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user: 4. 财务竞争力实证结果及分析 运用SPSS 22.0对表2数据进行因子分析，检验结果如下： 4.1. KMO值检验 由表3可知，Bartlett检验统计量的读取观测值为95.213，且对应概率P值为0，应拒绝原假设，即认为单位矩阵与相关系数矩阵是有显著差异的。同时KMO值大于0.5，原有变量是可以进行因子分析的。 4.2. 总方差解释 表4中的第二至四列描述了因子分析的初始解情况，可以看出前三个因子的特征值分别为3.108、2.557和1.279，都大于1，分别解释了原有9个变量的34.535%、28.409%和14.214%，累计方差贡献率为77.158%。 第五至七列描述了因子解的情况。在提取了三个因子的基础上，共解释了本文数据中原有变量总方差的77.158%，可以推断出原有信息的信息丢失量较少，采用因子分析的效果比较明显。 在第八至十列描述了因子解的最终情况。在总累计方差贡献率并未改变的基础上重新分配了三个因子的解释方差，使得因子更加具备解释力度。 4.3. 因子载荷矩阵 由表5可知： Table 3 KMO and Bartlett test table KMO取样适切性量数 0.532 Bartlett 的球形度检验 上次读取的卡方 95.213 自由度 36 显著性 0.000 表3. KMO和巴特利特检验表 Table 4 Total variance interpretation tabl 组件 初始特征值 提取载荷平方和 旋转载荷平方和 总计 方差百分比 累积% 总计 方差百分比 累积% 总计 方差百分比 累积% 1 3.108 34.535 34.535 3.108 34.535 34.535 2.893 32.143 32.143 2 2.557 28.409 62.944 2.557 28.409 62.944 2.594 28.820 60.963 3 1.279 14.214 77.158 1.279 14.214 77.158 1.458 16.195 77.158 4 0.883 9.809 86.968 5 0.574 6.378 93.346 6 0.415 4.611 97.957 7 0.125 1.385 99.341 8 0.041 0.459 99.800 9 0.018 0.200 100.000 提取方法：主成份分析。 表4. 总方差解释表 Table 5 Composition matrix 组件 1 2 3 总资产收益率(X1) 0.937 −0.053 0.162 总资产增长率(X2) 0.240 0.631 0.038 净利润增长率(X3) 0.435 0.809 0.297 不良贷款率(X4) −0.312 −0.067 0.680 拨备覆盖率(X5) 0.424 0.837 0.090 单一最大客户贷款比率(X6) 0.442 −0.053 −0.700 存款增长率(X7) −0.176 0.655 −0.432 核心资本充足率(X8) 0.816 −0.531 0.006 资本充足率(X9) 0.902 −0.286 0.124 提取方法：主成份分析。 a. 已提取3个成分。 表5. 成分矩阵a表 X1 = 0.937 f 1 − 0.053 f 2 + 0.162 f 3 X2 = 0.240 f 1 + 0.631 f 2 + 0.038 f 3 X3 = 0.435 f 1 + 0.809 f 2 + 0.297 f 3 X4 = − 0.312 f 1 − 0.067 f 2 + 0.680 f 3 X5 = 0.424 f 1 + 0.837 f 2 + 0.090 f 3 X6 = 0.442 f 1 − 0.053 f 2 − 0.700 f 3 X7 = − 0.176 f 1 + 0.655 f 2 − 0.432 f 3 X8 = 0.816 f 1 − 0.531 f 2 + 0.006 f 3 X9 = 0.902 f 1 − 0.286 f 2 + 0.124 f 3 4.4. 因子的命名解释 旋转后的因子载荷矩阵见表6，通过分析旋转后的成分矩阵，根据各个因子在指标上的载荷大小，将9核心指标划分为三个公共因子，各因子的命名见表7： Table 6 Rotation factor load matri 组件 1 2 3 资本充足率(X9) 0.939 0.095 0.144 核心资本充足率(X8) 0.932 −0.181 0.216 总资产收益率(X1) 0.884 0.328 0.133 存款增长率(X7) −0.533 0.457 0.393 净利润增长率(X3) 0.130 0.951 −0.102 拨备覆盖率(X5) 0.055 0.937 0.092 总资产增长率(X2) −0.036 0.671 0.074 单一最大客户贷款比率(X6) 0.226 −0.007 0.798 不良贷款率(X4) −0.069 −0.058 −0.746 提取方法：主成份分析。 旋转方法：Kaiser标准化最大方差法。 a. 旋转在5次迭代后已收敛。 表6. 旋转后的因子载荷矩阵表 Table 7 Factor naming tabl 因子 f1 f2 f3 载荷指标 X1、X7、X8、X9 X2、X3、X5 X4、X6 因子命名 发展因子 稳健因子 经营因子 表7. 因子命名表 4.5. 成分得分系数矩阵 根据表8所示的成分得分系数矩阵表，可得出三个公共因子与各指标间的关系： f 1 = 0.305 X 1 − 0.025 X 2 + 0.054 X 3 + 0.061 X 4 + 0.005 X 5 − 0.010 X 6 − 0.242 X 7 + 0.316 X 8 + 0.325 X 9 f 2 = 0.115 X 1 + 0.259 X 2 + 0.381 X 3 + 0.032 X 4 + 0.362 X 5 − 0.062 X 6 + 0.154 X 7 − 0.091 X 8 + 0.023 X 9 f 3 = − 0.028 X 1 + 0.010 X 2 − 0.159 X 3 − 0.537 X 4 − 0.006 X 5 + 0.563 X 6 + 0.318 X 7 + 0.065 X 8 − 0.009 X 9 根据总方差解释表为权重计算财务竞争力综合得分，即： F = 0.32143 f 1 + 0.28820 f 2 + 0.16195 f 3 4.6. 各银行得分排名表 在确定了公因子和综合因子之后，需要对不同指标进行单项得分、综合得分和银行排名。表9展示了样本数据16家商业银行2018年的得分及排名。 Table 8 Component score coefficient matri 组件 1 2 3 总资产收益率(X1) 0.305 0.115 −0.028 总资产增长率(X2) −0.025 0.259 0.010 净利润增长率(X3) 0.054 0.381 −0.159 不良贷款率(X4) 0.061 0.032 −0.537 拨备覆盖率(X5) 0.005 0.362 −0.006 单一最大客户贷款比率(X6) −0.010 −0.062 0.563 存款增长率(X7) −0.242 0.154 0.318 核心资本充足率(X8) 0.316 −0.091 0.065 资本充足率(X9) 0.325 0.023 −0.009 提取方法：主成份分析。 旋转方法：Kaiser标准化最大方差法。 组件评分。 表8. 成分得分系数矩阵表 Table 9 Summary table of factor scores and comprehensive scores of various commercial bank 银行名称 f1 排名 f2 排名 f3 排名 F 排名 中国银行 6.94683 8 64.38246 12 3.70729 3 21.38834 10 建设银行 9.21679 1 73.72611 7 1.04575 12 24.37978 7 平安银行 3.88335 16 69.81622 8 6.02819 1 22.34552 8 浦发银行 6.73939 9 55.01759 16 1.73813 9 18.30380 16 华夏银行 5.48962 13 60.60560 14 2.28522 5 19.60115 14 民生银行 6.64468 11 62.28650 13 0.53590 13 20.17356 13 招商银行 8.58698 2 122.21603 3 1.75393 8 38.26682 3 南京银行 6.49927 12 176.64842 2 2.05972 7 53.33271 2 兴业银行 7.17254 7 79.54891 6 −0.22838 14 25.19448 6 北京银行 4.15250 15 101.88716 4 5.01281 2 31.51044 4 农业银行 8.22580 5 94.81613 5 2.13124 6 30.31518 5 交通银行 6.73234 10 65.82925 11 1.34360 10 21.35356 11 工商银行 8.31162 3 66.85978 10 1.21495 11 22.13735 9 光大银行 7.18825 6 69.39782 9 −6.44175 16 21.26773 12 中信银行 5.18071 14 60.35886 15 2.66927 4 19.49295 15 宁波银行 8.30447 4 193.57796 1 −2.06233 15 58.12448 1 表9. 各商业银行因子得分、综合得分排名汇总表 从发展因子来看，排在前三位的是建设银行、招商银行和工商银行，后三位是中信银行、北京银行、平安银行。说明国有银行的地位相当稳固，深化改革较早的显示成效，而股份制银行和城市商业银行的发展潜力有待继续提高。现阶段我国各商业银行直接的业务有很强的同质性，如何在异质性不高的环境中打造出自身的特有优势是需要各家银行重点研究的方向，打造出各自的拳头产品才能在激烈的竞争中立于不败之地，同时由于互联网金融的快速发展，各商业银行也要抓住机会提升服务质量，增强自身的竞争力。 从稳健因子来看，宁波银行、南京银行、北京银行均挤进前五阵营，其中宁波银行位列16家银行之首，远超其他银行。说明城市商业银行在风险防范方面已经达到成熟发展阶段，且风控水平排在业内前列。良好的风控能力对于金融行业而言尤其重要，在拓宽发展空间和盈利的同时，势必会带来金融风险，因此我国商业银行仍要加强风险管理，充分借鉴国外先进的银行风控管理的技术和经验，制定不同的风险管理流程，实现全方位的事前审批监督、事中执行监督、事后审核管理。 从经营因子来看，平安银行、北京银行、中国银行占据前三，且分别代表了股份制银行、商业银行和国有银行。其他银行要分析企业发展现状，明确发展目标，以这三家银行为行业榜样，做到以彼之长补己之短。银行的不良贷款率是主要考核指标之一，不良贷款的管理是依据风险程度的不同进行差异化管理，要真实的反映资产质量就要及时的降符合不良贷款特征的及时纳入不良管理，并结合催收。抵债、诉讼等手段进行辅助处理，最大限度的降低银行不良贷款率。 从综合排名来看，宁波银行、南京银行、招商银行、北京银行、农业银行等银行排在前五位，属于第一梯队，其中有三家都是城市商业银行，说明我国的城商行发展势头逐步提高。兴业银行、建设银行、平安银行、工商银行、中国银行等股份制和城市商业银行排在五到十位，属于第二梯队，其中三家属于国有大型银行，说明国有大型银行仍处于稳步发展的地位。交通银行、光大银行、民生银行、华夏银行、中信银行、浦发银行等排名靠后，属于第三梯队。 结合三个因子的排名顺序来看，稳健因子很大程度上决定了商业银行的综合排名，因此对于我国商业银行而言，应该加快深化改革步伐，在资产体量、质量上到金融业领头羊的作用之外，更要严格把控风险，只要风险管理的水平位居行业前列，则综合排名自然会靠前。