外資銀行進入中國市場的競爭效應研究

王國紅，何德旭

(1.湖北經濟學院，湖北 武漢 430205;2.中國社會科學院數量經濟與技術經濟研究所，北京 100000)

一、引 言

銀行業的競爭分析，至少可分為三種理論范式:哈佛學派的結構—行為—績效范式(簡稱SCP范式)、芝加哥學派的效率—結構范式(簡稱ESH范式)和新實證主義的產業組織理論范式(簡稱NEIO范式)。前兩種范式使用的實證方法被稱為結構方法，其主要分析指標包括市場份額(MS)、市場集中度(CRn)、赫希曼—赫芬達爾指數(HHI)以及基尼系數;后一種范式使用的實證方法被稱為非結構方法，主要包括三種模型:Iwata模型、Lau－Bresnahan模型和Panzar－Rosse模型(以下簡稱PR模型)。結構方法作為傳統產業組織理論的經典實證方法，20世紀50年代以來曾得到廣泛的運用，但如今遭到越來越多的批評;非結構實證方法則越來越受到學者們的青睞，成為目前分析銀行業競爭程度的主要方法，尤其是PR模型。①Iwata模型僅有Shaffer和Disalvol運用過一次。PR模型與Lau和Bresnahan模型相比較，不僅數據更易獲得，而且具有以下優點:PR模型使用的簡約型的收入方程比結構方程更易估計;避免了市場范圍的界定;不需要非銀行金融機構的數據;給定個體銀行的數據，利用PR模型能研究不同銀行內部的競爭(如大銀行與小銀行、外資銀行與國內銀行)。

PR模型通過計算H值來判斷銀行競爭狀況，這一方法基于Lerner對壟斷力量的度量、Iwata對寡頭壟斷的度量、及Lau，Bresnahan，Panzar和Rosse對可競爭市場競爭狀況的度量。運用這種方法對銀行業競爭狀況進行實證研究始于Shaffer，他分析了美國紐約銀行業的競爭狀況;此后Nathan和Neave用該方法分析了加拿大銀行業的競爭;Lolyd－Williams等也用此方法對日本銀行業進行了分析。對歐盟銀行業競爭狀況研究始于 Molyneux 等，隨后，Bikker和 Groenereld［1］、DeBandt和 Davis［2］等相繼用這一方法對歐盟銀行業的市場競爭程度進行了實證分析。對發達國家銀行業市場結構的分析，大多數學者得出了壟斷競爭的市場結構的結論。運用PR模型的H值對發展中國家銀行業競爭程度的研究多見于對南美、中東歐國家的研究，也有對其它發展中國家銀行業的分析，如Buchs和Mathisen對加納銀行業的分析、Pasadilla和Milo對菲律賓銀行業的分析及Al－Muharrami等對阿拉伯國家銀行業的分析等［3－4］。相對于對發達國家頗為一致的結論，學者們對發展中國家銀行業競爭狀況的結論存在較大的分歧，既有壟斷或寡頭壟斷的判斷，也有壟斷競爭的結論。這與發展中國家在經濟發展水平、市場發育程度等因素上存在很強的層次性和差異性有關。

國內學者運用PR模型的H值對中國銀行業的研究較少，有代表性的僅有葉欣與趙子依等。葉欣認為，中國銀行業正由高度集中的寡頭壟斷結構向競爭性較強的壟斷競爭型市場結構轉變［5］;趙子依等研究了1993—2003年的中國銀行業競爭狀況，結果表明:中國銀行業整體上處于壟斷競爭的市場結構，且競爭程度有下降的趨勢;如果把四大國有商業銀行分開考慮，則四大國有商業銀行之間的競爭接近完全競爭，其它銀行間的競爭程度明顯低于四大國有商業銀行間的競爭程度［6］。

運用H值對外資銀行的競爭效應進行研究的文獻不多見，國內尚無相關研究成果，且分歧較大。如Claessens和Laeven對80個國家外資銀行進入對東道國銀行業競爭程度的影響進行了研究，發現外資銀行進入提高了東道國銀行業的競爭程度［7］;Claessens和Laeven對53個國家的分析，Gelos和Roldos對拉美和歐盟八國的分析［8］，以及Yildirim和Philippatos對11個拉美國家的分析都得出了同樣的結論［9］;但Yeyati和Micco對8個拉美國家的分析卻得出外資銀行滲透弱化了銀行業競爭的結論，Maritines和Mody對拉美五國的經驗研究也得出了同樣的結論。由此帶來的問題是:外資銀行進入對中國銀行業產生了怎么樣的影響，是強化了競爭，或是弱化了競爭，還是競爭程度不變?

二、模型與數據

1.實證模型構建

根據Colwell和Davis的劃分，模型化銀行業投入產出的實證方法分為產品法和中介法，它們都運用古典微觀經濟理論，但對銀行業務的性質判斷存在分歧。產品法認為，銀行是運用勞動力和物質資本作為投入品來為借貸雙方服務的多產品部門;中介法則認為，銀行的存款和貸款業務有根本的區別，存款是可分的、流動的、短期的和無風險的資產，而貸款是不可分的、非流動的、長期的和有風險的資產，且二者在數量上并不必然相等，因此，銀行是運用勞動力、物質資本和金融資本作為投入品來制造貸款的單一產品部門。這一思想與Sealey和Lindley提出的銀行多級產品程序思想相一致，即銀行的制造程序是使用勞動力、金融資本和物質資本作為基本投入品，將存款作為中間輸出品，最后輸出貸款的過程。PR模型采納了中介法，將勞動力、金融資本和物質資本作為基本投入品，建立了一個簡約形式的收入方程，以收入作為因變量，以勞動力、金融資本、物質資本以及其他銀行特性的指標作為自變量，在利潤最大化的假定下，通過考核收入變量對三大投入品變量的彈性和來衡量銀行業市場的競爭程度，并將這一彈性和命名為H統計量。根據Panzar和Rosse，H值的大小影響銀行業的市場競爭條件。在一個共謀性市場中，利潤最大化的約束條件使得投入要素價格上升導致邊際成本上升，從而降低均衡產出和均衡收入，因此，對壟斷市場、完全共謀市場或者同質猜測變量寡頭壟斷市場，H≤0;在完全競爭市場上，投入要素價格的上升使得邊際成本和邊際收入上升相同比例，因此H=1;在壟斷競爭市場中，0≤H≤1。

PR模型同時使用以下主要假定:(1)銀行在他們的長期均衡上經營，且是一個追求利潤最大化的經營實體。(2)銀行的績效受市場中其它參與者的行動影響(完全壟斷市場除外)。(3)成本結構同質，生產函數是標準的柯布—道格拉斯函數(具有固定規?；貓?。(4)需求價格彈性大于1。

為衡量外資銀行進入對中國銀行業的競爭效應，鑒于難以獲得在中國境內經營的外資銀行的財務數據，我們的分析分為兩步:第一步分析1995—2006年中國銀行業的市場競爭程度，獲得Ht值;第二步以Ht值為因變量，以外資銀行的機構數、總資產等變量為自變量，分析外資銀行進入對Ht值的影響。沿襲Gelos和Roldos［8］，Buchs和Mathisen［3］的方法，我們使用兩個簡約形式的收入方程，構建第一步的實證模型:

其中，TR表示總收入，TRI表示總利息收入。PF表示貸款費用率，即貸款的單位價格，由于中國商業銀行的利率市場化程度不高，單一的利息支出不足以衡量貸款費用支出，因此我們用利息支出與營業費用之和比總存款表示。PL表示人均費用率，即勞動力的單位價格，一般用員工工資費用支出比員工人數，由于中國商業銀行福利除了員工工資、獎金外，還有其他隱性費用支出，如住房補貼支出，因此我們用總支出取代單一的工資支出表示員工費用;同時由于中國銀行業員工人數的數據1999年前缺失，Gelos和Roldos［8］，Buchs和Mathisen［3］曾用存款與貸款之和來代替，本文也采用這一做法。PK表示資本費用率，即資本的單位價格，一般用非利息支出成本比固定資產表示。另外三個EQTY，LOATA，TA分別表示銀行特性的控制變量，其中前兩個是用來表示兩類不同銀行風險的指標，分別用股東權益/總資產、總貸款/總資產表示，后一個表示銀行規模，作為銀行經濟規?；蚍墙洕幠５奶娲?，用總資產表示。ε為誤差項，i表示第i家銀行，t表示時間。

上述模型需要說明以下三點:

第一，以前研究大多使用一個比例因變量(如收入/資產或利息收入/資產)作為被解釋變量［9］，認為這樣做有助于剔除不同銀行在規模上的差異;而目前更多學者則認為，使用比例因變量會使PR模型從一個收入方程變為一個價格方程，而PR模型卻是一個收入方程。如Vesala認為，使用比例因變量會帶來偏誤，因為PR模型將銀行總資產作為內生變量來處理，而使用比例因變量則是將總資產當做外生變量來處理;Bikker等進一步分析了這一設定偏誤問題，指出這一設定偏誤雖然不會導致對市場結構錯誤的結論，但它會高估H值。因此，本文采用非比例因變量(TR和TRI)，避免高估H值。

第二，雖然Casu和Girardone，Rozas都僅使用收入/總資產或凈收入/總資產作為因變量，并且認為在目前利息收入和非利息收入之間的區分并不相關，但考慮到中國國情，特別是中國銀行業的收入大部分仍來自于存貸利差，中間業務并沒有得到很大發展的現狀，我們也使用利息收入因變量，而且這樣做能使我們辨識中國目前的銀行是否還是傳統的金融中介。

第三，H= ∑hi(i=1，2，3)。

PR模型假設銀行在長期均衡市場上經營，因此，在計算H值之前，必須檢驗研究樣本中的中國銀行業是否在長期均衡市場上經營，此時，銀行業的資產回報率應等于市場風險回報率，即資產回報率應與投入要素成本無關，因此為檢驗H值的競爭均衡性，構建下述模型:

其中，ROA表示資產回報率(凈利潤/總資產)，因為ROA可能為負數，效仿Claessens和Laeven、Utrero－Gonzalez的做法，我們將(1+ROA)作為因變量。其他變量與模型(1)和(2)相同。

第二步的分析模型構建如下:

其中，CR4表示中國最大的4家銀行的資產市場份額，n/N表示外資銀行的機構數/中國銀行的機構總數，FBTA/TA表示外資銀行資產/中國銀行業總資產，IIt表示銀行業的不穩定系數，IIt=∑Ni=1|Si，t－Si，t－1| 。Si，t表示第 i家銀行在 t期的資產市場份額，Si，t－1表示第 i家銀行在 t－1 期的資產市場份額，IIt越大，銀行業的不穩定性程度越大。

通過這一方程，可以辨識:(1)競爭程度與集中度的關系，驗證SCP假說。(2)外資銀行的機構數、資產數與競爭程度的關系。①Claessens，Demirg－Kunt和Harry Huizinga發現，外資銀行的數量增減比其資產規模更能影響東道國銀行業的市場競爭程度，為驗證這一觀點在中國的適用性，我們同時選擇外資銀行的機構數和資產數作為自變量。(3)競爭程度與銀行業穩定程度的關系。②對銀行業競爭與穩定之間的關系，經濟學家莫衷一是，既有認為正相關的，也有認為負相關的，還有認為不相關的。我們引入銀行不穩定系數II的目的，是想驗證中國目前銀行業競爭與穩定的真實關系。

2.數據描述

H值和Ht值的計算，我們選取的樣本為中國工商銀行、中國農業銀行、中國銀行、中國建設銀行、交通銀行、中信實業銀行、華夏銀行、民生銀行、廣東發展銀行、深圳發展銀行、招商銀行、興業銀行和上海浦東發展銀行等13家銀行。①光大銀行缺2004和2005年的財務數據，無法補充數據，因此樣本中沒包括光大銀行。為保證競爭性均衡檢驗，需要排除那些剛剛成立或成立時間不久的銀行，因為它們的行為不典型，所以我們將浙商銀行、渤海銀行等銀行沒有列為研究對象。樣本期為1995—2006年。②選擇1995年為樣本的起點，是因為PR模型假設銀行是追求最大利潤的經濟實體，中國1994年成立三家政策性銀行，可將此后的中國銀行企業大致認為是追求利潤最大化的實體，雖然它們由于制度環境和經濟環境的約束仍存在較強的軟預算約束行為。數據為面板數據和每年的截面數據，③面板數據用來分析中國銀行業1995—2006年的H統計值，橫截面數據用來分析中國銀行業1995—2006年每年的Ht統計值。根據《中國金融年鑒》(1996—2007)、中國人民統計季報以及國泰安信息研究中心的銀行財務數據庫等資料匯總計算而來，并且均以1995年為基期按CPI指數進行了價格調整。由于這13家銀行在資產、存款和貸款三個指標上都占到了銀行業總規模的90%左右，因此樣本選擇是有代表性的。

在《中國金融年鑒》中各個銀行的資產負債表和損益表的統計口徑并不盡相同，我們根據需要進行了必要的調整。某些年份有些銀行的財務數據缺失，④1995年缺華夏銀行、民生銀行、招商銀行和上海浦東發展銀行的某些財務數據，1996年和1997年缺招商銀行的利息收支，2005年缺廣東發展銀行的部分數據。由于面板數據模型的計量要求樣本為平衡樣本，考慮到剔除這些銀行會影響樣本的代表性，因此我們采取補充數據的辦法，對1995年的缺失數據，采用橫向對比的方法，與相似規模的銀行比較類推得到;對1995—2006年其間的缺失數據，采用縱向的時間趨勢平滑法補充。對面板數據，在整個樣本期間，共搜集到156組，其中原四大國有商業銀行數據48組，其他股份制商業銀行數據108組。對于截面數據，每年13組。

外資銀行進入的競爭效應測度模型所選取數據是1996—2006年中國銀行業Ht值、前四家銀行資產市場份額(CR4)、外資銀行的機構數與中國銀行業總機構數的比值(n/N)、外資銀行總資產與中國銀行業總資產的比值(FBTA/TA)以及中國銀行業的不穩定系數(IIt)，5個序列11組數據。⑤以1996年為起點，是因為IIt的計算要滯后一期。

三、中國銀行業的長期均衡性競爭檢驗

中國銀行業的H值的計量，由于使用的是面板數據，因此必須明確以下兩點:一是決定使用固定效應回歸模型，還是隨機效應的回歸模型;二是如果是固定效應回歸模型，則還必須考慮是使用普通最小二乘法(OLS)，還是使用其他加權方法。對第一點，有些學者先驗性地使用固定效應回歸模型，也有學者通過Hausman檢驗來決定取舍。為了模型使用的科學性和準確性，我們通過計算Hausman值來決定回歸模型的選擇。由于Eviews5.0分析軟件并沒有直接進行Hausman檢驗，因此我們套用Hausman公式來計算其值。運用Matlab編程進行矩陣的運算，得到模型(1)、(2)、(3)的 Hausman值分別為36.9346、14.3018、20.3999。因為 Hausman值服從自由度為 n的 χ2分布，所以當自由度為7時，在0.5%的顯著性水平下，χ2(7)=20.278＜20.3999＜36.9346，說明模型(1)和模型(2)的回歸分析應拒絕Hausman檢驗的原假設——隨機效應好于固定效應，接受固定效應的回歸模型;同樣，在5%的顯著性水平下，χ2(7)=14.067＜14.3018，模型(3)也應拒絕Hausman檢驗的原假設，接受固定效應的回歸模型。這一結論與大多數文獻采用固定效應的回歸模型來分析銀行業的競爭效應是一致的。接下來還須決定回歸方法的選擇，即最小二乘法還是其他。早期PR模型分析多使用廣義最小二乘法，但為了消除數據可能存在的異方差，現在的文獻多使用廣義最小二乘法(GLS)。通過對模型殘差散點圖的觀測，模型可能存在異方差，因此我們同樣使用廣義最小二乘法?；谏鲜鲞x擇，運用Eviews5.0分析軟件，模型(1)、(2)和(3)的回歸結果如表1所示。

從表1可知，比較模型(1)和模型(2)，模型(2)更優。雖然兩個模型的R2都很高，接近于1;F值和DW值也都很好，但模型(1)存在兩個問題:一是在5%的顯著性水平下，對H=1的Wald檢驗的F統計值不僅偏小，而且其概率等于0.2513，說明模型不能拒絕H=1的假設，即中國銀行業的市場結構是完全競爭型的市場結構，這與模型(1)的H值(0.7794)不一致;二是部分t值在5%的顯著性水平下不能通過檢驗，說明模型存在多重共線性可能。而模型(2)則不存在這兩個問題，Wald檢驗的p值都很小，說明在5%顯著性水平下，應拒絕H=0和H=1的假設，接受0﹤H﹤1的假設，即認為中國銀行業是壟斷競爭型市場結構，這與模型(2)的H值(0.6270)是相吻合的;同時，所有的t值在5%的顯著性水平下都能通過檢驗。因此，用利息收入作為PR模型的被解釋變量在中國目前是最恰當的，這也說明了中國目前的銀行還屬于傳統的信用中介，即主要的收入來源是利差。

表1 中國銀行業1995—2006年間13家銀行的PR模型回歸結果

從競爭性均衡檢驗的回歸結果來看，H=0.0013，接近于0;同時在5%顯著性水平下，Wald(H=0)的p值為0.2012，說明不能拒絕H=0的假設;Wald(H=1)的p值很小，說明拒絕接受H=1的假設，因此H=0通過假設檢驗，說明1995—2006年間中國銀行業是在長期均衡水平上運營。模型惟一的不足是R2偏小，可能的解釋是我們對ROA進行了處理，即都加了1，影響了模型的準確性。

四、外資銀行進入的競爭效應分析

由于1995—2006年間中國銀行業是在長期均衡水平上運營，因此我們可對這期間的每一年計算其Ht值，以它為被解釋變量，加入外資銀行的相關變量，考察外資銀行進入對Ht的影響;同時加上CR4(中國最大的4家銀行的資產市場份額)和IIt(銀行業的不穩定系數)兩個解釋變量，以反映市場集中度和銀行業的不穩定程度對Ht的影響。變量取對數的作用不僅體現在可得到平穩的時間序列數據，消除數據中存在的異方差，而且不會改變時間序列的性質和相互關系，由此構建模型(4)。

模型(4)的相關數據如表2所示。

表2 模型(4)的相關數據

模型(4)有這樣幾個目的:(1)回歸計算市場份額與市場競爭程度Ht的相關性，驗證SCP假說。(2)回歸計算不穩定系數與市場競爭程度Ht的相關性，驗證穩定與競爭的相關性。(3)檢驗外資銀行機構數和資產市場份額與市場競爭程度Ht的格蘭杰因果關系，以驗證Claessen等認為的“外資銀行進入發展中國家的效率改進效應與外資銀行進入的數量而不是其所占據的市場份額相關”這一結論。(4)檢驗外資銀行機構數和(或)資產市場份額對市場競爭程度Ht的顯著性，說明外資銀行進入的競爭效應。

由于是時間序列數據，而現實中大部分時間序列變量為非平穩變量，對非平穩的時間序列數據進行回歸會導致偽回歸，因此在回歸前必須進行平穩性檢驗。目前解決這一問題的常用方法是運用ADF檢驗法進行單位根檢驗。我們運用ADF檢驗對模型(4)的五個序列進行單位根檢驗。

第一步:確定滯后期。最優滯后期的選擇主要依據的是AIC和SC兩個準則，以回歸后得到的最小的AIC值和SC值為標準，具體結果如表3所示。

表3 每個序列滯后期的單位根檢驗

第二步:對水平數據在相應滯后期情況下進行單位根檢驗，如果不平穩再對一階差分數據進行單位根檢驗。具體結果如表4所示。

表4 模型(4)的單位根檢驗結果

ADF檢驗結果表明，所有變量原時間序列都是一階單整的時間序列變量。所有變量的原值在1%和5%的顯著性水平下均無法通過顯著性檢驗，說明存在單位根，不能拒絕零假設H0:p=1;一階差分后，Ht序列在1%的顯著性水平下拒絕了存在單位根的假設，其他變量序列在5%的顯著性水平下拒絕了存在單位根的假設，說明所有變量具有一階單整性I。對同階單整性的非平穩序列只要通過協整檢驗，我們就可進行回歸分析。對于變量之間協整關系的檢驗，通常有兩種方法:一是Engle和Granger提出的基于協整回歸殘差的兩步檢驗法;二是Johansen和Juelius提出的基于VAR的協整系統檢驗。本文采用前者來檢驗變量之間的協整關系，因為Johansen協整檢驗比較適合于對大樣本的分析，但我們的樣本量較小，因此我們采用對殘差序列e做單位根檢驗以判斷模型協整關系的方法。通過對殘差序列e做ADF檢驗，得到ADF檢驗值為－4.015，小于顯著性水平5%時的臨界值－3.213，因此可認為估計殘差序列e為平穩序列，表明模型(4)具有協整關系，能對它進行回歸分析。

在模型(4)是平穩的狀態下，我們先對其進行格蘭杰因果關系檢驗，根據AIC值和SC值標準確定滯后階數為1階，相應的回歸結果如表5和表6所示。

表5 lnHt與ln(n/N)的格蘭杰因果性檢驗

表6 lnHt與ln(FBTA/TA)的格蘭杰因果性檢驗

從表5和表6可看出，外資銀行機構數與市場競爭程度Ht不存在因果關系，而外資銀行的資產市場份額是市場競爭程度Ht的格蘭杰原因。因此我們對模型(4)作修正，剔除外資銀行機構數這一變量，建立如下模型:

對模型(5)作回歸，其回歸分析結果如表7所示。

表7 模型(5)的回歸分析結果

從表7中反映的R2、DW值、AIC值、SC值以及F值可看出，模型的擬合程度較好。從解釋變量與被解釋變量的關系看:(1)市場集中度(CR4)與市場競爭程度(Ht)呈一定程度的負相關關系，這與經濟理論是一致的，即市場越集中，市場的壟斷程度越高，這在一定程度上驗證了“SCP假說”。(2)外資銀行市場份額(FBTA/TA)與市場競爭程度(Ht)呈一定的正相關，但顯著性程度不高(t值小)。(3)市場穩定程度與市場競爭程度(Ht)呈現很弱的負相關。這一結果不支持Allen和Gale的觀點［10］。

根據上面的實證結果，我們可得出這樣一些判斷:

第一，“SCP假說”的成立說明市場結構對中國銀行業的行為進而對績效產生重大影響，因此市場結構改革仍是我們改革的重點。雖然從1995—2006年中國銀行業的市場結構改革取得了很大進展(從表2中Ht值的不斷提高可看出)，但競爭程度仍較低(H值為0.6270)，仍需繼續深化市場結構的改革。

第二，外資銀行進入對提高中國銀行業市場的競爭程度起到了一定的促進作用，但影響不顯著，可能的解釋是外資銀行目前的市場份額太小，還難以對中國銀行特別是原四大國有商業銀行構成威脅，因此對提升競爭的作用有限。

第三，外資銀行機構數與Ht值不相關，外資銀行資產份額是Ht值的格蘭杰原因，這與Claessens等對80個國家7 900家銀行所得出的判斷不一致，可能的解釋是中國在原有的計劃經濟體制下形成了國有銀行一家獨大的局面，目前雖然正在進行市場結構改革，包括在國內設立新的股份制商業銀行，從國外引入外資銀行，但短期內還難以憾動國有銀行的寡頭壟斷格局。特別是如果引進的是小規模的外資銀行，其對國有銀行的影響則更有限。

第四，人們通常認為，外資銀行的進入，勢必會帶來一國國內市場的不穩定，進而導致該國市場競爭程度的變化，要么是壟斷的加深，要么是競爭的強化;但實證結果表明，外資銀行的進入雖然會使穩定性有所下降，但這種影響太小，幾乎可以忽略不計。

五、結論和政策建議

實證結果表明:(1)中國銀行業市場結構是壟斷競爭型市場結構，中國銀行業仍然屬于傳統的信用中介，利息收入是其主要收入來源;可喜的是，中國銀行業競爭程度正逐步提高。(2)目前外資銀行進入一定程度上加強了中國銀行業市場的競爭，但作用有限;其中，外資銀行的機構數與市場競爭不存在格蘭杰因果關系，其資產份額與市場競爭存在一定的正相關關系。(3)1995—2006年間，中國銀行業市場支持“市場力假說”，即市場集中度越高，市場競爭程度越低。(4)市場穩定程度與市場競爭程度(Ht)存在很弱的負相關，這破除了一些人擔心引進規模大、實力強的外資銀行可能對中國銀行業的穩定性帶來不利影響的顧慮。

相應的政策建議是:

1.堅持市場結構改革取向，大力引進規模大、實力強的外資銀行

市場結構改革和產權改革是目前中國銀行業改革的兩只“車輪”，其中，市場結構改革是一項宏觀改革措施，旨在營造良好的競爭氛圍;而產權改革是一項微觀改革措施，旨在為國有商業銀行轉換經營機制創造條件。引入外資銀行即是實行市場結構改革的重大舉措。本文證明:外資銀行，特別是資產規模大的外資銀行進入確實提高了中國銀行業的競爭程度，但目前作用有限。因此從目前來看，引進外資銀行的力度還應加強，包括:優化市場的信用環境和法制環境;減少對外資銀行的審批手續;加強銀行業外向型人才的培訓;等等。在大力引進的同時，也要防止盲目引進，具體說，一是避免將引進外資銀行當作地方政府政績考核指標看待，只顧數量不顧質量地引進，或者是用超國民優惠待遇來引進外資銀行。二是注意引進外資銀行的地區分布，改變目前外資銀行大多集中于沿海地區的不平衡分布狀態，注重外資銀行在全國的均衡布局。

2.加強銀行業務創新，增強本土銀行競爭力

創新是銀行利潤的源泉，是體現銀行核心競爭力的關鍵因素。中國銀行業的利潤主要來自利差收入，創新動力與創新能力不強，當面臨外資銀行咄咄逼人的競爭態勢時，心有余而力不足，最終會在這場競爭實力的較量中敗下陣來。因此，中國銀行業的當務之急是加強業務創新，拓展中間業務，切實有效地增強本土銀行的競爭力。學界給銀行業務創新開的處方是“觀念創新、制度創新和業務轉型等的綜合創新”，這一處方從理論上講沒有什么問題，但實踐上并不可行，因為中國的商業銀行目前不需要創新就能獲得豐厚的利潤:一是存貸款利差大。二是中國企業的融資結構是以間接融資為主的結構，企業對貸款的需求剛性強。三是創新往往意味著風險，意味著成本增加，導致創新收益可能不足以彌補成本的增加。所以加強銀行業務創新，主要有兩點:一是利率市場化，由市場決定存貸款利差。二是加強金融市場結構調整，分流對商業銀行剛性的資金需求，促使各類金融市場均衡協調發展。

3.加強對外資銀行的競爭性管制，優化本土市場競爭環境

銀行業既需要審慎性監管，又需要競爭性管制。目前對外資銀行審慎性監管討論的較多，但對其競爭性管制探討的甚少。外資銀行進入后的管制比引入本身更為重要。大力引入外資銀行并非是不要管制的引入，加強管制的目的是優化國內銀行市場的競爭環境。如果缺乏對外資銀行的競爭性管制措施，勢必引發外資銀行的反競爭行為，惡化中國銀行業市場的競爭環境。迄今為止，中國仍缺乏對外資銀行進行競爭性管制的機構、法律和經濟分析方法的研究。因此，在放開對外資銀行的地區限制和業務限制后，在外資銀行已大量進入中國的今天，建立對外資銀行反競爭行為的管制體系已是刻不容緩，具體的政策建議是:(1)確立對外資銀行進行競爭性管制的機構，建議由商務部反壟斷局行使這一職責，同時建立商務部與中央銀行、銀行監督管理委員會之間的信息交流與溝通機制。(2)制定《外資銀行競爭性管制指南》或《外資銀行管制法》作為對外資銀行反競爭性行為的管制依據。(3)加強商務部反壟斷局與境外反壟斷部門的雙邊和多邊合作。(4)吸收更多的專門從事外資銀行反壟斷研究的經濟學家和法學家進入商務部反壟斷局經濟分析處，使得對外資銀行的反壟斷管制更科學。

［1］Bikker，J.A，J.M Groeneveld.Competition and Concentration in the UE Banking Industry［J］.Credit and Capital，2000，(33):62 －98.

［2］De Bandt，O，E.P.Davis.Competition，Contestability and Market Structure in European Banking Sectors on the eve of EMU［J］.Journal of Banking and Finance，2000，(24):1045 －1066.

［3］Buchs，T，J.Mathisen.Competition and Efficiency in Banking:Behavioral Evidence from Ghana［R］.IMF Working Paper，2005.17.

［4］Al－ Muharrami，S.，K.Matthews，Y.Khabari Market Structure and Competitive Conditions in the Arab GCC Banking System［J］.Journal of Banking and Finance，2006，(30):3487 －3501.

［5］葉欣.壟斷到競爭:中國商業銀行業市場結構的變遷［J］.金融研究，2001，(11).

［6］趙子依，等.我國商業銀行業市場競爭結構分析——基于Panzar－Rosse范式的考察［J］.統計研究，2005，(6).

［7］Claessens，S.，L Laeven.What Drives Bank Competition:Some International Evidence.Journal of Money［J］.Credit and Banking，2004，(36):563 －584.

［8］Gelos，R.G.，J Roldos.Consolidation and Market Structure in Emerging Market Banking System ［J］.Emerging Markets Review，2004，(5):39 －59.

［9］Yildirim，H.S，G.Philippatos.Restructuring，Consolidation and Competition in Latin American Banking Markets ［J］.Journal of Banking and Finance，2007，(31):629 －639.

［10］Allen，F，D.Gale.Financial Contagion ［J］.Journal of Political Economy，2004，(108):1 －29.