区域性城市商业银行高质量发展的效率测度及影响因素研究

李朝鲜， 杨思远

(北京工商大学 数学与统计学院， 北京 100048)

一、问题的提出

在我国城市化进程中，区域性城市商业银行服务于地方经济及居民生活，并以地域优势及其低市盈率、低风险的特征为社会提供针对性金融服务。区域性商业银行的发展直接关系到民营经济以及中小企业的经营，高度重视、稳定发展区域性城市商业银行对经济高质量发展起着至关重要的作用。然而，在激烈的市场竞争中，区域性银行由于股权结构不合理、风险管理薄弱、公司治理和内部控制制度不完善等弊端，在高速发展中积累的问题越发显性化，导致区域性银行面临的经营发展形势越来越严峻。正因如此，2019年，国务院金融稳定发展委员会特别将稳妥化解中小银行风险作为防范化解金融风险攻坚战的一项重要任务。在当前金融严监管背景下，区域性商业银行的问题主要表现在以下方面：

一是盈利能力持续恶化。2017年以来，区域性银行净利润增速持续低于行业平均水平，尤其是2016—2018年受利率市场化改革的影响，区域性银行盈利增速由7.4%下降到-2.8%。2014年以来，区域性银行的净利润增速呈现大幅波动趋势，更是突出了其在高速发展过程中经营管理的弊端。二是不良压力持续加大，暗藏较大坏账风险。2013年以来，区域性银行不良贷款比例持续提升，于2018年达到峰值2.19%，高于行业平均水平。未来不良资产暴露压力较大，加上过去宽松的监管环境给区域性银行留出隐匿不良资产的较大空间，区域性银行或蕴藏着比全国性银行更大的金融风险。三是公司治理混乱，对管理层行为监督不力。继包商银行、锦州银行风险事件暴露后，区域性银行治理及股权管理问题全面显现。从风险来源来看，公司监管制度宽松、内部控制制度不完善、股权结构分散、公司风险管理薄弱等均对区域性银行的后续发展造成威胁。区域性银行的经营风险问题严重影响了其对当地中小企业及“三农”主体等方面的可持续支持，这也使得区域性城市商业银行亟待突显的重要地位与发展逐渐受阻这一矛盾呈现得越发深刻。

基于此，本文着重探讨以下问题：区域性城市商业银行的经营效率究竟处在何种水平？哪些因素将会影响区域性银行的高质量发展？如何实现区域性银行的高质量发展？

二、文献综述

改革开放以来，在以间接融资为主导的金融体系中，商业银行的效率直接关系到金融资源在全社会的优化配置，金融服务也逐渐成为我国经济快速平稳发展的重要因素[1]。中小银行①同样是金融体系的重要组成，它们深耕于特定区域，地缘和客户资源优势较强，经营机制更为灵活，市场敏锐度较高，在为小微企业提供广覆盖、差异化、高效率、可持续的融资服务方面，发挥了至关重要的作用[2]。并且，与大银行相比，中小银行能够更好地满足小微企业的融资需求[3-5]。原因在于，从银行的角度来看，较多的层级使得“软信息”②在大银行中很难得到有效传递，进而使得这类银行更多地依赖“硬信息”③进行决策[6-7]; 相较而言，中小银行层级少，“软信息”能够在其内部有效传递[8]，并且中小银行多为地方性金融机构，能够在和小微企业的长期合作中获取较多的软信息。从企业角度来看，小微企业资本实力弱、缺乏有效的抵押品、财务信息透明度低，主要依靠与银行长期合作所产生的各种“软信息”弥补其在“硬信息”上的不足[9]。

(一)区域性城市商业银行发展的效率测度

经营效率(OE)和全要素生产率(TFP)是银行竞争力、投入产出能力以及可持续发展能力的集中体现[10]，也是实现银行业高质量发展的重要路径[11]。关于银行效率的测度方法主要分为随机前沿分析法(SFA)、自由分布法(DFA)、自由可置壳法(FDH)以及本文所采用的数据包络分析法(DEA)。黄宪等[12]研究发现，商业银行经济效益的最大化可以从投入导向型和产出导向型两个角度进行分析，即借助DEA模型中的C2R和BC2模型。国内外文献中对于经营效率水平的研究多数采用了DEA模型，Charnes et al.[13]首次提出了DEA中的第一个模型——C2R模型，该模型是其他DEA模型的基础。Sherman & Gold[14]较早地将数据包络分析法(DEA)作为一种估计有效前沿面的技术引入银行业效率评价中，此后众多国内外学者开始使用DEA模型对银行业效率进行测算和分析。

与国外研究相比，国内对银行业经营效率的研究时间很短，并且聚集于对经营效率与全要素生产率进行分解。郑录军[15]通过DEA方法计算了我国商业银行的效率值，并将其作为被解释变量带入回归模型中，对影响商业银行效率的各种因素进行了客观分析。王付彪等[16]用DEA模型及Malmquist指数模型对1998—2014年我国14家商业银行的技术效率、分解值及全要素生产率进行了测算，研究发现全要素生产率的提高主要是因为技术进步。袁晓玲、张宝山[1]运用非参数DEA 模型的Malmquist 生产率指数, 测算了商业银行的全要素生产率, 结果显示中国商业银行全要素生产率整体呈现下降趋势。蔡跃洲、郭梅军[17]以商业银行技术水平为基础，利用Hicks-Moorsteen TFP指数测算并分解全要素生产率，并将测算和分解后的商业银行效率和全要素生产率纳入统一的分析框架中。

(二)高质量发展视角下商业银行经营效率的影响因素

面对经济的高质量发展，众多学者重点围绕创新、协调、绿色、开放、共享五大发展理念进行理论阐释和实证研究[18-19]，并指出要大力转变经济发展方式——从规模扩张转向结构优化、从要素驱动转向创新驱动。区域性城市商业银行作为助力当地小微企业发展的重要一环，必须主动适应、认真贯彻高质量发展的内在要求，推动着经济高质量发展。商业银行高质量发展可以概括为：在保持合理规模和适当增速的基础上，以提升效率和质量为核心，推动发展模式、盈利模式、营销模式、管理模式和风控模式的高质量转变，最终实现规模、结构、质量、效益、客户、服务等多方面的协调发展[20]。就区域性中小银行的高质量发展来说，稳健的经营模式、高效的服务质量、有效的风险防控是服务实体经济的前提。

田国强、李双建[21]立足于中国经济政策环境特征和商业银行经营实践，研究指出经济政策不确定性对规模较小、资本充足率较低、市场势力较弱的区域性银行的流动性创造产生了明显的负向影响。熊健等[22]研究发现，与大规模全国性银行相比，金融科技对小规模、区域性银行的现有金融服务体系产生的不利冲击更加显著。然而，González-Pernía et al.[23]指出，区域的经济环境和制度环境有助于提高区域的创新能力，尤其是在不同地区之间，这种提升效果更加明显。鉴于中国区域经济发展呈东部—东北部—中部—西部阶梯分布的特征[24]，因此准确把握银行所属区域经济高质量发展的内涵，是促进新常态下经济金融高质量发展的关键。结合既有关于高质量发展与区域性银行发展效率的研究成果，本文主要参照吕承超、崔悦[25]构建的高质量发展水平指标体系，研究创新驱动、协调发展、绿色发展、开放发展、成果共享五个方面对区域性城市商业银行经营效率的影响。

上述文献表明，国内外学者主要侧重于大型股份制银行与上市银行的效率研究。相对于已有成果，本文的边际贡献主要体现在以下两方面。第一，本文以区域性城市商业银行作为样本，剖析银行业在落实城市发展、服务中小企业、“三农”等方面的功能发挥，弥补了区域性银行的研究空白。第二，从宏观、区域层面的高质量发展理念出发，结合区域性城市银行的实际情况，以区域高质量发展指标体系作为效率的影响因素，重新审视和挖掘区域性银行效率的总体情况以及变动规律，实现了理念与实践的统一。

三、研究设计

(一)变量选取和数据来源

截至2019年，全国共有城市商业银行134家，党的十八大以来，全国金融行业的发展呈陡峭式上升格局，一段时期内，由于风险问题的暴露，很多城市信用社逐步转变为中小型区域性城市商业银行，为地方居民及中小企业提供金融服务。为研究区域性银行如何赋能区域经济高质量发展，本文根据统计口径的一致性和数据的可得性，选取了2012—2019年30家区域性城市商业银行作为研究对象。同时，李双杰和高岩[26]、毕功兵等[27]等研究发现，资产法、中介法和生产法是银行业确定投入要素和产出要素的三种主要方法。由于资产法忽略了资产负债表以外的投入产出项目，本文将结合生产法和中介法的特点进行投入、产出指标的选取，如表1所示。样本商业银行的投入和产出数据主要来源于各银行年度报告、《中国金融统计年鉴》、国泰安CSMAR数据库等。

参照吕承超、崔悦[25]的研究思路，选取有关银行经营发展的10个相关指标作为效率的影响因素，如表2所示。该指标体系考虑到其独特性、代表性和数据可获取性，在形式上，一般采用比例指标、结构指标、强度指标和平均指标等形式，减少了因单位数和范围不同所造成的误差。各相关指标来自历年《中国统计年鉴》《中国农村统计年鉴》《中国工业统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国高技术产业统计年鉴》《中国卫生与计划生育统计年鉴》和各省份统计年鉴。

表1 效率测度指标

表2 区域高质量发展水平衡量指标

(二)实证模型构建

1.银行效率评价模型

数据包络分析法是根据多项投入指标和产出指标，利用线性规划的方式，对具有可比性的同类型样本进行有效性评价的一种数量分析方法。在所有的DEA模型中，C2R模型和BC2模型是目前国内使用较多的两个模型[28]。在某些情况下，C2R模型测度的规模效率会混淆技术效率的测度，而BC2模型会允许剔除规模效率影响的技术效率的计算，基于此本文最终采取BC2模型，具体的步骤如下：

第一阶段：将N家银行的投入量与产出量带入DEA- BC2模型，得到每个决策单元(DMU)的效率值。

第二阶段：利用距离函数构建Malmquist指数，用于对效率的动态变化进行测算。模型的基本形式为：

(1)

当技术变化指数大于1，则技术进步；当技术变化指数等于1，则技术未改变；当技术变化指数小于1，则技术退步。

2.银行效率影响因素的回归模型

考虑到区域性银行的技术效率、纯技术效率和规模效率均处于0到1区间，本文选用Tobit模型，将上界设为1，下界设为0，并进行面板回归[29]。其中，ρ表示区域性商业银行的经营效率值，则其影响因素的Tobit模型为：

(2)

其中，ωi表示创新、协调、绿色、开放、共享五个方面10个指标；α0为待估的常数项，代表了外生因素；αi为待估参数，分别表示五大发展理念对经营效率的边际效应；μ表示随机误差项。

四、银行效率测度的实证分析

(一)基于BC2模型的银行效率时序分析

运用DEAP 2.1软件分别对30家区域性城市商业银行的效率进行了测算，实证结果见表3。其中，技术效率(TE)又可以称为综合效率，是纯技术效率(PTE)与规模效率(SE)的乘积，以上三者均为各年份30家银行效率值的算术平均数。技术效率反映了样本银行A在BC2模型下与具有相同产出量、最佳生产规模且技术上有效的银行B的比较；纯技术效率反映了样本银行A与具有相同产出量且技术有效的银行C的比较；而银行A的规模效率反映的是银行B与银行C在规模收益不变与规模收益可变的有效前沿面上的比较。当规模效率=1时，银行A为规模有效；而当规模效率<1时，该银行规模无效。

表3 2012—2019年商业银行总体平均效率

从表3可知，2012—2019年区域性城市商业银行技术效率表现出先上升后下降态势，TE、PTE、SE的平均值分别为0.886、0.927、0.954，介于0.850与0.960之间，说明在全面建成小康社会目标下区域性银行发展态势波动下滑；技术效率从2012年的0.894下降到2019年的0.828，降幅达到0.066。其中，纯技术效率降幅为0.027，规模效率降幅为0.046，说明区域性银行整体效率的下降主要是规模无效所导致的，但无论在规模还是技术层面，二者均未达到生产前沿层面。同时，在2012—2016年，经营效率一直呈波动上升状态，在2016年达到峰值，之后受利率市场化的影响，绝大部分靠贷款盈利的区域性银行受到明显的冲击，由于利润空间被限制，增加了银行的经营困难，间接导致银行的技术效率大幅下降10.3%，整体技术及规模也同样无效，均深刻地反映了区域性城市商业银行高质量发展进程中面临的困难。

以上分析表明，区域性银行在转型初期阶段高速扩张，规模和技术水平都有所提升，但在利率市场化改革后其扩张发展势头受到抑制，导致整体发展低于有效水平，这也验证了区域性银行发展受阻这一猜想。原因可能在于，城市商业银行在全社会高速发展进程中并没有找到适应自身发展的方式，与大型银行相比，这类小型商业银行在寻找适宜自身改革、转型的方向时，对于一些收支赤字的分支机构未能适当撤销, 在缩减营业支出、控制银行的经营成本等方面管控不当，从而在规模水平上达不到相对于自身而言的DEA有效。同时，在与市场中其他融资公司的竞争中，没有发挥银行的创新能力，无法灵活改变自身的借贷策略，难以自主地调控存款利率，在这一背景下，多数银行会出现盈利收益亏损的情况，从而在技术水平上达不到DEA有效。

为保证数据的时效性，表4列出了2019年样本城市商业银行的各类效率值。其中，技术效率、纯技术效率、规模效率平均值分别为0.828、0.901和0.916，说明现阶段我国三、四线及以下城市的商业银行整体效率良好，近年来在利率市场化改革和供给侧结构性改革的背景下不论是在技术还是规模层面都取得了一定成效，但整体仍未达到DEA有效。具体而言，样本银行中仅有11家在2019年的技术效率值达到1，并且规模报酬不变，达到了生产前沿水平。特别地，本文关注到青海银行、内蒙古银行、宁夏银行、承德银行、东莞银行、丹东银行、桂林银行的技术效率值均在0.7以下，其中内蒙古银行的技术效率(0.408)最低，主要是纯技术效率(0.632)和规模效率(0.646)较低共同导致的，且规模报酬递减，说明内蒙古银行在2019年经营状况恶劣，无论技术还是规模均达不到行业整体的发展水平，投入、产出不均衡使得内蒙古银行很可能面临经营破产风险。除丹东银行外，其他银行的规模报酬均处于递减状态，这说明样本银行本身的投入、产出指标不需要调整，但是样本银行的技术效率没有达到有效，未来应调整规模或投入与产出的具体数量，以达到样本银行本身的规模与投入、产出相匹配。丹东银行的规模效率高达0.985，在整体样本银行中处于较高水平，因此丹东银行应借此优势，发展金融科技，提升效率水平。东莞银行与其他银行的不同之处在于，它位于发达城市周边，是广东最重要的交通枢纽和外贸口岸，借助地域优势使纯技术效率达到了DEA有效状态，但其规模效率仍为0.618，因此东莞银行应在自身能力范围内持续扩大规模，提升效率水平。

针对技术效率值较低的样本银行，本文进一步分析了青海银行、内蒙古银行、宁夏银行和桂林银行的投入产出冗余情况，分析投入、产出具体数量问题，实证结果见表5。

表4 2019年区域性城市商业银行效率值

根据DEA- BC2模型的结果不难发现，上述4家银行投入产出的松弛、辐射情况差异明显。4个样本均出现了产出不足和投入冗余情况，由于产出因素是银行自身不可决定的，因此本文仅考虑投入是否能减少，不管产出是否能增加。内蒙古银行的4个产出均出现产出不足情况，其中第1个投入变量没有冗余情况(因为其松弛移动和辐射移动均为零)，第2～4个投入分别减少305(百万元)、2 435(百万元)、435(百万元)，其中固定资产存在最大的冗余量，可能的原因是内蒙古银行为抢占市场份额，加大非货币性资产的投入，导致投入存在浪费情况。同样地，青海银行、宁夏银行和桂林银行均需要减少相应数量的投入要素。这验证了前人的研究结论，即目前银行业的投资冗余过多。

综上所述，区域性银行的问题主要出现在内蒙古银行、青海银行、宁夏银行和桂林银行这4个银行上。从共性来看，其区位均属于我国的自治区、民族地区，然而中国全面建设小康社会的重点和难点恰恰就在民族地区，由于民族地区大多地处偏远，交通落后，远离经济发达重心区域，工业化、城市化普遍较低，难以实现高水平的工业化、城市化、信息化、现代化。这就要求区域性城市商业银行充分发挥地域优势，根据每个支行所在地的经济、地域、传统、收入、消费、文化、就业等特点，明确自身的发展优势，开设适应民族地区的专项金融政策，为发展落后的贫困民族地区的“三农”事业以及小微企业提供低成本、普惠性的资金支持，发挥好城市银行的融资优势，为贫困民族地区拓展融资通道，助力民族地区农村经济发展目标顺利实现。

表5 低效率银行投入产出情况 单位：百万元

(二)基于Malmquist指数模型的动态分析

本文同样运用DEAP 2.1软件对30家区域性城市商业银行2012—2019年效率指标进行Malmquist指数分析，由于Malmquist指数表示相对于上年的增长或下降，因此2012年的Malmquist值默认为1，表6的测算结果从2013年开始。

从时间维度上看，区域性城市商业银行全要素生产率平均值为79.6%，自2012年以来，城市商业银行的全要素生产率(TFP)整体呈现先上升后下降趋势，年均下降20.4%。其中，技术进步指标(TP)下降21.4%，纯技术效率(PTE)上升0.5%，规模效率(SE)上升0.8%，TFP的整体下降来源于技术前沿的退步。全要素生产率在2013—2017年持续大幅上升，在2017年达到峰值119.8%，对经济增长做出较大贡献，其中技术进步贡献了111.7%，这意味着区域性银行在该年份的产出总量函数与投入总量函数的平均比值达1.198，说明区域性银行在此期间及时快速地对新技术进行了学习应用，使其技术水平在2017年大幅上升，但由于规模与资金支持的限制，其后续的扩张出现问题，综合生产力的提高遇到阻碍，管理、技术和规模结构都是造成生产力锐减的原因。

值得注意的是，2013年的全要素生产率最低，年均下降72.7%，从分解情况看，纯技术效率上升0.9%，规模效率上升6.6%，技术进步下降74.7%，下降幅度超过50%，可能是因为区域性银行在经济高质量发展格局下暴露弊端，落后的管理、金融技术与隐匿的不良资产等给其发展带来一定的压力，导致经营管理和创新水平受到影响。2014年全要素生产率为77.2%，年均下降了22.8%，从一级分解情况看，技术效率处于略微上升趋势，技术进步处于下降趋势，所以技术进步是造成区域性银行全要素生产率下降的主要原因。此外，2014年央行将存款利率上限调至基准利率的1.2倍也是导致城市银行全要素生产率下降的原因，利率市场化改革使传统依赖利差获取利润的城市银行的利润受到压缩。2016年的全要素生产率突然剧增了8.5%，从效率分解来看，得益于技术进步了20%，技术效率和规模效率基本处于稳定状态，这说明城市商业银行可能普通在2015年大力提高了技术水平，但由于城市银行管理混乱、内部控制制度不健全、员工技术教育素质低，在2018年后技术进步和全要素生产率又持续下降。

表6 2013—2019年各效率指标的Malmquist指数值 单位：%

综上所述，近年来区域性城市商业银行的经营、管理效率逐年下降与其行业监管环境有很大关系。虽然城市银行一直在发现并解决问题，但其自身的行业监管不严谨导致国家的一系列经济政策实施不到位，为城市银行的经营埋下了很多隐患，特别是在银行的治理结构、内部控制、风险管理方面缺乏有效的制度建设，使得城市商业银行存在一定的不良资产。2019年4月，银保监会对《商业银行金融资产风险分类暂行办法》公开征求意见，拟将逾期90天以上债务全部纳入不良。对不良的认定标准趋严后，曾经由于各种监管宽松问题而存在的不良资产被真实暴露，加剧了中小银行的不良认定压力。从这个意义上讲，为了区域性商业银行的可持续性发展，银行需要提高高层管理者和关键岗位人员的综合素质能力，注重招聘成熟、合格、有丰富管理经验的管理及技术人才，完善城市商业银行的监管制度。

从表7来看(截面维度上)，样本商业银行的全要素生产率在2012—2019年基本呈现下降趋势，纯技术效率和规模效率的变动均大于95%，说明技术变动是带来这种下降趋势的主要因素。绝大部分区域性银行的全要素生产率小于1，这在很大程度上是技术进步缓慢、创新能力不足导致的。由此可见，区域性城市商业银行应充分意识到自身全要素生产率相对下降的严峻局面，重视并坚持创新驱动发展，抓住自身的“船小好调头”特质，在经营业务、投资重点等方面不断加强创新，在未来严峻的竞争形势面前，使用新的技术手段，将互联网技术与金融业务融合起来，开发新的金融产品。相反，只有承德银行、泰安银行、乌海银行的TFP指数大于1，且其技术进步指数同样大于1，说明区域性银行聚焦技术进步是增加产出投入比的必要方式，区域性银行必须要适应信息社会的发展要求，适时发展银行的金融科技能力，支持地方信息化示范企业的发展，顺应数字化转型趋势，达到降本提效的作用。

(三)区域性银行经营效率的影响因素分析

基于面板数据模型，以前文计算出的区域性银行的技术效率、纯技术效率以及规模效率作为被解释变量，本文建立Tobit面板模型进行回归。回归结果见表8。结果显示，创新投入、产出指标显著提升了银行技术效率，说明地区通过创新驱动高质量发展，促进了新科技、新行业、新产品的发展，上述新动力有助于提升区域性银行技术发展水平。地区协调与城乡协调亦显著提升了银行的经营效率，说明缩小地区间、城乡间收入与消费的差距，可以有效解决区域发展不平衡问题，并且地区协调发展是提高区域性银行规模效率的有效手段(0.801)。开放发展理念通过实现高水平双向开放与内外联动，充分发挥区域协调分工作用，提升地区整体生产水平和开放水平，削弱地方保护主义，扩大了区域性银行的交易领域，使银行实现平稳发展。绿色发展理念在效应影响中展示了相反的一面，绿化环保与规模效率、污染减排与技术效率均呈现显著的负相关，体现了短期内对高能耗、高污染发展方式的遏制可能造成了区域性银行内部的资源配置紊乱，但总体来看健全的生态经济体系仍显著提升区域性银行的经营效率(0.047、0.016)。此外，社会消费福利与银行技术效率呈现显著负相关(-0.247)，成果共享理念满足了消费者多元化、高标准的消费需求，并使得区域性银行的存贷比降低，盈利减少。同时，社会收入福利对区域性银行技术效率的回归系数为0.762，大于社会消费福利对技术效率的负向影响，使得成果共享理念总体上有益于区域性银行业效率提升。

表7 区域性城市商业银行的Malmquist指数值 单位：%

表8 区域性城市商业银行高质量发展效率影响因素的回归结果

五、研究结论及政策建议

(一)主要研究结论

本文使用 DEA 方法中的BC2模型和Malmquist指数模型，测算并深入分析了2012—2019年30家区域性城市商业银行的效率水平，并利用Tobit面板回归模型探究区域性银行高质量发展效率的影响因素，发现了区域性城市银行在高速发展进程中存在的主要问题与不足之处，得出了如下结论：

第一，区域性城市商业银行经营效率在样本期间总体呈现波动下降趋势，经营效率的下降主要是规模无效所致。效率值在2016年达到峰值后，受利率市场化的影响，绝大部分靠贷款利率盈利的区域性银行的利润空间被限制，间接导致银行的技术效率大幅下降。从样本银行个体来看，效率值较低情况主要出现在我国的自治区、民族地区的地方银行，受当地经济发展水平限制，地方银行的规模扩张导致投资存在过多的冗余。

第二，区域性银行的全要素生产率在样本期间总体呈波动下降趋势，TFP的整体下降来源于技术前沿的退步。2016年的全要素生产率突然剧增了8.5%，从效率分解来看，也得益于技术进步了20%，说明区域性银行聚焦技术进步是增加产出投入比的必要方式。

第三，创新性、协调性、可持续性、开放性、共享性有效提高了区域性银行高质量发展效率。其中，绿色发展理念的短期实施可能会遏制银行效率提升，但长期来看，实现了区域性银行高质量发展的可持续性。

(二)政策建议

上述研究结论为城市商业银行实现高质量发展提供了具体思路。为提高区域性银行的经营、管理效率水平，进而使其充分发挥出在城市发展中的带动作用和杠杆作用，本文认为以下四个方面较为重要。

第一，技术进步对于我国区域性商业银行整体的全要素生产率提升至关重要。因此，要坚持创新驱动战略，既要在经营业务、投资重点等方面不断创新，使用新的技术手段，开发新的金融产品，寻求新的业务领域，更要保持宏观经济环境和货币信贷政策的稳定性。

第二，根据银行自身规模情况合理经营。对处于规模报酬递增阶段的银行，应在保持纯技术效率的前提下扩大经营，提高规模效率来达到整体经营效率的提升；对处于规模报酬不变阶段的银行，应聚焦于纯技术效率的提升；对处于规模报酬递减阶段的银行，应适当裁撤一些成本较高、盈利能力较低的分支机构, 降低营业成本，达到投入、产出相匹配的运营规模。

第三，对于民族自治区这类相对贫困地区，区域性银行更要发挥好地域优势，建立具有当地特色的金融服务机制，有针对性地面向中小企业和“三农”提供资金支持，在中小企业信贷市场中发挥比较优势，实现差异化经营。

第四，充分利用当地经济高质量发展环境，实现区域性银行经营效率的高质量发展[30]。通过地区创新赋能，银行可以采用研发新平台、新模式等方式，将互联网技术与金融深度融合，高度促进区域性城市商业银行向数字化转型。在区域协同、城乡协同发展的大环境下，形成全方位高水平的开放体系，打破区域性银行的地域限制，提高区域型银行的竞争力与可持续性。

注 释：

①中小商业银行是按规模来进行划分的，不同国家有不同标准。美国监管机构以资产数量总额大于1亿美元、小于10亿美元为中型或地区银行，小于1亿美元为小规模银行。我国的中小商业银行是指除中国工商银行、中国农业银行、中国银行、中国建设银行、交通银行、中国邮政储蓄银行以外的商业银行统称，一般是指中国城市商业银行、农村商业银行等。

②“软信息”是指那些不能被除信息生产者以外的任何人直接验证的信息，比如企业主的个人品德、员工的工作满意度等。

③“硬信息”是指那些容易被观察或验证的信息，比如财务报表信息、抵押资产价值等。