銀行業(yè)分布格局動態(tài)演變與中小企業(yè)信貸成本

宿偉健，劉維龍，戚桂燁

(1.山東財經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟研究中心，山東 濟南 250014；2.山東高速集團有限公司，山東 濟南 250098；3.山東第一醫(yī)科大學(xué)附屬省立醫(yī)院 醫(yī)學(xué)工程部，山東 濟南 250021)

一、引言

進入21 世紀，中國商業(yè)銀行的分布格局發(fā)生了重大變化，地區(qū)間銀行業(yè)發(fā)展差距整體呈現(xiàn)縮小趨勢，銀行信貸供給的覆蓋面逐步擴大，并成為中小企業(yè)融資的重要來源之一，商業(yè)銀行成為解決中小企業(yè)融資難、融資貴難題的重要主體。中小企業(yè)不僅是經(jīng)濟發(fā)展的生力軍，更是吸納就業(yè)的主力軍，在中國現(xiàn)代化進程中發(fā)揮著不可替代的作用。然而，融資難、融資貴一直是困擾中小企業(yè)發(fā)展的難題。2019 年，李克強總理在《政府工作報告》中強調(diào)，著力緩解企業(yè)融資難、融資貴問題；適時運用存款準備金率、利率等數(shù)量和價格手段，引導(dǎo)金融機構(gòu)擴大信貸投放、降低貸款成本，精準有效支持實體經(jīng)濟，不能讓資金空轉(zhuǎn)或脫實向虛；加大對中小銀行定向降準力度，釋放的資金全部用于民營和小微企業(yè)貸款。2020 年，李克強總理在《政府工作報告》中進一步強調(diào)，大型商業(yè)銀行普惠型小微企業(yè)貸款增速要高于40%。這說明在中國這樣一個銀行業(yè)主導(dǎo)金融體系的發(fā)展中國家，中小企業(yè)融資難、融資貴問題的解決離不開商業(yè)銀行的支持。

自改革開放以來，中國商業(yè)銀行資產(chǎn)規(guī)模日益龐大、結(jié)構(gòu)日漸多元化，分支機構(gòu)數(shù)量呈現(xiàn)幾何級增長。特別是在2008 年金融危機的沖擊下，部分地區(qū)不斷有新的商業(yè)銀行分支機構(gòu)進入市場、分支機構(gòu)數(shù)量持續(xù)增加，而有些地區(qū)的銀行網(wǎng)點則被陸續(xù)撤銷或合并、分支機構(gòu)數(shù)量不斷減少，銀行業(yè)的分布格局發(fā)生了重大變化。那么，中國銀行業(yè)分布格局的變化是否會影響中小企業(yè)信貸融資成本呢? 隨著經(jīng)濟改革進入深水區(qū)，對上述問題的回答有助于更好地促進中小企業(yè)發(fā)展。

“市場勢力”假說與“市場信息”假說是當前關(guān)于銀行業(yè)市場結(jié)構(gòu)與企業(yè)融資成本關(guān)系的兩大主要假說?！笆袌鰟萘Α奔僬f認為，銀行業(yè)競爭而非壟斷能夠緩解企業(yè)融資約束、降低借貸利率，進而減少企業(yè)信貸成本。而“市場信息”假說的觀點則與其相反，強調(diào)壟斷能激勵銀行通過搜尋企業(yè)軟信息以減少銀企之間的信息不對稱，軟信息的獲得能夠促使商業(yè)銀行向相關(guān)企業(yè)發(fā)放大量利率較低的關(guān)系型信貸，進而減少企業(yè)的信貸成本。

圍繞驗證上述兩個假說，大量學(xué)者分析了銀行業(yè)集中度對企業(yè)融資可得性的影響，而對企業(yè)信貸融資成本的研究卻較少。就跨國樣本研究而言，Petersen 和Rajan分析了銀行競爭對貸款利率的影響，發(fā)現(xiàn)在銀行業(yè)集中度高的國家，信貸利率較低，證實了“市場信息”假說。Zuzana 和Anastasiya分別采用四種銀行競爭指標研究了銀行競爭對企業(yè)信貸成本的影響，發(fā)現(xiàn)銀行競爭能顯著增加企業(yè)信貸成本，而且這種成本增加效應(yīng)存在異質(zhì)性，對小企業(yè)或是信息不透明企業(yè)而言相對更大，但是上述影響受到金融業(yè)發(fā)展水平和是否處于經(jīng)濟危機時期的制約。Berger 和Udell分析了銀企關(guān)系的深化對企業(yè)信貸成本的影響效果，他們認為隨著銀行所掌握的企業(yè)信息越來越多，信息不對稱現(xiàn)象的成本緩釋效應(yīng)逐漸在信貸合同中體現(xiàn)，在壟斷的銀行業(yè)市場結(jié)構(gòu)中，銀企關(guān)系越密切、周期越長，企業(yè)信貸的利率越低、抵押要求越寬松。與此同時，單一國家樣本的研究，如意大利、挪威、比利時等，卻顯示銀行業(yè)集中度對信貸利率存在正向影響，銀行業(yè)市場壟斷性越高，企業(yè)信貸利率越高，即支持“市場勢力”假說。這表明“市場勢力”假說與“市場信息”假說均有文獻證據(jù)支持。

關(guān)于企業(yè)融資可得性的研究國內(nèi)學(xué)者已有大量成果，但對企業(yè)信貸成本的研究卻有待深入。雖然已有文獻分別探討了貨幣政策、高管學(xué)術(shù)經(jīng)歷、企業(yè)可持續(xù)發(fā)展能力等對企業(yè)融資成本的影響，但是上述分析的研究對象均為上市公司，并未討論中小企業(yè)信貸成本問題。由于中小企業(yè)很難通過資本市場進行融資，獲取銀行信貸是其資金的主要來源，而現(xiàn)有研究鮮有分析銀行業(yè)分布格局對中小企業(yè)信貸成本的影響。特別是近年來，如何解決中小企業(yè)融資貴難題已成為政府、社會的共識，鑒于商業(yè)銀行在解決企業(yè)融資貴問題方面所發(fā)揮的重要作用，探究銀行業(yè)分布格局的動態(tài)演變對中小企業(yè)信貸成本所造成的影響，不僅能夠有利于促進中小企業(yè)的成長發(fā)展，更能在一定程度上提升中國銀行業(yè)的信貸配置效率。

本文可能的邊際貢獻包括以下三個方面:(1)從銀行分支機構(gòu)區(qū)位分布這一相對精細的視角描述中國銀行業(yè)發(fā)展的歷史演進過程，以區(qū)別于以往文獻使用全國整體數(shù)據(jù)進行時間序列分析而忽視信貸資源地區(qū)分布不均的客觀事實。(2)既考量了商業(yè)銀行分支機構(gòu)總數(shù)，又探究了銀行業(yè)市場結(jié)構(gòu)變化對中小企業(yè)信貸融資成本的影響，較以往單純使用四大國有銀行信貸投放量占全國的比重這一指標所進行的相關(guān)研究更加科學(xué)。(3)樣本選取中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫企業(yè)而非上市公司，能更好地捕捉銀行業(yè)發(fā)展對普遍存在融資困境的中小企業(yè)信貸融資成本的影響。

二、特征事實與研究假設(shè)

隨著中國經(jīng)濟的持續(xù)發(fā)展，銀行業(yè)發(fā)展增速較快，商業(yè)銀行數(shù)量與分布格局發(fā)生了重大變化，金融供給不足的地區(qū)不平衡現(xiàn)象得到一定程度的緩解，然而商業(yè)銀行分布的地區(qū)差異、城鄉(xiāng)差異依然存在，不同類型商業(yè)銀行的發(fā)展規(guī)模也存在顯著差異。

(一)商業(yè)銀行分布的地區(qū)差異

表1 顯示了1989—2014 年這一時期，每隔五年東、中、西、東北四個地區(qū)的商業(yè)銀行分支機構(gòu)總數(shù)與地區(qū)間銀行總數(shù)的比值。對比發(fā)現(xiàn)，1989—2014 年，東、中、西、東北地區(qū)銀行機構(gòu)總數(shù)均表現(xiàn)出明顯的增長趨勢。同時，從每年四個地區(qū)的數(shù)據(jù)對比中也可以發(fā)現(xiàn)，銀行分支機構(gòu)總數(shù)呈現(xiàn)出東、中、西、東北地區(qū)依次遞減的明顯特點，這與地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平基本一致，表明我國商業(yè)銀行分支機構(gòu)的地區(qū)分布存在不平衡性，地區(qū)差異化趨勢明顯。同時注意到，東、中、西、東北地區(qū)商業(yè)銀行分支機構(gòu)總數(shù)之比一直呈現(xiàn)出日益擴大的趨勢，從1989 年的1∶0.87∶0.80∶0.43 擴大至2014 年的1∶0.53∶0.55∶0.22，而且東部與中部、西部、東北地區(qū)之間的差距越來越明顯，但是中部與西部地區(qū)的差距在逐步縮小?；谝陨戏治觯梢缘贸鲞@樣一個結(jié)論:雖然近年來東、中、西、東北地區(qū)的銀行分支機構(gòu)數(shù)量都處于一個增長狀態(tài)，但是四者之間商業(yè)銀行總數(shù)量的差距不但未能縮小，反而呈現(xiàn)出擴大的趨勢，這主要是由于相對于中部、西部、東北地區(qū)而言，東部地區(qū)銀行分支機構(gòu)數(shù)量基數(shù)大、增幅更快。

表1 部分年份我國不同地區(qū)商業(yè)銀行數(shù)量對比

(二)商業(yè)銀行分布的城鄉(xiāng)差異

地區(qū)銀行分支機構(gòu)數(shù)量的多寡在一定程度上代表了信貸供給規(guī)模的大小，因而是衡量地區(qū)金融發(fā)展程度的重要指標之一。為探究近年來我國城鄉(xiāng)地區(qū)銀行業(yè)分布格局的差異，這里將市區(qū)和非市區(qū)銀行機構(gòu)總數(shù)量作為衡量城鄉(xiāng)銀行業(yè)發(fā)展層次的評價指標。表2 是每隔五年非市區(qū)銀行和市區(qū)銀行總數(shù)的對比數(shù)據(jù)。由表2 可知，總體上非市區(qū)銀行總數(shù)和市區(qū)銀行總數(shù)均處于增長階段。非市區(qū)銀行總數(shù)從1989 年的18 277家增加到2014 年的78 347 家，增長4.28 倍，年均增幅13%。市區(qū)銀行總數(shù)量從1989 年的16 706 家增長到2014 年的89 035 家，增長5.53 倍，年均增幅18%，與非市區(qū)銀行數(shù)量增幅相比略高。上述變化表明，2009 年以來，非市區(qū)商業(yè)銀行分支機構(gòu)數(shù)量增速較快，商業(yè)銀行金融服務(wù)得以拓展到鄉(xiāng)村地區(qū)。需要指出的是，非市區(qū)和市區(qū)商業(yè)銀行網(wǎng)點總數(shù)之比從1989 年的1.13、1994 年的1.02 下降到1999 年的0.87，然后又從0.87 下降到2004 年的0.81，再擴大至2009 年和2014 年的0.87，這說明我國非市區(qū)和市區(qū)銀行網(wǎng)點差距存在一個V 型變化趨勢。

表2 部分年份我國城鄉(xiāng)商業(yè)銀行數(shù)量對比

(三)不同類型商業(yè)銀行數(shù)量差異

改革開放以來，股份制商業(yè)銀行、城商行、農(nóng)商行得到了較快發(fā)展，外資銀行也開始在中國設(shè)立分支機構(gòu)，但是不同類型商業(yè)銀行的數(shù)量同樣存在較大差異，表3 反映了1989—2015 年各類型商業(yè)銀行數(shù)量的變化過程。觀察表3 可以發(fā)現(xiàn)，不同類型的商業(yè)銀行分支機構(gòu)數(shù)量都呈現(xiàn)出明顯的增長趨勢，就所占比重而言，從大到小依次是:四大國有銀行、郵儲銀行、農(nóng)商行、城商行、股份制銀行、外資銀行。四大國有商業(yè)銀行在總量上占有絕對的優(yōu)勢，自1989 年起由26 642 家分支機構(gòu)增長至2015 年69 210 家，在所有銀行中所占比重雖然由77.5%下降為40.9%，但并未動搖其主導(dǎo)地位。四大國有銀行在1990—1998 年間保持較快的增速，年均增長率為8.9%，其中1993 和1994 年的增速高達12.25%和11.33%，而在1998 年之后年增長率一直保持較低水平，穩(wěn)定保持在4%以下，2015 年的增長率僅為0.2%，這表明國有銀行分支機構(gòu)擴展已經(jīng)進入停滯階段。郵儲銀行從1989 年的4 501 家分支機構(gòu)增長至2015 年的40 345 家，所占全部商業(yè)銀行總數(shù)的比重由1989 年的13.1%增加到2015 年的23.8%。郵儲銀行分支機構(gòu)的增速在1997—2007 年間始終低于8%，但是2008 年猛增到51.1%，2009 年增速又回落到5%以下。農(nóng)商行在1989—2004 年間，始終保持平穩(wěn)低速增長，除1998年以外，年增速均低于8%；2005—2012 年進入兩位數(shù)增長階段，之后再次進入低于5%的緩慢增長階段。城市商業(yè)銀行1992—2002 年間，每年增幅均超過11%，其中，1996 年比1995 年增長1.07 倍；2003—2012 年間，每年的增長均低于10%，分支機構(gòu)增長趨于穩(wěn)定。股份制商業(yè)銀行在1989 年時僅有157 家分支機構(gòu)，至2015 年分支機構(gòu)數(shù)量達到11 862 家，占全部銀行的比重由0.4%提升到7%，增速并不明顯。股份制銀行的發(fā)展特征是:1989—1996 年間年均增速超過28%；1997—2003 年間年均增速超過17%，股份制銀行處于一個快速擴張時期；但2004—2007 年其增速進入低谷，年增速均低于9.6%；2008 年開始再次以10%以上的增速擴張，其中2014 年增長率達到46%。外資銀行從1989 年的16 家增至2015 年的1 043 家，2005—2012 年是外資銀行的快速增長期，年增速均超過12%，其中2007 年增幅為273%，隨后增長趨勢逐漸放緩。

表3 1989—2015 年不同類型商業(yè)銀行數(shù)量對比

以上數(shù)據(jù)表明，雖然中國的商業(yè)銀行數(shù)量有了明顯的增長，但是商業(yè)銀行分布的地區(qū)差異、城鄉(xiāng)差異、不同類型商業(yè)銀行的數(shù)量差異仍然十分明顯。

(四)研究假設(shè)

改革開放以來，中國商業(yè)銀行分支機構(gòu)的分布格局發(fā)生了較大變化，雖然地區(qū)間、城鄉(xiāng)間銀行分支機構(gòu)的數(shù)量仍然存在較大差異，但整體而言，各地級市銀行分支機構(gòu)的總數(shù)明顯增加，表明商業(yè)銀行地理分布密度加大，銀行間信貸競爭程度加劇，各商業(yè)銀行更有動力去開拓新的客戶群體，這會進一步提高銀行信貸業(yè)務(wù)的覆蓋面。這種覆蓋面的擴大會改變原先中小企業(yè)在信貸談判中的不利地位，隨著銀行分布密度和銀行間競爭程度的提高，中小企業(yè)申請信貸時的選擇增多，可以同時向多家銀行進行申請。由于優(yōu)質(zhì)客戶資源是稀缺的，商業(yè)銀行為實現(xiàn)利潤不得不就開拓中小企業(yè)客戶群體而展開競爭，這促使商業(yè)銀行積極改善自身的金融服務(wù)，加大對中小企業(yè)軟信息的搜集力度，從而甄別成長型企業(yè)，減少銀企信息不對稱現(xiàn)象，降低對中小企業(yè)的貸款利率，緩解中小企業(yè)融資貴難題，有利于實現(xiàn)商業(yè)銀行與企業(yè)的雙贏。

基于此，提出研究假設(shè):商業(yè)銀行分支機構(gòu)分布密度加大、銀行業(yè)市場競爭加劇均有助于降低中小企業(yè)信貸融資成本。

三、研究設(shè)計

(一)研究樣本

本文通過將中國商業(yè)銀行分支機構(gòu)區(qū)位分布數(shù)據(jù)對接工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫獲取了進行實證分析的研究樣本。由于中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)截止到2013 年，受數(shù)據(jù)所限，實證樣本的時間期限為1998—2013 年。中國商業(yè)銀行分支機構(gòu)數(shù)據(jù)(分支機構(gòu)的具體名稱、金融許可證號碼、營業(yè)場所地址、批準成立日期)來源于中國銀行保險監(jiān)督管理委員會網(wǎng)站，控制變量數(shù)據(jù)來源于《中國城市統(tǒng)計年鑒》。

(二)模型與變量

這里參照周宗安和宿偉健的做法，使用面板雙向固定效應(yīng)模型進行分析，公式如下:

式中，下標表示第個企業(yè)，代表年份；因變量為企業(yè)融資成本，參照孫威等的做法，使用企業(yè)應(yīng)付利息除以流動負債與應(yīng)付賬款的差衡量；為商業(yè)銀行地區(qū)分布密度和銀行業(yè)市場結(jié)構(gòu)；為系列控制變量，是時間固定效應(yīng)，為個體固定效應(yīng)，為殘差。變量定義詳見表4。

表4 變量定義

四、實證結(jié)果分析

(一)銀行分布密度視角

表5 匯報了銀行分布密度對中小企業(yè)信貸成本影響的分析結(jié)果。表5 中列(1)顯示在不加任何控制變量情況下，銀行分布密度對中小企業(yè)融資成本的影響系數(shù)為-0.042，在1%的置信區(qū)間顯著，表明銀行分布密度越高、銀行分支機構(gòu)數(shù)量越多，越能顯著降低企業(yè)信貸成本。列(2)為添加控制變量情形下的結(jié)果，影響系數(shù)同樣在1%的置信區(qū)間顯著，而且系數(shù)-0.04 與未添加控制變量的系數(shù)十分接近，說明銀行分布密度對信貸融資成本的降低具有較穩(wěn)健的影響。為探究不同級別城市之間銀行分布密度對中小企業(yè)信貸融資成本的影響是否存在異同，這里把副省級城市、省會城市合并為省級城市，較大的市與一般地級市歸類為普通地級市，進行分類回歸分析。觀察發(fā)現(xiàn)，在列(3)普通地級市樣本回歸中，銀行分布密度依然能夠在1%水平上顯著降低企業(yè)信貸成本，而在列(4)省級城市樣本回歸中，銀行分布密度則不存在統(tǒng)計學(xué)上的顯著性。省級樣本回歸之所以不顯著，可能是因為這些城市資本較為充裕、金融產(chǎn)品豐富、企業(yè)融資渠道廣。比較列(3)與列(2)可以發(fā)現(xiàn)，銀行分布密度對企業(yè)信貸成本的影響，無論在影響系數(shù)、影響方向還是顯著性水平方面均高度接近，這表明全樣本回歸顯著的主要原因是普通地級市樣本造成的而非省級城市樣本。

表5 基準回歸與分城市等級回歸結(jié)果

(二)銀行業(yè)市場結(jié)構(gòu)視角

商業(yè)銀行分布格局的變化，既包括銀行分支機構(gòu)總數(shù)量的變化，也包括不同商業(yè)銀行數(shù)量比重的變化，即銀行業(yè)市場構(gòu)成的變化。如果說銀行分布密度代表了地區(qū)銀行分支機構(gòu)的數(shù)量和信貸供給的總規(guī)模，則銀行業(yè)市場結(jié)構(gòu)則反映了信貸市場中不同商業(yè)銀行間的競爭程度。表6 反映了銀行業(yè)市場結(jié)構(gòu)對中小企業(yè)信貸融資成本的影響。

表6 銀行業(yè)市場結(jié)構(gòu)對融資成本影響的回歸結(jié)果

續(xù)表6

表6 列(1)表明全樣本條件下，競爭性的銀行業(yè)市場結(jié)構(gòu)能夠在10%水平上顯著降低企業(yè)信貸成本；列(2)則顯示在普通地級市樣本回歸中，競爭性的銀行業(yè)市場結(jié)構(gòu)在5%水平上顯著降低企業(yè)信貸成本，且其降低幅度較全樣本條件下提高了，但是在省級城市樣本下競爭性的銀行業(yè)市場結(jié)構(gòu)對企業(yè)信貸成本的降低作用并不顯著，這與前述銀行分布密度的影響類似。這里也分析了省級銀行業(yè)市場結(jié)構(gòu)對企業(yè)信貸成本的影響，列(4)顯示競爭性的省級銀行業(yè)市場結(jié)構(gòu)顯著降低了企業(yè)融資成本。

(三)交互影響視角

前述研究發(fā)現(xiàn)無論是銀行分布密度還是銀行業(yè)市場結(jié)構(gòu)均能對企業(yè)信貸融資成本造成影響，那么二者之間的交互效應(yīng)是否也能降低企業(yè)信貸成本呢? 為回答這一疑問，這里進行了交互影響效果分析，驗證思路為:以33%與66%分位數(shù)為標準將銀行業(yè)市場結(jié)構(gòu)劃分為競爭性的市場結(jié)構(gòu)和壟斷性的市場結(jié)構(gòu)；設(shè)置變量，若某城市的高于銀行業(yè)市場結(jié)構(gòu)的66%分位數(shù)，則賦值為0，代表壟斷性的市場結(jié)構(gòu)；若某城市的低于其33%分位數(shù)，則賦值為1，代表競爭性的市場結(jié)構(gòu)。表7 匯報了分析結(jié)果。

表7 交互影響分析結(jié)果

續(xù)表7

表7 列(1)顯示了全樣本條件下的回歸結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)銀行分布密度、銀行業(yè)市場結(jié)構(gòu)均在5%水平上顯著降低企業(yè)信貸成本，但是二者的交互效應(yīng)系數(shù)為正且不顯著。列(2)則顯示普通地級市樣本條件下，銀行分布密度與銀行業(yè)市場結(jié)構(gòu)的交互效應(yīng)在10%統(tǒng)計學(xué)水平上顯著且影響系數(shù)為正。這說明:如果兩個普通地級市的銀行業(yè)市場結(jié)構(gòu)相同，則在銀行分布密度大的地方，銀行競爭降低企業(yè)信貸成本的作用會弱化，在銀行競爭激烈的地級市，應(yīng)該避免銀行數(shù)量的不合理增加。

既然當銀行分布密度大的時候，銀行業(yè)競爭降低企業(yè)信貸成本的作用會弱化，那么這種不利影響是否會因金融監(jiān)管政策的優(yōu)化而發(fā)生變化呢? 2009 年4 月16 日，中國銀行保險監(jiān)督管理委員會為進一步優(yōu)化對新設(shè)銀行分支機構(gòu)的監(jiān)管，發(fā)布《關(guān)于中小商業(yè)銀行分支機構(gòu)市場準入政策的調(diào)整意見(試行)》(銀監(jiān)辦發(fā)〔2009〕143 號)，取消了對股份制商業(yè)銀行和城商行省內(nèi)異地設(shè)立分支機構(gòu)的數(shù)量限制。這里利用監(jiān)管政策變化這一“準自然實驗”驗證上述交互效應(yīng)是否因政策沖擊而發(fā)生相應(yīng)改變。表7 列(3)和列(4)分別是添加金融監(jiān)管優(yōu)化政策()情形下的全樣本、普通地級市樣本條件下的三重差分回歸結(jié)果，重點觀察銀行分布密度、銀行業(yè)市場結(jié)構(gòu)、金融監(jiān)管優(yōu)化政策三者交互項的回歸系數(shù)，可以發(fā)現(xiàn)均不顯著。進一步地，比較列(1)與列(3)，全樣本條件下銀行分布密度與銀行競爭二者交互效應(yīng)對企業(yè)信貸成本的影響因金融監(jiān)管政策的實施，從列(1)的不顯著變?yōu)榱?3)的顯著。比較列(2)與列(4)，普通地級市樣本條件下交互效應(yīng)對企業(yè)信貸成本的影響系數(shù)均為7%，并未發(fā)生顯著變化。上述結(jié)果說明了兩層含義:一是金融監(jiān)管優(yōu)化政策實施后，全樣本條件下，當銀行分布密度大的時候，銀行業(yè)競爭降低企業(yè)信貸成本作用會弱化這一趨勢由不顯著轉(zhuǎn)變?yōu)轱@著；二是普通地級市樣本下，當銀行分布密度大的時候，銀行業(yè)競爭降低企業(yè)信貸成本的作用會弱化這一趨勢并未得到逆轉(zhuǎn)，應(yīng)該合理布局城市中商業(yè)銀行的分布。

(四)內(nèi)生性問題的討論

如何抑制內(nèi)生性是一個在探討金融發(fā)展與經(jīng)濟增長二者關(guān)系時所無法回避的問題。就本文而言，也存在這樣一種可能:不是銀行分布密度、銀行業(yè)市場結(jié)構(gòu)影響了中小企業(yè)信貸成本，而是商業(yè)銀行更愿意在中小企業(yè)信貸成本較低的地方設(shè)置分支機構(gòu)。

為提高研究的科學(xué)性，排除上述可能，這里使用工具變量法緩解內(nèi)生性問題。第一個工具變量是城市行政級別，城市行政級別決定了不同城市之間存在巨大的資源稟賦差異。當前城市可分為:直轄市、副省級城市、省會城市、較大的市、一般地級市。這里設(shè)置了城市行政級別變量，將上述城市分別賦值5、4、3、2、1。一般而言，行政級別越高，城市資源稟賦越豐富，商業(yè)銀行為提升盈利能力而傾向于在級別高的城市多開設(shè)分支機構(gòu)，所以行政級別高的城市其銀行分支機構(gòu)數(shù)量要比級別低的城市多，銀行業(yè)競爭程度也相對更激烈。這意味著城市級別會影響銀行業(yè)的分布格局，但是以數(shù)字測度的城市行政級別卻無法影響企業(yè)信貸成本。因此，理論上使用這一工具變量是恰當?shù)?。第二個工具變量是周邊城市的銀行業(yè)競爭均值。一方面，如果周邊城市銀行間競爭激烈，則商業(yè)銀行會將目光轉(zhuǎn)向競爭程度相對較低的本市，并在本市增設(shè)分支機構(gòu)。另一方面，周邊鄰市的銀行并不會向本市的企業(yè)提供信貸支持，即周邊城市銀行競爭均值能夠影響本市的銀行分支機構(gòu)密度和市場競爭狀況，卻不會影響本地的企業(yè)信貸成本，因此也是一個合理的工具變量。由于城市級別工具變量不隨時間發(fā)生變化，在回歸分析時將其乘以人民幣兌美元的匯率水平以防其因共線性被刪除。表8 為工具變量分析的一階段、二階段、弱工具性、過度識別檢驗結(jié)果。觀察列(1)可發(fā)現(xiàn)兩個工具變量均能在1%的置信區(qū)間顯著影響銀行分布密度，符合前述理論分析。列(2)則顯示在使用工具變量控制內(nèi)生性的前提條件下，銀行分布密度仍能顯著降低企業(yè)信貸成本。進一步地，弱工具變量檢驗結(jié)果的F 值遠大于10%的臨界值19.93；過度識別檢驗的P 值為0.281 7，排除了存在弱工具性和過度識別的可能，說明工具變量選取是科學(xué)的。

表8 工具變量分析一、二階段回歸結(jié)果

五、結(jié)論與政策建議

本文利用商業(yè)銀行分支機構(gòu)區(qū)域分布數(shù)據(jù)，從地區(qū)分布、城鄉(xiāng)分布與數(shù)量規(guī)模差異三個角度分析了商業(yè)銀行地理分布的演變，探討了銀行業(yè)分布格局對中小企業(yè)信貸成本的影響，研究表明:銀行分布密度、競爭型的市場結(jié)構(gòu)均能顯著降低企業(yè)信貸成本，但是在銀行分布密度較大的時候，銀行競爭對企業(yè)信貸成本的降低作用會減弱，而且這種弱化趨勢并未因銀行業(yè)監(jiān)管新政的實施而遞減。在使用城市行政級別和周邊臨市銀行競爭的均值這兩個工具變量緩釋內(nèi)生性的檢驗中，研究結(jié)論并未發(fā)生變化。為發(fā)揮銀行業(yè)分布密度、銀行間競爭對中小企業(yè)信貸成本的降低效應(yīng)，建議如下:

第一，合理布局商業(yè)銀行區(qū)位分布，縮小地區(qū)間銀行業(yè)發(fā)展差距。當前我國東、中、西、東北四大區(qū)域之間以及城鄉(xiāng)之間無論是在銀行分支機構(gòu)數(shù)量方面，還是在不同所有制商業(yè)銀行所占比重方面，仍然存在較為明顯的差距。這種差距不但體現(xiàn)在不同地區(qū)之間，同一地區(qū)的不同省份、同一省份的不同地級市、同一地級市的不同區(qū)縣也存在或大或小的差異，這種差距直接導(dǎo)致了銀行信貸資本配置效率的差異。銀行業(yè)監(jiān)管當局應(yīng)實施差異化審核批準策略，鼓勵、引導(dǎo)各商業(yè)銀行在中西部銀行分支機構(gòu)數(shù)量較少的城市增設(shè)分支機構(gòu)，優(yōu)化全國商業(yè)銀行網(wǎng)點布局，逐步縮小東、中、西、東北地區(qū)在銀行分支機構(gòu)密度上的差距，逐步解決部分地區(qū)存在的金融服務(wù)空白現(xiàn)象，實現(xiàn)全國范圍內(nèi)商業(yè)銀行服務(wù)的全覆蓋，在此基礎(chǔ)上提高有限信貸資源的配置效率，為中小企業(yè)發(fā)展創(chuàng)造條件。

第二，強化銀行業(yè)市場監(jiān)管，避免銀行間過度競爭。銀行間過度競爭易造成金融風(fēng)險，在銀行分支機構(gòu)分布密集、銀行業(yè)市場發(fā)達的地區(qū)，銀行監(jiān)管機構(gòu)應(yīng)立足于風(fēng)險防控，出臺避免銀行間過度競爭的規(guī)范性監(jiān)管文件。一方面，要嚴格管控金融許可證的發(fā)放，實現(xiàn)地區(qū)銀行分支機構(gòu)的數(shù)量規(guī)模、結(jié)構(gòu)層次與經(jīng)濟發(fā)展水平相一致，避免因銀行分支機構(gòu)數(shù)量增長過快造成過度競爭進而導(dǎo)致商業(yè)銀行競相降低信貸審批門檻而向高風(fēng)險項目提供貸款。另一方面，嚴格監(jiān)管各商業(yè)銀行在金融產(chǎn)品創(chuàng)新、信貸投放、利率執(zhí)行等方面是否存在違規(guī)行為，對商業(yè)銀行存在的擾亂金融市場的行為實施零容忍，對于嚴重違法違規(guī)的按照規(guī)定予以吊銷金融許可證。各地方政府要立足各地實際，充分考量地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展所處的階段、現(xiàn)有主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)構(gòu)成與未來發(fā)展趨勢、外商投資水平、新產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景等，培育完善有序競爭的銀行業(yè)市場體系，實現(xiàn)銀行業(yè)發(fā)展水平與經(jīng)濟發(fā)展要求相匹配。既要防止銀行業(yè)的過度競爭，也要避免造成單一銀行獨自或少數(shù)銀行聯(lián)合壟斷市場局面的出現(xiàn)，發(fā)揮銀行支持實體經(jīng)濟，特別是支持中小型高新技術(shù)企業(yè)發(fā)展的良好局面。

第三，強化政府宏觀調(diào)控，彌補市場不足。在我國經(jīng)濟發(fā)展進入新常態(tài)的背景下，經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量比經(jīng)濟規(guī)模擴張更加重要，過去一些地區(qū)存在的盲目追求GDP 總量提升，而忽視經(jīng)濟內(nèi)部各產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展的做法已經(jīng)難以為繼。如果單純依靠市場自發(fā)調(diào)節(jié)配置銀行信貸資源，落后產(chǎn)業(yè)的企業(yè)仍然有可能通過長期以來與銀行形成的業(yè)務(wù)關(guān)系而獲得貸款支持。由于信貸資源的稀缺性，落后產(chǎn)業(yè)獲取信貸支持這一硬幣的反面則是高新技術(shù)中小企業(yè)無法獲得足夠的資金支持，可能被迫臨時終止技術(shù)創(chuàng)新項目，進而影響新產(chǎn)品的研發(fā)制造，不利于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化。因此，銀行監(jiān)管部門應(yīng)制定出臺相關(guān)信貸監(jiān)管政策，限制信貸資源流向舊產(chǎn)能項目的規(guī)模與比重，引導(dǎo)信貸資源重點支持能夠推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級的高新技術(shù)中小企業(yè)的發(fā)展。例如，對于支持高新技術(shù)中小企業(yè)發(fā)展達到一定規(guī)模的商業(yè)銀行給予相應(yīng)的政策扶持。

第四，高度關(guān)注信貸風(fēng)險，確保銀行業(yè)穩(wěn)定。近年來，由于銀行業(yè)整體競爭程度的提高，傳統(tǒng)銀行產(chǎn)品的盈利能力日漸式微，銀行業(yè)整體盈利水平下降。與此同時，由于部分商業(yè)銀行的工業(yè)貸款沉淀于傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，而近年來受宏觀經(jīng)濟大環(huán)境的影響，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展面臨前所未有的轉(zhuǎn)型升級壓力，部分企業(yè)效益下滑，甚至破產(chǎn)倒閉，造成銀行無法足額收回貸款，銀行不良貸款規(guī)模與比重攀升，銀行只能通過沖抵利潤的方式核銷不良貸款。對此，商業(yè)銀行要適時調(diào)整現(xiàn)有的信貸結(jié)構(gòu)，根據(jù)國家產(chǎn)業(yè)政策支持的重點方向要求，實施信貸業(yè)務(wù)加減法，逐步退出國家不予支持的舊產(chǎn)能項目，短時間內(nèi)無法退出的擇機退出；加大對國家支持的、具有較好發(fā)展前景的高新技術(shù)、“三農(nóng)”類中小企業(yè)發(fā)展的支持，提高信貸資源的利用質(zhì)量。同時實施更加嚴格的全面風(fēng)險管理政策，構(gòu)建從業(yè)務(wù)審批、盡職調(diào)查、貸后監(jiān)督的全流程管理體系，始終將不良貸款規(guī)模控制在監(jiān)管紅線以內(nèi)，確保不發(fā)生重大風(fēng)險。