商業(yè)銀行財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)研究
——基于熵權(quán)-TOPSIS-RSR模型

何紫荊 趙 玉

（東華理工大學(xué)，江西 南昌 330013）

一、引言

改革開(kāi)放以來(lái)，我國(guó)金融業(yè)的發(fā)展已經(jīng)取得了巨大成就，金融作為現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的血脈，與經(jīng)濟(jì)共生共榮，而商業(yè)銀行作為金融體系的中流砥柱，具有信用創(chuàng)造以及調(diào)節(jié)經(jīng)濟(jì)的功能，在助推經(jīng)濟(jì)發(fā)展上起著至關(guān)重要的作用。但是國(guó)內(nèi)接連出現(xiàn)諸如海南發(fā)展銀行事件、包商銀行事件等商業(yè)銀行因管理不善導(dǎo)致資不抵債、銀行倒閉的情況，為商業(yè)銀行發(fā)展敲響警鐘，具有高負(fù)債特質(zhì)的銀行業(yè)在管理運(yùn)營(yíng)上存在較大隱患。為引導(dǎo)商業(yè)銀行更好地服務(wù)于實(shí)體經(jīng)濟(jì)，銀行監(jiān)管部門一直堅(jiān)持打好防范金融風(fēng)險(xiǎn)攻堅(jiān)戰(zhàn)，陸續(xù)制定各種風(fēng)險(xiǎn)管理的審慎規(guī)制，2016年原銀監(jiān)會(huì)發(fā)布《銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)全面風(fēng)險(xiǎn)管理指引》，2018 年7 月銀保監(jiān)會(huì)正式實(shí)施《商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)管理辦法》。目前我國(guó)已經(jīng)進(jìn)入經(jīng)濟(jì)發(fā)展新時(shí)代，社會(huì)主要矛盾發(fā)生變化，經(jīng)濟(jì)已由高速增長(zhǎng)階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段，而商業(yè)銀行的市場(chǎng)結(jié)構(gòu)和風(fēng)險(xiǎn)管理水平還難以適應(yīng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的要求，尤其是在宏觀經(jīng)濟(jì)下行與監(jiān)管持續(xù)高壓約束的雙重沖擊下，銀行業(yè)管理基礎(chǔ)薄弱的問(wèn)題不斷顯現(xiàn)，不良貸款大幅增加，截至2019年末已達(dá)到2.41 萬(wàn)億元，處于高位。一旦銀行出現(xiàn)資金缺口，就很可能導(dǎo)致系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生，影響經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展。因此，除了外部監(jiān)管與治理，商業(yè)銀行自身也需要不斷深化管理體系改革，結(jié)合自身經(jīng)營(yíng)特點(diǎn)建立規(guī)范化、指標(biāo)化的財(cái)務(wù)績(jī)效管理體系，實(shí)現(xiàn)自我發(fā)展和自我保護(hù)，而運(yùn)用有效的方法對(duì)商業(yè)銀行的財(cái)務(wù)績(jī)效管理體系進(jìn)行評(píng)價(jià)，能夠幫助銀行在績(jī)效管理和考核的過(guò)程中盡早識(shí)別運(yùn)營(yíng)中的潛在風(fēng)險(xiǎn)，及時(shí)調(diào)整運(yùn)營(yíng)策略，以在新的經(jīng)濟(jì)環(huán)境和政策背景下，提高防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)能力，助推金融高質(zhì)量發(fā)展。

二、文獻(xiàn)綜述

績(jī)效評(píng)價(jià)（PE）在19世紀(jì)逐漸被應(yīng)用于企業(yè)管理中，相關(guān)研究在國(guó)外起步較早，直至今日，國(guó)內(nèi)外學(xué)者在企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)領(lǐng)域的研究成果較為豐碩，為我國(guó)企業(yè)管理者建立合適的績(jī)效評(píng)價(jià)體系提供了參考和理論支持。常見(jiàn)的績(jī)效評(píng)價(jià)體系有杜邦財(cái)務(wù)分析體系、經(jīng)濟(jì)增加值法（EVA）、平衡計(jì)分卡（BSC）和駱駝（CAMELS）評(píng)級(jí)體系等。目前，這些績(jī)效評(píng)價(jià)體系已經(jīng)廣泛應(yīng)用于商業(yè)銀行的績(jī)效評(píng)價(jià)。程金鳳（2017）基于杜邦財(cái)務(wù)分析體系并結(jié)合沃爾評(píng)分法對(duì)河南35家創(chuàng)新型制造業(yè)上市公司的績(jī)效情況進(jìn)行評(píng)價(jià)，進(jìn)而發(fā)現(xiàn)樣本公司最終的凈資產(chǎn)收益率偏低的原因是創(chuàng)新能力不足、資金營(yíng)運(yùn)能力較差且盈利能力差別較大。張慶萍和陳新國(guó)（2018）以A銀行為例，探究EVA評(píng)價(jià)體系對(duì)我國(guó)上市股份制銀行績(jī)效的對(duì)標(biāo)應(yīng)用。George（2014）利用經(jīng)濟(jì)增值（EVA）探究1988 年至2011 年加納銀行盈利能力的決定因素，結(jié)果表明資產(chǎn)收益率（ROA）和通貨膨脹不會(huì)影響加納銀行的績(jī)效水平。Ibrahim（2015）采用平衡記分卡（BSC）對(duì)尼日利亞11 家銀行的績(jī)效評(píng)價(jià)體系進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)這些銀行嚴(yán)重依賴財(cái)務(wù)績(jī)效指標(biāo)，其次是客戶績(jī)效指標(biāo)，需要從平衡記分卡的四個(gè)方面平衡各項(xiàng)指標(biāo)，并認(rèn)為BSC 有利于檢查駱駝（CAMELS）評(píng)級(jí)體系的偏度。駱駝（CAMELS）評(píng)級(jí)體系是美國(guó)監(jiān)管機(jī)構(gòu)對(duì)商業(yè)銀行及其他金融機(jī)構(gòu)的經(jīng)營(yíng)、管理等情況進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)的規(guī)范化評(píng)定制度。由于該評(píng)級(jí)體系主要以評(píng)價(jià)風(fēng)險(xiǎn)管理能力為導(dǎo)向，因此學(xué)者們大多將其應(yīng)用于對(duì)商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度。隨著體系的不斷發(fā)展和完善，該評(píng)價(jià)體系逐漸被應(yīng)用于對(duì)商業(yè)銀行的績(jī)效評(píng)價(jià)當(dāng)中。Samuel（2018）采用CAMELS 評(píng)價(jià)體系對(duì)印度三大商業(yè)銀行取消貨幣化前期（2011～2016 年）的績(jī)效情況進(jìn)行分析，基于分析結(jié)果建議三大商業(yè)銀行均應(yīng)提高其盈利能力和流動(dòng)性頭寸，以推動(dòng)銀行有效運(yùn)作。由此可見(jiàn)，運(yùn)用合理的績(jī)效評(píng)價(jià)體系對(duì)商業(yè)銀行的績(jī)效情況進(jìn)行有效評(píng)價(jià)，能夠發(fā)現(xiàn)銀行運(yùn)營(yíng)、管理等方面的不足之處，對(duì)于推動(dòng)銀行持續(xù)經(jīng)營(yíng)以及高質(zhì)量運(yùn)作具有不可或缺的作用。

商業(yè)銀行作為我國(guó)金融體系中不可忽視的中堅(jiān)力量，與國(guó)民經(jīng)濟(jì)具有較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性，為了解商業(yè)銀行的運(yùn)營(yíng)及管理表現(xiàn)，與其相關(guān)的財(cái)務(wù)績(jī)效情況成為眾多學(xué)者探究的重點(diǎn)，而關(guān)于商業(yè)銀行財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)具體方法的研究，國(guó)內(nèi)外科研工作者已開(kāi)展大量工作，并取得豐碩成果，其中主要評(píng)價(jià)方法有：因子分析法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）、主成分分析法和層次分析法（AHP）。由于商業(yè)銀行財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)涉及金融運(yùn)行、資本管理、風(fēng)險(xiǎn)控制和公司治理等子系統(tǒng)，客觀反映各指標(biāo)權(quán)重是確保評(píng)價(jià)結(jié)果可信度的關(guān)鍵。而TOPSIS 法是用于求解多屬性決策問(wèn)題的模型，計(jì)算基礎(chǔ)來(lái)源于反映績(jī)效狀況的客觀數(shù)據(jù)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者大多將該方法與層次分析法、模糊評(píng)價(jià)法等評(píng)價(jià)方法相結(jié)合，應(yīng)用于績(jī)效評(píng)價(jià)的研究當(dāng)中（Rezaei &Ketabi，2016）。熵權(quán)法則是根據(jù)各指標(biāo)所含信息有序程度的差異性來(lái)確定指標(biāo)權(quán)重，是一種將主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法相結(jié)合的評(píng)價(jià)指標(biāo)賦權(quán)方法（Hsieh &Wang，2013）。熵權(quán)法與TOPSIS模型結(jié)合后，相比模糊綜合評(píng)價(jià)法、因子分析法、層次分析法、主成分分析法等評(píng)價(jià)方法，更加適用于銀行財(cái)務(wù)績(jī)效的評(píng)估（Aras &Tezcan，2017）。目前，熵權(quán)-TOPSIS 法在財(cái)務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用大多集中在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)（趙騰和楊世忠，2019）和項(xiàng)目投資評(píng)估（蘇慧和張濟(jì)建，2018），而關(guān)于財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)方面的實(shí)證研究較少。為此，本文采用熵權(quán)法和TOPSIS 模型，選取在深圳證券交易所和上海證券交易所上市的33 家商業(yè)銀行作為樣本，對(duì)其2019年的財(cái)務(wù)績(jī)效進(jìn)行評(píng)價(jià)分析，以期揭示在持續(xù)深化金融機(jī)構(gòu)改革背景下，各商業(yè)銀行財(cái)務(wù)績(jī)效現(xiàn)狀及其變化特征，為強(qiáng)化銀行業(yè)公司治理、促進(jìn)金融企業(yè)改革提供參考。

本文的創(chuàng)新點(diǎn)在于：第一，進(jìn)一步擴(kuò)大樣本容量，選取33 家我國(guó)上市商業(yè)銀行作為研究樣本，其中包括國(guó)有商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行和全國(guó)性股份制商業(yè)銀行，提高研究結(jié)果的可信度。第二，構(gòu)建熵權(quán)-TOPSIS 模型對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)和評(píng)價(jià)，避免人為因素帶來(lái)的偏差，同時(shí)將構(gòu)建的熵權(quán)-TOPSIS模型與秩和比法（RSR）相結(jié)合，進(jìn)一步拓展評(píng)價(jià)結(jié)果，將財(cái)務(wù)績(jī)效進(jìn)行歸檔，綜合評(píng)價(jià)商業(yè)銀行財(cái)務(wù)績(jī)效，提高評(píng)價(jià)的客觀性和具體性。

三、指標(biāo)體系及模型構(gòu)建

本文基于國(guó)內(nèi)外學(xué)者績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系和方法的相關(guān)研究，結(jié)合我國(guó)現(xiàn)行的金融政策及商業(yè)銀行的系統(tǒng)管理情況，遵循科學(xué)性、客觀性、代表性等原則，兼顧數(shù)據(jù)的可獲得性，進(jìn)行評(píng)價(jià)指標(biāo)選取，構(gòu)建商業(yè)銀行財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，進(jìn)而對(duì)2019 年我國(guó)33家上市商業(yè)銀行財(cái)務(wù)績(jī)效表現(xiàn)情況進(jìn)行評(píng)價(jià)分析。

（一）指標(biāo)體系構(gòu)建

參考CAMELS 評(píng)級(jí)體系的框架與宏觀審慎評(píng)估（MPA）體系中的定量指標(biāo)，遵照《巴塞爾協(xié)議Ⅲ》以及各監(jiān)管機(jī)構(gòu)對(duì)商業(yè)銀行的監(jiān)管要求，構(gòu)建我國(guó)上市商業(yè)銀行財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，著重從資本充足性、資產(chǎn)質(zhì)量、流動(dòng)性、盈利性以及成長(zhǎng)性等五個(gè)維度進(jìn)行評(píng)價(jià)，并根據(jù)《金融企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)辦法》選取15 個(gè)具體可量化指標(biāo)（見(jiàn)表1）。

（二）模型構(gòu)建及數(shù)據(jù)處理

本文選取我國(guó)33 家上市商業(yè)銀行作為評(píng)價(jià)對(duì)象，15 個(gè)具體指標(biāo)數(shù)據(jù)來(lái)源于各上市銀行公開(kāi)披露的2019年度財(cái)務(wù)報(bào)告和Wind 數(shù)據(jù)庫(kù)。由于《商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)管理辦法》明確要求商業(yè)銀行的流動(dòng)性覆蓋率不低于100%，因此對(duì)于個(gè)別沒(méi)有披露流動(dòng)性覆蓋率的上市商業(yè)銀行，在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析過(guò)程中采用100%替代。

1.異常值的處理及數(shù)據(jù)歸一化。不同評(píng)價(jià)指標(biāo)在量綱、量級(jí)等方面存在差異，為使指標(biāo)之間具有可比性，在進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)之前需要對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)值進(jìn)行無(wú)量綱化處理。易平濤等（2014）對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化處理法、歸一化處理法等6 種線性無(wú)量綱化方法的結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性進(jìn)行分析后，認(rèn)為歸一化處理法的穩(wěn)定性最好，因此本節(jié)采用該方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱化處理。由于異常值會(huì)對(duì)無(wú)量綱化結(jié)果產(chǎn)生較大影響，可以在歸一化之前先采用以“中位數(shù)”為參考點(diǎn)的衡量方式對(duì)原始評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行異常值判斷和識(shí)別，然后再對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。根據(jù)m 個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象n 項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)構(gòu)建判斷矩陣（1）：

其中，xij表示第i 個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象、第j 項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的數(shù)值。評(píng)價(jià)指標(biāo)可以分為極大型指標(biāo)（指標(biāo)的值越大越好）和極小型指標(biāo)（指標(biāo)的值越小越好），對(duì)于極大型指標(biāo)可通過(guò)公式（2）進(jìn)行轉(zhuǎn)換：

對(duì)于極小型指標(biāo)可通過(guò)公式（3）進(jìn)行函數(shù)轉(zhuǎn)換：

其中，rij(i=1,2,…,m;j=1,2,…,n)為第i 個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象、第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)值，n、m分別為評(píng)價(jià)對(duì)象個(gè)數(shù)和指標(biāo)個(gè)數(shù)，maxrj、minrj分別為第j個(gè)指標(biāo)的最大值、最小值。

2.熵權(quán)-TOPSIS 法。熵權(quán)法是一種根據(jù)各個(gè)指標(biāo)值的離散程度進(jìn)行賦權(quán)的客觀賦權(quán)方法，相對(duì)變化程度大的指標(biāo)具有較大的權(quán)重，反映信息熵的效用價(jià)值。TOPSIS法也稱優(yōu)劣解距離法?；驹硎腔诮y(tǒng)一指標(biāo)后的正向化數(shù)據(jù)矩陣，得出各評(píng)價(jià)對(duì)象與最優(yōu)方案和最劣方案間的相對(duì)接近程度，以此對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象進(jìn)行排序，相對(duì)接近程度越接近1，評(píng)價(jià)對(duì)象越優(yōu)；反之，則評(píng)價(jià)對(duì)象越差?；静僮鞑襟E如下：首先，采用向量規(guī)范法構(gòu)建規(guī)范決策矩陣X；其次，基于熵權(quán)法確定加權(quán)規(guī)范化決策矩陣；再次，確定最優(yōu)值和最劣值，并計(jì)算各個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象與最優(yōu)值和最劣值之間的距離；最后，計(jì)算各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)與最優(yōu)值的相對(duì)接近度Ci，根據(jù)Ci的大小對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象的優(yōu)劣程度進(jìn)行排序。

3.秩和比法（RSR）。秩和比法是1988 年由我國(guó)統(tǒng)計(jì)學(xué)家田鳳調(diào)教授提出的一種基于指標(biāo)秩次的非參數(shù)評(píng)價(jià)方法。其基本原理是通過(guò)秩轉(zhuǎn)換獲得無(wú)量綱的統(tǒng)計(jì)量RSR，以RSR值對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象的優(yōu)劣進(jìn)行排序或分檔。對(duì)于效益型指標(biāo)按照從小到大進(jìn)行升序排列，成本型指標(biāo)則按從大到小進(jìn)行降序排列。RSR的計(jì)算如公式（4）：

表1 我國(guó)上市商業(yè)銀行財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

四、模型的運(yùn)用及評(píng)價(jià)結(jié)果

基于構(gòu)建的商業(yè)銀行財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)體系及所收集的指標(biāo)數(shù)據(jù)，使用Matlab 2018 軟件操作熵權(quán)-TOPSIS 法，得到樣本銀行2019 年的財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)結(jié)果，并結(jié)合秩和比法對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行分檔，采用SPSS 20.0軟件對(duì)分檔結(jié)果進(jìn)行線性回歸分析、方差齊性檢驗(yàn)和方差分析。

（一）熵權(quán)-TOPSIS模型分析結(jié)果

從表1 列示的各指標(biāo)熵權(quán)權(quán)重?cái)?shù)值來(lái)看，K33（流動(dòng)性覆蓋率）的權(quán)重值最大，其次是K42（基本每股收益），而K41（成本收入比）權(quán)重值最小，說(shuō)明流動(dòng)性覆蓋率和基本每股收益對(duì)商業(yè)銀行財(cái)務(wù)績(jī)效的總體評(píng)價(jià)影響較大，而成本收入比的影響最小。樣本銀行中，除5 家未在年報(bào)中披露流動(dòng)性覆蓋率的銀行之外，其他商業(yè)銀行流動(dòng)性覆蓋率均達(dá)到100%以上，其中城市商業(yè)性銀行指標(biāo)表現(xiàn)力較強(qiáng)，尤其是西安銀行和長(zhǎng)沙銀行遠(yuǎn)超100%；就基本每股收益指標(biāo)而言，興業(yè)銀行和招商銀行的基本每股收益達(dá)到3元/股以上，這在一定程度上體現(xiàn)較強(qiáng)的每股盈利能力。

相對(duì)貼近程度是商業(yè)銀行財(cái)務(wù)績(jī)效的量化表現(xiàn)，相對(duì)貼近度越大，說(shuō)明財(cái)務(wù)績(jī)效表現(xiàn)越優(yōu)；反之，則表明財(cái)務(wù)績(jī)效表現(xiàn)越差。根據(jù)相對(duì)貼近程度的排名結(jié)果可以看出，33 家樣本銀行中相對(duì)貼近度較低的分別是中國(guó)銀行和鄭州銀行，說(shuō)明這兩家銀行的財(cái)務(wù)績(jī)效表現(xiàn)較差，而寧波銀行的相對(duì)接近度在樣本銀行中排名第一，表明這家銀行的財(cái)務(wù)績(jī)效表現(xiàn)優(yōu)秀，對(duì)于寧波銀行來(lái)說(shuō)，未來(lái)發(fā)生財(cái)務(wù)困境的可能性很低。

（二）秩和比法（RSR）分析結(jié)果

相對(duì)貼近程度Ci屬于效益型指標(biāo)，且Ci的取值范圍與秩和比值（RSR）的分布相同，因此可以采用Ci值代替RSR 值，按照升序排列，可獲得秩RSR（Ci）。之后，計(jì)算頻數(shù)和向下累計(jì)概率，并通過(guò)查找“百分率與概率單位換算表”得到與之相對(duì)應(yīng)的概率單位Probit值（見(jiàn)表2）。以Probit 為自變量，RSR（Ci）為因變量，利用最小二乘法計(jì)算回歸方程，通過(guò)SPSS 20.0 軟件操作可得回歸方程（6）：

表2 相對(duì)接近度分布及對(duì)應(yīng)概率

且R2=0.96，說(shuō)明線性回歸方程具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義且擬合程度較高。

根據(jù)最佳分檔原則以及合理分檔數(shù)對(duì)財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行分檔?；诟怕蕟挝籔robit 的常用分組，擬將評(píng)價(jià)結(jié)果分為4 檔（見(jiàn)表3），在分檔之后對(duì)4檔RSR（Ci）進(jìn)行Levene方差齊性檢驗(yàn)，得出P>0.05（P=0.345），方差齊性條件成立。同時(shí)，對(duì)4 檔RSR（Ci）進(jìn)行方差分析，結(jié)果顯示F=62.071，P<0.005，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，且有RSR（Ci）（優(yōu)秀）>RSR（Ci）（良好）>RSR（Ci）（中等）>RSR（Ci）（較差），表明以上分檔合理，分檔結(jié)果見(jiàn)表3。

從表3 可以看出，長(zhǎng)沙銀行、招商銀行和寧波銀行的財(cái)務(wù)績(jī)效表現(xiàn)優(yōu)秀，流動(dòng)性覆蓋率指標(biāo)和基本每股收益指標(biāo)的大小對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的影響最大，而其中長(zhǎng)沙銀行在流動(dòng)性管理方面相對(duì)突出，流動(dòng)性指標(biāo)在樣本銀行中的排名靠前，其中流動(dòng)性覆蓋率達(dá)到343.39%，僅次于西安銀行和貴陽(yáng)銀行。招商銀行和寧波銀行則在盈利能力指標(biāo)表現(xiàn)方面更加優(yōu)秀，其中基本每股收益分別為3.59 元/股和2.41 元/每股，遠(yuǎn)超其他樣本銀行。相比之下，中國(guó)銀行和鄭州銀行的總體財(cái)務(wù)績(jī)效表現(xiàn)較差，中國(guó)銀行在成長(zhǎng)能力方面落后于平均水平，其中凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率（4.91%）和營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率（8.94%）較低，而鄭州銀行則是在資本充足率（12.11%）、核心資本充足率（7.98%）和資本積累率（5.36%）為樣本銀行中最低，且不良貸款率（2.37%）最高，說(shuō)明其營(yíng)運(yùn)能力和盈利能力遠(yuǎn)低于平均水平，且在流動(dòng)性管理能力以及抵御風(fēng)險(xiǎn)能力方面也需要進(jìn)一步加強(qiáng)。

表3 商業(yè)銀行財(cái)務(wù)績(jī)效分檔結(jié)果

從財(cái)務(wù)指標(biāo)的角度分析財(cái)務(wù)績(jī)效表現(xiàn)優(yōu)秀的三家銀行，招商銀行的資本充足水平較高，將資產(chǎn)負(fù)債率控制在92%以下，而另外兩家銀行則略高于92%的資產(chǎn)負(fù)債率監(jiān)管紅線。寧波銀行的資產(chǎn)質(zhì)量表現(xiàn)最好，該銀行的不良貸款率為樣本銀行中最低，同時(shí)撥備覆蓋率排名第一，達(dá)到524.08%；此外，與招商銀行盈利能力表現(xiàn)相似，寧波銀行的盈利能力情況也較好。但是招商銀行在成長(zhǎng)能力表現(xiàn)方面不如寧波銀行優(yōu)秀，其營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率排名靠后，究其原因可能是受信貸需求不足的影響，影響其成長(zhǎng)能力的進(jìn)一步提高。相較于其他銀行，長(zhǎng)沙銀行則在流動(dòng)性方面比較有優(yōu)勢(shì)，尤其是流動(dòng)性覆蓋率高達(dá)343.39%，遠(yuǎn)超100%，這可能依托于其不斷完善的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)管理治理結(jié)構(gòu)，因此雖然長(zhǎng)沙銀行在其他指標(biāo)上并沒(méi)有展現(xiàn)絕對(duì)優(yōu)勢(shì)，但是其流動(dòng)性管理能力較好，使得整體財(cái)務(wù)績(jī)效表現(xiàn)比較優(yōu)秀。

在14 家績(jī)效表現(xiàn)良好的銀行中，城市商業(yè)性銀行占比較大，然而在盈利能力方面存在不足，在利率市場(chǎng)化的影響下，大部分城商行的總資產(chǎn)凈利潤(rùn)率持續(xù)走低，雖然非利息收入與往年相比有所增加，但是主要收入來(lái)源仍是利息凈收入，收入結(jié)構(gòu)仍然比較單一，而對(duì)于一些小型的城商行，可能由于規(guī)模有限、缺乏人才等因素，難以拓展中間業(yè)務(wù)，盈利能力較差。

在14 家績(jī)效表現(xiàn)中等的銀行中，大多是國(guó)有大型銀行和股份制銀行，其主要原因在于成長(zhǎng)能力較弱，除了郵儲(chǔ)銀行外，國(guó)有大型銀行的營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率和凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率的排名在樣本銀行中均靠后，其中工商銀行凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率最低，農(nóng)業(yè)銀行營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率最低。股份制銀行則是由于流動(dòng)性指標(biāo)表現(xiàn)較差，其中民生銀行、浦發(fā)銀行和光大銀行的流動(dòng)性覆蓋率和流動(dòng)性比例的排名均靠后，需要提高流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)防控能力。

在財(cái)務(wù)績(jī)效排名最后的兩家銀行中，鄭州銀行的流動(dòng)性指標(biāo)表現(xiàn)處于平均水平，而其他四個(gè)方面表現(xiàn)都遠(yuǎn)低于平均水平，尤其在資本充足、資產(chǎn)質(zhì)量以及成長(zhǎng)能力表現(xiàn)方面。其中，鄭州銀行的不良貸款率由2012年的0.47%連續(xù)升至2018年的2.47%，2019年有小幅度的下降，為2.37%，鄭州銀行主要是受到區(qū)域環(huán)境制約，同時(shí)監(jiān)管部門要求各商業(yè)銀行自2018 年開(kāi)始將逾期90 天以上的貸款全部納入不良貸款，導(dǎo)致不良貸款率大幅度上升，而為了控制不斷攀升的不良貸款率，鄭州銀行提高2019年的撥備覆蓋率，在一定程度上影響了凈利潤(rùn)。就中國(guó)銀行而言，由于屬于大型國(guó)有銀行，其在資本充足方面和資產(chǎn)質(zhì)量方面表現(xiàn)較好，但是在流動(dòng)指標(biāo)和盈利能力一般的情況下，其成長(zhǎng)能力在樣本銀行中相對(duì)落后，凈利潤(rùn)增速較慢。

五、結(jié)論及展望

通過(guò)分析我國(guó)上市商業(yè)銀行2019年財(cái)務(wù)績(jī)效情況及其影響因素，從資本充足性、流動(dòng)性、資產(chǎn)質(zhì)量、盈利能力和成長(zhǎng)能力等五個(gè)維度選擇合適的指標(biāo)，構(gòu)建上市商業(yè)銀行財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)體系，并選取合適的模型對(duì)33 家上市商業(yè)銀行財(cái)務(wù)績(jī)效進(jìn)行評(píng)價(jià)，以期對(duì)完善商業(yè)銀行財(cái)務(wù)績(jī)效管理和內(nèi)部治理有一定的借鑒作用。研究結(jié)論概括如下：

第一，為避免人為影響因素，本文基于構(gòu)建的熵權(quán)-TOPSIS評(píng)價(jià)模型，對(duì)各項(xiàng)財(cái)務(wù)績(jī)效指標(biāo)進(jìn)行客觀賦權(quán)，再根據(jù)相對(duì)接近度（Ci）對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象的財(cái)務(wù)績(jī)效結(jié)果進(jìn)行排序。同時(shí)，為了更加科學(xué)和直觀地評(píng)價(jià)樣本銀行的財(cái)務(wù)績(jī)效表現(xiàn)，彌補(bǔ)熵權(quán)-TOPSIS模型無(wú)法對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行分檔的缺陷，在原有模型的基礎(chǔ)上引入秩和比法（RSR），按照最佳分檔原則最終將樣本銀行的財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)結(jié)果分為四檔，分檔結(jié)果通過(guò)Lev?ene 方差齊性檢驗(yàn)，且方差分析結(jié)果顯示具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。熵權(quán)法、TOPSIS法以及秩和比法（RSR）互為補(bǔ)充，充分發(fā)揮各自的優(yōu)點(diǎn)，在績(jī)效評(píng)價(jià)方面具有較強(qiáng)的適用性，且得出的結(jié)果與實(shí)際相符，在一定程度上能夠客觀有效地評(píng)價(jià)商業(yè)銀行的財(cái)務(wù)績(jī)效。

第二，從財(cái)務(wù)績(jī)效指標(biāo)來(lái)看，流動(dòng)性指標(biāo)的權(quán)重值最大，因此建議在進(jìn)行財(cái)務(wù)績(jī)效管理和考核的過(guò)程中，對(duì)于熵權(quán)值位列榜首的流動(dòng)性覆蓋率應(yīng)予以重視。另外，從商業(yè)銀行之間的比較來(lái)看，根據(jù)熵權(quán)-TOPSIS模型的排名結(jié)果和RSR法的分檔結(jié)果可以看出，城市商業(yè)性銀行的財(cái)務(wù)績(jī)效表現(xiàn)總體上要優(yōu)于股份制銀行以及國(guó)有大型銀行，尤其是財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)結(jié)果較為優(yōu)秀的寧波銀行和長(zhǎng)沙銀行，在眾多樣本銀行中一直保持較好的發(fā)展勢(shì)頭和市場(chǎng)擴(kuò)張態(tài)勢(shì)；而招商銀行、興業(yè)銀行等股份制銀行的財(cái)務(wù)績(jī)效水平也呈現(xiàn)出一定的上升趨勢(shì)，在流動(dòng)性和盈利能力方面表現(xiàn)出良好的發(fā)展態(tài)勢(shì)，其未來(lái)的財(cái)務(wù)績(jī)效發(fā)展?fàn)顩r值得持續(xù)關(guān)注。

然而，依照本文的計(jì)算結(jié)果，中國(guó)銀行、建設(shè)銀行、交通銀行等國(guó)有大型銀行的財(cái)務(wù)績(jī)效逐漸落后，其中中國(guó)銀行降到較差檔次，雖然其資產(chǎn)質(zhì)量表現(xiàn)良好，但是由于流動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)防控和盈利能力表現(xiàn)不夠突出，同時(shí)成長(zhǎng)能力出現(xiàn)下降趨勢(shì)，使得其財(cái)務(wù)績(jī)效綜合排名遠(yuǎn)低于其他樣本銀行。建議國(guó)有大型銀行主動(dòng)研判國(guó)際形勢(shì)變化并結(jié)合自身資產(chǎn)質(zhì)量?jī)?yōu)勢(shì)更新流動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)管理制度，提升其營(yíng)運(yùn)能力，進(jìn)一步增強(qiáng)服務(wù)國(guó)家建設(shè)能力、防范金融風(fēng)險(xiǎn)能力、參與國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)能力。