中国银行业利差水平的市场结构因素与利率市场化改革(1)

一、问题的提出

　　
　　银行业利差水平是衡量银行业效率的重要指标之一。
　　在表1中，我们分别列举了低收入、中等收入、高收入三组经济体1990年和2001年的金融发展指标和利差。表1表明，随着金融的发展，无论在1990年，还是在2001年，全世界各收入组别经济体的利差水平有了明显的降低。这三个经济体组群金融发展指标和利差之间呈负相关，且相关程度较高，1990年为-0．76，2001年为-0．89。
　　表1世界各组经济体的金融发展指标和利差水平
　　
　　影响利差水平有多种因素，如银行业的管理水平、信贷资产质量、银行业市场结构、宏观经济状况等。其中，银行业市场结构是影响利差水平的一个重要方面。银行业市场结构主要通过影响银行的行为进而影响利差。本文从银行业市场结构对利差影响的角度出发，来看待和讨论中国银行业的利率市场化问题。
　　
　　二、市场结构与银行业利差水平
　　
　　在不同的市场结构下，厂商的行为从而其绩效是不同的。基于此，研究市场结构对企业产生什么样的影响，一度成为了产业组织研究理论的主流。这方面的代表性分析框架是哈佛学派的“结构—行为—绩效”范式，即S-C-P分析框架。
　　结构—行为—绩效(S-C-P)范式认为，市场结构会影响到企业的行为(包括定价行为)，进而影响其绩效。将该范式运用到银行业，可以得出，如果银行业市场竞争不充分，则处于垄断地位的商业银行会利用市场力量，索取较高的贷款利率并且支付较低的存款利率，结果表现为持续存在的较高的利差。Gibson和Fsakalotos(1994)注意到来自自由进入和竞争性定价的竞争压力，会通过降低存贷款之间的利差，而提高金融中介机构运行效率；除此之外，许多经济学家如Gilbert(1984)、Molyneux和Forbes(1995)、Demirguc-Kunt和Huizinga(1999)都认为，有令人信服的证据表明，市场结构在改变银行行为以及影响银行利差方面扮演着重要的角色①。最近有关银行利差的研究也倾向于支持中介利润和市场占有率之间的正相关关系。
　　Freixas和Rochet对完全垄断的Monti-Klein模型进行了发展，以说明有限数量的不完全竞争对存贷款利差的影响，而这可能是对现实更准确的描述。从他们的扩展模型中得出的直观的结论是，银行越具有市场控制力，那么其存贷款的中间差额就越大(Freixas和Rochet，1997)。
　　许多学者的实证研究也证明了这一点。Chirwa和Mlachila(2004)对于马拉维银行体系的实证研究结果表明，当商业银行设定存贷款利率时，它们潜在地运用了市场垄断力。Chirwa(2001)对马拉维的研究表明了，在解释马拉维商业银行体系高利差的各项因素中，市场集中度指数是最重要的解释变量。从数量上总体衡量，根据利差定义范围的不同，利差的市场结构弹性从0．8842到1．0444不等，大多数值接近于单位弹性。也就是说，在马拉维，市场集中度每增加1％，利差也要增加1％左右。可见，市场集中度对利率的定价有着显著的影响。因而Chirwa(2001)认为，从长期来看，新商业银行逐渐进入金融体系有可能减少垄断力量，会导致利差降低。Barajas等(2000)对于哥伦比亚银行的研究发现，金融自由化和银行业的进入通过增加银行部门的竞争，降低了金融中介的利差，尽管对于各组银行的各个变量来说，结果有所不同。
　　
　　三、中国银行业市场结构和利差关系的实证分析
　　
　　银行业利差有两种含义，第一种为有代表性的贷款利率(通常为一年期的贷款利率)减去有代表性的存款利率(通常为一年期的存款利率)，我们把它称之为名义利差。第二种是用利息收入和贷款之比，减去利息支出和存款之比，我们称之为实际利差(SP)。之所以称之为实际利差，是考虑到银行会利用自身的利率定价权进行定价，实际发生的利率会偏离基准利率。在利率市场化条件下，实际利差更能代表银行业的真实利差水平。我们选用真实利差进行研究。
　　接下来我们分析影响银行业利差的因素。第一个方面是银行自身的因素，如银行资产质量和运营成本、银行规模。银行的资产质量越差，就需要较高的利差来弥补。如果我们用银行计提的呆坏账准备金占总贷款比重(PDL)来衡量资产质量的话，我们预期PDL和银行业利差呈正比关系。如果我们用银行非金融运营成本占总资产的比例(NFC)来衡量银行运营成本的话，则该比例越高，表明银行运营成本越高，因此，我们预期NFC和银行利差呈正相关关系。我们用银行所占的市场份额(MS)来表明银行的规模，银行的市场份额越高，则规模相对越大。如果MS和利差之间具有负相关关系，则表明具有规模经济效应；否则，说明不具有规模经济效应。第二个方面是银行业市场结构方面的因素，我们用赫芬达尔指数②(HERF)来衡量市场集中度。如果市场集中度越高，则占据垄断地位的银行倾向于运用垄断地位获取垄断利润，也就是收取较高的利差。因此，我们预期赫芬达尔指数和银行业利差之间呈正相关关系。第三个方面是宏观经济环境，我们选用法定存款准备金比率(LRR)、货币供应量增长率(M2)、价格指数的增长率(INFL)、国内生产总值指数增长率(GDP)来反映商业银行面临的政策环境。法定存款准备金比率表明中央银行货币政策的取向；近几年，由于外汇储备增长过快而导致了货币供应量的较快增长，这会对商业银行的利差水平产生影响，我们用M2的增长速度来衡量银行体系流动性的变化；如果价格指数变化越剧烈，说明宏观经济环境越不稳定，那么，就越需要较高的利差来弥补；国内生产总值的变化也会影响到商业银行的利差，我们用国内生产总值指数的变化来衡量经济增长给银行业带来的影响。根据以上分析，我们对银行业利差和银行业市场结构之间的关系构建以下模型：

　　
　　其中，SP是银行业利差；PDL和NFC是衡量银行自身的指标，前者指商业银行计提的不良资产准备金和总贷款比率，后者是非金融运行成本(包含工资)与总资产之比；MS指市场份额，是规模经济指标；HERF(赫芬达尔指数)是银行业市场结构指标；LRR指法定存款准备金率；M2指货币供应量增长率；INFL指通货膨胀率；GDP指国内生产指数的变动。下标i和t分别表示银行和年份。
　　我们选用《中国金融年鉴》上公布的15家银行1999-2003年的数据进行分析，建立Panel Data计量模型。样本数据的描述性统计见表2。
　表2样本数据的描述性统计
　　
　　数据说明：SP为实际利差，也就是利息收入和贷款之比，减去利息支出和存款之比；PDL是不良贷款指标，指商业银行计提的贷款呆账准备和贷款之间的比率；NFC(nonfinancial cost)是营运成本和总资产的比率，其中，营运成本=营业成本+营业费用-利息支出—金融企业往来支出；MS为某家银行在存款市场所占的份额；HERF是15家样本银行存款市场占有率的平方和；LRR为法定存款准备金率，如果某年有变动，则根据实际的天数取加权平均数；M2为货币供应量增长率，取年末数；NFL和GDP分别为居民消费价格指数和国内生产总值指数的变动率。
　　资料来源：作者计算得到。
　　
　　表3银行业利差模型估计结果
　　从表3可知，银行规模(MS)、国内生产总值增长率(GDP)、货币增长率(M2)和银行业利差水平负相关，前两个变量在10％的水平上显著，M2的显著水平要低些，为12％。从系数的绝对值看，GDP对银行业利差的影响要大些，为0．21；银行业规模和货币供应量增长率的系数分别为0．02和0．06，其绝对值要小得多。这说明，GDP的增长倾向于缩小利差，这可能是由于在经济状况好的情况下，银行对企业的还款能力感到乐观，因而收取较低贷款利率的缘故；中国的银行存在着微弱的规模经济效应，规模大的银行在一定程度上可以利用规模经济来降低利差；近几年货币供应量的快速增长，对银行业利差的缩小有微弱的影响。
　　不良资产(PDL）、银行运营成本(NFC)、银行业市场结构(HERF)、法定存款准备率水平(LRR)、通货膨胀率(INFL)都和银行业利差正相关。其中银行运营成本(NFC)对银行业利差的影响在5％的水平上显著，银行业市场结构(HERF)、法定存款准备率水平(LRR)在1％的水平上显著，并且这三个因素对银行业利差影响的系数绝对值也较大，分别为0．26、0．20和0．30。这说明，银行运营成本、银行业市场结构以及法定存款准备金比率每上升1个百分点，银行业利差就会上升约0．2—0．3％。由此可知，银行业市场结构对银行业利差水平有着显著的影响。不良资产(PDL)和通货膨胀率(INFL)对银行业利差影响的显著水平太低，可不予考虑。，
　　加权条件下模型调整的R2=0．97，F检验=333．8377，相伴概率为0，从模型的整体检验结果来看，模型的解释能力较强。
　　
　　图1中国银行业市场结构与平均利差
　　我们接下来重点看一下银行业市场结构与平均利差之间的直观关系。从图1可以看出，从1990年到2003年，随着银行业市场结构竞争性增强，中国银行业利差的平均水平也逐渐走低，目前稳定在3％左右。在商业银行越来越具有贷款利率决定权限的情况下，银行业利差水平能显著降低，其中银行业市场结构起到了重要作用。这和国外的经验是一致的。