基層銀行效率實證分析
——以邢臺為例

(北京工業(yè)大學(xué) 經(jīng)管學(xué)院，北京 100124)

一 研究背景與意義

1998年，諾貝爾獎獲得者阿馬蒂亞·森在《貧困與饑荒》一書中指出：貧困源于權(quán)力分配的不平等，導(dǎo)致貧困人群創(chuàng)造財富的能力下降，因此無法擺脫貧困的陷阱，最終陷入一個惡性循環(huán)中。這個觀點揭示了貧困產(chǎn)生的部分原因，然而卻是最重要的原因，那就是貧困主體的權(quán)利沒有得到應(yīng)有的待遇，尤其是借貸方面[1]16-19。獲得金融服務(wù)是每個公民應(yīng)該享有的基本權(quán)利，也是一個人獲得更好的生活條件和發(fā)展職業(yè)生涯的必要基礎(chǔ)。人們生活在城市里，已經(jīng)習(xí)慣了金融服務(wù)的存在，然而在小城鎮(zhèn)或者農(nóng)村的人們卻很難獲得必要的金融服務(wù)。這種基層金融真空現(xiàn)象使基層地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展和居民收入受到限制。所謂基層銀行是指位于各個鄉(xiāng)鎮(zhèn)、縣及縣以下的鄉(xiāng)村銀行，類似于國外的社區(qū)銀行或城鎮(zhèn)銀行。例如各個商業(yè)銀行縣以下的分支機構(gòu)，各個村鎮(zhèn)的農(nóng)信社等等都屬于這類銀行，它們是目前國內(nèi)最底層、最基礎(chǔ)的金融信貸機構(gòu)。基層金融服務(wù)(例如村鎮(zhèn)銀行、基層農(nóng)信社等等)表現(xiàn)出規(guī)模小、分散化、多樣性、復(fù)雜化、及時性、便利性的特征。發(fā)展基層銀行是解決基層金融服務(wù)空白的有效方式，對我國農(nóng)村金融發(fā)展至關(guān)重要。目前學(xué)術(shù)研究中少有針對基層銀行進行金融資源配置效率分析的實證研究，所以本文通過實地調(diào)研，在掌握了河北省邢臺市(地級市)33家基層銀行第一手?jǐn)?shù)據(jù)資料的基礎(chǔ)上，通過定量分析基層銀行效率，給出一些建設(shè)性的意見，以期為基層金融服務(wù)業(yè)的發(fā)展提供借鑒。

二 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

目前，國內(nèi)對農(nóng)村基層銀行的研究主要集中在發(fā)展對策、市場定位、吸儲能力、信用風(fēng)險、效率分析幾個方面。李升軍、傅皓輝分別通過介紹孟加拉格萊岷銀行以及印度ICICI銀行的業(yè)務(wù)模式和方法，提出了我國村鎮(zhèn)銀行發(fā)展模式創(chuàng)新，主要是當(dāng)?shù)鼐用裢ㄟ^取得擔(dān)保的方式，獲取小額資金的貸款[2]22-28[3]。趙志剛、巴曙松針對村鎮(zhèn)銀行的發(fā)展情況，提出了較為具體的方案，即建立“村鎮(zhèn)銀行——貸款服務(wù)中心——金融服務(wù)站——農(nóng)民貸款小組”的四級市場網(wǎng)絡(luò)[4]。郭俊、阮勇提出了農(nóng)民的三種分類(貧困線以下、正在脫貧致富、已經(jīng)富裕)與村鎮(zhèn)銀行發(fā)展的三個階段(扶貧階段、共贏階段、競爭階段)，強調(diào)村鎮(zhèn)銀行的市場定位應(yīng)充分考慮到農(nóng)民的狀況，在扶助農(nóng)民脫貧致富的基礎(chǔ)上，支持農(nóng)村經(jīng)濟又好又快發(fā)展，這為基層銀行的市場定位提供了借鑒與參考[5][6]。榮璟根據(jù)江西省14家村鎮(zhèn)銀行的分析，提出了江西省村鎮(zhèn)銀行的資金來源缺乏保障，吸收存款能力較低，村鎮(zhèn)銀行網(wǎng)點較少(且均未加入銀聯(lián))，農(nóng)民存取款感覺不便，缺乏吸引力等等問題[7]。為防范信貸風(fēng)險，吳淼提出了團體貸款、關(guān)系型貸款、小額信用貸款、抵質(zhì)押貸款四種信貸模式[8]15-20。黃勇以廣東省農(nóng)信社為研究對象，測算其2000-2009年間與4家國有商業(yè)銀行、10家股份制商業(yè)銀行的效率，結(jié)果顯示，雖然農(nóng)信社的整體效率呈現(xiàn)逐年上升的趨勢，基層銀行的效率在逐年改進[9]。這些國內(nèi)研究為基層銀行更好的發(fā)展提供了幫助，但不足之處是對國內(nèi)基層銀行效率的實證分析較為薄弱，缺乏直接針對基層銀行金融資源配置效率的測算研究(黃勇[9]、Dong[10]等有少量相關(guān)研究)。

國外Udell針對基層銀行的研究主要集中在社區(qū)銀行與經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)系、社區(qū)銀行的經(jīng)營風(fēng)險、經(jīng)營績效以及與其他銀行競爭等方面，相對國內(nèi)而言，實證分析較多。例如，Keeton等指出，1983-2002年社區(qū)銀行雖然獲得更多的利潤，并且吸引大量的新客戶，然而袖珍型社區(qū)銀行卻低于最小有效規(guī)模[11]。Udell中小型企業(yè)(SME)貸款關(guān)系的調(diào)研，指出在相對收益和成本的基礎(chǔ)上，關(guān)系型貸款可能最適合某些類型的中小企業(yè)[12]。Ergungor研究社區(qū)銀行小企業(yè)貸款范圍內(nèi)的銀行盈利能力關(guān)系，發(fā)現(xiàn)1996-2002年社區(qū)小銀行在參與小企業(yè)貸款活動中更加積極[13]。Demir等評估了土耳其商業(yè)銀行自由化前(1981-1984年)和自由化后時期(1995-1998年)的技術(shù)效率差異[14]。Dong等分析中國農(nóng)村信用合作社的規(guī)模效率和規(guī)模報酬的性質(zhì)，計算并比較了中國1991-1995年29個省份農(nóng)村信用社的純技術(shù)效率、技術(shù)效率和規(guī)模效率[10]。Deepak以印度馬哈拉施特拉地區(qū)信用社和合作銀行為研究對象，采用收支平衡法和比率法對其效率進行研究，評價了當(dāng)?shù)鼗鶎拥貐^(qū)的信貸情況[15]。Cyree等調(diào)查了大銀行的存在對農(nóng)村小型銀行表現(xiàn)的影響[16]。Feng等比較了美國1997-2006年大銀行和社區(qū)銀行的生產(chǎn)率和效率，指出大型銀行擁有更快的生產(chǎn)率增長和更高水平的規(guī)模報酬，但無論是大型銀行還是社區(qū)銀行，總生產(chǎn)率的增長顯示出明顯的下降趨勢[17]。

三 研究方法

目前針對銀行效率測度的方法主要有參數(shù)方法和非參數(shù)方法。這兩種方法的基本思路都是通過與處于生產(chǎn)前沿的最優(yōu)企業(yè)相比測算生產(chǎn)效率。參數(shù)方法需要設(shè)定生產(chǎn)函數(shù)，考慮隨機誤差；而非參數(shù)方法通過線性規(guī)劃確定生產(chǎn)前沿面，無需考慮隨機誤差。兩者各具優(yōu)劣勢。如何合理的選擇模型，應(yīng)根據(jù)研究需要進行選擇。本文根據(jù)李雙杰[18]的觀點采用非參數(shù)方法——數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法進行基層銀行效率的研究。

四 實證分析

(一)樣本數(shù)據(jù)與投入產(chǎn)出指標(biāo)選取

本文選定邢臺2009-2012年13家商業(yè)銀行及20家農(nóng)村信用社的數(shù)據(jù)作為基層銀行研究的樣本。由于基層銀行的數(shù)據(jù)獲取較為困難，我們歷時半年進行了實地調(diào)研與實習(xí)，搜集、獲取了基層銀行的第一手?jǐn)?shù)據(jù)，這是一項充滿艱難的工程，也是國內(nèi)學(xué)術(shù)界對基層銀行研究較少的原因。本文涉及到2009-2012年33家基層銀行，為了下文說明方便，我們將這33家基層銀行進行編號，編號1-20代表分布于各個鄉(xiāng)鎮(zhèn)的20家農(nóng)信社，編號21-33代表分布于邢臺市區(qū)的13家商業(yè)銀行，表1列出了33家銀行的名稱。

表1.33家基層銀行名稱

根據(jù)Banker等提出的一個重要經(jīng)驗法則：樣本個數(shù)必須是投入指標(biāo)個數(shù)和產(chǎn)出指標(biāo)個數(shù)總和的兩倍以上，否則模型的區(qū)別能力會變?nèi)鮗19]。本文選取4個投入產(chǎn)出指標(biāo)，33個樣本數(shù)，符合該經(jīng)驗法則。

投入產(chǎn)出指標(biāo)的選擇是數(shù)據(jù)包絡(luò)分析中的首要內(nèi)容，主要有生產(chǎn)法、中介法、資產(chǎn)法。生產(chǎn)法是指將銀行作為金融產(chǎn)品的生產(chǎn)者，將存貸款數(shù)作為產(chǎn)出，將資本和勞動力作為投入；中介法將銀行定義為存款者與貸款者之間的中介，認(rèn)為銀行投入資本、勞動力、實物資產(chǎn)以提供服務(wù)，存款、人員和資本等是中介法的投入指標(biāo)，而貸款、各類投資的貨幣金額等則為該方法的產(chǎn)出指標(biāo)。資產(chǎn)法也是將銀行看做中介機構(gòu)，但產(chǎn)出只有資產(chǎn)項目，存款不計入產(chǎn)出。對于這三種方法的選擇，Berger和Humphrey認(rèn)為，在研究銀行分支機構(gòu)效率時，由于分支機構(gòu)能夠直接處理顧客的記錄，且資金調(diào)度和投資決策幾乎不受管理者的影響，采用生產(chǎn)法更恰當(dāng)；而在研究整個銀行的效率時，采用中介法更為恰當(dāng)[20]。此外，有的學(xué)者在研究銀行效率時，也結(jié)合三種方法來選擇投入產(chǎn)出指標(biāo)。在基層銀行投入產(chǎn)出指標(biāo)的界定上，考慮到指標(biāo)選取的完備性、可比性、代表性及可得性，本文綜合上述方法，并結(jié)合基層銀行的特點，選定職工人數(shù)、存款總額和固定資產(chǎn)凈值作為投入指標(biāo)，凈利潤作為產(chǎn)出指標(biāo)。使用SPSS軟件對上述四個指標(biāo)進行描述性統(tǒng)計，統(tǒng)計結(jié)果整理如表2所示。

表2.描述性統(tǒng)計表

表2分別列出了凈利潤、職工人數(shù)、存款總額和固定資產(chǎn)凈值的均值、極大值、極小值、方差和標(biāo)準(zhǔn)差。圖1-圖4是四個指標(biāo)的頻率分布直方圖：

圖1表明凈利潤的樣本分布比較離散，有60%的樣本接近極小值，這主要是由于樣本中農(nóng)信社的比例為60%左右，農(nóng)信社的凈利潤較低導(dǎo)致。圖2表明職工人數(shù)分布接近正態(tài)分布，圖中顯示鄉(xiāng)鎮(zhèn)農(nóng)信社凈利潤低，這也從另一方面印證了本文得出的結(jié)論：農(nóng)信社相對城市商業(yè)銀行效率低下。圖3顯示存款總額樣本分布極為不均，農(nóng)信社存款總額在極小值附近，而市商業(yè)銀行存款總額相對于農(nóng)信社要高很多。圖4表明固定資產(chǎn)凈值樣本呈兩級分布：農(nóng)信社和部分市商業(yè)銀行凈值較低，極少數(shù)市商業(yè)銀行資產(chǎn)凈值較高。

(二)基層銀行效率測定

超效率模型能夠使有效的決策單元之間進行效率高低的比較，更全面地表現(xiàn)銀行效率的優(yōu)劣。因此，本文使用超效率值對33家基層銀行的效率情況進行分析，從表3可以看出33家基層銀行超效率得分情況。

表3.2009-2012年間33家基層銀行的超效率得分及均值排名

(1)33家基層銀行超效率得分情況。分布于不同村鎮(zhèn)的基層銀行的效率差異很大，2009-2012年超效率得分均值最大為1.223(銀行編號25)，最小為0.297(銀行編號16)，相差0.926，并且表現(xiàn)最好的基層銀行是商業(yè)銀行，表現(xiàn)最差的基層銀行是農(nóng)信社。商業(yè)銀行和農(nóng)信社的差距較大，導(dǎo)致這種現(xiàn)象的原因可能與銀行所在網(wǎng)點分布有關(guān)，這為研究決定效率的影響因素奠定了實證基礎(chǔ)。

(2)33家基層銀行超效率排名情況。33家基層銀行中，2009-2012年超效率得分均值大于1的有6家，其中農(nóng)信社占3家(銀行編號為1、5和7)，商業(yè)銀行占3家(銀行編號為22、25和27)，說明這6家基層銀行效率表現(xiàn)較好；得分均值小于0.7的有12家，其中農(nóng)信社占10家(銀行編號為4、6、11、12、13、14、16、17、18和20)，商業(yè)銀行占2家(銀行編號為24和29)，說明農(nóng)信社的整體效率表現(xiàn)與商業(yè)銀行相比較差，商業(yè)銀行在整體上表現(xiàn)較農(nóng)信社好。

(3)農(nóng)村信用社超效率分析。20家農(nóng)村信用社中，2009-2012年超效率得分均值大于1的只有3家，占農(nóng)信社數(shù)量的15%；超效率得分均值小于0.7的有10家，占農(nóng)信社數(shù)量的50%；表現(xiàn)一般的有7家，占農(nóng)信社數(shù)量的35%。那么，要想提高農(nóng)信社整體的效率水平，就要增加效率表現(xiàn)好的數(shù)量，因此，找出制約基層銀行效率的重要因素成為首要任務(wù)。

(4)商業(yè)銀行超效率分析。13家商業(yè)銀行中，2009-2012年超效率得分均值大于1的就有3家，占商業(yè)銀行數(shù)量的23%；超效率得分均值小于0.7的有兩家，占商業(yè)銀行數(shù)量的15.5%，說明商業(yè)銀行整體的效率水平主要分布在0.7與1之間。本文所選擇的這13家商業(yè)銀行均位于邢臺市橋東、橋西兩區(qū)，而20家農(nóng)村信用社位于邢臺縣各個村鎮(zhèn)，因此，通過超效率分析可知，基層銀行所處村鎮(zhèn)的發(fā)展水平，可能與銀行效率有關(guān)，這也為村鎮(zhèn)銀行的研究奠定了一定的基礎(chǔ)。

(三)相關(guān)分析

為了探討影響基層銀行效率的相關(guān)因素，本文選取了基層銀行距離市政府的距離X1、就業(yè)率X2、文化程度X3、第一產(chǎn)業(yè)占GDP百分比X4、第二產(chǎn)業(yè)占GDP百分比X5、第三產(chǎn)業(yè)占GDP百分比X6、人均純收入X7這七項能代表當(dāng)?shù)亟?jīng)濟、政治、文化水平的外部指標(biāo)，以及銀行營業(yè)成本X8、銀行人均存款X9兩個內(nèi)部指標(biāo)，變量Y為超效率值，進行相關(guān)分析。

通過SPSS軟件分析得到如下結(jié)果(見表4)：X1與X8存在很強的相關(guān)性；X2與Y，X7，X9具有很強的相關(guān)性；X4與X6存在很強的相關(guān)性；X7與Y，X9存在很強的相關(guān)性；X8與X6存在很強的相關(guān)性，X9與Y存在很強的相關(guān)性。根據(jù)相關(guān)性檢驗的結(jié)果得出兩個外部指標(biāo)X2(就業(yè)率)，X7(人均純收入)和兩個內(nèi)部指標(biāo)X8(營業(yè)成本)，X9(銀行人均存款)與Y(基層銀行超效率值)的相關(guān)性較強。

表4.變量之間相關(guān)性分析

備注：**.在0.01水平(雙側(cè))上顯著相關(guān)；*.在0.05水平(雙側(cè))上顯著相關(guān)。

1.就業(yè)率(X2)與基層銀行超效率值(Y)的相關(guān)性分析

圖5表明基層銀行的效率與當(dāng)?shù)鼐蜆I(yè)率成較強的負相關(guān)關(guān)系(r=-0.775)，這與當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展的實際情況有關(guān)。邢臺市近年來工業(yè)發(fā)展很快，是華北地區(qū)最重要的能源基地，世界五百強企業(yè)冀中能源總部就位于邢臺，清河縣被譽為世界羊絨之都，臨西縣是中國最大的軸承生產(chǎn)銷售集散地，寧晉縣是全國最大的綠色能源太陽能單晶硅生產(chǎn)基地，平鄉(xiāng)縣有中國最大的自行車及零件生產(chǎn)加工基地，等等。此外，華龍面、晶牛玻璃、恒利制藥、藍鳥家具、鯨魚輪胎等品牌馳譽國內(nèi)外。所以，邢臺的工業(yè)快速發(fā)展帶動了就業(yè)率的提高。同時，因為工業(yè)投資氛圍好，老企業(yè)要擴張，又需要新建企業(yè)，常常會以工人集資或職工入股的形式進行資金籌集，這樣一來，就業(yè)率越高的鄉(xiāng)鎮(zhèn)反而儲蓄率較低，因為他們大多選擇將儲蓄進行投資，以求得更高的回報；當(dāng)?shù)仄髽I(yè)也多數(shù)選擇直接融資而不是通過銀行貸款解決資金問題，因此表現(xiàn)出銀行效率與就業(yè)率成反比的現(xiàn)狀。

圖5.就業(yè)率與基層銀行效率散點圖

2.人均純收入(X7)與基層銀行超效率值(Y)的相關(guān)性分析

圖6.人均純收入與基層銀行效率散點圖

圖6表明基層銀行的效率與當(dāng)?shù)鼐用袢司兪杖氤奢^強的正相關(guān)關(guān)系(r=0.7)，說明居民的收入越高，擁有更多的可支配資金進行投資，而儲蓄是最安全的一種投資形式，這就提高了當(dāng)?shù)鼗鶎鱼y行的儲蓄總額，提高可貸資金總額和利潤，進而提高了銀行效率。

3.營業(yè)成本(X8)與基層銀行超效率值(Y)的相關(guān)性分析

圖7.營業(yè)成本與基層銀行效率散點圖

圖7顯示基層銀行效率與營業(yè)成本呈現(xiàn)弱相關(guān)關(guān)系(r=0.327)。從銀行內(nèi)部來看，銀行營業(yè)成本對銀行效率成弱正相關(guān)關(guān)系，說明營業(yè)成本大的銀行，效率高的可能性反而不大。因此，當(dāng)?shù)劂y行應(yīng)該控制其規(guī)模和成本，防止盲目擴大規(guī)模，而應(yīng)該多設(shè)網(wǎng)點，提供均等化的普遍服務(wù)。

4.銀行人均存款(X9)與基層銀行超效率值(Y)的相關(guān)性分析

圖8.銀行人均存款與基層銀行效率散點圖

圖8顯示銀行效率與銀行人均存款(存款總額/員工數(shù))相關(guān)性較強(r=0.611)。從銀行內(nèi)部來看，銀行人均存款對銀行效率成正相關(guān)關(guān)系，銀行人均存款越多，銀行效率越高。銀行人均存款代表著銀行的經(jīng)營能力，銀行在職職工人數(shù)不變的情況下，存款總額越高，銀行人均存款就越高，銀行效率就越高，說明銀行的辦事效率、服務(wù)水平較好。

通過上述相關(guān)分析可知，基層銀行的效率主要受到就業(yè)率、居民人均純收入兩個外部指標(biāo)以及營業(yè)成本、銀行人均存款兩個內(nèi)部指標(biāo)的影響。因此，提高基層銀行的效率，應(yīng)從這幾個層面入手。

五 結(jié)論

文章以2009-2012年邢臺33家基層銀行為樣本進行數(shù)據(jù)包絡(luò)分析，并通過變量之間的相關(guān)性分析，得出如下結(jié)論。

(1)商業(yè)銀行效率整體表現(xiàn)上優(yōu)于農(nóng)信社。這與商業(yè)銀行和農(nóng)信社所處地區(qū)的區(qū)位差異有關(guān)。農(nóng)信社處于邢臺各個村鎮(zhèn)，由于當(dāng)?shù)鼐用衩媾R各種客觀原因(如可支配收入有限、對金融服務(wù)的認(rèn)知較淺等)，導(dǎo)致其在基層銀行的經(jīng)濟活動較少；而商業(yè)銀行分布于經(jīng)濟較發(fā)達的市區(qū)，市區(qū)居民收入高，可支配收入多，可從事多種基于商業(yè)銀行提供的金融服務(wù)(如大金額借貸、投資理財、日常信用卡信貸等)，進而提高了商業(yè)銀行效率。因而農(nóng)信社應(yīng)該對照和學(xué)習(xí)商業(yè)銀行的管理流程與做法，或者與商業(yè)銀行交流管理層人員，盡快趕上或接近商業(yè)銀行的效率。

(2)居民人均純收入和就業(yè)率兩個外部因素對基層銀行的效率有顯著影響?；阢y行效率受區(qū)域差異的影響，將代表當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(就業(yè)率、第一產(chǎn)業(yè)占GDP百分比、第二產(chǎn)業(yè)占GDP百分比、第三產(chǎn)業(yè)占GDP百分比、人均純收入)、政治(銀行距離市政府的距離)、文化(文化程度)的指標(biāo)進行相關(guān)性檢驗，發(fā)現(xiàn)影響基層銀行效率的主要因素是經(jīng)濟指標(biāo)——人均純收入和就業(yè)率。人均純收入越高，自然會擁有更多的可支配資金，增加儲蓄，提高存貸比，進而提高銀行效率；而當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展特色與銀行效率息息相關(guān)，由于邢臺的就業(yè)率主要是由工業(yè)帶動的，而這些相關(guān)企業(yè)和員工將其可支配資金轉(zhuǎn)為直接投資而不是銀行儲蓄，從而導(dǎo)致就業(yè)率高的地方(工業(yè)企業(yè)直接融資普遍)，銀行的資金中介效率降低。因此，銀行一方面要加強自身服務(wù)意識，提高服務(wù)水平，另一方面也提醒當(dāng)?shù)亟鹑诒O(jiān)管部門規(guī)范融資渠道和手段，防范自發(fā)的集資引起金融風(fēng)險。

(3)基層銀行不能盲目擴大規(guī)模。如本文的分析得出營業(yè)成本大的銀行，效率高的可能性反而很小，所以銀行應(yīng)該控制其規(guī)模和成本，通過增設(shè)網(wǎng)點、提供均等化的服務(wù)來提高其效率。

(4)基層銀行不能單純模仿大城市、大銀行的信貸政策，要因地制宜地開發(fā)金融創(chuàng)新產(chǎn)品，以適應(yīng)當(dāng)?shù)仄髽I(yè)需求，提高居民和企業(yè)儲蓄存貸的熱情。同時，應(yīng)加強自身的競爭力，通過員工培訓(xùn)等手段，提高員工素質(zhì)，提高員工服務(wù)質(zhì)量，進而提高銀行人均存款，提高銀行效率。較多的存款伴隨著較少的銀行員工，銀行擁有更高的效率，如農(nóng)信社的羊范信用社、路羅鎮(zhèn)信用社，商業(yè)銀行的鋼鐵路支行、農(nóng)村商業(yè)銀行(三環(huán)逸夫?qū)W校)，應(yīng)該總結(jié)、推廣其經(jīng)驗。另外，大力發(fā)展當(dāng)?shù)亟?jīng)濟，提高人均收入，會提高儲蓄總額，進而提高銀行人均存款和銀行效率。

參考文獻:

[1]阿馬蒂亞·森.貧困與饑荒——論權(quán)利與剝奪[M].王宇,王文玉譯.北京:商務(wù)印書館,2001.

[2]李升軍.村鎮(zhèn)銀行——我國農(nóng)村金融發(fā)展的新選擇[D].吉林:吉林大學(xué),2009.

[3]傅皓輝.借鑒國際經(jīng)驗實現(xiàn)村鎮(zhèn)銀行的可持續(xù)發(fā)展[J].開發(fā)研究，2009,(6):92-95.

[4]趙志剛,巴曙松.我國村鎮(zhèn)銀行的發(fā)展困境與政策建議[J].新金融，2011,(1):40-44.

[5]郭俊.村鎮(zhèn)銀行市場定位:獨特性與階段性[J].武漢金融，2008,(4):42-43.

[6]阮勇.村鎮(zhèn)銀行在我國農(nóng)村金融市場中的定位問題研究[J].安徽農(nóng)學(xué)通報，2008,(23):5-7.

[7]榮璟.江西省村鎮(zhèn)銀行發(fā)展中的問題及對策研究——以南康贛商村鎮(zhèn)銀行為例[J].商業(yè)現(xiàn)代化，2012,(9):147-148.

[8]吳淼.村鎮(zhèn)銀行的可持續(xù)發(fā)展機制[D].北京:中國人民銀行金融研究所，2010.

[9]黃勇.基于DEA的廣東省農(nóng)村信用社效率實證分析[J].三農(nóng)金融，2012,(3):59-63.

[10]DONG F, FEATHERSTONE A. Technical and Scale Efficiencies for Chinese Rural Credit Cooperatives: A Bootstrapping Approach in Data Envelopment Analysis[R].Center for Agricultural and Rural Development, Iowa State University, 2004.

[11]KEETON W, HARVEY J, WILLIS P. The Role of Community Banks in the U.S. Economy[R]. Federal Reserve Bank of Kansas City Economic Review, 2003.

[12]UDELL G F. What’s in a Relationship? The Case of Commercial Lending[J].BusinessHorizons,2008,(2):93-103.

[13]ERGUNGOR O E. The Profitability of Bank-borrower Relationships[J].JournalofFinancialIntermediation,2005,(4):485-512.

[14]DEMIR N, MAHMUD S F, BABUSCU S. The Technical Inefficiency Effects of Turkish Banks After Financial Liberalization[J].TheDevelopingEconomics,2005, XLIII-3:396-411.

[15]DEEPAK S. Banking Sector Reforms and Co-operative Credit Institutions in India[R]. MPRA Paper 7274, University Library of Munich, Germany, 2008.

[16]CYREE K B, SPURLIN P W. The effects of big-bank presence on the profit efficiency of small banks in rural markets[J].JournalofBanking&Finance,2012,(9):2593-2603.

[17]FENG G, ZHANG X. Productivity and Efficiency at Large and Community Banks in the US: A Bayesian True Random Effects Stochastic Distance Frontier Analysis[J].JournalofBanking&Finance,2012,(7):1883-1895.

[18]李雙杰.銀行效率實證研究的投入產(chǎn)出指標(biāo)選擇[J].數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究,2014,(4):130-144.

[19]BANKER R, CHARNES A, COOPER W. Constrained game formulations and interpretations for data envelopment analysis[J].EuropeanJournalofOperationalResearch,1989,(3):299-308.

[20]BERGER A，HUMPHREY D．Efficiency of Financial Institutions：International Survey and Directions for Future Research[J].JournalofOperationalResearch,1997:175-212.