我国上市银行竞争力比较研究

【摘要】随着银行数量的增多，银行在金融领域的竞争不断加剧，本文针对已上市的16家银行进行竞争力比较分析，选取了盈利性、流动性、安全性、发展性和规模性5个一级指标，采用主成分分析法，对16家银行各项指标排名，来分析上市银行的竞争力，最终为银行的科学管理和有效决策提供理论依据。

【关键词】上市银行 竞争力 主成分分析法

一、引言

我国银行在金融和经济中的地位在不断提高，外资银行的进入以及国际政治经济局势的变动等，给银行带来了巨大的压力和挑战。因此，本文选取了16家上市银行，包括国有控股的建行、中行、农行、工行和交行，股份制银行中的八家上市银行中信、浦发、民生、兴业、平安、招行、光大和华夏，以及城市商业银行中的宁波银行、北京银行和南京银行。通过对这16家上市银行的竞争力进行分析，来了解上市银行竞争力的强弱及存在的问题，提高银行的竞争能力这对我国各家银行具有重要的借鉴意义和参考价值。

二、针对我国16家上市银行财务绩效的主成分分析

本文选取了我国已上市的16家银行，选取5项一级指标，即盈利性、流动性、安全性、发展性和规模性，选取了10项指标二级指标，即总资产回报率X1、净资产收益率X2、成本收入比X3、存贷比X4、核心资本充足率X5、资本充足率X6、核心不良贷款率X7、资产总额X8、负债总额X9和净利润X10。本文数据均来源于2013年银行年报。

（一）数据指标的标准化处理

本文对数据进行标准化处理，选取了z-score 标准法，通过SPSS16.0软件，选取进行标准化处理。

（二）检验数据是否适合主成分分析

数据具有较强的相关关系，才可以采用主成分分析法提取主成分，提取的主成分就能够反映变量的共同特征。所选取的九项指标的共同度均大于0.6，具有较强的相关关系，适合采用主成分分析法进行分析。

（三）解释的总方差

所选取初始因子必须大于等于1，且累积的方差贡献率应大于80%，才适合采用主成分分析法，当初始值大于等于1时，可选取3.702、2.782和1.859三个特征根，特征根的方差分别为37.024%、27.816%和18.589%11.616%，此时累积的方差贡献率大于80%，因此符合主成分分析的基本要求。

（四）提取主成分

针对上市银行竞争力进行比较分析，所选取的10项指标可以用3个主成分来代替，这3个主成分能够较好的反映和代表所有的信息。

（五）计算每个主成分得分和因子综合得分

主成分得分的计算法是标准化数据与成分得分系数相乘，第一主成分是反映安全性指标;第二主成分是反映银行规模和流动性的指标;第三主成分是反映盈利性的指标。计算因子综合得分，采用的是客观赋权法，权数是主成分的方差与累积贡献率之商。

三、结果分析

（一）综合能力分析

2013年综合能力排名第一的是建行，宁波银行和南京银行排名分别为第二和第三名;排在后三名的银行是平安银行、北京银行和兴业银行。从商业银行类型分布来看，2013年居前3名的银行中有2家是城市银行和1家国有控股银行;2013年居后3名的银行中有2家是股份制商业银行和1家城市商业银行。总体来看，城市商业银行竞争力的排名靠前，发展速度较快;国有商业银行竞争力排名居中，实力依然雄厚;大部分股份制商业银行和新兴城市商业银行的排名都处于中后方，但是也有少数几家发展势头强劲。

（二）具体因子分析

在安全性方面，建行、南京银行和宁波银行得分较高，故注重对流动性风险和不良资产的控制，有着较强的稳定性;北京银行和兴业银行等大多数股份制商业银行得分较低，故在资产管理和风险控制上做得略显不足。

从银行规模和流动性的指标来看，建行均排名第一，说明建行资金流动性较强;宁波银行和南京银行分别排名第二、三，说明城市商业银行的规模不断增强，增长势头较快，对资金的运用状况良好;兴业银行排十六名，银行规模最小，且资产流动性最差。

从盈利性指标来看，建行、南京银行、北京银行、工行和中行依次排在了前5名，其中国有控股商业银行维持着较高的得分，拥有出色的盈利能力，垄断着大部分市场;南京银行和北京银行盈利性指标得分较靠前，这些银行与国有控股的商业银行有一定的差距，但是城市商业银行发展速度较快，已经尽快的赶超了部分国有控股的商业银行;股份制商业银行的盈利能力最差，整体排名靠后。

（三）提高竞争力的对策建议

第一，针对安全性能力，银行应健全风险管理机制，提高资产质量，完善信用评级制度，降低不良贷款率，提高资本充足率;第二，对于银行规模和流动性能力，银行要吸收存款、发放贷款，合理配置存贷款，保证银行资金有合理的流动性水平，建立衡量流动性风险的体系，能够及时准确的对流动性风险进行预警，及时发现流动性风险，注意贷存比过高引发的流动性风险。第三，对于盈利性能力，以服务客户为中心，改善服务质量，积极拓展业务，加强与其他银行或企业的合作，提高中间业务收入的增长速度，注重通过金融创新来提高盈利能力。

本文系陕西国际商贸学院校级课题，项目名称为统筹科技资源视域下西安建设创新型区域金融中心的路径研究。

参考文献：

[1]刘迪.基于主成分分析的纹理图像分类算法[D].大连海事大学，2012，06.

[2]孙国茂.中国投资银行竞争力研究.济南大学学报，2013（3）.