我國商業(yè)銀行規(guī)模與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)關(guān)系分析論文
我國商業(yè)銀行規(guī)模與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)關(guān)系分析論文
最初使用“商業(yè)銀行”這個(gè)概念，是因?yàn)檫@類銀行在發(fā)展初期，只承做“商業(yè)”短期放貸業(yè)務(wù)。放款期限一般不超過一年，放款對象一般為商人和進(jìn)出口貿(mào)易商。商業(yè)銀行發(fā)展到今天，與其當(dāng)時(shí)因發(fā)放基于商業(yè)行為的自償性貸款從而獲得“商業(yè)銀行”的稱謂相比，已相去甚遠(yuǎn)。今天的商業(yè)銀行已被賦予更廣泛、更深刻的內(nèi)涵。特別是第二次世界大戰(zhàn)以來，隨著社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，銀行業(yè)競爭的加劇，商業(yè)銀行的業(yè)務(wù)范圍不斷擴(kuò)大，逐漸成為多功能、綜合性的“金融百貨公司”。以下是學(xué)習(xí)啦小編為大家精心準(zhǔn)備的：我國商業(yè)銀行規(guī)模與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)關(guān)系分析相關(guān)論文。內(nèi)容僅供參考，歡迎閱讀!
我國商業(yè)銀行規(guī)模與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)關(guān)系分析全文如下：
內(nèi)容摘要：本文基于我國18家商業(yè)銀行2005-2012年的數(shù)據(jù)，就我國商業(yè)銀行規(guī)模與其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平之間的關(guān)系進(jìn)行了研究。研究表明：我國商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平與其規(guī)模呈U型結(jié)構(gòu)。把銀行性質(zhì)考慮進(jìn)來之后發(fā)現(xiàn)，國有商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)與其規(guī)模仍然呈顯著的U型關(guān)系，其規(guī)模值已經(jīng)到達(dá)U型的右側(cè)，有可能會誘發(fā)“大而不倒”問題。而非國有商業(yè)銀行的規(guī)模與其風(fēng)險(xiǎn)之間則呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，其規(guī)模目前還處于U型結(jié)構(gòu)的左側(cè)。
關(guān)鍵詞：風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān) 銀行規(guī)模
引言
商業(yè)銀行規(guī)模一直是金融學(xué)術(shù)界關(guān)注的重點(diǎn)，規(guī)模經(jīng)濟(jì)則是學(xué)者們最早關(guān)注的規(guī)模效率目標(biāo)之一。Freixas和Rochet(1997)從存款成本及設(shè)立成本的角度分析了銀行規(guī)模效率。Krasa 和Villamil(1992)及Sun(2007)則通過考慮銀行監(jiān)督成本和分散風(fēng)險(xiǎn)兩方面的權(quán)衡推導(dǎo)了最優(yōu)的銀行規(guī)模。隨著我國四大國有銀行陸續(xù)股改上市，商業(yè)銀行資產(chǎn)規(guī)模的情況得到我國學(xué)者的關(guān)注。徐高、林毅夫(2008)研究了我國的最優(yōu)銀行結(jié)構(gòu)怎樣隨著經(jīng)濟(jì)中資本的積累而變化。之后鄒朋飛(2008)又利用我國1995-2005年商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)得出：國有商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行的規(guī)模經(jīng)濟(jì)系數(shù)隨著時(shí)間的變化呈“U”型結(jié)構(gòu)。2008年美國次貸危機(jī)爆發(fā)后，美國政府對大型商業(yè)銀行的救助使其入不敷出，大型金融機(jī)構(gòu)的倒閉引發(fā)了全球金融體系的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，美國次貸危機(jī)由此演變成一場全球金融危機(jī)。于是，大型商業(yè)銀行的規(guī)模問題成為政府和相關(guān)監(jiān)管單位必須解決的問題，規(guī)模與風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系也日益受到重視。
大型商業(yè)銀行的倒閉很可能使金融體系面臨崩潰，從而引發(fā)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。因此，在大型商業(yè)銀行面臨高破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，政府通常會對其采取保護(hù)措施。但保護(hù)措施會鼓勵其追求高風(fēng)險(xiǎn)的投資項(xiàng)目，進(jìn)而承擔(dān)更高的風(fēng)險(xiǎn)。如此進(jìn)入惡性循環(huán)之后，政府入不敷出，最終大型銀行仍然逃脫不了破產(chǎn)的結(jié)局，從而引發(fā)金融危機(jī)。如果銀行風(fēng)險(xiǎn)隨著規(guī)模增大而升高，當(dāng)規(guī)模大到一定程度時(shí)，會陷入一方面銀行風(fēng)險(xiǎn)很高，另一方面因?yàn)槠湟?guī)模太大政府不得不對其進(jìn)行保護(hù)的兩難境地。因此，解決大而不倒問題的根本在于預(yù)防，即如果出現(xiàn)銀行破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)隨著規(guī)模增大而升高的情況，監(jiān)管當(dāng)局應(yīng)該做好預(yù)防措施，限制銀行規(guī)模的增長。2010年7月，美國總統(tǒng)奧巴馬簽署了金融監(jiān)管改革法案：《多德-弗蘭克華爾街改革與消費(fèi)者保護(hù)法案》，其重點(diǎn)之一是限制商業(yè)銀行的規(guī)模，以此來限制商業(yè)銀行的增長和合并，從此美國爭論已久的大而不倒問題也將得到解決。
在我國，是否需要借鑒“限制商業(yè)銀行規(guī)模”這一政策還有待于研究。因?yàn)樵趪鴥?nèi)研究結(jié)果中，我國商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)是否會隨著其規(guī)模的增大而升高還未得到統(tǒng)一的結(jié)論。徐東明和陳學(xué)彬(2012)把銀行規(guī)模作為控制變量納入模型，得出銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)與資產(chǎn)收益率、資產(chǎn)規(guī)模呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。江曙霞和陳玉嬋(2012)用三種不同變量來衡量銀行風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)證結(jié)果均顯示銀行規(guī)模與其風(fēng)險(xiǎn)水平呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。曹廷求和朱博文(2012)、鄒飛和王宗潤(2013)也得出了相同的結(jié)論。然而譚政勛(2013)則把銀行規(guī)模作為解釋變量和交叉變量帶入模型，得出：隨著銀行規(guī)模的擴(kuò)大其風(fēng)險(xiǎn)也將上升，且通過承擔(dān)高風(fēng)險(xiǎn)銀行能獲得較高的收益率。牛曉健和裘翔(2013)得出銀行規(guī)模滯后一期值與銀行風(fēng)險(xiǎn)成弱正相關(guān)關(guān)系。宋清華、曲良波和陳雄兵(2011)把16家銀行的規(guī)模數(shù)據(jù)一同帶入模型，認(rèn)為銀行規(guī)模與風(fēng)險(xiǎn)之間并非呈簡單線性相關(guān)關(guān)系，而是呈U型關(guān)系。
因此本文的研究目的是驗(yàn)證我國商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)是否會隨著其規(guī)模的增大而升高，從而確定我國是否需要借鑒“限制銀行規(guī)模”這一政策。Delis和Kouretas(2011)指出，不同性質(zhì)的銀行會因?yàn)槠渥陨砬闆r而采取不同的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)策略，本文將創(chuàng)新性地把我國商業(yè)銀行根據(jù)其性質(zhì)分類，分為國有商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行三類。然后分別討論其規(guī)模與風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系，并對三者的結(jié)論進(jìn)行比較。最后根據(jù)結(jié)論給我國銀行監(jiān)管當(dāng)局提出相應(yīng)的建議。
研究假設(shè)
由于本文主要研究大型銀行的破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)是否會隨著其規(guī)模的增大而升高，因此參考Laeven，Levine(2009)、Thierno，Barry(2011)的方法，采用Z值來衡量銀行風(fēng)險(xiǎn)。Z值是用來衡量銀行破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)，它將破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)定義為凈資產(chǎn)無法抵補(bǔ)虧損的可能性，或者說是資不抵債的概率，其計(jì)算公式為：
其中，ROA為資產(chǎn)收益率，CRA為資本與資產(chǎn)的比例。下標(biāo)i表示第i家銀行，t表示年份。u表示ROAit的期望，σ 表示ROAit的標(biāo)準(zhǔn)差。Z值越大，破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)就越高。從Z值表達(dá)式可以看出，Z值取決于銀行的資產(chǎn)收益率、資產(chǎn)收益率的波動和資本儲備水平。當(dāng)銀行經(jīng)營偏好和資產(chǎn)結(jié)構(gòu)不變時(shí)，Z值與資產(chǎn)收益率ROA呈負(fù)向關(guān)系，這一點(diǎn)也已經(jīng)得到了徐東明和陳學(xué)彬(2012)的驗(yàn)證。
Barrell、Davisd和Tatiana等(2011)將銀行持有資產(chǎn)的成本分為兩個(gè)部分，分別是獲得資產(chǎn)的成本(OC)和監(jiān)管資產(chǎn)的成本(MC)。Krasa 和 Villamil (1992)發(fā)現(xiàn)，在通常情況下前者(OC)的操作成本會高于為負(fù)債和資產(chǎn)所付出的利息成本l×A ，他們將所高出的部分稱之為行政成本，是資產(chǎn)額的函數(shù)，且其平均成本f(A) 隨著資產(chǎn)的增加而減速下降。銀行獲得資本的平均成本oc(OC/A)即有：
以上表明，由于規(guī)模增大的過程中，銀行獲得資產(chǎn)的平均成本oc降低，銀行將向著無限大的趨勢發(fā)展。但Krasa和Villamil認(rèn)為由股東承擔(dān)的平均監(jiān)管成本mc(MC/A)，將會隨著資產(chǎn)規(guī)模增加而加速上升，因此銀行的邊際成本將會隨著規(guī)模的增加而上升。即：
由于，因此當(dāng)時(shí)，平均總成本為最小值。此時(shí)A取A1，當(dāng)AA1時(shí)，銀行運(yùn)營的平均成本隨著資產(chǎn)規(guī)模的增加而增加，資產(chǎn)收益率ROA則剛好相反。而Z值又與資產(chǎn)收益率ROA呈反向關(guān)系，因此當(dāng)銀行經(jīng)營偏好和資本結(jié)構(gòu)控制不變時(shí)，Z值首先會隨著規(guī)模的增大而減小，當(dāng)資產(chǎn)規(guī)模達(dá)到A1時(shí)，Z值又會隨著規(guī)模的增大而增大。即銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平與其規(guī)模之間并非簡單的線性關(guān)系，而是呈U型結(jié)構(gòu)?；谝陨戏治?，本文提出假設(shè)：我國商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平與其規(guī)模呈U型關(guān)系。
研究設(shè)計(jì)
(一)樣本選擇和數(shù)據(jù)來源
本文選取了16家A股上市銀行和2家H股上市的銀行作為樣本，共計(jì)18家銀行。其中有5家國有銀行、8家股份制商業(yè)銀行和5家城市商業(yè)銀行。樣本考查期為2005-2012年，除去異常值和缺失數(shù)據(jù)，共得到136個(gè)觀測值。銀行數(shù)據(jù)均來自wind數(shù)據(jù)庫和各銀行年報(bào)，其它數(shù)據(jù)取自中國統(tǒng)計(jì)年鑒和各省統(tǒng)計(jì)年鑒。本文采用非平衡面板數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，并使用stata10.0作為計(jì)量軟件。
(二)變量選擇
被解釋變量。根據(jù)已有文獻(xiàn)，用來衡量銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的指標(biāo)主要有：Z值、不良貸款率、預(yù)期違約頻率、風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)占比和特許價(jià)值權(quán)等。本文參考Laeven、Levine(2009)，Thierno、Barry等(2011)的方法，采用Z值來衡量銀行風(fēng)險(xiǎn)。Z值越大，銀行風(fēng)險(xiǎn)越高。
解釋變量。為驗(yàn)證銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平是否與銀行規(guī)模之間呈U型關(guān)系，本文參考了國內(nèi)外主流方法，以滯后一期銀行總資產(chǎn)的自然對數(shù)以及它的二次項(xiàng)作為被解釋變量。由于銀行風(fēng)險(xiǎn)對銀行規(guī)模的反應(yīng)具有時(shí)間滯后性，因此采用了滯后一期的銀行規(guī)模來解釋其風(fēng)險(xiǎn)。
控制變量。為了全面控制其它因素，本文從三個(gè)方面來選擇控制變量。分別為宏觀經(jīng)濟(jì)層面，銀行特征層面和公司治理層面。各變量的名稱、符號及定義如表1所示。
(三)研究方法與模型
由于銀行風(fēng)險(xiǎn)具有持續(xù)性特征，銀行當(dāng)期風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平會受上期風(fēng)險(xiǎn)水平的影響，所以本文把滯后一期的Z值也列入控制變量。參考Delis和Kouretas(2011)的模型設(shè)定，設(shè)定動態(tài)面板模型1(不考慮銀行性質(zhì)約束)來檢驗(yàn)銀行規(guī)模與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的關(guān)系。模型1如下所示，其中β是回歸系數(shù)向量，vi 是常數(shù)項(xiàng)，ui，t 是隨機(jī)擾動項(xiàng)。
然后本文把商業(yè)銀行分為國有商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行三類。建立模型2，分別把三類銀行的值帶入模型2進(jìn)行估計(jì)，通過對比分析來考察銀行性質(zhì)對銀行規(guī)模與風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系的影響，模型2如下所示：
由于各模型中均含有因變量的滯后項(xiàng)，通常的固定效應(yīng)模型和普通最小二乘法估計(jì)均為有偏估計(jì)，因此本文采用GMM動態(tài)面板估計(jì)方法。且模型1中的BC1、BC2變量不隨時(shí)間變化而變化，所以運(yùn)用差分GMM與水平GMM相結(jié)合的系統(tǒng)GMM估計(jì)方法，既能提高估計(jì)效率，還能估計(jì)不隨時(shí)間變化而變化的銀行性質(zhì)變量。為確保模型估計(jì)的有效性和穩(wěn)健性，本文做了兩個(gè)重要檢驗(yàn)：一是擾動項(xiàng)自相關(guān)檢驗(yàn)。二是過度識別檢驗(yàn)。
(四)變量描述性統(tǒng)計(jì)
表2為主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。因?yàn)橹挥挟?dāng)Z值為正時(shí)，才符合本文對銀行破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的定義，所以本文將負(fù)的Z值作為異常值除去。由表2可知Z_score最大值為 0.1181，最小值為0.0017。用來衡量是否上市的啞變量List的均值為0.7794，說明觀測值中有77.94%為已上市銀行，22.06%為非上市銀行。
實(shí)證結(jié)果與分析
(一)不考慮銀行性質(zhì)約束
表3為把所有觀測值都帶入模型1中所得出的估計(jì)結(jié)果。在自相關(guān)檢驗(yàn)中，顯示擾動項(xiàng)的差分既不存在二階自相關(guān)，Sargan檢驗(yàn)顯示工具變量的選取合理。從模型1的估計(jì)結(jié)果來看，銀行規(guī)模一次項(xiàng)的估計(jì)系數(shù)β1在5%的水平上顯著為負(fù)，銀行規(guī)模二次項(xiàng)Size2的估計(jì)系數(shù)β2在10%的水平上顯著為正，可以得出銀行規(guī)模與銀行風(fēng)險(xiǎn)之間呈顯著的U型關(guān)系，且計(jì)算可得最佳規(guī)模為19.03。
在銀行資產(chǎn)規(guī)模達(dá)到最佳規(guī)模19.0313之前，銀行風(fēng)險(xiǎn)先隨著其資產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)大呈下降趨勢，達(dá)到最佳資產(chǎn)規(guī)模之后，銀行風(fēng)險(xiǎn)則隨著其規(guī)模的擴(kuò)大而上升。與普通公司一樣，在規(guī)模較小時(shí)期，公司發(fā)展并不成熟，管理和運(yùn)營能力都有待加強(qiáng)，獲得資產(chǎn)的平均成本也普遍偏高，處于規(guī)模報(bào)酬遞增狀態(tài)。而隨著規(guī)模的擴(kuò)張，銀行各項(xiàng)指標(biāo)都得到改善，風(fēng)險(xiǎn)也隨之降低。但當(dāng)規(guī)模達(dá)到一定程度時(shí)，規(guī)模繼續(xù)擴(kuò)張會導(dǎo)致管理混亂，運(yùn)營成本也開始升高，各項(xiàng)指標(biāo)都呈惡化趨勢，風(fēng)險(xiǎn)隨之升高。
除此之外，滯后一期銀行風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)的估計(jì)值在1%的水平上顯著為正，值為0.4144，介于0與1之中，表明其風(fēng)險(xiǎn)具有一定持續(xù)性。銀行的核心資本率在1%的水平上顯著為負(fù)，表明銀行核心資本占資產(chǎn)的比例越大，銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平就越小。貨幣流動性MG也在1%的水平上顯著為負(fù)，表明貨幣的流通性提高有利于銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的降低，可能是因?yàn)樨泿帕魍ㄐ栽黾恿算y行業(yè)之間的競爭程度。從某些方面來看，銀行業(yè)的競爭能促進(jìn)銀行提高其風(fēng)險(xiǎn)管理能力和經(jīng)營效率，從而使銀行的破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)降低(徐東明、陳學(xué)彬，2012)。
(二)考慮銀行性質(zhì)約束
本文把銀行性質(zhì)作為約束，把三類銀行的值分別運(yùn)用系統(tǒng)GMM方法帶入模型2進(jìn)行估計(jì)，由于城市商業(yè)銀行與股份制商業(yè)銀行分別估計(jì)的結(jié)果非常相似，因此本文把這兩類銀行歸為“非國有銀行”一同進(jìn)行估計(jì)和分析。自相關(guān)檢驗(yàn)與過度識別檢驗(yàn)顯示：兩次GMM估計(jì)均不存在擾動項(xiàng)二階自相關(guān)，且接受了所有工具變量均有效的原假設(shè)。
如表4所示，國有銀行規(guī)模的一次項(xiàng)與二次項(xiàng)變量系數(shù)均在5%的水平上顯著不為0，其中一次項(xiàng)系數(shù)為負(fù)，二次項(xiàng)系數(shù)為正，由此可得：國有銀行規(guī)模與其銀行風(fēng)險(xiǎn)之間仍然呈顯著的正U型關(guān)系，最佳規(guī)模為20.42。由表4國有銀行一欄與表2的估計(jì)結(jié)果相比較，可以看出國有銀行的最佳規(guī)模比不考慮銀行性質(zhì)時(shí)的最佳規(guī)模要大。國有銀行Z值滯后一期的系數(shù)變得不顯著，相比于其他銀行，國有銀行每一期都能夠迅速地調(diào)整其風(fēng)險(xiǎn)。貨幣流通性變量系數(shù)兩個(gè)模型的估計(jì)結(jié)果并沒有太大區(qū)別，都在1%的水平上顯著為負(fù)，且系數(shù)大小相近。除此之外，是否上市、第一股東持股比例和董事會獨(dú)立性對國有銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響都變?yōu)轱@著，分別在1%、5%、1%的水平上顯著為負(fù)。說明國有銀行上市之后，對其抑制風(fēng)險(xiǎn)有較顯著的作用，而其他銀行上市后對其風(fēng)險(xiǎn)影響不顯著，其原因可能在于其他銀行上市前后的股權(quán)結(jié)構(gòu)變化并不很大。
第一股東持股比例的增加能夠使其風(fēng)險(xiǎn)下降，因?yàn)榇蠊蓶|更傾向于銀行的穩(wěn)健性，股權(quán)的集中能夠使大股東對風(fēng)險(xiǎn)提高關(guān)注。董事會的獨(dú)立性也能夠抑制銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，獨(dú)立董事由于被要求關(guān)注存款人和中小股東的利益，能有效地控制國有銀行的風(fēng)險(xiǎn)。表4的非國有銀行一欄顯示，非國有銀行規(guī)模的一次項(xiàng)與二次項(xiàng)系數(shù)均不顯著，且模型擬合情況欠佳。由于非國有銀行的規(guī)模普遍偏小，并根據(jù)其規(guī)模與Z值的散點(diǎn)圖來看，推斷我國目前的非國有銀行規(guī)模還處于U型結(jié)構(gòu)的左側(cè)，即銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平隨著其規(guī)模的增大而減小。為此，本文把模型2中Size的二次項(xiàng)除去，重新對模型進(jìn)行估計(jì)，且證實(shí)了假設(shè)。即在非國有銀行中，其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平與規(guī)模呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。
結(jié)論與建議
本文實(shí)證研究了我國商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平與其規(guī)模之間的關(guān)系。研究結(jié)果表明，我國商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平會先隨著其規(guī)模的增大而減小，但當(dāng)規(guī)模擴(kuò)張到一定程度時(shí)，銀行風(fēng)險(xiǎn)反而隨著規(guī)模的增大而升高，可能會誘導(dǎo)大而不倒的問題。把銀行性質(zhì)考慮進(jìn)來之后發(fā)現(xiàn)，國有銀行風(fēng)險(xiǎn)與其規(guī)模仍然呈顯著的U型關(guān)系，且最佳規(guī)模比不考慮銀行性質(zhì)時(shí)大。但非國有銀行的規(guī)模與風(fēng)險(xiǎn)之間卻呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。
基于以上的研究結(jié)論，本文建議銀行監(jiān)管部門，除了把資本充足率和公司治理等方面納入監(jiān)管指標(biāo)外，還應(yīng)對銀行的規(guī)模加以控制?？山梃b多德――弗蘭克法案，限制商業(yè)銀行的增長與合并，防止或抑制大而不倒的問題。除此之外，在對銀行規(guī)模進(jìn)行控制時(shí)，還應(yīng)把銀行性質(zhì)考慮進(jìn)來。國有銀行的最佳規(guī)模大于非國有銀行，所以允許的規(guī)模上限也應(yīng)該大于非國有銀行。目前非國有銀行還不存在風(fēng)險(xiǎn)隨著規(guī)模的增大而升高的情況，因此當(dāng)前監(jiān)控重點(diǎn)可以集中于國有商業(yè)銀行，但為防范非國有銀行未來規(guī)模過度增長帶來的風(fēng)險(xiǎn)，同樣需對其制定一個(gè)規(guī)模的上限。
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