《金融发展研究》第4期收稿日期：2021-01-29修回日期：2021-04-08
区域内银行竞争会加剧县域农商行
风险承担吗？
——基于县域农商行微观数据的实证研究
刘大勇亓鹏
（中国人民银行莱芜市中心支行，山东莱芜271100）
摘要：当前，我国银行业准入的进一步放宽使得银行间竞争程度不断提高，以县域农商行为代表的地方法人银行机构的生存空间不断被压缩，其业务相对单一、市场定位不清、历史包袱沉重的问题日益凸显，且由于长期承担支农支小的政策性任务，风险水平一直居高不下。基于此，本文以2011—2017年我国56家县域农商行为样本，利用县域银行分支机构数据构造衡量区域内银行竞争的指标——赫芬达尔指数（HHI ），并建立面板数据模型探讨银行业竞争与县域农商行风险水平之间的关系。研究表明：（1）区域内银行竞争与县域农商行破产风险水平之间呈U 形关系；（2）区域内银行竞争与县域农商行信用风
险水平之间呈U 形关系；（3）根据第一大股东性质将县域农商行分为国有组与非国有组，上述结论在两组之间存在较强的异质性。
关键词：县域农商行；银行竞争；风险
中图分类号：F830.341文献标识码：A 文章编号：1674-2265（2021）04-0052-08DOI ：10.19647/jki.37-1462/f.2021.04.008
一、引言
2018年11月，中国人民银行发布《中国金融稳定报告（2018）》，首次公布了对全国4327家金融机构的评级结果。此次评级结果分为1至10级，级别越高表明潜在风险越大，其中，有420家银行机构的评级结果达8级（含）以上，属于高风险金融机构。在这420家高风险银行机构中，有235家为农村信用社（以下简称农信社）、109家为村镇银行、67家为农村商业银行（以下简称农商行）。由此可见，较之大型国有商业银行（以下简称国有银行）以及全国性股份制商业银行（以下简称股份制银行），农信社、农商行的风险管控能力较差。2019年7月，国务院金融稳定发展委员会办公室推出进一步推动金融业对外开放的11条政策措施，如鼓励金融机构参与设立、
投资入股商业银行理财子公司等，在便利外资进入的同时也必将加剧我国金融业竞争。在上述背景下，
县域农商行作为“支农支小”的主力军，如何平衡好商业性和政策性、做好风险管控值得我们关注与思考。
当前研究竞争与银行风险之间关系的理论主要包括竞争—脆弱理论、竞争—稳定理论以及竞争与银行风险承担之间的U 形理论。
竞争—脆弱理论的基础为特许经营价值假说，即特许经营价值对银行风险承担形成一定的约束，若银行业准入门槛下降，存款市场竞争加剧，则会在一定程度上削弱银行的特许经营价值，即存款利率上升，融资成本升高，导致银行利润下降。为弥补利润损失，银行可能会放松审核限制，放贷给资信状况较差的借款人，致使道德风险发生率增加，贷款违约率上
作者简介：刘大勇，男，山东东营人，供职于中国人民银行莱芜市中心支行；亓鹏，男，山东济南人，供职于中国人民银行莱芜市中心支行。本文不代表作者所在单位观点。
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升，进而导致银行风险增加（Marcus ，1984；Keeley ，1990；Hellman 等，2000；Marquez ，2002；Repullo ，
2004；Beck 等，2006）[1-6]。此外，鉴于大型商业银行
破产对国家经济发展和社会稳定冲击较大，为防止金融危机的产生，政府往往会对陷入危机的银行进行救助，会间接鼓励大型商业银行采取冒险行为，导致银
行风险升高（Beccalli 等，2015；Bertay 等，2013）[7，8]。
国内学者通过实证研究也得出了类似的结论。彭星等
（2014）[9]以城市商业银行（以下简称城商行）为样
本，研究表明存款利率市场化及其价格竞争效应会加大城商行破产风险及信用风险。范红忠和章合杰
（2019）[10]发现银行业准入门槛的下降会减少银行利润，进而增加银行风险。周凡（2019）[11]则将银行资
产细分为表内表外，从表内来看，存款市场竞争加剧会降低净息差，进而使银行风险增加。
竞争—稳定理论的基础为风险转移假说，即银行业竞争的加剧会导致贷款利率的下降，进而减少道德风险与逆向选择。借款者违约率的降低使得银行风险
承担得以降低（Boyd 等，2009）[12]；对于发展中国家来说，这一点尤其明显（Ariss ，2010）[13]。国内部分
学者基于我国银行业的数据分析，进一步支持了该理
论。余雪飞和宋清华（2013）[14]研究表明，银行间市
场竞争程度的加强有利于降低商业银行风险。宋琴等
（2015）[15]则利用金融自由化指数进一步支持了竞争—
稳定理论。
竞争与银行风险承担之间的U 形理论则是基于风险转移效应以及边际利润效应，即在两种效应的综合影响下，贷款利率下降在一定范围内会使银行风险水平降低，但过低的利率会导致较大的银行利润损失，进而提高银行风险承担，由此得出银行业竞争与银行风险之间呈U 形的非线性关系（Martinez-Miera 和Re-pullo ，2010）[16]。国内学者通过实证研究得到类似结
论。胡题和谢赤（2013）[17]、张晓玫和李梦渝
（2013）[18]的实证结果均表明银行业竞争与银行风险之间存在U 形的非线性关系。黄晓薇等（2016）[19]则从
利率市场化的角度验证了竞争与风险的U 形关系。郑
长军和王光俊（2016）[20]进一步证明了银行竞争与风
险承担之间存在一个阈值。
综合来看，国内外学者对于银行竞争与风险承担之间的关系尚未形成共识，仍存在理论上的争议。而造成上述观点不一致的主要原因是着眼点的差异，竞争—脆弱理论的视角主要从存款市场出发，而竞争—稳定理论的视角则主要从贷款市场入手。此外，也有
学者综合上述两种理论，得出两者之间呈U 形非线性关系。同时，我们也发现，国内对于该主题的实证研究主要以全国性银行为主，以县域法人金融机构为主的研究则以定性分析居多，主要是因为县域法人金融机构的信息披露尚不完善，难以构造区域性银行竞争指标。基于此，本文利用银保监会公布的银行分支机构数据，通过构建赫芬达尔—赫希曼指数（HHI ）解决了区域性银行竞争指标构建问题，在此基础上，以县域法人金融机构为研究视角，尝试探讨以下问题：一是银行业竞争对县域农商
行风险水平（包括破产风险、信用风险）有怎样的影响；二是这种影响是否因县域农商行股权性质的不同而有所差别。在此基础上，尝试为农商行未来发展提供一定的政策建议。
二、理论分析与研究假设
从盈利能力的角度看，竞争—稳定理论表明，银行竞争加剧将导致贷款利率下降。因此，在市场竞争开始加剧但整体处于较低水平的阶段，农商行为实现商业化可持续发展目标，通过优惠贷款利率主动拓展小微企业用户，提高金融服务的广度。特别在大型商业银行难以触及的农村地区，农商行凭借长期积累的地缘、人缘优势占据较大市场份额，在规模效应作用下，贷款利率下降引致的盈利损失得以缓释，甚至可能表现得更好，因而总体处于竞争—稳定区域。不过，在利率市场化逐步推进及银行业准入限制进一步放宽的背景下，激烈的市场竞争使得农商行竞争劣势逐渐凸显，进入竞争—脆弱区域。一方面，县域农商行作为地方法人机构，业务经营范围有限，监管部门要求县域农商行原则上不出县（区）、业务上不跨县（区），农商行主要依靠提高存款利率维持本地区市场
份额。另一方面，农商行为了应对日益激烈的市场竞争能力，不得不降低贷款利率，但是，与国有银行、股份制银行等全国性银行相比，农商行在资金成本、产品研发以及风控水平等诸多方面均存在较大差距。过低的贷款利率难以覆盖成本上升带来的损失，银行盈利进一步受到冲击，风险有所提高。综上，我们认为，区域内银行竞争与县域农商行风险承担之间呈非线性关系，即在低竞争阶段，银行
市场竞争会缓解县域农商行风险承担；在高竞争阶段，银行市场竞争会加剧县域农商行风险承担，由此引出假设1。
H1：银行业竞争与县域农商行破产风险之间呈U 形关系。
从信用风险的角度看，随着银行业市场竞争度上升，竞争引致的贷款利率下降带动道德风险与逆向选
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《金融发展研究》第4期择减少，从而降低违约发生概率，有利于农商行管控信用风险。此外，在市场竞争度整体处于较低水平的阶段，农商行可以凭借县域信贷市场优势积极抢占优质中小型企业，使得高风险资产占比处于较低水平，有利于降低农商行不良贷款率，即处于竞争—稳定区域。而随着市场竞争进一步加剧，超过某一阈值，农商行将进入竞争—脆弱区域。一方面，竞争—脆弱理论表明，银行为弥补竞争引致的利润损失，可能会放松审核限制，导致资产质量下降。基于此，我们认为，在高竞争阶段，农商行风控能力欠缺的劣势逐渐被放大，特别是在不良率发生较高的普惠金融领域，信用风险开始加剧。另一方面，强监管背景下国有银行业务下沉明显，比如对单户授信1000万元（含）以
下小微企业贷款考核趋严，大型商业银行依靠利率优势对农商行产生了一定的“掐尖现象”，导致优质客户流失，进而使得农商行信用风险进一步上升。综上，本文认为，在低竞争阶段，银行业竞争将会降低县域农商行信用风险；在高竞争阶段，银行业竞争将会加剧县域农商行信用风险，鉴于此，我们建立假设2。
H2：银行业竞争与县域农商行信用风险之间呈U 形关系。
三、数据、模型与指标说明（一）数据来源
各银行分支机构数据来源于银保监会网站公布的金融许可证信息。从中我们可以获得全国各银行分支机构的名称、成立时间以及地址，通过地址这一字段进一步提取出该分支机构所在省、市、县，然后通过Excel 、stata13等统计软件，匹配其所在的行政区划代码，进一步汇总出每个县（区）每年各银行分支机构的数量，并以此为基础计算出样本内县域农商行所在县（区）的赫芬达尔指数（HHI ）。本文之所以采取银行分支机构的数据构造银行业竞争指标，主要原因在于：（1）本文的研究对象为县域农商行，作为典型的地方性金融机构，其经营范围仅局限于县（区），且地区之间银行业竞争程度差距明显。（2）各银行机构在县域开展业务主要基于各分支网点，因此利用分支机构数据构造市场竞争指标，不但其精度能够达到县级区域，而且更贴合实际，适合于对县域农商行的研究。（3）利用商业银行披露的财务数据构造勒纳指数并不现实，因为县域农商行信息披露制度并不完善，我们很难获取所需的全部财务数据。
县域农商行数据是通过各农商行、国泰安数据库、万得数据库等渠道获得的约110家市级及县级
农商行年报数据，通过手工计算、整理、筛选所需指标，最后选取2011—2017年56家①县级农商行作为研究样本。在借鉴已有研究的基础上，本文从商业银行的流动性、资产质量、资产规模以及产权性质等四个层面选取农商行特征变量，并分别采用存贷比、不良贷款率、总资产、第一大股东性质作为衡量指标。一般而言，存贷比越高代表银行流动性风险越大，不良贷款率越高代表银行资产质量越差，两项指标均会造成银行风险承担加剧。资产规模则与之相反，规模较大的银行可以通过多样化的经营方式分散资产风险，同时在“大而不能倒”的庇护下，政府等相关部门在必要时也会对其进行帮扶纾困，因此，本文认为资产规模越大其稳定性越高。另外，由于农商行经营范围一般局限于县（区），经营发展受地方政府和地方国有企业的影响较大，而带有国有属性的农商行更易受到地方政府的政策倾斜，因此银行产权性质与其风险承担之间息息相关。
地级市数据来自各年度的《中国城市统计年鉴》。县域农商行作为典型的地方性金融机构，必然受到地区经济环境的影响，而之所以选择地级市这一范围更大的区域特征变量，一方面，基于地级市数据更为整齐完整，基本不存在区划调整的问题，历年数据口径一致；另一方面，县域农商行虽然分支机构集中在县（区），但在我国城镇化进程加速以及不同县（区）之间人员流动频繁的背景下，农商行经营必然也会受到周边县（区）经济环境的影响。
省级市场化指数来自王小鲁等的《中国分省份市场化指数报告（2018）》。县域农商行受省联社统一管理，而省联社的各种决策行为必然会受到所在省份市场化水平（包括政府与市场的关系、非国有经济的发展、产品市场和要素市场发展程度等）的影响，从而对其下设农商行产生间接影响。因此，本文在上述控制变量的基础上加入了分省份市场化指数。
为了避免内生性问题，地级市数据以及省级市场化指数均滞后一年。
（二）模型设计
根据上文的假设，我们利用Z 指数、不良贷款率与HHI 建立检验县域农商行破产风险与银行业竞争之间关系的计量模型如下：
Ln(Z_R)it =α+β1HHI it +β2HHI_2it +
β3BANK it +β4CITY it +β5MAR it +ξit
（1）BL it =α+β1HHI it +β2HHI_2it +β3BANK it +β4CITY it +β5MAR it +ξit
（2）
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《金融发展研究》第4期
Ln （Z_R ）表示基于资产利润率（ROA ）的Z 指数的自然对数，其计算方式见公式（3）；BL 为不良贷款率的对数转换，其计算方式见公式（4）；HHI 表示基于分支机构数据的赫芬达尔指数，HHI_2表示赫芬达尔指数的平方；BANK 表示农商行特征变量；CITY 表示地级市特征变量；MAR 表示省级市场化指数。其他变量及其含义见表1。按照上文的理论分析与研究假设，Ln （Z_R ）与HHI 应当呈显著正相关关系，与HHI_2呈显著负相关关系。
（三）指标分析和释义
本文采用基于资产利润率的Z 指数衡量县域农商行破产风险水平的大小，其具体计算方式为：
Ln (Z _R )=ln(ROA it +(E/TA )it
σ(ROA )it
)
（3）
ROA it 表示第i 家县域农商行第t 期的资产利润率，E 表示该农商行的股东权益，TA 表示总资产，σ（ROA ）表示资产收益率的标准差。为减小误差，本文采用滚动周期移动平均的方法计算ROA 的标准差，周期为三期。需要说明的是，Z 指数越小，表示该银行风险厌恶程度越小，风险承担越大，即破产概率越大。
本文利用不良贷款率衡量县域农商行的信用风险并作为被解释变量。考虑到不良贷款率统计口径一致性的问题，本文对其进行了对数转换，具体如下：
BL =ln(NPL 100-NPL
)（4）
从（4）式可以推出，BL 与不良贷款率（NPL ）之间为正相关关系，即不良贷款率越高，BL 的数值越大，这与Z 指数与银行破产风险的关系截然相反。
除此之外，本文采用赫芬达尔指数（HHI ）衡量本地区银行业竞争的程度，具体计算方式如下：
HHI =∑j =1n S 2
j =∑j =1n
(N j
N
)2（5）
其中，N 代表整个银行业全部分支机构的数量，N j 代表单个银行的分支机构数量，S j 代表银行j 分支机构数量占整个银行业分支机构数量的比例。由此可见，赫芬达尔指数（HHI ）的数值介于0到1之间，其数值越小，集中度越小，银行业竞争越激烈。
控制变量包括两部分，一部分是农商行特征变量（BANK ）；另一部分是宏观变量，包括地级市特征变量（CITY ）以及省级市场化指数（MAR ）两部分。
四、计量结果分析（一）描述性统计
表2为模型（1）各变量的描述性统计结果。其中，Z 指数（取自然对数后）的均值为4.24，最小值为2.05，最大值为8.20，表明我国县域农商行之间的风险承担差距较大；HHI 均值为0.23，最小值为0.08，最大值为0.56，表明我国各县（区）之间的银行业竞争程度地域差距明显。
表2：模型（1）各变量的描述性统计
变量Ln(Z_R)HHI CDB NPL lnTA ctrl lndk one lngdp gov market 样本数264264264264264264264264264264264均值
4.240.2368.032.2123.830.4017.497.0117.520.138.75
标准差
1.040.107.351.491.060.491.065.000.820.051.19
最小值2.050.0842.250.3121.19014.961.4315.130.065.73
中位数4.100.2268.501.8623.80017.626.1517.660.119.26
最大值8.200.5691.3915.7826.42119.3623.5618.860.2910.13
表3为模型（2）各变量描述性统计结果。其中信用风险（BL ）的均值为0.02，最小值为0.003，最大值为0.19，表明我国县域农商行之间的资产质量差距较大。鉴于农商行不良贷款率数据披露较为完整，因此，当信用风险（BL ）作为被解释变量时，8家缺失ROA 指标的农商行进入了模型（2）的回归中，共计45个观察值，样本数量的增加有助于本文实证结
表1：变量定义及解释
变量类型被解释变量
区域内银行
竞争指标
县域农商行特征
地级市特征
省级特征变量名称Ln （Z_R ）BL HHI CDB lnTA NPL ctrl lndk one lngdp gov Market 变量说明
破产风险，Z 指数的对数，具体计算见式（3）。
信用风险，不良贷款率的对数转换，具体计算见式（4）。
赫芬达尔指数，具体计算见式（5）。
存贷比。
李梦个人资料简介
银行总资产的自然对数。
不良贷款率的原始值，为规避多重共线性，在模型（2）中不再加入。国有控股取1，否则取0。
年末金融机构人民币各项贷款余额的自然对数。第一产业占地方生产总值的比例。
地方生产总值的对数。财政一般支出占地方生产总值的比例。
省级市场化指数。
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《金融发展研究》第4期果的稳健性。
（二）相关性分析
表4为模型（1）各变量之间Pearson 相关性检验结果。从变量相关性分析看，相关系数均较小，变量
之间不存在严重的多重共线性。进一步，我们发现HHI 与破产风险（Z 指数）显著负相关，与信用风险（BL ）显著正相关，为我们的假设提供了初步的经验证据。值得注意的是，信用风险（BL ）与不良贷款率（NPL ）相关系数较大的主要原因是信用风险（BL ）是在不良贷款率（NPL ）的基础上进行对数转换得来的，因此在模型（2）的控制变量中不再加入不良贷款率（NPL ），以规避多重共线性。
（三）回归分析
1.基准回归1：区域内银行竞争对县域农商行破产风险水平（Z 指数）的影响。表5报告了银行业竞争对县域农商行破产风险水平影响的回归估计结果。研究表明：在逐渐增加控制变量的情况下，第（1）至（3）列赫芬达尔指数（HHI ）的系数均为正，二次项的系数全部为负，且都在1%的水平上显著，说明银行业竞争与Z 指数之间呈倒U 形关系且高度稳健。即两者之间存在一定阈值，在银行业竞争程度到达这一阈值之前，两者呈正相关关系；超过这一阈值，两者呈负相关关系。换言之，在某一范围内，随着区域内银行竞争程度的不断加剧，县域农商行的破产风险会随之降低；若一旦超过某一边界，过度市场竞争会使县域农商行破产风险开始攀升。上述结果为本文假设1提供了初步的经验证据。同时，也可以看出，第（3）列不良贷款率（NPL ）的系数为负，且在1%的水平上显著，即两者之间呈负相关关系——不良贷款率越高，县域农商行破产风险越大。
2.基准回归2：银行业竞争对县域农商行信用风险水平（BL ）的影响。表6报告了银行业竞争对农商行信用风险影响的回归估计结果，研究表明：第（1）至（3）列赫芬达尔指数（HHI ）系数均为负，
二次项的系数全部为正，且在1%、5%或10%的水平上显著，说明银行业竞争与县域农商行信用风险水平之间呈U 形关系，该结果相应的解释与表4基本一致，在此不再赘述。模型（2）的回归结果初步验证了本文假设2。
（四）稳健性检验
1.分样本回归：国有与非国有县域农商行的回归
表4：各变量之间相关系数表
Ln （Z_R ）BL HHI CDB NPL lnTA lndk one lngdp gov market one lngdp gov market Ln （Z_R ）1-0.180***-0.169***
-0.051-0.201***0.144**0.159***-0.124**0.084-0.061-0.003one 1-0.830***0.476***
-0.433***BL
1
0.329***0.216***0.998***-0.291***-0.250***0.329***-0.177***0.316***0.0320
lngdp
1
-0.473***0.581***
HHI
1-0.0150.342***-0.604***-0.624***0.598***-0.596***0.400***-0.480***
gov
1-0.253***
CDB
10.218***0.025-0.0440.0150.048-0.0030.360***market
1
NPLR
1-0.299***-0.257***
0.336***-0.184***0.330***0.032lnTA
1
0.657***-0.690***0.677***-0.544***0.527***
lndk
1-0.831***0.935***-0.441***0.511***
注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%统计水平下显著。下同。
表3：模型（2）各变量的描述性统计
变量BL HHI CDB lnTA ctrl lndk one lngdp gov market 样本数309309309309309309309309309309均值0.020.2467.6823.710.3917.407.3117.450.138.61标准差0.020.117.671.160.491.115.130.860.051.28最小值0.0030.0842.2519.58014.771.4315.130.064.37
中位数
0.020.2268.3423.70017.466.2117.640.119.18
最大值0.190.6091.3926.42119.3623.5618.860.3110.13
表5：区域内银行竞争对县域农商行破产风险水平的影响
Z 指数的自然对数HHI HHI_2农商行特征地区宏观特征个体固定效应时间固定效应
_cons N R 2F
（1）35.997***
（3.58）-67.989***
（-4.03）无无yes yes 0.252（0.15）2640.1303.720（2）
38.367***（3.79）
-73.242***（-4.33）控制无yes yes 36.300**（2.27）2640.1783.875
（3）
40.608***（3.70）-74.625***（-4.00）控制控制yes yes -10.049（-0.33）2640.2002.991
表6：区域内银行竞争对县域农商行信用风险水平的影响
信用风险（BL ）HHI HHI_2农商行特征
地区宏观特征个体固定效应
_cons N R 2F （1）-0.239***
（-3.58）0.339***
（2.83）无无yes 0.056***（6.16）3120.0536.874（2）
-0.245***（-3.26）
0.358***（2.96）控制无yes 0.038（0.52）3090.0613.141
（3）
-
0.144*（-1.74）0.272**（2.15）控制控制yes -0.179（-1.43）3090.1062.774
】
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