中国商业银行市场结构与效率的关系研究

　　[摘要]运用SFA方法测量的商业银行效率表明我国商业银行效率近年来逐步上升，但银行业整体提升技术效率的潜力依然很大。MP和ES假说的检验结果表明，我国商业银行市场绩效水平与效率正相关，而市场份额与银行绩效水平之间无显著的统计关系，此外市场集中度指标HHI指数与绩效水平负相关。
　　[关键词]市场结构；市场份额；市场集中度；市场绩效；X效率
　　[中图分类]F830.33　[文献标识]A　[文章编号]1005-6432(2010)35-0009-02
　　
　　1　我国商业银行业市场结构分析
　　
　　处于经济转轨和对外开放进程中的我国银行业正逐步由单一向多元、由垄断向竞争、由封闭向开放转变。下面我们将从单个银行的市场份额及整个银行业的市场集中度等指标反映我国商业银行的市场结构。
　　1.1　市场份额
　　根据2009年统计资料显示，国有商业银行和股份制商业银行仍是我国商业银行业的主要竞争主体。就2008年资产的市场份额看，中国工商银行所占市场份额最大。而股份制商业银行中最小的为深圳发展银行，最大的为中国交通银行。从存款、贷款来看，也有与资产相似的市场特征。
　　1.2　市场集中度
　　市场集中度的变化直接反映产业内企业分布状态及产业内市场竞争程度的变化。
　　(1)市场集中率CRn分析。集中率是反映规模最大的前几位企业的市场占有份额，计算公式为：Rn=∑si(其中s沩规模最大的前几位企业的市场份额)。从结果来看，尽管我国银行业集中率近年来有所下降，银行业的竞争程度加大，但绝对水平仍然过高。资产、存款都在75％以上，按照贝恩分类法，我国银行业仍然是属于极高寡占型。另外，从趋势上看四大国有商业银行的垄断趋势在下降。
　　
　　(2)赫芬达尔指数分析。赫芬达尔指数计算公式为：HHI=∑Si2。由于HHI指数数值太小，实际分析时常常乘以10000。从我国商业银行HHI指数变化趋势来看，在2003年以前中国银行业的HHI均在1800以上，属于高度集中市场结构；2004年之后HHI指数基本处在1500-1800，属于适度集中市场结构。
　　
　　2　我国商业银行业效率分析
　　
　　2.1　X-效率测算方法简介
　　自从X-效率被提出后，法雷尔(Farrell，1957)最早引入前沿生产函数(frontier production function)探讨企业效率。根据是否需要估计前沿生产函数中的参数，前沿效率分析有参数方法和非参数方法两种。参数方法需要假设生产函数的不同形式并对其中的参数进行估计，有随机边界方法、自由分布方法及厚边界方法；而非参数方法无须假设边界生产函数的具体形式及估计参数，主要的非参数方法有数据包络分析和无界分析。这其中以DEA方法和SFA方法最为常用。参数方法与非参数方法各有利弊，学术界对于运用哪种方法来测量银行业效率争议颇多。考虑到样本期内中国商业银行业面临着自身上市改制以及金融改革、对外开放和金融危机冲击的大背景，不同时期、不同类型的银行效率可能存在显著差异，随机误差项的作用较为显著，因此本文采用随机边界方法SFA研究银行业的经营效率。
　　2.2　随机边界方法SFA和经验fd44c552f4b5396570a48b58199855b6模型
　　随机边界方法SFA由Aigner、Lovell、Schmidt(1997)和Meeusen、Van Den Broeck(1997)分别提出并发展而来。生产函数的假设方面，早期的研究多运用多项投入的线性函数以及非线性的柯布一道格拉斯生产函数。
　　本文拟采用柯布一道格拉斯生产函数形式，并对变量进行对数处理从而变为线性函数形式。其中借鉴姚树洁等人(2004)的方法，以利润作为产出，以固定资产、总存款和权益计量投入。利润模型形式如下：
　　ln(profits)=／β+／βt+／βln(flxedassets)