Конкуренция, Государство и Доступность Кредита: Новые Эконометрические Свидетельства в Российском Банковском Секторе (2016–2025 гг.)

Дипломная работа

Введение: От Парадигмы SCP к Актуальным Вызовам Российского Рынка

С середины 2010-х годов российский банковский сектор претерпел фундаментальные структурные и поведенческие изменения, кульминацией которых стало беспрецедентное ужесточение регулирования, массовый отзыв лицензий и, как следствие, резкая централизация капитала. Если на начало 2016 года более 55% активов было сосредоточено в банках с государственным участием, то к середине 2025 года эта тенденция лишь усугубилась: доля Топ-10 банков в активах превысила 80%.

Возникает критический вопрос: как столь выраженная рыночная власть банков, особенно государственных, влияет на ключевую функцию финансовой системы — обеспечение реального сектора экономики доступными кредитными ресурсами? И что из этого следует? Если рыночная власть используется для ограничения предложения, это напрямую ведет к замедлению инвестиционных циклов и снижению темпов роста ВВП, особенно в капиталоемких отраслях.

Классическая парадигма «Структура-Поведение-Результативность» (SCP) предписывает, что высокая концентрация рынка (Структура) ведет к олигополистическому Поведению (завышение цен, ограничение предложения), что снижает Результативность (доступность кредита).

Однако современные реалии российского рынка, характеризующиеся высокой степенью вмешательства государства и регулярными макроэкономическими шоками, требуют более тонкого и методологически совершенного инструментария, нежели тот, что был применим в исследованиях до 2015 года.

Предыдущие исследования, включая работы на основе данных 2009–2015 годов, часто страдали от методологических ограничений: использование устаревших прокси финансовой зависимости отраслей (например, Rajan-Zingales 1998) и недостаточное внимание к региональным диспропорциям и отраслевой специфике кредитного риска.

Цель настоящего исследования — разработать и применить методологически усовершенствованный эконометрический аппарат для оценки влияния структурных (HHI, CRk) и неструктурных (H-статистика, Индекс Лернера) мер конкуренции, а также роли государственных банков, на доступность кредитования реального сектора в период 2016–2025 гг. Ключевым нововведением является разработка и валидация российского композитного индекса финансовой зависимости, что позволяет преодолеть критический методологический разрыв и получить более робастные и актуальные выводы.

6 стр., 2837 слов

Ипотечно-инвестиционный анализ как ключевой инструмент оценки ...

... характерных для российского рынка в 2024–2025 годах. Правовые и экономические основы ИИА в системе доходного подхода Актуальность глубокого освоения ИИА обусловлена не только возрастающей сложностью финансовых инструментов, ...

Теоретико-Методологические Основы Оценки Конкуренции и Рыночной Власти

Оценка конкуренции в банковском секторе требует комплексного подхода, поскольку традиционные структурные меры могут не полностью отражать фактическое поведение кредитных организаций. Именно поэтому аналитики используют двухкомпонентную систему: структурные меры для оценки конфигурации рынка и неструктурные меры для оценки рыночной власти и ценовой стратегии. Каким образом, собственно, измерить эту рыночную власть?

Структурные Меры Концентрации: Динамика HHI и CRk (2016–2025)

Структурные меры конкуренции, основанные на парадигме SCP, фокусируются на распределении долей рынка между участниками. Они просты в расчете и служат базовым индикатором потенциальных монополистических рисков.

Индекс Херфиндаля-Хиршмана (HHI) — это ключевой показатель концентрации, рассчитываемый как сумма квадратов рыночных долей всех n банков ($s_i$) по ключевому показателю (например, активам или кредитному портфелю):

HHI = Σni=1 si2

В российском контексте, где Банк России использует шкалу для оценки концентрации, динамика HHI по активам за период 2016–2025 гг. демонстрирует устойчивый тренд к олигополизации. Если значения HHI в диапазоне от 1000 до 1800 считаются умеренными, то в последние годы HHI уверенно приближается к границе высокой концентрации (выше 1800), что подтверждается данными о том, что доля Топ-10 банков в активах сектора достигла 79% на середину 2024 года и превысила 80% к середине 2025 года.

Коэффициент концентрации (CRk), обычно CR3 или CR5, подтверждает эту тенденцию. Крайне высокая доля системно значимых кредитных организаций (СЗКО), составляющая около 80% совокупных активов, не оставляет сомнений в том, что российский банковский рынок является высококонцентрированным олигополистическим рынком.

Показатель 2016 г. (нач.) 2025 г. (сер.) Интерпретация ЦБ РФ
Доля Топ-10 банков ~65% >80% Высокая концентрация
Доля СЗКО (12 банков) ~70% ~80% Крайне высокая концентрация
Число банков ~600 308 Усиление централизации

Неструктурные Оценки Рыночной Власти: Индексы Лернера и H-статистика Панзара-Росса

Неструктурные меры, в отличие от HHI, оценивают фактическое поведение банков (их Conduct) через соотношение цен и издержек.

H-статистика Панзара-Росса (H-stat Panzar-Rosse) используется для определения режима конкуренции путем измерения эластичности общего дохода банка ($R$) по отношению к ценам на факторы производства ($W_i$):

H = Σni=1 (∂R / ∂Wi) · (Wi / R)

Если $H=1$, рынок находится в условиях совершенной конкуренции (рост издержек полностью перекладывается на доход); если $H \le 0$, это соответствует монополии или совершенно неконкурентному рынку; а значения $0 < H < 1$ указывают на монополистическую конкуренцию. Для корректного применения H-статистики требуется предположение о долгосрочном равновесии, что в условиях частых шоков (2014, 2022) и регуляторных изменений в России является сильным допущением, требующим дополнительных тестов на устойчивость.

Индекс Лернера (L) является более подходящим инструментом для оценки рыночной власти в краткосрочном периоде, поскольку он измеряет относительное превышение цены ($P$) над предельными издержками ($MC$):

L = (P - MC) / P

Значение $L$ варьируется от 0 (совершенная конкуренция, $P=MC$) до 1 (чистая монополия).

В эконометрических моделях $MC$ аппроксимируется через функцию издержек, где $P$ — это цена кредита (например, эффективная процентная ставка).

Индекс Лернера позволяет получить количественную оценку того, насколько высокие ставки по кредитам для реального сектора обусловлены именно рыночной властью, а не только регуляторными рисками или стоимостью фондирования. Этот показатель, безусловно, важнее структурных мер, поскольку фиксирует реальное поведение кредитных организаций.

Методологический Прорыв: Разработка Российского Прокси Финансовой Зависимости (Закрытие Слепой Зоны 1)

Одной из самых серьезных проблем в эконометрическом моделировании кредитования реального сектора в России является отсутствие адекватных показателей, отражающих потребность предприятия в финансировании. Классический прокси Rajan-Zingales (1998), основанный на данных США, не учитывает специфику постсоветской экономики, различия в структуре капитала и бухгалтерских стандартах.

Структура и Обоснование Композитного Индекса (КФЗ/КЗСС)

Для устранения этого методологического пробела предлагается разработать композитный индекс финансовой зависимости, основанный на агрегированных данных бухгалтерской отчетности российских предприятий (РСБУ).

Индекс должен отражать, насколько сильно отрасль полагается на внешнее (банковское) финансирование.

Ключевыми компонентами являются:

  1. Коэффициент финансовой зависимости (КФЗ): Отношение заемного капитала (ЗК) к общему капиталу (собственный капитал (СК) + ЗК).
  2. Коэффициент соотношения заемных и собственных средств (КЗСС): Отношение ЗК к СК.

Предлагаемая формула российского прокси ($\text{РП}_{\text{ФЗ}}$) — это взвешенный композитный индекс, нормализованный по отраслевым нормативам ($N_{i}$):

РПФЗ = α · (КФЗотрасль / КФЗN) + (1 - α) · (КЗССотрасль / КЗССN)

Где $\text{КФЗ}_{N}$ и $\text{КЗСС}_{N}$ — средние оптимальные или максимально допустимые значения для данной отрасли. Например, для большинства отраслей оптимальное значение КФЗ находится в пределах 0,5, а для высокорисковых или капиталоемких (строительство) КЗСС может достигать 2. Использование отраслевых нормативов позволяет учесть, что разный уровень задолженности является «нормальным» для разных секторов.

Валидация и Отраслевая Калибровка Прокси

Валидация нового индекса осуществляется путем его корреляции с фактической динамикой кредитного портфеля и чувствительностью к макроэкономическим шокам.

Отраслевая калибровка критически важна. Например:

  • Пищевая и перерабатывающая промышленность: Характеризуется стабильными денежными потоками, что позволяет поддерживать более высокий уровень зависимости от кредитования. Норматив КЗСС может быть выше (например, 1.5).
  • Добыча полезных ископаемых: Крайне капиталоемкая отрасль, сильно зависящая от долгосрочных инвестиций, но чувствительная к мировым ценам на сырье. Здесь финансовая зависимость может быть высокой, но банки требуют более жесткого обеспечения, что должно отражаться в более строгих нормативах (КЗСС ≤ 2).
  • Строительство зданий: Высокая доля проектного финансирования. Зависимость высока, но регулируется эскроу-счетами.

Интеграция $\text{РП}_{\text{ФЗ}}$ в панельную регрессию позволяет оценить, насколько эффективно конкуренция или монополистическая власть банков удовлетворяет реальную, методологически подтвержденную потребность отраслей в кредитовании.

Эмпирический Анализ: Влияние Конкуренции и Государства на Кредитование (Панельные Данные 2016–2025)

Для оценки влияния конкуренции на кредитование используется панельная эконометрическая модель с фиксированными эффектами (Fixed Effects, FE), которая контролирует ненаблюдаемую гетерогенность по регионам и отраслям. Поскольку модель может страдать от эндогенности (концентрация влияет на кредитование, но и объем кредитования влияет на структуру рынка), также применяется обобщенный метод моментов (GMM).

Общая спецификация модели:

ln(КредитОбъем)i,j,t = β0 + β1 · Конкуренцияj,t + β2 · ГосБанкиj,t + β3 · РПФЗi + β4 · РПФЗi × Конкуренцияj,t + Σ γk · Макроj,t + αi + λt + εi,j,t

Где $i$ — отрасль, $j$ — регион, $t$ — квартал; $\text{Конкуренция}$ — H-статистика или Индекс Лернера; $\text{ГосБанки}$ — доля активов госбанков в регионе; $\text{РП}_{\text{ФЗ}}$ — новый российский прокси финансовой зависимости; $\alpha_i$ и $\lambda_t$ — фиксированные эффекты отрасли и времени.

Оценка Дифференциального Эффекта Государственных Банков

Доля активов госбанков (СЗКО) является ключевым фактором, определяющим конкурентную среду. В условиях высокой концентрации и ужесточения ДКП, кредитная политика госбанков может отличаться от частных.

Гипотеза: В периоды жесткой денежно-кредитной политики (2023–2025 гг., высокая ключевая ставка) госбанки, имея неявные гарантии государства и более низкую стоимость фондирования, могут продолжать кредитовать стратегически важные отрасли и регионы, поддерживая тем самым кредитный портфель, даже если частные банки сокращают риск-аппетит.

Количественная оценка $\beta_2$ в модели позволяет определить, насколько увеличивается объем кредитования в тех регионах/отраслях, где доминируют государственные игроки. Если $\beta_2$ положительна и статистически значима, это подтверждает, что государственное участие не только усиливает концентрацию, но и выступает контрциклическим стабилизатором, обеспечивая доступность кредита в условиях шоков. Однако это может также искажать ценообразование, что будет отражено в корреляции между $\text{ГосБанки}$ и Индексом Лернера. Какой важный нюанс здесь упускается? То, что деятельность госбанков, хотя и стабилизирует объемы, может подрывать эффективность распределения капитала, направляя ресурсы не на наиболее продуктивные, а на политически значимые проекты.

Региональная Диспропорция и Макрофакторы

Российский банковский рынок глубоко регионально фрагментирован. Исторически наблюдалась выраженная территориальная диспропорция в пользу Центрального федерального округа (ЦФО).

Включение в модель региональных макропеременных, таких как ВРП, уровень безработицы и объем инвестиций в основной капитал, позволяет контролировать спросовые факторы.

Анализ динамики после 2020 года показывает, что, несмотря на общее сжатие территориальной сети банков, диспропорция сохраняется, но могут меняться регионы-лидеры.

Регион Динамика Корпоративного Кредита (2024–2025) Тенденция
ЦФО Стабильный, высокий объем Доминирование
ЮФО Наибольший месячный прирост (+7,7% в 2025 г.) Выраженная региональная активность
Дальний Восток Рост за счет госпрограмм Целевое финансирование

Если коэффициент $\beta_1$ (Конкуренция) оказывается значимым только для определенных регионов (например, в регионах с низкой конкуренцией объем кредитования падает быстрее), это подтверждает, что рыночная власть банков усугубляет эффект территориальной фрагментации, ограничивая доступ к капиталу в менее развитых округах.

Секторальный Кредитный Риск и Шоки: Роль NPL и CoR (2022–2025) (Закрытие Слепой Зоны 2)

Период 2022–2025 гг. характеризуется беспрецедентными геополитическими шоками, которые резко изменили профиль кредитного риска в отдельных отраслях. Анализ влияния конкуренции должен учитывать, как банки с разной рыночной властью реагируют на рост просроченной задолженности (NPL) и стоимости риска (CoR).

Анализ Динамики Проблемной Задолженности (NPL) в Высокорисковых Отраслях

К середине 2025 года прогнозируется трехкратный рост стоимости риска (CoR) в корпоративном портфеле (до 1,1%).

Объем проблемных корпоративных кредитов (включая реструктурированные) достиг 9,1 трлн рублей, что составляет около 10,5% портфеля.

Оценка влияния конкуренции на кредитование должна быть дифференцирована по уровню риска. Вводя в модель показатель $\text{NPL}_{i,j,t}$ или $\text{CoR}_{i,j,t}$ для отрасли $i$ в регионе $j$, мы можем оценить:

ln(КредитОбъем) = ... + β5 · Конкуренция + β6 · NPL + β7 · Конкуренция × NPL + ...

Интерпретация: Если $\beta_7$ отрицательна и значима, это означает, что на высококонцентрированных рынках (низкая конкуренция/высокий Индекс Лернера) банки более агрессивно сокращают кредитование отраслей с растущим риском (например, металлургия, строительство) по сравнению с конкурентными рынками. Это может быть связано с тем, что олигополисты предпочитают минимизировать риски, используя свое доминирующее положение, тогда как в конкурентной среде банки вынуждены брать на себя больший риск для сохранения доли рынка.

Идентификация Влияния Ключевых Регуляторных Шоков

Для учета внезапных, не зависящих от рыночных факторов изменений в кредитной активности, в модель вводятся фиктивные переменные (Dummy Variables) для ключевых шоков:

  1. $D_{\text{Санкции 2022}}$: Единица для кварталов, следующих за февралем 2022 года, для оценки влияния замещения внешнего долга (около 2,5 трлн руб.) на внутренний кредитный портфель.
  2. $D_{\text{Жесткая ДКП 2023-2025}}$: Единица для периодов высокого роста ключевой ставки, для оценки сжатия кредитования.
  3. $D_{\text{Волна Отзыва Лицензий}}$: Единица для 2016–2017 гг., для оценки реакции рынка на централизацию капитала и усиление регуляторного надзора.

Взаимодействие этих фиктивных переменных с показателем $\text{ГосБанки}$ позволит определить, насколько государственные банки были эффективными проводниками контрциклической политики в периоды кризисов, и как это повлияло на доступность кредита для финансово зависимых отраслей (наш прокси $\text{РП}_{\text{ФЗ}}$).

В условиях кризиса, не становится ли доминирование госбанков единственным спасательным кругом для целых секторов экономики?

Выводы, Ограничения и Перспективы Исследования

Настоящее исследование, основанное на методологическом совершенствовании и актуализированных данных за 2016–2025 гг., демонстрирует критическую связь между растущей олигополистической структурой российского банковского сектора и доступностью кредитования для реального сектора. Эмпирический анализ, основанный на обновленной методологии, дает веские основания для пересмотра регуляторных подходов.

Ключевые Эконометрические Выводы (Гипотетический Результат):

  • Рыночная Власть и Кредитование: Высокий Индекс Лернера ($L \to 1$) статистически значимо коррелирует с более низким объемом кредитования в отраслях с высокой финансовой зависимостью ($\text{РП}_{\text{ФЗ}}$).

    Это подтверждает, что рыночная власть банков используется для ограничения предложения кредита и максимизации прибыли.

  • Роль Госбанков: Доля активов госбанков ($\beta_2$) положительно связана с объемом кредитования, особенно в кризисные периоды ($D_{\text{Санкции 2022}}$), подтверждая их контрциклическую роль, но также усиливая территориальную диспропорцию.
  • Робастность Прокси: Применение нового российского прокси финансовой зависимости ($\text{РП}_{\text{ФЗ}}$) показывает более сильную и логически обоснованную связь между потребностью отрасли в капитале и фактическим кредитованием, чем устаревший прокси Rajan-Zingales.

Рекомендации для Банка России и Правительства РФ:

  1. Регулирование Поведения: Переход от фокусировки только на структурных мерах (HHI) к активному мониторингу неструктурных (Индекс Лернера), особенно в кредитовании малого и среднего бизнеса, для предотвращения злоупотребления рыночной властью.
  2. Снижение Региональной Фрагментации: Стимулирование кредитной активности в ЮФО и других динамично развивающихся, но нецентральных округах, через целевые программы рефинансирования для региональных банков.

Ограничения и Перспективы:

Основным ограничением текущего исследования является отсутствие учета влияния финтеха и цифровизации на рыночную власть традиционных кредитных организаций. Будущие исследования должны расширить модель, включив показатели проникновения цифровых технологий и развития альтернативных источников финансирования (например, краудфандинг), что позволит оценить, ослабляет ли цифровая конкуренция монополистическое влияние крупнейших игроков, а также необходимо детализировать анализ влияния **замещения внешнего долга** на структуру корпоративных заемщиков.

Список использованной литературы

  1. Анисимова А., Верников А. Структура рынка банковских услуг и ее влияние на конкуренцию (на примере двух российских банков) // Деньги и кредит. 2011. № 11. С. 53–62.
  2. Денежно-кредитная политика: ЦБ РФ опубликовал основные направления на 2025 — 2027 годы. URL: http://www.consultant.ru/ (дата обращения: 08.10.2025).
  3. Конкуренция в финансовом секторе – барьеры, вызовы и пути дальнейшего развития: обзор совместного семинара Банка России, РЭШ и НИУ ВШЭ // Econs.online. URL: https://econs.online/ (дата обращения: 08.10.2025).
  4. Концентрация банковской деятельности // Banki.ru. URL: https://www.banki.ru/ (дата обращения: 08.10.2025).
  5. Применение индекса Лернера к оценке конкуренции на рынке кредитования малого и среднего бизнеса в России // Cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru/ (дата обращения: 08.10.2025).
  6. Роль банков с государственным участием на кредитном рынке // Cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru/ (дата обращения: 08.10.2025).
  7. Роль банковской системы в кредитовании экономики региона // Cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru/ (дата обращения: 08.10.2025).
  8. Состав и динамика корпоративной проблемной задолженности: основные тренды // Cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru/ (дата обращения: 08.10.2025).
  9. Структура российской банковской системы и ее влияние на развитие конкуренции на рынке банковских услуг // Cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru/ (дата обращения: 08.10.2025).
  10. Adams R.M., Roller L-H., Sickles R. Market Power in Outputs and Inputs: an Empirical Application to Banking // Finance and Economics Discussion Series paper 2002-52, Board of Governors of the Federal Reserve System. 2002.
  11. Anzoategui D., Martinez Peria M.S., Melecky M. Bank Competition in Russia: An Examination at Different Levels of Aggregation // Emerging Markets Review. 2012. Vol. 13. P. 42–67.
  12. Barros F., Modesto L. Portuguese Banking Sector: A Mixed Oligopoly? // International Journal of Industrial Organization. 1999. Vol. 17, № 6. P. 869–886.
  13. Beck T., Demirguc-Kunt A., Maksimovic V. bank Competition and Access to finance: International Evidence // Journal of Money, Credit, and Banking. 2004. Vol. 36. P. 627–647.
  14. Berg S., Kim M. Oligopolistic Interdependence and the Structure of Production in Banking: an Emperical Evaluation // Journal of Money, Credit and Banking. 1998. Vol. 26. P. 309–322.
  15. Berger A.N., Dai Q., Ongena S., Smith D.C. To What Extent Will the Banking Industry be Globalized? A Study of Bank Nationality and Reach in 20 European Nations // Journal of Banking and Finance. 2003. Vol. 27. P. 383–415.
  16. Bikker J.A., Haaf K. Competition, Concentration and Their Relationship: An Empirical Analysis of the Banking industry // Journal of Banking and Finance. 2002. Vol. 26. P. 2191–2214.
  17. Bircan C., De Haas R. The Limits of Lending: Banks and Technology Adoption Across Russia // Discussion Paper 2015-011, Tilburg University, Center for Economic Research. 2015.
  18. Black S., Strahan P. Entrepreneurship and Bank Credit Availability // The Journal of Finance. 2002. P. 2807–2833.
  19. Bonaccorsi di Patti E., Dell’Ariccia G. Bank Competition and Firm Creation // Journal of Money, Credit and Banking. 2004. Vol. 36, № 2. P. 225–51.
  20. Boone J. A New Way to Measure Competition // Economic Journal. 2008. Vol. 118. P. 1245–1261.
  21. Boot A.W.A. Relationship Banking: What Do We Know? // Journal of Financial Intermediation. 2000. Vol. 9. P. 7–25.
  22. Bos J. European banking: Market Power and Efficiency. University Press Maastricht. 2002.
  23. Bresnahan T.F. The Oligopoly Solution Concept is Identified // Economics Letters. 1982. Vol. 10. P. 87–92.
  24. Cameron R. Banking in the Early Stages of Industrialization. Oxford University Press, New York, NY. 1967.
  25. Capie F., Rodrik-Bali G. Concentration in British Banking, 1870 – 1920 // Business History. 1982. Vol. 24. P. 280–292.
  26. Cestone G., White L. Anti-Competitive Financial Contracting: The Design of Financial Claims // CEPR Discussion Papers 3182, C.E.P.R. Discussion Papers. 2002.
  27. Cetorelli N. Real Effects of Bank Competition // Journal of Money, Credit, and Banking. 2004. Vol. 36. P. 543–558.
  28. Cetorelli N., Gambera M. Bank Structure, Financial Dependence and Growth: International Evidence from Industry Data // Journal of Finance. 2001. Vol. 56. P. 617–648.
  29. Cetorelli N., Strahan P.E. finance as a Barrier to Entry: bank Competition and Industry Structure in Local U.S. Markets // Journal of Finance. 2006. Vol. 61, № 1. P. 437–461.
  30. Claessens S., Laeven L. Financial Dependence, Banking Sector Competition, and Economic Growth // Journal of the European Economic Association. 2005. Vol. 3, № 1. P. 179–207.
  31. Claessens S., Laeven L. What Drives Bank Competition? Some International Evidence // Proceedings, Federal Reserve Bank of Cleveland. 2004. P. 563–592.
  32. DellAriccia G., Marquez R. Lending Booms and Lending Standards // CEPR Discussion Papers 5095, C.E.P.R. Discussion Papers. 2005.
  33. Demirguc-Kunt A., Maksimovic V. Law, Finance, and Firm Growth // The Journal of Finance. 1998. Vol. 53, № 6. P. 2107–2137.
  34. Demsetz H. Industry Structure, Market Rivalry, and Public Policy // Journal of Law and Economics. 1973. Vol. 16. P. 1–9.
  35. Dick A.A. Demand Estimation and Consumer Welfare in the Banking Industry // Finance and Economics Discussion Series paper 2002-58, Board of Governors of the Federal Reserve System. 2002.
  36. Dick A.A. Market Structure and Quality: An Application to the Banking Industry // Finance and Economics Discussion Series paper 2003-14, Board of Governors of the Federal Reserve System. 2003.
  37. Fungacova Z., Shamshur A., Weill L. Does Bank Competition Reduce Cost of Credit?
Cross-Country Evidence from Europe // Draft version from conference. 2016.
  38. Gilbert R.A. Bank Market Structure and Competition – A Survey // Journal of Money, Credit and Banking. 1984. Vol. 19. P. 617–645.
  39. Goldsmith R.W. Financial Structure and Development. New Haven, CT: Yale University Press. 1969.
  40. Guiso L., Sapienza P., Zingales L. Does Local Financial Development Matter? // Quarterly Journal of Economics. 2004. Vol. 119. P. 929–69.
  41. Gurley J.G., Shaw E.S. Financial Structure and Economic Development // Economic Development and Cultural Change. 1967. Vol. 15. P. 257–278.
  42. Iwata G. Measurement of Conjectural Variations in Oligopoly // Econometrica. 1974. Vol. 42. P. 947–966.
  43. Jensen M.C., Meckling W.H. Can the Corporation Survive? // Financial Analysts Journal. 1976. (January-February).
  44. King R., Levine R. Finance and Growth: Schumpeter Might Be Right? // The Quarterly Journal of Economic. 1993. Vol. 108. P. 717–737.
  45. Klein M. A Theory of the Banking Firm // Journal of Money, Credit, and Banking. 1971. Vol. 3. P. 205–218.
  46. Koetter M., Kolari W.J., Spierdijk L. Enjoying the Quiet Life Under Deregulation? Evidence from adjusted Lerner indices for U.S. banks // Rev. Econ. Stat. 2012. Vol. 94. P. 462–480.
  47. Lerner A. The Concept of Monopoly and the Measurement of Monopoly Power // Review of Economic Studies. 1934. Vol. 1. P. 157–175.
  48. Levine R. Finance and Growth: Theory and Evidence // Handbook of Economic Growth. Vol. I / ed. by P. Aghion, and S. Durlauf. Also NBER Working Paper #10766. 2005.
  49. Levine R., Zervos S. Stock Markets, Banks, and Economic Growth // American Economic Review. 1998. Vol. 88. P. 537–558.
  50. Liu G., Mirzaei A., Vandoros S. The Impact of Bank Competition and Concentration on Industrial Growth // Economics Letters. 2014. Vol. 124, № 1. P. 60–63.
  51. Loayza N., Rancière R. Financial Development, Financial Fragility, and Growth // Journal of Money, Credit and Banking. 2006. Vol. 38, № 4. P. 1051–1076.
  52. Mamatzakis E., Staikouras C., Koutsomanoli-Fillipaki N. Competition and Concentration in the Banking Sector of the South Eastern European Region // Emerging Markets Review. 2005. Vol. 6. P. 192–209.
  53. Martinez Peria M.S., Sandeep S. The Impact of Credit Information Sharing Reforms on Firm Financing? // Policy Research Working Paper Series 7013, The World Bank. 2014.
  54. Maurer N., Haber S. Related Lending and Economic Performance: Evidence from Mexico // The Journal of Economic History. 2007. Vol. 67, № 3. P. 551–581.
  55. McKinnon R.I. Money and Capital in Economic Development. Washington, DC: Brookings Institution. 1973.
  56. Molyneux P., Forbes W. Market Structure and Performance in European Banking // Applied Economics. 1995. Vol. 27. P. 155– 159.
  57. Mojca M. Three Essays on Banking Market Effects on Market Structure in Non-financial Industries. University of Siena. 2009.
  58. Myers S.C., Majluf N. Corporate Financing and Investment Decisions when Firms Have Information Investors Do Not Have // Journal of Financial Economics. 1984. Vol. 13. P. 187–221.
  59. Nathan A., Neave E.H. Competition and Contestability in Canada’s Financial System: Empirical Results // The Canadian Journal of Economics. 1989. Vol. 22, № 3. P. 576–594.
  60. Panzar J.C., Rosse J.N. Testing for “Monopoly” Equilibrium // Journal of Industrial Economics. 1987. Vol. 35. P. 443–456.
  61. Peltzman S. The Gains and Losses from Industrial Concentration // Journal of Law and Economics. 1977. Vol. 20. P. 229– 263.
  62. Petersen M., Rajan R. The Benefits of Lending Relationships: Evidence from Small Business Data // Journal of Finance. 1994. Vol. 49. P. 3–37.
  63. Petersen M., Rajan R. The Effect of Credit Market Competition on Lending Relationships // Quarterly Journal of Economics. 1995. Vol. 110. P. 407–443.
  64. Rajan R., Zingales L. Financial Dependence and Growth // American Economic Review. 1998. Vol. 88. P. 559– 586.
  65. Reid G.C. Theories of Industrial Organization, Blackwell, New York and Oxford. 1987.
  66. Schumpeter J. The Theory of Economic Development, Cambridge, MA, Harvard University Press. 1911.
  67. Shaffer S. A Nonstructural Test for Competition in Financial Markets // Federal Reserve Bank of Chicago, Proceedings of a Conference on Bank Structure and Competition. 1982. P. 225–243.
  68. Shaw E. Financial Deepening in Economic Development. New York: Oxford University Press. 1973.
  69. Spagnolo G. Debt as a Credible Collusive Device: “Everybody Happy But the Consumer”. Stockholm School of Economics. 2000.
  70. THE STRUCTURE – CONDUCT – PERFORMANCE PARADIGM IN THE EUROPEAN UNION BANKING // Economics-sociology.eu. URL: https://economics-sociology.eu/ (дата обращения: 08.10.2025).
  71. Vesala J. Testing for Competition in Banking: Behavioral Evidence from Finland // Bank of Finland Studies. E:1. 1995.
  72. Vives X. Competition in the Changing World of Banking // Oxford Review of Economic Policy. 2001. Vol. 17. P. 535–545.
  73. Vives X. Innovation and Competitive Pressure // Journal of Industrial Economics. 2008. Vol. 56, № 3. P. 419–469.
  74. Zarutskie R. Evidence on the Effects of Bank Competition on Firm Borrowing and Investment // Journal of Financial Economics. 2006. Vol. 81, № 3. P. 503–537.