三、市场竞争与商业银行稳健性关系的实证研究

（一）变量选择

1. 市场竞争代理变量

在衡量银行业市场竞争度方面，本研究使用Lerner指数作为反映单家银行的定价能力并进而体现其市场势力和竞争程度的代理变量。相比宏观估算整个银行业市场集中度的赫芬达尔指数（HHI指数）和CR指数，Lerner指数可以在微观层面体现每家银行高于边际成本的定价能力，指数数值越高，代表银行所具有的市场势力越强，即其获得的垄断程度越高，同时市场竞争度越低，其计算公式为：

Lerner_i，t=（P_i，t-MC_i，t）/P_i，t

式中，P_i，t为银行i在第t年的总产出的相对价格，以总收入与总资产的比值来衡量。MC_i，t为银行边际成本。显然，银行i在第t年的Lerner指数数值越大，表明银行拥有越强的市场势力，能够获取高于边际成本越多的超额利润。对于边际成本MC_i，t的估算方法，本文借鉴了Maudos（2007）和Turk Ariss（2010）使用的超越对数成本函数，其计算过程为：

式中，TC_i，t为银行i在第t年的总成本，包括人力成本、管理费用和其他经营成本；Q为银行的总资产；p₁和p₂分别为人力成本和实物资本成本（管理费用加其他营业成本）；t为时间趋势项，代表函数中随时间变化的动态趋势；α、β、δ、γ、τ、ψ均为待估参数；ε_i，t为二维随机误差项。

依据TC_i，t方程估计得到的参数结果，可计算出银行的边际成本MC_i，t为：

最后，将计算得到的边际MC_i，t代入Lerner指数方程中，即可获得银行市场势力与竞争程度的代理指标。

2. 银行稳健性代理变量

曲洪建、孙明贵、张相贤（2013）认为，银行稳健性包含银行稳定性（银行风险）与银行健康性（银行盈利）两个方面的内容，Tan Yong（2014）也认为，持续的盈利能力是银行稳定的重要保证。因此，本文同时选择银行风险和银行盈利两个方面的代理变量，以期更全面地衡量与分析市场竞争与商业银行稳健性之间的关系。首先，在银行风险的衡量方面，由于银行业的资产业务长期以贷款业务为主，银监会、中国人民银行和金融业界对银行风险的监测指标也以不良贷款比率（NPL）为重点，因此本文选取不良贷款比率（NPL）作为银行风险的代理变量。其次，在银行盈利的衡量方面，总资产报酬率（ROA）与净资产收益率（ROE）通常是银行整体盈利状况的度量指标，但这两类指标由于包含了中间业务收入的影响，与银行信贷风险的关系不够显著，因此本文选取净利息收入占银行总资产的比重（NIA）作为银行盈利的代理变量，以期更好地反映信贷风险变化对银行盈利状况的影响。

3. 中介变量与控制变量

在已有研究中，应用特许权价值作为中介变量的研究相对较多，在借鉴国外的成熟经验和江苏发展实际的基础上，本文选取特许权价值作为中介变量，来对市场竞争与银行稳健性之间的关系进行分析。目前的研究中特许权价值的计算包括资产负债法、税前利润法和托宾Q值法。国外现行的研究中托宾Q值法比较成熟，同时由于本文选取的样本为江苏的上市商业银行，其市场价值的计算较为便捷，因此选取托宾Q值作为衡量特许权价值的代理变量。其中托宾Q值=银行市场价值／重置资本。

由于上市商业银行在规模上差异明显，国有银行在资产规模上相比股份制银行和城市商业银行具有比较明显的优势，为了控制规模效应的影响，本文选取银行资产规模的自然对数作为控制变量。此外，流动资产比率（LIQ）和存贷比（LDR）是影响银行风险和收益的重要因素，故也作为控制变量引入到实证分析中。变量定义及计算方法见表1。

（二）数据收集与模型设定

1. 收据收集

本研究以江苏的上市商业银行为例，因为各家银行进驻江苏的时间有差异，样本来自江苏12家上市银行2008—2017年间的面板数据，具体为中国工商银行、中国建设银行、中国银行、中国农业银行、招商银行、交通银行、上海浦东发展银行、中国民生银行、兴业银行、南京银行、光大银行、华夏银行。数据来源包括锐思金融数据库和《江苏金融统计年鉴》。

2. 模型设定

本研究采用面板数据的固定效应模型对市场竞争与银行稳健性之间的关系进行研究。首先，针对模型1中对市场竞争影响银行特许权价值的估计，设定模型（1）：

其中，FV_i，t表示银行特许权价值，如前文所述以托宾Q值衡量。此外，由于已有研究认为，市场竞争度Lerner的滞后值对银行特许权价值同样具有较为显著的影响，因此在模型（1）中引入Lerner_i，t-1以体现滞后值的作用。C_i，t表示控制变量，包括银行规模（SIZE）、流动资产比率（LIQ）和银行存贷比（LDR）。

为了进一步研究特许权价值作为中介变量影响下市场竞争与银行稳健性之间的关系，设定如下模型：

模型（2）、模型（3）中，先分别以Lerner指数、特许权价值（FV）作为解释变量以检验市场竞争、银行特许权价值各自对银行风险（NPL）的影响程度和方向，而后在模型（4）中同时引入市场竞争度与特许权价值两类指标，以检验在综合考虑两类因素的情况下，各自对银行风险的影响是否发生变化。考虑到市场竞争对银行特许权价值及风险状况可能具有的滞后影响，模型（4）中同样包含了市场竞争度指标的滞后一期Lerner_i，t-1作为解释变量。与之类似，模型（5）～模型（7）与之相类似的原理说明市场竞争、特许权价值对银行盈利（NIA）的影响。

（三）实证结果与分析

1. 市场竞争与银行特许权价值

针对模型（1），首先检验市场竞争对银行特许权价值的影响，回归结果见表2。

由表2可知，银行所具有的市场势力与特许权价值正相关，即市场竞争程度的加剧会降低银行的特许权价值。值得注意的是，市场竞争对银行特许权价值的影响表现出显著的滞后效应，市场竞争度Lerner指数的滞后一期与特许权价值显著正相关，而Lerner指数当期值与特许权价值虽然也为正相关但系数并不显著，证明市场势力较强的银行会在后一期取得较高的特许权价值，即市场竞争加剧对银行特许权价值的减弱会在后一期发生作用。

2. 市场竞争、特许权价值与银行风险

表3是模型（2）～（4）的回归结果，由此可知，首先，银行的市场竞争对其风险承担行为具有非常显著的影响，市场竞争度Lerner指数的当期值与银行不良贷款比率（NPL）显著负相关，而该指数的滞后一期与银行不良贷款比率（NPL）显著正相关，且负相关系数在绝对值上大于正相关系数，表明市场势力对银行风险承担行为的影响总体是负相关，即竞争总体而言会促使银行提高风险承担水平，但银行较强的市场势力（定价能力）同时也可能导致借款客户出现信用风险和偿付困难。其次，模型（3）的回归结果显示，特许权价值对银行风险（不良贷款比率）的影响是显著负相关，即特许权价值较高的银行具有较低的信用风险，表明在江苏银行业市场中，特许权价值对银行风险的约束作用（自律效应）是显著的。最后，比较模型（2）、模型（3）与模型（4）的回归结果，可以发现在同时考虑市场竞争、特许权价值的情况下，一方面特许权价值（FV）的估计系数显著为负，表明特许权价值的自律效应仍然显著存在；但另一方面Lerner（-1）的估计系数显著为负，表明由于银行市场势力（定价能力）强大导致的信用风险增加也不可忽略。总结来看，江苏银行业市场存在着“竞争—脆弱”论和“竞争—稳定”论相互协调的状况，一方面，市场竞争的加剧会导致银行特许权价值的降低，并因此提升其风险承担水平；另一方面，市场竞争的加剧也会弱化银行的市场势力（定价能力），并在一定程度上降低借款人的偿债压力和信用风险。

3. 市场竞争、特许权价值与银行盈利

表4是模型（5）～（7）的回归结果，可以发现，首先，市场竞争度Lerner指数的当期值和滞后一期对银行盈利的影响具有显著相反的方向，滞后一期Lerner（-1）估计系数显著为负，而当期值的估计系数显著为正，再联系表3中Lerner指数滞后一期对不良贷款比率的正向影响，表明在前期具有较强市场势力（定价能力）的银行可能由于借款人信用风险过高而损害最终的盈利能力，而在当期市场势力较强的银行则更多受惠于定价能力强带来的超额利润。其次，模型（6）的回归结果表明，银行特许权价值与净利息收入比率（NIA）显著正相关，即特许权价值的提升有利于改善银行传统业务的盈利状况。最后，将模型（7）的回归结果与模型（5）、模型（6）比较，可以发现，市场竞争度Lerner指数的滞后一期对银行盈利的负向影响发生减弱，而该指数当期值对银行盈利的影响则由显著正相关变为不显著，与此同时特许权价值对银行盈利的正向影响得到加强，表明一方面市场势力对银行盈利的提升作用主要通过特许权价值的提高而得以体现，而另一方面银行在前期市场势力（定价能力）的强大也可能导致借款人信用风险升高并且损害银行利润。因此，可以认为市场竞争对银行盈利的影响同样存在着双向作用，首先市场竞争对银行特许权价值的减弱会导致超额利润的下降，其次市场竞争对银行市场势力的约束也有助于降低借款人的信用风险，并避免利润损失。

本文在对已有理论总结归纳的基础上，基于12家上市银行的面板数据，对江苏银行业市场竞争、特许权价值与银行稳健性的关系进行了实证研究。结果表明，市场竞争的加剧会降低银行的特许权价值，而特许权价值不仅对银行风险具有显著的约束作用，并且也与银行的盈利能力正相关。同时市场竞争对银行市场势力的减弱有助于缓解借款人的偿债压力和信用风险，并避免由此引发的利润损失。因此，结合银行稳定性和健康性两个方面的因素考虑，可以认为江苏上市银行业市场总体上处于“竞争～脆弱”论和“竞争～稳定”论相协调的情况。