【正文】 sAbstractIn recent years, the tide of economic globalization of higher and higher backdrop, China39。s mercial banks have made loan concentration away from the scope of regulation, at the edge of danger.This article has carried on the quantitative concentration of loans to mercial Banks in China, and using the Herfindahl index measure industry concentration and geographic concentration of loans of mercial banks, mercial bank customer concentration exposure ratio calculation, withthese estimates indicators to measure the concentration of mercial banks passenger industry concentration, concentration and customers. Concentration of loans in mercial banks in China are more prehensive evaluation of these three indicators. On finishing the foundation of learning of the previous literature has explored the impact of China39。s 16 listed mercial banks 20222022 data use econometric methods the relationship do an empirical analysis focused on China39。s mercial banks more concerned about risk in the pursuit of revenue, reversing the trend of China39。貸款過于集中引發(fā)的風險與單筆大額貸款的風險暴露有關，會影響到銀行的信貸風險，對銀行的經濟資本會產生重大的影響。由于貸款是一個銀行的資產的最重要的組成部分，所以通常情況下貸款集中度風險也是銀行面臨的最大風險，貸款集中度風險主要表現(xiàn)在以下三個方面：一是大額單一貸款的風險暴露，亦即貸款對客戶的過度集中所引發(fā)的風險暴露（貸款的客戶集中） ，即貸款過度集中于單一的集團或客戶。三是貸款過多的集中于同一地區(qū)（貸款的地區(qū)集中） 。銀行為了規(guī)避風險，最大限度的獲得利潤，在選擇貸款對象的時候盡可能的規(guī)避那些表面上看起來盈利能力不太強的企業(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。大多數(shù)銀行都給大企業(yè)或大集團客戶貸款而不愿扶持中小企業(yè)導致了我國信貸市場出現(xiàn)了中小企業(yè)融資難高利貸盛行的窘境，乃至于沿海地區(qū)很多企業(yè)都放棄實業(yè)而趨于高利貸行業(yè)。過去很多事實證明以前多次的銀行危機都是商業(yè)銀行的貸款投向過度集中引起的。這是一個血的教訓，商業(yè)銀行及其相關監(jiān)管機構應該從中吸取檢驗教訓，盡力避免同樣悲劇的發(fā)生。這樣不僅能降低我國商業(yè)銀行的風險，對我國實體經濟的發(fā)展也有不可低估的意義。因為在國外金融發(fā)達的市場經濟國家中，監(jiān)管機構的監(jiān)管和銀行自身的監(jiān)管都比較合理，國外信貸市場上的貸款投向過度集中現(xiàn)象較少。由于國內對于這一現(xiàn)象的監(jiān)管以及銀行自身的規(guī)避風險的自覺性都不太強，相對于規(guī)避風險來說，更多的商業(yè)銀行更加關注的是盈利情況，在追逐利益最大化的時候往往就會輕視了對信貸風險的監(jiān)管，這樣在多方面的作用下，就導致了貸款過度集中的現(xiàn)越來越嚴重。他們對此進行了實證分析，其結果表明：等級高的商業(yè)銀行有貸款投向過度集中的現(xiàn)象而等級低的商業(yè)銀行貸款集中的現(xiàn)象不明顯。Christian Bluhm 和 Ludger Overbeck[2]（2022）對銀行所面臨的整體風險進行了研究，認為銀行和其他的企業(yè)一樣面臨的風險有系統(tǒng)風險和非系統(tǒng)風險，并且指出銀行想要使自身的整體風險降低最主要的是控制非系統(tǒng)性風險，因為系統(tǒng)分先是難以控制的，而想要控制非系統(tǒng)性風險最主要的就是要時刻關注商業(yè)銀行的貸款投向，使其分散貸款投向。 Kay Giesecke 與 Stefan Weber[4]（2022）認為商業(yè)銀行的貸款投向過度的集中在某一行業(yè)會引發(fā)銀行甚至整個金融系統(tǒng)以及其他行業(yè)產生不可收拾的風險，因為整個經濟社會的每個部門是息息相關的，不是獨立的存在于運作的，一旦金融行業(yè)出現(xiàn)了問題會很快地傳染到其他行業(yè)，這樣整個經濟社會都會被影響到，金融行業(yè)所引發(fā)的危機不僅僅在金融行業(yè)內部，更多的是會危機到實體經濟。貸款的過度集中即銀行對信用沒有均衡地分配給銀行帶來了風險，采用赫芬達爾赫希曼指數(shù)和基尼系數(shù)等指標，以及基于新巴塞爾協(xié)議運用計量經濟學的方法研究了銀行的貸款集中情況，認為商業(yè)銀行的貸款投向過度地集中在少數(shù)地區(qū)或者是集中在少數(shù)的客戶都會對銀行產生不利的影響，要想銀行穩(wěn)健的發(fā)展就應該重視各項有關貸款投向的指標，使其合理規(guī)范。以上是國外的相關文獻，國內也有很多專家針對貸款集中度這一主題做過不少研究。國家制定的一些調節(jié)經濟發(fā)展的政策也會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，甚至跟國家的調節(jié)目標背道而馳?；蛟S對單個銀行來說并沒有降低收益，但是對整個社會來說，是一種資源的浪費。這雖然在一定程度上遏制了不良貸款的增長，4 / 53也降低了不良貸款率，但貸款期限以及貸款投向的過分集中已經不在適合企業(yè)的發(fā)展，商業(yè)銀行的貸款投向不僅僅影響著銀行的發(fā)展也影響著實體經濟的發(fā)展，這對于整個經濟社會都是不利的。李子白、周藝杰 [10](2022)認為中央銀行對銀行的風險監(jiān)管除了一般意義上的注冊登記管理外，還需要加強對銀行貸款集中程度的控制。劉妹威 [12](1999)通過對英格蘭銀行的實證分析指出了該銀行在貸款組合管理和貸款質量上都存在重大缺陷，貸款過度集中是導致英格蘭銀行倒閉的直接原因。所以他是贊成商業(yè)銀行在方法貸款時有選擇性地針對不同的行業(yè)不同的地區(qū)和不同的企業(yè)發(fā)放貸款。張躍文 [15](2022)通過分析19912022 年的商業(yè)銀行的有關貸款數(shù)據(jù)，指出了商業(yè)銀行的貸款“三集中”現(xiàn)象（即銀行貸款向大城市、大企業(yè)以及大項目集中）突出，商業(yè)銀行的貸款過于集中引發(fā)的貸款損失數(shù)額較大，造成商業(yè)銀行的信貸風險頻頻發(fā)生。王穩(wěn)、楊為官 [17]（2022）對商業(yè)銀行貸款集中的問題也進行了研究，他們從這兩個角度對股份制商業(yè)銀行的貸款集中情況進行了研究，認為貸款投向過于集中對銀行風險管理戰(zhàn)略的實施產生了不利的影響，并且造成了股份制商業(yè)銀行的異化，使得股份制商業(yè)銀行的供求結構不平衡，以及減弱了股份制商業(yè)銀行的貸政策調整效應等一系列的不良影響。劉亮 【19】 （2022）認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險等一系列問題，為了優(yōu)化城市商業(yè)銀行的貸款結構，5 / 53應通過加強對信貸市場的研究與分析、建立貸款機制、加快信貸業(yè)務創(chuàng)新等策略來應對我國商業(yè)銀行貸款過于集中的問題。王勝邦、朱平頻 [20]（2022）從應對貸款集中度風險和監(jiān)管貸款集中度風險兩個方面探討了我國商業(yè)銀行的貸款集中的情況，認為商業(yè)銀行的貸款投向過于集中會引發(fā)貸款集中風險，會對銀行的資本經營產生負面影響，指出了需要從三個不同的層次（商業(yè)銀行自身、商業(yè)銀行管理層以及監(jiān)管當局）入手來治理商業(yè)的貸款過于集中的問題，以此來改進商業(yè)銀行的貸款分配的均衡度，從而也會該井整個社會的資金質量，減少了經濟動蕩的風險。衛(wèi)青、俞震 [22]（2022）把商業(yè)銀行的貸款集中風險進行了量化，然后在量化的基礎上來入手分析，說明了商業(yè)銀行的貸款投向過于集中加大了貸款組合風險及信用損失。王嬌 [23](2022)分析了商業(yè)銀行貸款投向過于集中產生的原因，認為商業(yè)銀行、當?shù)卣€有一些信用評估機構都以自己的利益為中心，從而沒有從全局考慮，沒有為整個社會的經濟環(huán)境考慮。李紅俠 [24]（2022）分析了商業(yè)銀行貸款集中風險的構成，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險計量模型，運用 SAS 程序，計算出商業(yè)銀行信貸系統(tǒng)中的平均違約概率及平均違約損失率。張鐵鑄 [25]（2022）運用赫芬達爾指數(shù)來衡量商業(yè)銀行貸款投放的多元化程度，選擇了 19992022 年的數(shù)據(jù)作為研究樣本，以不良貸款率作為因變量建立了回歸模型。由此提出了相關的政策建議，建議商業(yè)銀行在發(fā)放貸款的時候要綜合考慮，全局考慮，不能為了當前的利益斷了自身的發(fā)展前景。崔凌波 [27]（2022）主要研究了銀行貸款的客戶集中對銀行績效的影響，該文章主要選擇的指標有資本充足率、不良貸款率和凈資產收益率等，用這些指標來替代商業(yè)銀行的收益性、流動性、風險性等，用銀行發(fā)放貸款最多的十家客戶所占銀行資產規(guī)模的比例來衡量銀行貸款投向的集中情況，對商業(yè)銀行的資產規(guī)模去對數(shù)后引入到多元統(tǒng)計模型中，以我國上市商業(yè)銀行為例，選擇了上市商業(yè)銀行 20222022年五年的數(shù)據(jù)進行回歸分析，得出的結論是：商業(yè)銀行的貸款集中度對其不良貸款比率的影響是不容小覷的，貸款集中度越高商業(yè)銀行的不良貸款率也越高，反之，貸款集中度越低，商業(yè)銀行的不良貸款率也就越低，也就是說，商業(yè)銀行的貸款集中度與不良貸款率成正比。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指標，分別進行了貸款集中度對銀行風險和收益的影響分析。雖然國內外的學者對于貸款集中的問題研究內容很多，看待問題的角度和研究問題時所使用的方法也比較全面，在研究的基礎上提出了一定的政策建議和有用的意見，但還是沒能提出解決問題的實質性的辦法，大部分只是提出了存在的問題而沒有指出怎么解決問題。7 / 53 論文的主要研究方法容和研究內容 研究方法（1）赫芬達爾指數(shù)法對行業(yè)集中度和地區(qū)集中度的衡量用了赫芬達爾指數(shù)法，赫芬達爾指數(shù)是指某個行業(yè)中個企業(yè)的規(guī)模占行業(yè)總規(guī)模百分比的平方和。（3）多元統(tǒng)計分析方法對我國商業(yè)銀行貸款集中度對其不良貸款的影響研究運用了多元統(tǒng)計分析方法。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)務為主，在發(fā)放貸款的時候，更多考慮的是自身的盈利狀況，對整個經濟社會的全局性考慮有所欠缺，這樣就導致了貸款投向的過于集中。然后基于商業(yè)銀行有關貸款投向的一些數(shù)據(jù)對其做了一個實證分析，根據(jù)實證分析的結果和文字的總結提出相應的降低商業(yè)銀行貸款集中度的建議。首先是文章的摘要部分，這部分從總體上簡單的介紹了一下整個文章的寫作脈絡，為整個文章定下一個最基本的格調，也是全文的一個定位，交代了整篇文章的寫作目的和思路。第二章主要介紹了商業(yè)銀行貸款投向過度集中的形成機理以及目前我國商業(yè)銀行貸款集中的現(xiàn)狀。從整體上以國內 16 家上市商業(yè)銀行為例，分析了整個銀行領域的貸款集中情況。為后面后續(xù)的分析打下了基礎。運用不同的方法對所要研究的指標進行量化，為第四章的實證分析打下了必要的基礎，想要運用數(shù)量經濟學的方法對問題進行分析，量化是必須要的過程，沒有量化就沒有實證分析，所以這一章的測算是必不可少的，這樣能夠更準確的度量集中度。第四章把我國上市商業(yè)銀行的貸款集中度對銀行不良貸款的影響借助eviews 統(tǒng)計軟件做了一個實證分析，因為前面一章已經把衡量貸款集中的一些指標進行了量化，這章就能夠利用那些量化的指標來做實證分析。從第四章的面模型中還可以看出，銀行的資產規(guī)模前面的系數(shù)為負數(shù)，即銀行的資產規(guī)模與商業(yè)銀行的不良貸款率成反比關系，也就是說，如果商業(yè)銀行的資產越大則該銀行的不良貸款率就越低，所面臨的風險也就越小。第五章是整個文章的最后一部分，以第四章所做的實證分析所得出的結果為主要依據(jù)，結合我國目前商業(yè)銀行貸款投放過度集中的現(xiàn)狀和我經濟金融發(fā)展的實際情況，第五章主要從以下幾方面入手提出了幾點政策建議：加強集中9 / 53度監(jiān)管，防止貸款壘大戶，包括防止信貸集中性惡化、加強對銀行的監(jiān)管和完善集中度監(jiān)管機制三個方面；完善信貸管理體制，優(yōu)化信貸結構，包括正確處理責任追究與激勵的關系和優(yōu)化信貸結構,合理規(guī)劃增量貸款兩個方面；外部環(huán)境建設，包括研究方法健全社會信用與政策環(huán)境,培育信貸文化和拓寬融資渠道，拉動民間資本跟進兩個方面。貸款集中的表現(xiàn)形式多種多樣，有貸款額度的集中、貸款期限的集中、貸款投向的集中等等，本文所說的貸款集中是指狹義的貸款集中，即指的是商業(yè)銀行貸款投向的集中。商業(yè)銀行貸款投向的集中不同的方面有不同的表現(xiàn)，下面就分別介紹一下商業(yè)銀行貸款投向的集中的幾個方面：（1）貸款投向的行業(yè)集中，商業(yè)銀行根據(jù)自己的判斷或者是依據(jù)之前的經驗認為某個行業(yè)的發(fā)展前途好，盈利能力也強，這樣銀行就會選擇把貸款投向這樣的行業(yè)，商業(yè)銀行這樣做的初衷是為了規(guī)避風險，但當大多數(shù)銀行都有相同的判斷時，就會爭相給他們認為是最有發(fā)展前景的企業(yè)發(fā)放貸款。（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也會尋找資產規(guī)模大的抗風險能力強的客戶