脆弱银行与企业绿色创新带来的结构性竞争

《Economic Analysis and Policy》：Structural Competition from Vulnerable Bank and Corporate Green Innovation

　　摘要：在银行网点扩张的实际背景下，本文研究了市场竞争结构的变化——尤其是那些资金状况不佳的银行通过设立跨区域网点进行扩张——对企业绿色创新的影响。研究结果表明，这类银行的竞争会显著抑制企业的绿色创新。这一结论在经过一系列检验后依然成立，包括基于中小银行网点审批放宽的准自然实验，以及针对信贷收缩效应的控制分析。机制分析表明，这种抑制作用主要通过两个渠道实现：信贷资源分配失衡和风险偏好差异。具体而言，尽管整体信贷供应有所增加，但绿色信贷规模增长有限；同时，银行虽然更愿意承担金融风险，却回避在实体经济中的绿色创新项目。异质性分析进一步显示，这种负面影响在国有企业、高污染行业企业，以及具有强烈绿色组织理念和企业社会责任感的优质企业中更为明显。本研究通过引入微观层面的市场竞争视角，拓展了关于银行脆弱性的现有文献，并为改进金融监管、缓解绿色创新融资约束提供了新的实证证据和政策建议。

引言：在全球经济转型和气候治理目标日益紧迫的背景下，加之中国面临严峻的可持续发展环境挑战（Song & Yu, 2018; Ma et al., 2024），中国承诺实现碳中和，将绿色发展提升为国家战略。越来越多的证据表明，金融系统的健康状况对于推动企业绿色创新具有重要作用（Chava, 2014; Ghisetti et al., 2017; De Haas & Popov, 2019）。然而，“政策有力但金融支持不足”的矛盾依然存在。尽管绿色金融的政策引导不断加强，但用于企业绿色创新的长期资本供应仍然不足，融资难题仍未解决。一方面，绿色创新通常具有高风险、高度不确定性以及严重的信息不对称特征，因此相比传统创新，它更需要中长期的资金支持（Kammerer, 2009）。与传统研发不同，后者侧重于具有明确市场信号的渐进式产品升级，而绿色创新则面临双重外部性问题，且资产无形性更强。传统创新主要面临常规的知识溢出风险，往往可以通过常规的商业贷款或资本市场获得足够资金，而绿色项目则因环境和知识外部性而面临双重市场失灵问题，这使得绿色创新的风险更高、周期更长，且极度依赖基于关系的耐心资本和专业的软信息筛选机制。因此，绿色创新尤其容易受到结构性竞争导致的长期资本抽离的影响，而普通创新则对这类特定的金融供给端冲击较为敏感。另一方面，金融机构的稳定性直接影响其资源配置能力和风险承担意愿，进而决定了它们对绿色技术研发的扶持程度（Ghosh, 2016）。如果金融供给端的弱势银行出现异常的信贷分配行为，就有可能扰乱绿色金融政策的传导机制，加剧绿色创新的融资困境。在关于银行脆弱性的研究中，明斯基（Minsky, 1982）提出的金融脆弱性假说强调了商业银行由于高杠杆运营和顺周期的信贷扩张而具有的内在不稳定性。国际上的证据表明，在过去五十年中，由资本不足的弱势银行引发的危机屡见不鲜（Duval et al., 2020; Schivardi et al., 2022; Caballero et al., 2008; Acharya et al., 2019）。

随着金融地理学理论的兴起，越来越多的研究开始关注银行网点扩张如何加剧银行业竞争（Beck et al., 2014; Nguyen, 2019）。从金融地理学的角度来看，金融资源的空间分布和合理流动决定了区域资源配置的效率，而金融要素的地理失衡则会导致要素的空间错配（Liu et al., 2022）。跨区域银行网点的扩张实际上是对金融资源的空间重新配置，而不同扩张主体的差异则会导致金融要素分配的不均衡——这正是此处所定义的“结构性”竞争的核心金融地理学内涵，不同于仅以财务指标衡量的普通银行竞争。然而，现有研究忽视了一个关键事实：在跨区域网点扩张过程中，一些资本充足率较低、风险承受能力较弱的弱势银行，为了追求增长和战略转型而面临跨区域扩张的压力（El-Ansary et al., 2015; Levine et al., 2021）。与实力雄厚的商业银行不同，弱势银行的跨区域扩张是由短期逐利动机驱动的，而非基于金融资源的最优配置。从国家经济安全的角度来看，这种无序的扩张不仅削弱了对不同类型银行的监管约束（Bublyk et al., 2017），打破了监管措施与经济手段之间的平衡，还影响了绿色研发所需的耐心资本供应。这些银行出于短期盈利考虑，倾向于选择那些能带来即时回报且依赖大量抵押品的资产，因而不愿为绿色创新提供长期稳定的资金支持，从而导致耐心资本严重短缺，阻碍产业结构的绿色转型。这类弱势银行的进入和扩张会打破竞争均衡，在巨大压力下扭曲信贷分配效率，进而对企业的绿色创新产生不利影响（Schivardi et al., 2022）。在健康的竞争环境中，资本储备充足的较大银行能够发挥稳定器作用，利用其信息处理能力为符合政策导向的绿色项目提供支持。然而，弱势银行的进入会导致信贷标准下降的恶性竞争，因为这些银行往往依赖硬信息来维持生存。这就迫使同一地区的更大、更健康的银行也转向提供期限较短、风险较低的贷款，以保护市场份额，从而对绿色创新产生结构性“挤出效应”。

与以往研究关注银行脆弱性对信贷供应、系统性风险或长期经济增长的宏观影响不同（Tamirisa & Igan, 2008; Dan & Petroulakis, 2017; Adalet et al., 2018; Blattner et al., 2019），本文研究了银行脆弱性引发的微观市场动态结构变化，及其对企业绿色创新的影响。从要素空间错配的角度来看，这种结构性竞争本质上是由于金融要素的地理失衡导致的低质量金融供给在空间上的聚集，它将破坏现有的健康银行-企业关系网络，导致微型企业的绿色创新陷入低端锁定状态（Liu et al., 2022）。此外，这种扭曲的金融竞争环境还会消耗企业用于绿色研发的资源储备，削弱其应对环境不确定性并实施绿色创新策略的动态能力（Ge et al., 2018）。在中国推动高质量发展的国家战略背景下，由于银行脆弱性导致的金融要素配置失衡而造成的企业绿色创新效率损失，已成为一个日益突出的现实问题。正如Ma等人（2024）所指出的，中国企业的绿色创新是由地方政府的多元竞争所推动的。然而，弱势银行的结构性竞争并非政府绩效驱动的信贷行政配置的间接体现，而是一种具有独立形成动机和运作机制的制度性解释变量。具体而言，政府竞争是通过自上而下的行政手段来引导信贷分配，以实现政治和发展目标，而弱势银行的结构性竞争则源自独立于政府绩效目标的自下而上的市场激励。即便在地方政府拥有贷款担保权的制度环境下，这种独立性仍能使银行竞争产生独特的影响：与改变信贷流向的政府干预不同，弱势银行的竞争会扭曲市场化信贷分配的效率，抑制企业从事绿色创新的内在动力——这正是区分两者并说明本研究必要性的核心理论依据。

本研究旨在回答三个核心问题：如何利用微观数据识别弱势银行，并量化城市间的结构性竞争程度；这种竞争是否抑制了企业的绿色创新；如果是，又是通过何种机制实现的。回答这些问题有助于深入理解银行脆弱性的微观经济后果，为政策制定者提供改善金融治理、解决绿色创新融资约束的思路。中国是一个理想的研究背景。作为世界上最大的新兴经济体，中国拥有第二大的银行体系，同时面临着巨大的碳排放减排压力，因此其绿色转型既紧迫又复杂。2009年，《关于调整中小商业银行网点准入政策的意见》放宽了中小银行的跨区域经营限制，直接推动了股份制银行和城市商业银行的地域扩张。虽然这项政策加速了网点的增多，但也带来了风险。在利润动机和监管放松的驱动下，许多资本不足、风险承受能力低的中小银行迅速进入了跨区域市场。根据中国人民银行金融稳定局的数据，到2020年，4,005家中小银行中有605家的资本充足率低于10.5%的监管标准，另有532家被列为高风险机构。这里存在一个关键的矛盾：尽管有些银行获得了国家资本注入或债券支持以补充资本，但这些支持主要用于缓解系统性风险和满足即时的监管要求。出于生存本能，这些银行更倾向于追求短期利润和依赖大量抵押品的传统行业，而非绿色金融所要求的长期投入。因此，尽管有政策指导，但由于其固有的脆弱性，这些银行无法有效落实绿色信贷政策，因为短期生存压力超过了与国家绿色目标保持一致的意愿。这些弱势银行采取了短期、高杠杆、低质量的扩张策略，这与绿色创新所需的长期资本投资逻辑背道而驰。这一制度背景为研究弱势银行的结构性竞争如何影响企业绿色创新提供了基础。

本文利用2007年至2021年间中国A股上市公司的面板数据，系统地分析了弱势银行的结构性竞争对企业绿色创新的影响及其背后的机制。首先，基于对弱势银行运营中普遍存在的短期主义现象及其对区域银行战略影响的分析，本文结合信息分散理论提出了理论假设。其次，我们将弱势银行和非弱势银行视为不同的实体。对于明确的弱势银行，我们通过比较披露的资本充足率与监管标准来识别其资本不足的问题；而对于隐性的弱势银行，则采用了一种结合文本挖掘技术和遍历优化算法的冲击响应脆弱性评估模型。此外，根据中国银监会2007年发布的《金融机构代码编制规范》，我们提取并处理了公开的金融许可证记录，从而计算出各城市各类银行网点的年度数量。随后，我们利用加权调整后的赫芬达尔-赫希曼指数构建了弱势银行的结构性竞争指数。最后，通过多种计量经济学方法对提出的假设进行了实证检验。

实证结果表明，在银行网点扩张的背景下，弱势银行的结构性竞争会显著抑制企业绿色创新的水平。这一结论在基于中小银行网点准入政策放宽的准自然实验以及一系列额外的稳健性检验之后依然成立。机制分析进一步表明，这种抑制作用主要通过两个渠道实现。首先是信贷扭曲效应，即尽管整体信贷供应有所增加，但绿色信贷的规模却没有相应增长。其次是风险偏好差异效应，即虽然金融行业的整体风险承受能力有所上升，但银行们对实体经济中的绿色创新项目的风险厌恶程度却越来越强。

本研究有几项重要的贡献。首先，在研究视角方面，与Xia & Liu（2022）研究银行结构性竞争与企业绿色创新的一般关系不同，本文聚焦于在银行网点扩张背景下相对较少被研究的弱势银行的结构性竞争问题，并将研究纳入Liu等人（2022）提出的要素配置失衡框架之中。我们准确指出，本文的核心贡献在于揭示了弱势银行如何通过其独特的、不同于地方政府行政干预的短期生存策略，导致信贷资源配置失衡，从而系统性地抑制企业绿色创新，这进一步加深了对中国制度背景下银行竞争对企业绿色创新不同影响程度的理解。其次，在研究方法方面，本文建立在商业银行脆弱性理论以及基于资本不足的银行脆弱性理论的基础之上。该研究采用冲击响应度量框架，构建出从显性与隐性维度识别脆弱银行的指标，进而量化样本期内城市层面来自脆弱银行的结构性竞争程度。这一方法论框架不仅丰富了识别脆弱银行的分析工具箱，还为衡量银行竞争提供了可复制且可扩展的微观层面方法。第三，在理论整合与研究结果方面，本文基于Song和Yu（2018）以及Gürlek和Tuna（2018）的理论逻辑，不仅证实了脆弱银行的结构性竞争会通过信贷资源错配与风险偏好差异抑制企业绿色创新，还进一步揭示了这种扭曲的金融竞争环境会塑造企业的内部绿色组织认同与组织文化，进而削弱企业进行绿色创新的内在动力。通过揭示异质性银行竞争结构与企业绿色发展目标之间的矛盾，本研究拓展了关于银行脆弱性如何影响企业微观行为的研究边界，为完善金融监管、缓解绿色创新融资约束提供了新的实证依据与政策启示。本文其余结构如下：第二节探讨脆弱银行的短期主义行为及其对区域银行战略的影响；第三节进行文献综述并提出研究假设；第四节阐述识别脆弱银行及构建结构性竞争指数的方法；第五节介绍研究设计；第六节报告并分析基准回归结果；第七节展示额外分析的发现；最后，第八节对全文进行总结并给出政策建议。

**脆弱银行的短期主义行为及其对区域银行战略的影响**
本节通过手工整理用于中小银行重组的地方政府专项债券数据来识别脆弱银行。将这些数据与国家金融监督管理总局的行政处罚记录相结合，分析这类银行的短期主义行为及其对区域银行业的溢出效应，最终探究其与当地企业绿色创新之间的初步关联。

**中国中小银行面临的困境**

**文献综述**
如今，人们越来越多地从金融地理学的视角来研究银行市场结构的演变，其中网点扩张被视为推动区域竞争的主要因素（Beck等人，2014；Nguyen，2019）。传统的竞争-稳定性假说与竞争-脆弱性假说等范式通常假设竞争主体之间存在高度同质性，以此来评估市场动态（Boyd和De Nicolo，2005）。然而，商业银行的金融脆弱性……

**识别脆弱银行的整体方法**
基于银行脆弱性的概念内涵以及资本不足银行的脆弱性理论，本文从显性脆弱性与隐性脆弱性两个维度来识别脆弱银行。显性脆弱银行是指那些实际资本充足率低于中国银行业监督管理委员会制定的《商业银行资本充足率管理办法》所规定的最低监管标准的银行，这类银行可以通过相应模型直接识别出来。

**模型设定与变量定义**
本研究的核心目标是探讨脆弱银行的结构性竞争对企业绿色创新的影响。遵循主流文献的做法，本文设定如下的基准估计方程：
Green_Innoit=α+βVul_comit?1+θ∑Controlsit+δi+μt+εit
在方程（7）中，i代表企业，t代表年份。因变量Green_Inno用于衡量企业绿色创新，其代理变量为绿色专利数量的自然对数。

**基准估计结果**
表3展示了基准模型（7）的估计结果。为确保回归结果的稳健性，本文同时采用了汇总普通最小二乘法（OLS）估计与固定效应模型。此外，控制变量也是逐步引入的。如前两列所示，关键解释变量——即来自脆弱银行的结构性竞争（Vul_com）——的估计系数为负，但在统计上并不显著。

**信贷资源错配：总体信贷扩张与绿色信贷收缩**
信贷资源错配机制表明，资本不足的脆弱银行为争夺市场份额，往往会通过大规模扩张网点网络来大量发放信贷。尽管这种结构性竞争带来了信贷供应的整体扩张，但这些资源的具体分配却深受银行管理层面临的代理问题与绩效压力影响。由于许多脆弱机构依赖地方政府支持……

**结论与政策启示**
近年来，地方中小银行的脆弱性问题日益受到政策制定者与学术研究人员的关注。在银行业网点持续扩张的背景下，本文研究了脆弱银行的结构性竞争与企业绿色创新之间的关系。通过准确识别脆弱银行并构建城市层面的结构性竞争指数，本文对其进行了实证检验。

**未引用参考文献**
Chen和Liu，2019；El-Ansary和Hafez，2015；Gürlek和Tuna，2017；Hayat和Qingyu，2024；Hayes，2022；Kelm等人，1995；Liu和Li，2020；Martín-Herrán和Rubio，2024；Storz等人，2017

**CRediT作者贡献说明**
李博阳：概念构建、方法论、软件使用、初稿撰写。张家旺：数据收集、修订与编辑、数据整理。沈悦：形式分析、监督、验证。

**资金支持**
本研究得到了中国国家自然科学基金（72303141）的资助。

**CRediT作者贡献说明**
李博阳：初稿撰写、软件使用、方法论、概念构建。张家旺：修订与编辑、监督、数据收集、数据整理。沈悦：验证、监督、形式分析。

李博阳|张家旺|沈悦
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