银行竞争对小微企业贷款业务的影响

■谢雪燕 李璞

一、引言

一直以来，小微企业“融资难、融资贵”的问题制约着经济的增长。在我国，小微企业是提供新增就业岗位的主要渠道，是企业家创业成长的主要平台，是科技创新的重要力量①。但银行对小微企业发放贷款的积极性不高，究其原因：一是我国的银行业结构以大银行为主，中小银行占比不足，金融机构与产业结构不匹配[1]。二是传统银行的技术手段不够完善，造成小微企业贷款业务的交易成本较高且风险较难控制，与银行盈利性和安全性的经营原则相悖。三是银行业垄断程度相对较高，垄断利润的存在使其没有动力去开发适合小微企业的贷款产品。

然而，随着我国银行业市场化改革的推进，银行业的垄断被逐渐打破，市场竞争程度逐年提升。一方面，我国银行业机构的数量不断增加，各类银行机构之间展开激烈的竞争，大银行所占市场份额下降，中小银行所占市场份额上升。另一方面，近年来数字金融快速发展，快速崛起的互联网数字金融企业与传统银行在资产、负债等业务方面展开激烈的竞争。由此，银行纷纷走上了数字化转型之路。已有研究表明，银行竞争程度的提升有利于改善中小企业所面临的融资约束。在以国外数据为样本的研究中，Mercieca 等[2]采用2001年西欧国家中小企业融资调查数据，发现竞争程度的提高有利于中小企业与多家银行维持信贷关系。Ryan 等[3]采用2005—2008年20个欧洲国家118000家中小企业的大型面板数据集进行研究，发现银行竞争有利于提高企业投资对外源性融资的敏感性。在以国内数据为样本的研究中，Chong 等[4]采用2006年中国31 个县市3837家私营企业的调查数据，发现信贷市场竞争程度的提高降低了中小企业贷款需求无法满足的概率。边文龙等[5]使用2005—2013年中国14 个省90个县银行业金融机构的调查数据，利用Boone和Le‐rner指数发现市场竞争促进了中小企业贷款。

已有研究为本文提供了重要借鉴，但仍存在以下不足：一是囿于数据的可得性，大多数研究从企业视角研究了银行竞争对中小企业融资约束的影响，但是从银行角度进行研究的文献较少。二是少数从银行角度进行的研究，其样本只覆盖了部分区域的部分银行，样本数据不够全面。三是已有研究中关于银行竞争对中小企业贷款影响机制的讨论尚不够充分。因此，本文的贡献主要体现在以下三方面：第一，从银行视角出发，研究了银行竞争对小微企业贷款的影响。第二，为了保证数据的全面性，本文手工搜集到2010—2019年200家银行的小微企业贷款数据，该数据集涵盖了国有、股份制以及主要的城商行和农商行。第三，就银行竞争对小微企业贷款业务影响的机制进行了深入的研究。本文研究发现，银行竞争通过影响银行的风险承担、金融科技、盈利水平从而提高了小微企业贷款规模，同时数字金融发展强化了这种影响，而银行的风险管理能力弱化了这种影响。

二、理论分析及研究假设

（一）银行竞争与小微企业贷款

宏观层面，我国中小银行数量的增加导致银行竞争程度逐渐提高，从而促进了小微企业贷款业务的发展。我国银行业经历了机构类型不断丰富的发展过程，大银行市场份额不断下降，中小银行市场份额不断上升。根据林毅夫等[6]的研究，大银行和中小银行在选择贷款对象方面存在差异：大银行主要向大企业提供贷款，而中小银行主要向中小企业提供贷款。究其原因：第一，中小银行为了分散风险无法提供大规模贷款；第二，大规模贷款的边际运营成本更低，因此大银行更愿意为大企业提供贷款；第三，“软信息”无法在层级较多的组织里量化和传输，因此大银行在利用“硬信息”（如抵押品、财务报表）进行贷款方面具有比较优势，而中小银行在利用“软信息”（如企业家的声誉）进行贷款方面具有比较优势。由于小微企业普遍缺乏“硬信息”，所以中小银行在服务小微企业方面具有比较优势[7—9]。从实际情况来看，多数中小银行由于更熟悉当地的情况，也更容易与当地企业建立联系，因此往往将当地的中小企业作为主要贷款对象。

微观层面，银行竞争会影响到银行的风险承担水平、金融科技水平乃至盈利能力，进而影响其小微企业贷款业务。第一，银行竞争提高了银行的风险承担水平，进而促进了小微企业贷款业务的发展。众所周知，相比大企业，小微企业由于自身生存能力差、缺乏可信的财务报告和抵押品等原因，银行回收贷款的风险较大，因此银行从规避风险的目的出发会优先选择向大企业发放贷款。但是随着竞争的加剧，很多银行为了盈利被迫提高了对风险的容忍度，银行对低风险优质客户的争夺日趋白热化。此外，银行竞争使得银行的特许权价值下降，这也提高了银行的风险承担水平[10，11]。因此，银行竞争通过提高银行的风险承担水平，从而促进了具有高风险特征的小微企业贷款业务的发展。第二，银行之间的科技竞争提高了银行的金融科技水平，从而促进了小微企业贷款业务的发展。一方面，科技竞争是银行竞争的重要内容，随着科技竞争的加剧，银行业整体的金融科技水平不断提高。另一方面，金融科技依赖互联网、大数据、人工智能等信息技术降低了小微企业贷款的成本，同时缓解了信息不对称并降低了小微企业贷款的风险，进而促进了小微企业贷款业务的发展[12]。第三，银行竞争提高了银行的盈利水平，进而促进了小微企业贷款业务的发展。一方面，银行竞争能够激励银行提高经营管理水平，从而提高了盈利性。如，应展宇等[13]研究发现，银行竞争激励银行在表内开展普惠金融，在表外发展影子银行，从而提高了银行的经营绩效。另一方面，银行的盈利水平越高，越有能力开发多样化产品以满足不同群体的金融需求，从而促进了小微企业贷款业务的发展。综上，本文提出以下假设：

假设1：银行竞争程度的提高促进了小微企业贷款业务的发展。

假设2：银行竞争通过提高银行的风险承担水平，进而促进了小微企业贷款业务的发展。

假设3：银行竞争通过提高银行的金融科技水平，进而促进了小微企业贷款业务的发展。

假设4：银行竞争通过提高银行的盈利水平，进而促进了小微企业贷款业务的发展。

（二）银行竞争促进小微企业贷款业务发展的调节效应

宏观层面，数字金融的发展促进了银行业的竞争[14，15]，因此数字金融在银行竞争促进小微企业贷款业务的过程中起到正向的调节作用。微观层面，银行竞争促进了小微企业贷款业务的发展，但对于不同经营状态的银行其影响可能存在差异。

第一，数字金融发展促进了银行之间的竞争。首先，在负债端，以“余额宝”为代表的数字理财产品与实体银行争夺存款，使得实体银行越来越依赖同业存款等批发性资金[16]。其次，数字金融发展强化了银行资产端的竞争。互联网数字金融企业凭借技术优势在“小微贷款”和“消费贷款”等零售贷款领域与实体银行展开了激烈的竞争[17]。最后，数字金融发展通过“技术溢出”强化了银行之间的科技竞争。当前，我国银行业纷纷拥抱金融科技并且进行数字化转型[18]。如前文所述，银行业金融科技的发展有利于降低小微企业贷款的成本和风险，进而促进了小微企业贷款业务的发展。因此，区域数字金融的发展水平越高，对银行业所造成的资产、负债、科技等方面的竞争压力越大，越有可能促进小微企业贷款业务的发展。

第二，对于具有不同贷款风险分散能力的银行，其影响可能不同。银行的核心业务是风险管理，而分散风险是风险管理的基本手段。银行前十大客户贷款比率在一定程度上反映了银行对贷款风险的分散能力，该比例越低表明银行的贷款风险分散能力越强。一方面，前十大客户贷款比率较高，表明银行优质的贷款大客户较少，这意味着银行在客户获取方面处于竞争劣势，因此市场竞争对这类银行所造成的压力较大。另一方面，前十大客户贷款比率较高的多数是区域性中小银行，而研究发现银行竞争对经营区域较为集中的中小银行的影响较大[19]。因此，银行的前十大客户贷款比率越高，银行竞争对其影响越大，银行竞争对小微企业贷款业务的促进作用也越大。

第三，对于具有不同风险弥补能力的银行，其影响可能不同。银行拨备覆盖率在一定程度上反映了银行对贷款风险的弥补能力，该比例越高表明银行对贷款风险的弥补能力越强。一方面，在不良贷款一定的情况下，拨备覆盖率越高意味着银行的准备金越充足，而准备金的来源是银行的自有资本，这也意味着银行的自有资本较充足，说明银行资金实力较雄厚，在竞争中处于优势地位。另一方面，在准备金一定的情况下，拨备覆盖率越高意味着银行的不良贷款规模越小，说明银行经营风险较小，在竞争中处于优势地位。因此，拨备覆盖率越高意味着银行面临的竞争压力越小，银行竞争对小微企业贷款业务的促进作用也越小。综上，本文提出以下假设：

假设5：数字金融发展在银行竞争促进小微企业贷款业务发展的过程中起到正向的调节作用。

假设6：前十大客户贷款比率在银行竞争促进小微企业贷款业务发展的过程中起到正向的调节作用。

假设7：拨备覆盖率在银行竞争促进小微企业贷款业务发展的过程中起到负向的调节作用。

三、研究设计

（一）实证分析策略

为检验银行竞争对银行发放小微企业贷款的影响，建立如下模型：

其中，被解释变量y1i,t为银行i 在时间t 发放的小微企业贷款总额（全口径）占贷款总额的比重；解释变量lerneri,c,t为银行i 总部所在地级市c 在时间t的勒纳指数，用以衡量该地区银行业的竞争程度；banki,t和cityi,c,t分别为银行和地级市层面的控制变量；δi为银行固定效应，μt为时间固定效应，εi,t为随机误差项。

本文的解释变量为银行竞争。为了更加全面地反映银行微观信息，本文采用基于银行微观面板数据估算的lerner 指数来度量银行竞争程度，具体构建过程参考Angelini等[20]及Fungacova等[21]的做法。

首先，构建超越对数成本函数：

其中，c为银行总成本，以利息支出和营业总成本之和来衡量；q为总产出，用资产总额来衡量；w1为劳动力价格，以非利息支出与资产总额的比值来衡量；w2 为资金价格，以利息支出与存款总额的比值来衡量；w3 为资本成本，以固定资产净值与存款总额的比值来衡量；μt为时间固定效应，δi,t为随机误差项。（2）式对总产出q求导，可得到边际成本的表达式为：

其次，采用固定效应模型对（2）式进行回归，将参数估计值代入（3）式，计算出各个银行在各年度的边际成本mc。

再次，根据（4）式，计算出每家银行每年的勒纳指数lerneri,t：

其中，pi,t为产品价格，以收入总额与资产总额的比值来衡量。

最后，利用中国银保监会公布的银行机构金融许可证信息，以银行分支机构在各地级市的占比作为权重，构建各地级市层面的银行业lernerc,t指数：

需要说明的是，勒纳指数是一个反向指标，取值为0~1。该指标越接近0，表明该地区的银行竞争程度越大；反之，该指标越接近1，表明银行竞争程度越小。

本文的控制变量主要包括三类：一是银行特征变量，包括银行规模、存贷比、成本收入比、不良贷款率、资产收益率、资产负债率，这些指标可能对银行发放小微企业贷款的决策产生影响。二是区域特征变量，本文控制了银行总部所在地级市的人均GDP。三是用来控制固定效应的虚拟变量，包括银行固定效应和年份固定效应。

表2 主要变量的描述性统计

（二）数据

本文的研究样本包括国有银行、股份制银行、城市商业银行和农村商业银行，时间跨度为2010—2019年，数据为包含200 家银行的非平衡面板数据。小微企业贷款总额和银行企业网银客户数是通过查阅各银行逐年年报、社会责任报告手工整理得到；各银行在不同地区的分支机构数量来源于银保监会公布的金融许可证信息；中国数字普惠金融指数（2011—2019年）来源于北京大学数字金融研究中心[22]；其他数据均来源于Wind 和Bankscope 数据库。为了排除异常值的影响，对所有连续变量进行了1%的缩尾处理。

四、实证分析

（一）基准回归

表3 为基准回归的结果。由结果可知，衡量银行竞争程度的勒纳指数与小微企业贷款占比显著负相关。由于勒纳指数为负向指标，因此银行竞争程度与小微企业贷款规模占比显著正相关。结果表明，银行竞争显著促进了银行小微企业贷款业务的发展。由此证明了假设1。

表3 基准回归

（二）内生性处理

1.工具变量法

为了缓解因遗漏变量、测量误差或反向因果关系而导致的内生性问题，本文进一步采用工具变量进行估计。借鉴蔡竞等[23]的研究，本文选取与银行总部所在地级市同一省份的其他地级市的勒纳指数的平均值（iv）作为工具变量，采用两阶段最小二乘法进行回归。选取的理由是：同一省份其他地级市与目标地级市之间的银行竞争程度具有一定的相关性，但省内其他地级市的银行竞争程度与目标地级市银行的小微企业贷款发放没有直接联系。表4报告了两阶段估计结果及工具变量合理性检验的结果。结果显示，工具变量回归与基准回归结果基本一致，证明了基准回归结果的可靠性。

表4 工具变量回归

2.GMM动态面板回归

鉴于银行小微企业贷款占比具有一定的持久性，本文进一步在解释变量中加入被解释变量的滞后一期（L.y1），同时采用系统GMM回归来检验前文结论的稳健性。表5 的回归结果显示，勒纳指数的系数在10%的水平上显著为负，表明在考虑了银行小微企业贷款占比序列相关这一特性之后，银行竞争对小微企业贷款业务的促进作用依然存在。此外，AR（2）和Hansen J 的值均大于0.1，证明本文的模型设定是合理的。

表5 GMM回归

（三）稳健性检验

借鉴徐忠等[24]的研究，本文以各省五大国有商业银行资产总额占该省所有银行资产总额的比重（CR5）和小微企业贷款总额占银行总资产的比重（y2）分别作为解释变量（lerner）和被解释变量（y1）的替代变量进行稳健性检验。如表6所示，（1）和（2）列分别是替换解释变量和替换被解释变量的估计结果，结果均与基准回归保持一致，即银行竞争分别在10%和1%的显著性水平上提高了小微企业贷款占比，从而进一步印证了基准回归结果的稳健性。

表6 稳健性检验

（四）异质性分析

为了检验银行竞争对不同区域、不同规模银行的异质性影响，分别按区域（东部和中西部）和银行规模（根据总资产的中位数划分为大规模和小规模银行）进行分组回归。如表7、表8中结果所示：分地区看，在东部地区，银行竞争对银行小微企业贷款占比有显著的促进作用，而在中西部地区这种影响并不显著。究其原因，相比中西部地区，东部地区经济发展水平更高，银行数量更多，银行面临的竞争压力更大，因此该区域的银行更有动力去开拓小微企业贷款业务。从银行规模看，虽然银行竞争对不同规模银行的小微企业贷款占比均有显著的促进作用，但对小规模的银行促进作用更大。可能的原因为：一方面，大银行具有品牌、渠道、技术等优势，收入来源较为广泛，盈利能力较强，因此竞争对其造成的压力较小。相比而言，小银行收入来源单一，盈利能力较差，受竞争的影响较大，因此在竞争中更有动力去开拓小微企业贷款业务。另一方面，小银行多为区域性银行，容易跟当地企业建立长期的业务联系，在获取“软信息”方面具有比较优势，从而降低了银行与小微企业之间的信息不对称。因此，相比大银行，在竞争压力下，小银行也更有潜力去开拓小微企业贷款业务。

表7 按区域分组检验

表8 按银行规模分组检验

五、机制分析

（一）银行风险承担水平的中介效应

如前文所述，银行竞争提高了银行的风险承担水平，这有助于银行开展“高风险”的小微企业贷款业务。参考张宗益等[25]的研究，采用Z 值衡量破产风险，计算方法如下：

其中，ROA表示银行的总资产收益率，σ(ROA)表示其标准差，CAR表示其资本与总资产的比率。本文选取Z值的倒数risk作为银行风险承担水平的代理变量，即risk=1/Z。risk值越大，银行的风险承担水平越高。本文采用中介效应模型对“银行竞争—银行风险承担—银行小微企业贷款占比”三者之间的关系进行检验，结果如表9所示。（1）至（3）列的结果表明，银行风险承担水平是银行竞争影响银行小微企业贷款占比的中介变量，且存在不完全中介效应。由此证明了假设2。

表9 银行风险承担水平的中介效应

（二）银行金融科技水平的中介效应

如前文所述，银行竞争促进了银行间的科技竞争，而金融科技的发展降低了银行发放小微企业贷款的成本和风险，缓解了银行发放小微企业贷款面临的“高成本，高风险”问题，因此银行更愿意向小微企业放贷。对此，本文选取银行企业网银客户数的对数值（ebank）作为银行金融科技水平的代理变量。选取的理由是：一方面，随着数字金融的发展，银行将越来越多的业务从线下转到线上，企业网银已成为银行服务小微企业的重要渠道；另一方面，使用企业网银的客户越多，说明其网络支付、贷款、理财等相关功能越完善、用户体验越好，因此使用企业网银的客户规模能在一定程度上代表银行的金融科技发展水平。本文采用中介效应模型对“银行竞争—银行金融科技—银行小微企业贷款占比”三者之间的关系进行检验，结果如表10所示。（1）至（3）列的结果表明，银行金融科技水平是银行竞争影响银行小微企业贷款占比的中介变量，且存在不完全中介效应。由此证明了假设3。

表1 主要变量说明

表10 银行科技竞争的中介效应

（三）银行盈利水平的中介效应

如前文所述，银行竞争提高了银行的盈利性，这有助于银行开展小微企业贷款业务。对此，本文选取总资产收益率（roa）作为银行盈利水平的代理变量，同时采用中介效应模型对“银行竞争—银行盈利水平—银行小微企业贷款占比”三者之间的关系进行检验，结果如表11所示。（1）至（3）列的结果表明，盈利水平是银行竞争影响银行小微企业贷款占比的中介变量，且存在不完全中介效应。由此证明了假设4。

表11 银行盈利水平的中介效应

六、进一步扩展分析

（一）宏观层面：数字金融发展的调节效应

数字金融已成为金融业发展的重要趋势，为进一步分析数字金融发展对银行竞争与小微企业贷款占比之间的关系，本文采用《北京大学数字普惠金融指数》中的地级市指标来衡量各地区数字金融的发展程度。具体包括总指数（lgindex）、覆盖广度（lg‐cov）、使用深度（lgusa）三个指数，同时加入了三个指数与银行竞争的交乘项②。表12中（1）至（3）列依次报告了加入三个指数及交乘项的估计结果。结果显示：勒纳指数的系数均显著为负，同时总指数、覆盖广度指数和使用深度指数与勒纳指数的交乘项也显著为负，说明数字金融发展强化了银行竞争对小微企业贷款占比的促进作用。由此证明了假设5。

表12 数字金融的调节效应

（二）微观层面：贷款风险分散能力和风险弥补能力的调节效应

除外部环境外，对于不同经营状态的银行，银行竞争对小微企业贷款规模的促进作用可能存在显著差异。对此，本文用前十大客户贷款比率（Ttdra）衡量银行贷款风险的分散能力，同时用银行拨备覆盖率（Pvcra）衡量风险弥补能力，从而检验二者对“银行竞争与小微企业贷款占比”关系的影响。结果如表13所示：勒纳指数系数显著为负，且该指数与银行前十大客户贷款比率的交乘项的系数显著为负，说明银行贷款风险分散能力越差，银行竞争对小微企业贷款占比的促进作用越大；勒纳指数的系数显著为负，而该指数与银行拨备覆盖率的交乘项系数显著为正，说明银行风险弥补能力越差，银行竞争对小微企业贷款占比的促进作用越大。究其原因，银行分散风险、弥补风险的能力越差，其面临的竞争压力越大，使得其开拓小微企业贷款业务的动力越强。由此证明了假设6和假设7。

表13 贷款风险分散和弥补能力的调节效应

七、结论及启示

近年来，随着银行业机构数量的快速增长以及互联网数字金融企业的迅速崛起，银行间的竞争日趋激烈，为探究银行竞争对小微企业贷款投放的影响，本文手工搜集了2010—2019年200 家银行小微企业贷款数据并对此进行了实证研究。研究发现，银行竞争显著促进了小微企业贷款规模的占比，这对东部银行和小规模银行的影响较大。具体影响机制为：第一，银行竞争通过提高银行风险承担水平、促进银行金融科技发展、提高银行盈利水平推动了商业银行小微企业贷款业务的发展；第二，宏观层面上，区域数字金融发展水平越高，以上影响的效应更大，即数字金融对以上影响起到正向的调节作用；第三，微观层面上，银行前十大客户贷款比率起到正向的调节作用，而银行拨备覆盖率起到负向的调节作用，这意味着银行风险分散能力、风险弥补能力对此起到抑制作用。

以上结论具有一定的政策启示意义：首先，银行竞争有助于缓解小微企业的融资约束，说明在监管层面放松银行业准入条件，适度引入竞争很有必要。其次，数字金融是中国银行业转型的重要机遇，数字金融的发展促进了银行业的竞争水平，加快了银行业的数字化转型，进而推动了小微企业贷款业务的发展，这对制定鼓励数字金融发展的政策具有一定启示意义。最后，银行竞争对不同经营状态银行的小微企业贷款业务的影响存在异质性，比如对于规模较小、风险管理能力较差的银行可能会产生较大的激励。因此，监管政策在鼓励中小银行发放小微企业贷款的同时，也应关注其中可能存在的风险。■

注释

①2014年，工商总局发布《全国小微企业发展情况报告》显示：小微企业数量占企业数量的76.57%，解决了新增就业和再就业人口的70%，占国内生产总值的60%，占纳税的50%，完成65%的发明专利和80%以上的新产品开发。

②在回归前对三个指数和勒纳指数进行了去中心化处理。此外，后文中涉及交乘项回归时，相关变量都进行了去中心化处理。