中國銀行業(yè)信貸集中度風(fēng)險計(jì)量與監(jiān)管研究()

1、華華 中中 科科 技技 大大 學(xué)學(xué) 博博 士士 學(xué)學(xué) 位位 論論 文文摘摘 要要中國經(jīng)濟(jì)呈現(xiàn)速度變化、結(jié)構(gòu)優(yōu)化、動力轉(zhuǎn)換的新常態(tài)，深化供給側(cè)改革和防控金融風(fēng)險是當(dāng)前經(jīng)濟(jì)工作的兩大突出主題。在經(jīng)濟(jì)增速放慢、融資環(huán)境緊縮下，銀行業(yè)信貸集中度風(fēng)險正在加速暴露。隨著資本市場改革的推進(jìn)，社會直接融資對銀行信貸擠出效應(yīng)明顯，影子銀行沖擊資本監(jiān)管體制。銀行業(yè)完善風(fēng)險測度和監(jiān)管機(jī)制以及準(zhǔn)確判斷流動性風(fēng)險的擴(kuò)散渠道和傳染效應(yīng)，成為中國銀行業(yè)實(shí)務(wù)界與監(jiān)管層必須面對的重要課題之一。本文在分析國內(nèi)外關(guān)于信貸集中度風(fēng)險及其風(fēng)險研究成果的基礎(chǔ)上，從理論與實(shí)證兩方面探討了中國銀行業(yè)信貸集中度風(fēng)險計(jì)量與監(jiān)管課題。主要運(yùn)用 H

2、HI 指數(shù)和勒納指數(shù)測量中國銀行業(yè)信貸的集中度風(fēng)險；基于 PCA-Logit 模型對行業(yè)貸款集中度風(fēng)險進(jìn)行計(jì)量；利用空間面板模型分析京津滬渝房地產(chǎn)風(fēng)險傳染與銀行信貸行為關(guān)系；根據(jù)進(jìn)化博弈論基本原理，闡述了銀企有限理性博弈下政府監(jiān)管邊界；從市場失靈和信息不對稱的視角，推導(dǎo)銀行監(jiān)管的順周期性機(jī)理；運(yùn)用 Kohonen 網(wǎng)絡(luò)聚類實(shí)證商業(yè)銀行間的風(fēng)險傳導(dǎo)效應(yīng)；通過多維視角分析的結(jié)論，提出完善銀行業(yè)信貸集中度風(fēng)險監(jiān)管制度框架和管控的政策建議。本文研究的主要結(jié)論如下：(1) 中國銀行業(yè)信貸集中度風(fēng)險總體處于次低水平，但是動態(tài)計(jì)量上呈現(xiàn)風(fēng)險加大的趨勢。本文測量結(jié)果顯示，中國銀行業(yè)信貸集中度風(fēng)險總體處于較低水

3、平，但各類性質(zhì)銀行的集中度風(fēng)險存在差異，城市銀行風(fēng)險水平最高，股份制銀行最低。從HHI指數(shù)和勒納指數(shù)對比來看，勒納指數(shù)2014年之后有明顯的上升趨勢，說明信貸集中度風(fēng)險在動態(tài)趨勢上呈現(xiàn)風(fēng)險加大的可能。(2) 行業(yè)貸款集中度風(fēng)險兩極分化，壟斷性行業(yè)風(fēng)險程度最低。基于PCA-Logit模型對行業(yè)貸款集中度風(fēng)險的計(jì)量結(jié)果，皮革毛皮羽絨及其制品業(yè)、食品加工業(yè)等傳統(tǒng)競爭性行業(yè)違約風(fēng)險相對較高；電力生產(chǎn)業(yè)、電力供應(yīng)業(yè)、電信業(yè)、石油石化工業(yè)等壟斷性行業(yè)的風(fēng)險指數(shù)較低。(3) 商業(yè)銀行信貸行為對房地產(chǎn)風(fēng)險傳染有一定助推作用，影子銀行加劇風(fēng)險傳華華 中中 科科 技技 大大 學(xué)學(xué) 博博 士士 學(xué)學(xué) 位位 論論 文

4、文I染效應(yīng)。利用普通面板模型和空間面板模型探究京津滬渝房地產(chǎn)風(fēng)險的空間效應(yīng)，銀行信貸在可置信標(biāo)準(zhǔn)10%水平時對房地產(chǎn)風(fēng)險增加有顯著的助推作用。對于信托、理財(cái)產(chǎn)品等影子銀行產(chǎn)品的控制，是對房地產(chǎn)風(fēng)險傳染控制的重要途徑。(4) 銀行業(yè)監(jiān)管框架完善,要突出三個要求,即要尋求博弈雙方的利益均衡和社會福利的最大化；要設(shè)計(jì)逆周期的監(jiān)管措施；要確保不發(fā)生系統(tǒng)性風(fēng)險以及實(shí)體經(jīng)濟(jì)的良性發(fā)展。本文的創(chuàng)新之處在于：一是綜合運(yùn)用 HHI 指數(shù)和勒納指數(shù)測量了中國銀行業(yè)信貸集中度風(fēng)險，使風(fēng)險計(jì)量相對科學(xué)。中國銀行業(yè)的信用貸款集中度風(fēng)險處于較低水平且有進(jìn)一步下降趨勢，各類性質(zhì)商業(yè)銀行的信用貸款集中度風(fēng)險存差異，城市銀行最

5、高，股份制銀行最低；二是基于 PCA-Logit 模型和空間面板模型計(jì)量行業(yè)貸款集中度風(fēng)險和實(shí)證流動性風(fēng)險傳染效應(yīng)。結(jié)果顯示競爭性行業(yè)較壟斷行業(yè)違約風(fēng)險相對較高，商業(yè)銀行信貸對房地產(chǎn)風(fēng)險傳染有一定助推作用；三是基于多維視角來完善監(jiān)管體制框架,提出了國家銀行業(yè)監(jiān)管體制與標(biāo)準(zhǔn)的完善、銀行資本監(jiān)管的制度改革、管控風(fēng)險傳導(dǎo)與支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展等建議。關(guān)鍵詞：關(guān)鍵詞：銀行信貸 集中度風(fēng)險 監(jiān)管體制華華 中中 科科 技技 大大 學(xué)學(xué) 博博 士士 學(xué)學(xué) 位位 論論 文文IIAbstractChinas economy is now stepping into the “new normal” phase, w

6、hich reveals a change of economy growth rate, structure optimization and dynamic transformation. Deepening reform of the supply and control of financial risk are the two prominent themes current economic development. Under the circumstances of slow economy growth rate and tight financing environment

7、, the banking credit concentration risk is rapidly been exposed to the public. With the advancement of capital market reform, the direct financing of society employs a distinctive effect on the bank credit, and the shadow banking is impacting on the capital supervision system. For the banking indust

8、ries, to improve the risk measurement and regulatory mechanisms as well as to accurately determine the diffusion channels and contagion effect of liquidity risk, are the main issues that they have to face.Based on the analysis of the worldwide research results of credit concentration risk, this pape

9、r discusses the risk measurement and supervision of Chinas banking industry from both theoretical and empirical aspects. The HHI index and the Lerner index are used to measure the concentration risk of Chinas banking credit. Based on the PCA-Logit model, the risk of industry loan concentration is ev

10、aluated. Analysis on the Relationship between Real Estate Risk Transmission and Bank Behavior in Beijing, Tianjin, Shanghai and Chongqing has been conducted by applying Spatial Panel Model. According to the basic principles of evolutionary game theory, this paper expounds the government regulatory b

11、orders under the bounded rationality of banks and enterprises. From the perspective of market failure and information asymmetry, this paper also derives the pro - cyclical mechanism of bank supervision. The Kohonen Network Clustering is thus used to demonstrate the Risk Conduction Effect among Comme

12、rcial Banks. Through the multidimensional perspective analysis, this paper proposes some suggestions on how to improve the banking risk system and control policy.This dissertation is divided into seven parts, the main conclusions are as follows: First, in spite of the overall bank credit concentrati

13、on risk being in a low level, its trend is increasing according to the dynamic measurement. This paper shows that the credit risk of Chinas banking industry is generally at a low level, but the concentration risk differs across 華華 中中 科科 技技 大大 學(xué)學(xué) 博博 士士 學(xué)學(xué) 位位 論論 文文IIIvarious types of banks: the risk l

14、evel of urban banks is the highest and is the lowest for the shareholding banks. According to the HHI index and the Lerner index, the Lerner Index has been showing a significant upward trend ever since 2014, indicating that the concentration risk is increasing in the dynamic trend. Second, the conce

15、ntration risk of industry loan shows a feature of polarization, in which the monopoly industry has the lowest degree of concentration risk. The risk of industry loan concentration evaluated based on the PCA-Logit model shows, a higher default risk occurs in industries such as leather, fur, down and

16、the related products industry, food processing industry as well as other traditional industries; while industries like power generation, power supply, telecommunications, oil and petrochemical industry show are relatively low default risk index. Third, commercial banks play a propellant effect on th

17、e increase of real estate risk; shadow banking system aggravates the risk contagion effect. The Spatial Effect of Real Estate Risks in Beijing, Tianjin, Shanghai and Chongqing has been explored by using the Common Panel Model and Spatial Panel Model. The result show, when the bank credit confidence

18、standard is about 0.1, the bank credit has a significant propellant effect on real estate risk. An important way to control the risk contagion effect of the real estate is to control the shadow banking products such as trust and financing products. Fourth, the banking regulatory system framework sho

19、uld highlight“three requirements”, government regulation has to seek the mutual interest of both sides of the game balance and maximization of social welfare; counter-cyclical financial regulatory measures should be designed and guarantee no systematic risk and a healthy development of the real econ

20、omy.The innovations of this paper are: firstly, the HHI index and the Lerner index are used to measure the risk of credit concentration in the banking industry, which ensures a relatively scientific risk measurement; second, based on the PCA-Logit model and the spatial panel model, the risk of the i

21、ndustry loan concentration is evaluated and the risk infection effect is proved to be exist; and third, the regulatory system framework is improved with a mufti-dimensional view.Key words: bank credit concentration risk regulatory mechanism華華 中中 科科 技技 大大 學(xué)學(xué) 博博 士士 學(xué)學(xué) 位位 論論 文文IV目目 錄錄摘 要 .IABSTRACT.III

22、1 緒 論.11.1 選題背景與意義.11.2 文獻(xiàn)綜述.81.3 研究思路與內(nèi)容.181.4 研究方法.211.5 創(chuàng)新點(diǎn).222 概念與理論基礎(chǔ).252.1 集中度風(fēng)險概念及其內(nèi)涵.252.2 銀行業(yè)集中度風(fēng)險計(jì)量與監(jiān)管的理論基礎(chǔ).282.3 集中度風(fēng)險計(jì)量方法分析.332.4 銀行集中度風(fēng)險監(jiān)管理論.372.5 本章小結(jié).453 中國銀行業(yè)集中度風(fēng)險指數(shù)測量.473.1 銀行業(yè)集中度風(fēng)險測量的基本觀點(diǎn).473.2 中國銀行業(yè)集中度風(fēng)險的測量.493.3 信用貸款總額集中度風(fēng)險 HHI 指數(shù)測量與分析.523.4 行業(yè)信用貸款集中度風(fēng)險 HHI 指數(shù)測量與分析.633.5 銀行業(yè)信用集中度

23、風(fēng)險勒納指數(shù)測量.733.6 銀行業(yè)信用集中度風(fēng)險熵值法測量.803.7 本章小結(jié).844 中國銀行業(yè)行業(yè)信貸集中度風(fēng)險計(jì)量.85華華 中中 科科 技技 大大 學(xué)學(xué) 博博 士士 學(xué)學(xué) 位位 論論 文文V4.1 中國銀行業(yè)行業(yè)信貸集中度風(fēng)險.854.2 基于 PCA-Logit 模型的行業(yè)風(fēng)險測度.864.3 PCA-Logit 法計(jì)量集中度風(fēng)險的實(shí)證.954.4 本章小結(jié).1065 中國銀行業(yè)集中度風(fēng)險傳染性研究以房地產(chǎn)業(yè)為例.1085.1 模型選取.1095.2 模型構(gòu)建.1105.3 實(shí)證結(jié)果分析.1165.4 本章小結(jié).1216 中國銀行業(yè)集中度風(fēng)險的監(jiān)管.1226.1 銀行信貸的利益均

24、衡：基于進(jìn)化博弈論的分析框架.1236.2 銀行集中度風(fēng)險的外生性：順周期下的風(fēng)險傳染網(wǎng)絡(luò).1326.3 中國銀行業(yè)風(fēng)險監(jiān)管的體系構(gòu)建.1456.4 本章小結(jié).1557 總結(jié).1577.1 研究結(jié)論.1577.2 政策建議.1597.3 研究展望.165致 謝.167參考文獻(xiàn).168附錄 1 攻讀學(xué)位期間發(fā)表論文目錄.179附錄 2 論文的原始數(shù)據(jù)目錄.180華華 中中 科科 技技 大大 學(xué)學(xué) 博博 士士 學(xué)學(xué) 位位 論論 文文01 緒緒 論論1.1 選題背景與意義選題背景與意義1.1.1 選題背景選題背景中國經(jīng)濟(jì)呈現(xiàn)速度變化、結(jié)構(gòu)優(yōu)化、動力轉(zhuǎn)換的新常態(tài)。在經(jīng)濟(jì)增速放慢，社會融資環(huán)境緊縮環(huán)境下

25、，企業(yè)現(xiàn)金流減少，經(jīng)營成本上升，業(yè)績隨之出現(xiàn)不同程度的下滑。社會投資增速下降，貨幣流轉(zhuǎn)速度放緩，商業(yè)銀行長期以來的同質(zhì)化經(jīng)營、過度競爭和無序競爭，導(dǎo)致銀行信貸資產(chǎn)質(zhì)量持續(xù)下降，經(jīng)濟(jì)繁榮期形成的存量信貸資產(chǎn)風(fēng)險開始暴露。面對利率市場化的壓力，信貸市場整體流動性差，商業(yè)銀行的負(fù)債成本日漸提高。商業(yè)銀行迫于經(jīng)營績效和股東收益的壓力，為了保持原有的收益率和相對穩(wěn)定的客戶關(guān)系，無奈將風(fēng)險偏好容忍度降低，將部分貸款繼續(xù)發(fā)放給具有高風(fēng)險的既有客戶，致使某些企業(yè)或行業(yè)的集中度風(fēng)險過高。且銀行信貸抵押品價值波動，達(dá)不到預(yù)期風(fēng)險緩釋效應(yīng)，同時伴隨風(fēng)險的傳導(dǎo)性，存量業(yè)務(wù)極易引發(fā)風(fēng)險發(fā)酵與蔓延。 圖圖 1.1 大大、

26、中中、小小微微型型企企業(yè)業(yè)貸貸款款余余額額同同比比增增速速態(tài)態(tài)勢勢 資料來源：中國人民銀行金融穩(wěn)定分析小組.中國金融穩(wěn)定報告 2016) M.北京：中國金融出版社 ，2016.34. 華華 中中 科科 技技 大大 學(xué)學(xué) 博博 士士 學(xué)學(xué) 位位 論論 文文1中國銀行業(yè)的本外幣中長期貸款集中投向基礎(chǔ)設(shè)施行業(yè)、租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)和制造業(yè)。特別是 2009 年底上述行業(yè)貸款分別為 2.1 萬億元、5910 億元、4812 億元和 4310 億元，占到全部產(chǎn)業(yè)新增中長期貸款的比重分別達(dá)到了50.5%、14.0%、11.4%和 10.2%；同期的小微企業(yè)貸款只有 2.76 萬億元，累計(jì)貸款余額為

27、23.46 萬億元，占全部企業(yè)貸款的 36.55%。經(jīng)濟(jì)新常態(tài)下受經(jīng)濟(jì)增長多重制約因素的影響，與產(chǎn)能過?；蚪Y(jié)構(gòu)調(diào)整的區(qū)域信貸行業(yè)集中度風(fēng)險正在加速暴露。2015 年全國 41 個工業(yè)大類行業(yè)中，29 個行業(yè)利潤總額比上年增長，12 個行業(yè)下降，其中采礦業(yè)利潤同比下降 58.2%。全國規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)的主營業(yè)務(wù)收入增速回落 6.2%，利潤總額增速回落 5.6%。人民銀行 5000 戶工業(yè)企業(yè)調(diào)查結(jié)果表明利息保障倍數(shù)為 3.4 位，同比下降 0.7 倍。需要注意的是，2015 年我國房地產(chǎn)市場呈現(xiàn)區(qū)域分化特征。東部、中部、西部地區(qū)銷售額同比增長分別為 23.1%、12.5%和 5%；房地產(chǎn)不良貸款

28、余額 1042.73 億元，不良率為 0.5%，部分地區(qū)房地產(chǎn)貸款不良率開始上升。在宏觀經(jīng)濟(jì)下行周期中，小微企業(yè)的經(jīng)營風(fēng)險快速傳導(dǎo)與其聯(lián)系緊密的中小銀行身上。一些區(qū)域集中度風(fēng)險較高的地方中小銀行已成為中國銀行業(yè)的“阿喀琉斯之踵”。表現(xiàn)在大企業(yè)貸款同比增速上遠(yuǎn)高于中、小微型企業(yè)（見圖 1.1）。隨著中國資本市場的逐漸開放，利率由市場供求關(guān)系決定。利率市場化帶來的利差收窄，導(dǎo)致單純依賴?yán)钍杖氲拇址攀桨l(fā)展方式已不可持續(xù)。社會融資規(guī)模統(tǒng)計(jì)是金融危機(jī)后的重要創(chuàng)新工具。根據(jù)人民銀行統(tǒng)計(jì)，社會融資規(guī)模和結(jié)構(gòu)發(fā)生變化，社會直接融資比例在逐步提高，直接融資對銀行信貸擠出效應(yīng)明顯，商業(yè)銀行在金融體系中的重要程度

29、不斷降低。銀行信貸活動的減少，而以信托貸款、委托貸款以及公司債券等非銀行信貸活動快速發(fā)展。銀行信貸占社會融資總額的比重，由2002 年的 95.5%降至 2014 年 61.76%（圖 1.2）。2016 年信貸增量對社會融資總量比例為 66.69%（表 1.1）。社會融資結(jié)構(gòu)多元發(fā)展，對資源配置的積極作用不斷提高，非銀行融資對實(shí)體經(jīng)濟(jì)的支持力度也迅速加大。華華 中中 科科 技技 大大 學(xué)學(xué) 博博 士士 學(xué)學(xué) 位位 論論 文文2 圖圖 1.2 社社會會融融資資規(guī)規(guī)模模統(tǒng)統(tǒng)計(jì)計(jì) 單單位位：十十億億元元 資料來源：根據(jù)中國人民銀行統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)整理 表 1.1 社會融資規(guī)模累計(jì)統(tǒng)計(jì) 單位：十億元時期社會

30、融資規(guī)模增量人民幣貸款外幣貸款（折合人民幣）委托貸款信托貸款未貼現(xiàn)銀行承兌匯票企業(yè)債券非金融企業(yè)境內(nèi)股票融資20151529.361126.93-64.27159.14.34-105.7282.576.0420161780.231243.7-56.39218.585.92-195.3299.9124.15資料來源：根據(jù)中國人民銀行統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)整理在我國物價總體水平處于低位，銀行的流動性總量相對充裕，市場利率上行壓力較小的環(huán)境下，政府部門從穩(wěn)定存款付息率和整體籌資成本，推動社會融資成本降低。央行調(diào)整金融市場從數(shù)量型政策工具移至利率政策工具， M2、銀行貸款和社會融資總量作為中間政策目標(biāo)的重要性逐漸下

31、降。從中國銀行業(yè)資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)來看，負(fù)債總規(guī)模為 184.14 萬億，資產(chǎn)總額 199.35 萬億，總體運(yùn)行健康。但是國有五大銀行的資產(chǎn)占比呈現(xiàn)繼續(xù)下降態(tài)勢（見圖 1.3）。中國銀行業(yè)的整體資產(chǎn)質(zhì)量下行壓力繼續(xù)加大。用 2015 年末與 2013 年末統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)相比較，銀行業(yè)不良貸款余額增加 0.78 萬億元，不良貸款率由 1.49%升至 1.94%。其中，商業(yè)銀行不良貸款余額由華華 中中 科科 技技 大大 學(xué)學(xué) 博博 士士 學(xué)學(xué) 位位 論論 文文35921 億元上升到 1.27 萬億元；不良貸款率由 1%升至 1.67%。銀行業(yè)凈利潤增速連續(xù)兩年下降，資產(chǎn)利潤率下降 0.13%，資本利潤率下降

32、2.8%，凈息差下降了0.24%。利息凈收入占營業(yè)凈收入的比例下降 4.88%。其中工商銀行、農(nóng)業(yè)銀行、交通銀行、中國銀行、建設(shè)銀行、五大國有銀行的不良貸款率分別為 1.50%、2.39%、1.43%、1.58%和 1.51%。2015 年前三家銀行凈利潤分別增長0.52%、0.70%和 1.03%，后兩家下降了 1.25%和 0.28%。 圖圖 1.3 銀銀行行業(yè)業(yè)金金融融機(jī)機(jī)構(gòu)構(gòu)資資產(chǎn)產(chǎn)負(fù)負(fù)債債情情況況 資料來源：中國人民銀行金融穩(wěn)定分析小組.中國金融穩(wěn)定報告（2016） M.北京：中國金融出版社 ，2016.31. 受監(jiān)管政策的影響，中國銀行業(yè)關(guān)注類貸款余額由 2013 年為 2.91

33、萬億元增加到2015 年的 4.45 萬億元，關(guān)注類貸款率由 3.69%提高到 4.69%（見圖 1.3）。從社會融資規(guī)模統(tǒng)計(jì)可以看到，原有存款性公司資產(chǎn)負(fù)債表不能完全反映貨幣信貸創(chuàng)造過程，貨幣的負(fù)債方并不能全面反映貨幣政策的傳導(dǎo)過程及其影響。新增人民幣貸款已不能完整反映金融與經(jīng)濟(jì)關(guān)系，也不能全面反映實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融資規(guī)模。尤其是影子銀行（指游離于銀行監(jiān)管體系之外、可能引發(fā)系統(tǒng)性風(fēng)險和監(jiān)管套利等問題的信用中介體系）的期限錯配、信用轉(zhuǎn)換、流動性轉(zhuǎn)換、高杠桿率等特定的內(nèi)生性風(fēng)險嚴(yán)重地威脅著中國金融市場穩(wěn)定。截至 2015 年底，影子銀行總量約為人民幣 53 萬億元，相當(dāng)于 GDP 的 79%（表 1.

34、2）。影子銀行體系規(guī)模意味著信貸無序緊縮時，華華 中中 科科 技技 大大 學(xué)學(xué) 博博 士士 學(xué)學(xué) 位位 論論 文文4依賴此類融資的借款人將有遭遇信貸危機(jī)的風(fēng)險。由于銀行業(yè)利率水平過低，導(dǎo)致銀行業(yè)動員資金的能力降低，使得大量資金流出銀行體制以外，大量具有系統(tǒng)重要性的銀行、市場和產(chǎn)品游離監(jiān)管之外，形成資金的體外循環(huán)，高收益理財(cái)產(chǎn)品與地下借貸間的界限已十分模糊。常規(guī)銀行體系和影子銀行體系之間的相互關(guān)聯(lián)，影子體系規(guī)模亦會放大對于銀行業(yè)的溢出風(fēng)險。近期多家中介機(jī)構(gòu)倒閉，暴露了中國影子銀行體系邊緣地帶的金融風(fēng)險。2014 年 3 月江蘇鹽城市農(nóng)村信用合作社違約案和2015 年河北融投擔(dān)保集團(tuán)破產(chǎn)案，都在說

35、明影子銀行體系的壞債風(fēng)險和道德風(fēng)險引發(fā)的社會穩(wěn)定問題。 圖圖 1.4銀銀行行業(yè)業(yè)關(guān)關(guān)注注類類貸貸款款及及不不良良貸貸款款變變化化 資料來源：中國人民銀行金融穩(wěn)定分析小組.中國金融穩(wěn)定報告（2016） M.北京：中國金融出版社 ，2016.39. c中國商業(yè)銀行 2015 年末的資本充足率為 13.45%，核心一級資本凈額占比81.1%。但是銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)逾期貸款增長 56.52%；逾期 90 天以上貸款余額與不良貸款余額比值高達(dá) 94.63%，商業(yè)銀行撥備覆蓋率比 2014 年末下降 50.86%。2015 年銀行業(yè)各月存款環(huán)比增速均低于 10%，而穩(wěn)定性較差的銀行業(yè)同業(yè)負(fù)債比重達(dá)到了14.4

36、8%。部分中小銀行的同業(yè)業(yè)務(wù)集中度比重高、且資產(chǎn)負(fù)債期限錯配嚴(yán)重，加大了流動性風(fēng)險管理難度。華華 中中 科科 技技 大大 學(xué)學(xué) 博博 士士 學(xué)學(xué) 位位 論論 文文5華華 中中 科科 技技 大大 學(xué)學(xué) 博博 士士 學(xué)學(xué) 位位 論論 文文6表 1.2 中國影子銀行的組成成分和規(guī)模信貸中介產(chǎn)品2015 年底規(guī)模(萬億元)占銀行總資產(chǎn)比例(%)2014 年底規(guī)模(萬億元)占銀行總資產(chǎn)比例(%)2013 年底規(guī)模(萬億元)占銀行總資產(chǎn)比例(%)2012 年底規(guī)模(萬億元)占銀行總資產(chǎn)比例(%)2011 年底規(guī)模(萬億元)占銀行總資產(chǎn)比例(%)委托貸款5.23.94.

37、44信托貸款未貼現(xiàn)銀行承兌匯票5.936.8理財(cái)產(chǎn)品對接資產(chǎn)21.611.1432.92.6銀行表外12.46.42.82.1-證券公司1.20.9-財(cái)務(wù)公司貸款民間借貸*2.63.43其他3.81.21.310.80.8合計(jì)53.427.540.824.333.122.323.9資料來源

38、：2016 年中國影子銀行市場現(xiàn)狀分析及發(fā)展趨勢預(yù)測EB/OL.中國產(chǎn)業(yè)信息網(wǎng)，http:/ 42.41%，監(jiān)管不當(dāng)可能使表內(nèi)外風(fēng)險出現(xiàn)交叉?zhèn)魅?。民間融資活動特別是以 P2P 網(wǎng)絡(luò)借貸、財(cái)富管理公司等具有融資功能的非金融機(jī)構(gòu)變相從事信用中介業(yè)務(wù)問題突出，存在著向正規(guī)金融體系傳導(dǎo)風(fēng)險的可能性。在經(jīng)濟(jì)下行背景下，部分地區(qū)金融生態(tài)環(huán)境惡化，企業(yè)逃廢債、內(nèi)外勾結(jié)騙取銀行資金等金融案件呈上升勢頭，銀行授信總額 10 億元以上的企業(yè)發(fā)生債務(wù)風(fēng)險事件明顯增加。高負(fù)債率、高杠桿的企業(yè)引發(fā)企業(yè)債務(wù)風(fēng)險，并可能沿債務(wù)鏈、產(chǎn)業(yè)鏈蔓延，導(dǎo)致交叉違約和風(fēng)險傳染。既有統(tǒng)計(jì)方法不能反映危機(jī)苗頭，也未能準(zhǔn)確判斷危機(jī)的擴(kuò)散程度

39、和傳染渠道。如果宏觀審慎管理范圍過窄，它們都可能成為系統(tǒng)性風(fēng)險的重要來源。銀行業(yè)整體風(fēng)險的測度缺失和監(jiān)管信息共享機(jī)制缺失，華華 中中 科科 技技 大大 學(xué)學(xué) 博博 士士 學(xué)學(xué) 位位 論論 文文7這為銀行業(yè)監(jiān)管集中度風(fēng)險提出嚴(yán)峻的現(xiàn)實(shí)課題，也使得研究集中度風(fēng)險的計(jì)量和監(jiān)管問題成為重要。從當(dāng)前銀行業(yè)信貸集中風(fēng)險類型分析，既有行業(yè)單一債務(wù)人或關(guān)聯(lián)的債務(wù)人集中度風(fēng)險，還有行業(yè)企業(yè)主體之間的相關(guān)性造成貸款集中風(fēng)險。因此，研究銀行業(yè)集中度風(fēng)險的兩個判斷:一是判斷各類性質(zhì)銀行集中度風(fēng)險和行業(yè)間信貸集中度風(fēng)險；二是判斷有關(guān)聯(lián)關(guān)系的行業(yè)信貸集中度風(fēng)險水平，并估計(jì)其流動性風(fēng)險的傳染效應(yīng)。1.1.2 選題意義選題意

40、義當(dāng)前全球經(jīng)濟(jì)仍然處在深度調(diào)整和再平衡階段，我國經(jīng)濟(jì)也是處于結(jié)構(gòu)調(diào)整和轉(zhuǎn)型升級的關(guān)鍵時期，產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整和經(jīng)濟(jì)增長新舊動能轉(zhuǎn)換，使得經(jīng)濟(jì)的內(nèi)生動力問題、結(jié)構(gòu)性問題相當(dāng)突出。受“二八法則”的影響，商業(yè)銀行追逐高收益和低成本資源，逐漸形成了信用貸款集中度風(fēng)險突出。部分行業(yè)產(chǎn)能過剩嚴(yán)重，小微企業(yè)杠桿率繼續(xù)高企，這導(dǎo)致了銀行業(yè)內(nèi)優(yōu)良信貸資源緊缺，而銀行出于降低征信管理成本的考慮，直接參考同業(yè)其他對手的信息，更加劇了商業(yè)銀行業(yè)務(wù)同質(zhì)化的現(xiàn)象。由此跨行業(yè)、跨市場的風(fēng)險傳染隱患值得關(guān)注。歷史經(jīng)驗(yàn)不斷地證明著，信貸集中度風(fēng)險(Credit Concentration Risk)是導(dǎo)致銀行業(yè)危機(jī)的主要原因之一

41、（BCBS，2006）。拉美債務(wù)危機(jī)爆發(fā)后，向拉美國家集中貸款的美國八大銀行，形成較大的集中度風(fēng)險敞口；當(dāng) 20 世紀(jì) 80 年代能源行業(yè)進(jìn)入衰退周期，美國德克薩斯州和俄克拉荷馬州銀行貸款過度集中能源行業(yè)而出現(xiàn)倒閉。2008 年金融危機(jī)同樣也是行業(yè)集中度風(fēng)險過高且監(jiān)管機(jī)構(gòu)對集中度風(fēng)險關(guān)注不夠，造成美國銀行 40%的貸款直接或間接地進(jìn)入房地產(chǎn)及相關(guān)領(lǐng)域。當(dāng)房地產(chǎn)業(yè)受宏觀經(jīng)濟(jì)下行的影響，資產(chǎn)價值貶值導(dǎo)致信用風(fēng)險爆發(fā)，最終演化為全球性金融系統(tǒng)性風(fēng)險。集中度風(fēng)險產(chǎn)生的連鎖反應(yīng)，是引發(fā)風(fēng)險傳染和經(jīng)濟(jì)危機(jī)的重要因素。中國銀行業(yè)在逐利效應(yīng)之下，外加同業(yè)競爭壓力層層傳導(dǎo)，誘發(fā)基層銀行的信貸羊群行為。這種同質(zhì)化

42、的業(yè)務(wù)競爭，一旦信貸集中度高的行業(yè)或是企業(yè)出現(xiàn)信貸還款困難，將嚴(yán)重影響商業(yè)銀行的資金質(zhì)量和流動性。雖然我國銀行業(yè)在單個客戶或者關(guān)華華 中中 科科 技技 大大 學(xué)學(xué) 博博 士士 學(xué)學(xué) 位位 論論 文文8聯(lián)客戶的大額信貸集中度風(fēng)險方面，形成了一整套授信、監(jiān)測、審批在內(nèi)較為完整的管理體系。但是對銀行業(yè)的集中風(fēng)險計(jì)量與管控，尤其在銀行業(yè)集中度風(fēng)險測度、行業(yè)信貸集中度風(fēng)險測量方面都需要采取措施來管理和緩釋風(fēng)險；都需要完善資本充足、撥備覆蓋和流動性制度監(jiān)管。商業(yè)銀行信貸資源配置的合理與否，不僅會影響商業(yè)銀行的收益和未來發(fā)展，而且關(guān)系到銀行業(yè)監(jiān)管制度完善的基礎(chǔ)。尤其隨著互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)的深入發(fā)展以及國際國內(nèi)宏觀

43、環(huán)境的變化，使得金融的安全變得異常脆弱。巴塞爾協(xié)議 III規(guī)定對商業(yè)銀行的信貸資源配置和集中度風(fēng)險管理也提出了更高的要求。完善宏觀審慎政策框架，暢通貨幣政策傳導(dǎo)渠道和機(jī)制，抑制資產(chǎn)泡沫，提高金融運(yùn)行效率和服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的能力，同時牢牢守住不發(fā)生系統(tǒng)性風(fēng)險的底線。因此，管控銀行業(yè)的風(fēng)險，就需要研究集中度風(fēng)險的識別方法、度量工具以及傳染機(jī)制以及如何宏觀審慎管理。本文試圖在深入理解和研究集中度風(fēng)險本質(zhì)和成因的基礎(chǔ)上，構(gòu)建適合中國銀行業(yè)集中度風(fēng)險的度量模型和監(jiān)管框架，對于提高中國銀行業(yè)集中度風(fēng)險管理的科學(xué)性和前瞻性具有重大的理論和實(shí)踐意義。1.2 文獻(xiàn)綜述文獻(xiàn)綜述下文將從集中度內(nèi)涵和集中度風(fēng)險、風(fēng)險危害

44、以及集中度風(fēng)險監(jiān)管等方面進(jìn)行梳理，為后續(xù)研究建立理論基礎(chǔ)和方法依據(jù)。1.2.1 集中度的內(nèi)涵及集中度風(fēng)險成因研究集中度的內(nèi)涵及集中度風(fēng)險成因研究文獻(xiàn)中涉及的銀行業(yè)集中度主要是指貸款投放于一個行業(yè)或有關(guān)聯(lián)的行業(yè)（Kay Giesecke，Stefan Weber，2004)或者貸款資源配置集中方式（徐進(jìn)前,2002)。國外學(xué)者從銀行外在屬性和差異來研究信貸向某一行業(yè)集中或者特定的客戶風(fēng)險偏好集中。Robert DeYoung, Lawrence G. Goldberg and Lawrence J. White (1999)發(fā)現(xiàn)銀行貸款偏好顯示，銀行建立的年限與中小企業(yè)呈負(fù)相關(guān)，間接解釋了大型銀

45、行貸款集中投向大企業(yè)的現(xiàn)象。Shin, G. Hwan.和 Kolari, James W (2004) 實(shí)證研究結(jié)果顯示，日本國有銀行的信貸存在等級劃分，且將較多的貸款集中于認(rèn)為較高市場等級客戶公司。學(xué)者們認(rèn)為信息不對稱是銀行業(yè)集中度風(fēng)險的潛在原因。Stiglitz 和華華 中中 科科 技技 大大 學(xué)學(xué) 博博 士士 學(xué)學(xué) 位位 論論 文文9Weiss（1981）以信貸市場信息不對稱為基礎(chǔ)建立 SW 模型，將利率視為信貸配給過程中惟一的內(nèi)生變量，證明了信息不對稱所導(dǎo)致的逆向選擇和道德風(fēng)險是產(chǎn)生均衡信貸配給的原因。Stephen D.Williamson(1986)、Williamson, St

46、ephen（1987）、Petersen Mitchell 等（1995）從信息不對稱的角度對信貸配給理論進(jìn)行解釋，都認(rèn)為即使不存在逆向選擇和道德風(fēng)險，只要存在信息不對稱，并且貸款人對借款人監(jiān)控成本需要，銀行業(yè)的集中度越強(qiáng)，信貸配給形成的可能性越大。Evelyn Ynhayden（2007） 從個人銀行貸款組合視角，討論銀行業(yè)務(wù)多元組合來規(guī)避集中度風(fēng)險。Arne Kildegaard., Pete Williams（2002）和 Petersen Mitchell，Rajan, Raghuram（1995）分別從產(chǎn)業(yè)集中、競爭關(guān)系方面研究集中度風(fēng)險可能轉(zhuǎn)換化為系統(tǒng)風(fēng)險，競爭關(guān)系使銀行過度關(guān)注成

47、本而使集中度過高。Vira Acharya，Ifekhar Hasan et al (2006)認(rèn)為貸款資產(chǎn)的分散必然會增加銀行貸款給新的行業(yè)、新的領(lǐng)域、新的客戶而帶來的信息成本，從而增加銀行貸款的管理成本。通過建立單一銀行與兩個企業(yè)的博弈，如果兩個企業(yè)處于不同領(lǐng)域，二者的逆向選擇問題和代理成本對銀行的收益影響也不同，銀行會形成信用集中風(fēng)險。Daniels 和Ramirez(2008)利用發(fā)達(dá)市場上債務(wù)人公司債券融資所獲的數(shù)據(jù)對貸款集中度理論進(jìn)行實(shí)證，發(fā)現(xiàn)商業(yè)銀行大多根據(jù)信息透明度來決定貸款具體策略的。Tobias F.Rotheli (2000)從行為金融學(xué)的視角解釋了信貸集中度風(fēng)險的形成原

48、因。他們調(diào)查整理了瑞士三大銀行 1987-1996 年間的相關(guān)信貸數(shù)據(jù)，運(yùn)用時間序列方法分析信貸供給結(jié)果發(fā)現(xiàn)，不同銀行的貸款行為在一定程度上具有投向的相似性，即銀行的信貸行為存在“羊群效應(yīng)”。國內(nèi)學(xué)者認(rèn)為宏觀經(jīng)濟(jì)和政策以及經(jīng)濟(jì)的發(fā)展階段決定著金融的生態(tài)，在中國制度變遷下的經(jīng)濟(jì)制度轉(zhuǎn)軌因素顯得格外突出和特別。以國有經(jīng)濟(jì)為主導(dǎo)，財(cái)政和地方政府融資在集中度風(fēng)險扮演集中度風(fēng)險的制度原因。徐進(jìn)前(2002)認(rèn)為以國有商業(yè)銀行為主體的間接融資體系資金投向集中的資源配置。主要原因：一是我國經(jīng)濟(jì)格局變化中集權(quán)的大趨勢和經(jīng)濟(jì)政策基本走向；二是產(chǎn)生于轉(zhuǎn)軌體制下金融體系不適應(yīng)性政策的誘導(dǎo)性。楊慶和（2001）認(rèn)為由

49、于宏觀經(jīng)濟(jì)周期和自身風(fēng)險管理的雙向共振作用，四大國有商業(yè)銀行將有限的資金重點(diǎn)投向“大城市、大企業(yè)、大項(xiàng)華華 中中 科科 技技 大大 學(xué)學(xué) 博博 士士 學(xué)學(xué) 位位 論論 文文10目”和優(yōu)質(zhì)客戶，出現(xiàn)了所謂“信貸集中”。通過對銀行信貸資金“雙向集中”動因分析，表明信貸集中是銀行改善經(jīng)濟(jì)效益的理性選擇，而且國有商業(yè)銀行的寡頭特征也一定程度上使信貸集中顯示為長周期化?？祩ズ投》?2003)發(fā)現(xiàn)商業(yè)銀行集中度風(fēng)險是一個世界范圍的普遍現(xiàn)象，但在中國經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)軌時期，由于強(qiáng)制性制度變遷與制度本身的內(nèi)在缺陷，使得銀行制度性風(fēng)險日益呈現(xiàn)信貸集中化的態(tài)勢。銀行作為財(cái)政資金不足的補(bǔ)充來源，中國政府信貸政策變化會影響信貸

50、集中程度（易健行和張德常，2007）。張桂霞和陳紅艷（2010）發(fā)現(xiàn)國家的相關(guān)政策導(dǎo)向和地方政府的干預(yù)，一定程度上也造成了信貸集中。巴曙松、陳劍(2010)研究發(fā)現(xiàn)對后金融危機(jī)背景下地方政府融資平臺進(jìn)一步加劇了銀行信貸向中長期項(xiàng)目集中的問題。翟淑萍和顧群(2014)認(rèn)為預(yù)算軟約束弱化了金融發(fā)展對國有企業(yè)融資約束的緩解作用和對投資效率的促進(jìn)作用。由于對非國有企業(yè)融資約束的緩解效應(yīng)不顯著，也難以在提高企業(yè)投資效率方面起到推動作用。從而導(dǎo)致管理層的信貸投向偏好國有企業(yè)，并帶來過度投資和效率損失；殷孟波和賀國生（2003）認(rèn)為展望理論計(jì)算出的展望值差異，是造成國有大銀行貸款集中的根源，從眾心理支配下的

51、羊群效應(yīng)則是中小銀行也爭相貸款給大企業(yè)的癥結(jié)所在。而造成展望值差異和羊群效應(yīng)的最關(guān)鍵因素在于信息不對稱條件下的貸款人的非理性行為。在銀行微觀主體行為，第一,銀行規(guī)模、體制與集中度風(fēng)險存在聯(lián)系。林毅夫、李永軍（2001）發(fā)現(xiàn)規(guī)模大的銀行在金融資源占有絕對優(yōu)勢，并擁有大部分的市場份額。劉冰和周文兵（2002）指出中小企業(yè)相對大企業(yè)來說，貸款管理成本高，在現(xiàn)有的利率管制政策下，有限的利率浮動無法抵補(bǔ)向中小企業(yè)貸款的高成本，從而造成了銀行對中小企業(yè)貸款的成本收益不相稱，制約了銀行向中小企業(yè)貸款的積極性。徐滇慶、巴曙松（2002）認(rèn)為國有商業(yè)銀行對非國有經(jīng)濟(jì)成分存在天然的制度歧視，從而導(dǎo)致中小企業(yè)融資難

52、，解決辦法是發(fā)展民營銀行。學(xué)者也贊同行業(yè)偏好是集中度風(fēng)險產(chǎn)生的主要原因。分別從利潤最大化的角度分析了商業(yè)銀行貸款集中，另外地方政府的政績導(dǎo)向也促使得銀行貸款流向大企業(yè)。通過以電力、石油、鐵路、通信為代表的壟斷性行業(yè)以及國家中長期規(guī)劃的支柱產(chǎn)業(yè)，由于其壟斷性和成長性自然屬性獲得各家商業(yè)銀行的青睞(王姣,2005;李文豪,2006)。梁濤 (2009)根據(jù)華華 中中 科科 技技 大大 學(xué)學(xué) 博博 士士 學(xué)學(xué) 位位 論論 文文11商業(yè)銀行的機(jī)構(gòu)管理的角度，得出信用集中度風(fēng)險是銀行機(jī)構(gòu)重組改革的“副產(chǎn)品”。隨著集約化經(jīng)營改革戰(zhàn)略的推進(jìn), 最終導(dǎo)致銀行機(jī)構(gòu)由欠發(fā)達(dá)地區(qū)向發(fā)達(dá)地區(qū)轉(zhuǎn)移的現(xiàn)象。第二,銀行的管

53、理成本有效性與集中度風(fēng)險相關(guān)。沈杰、張智光和何勤（2002），彭磊(2003)秉承傳統(tǒng)的信用配給理論，認(rèn)為信息不對稱導(dǎo)致的逆向選擇和道德風(fēng)險是企業(yè)信貸配給的理論根源。中小企業(yè)與大企業(yè)相比，其信息更加不透明，因而在信息不對稱條件下，商業(yè)銀行就會對中小企業(yè)進(jìn)行信貸配給。從信息成本的角度，揭示出其特定信息結(jié)構(gòu)所對應(yīng)的邊際信譽(yù)成本低于大企業(yè)是其中小企業(yè)融資的根本困境所在。隨后，梁濤(2009)從利用 S-W 模型分析了信貸過度和信貸配給同時存在的原因和解決對策。薄純林（2009）提出信用悖論會導(dǎo)致銀行信貸投放的高度集中，即一方面，當(dāng)對某一特定借款人的風(fēng)險暴露提高時，銀行會承擔(dān)了更多的信用風(fēng)險，風(fēng)險溢價

54、就高，但另一方面，銀行為了維持與借款者的良好關(guān)系，一般不會輕易提高貸款利率； 營銷部門經(jīng)理也會主動提高對大客戶的風(fēng)險暴露水平，以確保成為客戶的首選銀行。從文獻(xiàn)梳理中可以看出，國外對于集中度風(fēng)險的原因多是假設(shè)在一個平衡市場前提下，從銀行微觀主體趨利的市場競爭下形成的；而國內(nèi)則多看作是轉(zhuǎn)軌經(jīng)濟(jì)制度因素造成的。綜上所述，銀行業(yè)集中度風(fēng)險的形成是一個多因素共同作用的結(jié)果，既有制度性因素，也有微觀避險因素。1.2.2 關(guān)于銀行業(yè)集中度風(fēng)險危害綜述關(guān)于銀行業(yè)集中度風(fēng)險危害綜述國外學(xué)者針對銀行業(yè)集中度風(fēng)險的危害主要觀點(diǎn)：第一種觀點(diǎn)認(rèn)為銀行貸款集中違背貸款組合多樣化原理，將產(chǎn)生風(fēng)險的連鎖性反應(yīng)。如 Kay G

55、iesecke 與 Stefan Weber ( 2004)認(rèn)為商業(yè)銀行的貸款投向過度的集中在某一行業(yè)會引發(fā)銀行甚至整個金融系統(tǒng)以及其他行業(yè)產(chǎn)生不可收拾的風(fēng)險。并建立了信用蔓延的模型，驗(yàn)證信貸集中特別是將貸款集中投向相關(guān)行業(yè)或關(guān)聯(lián)企業(yè)的情況下，如果一個行業(yè)違約就可能引發(fā)連鎖反應(yīng)，對于貸款資產(chǎn)集中于關(guān)聯(lián)企業(yè)的情況也將如此，二者都會引發(fā)集體資產(chǎn)組合的巨大違約風(fēng)險。Pierpaolo（2010)認(rèn)為商業(yè)銀行的監(jiān)管機(jī)構(gòu)重視商業(yè)銀行的貸款投向的過度集中情況。貸款的過度集中即銀行對信用沒有均衡分配給銀行帶來了風(fēng)險。BCBS(2005)指出過去 25 年來的銀行危機(jī)驗(yàn)證集中度風(fēng)險是其根本原因之華華 中中 科

56、科 技技 大大 學(xué)學(xué) 博博 士士 學(xué)學(xué) 位位 論論 文文12一。當(dāng)某一行業(yè)和其他相關(guān)的行業(yè)也一起陷入低迷，銀行由此遭受嚴(yán)重的損失。Elena Kalotychou Elena.,Staikouras, Sotiris K (2006)研究揭示了拉丁美洲和東南亞主權(quán)債務(wù)危機(jī)區(qū)域特征，提出并經(jīng)驗(yàn)證實(shí)了用于評估主權(quán)風(fēng)險的 Logit 方法的改進(jìn)，分析了債務(wù)危機(jī)的一些共同特征包括國內(nèi)償付能力、流動性因素，以及在較小程度貿(mào)易平衡變量和外部沖擊。從實(shí)證角度研究結(jié)果證明信貸集中度風(fēng)險是導(dǎo)致拉美過去 20 年債務(wù)危機(jī)的決定性因素。Arindam Bandyopadhyay(2010)通過對印度上市的大中型銀行

57、信貸組合進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)銀行業(yè)可以由于行業(yè)、地區(qū)、收入階層、人口的過度集中，造成巨大的損失風(fēng)險。第二種觀點(diǎn)是銀行集中度風(fēng)險具有導(dǎo)致系統(tǒng)性風(fēng)險的可能。L.DouglasSmith 與EdwardC.Lawronce(1995)根據(jù)美國二級市場對金融機(jī)構(gòu)定價的數(shù)據(jù)構(gòu)建了損失預(yù)測模型。發(fā)現(xiàn)貸款時限敞口的集中趨向會給銀行帶來流動性風(fēng)險。Harto 和 Zingales L（2009）認(rèn)為系統(tǒng)性風(fēng)險是指一家機(jī)構(gòu)的倒閉引起系統(tǒng)內(nèi)其他機(jī)構(gòu)的倒閉，從而引發(fā)的對實(shí)體經(jīng)濟(jì)影響的風(fēng)險。Altman（1996）、Andrew ，Winton (2000)在公司債券和商業(yè)貸款組合分析書中和 Wharton 金融機(jī)構(gòu)中心論

58、文中提示銀行要專業(yè)化和多元化貸款,避免單一行業(yè)放貸所產(chǎn)生的集中度風(fēng)險。Beck 和 Jonghe(2013)搜集了全球 2005 家商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)，利用兩種實(shí)證方法，證明貸款行業(yè)集中對銀行的收益不存在顯著的影響，但會降低銀行的穩(wěn)定性、增加系統(tǒng)性風(fēng)險。 國內(nèi)學(xué)者同樣證明銀行集中度風(fēng)險可能導(dǎo)致系統(tǒng)性風(fēng)險。仲彬(2001)認(rèn)為通過商業(yè)銀行傳導(dǎo)中央銀行貨幣政策，由于商業(yè)銀行將信貸資源的絕大部分投向以國有大中企業(yè)，那么必將使得央行貨幣政策的調(diào)節(jié)效應(yīng)大打折扣。常敏(2002)認(rèn)為由于各家銀行貸款對象相對集中，使得企業(yè)忽略了資金的使用效率，加劇銀行不良貸款的形成。特別是上市公司關(guān)聯(lián)關(guān)系復(fù)雜，使得資金流動具有

59、極大隱蔽性，一旦關(guān)聯(lián)集團(tuán)資金鏈條斷裂，將牽連所有企業(yè)，風(fēng)險成倍放大，造成系統(tǒng)性風(fēng)險。王志華(2003)認(rèn)為信貸集中會造成銀行信貸客戶固定，信貸結(jié)構(gòu)出現(xiàn)了貸款質(zhì)量結(jié)構(gòu)失衡和貸款投向結(jié)構(gòu)失衡的“雙失衡”。隨之銀行信貸資產(chǎn)質(zhì)量下降, 過度的信貸對象趨同和行業(yè)集中、銀行羊群效應(yīng)勢必導(dǎo)致銀行潛在的系統(tǒng)性風(fēng)險上升。孫琴月(2008)指出銀行貸款集中于少數(shù)行業(yè), 容易導(dǎo)致行業(yè)經(jīng)濟(jì)泡沫。資金的充足一定程度上將助長相關(guān)行業(yè)華華 中中 科科 技技 大大 學(xué)學(xué) 博博 士士 學(xué)學(xué) 位位 論論 文文13或企業(yè)的非理性擴(kuò)張, 導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)泡沫的形成。顏廷峰等(2007)和粟勤(2007)指出銀行基于要素與成本差異,在企業(yè)授信

60、過程中產(chǎn)生外部性，從而產(chǎn)生順周期效應(yīng)。而銀行信貸對象過于狹窄且業(yè)務(wù)嚴(yán)重趨同,就會造成潛在系統(tǒng)性風(fēng)險相應(yīng)增加。從文獻(xiàn)梳理來看，集中度風(fēng)險的敞口過大，可能會使銀行業(yè)的不良資產(chǎn)增加，如超過銀行的承受能力，將引起銀行系統(tǒng)性風(fēng)險。同時，集中度風(fēng)險也會使貸款資金的供需出現(xiàn)錯配，降低資金的使用效率，對宏觀調(diào)控有效性產(chǎn)生負(fù)面影響。1.2.3 銀行集中度風(fēng)險的計(jì)量研究綜述銀行集中度風(fēng)險的計(jì)量研究綜述銀行業(yè)集中度風(fēng)險度量的研究起步較晚，并沒有一個成熟公認(rèn)的做法，而是處在一個不斷研究，不斷改善的階段。國外學(xué)者將集中度風(fēng)險分為名稱集中度風(fēng)險和組合（行業(yè)）集中度風(fēng)險。對于名稱集中度風(fēng)險（Name Concentration R