葛佳玲，王 妹

（南京林業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，南京 210037）

改革開放四十多年來，經(jīng)濟(jì)體制改革不斷深化。我國銀行的經(jīng)營模式也隨之發(fā)生了深刻的變革。商業(yè)銀行是中國銀行體系重要的組成部分，商業(yè)銀行運(yùn)營情況對(duì)我國經(jīng)濟(jì)穩(wěn)步發(fā)展具有重要意義。通過研究商業(yè)銀行的財(cái)務(wù)績效，從宏觀上把握商業(yè)銀行的經(jīng)營狀況，對(duì)優(yōu)化商業(yè)銀行的財(cái)務(wù)績效評(píng)價(jià)也具有一定的參考價(jià)值。

1 文獻(xiàn)綜述

陳嘉立、李學(xué)建[1]（2011）指出了以往銀行評(píng)價(jià)體系中利用單一方法的不足，結(jié)合主成份分析法和層次分析法，對(duì)14家上市銀行的2008年財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，通過經(jīng)營規(guī)模、經(jīng)營效率、風(fēng)險(xiǎn)管理能力、盈利能力和成長能力這些方面對(duì)銀行進(jìn)行綜合排序，為銀行財(cái)務(wù)績效評(píng)價(jià)提供了一個(gè)新的角度。馮帆、溫萬祥[2]（2017）以16家上市銀行2015年的年報(bào)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，利用因子分析法對(duì)16家銀行的盈利能力、成長能力和風(fēng)險(xiǎn)管理能力三個(gè)方面進(jìn)行分析，提出銀行應(yīng)該增強(qiáng)創(chuàng)新能力，完善風(fēng)險(xiǎn)管理機(jī)制，樹立全新的經(jīng)營理念的建議。徐慧玲、蘇誠[3]（2012）將因子分析法和層次分析法相結(jié)合，對(duì)18家城市商業(yè)銀行的經(jīng)營績效進(jìn)行研究。研究發(fā)現(xiàn)銀行的經(jīng)營績效與所處地方的生產(chǎn)力水平和經(jīng)濟(jì)金融環(huán)境有關(guān)，同時(shí)成長能力對(duì)于城市商業(yè)銀行經(jīng)營績效的提高最為重要，并提出地方政府應(yīng)該合理配置資源，銀行要加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理等建議。王麒、王海東[4]（2016）認(rèn)為研究上市商業(yè)銀行的經(jīng)營績效的可信度依賴于選取的評(píng)價(jià)指標(biāo)的合理性，選取績效的評(píng)價(jià)指標(biāo)應(yīng)該遵循全面性、獨(dú)立性、可比性和可行性的原則。商業(yè)銀行可以通過改革創(chuàng)新、構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)管理體系、加強(qiáng)基礎(chǔ)服務(wù)等措施提高經(jīng)營績效。宮曉宇[5]（2010）從微觀、中觀、宏觀三個(gè)層面分析了影響我國商業(yè)銀行財(cái)務(wù)績效的因素，研究結(jié)果表明銀行規(guī)模對(duì)財(cái)務(wù)績效的影響程度最大，運(yùn)營效率不影響銀行財(cái)務(wù)績效，并從改善外部經(jīng)營環(huán)境和提升內(nèi)部競爭力兩個(gè)方面提出了相關(guān)的建議。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 研究方法

本文運(yùn)用因子分析法分析銀行財(cái)務(wù)績效，通過對(duì)各個(gè)變量的研究，將具有表征銀行財(cái)務(wù)績效的多個(gè)復(fù)雜的指標(biāo)變量綜合為數(shù)量較少的幾個(gè)隨機(jī)變量因子，用少數(shù)幾個(gè)隨機(jī)變量去研究銀行整體的績效情況。

運(yùn)用因子分析法的基本步驟:通過選取銀行的基本指標(biāo)間的方差分析，提煉出幾個(gè)最能代表評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的公因子；通過因子旋轉(zhuǎn)，尋找出幾個(gè)因子所能描述的評(píng)價(jià)指標(biāo)變量；通過回歸分析，構(gòu)建公因子與各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)之間的線性組合；將公因子綜合，以各因子的方差在總方差中的比重對(duì)各因子的得分進(jìn)行加權(quán)平均得出商業(yè)銀行財(cái)務(wù)績效的綜合評(píng)價(jià)值。

2.2 數(shù)據(jù)來源與評(píng)價(jià)指標(biāo)選擇

綜合考慮數(shù)據(jù)獲取的可行性與數(shù)據(jù)的覆蓋面，本文選取了我國上市的25家商業(yè)銀行作為研究樣本，數(shù)據(jù)來源于2016年、2017年各上市商業(yè)銀行的年報(bào)整理。這些銀行中包含了國有大型商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行，具體列示在后面的排名表中。根據(jù)中國銀行業(yè)監(jiān)督管理委員會(huì)網(wǎng)站的數(shù)據(jù)，2016年商業(yè)銀行的總資產(chǎn)達(dá)到1816884億元，占銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)的78.23%，總負(fù)債達(dá)到1685922億元，占銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)的78.48%。2017年商業(yè)銀行的總資產(chǎn)達(dá)到1967834億元，占銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)的77.96%，總負(fù)債達(dá)到1820610億元，占銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)的78.18%。商業(yè)銀行是我國銀行體系的主體，將商業(yè)銀行作為研究對(duì)象能夠更加廣泛的覆蓋我國的銀行經(jīng)營情況，能夠較好的反映中國銀行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀。

考慮我國銀行業(yè)的特點(diǎn)和實(shí)際情況，按照客觀性、全面性、可操作性等指標(biāo)體系設(shè)計(jì)原則，借鑒國內(nèi)外銀行財(cái)務(wù)績效評(píng)價(jià)經(jīng)驗(yàn)，選取存款增長率（X1）、貸款增長率（X2）、每股凈資產(chǎn)增長率（X3）、存貸比（X4）、凈資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（X5）、成本收入比（X6）、凈資產(chǎn)收益率（X7）、每股收益（X8）、不良貸款率（X9）、資產(chǎn)負(fù)債率（X10）、資本充足率（X11）11個(gè)指標(biāo)，構(gòu)建商業(yè)銀行財(cái)務(wù)績效評(píng)價(jià)體系。為了充分反映上市銀行的財(cái)務(wù)狀況，設(shè)置一級(jí)指標(biāo)4個(gè)，二級(jí)指標(biāo)11個(gè)。具體見表1所示。

表1 指標(biāo)計(jì)算表

3 財(cái)務(wù)績效評(píng)價(jià)

3.1 模型構(gòu)建

本文采用SPSS 20軟件對(duì)25家商業(yè)銀行2016年及2017年的11項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行處理。為保證數(shù)據(jù)分析結(jié)果的可靠性，首先需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析的適度性檢驗(yàn)。檢驗(yàn)方法有KMO(kaiser-Measure Olkin Measure of Sampling Adequacy)和巴特利特球形檢驗(yàn)(Bartlett test of Sphericity)兩種。KMO值越接近1，因子分析法效果越好。Bartlett球度檢驗(yàn)用于檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的分布，各變量之間的相關(guān)程度，以及各個(gè)變量間的獨(dú)立情況。如果統(tǒng)計(jì)量較大，且概率值小于0.01，說明原始變量之間存在相關(guān)性，適合做因子分析。數(shù)據(jù)處理分析結(jié)果表明，2016年、2017年KMO的觀測值分別為0.585、0.521，均大于臨界值0.5，同時(shí)Bartlett球度檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的Sig值滿足小于0.01的條件，說明變量之間的相關(guān)性是顯著的。兩種方法均說明可以利用因子分析方法對(duì)2016及2017年商業(yè)銀行的財(cái)務(wù)績效進(jìn)行分析。

根據(jù)解釋的總方差的結(jié)果，從11個(gè)原始變量指標(biāo)中提取四個(gè)因子，累計(jì)貢獻(xiàn)率數(shù)據(jù)均超過了75%，這表明這4個(gè)因子能夠反映選取的11個(gè)原始變量的絕大部分信息，進(jìn)而為對(duì)25家商業(yè)銀行的財(cái)務(wù)績效狀況進(jìn)行合理的解釋奠定數(shù)據(jù)量的基礎(chǔ)。2016年、2017年銀行數(shù)據(jù)4個(gè)因子的方差累積貢獻(xiàn)率分別為80.617%、75.736%。

2016年、2017年的旋轉(zhuǎn)因子載荷具有相似性。根據(jù)得出的旋轉(zhuǎn)因子載荷矩陣，對(duì)提取的4個(gè)因子的經(jīng)濟(jì)含義進(jìn)行分析。F1在X10、X11上載荷較大，能夠解釋資產(chǎn)負(fù)債率、資本充足率等變量，因此把F1命名為風(fēng)險(xiǎn)管理能力因子；F2在X7、X8上載荷較大，能夠解釋凈資產(chǎn)收益率和每股收益兩個(gè)變量，因此把F2命名為盈利能力因子；F3在X4、X5、X6上載荷較大，能夠解釋存貸比、凈資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和成本收入比，因此把F3命名為經(jīng)營能力因子；F4在X1、X2、X3上載荷較大，能夠解釋存款增長率、每股凈資產(chǎn)增長率等變量，因此把F4命名為成長能力因子。

表2 2016年解釋的總方差

表3 2017年解釋的總方差

為了便于計(jì)算各商業(yè)銀行的綜合得分并進(jìn)行排序，根據(jù)因子分析法的原理，可以采用客觀賦權(quán)法計(jì)算綜合得分，從而盡量消除部分主觀因素的影響?？陀^賦權(quán)法就是將各因子對(duì)應(yīng)的特征值方差貢獻(xiàn)率作為權(quán)重，對(duì)每個(gè)因子進(jìn)行賦權(quán)，然后再進(jìn)行加權(quán)求和。表2、表3給出了各因子特征值的方差貢獻(xiàn)率，我們令F1、F2、F3、F4分別為4個(gè)因子的得分，F(xiàn)為商業(yè)銀行財(cái)務(wù)績效評(píng)價(jià)的綜合得分，建立商業(yè)銀行財(cái)務(wù)績效評(píng)價(jià)綜合得分模型:

2016年財(cái)務(wù)績效評(píng)價(jià)綜合得分模型:

2017年財(cái)務(wù)績效評(píng)價(jià)綜合得分模型:

3.2 評(píng)價(jià)結(jié)果分析

根據(jù)以上模型計(jì)算各商業(yè)銀行財(cái)務(wù)績效的綜合得分，并從高到低進(jìn)行排序，結(jié)果見表4所示。

表4 上市商業(yè)銀行財(cái)務(wù)績效排名表

從表4可以看出，2016至2017年間，南京銀行、張家港銀行、招商銀行、無錫銀行、常熟銀行進(jìn)步明顯，華夏銀行、中信銀行、民生銀行、交通銀行則有比較大的降幅。其中南京銀行、華夏銀行、民生銀行變化名次達(dá)2位數(shù)，現(xiàn)對(duì)變動(dòng)名次前二名的銀行提升和降低的原因進(jìn)行分析。

3.2.1 加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)控制是銀行財(cái)務(wù)績效保持領(lǐng)先及快速上升的主要原因

南京銀行排名升幅最大，原因在于南京銀行強(qiáng)有力的風(fēng)險(xiǎn)防控措施。南京銀行深化戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型、推動(dòng)戰(zhàn)略業(yè)務(wù)發(fā)展、強(qiáng)化風(fēng)險(xiǎn)防控、提升基礎(chǔ)管理為南京銀行的發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。主要表現(xiàn)在:優(yōu)化資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)、保證了資產(chǎn)質(zhì)量，提高了抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力。2016年南京銀行資產(chǎn)負(fù)債率為94.14%，2017年南京銀行資產(chǎn)負(fù)債率為94.02%。其中總資產(chǎn)與總負(fù)債比上一年均有所提升，主要原因是發(fā)放貸款及墊款較2016年有所增加以及吸收存款、應(yīng)付債券有所增加。三類不良貸款余額33.45億元，較2016年增加4.49億；不良貸款率為0.86%，較2016年下降0.01個(gè)百分點(diǎn)；貸款撥備覆蓋率462.54%，同比增加5.22%，保持較高的風(fēng)險(xiǎn)抵御能力。同時(shí)南京銀行圍繞服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)，探索對(duì)公客戶聯(lián)動(dòng)服務(wù)，不斷夯實(shí)客戶基礎(chǔ)。

3.2.2 現(xiàn)金流量變動(dòng)會(huì)影響銀行財(cái)務(wù)績效

華夏銀行排名降幅最大，華夏銀行現(xiàn)金流量的巨大變化是華夏銀行排名變化較大的主要原因。根據(jù)華夏銀行年報(bào)，華夏銀行為平衡資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)，提高資金運(yùn)用效益，經(jīng)營現(xiàn)金流出較大。2016年經(jīng)營活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金凈流出715.63億元，而2017年經(jīng)營活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金凈流出達(dá)到878.28億元，較上一年有明顯增加，但是仍然在可控范圍內(nèi)。2017年華夏銀行投資規(guī)模增加，投資活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金凈流出1033.84億元，較2016年投資現(xiàn)金凈流出2675.33億元顯著減少；2017年發(fā)行二級(jí)資本債和金融債籌資活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金凈流入426.60億元，與2016年552.20億元相比也明顯減少。由于籌資需要支付相應(yīng)的成本，投資規(guī)模過大對(duì)以后年份財(cái)務(wù)績效也會(huì)產(chǎn)生影響，雖然2017年兩項(xiàng)活動(dòng)的現(xiàn)金流量均比2016年減少，現(xiàn)金流量的巨大變化導(dǎo)致華夏銀行財(cái)務(wù)績效排名降幅最大。

3.2.3 創(chuàng)新是銀行財(cái)務(wù)績效保持穩(wěn)定的根本

我國商業(yè)銀行的財(cái)務(wù)績效總體上處于良好發(fā)展的態(tài)勢，發(fā)展穩(wěn)中向好。說明商業(yè)銀行都非常注重自身的經(jīng)營管理，提升在銀行業(yè)的競爭力。以農(nóng)業(yè)銀行和平安銀行為代表進(jìn)行分析，可以發(fā)現(xiàn)，大部分的商業(yè)銀行兩年間的績效保持穩(wěn)定。農(nóng)業(yè)銀行助力供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，構(gòu)建綠色金融服務(wù)體系，搭建普惠金融發(fā)展架構(gòu)，互聯(lián)網(wǎng)金融創(chuàng)新服務(wù)“三農(nóng)”，開拓“智慧金融”服務(wù)，為其良好的成長能力和盈利能力奠定了基礎(chǔ)。平安銀行則通過重視科技創(chuàng)新和技術(shù)運(yùn)用，緊跟人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等前沿科技，運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)打造領(lǐng)先的智能化零售銀行，不斷推出創(chuàng)新模式和產(chǎn)品，全面提升客戶體驗(yàn)，為銀行的經(jīng)營效率和風(fēng)險(xiǎn)控制能力提供了保障。

4 提升銀行財(cái)務(wù)績效的對(duì)策建議

4.1 增強(qiáng)創(chuàng)新服務(wù)能力，提升盈利水平

近年來，銀行業(yè)的競爭日益激烈，各銀行都盡力提升競爭力。而提升競爭力可以體現(xiàn)在企業(yè)提供的產(chǎn)品和服務(wù)在市場上所占份額的大小以及有效利用自身資源的能力上[6]，客戶的選擇逐漸成為銀行健康發(fā)展的生命線。從上述分析結(jié)果可以看出，寧波銀行強(qiáng)化創(chuàng)新金融服務(wù)能力，主動(dòng)建立信息披露機(jī)制，贏得客戶的信任，從激烈的銀行業(yè)競爭中脫穎而出。與此同時(shí)，重視新技術(shù)的創(chuàng)造性運(yùn)用，對(duì)于全面提升客戶體驗(yàn)，提高盈利水平也有十分重要的意義。

4.2 建立風(fēng)險(xiǎn)管理機(jī)制，促進(jìn)穩(wěn)步發(fā)展

銀行業(yè)受金融沖擊的風(fēng)險(xiǎn)較大，經(jīng)濟(jì)危機(jī)以來，各國經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇緩慢，銀行的經(jīng)營環(huán)境仍然存在著許多不確定因素。建立可靠的風(fēng)險(xiǎn)管理機(jī)制有助于商業(yè)銀行穩(wěn)步發(fā)展，為我國經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)發(fā)展奠定金融基礎(chǔ)。風(fēng)險(xiǎn)管理能力因子作為銀行財(cái)務(wù)績效評(píng)價(jià)的重要因子，與銀行的風(fēng)險(xiǎn)管控策略與風(fēng)險(xiǎn)管控能力有很大的關(guān)系。寧波銀行風(fēng)險(xiǎn)管控的經(jīng)營理念保障了其出色經(jīng)營能力。

4.3 加強(qiáng)經(jīng)營理念創(chuàng)新，推動(dòng)改革升級(jí)

加強(qiáng)金融行業(yè)服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的功能是國家經(jīng)濟(jì)改革的重要內(nèi)容。商業(yè)銀行需要?jiǎng)?chuàng)新自己的經(jīng)營理念，推動(dòng)整個(gè)社會(huì)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。事實(shí)證明，為實(shí)體經(jīng)濟(jì)服務(wù)作為銀行經(jīng)營理念的一個(gè)重要方面，有望成為商業(yè)銀行新的發(fā)展方向。農(nóng)業(yè)銀行助力供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，創(chuàng)新服務(wù)“三農(nóng)”，開拓“智慧金融”服務(wù)的成功實(shí)踐，對(duì)商業(yè)銀行提高發(fā)展能力和盈利能力具有重要的借鑒意義。