李 琳

一 引 言

制度低效導(dǎo)致的宏觀金融資源錯(cuò)配(張杰等，2017)和代理沖突導(dǎo)致的微觀企業(yè)資金配置效率低下(Jensen和Meckling，1976；Stein，2003)嚴(yán)重制約了我國(guó)制造業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。尤其是近些年隨著實(shí)體經(jīng)濟(jì)投資回報(bào)率持續(xù)下降，經(jīng)濟(jì)更是呈現(xiàn)出了“脫實(shí)向虛”趨勢(shì)(韓珣和李建軍，2020)。因此，如何通過(guò)金融供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革切實(shí)提升制造業(yè)企業(yè)的外部融資能力和資金配置效率是我國(guó)經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展亟需解決的一個(gè)重要現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。通過(guò)持續(xù)引入新的商業(yè)銀行、促進(jìn)競(jìng)爭(zhēng)的漸進(jìn)式改革是中國(guó)金融體制改革的主線(xiàn)之一，特別是2001年12月加入WTO后，中國(guó)政府進(jìn)一步加大了推動(dòng)銀行市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境的建設(shè)力度，經(jīng)過(guò)多年發(fā)展，國(guó)有銀行的絕對(duì)壟斷地位已大幅下降，銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)愈發(fā)激烈。

大量文獻(xiàn)從微觀企業(yè)視角研究銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的經(jīng)濟(jì)后果。基于中國(guó)銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)制度背景的不少研究認(rèn)為，銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)在增加企業(yè)融資規(guī)模和降低企業(yè)融資成本方面發(fā)揮了積極作用(張杰等，2017；李志生等，2020)，并促進(jìn)了企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升(蔡衛(wèi)星，2019；Gao et al.，2019；Li和Huang, 2015；盛安琪和耿獻(xiàn)輝，2021)。近年來(lái)，祝繼高等(2020)、李志生和金凌(2021)等學(xué)者嘗試探討了銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)企業(yè)投資效率的影響，發(fā)現(xiàn)銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)通過(guò)發(fā)揮債權(quán)治理效應(yīng)顯著提高了企業(yè)的投資水平和投資效率。本文在已有研究基礎(chǔ)上，利用中國(guó)銀監(jiān)會(huì)網(wǎng)站公開(kāi)的金融許可證信息構(gòu)造了地級(jí)市銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)指標(biāo)，以2006—2019年中國(guó)滬深兩市A股制造業(yè)上市企業(yè)為研究樣本，基于異質(zhì)性融資依賴(lài)視角，深入分析了銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)制造業(yè)上市企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響及機(jī)制。本文可能的貢獻(xiàn)為：一是與現(xiàn)有研究主要使用中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)不同，本文利用上市企業(yè)數(shù)據(jù)，一方面可在較長(zhǎng)的樣本區(qū)間研究持續(xù)的銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境變化對(duì)微觀企業(yè)的作用，另一方面上市企業(yè)相較工業(yè)企業(yè)一定程度上能反映金融摩擦最小狀態(tài)下企業(yè)的實(shí)際融資需求(Rajan和Zingales，1998)，有助于厘清銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)制造業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的真實(shí)影響及機(jī)制路徑。二是現(xiàn)有研究主要考察了銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)促進(jìn)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的融資約束機(jī)制，本文則重點(diǎn)考察了銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)作用于企業(yè)全要素生產(chǎn)率的資本配置機(jī)制，打開(kāi)了銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)作用于制造業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的“黑箱”，深化了銀行業(yè)改革支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的研究，豐富了銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)與企業(yè)資本配置的文獻(xiàn)。三是已有銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)代理變量，主要衡量了各地區(qū)的宏觀銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)水平。然而，不同企業(yè)由于要素密集度不同，外部融資依賴(lài)度有較大差異(Rajan和Zingales，1998)。采用地區(qū)銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)度無(wú)法識(shí)別對(duì)不同融資依賴(lài)企業(yè)的真實(shí)影響。本文基于異質(zhì)性融資依賴(lài)視角的研究，有利于更加精確地評(píng)估銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)制造業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。

二 理論分析及研究假說(shuō)

優(yōu)序融資理論認(rèn)為，企業(yè)是否尋求外部融資由其持有的自由現(xiàn)金流與投資項(xiàng)目所需的現(xiàn)金流資金缺口決定。當(dāng)企業(yè)發(fā)展進(jìn)入資本密集或研發(fā)密集階段時(shí)，企業(yè)會(huì)加大外部融資需求(Rajan和Zingelas，1998)。在MM理論資本市場(chǎng)完美假設(shè)條件下，企業(yè)內(nèi)外部融資成本相等，不存在融資約束。但現(xiàn)實(shí)中信息不對(duì)稱(chēng)問(wèn)題卻使經(jīng)濟(jì)主體獲得外部融資需付出高額的成本(Myers和Majluf，1984)，特別是外部資金需求高的企業(yè)，項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)及周期相較于一般企業(yè)更大、更長(zhǎng)，所面臨的融資約束更為嚴(yán)重(Rajan和Zingales，1998)。在我國(guó)以銀行為主導(dǎo)的金融體系下，制造業(yè)上市企業(yè)外部融資依然高度依賴(lài)于銀行信貸，而受制于金融市場(chǎng)化程度較低及制造業(yè)企業(yè)整體信用風(fēng)險(xiǎn)偏高，我國(guó)高融資依賴(lài)制造業(yè)企業(yè)的融資約束尤為嚴(yán)重。高融資約束環(huán)境使企業(yè)不得不將那些風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較高、投資周期較長(zhǎng)，但回報(bào)更高、更有利于企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升的投資項(xiàng)目削減，從而造成了嚴(yán)重效率損失。

產(chǎn)業(yè)組織理論的“市場(chǎng)力量假說(shuō)”認(rèn)為銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)加劇將削弱壟斷銀行對(duì)信貸市場(chǎng)的控制力，降低銀行期望收益率和保本貸款額，促使銀行增加信貸供給，降低信貸均衡利率，緩解企業(yè)融資約束(Besanko和Thakor，1992；Guzman，2000)。而以信息不對(duì)稱(chēng)理論為基礎(chǔ)的“信息假說(shuō)”認(rèn)為通過(guò)壟斷可激勵(lì)銀行與借款人形成長(zhǎng)期關(guān)系，緩解信息不對(duì)稱(chēng)所引致的逆向選擇與道德風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題，但銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)提高導(dǎo)致的信息溢出與搭便車(chē)現(xiàn)象，將阻礙銀企關(guān)系形成，造成借貸決策低效(Petersen和Rajan，1995)。因此，根據(jù)“市場(chǎng)力量假說(shuō)”，銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)通過(guò)緩解高融資依賴(lài)企業(yè)融資約束可提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率；根據(jù)“信息假說(shuō)”，銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)將通過(guò)抑制高融資依賴(lài)企業(yè)信貸而降低企業(yè)全要素生產(chǎn)率。“市場(chǎng)力量假說(shuō)”和“信息假說(shuō)”兩種觀點(diǎn)都有大量經(jīng)驗(yàn)研究支持，但這些結(jié)論主要建立在歐美發(fā)達(dá)國(guó)家制度背景下。基于中國(guó)情境的經(jīng)驗(yàn)研究，總體上支持了“市場(chǎng)力量假說(shuō)”。據(jù)此提出假說(shuō)1。

假說(shuō)1：銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)有利于高融資依賴(lài)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升。

高效率的資本配置是指企業(yè)合理將資本投資于生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)所需的生產(chǎn)要素進(jìn)而實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)率最大化的方式(Almeida和Wolfenzon，2006)?！白杂涩F(xiàn)金流假說(shuō)”認(rèn)為，兩權(quán)分離下所有者和管理者利益目標(biāo)相悖，可引發(fā)管理者基于自利性目的而濫用資金進(jìn)而侵占股東利益的第一類(lèi)委托代理問(wèn)題(Jensen, 1986)。而金字塔式股權(quán)結(jié)構(gòu)下終極控制權(quán)和現(xiàn)金流權(quán)不對(duì)等又會(huì)導(dǎo)致終極控股人為獲取私利而利用資產(chǎn)轉(zhuǎn)移、內(nèi)部交易、關(guān)聯(lián)投資等方式侵占中小股東利益的第二類(lèi)委托代理問(wèn)題。因股權(quán)結(jié)構(gòu)相對(duì)集中，我國(guó)資本市場(chǎng)的第二類(lèi)委托代理問(wèn)題尤為突出(Jiang和Kim，2015)。在大股東終極控制模式下，固定資產(chǎn)、專(zhuān)用資產(chǎn)等是大股東從上市企業(yè)謀取控制收益的重要來(lái)源，上市企業(yè)更傾向于對(duì)這些資產(chǎn)進(jìn)行投資，從而擠占R&D 投資和其他技術(shù)性資產(chǎn)的長(zhǎng)期投資(Dyck和Zingales，2004)。代理成本問(wèn)題的存在使企業(yè)資本并不能按照傳統(tǒng)金融理論中邊際收益和成本相等的原則在新古典完美市場(chǎng)均衡條件下自動(dòng)實(shí)現(xiàn)最優(yōu)配置(Stein，2003)，不利于企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升。

可見(jiàn)，通過(guò)提升企業(yè)資本配置效率促進(jìn)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的關(guān)鍵是發(fā)揮公司的治理能力。債權(quán)治理在抑制企業(yè)資本非效率配置方面可發(fā)揮重要作用。一是債權(quán)人通過(guò)約定債務(wù)期限、規(guī)模、利率、設(shè)置限制性條款、要求提供擔(dān)保物等方式向企業(yè)施壓以保障自身按期收回本息的舉措，可減少管理層支配的自由現(xiàn)金流，抑制管理層的自利性行為(Jensen和Meckling，1976)；二是銀行通過(guò)降低大股東信用評(píng)級(jí)、提高后續(xù)借款成本、提前收回貸款等方式，可懲戒大股東謀求控制權(quán)私有的行為(Lin et al.，2011)。我國(guó)銀行債權(quán)具有積極的外部治理效應(yīng)，尤其是隨著銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度提升，銀行的債權(quán)治理能力將被強(qiáng)化。這源于銀行通過(guò)信貸擴(kuò)張獲取利潤(rùn)的行為，提高了銀行風(fēng)險(xiǎn)偏好水平。為降低銀行經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，銀行將主動(dòng)與企業(yè)保持溝通，從而更有效地監(jiān)督企業(yè)資金使用行為(李志生等，2020)。據(jù)此提出假說(shuō)2。

假說(shuō)2：銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)通過(guò)促進(jìn)信貸強(qiáng)化債權(quán)治理效應(yīng)有助于提升企業(yè)資本配置效率，進(jìn)而提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率。

三 研究設(shè)計(jì)

(一)數(shù)據(jù)來(lái)源

本文的研究樣本為2006—2019年中國(guó)滬深A(yù)股上市企業(yè)。為保證數(shù)據(jù)的完整性和研究結(jié)果的可靠性，在使用前剔除了數(shù)據(jù)短缺嚴(yán)重的企業(yè)，最終得到15278個(gè)樣本。數(shù)據(jù)源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)。為消除樣本離群值的影響，對(duì)所有連續(xù)變量在99%和1%分位處縮尾處理。

(二)模型設(shè)定

為檢驗(yàn)銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)制造業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，參考Rajan和Zingales(1998)的方法，設(shè)計(jì)了如下實(shí)證模型:

TFP

=

α

+

γ

×

Comp

×

EXD

-1+∑

β

×

Control

-1+

d

+

d

+

μ

(1)

式(1)中，被解釋變量

TFP

代表企業(yè)

i

在第

t

年的全要素生產(chǎn)率；核心解釋變量

Comp

為企業(yè)

i

所在城市

t

年的銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)水平；

EXD

表示企業(yè)

i

在

t

年的外部融資依賴(lài)度；控制變量

Control

是一系列企業(yè)特征因素；

d

為企業(yè)個(gè)體固定效應(yīng)，用于捕捉不隨時(shí)間變化的企業(yè)特征；

d

是年份固定效應(yīng)，用來(lái)控制隨時(shí)間變化的不可觀測(cè)因素；

μ

為企業(yè)層面聚類(lèi)穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤。

γ

衡量了銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)異質(zhì)性外部融資依賴(lài)制造業(yè)企業(yè)的全要素生產(chǎn)率效應(yīng)，結(jié)果顯著為正，表明銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)能促進(jìn)高外部融資依賴(lài)制造業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率；為負(fù)表示會(huì)抑制高外部融資依賴(lài)制造業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率。為緩解可能存在的內(nèi)生性問(wèn)題，本文企業(yè)層面變量進(jìn)行了滯后一期處理。

(三)變量定義

1.被解釋變量：全要素生產(chǎn)率

常用的測(cè)算企業(yè)全要素生產(chǎn)率的方法主要有OP方法和LP方法。但OP法要求企業(yè)真實(shí)投資必須為正，在估計(jì)時(shí)將會(huì)損失不少樣本，而LP方法可通過(guò)替換變量解決樣本損失問(wèn)題。在這一考慮下，選擇LP方法測(cè)度企業(yè)全要素生產(chǎn)率較為合適(任勝鋼等，2019)。全要素生產(chǎn)率計(jì)算過(guò)程中用到的產(chǎn)出變量為企業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入，勞動(dòng)力投入為支付給職工以及為職工支付的現(xiàn)金，資本投入為企業(yè)固定資產(chǎn)凈額，中間投入為主營(yíng)業(yè)務(wù)成本與財(cái)務(wù)費(fèi)用、管理費(fèi)用、銷(xiāo)售費(fèi)用之和減固定資產(chǎn)折舊與支付給職工以及為職工支付的現(xiàn)金之和。以上變量都是以1992年為基期的實(shí)際值的對(duì)數(shù)，其中主營(yíng)業(yè)務(wù)收入、勞動(dòng)力投入、中間投入使用企業(yè)所在省份GDP指數(shù)平減，企業(yè)固定資產(chǎn)凈額使用固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)平減。

2.核心解釋變量：銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)

有關(guān)銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的代理變量，以銀行業(yè)市場(chǎng)結(jié)構(gòu)指標(biāo)或放松管制的準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)居多，但這兩類(lèi)指標(biāo)主要衡量了各地區(qū)的宏觀銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)水平。Rajan和Zingales(1998)開(kāi)創(chuàng)性地提出一國(guó)金融體系促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的機(jī)制在于發(fā)達(dá)的金融市場(chǎng)能夠降低高融資依賴(lài)行業(yè)的融資約束。這意味著銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響與行業(yè)的外部融資依賴(lài)度密不可分。本文發(fā)現(xiàn)，即使是在同一行業(yè)內(nèi)部，不同企業(yè)的融資依賴(lài)水平也存在較大差異。參考Rajan和Zingales(1998)的研究思路，采用各地級(jí)市銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)度與企業(yè)外部融資依賴(lài)度的乘積作為企業(yè)銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的代理變量。本文同時(shí)將各城市各年銀行業(yè)赫芬達(dá)爾—赫希曼指數(shù)(

HHI

)和前三大銀行分支機(jī)構(gòu)占比(

CR

3)作為地區(qū)銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度的替代變量，因此，企業(yè)銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)指數(shù)可表示為

HHI

*

EXD

和

CR

3*

EXD

，本文分別定義為

BHHID

和

BCR

3

D

。銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)度和企業(yè)外部融資依賴(lài)度的具體測(cè)算方式如下。(1)銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)。借鑒張杰等(2017)、蔡衛(wèi)星(2019)的研究，利用國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)中提供的銀行機(jī)構(gòu)金融許可證信息，基于手工計(jì)算的各銀行各年度在各個(gè)城市的分支機(jī)構(gòu)數(shù)量，構(gòu)建了衡量各城市銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)水平的銀行業(yè)赫芬達(dá)爾—赫希曼指數(shù)(

HHI

)，為保證結(jié)果的穩(wěn)健性，參考現(xiàn)有研究，同時(shí)計(jì)算了前三大銀行分支機(jī)構(gòu)占比(

CR

3)。與既有研究一致，考慮到政策性銀行、農(nóng)村合作銀行、農(nóng)村信用社的特殊性，本文僅保留了國(guó)有商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行、農(nóng)村商業(yè)銀行、外資銀行幾類(lèi)商業(yè)銀行。各城市各年的銀行業(yè)赫芬達(dá)爾—赫希曼指數(shù)(

HHI

)計(jì)算方法如下:

(2)

其中，

Branch

為第

k

個(gè)銀行在

C

城市的分支機(jī)構(gòu)數(shù)量，

Total

為

C

城市銀行分支機(jī)構(gòu)數(shù)量。各城市各年的前三大銀行分支機(jī)構(gòu)占比(

CR

3)計(jì)算方法如下:

(3)

其中，

Branch

1、

Branch

2 、

Branch

3分別為

C

城市分支機(jī)構(gòu)數(shù)量最多的三家銀行的機(jī)構(gòu)數(shù)量，

Total

為

C

城市銀行分支機(jī)構(gòu)數(shù)量。以上兩個(gè)指標(biāo)的取值范圍為(0， 1)，數(shù)值越小，表示銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)度越大。參考蔡衛(wèi)星(2019)的研究，本文通過(guò)定義

BHHI

=1-

HHI

和

BCR

3=1-

CR

3將各城市銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)指標(biāo)正向化，即數(shù)值越大，意味著銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度越高。

(2)企業(yè)融資依賴(lài)度。Rajan和Zingales(1998)首次運(yùn)用20世紀(jì) 80年代美國(guó)上市企業(yè)數(shù)據(jù)，運(yùn)用“外部融資依賴(lài)度=(資本支出-經(jīng)營(yíng)性現(xiàn)金流)/資本支出”的方法計(jì)算了各行業(yè)的外部融資依賴(lài)度，該方法在國(guó)內(nèi)外研究中得到了廣泛運(yùn)用。本文根據(jù)這一方法計(jì)算了制造業(yè)上市企業(yè)的外部融資依賴(lài)度。

3. 控制變量

參考現(xiàn)有研究，本文控制了企業(yè)規(guī)模(

Size

)、杠桿率(

Lev

)、企業(yè)年齡(

Age

)、成長(zhǎng)性(

Rg

)、規(guī)模擴(kuò)張(

Ag

)、盈利能力(

Roe

)、技術(shù)選擇(

Tech

)、經(jīng)營(yíng)凈現(xiàn)金流(

Cash

)、勞動(dòng)力質(zhì)量(

Labq

)、股權(quán)集中度(

Top

1)、企業(yè)所有制(

Soe

)對(duì)制造業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。變量定義見(jiàn)表1。

表1 變量定義

4.描述性統(tǒng)計(jì)

主要變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見(jiàn)表2。與任勝鋼等(2019)的研究結(jié)果相似，本文發(fā)現(xiàn)樣本期間對(duì)數(shù)形式的平均全要素生產(chǎn)率為6.458，且呈現(xiàn)穩(wěn)步上升趨勢(shì)，說(shuō)明上市企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展能力在逐步提升。地級(jí)市的

BHHI

指數(shù)和

BCR

3指數(shù)在樣本期間呈遞增趨勢(shì)，意味著隨著銀行業(yè)放松管制政策的推進(jìn)，各城市銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度在不斷加劇。與此同時(shí)，不同城市間的銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度差距較大，信貸市場(chǎng)表現(xiàn)出了顯著的本地市場(chǎng)特征?？紤]企業(yè)融資依賴(lài)程度構(gòu)造的

BHHID

指數(shù)和

BCR

3

D

指數(shù)，最大值和最小值之間存在顯著差異，說(shuō)明不同企業(yè)對(duì)外部融資的依賴(lài)水平差異明顯，構(gòu)造包含外部融資依賴(lài)度的銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)指數(shù)具有合理性。

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

四 實(shí)證結(jié)果與分析

(一)基本估計(jì)結(jié)果

表3報(bào)告了銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)影響制造業(yè)上市企業(yè)全要素生產(chǎn)率的基準(zhǔn)回歸結(jié)果。列(1)和列(2)企業(yè)銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)

HHI

指數(shù)的回歸結(jié)果表明，無(wú)論是否添加控制變量，企業(yè)銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)

HHI

指數(shù)的估計(jì)系數(shù)均顯著為正。列(3)和列(4)企業(yè)銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)

CR

3指數(shù)的回歸結(jié)果表明，回歸系數(shù)雖有所降低，但仍顯著為正。以上結(jié)論表明，地區(qū)銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)水平對(duì)高融資依賴(lài)制造業(yè)上市企業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生了較強(qiáng)促進(jìn)作用，也意味著促進(jìn)地方銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的政策使金融資源配置到了資金更短缺的企業(yè)，支持了實(shí)體經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展。

表3 銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)制造業(yè)上市企業(yè)全要素生產(chǎn)率影響的基準(zhǔn)回歸結(jié)果

(續(xù)上表)

(二)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.替換

TFP

為排除指標(biāo)測(cè)量誤差造成的估計(jì)偏誤，運(yùn)用OLS 方法測(cè)算的全要素生產(chǎn)率進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，再次按式(1)回歸，結(jié)果如表4所示。與表 3相比，企業(yè)層面銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)

HHI

指數(shù)和銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)

CR

3指數(shù)回歸系數(shù)有所降低，但仍分別在10%和5%的統(tǒng)計(jì)水平下顯著，這說(shuō)明改變被解釋變量測(cè)算方法不會(huì)影響本文的估計(jì)結(jié)果。

表4 替換被解釋變量的回歸結(jié)果

2.替換融資依賴(lài)度

采用地級(jí)市銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)指標(biāo)考察企業(yè)經(jīng)濟(jì)后果可緩解逆向因果問(wèn)題，因?yàn)閱蝹€(gè)企業(yè)不太可能影響銀行設(shè)立分支機(jī)構(gòu)的決策。然而，本文用各城市銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)指數(shù)與企業(yè)融資依賴(lài)度相乘構(gòu)造的變量來(lái)衡量銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)水平，一定程度上加劇了逆向因果。同時(shí)，不同企業(yè)甚至同一企業(yè)不同年份的融資依賴(lài)程度差異較大，可能存在由測(cè)量誤差帶來(lái)的估計(jì)偏誤問(wèn)題。為緩解逆向因果和測(cè)量誤差帶來(lái)的估計(jì)偏誤問(wèn)題，本文使用行業(yè)融資依賴(lài)度作為企業(yè)融資依賴(lài)度的替代變量。Rajan和Zingales(1996)曾測(cè)度了ISIC3位數(shù)的美國(guó)34個(gè)行業(yè)外部融資依賴(lài)度。因美國(guó)資本市場(chǎng)在世界范圍內(nèi)最為發(fā)達(dá)，金融摩擦較小，美國(guó)行業(yè)外部融資的數(shù)量接近或等于其實(shí)際需求數(shù)量。在全球化背景下，各國(guó)行業(yè)生命周期和融資特征呈趨同性，可將美國(guó)行業(yè)融資依賴(lài)程度作為我國(guó)行業(yè)融資依賴(lài)度的替代變量(Hsu et al.，2014)。為避免中美行業(yè)潛在發(fā)展差異的影響，本文也根據(jù)我國(guó)上市企業(yè)數(shù)據(jù)計(jì)算了我國(guó)制造業(yè)行業(yè)在樣本期間的融資依賴(lài)度。表5列(1)和列(2)、列(3)和列(4)分別報(bào)告了替換為美國(guó)行業(yè)融資依賴(lài)度和中國(guó)行業(yè)融資依賴(lài)度的回歸結(jié)果，結(jié)果并未發(fā)生顯著改變。

表5 替換融資依賴(lài)度的回歸結(jié)果

3.考慮地區(qū)、行業(yè)特征趨勢(shì)

考慮到企業(yè)全要素生產(chǎn)率可能會(huì)受行業(yè)、地區(qū)隨時(shí)間變化的不可觀測(cè)因素影響。在式(1)基礎(chǔ)上，進(jìn)一步引入城市固定效應(yīng)與年份固定效應(yīng)交互項(xiàng)、行業(yè)固定效應(yīng)與年份固定效應(yīng)交互項(xiàng)，以控制諸如地區(qū)逐年經(jīng)濟(jì)波動(dòng)、行業(yè)逐年需求波動(dòng)、行業(yè)信貸政策逐年變化等的影響。表6列(1)—列(3)依次在前列基礎(chǔ)上控制了年份、個(gè)體、行業(yè)-年份、城市-年份固定效應(yīng)，可以看到隨著控制程度的提升，核心解釋變量的系數(shù)并未發(fā)生顯著變化，結(jié)果依然穩(wěn)健。

表6 考慮地區(qū)、行業(yè)特征趨勢(shì)

4.考慮樣本自選擇偏誤

高生產(chǎn)率企業(yè)相較于低生產(chǎn)率企業(yè)面臨更多成長(zhǎng)和投資機(jī)會(huì)，進(jìn)而有更高的外部融資依賴(lài)度，這將導(dǎo)致不同融資依賴(lài)企業(yè)樣本存在較大差異，產(chǎn)生樣本選擇偏誤。本文采用 PSM 方法，根據(jù)融資依賴(lài)度分位數(shù)將樣本分為三組，在此基礎(chǔ)上生成虛擬變量

Dummyexd

，定義最高融資依賴(lài)組為1，剩余融資依賴(lài)組為0，以

Dummyexd

為控制變量，以成長(zhǎng)性、所屬行業(yè)、杠桿率、經(jīng)營(yíng)凈現(xiàn)金流為匹配變量，使用Logit回歸，傾向分值選取近鄰方法，在兩組之間進(jìn)行1:1有放回回歸。匹配后高融資依賴(lài)組和非高融資依賴(lài)組平衡性檢驗(yàn)顯示，4個(gè)變量偏差分別降低81.6%、83.3%、51.7%、96.1%，從而使得匹配后的樣本不存在顯著差異，緩解了本文可能存在的樣本選擇偏誤問(wèn)題。表7列(3)和列(4)報(bào)告了匹配后樣本的回歸結(jié)果，結(jié)果表明銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)高融資依賴(lài)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響仍顯著為正。

表7 考慮樣本自選擇偏誤

5.考慮專(zhuān)利質(zhì)押政策和知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)的影響

為解決企業(yè)因抵押物缺乏而導(dǎo)致的融資難、融資貴問(wèn)題，我國(guó)于2008年起逐步開(kāi)始推行專(zhuān)利質(zhì)押政策。因此，高融資依賴(lài)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升可能來(lái)自專(zhuān)利質(zhì)押政策，而不是銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)。因?qū)＠|(zhì)押政策是分城市逐步推行的，可將專(zhuān)利質(zhì)押政策視為一項(xiàng)準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)?；诖?，在式(1)的基礎(chǔ)上，加入

Patentpolicy

變量取值為1表示企業(yè)所在城市為專(zhuān)利質(zhì)押試點(diǎn)城市且政策已經(jīng)實(shí)施，取值為0則表示企業(yè)所在城市不是試點(diǎn)城市或雖是試點(diǎn)城市但時(shí)間處于政策實(shí)施之前。。表8列(1)和列(2)的結(jié)果表明，控制專(zhuān)利質(zhì)押政策后，銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)仍顯著促進(jìn)了高融資依賴(lài)企業(yè)的全要素生產(chǎn)率。另外，根植于法律體系的產(chǎn)權(quán)保護(hù)和投資者保護(hù)決定了銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)水平，可能是更有力的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)而不是銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)水平影響了高融資依賴(lài)企業(yè)的全要素生產(chǎn)率。本文以 2012年開(kāi)始實(shí)施的“國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)示范城市”這一準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)作為知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)的代理變量，在式(1)的基礎(chǔ)上，加入變量

Propertypolicy

取值為1表示企業(yè)所在城市為知識(shí)產(chǎn)權(quán)示范城市且政策已經(jīng)實(shí)施，取值為0則表示企業(yè)所在城市不是知識(shí)產(chǎn)權(quán)示范城市或雖是知識(shí)產(chǎn)權(quán)示范城市但時(shí)間處于政策實(shí)施之前。。表8列(3)和列(4)的回歸結(jié)果同樣表明，控制知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)后，銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)高融資依賴(lài)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響仍是穩(wěn)健的。

表8 考慮專(zhuān)利質(zhì)押和知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)政策的影響

(三)異質(zhì)性分析

1.基于企業(yè)所有制的異質(zhì)性分析

我國(guó)上市國(guó)有企業(yè)主要分布在重資產(chǎn)行業(yè)，有充足的抵押物，再加上政府的隱性擔(dān)保，相較于民營(yíng)企業(yè)更易獲得貸款(Gao et al.，2019)，因此，民營(yíng)高融資依賴(lài)企業(yè)相較于國(guó)有高融資依賴(lài)企業(yè)面臨更高的融資約束。如果銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)能使信貸資源配置到更依賴(lài)外部融資的企業(yè)，那么，銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度更高的地區(qū)，民營(yíng)高融資依賴(lài)企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升更快。本文根據(jù)企業(yè)所有制，將樣本分為國(guó)有企業(yè)和民營(yíng)企業(yè)分別進(jìn)行回歸。結(jié)果如表9所示，銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)民營(yíng)高融資依賴(lài)企業(yè)產(chǎn)生了顯著影響，而對(duì)國(guó)有高融資依賴(lài)企業(yè)雖然也產(chǎn)生了正向效應(yīng)，但并不顯著。這也間接表明銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)使金融資源在所有制之間的錯(cuò)配得到了緩解。

表9 基于企業(yè)所有制異質(zhì)性分析

2.基于產(chǎn)業(yè)類(lèi)型的異質(zhì)性分析

創(chuàng)新活動(dòng)具有高投入、長(zhǎng)周期、高風(fēng)險(xiǎn)的屬性，銀行為克服信息不對(duì)稱(chēng)和道德風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)創(chuàng)新型企業(yè)往往會(huì)采取提高抵押物要求和變相提高貸款利率的策略，從而加劇創(chuàng)新型企業(yè)的融資約束(Cornaggia et al.，2015)。根據(jù)我國(guó)《戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)分類(lèi)(2018)》，戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)是以重大技術(shù)突破和重大發(fā)展需求為基礎(chǔ)的產(chǎn)業(yè)。這意味著戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)相較于非戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)面臨更高的外部融資約束?？梢灶A(yù)見(jiàn)，銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度更高的地區(qū)，戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)高融資依賴(lài)企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升更快。本文將《戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)分類(lèi)(2018)》與中國(guó)證監(jiān)會(huì)二級(jí)行業(yè)分類(lèi)相匹配，將樣本分為戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)和非戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)兩組。結(jié)果如表10所示，銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)高融資依賴(lài)企業(yè)的全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生了顯著正向影響，說(shuō)明促進(jìn)銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的政策對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。

表10 基于產(chǎn)業(yè)類(lèi)型的異質(zhì)性分析

3. 基于企業(yè)規(guī)模的異質(zhì)性檢驗(yàn)

相較于小企業(yè)，大企業(yè)往往有更多抵押品(Gelos和Werner，2002)，小規(guī)模企業(yè)相對(duì)于大規(guī)模企業(yè)融資約束程度更高?？梢灶A(yù)見(jiàn)，銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度更高的地區(qū)，小規(guī)模高融資依賴(lài)企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升更快。本文根據(jù)企業(yè)規(guī)模分位數(shù)將樣本分為三組，取規(guī)模最大組和最小組分別進(jìn)行回歸。結(jié)果如表11所示，銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)小規(guī)模高融資依賴(lài)企業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生了更為積極的影響。這說(shuō)明銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)促使信貸資源向規(guī)模相對(duì)較小的企業(yè)傾斜，一定程度上提高了社會(huì)資金的配置效率。

表11 基于企業(yè)規(guī)模的異質(zhì)性分析

五 機(jī)制分析

(一)資本配置效率機(jī)制

本文借助溫忠麟等(2005)的中介效應(yīng)模型檢驗(yàn)銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)促進(jìn)制造業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的資本配置效率機(jī)制。根據(jù)中介效應(yīng)模型的檢驗(yàn)程序，先檢驗(yàn)式(4)中的

ρ

是否顯著。如果

ρ

顯著，再檢驗(yàn)式(5)與式(6)，如果

λ

和

γ

均顯著，但

γ

不顯著，說(shuō)明中間變量發(fā)揮了完全中介效應(yīng)；如果

γ

顯著，意味著中間變量?jī)H發(fā)揮了部分中介效應(yīng)。

TFP

=

α

+

ρ

×

Comp

×

EXD

-1+∑

β

×

Control

-1+

d

+

d

+

μ

(4)

Intermediary

=

α

+

λ

×

Comp

×

EXD

-1+∑

β

×

Control

-1+

d

+

d

+

μ

(5)

TFP

=

α

+

γ

×

Comp

×

EXD

-1+

γ

Intermediary

+∑

β

×

Control

-1+

d

+

d

+

μ

(6)

其中

Intermediary

為中間變量，表示企業(yè)資本配置效率。根據(jù)李志生和金凌(2021)的做法，將式(7)回歸殘差項(xiàng)的絕對(duì)值作為企業(yè)資本配置效率的度量指標(biāo)。

Rg

表示企業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)率，代表企業(yè)擁有的投資機(jī)會(huì)，模型的擬合項(xiàng)為企業(yè)最優(yōu)資本配置水平。殘差項(xiàng)指企業(yè)實(shí)際資本配置水平與最優(yōu)資本配置水平之間的差額，表示企業(yè)資本配置效率(

Inve

)，取絕對(duì)值后，數(shù)值越大，表示配置效率越低。由表12列(2)和列(5)可知，企業(yè)銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)

HHI

指數(shù)和

CR

3指數(shù)對(duì)高融資依賴(lài)企業(yè)資本配置效率的影響系數(shù)分別在10%和5%的統(tǒng)計(jì)水平下顯著，意味著地區(qū)銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)使高融資依賴(lài)企業(yè)的資本配置效率提升更多；而列(3)和列(6)中，企業(yè)資本配置效率對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響系數(shù)在1%水平下顯著為負(fù)，說(shuō)明資本配置效率的提升可對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生促進(jìn)作用。以上結(jié)論驗(yàn)證了資本配置效率提升是銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)促進(jìn)高融資依賴(lài)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的機(jī)制。

Inveit=α+γ1×Rgit-1+μit (7)

前文分析表明，銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)可通過(guò)提高資本配置效率促進(jìn)高融資依賴(lài)企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升。但企業(yè)投資行為依然是一個(gè)黑箱，還是無(wú)法了解企業(yè)在各要素之間的配置情況。為此，本文分析了銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)高融資依賴(lài)企業(yè)在員工數(shù)量、人均工資、資本、中間品、研發(fā)投入等要素方面的配置行為。結(jié)果如表13所示，銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)高融資依賴(lài)企業(yè)的員工數(shù)量、人均工資、中間品和研發(fā)投入四類(lèi)要素的配置有正向作用，特別是顯著提升了人均工資和中間品的配置，而對(duì)代表固定資產(chǎn)等有形資產(chǎn)的資本配置則產(chǎn)生了顯著的抑制作用。

表13 要素配置行為(1)

那么何種要素配置行為能促進(jìn)企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升？本文進(jìn)一步借助中介效應(yīng)模型，將受到顯著影響的人均工資、中間品和資本要素作為中介變量進(jìn)行檢驗(yàn)。表14列(1)和列(4)顯示，人均工資對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生了負(fù)向影響，說(shuō)明高融資依賴(lài)企業(yè)在獲得銀行信貸后，將大量資金用于應(yīng)對(duì)上漲的勞動(dòng)力成本。不過(guò)，人均工資回歸系數(shù)不顯著，說(shuō)明勞動(dòng)力成本上漲尚未對(duì)我國(guó)企業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生顯著抑制作用，但這種負(fù)面影響不能忽視。伴隨著金融危機(jī)之后大規(guī)模經(jīng)濟(jì)刺激計(jì)劃的實(shí)施，我國(guó)固定資產(chǎn)投資持續(xù)攀升，資本深化程度顯著提高，然而過(guò)快的資本深化速度可能導(dǎo)致資本要素產(chǎn)出效率受損，進(jìn)而抑制全要素生產(chǎn)率(余東華等，2019)。這意味著減少資本投入可提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率。表14列(2)和列(5)的結(jié)果表明，我國(guó)上市制造業(yè)企業(yè)減少資本投入確實(shí)對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生了顯著的積極影響，說(shuō)明資本投入是銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)促進(jìn)高融資依賴(lài)企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升的渠道。中間品，尤其是進(jìn)口中間品可通過(guò)技術(shù)溢出促進(jìn)企業(yè)技術(shù)進(jìn)步。然而進(jìn)口中間品在信息搜集、渠道構(gòu)建、技術(shù)調(diào)整等固定成本和關(guān)稅方面的花費(fèi)更高，因此，企業(yè)較高的融資約束將限制企業(yè)進(jìn)口中間品(武力超和劉莉莉，2018)?？梢?jiàn)，銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)通過(guò)緩解高融資依賴(lài)企業(yè)的融資約束無(wú)疑將有利于企業(yè)增加中間品的投入。表14列(3)和列(6)顯示，納入中間品投入后，銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的作用不再顯著，而中間品投入對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的效應(yīng)在1%統(tǒng)計(jì)水平下顯著，且回歸系數(shù)為0.539，遠(yuǎn)高于資本投入減少帶來(lái)的正向效應(yīng)，說(shuō)明中間品投入是銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)促進(jìn)高融資依賴(lài)企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升的主要原因。這也意味著通過(guò)銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)，可大力支持企業(yè)通過(guò)引進(jìn)先進(jìn)技術(shù)的方式提升全要素生產(chǎn)率。不過(guò)，隨著我國(guó)進(jìn)入高質(zhì)量發(fā)展階段，繼續(xù)依靠中間品投入促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步需有較高的自主創(chuàng)新能力為依托(姚博和汪紅駒，2019)，而如表13列(5)所示，自主創(chuàng)新有較高的風(fēng)險(xiǎn)，銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)自主創(chuàng)新的支持力度有限。

表14 要素配置行為(2)

(二)進(jìn)一步分析

以上分析表明，高融資依賴(lài)企業(yè)在獲得融資后將資金理性地配置到生產(chǎn)所需的要素上，從而實(shí)現(xiàn)資本的優(yōu)化配置，提升了企業(yè)全要素生產(chǎn)率。這源于銀行信貸擴(kuò)張帶來(lái)的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)加劇，倒逼銀行增加對(duì)企業(yè)的信息挖掘，進(jìn)而形成了較強(qiáng)的債權(quán)治理效應(yīng)。即信貸越多的企業(yè)，銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)通過(guò)提升資本配置效率促進(jìn)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的作用應(yīng)更強(qiáng)。通常長(zhǎng)期負(fù)債與R&D等長(zhǎng)期投資相關(guān)，可產(chǎn)生更強(qiáng)的債權(quán)治理效應(yīng)(唐瑋等，2017)。本文根據(jù)長(zhǎng)期借款/年初總資產(chǎn)的中位數(shù)，將樣本分為低借款率和高借款率兩組。表15(1)的回歸結(jié)果表明，低借款率樣本中，銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)并未對(duì)高融資依賴(lài)企業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生顯著影響；列(2)—列(4)的結(jié)果則說(shuō)明，高借款率樣本中，銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)高融資依賴(lài)企業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生了顯著促進(jìn)效應(yīng)，且這種效應(yīng)主要是通過(guò)提升企業(yè)資本配置效率產(chǎn)生的。

表15 債權(quán)治理效應(yīng)

(續(xù)上表)

如果銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)產(chǎn)生的積極債權(quán)治理效應(yīng)是因銀行主動(dòng)加強(qiáng)了信息挖掘，這意味著信息不對(duì)稱(chēng)程度高的企業(yè)，銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)通過(guò)提升資本配置效率促進(jìn)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的作用應(yīng)更強(qiáng)。分析師通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)調(diào)研等活動(dòng)深入挖掘企業(yè)信息、公開(kāi)分析報(bào)告，有助于降低企業(yè)與外部投資者之間的信息不對(duì)稱(chēng)(Chang et al.，2006)。因此，借款率較高的企業(yè)中，較少分析師關(guān)注的企業(yè)信息不對(duì)稱(chēng)程度更高。本文根據(jù)分析師人數(shù)分位數(shù)將高借款率樣本分為三組，并取最低和最高分析師人數(shù)兩組分別回歸。表16顯示，高債權(quán)治理效應(yīng)體現(xiàn)在分析師關(guān)注較低的組中，從而驗(yàn)證了銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)產(chǎn)生積極債權(quán)治理效應(yīng)是由于銀行主動(dòng)加強(qiáng)了信息挖掘。

表16 信息挖掘

六 研究結(jié)論和政策啟示

目前，我國(guó)金融改革進(jìn)入深水區(qū)，以銀行業(yè)為主導(dǎo)的金融體系如何改革才能更好地支持經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展？為回答這一重大現(xiàn)實(shí)問(wèn)題，本文利用中國(guó)銀監(jiān)會(huì)網(wǎng)站公開(kāi)的金融許可證信息構(gòu)造了地級(jí)市銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)指標(biāo)，以2006—2019年中國(guó)滬深兩市A股制造業(yè)上市企業(yè)為研究樣本，基于異質(zhì)性融資依賴(lài)視角，深入分析了銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)制造業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響及機(jī)制。結(jié)果顯示，銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)顯著促進(jìn)了高融資依賴(lài)制造業(yè)上市企業(yè)的全要素生產(chǎn)率，且這種積極影響在民營(yíng)高融資依賴(lài)企業(yè)、戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)高融資依賴(lài)企業(yè)、小規(guī)模高融資依賴(lài)企業(yè)中更顯著。機(jī)制分析發(fā)現(xiàn)，銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)通過(guò)促進(jìn)信貸發(fā)揮的債權(quán)治理效應(yīng)實(shí)現(xiàn)了資源在企業(yè)內(nèi)部的優(yōu)化配置是高融資依賴(lài)企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升的主要原因。

本文研究結(jié)論具有重要的政策啟示：一是銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)可促進(jìn)高融資依賴(lài)企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升的結(jié)論，為我國(guó)堅(jiān)持打破壟斷、促進(jìn)競(jìng)爭(zhēng)的銀行業(yè)改革思路提供了有力的證據(jù)支持。未來(lái)應(yīng)在風(fēng)險(xiǎn)可控的前提下，著力增加中小金融機(jī)構(gòu)比重，支持中小銀行的健康發(fā)展，充分發(fā)揮中小銀行服務(wù)中小企業(yè)的基礎(chǔ)性作用。二是銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)主要通過(guò)增加高融資依賴(lài)企業(yè)對(duì)中間品投入而不是研發(fā)投入的方式促進(jìn)了企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升，說(shuō)明銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)主要支持了企業(yè)的引進(jìn)式創(chuàng)新，而對(duì)風(fēng)險(xiǎn)較高的自主創(chuàng)新的支持作用相對(duì)不足。未來(lái)在加強(qiáng)銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)、大力發(fā)展中小銀行的同時(shí)，也要強(qiáng)化科技賦能，助力銀行業(yè)提高風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別能力和風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)水平，并大力發(fā)展以資本市場(chǎng)為代表的直接融資，優(yōu)化金融結(jié)構(gòu)，全面增強(qiáng)金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的能力。三是高融資依賴(lài)企業(yè)獲得銀行信貸后，將大量資金用于應(yīng)對(duì)勞動(dòng)力成本的上漲，對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生了一定的負(fù)面影響，說(shuō)明我國(guó)制造業(yè)國(guó)內(nèi)“成本洼地”優(yōu)勢(shì)日漸消失。未來(lái)應(yīng)進(jìn)一步深入貫徹落實(shí)減稅降費(fèi)政策，幫助企業(yè)減輕負(fù)擔(dān)，進(jìn)而激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新活力，支持制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。