中國銀行業市場集中度與銀行風險的實證研究

【摘要】本文使用中國銀行業18家商業銀行2003-2011年的數據驗證中國銀行業市場集中度與銀行風險的關系，研究表明二者存在正向相關關系，但是研究也表明銀行規模的上升有助于降低銀行風險，因此提高銀行之間規模的對稱性，既可以加強市場競爭，也可以提高銀行穩定性。

【關鍵詞】市場集中度 銀行風險 商業銀行

銀行業是國民經濟的重要一環，起著特殊的作用，但是長期以來，中國銀行業存在的行業壟斷、機構臃腫、效率低下等系列問題備受詬病，從而中國銀行業的改革重點在于市場結構與產權改革。隨著改革的推進，中國銀行業市場集中度逐漸下降，市場競爭漸趨激烈，目前已經呈現出比較緊張的競爭態勢。但是卻有學者擔心銀行業的過度競爭會對銀行業的系統穩定產生不利影響，特別是次貸危機的發生，加劇了這種擔憂。那么中國銀行業的市場競爭與銀行風險存在怎么樣的關系呢？本文使用中國銀行業18家商業銀行2003-2011年相關數據，實證分析這種關系，研究發現市場競爭有利于降低風險，提高銀行業穩定。

本文研究主要分為四部分，第一部分文獻綜述，第二部分對研究模型和變量進行設計，并說明了數據來源，第三部分分析了實證結果，第四部分對全文做出總結。

一、文獻綜述

關于銀行業市場競爭和銀行風險之間的關系，現有文獻有兩種對立假說，即“競爭—脆弱假說”和“競爭—穩定假設”。“競爭—脆弱假說”認為銀行市場競爭會降低銀行利潤，降低銀行特許權價值，驅使銀行承擔更高的風險，從而降低了銀行穩定。該假說由Keely（1990）提出來，此后許多學者對該假說進行驗證。Hellman et al.（2000）研究表明市場競爭會降低銀行的謹慎性。Jimenez et al.（2008）使用不良貸款率、CR5、HHI和勒納指數等指標為變量，應用西班牙銀行業1998-2003年的數據檢驗市場競爭和銀行風險之間的關系，研究結果支持了這一假說。“競爭—穩定假說”認為擁有市場勢力的銀行，會收取更高的貸款利率和費用，從而產生逆向選擇和道德風險，最終降低了銀行穩定性。該假說最初由Stiglitz Weiss（1998）提出來的，Schaeck et al.（2009）證實了這一結論。

國內學者對于市場競爭和銀行風險關系的研究主要集中在最近幾年。吳秋實和李兆君（2010）對這方面的研究做了一個綜述。張宇馳和揭月慧（2011）、季琳和趙延麗（2012）采用PR模型的H統計量衡量銀行業的競爭程度進行研究，且實證結果都支持“競爭—脆弱假說”。曹素娟（2012）的研究卻支持了“競爭—穩定假說”。賈洪文等（2012）的研究表明銀行競爭與銀行風險間的關系并非簡單的線性關系，需要視競爭激烈程度而定。

二、研究模型與數據來源

（一）研究模型

（二）變量設計

1.被解釋變量

對于銀行業穩定，學者們存在多種指標來度量，概括起來主要包括：不良貸款率、收益波動率、Z值、風險加權資產比例和杠桿率。本文根據數據的可得性，選擇了不良貸款率、Z值和杠桿率來衡量銀行風險。其中不良貸款率一般用來衡量信用風險，而對于商業銀行而言，信用風險是主要風險。Z值通常用來衡量銀行的穩定性，其計算公式為資產收益率與權益比率之和除以資產收益率的方差。Z值越大，銀行越穩定，持續運作能力越強，破產清算風險越小。杠桿率為銀行自有資本與總資本之比，該值越大，表明銀行對借入資本的保障越強，風險越小。

2.解釋變量

對于競爭狀況，本文使用CRn和HHI指數進行衡量。由于中國工商銀行、中國建設銀行、中國銀行和中國農業銀行等四家銀行與其他銀行的市場份額存在較大差異，因此本文選用CR4。HHI指數的計算為各銀行市場份額的平方和，但是考慮到數據的可得性，并不能夠得到所有銀行的市場份額數據，本文僅根據樣本銀行的市場份額數據計算HHI。由于其他銀行的市場份額均很低，所以這樣處理并不會對HHI指數產生實質性的影響。

3.控制變量

（1）銀行的規模是影響其風險的重要因素之一，由于存在網絡外部性的效應，存款人往往比較信任大銀行，而且銀行業內也普遍存在大而不倒的理論。本文從資產、貸款和存款三個方面來衡量銀行規模。

（2）銀行的盈利能力也是影響其風險的重要因素之一。本文用ROA來衡量銀行的盈利能力，該指標越大，表明資產的利用效率越高。此外，該指標越大，表明銀行擁有更多的留存收益補充核心資本，提高銀行的資本充足率。

（3）當前許多銀行增加非利息收入以圖獲在資本約束下獲取更高的收益，但是有研究表明，非利息收入的提升會提高銀行的風險程度水平。

（4）來自銀行的監管部門的監管壓力，也會對銀行業穩定產生重要的影響。2004年2月中國銀監會頒布了《銀行資本充足率管理辦法》，開啟了中國的資本充足率管制，因此本文以2004年為臨界點，引入虛擬變量。

（5）貸款損失準備可以降低風險資產的名義額，因此貸款損失準備對銀行的風險存在一定影響，本文使用貸款損失準備率來衡量這方面的影響。

（6）宏觀經濟環境對銀行的經營風險存在重要影響，經濟蕭條往往伴隨著銀行的破產。經濟發展狀況越好，整個經濟環境的風險越小，那么銀行業的風險也就越低。本文使用GDP和GDP增長率反映經濟發展水平。其中GDP使用以1990年為基期計算的不變價格GDP。

（7）通貨膨脹率通常能夠反映一個國家的經濟周期，較高的通貨膨脹率意味著經濟存在較高的發展速度。本文使用消費者價格指數CPI來衡量通貨膨脹率。

（8）近些年來，中國實行積極的貨幣政策，對銀行業產生重要的影響，為了捕捉這方面對商業銀行風險的影響，本文使用使用廣義貨幣及其增長率來反映中國的貨幣供應狀況。

（三）數據來源

本文選取2003-2011年中國18家商業銀行的數據進行研究。這18家銀行可分為三種類型，第一類為大型商業銀行，包括中國工商銀行、中國建設銀行、中國農業銀行、中國銀行和交通銀行等，共5家；第二類為股份制商業銀行，包括招商銀行、上海浦東發展銀行、廣發銀行、深圳發展銀行、興業銀行、中國民生銀行、中信銀行、中國光大銀行和華夏銀行等，共9家；第三類為城市商業銀行，包括北京銀行、大連銀行、重慶銀行和寧波銀行，共4家。本文統計了2003-2011年所選樣本銀行從存款角度衡量的市場份額發現，在研究時期內，樣本銀行的市場份額均在80%以上，從而本文的樣本從種類上和比重上都基本可以反映中國銀行業的整體情況。

本文所使用的數據可分為銀行特征數據和宏觀環境數據，其中銀行特征數據主要來源于Bankscope數據庫、《中國金融統計年鑒》以及上市銀行歷年年報、銀行網站，宏觀經濟數據主要來源于《中國統計年鑒》和中國銀監會網站。

從本文主要變量的描述性統計分析可以看出，在研究期間內，樣本銀行的不良貸款率維持在比較低的水平，但是存在較大差異，其中最大值達到32.22%，最小值僅為0.33%。杠桿率和Z值均出現負值，這主要是中國工商銀行2003年和2004年凈資產為負值所致，本文在研究過程中將其剔除。從CR4 指標來看，中國銀行業集中度較高，屬于中度集中寡占型市場，但是從HHI指數來看，中國銀行業集中度較低。

三、實證結果分析

根據上文關于研究模型和變量設計的描述，本文構建以下實證模型：

其中分別由NPL、EA和ZSCORE表示，comp由HHI和CR4表示，size由LNASS、LNLOA和LNDEP表示。本文在回歸之前對變量進行單位根檢驗，除少量變量外，大部分變量都是平穩的，并且對原序列不平穩的變量進行一階差分處理。隨后本文使用固定效應面板數據模型進行回歸，由于本文的截面個數大于時間序列個數，因此本文采用截面加權估計法（Cross-SectionWeights，CSW）。在估計的過程，本文分別估計了基于資產、貸款和存款不同角度衡量的競爭狀況對銀行業穩定的影響，發現基于不同角度衡量的競爭狀況所估計出來的結果相近，因此，為簡化描述，本文僅給出基于貸款角度衡量的估計結果。具體可以分為6個模型，分別是從HHI角度和CR4角度對NPL、EA和ZSCORE的影響。

從估計結果來看，6個模型的整體回歸結果較好。調整后的R2均達到的比較高的水平，表明所考慮的因素對銀行風險的解釋度較高。F統計量較高，說明模型的整體擬合效果較好。

從實證結果分析發現，無論是HHI表示的市場集中度還是CR4表示的市場集中度，均表明市場集中度與不良貸款率NPL、杠桿率EA和Z值呈正相關關系，且在統計上顯著。以不良貸款率代表的銀行風險意義和以和杠桿率以及Z值代表的銀行風險意義卻是截然相反的，不良貸款率越高，說明銀行面臨越高的風險，而杠桿率和Z值越大意味著銀行的抗風險能力越強，所面臨的風險越小。之所以出現這種情況，本文認為是由于不良貸款率和杠桿率及Z值所代表的風險不同所致。相對于不良貸款率而言，杠桿率和Z值更能夠反映銀行穩定性水平，而不良貸款率衡量的是信用風險，從而不僅受到銀行內部諸因素的影響，也受到諸多銀行外部因素的影響，不能夠完整全面地衡量銀行的整體穩定性。從而本文主要察看杠桿率和Z值的估計結果。

從結果上看，本文的研究支持“競爭-穩定假說”，即隨著銀行業市場競爭的加劇，市場集中度的下降，銀行的杠桿率和Z值會上升，從而說明銀行的風險下降，銀行更加穩定。這與鄒朋飛和歐陽青東（2011）的研究結論一致。

從回歸結果來看，銀行總資產與杠桿率和Z值呈正相關關系，說明銀行的規模越大，其杠桿率和Z值越大，銀行風險越低，證實了銀行業內普遍存在的“大而不倒”理論。從這點來看似乎與市場集中度的回歸結果相悖，HHI和CR4的回歸結果顯示，市場集中度的上升會降低銀行的風險承擔能力，但是從銀行總資產的回歸結果來看，卻支持銀行越大越好。在市場規模一定的情況下，銀行規模越大，市場能夠容納的銀行數量越小，那么市場集中度似乎會越高。但是實際上這點并不相悖，如果銀行市場內維持一定數量的銀行，隨著銀行的實力越來越對稱，市場集中度可能并不會上升，市場競爭甚至可能會因此而加劇。

銀行的盈利能力代理變量ROA與杠桿率和Z值正相關，且在統計上顯著。說明隨著銀行的盈利能力的提高，銀行抵抗風險的能力也在提升。非利息收入同樣與杠桿率和Z值正相關，說明非利息收入的提高能夠提高銀行的風險抵御能力。在存在資本約束的情況下，由于《巴塞爾協議》對非利息收入的資本約束較低，各銀行爭相增加非利息收入在利潤構成中的比重，但是伴隨著非利息收入的增加是各種金融工具的創新，這反而會增加銀行的風險，降低其風險抵御能力。本文的回歸結果與之相沖突，但是回歸結果并不顯著。本文存在這種結果與本文選取的因變量有關，非利息收入的增加能夠提高銀行的利潤總額，從而能夠提高銀行的留存收益，最終會提高杠桿率。

GDP代理指標在模型3和模型5與被解釋變量杠桿率和Z值呈負相關關系，在模型4和模型6在統計上不顯著，貨幣供應量代理指標在模型4和模型6與被解釋變量杠桿率和Z值呈負相關，除此之外，其他宏觀經濟環境的指標基本與杠桿率和Z值正相關，且在統計上顯著。這說明，宏觀經濟狀況對銀行業穩定存在較大的影響，經濟發展程度越高，經濟發展速度越快，銀行業穩定性越好。而積極的貨幣政策也有助于降低銀行風險，因此保持一定規模和增長速度的貨幣供應量可以維持銀行的穩定性。適度的通貨膨脹有助于促進經濟發展，且較高的通貨膨脹率通常意味著較高的經濟發展速度，這有助銀行業穩定能力的提升。

至于監管部門的監管，本文的實證結果顯示監管壓力與銀行業穩定呈正相關關系，且在統計上顯著，這說明保持一定的監管壓力有助于控制銀行的風險，維持整個銀行業的穩定發展。

四、結論

隨著中國銀行業市場結構改革的推進，中國銀行業市場集中度逐漸下降，市場競爭漸趨激烈，目前已經呈現出比較緊張的競爭態勢。但是部分學者卻擔心銀行業的過度競爭會對銀行業的系統穩定行產生不利影響，特別是次貸危機的發生，似乎使他們更加堅信過度競爭的不良效應。

鑒于此，本文使用中國銀行業18家商業銀行2003-2011年的數據檢驗市場集中度的下降是否會提高銀行風險，破壞銀行業的系統穩定行。從本文的回歸來看，這部分學者的擔心是多余的，以HHI和CR4表示的銀行業市場集中度與以杠桿率和Z值表示的銀行業穩定均呈負相關關系，說明隨著中國銀行業市場結構改革，市場集中度下降，銀行間的競爭加強，銀行業穩定能力上升。本文的研究結果也顯示，降低市場集中度，并不一定是不斷引進的新銀行，因為新進入的小銀行規模較小，風險抵御能力較低，可以通過提高銀行間實力的對稱性來降低市場集中度，提高銀行業的競爭水平。

參考文獻

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作者簡介：桂葉（1978-），男 漢族 安徽六安人，經濟學學士，研究方向：信托產品的研究、設計、發行。

（編輯：劉影）