中国银行业服务实体经济：测度、成因及治理对策 | 经济

Original 胡海峰等学习与实践杂志

2024-09-04

导读

实体经济是一国经济社会发展的根基，服务实体经济是现代金融业的宗旨。改革开放以来，中国以银行为主导的金融体系对实体经济发展起着重要的支撑和推动作用。当前我国经济处于高质量发展的关键时期，在经济增速放缓、产业结构亟待转型升级的背景下，需要进一步推进金融供给侧改革，构建与实体经济发展相协调的金融体系，疏通资金流向实体部门的渠道，使金融体系更有效地稳增长和防风险，为实体经济的发展提供源头活水。近年来，中国银行业进行了一系列改革，对实体经济的支持不断增强，但资金配给不平衡等问题尚未彻底解决。基于此，文章对银行服务实体经济的测度和提升路径展开了研究。

中国银行业服务实体经济：

测度、成因及治理对策

作者：胡海峰田一迪王爱萍

摘要

中国经济步入高质量发展阶段，支持实体经济发展、防范和化解金融风险已成为金融业的重要任务。本文以2010-2021年中国商业银行为样本，选取规模、资源配置和基础设施三个维度对银行服务实体经济进行了定义和测度，并分析了银行服务实体经济的影响因素与提升策略。研究得出，中国银行业服务实体经济的能力从2010年到2021年呈现出先下降、后上升的趋势，银行对实体经济的有力支持从2018年开始尤为突出。银行业集中度和成本管控能力是影响银行服务实体经济的重要因素。进一步研究发现，银行服务实体经济能力的改善能够抑制银行的破产风险，银行数字化转型和金融创新扭转了银行竞争对服务实体经济的削弱作用，能够促进银行的良性竞争。据此，应在把控银行准入节奏的基础上推进银行数字化转型和金融创新，持续增强银行支持实体经济发展的能力。

关键词 ：商业银行实体经济银行集中度金融风险金融创新

一引言与文献回顾

服务实体经济是现代金融业的使命。党的二十大报告强调，坚持把发展经济的着力点放在实体经济上。改革开放以来，中国金融业对经济发展起到了重要的支撑和推动作用。在经济向高质量发展阶段转型的过程中，以银行为主导的金融体系需要进一步探索如何更加高效、安全地服务于实体经济。一方面，须通过优化信贷结构来增强对实体经济中的重点领域和薄弱环节的支持力度。如图1所示，虽然房地产贷款比例升高、制造业和三农领域贷款比例降低的趋势在近几年得到了遏制，但是整体上房地产贷款比例仍明显高于其他领域，银行对制造业、普惠小微领域的服务还有一定的提升空间。另一方面，银行业有必要进一步让利于实体经济，从而构建合理的“产业-金融”利润分配机制，降低实体部门的融资成本，为实体经济的发展提供更大的驱动力。银行业虽然近几年利润增速有所下降，利润总额却始终领先于其他行业，这表明部分企业可能仍然面临着融资贵的问题。同时，银行业的高利润也可能导致金融市场风险的溢出，给经济的稳定健康发展带来一定的隐患[1]。

▲图1 2010-2022年各类贷款余额占比

数据来源：中国人民银行、国家金融监督管理总局。

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近年来，为了充分发挥金融体系对经济结构转型升级的引导作用，中国银行业进行了一系列卓有成效的改革，金融服务实体经济的质效不断提升。2017年第五次全国金融工作会议以来，金融秩序得到显著改善。2022年9月，中国人民银行发布的《防范化解金融风险健全金融稳定长效机制》也指出，经过几年的集中攻坚，金融业服务实体经济的能力得到明显提升。在经济下行压力增大、全球经济环境不确定性上升的背景下，必须持之以恒深化金融供给侧改革，防范和化解经济金融风险。目前，中国银行业整体上仍然规模庞大、利润高，部分企业融资难、融资贵的问题尚未得到彻底解决，须持续建设更加高效、稳定、安全的银行和金融体系，以更好地服务实体经济。

以往研究对银行服务实体经济能力的阐述，离不开实体经济和金融部门在规模、利润等方面的匹配程度。基于宏观视角，银行过度发展的金融结构容易出现流动性过于充裕[2]、银行从事过多非银行活动[3]等问题，从而无法有效支持实体经济发展。促进金融业让利是增强金融服务实体经济能力的有效手段[4]。微观视角的研究多以企业为主体，从资金的需求端研究实体企业接受银行服务的情况，如企业通过银行信贷缓解融资约束[5]、获取创新资金[6]。部分国内学者讨论了中国银行业在服务实体经济方面有待改进的问题：第一，银行业相对规模较大[7]；第二，银行资金配置无法有效满足实体经济需求，如一些银行的影子银行业务的流动性创造扩张，而存贷业务流动性创造收缩[8]。

国内外学者对可能影响银行服务实体经济的因素进行了讨论。从宏观环境来看，宽松的监管环境容易引发银行从事冒险活动以及过度扩张[9]，脱离服务实体经济的本质。从银行业格局来看，激烈的竞争可能导致银行为了获取市场优势而增设过多的分支机构[10]，从而降低银行效率和加剧金融风险。随着中国银行业市场化体制改革的推进，银行为了应对激烈的竞争更有可能无序扩大贷款规模、过度建立分支机构，造成信贷投资效率下降[11]。此外，非银行金融机构、各类新型金融业态侵蚀了银行的垄断租金，这在一定程度上会激励银行为了追求利润从事风险活动，发行理财产品投资于证券市场[12]，而对实体经济支持力度不足。

回顾以往文献，国内外关于银行服务实体经济的研究通常从宏观视角出发，微观视角的文献多以金融需求端的实体企业为研究对象，少有学者以银行为研究主体直接考察对实体经济的服务。在研究方法上，国内学者对银行业供给问题及其成因的分析多停留在理论层面，缺少对银行服务实体经济的系统测度和相关的实证分析。为此，本文利用中国商业银行2010-2021年数据对银行服务实体经济的能力进行了全面的衡量，在此基础上分析银行服务实体经济的趋势、影响因素与提升对策。本文可能的边际贡献体现在以下方面：第一，不同于以往多数研究把金融需求端的实体企业作为研究对象，本文从金融供给端的微观视角对银行服务实体经济进行了界定和阐述，丰富了金融服务实体经济的相关文献。第二，基于中国银行业的经营特征从规模、资源配置和基础设施多维度对银行服务实体经济进行了全面的测度，有助于明确中国银行业服务实体经济能力的整体情况和变动趋势。第三，对影响银行服务实体经济的因素进行了实证分析，并讨论了促进银行服务实体经济的对策，为深化金融供给侧改革、加强银行对实体经济的支持提供了参考。

二银行业服务实体经济的定义与测度

（一）维度选取

Gardo和Klaus将发达国家银行发展偏离实体经济的现象描述为“银行业产能过剩”[13]。本文在借鉴该指标的基础上，从规模、资源配置和基础设施维度构建银行服务实体经济的综合指标。

1.规模

东亚国家普遍储蓄率高，这使得以银行信贷为主的间接融资在金融活动中长期居于主导地位，银行规模相对于国民经济的规模过大。如图2所示，2008-2016年，银行业资产规模增长率为GDP增长率的两倍左右，随着金融业监管的强化，近几年银行业资产与GDP增速的差距逐渐缩小。银行部门规模过大意味着实体部门的发展空间可能受到挤占，同时，银行本身具有风险性，过大的规模容易引起风险的产生和向实体经济的溢出。2008年金融危机发生后，许多学者开始关注金融部门规模对经济增长和金融稳定的影响，并通过实证研究得出金融部门发展到一定规模会抑制经济增长[14]，银行体系的过度扩张会导致更高的系统性风险和更低的经济增长[15]。因此，本文把规模作为银行服务实体经济的维度。

▲图2 2008-2022年中国银行业资产增速与国内生产总值增速

数据来源：国家统计局、中国人民银行。

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2.资源配置

银行对实体经济的服务也表现为对资金的配置。与实体经济发展相协调的银行部门的资金配置有以下重要特征：第一，银行向实体经济的重点和薄弱领域投放了充足的资金。第二，银行投向实体部门的资金得到了实体部门的有效利用。反之，当银行无法有效支持实体经济时，往往存在银行资金的错配，表现为：首先，银行为了追求高利润可能将更多的资金投向同业业务，而对实体部门支持不足。随着金融混业经营趋势的出现，商业银行在开展传统存贷款服务以外也会将资金投向政策允许的债券、股权资产等。根据《2022年中国银行业理财市场报告》，截至2022年底，银行投向实体经济的理财资金占理财资金投资总额的73.43%，仍有接近30%的资金尚未进入实体经济。同业业务的扩张一方面占用了部分本该投向实体领域的资金，另一方面也使一些关联性金融产品在金融中介和实体部门间建立了更加复杂的债权债务关系，拉长了信贷中介链条，推升了实体经济融资成本[16]。其次，部分由银行投向实体部门的资金未得到有效利用，如由于一些银行信贷管理宽松[17]，企业贷款投向信息不透明，部分企业将本应用于生产和经营的贷款投资于金融领域。此外，银行可能将信贷投向生产、经营效率低的大企业或僵尸企业，造成金融资源的无效占用。

3.基础设施

任何单位、个人的存贷款活动都无法完全绕开银行进行，因此银行可被视为一种基础设施。银行服务实体经济在基础设施层面主要表现为向大众提供实体网点和人员配备。在过去，银行往往通过增设分支机构增强其在空间分布上的优势，作为提高竞争力和吸引客户的手段，这种发展方式若不加以控制则容易导致分支机构和人员的冗余。随着经济增速的下降和非银行金融机构的迅速发展，人们对银行物理网点的需求有所减少，将网点和人员数控制在适度规模可以缓解银行的经营压力，提高实体部门对银行人力物力资源的利用程度。因此，本文把基础设施作为银行服务实体经济的维度之一。综上，本文将银行服务实体经济定义为银行保持与实体经济相匹配的适度规模，并且提供的服务和资源能够最大程度流向实体领域，高效满足实体经济融资需求，从而有力助推实体经济发展，同时有效防范和化解金融风险的能力。

（二）变量选取

基于上述分析，本文从规模、资源配置和基础设施维度选取变量。在规模维度，选取银行资产与GDP的比值、银行贷款总额与GDP的比值和资本充足率，越高的资本充足率意味着银行资产负债越有能力扩张。

在资源配置维度，用不良贷款率、银行非同业业务流动性创造和同业业务流动性创造衡量银行对实体经济的服务。不良贷款率的降低是银行有效配置信贷资源的反映，一些效益不高的传统产业和僵尸企业占用了大量的信贷资源却无力偿还，增加了银行坏账，银行为了覆盖潜在损失，会提高风险溢价和融资门槛，使正常企业获取贷款的难度也增大。此外，部分企业会利用银行贷款从事偏离主业的金融投机活动，导致企业杠杆率升高，而高杠杆企业在受到外部冲击时的破产清算概率更大，会导致银行不良贷款率上升[18]。存贷业务流动性收缩和影子银行业务的流动性扩张也是银行不能有效服务实体经济的表现[19]。银行通过非同业业务为实体部门提供流动性支持，而在同业业务、影子银行业务模式下，银行创造的流动性会在银行体系内部空转，从而使实体经济发展可能面临流动性短缺[20]。综上，本文将不良贷款率的降低、同业业务流动性创造的减少和非同业业务流动性创造的增加作为资源配置维度银行服务实体经济能力提高的表现。

参考郭晔等的做法[21]，本文按以下步骤计算流动性创造：第一步，根据变现难度、到期时间和银行为满足客户流动性需求的成本将银行资产、负债、权益划分为流动性、半流动性和非流动性三类；第二步，对各类资产、负债及权益赋予相应的权重[22]；第三步，通过加权求和计算出银行流动性创造。计算公式为：

流动性创造=0.5×非流动性资产规模－0.5×流动性资产规模+0.5×流动性负债规模－0.5×非流动性负债规模+0×（半流动性资产+半流动性负债）

第四步，将商业银行流动性创造分解为同业流动性创造和非同业流动性创造，计算公式为：

同业流动性创造=0.5×（买入返售+同业存放）－0.5×（卖出回购+存放同业）

非同业流动性创造=总体流动性创造－同业流动性创造

最后，将采用上述公式计算出的流动性创造数量转换为同比增长率形式。

在基础设施维度，采用银行每个网点的平均客户存款量、银行总资产与网点工作人员的比值和每个营业网点服务的平均居民数[23]衡量银行对实体经济的服务。表1展示了服务实体经济指标的维度与变量。

▼表1 银行服务实体经济的维度与相关变量

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（三）指标合成

基于上述变量构建银行服务实体经济的综合指标，指标值越高表示银行对实体经济的服务越弱。非同业业务流动性创造、每个网点的平均存款数、银行资产与工作人员数的比值、每个网点服务的居民数越多表示银行对实体经济的服务程度越高，对这些变量进行正向化处理，用最大值减去观测值，然后对各变量做z值标准化处理，再对各维度下的指标取平均值分别得到规模、资源配置和基础设施的次级指标，将次级指标取平均值得到服务实体经济综合指标。

三银行服务实体经济影响因素的研究设计

（一）变量选取

本文以银行服务实体经济综合指标（real_support）和次级指标作为被解释变量，选取银行面临的同业竞争压力（HHI）、成本管控能力（costs）和非银行金融机构的竞争（nbc）为解释变量。参考姜付秀等的做法[24]，用银行总部所在地区的赫芬达尔指数衡量银行业竞争，计算方法为：

（二）模型设定

（三）样本选择与数据来源

本文以2010-2021年中国商业银行为样本，对缺失数据运用线性插补法进行填补，在剔除数据异常、无连续三年数据的银行后，共获得164家商业银行的1191个有效样本。各年度样本银行总资产占中国银行业总资产的平均比率为68.4%，有较强的代表性。分支机构数据来自中国银保监会网站，非银行竞争数据来自国际清算银行官网，其余数据来自国泰安数据库。

（四）描述性统计

表2展示了主要变量描述性统计。服务实体经济的平均值为-0.0433，标准差为0.3456，反映出各商业银行对实体经济的服务存在较大的差异。赫芬达尔指数的平均值为0.1044，表示银行所在地区的集中度整体偏低，银行普遍面临着较为激烈的竞争。成本收入比的最大值为1.0162，说明部分银行经营成本过高。

▼表2 变量描述性统计

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四实证结果与分析

（一）银行业服务实体经济测度结果

如图3所示，中国商业银行服务实体经济的能力在2018年之前一度减弱，在2018年后得到有效改善。测算结果与官方表述的银行业发展治理趋势较为符合。图4展示了次级指标变化趋势，可以看到银行在规模层面服务实体经济的能力在2019年之后逐渐提升；资源配置维度的服务实体经济呈现下降趋势；基础设施维度的服务实体经济逐渐增强。此外，整体上股份制商业银行服务实体经济的能力最强，国有商业银行次之，城市商业银行最弱。

▲图3 2010-2021年服务实体经济平均值

▲图4 2010-2021年服务实体经济次级指标平均值

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（二）基准回归

表3展示了基准回归结果。赫芬达尔指数的系数显著为负，表示市场集中度的下降减弱了银行服务实体经济的能力。改革开放以来，受银行业市场化改革的影响，银行集中度逐渐下降，监管部门的监管对象也更加分散，银行更有可能从事高风险经营活动而忽视对实体经济的支持。同时，为了在市场中争取更多的客户资源，银行可能会过度放贷，导致资金集中于经济效益不高的领域。成本收入比系数显著为正，说明银行成本管控能力的增强能够改善银行服务实体经济的水平。非银行竞争的估计系数不显著，可以解释为非银行机构给商业银行带来的负面效应与正面效应相互抵消：一方面，非银行金融机构的市场竞争可以使银行更注重经营效率而避免贪大求快、盲目扩张的发展模式；另一方面，非银行机构的冲击可能会降低人们对银行实体网点和人员配备的需求，削弱银行对实体经济的支持。

▼表3 基准回归结果

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（三）机制分析

为进一步研究各因素影响银行服务实体经济的机制，对模型（3）进行回归，得到结果如表4所示。银行集中度与资源配置显著负相关，表示银行竞争对服务实体经济的负面影响主要体现在资源配置效率的下降。成本收入比对资源配置和基础设施的系数显著为正，说明成本管控能力的增强可以促进银行对信贷资源的高效配置，并提高实体经济对银行网点、人员的利用程度。非银行金融机构的竞争增强了规模维度的服务实体经济，减弱了基础设施维度的服务实体经济，这是因为非银行金融机构对银行的业绩和市场份额造成了挑战，抑制了银行的过度扩张，但也使银行的网点和人力资源出现了更多的闲置。

▼表4 机制分析

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（四）异质性分析

1.基于银行类型的异质性分析

考虑到不同类型银行在功能定位、管理水平上的差异，本文按照银行类型进行分组回归，得到结果如表5所示。银行业集中度下降对服务实体经济的负面影响在城市商业银行和农村商业银行中更显著。这两类银行本身规模较小，客户基础也较弱，受同业竞争的利润威胁较大，面对日益激烈的银行业竞争更有动机从事高风险营利活动，而忽视对实体经济的支持。成本收入比的下降对银行服务实体经济的积极影响主要体现在城市商业银行中。城市商业银行的重要扩张措施是设立异地分支机构，这一行为本身成本较高，成本管控能力的提高能够有效提升银行对物质和人力资源的利用效率，进而加强银行对实体经济的支持。非银行金融机构竞争对银行服务实体经济的负面影响在国有商业银行中更突出。国有银行本身已经凭借体量和客户资源在同业竞争中占据优势地位，对同业竞争不敏感，同时在经营效率和灵活性上相对较弱，盈利受非银行金融部门的冲击较大[25]，可能会开展更多的高收益理财业务与之竞争，而忽视对实体经济的支持。

▼表5 基于银行类型的异质性分析

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2.基于所在地区的异质性分析

由于各地区经济金融基础不同，对地方性商业银行（即城市商业银行和农村商业银行）按总部所在地区进行异质性分析，结果如表6第（1）至（3）列所示。银行业竞争显著抑制了东部地区银行对实体经济的服务，造成这种结果的原因在于东部地区银行业本身发展程度高，银行集中度的下降容易造成过度竞争，使银行为了弥补逐渐收窄的利润而从事过多偏离服务实体经济的经营活动。成本管控能力对西部地区银行的影响最大，可能是因为我国西部地区金融发展水平和监管水平相对滞后，成本管理能力有较大的提升空间，提高成本管理能力有利于改善该地区银行对实体经济的服务。

▼表6 基于地区和经济周期的异质性分析

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3.基于经济周期的异质性分析

为了检验研究结论是否随着经济周期的变动呈现差异，对全国GDP增长率进行HP滤波处理[26]，将周期项大于0的时期记为经济上行期，周期项小于0的时期记为经济下行期进行异质性检验，结果如表6第（4）和（5）列所示。在经济上行期，提高成本管控能力可以抑制资源浪费，促进银行服务实体经济。在经济下行期，银行业集中度的下降抑制了对实体经济的服务。这是因为经济下行时期信贷需求往往走弱，银行面临较大的经营和利润压力，同业竞争更容易进一步引起银行无序扩张和从事高风险经营活动，而偏离对实体经济的服务。

（五）稳健性检验

1.内生性问题缓解

为了缓解潜在的内生性问题，本文借鉴张杰等的做法，选取与银行总部所在城市位于同一省份的三个GDP规模最接近城市的银行集中度均值（avg_HHI）作为工具变量[27]。对于总部位于直辖市的银行，选取全国范围内GDP规模最接近的三个其他城市的银行集中度均值作为工具变量。选取上述工具变量的原因是：一方面，经济状况相近城市的银行业结构具有相似性，银行在设立分支机构时会参考GDP相近的其他城市；另一方面，银行对实体经济的服务受其自身经营情况和经营地区竞争格局的影响，而经济状况相近城市的银行竞争对其作用路径较长、影响力度较弱。因此，上述工具变量符合相关性和外生性。两阶段回归结果如表7所示，在缓解了内生性问题后，前文结论依然成立。

▼表7 两阶段回归结果

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2.其他稳健性检验

此外，本文还通过以下方法进行稳健性检验：（1）替换被解释变量。采用因子分析法重新确定服务实体经济指标中各变量的权重，替换原被解释变量进行回归。（2）改变银行业集中度衡量方法。将赫芬达尔指数替换为地区前三大银行支行数量占银行支行总数的比例。（3）剔除2020年及之后的样本，以排除新冠疫情对研究结果可能的干扰。（4）将资源配置维度指标替换为银行同业资产占总资产的比重、投资性房地产净额占总资产的比重和企业贷款占总资产的比重。稳健性检验的结果均支持基础回归的结论。限于篇幅，上述稳健性检验结果备索。

（六）进一步讨论

1.银行业服务实体经济与风险水平

▼表8 银行服务实体经济与破产风险

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2.银行业服务实体经济的治理机制

随着中国经济由高速发展向高质量发展阶段转变，经济下行压力逐渐增大，增强金融服务实体经济的功能、防范和化解金融风险愈加重要。同时，银行业自身风险管理意识和能力逐渐提高，金融创新、数字技术的发展也不断推动着银行提高风险管理水平和经营效率，增强服务实体经济的效率和能力。由此，银行业对实体经济的支持力度在近几年得到了一定的改善。“十四五”规划提出，稳妥发展金融科技，加快金融机构数字化转型。当前，商业银行正在运用数字化技术对经营模式进行重塑。本文在基准模型中分别引入数字化转型指数（digital）、金融创新（fin_innov）及其与银行集中度的交互项，分析银行服务实体经济的治理机制。商业银行数字化指数来自北京大学数字金融研究中心，金融创新用非利息收入占总营业收入的比重衡量，该比重越高表示银行的金融创新程度越高。如表9所示，数字化转型和金融创新的回归系数均显著为负，表示银行数字化转型和金融创新有助于提高服务实体经济的能力。银行业集中度与数字化转型指数的交互项系数、与金融创新的交互项系数均显著为正，说明数字化转型、金融创新对银行服务实体经济的促进作用在银行业集中度低时更大，这表示随着数字化转型和金融创新能力的提高，银行业竞争反而能促进银行服务实体经济。回归结果一定程度上解释了近几年银行业服务实体经济质效提升的原因。

▼表9 银行服务实体经济的治理机制

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五结论与启示

中国经济步入高质量发展阶段，加强对实体经济的支持已经成为金融业的首要任务。本文以2010-2021年中国商业银行为样本，选取规模、资源配置和基础设施三个维度对银行服务实体经济进行了定义和测度，并分析其影响因素和治理对策，主要研究结论如下：中国银行业服务实体经济的能力从2010年到2021年呈现出先减弱、后逐渐改善的趋势，银行对实体经济的支持力度从2018年开始明显提升。过去十余年中银行业对实体经济支持的不足主要表现为规模过度扩张和信贷资源配置效率的低下。银行业集中度的下降会抑制银行对实体经济的服务，成本管控的增强可以提升银行服务实体经济的能力。进一步研究得出，随着银行服务实体经济水平的提升，银行风险也能够得到有效的抑制。银行数字化转型和金融创新有助于促进银行良性竞争，进而增强银行服务实体经济的能力。

本文的结论对建立更加高效、稳定的金融体系有如下启示：

第一，银行业管制的放松和集中度的下降是银行业市场结构的长期趋势，而这可能降低信贷资源配置效率，进而弱化银行对实体经济的服务。为此，有关部门应该加强对银行准入节奏的控制，如通过修订相关细则适当提高银行业准入的资本金要求，同时限制新设立网点的数量，并对经营不善的银行优化退出机制，保持银行业集中度在合理水平，防止过度竞争、无序竞争造成银行经营活动偏离实体经济。

第二，确保银行提供的资金有效流入实体经济并得到合理、高效的利用。竞争带来的利差收窄会使银行将原本应该用于支持实体领域的资金、资源挪用至虚拟领域。一方面，监管机构应加强对信贷资金流向和用途的监测，将资金去向和使用效率纳入银行考核体系，确保银行资金最大程度流向关系到实体经济长远发展的重点和薄弱领域；另一方面，可以通过完善相关制度规则限制银行资金投向同业业务和房地产等领域的速度和规模，并对未流入实体领域的资金进行监测和预警。

第三，继续稳妥推进银行数字化转型和金融创新。目前，我国银行业对传统业务的依赖性大，而此类业务同质化程度高，银行在竞争中一味扩张传统的存贷款业务并不能满足客户的差异化金融需求。银行本身是知识密集型行业，数字技术的运用和金融创新有助于洞察客户核心需求，向客户提供智能化、差异化的服务。因此，银行可以借助大数据和云计算加强客户数据挖掘，对客户进行更全面、精准的评估，从而在资金供给上“精准滴灌”，提高金融资源配置效率；结合自身定位和经营状况，在通过传统存贷款业务保障实体经济发展的同时，也可以推出互联网金融、供应链金融、贸易金融类服务，通过提供差异化、个性化服务开展错位竞争和良性竞争，从而更加全面、高效地服务实体经济发展，推动经济转型升级。

注释：

[1]武志胜、吕洋、王百之：《金融业相对盈利性对金融市场风险的溢出效应研究》，《投资研究》，2019年第1期。

[2]Lopez, J.A. and Spiegel, M.M., International Evidence on Bank Funding Profiles and Performance: are Banks “Overbanked”?. Federal Reserve Bank of San Francisco Working Paper, 2014.

[3][9]Pagano, M. et al., Is Europe Overbanked?, ESRB: Advisory Scientific Committee Reports, 2014, No.4.

[4]文书洋、刘锡良、董青马：《金融业应当让利吗？——基本事实、理论分析与全球实证证据》，《金融研究》，2023年第5期。

[5]李波、朱太辉：《银行价格竞争、融资约束与企业研发投资——基于“中介效应”模型的实证研究》，《金融研究》，2020年第7期。

[6]徐飞：《银行信贷与企业创新困境》，《中国工业经济》，2019年第1期。

[7][11]陈卫东、熊启跃：《集中度与金融稳定——国际经验及对中国银行业的启示》，《国际金融研究》，2021年第6期。

[8][19]张勇、阮培恒、梁燚焱等：《宏观经济不确定性与银行流动性创造分化》，《数量经济技术经济研究》，2022年第12期。

[10]Coccorese, P., Banks as ‘Fat Cats’: Branching and Price Decisions in a Two-Stage Model of Competition, Journal of Economics and Business, 2012, 64(5): 338-363.

[12]邵新建、王兴春、肖立晟等：《基础货币投放渠道变迁、资金来源竞争与银行理财产品的崛起》，《中国工业经济》，2020年第7期。

[13]Gardó, S. and Klaus, B., Overcapacities in Banking: Measurement, Trends and Determinants, Economic Modelling, 2020, 91: 819-834.

[14]Cecchetti, S. and Kharroubi, E., Reassessing the Impact of Finance on Growth, BIS Working Paper, 2012, No.381.

[15]Langfield, S. and Pagano, M., Bank Bias in Europe: Effects on Systemic Risk and Growth, Economic Policy, 2016, 31(85): 51-106.

[16]郭强、张明、刘玚：《信贷中介链条拉长是否会显著提高实体经济部门融资成本？》，《金融评论》，2019年第11期。

[17]孟庆斌、刘建涵、谢沛林：《商业银行监管能够抑制实体经济“脱实向虚”吗——基于实体企业金融化视角的研究》，《经济理论与经济管理》，2023年第4期。

[18]肖崎、廖鸿燕：《企业金融化对宏观经济波动的影响——基于杠杆率的中介效应研究》，《国际金融研究》，2020年第8期。

[20]何平、刘泽豪、方志玮：《影子银行、流动性与社会融资规模》，《经济学》（季刊），2018年第1期。

[21]郭晔、程玉伟、黄振：《货币政策、同业业务与银行动性创造》，《金融研究》，2018年第5期。

[22]限于篇幅，银行资产负债科目划分及权重备索。

[23]通过查询金融许可证信息识别每家银行在各地级市的分布情况，并对银行所在地级市的人口数进行加总，进而得到银行覆盖的人口数。

[24]姜付秀、蔡文婧、蔡欣妮等：《银行竞争的微观效应：来自融资约束的经验证据》，《经济研究》，2019年第6期。