基于因子分析的我国商业银行竞争力

2013-11-30徐静珍

华北理工大学学报(社会科学版) 2013年5期

耿杰，徐静珍

(河北联合大学经济学院，河北唐山 063000)

现代金融业的发展是国民经济发展的支撑，而商业银行作为金融业的核心，其金融地位是不可动摇的，它是经济中最为重要的金融机构之一。而且随着市场经济的不断发展和全球经济的一体化，商业银行发展呈现出多元化的态势。英国《银行家》杂志“全球1000 家银行排名”是全球银行业最为看重的权威媒体排名，被视为评估世界银行业和各家银行综合实力的权威标尺，是体现全球各国银行业发展变化的晴雨表。在2012年的榜单中，工商银行、建设银行、中国银行、农业银行、交通银行的一级资本全球排名分别为第3、第6、第9、第10 和第30名，稳居中资银行前五位。

在全球金融危机尚未结束，特别是在欧债危机愈演愈烈的背景下，全球银行业竞争格局继续演变，各国呈现新特征令人关注。特别是在近几年，中国商业银行的改革和发展一直引起社会各界的激烈争论和强烈关注，在金融业全面开放的背景下，如何适应世界性的金融混业经营潮流及外资机构进入中国市场带来的严峻挑战，关乎着国家金融安全和重要战略布局。

在这样的经济背景下，本文根据最新《银行家》公布的商业银行综合经营情况排名选取了有突出表现的14 家商业银行作为研究对象，研究方法则是运用多元统计分析中的因子分析方法进行实证研究，运用SPSS Statistics 17．0 得出较科学、可靠的实证结果。依据实证得出的各公因子得分及排名和综合得分及排名，有针对性地对我国商业银行竞争力的具体情况进行了分析。

一、样本和指标的选取

本文选取我国14 家主要商业银行为研究对象，分别是:工商银行，建设银行，农业银行，中国银行，交通银行，招商银行，光大银行，华夏银行，上海浦发银行，兴业银行，民生银行，平安银行，中信银行和广东发展银行。指标体系涵盖了较有代表性的10 个指标，分别是:xl =资产总额，x2 =负债总额，x3 =净利润增长率，x4 =不良贷款率，x5 =拨备覆盖率，x6=核心资本充足率，x7 =资本充足率，x8 =成本收入比，x9 =加权平均净资产收益率，x10 =存贷款比率。为获取大量数据，这里采用各商业银行2012年度报告中的各项数据进行分析，全部数据来自各银行网站上公布的年报和《中国金融年鉴》，其中部分数据通过Excel 计算获得。

表1 各商业银行财务指标原始数据

续表1

二、实证研究过程

(一)数据检验的可行性

KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)检验统计量用于比较变量之间的简单相关和偏相关系数。KMO 检验的数值变化从0—1，一般来说，KMO 统计量大于0.9 时效果最佳，0.7 以上可以接受，0.5 以下表明进行因子分析不合适。Bartlett 球形检验统计量的Sig 小于0．01，由此否定相关矩阵为单位矩阵的零假设，即认为各变量之间存在着显著的相关性。

表2 样本适当性度量的KMO 值和巴特利特球形检验

其中KMO 值为0．619，表明可以采用因子分析，同时巴雷特球形检验sig．=0．0000 具有高度显著性，满足条件。

(二)确定主因子

利用SPSS 软件计算特征根、贡献率和累积贡献率，指标变量与因子之间具有较强的相关关系，因子能够反映样本指标的信息量，因子分析的效果比较显著。按照累积贡献率85%为提取公因子个数的标准提取公因子，当提取3 个公因子时，其累积贡献率就已达到88．484%，因此本研究将提取3 个公因子。由上表可知，第一个主成分的特征根为4．502，解释了总变异的45．018%;第二个主成分的特征根为2．488，解释了总变异的24．882%;第三个主成分的特征根为1．858，解释了总变异的18．584%。3个因子解释了观测变量总变异的88．484%，可以接受。因此可以用3 个公共因子代替原来的10 个变量。旋转后由于因子变了，对应的贡献率也变了，但3 个因子总的累计贡献率不变，累计贡献率仍为88．484%。

表3 解释的总方差

通过做出的碎石图可以更进一步对所提取的3个公因子的解释能力得以证明:

上图为碎石图，是按特征值大小排列的因子散点图。如图所示，前三个因子的特征值都大于1，从第四个因子开始特征值就比较低，从第四个因子往后特征值小于1，可以认为前三个因子能概括绝大部分信息，这个从碎石图可以很明显地看出，说明提取的三个因子是合理的、科学的。

(三)因子载荷矩阵的分析

得出三个公因子后，需要对这几个公因子进行合理的定义，也就是需要通过线性组合得到更为满意的公因子，以方便对商业银行的竞争力问题做出更可靠的解释。由于原始因子载荷在因子解释过程中未能达到理想效果，本文采用因子旋转，使每个指标在少数因子上有较大负载，结果较明晰，便于理解。

表4 旋转后的因子载荷矩阵

表4 输出的就是因子载荷矩阵，接下来可以对每一个公因子给出具有实际意义的名称。第一个公因子F1 中系数绝对值大的主要有:X1、X2、X3、X6、X7，资产总额X1 和负债总额X2 是反映银行资产负债状况的重要指标，衡量了银行的资产规模;净利润增长率X3 是衡量银行经营成果的重要指标;核心资本充足率X6 和资本充足率X7 是商业银行的资本充足率指标，用以衡量银行的资本状况。这五个指标变量主要是用来反映商业银行的资产规模状况及经营成果。因此，可将公因子F1 命名为发展规模因子。

指标X4、X5、X8、X9 在第二个公因子F2 中有较大的载荷，其中不良贷款率X4 和拨备覆盖率X5 这两个指标主要是度量商业银行资产质量的重要指标，反映商业银行贷款的风险程度;加权平均净资产收益率X4 和成本收入比X5 这两个指标变量主要是衡量商业银行盈利能力的重要指标，用来反映商业银行的盈利能力。因此，可将公因子F2 命名为盈利因子。

第三个公因子在指标贷存款比例X10 上有较大载荷，将其命名为流动性因子。

(四)计算各个主因子得分和综合因子得分

由于本次评价选取了14 家有代表性的上市商业银行，进而对这14 家商业银行进行综合评价。

根据因子得分系数矩阵(表5)与14 家商业银行原始指标的标准化值可以计算每个主因子的得分和综合因子得分。

表5 成分得分系数矩阵

各主因子得分公式:

F1 =0.130Y1 +0.129Y2 －0.239Y3 －0.089Y4－ 0.005Y5 + 0.216Y6 + …… + 0.0343Y9+0.0253Y10

F2 = － 0.040Y1 － 0.032Y2 + 0.036Y3 +0.289Y4 － 0.357Y5 + 0.097Y6 + …… － 0.345Y9+0.057Y10

F3 =0.266Y1 +0.267Y2 +0.111Y3 +0.241Y4+0.048Y5 －0.032Y6 +……+0.209Y9 －0.468Y10

(其中Y1、Y2……Y9、Y10 分别代表14 家商业银行表1 中的原始数据的标准化值)

综合因子得分公式:

F=0.41468F1 +0.25615F2 +0.214F3

经由上述公式计算，可以得出各个商业银行盈利能力的综合得分如下表:

表6 各主因子得分和综合因子得分表

从以上对14 家上市商业银行进行的因子分析结果可以看出，各银行在每个因子上的单项排名与银行的综合排名具有较大差异。

(1)从资产规模方面来看，国有银行中国工商银行、中国建设银行、中国银行与交通银行在该因子上的得分都比较高，说明这几家银行在总体规模实力的表现都绝对优于其他股份制商业银行。同时，因子F1 的方差贡献率高于其它因子的方差贡献率，所以国有商业银行在F1 上的高得分决定了其在我国银行业具有绝对竞争力优势的地位。值得关注的是中信银行在该因子上得分较高，体现了中信银行的快速发展。这与《银行家》杂志的排名一致，中信银行一级资本全球排名第48 位，较去年的第66 名上升了18 位，排名上升幅度位居前列，是国内首家跻身50 强之列的股份制商业银行。在中资银行中，中信银行一级资本排名第6 位，紧追工、农、中、建、交五大行，居国内股份制商业银行之首。因此，商业银行的盈利能力及规模对银行的竞争力是至关重要的，能起决定性作用。

(2)从银行盈利能力方面来看，兴业银行在该因子上的得分最高，说明兴业银行在资本质量及盈利能力方面的表现比较好，事实上兴业银行2012年每股收益达到3．22 元，这也充分说明了兴业银行强大的盈利能力。而广发银行及平安银行在该项得分最低，表明这两家银行在盈利能力这方面有待加强。

(3)从流动性方面来看，工商银行和农业银行在这方面的表现都比较好，资产和存款增长速度快，资产流动性高;而交通银行和中信银行的发展能力及变现能力都比较落后，这两个银行在这两方面的表现都应该进一步加强，以提高银行的综合实力。

(4)从综合竞争力来看，本文建立的指标体系中，各项指标都对银行的竞争力产生影响。从各个因子的方差贡献率可知，体现资产规模实力的因子F1 因为具有较高的贡献率，因而对商业银行竞争力具有决定性作用，其他因子都在一定程度上决定了商业银行的竞争力地位。