共同前沿兩階段DEA下的中國商業(yè)銀行效率分析

馮思佳

本研究運(yùn)用基于共同前沿的兩階段數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型測度了2013-2019年中國27家商業(yè)銀行在不良貸款約束下的效率。特別納入農(nóng)村商業(yè)銀行作為研究對象，考慮了決策單元的技術(shù)異質(zhì)性，打開了銀行經(jīng)營過程的“黑箱”，并解構(gòu)了各類商業(yè)銀行存款子系統(tǒng)和貸款子系統(tǒng)的效率提升。實(shí)證分析得到：商業(yè)銀行貸款子系統(tǒng)效率隨時(shí)間的波動(dòng)性略大于存款子系統(tǒng)，且國有商業(yè)銀行的存貸款子系統(tǒng)效率明顯高于其他兩類商業(yè)銀行。其次，本研究運(yùn)用策略矩陣對三類商業(yè)銀行進(jìn)行劃分，為各商業(yè)銀行提供了改善管理水平和技術(shù)水平的建議。

一、引言

銀行業(yè)是金融體系的核心要素，商業(yè)銀行領(lǐng)導(dǎo)著中國金融市場的資源配置，并在實(shí)體經(jīng)濟(jì)和虛擬經(jīng)濟(jì)中扮演著至關(guān)重要的角色。截至2021年底，中國銀行業(yè)總資產(chǎn)達(dá)到344.76萬億元，比上年同期增長率達(dá)到7.8%，龐大的資產(chǎn)額使銀行業(yè)成為國家宏觀調(diào)控的重要中介。然而，近年來我國經(jīng)濟(jì)進(jìn)入新常態(tài)，同時(shí)我國商業(yè)銀行的不良貸款和不良貸款率持續(xù)上升，尤其是農(nóng)村商業(yè)銀行在2019年中不良貸款率達(dá)到了3.95%。隨著虛擬網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)金融的興起為傳統(tǒng)模式的商業(yè)銀行帶來了機(jī)遇和挑戰(zhàn)。例如，支付寶、微信等支付平臺(tái)的廣泛使用已引起廣泛關(guān)注，到2021年底，支付寶APP的注冊用戶已超過13億人。2006年《中華人民共和國外資銀行管理?xiàng)l例》實(shí)施之后，原有對外資銀行的準(zhǔn)入壁壘和業(yè)務(wù)限制將不再發(fā)揮作用。李曉峰（2006）等發(fā)現(xiàn)外資銀行的進(jìn)入會(huì)降低我國商業(yè)銀行的非利息收入、資產(chǎn)質(zhì)量等。而我國商業(yè)銀行的中間業(yè)務(wù)、資產(chǎn)質(zhì)量相對較弱，亟待改進(jìn)以應(yīng)對外資銀行的挑戰(zhàn)。基于以上挑戰(zhàn)和威脅，銀行管理者需要加快對傳統(tǒng)模式的變革，提高銀行的運(yùn)營效率。

總體來說，有關(guān)商業(yè)銀行經(jīng)營效率的研究已經(jīng)廣泛開展。在樣本選擇方面，現(xiàn)有研究中大多研究國有商業(yè)銀行和股份制商業(yè)銀行，有關(guān)農(nóng)村商業(yè)銀行及與其他類別商業(yè)銀行共同進(jìn)行效率測算和分析的研究仍然較少。然而，農(nóng)村商業(yè)銀行數(shù)量最多，是鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略下農(nóng)村金融的主力軍。各銀行業(yè)機(jī)構(gòu)尤其是農(nóng)村商業(yè)銀行將在接下來的普惠金融、支持鄉(xiāng)村振興事業(yè)中繼續(xù)發(fā)揮作用。因此本研究認(rèn)為，關(guān)注農(nóng)村商業(yè)銀行的效率并給出針對性的建議是很有必要的。

本研究的安排如下：第二部分進(jìn)行了有關(guān)中國商業(yè)銀行效率及其相關(guān)研究方法的綜述，第三部分進(jìn)行了問題描述，第四部分介紹了使用的方法，第五部分解釋了使用的指標(biāo)和數(shù)據(jù)，并對測算結(jié)果做了實(shí)證分析以及給出了改進(jìn)建議，最后一部分提出了本研究的結(jié)論。

二、文獻(xiàn)綜述

本節(jié)將回顧研究商業(yè)銀行效率的過往文獻(xiàn)，并總結(jié)商業(yè)銀行研究方法的發(fā)展和演變，從而提出本研究的研究方法及對銀行效率研究的貢獻(xiàn)。

（一）商業(yè)銀行效率研究綜述

商業(yè)銀行作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的重要一環(huán)，其發(fā)展的質(zhì)量逐漸受到學(xué)者的關(guān)注。最早開展銀行效率研究的是Alhadeff（1955），利用財(cái)務(wù)指標(biāo)分析了美國地區(qū)210家銀行的效率。在此之后，學(xué)界陸續(xù)開展了對其他國家商業(yè)銀行的效率研究，如Barros（2012）等人利用方向距離函數(shù)分析了日本銀行2000-2007年的技術(shù)效率，表明了不良貸款對銀行業(yè)績有較大的負(fù)面影響。

我國真正意義上擁有商業(yè)銀行是在1984年，相關(guān)研究的開展相對發(fā)達(dá)國家較晚。魏煜（2000）等人運(yùn)用DEA線性回歸基于12家銀行測度了1997年的技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率和規(guī)模報(bào)酬。張建華（2003）使用DEA模型對我國國有商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行進(jìn)行了較為全面的效率評估。

在考慮非期望產(chǎn)出的基礎(chǔ)上，學(xué)者開展了進(jìn)一步的研究。如遲國泰等（2006）考慮了不良貸款，運(yùn)用DEA模型測度并分析了14家國有銀行和股份制銀行的效率。Liu（2019）基于共同前沿和兩階段DEA對28家中國商業(yè)銀行進(jìn)行實(shí)證分析，并提出其管理改進(jìn)和技術(shù)改進(jìn)。

目前，我國的研究主要針對國有銀行和股份制銀行，針對農(nóng)村商業(yè)銀行的研究仍然較少。本研究納入了這三類銀行作為研究對象，將進(jìn)一步彌補(bǔ)農(nóng)村商業(yè)銀行的研究缺口。

（二）商業(yè)銀行研究方法的發(fā)展和演變

國內(nèi)的商業(yè)銀行效率研究主要包括參數(shù)分析方法和非參數(shù)分析方法，其中參數(shù)分析方法不要求明確定義生產(chǎn)函數(shù)，具有不需預(yù)估參數(shù)，可以對生產(chǎn)率進(jìn)行分解等優(yōu)點(diǎn)。最早提出使用DEA分析商業(yè)銀行效率的是Sherman和Gold（1985）。國內(nèi)，楊寶臣等（1999）較早提出用DEA模型評估商業(yè)銀行效率。此后DEA方法被中國學(xué)者廣泛應(yīng)用于中國金融機(jī)構(gòu)的效率和生產(chǎn)率評價(jià)，如朱南等（2004）的研究。

上述文獻(xiàn)均存在沒有考慮不良貸款的缺陷，忽視了銀行貸款的質(zhì)量。不良貸款只有在貸款之后才產(chǎn)生，是貸款的副產(chǎn)品，F(xiàn)ukuyama等（2008）則指出不良貸款應(yīng)該被作為銀行的不良產(chǎn)出來考慮。Chung（1997）提出了方向性距離函數(shù)，可以同時(shí)考慮增加好產(chǎn)出和減少壞產(chǎn)出與投入。此后，方向性距離函數(shù)被國內(nèi)外學(xué)者廣泛應(yīng)用于測度商業(yè)銀行的效率和生產(chǎn)率。

早期的DEA方法評價(jià)銀行效率時(shí)，大多會(huì)將被評價(jià)單元視作一個(gè)“黑箱”，僅考察銀行的整體效率。Chambers等（1996）首次提出網(wǎng)絡(luò)DEA的方法，可以分解復(fù)雜的業(yè)務(wù)流程，從而具體考察每個(gè)業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)的效率情況，而兩階段DEA是其特例。在中國背景下，Wang（2014）把不良貸款視作不良產(chǎn)出，利用兩階段網(wǎng)絡(luò)DEA研究了中國2003-2011年的16家商業(yè)銀行效率。Liu（2018）等利用兩階段DEA評估了所有權(quán)對銀行存款和貸款效率的影響。

盡管學(xué)者已開展了一系列有關(guān)商業(yè)銀行效率的研究，但以往的研究大多認(rèn)為銀行的技術(shù)是同質(zhì)的，所有決策單元僅存在一個(gè)技術(shù)前沿，在此條件下測得的效率會(huì)比實(shí)際效率高。但由于存在技術(shù)異質(zhì)性，所有決策單元技術(shù)通用是不實(shí)際的20。共同前沿分析是考慮異質(zhì)性因素的主流方法。其中Hayami（1969）最早提出共同生產(chǎn)函數(shù)的概念。0' Donnell（2008）開發(fā)了基于距離函數(shù)的共同前沿DEA方法，比較了可以分為不同組公司的技術(shù)效率。隨后，學(xué)者們利用共同前沿DEA方法進(jìn)行了大量關(guān)于銀行效率的研究。

基于以上回顧，本研究將從以下幾個(gè)方面對現(xiàn)有研究進(jìn)行創(chuàng)新拓展：一是分析國內(nèi)三類商業(yè)銀行，尤其是將較少受到研究的農(nóng)村商業(yè)銀行納入分析范圍。二是考慮技術(shù)異質(zhì)性，運(yùn)用共同前沿兩階段DEA評價(jià)了中國2013-2019年27家商業(yè)銀行存貸款子系統(tǒng)的效率，并將其效率改進(jìn)進(jìn)一步細(xì)分為管理能力改進(jìn)和技術(shù)水平改進(jìn)。三是運(yùn)用策略矩陣為三類商業(yè)銀行提供具體建議以改善性能，以期助力我國未來國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

三、問題描述

如圖1所示，K是商業(yè)銀行總數(shù)。對于每家商業(yè)銀行，XN是其存款子系統(tǒng)的投入，ZD是其存款子系統(tǒng)的產(chǎn)出，同時(shí)也是貸款子系統(tǒng)的投入。BL是貸款子系統(tǒng)的非期望產(chǎn)出，YM是貸款子系統(tǒng)的期望產(chǎn)出。本研究所用的所有變量如表1所示。

相對于學(xué)者已開展的兩階段DEA的研究，本研究的區(qū)別主要在于以下幾點(diǎn)：一是區(qū)別于傳統(tǒng)的兩階段DEA模型，本研究考慮了決策單元的異質(zhì)性。二是本研究將中間變量視作自由變量，允許其根據(jù)商業(yè)銀行的情況增加或減少。三是本研究通過介紹Kuosmanen（2005）的方法，提出了一種改進(jìn)的模型。本研究中的模型可以有效地刻畫約束的凸性技術(shù)和不良產(chǎn)出的弱可處置性。

四、方法

（一）方向距離函數(shù)

在貸款子系統(tǒng)中，商業(yè)銀行在獲得期望產(chǎn)出時(shí)，總是伴隨著不良貸款的發(fā)生。傳統(tǒng)的DEA模型沒有將不良貸款的非期望產(chǎn)出合并到商業(yè)銀行的運(yùn)營中，為了在績效評估中同時(shí)考慮期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出，學(xué)者們提出了方向距離函數(shù)（DDF）。根據(jù)Fare和Grosskopf（2010）的研究，銀行存款子系統(tǒng)的DDF為：

（二）組前沿與共同前沿效率評估模型

相比于傳統(tǒng)的DEA模型，兩階段DEA模型考慮了銀行運(yùn)營內(nèi)部結(jié)構(gòu)的中間變量。本節(jié)將參考Liu等（2018）提出的一種改進(jìn)的兩階段DEA模型。

商業(yè)銀行的生產(chǎn)過程是典型的兩階段過程，分為存款子系統(tǒng)的資本聚集階段和貸款子系統(tǒng)的資本運(yùn)營階段：在資本聚集過程，銀行利用實(shí)物資本、勞動(dòng)力等來吸收存款，這些存款被視作中間產(chǎn)出，并作為下一過程的投入;在資本運(yùn)營過程，銀行運(yùn)用存款等進(jìn)一步通過貸款活動(dòng)創(chuàng)造利潤。

在本研究中，銀行存款子系統(tǒng)的投入包括固定資產(chǎn)（FA）、員工人數(shù)（NE）和營業(yè)支出（OE），貸款子系統(tǒng)的產(chǎn)出是稅前利潤（EBT）、菲利息收入（NII）和不良貸款（NPL），吸收存款（CD）被視為中間變量。銀行的兩階段系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)如圖4所示：

本研究選擇了中國27家商業(yè)銀行作為研究樣本，收集了2013-2019年間的財(cái)務(wù)和管理數(shù)據(jù)。將這27家銀行分為三組，第一組包括5家國有商業(yè)銀行（SOCB），第二組包括10家股份制商業(yè)銀行（JSCB），第三組包括12家農(nóng)村商業(yè)銀行（RCB）。所有數(shù)據(jù)都是從Bankscope數(shù)據(jù)庫及各銀行年報(bào)中收集而來。表5（附錄中的部分）提供了所有商業(yè)銀行的全名和縮寫。

表2列出了研究期間內(nèi)2013、2016、2019年的投入和產(chǎn)出的描述性統(tǒng)計(jì)。通過分析觀察可以得出：一是國內(nèi)銀行資源主要集中在SOCB，如其FA等資源的絕對量明顯高于JSCB及RCB的數(shù)值。二是SOCB的員工數(shù)（NE）出現(xiàn)了唯一的負(fù)增長，可能是因?yàn)殂y行正處于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的趨勢，與近年來國內(nèi)國有商業(yè)銀行有精簡人員的行動(dòng)有關(guān)。三是RCB的吸收存款（CD）、非利息收入（NII）、稅前利潤（EBT）均有相對較快的增長，分別為11.29%、20.43%、6.09%，可以看出近幾年農(nóng)村商業(yè)銀行發(fā)展較為迅速。四是在三類銀行中，JSCB不良貸款（NPL）增長最快，達(dá)到27.510/0。

表3顯示了投入產(chǎn)出變量的Spearman相關(guān)系數(shù)。

（二）實(shí)證分析

本節(jié)第一部分描述分析了三類商業(yè)銀行總體效率得分情況，并對比分析了在組前沿和共同前沿下的運(yùn)營效率;第二部分，針對各銀行改善自身管理水平和技術(shù)水平的能力差異，運(yùn)用策略矩陣對各類商業(yè)銀行進(jìn)行劃分，針對性地提出了改善績效的建議。

1.組前沿和共同前沿下商業(yè)銀行效率分析。表4顯示了所有商業(yè)銀行各年份的存貸款子系統(tǒng)效率情況，突出了兩個(gè)關(guān)鍵的發(fā)現(xiàn)。首先，分別在組前沿及共同前沿下對比存貸款效率，可以發(fā)現(xiàn)組前沿下的存貸款子系統(tǒng)效率均高于共同前沿下的效率。基于組內(nèi)最佳操作技術(shù)的前沿下可以達(dá)到較高效率的商業(yè)銀行，在所有商業(yè)銀行最佳操作技術(shù)形成的前沿下，效率得分可能會(huì)降低。這說明組前沿與共同前沿之間可能存在改進(jìn)空間，大多數(shù)商業(yè)銀行可能沒有達(dá)到最佳操作技術(shù)水平。第二，對比各年份間的存貸款效率，可以發(fā)現(xiàn)不論是組前沿還是共同前沿下，存貸款效率自2015年開始呈現(xiàn)下降趨勢，這說明2015年后整體商業(yè)銀行業(yè)績情況有所下滑。

根據(jù)圖5可以看出，在這三類銀行中，兩階段效率均存在波動(dòng)性，貸款子系統(tǒng)效率波動(dòng)性略大于存款子系統(tǒng)。前期貸款子系統(tǒng)的效率上升并在2014年超過存款子系統(tǒng)的效率，可能是因?yàn)樯虡I(yè)銀行在業(yè)務(wù)創(chuàng)新和管理水平有所提升。2015年貸款子系統(tǒng)效率開始下降，并在2017年再次低于存款子系統(tǒng)的效率，同時(shí)存款子系統(tǒng)效率也有所下降。這可能是因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)金融企業(yè)的崛起，以余額寶為代表的存款產(chǎn)品和以P2P為代表的網(wǎng)絡(luò)融資分別對銀行存款和貸款業(yè)務(wù)產(chǎn)生了沖擊29]。此外，在我國進(jìn)行不良資產(chǎn)剝離十年后不良貸款再次上升，并在2015年首次破億萬元，影響了貸款子系統(tǒng)的效率。

圖6對比了三類銀行的效率，可以發(fā)現(xiàn)國有商業(yè)銀行的存貸款效率明顯高于另兩類商業(yè)銀行的效率，農(nóng)村商業(yè)銀行的效率與股份制。一方面可能是因?yàn)閲猩虡I(yè)銀行長期處于壟斷地位，受益于資源集中和規(guī)模報(bào)酬的優(yōu)勢;另一方面可能是因?yàn)樽?003年以來，國有商業(yè)銀行為了應(yīng)對外資銀行進(jìn)行了改革，包括結(jié)構(gòu)調(diào)整和首次公開募股19。國有商業(yè)銀行進(jìn)行的市場化運(yùn)作和股份制改革，共同完善了企業(yè)管理模式，提高了盈利能力和運(yùn)營效率。

2.商業(yè)銀行效率提升策略。由于不同商業(yè)銀行改進(jìn)績效的空間不同，本研究計(jì)算了2013-2019年27家商業(yè)銀行的管理改進(jìn)（MI）和技術(shù)改進(jìn)（TI）的得分及對應(yīng)的平均值，提出了具體的改進(jìn)策略。如果MI得分高于組內(nèi)平均值，則該商業(yè)銀行需要提高管理水平;如果TI得分高于所有商業(yè)銀行平均值，則該商業(yè)銀行需要提高技術(shù)水平;反之，則不用提高對應(yīng)水平。結(jié)果示于圖7和8中。

第一象限包含的是MI和TI得分均高于平均值的商業(yè)銀行，這說明這些銀行仍存在較大的管理改進(jìn)空間和技術(shù)改進(jìn)空間。可以注意到，無論是存款子系統(tǒng)還是貸款子系統(tǒng)，處于第一象限的銀行都是股份制商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行。這些銀行需要向組內(nèi)同類銀行學(xué)習(xí)提高管理水平以靠近組前沿，同時(shí)向組間其他類型的銀行如國有商業(yè)銀行學(xué)習(xí)提高技術(shù)水平而繼續(xù)靠近共同前沿。

第二象限包含的是只有TI得分高于平均值的商業(yè)銀行，這說明這些銀行存在較大的技術(shù)改進(jìn)空間。需要注意的是，渤海銀行兩次出現(xiàn)在第二象限，說明渤海銀行在整個(gè)銀行的運(yùn)營過程都存在技術(shù)水平偏低的情況;其他處于第二象限的銀行都是農(nóng)村商業(yè)銀行。這些銀行應(yīng)當(dāng)注重技術(shù)水平的改善，通過組間學(xué)習(xí)，注意引入先進(jìn)的技術(shù)、設(shè)施或其他資源以縮小技術(shù)差距，提升自身績效。

第三象限包含的是MI、TI得分均低于平均值的商業(yè)銀行，這說明它們擁有較為成熟高效的管理模式和技術(shù)水平，因此，它們應(yīng)當(dāng)繼續(xù)保持先進(jìn)的管理水平和技術(shù)水平。可以注意到，5家國有商業(yè)銀行中有3家兩次出現(xiàn)在第三象限。其中2家國有商業(yè)銀行，不全處于第三象限，分別是中國銀行和中國農(nóng)業(yè)銀行。觀察中國銀行的得分情況，可以發(fā)現(xiàn)其僅有存款子系統(tǒng)的MI得分稍高于組內(nèi)平均值，但遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于其他類別的商業(yè)銀行，改進(jìn)空間較小，與另3家均處于第三象限的國有商業(yè)銀行差距并不大。這與前述實(shí)證結(jié)果一致，表明了國有商業(yè)銀行的運(yùn)營效率處于領(lǐng)先地位。為了提高運(yùn)營績效，其他象限的銀行可以積極向第三象限的商業(yè)銀行學(xué)習(xí)。

第四象限包含的是只有TI得分高于平均值的商業(yè)銀行，這說明這些銀行存在較大的管理改進(jìn)空間。需要注意的是，中國農(nóng)業(yè)銀行兩次出現(xiàn)在第四象限，說明中國農(nóng)業(yè)銀行在整個(gè)銀行的運(yùn)營過程中存在管理水平偏低的情況，這可能是因?yàn)橐?guī)模較大，出現(xiàn)人員冗雜的情況。其他商業(yè)銀行主要是股份制商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行，這些銀行可以向組內(nèi)同類型的商業(yè)銀行學(xué)習(xí)優(yōu)化管理模式。

通過存貸款子系統(tǒng)的策略矩陣，可以看出國有商業(yè)銀行表現(xiàn)最好，但在股份制商業(yè)銀行與農(nóng)村商業(yè)銀行之中也有運(yùn)營績效表現(xiàn)突出的例子。各商業(yè)銀行應(yīng)當(dāng)分別向組內(nèi)及組間優(yōu)秀的例子學(xué)習(xí)，對應(yīng)提升管理水平和技術(shù)水平，最終目標(biāo)達(dá)到共同前沿。

六、結(jié)論

隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，中國的商業(yè)銀行取得了進(jìn)步，也面臨著挑戰(zhàn)。利率市場化，互聯(lián)網(wǎng)金融等各種新式金融企業(yè)的涌現(xiàn)和外資銀行的強(qiáng)勢競爭，讓傳統(tǒng)商業(yè)模式的銀行業(yè)必須創(chuàng)新發(fā)展以應(yīng)對挑戰(zhàn)。本研究利用共同前沿兩階段DEA模型評估了2013-2019年不良貸款約束下27家中國商業(yè)銀行的存款子系統(tǒng)和貸款子系統(tǒng)的效率表現(xiàn)，并根據(jù)所有權(quán)結(jié)構(gòu)分析了商業(yè)銀行的效率差異。最后，利用策略矩陣提出了改進(jìn)商業(yè)銀行效率的針對性建議。本研究的結(jié)論如下：

首先，銀行經(jīng)營的兩階段效率均存在波動(dòng)性，貸款子系統(tǒng)效率波動(dòng)性略大于存款子系統(tǒng)。無論是存款還是貸款子系統(tǒng)，國有商業(yè)銀行的效率均明顯高于股份制商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行，而股份制商業(yè)銀行的效率略高于農(nóng)村商業(yè)銀行。

其次，根據(jù)管理和技術(shù)因素，本研究運(yùn)用策略矩陣將三類商業(yè)銀行定位在四個(gè)象限中。其中，國有商業(yè)銀行的在存貸款子系統(tǒng)的矩陣中幾乎均處于第三象限，說明只需維持當(dāng)前管理和技術(shù)水平。其他象限的商業(yè)銀行需要根據(jù)各自所處的象限提高對應(yīng)的管理水平或技術(shù)水平。

根據(jù)研究結(jié)果，本研究具有以下現(xiàn)實(shí)意義：觀察2013-2019年的存貸款子系統(tǒng)的效率變化，可以發(fā)現(xiàn)存款子系統(tǒng)效率大體平穩(wěn)，而貸款子系統(tǒng)效率有較明顯的下降。隨著鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實(shí)施，農(nóng)村金融需求上升，尤其是普惠金融要求加大力度滿足“三農(nóng)”信貸需求。然而，在落后的農(nóng)村地區(qū)地方性法人機(jī)構(gòu)的存貸比并不樂觀，信貸效益比較低下，普惠金融也因?yàn)槠涑杀颈容^高而沒能全面覆蓋。各類商業(yè)銀行必須協(xié)作推動(dòng)普惠金融，創(chuàng)新金融服務(wù)方式，在給予“三農(nóng)”貸款支持的同時(shí)穩(wěn)住存款的資金來源，防控金融風(fēng)險(xiǎn)，提高存貸款效率。此外，國有商業(yè)銀行的整體經(jīng)營效率領(lǐng)先其他類商業(yè)銀行，其他銀行可以向其學(xué)習(xí)，加快產(chǎn)品多元化創(chuàng)新，改善現(xiàn)有信息技術(shù)，滿足客戶的個(gè)性化金融需求。互聯(lián)網(wǎng)金融的興起，第三方金融機(jī)構(gòu)搶占了商業(yè)銀行的存貸款資源，也在倒逼商業(yè)銀行加速創(chuàng)新適應(yīng)電子信息化時(shí)代。商業(yè)銀行應(yīng)主動(dòng)創(chuàng)新服務(wù)，完善電子銀行服務(wù)模式，進(jìn)一步提升科研應(yīng)用水平和績效水平。

七、附錄