本文以英国《银行家》杂志2020年全球千家大银行前30名（以一级资本排名）中的24家为样本（包括摩根大通、美国银行、富国银行、花旗集团、招商银行(行情600036,诊股)、邮储银行(行情601658,诊股)、建设银行(行情601939,诊股)、兴业银行(行情601166,诊股)、工商银行(行情601398,诊股)、浦发银行(行情600000,诊股)、农业银行(行情601288,诊股)、中信银行(行情601998,诊股)、中国银行(行情601988,诊股)、民生银行(行情600016,诊股)、交通银行(行情601328,诊股)、汇丰集团、巴克莱银行、法国巴黎银行、法国农业信贷银行、桑坦德银行、三菱日联金融集团、三井住友金融集团、日本瑞穗金融集团、裕信银行），使用2011～2020年期末数据，以市净率（P/B）作为估值指标，比较全球各行业估值和各国大银行估值，发现全球银行总体行业估值低于其他行业，大银行的估值差异较大，我国银行业ROE整体较高但估值较低。

通过分析银行股估值变动及影响因素，本文提出了商业银行提升估值的相关建议。

全球银行业十年估值对比

本文中各行业估值取自Wind中全球Wind行业类估值，包括亚太、美洲、欧非中东主要股票市场。

全球银行与其他行业估值对比

新兴产业估值高于传统产业。2011～2020年，半导体与半导体生产设备，软件与服务，医疗保健设备与服务，制药、生物科技和生命科学行业等新兴行业的估值一直保持较高水平，平均值高于5倍水平。其中，半导体与半导体生产设备行业估值一直保持在第一位，到2020年为5.90。传统行业中，以食品、饮料与烟草和家庭与个人用品为代表的快速消费品行业估值较高，电信、汽车、公用事业、房地产、保险、银行、能源、运输等行业估值均较低，上述8个行业估值均值低于2倍水平（见表1）。

表1 2011～2020年全球各行业估值（P/B值）

注：本表以平均值从高到低排序。

数据来源：根据Wind数据计算。

银行业估值稳定在较低水平。银行业估值的平均值为0.87，最大值为2011年的1.24，最小值为2020年的0.59，标准差为0.20。与其他行业相比，估值水平较低，波动较小。

近年来各行业估值整体下行。与2011年相比，2019年各行业估值均下降，降幅均值为1.21（本文中P/B上升和下降幅度的算法均为以期末P/B值减去期初P/B值）。2020年，除零售业估值提升外，其他行业估值平均下降了0.30。其中，银行业估值较2019年下降了0.09。

银行间估值对比

总体来看，受新冠肺炎疫情影响，2020年各国银行估值均较2019年有所下降。其中，中国各银行估值降幅相对较小，P/B平均下降0.14，五大行及民生银行、浦发银行和中信银行P/B下降不超过0.2，邮储银行由于之前估值较高，下降0.31，招商银行是24家银行中唯一一家估值较2019年有所提高的银行，提高了0.10；美国四大行P/B平均下降0.28，富国银行下降0.50；欧洲的6家银行平均下降0.17；日本的3家银行平均下降0.22（见表2）。

表2 2011～2020年全球24家大银行估值（P/B值）

注：“-”表示数据缺失；2011～2015年邮储银行未上市。

数据来源：Wind，Bloomberg。

不考虑2020年疫情影响，2011～2019年各银行估值表现出以下几个特点。

美国四大行银行估值整体不断提高。2019年P/B为1.22，较2011年提高了0.62，2017年最高为1.36，而且四大行之间差异较大。其中，摩根大通、美国银行、花旗集团P/B波动较小，富国银行P/B在2017年达到1.66后，2018年和2019年持续下降，到2019年为1.18，波动较大。

中国各银行估值整体不断下降。P/B均值从2011年的1.25降到2019年的0.87，其中招商银行估值水平一枝独秀，P/B保持大于1，整体稳定提高，2019年P/B为1.69，为24家大银行最高，比2011年提高了0.14。剔除招商银行，其他10家银行2019年P/B均值为0.78，比2011年下降0.43。2016～2018年，除招商银行和上市较晚的邮储银行外，只有建行和工行在2017年P/B超过1倍水平，其他银行P/B普遍降至1倍水平以下。

英国、法国、日本、意大利、西班牙等国家的银行估值长期处于1倍水平。其中，英国汇丰集团估值（10年平均为0.92，本段下同）一直高于巴克莱银行（0.59），法国巴黎银行估值（0.69）一直高于法国农业信贷银行（0.54），日本三家银行的估值比较接近（0.45～0.50），和意大利裕信银行并列大银行中估值较低者。2020年意大利裕信银行的估值（0.28）为24家全球大银行最低。

进入2021年，全球24家上市银行估值较2020年有所提高，2021年7月30日P/B平均值为0.66，较2020年末提高了0.02。美国四大行估值升幅相对较大，P/B平均提高0.18，摩根大通P/B提高0.18；我国11家银行P/B平均下降0.08，招商银行和邮储银行P/B降幅分别为0.04和0.05，P/B最高、降幅最小（见图1）。

注：本图以2021年7月30日P/B从高到低排序。

数据来源：Wind。

图1 各银行估值对比

影响因素分析

通过行业对比发现，银行估值低是全球普遍存在的现象。然而在银行业内部，各国家、各银行之间估值也存在着明显的差异，受多重因素的影响。

宏观因素

银行是强“顺经济周期”行业，经济增速代表了宏观层面银行业的成长性。从由各银行P/B数据和对应各国GDP增速数据组成的面板数据分析结果来看，GDP增速与银行P/B整体呈正相关关系，相关系数约为0.50。GDP增速在0%～3%区间内，银行P/B值大部分位于0.4～1.0内，下限为0.2；GDP增速在6%～8%区间内，银行P/B大部分位于0.6～1.2内，下限为0.5左右。因此，经济增速在一定程度上影响了银行估值。近年来，我国经济增速不断下滑，银行资产扩张速度放缓，拉低了银行估值。尤其是2020年一季度，受疫情影响，我国GDP同比增速降至-6.8%，银行板块P/B值降至0.61的历史最低点。综合来看，由于疫情冲击和经济形势变化，投资者对市场有悲观预期，全球大银行估值也降至近几年较低水平，如2020年一季度末摩根大通P/B降至1倍水平以下。

股市因素

股指走势反映了宏观经济环境、投资者情绪等，必然会影响银行股估值。国家经济政策和市场经济环境都会对银行股和大盘造成较大的影响，银行作为顺周期行业，银行股的估值必然会随之发生同向变化。

以中美为例，我国上证综合指数和银行股估值走势比较相似。美国标准普尔500指数和美国四大行估值走势也基本相同，尤其是2020年初，受疫情影响，美国股市熔断，美国四大行估值也大幅下降，随后跟随美股一起回归涨势，估值水平快速修复（见图2、图3）。

数据来源：Wind。

图2 2011～2021年中国各银行P/B与上证综合指数变化

数据来源：Wind。

图3 2011～2021年美国四大行P/B与标准普尔500指数变化

数据来源：FDIC，银保监会。

图4 1997～2020年中美银行业不良率变化情况

个体经营因素

盈利能力

通过股利贴现模型（DDM）推导，其中分红比例或分红率，为必要报酬率。根据P/B-ROE模型，在其他条件相同时，ROE越高的股票，估值一般越高。从2011～2020年行业ROE与P/B关系图来看，两者呈明显的正相关关系，相关系数约为0.46。ROE低于15%的样本，P/B大部分低于4倍水平，而2011～2020年全球银行业ROE一般低于10%，10年均值为8.6%，大幅低于估值比较高的快速消费品、软件与服务、半导体与半导体生产设备等行业，这在一定程度上解释了为什么全球银行的估值较低。

从银行业内部来看，各银行P/B与ROE的相关系数为0.59，正相关性更高。高估值的银行一般具有较高的ROE，但高ROE不一定具有相匹配的估值水平。其中，我国11家银行P/B均与ROE表现出正相关关系，美国除了花旗集团外，其他三家银行P/B与ROE也正相关。但也存在同等ROE水平下银行之间的差异、高ROE水平银行估值低、低ROE水平银行估值高等现象。如法国巴黎银行、三菱日联金融集团、巴克莱银行估值水平与ROE负相关，原因可能在于这三家银行ROE长期保持较低水平，相比于其他因素，ROE对估值的边际影响较小。又如2011～2019年，我国商业银行ROE高于英国、法国、西班牙、日本等国的银行，估值也高于这些国家，但与美国相比，我国商业银行ROE较高，估值较低，所以就出现了我国商业银行是否被低估的疑问（见表3）。

表3 2011～2020年全球24家大银行ROE（%）

注：ROE数据已四舍五入。

数据来源：Wind，Bloomberg，Bankfocus。

注：美国数据已按当期汇率折算成人民币。

数据来源：FDIC，银保监会。

图5 1997～2020年中美银行业不良余额变化情况

针对我国商业银行是否被低估的问题，一种较为普遍的解释是我国商业银行有资产质量折价，投资者认为实际的不良贷款率高于银行披露的水平。从中美对比来看，在2008年金融危机后，美国银行业经历了不良贷款率和不良贷款额的下降，中国经历了“双升”，但2020年新冠肺炎疫情，使得美国银行业的不良率和不良额也攀升。中国银行业做实资产质量，银保监会要求90天以上逾期全部纳入不良，部分银行更严于此要求。

本文认为，资产质量只是一部分原因，中美银行之间估值的差异更重要的是反映各银行相近ROE背后的经营环境和盈利模式不同。

ROE的可持续性。我国银行业ROE近10年来呈下降趋势，而美国银行业从金融危机后恢复，ROE呈回升趋势。相比于我国利率较高、商业银行成本收入比较低的情况，美国的银行能够在较低利率环境下保持高于我国商业银行的净息差，高成本收入比下保持较高的ROE。因此可以说，虽然我国银行ROE较高，但盈利“质量”低于美国，而且未来在为实体经济减负的背景下，盈利能力将面临越来越大的下行压力，也会对估值产生一定影响（见图6、图7、图8）。

资料来源：Wind，各行年报。

图6 2011～2020年中美银行净息差比较

资料来源：Wind，各行年报。

图7 2011～2020年中美银行成本收入比比较

资料来源：GFDD。

图8 2017年样本国银行业成本收入比比较

日本、法国、意大利等国利率更低，甚至是负利率，银行业净息差大幅低于美国，2017年分别为0.84%、1.29%、1.76%，成本收入比分别达到68.7%、67.2%、58.2%，再加之经济增长慢，导致这些国家的银行估值一直保持较低水平（见图9）。

资料来源：GFDD。

图9 2017年样本国银行业净息差比较

多元的业务结构，有利于稳定银行的盈利水平，有助于提高商业银行的估值水平。稳健的收入结构，一是看非利息收入占比，二是看零售收入占比。中间业务资本消耗低，零售业务抗风险能力强，非利息收入、零售业务占比高的银行更容易受到市场青睐。

从非利息收入占比看，2011～2020年，美国四大行非利息收入占比高于我国银行，其估值中枢也高于我国银行（我国银行上市初期估值较高，部分银行2011～2019年的P/B均值高于1倍水平）。从2015～2020年的均值来看，随着经济增长不断放缓、金融脱媒以及息差不断收窄，非利息收入占比的影响不断增大。在美国四大行中，花旗集团非利息收入占比较低，其估值中枢明显低于其他三大行，其他三大行仍然保持了高于1的P/B值。在我国银行中，除招行外，其他银行的估值中枢低于1，民生银行非利息收入占比较高，部分是其“缩表”所致。因此，从两个时间段中美银行P/B与非利息收入占比来看，非利息收入占比高的银行，一般会获得比较高的估值（见图10、图11）。

数据来源：笔者计算。

图10 2011～2020年中美各行P/B与非利息收入占比均值比较

数据来源：笔者计算。

图11 2015～2020年中美各行P/B与非利息收入占比均值比较

从零售收入占比来看，2011～2015年，由于我国银行上市前期估值较高、零售收入占比较低，两者之间几乎没有相关性（相关系数为0.01），但富国银行、招商银行等零售收入占比较高的银行估值仍然较高。随着零售银行业务重要性不断提升,市场对于零售银行的认可度大幅提高。2016～2020年，中美银行零售收入占比与P/B的相关系数提高至0.46，零售收入占比较高银行的估值中枢明显高于其他银行（ 见图12、图13）。

数据来源：笔者计算。

图12 2011～2015年中美各行P/B与零售收入占比均值比较

数据来源：笔者计算。

图13 2016～2020年中美各行P/B与零售收入占比均值比较

资产质量

银行作为高杠杆、周期性的行业，除盈利能力外，资产质量是影响估值的重要因素。资产质量恶化，银行增提拨备，利润下降，拉低估值水平；同时，对不良率更高的银行，市场还会在现有估值上再打个折扣。拨备覆盖率能够体现银行风险承担和抵御能力，而且拨备覆盖率也会影响净利润。净利润一般被视为可分配的股息现金流，因此，在DDM模型应用过程中，拨备覆盖率会影响折现率，进而对估值产生影响。

从24家大银行不良贷款率和P/B数据来看，两者的相关系数为-0.36；P/B大于1.5的，不良贷款率一般低于2%；不良率超过8%的，P/B一般低于0.8。不良贷款率最邻近拟合曲线也表明了两者之间的负相关关系，在不良率低于3%的区间内，两者拟合曲线的斜率越高。24家大银行拨备覆盖率与P/B的相关系数为0.50，较强的风险抵御能力有利于提高银行估值。

进入2021年以来，我国银行股涨势迅猛，主要源于经济逐步复苏、企业流动性向好，带动银行信贷质量不确定性降低，拉动估值提升，凸显了银行的顺周期性。

金融科技能力

近年来，随着科技的发展及其与金融的深度融合，银行数字化运营的时代加速来临。2018年，全球金融科技投入约为235亿美元，是2014年的4倍。全球24家大银行中，摩根大通、招商银行等提出自己是或者立志将自己打造为科技公司的口号，其中摩根大通从2016年提出“移动优先，数字无限”的战略口号至今，每年的科技投入分别约占公司营业收入和净利润的10%和40%，研发预算投入都达近百亿美元；汇丰银行针对客户旅程中的关键问题开展端到端的数字化改造，大幅提升了客户体验；花旗银行利用技术手段实时收集客户的需求和痛点，实时反馈给业务端进行改造；巴克莱银行提出建设应用于APP的开放银行目标。

林胜、闫晗和边鹏研究指出，亚洲、北美地区银行金融科技指数排名总体领先，各项金融科技能力一级指标排名基本靠前。从估值情况看，金融科技指数排名靠前的银行，估值也一般较高。金融科技发展带来的银行数字化转型，降低了银行的成本，提高了服务效率，有效管控了风险，成为银行估值的重要影响因素（见图14）。

数据来源：Wind，《全球系统重要性银行金融科技能力评估研究》。

图14 各银行2019年PB与金融科技指数排名

其他特殊因素

除宏观因素、股票市场、银行自身盈利能力、资产质量和金融科技能力之外，还有其他特殊因素影响估值。

声誉风险。对于商业银行来说，声誉是核心竞争力之一。在《巴塞尔协议Ⅲ》中，声誉风险被列为第二支柱中的重要内容，在各类风险中影响范围最广、危害最大、破坏程度最严重，修复需要的时间也最长。从全球范围来看，富国银行“虚假账户”事件较为典型。2016年虚假账户丑闻曝光后，富国的市值出现明显下跌，从2016年8月30日的最高值2554亿美元跌至2016年10月3日的2201亿美元，降幅达14%；而同期，摩根大通、美国银行、花旗银行股价的累计降幅均不到5%。2018年4月，因不当销售个人汽车保险的“十亿罚单事件”，富国市值更是由2018年3月末的2492亿美元降至2019年8月初的2018亿美元，市值缩水19%。2020年末，富国银行P/B为0.78，低于摩根大通（1.61）和美国银行（1.07），市值仅为1248亿美元，为美国四大行最低。

重大事件和灾害。我国“非典”、日本“3·11”大地震、美国“9·11”事件和新冠肺炎疫情等事件和灾害，均在短期内对股市、银行股产生了较大的影响，又伴随着一系列救助措施的实施回归正轨。2020年上半年，受新冠肺炎疫情影响，经济下行压力增大，投资者对市场的悲观情况较为严重，各国银行板块整体呈现下降趋势。2020年下半年，疫情对经济的不利影响减缓，经济复苏修复银行基本面，我国银行板块出现了一轮明显上涨。

结论及相关建议

与其他行业相比，银行业估值整体相对较低。银行间估值的差异，除了取决于宏观经济、股市情况、自身盈利能力、资产质量等传统因素外，金融科技能力也成为重要因素之一。其中，经济基本面决定估值基本面，经济下滑背景下银行股不可能独善其身；盈利能力决定估值分化，行业间、银行间估值差异已经证明了这一点；资产质量决定估值上限，银行作为经营风险的行业，资产质量差，估值不可能高；风险事件决定估值下限，品牌形象的建立需要花费长久的时间，但出现问题将使长期建立的美誉度毁于一旦；金融科技能力决定估值未来，数字化时代中金融科技能力弱的银行，将不被市场看好。因此，商业银行要提升估值水平，需要做好以下几方面工作。

服务好实体经济。金融与实体经济的相互依存的关系，决定了商业银行必须要服务好实体经济。一方面，要强化对三农、小微和民营企业等普惠金融领域的支持，尤其是加大对成长性较好的区域、行业及业务品种的投入。另一方面，服务好国家战略、重大项目、重点工程，大力支持现代化产业链供应链、战略性新兴产业、现代服务业、基础设施建设等领域，助力经济增长，获得外部成长性，并内化为内部成长性。

重视零售业务发展。近年来，商业银行面临着净息差收窄、资本约束等压力。零售业务资产收益率高、抗周期性强、资本占用低，而且随着“十四五”时期内需占比不断扩大，零售业务将迎来更好的发展机遇。发展零售业务，商业银行要立足于各自资源和禀赋，依靠科技手段和线上服务扩大覆盖面，持续发力服务、效率、场景、技术等环节，提升客户体验，建立竞争优势。

大力发展中间业务。过去十多年来，规模扩张是商业银行盈利提升的主要推动力。随着经济金融体系转型升级推进，未来居民财富管理和直接融资服务在银行业务中的占比将提升，银行业务经营将更加精细化、综合化，发展质量胜于规模扩张。中间收入占比提升有利于提升盈利和资本累积质量，盈利能力（ROE）将更加稳定。商业银行要以更大的投入、更多的精力来提高中间业务综合服务能力，提升中间收入的贡献度。

加强风险管理。目前国内经济仍处在转型升级的关键阶段，叠加疫情影响，银行资产质量短期承压，债市、股市、银行风险相关传导，“灰犀牛”“黑天鹅”事件和场景金融风险等相互交织，银行面临的信用风险暴露更为突出。商业银行要加大对重点产品、区域的风险监测和预警，强化大额对公授信风险客户的名单制跟踪、分析和督导，压实落地风险化解责任；此外，还要加强声誉风险防范，提升美誉度。

不断提升信息科技能力。“十四五”期间，数字经济将持续快速发展，金融科技能力在估值中的作用将越来越大。商业银行应不断提高信息科技能力，在数字化基础建设、产品智能化升级和整体生态布局上持续发力，“直击痛点、补齐短板”，全面提升业务、产品、运营的数字化能力。

作者单位：中国邮政储蓄银行战略发展部