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        “三性原則”視角下我國(guó)商業(yè)銀行競(jìng)爭(zhēng)力思考

        2021-05-14 01:45:52徐建波倪雪妍陶建良
        時(shí)代經(jīng)貿(mào) 2021年4期
        關(guān)鍵詞:國(guó)有銀行分析法競(jìng)爭(zhēng)力

        徐建波 倪雪妍 陶建良

        (徐州工程學(xué)院金融學(xué)院 江蘇徐州 221008)

        引言

        自新冠肺炎疫情出現(xiàn)以來(lái),無(wú)論是宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境還是微觀經(jīng)濟(jì)主體都遭受到了嚴(yán)重沖擊。在宏觀經(jīng)濟(jì)下行壓力下,我國(guó)商業(yè)銀行既要擔(dān)負(fù)重要的社會(huì)責(zé)任,還需要提升自身競(jìng)爭(zhēng)力水平,以應(yīng)對(duì)國(guó)內(nèi)外市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)和監(jiān)管要求。那么,當(dāng)前我國(guó)商業(yè)銀行競(jìng)爭(zhēng)力水平究竟如何?面對(duì)銀行繁雜的財(cái)務(wù)指標(biāo)和數(shù)據(jù),如何客觀、準(zhǔn)確地進(jìn)行競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)以找到提升競(jìng)爭(zhēng)力水平的抓手?這成為銀行經(jīng)營(yíng)管理者需解決的首要問題。本文依據(jù)我國(guó)上市銀行2015—2019年年報(bào)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù),運(yùn)用因子分析法對(duì)其競(jìng)爭(zhēng)力水平進(jìn)行評(píng)估和比較分析,以期為提升商業(yè)銀行競(jìng)爭(zhēng)力水平提供有益的參考。

        一、研究設(shè)計(jì)

        (一)研究方法

        在對(duì)商業(yè)銀行競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)的研究方法上,學(xué)術(shù)界使用較多的有數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)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(gè)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(dá)到合并相似因子、避免指標(biāo)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(gè)變量的方差貢獻(xiàn)率計(jì)算出來(lái)的,其排除了人為主觀性。進(jìn)一步看,因子分析法通過因子旋轉(zhuǎn)技術(shù)來(lái)幫助解釋,具有方向性,更有利于解釋;同時(shí)該方法還可以對(duì)樣本進(jìn)行排序,并對(duì)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(zhǔn)確性而成為最常用的方法之一。

        (二)指標(biāo)體系

        商業(yè)銀行的競(jìng)爭(zhēng)力反映的是各銀行對(duì)資源要素的整合能力,其是一項(xiàng)綜合能力。因此,對(duì)商業(yè)銀行的競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)行評(píng)價(jià)需要建立一套科學(xué)合理的評(píng)價(jià)體系。本文基于商業(yè)銀行的安全性、流動(dòng)性以及營(yíng)利性三大經(jīng)營(yíng)原則建立評(píng)價(jià)體系,共選取10項(xiàng)指標(biāo)綜合反映商業(yè)銀行的競(jìng)爭(zhēng)力,具體如表1所示。

        表1 評(píng)價(jià)指標(biāo)

        (三)樣本選擇

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

        二、實(shí)證分析

        本節(jié)使用SPSS 14.0軟件將13家銀行數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理,以消除指標(biāo)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(jìn)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(jìn)行時(shí)間維度的縱向分析。

        (一)變量檢驗(yàn)

        運(yùn)用因子分析法,變量必須滿足KMO測(cè)試度和巴特利特球體檢驗(yàn)的要求。對(duì)變量檢驗(yàn)的結(jié)果為:巴特利特球度檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量觀測(cè)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(rèn)為相關(guān)矩陣與單位矩陣有顯著差異。同時(shí),KMO值為0.731>0.7,符合標(biāo)準(zhǔn),證明該數(shù)據(jù)可以運(yùn)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(jìn)行對(duì)指標(biāo)的因子提取。提取因子要計(jì)算出特征值、特征值貢獻(xiàn)率以及累計(jì)貢獻(xiàn)率。計(jì)算顯示出三個(gè)最大特征值方差貢獻(xiàn)度分別是44.306、26.340和12.974,累積貢獻(xiàn)率達(dá)到了83.62,累積貢獻(xiàn)率比較高,結(jié)果理想。

        (三)因子得分計(jì)算

        根據(jù)提取的因子進(jìn)行成分載荷計(jì)算。因子載荷矩陣列表表示的是原始指標(biāo)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(jìn)行旋轉(zhuǎn),使每一個(gè)因子具有高載荷,也可以讓因子的解釋得到簡(jiǎn)化,從而有利于解釋每個(gè)因子。在此本文列舉了中國(guó)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(qiáng)因子相關(guān);公因子2則是營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率、存貸比、資本充足率、貸款增長(zhǎng)率和凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率有強(qiáng)因子相關(guān);公因子3是與流動(dòng)性比率有強(qiáng)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(gè)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(biāo)準(zhǔn)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(jìn)行對(duì)比近5年銀行的競(jìng)爭(zhēng)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(guó)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(qiáng)因子相關(guān),說(shuō)明這三家銀行在盈利性和安全性方面指標(biāo)相對(duì)較高。我國(guó)的國(guó)有銀行只有建設(shè)銀行進(jìn)入前三,農(nóng)業(yè)銀行、工商銀行和中國(guó)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(yíng)業(yè)利潤(rùn)率、存貸比、資本充足率、貸款增長(zhǎng)率和凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率有強(qiáng)因子相關(guān)。我國(guó)的五大國(guó)有銀行在公因子2中排名都靠后,這說(shuō)明國(guó)有銀行在營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率、存貸比、資本充足率、貸款增長(zhǎng)率和凈利潤(rùn)增長(zhǎng)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(dòng)性比率有強(qiáng)因子相關(guān)。在我國(guó)的國(guó)有銀行中,交通銀行排名第一,而其他四個(gè)銀行則排名較后,說(shuō)明流動(dòng)性方面,中國(guó)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(guó)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(guó)有銀行的競(jìng)爭(zhēng)力較其他銀行更弱。通過表5看近五年13家銀行競(jìng)爭(zhēng)力平均值,國(guó)有控股銀行基本排在上中層次,說(shuō)明國(guó)有銀行仍有不錯(cuò)的競(jìng)爭(zhēng)實(shí)力,其滿足了我國(guó)的發(fā)展要求。全國(guó)性股份制商業(yè)銀行發(fā)展呈兩極分化態(tài)勢(shì),招商銀行和興業(yè)銀行占據(jù)前兩名,競(jìng)爭(zhēng)力最強(qiáng),其他股份制銀行仍要繼續(xù)努力發(fā)展自身實(shí)力,提高銀行競(jìng)爭(zhēng)力。

        三、結(jié)論及對(duì)策建議

        本文結(jié)合財(cái)務(wù)指標(biāo),通過因子分析法對(duì)具有代表性的我國(guó)大中型商業(yè)銀行的競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)行了實(shí)證分析。結(jié)果表明,國(guó)有控股銀行和股份制商業(yè)銀行在安全性、流動(dòng)性和營(yíng)利性方面差異化程度較高。國(guó)有控股銀行雖然整體上保持了競(jìng)爭(zhēng)力優(yōu)勢(shì),但從趨勢(shì)上看有逐漸被全國(guó)性股份制商業(yè)銀行趕超的壓力。因此,我國(guó)商業(yè)銀行未來(lái)應(yīng)該繼續(xù)深化改革,強(qiáng)化制度建設(shè),提高銀行運(yùn)作效率,同時(shí)要廣納人才,完善內(nèi)部績(jī)效考核體系,提高員工工作積極性。并且要完善風(fēng)險(xiǎn)管理體系,提前做好預(yù)警防范,控制和化解金融風(fēng)險(xiǎn),提升銀行安全性。重視科技的投入,加快推進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)金融科技,提高銀行盈利性。

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