近年来，国内外学者利用DEA方法对商业银行的绩效问题进行了多方位研究，取得了许多有价值的成果。但是，通过文献梳理我们发现，已有研究成果大多针对发展历史较长、运营模式相对成熟的大型国有商业银行、全国股份制商业银行或部分规模较大的城市商业银行等，而对服务地方经济为主、成立时间较短的农村商业银行绩效问题的研究较少。鉴于此，本文借鉴前人的研究成果，以江苏省13家农村商业银行(以下简称“农商行”)为研究对象，尝试采用背景依赖DEA方法(CD-DEA)，对农商行经营绩效问题进行评价，旨在为新常态下农村金融机构进行效率改进、增强可持续发展能力提供理论支持。  

 二、背景依赖DEA方法  

 1. DEA模型。CClt-DEA模型是DEA最基本也是最重要的模型之一。CClt-DEA模型又称C1ZS模型，它是假定规模报酬不变情况下的效率评价模型，计算结果可综合反映评价对象的总体技术有效性和规模有效性。   

假设有T1个 DMU，每个DMU!都有I11种类型的输入和S种类型的输出·分别用xj表T输入，用Yj表T输出·  Xj一(x1J > x}J，…>xmj}T  Yj一(Ylj > Y3j，…，ysj)r,ytj)  ,J一1,2,…,T1}1)  式((1)中:xij>0表T第J个决策单元DM马的第T种类}}l输入的输入量;Y}j>0表T第J个决策单元DM马的第r种类l输出的输出量;i=1,2, " ,Tn;r=1,2，二‘,s;j=1,2,w,no  评价第Ji，决策单元DM马(，有效性的CCR-DEA模型数;e,s-,s十等作为评价DMU相对有效性的判断标准，e表T由模型计算出的相对效率值，S- ,S+为松弛变量。   

若e=i，且s-=},s十=0，则被评价DMU为DEA有效;若e+，且s-,s十不全为。，则被评价DMU为DEA无效。  

 2.背景依赖DEA模型(CD-DEA)。利用传统的CClt-DEA模型能很好地区分绩效为有效(e=i)和无效(e+)的情况，但对于同为DEA有效(即8=1)或DEA无效(e+)的DMU，则不能对其进行进一步优劣评价。虽然超效率DEA( SE-DEA)方法可以较好地解决这一问题，但SE-DEA方法对DMU效率的评价集需要将其自身排除在外，并且，对不同DMU效率进行评价时，其评价参考集需要进行不断变化，因而使用起来并不太方便，而背景依赖DEA方法则可弥补上述不足。   

CD-DEA是由Yao Chen等(2005)提出的一个DEA改进模型，其基本思想如下:由于传统的DEA模型中效率前沿面只有一个，不管无效的DMU如何变化(即使提升到效率前沿面上)，而有效的DMU效率值总是唯一的。但是，DMU的属性值会随着比较对象(参考背景)的不同而存在差异，因此，可通过选择某种参考背景(选择某个第三方DMU作为参考背景，DMU可以是一个，也可能是一组DMU的组合)，计算出DMU的相对属性值，以此来区分同为DEA有效的DMU效率值。   

假定DMUj }j } , 2,一n)的投入和产出分别用Xj , Yj表}:Xj一(}Xlj, xj…，xn。)rxmj}  i YJ一(Ylj > Y2j，…>5'sj}T}J一1,2,…，Tl o  定义Jl={DM叭> J=1 > " > n{ > J‘十‘=Ji_ Ei。此处:El={DMUk动cp*(l,k)=1{,cp*(l,k)是下列生产前沿面的优化值:艺入jxil宾Xik