机构数量竞争对农村商业银行风险影响研究

田雅群，何广文

（中国农业大学 经济管理学院，北京 100083）

一、引言

农村金融供给不足是制约农村经济发展的突出问题，也是历次农村金融体制改革的焦点。已有研究表明，农村金融体系可以通过引入多元化的金融组织或开展多样化的金融活动来促进农村金融市场竞争，缓解农村金融供需不平衡的矛盾（何广文和冯兴元，2004）[1]。在此思想的指导下，原银监会和中国人民银行推动实施了新一轮机构增量改革。2006年，中国银监会推动成立三类新型农村金融机构，2008 年又与中国人民银行联合推动小额贷款公司在全国范围内试点，激励不同类型金融机构和民间资本进入农村金融市场，增加农村金融供给（洪正，2011；蒋远胜和徐光顺，2019）[2-3]。毫无疑问，机构增量改革强化了农村金融领域的机构数量竞争，削弱了农村商业银行的垄断地位，缓解了农村金融供需不平衡的矛盾。但对于农村商业银行而言，机构数量竞争的加剧不仅削弱了其在农村金融领域的垄断地位，还面临其他多重影响:一方面，机构网点数量的增多为客户获得金融服务提供了更多选择，一定程度上减少了农村商业银行可获得的垄断利润；另一方面，各类金融机构的进入带来了先进的管理理念和管理方式，将倒逼农村商业银行提升机构治理水平。2019年中国人民银行出台《打好防范化解重大金融风险攻坚战行动方案》以及有关风险处置的配套文件，要求商业银行规范公司治理，严控金融风险。由于商业银行的核心在于经营风险并承担风险，机构数量竞争的加剧势必改变农村商业银行的风险偏好和风险行为，而作为农村地区最大的金融服务供给者，农村商业银行的风险水平又直接关乎农村金融市场的稳定。那么，随着市场竞争的日益加剧，农村商业银行的风险会如何变化？农村商业银行又将如何应对？对以上问题的回答，关系到农村商业银行自身公司治理水平的提升以及农村金融增量改革的绩效评价。

梳理已有文献，学者们对于机构数量竞争与银行风险的关系展开了大量研究，但尚未达成一致结论。一些学者支持“竞争—脆弱”的观点，即机构数量竞争越激烈，银行风险越大，机构越脆弱，并从特殊权价值、关系型贷款、规模经济和范围经济等角度加以论证（Keeley，1990；周安，2017）[4-5]。另一些学者支持“竞争—稳定”的观点，即机构数量竞争越激烈，银行风险越小，机构越稳定，并从银行风险关联和风险分担、政治关联和政府规制等角度论证这一观点（吴秋实和江春，2006；Beck et al.，2006；曲昭光和范磊，2016）[6-8]。虽然对此问题的研究取得了较丰富的成果，但仍存在一定的欠缺:一是已有研究通常忽略了农村金融市场与城市金融市场的差异，二是没有考虑特定市场环境对竞争与风险关系的影响。因此，本文将根据我国农村金融市场的特点构建数量竞争模型，分析新一轮机构增量改革导致的机构数量竞争加剧对我国农村商业银行风险承担的影响，并利用269 家农村商业银行2003—2018 年的非平衡面板数据进行实证检验。

下文安排如下:第二部分为理论模型构建和分析，第三部分为实证检验，第四部分为区域异质性分析，第五部分为稳健性检验，第六部分是结论与建议。

二、机构数量竞争影响农村商业银行风险的理论分析

本部分参照Martinez-Mier and Repullo（2010）的理论框架构建农村金融市场的机构数量竞争模型，以此分析机构数量竞争对农村商业银行风险的影响[9]。在具体模型刻画中，假定该模型是两期经济模型（t=0，1），市场中存在三类风险中性的经济主体:存款者、借款者和银行。下面将逐一刻画各个经济主体的行为。

（一）借款者的行为分析

假设在农村金融市场中存在连续的借款者，借款者i无任何自有资金，其投资项目所需资金完全来自银行贷款。如果投资项目带来的效用高于借款者自身的保留效用，则借款者会选择贷款并投资项目。假设借款者i 拥有一个可投资的项目，该项目在第0期投资，在第1期产生收益，其收益函数如下:

其中，pi为项目失败概率，α(pi)为项目收益率，λ为项目失败时借款者的损失率。损失率λ 与项目失败率 pi无关。pi∈[0，1]，pi越大代表项目失败的概率越大，即项目的风险越大。模型借鉴Allen and Gale（2000）关于项目投资收益率的假设，认为借款人遵循高风险高收益的投资原则，风险越大的项目其收益率越高，即项目收益α(pi)是关于pi的增函数，即α′(pi)＞0[10]。为了满足边际收益递减规律和保证借款者最优选择解为内点解，本部分假设α(pi)为凹函数，即α(pi)满足下列限制条件:α′(0)≥0，α″(0)≤0，α(0)＜α′(0)。

借款者i 以贷款利率r 从银行借款，对于任何给定的贷款利率r，借款者i 将选择最优项目进行投资（假设该项目风险为pi），以最大化预期收益。此时，借款者i最大化预期收益为:

因为α(0)＜α′(0)＜r＜α(1)①角点p=0处有α′(0)-α(0)+r＞0成立；角点p=1处一阶条件为r-α(1)＜0，因此需要在α(0)＜α′(0)＜r＜α(1)的范围内求解内角点。，对上式求一阶导数得:

因为α′(0)≥0，α″(0)≤0，可得:

上式表明，pi(r)是增函数，贷款利率越高，借款者资金使用成本增加，因此借款者为追求利润最大化将倾向于选择风险大的项目进行投资以弥补融资成本，此时项目失败的概率越大。

由包络定理可得u′(r)=-(1-pi)＜0，随着贷款利率的提高，借款者的期望效用下降。借款者向银行申请贷款进行项目风险投资的前提是投资项目带来的效用高于保留效用。因此，借款者的贷款需求是关于效用的函数，而效用是贷款利率的函数，由链式法则可知，贷款需求函数最终表示为贷款利率的函数，即:

显然0≤r＜α(1)，L(r)＞0，L′(r)=G′(u(r))u′(r)＜0，借款人的贷款需求函数曲线向下倾斜。

借款人投资项目所面临的风险受系统性风险和非系统性风险的双重影响，借鉴巴塞尔协议中对信用风险的衡量，采用Vasicek（2002）单因素风险模型刻画借款者i 风险违约概率[11]。借款者贷款违约事件di的发生依赖于潜在违约过程yi，当yi小于某一阈值ci时，发生违约事件，ci是项目失败率pi的函数，记为Φ-1(pi)。违约过程可表示为:

其中，z 表示影响所有项目的系统性风险，εi表示单个投资项目所特有的风险，两者分别服从标准正态分布且相互独立。ρ∈[0，1]，表示项目间的相关性，ρ=1 表示每个项目相互独立，项目成败仅受自身因素影响，与系统性风险无关；ρ=0 表示项目具有完全相关性，即项目成败与系统性风险相关，与单个项目特有风险无关。

当发生贷款违约时，

假设当贷款利率为r 时，有连续的借款者选择具有相同失败概率的项目进行投资。根据大数定律，借款者的贷款违约概率与投资项目失败概率相同。由于项目特有风险具有可分散性，因此本文只考虑在系统性风险条件下，借款者贷款违约率:

因为z～N(0，1)，所以借款者贷款违约率的累积分布函数如下:

（二）银行的行为分析

假设在农村金融市场中存在n 家同质金融机构，各金融机构均无初始资本金。为了简化分析，本文进一步假设，农村金融市场存款供给完全弹性，所有金融机构均购买存款保险，存款保险费和存款利率为零。在第0 期，所有机构以全部存款发放贷款。根据Boyd and De Nicolò（2005）模型，假设机构间存在古诺竞争[12]，农村商业银行j 发放贷款量为lj，则农村金融贷款市场贷款总供给量为贷款利率r(L)是关于贷款总供给量的函数。由于贷款利率决定借款者对投资项目风险的选择，因此项目失败概率可表示为贷款利率的函数p(r(L))。

根据大数定律并结合前文，借款者贷款违约率为x，即在农村商业银行所发放的贷款中，违约贷款占比为x，针对每一单位违约贷款，农村商业银行获得违约贷款的剩余收益为1-λ；农村商业银行正常贷款比例为1-x，针对每一单位正常贷款，农村商业银行获得的本息收入为1+r。由于银行资金成本为0，则农村商业银行j的目标利润可表示为:

其中，l-j为其他n-1 家机构的贷款供给量，r-(r+λ)x为农村商业银行的经营利润，该式说明农村商业银行会考虑贷款利率、借款者违约率和项目损失率的综合影响决定自身利润。如果r-(r+λ)x＜0，则农村商业银行利润为负，将面临风险。此时，农村商业银行贷款违约率的临界点为:

令h(L)=max{r -(r + λ )x,0} ，则农村商业银行利润的目标函数简化为:

（三）均衡状态下机构数量竞争与银行风险的关系

本部分描述了机构数量竞争模型中的古诺—纳什均衡，并分析了在市场均衡条件下，金融机构数量增加对贷款利率和银行发生风险概率的影响。

为了保证均衡解的存在性和唯一性，假设h(L)是减函数，且存在 h′(L)＜0 和 h″(L)＜0，农村商业银行目标利润函数的一阶条件为:

由于贷款需求曲线向上倾斜可得:

式（15）和式（16）表明，新型农村金融机构进入农村金融市场后，农村地区贷款供给量增加，同时贷款利率下降。

由 p′(r)＞0 可知，借款者投资项目失败概率随贷款利率的降低而下降。但项目投资风险的下降并不一定意味着银行风险的降低。因为随着金融机构数量扩张，贷款利率下降的同时也造成金融机构利润减少，而利润具有弥补损失缓冲风险的作用，利润下降收窄了银行防控风险的缓冲空间，影响银行风险防控能力。因此，机构数量竞争对银行风险的影响是不确定的。农村商业银行存在贷款违约率分界点，只有当违约贷款占比超过贷款违约率分界点时，银行才会发生风险。农村商业银行风险概率为:

对上式求一阶导:

以上说明机构数量竞争通过两种不同的作用途径对农村商业银行风险产生影响，导致银行风险呈现非线性变化。由于不确定在不同的竞争程度下哪种作用途径发挥主导地位，本文利用极限方法，进一步分析机构数量竞争对农村商业银行的作用方向。

当n趋近于无穷大时，由Lh′(L)+nh(L)=0得:(L)=0。

此时 ，贷款利率趋近于 0，r(L)=0，有 x^′(L)=则:

因此，在完全竞争市场中，机构数量竞争使得边际利润效应对农村商业银行风险的作用大于风险转移效应的作用，即新型农村金融机构的进入所引致的机构数量竞争增加了农村商业银行风险。在完全垄断市场中，机构数量竞争使得风险转移效应对农村商业银行风险的作用大于边际利润效应的作用，即新型农村金融机构的进入所引致的机构数量竞争降低了农村商业银行风险。随着农村金融市场机构数量竞争的加剧，农村商业银行的风险水平也呈现出动态非线性变化。

三、机构数量竞争影响农村商业银行风险的实证分析

（一）模型设定、变量选取和数据来源

1.模型设定

基于理论分析结果，本文构建以下模型，实证检验机构数量竞争与农村商业银行风险水平之间是否存在非线性关系。

其中，Riskit表示银行 i 在第 t 年的风险；HHIit为同一地区第t 年的市场集中度，表示机构数量竞争程度，其二次项用来考察机构数量竞争对农村商业银行风险的影响是否存在非线性关系。

2.变量选取

（1）风险变量。

在银行风险研究的文献中，关于银行风险指标有多种测度方式，学者主要采用以下指标衡量银行风险:预期违约概率、资产回报率的波动率、资本回报率的波动率、贷款损失准备与贷款总额之比、不良贷款率和Z 值（张雪兰和何德旭，2012）[13]。第一，从理论上讲，预期违约概率以大数定律为基础从违约可能性角度预估银行可能发生的风险，是测量银行风险的首选指标（Altunbas et al.，2017）[14]。但是我国银行业出于规避监管的考虑和自身经营要求，需要营造良好的银行业形象，故银行业数据不完全披露，无法建立预期违约概率的经验分布函数，因此无法估算预期违约概率。第二，根据风险的本质，采用股票价格波动或者收益率波动能有效刻画银行风险。但是农村商业银行仅有5 家上市银行，绝大部分农村商业银行缺乏信息披露，受样本量的限制，针对农村商业银行的风险评估不能使用股票价格波动或收益率波动。第三，根据贷款五级分类，不良贷款率在一定程度上反映了农村商业银行风险状况。从农村商业银行的改革和发展变迁过程来看，农村商业银行业务结构十分单一，信贷业务是其基础业务，农信社改制遗留大量不良贷款需要其化解，因此信贷风险是农村商业银行发展过程中需要重点关注的风险。但贷款五级分类操作空间较大，农村商业银行对外披露的不良贷款率远低于实际不良贷款率。第四，贷款损失准备占贷款总额之比更能反映银行风险。根据巴塞尔协议Ⅲ强监管的要求，我国金融监管机构对银行业机构的不良贷款率加以严格控制，导致商业银行对不良率的重视远甚于利润表现。综合多种因素，本文认为贷款损失准备占贷款总额之比更能反映银行风险水平，因此选择其作为主要衡量指标。另外基于数据的可得性，以Z 值作为辅助稳健性考察指标，Z 值的具体计算方式在稳健性检验部分展示。

（2）机构数量竞争。

借鉴诸多文献做法，本文利用农村商业银行网点数量构造赫芬达尔—赫希曼指数（HHI）衡量银行机构数量竞争（王雪和何广文，2019）[15]。

branchij是第 i 家银行在县域 j 的网点数量，N 是县域所有银行业金融机构数量。HHI 取值范围在0和1 之间，HHI 越大表示银行业市场结构越集中、市场垄断性越强，即银行竞争度越弱。

（3）控制变量。

从风险角度来说，农村商业银行风险还受到自身经营能力和宏观经济层面等多种因素的影响（胡东婉和朱安琪，2018；张博等，2018）[16-17]，因此本节设定了农村商业银行在年份层面的一系列控制变量，包括体现农村商业银行资产规模（Size）、流动比率（Liquid）、管理能力（Over）、盈利能力（Lprofit）、资源配置水平（Alloc）、贷款集中度（Single_loan）等微观层面变量和国内生产总值增长率（GDPgr）、广义货币增长率（M2gr）等宏观层面变量（见表1）。

表1 变量定义及说明

3.数据来源

本文样本农村商业银行的微观数据来源于wind数据库，构成269 家银行2003—2018 年的非平衡面板数据，共1866 个观测值。区域经济发展的宏观数据GDP 增长率来源于注册地每年的《国民经济和社会发展统计公报》。本文通过中国银保监会网站公布的各地区金融机构金融许可证颁布时间，统计了全国每年新增农村商业银行机构数量。经对比发现，本文所用数据中各年度新增机构数量占比与全国数据基本一致（见表2），证明本文所选样本具有代表性（田雅群等，2019）[18]。

表2 样本数据代表性分析

（二）实证检验

1.变量的描述性统计

表3 变量描述性统计

从表3 看，HHI均值为0.064，最大值为0.546，说明农村金融市场集中度较低，机构数量竞争激烈，这与农村金融新政推行的机构增量改革密切相关。农村商业银行流动性水平（Liquid）均值为50.365%，超过《中华人民共和国商业银行法》中规定的“商业银行流动比例不低于25%”的监管要求，但有个别银行不满足此项规定。农村商业银行盈利能力（Lprofit）存在小于0 的最小值，说明部分农村商业银行存在亏损现象，同时标准差较大，说明农村商业银行之间利润差异明显。农村商业银行管理水平（Over）均值为0.391，说明农村商业银行管理费用占营业收入的比例均值为39.1%，此比例较高，农村商业银行管理能力有待加强。农村商业银行资源配置水平（Alloc）均值为65.7%，低于75%的监管要求，说明农村商业银行偿付能力较好。农村商业银行（Single_loan）均值为6.7%，低于《中华人民共和国商业银行法》要求的“单一客户贷款比例不得超过10%”的规定。但农村商业银行贷款集中度最大值为45.54%，说明存在贷款投放过于集中的现象，此类农村商业银行风险较大。

2.实证结果分析

表4 实证结果

为了得到一致估计量，本文需要对数据进行截面异方差、组内自相关和截面同期相关的稳健性检验。考虑本文面板数据小N 大T 的特征，选择固定效应或随机效应搭配稳健标准误的方法。检验和检验结果说明数据存在异方差和自相关，而F 检验和Hausman 检验结果显示应使用固定效应模型，因此本文采用固定效应结合Driscoll-Kraay 稳健标准误的方法对模型进行回归，结果见表4。

实证结果显示，HHI2和HHI 分别在1%和5%的统计水平上显著，且HHI2显著为正，说明在2003—2018 年的农村商业银行发展的某一阶段，机构数量竞争与农村商业银行风险呈U 形关系，即随着机构数量竞争的加剧，农村商业银行风险呈现先降低后升高的趋势，实证结果证明了上述理论分析中两者间存在的非线性关系。新型农村金融机构的增加以及农业银行和邮储银行重返农村金融领域，使得机构竞争加剧，可贷资金量增多，企业借款成本降低，此时企业投资有利可图，企业违约率随之下降，银行风险降低。在这种情况下，机构数量竞争对银行风险的影响主要是风险转移效应发挥作用。此外，新进入的各类型金融机构在增设网点的同时，也带来了新的管理理念和技术，逼迫农村商业银行提升公司治理水平，从而导致农村商业银行风险降低。但是随着机构竞争的持续加剧，一方面机构间为抢占市场可能会发生非理性行为，导致农村商业银行风险上升，另一方面利率的持续下降导致银行利润受损，风险抵御能力下降，进而导致农村商业银行风险上升。在这种情况下，机构数量竞争对银行风险的影响主要是边际利润效应发挥作用。

从控制变量回归结果来看，银行规模（Size）显著为正，说明农村商业银行规模越大，面临的风险越高。原因在于在县域内农村商业银行资产规模居于县域所有金融机构的前列，是确保地方经济发展和金融稳定的最重要的区域金融机构，因此享受着地方政府的隐性担保。但这也促使无破产之忧的农村商业银行采取激进的冒险投资策略获取利润最大化，增加了农村商业银行风险。农村商业银行流动性水平（Liquid）显著为正，说明农村商业银行流动性越高，风险越大。这一结论和现有理论相悖。农村商业银行流动比率较高，说明流动性资产占比较大，由于银行短期资产盈利水平低于长期资产盈利水平，所以流动性比率较高在某种程度上代表农村商业银行盈利较低，削弱了农村商业银行抵抗风险的能力，造成其风险提升。农村商业银行盈利能力（Lprofit）对风险的影响在10%的水平上显著为负，说明盈利水平越高，农村商业银行面临的风险越小。利润越大，银行计提的风险资本金越高，越有能力抵抗系统性风险和非系统性风险带来的负面影响。农村商业银行资源配置能力（Alloc）显著为正，表示提高存贷比将导致农村商业银行风险增加。存贷比过高意味着农村商业银行将吸收的存款较高比例地转化为贷款，造成银行现金和存款准备金不足，这一行为将影响客户日常现金支取和日常结算，可能导致银行挤兑的出现。GDP 增长率（GDPgr）对农村商业银行风险显著为正，经济形势向好可能会导致农村商业银行投资高风险项目谋求高收益率，造成风险增加。广义货币增长率（M2gr）对农村商业银行风险显著为负，货币投放量扩大，将降低银行可贷资金利率，客户借款成本降低有利于减少客户违约概率，进而降低银行风险的出现。

四、区域异质性分析

由于经济发展水平的差异，东部地区的机构数量明显多于中西部地区。不同地域的农村商业银行面临的竞争程度不同，对风险的影响也不同。因此进一步分析在考虑地区异质性的情况下，东部地区和中西部地区农村金融市场中机构数量竞争程度差异对农村商业银行风险的影响。按农村商业银行注册地将其划分为东部地区农村商业银行和中西部地区农村商业银行，然后对主要变量的组间差异进行分析（见表5）。结果显示，东部地区农村商业银行风险低于中西部地区农村商业银行，且组间差异至少在5%的显著性水平上显著。另外，两组农村商业银行在银行规模、银行管理能力、盈利能力、资源配置水平和贷款集中度等方面均存在较大差异。

表5 主要变量的等均值检验结果

实证结果显示（见表6），东部地区和中西部地区机构数量竞争变量均在1%的统计水平下显著，说明东部地区和中西部地区的金融机构数量竞争程度均与农村商业银行风险呈U形关系。东部地区农村商业银行规模与风险显著负相关，中西部地区农村商业银行规模与风险显著正相关。对东部地区而言，社会信息更加公平、公开、透明，由于银行对金融稳定发挥着更重要的作用，因此规模越大的农村商业银行需要向监管机构和社会公众做出更为详尽的信息披露，农村商业银行规模越大越要受到金融机构和社会公众的严格监管，因此农村商业银行出现风险的可能性减少。中西部地区信息来源渠道有限，区域经济开放程度较低，农村商业银行公司治理水平有待提高，农村商业银行规模越大，越有能力利用大而不倒的规模优势从事高风险投资。就农村商业银行资源配置能力而言，东部地区经济发达、金融供给充分，客户发生支付结算业务的频率较高且金融机构可选择性多，因此农村商业银行存款稳定性较低。存贷比过高将影响农村商业银行偿付能力，增加农村商业银行风险。相比之下，中西部地区经济欠发达，金融投资渠道单一，因此银行存款稳定度较高，存贷比过高对农村商业银行风险影响不显著。东部地区金融开放程度高，市场在金融资源配置中发挥主导作用，因此东部地区农村商业银行风险受宏观经济发展状况影响显著。

表6 地区异质性实证结果

拟合图进一步反映了机构数量竞争与风险的关系。第一，中西部地区农村商业银行风险拐点的出现早于东部地区农村商业银行，即随着机构数量竞争的加剧，中西部地区农村商业银行风险由下降到上升的转变较快，同时风险下降速度和风险上升速度均快于东部农村商业银行风险变化速度。第二，在竞争程度相同的情况下，中西部地区农村商业银行面临的风险要高于东部地区农村商业银行面临的风险。出现以上现象的原因在于，中西部地区金融机构数量较少，农村商业银行在农村金融市场中处于垄断地位，当新机构进入时，竞争程度的改变对在位农村商业银行风险带来的边际效应较大；相比之下，东部地区金融开放程度较高，不同类型金融机构均服务于县域经济，当增设新机构时，农村商业银行风险对机构数量竞争的敏感度较小（见图1）。

图1 分地区农村商业银行机构数量竞争与风险关系拟合图

五、稳健性检验

本文将Z值（lnz）作为贷款损失准备占贷款总额之比（Risk）的替代变量进行稳健性检验。Z 值从收益率标准差的角度近似地考察银行的破产风险概率，即亏损（负利润）超过资本（净资产）的概率。在银行破产概率较低的情况下，Z 值能够直接体现银行运营风险的大小。本文参考田雅群等（2019）做法对Z-Scoreit的估算方法如下[18]:

其中，ROA 为资产收益率，E/A 为杠杆率，即权益资本与总资产的比值，σ(ROA)为资产收益率的标准差。Z-Scoreit越小说明农村商业银行风险越小，反之则表示风险越大。由于Z-Scoreit值有偏，本文对Z-Scoreit取对数lnz以平滑数据。

检验结果显示全样本和东部地区样本应使用固定效应模型（见表7），中西部地区样本应使用随机效应模型。稳健性检验结果表明，变量HHI2在全样本农村商业银行、东部地区农村商业银行和中西部地区农村商业银行的模型中，回归系数均在1%的水平上显著为正，即机构数量竞争与农村商业银行风险呈U 形关系。同时可以发现，中西部地区农村商业银行风险拐点出现早于东部地区农村商业银行，即随着机构数量竞争的加剧，中西部地区农村商业银行风险由下降到上升的转变较快，而且风险下降速度和风险上升速度均快于东部农村商业银行风险变化速度，且在竞争程度相同的情况下，中西部地区农村商业银行面临的风险要高于东部地区农村商业银行面临的风险。

表7 稳健性检验结果（z值）

六、结论与建议

本文借鉴Martinez-Mier and Repullo 理论模型构建农村金融市场中借款者和农村商业银行最优行为函数，从理论上分析机构数量竞争与农村商业银行风险的关系。同时，利用2003—2018 年269 家农村商业银行数据，从实证角度证明机构数量竞争加剧对农村商业银行风险的影响，并在此基础上，考虑到我国东部地区和中西部地区经济发展水平和金融市场开放程度存在较大差异，进一步将农村商业银行按注册地划分为东部地区农村商业银行和中西部地区农村商业银行，分别分析两个地区机构数量竞争对农村商业银行风险的影响，得出以下结论。第一，从理论角度分析，机构数量竞争与农村商业银行风险之间存在非线性关系，两者存在风险转移效应和边际利润效应。第二，从实证角度分析，在2003—2018 年这一时间段内，机构数量竞争与农村商业银行风险呈U 形关系。即随着竞争的加剧，农村商业银行面临的风险先降后升。第三，中西部地区农村商业银行的风险拐点早于东部地区农村商业银行风险拐点，即中西部地区农村商业银行风险对机构数量竞争的敏感度更高。

基于本文研究结论，提出以下几点建议。第一，农村商业银行应根据自身实际情况提高风险管理能力。由于东部地区网络基础设施完善和移动互联设备普及率较高，农村商业银行应充分利用互联网技术的信息搜集能力，在提高客户黏性、挖掘潜在客户的同时，减少信息不对称性，提高自身风险防控能力。中西部地区农村商业银行应主动学习新进入金融机构的管理模式，提高自身公司治理水平。第二，监管机构对不同地区农村商业银行实行差异化监管策略。东部地区市场化程度高，监管机构应适时顺应市场化发展，建立并完善商业银行退出机制，允许风险甄别能力差、运营效率低的银行被市场淘汰，以增加农村商业银行风险防控的紧迫感，激励其完善风险治理。中西部地区继续引入竞争机制，深化机构增量改革，增强农村商业银行的“市场属性”，削弱其“公有属性”；同时强化对中西部地区农村商业银行的审慎监管，稀释单个银行对系统性风险的影响。