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商业银行的授信客户往往具有一定的行业或地理相关性，由于产业集群、自然禀赋等因素，很多客户甚至来自同一行业。一旦发生行业信贷风险，就意味着同一行业内的相当一部分企业出现了风险，部分企业抗风险能力较差，会因此无法偿还贷款，造成银行呆账坏账，而抗风险能力较强的企业也会不同程度地受到市场风险和其它风险因素的影响，效益下滑，利润率减少，资信等级下降，银行回收贷款的预期亦不容乐观。 在我国特定的环境下，信贷行业集中有其合理的成分，是政策的周期性与长期一致性抉择的结果，一定程度上也响应了特定背景下政府产业发展的导向。但是，随着现实中行业信贷集中趋势的加强，过度集中频繁出现，如果不能及时将集中度控制在合理的范围内，必然带来巨大的潜在风险。 对信贷过度行业集中的风险识别主要针对信贷集中涉及的各主体可能面临的风险来研究，本文分别分析了信贷集中使银行、企业、社会面临的潜在风险。在引入风险识别理论后，作者引用行业内关联和产业政策而导致的信贷行业集中带来大量不良贷款或风险隐患的事例，指出银行信贷行业风险防范和控制的重要性，接着介绍了国外学者Alex Stomper关于行业贷款集中度的理论模型——从行业贷款集中度的角度分析银行信贷风险与企业规模、信息搜集分析成本的关系。本文还对模型在我国商业银行信贷风险管理的适用性作了分析，提出了模型运用到我国实践中还需要解决的技术问题，指出进一步研究的方向。 本文通过对该模型的实证研究，肯定了该模型对我国银行信贷管理的启发借鉴意义，进一步分析了我国银行在房地产行业和汽车行业的贷款集中度问题。指出在依赖银行贷款程度很高的房地产行业，银行应维持较高的贷款集中度，以取得对房地产市场的间接控制力，更好地控制银行信贷风险。而汽车行业拥有多种融资渠道，对银行信贷的依赖程度较低，银行又不具备专业的汽车金融服务优势，因而明智的做法是银行逐步降低在汽车行业的贷款集中度，以更好地回避风险。 最后对我国商业银行进行行业研究和风险管理提出了包括设置行业研究相关职能、信贷资源行业配置的线性规划设想、以及各银行间开展合作在内的策略建议。