| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 研究内容与方法 | 第13-15页 |
| 1.2.1 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.2.2 研究方法 | 第14-15页 |
| 1.3 研究思路及框架 | 第15-17页 |
| 1.3.1 研究思路 | 第15-16页 |
| 1.3.2 本文技术路线图 | 第16-17页 |
| 1.4 本文的主要贡献 | 第17-18页 |
| 第二章 文献综述与相关理论基础 | 第18-27页 |
| 2.1 互联网金融基本理论 | 第18-20页 |
| 2.1.1 互联网金融的内涵 | 第18页 |
| 2.1.2 互联网金融的功能 | 第18-19页 |
| 2.1.3 互联网金融发展的原因 | 第19-20页 |
| 2.2 商业银行效率相关理论 | 第20-22页 |
| 2.2.1 国外对银行效率测度的研究 | 第20-21页 |
| 2.2.2 国内对银行效率测度的研究 | 第21-22页 |
| 2.3 互联网金融对商业银行效率影响的研究综述 | 第22-25页 |
| 2.3.1 国外关于互联网金融对商业银行影响的研究 | 第22-24页 |
| 2.3.2 国内关于互联网金融对商业银行影响的研究 | 第24-25页 |
| 2.4 测度商业银行效率的方法 | 第25-26页 |
| 2.5 国内外文献研究评述 | 第26-27页 |
| 第三章 互联网金融对商业银行效率的理论分析与假设提出 | 第27-33页 |
| 3.1 “二元市场结构”与商业银行技术效率 | 第27-30页 |
| 3.1.1 第三方支付的发展及其对商业银行支付中介职能的冲击 | 第27-28页 |
| 3.1.2 互联网信贷发展及其对商业银行信用中介职能的影响 | 第28-30页 |
| 3.2 互联网金融的技术溢出效应与全要素生产率 | 第30-33页 |
| 3.2.1 示范效应 | 第30-31页 |
| 3.2.2 竞争效应 | 第31页 |
| 3.2.3 联系效应 | 第31-33页 |
| 第四章 模型构建及指标选取 | 第33-46页 |
| 4.1 DEA效率评价模型的设定及指标选取 | 第33-40页 |
| 4.1.1 DEA效率评价模型的基本原理 | 第33-37页 |
| 4.1.2 DEA模型导向的界定 | 第37页 |
| 4.1.3 投入产出指标的选取 | 第37-40页 |
| 4.2 动态面板数据GMM模型的构建 | 第40-45页 |
| 4.2.1 动态面板数据模型 | 第40-42页 |
| 4.2.2 模型的设定 | 第42页 |
| 4.2.3 变量选取 | 第42-45页 |
| 4.3 样本选择与数据来源 | 第45-46页 |
| 第五章 商业银行效率测度和互联网金融对其影响实证分析 | 第46-58页 |
| 5.1 基于静态视角的我国商业银行效率的测度 | 第46-51页 |
| 5.1.1 综合效率测度结果的分析与讨论 | 第46-48页 |
| 5.1.2 纯技术效率测度结果的分析与讨论 | 第48-50页 |
| 5.1.3 DEA超效率测度结果的分析与讨论 | 第50-51页 |
| 5.2 基于动态视角的我国商业银行Malmquist全要素生产率测度 | 第51-54页 |
| 5.3 互联网金融对商业银行效率的影响分析 | 第54-58页 |
| 5.3.1 互联网金融对商业银行效率的影响检验 | 第54-56页 |
| 5.3.2 模型稳健性检验 | 第56-58页 |
| 第六章 研究结论及对策建议 | 第58-61页 |
| 6.1 研究结论 | 第58-59页 |
| 6.2 政策建议 | 第59-61页 |
| 6.2.1 商业银行应吸取可用的技术和管理经验 | 第59页 |
| 6.2.2 商业银行应积极与互联网金融展开差别化竞争 | 第59页 |
| 6.2.3 商业银行应准确判断互联网金融发展的未来趋势 | 第59-60页 |
| 6.2.4 商业银行与互联网金融应融合共生与共同发展 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
