商业银行绩效评价--因子分析

国内商业银行综合竞争力的分析 ———以国内8家商业银行为例

内容摘要：本文采用多元统计中的因子分析、聚类分析两种方法对国内8家商业银行2009的经营业绩进行了全面评价。最后，对我国商业银行整体业绩的提升给出了建议。

关键字：商业银行 因子分析 聚类分析

一、引言

金融业是一国国民经济的核心，对国民经济的发展具有举足轻重的作用。随着外资银行市场准入多边承诺的履行，中国银行业将面临更加激烈的竞争。有关我国商业银行之间相互比较的文献多集中于经营管理效率的课题，传统的方法主要依赖于对各个财务指标的分析，或对主要指标如资产利润率、资本利润率进行分解，从中获取关于赢利能力、管理水平方面的更多信息。魏煜、王丽（2000）、赵旭（2000）等运用DEA方法对我国商业银行的效率进行了比较；赵旭（2002）在银行效率研究中引入了神经网络方法；谭中明（2002）运用因子分析法比较了中美银行的经营效率，卢瑜（2007）在商业银行的业绩比较中运用了综合指标的方法。上述文献使用的方法虽不同，但都偏重于业绩评价中的赢利性方面，而忽略了同样重要的风险方面。那么，能否将风险因素引入我国商业银行业绩比较的研究中呢？本文就拟将赢利性、流动性和风险（安全）三方面因素纳入因子分析当中，希望对我国商业银行业绩进行全面分析。

二、指标的选取和数据来源

（一）确定评价指标的原则

建立指标体系的目的，在于结合实际数据资料对经济现象进行综合评价。因 此，在建立有效的指标体系之前，必须了解建立指标体系的原则。只有遵循这些 原则，才能准确、有效地设计指标体系，以利于评价工作的实施。具体来说，应 遵循如下原则：

第一，全面性原则。绩效评价的根本目的是考核银行的经营状况，判断银行的生存能力和发展能力，鉴别银行的整体运作是否健康。因此，选取的指标要能够全面反映银行经营的流动性、安全性、盈利性。

第二，重要性。涉及到银行绩效的指标有很多，要抓住重点，不能面面俱到，否则不能进行准确评价。研究表明，经营绩效评价指标以8-15个为宜，所以在选择评价指标时，应当将一些非重要变量删除，以构成最佳变量集。

第三，层次性原则。在多指标体系中，不同的指标关系密切，构成一个指标类，所以在实际操作中通常把指标进行分类，构成不同层次，以便清楚地反映银行的优劣势。

（二）评价指标体系的建立

根据以上原则，本文选取了资产总额、一级资本总额、存款增长率、资产增长率、资本充足率、资产利润率、贷存比、非利息收入占比、资本收益率、利润增长率、不良贷款

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率、成本收入比、流动比率、平均总资产回报率等14各指标作为衡量商业银行发展、竞争能力的初始指标变量，给出了各个指标的就算公式并给予解释。如表1所示：

表 1 各项指标的含义及体现的重点

序号 指标名称 X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X13 X14

（三）数据的选取

本文选取截至2009年底在A股上市商业银行中的8家为样本，分别是：工商银行、中国银行、建设银行、交通银行、兴业银行、浦发银行、招商银行、民生银行、等。原始数据主要是根据各银行网站上公布的2009年年报上的数据计算而得。具体数据如表2所示：

表 1 8家商业银行业绩评价指标

银行 指 标

公式 （年末存款额-年初存款额）/年初存款额 （年末资产额-年初资产额）/年初资产额 实缴资本/Σ（各项资产×相应风险系数） 重点体现 规模实力 规模实力 存款的规模扩张速度 资产的规模扩张速度 稳定性 金融资产的运营效率 标准 正 正 正 正 8%-14% 正 资产总额 一级资本总额 存款增长率 资产增长率 资本充足率 资产利润率 实际利润总额/资产平均余额 贷存比 非利息收入占比 各项贷款总额/各项存款总额 资产配置能力 70%-80% （总收入-利息收入）/总收入 业务创新能力 正 资本盈利和增值能力 经营状况的变化态势 正 正 资本收益率 实际利润总额/资本总额 利润增长率 （年末利润额-年初利润额）/年初利润额 营业费用/（利息收入净值+非利息收入） 流动资产/流动负债 税后净利润/总资产 不良贷款率 不良贷款总额/贷款总额 成本收入比 流动比率 平均总资产回报率 风险控制能力 逆 成本控制能力 逆 短期偿债能力 30%-50% 资本的盈利能力 正 资产总额一级资存款增长率 资产增长率 资本充足率 资产利润率 （百万元） 本总额 贷存比 2

工商银行 中国银行 建设银行 交通银行 兴业银行 浦发银行 招商银行 民生银行 银行 指 标 工商银行 中国银行 中国建行 交通银行 兴业银行 浦发银行 招商银行 民生银行 11785053 8751943 9623355 3309137 1332162 1622718 2067941 1426392 非利息收入占比 20.56 31.58 20.7 17.76 14.13 8.92 21. 23.34 622121 503011 491452 14 5700 65184 88273 资本收益率 3.43 1.27 1.44 1.28 1.13 0.81 1 1.09 18.82 29.22 25.49 27.13 42.45 36.74 28.59 43. 利润增长率 15.65 28.81 16.02 6.76 22.74 13.02 16.35 49.28 20.78 25.82 27.37 23.56 30.49 23.93 31.57 35.29 不良贷款率 1. 1.52 1.5 1.36 0. 0.8 0.82 0.84 12.36 11.14 11.7 12 10.75 10.34 10.45 10.83 成本收入比 32.87 37.15 32.9 38.87 36.69 35.99 44.86 42.17 1.2 1.41 1.62 23.56 1.46 1.18 1.23 1.26 59.5 70.3 60.24 71.97 71.9 71.6 74.45 76.77 平均总资产回报率 1.2 1.09 1.24 1.01 1 0.9 0.88 0.98 流动比率 30.7 45.3 49.63 27.83 32.07 48.71 34.47 34.56 三、实证分析

本文欲先采用因子分析对所选指标进行分析，找出主成分因子，对各个商业银行作出综合评价并进行排名，而后采用系统聚类分析对诸成分因子进行分析，对商业银行进行归类。

（一）因子分析 1.1 因子分析简介

因子分析的基本思想就是根据相关性大小把原始变量分组，使得同组内的变量相关性较高，而不同组的变量间的相关性较低。每组变量代表一个基本结构，并用一个不可测的综合变量表示，这个基本结构就称为公共因子。对于所研究的某一具体问题，原始变量就可以分解成两部分之和的形式，一部分是少数几个不可测的所谓公共因子的线性函数，另一部分是与公共因子无关的特殊因子。因子分析的过程就是从一些错综复杂关系的经济现象中找出几个主要因子，每一个主要因子就代表经济变量间相互依赖的一种经济作用。抓住这些主要因子就可以帮助我们对复杂的经济问题进行分析和解释。

1.2 指标的处理

评估指标中包括正指标、逆指标和区间指标3种不同方向的指标。为了保证因子分析的客观性和公平性，排除由于指标方向的原因所造成的差异，需要对各指标进行同向化处理。本文采用的是正指标，即指标数值越大表明经营状况越好的指标。指标同向化处理的方法如下：正指标保持不变。正指标是指标值越大对商业银行经营越有利的指标，对正向指标

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不需要进行处理。逆指标的同向化。在本文所选用的指标中，逆指标包括不良贷款率和市场风险。本文采用1-不良贷款和1/

成本收入比来对逆指标进行同向化处理，使其符合实证分析的要求。适度区间指标的同向化。本文中适度区间指标是指贷存款比率指标和流动率指标，适度区间指标视为同向化指标。

1.3 分析过程 (1) 计算相关系数矩阵

表 3 相关系数矩阵

Correlation Matrixa 资产一级存款资产资本资产贷存非利息资本利润不良成本流动平均总.752 .227 -.872 .676 .179 .906 .599 .574 -.363 .661 -.052 .781 资产总1.00.671 -.778 -.510 .730 -.215 -.868 .599 一级资.671 1.000 -.181 -.117 .488 -.358 -.6 .386 存款增-.778 -.181 1.000 .523 -.761 -.149 .7 -.502 -.711 .263 .840 -.265 .133 -.600 资产增-.510 -.117 .523 1.000 -.4 -.295 .487 .047 资本充.730 .488 -.761 -.4 1.000 .424 -.717 .294 -.611 .360 .613 -.569 .040 -.398 .763 -.290 -.803 .551 -.351 .785 资产利-.215 -.358 -.149 -.295 .424 1.000 .242 -.092 -.104 -.0 -.220 -.234 -.501 -.103 Correl贷存比 -.868 -.6 .7 .487 -.717 .242 1.00-.166 -.758 .036 .662 -.863 -.181 -.916 ation 非利息.599 .386 -.502 .047 .294 -.092 -.166 1.000 .210 .567 -.635 -.085 .062 .418 资本收.752 .599 -.711 -.611 .763 -.104 -.758 .210 1.000 -.055 -.553 .568 -.361 .658 利润增.227 .574 .263 .360 -.290 -.0 .036 .567 -.055 1.000 .031 .046 .295 .156 不良贷-.872 -.363 .840 .613 -.803 -.220 .662 -.635 -.553 .031 1.000 -.472 -.121 -.774 成本收.676 .661 -.265 -.569 .551 -.234 -.863 -.085 .568 .046 -.472 1.000 .321 .806 流动比.179 -.052 .133 .040 -.351 -.501 -.181 .062 平均总.906 .781 -.600 -.398 .785 -.103 -.916 .418 -.361 .295 -.121 .321 1.00.146 .658 .156 -.774 .806 .146 1.000 a. This matrix is not positive definite.

上表3是原有变量的相关系数矩阵。可以看到，原变量中大部分的相关系数都较高，个变量呈较强的线性关系，能够从提取公共因子，进行因子分析。

（2）计算方差贡献率，提取因子

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91.451%，可以说他们基本上包含了全部指标的所有信息。因此,提取四个因子即可对所分析问题作出较好的解释。

表4 样本相关系数矩阵的特征值及方差贡献率

Total Variance Explained Component 1 2 3

Total 7.051 2.853 1.658 Initial Eigenvalues % of 50.361 20.381 11.845 Cumulative 50.361 70.742 82.587 Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings Total 7.051 2.853 1.658 % of 50.361 20.381 11.845 4

Cumulative 50.361 70.742 82.587 Total 5.553 3.069 2.585 % of 39.667 21.921 18.462 Cumulative 39.667 61.588 80.050 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 1.241 .696 .501 8.8 4.969 1.580 1.335 1.323 .752 91.451 93.420 95.000 96.335 97.679 98.413 99.018 99.574 99.9 99.997 100.000 1.241 8.8 91.451 1.596 11.401 91.451 .4 .455 .332 .275 .244 .033 .667 .555 .410 3.3E-03 3.3E-02 2.923E-04 2.922E-03 Extraction Method: Principal Component Analysis.

（3）建立因子载荷矩阵并命名

采用方差极大旋转法（即Varimax法）旋转之后的因子载荷矩阵见表5。

表5 旋转后的因子载荷矩阵

的因子，则别表示为从表5可以收入比、存回报率上其中，存贷小数部分银行控制强，因此F1的风险控在资本收额、一级资足率、非利中系数较

1 .942 -.931 .839 .799 .7 .707 .702 -.609 -.030 -.520 -.460 -.036 -.197 .056 2 -.073 -.234 .429 .252 .628 .143 .477 -.192 .903 -.814 -.731 .178 .190 .039 成本收入比 贷存比 平均总资产回报率 资本收益率 资产总额 一级资本总额 资本充足率 资产增长率 非利息收入占比 不良贷款率 存款增长率 利润增长率 资产利润率 流动比率 Rotated Component Matrixa Component 3 .031 -.012 .145 -.020 .147 .612 -.327 .9 .419 .207 .309 .935 -.733 .183 4 -.258 .124 -.038 .394 -.094 .230 .370 .029 .051 .093 -.110 -.118 .405 -.978 设F为 我们所提取出五个因子可分F1、F2、F3、F4。看出，F1在成本贷比、平均资产系数都比较大，比系数为负，其越大越能说明风险的能力越可表示为银行制能力因子。F2益率、资产总本总额、资本充息收入占比等大，可概括为规

a. Rotation converged in 9 iterations. 模实力和创新能力因子。F3在资产增长率、存款增长率、利润增长率等方面系数较大，可概括为银行的盈利能力因子。F4在资产利润率、流动比率方面系数较大，体现了银行的运行效率，而且流动比率的系数为负，其中小数点部分越大说明说明效率越高，因此F4可为银行的运行效率因子。

（4）计算各因子得分及综合评价得分并排序

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运用回归法（Regression）计算出的因子得分系数矩阵见表6。 表6 因子得分矩阵

Component Score Coefficient Matrix 资产总额 一级资本总额 存款增长率 资产增长率 资本充足率 资产利润率 贷存比 非利息收入占比 资本收益率 利润增长率 不良贷款率 成本收入比 流动比率 平均总资产回报率 1 .069 .171 .034 -.122 .094 -.092 -.203 -.204 .172 -.046 .039 .271 -.011 .137 2 Component 3 .158 -.112 -.267 .024 .0 .120 .076 .453 -.079 .091 -.310 -.224 .082 .033 .040 .295 .124 .236 -.085 -.250 .013 .168 .053 .373 .114 -.020 -.076 .052 4 -.078 .258 .022 .110 .182 .149 .085 .028 .266 .049 .152 -.151 -.6 -.022 我们记Y1、Y2、Y3、Y4分别是各家银行在4个因子上的得分。则有 Y1=0.069X1＋0.171X2＋0.034X3－0.122X4＋……＋0.137X14 Y2=0.158X1－0.112X2－0.267X3＋0.024X4＋……＋0.033X14 Y3=0.04X1＋0.295X2＋0.124X3＋0.236X4＋……＋0.052X14 Y4=－0.078X1＋0.258X2＋0.022X3＋0.11X4＋……－0.022X14 其中X1、X2、X3、X4……X14为原指标经预处理之后的标准化数据。

再以各因子所对应的贡献率为权重进行加权求和，即可得到综合评价得分Y， 即：Y=0.39667Y1＋0.21921Y2＋0.18426Y3＋0.11401Y4 各因子得分、综合竞争力得分及排序见表7。

表 7 商业银行综合得分表

工商银中国银中国建交通银兴业银浦发银招商银民生银Y1 排名 1.78801 -0.2285 1.00832 -0.3756 -0.1093 -0.1724 -1.2768 -0.6787 Y2 0.2711.3620.4020.501-1.480.0350.271-0.58排名 4 1 3 2 8 6 5 7 Y3 -0.2330.5138-0.185-0.7060.7270-0.697-0.0770.5828排名 6 3 5 8 1 7 4 2 Y4 排名 Y 0.8391712 0.821-0.737837 0.218-1.302068 0.3050.9048581 -0.060.7663433 -0.14-0.216606 -0.210.1360085 -0.440.2888634 -0.25排名 1 3 2 4 5 6 8 7 注：“在该表中，有许多银行的竞争力得分为负数，但并不意味着银行的竞争力就为负，这是由于笔者在整个分析过程中将数据标准化处理导致的结果，它仅代表着各家银行的相对竞争水平。

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（5）结论

从表7可以看出4家国有商业银行———中国银行、中国建设银行、中国工商银行和中国交通银行的规模能力在所有8家银行中名列前茅，表现在资产规模、资本实力以及各项业务的市场份额在银行业中都占据着重要的地位。但是在运行效率方面去较股份制商业银行低。对于盈利能力因子，四大国有商业银行经营状况普遍较好，均实现了税前盈利。作为上市公司，以兴业银行、民生银行、招商银行等为代表的银行在治理结构、运作效率、管理绩效方面有较好的表现。

图 1 商业银行聚类树形图

* * * * * * * * * * * * * * * * * * * H I E R A R C H I C A L C L U S T E R A N A L Y S I S * * * * * * * * * * * * * * * * * * *

Dendrogram using Average Linkage (Between Groups) Rescaled Distance Cluster Combine

C A S E 0 5 10 15 20 25 Label Num +---------+---------+---------+---------+---------+

5 -+ 8 -+-+

6 -+ +---------------------------------------------+ 7 -+ | | 4 ---+ | 2 -+---+ | 3 -+ +-------------------------------------------+ 1 -----+

（二）系统聚类分析

为了验证因子分析的正确性，我们再用系统聚类法对因子分析得出的四个因子值进行分析。本文采用的样本距离为欧式距离，聚类方法为最大距离法，对商业银行综合排名进行聚类分析。利用SPSS17.0得到聚类树形图（图1），最合适的分法就将8家商业银行分为2类，第一类为工商银行、中国银行、建设银行；第二类为交通银行、兴业银行、浦发银行、招商银行、民生银行。这和因子分析和实际情况还是大体相仿的。

四、结论分析与建议

（一）结论分析

国有商业银行与股份制商业银行相比，其经营效率较差这方面的原因也许来自于产权制度的成分，就国有商业银行而言，国家是国有商业银行的绝对所有者，国家通过设立一定的监管机构和委托一定的管理者来代表国家行使所有者的权利，各银行的分支行在总行的授权下经营，从而形成多重的委托代理关系，的代理者并不是银行真正的所有者。银行经营成败与其个人利益得失并不存在多大的直接关系，同时，由于代理者本身是政界人物，他关注的更多的是自己的政治利益，存在个人目标与国家目标的先天不一致。因此，

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代理者不可能完全贯彻国家的目标，不会产生利益最大化冲动，也不会不折不扣地维护国家的利益。总之，国有商业银行的国有独资形式形成管理者与国家目标的不一致，造成了银行激励约束机制的扭曲，降低了国有银行的经营效率。

（二）提高国有商业银行经营效率的路径

国有独资商业银行应根据业务及经济需要的原则，对营业机构及网络进行重组，合并重复设置的业务机构，避免恶性竞争。同时，对那些业务量小、长期亏损、无发展前景的分支机构，在各家国有独资商业银行之间进行重组整合，优化国有商业银行的资源配置，提高其整体经营效率，推进产权制度改革，改革现行的国有银行的激励约束机制，对现有的激励资源进行重新分配，完善国有商业银行的法人治理结构。大力拓展商业银行的中间业务，优化商业银行利润增长点

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