摘 要：从安全性、盈利性和成长性角度出发，构建了由10项指标组成的绩效评价体系，并以26家A股上市银行为例，通过因子分析方法对各家商业银行的发展水平进行实证分析，得到了盈利、稳定、风险、成长四个公共因子以及各家银行的绩效评估结果，并据以分析不同种类银行在自身发展过程中存在的优势和劣势，为全面提高银行经营效率提出合理性建议。

关键词：上市银行；绩效评价；因子分析

一、前言

银行业作为金融领域的重要组成部分，其经营绩效水平深刻影响着金融市场的健康发展与运作，因此受到了全民广泛的关注。近年来随着利率市场化的加快以及金融创新的不断推进，银行业之间竞争愈发浓烈，这也意味着商业银行在市场上的发展要求越来越高。在此背景下，各家银行要想在激烈的竞争洪流中站稳脚跟不被淘汰，就应充分认识到自身的发展水平和竞争优势，明确发展方向，以积极态度应对瞬息万变的市场诉求。因此研究银行的经营绩效尤为重要。本文选用26家上市商业银行为研究对象，其中国有银行5家，股份制银行8家，城市银行8家，农村银行5家。通过因子分析对各家银行的绩效进行评估排序，总结不同性质银行在发展中的优势和劣势，为提高银行的资本质量和经营效率提出合理性的建议，以提升银行业整体的竞争水平，实现银行业的进步。

二、评价指标体系构建

1.指标选取

为了全面客观地衡量商业银行的绩效水平，本文在前人研究的基础上，从安全性、盈利性和成长性三个角度出发，选取了共计10个指标进行研究。其中从安全性角度我们选取了不良贷款率X1、资本充足率X2、杠杆率X3和拨备覆盖率X4四项指标，盈利性角度我们选取了营业利润率X5、成本收入比X6以及加权平均净资产收益率X7三项指标，从成长性出发，我们选取了资产增长率X8、总利润增长率X9和可持续增长率X10进行研究，由此构成了银行绩效的评价指标体系。

本文10项指标的数据主要来源于国泰安财数据库以及各家上市银行发布的2017年年度报告，并通过科学的计算和整理合并得到，数据真实可靠。

2.描述性统计

首先对得到的对26家上市银行的10项指标数据进行描述性的分析。从整体上来看，26家上市商业银行的不良贷款率均值在1.54%，远低于警戒线10%。其中，宁波银行的不良贷款率最低为0.82%，江陰银行的不良贷款率最高为2.39%。杠杆率均值在6.27%，并且所有银行的杠杆率都超过4%，符合银监会的要求。在资产收益方面，宁波银行的业绩最为出色，加权平均净资产收益率达到13.5%，江阴银行表现最差为3.78%，26家银行的平均收益率为9.06%。而在利润增长方面，常熟银行的增长速度最快为46.2%，江阴银行的利润增长最慢且为负值。综上可以看出，各家上市商业银行之间还存在着一定的差距。

3.指标标准化处理

由10项指标构成的银行绩效评价指标体系中，不良贷款率和成本收入比这两项是成本型指标，其余指标均为效益型指标。由于指标性质的不统一，我们需要进行标准化处理以消除不同性质的指标对模型的影响。

首先构建矩阵，用Xi表示第i个评价对象，用X表示第j评价指标，用Xij表示第i个评价指标的第j个指标值，由此得到初始矩阵X。

本文采用的处理方法为0-1标准化，0-1标准化处理的公式为：

效益型指标：

成本型指标：

其中， 是第j列指标中的最大值， 是第j列指标中的最小值。处理后的数据均分布于0-1之间。

三、因子分析

1.可行性检验

首先需要对指标体系进行KMO and Bartlett检验来判断该指标体系是否适合构建因子分析模型，一般来说，KMO检验值大于0.5，同时Battlet球检验概率值小于0.05，表明适宜采用因子分析法。运用SPSS19.0我们得到了KMO and Bartlett检验结果KMO=0.576>0.5，且差异性显著检验值为0<0.05，表明拒绝原假设相关系数矩阵为单位阵，说明变量之间存在相关关系，即该指标体系适合做因子分析。

2.公因子提取

本文采用方差最大正交旋转因子进行公因子提取。一般来说，当公因子的特征值大于1且累计贡献率达到80%以上就能反映研究对象的大部分信息，根据SPSS19.0我们得到4个公因子的累计贡献率达到了84.114%，说明这4个公因子能够很好地解释原来10个指标84.144%的信息。并且4个公因子的初始特征值分别为3.826、1.847、1.595、1.143，经过旋转之后得到新的特征值分别为2.182、2.16、2.131、1.938。因此，选用这四个公因子就能充分地反映上市银行的经营绩效水平。

3.因子载荷的旋转及命名

为了更好地解释公因子的经济含义，我们使用主成分分析法根据方差最大化的原则对样本数据进行因子载荷的旋转，得到了旋转后的因子载荷矩阵表。

由上表可以看出，总共有四个主成分。其中，成分1在营业利润率和成本收入比上有较大载荷，反映的是银行的盈利能力，因此将其称作盈利因子；成分2主要在资本充足率和杠杆率上占比较大，反映的是银行的稳定情况，因此将其称作稳定因子；成分3主要集中在不良贷款率和拨备覆盖率有较大载荷，反映的是银行的风险状况，因此将其称作风险因子；成分4主要集中在资产增长率和总利润增长率上，反映的是银行的成长能力，因此将其称作成长因子。

4.因子得分

把盈利因子、稳定因子、风险因子和成长因子的得分用F1、F2、F3和F4来表示，由特征值和旋转成分矩阵通过计算可以得到各个因子的得分：

F1=0.1ZX1+0.2ZX2-0.12ZX3-0.02ZX4+0.6ZX5+0.57ZX6+0.39ZX7-

0.11ZX8+0.06ZX9+0.31ZX10

F2=-0.03ZX1-0.59ZX2-0.53ZX3-0.08ZX4+0.12ZX5-0.1ZX6-0.34ZX7 -0.05ZX8-0.04ZX9-0.47ZX10

F3=0.62ZX1+0.09ZX2-0.29ZX3+0.63ZX4+0.14ZX5-0.07ZX6+0.28ZX7 +0.1ZX8+0.1ZX9+0.07ZX10

F4=0.06ZX1+0.10ZX2-0.14ZX3+0.15ZX4+0.02ZX5-0.11ZX6+0.26ZX7 +0.62ZX8+0.63ZX9+0.28ZX10

在得到各个因子的表达式的基础上，根据各主因子方差贡献率所占比重为权重计算得到综合得分F：

F=0.26F1+0.26F2+0.25F3+0.23F4

最终由SPSS19.0得到的26家上市银行的绩效评价结果：

从盈利因子得分来看，盈利能力最强的是成都银行、上海银行和贵阳银行，盈利能力最弱的是吴江银行、江阴银行和张家港行。其中成都銀行的盈利因子得分为1.5，张家港行的盈利因子得分为0.15。从整体上来说银行的盈利能力：城市银行>国有银行>股份制银行>农村银行；从稳定因子得分来看，较高的是农村银行和国有银行，评估均值分别为0.56和0.51，而城市银行和股份银行的稳定因子得分较低，评估均值只有-0.007和-0.09。其中江阴银行的稳定性最好，贵阳银行的稳定性最差。从整体上来说银行的稳定性：农村银行>国有银行>城市银行>股份制银行；从风险因子的得分来看，宁波银行、南京银行和贵阳银行的得分最高，意味着其抗风险能力也越强。从整体上来说银行经营的抗风险性：城市银行>国有银行>股份制银行>农村银行；从成长因子得分来看，可以看到较高得分的是城市银行和农村银行，从整体上来说银行的成长能力：城市银行>农村银行>国有银行>股份制银行。

从因子分析的综合得分来看，排名前三的分别是成都银行，宁波银行和南京银行，它们都是城市银行。排名最后的是平安银行和中信银行，它们都是股份制银行。通过计算我们分别得到城市银行的绩效均值为0.75，国有银行的绩效均值为0.63，农村银行的绩效均值为0.5，股份制银行的绩效均值在0.45，因此，从整体上来说，银行的发展水平：城市银行>国有银行>农村银行>股份制银行。其中在股份制银行中，招商银行的绩效评估值在0.76，排名第5，中信银行的绩效评估值0.27，排名最后。可以看出不同银行之间的绩效水平差距显然。

四、对上市商业银行的建议

1.强化风险管理，提升信用水平

商业银行的风险控制对银行的经营发展尤为重要，特别是客户的信用水平会直接影响到银行的资产质量，因此各部门应加强风险防范意识，建立科学的信用风险管理体系，同时提高客户信用水平。特别是农村银行，其信贷主体大多是农民，而农民受教育水平有限，素质偏低，影响贷款质量，因此加强对农民的金融教育，增强农民的信用水平，对降低不良贷款率，提高银行绩效有很大的帮助。

2.提高创新能力，扩大成长空间

随着利率市场化的不断推进，传统的银行业务不足以与其他竞争对手拉开差距，因此需要积极开拓新的业务市场，为银行业注入新鲜血液。加强中间业务的创新，刺激新型金融产品的出现，同时增加科技投入，加快网上银行等电子化的进程，会增加银行的竞争优势，扩大其成长空间，促进整个银行业的繁荣发展。

3.注重人才培养，优化内部管理

银行内部应加强对员工专业技能的培养，定期开展员工业务能力培训，提高员工素质水平，以积极良好的态度服务广大客户群体，提高银行的竞争能力。同时应积极引进高端人才，组建专业团队，全面提升人力资源质量，各部门之间优化人员配置，资产战略与整体战略双管齐下，建立健全的规章制度和完善的操作规程，加强内部控制和动态监督，以提高各部门的运作效率和经济效益。

参考文献：

[1]姬晓婷.中国大型商业银行国际竞争力比较研究[D].首都经济贸易大学，2018.

[2]刘燕.基于因子分析法的我国商业银行绩效评价实证研究[D].华中师范大学，2018.

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[4]冯宇雄.我国A股上市商业银行竞争力评价及影响因素研究[D].西北农林科技大学，2017.

[5]彭秋玲.我国上市商业银行竞争力分析[J].时代金融，2017（21）：66-67.

作者简介：沈韵兰（1998- ），女，汉族，安徽合肥人，安徽财经大学金融学院，2016级本科生，金融学专业