“三性原則”視角下我國商業(yè)銀行競爭力思考

徐建波 倪雪妍 陶建良

（徐州工程學院金融學院 江蘇徐州 221008）

引言

自新冠肺炎疫情出現(xiàn)以來，無論是宏觀經(jīng)濟環(huán)境還是微觀經(jīng)濟主體都遭受到了嚴重沖擊。在宏觀經(jīng)濟下行壓力下，我國商業(yè)銀行既要擔負重要的社會責任，還需要提升自身競爭力水平，以應(yīng)對國內(nèi)外市場風險和監(jiān)管要求。那么，當前我國商業(yè)銀行競爭力水平究竟如何？面對銀行繁雜的財務(wù)指標和數(shù)據(jù)，如何客觀、準確地進行競爭力評價以找到提升競爭力水平的抓手？這成為銀行經(jīng)營管理者需解決的首要問題。本文依據(jù)我國上市銀行2015—2019年年報的財務(wù)數(shù)據(jù)，運用因子分析法對其競爭力水平進行評估和比較分析，以期為提升商業(yè)銀行競爭力水平提供有益的參考。

一、研究設(shè)計

（一）研究方法

在對商業(yè)銀行競爭力評價的研究方法上，學術(shù)界使用較多的有數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析法（劉冬，2006）、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（黃建康等，2017）、聚類分析法（徐占東，2015）、因子分析法（劉水根，2014；林碩延，2019）等。其中因子分析法是從多個變量之中提取出相似因子，將其歸為一類，即利用降維方法達到合并相似因子、避免指標間相關(guān)關(guān)系的目的。因子分析法的權(quán)重值是根據(jù)各個變量的方差貢獻率計算出來的，其排除了人為主觀性。進一步看，因子分析法通過因子旋轉(zhuǎn)技術(shù)來幫助解釋，具有方向性，更有利于解釋；同時該方法還可以對樣本進行排序，并對影響樣本排名次序的因素做出解釋。綜上，因子分析法因其全面、客觀和準確性而成為最常用的方法之一。

（二）指標體系

商業(yè)銀行的競爭力反映的是各銀行對資源要素的整合能力，其是一項綜合能力。因此，對商業(yè)銀行的競爭力進行評價需要建立一套科學合理的評價體系。本文基于商業(yè)銀行的安全性、流動性以及營利性三大經(jīng)營原則建立評價體系，共選取10項指標綜合反映商業(yè)銀行的競爭力，具體如表1所示。

表1 評價指標

（三）樣本選擇

盡管基于歷史信息的評價不能必然反映未來商業(yè)銀行的競爭力水平，但是一個基于5年歷史跨度所展現(xiàn)的排名還是能夠傳達出商業(yè)銀行穩(wěn)健或成長等競爭力方面的一些重要信息。因此，本文樣本選擇2015—2019年我國13家代表性的大中型上市商業(yè)銀行，數(shù)據(jù)來源為各銀行每年公開的年報。

二、實證分析

本節(jié)使用SPSS 14.0軟件將13家銀行數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)標準化處理，以消除指標數(shù)據(jù)的量綱影響和變量變異大小和數(shù)值大小的影響。首先以2019年各銀行數(shù)據(jù)作為研究樣本，進行橫向比較，然后采用同樣方法分析其余4年的數(shù)據(jù)以便于進行時間維度的縱向分析。

（一）變量檢驗

運用因子分析法，變量必須滿足KMO測試度和巴特利特球體檢驗的要求。對變量檢驗的結(jié)果為：巴特利特球度檢驗統(tǒng)計量觀測值為295.658，概率P為0，在1%的顯著性水平下拒絕原假設(shè)，認為相關(guān)矩陣與單位矩陣有顯著差異。同時，KMO值為0.731＞0.7，符合標準，證明該數(shù)據(jù)可以運用因子分析法。

（二）因子提取

因子提取是因子分析最重要的一部分，本文選擇主成分分析法進行對指標的因子提取。提取因子要計算出特征值、特征值貢獻率以及累計貢獻率。計算顯示出三個最大特征值方差貢獻度分別是44.306、26.340和12.974，累積貢獻率達到了83.62，累積貢獻率比較高，結(jié)果理想。

（三）因子得分計算

根據(jù)提取的因子進行成分載荷計算。因子載荷矩陣列表表示的是原始指標和上述選取的因子之間的一種線性關(guān)系，并且將其按照方差最大正交進行旋轉(zhuǎn)，使每一個因子具有高載荷，也可以讓因子的解釋得到簡化，從而有利于解釋每個因子。在此本文列舉了中國工商銀行的旋轉(zhuǎn)因子載荷矩陣表，如表2所示。

表2 旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣

由表2可知，公因子1與資產(chǎn)收益率、資本收益率、不良貸款率和撥備率有強因子相關(guān)；公因子2則是營業(yè)利潤率、存貸比、資本充足率、貸款增長率和凈利潤增長率有強因子相關(guān)；公因子3是與流動性比率有強因子相關(guān)。由于因子分析是一種線性關(guān)系，因此可以通過因子系數(shù)求出最后的因子得分。由SPSS 14.0可以得到相關(guān)系數(shù)如表3所示。

表3 成分得分系數(shù)矩陣

按照上述的系數(shù)和相關(guān)數(shù)據(jù)，代入以下因子得分公式得：

其中，F(xiàn)為各個因子的得分，A為因子的相關(guān)系數(shù)，B為提取因子的特征值，Z為總的因子得分。將2019年13家銀行的標準化后的數(shù)據(jù)帶入式子中，可以得到2019年13家銀行的因子得分，如表4所示。

表4 2019年13家銀行的因子得分

同理，通過上述的步驟，求出2015—2019年的因子得分。為了更好的進行對比近5年銀行的競爭力，再算出5年13家銀行之間的平均因子得分以及排名，具體因子得分和排名如表5所示。

表5 2015—2019年我國13家商業(yè)銀行因子得分以及排名

（四）結(jié)果分析

通過表4可以看到2019年中13家銀行公因子1、公因子2、公因子3以及最終因子得分的結(jié)果以及排名。可以看到公因子1排名前三的銀行分別是招商銀行、建設(shè)銀行和興業(yè)銀行。并且由于公因子1與資產(chǎn)收益率、資本收益率、不良貸款率和撥備率有強因子相關(guān)，說明這三家銀行在盈利性和安全性方面指標相對較高。我國的國有銀行只有建設(shè)銀行進入前三，農(nóng)業(yè)銀行、工商銀行和中國銀行緊跟其后。只有交通銀行排在第九名，相較于其他股份銀行低；在公因子2排名前三的銀行是平安銀行、招商銀行以及華夏銀行。公因子2是營業(yè)利潤率、存貸比、資本充足率、貸款增長率和凈利潤增長率有強因子相關(guān)。我國的五大國有銀行在公因子2中排名都靠后，這說明國有銀行在營業(yè)利潤率、存貸比、資本充足率、貸款增長率和凈利潤增長率都比其他股份制低；公因子3排名前三的銀行是交通銀行、興業(yè)銀行和光大銀行。公因子3是與流動性比率有強因子相關(guān)。在我國的國有銀行中，交通銀行排名第一，而其他四個銀行則排名較后，說明流動性方面，中國銀行、建設(shè)銀行、工商銀行和農(nóng)業(yè)銀行都比較低。最后綜合得分前五的銀行分別是招商銀行、興業(yè)銀行、平安銀行、光大銀行、民生銀行。國有銀行都處于排名中下位置，可以得知在2019年的13家銀行中，國有銀行的競爭力較其他銀行更弱。通過表5看近五年13家銀行競爭力平均值，國有控股銀行基本排在上中層次，說明國有銀行仍有不錯的競爭實力，其滿足了我國的發(fā)展要求。全國性股份制商業(yè)銀行發(fā)展呈兩極分化態(tài)勢，招商銀行和興業(yè)銀行占據(jù)前兩名，競爭力最強，其他股份制銀行仍要繼續(xù)努力發(fā)展自身實力，提高銀行競爭力。

三、結(jié)論及對策建議

本文結(jié)合財務(wù)指標，通過因子分析法對具有代表性的我國大中型商業(yè)銀行的競爭力進行了實證分析。結(jié)果表明，國有控股銀行和股份制商業(yè)銀行在安全性、流動性和營利性方面差異化程度較高。國有控股銀行雖然整體上保持了競爭力優(yōu)勢，但從趨勢上看有逐漸被全國性股份制商業(yè)銀行趕超的壓力。因此，我國商業(yè)銀行未來應(yīng)該繼續(xù)深化改革，強化制度建設(shè)，提高銀行運作效率，同時要廣納人才，完善內(nèi)部績效考核體系，提高員工工作積極性。并且要完善風險管理體系，提前做好預警防范，控制和化解金融風險，提升銀行安全性。重視科技的投入，加快推進互聯(lián)網(wǎng)金融科技，提高銀行盈利性。