅速發(fā)展的當今社會，其不足之處日益凸顯。鑒于生產(chǎn)法、中介法和資產(chǎn)法各有利弊。本文在結(jié)合我國商業(yè)銀行實際情況的基礎(chǔ)上綜合運用三種方法，期望產(chǎn)出以貸款、利息收入、非利息收入作為測度指標，非期望產(chǎn)出則主要考量不良貸款，投入指標包括物質(zhì)資本、人力資本、可貸資本三大指標，具體指標說明見表1。

其中，各商業(yè)銀行物質(zhì)資本投入量以其固定資產(chǎn)總額來衡量，固定資產(chǎn)價格通常使用固定資產(chǎn)額減去折舊即固定資產(chǎn)凈值表示。鑒于各商業(yè)銀行固定資產(chǎn)凈值數(shù)據(jù)缺失嚴重，因而本文的固定資產(chǎn)價格通過固定資產(chǎn)額與總資產(chǎn)之比衡量。人力資源投入量使用各商業(yè)銀行員工人數(shù)衡量，勞動力價格使用人員費用支出與員工數(shù)之比衡量。可貸資金投入量使用銀行存款和短期資金等可使用資金的總量衡量，可貸資金價格則使用總利息支出與可貸資金之比衡量。

表1 投入產(chǎn)出指標說明

2.樣本銀行選取和數(shù)據(jù)來源

由于國有商業(yè)銀行及股份制商業(yè)銀行在我國商業(yè)銀行體系中處于主導(dǎo)地位，其總資產(chǎn)合計占我國商業(yè)銀行總資產(chǎn)的一半以上，因此樣本中選取了5家國有商業(yè)銀行和全部的12家股份制商業(yè)銀行。鑒于中國郵政儲蓄銀行2007年成立且2019年才被歸入國有商業(yè)銀行，與本文的樣本時間段存在較大偏差，因此未將其納入樣本銀行中。城市商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行等區(qū)域性銀行雖然數(shù)量眾多，但大多數(shù)規(guī)模較小，且不少農(nóng)村商業(yè)銀行是由農(nóng)村信用合作社改制而來的，財務(wù)報表披露的信息存在不完整、不規(guī)范等問題，本文所需的關(guān)鍵財務(wù)指標大量缺失，因此選取樣本期內(nèi)財務(wù)指標較為齊全的33家區(qū)域性商業(yè)銀行作為區(qū)域性商業(yè)銀行的代表。50家樣本商業(yè)銀行的具體名單及分類詳見表2。

表2 樣本商業(yè)銀行及其分類

這50家商業(yè)銀行投入、產(chǎn)出指標的數(shù)據(jù)均來源于Bvd-Bankfocus(原Bvd-Bankscope)數(shù)據(jù)庫、《中國金融年鑒》及各銀行年報。2003—2019年50家商業(yè)銀行的投入、產(chǎn)出指標的描述性統(tǒng)計如表3所示。

三、測度結(jié)果及分析

基于上文考慮非期望產(chǎn)出的DEA成本效率模型，運用DEA軟件對2003—2019年50家商業(yè)銀行的成本效率進行測度，得到各商業(yè)銀行的成本效率值，2003—2019年50家樣本商業(yè)銀行的總體平均值以及三大類樣本商業(yè)銀行成本效率的平均值如表4所示。下面分別從縱向和橫向兩個維度對商業(yè)銀行的成本效率進行分析。

表3 商業(yè)銀行投入、產(chǎn)出指標的描述性統(tǒng)計

表4 2003—2019年商業(yè)銀行的平均成本效率

(一)縱向變化趨勢分析

2003—2019年50家商業(yè)銀行成本效率平均值的變化趨勢如圖1所示?？傮w來看，商業(yè)銀行的成本效率值較低且變動幅度較大，2003—2019年50家商業(yè)銀行成本效率平均值的變動大致可以分成四個階段：第一階段為2003—2009年，50家商業(yè)銀行成本效率平均值呈震蕩變化趨勢，波動幅度較大，在43%～50%的水平上來回波動，其間受2007—2009年全球金融危機以及2008年國內(nèi)自然災(zāi)害的影響，我國商業(yè)銀行的成本效率出現(xiàn)較大幅度的下降。第二階段為2009—2013年，50家商業(yè)銀行成本效率平均值總體呈波動上升趨勢，由2009年的43.31%上升為2013的59.03%。2009年中國正式啟動人民幣國際化政策，同年9月中國工商銀行開展了全球第一單人民幣跨境貿(mào)易融資業(yè)務(wù)，標志著我國商業(yè)銀行正式參與到人民幣國際化進程之中，與人民幣國際化相關(guān)業(yè)務(wù)的開展提高了中國商業(yè)銀行的成本效率。第三階段為2013—2017年，50家商業(yè)銀行成本效率平均值急劇下降，由2014的59.03%下降為2017的52.25%，下降6.78個百分點。2013年6月和12月我國銀行業(yè)兩度經(jīng)歷“錢荒”，銀行隔夜拆借利率接連飆漲，各商業(yè)銀行紛紛使出“攬儲”絕招，導(dǎo)致商業(yè)銀行成本效率急劇降低。第四階段為2017—2020年，50家商業(yè)銀行成本效率平均值呈穩(wěn)步上升趨勢，由2017年的52.25%上升為2019的60.51%。2017年被認為是“史上最嚴”的金融監(jiān)管年，其重點是銀行體系，同業(yè)、理財、表外、資管業(yè)務(wù)等風險點突出領(lǐng)域更是對銀行體系監(jiān)管的重中之重，嚴監(jiān)管和防風險助力商業(yè)銀行成本效率的提升。

圖1 2003—2019年50家商業(yè)銀行平均成本效率變化趨勢圖

2003—2019年商業(yè)銀行總體成本效率以及全國股份制商業(yè)銀行成本效率、區(qū)域性商業(yè)銀行成本效率的變化趨勢相同，均呈現(xiàn)出先下降，后上升、再下降、再上升、再下降、再上升的變動趨勢，波動幅度較大，但總體上表現(xiàn)為上升的態(tài)勢。國有制商業(yè)銀行則呈現(xiàn)出先上升、后下降、再上升并保持穩(wěn)定的變化趨勢，由2008年的75.57%下降至2007年的53.9%后，呈現(xiàn)為上升趨勢，上升至2014年的94.57%后，保持小幅度上升趨勢，成本效率值維持在86%～94%之間。從分類來看，按照成本效率高低排序依次為國有商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行和區(qū)域性商業(yè)銀行，其中國有商業(yè)銀行成本效率始終保持在較高水平。根據(jù)貨幣銀行學相關(guān)理論以及現(xiàn)有文獻的研究成果，商業(yè)銀行的成本效率主要受銀行規(guī)模、資本充足率、資產(chǎn)質(zhì)量、資產(chǎn)配置能力、盈利能力等因素的影響。國有商業(yè)銀行一般具有更大的總資產(chǎn)規(guī)模、更優(yōu)的資本充足率和資產(chǎn)質(zhì)量、更強的資產(chǎn)配置能力和盈利能力，從而成本效率最高。股份制商業(yè)銀行次之，區(qū)域性商業(yè)銀行則相對最低。上述基于銀行分類測得的成本效率與理論分析的結(jié)論基本一致。

圖2 2003—2019年商業(yè)銀行分機構(gòu)成本效率變化趨勢圖

(二)橫向比較分析

分別選取2003年、2019年兩個橫截面數(shù)據(jù)及各商業(yè)銀行樣本期內(nèi)成本效率的年平均值進行比較分析，見表5所示。

表5 50家商業(yè)銀行的成本效率值(2003年、2019年及平均值)

從表5可以看出，5家國有商業(yè)銀行的成本效率一直保持在較高的水平，2019年中國銀行、中國建設(shè)銀行和中國工商銀行的成本效率值達到了1，樣本期年平均成本效率值也維持在70%以上，在全部50家商業(yè)銀行成本效率的年平均值中位列前茅。2003—2019年，國有商業(yè)銀行的年平均成本效率值為87.24%，比50家商業(yè)銀行的年平均成本效率值高約19個百分點。

2003年12家股份制商業(yè)銀行中僅民生銀行的成本效率值為1，2019年則增加為5家，民生銀行、招商銀行、浦發(fā)銀行、平安銀行、廣發(fā)銀行的成本效率值均為1。2003—2019年，民生銀行的年平均成本效率值最高，高達90.95%；渤海銀行的年平均成本效率值最低，僅為39.47%；股份制商業(yè)銀行的年平均成本效率值為60.02%，高于50家商業(yè)銀行年平均成本效率值，但與國有商業(yè)銀行年平均成本效率值相比低約10個百分點，仍有較大的提升空間。

2003—2019年，33家區(qū)域性商業(yè)銀行的年平均成本效率值差異較大，年平均成本效率值高的區(qū)域性商業(yè)銀行，其值能達到70%以上，如徽商銀行、東莞農(nóng)商行等；年平均成本效率值低的區(qū)域性商業(yè)銀行，其值分布在20%左右，如營口銀行、煙臺銀行等；區(qū)域性商業(yè)銀行的年平均成本效率值為46.04%，與50家商業(yè)銀行年平均成本效率值相比，低約24個百分點，與國有商業(yè)銀行的年平均成本效率值相比更是存在較大的差距，需要進一步提升。

四、結(jié)論與政策啟示

利用考慮非期望產(chǎn)出的DEA模型對2003—2019年我國50家商業(yè)銀行的成本效率進行測度并進行縱橫向比較分析，所得主要結(jié)論如下：總體上，我國商業(yè)銀行的成本效率呈現(xiàn)上升變化態(tài)勢，但期間有較大幅度的波動，尤其是2003年、2008年和2014—2017年出現(xiàn)較大幅度的下降；分類型來看，我國商業(yè)銀行成本效率按照由高到低排序依次為國有商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行和區(qū)域性商業(yè)銀行。以不良貸款作為非期望產(chǎn)業(yè)衡量指標的測度表明，不良貸款率越低，商業(yè)銀行的資產(chǎn)質(zhì)量越高，其成本效率越高，即不良貸款率負向影響我國商業(yè)銀行的成本效率，資產(chǎn)質(zhì)量率正向影響我國商業(yè)銀行的成本效率，因此降低商業(yè)銀行不良貸款率、改善商業(yè)銀行資產(chǎn)質(zhì)量能夠提升其成本效率。

為此，商業(yè)銀行可從以下方面入手：一是要全程防控貸款風險，減低不良貸款率。建立和完善信用評估制度，健全個人及企業(yè)征信系統(tǒng)，深入調(diào)查貸款人的資料信息，強化貸款風險的事前控制；建立貸款風險分散機制，適時跟蹤貸款用途、還款能力、抵押擔保、還款記錄等信息，及時發(fā)現(xiàn)可能出現(xiàn)的風險點，強化貸款風險的事中控制，避免出現(xiàn)呆賬甚至壞賬；建立貸款風險救助機制，強化貸款風險的事后控制，對于初見端倪的風險點要采取針對性的把控措施，對于已存在的不良資產(chǎn)，嘗試通過資產(chǎn)證券化予以剝離，或是以其他創(chuàng)新方式予以核銷。二是要健全和優(yōu)化貸款管理制度，改善資產(chǎn)質(zhì)量。商業(yè)銀行資產(chǎn)質(zhì)量不僅取決于宏微觀經(jīng)濟環(huán)境，更取決于銀行自身的管理水平，商業(yè)銀行要在保障資產(chǎn)安全性、流動性前提下提高資產(chǎn)收益，瞅準運營效益好、發(fā)展?jié)摿Υ蟮念I(lǐng)域(或項目)放貸，控制貸款規(guī)模和優(yōu)化貸款結(jié)構(gòu)兩措并舉，確保資產(chǎn)的收益性。三是對不同類型銀行分類施策，推進運營集約化轉(zhuǎn)型。對國有商業(yè)銀行來說，要適度控制銀行規(guī)模，整治乃至關(guān)閉虧損營業(yè)網(wǎng)點，縮減和裁汰冗余人員，降低營業(yè)費用率；對于股份制及其他類型商業(yè)銀行，需適度擴大經(jīng)營規(guī)模，但在規(guī)模擴張過程中要強化成本-收益管理，加大對投入或支出的成本效益分析，合理增設(shè)網(wǎng)點和拓展業(yè)務(wù)范圍，推進規(guī)模經(jīng)濟的實現(xiàn)。