摘要：银行竞争通过影响银行的信贷行为进而影响货币政策信贷渠道传导效果。本文使用boone指数衡量中国银行业贷款市场竞争程度及其变化，采用面板数据分析银行竞争对货币政策信贷渠道传导的影响。在控制规模、流动性、资本和股权融资等银行异质因素和宏观因素后发现：银行竞争削弱了货币政策的信贷传导效果，影响国有控股银行、股份制银行和城市商业银行贷款增长率的因素大不相同，流动性和资本充足率较低的银行受到的影响程度更大，2004年的监管改革提升了资本监管效果，2009—2010年的金融危机影响了银行竞争程度并弱化了货币政策传导效果。
　　关键词：银行竞争；boone指数；异质因素
　　中图分类号：f8201文献标识码：a
　　文章编号：1000176x（2013）09005309
　　一、引言
　　商业银行是主要的金融中介，在货币政策传导过程中有着重要作用，尤其是在我国，商业银行通过信贷市场对货币政策的影响特别重要。随着银行业的不断改革，我国银行业的市场结构也在发生着变化，一些研究表明我国银行业竞争程度在不断上升[1-2]。银行市场竞争的加剧必然会影响银行在信贷市场的行为，进而影响货币政策的信贷传导效果，因此，有必要考察银行业市场竞争程度对货币政策传导的影响。理论上，银行竞争对货币政策的影响有两个方面：一方面，垄断的银行业结构会降低银行信贷规模对货币政策的敏感程度，导致货币政策效果不明显，相反，竞争则有利于货币政策传导[3-4]；另一方面，银行竞争会减少信息不对称进而使得借贷成本下降，货币政策调整时银行信贷客户在银行间转移就比较方便、受到信贷调控的压力较小，即竞争会弱化货币政策信贷传导[4]。wWW.11665.CoM可见，银行在信贷市场的竞争行为对货币政策效果的影响最终是不确定的，因此，考察我国银行竞争变化对货币政策信贷传导的实际影响有助于央行改善货币政策效果。
　　货币政策传导渠道有多种，包括利率渠道、信贷渠道以及货币渠道等。在考察银行竞争对货币政策传导效果影响的研究中，一些研究分析利率渠道的传导，因为银行竞争直接影响的就是银行在信贷市场上的价格行为，即存贷款利率，银行市场竞争程度越高，央行的利率政策就会更快地传导到市场中[5]。在我国，经验研究表明信贷渠道占有重要地位[6]，银行贷款是主要的传导渠道[7]，基于此，本文将主要分析银行业市场竞争程度对货币政策信贷传导的影响。
　　与大多数研究采用集中度、lerner指数、赫芬达hhi指数以及panzar和rosse[8]提出的h统计量等方法衡量银行业的竞争程度不同，本文使用一种新的竞争程度衡量方法——boone指数。boone指数是一种根据效率对绩效的影响来计算竞争程度的衡量方法，近年来被用于衡量银行业的竞争程度。采用boone指数的优点在于[5]：第一，能够避免集中度、hhi等指标对银行竞争的不合理度量，因为银行的集中度与竞争程度不是对应的[9]，而hhi只考虑银行数量、规模等市场结构性因素，不能准确测度银行业市场的竞争程度；第二，能够专门对银行的信贷市场竞争程度进行衡量，而不像h统计量等指标是对整个银行经营竞争程度的衡量，这在分析银行信贷市场的竞争对货币政策信贷传导机制的影响中显得尤为重要。
　　本文的创新之处在于：一是在控制银行规模、流动性、资本和融资（包括ipo和seo）等银行异质因素以及宏观因素后，采用boone指数和面板数据方法分析1998—2010年间银行贷款市场竞争对货币政策信贷传导的影响，其中，银行信贷渠道主要用贷款增长率表示[4]；二是考虑到银行产权结构会对货币政策信贷传导产生影响[10-11]，同时，我国的国有控股银行承担着一定的宏观调控责任，本文将根据股权结构对银行进行分类分析；三是2004年我国银行业实施baselⅱ，商业银行面临资本监管等新的约束，因而本文将分区间考察2004年前后资本监管约束的影响及其差异。
　　二、文献综述
　　银行竞争对货币政策传导的影响得到了理论研究的广泛支持。早期的研究主要考察银行竞争对货币政策工具效果的影响，如peltzman较早地通过理论模型说明银行的市场结构会对货币政策传导的速度产生影响[12]。vanhoose在一般均衡框架下分析了完全竞争与不完全竞争的银行市场结构下货币政策工具的短期效果，结果认为在完全竞争的银行市场中联邦基金利率这一政策工具是无效的；而货币供应量和存款准备金要求在不同竞争程度的市场中都有作用[13]

。vanhoose则通过理论模型考察了银行竞争程度增加时央行对货币总量的控制效果，结果发现，当美联储采用利率导向的操作时银行竞争对货币控制没有影响；当美联储以银行的存款准备金为操作目标时，如果根据上一期的存款计算所要求的准备金，银行存款市场的竞争加强会降低货币总量的变化[14]。stiglitz和greenwald的分析则显示，在一个竞争的银行系统中，上调利率对银行信贷的影响要弱于在受限制的市场中的影响[15]。近年来，一些研究开始关注银行竞争对货币政策传导渠道的影响，但是对其影响效果的研究结论却不一致。gerali等发现银行市场的不完全竞争会导致货币政策的信贷传导效果弱化[16]；güntner采用带有垄断竞争银行市场结构的新凯恩斯模型发现银行竞争程度的增加会放大货币政策的传导效果[17]。然而，scharler通过动态模拟分析市场利率向银行利率的传导，发现银行的市场势力对货币政策的短期传导具有重要的影响，银行信贷的异质性会弱化贷款利率对市场利率的反应进而弱化货币政策冲击[18]。hülsewig等讨论了垄断竞争贷款市场中的银行在货币政策传导中的作用，结果证实贷款市场摩擦对货币政策利率传导有影响，银行的贷款利率平滑行为会弱化货币政策的传导效果[19]。另外，baglioni通过理论分析认为货币政策在贷款市场的传导效果依赖于市场结构，在垄断竞争市场中资本充足的银行系统会使得货币政策效果放大，在古诺寡头垄断的市场结构中效果则相反[20]。 　　在银行竞争对货币政策传导影响的经验研究中，相关结论也颇有争议。mojon运用欧洲银行的面板数据分析表明银行的竞争会降低不同国家间银行利率对货币政策反应的差异，并且银行竞争对货币政策利率传导的影响存在非对称效应，竞争程度加剧会使得货币政策扩张时贷款利率调整更快[21]；de bondt也发现了类似的非对称性[22]。sander和kleimeier通过对欧洲利率传导渠道的分析发现银行市场竞争加强会提高贷款市场的利率传导效果[23]。adams和amel利用银行集中度来分析银行市场结构对联邦基准利率传导的影响，发现银行集中弱化了利率政策冲击的效果[24]。但是，gunji等利用银行借贷分析货币政策冲击与银行竞争之间的关系，结果发现银行竞争导致货币政策对银行信贷的冲击变弱[25]。olivero等使用亚洲和拉美20个国家1996—2006年的银行数据，检验银行竞争对货币政策信贷渠道传导的影响，结果同样发现银行市场竞争程度的加强会弱化货币政策信贷渠道传导[4]。
　　在国内的文献中，钱雪松运用一般均衡模型发现银行业市场结构对货币政策传导机制有影响，寡头垄断的市场结构会使得银行信贷对货币政策的反应不连续[3]。胡莹和仲伟周基于异质性银行模型分析银行业市场结构与货币政策冲击关联，结果发现垄断竞争的银行市场结构中，仅当银行满足资本充足率和存贷比要求时，货币政策信贷传导渠道才是有效的[26]。刘洋也通过理论模型分析不同银行业市场结构下的货币政策传导效果差异，结果发现商业银行竞争市场结构下货币政策效果强于不完全竞争市场结构下的效果[27]。在经验研究中，许小苍采用1996—2007年数据讨论了银行信贷市场集中度与银行信贷渠道的关系，发现随着集中度的增加，银行信贷对货币政策的反应程度降低[28]。张旭涛和胡莹采用gunji等的方法检验银行业市场集中度和竞争程度对货币政策传导的影响作用，分析发现我国银行业市场竞争程度对货币政策传导有着正向效应，但他们对这一效应产生的机制未做进一步分析[9]。
　　综上，现有文献已经证实银行竞争对货币政策传导的影响，而国内的经验研究仅考虑整个银行系统的竞争和传导[9]，没有合理考虑信贷市场竞争程度[28]，同时更没有考虑银行产权以及监管政策改革对货币政策传导机制的影响，因此，本文将采用boone指数度量信贷市场竞争程度，在此基础上分析银行信贷市场竞争对货币政策信贷渠道的影响，并分析银行产权以及2004年监管政策改革的作用。
　　三、银行贷款市场竞争程度度量：boone指数
　　boone提出了一种新的市场竞争度量模型[29-30]。模型假设更有效率的企业会得到更高的市场份额或者更多的利润，当这种效果越强时市场竞争程度就越激烈，根据此模型就可以计算出市场的竞争程度——boone指数。boone指数最大的优点在于它可以分析单个银行资产市场（如贷款市场），而不是衡量整个银行市场（如panzar和rosse提出的h统计量[8]），这对于分析

我国以银行信贷为主要传导渠道的货币政策效果及其变化尤为重要，因此，本文采用boone指数分析银行贷款市场竞争对货币政策信贷渠道传导的影响。
　　van leuvensteijn等采用boone指数分析了美国、英国、日本以及其他5个欧洲国家的信贷市场的竞争程度[5]。本文将借鉴该方法分析我国银行业贷款市场竞争程度。假设银行i提供产品qi，其市场需求曲线为：
　　设银行的边际成本为mci，利润为πi=（pi-mci）qi，银行通过选择不同的产出水平qi来最大化其利润。假设a>mci，0　　当市场中n个银行都提供正的产出时，可以得到n个与等式（2）类似的一阶条件，由这n个一阶条件进一步得到（van leuvensteijn等[5]）：
　　设市场的进入成本为ε，当利润πi>ε时银行进入市场。这个市场中，有两种途径可以使得市场的竞争程度加剧：一是当各个银行提供的产品或服务相互之间的替代性增强时，即参数d增加时；二是当进入成本下降时。当这两种情形出现时，效率更高的银行就会获得更多的市场份额。因而，定义市场份额si=piqi/∑jpjqj，根据等式（3）可以设定：
　　lnsi=a+blnmci（4）
　　等式（4）采用对数线性形式只是一种近似，主要是为了减少经验分析中的异方差；同时，对数形式下等式中的b还可以理解为弹性，这样便于解释其经济意义[5]。由于市场中边际成本低的银行的市场份额预期是增加的，因而等式（4）中的b应该是个负数。市场竞争程度越强，边际成本低的银行的市场份额应该越大，b的绝对值就越大，因此，b就被称为衡量市场竞争程度的boone指数。根据上述理论模型得到boone指数是现实的一种近似，其大小没有限制，当负数b的绝对值越大时市场竞争程度越强。
　　在等式（4）中需要使用银行的边际成本，由于其不能直接得到，参照van leuvensteijn等[5]的做法，我们使用常见的超对数成本函数，它不仅方便而且也很贴近理论。在等式（4）中，市场份额为被解释变量，这一方面和前面的理论分析一致，另一方面如果使用利润，则需要知道市场份额和边际收益，而边际收益很难确定，同时市场份额一直是个正数，可以避免银行利润有可能为负数而无法估计超对数函数的情形，所以使用市场份额更合适。
　　为了计算边际成本，首先定义超对数成本函数，假设银行具有多产品的产出函数，而其成本函数则可以写成产出和要素价格的函数，超对数成本函数则是对数形式成本函数的二阶泰勒近似，其函数形式为：
　　其中，h代表银行的类型，如国有银行、股份制银行或城市商业银行等；chit表示类型h的银行i在t年的成本；dhi和dt是工具变量，分别表示银行的类型和年度时间；xikt是三组解释变量（k=1，…，k），第一组（k=1，…，k1）表示投入要素价格，如工资、存款利率和其他费用支出等；第二组（k=k1+1，…，k2）表示银行的产出，如贷款、证券和其他业务（用其他收入代替）等；第三组（k=k1+ k2+1，…，k）表示银行个体特质变量。xijt与xikt是一样的。 　　由于成本函数一般都具有两个特征：一是投入要素价格的线性同质性（linear homogeneity），二是要耗尽成本（cost exhaustion），因而需要对估计参数加以限制。设等式（5）中投入要素价格（如工资、存款利率和其他费用支出等）对应的xikt中k等于1、2和3，银行面临的参数限制为：
　　根据等式（5），类型h的银行i在t年的贷款（k=l）产出的边际成本定义为：
　　其中，lnchit/lnxilt是等式（5）中成本对贷款的一阶偏导。由于主要考察贷款市场竞争，因而仅考虑成本对贷款的函数。对于h类型的银行i，贷款l的边际成本函数为：
　　根据等式（4）和等式（8），设定银行市场份额与其边际成本的估计等式为：
　　其中，silt表示银行i在t时期在贷款市场l上的市场份额；dt是年度工具变量；mcilt是根据等式（8）计算得到的边际成本，μilt是误差项。考虑到银行竞争程度是逐年变化的，等式（9）右边设为年度工具变量与逐年边际成本的乘积形式，这样得到的boone指数bt是随时间变化的。
　　在根据等式（5）来计算等式（8）时，等式（5）中chit用总成本与总资产比率表示，xikt中产出用贷款总资产比率、证券与总资产比率和其他收入与总收入比率表示，投入要素价格用工资与总资产、利息支出与总融资和其他支出与固定资产等比率表示，银行特质变量用资产负债率和

本充足率等表示。为了控制可能的内生性问题，对等式（9）采用gmm估计，使用解释变量的滞后项作为工具变量，并考虑其过度识别问题。
　　四、银行竞争程度变化及其对货币政策信贷传导效果的影响
　　（一）样本数据
　　本文的银行数据都来源于bankscope数据库，宏观经济数据来自中经网统计数据库。考虑数据的完整性和样本的大小，选择1998—2010年的年度数据进行分析。样本数据共包含25家银行，其中国有控股银行5家，股份制银行11家，城市商业银行9家。表1给出了样本银行及其类型。
　　（二）银行贷款市场竞争程度变化
　　根据等式（9）估计得到不同年份的boone指数，结果发现所有boone指数的符号都为负号，这与前面的理论分析是一致的。所有boone指数都非常显著，sargan-hansen检验表明工具变量不存在过度识别，因而估计效果很好。boone指数的时间趋势如图1所示。
　　图1boone指数
　　从图1可以看出，在1998—2003年间，boone指数的绝对值在变小，意味着贷款市场竞争程度是减弱的。2004—2008年间，boone指数的绝对值是变大的，意味着贷款市场竞争程度是不断加强的，这与现有研究认为我国银行业近年来竞争程度不断增加是一致的。2008年金融危机后由于国有控股银行大幅度增加了信贷投放，贷款市场的竞争程度略有波动，趋势发生了改变。
　　（三）银行竞争对货币政策信贷传导效果的影响
　　在货币政策的银行信贷传导机制中，银行贷款是重要的传导中介，本文借鉴olivero等的做法[4]，采用如下回归方程分析货币政策的银行信贷传导效果：
　　其中，yit表示银行i在t时期的贷款增长率；mp表示货币政策态势（stance），考虑到本文主要分析银行的信贷供给，而我国央行主要通过信贷总量而不是基准利率来控制银行的贷款投放，所以本文采用年度货币供应量m2增长率m2g（%）来表示货币政策态势；boon表示boone指数。等式（10）中包含mp×boon是为了考察银行信贷竞争对货币政策影响贷款增长的边际效应；xt是经济增长，使用gdp的年度增长率gdpg表示，用以控制贷款的市场需求的影响。z1、z2和z3是表示银行个体的因素，分别表示银行的规模、流动性和资本，用对数总资产logta、流动性资产与流动性负债比率liquid和股权总资产比率capital等来度量。d表示银行融资的年度时间工具变量，在银行上市和再融资的当年为1，其他时间则为0。考虑这是因为银行上市和再融资使得银行资本增加进而次年的贷款大幅度增长，因此这里采用一阶滞后。
　　由于银行的贷款与其资产以及流动性等因素可能存在着相互影响的内生性问题，为减少这种偏差，对于等式（10）采用两阶段最小二乘估计（tsls），采用一阶滞后为工具变量。考虑到市场竞争程度对不同类型的银行（国有控股银行、股份制银行和城市商业银行）行为的影响存在差异，我们将进一步区分不同类型的银行进行估计。另外，鉴于2004年中国实施巴塞尔协议ⅱ、2008年底发生了金融危机，我们还将总体样本进行分区间检验。
　　1全区间估计
　　对等式（10）采用全样本、不同类型银行的两阶段最小二乘估计，其结果如表2所示。考虑到银行的规模、流动性和资本与银行的贷款增长之间可能存在相互影响的内生性问题，我们采用这些变量的滞后项作为工具变量进行处理，检验发现采用滞后1期得到的效果最好。对于全样本数据，因为hausman检验得到的卡方统计量显著不为零，所以估计中采用了截面固定效应进行分析；对于不同类型银行样本的估计，考虑到不同类型银行的数量不大，交叉项得到的估计结果很不稳定，我们就不再考虑交叉项。hausman检验得到的卡方统计量不显著，估计中采用了截面随机效应进行分析。另外，sargan-hansen检验统计量都不显著，表明工具变量不存在过度识别问题。
　　表2中，在全样本下，银行竞争boon的系数显著为正，m2g×boon的系数显著为负，表明银行竞争与贷款增长率存在倒u型的关系。根据系数计算得到倒u型顶点为m2g=17（268200/15770）。由于中国m2g在1998—2002年小于17，2003—2010年基本都大于17，同时，负数boon的绝对值越大时市场竞争程度越强，因而倒u型关系说明1998—2002年银行竞争程度越强，贷款增长率越低，2003—2010年银行竞争程度越强，贷款增长率越高。m2g×boon的系数显著为负，m2g的系数也显著为 　负，说明boon在m2g对贷款增长的作用中有正的影响，

　　负数的boon越小代表着银行贷款市场竞争程度越强，这意味着银行贷款市场竞争对货币政策信贷传导效果存在负面影响，这与olivero等发现贷款市场竞争会弱化货币政策信贷传导是一致的，也与我国银行市场现实是一致的，因为我国商业银行经营结构非常相似，市场份额竞争加剧会导致贷款投放受货币政策调控的影响变弱。银行规模logta对贷款增长率有显著的负影响，这与大银行信贷增长率较低、小银行信贷增长率较高是一致的。银行流动性liquid对贷款增长率有显著的正影响，说明流动性较高的银行贷款增长率也较高，这与我国商业银行面临严格的信贷比约束是一致的。
　　区分银行产权类型时，表2显示国有控股银行、股份制银行和城市商业银行贷款增长率受到显著影响的因素大为不同：国有控股银行较多受到货币政策、规模和资本因素的影响；股份制银行较多受到市场竞争、经济增长、股市融资和资产规模的影响；而城市商业银行则主要受到货币政策的影响。国有控股银行和城市商业银行都受到货币政策显著的正影响，当货币政策宽松时贷款投放增加；而股份制银行则单独受到贷款市场竞争和股市融资的显著影响，其中股市融资有助于股份制银行增加贷款，这是比较符合事实的，而市场竞争增强则使得股份制银行的贷款增长率降低（boon系数显著为正、boon越大银行竞争越小），说明股份制银行在竞争不断加剧的市场中受到的影响比较大。国有控股银行和城市商业银行则不受市场竞争程度的影响，这是因为它们分别承担国家和地方经济发展的任务，市场竞争程度的变化对它们的信贷业务影响不大。
　　2不同区间上总体样本银行的估计
　　考虑到2004年我国银行业实施baselⅱ，商业银行面临资本监管等新的约束，其信贷投放行为会受到一定影响，我们把样本区间分为1998—2004年和2005—2010年两个子区间进行分析，考虑2009—2010年银行竞争的变化，2005—2010年区间加上了两个年度工具变量。考虑到分区间后不同区间上样本个数减少，因而估计中不带交叉项以减少不稳定性。根据hausman检验选择面板数据的截面随机效应进行分析，sargan-hansen检验统计量不显著，表明工具变量不存在过度识别问题。
　　表3显示，在区间1998—2004年，市场竞争、货币政策、经济增长、股市融资、流动性和资本都对贷款增长率有显著影响，其中货币政策宽松会使得银行贷款增长率增加，而市场竞争则使得贷款增长率降低；在区间2005—2010年，货币政策、资产规模和资本对贷款增长率有显著影响，市场竞争程度对贷款增长率没有影响（下面有进一步的检验）。这里我们比较关注的是资本的作用，表3中1998—2004年间资本具有一定的负影响，这可能是由于这时期银行受到资本约束较弱，资本比率较低的银行实际上多是一些中小银行，它们为了占领市场份额贷款增长较快，从而保持了较低的资本充足率。在2005—2010年间资本具有非常显著的正影响，说明资本比率越高的银行贷款增长越多，这与实施baselⅱ是密切相关的，说明资本充足率监管确实起到了约束商业银行信贷行为的作用。
　　3稳健性分析
　　为进一步保证估计结果的可靠性，我们专门分两种情况进行稳健性检验。一是，专门对流动性低和资本比率低的银行进行分析，这可以考察不同银行，尤其是受到流动性和资本比率约束的银行，在市场竞争程度变化下的贷款增长情况，因为在一定的市场竞争程度下，可以预想流动性低和资本比率低的银行受到货币政策冲击后的反应更大。为保证样本的个数，我们这里根据年度均值将银行平均分为流动性和资本比率较大与较小的两组，选择较小的一组（12家银行）进行分析。二是，表3的结果表明区间2005—2010年市场竞争程度对贷款增长率没有影响，考虑到2008年金融危机之后受到宏观调控的影响，商业银行的贷款投放发生很大变化，图1也体现了这时期的影响，我们剔除2009—2010年的样本数据，即采用区间1998—2008年进行分析。估计得到的结果如表4所示。
　　表4显示，在分析流动性和资本充足率都相对比较低的银行时，货币政策、市场竞争、流动性、资本和规模因素都对贷款增长率有显著影响。与表2中国有控股、股份制以及城市商业银行的估计结果相比，流动性和资本充足率较低的银行受到的影响因素更多，而且受到的影响程度也更大（系数更大、更显著），这一方面证实流动性、资本比率对银行贷款增长率的影响，另一方面也证实表2中货币政策和

市场竞争对贷款增长的影响。在区间1998—2008年，货币政策、市场竞争、流动性、资本和规模因素都对贷款增长率有显著影响，得到的结果与表3中区间1998—2004相似、与2005—2010年差异较大，说明2008年之后市场竞争程度发生了较大变化导致货币政策的作用变弱（表3中m2g系数较小）。对比1998—2004年、2005—2010年以及1998—2008年区间的boon系数可以发现，1998—2004年区间上显著，2005—2010年区间上不显著，1998—2008年区间上显著但系数变小了很多，2005—2008年间仍有影响但已经减弱，而2009—2010年金融危机时期银行竞争对货币政策信贷增长影响不显著，这与当时政府推出4万亿元刺激计划带来信贷扩张是一致的。
　　五、结语
　　本文采用boone指数分析我国商业银行贷款市场竞争变化，采用面板数据分析贷款市场竞争对货币政策传导的影响。我们的研究结果发现，银行贷款市场竞争对货币政策信贷传导存在负的影响，这与olivero等[4]发现贷款市场竞争会弱化货币政策信贷传导是一致的，这也与我国银行市场发展现实状况是一致的，因为我国商业银行经营结构非常相似，市场竞争加剧会导致贷款投放受货币政策调控的影响减弱。
　　市场竞争加剧使得股份制银行的贷款增长率降低，说明股份制银行在竞争不断加剧的市场中受到的影响比较大，国有控股银行和城市商业银行则不受市场竞争程度的影响。 总的来看，本文的研究结果不仅证实银行竞争会弱化货币政策信贷传导，而且表明股份制银行受到的影响较大，国有控股和城市商业银行受到影响较小，这和它们各自的经营范围和市场势力有关，因此，在分析货币政策效果时一定要考虑到不同商业银行的差异。这也意味着，央行可以通过对不同类型银行采取不同的措施来改善货币政策效果。不过，从时间发展趋势看，随着资本监管等银行监管制度的完善，市场竞争对货币政策传导的影响有减弱的趋势，货币政策效果的分析应该综合考虑银行内外的各种变化。
　　参考文献：
　　[1]黄隽，汤珂商业银行竞争、效率及其关系研究[j]中国社会科学，2008，（1）：69-86
　　[2]李伟，韩立岩外资银行进入对我国银行业市场竞争度的影响：基于panzar rosse模型的实证[j]金融研究，2008，（5）：87-98
　　[3]钱雪松公司金融、银行业结构和货币传导机制[j]金融研究，2008，（8）：13-28
　　[4]olivero， m p， li， y， jeon， b n competition in banking and the lending channel：evidence from bank-level data in asia and latin america [j] journal of banking and finance， 2011， 35（3）：560-571
　　[5]van leuvensteijn， m， bikker， j， van rixtel， a，srensen，kc a new approach to measuring competition in the loan markets of the euro area [j] applied economics， 2011， 43（23）：3155-3167
　　[6]蒋瑛琨，刘艳武，赵振全货币渠道与信贷渠道传导机制有效性的实证分析[j]金融研究，2005，（5）： 70-79
　　[7]盛松成，吴培新中国货币政策的二元传导机制[j]经济研究， 2008，（10）：37-51
　　[8]panzar， c， rosse， n testing for monopoly equilibrium [j]the journal of industrial economics， 1987（4）：443-456
　　[9]张旭涛，胡莹银行业市场集中度、竞争程度与货币政策传导[j]山西财经大学学报，2010，（12）：45-51
　　[10]bhaumik， s k， dang， v， kutan， a m implications of bank ownership for the credit channel of monetary policy transmission： evidence from india[j]journal of banking and finance， 2011， 35 （9）：2418-2428
　　[11]刘金叶，谷宇我国商业银行结构特征对货币政策的信贷反应研究[j]财经问题研究，2009，（11）： 81-87
　　[12]peltzman， s the banking structure and the transmission of monetary policy [j]journal of finance， 1969， 24（3）：387-411
　　[13]vanhoose， d d monetary policy under alternative bank market structures [j]journal of banking and finance， 1983， 7（3）：383-404
　　[14]vanhoose， d d bank market structure and monetary control [j]journal of money， credit and banking， 1985， 17（3）：298-311
　　[15]stiglitz， j， greenwald，

b towards a new paradigm in monetary economics [m]cambridge： cambridge university press， 2003
　　[16]gerali， a， neri， s， sessa， l， signoretti， f m credit and banking in a dsge model of the euro area[j]journal of money， credit and banking， 2010， 42（s1）：107-141
　　[17]güntner， j f competition among banks and the pass-through of monetary policy [j]economic modelling， 2011， 28（4）：1891-1901
　　[18]scharler， j do bank-based financial systems reduce macroeconomic volatility by smoothing interest rates？ [j]journal of macroeconomics， 2008， 30（3）：1207-1221
　　[19]hülsewig， o， mayer， e， wollmershuser，tbank behavior，incomplete interest rate pass-through， and the cost channel of monetary policy transmission[j]economic modelling， 2009， 26（6）：1310-1327 　　[20]baglioni， a monetary policy transmission under different banking structures： the role of capital and heterogeneity [j]international review of economics and finance， 2007， 16（1）：78-100
　　[21]mojon， b financial structure and the interest rate channel of ecb monetary policy [j]economie et provision， 2001， （147）：89-115
　　[22]de bondt， g j interest rate pass-through： empirical results for the euro area [j]german economic review， 2005， 6（1）：37-78
　　[23]sander， h， kleimeier， s convergence in euro-zone retail banking： what interest rate pass-through tells us about monetary policy transmission，competition and integration [j]journal of international money and finance， 2004， 23（3）：461-492
　　[24]adams， r m， amel， d f market structure and the pass-through of the federal funds rate [j]journal of banking and finance， 2011， 35（5）：1087-1096
　　[25]gunji， h， miura， k， yuan， y bank competition and monetary policy [j] japan and the world economy， 2009， 21（1）：105-115
　　[26]胡莹，仲伟周银行业市场结构与货币政策冲击[j]经济评论，2010，（2）：136-143
　　[27]刘洋不同银行业结构下的货币政策传导效果研究[j]统计与决策，2011，（6）：141-145
　　[28]许小苍银行市场集中度对银行信贷渠道影响的实证分析[j]河南金融管理干部学院学报，2008，（6）：59-63
　　[29]boone， j intensity of competition and the incentive to innovate [j] international journal of industrial organization， 2001， 19（5）：705-726
　　[30]boone， j a new way to measure competition [j] economic journal， 2008， 118（531）：1245-1261