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基于DEA方法的我国上市银行前沿效率及影响因素研究的综述报告
近年来，随着我国金融领域逐渐开放和市场化改革的深入，上市银行在中国经济中所占的地位越来越重要。然而，上市银行的前沿效率与影响因素一直是学者们所关注的焦点，如何提高上市银行的效率，是提高我国金融行业整体效率的重要任务。本文将针对使用DEA方法分析我国上市银行前沿效率及其影响因素的相关研究进行综述。
DEA方法，即数据包络分析法，是一种非参数评价模型，其基本思想是将多个输入和输出指标综合考虑，评估一个DMU（DecisionMakingUnit，决策单元）在特定环境下的技术效率。DEA方法由Charnes等人于1978年提出，在实践中广泛应用于评估各种行业和领域的效率问题。
对于我国上市银行的前沿效率研究，DEA方法广泛被应用。2015年，张秀华等人使用对前沿非参数方法的DEA-BCC模型评测了13家上市银行的效率，并研究了影响上市银行经营效率的关键因素。研究结果显示，我国上市银行的平均技术效率为0.815，不高于世界上一些发达国家的水平。影响上市银行经营效率的因素主要包括经营规模、金融创新、兼并重组及风险控制等。
此外，赵海斌等人研究了我国上市银行的前沿效率和超效率，并讨论了解释上市银行超额利润的关键因素。研究结果显示，2012年我国上市银行平均技术效率为0.875，平均超效率为0.073，优化资源配置和提高盈利能力是提高银行超效率的关键因素。
除了前沿效率外，研究还关注了上市银行影响效率的因素。徐晓斌等人通过DEA模型评估了我国上市银行的效率，并进一步探究了经营策略、股权结构、资本充足度等因素对效率的影响。研究结果显示，股权集中度、资金成本和资本产出率是影响上市银行效率的关键因素，而招行、工行等一些大行相对于中小行的效率更高。
综上，DEA方法在我国上市银行前沿效率研究中有着广泛的应用，研究结果反映了上市银行的实际经营情况。影响上市银行效率的因素包括经营规模、金融创新、股权结构、风险控制等，并且大行相对于中小行的效率更高。在未来的研究中，应该继续挖掘影响我国上市银行效率的因素，探讨如何提高上市银行的前沿效率，从而为我国金融行业的整体效率提高做出贡献。