基于dea模型的我国商业银行小微企业信贷管理效率研究

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1、基于DEA模型的我国商业银行小微企业信贷管理效率研究　摘要：利率市场化、金融脱媒化以及互联网金融的蓬勃发展使得中国银行业面临前所未有的挑战。面临挑战，银行客户下沉逐步成为共识，体量庞大的小微企业越来越受到我国商业银行的重视。近年来，各家银行积极创新，广泛采用信息化技术降低小微企业的贷款成本，并试图通过“信贷工厂”等技术不断提高小微企业信贷管理效率。文章通过数据包络分析法（DEA）给出了我国上市商业银行信贷管理效率情况，分析了“信贷工厂”模式的有效性并给出了促进我国商业银行小微企业信贷业务的发展建议。本文采集自网络，本站发布的论文均是优质论文，供学习和研究使用，文中立

2、场与本网站无关，版权和著作权归原作者所有，如有不愿意被转载的情况，请通知我们删除已转载的信息，如果需要分享，请保留本段说明。　关键词：商业银行;小微企业;信贷管理效率;DEA模型;信贷工厂　　一、引言　　一直以来，小微企业作为中国经济的中坚力量，创造了巨大的经济效益和广泛的就业机会，但商业银行作为小微企业的重要融资机构出于成本和利益的考虑，将大量的信贷资金投向大中型企业，使得小微企业贷款难的问题普遍存在。随着利率市场化、金融脱媒化以及互联网金融的蓬勃发展，商业银行的传统业务受到巨大的冲击。迫于市场竞争的压力，商业银行将目标客户定位下移，来获取更多的市场份额。此外，政

3、府部门对小微企业的高度重视也极大推动了小微金融的快速发展。近年来，经过引入国外的先进技术以及同业间的相互借鉴，商业银行对小微企业的业务特点、经营特征有了更多的了解，推动了小微企业信贷管理的持续创新。中国建设银行、中国银行、中国民生银行等商业银行先后引入了新加坡淡马锡控股公司的“信贷工厂”模式，在一定程度上提高了小微企业的管理效率。本文通过相关性分析法及数据包络分析法（DEA）给出了近五年来我国上市商业银行信贷管理效率情况，分析了“信贷工厂”模式的有效性并给出了促进我国商业银行小微企业信贷业务的发展建议。　　二、文献综述　　最早采用DEA模型对银行效率的研究可以追溯到

4、20世纪50年代，Alhadeff开启了对银行效率问题的研究（Alhadeff，2000）。各个国家纷纷对本国银行和不同国家间的银行效率进行了一系列比较研究，如Favero等人对意大利不同地区的银行效率进行了研究，发现意大利中北部银行的效率要高于南部（Favero，1995）。Lozano-Vivas等人对西班牙银行效率进行了相关研究（Lozano-Vivas，1998）。Berg等人对北欧各国银行的效率进行了对比研究，发现瑞典银行的效率最高（Berg，1993）。　　国内学者采用DEA模型对银行的效率问题同样进行了相关的探索，少有学者运用DEA模型对商业银行小微企

5、业贷款业务进行分析。为数不多的相关研究包括牛蓝英分析了我国主要商业银行开展的小微信贷业务情况，基于DEA效率模型和博弈论分析结果，对我国商业银行开展小微信贷业务提出了相关建议（牛蓝英，2014）。郑伟选取我国16家上市商业银行进行DEA效率分析，筛选出同处于规模效率前沿面的6家银行，并通过对比其技术效率差异提出短期改进措施（郑伟，2016）。但?@些研究在选择投入产出指标时主要运用经验法，对分析结果产生了很大的主观影响。本文在经验选取指标的基础上，采用相关性分析对指标进行处理后，再利用DEA进行分析，所得结果将更符合实际。　　　　　　三、我国商业银行小微企业信贷管理

6、效率DEA模型建立　　1.指标选取及相关性分析。采用DEA方法评价商业银行小微企业信贷管理效率的关键是选择合理的投入和产出指标。通常情况下，选取的多个指标之间存在较高的相关性，而忽略这些指标的相关性直接利用DEA进行分析会使理论分析结果同实际情况不符（智冬晓，2009）。本文首先根据以往文献研究的结果，结合我国小微企业信贷管理效率的现实特点，选取商业银行的总资产（TA）、员工总数（TE）、机构数量（NI）、营业支出（OE）、资本充足率（CAR）、流动性比率（LR）、拨备覆盖率（CCR）以及存贷比（LDR）作为输入指标;选取商业银行的小微企业贷款余额（LB）、公司类贷

7、款不良率（NLR）、营业利润（OP）以及加权平均净资产收益率（ROE）作为输出指标。由于商业银行对小微企业贷款的不良率还没有完整的统计数据可以用，本文假设小微企业的贷款比例和形成不良贷款的比例短期内不会变，用公司类贷款不良率代替小微企业贷款不良率不影响整体趋势。本文根据输出指标之间的相关性尽可量的小，输入指标与输出指标的相关性尽可能大的原则，运用相关性分析法最终选取总资产、员工总数、机构数量和营业支出作为输入指标，选取小微企业贷款余额、公司类贷款不良率和营业利润作为输出指标。在进行相关性分析时，本文选取在上交所和深交所上市的中国工商银行、中国建设银行、中国农业银