1 引言
金融业既是现代世界经济发展的核心产业，也是经济全球化得以实现的基石，它的发达程度直接影响着一个国家的经济发展水平。在间接融资仍占主导地位的中国，银行业是整个金融体系中最重要的部分。因此，在国际国内新形势下，竞争力是商业银行可持续发展的关键，而银行竞争力又集中体现在银行的效率上。银行业的效率高低将会直接影响国内市场上信贷资金配效率，进而影响国民经济的发展。进入21世纪以来，我国进一步深化了银行改革，逐步形成了一套比较完善的商业银行全国发展布局，其目的就在于提升我国银行的效率。因此，研究我国宏观经济周期与商业银行效率之间的关系对于提高我国商业银行的国际竞争力、深化金融改革、协调宏观经济发展有着深远的意义。
纵观国外商业银行效率影响因素研究，研究的主要影响因素有以下几个：产权结构、资产规模、财务特征等。并且，通过综合有关文献可以发现，由于各国银行内部管理和外部环境不尽相同，并且选用不同的研究方法和研究对象，最后得出的研究结论并不具有一致性。与此同时，目前国内学术界关于我国宏观经济周期、商业银行效率单方面的研究很多，可是把两者结合起来做研究的相关文献非常少。郭妍（2005）应用DEA方法计算我国主要商业银行的技术效率并将其分解为纯技术效率和规模效率，结果支持产权决定论，认为优化资源配置能力、资本充足率等有利于提高商业银行效率.侯瑜、詹明君（2012），分析了2000~2009年我国14家商业银行的面板数据，采用随机前沿分析方法（SFA）对商业银行效率进行计量，并从宏观经济政策、公司治理、市场结构、经营能力等方面分析影响商业银行效率的因素.
本文选取13家上市商业银行的相关数据为样本，在参考现有文献、结合数据可得性及各指标之间内生性的基础上，基于DEA方法分别测度这些上市商业银行的效率。然后，建立回归模型，通过模型以实证检验宏观经济周期指标影响商业银行效率的方向和强度。最后，根据实证研究的结果得出全文的结论。
2 基于DEA的上市商业银行效率测度
在运用DEA方法测度我国上市商业银行的效率时，本文结合我国商业银行的特点考虑了数据收集的适当性、难易性和以往学者对指标的选取。最后，决定选取固定资产净值、员工人数、营业费用为投入指标；选取存款总额、贷款总额、税前利润为产出指标.
目前，国有商业银行和股份制商业银行一起构成了我国商业银行的主体，研究它们即可基本了解中国商业银行的经营情况.根据上述分析，本文选取了13家上市银行，分别是中国工商银行、中国农业银行、中国银行、中国建设银行、交通银行、华夏银行、上海浦发银行、平安银行、兴业银行、中信银行、招商银行、光大银行、民生银行。其中，深发展银行于2012年吸收合并平安银行并更名为“平安银行”.因此，平安银行2012年以前的数据采用深圳发展银行的数据。
本文运用DEAP2.1软件分析每个银行的效率值。分别考察了这13家上市银行在2003~2012年间的技术效率和纯技术效率，并且按年份统计出了13家银行这十年间的行业效率均值。从图1可以看出，我国银行效率在考察期内增长趋势并不稳定，纯技术效率均值普遍大于技术效率均值，并且技术效率波动比纯技术效率大。2003年到2007年我国商业银行效率基本处于稳步上升状态，在2007年达到历年顶峰，自2008年开始银行业的盈利水平开始出现不同程度的下降，银行效率开始降低，2008~2012年商业银行效率处于一个调整期内。【图1】
3 宏观经济周期对商业银行效率影响的实证研究
3.1 宏观经济周期与商业银行效率现状分析
图2为2003~2012年我国商业银行技术效率与我国GDP年增长率。从图中可以看出，2003年到2005年，GDP增长率的走势与银行技术效率的走势基本上呈正相关关系。但在2006年，伴随GDP上升银行效率却出现了略微下滑。2007年GDP增长率达到十年间的最高值的同时，银行效率也处于十年来的最高水平。
总体上来看，与GDP增长率上下波动不同，银行效率呈现比较平稳的变动态势，这应该与近年来我国的金融体制改革有深远的关系。可见，商业银行效率与我国GDP增长率之间可能确实存在一定的关系。【图2】
3.2 数据、指标的选择
由数据的可得性及小样本时间序列数据分析的基本要求，本文以2003年作为研究起点，选取2003~2012年GDP增长率作为衡量宏观经济周期的指标，用GDP表示；选取上节测算出来的商业银行行业平均纯技术效率作为衡量商业银行效率的指标，用PTE表示。选用纯技术效率而非技术效率是因为根据此文研究目的剔除了由规模因素影响的效率。
3.3 计量建模与检验
3.3.1 平稳性检验
各变量平稳或者同阶单整是分析时间序列的要求之一。所以，着手分析之前，要用单位根检验法对两组原始数据分别进行检验，判断其是否平稳。这里采用SIC准则来确定这两个时间序列的滞后阶数。ADF单位根检验结果如表1所示：【表1】
可以看出，PTE和GDP序列的统计量都大于5%的临界值，说明PTE和GDP序列都不是平稳序列。但经过一阶差分后D（PTE）和D（GDP）序列的t统计量都分别小于其5%的临界值，拒绝原假设，D（PTE）和D（GDP）是平稳的。综上所述，非平稳序列PTE和GDP经过一阶差分后平稳，这两个序列为一阶单整序列。
3.3.2 协整检验
由ADF检验结果可知，时间序列GDP和PTE都为一阶单整序列，满足协整检验条件。这里采用EG两步法检验两个序列是否存在协整关系。
第一步，以PTE作为被解释变量，GDP增长率作为解释变量，用OLS最小二乘法做回归分析，建立回归模型：【1】
可以看出该模型具有比较显着的参数估计量，且GDP的系数为正，也就是说，GDP增长率每上涨1个百分点，商业银行纯技术效率就会上涨0.47个百分点。
第二步，新建序列ecm用来保存最小二乘法估计模型生成的残差序列，对该序列进行ADF检验，结果见表2.可以看出，序列ecm的ADF检验在5%的显着水平下拒绝原假设，即该序列是平稳的。根据EG两步检验法，时间序列PTE和GDP之间具有长期的稳定均衡关系，是协整变量。【表2】
3.3.3 误差修正模型ECM的建立
即使两个变量之间有长期均衡关系，但是在短期内也会出现失衡。因此，可以用ECM来对这种短期均衡加以纠正。因为PTE和GDP存在协整关系，可以建立如下误差修正模型：【2】
模型通过显着性检验，其中变量的符号与长期均衡的符号一致，为分析和预测提供了较好的理论模式，误差修正项系数为负，符合反向修正机制。模型反映了PTE受GDP年增长率影响的短期波动规律。
回归结果表明，GDP增长率的短期变动对我国商业银行的纯技术效率存在正向影响。GDP增长率每增加1%,商业银行纯技术效率增长0.538%.此外，由于短期调整系数是显着的，说明年国内生产总值增长率与长期均衡值的偏差已经被修正。
3.4 回归结果分析
综上分析，经单位根检验，各个参数序列均为非平稳序列而一阶差分均为平稳序列，由此对其用最小二乘法进行简单回归分析，结果如下：【3】
拟合优度检验R2=0.366820,F统计量=4.634642.由以上回归模型，商业银行效率与GDP之间有正相关关系，GDP每增加1%,商业银行纯技术效率变动0.474%.
4 结论
通过对2003~2012年我国主要上市商业银行的效率与我国GDP增长率的深入分析，可以得出无论在现状还是在实证分析方面，商业银行效率与GDP之间存在一定的相关性，GDP对银行效率的变动呈正相关影响。这充分说明，宏观经济的发展直接影响着商业银行效率。经济发展环境好，企业对银行存贷款的需求更强烈，同时企业经营风险小，违约概率低，商业银行资产质量提高，效率得到有效提高。相反，如果经济环境不好企业出现亏损，客户的还贷能力发生变化，不良贷款增加等因素都会引起商业银行经营风险的增加，影响商业银行的效率.
参考文献
[1] 郭妍。我国商业银行效率决定因素的理论探讨与实证检验[J].金融研究，2005（2）。
[2] 侯瑜，詹明君。商业银行效率及其影响因素实证研究[J].税务与经济，2012（1）。
[3] 李坡，马承文。我国商业银行效率的实证研究--对投入-产出型DEA的应用[J].湖北大学学报（自然科学版），2006（3）。
[4] 焦文慧。基于DEA模型的我国上市银行效率及影响因素实证分析[D].江西：华东交通大学，2012.
[5] 高明。基于非参数方法的中国商业银行效率研究[D].天津：天津大学，2010.
