我国商业银行贷款集中度的测算及效应分析，本文主要内容关键词为：银行贷款论文,集中度论文,效应论文,我国论文,商业论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言
2008年以来，为了应对全球金融危机、刺激经济发展，我国实施了适度宽松的货币政策。在此背景下，新增货款迅猛增加，天量信贷的集中投放使得商业银行的贷款集中风险问题愈发凸显。
根据证券组合理论的风险分散原理，呈线性负相关的多种资产收益与各自期望收益的偏离能够相互抵消，所以通过将多种资产进行有效组合，可以将风险降低到最低程度。也就是基于这一原理，商业银行的贷款行业、地区、客户集中度越大，越易受宏观经济波动和企业经营周期影响，严重的甚至可能出现系统性风险，因此银行在信贷资产经营中，通过贷款客户行业、地区分散等以降低信贷风险，特别是在客户贷款分散方面已建立了明确的监控指标。
在实证研究中，信贷集中与风险之间的正相关关系也得到了验证。Diamond(1984)认为贷款分散可以减小银行陷入财务困境的概率。Kalotychou等(2006)则从实证角度得出信贷集中是导致拉美债务危机的重要原因。Dullmann等(2007)利用德国的信贷数据发现，银行信贷的部门集中与其风险资本(economic capital)正相关。不过，也有研究证实贷款集中与风险之间不存在必然的正相关关系。Demsetz等(1997)认为，小银行与大银行相比信贷更为集中，但同时他们也发现大银行的这种分散反而并没有带来风险的下降。在国内的相关研究中，虽然在理论上对信贷集中所带来的风险有许多论述，但很少有从实证的角度加以佐证。而且在实践中，银行之所以向少数大客户集中，也常常是出于资产安全性的考虑。所以当前商业银行的贷款集中程度与风险、收益之间的关系还缺乏准确地评价，本文拟对这一问题进行探讨。
二、我国商业银行贷款集中度的测算
(一)指标的选取
目前常用来测度集中度的方法有以下三种，具有不同的特点。第一种是熵方法(Entropy Measure)，其具体公式是：
收入的比重。当该指数取值为零时，表明未进行多元化，指数越大，表明集中度越低。第二种是Rumelt提出的区分相关多元化和非相关多元化的分类法，他在企业中的各项业务中找出占总收入比例最大的一类(可能包含若干种)业务，企业中这个比例数越高，说明企业的业务相关性越强、多元化程度越弱，然后研究该类业务与企业业绩的关系。这种方法深入考察企业内部各业务之间的经济联系，更接近实际，但其多元化的分类和计算多依赖于研究者的个人理解，主观性较强。第三种是赫芬达尔(Herfindahl)指标法，即企业各项收入占总收入比重的平方和，当该值取值为1时，表明企业未进行多元化经营，集中度最大，反之，数值越小，表明集中度越小。
鉴于商业银行贷款的业务特点，本文从以下三个方面来衡量商业银行的贷款集中度。
IHD的取值越小，说明商业银行贷款的行业集中度越低；取值越大，说明贷款在某些行业集中的程度越高；当IHD等于1时，表明商业银行的全部贷款集中于某一个行业。
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GHD的取值越小，说明商业银行贷款的地区集中度越低；取值越大，说明贷款在某些地区集中的程度越高；当GHD等于1时，表明商业银行的全部贷款集中于某一个地区。
(3)客户集中度指数(CHD)，用前十大客户贷款占比来表示，即最大十家客户贷款余额占资本净额的比重。CHD越大，说明贷款总额分布在前十名客户中的比重就越大，集中程度越高。
(二)我国商业银行贷款集中度测算
根据分析需要及数据的可获得性，本文搜集了16家上市银行2004-2009年间的数据，剔除掉数据缺失的中国农业银行后，根据各银行贷款集中度的特征及同质同类的分类方法，将15家上市商业银行分为三类：第一类为四大国有银行，包括中国银行、中国建设银行、中国工商银行、交通银行；第二类为城市商业银行，包括北京银行、南京银行、宁波银行；第三类为股份制银行包括深圳发展银行、浦发银行、华夏银行、民生银行、招商银行、兴业银行、光大银行、中信银行。根据上市商业银行披露的资料，分别计算其贷款的行业集中度指数、地区集中度指数和客户集中度。研究中使用EXCEL进行计算，并对计算结果进行初步统计分析，得到如下结果(见表1和图1)。
从表1可以看出，国有银行的三项指标都最低，城市商业银行的三项指标都最高，股份制银行的三项指标取值居于二者之间，说明国有银行贷款的集中程度最低，而城市商业银行贷款的集中程度最高，地区集中度指标均值为0.7137，客户集中度均值达到了0.4863。
图1所示为我国商业银行贷款集中度各指标的变动趋势，以同质同类银行在同一时期各指标均值的时期统计量来表示。可以看出，对于行业集中度指标而言，近年来各类商业银行都有所降低，城市商业银行的降低幅度最大；对于地区集中度指标，国有银行和股份制银行有小幅度增加，而城市商业银行有大幅降低，说明这三家城市商业银行正向其他地区扩展业务；对于客户集中度指标，三类银行都是先降低后上升。
三、我国商业银行贷款集中度的风险及收益分析
(一)研究方法
1.贷款集中度对商业银行盈利能力的影响
以税前资产利润率(ROA)和净资产收益率(ROE)来衡量商业银行的盈利能力，建立模型1：
(二)我国商业银行的风险收益情况
根据上述研究方法及数据的可获得性，本文搜集了15家上市银行2004-2009年间的ROA、ROE、RBL等数据资料，并进行初步的统计分析，结果见表2和图2。
图2 商业银行ROA、ROE与RBL的变动情况
从表2可以看出，对于盈利能力情况，国有银行的税前资产利润率(ROA)、净资产收益率(ROE)两项指标最低，城市商业银行的两项指标最高，股份制银行居于两者之间；而对于经营风险情况，国有银行的不良贷款率(RBL)指标最高，城市商业银行最低，股份制银行居于两者之间。
图2所示为我国商业银行风险收益的变动趋势，以同质同类银行在同一时期各指标均值的时期统计量来表示。可以看出，对于税前资产利润率而言，国有银行和股份制银行都有所提高，而城市商业银行在2008年达到最高点，2009年下降后其均值接近国有银行；对于净资产收益率而言，国有银行和股份制银行都有所提高，而城市商业银行大幅下降；对于不良贷款率指标而言，国有银行和股份制银行大幅下降，而城市商业银行小幅提高。
(三)实证分析结果
根据假定的线性回归模型，利用15家上市银行2004-2009年的时间序列截面数据，进行回归分析，分别来考察三组同质同类银行的贷款集中度指标对风险收益情况的影响。首先对每组数据进行Hausman统计量检验，结果显示，应建立个体固定效应回归模型。其次根据假定的线性回归模型，得到以下回归分析结果。
1.国有银行的估计结果
根据国有银行的贷款集中度与风险收益的回归结果(见表3)，模型的F统计量均在1％水平显著、调整的
最低达到了96.76％，表明各个回归的拟合优度都比较好，模型有较强的解释能力。
在模型1中，在控制了其他影响因素后，IHD、CHD与ROA、ROE均呈负相关，说明国有银行贷款的行业越集中或前十大客户贷款占比越大，盈利能力越小，这种现象的原因可能与这些大客户较强的讨价还价能力有关，因而银行不得不在利率上给予优惠；而GHD、SIZE与ROA、ROE均呈正相关，说明国有银行贷款的地区越集中或资产规模越大，盈利能力越高。在模型2中，IHD、GHD、SIZE均与RBL呈负相关，即国有银行资产规模的扩大、其贷款行业和地区的集中，有助于降低不良贷款率。
根据前面的回归分析结果，我们可得国有银行如下线性回归方程为：
在模型(Ⅲ)中，控制了其他影响因素后，GHD、SIZE与RBL呈负相关，说明在股份制银行的发展中，贷款的地区集中和资产规模的增加会降低不良贷款率，因此，对这些银行的监管，一方面要发挥其业务优势地区的作用，另一方面要扩大其资本实力。
根据前面的回归分析结果，我们可得股份制银行如下线性回归方程为：
3.城市商业银行的回归结果
根据城市商业银行的贷款集中度与风险收益的回归结果(见表5)，模型(I)的F统计量在5％的置信水平下不显著，表明自变量与因变量ROA的线性关系不显著。模型(Ⅱ)、(Ⅲ)的F统计量均在5％水平显著、调整的分别为99.76％、94.11％，表明这两个回归的拟合优度比较好，模型有较强的解释能力。
在5%的置信水平下不显著，即自变量IHD、GHD、CHD对因变量RBL没有显著影响。
对于城市商业银行，在模型(Ⅱ)中，CHD与ROE正相关，而SIZE与ROE呈负相关，说明城市商业银行贷款的客户集中有助于提高盈利能力，而规模的扩大反而会降低其盈利能力；在模型(Ⅲ)中，SIZE与RBL呈负相关，即城市商业银行资产规模的扩大有助于降低不良贷款率。
根据前面的回归分析结果，我们可得城市商业银行如下线性回归方程为：
四、结论
本文用以修改的Herfindahal指数来衡量的商业银行贷款行业集中度、地区集中度和以前十大客户贷款占比来衡量的客户集中度三个指标来测算我国三组同质同类商业银行的贷款集中度，并通过建立回归模型实证分析了这些银行的贷款集中度对其收益和风险的影响。研究结果表明，各类商业银行的贷款集中程度与其经营风险与收益的相关程度是不同的，有多个因素造成这种现象，如特殊的地域性、自身市场的定位、银行间的竞争、国家的产业政策等。商业银行在进行贷款投放决策时，必须平衡其与风险收益的关系，找准市场定位。
但值得注意的是，从各类商业银行近年来的数据来看，不良贷款率、资本充足率等指标已得到明显的改善，绝大多数银行都能达到监管要求，而唯有贷款集中度指标仍在高位徘徊，且国际金融危机后有上升的趋势，这就需要监管部门持续、有效的专业监管，建立合理的预警机制。