银行业竞争、信贷配置效率与风险承担

李 洋，佟孟华，褚翠翠

(东北财经大学 经济学院，辽宁 大连 116025)

2008年国际金融危机以来，伴随着中国金融体制改革的深入推进和银行业市场准入条件的进一步放松，各类中小型商业银行在全国迅速崛起，银行分支机构快速扩张，这在削弱国有大型商业银行垄断地位的同时，也极大提高了银行业的竞争程度，对于提升银行服务质量和企业信贷获取起到了至关重要的作用。但与此同时，银行业竞争水平的提高也会对银行体系的稳定产生重要影响，作为金融体系的重要组成部分，银行体系的稳定与否又直接关系到整个金融体系的安全与稳定。那么，中国银行业扩张所引致的银行业竞争水平的提升是否对银行体系的稳定产生重要威胁？厘清这一问题不仅能够更好地指导银行体系结构的优化调整，而且也是推进金融供给侧结构性改革的本质要求。早在2019年2月，习近平总书记在中共中央政治局第十三次集体学习时就强调，“要深化金融供给侧结构性改革，平衡好稳增长和防风险的关系”。此外，“十四五”规划纲要进一步指出：健全具有高度适应性、竞争力和普惠性的现代金融体系，构建金融有效支持实体经济的体制机制。因此，探究银行业竞争对银行风险的影响具有十分重要的理论与现实意义。

关于银行业竞争与其自身风险之间的关系，国内外学者已对此问题做了大量探究，主要包括“竞争-脆弱论”和“竞争-稳定论”两种观点。前者主要基于特许权价值理论提出，该类观点认为，银行业竞争水平的提高会降低银行在存款市场上的势力，导致其所获得的垄断利润减少，进而降低了其特许经营权价值。为了弥补垄断利润的损失，银行会采取更加冒险的经营策略，由此会增加银行所面临的风险，降低其稳定性，严重时甚至会导致大量银行破产。如KEELEY(1990)的研究表明，市场竞争的加剧会大量侵蚀银行的垄断租金，降低其特许经营权价值，进而激励银行承担更多风险，因而也是导致银行发生破产的重要因素之一。此外，郭晔和赵静(2017)基于中国上市银行的微观数据，通过构造衡量存款市场竞争度的Lerner指数，发现存款市场竞争的加剧会诱使银行扩大影子银行业务规模，从而增加银行的系统性金融风险水平。进一步地，郜栋玺和项后军(2020)基于利率市场化视角考察银行业市场竞争与银行风险承担之间的关系，发现存款市场的竞争显著提高了银行的风险承担水平。而“竞争-稳定论”则建立在信息经济学理论之上,该类观点认为，银行业竞争的加剧会削弱银行在贷款市场上的垄断定价，借款者的融资成本降低，进而会减少借款者的道德风险和逆向选择行为，从而降低银行的风险水平。刘莉亚等(2017)的研究表明，贷款市场竞争水平的提高有助于打破银行的垄断优势，通过影响贷款利率的弹性来降低借款者的融资成本，从而减少了贷款违约的发生概率，提高了银行的稳健性。徐璐等(2019)通过构造不同所有制银行的博弈均衡模型发现，竞争的加剧会降低国有银行和非国有银行的均衡贷款利率及企业的融资成本，并进一步降低银行的风险水平。

综上所述，虽然国内外学者对于银行业竞争与银行风险之间的关系做了深入研究，但研究结论并未统一，究其原因可能在于：第一，“竞争-脆弱论”和“竞争-稳定论”分别是在存款市场和贷款市场经验证据的基础上提出的，而存款市场和贷款市场上的竞争会导致银行不同的行为倾向，因此缺乏在统一的框架下去探究银行业竞争对银行风险的综合影响效应；
第二，在构建银行业竞争指数方面，现有文献大多采用构建的Lerner指数衡量银行之间的竞争水平，而该指数是从银行微观个体角度对银行所面临的价格竞争水平进行度量，未能从更加宏观的视角衡量银行所面临的真实市场竞争环境，因而具有片面性；
第三，在探究银行业竞争对银行风险的影响机制方面，现有文献多从特许权价值和信贷成本方面进行分析，较少从银行信贷资金的配置视角进行考察，从而未能揭示银行业竞争影响银行风险的本质。

鉴于此，首先，基于中国银保监会网站上公开的227 345条金融许可证信息，得到各城市所有银行分支机构数量，并由此计算出各城市银行业的赫芬达尔-赫希曼指数()和前五大银行的集中度指数(5)，以此衡量各城市中银行所面临的真实市场竞争环境。其次，以2007—2019年中国城市商业银行为研究样本，深入探究了城市商业银行所面临的市场竞争环境变化对其风险承担的影响，并从信贷资金的配置视角考察了银行业竞争影响银行风险的本质原因。最后，在以上分析的基础上，分别从地域空间、宏观经济环境和微观个体层面全面分析了银行业竞争影响银行风险承担的异质性。

相对于已有文献，本文的边际贡献主要体现在以下三个层面：①拓展了银行业竞争与银行风险关系方面的研究。不同于以往文献构建微观个体层面的银行竞争指数来研究二者关系，本文首次利用独特的金融机构许可证信息构造较为宏观的银行业竞争指数，该指数不仅能有效代表银行所面临的真实竞争环境，而且将银行在存款市场和贷款市场上所面临的竞争纳入统一的框架下进行考察，从而有效衡量了银行业竞争对银行风险的综合影响效应，为银行竞争与银行稳定性的关系提供了更为有力的经验证据。②为银行业竞争如何影响银行风险提供了新的研究视角。现有文献关于银行业竞争影响银行风险机制方面的研究多聚焦于特许权价值和信贷成本等方面，而这些方面反映的是由银行业竞争引起的银行事后表现行为，并不能揭示银行业竞争引起银行风险变化的本质原因，本文则从信贷资金的配置视角，探究了银行业竞争影响银行风险的本质原因，因而为银行业竞争影响银行风险的作用渠道提供了新的解释。③从宏观的时空角度以及微观的个体角度为银行业竞争如何影响银行风险承担提供了更为丰富的经验证据。本文不仅考察了银行业竞争影响银行风险承担的方向及机制，而且首次从地域空间、宏观经济环境和微观个体特征三个角度对银行业竞争影响银行风险承担的异质性做了全面探究，从而为如何推进银行业改革及金融体系结构优化调整提供了更为丰富的微观证据。

传统的金融约束理论认为，通过限制存款市场竞争能够增加金融业的垄断租金，从而使以银行为主要代表的金融机构变得相对稳健。而契约理论又指出，银行机构不仅在存款市场上竞争，而且会在贷款市场上进行竞争，故市场竞争的下降既会使银行在存款市场上获得更多租金，同时也会使其在贷款市场上获得垄断租金。随着贷款市场势力的提高，银行会向借款人收取更高的贷款利率，贷款利率的上升又会进一步导致借款人破产概率的上升，在道德风险和逆向选择的作用下，银行所面临的信用风险也会随之上升，从而威胁金融体系的稳定性。因此，银行竞争对银行风险的影响最终取决于银行在存款市场和贷款市场上竞争的综合影响效应，而要研究银行竞争对银行风险的影响，关键在于揭示引发银行风险变化的本质原因。

现阶段，中国金融与实体经济之间存在的重大结构性失衡问题，被认为是引发银行体系风险聚集的本质因素。一方面，在追逐高额利润的目标驱使下，大量信贷资金流向金融和房地产行业，导致信贷资金的空转套利，不断催生资产泡沫和影子银行体系的膨胀；
另一方面，信贷资金在金融和房地产行业内的空转也会进一步挤占实体经济发展资金，引发实体经济部门的有效投资不足，实体行业普遍面临“贫血”的困境，导致经济严重 “脱实向虚”。而经济的“脱实向虚”问题不仅制约了实体经济的发展，而且也是引爆银行业危机的重要导火索，并严重威胁整个金融体系的稳定与安全。首先，资金在金融行业内部的空转会造成影子银行业务规模的扩张，而影子银行业务短借长投的运作模式易导致银行出现流动性紧张局面，进而加大银行风险爆发的可能性。不仅如此，一旦发生流动性危机，影子银行的高杠杆经营模式又会进一步加剧流动性风险的扩大，通过错综复杂的金融关联网络助推风险的交叉传染，引发银行体系金融风险的集中爆发。其次，资金在房地产行业内的积聚又会推升房地产价格的快速上涨，导致房地产泡沫化风险加剧，引发系统性金融风险，从而威胁银行体系的稳定。最后，金融和房地产行业对实体经济资金的挤占也会增加实体企业的融资成本，导致其违约风险加大，最终加剧银行风险的爆发。

以上分析表明，过多信贷资金的“脱实向虚”是引发银行风险的本质原因，若要有效防范和化解银行体系风险，则必然要着力解决信贷资金的错配及闲置资金在金融和房地产行业内的空转问题，提升银行信贷资金的配置效率和服务实体经济的能力。而银行业所面临的市场竞争环境是其信贷结构优化调整的主要驱动力之一，因此对于银行信贷资金的配置效率具有至关重要的作用。具体而言，银行业竞争水平的提高能够通过促进企业的良性发展，进而增加投向实体行业信贷资金的利润空间，最终促使银行将更多的信贷资金由虚拟行业转向实体行业。事实上，在不完美的信贷市场中，银行与企业之间存在较严重的信息不对称问题，银企之间的信息不对称不仅造成拥有高成长机会的实体企业面临融资约束问题，而且容易导致缺乏成长机会的实体企业产生“僵尸化”现象，严重影响企业的正常发展。然而值得注意的是，随着银行业竞争的加剧，为了避免在竞争中的利益受损，银行会更有动力去搜集和挖掘企业信息，由此银行与企业之间的信息不对称问题得以降低，从而对企业的正常发展产生重要影响。归纳起来，银行业竞争主要在以下几个方面对企业产生作用：第一，银行业竞争的加剧能够通过降低企业所面临的融资约束问题来提高其研发投入，进而提升企业的创新水平。由于企业研发项目通常具有风险高、周期长和抵押品少等特点，故以银行信贷资金为主要渠道的间接融资是决定研发项目能否成功的关键因素，而企业面临的融资约束问题则严重制约了研发项目的顺利开展。较为完善的银行竞争体系则能够降低企业融资成本，并为企业提供更多的融资资金，从而有效缓解企业面临的融资约束问题，融资约束的降低则进一步提高了企业的研发投入，促进其技术进步，在整体上提升了整个实体行业的创新水平。第二，银行业竞争水平的提高也能改善企业的信贷环境和治理环境，进而提高企业的投资效率，促进其生产率的提升。在现实经济中，由信息不对称造成的融资渠道不畅和代理成本过高是导致企业非效率投资的主要原因，银行业竞争水平的提高则通过对企业信贷环境和治理环境的改善，降低了企业投资不足发生的可能性并抑制了企业无效的过度投资行为，从而提高了企业的投资效率，提升了企业的生产率。第三，银行竞争水平的提高还能完善银行的体系结构，从而显著抑制企业的僵尸化形成。银行业竞争水平的提高意味着有更多的中小商业银行进入到银行市场中，而中小银行在甄别企业“软信息”方面具有比较优势，能够有效识别并筛选高效率企业，促使信贷资金更多地流向效率更高、发展前景更好的企业中，减少银行对低效企业的资金支持，以达到抑制企业“僵尸化”的目的。

综上，银行业竞争的加剧通过提高企业的创新水平、提升企业的生产率并抑制企业的僵尸化，最终促进了实体企业的良性发展，从而为银行投向实体行业的信贷资金带来了更大的利润空间。实体行业利润的增加则能够显著抑制虚拟行业对实体行业的“挤出”效应，有效促进了银行信贷资金的“脱虚向实”，并减少了信贷资金在金融和房地产行业中的空转套利，提高了信贷资金的配置效率，而更多信贷资金的“脱虚向实”则能够有效降低银行体系风险。因此，在上述分析的基础上，提出以下研究假设：

假设1：银行业竞争水平的提高能够有效降低银行风险承担水平。

假设2：银行业竞争水平的提高能够促进信贷资金 “脱虚向实”，进而通过提高信贷资金的配置效率来达到降低银行体系风险的目的。

(一)模型设定

为了识别银行业竞争对银行风险承担的影响，本文借鉴GOETZ等(2016)的研究，构建式(1)计量模型，以对假设1结论的正确性进行检验：

=++++

++

(1)

其中，被解释变量为城市内的银行在第年的风险承担代理变量；
核心解释变量表示城市在第年的银行业竞争指数；
和分别为一系列银行层面和城市层面控制变量，和分别是城市固定效应和时间固定效应；
为随机误差项。系数反映银行业竞争对银行风险的具体影响，为本文重点关注的系数。

(二)变量定义

1.被解释变量()

由于中国商业银行具有政府隐性担保，其发生破产风险的概率微乎其微，且银行业竞争引起的银行风险变化是事后行为，故参考JIMENEZ 等(2014)、RAO等(2015)的做法，选取商业银行不良贷款率()作为银行风险承担的度量指标，计算方法为不良贷款额占贷款总额的比率，该值越大表示商业银行面临的风险越大。为了保证研究结论的稳健性，进一步以风险加权资产占比()作为银行风险承担的代理变量。该指标能够衡量银行高风险等级资产占总资产的比重，具体计算方法为：风险加权资产占比=风险加权资产/总资产。由于商业银行年度报告中披露的风险加权资产数据缺失严重，对于缺失数据，本文采用江曙霞和陈玉婵(2012)的计算方法间接得到该数值，即风险加权资产=同业往来×20%+贷款×100%+固定资产×100%。

2.核心解释变量()

借鉴已有文献，本文使用银行分支机构数据构建的银行业赫芬达尔-赫希曼指数()来对银行业竞争状况进行衡量。具体地，由各城市中各个银行分支机构数据，通过以下方法构建出各个城市银行业的赫芬达尔-赫希曼指数()，即：

(2)

其中，表示在城市内的第家银行的分支机构数量，为城市内所有银行类型的数量。由式(2)计算的指数取值介于0～1之间，越接近1表示该城市内银行的集中度越低，竞争程度越强，相反则表示竞争程度越弱。

此外，本文还进一步采用城市层面银行分支机构总数量()和前五大银行分支机构数量占比(5)作为银行业竞争的替代指标，以对结论的稳健性进行检验。其中，前五大银行分支机构数量占比的计算公式为：

(3)

3.控制变量(和)

借鉴MICCO 等(2007)、DELL ARICCIA 等(2017)、顾海峰和杨月的研究，本文分别对银行规模()、成本收入比()、非利息收入占比()、净息差()、存贷比()和杠杆率()这6个银行个体层面的变量进行控制，以表示；
并对城市人均GDP()和城市金融发展水平()这2个城市层面的变量进行控制，以表示。其中，银行规模用银行总资产的自然对数进行衡量；
成本收入比由银行的营业成本与营业收入的比率计算而得，用以控制银行的成本情况；
非利息收入占比为非利息收入/总收入，以控制银行的收入多元化；
净息差采用银行利息净收入/总资产进行计算；
存贷比用贷款总额/存款总额表示，以控制银行流动性对银行风险的影响；
杠杆率由银行总负债/银行总资产计算而来；
城市人均GDP使用银行所在城市人均GDP来进行衡量；
城市金融发展水平采用银行所在城市年度贷款余额/GDP进行计算得来。

(三)样本说明与数据来源

由于地区银行竞争水平的变化对主营业务集中于本地区的城市商业银行风险水平影响较大，为使研究样本更具有代表性，本文选取2007—2019年中国城市商业银行年度数据作为研究样本。考虑到数据的可获得性和完整性，本文对样本做了如下处理：①为了确保样本时间的连续性，剔除财务数据连续缺失超过3年以上的异常样本；
②对于名称发生变化的样本银行，将名称变化之前的数据与名称变化之后的数据进行合并，并统一采用变化之后的银行名称进行标识；
③对银行层面的所有连续变量进行上下1%水平的缩尾处理，以消除异常值的影响。经过以上处理，最终得到87家城市商业银行的非平衡面板数据。样本涵盖了中国29个省级行政区(除海南、西藏、港澳台地区)的77个城市，具有较强的代表性。此外，测算银行业竞争所使用的银行分支机构数据通过手工整理中国银保监会网站上的金融许可证信息得来，考虑到政策性银行、农村合作银行、信用合作社等类型金融机构向企业提供贷款行为的特殊性，剔除掉该类型金融机构，仅保留商业银行数据。

本文的数据来源主要包括以下三个部分：①银行层面的财务和信贷数据来自国泰安(CSMAR)数据库和商业银行年报；
②城市层面控制变量数据来自历年《中国城市统计年鉴》；
③银行分支机构数据来自银保监会官方网站。表1报告了主要变量的描述性统计结果。

表1 变量的描述性统计

(一)基准回归结果及分析

表2汇报了银行业竞争对银行风险承担影响的基准回归结果。其中，第(1)列为不添加任何控制变量的混合OLS回归模型估计结果，结果显示银行业竞争()的系数在1%水平上显著为负，初步表明银行业竞争水平的提高对银行风险具有显著的抑制效应，即银行业竞争有助于降低银行风险。第(2)～(4)列为固定效应模型估计结果，列(2)为不添加任何控制变量的估计结果，列(3)加入了银行层面控制变量，同时列(4)继续加入了城市层面控制变量。为了排除城市层面和时间层面不可观测因素导致的内生性问题，列(2)～(4)中均对银行和时间固定效应进行控制。另外，为避免低估系数值标准误而高估显著性，对标准误都进行了省级层面的聚类调整。结果显示，银行业竞争的系数均显著为负，进一步表明银行业竞争对银行风险承担的显著抑制效应，说明提高商业银行的竞争环境能够有效降低其金融风险水平，从而验证了假设1结论的正确性。

表2 基准回归结果

回归结果中其他控制变量的系数也基本符合预期。由表2第(4)列的结果可以看出，在银行层面控制变量中，一方面，银行规模()、成本收入比()和存贷比()的系数都显著为正，表明银行的资产规模越大、成本收入比和存贷比越高，银行的风险承担水平越高。另一方面，净息差()和杠杆率()的系数都显著为负，非利息收入占比()的系数虽不显著但仍与银行风险表现出负向关系，说明提高银行的利息净收入、杠杆率和非利息收入水平能够有效降低银行风险承担。在城市层面控制变量中，城市人均GDP()和城市金融发展水平()的估计系数都显著为正，说明城市人均GDP和城市金融发展水平的提高均会加剧银行风险的积累。

(二)内生性控制

相对于银行个体而言，虽然运用城市层面银行分支机构数据构建的银行业竞争指标近乎为外生变量，但也不可避免地会存在内生性问题的干扰。首先，银行风险具有动态连续性，即银行的当期风险可能会受到前期风险水平的影响，忽视风险的这一特征会造成模型的估计偏误问题；
其次，一个地区内银行整体的低风险环境会吸引更多银行等金融机构的聚集，从而进一步影响银行业的竞争态势，由此导致反向因果问题；
最后，一些不可观测的时间和地域因素可能会同时影响银行业竞争程度和银行风险水平，由此会产生遗漏变量问题。为此，分别构建动态面板模型、多时点双重差分模型和采用工具变量方法来对以上的内生性问题进行弱化。

1.动态面板估计法

针对基准模型中采用静态面板固定效应模型会忽略银行风险的自相关特性，在此基础上引入被解释变量的滞后项作为模型的解释变量，将其扩展为动态面板模型，具体构建的动态面板模型形式如式(4)：

=+-1+++

+++

(4)

其中，为被解释变量的滞后项系数，其值介于0～1之间，表示模型收敛到均衡的速度；
式(4)中其他变量的含义与式(1)相同。由于采用差分GMM(DIF-GMM)方法对动态面板模型进行估计时通常会出现弱工具变量问题，而采用系统GMM(SYS-GMM)方法又往往会存在过度识别问题，为克服两种方法自身的缺陷，本文同时采用两种方法对式(4)进行估计，以交叉验证基准模型结论的准确性。结果如表3第(1)、(2)列所示，其中第(1)列为采用差分GMM的估计结果，第(2)列为采用系统GMM的估计结果。可以看出，银行风险的滞后项()都在1%的水平下通过显著性检验，表明银行风险表现出显著的自相关特征。同时银行业竞争()的系数均在1%的水平下显著为负，且与基准模型中的系数大小接近，说明采用动态面板模型对被解释变量的自相关性进行控制后并未改变基准模型的相关结论。

2.双重差分法

中国自2001年加入世界贸易组织(WTO)后，根据《金融服务贸易协议》分批次放松了各城市外资银行准入限制，外资银行的大量进入又会加剧银行业的竞争态势。由于各城市放松外资银行准入限制的时间节点都早于样本期，且某些城市放松外资银行准入限制时间与外资银行实际进入时间并非同步，考虑到外资银行进入对银行业竞争产生影响发生在其进入之后，故参考张璇等(2019)的做法，根据银监会网站金融许可证信息计算出各城市拥有第一家外资银行的时间，然后以此作为外资银行进入该城市的时间节点构造多时点双重差分模型。具体构建的模型形式如式(5)：

=++++

++

(5)

其中，核心解释变量为，为根据银行所在城市第一家外资银行实际进入时间设置的虚拟变量，若该城市在第年引进第一家外资银行，则在第年及之后的年度均取1，否则取0；
式(5)中其他变量的含义与式(1)相同。表3第(3)列报告了使用多时点双重差分模型的回归结果，由结果可知，的系数显著为负，表明对模型中的内生性问题进行控制后并不影响基准回归结果，即银行业竞争确实能够显著抑制银行风险的发生。

表3 内生性控制结果

3.工具变量法

借鉴余静文等(2021)的研究，本文首先将所有城市划分为直辖市和非直辖市两种类型，对于直辖市，选取该直辖市之外的其他三个直辖市的银行业竞争指数均值作为其银行业竞争指标的工具变量；
对于非直辖市，则选取该城市所在省份的其他城市银行业竞争指数的均值作为工具变量。首先，对于同一省份内的城市以及经济特征相似的城市而言，银行分支机构扩张往往具有相同的模式，进而造成银行业竞争程度的相似性，满足工具变量的相关性条件；
其次，信息成本和交易成本的存在形成了各个城市银行业市场的分割特性，当地银行业的竞争环境往往只会对当地银行的风险产生影响，其他地区银行业竞争程度的变化不会直接影响当地银行的风险状况，即工具变量满足排他性要求。表3第(4)和(5)列分别展示了运用工具变量法第一阶段和第二阶段的估计结果，列(4)的结果说明所构建的工具变量与银行业竞争指标具有显著的正相关关系，相关性条件成立。列(5)的结果显示，弱化内生性问题后的核心解释变量()系数依然显著为负，进一步表明内生性问题并不影响本文的结论。

(三)稳健性检验

为了进一步保证结论的可靠性，本文还从以下三个方面对基准回归结果进行了稳健性检验。

1.替换被解释变量

为了比较全面地反映银行的综合风险水平变化，接下来，本文以风险加权资产占比()来对被解释变量进行替换，结果如表4第(1)列所示。可以发现，核心解释变量()的系数依然显著为负，表明替换被解释变量并未改变基准回归结果的结论。

2.替换核心解释变量

为了确保研究结论不会受到核心解释变量测量偏误的影响，本文进一步将核心解释变量()分别替换为城市层面银行分支机构总数量()和前五大银行分支机构数量占比(5)，其中以银行分支机构总数量度量银行所面临的真实银行竞争水平，同时以前五大银行分支机构数量占比度量城市层面的银行集中度。表4第(2)、(3)列的结果显示，银行分支机构总数量()的系数显著为负，且前五大银行分支机构数量占比(5)的系数显著为正，结果均一致表明银行业竞争度的提高有助于降低银行的风险承担水平，表明替换核心解释变量的回归结果依然稳健。

3.考虑外部事件冲击的影响

我国于2009年放松对银行分支机构设立管制后，银行业竞争水平呈现明显加大态势，如果银行风险的变化来源于银行业竞争的影响，那么在放松管制后，银行业竞争水平的提高对银行风险的影响将会更加显著。为此，设立银行放松管制虚拟变量()，该变量在2009年之前取0，在2009年及以后取1，并在基准模型中加入银行业竞争度与放松管制虚拟变量的交互项(×)重新进行回归，为了进一步消除外资银行进入对该结果的干扰，继续在模型中对各城市外资银行实际进入时间进行控制，结果如表4第(4)列所示。由结果可以看出，×的系数显著为负，表明上述考量下的回归结果是稳健的，进一步验证了基准回归结果的正确性。

表4 稳健性检验结果

(四)影响机制检验

为了进一步探究银行业竞争水平的提高是否通过促进银行信贷资金配置效率的优化来达到降低银行风险承担的目的，以验证假设2结论的正确性。本文接下来从信贷配置的视角对银行业竞争影响银行风险的内在机制进行检验。

首先，在基准模型(1)中加入银行业竞争与虚拟行业信贷占比的交互项，构建模型(6)进行检验：

=++×++++++

(6)

其中，为银行信贷中虚拟行业信贷所占的比重，此处采用投向金融行业和房地产行业的信贷总量占银行总体信贷的比重表示，用以衡量银行信贷“脱实向虚”的程度。若系数显著为负，说明在虚拟行业信贷投向占比更大的银行中，银行业竞争对银行风险的抑制作用更大。模型(6)的回归结果如表5第(1)列所示，可以发现，虚拟行业信贷比重()的系数在5%的水平下显著为正，说明银行信贷过多地投向虚拟行业会加剧银行风险的聚集。与此同时，银行业竞争与虚拟行业信贷比重的交互项(×)系数在5%的水平下显著为负，说明在虚拟行业信贷占比更大的银行中，银行业竞争对银行风险的抑制作用更加显著，由此证实了银行业竞争能够通过降低信贷投向虚拟行业来达到影响银行风险的目的，该结果印证了假设2的结论。

表5 机制检验结果

紧接着，借鉴温忠麟和叶宝娟(2014)的研究，进一步构建中介效应模型进行分析：

=+++++

+

(7)

=++++++

(8)

=++++

+++

(9)

在模型(7)～(9)中，若系数和都显著，且系数较变小或显著性下降，表明存在中介效应。表5第(2)～(4)列汇报了银行业竞争对银行风险承担影响的中介效应检验结果，其中第(3)列的结果显示，银行业竞争对虚拟行业信贷比重的影响系数在5%的水平下显著为负(-0.048)，表明银行业竞争水平的提高会降低虚拟行业的信贷投向。与此同时，由列(4)的结果进一步发现，虚拟行业信贷比重()的系数显著为正，且银行业竞争的影响系数(-0.063)绝对值和显著性较列(1)中均有所下降，意味着虚拟行业信贷比重在银行业竞争与银行风险之间起着显著的中介效应作用，即银行业竞争会通过降低虚拟行业信贷投向间接抑制银行风险承担水平的上升, 该结果进一步印证了假设2结论的正确性。以上结果说明，适当提高银行业的竞争水平能够有效促进信贷资金的“脱虚向实”，进而提高信贷资金的配置效率，避免大量信贷资金在金融和房地产行业内部空转套利，从而不仅能更好地支持实体经济的发展，而且能有效防范和化解银行体系风险。

(一)基于不同区域分布的异质性分析

从地域空间层面来看，中国各地区的资源禀赋不同，不同地区之间经济发展水平也存在较大差异，而地区经济的显著差异又会进一步导致银行业在各区域分布存在明显的不均衡现象。在经济发展水平较好的东部地区，各类型银行体系布局较为完善，企业信贷资金来源较为广泛；
而对于经济发展水平较差的中西部地区，银行的密集程度较低，且大部分信贷资源集中在少数国有大型商业银行中。因此，这种不均衡的银行业分布特征必然会导致银行业竞争对银行风险影响的差异性。为此，本文接下来按照国家统计局的划分方法，将样本所涉及到的省份划分为东部、中部和西部三大区域，并分别对这三大区域内的分样本进行回归。

表6第(1)～(3)列报告了分区域的回归结果，可以看出，对于经济发展水平较好的东部地区，银行业竞争对银行风险的影响系数(-0.239)虽然为负但不显著，而对于经济发展水平较差的中西部地区，银行业竞争对银行风险的影响系数均显著为负，影响效应分别为-0.677和-0.568。表明相对于经济发展水平较好的地区，适当提高经济发展水平相对落后地区的银行业竞争更能有效降低银行的风险水平。可能的原因在于，经济发展较好的东部地区其银行密度较高、银行结构体系较为完善，不同类型企业拥有更加多元化的贷款银行选择，企业因融资约束而发生违约风险的概率较低，因而造成银行业竞争加剧对于银行风险的作用效果不够明显的结果。相反，在经济发展水平相对落后的中西部地区其银行密集程度较低、银行结构体系不够完善，国有大型商业银行占据了大部分的信贷资源，信贷歧视的存在导致银行信贷配置整体效率低下，中小企业普遍面临融资难融资贵的困境，因而银行信用风险居高不下。而银行业竞争的加剧不仅能为中小企业提供直接的融资渠道来源，而且也能倒逼国有大型商业银行采用更为谨慎的贷款政策，减少其对僵尸企业的信贷支持，转而为更加高效的中小企业提供更多信贷资金，从而在整体上极大降低了银行的信用风险水平。

(二)基于宏观经济发展水平的异质性分析

从宏观层面来看，在不同的货币政策环境和经济增长环境下，面对相同的银行业竞争条件，银行个体的经营策略和风险承担行为也会发生差异性变化。为此，本文分别按照货币供应量增速的均值将样本区分为货币宽松时期和货币紧缩时期，并按照GDP增长率的均值将样本区分为经济繁荣时期和经济低迷时期四个分样本，并分别考察在不同分样本中银行业竞争对银行风险承担影响的异同。

表6 区域分布的异质性分析结果

表7第(1)～(2)列汇报了不同货币政策环境的回归结果，同时表7第(3)～(4)列报告了不同经济增长环境下的回归结果。可以发现，在货币宽松时期和经济繁荣时期，银行业竞争对银行风险承担的影响都不够显著，影响效应分别为-0.315和-0.347；
而在货币紧缩时期和经济低迷时期，银行业竞争对银行风险承担的影响均在5%的水平下显著，影响效应分别达到-0.396和-0.410。说明在货币紧缩时期和经济低迷时期，银行业竞争水平的提高更能降低银行的风险承担水平。原因可能在于，在货币紧缩和经济低迷时期，银行信贷资金的收窄会促使银行将有限的信贷资金更多地投向虚拟行业以寻求短期利润的增长，进而导致银行风险承担水平上升明显。而此时银行业竞争水平的提高会倒逼银行更加注重信贷配置的优化以寻求长期利润的增长，故而对银行风险承担的抑制效应更加显著。

表7 宏观经济发展水平的异质性分析结果

(三)基于银行微观特征的异质性分析

从银行微观个体特征层面来看，不同规模和不同收益的银行抵御风险的能力不同，进而导致银行业竞争对银行风险承担的影响也会存在差异。鉴于此，本文按照银行规模和银行净资产收益率的均值将样本分别区分为规模较大银行和规模较小银行以及收益较高银行和收益率较低银行，并分别在不同的分样本内进行回归分析。表8第(1)～(2)列为不同规模银行的比较分析，第(3)～(4)列为不同收益银行的比较分析。由结果可以看出，银行业竞争对规模较小银行和收益率较低银行的风险承担行为影响更加显著，而对规模较大银行和收益率较高银行的风险承担行为影响不够显著。说明银行业竞争更能够促进中小型银行和收益状况不佳银行的信贷配置转型，进而抑制该类银行的风险承担水平。

表8 银行个体特征的异质性分析结果

关于银行业竞争如何影响银行风险承担水平，已有文献多从特许权价值和信贷成本等方面展开研究，较少关注银行业竞争如何通过信贷配置渠道影响自身的稳定性。鉴于此，本文基于2007—2019年中国87家城市商业银行微观数据，结合相应年份的金融业分支机构信息，系统考察了银行业竞争对银行风险的影响，并在此基础上从信贷配置的视角探究了银行业竞争影响银行风险的深层次机制。研究结果表明：第一，总体来看，银行业竞争水平的提高能够显著降低银行体系的风险水平，在解决双向因果及遗漏变量等内生性问题后，该结果依然稳健。第二，银行业竞争主要通过促进信贷资金的“脱虚向实”来达到降低银行风险的目的，不仅避免了大量资金在虚拟行业内空转套利，而且有效支持了实体经济的发展，从而降低了风险在银行体系内的聚集。第三，银行业竞争对银行风险承担水平的影响在不同区域、不同宏观经济发展环境以及不同微观个体特征的银行之间呈现出显著的异质性。具体而言，相对于经济发展水平较好的东部地区，适当提高经济发展水平相对落后的中西部地区的银行业竞争更能有效降低银行的风险水平；
此外，在货币紧缩时期和经济低迷时期，提高银行业竞争水平对银行风险承担水平的抑制作用更加显著；
与此同时，针对规模较小和收益率较低的银行个体，提高其所面临的银行竞争环境更能够优化其信贷配置，进而降低该类银行的风险承担水平。

根据以上分析结果，本文提出以下三方面政策启示。首先，应该构建多元化的银行体系布局，适当扩大各类型商业银行的网点覆盖范围，为银行业营造良好的竞争环境，充分发挥银行业市场竞争机制在金融资源配置方面的优势，通过形成银行业的良性竞争格局促使银行将更多的信贷资金投入到实体经济行业中，提升银行体系配置金融资源的效率和服务实体经济的能力，遏制过多信贷资金在虚拟行业内空转套利而形成泡沫风险，从而有效分散和化解银行体系风险，更好地实现银行体系在服务实体经济的同时有效防范和化解金融风险。其次，在引导各地区银行扩张经营时应当区别对待。对于经济条件较为发达的东部省份，提高银行竞争的手段要由扩大银行网点布局转为重点提升网点的智能化、场景化和轻量化转型，而对于经济条件较为落后的中西部省份，则应通过提升银行网点的覆盖范围来达到提高银行竞争水平的目的，防止出现政策的“一刀切”情况发生。最后，在提高整体银行网点覆盖范围的同时，也要注意不同类型银行在配置金融资源和化解银行风险方面的差异性，尤其要注重提高中小型商业银行所面临的竞争环境，充分利用中小型商业银行在信息获取和服务中小型企业方面的优势，通过促进信贷资金更多流向经营效率更高的中小型企业来有效化解银行风险。

① 中国银行保险监督管理委员会网站中的金融许可证信息包含机构持有列表数据和机构退出列表数据，其中，机构持有列表数据包含各机构的机构编码、机构名称、机构地址、机构所在地、批准成立日期等信息，机构退出列表数据包含退出机构的机构编码、机构名称、机构地址、机构所在地、退出日期等信息，据此可结合机构持有列表数据和机构退出列表数据计算出各个年度各城市中各个银行的分支机构数量。

② 由于《中国统计年鉴》将中国划分为东部、中部、西部和东北地区，考虑到东北地区和中部地区的经济发展水平相似，并且分别受到振兴东北老工业基地和中部崛起两个国家政策的支持，都可以作为东部地区产业转移承接带，是国家在战略层面上对地区经济结构进行战略性调整和实施地区经济协调发展战略的重要区域，因此在本文中将其合并到一起作为中部地区。