金融包容视角下的企业信贷约束状况调查

（1）企业贷款包容

贷款包容指企业的贷款需求能够得到满足，是金融包容的一个重要衡量指标。当企业面临信贷约束或融资约束时，就意味着贷款包容水平低，可以说，贷款包容是信贷约束或融资约束的反面，因此，可以用信贷约束来衡量贷款包容水平。

世界银行在企业问卷调查中，询问被调查企业是否申请并获得信贷额度或贷款，以及未申请贷款的主要原因。选项包括：“1.不需要——企业有充足的资金，2.贷款申请程序太复杂，3.贷款利率太高”等。本章借鉴朱晶晶等（2015）、尹志超和张号栋（2018）的方法，将那些不需要贷款，以及需要贷款，且申请并获得了银行贷款的企业定义为不存在信贷约束，赋值为0；而那些需要贷款但因各种原因放弃申请贷款，以及贷款申请未获批准的企业定义为面临信贷约束，取值为1。不存在信贷约束，说明贷款包容度高，反之，则说明贷款包容度低。

为了进一步地探究银行业市场竞争影响的是哪类中小企业的信贷约束，本章参考苟琴和黄益平（2014）、朱晶晶等（2015）的方法，按照信贷约束形成的不同原因将其划分为银行信贷约束（即贷款申请没有获得银行批准）和自我信贷约束（即需要资金，却没有申请贷款）。前者也叫“供给型信贷约束”，它反映了银行的贷款政策和贷款行为；后者也叫“需求型信贷约束”（尹志超和张号栋，2018），体现的更多是企业对贷款获批的消极预期。凡是面临这两类信贷约束（需求型信贷约束再进一步细分为6种）的企业均赋值为1，否则为0。图3.2是本章所定义的信贷约束或贷款包容指标的详细说明。

图3.2　企业信贷约束（贷款包容）指标说明

在全部样本中，不存在信贷约束的企业占比为68.4％。其中26.7％的企业申请了贷款并得到了银行的批准，41.7％的企业是由于不缺乏现金而没有申请贷款；需要银行贷款的潜在借款人中，31.7％的企业存在信贷约束，其中自我信贷约束的企业比例为31.2％，银行信贷约束的企业比例仅为0.5％。这也就是说，只要提交了贷款申请，贷款获批的概率是很高的。这反映了这样一个基本事实，即我国民营中小企业面临的主要信贷约束是需求型的。当然，这并不排除存在样本企业的自选择问题——低质量的企业放弃贷款申请，仅少数高质量的企业选择申请贷款。由于本次调查的对象是民营中小企业，而非银行，因此无从得知银行拒绝批准贷款的具体原因，从而造成供给型信贷约束和需求型信贷约束可能难以准确地区分开来。比如，缺乏足够的抵押物可能导致企业放弃申请贷款，也可能是银行拒绝批准贷款的原因。如果是后者，那么，银行业市场竞争对这两类信贷约束的影响应该相似，但从后面的实证结果可知，它们其实是不同的。[10]

企业规模在参考联合国工业发展组织（United Nations Industrial Development Organization，UNIDO）对发展中国家企业规模划分标准的基础上，结合我国《统计上中小微型企业划分办法》进行划分。具体地说，正式雇员＜20人为小微企业，20～99人的为中型企业，雇员人数≥100的为大型企业。[11]表3.2列示了不同产权和不同规模企业的贷款包容水平，可以看出，小微和微型企业样本合计占全部样本数量超过了60％，其中43.23％的小微企业面临信贷约束，34.06％的中型企业面临信贷约束，而大型企业平均仅22.26％的企业面临信贷约束。企业规模越小、信贷约束越强、贷款包容度越低，这也可以从世界银行2012年统计数据中得到证实，即我国小微企业获得贷款的比例仅为13.9％，而大企业获得贷款的比例却高达50.8％ 。[12]同时，分别有21.59％的国有企业和24.05％的外资企业面临信贷约束，前者低于大型企业的平均信贷约束水平。这说明我国仍存在一定程度的“所有制歧视”（孙成浩和沈坤荣，2019）。

表3.2　不同类型企业平均信贷约束（贷款包容）水平（面临信贷约束=1）

注：国有企业和外资企业分别指国有股份和外资股份超过50％的企业。
数据来源：根据世界银行《中国企业问卷调查》数据整理。

需求型信贷约束在不同规模企业中的分布是：小微企业占30.39％；中型企业占39.35％和大型企业30.26％（表3.2）。可见，中型企业有贷款需求而放弃申请的倾向最高，其次是小微企业，大型企业最低。这可能是因为中型企业发展最快，贷款需求更高所致。在不同产权的企业中，国有和外资企业面临需求性信贷约束的比例分别只有2.62％和2.49％（表3.2），面临需求性信贷约束的企业超过90％的是民营企业，民营企业申请贷款时会有更多顾虑。

图3.3　自我信贷约束的企业地区分布

数据来源：根据世界银行《中国企业问卷调查》数据整理。

图3.3反映的是自我信贷约束或需求型信贷约束的企业地区分布，从中可以看出，东部地区最多，达611家，占比76.09％，排列第二的是中部（76家，占比9.46％），西部最少（46家，占比5.73％）。经济发展水平越高、中小企业数量也越多，中小企业贷款需求越旺盛，其他条件相同，企业的自我信贷约束水平也可能越高。这一点从存在自我信贷约束的企业占所在地区样本企业的比例也可以看出来：东部地区为39.09％（611/1 563）、东北部地区为34.48％（70/203）、中西部地区合计为25.96％{（46 + 76）/470}。(www.xing528.com)

（2）银行业市场竞争程度

本章参考Berger and Hannan（1989）、Hannan（1997）、朱晶晶等（2015）和张杰等（2017）的方法，采用国内外文献中最常用的赫芬达尔—赫希曼指数（Herfindahl Index，HHI）来衡量城市层面银行业市场竞争程度，银行监管机构经常使用该指标来评估银行并购对银行业市场集中度的影响（Bolt and Humphrey，2015）。在此遵循SCP的范式，假定银行业市场集中度越高，市场竞争程度就越低。[13]本章按照各类银行贷款规模来计算HHI指标，具体包括各城市银行业市场中的大型国有控股银行、邮储银行、股份制商业银行、城市商业银行和农村中小金融机构（农村合作银行、农村商业银行和农村信用社）。[14]具体公式如下：

其中，k表示城市所有类型银行的贷款总额，i表示不同类型银行的贷款规模。如前所述，我国银行业市场竞争首先从大型企业贷款开始，随着竞争程度的加剧和银行利润的下降，银行才加快向中小企业贷款的战略转型。因此，按照贷款规模来计算的HHI指标可以反映银行业的竞争水平。此外，我国银行业市场竞争主要表现为中小银行的发展（粟勤和肖晶，2015a），尤其是2006年和2009年先后放松城市商业银行和股份制银行跨区经营限制，[15]从而打破了大型国有银行的绝对垄断地位，故该指标能够比较准确地反映我国银行业发展的特定背景下不同类型银行的市场竞争信息，即“银行结构性竞争”（张杰等，2017）。该指数值越高，代表银行业市场集中度越高，即该城市银行业市场竞争水平越低；反之，银行业市场竞争水平越高。

表3.3　2011年23个城市银行业市场结构

续表

数据来源：根据中国银行保险监督管理委员会提供的数据计算。

图3.4　2011年23个城市分区域银行业市场结构

数据来源：根据中国银行保险监督管理委员会提供的数据计算。

表3.3和图3.4反映了2011年23个城市银行业市场按照贷款规模计算的赫芬达尔指数（HHI）。从城市层面来看，地区银行业市场结构差异明显，HHI最大为广州：0.348 2，最小为烟台：0.231 1，均值为0.288 2。地区层面的银行业市场结构也存在较大的差异，即中部最大（0.319 7）、东部最小（0.280 7），西部（0.291 9）和东北部（0.285）居中，均值是0.294 3。一般情况下，经济越发达，企业的贷款需求越大，银行业的竞争也越激烈。正因为如此，东部的银行业HHI最小。至于西部和东北部的银行业HHI低于中部，可能是由于样本企业所在城市西部仅成都一个，东北部仅大连和沈阳两个的缘故。

（3）控制变量

本章参考相关文献（朱晶晶等，2015；姜付秀等，2019）选择企业和城市层面的控制变量。其中，企业层面控制变量包括：第一，企业规模，按照前述标准将企业划分为小微（Small & Micro）、中型（Medium）和大型企业（Large），采用虚拟变量表示。第二，企业股权，国有企业（State-owned）和外资企业（Foreign），分别指国有股份和外资股份超过50％的企业。第三，企业财务透明度（Audit），采用是否聘请外部审计师对年度财务状况进行审计来衡量企业财务的透明度（是=1，否=0）。财务透明度与硬信息比例正相关，提高财务透明度有助于银行评估贷款风险，从而缓解信贷约束。第四，其他控制变量，包括企业经营年限（Age）、销售收入（Sales）、产品出口率（Export）和高管性别（男性Male=1）。这些都是可以核实的“硬信息”，是银行贷款决策参考的重要依据。其中销售收入（取对数）也是企业规模的一个衡量指标，经营年限（企业成立年限）越长，企业的产品出口率（出口收入/销售收入）越高，说明企业的成长性就越好。最后，Muravyev et al.（2009）认为，相比男性而言，女性创业者更容易受到信贷歧视，因此，本章也控制企业高管性别。

城市层面控制经济和金融发展水平。其中，经济发展水平采用实际人均GDP指标（Pgdp），金融发展水平（Fd）采用金融机构贷款规模/GDP来衡量。金融发展能够有效缓解信息不对称和交易成本等市场摩擦，从而提高中小企业的贷款包容，缓解信贷约束。相关数据来源于国家统计局《中国城市统计年鉴》。最后，本章还控制企业所处地区和行业变量，均用虚拟变量表示。