【正文】 對(duì) 這 種 合 并 方 案 作 進(jìn) 一 步 調(diào) 查 論 證 之后 才 做 出 決 定 是 否 予 以 批 準(zhǔn) 的 決 定 。 當(dāng) 一個(gè) 市 場(chǎng) 中 的 競(jìng) 爭(zhēng) 比 較 激 烈 ， 和 完 全 競(jìng) 爭(zhēng) 市 場(chǎng) 比 較 接 近 時(shí) ， 赫 芬 達(dá) 爾 指 數(shù) 就會(huì) 趨 向 于 0。 赫 芬 達(dá) 爾 指 數(shù) 的 計(jì) 算 方 法 如 下 ：首 先 ， 計(jì) 算 各 競(jìng) 爭(zhēng) 主 體 的 規(guī) 模 以 及 由 此 計(jì) 算 出 市 場(chǎng) 占 有 率 ， 過 小 的 競(jìng)爭(zhēng) 主 體 可 以 忽 略 不 計(jì) 。通常對(duì)商業(yè)銀行貸款集中程度的衡量是從貸款投向的客戶集中和部門集中兩個(gè)方面入手來進(jìn)行的。（3）不利于產(chǎn)業(yè)間和區(qū)域經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展關(guān)于商業(yè)銀行貸款投向過于集中的問題從企業(yè)層面來講，就是中小企業(yè)融資難，發(fā)展得不到應(yīng)有的資金支持，銀行的貸款都統(tǒng)統(tǒng)集中于大企業(yè)而對(duì)于小企業(yè)出現(xiàn)了 “惜貸”的現(xiàn)象，這是由于決大多數(shù)的中小企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模不夠大，抵押擔(dān)保不足，達(dá)不到商業(yè)銀行授信放貸的條件。企業(yè)的這種經(jīng)營方式是一種對(duì)自身不負(fù)責(zé)任的行為，也會(huì)影響到給他們發(fā)放貸款的銀行的資金安全，由于市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的聯(lián)系日益緊密，所以這些企業(yè)的行為也會(huì)引起整個(gè)經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)的動(dòng)蕩。按照正常商業(yè)銀行的正常發(fā)放貸款標(biāo)準(zhǔn)，商業(yè)銀行發(fā)放給大客戶的貸款資金所占貸17 / 53款總額的比例應(yīng)保持在 40％左右，這樣的比例對(duì)商業(yè)銀行來說比較適宜，商業(yè)銀行的貸款資金流向大客戶的份額占貸款總額高達(dá) 65％意味著商業(yè)銀行的貸款投向大客戶過度的集中，使得商業(yè)銀行處于高的風(fēng)險(xiǎn)環(huán)境。東部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)之所以發(fā)達(dá)是離不開巨大的資金支持的，東部地區(qū)每年從商業(yè)銀行獲得的貸款總額遠(yuǎn)遠(yuǎn)地高于其他地區(qū)，東部地區(qū)和中部地區(qū)的年貸款余額占全國貸款余額的比例為 75％左右，西部地區(qū)和東北地區(qū)相對(duì)比較落后，更需要更多資金來支持其大力發(fā)展，但商業(yè)銀行流向東北地區(qū)和西部地區(qū)的資金所占的比例只有 25％左右（見表 12） 。2022 年新建房所貸的貸款新增額與新建住宅銷售額的比例為 %，高于 2022 年 ％的水平，房地產(chǎn)行業(yè)的貸款集中趨勢(shì)近年來越來越明顯，商業(yè)銀行應(yīng)該在追求高利潤(rùn)的過程中持有謹(jǐn)慎的態(tài)度，高收益和高風(fēng)險(xiǎn)是緊密相連的，所以房地產(chǎn)行業(yè)的貸款過度集中應(yīng)該受到應(yīng)有的重視。所以商業(yè)銀行的貸款投向過度集中是多方面的因素造成的，銀行自身的逐利性和外部的經(jīng)濟(jì)環(huán)境都有影響到貸款集中趨勢(shì)。其次，商業(yè)銀行在發(fā)放貸款時(shí)侯的一些經(jīng)營理念也會(huì)影響商業(yè)銀行的貸款集中度，近幾年來商業(yè)銀行的股份制改革和商業(yè)銀行的商業(yè)化在不斷地向前推進(jìn)，商業(yè)銀行的逐利性也越來越明顯，防范貸款不良貸款率的意識(shí)也越來越強(qiáng)。 貸款集中的微觀生成機(jī)制形成我國商業(yè)銀行貸款投向過度集中的微觀機(jī)制包括以下三個(gè)方面：首先，是商業(yè)銀行信貸考核機(jī)制的不健全使得貸款投向有了集中的趨勢(shì)，商業(yè)銀行也在積極地防范貸款投向過度集中的問題。其次，商業(yè)銀行尤其是城市商業(yè)銀行的發(fā)展往往具有一定的地域性，因此當(dāng)?shù)卣母深A(yù)也是商業(yè)銀行貸款集中的一個(gè)重要原因，尤其是會(huì)影響到商業(yè)銀行貸款投向的地區(qū)集中。 我國商業(yè)銀行貸款集中的形成機(jī)制 貸款集中的宏觀形成機(jī)制形成我國商業(yè)銀行貸款投向過度集中的宏觀機(jī)制包括以下三個(gè)方面：首先，我國商業(yè)銀行貸款投向的過度集中是由我們國家的大的信用環(huán)境來決定的。貸款投向的集中也分為幾個(gè)方面，具體來說就是指貸款投向集中在特定的行業(yè)、地區(qū)或客戶。也為后面提出政策建議提供了必要的依據(jù)。第一章是為整個(gè)文章的寫作做準(zhǔn)備，綜述了國內(nèi)外學(xué)者對(duì)相關(guān)問題已經(jīng)做過的研究，說明的在前人研究的基礎(chǔ)上本文要做的工作，進(jìn)而提出了已有的文8 / 53獻(xiàn)對(duì)這一問題的研究沒有涉及到的地方以及本文與已有文獻(xiàn)的不同之處和創(chuàng)新之處。（2）敞口比率法對(duì)客戶集中度用了敞口比率法來衡量，敞口比率法是一種絕對(duì)集中度指標(biāo)，即用前最大 10 家客戶的敞口總額所占貸款總額的比率來衡量客戶集中度。王海霞 [26]（2022）選擇了 57 家城市商業(yè)銀行作為研究樣本，實(shí)證分析了城市商業(yè)銀行的貸款集中程度對(duì)其風(fēng)險(xiǎn)和收益的影響，分別用商業(yè)銀行的最大單一客戶所占的銀行資產(chǎn)規(guī)模的比例和銀行的最大的前十家客戶來建6 / 53立計(jì)量模型，通過模型的分析結(jié)果表明城市商業(yè)銀行的客戶貸款過于集中不但增大了銀行的風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)銀行的穩(wěn)定發(fā)展也有不利的影響。并從五個(gè)方面建議商業(yè)銀行做好防范集團(tuán)風(fēng)險(xiǎn)的措施。常敏 [16](2022)認(rèn)為商業(yè)銀行的貸款過于集中使得銀行的不良貸款率大大的增加，并指出了商業(yè)銀行應(yīng)當(dāng)重視信貸結(jié)構(gòu)的調(diào)整來分散風(fēng)險(xiǎn)并以此來提高銀行的資產(chǎn)質(zhì)量，銀行的資產(chǎn)質(zhì)量提高了就會(huì)降低其經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)。由于種種原因，商業(yè)銀行貸款投向的集中在少數(shù)的客戶手里或者集中在特定的行業(yè)與地區(qū)有其必然性，但過分集的中會(huì)導(dǎo)致銀行商業(yè)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的上升，最終會(huì)影響到整個(gè)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的穩(wěn)定發(fā)展。Stefania P . S . Rossi, Gerhard Winkler 和 Markus S. Schwaiger [6]（2022）認(rèn)為商業(yè)銀行的貸款投向集中在少數(shù)的行業(yè)和客戶就會(huì)使得貸后管理的范圍縮小，這樣會(huì)節(jié)約商業(yè)銀行的成本，增加收益，但是會(huì)提高商業(yè)銀行的不良貸款率；反之，如果分散其貸款投向雖然會(huì)提高商業(yè)銀行的成本，影響了收益，但對(duì)商業(yè)銀行的不良貸款率是有降低的作用，這樣有利于銀行防范風(fēng)險(xiǎn)，能保證商業(yè)銀行長(zhǎng)足的發(fā)展。查閱以前的文獻(xiàn)，對(duì)這一問題的研究主要有以下一些：首先看看國外相關(guān)的一些文獻(xiàn)，G. Hwan Shin 與 Jalnes W. Kolari[1] (2022)在研究商業(yè)銀行的信貸集中風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，分析了日本信貸市場(chǎng)，他們發(fā)現(xiàn)日本的大型銀行在其信貸市場(chǎng)中有等級(jí)之分。2022 年爆發(fā)的美國次貸危2 / 53機(jī)引發(fā)了全球經(jīng)濟(jì)的動(dòng)蕩，此次危機(jī)產(chǎn)生的主要原因歸根結(jié)底還是由商業(yè)銀行的貸款投向過于集中引起的，大多數(shù)商業(yè)銀行只看到房地產(chǎn)行業(yè)目前的發(fā)展沒有長(zhǎng)遠(yuǎn)考慮也沒有全局考慮，導(dǎo)致了美國商業(yè)銀行的貸款越來越多的集中在房地產(chǎn)行業(yè)，最終引發(fā)了危機(jī)全球的金融危機(jī)。二是銀行的貸款對(duì)某些特定行業(yè)過于集中（貸款的行業(yè)集中） ，貸款的行業(yè)集中是指商業(yè)銀行在選擇貸款的投放的對(duì)象時(shí)，由于各種原因?qū)δ承┬袠I(yè)有特殊的偏愛，導(dǎo)致銀行在這一行業(yè)的貸款投放量過大，占銀行資產(chǎn)規(guī)模的比重也就會(huì)過大，這樣就會(huì)導(dǎo)致銀行貸款投向的行業(yè)過度集中。s mercial banks loan concentration of its nonperforming loan ratio. Select China39。本文對(duì)我國商業(yè)銀行的貸款集中度進(jìn)行了量化，用赫芬達(dá)爾指數(shù)法測(cè)算了商業(yè)銀行的貸款投向的行業(yè)集中度和地區(qū)集中度，用敞口比率法測(cè)算了商業(yè)銀行的客戶集中度，用這幾個(gè)測(cè)算指標(biāo)分別來來衡量商業(yè)銀行的客行業(yè)集中情況、地區(qū)集中情況和客戶集中情況。論文作者簽名： 日 期： 關(guān)于學(xué)位論文使用授權(quán)的聲明本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下所完成的論文及相關(guān)的職務(wù)作品，知識(shí)產(chǎn)權(quán)歸屬蘭州大學(xué)。金融學(xué)研究方向 銀行理論與宏觀金融調(diào)控學(xué)位級(jí)別 碩 士導(dǎo)師姓名、職稱 楊肅昌 教授論文工作起止年月 2022 年 5 月至 2022 年 3 月論文提交日期 2022 年 3 月論文答辯日期 2022 年 5 月學(xué)位授予日期 2022 年 6 月2 / 53校址：甘肅省蘭州市3 / 53原 創(chuàng) 性 聲 明本人鄭重聲明：本人所呈交的學(xué)位論文，是在導(dǎo)師的指導(dǎo)下獨(dú)立進(jìn)行研究所取得的成果。本學(xué)位論文研究?jī)?nèi)容：□可以公開□不宜公開，已在學(xué)位辦公室辦理保密申請(qǐng)，解密后適用本授權(quán)書。本文選取了我國十六家上市商業(yè)銀行 20222022 年的數(shù)據(jù)運(yùn)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的方法對(duì)我國商業(yè)銀行的貸款集中度和其不良貸款率的關(guān)系做了一個(gè)實(shí)證分析，從而得出了貸款集中度對(duì)商業(yè)銀行經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)的影響。s mercial banks more concerned about risk in the pursuit of revenue, reversing the trend of China39。銀行為了規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，最大限度的獲得利潤(rùn)，在選擇貸款對(duì)象的時(shí)候盡可能的規(guī)避那些表面上看起來盈利能力不太強(qiáng)的企業(yè)和一些新興的企業(yè)，還有就是發(fā)放貸款的地區(qū)歧視性。這樣不僅能降低我國商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)我國實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展也有不可低估的意義。Christian Bluhm 和 Ludger Overbeck[2]（2022）對(duì)銀行所面臨的整體風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了研究，認(rèn)為銀行和其他的企業(yè)一樣面臨的風(fēng)險(xiǎn)有系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)和非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)，并且指出銀行想要使自身的整體風(fēng)險(xiǎn)降低最主要的是控制非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，因?yàn)橄到y(tǒng)分先是難以控制的，而想要控制非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)最主要的就是要時(shí)刻關(guān)注商業(yè)銀行的貸款投向，使其分散貸款投向。國家制定的一些調(diào)節(jié)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的政策也會(huì)由于這種資金差異在不同行業(yè)不同地區(qū)之間的增大而大打折扣，甚至跟國家的調(diào)節(jié)目標(biāo)背道而馳。劉妹威 [12](1999)通過對(duì)英格蘭銀行的實(shí)證分析指出了該銀行在貸款組合管理和貸款質(zhì)量上都存在重大缺陷，貸款過度集中是導(dǎo)致英格蘭銀行倒閉的直接原因。劉亮 【19】 （2022）認(rèn)為貸款投向的過度集中是我國商業(yè)銀行存在的一大問題，貸款投向少數(shù)的客戶的比例較高、行業(yè)貸款的投向存在著一定風(fēng)險(xiǎn)等一系列問題，為了優(yōu)化城市商業(yè)銀行的貸款結(jié)構(gòu)，5 / 53應(yīng)通過加強(qiáng)對(duì)信貸市場(chǎng)的研究與分析、建立貸款機(jī)制、加快信貸業(yè)務(wù)創(chuàng)新等策略來應(yīng)對(duì)我國商業(yè)銀行貸款過于集中的問題。李紅俠 [24]（2022）分析了商業(yè)銀行貸款集中風(fēng)險(xiǎn)的構(gòu)成，選擇了 20222022 年的數(shù)據(jù)為研究樣本，建立了包括客戶集中度和部門集中度的貸款集中度風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量模型，運(yùn)用 SAS 程序，計(jì)算出商業(yè)銀行信貸系統(tǒng)中的平均違約概率及平均違約損失率。李曉霞 [28]（2022）選取了十六家上市商業(yè)銀行 20222022 年六年的貸款數(shù)據(jù)，分為國有商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行和股份制商業(yè)銀行三組，選取了行業(yè)集中度、地區(qū)集中度和客戶集中度三個(gè)指標(biāo)，分別進(jìn)行了貸款集中度對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)和收益的影響分析。自從金融改革以來，我國絕大多數(shù)的商業(yè)銀行仍然以存貸款業(yè)務(wù)為主，在發(fā)放貸款的時(shí)候，更多考慮的是自身的盈利狀況，對(duì)整個(gè)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的全局性考慮有所欠缺，這樣就導(dǎo)致了貸款投向的過于集中。從整體上以國內(nèi) 16 家上市商業(yè)銀行為例，分析了整個(gè)銀行領(lǐng)域的貸款集中情況。從第四章的面模型中還可以看出，銀行的資產(chǎn)規(guī)模前面的系數(shù)為負(fù)數(shù)，即銀行的資產(chǎn)規(guī)模與商業(yè)銀行的不良貸款率成反比關(guān)系，也就是說，如果商業(yè)銀行的資產(chǎn)越大則該銀行的不良貸款率就越低，所面臨的風(fēng)險(xiǎn)也就越小。（2）貸款投向的客戶集中，同樣的道理，商業(yè)銀行在選擇貸款客戶時(shí)也會(huì)尋找資產(chǎn)規(guī)模大的抗風(fēng)險(xiǎn)能力強(qiáng)的客戶。此外我國的經(jīng)濟(jì)體制也影響了我國有序高質(zhì)量的信用環(huán)境的建設(shè)。尤其是對(duì)于地方商業(yè)銀行更是如此。有些銀行為了規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)在制定信貸政策時(shí)明確規(guī)定了符合發(fā)放貸款的企業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)，比如說對(duì)于貸款企業(yè)的類別、資產(chǎn)規(guī)模、年盈利額等的規(guī)定，這樣不符合銀行貸款條件的一些企業(yè)就不能夠在商業(yè)銀行融資。所以商業(yè)銀行的經(jīng)營理念也是商業(yè)銀行貸款投向過度集中的助推器，在目前銀行的經(jīng)營理念下，各商業(yè)銀行想要在激烈的競(jìng)爭(zhēng)中獲得一席之地，貸款投向的集中也是必然的選擇。從行業(yè)分布情況來看，除了個(gè)人貸款外，新增貸款有將近三分之一的投入到水利、環(huán)境和公共設(shè)施的建設(shè)中了，和以前的水平相比，貸款新增額度擴(kuò)大的同時(shí)，貸款投向的行業(yè)集中度也有增強(qiáng)的趨勢(shì)。我國大部分效益較好的企業(yè)也主要集中在這些地區(qū)，這也是商業(yè)銀行的貸款集中因于此的主要原因。因此，商業(yè)銀行的絕大部分信貸資金流向了大企業(yè)和大客戶，這樣絕大多數(shù)甚至是所有的商業(yè)銀行的信貸策略就是把貸款集中在大企業(yè)和大客戶身上，這種貸款集中的趨勢(shì)越來越明顯，并且逐漸加強(qiáng)，造成了商業(yè)銀行的信貸資金過度的集中于大客戶的現(xiàn)象日趨嚴(yán)重。還有，在監(jiān)管紅線范圍內(nèi)，值得注意的是深圳發(fā)展銀行投向單一最大客戶的貸款所占銀行資本余額的比例高達(dá) ％，比 2022 年年初增加了 ％；最大十家客戶的貸款占銀行資本余額的比例高達(dá) ％，比 2022 年初增加 ％。首先，貨幣政策想要有效的傳遞從而達(dá)到預(yù)期的效果就需要受力均勻，如果商業(yè)銀行的貸款資金集中在少數(shù)地區(qū)和少數(shù)客戶手里，國家的貨幣政策就不在是針對(duì)全國的貨幣政策，二只會(huì)對(duì)少數(shù)地區(qū)和客戶起到明顯的作用，這樣不僅影響了貨幣政策的實(shí)施而且還會(huì)產(chǎn)生意想不到的其他經(jīng)濟(jì)問題。這樣不僅不利于小地方和邊遠(yuǎn)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，還進(jìn)一步擴(kuò)大了地區(qū)間的發(fā)展差距，影響了我國整體經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展。(2)洛倫茲曲線和基尼系數(shù)法基尼系數(shù)是衡量一國的貧富差距的指標(biāo)，它的取值一般是大于 0 小于 1 的，它的數(shù)值越大就說明該國的收入分配的貧富差距是越大的，反之，該數(shù)值越小，就表明該國的收入分配的貧富差距越小。 其 公 式 為 ： ???niniiSXHI1221)(其 中 ， X 為 市 場(chǎng) 的 總 規(guī) 模 ， Xi代 表 第 i 個(gè) 企 業(yè) 的 規(guī) 模 大 小 。 除 此 之 外 ， 赫 芬 達(dá) 爾 指 數(shù) 的 優(yōu) 點(diǎn) 還 表 現(xiàn) 為 可 以 剔 除 企 業(yè)數(shù) 量 以 及 企 業(yè) 的 規(guī) 模 分 布 對(duì) 集 中 度 的 影 響 ， 能 夠 比 較 精 確 地 測(cè) 算 市 場(chǎng) 集 中度 。niiQ1通 過 上 式 計(jì) 算 得 出 的 行 業(yè) 集 中 度 數(shù) 值 越 小 ， 商 業(yè) 銀 行 的 貸 款 投 向 的 行 業(yè)集 中 度 就 越 低 ， 說 明 該 商 業(yè) 銀 行 貸 款 投 向 的 行 業(yè) 集 中 不 明 顯 ， 是 比 較 均 勻 的把 貸 款 資 金 投 向 了 各 個(gè) 行