小銀行優勢、信息成本和中小企業融資
——基于城商行合并的準實驗研究

彭妙薇 譚雪 熊浩

(1.廣東財經大學會計學院，廣東 廣州 510320；2.湖南師范大學商學院，湖南 長沙 410081；3.貴州財經大學會計學院，貴州 貴陽 550025)

一、引言

中國經濟的一個典型矛盾現象是，中小企業對經濟發展的貢獻與獲得的貸款資源之間嚴重不對稱(Shen et al.，2009；李新等，2020)。2019年12月，《中共中央國務院關于營造更好發展環境支持民營企業改革發展的意見》(以下簡稱《意見》)指出，改革開放40多年來，民營企業在推動發展、促進創新、增加就業、改善民生和擴大開放等方面發揮了不可替代的作用。為進一步激發民營企業活力和創造力，《意見》強調指出，“進一步提高金融結構與經濟結構匹配度，支持發展以中小微民營企業為主要服務對象的中小金融機構”。學術界以林毅夫和李永軍(2001)為代表的許多經濟學家也紛紛提倡建立中小銀行以解決中小企業融資難問題，其背后的理論依據是“小銀行優勢”理論。他們認為中小企業融資難、融資貴的根源在于我國金融體系以大中型商業銀行為主導，融資方式以間接融資為主，基于比較優勢理論，我國在“趕超”戰略下建立起來的以大銀行為主導的金融體系主要服務大企業，中小企業很難從大銀行獲得貸款(林毅夫和李永軍，2001；林毅夫等，2009；Allen et al.，2005)。

然而，受制于數據獲得的困難和內生性問題的干擾，基于中國數據開展的關于“小銀行優勢”理論檢驗的實證研究數量有限，且結論并不一致，對“小銀行優勢”的形成機制也知之甚少。美國上世紀八九十年代的銀行并購熱為檢驗“小銀行優勢”理論提供了大量實證研究資料。大部分研究支持了小銀行優勢理論(Berger and Udell，1996；Peek and Rosengren，1995)，但也有兩類代表性研究提出不同觀點：一類研究質疑“小銀行優勢”理論是否成立(Berger and Black，2011；Alessandrini et al.，2009)，另一類研究則對“小銀行優勢”的來源提出爭議(Mian，2006；Liberti and Mian，2009；Casolaro and Mistrulli，2008)。由于制度環境、金融發展水平等差異，西方國家的研究結論并不能簡單外推應用于中國，基于中國的制度背景研究以下問題仍顯必要：第一，“小銀行優勢”理論在中國是否成立？第二，如果成立，其微觀作用機制是什么？第三，“小銀行優勢”理論及其微觀作用機制有何政策含義？如何改革銀行業，以更好地發揮金融支持實體經濟特別是中小企業經濟發展的作用？

盡管中國沒有經歷過大規模的銀行合并潮，但2004年以后，在生存壓力和發展激勵的雙重推動下，城商行進行了一系列合并重組。樣本期間(2005―2016年)，在設立了城商行的181個地級市中，有73個地級市發生了城商行的合并，具體的年份分布詳情見圖1。考慮到城商行從合并重組至產生實質性影響需要時間和相關數據的可獲得性，本文的研究范圍僅包括2020年以前的城商行合并重組。

圖1 2020年以前城商行被合并的年份分布

本文的工作主要集中在以下方面：第一，結合城商行所發生的一系列合并重組，構建漸進性的雙重差分模型，實證檢驗城商行合并對中小企業借款規模的影響，結果證實了“小銀行優勢”理論。第二，在信息不對稱條件下，從代理理論和中小企業獲得貸款的異質性特征出發，基于“銀行組織結構→信息距離→代理成本→信貸政策”的分析框架討論“小銀行優勢”的形成機制，結果發現銀行總部與分支機構的地理距離是影響信息距離和代理成本的關鍵因素。具體來說，城商行合并導致總部與分支機構的距離變遠，激勵和監督難度增加，銀行獲得“軟信息”的成本上升從而導致對中小企業的貸款減少。

對比現有文獻，本文貢獻如下：第一，在銀監會放松銀行業管制的背景下，基于城商行合并的準實驗情境，構建漸進性的雙重差分模型對“小銀行優勢”理論進行檢驗，拓展了“小銀行優勢”理論研究。第二，在信息距離影響代理成本的理論框架下，探索隨城商行合并重組而調整的銀行內部組織結構如何影響信息距離，并對比了“層級距離”和“地理距離”的相對效力，發現“地理距離”的變化是造成組織不經濟的關鍵因素，為深入理解“小銀行優勢”理論成立的內在機制或條件增進了認識，同時也具有較強的政策參考價值。第三，拓展了城商行合并、跨區域經營方面的研究。之前的研究主要關注城商行合并或跨區域經營對銀行盈利能力、風險水平和綜合績效的影響，本文則從城商行“服務地方經濟、服務中小企業和服務城市居民”的經營定位出發，從銀企關系角度，探討城商行合并對中小企業獲得關系型貸款的沖擊。第四，疫情沖擊下中小企業長期以來的融資難和融資貴問題更為突出和緊迫，銀行信貸是中小企業獲得持續、穩定的外部融資的重要來源，本文的發現增進了解銀行貸款投放決定因素，有助于制定政策引導資金進入高效率的中小企業，提升金融對實體經濟的服務效率。

二、文獻述評

(一)“小銀行優勢”理論的實證研究

國外對“小銀行優勢”理論的研究可分為如下兩類：第一類研究支持了“小銀行優勢”理論，如Berger and Udell(2002)發現，很多國家的大銀行向中小企業提供的貸款僅占其總資產的很小比例，信息相對透明的大公司更可能獲得大銀行的貸款資源；同時，銀行在合并后也會減少對中小企業的貸款規模。第二類研究對“小銀行優勢”理論提出了反對意見，這些反對意見又可以分為兩類：其中一類質疑“小銀行優勢”理論是否成立，如Berger and Black(2011)認為，相對于小銀行，大銀行有著資金、技術、人才等方面的優勢，如果大銀行能夠充分發揮這種比較優勢，并在組織結構設計方面使信息獲取權與決策權匹配，提高決策效率，甚至可能比小銀行更好地服務小微企業；實證方面，Strahan and Weston(1998)發現，小銀行之間的合并不僅沒有減少反而增加了對小企業的貸款。另一類研究對“小銀行優勢”的來源提出爭議，如Mian(2006)和Liberti and Mian(2009)認為，信息成本的大小要放在特定的銀企關系中進行分析，銀行的資產規模本身并不是決定其貸款技術的關鍵組織因素，真正的決定因素是信息的來源地(借款企業)與決策中心之間的距離大小，與總部距離遠的銀行更傾向于向安全、透明的公司提供貸款。與此假說一致，Casolaro and Mistrulli(2008)發現，功能性偏遠的銀行更傾向于向安全的借款者提供貸款，并收取較低的貸款利息。

基于中國數據開展的關于“小銀行優勢”理論的研究可分為如下幾類。第一類，通過比較不同規模的銀行在貸款技術上的相對優勢來檢驗“小銀行優勢”理論(張曉玫和鐘禎，2013)。這一類型的研究主要停留在理論層面，缺乏相應的實證分析(程超和林麗瓊，2015)；或是在實證研究中根據企業是否擁有獨立審計的財務報表來衡量交易型貸款技術(Kano et al.，2011)，根據銀企關系的強度、廣度、深度來衡量關系型貸款技術，對于貸款技術應用程度的量化度量的有效性仍待檢驗。第二類，基于新結構金融學的理論，檢驗銀行業結構(不同規模銀行的分布)與企業規模結構(不同規模企業的分布)的匹配程度對中小企業融資以及經濟增長的影響(林毅夫和李永軍2001；張曉玫和潘玲，2013；張一林等，2019)。例如，姚耀軍和董鋼鋒(2015)采用中小板公司數據比較了金融發展水平和金融結構對中小企業融資的影響，發現中小銀行發展所推動的銀行業結構變化顯著緩解了中小企業融資，且金融結構的優化比金融發展水平的提高更加重要。這類研究間接支持了“小銀行優勢”理論。第三類，通過檢驗銀行規模對中小企業獲得貸款的影響(劉暢等，2017；Shen et al.，2009)，或者地方性銀行發展對中小企業獲得貸款的影響來驗證“小銀行優勢”理論(蔡競和董艷，2017)。粟勤(2019)以安徽省郎溪縣為案例，分析不同規模銀行的小微企業貸款能力，發現小銀行信息距離更短，具有更強的普惠金融服務能力。與國外以銀行業合并作為研究背景不同，這類研究采取直接回歸的方式檢驗貸款銀行規模與中小企業信貸融資之間的關系，難以克服內生性的干擾，對于“小銀行優勢”的形成機制也缺乏深入探索。

(二)城商行發展與中小企業融資

一類文獻從宏觀角度研究了城商行設立對地區經濟增長(郭峰和熊瑞祥，2017)、中國企業出口擴張(毛其淋和王澍，2019)和城市FDI的流入(呂朝鳳和毛霞，2020)等方面的影響。例如，郭峰和熊瑞祥(2017)發現，城商行的成立促進了所在地區經濟增長，而這種促進作用主要是通過為企業提供銀行貸款與促進企業增長這兩個微觀機制來實現。因此，這些宏觀研究的結果間接表明城商行的發展緩解了中小企業融資約束。另一類文獻從微觀角度研究了城商行合并或跨區域經營對銀行經營績效、經營風險的影響(李廣子，2014；李夢雨和魏熙曄，2016；蔡衛星，2016)，但這類研究關注的是銀行自身經營的問題，鮮有文獻基于銀企關系的視角，探究城商行合并或跨區域經營對中小企業融資約束的作用。

總體而言，國外關于“小銀行優勢”理論的研究結論并未統一，且無法直接應用于中國；而基于中國數據開展的關于“小銀行優勢”理論的研究明顯不足，對其形成機制也缺乏深入探索。因此，本文基于銀企關系視角，研究城商行合并對中小企業信貸融資的影響，以此檢驗“小銀行優勢”理論是否成立；進一步地，通過研究城商行合并所引起的組織結構變化對中小企業貸款的影響探索“小銀行優勢”的形成機制。

三、研究假設

(一)“小銀行優勢”理論

銀行是有效信息的生產者(Gorton and Winton，2003)，按貸款所依據的信息類型，Berlin and Mester(1999)將貸款技術分為兩種：交易型貸款技術和關系型貸款技術。交易型貸款技術指容易編碼、量化和傳遞的“硬信息”的貸款技術(財務報表型、資產保證型、信用評分型)；關系型貸款技術指難以被量化、被查證和傳遞的“軟信息”的貸款技術。相比大企業，中小企業信息更不透明，缺乏財務報表、抵押品等“硬信息”，有關企業的信譽情況、未來發展以及企業主個人品格等關鍵性“軟信息”通常既難以從公開市場渠道搜集，也難以有效地在組織內部傳遞。因此，中小企業融資難的問題本質上是信息不對稱條件下的市場失靈，為了應對這種市場失靈所產生的關系型貸款技術是一種替代性的制度安排。

但是，關系型貸款的開展本身也有成本，需要適當的銀行組織結構和穩定的經營來維持。從表面上看，銀行貸款是銀行如何解決與借款人之間的外部信息不對稱問題，但實質上卻是社會如何解決銀行內外部因信息不對稱而產生的代理問題(粟勤，2019)。在銀行這樣一個多層級的組織結構內部，存在信貸員或基層分支行與銀行高管、銀行高管與股東等多層次的代理關系，且都可能存在因代理人謀求私利而產生的代理成本。例如，提高貸款的配置效率要求銀行實行分權型的組織結構，將決策權下放給掌握借款人信息的基層信貸經理；但充分的授權卻擴大了代理人(基層信貸經理)營私舞弊的空間，既存在過度貸款的沖動，也可能在收受借款人的賄賂后隱瞞其財務狀況惡化的信息。對此，銀行高管不得不花費更多的資源進行規范和監督(Berger and Udell，2002)。相關支出無疑都構成了代理成本，這正是Williamson(1967)型“組織不經濟”的典型表現。

對此，“小銀行優勢”理論的支持者認為，小銀行立足當地的經營定位使其能夠更加及時地獲得企業經營方面的動態信息，且小銀行的組織結構簡單，決策鏈條較短，進一步降低了為搜集“軟信息”而產生的信息成本(Berger and Udell，2002；Stein，2002)。此外，區域化經營也塑造了企業與銀行之間互利互惠、長期生存的生態環境，降低了銀行的監督成本(Berger and Udell，1995；Petersen and Rajan，1994)。實證上，大部分研究支持了“小銀行優勢”理論。例如，Berger and Udell(2002)發現，銀行合并會減少中小企業的貸款規模。Berger and Udell(1996)發現大銀行對中小企業索取的利率水平和抵押條件低于小銀行，由于貸款價格反映的是經過風險調整后的盈余，這說明大銀行對待中小企業比小銀行更加挑剔。最后，銀行規模也會影響貸款技術，Cole et al.(2004)和Uchida et al.(2008)等發現，大銀行比小銀行更加依賴于硬信息，信貸評級技術、非個人之間的接觸模式等。

城商行自成立之日起就被定位于服務中小企業，振興地方經濟。根據上述“小銀行優勢”理論，城商行立足地方的經營模式使其更了解根植于當地社會環境的資金需求模式、產業結構和社會規范等信息，能夠為中小企業提供異質性的金融服務，對中小企業的貸款技術屬于信息密集型和關系驅動型。然而，一個不可忽略的問題就是，關系型貸款容易受到外部沖擊，需要專門的機構和專業且穩定的信貸員來維持；一旦政策環境發生變化或者受到其他沖擊，中小企業的關系型貸款就會受到很大的影響。因此，如果“小銀行優勢”理論成立，可以合理推測，合并重組后的城商行將減少對當地中小企業的貸款。

然而，“小銀行優勢”理論也面臨挑戰。一些研究指出，小銀行相對于大銀行的信息優勢并不絕對，大銀行在風險管理、貸款效率、信息技術等方面也存在比較優勢(Petersen and Rajan，2002；Avery and Samolyk，2004；Berger and Black，2011)。例如，Strahan and Weston(1998)認為，銀行合并能夠增強其風險對抗能力，風險管理的成本更低，因而對中小企業的貸款條件更有利。Petersen and Rajan(2002)認為，相對小銀行，大銀行在信息技術或金融信息分析能力方面具有優勢，隨著科技的發展和信息獲取技術的創新，大銀行也可以對信息不透明且地理位置偏遠的中小企業放貸，規模變大只是改變了銀行獲取中小企業信息的方式。特別是“大數據”的運用使得“軟信息硬化”，也有利于大銀行集中貸款決策，降低代理成本。

綜上所述，“小銀行優勢”理論是否成立，還需要更多經驗證據的支持。根據“小銀行優勢”理論在中國成立(不成立)，本文提出如下假說及對立假說：

H1a：城商行的合并將對其所在地級市內的中小企業融資產生顯著為負的影響。

H1b：城商行的合并不會對其所在地級市內的中小企業融資產生顯著為負的影響。

(二)“小銀行優勢”形成機制

在中小企業信貸業務中，如果“小銀行優勢”理論成立，那么小銀行取得競爭優勢的關鍵驅動因素是什么？在信息不對稱的條件下，銀行信貸的實質是社會如何解決銀行內外部因信息不對稱而產生的代理問題(粟勤，2019)。銀行與借款人之間的信息不對稱問題通過基于“軟信息”的關系型貸款技術解決，銀行內部因信息不對稱而產生的代理成本則與銀行的組織結構密切相關。這里的信息距離主要包括兩個維度：一是層級距離；二是地理距離。

層級距離是指銀行內部的組織層級。結構扁平的小銀行由于組織層級少、信息搜集者和決策者通常是同一人，因而更有激勵去搜集“軟信息”為中小企業提供關系型貸款；而在層級結構復雜和決策鏈條冗長的大銀行中，信息搜集者與決策者通常不是同一人，信息搜集者難以將中小企業關于貸款資質的不可驗證的“軟信息”富有說服力地傳遞給上級(Berger and Udell，2002；Stein，2002)。

地理距離是指總部與分支機構之間的距離。與總部的地理距離變遠會使銀行和企業之間的聯系變得不那么緊密和穩定，銀行能夠獲得的“軟信息”減少或者成本變高(Berger et al.，2005)。由于與中小企業有關的大部分信息根植于經營環境、難以被準確編碼和傳遞給銀行高管，高管與基層分支行對企業經營特征和信用風險的了解存在明顯的信息不對稱，增加了總行對分支行的監督難度(Udell，1989)。實踐中，銀行要么增加對基層貸款部門的授權，促使他們投入更多資源監督借款者(Liberti，2004)，要么只給予基層分支行部分授權或不授權，同時在貸款技術方面選擇有統一標準的交易型貸款，以簡化委托事項，降低代理成本，但其合約難以滿足中小企業的需求(粟勤，2019)。例如，Hertzberg et al.(2010)發現，跨國銀行經常輪換貸款部員工，與區域性銀行的當地分支機構相比，全國性銀行貸款部的員工的平均履職期限更短。Alessandrini et al.(2009)發現，在銀行合并中，總部機構所在省份與被合并分支機構所在省份的文化距離越遠，被合并分支機構越傾向于對大公司提供貸款，并采取交易型貸款技術。

綜上所述，本文對“小銀行優勢”的形成機制提出如下假說：

H2：組織層級簡單是“小銀行優勢”形成的主要原因。

H3：立足地方的經營定位是“小銀行優勢”形成的主要原因。

四、數據來源、研究設計與變量描述

(一)數據來源與樣本選擇

為研究城商行合并對中小企業信貸融資的影響，基于數據的可靠性和可得性，本文參照張曉玫和潘玲(2013)，姚耀軍和董鋼鋒(2014，2015)等，以2005―2016年中小板和創業板上市公司為樣本。樣本期間選擇是因為可獲數據的城商行合并案例主要分布在2004―2016年，盡管2016年后城商行合并事項仍然陸續發生，如四川銀行(2020年11月4日開業)和山西銀行(2021年4月24日開業)，但考慮到城商行從合并到產生實質影響還需要一段時間，以及相關數據的可獲得性，本文的研究范圍僅包括2016年及以前的城商行合并。此外，由于中小板的開通時間在2004年下半年，因此本文的樣本期間從2005年開始。

在缺乏全國性的中小企業融資調查數據的情況下，本文選用中小板和創業板上市公司的數據來研究城商行合并對中小企業融資的影響。選擇的依據包括：第一，根據國家統計局發布的最新工業企業規模劃分標準，大型企業和中小微企業的從業人數劃分界限是1,000人，營業收入劃分標準是40,000萬元，大型、中型和小型企業須同時滿足所列指標的下限，否則下劃一檔。按照這個標準，本文回歸的樣本企業中，62.6%的企業從業人數低于1,000人，75.1%的企業從業人數低于1,500人，同時達到人數標準和營業收入標準的企業只占35.3%。因此，即使是上市企業，中小板和創業板的企業規模也是大致符合中小企業劃分標準的。第二，相對于非上市中小企業，上市中小企業經審計的財務數據比中小企業的調查數據更加真實和客觀。第三，根據CSMAR數據庫中非金融類上市公司的現金流量表數據，即使是對于融資途徑更廣泛的上市中小企業，銀行借款也一直是其主要的資金來源，規模遠大于股權融資現金流入和債券融資現金流入。第四，雖然沒有將非上市中小企業納入到研究樣本中，但本文的研究結論具有延展性。因為，如果城商行合并對上市中小企業融資約束的影響是顯著可識別的，那么對于其他規模更小、信息不透明程度更高的非上市中小企業來說，可以合理推斷，這方面的影響會更加突出。

在全部中小板和創業板上市公司的基礎上，本文對樣本按以下步驟進一步篩選：(1)剔除了所在地級市沒有設立城商行的公司；(2)剔除了金融類上市公司；(3)剔除了控制變量缺失的公司，最終得到6390個公司-年度觀測值。

本文數據來源如下：(1)城商行的數據通過對各銀行的官方網站和銀監會網站手工整理而來；(2)中國分省份市場化指數來自于王小魯等(2017)；(3)其他公司治理變量和財務特征變量來自中國研究數據服務平臺(CNRDS)。所有連續變量在1%和99%分位進行了縮尾處理。

(二)模型構建與變量定義

為了檢驗“小銀行優勢”理論，本文構建了如下的雙重差分(difference in difference)回歸模型，其中，注冊地發生城商行合并的上市公司是本模型的“處理組”，注冊地設立了城商行但沒有發生合并的上市公司是本模型的“對照組”。具體的回歸模型可表述為：

LOAN=+MERGER+SIZE+AGE+TANGIBLE+COVERAGE+ROA+GROWTH+CENTER+LOCAL+FCPT+GOV+LAW++++ε (1)

在以上模型中，因變量代表公司銀行借款的規模。借鑒前期文獻(余明桂和潘紅波，2008；Lu et al.，2012；祝繼高等，2015)，本文使用銀行貸款(包括短期貸款和長期貸款)占總資產的比重衡量公司銀行借款的規模。在穩健性測試中，采用另外兩個代理變量：第一，以是否從銀行獲得貸款()作為公司債務融資的代理變量，如果有獲得貸款，取1，否則取0；第二，以現金流量表中借入的現金占總資產的比重替代資產負債表中的銀行貸款比例。

自變量代表企業所在地級市在t年份是否發生了城商行的合并重組，在該地級市的城商行發生合并的當年和此后各年取1，否則取0。這樣的設置就自動產生了“處理組”和“對照組”，以及“處理前”和“處理后”的雙重差異。系數是本文所關注的核心參數，代表城商行的合并對中小企業獲得銀行借款的平均影響。在穩健性檢驗中，本文還仿照郭峰和熊瑞祥(2017)的方法，將城商行合并的時間精確到月份，并將1―5月的城商行合并時間認定為當年，而將6―12月的城商行合并時間認定為下一年。根據已往相關研究(Rajan and Zingales，1995；Demirgü?-Kunt and Maksimovic，1999；Sapienza，2002；Giannetti，2003；余明桂和潘紅波，2008)，本文在模型中控制了其他可能影響債務融資的企業特征變量，包括信息透明度、固定資產、償債能力、盈利能力和成長機會。其中，代表公司信息透明度的變量包括公司的規模()、上市年限()。固定資產()定義為固定資產凈值占總資產的比例，一旦公司面臨破產，抵押資產越多的公司的清算價值越高，所以，本文預測在其他情況相同的條件下，銀行更傾向于貸款給抵押資產較多的公司。現金流利息保障倍數()代表企業的償債能力，定義為經營活動產生的現金流量凈額與財務費用的比值(除以100)。資產收益率()代表企業的盈利能力；營業收入增長率()代表公司的成長性。此外，本文還控制了代表公司產權性質的變量，是否為中央國企()或是否為地方國企()，以及公司所處的環境變量，、、分別是樊綱金融業競爭指數、政府和市場關系指數和地區法制化水平。變量的定義及數據來源見表1。

表1 變量定義

(三)變量的描述性分析

表2是主要變量的描述性統計結果。可以看到：因變量方面，中小企業銀行借款規模的代理變量的均值為0.117，最小值為0，最大值為0.677，表明中小企業獲得銀行借款的比例過低，且不同企業的信貸資源可獲得性差異顯著。自變量方面，的均值為0.312，表明在所有的回歸樣本中，約31.2%的樣本企業所在城市發生了城商行合并，這一比例說明了城商行合并是一個值得關注的現象。控制變量方面，公司資產規模()的自然對數均值約為21.435，最小值僅為18.905，最大值為25.518；上市年限()均值約為5年，相對于主板大型上市公司而言，中小上市企業的年限明顯較短；固定資產凈值占總資產的比例()均值為0.206，中位數為0.185，說明中小企業主要分布在勞動密集型行業，而非資本密集型行業；企業利息覆蓋率()的均值為0.115；總資產收益率()的均值為0.067；公司成長性()均值為0.204；中央國企()的比例約為5.3%，地方國企()的比例約為7.3%；金融業競爭指數()均值為9.817，政府與市場的關系指數均值為7.578，地區法制化水平指數的均值為10.328。

表2 變量的描述性統計結果

表3列示了變量之間的相關系數。可以看到，中小企業銀行貸款規模()與城商行合并()之間存在顯著的負相關關系(＜0.001)。這一結果初步表明城商行的合并會對中小企業獲得信貸融資產生不利影響。表3列示的各控制變量之間的相關系數不高，表明回歸模型不存在嚴重的多重共線性問題。

表3 Pearson 相關系數

五、實證結果與分析

(一)城商行合并與中小企業借款規模

表4列示的是城商行合并與中小企業借款規模的回歸結果。可以看到，在控制了相關因素之后，關鍵的解釋變量城商行合并()的系數為-0.036(值為-3.14)，且在1%水平下顯著，表明城商行合并()對所在地級市的中小企業借款規模()具有顯著為負的影響。這一結果表明，相對于大銀行，組織結構簡單且立足地方的小銀行在中小企業信貸業務中更具有優勢，驗證了“小銀行優勢”理論。根據前文對“小銀行優勢”來源的理論分析，城商行的合并很可能通過兩種途徑破壞了這種相對優勢：第一是合并導致銀行的資產規模擴大，組織的行政層級增加，擴大了信息獲取權與決策權的分離；第二是跨區域合并后，銀行總部和分支機構的距離拉大，增加了信息獲取和監督的成本。這兩種機制的相對效力還需要進一步的機制檢驗。

表4 城商行合并與中小企業借款規模

在控制變量方面：代表公司信息透明度的公司資產規模()、上市年限()與中小企業的借款規模()顯著正相關，表明信息透明度越高的公司更容易獲得銀行貸款；固定資產()、企業成長性()也與中小企業的借款規模()顯著正相關，說明抵押資產越多的公司越容易獲得銀行貸款，且處于快速成長階段的公司向銀行借款的規模也越大；總資產收益率()與銀行借款的規模顯著負相關，收益率越高的公司可能內部留存越多，因而越少向銀行申請貸款；產權性質變量的系數表明，中央國企()相對地方國企或者非國企對城商行的依賴程度更低。

(二)穩健性檢驗

為了檢驗研究結論的穩健性，本文進行了如下敏感性測試：

在因變量的敏感性測試中，本文采用公司是否從銀行獲得貸款()以及現金流量表中借入的現金占總資產的比重()，替代資產負債表中的銀行貸款比進行穩健性測試。在自變量的敏感性測試中，本文仿照郭峰和熊瑞祥(2017)的方法，將城商行合并的時間精確到月份，變量作為城商行合并的替代度量，定義方式為，1―5月的城商行合并時間認定為當年，6―12月的城商行合并時間認定為下一年。回歸結果見表5，第(1)列和第(2)列是因變量的敏感性測試結果，的系數都顯著為負；第(3)列是自變量的敏感性測試結果，替代變量的系數也顯著為負。這說明對主要的變量采用替代性度量以后，本文的結論依然穩健。

表5 因變量和自變量的敏感性測試

本文采用兩種方式對表4的結果進行“安慰劑檢驗”。第一種方式，在城商行實際發生合并之前的第二年(2)和第三年(3)分別虛擬了一個城商行合并的時間點，替代模型(1)中的變量進行回歸。如果城商行的合并與所在城市的中小企業信貸融資之間確實存在因果聯系，那么，在城商行并未實際合并時便不應觀察到中小企業的信貸融資規模出現顯著變化。從表6第(1)列和第(2)可以看到，2和3的系數不再顯著，數值也明顯變小。安慰劑測試的結果表明表4的回歸結果并不是對隨時間的變化而導致的安慰劑效應的反映，確實是城商行合并導致了中小企業信貸融資規模下降。

第二種方式，將回歸樣本替換成主板上市公司。根據“小銀行優勢”理論，小銀行的優勢體現在搜集“軟信息”為中小企業提供關系型貸款方面，大銀行則主要基于“硬信息”對大企業提供交易型貸款；如果這一理論成立，城商行合并應該對大型的主板上市公司沒有影響或影響力大幅下降。從表6第(3)列可以看到，結果與預測相符，城商行合并對主板上市公司的信貸融資沒有顯著的負面影響，且系數接近于0。

表6 安慰劑檢驗

由于城市之間的異質性很大，在時間效應上很難完全一致，為了減少樣本選擇偏差問題，本文根據城市層面的特征對處理組和對照組進行配對。匹配的方式為，處理組和控制組所在城市的經濟發展水平(用GDP度量)最接近，且所在城市都為設立了城商行的非省會城市。表7第(1)列是手工配對后的雙重差分回歸結果，的系數為負，且在1%水平下顯著，表明在控制樣本選擇性偏差之后，研究結論依然成立。

為了檢驗小銀行是否利用其組織結構優勢、地域優勢來生產“軟信息”，更多地利用關系型貸款技術對中小企業進行貸款，本文仿照張曉玫和鐘禎(2013)的方法，以2008年金融危機為研究窗口對這一理論進行檢驗。以2008年為研究窗口具有以下優勢：第一，受金融危機沖擊，即便是上市的中小企業也出現了資金鏈斷裂或資金緊張的局面；第二，金融危機中，上市企業的資產收益率普遍下降，流動性緊張，即便是信息透明度相對較高的上市中小企業也難以獲得交易型貸款，此時，銀行對關系型貸款技術的運用更顯重要。從表7第(2)列的回歸結果看，的系數為-0.189，且在5%水平下顯著(值為-2.51)，系數的變化表明，在金融危機的背景下，城商行合并對中小企業信貸可得性的不利影響更加突出。

表7 子樣本檢驗

(三)機制檢驗

如果“小銀行優勢”理論成立，那么小銀行主要通過哪些途徑獲得優勢？根據前述理論分析，銀行內部因信息不對稱而產生的代理成本與銀行的組織結構密切相關。這里的信息距離主要包括兩個維度：一是層級距離；二是地理距離。Mian(2006)使用巴基斯坦貸款層面的數據、Liberti and Mian(2009)使用阿根廷的數據嘗試評估和比較層級距離和地理距離的相對效力。中國的城商行合并使得銀行的組織結構在這兩個維度上都發生了改變，這為比較這兩種機制提供了機會。具體來說，城商行合并導致：第一，層級距離變遠，銀行的資產規模越大，分支機構越多，管理層級也越復雜；第二，信息的來源地(借款企業)與決策中心(總部)之間的地理距離變遠，城商行合并使得原來立足于服務地方企業的市級商業銀行變成了規模更大的省級商業銀行，銀行的總部也往往從該地級市遷往省會城市，失去了合并前的地域性或社區性特征。本文采用以下方式檢驗這兩種機制。

第一種方式，對比城商行兩種跨區域經營方式的影響效果。城商行主要通過合并或設立異地分支機構實現跨區域經營，兩種方式都會導致銀行的規模變大，層級距離變遠，不同之處在于，城商行合并還伴隨著銀行總部搬遷所導致的分支機構和總部的地理距離變遠，因此，自變量的系數度量的效應可能來自于兩個維度的距離變化。自變量代表城商行在年份是否在總部以外的地級市設立分支機構，在本部以外的地級市設立分支機構的當年和此后各年取值1，否則為0。的系數度量的效應則只可能來自于層級距離的變化。表8第(1)列報告了城商行設立異地分支機構對該市中小企業信貸融資的影響，的系數為負，但統計上并不顯著。表8第(2)列報告了將這兩種跨區域經營的方式放在同一個模型中進行比較的結果，變量與因變量依然表現出顯著的負相關關系，而的系數依然并不顯著。機制檢驗的結果表明，信息傳遞的地理距離變大是導致城商行信息成本上升，繼而失去對中小企業提供關系型貸款優勢的主要原因。

表8 機制檢驗-規模還是距離

第二種方式，直接度量信息生產地(中小企業所在地級市)和決策機構之間(銀行總部)的地理距離(和)，將該地理距離放入回歸模型中，分析城商行合并()與地理距離(和)之間的交互影響(×和×)。本文采用兩種方式度量信息生產地和決策機構之間的地理距離。第一種方式(變量)，當中小企業所在地級市與銀行總部所在地級市為同城時為0，相鄰時為1，不相鄰時為2。第二種方式(變量)，直接用兩個地級市的經緯度距離來度量。加入交乘項后的回歸結果見表8第(3)和(4)列，交乘項(×和×)都在5%水平下顯著為負。機制檢驗的結果與Mian(2006)和Liberti and Mian(2009)等的結論相同，說明資產規模變大并不一定改變銀行對中小企業的貸款技術，但信息的來源地(借款企業)與決策中心之間的距離變大，卻會顯著影響銀行的信息生產成本和監督成本；且地理距離越遠，銀行對中小企業的貸款占銀行總貸款的比例越低。

六、進一步分析

(一)異質性檢驗

本部分檢驗城商行合并對中小企業信貸融資影響的異質性。信息不透明是造成中小企業融資難的根本原因，那么城商行合并對不同類型企業的影響是否具有異質性？一般而言，規模越大、上市年限越長的企業的信息透明度越高，根據表4的回歸結果，企業規模()和上市年限()均在1%水平下顯著為正，表明企業規模和上市年限是影響中小企業信貸可獲得性的重要因素。本文將樣本企業的上市年限(規模)按其行業中值劃分，高于或等于該中位數的企業為高上市年限組(高資產規模組)，低于該中位數的企業為低上市年限組(低資產規模組)，回歸結果如表9所示。第(1)列和第(3)列中，變量的系數均不顯著，而在第(2)列和第(4)列中，變量的系數均顯著為負，表明城商行合并對中小企業貸款可獲得性的影響主要體現在信息透明度較低的低上市年限組和低資產規模組，這一結果與理論預期相符。

表9 城商行合并與中小企業借款規模-異質性檢驗

(二)城商行合并與企業貸款成本

為了進一步考察城商行合并對中小企業貸款成本的影響，本文將模型(1)的因變量替換成代表企業貸款成本的變量(利息費用占總負債的比例)，回歸結果見表10。變量的系數為負(-0.481)，且在1%水平下顯著，說明城商行合并導致借款企業的成本下降。Sapienza(2002)認為，貸款成本既是銀行貸款效率的反映，也是對貸款風險的衡量。因此，可能的解釋有兩種：第一種解釋是，貸款成本下降是城商行合并之后貸款效率和風險管理水平改善的結果；第二種解釋是，貸款成本下降是大銀行對貸款客戶更加挑剔的結果。Berger and Udell(1995)發現，大銀行之所以比小銀行貸款利率更低、抵押要求更少，是因為大銀行更有能力挑選客戶，通過選擇信用條件更好、信息更透明的貸款客戶降低貸款風險。

表10 城商行合并與貸款利率

為了進一步探究合并后的城商行是否對中小企業存在更嚴重的規模歧視，本文先篩選出貸款數量大于或等于行業-年度均值的樣本企業，然后按照城商行是否發生合并進行分組，并對這兩組子樣本企業的規模進行單變量檢驗。表11的結果表明，相對于沒有發生合并的城商行，合并后的城商行會選擇規模更大的企業提供貸款。換而言之，處在合并城市的中小企業在銀行信貸業務中受到了更嚴重的規模歧視，表10所反映的貸款成本下降很可能是大銀行對貸款客戶更加挑剔的結果。

表11 單變量檢驗

(三)城商行設立的積極意義

城商行的前身——城市信用社，最初的業務定位是為中小企業提供金融支持，為地方經濟搭橋鋪路，在此基礎上組建的城商行在設立時的市場定位即是“服務地方經濟、服務中小企業和服務城市居民”。上述研究表明，城商行合并增加了信息生產地到決策機構之間的地理距離，弱化了小銀行立足地方的經營優勢。那么，在考慮了城商行合并與設立的交互影響后，城商行的設立是否還起到了為企業融通資金，進而為地方經濟搭橋鋪路的作用呢？為了檢驗這一問題，本文將研究樣本擴大到所有地級市(包括沒有設立城商行的地級市)的中小上市企業，并在模型(1)的基礎上控制了代表城商行設立的變量(某城市設立了城商行則賦值為1，否則為0)。回歸模型如下：

模型(2)中，關鍵的解釋變量是以及交互項×，系數表示城商行設立對中小企業信貸融資的影響，系數表示城商行合并對中小企業信貸融資的影響。表12報告了回歸結果。第(1)列中，的系數為正，且在5%水平下顯著(系數為0.059，值為2.28)，表明城商行的成立有利于所在城市的中小企業獲得借款；交互項的系數顯著為負(系數為-0.037，值為-3.28)，表明城商行的合并削弱了其對中小企業融資的積極作用，但相對于沒有設立城商行的地級市來說，并沒有完全消除城商行設立的積極作用。第(2)列的結果表明，在考慮了城商行跨區設立分支機構的影響后，上述結論依然穩健。

表12 城商行設立與中小企業借款規模

七、結論與啟示

在成立之初即定位于“服務地方經濟、服務中小企業和服務城市居民”的城商行，在樣本期間發生了一系列合并重組，這為本文構建漸進性的雙重差分模型、實證檢驗“小銀行優勢”理論提供了機會。研究結果表明，城商行合并顯著降低了中小企業的信貸可得性。從作用機制看，城商行合并增加了信息生產地和決策機構之間的地理距離，弱化了小銀行立足地方的信息優勢，且距離越大，這種優勢下降越明顯。進一步研究發現：首先，城商行合并對中小企業融資的影響具有異質性，城商行合并對中小企業獲得貸款的負向影響主要體現在信息透明度更低的低上市年限組和低資產規模組；其次，城商行合并降低了借款企業的貸款成本，且這種成本的下降很可能是大銀行在選擇貸款客戶時更加挑剔的結果；最后，城商行設立及其合并的交互影響顯示，城商行的合并雖然削弱但并沒有完全抵消其設立對中小企業融資的積極作用。

本文結論為理解“小銀行優勢”理論在中國的適用性和制定相應的公共政策提供了理論依據，具有重要的政策含義。本文發現，相對于大銀行，小銀行在中小企業信貸業務中更具有優勢，且機制研究發現，小銀行的這種優勢主要來源于立足當地的經營定位。然而，無論是出于內部發展需要還是為了應對外部金融環境變化，通過合并或者設立異地分支機構跨區域經營是城商行應對“內外夾擊”壓力的必然選擇。解決矛盾的關鍵在于如何解決總部與異地分支機構之間的信息不對稱問題，銀行規模擴大并不必然導致對中小企業的貸款比例下降。本文的研究也表明，僅僅依靠建立中小規模的銀行，并不能根本解決中小企業融資難的問題，大銀行也未必不能高效地為中小企業提供信貸服務。鼓勵銀行優化組織結構設計，減少決策權和信息獲取權的錯配，同時抓住新一輪技術革命帶來的發展機遇，大力支持銀行進行技術創新，發展適合中小企業的貸款技術，才是緩解中小企業融資困境的一項根本措施。 ■