中國銀行業競爭與企業創新關系再檢驗

常啟國，胡國柳

（浙江工商大學 會計學院，浙江 杭州 310018）

一、引 言

20世紀90年代以來，中國確立了加快銀行體系市場化改革的戰略目標，通過鼓勵中小商業銀行異地設立分支機構，推動多層次、多主體和滿足多服務需求的現代化銀行體系形成，逐步打破了中國以大型國有銀行為主導的壟斷性銀行格局，銀行體系的市場競爭程度也不斷上升［1］。因而，運轉良好的銀行體系能將儲蓄轉化為信貸并促進企業創新，為經濟增長提供持久性動力［2］。然而，銀行業競爭雖能為企業創新注入新的資金和活力，但過度競爭也可能導致銀行體系陷入“過猶不及”的中間陷阱，反而抑制地區內企業創新活動［3］。那么，我國實施的中小銀行異地準入管制放松政策究竟對地方創新活動產生了怎樣的影響？是否有深層的邏輯需要探討？相關研究對我國后續金融體系改革和地區創新能力的提升具有重要的理論和現實意義。

已有關于銀行業競爭與企業創新的研究還存在較大的爭議：一是以Benfratello等［4］、Amore等［5］和Zhang等［6］為代表的正向關系論，他們認為，銀行業競爭能有效削弱大型國有銀行壟斷性地位，增強微觀企業信貸可得性，并促進地區內企業創新活動。二是以Rajan［7］、Fungáěová等［8］和徐飛［9］為代表的負向關系論，他們認為，競爭會使得低質量貸款獲批可能性增加，使得貸款企業整體質量下降，最終導致地區內企業信貸可得性下降，創新動力不足［10，11］。三是以Patti和Dell'Ariccia［12］、Peneder和Woerter［13］以及Bonfatti和Pisano［14］為代表的非線性關系論。其中，“U”型關系論認為，銀行業競爭對企業創新的作用存在一個臨界值，僅當銀行業競爭超過該臨界值時，才會促進地區內企業創新［15］；而“倒U”型關系論則認為，中等程度的銀行業競爭才能提供最佳數量的信貸供給，而過度競爭的銀行體系會陷入“過猶不及”中間陷阱，反而抑制了地區內企業創新［16］。綜上，現有研究都驗證了銀行業競爭在微觀企業創新中的重要作用，但尚未得到一致性結論，甚至提出了相互對立的觀點。

銀行業競爭與企業創新的關系悖論為何存在，其中一個重要原因在于已有研究都是從傳統“微觀—宏觀”基本范式出發，忽略了區域“異質性”因素的作用，即假定不同地區的銀行體系是同質的，而這在現實中難以滿足。金碚［17-19］和黃有光［20］指出，經濟個體總是處于不同國家、地域和領域內，其活動必然受到所處“域”內特征影響，故需要將某些重要的“域”內特征因素納入分析框架中，以形成更全面的“微觀—宏觀—域觀”思維范式。事實上，中國幅員遼闊，不同地區發展水平、地理條件和政策環境等方面的差異，使得銀行體系市場化速度和軌跡均存在著明顯差異，導致銀行業管制放松政策對不同地區銀行業競爭影響具有非均質性和非一致性［1］。忽略這些區域“異質性”因素的作用，可能導致結論出現偏差甚至錯誤［21］。余東華和張明志［22］研究發現，受到技術、城市化水平和產業結構等“異質性”因素的影響，不同國家的環境庫茲涅茨曲線（EKC）形狀會存在明顯差異。如在美國和日本等發達國家中，EKC形狀為“倒U”型，而在不丹和古巴等發展中國家的EKC形狀則為“U”型。因此，本文認為，在驗證中國情景下銀行業競爭對企業創新作用時，也有必要將影響銀行業管制放松政策實施效果的重大區域“異質性”因素考慮其中，以盡可能得到更符合實際情況的檢驗結果。

本文可能貢獻之處在于：第一，對銀行業競爭與企業創新的研究悖論作出一定的合理解釋?，F有關于銀行競爭與企業創新的研究仍存在較大爭議，不同學者甚至提出了相互對立的觀點。本文將金融發展水平這一區域“異質性”因素納入銀行業競爭與企業創新的分析框架中，對形成現有研究悖論的背后潛在形成機制進行了探討，發現城市金融發展水平差異會導致銀行業競爭與企業創新間出現“形狀反轉”現象。這可能是出現研究悖論的內在機制，在很大程度上可以解釋為何已有研究會存在相互矛盾的結論。第二，發現了城市金融發展水平是影響銀行業競爭與企業創新關系的重大“異質性”因素，豐富了銀行業競爭與企業創新關系的研究。本文將金融發展水平這一城市“異質性”因素納入銀行業競爭與企業創新的分析框架中，研究發現，在不同金融發展水平下，銀行業競爭對企業創新的作用具有明顯的城市差異性，表明城市金融發展水平的確是影響銀行業競爭對企業創新關系的重要“異質性”因素，為后續學者進行相關研究提供了經驗參考。

二、理論分析與研究假設

（一）中國銀行業競爭與企業創新非線性關系理論分析

從中國基本情景來看，中小銀行異地準入的放松未必會對企業創新活動造成單一的促進或抑制作用，卻可能造成更為復雜的非線性效應［16，23］。因為中國不同城市的地理區位和政策扶持等存在很大差異，不同城市的經濟發展速度和軌跡存在明顯差距。首先，沿海與內陸城市在金融水平、市場化水平和政府政策等方面存在明顯差距；其次，同一省份內不同城市的銀行體系市場化程度也具有明顯差異，而這些“異質性”因素可能使得不同城市在銀行業管制放松政策的沖擊下，地方銀行體系對企業創新影響的速度、方向和程度均具有非同步性和非一致性［1］，使得我國不同地區銀行業競爭對企業創新的作用具有非同步性，從而對企業創新產生非線性影響。

理論上，銀行業競爭對企業創新的非線性作用存在以下兩種假說：

一是市場力量假說。該觀點認為，在競爭并不激烈的信貸市場中，銀行會限制信貸供應并設定更高的貸款利率以獲得壟斷利潤。但隨著銀行體系競爭加劇，激烈的競爭將迫使銀行以更低利率發放更多貸款，減少地區內企業融資限制，促進企業創新［24-25］。因此，該假說認為，銀行業競爭對企業創新具有“U”型的非線性作用，前提是該地區金融發展水平低，信貸競爭不激烈。從我國具體情況來看，銀行業管制放松雖在一定程度上促進了中小銀行分支機構的擴張，但對那些金融發展水平過低的城市而言，依舊難以在短期內打破城市內以五大國有銀行為主導的壟斷性格局。本文數據顯示，在蚌埠、孝感和嘉興等36個城市中，2003年國有五大銀行的分支機構數量占比均超過80%，到2010年占比依舊超過50%，直到2018年才下降到約30%。因此，對那些五大國有銀行占絕對壟斷地位的城市而言，管制放松政策短期內難以打破城市內壟斷性銀行格局。此時，壟斷性銀行體系依然會限制信貸供應并設定高貸款利率以獲得壟斷利潤，仍會導致企業信貸不足、創新能力下降［6］。而隨著中小銀行進駐，進而有效打破五大國有銀行壟斷性格局時，城市內銀行體系的激烈競爭將迫使銀行向市場以更低的利率投放更多信貸資金，有效促進城市內企業創新活動［26］。張杰等［1］研究發現，中國銀行業管制放松所引起的銀行業結構性競爭對企業創新存在“U”型作用，即在競爭初期，銀行業競爭依然會對企業創新產生抑制效應，只有當銀行業競爭超過特定臨界值，才會促進企業創新。

二是信息假說。該觀點認為，在競爭過度激烈的銀行市場中，銀行在收集潛在借款人信息方面投入資源會更少，導致銀行業效率低下，將貸款限制在某些“安全”借款人身上［8，27-28］，從而抑制企業創新。因此，該假說認為，銀行業競爭對企業創新具有“倒U”型的非線性作用，前提是該地區金融發展水平本就較高，信貸競爭早已激烈。那么，從我國具體情況來看，對那些本就擁有發達銀行體系的城市而言，管制放松實施初期，便會打破國有五大銀行的壟斷性格局，促進城市內企業創新活動。但過度競爭的銀行體系也會導致銀行體系陷入“過猶不及”的中間陷阱，抑制地區內企業創新［14-16］。一方面，過度競爭會降低銀行收集潛在借款人信息的動機，對授信企業的信息甄別也會存在“搭便車”行為，導致借款企業整體質量下降，形成“勝者的詛咒”現象，最終，導致貸款利率上升，企業信貸可得性下降，抑制城市內企業創新［11，25］；另一方面，在過度競爭的信貸市場上，銀行在貸款項目中獲得的邊際利潤會下降，使得銀行更關注當期盈利并將貸款對象限制在固定的“安全”貸款人身上，且通常以犧牲中小企業為代價。因此，對本就存在激烈競爭的銀行體系而言，管制放松初期能有效緩解地區內企業資金約束，但過度競爭會導致城市內信貸資金錯配，中小企業融資約束再次加劇，抑制城市內企業創新活動［12-13］。張曉玫和潘玲［29］研究發現，當銀行業競爭未超過臨界值時，能有效緩解企業融資約束，而當銀行業競爭超過臨界值后，反而會降低區域信貸供給，抑制區域內企業創新活動。

綜上，本文認為，我國銀行業管制放松所帶來的競爭格局對企業創新并非產生線性作用，而有可能產生復雜的非線性作用［1，16，29］，且這一復雜的非線性關系也具有明顯的區域差異性。具體而言，對金融發展水平低的城市而言，管制放松政策的沖擊需要一定時間才能打破壟斷性銀行格局并促進城市內企業創新，使得銀行業競爭與企業創新呈現出先下降后上升的“U”型非線性關系［16，29］。本文將此歸納為中國情景下，低金融發展水平城市中銀行業競爭對企業創新具有“U”型作用。同時，將此類城市歸為“破壟期”階段城市（見圖1a）。而對金融發展水平高的城市而言，管制放松政策沖擊初期便能打破壟斷性銀行格局并促進企業創新，但隨著中小銀行進駐導致銀行業競爭程度突破某一臨界值時，過度競爭又會導致銀行體系陷入“過猶不及”的中間陷阱，抑制城市內企業創新，使得銀行業競爭與企業創新呈現出“倒U”型非線性關系［28］。本文將此歸納為中國情景下，高金融發展水平城市中銀行業競爭對企業創新具有“倒U”型作用。同時，將此類城市歸為“陷阱期”階段城市（見圖1b）。因此，本文認為，由于受到城市金融發展水平這一區域“異質性”因素的影響，我國銀行業管制放松帶來的行業競爭格局，對企業創新的影響也具有明顯的城市差異性。具體而言，低金融發展水平城市中，銀行業競爭對企業創新具有“U”型作用；高金融發展水平城市中，銀行業競爭與企業創新則具有“倒U”型作用。基于此，本文提出假設1、假設2。

圖1 中國銀行業競爭對企業創新非線性關系理論分析

H1：在金融發展水平低的城市中，銀行業競爭對企業創新存在“U”型非線性作用。

H2：在金融發展水平高的城市中，銀行業競爭對企業創新存在“倒U”型非線性作用。

（二）中國銀行業競爭與企業創新關系悖論內在機理分析

上述分析表明，城市金融水平差異會使得銀行業競爭與企業創新關系具有城市差異性，而這其中一個可能原因是非線性關系下的“形狀反轉”現象，即在某一外生沖擊下，非線性關系曲線可能發生改變，由“倒U”型變成“U”型，反之亦然。“形狀反轉”是一個值得注意的現象，能有效解釋為何在不同金融發展水平下，我國銀行業競爭對企業創新的影響存在相反的結論。同時，期望能為非線性關系中的作用機制檢驗提供一個理論參考?；诖?，本文將金融發展水平（G）作為一個外生沖擊，引入銀行業競爭與企業創新關系的分析框架中。

首先，將中國情景下銀行業競爭與企業創新間的非線性關系函數表示如下：

其中：α0、α1和α2均為任意常數，且α2不等于0；Y為每期企業創新水平；X為每期城市銀行業競爭水平。

其次，假定城市每期金融發展水平為常數（G），且G大于0，因而在金融發展水平（G）的沖擊下，銀行業競爭與企業創新關系的一般函數關系式可表示如下：

其中：β0、β1、β2、β3、β4和β5均為任意常數；Y′為金融發展水平沖擊下新的企業創新水平。通過（2）式可以得到其轉折點的函數關系式如下：

其中，X′為該函數轉折點，可以發現原函數轉折點是隨著金融發展水平（G）變動而移動的。理論上，當金融發展水平（G）沖擊使得X′接近無窮大（分母接近零）時，轉折點便會消失，此時，函數便會出現“形狀反轉”現象。因此，誘發“形狀反轉”的金融發展水平（G）精確值為：

可以發現，G值會隨著β2和β4變動，故誘發“形狀反轉”的具體G值也會存在城市間差異。為了便于理解，在此列舉一個實例，解釋金融發展水平（G）如何使得銀行業競爭與企業創新間“倒U”型關系曲線發生“形狀反轉”的。如圖2所示（1），當金融發展水平（G）由3個單位增加到5個單位時，“倒U”型曲線會變成直線；而當G進一步增加時，曲線則會由“倒U”型變成“U”型，即發生“倒U”型曲線的“形狀反轉”現象。那么，在金融發展水平（G）的沖擊下，銀行業競爭與企業創新間也可能存在“形狀反轉”現象，這能有效解釋我國不同城市中銀行業競爭對企業創新的作用會完全相反?；诖耍疚奶岢黾僭O3。

圖2 金融發展水平沖擊下，中國銀行業競爭與企業創新關系的“形狀反轉”現象

H3：金融發展水平沖擊會使得我國銀行業競爭與企業創新關系發生“形狀反轉”現象。

三、數據來源、變量定義與模型構建

（一）數據來源

本文數據來源于以下三個方面：一是中國城市層面的銀行分支機構網點數據，來源于中國銀監會發布的金融機構許可證信息，通過手工整理得到。二是城市層面其他數據，包括專利申請、授權和人均GDP等數據，來源于CNRDS、CSMAR以及Wind數據庫，不足部分根據歷年中國城市統計年鑒進行補充。同時，為保證后續實證檢驗的準確性，將數據值缺失2年以上的樣本予以刪除，對2年以內缺失值進行線性插值法處理。三是微觀企業相關數據來源于CSMAR和Wind數據庫。本文按以下原則對初始樣本進行篩選和合并處理：①考慮金融行業上市公司財務報表的特殊性，對其予以剔除；②考慮ST、PT類上市公司財務數據經過了一定處理后才得以披露，對其予以剔除；③對財務數據披露存在缺失的上市公司樣本予以剔除；④為控制極端值對回歸結果的影響，對連續性變量進行雙側1%的winsorize處理。經過上述處理，最后得到2007—2019年涵蓋104個城市和2 533家上市公司的21 049個非平衡面板數據。

（二）變量定義

1.被解釋變量

參考Hall和Harhoff［30］、黎文靖和鄭曼妮［31］的研究，以專利申請數量來衡量企業創新。專利是企業資源投入和使用效率的最終體現，能夠真實地體現出企業創新能力。此外，由于專利授予需要檢測和繳納年費，存在更多的不確定性和不穩定性，也易受官僚因素的影響［32］，而專利申請數據比授予量更穩定、可靠和及時。同時，考慮企業從信貸獲取到獲得專利申請的過程存在一定時滯，本文選擇向前一期專利申請數量加1并取自然對數作為當年企業創新的衡量指標，即使用下一期的企業專利申請數量，變量符號為Innovation。

2.解釋變量

參考Chong等［33］、蔡競和董艷［34］的做法，利用每家銀行在各城市的分支機構數量構造赫芬達爾指數來衡量銀行體系競爭（HHI）。具體而言，在剔除三大政策性銀行的基礎上，按照五大國有銀行、12家股份制商業銀行、農村商業銀行、城市商業銀行以及其他銀行分支機構信息進行分類篩選，并匯總得到各個城市不同類型的銀行分支機構數量，并據此構建赫芬達爾指數，具體公式如下：

其中：Bankrm代表第r家銀行在城市m內的分支行數量；Nm是城市m內所有類型銀行的數量。赫芬達爾指數（HHI）取值在0~1之間，其數值越大，表示壟斷程度越高。借鑒張杰等［1］的做法，將赫芬達爾指數（HHI）乘以-1作為轉化銀行業競爭程度的衡量指標，變量符號為HHIb，其數值越大，表示城市內銀行業競爭程度越高。

3.門限變量

一是城市創新能力。參考已有文獻做法，選取城市層面的專利申請作為城市創新能力代理變量。同樣，考慮從研發投入到專利申請的時間滯后性，選取下一年城市的專利申請數量加1并取自然對數作為城市創新能力的衡量指標，變量符號為City_Apply。

二是城市金融發展水平。選取各城市年末存貸款總額與總人數的比值并取自然對數作為金融發展水平代理變量，變量符號為Finance。

4.控制變量。

微觀層面上控制了資產收益率（ROA）、資產規模（Size）、財務杠桿（LEV）、企業成長性（Growth）、監事會規模（JBN）、管理層持股比例（Mshare）、股權集中度（Top10）、上市年限（Age）。城市層面上，本文控制了人均GDP（Agdp）、第二產業從業人員比重（Ind2）和城市職工平均工資（Psalary）。此外，由于研究樣本涵蓋各個行業和省份且跨越16個年度，行業、省份以及不同年份宏觀經濟走勢都可能對企業創新造成影響，因此，本文還控制了行業、年度及省份變量。各變量詳細定義見表1所列。

表1 變量定義

（三）模型設計

1.門限回歸模型

門限回歸基本思想是：經濟體系的內部存在著多個臨界點，這些臨界點可能會導致結構變化，從而使得在臨界點的兩側關系出現差異。因此，有必要在臨界值基礎上進行區間劃分，以有效解決“異質性”因素對實證檢驗的干擾，確保后續實證結論的準確性。參考Hansen［35］、萬建香和汪壽陽［36］的做法，在城市金融發展水平上，構建門限回歸模型，對我國104個城市進行分組。在避免人為分組帶來主觀性偏誤基礎上，有效化解區域“異質性”對研究結論帶來的干擾。具體模型如下：

其中：City_Yit+1為被解釋變量，包括城市專利申請數量（City_Apply）和授權數量（City_Grant）兩個代理變量；HHIbit為解釋變量；I(·)為指標函數；γ1、γ2、γ3分別對應第一、第二、第三門限值；δit為隨機擾動項。

2.基本回歸模型

由于專利申請數量是計數數據且為非負整數，故本文參考已有文獻做法，選擇負二項回歸模型，以考察我國不同金融發展水平下銀行業競爭對企業創新的影響。具體模型如下：

其中：Yit+1為被解釋變量企業創新（Innovation），HHIbi,t為解釋變量，表示各城市銀行業競爭水平；Controls為控制變量，包括微觀和宏觀層面控制變量；εit表示隨機誤差項。

四、基本回歸結果分析

（一）描述性統計結果分析

表2報告了主要變量的描述性統計結果。

表2 主要變量描述性統計結果

首先，企業創新（Innovation）的樣本均值為2.581，對應的專利申請數量約為13.210，表明樣本期間內，我國上市公司平均每年申請了13.210個專利。其次，樣本城市的銀行業競爭（HHIb）均值為-0.300，中位數為-0.290，表明我國大多數城市銀行業競爭程度處于中位數以上；城市創新能力（City_Apply）的樣本均值為7.439，對應的專利申請數量約為1 700.048，表明樣本期間內，我國城市平均每年申請了約1 700.048個專利；城市金融發展水平（Finance）的樣本均值為1.890，表明樣本城市中，人均存貸款總金額約為5.619萬元；人均GDP的樣本均值為11.87，表明樣本期間內，我國城市人均GDP約為11.87萬元。

（二）門限回歸檢驗結果分析

表3報告了城市金融發展水平（Finance）下的門限回歸結果。由表3可知，在一門限、二門限和三門限的假設下，城市金融發展水平均在1%水平上通過了顯著性檢驗，表明城市金融發展水平的確影響了銀行業競爭與企業創新的關系，且存在三個門限值，即存在著三個結構突變點。因此，本文將城市金融發展水平這一區域“異質性”因素加入銀行業競爭與企業創新分析框架中，具有合理性和必要性。

表3 金融發展水平下門限回歸結果分析

（三）不同金融發展水平下的城市分組

參照余東華和張明志［22］的做法，在門限回歸結果基礎上，依據金融發展水平差異并按以下原則對104個城市進行分組：①均值原則，以樣本期間內金融發展水平均值大小來判斷該城市屬于哪個區間；②最大比例狀態原則，觀測樣本期間內該城市所有年份的金融發展水平數值，以落入某一區間年份最多做標準；③當兩種方法結論出現差異時，以最大比例狀態為最終標準。據此，本文將104個城市分成4個組別，分別為金融發展水平低、金融發展水平較低、金融發展水平較高以及金融發展水平高。其中，低組別城市包括阜陽、六安和荊州等在內的6個城市；較低組別城市包括蕪湖、蚌埠和黃山等在內的39個城市；較高組別城市包括重慶、合肥和沈陽等在內的29個城市；高組別城市包括北京、上海和天津等在內的30個城市?？紤]金融發展水平低組別中僅包括阜陽等在內的6個城市，本文將低和較低金融發展水平組別予以合并以便于后續實證檢驗。因此，本文最終將這104個城市分為金融發展水平低、中、高三個組別，具體見表4所列。

表4 金融發展水平下的城市分組結果

（四）中國銀行業競爭對企業創新的非線性作用分析

1.中國銀行業競爭對企業創新非線性作用回歸結果分析

表5報告了中國情景下銀行業競爭對企業創新的影響。

表5 中國銀行業競爭與企業創新的非線性關系檢驗

首先，全樣本檢驗表明，銀行業競爭二次項（HHIb2）與企業創新（Innovation）回歸系數在1%水平上顯著為負，即在不考慮城市金融發展水平這一“區域”異質性因素作用時，銀行業競爭與企業創新間存在顯著的“倒U”型關系，這與程超和柳凌韻［16］研究結論一致。其次，在將金融發展水平這一“區域”異質性因素納入分析框架后發現：在金融發展水平低的城市中，銀行業競爭二次項（HHIb2）與企業創新（Innovation）回歸系數在10%水平上顯著為正，對應拐點值（-0.303）處于自變量取值范圍（［-1，0］）之內，表明在金融發展水平低的城市中，銀行業競爭與企業創新間存在顯著的“U”型關系，驗證了H1。而在金融發展水平中和高的城市中，銀行業競爭的二次項（HHIb2）與企業創新（Innovation）回歸系數均至少在5%水平上顯著為負，且對應拐點值均處于自變量取值范圍之內，表明在金融發展水平中和高的城市中，銀行業競爭與企業創新之間存在顯著的“倒U”型關系，驗證了H2?？傊?，上述結論表明，金融發展水平這一“異質性”因素會使得我國銀行業競爭對企業創新的作用存在明顯的城市差異性

2.中國銀行業競爭與企業創新非線性作用城市差異分析

如圖3所示，本文對不同金融發展水平下我國銀行業競爭對企業創新作用的城市差異性進行具體分析。

首先，在金融發展水平低的城市中（圖3a），包括阜陽、六安和蕪湖等在內的45個城市，銀行業競爭對企業創新具有顯著“U”型作用。從拐點值來看，2018年，宜昌、吉林和洛陽等23個城市的銀行業競爭程度已超過拐點，因而，隨著未來銀行業競爭程度加劇，這類城市銀行業競爭將對企業創新產生促進效應。而岳陽、焦作和六安等22個城市銀行業競爭程度尚未超過拐點，故未來一段時間，銀行業競爭依然會對企業創新產生不利影響。

其次，在中等金融發展水平的城市中（圖3b），包括重慶、合肥和沈陽等在內的29個城市，銀行業競爭對企業創新具有“倒U”型作用。從拐點值來看，2018年，重慶、合肥和沈陽等19個城市的銀行業競爭程度已超過拐點，未來一段時間，這些城市銀行業競爭會抑制企業創新活動。而陽泉、臺州和銅陵等10個城市銀行業競爭程度尚未超過拐點，未來一段時間，銀行業競爭依然會對企業創新產生積極影響。

最后，在高金融發展水平的城市中（圖3c），包括北京、上海和天津等30個城市，銀行業競爭對企業創新具有“倒U”型作用。從拐點值來看，2018年，北京、上海和天津等28個城市的銀行業競爭程度均已超過拐點，未來一段時間，這些城市銀行業競爭會對企業創新產生抑制效應。僅常州和銀川這2個城市的銀行業競爭程度尚未超過拐點，未來一段時間，銀行業競爭依然會對企業創新產生積極影響。

圖3 中國情景下銀行業競爭對企業創新影響的差異分析

總之，在金融發展水平的沖擊下，不同城市銀行業競爭對企業創新作用具有差異性。具體而言，隨著城市金融發展水平的提升，中國銀行業競爭對企業創新的非線性作用將由“U”型轉變為“倒U”型，即發生了非線性函數的“形狀反轉”現象，驗證了H3。

3.內生性問題討論與工具變量回歸

要得到中國情景下銀行業競爭對企業創新作用的一致性估計結果，必須處理好可能的內生性問題，其中最重要的就是由于反向因果關系可能導致的內生性問題。顯然，銀行業競爭會對地區內企業創新產生影響，但反過來，地區中企業創新活動也可能影響銀行業管制放松下城市內銀行業競爭程度的變化。因為發展好的城市往往擁有更多的上市公司，也意味著銀行更容易尋找到優質貸款對象。那么，在銀行業管制放松后，這些城市對中小銀行的吸引力會更強。因此，借鑒Chong等［33］、張杰等［1］的做法，本文利用工具變量方法來消除可能的內生性問題。具體而言，采用城市人口密度（RKMD）和城市信息技術水平（In?ternet）作為對應工具變量，其中，人口密度（RKMD）采用城市當年人口總數（萬人）與土地面積（平方公里）比值取自然對數來衡量；城市信息技術水平（Internet）以城市當年互聯網用戶接入總數量（萬戶）取自然對數來衡量。從銀行設立分支機構的動機來看，人口密集度越高的城市往往對中小銀行的吸引力更大，會引導更多銀行在該城市設立分支機構，從而影響管制放松政策下不同人口密集度城市的銀行業競爭程度，而一個城市的人口密度并不會直接影響該城市上市公司的創新活動，故城市人口密度適合作為工具變量；信息技術發達的城市往往對中小銀行也具有更強的吸引力，會影響管制放松政策所帶來的競爭格局，但又不會對該地區企業創新活動產生直接影響，故也適合作為工具變量。上述變量數據主要來源于CNRDS數據庫，不足部分根據《中國城市統計年鑒》予以補充。

表6報告了工具變量的檢驗結果；可以發現：①Cragg-Donald Wald F統計量明顯大于Stock-Yo?go弱工具變量檢驗的10%臨界值，故能顯著拒絕存在弱工具變量的原假設，表明回歸中不存在弱工具變量問題；②Anderson LM檢驗也顯著拒絕原假設，說明回歸中不存在工具變量識別不足問題，即所選工具變量與內生解釋變量相關；③Sargan檢驗統計量均不顯著，表明本文所選兩個工具變量不存在過度識別問題。因此，本文所選取的兩個工具變量是合適有效的。同時，工具變量回歸結果基本與前文一致，支持了本文的研究結論。

表6 工具變量回歸結果分析

續表6

4.其他穩健性檢驗

（1）“倒U（U）”型關系穩健性檢驗。參考Haans等［37］、王博和朱沆［38］的研究，對銀行業競爭與企業創新間的“倒U（U）”型效應進行穩健性檢驗。要確保“倒U（U）”關系的真實存在，二次函數關系式要滿足以下三個條件：①二次項系數需要顯著且符號與預期的“倒U（U）”關系一致。②由于相關數據點的單調變化，可能會使整體二次關系錯誤地產生“倒U（U）”型曲線形狀，故需要測試函數端點處的斜率及顯著性，以避免潛在的估計偏誤。以“倒U”型效應為例，若XL和XR分別為X取值范圍內的左右兩個端點，則XL處的斜率應該為正且顯著，XR處的斜率應該為負且顯著，而若僅有一個端點符合條件，那么真正的關系可能只是“倒U”型曲線的一半。③轉折點處于數據集取值范圍之內（最好是適中的位置）。由表5可知，本文回歸結果已符合條件①和③，故該部分主要對條件②進行檢驗。表7檢驗結果顯示，銀行業競爭的左右端點斜率均在預期方向上并顯著，且對應凸（凹）點極端值亦在自變量取值范圍（［-1，0］）內。因此，檢驗結果表明我國銀行業競爭與企業創新之間的“倒U（U）”型關系是真實存在的。

表7 銀行業競爭與企業創新“倒U（U）”型關系的穩健性檢驗

（2）遺漏變量問題。遺漏重要變量也可能導致模型估計結果出現偏誤。首先，從宏觀層面來看，城市客運總量也可能是影響銀行業競爭程度的重要因素，因為客運總量越大的城市，其人流量也就越大，對中小銀行也具有更強的吸引力。其次，從微觀層面來看，管理層是企業進行創新的最終決策者，因而管理層的風險意識也必然會影響企業創新活動。比如，過度自信的高管進行創新決策的可能性往往更大，易靖韜等［39］研究發現，高管過度自信會促進企業加大創新項目的投入和產出。針對上述可能存在的遺漏變量問題，本文在模型（4）中納入城市客運總量和高管過度自信變量再次進行回歸分析，以驗證可能存在的遺漏變量問題對研究結論造成的影響。其中：客運總量采用城市當年客運總人數（萬人）取自然對數來衡量，變量符號為Passenger；高管過度自信采用高管前三名薪酬之和與高管總薪酬的比值來衡量［40-41］，變量符號為OC。表8報告了遺漏變量問題檢驗的相關回歸結果，可以發現，回歸結果依然與前文基本一致。

表8 遺漏變量問題檢驗

（3）指標敏感性問題?？紤]指標設定可能會影響研究結論的穩健性，本文對銀行業競爭程度指標進行敏感性分析。參考蔡競和董艷［34］的做法，選擇五大國有銀行分支機構集中度（CR）再次對模型（4）進行估計，以五大國有銀行分支行數量的總和占城市內所有銀行分支行總數量的比值來衡量。具體計算公式如下：

其中：Bankrm代表第r家銀行在城市m內的分支行數量；Nm是城市m內所有類型銀行的數量。五大國有銀行集中度（CR）取值介于0~1之間，其數值越大，表示壟斷程度越高。因此，同樣將五大國有銀行集中度（CR）乘以-1作為轉化銀行業競爭程度的衡量指標，變量符號為CRb，其數值越大，表明城市層面的銀行業競爭程度越高。表9報告了指標敏感性檢驗的相關回歸結果，可以發現，回歸結果也支持前文研究結論。

表9 指標敏感性問題檢驗

五、結論與建議

本文將城市“異質性”因素納入銀行業競爭對企業創新的分析框架中，探討了我國異質性銀行體系下，銀行業競爭對企業創新的影響。研究發現：我國銀行業競爭對企業創新的作用具有明顯的城市差異性，在金融發展水平低城市中，銀行業競爭對企業創新具有顯著的“U”型作用；而在金融發展水平較高城市中，則具有顯著的“倒U”型作用。機制檢驗表明，金融發展水平沖擊使得我國銀行業競爭與企業創新關系發生“形狀反轉”現象，導致不同城市出現銀行業競爭與企業創新的研究悖論。本文再次考察了中國銀行業競爭對企業創新的作用，對指導企業研發創新并深化中國金融體制改革提供一定的經驗參考。據此，本文提出如下建議：一方面，在構建中國多層次、多主體和滿足多服務主體的現代化銀行體系時，應重視城市金融發展水平這一城市“異質性”因素的影響。對于金融發展水平較低城市（如阜陽、六安和蕪湖等）而言，需進一步加大管制放松力度，以促進銀行體系的市場化，從而推動企業創新能力提升；而對于金融發展水平較高城市（如北京、上海和天津等）而言，可在完善相關法律法規的同時，適度加強銀行業管制，以推動地方銀行體系真正服務于中小企業創新活動。另一方面，我國政府部門應在不同城市金融發展水平基礎上，完善銀行業相關監管制度，降低城市內信貸資源效率低下，促進區域內企業高效創新。既要防止部分高金融發展水平城市的銀行體系過度競爭，也要激勵低金融發展水平城市銀行體系實現充分競爭，真正使得地方銀行體系激勵企業研發創新，推動地方銀行體系高效率運行。

注 釋：

（1）本文設定一個“倒U”型關系曲線Y=400+1.48X-0.21X2-2.4XG+0.03X2G，當政府創新補貼從11變化到3時，“倒U”型曲線會逐漸變成直線乃至“U”型關系曲線。