我国商业银行经营绩效分析

1、我国商业银行经营绩效分析摘要：本文以2011年我国10家商业银行的盈利性、风险性和增长性因素等指标作为基础数据，采用因子分析方法并通过SPSS软件对其经营绩效作了实证研究，在此基础上分析了我国国有商业银行竞争力的高低，提出了提高我国银行业效率的途径。关键词：因子分析；经营绩效；银行1前言随着全球经济一体化的深入，银行间的竞争日益激烈。我国商业银行在面对非银行金融机构迅速发展的同时，还要面对资本、制度更强更优的外资银行的残酷竞争。我国商业银行在竞争中能否取胜的关键在于我国商业银行自身的竞争力问题，而效率是衡量银行经营业绩的重要标准，是银行业竞争力的集中体现。研究我国银行业的效率以及影响效率的因素

2、有着重要的现实意义。首先，这可以为政府正确评价银行经营效率，实施有效监管奠定基础。其次，也可以为管理者提供科学、合理的银行效率评估方法和工具以实施有效管理，帮助我国银行业正确应对未来的挑战。最后，还可以帮助理性的客户了解所在城市各银行的一些有价值信息，为客户选择银行提供部分依据。本文立足于我国商业银行的现实基础与特点，以2011年的财务指标作为基础数据，采用因子分析方法并通过SPSS软件对我国10家上市商业银行的市场竞争力作了实证研究，在此基础上分析了我国国有商业银行竞争力的高低，提出了提高我国银行业效率的途径。2文献综述传统的对银行效率的研究，主要借助财务比率（反映银行的盈利性、流动性、风险

3、和清偿等情况），运用比率分析法或者层次分析法来综合评价银行的绩效。Alhadeff（1954）最早运用财务比率研究了美国加利福尼亚州210家银行19381950年间的银行效率问题，发现美国加州分支行制银行比单一制小银行有更大的产出，而小银行的成本几乎是大银行的两倍。但是，后来一些学者在对美国银行业的实证研究中发现中小银行比大银行规模更经济。自20世纪60年代起，经济学界将对银行绩效的研究转向银行X-效率，主要使用参数和非参数的方法进行测度与分析。其中，非参数分析法如DEA被广泛用来研究银行业的效率。黄宪等（2008）、袁晓玲等（2009）等人运用DEA方法对中国商业银行业的效率进行了大量实证研

4、究。但是，在运用DEA方法研究银行经营绩效时，选取哪些投入产出要素指标来进行比较存在着不少争议。近些年来，学界则认为衡量商业银行经营绩效应主要通过安全性、盈利性和流动性三个方面来体现。国内学者结合我国商业银行具体情况，试图建立一套完整的评价指标体系，运用因子分析方法对我国商业银行的经营绩效进行全面分析。谭中明（2002）运用因子分析法比较了中美银行的经营效率，分析了我国国有商业银行效率低下的原因，并提出了提高我国银行业效率的途径。贾雷等（2005）综合考虑了银行赢利能力、发展前景与风险等诸方面因素，对银行业绩的相对优劣给出了客观全面的评价。乔云霞（2006）首先构建了影响商业银行竞争力的评价指

5、标体系，然后运用因子分析方法对我国商业银行的竞争力进行了实证分析，认为经营能力是影响我国股份制银行绩效的最大因素。朱玉林等（2009）将银行竞争力的评价指标分为7个一级因子和15个二级因子，对我国8家商业银行的市场竞争力进行了综合评价，认为我国绝大多数的银行实体缺乏有效的市场竞争力，且银行业核心竞争力参差不齐。上述研究由于设计指标体系所站角度和样本的选择等方面的不同，在实证分析中得出的结论并不一致，说明指标体系均存在应该完善的地方。本文拟将盈利性指标、风险性指标和增长性指标等因素纳入因子分析当中，对我国商业银行经营绩效进行全面分析。3因子分析因子分析的基本目的就是用少数几个因子去描述许多指标或

6、因素之间的联系，即将相关比较密切的几个变量归在同一类中，每一类变量就成为一个因子，以较少的几个因子反映原资料的大部分信息，从而达到简化变量维数的目的。它的优点是可以对观测样本进行分类，并根据各因子在样本中所起的作用自动生成（确定）各因子权重，简化实测指标系统。3.1样本数据收集评价指标体系的选择尽量围绕商业银行的投入和产出两方面进行，选择能反映两者对比关系的指标。由于银行业是风险高度集中的行业，因此在选择银行经营绩效评价指标时，我们兼顾了盈利性指标与风险性指标。而且考虑到市场对银行绩效的持续性的要求，我们引入了代表业务增长性的指标。选用的12项主要财务指标数据指标为，盈利性指标：资产利润率（X

7、1）、净资产利润率（X2）、资产利用率（X3）；风险性指标：存贷比（X4）、不良贷款比率（X5）、拨备覆盖率（X6）；业务增长性的指标：总资产增长率（X7）、利润增长率（X8）、存款增长率（X9）、贷款增长率（X10）；及其他如资产盈利基础（X11）和成本收入比（X12）。我国10家股份制商业银行的原始数据，来自2012年中国金融年鉴及各家银行2011年报。表1是根据金融统计资料计算出来的10家样本银行的有关数据。表1 商业银行评价指标数据表资产利润率净资产利润率资产利用率存贷比不良贷款比率拨备覆盖率总资产增长率利润增长率存款增长率贷款增长率资产盈利基础成本收入比建设银行0.02 0.25 0

8、.03 0.64 0.01 2.41 0.14 0.25 0.10 0.14 0.52 0.30 农业银行0.01 0.24 0.03 0.59 0.02 2.63 0.13 0.29 0.08 0.13 0.46 0.36 浦发银行0.01 0.10 0.03 0.71 0.00 5.00 0.23 0.42 0.13 0.16 0.49 0.29 民生银行0.02 0.13 0.04 0.73 0.01 3.57 0.22 0.59 0.16 0.14 0.53 0.36 交通银行0.01 0.22 0.03 0.72 0.01 2.56 0.17 0.30 0.14 0.14 0.54

9、0.30 中国银行0.01 0.20 0.03 0.67 0.01 2.21 0.13 0.19 0.17 0.12 0.52 0.33 工商银行0.02 0.25 0.03 0.62 0.01 2.67 0.15 0.26 0.10 0.15 0.49 0.29 中信银行0.02 0.24 0.03 0.73 0.01 2.72 0.33 0.43 0.14 0.13 0.51 0.30 招商银行0.02 0.27 0.03 0.71 0.01 4.00 0.16 0.40 0.17 0.14 0.57 0.36 兴业银行0.01 0.13 0.02 0.69 0.00 3.85 0.30

10、0.38 0.19 0.15 0.40 0.32 这些原始数据有不同的单位和量纲，因此，在利用因子分析之前，必须对原始数据进行预处理即正向化和标准化处理。3.2数据预处理由于多个变量的内部依赖关系表现了评价指标之间对评价对象的相互影响及其对评价对象的相对贡献，因而可以利用这种方法求得各指标的权数。为了避免不同量纲的指标给分析带来的问题，进行因子分析之前应先对数据作标准化处理。首先对业绩评价指标中的存贷比（X4）和不良贷款比率（X5）进行正向化处理（其他指标均属于正向指标）。中国人民银行的监管比例指标确认的二者的标准值为：存贷比75%，不良贷款比率25%。存贷比应归为适度指标，过大的存贷比固然增

11、加银行的风险，但存贷比过低也会因保守而影响赢利能力；不良贷款比率应属于反向指标。对二者的正向化使用公式：X4*=1ABS（X4-75%）X5*=1/X5之后再对正向化后的样本数据进行标准化处理，选择标准化数据进行分析。3.3样本方差的解释对标准化的数据进行因子分析，借助SPSS可得公因子方差及解释比例表和特征值和贡献率，见表2。表2 样本相关系数矩阵的特征值及方差贡献率成份初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入合计方差的 %累积 %合计方差的 %累积 %合计方差的 %累积 %14.95141.25641.2564.95141.25641.2563.62430.20230.20222.78223

12、.18364.4392.78223.18364.4392.55621.30251.50531.54612.88277.3211.54612.88277.3212.47520.62472.12841.0508.75286.0731.0508.75286.0731.67313.94586.0735.8386.98693.0596.6245.20098.2607.1321.10399.3638.075.62299.9859.002.015100.00010-3.920E-17-3.266E-16100.00011-1.791E-16-1.493E-15100.00012-2.920E-16-2.43

13、3E-15100.000以主成分方法作为因子提取方法，选定的因子提取标准为：特征值1。可见有四个满足条件的特征值，它们对样本方差的累计解释率达到了86.073%，因此提取四个因子即可对所分析问题做出较好的解释。3.4因子载荷矩阵未经过旋转的载荷矩阵，公共因子在原有变量上的载荷值分布不明显，在采用方差极大法对因子载荷矩阵进行旋转后，公共因子解释各个原有变量的含义更加清楚。获得旋转后的因子载荷矩阵如表3。表3 旋转后的因子载荷矩阵成份1234存贷比.912-.021.335.010利润增长率.804.378.268-.144总资产增长率.779.176-.336.307净资产利润率-.734-.5

14、71.199.220存款增长率.654.109-.258-.300拨备覆盖率.386.872-.116-.118贷款增长率-.009.861.026.448不良贷款比率.605.670-.368.078资产利润率-.153.065.843.117资产利用率-.049-.061.828-.499资产盈利基础（贷款/总资产）.155-.274.711-.100成本收入比-.095.101-.140.963因子载荷矩阵列示了提取的各因子与原始指标间的线性关系，即各因子是原始指标的线性组合。上表的数值为旋转因子载荷估计值，其统计意义是变量与公共因子的相关系数。表3说明：公共因子F1在存贷比（X4）、利

15、润增长率（X8）、总资产增长率（X7）、净资产利润率（X2）和存款增长率（X9）上具有大的载荷，存贷比主要和银行的业务结构有关，而其他指标则均与银行的增长情况相关，因此将F1命名为结构增长因子。拨备覆盖率（X6）、贷款增长率（X10）和不良贷款比率（X5）在公共因子F2中有较大的值，各指标均与银行的贷款风险有关，因此将F2命名为贷款风险因子。第三个公共因子F3在资产利润率（X1）、资产利用率（X3）和资产盈利基础（X11）上具有大的载荷，很显然，这些指标均与银行的资产规模有关，故将F3命名为资产效率因子。剩余的成本收入比（X12）由公共因子F4解释，该指标反映了每单位营业收入的成本，我们将其命

16、名为经营效率因子。3.5因子得分运用SPSS的因子得分功能分别对各银行在四个主要因子上进行评分，然后根据各因子的方差贡献率与四者累计的方差贡献率之比对得分进行加权汇总，得到各银行的总因子得分，并按照总得分的降序得出10家银行的排名（见表4）。表4 因子得分表银行因子得分总因子F1排名F2排名F3排名F4排名得分排名建设银行-1.2180.1451.0030.843-0.016农业银行-1.3310-0.567-0.718-1.4710-1.0110浦发银行0.2941.671-0.5770.8720.522民生银行1.3020.0461.291-1.2090.581交通银行0.186-0.71

17、80.0150.8040.025中国银行-0.207-1.6810-0.749-0.146-0.689工商银行-1.2290.4140.5840.755-0.077中信银行1.461-0.989-0.0361.1110.443招商银行0.2550.6831.052-1.1380.324兴业银行0.4730.992-1.8810-0.447-0.1183.6结果分析由以上计算过程，我们可知10家股份制商业银行的经营绩效是由上述四个因子共同决定的，单独利用其中某一个因子很难对银行做出客观评价。同时，每一个公共因子也从不同的侧面揭示了各银行经营绩效存在差异的原因，也指出了提高经营绩效的主要途径。由分

18、析结果可以看出民生银行和浦发银行综合得分最高，民生银行主要在结构增长因子和资产效率因子上的得分较高，而浦发银行则是在贷款风险因子和经营效率因子上的得分较高。总体来说，得分为正的银行市场经营绩效较好，为负的则较差。得分为正和为负的银行各占一半，可见我国银行业多数的银行实体经营绩效较差，缺乏有效的市场竞争力。从10个上市银行的综合得分来看，国有商业银行的综合得分都为负数，其平均得分为-0.44，而其他商业银行得分相对较高，平均为0.30。最高分和最低分差距较大，可见我国银行业经营效率参差不齐，有自身不同的特点。我国商业银行的经营效率有待提高。其中四大国有商业银行并未显示出应有的规模效应，仅建设银行

19、和工商银行在资产效率因子排名中位居第3、4位。四大国有商业银行在结构增长能力和贷款风险管控方面较弱，在排名中均处于较为落后的位置。但是近年来，四大国有商业银行开始在海内外上市，通过市场的公开监管与不良资产的吸收消化，相信会对其经营绩效的提高起到较为明显的作用。相对而言，其他商业银行，尤其是规模较小、筹建较晚而上市较早的银行，由于其本身没有历史遗留的呆坏账及不良资产，而且借鉴了许多国际化的管理和经营手段，在结构增长能力、贷款风险管控方面有一定的优势，所以其竞争力相对国有商业银行较高，而其在资产效率和经营效率方面让有一定的提高空间。我国商业银行需要在优化资源配置、提高科技装备水平等方面做出更多的努

20、力，只有不断借鉴国际先进经验，走内涵化、集约化经营的道路，才能面对来自国外优秀商业银行的激烈竞争。4结论建议本文中，由于因子分析方法中的因子得分和总因子得分是估计值，不够准确，且在因子旋转的过程中因子间的变异信息有可能重复，也不利于客观地反映样本间的相对地位，这些都使得综合评价值的质量有所下降，但是因子分析仍不失为一种有效的综合评价方法，便于我们全面认识被研究的事物，找出影响事物发展现状及趋势的决定性因素。影响银行经营业绩的因素是相当复杂和众多的，综合评价的结果也与指标的选取有关，因此综合评价应是一个复杂的系统评价过程，涉及的评价指标因素众多，在作决策时，还应结合具体实际情况进行一定的定性分析

21、，以作出更为合理的决策。因子分析在商业银行经营效率的研究上，未来可以更多地挖掘商业银行的量化指标，也可以集中在商业银行的非财务指标等方面，以更加深入全面客观地研究商业银行的经营绩效。根据上述因子分析所得到的结论，虽然我国各类型银行在业绩评价中均存在不尽人意之处，但同时也为改善各银行的经营状况留下了想象空间。针对因子分析中发现的问题，提出以下几点建议：（1）在结构增长方面。改革现有的管理模式，以提高国有商业银行的发展能力。积极促进国有银行的机构改革，进行管理模式的重建，推行扁平化的管理，提高管理效率，才可以达到提高国有银行发展能力的目的。（2）在贷款风险方面。在贷款环节要加大审批力度，防范不良贷

22、款的增加，降低贷款风险。强化管理机制，加强管理能力，第一时间识别风险，有效管理风险。同时，市场经营条件下常盛不衰的企业不多，有前瞻性地加大信贷退出力度，才能有效防止信贷资产质量恶化。（3）在资产效率方面。为提高我国商业银行的资产效率，一方面应致力于国有银行改革，撤并没有赢利前景的分支机构，降低经营和管理费用，使其规模优势得到充分发挥；另一方面鼓励中小银行的发展，在稳健经营的基础上不断扩大银行的资产规模，从而获得规模经营带来的效益。（4）在经营效率方面。鼓励商业银行的中间业务创新，提高竞争力。国内商业银行的赢利还是单一的依赖于传统的存贷业务，而国际先进银行中手续费收入在总收入中已占相当大的比重。所以应鼓励我国商业银行开发新的中间业务品种，提高自身的竞争能力。参考文献何晓群. 多元统计分析M. 中国人民大学出版社,