第三節 研究方法

一 比較研究法

綜合考慮銀行績效評價的營利性、安全性和發展潛力，對國內與國際銀行績效進行比較。選取世界前30家銀行與我國前30家銀行為樣本，根據數據的可獲得性以及國際國內的可比性，選取資產收益率、資本收益率、成本收入比三項指標來衡量營利性，選取資本充足率和不良貸款率來衡量安全性，選取存貸款比率來衡量發展潛力。首先，運用描述統計學方法對比分析全球及國內前30大銀行某項指標2006年末和2013年末的均值，并給出2013年末全球前30大銀行該項指標的大小，從直觀上了解國內銀行與國際銀行在該項指標上的差異；其次，對國內銀行和國際銀行的該項指標進行Kruskal-Wallis H檢驗，進一步分析國內國際銀行該項指標的差異是否顯著。

二 因子分析法

通過因子分析法對銀行績效進行測定與分析。采用我國14家主要商業銀行2008～2013年的相關數據，選取營利性指標、安全性指標、流動性指標、規模指標和發展能力指標來構建商業銀行績效評價指標體系，并且從大型商業銀行和股份制商業銀行兩個層次進行績效評價。首先，確認標準化后的數據適合進行因子分析。用SPSS 20.0軟件對標準化后的數據進行因子分析，KMO值為0.736（＞0.5），且Bartlett's Test的相伴概率值為0，表明適合做因子分析，按照特征值大于1的原則，提取5個公共因子F1、F2、F3、F4、F5，5個公共因子的累計方差貢獻率為79.973%，表明提取了13個原始變量大部分的信息；其次，為了得到經濟含義更清晰的因子，用最大方差法進行因子旋轉，得到旋轉后的因子載荷陣，根據公共因子在不同指標上載荷的大小對其進行命名，將F1命名為規模因子，F2命名為成長因子，F3命名為安全因子，F4命名為盈利因子，F5命名為流動因子；再次，計算商業銀行績效的綜合評價指標F，即綜合得分，在SPSS 20.0運行過程中可以得到因子得分系數矩陣，以各因子的方差貢獻率占提取的總方差貢獻率的比重為權重，對各因子得分進行加權平均即可得到綜合得分；最后，對樣本銀行依據各因子得分及綜合得分進行排名，從銀行個體角度對其績效進行靜態分析。

三 面板數據回歸分析法

通過面板數據回歸分析法，從宏觀和微觀兩個層面對影響我國銀行產業升級的因素進行實證分析。面板數據是時間序列和截面數據的混合，是指對一組個體（如公司等）連續觀察多次得到的資料。與時間序列和截面數據相比較，面板數據在以下幾個方面存在優勢。①可以解決遺漏變量問題，即由不可觀測的個體差異或“異質性”所造成，當個體差異“不隨時間而改變”時，面板數據可以解決遺漏變量問題。②提供更多個體動態行為的信息。由于面板數據同時有截面與時間兩個維度，有時可以解決時間序列與截面數據無法解決的問題。③樣本容量較大，可以提高估計的精確度。

首先，確定面板數據模型的具體形式。通過F檢驗來判斷是否存在組間效應，若不存在，則選用混合回歸模型；若存在，則通過Hausman檢驗來確定采用個體固定效應模型還是隨機效應模型。其次，對收集到的面板數據進行逐步回歸，不斷剔除不顯著的變量，導出相關結果。最后，進行穩健型檢驗。剔除掉分布在5%以下和95%以上的極端數據，然后用剩余的數據再進行逐步回歸，得到的結果與之前的基本一致。