我國商業銀行財務績效研究——基于因子分析法的實證分析

■黃夢琪

商業銀行在現代經濟活動中作為信用中介、支付中介和金融服務的提供者，具有信用創造以及調節經濟的功能。它同時也是國民經濟活動的中樞，影響全社會的貨幣供給并成為國家宏觀經濟政策的實踐途徑。在商業銀行競爭日趨激烈的今天，提高自身競爭力對于商業銀行至關重要，而財務績效作為商業銀行的核心競爭力，具有重要的現實意義。

一、文獻綜述

與一般企業績效研究相比，商業銀行的績效研究起步較晚，但隨著銀行業的蓬勃發展，研究理論正在逐步完善。從以定性分析為主到定量與定性分析結合運用，從對各指標單獨分析到構建指標體系進行綜合分析，我國的商業銀行績效分析方法正在逐步走向成熟。趙旭 （2000）運用數據包絡分析法（DEA）對我國國有商業銀行效率進行實證分析，發現我們通常用于表示銀行經營效率的指標——資產收益率并不能完全反映銀行的運作效率狀況，因此必須運用多種指標和投入、產出的效率評價模型來衡量銀行效率。程嬋娟、馬喆（2011）以我國上市商業銀行作為研究對象，運用經濟增加值（EVA）評估方法，多角度對影響商業銀行價值最大化的驅動因素進行實證研究，為商業銀行盈利模式轉變、構建價值管理系統以及可持續發展提供了重要的參考價值。夏冠軍（2004）利用11家上市商業銀行2001年的數據，從商業銀行的盈利能力、發展前景與風險方面進行因子分析，發現股權結構、業務發展能力、規模效益都對我國商業銀行績效產生了影響。顧海峰、李丹（2013）從現金流生成視角，設計了包括上市直接融資能力、貸款管理能力和表外業務運營能力的評價指標，對我國16家上市商業銀行2010～2011年的數據進行因子分析，重塑了商業銀行經營績效的評價機制，更好地指導了我國銀行業的科學化實踐。本文選擇因子分析法，通過構建評價指標體系來實現對商業銀行財務指標的綜合分析。已有的文獻中，在利用因子分析法分析商業銀行財務績效時，大多是根據一年的各銀行數據進行計算分析的，樣本容量的不足將對因子分析結果可信度造成影響；同時，已有文獻中大部分數據時間較早，已經不能反映當前商業銀行實際，故本文在已有文獻的基礎上，進行了以下創新：

（1）擴充了樣本容量。本文選取了12家我國上市商業銀行為研究樣本，即包括國有商業銀行，又包括全國性股份制商業銀行，使得大樣本的因子分析結果更具有說服力。

（2）拓展了樣本期。已有文獻大部分的分析是基于一年的數據，不能體現動態的發展和長期綜合實力，本文選擇了2009～2013年這5年的時間段，充分反映商業銀行績效。

（3）在分析各項因子排名時，引入平均得分和平均排名的概念，將各因子的分年排名與平均排名進行對比，用事實數據說明因子的平均排名能夠較好地體現商業銀行整體因子排名，為商業銀行的整體財務績效分析提供實證證據。

二、研究設計

（一）指標及方法的選取

為了更好地分析商業銀行財務績效，本文綜合選取了13個財務指標，包括資產利潤率、資本充足率、核心資本充足率、成本收入比率、不良貸款率、撥備覆蓋率、人民幣流動性比率、每股收益、加權風險資產成本、存貸比、資產負債率、總資產增長率、可持續發展率。在樣本的選擇上，本文綜合選取了12家上市商業銀行，其中，國有商業銀行包括：中國銀行、中國建設銀行、中國工商銀行、交通銀行；股份制商業銀行包括：興業銀行、廣發銀行、上海浦東發展銀行、平安銀行、中國民生銀行、招商銀行、中信銀行、華夏銀行。分析區間為2009年至2013年，最終樣本量確定為60（12*5）。所有數據均來自CSMAR國泰安數據庫。

在分析方法的選擇上，本文采用因子分析法。在分析軟件的選擇上，本文采用SPSS 21.0。

（二）原始數據的標準化

原始數據的量綱往往具有不一致性，因此需要對原始數據進行無量綱化處理，使其具有可比性。本文采用Z－score標準差標準化方法對原始數據進行標準化處理。對于60個樣本數據，第i家銀行的第j個指標初始值用Sij表示，標準化后的值用Xij表示，第j個指標的60個樣本的平均值用XJ表示，第j個指標60個樣本的標準差用σj表示。

（三）樣本的檢驗

在進行因子分析之前，首先要對已經標準化處理的數據進行KMO和Bartlett統計檢驗。只有當KMO值大于0.5時，樣本才具有結構效應。本文對所提取的60個樣本數據進行KMO－Bartlett檢驗（見表1）。從檢驗結果可以看出，0.652的KMO球型檢驗值大于0.5，適合采用因子分析法進行分析。

表1 KMO和Bartlett的檢驗

（四）計算方差累積貢獻率并提取因子

表2所示的是SPSS分析軟件計算所得的因子解釋原有變量總方差的情況。其中，方差的貢獻率可以用來表示所對應的因子在多大程度上反映數據的原始信息，所提取因子的累積方差貢獻率越高則包含的原始信息越充分。一般要求累積方差貢獻率大于80%，本文提取6個因子，累積方差貢獻率達到87.754%。

表2 解釋的總方差

（五）建立旋轉成分矩陣

為了讓成分矩陣每一列元素的方差之和達到最大，從而使同一列上的載荷盡可能地向靠近1和靠近0兩極分離，對原始成分矩陣進行正交旋轉得到旋轉成分矩陣如下：

表3 旋轉成分矩陣

注：（1）加權風險資產率=加權風險資產/總資產，加權風險資產是指對銀行的資產加以分類，根據不同類別的資產風險性質確定不同的風險系數，以這種風險系數為權重求得的資產。

（2）可持續發展率又名可持續增長率，是指在銀行不增發新股并保持目前經營效率和財務政策條件下公司銷售所能增長的最大比率。

將旋轉成分矩陣里每個因子中方差貢獻率較大的指標選出進行組合和因子命名，得到的因子組成如下：

第一個因子（Fac－1）主要構成成分為資產利潤率、資本充足率、核心資本充足率、成本收入比率、資產負債率，本文將其命名為 “風險控制及盈利性因子”；

第二個因子（Fac－2）的主要構成成分為不良貸款率、撥備覆蓋率、每股收益，本文將其命名為“資產質量及收益性因子”；

第三個因子（Fac－3）的主要構成成分為加權風險資產率，本文將其命名為“資產安全性因子”；

第四個因子（Fac－4）的主要構成成分為存貸比，本文將其命名為“資產獲利性因子”；

第五個因子（Fac－5）的主要構成成分為總資產增長率、可持續發展率，本文將其命名為“發展性因子”；

第六個因子（Fac－6）的主要構成成分為人民幣流動性比率，本文將其命名為“流動性因子”。

表4 因子的分年排名和平均排名對照表

*由于篇幅有限，本文僅列出前兩個因子的分年排名和平均排名。

（六）因子的得分計算

本文利用SPSS對原始數據進行分析，得到因子得分系數矩陣，將標準化后的數據代入因子得分系數矩陣進行計算，得到2009～2013年度12家銀行每年各項因子的得分和排名。在此基礎上，計算12家銀行的各項指標的均值，并標準化后代入因子得分系數矩陣，求得各銀行5年內的平均因子得分和排名（見表4）。

從對照表（表4）中可以發現各因子每年的排名波動幅度較小，平均排名能夠較客觀地體現5年的整體排名情況，因此本文以因子的平均得分和排名（表5）來對商業銀行財務績效進行分析。

表5 因子的平均得分和排名

三、實證分析

（一）風險控制及盈利性因子(Fac－1)分析

風險控制及盈利性因子作為6大因子中最重要的因子，占解釋總方差的33%，對商業銀行的財務績效有著重要的影響。根據表5中因子Fac－1排名結果，國有商業銀行占據了前四席，其中建設銀行位居首位，工商銀行居其次，中國銀行位列第三，交通銀行排名第四。從原始數據可以看出，在資本充足率和核心資本充足率方面，國有商業銀行整體高于中小型股份制商業銀行，且在近5年始終保持穩中有升的趨勢，較高的充足率減輕了風險控制壓力，更有利于盈利水平的綜合提升。與此同時，近年來，國有商業銀在收入端壓力加大的背景下，加強了對支出費用的控制，縮減了冗余網點，并充分利用互聯網資源發展線上經營，使得運營成本收入比持續下降，利潤增長明顯。

（二）資產質量及收益性因子(Fac－2)分析

資產質量及收益性因子的主要組成成分是不良貸款率、撥備覆蓋率和每股收益。在因子Fac－2排名中，興業銀行居于首位。根據原始報表數據分析，興業銀行在這五年內總體不良貸款率較低，同時撥備覆蓋率和每股收益均顯著高于行業平均水平，這與近年來興業銀行在推出的多項業務中著重考慮風險控制與收益保障是不可分離的。以興業銀行推出的“理財直接融資工具”業務為例，該業務以單一企業的直接融資為資金投向，實行理財資金和理財工具的對接，提高了銀行的資金使用效益，同時該工具以信用方式發起，保障了資金的質量，一定程度規避了風險。與中小型股份制商業銀行相比，國有商業銀行的不良貸款率相對較高。一方面是由于國有商業銀行的歷史壞賬較多，另一方面是由于國有商業銀行的服務對象多數是大型企業，大型企業在經濟迅速發展的環境變革中往往難以實現快速轉型而陷入財務危機，使得與其合作的商業銀行的不良貸款率明顯上升。

（三）資產安全性因子(Fac－3)分析

資產安全性因子的主要構成成分是加權風險資產率。在這個因子的比較中，民生銀行、廣發銀行、中信銀行位列前三，而工商銀行、建設銀行、興業銀行則在本項因子中排名靠后。從排名中可以看出，中小型股份制商業銀行擁有的加權風險系數更高。這主要是由于中小型股份制商業銀行仍處于轉型時期，政府對銀行的監管日趨嚴格，它們的主要盈利模式是靠粗放型的存貸款利差，導致了中小型商業銀行偏愛風險性的放貸，以求得高收益。在銀行面臨的各類風險中，最重要的屬信用風險和流動性風險。中小型商業銀行由于有著對存貸款利差盈利依賴性，在信用評定的級別上會更加寬松，也有著更高的流動性風險。

（四）資產獲利性因子(Fac－4)分析

資產獲利性因子的主要構成成分是存貸比。存貸比主要用來反映商業銀行的盈利能力和流動性風險。在這個因子的排名中，國有商業銀行中的工商銀行和建設銀行居于前列，中小型股份制商業銀行中的華夏銀行和廣發銀行居于前列，呈現出兩極化的趨勢。單從存貸比這個指標的數據上來看，國有商業銀行中的工商銀行和建設銀行顯著低于其他銀行，這與國有商業銀行的性質存在密切聯系。從信貸業務來看，工商銀行在保持信貸總量合理增長的同時，積極調整和優化資產結構，更多地依靠盤活信貸存量，著力通過加快存量貸款周轉，提高信貸資金使用效率，這樣可以做到保證存貸比較低的狀態下依然獲得可觀的盈利能力。

（五）發展性因子（Fac－5）分析

發展性因子主要由總資產增長率和可持續發展率構成。排名前四的銀行分別為民生銀行、平安銀行、中信銀行和廣發銀行，而中國銀行、建設銀行、招商銀行的排名相對靠后。中小型股份制商業銀行雖然不具有龐大的資產規模，但可以更加靈活地運用資產，也擁有更大的資產增長空間，所以發展的前景較好。而國有商業銀行已經擁有大量資產，經營狀況和發展水平也趨于穩定，所以在資產增長性方面稍遜。與此同時，通過各商業銀行推出的各類產品服務可以發現，中小型商業銀行在業務的設計、產品的推出方面明顯多于大型商業銀行，由于資金較靈活，且受到壞賬、不良貸款因素影響也較小，可以有更靈活的空間發展金融產品和服務，增強銀行吸引力，創造出較強勁的發展性優勢。

（六）流動性因子（Fac－6）分析

流動性因子的主要構成成分是人民幣流動性比率。在因子排名中，建設銀行的得分最高，平安銀行、中信銀行得分值緊隨其后，而民生銀行、工商銀行的流動性得分較低。建設銀行的流動性比率在數值上顯著高于其他國有商業銀行，對于股份制商業銀行也有明顯優勢，這與建設銀行穩健經營的風格是分不開的。多年來，建設銀行始終注重加強自身流動性管理，自覺維護金融市場秩序，在市場波動中發揮了商業銀行“穩定器”的作用。

（七）綜合排名分析

將前文計算所得的各因子得分數據按照因子所占解釋方差比例進行加權，求出各銀行每年的總得分并排名，以此得出商業銀行綜合排名表（表 6）及商業銀行2009～2013年排名變化趨勢圖（圖 1）。

表6 商業銀行綜合排名表

圖1 商業銀行2009～2013年排名變化趨勢圖

對照表6和圖1可以發現，按照時間序列，國有商業銀行中，建設銀行、工商銀行的發展較為平穩，而中國銀行和交通銀行具有較大的波動，經歷了排名“先下降后上升”的過程。在中小型股份制商業銀行中，民生銀行、中信銀行和招商銀行的排名整體較靠前，廣發銀行的發展出現兩極化趨勢；興業銀行、浦發銀行的整體排名區間較小，表明其經營較穩定；華夏銀行的排名始終靠后。

從商業銀行之間的比較來看，中小型股份制商業銀行的財務績效表現整體優于國有商業銀行。國有商業銀行雖然在風險控制及盈利方面有一定的優勢，但綜合考慮流動性和發展性等其他因子的因素時，國有商業銀行的表現則顯得不夠突出。國有商業銀行中財務績效相對較好的是建設銀行，這與建設銀行立足于實體經濟、堅持穩健風格的發展有著密切相關的聯系；而工商銀行作為全國資產規模最大的商業銀行，受歷史壞賬較多、機構人員冗余等因素的影響而表現平平。與此同時，股份制商業銀行的財務績效也各有千秋。民生銀行、中信銀行、招商銀行、浦發銀行在這5年期間內有著較出色的表現。近5年民生銀行充分利用了中小型股份制商業銀行的資本優勢，在較低的流動性水平下保證資產質量，合理劃分資產結構，能夠在銀行整體狀況安全穩定的前提下獲得較高的風險收益率，也因此有著較好的發展前景。

四、結論與建議

通過實證分析可以看出，中小型股份制商業銀行比國有商業銀行有著更好的綜合財務績效。國有商業銀行雖然在風險控制和盈利方面占有優勢，但經營風格趨于保守，故其流動性指標偏高、發展性指標偏低。中小型商業銀行面臨的歷史壞賬較少，不良貸款率較低，在資產質量方面具有明顯優勢，同時擁有較高的業務創新能力，從而存在更大的利潤發展空間。

針對我國商業銀行的特點和經濟環境的現狀，下文從三個方面對股份制商業銀行今后的發展提出建議：

（一）積極應對環境變革，調整自身盈利模式

中國的改革進入深水區階段，經濟形勢進入“新常態”，在經濟增長速度放緩，利率市場化逐步推進的大環境下，商業銀行面臨的環境變革不容忽視。但環境的變化既給商業銀行帶來了挑戰，也能讓商業銀行迎來新的機遇。根據新的中央政策，實體經濟會給商業銀行帶來新的信貸需求，而之前過熱的房地產行業將逐漸下行。所以商業銀行在未來風險可控的情況下，可以有選擇性地加強基礎設施項目的信貸支持，弱化房地產行業的信貸供給，以取得更大的盈利空間。與此同時，中國的對外投資行業的迅速發展，高鐵設施的在外建設，“一帶一路”戰略的推進等，都給商業銀行帶來了廣闊的跨境業務發展空間。未來，商業銀行應抓住這個對外投資不斷增長的機遇，進行貿易融資和海外項目的投資，將自身的盈利模式與大環境結合，以取得更好的業績。

（二）控制資產質量，穩定不良貸款率和撥備覆蓋率

由于經濟增速放緩，部分企業的運營和發展也因此面臨壓力，其信用風險評定等級下降給商業銀行的不良貸款率帶來了上升壓力。為了應對不良貸款上升帶來的資產質量下降壓力，商業銀行可以從兩個方面來應對。一方面，隨著不良貸款的增加，貸款核銷政策有望進一步放松，商業銀行應抓住時機，繼續合理運用撥備資源，加大使用撥備核銷貸款的力度，使相對較高的撥備覆蓋率和撥貸比向符合監管要求的正常水平回歸，從而改變目前不良貸款和撥備“雙高”的局面。另一方面，近年來政府更加重視企業融資困難、融資成本高等問題，貨幣市場流動性狀況將進一步好轉，商業銀行應為企業提供價格較低的信貸資金，有效降低實體經濟企業的融資成本，推動其信用狀況回升，從而化解不良貸款率較低的局面。

（三）正確應對互聯網等新興行業沖擊，結合自身特點找準發展方向

互聯網行業的蓬勃發展對傳統商業銀行業務造成了較大的沖擊，包括第三方交易量增長迅速，使得金融脫媒進程加快；網絡信貸模式興起，成為銀行存貸款競爭的有力對手。互聯網的出現，使得原先信息不對稱的金融市場變得更加透明、公平，資本的流動也變得更頻繁。商業銀行面對互聯網這樣的新興行業，應充分發揮互聯網在時效、用戶體驗和信息量方面的優勢，進行業務的創新和拓展。首先，商業銀行應立足于信息、數據基礎，建立龐大的數據庫體系，利用互聯網的優勢進行合理的資源配置。其次，商業銀行應找準自身定位，注重專業業務的深化和發展，形成差異化競爭優勢。再者，商業銀行較互聯網金融機構而言，有著不可忽視的資金、客戶和經驗優勢，在大型項目、客戶資源上具有更強的競爭力，應進一步發揮自身優勢，完善綜合的金融服務體系。

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