銀行業市場結構、金融發展與中小企業融資

一、引言

中小企業融資難的問題一直阻礙著中小企業的發展。相較于大企業，中小企業的融資渠道更為單一，很難通過發行證券在資本市場進行直接融資。同時，由于中小企業存在信用意識淡薄、信息披露質量差、缺乏良好的可供抵押資產等問題，很難完全從銀行等金融機構處滿足融資需求。《中國中小企業年鑒(2016)》的調查數據顯示，2016年38.8%的中小企業反映融資需求不能滿足，銀行惜貸、壓貸、抽貸以及短貸等現象時有發生。如何緩解中小企業的信貸約束情況？國內外的理論研究認為，銀行業市場結構的優化、融資環境的改善和關系型貸款技術的創新發展是緩解中小企業信貸約束的有效辦法(Berger&Udell，2006；羅正英等，2011；何韌等；2012)。

我國的貸款市場長久以來存在著高度壟斷的狀況，雖然近些年國有銀行所占市場份額在逐步下降，但依舊占據35%以上的市場份額。與此相對，全國性股份制銀行的市場份額則在提升。同時，城市商業銀行、農村信用合作社等區域性中小銀行逐漸發展，2016年各類區域性中小銀行資產總額占國內銀行業資產總額的25.2%1。對于銀行業市場結構與中小企業信貸可得性的關系，學術界提出了兩個不同的假說?！笆袌隽α考僬f”支持競爭的銀行業市場能夠提高中小企業信貸可得性，“信息假說”的觀點則截然相反。在當前國內的金融業市場結構之下，哪一類假說成立也是學者們爭論的焦點。

我國各地的金融發展水平也極為不平衡，由樊綱等人建立出的中國市場化指數顯示，西藏的市場化指數一直小于2(以2008年為基期)，江蘇的市場化指數卻能高達9.882。國外學者發現不同國家的金融發展情況對中小企業的信貸融資有著顯著影響(Becketal.，2011)。但國內學者卻對是大銀行還是小銀行通過金融發展水平緩解中小企業信貸約束產生了不同的看法(李廣子等，2016；凌碰和胡晉銘，2017)。

中小企業的數量占全部企業數量的90%以上，對國民經濟和社會發展有著重要的影響，但中小企業仍舊存在著融資難的問題。針對以上情況，本文希望通過實證研究解決以下問題：1.究竟是集中的銀行業市場還是分散的銀行業市場可以緩解中小企業信貸約束？2.我國不同的銀行業結構以及金融環境的情況對中小企業信貸可得性的影響是否具有差異。

二、文獻綜述

目前存在市場力量假說與信息假說這兩個討論銀行業集中度與企業融資約束關系的理論。市場力量假說認為，壟斷的銀行業市場可以通過降低存款回報率或提高貸款利率以獲取高額利潤，并且壟斷的銀行業更容易導致信貸配給現象的發生(Guzman，2000)。Beck等(2004)研究銀行集中度對74國家的企業的信貸影響，發現高集中度確實會導致企業的融資障礙，且小企業所受到的影響更大。Carbó等(2009)使用勒納指數以及HHI指數衡量市場競爭情況，發現西班牙中小企業所處的銀行業集中度越高，信貸限制同樣越高。Han等(2017)發現在高集中度的銀行業市場中，小企業的現金持有量更少，更難獲取銀行貸款；信息假說認為，競爭性的市場銀企關系并不穩定，因此必須在初次收取較高的借款利率來規避風險，加大了企業融資約束(Petersen & Rajan，1995)。然而，對信息假說相關的實證檢驗卻相對較少。Zarutskie(2003)利用美國國內稅務局關于小企業的數據發現較高的集中度增加了企業獲得銀行貸款的可能性。Ratti等(2008)考察了銀行集中度對非金融企業融資約束的影響，發現在銀行業高度集中的情況下，公司財務上的限制較少。

國內學者對銀行業競爭與企業貸款可得性的研究時間較短，并且大部分支持市場力量假說。林毅夫和李永軍(2001)指出由于國有四大行在貸款市場的高度壟斷，限制了中小企業可以獲得的信貸資源，導致了中小企業的信貸約束。董曉林和楊小麗(2011)運用產業組織組織理論的SCP范式，發現競爭性的農村金融市場結構將有助于農村中小企業獲取信貸支持。邊文龍等(2017)采用縣級金融機構的調查數據，從銀行的角度發現市場競爭有利于增加中小企業貸款。

國內外學者也論證了金融發展水平與企業信貸可得性的關系。Bellone等 (2010) 利用制造業企業的數據，發現金融發展緩解了企業的融資約束。Beck等(2011)發現在發展中國家的銀行中，專門用于投資的中小企業貸款所占的份額明顯較低。李廣子等(2016)基于中國工業企業數據庫，證明中小銀行發展能夠通過提高金融發展水平來改善中小企業借款融資狀況。凌碰和胡晉銘(2017)認為中小銀行在資金、網點實力方面要弱于國有大銀行，所以當金融發展水平一定且中小企業的貸款主要從中小銀行處獲取時，反而不利于中小企業的經濟規模增長。

總之，國內學者研究金融業市場結構、金融發展水平與中小企業信貸融資三者之間關系的研究較少。并且未在一篇文章中詳細分析不同類型銀行通過金融發展對中小企業信貸可得性的影響。本文將在前人研究的基礎上進一步補充研究。

三、研究設計

(一)樣本選擇與數據來源

本文以2010——2016年中國深市的中小企業板的上市企業為研究樣本。上市公司的財務數據、基本情況以及各個省份地區生產總值、金融業生產總值均來自國泰安數據庫；各省銀行網點數據來源于《金融統計年鑒》和《各地區金融運行報告》。剔除金融業企業以及殘缺項數據，本文共取得816家企業共4814條數據。

(二)變量定義與面板模型設定

1.被解釋變量

企業信貸融資(DA)，參照詹乾隆等(2011)的做法，以“長期借款+一年內到期長期負債+短期借款”作為企業銀行貸款余額，并除以公司的總資產(以消除量綱的影響)來衡量中小企業獲得的貸款，該指標越大，認為企業所受的信貸約束程度越小。

2.解釋變量

銀行業的競爭程度(HHI)，當地市場銀行業的競爭程度對企業的信貸融資有很大的影響。學者們普遍采用赫芬達爾—赫希曼指數來衡量市場競爭情況(Cetorelli，1999；Berger等，2009)。赫芬達爾—赫希曼指數，是一種測量產業集中度的綜合指數，公式如下：

(1.1)

其中，X代表市場總規模，xi代表企業i的規模，Si=xi/X代表第i個企業的市場占有率，n代表該產業內部的企業數。

本文借鑒張曉玫和鐘禎(2012)的做法，用不同類型銀行在公司本地市場的網點占比的平方之和來度量銀行業的競爭情況。該指標越大，市場競爭越小。

國有銀行占比(LR)變量，即各省份國有五大行3的支行總數與該省份所有金融機構占比；全國性股份銀行占比(MR)變量，即各省份全國性股份銀行的支行總數與該省份所有金融機構占比。區域性地方銀行4占比(SR)變量，即各省份區域性中小銀行的支行總數與該省份所有金融機構占比。金融發展指數(FD)，Goldsmith(1969)建立了金融發展替代指標——金融相關比率，它等于金融資產總量與GDP之比。由于難以獲得各地區金融機構的資產總額數據，本文選取各省份金融業生產總值與各省份GDP之比作為金融發展程度(FD)。

3.控制變量

企業年齡(Age)變量，計算企業的貸款年減去企業的上市年為企業年齡，由于只能從數據庫中得到企業的上市年，并且考慮到上市后對企業的信息披露要求更高、企業的規模實力也有了更大改變，故將企業年齡從企業上市時開始算起；企業財務性指標變量：衡量企業短期償債能力的流動比率(Currency)用流動資產比流動負債表示；衡量企業長期負債能力的資產負債率(LEV)用總負債比總資產表示；衡量企業盈利能力的資產收益率(ROA)用凈利潤比總資產表示；企業所有權性質(State)變量，企業為國有控股企業為1，非國有控股企業為0；根據企業所處區域地理位置、經濟發展水平的差異，選取東部經濟地區變量(East)5。企業所屬經濟帶為東部沿海地帶則為1，反之為0。

根據前文的理論分析，構建如下回歸模型來驗證銀行業市場結構、金融發展程度對企業信貸可得性的影響。

DAit=β1+β2FDit+β3FD*HHIit+β4Controlvariablesit+εit

(1.2)

DAit=β1+β2FDit+β3FD*LRit+β4Controlvariablesit+εit

(1.3)

DAit=β1+β2FDit+β3FD*MRit+β4Controlvariablesit+εit

(1.4)

DAit=β1+β2FDit+β3FD*SRit+β4Controlvariablesit+εit

(1.5)

(三)描述性統計

從表4可得，我國銀行業依舊有著很高的集中度，均值為32.6%，最高值則高達80.4%。相較于過去大銀行高度壟斷的情況，近年來國有銀行的占比在不斷下降，最低值為6.3%。而隨著國家對小銀行的扶持，區域性中小銀行的占比也在日益增高，最高可達60.1%。各個地區的金融發展程度也有著較大的差異，最小值為0.02，最大值為0.171。并且我們也發現中小企業的流動性相對較高，均值為2.958，最高值則達到16.672。資產負債率的均值為0.363，總體而言杠桿率較低。收益率的均值則為0.046。此外，我們發現樣本中的中小企業國有控股的僅占14.0%，且大部分位于東部地區。

表2可以更為直觀的看出2010年至2016年，我國銀行業市場結構的變化。首先市場集中度指標一直處于微弱的下降趨勢，表現為銀行業市場競爭的增強。而大銀行占比更是逐年下降。相反，全國性股份銀行的網點數量這些年上升明顯。

四、實證結果與分析

(一)計量方法確定

由于本文數據為2010年至2016年不同企業的數據，具有面板數據的性質，所以本文采用非平衡面板數據來建立計量模型。首先采用hausman檢驗來確定采用固定效應模型還是隨機效應模型。該檢驗的原假設是個體效應與回歸變量無關，即應該采用隨機效應模型。反之，采用固定效應模型。對模型的hausman檢驗結果展示：

表3 hausman檢驗結果

根據結果判斷，四個模型都拒絕假設條件，認為固定效應優于隨機效應，因此采用固定效應回歸。

(二)計量結果與解釋

本文回歸結果如下：

注：括號內為t檢驗值，“***”、“**”、“*”分別表示通過0.01、0.05、0.1顯著性檢驗。

1.從表4可知，第一個模型中金融發展水平FD系數為-0.670，金融發展與銀行業競爭情況的交叉項FD*HHI系數為7.518，說明銀行業的集中情況直接決定了金融發展水平是促進還是抑制中小企業的發展。由于(1.2)的形式可以改為FD(-0.670+7.518HHI)，我們可以簡單地計算出當銀行業的集中度高于8.91%時，金融發展水平對中小企業的信貸可得性具有正向促進作用。此外，一地的金融發展水平一定時，當地銀行業市場越集中，企業的貸款可得性越高。

2.為了進一步的探討金融發展水平是對哪一類銀行產生作用，本文將交叉項分別替換成FD與大銀行市場份額(LR)、全國性股份制銀行市場份額(MR)以及小銀行市場份額(SR)的乘積。所以，從(1.3)中，FD的系數為-0.563，交叉項的系數為-10.230?？梢园l現大銀行的市場份額對中小企業的信貸可得性是起到抑制作用的，并且當金融發展水平越高時，大銀行對中小企業的抑制作用越明顯；而從(1.4)中，FD的系數為-0.587，交互項系數為-4.757。同大銀行一樣，全國性股份銀行的市場份額對中小企業的信貸融資起抑制作用；從(1.5)中，FD系數為-0.735，交叉項系數為6.277。同樣可以改為FD(-0.735+6.277HHI)，同樣計算出當小銀行的市場份額高于11.71%時，金融發展水平對中小企業的信貸可得性具有正向促進作用。而當FD一定時，中小銀行的占比越高，中小企業的信貸可得性越高。

五、結果分析與建議

(一)結果分析

本文根據深市中小企業板2010至2016年的數據，對銀行業市場結構，金融發展與企業貸款可得性之間的關系進行研究，發現：

第一，本文發現在金融發展水平一定的情況下，銀行業的市場集中度越高，中小企業的信貸額度越高。這符合“信息假說”的觀點，即壟斷的銀行業市場，銀行更愿意投資中小企業關系，提高小企業的信貸可得性。

第二，大銀行占比越高反而不利于中小企業的貸款獲得，并且金融的發展水平越高，這種抑制現象越明顯。我們已經發現大型銀行傾向于在發達地區布置網點，同時發達的地區金融發展水平往往較高。根據“小銀行優勢”理論，大銀行更加傾向于向信息透明、財務質量高的大企業進行貸款。所以在這些區域，大銀行的占比越高，中小企業的信貸可得性越低。

第三，全國性股份制銀行的占比越大同樣不利于中小企業貸款獲得，這種抑制現象隨著其占比的增加更加明顯。股份制銀行相比于國有銀行逐利性更強，秦捷和鐘田麗(2011)研究發現全國性股份銀行在貸款市場的定位與大企業類似，在某些指標上甚至比大銀行要求更高。是以中小企業也很難從股份制銀行處獲取貸款。

第四，小銀行占比越高，中小企業的信貸可得性也同樣提升。中小銀行發展能夠通過提高金融發展水平來改善中小企業借款融資狀況(李廣子等，2016)。結合前兩條，本文發現盡管在我國集中的信貸市場可以促進中小企業更好地獲得貸款，但是，這個前提是該信貸市場的壟斷是由區域性中小銀行主導的。

(二)結論與政策建議

究竟是集中的信貸市場還是競爭的信貸市場更能緩解中小企業的信貸約束？學術界產生了兩種不同的觀點。國內學者的實證研究大多支持了“市場力量假說”，但本文利用2010年至2016年中小企業板的數據，證明了在我國“信息假說”更為適用。并且具體研究了銀行業市場結構、金融發展和企業信貸可得性三者之間的關系。本文發現區域性中小銀行可以促進金融發展來改善中小企業的信貸約束狀況。相反，大銀行、全國性股份銀行將會協同金融發展水平抑制中小企業的信貸可得性。所以，我們的研究同樣支持了“小銀行優勢”理論。

本文發現樣本中的中小企業廣泛分布于經濟發達的東部經濟帶，但是這些地區的大銀行、全國性股份制銀行的占比往往更高。為了緩解這些地區的中小企業的信貸約束，本文建議在這些地區建立更多的中小型銀行。此外，由于數據限制，本文在研究過程中采用的是省級數據，并且默認區域性中小銀行具有同質性，忽略了中小銀行內部的競爭。而在實際應用中，應該具體針對某一具體的市、區或者鄉鎮，推進當地中小銀行的建立。同時注意當地銀行業競爭不宜過分激烈，以激勵當地銀行投資長期的銀企關系，促進中小企業的長期發展。