劉洋 張浩禛

摘要：從跨國數(shù)據(jù)的檢驗結(jié)果來看，銀行業(yè)競爭性的增強，削弱了貨幣政策信貸傳導(dǎo)的效果，并且會刺激銀行貸款的增長。為了使貨幣政策效果更加明顯，應(yīng)該適度控制商業(yè)銀行之間的競爭。但是，就我國商業(yè)銀行市場來說，銀行間競爭還處在一個較低的水平上，而且競爭僅限于存款、貸款等少數(shù)業(yè)務(wù)上，貸款的競爭更集中于對極少數(shù)優(yōu)質(zhì)客戶的爭奪。在我國集中度較高的壟斷競爭市場中，為了使商業(yè)銀行競爭能促進貨幣政策的傳導(dǎo)效果，我國應(yīng)加強商業(yè)銀行在多個業(yè)務(wù)領(lǐng)域的競爭，提高商業(yè)銀行市場整體的競爭程度。

關(guān)鍵詞：商業(yè)銀行；市場結(jié)構(gòu)；貨幣政策效果；銀行業(yè)競爭

中圖分類號：17830.9 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1005-2674（2013）06-068-07

一、引言

貨幣政策傳導(dǎo)是從貨幣政策的執(zhí)行到結(jié)果產(chǎn)生的整個過程，它既是宏觀經(jīng)濟學(xué)研究的主要對象，也是貨幣理論與政策的核心內(nèi)容。商業(yè)銀行作為貨幣政策信貸渠道傳導(dǎo)中的關(guān)鍵一環(huán)，與廠商和個人等微觀主體的關(guān)系最為密切，并直接影響著貨幣政策傳導(dǎo)的最終效果。因此，銀行在貨幣政策傳導(dǎo)過程中發(fā)揮著獨特的作用，銀行業(yè)市場結(jié)構(gòu)和銀行體系的健康發(fā)展是貨幣政策傳導(dǎo)機制發(fā)揮作用的重要因素之一。

在現(xiàn)有的文獻中，研究銀行業(yè)結(jié)構(gòu)與貨幣政策效果關(guān)系的研究成果較少。在實證研究方面，Stiglitz和Greenwald（2003）假定銀行都是風(fēng)險厭惡型的，他們通過研究銀行系統(tǒng)的競爭和限制后發(fā)現(xiàn)，競爭性更強的商業(yè)銀行市場會弱化貸款利率的上調(diào)效果，利率提高會減少存款，使得財富效應(yīng)與銀行業(yè)競爭程度負(fù)相關(guān)，進而降低了貨幣政策效果。Freixas和Tochet（1997）使用Monti-Klein模型（古諾模型在銀行業(yè)市場上的應(yīng)用）研究了在壟斷的商業(yè)銀行市場中銀行間利率對存貸款利率的影響。他們研究發(fā)現(xiàn)，較高的銀行業(yè)競爭性會降低銀行間利率對貸款利率的影響。這也就說明，如果貨幣政策制定者將銀行間利率作為調(diào)控目標(biāo)，則競爭性較強的商業(yè)銀行市場結(jié)構(gòu)會弱化貨幣政策的傳導(dǎo)效果。Alecar和Nakane（2004）認(rèn)為，早期的研究只注重局部均衡，忽略了在完全競爭市場和壟斷市場下的貨幣政策傳導(dǎo)效果。他們利用跨國數(shù)據(jù)，使用動態(tài)的一般均衡模型研究后發(fā)現(xiàn)，銀行業(yè)競爭性的增強使得實體經(jīng)濟對利率的變動更加敏感。

在理論研究方面，Van Hoose（1985）研究發(fā)現(xiàn)，如果中央銀行將貨幣流通額作為調(diào)控目標(biāo)，將債券利率作為調(diào)控工具，那么商業(yè)銀行競爭性的改變對貨幣政策的傳導(dǎo)沒有影響。Aalion和White（1978）研究了歐洲國家的貨幣制度后發(fā)現(xiàn)，壟斷的商業(yè)銀行市場結(jié)構(gòu)和完全競爭的商業(yè)銀行市場結(jié)構(gòu)對貨幣政策的影響不同。與壟斷的銀行業(yè)市場結(jié)構(gòu)相比，在競爭性的銀行業(yè)市場結(jié)構(gòu)下貸款利率更高。但這一結(jié)構(gòu)并不能說明壟斷性的銀行業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)于競爭性的銀行業(yè)結(jié)構(gòu)。他們進一步研究后發(fā)現(xiàn)，壟斷性市場結(jié)構(gòu)下的存款利率總是低于競爭性市場結(jié)構(gòu)，其存貸差也總大于競爭性市場結(jié)構(gòu)下的存貸差。因此，壟斷性銀行業(yè)市場結(jié)構(gòu)損害了公眾福利。Dell和Ariccia（2001）擴展了這一研究模型，他們研究發(fā)現(xiàn)信息不對稱可以影響商業(yè)銀行的市場結(jié)構(gòu)，由于信息不對稱，在高度集中的市場結(jié)構(gòu)下銀行業(yè)競爭性也可以很高。

國內(nèi)學(xué)者早期對我國銀行業(yè)市場結(jié)構(gòu)的探討得出了寡頭壟斷的結(jié)論。隨著我國銀行業(yè)的發(fā)展，更多的研究證實了我國銀行業(yè)處于壟斷競爭的市場結(jié)構(gòu)中。學(xué)者們關(guān)于銀行業(yè)市場結(jié)構(gòu)與貨幣政策關(guān)系的研究很少，最具代表性的當(dāng)屬錢雪松（2008）的研究，他通過借鑒BoRon和Freixas（2006）的模型，構(gòu)造了一個欠發(fā)達資本市場的一般均衡模型。他研究發(fā)現(xiàn)，如果銀行業(yè)由幾家銀行壟斷，銀行信貸對貨幣政策的反應(yīng)就不連續(xù)，因此，壟斷的銀行業(yè)結(jié)構(gòu)、公司債市場不發(fā)達，是我國貨幣政策效果不明顯的主要原因。

現(xiàn)有的很多研究只使用了集中度指標(biāo)代替競爭性指標(biāo)研究商業(yè)銀行市場結(jié)構(gòu)對貨幣政策效果的影響，即使有學(xué)者從理論上證明了銀行業(yè)的競爭影響了貨幣政策的傳導(dǎo)效果，但是，很少有通過實證檢驗銀行業(yè)競爭是如何影響貨幣政策效果的研究，而且大多數(shù)研究中使用的是集合數(shù)據(jù)，忽略了對銀行一級的研究。本文使用銀行一級數(shù)據(jù)，利用VAR方法，用H統(tǒng)計量作為競爭性指標(biāo)，使用2003—2010年22個國家的跨國數(shù)據(jù)分析了銀行業(yè)結(jié)構(gòu)對貨幣政策傳導(dǎo)效果的影響。

二、總體數(shù)據(jù)分析

1.模型的設(shè)計和指標(biāo)的選取

為了計算銀行業(yè)結(jié)構(gòu)是如何影響貨幣政策效果的，本文使用了VAR方法進行分析。有很多種方法可以計算商業(yè)銀行市場結(jié)構(gòu)，如計算商業(yè)銀行集中度的CR值和HHI指數(shù)等。本文使用Panzar and Rosse（1987）模型中的H統(tǒng)計量來衡量商業(yè)銀行市場結(jié)構(gòu)。脈沖分析和誤差修正模型在貨幣政策文獻中被廣泛使用。這些方法的優(yōu)勢之一是可以分析外生變量所造成的影響。本文將貨幣政策沖擊所造成的效果視為其他經(jīng)濟變量沖擊產(chǎn)生的影響，并通過脈沖分析來進行估算。使用VAR分析的變量包括短期利率（r）、銀行貸款的對數(shù)值（b）、貨幣流通總額的對數(shù)值（m）、物價水平的對數(shù)值（p）以及生產(chǎn)總額的對數(shù)值（y）。由于這些變量可能具有單位根，所以使用協(xié)整檢驗和誤差修正模型進行檢驗。

本文將利率變化定義為貨幣政策沖擊，進而研究其對銀行貸款、M2和真實GDP的影響。為了對樣本進行鑒定，我們用克列斯基分解對正交化脈沖函數(shù)進行了估算。值得注意的是，變量順序的不同可能會影響VAR的分析結(jié)果?？紤]到這一點，本文設(shè)計了兩種模型。模型A：（y，p，r，b，m）表示中央銀行根據(jù)同期的產(chǎn)出和價格水平對利率進行調(diào)整。在這種情況下，貨幣政策會對以后一個時期的產(chǎn)出和價格產(chǎn)生影響，對當(dāng)前的產(chǎn)出和價格水平?jīng)]有影響。然而，由于中央銀行獲取相關(guān)數(shù)據(jù)十分困難，所以這種貨幣政策的影響可能會比較強。相反，我們使用模型B：（y，b，m，p，y）來說明貨幣當(dāng)局在制定貨幣政策時只參考前一時期的指標(biāo)，貨幣政策影響其他同時期變量。

為了研究商業(yè)銀行結(jié)構(gòu)對貨幣政策傳導(dǎo)產(chǎn)生什么樣的影響，本文計算了兩個指標(biāo)，一是累計的脈沖響應(yīng)函數(shù)，將它作為衡量貨幣政策沖擊影響的指數(shù)；二是H統(tǒng)計量，將它作為衡量銀行業(yè)市場結(jié)構(gòu)的指數(shù)。在計算貨幣政策的影響時，本文將國內(nèi)生產(chǎn)總值作為總產(chǎn)出額，通貨膨脹率作為物價水平指標(biāo)，將M2作為貨幣流通額，將銀行貸款作為企業(yè)的債權(quán)。本文使用2003-2010年22個國家的數(shù)據(jù)進行計算，數(shù)據(jù)為季度數(shù)據(jù)。GDP、物價水平、M2、短期利率以及銀行貸款的數(shù)據(jù)是從國際貨幣基金組織（IMF）發(fā)行的國際金融統(tǒng)計（IFS）中獲得的。真實GDP的數(shù)據(jù)難以獲得，我們使用通貨膨脹率對名義GDP進行調(diào)整，得到真實值，使用X12法消除了數(shù)據(jù)的季節(jié)性。

2.結(jié)果分析

圖1顯示了在模型A下，銀行業(yè)競爭程度和貨幣政策效果之間的關(guān)系。在圖1中，橫軸是模型A的累計脈沖響應(yīng)函數(shù)，縱軸是H統(tǒng)計量。我們可以看到，第一欄的三個圖說明了貨幣政策對銀行貸款的影響（rto b）。這些數(shù)據(jù)并不能說明兩個指數(shù)之間存在任何確切的相關(guān)性，我們并沒有發(fā)現(xiàn)銀行業(yè)結(jié)構(gòu)對貨幣政策的信貸傳導(dǎo)產(chǎn)生了影響。第二欄說明了貨幣政策對M2的影響（r to m）。從圖中我們似乎可以看出二者呈負(fù)相關(guān)性。但是，如果我們采用單側(cè)法進行檢驗，就會發(fā)現(xiàn)他們之間并不存在相關(guān)關(guān)系。圖1的第三欄和第四欄說明了貨幣政策對物價水平的影響（r to p）以及對GDP（r to y）的影響。貨幣政策似乎與這些變量都沒有關(guān)系。我們分別使用最小二乘法和bootstrap方法計算標(biāo)準(zhǔn)差。使用最小二乘法必須滿足誤差項服從正態(tài)分布?？紤]到誤差項可能不滿足正態(tài)分布，所以本文接著使用bootstrap方法計算標(biāo)準(zhǔn)差，由于土耳其的相關(guān)數(shù)據(jù)產(chǎn)生了較大的差異性，所以我們在后來的回歸分析中排除了它。通過研究我們并沒有發(fā)現(xiàn)銀行業(yè)競爭性對貨幣政策效果產(chǎn)生了影響。

圖2為模型B下銀行業(yè)競爭程度對貨幣政策傳導(dǎo)產(chǎn)生的影響。由圖中可以看出，所得的結(jié)果似乎與模型A相同。通過對每個指數(shù)的回歸計算，本文分析了在不同的H統(tǒng)計量下貨幣政策對銀行貸款產(chǎn)生的影響，可以看到系數(shù)都是不顯著的。通過分析貨幣政策沖擊對作為因變量的M2和物價水平產(chǎn)生的影響可以發(fā)現(xiàn)，H統(tǒng)計量與這些變量負(fù)相關(guān)。這可能是由于差異性較大的數(shù)據(jù)產(chǎn)生的結(jié)果。采取類似模型A的做法，我們把土耳其的數(shù)據(jù)排除掉。分析在H統(tǒng)計量下貨幣政策對真實GDP產(chǎn)生的影響時，系數(shù)仍然是不顯著的，這說明銀行業(yè)結(jié)構(gòu)對貨幣政策效果沒有產(chǎn)生影響。

需要注意的是，以上這種研究方法由于樣本數(shù)量的限制存在一定的局限性，貨幣政策對銀行貸款的影響可能是正的也可能是負(fù)的，我們無法確定二者的關(guān)系。因此，下面我們用國家數(shù)據(jù)進一步研究商業(yè)銀行結(jié)構(gòu)對貨幣政策傳導(dǎo)產(chǎn)生的影響。

三、按國家拆分?jǐn)?shù)據(jù)分析

1.模型設(shè)計

為了使用樣本國家的個體銀行數(shù)據(jù)進行研究來檢驗不同銀行業(yè)結(jié)構(gòu)下貨幣政策的效果，本文借鑒Ash-craft（2006年）的模型。設(shè)計了下面的模型： △ln（L_it）=α_i+β₁S_it+β₂S_{（i，t-1）}+β（H_i*S_it）+β（H₁*S_{（i，t-1）}）+c_it+ε_it

（i=1，…，N；t=1，…，T） （1）

其中，L_it表示銀行i在時間t時的銀行貸款額，S_it表示銀行i在時間t時相應(yīng)國家的貨幣政策沖擊，皿為H統(tǒng)計量，c_it是控制變量，ε_it是擾動項?？刂谱兞堪ù婵钆c總資產(chǎn)比率的滯后、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率的滯后、存款的增長率、實際GDP的增長率、通貨膨脹率、H統(tǒng)計量，本文使用GLS方法對公式（1）進行檢驗。公式（1）右側(cè)的第二項和第三項分別代表在時間t和t-1時的貨幣政策沖擊。

早期關(guān)于貨幣政策的研究通常使用羅默時間。他們通過使用歷史記錄，定義出了美國聯(lián)邦儲備金檢查小組實行緊縮貨幣政策以降低通貨膨脹率時的沖擊變量。由于我們的樣本包含很多國家的數(shù)據(jù)，這種方法實質(zhì)上是不切實際的。另一種方法是將上一部分用VAR計算的利率方程的殘差作為貨幣政策沖擊的指標(biāo)。這種方法是合理的，因為現(xiàn)有文獻中的很多研究都將做脈沖反應(yīng)的利率方程的干擾視作貨幣政策沖擊。本文使用年度數(shù)據(jù)，這樣可以使用每年第一到第四季度的殘差總和作為貨幣政策沖擊的指標(biāo)。有些研究使用貨幣市場利率作為貨幣政策沖擊的指標(biāo)，但是如果要研究條件不變的情況下利率對其他變量產(chǎn)生的影響，這其實是不合適的。本文在模型中加入存款與總資產(chǎn)比率的滯后和資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率的滯后兩個變量，這是因為銀行管理者做出決策時會考慮前期銀行的財政狀況。

公式（1）中的第四項和第五項代表在銀行業(yè)更具有競爭性的國家中貨幣政策對銀行貸款的影響。β₃說明在時間t時，在各個國家的H統(tǒng)計量約束下利率每增長1%銀行貸款增長的百分比，同樣β₄表示在t-1時利率增長1%銀行貸款增長的百分比。

樣本國家同上一部分一樣，數(shù)據(jù)同樣來自Worldscope。因為不能從數(shù)據(jù)庫中獲得新西蘭的觀察值，所以樣本只包含21個國家，時間是2003年到2011年，數(shù)據(jù)頻率是按年度計算的，銀行數(shù)量是1202家。

2.結(jié)果分析

表1為檢驗結(jié)果，公式（1）的估算結(jié)果見第一欄。貨幣政策沖擊的系數(shù)是負(fù)的，而且顯著，這說明在當(dāng)期以及接下來的一段時間中，貨幣政策沖擊會減少銀行貸款。H統(tǒng)計量對貨幣政策沖擊的影響是正的，而且顯著，這意味著在更具競爭力的行業(yè)，貨幣政策沖擊對銀行貸款產(chǎn)生的影響會相對較小。此外，H統(tǒng)計量的系數(shù)是正的而且顯著，這說明高度的銀行業(yè)競爭會導(dǎo)致銀行貸款的增加。由于H統(tǒng)計量與貨幣政策關(guān)系的相互作用項可能會給模型帶來問題，所以我們在公式（1）排除這一項，并重新檢驗，結(jié)果見第二欄。我們可以看到，幾乎所有系數(shù)都同第一欄類似，所以這一項并沒有產(chǎn)生任何問題。第一欄是剔除存款與總資產(chǎn)比率項的估計結(jié)果，結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)估計基本相同。與貨幣政策的互動項的系數(shù)都是顯著的，且與表1的符號相同，其他變量的系數(shù)也仍然保持不變。第二欄是剔除資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率項的結(jié)果，它也沒有發(fā)生變化。第三、第五和第六欄顯示的是去掉銀行規(guī)模、真實GDP和通貨膨脹率的各自的估計結(jié)果，這些結(jié)果都與標(biāo)準(zhǔn)估計的結(jié)果相似。在第四欄中我們剔除了存款增長率，互動項的系數(shù)也是顯著的，但是為正值?？偟膩碚f，公式（1）的結(jié)果并沒有因模型設(shè)定不同而改變。