【摘要】本文通过回归分析，对业务结构、经营规模、竞争力、资本规模、资本结构、风险控制能力等因素对投资银行竞争力的影响进行了分析。

　　【关键词】投资银行，银行竞争力

　　一、模型的构建以及变量的选择

　　本部分的实证分析对中国30家样本投资银行（本部分下文称“证券公司”）竞争力影响因素进行多元线性回归分析，选择的是2009年的数据。数据来源为中国证券业协会——证券公司信息公示，证券公司业绩排名，证券公司财务报告等板块。

　　因变量为证券公司竞争力，我们用证券公司的综合排名来表示，因为目前中国对于证券公司并没有一个官方的统计排名。因此我们选择了证券公司总资产，净资产，股票基金交易金额，股票债券承销金额四项衡量指标，将证券公司四项指标的排名相加，从小到大，取前30家投资银行为数据样本。受信息披露的限制，很难对上述所有影响投资银行竞争力的因素全部进行实证分析，因此基于重要性原则，本文选择的自变量包括证券公司资本规模，业务结构，资本结构，风险控制能力，成本管理能力以及经营规模等六个变量。在进多元线性回归分析时，建立模型如下：

　　CA =β0+β1Χ1+β2Χ2+β3Χ3+β4Χ4+β5Χ5+β6Χ6+ε （1）

　　具体变量介绍如下所示：（1）竞争力CA：用证券公司综合排名来表示，为数字1—30。假设：排名越小，竞争力越强；（2）资本规模（Χ1）：用注册资本（万元）表示。假设：注册资本越大，排名越小，竞争力越强；（3）业务结构（Χ2）：用手续费及佣金净收入/营业收入表示。假设：比率越小，业务结构越合理，竞争力越强；（4）资本结构（Χ3）：用资产负债率（负债总额/资产总额）表示。假设：比率越小，资本结构越合理，竞争力越强；（5）风险控制能力（Χ4）：用净资充足率（净资本/负债总额）表示。假设：比率越大，风险越小，竞争力越强；（6）成本管理能力（Χ5）：用职工工资/营业支出表示。假设：比率越小，成本控制能力越强，竞争力越强；（7）经营规模（Χ6）：用营业部数量数表示。假设：营业部数量越大，竞争力越强。

　　二、回归结果以及实证分析

　　对我国投资银行竞争力进行多元线性回归，发现结果并不是很显著，方程的大多数变量并未通过检验，大部分变量对于竞争力的解释能力很低。

　　进一步分析发现，在竞争力的影响因素的线性回归模型中，业务结构（t值=2.27）和经营规模（t值=-3.58）两个变量的显著性水平较高。Χ2代表的业务结构与竞争力存在显著的正相关性，即证券公司业务结构越合理，手续费及佣金净收入/营业收入的比率越低，其竞争力越强，用数字所代表的综合排名越小，这与我们之前的假设一致。业务结构对于我国投资银行竞争力有着显著的影响，缺乏创新的传统业务结构是我国投资银行竞争力较低的重要原因，这也是我国投资银行应该着手改善提高的方面。另外营业部数量与竞争力存在更加显著的负相关，即证券公司经营规模越大，营业部数量越多，其竞争力越强，用数字所代表的综合排名越小，这个与假设也是一致的，同时也比较容易理解。因为通常情况下，证券公司只有在其盈利能力较强，业务收入水平较高的情况下才会建立新的营业部，扩大市场份额。

　　从回归结果来看，其他四个变量，包括资本规模，资本结构，风险控制能力，成本控制能力似乎与投资银行的竞争力并没有显著的关系，

　　三、回归结果评价

　　对上述回归使用的数据进行了单位根检验，已通过。单纯从Stata显示的回归结果来看，关于竞争力线性回归模型的R2为0.73，adjusted R2为0.66，但是模型中大多数自变量无法通过T检验。但这并不能完全说明所选择的自变量与竞争力之间关联度不大，我认为出现上述回归结果有以下多方面的原因：

　　（1）样本容量小，数据局限。（2）若干重要因素没有纳入模型中，变量取用局限。（3）我国投资银行业起步较晚，在运行中存在大量的不规范行为。（4）专业知识有限。此部分有待于进一步深入学习，获得更多的信息。

　　四、结论

　　通过投资银行竞争力影响因素的实证分析，业务结构（即手续费及佣金净收入/营业收入的比例）与经营规模（营业部数量）与投资银行竞争力有着显著的相关性，从回归结果来看，其他变量与竞争力之间关联度不大，但回归本身也存在样本容量小，若干重要因素没有纳入模型，不规范行为的存在扭曲机制等问题，需要进一步的研究。

　　投资银行业的发展是一个长期复杂的问题，很难在短时间内全部弄懂。随着资本市场的发展，投资银行业的竞争格局也在发生变化，从而使投资银行业呈现新的发展局面。因此，在未来的日子里，我会继续关注此问题，进一步探索，以求新知。

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