[摘 要] 本文運(yùn)用結(jié)構(gòu)方程模型對(duì)16家商業(yè)銀行2002年～2007六年間的數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證研究，得出了各個(gè)觀測(cè)變量和潛變量的標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)，為有針對(duì)性地改善和提高商業(yè)銀行競(jìng)爭(zhēng)力提供了參考。

[關(guān)鍵詞] 銀行競(jìng)爭(zhēng)力 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系 結(jié)構(gòu)方程模型

一、引言

商業(yè)銀行的競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)是當(dāng)前學(xué)術(shù)界研究的熱點(diǎn)問題之一，但目前在商業(yè)銀行競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)中并未出現(xiàn)統(tǒng)一的分析模式。對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)可以看出，銀行競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)中使用到的評(píng)價(jià)方法主要有以下幾種:主成分分析、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析、層次分析和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。在本文中作者嘗試將結(jié)構(gòu)方程模引入到銀行競(jìng)爭(zhēng)力研究中，建立商業(yè)銀行競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)的結(jié)構(gòu)方程模型。

二、結(jié)構(gòu)方程模型介紹

結(jié)構(gòu)方程模型是20世紀(jì)70年代Karl Joreskog和Dag Sorbom等學(xué)者提出的基于變量的協(xié)方差矩陣來分析變量之間關(guān)系的一種多元統(tǒng)計(jì)方法，整合了多元回歸、路徑分析、因子分析等統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法。總的來說結(jié)構(gòu)方程模型可分為測(cè)量方程和結(jié)構(gòu)方程兩部分。對(duì)于指標(biāo)與潛變量間的關(guān)系，通常寫為以下測(cè)量方程：

其中：X——外源指標(biāo)組成的向量；y——內(nèi)生指標(biāo)組成的向量；——外源潛變量組成的向量；η——內(nèi)生潛變量組成的向量；∧X——外源指標(biāo)與外源變量之間的關(guān)系，是外源指標(biāo)在外源潛變量上的因子負(fù)荷矩陣；∧y——內(nèi)生指標(biāo)與內(nèi)生變量之間的關(guān)系，是內(nèi)生指標(biāo)在內(nèi)生潛變量上的因子負(fù)荷矩陣；

對(duì)于潛變量間的關(guān)系，通常寫成如下結(jié)構(gòu)方程：

其中，B——內(nèi)生潛變量間的關(guān)系；——外源潛變量對(duì)內(nèi)生潛變量的影響；——結(jié)構(gòu)方程的殘差項(xiàng)，反映了在方程中η未能被解釋的部分；

上述方程組的擬合過程通常包括五個(gè)主要步驟。(1)模型建構(gòu)：即在進(jìn)行模型估計(jì)之前，研究人員要根據(jù)理論分析或以往研究成果來建構(gòu)初始理論模型。(2)模型擬合：這個(gè)過程主要是模型參數(shù)的估計(jì)(3)模型評(píng)價(jià)：模型估計(jì)之后，研究人員須對(duì)模型的整體擬合效果和單一參數(shù)的估計(jì)值進(jìn)行評(píng)價(jià)。(4)模型修正：如果模型擬合效果不佳，可以對(duì)模型進(jìn)行修正來提高模型擬合效果。

三、實(shí)證分析

1.樣本選取與數(shù)據(jù)來源。由于收集資料限制，本文選取工行、建行、中國(guó)銀行、深發(fā)展、寧波銀行、浦發(fā)、華夏、民生、招商、南京、興業(yè)、北京、交行、中信、農(nóng)行、上海銀行等16家商業(yè)銀行作為研究對(duì)象，以2002年～2007各年年末數(shù)據(jù)為樣本。原始數(shù)據(jù)來源于2003年～2007各期《金融統(tǒng)計(jì)年鑒》、金融界以及2002年～2007各銀行公布的年報(bào)。

2.指標(biāo)設(shè)計(jì)。在借鑒國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)界已有研究成果的基礎(chǔ)上，同時(shí)結(jié)合我國(guó)商業(yè)銀行自身發(fā)展的特點(diǎn)，筆者選取了反映商業(yè)銀行流動(dòng)性能力、盈利性能力、安全性能力以及經(jīng)營(yíng)發(fā)展能力的9項(xiàng)指標(biāo)，建立了相應(yīng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系（見表1）。

3.模型擬合。由于最大似然估計(jì)法要求變量是多元正態(tài)分布的 ，所以先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了正態(tài)化處理，然后再運(yùn)用AMOS7.0通過最大似然估計(jì)方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證分析。通過改變路徑圖，并利用AMOS7.0對(duì)模型多次擬合，將輸出結(jié)果中不良的估計(jì)參數(shù)逐步剔除，最終找到一個(gè)相對(duì)穩(wěn)定并且擬合效果較好的結(jié)構(gòu)方程模型，所得結(jié)果見圖，模型部分?jǐn)M合指數(shù)見（表2）。

一般認(rèn)為x2/df小于2，RMSEA小于0.08（越小越好），NFI、CFI、IFI在0.9以上（越大越好），所擬合的模型就是一個(gè)“好”模型，從表2中的各個(gè)擬合指數(shù)來看，這個(gè)模型較好的擬合了樣本數(shù)據(jù)。在AMOS7.0輸出的結(jié)果里面，可以得到如圖所示的路徑圖，在這個(gè)圖里，我們可以直觀的看到參數(shù)估計(jì)的結(jié)果。

四、輸出結(jié)果解讀

1.從輸出結(jié)果可以看出，銀行競(jìng)爭(zhēng)力在流動(dòng)性能力、盈利性能力、安全性能力以及經(jīng)營(yíng)發(fā)展能力上的路徑系數(shù)分別為0.23、0.38、0.33、0.28，該數(shù)據(jù)表明盈利性能力對(duì)銀行競(jìng)爭(zhēng)力的影響最大，安全性能力次之。2.成本收入比（-0.72）、存貸款比率（-0.20）以及不良貸款率（-0.82）與商業(yè)銀行競(jìng)爭(zhēng)力是負(fù)相關(guān)的，而這一點(diǎn)與現(xiàn)實(shí)情況相吻合，可見用結(jié)構(gòu)方程模型評(píng)價(jià)銀行競(jìng)爭(zhēng)力是可行的。3.利息回收率、人均凈利潤(rùn)、不良貸款率的標(biāo)準(zhǔn)化因子載荷較大，說明這些觀測(cè)指標(biāo)對(duì)各自因子的貢獻(xiàn)較大。4.流動(dòng)性能力、盈利性能力、安全性能力、經(jīng)營(yíng)發(fā)展能力之間存在相關(guān)性，由此可見它們之間是相互影響相互作用的。5.從Amos7.0輸出模型中各變量間的標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)可以看出各變量間的關(guān)系及相互作用的強(qiáng)弱程度，有助于找出影響商業(yè)銀行競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵因素，以便有針對(duì)性地加以改善和提高。

參考文獻(xiàn)：

樓裕勝:商業(yè)銀行競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)方法研究[M].第一版.浙江:浙江大學(xué)出版社，2007