許坤++笪亨果

摘要：選取我國(guó)2011年滬深兩市A股的628家民營(yíng)上市企業(yè)的貸款數(shù)據(jù)為樣本進(jìn)行實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)：銀行貸款量與銀行到企業(yè)之間距離具有顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，說(shuō)明銀企距離是制約我國(guó)民營(yíng)企業(yè)貸款的一個(gè)重要影響因素；地區(qū)金融發(fā)展與企業(yè)的銀行貸款量之間具有顯著的負(fù)相關(guān)的關(guān)系，說(shuō)明了競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系對(duì)企業(yè)外地銀行貸款的抑制作用不是表現(xiàn)在區(qū)域的銀行網(wǎng)點(diǎn)的競(jìng)爭(zhēng)，而是地區(qū)的金融發(fā)展。因此，應(yīng)重視銀企距離，加大地區(qū)金融發(fā)展。

關(guān)鍵詞： 銀行貸款；銀企距離；地區(qū)金融發(fā)展

中圖分類(lèi)號(hào)：F823.41文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1003-7217（2015）02-0009-07

一、引言

銀行信貸仍是目前我國(guó)民營(yíng)企業(yè)較為重要的資金來(lái)源。銀企距離是否會(huì)對(duì)企業(yè)銀行借貸行為產(chǎn)生重要影響；在其他條件給定的情況下，企業(yè)是否會(huì)偏好于距離近的銀行進(jìn)行借貸，這是一個(gè)值得研究的問(wèn)題。那么，距離是否會(huì)影響到銀行借貸行為，這種影響是否存在區(qū)域差別；銀行之間的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系是否會(huì)對(duì)這種關(guān)系產(chǎn)生影響。

民營(yíng)經(jīng)濟(jì)作為我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的重要組成部分，為社會(huì)提供了大量的消費(fèi)產(chǎn)品，同時(shí)也解決了大量勞動(dòng)力就業(yè)問(wèn)題。近些年，世界經(jīng)濟(jì)受次貸危機(jī)影響萎靡不振，國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)乏力以及人民幣升值預(yù)期下，民營(yíng)企業(yè)生存狀況堪憂，融資難、融資貴問(wèn)題特別突出。民營(yíng)企業(yè)屬于中小型企業(yè)，以關(guān)系型貸款模式為主，信息是其能否獲取銀行貸款的重要因素，距離又是信息的影響因素之一，因而銀企距離是民營(yíng)企業(yè)貸款融資一個(gè)不可忽視的影響因素。

二、文獻(xiàn)綜述

近年來(lái)學(xué)界圍繞著距離產(chǎn)生的一系列金融問(wèn)題進(jìn)行了全面而深入的探討。Berger et al（2003）實(shí)證發(fā)現(xiàn)，歐洲20國(guó)的銀行在國(guó)際化和全球化過(guò)程中，企業(yè)更加偏好選擇本國(guó)銀行提供的金融業(yè)務(wù)[1]。Buch（2005）通過(guò)研究法國(guó)、德國(guó)、意大利、英國(guó)和美國(guó)五個(gè)國(guó)家銀行的資產(chǎn)負(fù)債表，發(fā)現(xiàn)銀行在距離遠(yuǎn)的市場(chǎng)上會(huì)持有較低的信貸資產(chǎn)[2]。Grinblatt and Keloharju（2001）同樣發(fā)現(xiàn)在股票市場(chǎng)上，個(gè)人投資者會(huì)偏好距離近的企業(yè)，然而機(jī)構(gòu)投資者偏好距離遠(yuǎn)的企業(yè)[3]。上述研究說(shuō)明：距離對(duì)于經(jīng)濟(jì)主體的融資行為是有影響的。

在距離與銀行借貸關(guān)系的研究過(guò)程中存在著兩種思路：第一種思路認(rèn)為，在技術(shù)進(jìn)步的情況下，距離對(duì)于銀行的借貸影響會(huì)越來(lái)越小。Petersen and Rajan（2002）研究發(fā)現(xiàn)，從1973～1993年美國(guó)的小企業(yè)的銀行借貸距離（企業(yè)總部到銀行機(jī)構(gòu)的距離）在不斷地?cái)U(kuò)大，面對(duì)面的交流方式已逐漸被電話、電子郵件等非面對(duì)面的交流方式取代。他們認(rèn)為在信息技術(shù)進(jìn)步的推動(dòng)下，銀行采用更多網(wǎng)絡(luò)的信息聯(lián)系方式，采用數(shù)學(xué)模型進(jìn)行銀行貸款的風(fēng)險(xiǎn)分析，代替了依靠單個(gè)信貸員進(jìn)行信貸的傳統(tǒng)人工方式，提高了銀行的效率，使銀行能夠進(jìn)行遠(yuǎn)距離貸款[4]。第二種思路認(rèn)為，只要距離對(duì)信息獲取產(chǎn)生干擾，就會(huì)明顯影響銀行借貸。銀行獲取企業(yè)的信息分為兩種類(lèi)型，一種是硬信息，另一種是軟信息（Petersen，2004；Agarwal and Hauswald，2010）。企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債表、員工數(shù)量等屬于硬信息，企業(yè)高管的性格特征、風(fēng)險(xiǎn)屬性等屬于軟信息。通常情況下，軟信息更加有利于銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)控制。在遠(yuǎn)距離傳播中，信息的強(qiáng)度和準(zhǔn)確性降低，距離對(duì)信息造成干擾。因此，與距企業(yè)遠(yuǎn)的銀行相比，距企業(yè)近的銀行更容易獲取企業(yè)的軟信息。距企業(yè)近的銀行發(fā)放貸款時(shí)，面臨不確定性相對(duì)較小，提高了銀行貸款質(zhì)量。距離能夠?qū)︺y行信貸產(chǎn)生影響，主要原因是距離干擾了信息。距離和信息干擾成正比，而信息干擾又和成本成正比，所以，銀行為了彌補(bǔ)成本必然對(duì)遠(yuǎn)距離企業(yè)要求支付更高的貸款利率，即距離與銀行貸款利率呈正相關(guān)。Knyazeva and Knyazeva（2012） 采用美國(guó)上市企業(yè)，銀企距離的中位數(shù)是935千米，實(shí)證發(fā)現(xiàn)距離與銀行利率之間具有顯著的正向關(guān)系，并且把因距離而發(fā)生的成本上升主要?dú)w因于監(jiān)督成本的增加。但也有部分學(xué)者持有截然不同的觀點(diǎn)，即距離與銀行貸款利率呈負(fù)相關(guān)，認(rèn)為遠(yuǎn)距離企業(yè)融資成本要比近距離企業(yè)低[5]。Dgryse and Ongena（2005）采用比利時(shí)小企業(yè)樣本，銀企距離的中位數(shù)是2.25千米，實(shí)證發(fā)現(xiàn)距離與銀行貸款的利率之間具有顯著的負(fù)相關(guān)的關(guān)系。他們認(rèn)為由于地域區(qū)別和企業(yè)的議價(jià)能力，銀行對(duì)企業(yè)存在價(jià)格歧視。銀行為了獲得更多貸款業(yè)務(wù)量，往往根據(jù)距離的遠(yuǎn)近進(jìn)行價(jià)格歧視，即對(duì)遠(yuǎn)距離的企業(yè)進(jìn)行貸款利率折價(jià)，對(duì)本地企業(yè)卻要求更高的貸款利率[6]。

不同研究思路產(chǎn)生了不同研究結(jié)論，其實(shí)質(zhì)上是研究著眼點(diǎn)不同。第一種思路以時(shí)間為研究維度，強(qiáng)調(diào)技術(shù)進(jìn)步替代了銀企距離對(duì)銀行借貸信息獲取制約的影響。但技術(shù)進(jìn)步是一個(gè)可觀測(cè)但很難度量的變量，而且它不能解釋單純空間物理距離對(duì)銀行借貸的作用原理和機(jī)制，不利于銀行進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)控制。所以，第一種思路的解釋力有限。第二種思路著眼于空間維度，以信息受距離阻礙為內(nèi)在發(fā)生作用機(jī)制，探討了距離如何影響了企業(yè)貸款行為。它把信息受距離阻礙直接轉(zhuǎn)化為企業(yè)或銀行由于距離遠(yuǎn)而發(fā)生的成本，但它忽視了影響銀行貸款的競(jìng)爭(zhēng)距離等空間因素。這使得第二種思路的結(jié)論缺乏可靠性。

為此，本文擬采用信息被阻礙的研究視角，結(jié)合競(jìng)爭(zhēng)影響因素，通過(guò)利用2011年中國(guó)滬深A(yù)股上市民營(yíng)企業(yè)貸款的截面數(shù)據(jù)，研究空間物理距離對(duì)于銀行借貸行為的影響。

財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐（雙月刊）2015年第2期2015年第2期（總第194期）許坤，笪亨果：我國(guó)民營(yíng)企業(yè)貸款的距離影響因素分析

三、研究假設(shè)

信息是銀行正確篩選、剔除次品客戶的關(guān)鍵。在我國(guó)信貸市場(chǎng)，由于民營(yíng)企業(yè)本身的透明度低，具有潛在掠奪銀行貸款的行為動(dòng)機(jī)。因此，獲取充分的信息成為銀行對(duì)民營(yíng)企業(yè)發(fā)放貸款時(shí)防止逆向選擇的重要的手段。但是，空間的距離阻礙和干擾了信息。隨著距離的增加，信息的數(shù)量和精度會(huì)出現(xiàn)大幅度下降。為此提出假設(shè)1。

假設(shè)1：在其他條件給定的情況下，企業(yè)的銀行貸款量與企業(yè)到銀行的距離之間成顯著的負(fù)相關(guān)的關(guān)系。

銀行在對(duì)企業(yè)發(fā)放貸款的時(shí)候，不僅會(huì)根據(jù)對(duì)企業(yè)信息的掌握程度決策，還會(huì)受到企業(yè)本地銀行的競(jìng)爭(zhēng)影響。因?yàn)榫嚯x企業(yè)近的銀行會(huì)具有更好信息優(yōu)勢(shì)。Degryse and Ongena（2005）發(fā)現(xiàn)企業(yè)本地競(jìng)爭(zhēng)銀行與企業(yè)的距離和本地的銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度具有很強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性。企業(yè)本地銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)激烈，信貸約束較小，企業(yè)就會(huì)選擇更多本地的銀行貸款，使企業(yè)外地銀行貸款量出現(xiàn)下降。銀行間的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系對(duì)于企業(yè)的外地貸款具有顯著抑制作用。為此，提出假設(shè)2。

假設(shè)2：企業(yè)的銀行貸款量與企業(yè)到競(jìng)爭(zhēng)銀行的距離具有顯著的正相關(guān)的關(guān)系。

四、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本建立

選取2011年滬深兩市A股上市的民營(yíng)企業(yè)①，按照La porta et al（1999）的層層追溯所有權(quán)關(guān)系鏈的方法，當(dāng)發(fā)現(xiàn)上市企業(yè)的實(shí)際控制人為自然人時(shí)，將企業(yè)確認(rèn)為民營(yíng)企業(yè)。在確認(rèn)的民營(yíng)企業(yè)中，進(jìn)行以下篩選：刪除樣本中發(fā)行B股和H股的企業(yè)；刪除樣本中行業(yè)為金融業(yè)的上市企業(yè)；刪除樣本中ST、*ST、SST、S*ST和S的上市企業(yè)；刪除樣本凈利潤(rùn)為負(fù)和利息支付倍數(shù)小于1的上市企業(yè)；刪除樣本中實(shí)際控制人為外國(guó)人的樣本。這樣共獲得了628家民營(yíng)的上市企業(yè)。

（二）變量定義與解釋

1.距離。

Distance： 銀企距離，即發(fā)放貸款銀行機(jī)構(gòu)到獲得貸款民營(yíng)企業(yè)注冊(cè)總部之間的直線物理距離。這是主要關(guān)注的解釋變量。為了平滑數(shù)據(jù)和對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行正態(tài)化，對(duì)變量進(jìn)行取自然對(duì)數(shù)，標(biāo)記為 lgdistance，并在回歸中使用。

2.企業(yè)特征。

Size：企業(yè)的大小，即企業(yè)的總資產(chǎn)取自然對(duì)數(shù)。企業(yè)的大小對(duì)企業(yè)獲取銀行貸款具有重要的作用。Tang：企業(yè)固定資產(chǎn)，即企業(yè)的固定資產(chǎn)與總資產(chǎn)的比例。企業(yè)的固定資產(chǎn)越高，可抵押資產(chǎn)越多，從而越容易獲得銀行貸款。

Roa：企業(yè)的資產(chǎn)回報(bào)率，即企業(yè)的利潤(rùn)與總資產(chǎn)的比例。企業(yè)的資產(chǎn)回報(bào)率越高，說(shuō)明企業(yè)的經(jīng)營(yíng)的業(yè)績(jī)?cè)胶?，從而有利于企業(yè)獲得銀行的貸款。

Payability：企業(yè)的利息支付倍數(shù)，即企業(yè)的利潤(rùn)總額和財(cái)務(wù)費(fèi)用之和與財(cái)務(wù)費(fèi)用之間的比例。企業(yè)的利息支付倍數(shù)是對(duì)企業(yè)還款能力的衡量，利息支付倍數(shù)越高，說(shuō)明企業(yè)償還貸款的能力越強(qiáng)。

Tobinq：托賓Q值，即企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值與期末總資產(chǎn)的比例。Risk：企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)，即企業(yè)2007～2011年每個(gè)季度的Roa的標(biāo)準(zhǔn)差。風(fēng)險(xiǎn)是銀行發(fā)放貸款最重要的衡量的因素，風(fēng)險(xiǎn)越大，銀行會(huì)減少貸款發(fā)放。

Firmyear：企業(yè)的年限，即企業(yè)成立的時(shí)間到2011年的整數(shù)年份。這個(gè)指標(biāo)可以衡量企業(yè)的公開(kāi)硬信息，企業(yè)存在時(shí)間越長(zhǎng)，市場(chǎng)公開(kāi)的硬信息越多，軟信息越少。

3.貸款特征。

Loan：銀行的貸款，即銀行貸款數(shù)量，這是主要關(guān)注的被解釋變量。為了讓銀行貸款數(shù)量進(jìn)行相對(duì)化和去單位化，運(yùn)用替代指標(biāo)lev，企業(yè)的銀行貸款融資比，即企業(yè)的銀行貸款與企業(yè)總資產(chǎn)之間比例。Collateral：貸款的抵押品。抵押品是銀行貸款一個(gè)重要的特征，這是一個(gè)虛擬變量，當(dāng)每項(xiàng)貸款具有質(zhì)押品或抵押品，此變量是1，否則是0。

Relating：關(guān)聯(lián)貸款。這是一個(gè)虛擬變量，當(dāng)獲得貸款具有關(guān)聯(lián)時(shí)，該變量是1，否則是0。獲得貸款的企業(yè)有關(guān)聯(lián)時(shí)，貸款企業(yè)可能會(huì)借機(jī)對(duì)銀行貸款進(jìn)行掠奪，加大銀行貸款的風(fēng)險(xiǎn)，使銀行的擔(dān)保機(jī)制失去應(yīng)有作用。

4.競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系。

Cdistance：競(jìng)爭(zhēng)銀企距離，即距企業(yè)總部最近的競(jìng)爭(zhēng)銀行機(jī)構(gòu)與企業(yè)總部之間的直線物理距離。這是衡量銀行業(yè)之間的競(jìng)爭(zhēng)程度的指標(biāo)，該指標(biāo)越小，說(shuō)明競(jìng)爭(zhēng)銀行距企業(yè)越近，越容易獲得企業(yè)的信息，給貸款銀行帶來(lái)競(jìng)爭(zhēng)壓力。Cbbank：競(jìng)爭(zhēng)銀行的類(lèi)型。這是一個(gè)虛擬變量，當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)銀行是國(guó)有大型銀行時(shí)，變量是1；否則，變量是0。競(jìng)爭(zhēng)銀行的類(lèi)型對(duì)發(fā)放貸款銀行的貸款量具有重要的影響。

5.制度環(huán)境。

Finance1：金融業(yè)競(jìng)爭(zhēng)指數(shù)1，此變量來(lái)自樊綱，王小魯和朱恒鵬（2006）[7]編制的“中國(guó)市場(chǎng)化指數(shù)”中的子指標(biāo)（4a1）。該指標(biāo)是用來(lái)衡量銀行的競(jìng)爭(zhēng)程度，該指標(biāo)越大，說(shuō)明該地區(qū)的銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)激烈，企業(yè)獲取貸款相對(duì)容易。Finance2：金融業(yè)競(jìng)爭(zhēng)指數(shù)2，即企業(yè)所在的省份非國(guó)有金融機(jī)構(gòu)吸收的存款量占金融機(jī)構(gòu)吸收存款總量的比例。該指標(biāo)用來(lái)衡量銀行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)程度，該指標(biāo)越大，說(shuō)明該地區(qū)銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)激烈，企業(yè)獲取銀行貸款相對(duì)容易。Market：企業(yè)所在省份的市場(chǎng)化指數(shù)，該指數(shù)從政府與市場(chǎng)關(guān)系、非國(guó)有經(jīng)濟(jì)發(fā)展、產(chǎn)品市場(chǎng)發(fā)育、要素市場(chǎng)發(fā)育與市場(chǎng)中介和法律環(huán)境五個(gè)方面衡量各地區(qū)市場(chǎng)化的進(jìn)程。該指標(biāo)越大，說(shuō)明該地區(qū)市場(chǎng)化程度高。Pgdp：地區(qū)生產(chǎn)總值比例，即企業(yè)所在省份的地區(qū)生產(chǎn)總值占全國(guó)生產(chǎn)總值的比例。Pfinance：金融發(fā)展指數(shù)，即企業(yè)所在省份的金融業(yè)的產(chǎn)值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比例。該指標(biāo)越大，說(shuō)明該地區(qū)金融業(yè)發(fā)達(dá)，該地區(qū)金融業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)相對(duì)激烈，企業(yè)獲得貸款相對(duì)容易。Pergdp：人均地區(qū)生產(chǎn)總值，即企業(yè)所在省份的人均地區(qū)生產(chǎn)總值。該指標(biāo)越大，說(shuō)明該地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度高。

（三）數(shù)據(jù)來(lái)源

數(shù)據(jù)主要來(lái)自兩個(gè)方面：一是手工收集，二是數(shù)據(jù)庫(kù)整理。數(shù)據(jù)按照變量的類(lèi)型分為距離指標(biāo)、企業(yè)特征指標(biāo)、貸款特征指標(biāo)、競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系指標(biāo)、制度環(huán)境指標(biāo)。手工收集的指標(biāo)有距離指標(biāo)和競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系指標(biāo)②。數(shù)據(jù)庫(kù)整理的指標(biāo)中，企業(yè)特征和貸款特征的數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)（CSMAR）；制度環(huán)境的指標(biāo)，部分來(lái)自《中國(guó)市場(chǎng)化指數(shù)-各地區(qū)市場(chǎng)化相對(duì)進(jìn)程2006年度報(bào)告》[7]，另一部分來(lái)自2011年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

（四）模型方法

首先以企業(yè)的特征變量和貸款的特征變量為控制變量，以銀企距離為主要的解釋變量得到基本的模型1：

lev=α+β1×lgdistan ce+β2×size+β3×tan g+

β4×roa+β5×payability+β6×tobinq+β7×risk+

β8×firmyear+β9×collateral+β-10×relating+ε（1）

然后在模型1的基礎(chǔ)上加入競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系特征變量，研究銀行之間的網(wǎng)點(diǎn)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)企業(yè)貸款融資的影響，從而得到模型2：

lev=α+β1×lgdistan ce+β2×size+β3×tan g+

β4×roa+β5×payability+β6×tobinq+β7×risk+

β8×firmyear+β9×collateral+β-10×relating+

β-11×lg cdistan ce+β-12×cbbank+ε（2）

為了檢測(cè)關(guān)于競(jìng)爭(zhēng)距離不顯著的原因分析，在模型2的基礎(chǔ)上加入反映地區(qū)金融發(fā)展的制度環(huán)境特征變量，研究各省的金融發(fā)展對(duì)企業(yè)貸款的抑制的效應(yīng)，得到模型3：

lev=α+β1×lgdistance+β2×institution+

β3lgdistance×institution+β4×size+β5×tang+

β6×roa+β7×payability+β8×tobing+β9×risk+

β-10×firmyear+β-11×collateral+β-12relating+ε（3）

（五）描述性統(tǒng)計(jì)

表1列出了企業(yè)信息主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。從表1可以看出企業(yè)的總資產(chǎn)的均值是77億元，固定資產(chǎn)均值是12.9億元，利潤(rùn)額均值是3.5億元，企業(yè)的年限均值是13.04年。從中可以看出，樣本中的民營(yíng)企業(yè)的規(guī)模較大，質(zhì)量也較好。銀行與企業(yè)距離的均值是454.58千米，中位數(shù)是91.55千米，標(biāo)準(zhǔn)差是603.88，此變量值的分布具有明顯的左偏。表2列出了各個(gè)地區(qū)（以省為單位）金融發(fā)展的相關(guān)的指標(biāo)。

五、實(shí)證結(jié)果及其分析

（一）實(shí)證分析

表3顯示，主要解釋變量銀企距離系數(shù)全部顯著為負(fù)，可以看出銀企距離的增加會(huì)降低企業(yè)的銀行貸款，說(shuō)明距離阻礙了銀行貸款的遠(yuǎn)距離發(fā)放。距離對(duì)銀行的貸款出現(xiàn)負(fù)顯著關(guān)系，是因?yàn)榫嚯x阻礙了銀行獲取企業(yè)信息，特別是企業(yè)軟信息。距離越遠(yuǎn)，銀行獲取信息越困難，為了控制風(fēng)險(xiǎn)，必須減少遠(yuǎn)距離貸款量的發(fā)放。從而假設(shè)1得到支持。

控制變量中Size、Tang、Firmyear都出現(xiàn)了顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，這是因?yàn)闃颖局写罅坑^測(cè)都是短期貸款。銀行在發(fā)放短期貸款時(shí)，考察企業(yè)的流動(dòng)性，偏向短期流動(dòng)資產(chǎn)多的企業(yè)，側(cè)重于企業(yè)的短期的償付能力。因此，Size、Tang出現(xiàn)了顯著的負(fù)相關(guān)性。Firmyear出現(xiàn)負(fù)顯著性是因?yàn)樽兞亢饬康氖瞧髽I(yè)的公開(kāi)硬信息多少，企業(yè)的公開(kāi)硬信息與企業(yè)的銀行貸款的取得具有負(fù)相關(guān)。樣本出現(xiàn)大量短期銀行貸款，因?yàn)槊駹I(yíng)上市企業(yè)除了能夠進(jìn)行銀行貸款的間接融資，還能夠進(jìn)行股權(quán)直接融資。上市企業(yè)的長(zhǎng)期資金一般通過(guò)股權(quán)融資獲得，成本較低。上市企業(yè)短期資金主要進(jìn)行資金的周轉(zhuǎn)，一般通過(guò)銀行貸款獲得。變量抵押品的系數(shù)也是顯著為正，當(dāng)企業(yè)的銀行貸款具有抵押品時(shí)，會(huì)提高企業(yè)銀行貸款，因?yàn)榈盅浩纺軌蚪档惋L(fēng)險(xiǎn)。關(guān)系貸款顯著為負(fù)，當(dāng)獲取銀行貸款的企業(yè)與擔(dān)保人具有關(guān)聯(lián)關(guān)系時(shí)，企業(yè)的貸款會(huì)出現(xiàn)下降。因?yàn)槿绻J款出現(xiàn)關(guān)聯(lián)關(guān)系時(shí)，貸款企業(yè)就很可能掠奪銀行的貸款，引發(fā)道德風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題。因此，銀行面對(duì)關(guān)聯(lián)貸款會(huì)減低貸款量。

表4顯示，解釋變量競(jìng)爭(zhēng)銀企距離沒(méi)有出現(xiàn)顯著的情形，說(shuō)明競(jìng)爭(zhēng)銀行距貸款企業(yè)近，沒(méi)有對(duì)貸款企業(yè)的銀行貸款產(chǎn)生顯著影響。這與Degryse and Ongena（2005）發(fā)現(xiàn)銀行貸款的利率與競(jìng)爭(zhēng)的銀行的距離具有顯著的正相關(guān)系是不一樣的。不顯著的結(jié)果說(shuō)明在我國(guó)的銀行貸款市場(chǎng)上，銀行營(yíng)業(yè)網(wǎng)點(diǎn)多不具有優(yōu)勢(shì)，不能說(shuō)明銀行之間的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系不會(huì)對(duì)外地銀行貸款產(chǎn)生抑制作用。出現(xiàn)不顯著的原因在于：我國(guó)競(jìng)爭(zhēng)銀企距離可能不是一個(gè)能夠很好衡量企業(yè)所在地的銀行間競(jìng)爭(zhēng)程度的變量。因?yàn)槲覈?guó)的面積廣大，銀行業(yè)的發(fā)展在各個(gè)地區(qū)具有顯著的差異。Degryse and Ongena（2005）使用競(jìng)爭(zhēng)銀企距離來(lái)代表本地銀行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，并且發(fā)現(xiàn)銀行間的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系對(duì)外地銀行的利率具有顯著的抑制作用，原因是他們以歐洲的比利時(shí)為樣本。眾所周知，比利時(shí)地域狹小，競(jìng)爭(zhēng)銀企距離與企業(yè)所在地區(qū)銀行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系具有顯著的相關(guān)性。因此，我們必須用一個(gè)能夠更好衡量企業(yè)所在地區(qū)銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度的變量，才能正確地找到競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系與銀行貸款量之間的關(guān)系。

（二）進(jìn)一步討論

為了檢驗(yàn)關(guān)于競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系不顯著的分析，參考江偉（2011）、余明桂和潘洪波（2008）等做法[8，9]，選取一組新的變量來(lái)衡量地區(qū)的銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系：地區(qū)金融發(fā)展指數(shù)。該變量從地區(qū)整體出發(fā)，能夠很好地衡量一個(gè)地區(qū)金融業(yè)的發(fā)展程度，特別是地區(qū)銀行業(yè)發(fā)展和競(jìng)爭(zhēng)程度。

表5顯示地區(qū)金融發(fā)展指數(shù)和銀企距離的交叉項(xiàng)系數(shù)全部顯著為負(fù)。說(shuō)明地區(qū)金融發(fā)展會(huì)對(duì)企業(yè)外地的銀行存款產(chǎn)生明顯的抑制作用，從而說(shuō)明企業(yè)所在地區(qū)的銀行競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系會(huì)顯著地影響企業(yè)的外地貸款。財(cái)務(wù)控制變量和貸款特征的控制變量與銀行貸款基本模型保持一致。從而對(duì)競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系的不顯著原因的討論得到了驗(yàn)證。

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

以上對(duì)3個(gè)模型都進(jìn)行了不同的變量選取，基本的結(jié)論未發(fā)生改變，其中銀行貸款擴(kuò)展模型Ⅱ在3種替代的反映地區(qū)銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)和金融發(fā)展的指數(shù)下進(jìn)行了檢驗(yàn)，基本的結(jié)論未發(fā)生改變?；貧w結(jié)果如表6。

考慮到銀行貸款的數(shù)量會(huì)直接影響銀行的貸款行為，因此，以銀行貸款量（Loan）的中位數(shù)為區(qū)分。企業(yè)的銀行貸款大于中位數(shù)為大額貸款，小于或等于中位數(shù)為小額貸款。分別對(duì)大額貸款和小額貸款進(jìn)行分組回歸檢驗(yàn)，主要結(jié)論未發(fā)生實(shí)質(zhì)的改變。

考慮到企業(yè)的大小也會(huì)對(duì)銀行貸款的行為產(chǎn)生重要的影響，因此，以企業(yè)的總資產(chǎn)（Asset）的中位數(shù)來(lái)區(qū)分企業(yè)的大小，企業(yè)的總資產(chǎn)大于中位數(shù)的是大企業(yè)，小于中位數(shù)是小企業(yè)。根據(jù)企業(yè)的大小進(jìn)行的分組回歸檢驗(yàn)，其主要結(jié)論也未發(fā)生實(shí)質(zhì)的改變。

六、結(jié)論及啟示

以上通過(guò)驗(yàn)證2011年民營(yíng)上市企業(yè)的貸款數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)銀企距離與企業(yè)的銀行貸款量之間具有顯著的負(fù)相關(guān)的關(guān)系，說(shuō)明目前銀企距離對(duì)于我國(guó)銀行的信息收集的能力依然會(huì)產(chǎn)生重大的影響。距離干擾信息明顯，因此，銀行有必要采用更先進(jìn)的信息技術(shù)和更先進(jìn)的風(fēng)險(xiǎn)控制手段，加強(qiáng)信息的收集，特別是軟信息，防范企業(yè)利用信息不對(duì)稱掠奪銀行的貸款，產(chǎn)生銀行壞賬，導(dǎo)致金融系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)。以上研究沒(méi)有發(fā)現(xiàn)競(jìng)爭(zhēng)銀企距離與企業(yè)的銀行貸款量之間具有顯著正相關(guān)的關(guān)系，因此，銀行的網(wǎng)點(diǎn)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)于獲取銀行的貸款是不發(fā)生作用的。但在競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系中，地區(qū)金融發(fā)展對(duì)于企業(yè)的外地銀行貸款具有顯著的抑制作用，因此，政府要大力發(fā)展地區(qū)金融，增加地區(qū)銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度，切實(shí)解決民營(yíng)企業(yè)融資難的問(wèn)題。

注釋：

①選擇民營(yíng)上市企業(yè)為研究對(duì)象，主要基于以下的原因：我國(guó)民營(yíng)企業(yè)獲取銀行貸款，更多是憑借企業(yè)自身的財(cái)務(wù)情況和發(fā)展機(jī)會(huì)，能夠反映市場(chǎng)行為。而國(guó)有企業(yè)獲取銀行貸款存在很多隱性干擾因素，如政府干預(yù)會(huì)顯著影響。相比之下，民營(yíng)上市企業(yè)的信息披露更加規(guī)范，信息質(zhì)量較好。

②其中距離指標(biāo)是通過(guò)各個(gè)企業(yè)的年報(bào)找到企業(yè)注冊(cè)辦公地址，然后通過(guò)銀行貸款找到銀行地址，最后用電子地圖測(cè)量?jī)傻刂g的直線的物理距離。競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系指標(biāo)通過(guò)電子地圖獲得企業(yè)總部附近距離最近的銀行名稱和距離。

③銀行貸款基本模型以企業(yè)的銀行貸款為被解釋變量，以銀企距離為主要的解釋變量。模型1.1是只含有企業(yè)財(cái)務(wù)特征的數(shù)據(jù)，模型1.2、模型1.3和模型1.4分別加入變量風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)、抵押品、關(guān)聯(lián)貸款。模型1.5是一個(gè)完整的模型。

④銀行貸款擴(kuò)展模型Ⅰ以企業(yè)的銀行貸款為被解釋變量，加入了競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系特征變量為解釋變量。模型2.1和2.2是分別加入變量競(jìng)爭(zhēng)銀企距離和競(jìng)爭(zhēng)銀行類(lèi)型，模型2.3是一個(gè)完整的模型，模型2.4和2.5是分別加入了競(jìng)爭(zhēng)銀企距離和競(jìng)爭(zhēng)銀行與銀企距離的交叉項(xiàng)。

⑤銀行貸款擴(kuò)展模型Ⅱ是以企業(yè)的銀行貸款為被解釋變量，加入了地區(qū)金融發(fā)展為解釋變量。模型3.1～3.3的制度環(huán)境變量分別是金融業(yè)競(jìng)爭(zhēng)指數(shù)1、金融業(yè)競(jìng)爭(zhēng)指數(shù)2、市場(chǎng)化指數(shù)。

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（責(zé)任編輯：寧曉青）