中国商业银行市场集中度研究——基于14家商业银行数据的实证分析，本文主要内容关键词为：商业银行论文,实证论文,中国论文,集中度论文,数据论文，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。
市场集中度通常是对市场结构或者说市场垄断力量衡量的主要指标。市场集中度是指在某一特定市场中，少数大厂商控制市场份额的程度，反映了特定市场的竞争或垄断程度，作为衡量市场结构的基本要素，市场集中度可分为卖方集中度和买方集中度，本文所研究的主要是卖方集中度。一般而言，某一市场的集中度越高，说明少数厂商市场份额越高，市场垄断程度就越高，这些厂商可以凭借较高的市场占有率来控制产品的价格，从而使市场竞争程度下降，垄断程度增强。
市场集中度又可分为绝对集中度和相对集中度。绝对集中度反映了市场中最大的几家厂商的集中程度，但很难分出市场参与厂商的数目和参与厂商规模的差异；而相对集中度能够反映整个市场中整体规模是否均等，却不能分析出最大的几家厂商的集中程度。因此，为了准确把握市场集中度状况，应把二者结合起来。绝对集中度的主要指标是行业集中率等，相对集中度指标包括赫芬达尔指数等，这些指标适用于各个产业测度其市场结构状态。行业集中率、赫芬达尔指数是反映市场集中度最常用的指标，这两个指标都在一定程度上反映了市场结构的特征，本文也选择CRn指数和HHI指数来考察银行业的集中度。
一、行业集中率(Concentration Ratio)
1.行业集中率含义
行业集中率是最简单易行，也是最常用的、使用最广泛的市场结构指标。它是指规模最大的前n位厂商的有关数值X(销售额、资产额、职工人数等)占整个行业或市场的份额。计算公式为：
行业集中率处于中心地位，它在集中和竞争之间形成了自然联系。行业集中率(或市场集中率)是衡量市场竞争和垄断的最常用指标，反映了市场上最大几家厂商的控制力，或者说市场寡头垄断或市场竞争的程度，通常以规模最大的前3家或4家寡头厂商所拥有的市场份额计算。通常而言，行业集中率越高，厂商的市场控制力就越大，表明市场竞争程度越低，垄断程度越高。这些厂商可以通过某种程度的合谋，控制产量，提高价格，达到获取垄断利润的目的。
2.基于集中率划分的市场结构
以贝恩、植草益为代表的产业组织理论学者在对本国市场不同的集中率进行实证研究的过程中，将不同的市场结构进一步细化为不同等级的竞争型和寡占型市场结构，提出了以卖方集中率为主要依据，判断市场结构类型的方法，具有更强的实用性。
根据贝恩的研究，可依据产业内前4位和前8位厂商市场集中率指标，对特定产业所属的市场结构类型进行划分，见表1。
日本经济学家植草益运用日本1963年的统计资料，对不同市场结构进行了分类，见表2。
3.中国银行业市场集中率测算
银行业市场结构是指在银行业市场中，对市场竞争程度及价格形成等产生战略性影响的市场组织结构，以及由此决定的竞争形式。对中国银行业市场集中率的测定是描述银行业市场结构的一种最为常见的方法，也是学术界最常用的一个实证分析指标。银行业集中率是指银行业中最大的前n个银行的存款额(贷款额、资产额或利润额)占银行总存款额(总贷款额、总资产额或总利润额)的比例。银行集中率的高低不仅反映了整个银行体系的市场结构，或者说竞争或垄断程度，而且反映了大银行和中小银行在整个银行体系中的规模分布，描述了大银行和中小银行在对不同企业进行融资方面的分工。一般来说，银行集中率越高，少数银行的市场支配力就越大，市场的竞争程度就越低，表明银行业的垄断性就越高。计算公式为：
其中
=第i个银行的存款额(贷款额、资产额或利润额)。n为最大的银行数量，N为银行总数量。一般情况下，对n的取值没有一个完全的确定，因而有一定的随意性。对我国银行业市场结构的集中率CRn进行测算时，本文主要测定CR[，4]，即测定中国银行业前4家最大的商业银行在相应项目中所占的市场份额。因为我国是以四大国有商业银行为主体的银行体系，所以选择n值为4来测算四大国有商业银行在相应项目中所占的比率。CRn指标强调了大银行的集中或垄断程度，但也忽视了n个以外的中小银行的数量及其分布。
银行业市场集中率所需数据容易获得，计算公式简便，因此常常应用于银行业集中度的实证分析中。CRn指数值越大，表明银行垄断程度就越高。CRn的值在0与1之间，当存在无穷多个规模均等的银行(假定n与银行总数量相比非常小)，CRn接近0；如果整个行业由n个银行组成，CRn=1。数值越接近于1，说明银行的垄断程度越高，反之，越接近于0，则反映银行的竞争程度越高。
本文分别对中国银行业1999-2008年期间的存款、贷款、资产、利润等主要项目的市场集中率进行测定。
由表3可见，除利润指标外，我国银行业存款、贷款和资产三项指标的
平均值都在80%左右，存款的指数值最高。这说明四大国有商业银行手中的市场权力居高不下，实力雄厚并继续保持着传统的垄断地位，该市场具有一定的寡头垄断型市场结构的特点。借鉴产业组织理论中以绝对集中度指标划分市场结构的“贝恩竞争结构分类法”对市场结构进行分类，我国银行业的市场垄断和竞争格局是极高寡占型。从利润值来看，平均值在75%左右，比其他三项指标低约5个百分点，反映出国有商业银行垄断程度高而绩效偏低的事实，这种垄断格局充分反映出盈利性差和竞争力不足的现实。另一方面也说明了股份制商业银行在我国银行业中已成为盈利主体，发挥着不可低估的作用。
图1 1999-2008年中国商业银行市场各类指标的指数值
从存款、贷款和资产的指数值的动态发展来看，是逐年下降的，存款的值从1999年的89.98%下降到2008年的75.20%；贷款的值从1999年的90.64%下降到2008年的70.54%；资产的值从1999年的88.08%下降到2008年的72.70%，表明了我国银行业的市场集中度在下降，垄断在逐步被打破，该市场整体的垄断程度在稳步降低，银行的竞争力在加强，国有商业银行竞争对手的实力也在逐步增强。说明我国银行业的市场结构正在从极高寡占型向高集中寡占型转变。而利润的值发展趋势和其他三个指标有所不同，总利润2003年从63.30%升至80.11%，2004年更高达84.32%，净利润2004年高达89.30%，随后略有下降，说明四大国有商业银行股份制改革对其经济发展发挥了重要作用。四大国有商业银行市场竞争意识增强，自身优势得到相对充分发挥，市场竞争力提高了。
总体而言，到目前为止，该市场的集中程度或者说垄断程度仍然较高，四大国有商业银行拥有市场权力长期居高不下，整个银行业处于被四家国有银行寡头垄断的市场结构之中。而且，中国银行业市场的垄断格局不具有垄断优势效应，其根源在于这种垄断格局并非是在市场竞争的作用下形成的，而主要是由历史因素、行政手段所导致。因此，其规模的扩张无法产生规模收益效应，总体表现为垄断程度高、效率低下、盈利性差的特征。
但是，该市场整体的垄断程度在稳步降低，银行的竞争力在加强，中国银行业市场结构正在经历一种从寡头垄断到竞争程度不断增强的垄断竞争结构的转变，从极高寡占型向高集中寡占型转变。
二、赫芬达尔指数(Herfindahl Index)
1.赫芬达尔指数含义
赫芬达尔指数最初在20世纪50年代只冠以经济学家奥里斯·C.赫芬达尔(Orrls.C.Herfilldalll)的名字，是赫芬达尔在其论文《钢铁业的集中》中提出的，但较早使用该指数评估外贸格局的却是艾伯特·O.赫希曼(Albert.O.Hirschnlan)，因此该指数也称为赫西曼—赫芬达尔指数，即HHI指数。赫芬达尔指数综合反映了市场力量的分化程度，是指特定产业中的所有厂商所占市场份额的平方值之和。计算公式为：
当某产业处于完全垄断时，HHI=1，当某产业处于完全竞争状态时，HHI指数趋向于0。HHI指数越大，表明该行业垄断程度越高。HHI指数是特定产业中的所有厂商所占市场份额的平方值之和。若市场份额按1～100的值计，HHI指数的范围则为0～10 000之间(包含10 000)。
N指数是HHI指数的一种转化形式，即N指数是HHI指数的倒数(N=1/H)，是一种“当量值”，反映了当前市场结构中规模相等的厂商的数量，可以辅助说明市场结构。当所有的厂商规模相同时，该指数就变为1/N。如果市场中只有一家厂商，则赫芬达尔指数等于1，即当H=1时，N=1，该市场为完全垄断市场。当H=0时，N→∞，该市场就为完全竞争市场。再例如，H=0.2时，N=5，表明这个市场约有5家规模相当的厂商在竞争。
HHI指数涵盖了行业内的所有厂商，采用行业内所有厂商各自规模占产业总规模比重的平方和的计算方法，较好地反映了厂商规模分布的整体状况，不仅能反映规模最大的前几位大厂商的市场份额的变化，还可以反映其余中小厂商的市场份额的变化。因此HHI指数很全面。而且“平方和”具有“放大性”，使规模较大的厂商所占比重占据重要地位，大量的中小厂商则反应很小，能较好说明领先厂商对整个产业结构的影响。这一点是不同于集中率的，这样兼顾了市场集中率的优点，同时又避免了它的不足，即CRn值相同的产业，由于前几位厂商规模各不相同，其不同的垄断竞争程度也能在HHI值上反映出来。因此，赫芬达尔指数是反映市场集中度的一个优良指标，是市场集中度测量指标中最好的一个，兼有绝对集中度和相对集中度指标的优点，不受企业数量和规模分布的影响，较好地测量市场集中度的变化。所以，从传统产业经济学视角研究，更多是用HHI指数反映整个行业的市场结构及垄断竞争程度。
但是，这个指数也存在三个问题：首先，这个指数要求的数据量极大，需要整个行业内所有企业的市场份额的数据，其计算较为复杂，否则会影响其准确性，而集中率指标的优点在于计算较为便利；第二，必须将该指数转换成“实际”集中度同等物，才具有现实意义；第三，用幂方(或其他特定的数值)加权计算市场份额，在理论上不够严密。
2.基于赫芬达尔指数划分的市场结构
以绝对集中度指标划分不同的市场结构，能直观地看出产业竞争或垄断程度的总体水平。但将CRn值相同的产业划分为同一市场结构仍不能准确地反映产业内厂商间的竞争或垄断程度。为弥补不足，一般采用以HHI指数为基准的市场结构分类方法。1980年日本公正交易委员会公布的分类方法就是以HHI指数为依据划分市场结构的，见表4。
中国学者魏后凯(2003)采用日本学者植草益和日本公正交易委员会的标准分类，根据CRn指数和HH指数这两个指标将市场结构分为：高度寡占型、一般寡占型、低集中度竞争型、分散竞争型、高度分散型和极端分散型六种类型，表5是各类市场结构的分布区间。
3.中国银行业HHI指数
在银行业研究中，银行业赫芬达尔指数被广泛用来反映银行业的市场竞争或垄断程度，是指银行业中各银行所占银行业存款额(贷款额、资产额和利润额)百分比的平方和(实际应用时需乘以10 000)。计算公式为：
为第i家银行的存款额(贷款额、资产额和利润额)，X为同期整个银行业的存款总额(贷款总额、资产总额和利润总额)。HHI指数的优点在于不仅能反映大银行的市场份额，而且能反映其他中小银行的市场结构。在美国，赫芬达尔指数在反托拉斯法的实施中扮演着重要的角色。在判定银行业内合并的潜在影响时，美联储和司法部所使用的就是存款HHI指数。
如果市场中只有一家银行，则赫芬达尔指数等于1，即当H=1时，该市场为完全垄断市场；当H=0时，该市场为完全竞争市场。赫芬达尔指数强调了大银行的重要性，大银行所给的权数较大，而小银行所给的权数较小。赫芬达尔指数包括了市场中所有银行，因此很容易看出市场份额的变动差异。
虽然赫芬达尔指数被大家熟悉，但是由于数据和资料方面的限制，难以进行经验分析。当然可以通过几家大银行的有限数据计算一个最基本的赫芬达尔指数。
本文分别对中国银行业1999-2008年期间的存款、贷款、资产、利润等主要项目的赫芬达尔指数进行测定。
从表6的赫芬达尔指数看，存款、贷款和资产指标从1999年以来一直逐年下降。存款的HHI指数从1999年的0.219975下降到2008年的0.15573，下降了6.42%；贷款的HHI指数从1999年的0.224236下降到2008年的0.139512，下降了8.47%，资产的HHI指数从1999年的0.204512下降到2008年的0.145851，下降了5.87%。这些数据表明，中国银行业在资产和存贷款市场上的集中度都有所下降，这说明我国银行业的竞争程度有所加强。存款和贷款指数从2004年低于1 800，而资产指数从2003年就低于1 800，说明已经处于较低寡占型市场。从2004年开始，存款、贷款和资产都具有明显的下降趋势，这再次说明中国银行业整体的市场竞争程度正在逐步增强。但利润指数波动较大，2003年，总利润和净利润的HHI指数突然由0.141339和0.164881增加为0.29058和0.282521，之后又逐年下降，说明我国四大国有商业银行的股份制改革发挥了重要作用。
若动态地看待HHI指数的倒数(即规模相等的银行数目)变化，从表7中N当量的计算数值看，到2008年，中国商业银行业平均有6家存款规模相当、7家贷款和资产规模相当和6家利润相当的商业银行，他们在市场中拥有较大的份额和控制力。
综合对市场集中度CRn与HHI指数的分析，目前我国银行业市场近年来的集中度依然较高，垄断格局并没有发生实质性的改变，仍是由四大国有商业银行控制着整个市场，拥有的市场权力长期以来居高不下。但从动态发展来看，在市场化进程中新生成的商业银行对这种高度集中的格局产生了一些冲击，使我国银行业竞争程度有所加强，我国银行业的市场结构开始由极高寡占型转变为高集中寡占型，从寡头垄断、高度集中转变为垄断竞争、适当集中。
三、市场集中度其他衡量指标
衡量市场集中度的指标，除了行业集中率、赫芬达尔指数外，还有熵指数、勒纳指数、贝恩指数、洛伦兹曲线(Lorenz Curve)和基尼系数(Gini Coefficient)，以下分别做一简单介绍。
1.熵指数(Entropy Index)
熵指数，简称E指数，是借用信息理论中熵的概念，它具有平均信息量的含义。其公式为：
式中E为熵指数；Si为第i个厂商的市场份额，n为该市场中的厂商总数。HHI指数和E指数都有较好的理论背景和实用性。E指数与HHI指数存在两方面共同点：二者均为厂商的市场份额之和；二者均属综合指数，即反映市场中所有厂商的情况。E指数与HHI指数也存在某些差异：二者分配不同的市场份额权数给各个厂商，HHI指数的权数是市场份额的平方，而E指数的权数是市场份额的对数；二者都分配较重的权数给大厂商，但重要程度又不同。
2.勒纳指数(Lernar Index)
勒纳指数是用来测度市场垄断程度的指标，它度量了价格与边际成本的相对偏离程度，反映了因垄断造成的价格扭曲和效率损失。计算公式为：
L=P-MC/P
其中，P=价格，MC=边际成本。在完全竞争市场条件下，勒纳指数等于0，因为价格等于边际成本；当市场存在垄断因素时，勒纳指数大于0小于1，价格大于边际成本，市场存在超额利润，勒纳指数越趋近于1，价格偏离边际成本越多，由垄断造成的价格扭曲越大，效率损失也越大。
银行业勒纳指数通过考察银行的价格行为而衡量市场的垄断程度。虽然勒纳指数在理论上非常合理，也能够直接反映市场各银行的水平，但该指数不能反映市场上银行规模的分布状况；而且无法准确地确定各银行的边际成本数据，对垄断程度的衡量也是建立在比较静态基础上的，因而不能说明，价格与边际成本的差异是社会性成本增加造成的，还是银行行为的合理结果。而且中国利率是由中国人民银行确定存贷款的上下限，利率管制的存在使银行无法影响市场利率，即使掌握了银行的边际成本信息，也无法准确地反映我国银行业市场的竞争或垄断程度，因此，勒那指数本身并不能有效地反映中国银行业的垄断集中度，本文也不采用该指标对我国银行业市场进行分析。
3.贝恩指数(Bain Index)
贝恩指数由产业经济学的先驱贝恩设计，是用厂商产品的价格高出平均生产成本的幅度来衡量市场的垄断力量。计算公式为：
B=P-AC/P
其中P代表产品价格，AC代表产品的平均成本，由于产品价格大于等于平均成本，因此B为正值，取值范围处于0与1之间，数值越接近于1，表明垄断势力越大。贝恩指数是对超额利润的一种度量，是通过计算厂商超额利润的大小程度来判断企业的垄断力量。
但是，用贝恩指数来判断市场的垄断情况并不全面，而且具有一定的不确定性。一是利用收益指标来反推垄断市场的存在，隐含的意思是垄断厂商一定会取得超额利润，但现实情况并不完全是这样，在某些情况下，先进的管理技术或较高的管理水平也会带来超额利润；二是在某些情况下，没有超额利润并不意味着没有垄断势力，比如，对产品需求不足，即使是一个纯粹的垄断厂商，也不可能获得超额利润。因此，持续的高额利润可能意味着垄断的存在，但缺少这种超额利润并不就意味着垄断不存在。
同勒纳指数一样，贝恩指数也是建立在比较静态的基础上，在价格上也要有可比性。而且贝恩指数是从收益的角度去度量市场的竞争性，指标的计算对数据要求较为严格，数据的获取也较为困难，并且不能反映企业潜在的垄断力量与发展趋势；在实际应用中，应对指标结果作进一步分析。因此，本文也没有采用该指标对我国银行业的市场进行分析。
4.洛伦兹曲线(Lorenz Curve)和基尼系数(Gini Coefficient)
最初使用洛伦茨曲线和基尼系数是来反映居民收入分配的差距程度。后来洛伦茨曲线和基尼系数都被推广应用到产业相对集中度的分析和计量中，用来反映行业内分布的均衡状况、集中状况或结构变动状况。洛伦兹曲线由统计学家Max O.Lorenz于1905年提出，意大利经济学家Corado Gini根据洛伦兹曲线计算出基尼系数，能够更好地反映收入分配的差异程度。洛伦兹曲线将厂商按从小到大顺序进行累积，以分析市场占有率等方面的相对集中程度，反映了按照市场占有率或规模大小排列的不同厂商数目占总厂商数目之比率相对应的总市场占有率的变动，并通过直观的图示反映出了市场势力的分布状况。实际上是反映了一种不均匀，因此洛沦兹曲线计量的是相对集中而不是绝对集中。基尼系数是定量测定收入分配均等程度的指标，也被用来测度市场力量分布的差异程度。洛沦兹曲线如图2。
横轴表示从最小规模厂商开始算起的累计厂商数目百分比，纵轴表示销售额或增加值等的累计百分比。对角线称为均等分布线，分布线上面任何一点到纵轴和横轴的距离相等，表示所有厂商都具有相同的规模。对角线右下方曲线就是洛伦兹曲线。曲线越凸向右下角，曲度越大，意味着厂商规模分布越不均匀。
基尼系数是建立在洛伦兹曲线基础上的，定量地反映了厂商的规模、分布和集中程度。基尼系数是均等分布线和洛伦兹曲线之间的面积A与对角线以下的整块面积A+B之比。基尼系数在0到1之间取值，当A为0时，基尼系数为0，意味着厂商规模的分布完全均等；当B为0时，基尼系数为1，意味着厂商规模分布完全不平等，差异大，市场集中程度就高。
图2 洛伦兹曲线图
如果把中国的商业银行体系划分为四家国有商业银行、十家股份制商业银行、100多家城市商业银行，那么中国商业银行的洛伦兹曲线是远离对角线的，说明中国商业银行的规模差异极大。中国商业银行基尼系数越接近1，意味着中国商业银行存款、贷款或资产规模分布差异越严重。
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