银行业分布格局动态演变与中小企业信贷成本

宿伟健，刘维龙，戚桂烨

(1.山东财经大学 经济研究中心，山东 济南 250014；2.山东高速集团有限公司，山东 济南 250098；3.山东第一医科大学附属省立医院 医学工程部，山东 济南 250021)

一、引言

进入21 世纪，中国商业银行的分布格局发生了重大变化，地区间银行业发展差距整体呈现缩小趋势，银行信贷供给的覆盖面逐步扩大，并成为中小企业融资的重要来源之一，商业银行成为解决中小企业融资难、融资贵难题的重要主体。中小企业不仅是经济发展的生力军，更是吸纳就业的主力军，在中国现代化进程中发挥着不可替代的作用。然而，融资难、融资贵一直是困扰中小企业发展的难题。2019 年，李克强总理在《政府工作报告》中强调，着力缓解企业融资难、融资贵问题；适时运用存款准备金率、利率等数量和价格手段，引导金融机构扩大信贷投放、降低贷款成本，精准有效支持实体经济，不能让资金空转或脱实向虚；加大对中小银行定向降准力度，释放的资金全部用于民营和小微企业贷款。2020 年，李克强总理在《政府工作报告》中进一步强调，大型商业银行普惠型小微企业贷款增速要高于40%。这说明在中国这样一个银行业主导金融体系的发展中国家，中小企业融资难、融资贵问题的解决离不开商业银行的支持。

自改革开放以来，中国商业银行资产规模日益庞大、结构日渐多元化，分支机构数量呈现几何级增长。特别是在2008 年金融危机的冲击下，部分地区不断有新的商业银行分支机构进入市场、分支机构数量持续增加，而有些地区的银行网点则被陆续撤销或合并、分支机构数量不断减少，银行业的分布格局发生了重大变化。那么，中国银行业分布格局的变化是否会影响中小企业信贷融资成本呢? 随着经济改革进入深水区，对上述问题的回答有助于更好地促进中小企业发展。

“市场势力”假说与“市场信息”假说是当前关于银行业市场结构与企业融资成本关系的两大主要假说。“市场势力”假说认为，银行业竞争而非垄断能够缓解企业融资约束、降低借贷利率，进而减少企业信贷成本。而“市场信息”假说的观点则与其相反，强调垄断能激励银行通过搜寻企业软信息以减少银企之间的信息不对称，软信息的获得能够促使商业银行向相关企业发放大量利率较低的关系型信贷，进而减少企业的信贷成本。

围绕验证上述两个假说，大量学者分析了银行业集中度对企业融资可得性的影响，而对企业信贷融资成本的研究却较少。就跨国样本研究而言，Petersen 和Rajan分析了银行竞争对贷款利率的影响，发现在银行业集中度高的国家，信贷利率较低，证实了“市场信息”假说。Zuzana 和Anastasiya分别采用四种银行竞争指标研究了银行竞争对企业信贷成本的影响，发现银行竞争能显著增加企业信贷成本，而且这种成本增加效应存在异质性，对小企业或是信息不透明企业而言相对更大，但是上述影响受到金融业发展水平和是否处于经济危机时期的制约。Berger 和Udell分析了银企关系的深化对企业信贷成本的影响效果，他们认为随着银行所掌握的企业信息越来越多，信息不对称现象的成本缓释效应逐渐在信贷合同中体现，在垄断的银行业市场结构中，银企关系越密切、周期越长，企业信贷的利率越低、抵押要求越宽松。与此同时，单一国家样本的研究，如意大利、挪威、比利时等，却显示银行业集中度对信贷利率存在正向影响，银行业市场垄断性越高，企业信贷利率越高，即支持“市场势力”假说。这表明“市场势力”假说与“市场信息”假说均有文献证据支持。

关于企业融资可得性的研究国内学者已有大量成果，但对企业信贷成本的研究却有待深入。虽然已有文献分别探讨了货币政策、高管学术经历、企业可持续发展能力等对企业融资成本的影响，但是上述分析的研究对象均为上市公司，并未讨论中小企业信贷成本问题。由于中小企业很难通过资本市场进行融资，获取银行信贷是其资金的主要来源，而现有研究鲜有分析银行业分布格局对中小企业信贷成本的影响。特别是近年来，如何解决中小企业融资贵难题已成为政府、社会的共识，鉴于商业银行在解决企业融资贵问题方面所发挥的重要作用，探究银行业分布格局的动态演变对中小企业信贷成本所造成的影响，不仅能够有利于促进中小企业的成长发展，更能在一定程度上提升中国银行业的信贷配置效率。

本文可能的边际贡献包括以下三个方面:(1)从银行分支机构区位分布这一相对精细的视角描述中国银行业发展的历史演进过程，以区别于以往文献使用全国整体数据进行时间序列分析而忽视信贷资源地区分布不均的客观事实。(2)既考量了商业银行分支机构总数，又探究了银行业市场结构变化对中小企业信贷融资成本的影响，较以往单纯使用四大国有银行信贷投放量占全国的比重这一指标所进行的相关研究更加科学。(3)样本选取中国工业企业数据库企业而非上市公司，能更好地捕捉银行业发展对普遍存在融资困境的中小企业信贷融资成本的影响。

二、特征事实与研究假设

随着中国经济的持续发展，银行业发展增速较快，商业银行数量与分布格局发生了重大变化，金融供给不足的地区不平衡现象得到一定程度的缓解，然而商业银行分布的地区差异、城乡差异依然存在，不同类型商业银行的发展规模也存在显著差异。

(一)商业银行分布的地区差异

表1 显示了1989—2014 年这一时期，每隔五年东、中、西、东北四个地区的商业银行分支机构总数与地区间银行总数的比值。对比发现，1989—2014 年，东、中、西、东北地区银行机构总数均表现出明显的增长趋势。同时，从每年四个地区的数据对比中也可以发现，银行分支机构总数呈现出东、中、西、东北地区依次递减的明显特点，这与地区经济发展水平基本一致，表明我国商业银行分支机构的地区分布存在不平衡性，地区差异化趋势明显。同时注意到，东、中、西、东北地区商业银行分支机构总数之比一直呈现出日益扩大的趋势，从1989 年的1∶0.87∶0.80∶0.43 扩大至2014 年的1∶0.53∶0.55∶0.22，而且东部与中部、西部、东北地区之间的差距越来越明显，但是中部与西部地区的差距在逐步缩小。基于以上分析，可以得出这样一个结论:虽然近年来东、中、西、东北地区的银行分支机构数量都处于一个增长状态，但是四者之间商业银行总数量的差距不但未能缩小，反而呈现出扩大的趋势，这主要是由于相对于中部、西部、东北地区而言，东部地区银行分支机构数量基数大、增幅更快。

表1 部分年份我国不同地区商业银行数量对比

(二)商业银行分布的城乡差异

地区银行分支机构数量的多寡在一定程度上代表了信贷供给规模的大小，因而是衡量地区金融发展程度的重要指标之一。为探究近年来我国城乡地区银行业分布格局的差异，这里将市区和非市区银行机构总数量作为衡量城乡银行业发展层次的评价指标。表2 是每隔五年非市区银行和市区银行总数的对比数据。由表2 可知，总体上非市区银行总数和市区银行总数均处于增长阶段。非市区银行总数从1989 年的18 277家增加到2014 年的78 347 家，增长4.28 倍，年均增幅13%。市区银行总数量从1989 年的16 706 家增长到2014 年的89 035 家，增长5.53 倍，年均增幅18%，与非市区银行数量增幅相比略高。上述变化表明，2009 年以来，非市区商业银行分支机构数量增速较快，商业银行金融服务得以拓展到乡村地区。需要指出的是，非市区和市区商业银行网点总数之比从1989 年的1.13、1994 年的1.02 下降到1999 年的0.87，然后又从0.87 下降到2004 年的0.81，再扩大至2009 年和2014 年的0.87，这说明我国非市区和市区银行网点差距存在一个V 型变化趋势。

表2 部分年份我国城乡商业银行数量对比

(三)不同类型商业银行数量差异

改革开放以来，股份制商业银行、城商行、农商行得到了较快发展，外资银行也开始在中国设立分支机构，但是不同类型商业银行的数量同样存在较大差异，表3 反映了1989—2015 年各类型商业银行数量的变化过程。观察表3 可以发现，不同类型的商业银行分支机构数量都呈现出明显的增长趋势，就所占比重而言，从大到小依次是:四大国有银行、邮储银行、农商行、城商行、股份制银行、外资银行。四大国有商业银行在总量上占有绝对的优势，自1989 年起由26 642 家分支机构增长至2015 年69 210 家，在所有银行中所占比重虽然由77.5%下降为40.9%，但并未动摇其主导地位。四大国有银行在1990—1998 年间保持较快的增速，年均增长率为8.9%，其中1993 和1994 年的增速高达12.25%和11.33%，而在1998 年之后年增长率一直保持较低水平，稳定保持在4%以下，2015 年的增长率仅为0.2%，这表明国有银行分支机构扩展已经进入停滞阶段。邮储银行从1989 年的4 501 家分支机构增长至2015 年的40 345 家，所占全部商业银行总数的比重由1989 年的13.1%增加到2015 年的23.8%。邮储银行分支机构的增速在1997—2007 年间始终低于8%，但是2008 年猛增到51.1%，2009 年增速又回落到5%以下。农商行在1989—2004 年间，始终保持平稳低速增长，除1998年以外，年增速均低于8%；2005—2012 年进入两位数增长阶段，之后再次进入低于5%的缓慢增长阶段。城市商业银行1992—2002 年间，每年增幅均超过11%，其中，1996 年比1995 年增长1.07 倍；2003—2012 年间，每年的增长均低于10%，分支机构增长趋于稳定。股份制商业银行在1989 年时仅有157 家分支机构，至2015 年分支机构数量达到11 862 家，占全部银行的比重由0.4%提升到7%，增速并不明显。股份制银行的发展特征是:1989—1996 年间年均增速超过28%；1997—2003 年间年均增速超过17%，股份制银行处于一个快速扩张时期；但2004—2007 年其增速进入低谷，年增速均低于9.6%；2008 年开始再次以10%以上的增速扩张，其中2014 年增长率达到46%。外资银行从1989 年的16 家增至2015 年的1 043 家，2005—2012 年是外资银行的快速增长期，年增速均超过12%，其中2007 年增幅为273%，随后增长趋势逐渐放缓。

表3 1989—2015 年不同类型商业银行数量对比

以上数据表明，虽然中国的商业银行数量有了明显的增长，但是商业银行分布的地区差异、城乡差异、不同类型商业银行的数量差异仍然十分明显。

(四)研究假设

改革开放以来，中国商业银行分支机构的分布格局发生了较大变化，虽然地区间、城乡间银行分支机构的数量仍然存在较大差异，但整体而言，各地级市银行分支机构的总数明显增加，表明商业银行地理分布密度加大，银行间信贷竞争程度加剧，各商业银行更有动力去开拓新的客户群体，这会进一步提高银行信贷业务的覆盖面。这种覆盖面的扩大会改变原先中小企业在信贷谈判中的不利地位，随着银行分布密度和银行间竞争程度的提高，中小企业申请信贷时的选择增多，可以同时向多家银行进行申请。由于优质客户资源是稀缺的，商业银行为实现利润不得不就开拓中小企业客户群体而展开竞争，这促使商业银行积极改善自身的金融服务，加大对中小企业软信息的搜集力度，从而甄别成长型企业，减少银企信息不对称现象，降低对中小企业的贷款利率，缓解中小企业融资贵难题，有利于实现商业银行与企业的双赢。

基于此，提出研究假设:商业银行分支机构分布密度加大、银行业市场竞争加剧均有助于降低中小企业信贷融资成本。

三、研究设计

(一)研究样本

本文通过将中国商业银行分支机构区位分布数据对接工业企业数据库获取了进行实证分析的研究样本。由于中国工业企业数据库数据截止到2013 年，受数据所限，实证样本的时间期限为1998—2013 年。中国商业银行分支机构数据(分支机构的具体名称、金融许可证号码、营业场所地址、批准成立日期)来源于中国银行保险监督管理委员会网站，控制变量数据来源于《中国城市统计年鉴》。

(二)模型与变量

这里参照周宗安和宿伟健的做法，使用面板双向固定效应模型进行分析，公式如下:

式中，下标表示第个企业，代表年份；因变量为企业融资成本，参照孙威等的做法，使用企业应付利息除以流动负债与应付账款的差衡量；为商业银行地区分布密度和银行业市场结构；为系列控制变量，是时间固定效应，为个体固定效应，为残差。变量定义详见表4。

表4 变量定义

四、实证结果分析

(一)银行分布密度视角

表5 汇报了银行分布密度对中小企业信贷成本影响的分析结果。表5 中列(1)显示在不加任何控制变量情况下，银行分布密度对中小企业融资成本的影响系数为-0.042，在1%的置信区间显著，表明银行分布密度越高、银行分支机构数量越多，越能显著降低企业信贷成本。列(2)为添加控制变量情形下的结果，影响系数同样在1%的置信区间显著，而且系数-0.04 与未添加控制变量的系数十分接近，说明银行分布密度对信贷融资成本的降低具有较稳健的影响。为探究不同级别城市之间银行分布密度对中小企业信贷融资成本的影响是否存在异同，这里把副省级城市、省会城市合并为省级城市，较大的市与一般地级市归类为普通地级市，进行分类回归分析。观察发现，在列(3)普通地级市样本回归中，银行分布密度依然能够在1%水平上显著降低企业信贷成本，而在列(4)省级城市样本回归中，银行分布密度则不存在统计学上的显著性。省级样本回归之所以不显著，可能是因为这些城市资本较为充裕、金融产品丰富、企业融资渠道广。比较列(3)与列(2)可以发现，银行分布密度对企业信贷成本的影响，无论在影响系数、影响方向还是显著性水平方面均高度接近，这表明全样本回归显著的主要原因是普通地级市样本造成的而非省级城市样本。

表5 基准回归与分城市等级回归结果

(二)银行业市场结构视角

商业银行分布格局的变化，既包括银行分支机构总数量的变化，也包括不同商业银行数量比重的变化，即银行业市场构成的变化。如果说银行分布密度代表了地区银行分支机构的数量和信贷供给的总规模，则银行业市场结构则反映了信贷市场中不同商业银行间的竞争程度。表6 反映了银行业市场结构对中小企业信贷融资成本的影响。

表6 银行业市场结构对融资成本影响的回归结果

续表6

表6 列(1)表明全样本条件下，竞争性的银行业市场结构能够在10%水平上显著降低企业信贷成本；列(2)则显示在普通地级市样本回归中，竞争性的银行业市场结构在5%水平上显著降低企业信贷成本，且其降低幅度较全样本条件下提高了，但是在省级城市样本下竞争性的银行业市场结构对企业信贷成本的降低作用并不显著，这与前述银行分布密度的影响类似。这里也分析了省级银行业市场结构对企业信贷成本的影响，列(4)显示竞争性的省级银行业市场结构显著降低了企业融资成本。

(三)交互影响视角

前述研究发现无论是银行分布密度还是银行业市场结构均能对企业信贷融资成本造成影响，那么二者之间的交互效应是否也能降低企业信贷成本呢? 为回答这一疑问，这里进行了交互影响效果分析，验证思路为:以33%与66%分位数为标准将银行业市场结构划分为竞争性的市场结构和垄断性的市场结构；设置变量，若某城市的高于银行业市场结构的66%分位数，则赋值为0，代表垄断性的市场结构；若某城市的低于其33%分位数，则赋值为1，代表竞争性的市场结构。表7 汇报了分析结果。

表7 交互影响分析结果

续表7

表7 列(1)显示了全样本条件下的回归结果，可以发现银行分布密度、银行业市场结构均在5%水平上显著降低企业信贷成本，但是二者的交互效应系数为正且不显著。列(2)则显示普通地级市样本条件下，银行分布密度与银行业市场结构的交互效应在10%统计学水平上显著且影响系数为正。这说明:如果两个普通地级市的银行业市场结构相同，则在银行分布密度大的地方，银行竞争降低企业信贷成本的作用会弱化，在银行竞争激烈的地级市，应该避免银行数量的不合理增加。

既然当银行分布密度大的时候，银行业竞争降低企业信贷成本的作用会弱化，那么这种不利影响是否会因金融监管政策的优化而发生变化呢? 2009 年4 月16 日，中国银行保险监督管理委员会为进一步优化对新设银行分支机构的监管，发布《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)，取消了对股份制商业银行和城商行省内异地设立分支机构的数量限制。这里利用监管政策变化这一“准自然实验”验证上述交互效应是否因政策冲击而发生相应改变。表7 列(3)和列(4)分别是添加金融监管优化政策()情形下的全样本、普通地级市样本条件下的三重差分回归结果，重点观察银行分布密度、银行业市场结构、金融监管优化政策三者交互项的回归系数，可以发现均不显著。进一步地，比较列(1)与列(3)，全样本条件下银行分布密度与银行竞争二者交互效应对企业信贷成本的影响因金融监管政策的实施，从列(1)的不显著变为列(3)的显著。比较列(2)与列(4)，普通地级市样本条件下交互效应对企业信贷成本的影响系数均为7%，并未发生显著变化。上述结果说明了两层含义:一是金融监管优化政策实施后，全样本条件下，当银行分布密度大的时候，银行业竞争降低企业信贷成本作用会弱化这一趋势由不显著转变为显著；二是普通地级市样本下，当银行分布密度大的时候，银行业竞争降低企业信贷成本的作用会弱化这一趋势并未得到逆转，应该合理布局城市中商业银行的分布。

(四)内生性问题的讨论

如何抑制内生性是一个在探讨金融发展与经济增长二者关系时所无法回避的问题。就本文而言，也存在这样一种可能:不是银行分布密度、银行业市场结构影响了中小企业信贷成本，而是商业银行更愿意在中小企业信贷成本较低的地方设置分支机构。

为提高研究的科学性，排除上述可能，这里使用工具变量法缓解内生性问题。第一个工具变量是城市行政级别，城市行政级别决定了不同城市之间存在巨大的资源禀赋差异。当前城市可分为:直辖市、副省级城市、省会城市、较大的市、一般地级市。这里设置了城市行政级别变量，将上述城市分别赋值5、4、3、2、1。一般而言，行政级别越高，城市资源禀赋越丰富，商业银行为提升盈利能力而倾向于在级别高的城市多开设分支机构，所以行政级别高的城市其银行分支机构数量要比级别低的城市多，银行业竞争程度也相对更激烈。这意味着城市级别会影响银行业的分布格局，但是以数字测度的城市行政级别却无法影响企业信贷成本。因此，理论上使用这一工具变量是恰当的。第二个工具变量是周边城市的银行业竞争均值。一方面，如果周边城市银行间竞争激烈，则商业银行会将目光转向竞争程度相对较低的本市，并在本市增设分支机构。另一方面，周边邻市的银行并不会向本市的企业提供信贷支持，即周边城市银行竞争均值能够影响本市的银行分支机构密度和市场竞争状况，却不会影响本地的企业信贷成本，因此也是一个合理的工具变量。由于城市级别工具变量不随时间发生变化，在回归分析时将其乘以人民币兑美元的汇率水平以防其因共线性被删除。表8 为工具变量分析的一阶段、二阶段、弱工具性、过度识别检验结果。观察列(1)可发现两个工具变量均能在1%的置信区间显著影响银行分布密度，符合前述理论分析。列(2)则显示在使用工具变量控制内生性的前提条件下，银行分布密度仍能显著降低企业信贷成本。进一步地，弱工具变量检验结果的F 值远大于10%的临界值19.93；过度识别检验的P 值为0.281 7，排除了存在弱工具性和过度识别的可能，说明工具变量选取是科学的。

表8 工具变量分析一、二阶段回归结果

五、结论与政策建议

本文利用商业银行分支机构区域分布数据，从地区分布、城乡分布与数量规模差异三个角度分析了商业银行地理分布的演变，探讨了银行业分布格局对中小企业信贷成本的影响，研究表明:银行分布密度、竞争型的市场结构均能显著降低企业信贷成本，但是在银行分布密度较大的时候，银行竞争对企业信贷成本的降低作用会减弱，而且这种弱化趋势并未因银行业监管新政的实施而递减。在使用城市行政级别和周边临市银行竞争的均值这两个工具变量缓释内生性的检验中，研究结论并未发生变化。为发挥银行业分布密度、银行间竞争对中小企业信贷成本的降低效应，建议如下:

第一，合理布局商业银行区位分布，缩小地区间银行业发展差距。当前我国东、中、西、东北四大区域之间以及城乡之间无论是在银行分支机构数量方面，还是在不同所有制商业银行所占比重方面，仍然存在较为明显的差距。这种差距不但体现在不同地区之间，同一地区的不同省份、同一省份的不同地级市、同一地级市的不同区县也存在或大或小的差异，这种差距直接导致了银行信贷资本配置效率的差异。银行业监管当局应实施差异化审核批准策略，鼓励、引导各商业银行在中西部银行分支机构数量较少的城市增设分支机构，优化全国商业银行网点布局，逐步缩小东、中、西、东北地区在银行分支机构密度上的差距，逐步解决部分地区存在的金融服务空白现象，实现全国范围内商业银行服务的全覆盖，在此基础上提高有限信贷资源的配置效率，为中小企业发展创造条件。

第二，强化银行业市场监管，避免银行间过度竞争。银行间过度竞争易造成金融风险，在银行分支机构分布密集、银行业市场发达的地区，银行监管机构应立足于风险防控，出台避免银行间过度竞争的规范性监管文件。一方面，要严格管控金融许可证的发放，实现地区银行分支机构的数量规模、结构层次与经济发展水平相一致，避免因银行分支机构数量增长过快造成过度竞争进而导致商业银行竞相降低信贷审批门槛而向高风险项目提供贷款。另一方面，严格监管各商业银行在金融产品创新、信贷投放、利率执行等方面是否存在违规行为，对商业银行存在的扰乱金融市场的行为实施零容忍，对于严重违法违规的按照规定予以吊销金融许可证。各地方政府要立足各地实际，充分考量地区经济发展所处的阶段、现有主导产业构成与未来发展趋势、外商投资水平、新产业发展前景等，培育完善有序竞争的银行业市场体系，实现银行业发展水平与经济发展要求相匹配。既要防止银行业的过度竞争，也要避免造成单一银行独自或少数银行联合垄断市场局面的出现，发挥银行支持实体经济，特别是支持中小型高新技术企业发展的良好局面。

第三，强化政府宏观调控，弥补市场不足。在我国经济发展进入新常态的背景下，经济发展质量比经济规模扩张更加重要，过去一些地区存在的盲目追求GDP 总量提升，而忽视经济内部各产业协调发展的做法已经难以为继。如果单纯依靠市场自发调节配置银行信贷资源，落后产业的企业仍然有可能通过长期以来与银行形成的业务关系而获得贷款支持。由于信贷资源的稀缺性，落后产业获取信贷支持这一硬币的反面则是高新技术中小企业无法获得足够的资金支持，可能被迫临时终止技术创新项目，进而影响新产品的研发制造，不利于产业结构的优化。因此，银行监管部门应制定出台相关信贷监管政策，限制信贷资源流向旧产能项目的规模与比重，引导信贷资源重点支持能够推动产业结构优化升级的高新技术中小企业的发展。例如，对于支持高新技术中小企业发展达到一定规模的商业银行给予相应的政策扶持。

第四，高度关注信贷风险，确保银行业稳定。近年来，由于银行业整体竞争程度的提高，传统银行产品的盈利能力日渐式微，银行业整体盈利水平下降。与此同时，由于部分商业银行的工业贷款沉淀于传统产业，而近年来受宏观经济大环境的影响，传统产业发展面临前所未有的转型升级压力，部分企业效益下滑，甚至破产倒闭，造成银行无法足额收回贷款，银行不良贷款规模与比重攀升，银行只能通过冲抵利润的方式核销不良贷款。对此，商业银行要适时调整现有的信贷结构，根据国家产业政策支持的重点方向要求，实施信贷业务加减法，逐步退出国家不予支持的旧产能项目，短时间内无法退出的择机退出；加大对国家支持的、具有较好发展前景的高新技术、“三农”类中小企业发展的支持，提高信贷资源的利用质量。同时实施更加严格的全面风险管理政策，构建从业务审批、尽职调查、贷后监督的全流程管理体系，始终将不良贷款规模控制在监管红线以内，确保不发生重大风险。