張之 李琪

(1.南開大學經濟學院金融系，天津 300071；2.北京大學經濟學院博士后科研流動站，北京 100871；3.中國華融資產管理公司博士后科研工作站，北京 100033)

引言

企業(yè)融資約束問題是世界性難題，國內外學者對這一難題進行了長期深入的理論研究，國際組織、各國政府和金融機構也從制度、政策、模式和技術等方面積極探索解決路徑。上世紀九十年代以來，關系型信貸作為一種解決銀企之間信息不對稱的全新放貸方式，引起了學界和業(yè)界的廣泛關注。但目前學術界對關系型信貸還沒有統(tǒng)一的定義，認可最多的是Berger(1999)[2]提出的關系型信貸必備的三個條件：金融中介需收集到共有信息以外的信息；信息的獲取需要同企業(yè)進行長期的多方式的接觸；信息具有私密性。本文將關系型信貸定義為商業(yè)銀行通過與借款企業(yè)長期、多方式的接觸獲取企業(yè)軟信息，并以對軟信息的專用性進行放貸決策獲取信息租金的一種貸款模式，它與傳統(tǒng)的以硬信息為基礎的交易型貸款相對應1。

對于關系型信貸的實現(xiàn)性，以往的研究主要從產業(yè)經濟學SCP理論視角出發(fā)，認為商業(yè)銀行傾向于發(fā)放關系型信貸的前提條件是貸款市場的壟斷性(Petersen和Rajan，1995)[18]。但近年來，銀行異質性特征凸顯，貸款市場競爭越來越激烈，借款企業(yè)對銀行類型(大型銀行或小型銀行)和放貸模式(關系型信貸或交易型貸款)的自主選擇權日益加強，這對關系型信貸模式的“壟斷性前提”提出了挑戰(zhàn)。就我國銀行業(yè)的現(xiàn)實背景來看，利率市場化的完成、民營銀行的批準設立和存款保險制度的實施將增加我國銀行業(yè)的競爭度，驅動銀行創(chuàng)新貸款方式，拓展多樣化貸款業(yè)務。關系型信貸模式在處理企業(yè)軟信息減輕銀企信息不對稱方面比傳統(tǒng)的交易型貸款方式更具有優(yōu)勢，研究關系型信貸在我國貸款市場競爭中的適用性具有重要的現(xiàn)實意義。因此，本文從銀行異質性和企業(yè)異質性的視角探求關系型信貸模式在我國日益激烈的貸款市場競爭中的適用性。

文獻綜述

國內外文獻從制度因素、市場競爭和微觀主體層面對關系型信貸的生成機制進行了深入研究。關于市場競爭層面，已有研究的理論分析和實證結果均有所差異。具體而言，已有文獻主要從以下兩個方面展開：

一、貸款市場競爭與關系型信貸的總體關系

商業(yè)銀行選擇關系型信貸模式的內在動機在于信息優(yōu)勢和信息租金(Aoki和Dinc，1997)[1]。貸款市場競爭會通過以上因素影響銀行對關系型信貸的選擇。在理論分析層面，已有文獻形成了以下三類觀點：一是“投資”假說，將銀行貸款當成是銀行對借款企業(yè)的投資，此時，銀行放貸的收益體現(xiàn)在信息租金、政策租金和跨期成本的分擔，而貸款市場的競爭會逐漸減弱銀行在放貸中的主導地位和議價能力，增強借款企業(yè)的自主選擇權，破壞銀企關系的穩(wěn)定性，最終導致銀行“長期租值消散”，關系型信貸減少(崔向陽，2007；Ogura，2010)[24][17]。二是“戰(zhàn)略”假說，將銀行貸款看作是銀行的長期戰(zhàn)略，即不看重短期利益，而是追求對企業(yè)私有信息的挖掘和銀企關系長期的滲透和積累下的信息租金、特殊關系租金和市場勢力下的收益，因此貸款市場競爭的加劇(包括來自區(qū)域外銀行的加入及交易型貸款的競爭)會迫使銀行業(yè)務下沉，挖掘當?shù)匦畔⒉煌该鞯男∑髽I(yè)的私有信息，通過信息優(yōu)勢和穩(wěn)定的銀企關系獲得長期收益，即形成了關系型信貸。三是“聲譽”假說，即從聲譽視角考慮銀行貸款行為，貸款市場的競爭性決定銀行聲譽機制的有效性(Dinc，2000)[7]，當貸款市場競爭度增加時，銀行的市場機會變少，為了尋求已有貸款收益的最大化，銀行會注重自身聲譽，維護與現(xiàn)有借款企業(yè)的長期關系。但當貸款市場競爭進一步加劇，注重自身聲譽的銀行越來越多，導致聲譽租金下降，聲譽機制失效，從而不利于形成關系型信貸。

實證研究方面，已有研究結論不盡相同。一是認為貸款市場競爭與關系型信貸負相關。Ogura(2007)[16]運用日本2003年企業(yè)融資環(huán)境調研數(shù)據(jù)和Ogura(2010)[17]運用美國2003年NSSBF數(shù)據(jù)證實了這一點。何韌等(2012)[28]通過分析2001～2003年我國23個大中城市的企業(yè)兩階段調查數(shù)據(jù)得出結論：貸款市場競爭對企業(yè)信貸可得性有顯著的負向作用。二是認為貸款市場競爭與關系型信貸正相關。例如，Memmel等(2008)[14]對德國16000份帶有銀企關系信息的數(shù)據(jù)進行了實證分析，認為貸款市場競爭的加劇更能促進關系型信貸業(yè)務，尤其是對于小型銀行而言。Fraser等(2012)[9]則從資本市場競爭的視角出發(fā)，通過對1978～2002年日本金融市場數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，在資本市場激烈競爭的前提下，銀行競爭與短期關系型信貸正相關。三是認為貸款市場競爭與關系型信貸是非線性關系。當貸款市場競爭度從較低水平逐漸增大時，市場集中度逐漸變小，銀行的關系型信貸量逐漸減少；當貸款市場競爭度增加到一定程度時，關系型信貸量降到最低點；當貸款市場競爭度繼續(xù)增加時，市場集中度隨之變小，關系型信貸量開始增加(Elsas，2005；Degryse和Ongena，2007)[8][6]。此外，也有文獻認為貸款市場競爭與關系型信貸沒有必然聯(lián)系(Neuberger等，2008)[15]。

二、從異質性視角研究貸款市場競爭與關系型信貸的關系

考慮銀行規(guī)模的異質性，朱閏龍(2004)[35]利用市場結構和均衡理論構建了理論模型，將大銀行間的競爭與中小銀行間的競爭進行區(qū)分，探討不同主體間的競爭對關系型信貸的影響。研究表明，中小銀行間競爭程度較低時，關系型信貸較少，當競爭達到一定程度時，中小銀行將只提供關系型信貸，但由于大銀行間的激烈競爭會減少整個銀行間的競爭度，同時會減少中小銀行總的貸款能力，因此銀行間競爭將會減少關系型信貸量。與此結論不同，李琪(2014)[29]借鑒產業(yè)經濟學中的擴展的Hotelling模型，假設貸款市場中只有一家大銀行和一家小銀行，通過利潤最大化公式計算兩家銀行都選擇交易型貸款或關系型信貸，或者一家選擇交易型貸款且另一家選擇關系型信貸時的均衡利潤矩陣，通過靜態(tài)博弈分析結果顯示，小銀行間的競爭會增加關系型信貸量，而大銀行間的競爭與關系型信貸量呈倒U型關系，即先增加后減少。

實證研究方面，近些年的文獻考慮了銀行和企業(yè)特征的異質性，得出了更有說服力的結論。Canales和Nanda(2008)[4]按組織結構將銀行分為集中性銀行和分散化銀行，通過對2002～2006年墨西哥中小企業(yè)數(shù)據(jù)分析得出，當貸款市場競爭度較低時，相比分散化銀行，集中性銀行更傾向于開展關系型信貸業(yè)務。Zarutskie(2009)[21]從銀行規(guī)模的異質性角度出發(fā)，通過對1976～2003年美國的商業(yè)銀行調查數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，隨著貸款市場競爭加劇，雖然小銀行不如大銀行的專業(yè)化水平高，但是小銀行更傾向于選擇高風險的關系型信貸模式。更進一步地，Presbitero和Zazzaro(2011)[20]將貸款市場競爭情況依照銀行規(guī)模的異質性進行區(qū)分，以便體現(xiàn)貸款市場的競爭主體主要是大銀行還是小銀行。通過運用Logit和Probit模型對1998～2003年意大利4121家中小企業(yè)樣本進行回歸分析發(fā)現(xiàn)：當貸款市場競爭較弱時，大銀行是主要競爭者，此時大銀行間的競爭會減少關系型信貸；當貸款市場競爭較為激烈時，小銀行是主要競爭者，此時小銀行間的競爭會增加關系型信貸。在國內，張曉玫和潘玲(2013)[33]選取了2004～2010年我國中小板的149家公司為樣本，研究表明，我國銀行業(yè)競爭與關系型信貸存在倒U型關系，即隨著銀行業(yè)競爭度增加，中小企業(yè)關系型信貸呈現(xiàn)出先升后降的趨勢，并指出這一結論可能與我國二元金融結構和區(qū)域差異有關。郭建強等(2015)[27]基于銀行規(guī)模異質性視角，以2006～2013年我國432家A股上市公司面板數(shù)據(jù)為研究樣本，得出了同樣的結論，并進一步地考慮了企業(yè)產權的異質性，得出貸款市場競爭與國有企業(yè)關系型信貸呈倒U型關系，但與非國有企業(yè)關系型信貸的關系不明顯。

總之，目前對貸款市場競爭與關系型信貸關系的探討較為豐富。假說研究上有“投資”假說、“戰(zhàn)略”假說和“聲譽”假說等，以及基于銀企異質性的理論模型。在實證研究上，既有以美國等市場主導型貸款市場為樣本的研究，也有以日德、中國等政府主導型貸款市場為樣本的研究。從研究趨勢看，理論分析將呈交互式趨勢，從微觀主體行為到市場結構視角，更加注重銀企互動和銀行間的相互影響。同時，實證研究將更加深入，包括考慮銀行或企業(yè)的異質性因素，關系型信貸變量指標的選擇，非線性模型方法的引入等。但已有研究的不足主要體現(xiàn)在兩個方面：一方面缺少從銀行貸款行為視角考察銀行異質性對貸款市場競爭和關系型信貸關系的理論闡釋；另一方面缺少以轉型經濟體或發(fā)展中國家為樣本的實證研究，綜合考慮銀行產權性質、企業(yè)異質性的實證研究更少。基于此，本文在以往研究的基礎上，從銀行異質性和企業(yè)異質性的視角研究我國貸款市場競爭與關系型信貸關系，以期得出更具適用性的結論。

理論模型分析及研究假設

為了檢驗在加入銀行異質性因素后，貸款市場競爭與關系型信貸之間的關系，本文分別從大銀行和小銀行貸款定價的角度構建理論模型2。

一、銀行貸款的總成本

銀行貸款的總成本包括生產硬信息的成本和軟信息的成本。就大銀行的單位貸款總成本而言，對硬信息的生產成本固定不變，這是由大銀行對硬信息的生產技術同質決定的；而對軟信息的生產成本與軟信息量成正比，與大銀行間的競爭程度成反比，這是因為生產軟信息不是大銀行的比較優(yōu)勢，只有當大銀行間的競爭激烈時，大銀行才會提高軟信息生產技術從而降低軟信息生產成本。因此，大銀行的單位貸款總成本可表示為：

其中，TCL表示大銀行的單位貸款總成本，表示大銀行生產硬信息成本，CLS(μL,θ)表示大銀行生產軟信息的成本，μL表示大銀行間的競爭度(0<μL<1)，θ表示從單位貸款中生產的軟信息量。

就小銀行的單位貸款總成本而言，一方面，小銀行不具有生產硬信息的比較優(yōu)勢，但是競爭會促使小銀行生產硬信息，從而增加貸款成本；另一方面，小銀行具有生產軟信息的比較優(yōu)勢，生產成本只與軟信息量正相關，而與小銀行間的競爭度無關。因此，小銀行的單位貸款總成本可表示為：

其中，TCS表示小銀行的單位貸款總成本，CSH(μS)表示小銀行對硬信息的生產成本，CSS(θ)表示小銀行對軟信息的生產成本，μS表示小銀行間的競爭度(0<μs<1)。

進一步，就生產同等量的軟信息而言，由于小銀行比大銀行更具有優(yōu)勢，大銀行需要比小銀行付出更多的生產成本。多出的生產成本與大銀行之間的競爭度有關：當只有一家大銀行，即μL→0時，大銀行生產軟信息的成本最高，為；當大銀行間完全競爭，即μL→1時，大銀行生產軟信息的技術與小銀行相同，生產成本最低，為CSS(θ)。因此，大銀行和小銀行對軟信息生產成本的一般關系為：

反之，就生產同等量的硬信息而言，由于大銀行比小銀行更有優(yōu)勢，小銀行需要比大銀行付出更多的生產成本，多出的生產成本與小銀行之間的競爭度有關。因此，大銀行和小銀行對硬信息生產成本的一般關系為：

將式(3)代入式(1)，式(4)代入式(2)，可分別得出大銀行和小銀行的單位貸款總成本的表達式為：

二、銀行貸款的信息租金

信息租金是銀行生產信息的回報，也是貸款定價的重要考慮因素。銀行的信息租金包含兩部分：一是正常的信息租金，是指使銀行進行信息生產所必需的最低限度的利潤水平，即如果把資源用于生產其它相同信息量的項目所可能得到的回報，它與單位貸款信息量正相關；二是超額的信息租金，是指當一家銀行的信息生產技術高于同行業(yè)而使其成本低于其他銀行時獲得的高于正常水平的收益，它與銀行間的競爭度有關，競爭越激烈，信息生產技術的差異越小，成本差異也越小，從而超額信息租金越小。4因此，大銀行和小銀行的信息租金表達式分別為：

其中，RL表示大銀行的單位貸款所獲得的信息租金，RS表示小銀行的單位貸款所獲得的信息租金，φ表示單位貸款信息量，RI(φ)表示單位貸款所獲得的正常的信息租金。

三、銀行貸款的定價

銀行貸款利率應該等于無風險利率、單位貸款成本和信息租金之和。因此，大銀行和小銀行單位貸款的定價公式為：

其中，rL表示大銀行的貸款利率，rS表示小銀行的貸款利率，rf表示無風險收益率。

對于單位貸款而言，借款企業(yè)會選擇貸款利率低的銀行，如果rL＞rS，借款企業(yè)會選擇小銀行；反之，借款企業(yè)會選擇大銀行。因此，為了獲得貸款，均衡時，大銀行和小銀行的貸款定價相同，即rL=rS。由此可得：

由(7)和(10)可得，當TCS≥TCL時，

由(8)和(10)可得，當TCS≤TCL時，

因為0＜μL＜1，0＜μS＜1，所以要想使式(11)和(12)成立，必須滿足TCL=TCS，因此由式(5)和(6)可得，

變形為：

兩邊同時對θ求導，整理可得：

H0：考慮銀行異質性，貸款市場競爭和關系型信貸的變動關系存在兩個不同的區(qū)制，即關系型信貸關于大銀行間貸款競爭的變動與其關于小銀行間貸款競爭的變動相反。

基于面板門檻模型的實證研究

一、樣本選取和變量設定

由于我國A股上市公司2006年以前的財務數(shù)據(jù)缺失較多，本文選取具有2006～2014年完整數(shù)據(jù)的我國A股上市公司作為研究樣本，并且遵循如下篩選原則：(1)必須為2006年1月1日前A股上市的企業(yè)；(2)去除ST企業(yè)、S企業(yè)和PT企業(yè)；(3)去除金融、保險類企業(yè)；(4)去除未借款企業(yè)，以及缺少長期借款數(shù)據(jù)和凈資產收益率等財務信息的企業(yè)。本文最終選取了430家A股上市公司2006～2014年數(shù)據(jù)構成面板數(shù)據(jù)樣本。

根據(jù)研究假設H0，本文設定的研究變量及其理論依據(jù)為：

1. 被解釋變量為關系型信貸(RL)

關系型信貸是銀行基于對借款企業(yè)私有信息的專有性而發(fā)放的貸款，是一個理論上抽象的概念，以往的實證研究中采用了多種指標來表征關系型信貸，比如Berger和Udell(1995)[3]采用銀行對借款企業(yè)的授信額度，Ongena 和 Smith(2007)[6]采用曾經給企業(yè)放貸的銀行數(shù)目和企業(yè)從主銀行獲得的借款份額，羅黨論和唐清泉(2007)[31]、Fraser等(2012)[9]、郭建強等(2015)[27]采用長期借款份額等。從中可以看出，對關系型信貸的衡量主要考慮時間、金額和關系網絡三個因素，采用企業(yè)從主銀行獲得的借款份額這一指標綜合了金額和關系網絡兩個因素，采用長期借款份額這一指標結合了時間和金額兩個因素，而其他指標則只考慮了一個因素。由于我國企業(yè)從主銀行獲得的借款份額數(shù)據(jù)較難獲得，本文采用“長期借款/(長期借款+短期借款)”這一指標來衡量關系型信貸。

2. 解釋變量為各省貸款市場競爭度(HHI)

考慮到我國貸款市場競爭具有區(qū)域特征，各省的貸款市場競爭程度不同，本文按省份計算貸款市場競爭程度。國內外文獻一般使用行業(yè)集中度指標來表示行業(yè)競爭度，衡量指標包括行業(yè)集中率(CRn)、赫爾芬達爾—赫希曼指數(shù)(HHI)等結構化指標和Panzar-Rosse模型等非結構化方法。相比結構化指標，非結構化方法考慮了行業(yè)中企業(yè)經營層面的微觀數(shù)據(jù)，更能精確地表示出該行業(yè)的競爭度情況。由于目前難以獲取2006～2014年各家銀行在各省份的財務數(shù)據(jù)，無法使用非結構化方法構建貸款市場競爭度指標，因此本文借鑒前人研究，采用了赫爾芬達爾—赫希曼指數(shù)(HHI)。由于各銀行在各省的貸款數(shù)據(jù)不完整，本文參照中國人民銀行發(fā)布的各年《中國區(qū)域金融運行報告》，將銀行劃分了九大類：大型商業(yè)銀行、國家開發(fā)銀行和政策性銀行、股份制商業(yè)銀行、郵政儲蓄銀行、城市商業(yè)銀行、城市信用社、小型農村金融機構、新型農村金融機構和外資銀行，計算這九類銀行間的貸款競爭度。與Presbitero和Zazzaro(2011)[20]、郭建強等(2015)[27]不同的是，本文并沒有使用支行數(shù)目數(shù)據(jù)，而是選擇了總資產數(shù)據(jù)，因為相比支行數(shù)目，銀行的貸款業(yè)務量與總資產規(guī)模更具有相關性，總資產規(guī)模間的競爭更能代表貸款市場的競爭。HHI介于0與1之間，數(shù)值越大表示市場競爭度越小。

3. 門檻變量為銀行業(yè)結構(BS)

根據(jù)研究假設H0，關系型信貸與貸款市場競爭的關系與銀行業(yè)結構(大銀行和小銀行)有關，因此銀行業(yè)結構變量的設定能夠表示出當貸款市場主要是大銀行間的競爭(或小銀行間的競爭)時其對關系型信貸的影響。Presbitero和Zazzaro(2011)[20]、郭建強等(2015)[27]使用大銀行支行數(shù)目的占比和小銀行支行數(shù)目的占比表示銀行業(yè)結構，本文對此進行了改進：一是與本文設定的貸款市場競爭度HHI指標相一致，采用了銀行資產數(shù)據(jù)；二是直接將大銀行數(shù)據(jù)與小銀行數(shù)據(jù)作對比，綜合反映出二者的變化導致的銀行業(yè)結構的變化。因此，BS的表達式為“小銀行總資產/大銀行總資產”5。

4. 控制變量

已有研究證實，企業(yè)的資產規(guī)模越大，越容易獲得貸款，尤其是長期借款；企業(yè)的固定資產越多，可用于抵押的資產也就越多，也越容易獲得貸款；企業(yè)的資產負債率越高，表明長期發(fā)展的能力越強，越容易獲得關系型信貸；企業(yè)的凈資產收益率越大，說明盈利能力越強，越容易獲得貸款；企業(yè)的流動比率越大，說明償債能力越強，越容易獲得貸款(Presbitero和Zazzaro，2011；何韌等，2012；郭建強等，2015)[20][28][27]。因此，本文選取了樣本企業(yè)的資產規(guī)模(SIZE)、固定資產比率(FA)、資產負債率(ROA)、凈資產收益率(ROE)和流動比率(CR)作為控制變量，具體變量定義見表1。

本文數(shù)據(jù)來源于兩個方面：一是中國人民銀行發(fā)布的2006～2014年各年各省的《中國區(qū)域金融運行報告》，從中提取了各類銀行總資產數(shù)據(jù)，計算出了變量HHI和BS；二是國泰安CSMAR系列數(shù)據(jù)庫，從中提取了樣本企業(yè)2006～014年各年的財務數(shù)據(jù)，計算出了變量RL和控制變量。各變量的描述性統(tǒng)計結果如表1所示。

二、面板門檻模型的設定和估計方法

為了驗證假設H0，檢驗關系型信貸關于貸款市場競爭變動的非線性關系，本文使用Hansen的面板門檻模型進行回歸分析。首先構建單一門檻模型：

其中，i=1,…, 430，表示上市公司，t=2006,…,2014，表示年份，RLit為被解釋變量，HHIit為解釋變量，SIZEit、FAit、ROAit、ROEit和CRit為控制變量，BSit為門檻變量，γ為一特定的門檻值，I(·)為指標函數(shù)，μi為個體效應，εit～iidn.N(0,δ2) 為隨機擾動項。

表1 變量定義和描述性統(tǒng)計

根據(jù)Hansen(1999)[10]的面板門檻技術，估計單一門檻模型首先要對回歸模型進行參數(shù)估計，求得回歸系數(shù)β1(γ)和β2(γ)，以及門檻值γ。具體做法是，每個樣本觀察值減去其組內平均值從而消除個體效應μi后得到模型：

然后通過使用最小二乘法(OLS)估計出β1(γ)和β2(γ)，并計算出殘差平方和SSR(γ)，接著選擇最優(yōu)的門檻估計值γ使得SSR(γ)最小，最終得出參數(shù)估計量和。得到參數(shù)估計值以后，需要進行門檻效應的顯著性檢驗和門檻估計值的真實性檢驗。對于是否存在門檻效應，原假設為H0:β1=β2,，Hansen(1999)[10]提出使用似然比統(tǒng)計量，其中SSR0是在原假設H0下得到的殘差平方和，是對擾動項方差的一致估計。通過采用“自助法”獲取LR的漸近分布的臨界值，從而得到基于LR檢驗的P值，當P值足夠小時，拒絕原假設，說明存在顯著的門檻效應。進一步對門檻估計值的真實性進行檢驗，原假設是H0:γ=γ0，似然比統(tǒng)計量為通過LR(γ)計算γ的置信區(qū)間，形成“非拒絕域”。

以上是存在一個門檻值時的做法，但有可能存在多重門檻，以下以雙重門檻模型為例。雙重門檻模型可設定為：

其中，γ1和γ2表示兩個門檻值，且γ1＜γ2。

雙重門檻模型的原理是先假設單一門檻模型估計的門檻值存在，再搜索是否存在第二個門檻。如果存在第二個門檻，則將其固定，再重新搜索第一個門檻，從而得到其優(yōu)化后的一致估計量。多門檻模型的估計和檢驗以此類推。

三、實證分析

本文使用Stata13.0軟件進行實證分析。首先，采用“bootstrap法”模擬500次后得到門檻效應的自抽樣檢驗結果(如表2所示)，可以看出，單一門檻效應在1%的顯著水平下顯著，雙重門檻效應在5%的顯著水平下顯著，三重門檻效應在1%的顯著水平下顯著。但從門檻估計結果(如表3所示)可以看出，三重門檻估計值的95%置信區(qū)間為[0.039, 0.407]，包含雙重門檻的第二個門檻值，因此第三個門檻值并不可靠，應選用雙重門檻模型。

表2 門檻效應自抽樣檢驗

表3 門檻估計結果

其次，對雙重門檻模型的門檻值進行估計和檢驗。兩個門檻的估計值和95%置信區(qū)間如表3所示，兩個門檻的門檻參數(shù)(BS)與似然比統(tǒng)計量(LR)的關系如圖1和圖2所示，圖中虛線表示LR的臨界值。從表3、圖1和圖2可以得出：當?shù)诙€門檻和第一個門檻的估計值分別為0.258和0.480時，LR值均為0；當?shù)诙€門檻處于區(qū)間[0.039,0.414]和第一個門檻處于區(qū)間[0.474, 0.485]時，兩個門檻的LR值均小于95%置信區(qū)間的臨界值，接受原假設，通過了門檻值的真實性檢驗。

圖1 雙重門檻模型的第二個門檻估計值和95%的置信區(qū)間

圖2 雙重門檻模型的第一個門檻估計值和95%的置信區(qū)間

表4 雙重門檻模型下關系型信貸的回歸結果

最后，對雙重門檻模型進行回歸分析。根據(jù)表4的回歸結果可以得出，我國貸款市場競爭度對關系型信貸量的影響與銀行業(yè)結構有關，存在“雙重門檻效應”，兩個門檻的估計值分別為0.258和0.480?；貧w結果顯示：當銀行業(yè)結構(BS)數(shù)值較小，低于門檻值0.258時，相比小銀行，大銀行的資產規(guī)模較大，貸款市場競爭主要表現(xiàn)為大銀行間的競爭，此時競爭越激烈(對應于HHI越小)，關系型信貸越少；當BS數(shù)值逐漸加大，處于門檻值0.258和0.480之間時，貸款市場上小銀行間的競爭逐漸加劇，此時貸款市場競爭越激烈(對應于HHI越小)，關系型信貸越多；當BS數(shù)值進一步加大，高于門檻值0.480時，貸款市場上的競爭主要表現(xiàn)為小銀行間的競爭，此時小銀行間的競爭越激烈(對應于HHI越小)，關系型信貸越多，且增加幅度更大(回歸系數(shù)由-0.109變?yōu)?0.377)。因此，假設H0得到了驗證，并進一步得出：大銀行間競爭與關系型信貸負相關，小銀行間競爭與關系型信貸正相關。

大銀行間競爭與關系型信貸負相關，說明大銀行在向企業(yè)提供關系型信貸時更符合“投資”假說，即大銀行提供關系型信貸的目的是為了通過對企業(yè)軟信息的專用性投資獲得壟斷利潤。但由于大銀行只在處理硬信息上有比較優(yōu)勢，競爭的加劇只會削弱大銀行對企業(yè)軟信息的占有權和對借款企業(yè)的控制力，破壞銀企長期關系，使大銀行減少關系型信貸的供給。與此相反，小銀行間競爭與關系型信貸正相關，說明小銀行在向企業(yè)提供關系型信貸時更符合“戰(zhàn)略”假說，即小銀行會把向企業(yè)提供關系型信貸視作一種經營戰(zhàn)略，追求銀企關系的穩(wěn)定帶來的長期收益，這與小銀行具有生產企業(yè)軟信息的比較優(yōu)勢密切相關，傾向于提供關系型信貸，即“小銀行優(yōu)勢”。因此，小銀行間的貸款競爭主要體現(xiàn)在對關系型信貸的爭奪上，競爭的加劇會使小銀行不斷提高軟信息的生產能力，維護銀企關系的穩(wěn)定性，從而增加關系型信貸。

在控制變量方面，結論顯示，企業(yè)規(guī)模的增加會顯著增加關系型信貸，表明銀行更愿意向大企業(yè)提供關系型信貸。此外，企業(yè)的固定資產比率、資產負債率、凈資產收益率和流動比率也與關系型信貸正相關，說明企業(yè)的財務信息在銀行的關系型信貸決策中也很重要，不僅僅是私有信息。

進一步分析：考慮企業(yè)產權和所屬行業(yè)的異質性

企業(yè)的產權性質和所屬行業(yè)的不同會對銀行選擇關系型信貸行為造成不同的影響。Aoki和Dinc(1997)[1]指出，政策性租金是銀行開展關系型信貸業(yè)務的內在激勵因素之一，而獲得這部分政策性租金的先決條件是遵從政府的政策，不同產權性質和所屬行業(yè)的企業(yè)獲得的政府政策支持不盡相同，銀行對其提供的關系型信貸情況也不同。

就我國而言，國有企業(yè)和非國有企業(yè)面對的經營環(huán)境和政策支持有所不同。根據(jù)內生預算軟約束理論，在轉型國家中，由于企業(yè)同時承擔政府目標和企業(yè)目標，就會存在政策性虧損和經營性虧損，激勵不相容導致企業(yè)會將所有虧損歸咎于政策性原因，在信息不對稱的情況下，政府無法區(qū)分兩種虧損，只能給予財政補貼或者銀行貸款支持，產生了企業(yè)預算軟約束的問題(Lin等，1998；Lin和Tan，1999；林毅夫等，2004)[12][13][30]。白重恩等(2004)[23]研究表明，由于地方政府官員有權任免國有企業(yè)高管，存在強烈的動機保護國有比重較高的企業(yè)以謀取私利。周黎安(2004)[34]通過構建地方政府官員政治晉升博弈模型得出地方政府官員的政治競爭依賴于對國有企業(yè)的影響力。因此，相比非國有企業(yè)，地方政府更傾向于保護和支持國有企業(yè)。這種保護和支持會使國有企業(yè)存在政府救助的預期，從而導致過度舉債，并且地方政府出于私利會積極擴大國有企業(yè)規(guī)模，促使銀行信貸資源向國有企業(yè)傾斜，造成國有企業(yè)過度舉債(Huang，2003；Cull和Xu，2004；巴曙松等，2005)[11][5][22]。從期限上看，如果國有企業(yè)選擇在短期貸款到期時續(xù)貸，銀行則需要對企業(yè)經營狀況和投資項目重新評估，監(jiān)督成本和談判成本比較高，因此國有企業(yè)更傾向于在地方政府的保護和支持下得到長期貸款，從而形成了關系型信貸(余明桂和潘紅波，2008)[32]。因此，在研究我國銀行異質性對貸款市場競爭和關系型信貸二者關系的影響時，有必要結合我國實際，考慮企業(yè)產權的異質性。因此提出假設H1。

H1：考慮銀行異質性，貸款市場競爭對國有企業(yè)關系型信貸和非國有企業(yè)關系型信貸的影響不同。

此外，在我國，制造業(yè)企業(yè)和非制造業(yè)企業(yè)獲得的政策扶持和融資環(huán)境也不盡相同。改革開放以后，制造業(yè)增加值在我國GDP總量中的占比為30%以上，尤其是我國經濟較發(fā)達的東部地區(qū)，主要依靠低成本的勞動力優(yōu)勢參與到全球產業(yè)鏈當中，以加工貿易方式促進了制造業(yè)的蓬勃發(fā)展。因此，制造業(yè)的發(fā)展是促進我國經濟增長的決定性因素。近年來，我國提出制造強國戰(zhàn)略，并在十三五期間全面實施《中國制造2025》，推進我國制造業(yè)轉型升級，體現(xiàn)了國家從戰(zhàn)略層面對制造業(yè)發(fā)展的政策支持。此外，各行業(yè)由于對外部融資依賴度存在差異，獲得的資金支持有所不同。制造業(yè)對外部融資依賴度較強，在我國資本市場還不成熟的階段，銀行貸款是其主要的外部資金來源，并且我國銀行業(yè)競爭的加劇有利于外部融資依賴度較高的制造業(yè)獲得貸款(付紅和高瑋，2010；高瑋，2010)[25][26]。由于制造業(yè)和非制造業(yè)在我國經濟地位、政策支持、外部融資依賴度等方面的不同，有必要進一步考慮貸款市場競爭對制造業(yè)企業(yè)關系型信貸和非制造業(yè)企業(yè)關系型信貸的不同影響。因此提出假設H2。

H2：考慮銀行異質性，貸款市場競爭對制造業(yè)企業(yè)關系型信貸和非制造業(yè)企業(yè)關系型信貸的影響不同。

一、企業(yè)產權異質條件下的貸款市場競爭與關系型信貸的門檻效應

將樣本企業(yè)分為國有企業(yè)樣本和非國有企業(yè)樣本，其中國有企業(yè)有310家，非國有企業(yè)有120家。然后采用“bootstrap法”分別模擬500次對兩組樣本進行門檻效應的自抽樣檢驗(如表5所示)。結果顯示：國有企業(yè)樣本存在三重門檻效應，在10%的顯著水平下顯著；非國有企業(yè)樣本也存在三重門檻效應，在5%的顯著水平下顯著。但從門檻估計結果(如表6所示)來看，國有企業(yè)樣本的三重門檻估計值的95%置信區(qū)間為[0.066, 0.561]，包含雙重門檻的第二個門檻值，因此應選用雙重門檻模型，門檻值為0.257和0.480；非國有企業(yè)樣本選用三重門檻模型，門檻值為0.090、0.339和0.398。經檢驗，國有企業(yè)樣本的雙重門檻值和非國有企業(yè)樣本三重門檻值的似然比統(tǒng)計量LR均小于95%置信區(qū)間的臨界值，處于原假設接受域內，通過了門檻值的真實性檢驗。

表5 門檻效應自抽樣檢驗（企業(yè)產權異質）

表6 門檻估計結果（企業(yè)產權異質）

表7 門檻模型回歸結果（企業(yè)產權異質）

得到了門檻值后，分別對國有企業(yè)的雙重門檻模型和非國有企業(yè)的三重門檻模型進行回歸分析。從表7的回歸結果可以得出，無論是對國有企業(yè)還是對非國有企業(yè)而言，貸款市場競爭與其關系型信貸的關系存在門檻效應，門檻變量為銀行業(yè)結構，并且二者的門檻效應有所不同。對國有企業(yè)而言，當銀行業(yè)結構(BS)數(shù)值較小，低于門檻值0.257時，貸款市場競爭主要表現(xiàn)為大銀行間的競爭，此時競爭越激烈，關系型信貸越少。隨著BS數(shù)值逐漸加大，貸款市場上的競爭主要表現(xiàn)為小銀行間的競爭，此時小銀行間的競爭越激烈，關系型信貸越多。而對非國有企業(yè)而言，無論BS如何變化，貸款市場競爭越激烈，關系型信貸始終會減少，只是BS的增大會使減少幅度變大，即小銀行間的競爭比大銀行間的競爭對非國有企業(yè)關系型信貸的影響更大。因此，假設H1得到了驗證，即考慮銀行異質性，貸款市場競爭對國有企業(yè)關系型信貸和非國有企業(yè)關系型信貸的影響不同。這一影響差異主要體現(xiàn)在小銀行間競爭對不同產權性質企業(yè)的關系型信貸選擇上。隨著小銀行間競爭的加劇，小銀行傾向于增加國有企業(yè)的關系型信貸而減少非國有企業(yè)的關系型信貸。這說明面對激烈的貸款市場競爭，小銀行更愿意將對國有企業(yè)的關系型信貸視作一種“戰(zhàn)略”，通過長期穩(wěn)定的銀企關系需求多元化業(yè)務發(fā)展。而對非國有企業(yè)的關系型信貸，小銀行則會認為是一種“投資”，在競爭中傾向于減少放貸量，這是因為競爭的加劇會削弱小銀行的控制力，造成小銀行與非國有企業(yè)間關系的不穩(wěn)定，導致小銀行無法獲得長期收益，這與非國有企業(yè)對貸款價格的敏感度有關。

二、企業(yè)所屬行業(yè)異質條件下的貸款市場競爭與關系型信貸的門檻效應

表8 門檻效應自抽樣檢驗（企業(yè)所屬行業(yè)異質）

將樣本企業(yè)分為制造業(yè)企業(yè)樣本和非制造業(yè)企業(yè)樣本，其中制造業(yè)企業(yè)有228家，非制造業(yè)企業(yè)有202家。然后采用“bootstrap法”分別模擬500次對兩組樣本進行門檻效應的自抽樣檢驗(如表8所示)。結果顯示：制造業(yè)企業(yè)樣本存在單一門檻效應，在5%的顯著水平下顯著；非制造業(yè)企業(yè)樣本存在三重門檻效應，在5%的顯著水平下顯著。但從門檻估計結果(如表9所示)來看，非制造業(yè)企業(yè)樣本的三重門檻估計值的95%置信區(qū)間為[0.039,0.693]，包含雙重門檻模型的兩個門檻值，也與單一門檻模型的門檻值和區(qū)間重合，因此應選用單一門檻模型，門檻值為0.396；制造業(yè)企業(yè)樣本也選用單一門檻模型，門檻值為0.481。經檢驗，兩組樣本的單一門檻值的似然比統(tǒng)計量LR均小于95%置信區(qū)間的臨界值，處于原假設接受域內，通過了門檻值的真實性檢驗。

表9 門檻估計結果（企業(yè)所屬行業(yè)異質）

表10 門檻模型回歸結果（企業(yè)所屬行業(yè)異質）

然后，分別對制造業(yè)企業(yè)的單一門檻模型和非制造業(yè)企業(yè)的單一門檻模型進行回歸分析。與不同企業(yè)產權性質的分析結果類似，回歸結果顯示(如表10所示)，無論是對制造業(yè)企業(yè)還是對非制造業(yè)企業(yè)而言，貸款市場競爭與其關系型信貸的關系均存在門檻效應又有所不同，門檻變量為銀行業(yè)結構。對制造業(yè)企業(yè)而言，當銀行業(yè)結構(BS)數(shù)值較小，低于門檻值0.481時，貸款市場競爭主要表現(xiàn)為大銀行間的競爭，此時競爭越激烈，關系型信貸越少。但隨著BS數(shù)值逐漸加大，大于0.481時，貸款市場上的競爭主要表現(xiàn)為小銀行間的競爭，此時小銀行間的競爭越激烈，關系型信貸越多。而對非制造業(yè)企業(yè)而言，無論是大銀行之間還是小銀行之間，競爭加劇均會使關系型信貸減少，但小銀行間的競爭比大銀行間的競爭對非制造業(yè)企業(yè)關系型信貸的影響程度更大。因此，假設H2得到了驗證，即考慮銀行異質性，貸款市場競爭對制造業(yè)企業(yè)關系型信貸和非制造業(yè)企業(yè)關系型信貸的影響不同，主要體現(xiàn)在小銀行間的加劇競爭會使小銀行增加制造業(yè)企業(yè)的關系型信貸而減少非制造業(yè)企業(yè)的關系型信貸。由于制造業(yè)是我國經濟增長和產業(yè)轉型升級的支柱，具有生命周期長、規(guī)模效應明顯、政策扶持力度大、資金需求量大等特點，是我國商業(yè)銀行發(fā)放貸款的集中領域。隨著小銀行間競爭的加劇，小銀行更傾向于對制造業(yè)企業(yè)發(fā)放關系型信貸，以尋求依靠穩(wěn)定的銀企關系獲得貸款的長期收益和多元化的業(yè)務收益。而在小銀行間競爭加劇的背景下，非制造業(yè)企業(yè)的議價能力提高，轉換成本降低，不利于銀企關系的穩(wěn)定，從而是關系型信貸減少，這也與非制造業(yè)企業(yè)較短的生命周期有關。

結論與政策建議

從已有研究結論來看，貸款市場競爭與關系型信貸的關系還沒有得到一致的結論。其可能的原因是忽視了貸款市場競爭中的銀行異質性，即大銀行之間競爭和小銀行之間競爭的差異性。本文的貢獻在于：第一，從銀行貸款定價的視角構建理論模型，推導出大銀行間競爭和小銀行間競爭分別與軟信息生產(關系型信貸)之間的變動關系，證明了銀行異質性對貸款市場競爭和關系型信貸二者關系的顯著影響，即關系型信貸關于大銀行間競爭的變動與關于小銀行間競爭的變動相反。第二，選取2006～2014年我國430家A股上市公司的面板數(shù)據(jù)，使用Hansen的面板門檻模型進行回歸分析，得到了雙重門檻，從第一個門檻兩邊區(qū)制符號的不同驗證了理論假設，并進一步得出我國大銀行之間的競爭加劇會減少關系型信貸，而小銀行之間的競爭加劇會增加關系型信貸的結論。第三，考慮企業(yè)產權和所屬行業(yè)的異質性，得出大銀行間的競爭與關系型信貸的負相關關系不變，但是小銀行間的競爭加劇會增加國有企業(yè)和制造業(yè)企業(yè)的關系型信貸，而減少非國有企業(yè)和非制造業(yè)企業(yè)的關系型信貸。此外，控制變量的高度顯著性也印證了國外對關系型信貸影響因素的研究結論同樣適用于我國。根據(jù)研究結論，本文提出以下政策建議：

首先，政府應持續(xù)推進我國銀行業(yè)的改革。這包括繼續(xù)推進利率市場化改革，鼓勵設立民營銀行，完善存款保險制度和銀行退出機制。提高我國銀行業(yè)的市場化程度，促進銀行間的競爭，從而提高我國商業(yè)銀行生產企業(yè)軟信息的能力，尤其是小銀行之間競爭的加劇將有利于關系型信貸的生成。

其次，金融監(jiān)管部門應加強對非國有企業(yè)和非制造業(yè)企業(yè)的信貸支持力度。由于大銀行間競爭和小銀行間競爭的加劇均會減少銀行對非國有企業(yè)和非制造業(yè)企業(yè)的關系型信貸，為了突破融資約束，支持產業(yè)結構調整，金融監(jiān)管部門應該通過發(fā)展普惠金融、推進投貸聯(lián)動等政策上和模式上的支持積極為非國有企業(yè)和非制造業(yè)企業(yè)解決融資難的問題。

再次，小銀行應使用先進技術提高軟信息生產能力。隨著小銀行間的競爭越來越激烈，關系型信貸將成為主要放貸方式。生產軟信息是小銀行的比較優(yōu)勢，只有通過不斷提高軟信息的生產能力才能在激烈的競爭中獲得超額利潤。小銀行應多采集借款企業(yè)軟信息，通過使用大數(shù)據(jù)分析和信用建模處理軟信息，對企業(yè)做出科學準確的風險計量和評級，并能對關系型信貸進行風險定價，提高風險溢價。

最后，大銀行應集約資源以縮減放貸成本。隨著大銀行間競爭的加劇，關系型信貸將減少，交易型貸款將增加。大銀行的比較優(yōu)勢在于生產硬信息，但各大銀行的硬信息生產技術相當，彼此間的競爭更多地體現(xiàn)在貸款成本上。因此，大銀行必須通過集約資源，采用“信貸工廠”模式增強貸款流程的標準化，縮減貸款成本，提高放貸效率，增加信貸收益。

注釋