银行竞争对制造业上市公司融资约束的影响研究

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银行竞争对制造业上市公司融资约束的影响研究*
钱宗鑫 付鹏璐 陈欣彤

[提 要] 本文研究了银行竞争程度的变动对制造业上市公司融资约束大小的影响。本文将我国制造业A股上市公司作为样本，建立多元回归模型验证银行竞争形势的加剧是否会影响企业所面临的融资约束。本文认为制造业A股上市公司面临显著的融资约束，而且银行竞争与企业所面临的融资约束之间呈现U型关系，即随着银行竞争的加剧，融资约束呈现先放松后收紧的趋势。

[关键词] 制造业上市公司；银行融资；融资约束；银行竞争

一、引言
改革开放以来，中国的国有大型银行承担了建设投资和企业融资的主要责任。近20年来，随着中国银行业逐渐放宽准入限制，银行业结构出现了重大变革。2003年以来，中国开启了新一轮银行业变革，中国银行保险监督管理委员会通过发布《城市商业银行监管与发展纲要》和《农村商业银行管理暂行规定》，分别允许城市商业银行在市场化环境和自愿原则下进行资本重组和机构联合，或在做大做强的基础上实现跨区域经营，允许农村商业银行根据需要，在辖区内设立支行、储蓄所、分理处等分支机构，并由所在地银保监会审核通过，接受当地银保监会的监管。同时，逐步放宽外资银行准入和设立分支机构的相关政策。至此，中国商业银行市场化竞争的格局开始形成并逐步从各个层面铺开。从数据上看，近年来，中国银行业竞争程度也逐年提升。如图1所示，早期银行竞争指数(指数详细说明见后文)的跨省分布呈现明显的左偏现象，且均值较低。随着时间的推移左偏越来越不明显，且均值不断提高。

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图1 银行竞争形势变动密度函数(1)曲线从左向右分别为2010年至2018年的中国银行业竞争水平密度曲线。曲线越向右偏代表整体上竞争指数越大，峰值越高代表指数的数值分布越集中。
资料来源：笔者根据中国银保监会的金融许可证信息计算得出的银行业竞争指数1-CR6。

当前中国上市企业的融资方式主要有内源融资和外部融资。相比内源融资，外部融资方式可以更多地聚集社会闲散资金并将其用于投资，实现资源的有效配置，是许多企业寻求长期发展的必由之路。在中国当前的市场环境下，由于资本市场还不完善，股权和债券融资市场从准入到操作还有一定的不便。因此，我国目前企业的主要外源融资方式为商业银行贷款。然而，许多企业会面临获取银行贷款难度较大、成本费用较高的问题。这就意味着这些企业正面临融资约束。从企业层面上看，融资约束的存在使企业没法顺利地完成投资和经营，严重时会导致资金链断裂，影响企业的健康运营和发展。从宏观上看，融资约束的存在导致闲置资金和储蓄没有办法高效地转换成社会投资，从而影响资源配置和经济的运行。

制造业是国家积极大力发展的行业，是我国实现经济增长和国家工业化的基础型产业。近些年国家从产业集聚和发展科技等层面大力支持制造业产业更新升级和发展。但是，由于制造业企业有着初始成本高、回收周期长的特性，在面对不确定的市场环境和不完善的融资体系时，易面临较强融资约束。目前，中国制造业的发展遇到一些瓶颈。劳动密集型制造业逐渐失去劳动力成本优势。较落后的制造业生产依然处于粗放型发展阶段。因此，打破制造业的融资约束，不仅可以为国家基础型产业的稳步发展开辟道路，还能促进制造业产业升级，创造条件从粗放型向集约高效型产业发展，并激发科技创新和技术创新。中国制造业A股上市企业是该行业的“领头羊”。研究如何缓解中国制造业A股上市企业的融资约束对行业发展和经济增长具有重大的意义。因此，本文从制造业发展的角度，以制造业上市公司作为研究样本，分析当前银行竞争形势的加剧是否会对制造业的融资约束带来影响。相对于以往的研究而言，本文的主要创新之处是放松了实证研究中银行竞争与企业融资约束关系为线性的假设。笔者发现银行竞争和企业融资约束的关系呈U型。在银行竞争程度较弱时，银行竞争加剧有利于放松企业面临的融资约束。然而随着银行竞争程度的提高，银行竞争放宽企业融资约束的作用不断减弱。在银行竞争程度较强时，银行竞争进一步加剧反而会收紧企业面临的融资约束。这一结论对于银行业的准入监管具有重要的参考意义。

本文的结构如下：第二部分是文献综述；第三部分介绍本文的研究设计；第四部分汇报文章的实证结果；第五部分给出结论。

二、文献综述
经济理论从不同角度对企业融资行为进行阐释。Modigliani & Miller(1958)提出著名的MM理论，认为在完美资本市场的环境下，企业的融资结构不会影响其价值。但是这一理论的假设尤其是无税假设与实际不符。在考虑企业所得税的情况下，修正的理论认为债务融资有避税效应(Modigliani & Miller，1963)。在MM理论基础上，权衡理论(Robichek & Myers，1966)考虑了企业存在破产成本的情况，认为企业的最优资本结构取决于债务的边际成本和边际收益的权衡。其中债务的边际收益主要来自企业负债的避税作用，债务的边际成本主要取决于企业的破产成本。优序融资理论(Myers & Majluf，1984)则在MM理论的基础上引入信息不对称。在外部融资方式中，企业权益融资传递关于企业生产经营的负面信号，因此企业融资先以内源融资为主，然后寻求长期债务融资补充资金，最后才会考虑权益融资的方式。在现实中，内源融资往往无法满足企业的融资需求，外源融资成为重要的企业融资方式。根据融资优序论，债务融资是主要的外源融资方式。而银行融资是中国企业最主要的债务融资方式。 然而，外源融资包括银行贷款融资的可得性并不总能得到保证。现有文献提出了多种衡量企业融资约束的方法。主流的方法包括Fazzari et al.(1988)的投资—现金流敏感性模型、Almeida et al.(2004)的现金—现金流敏感性模型、 WW指数、KZ指数和SA指数(Whited & Wu，2006；Kaplan & Zingales，1997；Hadlock & Pierce，2010)。也有部分研究用财务指标衡量融资约束(李焰和张宁，2008；魏锋和孔煜，2005；李金等，2007)。这些不同指标的研究都指出现实中的企业是普遍面临融资约束的。

由于银行贷款融资是外源融资的重要方式，银行竞争状况是否对企业融资约束产生影响就成为一个重要的研究领域。现有关于银行竞争与企业融资约束关系的理论大致分为两类。一是市场力量假说，二是信息假说。市场力量假说认为银行竞争程度的提高有利于减轻企业融资约束(Guzman，2000)。信息假说认为银行竞争程度的提高反而会加剧企业融资约束(Petersen & Rajan，1995；Berger et al.，2008)。产生这种差异原因是市场力量假说从传统产业组织理论的角度出发，认为垄断的行业结构降低了银行贷款的供给，而竞争有利于增加银行贷款的有效供给。信息假说则强调信息不对称。该理论认为激烈的竞争使银行和企业难以形成长期的银企关系，因此，难以分享未来企业成长的好处。银行在和企业的短期交易中，因为短期收益高度不确定，不得不通过提高利率来覆盖短期不确定性带来的潜在损失。这抬高了银行利率，而企业在高利率下可能会过度承担风险，为此，银行会限制对企业的信贷。而垄断的银行可以和企业建立长期关系，在短期内降低利率，而依靠长期银企关系在未来更多分享企业的现金流。短期低利率降低了逆向选择的风险，提高了银行贷款的可得性。因此，从理论上讲，银行竞争对企业融资约束的影响是不确定的。方芳和蔡卫星(2016)通过简化的投资-现金流敏感性模型发现银行竞争降低了工业企业面临的融资约束。姜付秀等(2019)也得到了类似的结论。然而这些实证文献均假设银行竞争与企业融资约束的关系为线性。本文的研究放松了这一假定。

三、研究设计
(一)理论基础与研究假设
根据前面的文献综述，制造业上市公司融资约束和银行竞争形势的关系在理论上既可能是正相关的也可能是负相关的。前人的研究通常把二者相关关系的正负作为支持市场力量假说或者信息假说的证据。然而，本文认为这两种假说的关系并不一定是互斥的，也可以是互补的关系。当银行市场结构高度垄断，也就是银行竞争程度非常弱的时候，高度垄断的市场结构极大地限制了银行服务，包括贷款业务的供给。此时，尽管银行可以通过建立长期银企关系，从目前资信不足的企业未来发展中分享现金流，但是由于大量可选贷款客户的存在，使银行仍然可能通过精选少量客户，而抬高贷款利率的方式获利。这削弱了银行以低利率获取更多长期客户的动机。因此，在银行竞争程度很低的情况下，市场力量假说的解释力更强。在这种情况下，银行竞争程度的增加会驱使银行以较低短期利率扩大客户源，建立更多长期关系，从这些长期关系中获利。银行竞争有利于放松企业的融资约束。然而，在银行竞争程度已经较高的情况下，进一步增强行业竞争对提升贷款服务供给的边际贡献较小。同时，激烈的竞争导致建立长期银企关系变得更加困难。在缺乏分享企业长期成长收益空间的情况下，银行更看重与企业的短期借贷合同。为规避逆向选择问题，银行会限制信贷总量，导致部分企业难以获取银行贷款。因此，在银行高度竞争的情况下，信息假说的解释力更强，进一步强化竞争反而会导致企业融资约束变紧。基于以上理论讨论，笔者得出如下研究假设：

制造业上市公司融资约束和银行竞争的关系是非线性的。在银行竞争较弱的情况下，增强银行竞争会放松企业融资约束。但在银行竞争较强的情况下，银行竞争会收紧企业融资约束。

(二)数据来源与样本选择
银行竞争形势。与银行竞争形势相关的数据来自中国银行保险监督管理委员会发布的金融许可证信息，并利用上述数据信息计算银行竞争程度的相关指标。金融许可证信息包含了全国各商业银行及其分支机构的机构编码、证件流水号、发证日期、批准成立日期等数据。其中“发证日期”是银保监会对商业银行颁(换)发许可证的制证日期，“批准成立日期”为银保监会批准该银行或其分支机构设立的日期，该银行或其分支机构自此具有开展商业银行业务的一般资质。本文按省级行政区(除我国港澳台地区)手动查询并下载了2011—2018年全部商业银行分支机构的金融许可证信息，并从中得到了各家商业银行在各个省级行政区分支机构的数量、地址、批准成立日期等信息。本文将计算后的银行竞争程度数据与Wind数据库中公司所在的省份信息进行匹配。本文采用省级行政区层面的银行竞争程度数据。这样既可以从更细化的层面观测中国各地银行竞争变动的趋势和差别，也可以减弱其他全国性银行业政策所产生的叠加效果对研究结果的影响。

制造业上市公司样本。本文研究中采用的制造业A股上市公司的信息来自Wind数据库。具体来说，本文手动查询并下载了制造业A股上市公司2011—2018年的基本公司信息和财务情况，同时参考国泰安数据库的相关指标进行确认比对，并按照下述规范对数据进行筛选：(1)除去ST公司；(2)剔除有空缺数据的企业样本；(3)为了消除样本中含异常值对计量结果的影响, 本文剔除了前1%和后99%的数据。经过数据的筛选，本文共获得国内2 081家制造业A股上市公司2011—2018年的企业信息数据，共12 480组样本数据。

经济发展水平。本文从国家统计局网站统计数据中心检索2011—2018年各省级行政区(除我国港澳台地区)的GDP指数，并采用[地区生产总值指数(上年=100)-100]/100计算出的GDP增长速度作为主要宏观控制变量(均采用年末数据)。本文将计算后的GDP增长率按照公司所在的省份进行匹配。采用省级行政区层面的经济数据既可以从更细化的层面观测中国各地经济增速变动的趋势和差别，也可以减弱其他全国性经济发展政策所导致的叠加效果对研究结果的影响。

(三)银行竞争指标
产业集中度指标集中反映了市场的竞争水平和垄断程度。考虑到数据的可得性和中国国有大型银行存在发展优势的特殊性，方芳和蔡卫星(2016)曾采用1-CR5作为衡量银行竞争水平的指标。由于当前邮储银行已被列入国有大型银行行列，因此本文定义1-CR6作为银行业竞争形势的测度指标。其中CR6为我国六大国有控股商业银行，即中国银行股份有限公司、中国工商银行股份有限公司、中国农业银行股份有限公司、中国建设银行股份有限公司、交通银行股份有限公司以及中国邮储银行股份有限公司在省级行政区层面的分支机构占该省份全部商业银行分支机构数的比重。显然，1-CR6的值处于0～1之间，且该数值越大，代表银行市场竞争水平越强。此指标假定各个商业银行分支机构拥有相同的工作效率，商业银行分支机构的数量可以代表该银行在该地区的市场势力。在接下来的基准模型中，设定1-CR6的数值为变量competition。在稳健性分析中笔者用1-HHI作为替代的银行竞争度量指标。

(四)融资约束指标选择
前面文献综述已经提到，关于融资约束的测度，常见的有投资—现金流敏感性模型、现金—现金流敏感性模型、WW指数、KZ指数和SA指数。具体来说：投资—现金流敏感性模型假设面临融资约束的企业要更多依赖自身现金流为投资融资。因此，投资对现金流的敏感性反映了企业所面临的融资约束。

现金—现金流敏感性模型认为在面临融资约束的情况下，企业会选择持有较多的现金以备不测。因此，当企业现金流增加的时候，融资约束会驱使其持有更多现金。现金对现金流的敏感性反映企业面临的融资约束。

Lamont et al.(2001)根据美国证监会文件信息将企业按其面临的融资约束状况定性地分为高低不同的组。然后用这些分组的排序对一些财务指标回归，以确定这些财务指标和融资约束的关系。最后利用回归系数和这些财务指标构建融资约束度量指标。具体而言，KZ指数的构建公式如下：

KZ=-1.002×Cashflow+0.283×Q

+3.193×Lev+39.367×Div

-1.315×Currency

(1)

式中，Cashflow是现金流和总资本的比，Q是托宾Q，Lev是杠杆率，Div是分红比总资本，Currency是现金持有量比总资本。

Whited & Wu(2006)提出，基于理论模型利用GMM法，定量估计无法观察的企业融资约束与公司财务指标的关系，构建了WW指数。

KZ指数和WW指数的特点都是用可观察的公司财务指标去度量不可观察的企业融资约束。这大大简化了融资约束的度量问题。然而，财务指标是内生的，容易在计量分析中导致估计偏误。为此，Hadlock & Pierce(2010)提出的SA指标采用KZ指标的基本方法，但用企业规模和年龄这两个具有很强外生性的变量构建融资约束指数。具体的指数构建公式如下：

SA=0.043×(size2)-0.04×age

-0.737×size

(2)

式中，size是规模，age是存续期限。尽管WW指数、KZ指数和SA指数在文献中被广泛使用，但作为其构建基础的回归系数基于美国数据，因此，并不适用于本文。本文的基准模型采用投资—现金流敏感性模型度量融资约束。在稳健性分析中，笔者采用现金-现金流敏感性模型作为替代的度量融资约束的方法。

(五)变量定义与模型设计
基于上述分析，本文设定以企业投资为被解释变量，以银行竞争指数(competition)及其平方项为自变量的回归模型如式(3)：

invit=α0+β1cfit+β2competitionjt×cfit

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+ft+vi+εit

(3)

本文回归主要变量设定如表1。

表1 变量设定

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回归分析中，width=223,height=16,dpi=110是企业投资对现金流的敏感性，反映企业面临的融资约束。ft,vi分别为年度和个体固定效应。

四、实证结果
(一)描述性统计和相关性分析
在对主要变量剔除异常值后，将其均值、方差、极小值和极大值进行描述性分析，见表2。

通过对2 081家制造业上市公司样本数据的描述性统计可以看出，competition变量在0.223～0.628之间，说明各省份之间银行竞争水平的高低存在差距。竞争指数的均值没有超过0.5，说明从国有六大行垄断势力角度来看，我国银行竞争程度依然较低。企业的盈利能力在剔除异常值后，分布在-11.65%～40.78%之间，异质性较强。从财务杠杆来看，制造业企业的总资产负债率有较大的差距，虽然剔除了异常数据，但是高杠杆和低杠杆企业依然并存。从企业成长性来看，各个企业的成长性差距很大。

表2 描述性统计

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表3给出了主要变量的相关系数矩阵，用于查验解释变量之间是否存在多重共线性。从相关系数矩阵可以看出主要解释变量和控制变量之间的相关系数均较小，说明变量之间相互影响较小，基本可以缓解变量的多重共线性问题。

表3 相关系数矩阵

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注：***，**，*分别表示在1%，5%，10%的显著性水平下显著，下表同。

(二)回归分析
本文采用2 081家企业的样本数据，对模型做回归，控制了个体固定和时间固定效应，得出表4的回归结果。其中模型(1)没有加控制变量。模型(2)～模型(5)逐步控制了盈利性(ROA)、公司规模(size)、杠杆率(lever)和托宾Q(tobin_q)。由于模型(5)全面地控制了公司投资实证模型中常用的控制变量，笔者将其作为基准模型。由于当地的宏观经济形势可能会影响到公司的投融资行为，模型(6)额外控制了各省的GDP增长率。在企业融资存在期限错配时，信用风险较高，可能会对企业的融资能力产生影响，为此，模型(7)控制了期限错配。

表4回归结果显示，平均而言，中国制造业上市公司的投资对现金流是敏感的。现金流的增加对这些企业投资有显著的正向作用。这表明中国制造业上市公司面临融资约束。银行竞争对这些公司融资约束的影响是非线性的。这表现在银行竞争指数(competition)和现金流的交乘项以及银行竞争指数的平方和现金流的交乘项均显著不同于零。

表4 投资—现金流敏感模型回归结果(用1-CR6衡量银行竞争)

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图2根据基准模型结果绘制了公司融资约束，即投资-现金流敏感度width=268,height=16,dpi=110与银行竞争的关系。其中横轴为自变量银行竞争指数(1-CR6)，左侧纵轴是投资-现金流敏感度，右侧纵轴是自变量(1-CR6)的直方图的数轴，代表自变量的频率。两条虚线是95%的置信区间。可以看到，随着银行竞争程度的上升，企业面临的融资约束先是不断减少。然而，当银行竞争程度超过一定临界值时，随着银行竞争程度进一步上升，企业面临的融资约束不降反升。银行竞争与企业融资约束的关系呈U型。这与本文的理论假设一致。

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图2 银行竞争与公司融资约束的关系
资料来源：基于基准投资—现金流敏感模型结果绘制,银行竞争指数为1-CR6。

(三)稳健性分析
本文从两个方面检验前述基准结果的稳健性。首先，笔者用1-HHI指数作为替代的银行竞争程度度量指标，重新估计前述模型(5)，得到如图3的计量结果。可以看到基准模型的定性结果不变，银行竞争与企业融资约束的关系仍然呈显著的U型。

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图3 银行竞争与公司融资约束的关系
资料来源：基于投资—现金流敏感模型结果绘制，银行竞争指数为1-HHI。

其次，笔者改变融资约束的度量方式，估计现金—现金流敏感模型。根据该模型当企业面临融资约束时，公司现金流对其现金持有量有显著正向影响。如果银行竞争程度对企业融资约束有显著影响，则企业的现金—现金流敏感性应该是银行竞争程度的函数。图4展示了在现金—现金流敏感性模型中加入银行竞争指数(1-CR6)和现金流的交乘项以及银行竞争指数的平方和现金流的交乘项之后的计量结果。与图2和图3类似，图4横轴为自变量银行竞争指数(1-CR6)，左侧纵轴是现金—现金流敏感度，右侧纵轴是自变量(1-CR6)的直方图的数轴，代表自变量的频率。两条虚线是95%的置信区间。可以看到，企业的现金—现金流敏感性和银行竞争的关系仍然为显著的U型。

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图4 银行竞争与公司融资约束的关系
资料来源：基于现金—现金流敏感模型结果绘制，银行竞争指数为1-CR6。

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图5 银行竞争与公司融资约束的关系
资料来源：基于现金—现金流敏感模型结果绘制，银行竞争指数为1-HHI。

最后，笔者在现金—现金流敏感模型中，用1-HHI指数作为替代的银行竞争程度度量指标，重新估计模型，得到图5的计量结果。企业的现金-现金流敏感性和银行竞争的关系仍然为显著的U型。

(四)异质性分析
考虑到不同市值的公司投融资行为以及其与银行的关系可能有不同的特点，不同经济增速的地区银行信贷行为也可能有差异。本文根据企业市值和省GDP增速对前面的基准模型结果进行异质性分析。

1.按照企业市值分组。

首先，笔者考虑不同市值规模的企业融资约束受银行竞争的影响。图6从左到右依次展示了小市值公司、中等市值公司和大市值公司融资约束与银行竞争强度的关系。可以看到，三个分组中银行竞争与企业融资约束的关系均为U型(融资约束为银行竞争的凹函数)。但大市值公司融资约束与银行竞争的关系和中小市值的公司相比仍有一定差异。尽管融资约束为银行竞争的凹函数，但在样本范围内并未出现递增的情形。在整个样本范围内，大市值公司的融资约束随着银行竞争的加强，呈现单调递减的特征。这反映出，相对于中小市值的制造业上市公司，大市值公司的融资约束与银行竞争的关系更多反映市场力量假说而非信息假说的理论逻辑。信息假说认为，在银行竞争过于激烈时，由于难以建立长期银企关系，银行会选择在当期提高利率，同时拒绝部分客户的信贷申请，以防止高利率造成的逆向选择问题。这一假说可能对高市值的企业适用性较弱。这是因为高市值企业抵押价值较高，信息不对称问题相对于中小市值企业而言没有那么严重。

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图6 不同市值企业投资—现金流敏感性与银行竞争的关系

2.按照企业所在地GDP增速分组。

图7从左到右依次展示了低GDP增速省份、中等GDP增速省份和高GDP增速省份公司融资约束与银行竞争强度的关系。可以看到，三个分组中银行竞争与企业融资约束的关系均为U型(融资约束为银行竞争的凹函数)。然而，高GDP增速省份银行竞争与企业融资约束的关系与其他省份相比存在一定差异。具体而言，在这类省份企业融资约束是随着银行竞争加剧不断变松的。样本中不存在单调递增的情况。这意味着市场力量假说和信息假说在GDP增速中低水平的省份均有一定的解释力。但在高增长的省份，市场力量假说的解释力居于主导地位。这可能是因为在高增长地区，银行对逆选择风险的关注不如中低增长省份强。

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图7 不同GDP增速的省份企业投资—现金流敏感性与银行竞争的关系

五、研究结论及政策建议
本文选取了中国2 081家制造业A股上市公司2011—2018年，共12 480组样本数据，分析了银行竞争水平对企业融资约束的影响，并在回归模型中纳入银行竞争程度的平方项，以验证银行竞争程度的提高对企业融资约束产生的影响是否具有非线性特征。本文发现平均而言，中国制造业上市公司面临融资约束，而且银行竞争与企业融资约束的关系为U型。即银行竞争的加剧初期可以缓解制造业上市公司面临的融资约束问题，在银行业竞争指数超过拐点值后，银行竞争的加剧则会收紧企业面临的融资约束。这意味着理论文献中关于银行竞争与企业融资约束关系的市场力量假说和信息假说都具有一定的解释力。本文的研究还发现在大市值企业和高经济增长地区，尽管融资约束是银行竞争的凹函数，在样本范围内融资约束随着银行竞争加剧而递减。这反映出在信息不对称问题严重性稍弱的企业群体和地区，市场力量假说对银行竞争与企业融资约束关系的解释力可能是更强的。本文的研究对于未来关于企业融资约束和银行竞争关系的研究具有重要的参考意义。实证结果表明，忽略二者关系的非线性特征可能会导致片面结果。

本文的研究结论对经济政策也有一定的参考意义。根据本文的实证分析结果，应当根据银行所处省份进行差异化监管，部分省份银行竞争程度仍然较低，进一步放宽这些区域的银行业准入限制，可以放松企业面临的融资约束，提高经济效率。但是在银行竞争水平已经很高的省份，对银行市场的准入则应该更加慎重。因为过度竞争可能会破坏长期银企关系的形成，加剧逆选择问题，进而收紧企业面临的融资约束，降低经济效率。事实上，目前国内已经有监管政策开始实现对机构的差异化监管。如2020年12月发布的《系统重要性银行评估办法》(2)中国人民银行、中国银行保险监督管理委员会发布《系统重要性银行评估办法》：http://www.cbirc.gov.cn/cn/view/ ... 7&generaltype=0。就对国内系统性重要银行进行识别，并进行对机构的差异化监管。该法案有助于维持金融系统稳定，降低系统性风险。但差异化监管政策传导到各地分行将很有可能影响各省份的银行竞争结构及竞争水平。本文的实证研究表明监管政策不应该停留在机构层面，也应该实现地区层面的细化。其次，通常中小企业面临更严重的信息不对称问题。他们在外源融资过程中面临着更加严重的逆向选择、道德风险问题，并因此不得不承担更高的外源融资成本。推出针对中小企业的扶植政策在一些地区可能有利于部分减弱银行业垄断力量过强对企业融资的约束。

参考文献

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THE INFLUENCE OF BANKING COMPETITION ON FINANCING CONSTRAINTS OF LISTED MANUFACTURING COMPANIES
QIAN Zong-xin FU Peng-lu CHEN Xin-tong

(School of Finance, Renmin University of China)

Abstract: This paper studies the influence of market competition in the banking industry on the financing constraints of listed manufacturing companies.Taking listed companies in the manufacturing industry as samples, this paper establishes a multiple regression model to verify whether the intensification of the banking competition will affect financing constraints faced by enterprises.This article concludes that listed companies in the manufacturing industry face significant financing constraints.The banking industry competition and financing constraints have a U-shaped relationship, namely as the banking competition intensifies, financing constraints firstly become looser but then become tighter.

Key words: manufacturing listed companies; bank financing; financing constraint; banking competition

*钱宗鑫，中国人民大学财政金融学院、中国财政金融政策研究中心，邮政编码：100086，电子信箱：qianzx@ruc.edu.cn；付鹏璐，中国人民大学财政金融学院；陈欣彤，中国银行。感谢匿名评审人提出的修改意见，笔者已做了相应修改，本文文责自负。

(责任编辑：刘舫舸)