本文运用DEA模型测度了中国30个大中型城市商业效率的相对水平，并运用Malmquist生产率指数和Tobit模型分别从商业投入产出关系和社会再生产过程两个层面分析了城市商业效率的影响因素。　　研究表明，中国大中型城市商业效率整体较高。根据BC2模型（基于可变规模报酬假设的DEA模型）的测算，一半以上城市商业实现了DEA有效。运用超效率DEA模型进一步分析，发现三分之二城市商业效率的三年平均值大于1。说明中国大部分大中型城市的商业既是技术有效的，又是规模有效的，其中许多城市商业在维持DEA有效的前提下，可通过增加投入继续扩大商业规模。尚未达到DEA有效的城市商业，纯技术效率普遍高于规模效率，说明商业规模不合理是制约商业综合效率的主要原因。由于多数规模效率较低的城市商业处于规模报酬递增阶段，增加投入、扩大商业规模将有利于提高商业综合效率。少数城市商业规模扩张过度使规模效率下降，这些城市应适当控制商业规模的扩张速度。总体上看，商业效率排名靠前的城市与排名靠后的城市之间存在较大差距，如广州的商业综合效率比昆明高出1.43个单位。在中国宏观经济发展不平衡的背景下，大中型城市的商业效率呈现出明显的区位性差异——东部经济发达城市的商业效率较高，中部城市次之，西部城市最低。当然，中部和西部地区也有少数城市实现了较高的商业效率，如沈阳、南昌、长春、重庆、乌鲁木齐等。　　城市商业效率受多种因素的影响。一方面，作为流通产业，商业在将投入转化为产出的过程中存在着十分复杂的经济、技术关系，技术进步、纯技术效率和规模效率等内部因素直接影响商业全要素生产率的变化。Malmquist生产率指数分析结果显示，2007-2009年中国大中型城市商业全要素生产率的改善主要由技术进步驱动，而商业纯技术效率和规模效率的变动都非常微小。另一方面，商业在社会再生产过程中处于交换环节，时刻与生产、分配和消费环节发生互动，并受城市自身的区域性因素的影响。Tobit回归分析发现:城市人均GDP、城镇居民人均消费性支出、城市人口规模、城市化率对商业效率有显著正向影响。城镇居民人均可支配收入、全市年末储蓄余额、实际利用外资额、进出口总额对商业效率有显著负影响。此外，城市区位对城市商业效率也有重要影响。而GDP增长速度、第三产业增加值占GDP的比重、旅游人数、非公有制商业企业销售额所占比重、国际互联网用户数等5个变量对城市商业效率没有显著影响。　　基于上述结论，笔者认为，现阶段进一步增加商业投入、扩大商业规模对中国大多数城市的商业发展有积极意义;改善经营管理水平有利于中国城市商业综合技术效率的提高;鼓励技术和管理创新、促进技术扩散是实现中国商业全要素生产率持续进步的关键;加快城市化，提高经济发展水平、扩大消费和放活市场将对优化中国城市商业效率产生巨大的促进作用。为此，各城市应因地制宜地采取配合性措施，多管齐下促进商业效率的提高。