包邮不同投入产出指标对我国商业银行效率的影响

第1章 绪论 1.1 选题的背景和意义 1.1.1 选题背景 1.1.2 选题意义 1.2 文献综述 1.2.1 对银行效率及其影响因素的研究 1.2.2 对银行生产率及其影响因素的研究 1.2.3 我国商业银行资源利用有效性及其对银行效率影响的研究 1.2.4 文献评述 1.3 研究的问题及方法和思路框架 1.3.1 研究的问题及方法 1.3.2 思路框架 1.4 文章难点和创新 第2章 银行效率和生产率的相关理论及其测量方法 2.1 银行效率的相关理论及其测量方法 2.1.1 生产技术的集合表示 2.1.2 产出与投入距离函数 2.1.3 利用距离函数测算效率 2.2 银行生产率的相关理论及其测量方法 2.2.1 测算生产率和生产率水平比较 2.2.2 测算生产率变化与全要素生产率指数 2.3 本文使用的模型和数据 2.3.1 数据包络分析方法 2.3.2 超效率DEA方法 2.3.3 Malmquist指数 2.3.4 银行分类和数据 2.4 本章小结 第3章 我国商业银行效率测度出现差异性原因分析 3.1 引言 3.2 不同研究者对我国商业银行效率测度出现差异性原因分析 3.2.1 两个简单的数值例子 3.2.2 银行效率测度出现差异性的一般结论 3.3 选择不同的投入产出指标对测度我国商业银行效率的影响 3.3.1 三组不同的投入产出指标（三个反映银行不同能力的模型） 3.3.2 投入产出指标的含义 3.4 本章小结 第4章 三组不同投入产出指标对我国商业银行效率影响实证研究 4.1 引言 4.2 我国商业银行效率测度和对比分析 4.2.1 三个不同模型下我国商业银行总体效率情况及排名对比 4.2.2 我国不同类型商业银行效率比较 4.2.3 不良贷款率对我国商业银行效率影响占比 4.3 我国商业银行超效率测度和对比分析 4.3.1 三组不同指标下我国商业银行总体超效率情况及排名对比 4.3.2 我国不同类型商业银行超效率比较 4.4 本章小结 第5章 三组不同投入产出指标对我国商业银行生产率（效率动态变化）影响实证研究 5.1 我国商业银行全要素生产率—Malmquist指数 5.1.1 三个不同模型下我国商业银行Malmquist指数分析 5.1.2 不同银行之间Malmquist指数对比分析 5.2 本章小结 第6章 我国商业银行资源（投入产出指标）利用有效性及其对银行效率的影响 6.1 引言 6.2 DEA模型中的径向调整和松弛调整 6.2.1 DEA模型中的径向调整 6.2.2 DEA模型中的松弛调整 6.2.3 松弛调整中的产出不足问题 6.2.4 径向调整和松弛调整求解 6.3 我国商业银行资源（投入产出指标）利用有效性研究 6.3.1 2015年度我国商业银行效率表 6.3.2 我国商业银行资源（投入产出指标）利用有效性分析 6.4 我国商业银行资源(投入产出指标)利用有效性对效率的影响 6.4.1 投入指标对银行效率的影响 6.4.2 产出指标对银行效率的影响 6.5 本章小结 第7 章 两种特殊的投入指标对我国商业银行效率的影响 7.1 引言 7.2 我国商业银行人员过多和机构臃肿性对效率的影响 7.2.1 两种特殊的投入指标——员工人数和机构数 7.2.2 员工人数和机构数对银行效率的影响 7.2.3 员工人数和机构数对银行超效率的影响 7.3 人员过多和机构臃肿性对Malmquist指数的影响 7.4 本章小结 第8章 全文总结 8.1 本文主要研究结论 8.2 提高我国商业银行效率的途径和政策建议 8.3 本文不足及有待进一步研究的问题 8.3.1 本文不足 8.3.2 有待进一步研究的问题 参考文献