中小型银行数量、银行业竞争度与中小微企业贷款规模相关性研究——基于增强供给侧内生动力视角

李朝辉 刘家锐

（中国人民银行东莞市中心支行，广东 东莞 523000）

一、引言

中小微企业在我国经济中具有特殊的地位，其面临的融资困境已成为制约经济增长结构转型升级、金融资源优化配置的重要因素之一。在当前国内金融市场主要由银行体系构成，企业外部资金来源仍以间接融资即银行贷款为主的现实背景下，近年来，从供给侧角度出发，我国在完善中小微企业金融服务体系建设上呈现两种新思路：一是增加中小型银行数量。完善金融供给，增加有效供应，建立有进有出的市场化、法治化机制，进一步推进金融业改革和开放，提高银行业市场竞争度。2019年2月，中共中央政治局第十三次集体学习会上，习近平总书记提出增加中小金融机构数量和业务比重，构建多层次、广覆盖、有差异的银行体系。银保监会数据显示，截至2020年末，国内银行业法人机构共有4604 家，较2009 年增加747家，年均增长1.6%。二是引导银行加大普惠金融信贷支持。鼓励大型银行在中小微企业金融服务体系中积极发挥头雁效应，支持城商行、农商行等中小型银行利用本地化优势深入拓展潜在客户（白鹤祥，2016）。银行数量的变化会改变银行间的竞争程度，进而对中小微企业贷款产生影响（黄隽，2007；钱龙，2015；郭晔等，2019）。对此，针对中小微企业的融资可得性，当前国内银行业竞争程度呈现何种特征、银行业竞争度与中小微企业贷款规模之间具有怎样的关系？进一步，基于增强供给侧内生动力视角，我国能否通过增加中小型银行数量影响银行业竞争度进而影响中小微企业贷款规模？

为探讨上述问题，本文首先梳理总结有关银行业竞争与中小微企业贷款关系的理论研究和经验证据。其次，利用Panzar-Roose 模型（PR模型）和2009～2019年38 家上市银行的面板数据，测度国内银行业竞争度的历年变化。最后，基于银行业竞争度测度结果，以2047 家在中小企业板、创业板以及新三板上市或挂牌的中小微企业为研究对象，采用定起点不断扩大样本区间的滚动回归方法，实证研究中小型银行数量、银行业竞争度对中小微企业贷款规模的影响效果，并进一步分析中小型银行数量通过银行业竞争度影响中小微企业贷款规模的作用机制。本文研究如何通过提高银行间竞争倒逼银行增强挖掘、服务中小微与民营客户的内生动力。

二、文献回顾

国内少有文献探讨银行数量对银行业竞争度或中小微企业贷款规模的影响效果，且所关注的银行机构主要为全国性大型商业银行和股份制商业银行。部分文献研究银行间竞争结构与中小微企业贷款可得性的关系。本文从理论基础和经验证据两方面对已有的关于银行业竞争度与中小微企业贷款可得性的文献进行梳理总结。

（一）理论基础

关于银行业竞争与中小微企业贷款可得性的理论研究，主要存在两种主流观点，即“信息不对称假说”和“市场势力假说”。“信息不对称假说”认为，在竞争激烈的市场中，商业银行更倾向于与大企业建立交易关系，小企业往往面临更多的信贷限制，获得贷款的可能性降低。具体而言，实际市场中往往存在着信息不对称和委托代理问题，特别是企业信息不确定时，银行业竞争程度的加剧会使得商业银行更难将其与企业建立信贷关系所投入的成本内部化。中小微企业天然存在管理能力弱、财务报表信息不完善等问题，导致商业银行难以明确其实际经营情况，进而不愿意冒险为中小微企业提供贷款。在银行业市场竞争激烈的背景下，中小微企业的劣势地位将更加明显，企业获得贷款的可能性在市场竞争加剧时往往会下降。

与“信息不对称假说”的观点相反，“市场势力假说”则认为激烈的竞争会提高中小微企业贷款的可得性。面临激烈的同业竞争，商业银行将加大力度提高其资金配置效率，促使银行加强业务创新，在某种程度上提高中小微企业融资的可得性。此外，为了扩大业务，商业银行借款给风险较大的中小企业客户的积极性也会有效提高，使得中小微企业的融资困境能够得到缓解。

（二）经验证据

在支持提高银行业竞争度有利于扩大中小微企业贷款规模方面，周顺兴和林乐芬（2015）利用江苏省2009～2013年45个县（市）经济金融数据研究得出，商业银行将贷款发放给小微企业的动机随着银行业竞争程度的提升而增强，小微企业融资约束程度越低，获得正规贷款的可能性则越高。张金清和阚细兵（2018）选取2008～2015 年46 家商业银行进行实证发现，银行业竞争度的提高会引起中小企业“现金-现金流敏感性”下降，有利于缓解中小企业融资约束。郭晔等（2019）通过研究银行竞争背景下定向降准政策的“普惠效应”得出，银行竞争可以在一定程度上对小微企业融资起到正向调节作用。

部分学者认为增加银行业竞争会对中小微企业融资可得性起到反向作用。庄宗明和徐洁滢（2013）统计研究中国台湾银行业对中小企业放款比率发现，银行业市场竞争的加剧不利于中小企业获得融资。邵弋和杨云红（2017）基于国内情况通过数值模拟研究得出，随着银行数量增多，银行业竞争程度加剧会导致银行贷款意愿和银行放贷总量下降，从而加剧中小企业融资难问题。

此外，还有学者研究不同银行市场结构下银行业竞争度对中小微企业贷款可得性的影响。程超（2015）以江苏省2011～2015年352家小微企业为样本数据，运用Fractional Logit 模型分析得出，当大银行在信贷市场占据较大份额时，银行业竞争加剧不利于小微企业融资；当中小银行在信贷市场占据较大份额时，银行业竞争加剧有利于小微企业融资。

综上所述，关于银行业竞争程度与中小微企业贷款可得性的理论研究，主要存在“信息不对称假说”和“市场势力假说”两种主流观点。对应上述两种假说，经验证据显示银行业竞争水平对中小微企业贷款具有较为显著的影响，但就其影响方向及程度存在不同的观点。基于我国金融业开放持续推进，银行数量尤其以城商行、农商行为代表的地方性中小型银行数量逐年增加，中小微企业融资需求不断增大，而银行授信动力不足的客观现实，本文可能的贡献在于：一是在全国性大型商业银行和股份制商业银行的基础上，将城商行、农商行等中小型银行纳入分析对象，更全面、准确地测度国内银行业竞争水平。二是基于供给侧内生动力视角，探讨中小型银行数量在银行间竞争程度影响中小微企业贷款规模中的调节作用，为银行数量、银行业竞争度与中小微企业贷款规模的相关性经验证据进行有益补充。若能准确判断三者关系，将有助于我国调整优化金融体系结构，加大普惠金融信贷支持力度。

三、模型设定与数据说明

本文通过建立非结构化的PR模型测度我国银行业竞争水平，构建面板数据模型分析中小型银行数量、银行业竞争度对中小微企业贷款规模的影响效果。

（一）模型设定

1.银行业竞争度测度模型。银行业竞争度是指银行机构在存贷款市场追求利润最大化下所表现出的竞争能力和定价能力（张金清和阚细兵，2018）。本文选择Panzar &Rosse（1987）提出的方法即PR 模型，测度国内银行间的竞争程度。该方法的基本思路是：当边际收益等于边际成本时，银行i将实现利润最大化，如公式（1）所示。

Ri表示银行i的边际收益，Ci表示银行i的边际成本，xi代表银行i的产出，n为银行数量，wi是银行i生产要素的投入价格，zi为银行i收益函数的外生变量，ti为银行i成本函数的外生变量。

假设银行市场运行长期均衡，存在零利润的约束条件如公式（2）所示。

*表示均衡水平。银行业竞争度通过银行的单位投入价格变动引起的均衡收益变化来表示，具体可通过H统计指标来衡量，如公式（3）所示。

借鉴黄隽（2007）、殷孟波和石琴（2009）、李国栋和陈辉发（2012）以及张金清和阚细兵（2018）等的研究，构建我国银行业竞争度测度模型如公式（4）和公式（5）所示。

其中，i和t分别代表银行和时间，α0表示截距项，εi,t为随机扰动项；TAR为总资产收入率即总收入与总资产的比值；LE为劳动力成本，通过管理费用与总资产的比值表示，FE为资金成本，通过利息支出与总存款的比值表示，KE为资本成本，以当年折旧额与固定资产净值的比值代表，三者表示银行的三种投入；GE代表银行规模，通过银行贷款与总资产的比值反映，RE代表银行风险，用所有者权益与总资产的比值表示，两者共同作为模型的控制变量。本文对所有变量均采用自然对数形式。值得一提的是，国外文献中劳动力成本（LE）一般采用“职员费用/职员数量”来度量（张金清和阚细兵，2018），但由于难以获得国内银行完整的职员数量和职员费用数据，借鉴黄隽（2007）与殷孟波和石琴（2009）的做法，本文用“管理费用/总资产”替代。对于H统计指标，通过加总模型中总资产收入率与不同投入要素价格之间的变动弹性得到，指标含义具体说明如表1所示。

表1 H指标竞争环境检验说明

由于PR模型的假设前提是市场处于长期均衡状态，该假设条件下银行的资产收益率（ROA，银行净利润/总资产）与投入要素价格无关，将总资产收益率代替总资产收入比，其他变量保持不变，建立均衡检验模型如公式（6）和公式（7）所示。

E为均衡检验指数，其计算方法与H指标对应一致。其中，若E<0，表示市场处于非均衡状态，若E=0，表示市场处于均衡状态。

2.中小微企业贷款模型。本文借鉴程超和林丽琼（2015）、张金清和阚细兵（2018）、代雪雅（2018）和李瑾（2019）等的研究，构建中小微企业贷款基准模型和拓展模型，分析中小型银行数量、银行业竞争度以及两者的相互作用对中小微企业贷款规模的影响。

本文构建中小微企业贷款基准模型如公式（8）所示。

式（8）中，i和t分别代表企业和时间，α0表示截距项，Year为年份趋势项，ui代表企业层面个体效应，εi,t为随机扰动项；LAi,t为企业贷款规模，以企业的银行贷款余额/总资产衡量，其中银行贷款为“短期借款+长期借款+一年内到期的长期借款”。企业贷款规模以企业银行贷款/总资产衡量，一方面可以消除量纲影响，另一方面可以反映企业融资可得性，该指标数值越大，说明企业受到的融资约束越小。∆lnNt为银行数量（N）的对数一阶差分，表示中小型银行数量的增速，∆Ht为银行业竞争度（H）的一阶差分，表示银行业竞争度的变动，两者为模型的主要解释变量；PAi,t为企业的盈利能力，以企业的净利润/总资产衡量，lnAsseti,t-1为滞后一期的企业总资产对数，反映企业的规模，将其作为影响企业贷款的微观控制变量；∆lnMt为货币供应量M2的对数一阶差分，表示M2的增速，rt为银行贷款利率，gdpt为GDP 实际增速，三者作为反映企业融资外部环境的宏观控制变量。

为探究近年来中小型银行数量增速和银行业竞争度对中小微企业贷款规模影响的变化情况，本文采用滚动回归的方法测算中小型银行数量增速和银行业竞争度的回归系数。由于样本区间过短会导致自变量出现严重共线性而无法得出回归系数，经实证发现样本有效回归的最短时间窗口为7年，本文以定起点（2011 年）不断扩大样本区间的方式进行滚动回归，首个回归窗口长度为7 年，即首个回归样本区间为2011～2017年。

扩展模型。为进一步探讨中小型银行数量在影响中小微企业贷款规模时与银行业竞争度的相互作用关系，本文在基准模型（8）的基础上加入中小型银行数量与银行业竞争度的交互项，即∆lnNt×∆Ht，构建扩展模型如公式（9）所示。

其中，为减弱中小型银行数量增速（∆lnNt）与银行业竞争度变动（∆Ht）之间可能存在的共线性，本文对构成交互项的两个自变量做去中心化处理。若∆Ht与∆lnNt×∆Ht的回归系数均为正数，则表明提高中小型银行数量增速能够增强银行业竞争度对中小微企业贷款规模的正向促进作用。

（二）数据说明

1.银行业竞争度测度模型变量说明。已有文献主要选取国有大型商业银行和股份制商业银行作为银行样本进行竞争度测算。考虑到随着我国金融业开放程度稳步提高，农信社、城信社转制进程不断推进，以地方性城商行和农商行为代表的中小型银行大量进入金融市场，国内金融市场中商业银行服务主体数量和竞争程度发生明显变化。因此，为更全面、准确地度量国内银行业竞争变化情况，本文扩大银行样本选择范围，除了国有大型银行和股份制银行，还将城商行和农商行纳入样本范围。基于Wind资讯中的证监会行业货币金融服务类上市企业，选取38 家上市商业银行作为银行样本，包括6家国有大型银行、9家股份制商业银行、15家城商行和8家农商行。

值得一提的是，虽然城商行、农商行的金融服务对象具有明显的地域性，主要集中在银行所在县域或地市，但从全国范围来看，由于两类银行在全国各地基本均有分布，实质上改变了全国银行业的竞争格局，因此衡量国内银行业竞争度时有必要考虑两类银行。此外，根据《城市商业银行异地分支机构管理办法》（银监发〔2006〕12号），符合一定条件的城商行被允许设立省外异地分支行，使其经营发展愈发具有股份制银行甚至国有大型商业银行的特征。如截至2020 年末，北京银行、上海银行、天津银行及重庆银行分别在全国23、15、11 及10 个城市设立异地分行（含一级、二级）。

基于数据的可得性以及2008年全球金融危机后国内监管要求和金融机构经营模式发生较大的变化，本文选取的样本区间为2009～2019 年。各变量数据来源于Wind 资讯数据库，缺失数据通过查找各家银行年度财务报告和线性插值法补全。2009～2019 年间，38家银行年均贷款总额61万亿元，年均资产合计122万亿元，分别占金融机构本外币年均各项贷款及境内银行业金融机构年均资产合计的65.8%和66.8%，表明所选样本对我国银行业具有较好的代表性。

2.中小微企业贷款模型变量说明。中小微企业样本来自中小企业板、创业板以及全国中小企业股份转让系统（新三板）内挂牌的企业。基于数据的可得性，样本区间为2011～2019年。本文剔除金融业企业和数据缺失企业数据，最终共选取2047 家中小微企业样本。其中，中小板和创业板企业1421家，新三板企业626 家。与银行业竞争度模型的银行样本范围不同，中小微企业贷款模型的银行样本范围为中小型银行，通过加总历年城商行、农商行及民营银行的数量得到。贷款利率为年内各季度金融机构人民币贷款加权平均利率的平均值。除了银行竞争度H值为本文自行计算所得，其他各变量数据均来源于Wind资讯数据库。从样本企业属性看，中小微企业中民营企业的占比高达78.8%。

（三）描述性统计

表2 为中小微企业贷款模型各变量的描述性统计结果。从表2 可知，样本期间内，中小微企业银行贷款余额占总资产的平均比重为11.7%，中小银行数量年均增长19.0%，银行业竞争度年均提高2.4%，企业净利润占总资产的平均比重为4.6%，货币供应量M2 年均增速为10.6%，银行贷款平均利率为6.3%，GDP 年均实际增速为7.3%。企业贷款规模、盈利能力均值大于0，体现中小微企业总体上存在借款，营业收入大于营业支出，实现正收益。各变量的标准差较小且基本相近，表明数据较为平稳。

表2 各变量描述性统计结果

四、实证结果

（一）我国银行业竞争水平

考虑到截面数据回归可能出现异方差性，本文一方面对各变量进行对数处理，另一方面采用稳健标准误的最小二乘法进行估计。同时，基于最优建模识别检验，选择固定效应模型对面板数据进行均衡检验，回归结果表明应用PR模型分析银行业竞争度较为合理。

2009～2019 年国内银行业竞争度H值如表3 所示。总体而言，11 年间银行业竞争度平均H值约为0.272，表明我国银行业总体处于垄断竞争环境。同时，2019 年银行业竞争度H值为0.441，较2009 年提高了0.338，增幅超过3倍，体现银行业竞争水平不断提升且竞争环境优化进程较快。上述结果与已有文献如张金清和阚细兵（2018）、周安（2019）等的研究结论相近。

对于主要解释变量，lnLE历年的回归系数均在5%的显著性水平上显著为正且系数绝对值较大，表明劳动力成本投入的增加对银行资产收入率具有明显的正向促进作用；lnFE绝大多数年份的回归系数为负，体现银行资金成本投入与资产收入率存在负相关关系，过高的利息支出会降低银行的收益水平，但多数年份该系数在统计上不显著；lnKE多数年份的回归系数为负，但绝对值较小且统计上不显著，反映银行资本成本与资产收入率在一定程度上呈现微弱的负相关性，资本成本过高可能不利于提高银行的收入水平。对于控制变量，lnGE和lnRE的回归系数为正且多数年份统计结果显著，表明扩大银行贷款规模以及降低经营负债风险能够较为有效地提高银行的资产收入率。

图1 展示银行业竞争度H值的历年走势。总体而言，H值呈现波动上升趋势。其中，在2010年、2013年及2017 年有较为明显的提升，在2014 年出现较大幅度的回落，2017～2019年呈现稳步提高走势。

图1 2009～2019年国内银行业竞争度H值

究其原因，本文认为，2009 年之前国内银行机构数量较少，少数的几家国有大型商业银行占据大部分市场份额，议价能力较强，国内银行间属于垄断竞争关系，在一定程度上接近完全垄断或短期内寡头垄断。如2009年末金融机构本外币各项贷款余额43万亿，其中5 家大型商业银行贷款余额21 亿元，占比接近5 成。2009～2013 年，商业银行经营运作受到全球金融危机的较大冲击后，一方面以“四万亿”为集中体现的信贷刺激政策推动银行增加授信，另一方面利率市场化改革和监管标准趋严对银行的盈利能力提出更高要求，导致银行业竞争水平明显提高。如2013年中国人民银行全面放开金融机构贷款利率管制，原银监会实施新资本协议，同业市场出现“钱荒”事件。2014～2016 年，金融监管环境偏向宽松，大型商业银行客户基础好、信贷资源足等先天优势凸显，银行间垄断或寡头程度有所提高。2017～2019年，金融监管力度显著加强。2017 年，中央经济工作会议强调防控金融风险、原银监会出台“三三四十”专项治理银行业市场乱象，强监管下银行业竞争程度大幅提高。此后，随着金融业开放持续推进，金融产品不断创新以及金融市场监测分析框架日渐完善，国内银行数量逐渐增多，中小型银行市场份额有所提高，银行业竞争呈现稳步增强趋势。

（二）中小型银行数量、银行业竞争度与中小微企业贷款规模的关系

本文基于基准模型考察中小型银行数量、银行业竞争度与中小微企业贷款规模的关系，并基于扩展模型进一步考察中小型银行数量与银行业竞争度在影响中小微企业贷款规模方面的相互作用关系。基于Hausman检验及应对可能存在的异方差性，本文使用固定效应模型及稳健标准误的最小二乘法进行估计，检验结果如表4所示。

表4 中小型银行数量、银行业竞争度与中小微企业贷款规模关系

基准模型（8）的前三列滚动回归结果显示，中小型银行数量、银行业竞争度与中小微企业贷款规模具有显著的正相关关系，即银行数量增速的提高与银行间竞争程度的增大，均能够明显增加中小微企业的贷款规模，在一定程度上有效缓解企业融资难问题，也表明“市场势力假说”更适用于国内银行间市场。具体来看，样本区间为2011～2019年时，∆lnNt的系数在5%的显著性水平上显著为正，系数为0.479，表明中小型银行数量增速每提高1%会使中小微企业银行贷款与总资产的比值增加0.479 个百分点，反之则反。∆Ht的系数在1%水平下显著为正，系数为0.119，表明银行业竞争度增量每提高1%会使中小微企业银行贷款与总资产的比值增加0.119个百分点。

滚动回归结果表明，随着样本区间的扩大，回归系数的显著性和符号方向基本不变，回归结果保持稳健，但是系数出现一定幅度的下降。与2011～2017年相比，2011～2019 年的∆lnNt和∆Ht的回归系数分别约下降25.7%和26.1%，这在一定程度上表明，近三年中小型银行数量增速和银行业竞争程度变动对中小微企业贷款规模的正向促进作用有所减弱，意图纯粹通过增加中小型银行数量刺激银行放贷的政策成效在减弱。

对于控制变量，全样本区间时，PAi,t的系数在1%水平下显著为负，体现中小微企业净利润的增加会明显减少其对银行贷款的需求；lnAsseti,t-1的系数为正，但不显著，体现企业规模增大可能会增加其银行贷款需求；∆lnMt的系数在1%水平下显著为正，表明货币供应量的增大能够显著提高企业银行贷款的可得性。gdpt的系数为正，但不显著，表明经济增速的提高可能会促进企业增加银行贷款。究其原因，本文认为净利润较多的企业具有较为充足的内部资金来源，进而对银行贷款等外部资金的依赖性较弱。资产规模较大的企业往往市场业务份额占比较高、可抵押资产较多，可能有助于提高企业银行贷款的可得性。货币供应量的增加会增大市场流动性，充足的流动性有利于提高企业银行贷款的可得性。实体经济向好背景下企业投资意愿更加强烈，进而可能会增大其对银行贷款的需求。上述四个系数的回归结果均符合预期。较为意外的是，rt的系数在1%水平下显著为正，反映贷款成本与贷款规模呈显著正相关关系，贷款资金成本的降低并不能提高中小微企业贷款的可得性，体现出价格型货币政策的传导渠道可能还不够畅通，该现象值得关注。

基于扩展模型（9）的第四列回归结果显示，中小型银行数量增速∆lnNt的系数为0.449，中小型银行数量增速与银行业竞争度的交互项∆lnNt×∆Ht的系数为0.122，均为正数，表明银行数量增速与银行业竞争度在影响中小微企业贷款规模上具有正向的相互促进关系，即当市场中的银行数量增速有所提高时，银行业竞争度对中小微企业贷款的正向刺激效果将会增强。但交互项系数在10%水平下不显著，在一定程度上表明通过增加银行数量提高银行间竞争水平，进而倒逼银行增强挖掘、服务中小微与民营客户内生动力的传导机制仍有待完善。本文认为供给侧内生动力不足的可能原因是新进入信贷市场的中小型银行在银行体系中的市场份额较少，业务参与程度较低，进而对银行体系信贷市场难以形成实质性的影响或冲击。

五、结论与建议

本文在梳理总结银行业竞争度与中小微企业贷款规模关系相关的理论研究和已有经验证据的基础上，利用非结构化的PR模型和38家上市银行的面板数据，测度2009～2019 年国内银行业竞争度，并基于增强供给侧内生动力视角，以来自中小企业板、创业板以及新三板的2047 家中小微企业为研究对象，采用定起点不断扩大样本区间的滚动回归方法，构建中小型银行数量增速与银行业竞争度增量的交互项，分析中小型银行数量、银行业竞争度对中小微企业贷款规模的影响效果。主要结论如下：

第一，我国银行市场整体处于垄断竞争市场状态，银行业竞争水平呈现不断提高的趋势。2009～2019年间，我国银行业竞争度H值的平均值为0.272，其中在2010 年、2013 年及2017 年有较为明显的提升，在2014年出现较大幅度的回落。2017～2019年呈现稳步提高走势。

第二，中小型银行数量增速与银行业竞争度增量均能显著地正向影响中小微企业贷款规模，但促进作用逐年减弱。实证结果表明，中小型银行数量增速每提高1%会使中小微企业银行贷款与总资产的比值增加约0.479个百分点，银行业竞争度增量每提高1%会使中小微企业银行贷款与总资产的比值增加约0.119个百分点。但是，滚动回归结果表明，近三年中小型银行数量增速和银行业竞争度变动对中小微企业贷款规模的正向促进作用有所减弱。

第三，提高中小型银行增速能够增强银行业竞争度对中小微企业贷款规模的正向促进作用，但该传导机制仍有待完善。当中小型银行数量增速提高时，银行业竞争度对中小微企业贷款的正向刺激效果会得到增强。但该作用效果在10%水平上并不显著，在一定程度上表明通过增加银行数量加大银行竞争，进而倒逼银行增强挖掘、服务中小微与民营客户内生动力的传导机制仍有待完善。

为进一步健全中小微企业金融服务体系建设，增强供给侧普惠金融服务的内生动力，本文提出如下政策建议：第一，适度增加中小型银行数量。适度降低城商行、农商行、民营银行、普惠金融银行、科技银行等中小型银行的成立门槛，适时设立专门服务中小微企业的政策性银行，推进金融业开放以鼓励外资银行在国内设立分支机构。第二，加快中小型银行重组合并。利用市场化、法制化手段，加快城商行重组合并、省联社改制进程，增大中小型银行的体量、规模，提高中小型银行在银行间市场的业务参与度，增强中小型银行的同业竞争力。第三，引导中小型银行加强金融服务科技赋能。鼓励中小型银行依法规范发展金融科技，利用人工智能、大数据、云计算等科技手段，深度挖掘业务场景和潜在市场需求，创新设计具有差异化、针对性的中小微企业金融产品。