銀行業(yè)集聚、融資約束與中國(guó)企業(yè)對(duì)外直接投資

摘 要：本文使用《境外投資企業(yè)（機(jī)構(gòu)）名錄》和銀行業(yè)分支機(jī)構(gòu)信息，以中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)考察了銀行業(yè)集聚對(duì)企業(yè)對(duì)外直接投資的影響。研究結(jié)果顯示，銀行業(yè)集聚通過緩解企業(yè)融資約束，顯著提升了其對(duì)外直接投資的概率。異質(zhì)性分析表明，銀行業(yè)集聚對(duì)化工行業(yè)企業(yè)和外資企業(yè)的對(duì)外直接投資有顯著的促進(jìn)效應(yīng)，對(duì)民營(yíng)企業(yè)的對(duì)外直接投資有抑制作用。本研究對(duì)于推動(dòng)金融機(jī)構(gòu)改革、完善金融服務(wù)體系以更好地支持中國(guó)企業(yè)“走出去”和實(shí)現(xiàn)更高水平對(duì)外開放具有借鑒意義。

關(guān)鍵詞：銀行業(yè)集聚；融資約束；對(duì)外直接投資

中圖分類號(hào)：F830.59 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)：1674-2265（2024）08-0065-11

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2024.08.007

一、引言

改革開放以來，出口導(dǎo)向和進(jìn)口替代相結(jié)合的對(duì)外開放戰(zhàn)略促進(jìn)外資企業(yè)大規(guī)模涌入，為中國(guó)經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展提供了資金與技術(shù)支持。面對(duì)國(guó)際經(jīng)濟(jì)新形勢(shì)和國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的內(nèi)在需求，中國(guó)積極參與全球經(jīng)濟(jì)，對(duì)外開放進(jìn)入嶄新階段，對(duì)外直接投資（Outward Foreign Direct Investment，OFDI）發(fā)展迅速。中國(guó)的對(duì)外直接投資經(jīng)歷了從無到有、從單一到多樣化的發(fā)展過程，表現(xiàn)為參與對(duì)外直接投資的企業(yè)類型的多元化和行業(yè)范圍、投資合作領(lǐng)域的逐步擴(kuò)大①。2020年中國(guó)對(duì)外直接投資流量達(dá)1537.1億美元，首次位居全球第一。截至2022年底，2.9萬家中國(guó)境內(nèi)投資主體在全球190個(gè)國(guó)家（地區(qū)）設(shè)立了4.66萬家對(duì)外直接投資企業(yè)②。對(duì)外直接投資企業(yè)在獲得投資效益帶動(dòng)出口的同時(shí)，也為東道國(guó)的稅收和就業(yè)提供了有力支持，實(shí)現(xiàn)了雙贏。黨的二十大報(bào)告指出，“依托我國(guó)超大規(guī)模市場(chǎng)優(yōu)勢(shì)，以國(guó)內(nèi)大循環(huán)吸引全球資源要素，增強(qiáng)國(guó)內(nèi)國(guó)際兩個(gè)市場(chǎng)兩種資源聯(lián)動(dòng)效應(yīng)，提升貿(mào)易投資合作質(zhì)量和水平?！币虼?，探討新發(fā)展格局下企業(yè)對(duì)外直接投資的影響因素，對(duì)于培育企業(yè)國(guó)際化競(jìng)爭(zhēng)力具有重要意義。

已有研究試圖從母國(guó)政策背景、企業(yè)生產(chǎn)率、融資約束、貿(mào)易替代等角度解釋中國(guó)企業(yè)對(duì)外直接投資的決策行為（田巍和余淼杰，2012；宗芳宇等，2012；王碧珺等，2015；嚴(yán)兵等，2024）[1-4]，但鮮有文獻(xiàn)注意到銀行業(yè)集聚的作用。為更好地服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)，中國(guó)政府針對(duì)銀行業(yè)實(shí)行了一系列改革，尤其是金融監(jiān)管部門逐步放松銀行分支機(jī)構(gòu)的市場(chǎng)準(zhǔn)入規(guī)制，通過鼓勵(lì)設(shè)立更多的分支機(jī)構(gòu)來加強(qiáng)銀行對(duì)地方經(jīng)濟(jì)和各類企業(yè)的支持力度③，推動(dòng)了以股份制銀行和城市商業(yè)銀行為主的銀行業(yè)分支機(jī)構(gòu)的迅速擴(kuò)張。2020年中國(guó)銀行業(yè)分支機(jī)構(gòu)數(shù)量已是1990年的5倍④，銀行業(yè)分支機(jī)構(gòu)的集聚使中國(guó)的銀行業(yè)經(jīng)歷了從高度壟斷到競(jìng)爭(zhēng)加劇的發(fā)展過程（姜付秀等，2019）[5]，這一特征為本文從銀行業(yè)視角探究企業(yè)對(duì)外直接投資的影響因素提供了事實(shí)依據(jù)。同時(shí)，已有研究表明融資約束是中國(guó)企業(yè)對(duì)外直接投資的重要阻礙（王碧珺等，2015；劉莉亞等，2015）[3，6]，那么銀行業(yè)分支機(jī)構(gòu)擴(kuò)張引致的銀行業(yè)集聚能否通過緩解融資約束進(jìn)而促進(jìn)中國(guó)企業(yè)對(duì)外直接投資呢？厘清以上問題，能夠在深入了解銀行業(yè)發(fā)展在企業(yè)對(duì)外直接投資決策中的作用的基礎(chǔ)上，為探索金融以更高效率服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)進(jìn)而推動(dòng)中國(guó)企業(yè)對(duì)外直接投資、實(shí)現(xiàn)高水平對(duì)外開放提供參考。

鑒于此，本文基于中國(guó)《境外投資企業(yè)（機(jī)構(gòu)）名錄》（以下簡(jiǎn)稱《名錄》）和銀行業(yè)分支機(jī)構(gòu)信息，結(jié)合中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)，以企業(yè)所在縣（市、區(qū)）范圍內(nèi)的銀行業(yè)分支機(jī)構(gòu)數(shù)量度量銀行業(yè)集聚程度，使用面板二值選擇模型研究銀行業(yè)集聚對(duì)企業(yè)對(duì)外直接投資的影響。本文的邊際貢獻(xiàn)在于拓展了銀行業(yè)集聚效應(yīng)和中國(guó)企業(yè)對(duì)外直接投資影響因素的分析。已有文獻(xiàn)大多關(guān)注企業(yè)層面的生產(chǎn)率和融資約束以及國(guó)家層面的政策環(huán)境等因素對(duì)對(duì)外直接投資的影響（田巍和余淼杰，2012；宗芳宇等，2012；王碧珺等，2015）[1-3]，或是銀行業(yè)集聚對(duì)企業(yè)融資約束、企業(yè)創(chuàng)新等方面的影響（姜付秀等，2019；Chong等，2013；蔡競(jìng)和董艷，2016）[5，7，8]，以及金融發(fā)展對(duì)對(duì)外直接投資的逆向溢出效應(yīng)（Huang等，2023）[9]。鮮有文獻(xiàn)將銀行業(yè)集聚與企業(yè)對(duì)外直接投資行為聯(lián)系起來，并關(guān)注銀行業(yè)集聚對(duì)企業(yè)對(duì)外直接投資的影響，而本文的研究補(bǔ)充了這方面的文獻(xiàn)。同時(shí)，本文在金融供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革與企業(yè)國(guó)際化發(fā)展戰(zhàn)略方面具有一定的實(shí)踐指導(dǎo)意義：一方面，為金融監(jiān)管部門客觀評(píng)估銀行業(yè)市場(chǎng)結(jié)構(gòu)改革的經(jīng)濟(jì)績(jī)效提供新視角；另一方面，為提升中國(guó)企業(yè)對(duì)外直接投資的效率，形成更高水平的對(duì)外開放格局提供經(jīng)驗(yàn)支持。

二、文獻(xiàn)綜述與理論分析

（一）文獻(xiàn)綜述

企業(yè)對(duì)外直接投資的影響因素一直備受關(guān)注，與本研究具有較強(qiáng)關(guān)聯(lián)的文獻(xiàn)主要從母國(guó)宏觀環(huán)境和企業(yè)自身特征兩方面展開研究。就母國(guó)宏觀環(huán)境而言，一國(guó)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)企業(yè)的國(guó)際化進(jìn)程有直接的促進(jìn)作用（Ciesielska和Ko?tuniak，2017）[10]，除此之外，母國(guó)在政策、區(qū)位等方面的特定優(yōu)勢(shì)將有利于本國(guó)企業(yè)參與國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)，是影響本國(guó)企業(yè)對(duì)外直接投資的重要因素（裴長(zhǎng)洪和鄭文，2011；Minakshee，2020；孫林和董成明，2023）[11-13]。通過政策扶植鼓勵(lì)國(guó)內(nèi)企業(yè)走出去，是大多數(shù)處于對(duì)外直接投資發(fā)展初期的發(fā)展中國(guó)家采用的戰(zhàn)略。在中國(guó)企業(yè)對(duì)外直接投資的實(shí)踐中，有力的政策體系是形成國(guó)家特定優(yōu)勢(shì)、加速企業(yè)形成特定優(yōu)勢(shì)的基本條件，也是中國(guó)企業(yè)走出去的理論依據(jù)和政策選擇（裴長(zhǎng)洪和樊瑛，2010；Qu等，2022）[14，15]?！耙粠б宦贰背h更是為各國(guó)構(gòu)建了一個(gè)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)、暢通循環(huán)的國(guó)際生產(chǎn)合作網(wǎng)絡(luò)（呂越等，2022）[16]，借助區(qū)位優(yōu)勢(shì)，中國(guó)對(duì)“一帶一路”國(guó)家的直接投資不斷增加（方慧等，2024）[17]。劉曉鳳等（2017）[18]探討了中國(guó)與“一帶一路”國(guó)家距離與中國(guó)企業(yè)“走出去”區(qū)位選擇的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)中國(guó)企業(yè)對(duì)東南亞、蒙俄、西亞北非、中亞、南亞、中東歐地區(qū)投資設(shè)廠的規(guī)模依次變小。

企業(yè)是否進(jìn)行對(duì)外直接投資還在很大程度上受自身特征的影響?？鐕?guó)公司理論強(qiáng)調(diào)，企業(yè)進(jìn)入國(guó)外市場(chǎng)需要具備超過東道國(guó)本土企業(yè)以及第三國(guó)企業(yè)的顯著優(yōu)勢(shì)，如在創(chuàng)新、品牌、財(cái)務(wù)、管理經(jīng)驗(yàn)或營(yíng)銷等專有資產(chǎn)方面具有絕對(duì)優(yōu)勢(shì)（Caves，1971；葛順奇和羅偉，2013）[19，20]。一些學(xué)者試圖從企業(yè)生產(chǎn)率、融資約束等方面探究企業(yè)對(duì)外直接投資的影響因素，如Helpman等（2004）[21]、Greenaway和Kneller（2007）[22]

將企業(yè)異質(zhì)性納入跨國(guó)多部門模型，認(rèn)為生產(chǎn)率差異是企業(yè)海外市場(chǎng)進(jìn)入決策的重要決定因素。田巍和余淼杰（2012）[1]、周茂等（2015）[23]、Yan等（2018）[24]使用中國(guó)制造業(yè)數(shù)據(jù)，也證實(shí)了中國(guó)企業(yè)對(duì)外直接投資的概率、規(guī)模及海外市場(chǎng)進(jìn)入模式均受到企業(yè)生產(chǎn)率的影響。與國(guó)內(nèi)投資相比，海外經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)更高，如果企業(yè)需要支付進(jìn)入海外市場(chǎng)的固定成本，有足夠流動(dòng)性的企業(yè)則更有機(jī)會(huì)參與國(guó)際市場(chǎng)（Chaney，2016）[25]。Berman和Héricourt（2010）[26]利用9個(gè)新興發(fā)展中國(guó)家的5000家企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)企業(yè)的金融因素對(duì)其國(guó)際化決策具有重要影響，具體表現(xiàn)為金融約束造成了企業(yè)生產(chǎn)率與其出口選擇之間的脫節(jié)，并且只有當(dāng)企業(yè)有足夠的外部融資渠道時(shí)，生產(chǎn)率才是其出口決策的重要決定因素。因此，低生產(chǎn)率是阻礙企業(yè)跨國(guó)投資的重要因素，但并不是影響企業(yè)對(duì)外投資決策的唯一因素，還應(yīng)考慮到企業(yè)進(jìn)入國(guó)外市場(chǎng)的成本差異。

銀行業(yè)集聚的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)是當(dāng)前學(xué)術(shù)研究中另一個(gè)引起高度關(guān)注的問題，現(xiàn)有文獻(xiàn)主要從微觀層面探討銀行分支機(jī)構(gòu)擴(kuò)張對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響，如蔡競(jìng)和董艷（2016）[8]、戴靜等（2020）[27]、張偉俊等（2021）[28]使用中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)證實(shí)了銀行業(yè)分支機(jī)構(gòu)擴(kuò)張對(duì)企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)有促進(jìn)作用。呂鐵和王海成（2019）[29]以股份制商業(yè)銀行在縣域設(shè)立分支機(jī)構(gòu)作為準(zhǔn)自然試驗(yàn)，研究發(fā)現(xiàn)股份制商業(yè)銀行擴(kuò)張能夠通過提高銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。但Chava等（2013）[30]使用美國(guó)的數(shù)據(jù)卻得出了相反的結(jié)論，認(rèn)為銀行業(yè)放松管制會(huì)增加當(dāng)?shù)劂y行的市場(chǎng)力量，從而降低企業(yè)創(chuàng)新水平。另外，胡海峰等（2023）[31]的研究表明銀行業(yè)放松管制能吸引企業(yè)異地投資，Wang和Mao（2024）[32]利用企業(yè)層面的數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)銀行競(jìng)爭(zhēng)會(huì)影響企業(yè)從加工模式向普通貿(mào)易模式的轉(zhuǎn)變。方芳和蔡衛(wèi)星（2016）[33]、蔡衛(wèi)星（2019）[34]、李志生和金凌（2021）[35]等分別討論了銀行業(yè)擴(kuò)張對(duì)企業(yè)成長(zhǎng)、企業(yè)生產(chǎn)率、企業(yè)投資水平和投資效率等方面的促進(jìn)作用。也有諸多學(xué)者研究了銀行業(yè)擴(kuò)張與企業(yè)融資約束的關(guān)系，如álvarez和Jara（2016）[36]以6個(gè)拉美國(guó)家的上市公司為樣本，結(jié)合理論與實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)，由于信息不對(duì)稱和代理成本的存在，銀行業(yè)擴(kuò)張會(huì)降低銀行與企業(yè)建立貸款關(guān)系的動(dòng)力，從而增加金融約束。但Khan和Kutan（2023）[37]基于48個(gè)發(fā)展中經(jīng)濟(jì)體的研究發(fā)現(xiàn)，銀行業(yè)的發(fā)展通過信用信息的可獲得性降低了信息不對(duì)稱，從而降低了銀行市場(chǎng)支配力對(duì)企業(yè)融資的抑制作用。姜付秀等（2019）[5]、Chong等（2013）[7]使用中國(guó)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)銀行業(yè)擴(kuò)張能夠緩解企業(yè)融資約束。

綜上所述，現(xiàn)有文獻(xiàn)從宏觀層面的政策環(huán)境，微觀層面的企業(yè)生產(chǎn)率、融資約束等方面對(duì)企業(yè)對(duì)外直接投資的影響因素進(jìn)行了有益探討，為本文的研究提供了理論支持。然而，鮮有文獻(xiàn)關(guān)注銀行業(yè)集聚這一現(xiàn)象對(duì)企業(yè)對(duì)外直接投資決策的影響。東道國(guó)的金融發(fā)展能夠通過直接增加企業(yè)外部融資和間接支持經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，降低企業(yè)面臨的融資約束，促進(jìn)資源的有效配置，并影響企業(yè)的國(guó)際化戰(zhàn)略，這一點(diǎn)已經(jīng)從發(fā)達(dá)國(guó)家的數(shù)據(jù)中得到驗(yàn)證（Berman和Héricourt，2010；Desbordes和Wei，2017；Tan等，2019）[26，38，39]，但發(fā)展中國(guó)家的銀行業(yè)與企業(yè)對(duì)外直接投資的關(guān)系還有待考察。本文將研究銀行業(yè)集聚對(duì)中國(guó)企業(yè)對(duì)外直接投資的影響，對(duì)已有文獻(xiàn)進(jìn)行補(bǔ)充和擴(kuò)展。

（二）理論分析

對(duì)外直接投資往往具有收益不確定和信息不對(duì)稱的特點(diǎn)，投資過程復(fù)雜且風(fēng)險(xiǎn)較大，需要在前期支付較高的固定成本，當(dāng)企業(yè)內(nèi)部資金不足時(shí)，便需要通過外部融資來承擔(dān)國(guó)外市場(chǎng)的進(jìn)入成本。因此，融資約束可能會(huì)限制企業(yè)的對(duì)外投資決策，降低企業(yè)進(jìn)行對(duì)外直接投資的概率（Maeseneire和Claeys，2012；Buch等，2014）[40，41]。針對(duì)企業(yè)對(duì)外直接投資中的融資約束問題，Todo（2011）[42]、Maeseneire和Claeys（2012）[40]使用日本、比利時(shí)對(duì)外直接投資企業(yè)數(shù)據(jù)，均驗(yàn)證了融資約束對(duì)企業(yè)對(duì)外直接投資的阻礙作用。Rice和Strahan（2010）[43]、Caggese和Cu?at（2013）[44]基于意大利制造業(yè)企業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)研究了信貸配給與企業(yè)出口的關(guān)系，結(jié)果表明融資約束扭曲了企業(yè)的國(guó)際化戰(zhàn)略。劉莉亞等（2015）[6]、王碧珺等（2015）[3]、Yan等（2018）[24]分別使用中國(guó)上市公司數(shù)據(jù)、浙江省制造業(yè)數(shù)據(jù)、中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)研究了融資約束與企業(yè)對(duì)外直接投資的關(guān)系，結(jié)果表明中國(guó)企業(yè)對(duì)外直接投資決策也受到融資約束的影響。融資能力強(qiáng)的工業(yè)企業(yè)不僅更有可能發(fā)生對(duì)外直接投資行為，而且更傾向于進(jìn)行多次投資以及在多個(gè)國(guó)家進(jìn)行投資（李磊和包群，2015）[45]。

銀行在中國(guó)的金融體系中占據(jù)主導(dǎo)地位，因此，銀行貸款是企業(yè)外部融資的主要形式。銀行業(yè)集聚的直接效應(yīng)是信貸資源供給的增加，已有研究表明，銀行分支機(jī)構(gòu)的數(shù)量與銀行競(jìng)爭(zhēng)之間存在正相關(guān)關(guān)系，銀行分支機(jī)構(gòu)越多，銀行主體類型越多樣化，特定銀行主導(dǎo)市場(chǎng)的可能性就越小，銀行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)就會(huì)越激烈（Jayaratne和Strahan，1996）[46]。根據(jù)產(chǎn)業(yè)組織理論，銀行壟斷將導(dǎo)致貸款供應(yīng)不足和貸款利率上升，而加強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)可以降低融資成本，增加貸款的可用性（Love和Peria，2014）[47]。銀行業(yè)集聚加劇銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)，銀行在競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境中有強(qiáng)烈的動(dòng)機(jī)收集企業(yè)信息、創(chuàng)新服務(wù)方式以獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，這將降低企業(yè)的融資成本（Gao等，2017）[48]，同時(shí)提高企業(yè)申請(qǐng)貸款的意愿（Rice和Strahan，2010；Braggion和Ongena，2019）[43，49]，更有利于企業(yè)擴(kuò)大規(guī)模。

基于以上分析，本文提出如下研究假設(shè)：銀行業(yè)集聚能夠通過緩解企業(yè)融資約束提升企業(yè)對(duì)外直接投資的概率。

三、模型與數(shù)據(jù)說明

（一）計(jì)量模型

本文的樣本包含對(duì)外直接投資的企業(yè)和未對(duì)外直接投資的企業(yè)組成的非平衡面板數(shù)據(jù)，被解釋變量設(shè)置為虛擬變量。參考Chen（2015）[50]的做法，采用面板二值選擇模型進(jìn)行估計(jì)，模型設(shè)置如下：

[OFDIit=α0+α1Bankit+α2Xit+μi+νt+εit] （1）

[i]表示企業(yè)，[t]表示年份。被解釋變量[OFDIit]表示[i]企業(yè)在[t]年是否進(jìn)行對(duì)外直接投資的虛擬變量⑤，若企業(yè)進(jìn)行對(duì)外直接投資，[OFDIit]取值為1，否則為0。[Bankit]表示企業(yè)[i]所在行政區(qū)劃范圍內(nèi)的銀行業(yè)集聚程度，以企業(yè)和銀行的行政區(qū)劃位置為基礎(chǔ)，用企業(yè)所在縣（區(qū)）范圍內(nèi)的銀行分支機(jī)構(gòu)數(shù)量的對(duì)數(shù)作為銀行業(yè)集聚的代理指標(biāo)（Wang和Mao，2024；李志生和金凌，2021）[32，35]。本文預(yù)期系數(shù)[α1]顯著為正。[Xit]表示企業(yè)層面的控制變量，[μi]表示企業(yè)固定效應(yīng)，[νt]是年份固定效應(yīng)，[εit]是隨機(jī)誤差項(xiàng)。

參考以往文獻(xiàn)并結(jié)合工業(yè)企業(yè)樣本數(shù)據(jù)特征，選取以下企業(yè)層面的控制變量：資本密集度（Capi），以年度固定資產(chǎn)平均余額與員工人數(shù)之比來衡量；企業(yè)規(guī)模（[Size]），以企業(yè)總資產(chǎn)的對(duì)數(shù)來衡量；杠桿率（Levr），以總負(fù)債與總資產(chǎn)的比值表示；外貿(mào)活動(dòng)（Expt），設(shè)置為虛擬變量，有出口交貨值的企業(yè)取值為1，沒有則取值為0；管理費(fèi)用（Mag），以管理費(fèi)用與從業(yè)人數(shù)的比值表示；稅率水平（Tax），以本年應(yīng)交增值稅與工業(yè)銷售總產(chǎn)值的比值表示；盈利能力（Roa），以利潤(rùn)總額與總資產(chǎn)的比值度量。各變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。

（二）數(shù)據(jù)說明

銀行業(yè)分支機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)來源于原銀保監(jiān)會(huì)金融許可證信息數(shù)據(jù)庫(kù)，該數(shù)據(jù)庫(kù)包含了1949年至今中國(guó)銀行業(yè)近26萬家分支機(jī)構(gòu)的信息，包括分支機(jī)構(gòu)名稱、機(jī)構(gòu)編碼、成立時(shí)間、發(fā)證日期、地址等。本文樣本中的銀行業(yè)指吸收公眾存款的金融機(jī)構(gòu)，因此，不包含政策性銀行。本文整理了截至2019年12月31日的銀行業(yè)情況，整理得到的銀行業(yè)分支機(jī)構(gòu)設(shè)立情況如表2所示。從總部數(shù)量上看，銀行業(yè)具有多樣化特征，村鎮(zhèn)銀行、農(nóng)村信用社、農(nóng)村商業(yè)銀行數(shù)量最多，超過了1000家；從分支機(jī)構(gòu)數(shù)量上看，國(guó)有商業(yè)銀行依然具有絕對(duì)優(yōu)勢(shì)地位，其分支機(jī)構(gòu)超過10萬家。觀察分支機(jī)構(gòu)數(shù)量與總部數(shù)量比值發(fā)現(xiàn)，國(guó)有商業(yè)銀行分支機(jī)構(gòu)在市場(chǎng)中占據(jù)主導(dǎo)地位，平均每家國(guó)有商業(yè)銀行擁有分支機(jī)構(gòu)1.9萬余家，若以2019年末2846個(gè)縣級(jí)行政區(qū)來計(jì)算，平均每家國(guó)有商業(yè)銀行在每個(gè)縣（區(qū)）內(nèi)存在6.8家分支機(jī)構(gòu)，國(guó)有商業(yè)銀行在目前依然占據(jù)較大的市場(chǎng)份額。股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行的分支機(jī)構(gòu)數(shù)量比較接近，但從平均分支機(jī)構(gòu)數(shù)來看，股份制商業(yè)銀行的市場(chǎng)覆蓋率是城市商業(yè)銀行的9倍多。

企業(yè)對(duì)外直接投資數(shù)據(jù)是通過整理商務(wù)部對(duì)外投資和經(jīng)濟(jì)合作司發(fā)布的《名錄》得到的，《名錄》內(nèi)容包括證書號(hào)、對(duì)外投資國(guó)家（地區(qū)）、境內(nèi)投資主體、境外投資企業(yè)（機(jī)構(gòu)）、境內(nèi)企業(yè)所在地區(qū)、企業(yè)經(jīng)營(yíng)范圍、核準(zhǔn)日期等信息。但從2016年起，不再公布對(duì)外投資核準(zhǔn)日期，故本文的對(duì)外投資企業(yè)整理到2015年末，對(duì)外直接投資事件累計(jì)41715件，排除重復(fù)對(duì)外直接投資企業(yè)，合計(jì)29597家企業(yè)對(duì)外直接投資，時(shí)間最早為1983年。具體方法是將《名錄》與中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)通過企業(yè)名稱進(jìn)行精確匹配，在剔除時(shí)間跨度只有1年的企業(yè)樣本后，得到共計(jì)5414家對(duì)外直接投資企業(yè)樣本，其中有1327家企業(yè)在2008年或之前獲得對(duì)外投資批準(zhǔn)。圖1描述了1998—2015年對(duì)外直接投資企業(yè)和銀行業(yè)分支機(jī)構(gòu)的數(shù)量變化趨勢(shì)。在2005年之前對(duì)外直接投資企業(yè)數(shù)量較少，但在2005年后數(shù)量開始急劇增加。比較對(duì)外直接投資企業(yè)數(shù)量與銀行業(yè)分支機(jī)構(gòu)數(shù)量可以發(fā)現(xiàn)，銀行業(yè)分支機(jī)構(gòu)的擴(kuò)張與對(duì)外直接投資企業(yè)數(shù)量的增長(zhǎng)具有較為一致的變動(dòng)趨勢(shì)，那么，以分支機(jī)構(gòu)擴(kuò)張衡量的銀行業(yè)集聚是否是企業(yè)對(duì)外直接投資的重要影響因素？本文將通過實(shí)證分析回答這一問題。

四、實(shí)證結(jié)果分析

（一）基準(zhǔn)估計(jì)結(jié)果

在對(duì)模型（1）進(jìn)行估計(jì)之前，先使用Hausman檢驗(yàn)判斷隨機(jī)效應(yīng)和固定效應(yīng)對(duì)本文研究?jī)?nèi)容的適用性，檢驗(yàn)原假設(shè)為隨機(jī)效應(yīng)模型正確。計(jì)算得到的統(tǒng)計(jì)量值為598.13，對(duì)應(yīng)的P值小于1%，即拒絕原假設(shè)，說明使用固定效應(yīng)模型更為合適，下文均使用固定效應(yīng)模型。添加控制變量后使用固定效應(yīng)進(jìn)行估計(jì)的結(jié)果如表3列（1）所示。結(jié)果表明，控制其他可能影響企業(yè)對(duì)外直接投資決策的因素后，銀行業(yè)集聚依然顯著提升了企業(yè)對(duì)外直接投資可能性。從其他控制變量的估計(jì)系數(shù)來看：資本密集度對(duì)對(duì)外直接投資有正向影響，可能原因是在中國(guó)制造業(yè)企業(yè)對(duì)外直接投資中，資本密集型產(chǎn)業(yè)（如交通、鋼鐵、石油化學(xué)等）占較大份額。企業(yè)規(guī)模、杠桿率、外貿(mào)活動(dòng)、管理費(fèi)用、盈利能力均對(duì)企業(yè)對(duì)外直接投資概率有正向影響，稅率水平對(duì)企業(yè)對(duì)外直接投資概率的影響為負(fù)，與已有研究結(jié)論基本一致（王碧珺等，2015；葛順奇和羅偉，2013）[3，20]。

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1. 替換銀行業(yè)集聚的度量方式。銀行業(yè)集聚衡量方式的差異可能導(dǎo)致研究結(jié)論偏誤，本文參考方芳和蔡衛(wèi)星（2016）[33]、蔡衛(wèi)星（2019）[34]的方法，用非國(guó)有商業(yè)銀行的市場(chǎng)份額來衡量銀行業(yè)集聚。度量方式如下：

[Bankit=1-CR5it] （2）

其中，[CR5it]為企業(yè)所在縣（市、區(qū)）范圍內(nèi)的工、農(nóng)、中、建、交五大行的分支機(jī)構(gòu)數(shù)占銀行業(yè)分支機(jī)構(gòu)總數(shù)的比重。銀行業(yè)集聚的取值位于0和1之間。估計(jì)結(jié)果如表3列（2）所示。核心解釋變量的估計(jì)系數(shù)依然顯著為正，通過1%的顯著性水平檢驗(yàn)，表明結(jié)果是穩(wěn)健的。

測(cè)度銀行業(yè)集聚時(shí)可能存在一個(gè)問題，即在極端情況下，市場(chǎng)上只有一家銀行，雖然有很多分支機(jī)構(gòu)，但這種情況形成了市場(chǎng)壟斷，不屬于銀行業(yè)機(jī)構(gòu)的多樣化集聚。本文參考已有關(guān)于銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的文獻(xiàn)（Chong等，2013；蔡競(jìng)和董艷，2016）[7，8]，使用赫芬達(dá)爾指數(shù)來替代原銀行業(yè)集聚衡量指標(biāo)，計(jì)算公式如下：

[HHIi，t=jBranchi，j，tBranchi，t2] （3）

其中，[Branchi，j，t]表示[t]年企業(yè)[i]所在縣（市、區(qū)）的銀行[j]的分支機(jī)構(gòu)數(shù)量。[Branchi，j，t]越大，意味著屬于同一家銀行的分支機(jī)構(gòu)越多，銀行業(yè)越傾向于壟斷而非競(jìng)爭(zhēng)，即[HHIi，t]越大，銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度越小，銀行業(yè)集聚程度越低，因此，[HHIi，t]為銀行業(yè)集聚的反向指標(biāo)，若其估計(jì)系數(shù)顯著為負(fù)，說明銀行業(yè)集聚對(duì)企業(yè)對(duì)外直接投資決策具有正向作用。以赫芬達(dá)爾指數(shù)替代原核心解釋變量的估計(jì)結(jié)果如表3列（3）所示，回歸系數(shù)顯著為負(fù)，與預(yù)測(cè)的估計(jì)結(jié)果一致。綜合以上分析可知，核心解釋變量的度量方式并不影響實(shí)證結(jié)果，本文的主要結(jié)論是穩(wěn)健的。

2. 控制宏觀政策環(huán)境因素的影響。自2001年加入世界貿(mào)易組織（WTO）后，中國(guó)融入全球經(jīng)濟(jì)的步伐加快。同年，“走出去”戰(zhàn)略被正式寫入國(guó)家“十五規(guī)劃”，我國(guó)逐漸放松對(duì)外投資管制并鼓勵(lì)企業(yè)對(duì)外投資。而在此之前，中國(guó)的國(guó)際投資政策側(cè)重于“引進(jìn)來”，以吸引外商直接投資為主。在國(guó)內(nèi)政策環(huán)境轉(zhuǎn)變的背景下，企業(yè)對(duì)外直接投資的決策可能會(huì)受到影響。為控制這種影響，以2001年為時(shí)間節(jié)點(diǎn)設(shè)置一個(gè)政策虛擬變量Policy，在2001年之前取值為0，2001年之后取值為1，將Policy作為控制變量加入原模型中，估計(jì)結(jié)果如表3列（4）所示。結(jié)果顯示Policy的估計(jì)系數(shù)不顯著，而銀行業(yè)集聚的估計(jì)系數(shù)依然顯著為正。在控制宏觀政策環(huán)境變化的影響后，本文的估計(jì)結(jié)果依然穩(wěn)健。

3. 內(nèi)生性討論。銀行在某地設(shè)立分支機(jī)構(gòu)的決策并非完全外生，而是受到多重因素的影響，通常更傾向于將分支機(jī)構(gòu)設(shè)立在經(jīng)濟(jì)活動(dòng)密集度高的區(qū)域，這就導(dǎo)致一定區(qū)域范圍內(nèi)的企業(yè)投資活動(dòng)可能會(huì)影響銀行在此地設(shè)立分支機(jī)構(gòu)的決策。為排除雙向因果關(guān)系對(duì)估計(jì)結(jié)果的影響，使用每年縣（市、區(qū)）范圍內(nèi)銀行業(yè)新增分支機(jī)構(gòu)數(shù)的對(duì)數(shù)作為解釋變量，即對(duì)銀行業(yè)集聚做差分處理以消除解釋變量中與過去企業(yè)對(duì)外直接投資決策相關(guān)部分的影響（李志生和金凌，2021）[35]。估計(jì)結(jié)果如表3列（5）所示，估計(jì)系數(shù)顯著為正，與基準(zhǔn)實(shí)證結(jié)果一致。

五、機(jī)制分析

已有研究證實(shí)融資約束是企業(yè)對(duì)外直接投資的重要影響因素（劉莉亞等，2015；Buch等，2014）[6，41]，本文在驗(yàn)證融資約束與企業(yè)對(duì)外直接投資關(guān)系的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步探討銀行業(yè)集聚是否緩解了企業(yè)面臨的融資約束，以此討論銀行業(yè)集聚對(duì)企業(yè)對(duì)外直接投資的作用機(jī)制。

（一）融資約束對(duì)企業(yè)對(duì)外直接投資的影響

目前廣泛采用的企業(yè)融資約束度量方法主要有兩種：第一種是單一指標(biāo)度量方法；第二種是綜合指標(biāo)度量方法。結(jié)合數(shù)據(jù)特征以及度量方式的合理性，本文分別使用利息支出的對(duì)數(shù)IP和SA指數(shù)衡量企業(yè)的融資約束，SA指數(shù)的計(jì)算方式如下：

[SAit=-0.737×Sizeit+0.043×Size2it-0.04×Ageit]

（4）

[Sizeit]為企業(yè)[i]在[t]年實(shí)際總資產(chǎn)的對(duì)數(shù)，[Ageit]為企業(yè)[i]在[t]年的年齡，即成立年限。SA指數(shù)的值越大，表示企業(yè)面臨的融資約束越大；IP的值越大，表示企業(yè)利息支出越多，意味著企業(yè)從銀行取得了更多的貸款，面臨的融資約束越小。為考察融資約束對(duì)企業(yè)對(duì)外直接投資的影響，估計(jì)模型設(shè)置為：

[OFDIit=α0+α1SAit+α2Xit+μi+νt+εit] （5）

[OFDIit=α0+α1IPit+α2Xit+μi+νt+εit] （6）

回歸結(jié)果如表4列（1）、（2）所示，IP的估計(jì)系數(shù)顯著為正，SA指數(shù)的估計(jì)系數(shù)顯著為負(fù)，表明融資約束確實(shí)是影響企業(yè)對(duì)外直接投資可能性的重要因素，與王碧珺等（2015）[3]、劉莉亞等（2015）[6]的研究結(jié)論一致。

（二）銀行業(yè)集聚對(duì)企業(yè)融資約束的影響

以融資約束變量為被解釋變量，以銀行業(yè)集聚為解釋變量，討論銀行業(yè)集聚與企業(yè)融資約束之間的關(guān)系，估計(jì)模型見式（7）。[FCit]為企業(yè)融資約束的代理變量，分別以IP和SA指數(shù)表示，其他變量和基準(zhǔn)模型一致。

[FCit=α0+α1Bankit+α2Xit+μi+νt+εit] （7）

對(duì)上述模型的估計(jì)結(jié)果如表4列（3）—（6）所示。其中，列（3）、（5）以IP作為被解釋變量，列（4）、（6）以SA指數(shù)作為被解釋變量，列（3）、（4）是使用全樣本數(shù)據(jù)的估計(jì)結(jié)果，列（5）、（6）是使用對(duì)外直接投資企業(yè)樣本的估計(jì)結(jié)果。結(jié)果顯示，銀行業(yè)集聚顯著促進(jìn)了企業(yè)的利息支出增加，即緩解了企業(yè)融資約束，無論是在全樣本還是對(duì)外直接投資企業(yè)樣本中，這一結(jié)論均成立；以SA指數(shù)作為被解釋變量的估計(jì)結(jié)果表明，銀行業(yè)集聚顯著降低了對(duì)外直接投資企業(yè)的融資約束，但就全樣本而言，銀行業(yè)集聚對(duì)于其融資約束的緩解并未產(chǎn)生積極影響。

綜合以上分析，融資約束抑制了企業(yè)對(duì)外直接投資，而銀行業(yè)集聚能夠提升企業(yè)獲得外部融資的可能性，緩解企業(yè)融資約束，提升其對(duì)外直接投資的概率。尤其是對(duì)外直接投資企業(yè)，銀行業(yè)集聚對(duì)其融資約束的緩解效果更加明顯。

六、異質(zhì)性分析

（一）行業(yè)異質(zhì)性

目前中國(guó)的對(duì)外直接投資已經(jīng)覆蓋了國(guó)民經(jīng)濟(jì)所有行業(yè)類別，其中租賃和商業(yè)服務(wù)業(yè)、批發(fā)和零售業(yè)、金融業(yè)、信息傳輸/軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)、制造業(yè)、采礦業(yè)等六個(gè)行業(yè)對(duì)外投資存量規(guī)模已達(dá)千億美元以上。基于此，在模型（1）的基礎(chǔ)上引入行業(yè)特征虛擬變量（C）和銀行業(yè)集聚的交叉項(xiàng)，通過觀察交叉項(xiàng)的系數(shù)特征，總結(jié)銀行業(yè)集聚影響企業(yè)對(duì)外直接投資的行業(yè)差異。按照《國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類》（GB/T4754-2002）的分類標(biāo)準(zhǔn)，并參考葛順奇和羅偉（2013）[20]的行業(yè)劃分方法，將樣本企業(yè)分為四類：（1）輕工業(yè)，包括食品、印刷、紡織、家具、文教、工藝等相關(guān)行業(yè)；（2）化工業(yè)，包括化學(xué)、醫(yī)藥、橡膠、塑料、燃?xì)獾认嚓P(guān)行業(yè)；（3）原材料工業(yè)，包括煤炭、石油、礦產(chǎn)、石油等相關(guān)行業(yè)；（4）其他，主要為設(shè)備、機(jī)械制造加工業(yè)等。估計(jì)結(jié)果如表5列（1）—（4）所示，銀行業(yè)集聚顯著促進(jìn)了化工業(yè)企業(yè)的對(duì)外直接投資，對(duì)輕工業(yè)、材料工業(yè)及其他行業(yè)的影響不顯著?？赡艿脑蚴?，化工業(yè)屬于資本密集型行業(yè)，對(duì)技術(shù)的依賴程度較高，資金需求量較大，因此，銀行業(yè)集聚為化工業(yè)企業(yè)的海外投資和技術(shù)升級(jí)提供了資金支持。而輕工業(yè)可能更關(guān)注勞動(dòng)力成本和市場(chǎng)需求的變化，材料工業(yè)則可能受到原材料供應(yīng)和價(jià)格波動(dòng)的影響更大，二者更依賴于內(nèi)源融資或民間融資，因而其對(duì)外直接投資行為對(duì)銀行業(yè)集聚的敏感度較低。

（二）企業(yè)經(jīng)營(yíng)性質(zhì)

對(duì)外直接投資企業(yè)包含國(guó)有企業(yè)、民營(yíng)企業(yè)和外資企業(yè)等，不同性質(zhì)企業(yè)面臨的融資約束可能存在差異，導(dǎo)致銀行業(yè)集聚效應(yīng)存在異質(zhì)性。本文通過引入企業(yè)經(jīng)營(yíng)性質(zhì)特征虛擬變量（C）與銀行業(yè)集聚的交叉項(xiàng)，觀察交叉項(xiàng)系數(shù)以判斷其異質(zhì)性特征。按照企業(yè)的登記注冊(cè)類型劃分為國(guó)有企業(yè)、外資企業(yè)和其他企業(yè)。估計(jì)結(jié)果如表5列（5）—（7）所示，結(jié)果顯示銀行業(yè)集聚顯著促進(jìn)了外資企業(yè)對(duì)外直接投資，降低了其他類型企業(yè)（以民營(yíng)企業(yè)為主）對(duì)外直接投資的概率。可能的原因是，國(guó)有企業(yè)的資金來源比其他類型的企業(yè)更穩(wěn)定，受融資環(huán)境的影響較小，外資企業(yè)擁有的國(guó)內(nèi)外市場(chǎng)資源使得其在融資過程中具有更強(qiáng)的議價(jià)能力，而民營(yíng)企業(yè)在競(jìng)爭(zhēng)激烈的信貸市場(chǎng)中依然處于弱勢(shì)地位。

七、結(jié)論與政策啟示

本文將《名錄》和銀行業(yè)分支機(jī)構(gòu)信息與中國(guó)1998—2008年的工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)結(jié)合，使用面板二值選擇模型，研究了銀行業(yè)集聚對(duì)企業(yè)對(duì)外直接投資的影響。結(jié)論顯示，銀行業(yè)集聚顯著提升了企業(yè)對(duì)外直接投資的概率，且主要通過緩解對(duì)外直接投資企業(yè)的融資約束來發(fā)揮效應(yīng)。行業(yè)異質(zhì)性檢驗(yàn)顯示，銀行業(yè)集聚顯著促進(jìn)了化工行業(yè)企業(yè)的對(duì)外直接投資；企業(yè)類型異質(zhì)性檢驗(yàn)顯示，銀行業(yè)集聚對(duì)外資企業(yè)的對(duì)外直接投資促進(jìn)作用顯著，對(duì)民營(yíng)企業(yè)有明顯的抑制效應(yīng)，對(duì)國(guó)有企業(yè)的影響不明顯。

基于研究結(jié)論，本文提出以下政策建議：第一，積極推進(jìn)銀行業(yè)市場(chǎng)結(jié)構(gòu)改革，構(gòu)建多元化、多層次的銀行業(yè)服務(wù)體系。在完善金融監(jiān)管體制和防范化解系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)，鼓勵(lì)和支持中小銀行發(fā)展，改變銀行市場(chǎng)壟斷格局，優(yōu)化信貸資源配置，提升銀行對(duì)企業(yè)的服務(wù)能力和服務(wù)效率。第二，合理規(guī)劃銀行業(yè)的空間布局，提升銀行的金融服務(wù)能力，打造區(qū)域金融服務(wù)中心，使其成為對(duì)外直接投資的重要支撐平臺(tái)，推動(dòng)地區(qū)銀行與國(guó)際金融機(jī)構(gòu)建立合作關(guān)系，支持企業(yè)對(duì)外直接投資。第三，完善支持企業(yè)“走出去”的制度與政策安排，暢通企業(yè)國(guó)際化發(fā)展渠道。通過整合產(chǎn)業(yè)、金融、稅收、貿(mào)易等政策，形成支持企業(yè)對(duì)外直接投資和行業(yè)長(zhǎng)期穩(wěn)定發(fā)展的配套政策體系，為企業(yè)“走出去”掃清障礙。

注：

①1998年2月，黨的十五屆二中全會(huì)要求，在積極擴(kuò)大出口的同時(shí)，要有領(lǐng)導(dǎo)有步驟地組織和支持一批有實(shí)力有優(yōu)勢(shì)的國(guó)有企業(yè)走出去，到國(guó)外主要是到非洲、中亞、中東、東歐、南美等地投資辦廠。1999年2月14日，國(guó)務(wù)院辦公廳轉(zhuǎn)發(fā)《關(guān)于鼓勵(lì)企業(yè)開展境外帶料加工裝配業(yè)務(wù)的意見》。2015年5月13日，印發(fā)《國(guó)務(wù)院關(guān)于推進(jìn)國(guó)際產(chǎn)能和裝備制造合作的指導(dǎo)意見》。2016年8月1日，工業(yè)和信息化部印發(fā)《促進(jìn)中小企業(yè)國(guó)際化發(fā)展五年行動(dòng)計(jì)劃（2016—2020 年）》。

②資料來源：《2022年度中國(guó)對(duì)外直接投資統(tǒng)計(jì)公報(bào)》。

③2006年，原銀監(jiān)會(huì)印發(fā)《城市商業(yè)銀行異地分支機(jī)構(gòu)管理辦法》，鼓勵(lì)城市商業(yè)銀行在市場(chǎng)和自愿的原則下，以聯(lián)合、重組為前提，在充分整合金融資源和化解金融風(fēng)險(xiǎn)的基礎(chǔ)上，設(shè)立異地分支機(jī)構(gòu)。2009年，原銀監(jiān)會(huì)下發(fā)《關(guān)于中小商業(yè)銀行分支機(jī)構(gòu)市場(chǎng)準(zhǔn)入政策的調(diào)整意見（試行）》，針對(duì)全國(guó)性股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行放寬和簡(jiǎn)化機(jī)構(gòu)設(shè)立。

④數(shù)據(jù)來源于作者整理的銀行機(jī)構(gòu)統(tǒng)計(jì)資料。

⑤虛擬變量的設(shè)置方式遵循兩個(gè)原則：（1）如果企業(yè)在不同年份對(duì)不同國(guó)家進(jìn)行對(duì)外直接投資，均以其第一次對(duì)外直接投資的時(shí)間作為起始時(shí)間。（2）如果企業(yè)是在當(dāng)年的7月之前被核準(zhǔn)進(jìn)行對(duì)外直接投資，將其對(duì)外直接投資的時(shí)間設(shè)定為當(dāng)年，虛擬變量在當(dāng)年取值為1；否則往后順延一年作為對(duì)外直接投資的起始時(shí)間，即當(dāng)年虛擬變量取值為0，下一年虛擬變量取值為1。

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Banking Agglomeration，F(xiàn)inancing Constraint and Outward Foreign Direct Investment of Chinese Enterprises

Mao Xia1/Chen Xiao2

（1. School of International Business，Hainan University，Haikou 570228，Hainan，China；

2. School of Public Finance and Taxation，Southwestern University of Finance and Economics，

Chengdu 611130，Sichuan，China）

Abstract：Using the Directory of Enterprises（Institutions）Investing Abroad and information on banking branches，this paper examines the impact of banking agglomeration on enterprises' outward FDI based on data on Chinese industrial enterprises' . The results of the study show that banking agglomeration significantly increases the probability of OFDI by firms by alleviating their financing constraints. Heterogeneity analysis shows that banking agglomeration has a significant promotional effect on OFDI of chemical industry firms and foreign firms，and a dampening effect on OFDI of private firms. This study is of great significance in promoting the reform of financial institutions and improving the financial service system to better support Chinese enterprises in "going out" and realizing a higher level of opening up to the outside world.

Key Words：banking agglomeration，financing constraints，Outward Foreign Direct Investment（OFDI）

（責(zé)任編輯 劉 陽(yáng)；校對(duì) LY，WY）