上市商业银行竞争力评价研究

张颖超，孙英隽

（上海理工大学 管理学院，上海 200093）

一、引言

商业银行在我国经济发展中有着举足轻重的作用，每一次变革都与国家的稳定、社会的发展和经济的增长息息相关。并且商业银行也是一种企业，其目的归根结底是获取利益。然而随着互联网技术、大数据以及云计算的发展，互联网金融应运而生，受到来自社会各界的广泛关注。第三方支付、P2P 网络借贷和众筹等互联网金融的兴起和快速发展，大量挤占了商业银行盈利的空间，商业银行面临着越来越大的压力。本文立足于此，研究我国上市商业银行的竞争力，具体分析各个类型上市商业银行在发展过程中存在的不足，对国内上市商业银行提出有效的建议政策，也为相关的投资者提供研究上市银行投资价值的方法。

二、文献综述

随着我国商业银行的增加，商业银行之间的竞争也不断加剧。国内也开始对商业银行的竞争力进行研究。我国的《银行家》杂志借鉴了国外权威的思想，结合了中国当下的国情，以盈利能力、资本实力、资产质量及流动性等财务指标翔实地评价了中国各个银行的经营状况及其最新进展,发布《中国商业银行竞争力报告》以期如实地反映中国银行业之全貌。

国内的其他学者也纷纷对商业银行的竞争力进行研究，研究成果主要体现在评价体系构建方面。刘锡良和刘轶（2006）[1]从利用全面成本管理法和RORAC 理论的方法建立模型，从成本领先的战略视角研究了通过建立完善的内部资金转移定价机制，运用作业成本法进行成本归集与分摊，加强风险管理、控制资本成本，优化经济资本配置四个方面实现成本领先，提高商业银行的竞争力。朱南和吴中超（2012）[2]基于层次分析法构建了农村商业银行竞争力评价模型，研究了东中西部农商行的竞争能力。他们认为中西部区域的农商行各项排名大体居中后，基本符合常识判断，但是持续竞争力方面排名较为落后，长期发展后劲堪忧。曲国华等（2014）[3]在CAMELS 评价指标体系的基础上加以改进和扩充，基于模糊FNNELECTRE 方法建立国有商业银行竞争力评价模型，以因素神经网络理论（FNN）与ELECTRE 融合方法为基础，从现实竞争力和潜在竞争力两方面来评价商业银行竞争力。刘慧娟和王瑞梅（2018）[4]通过贵阳银行等七家A 股上市的城商行作比较分析进行研究，结果表明影响贵阳银行核心竞争力的主要原因是资产流动性差、安全性低、盈利能力较弱。

综上所述，大多数研究主要集中在国内银行间的比较，不同的学者运用不同的方法对商业银行竞争进行研究，尚未形成统一的体系，还有很大的研究空间。

三、实证研究

（一）评价指标体系构建

本文在借鉴已有研究成果的基础上，构建商业银行竞争力评价指标体系，如表1 所示。从流动性、安全性、发展潜力、规模水平、市场占有水平以及盈利能力六个方面，18 个指标综合衡量我国上市商业银行竞争力水平。

表1 指标的选择

（二）模型构建

因子分析是利用降维的思想，在尽可能减少信息损失的情况下，产生一系列不存在显著的线性相关关系且能包含原变量信息的新变量，将原来的诸多指标转化为少数几个综合指标，实现对复杂问题进行简单化处理。具体算法步骤如下：

1.选取统计指标，搜集整理相关数据，对数据进行标准化处理。假设可供综合反映商业银行竞争能力，进行因子分析的评价指标变量有p 个，分别记作x1，x2，…，xp，构建矩阵R。原变量的数值大小差异较大，为了不同量纲数据之间有可比性，便于建立量化模型进行评级，在因子分析之前，采用Z-Score 法对原始数据进行标准化处理，将数值均变换到[0，1]区间上。

2.模型检验。对数据进行KMO 检验与Bartlett球形度检验，判断是否可以进行因子分析。用于考察变量之间的偏相关性，取值在0～1 之间，其统计量越接近于1，变量之间的偏相关性越强，因子分析的效果越好。

3.计算因子的方差贡献率，确定提取因子的个数。假设R 的特征值为u1，u2，…，up（u1＞u2＞…＞up），对应的特征向量为α1，α2，…，αp，解特征方程|uE-R|=0，可计算出矩阵的特征值。

贡献率为：

累积贡献率为：

4.计算旋转的因子载荷矩阵。最初因子抽取后，无法对因素做有效的解释。通过将因子进行旋转，进行坐标变换可以获得较为明显的实际含义，更具有解释性。

5.计算因子得分系数矩阵。通过回归估计得到得分系数矩阵，可以将因子表示为变量的线性组合。

6.计算各因子得分值和综合因子得分值。从原始变量中提取m 个综合变量F，由累计贡献率得到贡献率，即作为因子的综合评分的权重，得到对商业银行竞争能力的综合价值评估模型：

（三）数据来源及处理

考虑到数据的可获得性，本文根据各家银行的上市时间，选取了24 家上市商业银行作为研究的对象，包括5 家大型国有商业银行，8 家股份制商业银行，7 家城商行和4 家农商行。数据主要来源于wind数据库和上市银行年报。

由于不良贷款率和成本收入比为逆向指标，首先对这两项指标进行正向化，本文采用取相反数的方法对其进行处理，再采用Z-Score 法用SPSS 软件对原始数据进行标准化处理，得到最终数据。

（四）实证分析

在进行因子分析前，首先进行KMO 检验和Bartlett 检验。KMO 检验系数为0.64 大于0.5，Bartlett 的球形度检验的显著性检验的P 值为0.000，小于0.01，差异显著，可以对其进行因子分析。各个因子的贡献率和累积贡献值，结果如表2所示。

表2 解释的总方差

由原始数据进行初始的数据与处理之后，得到18 个因子进行因子分析，从中选取特征值大于1 的六个变量，最终得到6 个主要因子。根据表2中得出的贡献率大小可以看出，F1到F6的累计贡献率91.159%，能较好的提取原始指标的信息，所以选取这6 个综合指标衡量各上市商业银行竞争力强弱程度，由此得到上市商业银行竞争力综合价值评估模型，其表达式为：

最后得到各个商业银行的总评分排名如表3所示，从综合排名来看，工商银行、建设银行、农业银行、中国银行位于前列，民生银行、平安银行、华夏银行排名最末。其中交通银行作为五大国有商业银行，资产规模是毋庸置疑的，然而综合排名仅有16 位，表明该银行发展不均衡，在其他综合因子方面影响了最后的综合排名。

根据旋转成分矩阵，F1表示商业银行的规模和市场占有水平，F2表示商业银行的安全性和盈利能力，F3表示商业银行的发展潜力，F4表示商业银行的流动性。各因子具体排名如表4 所示。

表3 商业银行竞争力综合排名

表4 商业银行各综合因子排名

综上分析，大型的国有商业银行因为其资产规模庞大，占据了较大的市场，其综合排名大多位于前列，但在银行发展潜力和资产的流动方面需要更加重视。股份制商业银行在综合排名和多个因子排名大多位于末尾，要加强资产流动性的管理、控制风险的能力和盈利水平。目前城商行、农商行综合排名居中，在规模和市场占有能力方面略逊一筹，其他方面发展势头较好。

现在这些中小型的银行正在快速发展中，2018—2019 年间成都银行、郑州银行等八家中小银行相继上市。所以当前情况下，我国商业银行不仅面临外部互联网金融的冲击，而且行业内部竞争也不断加剧，这对新时代的商业银行发展提出了新的要求和挑战。

四、结论与建议

通过上文的研究，可以看出流动性、安全性、发展潜力、规模水平、市场占有水平以及盈利能力均对每个上市商业银行产生了不同程度的影响。其中，商业银行的规模和市场占有水平的影响最大，其次是商业银行的安全性和盈利能力、发展潜力，最后是商业银行的流动性。由此可见，商业银行可根据自身发展情况，通过这四个方面提高自身的竞争力。

1.扩大商业银行规模，提高市场占有水平。从现有商业银行来看，大型国有银行的规模和市场占有情况已趋于稳定，均位于该项排名的前列，很难再继续扩张。而中小型的商业银行正处于快速发展的阶段，可以通过扩大资本规模，实现规模经济的方式快速提升银行的竞争能力。

2.提高商业银行风险管理能力和盈利能力。

商业银行风险与收入的关系，导致其风险管理能力与盈利能力有一定的互补性。所以加强业务创新能力，研发新型高收入、低风险的金融产品对提高商业银行竞争力十分重要。同时，通过扩大中间业务，改善商业银行的盈利结构，也能够有效地控制商业银行的风险，提高盈利能力。此外，对于中小型银行来说，可以通过提高资本充足率，合理降低不良贷款率，加强信贷监管来提高商业银行的安全能力。

3.提高商业银行发展潜力。在当前经济环境下，发展潜力也是衡量商业银行竞争力的重要影响因子。各个商业银行要发展自己的优势，提高发展潜力。对于国有银行来说，就应当利用规模庞大，从业人员水平高的特点，大力开展市场调研，研发针对大中型企业的创新金融产品，利用数量众多的线下网点提高客户的忠诚度等。对于股份制银行来说，重点针对中小型跨区域企业进行服务，积极调整业务结构。对于城商行和农商行来说，重点加强与当地企业之间的合作关系，满足居民需求，提高新进员工质量，加大对人才的培养。

4.提高商业银行流动性。商业银行可以通过提高流动性风险管理的意识，完善流动性风险监管，根据业务规模、性质、复杂程度、风险水平、组织架构及其市场影响力，制定有效的流动性风险应急计划，预防未来可能的流动性危机。