银行业竞争对企业科技创新效率的影响：信贷配置的中介作用

贺宝成，陈 霄

（陕西科技大学经济与管理学院，陕西西安 710021）

1 研究背景

提升企业技术创新能力是我国建设成为世界科技强国的重要路径。我国已是科技投入大国，2019年我国研发人员全时当量达到461 万人年，稳居世界首位，全社会研发支出达2.17 万亿元，连续多年位列世界第二［1］；但我国还不是科技强国，世界知识产权组织［2］发布的《2020 年全球创新指数》显示，我国的创新指数排名第14 位。我国的企业技术创新能力不强，尤其是重大原创性成果缺乏，基础工艺能力不足等问题突出［3］。从各国发展实践来看，企业高效创新是建成科技强国的必要条件。比如，以色列成为创新国度靠的是高效的企业研发和创新效率；深圳成为全国乃至世界的创新重镇，其背后的奥秘就在于90%的创新型企业为本土企业、90%的研发人员在企业、90%的研发投入来源于企业等“6个90%”［4］。在当前我国企业技术创新资源有限的约束条件下，提升科技创新效率对于提高企业自主创新能力、实现经济与社会的高质量发展有着尤为重要的现实意义。

已有大量文献对影响企业科技创新效率的因素进行了探索，如桂黄宝［5］研究发现，企业规模、劳动者素质、对外开放程度、产业结构、政府支持程度等都是影响企业科技创新效率的重要因素。但已有研究大多缺少对银行业竞争因素影响的关注。我国采取的是以银行为主导的间接融资体系，银行是企业创新资金的重要来源，其竞争格局改变了信贷资金的条件、投向和成本，势必会影响企业科技创新和成果转化资金的可得性及成本，进而影响企业的创新效率。戴静等［6］研究发现，银行业竞争能够提高企业的创新资源配置；张璇等［7］认为银行业竞争提高企业创新水平的作用途径是缓解企业面临的融资约束；张杰等［8］研究表明银行业竞争能够促进企业提高创新产出并且推动企业成长。这些研究为银行业竞争可能影响企业科技创新效率提供了微观证据。在金融业要“脱虚向实”、更好服务实体经济的背景下，研究银行业竞争对企业科技创新效率的影响机制具有重要的学术价值与现实意义。

2 理论分析与研究假设

2.1 银行业竞争与企业科技创新效率

信息不对称理论认为，买卖双方所掌握信息存在的差异会导致道德风险和逆向选择等问题［9］。当中小企业向银行寻求贷款支持时，出于维护自身利益的目的，企业会选择隐藏一些重要信息，使得银行难以获取充分的企业信息，从而加大对企业贷款条件约束以求降低自身经济损失的可能性，进而导致企业面临融资约束、难以进行科技创新。银行业竞争能够在一定程度上缓解上述信息不对称问题。银行业竞争的加剧导致银行绩效压力增大，银行通过争夺客户、筛选项目、提高绩效来缓解该压力。为了追求利益最大化，银行将提高筛选创新项目及挖掘有潜力企业信息的能力［7］，形成创新项目筛选效应，主动收集企业的软信息，加强对中小企业信息的获取，筛选更有创新能力的企业及更高质量的创新项目，从而缓解了信息不对称问题。中小企业为了吸引银行提供更多的贷款支持，不得不改变先前低效局面，积极寻求高质量的创新项目。因此，银行业竞争在客观上倒逼了企业科技创新提质增效。同时，银行业竞争的加剧会增加银行风险承担意愿，形成银行对企业创新项目风险的偏好效应，随着银行业竞争的加剧，新进入的银行改变原有关系型贷款格局。由于新进入的银行规模较小、清算能力较弱，无法为成熟的大型项目提供信贷资金支持及清算，因此高风险高回报的项目更易获得新进入银行的资金支持［10］。银行业对企业创新项目风险的偏好效应，激发了企业创新发展理念，促进企业改进生产模式、开展更多的创新项目；而大量科技创新项目的开展会给企业带来技术进步、管理水平提高和创新经验积累，进而形成科技创新的学习经验曲线效应，最终带来科技创新效率的提升。基于此，提出假设1。

H1：银行业竞争对企业科技创新效率具有显著正向影响。

2.2 银行业竞争、信贷配置与企业科技创新效率

市场力量假说理论认为，竞争型的金融市场能够削弱信贷市场的卖方势力从而缓解企业面临的融资约束［11］。我国企业研发活动的资金主要来源于银行信贷，银行业竞争的增强会给银行信贷配置的方向、方式、规模、结构等带来多方面的改变，促进信贷资金流向企业创新领域，提高了企业科技创新资金的可获得性，也使得中小企业技术创新能从中获益，由此激励更多的企业加大创新投入［12］。具体地，银行业竞争在通过信贷配置来影响企业创新效率方面存在以下3 种效应及路径：

第一是成本效应。银行业竞争的加剧会降低银行的市场力量，竞争型的银行结构将导致银行放宽对企业贷款的审批条件，并在一定程度上降低融资利率以期获得更多信贷客户，这使得银行降低对企业提供抵押品价值的要求［7］，银行开始选择为无法提供核心资产抵押物的企业提供信贷资金，有利于企业以较低的贷款利率和信贷成本获得信贷资金；同时，企业可以根据自身经营状况在授信额度范围内自主调节贷款，这为企业提供了灵活、便捷且稳定的资金来源［13］。

第二是数量效应。银行业竞争加剧能够推动银行吸收大量社会闲散资金，引发资本供给数量的增加，增大企业贷款数额，缓解企业面临的融资约束问题，促进银企之间信贷供需平衡。银行分支机构密度的加大，带来资本供给规模扩大和数量增加，有利于中小企业及高新技术行业获取更多创新信贷资金，增加研发投入，积极开展科技创新活动。

第三是市场化决策。银行业竞争打破银行与国有企业或大型企业构建的关系型信贷格局，从而抑制银行为低效企业发放贷款，推动银行信贷决策趋于市场化，将稀缺的信贷资源配置给盈利性高、创新能力强的企业［14］，因此，中小企业、高新技术企业等创新能力强的企业更易获得信贷资金。

银行业竞争所带来的信贷配置成本、数量和市场化决策这3 种效应的协同及放大，会给企业创新信贷带来方向优化、供给增加、成本降低等益处，并形成企业科技创新信贷投入的规模效应，从而促进企业科技创新效率提高。基于此，提出假设2。

H2：信贷配置在银行业竞争对企业科技创新效率的影响中发挥中介作用。

综上所述，银行业竞争对企业科技创新效率的影响机制和路径如图1 所示。

图1 银行业竞争对企业科技创新效率的影响路径

3 模型、数据与变量

3.1 样本选择与数据来源

2009 年，我国《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）》的发布和实施，拉开了银行业市场化竞争的序幕，并成为影响我国银行业竞争格局的典型政策事件，同时考虑到研究数据的可获得性，本研究以2010—2019 年我国29个省区市（未含西藏、海南和港澳台地区）规模以上工业企业为研究样本。

企业科技创新效率相关指标数据来源于《中国科技统计年鉴》《中国统计年鉴》。银行业竞争变量包含的不同类型商业银行的新增分支机构数据来源于中国银行保险监督管理委员会官方网站。其他变量相关数据来源于国泰安数据库、中经网数据库、国家统计局网站和《中国分省份市场化指数报告（2018）》。

3.2 变量定义

3.2.1 被解释变量

被解释变量为企业科技创新效率。沿用王雅丽等［15］的指标选取方法，从人力投入和资金投入两方面选取规模以上工业企业R&D 人员及R&D 内部经费支出作为投入指标；在考虑企业的经济收益和创新成果后，选择有效专利数和技术市场合同成交额作为企业科技创新的产出变量。基于规模报酬可变实际，选择数据包络分析法（DEA）的BCC 模型测算企业科技创新的3 种效率。

3.2.2 解释变量

解释变量为银行业集中度。在我国，银行营业网点数量增加，特别是股份制商业银行等新型银行营业网点的激增带来了银行业竞争格局的重塑，因此可选用各地区不同类型商业银行机构的营业网点数量来构造银行业竞争程度的代理变量。具体地，借鉴张杰等［8］的研究，采用赫芬达尔指数来衡量，计算公式如下：

银行业集中度的取值范围为［0，1］，数值越大说明银行业垄断程度越高、竞争程度越低。

3.2.3 中介变量

中介变量为信贷配置。商业银行作为中介机构，对资金的信贷配置主要是通过向企业发放贷款来实现，因此选用各省份金融机构年末贷款余额的自然对数作为信贷配置的度量指标。

3.2.4 控制变量

（1）经济发展水平（lnGDP）。经济发展水平较高的地区基础设施更加完备，金融和创新资源更丰富，利于提高创新要素的投入强度，激发创新主体的能动性［16］，实现企业科技创新效率的提升。选用各省份生产总值（GDP）取自然对数进行测度。

（2）对外开放水平（lnOPEN）。国际创新技术的交流与合作能为企业科技创新提供先进经验，开放的环境利于优化企业科技创新生态，各地区可通过引进外资来拓宽企业科技创新资金来源渠道。借鉴李峰等［17］的研究，选用外商投资企业投资总额的自然对数作为对外开放水平的度量指标。

（3）法制环境水平（LAW）。科学化、完备化和体系化的科技法制环境能够为技术进步和科技成果的产业化提供法律保障［18］，利于推动企业创新。选取《中国分省份市场化指数报告（2018）》中“市场中介组织的发育和法律制度环境评分”这一指标进行测度［19］28，其中2015—2019 年的评分数据根据2010—2014 年数据的平均增长率预测得出。

（4）人力资本（EDU）。高层次人力资本的集聚会带来知识、技能等创新要素供给增加，利于加速企业科技创新发展的进程［20］，提高企业的科技创新效率。选用各省份普通高等学校在校学生数与本地区年末常住人口的比值进行测度。

（5）市场化程度（MI）。有效的市场能够自发形成对企业科技创新的优胜劣汰，激励企业不断提高科技创新能力，巩固自身市场份额及领先地位［21］。选取《中国分省份市场化指数报告（2018）》中公布的“市场化总指数”进行测度［19］3，其中2017—2019 年数据根据2012—2016 年数据的平均增长率预测得出。

本研究中主要变量及测量方式如表1 所示。

表1 主要变量测度及定义

3.3 模型设定

为检验银行业竞争对企业科技创新效率的影响，构建如下面板数据回归模型：

为检验信贷配置的中介作用，在式（2）的基础上引入中介变量信贷配置，设定中介效应模型，如式（3）（4）所示：

4 实证结果分析

4.1 描述性统计分析

主要变量的描述性统计结果如表2 所示，可以看出，企业科技创新效率均值为0.462，最小值仅为0.126，说明企业科技创新效率整体水平偏低，科技研发处于高投入低产出阶段，远未达到有效前沿面，具有较大改进空间；纯技术效率的平均值为0.536，说明各省份规模以上工业企业在技术创新方面有效产出不足，需在新技术研发和应用方面进行改进；规模效率的极差为0.801，说明企业在创新资源利用能力、管理水平方面存在较大差异。同时，银行业集中度均值为0.476，反映出各省份银行业竞争结构差异较大，其中最大值为0.940，说明部分地区的银行业结构仍为国有五大行垄断的结构模式；而最小值为0.333，表明地区间不同类型银行间竞争程度较高。

表2 主要变量的描述性统计结果

4.2 基于DEA-BBC 模型的基准回归

企业科技创新效率影响机制检验结果如表3 所示，纯技术效率的回归系数为0.019 且无显著性，说明银行业竞争并未对企业科技创新的纯技术效率产生显著影响；银行业竞争对企业科技创新效率和规模效率的回归系数分别为-0.086 和-0.094，且分别在10%和1%的水平下显著，说明银行业集中度对企业科技创新效率及规模效率产生负向影响，即银行业竞争程度越高，企业科技创新效率及规模效率越高；银行业竞争加大能够促进企业科技创新投入增加、创新资金成本降低，实现科技创新规模效率的提升。由于TE=SE×PTE，可以推断出银行业竞争通过提高企业科技创新规模效率实现规模效益来促进科技创新整体效率提升，部分验证了H1。

此外，表3 结果表明，lnGDP 对规模效率的回归系数为0.103，且在1%显著水平下显著，说明经济发展通过为企业创新提供良好的物质基础和发展环境，显著提高了企业科技创新的规模效率；同时，LAW 对纯技术效率、规模效率的回归系数在1%显著水平下分别为0.007 和-0.011，说明法制环境完善会带来企业创新纯技术效率提升、规模效率下降，综合起来对科技创新效率无显著影响。原因可能在于，我国知识产权保护等法律体系不够完善，法制环境的优化在促进企业技术创新的同时也带来部分企业专利费支付等创新投入成本提高，影响了企业创新的规模效率。

表3 样本企业科技创新效率影响因素的基准回归分析结果

4.3 中介效应检验

变量的中介效应回归结果如表4 所示。银行业竞争对信贷配置影响机制的回归系数为-0.134，且在5%的水平下显著，说明银行业竞争程度与信贷配置呈正向相关关系，随着银行业竞争程度的提高，使得原本信贷市场卖方势力得到弱化，信贷配置也会趋于优化；加入中介变量信贷配置后，银行业竞争对企业科技创新效率、规模效率的系数分别为0.119 和0.092，且分别在5%和1%的水平下显著，说明信贷配置的优化提高了企业获得信贷资金的数量，降低了企业融资成本，缓解了企业面临的融资约束问题，而这是企业实现从传统盈利模式向创新型增长模式转换的前提，当企业获得大量信贷资金才有盈余的资金购置创新设备、聘请研发人员开展科技创新活动［22］，从而提高科技创新效率。与此同时，在控制中介变量后，HHI 依旧与科技创新效率及规模效率呈显著的负相关关系，但创新效率不再显著，回归系数由-0.086 变为-0.070；规模效率的显著性未变，影响系数由-0.094 变为-0.082，表明银行业竞争通过改善信贷配置来影响企业科技创新效率的间接传导路径存在，实证检验了中介变量信贷配置在银行业竞争推动企业科技创效率的发展过程中发挥了部分中介作用，验证了H2。

表4 变量的中介效应实证回归分析结果

4.4 稳健性检验

为了确保上述实证检验结果的稳健性，借鉴戴静等［6］的研究思路，构造变量CR5=1-cr5 替换银行业竞争变量进行稳健性检验（见表5）。其中cr5 为各省份国有五大商业银行新增分支机构数占本地区商业银行新增分支机构数量总和的份额。CR5 的值介于0～1之间，数值越大说明银行业竞争程度越高。结果表明，企业科技创新效率及规模效率的系数为正且在5%的水平下显著，检验结果与以上研究结论一致，证明了本研究实证结果的稳健性。

表5 结论的稳健性检验结果

表5（续）

5 异质性检验

5.1 银行业结构性竞争异质性

随着我国银行异地市场进入管制放松政策的颁布，国有五大银行的垄断地位受到股份制商业银行和城市商业银行等非国有五大银行的冲击［8］，形成了银行业结构性竞争新格局，但不同类型商业银行对竞争的贡献程度存在差异，特别是股份制商业银行等新兴银行网点的快速扩张在很大程度上削弱了原国有银行的竞争地位。为进一步区分不同类型银行竞争贡献度的差异对企业科技创新效率的影响，构建如下模型：

借鉴张璇等［7］的做法，利用各省份国有商业银行新增分支结构数量除以本地区所有银行新增分支机构数量的值与HHI 的比值进行衡量。具体构建模型如下所示：

同理，构建股份制商业银行和城市商业银行对银行业竞争结构影响程度（CRJC、CRCC）对企业科技创新效率的影响机制模型。

由表6 可以看出，国有大型商业银行（CRSO）及城市商业银行（CRCC）对科技创新效率和规模效率的回归结果均不显著；股份制商业银行（CRJC）对科技创新效率和规模效率的回归结果分别在5%和1%水平上显著为正。说明相比于国有大型银行和城市商业银行，股份制商业银行在竞争中地位的提高更有利于企业科技创新效率的提高。从现实情况来看，股份制银行具有决策链条简短、操作灵活、对市场变化反应迅速等优势，对企业科技创新贷款更积极灵活，如上海浦东发展银行于2020 年8 月率先推出针对中小企业全新信用贷款产品，以无抵押无担保信用贷款的准入条件提供信贷支持。股份制银行灵活机动的贷款机制更能为企业，特别是中小企业科技创新带来活力。

表6 银行业结构异质性对企业科技创新效率影响的分析结果

5.2 产业结构优化水平异质性

产业结构优化的本质是产业内部要素结构、产业之间比例结构的高级化、合理化、耦合化及协同化的过程。当产业结构趋于优化时，能够集聚金融要素，活跃资本市场，促进银行业结构、经营模式的协调发展，通过引导银行资本流动促进企业科技创新。为区分不同产业结构水平下银行业竞争与企业科技创新效率的相关关系，选取各省份第二三产业之和与本地区生产总值的比值作为产业结构优化水平的代理变量，并取其平均值进行分组检验（见表7）。结果显示，在产业结构优化水平较高的地区，银行业竞争对企业科技创新效率及规模效率的回归系数分别为-0.116 和-0.147，并在10%和1%的水平下显著；而在产业结构优化程度低的地区，银行业竞争除对规模效率存在较小影响外，对其他效率的影响均不显著。说明产业结构的优化更利于银行业竞争对企业技术创新促进效应的发挥。这可能是由于产业结构的优化能够促进银行良性竞争，引导和强化信贷流向中小企业和高新技术行业，促进企业R&D 经费投入的增加及相关创新要素配置的优化，从而带来企业创新效率的改进和提升，因此，由于企业创新行为具有环境依赖性，在产业结构优化水平较高的地区，银行业竞争提高企业科技创新效率的内在机制会更加显著。

表7 产业结构异质性对企业科技创新效率影响的分析结果

6 结论与启示

增强金融服务实体企业创新能力是我国实现创新驱动发展的必然要求，随着我国金融体制的不断发展完善，银行业由原本的国有五大行垄断结构转变为不同类型银行相互竞争机制。本研究深入探究银行业竞争如何通过降低信贷成本、提高信贷供给、优化信贷方向，进而影响企业科技创新效率，形成了“银行业竞争→信贷配置改善→企业科技创新效率提升”这一较为完整的逻辑链条，为银行业竞争影响企业科技创新效率的重要路径提供实证支撑；并从银行业结构性竞争、产业结构优化水平两方面进行异质性检验，揭示了银行业竞争作用于企业科技创新效率的外部环境影响机制。得出以下结论：（1）银行业竞争对企业科技创新效率具有显著的正向影响，其中对规模效率影响最显著。这一作用机制表现为：银行业竞争改变原有关系型贷款格局，提高了银行对企业创新项目的筛选能力和风险承担意愿，倒逼和促进了企业提升创新质量、加大研发投入，进而给企业带来创新的学习经验曲线效应，提高了科技创新效率。（2）信贷配置具有中介作用。银行业竞争促进了银行对企业研发信贷的成本降低和可获得性，缓解了企业创新融资约束问题，激发了企业创新规模效应，提高了企业创新效率。（3）银行业竞争对企业科技创新效率促进作用具有一定的环境依赖特征，在银行业竞争结构影响程度越强、产业结构优化水平越高的地区，股份制商业银行业竞争对企业科技创新效率的促进作用越显著。

本研究的政策启示在于：（1）国家层面，应鼓励银行业开展适度竞争，通过强化竞争机制来促进银行业结构深度调整和转型升级。大力发展股份制银行，建立健全与企业创新发展需求相适应的银行体系，使商业银行的发展与企业科技创新更加紧密结合，为企业科技创新、成果转化提供更高质量、更有效率、个性化、差异化、定制化金融产品服务，破解企业科技融资难、融资贵等问题。（2）企业层面，要适应国家创新发展新要求，完善内部创新激励机制，打造创新型企业，提高核心竞争力，以更高的创新质量和创新效率赢得银行信贷支持，促进科技创新成果市场化、产业化。（3）地方政府层面，要以推进产业结构转型升级为重点，加强金融支持，加快培育现代产业体系，为企业科技创新提供良好的产业生态环境。多措并举、系统实施，实现银行业公平竞争、产业结构优化升级、企业创新效率提升三者的有机统一，助力创新型国家建设和高质量发展。