银行业竞争与企业全要素生产率

盛安琪，耿献辉

(南京农业大学经济管理学院，江苏 南京 210014)

一、引 言

当前，我国经济已处于高速增长阶段向高质量发展阶段的转型。在转变经济增长方式中，如何促进企业由“资本和劳动推动发展”转向“全要素推动发展”是经济增长方式能否实现根本性改变的关键。党的十九大报告明确指出提高全要素生产率的目标要求，充分表明提升全要素生产率对实现经济高质量发展的重要意义。

在我国特殊的制度背景下，外资和民间资本进入金融行业一直受到严格的限制，以公有产权为主的国有银行模式仍主导中国的银行业竞争格局。这一竞争格局导致信贷市场上卖方强势而买方劣势的现象存在，企业面临较高的贷款利率和贷款供给不足等问题，不利于企业经营水平的改善和创新投资的增加[1]。但随着银行业发展日趋多元化，银行业竞争变得越来越激烈。为争夺市场份额，各大银行不断优化自身的经营模式和服务水平，积极为中小企业信贷需求提供便利，构建完善而齐全的金融服务平台，为推动企业发展和实现经济高质量发展提供了重要保障[2]。因此，本文拟研究银行业竞争对企业全要素生产率的影响，对促进我国银行业的发展和实现经济的高质量增长具有重要的理论和现实意义。

从既往的研究来看，一是关于银行业竞争经济后果的研究主要集中在宏观层面(如经济稳定?市场风险偏好的选择和利率传导效率等)，二是主要侧重于融资约束作为中介变量的作用机制研究。本文致力于聚焦微观层面，利用企业相关财务数据，将银行业竞争与企业全要素生产率相匹配，力求在微观层面研究银行业竞争的经济后果。同时，引入实体投资和创新投资，进一步检验银行业竞争对企业全要素生产率的影响，进而从内外部环境(如产权性质和市场化程度)来探讨银行业竞争对企业全要素生产率的影响。

鉴于此，本文利用商业银行分支机构的数据，构造省级层面的银行业竞争水平指标，将银行业竞争与企业全要素生产率相匹配，基于2007～2017年沪深A股上市公司的相关数据，研究银行业竞争对企业全要素生产率的影响。研究结果发现，银行业竞争与企业全要素生产率呈显著的正相关关系，符合“市场力量假说”；银行业竞争加剧可通过增加企业实体投资和创新投资进一步提升企业全要素生产率；银行业竞争对企业全要素生产率的影响在市场化程度较高的地区及非国有企业中更为显著。

二、理论分析与研究假设

银行在金融体系中扮演着金融稳定器的角色，为推动企业发展和实现经济高质量发展提供重要保障，因而探讨银行业竞争加剧对企业发展产生怎样的影响显得尤为重要。现有的研究主要概括为“市场力量假说”和“信息假说”两种。“市场力量假说”认为随着银行业竞争加剧，各个银行为获得新客户和增强旧客户的粘性，增加贷款供给和提供优惠的贷款利率，企业融资难、融资成本高的问题可在一定程度上得到缓解，而银行的垄断导致贷款供给不足和较高的贷款利率[3]。“信息假说”则认为银行业竞争加剧不利于企业成长，而银行的垄断地位有利于企业融资。

本文倾向于银行业竞争对企业全要素生产率的影响符合“市场力量假说”，原因是：在我国目前的银行业竞争格局下，信贷市场上卖方强势而买方劣势的现象普遍存在，企业面临较高的贷款利率和贷款供给不足等问题。但随着银行业竞争越来越激烈，银行通过改善自身的运营模式，积极为企业提供优惠的贷款利率和供给，困扰企业的融资问题可在一定程度上得到缓解。从以往文献的研究来看，探讨融资问题的解决与企业全要素生产率之间存在密切的关系，主要表现在两个方面。第一，当企业面临有利的投资机会尤其是投资金额巨大的项目时，企业可通过内部资金和外部融资资金来满足实体投资的需求，避免企业因资金不足导致资源错配问题[4]。同时，企业融资约束的减轻，降低了外部资金获取的难度，融资成本得到进一步下降，有利于企业经营水平和生产率的提升。第二，企业研发创新存在资金投入大、研发周期长等问题，仅靠自身的内部资金很难满足研发活动所需的巨额前期投入，但企业融资约束的降低可促进企业对研发活动的资金支持，增强企业投资扩大发展的意愿和信心，有利于企业技术进步和生产率的提升。因此，银行业竞争加剧缓解了融资约束，增进企业资本投资的意愿，进而提高了企业全要素生产率。故此，本文提出研究假设1：银行业竞争显著提高了企业全要素生产率。

三、研究设计

(一)样本来源与数据处理

本文以2007～2017年沪深A股上市公司为研究对象，参照盛明泉等(2016)的做法，对样本进行如下的处理：(1)删除金融类和ST类公司；(2)删除部分财务数据缺失及明显异常的公司[5]。经上述方法处理后得到16838个样本观测值，运用Stata14软件对样本数据进行分析。

关于解释变量银行业竞争，通过整理银监会网站披露的金融许可证信息，按照省份手工整理商业银行分支机构的信息，得出银行业竞争程度。被解释变量企业全要素生产率，通过相关财务数据的综合计算得出。上述的基础数据均来自国泰安数据库，其余的财务特征数据和治理结构特征数据全部来自国泰安数据库和Wind数据库。

(二)变量界定及衡量

1.企业全要素生产率。本文涉及的被解释变量为企业全要素生产率(TFP)，它是一个综合性的指标，主要的测量方法有OLS、OP和LP等方法。参考具有代表性的黎文靖和胡玉明(2012)及Giannettietal(2015)的OLS方法[6][7]，具体的测算模型为：

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

(1)

其中，LnSale为主营业务收入的对数，LnK为固定资产净值的对数，LnL为员工数量的对数，LnM为购入商品和劳务的金额的对数，Year为年度变量，Ind为行业变量，Province为省份变量。对(1)式进行回归，得到模型的残差即为全要素生产率[8]。

2.银行业竞争。本文涉及的解释变量为银行业竞争(Bankcompet)，以银监会网站的银行金融许可证为数据来源，手工整理各大银行在各个省份的分支机构信息。参考方芳和蔡卫星(2016)的做法，首先统计五大国有银行的数量，再以五大国有银行分支机构总数除以该省全部商业银行分支机构总数来定义CR5，并以(1-CR5)来衡量银行业竞争程度[9]。五大国有银行的垄断程度越低，银行业竞争程度越高。

3.控制变量。参考盛明泉等(2018)的做法，本文选取企业的财务特征和治理结构特征作为控制变量[10]。财务特征变量包括企业规模(Size)、资产负债率(Lev)、盈利能力(Roe)和成长性(Tobinq)，治理结构特征变量包括机构投资者持股(Inst)、“两职”合一(Dual)、董事会规模(Board)和独董比例(Inp)。此外，还控制年度变量(Year)、行业变量(Ind)和省份变量(Province)等11个变量。

(三)模型构建

为检验银行业竞争对企业全要素生产率的作用效果，本文设计如下的回归模型：

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

(2)

其中，TFP为企业全要素生产率；Bankcompet为银行业竞争水平，其系数b1是本文的核心关注点，若该系数显著大于0，则表明银行业竞争水平可提高企业全要素生产率，若该系数显著小于0，则表明银行业竞争水平不利于企业全要素生产率的提升；Control代表控制变量，主要包括企业的财务特征变量和治理结构特征变量；Year、Ind和Province分别为行业变量、年度变量和省份变量；ε为随机误差项。

四、实证研究结果及分析

(一)描述性统计

表1列示各主要变量的描述性统计结果。

表1 变量的描述性统计(N=16838)

可见，TFP的均值为0.018，最大值为0.966，而最小值小于0，表明样本企业的TFP水平普遍偏低，且不同企业间的差距较大。Bankcompet的均值为0.579，中位数为0.573，最大值为0.749，三者均大于0.5，表明银行业竞争水平很可能呈现右偏分布的态势且银行业竞争较为激烈。Lev的均值为0.422，最大值为0.854，说明样本企业普遍举债过高，存在一定的财务风险。Inp的均值为0.371，但最小值为0.067，与证监会要求的公司独立董事占比应不低于三分之一的标准不相符，说明部分公司的制度仍不太完善。治理结构特征变量和财务特征变量在总体上分布较为合理，此处不再赘述。

(二)相关性分析

表2列示各变量间的相关性检测结果。可见，Bankcompet与TFP呈现显著的正相关关系，系数为0.041且在1%的水平上显著，初步验证了研究假设1成立，即具有竞争性的银行市场环境有利于TFP的提升。上述检验结果只是变量间初步的相关性，仍需通过进一步的回归检验加以论证。控制变量与TFP均呈显著的相关关系，表明控制变量的选取较为合理。同时，各变量间的相关系数基本在0.5以下，说明各变量之间不存在严重的共线性问题。

表2 变量的相关性分析

(三)主效应的回归结果分析

表3列示银行业竞争与企业全要素生产率的回归结果。

表3 银行业竞争与企业全要素生产率(N=16838)

该结果从经验数据的基础上得出Bankcompet对TFP的影响方向。第(1)列未加入任何的控制变量，第(2)列在第(1)列的基础上加入财务特征变量，第(3)列在第(2)列的基础上加入治理结构特征变量，第(4)列在第(3)列的基础上加入年度变量、行业变量和省份变量。上述所有的回归结果中，Bankcompet的系数均显著为正，表明无论是否加入控制变量，本文的研究假设1均成立，说明银行业竞争加剧可降低企业融资约束程度和融资成本，进而提高企业全要素生产率，符合“市场力量假说”。另外，第(1)、(2)、(3)和(4)列的Adj_R2明显提高，符合逐步回归法的设计思路。

(四)稳健性检验

本文采取以下的四种方法进行稳健性检验。首先，尽管通过普通的OLS回归方法获取了主效应回归结果，但考虑到面板数据的特征，我们采用固定效应模型进行回归分析。其次，参考刘贯春等(2019)的研究思路，考虑到2011年中国经济增长对银行业和企业发展的影响[11]，我们改变样本区间重新验证，选取2012～2017年作为新的研究样本期。进一步选择具有代表性的制造业样本来重新验证Bankcompet与TFP的关系。最后，考虑到OLS测算TFP可能出现同时性偏差的内生性问题，本文在稳健性分析中也使用LP半参数法(Levinsohn and Petrin,2003)来估计全要素生产率(TFP_LP)[12]。该方法将中间商品的投入作为代理变量，缓解内生性问题，提高数据的测算准确性。表4的回归结果显示，Bankcompet的系数符号和显著性均未发生实质性变化，进一步验证主效应回归结果的可靠性。

表4 稳健性检验

(五)内生性检验

考虑到银行业竞争与企业全要素生产率之间可能存在内生性问题，借鉴黄贤环等(2018)的研究思路，本文采用银行业竞争滞后一期(LBankcompet)作为工具变量，利用两阶段最小二乘法来进行回归检验[13]。

表5的回归结果显示，在第一阶段的回归结果中，LBankcompet与Bankcompet的相关系数为正且高度显著，这与预期相一致；在第二阶段的回归结果中，Bankcompet与TFP仍呈显著正相关，表明在充分考虑内生性问题后，银行业竞争仍显著正向影响企业全要素生产率，进一步验证了研究结论的可靠性。

表5 内生性检验(N=12941)

五、进一步分析

(一)作用机制分析

前文已证实，银行业竞争的加剧显著提高企业全要素生产率，但并未表明二者之间的作用机制。银行业竞争与企业融资约束程度存在密切的关系，而融资约束程度直接影响企业的投资意愿和投资能力[14]。已有研究表明，资源配置效率是影响企业全要素生产率的重要因素，它既受到资源总量的影响，也受到管理决策的影响。银行业竞争加剧，各个银行可为客户增加贷款供给和提供优惠的贷款利率，降低企业外部资金获取的难度。同时，创新能力是影响企业全要素生产率的另一个重要因素，创新需大量资金支持，随着银行业竞争越来越激烈，各个银行积极主动加大对企业研发活动的资金支持，增强了企业创新的投资意愿，已成为银行自觉自愿的明智选择。故此，本文提出研究假设2：银行业竞争影响资本投资，进而对企业全要素生产率产生作用。借此，以期打开银行业竞争影响企业全要素生产率的“黑箱”。

本文借鉴温忠麟等(2004)的中介效应模型设计[15]，选取实体投资(Invest)和创新投资(RD)作为资本投资的中介变量。关于中介变量的衡量，我们使用固定资产、在建工程及工程物资之和与总资产之比作为实体投资的代理变量，以检验银行业竞争是否通过增强企业实体投资来影响企业全要素生产率；使用研发支出与总资产之比作为创新投资的代理变量，以检验银行业竞争是否通过增强企业创新投资来影响企业全要素生产率。构建的回归模型为模型3、4和5，中介效应的判断标准为：若β1在统计上不显著，则不存在中介效应；在满足β1显著的基础上，若β2、β4显著，β3显著且其绝对值小于β1，则存在部分中介效应；在满足β1显著的基础上，若β2、β4显著，而β3在统计上不显著，则存在完全中介效应。

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的回归结果显示，第(1)、(2)、(3)列是银行业竞争-实体投资-企业全要素生产率的回归结果。第一步的回归结果为第(1)列，银行业竞争的系数在1%的水平上显著正相关，与主效应回归部分一致；第二步的回归结果为第(2)列，银行业竞争的系数为0.133且在1%的水平上显著，说明银行业竞争提高了企业实体投资水平；第三步将银行业竞争和中介变量Invest同时纳入模型中进行检验，发现实体投资水平对TFP仍具有显著的影响。另外，在第三步的检验中，第(2)、(3)列的银行业竞争系数均小于第一步检验中的回归系数，说明银行业竞争、实体投资与企业全要素生产率三者之间存在显著的部分中介效应，即银行业竞争加剧降低了企业融资约束和资金成本，增强企业实体投资的意愿，有利于企业经营水平和生产率的提升。第(4)、(5)、(6)列是银行业竞争-创新投资-企业全要素生产率的回归结果。第一步的回归结果为第(4)列，银行业竞争的系数在1%的水平上显著正相关，与主效应回归部分一致；第二步的回归结果为第(5)列，银行业竞争的系数为0.038且在1%的水平上显著，说明银行业竞争加剧同样提高了企业创新投资；第三步将银行业竞争和中介变量RD同时纳入模型中进行检验，发现创新投资水平对企业全要素生产率仍具有显著的影响。另外，在第三步的检验中，第(5)、(6)列的银行业竞争系数均小于第一步检验中的回归系数，说明银行业竞争、创新投资与企业全要素生产率三者之间存在显著的部分中介效应，即银行业竞争加剧降低了企业融资约束，促进企业对研发活动的资金支持，增强企业创新投资的意愿，有利于企业技术进步和生产率的提升。综上可知，上述结果验证了研究假设2关于银行业竞争、资本投资与企业全要素生产率三者之间的关系。

表6 银行业竞争与企业全要素生产率：实体投资和创新投资的中介效应

(二)分组检验分析

前文虽然从总体上验证了银行业竞争对企业全要素生产率具有正向的促进作用，但企业内外部因素的差异是否对二者之间的关系产生影响呢?

从企业内部来看，银行业竞争对企业全要素生产率影响受到产权性质差异的影响，不同产权的企业面临的融资约束程度不同，其投资水平也存在差异[16]。一方面，国有企业与国有银行之间存在密切的关系，银行对国有企业的资金实力、信誉水平较为了解，因此银行也愿意为国有企业提供更多的信贷服务；另一方面，非国有企业在许多方面受到不公平的对待，使非国有企业往往面临更强的外部融资约束，其融资成本也相对较高[17]。随着银行业竞争的加剧，倒逼大银行转变经营发展模式，积极为中小企业信贷等需求提供服务。因此，相对于国有企业，银行业竞争对企业全要素生产率的影响在非国有企业中更为显著。产权性质的数据通过手工整理得出，当样本为国有企业时，取值为1；反之，则为0。

从企业外部来看，市场化水平的高低也可能影响银行业竞争对企业全要素生产率的关系，各地区经济发展水平的不同导致市场化程度存在较大差异，因而企业的融资能力受到较大影响。在市场化程度较低的地区，法律法规不完善，信息无法快速、透明地传递[18]。当银行业竞争激烈时，一旦银企关系被打破，银行对重建合作关系的企业会更加苛刻，从而减少企业的信贷融资额。在市场化程度较高的地区，当银行业竞争激烈时，银行不得不降低贷款利率、提高贷款额度和审批效率来增加客户粘性，从而提高企业的信贷融资额。因此，相对市场化程度较低的地区，银行业竞争对企业全要素生产率的影响在市场化程度较高的地区中更为显著。市场化程度的衡量以广东、上海、江苏和浙江四个省份作为市场化程度较高的地区，如果样本企业位于上述地区，取值为1；反之，则为0[19]。

表7的第(1)、(2)列报告不同产权性质的样本组中银行业竞争对企业全要素生产率的影响。尽管Bankcompet在非国有企业和国有企业的系数都为正，但对非国有企业而言，Bankcompet的系数要高于国有企业。此外，非国有企业Bankcompet的系数在5%的水平上显著，国有企业的系数则不显著，表明非国有企业Bankcompet对TFP的促进作用更加明显。可能是由于在我国特殊的制度背景下，银行在信贷资源配置时更偏好于国有企业，使非国有企业往往面临较高的融资成本和融资约束。但随着银行业竞争的加强，为获得新的客户和增加老客户的粘性，银行不得不积极为中小企业信贷等需求提供服务，非国有企业的受益程度可能更为显著。第(3)、(4)列报告市场化程度不同的样本组中银行业竞争对企业全要素生产率的作用效果。在市场化程度较高的地区，Bankcompet的系数在5%的水平上显著，而在市场化程度较低的地区，Bankcompet的系数在10%的水平上显著且前者的系数大于后者，表明相对于市场化程度较低的地区，Bankcompet对TFP的影响在市场化程度较高的地区中更为显著。可能是在市场化程度较高的地区，法律法规较为完善，信息能快速、透明地传递，当银行业竞争激烈时，银行不得不降低贷款利率、提高贷款额度和审批效率来增加客户粘性，从而扩大企业的信贷融资额。

表7 银行业竞争与企业全要素生产率：产权性质和市场化程度的分组检验

六、结论与启示

本文引入中介变量(实体投资、创新投资)和调节变量(产权性质、市场化程度)，深入探究银行业竞争对企业全要素生产率的影响。研究结果发现，银行业竞争加剧确实能提升企业全要素生产率，符合“市场力量假说”；从影响机制的角度看，银行业竞争加剧促进了企业实体投资和创新投资，进而提高企业全要素生产率；在非国有企业中，银行业竞争对企业全要素生产率的正向影响仍显著，但国有企业的上述关系不再显著；无论市场化程度较高的地区还是市场化程度较低的地区，银行业竞争对企业全要素生产率都具有显著的正向影响，但在市场化程度较高的地区，银行业竞争对企业全要素生产率的正向影响更为显著。

本文的研究具有三点启发意义：(1)深化金融体制改革，建立健全现代金融市场体系，中小银行的发展虽然加剧了银行业竞争，但拓宽中小企业的融资渠道和降低企业融资成本，促进企业的实体投资和创新投资，从而推动产业结构的升级和转型；(2)营造良好的外部环境是促进企业发展的基本保障，提高地区的市场化水平，保障信息能快速、透明地传递，减少银行与企业之间的信息不对称性，从而建立有效的信息识别机制，以缓解企业的融资约束；(3)优化企业信贷资格审查制度，避免因制度缺失和意识形态等问题导致非国有企业在融资渠道、贷款利率和贷款额度等方面受到不公平对待，逐步形成健康、有序的银行业竞争环境，使银行更好地为企业提供有效的融资支持，促进企业积极创新和经济高质量发展。