銀行業(yè)結構競爭、金融監(jiān)管政策革新與城市全要素生產(chǎn)率

宿偉健 畢鵬波 周宗安

摘? ?要：利用基于手工查詢的中國銀保監(jiān)會168 841家商業(yè)銀行分支機構地理分布數(shù)據(jù)構建了衡量全國230個地級市銀行業(yè)競爭情況的赫芬達爾指數(shù)，分析了銀行業(yè)競爭對城市層面全要素生產(chǎn)率的影響，結果發(fā)現(xiàn)：降低銀行業(yè)集中度、加劇銀行業(yè)競爭能夠顯著提升普通地級市的全要素生產(chǎn)率，但對省級城市的影響并不明顯。銀行業(yè)集中度對全要素生產(chǎn)率不僅存在當期影響，而且存在滯后性影響，且當期影響因地區(qū)市場化程度高低不同而呈現(xiàn)明顯差異。進一步的研究顯示：中國銀保監(jiān)會自2009年起實施的“金融監(jiān)管優(yōu)化政策”顯著地降低了地級市銀行業(yè)市場集中度，這種因政策實施所引致的銀行業(yè)集中度的降低顯著提升了城市層面的技術進步，但其對全要素生產(chǎn)率、技術效率、規(guī)模效率等的傳導影響并不突出。綜合運用金融監(jiān)管優(yōu)化政策，各地級市距北京、上海、深圳的最短距離以及周邊臨近城市銀行業(yè)集中度均值進行內(nèi)生性分析，發(fā)現(xiàn)結論依然穩(wěn)健。

關鍵詞：銀行業(yè)市場集中度;金融監(jiān)管優(yōu)化政策;全要素生產(chǎn)率

中圖分類號：F832? ?文獻標識碼：A? ?文章編號：1003-7543（2020）11-0119-16

提升全要素生產(chǎn)率是促進產(chǎn)業(yè)結構升級的重要路徑，是推動“中國制造”向“中國智造”轉(zhuǎn)變的關鍵。在各地打響產(chǎn)業(yè)結構升級戰(zhàn)的同時，一場如火如荼的金融爭奪戰(zhàn)也在持續(xù)上演。不少一線城市，如上海、深圳憑借多種優(yōu)勢不斷鞏固其全國金融中心的地位。與此同時，區(qū)域金融中心建設競爭亦日趨激烈。就各金融中心的建設實踐而言，吸引大量不同類型的商業(yè)銀行分支機構入駐是其典型的共同特征，這會導致銀行業(yè)競爭日趨激烈。“新舊動能”轉(zhuǎn)換戰(zhàn)與銀行爭奪戰(zhàn)的同時打響，讓人不禁聯(lián)想到：地方政府是否試圖通過影響銀行業(yè)市場競爭這一方式撬動銀行資本進而提升轄區(qū)全要素生產(chǎn)率呢？類似的疑問在近年來的國際政策和學術辯論中也同樣被提出來：鑒于商業(yè)銀行在緩解各國企業(yè)融資約束中具有不可替代的重要作用，那么，就社會發(fā)展角度而言，銀行業(yè)集中度到底是“高”好還是“低”好[1]？對上述疑問的回答，不僅有助于推動中國銀行業(yè)、實體經(jīng)濟的發(fā)展，而且能為世界其他新興國家提供可參考的“中國方案”。

一、相關文獻綜述

銀行業(yè)競爭程度是影響商業(yè)銀行放貸、企業(yè)融資可得性的重要因素，大量學者曾對此問題進行過探討。梳理現(xiàn)有研究可以發(fā)現(xiàn)，已有文獻主要圍繞兩條主線展開：一是探究銀行業(yè)競爭對銀行業(yè)自身發(fā)展的影響，包括對銀行利潤獲取、金融系統(tǒng)穩(wěn)定的分析，研究聚焦于論證“競爭—脆弱”假說與“競爭—穩(wěn)定”假說?！案偁帯嗳酢奔僬f認為，銀行業(yè)集中度越高，銀行業(yè)越壟斷，越容易導致銀行系統(tǒng)的脆弱性。這是因為，在缺乏競爭的環(huán)境下，銀行會任意利用其壟斷權力向信貸客戶索取更高的利率，從而導致貸款人無力償還貸款以致產(chǎn)生違約行為。這一過程加劇了道德風險和逆向選擇問題，隨著經(jīng)營成本的上升，貸款人為償還貸款只能選擇冒更大的風險去投資高收益、高風險項目，一旦其投資失敗必將造成其拒絕履行償貸義務，最終導致銀行經(jīng)營風險的提升，這被稱為風險轉(zhuǎn)移效應。這種系統(tǒng)性危機容易通過恐慌和風險蔓延機制影響銀行業(yè)高度壟斷經(jīng)濟體的金融穩(wěn)定[2]。“競爭—穩(wěn)定”假說則認為，銀行在一個集中的市場環(huán)境中經(jīng)營（或者在一個限制進入的市場），面臨的同業(yè)競爭較少，因此，更大的銀行市場壟斷力量可能會迫使市場接受更高的貸款利率，銀行可賺取高額利潤，高額利潤則為銀行應對貸款損失提供了緩沖，從而避免了信貸違約的負面沖擊，最終提高了銀行的特許權價值，這會逐步減少銀行家承擔不必要風險的誘因，上述機理被稱為“正利潤率”效應。二是分析銀行業(yè)競爭對實體經(jīng)濟的影響，包括對企業(yè)債務融資可得性[3]、融資成本在銀企之間的分攤[4]、產(chǎn)業(yè)發(fā)展[5]和企業(yè)創(chuàng)新[6]的影響。上述研究的核心在于探討 “市場勢力假說”與“市場信息假說”的有效性，然而研究結論大不相同，甚至即使在同一個跨國樣本中，銀行業(yè)集中度處于75%分位數(shù)以上和25%分位數(shù)以下的不同國家之間，其75%的資金依賴外部融資的行業(yè)與25%的資金依靠外部融資的企業(yè)受到銀行業(yè)集中度影響的增長率之差也存在明顯差異[5]。雖然這種涉及國別與產(chǎn)業(yè)差異的研究已較為深入，但是我們注意到已有研究鮮有對銀行業(yè)競爭影響資源配置效率這一熱點話題進行討論。另一個需要說明的問題是，當前關于銀行業(yè)競爭的分析僅僅是測度靜態(tài)的銀行業(yè)集中度所帶來的影響，而對因金融監(jiān)管政策優(yōu)化引起的銀行業(yè)競爭狀況變化及其引致的經(jīng)濟效應的研究尚屬空白，這也是本文要著力解決的問題。

基于此，本文利用168 841家商業(yè)銀行分支機構數(shù)據(jù)構建了銀行業(yè)集中度赫芬達爾指數(shù)，從多個角度分析了全國230個地級市銀行業(yè)集中度變化對全要素生產(chǎn)率造成的影響;并利用中國銀保監(jiān)會“金融監(jiān)管優(yōu)化政策”準自然實驗分析了因政策實施所導致的銀行業(yè)集中度的下降對全要素生產(chǎn)率造成的沖擊。最后，綜合利用金融監(jiān)管優(yōu)化政策，各地級市距北京、上海、深圳的最短距離，以及周邊臨近城市銀行業(yè)集中度均值進行內(nèi)生性分析，以提升研究結論的科學性。

二、理論分析與研究假設

（一）銀行業(yè)競爭對全要素生產(chǎn)率的整體影響

自戈德史密斯（Goldsmith）、麥金農(nóng)（Mckinnon）和肖（Shaws）于20世紀70年代初創(chuàng)建金融發(fā)展理論后，金融發(fā)展既對經(jīng)濟增長產(chǎn)生影響，又受到經(jīng)濟增長的影響，成為經(jīng)濟學界的主流觀點[7-9]。其中，金融發(fā)展對于經(jīng)濟增長的影響機制，仍然以熊彼特的觀點為主，即銀行體系能夠準確辨別和資助高生產(chǎn)率的投資項目并鼓勵技術創(chuàng)新，這會推動企業(yè)乃至社會全要素生產(chǎn)率的提高。熊彼特經(jīng)濟發(fā)展理論的三大支柱是創(chuàng)新、具有開拓精神的企業(yè)家和銀行信貸[10]。創(chuàng)新之所以能夠引起經(jīng)濟發(fā)展水平的波浪式起伏運動變化、周期性發(fā)展，其關鍵原因在于具有開拓精神的企業(yè)家通過開展創(chuàng)新活動所帶來的創(chuàng)造性毀滅。一方面，創(chuàng)新一旦成功會導致期望生產(chǎn)率的增長率發(fā)生變化;另一方面，技術進步具有非連續(xù)性特征，生產(chǎn)率的變化與技術進步的非連續(xù)性共同導致經(jīng)濟的動態(tài)調(diào)整，這意味著全要素生產(chǎn)率也會因受到創(chuàng)新的影響而處于動態(tài)調(diào)整之中。在調(diào)整過程中因創(chuàng)新而產(chǎn)生的“暫時性壟斷利潤”成為企業(yè)家進行技術再創(chuàng)新的驅(qū)動力量。幾乎與之同步的是“暫時性壟斷利潤”也吸引了其他企業(yè)家進行技術模仿，而這又減少了壟斷利潤，導致前期首先進行創(chuàng)新的企業(yè)家實施技術再創(chuàng)新。因此，受企業(yè)家開展技術創(chuàng)新的影響，全要素生產(chǎn)率始終處于一個動態(tài)調(diào)整的狀態(tài)，即“企業(yè)家—創(chuàng)新—全要素生產(chǎn)率提高—獲取壟斷利潤—模仿者競爭導致利潤減少—企業(yè)家進行再創(chuàng)新—全要素生產(chǎn)率再調(diào)整”。而正如熊彼特所指出的：“企業(yè)家創(chuàng)新需要財源，而銀行信貸提供了這種支持”，在他看來，銀行信貸是新企業(yè)創(chuàng)建和資助企業(yè)家開展創(chuàng)新的先決條件。

然而，銀行業(yè)市場競爭狀況對銀行篩選目標企業(yè)、發(fā)放貸款具有重要影響。已有文獻多用銀行業(yè)集中度來衡量銀行業(yè)競爭。銀行業(yè)集中度指的是銀行數(shù)量的減少和銀行平均規(guī)模的擴大，簡單地說就是少數(shù)銀行擁有較大的市場規(guī)模。一般而言，銀行業(yè)集中度越高，表明信貸市場處于由某家銀行單獨或少數(shù)幾家銀行聯(lián)合壟斷市場的局面，不同類型間銀行競爭并不激烈;反之，表示銀行業(yè)競爭越激烈。在中國情景下，如果存在市場壟斷，則一般為國有銀行壟斷轄區(qū)市場。此時，作為技術創(chuàng)新的主體——大量的中小企業(yè)難以順利獲取銀行信貸進行自我技術創(chuàng)新或者引進技術、設備進行模仿創(chuàng)新，上述面臨融資約束的企業(yè)會因難以及時獲得銀行貸款而被迫暫停或終止技術創(chuàng)新項目。雖然不排除處于壟斷地位的銀行向特定中小企業(yè)發(fā)放“關系型貸款”的可能，但是一般而言，能夠獲取“關系型貸款”的中小企業(yè)數(shù)量占企業(yè)總數(shù)量的比重較小。壟斷條件下，壟斷型國有銀行基于與國有企業(yè)存在的天然聯(lián)系，其信貸流向的重點仍然是國企和轄區(qū)大型企業(yè)而非中小企業(yè)。這意味著在銀行壟斷環(huán)境下，中小企業(yè)所面臨的融資難、融資貴瓶頸并不會得到緩釋，中小企業(yè)進行技術創(chuàng)新的進程將會因融資約束而受阻，而技術創(chuàng)新是提高全要素生產(chǎn)率的決定性力量。反之，銀行業(yè)集中度越低，則代表信貸市場中不同類型的商業(yè)銀行分支機構競爭越激烈，這意味著有限區(qū)域內(nèi)不同類型商業(yè)銀行分支機構數(shù)量和密度的提升以及銀企之間地理距離的縮短，而這能夠顯著降低銀企之間的信息不對稱問題，有利于信貸資金流向新業(yè)態(tài)、新產(chǎn)能，進而激勵專利研發(fā)、促進企業(yè)全要素生產(chǎn)率增長[11]。基于此，提出如下假設：

假設1：銀行業(yè)集中度越低，商業(yè)銀行競爭越激烈，越能提升城市全要素生產(chǎn)率;反之，越不利于全要素生產(chǎn)率提升。

（二）銀行業(yè)競爭影響的滯后性視角分析

全要素生產(chǎn)率測度方法的不同決定了提升全要素生產(chǎn)率路徑的差異。在增長核算方法下計算出的“索羅余量”在某種程度上可被視為一個“黑箱”，這是因為一切無法解釋的因素均被人為地納入了全要素生產(chǎn)率這一概念。而基于數(shù)據(jù)包絡分析測算方法，可以把全要素生產(chǎn)率分解為技術效率與技術進步;如果使用隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)（Stochastic Frontier Approach，簡稱SFA）測算，則可進一步地把全要素生產(chǎn)率分解為技術效率改善、前沿技術進步、規(guī)模效應變化與配置效率變化。事實上，無論是數(shù)據(jù)包絡分析還是隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)，其論述的影響全要素生產(chǎn)率變化的因素均可概括為效率變化與技術進步，而效率變化多指技術效率的提升，即在現(xiàn)有技術水平下通過改善投入要素的比例，提升已有技術的最大生產(chǎn)潛能，因此，提升技術效率的關鍵在于提高管理水平而不是通過提高或降低銀行業(yè)集中度來實現(xiàn)。影響全要素生產(chǎn)率提高的另一個關鍵因素則是技術進步，當前中國企業(yè)實現(xiàn)技術進步的路徑主要有兩個：一是企業(yè)自主進行技術研發(fā)，二是引進國外技術進行模仿再創(chuàng)新。前者具有耗時長、研發(fā)失敗概率高的不足，但也有技術原創(chuàng)性高、產(chǎn)品市場競爭者少、利潤高的優(yōu)點;后者則具有費時短、見效快的優(yōu)點，不足之處在于：市場上相似技術多、產(chǎn)品雷同現(xiàn)象突出、利潤較低。然而無論是企業(yè)進行自主研發(fā)或是引進國外技術均面臨一個共同難題：需要大量資金的支撐，而獲取銀行信貸是企業(yè)解決資金缺口的最重要方式。在較低的銀行業(yè)市場集中度下，激烈的銀行業(yè)競爭能夠促使銀行主動搜尋前景好的高新技術企業(yè)，為其提供中長期貸款，并根據(jù)企業(yè)資金需求推出不同年限的金融產(chǎn)品組合，避免企業(yè)因一時資金匱乏而導致技術研發(fā)項目失敗。與此同時，現(xiàn)代技術研發(fā)具有周期長、投資大、技術難度高的特點，技術突破需要時間，技術的成熟需要緩慢實現(xiàn)，這意味著若企業(yè)當年成功獲取銀行信貸就可以支持研發(fā)項目的繼續(xù)進行，但無法保證技術研發(fā)在當年即取得成功?；诖?，提出如下假設：

假設2：銀行業(yè)競爭不但能夠在當期影響全要素生產(chǎn)率的變化，而且可能存在較為明顯的滯后性影響。

（三）不同市場化程度視角下的分析

經(jīng)濟的市場化發(fā)育程度對銀行信貸行為具有重要影響。在市場化程度較高的地區(qū)，市場機制較為健全，債權人利益保護措施亦較為健全，此時銀行會更多地基于市場原則決定信貸的投放對象、規(guī)模以及不同產(chǎn)業(yè)間信貸配置的比例，其信貸投放行為更加符合市場預期。此時，銀行間的競爭越激烈，越能夠提升中小企業(yè)在貸款談判中的話語權，進而降低企業(yè)的信貸獲取門檻，擴大銀行信貸的受惠覆蓋面，從而有利于企業(yè)進行技術研發(fā)，提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率。而在市場化程度較低的地區(qū)，由于融資渠道較少，銀行信貸資源成為政府、企業(yè)追逐的對象，此時銀行信貸投放行為更容易受到非市場力量，特別是行政干預的影響，進而存在嚴重的信貸所有制歧視行為，這種歧視造成生產(chǎn)率相對較低、應該被市場淘汰的落后產(chǎn)能企業(yè)能夠獲得大量貸款，而生產(chǎn)率較高的企業(yè)反而無法獲取貸款，這不利于產(chǎn)業(yè)間的技術進步與單位要素產(chǎn)出的提高，因而會阻礙全要素生產(chǎn)率的提高?；诖?，提出如下假設：

假設3：市場化程度較高的地區(qū)，銀行業(yè)競爭越激烈，越有利于全要素生產(chǎn)率的提高;而在市場化程度較低的地區(qū)，影響效果則可能不明顯。

三、研究設計

（一）變量說明和模型設定

1.變量說明

（1）因變量：全要素生產(chǎn)率

參照余泳澤、張瑩瑩、楊曉章的做法使用SFA方法測算[12]，在生產(chǎn)函數(shù)形式上選擇超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)。具體函數(shù)形式設置如下：

lnYit=β0+β1lnLit+β2lnKit+β3t+1/2β4（lnKit）2+1/2β5（lnLit）2+1/2β6t2+β7lnKitlnLit+β8tlnLit+β9tlnKit+vit-μit

式（1）中：K、L分別為物質(zhì)資本與勞動力數(shù)量，隨機擾動項vit服從正態(tài)分布。總產(chǎn)出數(shù)據(jù)用各地級市的工業(yè)增加值指數(shù)表示，對于部分城市工業(yè)增加值指數(shù)缺失的問題，我們采用了其所在省份的工業(yè)增加值指數(shù)替代，其中，固定資產(chǎn)凈值以城市所在省份當年的固定資產(chǎn)投資指數(shù)為基礎進行了縮減，以上數(shù)據(jù)的處理方式均與余泳澤等人的做法一致。本文同時根據(jù)Kumbhakar的分解方法[13]，進一步測算了230個地級市的規(guī)模效率、技術效率和技術進步。

（2）解釋變量：銀行業(yè)集中度

概括而言，目前衡量銀行業(yè)競爭的方法主要有兩種：第一種是“非結構性方法”，如基于Panzar-Rosse方法計算的勒納指數(shù)、H統(tǒng)計量。第二種是“結構性方法”，如銀行業(yè)集中度赫芬達爾指數(shù)。就國內(nèi)文獻而言，銀行業(yè)競爭的測度方法主要有三種：一是采用樊綱和王小魯?shù)慕鹑跇I(yè)競爭指數(shù)，即國有金融機構存款數(shù)量與全部金融機構存款量之比。二是利用商業(yè)銀行總收入、總資產(chǎn)與邊際成本構建的勒納指數(shù)來衡量。三是利用銀行分支機構數(shù)量計算銀行業(yè)集中度赫芬達爾指數(shù)[14]。本文采用第三種方法。這是因為，在各商業(yè)銀行分支機構貸款發(fā)放金額無法獲取的前提下，商業(yè)銀行分支機構數(shù)量相較于其他指標能較好地衡量銀行市場勢力的大小。需要說明的是，本文計算銀行業(yè)集中度所選取的銀行分支機構不僅包括支行、分理處、營業(yè)所和儲蓄所，還包括各級分行和總行，這是因為商業(yè)銀行的大部分分行和總行都兼具營業(yè)部發(fā)放貸款的功能。截至2015年5月1日，通過匯總中國銀保監(jiān)會原始數(shù)據(jù)，可知全國共有168 841家持有金融許可證的商業(yè)銀行分支機構。本文采用手工與stata匹配相結合的方式，按照各商業(yè)銀行分支機構登記的經(jīng)營地址，實現(xiàn)了銀行分支機構與全國1968個縣的配對;對于無法匹配的，通過查詢商業(yè)銀行官網(wǎng)比對金融許可證號進行重新匹配，然后通過加總各縣數(shù)據(jù)獲得了各地級市所擁有的商業(yè)銀行分支機構總數(shù)、不同類型商業(yè)銀行分支機構的數(shù)量。城市銀行業(yè)集中度計算公式如下：

式（2）中：branchim代表第i家銀行在城市m的分支機構數(shù)量，Nm是城市m全部類型商業(yè)銀行的數(shù)量。hhi_c_yit取值范圍為0—1，越接近0，表示銀行業(yè)市場集中度越低，銀行間競爭越激烈;等于1則表示單一銀行壟斷整個信貸市場。樣本中城市銀行業(yè)市場集中度的均值為0.20，最大值為0.46，最小值為0.08。

2.模型設定

本文的基準回歸模型設置如下：

tfpit=β0+β1hhi_c_yit+αXit+γt+μi+εit（3）

式（3）中：tfp為全要素生產(chǎn)率，采用SFA方法測度;hhi_c_y為地級市銀行業(yè)市場集中度，代表銀行競爭;γt是時間固定效應;μi為個體固定效應;εit為殘差;X為系列控制變量。參照已有研究，本文選取了系列控制變量來控制除銀行業(yè)市場集中度之外的、可能對全要素生產(chǎn)率變化帶來影響的其他因素。外商投資能夠通過技術外溢效應促進東道國地區(qū)技術進步[15]，并從資本形成和促進競爭等角度促進發(fā)展中國家的產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化[16]，因此本文利用外商直接投資額的對數(shù)（lnfdi）表示外商投資水平，控制其對全要素生產(chǎn)率變化可能造成的影響。居民收入狀況是影響勞動力進入本地就業(yè)市場或選擇到外地就業(yè)的重要因素，本文采用地級市人均GDP對數(shù)（lnpgdp）控制居民收入變化所引致的就業(yè)效應對地區(qū)全要素生產(chǎn)率調(diào)整帶來的影響。借鑒李力行、黃佩媛、馬光榮的做法[17]，采用第二產(chǎn)業(yè)占GDP比重（industry），控制經(jīng)濟結構層次對全要素生產(chǎn)率變化的影響。產(chǎn)業(yè)結構的調(diào)整升級、經(jīng)濟發(fā)展增速均與預期理想的最優(yōu)儲蓄率有關[18]，儲蓄是投資的基礎，儲蓄率的高低能夠在當期影響投資率的變化[19]，因此本文采用人民幣存款總額占GDP的比重代表總儲蓄率，以控制儲蓄對全要素生產(chǎn)率變化可能帶來的影響。政府支出對宏觀經(jīng)濟發(fā)展、微觀企業(yè)投資行為具有重要影響[20]，按照大多數(shù)學者的做法，本文使用政府財政支出占GDP比重衡量政府支出對全要素生產(chǎn)率變化所施加的影響。一般而言，較高的經(jīng)濟市場化程度能夠激勵企業(yè)研發(fā)，并促進生產(chǎn)要素的自由流動，本文采用王小魯、樊綱、余靜文測算的市場化指數(shù)控制市場化程度對全要素生產(chǎn)率變化的影響[21]。同時，借鑒譚燕芝、陳彬、田龍鵬等的做法[22]，在回歸中控制了地區(qū)商業(yè)銀行機構數(shù)量，并對其取對數(shù)以消除異方差（ln_psum）。

（二）數(shù)據(jù)來源

本文所使用的168 841家商業(yè)銀行分支機構數(shù)據(jù)來源于中國銀保監(jiān)會。宏觀控制變量數(shù)據(jù)來源于《中國城市統(tǒng)計年鑒》、《中國區(qū)域經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》、各省份歷年統(tǒng)計年鑒。市場化指數(shù)來自王小魯、樊綱、余靜文的《中國分省份市場化指數(shù)報告（2016）》。樣本中凡是與價格相關的變量均以2003年為基期進行了標準化處理。同時，為排除離群值的干擾，本文對全部變量進行了1%水平上的縮尾處理。由于當前主流做法對城市全要素生產(chǎn)率的測算只能計算到2013年，因此本文使用的數(shù)據(jù)截至2013年。變量名稱及計算口徑如表1所示，變量描述性統(tǒng)計如表2所示。

四、實證分析

（一）基準回歸與分城市等級回歸

首先采用面板雙向固定效應對全樣本進行檢驗，分析銀行業(yè)集中度對230個地級市全要素生產(chǎn)率的影響。表3（下頁）列（1）匯報了回歸結果，可以發(fā)現(xiàn)，銀行業(yè)集中度對全要素生產(chǎn)率的影響系數(shù)為負，且在5%的統(tǒng)計水平上顯著，這表明二者存在負向相關關系，即銀行業(yè)集中度越低，銀行業(yè)競爭越激烈，越能促進地級市全要素生產(chǎn)率的提升。更進一步地，各商業(yè)銀行分支機構的選址往往與城市資源稟賦相關，而城市資源稟賦的優(yōu)劣又與城市的等級規(guī)模有關，一個城市的資源虹吸效應隨著城市等級的提高而增大，已有文獻證明副省級城市、省會城市、較大的市、一般地級市在要素稟賦、經(jīng)濟自主權、經(jīng)濟輻射地域范圍和立法等方面存在顯著差異，而這種差異會導致銀行業(yè)集中度因城市等級不同而存在先天差異，等級越高的城市銀行業(yè)集中度可能會越低，銀行間競爭可能會更激烈。那么，銀行業(yè)集中度對全要素生產(chǎn)率的影響是否會因城市等級不同而不同呢？這里根據(jù)城市稟賦差異的強弱，將全部城市劃分為兩類：第一類是副省級城市與省會城市，合并稱為省級城市;第二類是較大的市、一般地級市，合并稱為普通地級市。在此，進行分組檢驗以探究銀行業(yè)集中度對全要素生產(chǎn)率的影響是否因城市等級不同而有所差異。表3中列（2）、列（3）分別顯示了省級城市、普通地級市銀行業(yè)集中度對全要素生產(chǎn)率的影響。觀察發(fā)現(xiàn)，省級城市銀行業(yè)集中度對全要素生產(chǎn)率的影響系數(shù)雖然較大，但并不顯著。普通地級市銀行業(yè)集中度對全要素生產(chǎn)率的影響系數(shù)依然為負，且在5%統(tǒng)計水平上顯著。省級城市銀行業(yè)集中度不顯著的原因可能是，省級城市本身資源稟賦，特別是資本供應較普通地級市充足，制約其產(chǎn)業(yè)結構調(diào)整、全要素生產(chǎn)率提升的因素可能是其他因素而非融資約束。進一步比較發(fā)現(xiàn)，在全樣本、普通地級市條件下，銀行業(yè)集中度的影響系數(shù)分別為-7.199、-7.085，二者十分接近，說明全樣本顯著的原因在于普通地級市銀行業(yè)集中度對全要素生產(chǎn)率的影響顯著。

（二）滯后性影響視角分析

銀行業(yè)集中度能夠在當期促進全要素生產(chǎn)率提升，那么其影響是否同時存在滯后性呢？表3中列（4）、（5）、（6）分別匯報了采用面板雙向固定效應得出的滯后一期銀行業(yè)集中度對全要素生產(chǎn)率的影響?？梢钥闯?，全樣本下銀行業(yè)集中度對全要素生產(chǎn)率存在滯后影響，影響系數(shù)為-6.818，在5%水平上顯著。列（6）表明普通地級市樣本回歸結果同樣支持滯后一期的銀行業(yè)集中度與全要素生產(chǎn)率呈負相關，即擴大銀行業(yè)競爭能夠促進全要素生產(chǎn)率的提升。然而，列（5）顯示滯后一期的銀行業(yè)集中度對省級城市全要素生產(chǎn)率沒有造成顯著影響。通過對比基準回歸和滯后性影響回歸結果，可以發(fā)現(xiàn)本文的基本結論存在穩(wěn)健性。

（三）不同市場化程度視角分析

銀行業(yè)集中度對全要素生產(chǎn)率的影響受到諸多條件的制約，經(jīng)濟市場化程度無疑是一個重要因素。隨著改革開放的不斷深入和成功加入世界貿(mào)易組織，中國各地的經(jīng)濟市場化程度得到大幅提升，但是以行政干預為代表的地方保護主義在部分地區(qū)仍然存在。市場經(jīng)濟學派觀點認為，與市場化程度上升相伴而來的是行政干預和條塊式地方保護主義的減少，銀行業(yè)集中度的降低和市場競爭態(tài)勢的加劇將倒逼銀行更加按照市場規(guī)則進行貸款投放，而不是受行政干擾發(fā)放“關系型貸款”。為探究不同市場化程度下銀行業(yè)集中度對全要素生產(chǎn)率的影響，本文利用王小魯、樊綱等的市場化指數(shù)，將研究樣本劃分為低市場化程度（low）和高市場化程度（high）兩組，分別進行實證分析。參照錢先航、徐業(yè)坤的思路[23]，以市場化指數(shù)的50%分位數(shù)作為分組標準。如表4（下頁）列（1）所顯示的，在市場化程度較高的地級市，銀行業(yè)集中度對全要素生產(chǎn)率的影響系數(shù)為-7.325，并在10%水平上顯著，意味著降低銀行業(yè)集中度、促進銀行間競爭，能夠提升全要素生產(chǎn)率。但是，在市場化程度較低的地級市，銀行業(yè)集中度的影響系數(shù)為正數(shù)，且在統(tǒng)計學上并不顯著，驗證了假設3。

（四）金融監(jiān)管優(yōu)化政策視角分析

上述分析表明，整體而言銀行業(yè)集中度與全要素生產(chǎn)率呈反向關聯(lián)，但是不足之處在于進行的是靜態(tài)分析。如果某城市的銀行業(yè)集中度發(fā)生瞬時變化，那么，其是否同樣會顯著影響全要素生產(chǎn)率呢？幸運的是，中國銀行業(yè)發(fā)展的歷史進程為我們進行相關研究提供了條件。在2009年前，股份制商業(yè)銀行異地設立分行和支行面臨統(tǒng)一營運資金數(shù)額要求的限制，股份制銀行在各省份的非省會城市設置分支機構的數(shù)量受到管控。城市商業(yè)銀行則是被法律禁止異地（城市商業(yè)銀行所在的地級市之外）開設分支機構，其業(yè)務被限定在城市商業(yè)銀行總部所在的地級市范圍內(nèi)。然而，中國銀保監(jiān)會于2009年4月16日正式發(fā)布《關于中小商業(yè)銀行分支機構市場準入政策的調(diào)整意見（試行）》，取消了對股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行在省域內(nèi)異地設立分支機構的數(shù)量限制。這一金融監(jiān)管優(yōu)化政策，迎合了股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行擴大分支機構，在更廣泛的區(qū)域內(nèi)參與銀行信貸競爭的需求，政策的放松導致城市商業(yè)銀行和股份制銀行在相關城市增設分支機構，從而對城市原有的銀行生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生了較大的沖擊，導致城市銀行業(yè)集中度的瞬時下降，推動城市銀行業(yè)信貸市場由壟斷向競爭轉(zhuǎn)變。需要指出的是，在政策實施后新設銀行分支機構的主體是城市商業(yè)銀行，這是因為其之前無法異地設立分支機構，其對擴大分支機構的現(xiàn)實需求比股份制商業(yè)銀行更加迫切。截至2013年12月31日，全國共有170個地級市開設了非本市城市商業(yè)銀行分支機構，這在一定程度上降低了銀行業(yè)集中度，加劇了銀行間的競爭。為探究金融監(jiān)管優(yōu)化政策對全要素生產(chǎn)率造成的影響，本文在此定義policy虛擬變量代表金融監(jiān)管優(yōu)化政策，指代地級市在金融監(jiān)管優(yōu)化政策實施后是否允許外地城市商業(yè)銀行在本地開設分支機構。如青島市2010年批準第一家非本地城市商業(yè)銀行在青島設置分支機構，則policy在2010年及以后賦值為1，否則為0。policy數(shù)據(jù)來源于中國銀保監(jiān)會網(wǎng)站，我們采取先手工查詢、匯總每個地級市全部城市商業(yè)銀行數(shù)據(jù)，再按照金融許可證發(fā)證時間進行手工排序的方式確定其數(shù)值。

在這里，首先檢驗金融監(jiān)管優(yōu)化政策是否降低了銀行業(yè)集中度，即加劇了銀行業(yè)競爭，這是后續(xù)研究的關鍵。由于金融監(jiān)管優(yōu)化政策的實施，相當于一個“準自然實驗”，因此，本文采用雙重差分（Difference in Difference，簡稱DID）回歸消除時間趨勢及其他相關因素帶來的干擾，以獲取政策是否有效的穩(wěn)健結果。需要說明的是，DID是目前進行政策評價的最有效方法，劉瑞明、趙仁杰[20]，周宗安、宿偉健[24-25]，錢學松、方勝[26]均采用該方法對相關政策進行了科學評價。我們參照現(xiàn)有研究進行了相關分析，此處DID回歸中因變量為銀行業(yè)集中度。表4中列（3）、（4）分別匯報了不添加和添加控制變量的DID回歸結果，不難發(fā)現(xiàn)，金融監(jiān)管優(yōu)化政策降低了銀行業(yè)集中度、加劇了銀行業(yè)競爭。在不添加任何控制變量的情況下，影響系數(shù)為-0.008，在1%水平上顯著;在添加控制變量的情況下，影響系數(shù)為-0.005，并在5%水平上顯著。整體而言，雙重差分回歸結果表明，金融監(jiān)管優(yōu)化政策顯著降低了地級市的銀行業(yè)集中度，加劇了城市層面的銀行業(yè)競爭。

在證明金融監(jiān)管優(yōu)化政策能夠加劇銀行業(yè)競爭后，本文通過在基準回歸中添加銀行業(yè)集中度與金融監(jiān)管優(yōu)化政策的交互項來驗證因金融監(jiān)管優(yōu)化政策的實施所導致的銀行業(yè)集中度的降低、競爭的加劇是否會促進全要素生產(chǎn)率的提高。本部分的實證模型變更為：

yit=β0+β1hhi_c_yit+β2hhi_c_yit*policyit+β3policyit+αXit+γt+μi+εit（4）

式（4）中：y代表全要素生產(chǎn)率、規(guī)模效率、技術進步與技術效率。控制變量均為前述回歸中使用的變量。交互項是關注的重點，其符號、大小、顯著性是金融監(jiān)管優(yōu)化政策引致的銀行業(yè)集中度的降低對全要素生產(chǎn)率所帶來的影響的方向與力度（前提是原項hhi_c_y、policy和二者交互項均顯著）。表5（下頁）匯報了回歸結果，可以發(fā)現(xiàn)，在列（1）關于全要素生產(chǎn)率的回歸中，只有hhi_c_y顯著，而policy項不顯著，且銀行業(yè)集中度與金融監(jiān)管優(yōu)化政策的交互項系數(shù)雖然為負但并不顯著，這表明金融監(jiān)管優(yōu)化政策并未通過擴大銀行間競爭這一路徑提升全要素生產(chǎn)率。列（2）顯示，規(guī)模效率受到金融監(jiān)管優(yōu)化政策的影響同樣不顯著。列（3）中銀行業(yè)集中度、policy項和二者交互項分別在5%、10%和10%水平上顯著，這說明：在允許外市城市商業(yè)銀行在本市設立分支機構的地級市，金融監(jiān)管優(yōu)化政策降低了銀行業(yè)集中度，而且這種由政策導致的銀行業(yè)集中度的下降，對該市技術進步的提升效應比未實施金融監(jiān)管優(yōu)化政策的城市高0.386倍。這實際上暗示，正是城市商業(yè)銀行的進入降低了銀行業(yè)集中度，加劇了地級市銀行競爭，進而緩釋了企業(yè)研發(fā)資本的不足，提升了城市技術進步的增速。列（4）結果表明，金融監(jiān)管優(yōu)化政策導致的銀行業(yè)競爭加劇，并未對技術效率造成顯著影響，這與理論分析一致，技術效率的提升主要取決于管理水平的提高。

五、內(nèi)生性問題的討論

銀行業(yè)集中度很可能與全要素生產(chǎn)率存在較強的雙向因果關系，銀行是否更愿意向本身全要素生產(chǎn)率較高的企業(yè)發(fā)放貸款呢？不難理解，銀行基于控制未來風險和獲取穩(wěn)定現(xiàn)金流的考慮，在貸款決策中更加傾向于篩選技術水平較高的企業(yè)并為其提供貸款。為更好地控制內(nèi)生性，本文綜合使用前文中的金融監(jiān)管優(yōu)化政策，各地級市距北京、上海、深圳的最短距離和周邊城市銀行業(yè)集中度的均值當作工具變量，以緩釋可能存在的內(nèi)生性問題。

就金融監(jiān)管優(yōu)化政策而言，由于政策是外生的，如前文實證分析所論證的，它只對銀行業(yè)集中度產(chǎn)生影響，而與地級市全要素生產(chǎn)率并不存在關聯(lián)，且金融監(jiān)管優(yōu)化政策只能通過影響銀行業(yè)競爭程度這一路徑間接影響資源配置效率。因此，金融監(jiān)管優(yōu)化政策是適合作為工具變量的。正如Cornaggia et al. 所強調(diào)的[6]，銀行分支機構管制放松政策可以非常有效地控制內(nèi)生性，是目前最好的銀行業(yè)集中度替代指標。

就各地級市距北京、上海、深圳的最短距離而言，北京、上海、深圳是中國的三大金融中心，不同類型（國有、股份制、外資）的銀行分支機構數(shù)量眾多，銀行業(yè)競爭十分激烈。一般而言，金融中心的輻射力和外溢效應隨著地理距離的增加而逐漸遞減，距離上述三大金融中心較近的城市，其銀行業(yè)競爭激烈;而距離較遠的城市，其銀行業(yè)競爭程度相對偏弱。也就是說，距離北京、上海、深圳的遠近程度能夠影響銀行業(yè)競爭程度，但不能影響全要素生產(chǎn)率;反過來，無論是銀行業(yè)競爭還是全要素生產(chǎn)率，均不會對城市間的地理距離產(chǎn)生任何影響，因而使用各城市距北京、上海、深圳的最短距離當作銀行業(yè)競爭的工具變量在理論上是可以的。由于地理距離并不隨時間而發(fā)生變化，故在工具變量回歸中使用地理距離乘以年度人民幣兌美元匯率進行分析。

就周邊城市銀行業(yè)集中度的均值而言，借鑒Chong et al. [27]的做法，使用周邊地級市銀行業(yè)集中度的均值作為工具變量。該工具變量的選取基于中國信貸市場地域分割的現(xiàn)實。就中國四大國有銀行而言，其分支機構的信貸行為被局限在服務轄區(qū)范圍內(nèi)的企業(yè)，某地級市的企業(yè)通過本市國有銀行分支機構向其他地級市國有銀行申請并獲取貸款的行為不太可能發(fā)生，即使發(fā)生其信貸規(guī)模也較小。就城市商業(yè)銀行而言，其總行的信貸被限定在總部所在地級市，其外市分支機構也只能利用自身吸收的儲蓄服務所在城市，不存在跨地級市發(fā)放貸款行為。然而，股份制商業(yè)銀行由于具有全國經(jīng)營的執(zhí)照，具備跨地級市開展信貸業(yè)務的條件。單從執(zhí)照經(jīng)營范圍分析，股份制商業(yè)銀行具有打破信貸市場地域分割的能力。然而，由于中國信貸市場法律制度的不健全，貸款違約現(xiàn)象時有發(fā)生，違約的出現(xiàn)加大了銀行信貸的風險。因此，在實際操作中，股份制商業(yè)銀行更熱衷于發(fā)放“關系型貸款”，這是因為，“關系型貸款”可降低股份制銀行貸款發(fā)放的成本，這種成本的降低反過來又促使股份制銀行發(fā)放更多的“關系型貸款”。事實上，中國銀行業(yè)的地理集中趨勢與信貸的高成本存在較高的關聯(lián)性，這暗示股份制銀行將“關系型貸款”業(yè)務限定于其分支機構所在地級市的做法，是有利于提升其信貸效率和控制風險的。因此，盡管股份制商業(yè)銀行具有跨區(qū)域經(jīng)營的能力，但其依然無法改變中國信貸市場被地級市行政區(qū)劃分割的現(xiàn)實，這意味著外地的銀行業(yè)集中度，即周邊城市的銀行業(yè)競爭并不會對本市全要素生產(chǎn)率的變化產(chǎn)生影響。

然而，周邊城市的銀行業(yè)集中度狀況能對本市的銀行業(yè)集中度產(chǎn)生影響。假如周邊地級市的銀行業(yè)集中度較低、銀行間競爭激烈，而本市銀行業(yè)競爭相對并不激烈，那么周邊城市的相關銀行很可能會將目光轉(zhuǎn)向銀行分支機構較少、競爭并不激烈的本市，在本市開設新的分支機構，參與本市的儲蓄、信貸競爭，這會造成本市銀行業(yè)集中度的下降和銀行業(yè)競爭程度的提高。另外一個不容忽視的事實是：各地級市為吸引商業(yè)銀行在本市增加分支機構而對商業(yè)銀行采取的諸如財政優(yōu)惠、稅收減免政策等具有雷同性，這也可能增加周邊城市與本市銀行業(yè)集中度的關聯(lián)性，造成周邊地級市與本市的銀行業(yè)集中度存在向相同方向變化的趨勢。本文認為，周邊城市的銀行業(yè)集中度能夠影響本市的銀行業(yè)集中度，但無法影響本市的全要素生產(chǎn)率，因而也是一個有效的工具變量。本文在此所指的周邊城市是指與本市存在地理接壤的全部地級市，并不是僅僅指相鄰的且屬于同一個省份的地級市。

在此，我們使用面板工具命令xtivreg2進行內(nèi)生性分析，表6（下頁）匯報了分析結果。列（1）匯報了一階段回歸結果，金融監(jiān)管優(yōu)化政策、各地級市距三大金融中心的最短距離和周邊城市銀行業(yè)集中度這三個工具變量對銀行業(yè)集中度的影響系數(shù)均在1%的統(tǒng)計學水平上顯著，說明三個工具變量均對地級市銀行業(yè)集中度存在明顯的影響，驗證了前述理論分析。列（2）則匯報了內(nèi)生性分析二階段回歸結果，使用三個工具變量緩釋內(nèi)生性后，銀行業(yè)集中度對全要素生產(chǎn)率的影響系數(shù)有所擴大，并在5%的水平上顯著，再次證明降低銀行業(yè)集中度、加劇銀行業(yè)競爭能夠促進地級市全要素生產(chǎn)率的提升。需要解釋的是，銀行業(yè)集中度對全要素生產(chǎn)率影響系數(shù)的擴大，表明假如不考慮內(nèi)生性問題就會導致估計結果有偏（偏低），低估銀行業(yè)集中度的下降對全要素生產(chǎn)率的提升效應。更進一步地，為驗證工具變量選擇的合理性，這里對工具變量是否存在弱工具性進行了檢驗，表6列（2）下部顯示弱工具檢驗Cragg-Donald F統(tǒng)計值大于10，且大于5%、10%水平的臨界值。工具變量過度識別檢驗Hansen J statistic的檢驗結果為0.752，拒絕存在過度識別假設，表明三個工具變量一起使用是合理、有效的。

六、研究結論與政策建議

如何提升全要素生產(chǎn)率、推動產(chǎn)業(yè)結構調(diào)整升級，是當前中國經(jīng)濟發(fā)展面臨的一大挑戰(zhàn)。目前中國的改革發(fā)展已經(jīng)進入深水區(qū)，更好地發(fā)揮金融對實體經(jīng)濟的助力作用，既深刻影響著銀行業(yè)的發(fā)展方向，更攸關經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量的提升。本文基于從中國銀保監(jiān)會獲取的168 841家商業(yè)銀行分支機構數(shù)據(jù)測算了衡量銀行業(yè)競爭狀況的集中度指標，采用SFA方法計算了全國230個地級市的全要素生產(chǎn)率、規(guī)模效率、技術進步、技術效率指標，探討了銀行業(yè)競爭和金融監(jiān)管優(yōu)化政策的資源配置效應。分析結果顯示：銀行業(yè)競爭的加劇能夠顯著促進城市層面全要素生產(chǎn)率的提升，這種提升效應不僅存在當期影響，而且具有滯后性影響。受經(jīng)濟市場化程度的制約，銀行業(yè)競爭對全要素生產(chǎn)率的影響在低市場化程度地區(qū)并不顯著。進一步地，我們發(fā)現(xiàn)，中國銀保監(jiān)會自2009年實施的金融監(jiān)管優(yōu)化政策顯著降低了地級市的銀行業(yè)集中度，加劇了不同類型銀行之間的市場競爭，而且這種因政策實施所引致的競爭的加劇顯著促進了城市的技術進步，但其對全要素生產(chǎn)率、規(guī)模效率、技術效率沒有造成實質(zhì)性影響。在內(nèi)生性問題的討論中，本文綜合使用金融監(jiān)管優(yōu)化政策，各地級市距北京、上海、深圳的最短距離和周邊地理接壤地級市銀行業(yè)集中度的均值這三個變量當作工具變量以緩解研究可能存在的內(nèi)生性，發(fā)現(xiàn)結論依然穩(wěn)健?；谏鲜鼋Y論，提出如下建議：

第一，堅持減少壟斷、促進競爭的銀行業(yè)改革方向。競爭的加劇有助于信貸資源的優(yōu)化配置，促進全要素生產(chǎn)率，特別是技術進步的提升。政府應該繼續(xù)擴大地級市的銀行業(yè)競爭，減少政府對銀行、企業(yè)的行政干預，真正發(fā)揮市場機制的調(diào)節(jié)作用，通過競爭方式提升銀行業(yè)的經(jīng)營管理效率和水平，弱化銀企信息不對稱現(xiàn)象，實現(xiàn)技術水平高、市場前景好的新產(chǎn)能企業(yè)順利獲取信貸支持，落后產(chǎn)能企業(yè)在銀行信貸發(fā)放選擇中被市場自動淘汰，進而實現(xiàn)有限信貸資源的高效利用，擴大銀行業(yè)競爭的正向效應。事實上，上述信貸投放模式也降低了信貸違約風險的發(fā)生概率，有利于銀行業(yè)的穩(wěn)定運行。

第二，繼續(xù)提高經(jīng)濟市場化程度。在市場經(jīng)濟發(fā)育程度較低的地區(qū)，銀行業(yè)競爭程度的提高并沒有顯著提升全要素生產(chǎn)率，這意味著包括行政干預在內(nèi)的非市場機制在部分地區(qū)的經(jīng)濟運行中依然發(fā)揮著作用，并導致了信貸資源配置的扭曲，避免這一現(xiàn)象的發(fā)生就需要進一步發(fā)揮市場在資源配置中的決定性作用。建議國家繼續(xù)完善與經(jīng)濟運行相關的制度體系，擴大經(jīng)濟對外開放度，以完善的市場經(jīng)濟機制壓縮非市場力量的干預空間;明確界定政府公共服務的職能邊界，建立新型政企關系，壓縮行政權力尋租空間;紀檢監(jiān)察部門應加大對插手干預商業(yè)銀行信貸流向的違規(guī)官員的懲戒力度，約束政府行政行為，杜絕政府為相關企業(yè)提供隱性信貸擔保行為的發(fā)生。商業(yè)銀行層面應繼續(xù)強化現(xiàn)代企業(yè)治理制度建設，加強職能部門間的協(xié)作與監(jiān)督，完善信貸申請審批流程，杜絕各種“關系貸”“賄賂貸”，確保信貸資源合理配置到國家重點支持發(fā)展的領域。

第三，逐步縮小信貸資源分布的區(qū)域差距。提升銀行間競爭程度，在普通地級市能夠正向促進全要素生產(chǎn)率的提升，這表明當前地級市信貸資源仍然稀缺、信貸供給總量不足，而增加城市不同類型商業(yè)銀行分支機構數(shù)量這一做法，在擴大信貸資源供給總量、提高信貸配置效率的同時，促進了全要素生產(chǎn)率的提升。因此，銀行業(yè)監(jiān)管部門應繼續(xù)為各商業(yè)銀行在地級市設立分支機構創(chuàng)造條件，繼續(xù)創(chuàng)新銀行業(yè)監(jiān)管政策，實施差異化審批政策，對在銀行數(shù)量稀少的地級市開設分支機構的商業(yè)銀行適當降低審批條件，以擴大這些地級市的銀行信貸供給總量。地方政府應輔之以財政或所得稅減免激勵政策，吸引各類型商業(yè)銀行入駐并擴大網(wǎng)點數(shù)量，盡最大程度地縮小地級市與省級城市在銀行機構數(shù)量、信貸供給規(guī)模方面的差距。

第四，推動省級城市銀行信貸資源的精準投放。就省級城市而言，其銀行分支機構總量龐大、銀行信貸資源供給相對充足，在邊際效應遞減規(guī)律的作用下，繼續(xù)擴大銀行機構數(shù)量、強化銀行業(yè)競爭等措施的正向效應越來越小，以至于在當前并不會明顯提高城市生產(chǎn)效率。對此，建議省級城市的商業(yè)銀行積極發(fā)展科技金融，利用大數(shù)據(jù)、移動互聯(lián)網(wǎng)、云計算等技術篩選發(fā)展前景好的企業(yè)，實現(xiàn)信貸資源的精準投放，以推動高科技產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。銀行監(jiān)管部門應適時引導各商業(yè)銀行優(yōu)化網(wǎng)點布局，根據(jù)服務人口與企業(yè)數(shù)量的多寡、營業(yè)績效的優(yōu)劣對省級城市分支機構進行合并、撤銷，并在地級市增設分支機構，以實現(xiàn)信貸資源利用效率的提升，支持實體經(jīng)濟穩(wěn)健發(fā)展。

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Structure Competition of Banking Industry， Innovation of Financial Supervision Policy and Total Factor Productivity of City

SU Wei-jian? BI Peng-bo? ZHOU Zong-an

Abstract： Based on the geographical distribution data of 168 841 branches of commercial banks from China Banking and Insurance Regulatory Commission， this paper constructs the Herfindahl Index of banking concentration to measure the banking competitiveness of 230 prefecture-level cities in China. The impact of bank competition on total factor productivity at the urban level is analyzed. The results showed that： reducing banking concentration and intensifying banking competition can significantly improve the total factor productivity of ordinary cities， but the impact on provincial cities is not obvious. The concentration of banking industry has not only the current effect but also the lagging effect on total factor productivity. At the same time， the influence of the current period is obviously different because of the different degree of regional marketization. Further studies show that： China Banking Regulatory Commission（CBRC） has implemented the "Optimized Financial Regulation Policy" since 2009， which has significantly reduced the concentration of banking market in prefecture-level cities. This reduction in banking concentration caused by policy implementation has significantly enhanced technological progress at the urban level. However， its transmission effects on total factor productivity， technological efficiency and scale efficiency are not prominent. This paper comprehensively uses the financial supervision optimization policy， the shortest distance from Beijing， Shanghai and Shenzhen and the banking concentration average of the surrounding cities to conduct endogenous analysis， the conclusion is still robust.

Key words： market concentration of banking industry; optimizing financial regulation policy; total factor productivity

基金項目：山東省重點研發(fā)計劃軟科學重點項目“科技金融支持科技型小微企業(yè)政策研究”（2019RZB01078）。

作者簡介：宿偉健，山東財經(jīng)大學經(jīng)濟研究中心講師;畢鵬波，中共煙臺市委黨校講師;周宗安，山東財經(jīng)大學金融學院教授、博士生導師。