中国商业银行竞争度及其影响因素研究，本文主要内容关键词为：商业银行论文,中国论文,因素论文,竞争论文，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。
商业银行竞争度一直以来都是学界和监管部门重点关注的问题之一。因为商业银行作为中国金融体系的重要组成部分，商业银行竞争度对金融业和整个国民经济的发展具有重要影响。如果商业银行竞争度过高，会增加商业银行经营风险，进而影响宏观金融稳定(杨天宇、钟宇平，2013)。反之，如果商业银行竞争度过低，则不利于商业银行金融服务效率、金融产品质量及金融创新，并最终影响社会资源的优化配置和总体的经济增长(陈雄兵，2011)。随着中国经济改革的日益深入和银行业的不断开放，中国银行业从单一银行体制逐渐发展为五大国有控股商业银行、全国性股份制商业银行、城市商业银行、农村商业银行及农村信用社等金融机构并存的多元银行体系。各银行的内部资源、经营战略和经营能力出现明显差异，市场结构和经济环境也不断发生变化。这些都可能会影响商业银行竞争度。本文根据新实证产业组织理论的最新成果，以Lerner指数为衡量指标，对中国32家商业银行2003-2014年的竞争程度进行研究，并首次从银行微观特征、市场结构和宏观经济环境三个层面对影响商业银行竞争度的因素进行了综合分析。这对于把握中国银行业的改革方向、寻求改善商业银行竞争度的有效途径和促进银行业健康发展有着重要意义。 本文的贡献主要为以下三个方面：第一，首次从银行微观特征层面分析了影响商业银行竞争度的因素，在考察银行的具体特征之外，还纳入了市场结构、宏观经济环境等变量来考察外部因素对银行竞争度的影响。第二，使用基于个体银行特征数据的Lerner指数衡量中国商业银行竞争度，并考虑到中国银行业的特点，分别研究了五大国有控股银行和中小银行竞争度的差异和动态变化。第三，在回归方法上，本文使用系统广义矩估计方法(SYS-GMM)来分析商业银行竞争度的影响因素，以解决商业银行异质性及可能存在的内生性问题。 除引言之外，本文内容安排如下：第二部分为文献综述，分别从银行微观特征、市场结构以及宏观经济环境等三方面对国内外有关银行竞争度影响因素的文献进行梳理，并介绍了银行竞争度的衡量方法最新进展；第三部分是模型设计，主要从银行微观特征、市场结构以及宏观经济环境等三方面的影响因素构建模型，对变量选择、样本数据来源以及估计方法等进行了说明；第四部分为实证研究的结果；第五部分是主要结论。 二、文献综述 关于商业银行竞争度的影响因素，国外学者从银行微观特征、市场结构以及宏观经济环境等三方面进行了大量研究。在银行微观特征层面，Fernandez de Guevara和Maudos(2007)在考察西班牙银行部门的竞争程度时发现银行的资本充足水平和专业化程度均与竞争程度负相关。Bolt和Humphrey(2010)研究了11个欧洲国家的银行业在1987-2006年的竞争程度，发现银行的非利息收入占总收入的比重越高，银行竞争度越低。Liu和Wilson(2013)在研究日本银行业的竞争程度时发现商业银行提高经营效率可以降低竞争程度。尽管现有研究所选择的变量各有不同，但有一个基本的共识，即银行微观特征能够对竞争程度产生重要影响。至于从市场结构和宏观经济环境对银行竞争度影响的研究，并没有得出一致的结论。在市场结构层面，Claessens和Laeven(2004)研究了50个国家的银行业在1994-2001年的竞争程度，发现市场份额、银行业集中度等市场结构指标对银行竞争度没有显著影响。Fernandez de Guevara et al.(2005)在研究欧洲银行部门时发现虽然银行市场份额对竞争程度没有显著影响，但是银行业集中度与竞争程度存在显著的负相关。在宏观经济层面，Anzoategui et al(2012)在研究俄罗斯银行业的竞争程度时发现通货膨胀和经济增长会显著提高银行竞争度。但是，Efthyvoulou和Yildirim(2014)通过对17个中、东欧国家2002-2010年银行竞争程度的研究发现，通货膨胀对银行竞争度没有影响，而经济增长会显著降低银行竞争度。以上关于银行竞争度影响因素的分析主要集中于发达国家比较成熟的金融市场，而专门针对发展中国家和新兴市场的研究则相对不足。 目前，国内有关商业银行竞争度的影响因素的文献主要从市场结构和宏观经济环境的角度进行分析。分析角度较为单一，且缺乏从银行微观特征角度的分析。在市场结构方面，黄隽(2007)研究了商业银行数量和银行竞争度的关系，认为中国银行数量的增加促进了银行竞争度的提高。李伟、韩立岩(2008)研究了外资银行的进入对中国商业银行竞争度的影响，认为外资银行进入程度和中国商业银行竞争度呈现U型的非线性关系。李国栋等(2009)从宏观经济环境的角度分析了中国商业银行竞争度的影响因素，认为中国商业银行竞争度具有顺经济周期性，与经济增长率、通货膨胀率以及宏观经济景气指数正相关。以上分析为银行竞争度影响因素的研究做出了有益的贡献，但是上述文献仅局限于研究市场结构和宏观经济环境等外部因素对银行竞争度的影响，没有涉及银行微观特征层面的影响因素。根据竞争战略理论，银行竞争度是由银行内部因素和外部因素共同决定的，内部因素即银行的“微观特征”。随着中国银行业改革的不断深入，各银行内部资源、经营战略和经营能力等微观特征的差异日益明显。因此，本文认为有必要将银行微观特征、市场结构和宏观经济环境结合起来，综合分析竞争程度出现差异和动态变化的原因。 而在商业银行竞争度的测度方法方面，产业组织理论(Industrial Organization，IO)为实证研究商业银行竞争度提供了两种方法：结构式的传统实证IO方法和非结构式的新实证IO方法。前者的理论基础是Bain(1956)提出的结构—行为—绩效假说(Structure—Conduct—Performance，SCP)。SCP假说认为市场结构决定企业的竞争行为，进而影响企业的竞争程度。基于SCP分析框架的市场集中比率(Concentration Ratio，CR)和赫芬达尔—赫希曼指数(Herfindahl-Hirschman Index，HHI)是传统的衡量银行竞争度的指标。但是，结构主义方法近些年在理论和实证上受到越来越多的挑战和非议，非结构主义方法逐渐盛行。非结构式的新实证IO方法将市场结构内在化。它不利用市场份额来推导竞争程度，而是直接度量企业的竞争行为，所设计的模型更加准确(Schaeck和Cihak，2009)。其主要方法包括Panzar-Rosse模型和Lerner指数，Panzar-Rosse模型(1987)假设投入要素的价格发生变动时，企业会根据市场结构的差异，采取不同的策略来实现利润最大化，通过H统计量即收入对要素价格弹性之和来表示竞争程度。但其作为一个比较静态分析框架，只关注企业收益和各种要素价格之间的关系，没有考虑竞争程度的需求因素，而且其回归分析会造成严重的内生性问题(殷孟波、石琴，2009)。Lerner指数最早源自于Bresnahan(1982)和Lau(1982)的模型。它同样建立在利润最大化基础之上，通过价格与边际成本之间的偏离程度即获得超额利润的能力来判定竞争程度的高低。Angelini and Cetorelli(2003)最早发展出一个可以基于微观面板数据计算出样本期内各家银行每年Lerner指数的方法。Lerner指数能够反映更多的微观信息及其变化，在衡量竞争程度时更加精确(杨天宇、钟宇平，2013)。因此，本文主要采用Lerner指数来对中国商业银行竞争度进行度量，以丰富现有商业银行竞争度影响因素的实证研究。 三、计量模型、变量与数据描述 (一)商业银行竞争度的衡量方法 按照Angelini和Cetorelli(2003)的研究方法，本文使用基于个体银行数据的Lerner指数来衡量商业银行竞争度，
代表了银行i于第t年在其边际成本之上的价格加成能力，具体由以下公式计算得出：
其中P是银行产出的平均价格，由总收入与总资产之比表示。MC是银行的边际成本，由超越对数成本函数推导得出，假设银行总成本为银行产出、资金价格、劳动价格、资本价格和技术变动的函数，即
，将模型设定为：
其中TC为银行的总成本，即利息支出、人员开支和资本成本之和。TA为银行产出，以银行的总资产表示。W1、W2、W3分别代表银行资金、资本和劳动的投入价格，W1由总利息支出除以总存款表示；W2由资本费用除以银行固定资产表示，其中资本费用为扣除人员开支后的营业成本；W3由人员开支除以员工总数表示。Trend表示技术变动，用时间趋势来衡量，Trend=1，2，3，…，12，分别代表2003—2014年。μ和v分别表示银行成本的个体效应和误差项。公式(2)满足要素价格的一阶齐次条件和对称性条件，本文采用随机前沿分析法(SFA)对公式(2)进行估计，再通过下式求出银行的边际成本MC：
在得到MC之后，再由公式(1)计算出银行的Lerner指数。新产业组织理论认为Lerner指数代表企业获取超额利润的能力，银行获得的超额利润越多，Lerner指数就越大，银行竞争度越低。Lerner指数介于0到1之间。Lerner=0为完全竞争，Lerner=1为完全垄断，0＜Lerner＜1为垄断竞争或寡头垄断，Lerner指数与银行竞争度呈反方向变动。 (二)模型构建 本文在参考国内外已有研究的基础上结合中国银行业的特点，从银行微观特征、市场结构和宏观经济环境三个层面研究商业银行竞争度的影响因素。Anzoategui et al.(2012)在研究俄罗斯银行业时发现银行竞争度是一个动态的调整过程。因此我们在设置研究模型时将因变量的一期滞后项
作为解释变量，具体建立以下研究模型：
X为一系列银行微观层面的特征变量，微观影响因素源于各银行自身，具体包括以下五个方面：一是银行的经营效率，由非利息支出与总收入之比(COST)表示。该比率越高表示银行的经营效率越低，经营效率反映了银行的成本控制能力。二是业务多元化程度，由银行的非利息收入与总收入之比(NII)表示。该变量用于控制多元化经营对银行竞争的影响。三是存款依存度，用银行的客户存款占总资产之比(DA)表示。它可以反映银行资产规模扩张对吸收存款的依赖程度。四是资本水平，由银行的权益总额与资产总额之比(EA)表示，资本水平高的银行面临着较少的融资约束，进而会降低银行负债业务的成本。五是资产质量，本文用银行的不良贷款率(NPL)表示，不良贷款率越高表示银行的资产质量越低，资产质量会影响银行的风险偏好和投资收益。 M为市场结构变量，包括金融结构和银行业结构两部分，金融结构用银行贷款占社会融资总量的比重(BLP)来描述。它反映了社会融资对银行类金融机构的依赖程度。近些年，中国金融脱媒的趋势日益明显，银行贷款在社会融资总量中所占的比重不断降低。这对商业银行而言是重大的挑战。银行业结构用银行业集中度和各银行的市场份额来描述，具体而言，银行业集中度用赫芬达尔—赫希曼指数(HHI)表示。它由各银行资产占样本银行总资产比率的平方和求得。该指数越大表示银行业集中程度越高，市场力量假说认为银行业集中度与竞争程度之间存在负相关。市场份额以各银行的贷款占整个银行业贷款总量的比重(MSL)来表示，有效结构假说认为银行市场份额与竞争程度呈负相关。 Y为宏观经济变量，包括国内生产总值增长率(GDP)、通货膨胀率(CPI)、广义货币M2供应量增长率(M2)和银行存贷款基准利率差(IRS)①。宏观经济变量用于衡量经济波动和经济周期等外部因素对商业银行竞争度的影响。它会影响经济主体的投资机会和对经济前景的判断，进而影响市场对银行存贷款的供给和需求以及银行对存贷款的定价。 本文将采用系统广义矩估计法(SYS-GMM)对模型进行估计。在(4)式中，银行微观层面的特征变量和竞争程度可能会相互影响，由此带来内生性问题，滞后因变量也会产生内生性问题。因此，该方法不要求扰动项的准确分布信息，允许随机误差项存在异方差和序列相关，同时针对可能存在内生性的解释变量，将它们的滞后项作为工具变量，能够很好地处理解释变量的内生性问题。而且它还能顾及到样本的异质性和有限性，因此得到的参数估计量比其它估计方法更加准确。为了考察估计结果的有效性，本文将对回归结果进行AR检验和Hansen检验，AR(1)和AR(2)分别用来检验扰动项的一阶自相关和二阶自相关，扰动项的差分允许存在一阶自相关，但是不允许存在二阶自相关。Hansen检验用于判断工具变量是否存在过度识别。 (三)数据来源与变量描述性统计 本文所使用的数据来自于Bankscope数据库、中国金融年鉴、各商业银行年报和中国银行业监督管理委员会报告等。通过上述来源共收集了32家商业银行的非均衡面板数据，样本区间为2003-2014年。考虑到通货膨胀，数据以2003年为基期用CPI指数进行了调整。样本银行包括5家国有控股的大型商业银行、10家全国性股份制商业银行、17家城市商业银行或农村商业银行。从资产负债结构来看，截至2014年底，样本银行总资产占所有商业银行类金融机构总资产的比例为65.6%，其中存款占67.5%，贷款占68.3%，因此本文所选取的样本具有较高的代表性。本文所使用的统计及数据处理软件为Stata12.0。 表1给出了各变量的定义和描述性统计，在样本期内用于衡量商业银行竞争度的Lerner指数在0.1753～0.6892之间变动，各银行竞争度的差异和波动较大。其他描述银行微观特征、市场结构和宏观经济环境的变量差异也比较明显。这说明中国商业银行的内部资源、经营策略和经营能力存在较大差距，面临的市场结构状况和宏观经济环境也出现明显变化。
四、实证结果 (一)商业银行竞争度 图1的子图(1)～(4)分别显示了商业银行产出价格(P)、边际成本(MC)、价格与边际成本偏离程度(PMC)和Lerner指数的平均值。考虑到中农工建交5家银行作为国有控股的大型商业银行，其面临的竞争程度可能有异于其它中小商业银行。因此，本文在分析商业银行竞争度的时候将所有样本分为五大国有控股银行和中小银行两类分别进行研究，比较分析两类银行的相关指标及其动态变化。
图1 商业银行产出价格、边际成本、价格与边际成本偏离程度及Lerner指数 由图1的子图(1)可知，中国商业银行平均的产出价格(P)在2003-2008年呈逐年上升趋势，在金融危机发生后有明显的下降，但是在2009年后又出现上升趋势。在2008年以前国有大银行的平均产出价格高于中小银行，2008年中小银行的平均产出价格超过国有大银行，但是金融危机发生后中小银行产出价格的下降幅度大于国有大银行，2010年后中小银行的产出价格高于国有大银行。图1的子图(2)中银行的边际成本(MC)在2003-2008年保持上升趋势，金融危机发生后也出现了明显的下降，但在2010年开始又出现上升趋势，并在2012年后开始下降。中小银行的边际成本始终小于国有大银行，而且金融危机发生后其下降幅度也更大。图1的子图(3)反映了银行平均产出价格与边际成本的偏离程度(P-MC)。它取决于两者的相对变化。由图1的子图(4)可以看出，2003-2014年中国商业银行的平均Lerner指数在0.29～0.41之间波动。Weill(2013)对12个欧洲国家2002-2010年商业银行竞争度进行研究，结果发现其平均Lerner指数在0.12～0.21之间变动。Efthyvoulou和Yildirim(2014)对17个中、东欧国家2002-2010年间商业银行竞争度进行研究，发现其平均Lerner指数的变动区间为0.17～0.22。由此可见，中国商业银行竞争度总体低于上述国家，存在较强的市场垄断力。中国商业银行的平均Lerner指数在2003-2007年呈逐年上升趋势，金融危机发生后出现了下降，但是在2009-2010年出现强劲反弹，2010年后出现下降趋势。这证实了Cubillas和Suarez(2013)的研究结论，即金融危机会提高银行竞争度，但是危机过后银行竞争度会急剧降低。从图1的子图(4)中还可以看出，五大国有控股商业银行竞争度基本上高于中小商业银行。这证实了柯孔林(2010)的研究结果。因为中小银行有着相对固定的客户群体，具有关系型借贷的优势，与客户之间维持着比较稳定的合作关系，加上中小银行的地域性以及信息和成本优势，使得其面临的竞争相对并不激烈。 值得注意的是，虽然以上4个指标在金融危机发生后均出现下降，但是中小银行的下降幅度明显大于国有大银行。从图1中P、P-MC和Lerner指数的变化可以看出，中小银行在经营上没有国有大银行稳定，应对危机冲击的能力相对较弱，更容易受到经济形势的影响。而MC的变化则说明在金融危机发生后，中小银行的成本控制能力比国有大银行更强，中小银行在经营上更具灵活性。 (二)商业银行竞争度的影响因素 表2报告了本文实证的主要结果，被解释变量是衡量银行竞争度的Lerner指数。模型(1)为基本设定，解释变量是银行的微观特征，在模型(2)、(3)中依次加入描述市场结构和宏观经济环境的两类变量。本文采用系统广义矩估计法(SYS-GMM)对三个模型设定分别进行回归。从模型有效性检验结果中可以看出，虽然AR(1)的检验结果显示残差项存在一阶序列自相关，但是AR(2)的检验结果显示残差项均不存在二阶序列自相关，由此我们可以判断模型设定不存在序列相关性，符合采用SYS-GMM方法的基本要求。Hansen检验的P值均大于0.1，显然没有拒绝工具变量过度识别约束有效的原假设，即工具变量不存在过度识别，模型估计有效。
第一，银行微观特征。我们首先分析银行微观特征变量对银行竞争度的影响。模型因变量一期滞后项的估计系数为正值，且在1%的水平上显著。这说明中国商业银行竞争度表现出动态持续性。银行经营效率的估计系数均在1%的水平上显著为负，说明商业银行的经营效率越高，其竞争程度就越低。这符合我们的预期，并且支持了“相对效率假说”，即银行可以通过更有效率的经营来获取超额利润，降低银行竞争度。银行业务多元化程度与Lerner指数显著正相关，即银行获得的非利息收入占总收入的比重越大，银行竞争度就越低。这个结果与Bolt和Humphrey(2010)的研究结论相同。他们认为银行在存贷净利差业务中的竞争要比其在非利息业务中的竞争更为激烈。存款依存度与Lerner指数显著正相关，表明客户存款占总资产的比重越高，银行竞争度越低。这是因为客户存款相对于其它融资来源成本较低，有助于银行降低经营的负债成本。资本水平和Lerner指数正相关，但是估计结果并不显著。Fernandez de Guevara和Maudos(2007)认为银行的资本水平越高，银行竞争度就越低，主要是因为资本充足的银行能够以更低的成本进行融资，从而降低经营成本。但是，中国商业银行的融资主要来自于客户存款，在银行存款利率存在管制的情况下，资本水平并不能直接影响商业银行的负债成本，因此不能显著影响商业银行竞争度。衡量银行资产质量的不良贷款率与Lerner指数负相关，且在10%的水平上显著，即不良贷款率的上升会提高银行竞争度。因为资产质量较低的银行会倾向于选择风险小、收益低的业务以降低面临违约风险和资产损失的可能，因此银行获得的超额利润减少，银行竞争度提高。 第二，市场结构。市场结构变量对商业银行竞争度的影响互有差异，描述金融结构的变量BLP与Lerner指数显著正相关，表明银行贷款在社会融资总量中的比重越大，商业银行竞争度越低。因为社会融资对银行贷款的依赖程度越高，银行的投资机会就越多，而且银行在贷款时的定价权也相应越大。银行业集中度与Lerner指数正相关，但仅在模型设定(2)中是显著的。这表明中国银行业集中度的高低并不必然会显著影响商业银行竞争度。银行市场份额与Lerner指数正相关，但是其效应并不显著。总之，本文的研究结论并不支持银行业的市场力量假说和有效结构假说。这主要是因为在中国银行业的垄断竞争结构中存在粗放经营和规模不经济，银行要追求高于竞争对手的规模和市场份额必须付出相对更多的代价。 第三，宏观经济环境。经济环境通常被认为是影响商业银行竞争度的重要因素。在控制了其它因素后，本文研究发现，GDP增长率与Lerner指数在1%的水平上显著正相关，GDP增长率越高，银行存贷款的供给和需求就越大，银行的商业机会也越多，因此银行竞争度降低。通货膨胀率和Lerner指数正相关，且在10%的水平上显著，通货膨胀率上升，银行的贷款利率会相应上升，在存款利率存在管制的情况下，银行的利息收入增加，银行可以获得更多的超额利润。通过以上分析，本文发现良好的经济形势会降低商业银行竞争度，因为中国商业银行的信贷具有顺经济周期性，在经济繁荣高涨时期银行倾向于增加贷款，在利率没有完全市场化的情况下，银行的净利差收入增加，即经济形势对商业银行竞争度的影响主要是通过作用于商业银行的贷款利率和利息收入来实现的。银行存贷款基准利率差与Lerner指数正相关，且在1%的水平上显著。这进一步证实了中国银行的盈利模式是获取利息差的观点。广义货币M2供应量增长率与Lerner指数存在正相关，但是效应并不显著。当货币供应量增加时，银行可贷资金增多，利息收入增加，银行获得更多超额利润，银行竞争度降低；但是货币供应量的增加也会导致银行贷款利率的下降，银行利息收入会相应降低，获得的超额利润减少，竞争程度提高。究竟是正面还是负面影响要取决于银行和整个市场对广义货币M2供应量变化的反映程度。 五、研究结论 本文从银行微观特征、市场结构和宏观经济环境等三个层面对商业银行竞争度的影响进行了实证分析，选取中国32家商业银行2003-2014年的非平衡面板数据，根据新实证产业组织理论的最新成果，以Lerner指数为银行竞争度的衡量指标，并采用SYS-GMM估计方法以有效识别各层面因素的影响。本文主要研究结论如下： 1.通过对商业银行Lerner指数的估计，本文发现2003-2014年中国银行业的基本业态是垄断竞争，但在这期间商业银行竞争度总体上出现了波动下降，没有形成稳定均衡的垄断竞争结构。金融危机发生后，商业银行竞争度在短期内有所提高，但随后出现了急剧降低。五大国有控股商业银行和中小银行竞争度存在一定差异，五大国有银行竞争度在2005年以前低于中小银行，但2005年以后基本高于中小银行(2009年除外)。这是因为随着中国银行业改革的深入，中小银行的经营活力得到释放，竞争优势逐渐体现。金融危机对中小银行的影响要大于五大国有控股商业银行，即中小银行的经营更易受到宏观经济形势的影响，应对外部经济冲击的能力较差，经营更加不稳定。虽然学界一般认为五大国有商业银行在危机的传染过程中有着更大的影响，但是政府也应特别注意加强对中小银行的监管和支持，防止出现经营危机。 2.商业银行的微观特征、市场结构和宏观经济环境等三个层面因素对商业银行竞争程度均有不同程度的影响。具体来说，在银行微观层面，经营效率、业务多元化程度、资产质量和存款依存度的提高可以降低商业银行竞争度；在市场结构层面，贷款市场份额对商业银行竞争度的影响不显著，银行业集中度的变化也并不必然会影响商业银行竞争度，但是银行贷款占社会融资总量的比重与商业银行竞争度存在显著负相关；在宏观经济层面，GDP增长率、通货膨胀率和存贷款基准利率差的上升会显著降低商业银行竞争度，但是广义货币M2供应量增长率对商业银行竞争度的影响不显著。因此，中国金融监管部门在对商业银行进行监管的过程中，应高度重视商业银行竞争度的变化，加强预测和监管力度，而且在调节商业银行竞争度时要综合考虑银行微观特征、市场结构以及宏观经济环境等层面的变化。 ①本文在计算基准存贷利率差时，以一年中执行利率的时间作为权重来对存款和贷款基准利率进行计算。
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