在经济“新常态”背景下,中国银行发生了巨大的变化,形成了多层次的银行体系,在中国银行业发生巨大变化的背后,其发展质量如何?而不良贷款率是监测商业银行发展质量的一个重要指标,中国银行业的不良贷款率是否处于一个合理的水平是一个值得我们研究和思考的问题。为此,本文拓展基于方向性距离函数(Directional Distance Function,DDF)的行为分析模型(Activity Analysis Model,AAM),拓展构建改变不良贷款控制目标政策DDF-AAM模型并借助银行绩效评价体系Metafrontier-Malmquist-Luenberger生产率指数,来测算使银行业达到最大生产率的最优不良贷款比率,试图回答现有的银行业不良贷款比率是否处于一个合适的水平,如果不是,是应该朝着扩大不良贷款比率的方向还是应该朝着降低不良贷款比率的方向发展。通过对这些问题的深入分析探讨,本文发现:(1)近年来,随着银行业的快速发展,银行的信贷规模也在持续稳定的扩张中,相比较而言正常贷款的规模处于一个合理稳健的上升通道,而不良贷款平均水平却快速攀升;(2)采取适度的减少不良贷款比例目标政策能够提高中国银行业的MMLPI,进而提升生产率水平。除政策性银行外,其它银行的最优不良贷款率要低于实际的不良贷款率,这意味着,实际的不良贷款率并非处于一个最优的水平,并拥有一个向下减少的空间;于政策性银行而言,其最优不良贷款比率要高于实际不良贷款比率,拥有一个上升的空间,政策性银行可以适度提高不良贷款率;(3)处于最优不良贷款比率下的各银行的MMLPI值均大于1,观察各分解部分可以发现,由于样本规模大,不同银行发展情况不尽相同,不同银行的分解部分取值不尽相同。我们选取了最具代表性的国有大型商业银行的分解部分研究发现:纯技术效率变化PTECG、技术规模变化TSCG、潜在技术相对变动PTRC和共同边界与组群边界下的规模效率变化比SECM/SECG四个指标显著大于1,这可以成为我们改变不良贷款比率提高银行生产率的一个具体方向。