Die Wirkung des Wettbewerbs auf die Zinsweitergabe lässt sich mithilfe eines einfachen theoretischen Modells illustrieren, in dem Banken unter den Bedingungen monopolistischer Konkurrenz agieren. Die Nachfrage \( x_i \) nach Krediten einer bestimmten Bank \( i \) hängt dabei vom Kreditzins \( r_i \) dieser Bank im Vergleich zum übrigen Angebot am Markt ab. Als Maßstab für diese Vergleichsangebote dient der durchschnittliche Kreditzinssatz am Markt \( \bar{r} \). Kunden reagieren mit einer bestimmten Sensitivität \( \beta > 0 \) auf die Abweichungen des Kreditzinssatzes einer Bank vom Marktdurchschnitt. Ist diese Zinssensitivität der Kreditnehmer gering, ist der Wettbewerb der Banken um Kunden untereinander schwach. Damit verfügt jede einzelne Bank über eine entsprechende Preissetzungsmacht. Einzelne Banken können ihren Kreditzinssatz also in einem gewissen Umfang über das Niveau der Konkurrenz erhöhen, ohne dabei alle Kunden zu verlieren. 1 Diese Preissetzungsmacht einer Bank lässt sich durch \( \frac{1}{\beta} \) ausdrücken: Je kleiner \( \beta \), desto größer die Preissetzungsmacht und desto geringer der Wettbewerbsdruck. Dabei könnte \( \beta \)gemäß dem Struktur-Verhaltens-Paradigma grundsätzlich auch von der Marktkonzentration abhängen (siehe Haupttext).

Neben der Konkurrenz mit anderen Banken hängt die Kreditnachfrage bei einer einzelnen Bank auch davon ab, wie stark die aggregierte Kreditnachfrage auf den durchschnittlichen Kreditzinssatz reagiert. Die Sensitivität der Kunden im Hinblick auf den durchschnittlichen Kreditzinssatz wird mit \( \gamma \)beschrieben. Diese Größe ist unabhängig davon, bei welcher Bank diese Nachfrage auftritt. Mathematisch lässt sich die Kreditnachfrage \( x_i \) für Bank \( i \) wie folgt ausdrücken:

$$ x_i = \alpha – \beta (r_i – \bar{r}) – \gamma \bar{r} \tag{1} $$

Die Konstante \( \alpha \)repräsentiert dabei den zinsunabhängigen Anteil der aggregierten Kreditnachfrage, der für alle Banken gleich ist. Der zweite Term beschreibt, wie die Kreditnachfrage auf die Differenz zwischen dem Kreditzinssatz der Bank \( i \) und dem Durchschnittszins des Marktes \( \bar{r} \) reagiert. Der dritte Term zeigt, dass die Kreditnachfrage negativ vom durchschnittlichen Kreditzinssatz abhängt: je höher der durchschnittliche Kreditzinssatz, desto geringer – bei gegebener Differenz \( r_i – \bar{r} \) – die Nachfrage. Zusätzlich wird angenommen, dass \( \beta > \gamma \)gilt. Diese Annahme stellt sicher, dass die Nachfrage nach Krediten der Bank \( i \) steigt, wenn alle anderen Banken ihre Kreditzinssätze erhöhen, die Bank \( i \) jedoch nicht. 2 In diesem Fall wird der Kreditzinssatz von Bank \( i \) im Vergleich zum Kreditzinssatz der übrigen Banken attraktiver. 3

Die Verzinsung ihrer Verbindlichkeiten kann eine Bank annahmegemäß nicht beeinflussen. Es wird angenommen, dass die Bank \( i \) ihre Kredite zum Geldmarktsatz \( f \) refinanziert, der von der Zentralbank gesteuert wird. Die Kostenfunktion der Bank lautet daher \( C_i=x_i \cdot f \). Der Gewinn der Bank \( i \) ergibt sich entsprechend als:

$$ \begin{align} G_i &= x_i r_i – x_i f = x_i (r_i – f) \\ &= ( \alpha – \beta (r_i – \bar{r}) – \gamma \bar{r} ) \cdot (r_i – f) \tag{2} \end{align} $$

Dabei ist zu beachten, dass die Gewinnfunktion nun nicht mehr die nachgefragte Kreditmenge selbst als Variable enthält. Stattdessen legt die Bank einen Kreditzinssatz fest, der mit einer bestimmten Kreditnachfrage verknüpft ist. Sie determiniert mit ihrem Kreditzinssatz also implizit auch die Kreditmenge. Zudem zeigt die Gewinnfunktion, dass der Gewinn pro Einheit des Kreditvolumens \( (r_i-f) \) beträgt.

Wenn die Bank ihren Kreditzinssatz erhöht, treten zwei gegenläufige Effekte auf. 4 Eine Änderung des Kreditzinssatzes wird dabei mit \( dr_i \) beschrieben:

Um ihren Gewinn zu maximieren, erhöht die Bank ihren Zins so lange, bis der zusätzliche Erlös durch den Zinsanstieg genau dem Gewinnrückgang durch das sinkende Kreditvolumen entspricht. 5  Daher ist das Gewinnmaximum erreicht, wenn folgende Bedingung erfüllt ist: 6

$$ \beta (r_i^* – f) = \alpha – \beta (r_i^* – \bar{r}) – \gamma \bar{r} \tag{3} $$

Hierbei bezeichnet \( r_i^* \) den optimalen Kreditzinssatz, mit dem die Bank \( i \) ihren Gewinn maximiert. Durch Umstellen der Gleichung ergibt sich die Zinssetzungsgleichung der Bank:

$$ r_i^* = \frac{\alpha}{2\beta} + \left( \frac{1}{2} – \frac{\gamma}{2\beta} \right) \bar{r} + \frac{1}{2} f \tag{4} $$

Diese Gleichung zeigt, wie der optimale Kreditzins der Bank von ihrer Preissetzungsmacht \( \frac{1}{\beta} \) abhängt. Je größer die Preissetzungsmacht der Bank ist, desto höher ist der erste Term, der nicht vom durchschnittlichen Kreditzinssatz oder dem Geldmarktsatz abhängt. Gleichzeitig reagiert die Bank weniger stark auf Veränderungen des Durchschnittszinssatzes am Kreditmarkt (zweiter Term). Die Preissetzungsmacht der Bank ermöglicht es ihr also, ihren Kreditzinssatz unabhängiger von den Vergleichsangeboten der Konkurrenz zu setzen.

Da der Kreditzinssatz einer Bank bei höherer Preissetzungsmacht weniger stark vom Durchschnittszinssatz abhängt, ergibt sich eine schwächere Zinsweitergabe. Eine genauere Analyse von Gleichung (4) zeigt, wie die Weitergabe von Änderungen des geldpolitischen Zinssatzes \( f \) an die Kreditzinssätze von der Preissetzungsmacht der Banken beeinflusst wird. Erhöht die Zentralbank den geldpolitischen Zinssatz und damit den Geldmarktsatz um eine Einheit, reagiert Bank \( i \) im ersten Schritt, indem sie ihren Kreditzinssatz um \( \frac{1}{2} \) anhebt (dritter Term in Gleichung (4)). Gleichzeitig erhöhen auch alle anderen Banken ihre Kreditzinssätze um \( \frac{1}{2} \). Dadurch steigt der durchschnittliche Kreditzinssatz \( \bar{r} \) ebenfalls um \( \frac{1}{2} \). Wie stark die Bank \( i \) im zweiten Schritt auf den gestiegen durchschnittlichen Kreditzinssatz reagiert, hängt von der Stärke des Wettbewerbs ab. Genau genommen beträgt der Anstieg im zweiten Schritt \( (\frac{1}{2} – \frac{\gamma}{2\beta} ) \cdot \frac{1}{2} \). Ein Anstieg der Kreditzinssätze der Konkurrenzbanken, ausgedrückt durch einen höheren durchschnittlichen Kreditzinssatz \( \bar{r} \), erhöht für sich genommen die Kreditnachfrage bei Bank \( i \) (zweiter Term in Gleichung (1)). Der Anstieg der Nachfrage ist allerdings umso schwächer, je geringer die Zinssensitivität \( \beta \) und damit die Wettbewerbsintensität ist. Für Bank \( i \) ist es bei geringer Zinssensitivität daher optimal, ihren Kreditzinssatz im zweiten Schritt weniger stark zu erhöhen, als sie es bei höherer Zinssensitivität tun würde. Würde die Bank ihren Kreditzinssatz stärker erhöhen, würde der resultierende Nachfragerückgang den zusätzlichen Erlös je Krediteinheit überkompensieren, sodass der Gewinn im Vergleich zum Optimum geringer wäre. Eine spiegelbildliche Situation ergibt sich im Fall einer Zinssenkung durch die Zentralbank: Bank \( i \) reagiert bei geringem Wettbewerb schwach auf die Zinssenkungen aller anderen Banken, weil diese nur einen verhältnismäßig geringen Nachfragerückgang für Bank \( i \) bewirken. Da auch im zweiten Schritt alle Banken eine Anpassung ihrer Kreditzinssätze vornehmen, verändert sich auch wiederum der durchschnittliche Kreditzinssatz \( \bar{r} \). Dieser Prozess setzt sich fort und führt zu einer Rückkopplungsschleife zwischen den von den einzelnen Banken gesetzten Kreditzinssätzen und den Veränderungen des durchschnittlichen Kreditzinssatzes. Mathematisch lässt sich diese Rückkopplung als geometrische Reihe darstellen. Es kann gezeigt werden, dass die Weitergabe der geldpolitischen Zinsänderung an die Kreditzinssätze – unter Berücksichtigung der gesamten Schleife zwischen den Kreditzinssätzen der einzelnen Banken und dem Marktdurchschnitt – folgendermaßen beschrieben werden kann:

$$ \frac{1}{1 + \frac{\gamma}{\beta}} \tag{5} $$

Aus Gleichung (5) wird abermals deutlich, dass die Zinsweitergabe umso geringer ausfällt, je größer die Preissetzungsmacht \( \frac{1}{\beta} \) der Banken ist. Die Intuition gleicht wie zuvor derjenigen bei der Reaktion auf den durchschnittlichen Kreditzinssatz: Je größer die Preissetzungsmacht (je geringer der Wettbewerb), desto schwächer reagieren gewinnorientierte Banken auf allgemeine Marktbedingungen – und damit auch auf geldpolitische Zinsänderungen. Dies impliziert auch, dass der Effekt einer höheren Preissetzungsmacht auf das Niveau des Kreditzinssatzes mit steigendem Geldmarktsatz \( f \) abnimmt (siehe Schaubild 2.2). 7

Diese Ergebnisse gelten bei bestimmten Nachfragefunktionen nicht. Für diese gilt, dass die Zinsweitergabe mit zunehmender Preissetzungsmacht der Banken steigt. 8 Zudem entspricht der Aufschlag auf die Finanzierungskosten gleichzeitig der Stärke der Zinsweitergabe, die damit stets größer als eins ist. Bei schwächerem Wettbewerb steigt der Aufschlag und – für ein gegebenes Niveau der Finanzierungskosten – somit auch der Kreditzinssatz an. In diesen Modellen führt ein geringerer Wettbewerb also auch zu höheren Kreditzinssätzen, im Unterschied zum obigen Modell aber zu einer stärkeren Weitergabe geldpolitischer Zinsänderungen. Sie liefern daher eine gegenteilige Vorhersage. Ohne Kenntnis der Nachfragefunktion ist die Wirkung des Wettbewerbs auf die Zinsweitergabe aus rein theoretischer Perspektive also nicht eindeutig. Empirisch ist die Zinsweitergabe hingegen kleiner eins. 9 Dieses Ergebnis spricht gegen diese alternative Art der Nachfragefunktionen und eher für die in Gleichung (1) angenommene lineare Funktion. Theoretische Modelle, die eine Zinsweitergabe kleiner eins implizieren, besitzen daher eine gewisse empirische Validität, was ihren weiteren theoretischen Implikationen mehr Gewicht gibt. 10

Die von Baumol et al. (1982) entwickelte Theorie der bestreitbaren Märkte (contestable markets) argumentiert, dass nicht die Anzahl der Firmen oder die Konzentration der Wettbewerber in einem Markt für die Wettbewerbsintensität entscheidend sind. Vielmehr bestimmt bereits die Möglichkeit, dass neue Firmen in den Markt eintreten könnten, das Wettbewerbsgeschehen auf diesem Markt. Im Extremfall, in dem keinerlei Markteintrittsbarrieren existieren, können neue Wettbewerber ohne Aufwand in den Markt eintreten und mit den bereits im Markt aktiven Unternehmen konkurrieren. Fehlende Markteintrittsbarrieren müssen dabei nicht zwangsläufig zu einem tatsächlichen Eintritt neuer Anbieter führen: So zwingt bereits die bloße Möglichkeit des Eintritts Firmen, sich dem möglichen Wettbewerb zu stellen. In der theoretischen Überlegung verhalten sich daher selbst Monopolisten so, als würden sie in einem Markt unter vollständigem Wettbewerb agieren. Bestehen dagegen Markteintrittsbarrieren, führt ihre Verringerung zu sinkenden Preisen, einem Schmelzen etwaiger abnormaler Gewinne oder von Monopolrenten und dem Abbau allokativer und produktiver Ineffizienzen. Den Wettbewerbsgrad auf Grundlage dieser Theorie empirisch zu bestimmen ist jedoch nur bedingt möglich, da die absolute Höhe der Kosten eines (potenziellen) Markteintritts für Firmen nur schwer zu messen ist.

Um den Einfluss von Wettbewerb auf Marktverhalten zu bestimmen, kann man daher untersuchen, wie sich veränderte Markteintrittsbarrieren auf das Firmenverhalten auswirken. Für diese Art der Untersuchung stellt die schrittweise Deregulierung rechtlicher Markteintrittsbarrieren für Banken in Bundesstaaten der USA zwischen den 1970er und 1990er Jahren ein ideales Experiment dar, da Änderungen in den Markteintrittsschranken nicht auf Änderungen des Bankenwettbewerbs, sondern auf (exogen) geänderten rechtlichen Rahmenbedingungen beruhen.

Vor der Deregulierung führte die föderale politische Struktur in den Vereinigten Staaten dazu, dass Lizenzen zum Betrieb von Bankgeschäften nicht auf Bundesebene, sondern von den jeweiligen Bundesstaaten vergeben wurden, in denen die Lizenznehmer tätig werden wollten. Mithin konnten Banken nur Zweigstellen in dem Bundesstaat eröffnen, der auch die Banklizenz erteilte. Um der Bildung von Bankenmonopolen vorzubeugen, wurde darüber hinaus auch die Möglichkeit der geografischen Expansion innerhalb eines Bundesstaates stark eingeschränkt, sodass Banken nur Zweigstellen innerhalb eines bestimmten Radius (zum Beispiel 50 Kilometer) um ihre Zentrale eröffnen konnten. Diese rechtlichen Rahmenbedingungen stellten Markteintrittsbarrieren für die potenzielle Konkurrenz aus anderen Bundesstaaten dar und führten zu weitgehend getrennten, bundesstaatsspezifischen Bankenmärkten in den USA.

Im Zuge des technologischen Fortschritts und der Entwicklung verschiedener Finanzinnovationen verloren diese Markteintrittsbarrieren zunehmend an Relevanz. Mitte der 1970er Jahre begannen einzelne Bundesstaaten, Gesetzesinitiativen umzusetzen, die diese Markteintrittsbarrieren innerhalb und zwischen Bundesstaaten allmählich abschafften. Der „Interstate Banking und Branching Efficiency Act“ von 1994, ein nationales Gesetz, bildete dabei den Höhepunkt der Deregulierungswelle und beseitigte alle noch verbliebenen Beschränkungen für Bundesstaaten überschreitende Bankaktivitäten. Der Wegfall dieser Markteintrittsbarrieren führte zu einer Konsolidierung des lokal fragmentierten Bankenmarkts in den Vereinigten Staaten und begünstigte die Entstehung regionaler Großbanken.

Eine Vielzahl empirischer Studien untersucht den oben beschriebenen Wegfall von Markteintrittsbarrieren und findet einen positiven Einfluss auf Wirtschaftswachstum, Firmengründungen, makroökonomische Risikoteilung und Einkommensungleichheit. 1  Eine Analyse des Bankensektors zeigt zudem, dass die höhere Bestreitbarkeit lokaler Bankenmärkte die Profitabilität der Banken und ihre Kreditvergabe steigerte sowie die Stabilität des gesamten Bankensystems. 2

Nicht überraschend hat der Wegfall von Eintrittsbarrieren effizienteren Banken die Möglichkeit gegeben, geografisch zu expandieren und ihren Marktanteil auszuweiten. Die Übernahme von und Fusion mit anderen Banken hat nicht nur die Anzahl der bestehenden Banken verringert, sondern auch Skaleneffekte realisiert und größere, effizientere Banken hervorgebracht. 3 Ferner trug die geografische Diversifikation zu einer Verringerung von Klumpenrisiken im Bankensektor bei. 4

Neben der Schaffung effizienterer Regionalbanken hat die Deregulierung von Markteintrittsbeschränkungen auch bestehende Banken gezwungen, ihr Geschäft zu optimieren, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Die empirische Evidenz weist darauf hin, dass der Wegfall von Markteintrittsbarrieren durch die Senkung von Kosten und die Profitabilitätssteigerungen zu einer effizienteren Arbeitsweise bestehender Banken geführt hat. In der Folge konnten Bankkunden Kredite zu günstigeren Konditionen erhalten und aufgrund des gestiegenen Wettbewerbs um Einlagen die Profitabilität ihrer Anlagemöglichkeiten erhöhen. Bemerkenswert ist dabei, dass sich die beobachteten Verbesserungen erstens sehr schnell nach dem Abbau von Eintrittsbarrieren einstellten und zweitens deutlicher ausfielen, wenn Banken stärker dem potenziellen Eintritt neuer Wettbewerber ausgesetzt waren (zum Beispiel aufgrund ihrer geografischen Lage). Diese Entwicklungen legen den Schluss nahe, dass die Deregulierung von Markteintrittsbarrieren zügig den Wettbewerb erhöhte. 5

Wie erläutert trifft die Theorie der bestreitbaren Märkte keine Aussage darüber, ob sich infolge eines leichteren Marktzugangs für potenzielle Wettbewerber auch eine bestimmte Marktstruktur einstellt (zum Beispiel mehr Marktteilnehmer, geringere Firmenkonzentration). Bereits die Möglichkeit des Markteintritts ist ausreichend, um den Wettbewerb zu stärken. Der Wegfall von Eintrittsbarrieren muss nicht notwendigerweise zu einer Änderung der lokalen Marktstruktur führen. Dies lässt sich auch am Beispiel der Deregulierung der Eintrittsbarrieren im US-Bankenmarkt beobachten: Die Marktkonzentration auf überregionaler Ebene (zum Beispiel Konzentration der Banken in allen Bundesstaaten im Nordosten der USA, gemessen anhand des Herfindahl-Hirschman-Index) stieg an. Die Marktstruktur lokaler Bankenmärkte (zum Beispiel innerhalb einer Metropolregion) hingegen änderte sich durch den Wegfall von Eintrittsbarrieren nicht signifikant. 6

Marktkonzentrationsmaße können für unterschiedliche räumliche Einheiten berechnet werden. Die Wahl der räumlichen Einheit bestimmt dabei die geografische Abgrenzung der verwendeten Marktanteile. So lassen sich beispielsweise Konzentrationsmaße auf nationaler Ebene oder auf regionaler Ebene ermitteln. Die regionalen Maße können bei Bedarf durch die Bildung gewichteter Durchschnitte für eine höhere geografische Ebene aggregiert werden. 1 Im Folgenden werden Konzentrationsmaße auf nationaler und regionaler Ebene verglichen. Als regionale Einheit dienen dabei NUTS-3-Regionen. 2 In Deutschland sind das Kreise und kreisfreie Städte.

Konzentrationsmaße auf regionaler Ebene liefern dann andere Ergebnisse als solche auf nationaler Ebene, wenn einzelne Banken einen starken regionalen Fokus aufweisen. Dies soll anhand eines einfachen fiktiven Beispiels verdeutlicht werden: Nehmen wir an, dass in einem Land mit zwei Regionen zwei Banken tätig sind. Beide Banken und beide Regionen sind hinsichtlich der Kreditvolumina identisch. Im ersten Fall haben beide Banken in beiden Regionen einen Marktanteil von jeweils 50 %. Im zweiten Fall deckt nur jeweils eine Bank den Markt in einer Region vollständig ab (vgl. Schaubild 2.3). In beiden Fällen ergibt sich auf nationaler Ebene auf Grundlage nationaler Marktanteile ein Wert für den Herfindahl-Hirschman-Index (HHI) von 0,5² + 0,5² = 0,5. Für den HHI auf nationaler Ebene sind also ausschließlich Marktanteile auf nationaler Ebene relevant. Wie diese Anteile auf einer tieferen regionalen Ebene verteilt sind spielt hierbei keine Rolle. Betrachtet man hingegen die regionalen HHIs, ergibt sich für beide Regionen im ersten Fall (beide Banken decken jeweils die Hälfte beider Märkte ab) ein HHI von 0,5² + 0,5² = 0,5 und im zweiten Fall (beide Märkte werden jeweils vollständig von je einer Bank bedient) ein HHI von 1² = 1. Berechnet man das nationale Aggregat als Mittel der regionalen HHIs und gewichtet diese mit den regionalen Kreditvolumina, ergibt sich: 0,5 · 0,5 + 0,5 · 0,5 = 0,5 für Fall eins und 0,5 · 1 + 0,5 · 1 = 1 für Fall zwei. Dieses Beispiel zeigt auch, dass die Differenz zwischen durchschnittlichen regionalen HHIs und nationalen HHIs einen Indikator für die Regionalität des Bankenmarkts darstellt.

Zur Berechnung regionaler Marktkonzentrationsmaße sind detaillierte Daten erforderlich. Diese müssen Informationen zu den Volumina der betrachteten Bilanzposition auf Bank-Regionen-Ebene enthalten. Solche Informationen für Kredite an nichfinanzielle Unternehmen (NFU) können für alle Länder des Euroraums der Kreditdatenstatistik AnaCredit entnommen werden. 3 Auf Grundlage dieser Daten fällt der durchschnittliche regionale HHI sowohl in Deutschland als auch im gesamten Euroraum höher aus als die durchschnittlichen nationalen HHIs (vgl. Schaubild 2.4). 4 Die entsprechende Differenz ist allerdings für Deutschland größer. Dies deutet darauf hin, dass der deutsche Bankenmarkt insgesamt stärker regional geprägt ist als der Bankenmarkt im gesamten Euroraum. Weiterhin ist die Konzentration sowohl in nationaler als auch in regionaler Betrachtung im Euroraum höher als in Deutschland. Dabei ist aber zu beachten, dass sich die Größen von NUTS-3-Regionen teils systematisch zwischen Ländern unterscheiden.

In der Studie von Heckmann-Draisbach und Hardt (2024) wird die Zinsweitergabe deutscher kleiner und mittelgroßer Banken bei Sichteinlagen und Krediten in verschiedenen Wettbewerbssituationen untersucht. Hierfür nutzen die Autorinnen Informationen aus der Niedrigzinsumfrage 2017 1 , bei denen seitens der Banken projizierte Zinssätze für täglich fällige Einlagen von und Kredite an Nichtbanken in zwei Szenarien angegeben wurden: Es wird (1) eine Erhöhung der Referenzzinssätze um 200 Basispunkte über alle Laufzeiten oder (2) keine Änderung der Referenzzinssätze unterstellt. Da die Szenarien sich allein in den Annahmen der Referenzzinssätze unterscheiden und Einzelbankinformationen für alle teilnehmenden Banken 2 in beiden Szenarien vorliegen, sind diese Daten besonders gut geeignet, die Zinsweitergabe zu analysieren und hierbei die angebotsseitigen Effekte zu isolieren.

Als Maß für die Marktkonzentration wird der Herfindahl-Hirschman-Index (HHI) verwendet. Bei seiner Berechnung wird das Kredit- oder Einlagengeschäft einer Bank jeweils dem Hauptsitz zugeordnet und darauf basierend die Konzentration des Geschäfts in der gewählten regionalen Einheit (zum Beispiel Kreis oder Bundesland) ermittelt. Der Lerner-Index (LI) als direktes Wettbewerbsmaß vergleicht den Umsatz mit den marginalen Kosten einer Bank, welche durch die Schätzung einer Kostenfunktion ermittelt werden, und liefert ein Maß für die Macht bei der Preissetzung einer einzelnen Bank. Während der HHI somit die Marktkonzentration in einer Region beschreibt, gibt der LI eine bankindividuelle Preissetzungsmacht an.

Es wird zunächst der Effekt der Marktkonzentration auf das Kreditzinsniveau geschätzt. Die Regressionsgleichung hat die folgende Form:

$$ r_j^p = \alpha_0 + \alpha_1 HHI_c^p + \sum_{m=2}^{M} \alpha_m X_{jm} + \varepsilon_j $$

Dabei steht \( r_j^p \) für den Zinssatz von Bank \( j \) in Portfolio \( p \) (Kredite oder Einlagen), \( HHI_c^p \) bezeichnet den HHI in Bezug auf das Portfolio in der Region \( c \) und der Vektor \( X_{jm} \) umfasst verschiedene bankspezifische Kontrollvariablen wie beispielsweise Maße für Verschuldung oder Liquidität einer Bank. Es zeigt sich – in Übereinstimmung mit dem Struktur-Verhaltens-Paradigma –, dass die Kreditzinssätze in Regionen mit hoher Konzentration höher sind. Im Lichte dieser empirischen Ergebnisse lässt sich Marktkonzentration folglich auch als Indikator für Marktmacht interpretieren.

Anschließend wird der Effekt des HHI sowie des LI auf die Zinsweitergabe der Banken geschätzt. 3

$$ PT \ r_j^p = \alpha_0 + \alpha_1 HHI_d^p + \varepsilon_j $$

$$ PT \ r_j^p = \alpha_0 + \alpha_1 LI_j + \varepsilon_j $$

Hierbei steht nun \( PT \ r_j^p \) für die Zinsweitergabe (pass-through) einer Bank \( j \) in Portfolio \( p \), also die Differenz zwischen den Zinssätzen in Szenario (1) und (2). Bei dieser Analyse zeigt sich, dass Banken mit größerer Marktmacht (also Banken in Regionen mit höherem HHI oder Banken mit höherem LI) eine geringere Weitergabe der Zinsänderungen bei Krediten und bei Einlagen, also sowohl auf Aktiv- als auch Passivseite planen. Genauer: Banken mit größerer Marktmacht weisen insgesamt ein höheres Niveau bei den Kreditzinssätzen auf, geben dann aber Zinssteigerungen nur zu einem kleineren Anteil weiter. Dies scheint darauf hinzudeuten, dass die Kundenbeziehungen ein wesentlicher Bestandteil des Geschäftsmodells sind und diese Banken geringeren Einflüssen aus dem Markt bei ihren Geschäften ausgesetzt sind. Bei den Einlagen fällt die Zinsweitergabe bei einer Bank mit höherer Marktmacht ebenfalls schwächer aus. Auch hier könnte die Kundenbeziehung eine Erklärung liefern, da Kunden in dieser Konstellation die Geschäftsbeziehung mit der Bank trotz der weniger lukrativen Zinsen anscheinend aufrechterhalten.

Heckmann-Draisbach und Hardt (2024) analysieren den Einfluss der Marktkonzentration auch durch alternative Ansätze zum zuvor beschriebenen HHI. In Robustheitsuntersuchungen werden einerseits die Großbanken 4 ein- oder ausgeschlossen, bei denen eine regionale Orientierung des Geschäfts nicht gegeben ist. Dabei zeigt sich, dass der Ausschluss der Großbanken die Ergebnisse nicht wesentlich verändert. Zum anderen wird statt des HHI die regionale Bevölkerungsdichte als Maß verwendet. Die Annahme dabei ist, dass in dicht besiedelten Regionen (zum Beispiel Städten) ein besserer Zugang zu Informationen (beispielsweise mehr Werbung) vorliegt und somit die Bevölkerungsdichte negativ mit der Marktkonzentration korrelieren könnte. In der Studie wird gezeigt, dass auch die Bevölkerungsdichte erklärend für unterschiedliche Stärken der Zinsweitergabe herangezogen werden kann.

Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Weitergabe von Zinsänderungen durch geringen Wettbewerb beziehungsweise eine hohe Konzentration von Banken eingeschränkt wird. In der Studie wird gezeigt, dass die angebotsseitigen Faktoren hierfür ein relevanter Treiber sind.

Mithilfe von Krediteinzeldaten, das heißt Daten auf Basis einzelner Kreditverträge, lässt sich der Zusammenhang zwischen Marktkonzentration und Zinsweitergabe auf besonders detaillierter Ebene untersuchen. Diese Daten ermöglichen es, Marktkonzentrationsmaße für einzelne Regionen zu berechnen und gleichzeitig die Bepreisung einzelner Kredite zu analysieren. Somit kann die Bedeutung der regionalen Marktkonzentration für die Kreditbepreisung in Regressionsmodellen untersucht werden, die eine Vielzahl weiterer Einflussfaktoren auf Kredit-, Kreditnehmer-, Banken- und Regionenebene berücksichtigen. Darüber hinaus bietet diese Herangehensweise die Möglichkeit, die Analyse gezielt auf einen klar abgegrenzten Teilmarkt zu fokussieren.

Die Untersuchung von Bredl (2025) widmet sich der Frage, wie die regionale Marktkonzentration auf die Bepreisung von Krediten an kleine und Kleinstunternehmen im Euroraum wirkt. 1 Eine Wirkung der regionalen Marktkonzentration ist eher im Geschäft mit diesen Firmen zu erwarten als im Geschäft mit großen Unternehmen. Als Datengrundlage dient die Kreditdatenstatistik AnaCredit.

Im ersten Schritt werden regionale Konzentrationsmaße berechnet. Die Berechnung erfolgt auf Ebene von NUTS-3-Regionen, 2 basierend auf Daten vom Dezember 2021. Hierfür werden die Kreditvolumina aller in diesem Monat ausstehenden Kredite an kleine und Kleinstunternehmen aggregiert. Die Aggregation erfolgt auf Ebene der kreditgebenden Bank sowie der Region, in der das kreditnehmende Unternehmen ansässig ist. Aus diesen aggregierten Volumina wird anschließend der Marktanteil jeder Bank in jeder Region ermittelt. Marktanteile einer einzelnen Bank können dabei in jeder Region beobachtet werden, in der Unternehmen beheimatet sind, an die die Bank in AnaCredit erfasste Kredite vergeben hat. Schließlich wird der Herfindahl-Hirschman-Index (HHI) durch die Summation der quadrierten Marktanteile aller Banken innerhalb einer Region berechnet.

Im nächsten Schritt wird untersucht, welchen Erklärungsgehalt regionale HHIs, regionale bankspezifische Marktanteile sowie die Interaktion beider Variablen für Kreditzinssätze besitzen. Dabei konzentriert sich die Analyse auf Kredite, die in den Jahren 2022 und 2023 neu an kleine und Kleinstunternehmen im Euroraum vergeben wurden. Die verwendete Stichprobe umfasst rund eine Million Kredite. Der betrachtete Zeitraum ist besonders interessant, da er eine Phase mit einer außergewöhnlich starken geldpolitischen Straffung abdeckt. Die zugrunde liegende Regressionsgleichung lässt sich in vereinfachter Form wie folgt darstellen:

$$ r_{i,b,j,t}=\beta_1 HHI_{reg(j)}+\beta_2 MA_{reg(j),b}+\beta_3 HHI_{reg(j)}MA_{reg(j),b}+\gamma 'x_{i,b,j,reg(j),t}+\varepsilon_{i.b,j,t} $$

In dieser Gleichung steht \( r_{i,b,j,t} \) für den Zinssatz auf Kredit \( i \), der von Bank \( b \) zum Zeitpunkt \( t \) an Unternehmen \( j \) vergeben wird, dessen Sitz sich in Region \( reg(j) \) befindet. Weiterhin steht \( HHI_{reg(j)} \) für den HHI in Region \( reg(j) \), während \( MA_{reg(j),b} \) der Marktanteil von Bank \( b \) in Region \( reg(j) \) ist. Der Vektor \( x_{i,b,j,reg(j),t} \) umfasst eine Vielzahl von Kontrollvariablen: kreditspezifische Merkmale wie Laufzeit, Kreditvolumen oder den Grad der Besicherung, regionale Variablen wie die regionale Bevölkerungsdichte oder das regionale Pro-Kopf-Einkommen sowie bankspezifische Variablen wie die (logarithmierte) Bilanzsumme. Ergänzt wird dies durch ein variierendes Set an fixen Effekten, die mindestens alle Faktoren auf Ebene von Zeit, Land, Sektor und Unternehmensgröße erfassen. Schließlich steht \( \varepsilon_{i,b,j,t} \) für den Fehlerterm, der den nicht erklärten Teil des Kreditzinssatzes abbildet.

Zunächst wird die Wirkung der regionalen Marktkonzentrationsmaße auf das Niveau der Kreditzinssätze betrachtet. Dabei zeigt sich, dass insbesondere vom bankspezifischen Marktanteil ein Effekt auf den Kreditzinssatz ausgeht: Ein höherer Marktanteil einer Bank geht mit einem höheren Kreditzinssatz dieser Bank in der jeweiligen Region einher. Der Effekt der Konzentration des regionalen Marktes, gemessen durch den HHI, ist zwar ebenfalls positiv, allerdings deutlich schwächer als jener des bankspezifischen Marktanteils. Auf Basis der geschätzten Parameter \( \beta_1 \), \( \beta_2 \) und \( \beta_3 \) lässt sich auch der Einfluss der Konzentrationsmaße auf den regionalen Durchschnittszinssatz errechnen. Dieser hängt vom regionalen HHI ab, nicht jedoch von den Marktanteilen einzelner Banken. Der Grund dafür liegt in der Konstruktion des HHI: Dieser fasst die Marktanteile aller Banken in einer Region zusammen, sodass die bankspezifischen Marktanteile in der Aggregation aufgehen. In der aggregierten Betrachtung ist der Effekt des regionalen HHI auf den regionalen Durchschnittszinssatz nicht linear. Denn der Effekt eines Anstiegs des HHI hängt vom Ausgangsniveau des HHI selbst ab. Der Effekt eines Anstiegs des HHI ist positiv, solange der HHI ein Niveau unterhalb von 0,2 aufweist. Für die meisten Regionen liegt der HHI in einem Bereich zwischen 0,1 und 0,2, also in jenem Bereich, in dem der Effekt positiv ist. Ein positiver Effekt steht wiederum im Einklang mit dem Struktur-Verhaltens-Paradigma, wonach eine höhere Konzentration des Bankenmarkts mit einer höheren Preissetzungsmacht der Banken einhergeht. Allerdings verschwindet der Zusammenhang zwischen Konzentration und Kreditzinssätzen, wenn bankspezifische Faktoren durch fixe Effekte auf Bankenebene berücksichtigt werden. Dies deutet darauf hin, dass einzelne Banken ihre Kreditzinssätze nicht an regionale HHIs oder regionale Marktanteile anpassen. Stattdessen scheinen die gemessenen Effekte der regionalen Konzentration auf die Kreditzinssätze auf Unterschiede zwischen Banken zurückzuführen zu sein – nicht jedoch auf Unterschiede der Kreditzinssätze innerhalb einer Bank. Effekte, die auf Unterschieden innerhalb von Banken basieren, wären eine überzeugende Evidenz für den Einfluss von Konzentration auf Kreditzinssätze. Dagegen liegt bei Effekten, die ausschließlich aus Unterschieden zwischen Banken resultieren, die Vermutung nahe, dass sie in Wirklichkeit nicht durch die Marktstruktur, sondern durch unbeobachtete Bankcharakteristika getrieben werden. Somit sprechen die empirischen Befunde insgesamt eher gegen einen Einfluss der regionalen Konzentration des Bankenmarkts auf die Höhe der Kreditzinsen.

Anschließend wird die Wirkung der regionalen Marktkonzentration auf die Zinsweitergabe untersucht. Für diese Untersuchung wird zunächst das zuvor beschriebene Modell erweitert, indem alle Variablen mit dem Dreimonats-EURIBOR interagiert werden. Dieser Marktzinssatz hat sich in der Vergangenheit als geeigneter Referenzzinssatz für Kredite an nichtfinanzielle Unternehmen im Euroraum erwiesen. 3 Durch die Interaktion der Konzentrations-Variablen mit dem Dreimonats-EURIBOR kann analysiert werden, ob die Zinsweitergabe von diesen Variablen beeinflusst wird.

Zudem wird betrachtet, wie die regionale Marktkonzentration die Übertragung geldpolitischer Überraschungen auf die Kreditzinssätze beeinflusst. Unter geldpolitischen Überraschungen versteht man Veränderungen von Marktzinssätzen, die in einem engen Zeitfenster rund um die Verkündung einer geldpolitischen Entscheidung auftreten. 4 Der Vorteil dieser Überraschungen ist, dass sie relativ klar auf die jeweilige geldpolitische Entscheidung zurückgeführt werden können. Im Gegensatz dazu können allgemeine Marktzinsbewegungen auch durch andere Faktoren bedingt sein – etwa durch anderweitige makroökonomische Entwicklungen. In solchen Fällen bleibt unklar, inwieweit etwaige Reaktionen der Kreditzinssätze tatsächlich durch die Geldpolitik oder durch diese anderen Faktoren verursacht werden. Durch die Interaktion der geldpolitischen Überraschungen mit den Konzentrationsmaßen lässt sich ermitteln, inwieweit deren Weitergabe von der Marktkonzentration abhängt.

Es zeigt sich, dass die regionale Marktkonzentration keinen klaren Einfluss auf die Weitergabe von Veränderungen des Dreimonats-EURIBOR oder geldpolitischer Überraschungen hat. Zwar scheint ein höherer bankspezifischer Marktanteil in der sehr kurzen Frist mit einer abgeschwächten Weitergabe geldpolitischer Überraschungen einherzugehen, allerdings kehrt sich dieser Zusammenhang nach einigen Wochen um und verschwindet schließlich weitestgehend (siehe Schaubild 2.6). 5 Insgesamt liefert die Untersuchung daher keine Evidenz für einen signifikanten Zusammenhang zwischen der regionalen Marktkonzentration und der Stärke der Zinsweitergabe.