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从效率方面探索渐进转轨过程中商业银行制度变迁具有重要的理论意义和现实意义。原因在于不同的制度安排、不同的资源配置、不同的创新理念和不同的管理方法都直接影响到商业银行的绩效与发展，进而影响整个国家的宏观经济运行。
目前关于银行效率方面的研究，众多学者从财务角度、产权角度、竞争力角度等方面进行了广泛和深入的探讨。
一 商业银行技术效率影响因素的分析模型
本文运用面板数据(Pariel data)模型方法进行分析。面板数据模型是一类利用合成数据分析变量间相互关系并预测其变化趋势的计量经济模型，该模型能够同时反映研究对象在时间和截面单元两个方向上的变化规律及不同时间、不同单元的特性。合成数据模型综合利用样本信息，使研究更加深入，同时可以减少多重线性带来的影响。由于面板数据的两维特性，模型设定的正误决定了参数估计的有效性。因此，首先要对模型的设定形式进行检验。主要检验模型参数在所有横截面样本点和时间上是不是相同的常数。我们采用了广泛使用的协方差分析来检验。
面板数据的基本假设可称作参数齐性假设，即经济变量y由某一参数的概率分布函数P(y|θ)产生。其中，θ是m维实向量，在所有时刻对所有个体均相等。违背假定的情况通常有参数非齐次偏差和选择性偏差。参数的非齐次性包括截面单元参数非齐次性和时间序列参数非齐次性。选择性偏差主要是因为样本并非从总体中随机抽取的。
一般的线性合成数据模型可表示为：
H[,02]回归斜率系数和截距都相同，即有
注意这里没有斜率系数非齐次性而截距齐性的假设，因为当斜率不同时，考虑截距相同没有实际意义。
判断样本数据究竟符合哪种模型形式(即为(2)、(3)、(4)三式中的哪一种)，可以利用协方差分析构造(5)和(6)所示的检验统计量
在零假设H[,02]和H[,01]下，统计量F[,2]和F[,1]服从特定自由度的F分布。如果F[,2]大(等)于某置信度(如95％)下的同分布临界值，则拒绝H[,02]，应继续检验，找出非齐性的来源；反之，利用模型(4)拟合样本；反之，用模型(3)拟合。
根据协方差分析构造(5)和(6)式检验，模型采用(3)式，即
在模型中，设定的因变量分别为银行的一般性技术效率(YTE)、获利性技术效率(HTE)和资本适足性技术效率(STE)。GD代表固定资产净值序列变量，CK代表存款序列变量，LXZC代表利息支出序列变量，DK代表贷款序列变量，LXSR代表利息收入序列变量，FLXSR代表非利息收入序列变量；SSZB代表实收资本序列变量，YYZC营业支出序列变量，YYLR代表营业利润序列变量，FYYLR代表非营业利润序列变量；ZFZ代表总负债序列变量，TZ代表投资序列变量，SYZQY所有者权益序列变量、LDZC代表流动资产序列变量；采用我国1997-2002年的年度数据作为分析的数据集(原始数据资料来自《中国金融年鉴》)。
方程为：
二 我国商业银行技术效率的影响因素
1．一般性技术效率因素的影响
利用模型(9)，分别对我国14家商业银行、国有商业银行和新兴商业银行的一般性效率进行分析，结果如表1所示。
表1 一般性技术效率面板数据检验结果
因变量
全部商业银行 国有商业银行 新兴商业银行
GD -2.50E-05 1.814E-05 -0.003371
CK -3.51E-06 -1.59E-06 -2.33E-05
LXZC -0.000387 -0.000390 -0.001534
DK -6.95E-06 -1.33E-05 0.000123
LXSR 0.000415 0.000408 0.000724
FLXSR 2.86E-06 8.28E-07 -0.001860
R值 0.683614 0.672176 0.863199
调整后的R值 0.589687 0.461433 0.816562
固定截距：
工商银行1.048533，农业银行1.009067，中国银行1.027113，建设银行0.964710，交通银行1.076030，光大银行1.010638，华夏银行1.001527，民生银行1.022058，招商银行1.047442，兴业银行1.01978，深圳发展银行1.047441，浦东发展银行0.993882，广东发展银行1.011770，中信实业银行0.860874。
F检验的相伴概率，国有银行的为0.004367，其他银行为0。
(1)全部商业银行、新兴商业银行的固定资产净值变量前的系数为负，固定资产净值与银行的一般性技术效率呈负相关关系。但是国有银行的固定资产净值变量前的系数为正，其与银行的一般性技术效率呈正相关关系。全部商业银行、国有银行和新兴商业银行的存款变量和利息支出变量前的系数都为负，存款变量和利息支出变量均与银行的一般性技术效率呈负相关关系。说明只有在设定产出不变、投入最小化的条件下，固定资产净值、存款变量和利息支出变量减小，一般技术效率才能变大。
(2)全部商业银行、国有银行的贷款变量前的系数为负，贷款与银行的一般性技术效率呈负相关关系；但是新兴商业银行的贷款变量前的系数为正，其与银行的一般性技术效率呈正相关关系。即银行贷款越大，国有银行的一般性技术效率越低；新兴商业银行的一般性技术效率越高。利息收入变量变动前的系数都为正、利息收入变量均与银行的一般性技术效率呈正相关关系。利息收入变量变动前的系数新兴商业银行比国有银行的要大，表明国有银行容易受到利息收入的影响。非利息收入变量前的系数为正，非利息收入与银行的一般性技术效率呈正相关关系。但是新兴商业银行的非利息收入变量前的系数为负，其与银行的一般性技术效率呈负相关关系。
(3)从R值和调整后的R值来看，全部商业银行、国有银行的数值都不是很高，这些变量和一般技术效率的相关性一般。但是新兴商业银行的R值和调整后的R值达到了0.863199和0.816562，呈高度相关，其相关性要比国有商业银行的相关性要高得多。F检验的相伴概率为0，反映变量间呈高度线性，回归方程高度显著。
(4)从固定截距来看，在国有银行中，建行的截距最小，其他三家银行截距相差不大，说明建行一股性技术效率较小，其可提高的空间要比其他三家银行都要大。在新兴商业银行中，中信实业银行的截距最小，其他股份制银行截距差不多，反映了中信实业银行一般性技术效率可提高的空间是最大的。
2．获利性技术效率因素的影响
利用模型(10)，分别对全部商业银行、国有银行和新兴商业银行的一般性效率进行分析，结果如表2所示。
表2 获利性技术效率面板数据检验结果
因变量 全部商业银行 国有商业银行 新兴商业银行
SSZB-0.000175 -7.90E-05 -0.004623
YYZC-4.6bE-06 -2.07E-06 -0.009629
YYLR 0.001330 0.001120 0.003328
FYYLR0.002716 0.003476 0.021324
R值 0.998299 0.668249 0.990698
调整后的R值 0.997861 0.523108 0.988069
(1)银行的实收资本变量和营业支出变量前系数都为负，银行的实收资本与银行的获利性技术效率呈负相关关系。即银行实收资本越多，所有银行的获利性技术效率越小；银行的营业支出均与银行的获利性技术效率呈负相关关系，银行营业支出越大，所有银行的获利性技术效率越小。所有银行的营业利润和非营业利润与银行的获利性技术效率呈正相关关系。
(2)从R值和调整后的R值来看，国有银行的数值都不是很高，这些变量和一般技术效率的相关性一般，但是全部商业银行和新兴商业银行的R值和调整后的R值都很高，呈高度相关，其相关性要比国有银行的相关性要高得多。F检验的相伴概率为0，反映变量间呈高度线性，回归方程高度显著。
(3)从截距来看，国有银行中建行的截距最大，说明建行获利性效率很高。新兴银行中交通银行的值最高，而华夏银行和广东发展银行的截距最小。
固定截距：
工商银行0.216725，农业银行0.311888，中国银行0.201637，建设银行0.516724，交通银行3.205034．华夏银行0.945238，招商银行1.479843，兴业银行0.889984，光大银行1.318965，民生银行1.081180，中信实业银行1.519652，广东发展银行0.996316，深圳发展银行1.106693，浦东发展银行1.340785。
F检验的相伴概率，国有银行的为0.000411，其他银行的为0。
3．资本适足性技术效率因素的影响
利用模型(11)，分别对全部商业银行、国有商业银行和新兴商业银行的一般性效率进行分析，结果如表3所示。
表3 资本适足性技术效率面板数据检验结果(注)
因变量 全部商业银行 国有商业银行 新兴商业银行
ZFZ 7.41E-06 4.79E-06 -0.000140
TZ -1.09E-05 -1.14E-05 -8.40E-05
SYZQY 0.000289 0.000289 0.000332
LDZC 2.28E-05 1.99E-05 0.000287
R值 0.683763 0.669421 0.646990
调整后的R值 0.602308 0.524793 0.547226
固定截距：
工商银行-0.113950，农业银行0.320945，中国银行0.099711，建设银行0.071591，交通银行0.492052，光大银行0.828020，华夏银行0.919951，民生银行0.877988，招商银行0.726440，兴业银行0.911855，中信实业银行0.818474，广东发展银行0.635486，深圳发展银行0.879226，浦东发展银行0.828190。F检验的相伴概率都为0。
注：表1、表2、表3所有统计结果均由Eviews3．1软件计算得出。
(1)所有银行的投资变量前的系数为负，银行的投资变量与银行的资本适足性技术效率呈负相关关系。即银行投资越多，所有银行的资本适足性技术效率越低。全部商业银行、国有银行的总负债变量前的系数为正，新兴商业银行的系数为负，表明银行总负债越多，全部商业银行、国有银行的资本适足性技术效率越低，新兴商业银行反而越高。
(2)所有银行的所有者权益变量和流动资产变量前的系数为正，与银行的资本适足性技术效率呈正相关关系。银行贷款质量的提高对于改善银行资产的流动性和资本充足度，从而提高资本适足性技术效率来说具有关键作用，因此，国有银行应采取措施提高银行贷款质量，改善资本适足性，促进自身的可持续发展。
(3)从R值和调整后的R值来看，全部商业银行、国有商业银行和新兴商业银行的数值都不是很高，这些变量和一般技术效率的相关性一般。F检验的相伴概率为0，反映变量间呈高度线性，回归方程高度显著。从整体讲该模型效果不错。
(4)从截距来看，工行的截距在国有商业银行中最小，而新兴商业银行中截距则等次分明。工行的截距最小说明其资本适足性的效率很低，要改进的地方很多。新兴银行可根据其截距，把效率由高到低分为三类：第一类是华夏银行；第二类是中信实业银行、中国光大银行、中国民生银行、深圳发展银行和招商银行；第三类是交通银行。
三 结论与建议
运用面板数据模型对影响我国银行技术效率值的一般性技术效率因素、获利性技术效率因素、资本适足性技术效率因素分析后，可以得出如下结论：国有银行的固定资产净值、存款、利息支出、贷款与银行的一般性技术效率呈负相关关系，利息收入、非利息收入与其一般性技术效率呈正相关关系。新兴商业银行的固定资产净值、贷款、利息收入与其一般性技术效率呈正相关关系，存款、利息支出、非利息收入与其一般性技术效率呈负相关关系；所有银行的实收资本、营业支出与银行的获利性技术效率负相关，营业利润和非营业利润与银行的获利性技术效率正相关；所有银行的投资与银行的资本适足性效率呈负相关关系，国有银行的负债与其资本适足性效率呈正相关关系，新兴商业银行的负债与其资本适足性效率呈负相关关系；所有银行的所有者权益和流动资产与其资本适足性效率呈正相关关系。为此应从如下途径提高我国商业银行的技术效率：
(1)优化资产结构。控制存贷比例；尽可能地减少非盈利资产的比重，特别是对固定资产(如办公场所)的投资要加以适当限制；提高有价证券在全部资产中的比重，以增强流动性，同时发展票据市场。
(2)加快商业银行全能化的步伐。分业经营不利于未来中国银行业的发展壮大和国际竞争力的提高，应尽快放宽对我国商业银行业务经营范围的限制，在适当时机实施混业经营，以提高银行的经营范围效率。
(3)积极推进业务创新。首先，商业银行应当及时更新经营理念，调整经营战略。其次，根据当前银行业的实际，加快中间业务的发展，同时加强对中间业务的风险防范。
(4)提高资本充足率。一是通过股份制改造吸收非国有资本、政府注资、利润积累和营业税返还等方式提高一级资本。二是发行次级长期债券增加附属资本，将商业银行的附属资本占总资本的比重由现在的10％提高到30％以上。