国有控股商业银行与城市商业银行竞争力对比分析

　毕 业 论 文

　学生姓名：

　赵雪莹

　 学

　号：

　20151206012007

　 系别班级：

　金融系 2015 级金融学本科二班

　 专

　业：

　金融学

　 题

　目：

　 国有控股商业银行与城市商业银行

　竞争力对比分析

　 指导者：

　 王雷雷

　 讲师

　评阅者：

　年

　 月

　 日

　毕 业 论 文 中 文 摘 要

　 国有控股商业银行与城市商业银行竞争力对比分析

　（空 1 行）

　摘要：

　现代经济以金融为中坚力量，金融业又以银行业为中流砥柱。随着我国改革开放再到我国加入 WTO，我国银行业的准入门槛不断放低，民间资本不断参与其中，国内银行业间竞争日益激烈。然而当前我国银行业缺乏客观、清晰、完整的竞争力评价体系与直接的指导方式，因而建立合理的评价体系对引导银行业发展具有非常大的理论价值和实践意义。

　本文选取我国 13 家 A 股上市的银行为研究对象，采用因子分析法确定相关指标的权重，不同权重综合后，得到我国银行业的竞争力结果，再由数据分析得出当前我国商业银行的竞争力现状。数据结果表明:我国银行业中，在风险抵御与国有商业银行表现出比城市商业银行更好的竞争优势。

　本论文借助因子分析法，使用银行真实数据，数据处理后得到竞争力结果，尽量避免数据模糊，并利用分析结果采取相应对策来增强竞争实力，达到促进我国金融业的稳定发展的目的。

　 关键词：

　：银行竞争力

　因子分析

　评判指标体系

　毕 业 论 文 外 文 摘 要

　 Title

　Comparative Analysis of Competitiveness between State-owned Commercial Banks and Urban Commercial Banks

　 Abstract

　Finance is the core of modern economy, and banking is the pillar industry of finance. With the coming of China"s entry into WTO and the opening-up period of foreign financial business at the end of 2006, foreign banks are bound to rush into China one after another and compete fiercely with domestic commercial banks. Therefore, it is of great theoretical value and practical significance to analyze and evaluate the competitive power of commercial banks in our country objectively and comprehensively, and to formulate effective strategies to enhance the competitiveness of commercial banks in China. The evaluation of the competitiveness of state-controlled commercial banks and urban commercial banks by factor analysis will provide a good technical method for Chinese commercial banks to evaluate their own strength and help them to adopt corresponding countermeasures to enhance their competitive strength. We believe that the improvement of China"s banking competitiveness will eventually contribute to the stable development of China"s financial industry.

　Keywords：

　：

　Bank Competitiveness；Factor Analysis；Index Evaluation System；

　目

　录

　1

　引言 ............................................................. 1 1.1

　选题背景及意义 ............................................. 1 1.2

　文献综述 ................................................... 2 1.3

　研究内容和目的 ............................................. 2 1.4

　研究过程与方法 ............................................. 3 2

　银行竞争力评价的因子分析方法 ..................................... 3 2.1

　当前银行评价方法 ........................................... 3 2.2

　因子分析法对分析银行竞争力的可用性 ......................... 3 2.3

　因子分析模型与基本步骤 ..................................... 4 3

　因子分析实证检验 ................................................. 6 3.1

　评价对象的选取 ............................................. 6 3.2

　竞争力评价指标体系 ......................................... 7 3.3

　因子评价分析 ............................................... 8 3.4

　实验检验结果 .............................................. 11 4

　对我国国有控股商业银行与城市商业银行发展的意见与建议 ............ 13 4.1 创新能力不足 ............................................... 13 4.2 战略定位不明确 .............................. 错误! ! 未定义书签。

　结

　论 ............................................................. 15 参 考 文 献 ........................................................ 17 致

　谢 ............................................................. 18

　 1 1

　引言

　1.1

　选题背景及意义

　1.1.1

　选题背景 在当前世界经济发展逐渐融合深入背景下，经济全球化呈现出速度放缓、内容变化、格局分化、规则重构等诸多新特征。而金融行业的发展是各国经济发展的重要推动力量，其中银行业又是金融行业的支柱产业，银行业的核心竞争力作为银行业发展的重要标准，已被诸多国家纳入到考核范围中。在我国，得益于近年来国内经济结构的优化升级，银行作为中国金融体系的重要组成部分，在资产规模及盈利能力等方面稳步提升，在促进中国经济发展中作用显著。

　1.1.2

　选题意义 城市商业银行由城市信用社发展演变而来，近年来，其规模与数量快速扩张。1995年 9 月 7 日国务院发布《关于组建城市合作银行的通知》拉开了城市信用社改组的序幕，1998 年 3 月 13 日城市合作银行统一更名为城市商业银行。历经数次增资扩股及跨区域扩张，城商行资产规模得以快速增长。截止 2017 年 12 月，全国城市商业银行资产总额达 317,217 亿元，资产总额占国内银行业资产总额的 12.57％，且我国城市商业银行规模小，发展时间尚短，但发展迅猛，势头强劲，这对其核心竞争力的评估是否有影响，影响有多大，需要我们用数据具体论证。

　当前我国正处于经济转型的重要时期，供给侧改革发展进一步深入，互联网金融异军突起，对传统金融行业冲击巨大，银行业作为中流砥柱，截至 2017 年末，全国银行业金融机构营业网点总数达到 22.87 万个，行业竞争日益激烈。伴随着互联网金融的发展与智能手机的快速普及，2017 年网上银行交易达 1171.72 亿笔，同比增长37.86%；交易金额达 1725.38 万亿元，同比增长 32.77%。手机银行交易达 969.29 亿笔，同比增长 103.42%；交易金额达 216.06 亿元，同比增长 53.7%，传统银行业正在面临智能化转型的巨大挑战与行业阵痛，核心竞争力的评估体系是否收到影响，产生多大影响，也需要我们用数据具体论证。

　我国现下正值互联网金融潮流兴起，在传统金融部门和互联网金融的推动下，中国的银行业工作效率、交易结构，甚至整体行业架构都将发生深刻变革，把握眼前的变革发展时机，创新发展提高自身核心竞争力的成为本篇论文的重要探讨主题。在此行业竞争日益激烈、国内经济发展结构急需调整、总体经济发展方式急待变革的重大机遇下，学些借鉴国外诸多银行成功经验，可持续性融合提高我国银行业良性可持续发展，成为目前亟待解决的重要问题。

　1.2

　文献综述

　迈克尔·波特（1990）对企业竞争力进行了最为系统的研究，得出了一系列新的分析方法与分析框架，认为现有竞争者的威胁、潜在竞争者的威胁、替代品威胁、供应商的砍价能力、顾客的砍价能力这五种力量决定产业结构。

　WEF 和 IMD 的竞争力理论在 1991 年后大规模调整研究内容与评价指标，主要用八个因素解释说明绝大部分竞争力。八要素为：国内经济实力、国际化程度、国家政策影响、金融环境、基础设施、管理程度、科研技术、人力资源。

　C. K.普拉海拉德、G.哈默（1990）在《哈佛商业评论上》联合发表了《公司核心竞争力》的论文，提出了企业核心竞争力概念，并认为核心技术是企业取得竞争优势的根本，企业应该围绕核心技术的推进和设计竞争战略，着眼于未来发展与长期利润。

　1.3

　研究内容和目的

　1.3.1

　研究内容 本文以我国 13 家 A 股上市银行为例，选取了 2018 年的数据，对银行的竞争力研究进行分析研究。本文中数据均来自于《中国金融年鉴》、《中国统计年鉴》和银行年度报告，数据来源可靠，内容详实且全面，但由于城市商业银行的 2018 年的年报尚未披露，所以采用了 2018 年第三季度报告数据。本文首先根据相关文献对竞争力的标准选取进行了分析与研究，并确定思路；然后通过因子分析法进行研究，以期发现国有控股商业银行与城市商业银行发展间的差距；最后针对两者间的差距提出相应的对策和建议。

　1.3.2

　研究目的 经过研究，发现我国银行业竞争力评价体系存在的问题，并使用因子分析法得出更科学合理的结果、更稳健的发展结构体系、更强的竞争力，以促进银行业的健康发展，增强我国银行业的核心竞争力，推动经济发展。

　1.4

　研究过程与方法

　1.4.1

　研究过程 首先根据研究方向，搜寻相关文献找到适合的研究银行竞争力的内容和方法。通过各种渠道搜集相关数据，并用 EXCEL、SPSS 软件对其进行处理，然后根据处理后的数据对银行竞争力评价体系进行分析研究。最后依据数据结果，提出针对性意见。

　1.4.2

　研究方法 本文主要使用因子分析法，从研究相关矩阵内部的相关性出发，根据相关性大小把变量分组，使得同组内变量间的相关性、不同组内变量间的相关性均较低，再根据方差贡献率确定权重，根据各自权重得结果，从中发现银行间的差距，以提升我国银行业的竞争力。

　2 2

　银行竞争力评价方法

　2.1

　当前银行评价方法

　2.1.1

　比较分析法 通过阅读相关文献和资料后，对比两个及以上的事物来发现其差异，借此来比较自身与成功案例间的指标差距，再将数据进行汇总分析，找到两者之间的集体差距，并借鉴成功经验，以制定切合自身发展的战略。

　2.1.2

　层次分析法 将搜集到的数据进行处理，并把指标两两对比得出各指标间的重要程度判断，再引入一定比率标度将判断定量化，形成矩阵，并计算其最大特征值及其对应的权数向量，之后进行一致性检验。

　以上两种方法均是在相同指标下，对比数据差距，以此来得出标准间的差异与发展规律，这两种方法，直接的展示出数据间的差异，然而不能清晰的指出不同指标间的重要性差别，也不能表明不同指标之间的相关程度，并且是基于专家的人为赋值后进行运算的，对当前银行发展的指导意义非常模糊，随意性强。

　2.2

　 因子分析法对分析银行竞争力的可用性

　因子分析法是根据各自的方差贡献率大小来确定的不同权重，方差越大的变量越权重越大，也越重要，反之也成立。这就避免了因人为赋值而导致的数据模糊。通过

　科学的数学方法，评价结果将更加可靠，也更为科学合理。此外，因子分析的整个过程都在计算机软件上进行，效率很高。因此，因子分析法是一种准确、可靠的评价方法，可用于评价商业银行竞争力。

　2.3

　因子分析模型与基本步骤

　2.3.1

　因子分析模型 因子分析的基本目的就是将类似的几个变量归在同一类中，将众多标准归纳为几个因子，并用较少的几个因子反映数据的绝大部分信息。运用这种模型运算，我们可以快捷的按权重大小排列影响银行竞争力的主要因子以及它们的影响力，模型如下：

　设有 n 个样本，每个样本有 p 个观测变量，分別用 p 2 1 X X X ， ， ，  ,表示）

　（ ， ， ， p   m F F F m 2 1,分別表示 m 个因子变量。如果：

　(1)TX X X X ）

　， ， ， （ p 2 1  为 p 维可观测变量，且均值向量 0  ）

　（X E ，协方差阵  ）

　（X cov，且协方差阵与相关系数矩阵 R 相等; (2)）

　（ ， ， ， p   m F F F m 2 1是不可观测变量，且均值向量0  ）

　（F E，协方差阵I F  ) ( cov，即向量 F 的各分量之向是相互独立的; (3)) , , ( p 2 1       与 F 相互独立，且0 ) (   E，协方差阵）

　（  cov是对角阵，即）

　（ ）

　（     cov，说明  各分量之间也是相互独立的，则模型                m m pm 2 2 p 1 1 p p2 m m 2 2 22 1 21 21 m m 1 2 12 1 11 1         F F F XF F F XF F F X 或写成AF X ，即因子模型。

　其中，模型中的）

　（ ， ， ， p   m F F Fm 2 1被称为公共因子，是相互独立的不可观测的理论变量p 2 1, ,      被称为特殊因子，是向量 X 的分量 ）

　， ， （ p 2 , 1 ii  X 所特有的因子，各特殊因子之间以及特殊因子与所有公共因子之间都是相互独立的;矩阵）

　（ija  A的元素ija被称为因子载荷，ija的绝对值越大( 1 a ij  )表明iX与iF的相依程度越大，或

　称jF对于iX的载荷量越大，故矩阵 A 称为因子载荷矩阵。

　2.3.2

　模型分析步骤 (1)确定原有变量是否可用于进行因子分析 在原有变量之间有较强的相关性前提下，因子分析可从众多原有变量中归纳出少量因子进行分析。因此，在处理数据前，需要对变量进行相关性分析。具体操作方法是根据变量间的相关系数矩阵进行统计检验。

　设有 n 个样本，每个样本有 p 个指标，于是得到原始数据矩阵: np2p1p2 n 1 n22 2112 11X X XX X XX X XX，设相关矩阵为np n2 1 n2p 22 211p 12 11r r rr r rr r rR 矩阵中相关系数 r 的计算公式为:   1 / r ij      n X Xij ij  p 3 , 2 , 1 j i ， ， ，   。如果相关系数矩阵中的大部分相关系数都大于 0.3 且通过统计检验，就继续进行因子分析。

　（2）对原始变量数据进行标准化处理 不同指标具有不同的经济意义和表现形式，因而不能一概而论，所以对各个指标与数据均进行标准化处理，使其具有可比性。通过标准化处理，使数据与标准均保持方向上的一致性，可以进行数据处理。

　评价指标关系一般分为正相关、负相关和适合范围三类。

　逆指标的准化公式为：ii1XX  适中指标的准化公式为：i iia 11XX   (ia 为iX 的适中值) 则所有指标准化转换的公式为：jjij ijSXX X   

　其中n1 iij jn / X X ，      nij ijn X X S122j1 /   p ， ， ； ， ，     2 , 1 j n 2 , 1 i

　经标准化处理后的数据ijX满足:   0ij  X E ,   1 varij  X

　(3)求相关系数矩阵 R 的特征值及特征向量

　根据特征方程式 0   I R  ，求得 p 个特征值    p p    m 2 , 1 mm， ，  ，其中， 02 1    p   ;根据方程组   0m m  F I R  ，求得特征值m 对应的特征向量  p F ， ，  2 , 1 mm。iF 反映的是在竞争力评价中起支配作用的因素，即为综合因子，是n 2 1X X X ， ， ，  的线性组合。

　（4）确定因子贡献率与累计贡献率 由于 R 的特征值i 就是综合因子的方差，因此，第 i 个综合因子保持原始数据信息量的比重为：i i id   /   n i ， ，  2 , 1 ，id 为第 i 个综合因子iF 对原始数据的贡献率。则前 m 个公共因子的累积方差贡献率为:   % 85   k 或 1 k 的原则来确定 m值。

　(5)建立因子载荷并对因子进行命名解释 我们使用最大方差法将初始载荷矩阵作正交旋转，使每个原有变量在主因子上的载荷向 0 和 1 分化，进而将权重较大的几个指标的综合意义作为每个主因子的实际含义。

　(6)计算各因子得分及综合得分各因子得分的计算方法是: p ip i i iX X X F        2 2 1 1， 其中，   m iip, , 3 , 2 , 1    为因子iF在变量pX上的得分。用每个主因子的贡献率作权重，进行加权求和即得综合值:ipmiF d F ·1，其中，    n i di i i, , 2 , 1 /  。

　3

　因子分析实证检验

　3.1

　评价对象的选取

　文主要以我国的五家国有控股商业银行和 8 家 A 股上市的城市商业银行为评价对象，以期从中找出中不同银行间的差距，提升我国银行业的综合竞争力。

　国有控股 中国工商银行、中国建设银行、中国银行、

　表 1 银行选取 3.2

　竞争力评价指标体系

　3.2.1

　评价指标的选取原则 通过建立科学合理的评价指标，我们可以对当前银行的经营情况做综合评价。因此，科学合理的选取原则来准确有效地选择指标，有利于分析的顺利开展。一般遵循如下原则: (1)科学性原则。第一，指标一般选择国际通用指标，力求结果标准。第二，计算指标与方法众多，需从中筛选代表性较高的标准。第三，尽量选取涵盖更多的公司信息，且信息还原度较高的标准。

　(2)可操作原则。当前计量标准和计算方法众多，我们应考虑到实际操作的便捷性，同时保证信息的准确性。并且，指标应选取权重较高的指标，避因过分把握细节而忽视本质的情况发生，从而影响评价的精确性。

　(3)前瞻性原则。评价指标的选取应不只反映当前能力与发展状况，还需引导未来的发展方向。

　3.2.2

　评价指标体系的建立 银行年报中可供使用与计算的标准非常多，主要归纳为盈利能力、成长能力、营运能力等方面，本论文从中筛选出代表性指标，形成下表。

　表 2 评价指标 序号 指标名称 计算公式 重点体现 标准 1X

　资产总额

　整体实力 正 2X

　平均总资产收益率 净利润/平均资产总额 资产利用率 正 3X

　存款增长率

　 (年末存款额-年初存款额)/年初存款额 存款的规模扩张速度 正 4X

　一级资本充足率 一级资本/风险资产 抵御风险能力 ≥8.5% 5X

　成本收入比 营业费用/营业收入 银行盈利能力 ≤45% 商业银行 中国农业银行、交通银行 城市商业 银行 北京银行、南京银行、宁波银行、江苏银行、 上海银行、杭州银行、成都银行、贵阳银行

　6X

　不良贷款率 不良贷款总额/贷款总额 风险控制能力 逆 7X

　净利息收益率 利息净收入/生息资产平均余额 银行获利能力 正 8X

　流动比率 流动资产/流动负债 短期偿债能力 30%-50% 9X

　净非利息收入率 净非利息收入/盈利资产的比率 金融服务性业务的获利能力 正 10X

　电子银行业务收入增长率 （期末收入额-期初收入额）/期初收入额 电子商务发展能力 正 3.3

　因子评价分析

　（1）数据检验与相关性分析 将数据整理成表格后导入数据分析软件，首先对数据是否可用、可用性高不高进行了检验，本次检验使用 KMO 与巴特利特法，结果如下：

　表 3

　KMO 与巴特利特检验结果 KMO 取样适切性量数。

　巴特利特球形度检验

　 近似卡方

　 自由度

　显著性 .846 184.226 45 .000 在标准化数据基础上得来的相关系数矩阵与详细数据见附录与表。

　从附录中可见，各指标之间相关系数的绝对值大部分都在 0.5 以上，且该检验的显著性 KMO 明显大于 0.8，即该数据可用因子分析进行后续分析。

　（2）相关值与因子提取 根据主成分分析法相关，我们提取特征值大于 1 的因子，见下图。

　图 1 特征值与碎石图

　由图中可见，表中有四个因子大于特征值 1，且第四个因子后，曲线明显趋于 0，且四个因子解释了 75%及以上的水平，因此我们选择 4 个因子来代表原有变量，且由4.0022.3671.2751.130.3380.220.1370.015 0.01 0.0051 2 3 4 5 6 7 8 9 10特征值

　下表可见，我们选取的四个因子已经解释了原有的%的变量，因此我们断定这四个因子可以代表银行的综合竞争力。

　表 4 特征值与贡献值表 因子 特征值 贡献率（%）

　累计贡献率（%）

　1 4.002 40.021 40.021 2 2.367 23.670 63.691 3 1.275 12.753 76.443 4 1.130 11.304 87.747

　从表中可得，四个因子的特征值分别为 4.002、2.367、1.275、1.130，累计贡献率合计达到 87.75%，即前四个因子包含了绝大部分指标的信息。

　（3）旋转后的成分矩阵 矩阵排列如下：

　表 5 旋转后的成分矩阵a

　 成分 1 2 3 4 存款增长率 .863 .372 .293 .151 资产总额 .798 .404 .371 .409 成本收入比 .632 .326 .557 .389 一级资本充足率 .614 .531 .531 .227 流动比率 .340 .808 .374 .243 非利息收入占比 .404 .718 .306 .542 不良贷款率 .531 .705 .338 .296 净利息收益率 .285 .344 .847 .253 平均总资产收益率 .378 .302 .796 .329 电子业务收入增长率 .241 .331 .352 .838 设 F 为提取出的因子，所以四个因子为1F 、2F 、3F 、4F ，从表4.5 中可知 ，第一主因子1F 在 资 产 总 额 、 存 款 增 长 率 上的系数为0.863、0.798 ，大于其他几个变量的系数，可以概括资产与扩张能力方面；第二主因子2F 在流动比率、一 级 资 本 充 足 率 、 不 良 贷 款 率 上的系数较大，分别为0.808、0.718、 0.705， 可以概括为风险控制与抵御能力方面；第三主因子3F 在净利息收益率、平均总资产收益率、成本收入比上的系数较大，分别为0.847、 0.796、0.557，可以概括为盈利能力；第四主因子4F 在电子业务收入增长率、非利息收入占比的系数较大，分别为 0.838、0.542，可以概括为业务创新能力方面。

　（3）计算因子得分与综合排序

　成分得分系数矩阵表如下：

　表 6 成分得分系数矩阵

　成分 1 2 3 4 非利息收入占比 -.003 .503 -.191 -.136 电子业务收入增长率 -.373 -.040 .847 -.285 流动比率 -.421 .886 -.019 -.318 平均总资产收益率 .362 -.396 .125 .158 净利息收益率 -.219 .551 -.263 .194 存款增长率 .877 -.285 -.267 -.223 成本收入比 -.207 -.281 -.247 1.268 一级资本充足率 .182 .108 .143 -.298 不良贷款率 -.162 -.237 .678 -.076 资产总额 .506 -.275 -.229 .261

　我们记1Y 、2Y 、3Y 、4Y 、5Y 为各家银行在因子中的综合得分，得到：

　1Y =-0.0031X -0.3732X -0.4213X +0.3624X +……+0.50610X

　2Y =0.5031X -0.0402X +0.8863X -0.3964X +……-0.27510X

　3Y =-0.1911X +0.8472X -0.0193X +0.1254X +……-0.22910X

　4Y =-0.1361X -0.2852X -0.3183X +0.1584X +……+0.26110X

　其中，1X 、2X 、3X 、4X 为各项财务指标数据标准化处理后的数据。

　再以各因子所对应的的贡献率为权重进行加权求和，得到综合评分 Y ， 即：

　Y =0.400211Y +0.236702Y +0.127533Y +0.113044Y

　旋转载荷平方和表：

　表 7 旋转载荷平方和 总计 方差百分比 累计% 2.849 28.493 28.493 2.676 26.764 55.257 1.638 16.378 71.635 1.611 16.112 87.747 因子得分系数矩阵如下表：

　表 8 因子得分矩阵 银行 1Y

　排名 2Y

　排名 3Y

　排名 4Y

　排名 Y

　工商 -0.66 11 -0.38

　9 0.56

　4 1.60

　2 0.52 建设 0.22 10 0.21

　5 1.20

　2 2.30

　1 0.03 农业 -0.75 12 -0.53

　13 0.60

　3 -0.75

　11 -0.35 中行 1.23 2 -0.40

　11 1.50

　1 0.93

　3 1.31 交通 -0.82 13 0.55

　4 -0.39

　12 0.01

　4 0.05 北京 1.35 1 0.67

　2 -0.26

　9 -0.26 9 0.5 江苏 0.58 4 0.13

　6 -0.54

　13 -1.12

　13 -0.49 南京 0.33 7 0.61

　3 -0.31

　10 -0.15

　8 -0.31 宁波 0.28 8 0.02

　7 0.21

　6 -0.06

　5 -0.21 上海 0.51 6 0.77

　1 -0.33

　11 -0.37

　10 -0.31 贵阳 0.26 9 -0.39

　10 0.29

　5 -0.06

　6 0.12 杭州 0.58 4 -0.48

　12 -0.19

　8 -0.80

　12 -0.4 成都 0.63 3 -0.22

　8 0.18

　7 -0.08

　7 -0.44 3.4

　实验检验结果

　由分析结果可见，不同银行的不同因子之间的排名与最后总排名之间相差甚远，且银行的单项排名之间差异也很大，具体见图。

　图 2 资产扩张能力与风险抵御能力竞争对比图 -1-0.500.511.5工商 建设 农业 中行 交通 北京 江苏 南京 宁波 上海 贵阳 杭州 成都资产与扩张能力 风险控制与抵御能力

　（1）从资产与扩张能力上看，北京银行排名靠前，且与第二名中行银行之间差距不大，城市商业银行竞争力排名较为靠前，国有控股商业银行排名较为靠后。

　除此之外，城市商业银行竞争力数值均为正，最高为北京银行，数值为 1.35；最低为贵阳银行，数值为 0.26；而工行银行、农业银行、交通银行不如城市商业银行资产扩张能力强，且数据均为负，最低值为交通银行，数值为-0.82。

　这说明凭借当前国家给予的鼓励发展政策，城市商业银行发展非常迅速。城市商业银行自身基数小、发展时间短，相比于基数庞大且发展时间较长的国有控股商业银行，资产扩张能力更强，在数据分析中也更为明显。

　 （2）从风险抵御能力上看，国有控股商业银行的风险抵御能力不如城市商业银行，且发展规模较大的城市商业银行的风险抵御能力高于发展规模较小的。

　由表和图中得知：

　前五大城市商业银行占据了榜首，宁波银行最低，为 0.02；上海银行最高，为0.77，且与南京银行、北京银行差距不大。

　城市商业银行中发展规模较小的贵阳银行、杭州银行、成都银行的风险抵御能力与固有控股银行中的工商银行、农业银行与中国银行基本持平，数据在-0.41 左右。

　这说明在风险抵御方面，城市商业银行抗压能力很强，情况好于国有银行。五大行中，不良贷款率最高的为农业银行，为 1.59%，仅低于城市商业银行中的成都银行，且城市商业银行中不良贷款率最低的为宁波银行，数据为 0.78%，远低于我国五大行的不良贷款率。

　 -1.5-1-0.500.511.522.5工商 建设 农业 中行 交通 北京 江苏 南京 宁波 上海 贵阳 杭州 成都盈利能力 业务创新能力

　图 3 盈利能力与业务创新能力 （3）从创新与盈利能力方面看,建设银行独占鳌头,中国银行紧随其后，而城商行的盈利与创新能力落后于国有控股商业银行，而国有控股商业银行中，农业银行低于其他四个银行。

　从表 5 和图 3 可看出: 国有银行在盈利方面，数据均为正，中国银行最高，为 1.602；得分最低的工商银行也达到了 0.559，远远超过城市商业银行。

　在创新能力方面，五大行中除农行外，得分均为正，得分最高的中国建设银行，为 2.304；城市商业银行在该方面得分均为负，在业务创新能力方面不如国有银行做得好。

　这说明在创新与盈利能力水平上，城市商业银行的表现差强人意，建设银行充当起行业“领头羊”。由此差距的主要原因在于本次数据处理中加入了全新的标准，即电子银行业务收入增长率，当前我国正处于“互联网＋”浪潮下，我国互联网经济发展迅速，建设银行与工商银行在此方面的建树远超其他银行，因此其在创新能力方面强于其他银行。

　4

　我国国有控股商业银行与城市商业银行发展的对策

　由前文可得，盈利能力、资本与扩张能力、风险控制与抵御能力、业务创新能力四因子是评价我国银行业竞争力的重要指标。我国国有商业银行在资产扩张与风险抵御能力中处于弱势的原因在于其自身对风险较为忽视，且五大行自身资本庞大，扩展速度不如城市商业银行。我国城市商业银行的盈利能力与创新发展能力的与我国国有银行之间存在较大差距，原因在于五大行的固有影响力和市场敏锐度。

　4.1 对国有控股商业银行的建议

　4.1.1

　强化风险管理意识 我国商业银行在风险管理方面起步较晚，相较于成熟的西方银行的风险管理体系，我国在这方面发展时间短且相关经验较为空白，并且没有风险管理与业务发展同步，且不断更新变化的意识，因而这方面相较于西方银行业，落后颇多，因而建议如下：

　正确对待经营发展风险管理的关系。数据结果可见，国有控股商业银行的不良贷

　款率高于城市商业银行。因而，要正确对待贷款与风险间的关系，树立“贷款得到的利息是银行承受风险的补偿”这一理念，不因此盲目缩小贷款数额，并且积极寻找业务处理过程中的风险点，加以防范，并从中积极寻找可以获利的机会。

　增强风险意识与前瞻性。银行作为一个运营整体，每一位员工都应对运营中存在的风险有明确且清晰的认知。因而，加强运营一线的风险识别与控制能力就显得尤为重要，风险管理人员不能单一的管理风险，而应该在经营中感知市场的变化，从而不断更新风险管理意识。

　4.1.2

　突出市场营销优化发展战略 随着我国金融行业的深入发展，以及银行业的不断进步，金融市场化的程度提高，适宜的市场定位战略非常重要。我国国有控股的商业银行虽各有侧重与不同，但基础业务上的相似程度很高，相较于城市商业银行明显的地域性特征和针对性特征，国有控股的商业银行在这方面较为薄弱，因而建议如下：

　不断深入市场调研，可从市场细分和客户群体需求两方面讨论。首先，国有控股商业银行缺乏对市场的调研与有效信息的收集处理。当前市场内客户群体的内部划分不够细致，对于客户需求的研究也很粗糙，因而推出的产品并不满足细分领域的需求，且目标客户趋同。

　其次，客户群体定位不同，提供的产品也不同。由于市场划分粗糙，定制化产品在国有控股商业银行间的推广程度并不高，并且在产品提供方面，仍集中于传统的存贷款业务领域，且相似度极高。银行间相互模仿，使其自身独特性不断降低，产品自身也失去了特色，且没有固定的客户群体，令自身的市场拓展能力受限。

　4.2 对城市商业银行的建议

　4.2.1

　增强创新意识 近年来，我国在电子商务领域的成长远超世界平均水平，在互联网方面的多层次、全方位的创新已逐步展开，并且在各个领域开始呈现合作化和专业化的双重趋势。但由于受各种主客观条件的限制，大型国有控股商业银行发展较快，其中建设银行较为突出。

　目前，我国国有控股商业银行中，率先将电子业务收入增长率作为计量标准纳入到年报当中的是

　银行，并且对比 2017 年，五家国有控股商业银行对电子商务相关收入相当重视，均对本方面开始专栏予以详细描述。反观城市商业银行，仅以数据增

　长简单带过，并且在发展目标中提及迅速普及网上银行等业务，相较于已经有成熟应用体系的建设银行与工商银行，其起步较晚，且失去先机。

　4.2.2 增强对市场的敏感度 电子商务以及相关领域在 2017 年开始发展迅猛，同时期的城市商业银行也进入了发展的黄金期，其并没有充分利用本时期。在较好的市场氛围中，城市商业银行的目光仍旧集中在传统的存贷业务上，虽然凭借此时期几大城商行的“身价”猛增，自身资本迅速扩张，影响力急剧提升，然而其对市场未来的发展与走向并没有明确的感知与敏感度，使其失去了在优惠政策下的抢占市场份额的最佳时期。

　结

　论

　随着我国金融体系的逐渐健全和完善以及经济的发展，已有 25 家银行在 A 股上市。本文从因子分析角度，选取十三家上市银行进行了竞争力分析研究，希望在未来能不断提升我国银行业的竞争力水平，从而健康稳定的发展。

　本文通过对竞争力理论的研究，发现因子分析适用于研究竞争力水平，现有使用的研究方法中，随意性与模糊性极强，而因子分析则可以从中避免人为赋值这一点，根据当前市场发展的现状，将不同的标准进行分析归类，得到影响我国银行业水平的几大因子，且当前我国的电子商务等方面的发展水平远超过世界平均水平，于是本次论文的标准中，创新性引入电子商务收入相关标准，发现其是影响银行创新发展相关的重要因素。除此之外，上市银行的活期存款不断增多，造成吸引的资金不稳定性的增加，并且五大行的不良贷款率远高于城商行，在这方面没有城商行的注意程度高，且当下我国针对城市商业银行推出许多优惠发展政策，给城商行发展提供了相当大的空间，基于其自身基数小这一特点，其发展速度较快，但对市场的敏感度不如五大行。本文针对这些问题，在最后提出了对策建议，五大行可以利用自身影响力，合理安排资金运用方向，尽力满足不同客户的需求，城市商业银行可以借助当前的发展政策，迅速发展，为我国银行业发展增添活力。

　虽然当前我国竞争力评价体系还不够健全与科学，但是我相信随着我国银行业的发展，不断加强与完善自身经营管理，未来会有更加健康的发展。

　参 考 文 献

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　4. 正文的页码居中，引言的页码从第一页开始，摘要和目录的页码为ⅠⅡⅢ。

　 致

　谢

　时光匆匆，白驹过隙，我这 4 年的大学生涯转眼间就要结束了，回首走过的岁月，心中倍感充实。

　首先要感谢学校为我们提供了这么好的学习环境和条件，让我们能够在优雅的环境和浓厚的学习氛围中不断提升和充实自己。还有所有教师们无私的传道授业解惑。

　其次要感谢我的论文指导老师王雷雷老师。王老师在忙碌的工作中挤出时间给予了我悉心的指导和帮助，从论文的选题到完成，倾注了导师大量的心血。

　最后，要感谢同学们在学习生活中给予我的帮助和快乐，感谢父母在我的背后支持着我，让我能够无忧无虑的学习。