銀行業競爭、所有權結構與風險承擔—基于利率市場化背景的實證研究

■ 付 蓉 徐瑩敏（暨南大學經濟學院 廣州 510632）

引言

隨著我國經濟的不斷開放，利率市場化是順應金融自由化和我國市場經濟發展的必然選擇。利率，作為資金的成本，在金融市場的資源配置上發揮了非常重要的作用。1996年，央行放開我國銀行間同業拆借利率拉開了我國利率市場化改革的序幕，自1996 年開啟了利率市場化改革以來，改革已經取得了巨大的進展。2013年7 月，央行宣布全面放開金融機構貸款利率管制，這標志著我國利率市場化改革已進入到一個新的階段。2014年11月21日，央行宣布下調金融機構人民幣存貸款基準利率并將存款利率浮動上限由之前基準的1.1倍擴大至1.2倍，這是自2012年6月央行將存款利率浮動上限擴大至基準利率的1.1倍后，第二次調整存款利率浮動區間。2014 年11月30 日，國務院發布了《存款保險條例（征求意見稿）》，這也是2014年利率市場化進程的最重要舉措。征求意見稿規定，存款保險將實行限額償付，最高償付限額為人民幣50萬元。這意味著，自1993 年至今，存款保險制度醞釀了21 年后終于有了實質性進展。存款保險制度征求意見稿的發布對于完善我國金融市場體系、避免銀行業系統性風險具有非常重要的意義，但是與此同時銀行的利潤空間也會受到擠壓。歐美、日本、韓國及中國臺灣等發達國家和地區的經驗表明，利率市場化會給銀行業帶來非常強烈的沖擊。在逐步放開利率管制后，金融機構的自主定價權利也進一步拓寬，但同時銀行的凈息差將面臨收窄壓力，銀行之間的存貸款競爭也將越來越激烈。隨著我國金融市場的加速開放，外資銀行、民營銀行的不斷進入，整個銀行業的競爭也會越來越激烈。2014年互聯網金融的快速發展也給銀行業帶來了很大的沖擊。因此，研究競爭對于我國銀行風險承擔的影響有著非常重要的意義。本文的目的是通過對2005 年至2013年我國商業銀行業的研究，探討競爭對于銀行風險的影響，以及對國有銀行、股份制銀行以及城市商業銀行的影響的差別。

研究設計

（一）數據來源及樣本選擇

本文以我國27 家商業銀行為研究對象，包括5 家國有銀行、12家股份制銀行以及10家城市商業銀行。數據樣本期間為2005年至2013年，數據來源于Wind數據庫、國泰安（CSMAR）數據庫、銳思金融研究數據庫以及銀行年報。

（二）變量選取及其衡量

被解釋變量。對于銀行風險，國內外研究主要采用不良貸款率NPL和Z指數來度量。不良貸款率是指銀行不良貸款占貸款總額的比重，而Z 指數是經營風險的重要衡量指標。本文采用不良貸款率作為銀行風險的代理變量。

解釋變量及控制變量。解釋變量。對于解釋變量，本文采用勒納指數Lerner來度量銀行競爭。Lerner指數通過價格與邊際成本的偏離度來衡量市場競爭程度。計算公式如下：

式中Pit意味著產出價格，對銀行業來講，即為貸款利率，本文采用利息收入除以貸款額來表示，MCit為邊際成本。

控制變量。本文用GDPgr來表示經濟周期，通過實際GDP增長率這一變量來描述宏觀經濟對個體銀行風險承擔的影響。CAP表示資本充足率，巴塞爾協議的資本充足率要求是我國銀行資本監管的重要組成部分。一般認為，資本充足率越高的銀行，抵御風險的能力越強，風險也就越小。本文用銀行資產的自然對數LnA來表示銀行規模，大型商業銀行由于資產規模較大因而具有較強的風險分散能力，而同時又有學者表示大型銀行相比規模較小的銀行表現出更高的風險偏好，本文加入LnA這個變量旨在研究銀行規模對銀行風險的影響。流動性DL，本文選取存貸比DL 作為銀行流動性的代理變量。流動性越強，銀行的變現能力也就越強，意味著風險越低。最后，本文選用資產收益率ROA來反映銀行的盈利能力。

表1 主要變量的描述性統計

表2 回歸結果

圖1 我國27 家商業銀行風險承擔截距

（三）模型的設定

結合前文對研究變量的描述，本文建立以下回歸模型研究在我國利率市場化背景下，銀行競爭對我國商業銀行風險承擔影響。

為了驗證銀行競爭與風險是否存在非線性關系，模型二在模型一的基礎上加入了勒納指數的平方項。

最后，再運用動態面板GMM估計方法進行估計：

實證結果分析

（一）主要變量的描述性統計

表1 中列出了相關變量的描述性統計結果，數據來源于國泰安數據庫以及各銀行年報，其中LnA是用銀行總資產的自然對數表示。

（二）研究方法與回歸結果分析

模型1 和模型2 在經過F 檢驗和Hausman檢驗后，均拒絕原假設，因而對模型1 和模型2 采用固定效應模型進行估計。模型3 則在加入不良貸款率的一階滯后項后采用GMM 方法進行估計。運用Stata12.0，得到的實證結果如表2 所示。

從表2 的數據可以看出，三個模型中各變量的回歸系數方向上一致。通過觀察模型1發現，lerner指數并不顯著，而模型二在加入了勒納指數的二次項后，Lerner和二次項均在1%置信水平顯著，因此也驗證了Martinez-Miera 和Repullo 提出的非線性理論：即競爭與銀行風險呈U形關系。為了進一步研究我國商業銀行競爭與風險承擔的關系，對模型2 中勒納指數的拐點進行分析，通過對回歸結果計算可得模型2中Lerner的拐點為0.683，將其與Lerner的樣本分布進行比較發現，有超過93%的Lerner指數落在該拐點的左側。由于模型2 中二次項的系數為正，因此在一條開口向上的拋物線的左側，競爭的代理變量Lerner與風險NPL呈負相關關系，這也就意味著我國銀行競爭與風險呈顯著正相關。隨著市場競爭的加劇，我國商業銀行承擔著越來越多的風險。

通過對其他控制變量回歸結果的觀察，發現GDP增長率在模型2和模型3中均顯著為正，表明在經濟繁榮時期銀行也承擔了更多了風險。在模型1和模型2中，資本充足率CAP的系數均顯著為負，說明資本監管有助于對銀行的風險進行控制。銀行的規模LnA在模型2和模型3中均不顯著，意味著銀行通過擴大規模試圖降低風險并不十分有效。另外，流動性DL和資產收益率ROA在三個模型的回歸結果中均在1%的置信區間顯著并且系數為負，因此流動性和銀行的盈利能力對銀行的風險承擔有著非常顯著的影響，這也與之前的預期相符合。

最后，本文對于變截距固定效應模型，運用最小二乘虛擬變量法LSDV 來分析個體效應的差別，將27家商業銀行的截距項描繪在圖1中。

由圖1 可以看出，銀行業競爭對于不同銀行的風險承擔水平的影響是有差別的，國有銀行的風險承擔水平整體最高，平均截距項為9.944，其中農業銀行在五大行中最高，工行最低。大型股份制商業銀行平均風險承擔水平為9.689，略低于國有銀行。12 家股份制銀行之間差異較大，其中光大銀行截距項為10.191，在全部27家銀行中排在首位，另外，民生銀行、興業銀行和恒豐銀行的風險承擔也都處于較高水平。10家城市商業銀行的平均風險承擔水平為9.135，低于國有銀行和股份制銀行。

結論及建議

隨著我國經濟的不斷發展，利率市場化進程也在不斷加快。本文通過對我國的27家商業銀行運用固定效應模型進行了實證分析，研究發現我國商業銀行銀行競爭與風險之間呈現U形曲線關系，基于選定銀行的樣本區間，表現出了顯著的正相關。這也意味著在不斷加劇的競爭的環境下，銀行承擔了更大的風險。在市場經濟和金融自由化大趨勢下，我國金融市場不斷開放，隨著利率市場化改革持續向前推進，民營銀行的不斷加入，互聯網金融的快速崛起等外部環境對于銀行業的經營模式和盈利模式都形成了很大的沖擊，銀行業面臨著越來越大的市場競爭壓力。日益嚴峻的競爭形勢對銀行業來講即使挑戰也是機遇，商業銀行應該把握住機會主動出擊，加速自身結構轉型，提升風險定價能力，培育自身的核心競爭力。

另外，本文還運用變截距固定效應模型分析了銀行業競爭對于不同銀行的風險承擔水平的影響的差別。研究發現，國有銀行的風險承擔水平整體最高，股份制商業銀行次之，城市商業銀行風險承擔水平最低。中小銀行相比國有銀行在服務、體制的靈活性，金融創新方面都有著絕對的優勢，因此，對于國有銀行來講，要提升自身服務品質，注重客戶體驗并努力提升金融創新能力，發揮自身的規模優勢，提升在市場競爭中的抗風險能力。

雖然日益加劇的競爭并未導致我國商業銀行出現較大的危機，但是確實會導致系統性金融風險增加，因此，探討競爭對銀行風險的影響，對于幫助我國商業銀行積極應對市場競爭，加快轉變發展方式，促進我國金融業健康快速發展有著非常重要的現實意義。

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