銀行業競爭與企業全要素生產率

盛安琪，耿獻輝

(南京農業大學經濟管理學院，江蘇 南京 210014)

一、引 言

當前，我國經濟已處于高速增長階段向高質量發展階段的轉型。在轉變經濟增長方式中，如何促進企業由“資本和勞動推動發展”轉向“全要素推動發展”是經濟增長方式能否實現根本性改變的關鍵。黨的十九大報告明確指出提高全要素生產率的目標要求，充分表明提升全要素生產率對實現經濟高質量發展的重要意義。

在我國特殊的制度背景下，外資和民間資本進入金融行業一直受到嚴格的限制，以公有產權為主的國有銀行模式仍主導中國的銀行業競爭格局。這一競爭格局導致信貸市場上賣方強勢而買方劣勢的現象存在，企業面臨較高的貸款利率和貸款供給不足等問題，不利于企業經營水平的改善和創新投資的增加[1]。但隨著銀行業發展日趨多元化，銀行業競爭變得越來越激烈。為爭奪市場份額，各大銀行不斷優化自身的經營模式和服務水平，積極為中小企業信貸需求提供便利，構建完善而齊全的金融服務平臺，為推動企業發展和實現經濟高質量發展提供了重要保障[2]。因此，本文擬研究銀行業競爭對企業全要素生產率的影響，對促進我國銀行業的發展和實現經濟的高質量增長具有重要的理論和現實意義。

從既往的研究來看，一是關于銀行業競爭經濟后果的研究主要集中在宏觀層面(如經濟穩定?市場風險偏好的選擇和利率傳導效率等)，二是主要側重于融資約束作為中介變量的作用機制研究。本文致力于聚焦微觀層面，利用企業相關財務數據，將銀行業競爭與企業全要素生產率相匹配，力求在微觀層面研究銀行業競爭的經濟后果。同時，引入實體投資和創新投資，進一步檢驗銀行業競爭對企業全要素生產率的影響，進而從內外部環境(如產權性質和市場化程度)來探討銀行業競爭對企業全要素生產率的影響。

鑒于此，本文利用商業銀行分支機構的數據，構造省級層面的銀行業競爭水平指標，將銀行業競爭與企業全要素生產率相匹配，基于2007～2017年滬深A股上市公司的相關數據，研究銀行業競爭對企業全要素生產率的影響。研究結果發現，銀行業競爭與企業全要素生產率呈顯著的正相關關系，符合“市場力量假說”；銀行業競爭加劇可通過增加企業實體投資和創新投資進一步提升企業全要素生產率；銀行業競爭對企業全要素生產率的影響在市場化程度較高的地區及非國有企業中更為顯著。

二、理論分析與研究假設

銀行在金融體系中扮演著金融穩定器的角色，為推動企業發展和實現經濟高質量發展提供重要保障，因而探討銀行業競爭加劇對企業發展產生怎樣的影響顯得尤為重要。現有的研究主要概括為“市場力量假說”和“信息假說”兩種。“市場力量假說”認為隨著銀行業競爭加劇，各個銀行為獲得新客戶和增強舊客戶的粘性，增加貸款供給和提供優惠的貸款利率，企業融資難、融資成本高的問題可在一定程度上得到緩解，而銀行的壟斷導致貸款供給不足和較高的貸款利率[3]。“信息假說”則認為銀行業競爭加劇不利于企業成長，而銀行的壟斷地位有利于企業融資。

本文傾向于銀行業競爭對企業全要素生產率的影響符合“市場力量假說”，原因是：在我國目前的銀行業競爭格局下，信貸市場上賣方強勢而買方劣勢的現象普遍存在，企業面臨較高的貸款利率和貸款供給不足等問題。但隨著銀行業競爭越來越激烈，銀行通過改善自身的運營模式，積極為企業提供優惠的貸款利率和供給，困擾企業的融資問題可在一定程度上得到緩解。從以往文獻的研究來看，探討融資問題的解決與企業全要素生產率之間存在密切的關系，主要表現在兩個方面。第一，當企業面臨有利的投資機會尤其是投資金額巨大的項目時，企業可通過內部資金和外部融資資金來滿足實體投資的需求，避免企業因資金不足導致資源錯配問題[4]。同時，企業融資約束的減輕，降低了外部資金獲取的難度，融資成本得到進一步下降，有利于企業經營水平和生產率的提升。第二，企業研發創新存在資金投入大、研發周期長等問題，僅靠自身的內部資金很難滿足研發活動所需的巨額前期投入，但企業融資約束的降低可促進企業對研發活動的資金支持，增強企業投資擴大發展的意愿和信心，有利于企業技術進步和生產率的提升。因此，銀行業競爭加劇緩解了融資約束，增進企業資本投資的意愿，進而提高了企業全要素生產率。故此，本文提出研究假設1：銀行業競爭顯著提高了企業全要素生產率。

三、研究設計

(一)樣本來源與數據處理

本文以2007～2017年滬深A股上市公司為研究對象，參照盛明泉等(2016)的做法，對樣本進行如下的處理：(1)刪除金融類和ST類公司；(2)刪除部分財務數據缺失及明顯異常的公司[5]。經上述方法處理后得到16838個樣本觀測值，運用Stata14軟件對樣本數據進行分析。

關于解釋變量銀行業競爭，通過整理銀監會網站披露的金融許可證信息，按照省份手工整理商業銀行分支機構的信息，得出銀行業競爭程度。被解釋變量企業全要素生產率，通過相關財務數據的綜合計算得出。上述的基礎數據均來自國泰安數據庫，其余的財務特征數據和治理結構特征數據全部來自國泰安數據庫和Wind數據庫。

(二)變量界定及衡量

1.企業全要素生產率。本文涉及的被解釋變量為企業全要素生產率(TFP)，它是一個綜合性的指標，主要的測量方法有OLS、OP和LP等方法。參考具有代表性的黎文靖和胡玉明(2012)及Giannettietal(2015)的OLS方法[6][7]，具體的測算模型為：

LnSale=α0+α1LnK+α2LnL+α3LnM+Year+Ind+Province+ε

(1)

其中，LnSale為主營業務收入的對數，LnK為固定資產凈值的對數，LnL為員工數量的對數，LnM為購入商品和勞務的金額的對數，Year為年度變量，Ind為行業變量，Province為省份變量。對(1)式進行回歸，得到模型的殘差即為全要素生產率[8]。

2.銀行業競爭。本文涉及的解釋變量為銀行業競爭(Bankcompet)，以銀監會網站的銀行金融許可證為數據來源，手工整理各大銀行在各個省份的分支機構信息。參考方芳和蔡衛星(2016)的做法，首先統計五大國有銀行的數量，再以五大國有銀行分支機構總數除以該省全部商業銀行分支機構總數來定義CR5，并以(1-CR5)來衡量銀行業競爭程度[9]。五大國有銀行的壟斷程度越低，銀行業競爭程度越高。

3.控制變量。參考盛明泉等(2018)的做法，本文選取企業的財務特征和治理結構特征作為控制變量[10]。財務特征變量包括企業規模(Size)、資產負債率(Lev)、盈利能力(Roe)和成長性(Tobinq)，治理結構特征變量包括機構投資者持股(Inst)、“兩職”合一(Dual)、董事會規模(Board)和獨董比例(Inp)。此外，還控制年度變量(Year)、行業變量(Ind)和省份變量(Province)等11個變量。

(三)模型構建

為檢驗銀行業競爭對企業全要素生產率的作用效果，本文設計如下的回歸模型：

TFP=b0+b1Bankcompet+Control+Year+Ind+Province+ε

(2)

其中，TFP為企業全要素生產率；Bankcompet為銀行業競爭水平，其系數b1是本文的核心關注點，若該系數顯著大于0，則表明銀行業競爭水平可提高企業全要素生產率，若該系數顯著小于0，則表明銀行業競爭水平不利于企業全要素生產率的提升；Control代表控制變量，主要包括企業的財務特征變量和治理結構特征變量；Year、Ind和Province分別為行業變量、年度變量和省份變量；ε為隨機誤差項。

四、實證研究結果及分析

(一)描述性統計

表1列示各主要變量的描述性統計結果。

表1 變量的描述性統計(N=16838)

可見，TFP的均值為0.018，最大值為0.966，而最小值小于0，表明樣本企業的TFP水平普遍偏低，且不同企業間的差距較大。Bankcompet的均值為0.579，中位數為0.573，最大值為0.749，三者均大于0.5，表明銀行業競爭水平很可能呈現右偏分布的態勢且銀行業競爭較為激烈。Lev的均值為0.422，最大值為0.854，說明樣本企業普遍舉債過高，存在一定的財務風險。Inp的均值為0.371，但最小值為0.067，與證監會要求的公司獨立董事占比應不低于三分之一的標準不相符，說明部分公司的制度仍不太完善。治理結構特征變量和財務特征變量在總體上分布較為合理，此處不再贅述。

(二)相關性分析

表2列示各變量間的相關性檢測結果。可見，Bankcompet與TFP呈現顯著的正相關關系，系數為0.041且在1%的水平上顯著，初步驗證了研究假設1成立，即具有競爭性的銀行市場環境有利于TFP的提升。上述檢驗結果只是變量間初步的相關性，仍需通過進一步的回歸檢驗加以論證。控制變量與TFP均呈顯著的相關關系，表明控制變量的選取較為合理。同時，各變量間的相關系數基本在0.5以下，說明各變量之間不存在嚴重的共線性問題。

表2 變量的相關性分析

(三)主效應的回歸結果分析

表3列示銀行業競爭與企業全要素生產率的回歸結果。

表3 銀行業競爭與企業全要素生產率(N=16838)

該結果從經驗數據的基礎上得出Bankcompet對TFP的影響方向。第(1)列未加入任何的控制變量，第(2)列在第(1)列的基礎上加入財務特征變量，第(3)列在第(2)列的基礎上加入治理結構特征變量，第(4)列在第(3)列的基礎上加入年度變量、行業變量和省份變量。上述所有的回歸結果中，Bankcompet的系數均顯著為正，表明無論是否加入控制變量，本文的研究假設1均成立，說明銀行業競爭加劇可降低企業融資約束程度和融資成本，進而提高企業全要素生產率，符合“市場力量假說”。另外，第(1)、(2)、(3)和(4)列的Adj_R2明顯提高，符合逐步回歸法的設計思路。

(四)穩健性檢驗

本文采取以下的四種方法進行穩健性檢驗。首先，盡管通過普通的OLS回歸方法獲取了主效應回歸結果，但考慮到面板數據的特征，我們采用固定效應模型進行回歸分析。其次，參考劉貫春等(2019)的研究思路，考慮到2011年中國經濟增長對銀行業和企業發展的影響[11]，我們改變樣本區間重新驗證，選取2012～2017年作為新的研究樣本期。進一步選擇具有代表性的制造業樣本來重新驗證Bankcompet與TFP的關系。最后，考慮到OLS測算TFP可能出現同時性偏差的內生性問題，本文在穩健性分析中也使用LP半參數法(Levinsohn and Petrin,2003)來估計全要素生產率(TFP_LP)[12]。該方法將中間商品的投入作為代理變量，緩解內生性問題，提高數據的測算準確性。表4的回歸結果顯示，Bankcompet的系數符號和顯著性均未發生實質性變化，進一步驗證主效應回歸結果的可靠性。

表4 穩健性檢驗

(五)內生性檢驗

考慮到銀行業競爭與企業全要素生產率之間可能存在內生性問題，借鑒黃賢環等(2018)的研究思路，本文采用銀行業競爭滯后一期(LBankcompet)作為工具變量，利用兩階段最小二乘法來進行回歸檢驗[13]。

表5的回歸結果顯示，在第一階段的回歸結果中，LBankcompet與Bankcompet的相關系數為正且高度顯著，這與預期相一致；在第二階段的回歸結果中，Bankcompet與TFP仍呈顯著正相關，表明在充分考慮內生性問題后，銀行業競爭仍顯著正向影響企業全要素生產率，進一步驗證了研究結論的可靠性。

表5 內生性檢驗(N=12941)

五、進一步分析

(一)作用機制分析

前文已證實，銀行業競爭的加劇顯著提高企業全要素生產率，但并未表明二者之間的作用機制。銀行業競爭與企業融資約束程度存在密切的關系，而融資約束程度直接影響企業的投資意愿和投資能力[14]。已有研究表明，資源配置效率是影響企業全要素生產率的重要因素，它既受到資源總量的影響，也受到管理決策的影響。銀行業競爭加劇，各個銀行可為客戶增加貸款供給和提供優惠的貸款利率，降低企業外部資金獲取的難度。同時，創新能力是影響企業全要素生產率的另一個重要因素，創新需大量資金支持，隨著銀行業競爭越來越激烈，各個銀行積極主動加大對企業研發活動的資金支持，增強了企業創新的投資意愿，已成為銀行自覺自愿的明智選擇。故此，本文提出研究假設2：銀行業競爭影響資本投資，進而對企業全要素生產率產生作用。借此，以期打開銀行業競爭影響企業全要素生產率的“黑箱”。

本文借鑒溫忠麟等(2004)的中介效應模型設計[15]，選取實體投資(Invest)和創新投資(RD)作為資本投資的中介變量。關于中介變量的衡量，我們使用固定資產、在建工程及工程物資之和與總資產之比作為實體投資的代理變量，以檢驗銀行業競爭是否通過增強企業實體投資來影響企業全要素生產率；使用研發支出與總資產之比作為創新投資的代理變量，以檢驗銀行業競爭是否通過增強企業創新投資來影響企業全要素生產率。構建的回歸模型為模型3、4和5，中介效應的判斷標準為：若β1在統計上不顯著，則不存在中介效應；在滿足β1顯著的基礎上，若β2、β4顯著，β3顯著且其絕對值小于β1，則存在部分中介效應；在滿足β1顯著的基礎上，若β2、β4顯著，而β3在統計上不顯著，則存在完全中介效應。

TFP=β0+β1Bankcompet+Control+Year+Ind+Province+ε

(3)

Mid=β0+β2Bankcompet+Control+Year+Ind+Province+ε

(4)

TFP=β0+β3Bankcompet+β4Mid+Control+Year+Ind+Province+ε

(5)

表6的回歸結果顯示，第(1)、(2)、(3)列是銀行業競爭-實體投資-企業全要素生產率的回歸結果。第一步的回歸結果為第(1)列，銀行業競爭的系數在1%的水平上顯著正相關，與主效應回歸部分一致；第二步的回歸結果為第(2)列，銀行業競爭的系數為0.133且在1%的水平上顯著，說明銀行業競爭提高了企業實體投資水平；第三步將銀行業競爭和中介變量Invest同時納入模型中進行檢驗，發現實體投資水平對TFP仍具有顯著的影響。另外，在第三步的檢驗中，第(2)、(3)列的銀行業競爭系數均小于第一步檢驗中的回歸系數，說明銀行業競爭、實體投資與企業全要素生產率三者之間存在顯著的部分中介效應，即銀行業競爭加劇降低了企業融資約束和資金成本，增強企業實體投資的意愿，有利于企業經營水平和生產率的提升。第(4)、(5)、(6)列是銀行業競爭-創新投資-企業全要素生產率的回歸結果。第一步的回歸結果為第(4)列，銀行業競爭的系數在1%的水平上顯著正相關，與主效應回歸部分一致；第二步的回歸結果為第(5)列，銀行業競爭的系數為0.038且在1%的水平上顯著，說明銀行業競爭加劇同樣提高了企業創新投資；第三步將銀行業競爭和中介變量RD同時納入模型中進行檢驗，發現創新投資水平對企業全要素生產率仍具有顯著的影響。另外，在第三步的檢驗中，第(5)、(6)列的銀行業競爭系數均小于第一步檢驗中的回歸系數，說明銀行業競爭、創新投資與企業全要素生產率三者之間存在顯著的部分中介效應，即銀行業競爭加劇降低了企業融資約束，促進企業對研發活動的資金支持，增強企業創新投資的意愿，有利于企業技術進步和生產率的提升。綜上可知，上述結果驗證了研究假設2關于銀行業競爭、資本投資與企業全要素生產率三者之間的關系。

表6 銀行業競爭與企業全要素生產率：實體投資和創新投資的中介效應

(二)分組檢驗分析

前文雖然從總體上驗證了銀行業競爭對企業全要素生產率具有正向的促進作用，但企業內外部因素的差異是否對二者之間的關系產生影響呢?

從企業內部來看，銀行業競爭對企業全要素生產率影響受到產權性質差異的影響，不同產權的企業面臨的融資約束程度不同，其投資水平也存在差異[16]。一方面，國有企業與國有銀行之間存在密切的關系，銀行對國有企業的資金實力、信譽水平較為了解，因此銀行也愿意為國有企業提供更多的信貸服務；另一方面，非國有企業在許多方面受到不公平的對待，使非國有企業往往面臨更強的外部融資約束，其融資成本也相對較高[17]。隨著銀行業競爭的加劇，倒逼大銀行轉變經營發展模式，積極為中小企業信貸等需求提供服務。因此，相對于國有企業，銀行業競爭對企業全要素生產率的影響在非國有企業中更為顯著。產權性質的數據通過手工整理得出，當樣本為國有企業時，取值為1；反之，則為0。

從企業外部來看，市場化水平的高低也可能影響銀行業競爭對企業全要素生產率的關系，各地區經濟發展水平的不同導致市場化程度存在較大差異，因而企業的融資能力受到較大影響。在市場化程度較低的地區，法律法規不完善，信息無法快速、透明地傳遞[18]。當銀行業競爭激烈時，一旦銀企關系被打破，銀行對重建合作關系的企業會更加苛刻，從而減少企業的信貸融資額。在市場化程度較高的地區，當銀行業競爭激烈時，銀行不得不降低貸款利率、提高貸款額度和審批效率來增加客戶粘性，從而提高企業的信貸融資額。因此，相對市場化程度較低的地區，銀行業競爭對企業全要素生產率的影響在市場化程度較高的地區中更為顯著。市場化程度的衡量以廣東、上海、江蘇和浙江四個省份作為市場化程度較高的地區，如果樣本企業位于上述地區，取值為1；反之，則為0[19]。

表7的第(1)、(2)列報告不同產權性質的樣本組中銀行業競爭對企業全要素生產率的影響。盡管Bankcompet在非國有企業和國有企業的系數都為正，但對非國有企業而言，Bankcompet的系數要高于國有企業。此外，非國有企業Bankcompet的系數在5%的水平上顯著，國有企業的系數則不顯著，表明非國有企業Bankcompet對TFP的促進作用更加明顯。可能是由于在我國特殊的制度背景下，銀行在信貸資源配置時更偏好于國有企業，使非國有企業往往面臨較高的融資成本和融資約束。但隨著銀行業競爭的加強，為獲得新的客戶和增加老客戶的粘性，銀行不得不積極為中小企業信貸等需求提供服務，非國有企業的受益程度可能更為顯著。第(3)、(4)列報告市場化程度不同的樣本組中銀行業競爭對企業全要素生產率的作用效果。在市場化程度較高的地區，Bankcompet的系數在5%的水平上顯著，而在市場化程度較低的地區，Bankcompet的系數在10%的水平上顯著且前者的系數大于后者，表明相對于市場化程度較低的地區，Bankcompet對TFP的影響在市場化程度較高的地區中更為顯著。可能是在市場化程度較高的地區，法律法規較為完善，信息能快速、透明地傳遞，當銀行業競爭激烈時，銀行不得不降低貸款利率、提高貸款額度和審批效率來增加客戶粘性，從而擴大企業的信貸融資額。

表7 銀行業競爭與企業全要素生產率：產權性質和市場化程度的分組檢驗

六、結論與啟示

本文引入中介變量(實體投資、創新投資)和調節變量(產權性質、市場化程度)，深入探究銀行業競爭對企業全要素生產率的影響。研究結果發現，銀行業競爭加劇確實能提升企業全要素生產率，符合“市場力量假說”；從影響機制的角度看，銀行業競爭加劇促進了企業實體投資和創新投資，進而提高企業全要素生產率；在非國有企業中，銀行業競爭對企業全要素生產率的正向影響仍顯著，但國有企業的上述關系不再顯著；無論市場化程度較高的地區還是市場化程度較低的地區，銀行業競爭對企業全要素生產率都具有顯著的正向影響，但在市場化程度較高的地區，銀行業競爭對企業全要素生產率的正向影響更為顯著。

本文的研究具有三點啟發意義：(1)深化金融體制改革，建立健全現代金融市場體系，中小銀行的發展雖然加劇了銀行業競爭，但拓寬中小企業的融資渠道和降低企業融資成本，促進企業的實體投資和創新投資，從而推動產業結構的升級和轉型；(2)營造良好的外部環境是促進企業發展的基本保障，提高地區的市場化水平，保障信息能快速、透明地傳遞，減少銀行與企業之間的信息不對稱性，從而建立有效的信息識別機制，以緩解企業的融資約束；(3)優化企業信貸資格審查制度，避免因制度缺失和意識形態等問題導致非國有企業在融資渠道、貸款利率和貸款額度等方面受到不公平對待，逐步形成健康、有序的銀行業競爭環境，使銀行更好地為企業提供有效的融資支持，促進企業積極創新和經濟高質量發展。