本文以10家在A股上市的农村商业银行为研究对象，利用它们2015到2024年这十年的公开数据，设计了一套评估银行表现的方法。这套方法从五个关键角度展开：银行规模大小、赚钱能力、风险控制水平、资金流动性以及未来发展潜力。通过一种叫“因子分析法”的统计方法，从众多财务指标中提炼出五个核心因素，就像把复杂的成绩单简化成几个主要科目分数，再综合计算出每家银行的总分。

文/白朋

农村商业银行在我国金融体系中扮演着重要角色，特别是服务农村地区、中小微企业和地方经济。自2016年陆续登陆A股市场后，这些区域性银行发展迅速。但当前经济环境复杂，面临着经济结构调整、利率市场化、监管趋严和数字化转型等多重挑战。

在研究方法上，因子分析法就像把几十项体检指标浓缩成几张关键报表，能更清晰地看出企业健康状况。比如有学者用类似方法分析过中小企业、民爆企业甚至旅游公司的表现，发现创新能力、融资结构、产品类型等因素至关重要。还有研究专门针对银行，比如分析某城商行在28家同类银行中的表现，或者将国有银行与农商行的安全性进行对比。

聚类分析则是因子分析的好搭档，就像先给学生打分再分班。有研究把银行按经营表现分成不同群体，强调均衡发展的重要性。类似方法也被用于分析商业银行的核心竞争力，甚至加入了金融科技、员工素质等新指标。

总的来说，国内用这两种方法研究企业经营表现的研究很多，涉及行业广泛。本研究聚焦A股上市的10家农商行，构建了多维度评估体系，既算总分也排单项，还做了分类分析，希望能为这类银行的发展提供参考。

一、实证检验与结果

（一）数据及样本来源

本文选取2015-2024年经营数据，以10 家A 股上市农商行为样本进行分析。10家农商行分别为：沪农商行（601825）、渝农商行（601077）、紫金银行（601860）、青农商行（002958）、常熟银行（601128）、无锡银行（600908）、张家港行（002839）、江阴银行（002807）、瑞丰银行（601528）、苏农银行（603323）。

（二）KMO和巴特利特检验

运用SPSS软件进行因子分析，是因子分析之前的KMO以及巴特利特检验结果的一部分。该软件的目的是检验所选指标是否适宜进行因子分析，KMO取样适切性量数为0.728，处于0.7至0.8之间。在巴特利特球形度检验里显著性水平为0.000，小于0.05，数据有良好的因子分析条件，

（三）总方差解释

运用主成分分析法提取因子后得到的总方差解释结果，从初始特征值可发现，总共提取出了5个特征值大于1的主成分，它们的累计方差解释率达到了79.181%，依据Kaiser准则，也就是特征值大于1的主成分有统计学意义，这5个主成分保留了原始16个指标里近80%的信息量。其中第一个主成分的特征值是6.123，解释了38.269%的总方差，是信息最为集中的一个因子，第1个因子的特征值最大，超过了6，依据碎石图中的“肘部准则”即Scree Test，拐点之前的因子解释能力比较强，应当给予保留，该图形支持保留前5个主成分。

（四）旋转后的成分矩阵分析

经过正交旋转后的成分矩阵，这样做可提升因子载荷的可解释性，让每个变量在某一因子上的载荷更为集中，在第一因子里，X1、X2、X3以及X4的载荷极高，第一因子可被命名为“规模与盈利因子”，它体现了银行总体量以及其盈利的基础能力，是衡量综合实力的一个关键维度。在第二因子中，这个因子主要反映银行风险管理与盈利效率之间的关联，第二因子可命名为“风险控制与效率因子”，用于衡量银行的风险控制能力以及其在保障盈利前提下的经营质量。在第三因子中，该因子主要衡量银行的利差管理与流动性稳定性，该因子可命名为“利差与流动性因子”。在第四因子中，X14和X10分别呈现出高载荷，该因子可命名为“资本充足与扩张因子”，用于评价银行资本实力及其扩张能力。在第五因子中，该因子可被命名为“股东回报增长因子”，反映银行的投资价值与市场预期增长潜力。

（五）农商行经营绩效得分和排名分析

依据因子分析结果，计算出各家A股上市农商行在五个提取主成分上的因子得分以及相应排名。

综合绩效得分方面，常熟银行以8.150 分居首，青农商行、无锡银行分列第二、三位。各单项因子得分显示：F1维度中，青农商行以13.989 分最高，常熟银行（9.780）、无锡银行（3.812）紧随其后，三家银行在资产规模、存贷款总额及净利润方面表现突出；F2维度中，沪农商行以12.084 分位居首位，在风险管理、成本控制等稳健经营指标上占优，渝农商行（4.667）、无锡银行（3.509）亦展现较高运营效率；F3维度中，常熟银行以19.082 分领先，渝农商行（10.811）、张家港行（6.209）在净息差等核心盈利能力及流动性管理上竞争力显著；F4维度中，沪农商行（17.348）、紫金银行（5.760）得分突出，常熟银行、瑞丰银行亦表现出良好资本扩张能力；F5维度中，青农商行以4.518 分排名第一，常熟银行、沪农商行紧随其后，三家在每股收益增长率等股东价值提升指标上表现优异。

图1 使用平均连接(组间)的谱系图重新标度的距高聚类组合

二、聚类及结果分析

图1为基于五个因子得分的系统聚类分析谱系图（采用“平均链接法”），旨在揭示样本银行经营绩效的相似性与分类结构。从谱系图可以看出：江阴银行、苏农银行和无锡银行最先聚为一类，其各项绩效指标表现最为相近；张家港行、瑞丰银行随后与该类合并形成较大子类群，整体绩效呈中等偏稳态势，具有一定结构共性。另一聚类支系中，渝农商行先与前述类群合并，再与青农商行、紫金银行、常熟银行构成一类，该组别综合绩效差异较大，其中常熟银行、青农商行等部分绩效突出，但与领先银行仍有明显整体差距。沪农商行最晚加入聚类结构，与其他银行聚合距离最大，各绩效维度差异性显著，属异质性最强个体，这与其服务上海地区的独特区位及业务模式有关，导致经营结构与其他地方性农商行存在明显差异。

本文分析发现部分农商行在风险控制与效率因子方面得分较低，这体现出其在不良贷款管理、拨备覆盖以及资本缓冲等方面有着较大的改进空间，建议农商行完善全面风险管理体系，强化贷前审查与贷后管理，特别要重视对中小微企业贷款的风险识别与分类管理资本充足率作为银行稳健运行的核心保障，对支持其业务拓展以及抵御系统性风险有着关键作用，部分农商行在资本扩张因子方面表现欠佳，说明其资本补充能力较弱，建议采取多元化资本补充路径，比如利用上市融资工具、利润留存再投资以及引入战略投资者等方式提高资本实力。从绩效得分和聚类结果来看，多数农商行在某一维度表现突出但其他方面存在不足，绩效结构呈现不均衡态势，制约了整体竞争力的提升，建议以绩效均衡为导向，构建囊括规模、盈利、风控、资本、股东回报等的多维协同发展体系，在业务策略上，应从“单一盈利模式”向“多元增长驱动”转变。

（作者单位：广东省农村信用社联合社）

审核：刘   坤

责编：王世明

编辑：刘   彬