銀行競爭、異質因素與貨幣政策效果

王志強，熊海芳

(東北財經大學 金融學院，遼寧 大連 116025)

一、引 言

商業銀行是主要的金融中介，在貨幣政策傳導過程中有著重要作用，尤其是在我國，商業銀行通過信貸市場對貨幣政策的影響特別重要。隨著銀行業的不斷改革，我國銀行業的市場結構也在發生著變化，一些研究表明我國銀行業競爭程度在不斷上升［1-2］。銀行市場競爭的加劇必然會影響銀行在信貸市場的行為，進而影響貨幣政策的信貸傳導效果，因此，有必要考察銀行業市場競爭程度對貨幣政策傳導的影響。理論上，銀行競爭對貨幣政策的影響有兩個方面:一方面，壟斷的銀行業結構會降低銀行信貸規模對貨幣政策的敏感程度，導致貨幣政策效果不明顯，相反，競爭則有利于貨幣政策傳導［3-4］;另一方面，銀行競爭會減少信息不對稱進而使得借貸成本下降，貨幣政策調整時銀行信貸客戶在銀行間轉移就比較方便、受到信貸調控的壓力較小，即競爭會弱化貨幣政策信貸傳導［4］。可見，銀行在信貸市場的競爭行為對貨幣政策效果的影響最終是不確定的，因此，考察我國銀行競爭變化對貨幣政策信貸傳導的實際影響有助于央行改善貨幣政策效果。

貨幣政策傳導渠道有多種，包括利率渠道、信貸渠道以及貨幣渠道等。在考察銀行競爭對貨幣政策傳導效果影響的研究中，一些研究分析利率渠道的傳導，因為銀行競爭直接影響的就是銀行在信貸市場上的價格行為，即存貸款利率，銀行市場競爭程度越高，央行的利率政策就會更快地傳導到市場中［5］。在我國，經驗研究表明信貸渠道占有重要地位［6］，銀行貸款是主要的傳導渠道［7］，基于此，本文將主要分析銀行業市場競爭程度對貨幣政策信貸傳導的影響。

與大多數研究采用集中度、Lerner指數、赫芬達HHI指數以及Panzar和Rosse［8］提出的H統計量等方法衡量銀行業的競爭程度不同，本文使用一種新的競爭程度衡量方法——Boone指數。Boone指數是一種根據效率對績效的影響來計算競爭程度的衡量方法，近年來被用于衡量銀行業的競爭程度。采用Boone指數的優點在于［5］:第一，能夠避免集中度、HHI等指標對銀行競爭的不合理度量，因為銀行的集中度與競爭程度不是對應的［9］，而HHI只考慮銀行數量、規模等市場結構性因素，不能準確測度銀行業市場的競爭程度;第二，能夠專門對銀行的信貸市場競爭程度進行衡量，而不像H統計量等指標是對整個銀行經營競爭程度的衡量，這在分析銀行信貸市場的競爭對貨幣政策信貸傳導機制的影響中顯得尤為重要。

本文的創新之處在于:一是在控制銀行規模、流動性、資本和融資 (包括IPO和SEO)等銀行異質因素以及宏觀因素后，采用Boone指數和面板數據方法分析1998—2010年間銀行貸款市場競爭對貨幣政策信貸傳導的影響，其中，銀行信貸渠道主要用貸款增長率表示［4］;二是考慮到銀行產權結構會對貨幣政策信貸傳導產生影響［10-11］，同時，我國的國有控股銀行承擔著一定的宏觀調控責任，本文將根據股權結構對銀行進行分類分析;三是2004年我國銀行業實施BaselⅡ，商業銀行面臨資本監管等新的約束，因而本文將分區間考察2004年前后資本監管約束的影響及其差異。

二、文獻綜述

銀行競爭對貨幣政策傳導的影響得到了理論研究的廣泛支持。早期的研究主要考察銀行競爭對貨幣政策工具效果的影響，如Peltzman較早地通過理論模型說明銀行的市場結構會對貨幣政策傳導的速度產生影響［12］。VanHoose在一般均衡框架下分析了完全競爭與不完全競爭的銀行市場結構下貨幣政策工具的短期效果，結果認為在完全競爭的銀行市場中聯邦基金利率這一政策工具是無效的;而貨幣供應量和存款準備金要求在不同競爭程度的市場中都有作用［13］。VanHoose則通過理論模型考察了銀行競爭程度增加時央行對貨幣總量的控制效果，結果發現，當美聯儲采用利率導向的操作時銀行競爭對貨幣控制沒有影響;當美聯儲以銀行的存款準備金為操作目標時，如果根據上一期的存款計算所要求的準備金，銀行存款市場的競爭加強會降低貨幣總量的變化［14］。Stiglitz和Greenwald的分析則顯示，在一個競爭的銀行系統中，上調利率對銀行信貸的影響要弱于在受限制的市場中的影響［15］。近年來，一些研究開始關注銀行競爭對貨幣政策傳導渠道的影響，但是對其影響效果的研究結論卻不一致。Gerali等發現銀行市場的不完全競爭會導致貨幣政策的信貸傳導效果弱化［16］;Güntner采用帶有壟斷競爭銀行市場結構的新凱恩斯模型發現銀行競爭程度的增加會放大貨幣政策的傳導效果［17］。然而，Scharler通過動態模擬分析市場利率向銀行利率的傳導，發現銀行的市場勢力對貨幣政策的短期傳導具有重要的影響，銀行信貸的異質性會弱化貸款利率對市場利率的反應進而弱化貨幣政策沖擊［18］。Hülsewig等討論了壟斷競爭貸款市場中的銀行在貨幣政策傳導中的作用，結果證實貸款市場摩擦對貨幣政策利率傳導有影響，銀行的貸款利率平滑行為會弱化貨幣政策的傳導效果［19］。另外，Baglioni通過理論分析認為貨幣政策在貸款市場的傳導效果依賴于市場結構，在壟斷競爭市場中資本充足的銀行系統會使得貨幣政策效果放大，在古諾寡頭壟斷的市場結構中效果則相反［20］。

在銀行競爭對貨幣政策傳導影響的經驗研究中，相關結論也頗有爭議。Mojon運用歐洲銀行的面板數據分析表明銀行的競爭會降低不同國家間銀行利率對貨幣政策反應的差異，并且銀行競爭對貨幣政策利率傳導的影響存在非對稱效應，競爭程度加劇會使得貨幣政策擴張時貸款利率調整更快［21］;De Bondt也發現了類似的非對稱性［22］。Sander和Kleimeier通過對歐洲利率傳導渠道的分析發現銀行市場競爭加強會提高貸款市場的利率傳導效果［23］。Adams和Amel利用銀行集中度來分析銀行市場結構對聯邦基準利率傳導的影響，發現銀行集中弱化了利率政策沖擊的效果［24］。但是，Gunji等利用銀行借貸分析貨幣政策沖擊與銀行競爭之間的關系，結果發現銀行競爭導致貨幣政策對銀行信貸的沖擊變弱［25］。Olivero等使用亞洲和拉美20個國家1996—2006年的銀行數據，檢驗銀行競爭對貨幣政策信貸渠道傳導的影響，結果同樣發現銀行市場競爭程度的加強會弱化貨幣政策信貸渠道傳導［4］。

在國內的文獻中，錢雪松運用一般均衡模型發現銀行業市場結構對貨幣政策傳導機制有影響，寡頭壟斷的市場結構會使得銀行信貸對貨幣政策的反應不連續［3］。胡瑩和仲偉周基于異質性銀行模型分析銀行業市場結構與貨幣政策沖擊關聯，結果發現壟斷競爭的銀行市場結構中，僅當銀行滿足資本充足率和存貸比要求時，貨幣政策信貸傳導渠道才是有效的［26］。劉洋也通過理論模型分析不同銀行業市場結構下的貨幣政策傳導效果差異，結果發現商業銀行競爭市場結構下貨幣政策效果強于不完全競爭市場結構下的效果［27］。在經驗研究中，許小蒼采用1996—2007年數據討論了銀行信貸市場集中度與銀行信貸渠道的關系，發現隨著集中度的增加，銀行信貸對貨幣政策的反應程度降低［28］。張旭濤和胡瑩采用Gunji等的方法檢驗銀行業市場集中度和競爭程度對貨幣政策傳導的影響作用，分析發現我國銀行業市場競爭程度對貨幣政策傳導有著正向效應，但他們對這一效應產生的機制未做進一步分析［9］。

綜上，現有文獻已經證實銀行競爭對貨幣政策傳導的影響，而國內的經驗研究僅考慮整個銀行系統的競爭和傳導［9］，沒有合理考慮信貸市場競爭程度［28］，同時更沒有考慮銀行產權以及監管政策改革對貨幣政策傳導機制的影響，因此，本文將采用Boone指數度量信貸市場競爭程度，在此基礎上分析銀行信貸市場競爭對貨幣政策信貸渠道的影響，并分析銀行產權以及2004年監管政策改革的作用。

三、銀行貸款市場競爭程度度量:Boone指數

Boone提出了一種新的市場競爭度量模型［29-30］。模型假設更有效率的企業會得到更高的市場份額或者更多的利潤，當這種效果越強時市場競爭程度就越激烈，根據此模型就可以計算出市場的競爭程度——Boone指數。Boone指數最大的優點在于它可以分析單個銀行資產市場 (如貸款市場)，而不是衡量整個銀行市場 (如Panzar和Rosse提出的H統計量［8］)，這對于分析我國以銀行信貸為主要傳導渠道的貨幣政策效果及其變化尤為重要，因此，本文采用Boone指數分析銀行貸款市場競爭對貨幣政策信貸渠道傳導的影響。

Van Leuvensteijn等采用Boone指數分析了美國、英國、日本以及其他5個歐洲國家的信貸市場的競爭程度［5］。本文將借鑒該方法分析我國銀行業貸款市場競爭程度。假設銀行i提供產品qi，其市場需求曲線為:

設銀行的邊際成本為mci，利潤為πi=(pi-mci)qi，銀行通過選擇不同的產出水平qi來最大化其利潤。假設a＞mci，0＜d≤b，市場古諾納什均衡的一階條件為:

當市場中N個銀行都提供正的產出時，可以得到N個與等式 (2)類似的一階條件，由這N個一階條件進一步得到 (Van Leuvensteijn等［5］):

設市場的進入成本為ε，當利潤πi＞ε時銀行進入市場。這個市場中，有兩種途徑可以使得市場的競爭程度加劇:一是當各個銀行提供的產品或服務相互之間的替代性增強時，即參數d增加時;二是當進入成本下降時。當這兩種情形出現時，效率更高的銀行就會獲得更多的市場份額。因而，定義市場份額si=piqi/∑jpjqj，根據等式 (3)可以設定:

等式 (4)采用對數線性形式只是一種近似，主要是為了減少經驗分析中的異方差;同時，對數形式下等式中的B還可以理解為彈性，這樣便于解釋其經濟意義［5］。由于市場中邊際成本低的銀行的市場份額預期是增加的，因而等式 (4)中的B應該是個負數。市場競爭程度越強，邊際成本低的銀行的市場份額應該越大，B的絕對值就越大，因此，B就被稱為衡量市場競爭程度的Boone指數。根據上述理論模型得到Boone指數是現實的一種近似，其大小沒有限制，當負數B的絕對值越大時市場競爭程度越強。

在等式 (4)中需要使用銀行的邊際成本，由于其不能直接得到，參照Van Leuvensteijn等［5］的做法，我們使用常見的超對數成本函數，它不僅方便而且也很貼近理論。在等式 (4)中，市場份額為被解釋變量，這一方面和前面的理論分析一致，另一方面如果使用利潤，則需要知道市場份額和邊際收益，而邊際收益很難確定，同時市場份額一直是個正數，可以避免銀行利潤有可能為負數而無法估計超對數函數的情形，所以使用市場份額更合適。

為了計算邊際成本，首先定義超對數成本函數，假設銀行具有多產品的產出函數，而其成本函數則可以寫成產出和要素價格的函數，超對數成本函數則是對數形式成本函數的二階泰勒近似，其函數形式為:

其中，h代表銀行的類型，如國有銀行、股份制銀行或城市商業銀行等;表示類型h的銀行i在t年的成本;和dt是工具變量，分別表示銀行的類型和年度時間;xikt是三組解釋變量 (k=1，…，K)，第一組 (k=1，…，K1)表示投入要素價格，如工資、存款利率和其他費用支出等;第二組 (k=K1+1，…，K2)表示銀行的產出，如貸款、證券和其他業務 (用其他收入代替)等;第三組 (k=K1+K2+1，…，K)表示銀行個體特質變量。xijt與xikt是一樣的。

由于成本函數一般都具有兩個特征:一是投入要素價格的線性同質性 (Linear Homogeneity)，二是要耗盡成本 (Cost Exhaustion)，因而需要對估計參數加以限制。設等式 (5)中投入要素價格 (如工資、存款利率和其他費用支出等)對應的xikt中k等于1、2和3，銀行面臨的參數限制為:

根據等式 (5)，類型h的銀行i在t年的貸款 (k=l)產出的邊際成本定義為:

根據等式 (4)和等式 (8)，設定銀行市場份額與其邊際成本的估計等式為:

其中，silt表示銀行i在t時期在貸款市場l上的市場份額;dt是年度工具變量;mcilt是根據等式(8)計算得到的邊際成本，μilt是誤差項。考慮到銀行競爭程度是逐年變化的，等式 (9)右邊設為年度工具變量與逐年邊際成本的乘積形式，這樣得到的Boone指數Bt是隨時間變化的。

在根據等式 (5)來計算等式 (8)時，等式 (5)中chit用總成本與總資產比率表示，xikt中產出用貸款總資產比率、證券與總資產比率和其他收入與總收入比率表示，投入要素價格用工資與總資產、利息支出與總融資和其他支出與固定資產等比率表示，銀行特質變量用資產負債率和資本充足率等表示。為了控制可能的內生性問題，對等式 (9)采用GMM估計，使用解釋變量的滯后項作為工具變量，并考慮其過度識別問題。

四、銀行競爭程度變化及其對貨幣政策信貸傳導效果的影響

(一)樣本數據

本文的銀行數據都來源于BankScope數據庫，宏觀經濟數據來自中經網統計數據庫。考慮數據的完整性和樣本的大小，選擇1998—2010年的年度數據進行分析。樣本數據共包含25家銀行，其中國有控股銀行5家，股份制銀行11家，城市商業銀行9家。表1給出了樣本銀行及其類型。

表1 按類型分類的銀行樣本

(二)銀行貸款市場競爭程度變化

根據等式 (9)估計得到不同年份的Boone指數，結果發現所有Boone指數的符號都為負號，這與前面的理論分析是一致的。所有Boone指數都非常顯著，Sargan-Hansen檢驗表明工具變量不存在過度識別，因而估計效果很好。Boone指數的時間趨勢如圖1所示。

圖1 Boone指數

從圖1可以看出，在1998—2003年間，Boone指數的絕對值在變小，意味著貸款市場競爭程度是減弱的。2004—2008年間，Boone指數的絕對值是變大的，意味著貸款市場競爭程度是不斷加強的，這與現有研究認為我國銀行業近年來競爭程度不斷增加是一致的。2008年金融危機后由于國有控股銀行大幅度增加了信貸投放，貸款市場的競爭程度略有波動，趨勢發生了改變。

(三)銀行競爭對貨幣政策信貸傳導效果的影響

在貨幣政策的銀行信貸傳導機制中，銀行貸款是重要的傳導中介，本文借鑒Olivero等的做法［4］，采用如下回歸方程分析貨幣政策的銀行信貸傳導效果:

其中，yit表示銀行i在t時期的貸款增長率;mp表示貨幣政策態勢 (stance)，考慮到本文主要分析銀行的信貸供給，而我國央行主要通過信貸總量而不是基準利率來控制銀行的貸款投放，所以本文采用年度貨幣供應量M2增長率M2g(%)來表示貨幣政策態勢;Boon表示Boone指數。等式 (10)中包含mp×Boon是為了考察銀行信貸競爭對貨幣政策影響貸款增長的邊際效應;xt是經濟增長，使用GDP的年度增長率gdpg表示，用以控制貸款的市場需求的影響。z1、z2和z3是表示銀行個體的因素，分別表示銀行的規模、流動性和資本，用對數總資產logta、流動性資產與流動性負債比率liquid和股權總資產比率capital等來度量。D表示銀行融資的年度時間工具變量，在銀行上市和再融資的當年為1，其他時間則為0。考慮這是因為銀行上市和再融資使得銀行資本增加進而次年的貸款大幅度增長，因此這里采用一階滯后。

由于銀行的貸款與其資產以及流動性等因素可能存在著相互影響的內生性問題，為減少這種偏差，對于等式 (10)采用兩階段最小二乘估計 (TSLS)，采用一階滯后為工具變量。考慮到市場競爭程度對不同類型的銀行 (國有控股銀行、股份制銀行和城市商業銀行)行為的影響存在差異，我們將進一步區分不同類型的銀行進行估計。另外，鑒于2004年中國實施巴塞爾協議Ⅱ、2008年底發生了金融危機，我們還將總體樣本進行分區間檢驗。

1.全區間估計

對等式 (10)采用全樣本、不同類型銀行的兩階段最小二乘估計，其結果如表2所示。考慮到銀行的規模、流動性和資本與銀行的貸款增長之間可能存在相互影響的內生性問題，我們采用這些變量的滯后項作為工具變量進行處理，檢驗發現采用滯后1期得到的效果最好。對于全樣本數據，因為Hausman檢驗得到的卡方統計量顯著不為零，所以估計中采用了截面固定效應進行分析;對于不同類型銀行樣本的估計，考慮到不同類型銀行的數量不大，交叉項得到的估計結果很不穩定，我們就不再考慮交叉項。Hausman檢驗得到的卡方統計量不顯著，估計中采用了截面隨機效應進行分析。另外，Sargan-Hansen檢驗統計量都不顯著，表明工具變量不存在過度識別問題。

表2中，在全樣本下，銀行競爭Boon的系數顯著為正，M2g×Boon的系數顯著為負，表明銀行競爭與貸款增長率存在倒U型的關系。根據系數計算得到倒U型頂點為M2g=17(268.200/15.770)。由于中國M2g在1998—2002年小于17，2003—2010年基本都大于17，同時，負數Boon的絕對值越大時市場競爭程度越強，因而倒U型關系說明1998—2002年銀行競爭程度越強，貸款增長率越低，2003—2010年銀行競爭程度越強，貸款增長率越高。M2g×Boon的系數顯著為負，M2g的系數也顯著為負，說明Boon在M2g對貸款增長的作用中有正的影響，負數的Boon越小代表著銀行貸款市場競爭程度越強，這意味著銀行貸款市場競爭對貨幣政策信貸傳導效果存在負面影響，這與Olivero等發現貸款市場競爭會弱化貨幣政策信貸傳導是一致的，也與我國銀行市場現實是一致的，因為我國商業銀行經營結構非常相似，市場份額競爭加劇會導致貸款投放受貨幣政策調控的影響變弱。銀行規模logta對貸款增長率有顯著的負影響，這與大銀行信貸增長率較低、小銀行信貸增長率較高是一致的。銀行流動性liquid對貸款增長率有顯著的正影響，說明流動性較高的銀行貸款增長率也較高，這與我國商業銀行面臨嚴格的信貸比約束是一致的。

表2 銀行競爭與貨幣政策信貸傳導:全區間估計

區分銀行產權類型時，表2顯示國有控股銀行、股份制銀行和城市商業銀行貸款增長率受到顯著影響的因素大為不同:國有控股銀行較多受到貨幣政策、規模和資本因素的影響;股份制銀行較多受到市場競爭、經濟增長、股市融資和資產規模的影響;而城市商業銀行則主要受到貨幣政策的影響。國有控股銀行和城市商業銀行都受到貨幣政策顯著的正影響，當貨幣政策寬松時貸款投放增加;而股份制銀行則單獨受到貸款市場競爭和股市融資的顯著影響，其中股市融資有助于股份制銀行增加貸款，這是比較符合事實的，而市場競爭增強則使得股份制銀行的貸款增長率降低 (Boon系數顯著為正、Boon越大銀行競爭越小)，說明股份制銀行在競爭不斷加劇的市場中受到的影響比較大。國有控股銀行和城市商業銀行則不受市場競爭程度的影響，這是因為它們分別承擔國家和地方經濟發展的任務，市場競爭程度的變化對它們的信貸業務影響不大。

2.不同區間上總體樣本銀行的估計

考慮到2004年我國銀行業實施BaselⅡ，商業銀行面臨資本監管等新的約束，其信貸投放行為會受到一定影響，我們把樣本區間分為1998—2004年和2005—2010年兩個子區間進行分析，考慮2009—2010年銀行競爭的變化，2005—2010年區間加上了兩個年度工具變量。考慮到分區間后不同區間上樣本個數減少，因而估計中不帶交叉項以減少不穩定性。根據Hausman檢驗選擇面板數據的截面隨機效應進行分析，Sargan-Hansen檢驗統計量不顯著，表明工具變量不存在過度識別問題。

表3顯示，在區間1998—2004年，市場競爭、貨幣政策、經濟增長、股市融資、流動性和資本都對貸款增長率有顯著影響，其中貨幣政策寬松會使得銀行貸款增長率增加，而市場競爭則使得貸款增長率降低;在區間2005—2010年，貨幣政策、資產規模和資本對貸款增長率有顯著影響，市場競爭程度對貸款增長率沒有影響 (下面有進一步的檢驗)。這里我們比較關注的是資本的作用，表3中1998—2004年間資本具有一定的負影響，這可能是由于這時期銀行受到資本約束較弱，資本比率較低的銀行實際上多是一些中小銀行，它們為了占領市場份額貸款增長較快，從而保持了較低的資本充足率。在2005—2010年間資本具有非常顯著的正影響，說明資本比率越高的銀行貸款增長越多，這與實施BaselⅡ是密切相關的，說明資本充足率監管確實起到了約束商業銀行信貸行為的作用。

表3 銀行競爭與貨幣政策信貸傳導:分區間估計

3.穩健性分析

為進一步保證估計結果的可靠性，我們專門分兩種情況進行穩健性檢驗。一是，專門對流動性低和資本比率低的銀行進行分析，這可以考察不同銀行，尤其是受到流動性和資本比率約束的銀行，在市場競爭程度變化下的貸款增長情況，因為在一定的市場競爭程度下，可以預想流動性低和資本比率低的銀行受到貨幣政策沖擊后的反應更大。為保證樣本的個數，我們這里根據年度均值將銀行平均分為流動性和資本比率較大與較小的兩組，選擇較小的一組 (12家銀行)進行分析。二是，表3的結果表明區間2005—2010年市場競爭程度對貸款增長率沒有影響，考慮到2008年金融危機之后受到宏觀調控的影響，商業銀行的貸款投放發生很大變化，圖1也體現了這時期的影響，我們剔除2009—2010年的樣本數據，即采用區間1998—2008年進行分析。估計得到的結果如表4所示。

表4顯示，在分析流動性和資本充足率都相對比較低的銀行時，貨幣政策、市場競爭、流動性、資本和規模因素都對貸款增長率有顯著影響。與表2中國有控股、股份制以及城市商業銀行的估計結果相比，流動性和資本充足率較低的銀行受到的影響因素更多，而且受到的影響程度也更大 (系數更大、更顯著)，這一方面證實流動性、資本比率對銀行貸款增長率的影響，另一方面也證實表2中貨幣政策和市場競爭對貸款增長的影響。在區間1998—2008年，貨幣政策、市場競爭、流動性、資本和規模因素都對貸款增長率有顯著影響，得到的結果與表3中區間1998—2004相似、與2005—2010年差異較大，說明2008年之后市場競爭程度發生了較大變化導致貨幣政策的作用變弱 (表3中M2g系數較小)。對比1998—2004年、2005—2010年以及1998—2008年區間的Boon系數可以發現，1998—2004年區間上顯著，2005—2010年區間上不顯著，1998—2008年區間上顯著但系數變小了很多，2005—2008年間仍有影響但已經減弱，而2009—2010年金融危機時期銀行競爭對貨幣政策信貸增長影響不顯著，這與當時政府推出4萬億元刺激計劃帶來信貸擴張是一致的。

五、結 語

本文采用Boone指數分析我國商業銀行貸款市場競爭變化，采用面板數據分析貸款市場競爭對貨幣政策傳導的影響。我們的研究結果發現，銀行貸款市場競爭對貨幣政策信貸傳導存在負的影響，這與Olivero等［4］發現貸款市場競爭會弱化貨幣政策信貸傳導是一致的，這也與我國銀行市場發展現實狀況是一致的，因為我國商業銀行經營結構非常相似，市場競爭加劇會導致貸款投放受貨幣政策調控的影響減弱。市場競爭加劇使得股份制銀行的貸款增長率降低，說明股份制銀行在競爭不斷加劇的市場中受到的影響比較大，國有控股銀行和城市商業銀行則不受市場競爭程度的影響。

總的來看，本文的研究結果不僅證實銀行競爭會弱化貨幣政策信貸傳導，而且表明股份制銀行受到的影響較大，國有控股和城市商業銀行受到影響較小，這和它們各自的經營范圍和市場勢力有關，因此，在分析貨幣政策效果時一定要考慮到不同商業銀行的差異。這也意味著，央行可以通過對不同類型銀行采取不同的措施來改善貨幣政策效果。不過，從時間發展趨勢看，隨著資本監管等銀行監管制度的完善，市場競爭對貨幣政策傳導的影響有減弱的趨勢，貨幣政策效果的分析應該綜合考慮銀行內外的各種變化。

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