银行业绩在以下四个维度上的差异： 地域、专业化、客群细分和规模。
在本报告中，我们分析 了过去十年银行业的市净率偏差，使用标准回 归模型评估市净率差异背后的关键驱动因素，对地域因素以及管理、运营和银行需要的其 他全部因素进行了分析。结果清楚表明地域是 影响银行估值的关键因素之一。总 体而言，我们发现银行的主要经营地区因素目 前占其估值的68%，这一比例自2014年以来 持续上升。同时，正如印度的例子所示，在同 一国家或地区，不同银行的业绩表现存在巨 大差异。
去年，欧洲许多银行已经不再盈利；2021年， 欧洲300家大型银行中只有25%的银行估值 高于账面价值。未来几个月，可能出现的经济 衰退将让其压力倍增。
相比之下，许多亚洲银行拥有更高的估值溢 价。大约25%的亚洲新兴地区银行估值是其 账面价值的1.5倍或以上，部分原因在于经济 增长迅速且银行的创新举措。中东、非洲、拉美和北美地区银行的市净率和净资产收益率 也相当健康。
专业化可以提高盈利水平。我们关注的第二 个维度是银行的专业化。分析表明，估值较高 的专业型机构和金融科技企业在存款、支付 和消费金融等能带来利润的金融产品上较为 积极，这也在情理之中。其结果是“双速系统” 的形成，传统银行被落在了后面。 在2022年市场调整之后，情况仍然如此，且并 未改变各类银行的排序和差距规模。
总体而言，银行系统在2021年损失了约1200 亿美元经济价值，净资产收益率低于资本成 本。然而，银行业各专业领域分化明显。抵押 贷款和对公银行等重资本业务的净资产收益 率低于7%，而日常金融业务、支付和财富管理 的回报率超过20%。
十大科技公司和金融科技企业中有9家都专 注于这些高利润细分领域。多年以来，金融 科技企业往往规模较小，但如今我们已看到 多个成功的规模化案例，其中典型的两家是 Revolut（市值330亿美元，客户数超过2000 万）和Nubank（估值450亿美元，客户数达 7000万）。凭借在本土市场的成功，并运用覆 盖多种产品的数字银行模式，这些金融科技 企业根据市场优先级以循序渐进的方式进行 国际扩张，其业务已经拓展到区域乃至全球 范围。
客群细分是第三个差异化维度，对于大部 分缺乏客群重点的全能型银行，其客户画像可 能与人口结构分布一致。然而，我们的分析表 明，零售银行的业务收入分布往往更偏重某 些特定客群。分析结果呈现一个显著特点，即 人口的年龄分布与银行收入的年龄分布并不 重合。例如，在美国，银行业务收入的峰值出 现在60岁至70岁年龄段，这比人口分布的峰 值高20年。在中国，这一趋势正好相反：收入 峰值要比人口峰值早20年。这对银 行的启示是，人口分布趋势等社会人口趋势对 金融需求和业务潜力的影响没有公式可以套 用。因此，银行需要仔细分析其客群，并基于 年龄、收入和其他社会或行为特征（如对数 字技术的掌握程度）进行精细分群，因为传 统上诸如大众客群与富裕客群的划分可能过 于简化。
最后，第四个维度是规模。 市净率高于1的银行（约占所有银行的一半） 占到总市值的约70%，然而它们只占总资产的 30%。这其中只有10%的银行具备一定规模， 而它们的市场占有率至少为10%；其余能够“创 造价值”的银行可以利用并购扩大规模5 。这 样的联姻也可以帮助改善剩余50%银行的业 绩，即那些正在摧毁价值且控制着约70%总资 产的银行。
