城市商業銀行合并重組和小企業貸款

蔡曉慧，張 文，丁騁騁

(1.浙江財經大學金融學院，浙江 杭州 310018；2.中國銀行審計部浙江分部，浙江 杭州 310003)

自1995年我國第一家城市商業銀行(以下簡稱城商行)組建以來，這類地方中小型金融機構獲得快速發展，并成為我國銀行體系中除國有銀行、股份制銀行以外的“第三方陣”。這些在城市信用社基礎上組建而來的城商行，原本政策定位是服務本地小企業，促進當地經濟發展，與國有大型銀行“錯位競爭”的社區型銀行[1]。受多重因素影響，2000年前后不少城商行陷入瀕臨破產的困境[2]。為處置金融風險，2004年《城市商業銀行監管與發展綱要》(以下簡稱《綱要》)提出，城商行要在市場化和自愿原則下開展資本、資產的重組和機構聯合。合并重組改革使城商行和城市信用社逐漸從社區型銀行重組為跨區經營的銀行。以合并重組作為化解金融風險的政策手段必然使城商行經營規模擴大。由此引申出系列問題：規模擴大后城商行是否會背離服務小企業的政策定位？是否會與大銀行爭奪大客戶，經營行為與大銀行趨同？合并重組作為金融風險處置手段是否會產生惡化小企業融資環境的副作用？為回答上述問題，有必要研究合并重組對城商行小企業貸款行為的影響。如果答案為否，說明合并重組既能減少金融風險，也能改善小企業融資環境，此時合并重組是有效的政策手段；如果答案為是，說明如果為救助高風險城商行而不得不推行合并重組，則須承擔減少小企業貸款的政策后果，處置金融風險與服務小企業兩大政策目標不可兼得。

由于缺乏高質量微觀數據，目前關于合并重組如何影響城商行小企業貸款行為的實證研究非常稀少。這使人們對合并重組如何改變城商行經營行為的認識停留在個案定性分析階段，無法從全局上把握并量化我國城商行合并重組效應。本文使用2006—2011年《中國銀行業農村金融服務分布圖集》(以下簡稱《圖集》)數據，配合各地年鑒，整理出2005年以來我國城商行和城市信用社合并重組事件，并用以研究上述問題。本文實證研究發現，合并重組總體上使被重組銀行小企業貸款占比下降9.6%。進一步研究發現，城商行合并重組是一把“雙刃劍”，即存在效率機制和信息機制兩種截然不同的影響渠道。信息機制方面，合并重組增加銀行規模和管理層級，拉長了信息傳遞鏈條，降低了信貸員搜集軟信息的積極性，從而減少小企業貸款。具體表現為被跨區合并的地級市或電信基礎設施不完善的省份，重組后小企業貸款占比下降幅度更大。效率機制方面，合并重組使好銀行兼并差銀行，銀行整體經營效率提高，小企業融資環境改善。具體表現為在不良貸款率較高的地級市，被重組后小企業貸款占比下降幅度反而更小。由于總體估計結果是信息機制占優，這意味著通過合并重組化解中小銀行風險的代價是減少小企業貸款可得性，使維持金融穩定和改善小企業貸款環境兩個政策目標存在“魚與熊掌”不可兼得的矛盾。

本文可能的貢獻有兩點：第一，發現和證實城商行合并重組作為金融風險處置手段的副作用，評估城商行合并重組的政策效果，可為仍在繼續的城商行、農村商業銀行、村鎮銀行合并重組改革提供參考。目前已有較多文獻關注城商行跨區經營和新城商行設立的經濟后果[3][4]，但極少文獻關注到城商行合并重組這一重大改革事件并進行深入研究。第二，加深對我國城商行市場定位和發展路徑的理解。根據西方中小銀行比較優勢理論，小企業融資理想的環境是市場存在大量組織結構扁平且充分競爭的中小銀行[5][6][7]，這也是我國發展城市信用社的理論依據。本文一方面證實中小銀行比較優勢理論在中國并沒有失效，另一方面也表明合并重組提升城商行經營效率時也改變了其經營行為，我國需調整城商行的市場定位并探索發展新型社區銀行。

一、城商行合并重組的過程與原因

(一)城商行合并重組的過程

1998年亞洲金融危機以及2001年中國加入WTO后，城商行改革面臨內外壓力。在此背景下，我國推行了以省為單位的城商行合并重組。2004年《綱要》提出，鼓勵同一行政區域和經濟區劃內尚不具備跨區域發展條件的城商行在自愿的前提下，按照市場原則實現資本重組和聯合，支持城商行按照市場化原則收購、兼并周邊地區城市信用社，支持城商行按照市場原則收購國有商業銀行撤并的機構和網點，實現機構的延伸。

城商行合并重組主要有兩種形式：區內(地級市范圍)合并和跨區(省內跨地級市范圍)合并(1)有關城商行合并重組模式的分類問題，其他學者也提出了不同看法[8][9][10]。。區內合并是將地級市內部城商行和城市信用社合并成為市屬銀行，其控制權仍屬于市政府。跨區合并是省內不同地級市的城商行、城市信用社合并為一家銀行，成立省屬銀行是跨區合并的主要形式，合并完成后控制權屬于省政府(2)區內合并案例：2007年遼寧省本溪市轄內14家城市信用社合并重組為本溪市城市信用社(2010年改制為本溪市商業銀行)，原有的14家城市信用合作社變為分社(2008年《本溪年鑒》)。跨區合并案例：2009年陜西省寶雞市商業銀行、咸陽市商業銀行、渭南城市信用社、漢中城市信用社和榆林城市信用社五家地方法人合并重組為長安銀行，新總行設在西安市，為省屬銀行，同時保留西安市商業銀行。。合并重組使城商行形成了更集中的市場結構。

(二)合并重組的原因：城商行商業行為還是地方政府風險處置手段

銀行合并動機可分為商業行為與非商業行為兩大類[11]。價值最大化商業行為的目的包括通過合并減少競爭、提高銀行市場勢力、擴大規模經濟和范圍經濟、輸出管理經驗、提高銀行整體效率等。非商業行為包括：(1)缺乏良好公司治理的銀行經理人為追求規模而發起并購，但并購后銀行成本不降反升；(2)政府行為，政府既有可能因“大而不倒”而阻止銀行合并，也有可能為救助或處置風險而鼓勵好銀行收購高風險銀行，甚至政府自己直接收購高風險銀行。

我們將用監管法規和重組事實說明合并重組并非城商行商業行為而是地方政府風險處置手段。法規方面，2004年前的監管體系對城商行最低資本充足率、財務信息公開披露并沒有硬性要求。2004年《綱要》發布后，城商行需執行貸款五級分類制度，最低資本充足率不低于8%，2006年開始逐批公開披露年報。并且，對于資本充足率偏低、撥備嚴重不足、內控機制不健全的銀行，限制其機構和業務的盲目擴張；對于風險狀況嚴重、救助無效或無法進行救助的城商行，協助中央銀行研究其市場退出的可能性和可行性。可以說《綱要》大大提高并強化了監管要求。而2003年末全國共有城商行112 家，其中73%的銀行利潤為零，按“一逾兩呆”口徑不良資產比例為12.85%，部分城商行不良貸款率超過50%，且沒有一家城商行的資產利潤率超過1%[12]。城市信用社經營狀況更差。如果嚴格按貸款五級分類，大部分城商行和城市信用社實際資本充足率甚至為負。如果不能及時補充資本金并有效化解累積的不良貸款，城商行或城市信用社將被撤銷。

為保住銀行牌照，各省開始合并重組改革。一方面，合并長期經營不善的高風險銀行，提高銀行級別并引入新管理層，為逐步化解不良貸款提供長效機制；保留有長期盈利能力的城商行，以盡可能保留銀行牌照。另一方面，省政府或地級市政府直接用財政資金入股城商行，還引入新的投資者(包括地方國有企業甚至央企)，擴充銀行資本金以達到監管要求。

我們還可以根據三大重組事實來排除城商行合并重組是價值最大化的商業行為：(1)大部分被合并的銀行都不是省內績效最好的銀行；(2)城商行盈利良好的東部沿海省份基本沒有合并重組；(3)省政府和地級市政府以財政資金為重組的城商行注資。如果合并是追求規模經濟的商業行為，那么應該觀察到省內績效最好的銀行并購差銀行，科技金融發達的東部沿海省份的城商行也會參與合并，且不需要財政注資。然而事實恰恰相反，省內盈利能力強的銀行都不同意被合并，只有高風險的銀行不得不接受合并。東部沿海省份幾乎沒有發生跨區合并，因為每家銀行都能通過自身經營而不借助省政府力量達到監管標準。

二、文獻綜述和理論假說

(一)文獻綜述

二十世紀七十年代以來，美國和歐洲銀行業都經歷了大規模合并[11][13]。由于銀行是小企業貸款的主要提供者，小企業對銀行業市場結構變化非常敏感，因而歐美銀行業合并對小企業貸款的影響是重要的研究問題。

1.美國銀行業合并對小企業貸款的影響。二十世紀七十年代后，電子信息技術打破了小銀行地理壟斷，銀行競爭加劇，這導致了美國銀行業大規模合并[14]。大量文獻從不同角度研究了美國銀行業合并對小企業貸款的影響，總體結論是沒有減少小企業貸款。Jayaratne和Strahan(1998)發現美國銀行業合并使好銀行淘汰差銀行，銀行效率提升，小企業貸款可得性上升和利率下降[15]。Strahan和Weston(1998)認為銀行合并可通過銀行信貸資產多元化降低貸款風險，從而有利于小企業貸款，但該效果只存在于小銀行合并，大銀行合并沒有顯著效應[16]。基于6000多宗銀行合并事件，Berger等(1998)發現被合并銀行會因為銀行規模擴大而減少小企業貸款，但該效應幾乎全被其他效應抵消[17]。Bindal等(2020)利用美國2010年出臺的《多德-弗蘭克法案》對銀行合并行為的沖擊設計了斷點回歸，發現銀行合并后增加了小企業貸款[18]。Jagtiani 等(2016)也發現社區銀行被大銀行合并后給小企業的貸款增加了[19]。

2.歐洲銀行業合并對小企業貸款的影響。與美國的情況相反，許多研究發現歐洲銀行業合并減少了小企業貸款。Degryse等(2011)用比利時1997—2003年銀行業合并事件，把企業分為單一銀行關系企業和多銀行關系企業，發現即使企業財務狀況良好，銀行合并也會減少單一銀行關系的小企業貸款[20]。這說明銀行合并并非有助于銀行清除沒有價值的企業。Di和Gobbi(2007)基于意大利銀行業合并的研究和Montoriol-Garriga(2008)基于西班牙銀行業合并的研究都發現小企業貸款在合并后下降了[21][22]。

美國和歐洲銀行業合并對小企業融資的效應相反，這可能是因為美國銀行業合并源于開設分支機構限制被解除，銀行效率提升抵消了組織結構垂直化對小企業融資的不利影響，而歐洲的銀行在合并前不存在與美國相似的開設分支機構限制，合并后效率提升不及美國。

(二)理論假說

1.信息機制。按照經濟學原理，銀行組織結構會影響信貸員搜集信息的行為模式，進而影響信貸資源分配[7]。在大規模、多層級銀行，貸款須通過多個層級審批后才能發放。由于軟信息不容易通過層層上報真實地傳遞給最高級別的審批人，信貸員將工作重心放在搜集企業硬信息上，而減少軟信息搜集，但軟信息恰恰是小企業貸款的關鍵信息，因此銀行層級增加后往往會減少小企業貸款[7][23][24][25]。我國城商行合并后由原一級法人變為分行或支行，組織層級增加，貸款審批權上收。對于信貸員等前臺部門，合并后超過一定額度的貸款需上報分行甚至總行審批，信息傳遞鏈條加長，審批不確定性增加。遇上總行或分行臨時調整區域、行業信貸額度或信貸結構，信貸員貸前調查的努力可能白費，從而削弱信貸員及分支機構發放小企業貸款的積極性。

更細致來看，由于不同重組模式下城商行組織結構垂直化程度不同，其對小企業貸款的影響也有所差異。區內合并組建的市屬銀行規模較小，通常采用“總行—支行”組織結構。跨區合并組建的省屬銀行規模較大，其分支機構常分布在多個地級市，一般采用“總行—分行—支行”組織結構。根據2016年金融許可證數據，省屬銀行、市屬銀行組織類型均值分別為為4.59、3.61，這表明平均而言，省屬銀行比市屬銀行多了一個管理層級(3)根據金融許可證編碼規則，組織類型指總行、一級分行、二級分行、支行、儲蓄所或分理處(總行營業部和一級分行營業部分別屬于總行和一級分行)。。市屬銀行組織結構更扁平，因而可以預計區內合并導致小企業貸款比例下降程度將小于跨區合并。不同外部經營環境下，合并重組對小企業貸款的影響也不同。在電信基礎設施好、互聯網經濟發達的省份，經濟交易更多通過電子結算、網絡完成。銀行可以通過大數據得到小企業和個人的交易信息，基于模型給小企業進行信用評分，從而把小企業關系型貸款轉化為交易型貸款，減少了對小企業軟信息的依賴。因而在擁有良好基礎設施的省份，合并重組對小企業貸款的不利影響將被減輕。

基于上述分析，我們提出理論假說1：城商行合并重組增加了銀行規模與管理層級，減少了信貸員搜集小企業軟信息的激勵，從而減少小企業貸款。經歷區內合并的城商行，小企業貸款比例下降程度小于經歷跨區合并的城商行；在電信基礎設施越好的省份，合并重組對小企業貸款的負面影響越小，信息機制越不明顯。

2.效率機制。美國銀行業重組由私人資本驅動，高效率銀行并購低效率銀行，銀行股權集中于高效率的私人資本。參考美國經驗，我國城商行合并重組也可能是高效率銀行淘汰低效率銀行，從而強化公司治理，改善當地小企業融資環境。被合并的銀行經營管理和風險管理水平不高，合并重組后好銀行向差銀行輸出管理制度，關閉經營績效不高的分支機構，減員增效，減少管理費用支出。不僅如此，城商行合并重組后按要求建立了股東大會、董事會、監事會和高級管理層“三會一層” ，實行貸款五級分類制度，同時建立了更規范的風險管理制度，大大提高風險防范和抵御能力[2]。綜合管理水平提高后銀行可以更好地開拓當地小企業貸款客戶，把更多貸款投向有盈利的商業貸款項目。因此合并前經營績效越差、風險管理水平越低的銀行反而越有可能在合并后因為經營獨立性和經營效率提升而提高小企業貸款比例。

基于上述分析，我們提出理論假說2：合并重組有助于提升城商行經營獨立性和經營效率，從而增加小企業貸款比例。合并前不良貸款率更高的銀行在合并后會增加小企業貸款比例。

三、實證分析

(一)數據

本文數據主要來自2006—2011年的《圖集》和《中國城市統計年鑒》。按照銀行類別，《圖集》公布了國有銀行、政策性銀行、股份制銀行、城商行和城市信用社以及各類農村金融機構在全國2827個縣(區)的一級法人數量、營業網點數量、存貸款余額、小企業貸款余額、不良貸款余額等數據，能夠滿足研究需要。由于缺乏區層面的經濟發展數據，本文將《圖集》縣(區)層面數據加總到地級市層面(四位數行政區代碼)再進行回歸。《圖集》數據處理如下：(1)刪除數據完全缺失的海南、西藏，刪除青海2008年后的數據；(2)刪除北京、上海、天津和重慶四個直轄市；(3)黑龍江、山西、寧夏、內蒙古、吉林五省個別年份貸款數據缺失，缺失的數據取前后兩年貸款余額均值。此外，本文還刪除了城商行和城市信用社貸款為0以及控制變量缺失的觀測值。

(二)城商行合并重組事件的認定和變量定義

首先，利用《圖集》中城商行和城市信用社在地級市一級法人數量的變化，配合查閱地方年鑒，排除更名、倒閉、因整頓不上報等情況后確定2005—2011年合并重組事件。其次，對照2011—2016年《中國金融年鑒》中各年度城商行名錄確定2011—2015年合并事件。

合并重組相關變量定義舉例如下。如2009年齊齊哈爾市商業銀行、牡丹江市商業銀行、大慶市商業銀行和七臺河市城市信用社合并為龍江銀行，新總行設在哈爾濱。對新總行所在地變量，哈爾濱在2009年之后為1，否則為0。對重組改革變量，齊齊哈爾、牡丹江、大慶、七臺河在2009年之后為1，否則為0。根據控制權是否留在地級市政府，把重組改革劃分區內合并和跨區合并。龍江銀行屬于跨區合并。2007年遼寧省本溪市轄內14家城市信用社合并重組為本溪市城市信用社，屬于區內合并。對區內合并變量，本溪在2007年后為1，否則為0(2010年改制為本溪市商業銀行不屬于合并行為)。其他各種一級法人數量變化與變量定義的詳細關系由表1列出。

樣本中共有317個地級市，其中152個地區在2006年擁有城市信用社和城商行一級法人。2005—2015年有85個地區發生了合并重組：8個地區只經歷區內合并；67個地區經歷跨區合并(有5個地區先區內合并再跨區合并)；10個地區通過改制把市屬銀行變為省屬銀行。

(三)實證策略

1.總體效應的基本回歸。本文使用多期倍差法(DID)，通過比較同一個地級市小企業貸款比例合并重組前后的變化來識別合并重組改革對小企業貸款的總體影響[24][26]。基本回歸模型如下：

SMELOANit=β0+β1REFORMit+β2REFORMTRENDit+β3NEWit+β4Xit-1+αi+λt+uit

(1)

其中，i表示地級市，t表示年份，SMELOANit是城商行和城市信用社小企業貸款比例，REFORMit是被合并重組啞變量，REFORMTRENDit是被合并重組的地級市時間趨勢項，NEWit是新總行所在地，Xit-1是滯后一期的地級市層面控制變量。αi和λt分別是個體固定效應和年份固定效應，uit為誤差項。城商行合并并非一個隨機事件，高風險的銀行更容易被合并，因而式(1)控制變量應是既影響銀行風險、績效，又影響小企業生存的經營環境變量。控制變量中代表經濟、金融發展水平的指標包括GDP、人口密度、第二產業占比、第三產業占比、居民儲蓄占GDP比例、固定資產投資，代表開放程度的指標包括貨運量、外資企業占比。財政缺口變量可控制政府與市場關系，小學師生比可控制政府公共服務水平。

2.識別假設的討論。式(1)多期DID模型的關鍵假設包括：(1)被解釋變量小企業貸款比例與合并重組改革不存在反向因果關系；(2)改革組和對照組滿足平行趨勢假設。首先，分析城商行和城市信用社被合并是否因當地小企業經營環境惡化所致。用私營企業和個體從業人員占城鎮就業人員比例作為小企業占比的代理變量，以2005—2011年被合并的地級市作為改革組，沒有經歷合并重組的地級市作為控制組。根據表2，在2005年合并重組改革前，改革組和控制組小企業占比年均增長率沒有顯著差異，表明在合并重組前改革組的小企業經營狀況沒有惡化。同時改革組小企業占比顯著高于控制組，說明決策層沒有優先選擇小企業占比少的地級市進行合并。以上結果均表明式(1)模型不存在反向因果關系。

表2 改革組和控制組小企業發展情況對比

數據來源：《中國城市統計年鑒》。

其次，檢驗平行趨勢假設。我們用式(2)進行平行趨勢檢驗。

(2)

其中，PREik表示改革組在被合并前的第k年，POSTij表示改革組被合并后的第j年。式(2)以合并重組前一期為基期。2005—2011年是《圖集》的時間窗口，實際上城商行合并重組在2011年后仍持續進行。為了拉長時間窗口，更完整估計合并重組的動態效果，式(2)中改革組包括了2005—2015年經歷合并重組的地級市。為了避免樣本稀疏問題，本文把被合并前7年以上的各期歸并到被合并前7年。

(四)變量定義與描述性統計

依據表3描述性統計結果，城商行和城市信用社小企業貸款比例的均值為33.9%，而其他銀行約為13%，說明小企業是城商行和城市信用社的重要客戶。樣本中城商行和城市信用社小企業貸款比例為0和1的觀測值分別為17個和5個，我們保留了這些觀測值。國有銀行、股份制銀行、城商行和城市信用社這三類銀行中，國有銀行網點最多，股份制銀行網點最少，表現為樣本中股份制銀行小企業貸款比例的觀測值僅548個。

表3 變量定義及描述性統計結果

(五)基準回歸結果

表4報告了基準回歸結果。表3中的小企業貸款比例樣本均值為33.9%，而表4第(4)列估計結果顯示，合并重組后城商行和城市信用社的小企業貸款比例平均下降9.6%。9.6%為33.9%的28.3%，如果合并重組后城商行和城市信用社總貸款額不變，那么小企業貸款占比下降9.6%意味著小企業貸款余額減少30%左右。該數據與表4第(5)列中重組改革使城商行和城市信用社小企業貸款余額下降34.4%的估計結果接近。合并重組不但使城商行和城市信用社減少了小企業貸款占比，而且小企業貸款余額也同時下降，其政策效果在統計意義和經濟意義上都非常顯著。

表4 基準回歸結果

(六)穩健性檢驗(4)受篇幅限制，穩健性檢驗、隨機試驗、平行趨勢檢驗和動態趨勢估計具體結果未報告，作者備索。

1.考慮城商行異地設立分支機構的影響。《圖集》報告的是地級市層面所有城商行和城市信用社貸款余額和小企業貸款余額，這包括本地法人和異地法人(城商行和城市信用社總行不在當地)在本地的貸款。表4的實證結果如果是本地法人行為，說明合并重組通過改變城商行自身組織結構來影響小企業貸款；如果是異地法人行為，則說明合并重組會對異地法人在本地的小企業貸款行為產生外部效應。但以下證據表明外部效應并不那么重要。自2009年4月《關于中小商業銀行分支機構市場準入政策的調整意見(試行)》發布后，城商行異地設立分支機構數量才逐漸增加[4]。使用2006—2009年子樣本進行估計，重組改革變量估計系數為-0.082，比表4第(4)列下降0.014，說明外部效應并不非常重要，合并重組主要影響被重組的本地法人。

2.考慮城商行撤并營業網點和減少貸款規模的影響。考慮到合并重組后一些營業網點可能被撤并，進而使小企業貸款減少，此處以城商行和城市信用社的營業網點數量和總貸款余額作為被解釋變量，檢驗合并重組是否導致分支機構被撤并及貸款減少。回歸結果顯示，重組改革變量均不顯著，說明合并重組之后城商行和城市信用社在不大量減少當地網點、貸款余額的情況下，把貸款更多地發放給了當地大企業，從而導致小企業貸款占比下降。

3.考慮當地經營環境因素。考慮到小企業貸款減少可能是因為當地小企業經營環境惡化，將被解釋變量更換為其他銀行的小企業貸款比例做安慰劑檢驗。股份制銀行經營行為極具利潤導向，如果合并重組同時伴有當地小企業經營環境惡化，那么股份制銀行會減少小企業貸款。結果顯示，重組改革變量非常不顯著。隨后將被解釋變量替換為其他銀行小企業貸款比例，重組改革變量仍然不顯著(5)由于農業銀行2007年上市前剝離了大量不良貸款，其貸款數據存在2007年前后不可比的問題，因而有必要分開考察。。上述實證結果排除了當地小企業經營環境惡化因素混淆合并重組效應的可能。

(七)隨機試驗

為了進一步說明上述回歸結果形成并非因為抽樣誤差等隨機因素，我們用隨機生成的合并重組事件來構造安慰劑檢驗。根據真實數據生成過程，把2005—2015年被合并和成為新總行所在地的地級市數量分別記為mi和ni(i=1，2，…，11)。在339個地級市中不放回地進行11次抽取，每次隨機抽出mi和ni個作為虛擬的被合并和成為新總行所在地的地級市，共抽出85個被合并的地級市和13個成為新總行所在地的地級市。隨后用虛擬數據進行式(1)的回歸。用蒙特卡洛模擬重復上述步驟1000次后發現，不控制改革組趨勢項，重組改革變量估計系數小于-0.105的個數是9個，即重組改革變量估計系數在-0.105左方的概率小于1%；控制改革組趨勢項，重組改革變量估計系數小于-0.096的個數是31個，約為3%。隨機試驗結果說明本文基準回歸結果由隨機因素造成的可能性非常小。

(八)平行趨勢檢驗和動態趨勢估計

本文使用式(2)進行平行趨勢檢驗。由于平行趨勢檢驗中理想的控制組是從未經歷合并重組的地級市，因此式(2)設定中把改革組定為2005—2015年經歷合并重組的地級市。使用兩種不同的改革組設定進行估計并比較回歸結果，可增加回歸結果穩健性。估計結果顯示，以合并重組前一年為基期，改革組和控制組的小企業貸款比例在合并重組前各期沒有顯著差異，說明改革組和控制組滿足改革前具有平行趨勢的前提假設。并且，小企業貸款比例在合并重組后有逐年下降趨勢。合并重組當年下降8.9%，六年后下降28.9%，平均每年大約下降4%。該估計結果與表4基準回歸結果方向一致，說明不同的改革組設定不影響定性的實證結論。

四、機制分析

(一)信息機制

1.識別策略。我們將通過比較重組政策效果的異質性來識別信息機制。首先，由跨區合并組建的城商行比區內合并組建的城商行有更多管理層級，可推斷跨區合并后小企業貸款占比下降幅度更大。具體我們將通過式(3)來檢驗。

SMELOANit=β0+β1WITHINit+β2CROSSit+β3REFORMTRENDit+β4NEWit+β5Xit-1+αi+λt+uit

(3)

式(3)在式(1)基礎上將重組改革變量拆分為區內合并和跨區合并，其中WITHINit表示區內合并，CROSSit表示跨區合并，其他變量與式(1)一致。如果理論假說1成立，式(3)中β1<0，β2<0，|β1|<|β2|。

其次，在金融科技的影響下，在電信基礎設施完善的省份，城商行可更多通過大數據信用評分批量給小企業發放貸款，能部分消除合并重組對小企業貸款的不利影響。因而在電信基礎設施越好的省份，信息機制越不明顯。我們通過式(4)三重差分模型來檢驗。

SMELOANit=β0+γ1REFORMit+γ2REFORMit×TELECOMi2004+β3REFORMTRENDit+β4NEWit

+β5Xit-1+αi+λt+uit

(4)

式(4)在式(1)基礎上加入重組改革與電信基礎設施交互項(REFORMit×TELECOMi2004)。控制變量增加了移動電話交換機比例，可控制金融科技發展對銀行發放小企業貸款行為的影響。為了減少內生性，電信基礎設施變量使用合并重組前一年的電信基礎設施。如果理論假說1成立，式(4)中γ1<0，且γ2>0。

2.實證結果。表5第(1)列區內合并變量估計系數不顯著，而跨區合并變量估計系數為-0.143且顯著，其絕對值大于表4第(4)列重組改革估計系數-0.096，說明合并重組導致小企業貸款占比下降主要是由跨區合并導致的。表5第(2)列重組改革變量顯著為負，重組改革與電信基礎設施交互項顯著為正，說明在電信基礎設施好的省份，參與合并重組的地級市平均小企業貸款占比下降更少。上述實證結果表明合并重組政策效果存在異質性，即在經歷跨區合并的地級市以及電信基礎設施差的省份，合并重組后城商行小企業貸款比例出現了更大幅度下降。這共同驗證了理論假說1，即信息機制成立。

表5 機制檢驗結果

(二)效率機制

1.識別策略。由于《圖集》沒有報告城商行成本、利潤等信息，無法直接檢驗合并重組對其經營效率的影響。但由于合并重組改變被合并銀行的實際控制人，新銀行建立更規范的公司治理制度，使被合并銀行發放更多可盈利的小企業貸款，因此可以預期風險管理水平、經營績效越差的銀行被合并后其效率將得到更大提升，從而部分抵消信息機制的負面影響。我們通過式(5)三重差分模型來檢驗理論假說2。

SMELOANit=β0+δ1REFORMit+δ2REFORMit×NPLi2006+β3REFORMTRENDit+β4NEWit+β5Xit-1

+αi+λt+uit

(5)

式(5)在式(4)基礎上增加了重組改革與不良貸款率交互項(REFORMit×NPLi2006)，其他變量與式(4)一致。由于合并重組會影響銀行不良貸款率，為減少內生性，式(5)使用樣本第一年的不良貸款率數據。如果理論假說2成立，式(5)中δ1<0，且δ2>0。

2.實證結果。依據表5第(3)列結果，不良貸款率較低的地級市在合并重組后小企業貸款占比下降30.5%，而不良貸款率較高的地級市小企業貸款占比僅下降17.5%。這說明無論不良貸款水平較高組還是較低組，合并重組后小企業貸款占比都下降了。同時，經營績效差的銀行借助合并重組提升了經營獨立性和經營效率，因而小企業貸款占比下降幅度較小。這驗證了理論假說2的效率機制。

綜合上述回歸結果發現，合并重組可通過信息機制和效率機制兩個渠道影響城商行小企業貸款行為，也因為這兩種截然不同的作用機制，合并重組的政策效果存在異質性。

五、結論和政策建議

合并重組是否會減少城市商業銀行小企業貸款？作為處置金融風險的政策手段，合并重組在維護金融穩定的同時能否兼容服務小企業的政策目標？基于2006—2011年《圖集》數據，本文使用多期倍差法估計了合并重組對城商行小企業貸款的影響。實證結果表明，合并重組總體上使被重組銀行小企業貸款占比下降9.6%。存在信息機制和效率機制兩種截然不同的影響渠道，即合并重組既會提高被合并銀行的經營效率，但也會增加銀行管理層級，削弱城商行利用軟信息發放小企業貸款的激勵。兩種機制使合并重組的政策效果呈現異質性，在跨區合并或不良貸款率更低的地級市，小企業貸款占比下降幅度更大，在電信基礎設施完善的省份下降幅度更小。由于總體估計結果是信息機制占優，意味著合并重組會使城商行偏離服務小企業的政策定位。

依據研究結論，以合并重組為政策手段，既會提高城商行經營效率，也會損害小企業融資。通過合并重組方式化解中小銀行金融風險的代價是減少小企業貸款可得性，維持金融穩定和改善小企業貸款環境兩個政策目標存在“魚與熊掌”不可兼得的矛盾。基于此，提出如下政策建議：第一，大力發展金融科技，在大數據、云計算和區塊鏈技術支持下，合并后的城商行可把部分原本不易收集和量化的軟信息轉換為硬信息，增加小企業貸款自動化審批比例，從而減少組織結構垂直化對小企業融資的不利影響。第二，在風險可控的情況下逐步放開銀行牌照，允許銀行破產，通過市場競爭優勝劣汰，發展真正服務于小企業的社區銀行，從而形成多層次差異化經營的銀行體系。