我国银行业市场结构与中小企业关系型贷款，本文主要内容关键词为：银行业论文,中小企业论文,贷款论文,结构论文,关系论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言
长期以来，融资难一直是阻碍中小企业发展的瓶颈。相对于大企业，中小企业信息更加不透明，缺乏完善的财务报表和抵押品来解决银企之间信息不对称的问题。20世纪80年代以来，随着现代金融中介理论的发展，中小企业贷款问题的研究取得了相对丰富的成果。建立在银企关系基础上的关系型贷款已被公认为是有效解决中小企业融资困难的手段。随着研究的进一步深入，Berger and Udell(2002)指出中小企业与银行之间的关系会受到企业的自身条件、政府的法律法规、市场结构以及技术创新四个方面的影响。其中，市场结构对中小企业贷款的影响首先取决于面临竞争时银行所选择的贷款技术。但是随着银行业市场结构的变化，其对关系型贷款技术的使用会产生何种影响，西方学者在此问题上还未取得一致结论。而在我国，绝大部分文献还停留在探讨我国中小企业贷款难的原因，对于银行贷款技术创新、市场竞争的影响等方面的研究较为少见。鉴于我国近年来随着资本市场的发展逐渐开始“金融脱媒”进程，银行业市场结构正经历着前所未有的变革。在此背景下，本文运用我国上市中小企业的借贷数据以及反映我国银行业市场结构①的数据，来研究银行业市场结构的变化会对中小企业关系型贷款产生何种影响。
论文分为五个部分：第一部分为引言；第二部分通过文献回顾，从理论方面阐述银行业竞争加大对中小企业贷款技术的影响，以及提出研究假说；第三部分是研究设计，描述本文的研究模型以及数据来源和选择；第四部分探讨计量结果；最后是本文的小结部分。
二、文献综述与假说
(一)关系型贷款与“小银行优势”
“小银行优势”最初由西方学者提出，他们认为小银行相对于大银行更倾向于向中小企业提供贷款。这是由于大银行的组织机构庞大，专业人才多，网络分布广，因此在收集和处理公开信息以及运用标准化的贷款合约向信息透明度高的大中型企业发放贷款上拥有优势；而小银行由于其地域性和本地经营等特征，具有向中小企业发放贷款的优势(Berger和Udell，1998)。
但Berger、Rosen和Udell(2007)又对“小银行优势”的释义提出了质疑，他们发现各地区不同的银行向中小企业发放的贷款正好与他们在该地区所占的业务份额成正比，这与借款人的规模、信息质量以及提供的抵押品均无关系。且Berger和Black(2011)认为准确的说法应该是大银行在交易型贷款技术中的租赁贷款技术上的比较优势最为明显②，而小银行的确具有关系型贷款技术的比较优势。因此，“小银行优势”应该是小银行具有关系型贷款优势，而不是中小企业贷款优势。
本文也是基于关系型贷款和交易型贷款都能解决中小企业融资难问题，二者是相互补充和替代关系的认识，试图分析我国银行业市场结构的变化对中小企业贷款技术有何影响。
(二)银行竞争与关系型贷款
早期研究认为，银行业的竞争不利于关系型贷款技术的发展。最具代表性的是，Petersen和Rajan(1995)通过对美国中小型企业的贷款数据进行实证，发现在银行集中度较高的市场中，新生小企业贷款可得性较高，且较易获得低利率贷款，这是因为银行业中的垄断力量可以使银行首先选择低利率的试销来吸引企业，在其经营成功后获得跨期的利润来分摊成本。而在竞争激烈的环境中，银行不愿意投资在与企业的关系培养中，因为银行的市场驾驭能力会随着银行数目增加而递减，银行谈判和跨期分摊成本也会变得越来越困难。因此，处于竞争性信贷市场的银行便不愿意积极地与规模较小尚处于成长阶段或面临暂时财务困难的小企业建立长期合作关系。
与此相反，以Boot和Thakor(2000)为代表的学者认为，银行的竞争来源有两个，包括银行业中银行和资本市场上的证券融资。他们发现当银行间的竞争越小，即银行数量越少时，银行越会选择交易型贷款。而当银行间的竞争加剧时，银行提供关系型贷款反而能带来更多利益，因为在竞争的环境中，会造成交易型贷款价格下降，从而降低了原有的利润。当竞争的力量来自于资本市场时，则会使银行业的贷款总额下降，连带也会促使关系型贷款减少，但由于关系型贷款能够为贷款者提供较高的附加价值，其下降的比率会比交易型贷款低，从而证明了竞争的加剧反倒提升了关系型贷款的重要性这一观点。
以上两种观点产生分歧的原因，朱闰龙(2004)认为主要在于两者考虑问题的维度不同，前者仅仅考虑了市场结构是否有利于融资，认为只有关系型贷款技术能解决中小企业融资问题，并没有考虑其他替代或者补充的方式；而后者则考虑了两种贷款技术：关系型贷款和交易型贷款，并通过市场竞争机制来分析两者的竞争效应。
与上述两种完全相悖的观点不同的是，Elsas(2005)，Degryse和Ongena(2007)实证得出的结论是银行业市场集中度与关系型贷款之间呈现一种U型关系。Elsas(2005)利用德国的数据研究关系型贷款的决定因素时发现，当地银行市场集中度与银行成为主银行(Hausbank)的可能性呈U型变动关系，而Degryse和Ongena(2007)在此模型基础上，利用比利时一家全国性银行在1995～1997年间与13098家企业签订的贷款合同为数据基础进行分析，他们的发现证实了银行业市场集中度与银行—客户关系的紧密程度之间存在U型关系。Presbitero和Zazzaro(2010)对该问题做出了解释，他们认为，银行贷款技术的使用不仅仅取决于市场竞争程度本身，而且还取决于市场上银行的规模构成和组织结构。当信贷市场是由大银行垄断时，市场集中度的提高有利于银行培育紧密的银企关系，这时，市场竞争的小幅度提升会对关系型贷款不利；而当市场接近适度竞争状态时，已经存在的大量小银行普遍开始使用关系型贷款技术，市场竞争的加剧会激励银行培育更紧密的银企关系。这个结论得出的前提在于承认大、小银行不同的比较优势：如果大银行具有交易型贷款的比较优势，而小银行具有关系型贷款的比较优势，那么，竞争将引导银行将资源更多地投入自己擅长的技术领域。
(三)我国信贷市场环境与贷款技术现状
近年来国内也有学者开始对银行业竞争与中小企业贷款问题进行研究，吴辉凡(2008)，粟勤和田秀娟(2011)通过回顾国外有关竞争与关系型融资关系的理论与实证研究，将各种观点进行了梳理和比较。鲁丹和肖华荣(2008)在银行信息生产的理论框架下研究我国银行业市场结构变化对中小企业融资效率的影响，唐建新和陈冬(2006)运用 HHI指数对县域、城市银行业市场集中度进行分析，发现在我国金融二元结构的背景下，银行业市场结构呈双向变化，城市银行业市场集中度呈下降趋势，竞争程度逐年提高；而县域银行业市场集中度却呈上升趋势，竞争程度被削弱。信贷市场竞争程度的不同变化趋势导致了当地中小企业融资环境的不同，城市中小企业融资环境虽有所改善，但县域中小企业融资环境却进一步恶化。迄今为止，我国学者在银行业市场结构对关系型贷款技术的影响方面的研究成果大多集中于理论层面，本文将尝试采用我国中小企业的贷款数据，从实证方面入手来探索这一问题。
随着我国金融体制改革的深入，中小银行的市场份额逐年上升，国有银行的份额却在逐渐下降，使得我国银行业集中度整体呈下降趋势，这为我们研究银行业市场结构的变化对中小企业贷款技术的影响提供了难得的机会。
由此，根据国外学者的研究结论以及我国银行业的市场结构变化趋势，我们做出如下假说：在其他条件一定的情况下，我国银行业的市场集中度与中小企业获得关系型贷款呈 U型关系。
三、研究设计
(一)数据来源
本文以深圳证券交易所上市的中小企业银行贷款数据(来自CSMAR上市企业银行贷款数据库)为窗口，企业特征数据来自CSMAR数据库中的企业财务数据，地区数据来自CSMAR数据库中的区域经济数据，《中国金融年鉴》、各地区统计年鉴，银行业结构数据来自Bankscope数据库以及各个银行公布的年报，再由笔者手工计算所得。选择研究样本时，我们采用上市公司正式披露的数据而非调查问卷数据，是考虑到上市公司正式披露的数据相对来说真实性和客观性较强。陈蕾(2011)在分析银企间信息不对称的情况时指出，企业提供的未经审计的财务报表经常存在粉饰的成分，有的甚至整个都是假的；即使是经过审计的财务报表，也会出现中小企业与事务所合谋，杜撰虚假财务报表的情况。因此，笔者认为采用上市中小企业的数据相对来说更适当一些。
CSMAR数据库中的中小板上市公司的贷款公告数据共2295个，根据本文的研究目的，首先选取时间段为2004—2010年的样本，并剔除了以下样本，第一，删除未明确说明贷款申请银行名称的样本，如贷款银行为“银行”或“商业银行”等模糊字眼的样本；第二，去除未签约成功的数据；第三，删除贷款银行为政策性银行、信托机构、或其他非银行金融机构的样本；第四，本文在筛选样本的时候还考虑到企业规模，中小板上市企业中存在一些规模较大的企业，为了使样本公司符合我国中小企业的划分标准③，本文以样本公司最近一期的职工人数、上市前三年平均销售额和上市前三年平均总资产为参考指标，按照我国中小企业的划分标准，将不符合我国中小企业划分标准的样本公司剔除，共剔除59家，最后剩下有效样本149个。并且，这149个样本中不包括金融企业。
(二)变量设计
1.被解释变量——银企关系指数
关系型贷款是指银行基于银企间长期接触所积累的难以量化和传递的“软信息”发放贷款的技术，这些信息包括企业行为、信誉和业主个人品行等。所以，“关系型贷款”是一个综合型变量，难以用简单的数值去衡量。在之前的计量分析中，各国学者使用了不同的变量来代表银行是否采用基于“软信息”的关系型贷款技术。概括起来有，银企关系持续时间(Petersen和Rajan，1994)、信贷额度(Berger和Udell，1995)、提供贷款的银行是否为主银行(Elsas，2005)、银行—客户关系持续的时间和客户在银行办理业务的种类(De-gryse和Ongena，2007)等。
本文在选取“关系型贷款”的代理变量时，综合考虑了以上各种代理变量的优缺点。比如，李琳和粟勤(2011)利用我国数据进行的实证研究也显示了银企关系持续时间对我国中小企业贷款可得性没有显著影响；对于客户在银行办理业务种类这个变量，需要搜集的数据属于银行的商业机密，在实际中难以全面搜齐；另外，如果用银行提供给该企业的贷款额占企业债务的比重来衡量银企关系的紧密程度的话，笔者搜集了上市企业披露的财务数据，发现有些申请成功的贷款并未在财务报表中体现；此外，“主银行”的说法在我国并未被广泛使用。
结合我国的实际情况，本文采用企业向银行的同一家分支行申请贷款成功的概率来衡量银企关系的密切程度，因为，首先，贷款申请次数相比银企关系持续时间等变量更能全面衡量银企关系度，企业向银行申请贷款的次数越多，通过尽职调查或者业务接触的次数也就更多，银行生产企业及企业主的私有(软)信息越多；其次，在申请次数相同的基础上，成功的次数越多，说明银企间实质性接触更密切，发放关系型贷款的可能性也会越大。所以，本文采用企业向银行的同一家分支行申请贷款成功的概率作为银企关系的代理变量进行实证研究。
在银企合作成功概率的基础上，我们又构建了银企关系深度这个变量来进一步量化银企关系度，该变量是由企业申请贷款成功概率乘以企业该次获批的贷款额度。笔者构建该变量是基于这样一种考虑：银行审核一笔金额较大的贷款时所投入调查和审核的精力、时间、人力等成本要比一笔金额较小的贷款大得多，贷款调查人员可能调查得更加深入，获得企业的“软信息”也就越多。因此，向同一家银行贷款申请成功的概率如果相同，相对于贷款金额较低的企业来说，获得贷款金额较高的企业与银行的关系度也会更深。
2.解释变量——银行集中度
反映银行集中度的变量(BC)用反映市场集中度的综合指标HHI指数来表示，全称为赫芬达尔—赫希曼指数(Herfindahl-Hirschman Index，简称HHI指数)。公式为：
尽管HHI指数并非是反映银行集中度的唯一测量值，并且还存在一定的缺陷，但由于HHI指数能够综合反映市场中企业规模分布情况，在欧美被广泛应用。因此本文选择使用这个值来反映我国银行业的集中度可以让我们的研究与国外学者的实证结果具有可比性。
3.控制变量
(1)企业财务信息变量：用于检验银行是否会选择与财务状况较好的企业建立紧密的银企关系。笔者选择企业资产、净资产报酬率、企业的清算价值比例这三个变量来考察企业特征值对贷款技术的影响，以此观察银行是否倾向于同财务表现较好的企业建立紧密的银企关系。
(2)企业及高管信息变量：用于考察企业和高管的一些信息是否有助于获得关系型贷款。这里选取的变量有企业的控股股东是否是国有、实际控制人是否有政府背景、企业年龄、企业高管在贷款发生之前是否有违规记录、企业家学历。
(3)区域特征变量：主要是考察市场化程度、政府干预等制度环境因素对银行信贷决策的影响。这里选择贷款发生省份的工业总产值占GDP的比重、省人均GDP增加值、区域哑变量。其中，区域哑变量对中西部取1，否则取0，按照国家统计局的口径，我国东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东10个地区，其他为中西部地区。
(4)银行特征变量：该变量为哑变量，国有控股商业银行④为大银行，取值为1，其他银行均取0(李琳和粟勤，2011)。加入这一变量可以控制是国有银行还是其他商业银行倾向于与中小企业培养紧密的银企关系。
(三)模型设定
本文的目的是研究我国银行业集中度变化对企业获得关系型贷款机率的影响，由于样本中的设立时间不一致，故采用非平衡面板数据来进行回归分析。根据上文分析，本文设计了以下计量模型来检验假说：
(四)描述性统计
本文对赫芬达尔指数HHI的构建是依照该指数构建公式，通过从Bankscope数据库，以及从各银行年报手工收集整理的19家商业银行⑤的市场数据来进行构建。
可以看出，在2004～2010年期间，我国银行业存款和贷款的HHI指数都呈下降趋势。如果参考美国政策实践中运用的标准来看，从2004年起，我国银行业基本上都属于适度集中的市场结构，并且HHI指数呈逐年下降的趋势，说明我国银行业的竞争程度在逐渐加大。
从表3的统计可以看出，在149个中小企业借贷样本中，国有银行占44.3％，说明在向中小企业贷款的银行中，国有银行并未占据主要地位，相反其他商业银行表现出了活力。而从区域变量可看出，东部地区的中小企业获得贷款的机会较中西部地区大，这也与我国区域发展不平衡，东部地区小企业更加活跃有关。在企业及高管特征变量中，样本中实际控制人有政府背景的占35.6％，国有控股股东占17.4％，国有企业和有政府背景的企业占比较少，说明本文样本选择的企业与A股市场中的大型国企和有政府背景的企业相对较多的情况截然不同。
表4是其他变量的统计结果，需要说明的是，本文所有的解释变量均做滞后一期处理，因为从经济层面上看，银行在本期的贷款活动会受到上期宏观经济的影响，以及会考虑企业上期的财务表现；从统计上看，滞后一期在一定程度上可以减少甚至消除变量间潜在的内生性问题。所以，本文认为以上设定基本合理。
(五)相关性检验
在描述性统计的基础上，我们首先对模型的变量进行相关性检验，从结果来看，银企关系指数与反映银行业竞争的系数(BC)正相关，与其二次项(BC^2)显著负相关，这初步说明了银企关系的密切程度与银行业竞争呈现倒U型关系。另外，自变量之间并不存在严重的共线性问题。由于变量较多，受篇幅限制，故这里将检验结果略去。
四、计量结果及解释
(一)计量方法的确定
本文的样本数据包括2004年至2010年间不同公司的借贷数据，该数据同时含有时间序列数据与截面数据的性质，所以本文运用非平衡面板数据来建立计量经济模型。首先进行Hausman检验来确定计量经济模型中涉及的非观测因素是固定效应还是随机效应，然后再确定合适的模型形式。本文运用Stata10计量分析软件进行回归。
对模型设置中的两个因变量构成的模型进行Hausman检验结果显示：
根据输出结果，两个模型检验结果均接受假设条件，认为随机效应优于固定效应，因此采用随机效应模型进行回归。
(二)模型结果
本文相关回归结果如下：
第一，从表6可知，在两个模型中，银行业集中度变量的一次项和二次项都对银行的中小企业关系型贷款存在显著性影响。其中，二次项为负，一次项为正，说明银企关系的紧密程度与我国银行业竞争结构的关系并非为线性关系，而是表现出一种倒U型关系(图1所示)，即随着我国银行业集中度的下降，中小企业获得关系型贷款的概率逐步上升，但当竞争超过一定限度并且愈演愈烈的话，银企关系的紧密程度会逐渐下降，不利于关系型贷款的发放。由解释变量RelIdx和RelDeg构成的模型回归结果，计算得到倒U型曲线拐点分别为0.1430和0.1439，而目前我国银行业集中度已超过拐点(如图1)。并且按照图中我国银行业集中度变化趋势发展，银企关系的紧密程度会逐渐下降，即对中小企业关系型贷款技术的使用从2007年起，已逐年下降。
图1 我国目前银行竞争程度与银企关系的“倒U型效应”及拐点位置
从现实的发展情况我们也可以看出，近年来，我国银行业竞争日益加剧，在激烈的竞争环境中，银行的市场驾驭能力减弱，由于参与竞争的银行数量增多以及来自证券市场的竞争压力，使银行谈判和跨期分摊成本也变得越来越困难。因此，银行不愿意投资在与规模较小尚处于成长阶段或面临暂时财务困难的小企业的关系培养中，反而向中小企业要求足值的抵押品或收取较高的利息，使关系型贷款技术的使用逐步减少。
第二，企业财务信息变量中，资产报酬率和企业清算价值比例在两个模型中都对银企关系密切程度存在显著影响。其中，资产报酬率与银企关系密切程度正相关，从银行方面来看，可能说明银行倾向于与资产报酬率较高的企业建立良好的银企合作关系，而从企业方面来看，资产报酬率较高的企业为了开拓业务，更加需要银行资金的支持；企业清算价值比例与银企关系密切程度负相关，说明缺乏充足抵押物的企业更加注重与银行培养长期合作关系；在两个模型中，企业资产规模与银企关系紧密程度呈负相关，但影响程度不显著。
第三，在企业和高管特征变量中，企业高管是否违规与关系型贷款呈负相关关系，且在两个模型中均显著，证明企业高管的违规记录对企业向银行申请关系型贷款会产生不利影响；企业的控股股东是否为国有与银企关系呈反向关系，说明民营企业由于在政治方面缺乏支持，更加注重通过建立与银行的长期合作关系来获得贷款，但该变量的影响只在模型一中表现显著；企业家的政治身份与银企关系正向相关，说明在政府担任过职务的企业家，其社会网络更加发达，借助于这些社会资源，有助于中小企业获得贷款，但该影响也仅在模型一中表现显著；企业年龄与银企关系紧密程度正相关，说明企业成立时间越长，也更加容易与银行建立长期合作关系，但这种影响不显著；企业的实际控股人是否是国有与银企关系紧密程度呈反向相关，说明非国有企业更努力与银行保持紧密关系，但仅在模型二中表现显著。
第四，在区域特征变量中，区域哑变量与关系型贷款呈正向变化关系，说明中西部地区银行使用的关系型贷款技术会更多，且在两个模型中均表现显著；省域GDP增加值和工业总产值占比这两个变量都与银企关系指数呈反向变化，说明工业总产值比重越低的地区，银行越倾向于发放关系型贷款。这三个变量同时也交叉印证了银行业集中程度变量，说明区域经济越不活跃的地区，银行和企业可能会更加注重培养长期合作关系。
第五，银行特征变量与银企关系指数呈反向关系，但这种影响还不显著，说明目前我国国有大银行和小银行在对中小企业贷款时，关系型贷款技术和交易型贷款技术同时都被使用。
五、结论及建议
本文基于我国2004年至2010年上市中小企业贷款数据，对银行业竞争结构及银行与中小企业的银企关系进行了实证研究并得到了以下结论：
第一，从2004年至2010年间我国银行业的存款、贷款业务的HHI指数不断下降，竞争程度不断加大，说明我国已形成以国有商业银行为主体，股份制商业银行、城市商业银行、农村商业银行、外资银行并存，适度集中的银行业市场结构。
第二，我国东西部地区发展明显不均衡，东部及沿海发达省份(以下称东部地区)中小企业发展较活跃，该地区申请贷款成功的笔数也比较多。但从实证结果可看出，在经济、金融不发达的地区(以下称中西部地区)，银行与企业都更注重银企关系的培养。
第三，银行规模变量在两个模型中结果均不显著，说明目前我国大银行和小银行在对中小企业贷款时，关系型贷款和交易型贷款同时都被使用。可以看出，国有大银行和中小银行尚未清醒地认识到各自不同的比较优势，并未致力于开发适合自身特点的贷款技术。
第四，本文得出的结论与国外学者的实证结果并不一致。国外学者认为，关系型贷款与银行业市场结构呈“U型效应”，而在我国，这种关系表现出的是“倒U型效应”，说明随着我国银行业竞争日益激烈，银企关系紧密程度表现出先上升后下降的趋势。
正如结论中指出，我国银行业市场集中程度与银企关系呈现倒U型关系，而且计算发现，目前的HHI指数已经越过拐点，关系型贷款技术的使用可能会趋于下降。笔者认为出现这个结果可能与我国特殊的国情有关，首先，由于我国特殊的金融体制以及银行区域信贷配置模式，使银行业市场结构表现出较大的地区差异；其次，根据唐建新和陈冬(2006)的研究，由于我国的城乡二元金融结构，造成了城市地区银行业市场集中度呈下降趋势，竞争程度逐年提高；而县域银行业市场集中度却呈上升趋势，竞争程度被削弱，县域中小企业的融资情况进一步恶化。鉴于此，本文认为应该根据各地区不同的市场结构特征，来分析银行业竞争程度与关系型贷款的关系。
笔者认为，要减少区域经济发展的不平衡，我国商业银行需要充分发挥信贷政策的作用，适当加大对中西部地区的信贷支持力度，以降低这些地区银行业集中程度，活跃市场竞争。另外，由于中西部地区的银行业市场集中度变量还在拐点的右边，因此在中西部地区，首先应该鼓励设立中小银行，中小银行不仅可以改善当地中小企业融资困境，还可以使当地银行业竞争程度提高。再者，关系型贷款应该是目前中西部地区的中小银行向中小企业发放贷款的重要技术，这些地区的银行应该进一步放宽对贷款审查的硬信息要求，与中小企业培养良好的合作关系，通过银企之间的长期紧密接触，来获取企业“软信息”发放关系型贷款，从而促进区域经济的可持续发展。
注释：
①行业市场结构，即行业竞争结构。银行业市场结构分析最常见的衡量指标是银行集中度，它反映的是大银行与小银行的相对规模，银行集中度高意味着大银行在经济中的相对份额高，反之，意味着分散的中小银行相对份额高，即银行业竞争程度相对激烈(林毅夫、姜烨，2006)。
②Kenshi Taketa和Udell(2007)基于Berger and Udell(2002)对贷款技术的研究成果，将交易型贷款技术进一步细化，分为财务报表型贷款技术、中小企业信用评分技术、资产支持型贷款、保理、设备贷款和不动产贷款技术以及租赁贷款技术。
③中小企业的划分标准参见《中华人民共和国中小企业促进法》(2003)。
④具体包括中国工商银行、中国建设银行、中国农业银行、中国银行、中国交通银行。
⑤包括中国工商银行、中国建设银行、中国农业银行、中国银行、交通银行、招商银行、中信银行、光大银行、浦发银行、民生银行、兴业银行、华夏银行、深圳发展银行、北京银行、平安银行、杭州银行、宁波银行、大连银行、南京银行。