近年来,随着我国利率市场化和金融深化改革的加速推进,商业银行的经营环境愈发复杂。政府放宽银行业的准入机制,民营银行设立热潮来袭,以云计算与大数据等为代表的新一代互联网技术迅速崛起,第三方支付、阿里贷、移动支付等互联网金融蓬勃发展。这些变化都给商业银行的传统经营模式与盈利水平带来了巨大的挑战。在这样竞争激烈的复杂环境中,我国商业银行可持续发展的关键就是要提高自身的竞争力,而效率是银行业竞争力的集中体现。因此,研究我国商业银行的效率及其影响因素对我国银行业今后的发展有重要的理论意义和现实意义。本文主要运用DEA-Malmquist指数模型和Panel Data模型,对我国商业银行的全要素生产率及其影响因素进行实证研究,在此基础上提出相应的政策建议。具体内容如下。(1)回顾和梳理商业银行效率和全要素生产率的相关理论;阐述全要素生产率的测算方法,包括参数法和非参数法;介绍DEA模型与基于DEA模型的Malmquist指数方法。(2)基于我国14家商业银行2007-2013年间的数据,采用DEA-Malmquist指数模型,分别从银行业整体视角、所有制视角、个体视角对全要素生产率及其分解进行实证分析。实证结果表明,考察期间内商业银行的平均全要素生产率指数大于1,是得到改进的,并且改进主要得益于技术进步;股份制商业银行的全要素生产率要高于国有商业银行。(3)对影响我国商业银行全要素生产率的因素进行实证分析。具体过程是,运用测算出的全要素生产率指数作为因变量,以GDP增长率、M2增长率、互联网金融资产规模增长率、市场集中度、创新能力、资产收益率和资产费用率等7个因素作为自变量,建立固定效应面板模型,对其进行分析。实证结果表明,市场集中度和资产费用率对全要素生产率呈显著的负向影响,其他5个因素对其呈显著的正向影响。(4)提出提高我国商业银行全要素生产率的政策建议,包括提高成本控制能力,降低银行的资产费用率;促进银行业技术进步,提高银行的创新能力;促进多元化发展,拓展银行的业务模式。