基于因子分析法的農村商業銀行績效評價
——以2017年廣東省、浙江省農村商業銀行年報數據為例

梁彩欣 李友誼

（1.佛山順德財政投資評審中心 2.佛山農村商業銀行股份有限公司）

2018年“兩會”后，以中央銀行為核心的宏觀審慎管理理念和框架逐步確立。在這種背景之下，落實商業銀行經營績效評價1績效評價，是指通過建立評價財務指標體系，對照相應行業評價標準，對金融企業一個會計年度的盈利能力、經營增長、資產質量以及償付能力等進行的綜合評判。對其后續發展尤為重要。以往文獻研究中，一般選取上市商業銀行作為研究重點。但是，作為農村中小金融機構的主體，農村商業銀行經營環境2《農村商業銀行管理暫行規定》第二條、股權結構3《農村商業銀行管理暫行規定》第九條、治理模式4《農村商業銀行管理暫行規定》第三條等特殊性，導致其經營績效、競爭力及可持續性均具有鮮明特點。因此，本文立足于運用數理分析方法構建能夠符合農村商業銀行自身特點的績效評價體系，對其業績水平做出真實客觀的評價。

一、數據選取及處理

基于數據可獲得性，本文對24家（廣東省9家、浙江省15家）農商行經營績效進行評價，數據均來自2017年年度報告。

（一）研究方法

根據《金融企業績效評價辦法》，績效評價指標包括：盈利能力、經營增長、資產質量、償付能力等。金融企業的績效評價體系指標維度眾多，且各指標具有相關性。

參考張文彤《SPSS統計分析教程（高級篇）》，因子分析用于考察多個變量間內在結構。作為多元分析方法，因子分析可通過使用提取的公因子有效解決共線性問題。

本文采用因子分析法將績效評價指標濃縮成幾個公共因子，通過線性組合方式表達公因子與原始變量關系，建立績效評價模型后，得出2017年各農商行績效排名。

（二）數據收集

指標選取情況見表1，指標分成3種類型：正向指標（數值越大，績效水平越好）、逆向指標（數值越小，績效水平越好）、適度指標（適度范圍內）。

表1 指標匯總表

（三）數據正向化及標準化處理

1．正向化

基于因子分析法對數據的要求，為保證研究結果客觀性，本文以正向指標為依據，對逆向指標按照公式1進行倒數化處理。設逆向指標為Xi：

2．標準化

因子分析法原理在于尋找變量間潛在結構，以方差貢獻率為權重，提取主要信息。由于原變量指標涉及多個維度，數量級差異明顯。因此，對數據進行標準化處理（公式2），有利于后續數據分析及客觀性。

公式2：

（四）KMO檢驗及巴特利特檢驗

適用因子分析法前提條件是變量間必須有相關性。因此，在選擇公因子、構建模型前需進行KMO檢驗及巴特利特檢驗。KMO統計量用于探查變量間的偏相關性，取值范圍在0～1之間。根據張文彤《SPSS統計分析教程（高級篇）》，一般認為當KMO大于0.9時效果最佳，0.5以下時不適宜做因子分析。Bartlett球形度檢驗中，如果概率小于顯著性水平，那么拒絕原假設，認為數據之間存在相關性。

表2 KMO 和 Bartlett 的檢驗

根據表2，巴特利特檢驗概率P值接近0，在0.05的顯著性水平下，應拒絕原假設，認為各變量顯著相關。另一方面，KMO值為0.518，大于0.5，可進一步進行因子分析。

（五）因子分析

1．特征根、旋轉后方差解釋率

利用SPSS得出特征根、旋轉后方差解釋率如表3所示。

表3 方差解釋率表格

特征根作為主成分影響力度大小指標，一般將特征根大于1作為納入標準。如表3提取5個因子，因子方差解釋率合計78.14%。

2．旋轉后因子載荷

經使用最大方差旋轉方法找出因子和變量對應關系。從表4可知：所有變量對應的共同度值均高于0.4，即變量和因子之間有著較強關聯性，因子可有效提取信息。

3．因子命名

根據旋轉后因子載荷系數將指標劃分到5個因子并命名（表5）。

每股收益、每股凈資產主要反映農商行作為獨立經營主體，投資者投入后的投資回報，公因子F1命名為投資者回報因子。總資產增長率、營業收入增長率主要反映各農商行經營成長性，不良貸款率反映經營資產質量，公因子F2命名為資產質量及潛在發展性因子。按照《商業銀行法》及相關監管要求，關于核心一級資本充足率、資本充足率有法定監管要求，公因子F3命名為經營合規性因子。公因子F4在資本利潤率、凈資產增長率、存貸款比率的因子載荷系數高，命名為經營穩定性因子。公因子F5在總資產收益率、成本收入比、主營業務保障倍數的因子載荷系數高，命名為盈利性因子。

表4 旋轉后因子載荷系數表格

表5 因子命名表

二、建立模型及分析結果

（一）農商行各因子得分

為進一步了解各農商行績效情況，將各農商行指標數據經公式2標準化處理后，根據SPSS軟件得到的因子得分系數表，代入計算因子得分。

根據表6，結合2017年評價指標實績，杭州聯合農商行關于公因子投資者回報排名第一，每股收益0.95元、每股凈資產8.62元，對比排名最后的珠海農商行，每股收益0.247，每股凈資產2.10元；河源農商行關于公因子資產質量及潛在發展性排名第一，總資產增長率20.07%、營業收入增長率達21.99%、不良貸款率0.59%，對比排名最后的瑞豐農商行，總資產增長率為-2.36%、營業收入增長率為-13.67%、不良貸款率為1.56%；椒江農商行關于公因子經營合規性排名第一，核心一級資本充足率17.73%、資本充足率18.82%，對比排名最后的廣州農商行核心一級資本充足率10.69%、資本充足率12%；廣州農商行關于公因子經營穩定性排名第一，資本利潤率13.65%、凈資產增長率28.11%、存貸款比率60.17%，對比排名最后的蕭山農商行，資本利潤率8.15%、凈資產增長率5.29%、存貸款比率67.65%；鄞州農商行關于公因子盈利性排名第一，總資產收益率1.25%、成本收入比36.19%、主營業務保障倍數0.85，對比排名最后的椒江農商行，總資產收益率1.25%、成本收入比34.67%、主營業務保障倍數2.256。以上因子排名與各評價維度實績基本一致。

計算樣本各因子的得分情況之后，為便于比較綜合績效情況，需計算綜合因子得分。計算過程中，需衡量各因子在因子中的權重。基于評價結果的客觀性，一般按照表3旋轉后方差解釋率作為權重計算。公式如下：

結合表7，浙江省農商行的綜合得分較高，而廣東省農商行的綜合得分相對偏低。其中：浙江省農商行15家樣本值關于投資者回報、經營合規性、盈利性等公因子相對表現較為突出；而廣東省農商行9家樣本值在資產質量及潛在發展性、經營穩定性等公因子相對表現較好。

廣東省農村商業銀行8家樣本值中，廣州農商行、南海農商行、河源農商行表現較好，其中廣州農商行、南海農商行在資本利潤率、凈資產增長率、存貸款比率等經營穩定性方面表現較好；而河源農商行在總資產增長率、營業收入增長率、不良貸款率等資產質量及潛在發展性方面表現突出。

表6 因子得分表

三、結論及建議

本文采用因子分析法構建農村商業銀行績效評價模型，通過比較發現廣東省農商行9家樣本值在資產質量及潛在發展性、經營穩定性等公因子相對表現較好。根據本文績效評價結果，建議如下：

（一）規范農村商業銀行經營情況信息披露

根據《商業銀行信息披露辦法》等制度規定，為維護投資者及客戶合法權益，應規范農村商業銀行經營情況信息披露。目前，由于各農村商業銀行披露工作不規范，存在披露不及時，披露渠道有限、披露信息格式多樣等原因，往往無法為存款人及相關投資者提供合理的信息渠道，導致難以對各農村商業銀行之間進行橫向對比。

（二）加強薄弱環節的監管督促

由于各農村商業銀行的資產質量、盈利性、資產流動性及發展潛力等方面各有不同，但由于其特殊的性質，無論盈利性及資產質量等各方面都尤為關鍵。建議建立關于農村商業銀行績效周期評價制度，按照周期內評價及周期間評價等兩個維度對農村商業銀行績效實績及績效變動情況進行監管督促，力求各農村商業銀行根據自身經營的薄弱環節加大改進的力度。

表7 綜合得分表