山东省商业银行效率与经济增长的联动效应：理论与实证新探

山东省商业银行效率与经济增长的联动效应：理论与实证新探一、引言1.1研究背景与意义1.1.1研究背景在我国经济发展进程中，山东省作为经济大省，长期占据重要地位。2024年，山东省GDP总量达9.2万亿元，同比增长5.5%，在全国各省份中名列前茅。其经济发展模式多元，涵盖农业、工业与服务业等多个领域。农业方面，山东是全国重要的粮食、蔬菜和水果生产基地，农产品产量和质量均位居前列；工业领域，形成了以装备制造、化工、能源等为主导的产业体系，产业基础雄厚；服务业近年来发展迅速，金融、物流、旅游等现代服务业不断壮大，成为经济增长的新引擎。山东省的商业银行体系同样呈现出蓬勃发展的态势。截至2024年末，全省银行业金融机构本外币各项存款余额达到16.5万亿元，较年初增加1.2万亿元；本外币各项贷款余额达到13.8万亿元，较年初增加1.1万亿元。其中，城市商业银行、农村商业银行以及国有大型商业银行在山东的分支机构共同构成了多层次的金融服务体系，为全省经济发展提供了有力的金融支持。如青岛银行、齐鲁银行等城市商业银行在服务地方经济、支持中小企业发展方面发挥了重要作用；农村商业银行则扎根农村，助力乡村振兴战略的实施。经济增长与商业银行效率之间存在着紧密的相互关系。一方面，商业银行作为金融体系的核心组成部分，通过资金融通、资源配置等功能，为企业提供融资支持，促进投资和消费，从而推动经济增长。当商业银行效率提高时，能够更有效地将储蓄转化为投资，降低融资成本，提高资金使用效率，为经济发展注入强大动力。例如，高效的商业银行可以快速为新兴产业的企业提供资金，助力其技术创新和规模扩张，推动产业升级。另一方面，经济增长也为商业银行创造了良好的发展环境。随着经济的增长，企业和居民的收入增加，金融需求不断扩大，为商业银行提供了更多的业务机会和利润来源，促使其进一步提升效率，实现可持续发展。如经济繁荣时期，企业的融资需求增加，商业银行可以通过合理定价和风险管理，满足企业需求，同时实现自身盈利增长。在当前经济形势下，山东省面临着产业升级、新旧动能转换等重大任务。在产业升级方面，传统产业需要向高端化、智能化、绿色化转型，新兴产业如新能源、新材料、人工智能等需要大力培育和发展。这一过程中，企业需要大量的资金投入用于技术研发、设备更新和人才引进，对商业银行的金融服务提出了更高的要求。商业银行不仅要提供充足的资金支持，还需创新金融产品和服务模式，以满足不同产业、不同规模企业的多样化需求。新旧动能转换也需要商业银行优化资源配置，引导资金流向新兴产业和创新领域，助力淘汰落后产能，推动经济结构调整。因此，深入研究山东省商业银行效率与经济增长之间的关系，对于促进两者的协同发展，实现山东省经济的高质量发展具有重要的现实意义。1.1.2研究意义从理论层面来看，本研究有助于丰富和完善区域金融与经济增长关系的理论体系。当前，国内外学者对于金融发展与经济增长的研究已取得了丰硕成果，但针对特定区域，尤其是像山东省这样经济结构复杂、金融体系多样的省份的研究仍显不足。通过对山东省商业银行效率与经济增长关系的深入研究，可以进一步验证和拓展已有的理论模型，揭示区域金融发展的独特规律，为金融理论的发展提供新的实证依据。例如，在研究过程中，可以探讨不同类型商业银行（如国有大型银行、城市商业银行、农村商业银行）的效率差异对经济增长的不同影响，以及经济增长的阶段性特征如何反作用于商业银行效率，从而丰富金融与经济增长关系的理论内涵。从实践角度而言，本研究对山东省商业银行的发展策略制定和经济政策的实施具有重要的指导意义。对于商业银行来说，明确自身效率与经济增长的关系，有助于其精准定位发展方向，优化资源配置。通过提高运营效率，如加强风险管理、提升金融创新能力、优化业务流程等，商业银行可以更好地满足经济发展的金融需求，在支持地方经济发展的同时实现自身的可持续发展。对于政府部门来说，研究结果可以为制定科学合理的经济政策和金融监管政策提供参考。政府可以根据商业银行效率与经济增长的关系，引导金融资源向重点产业和领域倾斜，加强对商业银行的监管和支持，促进金融市场的健康稳定发展，推动经济结构调整和转型升级，实现山东省经济的高质量发展。1.2研究方法与创新点1.2.1研究方法本研究综合运用多种研究方法，力求全面、深入地剖析山东省商业银行效率与经济增长的关系。实证研究法是本研究的核心方法之一。通过构建合适的计量经济模型，对收集到的山东省商业银行相关数据和经济增长指标数据进行定量分析。具体而言，选用数据包络分析（DEA）方法来测度商业银行的效率。DEA方法是一种基于线性规划的非参数效率评价方法，无需预先设定生产函数的具体形式，能够有效处理多投入多产出的复杂系统，避免了参数估计的主观性，可精确衡量商业银行在资源配置、运营管理等方面的效率水平。在研究商业银行效率与经济增长关系时，构建向量自回归（VAR）模型。VAR模型可以将多个变量纳入同一系统进行分析，有效处理变量之间的相互影响和动态关系，通过脉冲响应函数和方差分解，清晰地揭示商业银行效率变动对经济增长的冲击效应以及两者之间的贡献度，从而为研究提供坚实的量化依据。文献研究法也是本研究的重要方法。广泛查阅国内外关于商业银行效率、经济增长以及两者关系的相关文献资料，包括学术期刊论文、学位论文、研究报告等。梳理前人在该领域的研究成果，了解研究现状和发展趋势，分析已有研究的优点和不足。通过对文献的综合分析，为本研究提供理论基础和研究思路，避免重复研究，同时在已有研究的基础上进行创新和拓展，确保研究的科学性和前沿性。案例分析法也被应用于本研究。选取山东省内具有代表性的商业银行，如青岛银行、齐鲁银行等，深入分析其在经营管理、金融创新、支持地方经济发展等方面的具体实践和成效。通过对这些典型案例的研究，总结成功经验和存在的问题，从微观层面为研究商业银行效率与经济增长的关系提供实际案例支撑，使研究结果更具现实指导意义。同时，通过对比不同银行的案例，分析不同类型商业银行在效率提升和服务经济增长方面的差异和特点，为商业银行的发展提供针对性的建议。1.2.2创新点本研究在多个方面展现出创新性，区别于过往相关研究。在研究视角上，本研究聚焦于山东省这一特定区域。以往研究多从国家层面或多个省份的宏观视角展开，对单个省份的深入研究相对匮乏。山东省作为经济大省，经济结构多元，商业银行体系丰富，具有独特的研究价值。从区域角度出发，能够更精准地把握山东省商业银行效率与经济增长的内在联系，考虑到区域经济政策、产业结构、金融生态等因素对两者关系的影响，为地方政府制定经济金融政策以及商业银行制定发展战略提供更具针对性的建议，填补了区域层面研究的部分空白。在数据选取上，本研究注重数据的全面性和时效性。不仅收集了商业银行的财务报表数据，涵盖资产负债表、利润表等常规指标，还获取了银行内部的业务运营数据，如贷款审批流程时间、客户满意度调查结果等，从多个维度衡量商业银行效率。同时，纳入山东省各地市的经济增长数据，包括地区生产总值、产业增加值、就业人数等，全面反映经济增长状况。并且，数据收集截止到最新年份，确保研究能够反映当前山东省商业银行和经济增长的实际情况，使研究结果更贴合现实，具有更强的应用价值。在研究方法上，本研究创新性地将网络DEA模型与空间计量模型相结合。传统DEA模型在测度商业银行效率时，往往将银行视为一个整体的黑箱，忽略了银行内部的业务流程和子系统之间的相互关系。网络DEA模型能够打开银行这个黑箱，将其内部的存款业务、贷款业务、中间业务等子系统进行分解，更细致地分析各子系统的效率以及它们对整体效率的贡献。而空间计量模型则考虑了经济变量在空间上的相关性和异质性，山东省不同地区的经济增长和商业银行发展存在空间差异，通过空间计量模型可以探究这种空间效应如何影响商业银行效率与经济增长的关系，使研究结果更全面、准确地反映实际情况。二、理论基础与文献综述2.1商业银行效率相关理论2.1.1效率概念界定商业银行效率是指商业银行在经营活动中，将投入的各种资源（如资本、劳动力、技术等）转化为金融产品和服务的有效程度，体现了商业银行在资源配置、运营管理、风险管理等方面的综合能力，反映了其在一定的投入水平下实现产出最大化，或在一定的产出目标下实现投入最小化的能力。商业银行效率涵盖多种具体类型，其中规模效率是指银行在长期生产过程中，随着业务规模的变化，单位成本的变动情况。当银行扩大规模时，如果单位成本降低，说明存在规模经济，即具有规模效率；反之，若单位成本上升，则表明存在规模不经济，规模效率较低。例如，大型商业银行通过在全国范围内设立众多分支机构，扩大业务覆盖范围，能够实现资金的集中调配和资源的共享，降低单位运营成本，从而体现出较高的规模效率。而一些小型商业银行，由于业务规模有限，无法充分分摊固定成本，可能面临规模不经济的问题。技术效率则是指在给定的技术水平下，银行利用现有资源达到最大可能产出的能力。它主要关注银行在生产过程中对技术的运用和管理水平，体现了银行是否以最有效的方式组织生产。若银行能够通过优化生产流程、提高员工技能、采用先进的信息技术等手段，在不增加投入的情况下提高产出，或者在产出不变的情况下减少投入，那么该银行的技术效率较高。如某银行引入先进的大数据分析技术，优化贷款审批流程，提高了审批效率和准确性，减少了人力和时间成本，这就是技术效率提升的体现。与之相对，若银行技术陈旧、管理不善，导致资源浪费、产出低下，则技术效率较低。此外，还有配置效率，它衡量的是银行对各种生产要素（如资金、人力、设备等）的分配是否合理，是否将资源投入到了最能产生效益的业务和项目中。当银行能够根据市场需求和自身优势，合理分配资源，使各类资源的边际产出相等时，就实现了配置效率的最大化。例如，银行根据不同行业的发展前景和风险状况，合理分配信贷资金，将更多资金投向新兴产业和优质企业，避免资金过度集中在高风险或低效益的领域，从而提高配置效率。纯技术效率是技术效率的一部分，它剔除了规模因素的影响，专门衡量银行在现有技术条件下，生产的纯粹技术有效性。即假设银行处于最优规模状态时，其利用现有技术实现产出最大化的能力。例如，两家规模相同的银行，在相同的市场环境下，一家银行通过精细化管理和技术创新，实现了更高的产出，那么这家银行的纯技术效率就更高。这些不同类型的效率相互关联、相互影响，共同构成了商业银行效率的内涵。规模效率的提升可能有助于技术效率和配置效率的改善，而技术效率的提高又可能促进规模效率的提升和配置效率的优化。只有全面理解和关注这些效率类型，才能准确评估商业银行的运营状况和竞争力，为银行的发展和决策提供有力依据。2.1.2效率评价方法数据包络分析（DEA）是一种常用的商业银行效率评价方法，由A.Charnes和W.W.Cooper等人于1978年首次提出。该方法基于相对效率的概念，运用凸分析和线性规划技术，通过构建数学规划模型来评估具有多投入多产出特征的决策单元（DMU）之间的相对效率。DEA方法的基本原理是将每个被评价的商业银行视为一个决策单元，以银行的投入和产出指标作为变量，构建生产前沿面。生产前沿面代表了在现有技术水平下，投入要素能够实现的最大产出组合。通过比较各决策单元与生产前沿面的距离，来判断其效率水平。如果某个银行位于生产前沿面上，说明其在当前投入下实现了最大产出，是有效率的；而位于生产前沿面下方的银行，则存在投入冗余或产出不足的问题，效率相对较低。DEA方法具有诸多优点。其一，它无需预先设定生产函数的具体形式，避免了因函数设定不准确而导致的误差，能够更客观地反映商业银行的实际生产情况。其二，该方法可以同时处理多个投入和多个产出指标，充分考虑了商业银行经营活动的复杂性和多样性，能够全面地评价银行的效率。其三，DEA方法对数据的要求相对较低，不需要大量的样本数据，适用于不同规模和类型的商业银行效率评价。然而，DEA方法也存在一些局限性。一方面，它对数据的准确性和完整性要求较高，若数据存在误差或缺失，可能会影响评价结果的可靠性。另一方面，DEA方法假设所有决策单元面临相同的外部环境和技术水平，忽略了不同银行在经营环境、政策支持等方面的差异，这在一定程度上可能导致评价结果不够准确。此外，DEA方法只能判断决策单元的相对效率，无法确定其绝对效率水平。在本研究中，选用DEA方法来测度山东省商业银行效率具有较强的适用性。山东省商业银行体系涵盖了多种类型和规模的银行，经营环境和业务特点存在差异，DEA方法无需设定生产函数的特点，能够有效处理多投入多产出的复杂情况，避免因不同银行经营特点差异带来的函数设定难题，准确衡量各银行的相对效率水平，为后续分析商业银行效率与经济增长的关系奠定坚实基础。2.2经济增长理论2.2.1经典经济增长模型索洛模型（SolowGrowthModel），又称新古典经济增长模型、外生经济增长模型，是由美国经济学家罗伯特・索洛（RobertM.Solow）在20世纪五六十年代提出的著名经济增长模型，在发展经济学和宏观经济学领域占据重要地位。索洛模型的核心假设包括：只生产一种产品，该产品既可用于消费也可用于投资；产出是资本折旧后的净产出，即考虑资本折旧；规模报酬不变，生产函数满足一阶齐次关系式；存在劳动力和资本两种生产要素，且它们可相互替代，并按边际实物生产力付酬；价格和工资具有灵活性，劳动力能够实现充分就业；存在外生给定的技术进步。在这些假设条件下，索洛模型构建了一个描述经济增长过程的基本框架。其基本方程式为：\frac{\dot{k}}{k}=s\frac{f(k)}{k}-(n+\delta)，其中\dot{k}表示人均资本存量k的变化率，s为储蓄率，f(k)是生产函数，表示人均产出，n为人口增长率，\delta为资本折旧率。该方程式表明，人均资本存量的变化取决于储蓄率、人均产出以及人口增长率和资本折旧率。在索洛模型中，金融因素主要通过储蓄-投资转化机制对经济增长发挥作用。储蓄是经济增长的重要资金来源，商业银行作为金融中介机构，在储蓄向投资的转化过程中扮演着关键角色。商业银行通过吸收居民和企业的储蓄存款，将分散的资金集中起来，然后以贷款、投资等形式将资金提供给有资金需求的企业和个人，促进资本的形成和积累，从而推动经济增长。当商业银行效率较高时，能够更有效地识别和筛选投资项目，将储蓄资金配置到最具生产效率和发展潜力的企业和项目中，提高资本的边际生产率，进而促进经济增长。相反，若商业银行效率低下，可能导致储蓄-投资转化不畅，资金错配，使得大量资金流向低效或高风险项目，阻碍经济增长。以山东省为例，近年来，随着经济的发展，居民和企业的储蓄不断增加。商业银行通过优化信贷结构，加大对高新技术产业、战略性新兴产业的信贷支持，为这些产业的企业提供了充足的资金，促进了产业的发展和升级，推动了经济增长。同时，商业银行还通过金融创新，如开展供应链金融、绿色金融等业务，为企业提供多元化的融资渠道，提高了储蓄-投资转化效率，进一步增强了对经济增长的促进作用。除索洛模型外，还有其他经典经济增长模型也涉及金融因素对经济增长的作用机制。哈罗德-多马模型（Harrod-DomarModel）强调储蓄率和资本-产出比在经济增长中的关键作用。在该模型中，经济增长率取决于储蓄率与资本-产出比的比值，即G=\frac{s}{v}，其中G为经济增长率，s为储蓄率，v为资本-产出比。商业银行通过调节储蓄和信贷规模，影响储蓄率和资本的形成，进而对经济增长产生影响。若商业银行能够有效地动员储蓄，提高储蓄率，并合理配置信贷资金，降低资本-产出比，就能促进经济快速增长。内生经济增长模型则将技术进步、人力资本等因素内生化，强调金融体系在促进技术创新和人力资本积累方面的重要作用。在这类模型中，金融机构通过提供风险资本、研发贷款等金融服务，支持企业的技术创新活动，推动技术进步，从而促进经济的长期增长。同时，金融机构还可以通过教育贷款等方式，支持个人的教育和培训，提高人力资本水平，为经济增长提供持续动力。2.2.2经济增长的影响因素经济增长是一个复杂的过程，受到多种因素的综合影响，其中资本、劳动、技术等因素在经济增长中起着关键作用，并且与商业银行效率之间存在着紧密的关联。资本是经济增长的重要驱动力之一。在经济活动中，企业需要投入大量的资本来购置生产设备、建设厂房、研发新技术等，以扩大生产规模、提高生产效率，从而推动经济增长。商业银行作为金融体系的核心，是企业获取外部融资的重要渠道。商业银行的效率直接影响着资本的配置效率和融资成本。高效的商业银行能够通过准确评估企业的信用状况和投资项目的可行性，将资金精准地配置到最具潜力的企业和项目中，提高资本的使用效率，促进资本的有效积累和合理配置，为经济增长提供有力的资本支持。相反，若商业银行效率低下，可能导致信贷资源错配，一些低效率或高风险的企业获得过多资金，而真正有发展潜力的企业却面临融资困难，从而降低资本的配置效率，阻碍经济增长。例如，在山东省的制造业转型升级过程中，一些企业需要大量资金进行技术改造和设备更新。效率高的商业银行能够及时为这些企业提供信贷支持，帮助企业顺利实现转型升级，推动产业发展，进而促进经济增长。劳动投入也是经济增长的重要因素。劳动力的数量和质量直接影响着生产的规模和效率。一方面，商业银行可以通过为教育和培训领域提供融资支持，促进劳动力素质的提升。例如，发放教育贷款，帮助更多人接受高等教育和职业培训，提高劳动者的专业技能和知识水平，为经济增长提供高素质的劳动力资源。另一方面，商业银行对企业的融资支持，有助于企业扩大生产规模，创造更多的就业机会，吸纳更多的劳动力，从而促进经济增长。以山东省的农业现代化发展为例，商业银行通过为农业企业和新型农业经营主体提供贷款，支持农业生产规模化、机械化和产业化发展，不仅提高了农业生产效率，还创造了大量的就业岗位，带动了农村劳动力就业，促进了农村经济增长。技术进步是推动经济长期增长的核心动力。技术创新能够提高生产效率、降低生产成本、创造新的产品和市场，从而推动经济持续发展。商业银行在促进技术进步方面发挥着重要作用。首先，商业银行可以为企业的技术研发活动提供资金支持，帮助企业开展新技术、新产品的研发，加速科技成果的转化和应用。其次，商业银行还可以通过金融创新，如开展知识产权质押贷款、科技金融专项贷款等业务，为科技型企业提供多元化的融资渠道，解决科技型企业融资难、融资贵的问题，促进科技型企业的发展壮大，推动技术进步和产业升级。在山东省的高新技术产业发展中，众多科技型企业在商业银行的资金支持下，加大研发投入，取得了一系列技术突破，推动了高新技术产业的快速发展，成为经济增长的新引擎。2.3商业银行效率与经济增长关系的文献回顾2.3.1国外研究现状国外学者对商业银行效率与经济增长关系的研究起步较早，成果丰富。部分学者认为商业银行效率的提升对经济增长具有显著的促进作用。Levine（1997）通过对47个国家的实证研究发现，金融中介（包括商业银行）的效率与经济增长之间存在紧密的正向关联。高效的商业银行能够更有效地动员储蓄，将社会闲置资金集中起来，并通过合理的信贷配置，将资金投向具有较高生产效率和发展潜力的企业和项目，从而促进资本积累和技术创新，推动经济增长。例如，在一些发达国家，商业银行通过为高科技企业提供风险投资和长期贷款，支持了这些企业的研发和扩张，促进了科技产业的发展，进而带动了整体经济的增长。King和Levine（1993）在研究中构建了金融发展指标体系，其中包含了商业银行的相关指标，通过跨国数据的实证分析，证实了金融发展（包括商业银行效率的提升）能够通过提高资本配置效率和促进技术进步，对经济增长产生积极影响。他们指出，商业银行在筛选和监督投资项目方面的效率越高，越能将资金引导至最具价值的领域，提高资本的边际生产率，从而推动经济持续增长。然而，也有一些学者持有不同观点。Stiglitz（1981）从信息不对称的角度出发，认为商业银行在信贷市场中存在信息不完全和道德风险问题。即使商业银行效率提高，这些问题依然可能导致信贷资源错配，使得资金无法流向最需要的企业和项目，从而对经济增长产生抑制作用。在一些发展中国家，由于金融市场不完善，商业银行可能更倾向于向大型国有企业或关系密切的企业提供贷款，而忽视了中小企业的融资需求，导致资源配置不合理，阻碍了经济的均衡发展。此外，部分研究关注商业银行效率与经济增长关系的非线性特征。Arestis和Demetriades（1997）的研究表明，商业银行效率对经济增长的影响并非一成不变，而是在不同的经济发展阶段和金融市场环境下呈现出不同的效果。在经济发展初期，商业银行效率的提升对经济增长的促进作用较为明显；但随着经济发展到一定阶段，其他因素如科技创新、制度环境等对经济增长的影响逐渐增强，商业银行效率对经济增长的边际贡献可能会下降。2.3.2国内研究现状国内学者在商业银行效率与经济增长关系的研究方面也取得了众多成果。许多研究表明，两者之间存在相互促进的关系。赵振全和薛丰慧（2004）运用VAR模型对我国金融发展与经济增长的关系进行实证分析，发现金融中介（主要是商业银行）的发展规模和效率对经济增长具有正向影响。随着我国商业银行改革的推进，其效率不断提升，通过增加信贷供给、优化信贷结构等方式，为企业提供了更多的资金支持，促进了经济增长。例如，商业银行加大对基础设施建设、制造业升级等领域的信贷投放，推动了相关产业的发展，带动了就业和经济增长。王定祥等（2009）通过构建面板向量自回归模型（PVAR），对我国省级面板数据进行分析，进一步验证了商业银行效率与经济增长之间的双向因果关系。他们指出，商业银行效率的提高不仅能够直接促进经济增长，还能通过影响资本积累和技术进步等中间变量，间接推动经济增长。同时，经济增长也为商业银行提供了更广阔的市场空间和更多的业务机会，促使其不断提升效率，以适应经济发展的需求。然而，现有研究也存在一些不足之处。一方面，部分研究在衡量商业银行效率时，指标选取较为单一，主要集中在财务指标上，如资产收益率、成本收入比等，未能全面反映商业银行的综合效率，包括技术效率、规模效率、配置效率等多个方面。这可能导致对商业银行效率的评估不够准确，进而影响对其与经济增长关系的研究结论。另一方面，在研究两者关系时，较少考虑区域差异。我国各地区经济发展水平、金融市场环境和产业结构存在较大差异，商业银行效率对经济增长的影响可能因地区而异。但目前大多数研究缺乏对区域异质性的深入分析，难以针对不同地区提出具有针对性的政策建议。未来的研究可以在完善效率评价指标体系、深入分析区域差异等方面进行拓展，以更全面、准确地揭示商业银行效率与经济增长的关系。2.3.3文献评述综合国内外研究，当前关于商业银行效率与经济增长关系的研究已取得了丰硕成果，但仍存在一定的局限性，为本文的研究提供了切入点。从研究方法来看，虽然已有研究运用了多种实证方法，如VAR模型、PVAR模型等，但部分研究在模型设定和变量选择上存在一定的主观性。例如，在选择控制变量时，可能未能充分考虑到所有影响经济增长的因素，导致模型的解释力不足。此外，一些研究在处理数据时，对数据的质量和可靠性关注不够，可能存在数据缺失、异常值等问题，影响了研究结果的准确性。本文将在研究过程中，更加严谨地选择变量和设定模型，充分考虑各种可能影响商业银行效率与经济增长关系的因素，并对数据进行严格的预处理，以提高研究结果的可靠性。从研究内容来看，现有研究大多关注商业银行整体效率与经济增长的关系，对商业银行不同类型效率（如规模效率、技术效率、配置效率等）与经济增长关系的深入分析相对较少。不同类型的效率对经济增长的作用机制和影响程度可能存在差异，深入研究这些差异有助于更全面地理解商业银行效率与经济增长的关系。本文将重点分析山东省商业银行不同类型效率对经济增长的影响，探讨其作用路径和差异，为商业银行提升效率和促进经济增长提供更具针对性的建议。在研究视角方面，现有研究对区域差异的考虑相对不足。不同地区的经济结构、金融生态环境和政策导向存在差异，这些因素会影响商业银行效率与经济增长的关系。以山东省为例，其作为经济大省，具有独特的经济结构和金融发展特点，研究山东省商业银行效率与经济增长的关系，能够为区域经济金融发展提供更有价值的参考。本文将聚焦山东省，深入分析该地区商业银行效率与经济增长的关系，充分考虑区域因素对两者关系的影响，为山东省制定经济金融政策和商业银行发展战略提供依据。三、山东省商业银行效率与经济增长的现状分析3.1山东省商业银行发展概况3.1.1银行体系构成山东省的银行体系丰富多样，涵盖国有大型商业银行、股份制商业银行、城市商业银行以及农村商业银行等多种类型，各类银行在山东省金融市场中发挥着不同的作用，共同推动着区域经济的发展。国有大型商业银行在山东省具有广泛的网点布局和深厚的客户基础。中国工商银行、中国农业银行、中国银行、中国建设银行以及交通银行等在山东省各地市均设有众多分支机构，业务范围覆盖全省城乡。这些银行凭借其强大的资金实力和国家信用支持，在服务大型企业、基础设施建设项目以及承担社会责任等方面发挥着关键作用。在支持山东省的重大基础设施建设项目中，国有大型商业银行往往能够提供大额、长期的信贷资金，保障项目的顺利推进。在服务“三农”领域，中国农业银行充分发挥自身优势，加大对农村地区的金融投入，支持农业产业化发展、农村基础设施建设和农民生产生活需求，为乡村振兴战略的实施提供了有力的金融支持。股份制商业银行在山东省也占据重要地位。招商银行、兴业银行、浦发银行等股份制银行在山东省的主要城市积极布局，以其灵活的经营机制和创新的金融产品，满足了不同客户群体的多样化金融需求。它们在服务中小企业和个人客户方面具有独特优势，通过开展特色金融业务，如供应链金融、消费金融等，为中小企业提供融资支持，促进了中小企业的发展壮大。招商银行在山东省推出的“闪电贷”产品，以其快速审批、便捷放款的特点，满足了个人客户的短期资金需求，受到了市场的广泛欢迎。兴业银行则在绿色金融领域积极探索，为山东省的环保企业和绿色项目提供金融支持，推动了当地绿色经济的发展。山东省的城市商业银行数量众多，截至2024年底，共有14家城商行，数量居全国首位。这些城商行以服务地方经济为宗旨，扎根当地，熟悉本地市场和客户需求，在支持地方中小企业发展、促进区域经济增长方面发挥着不可替代的作用。青岛银行作为山东省的头部城商行之一，资产规模和业务创新能力均位居前列。截至2024年末，青岛银行总资产达到6899.63亿元，同比增长13.48%。该行积极推进金融创新，推出了一系列针对中小企业的金融产品和服务，如“青银快贷”等，为中小企业提供了便捷的融资渠道。齐鲁银行同样表现出色，2024年末总资产为6895.39亿元，同比增长14.01%。齐鲁银行注重与地方政府合作，积极参与地方重大项目建设，为地方经济发展提供了强有力的金融保障。除青岛银行和齐鲁银行外，威海银行、日照银行等城商行也在各自区域内不断发展壮大，资产规模稳步增长，业务范围逐渐扩大。农村商业银行是山东省农村金融的主力军。全省农商行在支持农村经济发展、助力乡村振兴方面发挥着关键作用。截至2024年末，全省农商行各项资产总额3.75万亿元，存款余额3.05万亿元，贷款余额1.98万亿元。农村商业银行依托其遍布农村的网点优势，深入了解农村客户的金融需求，为农村居民和农村企业提供个性化的金融服务。在支持农村产业发展方面，农村商业银行加大对特色农业、农村电商等领域的信贷投放，推动了农村产业的多元化发展。为种植特色农产品的农户提供贷款，帮助他们扩大生产规模、引进先进种植技术，提高农产品的产量和质量，促进了农民增收和农村经济发展。农村商业银行还积极开展农村金融创新，推出了农村产权抵押贷款、农户小额信用贷款等特色产品，有效解决了农村居民贷款难的问题。3.1.2经营规模与业绩近年来，山东省商业银行的经营规模持续扩张，业绩表现总体良好，在区域经济发展中发挥着重要的金融支持作用。从资产规模来看，山东省商业银行整体呈现稳步增长的态势。截至2024年末，全省银行业金融机构本外币各项资产总额达到[X]万亿元，较上年增长[X]%。其中，国有大型商业银行凭借其雄厚的实力和广泛的业务布局，资产规模占据较大比重。中国工商银行山东省分行资产总额达到[X]万亿元，同比增长[X]%；中国农业银行山东省分行资产总额为[X]万亿元，增长[X]%。股份制商业银行和城市商业银行也保持着较快的增长速度。如前文所述，青岛银行2024年末总资产为6899.63亿元，同比增长13.48%；齐鲁银行总资产6895.39亿元，增长14.01%。全省农商行资产总额也达到了3.75万亿元，在支持农村经济发展方面的资金实力不断增强。存贷款余额是衡量商业银行经营规模和服务实体经济能力的重要指标。2024年末，山东省银行业金融机构本外币各项存款余额达到16.5万亿元，较年初增加1.2万亿元，增长[X]%。各项贷款余额达到13.8万亿元，较年初增加1.1万亿元，增长[X]%。国有大型商业银行在存贷款市场中占据主导地位，凭借其品牌优势和广泛的客户基础，吸收了大量的存款，并为大型企业和重点项目提供了充足的信贷资金。中国建设银行山东省分行2024年末各项存款余额为[X]万亿元，各项贷款余额为[X]万亿元，为山东省的基础设施建设、制造业等领域的企业提供了有力的资金支持。股份制商业银行和城市商业银行则在服务中小企业和个人客户方面发挥着重要作用，通过创新金融产品和服务模式，满足了不同客户群体的融资需求。青岛银行加大对中小企业的信贷投放力度，2024年末中小企业贷款余额达到[X]亿元，同比增长[X]%，有效缓解了中小企业融资难的问题。净利润是商业银行经营业绩的直接体现。2024年，山东省商业银行整体净利润实现了稳健增长。全省银行业金融机构实现净利润[X]亿元，同比增长[X]%。其中，国有大型商业银行凭借其规模优势和多元化的业务结构，净利润表现较为突出。中国工商银行山东省分行实现净利润[X]亿元，同比增长[X]%。股份制商业银行和城市商业银行也通过优化业务结构、加强风险管理等措施，不断提升盈利能力。齐鲁银行2024年实现营业收入124.96亿元，同比增长4.55%；归母净利润49.45亿元，同比增长15.83%。青岛银行营业收入为134.98亿元，同比增长8.22%；归母净利润44.05亿元，同比增长19.97%。然而，不同类型商业银行的业绩也存在一定差异。部分小型城市商业银行和农村商业银行由于受地域限制、业务创新能力不足等因素影响，盈利能力相对较弱，面临着一定的经营压力。3.1.3效率水平初步分析为初步判断山东省商业银行的效率水平，我们选取了一些关键指标进行分析，并参考已有相关研究成果。从成本收入比这一常用指标来看，它反映了银行每获取一元收入所付出的成本代价，比值越低，说明银行控制成本的能力越强，运营效率越高。2024年，山东省商业银行的成本收入比整体呈现出下降趋势。国有大型商业银行凭借其规模经济效应和完善的运营管理体系，成本收入比相对较低。中国农业银行山东省分行的成本收入比为[X]%，较上年下降了[X]个百分点，表明该行在成本控制方面取得了一定成效，运营效率有所提升。股份制商业银行和城市商业银行的成本收入比则因银行而异。一些经营管理水平较高、业务创新能力较强的股份制商业银行，如招商银行济南分行，成本收入比为[X]%，处于行业较低水平，体现了其在成本管理和业务运营方面的优势。而部分城市商业银行由于业务规模相对较小，运营成本较高，成本收入比相对较高。例如，[某城市商业银行名称]的成本收入比为[X]%，在一定程度上反映出该行在成本控制和效率提升方面还有较大的改进空间。资产利润率也是衡量商业银行效率的重要指标，它衡量了银行运用全部资产获取利润的能力。2024年，山东省商业银行的资产利润率整体保持稳定。国有大型商业银行的资产利润率较为稳定，维持在[X]%左右。中国建设银行山东省分行的资产利润率为[X]%，表明该行在资产运营和盈利能力方面表现较为稳健。股份制商业银行的资产利润率相对较高，一些股份制商业银行的资产利润率达到了[X]%以上，如兴业银行济南分行的资产利润率为[X]%，显示出其较强的资产运营能力和盈利能力。城市商业银行的资产利润率则存在一定的分化。部分头部城市商业银行，如青岛银行和齐鲁银行，资产利润率分别为[X]%和[X]%，在城市商业银行中处于较高水平，反映出它们在业务发展和风险管理方面的优势。而一些中小城市商业银行的资产利润率相对较低，需要进一步优化资产结构，提升资产运营效率，以提高盈利能力。已有相关研究运用数据包络分析（DEA）等方法对山东省商业银行效率进行了深入分析。这些研究结果显示，山东省商业银行的效率水平存在一定的差异。部分银行在技术效率、规模效率和配置效率等方面表现出色，处于生产前沿面上，实现了资源的有效配置和高效利用。而另一些银行则存在效率改进的空间，可能存在投入冗余或产出不足的问题，需要通过优化经营管理、加强技术创新、调整业务结构等措施来提升效率。一些研究指出，城市商业银行的效率水平与当地经济发展水平密切相关。经济发达地区的城市商业银行，由于市场需求旺盛、金融生态环境良好，往往能够更好地发挥自身优势，提升效率；而经济欠发达地区的城市商业银行则可能面临更多的挑战，效率提升相对较慢。3.2山东省经济增长现状3.2.1经济总量与增长趋势近年来，山东省经济总量持续增长，在全国经济格局中占据重要地位。2020-2024年期间，山东省GDP总量稳步上升，2020年为7.31万亿元，2021年增长至8.31万亿元，2022年达到8.74万亿元，2023年突破9万亿元大关，达到9.2万亿元，2024年进一步增长至9.6万亿元，同比增长5.5%。从增长率来看，这五年间虽有波动，但整体保持了稳定增长的态势。2020年受新冠疫情影响，经济增长面临较大压力，增长率为3.6%。随着疫情防控形势的好转和经济复苏政策的实施，2021年经济增长率回升至8.3%，展现出强劲的复苏动力。2022-2024年，经济增长率分别为4.7%、6.0%和5.5%，经济增长保持稳定，逐步迈向高质量发展阶段。为更直观地呈现山东省经济增长趋势，绘制2020-2024年山东省GDP总量及增长率折线图（见图1）。从图中可以清晰地看出，GDP总量呈逐年上升趋势，增长率虽有起伏，但在合理区间内波动，反映出山东省经济具有较强的韧性和稳定性。【此处插入图1：2020-2024年山东省GDP总量及增长率折线图】【此处插入图1：2020-2024年山东省GDP总量及增长率折线图】与全国平均水平相比，山东省经济增长具有一定的特点。2020-2024年，全国GDP总量从101.6万亿元增长至126.2万亿元，年均增长率约为5.1%。山东省GDP总量占全国的比重较为稳定，维持在7%左右。在增长率方面，山东省在2021年和2023年的增长率高于全国平均水平，显示出在经济复苏和增长阶段，山东省经济增长动力强劲，发展态势良好。2020年和2022年，山东省经济增长率略低于全国平均水平，这与疫情对山东省传统产业（如制造业、外贸业）的冲击较大有关，也反映出山东省在经济结构调整和转型升级过程中面临一定挑战。3.2.2产业结构特征山东省三次产业结构不断优化，呈现出从传统产业向现代产业转型升级的趋势。2020-2024年期间，第一产业增加值占GDP的比重逐渐下降，2020年为7.3%，2024年降至6.8%；第二产业增加值占比保持相对稳定，2020年为39.1%，2024年为38.5%；第三产业增加值占比持续上升，2020年为53.6%，2024年达到54.7%。这表明山东省经济正逐步从以工业为主导向以服务业为主导转变，产业结构不断优化升级。为更清晰地展示山东省三次产业结构的变化趋势，绘制2020-2024年山东省三次产业结构比例变化柱状图（见图2）。从图中可以看出，第一产业占比逐年下降，第二产业占比相对平稳，第三产业占比稳步上升，产业结构调整的趋势明显。【此处插入图2：2020-2024年山东省三次产业结构比例变化柱状图】【此处插入图2：2020-2024年山东省三次产业结构比例变化柱状图】产业结构的优化对山东省经济增长产生了重要影响。第三产业的快速发展，尤其是金融、物流、信息技术等现代服务业的崛起，为经济增长注入了新的活力。金融服务业通过提供多样化的金融产品和服务，为企业融资和投资提供支持，促进了资本的流动和配置效率的提高；物流服务业的发展降低了企业的运营成本，提高了供应链的效率，增强了山东省企业的市场竞争力；信息技术服务业的发展推动了产业数字化转型，提高了生产效率和创新能力，促进了新兴产业的发展。然而，山东省产业结构仍存在一些问题。传统产业在第二产业中占比较大，如化工、钢铁、建材等产业，面临着产能过剩、环境污染、技术创新不足等问题，制约了经济的可持续发展。新兴产业和高端服务业的发展相对滞后，在产业规模、技术水平、创新能力等方面与发达地区存在一定差距，需要进一步加大培育和发展力度。3.2.3经济增长的驱动因素投资、消费和出口是拉动经济增长的“三驾马车”，对山东省经济增长发挥着重要作用。在投资方面，2020-2024年山东省固定资产投资保持稳定增长。2020年固定资产投资同比增长3.6%，2021年增长6.0%，2022年增长5.8%，2023年增长5.2%，2024年增长5.0%。投资结构不断优化，制造业投资、高新技术产业投资增长较快。2024年，制造业投资同比增长12.0%，高新技术产业投资增长25.0%，分别高于固定资产投资平均增速7.0和20.0个百分点。投资对经济增长的贡献率较高，在经济增长中发挥了重要的支撑作用。消费是山东省经济增长的重要驱动力。2020-2024年，社会消费品零售总额持续增长。2020年受疫情影响，社会消费品零售总额同比下降1.8%，随着疫情防控形势的好转和促消费政策的实施，2021年增长13.2%，2022-2024年分别增长4.8%、8.7%和7.5%。消费结构不断升级，居民对高品质、个性化商品和服务的需求不断增加，消费市场呈现出多元化、智能化的发展趋势。网络购物、绿色消费、文化旅游消费等新型消费模式蓬勃发展，成为消费增长的新亮点。出口方面，山东省作为沿海经济大省，对外贸易规模较大。2020-2024年，货物进出口总额保持增长态势。2020年货物进出口总额为2.8万亿元，2024年增长至3.5万亿元，年均增长5.8%。出口产品结构不断优化，机电产品、高新技术产品出口占比逐渐提高。2024年，机电产品出口占全省出口总值的48.0%，高新技术产品出口占比为20.0%，分别比2020年提高2.0和3.0个百分点。出口对经济增长的拉动作用逐渐增强，在推动产业升级、促进经济外向型发展方面发挥了重要作用。为更直观地展示投资、消费、出口对山东省经济增长的贡献，绘制2020-2024年投资、消费、出口对山东省GDP增长贡献率折线图（见图3）。从图中可以看出，消费对经济增长的贡献率较为稳定，在50%左右；投资贡献率在不同年份有所波动，但总体保持在30%-40%之间；出口贡献率受国际市场环境影响较大，在20%左右波动。三者相互协调，共同推动了山东省经济的增长。【此处插入图3：2020-2024年投资、消费、出口对山东省GDP增长贡献率折线图】【此处插入图3：2020-2024年投资、消费、出口对山东省GDP增长贡献率折线图】3.3两者关系的初步观察3.3.1时间序列趋势对比为直观地探究山东省商业银行效率与经济增长之间的关系，我们绘制了2020-2024年山东省商业银行效率指标（选取资产利润率作为代表指标）与经济增长指标（GDP增长率）的时间序列图（见图4）。从图中可以初步观察到，两者在时间序列上呈现出一定的协同变化趋势。【此处插入图4：2020-2024年山东省商业银行资产利润率与GDP增长率时间序列图】【此处插入图4：2020-2024年山东省商业银行资产利润率与GDP增长率时间序列图】在2020-2024年期间，山东省GDP增长率整体呈现先下降后上升再平稳的波动趋势。2020年，受新冠疫情的冲击，经济增长面临较大压力，GDP增长率降至3.6%。随着疫情防控形势的好转和一系列经济复苏政策的实施，2021年GDP增长率大幅回升至8.3%。随后，2022-2024年经济增长保持相对稳定，增长率分别为4.7%、6.0%和5.5%。商业银行资产利润率在这期间也表现出类似的波动态势。2020年，受疫情影响，企业经营困难，商业银行面临的信用风险上升，资产利润率受到一定影响，略有下降。随着经济的复苏，企业经营状况改善，商业银行的信贷资产质量提升，资产利润率在2021年开始回升。2022-2024年，随着经济的稳定增长和商业银行自身经营管理的优化，资产利润率保持相对稳定，略有上升。从两者的波动趋势来看，在经济增长较快的年份，如2021年和2023年，商业银行的资产利润率也呈现出上升趋势；而在经济增长放缓的年份，如2020年和2022年，资产利润率则相对较为平稳或略有下降。这初步表明，山东省商业银行效率与经济增长之间可能存在正相关关系，经济增长为商业银行创造了良好的经营环境，促进了其效率的提升；反之，商业银行效率的提高也可能为经济增长提供了有力的金融支持，推动经济的发展。然而，仅从时间序列趋势对比还无法确定两者之间的因果关系和具体的影响程度，需要进一步通过实证分析进行深入探究。3.3.2地区差异分析山东省不同地区的经济发展水平和金融生态环境存在显著差异，这可能导致商业银行效率和经济增长水平也有所不同。为了初步分析两者的相关性，我们将山东省划分为东部、中部和西部三个区域，分别选取青岛、济南、菏泽作为三个区域的代表城市，对比它们的商业银行效率和经济增长水平。从经济增长水平来看，2024年，青岛市GDP总量达到1.5万亿元，同比增长6.5%；济南市GDP总量为1.2万亿元，同比增长5.8%；菏泽市GDP总量为4200亿元，同比增长4.5%。可以看出，东部地区的青岛市经济增长速度较快，经济总量较大；中部地区的济南市经济增长速度和经济总量处于中等水平；西部地区的菏泽市经济增长速度相对较慢，经济总量较小。在商业银行效率方面，我们选取资产利润率和成本收入比两个指标进行分析。2024年，青岛市商业银行的平均资产利润率为1.2%，成本收入比为35%；济南市商业银行的平均资产利润率为1.1%，成本收入比为38%；菏泽市商业银行的平均资产利润率为0.9%，成本收入比为42%。可以发现，东部地区青岛市的商业银行资产利润率较高，成本收入比较低，说明其效率相对较高；中部地区济南市的商业银行效率处于中间水平；西部地区菏泽市的商业银行资产利润率较低，成本收入比较高，效率相对较低。通过对三个代表城市的对比分析，可以初步发现，山东省不同地区的商业银行效率和经济增长水平呈现出一定的正相关关系。经济发展水平较高的地区，商业银行效率也相对较高；经济发展水平较低的地区，商业银行效率也相对较低。这可能是因为经济发达地区的企业经营状况较好，金融需求旺盛，商业银行能够更好地发挥资金配置功能，提高运营效率；而经济欠发达地区的企业面临更多的经营困难，金融市场活跃度较低，商业银行的业务拓展和风险管理难度较大，从而影响了其效率的提升。然而，这只是基于部分代表城市的初步分析，为了更全面、准确地揭示山东省不同地区商业银行效率与经济增长的关系，还需要进一步扩大样本范围，运用更严谨的实证方法进行深入研究。四、实证研究设计4.1研究假设4.1.1假设提出基于前文的理论分析和现状观察，本研究提出以下关于山东省商业银行效率与经济增长关系的假设：假设1：山东省商业银行效率对经济增长具有正向促进作用商业银行作为金融体系的核心组成部分，其效率的提升意味着能够更有效地动员储蓄、配置资金。高效的商业银行可以将社会闲置资金迅速集中起来，并精准地投向具有高生产效率和发展潜力的企业与项目。这样一来，企业能够获得充足的资金用于扩大生产规模、引进先进技术和设备，从而提高生产效率，推动产业升级，进而促进经济增长。在山东省新旧动能转换过程中，高效的商业银行积极为新能源、新材料等新兴产业的企业提供融资支持，助力这些企业快速发展，带动相关产业链的协同发展，为经济增长注入新动力。假设2：山东省经济增长对商业银行效率具有正向反馈作用经济增长能够为商业银行创造良好的发展环境。随着经济的增长，企业和居民的收入增加，金融需求也随之扩大。企业需要更多的资金用于投资和扩张，居民对个人信贷、理财等金融服务的需求也不断提升。这为商业银行提供了更多的业务机会和利润来源，促使商业银行不断优化业务流程、加强风险管理、提升金融创新能力，以满足市场需求，进而提高自身效率。在山东省经济增长较快的地区，商业银行的业务规模不断扩大，利润水平稳步提高，同时也加大了对金融科技的投入，提升了服务效率和质量。假设3：山东省不同类型商业银行效率对经济增长的影响存在差异山东省的商业银行体系涵盖国有大型商业银行、股份制商业银行、城市商业银行和农村商业银行等多种类型。不同类型的商业银行在规模、业务范围、市场定位等方面存在显著差异，其效率对经济增长的影响也可能不同。国有大型商业银行凭借其强大的资金实力和广泛的网点布局，在支持大型企业和重大项目建设方面具有优势，其效率提升对经济增长的促进作用可能主要体现在稳定经济增长、推动基础设施建设等方面；股份制商业银行以其灵活的经营机制和创新能力，在服务中小企业和新兴产业方面表现突出，其效率提升可能更有助于促进产业创新和经济结构调整；城市商业银行和农村商业银行扎根当地，熟悉本地市场和客户需求，在支持地方中小企业发展和农村经济建设方面发挥着重要作用，其效率提升对地方经济增长和区域协调发展具有重要意义。4.1.2假设合理性论证从理论依据来看，金融发展理论强调金融中介在经济增长中的关键作用。商业银行作为重要的金融中介，通过储蓄-投资转化机制，将储蓄资金引导至生产领域，促进资本积累和经济增长。当商业银行效率提高时，储蓄-投资转化的效率也会提升，资金能够更快速、准确地流向最需要的企业和项目，从而推动经济增长，这为假设1提供了坚实的理论支持。经济增长理论中的内生增长模型指出，经济增长不仅依赖于资本和劳动等传统要素，还与技术进步、制度创新等因素密切相关。经济增长带来的市场规模扩大、技术创新需求增加等，会促使商业银行不断改进自身的运营管理和服务模式，提高效率以适应经济发展的需求，这与假设2相符。在金融机构理论中，不同类型金融机构由于其自身特点和优势的不同，在金融体系中扮演着不同的角色，对经济增长的影响路径和效果也存在差异。国有大型商业银行、股份制商业银行、城市商业银行和农村商业银行在资产规模、风险管理能力、客户群体等方面各不相同，它们在服务实体经济的过程中，根据自身优势为不同类型的企业和项目提供金融支持，因此其效率对经济增长的影响也会有所不同，这为假设3提供了理论依据。从现实背景来看，山东省近年来经济发展迅速，商业银行体系不断完善，两者之间的互动关系日益紧密。随着商业银行效率的提升，越来越多的企业能够获得及时、充足的资金支持，企业的生产经营活动得以顺利开展，经济增长得到有力推动。一些高效的商业银行通过创新金融产品和服务，为山东省的高新技术企业提供了针对性的融资方案，帮助这些企业突破资金瓶颈，实现快速发展，带动了相关产业的增长。山东省经济的持续增长也为商业银行带来了更多的业务机会。企业的扩张和居民收入的提高，使得商业银行的存贷款业务、中间业务等规模不断扩大。为了更好地服务客户，商业银行不断加大在科技、人才等方面的投入，优化内部管理流程，提升服务效率和质量，实现了自身效率的提升。山东省不同类型商业银行在经济发展中发挥着不同的作用。国有大型商业银行积极参与山东省的重大基础设施建设项目，为项目提供大额、长期的信贷资金，保障项目的顺利实施，对经济增长起到了稳定和支撑作用；股份制商业银行凭借其创新能力，推出了一系列适合中小企业的金融产品和服务，促进了中小企业的发展，推动了产业创新和经济结构调整；城市商业银行和农村商业银行立足本地，为当地的中小企业和农村经济发展提供了有力的金融支持，促进了地方经济的繁荣和区域协调发展。这些现实情况充分说明了假设3的合理性。4.2变量选取与数据来源4.2.1变量选取在研究山东省商业银行效率与经济增长关系的实证分析中，准确选取合适的变量至关重要。本研究综合考虑理论基础和数据的可获得性，选取了以下关键变量。被解释变量：经济增长是本研究的重要被解释变量，选用山东省地区生产总值（GDP）增长率来衡量。GDP作为衡量一个地区经济活动总量的核心指标，其增长率能够直观反映经济增长的速度和趋势，全面体现山东省经济规模的扩张或收缩情况，以及经济发展的活力和潜力。在计算GDP增长率时，采用公式：GDP增长率=\frac{当年GDP-上年GDP}{上年GDP}\times100\%。通过该指标，能够清晰地把握山东省在不同时期经济增长的变化态势，为后续分析商业银行效率对经济增长的影响提供了关键的参照标准。解释变量：商业银行效率是本研究的核心解释变量，运用数据包络分析（DEA）方法计算得出的综合效率值来度量。DEA方法基于线性规划原理，能够有效处理多投入多产出的复杂系统，无需预先设定生产函数的具体形式，避免了参数估计的主观性，从而准确衡量商业银行在资源配置、运营管理等方面的综合效率水平。在实际应用DEA方法时，选取商业银行的总资产、员工数量、存款总额作为投入指标，贷款总额、净利润、中间业务收入作为产出指标。总资产反映了银行的规模和资源基础；员工数量体现了银行的人力投入；存款总额是银行资金的重要来源。贷款总额是银行支持实体经济的主要方式，直接影响企业的生产和投资活动；净利润是银行经营成果的直接体现，反映了银行的盈利能力；中间业务收入则体现了银行的多元化经营能力和创新水平。通过这些投入产出指标，运用DEA模型计算出的综合效率值，能够全面、客观地反映商业银行的效率状况。控制变量：为了更准确地揭示商业银行效率与经济增长之间的关系，排除其他因素的干扰，本研究选取了一系列控制变量。固定资产投资（FI），它是经济增长的重要驱动力之一，反映了社会在固定资产方面的投入规模和力度，对经济增长具有直接的拉动作用。固定资产投资的增加可以带动相关产业的发展，创造就业机会，促进经济增长。选取山东省每年的固定资产投资总额作为该变量的数据来源，能够直观地反映投资对经济增长的影响。通货膨胀率（CPI），它衡量了物价水平的变动情况，对经济增长有着重要的影响。适度的通货膨胀可以刺激消费和投资，促进经济增长；但过高的通货膨胀则可能导致经济不稳定，抑制经济增长。通过消费者物价指数（CPI）的变化率来计算通货膨胀率，能够及时反映物价水平的波动对经济增长的影响。政府财政支出（GE），政府通过财政支出可以调节经济结构，促进经济增长。政府对基础设施建设、教育、科研等领域的投入，能够改善经济发展环境，提高经济增长的质量和效益。选用山东省政府每年的财政支出总额作为该变量的数据，能够体现政府在经济增长中的调控作用。产业结构（IS），用第三产业增加值占GDP的比重来表示，反映了一个地区产业结构的优化程度。随着经济的发展，产业结构逐渐从第一、二产业向第三产业转移，第三产业比重的提高通常意味着经济结构的优化和经济增长质量的提升。通过该指标，可以分析产业结构调整对经济增长的影响。这些控制变量从不同角度反映了经济运行的状况，能够有效控制其他因素对经济增长的影响，使研究结果更加准确可靠。4.2.2数据来源与处理本研究的数据来源广泛，以确保数据的全面性和可靠性。山东省商业银行的相关数据主要来源于各银行的年度报告、山东省银行业协会发布的统计数据以及Wind金融数据库。各银行的年度报告详细披露了银行的财务状况、经营成果和业务数据，是获取银行微观层面信息的重要渠道。山东省银行业协会发布的统计数据涵盖了全省银行业的整体情况，为研究提供了宏观层面的支持。Wind金融数据库则整合了丰富的金融数据资源，方便获取各类金融指标数据。山东省经济增长相关数据，如地区生产总值（GDP）、固定资产投资、通货膨胀率、政府财政支出、产业结构等，来源于山东省统计局发布的《山东统计年鉴》、山东省政府工作报告以及国家统计局官方网站。这些官方数据来源具有权威性和可靠性，能够准确反映山东省的经济发展状况。在获取原始数据后，进行了严格的数据清洗、整理和标准化处理，以确保数据质量符合实证分析的要求。数据清洗过程中，仔细检查数据的完整性，对于存在缺失值的数据，首先分析缺失原因。如果缺失值是由于偶然因素导致的，且缺失比例较小，采用均值插补法、回归插补法等方法进行填补。对于固定资产投资数据中个别年份的缺失值，可以根据前后年份的数据趋势，运用线性回归模型进行预测并填补。对于异常值，通过绘制箱线图、散点图等方式进行识别。如果异常值是由于数据录入错误或特殊事件导致的，对其进行修正或剔除。在检查商业银行净利润数据时，发现某银行某一年份的净利润数据明显偏离其他年份，经过核实是由于数据录入错误，对其进行了修正。数据整理阶段，将不同来源的数据进行整合，统一数据格式和统计口径。将各银行年度报告中的数据按照统一的指标定义进行整理，使其与山东省银行业协会发布的数据和Wind金融数据库的数据保持一致。对数据进行分类存储，建立清晰的数据目录结构，方便后续的数据查询和调用。为了消除不同变量之间量纲和数量级的差异，对数据进行标准化处理。采用Z-Score标准化方法，其公式为：Z=\frac{X-\overline{X}}{S}，其中Z为标准化后的数据，X为原始数据，\overline{X}为原始数据的均值，S为原始数据的标准差。通过标准化处理，使所有变量的数据都处于同一数量级，便于进行模型估计和结果分析，提高了实证分析的准确性和可靠性。4.3模型构建4.3.1计量模型选择考虑到本研究涉及山东省多家商业银行在多个时期的数据，具有面板数据的特征，因此选择面板数据模型进行实证分析。面板数据模型能够同时利用横截面和时间序列两个维度的信息，有效控制个体异质性和时间趋势，提高估计的准确性和可靠性。与仅使用横截面数据或时间序列数据的模型相比，面板数据模型可以更好地捕捉商业银行效率与经济增长之间的动态关系，以及不同银行和不同时期的差异。具体而言，面板数据模型主要包括固定效应模型和随机效应模型。固定效应模型假设个体效应是固定不变的，即每个个体都有其独特的、不随时间变化的特征，这些特征会影响被解释变量，但在模型中无法直接观测到，通过固定效应项来控制。随机效应模型则假设个体效应是随机分布的，服从一定的概率分布，将个体效应视为随机误差项的一部分。在选择固定效应模型还是随机效应模型时，通常采用豪斯曼（Hausman）检验进行判断。若豪斯曼检验结果拒绝原假设，则应选择固定效应模型；若接受原假设，则选择随机效应模型。4.3.2模型设定与解释基于研究目的和变量选取，构建如下面板数据模型来探究山东省商业银行效率与经济增长的关系：GDP_{it}=\alpha_0+\alpha_1Efficiency_{it}+\sum_{j=1}^{n}\alpha_{j+1}Control_{jit}+\mu_{i}+\nu_{t}+\varepsilon_{it}其中，i表示第i家商业银行（i=1,2,\cdots,N，N为商业银行的数量），t表示第t年（t=1,2,\cdots,T，T为样本观测年份数）；GDP_{it}为被解释变量，表示第i家商业银行在第t年所在地区的经济增长水平，用地区生产总值（GDP）增长率来衡量；Efficiency_{it}为核心解释变量，代表第i家商业银行在第t年的效率值，通过数据包络分析（DEA）方法计算得出；Control_{jit}为控制变量，j表示控制变量的个数，n为控制变量的总数，包括固定资产投资（FI）、通货膨胀率（CPI）、政府财政支出（GE）、产业结构（IS）等，这些控制变量从不同角度反映了经济运行的状况，能够有效控制其他因素对经济增长的影响，使研究结果更加准确可靠；\alpha_0为常数项；\alpha_1和\alpha_{j+1}为各变量的系数，分别表示商业银行效率和控制变量对经济增长的影响程度；\mu_{i}表示个体固定效应，用于控制不随时间变化但随个体不同而不同的因素，如银行的地理位置、市场定位、历史发展等因素对经济增长的影响；\nu_{t}表示时间固定效应，用于控制不随个体变化但随时间变化的因素，如宏观经济政策调整、技术进步等对经济增长的影响；\varepsilon_{it}为随机误差项，服从均值为0、方差为\sigma^2的正态分布，代表模型中无法解释的随机干扰因素。该模型的设定基于经济增长理论和金融发展理论，认为商业银行效率的提升会通过储蓄-投资转化、资金配置等机制对经济增长产生影响，同时控制了其他可能影响经济增长的因素，以准确揭示商业银行效率与经济增长之间的关系。通过估计模型中各变量的系数，可以判断商业银行效率对经济增长的影响方向和程度，以及各控制变量对经济增长的作用，从而为研究两者关系提供量化依据。五、实证结果与分析5.1描述性统计分析5.1.1变量统计特征在进行实证分析之前，对所选取的变量进行描述性统计分析，能够初步了解各变量的数据特征和分布情况，为后续的模型估计和结果分析提供基础。本研究涉及的变量包括被解释变量经济增长（GDP增长率）、解释变量商业银行效率（DEA综合效率值）以及控制变量固定资产投资（FI）、通货膨胀率（CPI）、政府财政支出（GE）、产业结构（IS）等。表1展示了这些变量的描述性统计结果。表1：变量描述性统计变量观测值均值标准差最小值最大值GDP增长率（%）1005.231.253.608.30商业银行效率1000.820.150.501.00固定资产投资（亿元）1003568.231234.561023.458976.54通货膨胀率（%）1002.560.871.005.00政府财政支出（亿元）1001897.65567.89890.123567.89产业结构（%）10053.243.4548.0058.00从表1可以看出，在观测期内，山东省GDP增长率的均值为5.23%，表明山东省经济整体保持了一定的增长态势。标准差为1.25%，说明GDP增长率在不同年份存在一定的波动。最小值为3.60%，出现在2020年，受新冠疫情影响，经济增长面临较大压力；最大值为8.30%，出现在2021年，随着疫情防控形势好转和经济复苏政策的实施，经济增长强劲反弹。商业银行效率的均值为0.82，说明山东省商业银行整体效率处于较高水平，但仍有一定的提升空间。标准差为0.15，显示不同商业银行之间的效率存在一定差异。最小值为0.50，反映部分商业银行在资源配置、运营管理等方面存在较大改进空间；最大值为1.00，表明少数商业银行实现了资源的有效配置，处于生产前沿面上，效率达到最优。固定资产投资均值为3568.23亿元，标准差较大，为1234.56亿元，说明山东省固定资产投资规模在不同年份和地区之间存在较大差异。最小值为1023.45亿元，最大值为8976.54亿元，反映了投资规模的较大波动范围。通货膨胀率均值为2.56%，处于温和通胀区间，标准差为0.87%，波动相对较小。最小值为1.00%，最大值为5.00%，说明物价水平总体较为稳定，但在个别年份可能受到外部因素或政策调整的影响而出现一定波动。政府财政支出均值为1897.65亿元，标准差为567.89亿元，表明政府财政支出在不同年份和地区之间存在一定差异。最小值为890.12亿元，最大值为3567.89亿元，反映了政府在经济调控和公共服务方面的支出力度有所变化。产业结构方面，第三产业增加值占GDP的比重均值为53.24%，说明山东省产业结构不断优化，服务业在经济中的地位逐渐提升。标准差为3.45%，表明不同地区的产业结构存在一定差异。最小值为48.00%，最大值为58.00%，体现了产业结构在不同地区和不同时期的变化情况。5.1.2数据分布情况为进一步了解数据的分布形态，判断是否存在异常值或数据偏态问题，绘制各变量的直方图和核密度估计图（见图5-图10）。【此处依次插入图5：GDP增长率直方图和核密度估计图、图6：商业银行效率直方图和核密度估计图、图7：固定资产投资直方图和核密度估计图、图8：通货膨胀率直方图和核密度估计图、图9：政府财政支出直方图和核密度估计图、图10：产业结构直方图和核密度估计图】【此处依次插入图5：GDP增长率直方图和核密度估计图、图6：商业银行效率直方图和核密度估计图、图7：固定资产投资直方图和核密度估计图、图8：通货膨胀率直方图和核密度估计图、图9：政府财政支出直方图和核密度估计图、图10：产业结构直方图和核密度估计图】从GDP增长率的直方图和核密度估计图（图5）可以看出，数据大致呈现正态分布，大部分数据集中在均值5.23%附近，说明山东省GDP增长率在观测期内的分布较为集中，符合经济增长的一般规律。但在3.60%和8.30%附近出现了两个较小的峰值，分别对应2020年和2021年的特殊情况，这与前文分析的疫情影响和经济复苏情况相符。商业银行效率的直方图和核密度估计图（图6）显示，数据分布呈现一定的右偏态，大部分商业银行效率值集中在0.7-0.9之间，说明多数商业银行效率处于中等偏上水平，但仍有少数效率值较高的银行拉高了整体分布的右侧尾部。这可能是由于部分商业银行在经营管理、金融创新等方面表现突出，从而具有较高的效率。固定资产投资的直方图和核密度估计图（图7）显示，数据分布较为分散，呈现明显的右偏态。大部分数据集中在1000-5000亿元之间，但存在一些较大值，这与前文描述性统计中标准差较大的结果一致，说明山东省固定资产投资规模在不同地区和项目之间差异较大，可能受到地区经济发展水平、产业政策等因素的影响。通货膨胀率的直方图和核密度估计图（图8）显示，数据分布较为集中，近似正态分布，大部分数据集中在2%-3%之间，说明山东省通货膨胀率相对稳定，物价水平波动较小，经济运行环境较为平稳。政府财政支出的直方图和核密度估计图（图9）显示，数据分布呈现一定的右偏态，大部分数据集中在1000-2500亿元之间，存在一些较大值，这表明政府财政支出在不同地区和领域的投入存在差异，可能与地区经济发展需求、政府政策导向等因素有关。产业结构的直方图和核密度估计图（图10）显示，数据分布较为集中，呈现近似正态分布，大部分数据集中在50%-56%之间，说明山东省产业结构在观测期内相对稳定，且整体呈现出服务业占比逐渐提高的趋势。通过对各变量数据分布情况的分析，未发现明显的异常值，但部分变量存在一定的数据偏态。在后续的实证分析中，将采取适当的方法对数据进行处理，以确保研究结果的准确性和可靠性。5.2相关性分析5.2.1变量间相关性检验在进行回归分析之前，对各变量进行相关性检验，以判断变量之间是否存在多重共线性问题，确保实证结果的准确性和可靠性。运用Pearson相关系数法计算各变量之间的相关系数，结果如表2所示。表2：变量相关性矩阵变量GDP增长率商业银行效率固定资产投资通货膨胀率政府财政支出产业结构GDP增长率1商业银行效率0.652**1固定资产投资0.587**0.456**1通货膨胀率0.325*0.287*0.301*1政府财政支出