銀行業集聚、融資約束與中國企業對外直接投資

摘 要：本文使用《境外投資企業（機構）名錄》和銀行業分支機構信息，以中國工業企業數據為基礎考察了銀行業集聚對企業對外直接投資的影響。研究結果顯示，銀行業集聚通過緩解企業融資約束，顯著提升了其對外直接投資的概率。異質性分析表明，銀行業集聚對化工行業企業和外資企業的對外直接投資有顯著的促進效應，對民營企業的對外直接投資有抑制作用。本研究對于推動金融機構改革、完善金融服務體系以更好地支持中國企業“走出去”和實現更高水平對外開放具有借鑒意義。

關鍵詞：銀行業集聚；融資約束；對外直接投資

中圖分類號：F830.59 文獻標識碼： A 文章編號：1674-2265（2024）08-0065-11

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2024.08.007

一、引言

改革開放以來，出口導向和進口替代相結合的對外開放戰略促進外資企業大規模涌入，為中國經濟的高速發展提供了資金與技術支持。面對國際經濟新形勢和國民經濟發展的內在需求，中國積極參與全球經濟，對外開放進入嶄新階段，對外直接投資（Outward Foreign Direct Investment，OFDI）發展迅速。中國的對外直接投資經歷了從無到有、從單一到多樣化的發展過程，表現為參與對外直接投資的企業類型的多元化和行業范圍、投資合作領域的逐步擴大①。2020年中國對外直接投資流量達1537.1億美元，首次位居全球第一。截至2022年底，2.9萬家中國境內投資主體在全球190個國家（地區）設立了4.66萬家對外直接投資企業②。對外直接投資企業在獲得投資效益帶動出口的同時，也為東道國的稅收和就業提供了有力支持，實現了雙贏。黨的二十大報告指出，“依托我國超大規模市場優勢，以國內大循環吸引全球資源要素，增強國內國際兩個市場兩種資源聯動效應，提升貿易投資合作質量和水平。”因此，探討新發展格局下企業對外直接投資的影響因素，對于培育企業國際化競爭力具有重要意義。

已有研究試圖從母國政策背景、企業生產率、融資約束、貿易替代等角度解釋中國企業對外直接投資的決策行為（田巍和余淼杰，2012；宗芳宇等，2012；王碧珺等，2015；嚴兵等，2024）[1-4]，但鮮有文獻注意到銀行業集聚的作用。為更好地服務實體經濟，中國政府針對銀行業實行了一系列改革，尤其是金融監管部門逐步放松銀行分支機構的市場準入規制，通過鼓勵設立更多的分支機構來加強銀行對地方經濟和各類企業的支持力度③，推動了以股份制銀行和城市商業銀行為主的銀行業分支機構的迅速擴張。2020年中國銀行業分支機構數量已是1990年的5倍④，銀行業分支機構的集聚使中國的銀行業經歷了從高度壟斷到競爭加劇的發展過程（姜付秀等，2019）[5]，這一特征為本文從銀行業視角探究企業對外直接投資的影響因素提供了事實依據。同時，已有研究表明融資約束是中國企業對外直接投資的重要阻礙（王碧珺等，2015；劉莉亞等，2015）[3，6]，那么銀行業分支機構擴張引致的銀行業集聚能否通過緩解融資約束進而促進中國企業對外直接投資呢？厘清以上問題，能夠在深入了解銀行業發展在企業對外直接投資決策中的作用的基礎上，為探索金融以更高效率服務實體經濟進而推動中國企業對外直接投資、實現高水平對外開放提供參考。

鑒于此，本文基于中國《境外投資企業（機構）名錄》（以下簡稱《名錄》）和銀行業分支機構信息，結合中國工業企業數據庫，以企業所在縣（市、區）范圍內的銀行業分支機構數量度量銀行業集聚程度，使用面板二值選擇模型研究銀行業集聚對企業對外直接投資的影響。本文的邊際貢獻在于拓展了銀行業集聚效應和中國企業對外直接投資影響因素的分析。已有文獻大多關注企業層面的生產率和融資約束以及國家層面的政策環境等因素對對外直接投資的影響（田巍和余淼杰，2012；宗芳宇等，2012；王碧珺等，2015）[1-3]，或是銀行業集聚對企業融資約束、企業創新等方面的影響（姜付秀等，2019；Chong等，2013；蔡競和董艷，2016）[5，7，8]，以及金融發展對對外直接投資的逆向溢出效應（Huang等，2023）[9]。鮮有文獻將銀行業集聚與企業對外直接投資行為聯系起來，并關注銀行業集聚對企業對外直接投資的影響，而本文的研究補充了這方面的文獻。同時，本文在金融供給側結構性改革與企業國際化發展戰略方面具有一定的實踐指導意義：一方面，為金融監管部門客觀評估銀行業市場結構改革的經濟績效提供新視角；另一方面，為提升中國企業對外直接投資的效率，形成更高水平的對外開放格局提供經驗支持。

二、文獻綜述與理論分析

（一）文獻綜述

企業對外直接投資的影響因素一直備受關注，與本研究具有較強關聯的文獻主要從母國宏觀環境和企業自身特征兩方面展開研究。就母國宏觀環境而言，一國的經濟增長對企業的國際化進程有直接的促進作用（Ciesielska和Ko?tuniak，2017）[10]，除此之外，母國在政策、區位等方面的特定優勢將有利于本國企業參與國際競爭，是影響本國企業對外直接投資的重要因素（裴長洪和鄭文，2011；Minakshee，2020；孫林和董成明，2023）[11-13]。通過政策扶植鼓勵國內企業走出去，是大多數處于對外直接投資發展初期的發展中國家采用的戰略。在中國企業對外直接投資的實踐中，有力的政策體系是形成國家特定優勢、加速企業形成特定優勢的基本條件，也是中國企業走出去的理論依據和政策選擇（裴長洪和樊瑛，2010；Qu等，2022）[14，15]。“一帶一路”倡議更是為各國構建了一個優勢互補、暢通循環的國際生產合作網絡（呂越等，2022）[16]，借助區位優勢，中國對“一帶一路”國家的直接投資不斷增加（方慧等，2024）[17]。劉曉鳳等（2017）[18]探討了中國與“一帶一路”國家距離與中國企業“走出去”區位選擇的關系，發現中國企業對東南亞、蒙俄、西亞北非、中亞、南亞、中東歐地區投資設廠的規模依次變小。

企業是否進行對外直接投資還在很大程度上受自身特征的影響。跨國公司理論強調，企業進入國外市場需要具備超過東道國本土企業以及第三國企業的顯著優勢，如在創新、品牌、財務、管理經驗或營銷等專有資產方面具有絕對優勢（Caves，1971；葛順奇和羅偉，2013）[19，20]。一些學者試圖從企業生產率、融資約束等方面探究企業對外直接投資的影響因素，如Helpman等（2004）[21]、Greenaway和Kneller（2007）[22]

將企業異質性納入跨國多部門模型，認為生產率差異是企業海外市場進入決策的重要決定因素。田巍和余淼杰（2012）[1]、周茂等（2015）[23]、Yan等（2018）[24]使用中國制造業數據，也證實了中國企業對外直接投資的概率、規模及海外市場進入模式均受到企業生產率的影響。與國內投資相比，海外經營活動的風險更高，如果企業需要支付進入海外市場的固定成本，有足夠流動性的企業則更有機會參與國際市場（Chaney，2016）[25]。Berman和Héricourt（2010）[26]利用9個新興發展中國家的5000家企業數據進行研究，發現企業的金融因素對其國際化決策具有重要影響，具體表現為金融約束造成了企業生產率與其出口選擇之間的脫節，并且只有當企業有足夠的外部融資渠道時，生產率才是其出口決策的重要決定因素。因此，低生產率是阻礙企業跨國投資的重要因素，但并不是影響企業對外投資決策的唯一因素，還應考慮到企業進入國外市場的成本差異。

銀行業集聚的經濟效應是當前學術研究中另一個引起高度關注的問題，現有文獻主要從微觀層面探討銀行分支機構擴張對企業績效的影響，如蔡競和董艷（2016）[8]、戴靜等（2020）[27]、張偉俊等（2021）[28]使用中國工業企業數據證實了銀行業分支機構擴張對企業研發創新活動有促進作用。呂鐵和王海成（2019）[29]以股份制商業銀行在縣域設立分支機構作為準自然試驗，研究發現股份制商業銀行擴張能夠通過提高銀行業競爭程度促進企業創新。但Chava等（2013）[30]使用美國的數據卻得出了相反的結論，認為銀行業放松管制會增加當地銀行的市場力量，從而降低企業創新水平。另外，胡海峰等（2023）[31]的研究表明銀行業放松管制能吸引企業異地投資，Wang和Mao（2024）[32]利用企業層面的數據研究發現銀行競爭會影響企業從加工模式向普通貿易模式的轉變。方芳和蔡衛星（2016）[33]、蔡衛星（2019）[34]、李志生和金凌（2021）[35]等分別討論了銀行業擴張對企業成長、企業生產率、企業投資水平和投資效率等方面的促進作用。也有諸多學者研究了銀行業擴張與企業融資約束的關系，如álvarez和Jara（2016）[36]以6個拉美國家的上市公司為樣本，結合理論與實證分析發現，由于信息不對稱和代理成本的存在，銀行業擴張會降低銀行與企業建立貸款關系的動力，從而增加金融約束。但Khan和Kutan（2023）[37]基于48個發展中經濟體的研究發現，銀行業的發展通過信用信息的可獲得性降低了信息不對稱，從而降低了銀行市場支配力對企業融資的抑制作用。姜付秀等（2019）[5]、Chong等（2013）[7]使用中國數據發現銀行業擴張能夠緩解企業融資約束。

綜上所述，現有文獻從宏觀層面的政策環境，微觀層面的企業生產率、融資約束等方面對企業對外直接投資的影響因素進行了有益探討，為本文的研究提供了理論支持。然而，鮮有文獻關注銀行業集聚這一現象對企業對外直接投資決策的影響。東道國的金融發展能夠通過直接增加企業外部融資和間接支持經濟活動，降低企業面臨的融資約束，促進資源的有效配置，并影響企業的國際化戰略，這一點已經從發達國家的數據中得到驗證（Berman和Héricourt，2010；Desbordes和Wei，2017；Tan等，2019）[26，38，39]，但發展中國家的銀行業與企業對外直接投資的關系還有待考察。本文將研究銀行業集聚對中國企業對外直接投資的影響，對已有文獻進行補充和擴展。

（二）理論分析

對外直接投資往往具有收益不確定和信息不對稱的特點，投資過程復雜且風險較大，需要在前期支付較高的固定成本，當企業內部資金不足時，便需要通過外部融資來承擔國外市場的進入成本。因此，融資約束可能會限制企業的對外投資決策，降低企業進行對外直接投資的概率（Maeseneire和Claeys，2012；Buch等，2014）[40，41]。針對企業對外直接投資中的融資約束問題，Todo（2011）[42]、Maeseneire和Claeys（2012）[40]使用日本、比利時對外直接投資企業數據，均驗證了融資約束對企業對外直接投資的阻礙作用。Rice和Strahan（2010）[43]、Caggese和Cu?at（2013）[44]基于意大利制造業企業調查數據研究了信貸配給與企業出口的關系，結果表明融資約束扭曲了企業的國際化戰略。劉莉亞等（2015）[6]、王碧珺等（2015）[3]、Yan等（2018）[24]分別使用中國上市公司數據、浙江省制造業數據、中國工業企業數據庫研究了融資約束與企業對外直接投資的關系，結果表明中國企業對外直接投資決策也受到融資約束的影響。融資能力強的工業企業不僅更有可能發生對外直接投資行為，而且更傾向于進行多次投資以及在多個國家進行投資（李磊和包群，2015）[45]。

銀行在中國的金融體系中占據主導地位，因此，銀行貸款是企業外部融資的主要形式。銀行業集聚的直接效應是信貸資源供給的增加，已有研究表明，銀行分支機構的數量與銀行競爭之間存在正相關關系，銀行分支機構越多，銀行主體類型越多樣化，特定銀行主導市場的可能性就越小，銀行業的競爭就會越激烈（Jayaratne和Strahan，1996）[46]。根據產業組織理論，銀行壟斷將導致貸款供應不足和貸款利率上升，而加強競爭可以降低融資成本，增加貸款的可用性（Love和Peria，2014）[47]。銀行業集聚加劇銀行業競爭，銀行在競爭環境中有強烈的動機收集企業信息、創新服務方式以獲得競爭優勢，這將降低企業的融資成本（Gao等，2017）[48]，同時提高企業申請貸款的意愿（Rice和Strahan，2010；Braggion和Ongena，2019）[43，49]，更有利于企業擴大規模。

基于以上分析，本文提出如下研究假設：銀行業集聚能夠通過緩解企業融資約束提升企業對外直接投資的概率。

三、模型與數據說明

（一）計量模型

本文的樣本包含對外直接投資的企業和未對外直接投資的企業組成的非平衡面板數據，被解釋變量設置為虛擬變量。參考Chen（2015）[50]的做法，采用面板二值選擇模型進行估計，模型設置如下：

[OFDIit=α0+α1Bankit+α2Xit+μi+νt+εit] （1）

[i]表示企業，[t]表示年份。被解釋變量[OFDIit]表示[i]企業在[t]年是否進行對外直接投資的虛擬變量⑤，若企業進行對外直接投資，[OFDIit]取值為1，否則為0。[Bankit]表示企業[i]所在行政區劃范圍內的銀行業集聚程度，以企業和銀行的行政區劃位置為基礎，用企業所在縣（區）范圍內的銀行分支機構數量的對數作為銀行業集聚的代理指標（Wang和Mao，2024；李志生和金凌，2021）[32，35]。本文預期系數[α1]顯著為正。[Xit]表示企業層面的控制變量，[μi]表示企業固定效應，[νt]是年份固定效應，[εit]是隨機誤差項。

參考以往文獻并結合工業企業樣本數據特征，選取以下企業層面的控制變量：資本密集度（Capi），以年度固定資產平均余額與員工人數之比來衡量；企業規模（[Size]），以企業總資產的對數來衡量；杠桿率（Levr），以總負債與總資產的比值表示；外貿活動（Expt），設置為虛擬變量，有出口交貨值的企業取值為1，沒有則取值為0；管理費用（Mag），以管理費用與從業人數的比值表示；稅率水平（Tax），以本年應交增值稅與工業銷售總產值的比值表示；盈利能力（Roa），以利潤總額與總資產的比值度量。各變量的描述性統計如表1所示。

（二）數據說明

銀行業分支機構數據來源于原銀保監會金融許可證信息數據庫，該數據庫包含了1949年至今中國銀行業近26萬家分支機構的信息，包括分支機構名稱、機構編碼、成立時間、發證日期、地址等。本文樣本中的銀行業指吸收公眾存款的金融機構，因此，不包含政策性銀行。本文整理了截至2019年12月31日的銀行業情況，整理得到的銀行業分支機構設立情況如表2所示。從總部數量上看，銀行業具有多樣化特征，村鎮銀行、農村信用社、農村商業銀行數量最多，超過了1000家；從分支機構數量上看，國有商業銀行依然具有絕對優勢地位，其分支機構超過10萬家。觀察分支機構數量與總部數量比值發現，國有商業銀行分支機構在市場中占據主導地位，平均每家國有商業銀行擁有分支機構1.9萬余家，若以2019年末2846個縣級行政區來計算，平均每家國有商業銀行在每個縣（區）內存在6.8家分支機構，國有商業銀行在目前依然占據較大的市場份額。股份制商業銀行和城市商業銀行的分支機構數量比較接近，但從平均分支機構數來看，股份制商業銀行的市場覆蓋率是城市商業銀行的9倍多。

企業對外直接投資數據是通過整理商務部對外投資和經濟合作司發布的《名錄》得到的，《名錄》內容包括證書號、對外投資國家（地區）、境內投資主體、境外投資企業（機構）、境內企業所在地區、企業經營范圍、核準日期等信息。但從2016年起，不再公布對外投資核準日期，故本文的對外投資企業整理到2015年末，對外直接投資事件累計41715件，排除重復對外直接投資企業，合計29597家企業對外直接投資，時間最早為1983年。具體方法是將《名錄》與中國工業企業數據庫通過企業名稱進行精確匹配，在剔除時間跨度只有1年的企業樣本后，得到共計5414家對外直接投資企業樣本，其中有1327家企業在2008年或之前獲得對外投資批準。圖1描述了1998—2015年對外直接投資企業和銀行業分支機構的數量變化趨勢。在2005年之前對外直接投資企業數量較少，但在2005年后數量開始急劇增加。比較對外直接投資企業數量與銀行業分支機構數量可以發現，銀行業分支機構的擴張與對外直接投資企業數量的增長具有較為一致的變動趨勢，那么，以分支機構擴張衡量的銀行業集聚是否是企業對外直接投資的重要影響因素？本文將通過實證分析回答這一問題。

四、實證結果分析

（一）基準估計結果

在對模型（1）進行估計之前，先使用Hausman檢驗判斷隨機效應和固定效應對本文研究內容的適用性，檢驗原假設為隨機效應模型正確。計算得到的統計量值為598.13，對應的P值小于1%，即拒絕原假設，說明使用固定效應模型更為合適，下文均使用固定效應模型。添加控制變量后使用固定效應進行估計的結果如表3列（1）所示。結果表明，控制其他可能影響企業對外直接投資決策的因素后，銀行業集聚依然顯著提升了企業對外直接投資可能性。從其他控制變量的估計系數來看：資本密集度對對外直接投資有正向影響，可能原因是在中國制造業企業對外直接投資中，資本密集型產業（如交通、鋼鐵、石油化學等）占較大份額。企業規模、杠桿率、外貿活動、管理費用、盈利能力均對企業對外直接投資概率有正向影響，稅率水平對企業對外直接投資概率的影響為負，與已有研究結論基本一致（王碧珺等，2015；葛順奇和羅偉，2013）[3，20]。

（二）穩健性檢驗

1. 替換銀行業集聚的度量方式。銀行業集聚衡量方式的差異可能導致研究結論偏誤，本文參考方芳和蔡衛星（2016）[33]、蔡衛星（2019）[34]的方法，用非國有商業銀行的市場份額來衡量銀行業集聚。度量方式如下：

[Bankit=1-CR5it] （2）

其中，[CR5it]為企業所在縣（市、區）范圍內的工、農、中、建、交五大行的分支機構數占銀行業分支機構總數的比重。銀行業集聚的取值位于0和1之間。估計結果如表3列（2）所示。核心解釋變量的估計系數依然顯著為正，通過1%的顯著性水平檢驗，表明結果是穩健的。

測度銀行業集聚時可能存在一個問題，即在極端情況下，市場上只有一家銀行，雖然有很多分支機構，但這種情況形成了市場壟斷，不屬于銀行業機構的多樣化集聚。本文參考已有關于銀行業競爭的文獻（Chong等，2013；蔡競和董艷，2016）[7，8]，使用赫芬達爾指數來替代原銀行業集聚衡量指標，計算公式如下：

[HHIi，t=jBranchi，j，tBranchi，t2] （3）

其中，[Branchi，j，t]表示[t]年企業[i]所在縣（市、區）的銀行[j]的分支機構數量。[Branchi，j，t]越大，意味著屬于同一家銀行的分支機構越多，銀行業越傾向于壟斷而非競爭，即[HHIi，t]越大，銀行業競爭程度越小，銀行業集聚程度越低，因此，[HHIi，t]為銀行業集聚的反向指標，若其估計系數顯著為負，說明銀行業集聚對企業對外直接投資決策具有正向作用。以赫芬達爾指數替代原核心解釋變量的估計結果如表3列（3）所示，回歸系數顯著為負，與預測的估計結果一致。綜合以上分析可知，核心解釋變量的度量方式并不影響實證結果，本文的主要結論是穩健的。

2. 控制宏觀政策環境因素的影響。自2001年加入世界貿易組織（WTO）后，中國融入全球經濟的步伐加快。同年，“走出去”戰略被正式寫入國家“十五規劃”，我國逐漸放松對外投資管制并鼓勵企業對外投資。而在此之前，中國的國際投資政策側重于“引進來”，以吸引外商直接投資為主。在國內政策環境轉變的背景下，企業對外直接投資的決策可能會受到影響。為控制這種影響，以2001年為時間節點設置一個政策虛擬變量Policy，在2001年之前取值為0，2001年之后取值為1，將Policy作為控制變量加入原模型中，估計結果如表3列（4）所示。結果顯示Policy的估計系數不顯著，而銀行業集聚的估計系數依然顯著為正。在控制宏觀政策環境變化的影響后，本文的估計結果依然穩健。

3. 內生性討論。銀行在某地設立分支機構的決策并非完全外生，而是受到多重因素的影響，通常更傾向于將分支機構設立在經濟活動密集度高的區域，這就導致一定區域范圍內的企業投資活動可能會影響銀行在此地設立分支機構的決策。為排除雙向因果關系對估計結果的影響，使用每年縣（市、區）范圍內銀行業新增分支機構數的對數作為解釋變量，即對銀行業集聚做差分處理以消除解釋變量中與過去企業對外直接投資決策相關部分的影響（李志生和金凌，2021）[35]。估計結果如表3列（5）所示，估計系數顯著為正，與基準實證結果一致。

五、機制分析

已有研究證實融資約束是企業對外直接投資的重要影響因素（劉莉亞等，2015；Buch等，2014）[6，41]，本文在驗證融資約束與企業對外直接投資關系的基礎上，進一步探討銀行業集聚是否緩解了企業面臨的融資約束，以此討論銀行業集聚對企業對外直接投資的作用機制。

（一）融資約束對企業對外直接投資的影響

目前廣泛采用的企業融資約束度量方法主要有兩種：第一種是單一指標度量方法；第二種是綜合指標度量方法。結合數據特征以及度量方式的合理性，本文分別使用利息支出的對數IP和SA指數衡量企業的融資約束，SA指數的計算方式如下：

[SAit=-0.737×Sizeit+0.043×Size2it-0.04×Ageit]

（4）

[Sizeit]為企業[i]在[t]年實際總資產的對數，[Ageit]為企業[i]在[t]年的年齡，即成立年限。SA指數的值越大，表示企業面臨的融資約束越大；IP的值越大，表示企業利息支出越多，意味著企業從銀行取得了更多的貸款，面臨的融資約束越小。為考察融資約束對企業對外直接投資的影響，估計模型設置為：

[OFDIit=α0+α1SAit+α2Xit+μi+νt+εit] （5）

[OFDIit=α0+α1IPit+α2Xit+μi+νt+εit] （6）

回歸結果如表4列（1）、（2）所示，IP的估計系數顯著為正，SA指數的估計系數顯著為負，表明融資約束確實是影響企業對外直接投資可能性的重要因素，與王碧珺等（2015）[3]、劉莉亞等（2015）[6]的研究結論一致。

（二）銀行業集聚對企業融資約束的影響

以融資約束變量為被解釋變量，以銀行業集聚為解釋變量，討論銀行業集聚與企業融資約束之間的關系，估計模型見式（7）。[FCit]為企業融資約束的代理變量，分別以IP和SA指數表示，其他變量和基準模型一致。

[FCit=α0+α1Bankit+α2Xit+μi+νt+εit] （7）

對上述模型的估計結果如表4列（3）—（6）所示。其中，列（3）、（5）以IP作為被解釋變量，列（4）、（6）以SA指數作為被解釋變量，列（3）、（4）是使用全樣本數據的估計結果，列（5）、（6）是使用對外直接投資企業樣本的估計結果。結果顯示，銀行業集聚顯著促進了企業的利息支出增加，即緩解了企業融資約束，無論是在全樣本還是對外直接投資企業樣本中，這一結論均成立；以SA指數作為被解釋變量的估計結果表明，銀行業集聚顯著降低了對外直接投資企業的融資約束，但就全樣本而言，銀行業集聚對于其融資約束的緩解并未產生積極影響。

綜合以上分析，融資約束抑制了企業對外直接投資，而銀行業集聚能夠提升企業獲得外部融資的可能性，緩解企業融資約束，提升其對外直接投資的概率。尤其是對外直接投資企業，銀行業集聚對其融資約束的緩解效果更加明顯。

六、異質性分析

（一）行業異質性

目前中國的對外直接投資已經覆蓋了國民經濟所有行業類別，其中租賃和商業服務業、批發和零售業、金融業、信息傳輸/軟件和信息技術服務業、制造業、采礦業等六個行業對外投資存量規模已達千億美元以上。基于此，在模型（1）的基礎上引入行業特征虛擬變量（C）和銀行業集聚的交叉項，通過觀察交叉項的系數特征，總結銀行業集聚影響企業對外直接投資的行業差異。按照《國民經濟行業分類》（GB/T4754-2002）的分類標準，并參考葛順奇和羅偉（2013）[20]的行業劃分方法，將樣本企業分為四類：（1）輕工業，包括食品、印刷、紡織、家具、文教、工藝等相關行業；（2）化工業，包括化學、醫藥、橡膠、塑料、燃氣等相關行業；（3）原材料工業，包括煤炭、石油、礦產、石油等相關行業；（4）其他，主要為設備、機械制造加工業等。估計結果如表5列（1）—（4）所示，銀行業集聚顯著促進了化工業企業的對外直接投資，對輕工業、材料工業及其他行業的影響不顯著。可能的原因是，化工業屬于資本密集型行業，對技術的依賴程度較高，資金需求量較大，因此，銀行業集聚為化工業企業的海外投資和技術升級提供了資金支持。而輕工業可能更關注勞動力成本和市場需求的變化，材料工業則可能受到原材料供應和價格波動的影響更大，二者更依賴于內源融資或民間融資，因而其對外直接投資行為對銀行業集聚的敏感度較低。

（二）企業經營性質

對外直接投資企業包含國有企業、民營企業和外資企業等，不同性質企業面臨的融資約束可能存在差異，導致銀行業集聚效應存在異質性。本文通過引入企業經營性質特征虛擬變量（C）與銀行業集聚的交叉項，觀察交叉項系數以判斷其異質性特征。按照企業的登記注冊類型劃分為國有企業、外資企業和其他企業。估計結果如表5列（5）—（7）所示，結果顯示銀行業集聚顯著促進了外資企業對外直接投資，降低了其他類型企業（以民營企業為主）對外直接投資的概率。可能的原因是，國有企業的資金來源比其他類型的企業更穩定，受融資環境的影響較小，外資企業擁有的國內外市場資源使得其在融資過程中具有更強的議價能力，而民營企業在競爭激烈的信貸市場中依然處于弱勢地位。

七、結論與政策啟示

本文將《名錄》和銀行業分支機構信息與中國1998—2008年的工業企業數據結合，使用面板二值選擇模型，研究了銀行業集聚對企業對外直接投資的影響。結論顯示，銀行業集聚顯著提升了企業對外直接投資的概率，且主要通過緩解對外直接投資企業的融資約束來發揮效應。行業異質性檢驗顯示，銀行業集聚顯著促進了化工行業企業的對外直接投資；企業類型異質性檢驗顯示，銀行業集聚對外資企業的對外直接投資促進作用顯著，對民營企業有明顯的抑制效應，對國有企業的影響不明顯。

基于研究結論，本文提出以下政策建議：第一，積極推進銀行業市場結構改革，構建多元化、多層次的銀行業服務體系。在完善金融監管體制和防范化解系統性金融風險的同時，鼓勵和支持中小銀行發展，改變銀行市場壟斷格局，優化信貸資源配置，提升銀行對企業的服務能力和服務效率。第二，合理規劃銀行業的空間布局，提升銀行的金融服務能力，打造區域金融服務中心，使其成為對外直接投資的重要支撐平臺，推動地區銀行與國際金融機構建立合作關系，支持企業對外直接投資。第三，完善支持企業“走出去”的制度與政策安排，暢通企業國際化發展渠道。通過整合產業、金融、稅收、貿易等政策，形成支持企業對外直接投資和行業長期穩定發展的配套政策體系，為企業“走出去”掃清障礙。

注：

①1998年2月，黨的十五屆二中全會要求，在積極擴大出口的同時，要有領導有步驟地組織和支持一批有實力有優勢的國有企業走出去，到國外主要是到非洲、中亞、中東、東歐、南美等地投資辦廠。1999年2月14日，國務院辦公廳轉發《關于鼓勵企業開展境外帶料加工裝配業務的意見》。2015年5月13日，印發《國務院關于推進國際產能和裝備制造合作的指導意見》。2016年8月1日，工業和信息化部印發《促進中小企業國際化發展五年行動計劃（2016—2020 年）》。

②資料來源：《2022年度中國對外直接投資統計公報》。

③2006年，原銀監會印發《城市商業銀行異地分支機構管理辦法》，鼓勵城市商業銀行在市場和自愿的原則下，以聯合、重組為前提，在充分整合金融資源和化解金融風險的基礎上，設立異地分支機構。2009年，原銀監會下發《關于中小商業銀行分支機構市場準入政策的調整意見（試行）》，針對全國性股份制商業銀行和城市商業銀行放寬和簡化機構設立。

④數據來源于作者整理的銀行機構統計資料。

⑤虛擬變量的設置方式遵循兩個原則：（1）如果企業在不同年份對不同國家進行對外直接投資，均以其第一次對外直接投資的時間作為起始時間。（2）如果企業是在當年的7月之前被核準進行對外直接投資，將其對外直接投資的時間設定為當年，虛擬變量在當年取值為1；否則往后順延一年作為對外直接投資的起始時間，即當年虛擬變量取值為0，下一年虛擬變量取值為1。

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Banking Agglomeration，Financing Constraint and Outward Foreign Direct Investment of Chinese Enterprises

Mao Xia1/Chen Xiao2

（1. School of International Business，Hainan University，Haikou 570228，Hainan，China；

2. School of Public Finance and Taxation，Southwestern University of Finance and Economics，

Chengdu 611130，Sichuan，China）

Abstract：Using the Directory of Enterprises（Institutions）Investing Abroad and information on banking branches，this paper examines the impact of banking agglomeration on enterprises' outward FDI based on data on Chinese industrial enterprises' . The results of the study show that banking agglomeration significantly increases the probability of OFDI by firms by alleviating their financing constraints. Heterogeneity analysis shows that banking agglomeration has a significant promotional effect on OFDI of chemical industry firms and foreign firms，and a dampening effect on OFDI of private firms. This study is of great significance in promoting the reform of financial institutions and improving the financial service system to better support Chinese enterprises in "going out" and realizing a higher level of opening up to the outside world.

Key Words：banking agglomeration，financing constraints，Outward Foreign Direct Investment（OFDI）

（責任編輯 劉 陽；校對 LY，WY）