Malmquist DEA投入产出指标的选取
（一）商业银行投入产出指标界定方法
与一般企业和经济实体不同，作为金融中介机构，商业银行的经营管理具有特殊性，部分要素投入和产出难以量化，具体生产过程也不易明晰划分。DEA方法的一个重要优点是它不仅可以对单一产出的情形进行效率和技术进步测度，而且可以用于分析多要素投入多产出情形。这一优点使得它尤其适合用于商业银行的效率分析和技术进步测度。现有文献主要采用下面四种方法来界定商业银行的投入产出指标。
1.中介法
中介法（intermediation approach）注重商业银行的金融中介职能，认为商业银行是储蓄者与借贷者之间的信用中介，商业银行的利息成本、经营费用和存款等是商业银行主要的投入要素，而利息收入、非利息收入和贷款等作为商业银行的产出。例如，Yeh（1996）、Casu和Molyneus（2003）以及Chiu和Chen（2009）强调商业银行的金融中介职能，分别以利息成本和贷款总量作为DEA前沿分析投入产出指标。
2.资产法
资产法（asset approach）从资产负债的角度考察商业银行的投入产出，认为商业银行通过将存款和借入款等负债转化为贷款、证券等其他金融资产来实现产出和利润。资产法以借入资金、固定资产和人力资本等作为商业银行的投入，以贷款、债券等金融资产作为商业银行的产出。相当数量的研究者对资产法和中介法并不做严格区分（Yue，1992；Miller和Noulas，1996）。
3.生产法
生产法（production approach）从商业银行的具体生产运营过程来衡量商业银行的投入产出，将能产生收益的项目作为产出，把增加净支出费用的项目作为投入。因此，生产法将给定时期内交易和账号数量看作商业银行的产出，把固定资产和劳动支出作为商业银行的投入。由于数据可获得性原因，生产法在学术研究中较少采用，而多用于商业银行内部效率评估（Ferrier和Lovell，1990）。
4.附加值法
附加值法（value added approach）认为商业银行的资产和负债都和产出相关，把能对商业银行经营活动带来附加值或创造价值的资产或者负债视为商业银行的产出。因此，附加值法将贷款和存款都作为商业银行的产出，将劳动力、有形资产和扣除存款的资金作为商业银行的投入（Berger和Humphrey，1991，1997）。(https://www.daowen.com)
（二）中国商业银行投入产出指标选取
对于DEA框架下的商业银行技术进步和效率变化测度，尽管相关研究中投入产出界定方法各异，指标选取存在一定程度的争议和分歧，但大部分学者倾向于采用中介法。Berger和Humphrey（1997）认为，就效率测度而言，中介法考虑了在商业银行运营中占有重要地位的利息成本，可以较好地度量商业银行绩效研究中的边界效率，因而在前述四种投入产出界定方法中是最优的。王付彪等（2006）从金融资源配置、商业银行产出特性和数据可获得性角度综合对比了生产法、中介法和资产法，同样认为中介法较适合用于商业银行的投入产出界定。
相对于生产法和附加值法，中介法不仅强调了商业银行有别于一般经济企业的金融中介特质，而且通过各项收支指标可以更好地评估商业经营效率和盈利能力。此外，中介法通过对利息收入和非利息收入的评估，可以较为全面地涵盖商业银行产出多样化和非实物产出的特征。
在我国，贷款一直占据社会融资规模的主导地位，通过商业银行体系的间接融资是主要的融资渠道。尽管近年来，人民币贷款占社会融资规模的比重有所下降，但考虑到商业银行体系内的其他金融工具，如委托贷款、信托贷款和票据贷款等，中国商业银行体系所承担的社会融资规模比重仍然超过80%。这说明中国商业银行的金融中介职能在我国金融体系中的作用举足轻重，金融中介职能对于评价我国商业银行效率不可轻视。因此，中介法也更适用于我商业银行。
自2000年以来，许多研究者也开始采用DEA方法来测度中国商业银行的效率和技术进步。张健华（2003）首次采用DEA方法对1997—2001年间中国商业银行效率变化进行了研究，分析了不同规模商业银行全要素增长的效率决定性因素。谢朝华和段军山（2005）以银行借入资金、员工人数和实物资本作为投入要素，以贷款和投资总额作为产出，采用DEA方法对中国商业银行的成本效率和技术效率进行测度。他们认为，国有商业银行和股份制商业银行分别在技术效率和配置效率上取得领先地位。基于DEA方法，王付彪等（2006）侧重于银行中介职能，对中国商业银行进行了技术进步和技术效率的评估，结果发现中国商业银行生产率的提升大部分源于技术进步，但是由于规模效率较低导致技术效率不理想，中国商业银行经营管理能力尚待改进。蔡跃洲和郭梅军（2009）也关注商业银行的中介职能，采用Malmquist DEA方法对中国11家上市商业银行全要素生产率进行了实证分析，认为中国商业银行在2004—2008年间出现技术退步，但技术效率略有改善。袁晓玲和张宝山（2009）同时考虑银行的中介作用和营业投入产出，测算了15家中国商业银行在1999—2006年间的全要素生产率，发现资产份额、GDP增长率和固定资产投资率等变量对商业银行Malmquist指数变化有显著影响。Matthews和Zhang（2010）对中国国有商业银行、股份制商业银行和城市商业银行的全要素生产率增长进行了对比研究，认为效率的提升源于成本下降和技术进步，中国商业银行市场开放的影响不显著。唐齐鸣和付雯雯（2011）从商业银行投入产出的利润角度，对包含4家中国商业银行在内的18家国际大银行进行了Malmquist DEA前沿分析，认为2006—2008年间银行全要素生产率降低的主要原因在于技术退步。
考虑到技术进步描述的是一个随时间动态变化的经济变量，投入产出变量应选用单位时间内的流量指标；相对于某一时刻的存量指标，流量指标更能反映特定时间内单位总投入下产出变化量和效率变化量，并依此更准确地分解出由技术因素所引起的全要素生产率变化量。因此，对技术进步进行度量，投入产出指标数据从商业银行利润表中选取相比从资产负债表中选取更为合适。关于具体投入产出指标选取来源，Drake等（2006）认为，投入产出指标选取来源应该一致，部分指标选自资产负债表，而另外一部分指标来源于利润表的选取方法是错误的。Berger和Mester（2003）以及唐齐鸣和付雯雯（2011）认为，从利润角度不仅能够从成本和收益两个层面考察商业银行效率变化，而且可以测度商业银行金融服务质量的改善程度。
基于上述分析，对中国商业银行效率进行实证研究时，本书主要借鉴中介法选取投入产出指标，并且从流量角度进行考察，所有投入产出指标都选自利润表；以总利息支出、人力资源费用、非利息支出和不良贷款损失作为商业银行的投入要素，以净利息收入和非利息收入作为商业银行的产出。本书在考察商业银行运营成本的基础上还关注风险成本对我国商业银行效率的影响，采用贷款减值费用作为投入指标之一，这是借鉴了唐齐鸣和付雯雯（2011）的研究成果。此外，本书认为，相对于大部分文献采用员工数量度量劳动投入，以人力资源费用作为劳动投入指标更为合适：一方面人力资源费用更准确地涵盖了人力资本的使用成本；另一方面，人力资源费是流量指标，相对于员工人数这个存量指标更适合从利润角度考察商业银行效率。本书所选取的投入产出指标变量描述如表6-1所示。
表6-1 商业银行投入产出指标变量描述
