篇一：降低贷款集中度措施
于建立银行业金融机构贷款集中度管理制度的通知
为贯彻落实国家有关银行业金融机构大额贷款规范管理工作要求，进一步加强市场主体之间贷款管理，确保实体经济发展、金融稳定，现对银行业金融机构大额贷款集中度管理制度作出如下规定：
一、贷款集中度定义
“贷款集中度”是指一家市场主体（包括企业、机构法人、自然人、其他组织）向一家机构累计获得贷款的金额超过总贷款余额的50%的情形，计算公式为：贷款集中度=累计贷款金额/总贷款余额*100%。
二、贷款集中度管理制度
1、交易实体必须执行全部贷款集中度控制要求。
2、银行业金融机构准入标准：贷款交易实体累计贷款集中度符合相关政策要求，按照如下分类处理：
（1）贷款集中度≤50%，无需限制交易。
（3）贷款集中度>65%至80%，应收入多家银行名单中，出借方全部银行均可抵押的形式进行融资，以降低集中度。
（4）贷款集中度＞80%，应分散类似交易，不允许累计贷款金额超过80%的比例。
3、个体名下的贷款集中度：贷款交易实体名下的贷款集中度小于等于80%，则每笔新增贷款必须在80%以内，超出需做出决议，并分开推行；若超出80%，则需做出风险投资审议，由多方机构评估并做出决定，把风险合理分摊。
4、集中度监测管理：对贷款集中度的定期监测管理工作落实到位，及时发现问题或及时采取有效措施，以确保按照国家政策要求执行集中度控制政策，实现贷款集中度不超过80%。
五、执行纪律
1、贷款发放前，应当重点分析贷款实体的偿债能力以及贷款集中度，对贷款交易实体采取有效的管控措施，避免把贷款集中在少数实体，或更大程度增加实体贷款集中度；
3、一旦存在违法违规行为，应当及时采取必要的整改措施，进行有效的管理，避免恶化贷款集中度情况。
本通知自公布之日起执行。如有疑问，请及时咨询。
篇二：降低贷款集中度措施
银行经营与管理2010年第8期地方政府融资平台贷款风险及其防范化解措施浅探耿红斌摘要：地方政府及其部门和机构等设立的融资平台公司，为地方经济和社会发展筹集资金，在加强基础设施建设以及应对国际金融危机冲击中发挥了积极作用。但同时也出现了规模增长过快、运作不够规范等问题。随着国家相关部门对地方政府融资平台监管政策的收紧，潜在信用风险、合规风险可能将加快暴露。因此，进一步提升对地方政府融资平台贷款的风险识别及把控能力，采取有效措施防范和化解政府融资平台贷款风险已成为商业银行当务之急。关键词：政府融资平台银行贷款风险防范中图分类号：F832文献标识码：A文章编号：1009-1246（2010）08-0029-04从2008年11月份以来，我国为应对金融危机冲击，持续采取了积极的财政政策和适度宽松的货币政策。在这一背景下，地方政府的基础设施投资升温，政府融资平台贷款（以下简称平台贷款）得到了跳跃式发展，平台贷款规模急速膨胀，其风险已引起国务院、银监会和商业银行的高度重视，管控措施陆续研究出台，地方政府融资平台再融资前景不容乐观；随着国家对房地产市场的调控，作为地方政府财政收入主要来源的土地出让金在缩水，地方政府融资平台偿付风险已加速浮现。本文拟从地方政府融资平台产生的历史背景分析入手，通过对政府融资平台贷款存在的主要风险的研究，探讨商业银行政府融资平台贷款风险的防范化解措施，并希望借此能够达到合理控制地方政府负债规模，避免地方政府的财务风险演变为金融甚至社会风险的目的。一、地方政府融资平台产生的历史背景分税制改革之后，各级政府财政相对独立、地方政府财力不足的情况开始产生，融资需求增大，很多专家提出了地方政府应拥有发债权的政策建议。但是，中央政府出于对地方发债失控的担心，一直对地方发债制度的推行持保留态度，采取了较为谨慎的做法，地方债启动的步伐一直较慢。1998年国家实行了积极的财政政策，融资平台的雏形开始形成。此后在国家开发银行软贷款资金的推动下，重庆摸索出的国有投资模式最为知名。但地方政府融资平台的真正繁荣始于2008年下半年，尤其是2009年3月央行和银监会联合发布“支持有条件的地方政府组建投融资平台，发行企业债、中期票据等融资工具，拓宽中央政府投资项目的配套资金融资渠道”的《指导意见》之后，地方政府组建新型融资平台的热情空前高涨。2009年全国新增9.59万亿元贷款中，占比高达40%，平台贷款就新增了近3.8万亿元，2009年末余额已达到7.38万亿元，占一般贷款余额的20.4%，且各种平台客户已超过8000多家。今年一季度的银行新增贷款，仍有40%流向地方政府融资平台，规模在1.35万亿元左右。①从当前的经济和财政形势来看，地方政府融资平台的产生有其历史必然性。2008年，我国出台了积极的财政政策。为了完成四万亿元刺激内需的计划，地方政府需要在不影响正常运转的情况下，自力更生筹集一定量的中长期资金，弥补巨大的配套建设资金缺口，配合落实积极的财政政策。因此，组建地方政府融资平台，发掘新的融资渠道，以满足项目建设的资金需求理所当然地22010年第8期成为地方政府的必然选择。对商业银行而言，这期间由于金融危机的影响，出于对经济形势下行的担忧，银行体系囤积了大量的流动性，政府融资平台的出现正好为我国银行业的发展提供了一个难得的机遇。由于政府融资平台的背后都有政府信用作为支撑，商业银行一般认为，政府的永续性为这种信用提供了最强大的偿贷保证，因而在这一特定的历史时期，相对于其他信贷对象来说，与政府融资平台合作是商业银行减小信贷风险的理想选择。这也是地方政府融资平台为什么能在这么短的时间里得以快速发展的重要原因。二、地方政府融资平台贷款的风险分析当前，地方政府融资平台贷款规模庞大；国家相关部门对政府融资平台的管控措施陆续出台；各商业银行迫于监管要求，平台贷款续投放越来越难，地方政府融资平台筹资现金流前景不容乐观；房地产市场的宏观调控使得作为地方政府财政收入主要来源的土地出让金在缩水；平台项目贷款正逐步进入还款期，政府融资平台贷款暗含的风险正逐渐显现。一是借款主体风险。主要表现在一些政府融资平台贷款主体的设立、运作不规范。有些地方政府财力不足，拿不出更多的资金作公司的注册资金和项目资本金，或是用一笔资金来回转，当作几个公司的注册资金、几个项目的资本金；有些地方政府挪用贷款，将通过融资平台的关联公司获取的银行贷款挪来充作资本金；也有些地方政府给融资平台注入没有财务收益的实物资产充当资本金，甚至有的把政府部门的办公楼、城市公共设施等都注入到了这些公司来充当资本金，扩大公司的资产，有些连资产转移和产权过户手续也不办理，只是名义上的划转，尽管缺乏法律依据，但这些资产却实实在在地列入了公司的资产负债表。在这种情况下，由于公司设立的门槛、条件很低，其运行也缺乏有效的约束，从而使得一些地方的政府融资平台从开始的一两个，随后就越建越多，十几个甚至更多的融资平台相继设立。同时，融资平台的层级也逐步向下移动，起初是省级政府设立融资平台，随后，地（市）级、县（市）级都设立了自己的融资平台，甚至乡镇、村也设立了融资平台。受政府财力的限制，政府30银行经营与管理融资平台的层级越低，其潜在风险越大。二是政府偿债能力风险。由于融资平台主要的作用是为政府融资，公司缺少突出的主营业务和充足的固定资产，通常以政府划拨的土地、股权作为资产，在融资中更多地依靠政府的财政进行担保，这就造成了地方政府融资平台的高负债率。据银监会主席刘明康介绍，2009年末，政府融资平台债务总余额高达7.38万亿元，约相当于2009年GDP的23%。②由于地方政府融资平台贷款建设的项目，大多不直接产生经济效益，无法用项目本身产生的效益来归还银行贷款，而要用当地政府未来的本级财政收入来归还。巨大的还款压力对一些相对财力较弱的地方政府而言是一个很大的负担。有些地方政府融资平台债务占本级债务的比重已经高达70%－90%；有些地方已经出现了到期不能归还贷款本息的问题，形成了银行贷款的逾期欠息；还有些地方就靠采用拆东墙补西墙的办法勉强支付银行贷款利息，再通过延长贷款期限、延长还贷宽限期来缓解还贷压力，从而导致银行贷款期限越来越长，有的甚至超过了30年，并且，这种超出地方财力进行城市建设的做法，仍“方兴未艾”。此外，因平台客户有很深的政府背景关系，银行处于弱势地位，处置平台客户不良贷款的阻力和难度均很大，银行起诉收贷大多是“赢了官司赢不了钱”。还有，平台贷款基本均为固定资产贷款，未来一、二年将逐步进入还款高峰期，而目前国务院已发出通知，明确要求加强地方政府融资平台管理，其举债行为将受到严格的监控制约，在经营现金流严重不足、投资现金流出潜在需求仍然旺盛的情况下，举债能力、举债可能性急剧下降，筹资现金流量必定为负数，过去“拆东墙补西墙”的办法显然不灵验了，加上我国地方财政预算实施的是量入为出、收支平衡的政策，且许多支出是刚性的，商业银行平台贷款偿本付息风险凸现。三是信息不对称风险。由于银行对政府融资平台的信用评价完全取决于本级政府的财力，而不取决于公司本身的还款能力，因此银行更需要了解掌握政府财政收支、财政偿还能力的情况，而实际上，银行往往只能凭借一些不完整的资料来做评价。在目前多家银行竞争、一个政府又有多个融资平台的情况下，某一家银行要想对某个
银行经营与管理项目资本金来源、资本金到位情况进行有效监控也是很难的，由于信息不对称，每一家银行只能了解与其有借贷关系的那家公司的融资情况及在本行内的资金流向，因而银行根本无法监控政府融资平台跨银行的资金流向，更难掌握融资平台的资本金是从何而来，甚至有时要跟踪了解本行贷款的真实用途都比较困难。四是担保虚设风险。目前政府融资平台项目的担保措施主要是土地使用权抵押。对银行而言，敢于向融资平台大量投放，除了因为融资平台有政府的信用担保外，另一个重要原因是还有看得见、摸得着的土地作抵押。但应该看到政府信用担保的主要形式是由地方人大或政府财政部门出具将未来需偿还的银行借款本息纳入地方财政预算的承诺函，这种承诺函相当于担保函；其实早在2005年国家就明文规定地方财政部门不能提供对外担保，因此担保函在法律上是无效的，可以说是一纸空文。另外，以土地抵押担保的平台贷款也存在许多缺陷，一是抵押土地手续不全，有的尚未取得国土资源部门的批文；有的土地实为划拨土地，未交土地出让金；二是抵押土地流转期限与贷款期限不匹配，国家近几年三令五申规定土地闲置期限不能超过2年，而平台贷款80%以上是中长期的基本建设贷款，贷款期限远远长于抵押土地流转使用期限；三是抵押土地的拍卖后的收入是不能直接用于归还银行借款本息的，土地出让收入实行收支两条线，收入先进入国库，支出按一般纳入预算，因此，以土地抵押担保有效性不足，是虚置的。现实的问题是目前大部分地方财政都是吃饭财政，融资平台项目贷款基本上只能寄希望于通过今后的土地出让收入归还。因此，一旦房地产形势不好，土地出让不出去，不仅第一还款来源无法实现，第二还款来源也无法落到实处。五是合规性风险。许多地方政府出于融资目的，包装虚拟项目，商业银行据此评估放贷，甚至部分地方政府以同一包装项目向多个银行申请贷款。有些项目核准备案、用地、规划、环保审批等手续不全。有些地方政府虚缴土地出让金以取得用于抵押土地的土地证。平台公司虚假注资、项目资本金实际不到位现象更是比比皆是。平台公司不按合同约定用途使用贷款、随意挪用贷款资金等等。所有这些给商业银行带来了巨大的监2010年第8期管合规风险，进而引发信用风险。三、地方政府融资平台贷款风险的防范及化解措施浅探地方政府融资平台贷款风险的防控不仅关系到银行贷款的安全问题，而且关系到防范地方政府的财务风险及其演变为金融甚至社会风险。深入分析平台贷款面临的诸多问题，及早采取果断而有效措施来防范和化解其风险，应是各家商业银行今后要面对的一项长期而艰巨的课题和理性的选择。这里拟从商业银行和社会二个层面对政府融资平台贷款风险的防控及化解措施作一浅探。（一）对银行层面而言1.对地方政府进行统一授信，控制好区域授信总量。建议由当地金融监管部门牵头，比照集团客户授信的方式，先对各级政府财政部门的融资承债能力进行合理评价，并在此基础上以政府为单位实行统一授信，确定各级政府的授信限额，按年实行动态管理。这样既可控制授信规模总量，防止政府过度负债，又可使各银行围绕一个明确的市场目标开展营销。2.对地方政府融资平台贷款，要尽可能采用银团贷款、联合贷款等方式以分散风险。地方政府融资平台融资的金额一般都比较大，由一家银行单独贷款，不仅要受到资本金比率的制约，还要受到贷款集中度风险的考验和信息不对称的影响。采用银团贷款、联合贷款等方式，可以降低单家银行的贷款额度，避免贷款集中度风险，同时，参贷银行可以从不同渠道获得更多的信息；可以通过设定贷款的前提条件或要求控制住风险，还可以有效防止贷款被挪用。3.积极引导地方政府开设专户，设立专项基金，建立政府偿债机制。可要求地方政府根据投资项目的需求确定专项资金的规模，并按照年度投资需要分年到位。专项基金来源主要包括预算内基本建设资金、城市维护费用和国土基金等。4.落实有效担保。由于地方政府不可能破产，因此政府融资平台贷款的违约风险主要来自于地方政府对政府融资平台贷款企业的支持力度，以及可能出现的拖欠情况。除对极少数的直接收益较高的政府融资平台贷款可以进行信用放款外，其他的政府融资平台贷款必须追加第三方担保或采用出让的、地理位置优越、增值潜力较大、312010年第8期银行经营与管理宜于转让的商业旅游、娱乐等城市经营性用地的项目资产抵押。对采用第三方保证土地使用权、的，一要关注保证人的持续担保能力，二要关注保证人持续担保的可能性，三要科学评估保证人的保证能力，合理确定保证率；对采用土地使用权抵押的，要确保所取得的抵押土地使用权合法有效，且付清了土地出让金，办妥抵押登记等相关手续，抵押率原则上不高于银行认可的资产评估公司出具的估价的50%；对单纯以项目资产（不含土地使用权）进行抵押的，除作为补充担保措施外，不得接受不直接产生财务效益的项目资产设定抵押。采用特许经营权及收费权质押的，必须事先征得政府或有关行业主管部门书面同意，并办妥质押登记等相关手续。5.强化贷后管理。银行必须密切关注地方政府财力的变动情况，及时掌握财政预算支出用于偿还贷款的金额及变动情况，综合运用其签订的相关各方资金封闭管理协议和在银行开立的偿债资金专户、政府补贴资金专户等，随时了解贷款资金的用途和去向、偿债资金的归集及变化情况。一旦发现资金流向明显不符合约定用途、账户资金异常变动等预警信号，及时预警并采取有效措施防控风险，同时还要密切关注国家宏观形势的变化，强化贷后管理，防范信贷风险。此外，对存量项目贷款要进行合规性梳理自查，对项目用地、环保、项目资本金、抵押土地缴纳出审批、让金等方面存在的问题或瑕疵切实整改。（二）对社会层面而言一要尽快制定出台明晰可操作的地方政府融资平台贷款管理办法。将政府融资平台的设立标准、负债规模、偿债准备金和资金用途等事项予以界定，明确融资平台和地方财政的关系，将政府融资平台贷款视同政府债务进行管理；目银监等相关部前，国务院已发出相关通知，财政、门需尽快据此出台实施细则。二要加强对政府融资平台贷款情况的监测分析。首先建立基层人民银行、财政局、审计局、国资委等综合部门参加的政府融资平台贷款监测联席会议制度，共同研究加强监测的措施和办法，维护区域金融稳定。其次建立涵盖地方政府各类债务的常规监测统计制度和信息披露制度，增强政府负债的透明度。三要积极探索政府融资平台新的融资方式，推动融资渠道多样化。在当前的状况下，应当积极创造条件推动市政债券等的发展，鼓励有条件的融资平台发行企业债券。同时也可以尝试运用包括资产的证券化和更为灵活的融资结构安排等市场化的融资方式来经营基础设施项目公司。四要进一步完善地方政府的业绩考核评价制度，不能简单地把投资增长快、投资规模大作为地方政府业绩的主要内容。对地方政府工作的业绩评价，不仅要看当地社会经济发展的几个大指标，也要关注政府对资源使用的效率。以有限的资源、有限的财力能为当地经济社会建设和老百姓带来更多的实惠，提供更好的生产生活环境，应是政府业绩评价的重要内容。注：①金融时报，2010-06-07。②证券导刊，2010-06-01。参考文献:[1]沈小风.关于政府投融资平台运作的几点思考[J].时代经贸，2009，（1）.[2]程瑞华.政府融资平台面临的机遇和挑战[N].金融时报，2009-08-22.[3]21世纪网.号脉地方政府融资平台[N].21世纪经济报道，2009-06-26.[4]肖耿，李金迎，王洋.采取组合措施化解地方政府融资平台贷款风险[J].中国金融，2009，（20）.作者简介：耿红斌，男，供职于建设银行扬州分行。（特约编审：刘念，责任编辑：王丽娟）32
篇三：降低贷款集中度措施
城市商业银行贷款集中度对资产质量影响的研究
周春喜;毛悦
【摘
要】文章利用我国27个省市的46家城市商业银行2007-2016年度数据,从客户集中度和行业集中度两个维度考察其对资产质量的影响.分析了城市商业银行授信策略的时滞性,比较了东部、中部、西部及东北地区城市商业银行贷款集中现象的差异,探讨了引进境外战略投资者对城市商业银行资产质量的影响.研究结论如下:城市商业银行的贷款集中度对资产质量具有负面影响,其中客户集中度的影响比较显著,行业集中度仅在东部地区存在显著性影响;贷款集中度对银行资产质量的影响存在滞后效应和累积效应;不同地区的城市商业银行其贷款集中度对资产质量的影响程度不一致,西部地区城市商业银行的行业集中度对资产质量具有强烈的负面影响;引进境外战略投资者的城市商业银行风险偏好较激进,贷款集中度对银行资产质量的影响较大.基于上述结论,文章最后提出了一些参考性建议.
【期刊名称】《商业经济与管理》
【年(卷),期】2018(000)00【总页数】11页(P86-96)
【关键词】城市商业银行;贷款集中度;资产质量
【作
者】周春喜;毛悦
【作者单位】浙江工商大学金融学院,浙江杭州310018;浙江民泰商业银行民泰金融研究院,浙江温岭31750【正文语种】中
文
【中图分类】F832.4一、引
言
过去几十年发生的数次银行危机事件表明，贷款过于集中会给银行造成巨大的威胁。2008年，美国发生次贷危机的根本原因就是由于美国一些银行对贷款集中度风险缺乏应有的关注，以至于房地产行业的贷款集中度过高，加之风险管理措施不到位，以及监管举措存在缺陷，导致银行风险积聚过度，最终爆发次贷危机[1]18。2010年，巴塞尔委员会出台了《巴塞尔协议Ⅲ》，要求商业银行在评估资本充足率时，应充分考虑银行可能面临的贷款集中度风险，包括：(1)单个交易对手或一组相互关联的交易对手的主要风险，即客户集中度风险；(2)对同一经济行业或地域的交易对手的贷款风险，即行业集中度风险。2007年2月，中国银监会发布了《中国银行业实施新资本协议指导意见》(银监发[2007]24号)，明确提出商业银行资本应覆盖所面临的全部实质性风险，包括贷款集中度风险。2008年下半年，为了应对全球金融危机的冲击，防范经济下行，我国出台了4万亿元的经济刺激计划，与之相伴的是银行信贷规模大幅度增长。在新增贷款中，出现了向大中型企业、房地产行业、地方政府融资平台*地方政府融资平台是指各级地方政府成立的以融资为主要目的的公司，一般由政府主导或政府绝对控制，地方财政直接或间接承担偿债责任或提供担保，所筹资金主要用于基础设施建设或准公共项目。集中的现象，贷款集中度风险逐步显现[1]18。
城市商业银行作为地方性金融机构，虽然其市场定位是服务地方经济，为中小企业和城乡居民提供金融服务，但是在地方经济政策引导、银企信息不对称和利润最大化的驱动下，城市商业银行在信贷资源的配置过程中也偏好热门行业和优质大客户，“垒大户”、“大业务”等现象比较普遍。同时，城市商业银行的股权结构特点决定了其与地方政府融资平台存在千丝万缕的关系。众所周知，作为地方股份制中小
银行，城市商业银行的业务受区域经济状况、产业发展和经济波动的影响较大。在资产规模、业务种类、新产品研发及风险管理等方面与国有商业银行、全国性股份制银行相比存在较大差距[2]。当银行贷款集中度风险和经济下行风险相互叠加时，其风险敞口会被放大，造成规模化的经济损失，甚至影响到区域金融的稳定。在此背景下，研究城市商业银行的贷款集中度对银行资产质量的作用机理及其影响，探讨在经济景气循环的周期性变化、不同区域金融生态环境以及城市商业银行的股权结构异质性等状态下的银行信贷行为，对监管部门制定政策、城市商业银行管理信贷风险具有较强的现实意义。
二、文献回顾与研究假设
(一)客户集中度对银行资产质量的影响
在银行信贷管理中，通过分散贷款客户来降低信贷风险，已成为银行风险管理的重要举措。巴塞尔协议、商业银行法以及银监会的监管规定对客户贷款集中都做了明确的限定。*《商业银行法》规定，对同一借款人的贷款余额占商业银行资本余额的比例不得超过10%；《商业银行风险监管核心指标》规定，对最大10家客户贷款余额占商业银行资本净额的比例不得超过50%；《商业银行集团客户授信业务风险管理指引》规定，对单一集团客户授信总额不得超过商业银行资本余额15%。监管部门认为客户贷款过度集中容易积聚风险，不利于贷款风险的分散，已有的诸多研究文献也验证了此观点。比如，Kalotychou和Stalkouras(2006)[3]通过实证研究发现信贷过度集中是导致过去20年拉美债务危机的重要原因。Gordy和Lutkebohmert(2006)[4]、Düllmann和Masschelein(2007)[5]研究了德国信用登记系统的贷款数据，发现贷款的客户集中现象会显著提高贷款的风险。巴曙松和陈剑(2010)[1]19认为银行在授信时存在“垒大户”现象，一旦出现经济下滑，大型企业的财务困境会对未分散风险的银行造成巨大冲击。魏晓琴和李晓霞(2011)[6]基于2004-2009年我国15家上市银行的数据，按照大型国有商业银行、股份制
银行、城市商业银行进行分类比较分析，发现贷款集中度会提高银行的经营风险，但是不同类型的商业银行受其影响的程度是不一致的。也有研究认为，商业银行倾向于将信贷资源集中配置给大型企业、优质客户，提高客户集中度有利于优化银行的资产结构、提升银行的经营绩效，便于银行风险管控。Beck等(2006)[7]通过分析1980-1997年69国的银行样本，发现贷款集中度越高的国家，其发生银行危机的可能性越低。Chang等(2008)[8]基于巴西银行业数据，实证检验了贷款集中度与不良贷款、宏观经济因素、系统性风险的关系，认为信贷资源集中配置有利于降低银行系统性风险、促进金融稳定。黄秀秀和曹前进(2015)[9]利用2005-2012年我国13家上市银行的数据，通过构建动态面板模型进行实证研究，结果显示提高贷款的客户集中度可抑制银行的风险承担行为。
在实践中，基于我国宏观经济状况和制度背景，城市商业银行往往青睐大企业、大客户。一方面，城市商业银行具有扎根本土的地缘优势，在日常经营活动中，通过与当地知名企业的交往、媒体的宣传以及政府的相关报道，容易获取当地知名企业的“软”信息，降低了银企信息不对称。另一方面，城市商业银行出于节约信息搜集成本的考虑，普遍会跟随大银行的信贷投向，形成羊群效应，致使不同类型的银行在外部经济的冲击下持有相似的风险敞口，经济下行时贷款可能成为不良资产。因此，与国有商业银行、全国性股份制银行相比较，城市商业银行的贷款客户集中现象更为突出，其信贷主要集中在地方支柱产业和地方政府融资平台，依赖地方项目和利差收入，一旦处于经济逆周期，客户的资金链断裂，城市商业银行的不良资产比例会急剧上升，出现信用风险。基于上述分析，本文提出如下假设：
H1a：城市商业银行的客户集中度对资产质量有负向影响；
H1b：城市商业银行的客户集中度对资产质量有正向影响。
(二)行业集中度对银行资产质量的影响
1982年8月，拉美债务危机爆发，以美国花旗银行为代表的众多银行发生了大量
的不良贷款，遭受巨额损失。1986年，石油价格暴跌引起美国房地产业、能源业陷入低谷，由于银行对房地产、能源行业的贷款过度集中，导致了美国西南部多家银行出现了危机，引发大范围的银行破产。与此类似的情况，还发生在瑞士银行业，20世纪80年代，由于瑞士的房地产市场繁荣，众多区域性银行的信贷集中于房地产行业。随着瑞士经济增速减缓，房地产价格下降，银行信贷遭受重创，以致一半以上银行破产。从理论上分析，贷款集中于某一行业，会使该行业的企业盲目扩张，引起产能过剩。当外部经济环境恶化时，行业整体下行，贷款企业就会出现流动性不足，而此时银行的顺周期特点会对经营不善的企业停止发放贷款，甚至会进行抽贷，出现银行资产质量下降，严重时可能会引发大规模的区域性金融风险。Behr等(2007)[10]、Bebczuk和Glindo(2008)[11]、Rossi等(2009)[12]、Tabak等(2011)[13]分别利用德国、奥地利、阿根廷和巴西等国的银行业数据进行了实证研究，结果表明贷款行业集中会降低银行的资产质量。任秋潇和王一鸣(2016)[14]62运用2007-2014年中国A股16家上市银行的半年度数据进行了实证检验，结果显示从长期来看降低贷款的行业集中度可提高银行的资产质量，并且在经济上行期效果更为明显。魏国雄(2010)[15]认为当银行将贷款集中投放于几个行业时，会产生经济运行中的泡沫问题，而当贷款集中度风险集聚时，银行往往只追求盈利而忽视了泡沫的潜在危机。但是，也有研究认为，将贷款集中于某一回报率较高的行业，可以有效提高银行资金使用效率。Berger等(2010)[16]基于1996-2006年中国银行业的数据研究贷款行业集中度和区域集中度，发现分散配置信贷资源会降低银行盈利能力，增加经营成本，提升不良贷款率。Acharya等(2006)[17]、Hayden等(2007)[18]、Baele等(2007)[19]分别运用意大利、德国和欧洲银行业的数据进行了实证研究，结果表明贷款行业集中度的提高会降低银行风险，提升银行资产质量。
在城市商业银行的股权结构中，地方财政和地方国有企业占有较大的股份，这种股
权结构的特殊性决定了地方政府作为地方财政股份和地方国有企业股份的一致行动人，实际上掌控了城市商业银行的决策权[20]。城市商业银行也就成了地方政府进行地方经济建设资金的重要来源。地方政府出于政绩需要会对城市商业银行的贷款投放进行人为干预，导致贷款集中现象加剧。2008年美国次贷危机之后，我国地方政府面临巨大的融资压力，地方政府融资平台快速发展，成为一支异常活跃的融资主体。由此，地方融资平台自然成为城市商业银行的大客户，城市商业银行为其提供巨额的信贷资金，地方政府为地方融资平台提供的隐性担保进一步坚定了城市商业银行对地方融资平台的信心。另一方面，自住房制度改革以来，房地产行业的火爆行情，也使得城市商业银行将更多的信贷资金投向房地产企业，以至于出现了较高的行业集中度。基于上述分析，本文提出如下假设：
H2a：城市商业银行的行业集中度对资产质量有负向影响；
H2b：城市商业银行的行业集中度对资产质量有正向影响。
(三)区域金融环境、贷款集中度与银行资产质量
我国各地区经济发展水平、金融生态环境的差异较大。城市商业银行的经营活动主要集中于某一城市或地区，不同地区的经济发展水平和金融生态环境对城市商业银行资产质量的影响存在差异。王擎和潘李剑(2012)[21]分析了金融生态环境对银行经营效益的影响，发现处于金融生态环境较好地区的城市商业银行，政府对其的控制能力较强，银行的经营效益较差；而处在金融生态环境较差地区的城市商业银行，政府对其的控制能力较弱，银行的经营效益较好。王秀丽等(2014)[22]利用我国城市商业银行2005-2010年的数据，分析了地区金融发展、银行信贷行为和信贷效率的关系，结果显示金融发展程度越高的地区，城市商业银行的贷款集中度和对国有经济的放贷比例越低；信贷行为对信贷效率存在显著影响，贷款集中度越高，银行的资产质量越差。
如果一个地区的法规制度比较健全，社会信用水平较高，金融生态环境较好，那么
该区域的金融资源相对丰富，企业守信程度较高，银企之间的信息不对称程度较低，企业容易从银行获得信贷资金，银行信贷资产的质量也较高。基于此，本文提出如下假设：
H3：城市商业银行贷款集中度对资产质量的影响存在地区间差异。
(四)境外战略投资者、贷款集中度与银行资产质量
自1996年光大银行引入外资后，我国商业银行积极引进境外战略投资者，逐步完善银行的公司治理机制。2002年以后，城市商业银行为了增强资本实力和抗风险能力，纷纷加大了引进战略投资者的力度。学术界也密切关注引进境外战略投资者对银行收益和资产质量的影响。王锦丹和刘桂荣(2010)[23]对有外资参股的商业银行的经营绩效进行了实证研究，结果表明外资持股比例与资本充足率、不良贷款率成正相关关系。刘家松(2012[24-25]，2013[24-25])认为引进境外战略投资者，在短期内可以完善商业银行的公司治理结构，提高盈利能力；从长期来看，大规模引进境外战略投资者可能会影响银行的控制权。张乐和韩立岩(2016)[26]分析了混合所有制对中国16家上市银行不良贷款率的影响，研究发现外资持股比例的提升对银行资产质量有负面影响，且在剔除5家国有大型商业银行的样本后，在1%的显著性水平下表现显著。
在银行股权结构多元化的状况下，城市商业银行的经营管理决策会受到影响，尤其是对大客户、地方政府融资平台、国有企业和房地产项目的贷款需要兼顾各投资者的利益。城市商业银行通过扩大市场份额发放更多的贷款，以期为股东创造更多的利润，如果贷款集中于大客户和部分行业，则会引起风险积聚，影响资产质量。基于此，本文提出如下假设：
H4：引进境外战略投资者可强化城市商业银行贷款集中度，进而影响资产质量。
三、研究设计
(一)变量选取
1.被解释变量。判断一家商业银行的资产质量可以用不良贷款率、拨备覆盖率等指标。其中，不良贷款率是衡量银行资产质量最常用的指标。国内外已有的相关研究文献也普遍采用不良贷款率作为衡量银行风险和资产质量的指标。因此，本文选取不良贷款率(npl)作为被解释变量，用于衡量城市商业银行的资产质量。
2.解释变量。贷款集中度为本文的核心解释变量，将从客户集中度和行业集中度两个维度进行考察。
(1)客户集中度(max1)。银行常用的客户集中度衡量指标包括最大单一客户集中度(max1)和最大十家客户集中度(max10)等，因为最大单一客户集中度指标是商业银行的监管指标，在城市商业银行的年度会计报表中公开披露。因此，本文实证分析时采用最大单一客户集中度指标，稳健性检验时采用最大十家客户集中度指标作为替代变量。
(2)行业集中度(HHI)。行业集中度选取修正的赫芬达尔-赫希曼指数来衡量，该指数的具体计算公式如下：
(1)其中，xi为第i家银行在某一行业的贷款余额，X为银行的企业贷款及垫款余额，n为行业数。由于每家城市商业银行在贷款行业划分上不完全一致，上市的城市商业银行的信息披露比较完整，而资产规模较小的城市商业银行只公开贷款余额位列前十位的行业贷款余额。通过对比发现，前十位以外的剩余行业的贷款余额占比非常小，将其合计归为其他行业。为了统一指标口径，本文在测算行业集中度时，n设定为11。
3.控制变量。本文选取经济周期(cycle)、区域金融环境(region)、境外战略投资者(foreign)、贷款规模(loan)、拨备覆盖率(coverage)、资本充足率(car)作为控制变量。
(1)经济周期(cycle)。参考任秋潇和王一鸣(2016)[14]66的研究，选取产出缺口指标来衡量经济周期。其表达式为：
cycle=实际GDP增长率-潜在GDP增长率
(2)运用Eviews8对2007年第一季度至2017年第二季度的季度GDP同比增长率进行了HP滤波处理，将GDP增长率的真实值与HP滤波长期趋势项(潜在GDP增长率)相减得到残差，即产出缺口。产出缺口为正值，表明经济进入上行周期，该缺口数值越大，代表经济越繁荣；反之，则为经济进入下行周期。在使用HP滤波法得到的数据中，选取2007-2016年第四季度的产出缺口数据进行实证分析。
(2)区域金融环境(region)。主要考察城市商业银行总行所在地的金融生态环境，采用中国社会科学院金融研究所编制的中国地区金融生态环境综合指数来度量，取值为0～1之间。由于部分城市商业银行是由同一省份范围内多家城市商业银行、城市信用社合并重组后设立的，为了保持数据的一致性，本文实证分析时使用省级行政区的金融生态环境指数。
(3)境外战略投资者(foreign)。根据是否引进境外战略投资者设置虚拟变量，考察不同股权结构对于城市商业银行资产质量的影响。
(4)贷款规模(loan)。用于衡量城市商业银行拓展业务的能力。当银行对企业发放的贷款及垫款增加时，总贷款余额随之增加，不良贷款率下降。
(5)拨备覆盖率(coverage)。用于考察城市商业银行贷款的风险程度和银行财务的稳健性，反映银行风险审慎监管的程度。当拨备覆盖率提高时，银行的风险管控能力增强。
(6)资本充足率(car)。用于反映城市商业银行抵御风险的能力。当银行的资产质量下降时，银行加权风险资产增加，资本充足率下降。因此，银行面临的风险增加时，需提高资本充足率。
具体变量指标描述见表1。
表1变量描述变量类型变量名称符号含义被解释变量不良贷款率npl不良贷款余额在总贷款余额中的占比解释变量控制变量客户集中度max1最大单一客户贷款总额与资本净额的比值行业集中度HHI修正的赫芬达尔赫希曼指数经济周期cycle产出缺口区域金融环境region中国地区金融生态环境综合评价指数境外战略投资者foreign1为已引进境外战略投资者;0为未引进境外战略投资者贷款规模loan企业贷款及垫款余额(单位为百亿元)拨备覆盖率coverage实际计提贷款损失准备与不良贷款余额的比值资本充足率car资本总额与加权风险资产总额的比值
(二)样本选取与数据来源
本文按照城市商业银行的资产规模、区域分布及数据的可得性，搜集了50家城市商业银行的相关数据，剔除部分成立时间短、数据缺失严重的城市商业银行后，最终选取了46家城市商业银行*46家城市商业银行分别为：北京银行、上海银行、江苏银行、南京银行、宁波银行、盛京银行、徽商银行、天津银行、杭州银行、厦门国际银行、哈尔滨银行、广州银行、锦州银行、吉林银行、包商银行、成都银行、重庆银行、昆仑银行、长沙银行、郑州银行、大连银行、贵阳银行、苏州银行、河北银行、龙江银行、江西银行、华融湘江银行、西安银行、兰州银行、东莞银行、青岛银行、汉口银行、九江银行、洛阳银行、广东南粤银行、厦门银行、长安银行、晋商银行、温州银行、湖北银行、富滇银行、齐鲁银行、威海市商业银行、桂林银行、福建海峡银行、浙江稠州银行。作为研究对象，所选择的样本银行覆盖了27个省(直辖市、自治区)。截止2016年末，样本银行的资产合计217017.75亿元，占全国城市商业银行总资产的76.85%，具有较强的代表性。
在年度数据区间的选择上，较长的年度区间可以保证相对充足的数据量，且自2007年以来城市商业银行的数据完整性较好。因此，选用2007-2016年的样本数据，既能保证数据的可得性，又符合城市商业银行在新经济金融环境下经营行为
的时代背景。
在所选样本数据中，微观数据主要来自全球银行与金融机构(Bankscope)数据库、国泰安数据库、Wind数据库以及各城市商业银行官方网站公布的年度报告；宏观数据主要来源于同花顺数据库、中国经济数据库(CEIC)和国家统计局网站；区域金融环境数据来自中国社会科学院金融研究所从2006年开始编制的中国地区金融生态环境综合指数。
(三)模型构建
根据前述的研究假设，本文构建的面板模型如下：
(3)模型(3)主要用于分析当期贷款集中度对贷款质量的影响。其中，nplit表示第i家城市商业银行在t年的不良贷款率；max1it表示第i家城市商业银行在t年的客户集中度；HHIit表示第i家城市商业银行在t年的行业集中度。controlit为控制变量，具体包括：cycleit表示t年的产出缺口；regionit表示第i家城市商业银行总行所在省份在t年的金融生态环境综合评价指数；loanit表示第i家城市商业银行在t年的企业贷款及垫款余额；coverageit表示第i家城市商业银行在t年的拨备覆盖率；carit表示第i家城市商业银行在t年的资本充足率；μi表示个体面板模型效应；εit为残差项。
目前，学术界对于模型中的贷款集中度指标应该使用当期数据还是滞后期数据仍存在不同的观点。虽然国内的大部分文献采用当期数据进行实证研究，但也有文献采用滞后期数据进行分析。比如，施高峰(2013)[27]在信贷集中对我国上市银行经营绩效影响的研究中同时纳入了当期数据、滞后一期数据、滞后二期数据，发现滞后一期的客户集中度和滞后二期的行业集中度会对银行绩效产生显著影响；Gambacorta和Mistrulli(2004)[28]、任秋潇和王一鸣(2016)[14]67在银行资产
规模与银行信贷行为的研究中，采用数据累积项即第t期与第t-1期的贷款集中度之和，综合考察贷款集中度指标的时滞效应和累积效应。基于此，本文运用滞后一期的贷款集中度指标和当期与滞后一期相加的累积贷款集中度指标构建固定效应模型(4)、模型(5)，分别用于分析贷款集中度的滞后一期值、累积值与其他变量的关系，并通过回归结果对比判断贷款集中度对银行资产质量的传导机制是否存在滞后性。
(4)
(5)在实证分析时，按区域金融环境和是否引入境外战略投资者设置虚拟变量以及与贷款集中度指标的交互项，得到模型(6)和模型(7)。通过各组别的回归结果对比分析来探讨不同地区、不同股权性质城市商业银行的贷款集中度对银行资产质量的影响。
(6)nplit=α0+α1max1it+α2HHIit+α3foreignit+α4max1it×foreignit+α5HHIit×foreignit+
(7)本文将46家样本银行按总行所在地划分为东部、中部、西部和东北部四个区域。其中，东部20家，中部10家，西部10家，东北部6家。模型(6)中，dis为区域虚拟变量，具体用east、mid、west表示。east为1代表东部地区，为0代表其他地区；mid为1代表中部地区，为0代表其他地区；west为1代表西部地区，为0代表其他地区；当east、mid、west均为0即代表东北地区。模型(7)中，foreignit表示第i家城市商业银行t年是否引入境外战略投资者，1代表已经引入境外战略投资者，0代表未引入境外战略投资者；设置客户集中度、行业集中度与境外战略投资者虚拟变量的交互项以验证假设4，同时单独加入境外战略投资者虚拟变量，用以分析引进境外战略投资者是否会直接对城市商业银行的资产质量造成影响。
四、实证检验与分析
(一)描述性统计
表2银行特征变量的描述性统计变量名称观测值均值最小值最大值标准差npl4241.34%013.97%1.22%max13999.80%1.61%116.27%14.63%HHI40616.62%9.88%33.43%4.63%loan4247.200.2964.629.13coverage424283.92%10.08%5967.84%338.07%car42412.97%4.47%40.30%3.15%根据对样本银行2007-2016年银行特征变量的描述性统计(见表2)，样本银行的不良贷款率标准差较小，银行间差异不明显。由于一部分城市商业银行是由多家地方城市信用社重组新设的，在银行并购重组过程中剥离了大量的不良资产，因此，不良贷款率较低，有的甚至为0。在贷款集中度方面，行业集中度银行间差距较小，客户集中度则相对较大，体现了不同银行的贷款客户分布存在差异。在控制变量方面，由于2007-2016年城市商业银行发展迅速，且各家银行的发展程度和经营状况差异较大，贷款规模显示出巨大差距，最小值为29亿元，最大值为6462亿元；拨备覆盖率的标准差较大，主要原因是部分城市商业银行出于审慎经营考虑，计提了大量风险损失准备金，比如，2010年昆仑银行拨备覆盖率达5967.84%，过高的拨备覆盖率将产生较高的机会成本，影响银行的利润；资本充足率的标准差较小，银行间的差距较小，但仍有部分城市商业银行未达到监管指标10%的要求。
(二)回归结果分析
运用Stata12通过对构建的模型进行回归分析，主要从四个方面进行：第一，研
究当期贷款集中度对资产质量的影响；第二，研究贷款集中度是否存在时滞效应和累积效应；第三，研究不同地区城市商业银行的贷款集中度对资产质量的影响；第四，研究不同股权结构的城市商业银行的贷款集中度对资产质量的影响。
1.当期贷款集中度对银行资产质量的影响。根据豪斯曼检验结果，使用固定效应模型的固定效应估计量法(FE)和一阶差分法(FD)分别进行回归。其中，一阶差分法(FD)不含截距项。从表3的回归结果可以看出，当期客户集中度对银行不良贷款率的影响系数在1%的显著性水平下均显著为正，第(1)栏中城市商业银行的最大单一客户集中度每提高1个单位，不良贷款率就相应增加0.0202个单位，验证了本文提出的假设H1a，即“城市商业银行的客户集中度对资产质量有负向影响”。当期行业集中度对银行不良贷款率并未构成显著性影响，且第(2)栏中估计系数几乎为0，原因可能在于城市商业银行的信贷主体主要是地方政府融资平台和地方骨干企业，由于地方政府对地方融资平台存在隐性担保、地区间经济发展存在较大差异，城市商业银行跨区域经营以及宏观政策的变动等原因，贷款的行业分布会呈现集中和分散的形态。但相比行业集中度风险，个别贷款客户的资信状况恶化导致的违约风险，对银行资产质量的影响更大。
表3当期贷款集中度对银行资产质量影响的回归结果FE(1)FD(2)引进境外战略投资者FE(3)引进境外战略投资者FD(4)Variablenplnplnplnplmax10.0202***0.0161***0.0128***0.0092*(0.0055)(0.0055)(0.0036)(0.0049)HHI0.00470.0000-0.0110-0.0142(0.0210)(0.0258)(0.0254)(0.0345)cycle0.0241-0.00520.0289-0.0083(0.0906)(0.0779)(0.0925)(0.0803)region-2.0031*-2.0125*-2.6222***-2.2459*(1.0457)(1.0397)(0.9779)(1.1390)foreign0.0652-0.8041(0.7932)(0.9078)max1*foreign0.0267***0.0208**(0.0082)(0.0084)HHI*foreign0.00830.0498(0.0392)(0.0500)loan-0.0172**-0.0003-
0.0198**0.0002(0.0083)(0.0252)(0.0080)(0.0244)coverage-0.0008-0.0005-0.0008*-0.0005(0.0006)(0.0004)(0.0005)(0.0004)car-0.0401-0.0472-0.0354-0.0448(0.0263)(0.0365)(0.0258)(0.0366)cons2.9401***—3.3931***—(0.8560)—(1.0123)—N379379379332R-squared0.14970.05570.17570.0651注：参数下括号内的数值为稳健标准误，***、**、*分别表示其在1%、5%和10%显著性水平条件下显著，R-squared为固定效应组内模型的拟合优度。
从控制变量方面看，经济周期对银行资产质量没有显著性影响，可能的原因是对于城市商业银行而言，其与地方政府融资平台及当地的龙头企业建立了长期稳定的合作关系，信贷投向主要集中于地方支柱产业，无论经济处于上行或下行周期，贷款都会向这类“优质客户”倾斜。运用固定效应模型的两种方法进行回归，结果显示区域金融环境的影响系数在10%的显著性水平下显著为负，且估计系数的绝对值较大，即城市商业银行总行所在地的区域金融环境水平越高，银行抵御风险的能力越强，不良贷款率随之下降，资产质量提高。固定效应估计方法结果显示，贷款规模的估计系数在5%的显著性水平下显著为负，当贷款规模扩大时，往往对应着银行更强的风险控制意识和谨慎的风险偏好，因而不良贷款率下降。拨备覆盖率、资本充足率的估计系数为负，但并未对不良贷款率产生显著影响。
表4贷款集中度的滞后效应和累积效应对银行资产质量影响的回归结果当期(1)滞后一期(2)累积值(3)Variablenplnplnplmax1it0.0202***(0.0055)max1i(t-1)0.0090**(0.0044)∑1j=0max1i(t-j)0.0068**(0.0033)HHIit0.0047(0.0210)HHIi(t-1)0.0057(0.0194)∑1j=0HHIi(t-j)-0.0002(0.0147)N379334333R-squared0.14970.10900.1129注：参数下括号内的数值为稳健标准误，***、**、*分别表示其在1%、5%和10%显著性水平条件下显著，R-squared为固定效应组内模型的拟合优度；限于篇幅，表中常数项和控制变量的估计结果省略。
2.贷款集中度的滞后效应和累积效应对银行资产质量的影响。为考察城市商业银行的贷款集中度对资产质量的传导机制是否存在滞后性，利用当期的贷款集中度指标构建的模型(3)作为对照组，分别与滞后一期的贷款集中度指标和累积贷款集中度指标构建的模型(4)、模型(5)进行对比，三组模型均使用固定效应估计量法(FE)进行回归分析(见表4)。
表4的回归结果显示，模型(4)、模型(5)中客户集中度对银行不良贷款率的影响系数在5%的显著性水平下均显著为正，但影响系数较模型(3)大幅下降，即贷款集中度指标存在滞后效应和累积效应，但对银行风险的作用效果大大削弱，表现为以当期客户集中度对银行资产质量的影响为主。在行业集中度方面，模型(3)、模型(4)、模型(5)中行业集中度对银行不良贷款率的影响均不显著。
3.区域金融环境对当期贷款集中度与银行资产质量的影响。从表3的回归结果可以看出，区域金融环境会对城市商业银行的不良贷款率产生显著的负向影响。本文将46家样本银行按照东部、中部、西部、东北部四个组别，设置区域虚拟变量与贷款集中度指标的交互项，运用模型(6)进一步考察地区间差异在贷款集中度对资产质量的传导机制中的影响。东北地区的虚拟变量取值均为0，变量的显著性和影响系数参照模型(3)。
表5地区间差异对当期贷款集中度与银行资产质量影响的回归结果对照组(1)东部(2)中部(3)西部(4)Variablenplnplnplnplmax10.0202***0.0196***0.0219***0.0147**(0.0055)(0.0060)(0.0075)(0.0056)HHI0.00470.0489**-0.0002-0.0190(0.0210)(0.0237)(0.0265)(0.0236)max1×east-0.0092(0.0126)HHI×east-0.1073**(0.0521)max1×mid-0.0066(0.0084)HHI×mid0.0196(0.0426)max1×west0.0065(0.0108)HHI×west0.1111***(0.0345)N379379379379R-squared0.14970.15850.14570.1565注：参数下括号内的数值为稳健标准误，***、**、*分别表示其在1%、5%和10%显著性水平条件下显著，R-squared为固定效应组内模型的拟合优度；限于篇幅，表中常数项和控制变量的估计结果省略。
从表5的回归结果可知，不同地区城市商业银行的当期客户集中度对不良贷款率均呈现正向的显著性影响；当期行业集中度对不良贷款率的影响仅在东部地区的城市商业银行中显著为正。行业集中度与东部地区虚拟变量的交叉项对不良贷款率的影响为负向且显著，行业集中度与西部地区虚拟变量的交叉项对不良贷款率的影响为正向且显著。以上结果验证了本文的假设H3“城市商业银行贷款集中度对资产质量的影响存在地区间差异”。客户集中度与区域虚拟变量的交互项对不良贷款率均无显著性影响，说明城市商业银行的地区间差异并未加大客户集中度对银行资产质量的影响。
4.引进境外战略投资者对当期贷款集中度与银行资产质量的影响。由于绝大部分城市商业银行的一致行动人为地方政府，本文根据是否引进境外战略投资者将样本银行进行分类，设置引进境外战略投资者虚拟变量和贷款集中度指标与其的交互项，运用模型(7)分析引进境外战略投资者对贷款集中度与资产质量关系的影响。46家样本银行中有15家银行引进了境外战略投资者，年报数据披露当年引进境外战略投资者的银行包括133个观测值，未引进境外战略投资者的银行包括246个观测值，具体的回归结果见表3。从表3第(3)栏可知，考虑引进境外战略投资者后与客户集中度的交叉影响时，交互项每提高1个单位，会使得城市商业银行的不良贷款率在1%的显著性水平下提高0.0267个单位，说明引进境外战略投资者对银行风险存在一定的负面影响，假设H4“引进境外战略投资者可强化城市商业银行贷款集中度，进而影响资产质量”得以验证。引进境外战略投资者虚拟变量以及行业集中度与引进境外战略投资者虚拟变量的交互项对不良贷款率并无显著性影响。
表6最大十家客户集中度对银行资产质量水平影响的回归结果
FE(1)RE(2)Variablenplnplmax100.0059**0.0059**(0.0024)(0.0025)HHI0.01470.0042(0.0228)(0.0177)控制变量YesYes注：参数下括号内的数值为稳健标准误，***、**、*分别表示其在1%、5%和10%显著性水平条件下显著。
(三)稳健性检验
为了保证实证结果的稳健性，本文进行了以下检验：
首先，以最大十家客户集中度代替最大单一客户集中度，分别构建固定效应模型(FE)和随机效应模型(RE)进行回归，最大十家客户集中度的估计系数在5%的显著性水平下显著为正，而行业贷款集中度对银行资产质量的影响并不显著，这与本文得到的实证结果基本一致。
其次，以随机效应模型的可行广义最小二乘法(FGLS)和最大似然估计法(MLE)对实证结果进行检验，结果显示无明显差异。
依据以上稳健性检验结果，说明本文的实证研究结果是稳健的。
五、研究结论与政策建议
(一)基本结论
本文基于我国27个省、市、自治区的46家城市商业银行2007-2016年度数据，通过构建计量模型分析了客户集中度、行业集中度对城市商业银行资产质量的影响。得出的结论是：首先，降低贷款集中度，尤其是客户集中度，对于城市商业银行的风险监管、资产质量改善将起到积极的作用。其次，贷款集中度对城市商业银行资产质量的影响存在滞后效应和累积效应，表现为以当期客户集中度对银行资产质量的影响为主，行业集中度对银行资产质量的影响不显著。再次，经济周期对城市商业银行的资产质量没有显著性影响；区域金融环境会对城市商业银行的不良贷款率产生显著的负向影响；不同地区的城市商业银行其贷款集中度对资产质量的影响程度不一致，西部地区城市商业银行的行业集中度对资产质量具有强烈的负面影响。
最后，引进境外战略投资者可强化城市商业银行贷款集中度，进而影响资产质量，对城市商业银行的风险控制有一定的影响。
(二)政策建议
基于以上研究结果，对于城市商业银行如何通过调整信贷结构，加强信贷管理，控制不良贷款“双升”以及改善资产质量，本文提出如下政策建议：
第一，严格贷款授信准入，细化贷款集中度预警指标。目前，银行监管层通过设立监管指标、提倡发展银团贷款等多项措施对客户集中度进行规范化管理，但并未将贷款的行业集中、区域集中、期限集中等纳入监管范围。城市商业银行可以通过提高贷款行业门槛，调整行业授信审批权限，设置中长期贷款最高限额，加大对问题客户的监测力度，及时了解各分支行的行业贷款余额等措施进行调控，以分散信贷资源过于集中，提高银行资产质量水平。
第二，下沉客户结构，推进小微金融业务。随着地方政府市场化举债模式日趋成熟，房地产调控力度不断加大，城市商业银行应加快调整客户结构，将贷款客户转向议价能力较强但规模相对较小的零售、小微业务领域。近年来，国家对于小微企业的扶持力度不断加大，各地通过建立小微企业创业孵化基地、推行差别化监管、提供税收优惠等政策鼓励其发展。小微企业本身具有巨大的资金需求，但由于企业信息披露不充分、不能提供抵质押物等原因难以获得融资。城市商业银行应发挥其地缘优势，全面深入地了解小微企业的信用状况、经营情况，解决信息不对称问题，为小微企业提供金融服务。通过拓宽客户资源，降低贷款的客户集中度，来提高金融的普惠程度。
第三，加强城市商业银行跨区域业务合作。由于城市商业银行的地域特征和政策限制，银行之间的跨区域合作尚处在探索阶段。2009年中国银监会下发的143号文已放松了城市商业银行异地设立分支机构的市场准入规则，有助于加强城市商业银行之间合作的广度与深度。东部沿海地区资产规模较大、信贷业务经验丰富、风险
控制规范的城市商业银行可以考虑与西部内陆地区的城市商业银行建立合作机制，实现资源的整合与共享，促进共同发展。
第四，完善城市商业银行法人治理，优化股权结构。众所周知，股权结构是公司治理的基础，一个良好的股权结构有利于公司治理架构的形成，有利于实现公司价值最大化。目前，我国城市商业银行的股权结构中既有国企股东、又有民营股东，既有中资股东、又有外资股东，既有大股东、又有小股东，呈现出多元化特征。虽然，股权结构的多元化可以避免股权过于集中的一股独大问题，也可以防止股权过于分散导致的股东缺位、内部人控制的不利局面。但是，如何把握股权相对集中的度是一个难题。随着我国银行业混合所有制改革的逐步深入，城市商业银行的国有资本比重不断下降，境外投资者、民营企业的持股比例将大幅上升，建立一个优良的股权结构，能够确保董事会高效运行，发挥监事会的监督职能，强化管理层的执行能力，严格规范授权管理，提高银行资产质量。
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篇四：降低贷款集中度措施
房地产贷款集中度管理制度
近年来，由于房地产贷款余额迅速增长，对财政平衡，金融稳定，就业和经济发展的影响被越来越多的政策制定者关注，为了确保可持续发展，政府在房地产贷款分布中提供了监管力度，以限制房地产的金融风险和不良贷款的应付比率。本文旨在研究在此背景下房地产贷款集中度管理制度的必要性，并介绍有关贷款集中度管理制度的实施过程，以期创造一种稳定的金融体系，确保未来经济稳定发展。
一、房地产贷款集中度管理基本定义
房地产贷款集中度管理制度的基本定义是，中央银行和金融机构在控制房地产贷款集中度方面采取的综合政策集，以限制房地产贷款流动性和避免房地产市场过热和不良贷款现象。
二、房地产贷款集中度管理目的1、降低金融风险：有效控制房地产贷款集中度，可以有效降低金融机构在房地产贷款业务中面临的风险，保持金融体系的稳定性。
2、稳定房地产市场：通过控制房地产贷款集中度，可以有效降低房地产过度的投资行为，避免因过热而造成的泡沫经济，从而稳定房地产市场，促进房地产业的健康发展。
三、房地产贷款集中度管理实施措施
1、建立多重借款率制度：国家银行主要依据多重借款率制度来实施房地产贷款集中度管理，包括直接监管借款率、间接监管借款率、保证比率等，使金融机构在发放房地产贷款时受到足够的制约，限制其贷款集中度。
-1-
2、强化信贷风险管理：国家为了限制房地产贷款的集中度，对金融机构的信贷风险管理也将加强，包括完善风险识别、风险分类、风险防范、风险避免等，以确保有效控制房地产贷款集中程度。
3、完善宏观经济政策：为了进一步降低房地产贷款集中度，政府还将采取积极的宏观经济政策，如增加住房供给，降低住房价格，收紧信贷等，以达到控制需求保持稳定的目的。
四、总结
从上述内容可以看出，房地产贷款集中度管理是当前政府管理房地产贷款重要的政策工具，它既可以有效降低金融机构面临的风险，又可以稳定房地产市场，从而为经济稳定发展创造良好的基础。但同时，我们也要看到来自房地产贷款集中度管理的负面影响，特别是收紧信贷等宏观经济政策可能会对某些行业的发展带来负面影响，因此，在实施房地产贷款集中度管理时，应以经济发展的全局考虑，考虑到各方利益，并采取恰当的措施，以确保房地产贷款集中度管理能够发挥应有的作用。
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篇五：降低贷款集中度措施
龙源期刊网http://www.qikan.com.cn商业银行贷款集中度对不良贷款率的影响
作者：魏晓琴
张祥娟
来源：《金融教学与研究》2014年第06期
摘
要：采用行业集中度、地区集中度和客户集中度三个变量来测算国有商业银行、股份制商业银行和城市商业银行三类银行的贷款集中度，并通过建立回归模型对比分析这三类银行的贷款集中对不良贷款率的影响。研究结果表明，商业银行的贷款集中与不良贷款率正相关，各类商业银行的贷款集中程度与不良贷款的相关程度不同，其中贷款集中度对国有商业银行资产质量的影响要大于股份制商业银行，降低贷款集中度是遏制不良贷款的有效方法。
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词：商业银行；贷款集中度；不良贷款率
中图分类号：F830.33文献标识码：A文章编号：1006-3544（2014）06-0006-05在经济增长乏力背景下，中国银行业风险也在加大。根据银监会统计，截至2014年上半年，中国银行业金融机构不良贷款余额6943亿元，较2013年年底上升1022亿元，已超过2013年全年不良贷款增加规模的992亿元。其中，16家上市商业银行不良贷款余额达5580亿元，不良贷款余额和不良贷款率双升。为有效遏制不良贷款问题，各家银行纷纷查找问题根源，采取相应措施。其中遏制贷款集中问题被各家银行高度关注。本文采用行业集中度、地区集中度和客户集中度三个变量来测算国有商业银行、股份制商业银行和城市商业银行三类银行的贷款集中度，并通过建立回归模型对比分析这三类银行的贷款集中对不良贷款率的影响。
一、相关文献综述
对于贷款集中度与不良贷款率的关系问题，已有不少学者已经进行了大量研究。主要可以分为以下五个方面：
一是贷款集中度的内涵。Fiseher（1993）认为贷款集中主要指贷款的投放及贷款金额的集中度。
而L.DouglasSmith和EdwardC.Lawronce（1995）认为贷款集中是指贷款的长期性趋势，并通过关注贷款的长期性趋向所带来的贷款集中度风险，得出贷款的长期性趋向容易导致银行的流动性风险。
徐进前（2002）认为贷款集中是非均衡条件下信贷资源配置的一种方式。
二是贷款集中的成因。G.HwanShin，JamesW.Kolari（2004）通过对日本信贷市场的研究发现，日本商业银行在投放贷款时，对贷款进行了等级划分，等级越高，贷款集中现象越明显，这种现象是由信息的不完全所导致，银行对于等级较高的企业投放更多的贷款。孙琴月（2008）在研究中分析了信贷集中产生的原因，主要包括国家政策的干预、银行经营观念的转
龙源期刊网http://www.qikan.com.cn变、信贷管理体制高度集中、银行间恶性竞争等，着重揭示了商业银行贷款集中现象所带来的负面影响。
三是贷款集中带来的风险及监管。SchwaigerandGerhardWinkler（2009）利用奥地利大型商业银行1997～2003年间的数据分析了银行贷款投向行业及规模的多元化对风险、成本收益的影响，发现虽然贷款多元化提高了银行成本，但降低了银行风险并提高了收益，并且贷款多元化对银行的资本化也是有利的。毛永斌等（2007）对房地产贷款集中度风险进行分析，发现商业银行房地产贷款集中度越高，其风险引发的危害越大。颜新秀、王睿（2010）分析了新资本协议中对贷款集中度的监管要求，总结了集中度风险计量的方法及国际经验，并提出了对我国银行业贷款集中度风险计量与监管的启示。
四是对贷款集中的测算。吕姝仪（2009）采用绝对集中度、赫芬达尔指数两个指标，通过对市场结构类型进行划分，对我国投资银行业主要业务以及整体规模的市场集中度进行了测算和分析。
张铁铸（2004）采用Herfindahl指数衡量商业银行贷款投放的多元化程度，建立回归模型考察了贷款多元化对商业银行风险和收益水平的影响。王海霞（2009）用单一客户贷款比例、最大十家客户贷款比例来衡量城市商业银行的贷款集中度，实证分析上市商业银行的客户贷款集中度对风险和收益的影响。
五是贷款集中的影响。王富华、姜姗姗（2012）采用市场集中度指标（HHI），通过建立回归模型分析贷款集中对上市银行风险与收益的影响来衡量上市银行的贷款集中度，发现近年来上市银行贷款的行业集中度呈下降趋势，地区集中度呈略上升趋势，行业集中和地区集中与上市银行的经营风险均没有显著关系。王旭（2013）选取18家商业银行2005～2011年间的面板数据，通过设计变量和面板数据模型，实证检验银行贷款集中度对商业银行资产收益率、不良贷款率、经营稳健性和资本充足率的影响，结果显示，贷款集中度对商业银行资产收益率、经营稳健性和资本充足率具有反向影响，对不良贷款率具有正向影响；贷款集中度的影响在不同类型商业银行之间存在结构性差异。
综合目前商业银行贷款集中度的研究现状，主要表现出了以下四个特点：一是定性研究多于定量研究，大部分学者主要对贷款集中的内涵、成因，带来的风险等进行了描述性统计分析，缺乏基于贷款集中表现形式的完整系统的测算；二是多为对集中度中某一指标的分析，缺乏对贷款集中的行业集中、地区集中和客户集中的全面分析；三是多为对某一类银行的贷款集中分析，缺乏对不同性质银行的对比分析；四是由于我国商业银行贷款集中度的监管刚刚起步，对如何完善监管的论述较少。因此，本文将采用行业集中度、地区集中度、客户集中度三个指标对国有银行、股份制银行、城商行三类银行进行对比分析。
二、商业银行贷款集中度的测算
（一）数据来源
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由于上市商业银行年报齐全、公司治理结构较好，考虑到数据的可得性，因此本文选取2009～2013年我国16家上市商业银行作为研究对象，根据16家银行的年报，整理得到各家银行不良贷款率、贷款集中度的相关数据，为以后的描述性统计分析和实证分析做好必要的准备。本文选取的16家上市商业银行可以分为三类：第一类是国有商业银行，包括中国银行（601988）、中国农业银行（601288）、中国工商银行（601398）、中国建设银行（601939）、交通银行（601328），第二类是股份制商业银行，包括光大银行（601818）、浦发银行（600000）、民生银行（600016）、平安银行（000001）、华夏银行（600015）、兴业银行（601166）、招商银行（600036）、中信银行（601998），第三类是城市商业银行，包括南京银行（601009）、宁波银行（002142）、北京银行（601169）。
（二）变量的选取
1.不良贷款率（BLR）。不良贷款率指金融机构不良贷款占总贷款余额的比重。不良贷款是指在评估银行贷款质量时，把贷款按风险基础分为正常、关注、次级、可疑和损失五类，其中后三类合称为不良贷款。金融机构不良贷款率是评价金融机构信贷资产安全状况的重要指标之一。不良贷款率高，说明金融机构收回贷款的风险大；不良贷款率低，说明金融机构收回贷款的风险小。
2.贷款集中度。
商业银行贷款投向集中体现为行业集中、地域集中、客户集中、期限集中等。考虑到数据的可得性、一致性和代表性，本文选取客户集中、行业集中以及地域集中三个指标来分析我国上市商业银行的贷款集中度情况。
（1）行业集中度指数（IHD）。即贷款在不同行业的投放情况，采用修改的Herfindahl指数来表示，其计算公式为：IHD=■（Xi/Q）2，其中X1，X2，……，Xn为商业银行在不同行业的贷款投放额，且Q=■Xi。
（2）地区集中度指数（GHD）。即贷款在不同地区的投放情况，采用修改的Herfindahl指数来表示，其计算公式为：GHD=■（Yi/P）2，其中Y1，Y2，……，Ym为商业银行在不同地区的贷款投放额，且P=■Yi。
（3）客户集中度指数（CHD）。用前10大客户贷款占比来表示，即最大10家客户贷款余额占资本净额的比重。
（三）贷款集中度的描述性统计
根据上市商业银行年报资料，分别计算各银行贷款的行业集中度，地区集中度，客户集中度，并用EXCEL进行计算，得到以下初步统计结果（见表1）。
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由表1的描述性统计可以看出，16家上市商业银行中，国有商业银行的三个集中度指标都比较小，而城市商业银行的三个集中度指标都比较大，股份制商业银行的三个集中度指标在三类银行中居中。产生这种现象的原因可能是由于国有商业银行的发展历史比较长久，贷款的内外部监管相对完善，业务模式相对成熟。
对比而言城市商业银行起步相对较晚，多数的城市商业银行在行业贷款管理领域还处于起步阶段，大多还停留在静态控制阶段，公司类贷款中大额贷款所占比例较大，另外受地区经济发展特点的影响，贷款结构中的客户集中度相对较高。
由图1各类银行的贷款集中度走势图可以看出：（1）贷款的行业集中度均呈现上升趋势。产生这种现象的原因可能是由于钢贸、房地产等行业的发展使得行业集中度被整体抬高。（2）贷款的地区集中度、客户集中度都呈下降趋势，其中客户集中度下降幅度相对较大，这可能是由于随着信息技术的发展，地域对贷款投向的影响越来越小，同时由于我国对贷款集中的监管主要在客户集中方面，即要求对同一借款人的贷款余额占商业银行资本余额的比例不得超过10%、对最大10家客户的贷款余额占商业银行资本余额的比例不得超过50%的标准，从而限制了贷款对客户的集中投放。
三、商业银行贷款集中度对不良贷款率影响的实证分析
（一）单位根检验
为避免“伪回归”现象的出现，先对样本数据进行平稳性检验。
用Eviews6.0软件对样本数据进行单位根检验。单位根检验统计结果如表2、表3、表4所示。
由表2单位根检验统计结果可以看出：国有商业银行的行业集中度（IHD）、地区集中度（GHD）概率值在LLC（Levin-Lin-Chu）检验和Fisher-ADF检验中分别为0.1141、0.4698、0.5581和0.8379，均大于0.1的显著性水平，因此不能拒绝原假设“面板序列具有单位根”，变量为非平稳序列；对商业银行的地区集中度指标的面板序列进行一阶差分后再进行单位根检验结果的概率值均小于0.1的显著性水平，因此拒绝了“面板序列具有单位根”的原假设，即各个变量的一阶差分都是平稳序列，因此所有变量一阶单整。同理，股份制商业银行、城市商业银行的各个变量也在一阶差分后平稳，因变量一阶单整，分别见表3、表4。
（二）协整检验
通过Eviews6.0统计软件的检验可以看出16家上市商业银行的时间系列数据是非平稳的，它们进行一阶差分后变平稳，不过这样会失去总量的长期信息，而这些信息对问题分析又是必要的，所以用协整来解决此问题。对面板数据进行协整检验分为两个步骤，首先建立面板数据的回归模型，然后对所建立回归方程的残差用Eviews6.0软件的LLC（Levin-Lin-Chu）检验和Fisher-ADF检验两种检验方法对回归方程所得到的残差进行单位根检验，如果各残差平稳，就
龙源期刊网http://www.qikan.com.cn说明序数据列之间存在着协整关系。通过LLC（Levin-Lin-Chu）检验和Fisher-ADF检验得出结论如表5所示。
由表5商业银行的协整关系检验结果可以看出，LLC（Levin-Lin-Chu）检验和Rsher-ADF检验中，国有商业银行、股份制商业银行的方程残差序列的单位根检验的P值均小于0.1的显著性水平，因此拒绝原假设，回归方程的残差序列不具有单位根，残差序列平稳，各样本数据之间存在协整关系，因此可以建立回归模型。
城市商业银行残差序列的单位根检验结果大于0.1的显著性水平，因此接受原假设，残差序列不平稳，不能建立回归模型。产生这种现象的原因可能是由于仅选取了三家城市商业银行，样本数据太少所造成。
（三）回归模型分析
为研究商业银行的贷款集中度对不良贷款率的影响，借助前面得到的数据运用面板数据来建立模型如下：
RBLij=？琢0+？琢1IHDij+？琢2GHDij+？琢3CHDij+？着ij，？着ij～N（0，？滓2）
（1）
其中，RBLij代表第i家银行在第j年的不良贷款率，？琢0为常数项，？琢1、？琢2、？琢3分别为行业集中度、地区集中度、客户集中度的回归系数，？着ij为残差项，IHDij、GHDij、CHDij分别表示第i家银行在第j年的行业集中度、地区集中度和客户集中度。
由表6回归结果可知，国有银行和股份制银行回归方程的R2都较高，说明方程的拟合效果较好。因此可以分别得到国有商业银行和股份制银行的回归方程式（2）和（3）。
RBLij=0.01401+0.001882IHDij+0.05379GHDij+0.048174CHDij+？着ij（2）
RBLij=0.005696+0.000389IHDij+0.000856GHDij+0.006477CHDij+？着ij（3）
由以上回归结果和回归方程可以看出，国有商业银行和股份制银行回归方程的所有解释变量均显著，即所有解释变量具有解释能力。其中，客户集中度、行业集中度以及地区集中度的系数都是正数，说明三者与不良贷款率呈现正相关关系，即贷款集中度越高，不良贷款率越高，地区集中度和客户集中度对不良贷款率的影响比行业集中度大。例如国有商业银行的行业集中度（IHD）每增加1单位，不良贷款率增加0.001882个单位；地区集中度（GHD）每增加1个单位，不良贷款率增加0.053790个单位；客户集中度（CHD）每增加1个单位，不良贷款率增加0.048174个单位。另外，回归方程（2）与回归方程（3）相比，回归方程（2）各个变量的系数均大于回归方程（3），说明国有商业银行的行业集中度、地区集中度、客户集中度对不良贷款率的影响要明显大于股份制银行，因此在当前不良贷款率激增的背景下，商业银
龙源期刊网http://www.qikan.com.cn行尤其是国有商业银行应当高度注意贷款的行业集中度、地区集中度和客户集中度，从而有效降低不良贷款率。
四、结论
本文采用商业银行贷款行业集中度、地区集中度和客户集中度三个变量来测算国有商业银行、股份制商业银行和城市商业银行三类银行的贷款集中度，并通过建立回归模型对比分析了这些银行的贷款集中度对不良贷款率的影响。
研究结果表明：商业银行的贷款集中都与不良贷款率正相关，各类商业银行的贷款集中程度与不良贷款的相关程度不同，其中贷款集中度对国有商业银行的影响要大于股份制商业银行，这可能是由于国家的产业政策、银行间的竞争、自身市场定位等造成。各家银行对于较高的贷款集中问题，应该给予充分关注，并采取相应措施予以降低，从而缓解目前的不良贷款激增问题。
五、政策建议
由本文的研究结果可以看出，贷款集中度风险是近年来不良贷款率上升的主要原因之一，对此提出以下建议：
1.完善信贷管理体制。健全的法律、法规是缓解贷款集中问题的关键。因此，一方面要梳理现有的信贷管理制度，使信贷管理由传统、经验型管理向集约化、科学化管理转变；
另一方面要建立涵盖行业、区域、客户的多维度监管体系，科学合理地运用监管手段来调节、引导商业银行的信贷行为，建立良好的经济社会法律环境，加强贷款集中风险监管，最终实现对商业银行贷款集中的全方位监管。
2.提高银行的贷款管理能力。
随着利率市场化的推进，银行的资产定价能力降低，如果贷款定价不能反映风险，就会导致逆向选择，银行的大量资产将投放给高风险客户，贷款质量下降，不良贷款率上升。因此，银行需要加强组织学习，增强管理人员的风险意识和风险控制能力，同时应充分估计各类贷款的潜在风险，足额计提拨备，加大呆账核销力度，做到应核尽核。
3.建立贷款集中度风险预警机制。
为了更科学有效地预防、化解贷款集中度风险，控制不良贷款规模，需要制订相应的风险预警预案。该预警预案应包括三大管理系统：一是预警信号系统，即对围绕贷款发放、管理、收回等各环节的风险信号进行收集、整理，列出和预报主要风险预警信号；二是处置预案系统，即在对贷款风险信号准确识别的基础上，分别给出具体处置方案，采取预防、规避、抑制、补救等多种手段化解贷款风险；三是责任管理系统，即按照风险信号的不同管理层次和不同风险程度制定责任认定及责任处理程序。
4.重新进行市场定位。
贷款集中在短期内可以给商业银行带来一定的正面效应，但从长期来看，会造成风险集聚，给银行带来大量损失。因此各商业银行应重新进行市场定位，挖掘
龙源期刊网http://www.qikan.com.cn中小优质客户，并根据中小客户贷款需要，有针对性地开发相应的信贷方案和风险控制技术。通过贷款客户的分散，行业的分散和地区的分散，降低商业银行的贷款集中度，实现收益的上升和风险的分散，从而提升商业银行的经营稳定性和核心竞争力。
5.加快信息系统与资源共享平台建设。
随着我国金融业的迅速发展，现有的数据储备以及共享机制已经难以满足银行的信息需求，大数据时代的来临势在必行。因此要重视数据储备，加强信息系统与资源共享平台的建设，推动计量方法的革新，更精准地监测防范金融风险，从而有利于客户贷款信息的透明化，使银行更加了解客户，实现中小微企业与大企业拥有同等的贷款地位。
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（责任编辑、校对：郄彦平）
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篇六：降低贷款集中度措施
集中度风险管理问题与防范
所谓集中度风险就是指银行对源于同一及相关风险敞口过大，如同一业务领域（市场环境、行业、区域、国家等）、同一客户（借款人、存款人、交易对手、担保人、债券等融资产品发行体等）、同一产品（融资来源、币种、期限、避险或缓险工具等）的风险敞口过大，可能给银行造成巨大损失，甚至直接威胁到银行的信誉、银行持续经营的能力，乃至银行的生存。集中度风险从总体上讲，与银行的风险偏好密切相关，属于战略层面的风险。它既是一个潜在的、一旦爆发损失巨大的风险；又是一种派生性风险，通常依附于其他风险之中。
一、银行集中度风险主要表现
资产的集中度风险。如对单个客户、交易对手的风险敞口过大形成的集中度风险；对同一行业具有较高风险敞口的风险，包括对同一行业贷款数额占全部贷款数额的比重等；对同一地区交易对手或借款人具有较高的风险敞口而产生的风险；由于采用单一的风险缓释工具、避险工具，如抵质押品或由单个担保人提供担保而产生的风险；高比例持有某特定资产的风险，如债券、衍生产品、结构性产品等；对外担保、承诺所形成的风险敞口过于集中等。
与流动性风险密切相关的集中度风险。包括贷款期限的集中度风险，如贷款的平均期限，余期10年期以上长期贷款占全部贷款的比重；主要存款大户的存款余额的占比；主要同业机构存放或拆借余额的占比等。
收益的集中度风险。如信贷业务收益占总收益的比重、某高风险产品收益占总收益的比重等，以及其他可能带来损失的单个风险敞口或风险敞口组合等等。
由于信贷业务是商业银行最重要的资产业务，通常情况下，信贷集中度风险是其面临的最大风险集中，它既与单笔大额信贷风险敞口有关，又与银行其他业务密切相关，并对银行的整个经营风险以及资本占用产生重要的影响。
信贷集中度风险不仅表现为直接的集中度风险，即单一信贷产品、单个信贷客户或集团客户的信贷风险敞口问题，其风险特征是信贷数额多、所占份额大，比较直观、易识别，对这类集中度风险的管理，通常采用信贷产品限额、客户最高综合授信等措施来控制；信贷集中度风险还表现为间接的集中度风险，它比较难识别，也比较难把控。如银行给几个表面看上去互不相干的、相互独立的公司贷款，而实际上这些公司的持续发展有赖于某一个上游供应商，从而就形成了事实上的单个客户的信贷风险敞口；或在某个行业占主导地位的地区，银行在这个地区的经营活动，就容易在不经意间给同一行业的不同客户融资，从而导致信贷风险在这个行业的集中。
从经济学的角度看，经济运行中的泡沫通常与银行信贷的集中度有一定的相关性，只要出现有若干银行信贷过度集中的行业，无论是单个的还是组合的、直接的还是间接的，就会有泡沫产生的可能，有泡沫就有潜在危机。问题在于当泡沫刚出现时，人们并不马上就会意识到风险在集中，甚至只会看到盈利机会的增大。
集中度风险的一个重要特性是具有很大的隐蔽性。在风险逐步集聚的过程中，它不会像别的风险那样，边集聚、边暴露，边有损失。集中度风险在集聚过程中，不仅不会出现损失，而且还会带来收益，往往是集中度风险越高收益也会越高。所以当集中度风险集聚时，银行的收益是在逐渐增加的，而收益的增加通常会模糊人们的视线，会使人们感觉不到风险的增大、风险暴露可能带来的损失。由于集中度风险的这个特性，会直接影响到对集中度风险管理的有效性，人们往往会为了短期收益而存有侥幸心理。即使在风险监测中发现了也不会引起重视，因为它不像贷款出现逾期欠息等违约风险马上就会反映为不良贷款，甚至出现损失，也不像市场风险即刻就表现为当期收益的减少。集中度风险在爆发导致银行巨额损失之前，除了收益较高外，并没有其他不良的表现，很容易被决策者所容忍，这是集中度风险最具危害性的一个特性。
集中度风险暴露通常是受某一或某些因素的影响，使风险敞口突然增大到超过自身的风险承受能力、资本覆盖能力。此外，集中度风险暴露不仅表现为直接的资产损失，而且还表现为资产收益率的大幅度下降。如发放过多的固定利率贷款，就会使银行的利率风险敞口显著增大，虽然不会出现信用违约风险，但会出现利率风险。当利率处于上升预期时，银行就会面临巨大的利率风险，使银行资产的预期收益率下降。
在很多情况下，集中度风险暴露带来的损失，银行是很难把握和控制的，只能做好事先的防范。集中度风险的事先防范措施主要就是分散风险，而要做到分散风险不仅会加大经营成本，还要放弃一部分眼前利益。所以在银行经营中保持业务一定的集中度是必要的，既可降低经营成本又可增加收益，但不能过度，超过一定的度就会形成集中度风险，对此我们不能存有一丝的侥幸心理，要在成本与收益之间寻找一个合理的平衡点。
二、当前国内银行业集中度风险分析
银行经营的是风险，分散风险是经营和管理风险最基本的原则和措施。但是在实际的运作中，由于一些业务的集中可带来诱人的短期效益而使人容易忽略这种集中可能带来的风险。当前不论是大银行还是中小银行、老银行还是新银行，经营战略、信贷重点投放的行业或领域、信贷产品、表外业务等同质化问题十分突出，风险集中度也很相同，一旦集中度风险暴露，那么整个银行业就会遭受较大的损失，甚至引发金融风波。当前国内银行业的集中度风险问题主要表现为：
对集中度风险的定义过于狭窄，管理分散。通常只是把集中度风险定义在贷款及其相关的借款人上，未能涵盖所有业务及其交易对手的风险敞口。对跨部门的集中度风险，在识别、计量、监测、报告、控制等管理上还不太统一，没有实行集中管理，管理权大都分散在相关的业务部门，从而使集中度风险的问题通常被分散化了。如有些银行对房地产相关的信贷业务如房地产中的住宅房开发贷款、个人住房按揭贷款、商用房的开发贷款、商用房的按揭贷款、土地储备贷款、以房地产为抵押的贷款、房地产企业的债券投资等等与房地产有关的贷款管理通常是由几个部门分别管理的，很难说清楚房地产市场发生变化会给本行带来多大的影响以及本行的房地产贷款的集中度风险情况。
大额贷款户迅速增加，户均贷款大幅上升。几乎所有的银行都想把贷款贷给那些优良的大客户，目前中国内地一些银行10%甚至不到10％的客户集中了其80%或更多的贷款，亿元以上的大额贷款客户快速增加。每年新增的贷款，大都又发放给了既有的贷款客户，使得贷款的集中度越来越高。大型客户的行业垄断性特征以及国有化背景使得银行忽略了对这些客户贷款集中度风险的考虑，大量的贷款被不断垒加到少数“优质”客户身上。大额贷款客户多，户均贷款额大，会使银行面临两方面的风险：一方面是其中的一个或几个客户出现风险，就会形成巨额不良贷款损失；另一方面，客户没有出现违约，银行也没有不良贷款损失，但如果这些大额贷款客户改变商业模式或改变融资方式，将间接融资改为直接融资，通过发债或其他直接融资方式来偿还银行贷款，就会使银行在短期内贷款总量大幅减少，直接影响当期的经营收益。
贷款的行业集中度在快速提升。近年来，银行贷款的投向主要集中在城建、交通运输、电力、房地产、制造业等领域，从表面上看，这些行业的风险不大，但由于这些行业比较容易受宏观政策影响，政策变化会引发银行的信贷风险。行业信贷的集中度风险比单一客户的集中度风险对银行的威胁更大，如目前国内银行业的房地产贷款余额占各项贷款的比重在20%左右，少数股份制银行已突破30%；要是加上以房地产为抵押的其他贷款，与房地产相关的贷款就差不多要占银行贷款总量的一半；如再加上当前房地产开发企业发行的中期票据大部分由银行持有，该比例还会更高。如果房地产市场价格出现下行，那么银行就会受到影响，尤其是那些房地产贷款占比高的银行。
行业信贷的集中度风险还会延伸到区域信贷集中度风险，如有些区域集中了纺织、有色、钢铁、水泥等某一行业及其相关的配套行业，银行贷款的客户主要集中在这些相关的行业。大量的银行贷款生成了数额巨大的制造业产能，如中国的钢铁产能已达7亿吨，有2亿多吨过剩；水泥行业的过剩产能相当于美国、日本和印度全年消费量的总和。这些行业的市场变化、结构调整对银行信贷资产质量的影响很大。一旦市场发生变化，或原材料供应价格出现波动，或销售市场发生变化，或存在其他某种影响因素，立刻会引发区域信贷风险，使区域内几家银行的不良贷款都出现大幅增加。对这种行业、区域的集中度风险是难以简单地通过银团贷款加以解决的。银团贷款可以缓解单一客户的集中度风险，但不能完全解决行业、区域贷款的集中度风险问题。需要强调的是，这种行业、区域的贷款集中度风险，在风险暴露前又往往不被重视，一些银行关注的重点还是单一客户的信贷风险。
贷款期限进一步失衡，中长期贷款占比不断攀高。由于贷款行业的集中度，带来了贷款期限的长期化，无论是大银行还是中小银行的贷款期限都越来越长，有的甚至超过30年；长期贷款的比重也越来越大，余期10年以上贷款超过本行贷款总额10％已经很普遍了，超过15%也不是个别情况。在贷款转让出售市场很不活跃的情况下，通常这种长期贷款都是持有到期的。10年期以上的贷款利息收益并没有因风险增大而相应增加，对客户来说，也愿意申请期限长的贷款，因为对其贷款成本没有影响，却获得了稳定的贷款。这种贷款的长期化趋势与存款等资金来源的短期化趋势形成比较明显的反差，使银行的资产负债期限错配问题日益突出。在适度的范围内，资产负债的期限错配可以给银行带来好的收益，如果错配的量过大，又没有相应的对冲办法和应急措施，就容易引发致命的流动性风险，尤其是中小银行的风险更大。
交易对手和交易产品的风险集中也日益普遍。除了信贷外，在市场交易业务中也存在集中度风险，随着金融市场的开放和活跃，国内银行的全球金融市场交易业务越来越多，交易量也越来越大，市场交易业务对银行经营收益的影响也越来越大。市场交易业务与信贷业务一样，收益高的产品，风险相应也大。由于市场交易业务本身的特点，监管部门对交易对手的集中度风险并没有明确的规定，也没有一个量的限制。从实际情况来看，银行市场交易业务的集中度风险也在不断集聚，如与某个交易对手的交易占比过高、持有过多的某类交易产品、单笔衍生品交易数额过大等。
交易对手的集中度风险，主要表现为大量的交易业务集中在少数几个交易对手，一旦交易对手出现问题，就会立即在交易量上反映出来，使交易量迅速下降，收益也会出现大幅下降。市场交易对手的风险相对比较可控，一旦交易完成了，交易对手的风险也就释放了。但对交易产品发行体的集中度风险、对金融衍生类交易产品的集中度风险、对单笔衍生品交易数额集中度风险以及对交易账户中的产品持有时间等则缺乏制度性的集中度风险防控规定，有的甚至连内部的风险限额也没有。再加上这种集中度风险真正威胁到银行生存的事件实际又很少发生以及受到业绩考核的激励，银行对高收益的产品就会尽可能多购买、多持有，使得市场交易业务的集中度风险日益凸显。
表外业务、负债业务的风险也在集中。银行是信用的中介，资产业务的集中会引发风险，表外业务、负债业务的集中也同样会导致风险。现在银行的表外业务发展很快，使得大量的风险从表内转移到了表外，包括各种资产支持的融资、信托计划、理财等，从表面看法律关系清楚，银行承担的风险可控，而实际的风险敞口并没有真正得到控制，尤其是在道义上、声誉上的风险。如把表外业务与表内业务结合起来分析，风险的集中度问题就会显现了。
负债业务方面，银行的负债如果过于集中在少数几个存款大户或几家同业机构，也会引发负债业务的集中度风险。如存款大户提前支取或到期取出大额存款转作他用，或当流动性趋紧在同业市场上拆借不到价格合适的资金，而发放出去的贷款没有到期无法收回时，银行就将面临由负债集中而引发的流动性风险。从实际来看，国内一些中小银行的负债业务集中度很高。随着这些银行贷款集中度的提高，贷款期限的延长，负债的集中度风险也在不断加剧，流动性风险的敞口不断扩大。由于受到经营成本的约束和低成本负债模式的惯性，使得负债集中度风险要比资产集中度风险对银行流动性的威胁更大。
集中度风险的监管还不够充分。目前具有法律约束性的监管规定，只有单一客户贷款不能超过资本金的10％、单一集团客户授信不能超过资本金的15％。对金融机构快速集聚的集中度风险缺乏一套完整的监管制度和监管指标，对某些业务集中度风险较高的银行也很少进行有效的风险提示或窗口指导。同时一些化解银行集中度风险的渠道、路径、工具又没有得到充分的应用。
三、防范集中度风险的几点思考
要有效地防范和控制银行集中度风险，政府有关部门、监管部门、银行、企业等都要从国家的金融安全、长远的发展战略、经济的可持续发展考虑，进一步加快金融创新，丰富金融产品；进一步开放和活跃金融市场，积极引导和规范银行的经营行为；并使银行能有更多更好的渠道、路径、工具来防范和控制集中度风险。
要加快金融创新，进一步开放金融市场。积极地总结和汲取这次金融危机的教训，积极鼓励金融创新，也不因曾遭受过损失而把金融市场交易产品妖魔化。根据目前的实际，加大市场开放的力度，充分发挥市场的调节作用。要进一步完善一级市场，扩大企业直接融资的范围和数量，使有能力在市场上直接融资的企业和重点项目，尽可能从市场直接融资。凡需超过100亿元贷款的项目，原则上要通过发债来筹措，如可以发行定向的重点项目建设债券、地方公共建设债券、企业经营债券等。尤其是一些大型企业，一些建设期、还款期较长的大型项目主要应通过发债来解决资金问题，少用或不用银行贷款，减少对银行贷款的依赖，使银行贷款主要投向那些难以直接在市场进行融资的中小企业，这既可缓解当前中小企业融资难的问题，又可化解银行贷款的集中度风险。在此基础上要开放和发展二级市场，扩大市场交易主体的数量，使所有的金融机构都可以自由地在市场上买卖金融产品，既有负债类产品，如大额可转让存单、各类债券包括各种短期的、长期的、专项的债券等，也有各种资产类产品，如资产的转让、贷款的买卖等。银行发放贷款后可随时在二级市场上转让出售，通过市场机制使风险得以充分暴露，如不能按正常价格卖出去的贷款就是有风险的贷款。
加强集中度风险监管，严格监管执法。银行的集中度风险是最重要的监管内容之一，监管部门要投入相应的监管资源，严格监管。要制订一整套包括银行所有集中度风险的监管制度，形成一个完整的集中度风险监管指标体系，如对单一客户贷款、单一集团客户融资、10个集团客户授信额在监管上除了法律规定外，还应有监管的风险警戒线。法律规定是最后控制线，风险并不是到了突破法规控制线后才暴露的，而是在远未到法规控制线就暴露了，所以在法规控制线之内还应有一个监管的风险警戒线。对银行单笔超过100亿元的贷款或超过净资本1％的贷款、户均贷款、10年期以上贷款占比、单笔市场风险敞口超过一定比例的交易、单一行业贷款超过本行贷款总额25%、超过10%资金来源的单一存款人或拆借人等设立监管控制指标。对表外业务的集中度风险也要与表内业务一样进行监管，要有量化的监管指标，按制度、按指标进行监测，发现问题及时发出监管风险提示，并要求银行进行整改。还要将银行自身的集中度风险管控措施作为重要的监管内容，要严格评价这些措施是否可行有效、能否防范集中度风险，并进行必要的压力测试。对集中度风险较大的银行机构，监管部门不仅要提示风险，还要提出整改意见和责任追究建议；对集中度超过监管指标的机构及其负责人要有一定的处罚，要有监管的严肃性，并一视同仁。对超过一定集中度限额指标的机构，要根据超限额的程度相应增提风险拨备，把因集中度提高而增加的收益全部提作风险拨备。
银行要根据自身特点，确定经营战略。董事会要在完善银行公司治理结构和治理机制的基础上，结合自身的经营特点和风险偏好，确定银行经营的战略目标和市场定位，明确经营战略的布局，包括资产布局、负债布局、各种结构布局。不仅要有业务发展的总量目标，还要有业务发展的结构目标，总量目标的实现不一定等于结构目标的完成，有时总量目标与结构目标还会有冲突，不完全一致。对各种结构不仅要设定限额，还要对限额有严格的控制措施，以确保结构目标的完成，更不能以高风险的结构为代价来实现总量目标。董事会要定期听取管理层有关集中度风险的情况分析和压力测试报告，要求管理层更谨慎的经营，关注和把控集中度风险，不断优化经营布局。
银行管理层要根据董事会确定的经营战略，制订出一套管理集中度风险的措施，建立统一的集中度风险管理制度，明确归口牵头部门集中统一管理，包括业务领域集中度、产品集中度、交易对手集中度、资产分布集中度、负债结构集中度等。加强和健全集中度风险的识别、度量、监测、报告制度，完善集中度风险压力测试制度。所有的集中度风险都要有相应的压力测试，模拟各种极端情况下的情景，根据压力测试的结果，设定风险警戒线，对集中度风险进行提示、预警，要形成一套集中度风险防控的机制。对每类业务的集中度还要细化管理，如大中小各类信贷客户结构；行业、区域的信贷分布结构；各类信贷产品的结构布局；各类贷款的期限结构等。如对负债业务的集中度风险要把握来自主要客户的余额占比，包括主要存款大户的存款余额占比；主要同业机构同业存放余额占比；总负债中主要的产品占比、币种占比、期限占比等等。不仅对表内业务要分散经营，对表外业务也要充分考虑分散布局，要把表内表外的集中度风险一并管理。要加强对其分支机构集中度风险的监测，虽然分支机构的集中度不能代表整个法人机构的集中度风险，有时某个或某一部分分支机构的集中度可能会很高，但这并不影响银行整体的集中度，可是如果就此而放松对分支机构集中度的监测管理，则会加剧集中度风险。要根据市场变化情况，实际的执行情况，及时调整分支机构或附属机构的限额占用和业务分布，使经营布局更加合理有效。
扩大客户的数量，控制大额贷款客户。信贷集中度风险是银行最主要的集中度风险，增加贷款客户数量，降低单个客户贷款总量和户均贷款额是解决信贷集中度风险的一个重要措施。银行既要控制单一客户的信贷集中度，又要控制大额贷款户数。户均贷款额和大额贷款客户数量的变化对银行贷款集中度的影响很大，只考虑户均贷款不考虑大额贷款户，或只考虑了大额贷款户而不关注户均贷款都失之偏颇，必须要全面把控贷款集中度风险状况和态势。
一是要加强限额管理，不仅考虑表内的风险集中度，还要考虑表外业务的风险集中度；不仅要考虑客户本身的信贷风险集中度，还应把与其关联密切的上下游客户的风险包括进来，形成一个完整的最高综合授信限额。同时要严格按限额执行，银行所有并表的附属机构都要按设定的限额执行，再好的客户没有限额也不能增加贷款，这里特别要强调，附属机构也不能排除在外，也必须严格按既定的、统一的限额执行。
二是要在新增贷款总量的同时不断增加新的贷款客户，尤其是要大力增加对中小企业、小微企业的贷款，提高中小企业、小微企业的贷款占比，防控贷款客户的过度集中。银行不仅要关注贷款总量的增加，也要关注客户数量的增加，把当年户均贷款额的增加还是降低，中小企业、小微企业贷款增幅，作为评价集中度风险的一个重要指标，以避免过度垒大户。
三是大力倡导和强制实施银团贷款，对大额贷款要倡导实施银团贷款，对超过一定额度的贷款要强制组银团。再好的客户也要分散风险，仅靠协会的自律来要求是很难落实的。如果是小客户则另当别论，因为小客户融资总量小，即使出现风险银行也可控、可承受，只有全额承贷，才能全面了解客户的经营情况及各种相关信息，才能有效控制风险。否则就会提高成本，降低效率，还会因信息不完整，而使得风险不可控。
严格规范交易业务，强化集中度风险控制。对交易或持有某一类、某一只金融衍生类产品，尤其是结构复杂的衍生品要有量化的单笔、单个产品、单类业务控制线，在任何情况下都不能超过，对交易账户不仅要有明确的各类产品限额，而且还应对持有的期限要有严格的要求，逾期要强制出售。对高风险的结构性衍生产品，关键是要把握两条原则：一是要搞清楚交易的产品，不论多么复杂，只要搞清楚风险了，就可以选择做还是不做。二是要有限额控制，不论这个衍生产品的风险是大是小，都要有限额控制，包括单笔交易额的限额控制、单只产品的交易总量限额控制、单类产品的交易总量限额控制。盈利再高的产品也不能做得太多，要适度，要有控制，杜绝赌徒心态，谨慎经营。三是对交易的每个产品都要事先有压力测试、情景分析，要考虑极端情况下的最大风险暴露和风险损失及其承受能力，严格把控一个产品、一笔交易最大的风险敞口可能给银行带来的损失。
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