竞争对商业银行流动性创造的影响研究

喻微锋 向玲

摘   要：本文基于中国银行异地市场准入管制放松政策的特定背景，利用银行管制放松所带来的城市商业银行营业网点地域扩张与数量扩张所形成的银行竞争，选取我国89家城市商业银行2006—2019年的非平衡面板数据，实证检验了银行竞争对流动性创造的影响。结果表明：银行竞争显著降低了流动性创造，并且主要通过挤压利润以及减少信贷供给渠道来减少流动性创造;银行竞争对流动性创造存在异质性影响，在非上市银行、高杠杆银行以及处于经济欠发达城市的银行中，银行竞争对流动性创造的影响更大。进一步研究发现：银行竞争对表内流动性创造的影响主要通过影响银行贷款发放来实现，并且银行竞争对表外流动性创造同样具有显著的负向影响。

关键词：城市商业银行;放松管制;银行竞争;流动性创造

中图分类号：F832.33  文献标识码：A  文章编号：1674-2265（2021）09-0021-11

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2021.09.003

一、引言

商业银行是我国现代金融体系的核心，对社会经济发展有着重要作用。然而，在我国经济结构转型升级过程中，银行业过度集中的问题一定程度上阻碍了社会经济发展的步伐。对此，为推进我国经济结构转型升级，充分发挥金融体系的引导作用（张杰等，2017）[1]，亟须解决银行业过度集中的问题，构建一个现代银行业体系是新时代银行业改革发展的主题（傅利福等，2014;王国刚，2019）[2，3]。

从银行业结构来看，我国银行业经历了从集中到逐步竞争的过程（周凡，2019）[4]。大型国有商业银行的绝对垄断地位导致银行业过度集中，中小银行市场份额偏低，其中一个重要原因是城市商业银行单一城市经营的限制，即监管部门对城市商业银行实行严格的异地市场准入管制。为了解决这一问题，加快银行体系改革，监管部门出台和实施了一系列实行放松银行异地分支机构市场准入管制的政策。2009年，原银监会下发了《关于中小商业银行分支机构市场准入政策的调整意见（试行）》（银监办发〔2009〕143号），大幅度放宽了城市商业银行异地分支机构市场准入条件。在政策支持下，城市商业银行加快了跨省市、跨区域的布局与扩张，打破了原来以大型国有商业银行为绝对垄断地位的银行业竞争格局，促进了银行体系间不同类型银行竞争格局的形成，加剧了中国银行业竞争。

中国是以商业银行为主导的间接融资体系，商业银行是服务社会经济的主体。根据现代金融中介理论，商业银行服务实体经济的主要方式是流动性创造，而其服务实体经济的能力主要表现为流动性创造水平的高低（田国强和李双建，2020;Jiang等，2019）[5，6]。商业银行通过自身的流动性错配行为，为各种经济活动提供资金支持，缓解实体经济融资困难，促使资金流向实体经济，提升金融服务实体经济质效，在推动实体经济的增长与发展中起着重要作用。那么，在银行业改革过程中，城市商业银行放松管制伴随而来的银行间竞争是否会对流动性创造产生影响？如果是，其影响机制是什么？这种影响在不同特征的银行间是否存在显著差异？对这些问题的探究和解答，一方面，有助于我国监管当局更好地了解银行竞争与流动性创造之间的相互关系和影响程度，为后续银行体系改革提供参考;另一方面，研究并合理把握两者关系，能够为银行业自身流动性管理提供经验证据。

基于此，本文以城市商业银行放松管制为准自然实验，选取89家城市商业银行2006—2019年的数据，对银行竞争与流动性创造的关系进行了实证分析。研究发现，银行竞争与流动性创造之间呈显著的负相关关系，银行竞争的加剧通过挤压利润、减少信贷总额降低了流动性创造，并且竞争对流动性创造的影響在不同微观特征的银行中表现出显著差异。相较于已有文献，本文可能的边际贡献主要体现在以下方面：第一，考虑到银行竞争与流动性创造之间存在的双向因果关系，本文基于中国银行异地市场准入管制放松政策的特殊背景，利用2009年城市商业银行放松管制这一准自然实验，采用多种方法实证检验了银行竞争与流动性创造的关系，较好地解决了内生性问题，使文章结论更加科学;第二，本文深入分析了银行竞争对流动性创造的影响机制，进一步丰富了相关领域的研究;第三，除了从整体上分析银行竞争与流动性创造的关系外，本文同时考虑了不同微观特征下银行竞争与流动性创造的关系，并且检验了银行竞争对流动性创造不同组成部分的影响，更加细致地探讨了二者之间的关系及其存在的差异，拓展了前人研究的成果。

二、文献综述与理论假说

流动性创造是指商业银行作为金融中介为贷款人提供一定期限、流动性较低的贷款支持，同时满足储户随时支取现金的需求，从而为社会其他主体提供流动性的过程。银行通过开展各项业务活动，将流动性相对较高的负债（如活期存款）转变为流动性相对较低的资产（如长期贷款），从而满足储户的流动性需求和贷款人的融资需求（Bryant，1980;Diamond和Dybving，1983）[7，8]，为社会创造出流动性，这一过程就是商业银行的流动性创造。另外，Holmstrom和Tirole（1998）[9]提出，商业银行还可以通过贷款承诺等表外业务创造流动性。贷款承诺给予贷款人在某个特定的时间段按需提取存款的权力，从贷款人的角度分析，贷款承诺的作用类似于活期存款;由于贷款人在获得银行贷款之后，一般用于投资长期项目，不能够再随意变现，因此，从银行的角度来看，贷款承诺类似流动性较差的贷款，能为贷款者按需提供流动性以满足其不可预测的需求。当银行为客户提供贷款承诺或者与之类似的表外业务时，银行需持有流动性较低的项目，而给予客户流动性较高的项目，在这个过程中，商业银行通过表外业务创造了流动性。虽然流动性创造的作用非常重要，但由于前期缺少有效的衡量方法，对流动性创造的研究尚未引起重视。在Berger和Bouwman（2009）[10]提出一种测算流动性创造的方法后，关于流动性创造的研究逐渐丰富，但现有文献大多集中在银行资本与货币政策方面，对银行竞争与流动性创造的研究相对较少。

关于银行竞争与流动性创造的研究，主要存在两种相悖的观点。一部分学者认为，银行竞争会对流动性创造产生负面影响。“脆弱渠道（Fragility Channel）”假说认为，银行竞争加剧通过降低银行风险吸收能力，增加了银行的脆弱性，进而减少了银行的流动性创造。具体而言，由于银行竞争的加剧，弱化了银行的垄断能力，从而引起银行贷款利率下降，银行收益下降导致其利润降低。由于利润是银行应对风险的一种“缓冲”，利润的减少意味着“缓冲”的减少（Jayartne和Strahan，1998）[11]，这将导致用来缓冲不利冲击的资本减少，使得银行的风险承担能力降低（Boyd和De Nicolo，2005）[12]，增加了银行经营的脆弱性。并且，竞争的加剧造成了银行特许权价值降低，增加了道德风险和逆向选择，促使银行的风险增加，甚至可能造成银行破产。由于银行创造流动性本身存在风险，出于降低风险的考虑，银行会选择减少流动性创造来降低风险（Allen和Gale，2004）[13]。另外，Petersen和Rajan（1995）[14]强化了“脆弱渠道”的观点，他们认为竞争会通过减少银行的信贷供给降低流动性创造。具体来说，竞争的加剧使银行与借款人较难形成长期的合作关系，由于借款人频繁更换合作银行，银行信息成本增加、失去了信息优势，与新借款人建立长期关系的意愿降低，由于银行不愿意主动承担风险，倾向于减少对非固定客户贷款的发放，进而增加了借款人获得贷款的难度，导致银行的信贷供给总量减少，从而降低了流动性创造。“脆弱渠道”假说得到较多学者的实证支持，Hainz等（2013）[15]认为银行业竞争加剧不利于维持银行与借款人之间的长期关系，导致银行信息成本增加，银行与客户之间存在较大的融资障碍，影响银行流动性创造的增加。Horvath等（2016）[16]认为银行竞争的加剧增加了银行的脆弱性，减少了流动性创造。Jiang等（2019）[6]、周凡和齐天翔（2017）[17]以及邹伟等（2018）[18]等学者的研究结论均表明，银行竞争的加剧会减少其流动性创造。

另一部分学者持相反的观点，认为竞争会促进银行流动性创造。Carbo-Valverde等（2009）[19]、Love和Peria（2012）[20]的“价格渠道”（Price Channel）假说认为，银行竞争加剧会影响其定价策略，导致贷款利率下降、存款利率上升。贷款利率的降低使借款企业偿债压力下降，降低了企业的融资成本，企业倾向于选择风险较低的项目，降低了企业贷款的违约率（Boyd和Nicolo，2005）[12]，银行收回贷款的概率增加，经营风险降低，进而银行能够发放更多的贷款。银行存款利率的上升，增加了其吸收存款的能力，银行定价策略的改变增加了其存贷款总量，从而增加了流动性创造。此外，有学者提出，竞争会使银行更加透明（Jiang等，2016）[21]，促使银行投入更多精力来筛选和监管贷款，与企业建立良好的合作关系，改善信贷配置，鼓励银行增加放贷，从而增加了信贷总量，创造更多的流动性。“价格渠道”假说同样得到了学者的实证支持，Beck 等（2004）[22]、Carbo等（2009）[23]、Schaek和Cihak（2010）[24]等学者的研究表明，竞争的提高会刺激贷款需求，导致银行贷款利率下降，借款人违约风险降低，进而增加银行吸收存款、发放贷款的能力，促进了银行流动性创造的增加。

综上所述，理论研究表明银行竞争可能会通过“脆弱渠道”挤压利润、减少信贷总量等途径来降低流动性创造，也可能会通过“价格渠道”影响定价策略增加存贷款总量、增加银行透明度等途径来提高银行流动性创造。因此，本文提出以下待验证的研究假设：

Ha：银行竞争加剧会减少流动性创造;

Hb：银行竞争加剧会增加流动性创造。

三、城市商业银行放松管制：一个准自然实验

根据上文分析可以知道，现有研究对银行竞争与流动性创造之间的关系尚未达成一致的观点。究其原因，我们认为，银行竞争与流动性创造之间存在相互影响的双向因果关系。在理论上，银行竞争能对流动性创造产生较为显著的影响，那反过来，流动性创造也可能对银行竞争产生显著的影响。因为商业银行通过吸收存款或者发放贷款的方式提供流动性，为了吸收更多的存款，商业银行一般会通过提高存款利率、扩大存款规模的方式来实现，银行积极揽储加大了银行间的存款争夺，导致存款市场竞争加剧。而发放更多的贷款倒逼银行降低贷款利率、放松对借款人的审核，银行在信贷市场上的贷款供给增加，导致贷款竞争的加剧。因此，在商业银行将流动性较好的存款转换为流动性较差的贷款的过程中，会对商业银行竞争产生显著的影响。纵观以往文献，往往并未考虑二者之间的相互影响，忽略了这种双向因果而使计量结果出现较为严重的内生性，而内生性问题可能是导致研究结论不一致甚至完全相反的重要原因。在对银行竞争与流动性创造之间的关系较难区分的情况下，选择一个较好的准自然实验成为了解决这类内生性问题较好的办法。我们认为，城市商业银行市场准入管制放松政策为本文的研究提供了一个较好的准自然实验。

银行放松管制政策的实施，激励了中小银行跨地区设立分支机构，使银行业经营区域不断扩大，营业网点不断增加，促进了我国现代银行机构体系的形成（张杰等，2017）[1]。银行放松管制带来了银行的地域扩张与分支机构数量的增长，进而导致了银行业竞争的加剧，而银行竞争的加剧会挤压银行利润，减少其风险承担，从而减少流动性创造。另外，银行管制放松带来的银行竞争的加剧很可能会破坏银行利用“软”信息来实现融资的能力，破坏了银行与借款者之间的关系，导致银行信贷总量减少，进而减少流动性创造。因此，银行放松管制导致的银行竞争，会对流动性创造产生显著的影响。但反过来，银行在创造流动性时通过吸收存款发放贷款的方式对存款市场和贷款市场竞争产生影响，并不能对银行放松管制引起的银行竞争产生影响。因为一方面，银行放松管制政策的出台和实施主要是为了解决银行业过度集中的问题，与城市商业银行流动性创造无关;另一方面，银行放松管制所引起的竞争本质上源于银行异地市场分支机构数目的增加以及银行跨区域扩张，从而形成的本地银行与外地银行分支机构之间激烈的竞争格局，是由城市商业银行放松管制这一外生冲击所导致的，流动性创造的变化并不能影响放松管制导致的竞争。所以，流动性创造的变化对放松管制导致的银行竞争并没有显著的影响，而银行放松管制所導致营业网点数量增加以及银行跨区域扩张所带来的银行竞争与一般文献所定义的银行竞争一样，会对流动性创造产生显著的影响。

因此，根据上文阐述，银行放松管制引起的竞争会影响流动性创造，而流动性创造并不会反过来影响放松管制引起的银行竞争。从这个层面看，二者之间并不存在相互影响的双向因果关系。所以，我们认为，城市商业银行放松管制为确定银行竞争的因果关系提供了一个理想的实证环境，为解决银行竞争与流动性创造之间的内生性问题提供了一个较好的准自然实验。

四、研究设计

（一）变量选择

1. 流动性创造指标。本文遵循现有文献衡量流动性创造的主流方法，采用Berger和Bouwman（2009）[10]的流动性创造度量方法，并根据我国商业银行的实际情况，借鉴郭晔等（2018）[25]、项后军等（2019）[26]的做法，对资产负债表中的项目进行分类。考虑到表外业务在银行总体业务中所占的比例不高，各银行公布的表外业务类型及数据有限，且学者对表外业务的分类尚没有统一的标准，所以本文主要的回归中，流动性创造采用的是按照贷款类别分类、但在最后加总时并不包含表外业务的cat-nonfat指标来衡量商业银行的流动性创造（具体分类见表1）。

本文主要分三步构建流动性创造指标：首先，将银行资产负债表中的资产、负债和权益分流动性、半流动性和非流动性三类。其次，将每个类别分别赋予权重，其中非流动资产（ILA）、流动负债（LL）赋予0.5的权重，流动资产（LA）、非流动负债（ILL）赋予-0.5的权重，半流动资产（SEMIA）和半流动负债（SEMIL）的权重为0。最后，结合上述步骤，将指标数值乘以权重大小加总求和，得到流动性创造的数值。流动性创造的具体计算公式为：

[LC=LCA+LCL]                                              （1）

[LCA=0.5×ILA+0×SEMIA+-0.5×LA/TA] （2）

[LCL=0.5×LL+0×SEMIL+-0.5×ILL/TA]     （3）

其中，LC为银行资产负债表内总体流动性创造，LCA为资产方流动性创造，LCL为负债方流动性创造。将流动性创造经银行总资产（TA）进行调整，以便对不同银行的流动性创造水平进行比较。为了降低异常值的影响，对其进行1%和99%分位数的缩尾处理。同时为了检验模型的稳健性，另借鉴刘志洋（2016）[27]的分类方法，在上述LC1的基础上对表内科目进行一定的调整，将拆出资金与拆入资金分别划入流动性资产与流动性负债，将应交税费、应付利息以及应付债券划入非流动负债中，以此构建流动性创造指标，记为LC2。

2.银行竞争。与一般文献所定义的银行竞争不同，本文的竞争源于银行异地市场准入管制的放松，导致原本的银行体系被打破，形成了新的银行竞争格局，根据张杰等（2017）[1]的观点，将其定义为银行“结构性竞争”。如果用以往一般文献的方法来衡量银行结构性竞争可能难以有效反映特定背景下银行业结构性竞争格局所呈现的关键特征。因此，本文参考Deng等（2008）[28]测度金融控股公司经营地域多元化的方法和Goetz等（2013）[29]研究中的引力去管制模型（Gravity-Deregulation Model），借鉴Jiang等（2019）[6]测度州际银行放松管制背景下银行竞争的方法，将城市商业银行放松管制的动态过程与引力模型相结合，考虑总行与分支机构的距离、已设分支机构所在省份的银行数量以及银行总资产的影响，构造银行结构性竞争的代理变量，并将其进行标准化处理，使其介于0～1之间，该指标数值越大，说明银行结构性竞争程度越高。该变量的构造主要包含两个步骤。第一步，衡量在第t年位于K省的i银行与其他省份银行活动中心的距离。具体见式（4）：

[Synthetic_Distanceit=c∈k（TLctTLkt×Distanceic）]        （4）

公式（4）中[Distanceic]表示[k]省[c]市的[i]银行所在地与[k]省其他市的距离;权重为[c]市的金融机构贷款余额与整个[k]省金融机构贷款余额之比。

第二步，用公式（4）构建的综合距离指标[Synthetic_Distanceit]来计算第[t]年[i]银行结构性竞争的代理变量[Competition1it]。求和所有省[k]的综合距离指标[Synthetic_Distanceit]，并取其自然对数，得到银行结构性竞争的代理变量[Competition1]。另外分別以[k]省中的银行数量以及总资产对综合距离进行加权，得到另外两个银行结构性竞争的代理变量[Competition2it]、[Competition3it]。用公式具体表示为：

[Competition1it=LNkOjktSynthetic_Distanceit]         （5）

[Competition2it=LNkOjkt×KktSynthetic_Distanceit]         （6）

[Competition3it=LNkOjkt×RktSynthetic_Distanceit]         （7）

其中，如果允许[k]省的银行在[t]年进入[J]省，则[Ojkt]等于1，否则等于0，[Kkt]表示在[t]年处于[k]省的银行总数，[Rkt]表示在[t]年[k]省银行的总资产。

为了保证结果的稳健性，我们还对银行竞争的代理变量进行了替换。使用赫芬达尔指数来衡量银行竞争。由于各地级市银行的存贷款数据不可得，本文借鉴张杰等（2017）[1]的做法，利用中国各地级市层面的各类型银行的营业网点数量信息来构造银行结构性竞争指标，更能体现政策外生冲击的作用效应。该变量的具体设计方法如下：

[HHI_branchct=k=13（Bankbranchkct/k=13Bankbranchkct）2] （8）

式（8）用以反映银行机构的结构性垄断程度，其数值越大表示垄断程度越高，将其乘以-1转换为衡量银行结构性竞争程度的代理指标，转换后的指标数值越大表示银行结构性竞争程度越高。

3. 控制变量。为了使研究结论具有可靠性，我们控制了可能与银行竞争和流动性创造相关的其他因素，在参考现有研究的基础上，引入如下控制变量，主要包括：银行规模（Ln（size）），以银行总资产的自然对数来衡量;不良贷款率（NPL），用不良贷款金额与总贷款金额之比表示;资本充足率（CAP）代表银行的资本充足水平;存贷比（LDR），用贷款余额与存款余额之比表示;资产收益率（ROA），用净利润与总资产之比衡量。GDP增速（Ln（GDPG）），采用GDP增长率的自然对数表示，用以控制宏观层面的影响因素。

（二）数据来源

本文选取中国城市商业银行2006—2019年的非平衡面板数据，剔除观测值连续3年不足的银行，最终得到89家城市商业银行的数据。由于城市商业银行数据搜集难度较大，可得性较低，银行数据主要来源于万得数据库、国泰安数据库以及锐思行业数据库，并通过手工搜集城市商业银行公布的年度报表补齐，宏观数据来源于EPS数据库以及国家统计局。

（三）模型设定

[LCit=α0+α1×Competitionit+α2×Controlsit+ci+ct+εit]    （9）

其中，被解释变量[LCit]表示银行[i]在[t]年的流动性创造，核心解释变量Competitionit为银行竞争的代理变量，[Controlsit]为一系列控制变量，包括银行规模、不良贷款率、资本充足率、存贷比、资产收益率以及GDP增速，[ci]为个体固定效应，[ct]为时间固定效应，[εit]为随机扰动项。

在接下来的回归中，为了进一步控制模型的内生性，本文从以下几个方面对基准模型进行了扩展。

其一，由于商业银行的流动性创造具有动态性，为此，本文引入其一阶滞后项。且由于商业银行之间存在较大的差异，静态面板模型的结果可能存在内生性等问题，使模型估计可能存在偏误，从而难以获得有效的估计结果，因此，本文将模型（9）扩展为如下动态面板模型：

[LCit=β0+β1×LCit-1+β2×Competitionit+β3×Controlsit+μi+μt+εit]    （10）

其中，[LCit-1]为流动性创造的一阶滞后项，其余变量与模型（9）相同。

其二，本文将2009年的管制放松政策作为一个外生冲击，采用放宽银行分支机构设立限制这一准自然实验缓解银行竞争的内生性问题（Cornaggia等，2015;Gao和Ru，2017）[30，31]，因此，本文选用双重差分倾向得分匹配法（PSM-DID）对模型进行估计。具体而言，PSM-DID方法分为两步，第一步，进行PSM匹配，将样本银行中受到政策影响的银行称为实验组，将样本中未受到政策影响的银行称为控制组。从银行资产、资本充足率、存贷比、流动性比例及贷款规模5个可观测变量对实验组与控制组银行进行匹配，可观测变量数值时期为2006年。第二步，进行DID估计，对经过PSM处理之后的实验组银行，将政策的虚拟变量定义为[treat=1]，对处理后的控制组银行令[treat=0]。设置时间虚拟变量[t]，令2009年之前的年份[t=0]，2009年及往后年份[t=1]。对此，构建相应的DID模型如下：

[LCit=δ0+δ1×treatit+δ2×tit+δ3×treatit×tit+δ4×Controlsit+ci+ct+εit]   （11）

五、实证结果及分析

（一）描述性统计

从各变量的统计结果来看（见表2），根据不同的分类方法构建的流动性创造指标显示，我国城市商业银行2006—2019年整体的流动性创造水平平均为0.505、0.501，即平均每年流动性创造为资产总量的50.5%和50.1%，均在50%左右。而2006—2019年城市商业银行资产总额的均值1653.06亿元，那么样本银行2006—2019年平均每年流动性创造值约为827亿元。不良贷款率（NPL）、资产收益率（ROA）以及资本充足率（CAP） 最值存在异常情况，而均值与中位数较为接近，说明我国大部分城市商业银行经营情况能达到监管要求，仅有个别银行在个别年份存在较高的信用风险与超高利润或负利润以及经营不善、抵抗风险能力差的问题。

（二）基准回归

根据Hausman检验结果，本文选取固定效应模型进行实证分析。先用静态面板双向固定效应模型进行基准回归（见表3），HHI_Branch为以银行营业网点数构造的HHI指数，用以作为更换解释变量的稳健性检验。表3列（1）—列（4）以LC1作為流动性创造的代理变量，列（5）—列（8）以LC2作为流动性创造的代理变量对模型进行稳健性测试。从（1）—（8）列的结果可以看出，无论是用哪一个银行竞争的代理变量，均在统计学意义上显著为负。这表明，对于城市商业银行而言，银行竞争能够显著降低流动性创造。

（三）稳健性分析

1. 动态面板回归。表4是采用系统广义矩估计法（SYS-GMM）的动态面板基准回归结果。所有回归结果的Hansen检验结果均在10%的水平上不能拒绝原假设，说明选取的工具变量是有效的。所有的二阶序列相关检验结果AR（2）的p值均大于0.1，说明模型的干扰项基本不存在显著的序列相关，本文采用的动态面板数据模型是合理的。从结果来看，流动性创造滞后一期的系数均在1%水平上显著为正，即前期流动性的增加会增加下一期的流动性创造，说明流动性创造的影响具有持久性的特征。可能原因在于，一方面，流动性创造本身具有传递性，本期流动性状态的变化会影响到下一期的流动性创造;另一方面，可能是因为银行竞争具有滞后性，会影响到下一期的流动性创造。三个银行竞争的指标以及HHI指数均显著为负，说明在城市商业银行异地市场准入管制放松的背景下，银行竞争的提高反而会降低其流动性创造。

2. PSM-DID回归。在PSM处理的基础上，本文对模型（11）进行DID检验（见表5）。采用双向固定效应法估计面板双重差分模型，由于政策虚拟变量treat具有时间不变性，在实证分析时会被剔除，但这并不影响估计结果及其有效性。表5列示了模型（11）的面板DID检验结果，本文关注的DID估计量，是政策与时间虚拟变量的交互项t[×]treat。结果显示，DID系数均在1%水平上显著为负，说明银行管制放松背景下竞争的加剧确实显著降低了流动性创造。

（四）机制检验

上述验证了竞争的加剧确实会减少商业银行的流动性创造，接下来，本文对其作用机制进行实证检验，并采用动态面板系统广义矩估计法以较好地解决模型中可能存在的内生性问题。

正如理论部分中所讨论的，“脆弱渠道”观点认为，通过挤压利润率，竞争降低了银行通过创造流动性来吸收更多风险的意愿。如果放松银行管制所导致的银行业结构性竞争通过该渠道来影响流动性创造，那么在利润更高的银行中，銀行风险承担能力更强，竞争对其流动性创造的负面影响应更小。为了验证这一渠道，我们将回归模型进行了扩展，在模型中引入高利润（Highprofit）这一虚拟变量与银行竞争的交互项。关于高利润的构造，参考Jiang等（2019）[6]的做法，若银行净息差大于样本均值，则高利润（Highprofit）取1，否则取0。根据理论分析，如果竞争通过挤压利润率影响风险承担进而对流动性创造产生负面影响，那么竞争与高利润的交互项的回归结果应显著为正。而表6的回归结果证实了这一点。无论是LC1的回归结果，还是LC2的回归结果均显示出高度的一致性，银行竞争与高利润的交互项均显著为正，说明高利润银行具有减弱竞争对流动性创造的影响的作用。由于利润作为应对风险的缓冲，利润越多，银行的风险承担能力越强，因此，对于高利润银行来说，风险承担能力越强，竞争对流动性创造的负面影响将会越小;相反，对于利润较低的银行，风险承担能力较弱，竞争对流动性创造会造成更大的负面影响，即减少更多的流动性创造。因此，研究结果证明了竞争挤压利润率减少银行风险承担进而降低流动性创造这一作用渠道。

同样，“脆弱渠道”观点认为，银行竞争能够通过减少信贷总额从而减少流动性创造。如果放松银行管制所导致的银行业结构性竞争通过该渠道来影响流动性创造，那么在规模更小的银行中，信贷总额减少得更多，竞争对其流动性创造的负面影响应更大。为了验证这一渠道，我们将银行规模（总资产的自然对数）与银行竞争的交互项引入基准模型。根据理论分析，如果银行竞争通过减少信贷总额来减少流动性创造，那么银行竞争与银行规模的交互项的回归结果应显著为正，意味着在规模更大的银行中，银行竞争对流动性创造的负面影响更小。表7的结果证实了这一点，银行竞争与银行规模的交互项均显著为正，说明资产规模更大的银行具有减弱竞争对流动性创造的负面影响的作用，即银行竞争能够通过减少信贷供给，进而银行减少流动性创造。

（五）异质性分析

受整体经济环境的影响，宏观经济下行，不良贷款率上升，在银行中处于相对弱势并且创新能力相对较弱的城市商业银行面临着较大的资本压力。在这种情况下，由于股市可以直接补充银行急需的核心资本，成为银行补充资本的较好渠道。所以，上市银行与非上市银行在银行竞争中可能因其自身特点的差异而对流动性创造产生不同的影响。另外，对于商业银行而言，杠杆率可以在一定程度上衡量银行的资本水平，银行杠杆率越高，则银行杠杆化程度越小，银行的资本质量越高，经营风险越小;反之，银行杠杆率越低，则银行杠杆化程度越高。杠杆率不同，银行经营风险也就不同，对于银行竞争对流动性创造所带来的影响也可能存在较大的差异。最后，由于目前我国经济发展存在较为明显的地区差异，而且经济发达地区与经济欠发达地区之间的差异还有不断扩大的趋势，处于不同经济地区的银行在竞争中对流动性创造的影响同样可能存在较大的差异。所以，接下来，本文主要从上市与否、是否高杠杆以及经济区域三个方面对银行竞争与流动性创造的关系进行异质性分析。

1. 银行上市与否异质性。在模型中引入是否上市（List）这一虚拟变量，银行上市取1，否则取0。具体来说，本文将在A股上市与在H股上市均看作已上市。在模型（10）中加入是否上市与银行竞争的交互项，用以检验城市商业银行是否上市在竞争对流动性创造的影响中是否具有显著差异。具体结果如表8所示，从回归结果可以看出，竞争与是否上市的交互项均显著为正，从一定程度上说明银行上市会抑制竞争对流动性创造的负面影响，竞争对流动性创造的影响在上市银行与非上市银行之间存在显著的差异。出现上述结果的原因可能是，随着中小银行资产规模的不断扩大和资本的不断扩张，银行发展模式发生了转变。上市商业银行拥有更高的知名度与竞争优势，能够拥有较大的客户群体，从而有着更多的存贷款规模，创造更多的流动性。而未上市银行在银行管制放松之后，面临日益激烈的市场竞争，传统的盈利模式将遭受更大的加压，从而使得流动性创造比起上市银行减少得更多。另外，有研究认为，银行上市将提高其透明度，而银行透明度的提高增强了银行的市场纪律，从而降低了银行风险。

2. 银行杠杆率高低异质性。对于银行杠杆率（Leverage）的衡量，本文参考邓向荣和张嘉明（2018）[32]的做法，采用所有者权益与总资产的比例来表示，该比例越高，银行杠杆率越低。在文中引入高杠杆Hleverage这一虚拟变量，若杠杆率低于样本均值，则Hleverage取1，否则取0。在模型（10）中引入高杠杆Hleverage与银行竞争的交互项，用以检验城市商业银行杠杆率高低在竞争对流动性创造的影响中是否存在显著差异。具体结果如表9所示，银行竞争与高杠杆的交互项系数显著为负，表示权益占总资产的比重越低，银行竞争对流动性创造的影响越大。可能原因是高杠杆银行拥有更高的资本充足率水平，而根据“金融脆弱—挤出”假说，资本金的增加降低了银行的脆弱性，并且资本水平的提高会挤出银行存款，二者均会造成银行流动性创造的减少。

3. 银行所处地区异质性。将研究样本分为两个子样本，参考邓向荣等（2018）[33]的做法，先计算出每个城市商业银行所在城市在样本区间内的GDP均值，然后将所有城市GDP均值进行排序后，以中位数为界，前50%的城市为经济发达城市，而后50%的城市则为经济欠发达城市。分样本回归结果见表10。从结果来看，在经济发达城市的银行样本中，银行竞争对流动性创造的影响并不显著，而在经济欠发达城市的银行样本回归中，银行竞争对流动性创造存在显著的负向影响。产生这一结果可能的原因在于，经济发达城市中存在更多的企业，通过银行进行的融资活动更多，银行能够吸收更多的存款，发放更多的贷款，从而创造更多的流动性，因此，在银行竞争中，流动性创造受到的影响并不显著。而经济欠发达城市的银行客户数量较少，机会较少，能够吸收的存款、发放的贷款相对于经济发达城市而言更少，能够获取的利润也更少，从而在竞争中被挤压了更多的利润，信贷总额受到更大的影响，造成流动性创造的显著减少。

六、进一步研究

根据前文的理论分析，银行既可以通过资产负债表项目的调整来创造流动性，也可以通过表外途径进行流动性创造，且从资产负债表的角度分析，银行表内流动性创造由资产方和负债方两个部分组成。鉴于此，本文将银行流动性创造分为三个部分，进一步探讨结构性竞争对流动性创造的不同构成产生的影响。表11是分别用资产方流动性创造、负债方流动性创造以及表外流动性创造对模型（9）进行估计的结果。与表3相比，被解释变量为资产方流动性创造LC_A、负债方流动性创造LC_L以及表外流动性创造LC_N，其余变量与表3相同。从回归结果来看，在以资产方流动性创造为被解释变量的回归中，三个银行竞争指标的回归结果表现一致，均在1%水平下显著为负，而当被解释变量为负债方的流动性创造时，银行竞争均未通过显著性检验。说明在银行表内流动性创造中，竞争对流动性创造的负面影响是通过资产方来实现的，即竞争对流动性创造的负面影响主要是影响银行贷款发放来实现的。此外，当被解释变量为表外流动性创造时，银行竞争指标同样均呈现出显著的负相关性，即银行竞争的加剧同样对银行的表外流动性创造产生了显著的负面影响。

七、结论与启示

本文从城市商业银行异地市场准入管制放松导致银行业结构性竞争加剧的角度，采用我国89家城市商业银行2006—2019年的年度财务数据，利用静态面板双向固定效应模型、动态面板系统广义矩估计法以及双重差分倾向得分匹配法，实证检验了银行竞争与流动性创造之间的关系，检验银行竞争影响流动性创造的两种可能渠道，并对银行竞争对流动性创造的影响的异质性进行了分析，进一步探讨了银行竞争对流动性创造的不同组成部分的影响。结果表明：首先，银行竞争对流动性创造存在显著的负向影响，并且这种负向影响主要是通过挤压利润、减少风险承担渠道以及减少银行信贷供给总量渠道来实现的。其次，非上市银行的流动性创造在竞争中将受到更大的负面影响，高杠杆银行将比低杠杆银行减少更多的流动性创造，而银行竞争对流动性创造的负面影响仅体现在处于经济欠发达城市的银行中。最后，银行竞争对流动性创造的负面影响主要是通过资产方来实现的，即银行竞争主要通过影响贷款发放来实现流动性创造的减少。竞争对银行表外流动性创造同样存在显著的負向影响。

基于上述结论，本文得到以下启示：对于监管部门而言，一方面，应进一步规范我国银行业的竞争秩序，及时出台有关银行业竞争的规章制度，引导银行进行良性竞争，适时通过“道义劝告”等手段干预银行过度竞争，引导银行市场竞争保持在合理水平，创造充分有效的市场竞争环境。另一方面，可针对不同银行实施差异化的监管，对非上市的中小银行以及处于欠发达经济地区的银行尝试适度的政策倾斜，以助其适应新的激烈的竞争环境。对于银行而言，首先，要树立理性的竞争观念，规范自身的竞争行为，避免盲目扩张，确保金融服务实体经济的能力。其次，建立健全风险管控体系，完善自身的管理机制，避免经营过多的高风险业务，确保自身的风险承担水平处于可控范围。最后，应进一步提高创新能力及服务能力，在同质化市场竞争激烈的情况下，探索差异化发展道路，提供差异化服务，增强自身的竞争力，以应对不利冲击。

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Research on the Impact of Competition on Liquidity Creation of Commercial Banks

——Reinspection Based on Deregulation of Urban Commercial Banks

Yu Weifeng/Xiang Ling

（School of Big Data Application and Economics（Guiyang Big Data Finance Institute），

GuiZhou University of Finance and Economics，Guiyang   550025，Guizhou，China）

Abstract：This paper empirically examines the impact of bank competition on liquidity creation based on the specific context of China's bank deregulation policy on off-site market access，using bank competition formed by the geographical and quantitative expansion of urban commercial banks' business outlets brought about by bank deregulation，and selecting unbalanced panel data of 89 urban commercial banks in China from 2006 to 2019. The results show that bank competition significantly reduces liquidity creation and that bank competition reduces liquidity creation mainly by squeezing profits and reducing credit supply channels. In addition， bank competition has a heterogeneous effect on liquidity creation，with a greater impact on liquidity creation among unlisted banks，highly leveraged banks，and banks located in less economically developed cities. Further study finds that the effect of bank competition on on-balance sheet liquidity creation is mainly achieved by affecting bank loan origination，and bank competition also has a significant negative effect on off-balance sheet liquidity creation.

Key Words：city commercial bank，deregulation，bank competition，liquidity creation