隨著我國(guó)金融體系不斷發(fā)展與科技進(jìn)步，商業(yè)銀行競(jìng)爭(zhēng)程度日益激烈，這推動(dòng)了中國(guó)銀行體系的金融創(chuàng)新，帶動(dòng)了金融效率不斷提高。但與此同時(shí)，激烈競(jìng)爭(zhēng)使得我國(guó)商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)同質(zhì)化行為嚴(yán)重，并且近年來(lái)很多數(shù)字金融產(chǎn)品創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)大，都加大了銀行系統(tǒng)的脆弱性。因此，競(jìng)爭(zhēng)對(duì)銀行穩(wěn)定性的問(wèn)題不容忽視。

目前，關(guān)于銀行競(jìng)爭(zhēng)和穩(wěn)定性的相關(guān)研究，大多數(shù)都只關(guān)注單個(gè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)，而忽略了銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。然而，在2007–2009年金融危機(jī)之后，學(xué)界提出了一個(gè)新的問(wèn)題，即競(jìng)爭(zhēng)對(duì)整個(gè)系統(tǒng)金融穩(wěn)定的影響。

近些年一些學(xué)者從實(shí)證角度探討了競(jìng)爭(zhēng)對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響，實(shí)證結(jié)果也未得出一致的結(jié)論。比如，部分國(guó)外學(xué)者認(rèn)為，基于歐洲銀行體系數(shù)據(jù)，勒納指數(shù)與系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)之間存在正相關(guān)關(guān)系，即競(jìng)爭(zhēng)可以增強(qiáng)金融體系穩(wěn)定性。而也有一些國(guó)外學(xué)者基于日本銀行體系數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)勒納指數(shù)與系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系，即競(jìng)爭(zhēng)破壞了金融系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

本文以CoVaR（條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值）模型為基礎(chǔ)，實(shí)證研究我國(guó)上市銀行競(jìng)爭(zhēng)與銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系，并為我國(guó)完善宏觀審慎監(jiān)管提供建議。

研究方法

本文以2011–2021 年期間我國(guó)16家上市銀行為樣本，選取理由是這16家銀行都是在2011年之前上市的。樣本銀行為：工商銀行、農(nóng)業(yè)銀行、建設(shè)銀行、中國(guó)銀行、交通銀行、中信銀行、興業(yè)銀行、光大銀行、平安銀行、民生銀行、招商銀行、華夏銀行、浦發(fā)銀行、寧波銀行、南京銀行、北京銀行。本文計(jì)算競(jìng)爭(zhēng)指標(biāo)勒納指數(shù)的變量和實(shí)證分析中銀行層面的控制變量數(shù)據(jù)來(lái)源于 BankFocus數(shù)據(jù)庫(kù)（全球銀行與金融機(jī)構(gòu)分析數(shù)據(jù)庫(kù)），計(jì)算系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的變量與實(shí)證分析中宏觀經(jīng)濟(jì)層面的控制變量數(shù)據(jù)來(lái)源于CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)（中國(guó)經(jīng)濟(jì)金融研究數(shù)據(jù)庫(kù)）。

一、系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的度量

本文采用由 國(guó)外經(jīng)濟(jì)學(xué)者Adrian 和Brunnermeier

提出來(lái)的?CoVaR 指標(biāo)來(lái)衡量。他們將CoVaR定義為：在一家銀行陷入困境狀態(tài)條件下銀行系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值；將?CoVaR 定義為：一家銀行陷入困境狀態(tài)條件下的 CoVaR 與該銀行中位狀態(tài)條件下的 CoVaR 之差。

二、銀行競(jìng)爭(zhēng)的度量

本文采用勒納指數(shù)作為衡量銀行競(jìng)爭(zhēng)程度的指標(biāo)，即勒納指數(shù)越小，表示銀行競(jìng)爭(zhēng)越大。

勒納指數(shù)計(jì)算公式如下：

是產(chǎn)出價(jià)格，表示銀行i第t年的非利息收入加上利息收入總額/總資產(chǎn)，為邊際成本，由于邊際成本無(wú)法直接觀測(cè)，本文采用文獻(xiàn)中的傳統(tǒng)方法，即通過(guò)超越對(duì)數(shù)成本函數(shù)進(jìn)行計(jì)算?？紤]三項(xiàng)投入和一項(xiàng)產(chǎn)出的生產(chǎn)技術(shù)，使用OLS進(jìn)行估算：

代表總成本，表示銀行i第t年的利息費(fèi)用與非利息費(fèi)用之和；為總產(chǎn)出，用總資產(chǎn)表示。是三項(xiàng)投入價(jià)格：是資金價(jià)格，表示利息支出與總負(fù)債的比率；是勞動(dòng)價(jià)格，表示人員費(fèi)用與總資產(chǎn)的比率；是資本價(jià)格，表示管理費(fèi)用和其他運(yùn)營(yíng)費(fèi)用與總資產(chǎn)的比率。 為年份虛擬變量，代表殘差項(xiàng)。

另外，對(duì)式（2）中的系數(shù)施加以下五個(gè)約束條件：

++=1，++=0，++=0，++=0，++=0 " " " " " " （3）

然后，把（3）式得到的回歸系數(shù)代入（4）式中，計(jì)算出每個(gè)銀行i第t年的邊際成本：

=/[++++] " " " " " " " " " " "（4）

最后，把（4）式計(jì)算得到代入（1）式，計(jì)算出每個(gè)銀行i第t年的勒納指數(shù)。計(jì)算勒納指數(shù)所需數(shù)據(jù)來(lái)源于BankFocus數(shù)據(jù)庫(kù)。

三、控制變量

在研究銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)和上市銀行競(jìng)爭(zhēng)之間的關(guān)系時(shí)，我們選擇可能影響中國(guó)上市銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)水平的兩組控制變量。

銀行層面選取五個(gè)控制變量：一是銀行貸款損失準(zhǔn)備金/銀行凈利息收入（Loan prov./NI），二是銀行資產(chǎn)總額對(duì)數(shù)（LogTA），三是銀行非利息收入總額/銀行收入總額（Non-interest/Income），四是銀行負(fù)債總額/銀行資產(chǎn)總額（Liabilities/TA），五是盈利能力（ROA）。這五個(gè)控制變量數(shù)據(jù)來(lái)源于BankFocus數(shù)據(jù)庫(kù)。

宏觀經(jīng)濟(jì)與金融發(fā)展因素層面：使用GDP（國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值）增長(zhǎng)率指標(biāo)（GDPG）；使用股票總市值/GDP總額（MV/TGDP）。這兩個(gè)控制變量數(shù)據(jù)來(lái)源于CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)。

各變量均值與以往文獻(xiàn)中的研究結(jié)果相當(dāng)，由于篇幅所限，變量描述性統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)未列出來(lái)。其中，系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)?CoVaR 均值為0.0261，勒納指數(shù)均值為0.657。

四、模型構(gòu)建（Estimated Equation）

對(duì)競(jìng)爭(zhēng)與系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系，建立固定效應(yīng)面板數(shù)據(jù)回歸模型：

=+++ + " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "（5）

其中，是上述的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)衡量，是競(jìng)爭(zhēng)變量，本文選擇用勒納指數(shù)度量，是銀行特定和宏觀經(jīng)濟(jì)與金融發(fā)展因素控制變量向量，這些解釋變量都使用滯后一期數(shù)據(jù)，表示競(jìng)爭(zhēng)變量對(duì)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)變量影響的參數(shù)。

實(shí)證結(jié)果分析

表1列出了使用ΔCoVaR作為系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)衡量標(biāo)準(zhǔn)的銀行固定效應(yīng)回歸估計(jì)結(jié)果。本文發(fā)現(xiàn)，ΔCoVaR與勒納指數(shù)之間呈顯著負(fù)相關(guān)。估計(jì)結(jié)果表明，勒納指數(shù)的下降會(huì)導(dǎo)致銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)增加，即更加激烈的競(jìng)爭(zhēng)將會(huì)導(dǎo)致更高的銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。使用第（3）列中的系數(shù)估計(jì)值和變量描述性統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，可以計(jì)算出，勒納指數(shù)下降一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差（0.0561個(gè)百分點(diǎn)）會(huì)使ΔCoVaR提高約0.003個(gè)百分點(diǎn)，即約 ΔCoVaR 標(biāo)準(zhǔn)差的37%。

我們發(fā)現(xiàn)，本文研究結(jié)論顯示，競(jìng)爭(zhēng)不利于銀行體系穩(wěn)定。這主要是因?yàn)槲覈?guó)商業(yè)銀行業(yè)務(wù)同質(zhì)化行為嚴(yán)重，由于銀行之間的這種共性，競(jìng)爭(zhēng)加劇了銀行體系的脆弱性，從而導(dǎo)致了更高的銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

結(jié)論與建議

本文實(shí)證研究結(jié)果表明：ΔCoVaR與勒納指數(shù)之間呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，即更加激烈的競(jìng)爭(zhēng)將會(huì)導(dǎo)致更高的銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。這主要是因?yàn)槲覈?guó)商業(yè)銀行業(yè)務(wù)同質(zhì)化行為嚴(yán)重，由于銀行之間的這種共性，競(jìng)爭(zhēng)在一定程度上導(dǎo)致了更高的銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。因此，政府要加強(qiáng)對(duì)我國(guó)上市商業(yè)銀行宏觀審慎監(jiān)管，積極支持銀行拓展多元化業(yè)務(wù)，以防止因商業(yè)銀行同質(zhì)化業(yè)務(wù)激烈競(jìng)爭(zhēng)而產(chǎn)生過(guò)高的銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。[基金項(xiàng)目：本文系韓山師范學(xué)院2020年博士啟動(dòng)項(xiàng)目“新時(shí)代我國(guó)銀行業(yè)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)與有效監(jiān)管”（編號(hào)：QS202004）。作者單位：韓山師范學(xué)院]

（責(zé)任編輯：白利倩）