产业结构合理化与对策研究——以金融行业为例

２０１７年第１３期　经济研究导刊　Ｎｏ．１３，２０１７　总第３２７期　ＥＣＯＮＯＭＩＣ　ＲＥＳＥＡＲＣＨ　ＧＵＩＤＥ　Ｓｅｒｉａｌ　Ｎｏ．３２７　产业结构合理化与对策研究　以金融行业为例　廖世文　（深圳市鹏润统计事务所有限公司，广东深圳５１８０００）　摘要：在经济领域，一个国家的经济发展过程必然伴随着产业结构的成长。以金融行业为例，通过计量经济研究　法对绝对集中度和赫芬达尔・赫西曼指数进行实证分析研究，并运用时间序列分析对于未来发展趋势进行预测，最终　得出结论，并提出若干对策建议。　关键词：产业结构；合理化；对策　中图分类号：Ｆ２６０　文献标志码：Ａ　文章编号：１６７３～２９１Ｘ（２０１７）１３—００７９－０３　产业结构合理化是指产业与产业问的协调和关联的动　态过程，研究产业结构合理化有助于判断产业内部或产业间　二、实证分析　的相互关系是否协调，布局是否合理，如果合理则结构整体　（一）样本数据及来源　协调能力高，反之，则结构协调能力低。　金融行业包括银行、证券、基金、保险、互联网金融等多　分析方法　体系，鉴于样本的代表性和数据的可得性，本文以金融行业　一、中的银行业为代表进行样本采集和分析。按市值排名情况，　本文中主要采用计量经济研究法进行探讨。产业结构　分别以处于行业前４家的银行和前８家的银行数据进行分　研究中，通常采用绝对集中度、ＬＯＲＥＮＴＺ曲线、基尼系数　类，前４家的银行包括工商银行、建设银行、农业银行、中国　和赫芬达尔．赫西曼指数等来进行实证分析研究。本文将　银行、前８家的银行包括工商银行、建设银行、农业银行、中　采用行业集中度中的绝对集中度和赫芬达尔・赫西曼指数　国银行、招商银行、交通银行、浦发银行、民生银行。由于２０１６　进行研究。　年的数据还未发表，因此选择了截至２０１５年的最新数据，相　首先，绝对集中度是指将行业内规模最大的前几家企业　关数据主要从上述银行的年报中获取。对于行业总量数据，　相关数据进行采集，分析其占整个行业的市场份额。通常采　为了保证数据的全面性，采用了人民银行官方报表数据以及　用前４家或前８家企业的数据来测算行业的集中度。根据　国家统计局统计数据作为参考。　Ｂａｉｎ对绝对集中度的数据进行划分，可以得到以下的分类。　（二）绝对集中度ＣＲ　指标　ＣＲ　：极高寡占型（７５％及以上）、高度集中寡占型（６５％～７５％）、　绝对集中度ＣＲ　指标反映的是行业内市场寡头垄断的　中（上）集中寡占型（５０％～６５％）、中（下）集中寡占型（３５％　程度，即市场中前ｎ家企业对于市场的控制能力。如果绝对　一５０％）、低集中寡占型（３０％～３５％）、竞争型（３０％以下）；ＣＲ　：　集中度高则说明，少数的大银行对于市场占有度高，支配力　高度集中寡占型（８５％Ｎ以上）、中（上）集中寡占型（７５％～８５％）、　大，可以合谋来控制市场，如果绝对集中度低，则相反，市场　中（下）集中寡占型（４５％一７５％）、低集中寡占型（４０％～４５％）、　不受少数的大银行支配。　竞争型（４０％以下）。　绝对集中度ＣＲ　的计算公式表示为：　其次，赫芬达尔・赫西曼指数。赫芬达尔・赫西曼指　ｎ　Ｎ　数（Ｈｅｒｉｆｎｄａｈｌ—Ｈｉｒｓｃｈｍａｎ　ｉｎｄｅｘ，ＨＨＩ），是一种且来计量市　ＣＲ　∑Ｘ．／∑Ｘ．　ｉ：１　ｉ＝１　场中企业规模离散程度的，测量市场集中度的结合评　此处分别以ｎ＝４，ｎ＝８数据代入。　价指标。　下面分别对前４家银行和前８家银行的存款总额和货　再次，时间序列分析。时间序列分析是一种基于随机过　款总额的绝对集中度进行测算，需要说明的是，对于行业总　程理论和数理统计来进行数据处理的动态统计方法。　体水平，并不是将几家银行加总进行测算，而是采用的人民　收稿日期：２０１７—０ｌ一０６　作者简介：廖世文（１９８２一），男，广东陆河人，董事长，统计师，经济师，从事抽样调查、应用统计、满意度测评、应用数理统　计、多元统计分析、数据挖掘、时间序列、经济运行与监测、产业、利率、房地产、管理咨询研究。　一７９—　银行官方报表数据以及国家统计局统计数据公布的总量数　据，因为这样能更保证行业数据的全面性，使得数据更有　说服力。　年为０．５０８９８ｌ，２０１４年为０．４９６５４５，２０１５年为０．４９９６６５；　２０１　ｌ一２０ｌ５年前４家银行的绝对集中度（ＣＲ　）以贷款为例情　况如下：２０１　１年为０．４７９１８６，２０１２年为０．４７０１３３，２０１３年　为０．４６３７９３，２０１４年为０．４５４０１，２０１５年为０．４３０６８３。图型表　现（见下图）。　２０１　１—２０ｌ５年前４家银行的绝对集中度（ｃａ　）以存款为　例情况如下：２０１１年为０．５６９３７２，２０１２年为０．５３４８４３，２０１３　ＣＲ　０．６　０．５　０－４　０３　０ｌ２　０．１　年份　０　２０１　ｌ　２０ｌ２　２０１３　２０ｌ４　２Ｏｌ５　２０１１－２０１５年前４家银行的绝对集中度（Ｃ　）　由上图可以看出，我国银行业存款和贷款的ｃＲ４指标总　体上呈现下降的趋势，存款占比为４９％～５６％之间，贷款占比　为４３％～４７％。根据Ｂａｉｎ对市场结构进行的分类总体上来看　处于中（上）集中寡占型和中（下）集中寡占型之间的水平．但　那么可以得出ｖ＝０．５３８８０２＋（一０．００６０２）　ｔ，￣Ｐｙ＝０．５３８８０２—　０．００６０２ｔ。　将ｔ代入公式，通过测算可得未来五年的ＣＲ４数据分别　为０．４８４５８２，０．４７８５５８，０．４７２５３４，０．４６６５０９，０．４６０４８５。数据表　明，未来五年银行业的竞争激烈，前４家银行仍朝着寡占程　是近二年来无论是存款还是贷款处于中（下）集中寡占型的　位置。随着经济的不断发展，我国四大银行在银行业的寡占　度下降的方向发展。　同样的方法进行测算ＣＲ　，通过测算可得未来五年的　ＣＲ　数据分别为０．６０４４４３，０．５９９６２１，０．５９４７９８，０．５８９９７６，　０．５８５１５３。这表明，未来五年银行业的竞争激烈，前８家银行　同样的朝着寡占程度下降的方向发展。　通过２０１６－－２０２０年ＣＲ　和ＣＲ　数据，我们可以发现，未　来五年ｃＲ４和ＣＲ　虽然同样的朝着寡占程度下降的方向发　展，但是仍将处于一个相对稳定下降的阶段，并没有出现数　据上的突然下降，股份制银行和城市商业银行在市场占有度　方面对国有银行带来较大的冲击，但是冲击是持续存在且是　一程度正在下降，不再是国有银行独大的格局。　２０１１—２０ｌ５年前８家银行的绝对集中度（ＣＲ　）计算结　果如下。　存款：２０１　１年为０．６７８６８２，２０１２年为０．６４６２８，２０１３年为　０．６２１７７，２０１４年为０．６０９８１４，２０１５年为０．６１６７９１；贷款：２０１１　年为０．６０２１８１，２０１２年为０．５９３６５７，２０１３年为０．５８６２６４，２０１４　年为０．５７３８３２，２０ｌ５年为０．５４６０５７。　与ＣＲ４的情况相类似，测算我国银行业存款和贷款的　ＣＲ　指标总体上亦呈现下降的趋势，存款占比为６０％～６７％　之间，贷款占比为５４％～６０％。根据Ｂａｉｎ对市场结构进行的分　类属于中（下）集中寡占型，说明我国银行在银行业的寡占程　度正在下降，银行业不再是几家大银行为柱发展，而是多种　个循序渐进的过程。　（四）赫芬达尔・赫西曼指数　ＣＲ　指标一定程度上可以反映出行业集中度的情况，但　类型银行共同发展，如股份制商业银行、城市商业银行等近　几年来正在迅速的发展和扩张。　（ｉ）基于时间序列的ＣＲ　预测　是对于整个市场分布的情况用ＣＲ　指标来测量有着一定的　局限性，而ＨＨＩ指数对于规模处于前几位的大企业十分敏　感，因此，用ＨＨＩ指数来进行再次测算。　己知ＨＨＩ指数的计算公式为：　ｎ　ｎ　同样的分别以ＣＲ　和ＣＲ　进行研究，为了使数据更加全　面，在此将银行数据由近五年增加至近八年的数据（由于２００８　年以前数据有部分缺失，所以从２００８年的数据开始测算）。　以下分别以ＣＲ　和ＣＲ　的存款数据分别进行测算。　首先进行测算ＣＲ　，设时间为ｌ，有ｎ个奇数ｔ为基准来　ＨＨＩ＝　Ｉ＝ｌ　（Ｘ．Ｘ）　＝　Ｓ　ｌ　其中，ｘ表示市场的总规模，ｘ．表示第ｉ位企业的规模．　Ｓ　表示产业中第ｉ位企业的市场占有率，ｎ表示产业内的　测算，存款数据为Ｓ，公式的表达可以表示为：；＝ａ＋ｂｔ，通过　计算可以得到ａ、ｂ的取值分别为：　ａ＝∑Ｌｔ／ｎ＝４．３１０４１４／８—０．５３８８０２　ｈ＝∑ｔＬｔ／∑ｔ２＝一１．０１２０９／１６８　一０．００６０２　—企业数。　根据ＨＨＩ与市场结构的对应关系，ＨＨＩｉ＞０３为极高寡　占型，０．１８≤ＨＨＩ＜Ｏ．３为高寡占型，０．１４≤ＨＨＩ＜０．１８为较低　寡占型，０．１≤ＨＨＩ＜０．１４为低寡占型，Ｏ．０５≤ＨＨＩ＜０．１为竞争　８０一　型，ＨＨＩ＜０．０５为完全竞争型。　析，得出基本一致的结论，即我国的商业银行在２０１１－－　指　２０１５年问，寡占程度在不断的弱化，从另一个侧面也反映　以前８家银行２０１ｌ—２Ｏｌ５　数，计算得出存款ＨＨＩ数据分别为：２０１　１年０．４６０６０９８６１，　２０１２年０．４１７６７７５７６，２０１３年０．３８６５９８２３４，２０１４　ｆ－ｏ．３７１８７３，　出我国商业银行在市场结构的竞争中日益激烈，存货款虽　然目前仍占有一定的优势，是由于大型国有银行及股份制　银行在发展上的广泛布局，但是总体来着其地位正在下降　的过程中。通过时间序列对未来发展方向的测算，寡占程　度下降将依然是未来的发展趋势，银行业正向着竞争化形　式发展。　２０１５年０．３８０４３１４３９；以前８家银行２０１ｌ一２Ｏ１５年的贷款　数据为基准进行计算ＨＨＩ指数，计算得出贷款ＨＨＩ数据分　别为：２０１　１年０．３６２６２２２０８，２０１２年０．３５２４２８５０７，２０１３年　０．３４３７０５７６９，２０１４年０．３２９２８３，２０１５年０．２９８１７８２６９。　在存款和贷款方面，前８家银行处于极高寡占型，且贷　款存在由极高寡占型向高寡占型发展的趋势。一直以来，国　四、对策建议　第一，创新服务与产品差异化。通过数据可以看出银行　业在传统业务上的弱化趋势，同理可以运用于整个金融体　系，不仅是银行业，同样的可运用于金融体系的其他领域，如　证券、保险等。从供给和需求因素来说，提供差异化的金融产　有银行和几家股份制大银行在存款和贷款方面占有先天的　优势，特别是在存款方面，一直处于极高寡占地位，而人们在　日常生活中通常会更信任这些大银行，因此，在存款方面寡　占程度更高。而贷款方面，由于经济的不断发展，贷款产品日　渐丰富，贷款的可选择性更为丰富，且受传统思想的影响相　较存款小，所以在贷款方面极高寡占型向高寡占型发展。　（五）基于时间序列的ＨＨＩ预测　为了使数据更加全面，在此将银行数据由近五年增加至　近八年的数据（由于２００８年以前数据有部分缺失，所以从　２００８年的数据开始测算）并采用前８家银行的数据。　品并创新服务内容是对于未来金融行业竞争激烈格局下　的突破。　第二，优化贷款结构。国民经济的发展与产业结构是相　互制约和相互影响的，金融产业的发展必定要有利于国民　经济的发展。而影响国民经济的行业众多，金融行业作为一　个服务和支持的行业，应当帮助其他产业可持续发展为基　准来发展业务，不能只重金融而不重实业，只有实业发展好　了，金融业才会带来正向影响。若实业情况不良，那么金融　设时间为ｔ，有ｎ个奇数ｔ为基准来测算，存款数据为ｓ，　公式的表达可以表示为：ｙ＝ａ＋ｂｔ，过计算可以得到ａ．ｂ的取　值分别为：　ａ＝∑Ｌｔ／ｎ＝３．３６３３０６￣一０．４２０４１３　行业的不良贷款会增加，收益也会受到影响，因此应优化贷　款结构。　ｂ＝∑ｔＬｔ／∑ｔ２—１．０４１１１／１６８一一０．００６２　第三，优化投资结构。资金的投入结构一定程度上决定　了固定资产的存量，并影响着产业发展的方向和速度。通常　那么可以得出；＝０．４２０４１３＋（一０．００６２）　ｔ，即；＝０．４２４１０３—　０．００６２ｔ　资金的投入规模与产业结构的发展成正比，但同时，资金的　投入也会随着政策方向的改变产生不同的效果。因此，应优　化投资结构，使投入的资金和政策相适应，带来产业结构的　正向发展。　将ｔ代入公式，通过测算可得未来五年的ＨＩＩ数据分别　为０．３６４６４０，０．３５８４４３，０．３５２２４５，０．３４６０４８，０．３３９８５　１。数据表　明，未来五年银行业的竞争激烈，虽然前８家银行寡占程度　仍处于极高水平但总体的方向的仍朝着寡占程度下降的趋　势发展。　第四，国际贸易和国际投资的对应。国际贸易和国际投　资均是影响产业结构的重要因素，国际形势复杂多变，金融　行业在自身产业内部应当充分考量通过科学的方法规避由　于汇率、国际政策带来的风险。此外，金融行业作为服务和支　持的行业，不应只关注本行业自身的风险，还应全面布局，支　持其他产业在国际贸易和国际投资中的布局。　三、研究结论　通过绝对集中度、赫芬达尔・赫西曼指数分别进行分　参考文献：　【ｌ】杨秋海．银行业结构对产业结构升级影响的机制分析——基于技术进步和金融约束减轻的角度【Ｊ】．上海金融，２０１６，ｆ９）：１３—１９　【２］习羿晖，陶长琪．金融集聚视角下金融发展对产业结构优化的影响研究［Ｊ］．江西师范大学学报：自然版，２０１６，ｆ３１：２４５—２５０．　［３王立国．３】赵婉好．我国金融发展与产业结构升级研究ｆＪ】．财经问题研究，２０１５，（１）：２２—２９．　［４］孙伟．试析我国金融发展与产业结构升级［Ｊ］．消费导刊，２０１６，（９）：１３—１８．　【５】Ｂａｉｎ　Ｊ　Ｓ．Ｂａｒｒｉｅｒ　ｔｏ　Ｎｅｗ　Ｃｏｍｐｅｔｉｔｉｏｎ［Ｍ］．Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ：ｍａｓｓ，１９５６：１８—２０．　［６】刘耀彬．区域经济学模型与案例分析［Ｍ】．北京：科学出版社，２０１３：２６１—２７５．　［责任编辑陈丽敏】