中國(guó)銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)與企業(yè)創(chuàng)新關(guān)系再檢驗(yàn)

常啟國(guó)，胡國(guó)柳

（浙江工商大學(xué) 會(huì)計(jì)學(xué)院，浙江 杭州 310018）

一、引 言

20世紀(jì)90年代以來(lái)，中國(guó)確立了加快銀行體系市場(chǎng)化改革的戰(zhàn)略目標(biāo)，通過(guò)鼓勵(lì)中小商業(yè)銀行異地設(shè)立分支機(jī)構(gòu)，推動(dòng)多層次、多主體和滿足多服務(wù)需求的現(xiàn)代化銀行體系形成，逐步打破了中國(guó)以大型國(guó)有銀行為主導(dǎo)的壟斷性銀行格局，銀行體系的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)程度也不斷上升［1］。因而，運(yùn)轉(zhuǎn)良好的銀行體系能將儲(chǔ)蓄轉(zhuǎn)化為信貸并促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新，為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)提供持久性動(dòng)力［2］。然而，銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)雖能為企業(yè)創(chuàng)新注入新的資金和活力，但過(guò)度競(jìng)爭(zhēng)也可能導(dǎo)致銀行體系陷入“過(guò)猶不及”的中間陷阱，反而抑制地區(qū)內(nèi)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)［3］。那么，我國(guó)實(shí)施的中小銀行異地準(zhǔn)入管制放松政策究竟對(duì)地方創(chuàng)新活動(dòng)產(chǎn)生了怎樣的影響？是否有深層的邏輯需要探討？相關(guān)研究對(duì)我國(guó)后續(xù)金融體系改革和地區(qū)創(chuàng)新能力的提升具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

已有關(guān)于銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)與企業(yè)創(chuàng)新的研究還存在較大的爭(zhēng)議：一是以Benfratello等［4］、Amore等［5］和Zhang等［6］為代表的正向關(guān)系論，他們認(rèn)為，銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)能有效削弱大型國(guó)有銀行壟斷性地位，增強(qiáng)微觀企業(yè)信貸可得性，并促進(jìn)地區(qū)內(nèi)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)。二是以Rajan［7］、Fungáěová等［8］和徐飛［9］為代表的負(fù)向關(guān)系論，他們認(rèn)為，競(jìng)爭(zhēng)會(huì)使得低質(zhì)量貸款獲批可能性增加，使得貸款企業(yè)整體質(zhì)量下降，最終導(dǎo)致地區(qū)內(nèi)企業(yè)信貸可得性下降，創(chuàng)新動(dòng)力不足［10，11］。三是以Patti和Dell'Ariccia［12］、Peneder和Woerter［13］以及Bonfatti和Pisano［14］為代表的非線性關(guān)系論。其中，“U”型關(guān)系論認(rèn)為，銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的作用存在一個(gè)臨界值，僅當(dāng)銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)超過(guò)該臨界值時(shí)，才會(huì)促進(jìn)地區(qū)內(nèi)企業(yè)創(chuàng)新［15］；而“倒U”型關(guān)系論則認(rèn)為，中等程度的銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)才能提供最佳數(shù)量的信貸供給，而過(guò)度競(jìng)爭(zhēng)的銀行體系會(huì)陷入“過(guò)猶不及”中間陷阱，反而抑制了地區(qū)內(nèi)企業(yè)創(chuàng)新［16］。綜上，現(xiàn)有研究都驗(yàn)證了銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)在微觀企業(yè)創(chuàng)新中的重要作用，但尚未得到一致性結(jié)論，甚至提出了相互對(duì)立的觀點(diǎn)。

銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)與企業(yè)創(chuàng)新的關(guān)系悖論為何存在，其中一個(gè)重要原因在于已有研究都是從傳統(tǒng)“微觀—宏觀”基本范式出發(fā)，忽略了區(qū)域“異質(zhì)性”因素的作用，即假定不同地區(qū)的銀行體系是同質(zhì)的，而這在現(xiàn)實(shí)中難以滿足。金碚［17-19］和黃有光［20］指出，經(jīng)濟(jì)個(gè)體總是處于不同國(guó)家、地域和領(lǐng)域內(nèi)，其活動(dòng)必然受到所處“域”內(nèi)特征影響，故需要將某些重要的“域”內(nèi)特征因素納入分析框架中，以形成更全面的“微觀—宏觀—域觀”思維范式。事實(shí)上，中國(guó)幅員遼闊，不同地區(qū)發(fā)展水平、地理?xiàng)l件和政策環(huán)境等方面的差異，使得銀行體系市場(chǎng)化速度和軌跡均存在著明顯差異，導(dǎo)致銀行業(yè)管制放松政策對(duì)不同地區(qū)銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)影響具有非均質(zhì)性和非一致性［1］。忽略這些區(qū)域“異質(zhì)性”因素的作用，可能導(dǎo)致結(jié)論出現(xiàn)偏差甚至錯(cuò)誤［21］。余東華和張明志［22］研究發(fā)現(xiàn)，受到技術(shù)、城市化水平和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等“異質(zhì)性”因素的影響，不同國(guó)家的環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線（EKC）形狀會(huì)存在明顯差異。如在美國(guó)和日本等發(fā)達(dá)國(guó)家中，EKC形狀為“倒U”型，而在不丹和古巴等發(fā)展中國(guó)家的EKC形狀則為“U”型。因此，本文認(rèn)為，在驗(yàn)證中國(guó)情景下銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新作用時(shí)，也有必要將影響銀行業(yè)管制放松政策實(shí)施效果的重大區(qū)域“異質(zhì)性”因素考慮其中，以盡可能得到更符合實(shí)際情況的檢驗(yàn)結(jié)果。

本文可能貢獻(xiàn)之處在于：第一，對(duì)銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)與企業(yè)創(chuàng)新的研究悖論作出一定的合理解釋?，F(xiàn)有關(guān)于銀行競(jìng)爭(zhēng)與企業(yè)創(chuàng)新的研究仍存在較大爭(zhēng)議，不同學(xué)者甚至提出了相互對(duì)立的觀點(diǎn)。本文將金融發(fā)展水平這一區(qū)域“異質(zhì)性”因素納入銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)與企業(yè)創(chuàng)新的分析框架中，對(duì)形成現(xiàn)有研究悖論的背后潛在形成機(jī)制進(jìn)行了探討，發(fā)現(xiàn)城市金融發(fā)展水平差異會(huì)導(dǎo)致銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)與企業(yè)創(chuàng)新間出現(xiàn)“形狀反轉(zhuǎn)”現(xiàn)象。這可能是出現(xiàn)研究悖論的內(nèi)在機(jī)制，在很大程度上可以解釋為何已有研究會(huì)存在相互矛盾的結(jié)論。第二，發(fā)現(xiàn)了城市金融發(fā)展水平是影響銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)與企業(yè)創(chuàng)新關(guān)系的重大“異質(zhì)性”因素，豐富了銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)與企業(yè)創(chuàng)新關(guān)系的研究。本文將金融發(fā)展水平這一城市“異質(zhì)性”因素納入銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)與企業(yè)創(chuàng)新的分析框架中，研究發(fā)現(xiàn)，在不同金融發(fā)展水平下，銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的作用具有明顯的城市差異性，表明城市金融發(fā)展水平的確是影響銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新關(guān)系的重要“異質(zhì)性”因素，為后續(xù)學(xué)者進(jìn)行相關(guān)研究提供了經(jīng)驗(yàn)參考。

二、理論分析與研究假設(shè)

（一）中國(guó)銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)與企業(yè)創(chuàng)新非線性關(guān)系理論分析

從中國(guó)基本情景來(lái)看，中小銀行異地準(zhǔn)入的放松未必會(huì)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)造成單一的促進(jìn)或抑制作用，卻可能造成更為復(fù)雜的非線性效應(yīng)［16，23］。因?yàn)橹袊?guó)不同城市的地理區(qū)位和政策扶持等存在很大差異，不同城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度和軌跡存在明顯差距。首先，沿海與內(nèi)陸城市在金融水平、市場(chǎng)化水平和政府政策等方面存在明顯差距；其次，同一省份內(nèi)不同城市的銀行體系市場(chǎng)化程度也具有明顯差異，而這些“異質(zhì)性”因素可能使得不同城市在銀行業(yè)管制放松政策的沖擊下，地方銀行體系對(duì)企業(yè)創(chuàng)新影響的速度、方向和程度均具有非同步性和非一致性［1］，使得我國(guó)不同地區(qū)銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的作用具有非同步性，從而對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生非線性影響。

理論上，銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的非線性作用存在以下兩種假說(shuō)：

一是市場(chǎng)力量假說(shuō)。該觀點(diǎn)認(rèn)為，在競(jìng)爭(zhēng)并不激烈的信貸市場(chǎng)中，銀行會(huì)限制信貸供應(yīng)并設(shè)定更高的貸款利率以獲得壟斷利潤(rùn)。但隨著銀行體系競(jìng)爭(zhēng)加劇，激烈的競(jìng)爭(zhēng)將迫使銀行以更低利率發(fā)放更多貸款，減少地區(qū)內(nèi)企業(yè)融資限制，促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新［24-25］。因此，該假說(shuō)認(rèn)為，銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新具有“U”型的非線性作用，前提是該地區(qū)金融發(fā)展水平低，信貸競(jìng)爭(zhēng)不激烈。從我國(guó)具體情況來(lái)看，銀行業(yè)管制放松雖在一定程度上促進(jìn)了中小銀行分支機(jī)構(gòu)的擴(kuò)張，但對(duì)那些金融發(fā)展水平過(guò)低的城市而言，依舊難以在短期內(nèi)打破城市內(nèi)以五大國(guó)有銀行為主導(dǎo)的壟斷性格局。本文數(shù)據(jù)顯示，在蚌埠、孝感和嘉興等36個(gè)城市中，2003年國(guó)有五大銀行的分支機(jī)構(gòu)數(shù)量占比均超過(guò)80%，到2010年占比依舊超過(guò)50%，直到2018年才下降到約30%。因此，對(duì)那些五大國(guó)有銀行占絕對(duì)壟斷地位的城市而言，管制放松政策短期內(nèi)難以打破城市內(nèi)壟斷性銀行格局。此時(shí)，壟斷性銀行體系依然會(huì)限制信貸供應(yīng)并設(shè)定高貸款利率以獲得壟斷利潤(rùn)，仍會(huì)導(dǎo)致企業(yè)信貸不足、創(chuàng)新能力下降［6］。而隨著中小銀行進(jìn)駐，進(jìn)而有效打破五大國(guó)有銀行壟斷性格局時(shí)，城市內(nèi)銀行體系的激烈競(jìng)爭(zhēng)將迫使銀行向市場(chǎng)以更低的利率投放更多信貸資金，有效促進(jìn)城市內(nèi)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)［26］。張杰等［1］研究發(fā)現(xiàn)，中國(guó)銀行業(yè)管制放松所引起的銀行業(yè)結(jié)構(gòu)性競(jìng)爭(zhēng)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新存在“U”型作用，即在競(jìng)爭(zhēng)初期，銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)依然會(huì)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生抑制效應(yīng)，只有當(dāng)銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)超過(guò)特定臨界值，才會(huì)促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。

二是信息假說(shuō)。該觀點(diǎn)認(rèn)為，在競(jìng)爭(zhēng)過(guò)度激烈的銀行市場(chǎng)中，銀行在收集潛在借款人信息方面投入資源會(huì)更少，導(dǎo)致銀行業(yè)效率低下，將貸款限制在某些“安全”借款人身上［8，27-28］，從而抑制企業(yè)創(chuàng)新。因此，該假說(shuō)認(rèn)為，銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新具有“倒U”型的非線性作用，前提是該地區(qū)金融發(fā)展水平本就較高，信貸競(jìng)爭(zhēng)早已激烈。那么，從我國(guó)具體情況來(lái)看，對(duì)那些本就擁有發(fā)達(dá)銀行體系的城市而言，管制放松實(shí)施初期，便會(huì)打破國(guó)有五大銀行的壟斷性格局，促進(jìn)城市內(nèi)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)。但過(guò)度競(jìng)爭(zhēng)的銀行體系也會(huì)導(dǎo)致銀行體系陷入“過(guò)猶不及”的中間陷阱，抑制地區(qū)內(nèi)企業(yè)創(chuàng)新［14-16］。一方面，過(guò)度競(jìng)爭(zhēng)會(huì)降低銀行收集潛在借款人信息的動(dòng)機(jī)，對(duì)授信企業(yè)的信息甄別也會(huì)存在“搭便車(chē)”行為，導(dǎo)致借款企業(yè)整體質(zhì)量下降，形成“勝者的詛咒”現(xiàn)象，最終，導(dǎo)致貸款利率上升，企業(yè)信貸可得性下降，抑制城市內(nèi)企業(yè)創(chuàng)新［11，25］；另一方面，在過(guò)度競(jìng)爭(zhēng)的信貸市場(chǎng)上，銀行在貸款項(xiàng)目中獲得的邊際利潤(rùn)會(huì)下降，使得銀行更關(guān)注當(dāng)期盈利并將貸款對(duì)象限制在固定的“安全”貸款人身上，且通常以犧牲中小企業(yè)為代價(jià)。因此，對(duì)本就存在激烈競(jìng)爭(zhēng)的銀行體系而言，管制放松初期能有效緩解地區(qū)內(nèi)企業(yè)資金約束，但過(guò)度競(jìng)爭(zhēng)會(huì)導(dǎo)致城市內(nèi)信貸資金錯(cuò)配，中小企業(yè)融資約束再次加劇，抑制城市內(nèi)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)［12-13］。張曉玫和潘玲［29］研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)未超過(guò)臨界值時(shí)，能有效緩解企業(yè)融資約束，而當(dāng)銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)超過(guò)臨界值后，反而會(huì)降低區(qū)域信貸供給，抑制區(qū)域內(nèi)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)。

綜上，本文認(rèn)為，我國(guó)銀行業(yè)管制放松所帶來(lái)的競(jìng)爭(zhēng)格局對(duì)企業(yè)創(chuàng)新并非產(chǎn)生線性作用，而有可能產(chǎn)生復(fù)雜的非線性作用［1，16，29］，且這一復(fù)雜的非線性關(guān)系也具有明顯的區(qū)域差異性。具體而言，對(duì)金融發(fā)展水平低的城市而言，管制放松政策的沖擊需要一定時(shí)間才能打破壟斷性銀行格局并促進(jìn)城市內(nèi)企業(yè)創(chuàng)新，使得銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)與企業(yè)創(chuàng)新呈現(xiàn)出先下降后上升的“U”型非線性關(guān)系［16，29］。本文將此歸納為中國(guó)情景下，低金融發(fā)展水平城市中銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新具有“U”型作用。同時(shí)，將此類城市歸為“破壟期”階段城市（見(jiàn)圖1a）。而對(duì)金融發(fā)展水平高的城市而言，管制放松政策沖擊初期便能打破壟斷性銀行格局并促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新，但隨著中小銀行進(jìn)駐導(dǎo)致銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度突破某一臨界值時(shí)，過(guò)度競(jìng)爭(zhēng)又會(huì)導(dǎo)致銀行體系陷入“過(guò)猶不及”的中間陷阱，抑制城市內(nèi)企業(yè)創(chuàng)新，使得銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)與企業(yè)創(chuàng)新呈現(xiàn)出“倒U”型非線性關(guān)系［28］。本文將此歸納為中國(guó)情景下，高金融發(fā)展水平城市中銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新具有“倒U”型作用。同時(shí)，將此類城市歸為“陷阱期”階段城市（見(jiàn)圖1b）。因此，本文認(rèn)為，由于受到城市金融發(fā)展水平這一區(qū)域“異質(zhì)性”因素的影響，我國(guó)銀行業(yè)管制放松帶來(lái)的行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局，對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響也具有明顯的城市差異性。具體而言，低金融發(fā)展水平城市中，銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新具有“U”型作用；高金融發(fā)展水平城市中，銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)與企業(yè)創(chuàng)新則具有“倒U”型作用?；诖耍疚奶岢黾僭O(shè)1、假設(shè)2。

圖1 中國(guó)銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新非線性關(guān)系理論分析

H1：在金融發(fā)展水平低的城市中，銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新存在“U”型非線性作用。

H2：在金融發(fā)展水平高的城市中，銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新存在“倒U”型非線性作用。

（二）中國(guó)銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)與企業(yè)創(chuàng)新關(guān)系悖論內(nèi)在機(jī)理分析

上述分析表明，城市金融水平差異會(huì)使得銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)與企業(yè)創(chuàng)新關(guān)系具有城市差異性，而這其中一個(gè)可能原因是非線性關(guān)系下的“形狀反轉(zhuǎn)”現(xiàn)象，即在某一外生沖擊下，非線性關(guān)系曲線可能發(fā)生改變，由“倒U”型變成“U”型，反之亦然?！靶螤罘崔D(zhuǎn)”是一個(gè)值得注意的現(xiàn)象，能有效解釋為何在不同金融發(fā)展水平下，我國(guó)銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響存在相反的結(jié)論。同時(shí)，期望能為非線性關(guān)系中的作用機(jī)制檢驗(yàn)提供一個(gè)理論參考?；诖?，本文將金融發(fā)展水平（G）作為一個(gè)外生沖擊，引入銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)與企業(yè)創(chuàng)新關(guān)系的分析框架中。

首先，將中國(guó)情景下銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)與企業(yè)創(chuàng)新間的非線性關(guān)系函數(shù)表示如下：

其中：α0、α1和α2均為任意常數(shù)，且α2不等于0；Y為每期企業(yè)創(chuàng)新水平；X為每期城市銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)水平。

其次，假定城市每期金融發(fā)展水平為常數(shù)（G），且G大于0，因而在金融發(fā)展水平（G）的沖擊下，銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)與企業(yè)創(chuàng)新關(guān)系的一般函數(shù)關(guān)系式可表示如下：

其中：β0、β1、β2、β3、β4和β5均為任意常數(shù)；Y′為金融發(fā)展水平?jīng)_擊下新的企業(yè)創(chuàng)新水平。通過(guò)（2）式可以得到其轉(zhuǎn)折點(diǎn)的函數(shù)關(guān)系式如下：

其中，X′為該函數(shù)轉(zhuǎn)折點(diǎn)，可以發(fā)現(xiàn)原函數(shù)轉(zhuǎn)折點(diǎn)是隨著金融發(fā)展水平（G）變動(dòng)而移動(dòng)的。理論上，當(dāng)金融發(fā)展水平（G）沖擊使得X′接近無(wú)窮大（分母接近零）時(shí)，轉(zhuǎn)折點(diǎn)便會(huì)消失，此時(shí)，函數(shù)便會(huì)出現(xiàn)“形狀反轉(zhuǎn)”現(xiàn)象。因此，誘發(fā)“形狀反轉(zhuǎn)”的金融發(fā)展水平（G）精確值為：

可以發(fā)現(xiàn)，G值會(huì)隨著β2和β4變動(dòng)，故誘發(fā)“形狀反轉(zhuǎn)”的具體G值也會(huì)存在城市間差異。為了便于理解，在此列舉一個(gè)實(shí)例，解釋金融發(fā)展水平（G）如何使得銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)與企業(yè)創(chuàng)新間“倒U”型關(guān)系曲線發(fā)生“形狀反轉(zhuǎn)”的。如圖2所示（1），當(dāng)金融發(fā)展水平（G）由3個(gè)單位增加到5個(gè)單位時(shí)，“倒U”型曲線會(huì)變成直線；而當(dāng)G進(jìn)一步增加時(shí)，曲線則會(huì)由“倒U”型變成“U”型，即發(fā)生“倒U”型曲線的“形狀反轉(zhuǎn)”現(xiàn)象。那么，在金融發(fā)展水平（G）的沖擊下，銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)與企業(yè)創(chuàng)新間也可能存在“形狀反轉(zhuǎn)”現(xiàn)象，這能有效解釋我國(guó)不同城市中銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的作用會(huì)完全相反?；诖耍疚奶岢黾僭O(shè)3。

圖2 金融發(fā)展水平?jīng)_擊下，中國(guó)銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)與企業(yè)創(chuàng)新關(guān)系的“形狀反轉(zhuǎn)”現(xiàn)象

H3：金融發(fā)展水平?jīng)_擊會(huì)使得我國(guó)銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)與企業(yè)創(chuàng)新關(guān)系發(fā)生“形狀反轉(zhuǎn)”現(xiàn)象。

三、數(shù)據(jù)來(lái)源、變量定義與模型構(gòu)建

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源

本文數(shù)據(jù)來(lái)源于以下三個(gè)方面：一是中國(guó)城市層面的銀行分支機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)據(jù)，來(lái)源于中國(guó)銀監(jiān)會(huì)發(fā)布的金融機(jī)構(gòu)許可證信息，通過(guò)手工整理得到。二是城市層面其他數(shù)據(jù)，包括專利申請(qǐng)、授權(quán)和人均GDP等數(shù)據(jù)，來(lái)源于CNRDS、CSMAR以及Wind數(shù)據(jù)庫(kù)，不足部分根據(jù)歷年中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒進(jìn)行補(bǔ)充。同時(shí)，為保證后續(xù)實(shí)證檢驗(yàn)的準(zhǔn)確性，將數(shù)據(jù)值缺失2年以上的樣本予以刪除，對(duì)2年以內(nèi)缺失值進(jìn)行線性插值法處理。三是微觀企業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)源于CSMAR和Wind數(shù)據(jù)庫(kù)。本文按以下原則對(duì)初始樣本進(jìn)行篩選和合并處理：①考慮金融行業(yè)上市公司財(cái)務(wù)報(bào)表的特殊性，對(duì)其予以剔除；②考慮ST、PT類上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)了一定處理后才得以披露，對(duì)其予以剔除；③對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)披露存在缺失的上市公司樣本予以剔除；④為控制極端值對(duì)回歸結(jié)果的影響，對(duì)連續(xù)性變量進(jìn)行雙側(cè)1%的winsorize處理。經(jīng)過(guò)上述處理，最后得到2007—2019年涵蓋104個(gè)城市和2 533家上市公司的21 049個(gè)非平衡面板數(shù)據(jù)。

（二）變量定義

1.被解釋變量

參考Hall和Harhoff［30］、黎文靖和鄭曼妮［31］的研究，以專利申請(qǐng)數(shù)量來(lái)衡量企業(yè)創(chuàng)新。專利是企業(yè)資源投入和使用效率的最終體現(xiàn)，能夠真實(shí)地體現(xiàn)出企業(yè)創(chuàng)新能力。此外，由于專利授予需要檢測(cè)和繳納年費(fèi)，存在更多的不確定性和不穩(wěn)定性，也易受官僚因素的影響［32］，而專利申請(qǐng)數(shù)據(jù)比授予量更穩(wěn)定、可靠和及時(shí)。同時(shí)，考慮企業(yè)從信貸獲取到獲得專利申請(qǐng)的過(guò)程存在一定時(shí)滯，本文選擇向前一期專利申請(qǐng)數(shù)量加1并取自然對(duì)數(shù)作為當(dāng)年企業(yè)創(chuàng)新的衡量指標(biāo)，即使用下一期的企業(yè)專利申請(qǐng)數(shù)量，變量符號(hào)為Innovation。

2.解釋變量

參考Chong等［33］、蔡競(jìng)和董艷［34］的做法，利用每家銀行在各城市的分支機(jī)構(gòu)數(shù)量構(gòu)造赫芬達(dá)爾指數(shù)來(lái)衡量銀行體系競(jìng)爭(zhēng)（HHI）。具體而言，在剔除三大政策性銀行的基礎(chǔ)上，按照五大國(guó)有銀行、12家股份制商業(yè)銀行、農(nóng)村商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行以及其他銀行分支機(jī)構(gòu)信息進(jìn)行分類篩選，并匯總得到各個(gè)城市不同類型的銀行分支機(jī)構(gòu)數(shù)量，并據(jù)此構(gòu)建赫芬達(dá)爾指數(shù)，具體公式如下：

其中：Bankrm代表第r家銀行在城市m內(nèi)的分支行數(shù)量；Nm是城市m內(nèi)所有類型銀行的數(shù)量。赫芬達(dá)爾指數(shù)（HHI）取值在0~1之間，其數(shù)值越大，表示壟斷程度越高。借鑒張杰等［1］的做法，將赫芬達(dá)爾指數(shù)（HHI）乘以-1作為轉(zhuǎn)化銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度的衡量指標(biāo)，變量符號(hào)為HHIb，其數(shù)值越大，表示城市內(nèi)銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度越高。

3.門(mén)限變量

一是城市創(chuàng)新能力。參考已有文獻(xiàn)做法，選取城市層面的專利申請(qǐng)作為城市創(chuàng)新能力代理變量。同樣，考慮從研發(fā)投入到專利申請(qǐng)的時(shí)間滯后性，選取下一年城市的專利申請(qǐng)數(shù)量加1并取自然對(duì)數(shù)作為城市創(chuàng)新能力的衡量指標(biāo)，變量符號(hào)為City_Apply。

二是城市金融發(fā)展水平。選取各城市年末存貸款總額與總?cè)藬?shù)的比值并取自然對(duì)數(shù)作為金融發(fā)展水平代理變量，變量符號(hào)為Finance。

4.控制變量。

微觀層面上控制了資產(chǎn)收益率（ROA）、資產(chǎn)規(guī)模（Size）、財(cái)務(wù)杠桿（LEV）、企業(yè)成長(zhǎng)性（Growth）、監(jiān)事會(huì)規(guī)模（JBN）、管理層持股比例（Mshare）、股權(quán)集中度（Top10）、上市年限（Age）。城市層面上，本文控制了人均GDP（Agdp）、第二產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員比重（Ind2）和城市職工平均工資（Psalary）。此外，由于研究樣本涵蓋各個(gè)行業(yè)和省份且跨越16個(gè)年度，行業(yè)、省份以及不同年份宏觀經(jīng)濟(jì)走勢(shì)都可能對(duì)企業(yè)創(chuàng)新造成影響，因此，本文還控制了行業(yè)、年度及省份變量。各變量詳細(xì)定義見(jiàn)表1所列。

表1 變量定義

（三）模型設(shè)計(jì)

1.門(mén)限回歸模型

門(mén)限回歸基本思想是：經(jīng)濟(jì)體系的內(nèi)部存在著多個(gè)臨界點(diǎn)，這些臨界點(diǎn)可能會(huì)導(dǎo)致結(jié)構(gòu)變化，從而使得在臨界點(diǎn)的兩側(cè)關(guān)系出現(xiàn)差異。因此，有必要在臨界值基礎(chǔ)上進(jìn)行區(qū)間劃分，以有效解決“異質(zhì)性”因素對(duì)實(shí)證檢驗(yàn)的干擾，確保后續(xù)實(shí)證結(jié)論的準(zhǔn)確性。參考Hansen［35］、萬(wàn)建香和汪壽陽(yáng)［36］的做法，在城市金融發(fā)展水平上，構(gòu)建門(mén)限回歸模型，對(duì)我國(guó)104個(gè)城市進(jìn)行分組。在避免人為分組帶來(lái)主觀性偏誤基礎(chǔ)上，有效化解區(qū)域“異質(zhì)性”對(duì)研究結(jié)論帶來(lái)的干擾。具體模型如下：

其中：City_Yit+1為被解釋變量，包括城市專利申請(qǐng)數(shù)量（City_Apply）和授權(quán)數(shù)量（City_Grant）兩個(gè)代理變量；HHIbit為解釋變量；I(·)為指標(biāo)函數(shù)；γ1、γ2、γ3分別對(duì)應(yīng)第一、第二、第三門(mén)限值；δit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

2.基本回歸模型

由于專利申請(qǐng)數(shù)量是計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)且為非負(fù)整數(shù)，故本文參考已有文獻(xiàn)做法，選擇負(fù)二項(xiàng)回歸模型，以考察我國(guó)不同金融發(fā)展水平下銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響。具體模型如下：

其中：Yit+1為被解釋變量企業(yè)創(chuàng)新（Innovation），HHIbi,t為解釋變量，表示各城市銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)水平；Controls為控制變量，包括微觀和宏觀層面控制變量；εit表示隨機(jī)誤差項(xiàng)。

四、基本回歸結(jié)果分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果分析

表2報(bào)告了主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

表2 主要變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

首先，企業(yè)創(chuàng)新（Innovation）的樣本均值為2.581，對(duì)應(yīng)的專利申請(qǐng)數(shù)量約為13.210，表明樣本期間內(nèi)，我國(guó)上市公司平均每年申請(qǐng)了13.210個(gè)專利。其次，樣本城市的銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)（HHIb）均值為-0.300，中位數(shù)為-0.290，表明我國(guó)大多數(shù)城市銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度處于中位數(shù)以上；城市創(chuàng)新能力（City_Apply）的樣本均值為7.439，對(duì)應(yīng)的專利申請(qǐng)數(shù)量約為1 700.048，表明樣本期間內(nèi)，我國(guó)城市平均每年申請(qǐng)了約1 700.048個(gè)專利；城市金融發(fā)展水平（Finance）的樣本均值為1.890，表明樣本城市中，人均存貸款總金額約為5.619萬(wàn)元；人均GDP的樣本均值為11.87，表明樣本期間內(nèi)，我國(guó)城市人均GDP約為11.87萬(wàn)元。

（二）門(mén)限回歸檢驗(yàn)結(jié)果分析

表3報(bào)告了城市金融發(fā)展水平（Finance）下的門(mén)限回歸結(jié)果。由表3可知，在一門(mén)限、二門(mén)限和三門(mén)限的假設(shè)下，城市金融發(fā)展水平均在1%水平上通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，表明城市金融發(fā)展水平的確影響了銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)與企業(yè)創(chuàng)新的關(guān)系，且存在三個(gè)門(mén)限值，即存在著三個(gè)結(jié)構(gòu)突變點(diǎn)。因此，本文將城市金融發(fā)展水平這一區(qū)域“異質(zhì)性”因素加入銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)與企業(yè)創(chuàng)新分析框架中，具有合理性和必要性。

表3 金融發(fā)展水平下門(mén)限回歸結(jié)果分析

（三）不同金融發(fā)展水平下的城市分組

參照余東華和張明志［22］的做法，在門(mén)限回歸結(jié)果基礎(chǔ)上，依據(jù)金融發(fā)展水平差異并按以下原則對(duì)104個(gè)城市進(jìn)行分組：①均值原則，以樣本期間內(nèi)金融發(fā)展水平均值大小來(lái)判斷該城市屬于哪個(gè)區(qū)間；②最大比例狀態(tài)原則，觀測(cè)樣本期間內(nèi)該城市所有年份的金融發(fā)展水平數(shù)值，以落入某一區(qū)間年份最多做標(biāo)準(zhǔn)；③當(dāng)兩種方法結(jié)論出現(xiàn)差異時(shí)，以最大比例狀態(tài)為最終標(biāo)準(zhǔn)。據(jù)此，本文將104個(gè)城市分成4個(gè)組別，分別為金融發(fā)展水平低、金融發(fā)展水平較低、金融發(fā)展水平較高以及金融發(fā)展水平高。其中，低組別城市包括阜陽(yáng)、六安和荊州等在內(nèi)的6個(gè)城市；較低組別城市包括蕪湖、蚌埠和黃山等在內(nèi)的39個(gè)城市；較高組別城市包括重慶、合肥和沈陽(yáng)等在內(nèi)的29個(gè)城市；高組別城市包括北京、上海和天津等在內(nèi)的30個(gè)城市?？紤]金融發(fā)展水平低組別中僅包括阜陽(yáng)等在內(nèi)的6個(gè)城市，本文將低和較低金融發(fā)展水平組別予以合并以便于后續(xù)實(shí)證檢驗(yàn)。因此，本文最終將這104個(gè)城市分為金融發(fā)展水平低、中、高三個(gè)組別，具體見(jiàn)表4所列。

表4 金融發(fā)展水平下的城市分組結(jié)果

（四）中國(guó)銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的非線性作用分析

1.中國(guó)銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新非線性作用回歸結(jié)果分析

表5報(bào)告了中國(guó)情景下銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響。

表5 中國(guó)銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)與企業(yè)創(chuàng)新的非線性關(guān)系檢驗(yàn)

首先，全樣本檢驗(yàn)表明，銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)二次項(xiàng)（HHIb2）與企業(yè)創(chuàng)新（Innovation）回歸系數(shù)在1%水平上顯著為負(fù)，即在不考慮城市金融發(fā)展水平這一“區(qū)域”異質(zhì)性因素作用時(shí)，銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)與企業(yè)創(chuàng)新間存在顯著的“倒U”型關(guān)系，這與程超和柳凌韻［16］研究結(jié)論一致。其次，在將金融發(fā)展水平這一“區(qū)域”異質(zhì)性因素納入分析框架后發(fā)現(xiàn)：在金融發(fā)展水平低的城市中，銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)二次項(xiàng)（HHIb2）與企業(yè)創(chuàng)新（Innovation）回歸系數(shù)在10%水平上顯著為正，對(duì)應(yīng)拐點(diǎn)值（-0.303）處于自變量取值范圍（［-1，0］）之內(nèi)，表明在金融發(fā)展水平低的城市中，銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)與企業(yè)創(chuàng)新間存在顯著的“U”型關(guān)系，驗(yàn)證了H1。而在金融發(fā)展水平中和高的城市中，銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的二次項(xiàng)（HHIb2）與企業(yè)創(chuàng)新（Innovation）回歸系數(shù)均至少在5%水平上顯著為負(fù)，且對(duì)應(yīng)拐點(diǎn)值均處于自變量取值范圍之內(nèi)，表明在金融發(fā)展水平中和高的城市中，銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)與企業(yè)創(chuàng)新之間存在顯著的“倒U”型關(guān)系，驗(yàn)證了H2。總之，上述結(jié)論表明，金融發(fā)展水平這一“異質(zhì)性”因素會(huì)使得我國(guó)銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的作用存在明顯的城市差異性

2.中國(guó)銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)與企業(yè)創(chuàng)新非線性作用城市差異分析

如圖3所示，本文對(duì)不同金融發(fā)展水平下我國(guó)銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新作用的城市差異性進(jìn)行具體分析。

首先，在金融發(fā)展水平低的城市中（圖3a），包括阜陽(yáng)、六安和蕪湖等在內(nèi)的45個(gè)城市，銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新具有顯著“U”型作用。從拐點(diǎn)值來(lái)看，2018年，宜昌、吉林和洛陽(yáng)等23個(gè)城市的銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度已超過(guò)拐點(diǎn)，因而，隨著未來(lái)銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度加劇，這類城市銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)將對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生促進(jìn)效應(yīng)。而岳陽(yáng)、焦作和六安等22個(gè)城市銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度尚未超過(guò)拐點(diǎn)，故未來(lái)一段時(shí)間，銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)依然會(huì)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生不利影響。

其次，在中等金融發(fā)展水平的城市中（圖3b），包括重慶、合肥和沈陽(yáng)等在內(nèi)的29個(gè)城市，銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新具有“倒U”型作用。從拐點(diǎn)值來(lái)看，2018年，重慶、合肥和沈陽(yáng)等19個(gè)城市的銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度已超過(guò)拐點(diǎn)，未來(lái)一段時(shí)間，這些城市銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)會(huì)抑制企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)。而陽(yáng)泉、臺(tái)州和銅陵等10個(gè)城市銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度尚未超過(guò)拐點(diǎn)，未來(lái)一段時(shí)間，銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)依然會(huì)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生積極影響。

最后，在高金融發(fā)展水平的城市中（圖3c），包括北京、上海和天津等30個(gè)城市，銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新具有“倒U”型作用。從拐點(diǎn)值來(lái)看，2018年，北京、上海和天津等28個(gè)城市的銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度均已超過(guò)拐點(diǎn)，未來(lái)一段時(shí)間，這些城市銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)會(huì)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生抑制效應(yīng)。僅常州和銀川這2個(gè)城市的銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度尚未超過(guò)拐點(diǎn)，未來(lái)一段時(shí)間，銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)依然會(huì)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生積極影響。

圖3 中國(guó)情景下銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新影響的差異分析

總之，在金融發(fā)展水平的沖擊下，不同城市銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新作用具有差異性。具體而言，隨著城市金融發(fā)展水平的提升，中國(guó)銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的非線性作用將由“U”型轉(zhuǎn)變?yōu)椤暗筓”型，即發(fā)生了非線性函數(shù)的“形狀反轉(zhuǎn)”現(xiàn)象，驗(yàn)證了H3。

3.內(nèi)生性問(wèn)題討論與工具變量回歸

要得到中國(guó)情景下銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新作用的一致性估計(jì)結(jié)果，必須處理好可能的內(nèi)生性問(wèn)題，其中最重要的就是由于反向因果關(guān)系可能導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題。顯然，銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)會(huì)對(duì)地區(qū)內(nèi)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生影響，但反過(guò)來(lái)，地區(qū)中企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)也可能影響銀行業(yè)管制放松下城市內(nèi)銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度的變化。因?yàn)榘l(fā)展好的城市往往擁有更多的上市公司，也意味著銀行更容易尋找到優(yōu)質(zhì)貸款對(duì)象。那么，在銀行業(yè)管制放松后，這些城市對(duì)中小銀行的吸引力會(huì)更強(qiáng)。因此，借鑒Chong等［33］、張杰等［1］的做法，本文利用工具變量方法來(lái)消除可能的內(nèi)生性問(wèn)題。具體而言，采用城市人口密度（RKMD）和城市信息技術(shù)水平（In?ternet）作為對(duì)應(yīng)工具變量，其中，人口密度（RKMD）采用城市當(dāng)年人口總數(shù)（萬(wàn)人）與土地面積（平方公里）比值取自然對(duì)數(shù)來(lái)衡量；城市信息技術(shù)水平（Internet）以城市當(dāng)年互聯(lián)網(wǎng)用戶接入總數(shù)量（萬(wàn)戶）取自然對(duì)數(shù)來(lái)衡量。從銀行設(shè)立分支機(jī)構(gòu)的動(dòng)機(jī)來(lái)看，人口密集度越高的城市往往對(duì)中小銀行的吸引力更大，會(huì)引導(dǎo)更多銀行在該城市設(shè)立分支機(jī)構(gòu)，從而影響管制放松政策下不同人口密集度城市的銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度，而一個(gè)城市的人口密度并不會(huì)直接影響該城市上市公司的創(chuàng)新活動(dòng)，故城市人口密度適合作為工具變量；信息技術(shù)發(fā)達(dá)的城市往往對(duì)中小銀行也具有更強(qiáng)的吸引力，會(huì)影響管制放松政策所帶來(lái)的競(jìng)爭(zhēng)格局，但又不會(huì)對(duì)該地區(qū)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)產(chǎn)生直接影響，故也適合作為工具變量。上述變量數(shù)據(jù)主要來(lái)源于CNRDS數(shù)據(jù)庫(kù)，不足部分根據(jù)《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》予以補(bǔ)充。

表6報(bào)告了工具變量的檢驗(yàn)結(jié)果；可以發(fā)現(xiàn)：①Cragg-Donald Wald F統(tǒng)計(jì)量明顯大于Stock-Yo?go弱工具變量檢驗(yàn)的10%臨界值，故能顯著拒絕存在弱工具變量的原假設(shè)，表明回歸中不存在弱工具變量問(wèn)題；②Anderson LM檢驗(yàn)也顯著拒絕原假設(shè)，說(shuō)明回歸中不存在工具變量識(shí)別不足問(wèn)題，即所選工具變量與內(nèi)生解釋變量相關(guān)；③Sargan檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量均不顯著，表明本文所選兩個(gè)工具變量不存在過(guò)度識(shí)別問(wèn)題。因此，本文所選取的兩個(gè)工具變量是合適有效的。同時(shí)，工具變量回歸結(jié)果基本與前文一致，支持了本文的研究結(jié)論。

表6 工具變量回歸結(jié)果分析

續(xù)表6

4.其他穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（1）“倒U（U）”型關(guān)系穩(wěn)健性檢驗(yàn)。參考Haans等［37］、王博和朱沆［38］的研究，對(duì)銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)與企業(yè)創(chuàng)新間的“倒U（U）”型效應(yīng)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。要確保“倒U（U）”關(guān)系的真實(shí)存在，二次函數(shù)關(guān)系式要滿足以下三個(gè)條件：①二次項(xiàng)系數(shù)需要顯著且符號(hào)與預(yù)期的“倒U（U）”關(guān)系一致。②由于相關(guān)數(shù)據(jù)點(diǎn)的單調(diào)變化，可能會(huì)使整體二次關(guān)系錯(cuò)誤地產(chǎn)生“倒U（U）”型曲線形狀，故需要測(cè)試函數(shù)端點(diǎn)處的斜率及顯著性，以避免潛在的估計(jì)偏誤。以“倒U”型效應(yīng)為例，若XL和XR分別為X取值范圍內(nèi)的左右兩個(gè)端點(diǎn)，則XL處的斜率應(yīng)該為正且顯著，XR處的斜率應(yīng)該為負(fù)且顯著，而若僅有一個(gè)端點(diǎn)符合條件，那么真正的關(guān)系可能只是“倒U”型曲線的一半。③轉(zhuǎn)折點(diǎn)處于數(shù)據(jù)集取值范圍之內(nèi)（最好是適中的位置）。由表5可知，本文回歸結(jié)果已符合條件①和③，故該部分主要對(duì)條件②進(jìn)行檢驗(yàn)。表7檢驗(yàn)結(jié)果顯示，銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的左右端點(diǎn)斜率均在預(yù)期方向上并顯著，且對(duì)應(yīng)凸（凹）點(diǎn)極端值亦在自變量取值范圍（［-1，0］）內(nèi)。因此，檢驗(yàn)結(jié)果表明我國(guó)銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)與企業(yè)創(chuàng)新之間的“倒U（U）”型關(guān)系是真實(shí)存在的。

表7 銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)與企業(yè)創(chuàng)新“倒U（U）”型關(guān)系的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（2）遺漏變量問(wèn)題。遺漏重要變量也可能導(dǎo)致模型估計(jì)結(jié)果出現(xiàn)偏誤。首先，從宏觀層面來(lái)看，城市客運(yùn)總量也可能是影響銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度的重要因素，因?yàn)榭瓦\(yùn)總量越大的城市，其人流量也就越大，對(duì)中小銀行也具有更強(qiáng)的吸引力。其次，從微觀層面來(lái)看，管理層是企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新的最終決策者，因而管理層的風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)也必然會(huì)影響企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)。比如，過(guò)度自信的高管進(jìn)行創(chuàng)新決策的可能性往往更大，易靖韜等［39］研究發(fā)現(xiàn)，高管過(guò)度自信會(huì)促進(jìn)企業(yè)加大創(chuàng)新項(xiàng)目的投入和產(chǎn)出。針對(duì)上述可能存在的遺漏變量問(wèn)題，本文在模型（4）中納入城市客運(yùn)總量和高管過(guò)度自信變量再次進(jìn)行回歸分析，以驗(yàn)證可能存在的遺漏變量問(wèn)題對(duì)研究結(jié)論造成的影響。其中：客運(yùn)總量采用城市當(dāng)年客運(yùn)總?cè)藬?shù)（萬(wàn)人）取自然對(duì)數(shù)來(lái)衡量，變量符號(hào)為Passenger；高管過(guò)度自信采用高管前三名薪酬之和與高管總薪酬的比值來(lái)衡量［40-41］，變量符號(hào)為OC。表8報(bào)告了遺漏變量問(wèn)題檢驗(yàn)的相關(guān)回歸結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)，回歸結(jié)果依然與前文基本一致。

表8 遺漏變量問(wèn)題檢驗(yàn)

（3）指標(biāo)敏感性問(wèn)題?？紤]指標(biāo)設(shè)定可能會(huì)影響研究結(jié)論的穩(wěn)健性，本文對(duì)銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度指標(biāo)進(jìn)行敏感性分析。參考蔡競(jìng)和董艷［34］的做法，選擇五大國(guó)有銀行分支機(jī)構(gòu)集中度（CR）再次對(duì)模型（4）進(jìn)行估計(jì)，以五大國(guó)有銀行分支行數(shù)量的總和占城市內(nèi)所有銀行分支行總數(shù)量的比值來(lái)衡量。具體計(jì)算公式如下：

其中：Bankrm代表第r家銀行在城市m內(nèi)的分支行數(shù)量；Nm是城市m內(nèi)所有類型銀行的數(shù)量。五大國(guó)有銀行集中度（CR）取值介于0~1之間，其數(shù)值越大，表示壟斷程度越高。因此，同樣將五大國(guó)有銀行集中度（CR）乘以-1作為轉(zhuǎn)化銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度的衡量指標(biāo)，變量符號(hào)為CRb，其數(shù)值越大，表明城市層面的銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度越高。表9報(bào)告了指標(biāo)敏感性檢驗(yàn)的相關(guān)回歸結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)，回歸結(jié)果也支持前文研究結(jié)論。

表9 指標(biāo)敏感性問(wèn)題檢驗(yàn)

五、結(jié)論與建議

本文將城市“異質(zhì)性”因素納入銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的分析框架中，探討了我國(guó)異質(zhì)性銀行體系下，銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響。研究發(fā)現(xiàn)：我國(guó)銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的作用具有明顯的城市差異性，在金融發(fā)展水平低城市中，銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新具有顯著的“U”型作用；而在金融發(fā)展水平較高城市中，則具有顯著的“倒U”型作用。機(jī)制檢驗(yàn)表明，金融發(fā)展水平?jīng)_擊使得我國(guó)銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)與企業(yè)創(chuàng)新關(guān)系發(fā)生“形狀反轉(zhuǎn)”現(xiàn)象，導(dǎo)致不同城市出現(xiàn)銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)與企業(yè)創(chuàng)新的研究悖論。本文再次考察了中國(guó)銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的作用，對(duì)指導(dǎo)企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新并深化中國(guó)金融體制改革提供一定的經(jīng)驗(yàn)參考。據(jù)此，本文提出如下建議：一方面，在構(gòu)建中國(guó)多層次、多主體和滿足多服務(wù)主體的現(xiàn)代化銀行體系時(shí)，應(yīng)重視城市金融發(fā)展水平這一城市“異質(zhì)性”因素的影響。對(duì)于金融發(fā)展水平較低城市（如阜陽(yáng)、六安和蕪湖等）而言，需進(jìn)一步加大管制放松力度，以促進(jìn)銀行體系的市場(chǎng)化，從而推動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新能力提升；而對(duì)于金融發(fā)展水平較高城市（如北京、上海和天津等）而言，可在完善相關(guān)法律法規(guī)的同時(shí)，適度加強(qiáng)銀行業(yè)管制，以推動(dòng)地方銀行體系真正服務(wù)于中小企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)。另一方面，我國(guó)政府部門(mén)應(yīng)在不同城市金融發(fā)展水平基礎(chǔ)上，完善銀行業(yè)相關(guān)監(jiān)管制度，降低城市內(nèi)信貸資源效率低下，促進(jìn)區(qū)域內(nèi)企業(yè)高效創(chuàng)新。既要防止部分高金融發(fā)展水平城市的銀行體系過(guò)度競(jìng)爭(zhēng)，也要激勵(lì)低金融發(fā)展水平城市銀行體系實(shí)現(xiàn)充分競(jìng)爭(zhēng)，真正使得地方銀行體系激勵(lì)企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新，推動(dòng)地方銀行體系高效率運(yùn)行。

注 釋：

（1）本文設(shè)定一個(gè)“倒U”型關(guān)系曲線Y=400+1.48X-0.21X2-2.4XG+0.03X2G，當(dāng)政府創(chuàng)新補(bǔ)貼從11變化到3時(shí)，“倒U”型曲線會(huì)逐漸變成直線乃至“U”型關(guān)系曲線。