銀行創(chuàng)新與信貸可得性
——基于信息不對(duì)稱與交易成本視角的實(shí)證檢驗(yàn)

周鴻衛(wèi)，劉子龍

（湖南大學(xué) 金融與統(tǒng)計(jì)學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410079）

一、引言

中國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)，特別是中小企業(yè)融資難和融資貴問題一直沒有得到有效的緩解。當(dāng)前一個(gè)共識(shí)是通過金融創(chuàng)新增加對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的有效支持（陳雨露，2015［1］），從而緩解實(shí)體經(jīng)濟(jì)融資難和融資貴問題。由于中國(guó)是一個(gè)典型的銀行主導(dǎo)型金融體系，支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)的金融創(chuàng)新主要應(yīng)是銀行創(chuàng)新。一段時(shí)間以來(lái)，由于金融管理部門政策鼓勵(lì)和引導(dǎo)以及市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的驅(qū)動(dòng)，銀行業(yè)也在不斷探索服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)新方式，一些創(chuàng)新取得了較好的效果，另一些效果欠佳，如存在資金在非實(shí)體經(jīng)濟(jì)部門空轉(zhuǎn)等。2017年4月6日，銀監(jiān)會(huì)下發(fā)《關(guān)于開展銀行業(yè)“不當(dāng)創(chuàng)新、不當(dāng)交易、不當(dāng)激勵(lì)、不當(dāng)收費(fèi)”專項(xiàng)治理工作的通知》，表明中國(guó)銀行業(yè)的部分金融創(chuàng)新未能有效支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。因此，銀行創(chuàng)新對(duì)信貸可得性的影響越來(lái)越受到社會(huì)各界的關(guān)注。

銀行作為一種典型的金融中介，其基本職能是將儲(chǔ)蓄轉(zhuǎn)化為投資，因此，銀行服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)主要是通過將儲(chǔ)蓄轉(zhuǎn)化為投資來(lái)實(shí)現(xiàn)。銀行主要通過信貸業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)其金融中介職能，其信貸行為直接決定了經(jīng)濟(jì)部門的信貸可得性。所以，信貸可得性的高低能夠反映銀行中介職能發(fā)揮的效率。銀行在發(fā)揮將儲(chǔ)蓄轉(zhuǎn)換為投資中介職能時(shí)，面臨信息不對(duì)稱和交易成本問題，銀行解決信息不對(duì)稱與交易成本的能力和效率直接影響其將儲(chǔ)蓄轉(zhuǎn)換為投資的能力和效率。銀行中介在解決信息不對(duì)稱和交易成本方面具有比較優(yōu)勢(shì)，但另一方面，信息不對(duì)稱和交易成本也會(huì)導(dǎo)致銀行對(duì)借款人進(jìn)行信貸配給，影響信貸可得性。所以，銀行解決信息不對(duì)稱與交易成本的能力和效率會(huì)影響經(jīng)濟(jì)部門的信貸可得性。

在信貸市場(chǎng)上，價(jià)格因素并不是市場(chǎng)出清的決定因素，從資金需求方來(lái)看存在信貸可得性問題，從資金供給方來(lái)看存在信貸配給問題。因此信貸可得性和信貸配給揭示的是信貸市場(chǎng)上的同一個(gè)問題。在理論上，S tiglit z＆Weiss（1981）［2］提出了一個(gè)經(jīng)典模型，揭示信息不對(duì)稱導(dǎo)致了信貸配給，國(guó)內(nèi)王霄、張捷（2003）［3］以及李志赟（2002）［4］等在不同側(cè)面進(jìn)行了拓展，等等，但目前尚缺乏一個(gè)能將創(chuàng)新、信息不對(duì)稱和交易成本對(duì)信貸配給影響的分析框架。在實(shí)證上存在的主要問題是如何有效地衡量銀行創(chuàng)新，目前主要有直接度量和間接度量，直接度量是根據(jù)銀行創(chuàng)新的含義將其分解為產(chǎn)品（業(yè)務(wù)）創(chuàng)新、管理創(chuàng)新、組織創(chuàng)新等，或者通過設(shè)計(jì)相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行綜合評(píng)估，或者直接利用某些新型業(yè)務(wù)量來(lái)衡量銀行創(chuàng)新；間接度量主要是利用表外業(yè)務(wù)，如非利息收入或非利息凈收入來(lái)反映銀行創(chuàng)新。直接度量需要更為細(xì)致的銀行數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)的獲取等方面存在問題①由于現(xiàn)代銀行創(chuàng)新是一種全面的綜合性活動(dòng)，一項(xiàng)創(chuàng)新活動(dòng)不會(huì)僅涉及某類銀行業(yè)務(wù)，有可能涉及幾類銀行業(yè)務(wù)，如交易銀行業(yè)務(wù)創(chuàng)新會(huì)涉及銀行的存款業(yè)務(wù)、貸款業(yè)務(wù)和結(jié)算業(yè)務(wù)等，直接度量不能有效地處理該類問題。，一些間接度量不能全面反映銀行各種創(chuàng)新活動(dòng)。

本文的主要貢獻(xiàn)在于：第一，在理論分析上，構(gòu)建一個(gè)考慮銀行創(chuàng)新、信息不對(duì)稱和交易成本的信貸配給模型，揭示銀行創(chuàng)新影響信貸配給的作用機(jī)理，并將交易成本分為純交易成本（僅與交易活動(dòng)相關(guān)的成本）和相關(guān)交易成本（與信息不對(duì)稱相關(guān)的成本），有利于解釋信息不對(duì)稱和相關(guān)交易成本對(duì)信貸配給的交叉影響。第二，在實(shí)證方法上，運(yùn)用銀行全要素生產(chǎn)率作為銀行創(chuàng)新的度量指標(biāo)。全要素生產(chǎn)率是一個(gè)衡量創(chuàng)新績(jī)效的重要指標(biāo)，全要素生產(chǎn)率應(yīng)該是引導(dǎo)創(chuàng)新發(fā)展的指標(biāo)②參見蔡昉2015年11月23日發(fā)表于《北京日?qǐng)?bào)》上的文章《全要素生產(chǎn)率是新常態(tài)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)動(dòng)力》。，全要素生產(chǎn)率能夠較為全面反映銀行的創(chuàng)新程度。同時(shí)運(yùn)用全要素生產(chǎn)率與不良貸款率、成本收入比的交叉項(xiàng)檢驗(yàn)銀行創(chuàng)新對(duì)信貸可得性的影響機(jī)理。第三，實(shí)證結(jié)果具有價(jià)值，實(shí)證結(jié)果顯示銀行創(chuàng)新提高了銀行信貸規(guī)模，但降低了小微企業(yè)信貸可得性，驗(yàn)證了銀行創(chuàng)新增加的信貸并流向中小企業(yè)。

本文余下部分安排如下：第二部分是文獻(xiàn)回顧；第三部分是銀行創(chuàng)新的信貸配給模型；第四部分是實(shí)證設(shè)計(jì)；第五部分是創(chuàng)新對(duì)信貸可得性影響的實(shí)證結(jié)果及分析；第六部分是創(chuàng)新影響信貸可得性機(jī)制的進(jìn)一步檢驗(yàn)；最后是本文的研究結(jié)論及啟示。

二、文獻(xiàn)回顧

經(jīng)濟(jì)學(xué)意義中“創(chuàng)新”這一概念由熊彼特（1912）提出，他認(rèn)為創(chuàng)新就是建立一種生產(chǎn)函數(shù)，強(qiáng)調(diào)了生產(chǎn)技術(shù)的革新和生產(chǎn)方法的變革在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的作用。金融創(chuàng)新包括創(chuàng)新產(chǎn)品、創(chuàng)新流程、創(chuàng)新服務(wù)和創(chuàng)新組織形式（Frame＆W h ite，2004［5］）。關(guān)于銀行創(chuàng)新的界定，中國(guó)銀監(jiān)會(huì)在《商業(yè)銀行金融創(chuàng)新指引》中的表述最為全面，它是“商業(yè)銀行為適應(yīng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的要求，通過引入新技術(shù)、采用新方法、開辟新市場(chǎng)、構(gòu)建新組織，在戰(zhàn)略決策、制度安排、機(jī)構(gòu)設(shè)置、人員準(zhǔn)備、管理模式、業(yè)務(wù)流程和金融產(chǎn)品等方面開展的各項(xiàng)新活動(dòng)”。

降低信息不對(duì)稱和交易成本是金融創(chuàng)新的兩個(gè)重要?jiǎng)右颍?-7］，而信息不對(duì)稱和交易成本也會(huì)導(dǎo)致銀行對(duì)經(jīng)濟(jì)部門的信貸配給。國(guó)外學(xué)者B altens p erger（1978）［8］揭示信貸配給是由于信息不對(duì)稱或代理成本造成的；S tiglit z＆Weiss（1981）通過引入信息不對(duì)稱建立的理論模型證明逆向選擇會(huì)導(dǎo)致信貸配給，等等。王霄、張捷（2003）［3］在上述模型中引入了廠商規(guī)模變量，綜合考慮利率、銀行貸款成本、抵押機(jī)制和廠商規(guī)模，構(gòu)建了一個(gè)內(nèi)生化抵押品和廠商規(guī)模的信貸配給模型；李志赟（2002）［4］認(rèn)為中小企業(yè)的非勻質(zhì)性、貸款抵押和交易成本是影響中小企業(yè)從銀行獲得貸款的三個(gè)主要因素；徐強(qiáng)（2005）［9］基于銀企風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知差異構(gòu)建了一個(gè)揭示信息不對(duì)稱程度與信貸配給程度關(guān)系的信貸配給模型；姜海軍、惠曉峰（2008）［10］從信息不對(duì)稱和均衡的角度解釋了信貸配給現(xiàn)象。

在實(shí)證研究方面，由于缺乏衡量單個(gè)銀行總體創(chuàng)新程度方法，大量文獻(xiàn)只檢驗(yàn)?zāi)骋活悇?chuàng)新型業(yè)務(wù)，如資產(chǎn)證券化、金融衍生工具交易、貸款承諾等對(duì)銀行信貸行為的影響。具有代表性的研究有：L outs k ina（2011）［11］研究得出資產(chǎn)證券化明顯改變了存款機(jī)構(gòu)開展業(yè)務(wù)的方式，影響銀行的貸款供給；Altun b aset al.（2007）［12］實(shí)證發(fā)現(xiàn)資產(chǎn)證券化提高了歐洲銀行發(fā)放新貸款的能力。但是Casuetal.（2011）［13］研究發(fā)現(xiàn)美國(guó)銀行證券化資產(chǎn)越多，在開展業(yè)務(wù)時(shí)越厭惡風(fēng)險(xiǎn)。B re w er et al.（2001）［14］實(shí)證發(fā)現(xiàn)，使用利率衍生工具導(dǎo)致美國(guó)銀行發(fā)放了更多的貸款，更有效地發(fā)揮了金融中介功能；H irtle（2008）［15］發(fā)現(xiàn)，當(dāng)銀行利用信用衍生品獲得信用保護(hù)后，會(huì)傾向于增加貸款供應(yīng)，尤其是長(zhǎng)期貸款的供應(yīng)。此外，Becketal.（2016）［16］運(yùn)用一國(guó)金融R＆D支出、銀行業(yè)的表外項(xiàng)目衡量一個(gè)國(guó)家的銀行業(yè)創(chuàng)新程度，對(duì)銀行創(chuàng)新效應(yīng)進(jìn)行跨國(guó)檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)銀行創(chuàng)新對(duì)銀行穩(wěn)定和實(shí)體經(jīng)濟(jì)的影響存在“光明面”和“黑暗面”。

現(xiàn)有關(guān)于銀行創(chuàng)新和信貸可得性（或信貸配給）的相關(guān)研究在理論和實(shí)證上都存在局限性。在理論分析上，目前尚缺乏一個(gè)能將銀行創(chuàng)新、信息不對(duì)稱和交易成本、信貸配給（或信貸可得性）納入的分析框架；在實(shí)證方面，由于缺乏較為全面衡量銀行創(chuàng)新的方法，導(dǎo)致如Frame＆White（2004）［5］所說：“所有人都在討論金融創(chuàng)新，卻幾乎沒有人去做相關(guān)實(shí)證來(lái)檢驗(yàn)它?！北疚耐ㄟ^建立一個(gè)關(guān)于銀行創(chuàng)新、信息不對(duì)稱和交易成本與信貸配給關(guān)系的理論分析框架，在合理度量銀行創(chuàng)新的基礎(chǔ)上，檢驗(yàn)中國(guó)銀行業(yè)創(chuàng)新對(duì)信貸可得性的影響及其影響路徑。

三、銀行創(chuàng)新的信貸配給效應(yīng)

信息不對(duì)稱與交易成本會(huì)影響銀行中介將儲(chǔ)蓄轉(zhuǎn)換為投資的能力，最終影響經(jīng)濟(jì)部門的信貸可得性，在信貸市場(chǎng)上表現(xiàn)為銀行對(duì)經(jīng)濟(jì)部門的信貸配給。因此，信貸可得性與信貸配給是信貸市場(chǎng)上相互對(duì)應(yīng)的兩個(gè)概念，可以通過分析銀行創(chuàng)新對(duì)信貸配給的影響來(lái)揭示銀行創(chuàng)新與信貸可得性的關(guān)系。本文將信息不對(duì)稱因子引入傳統(tǒng)的銀行期望收益分析，構(gòu)建一個(gè)基于信息不對(duì)稱與交易成本的信貸配給模型，同時(shí)將交易成本分為“純交易成本”和“相關(guān)交易成本”，分析信息不對(duì)稱和交易成本對(duì)信貸配給影響的綜合效應(yīng)。

在某一信貸市場(chǎng)上，借款人都是風(fēng)險(xiǎn)中性，項(xiàng)目投資額均不可分，且高于固定投入成本。假定借款人的融資規(guī)模為B，項(xiàng)目成功的概率為P，借款人獲得收入X，項(xiàng)目失敗概率（1-P）相對(duì)應(yīng)的收入為0；銀行發(fā)放貸款有交易成本，設(shè)為N；銀行要求的抵押品為C，且有C≤B。

由于存在信息不對(duì)稱，銀行收回貸款的概率與項(xiàng)目成功概率并不一致①徐強(qiáng)（2005）認(rèn)為項(xiàng)目投資只考慮項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)，銀行貸款面臨的風(fēng)險(xiǎn)既包含了項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)，又包含信息不對(duì)稱帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)，因此銀行收回貸款的概率與項(xiàng)目成功概率并不一致。，如果項(xiàng)目成功銀行收回貸款的概率設(shè)為P*U（θ），其中U（θ）為銀行基于項(xiàng)目成功概率的關(guān)于信息不對(duì)稱概率測(cè)度的調(diào)整系數(shù)，θ為信息不對(duì)稱程度。由U（θ）性質(zhì)，應(yīng)有。當(dāng)信息不對(duì)稱程度較大時(shí)，U（θ）對(duì)于θ的變化更為敏感，即

銀行的貸款利率為r，存款利率為r0，在銀行收回貸款時(shí)可獲得B*（1+r），對(duì)于每一筆貸款，銀行期望收益為

在（2）式中第一項(xiàng)為負(fù)，表示提高利率帶來(lái)的間接風(fēng)險(xiǎn)效應(yīng)，第二項(xiàng)為正，代表銀行提高利率的直接收入效應(yīng)。

可以得出以下結(jié)論：存在r*，使得r≤r*時(shí)證明見附錄）。

上述結(jié)論表明在信息不對(duì)稱環(huán)境下，銀行期望收益并不始終隨貸款利率的提高而增加，存在一個(gè)最優(yōu)貸款利率r*，使銀行期望收益最大。這與S tiglit z-Weiss模型推導(dǎo)的結(jié)論一致。

由已知條件U（θ）關(guān)于θ的二次導(dǎo)數(shù)關(guān)系可以得出：

式（4）表明：信息不對(duì)稱程度與最優(yōu)貸款利率呈反方向變動(dòng)，即降低信息不對(duì)稱程度能夠提高最優(yōu)貸款利率，如果不考慮相關(guān)交易成本的變化，銀行會(huì)提高均衡信貸供給，使信貸配給程度降低。反之則反。

其次分析交易成本對(duì)信貸配給的影響。由于相關(guān)交易成本占據(jù)交易成本絕大部分，本文只分析相關(guān)交易成本的影響。相關(guān)交易成本變動(dòng)一方面可能改變銀行信貸成本，從而影響銀行的期望收益；另一方面也可能通過影響信息不對(duì)稱程度來(lái)影響銀行的期望收益。因此相關(guān)交易成本變動(dòng)對(duì)信貸供給的影響應(yīng)綜合分析兩種效應(yīng)。

設(shè)相關(guān)交易成本為N0，由于相關(guān)交易成本與信息不對(duì)稱的關(guān)系有則有

式（5）右邊第一項(xiàng)表示相關(guān)交易成本的邊際變動(dòng)對(duì)銀行期望收益的影響，由于則第一項(xiàng)符號(hào)為正表示增加一個(gè)單位相關(guān)交易成本，會(huì)降低信息不對(duì)稱程度，使銀行預(yù)期收益增加的值；第二項(xiàng)表示增加一個(gè)單位的相關(guān)交易成本使銀行信貸成本相應(yīng)增加一個(gè)單位。

如果增加一單位相關(guān)交易成本，導(dǎo)致信息不對(duì)稱程度降低，使銀行預(yù)期收益增加值大于1，即式（5）中的第一項(xiàng)大于第二項(xiàng)，則銀行預(yù)期收益會(huì)增加，表示銀行增加相關(guān)交易成本使信息不對(duì)稱程度降低的凈效應(yīng)為正，銀行會(huì)提高均衡信貸供給，從而改善信貸配給。當(dāng)凈效應(yīng)為負(fù)，即式（5）為負(fù)，銀行預(yù)期收益會(huì)減少，銀行會(huì)降低均衡信貸供給，使信貸配給增加。同理，如果降低一單位相關(guān)交易成本，使式（5）為負(fù)，信貸配給增加；如果降低一單位相關(guān)交易成本，使式（5）為正，信貸配給降低。

銀行中介通過提高信息的全面性和可靠性，能治理逆向選擇問題，但會(huì)增加信息搜尋成本和甄別成本等相關(guān)交易成本；通過監(jiān)督和激勵(lì)能治理道德風(fēng)險(xiǎn)，但會(huì)提高監(jiān)督成本和激勵(lì)成本等相關(guān)交易成本。以降低信息不對(duì)稱和相關(guān)交易成本為動(dòng)因的銀行創(chuàng)新，必須綜合考察信息不對(duì)稱和相關(guān)交易成本變動(dòng)對(duì)銀行期望收益的影響，以此來(lái)判斷銀行創(chuàng)新的信貸配給效應(yīng)。

銀行創(chuàng)新或者降低相關(guān)交易成本，從而降低銀行的信貸成本，提高期望收益，但有可能提高信息不對(duì)稱程度，進(jìn)而降低銀行的期望收益；或者降低信息不對(duì)稱程度，提高銀行的期望收益，但有可能提高相關(guān)交易成本，進(jìn)而降低期望收益。銀行創(chuàng)新對(duì)信貸配給的影響取決于上述兩種效應(yīng)的比較。當(dāng)降低信貸成本效應(yīng)大于提高信息不對(duì)稱效應(yīng)時(shí)，會(huì)降低信貸配給；當(dāng)降低信貸成本效應(yīng)小于提高信息不對(duì)稱效應(yīng)時(shí)，會(huì)提高信貸配給。

四、實(shí)證設(shè)計(jì)

（一）銀行創(chuàng)新度量

一般企業(yè)的創(chuàng)新主要利用R＆D和專利數(shù)量來(lái)衡量，但是單個(gè)銀行不能統(tǒng)計(jì)R＆D數(shù)據(jù)，而且銀行創(chuàng)新的新產(chǎn)品和新業(yè)務(wù)等一般不能或很少申請(qǐng)專利，因此，無(wú)法利用R＆D和專利數(shù)量來(lái)度量銀行創(chuàng)新?，F(xiàn)有的相關(guān)研究一般運(yùn)用直接度量和間接度量?jī)煞N方法，直接度量法或者將銀行創(chuàng)新分為產(chǎn)品創(chuàng)新、業(yè)務(wù)創(chuàng)新、組織創(chuàng)新、管理創(chuàng)新等方面，直接利用銀行上述相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，或者直接利用某一類或幾類新業(yè)務(wù)作為銀行創(chuàng)新的替代變量。前者存在數(shù)據(jù)獲取難，以及有可能割裂某些創(chuàng)新效果的情況，因?yàn)楝F(xiàn)在有些銀行創(chuàng)新是綜合性的，不能直接歸類為產(chǎn)品創(chuàng)新、業(yè)務(wù)創(chuàng)新等；后者則存在不能全面反映銀行創(chuàng)新的信息。間接度量法主要利用表外業(yè)務(wù)，如非利息凈收入和非利息收入，或它們的構(gòu)成部分來(lái)反映銀行創(chuàng)新，這也未能反映銀行創(chuàng)新的全部信息。

蔡昉（2015）認(rèn)為全要素生產(chǎn)率是一個(gè)衡量創(chuàng)新績(jī)效的重要指標(biāo)，應(yīng)該成為引導(dǎo)創(chuàng)新發(fā)展的指標(biāo)。全要素生產(chǎn)率是一種基于生產(chǎn)函數(shù)的創(chuàng)新測(cè)度方法（徐映梅、孫靜，2018［17］），而且已有文獻(xiàn)實(shí)證得出互聯(lián)網(wǎng)金融創(chuàng)新顯著提升中國(guó)商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率（沈悅、郭品，2015［18］），因此，銀行全要素生產(chǎn)率可以作為衡量銀行創(chuàng)新程度的指標(biāo)。本文選取中介法計(jì)算銀行全要素生產(chǎn)率。國(guó)內(nèi)選取中介法計(jì)算銀行全要素生產(chǎn)率的研究主要有張健華和王鵬（2010）［19］，蔡躍洲和郭梅軍（2009）［20］等。為使得全要素生產(chǎn)率可用于實(shí)證面板數(shù)據(jù)分析，本文采取F?re-P rimont模型，通過DPI N3.0軟件，計(jì)算銀行全要素生產(chǎn)率。

（二）數(shù)據(jù)來(lái)源及變量定義

本文所用數(shù)據(jù)通過wind、bank scope、各銀行年報(bào)以及國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站獲取，基于數(shù)據(jù)可得性選取2007—2016年25家銀行的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，其中有5家國(guó)有商業(yè)銀行，9家全國(guó)性股份制商業(yè)銀行，以及16家城市商業(yè)銀行。

1.解釋變量與被解釋變量

解釋變量為銀行創(chuàng)新程度，利用上述測(cè)算出的銀行全要素生產(chǎn)率來(lái)度量。被解釋變量為信貸可得性，關(guān)于信貸可得性的衡量，可以從企業(yè)方面衡量，國(guó)外最為經(jīng)典的是P etersen&Rajan（1994）［21］等；也可以從銀行方面，如董曉林等（2014）［22］分別采用小微企業(yè)貸款余額/金融機(jī)構(gòu)貸款總額、中小企業(yè)貸款余額/銀行貸款總額來(lái)衡量中小企業(yè)的信貸可得性。由于本文研究銀行創(chuàng)新問題，應(yīng)從銀行方面度量信貸可得性，因此，本文運(yùn)用銀行小微企業(yè)貸款占貸款總額比重和銀行信貸總額來(lái)度量。

2.控制變量

銀行特征變量：銀行的一些個(gè)體特征會(huì)影響銀行的信貸行為，本文選取資本充足率、流動(dòng)性比率、資產(chǎn)規(guī)模、成本收入比和不良貸款率五個(gè)指標(biāo)作為銀行特征控制變量。

市場(chǎng)特征變量：銀行面臨的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)包括銀行同業(yè)競(jìng)爭(zhēng)和非銀行金融同業(yè)（主要是資本市場(chǎng)）競(jìng)爭(zhēng)，選取勒納指數(shù)反映銀行同業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)，（企業(yè)債券融資規(guī)模+非金融境內(nèi)社會(huì)融資）/社會(huì)融資規(guī)模反映非銀行金融同業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)。

此外，選取M2增長(zhǎng)率作為宏觀經(jīng)濟(jì)控制變量。各變量定義見表1。

表1 模型變量定義表

（三）實(shí)證方法與實(shí)證模型

首先為檢驗(yàn)中國(guó)銀行業(yè)創(chuàng)新對(duì)信貸可得性的影響，本文建立兩個(gè)實(shí)證模型，分別檢驗(yàn)中國(guó)銀行業(yè)創(chuàng)新對(duì)小微企業(yè)貸款和信貸規(guī)模的影響。模型（Ⅰ）是檢驗(yàn)銀行創(chuàng)新對(duì)小微企業(yè)信貸可得性影響的回歸方程，模型（Ⅱ）是檢驗(yàn)銀行創(chuàng)新對(duì)所有信貸可得性影響的回歸方程。

其中 i表示樣本銀行，t表示時(shí)間，β1為截距項(xiàng)，β2、β3、β4、β5、β6、β7、β8、β9、β10分別為待估變量系數(shù)，εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)，其余變量含義見表1。

其次，為進(jìn)一步檢驗(yàn)銀行創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)部門信貸可得性的影響路徑，在實(shí)證模型（Ⅰ）和（Ⅱ）中分別加入銀行創(chuàng)新（bi）與資本充足率（cap）、成本收入比（oc）、不良貸款率（bl）的交叉項(xiàng)，建立如下實(shí)證模型。

其中 i表示樣本銀行，t表示時(shí)間，β1為截距項(xiàng)，β2、β3、β4、β5、β6、β7、β8、β9、β10、β11、β12分別為待估變量系數(shù)，εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)，其余變量含義見表1。

（四）實(shí)證變量描述性統(tǒng)計(jì)

從表2可以看出，小微企業(yè)貸款占比平均值為18.73%，說明中國(guó)銀行業(yè)小微企業(yè)貸款占比整體上較低。此外，該變量最大值和最小值分別為57.01%和1.03%，標(biāo)準(zhǔn)差為13.06%，這說明各銀行間的小微企業(yè)貸款占比波動(dòng)較大。

銀行全要素生產(chǎn)率的最大值為1.48，最小值為0.53，標(biāo)準(zhǔn)差為0.20，可以得出銀行創(chuàng)新的波動(dòng)并不大，這與中國(guó)銀行業(yè)創(chuàng)新現(xiàn)狀相吻合。由于本質(zhì)性創(chuàng)新需要投入較多的精力、成本和承受較大的風(fēng)險(xiǎn)，當(dāng)前中國(guó)銀行創(chuàng)新主要集中在易于被模仿、傳遞性更強(qiáng)的更新式創(chuàng)新，這與描述性統(tǒng)計(jì)中各銀行的創(chuàng)新程度差異較小相一致。而且通過對(duì)銀行全要素生產(chǎn)率的進(jìn)一步分解發(fā)現(xiàn)，組織創(chuàng)新、管理創(chuàng)新等其他方面的創(chuàng)新對(duì)銀行創(chuàng)新程度的貢獻(xiàn)明顯小于銀行技術(shù)進(jìn)步創(chuàng)新。

表2 變量描述性統(tǒng)計(jì)表

關(guān)于銀行特征變量，資本充足率的均值為12.33%，最大值30.67%、最小值為3.407%，標(biāo)準(zhǔn)差為2.42%，這說明各銀行之間的資本充足性變化較大；流動(dòng)性比率平均值為43.44%；成本收入比平均值為33.15%，但銀行間差異較大，最大值為57.78%，最小值為19.04%；不良貸款率最大值23.57%，這是農(nóng)業(yè)銀行在改制前一年的數(shù)據(jù)，為異常數(shù)據(jù)，均值為1.39%；勒納指數(shù)差異較大，說明各銀行在銀行同業(yè)中競(jìng)爭(zhēng)地位相差較大；“（企業(yè)債券融資規(guī)模+非金融境內(nèi)社會(huì)融資）/社會(huì)融資規(guī)模”不斷提高，反映銀行業(yè)面臨越來(lái)越強(qiáng)的非銀行金融同業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)壓力。

五、銀行創(chuàng)新影響信貸可得性的實(shí)證結(jié)果及分析

本文運(yùn)用面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)行回歸檢驗(yàn)，在回歸檢驗(yàn)前，需要選擇合適的回歸效應(yīng)模型，面板回歸效應(yīng)模型主要有固定效應(yīng)回歸、隨機(jī)效應(yīng)回歸和混合回歸。面板數(shù)據(jù)實(shí)證回歸效應(yīng)模型的選擇以及對(duì)模型的假設(shè)檢驗(yàn)均采用stata14.0軟件進(jìn)行。

表3 回歸效應(yīng)選擇表

在固定效應(yīng)模型與隨機(jī)效應(yīng)模型之間選擇回歸效應(yīng)模型，結(jié)果拒絕了H ausman檢驗(yàn)的原假設(shè)，說明固定效應(yīng)優(yōu)于隨機(jī)效應(yīng)。因此選擇固定效應(yīng)模型對(duì)實(shí)證模型（Ⅰ）和模型（Ⅱ）進(jìn)行回歸估計(jì)，回歸結(jié)果見表4。

表4 影響信貸可得性的回歸結(jié)果

從模型（Ⅱ）的回歸結(jié)果可知，創(chuàng)新對(duì)銀行信貸總額顯著為正，表明在樣本年間中國(guó)銀行業(yè)創(chuàng)新提高了銀行信貸規(guī)模，但從模型（Ⅰ）的回歸結(jié)果可知，銀行創(chuàng)新對(duì)小微企業(yè)貸款占比影響顯著為負(fù)，說明樣本年間銀行創(chuàng)新并未提高中小微企業(yè)的信貸可得性，但與信貸規(guī)模顯著正相關(guān)，即提高了所有經(jīng)濟(jì)部門的信貸可得性，由此可以推斷，樣本年間中國(guó)銀行業(yè)創(chuàng)新增加的信貸資金并未相應(yīng)增加中小微企業(yè)的信貸可得性。

對(duì)于其他控制變量來(lái)說，資本充足率的回歸系數(shù)在兩個(gè)模型中均為正，說明資本充足率對(duì)信貸可得性具有正向影響，從理論上看，資本充足率對(duì)貸款影響需從分子和分母兩個(gè)方面分析：如果主要由增加資本來(lái)提高資本充足率，即增加分子，則應(yīng)具有正向影響；如果主要靠降低風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)組合，即降低分母，影響有可能為正，也有可能為負(fù)①如果主要通過減少貸款總額來(lái)提高資本充足率，其影響為負(fù)；如果主要通過調(diào)整貸款組合的風(fēng)險(xiǎn)結(jié)構(gòu)，其影響為正。。在樣本年間，由于大部分樣本銀行都進(jìn)行了股份化改制，甚至上市，通過大規(guī)模補(bǔ)充資本來(lái)提高資本充足率，使得資本充足率的影響為正。但對(duì)信貸總額不顯著，且系數(shù)很小，說明資本充足性變動(dòng)對(duì)小微企業(yè)貸款和全部貸款的影響不一致，可能存在銀行創(chuàng)新對(duì)資本充足性的交叉影響，本文后面會(huì)進(jìn)一步檢驗(yàn)。

成本收入比回歸系數(shù)均為負(fù)，由于成本收入比蘊(yùn)涵銀行交易成本的信息，交易成本越高，銀行提供的信貸越低，符合常識(shí)。但均不顯著，由前面的理論分析可知，可能銀行相關(guān)創(chuàng)新對(duì)其產(chǎn)生交叉影響。不良貸款率回歸系數(shù)在模型（Ⅰ）中顯著為正，即小微企業(yè)貸款占比與不良貸款呈正向關(guān)系，符合常識(shí)；但在模型（Ⅱ）為負(fù)，且不顯著，由于不良貸款率蘊(yùn)涵信息不對(duì)稱因素，有可能銀行的相關(guān)創(chuàng)新對(duì)其產(chǎn)生交叉影響。本文后面將會(huì)做進(jìn)一步檢驗(yàn)。

銀行資產(chǎn)規(guī)模的回歸系數(shù)均顯著為正，說明銀行資產(chǎn)規(guī)模越大，提供的信貸資金越多。在模型（Ⅱ）中，銀行流動(dòng)性的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，即提高流動(dòng)性會(huì)降低信貸總額，但在模型（Ⅰ）中，流動(dòng)性的回歸系數(shù)顯著為正，顯示流動(dòng)性提高有利于增加小微企業(yè)貸款，其原因可能是銀行的信貸產(chǎn)品中存在基于流動(dòng)性的創(chuàng)新產(chǎn)品。

反映銀行間市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的勒納指數(shù)系數(shù)在模型（Ⅰ）為12.674 7，且在5%水平下顯著，說明銀行競(jìng)爭(zhēng)力的增加，小微企業(yè)的信貸可得性會(huì)提高，這同Shenetal.（2009）［23］的結(jié)論一致；在模型（Ⅱ）中盡管為正，但不顯著，且回歸系數(shù)很小。說明銀行間競(jìng)爭(zhēng)程度對(duì)小微企業(yè)貸款影響更為明顯。反映非銀行金融同業(yè)競(jìng)爭(zhēng)指標(biāo)的回歸系數(shù)在兩個(gè)回歸模型中均顯著為負(fù)，表明其他金融同業(yè)，特別是資本市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)，對(duì)銀行信貸具有負(fù)向作用；由于模型（Ⅰ）中的回歸系數(shù)遠(yuǎn)大于模型（Ⅱ）中回歸系數(shù)，表明中國(guó)銀行業(yè)在面臨非銀行金融同業(yè)，特別是資本市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)時(shí)，并未采取如（B oot&Thakor，2000［24］）理論分析那樣，將信貸資源集中在具有信息和交易成本比較優(yōu)勢(shì)的中小微企業(yè)，反而有可能將信貸資源集中在非實(shí)體經(jīng)濟(jì)部門和大型實(shí)體經(jīng)濟(jì)部門。

M2的回歸系數(shù)在兩個(gè)模型中均顯著為正，表明中國(guó)廣義貨幣量的增加會(huì)緩解信貸配給狀況，提高信貸可得性，但模型（Ⅰ）中的回歸系數(shù)遠(yuǎn)大于模型（Ⅱ），這表明央行有關(guān)針對(duì)小微企業(yè)貸款難的貨幣政策，如定向降準(zhǔn)等，在一定程度上產(chǎn)生了影響。

另外，對(duì)上述回歸結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，采用從全要素生產(chǎn)率中分解出的銀行技術(shù)效率（tfpe）作為反映銀行創(chuàng)新程度的變量，并采用HH I指數(shù)來(lái)替換勒納指數(shù)，替換模型（Ⅰ）和模型（Ⅱ）中的全要素生產(chǎn)率（bi）和勒納指數(shù)（lena），并進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果見表5。

從表5的結(jié)果可以看出，對(duì)主要解釋變量的指標(biāo)進(jìn)行替換后，回歸結(jié)果顯示主要解釋變量的符號(hào)與顯著性并沒有發(fā)生明顯變化，這說明本文的實(shí)證結(jié)果具有穩(wěn)健性。

六、銀行創(chuàng)新對(duì)信貸可得性影響機(jī)制的進(jìn)一步檢驗(yàn)

降低信息不對(duì)稱與交易成本是銀行創(chuàng)新的兩個(gè)主要驅(qū)動(dòng)因素，此外，還有各種監(jiān)管套利。根據(jù)理論分析可知，銀行創(chuàng)新能夠通過影響信息不對(duì)稱與交易成本來(lái)改變經(jīng)濟(jì)部門的信貸可得性，前面實(shí)證結(jié)果也證實(shí)了中國(guó)銀行業(yè)創(chuàng)新對(duì)信息不對(duì)稱和交易成本可能存在影響，同時(shí)實(shí)證檢驗(yàn)也發(fā)現(xiàn)銀行創(chuàng)新可能存在監(jiān)管資本“套利”問題，因此，需對(duì)上述問題做進(jìn)一步檢驗(yàn)。本部分將運(yùn)用銀行創(chuàng)新與資本充足率、不良貸款率（包含信息不對(duì)稱信息）和成本收入比（包含交易成本信息）的交叉項(xiàng)來(lái)進(jìn)一步檢驗(yàn)。

選擇固定效應(yīng)模型，對(duì)模型（Ⅲ）、模型（Ⅳ）、模型（Ⅴ）、模型（Ⅲ′）、模型（Ⅳ′）和模型（Ⅴ′）6個(gè)回歸模型進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果見表7。

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果表

表6 交叉項(xiàng)變量定義表

由表7可知，加入銀行創(chuàng)新與資本充足率交叉項(xiàng)后，資本充足率對(duì)小微企業(yè)貸款和信貸總額的影響顯著改變，資本充足率在模型（Ⅲ）中的回歸系數(shù)顯著為正，交叉項(xiàng)顯著為負(fù)，在模型（Ⅲ′）中顯著為負(fù)，但交叉項(xiàng)顯著為正。交叉項(xiàng)均顯著表明銀行創(chuàng)新能夠通過對(duì)資本充足率影響信貸可得性。進(jìn)一步分析可知，一方面增加資本有利于提高小微企業(yè)貸款，另一方面銀行創(chuàng)新通過銀行資本充足率對(duì)小微企業(yè)貸款產(chǎn)生負(fù)向影響，兩者的綜合效應(yīng)為表4中模型（Ⅰ）下的顯著為正；提高資本充足率降低了銀行信貸總量，而銀行創(chuàng)新通過資本充足率對(duì)信貸總量的影響為正，兩者的綜合效應(yīng)為表4中模型（Ⅱ）下的為正，但不顯著。交叉項(xiàng)在模型（Ⅲ）顯著為負(fù)，但在模型（Ⅲ′）顯著為正，其原因可能是某些創(chuàng)新是通過影響分母來(lái)影響資本充足率，由于小微企業(yè)貸款的風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較高，有可能壓縮小微企業(yè)貸款，增加其他貸款。這表明銀行以監(jiān)管資本套利為動(dòng)因的一些創(chuàng)新可能損害中小微企業(yè)的信貸可得性。

表7 模型交叉項(xiàng)回歸結(jié)果表

銀行創(chuàng)新與比較成本收入比的交叉項(xiàng)在模型（Ⅳ）顯著為負(fù)，在模型（Ⅳ′）顯著為正，表明銀行創(chuàng)新通過交易成本影響了信貸可得性，但是降低了中小微企業(yè)的信貸可得性，提高了全部經(jīng)濟(jì)部門（主要為非實(shí)體經(jīng)濟(jì)部門和大型實(shí)體經(jīng)濟(jì)企業(yè)）的信貸可得性。這也說明銀行創(chuàng)新未能通過影響交易成本來(lái)增加小微企業(yè)貸款，相反降低了小微企業(yè)貸款。其原因可能為：一方面，由于小微企業(yè)信息不透明或透明度低、單筆貸款金額小，導(dǎo)致銀行小微企業(yè)貸款的相關(guān)交易成本較高，如果銀行創(chuàng)新降低相關(guān)交易成本，會(huì)導(dǎo)致更高的信息不對(duì)稱，從而降低小微企業(yè)貸款。另一方面，由于大型企業(yè)一般信息透明度高、單筆貸款金額較大，銀行創(chuàng)新降低了信貸交易的相關(guān)交易成本，而導(dǎo)致信息不對(duì)稱程度提高產(chǎn)生的負(fù)收益效應(yīng)不明顯，提高了銀行的信貸總規(guī)模。

加入銀行創(chuàng)新與不良貸款率交叉項(xiàng)后，不良貸款率對(duì)小微企業(yè)貸款和信貸總額的影響顯著改變，不良貸款率在模型（Ⅴ）中回歸系數(shù)顯著為正，交叉項(xiàng)顯著為負(fù)；在模型（Ⅴ′）中顯著為負(fù)，但交叉項(xiàng)顯著為正。交叉項(xiàng)均顯著，表明銀行創(chuàng)新信息不對(duì)稱影響了信貸可得性。模型（Ⅴ）中交叉項(xiàng)的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，表明銀行創(chuàng)新未能通過影響信息不對(duì)稱來(lái)提高小微企業(yè)貸款，相反，降低了小微企業(yè)貸款；模型（Ⅴ′）中交叉項(xiàng)系數(shù)顯著為正，表明銀行創(chuàng)新通過影響信息不對(duì)稱提高了全部經(jīng)濟(jì)部門的信貸。這表明信息不對(duì)稱驅(qū)動(dòng)下的銀行創(chuàng)新對(duì)中小微企業(yè)和全部經(jīng)濟(jì)部門信貸可得性的影響完全相反，其原因可能為：由于小微企業(yè)的信息透明度較低、單筆貸款金額小，銀行雖然通過創(chuàng)新降低了與小微企業(yè)貸款的信息不對(duì)稱，有可能付出更大的成本代價(jià)，即相關(guān)交易成本增加產(chǎn)生的負(fù)收益效應(yīng)更大；相反，銀行創(chuàng)新降低了與非小微企業(yè)交易的信息不對(duì)稱程度，又能使相關(guān)交易成本增加產(chǎn)生的負(fù)收益效應(yīng)不明顯，會(huì)提高銀行的信貸總規(guī)模。

此外，綜合比較表7中銀行創(chuàng)新與資本充足率、成本收入比和不良貸款率交叉項(xiàng)系數(shù)，可以發(fā)現(xiàn)：其一，交叉項(xiàng)對(duì)小微企業(yè)貸占比的影響都顯著為負(fù)，對(duì)全部貸款的影響都顯著為正，表明銀行創(chuàng)新通過資本充足性、交易成本和信息不對(duì)稱途徑影響了信貸可得性，而且銀行創(chuàng)新對(duì)小微企業(yè)貸款的影響效應(yīng)為負(fù)，對(duì)全部貸款的影響效應(yīng)為正，進(jìn)一步驗(yàn)證了上一個(gè)實(shí)證中關(guān)于銀行創(chuàng)新提高所有經(jīng)濟(jì)部門信貸可得性，未能增加中小微企業(yè)信貸可得性的實(shí)證結(jié)論。其二，分別比較小微企業(yè)貸款占比和全部貸款下銀行創(chuàng)新與資本充足率、成本收入比和不良貸款率交叉項(xiàng)系數(shù)的大小，發(fā)現(xiàn)與不良貸款率交叉項(xiàng)的系數(shù)最大，分別為-5.179和0.133，表明銀行創(chuàng)新作用于信息不對(duì)稱對(duì)信貸可得性的影響最大。

七、結(jié)論及啟示

從信息不對(duì)稱與交易成本角度研究中國(guó)銀行業(yè)創(chuàng)新對(duì)信貸可得性的影響，在理論上，拓展了信貸配給的相關(guān)研究，構(gòu)建一個(gè)信息不對(duì)稱與交易成本驅(qū)動(dòng)下銀行創(chuàng)新的信貸配給效應(yīng)分析框架；在實(shí)證上，運(yùn)用銀行全要素生產(chǎn)率及分解項(xiàng)衡量銀行創(chuàng)新，檢驗(yàn)中國(guó)銀行業(yè)創(chuàng)新的信貸可得性效應(yīng)，并進(jìn)一步檢驗(yàn)其影響路徑。得出如下主要結(jié)論：

第一，銀行創(chuàng)新會(huì)產(chǎn)生信貸成本效應(yīng)和信息不對(duì)稱效應(yīng)，對(duì)信貸配給的影響取決于兩種效應(yīng)的比較。當(dāng)降低信貸成本效應(yīng)大于提高信息不對(duì)稱效應(yīng)時(shí)，會(huì)減弱信貸配給；當(dāng)降低信貸成本效應(yīng)小于提高信息不對(duì)稱效應(yīng)時(shí)，會(huì)增加信貸配給。

第二，中國(guó)銀行業(yè)的創(chuàng)新提高了對(duì)所有經(jīng)濟(jì)部門的信貸規(guī)模，但降低了中小微企業(yè)貸款占比，說明銀行創(chuàng)新提高的信貸規(guī)模并未相應(yīng)增加對(duì)中小微企業(yè)的信貸支持，部分信貸資金可能在非實(shí)體經(jīng)濟(jì)部門空轉(zhuǎn)。

第三，中國(guó)銀行業(yè)的創(chuàng)新主要通過作用于信息不對(duì)稱與交易成本來(lái)顯著影響各經(jīng)濟(jì)部門的信貸可得性，通過作用于信息不對(duì)稱影響信貸可得性的效果最明顯。實(shí)證結(jié)果顯示，對(duì)中小微企業(yè)信貸可得性的影響，銀行創(chuàng)新與不良貸款率交叉項(xiàng)的系數(shù)最大，為-5.179；對(duì)全部經(jīng)濟(jì)部門信貸可得性的影響，銀行創(chuàng)新與不良貸款率交叉項(xiàng)的系數(shù)也最大，為0.133。

根據(jù)上述研究結(jié)論，可得出如下啟示：第一，銀行監(jiān)管部門應(yīng)督促和引導(dǎo)銀行進(jìn)行以降低信息不對(duì)稱和交易成本為動(dòng)因的創(chuàng)新，限制各類監(jiān)管套利創(chuàng)新，更好地發(fā)揮銀行中介將儲(chǔ)蓄轉(zhuǎn)換為投資的中介功能；第二，通過創(chuàng)新性的金融制度安排，如信用制度建設(shè)等，使信息不對(duì)稱與相關(guān)交易成本的替代效應(yīng)最低；第三，利用金融科技提升信貸技術(shù)和信貸流程中各種應(yīng)對(duì)逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)的治理機(jī)制和措施的能力和效率；第四，對(duì)信貸技術(shù)進(jìn)行重新組合，運(yùn)用組合信貸技術(shù)達(dá)到信息不對(duì)稱和交易成本的有效匹配，同時(shí)重點(diǎn)關(guān)注信息不對(duì)稱驅(qū)動(dòng)下的創(chuàng)新對(duì)中小微企業(yè)信貸可得性的影響。

附錄：

當(dāng)r增大到r*時(shí)，必存在，在此時(shí)銀行的期望收益才達(dá)到最大。銀行在此處達(dá)到信貸配給均衡狀態(tài)。