【专栏】双循环背景下，商业银行资金循环梗阻原因与治理方案
陆岷峰 · 零壹财经 2021-04-08 10:05:26 阅读：18691
摘要：以经济内循环为主的、国内国际双循环是当代经济发展新格局的重要特征，其中资金循环是连接消费、生产、流通等环节的重要载体，资金在金融机构体内尤其是银行体系内的配置和流通状况一定程度上决定了国内国际双循环的效率。
从全国部分上市银行2011——2020年会计报告分析看，商业银行资金运转效率出现了明显的分化趋势，具体而言出现了大银行资金流动效率较高，而小银行的资金流动效率低下，表现为不良贷款率和余额的持续上升。
文章选取13家上市银行，运用HHI（赫芬达尔指数）从存款、贷款两个方面准确测量了样本银行资金配置集中度，通过构建实证模型分析样本银行资金配置集中度与四种类型商业银行资金流动效率之间的关系，实证结果表明商业银行资金配置集中度对不同类型商业银行资金流动效率确实产生重要影响，且商业银行资金配置结构的集中与分散对不同类型商业银行资金流动效率形成影响不同，甚至于相反，为了保持经济双循环战略的有效实施，必须根据资产的堵点，积极推进资本要素市场化，有针对性地加强的中小商业银行信贷资产质量管理，保持社会资金高质量、高效率、低风险的运营，从而为经济的双循环提供健康的资金流动基础。
一、引言
构建以国内经济大循环、国内国际经济双循环的经济双循环发展新格局是党中央面对国内国际复杂的形势作出的重大战略部署。经济内循环是指经济活动从生产、交易、分配、消费全流程，实质上也是资金的循环，商业银行是金融生态圈中最重要、最基础的组成部分之一。在一个平衡的金融生态系统中，不同规模大小的银行业金融机构数量比例应当适度，不同类型银行掌握的资源应当适度平衡，否则就会形成造成金融生态失衡，影响金融生态系统的健康发展。集中度通常用来描述某个领域内企业间规模的相对差异，直接反映产业内企业分布状态及市场竞争程度。银行集中度指银行业金融机构数量和相对规模差异，在一定程度上反映银行业竞争形势和资源分配情况。银行业集中与分散的程度直接影响着银行的绩效表现、风险程度以及实体经济运行等等。
《中共中央国务院关于新时代加快完善社会主义市场经济体制的意见》明确提出，以要素市场化配置改革为重点，加快建设统一开放、竞争有序的市场体系，实现要素价格市场决定、流动自主有序、配置高效公平。
截至2019年12月末，我国共有4607家银行业金融机构，尽管我国银行数量在不断上升，银行类型种类更加丰富，市场化竞争程度加深，但是商业银行资金运转效率出现了明显的分化趋势，具体而言出现了大银行资金流动效率较高，而小银行的资金流动效率低下，表现为不良贷款率和余额的持续上升。根据银保监会网站数据统计，农村商业银行的不良贷款余额正快速上升，目前已经超过了全国性股份制商业银行的不良贷款余额，与国有大型商业银行不良贷款余额差距越来越小，资产质量不断下滑，不良贷款率持续攀升。尤其是在新型冠状肺炎疫情的影响下，中小商业银行信贷资产质量受到严重冲击，不良贷款可能会在下半年陆续呈现和上升。
银保监会等监管部门在近期召开的会议上重点提出要关注中小商业银行问题，积极采取不良资产处置、直接注资重组等方式多措并举深化高风险中小商业银行改革，因此，研究商业银行集中度和不良贷款率之间的关系具有十分重要的理论与现实意义，这已成为学术界和实务界高度关注的问题。
基于以上考虑，文章以十三家上市银行作为分析样本，运用HHI从存款、贷款两个方面准确测量了我国商业银行从2011年第1季度到2020年第1季度的资金配置集中度，研究统计期间国有大型商业银行、全国性股份制商业银行、城市商业银行以及农村商业银行的资金流动效率的变化趋势，构建实证模型分析银行资金配置集中度与四种类型商业银行资金流动效率之间的关系，并根据研究结论为银行监管部门提供政策指引。
二、文献综述
（一）商业银行集中度测度的相关研究
衡量商业银行集中度的方法有很多，比较常见的市场集中度指标为CRn、行业集中率、HHI指标、非平衡PR模型等。
Allen N. &Berger,Asli（2004）用行业集中率测度欧盟银行业集中度，认为尽管欧盟在20世纪末推行金融自由化，金融环境竞争氛围浓，但是由于银行体系为垄断竞争，高度集中的银行体系削弱了竞争带来的生产效率提升。
Saeed Abubakr&Franco Esposito（2012）提出了银行间博弈模型，通过该模型对地域间银行的竞争进行动态分析，研究得出地域银行数量的增减与竞争相关联，银行体系竞争激烈会不断引入新机构，并且整体实力会显著增强，当银行数量过度增加时可以通过限制设立分支机构、提高准入门槛、扩大税收覆盖面等方法，限制银行体系过度发展。另外通过BL模型研究集中度、运行效率在一个行业稳定性较强前提下三者系数，研究发现银行准入门槛越高，存量银行运行效率会受到银行，且会加剧企业融资困境，导致更高信息不对称和成本收益率，研究还发现在经济周期下行阶段限制资金进入银行，银行体系将更脆弱。
Brian（2016）使用非平衡PR模型测度银行业集中度，研究银行市场结构与竞争力关联系数，在对两者通过模型回归分析后发现，银行市场集中度会影响竞争机制的发挥。
柯健（2009）使用市场集中率指标，对2004-2008年间银行业资产机构和人员等数据的集中情况进行测定。研究表明，我国银行业的市场的垄断程度仍然较高，但是银行从业数量人员增多、竞争程度上升，行业垄断现象逐渐被打破。
李继民等（2010）通过搜集2004-2007年数据计算出我国银行业市场集中指标和CR指数，结果显示银行体系竞争不足，新机构的市场份额较小，不过市场集中度呈现缓慢而明显的下降趋势。
（二）商业银行集中度与风险的相关研究
已有不少文献证明了银行集中度与风险间存在密切联系，一种观点认为银行集中度越高，大型银行占据了绝大部分市场，这部分机构越能获得垄断利润，从而增强了银行业抵御突发事件的能力，银行业系统性风险发生的概率也随之降低，另外，大银行拥有的话语权较大，能够以较低的成本获得高质量的资产组合，降低银企信息不对称程度，相比于小银行，大银行在开展各项业务时具有比较优势，有助于提升银行整体稳定性。最后，从监管角度看，银行集中度较高易于监管机构及时了解市场情况，制定相关政策。
另一种观点恰好相反， Boyd（2005）认为银行集中度较高会增大银行风险，银行集中度较高导致大银行的市场势力过大，通过提高贷款利率的方式获得垄断利润，这会诱使企业隐瞒贷款真实用途，将贷款资金投向高风险领域，致使更高的风险敞口出现。相对应的，银行会面临严重的信用风险，威胁银行的资产质量，从而使得银行被迫在资质和财务能力不佳的落后公司中选择授信对象。另一方面，银行集中度过高，监管机构会秉持“太大而不能倒”的理念，充当大银行的“隐性担保人”或者直接补贴银行，这会激励银行开展风险较高的投资活动。
唐鹏（2015）从破产系数和资产质量两个方面构建了商业银行集中度与风险承担的计量模型，研究得出指标从2006年以来不断下降，银行集中度与风险承担成正比关系。
（三）商业银行集中度与银行体系稳定性的相关研究
长期以来银行集中度与稳定性的相互关系也是学术界争论的话题，银行体系的集中与分散受到不同学者的推崇，支持 “集中型”银行体系的学者认为，银行体系过于分散容易诱发过度竞争，而相对集中的银行体系由于大型银行占据很大比重，这部分银行营业收入、净利润和现金流都比较稳定，因此在面临突发事件带来的风险时具备强大的缓冲能力，有利于银行体系稳定的提升。
Corvoisier S& Gropp R（2002）认为，银行体系集中可以通过信贷配给与借款人充分沟通，降低信息不对称，另一方面也有利于金融监管政策的制定与实施，提高外部治理的实际效用，进而加深银行体系的稳定性。
冀志斌等（2013）利用31个省份的面板数据，通过实证分析得出银行集中度与稳定性成正比例相关，特别是在经济发展程度低、财政收入少的省份更加明显，对这些身份产业运行的影响深厚。支持 “分散型”银行体系的学者认为，市场中银行过于集中会增加大银行在业务领域的话语权，使得银行产生过于乐观预期，经营风格转型为偏好风险，通过增加利率的方式给不符合资质的行业领域放贷，引发道德风险和逆向选择，偏激的经营方式极大的提高银行体系脆弱性。在监管方面，大型银行的股权结构、治理文化、内外部治理如不透明，会增加监管的难度并降低监管工具的有效性，增加银行体系的不稳定因素。
陈刚（2008）认为集中度较高的银行体系内竞争较激烈，银行为获得更多的收益，有更多的激励去承担风险，降低银行体系的稳定性，进而加快突发事件在区域内传播。
谭之博、赵岳（2013）运用probit模型和工具变量回归，研究了在金融危机发生后商业银行集中度对企业信贷的影响，结果表明银行集中度越高减少了小企业信贷增长的可能，更加有利于大企业的信贷扩张，因此在危机发生后，银行集中度高的国家应当把信贷政策向小企业倾斜，帮助小企业走出困境。
Erotokritos Varelas（2015）研究表明，银行在合并之后，中小企业获得的贷款比之前更少了，高银行集中度增加了企业获得银行融资的难度。
从国内外学者研究成果看，现有观点从理论与实证上得出集中度与商业银行的风险联系密切。资金循环是连接消费、生产、流通等环节的重要载体，资金在金融机构体内尤其是银行体系内的配置和流通状况一定程度上决定了国内国际双循环的效率。银行资金配置集中度和银行资金流动效率之间的关系并不是过往文献所集中讨论的简单线性关系，商业银行资金配置集中度在表示竞争关系的同时，也反映了资源垄断情况，由于不同类型的商业银行本身在资源禀赋、规模大小等方面存在很大的差异，因此对不同类型商业银行的可能影响不同甚至于相反。
从我国近年来不良贷款分布情况看，2019年底农村商业银行不良贷款余额为6155亿元，同期国有大型商业银行的不良贷款余额为8959亿元，不良贷款正在往小型机构尤其是农村商业银行积聚。
基于以上考虑，文章的创新点在于以下两点，一是在资金配置集中度的测度方面，以13家上市银行为分析样本，采用HHI指标法从存贷款两个角度实际测度商业银行集中度，直观的给出银行业资金配置市场结构在统计期间的定量结果，二是构建实证模型分析商业银行资金配置集中度与国有大型商业银行、全国性股份制商业银行、城市商业银行以及农村商业银行资金流动效率之间的关系，研究银行资金配置结构的集中与分散对不同类型商业银行影响，并据此为银行监管部门实施金融治理提供政策指引。
三、商业银行资金配置集中度的测度分析：稳定下降
（一）测度方法选取
商业银行集中度的衡量方法有很多，银行集中度越高，则该国银行业的市场结构趋向于集中和垄断，反之则趋于分散和竞争。传统市场集中度指标为CRn，指前n家银行资产（机构、员工等）之和的市场份额，冀志斌等（2013）使用工农中建交五家银行的资产比重（CRAsset）、机构数量比重（CRBranch）以及员工数量比重的份额（CRStaff）分别作为银行集中度的代理变量。这种方法虽然简单易算，但是从定义中看出只包含了前三家、前五家或者前n家大银行的资产情况，在短期甚至较长时间内银行集中度几乎不发生变化，不能反映样本商业银行数量以及规模的相对差异，具有一定的局限性。
文中使用的HHI（赫芬达尔指数）指标可以有效克服CRn法的不足，首先HHI指标充分考虑了研究样本中每家银行的市场占有率，通过取所有银行市场占有率平方和的方法算出行业集中度，能够完整反映银行市场实际情况，且对规模较大银行市场份额变动情况较为敏感，其次HHI应用性较广，测算相对简单，无数据分布严格假设要求，可以衡量不同维度的集中度，比如存款、贷款、中间业务收入等，能够从不同维度反映更多的指标信息，在实务和理论研究中更能被市场接受。
HHI指标综合反映了样本内所有银行的规模分布, 其计算公式为：
其中X表示市场总规模，表示第i家银行的规模，n为样本银行的总数目，为第i家银行的市场占有率。HHI取值在0-1之间，HHI越接近于1表示集中度越高，行业垄断越严重。使用HHI指数衡量集中度有两方面优势，首先HHI指数考虑到了样本所有个体的市场占有率，计算公式内涵盖了前n家大银行的规模，另一方面公式设立可以显著表明规模较大银行的垄断情况，使得市场集中度的计算结果更加客观反应行业整体情况。
（二）测度结果分析
基于上述分析，本文从存款、贷款两个角度，以13家上市银行代替银行业整体情况研究存款资源的市场分布情况，样本期间为2011年第1季度至2020年第1季度期间的37个季度，测度结果下图所示。
图1 2011年第1季度到2020年第1季度HHIdeposit和HHIloan的变化趋势
从上图中可以看出，不管是从存款资源还是贷款资源来看，我国商业银行资金配置集中度呈稳定下降趋势，存款HHI自2013年以来从最高的0.070977降至最低的0.043439，下降约 63.39%，贷款HHI自2013年以来从最高的0.065475降至最低的0.041661，下降约57.16%，银行市场整体竞争态势不断上升，国有控股大型商业银行在银行体系中的垄断作用逐级下降，商业银行集中度整体处于下降趋势。此外，存款资源和贷款资源的变化趋势存在一致性，同一时期的数值差距很小。
四、商业银行资金配置集中度与流动效率的实证研究
（一）变量选取
1. 解释变量与被解释变量。文章研究的是商业银行资金配置集中度与流动效率关系，因此被解释变量为不同类型商业银行的不良贷款率，通过构建实证模型分别研究不同类型商业银行资金配置集中度与流动效率的关系，不良贷款率越高，资金流动效率越低。
（1）选取存款HHI、贷款HHI作为模型的解释变量。这是因为两种衡量银行集中度的指数是基于两个不同的方面，其度量结果出现信息偏差或遗漏的可能性降低，指数映射市场结构的真实性也会加强。商业银行集中度过大，会导致大银行的市场势力过大，业务和资金均集中在头部银行上，大银行拥有绝对的话语权和信贷选择权，资金流动效率高，中小银行受限于自身资源禀赋与业务拓展范围，会不断丧失的优质客户，对中小商业银行形成“挤出效应”，进而发展风险高、资质较差的客户，银行会面临严重的信用风险。
（2）拨备覆盖率（PC）是为不良贷款计提的各项准备金的比例，即拨备金额与不良贷款的比值。一般而言商业银行要为贷款计提损失准备，其中拨备覆盖率=贷款损失准备/不良贷款=贷款拨备率/不良率，监管部门规定拨备覆盖率需要在120%~150%之间。该指标从宏观上反映商业银行资产质量是否稳健，贷款风险是否可控，是不良贷款率的重要影响因素。假设拨备覆盖率与不良贷款率呈反向关系。
（3）资本充足率（CAR）是表明银行自身抵御风险能力，量化标准是银行持有资本与风险加权资产的比例。一般来说，商业银行资本充足率越高则抵御风险能力越高，其不良贷款率也相对较低。假设资本充足率与不良贷款率呈反向关系。
2. 控制变量。除了作为核心解释变量的商业银行资金配置集中度指标外，式中还引入了变量来对宏观经济、货币政策等层面的相关因素进行控制，以减少外界冲击对实证结果可能带来的影响，增强模型的稳定性和解释力。根据De bock和Demyanets（2012）以及蒋鑫（2009）的研究成果，通过研究分析得出经济波动和货币政策与不良贷款相关性，得出经济下行以及货币政策收紧会伴随着经营环境的显著恶化，在面临危机时商业银行不良资产集中爆发。因此从宏观经济和货币政策环境两个方面对模型误差进行控制。设定的控制变量选取层面、控制变量符号及名称和选取依据详见表一。
表1 实证模型的控制变量信息和选取依据
注1：在时间序列数据模型下，上一期银行风险承担水平必须会对当期风险承担水平产生影响（唐鹏，2015）
（二）变量描述性统计
上表给出了实证分析控制变量符号及名称、定义以及选取依据。从总体上看，由于使用的数据时间序列数据，各个变量的观测值数量相同，均为37个。象征商业银行集中度的两个变量HHIdeposit、HHIloan均值都是0.054，被解释变量之间差异较大，目前中小商业银行信用风险已经显示跨市场、跨区域的扩散和传染的趋势，资产端业务激进扩张面临信用风险，负债端过度依赖同业负债显现出流动性风险隐患，内控机制存在严重缺陷导致风险管理体制机制出现问题，此外商业银行本身的内在脆弱性、顺周期性以及信息不对称使得中小商业银行的信贷资产不断下滑，从图形上看不同类型商业银行不良贷款形势在统计期间呈现分化趋势，国有大型商业银行、股份制商业银行以及城商行的不良贷款率及余额略有上浮，农商行的不良贷款率持续处于高位，近年来面临不良“双升”压力。
图2 统计期间国有大型银行、全国性股份制银行、城商行、农商行不良贷款率情况对比（资料来源：wind）
图3 统计期间国有大型银行、全国性股份制银行、城商行、农商行不良贷款余额占比情况（资料来源：wind）
表2 模型被解释变量描述性统计
（三）模型构建
根据上述分析，根据解释变量、被解释变量和控制变量建立模型，设定如下：
代表第i（i=1,2,3,4）种商业银行第 t 期的不良贷款率，控制变量
是上一期商业银行不良贷款，
分别代表对应变量的参数。构建的模型如上图，运用上述模型分析银行集中度分别与四种类型商业银行不良贷款率之间的关系，下面以国有大型银行为例进行研究[ 限于文章篇幅，模型实证过程仅以国有大型银行为例，城市商业银行、股份制商业银行、农村商业银行的实证结果见表五]。在对基本模型运用统计软件估计之前，应当需要对数据进行平稳检验，本文采用ADF（Augmented Dickey -Fuller Test）单位根检验，样本数据的平稳性检验结果如表4.5所示，对于非平稳的数据采取差分的方法使其达到平稳性要求。表3 变量ADF检验结果
为检测模型解释变量之间的共线性问题，使用Eviews10软件进行相关系数检验，检验显示，除了
之间的相关系数达到了0.9441，各解释变量的相关系数均在0.6以下，不足以构成相关趋势，所以
之间存在共线性，传统的OLS或2SLS进行回归分析需要对存在共线性的解释变量进行剔除，此方法最后使得模型变量数减少，影响了实证结果的有效和充足的解释力。借鉴唐鹏（2015）使用的广义矩估计（GMM）方法，GMM估计结果可以尽量避免多重共线性致使模型实证结果失准。
（四）实证结果分析
从调整后的R²这一指标来看，为0.9536，说明回归结果对观测值的拟合程度越好，即银行体系集中度对国有大型银行的不良贷款率影响显著。DW值为2.54，说明模型自相关控制较好。关键解释变量
在1%的显著性水平通过检验，系数具有相对较高的经济意义。
与国有大型银行不良贷款率的相关系数为分别为-0.505和-0.367，即银行集中度和国有大型银行的不良贷款率是反比例关系，商业银行资金配置集中度过大，会导致国有大型银行的市场势力过大，业务和资源均集中在头部银行上，大银行拥有绝对的话语权和信贷选择权，不良贷款率控制的比较稳定，资金流动效率高。因此若资金配置集中度提高，则代表银行体系的垄断势力扩大，带动国有大型商业银行的不良贷款率下降，资金流动效率提高。
利用Eviews10软件研究银行集中度与其他类型商业银行不良贷款率关系发现，同样不存在一阶自相关性，并通过GMM估计检验，拟合优度分别是0.978、0.935以及0.945，除部分解释变量在5%、10%显著性水平通过参数检验，其他解释变量均在1%显著水平通过检验，解释变量前系数经济意义较强。实证表明，商业银行资金配置集中度对不同类型商业银行不良贷款率都会产生重要影响，具体而言，国有大型银行以及股份制商业银行的不良贷款率与银行资金配置集中度呈反向关系，农商行相反，即银行集中度越高，农商行不良贷款率也越高。
表4 GMM估计检验结果
五、研究结论及建议
（一）研究结论
1、商业银行资金配置集中度稳定下降
根据选取的国内13家上市银行会计年报资料，运用 HHI（赫芬达尔指数）从存款、贷款两个方面准确测量了样本银行2011年第1季度到2020年第3季度的资金配置集中度后发现，统计期间结构从集中逐步转变为分散，国有大型银行市场主导力呈不断降低趋势，HHIdeposit2013年以来从最高的0.070977到近阶段最低的0.043439，下降约 63.39%，贷款HHI自2013年以来从最高的0.065475降至最低的0.041661，下降约57.16%，银行市场整体竞争态势不断上升，国有五大行在银行体系中的资金垄断作用逐级下降。
2、不同类型商业银行资金流动效率分化明显
统计期间内不同类型商业银行资金流动效率显示出分化情形，国有大型商业银行、全国性股份制商业银行以及城商行的不良贷款缓慢上行，农商行普遍面临不良“双升”压力，农村商业银行不良贷款余额占比从2011年1季度的6.98%一直飙升到2019年3季度的26.14%，2019年3季度国有大型银行不良贷款余额占比36.08%。四种类型商业银行不良贷款率走势分化严重，呈现出不良贷款往中小商业银行聚集的趋势。
3、商业银行资金配置集中度对不同类型商业银行影响有别
实证研究表明，中国银行业资金配置集中度对不同类型商业银行资金流动效率确实产生重要影响，且银行资金配置结构的集中与分散对不同类型商业银行影响不同，甚至于相反。国有大型银行以及股份制商业银行的资金流动效率与银行资金配置集中度呈正向关系，农商行相反，即银行资金配置集中度越高，农商行资金流动效率也越低。一方面在集中度较高的银行体系内，处于主导地位商业银行的市场势力很强，可以优先挑选质地好、信用好的公司，能够以较低的成本获得高质量的资产组合，降低银企信息不对称程度，进而提升资金流动效率。另一方面中小商业银行由于规模小、实力弱，经营风格转型为偏好风险，通过提高利率的方式给不符合资质的行业领域放贷，偏激的经营方式掩盖巨大潜在的经营风险，在持续的内外部压力下，中小商业银行资金流动效率越低。现有观点认为银行业市场集中可以增大或者减小商业银行的信用风险时片面的，要对不同类型商业银行具体问题具体分析。拨备覆盖率与不同类型商业银行均为负相关，拨备覆盖率越高，商业银行不良贷款率越低，宏观上反映了商业银行资产质量是否稳健，整体上贷款风险是否可控。
（二）研究建议
1、优化资源配置，提高资金配置集中度的合理性
结论中得出商业银行资金配置集中度对不同类型商业银行影响不同，甚至相反，商业银行集中度上升一定程度可以提高大型银行的资金流动效率，但是也会降低中小商业银行的资金流动效率，说明我国银行体系内有限的金融资源过于集中后，大型商业银行占据更多、更优质资源，中小商业银行市场竞争力不足，会被动选择风险较高企业放贷，降低中小商业银行的资金流动效率，由此会产生巨额不良贷款。
因此我国银行资金配置集中度既不能过高而形成垄断寡头，又不能过低，削减大型商业银行的市场份额，故我国银行体系集中度存在一个合理的最优区间，在这个区间内，不同类型的商业银行资金流动效率可以保持在一个合理的水平。
相对于中小商业银行而言，大型商业银行的风险处置能力强，处置手段比较多样，在风险的把控上也更有优势，一些风险较高的小微企业和民营企业由于属于风险高发群体，与经营本身就不稳定、风险较为脆弱的中小商业银行在风险偏好上并不匹配，大型商业银行应该在维护好存量客户的前提下利用网点布局较为分散和齐全的优势将资源统筹起来进行配置，更多的承担解决小微企业和民营企业融资难题，发挥行业 “领头羊”的作用。
对于中小商业银行而言，要努力提升核心竞争力，扩大在当地金融市场份额，补充自身实力，一方面严格控制不良贷款的增长势头，积极稳妥处置高风险机构，把握好处置风险的力度和节奏，加快高风险机构市场出清，坚决阻断风险跨市场、跨区域的扩散和传染。另一方面需加大业务发展力度，强化公司治理的有效性，完善和构筑风险防控机制，利用地缘优势深耕当地金融市场，支持实体经济发展。
2、提升发展质量，紧紧抓牢构建经济发展新格局的契机
构建以经济内循环为主、国内国际双循环的经济发展新格局会给商业银行带来重大发展新机遇，在促进经济内循环为主的经济双循环中，商业银行将得到更多的发展机会。
一是着力加强信贷资产管理，提升资金运转，将表外资产逐步转入表内，不断提升存贷比率，通过商业银行的全景化服务驱动实体经济做大做强，夯实经济内循环的主要经脉和基础，提升其市场的灵敏度，要用金融手段增强实体经济的市场意识，推动国有企业走向市场，不断提升核心竞争能力。
二是深化金融供给侧结构性改革，着力优化金融体系结构，在金融机构中增加非银行金融机构数量占比，在银行机构中增加小微型银行机构、民营银行占比，通过构建培育良性循环的竞争机制促进中小微商业银行主动实现发展模式转型，提升服务能力，提高数字化经营水平，充分利用数字技术、大数据、云计算和人工智能等手段，有效识别计量风险系数，利用科技手段提升风险管理能力。
中小微商业银行不断提升科技人员比重，加大智能设备的投入，节约投资成本，提升规模效应，对于自身实力有限的微型金融机构而言，可以通过共同开发金融科技产品或金融科技外包的方式，减少科研投入成本，也可以组织区域性的微型金融机构群体共同开放，分担研发费用，不能让中小微商业银行在数字化金融发展中被边缘化。要不断提升银行机构和网点覆盖面，拓展线上经营渠道，实现线上线下同步经营。不同类型商业银行要走差异化发展道路，发展战略、经营模式、盈利模式、风险偏好等要有差异化，特别是中小微银行、民营银行等更要走特色经营之路，实现金融机构和被金融机构服务对象的“门当户对”，从源头上破解主要客户群体—小微企业的融资困境，在支持小微企业发展中壮大自身的发展实力。
3、优化政策环境，增加对中小商业化的监管规则一致性和政策合理性
更多地让市场起基础性、决定性作用，对于引导商业银行信贷投放政策要松紧有度、差别化监管。如监管部门提出的“三个不低于”和“两增两控”对于整个经济的发展一定是利大于弊，但一定程度上可能会加大某些中小商业银行经营风险，因为一味要求信贷数量规模的扩张非但不能解决小微企业的融资困境，反而会给中小商业银行增加风险隐患，大型银行的体量大，抗风险能力强，可以通过其他业务收入补贴小微企业融资成本，而且在完成“普惠型小微企业贷款余额增长30%以上”的政策目标的同时，会往往利用其资金价格、综合服务、网点数量、资源调配等显著优势，“争抢”原本属于中小银行的优质客户，对中小商业银行形成“挤出效应”。
中小商业银行自身资源禀赋不足，收入来源比较单一，由于失去优质客户，中小商业银行不得不进一步下沉业务，发展风险更高、资质更差的客户，这进一步提升了不良贷款压力，此外使用行政手段控制小微信贷成本，不通过利率价格加杠杆，为弥补小微信贷损失，中小商业银行会从事风险和收益更高的同业嵌套业务，招致更大的经营风险。因此应当充分协调对中小商业银行的监管规则一致性和政策合理性，鼓励创新和规范金融发展，政策上鼓励创新，加快推进资产负债结构、收入模式、战略定位全方位优化调整，深耕当地经济发展，走差异化、特色化、本土化发展道路，实行错位经营，形成独特的竞争优势[22] 。
4、坚守风险底限，积极推动金融要素市场化的流动
金融要素是重要的生产要素，其流动正常化是经济双循环的重要保障。因此，要扩大金融要素市场化配置范围，推进要素市场制度建设，实现要素价格市场决定、流动自主有序、配置高效公平。
首先对于中小微型商业银行可持续发展的根本，在于要素市场化流动过程中形成其比较优势，要立足于可持续、长期发展的目标，避免地方政府的非经济因素干.扰。中小微商业银行本质是商业性金融机构，盈利性是其首要目标，商业化和市场化是其本质属性，小微企业和民营企业作为市场的微观主体，要主动接受市场的检验与选择，在金融机构供给多元化的背景下，要更多的尊重商业银行的自主经营决策权。通常情况下，优质信贷人决定挑选金融机构关键在于对方提供的金融产品价格，只有充分考虑小微企业信贷风险溢价，根据市场供求关系与风险溢价合理决定其融资成本。利率市场化将不可避免地推升市场利率水平，人为控制小微企业贷款利率，由于信息不对称最终只能导致信贷配给和金融抑制，一定程度上加剧其企业信贷缩减现象。
其次放宽金融服务业准入，民间资本作为金融机构获取资金的重要来源长期以来一直未被监管层充分肯定，应当逐步放开民间资本注入金融机构的政策，拓宽微型金融机构的资本来源，提高其股权分散程度。
最后要完善金融机构市场化法治化退出机制，在推进金融要素市场化进程中，中小商业银行高风险机构退出是一个艰难选择但又是一个必经过程，除了停业整顿、接管之外，兼并重组、补充资本金也是处置高风险机构、提高银行竞争力的重要途径，培育优胜劣汰的市场竞争机制，有效衔接各类法律法规和相关政策，坚持约束与激励并举，多措并举提升防范能力，把握好节奏和力度，提高市场重组、出清的质量和效率，出清风险机构，纯洁机构队伍，保证中小微金融机构队伍的质量，夯实中小微金融机构的风险防火墙的根基。
总而言之，构建经济发展新格局，国内经济大循环是关键，而资金的循环则是经济大循环的另外一种表现形式，因此，保持商业银行的资金的良性循环至关重要。从近十年我国样本商业银行来分析，资金在循环过程中还是存在配置不合理、循环不畅通，有些资金成为循环循环中的不良即成为循环梗阻。积极根据经济发展新格局的战略部署，按照市场经济规律的基本要求，着力对商业银行资源的优化与配置，优化监管政策，保持商业银行的资金的良性循环是当前金融人应当不懈努力的重要目标，也是我国实现“十四五”规划良好开局、实现第二个百年目标的重要前提条件。
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