入世后我国商业银行竞争程度的实证分析

入世后我国商业银行竞争程度的实证分析

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1、入世后我国商业银行竞争程度的实证分析关键词:中国银行业;市场结构;竞争程度;PR模型一、引言及文献回顾从2002年至今,我国入世已有10年。考虑到我国银行的承受能力,入世初5年,为我国银行业面对外资银行全方位进入市场前的准备时期。自2006年12月11日起,我国银行业正式全面放宽对外资银行的在华限制。那么,入世过渡时期结束前后,银行业竞争参与者增加后,是否有效促进了我国银行业市场的竞争?针对我国实际情况,银行业的市场管制与竞争程度是否也存在理论上的正相关关系?本文以入世10年为写作背景,通过探索,为我国在今后制定银行业管制或放松相关政策时,提供

2、导向作用。国外对于银行业结构的研究相对较多,最具代表性的研究如下:Shaffer(1982)最早采用Panzar-Rosse模型(以下简称P-R模型)对美国纽约银行业市场进行了测度,得到其市场结构为垄断竞争,而对应的H统计值在0.32-0.36之间。Bikker和Haff(2002)也利用P-R模型对23个工业化国家银行业竞争情况进行了测量,并得到了这些国家的银行业为垄断竞争。国内对于银行业市场结构的研究多以结构法和非结构法相结合阐述,而结构法中常用的指标均为市场集中率()和赫芬达指数(HHI),非结构法多集中于利用面板数据构造P-R模型得到H

3、统计值来判断市场结构情况。于良春(1999)较早采用指标和HHI指标度量了我国银行业1994-1997年的市场结构情况,并得到该时期银行业市场呈现出四大国有银行寡头垄断的结论。[指市场中n家较大规模企业所占的市场份额。相对于我国银行业而言,在计算时,样本中所选取的四家较大规模的银行均指指四大国有商业银行。]二、我国银行业市场竞争度非结构法分析(一)Panzar-Rosse模型理论假设P-R模型是Panzar和Rosse在1977年首次提出,并在1982年和1987年不断完善而发展起来的研究银行业竞争状况的模型。该模型是建立在企业会对生产要素价格

4、变化来调整相应产品价格以适应所处的市场环境的假设下。因此,可以通过判断收益与投入要素价格之间的弹性关系来判断银行所处的运营市场环境。P-R模型是牵涉多个市场的一般均衡的模型,因此其必须符合以下三点基本假设:第一,以P-R模型作为研究对象的银行必须要以利润最大化的微观经济假设为前提。单个银行利润最大化条件为边际收益等于边际成本,即:其中,代表第i家银行的边际收益函数,代表第i家银行的边际成本函数,代表第i家银行的产出,n为银行数量,和分别为第i家银行收益函数和成本函数的外生变量,为第i家银行的要素价格向量。第二,只有当单个银行的利润为零的约束满足

5、时,才能达到竞争均衡。零约束条件为:其中,带有*的为各变量的均衡值。利用P-R模型所构造来衡量市场结构的统计值为H。H统计值是银行收益相对于各个投入生产的要素价格弹性之和,这表示投入要素价格变化对银行收入变化的影响程度。H统计值不同取值可以直观表示企业从事生产经营的市场结构,分别为:完全竞争、垄断竞争和完全垄断。第三,只有市场竞争达到长期均衡状态才能用H统计值来估计整个市场结构,这样也才能使得P-R模型的计量有意义。对此,可以用E统计值来衡量市场竞争是否已经达到均衡状态。H统计值和E统计值取值情况和意义可见表4汇总。表1H统计值和E统计值取值意

6、义H统计值市场竞争环境H=1完全竞争市场<H<1垄断竞争市场H0完全垄断市场E统计值均衡状况E=0长期均衡E<0非长期均衡(二)Panzar-Rosse模型实证分析1.计量模型建立根据Panzar和Rosse(1987)的模型,假设利息收入为银行的产出,而利息收入与总资产之比(R)作为衡量银行收益指标。银行作为生产主体,假定在模型中所使用的投入要素分别为资金成本、劳动成本和资本费用,而这三者在现有银行经营活动中难以直接获得数据。那么可以用于衡量银行生产的投入分别为:资金成本率(PF)、劳动力成本率(PL)、资本费用率(PK),

7、这三者也作为自变量来影响银行的最终均衡产出。由于各银行实际经营情况有所不同,因此在估计H统计值时,运用控制变量来更好地说明不同银行之间的风险结构和整体规模。那么,采用的控制变量为:总资产(TA)、其他收入比率(NL)、总贷款占比(OI)、名义国内生产总值(GDP)、名义通货膨胀率(CPI)。除此之外,进一步需要考虑国有商业银行与样本中其他类型银行之间的差别,引入哑变量D,当为国有商业银行时D=1,反之为0。各变量的具体含义和计算方法可见表5。对所有的变量均取自然对数形式,从而构成对数线性函数,对相应的对数线性函数做回归分析。对H统计值的估计方程

8、可以表示为:(1)其中it下表表示第i家银行在时期t时的取值。按照(1)的估计方程,H统计值为各要素价格相对于总收益弹性之和,因此计算公式为:。H统计

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