孟果，杜江，范圍

（四川大學 a.商學院；b.經(jīng)濟學院，四川 成都 610065）

銀行信貸配置效率直接關(guān)乎金融服務實體經(jīng)濟質(zhì)量。銀行信貸配置效率受多重因素影響，如宏觀經(jīng)濟政策、經(jīng)濟政策不確定性、利率市場化、政治關(guān)聯(lián)、關(guān)系貸款等。但這些因素多是從宏觀或微觀視角出發(fā)，無法成為地方政府提升信貸配置效率的抓手，地方政府需借助區(qū)域性政策提升銀行信貸配置效率。我國貨幣政策主要由人民銀行統(tǒng)一制定，地方政府部門沒有參與制定貨幣政策的權(quán)限。但是，我國幅員遼闊，區(qū)域發(fā)展不平衡、區(qū)域環(huán)境差異大，導致貨幣政策有效性各地不一［1］。地方政府要引導信貸流向?qū)嶓w經(jīng)濟，促進地方經(jīng)濟發(fā)展，就必須依靠區(qū)域政策手段。

各項區(qū)域政策對信貸配置效率的影響路徑十分復雜。實際上，部分區(qū)域政策會優(yōu)化信貸配置效率，如產(chǎn)業(yè)政策會提高銀行信貸配置效率［2］。但與之相反，部分區(qū)域政策卻會降低信貸配置效率，如地方財政政策、房地產(chǎn)支持政策等會降低信貸配置效率［3］。那么，在區(qū)域內(nèi)可能會出現(xiàn)一些區(qū)域政策提升銀行配置效率，另外一些區(qū)域政策降低銀行配置效率，兩者疊加導致區(qū)域政策效果被抵消［4］。因此，地方政府需從區(qū)域政策環(huán)境角度來梳理區(qū)域政策與銀行信貸配置效率的關(guān)系?；诖耍疚睦?010—2018年縣域商業(yè)銀行貸款和區(qū)域政策環(huán)境等數(shù)據(jù)①本文選用2010—2018年數(shù)據(jù)的主要原因有以下幾點：一是2019年末出現(xiàn)新冠肺炎疫情，貸款數(shù)據(jù)會受到疫情這一外生沖擊的影響。2019年之后貸款數(shù)據(jù)受疫情政策支持影響較大，會削弱區(qū)域政策環(huán)境對貸款影響的結(jié)果。二是縣域區(qū)域政策更具代表性。我國區(qū)域發(fā)展不平衡，城鎮(zhèn)內(nèi)部區(qū)域政策差異較小，縣域區(qū)域性政策差異較大，這就使得采用縣域區(qū)域政策及貸款數(shù)據(jù)能夠更好為本課題研究提供樣本數(shù)據(jù)。，實證分析區(qū)域政策環(huán)境對銀行信貸配置效率的影響機制。

一、理論分析與研究假設(shè)

已有研究表明，地方產(chǎn)業(yè)政策［5］、金融發(fā)展支持［6］、綠色金融［7］、環(huán)境政策［8］、鄉(xiāng)村振興［9］等政策會影響銀行信貸配置效率。但區(qū)域政策并不等同于區(qū)域政策環(huán)境。區(qū)域政策環(huán)境是由區(qū)域內(nèi)一系列區(qū)域政策構(gòu)成的政策生態(tài)系統(tǒng)，是各項區(qū)域政策的總和。在整個區(qū)域政策環(huán)境中，一項區(qū)域政策對銀行配置效率產(chǎn)生的影響可能會被其他區(qū)域政策抵消，從而無法達到影響信貸配置效率的既定政策目標。因此，研究區(qū)域政策環(huán)境對銀行信貸配置效率的影響更為重要，對提升銀行信貸配置效率、促進地方經(jīng)濟發(fā)展更具參考意義。

實際上，關(guān)于區(qū)域政策環(huán)境對銀行信貸配置效率的影響，學界并未達成一致結(jié)論。一方面，部分研究認為區(qū)域政策環(huán)境的改善有助于優(yōu)化銀行信貸配置效率。如Wren-Lewis通過構(gòu)建宏觀政策對信貸影響的基礎(chǔ)理論框架，研究了宏觀政策環(huán)境對銀行信貸的影響，發(fā)現(xiàn)宏觀政策環(huán)境會正向顯著影響信貸配置效率［10］。Koopman等基于1980—2005年美國政策環(huán)境與信貸等數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)宏觀政策環(huán)境會顯著影響信貸周期，促進銀行信貸配置效率提升［11］。另一方面，部分研究指出區(qū)域政策環(huán)境的改善可能會降低銀行信貸配置效率。如Jiang等發(fā)現(xiàn)，地方政府為緩解財政壓力，在優(yōu)化區(qū)域政策環(huán)境時可能引發(fā)信貸市場資源配置的扭曲，降低銀行信貸配置效率［12］。Li等認為，以優(yōu)化土地資源配置為目的提升區(qū)域政策環(huán)境，可能會沖擊小微制造業(yè)企業(yè)信貸可得性，不利于銀行信貸資源配置效率提升［13］。因此，區(qū)域政策環(huán)境如何影響銀行信貸配置效率仍是模糊的，既可能提高銀行信貸配置效率，也可能降低銀行信貸配置效率?；诖?，本文提出以下假設(shè)。

假設(shè)H1：區(qū)域政策環(huán)境會提升銀行信貸配置效率。

假設(shè)H2：區(qū)域政策環(huán)境會降低銀行信貸配置效率。

區(qū)域政策環(huán)境可能通過多條路徑影響銀行信貸配置效率，具體如下。

第一，通過基礎(chǔ)設(shè)施完善渠道影響銀行信貸配置效率。區(qū)域政策環(huán)境通過完善基礎(chǔ)設(shè)施，可能對銀行信貸配置效率產(chǎn)生正負兩個方面影響。一方面，區(qū)域政策環(huán)境優(yōu)化可能會提高銀行信貸配置效率。部分區(qū)域政策有助于完善地方基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，特別是支持基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的政策措施。通過基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和完善，有效促進地方智能化與信息化融合發(fā)展［14］，強化科技賦能，促進金融科技發(fā)展。科技賦能，將進一步助力銀行提高風險防控水平，降低銀行信貸成本，提升銀行信貸配置效率。另一方面，區(qū)域政策環(huán)境優(yōu)化可能會降低銀行信貸配置效率。區(qū)域政策在提升基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的同時，可能導致信貸資源向基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)相關(guān)行業(yè)企業(yè)集聚，對其他行業(yè)及產(chǎn)業(yè)造成“擠出效應”，降低其他行業(yè)企業(yè)信貸可得性，從而降低銀行總體信貸配置效率［15］。因此，區(qū)域政策環(huán)境通過完善基礎(chǔ)設(shè)施渠道對銀行信貸配置效率的影響結(jié)論是模糊的，有待進一步厘清楚。對此，本文提出如下假設(shè)。

假設(shè)H3：區(qū)域政策環(huán)境會通過完善基礎(chǔ)設(shè)施提升銀行信貸配置效率。

假設(shè)H4：區(qū)域政策環(huán)境會通過完善基礎(chǔ)設(shè)施降低銀行信貸配置效率。

第二，通過營商環(huán)境優(yōu)化渠道影響銀行信貸配置效率。地方政府為促進經(jīng)濟活力，制定區(qū)域減稅降費等支持政策，加大財政補貼力度，深化“放管服”改革，打造更加公平、公正、開放、便利的市場化法治化營商環(huán)境。營商環(huán)境優(yōu)化對銀行信貸資源配置效率的提升有多重積極影響。一是營商環(huán)境優(yōu)化有助于消除銀行間信息不對稱，提高銀行信貸可得性［16］。二是營商環(huán)境優(yōu)化有助于吸引更多銀行等金融機構(gòu)進入，加劇銀行等金融行業(yè)的競爭，倒逼銀行等金融機構(gòu)強化風險控制和信貸配置能力建設(shè)［17］，進而提升銀行信貸配置效率。三是營商環(huán)境優(yōu)化，有助于促進經(jīng)濟社會市場活動，特別是為中小微企業(yè)增添活力，提升企業(yè)經(jīng)營業(yè)績［18］，降低企業(yè)信貸違約率，從而提升銀行信貸配置效率?？傮w看，政策環(huán)境通過營商環(huán)境優(yōu)化渠道會促進銀行信貸效率的提升。對此，本文提出如下假設(shè)。

假設(shè)H5：區(qū)域政策環(huán)境會通過優(yōu)化營商環(huán)境提升銀行信貸配置效率。

第三，通過資金流入渠道影響銀行信貸配置效率。區(qū)域政策環(huán)境優(yōu)化，在優(yōu)化營商環(huán)境的同時，還有助于吸引包括外商投資等在內(nèi)的資金流入［19-20］。那么，區(qū)域政策環(huán)境還可能通過資金流入渠道影響銀行信貸配置效率。一是資金流入促進企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營，拉動相關(guān)配套產(chǎn)業(yè)發(fā)展，帶動產(chǎn)業(yè)鏈向該地區(qū)集聚，提升地區(qū)經(jīng)濟活力，促進地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的同時，降低企業(yè)信貸違約風險，提升銀行信貸配置效率。二是資金流入將加劇地區(qū)金融業(yè)競爭，促進金融機構(gòu)強化風險控制能力和管理水平建設(shè)，提升銀行信貸配置效率。但是，值得注意的是，隨著區(qū)域政策環(huán)境優(yōu)化，可能會引起資金過度集聚、信貸市場過度競爭，導致信貸違約增加，降低銀行信貸配置效率［21］。三是區(qū)域政策環(huán)境吸引資金流入，但并沒有流入實體經(jīng)濟領(lǐng)域，而是流向金融、房地產(chǎn)等行業(yè)，造成資金空轉(zhuǎn)、脫實向虛［22］，則會降低信貸配置效率。對此，本文提出以下假設(shè)。

假設(shè)H6：區(qū)域政策環(huán)境會通過吸引資金流入提升銀行信貸配置效率。

假設(shè)H7：區(qū)域政策環(huán)境會通過吸引資金流入降低銀行信貸配置效率。

第四，通過人才集聚渠道影響銀行信貸配置效率。區(qū)域政策環(huán)境優(yōu)化常伴隨人才政策力度的加大，帶動人才向地區(qū)集聚，吸引人才流入，提升地區(qū)人力資本［23］。集聚的人才包括科技、高新技術(shù)、計算機和金融等領(lǐng)域人才?？萍?、高新技術(shù)等專業(yè)人力集聚，將為區(qū)域發(fā)展增添創(chuàng)新動力，助力經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級，促進地方經(jīng)濟更高質(zhì)量發(fā)展［24］。金融人才集聚還將為金融業(yè)發(fā)展增添新動能，提升金融行業(yè)經(jīng)營水平和管理能力［25］。在兩方面因素共同作用下，區(qū)域政策環(huán)境優(yōu)化，帶動人才集聚，將提升銀行信貸配置效率。對此，本文提出假設(shè)如下。

假設(shè)H8：區(qū)域政策環(huán)境會通過吸引人才集聚提升銀行信貸配置效率。

二、變量定義、數(shù)據(jù)來源與模型構(gòu)建

（一）變量定義

1.銀行信貸配置效率。銀行信貸配置效率反映了實際信貸投放額度與均衡狀態(tài)下信貸投放額度間的偏離度。也即銀行信貸配置效率較高時，信貸過度投放或投放不足現(xiàn)象會減少。參照Richardson投資效率模型，本文將單筆貸款視為投資標的，從銀行成本收益視角來評估銀行信貸配置效率［26］。當一筆貸款實際收益率低于評估預期值，則將該筆貸款視為過度貸款（OverLoan），變量取值為1。相反，當一筆貸款實際收益率高于評估預期值，則該筆貸款并非過度貸款，變量取值為0。此外，參照祝繼高等利用投向地方國有經(jīng)濟部門的貸款比率來衡量銀行貸款效率［27］，本文利用各家銀行每年向國有企業(yè)貸款占總信貸額度的比重作為銀行信貸配置效率的替代指標（LSloan）。該指標取值越大，表明銀行信貸向國有企業(yè)部門聚集，銀行信貸配置效率越低。

2.區(qū)域政策環(huán)境。區(qū)域政策環(huán)境是對政府干預程度的度量指標之一。目前國內(nèi)研究多采用王小魯?shù)染幹频膮^(qū)域市場化指數(shù)（AMI）作為區(qū)域政策環(huán)境變量的度量指標［28］。但該數(shù)據(jù)在度量區(qū)域政策環(huán)境時存在兩方面缺陷：一方面，該數(shù)據(jù)僅包含省級數(shù)據(jù)，損失了縣級政策環(huán)境相關(guān)信息；另一方面，數(shù)據(jù)僅從市場分配經(jīng)濟資源的比重、減少政府對企業(yè)的干預、縮小政府規(guī)模三個維度來衡量政府與市場的關(guān)系，對區(qū)域政策環(huán)境的度量不全面，未能有效反映區(qū)域政策環(huán)境情況。與之不同的是，楊仁發(fā)和魏琴琴利用地方財政一般預算支出、地區(qū)生產(chǎn)總值、規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)主營業(yè)務稅金及附加等數(shù)據(jù)，基于熵權(quán)法測算出了政策環(huán)境指數(shù)［29］。本文參考楊仁發(fā)和魏琴琴［30］政策環(huán)境指數(shù)構(gòu)建方法，利用國家統(tǒng)計局縣域數(shù)據(jù)，測算了縣域政策環(huán)境指數(shù)并進行了標準化處理，以度量區(qū)域政策環(huán)境（APE）變量。

3.中介變量。為檢驗區(qū)域政策環(huán)境對銀行信貸配置效率影響的資金和人才等渠道，本文選取了資金流入和人才集聚兩個方面的中介變量。其中，資金流入中介變量采用外商投資流入（FDI）變量，主要選用了市級外商投資流入的自然對數(shù)值。人才集聚的中介變量選用了人力資本（HR），采用省級每萬人普通在校大學生數(shù)量的自然對數(shù)值來表示。中介變量數(shù)據(jù)均來自Wind。

4.控制變量。為了控制其他影響銀行信貸配置效率的因素，本文還選取多方面的控制變量。具體有：（1）貸款層面變量。貸款層面因素會直接影響銀行信貸配置效率，為此，本文選取了貸款金額（LogAmount）、貸款利率（Spread）、貸款期限（Matury）和抵押物（Collateral）等變量。其中，貸款金額變量采用企業(yè)貸款額度的自然對數(shù)值來表示。貸款利率變量采用貸款實際利率相應期限下基準利率的溢價來表示，其中基準利率采用中國人民銀行公布的基準利率。貸款期限變量采用貸款開始日到結(jié)束日持續(xù)的期限（以月計）來表示。抵押物變量為虛擬變量，當貸款有抵押物時，該變量取值為1，否則該變量取值為0。（2）企業(yè)層面變量。借款企業(yè)層面因素會影響銀行信貸決策，進而對銀行信貸配置效率產(chǎn)生影響。本文考慮了企業(yè)規(guī)模、所有權(quán)性質(zhì)、信用狀況、所在行業(yè)等變量。其中，企業(yè)規(guī)模采用是否為小微企業(yè)（SmallSize）變量，如果借款企業(yè)是小微企業(yè)，該變量取值為1，否則取為0。所有權(quán)性質(zhì)采用是否為國有企業(yè)（Stateowned）變量來表示，如果借款企業(yè)是國有企業(yè)，該變量取值為1，否則取為0。企業(yè)信用狀況采用企業(yè)是否有違約記錄（Overdue）來表示，如果借款企業(yè)有違約記錄，該變量取值為1，否則取為0。所在行業(yè)（Industry）采用企業(yè)所在行業(yè)虛擬變量來表示。

本文采用的貸款數(shù)據(jù)來自中國人民銀行和中國銀行業(yè)監(jiān)督管理委員會（現(xiàn)為中國銀行保險監(jiān)督管理委員會）收集的2010—2018年國有大型商業(yè)銀行縣域貸款數(shù)據(jù)，企業(yè)層面數(shù)據(jù)來自國泰安金融數(shù)據(jù)庫（CSMAR）?？紤]金融機構(gòu)具有特殊性，本文剔除貸款人為金融機構(gòu)的樣本，最終獲得貸款樣本共27310筆。為防止異常值的影響，本文還對所有連續(xù)型變量1%和99%的分位點進行縮尾（Winsorize）處理。本文所有變量的定義及描述性統(tǒng)計見表1。

表1 變量定義及描述性統(tǒng)計

（二）模型構(gòu)建

參照李廣子和劉力［34］、王立國和趙婉妤［35］等的銀行信貸配置效率分析模型，本文構(gòu)建了區(qū)域政策環(huán)境對銀行信貸配置效率影響的基準回歸模型，見公式（1）。

該模型中，我們重點關(guān)注區(qū)域政策環(huán)境變量對銀行信貸配置效率的影響。當1β小于0且顯著時，則表示區(qū)域政策環(huán)境的提升，會減少銀行過度貸款現(xiàn)象，提升銀行信貸配置效率。相反，當大于0且顯著時，則表示區(qū)域政策環(huán)境的提升，會增加銀行過度貸款現(xiàn)象，降低銀行信貸配置效率。此外，模型還控制了貸款、企業(yè)層面變量對銀行信貸配置效率的影響。為進一步研究區(qū)域政策環(huán)境影響銀行信貸配置效率的路徑，本文借鑒溫忠麟等［36］的研究成果構(gòu)建中介效應模型，見公式（2）和（3）：

在上述公式（2）和（3）中，Intermediaryit分別表示資金流入和人才集聚等，其他變量同公式（1）。在該中介效應模型中，我們既關(guān)心公式（2）中區(qū)域政策環(huán)境對中介變量的影響，同時也關(guān)心公式（3）中的中介變量與區(qū)域政策環(huán)境交乘項對銀行信貸配置效率的影響。

三、實證分析

（一）基準回歸結(jié)果

基準回歸結(jié)果顯示（見表2），區(qū)域政策環(huán)境優(yōu)化會顯著提高銀行信貸配置效率。其中，①列回歸結(jié)果是在僅控制年份效應下區(qū)域政策環(huán)境因素對銀行過度貸款的影響。②列回歸結(jié)果為控制貸款合同層面變量和年份效應時，區(qū)域政策環(huán)境因素對銀行過度貸款的影響。③列回歸結(jié)果為進一步加入貸款企業(yè)信息變量后，在回歸中采用固定效應模型估計的結(jié)果。④列回歸結(jié)果加入了銀行成本因素變量。從①～④列回歸結(jié)果均可以看出，隨著區(qū)域政策環(huán)境優(yōu)化，也即區(qū)域政策環(huán)境變量增大，銀行信貸過度貸款會顯著減少。其中，④列回歸結(jié)果顯示，隨著區(qū)域政策環(huán)境指數(shù)增加1個單位標準差，銀行過度貸款現(xiàn)象約減少5.2%。因此，隨著區(qū)域政策環(huán)境優(yōu)化，銀行過度貸款現(xiàn)象顯著減少，表明銀行信貸配置效率顯著提升。

表2 基準回歸結(jié)果

區(qū)域政策環(huán)境會影響銀行信貸配置效率，為地方政府提升當?shù)劂y行信貸配置效率提供參考。當前，我國金融政策大多是由中國人民銀行等金融管理部門統(tǒng)一制定，地方金融管理部門做一定協(xié)調(diào)，這導致地方政府在引導金融流向?qū)嶓w經(jīng)濟上缺乏直接有力的抓手。但結(jié)合本文實證結(jié)果可以看出，地方政府部門可通過優(yōu)化區(qū)域政策環(huán)境的方式來提升銀行信貸配置效率。因此，在實際操作中，地方政府部門應大力優(yōu)化區(qū)域政策環(huán)境，引導銀行優(yōu)化信貸資源配置，提高信貸配置效率，助力地方實體經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。

此外，基準回歸結(jié)果還顯示了貸款和企業(yè)層面因素會顯著影響銀行貸款效率。具體看，一是貸款額度、利率和期限均會顯著影響銀行貸款效率。隨著貸款額度的增加、利率的降低、期限的延長，銀行信貸過度貸款現(xiàn)象會顯著增加。這表明銀行過度貸款常會伴隨著貸款額度大、利率低、期限長等特征。二是企業(yè)規(guī)模、所有權(quán)和信用狀況等特征，同樣顯著影響銀行貸款效率。在對小微企業(yè)和有逾期記錄企業(yè)的貸款中，銀行過度貸款現(xiàn)象會顯著減少。但在對國有企業(yè)的貸款中，銀行過度貸款現(xiàn)象顯著增加。

（二）穩(wěn)健性檢驗

在得到區(qū)域政策環(huán)境對銀行信貸配置效率影響的基準結(jié)果后，本文還從以下方面對基準回歸結(jié)論進行穩(wěn)健性檢驗。

1.銀行層面因素。在基準回歸模型中，本文已通過固定效應模型控制了貸款和企業(yè)層面因素的影響，但是并未添加銀行層面因素作為控制變量，主要原因是缺失縣域銀行層面數(shù)據(jù)。為控制銀行層面因素對銀行信貸配置效率的影響，本文在基準回歸中加入銀行層面固定效應模型，回歸結(jié)果如表3的①列所示。結(jié)果顯示，在控制銀行固定效應下，區(qū)域政策環(huán)境優(yōu)化會顯著減少銀行信貸過度貸款現(xiàn)象。此外，對比回歸系數(shù)可看出，控制企業(yè)和銀行固定效應（表3的①列）下與僅控制企業(yè)固定效應（表2的④列）下區(qū)域政策環(huán)境對銀行信貸過度貸款的影響強度差異不大。因此，控制銀行層面因素的影響，本文得出的基準回歸結(jié)果仍然穩(wěn)健。

表3 穩(wěn)健性檢驗

2.銀行信貸配置效率替代指標。在基準回歸中，本文參考Richardson［37］投資效率模型，構(gòu)建過度貸款變量來度量與銀行信貸配置效率。那么，如果采用其他銀行信貸配置效率指標，基準回歸結(jié)果是否仍然有效？為檢驗在不同銀行信貸配置效率度量下本文基準回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，本文參考祝繼高等［38］的做法，將縣域各家銀行信貸投向地方國有部門的比重作為銀行信貸配置效率的替代指標，該指標取值越大，表明銀行信貸向國有企業(yè)部門聚集，效率越低?；貧w結(jié)果如表3的②列所示。結(jié)果顯示，隨著區(qū)域政策環(huán)境的優(yōu)化，信貸投向地方國有部門的比重會顯著降低。具體看，隨著區(qū)域政策環(huán)境提升1個單位標準差，信貸投向地方國有部門的比重約降低0.9%。這標志著，區(qū)域政策環(huán)境優(yōu)化會優(yōu)化縣域銀行信貸資源在國有和私營企業(yè)間的配置，提升銀行信貸配置效率。

3.區(qū)域政策環(huán)境替代指標。在以上研究中，本文主要采用參考楊仁發(fā)和魏琴琴構(gòu)建的區(qū)域政策環(huán)境變量［39］。那么，如果采用其他指標來度量區(qū)域政策環(huán)境，本文基準回歸結(jié)果有效性將有待進一步檢驗。對此，本文采用王小魯?shù)龋?0］編制的區(qū)域市場化指數(shù)作為區(qū)域政策環(huán)境變量。由于該指數(shù)僅包含省級數(shù)據(jù)，因此本文也僅考慮省級層面政策環(huán)境對銀行信貸配置效率的影響?；貧w結(jié)果如表3的③列所示。結(jié)果顯示，隨著區(qū)域市場化環(huán)境的提升，過度貸款現(xiàn)象同樣會顯著減少。隨著區(qū)域市場化環(huán)境提升1個單位標準差，銀行過度貸款現(xiàn)象約減少2.3%。雖然從回歸結(jié)果來看，該影響強度及顯著性均不及基準回歸，但同樣也驗證了區(qū)域政策環(huán)境優(yōu)化有助于提升銀行信貸配置效率的基準回歸結(jié)果。

4.內(nèi)生性檢驗。雖然在以上實證分析中，加入了企業(yè)、貸款、銀行等變量，但是回歸中仍可能存在遺漏變量問題。同時，區(qū)域政策環(huán)境與銀行信貸配置效率之間也可能存在雙向因果關(guān)系：一方面，區(qū)域政策環(huán)境影響銀行信貸配置效率；另一方面，銀行信貸配置效率也可能影響區(qū)域政策環(huán)境。因此，由于遺漏變量和雙向因果關(guān)系，本文基準回歸中可能存在內(nèi)生性問題。為解決內(nèi)生性問題，本文參照Svensson對內(nèi)生性問題的處理方法［41］，采用省域政策環(huán)境（APE_IV）作為區(qū)域政策環(huán)境的工具變量。由于省域政策環(huán)境會影響縣域政策環(huán)境，但省域政策環(huán)境對縣級信貸政策直接影響不大，因此采用省域政策環(huán)境作為工具變量具有一定合理性。本文采用兩階段最小二乘法（2SLS）進行估計，結(jié)果如表3的④列所示。結(jié)果顯示，采用工具變量后，區(qū)域市場化環(huán)境的提升同樣會減少過度貸款現(xiàn)象。因此，考慮內(nèi)生性問題，本文基準回歸結(jié)論同樣成立。

（三）傳導渠道檢驗

本文將通過中介效應模型，檢驗區(qū)域政策環(huán)境對銀行信貸配置效率影響的基礎(chǔ)設(shè)施完善、營商環(huán)境優(yōu)化、資金流入和人才集聚等渠道。由于基礎(chǔ)設(shè)施完善和營商環(huán)境優(yōu)化渠道檢驗結(jié)果不顯著，本文將不報告該部分結(jié)果，重點討論資金流入和人才集聚渠道，結(jié)果如表4所示。

表4 傳導渠道檢驗：資金流入和人力聚集

1.資金流入。區(qū)域政策環(huán)境對銀行信貸配置效率的影響會通過資金流入渠道傳導。表4的①列結(jié)果顯示，區(qū)域政策環(huán)境優(yōu)化會顯著促進外商投資資金向該地區(qū)流入。表4的②列結(jié)果顯示，區(qū)域政策環(huán)境隨著外商投資流入的增加，會顯著減少銀行過度貸款現(xiàn)象，提升銀行信貸配置效率。這表明，區(qū)域政策環(huán)境會通過資金流入渠道影響銀行信貸配置效率。區(qū)域政策環(huán)境優(yōu)化，會加劇外商投資流入，加大資金供給和銀行競爭，從而提升銀行信貸配置效率。

2.人力聚集。區(qū)域政策環(huán)境對銀行信貸配置效率的影響會通過人力資本聚集渠道傳導。表4的③列結(jié)果顯示，區(qū)域政策環(huán)境會顯著促進人力資本向該地區(qū)聚集。表4的④列結(jié)果顯示，區(qū)域政策環(huán)境隨著人力資本聚集，會顯著減少銀行過度貸款現(xiàn)象，提升銀行信貸配置效率。因此，區(qū)域政策環(huán)境會通過人力資本聚集渠道影響銀行信貸配置效率。區(qū)域政策環(huán)境優(yōu)化，會加劇人力資本聚集，提升企業(yè)活力、減少信貸違約等，進一步提升銀行信貸配置效率。

（四）進一步研究：對企業(yè)的異質(zhì)性影響

由于不同特征企業(yè)貸款效率受政策環(huán)境影響可能存在差異，有必要分析區(qū)域政策環(huán)境對不同特征企業(yè)貸款效率的影響。對此，本文分別從企業(yè)規(guī)模、所有權(quán)和信用狀況三個維度分析區(qū)域政策環(huán)境的異質(zhì)性影響。結(jié)果如表5所示。

表5 異質(zhì)性影響分析結(jié)果

1.企業(yè)規(guī)模。不同規(guī)模企業(yè)在融資時常會受差異對待。一方面，銀行等金融機構(gòu)出于風險防控視角對小微企業(yè)融資存在一定的歧視現(xiàn)象，加大了小微企業(yè)融資困難。另一方面，政府鼓勵金融機構(gòu)加大對小微企業(yè)的金融支持力度，消除小微企業(yè)融資難題。由此導致不同規(guī)模企業(yè)的銀行信貸配置效率往往存在差異，可能會進一步引起區(qū)域政策環(huán)境對不同規(guī)模企業(yè)貸款效率產(chǎn)生異質(zhì)性影響。對此，本文引入?yún)^(qū)域政策環(huán)境和小微企業(yè)交乘項（APE*SmallSize），分析了區(qū)域政策環(huán)境對不同企業(yè)規(guī)模下貸款效率的影響，結(jié)果如表5的①列所示。結(jié)果顯示，區(qū)域政策環(huán)境優(yōu)化對小微企業(yè)貸款效率的提升效果更佳。相對規(guī)模大的企業(yè)，區(qū)域政策環(huán)境優(yōu)化帶來的小微企業(yè)過度貸款現(xiàn)象會顯著減少。當區(qū)域政策環(huán)境指數(shù)增加1單位標準差時，僅顯著減少大企業(yè)過度貸款0.7%，但會減少小微企業(yè)過度貸款18.4%（為-0.007-0.177）。值得注意的是，區(qū)域政策環(huán)境優(yōu)化會對銀行對小微企業(yè)過度貸款行為產(chǎn)生糾正性影響，實際會起到優(yōu)化區(qū)域信貸資源配置的效果，提高區(qū)域銀行信貸配置效率。因此，優(yōu)化區(qū)域政策環(huán)境，對消除小微企業(yè)融資難問題發(fā)揮積極作用。在解決地方小微企業(yè)融資難問題時，可通過優(yōu)化區(qū)域政策環(huán)境渠道來實現(xiàn)。

2.企業(yè)所有權(quán)。不同所有權(quán)企業(yè)在信貸資源獲得上存在很大差異，已有研究表明我國國有企業(yè)在銀行信貸獲得上存在優(yōu)勢［42］。那么，區(qū)域政策環(huán)境變化同樣可能會對不同所有權(quán)性質(zhì)企業(yè)的貸款效率產(chǎn)生不同影響。對此，本文引入?yún)^(qū)域政策環(huán)境和國有企業(yè)交乘項（APE*Stateowned），分析了區(qū)域政策環(huán)境對不同所有權(quán)企業(yè)貸款效率的影響，結(jié)果如表5的②列所示。結(jié)果顯示，區(qū)域政策環(huán)境優(yōu)化在提升對國有企業(yè)貸款效率上效果更佳。當區(qū)域政策環(huán)境指數(shù)增加1單位標準差時，非國有企業(yè)過度貸款現(xiàn)象會減少0.1%，而國有企業(yè)過度貸款現(xiàn)象會減少15.5%（為-0.001-0.154）。該結(jié)果表明，隨著區(qū)域政策環(huán)境的優(yōu)化，國有企業(yè)過度貸款現(xiàn)象會顯著減少，有助于過度配置的信貸資源流向非國有企業(yè)，有效提升信貸資源配置效率。

3.企業(yè)信用狀況。通常，銀行對信用狀況較差的企業(yè)貸款要求更高，如要求更高利率、更多抵押物，提供更少貸款額度等，那么過度貸款現(xiàn)象在低信用企業(yè)貸款中將更少見。在該情形下，區(qū)域政策環(huán)境對不同信用狀況的企業(yè)貸款效率同樣可能存在異質(zhì)性影響。本文引入?yún)^(qū)域政策環(huán)境和有違約記錄企業(yè)的交乘項（APE*Overdue），分析了區(qū)域政策環(huán)境對不同信用狀況的企業(yè)貸款效率的影響，結(jié)果如表5的③列所示。結(jié)果顯示，區(qū)域政策環(huán)境對不同信用狀況的企業(yè)貸款效率存在不同影響。當區(qū)域政策環(huán)境指數(shù)增加1單位標準差時，未有違約記錄企業(yè)過度貸款現(xiàn)象約減少0.8%，而有違約記錄企業(yè)的過度貸款現(xiàn)象會減少0.3%（為-0.008+0.005）。因此，區(qū)域政策環(huán)境的優(yōu)化，對不同信用狀況的企業(yè)貸款效率的影響存在差異。

四、結(jié)論與建議

研究表明區(qū)域政策會影響銀行信貸配置效率，那么，區(qū)域政策整體環(huán)境是否同樣影響銀行信貸配置效率？本研究發(fā)現(xiàn)：區(qū)域政策環(huán)境會顯著影響銀行信貸配置效率，當區(qū)域政策環(huán)境指數(shù)增加1單位標準差，銀行過度貸款現(xiàn)象約減少5.2%。區(qū)域政策環(huán)境提升銀行信貸配置效率主要渠道有資金流入和人才聚集。進一步研究發(fā)現(xiàn)，區(qū)域政策環(huán)境對不同企業(yè)的信貸效率存在異質(zhì)性影響。優(yōu)化區(qū)域政策環(huán)境，可引導信貸資源流向非國有經(jīng)濟部門和中小微企業(yè)，提升銀行信貸配置效率。對此，本文從區(qū)域政策環(huán)境視角提出地方政府優(yōu)化信貸資源配置的相關(guān)建議。

第一，持續(xù)優(yōu)化區(qū)域政策環(huán)境。著力深化市場化改革，破除隱形壁壘，及時清理不合理政策監(jiān)管措施。著力推進法治化建設(shè)，強化公正監(jiān)管，完善產(chǎn)權(quán)保護制度，依法保護各類市場主體產(chǎn)權(quán)和合法權(quán)益。著力提升便利化水平，深入推進政務服務優(yōu)化，及時回應解決“堵點”問題，全面優(yōu)化投融資環(huán)境。著力發(fā)揮評價引領(lǐng)和督促作用，健全長效機制，地方政府應在法治框架內(nèi)積極探索原創(chuàng)性、差異化的優(yōu)化營商環(huán)境具體措施，并爭取在全國形成優(yōu)化營商環(huán)境的示范效應。同時，加大對外資等資金流入的支持力度，完善人才配套政策，為資金和人才流入提供良好環(huán)境，為提升信貸效率提供機制保障。第二，不斷完善產(chǎn)業(yè)相關(guān)政策。擴大區(qū)域制造業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)投資，加快區(qū)域傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)改造提升，提升制造業(yè)核心競爭力。加強自主創(chuàng)新能力建設(shè)，推進關(guān)鍵核心技術(shù)攻關(guān)，推動新技術(shù)新產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)化進程。大力發(fā)展地標企業(yè)，著力引進和培育旗艦項目、龍頭企業(yè)和細分領(lǐng)域領(lǐng)軍企業(yè)。精準推進強鏈補鏈，加快完善產(chǎn)業(yè)鏈配套支撐服務體系，構(gòu)建具有地方特色的優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)生態(tài)。積極引導信貸等資金合理流向地區(qū)不同產(chǎn)業(yè)和各行業(yè)，促進銀行等金融機構(gòu)合理配置信貸資源。第三，加大基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投入。基礎(chǔ)設(shè)施是區(qū)域競爭力的重要標志，是經(jīng)濟和社會發(fā)展的基石。加強區(qū)域基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，特別是新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，提升傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施水平，及時布局有利于引領(lǐng)區(qū)域產(chǎn)業(yè)發(fā)展和城鎮(zhèn)化建設(shè)的基礎(chǔ)設(shè)施。通過完善新型基礎(chǔ)設(shè)施，提升區(qū)域智能化與信息化融合發(fā)展，強化科技賦能，在促進銀行信貸成本降低的同時，消除銀企間信息不對稱，提升銀行信貸配置效率。第四，加大金融反腐力度。持續(xù)加大金融反腐力度，嚴厲打擊風險背后的利益勾結(jié)和關(guān)系紐帶。強化紀檢監(jiān)察機關(guān)監(jiān)督能力職能職責，繼續(xù)保持高壓態(tài)勢，推進金融領(lǐng)域反腐敗斗爭。壓實責任，通過嚴監(jiān)管倒逼銀行等金融機構(gòu)落實責任，完善管理制度和風控體系，依法規(guī)范經(jīng)營。同時積極探索運用現(xiàn)代科技手段，強化對信貸審批等全流程動態(tài)監(jiān)管，把融資等金融運行置于監(jiān)督視野之內(nèi)，有效消除銀行信貸中腐敗現(xiàn)象，引導信貸資源流動“陽光化”。