2019年中國六大銀行競爭力定量分析
——基于AHP分析法

季 圓

（中國人民大學，北京 100872）

中國六大銀行，具體是指六所大型國有銀行，即中國工商銀行、中國銀行、中國建設銀行、交通銀行、中國郵政儲蓄銀行、中國農(nóng)業(yè)銀行。這六所銀行屬于綜合性大型商業(yè)銀行，業(yè)務廣泛且具有多元化的包含面，是中國金融界最雄厚的資本與實力的綜合代表之一。合理評估一個商業(yè)銀行的競爭力，對于我們了解我國商業(yè)銀行發(fā)展水平并對未來作出合理預測有著重要意義。事實上，不同的國家對商業(yè)銀行的競爭力存在著不同的評估方法。美國的“駱駝”評級法是目前國際上主要通用方法之一。該評價體系主要監(jiān)測并評估了金融機構經(jīng)營的六個方面：資本充足性、資產(chǎn)質(zhì)量、管理水平、盈利狀況和流動性、對市場風險的敏感程度。2010年年初，針對大型銀行的管理評估，原銀監(jiān)會創(chuàng)立了一套中國的監(jiān)管模型——“腕骨”（CARPALs）。這個模型包含了七個方面、13個指標，例如資本充足性、貸款質(zhì)量、風險集中度、撥備覆蓋、附屬機構、流動性、案件防控等，同時保留銀行監(jiān)管者的有限自由裁量權，輔以綜合考察。由于商業(yè)銀行競爭力評價體系本身是一個難以完全量化的復雜系統(tǒng)，所以本文綜合考量兩種評價方式，合理選擇了7個指標，并利用層次分析法（AHP分析法），經(jīng)過嚴密計算，對六大行的銀行競爭力進行排序。

一、研究思路

商業(yè)銀行是特殊的金融企業(yè)，以安全性、流動性和盈利性作為三大經(jīng)營原則。不同的國家有著不同的機構，相應地對銀行競爭力的評價系統(tǒng)也有所不同，直接套用某一套國外現(xiàn)有評價體系，可能并不完全適合國內(nèi)六大行的發(fā)展形勢。例如，美聯(lián)儲有CAMELS評價系統(tǒng)，中國原銀監(jiān)會有“腕骨”指標體系?？紤]到兩套體系不同的衡量指標，本文從宏觀上綜合選取交叉評價標準，從安全性、流動性和盈利性出發(fā)選擇合適的指標，并搜集六大行于2019年發(fā)布的各項數(shù)據(jù)報告，從中獲取其經(jīng)營的各方數(shù)據(jù)，通過AHP分析法構建綜合評價體系，并通過MATLAB的計算和敏感度分析，得出最終結論。

二、指標選取與數(shù)據(jù)來源

安全性原則具體是指管理經(jīng)營風險、保證資金安全的要求，可以用資本充足率、不良貸款比率和撥備覆蓋率等指標來衡量；流動性原則是指銀行能夠隨時滿足客戶提取流動性資金等方面的要求的能力，可以用存貸比指標來測度；盈利性原則則是商業(yè)銀行經(jīng)營目標的終極要求和內(nèi)在動力，我們可以選擇每股收益和凈資產(chǎn)收益率等指標作為代表。綜合考量國際國內(nèi)指標與交叉性指標，最終本文選擇了資本充足率、不良貸款率、撥備覆蓋率、存貸比、凈資產(chǎn)收益率、每股收益作為衡量與測度六個指標。從2019年六大行各自的財務報表中搜集整理獲得相關數(shù)據(jù)，歸納形成如下表格。

表1 六大行財務數(shù)據(jù)

三、研究過程

1.層次分析法（AHP）簡述

層次分析法主要是由復雜系統(tǒng)與分解后的若干層次構成，具體而言，是將一個復雜且擁有多目標的決策問題打包為一個系統(tǒng)，將復雜目標分解為多個目標或準則，進而分解為多指標（或準則、約束）的若干層次，繼而通過定性指標模糊量化方法算出層次單排序（權數(shù)）和總排序，最終完成對目標（多指標）和多方案的決策優(yōu)化。此決策方法簡潔且實用，一方面，具有數(shù)學的嚴謹推導但又不過度追求高深的數(shù)學方面，以權重處理日常生活中對于“重要程度”的判斷，因而此方法也能處理許多僅憑傳統(tǒng)最優(yōu)化手段無法切入的實際日常問題。另一方面，該方法大大降低了測度者的主觀定性判斷，也包含了行為、邏輯等推理，將定性與定量完美結合，將日常思維系統(tǒng)化、精細化、數(shù)學化，模擬人類思維決策過程，又廣泛為人們所接受，容易掌握并進行實際運用。

2.建立遞階層次結構

我們對上述選取的對六項指標進行分層處理，將決策問題分為目標層即“競爭力排名”、準則層和方案層，如圖1所示。

圖1 遞階層次結構

3.構造判斷矩陣

在確定各層次各因素之間的權重時，如果僅僅是以定性作為結果，則不具有強烈的說服力，也不容易被別人接受，因而Saaty等人提出一致矩陣法，即以兩兩相互比較取代所有因素一同比較，采用相對尺度而非絕對定性度量，以盡可能減少由于比較性質(zhì)不同的諸因素而帶來的困難，進而提高評估的準確度與精密度。具體來說，針對某一準則，將其下的各方案兩兩之間對比，并按其重要性程度評定等級。即每次取兩個因子Xi和Xj，以aij表示Xi和Xj對Z的影響大小之比，全部比較結果用矩陣A = （aij）n×n 表示，稱A為Z-X之間的成對比較判斷矩陣。這里我們將六大指標進行兩兩比較，以“重要程度”作為權重來源，獲得了表2的判斷矩陣。顯然我們可以發(fā)現(xiàn)，這是對角線都為1的非對稱矩陣，且對稱位置乘積為1，這是符合判斷矩陣的數(shù)學規(guī)則的。隨后，我們以各個指標作為單一準則對象，每一次選擇一個準則，并將六大行對此準則之間的具體經(jīng)營數(shù)據(jù)兩兩相除，轉換為具體權重，形成六個對角線為1的結果矩陣，每一個矩陣代表了六大行在此準則決策下的競爭力單維結果，具體參見表3。

表2 判斷矩陣

表3 六大行具體計算結果

4.結果

由Matlab我們計算出最終結果并對評分進行排序，見表4。

表4 由Matlab計算得到結果

綜合考慮本文選出來的六項指標以及各個指標的權重、在各個指標下六大行的相對能力，繼而可以得到2019年六大行綜合競爭力排名，即工商銀行、建設銀行、農(nóng)業(yè)銀行、中國銀行、郵政儲蓄銀行、交通銀行。

5.敏感性分析

此處我們需要對層次單排序進行一致性檢驗。層次單排序是指，應于判斷矩陣最大特征的特征向量，經(jīng)歸一化后記為W。W的元素為同一層次因素對于上一層次因素某因素相對重要性的排序權值，這一過程稱為層次單排序。定義一致性指標為：

表5 敏感性分析

由MATLAB計算得到表5，我們可以發(fā)現(xiàn)所有矩陣的CR值都小于0.1，故一致性檢驗通過。

四、結論

中國工商銀行位列第一，表明該銀行在流動性、安全性和盈利性的綜合評價準則下綜合競爭力最強。從圖1也可以看出，工商銀行今年來經(jīng)營狀態(tài)良好。緊隨其后的建行、農(nóng)行競爭力也很優(yōu)秀。當然，本文選取綜合選取的六大指標并不能完全覆蓋六大行經(jīng)營狀況的所有方面，得出的結論也可能不完全正確。對六大行進行競爭力的排名，一方面是對過去經(jīng)營狀態(tài)的總結與審視，另一方面更是為未來的政策制定提供思路。這里筆者需要指出，我們在考慮六大行的競爭力時，最初是從商業(yè)銀行的流動性、安全性、盈利性三個方面開始考慮的，這里我們忽視了六大行的服務態(tài)度，即消費者的體驗感受，從某種程度上來說，競爭力最強的銀行是否對待消費者的態(tài)度會更蠻橫呢？還是更親和？是否需要將服務態(tài)度與服務效率作為量化指標引入競爭力的評判準則，還需考量。