謝一青 孫立堅 柯蘊含

(上海社會科學院 世界中國學研究所，上海 200235； 復旦大學 經(jīng)濟學院，上海 200433)

一、 引 言

根據(jù)中國人民銀行《支付體系發(fā)展報告》，截至2018年，全年銀行卡滲透率已接近50%。2018年《美國聯(lián)邦儲蓄支付研究(Federal Reserve Payment Study)》也指出，自2000年以來，通用銀行卡支付快速增長?？梢钥闯?，信用卡業(yè)務對銀行發(fā)展有重要作用，信用卡盈利越發(fā)成為銀行盈利的重要組成部分(1)根據(jù)招商銀行2015年的年報，信用卡貸款占其零售貸款的四分之一，占其貸款總額的11%；同時在各類公司貸款和零售貸款中，信用卡貸款的不良貸款率僅比最安全的零售貸款中的個人住房貸款和公司貸款中的固定資產(chǎn)貸款略高。。特別是在電子支付盛行的當下，電子支付通常與銀行卡賬戶進行綁定而完成信息認證和支付過程，銀行卡在銀行業(yè)務中的戰(zhàn)略地位更是不同往日。

有研究發(fā)現(xiàn)，信用卡產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和銀行服務可得性與經(jīng)濟發(fā)展有一定的相關性。黃興海(2004)(2)王星、李延喜、金淳：《地區(qū)經(jīng)濟、客戶特征與信用卡業(yè)務盈利》，《當代經(jīng)濟管理》2015年第11期。通過建立誤差修正模型，發(fā)現(xiàn)銀行卡消費與經(jīng)濟增長有顯著正相關關系，銀行卡消費從某種程度上可以拉動經(jīng)濟增長。此外，區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展程度與信用卡產(chǎn)業(yè)盈利能力也有很高的相關性(王星等，2015(3)黃興海：《我國銀行卡消費與經(jīng)濟增長的實證研究》，《金融研究》2004年第11期。)。而銀行服務的可得性，可以推動地方產(chǎn)業(yè)的發(fā)展(郭峰和熊瑞祥，2017(4)郭峰、熊瑞祥：《地方金融機構與地區(qū)經(jīng)濟增長——來自城商行設立的準自然實驗》，《經(jīng)濟學(季刊)》2018年第1期。)。

在信用卡非價格競爭和分支行擴張影響上，現(xiàn)有文獻已經(jīng)發(fā)現(xiàn)分支行的擴張對傳統(tǒng)銀行業(yè)務(Calem and Nakamura, 1998(5)Paul S. Calem and Leonard I. Nakamura, “Branch Banking and the Geography of Bank Pricing,” The Review of Economics and Statistics 80.4 (1998): 600-610.)與商業(yè)銀行的績效和風險(范香梅等，2011(6)范香梅、邱兆祥、張曉云：《我國商業(yè)銀行跨區(qū)域發(fā)展的經(jīng)濟效應研究》，《財貿(mào)經(jīng)濟》2011年第1期。；張強等，2012(7)張強、陶江、吳敏：《中國商業(yè)銀行網(wǎng)點布局績效研究——基于主要商業(yè)銀行的比較》，《金融研究》2012年第5期。)有一定的影響，因為更多的分支行可以提供更便捷的銀行服務。從某種角度來說，信用卡作為一種銀行提供的支付手段，可以看成是對其他銀行業(yè)務的捆綁。在某家銀行開設賬戶的客戶也更傾向于在該家銀行辦理信用卡；從另一角度來說，一個擁有某家銀行信用卡的客戶也有更高的傾向辦理該家銀行的其他業(yè)務。

在當今數(shù)字化競爭激烈的情況下，分支行機構的地理擴張是否對信用卡業(yè)務競爭力有實際影響呢？鮮有學者對此做過深入研究。因此，確定這兩者的關系成為本文的主要研究目標。

中國信用卡市場在經(jīng)歷了2007～2008年在用卡量接近年均60%的高速增長之后，盡管總用卡量和應收賬款數(shù)仍在增長，但增速卻逐漸放緩。直觀而言，中國信用卡市場的競爭激烈程度遠超于前。

在2007～2015年間，中國主要12家大型商業(yè)銀行(8)本文中我們定義全國性的商業(yè)銀行為大型商業(yè)銀行；與其相對應，城市商業(yè)銀行、農(nóng)村商業(yè)銀行和農(nóng)村合作銀行等地方性的銀行就是中小商業(yè)銀行。，其中包括4家國有商業(yè)銀行(中國銀行、中國工商銀行、中國建設銀行和中國農(nóng)業(yè)銀行)和8家股份制商業(yè)銀行(中國民生銀行、華夏銀行、招商銀行、中信銀行、上海浦東發(fā)展銀行、中國光大銀行、平安銀行和興業(yè)銀行)一直通過種種營銷活動來搶占更大的信用卡市場份額，如廣告投入、消費折扣積分、提供旅行專享服務等。這12家大型商業(yè)銀行的發(fā)卡量和應收賬款一直保持著穩(wěn)定增長的態(tài)勢，并且在中國整個銀行業(yè)以幾乎100%的發(fā)卡量占比和接近90%的應收賬款占比主導著信用卡市場，其中四大行的發(fā)卡量總體超過其他股份制商業(yè)銀行；在四大行中，工商銀行的發(fā)卡量和發(fā)卡增長速度居首。

銀行分支機構作為信用卡發(fā)行銀行的實物資本投資，扮演著信用卡推廣、為信用卡持卡人提供后臺支持、辦理各項業(yè)務的角色。可以說，分支行對于信用卡的競爭力是不可或缺的。在2007～2015年間，銀行的分支行機構在不斷擴張。截至2015年，4家國有商業(yè)銀行在分支行數(shù)量上要遠超其他8家股份制商業(yè)銀行。另外，銀行通常傾向于在經(jīng)濟發(fā)達、人口密度大的省級行政單位中設立分支行，因此東南沿海地區(qū)的分支行密度要遠超中西部地區(qū)。這可能與銀行的試圖服務更多高價值客戶群體的分支行策略有關。

值得關注的是，中國大型商業(yè)銀行除了會隨著經(jīng)濟增長和其內(nèi)生增長的需求不斷進行分支行機構的擴張，也會受到銀監(jiān)會政策的外生影響。在2007～2015年，中國銀行監(jiān)督管理委員會曾兩次對城市商業(yè)銀行(中小銀行)的跨區(qū)經(jīng)營(跨區(qū)建立分支機構)進行政策調(diào)整。第一次是2009年的鼓勵政策。“城市商業(yè)銀行在法人住所所在省(自治區(qū)、直轄市)內(nèi)設立分支機構，不再受數(shù)量指標控制。城市商業(yè)銀行在同城設立支行，不受數(shù)量指標控制。”并且，“支持城市商業(yè)銀行按照‘三步走’原則建立分支機構網(wǎng)絡，即先省內(nèi)、后省外，先本經(jīng)濟區(qū)域、后跨經(jīng)濟區(qū)域，最后向全國輻射”。第二次是2013年對2009年放松政策的回調(diào)?！霸试S城商行在轄內(nèi)和周邊經(jīng)濟緊密區(qū)申設分支機構，但不跨省區(qū)，抑制盲目擴張沖動。”這條政策雖然在2013年才正式發(fā)文，但是早在2011年這一政策方向已經(jīng)被提出并執(zhí)行了。這兩個政策直接針對的對象是中小商業(yè)銀行中的城商行，它們對我們的研究對象(大型商業(yè)銀行)的間接作用也是非常顯著的。對于大型商業(yè)銀行而言，2009年這類引入中小商業(yè)銀行跨區(qū)經(jīng)營的行為在短期會帶來競爭擠出效應，而2011年政策的回調(diào)會使得前期引入的競爭產(chǎn)生持久的“鯰魚效應”。

本文首先采用面板數(shù)據(jù)的固定效應回歸方法進行基準模型的回歸，發(fā)現(xiàn)在2007～2015年間中國大型商業(yè)銀行分支行機構的地理擴張對本銀行信用卡發(fā)行(廣義邊際)和信用卡使用(集約邊際)都有顯著的正向影響。銀行信用卡的發(fā)行會為銀行帶來新增的信用卡使用量，屬于新業(yè)務的拓展，因此在本文中我們用信用卡發(fā)行量來表示銀行信用卡競爭力擴張的廣義邊際，而銀行信用卡應收賬款的變化則是銀行已有信用卡業(yè)務量的增減，我們用它來表示銀行信用卡競爭力的集約邊際。進而，我們引入2009年和2011年的一組政策虛擬變量進行兩階段固定效應回歸，來排除銀行分支機構和信用卡業(yè)務競爭力之間可能存在的內(nèi)生性問題，因為政策虛擬變量只會通過影響分支行的數(shù)量來影響銀行的信用卡業(yè)務競爭力。在第一階段的回歸中，我們發(fā)現(xiàn)2009年大型商業(yè)銀行的競爭對手(城商行)跨區(qū)經(jīng)營的放松政策無論對國有四大行還是大型股份制銀行都有很明顯的競爭擠出效應，也就是說，這一政策使得大型商業(yè)銀行分支行擴張的速度變緩；與此同時，2011年對城商行跨區(qū)經(jīng)營的政策回調(diào)(收緊)，表面上恢復了大型商業(yè)銀行2009年之前的分支行擴張的政策優(yōu)勢，中小商業(yè)銀行的競爭實際上已經(jīng)引入，這使得大型商業(yè)銀行分支行擴張時持續(xù)受到顯著的“鯰魚效應”，進一步增加它們的分支行擴張速度。正向的“鯰魚效應”比之前負向的競爭擠出效應要大得多。在第二階段的回歸中，排除了內(nèi)生性問題的銀行分支行數(shù)量依然顯著地影響銀行信用卡業(yè)務的競爭力，既增加銀行的信用卡發(fā)卡量(廣義邊際)，也增加銀行的信用卡應收賬款(集約邊際)。

本文的主要貢獻在兩方面。第一，我們有效地識別了銀行分支機構的地理擴張對其信用卡業(yè)務競爭力的促進作用，發(fā)現(xiàn)銀行分支機構的擴張是銀行非價格競爭的有力方式；第二，我們發(fā)現(xiàn)合理的政策波動所帶來的中小商業(yè)銀行的競爭對大型商業(yè)銀行的擴張在短期具有負面的競爭擠出效應，在長期卻可以帶來更大的正向的“鯰魚效應”。

二、 中國大型商業(yè)銀行面板數(shù)據(jù)

(一) 中國大型商業(yè)銀行樣本選取和數(shù)據(jù)來源

本文選取中國12家大型商業(yè)銀行2007～2015年共9年的數(shù)據(jù)，形成“銀行—年份”面板數(shù)據(jù)。選取的銀行在中國信用卡市場中的份額超過90%，因此對信用卡市場競爭的分析有代表性意義。根據(jù)它們的所有權形式，可以劃分為4家國有商業(yè)銀行——中國銀行、中國工商銀行、中國建設銀行、中國農(nóng)業(yè)銀行和8家股份制商業(yè)銀行——中國民生銀行、華夏銀行、招商銀行、中信銀行、上海浦東發(fā)展銀行、中國光大銀行、平安銀行、興業(yè)銀行。

信用卡發(fā)卡量、應收賬款和銀行職工平均工資來自于各銀行的年度報告；信用卡發(fā)卡總量和信用卡總應收賬款金額來自于中國人民銀行發(fā)布的《支付體系發(fā)展報告》；銀行核心資本充足率從國泰安(CSMAR)數(shù)據(jù)庫中獲取，原始數(shù)據(jù)來源也為各銀行年度報告；城鎮(zhèn)居民人均可支配收入增長率從中國國家統(tǒng)計局獲取并計算得到；銀行分支行分布數(shù)據(jù)來自于中國銀行保險監(jiān)督管理委員會金融許可證數(shù)據(jù)庫；省級和地級市的土地面積和人口數(shù)量來自于歷年《中國城市統(tǒng)計年鑒》(9)從城市年鑒中共選取31個省、直轄市、自治區(qū)，以及299個地級市或直轄市。由于一些民族自治州的人口和土地數(shù)據(jù)缺失，所以在計算分支行人口加權的密度時剔除了這些地區(qū)。二級分行分布在數(shù)據(jù)缺失地區(qū)的比例小于10%。。

(二) 變量選取

1. 銀行信用卡業(yè)務競爭力之被解釋變量

為衡量信用卡市場中的銀行競爭力，我們采用信用卡發(fā)卡量(CardNum)和信用卡應收賬款(CardRec)作為被解釋變量，分別衡量信用卡業(yè)務擴張的廣義邊際和集約邊際。就整個市場的發(fā)卡量而言，信用卡發(fā)卡量從2007年的0.91億張到2015年的4.32億張，在9年間幾乎翻了5倍。其中，國有商業(yè)銀行中以工商銀行為最，截至2015年，工商銀行共發(fā)行超過1億張信用卡，股份制商業(yè)銀行中招商銀行則發(fā)行接近7000萬張信用卡。在12家銀行的樣本中，2015年各商業(yè)銀行平均發(fā)行約4200萬張信用卡。而信用卡應收賬款則從2007年的0.56萬億元增長至2015年的7.08萬億元，增長速度超過發(fā)卡量，2015年12家銀行信用卡應收賬款平均為2102億元。從發(fā)卡量和應收賬款的級差來看，信用卡業(yè)務集約邊際所造成的市場份額差異大于廣義邊際差異。

2. 核心解釋變量

銀行分支行數(shù)量(Branch)是本文的核心解釋變量。Neubergen and Zimmerman (1990)(10)Jonathan A. Neuberger and Gary C. Zimmerman, “Bank Pricing of Retail Deposit Accounts and ‘the California Rate Mystery’,” Economic Review - Federal Reserve Bank of San Francisco Spr (1990): 3-16.發(fā)現(xiàn)客戶認為銀行的分支行分布及數(shù)量與銀行服務質(zhì)量相關，會影響他們對銀行業(yè)務的選擇。分支行的數(shù)量和覆蓋率與銀行服務的便捷程度確實呈現(xiàn)顯著正相關(Evanoff, 1988;(11)Douglas D. Evanoff, “Branch Banking and Service Accessibility,” Journal of Money, Credit and Banking 20.2 (1988): 191-202.Dick, 2006;(12)Astrid A. Dick, “Nationwide Branching and its Impact on Market Structure, Quality and Bank Performance,” Journal of Business 79.2 (2006): 567-592.Dick, 2007(13)Astrid A. Dick, “Market Size, Service Quality, and Competition in Banking,” Journal of Money, Credit and Banking 39.1 (2007): 49-81.)，因此我們假設銀行分支行數(shù)量與信用卡業(yè)務競爭力存在正相關。樣本中，銀行平均分支行數(shù)量為4893家，平均每個銀行在每個省布局158家分支行，每個地級市布局16家分支行。

為了同時衡量銀行分支行數(shù)的有效性，我們設計了一個新的解釋變量，即各省份人口加權的分支行密度(BranchIndex)，用其對基準模型進行穩(wěn)健性檢驗。因為人口數(shù)量是一個離散數(shù)據(jù)，如果簡單將其看作是在全國范圍內(nèi)平均分布并不非常有效，所以采用人口加權的支行密度是一個更有效的手段(Craig, 1984;(14)John Craig, “Averaging Population Density,” Demography 21.3 (1984): 405-412.Lewontin and Levins, 1989(15)R. C. Lewontin and R. Levins, “On the Characterization of Density and Resource Availability,” The American Naturalist 134.4 (1989): 513-524.)。

在本文的基準模型中，不同地區(qū)的分支行被認定為對全國范圍內(nèi)的信用卡發(fā)行增長有同樣的影響。事實上，相比中西部地區(qū)，在中國東南沿海地區(qū)人口密度更高，新增單位分支行可以服務更大的客戶群體，可以從更大程度上提高信用卡發(fā)行效率。因此，本文將全國按行政區(qū)域劃分，假定每個省份的分行是均勻分布的，支行在每個地級市均勻分布，從而計算分支行分布密度，最后基于人口數(shù)量進行加權求和。各省份人口加權的分支行密度(BranchIndex)定義如下：

TierDensityi,j,t=Tieri,j,t/AreajTierIndexi,t=∑jTierDensityi,j,t*Populationj,t/∑jPopulationj,t,SubDensityi,k,t=Subbranchi,k,t/AreakSubIndexi,t=∑kSubDensityi,k,t*Populationk,t/∑kPopulationk,t,BranchIndexi,t=TierIndexi,t+SubIndexi,t。

TierDensityi,j,t代表t年在j省份，銀行i每一萬平方千米的一級分行和二級分行密度；SubDensityi,k,t代表t年在k地級市(或直轄市)，銀行i每一萬平方千米的支行密度。

Tieri,j,t代表t年在j省份，銀行i的一級分行和二級分行數(shù)量；Tieri,k,t代表t年在k地級市(或直轄市)，銀行i的支行數(shù)量。

Areaj代表j省份的地理面積；Areak代表k地級市(或直轄市)的地理面積。

Populationj,t代表t年j省份的人口數(shù)量；Populationk,t代表t年k地級市(或直轄市)的人口數(shù)量。

TierIndexi,t代表t年銀行i的人口加權的銀行分行密度；SubIndexi,t代表t年銀行i的人口加權的銀行支行密度；BranchIndexi,t代表t年銀行i的人口加權的銀行分支行密度。

因為對銀行來說，在人口稠密地區(qū)建立分支行比在人口稀疏區(qū)域建立分支行更有價值，因此銀行更愿意選擇前者。我們也假設人口加權的分支行密度與信用卡業(yè)務發(fā)展呈正相關。

3. 控制變量

我們在分析中還引入了三個控制變量：城鎮(zhèn)居民人均可支配收入增長率；銀行核心資本充足率；銀行平均工資。

城鎮(zhèn)居民人均可支配收入增長率(IncomeRate)的選取主要是為了排除由于總支付需求增長和支付習慣的變化帶來的信用卡使用量的變化。對某一年份的所有的商業(yè)銀行，城鎮(zhèn)居民人均可支配收入增長率是完全一樣的。如果人們支付習慣保持不變，城鎮(zhèn)居民人均可支配收入的預期會與信用卡使用呈現(xiàn)正向相關；同時可支配收入的增加也會改變?nèi)藗兊闹Ц读晳T，增加非信用(譬如現(xiàn)金或借記卡)支付，減少信用卡貸款支付，因此可支配收入也可能會負向地影響信用卡的使用。

為了控制銀行自身經(jīng)營的穩(wěn)健程度，我們選取銀行核心資本充足率(16)核心資本被稱為一級資本，包括股東權益、公開儲備。有更高的核心資本充足率(核心資本除以加權風險資產(chǎn))的銀行越不容易破產(chǎn)。(CCAR)作為代理變量，理論上會與銀行的信用卡使用量呈正相關，也就是說，客戶會更加傾向經(jīng)營穩(wěn)健的銀行。祝繼高等(2016)(17)祝繼高、胡詩陽、陸正飛：《商業(yè)銀行從事影子銀行業(yè)務的影響因素與經(jīng)濟后果——基于影子銀行體系資金融出方的實證研究》，《金融研究》2016年第1期。、郭曄和趙靜(2017)(18)郭曄、趙靜：《存款競爭、影子銀行與銀行系統(tǒng)風險——基于中國上市銀行微觀數(shù)據(jù)的實證研究》，《金融研究》2017年第6期。采用資本充足率(CAR)作為對風險貸款的監(jiān)測指標，控制銀行經(jīng)營風險。相似地，本文采用核心資本充足率(CCAR)作為衡量經(jīng)營風險的變量，以確定銀行在不確定風險事件發(fā)生時是否可以保持穩(wěn)健經(jīng)營。

本文同時采用銀行平均工資(Salary)作為控制變量。銀行通常通過為單位客戶提供更多的資源來提高服務質(zhì)量，如雇用更高素質(zhì)的職工而不是低能力勞動者(Sutton, 1991;(19)John Sutton, SUNK Costs and Market Structure: Price Competition, Advertising and the Evolution of Concentration (Cambridge: MIT Press, 1991).Schmalensee, 1992;(20)Richard Schmalensee, “Sunk Costs and Market Structure: A Review Article,” The Journal of Industrial Economics 40.2 (1992): 125-134.Gual, 1999(21)Jordi Gual, “Deregulation, Integration, and Market Structure in European Banking,” Journal of the Japanese and International Economies 13 (1999): 372-399.)。Bergen and Hannan (1989)(22)Allen N. Berger and Timothy H. Hannan, “The Price-concentration Relationship in Banking,” The Review of Economics and Statistics 71.2 (1989): 291-299.在實證分析中也以職工工資來衡量銀行服務質(zhì)量。我們假設信用卡發(fā)卡量和職工平均工資呈正相關。

本文中所使用的主要變量的描述性統(tǒng)計見表1。

表1 變量描述性統(tǒng)計

三、 實證模型結果及討論

(一) 信用卡業(yè)務競爭力的廣義邊際和集約邊際

在基準實證模型中，我們將信用卡發(fā)行量代表信用卡業(yè)務擴張的廣義邊際(extensive margin)，表示為分支行數(shù)量和其他控制變量的函數(shù)。本文同時選取信用卡應收賬款，代表信用卡業(yè)務的集約邊際(intensive margin)。為了平滑數(shù)據(jù)結構以及直觀解釋被解釋變量和核心解釋變量的變化率，本文對變量進行對數(shù)化處理，公式表示如下：

廣義邊際：

集約邊際：

本文假設，信用卡發(fā)卡量與信用卡應付賬款與分支行數(shù)量有顯著正相關關系?；趯ξ墨I的總結，本文認為這一假設有兩個可能的機制，包括分支行機構對信用卡業(yè)務競爭力的直接效應和間接效應。直接效應是指分支行機構的建立使客戶可以更便捷地辦理相關信用卡業(yè)務。不僅在分支行新建地，分支行機構會主動吸納客戶，且在異地客戶群體中，某些有差旅服務需要的客戶也會更傾向于選擇該銀行的服務。間接效應指的是分支行機構的擴張對傳統(tǒng)銀行業(yè)務的擴張有一定的正效應，而傳統(tǒng)銀行業(yè)務的擴張又導致客戶選取相關銀行辦理信用卡。間接效應主要由銀行產(chǎn)品“捆綁效應”導致(Amel and Starr-McCluer, 2001;(23)Dean F. Amel and Martha Starr-McCluer, “Market Definition in Banking: Recent Evidence,” Finance and Economics Discussion Series 2001-16 (2001), Board of Governors of the Federal Reserve System (US).Akin et al., 2011;(24)G. Gulsun Akin, Ahmet F. Aysan, Gazi I. Kara and Levent Yildiran, “Nonprice Competition in the Turkish Credit Card Market,” Contemporary Economic Policy 29.4 (2011): 593-604.Akin et al., 2018(25)G. Gulsun Akin, Ahmet F. Aysan, Denada Borici and Levent Yildiran, “Consumer Preferences and Market Structure in Credit Card Markets: Evidence from Turkey,” Working Papers 1258 (2018), Economic Research Forum.)。

因為8家股份制商業(yè)銀行與4家國有商業(yè)銀行在政策層面和銀行自身實力上有本質(zhì)的不同，比如4家國有商業(yè)銀行經(jīng)常為政府、國有企業(yè)和其他政府相關機構提供服務，與這些機構的個人客戶的商業(yè)聯(lián)結也更加緊密。因此，本文認為8家股份制商業(yè)銀行的市場競爭更完全，干擾因素更少，因此選取這8家股份制商業(yè)銀行對2007～2015年的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析。隨后，本文加入4家國有商業(yè)銀行，對總樣本進行回歸分析。回歸結果如表2所示。

表2 信用卡發(fā)卡量(廣義邊際)基準回歸：固定效應模型

列(1)、(2)是8家股份制商業(yè)銀行固定效應回歸結果，其中第(1)列采用了分支行數(shù)量(Branch)作為核心解釋變量，第(2)列采用了分支行人口加權的密度(BranchIndex)。列(3)、(4)是12家銀行固定效應回歸結果。在兩個樣本的回歸結果中，都可以看出分支行數(shù)量對信用卡競爭力的廣義邊際有顯著的正影響。對8家銀行的樣本而言，采用固定效應每增加1%的分支行數(shù)量，將會提高0.841%的信用卡發(fā)卡量；相較而言，分支行的擴張在12家銀行總樣本的影響要略小一些，增加1%的分支行數(shù)量可以提高0.685%的信用卡發(fā)卡量。以12家銀行的樣本為例，平均而言，銀行每增加10家分支行，將會帶來3.4萬張新增的信用卡發(fā)卡量。(26)根據(jù)表1所示，12家銀行的樣本中，平均每家銀行擁有分支行4893家，平均信用卡發(fā)卡量2453萬張，由此計算可得3.4萬張這一數(shù)據(jù)。

在銀行分支行分布密度回歸中，8家銀行樣本1%分支行密度增加會帶來0.853%的發(fā)卡量增加，12家銀行樣本1%分支行密度增加會帶來0.804%的發(fā)卡量增加。由此可見，銀行分支行擴張對信用卡業(yè)務擴張的廣義邊際具有顯著的正向影響作用。

同時，對8家股份制商業(yè)銀行來說，分支行擴張的影響比對4家國有銀行的影響更大。4家國有商業(yè)銀行在2007年之前就有相當大的分支行基礎，之后的擴張所帶來的效率并不高，甚至可能新建的分支行與原有的分支行有部分的客戶群重合。而8家股份制商業(yè)銀行的分支行基數(shù)較小，新增分支行所帶來的邊際效益更大。

城鎮(zhèn)居民人均可支配收入增長率(IncomeRate)對信用卡業(yè)務擴張的廣義邊際有一定的負向影響。根據(jù)徐麗鶴等(2019)(27)徐麗鶴、呂佳瑋、何青：《信用卡、風險應對與城鎮(zhèn)家庭股市參與》，《金融研究》2019年第3期。基于中國家庭金融調(diào)查的微觀數(shù)據(jù)的研究，信用卡的持有并不能促進消費。因此，我們可以推斷，總體上說，居民可支配收入的增加雖然會帶來消費的增加，卻完全沒有通過信用卡借貸消費進行，反而使得人們的支付習慣更加傾向于使用現(xiàn)金消費，減少信用卡的使用。

銀行核心資本充足率(CCAR)對信用卡發(fā)卡量有一定程度但不顯著的正向影響?？赡艿慕忉屖牵簜€人客戶確實更愿意與經(jīng)營穩(wěn)健的銀行有業(yè)務聯(lián)結，但由于12家銀行本身的核心資本充足率和信譽都較高，故并不會對客戶的選擇造成顯著影響。

銀行平均工資(Salary)在8家銀行的樣本中顯示有一定積極影響，但顯著性不明顯，12家銀行樣本則顯示有顯著正相關關系?？赡艿慕忉屖牵涸?家股份制商業(yè)銀行中，一直采取有效率的用工模式，薪資水平并不會對銀行服務質(zhì)量產(chǎn)生很大的影響；而4家國有商業(yè)銀行則逐年對有效率的員工給予高薪酬，用工效率對信用卡發(fā)卡量的作用更明顯。

信用卡業(yè)務競爭力的集約邊際的回歸結果如表3所示。列(1)、(2)是8家股份制商業(yè)銀行固定效應回歸結果，列(3)、(4)是12家銀行全樣本固定效應回歸結果。與表2的結果相似，信用卡業(yè)務競爭力集約邊際與分支行機構的擴張有很強的正相關關系。在8家銀行樣本中，1%的分支行數(shù)量擴張可以帶來2.048%的信用卡應收賬款的增長；1%的分支行密度的擴張可以帶來2.091%信用卡應收賬款的增長。分支行數(shù)量擴張所帶來的12家銀行信用卡應收賬款的增長率雖然也顯著為正，但小于8家銀行樣本的結果。

表3 信用卡應收賬款(集約邊際)基準回歸：固定效應模型

(二) 政策的“鯰魚效應”

本文的基準模型回歸中可能存在一定的內(nèi)生性問題，即信用卡發(fā)卡量和信用卡應收賬款與銀行分支行數(shù)量可能存在內(nèi)生同向增長。為了排除內(nèi)生性影響，我們選取了一組政策工具變量進行兩階段固定效應回歸。

2009年中國銀行業(yè)監(jiān)督管理委員會出臺了《關于中小商業(yè)銀行分支機構市場準入政策的調(diào)整意見(試行)》，自此放開股份制商業(yè)銀行和城市分支行管制。2011年，由于城商行在放開分支行管控之后進行了迅猛擴張，影響了銀行體系的穩(wěn)定，政府對城商行的擴張進行了一定的限制。盡管2013年銀監(jiān)會令第1號文件《中資商業(yè)銀行行政許可事項實施辦法》才對城商行的擴張進行了明文規(guī)定，但從銀監(jiān)會網(wǎng)站中可以看到，對城市商業(yè)銀行開設分支行的批示文件數(shù)量在2011年之后就銳減。

對中小銀行跨區(qū)經(jīng)營政策變化的研究主要集中于2009年政策放松對城商行、農(nóng)商行和農(nóng)合行的直接作用(蔡衛(wèi)星，2016(28)蔡衛(wèi)星：《分支機構市場準入放松、跨區(qū)域經(jīng)營與銀行績效》，《金融研究》2016年第6期。；李廣子，2014(29)李廣子：《跨區(qū)經(jīng)營與中小銀行績效》，《世界經(jīng)濟》2014年第11期。；王擎等，2012(30)王擎、吳瑋、黃娟：《城市商業(yè)銀行跨區(qū)域經(jīng)營: 信貸擴張、風險水平及銀行績效》，《金融研究》2012年第1期。)。本文所關注的大型商業(yè)銀行也深受2009年對中小銀行跨區(qū)經(jīng)營的放松政策和2011年的回調(diào)(收緊)政策的間接影響。我們定義一組政策虛擬變量，Policy09在2009年前為0，2009年及之后為1；Policy11在2011年前為0，2011年及之后為1。

由于競爭效應的存在和政策對競爭對手(中小商業(yè)銀行)的放松，2009年政策對中小銀行(例如城商行)建立分支行有明顯的單方面積極作用，對大型商業(yè)銀行存在較強的擠出效應，因此2009年的政策變量預計會對我們數(shù)據(jù)中的大型商業(yè)銀行的分支行擴張產(chǎn)生負效應。

從表面上看，2011年對中小商業(yè)銀行擴張政策的回調(diào)(限制)是回復到了2009年之前的情況，實際上中小銀行跨區(qū)經(jīng)營(分支行數(shù)量大幅增長)的事實會對大型商業(yè)銀行在信用卡市場中產(chǎn)生明顯且持久的“鯰魚效應”。在政策回調(diào)背景下，當政策不再有利于競爭對手后，大型商業(yè)銀行會加快分支行的擴張行為。

并且，這一組政策虛擬變量作為外生變量，與銀行本身的信用卡業(yè)務競爭力不直接相關，是合適的工具變量。我們使用兩階段固定效應模型，回歸方程如下：

第一階段：

第二階段：

廣義邊際：

集約邊際：

我們的回歸結果如表4所示。表4第(1)、(2)列是以信用卡發(fā)卡量(廣義邊際)為被解釋變量，第(3)、(4)列是以信用卡應收賬款(集約邊際)為被解釋變量，采用政策工具變量Policy09和Policy11，對8家股份制商業(yè)銀行的樣本進行分析。

第一階段的回歸結果顯示，2009年的政策變化對8家銀行的分支行擴張產(chǎn)生顯著的負向影響。雖然股份制商業(yè)銀行在政策的刺激作用下也會增加分支行機構，但是對中小商業(yè)銀行如城商行等的管制放松所產(chǎn)生的競爭擠出作用更為明顯。2011年政策回調(diào)也如我們預期的那樣，2009年的放松政策帶來了中小商業(yè)銀行分支行數(shù)目的增加，即使政策回調(diào)(收緊)，中小商業(yè)銀行無法通過進一步增加分支行機構實現(xiàn)更大規(guī)模的跨區(qū)經(jīng)營，它們對大型商業(yè)銀行的“鯰魚效應”也已經(jīng)產(chǎn)生。這一“鯰魚效應”會對大型商業(yè)銀行的分支行擴張產(chǎn)生約60.5%的正向影響，即在2011年之后平均每年每家股份制銀行多增加約437家分支行。(31)8家股份制銀行的樣本中，平均分支行數(shù)量為722家。

在8家股份制商業(yè)銀行樣本中，第二階段回歸結果與基準回歸結果相比，采用政策工具變量預期的銀行分支行數(shù)量的系數(shù)變大，在剔除了分支行數(shù)量與信用卡發(fā)卡量(應收賬款)之間的共同趨勢部分之后，可以看出銀行分支行數(shù)量對信用卡業(yè)務廣義邊際和集約邊際的實際影響更大(32)信用卡發(fā)卡量的回歸中，表4列(2)中的系數(shù)1.240(工具變量兩階段回歸)比表2列(1)中的0.841(基準回歸)要大。同樣的，信用卡應收賬款的回歸中，表4列(4)中的系數(shù)3.205大于表3列(1)中的2.048。，1%的分支行數(shù)量增長會導致1.240%的信用卡發(fā)卡量增長，同時帶來3.205%的信用卡應收賬款的增長。

表4 信用卡業(yè)務競爭力固定效應兩階段回歸

第(5)、(6)、(7)、(8)列分別是12家銀行兩階段固定效應模型的回歸結果。通過與8家股份制商業(yè)銀行樣本的對比，可以發(fā)現(xiàn)，在第一階段中，無論是競爭擠出效應還是“鯰魚效應”，其對4家國有商業(yè)銀行分支行擴張造成的影響并沒有對8家股份制商業(yè)銀行造成的影響大，表現(xiàn)為一階段工具變量2009年政策工具變量(Policy09)回歸系數(shù)盡管仍為負值，但絕對值減少，2011年政策工具變量(Policy11)正向系數(shù)絕對值變小。在排除了內(nèi)生因素之后，根據(jù)第二階段的回歸結果，我們?nèi)耘f可以發(fā)現(xiàn)，銀行分支行數(shù)量對信用卡業(yè)務競爭力的廣義邊際(發(fā)卡量)和集約邊際(應收賬款)都有顯著的正向影響。

2. 第一階段的回歸結果理論上對廣義邊際和集約邊際是一樣的，然而我們的觀測值在信用卡發(fā)卡量和信用卡應收賬款上有不同銀行年份的缺失，導致第一階段的結果不完全一致。

四、 結論和政策含義

中國信用卡市場在經(jīng)歷了幾年的高速增長后，增速開始放緩，因此實行有效的競爭策略對各個銀行來說刻不容緩。本文分別從廣義邊際(信用卡發(fā)卡量)和集約邊際(信用卡應收賬款)兩個方面，檢驗了分支行擴張對信用卡業(yè)務競爭力的影響，并首次采用基于2009年、2011年關于中小銀行分支行的政策變動，形成一組虛擬變量來剔除內(nèi)生性的影響，最終得出結論：分支行的擴張確實對信用卡競爭力有積極影響，是銀行非價格競爭的重要手段之一。

中國銀行保險監(jiān)督管理委員會對商業(yè)銀行分支行擴張的政策放寬和收緊有很明顯的作用。對于大型商業(yè)銀行而言，對中小商業(yè)銀行跨區(qū)經(jīng)營的放寬政策會顯著增加其分支行擴張的難度，產(chǎn)生顯著的競爭擠出效應。更值得我們關注的是，一旦銀保監(jiān)會對中小銀行跨區(qū)經(jīng)營寬松政策進行回調(diào)，大型商業(yè)銀行會加快分支行機構的擴張步伐，以應對之前因政策放寬而產(chǎn)生的競爭，產(chǎn)生更大的“鯰魚效應”。

分支行地理擴張這類實物投資對銀行產(chǎn)品競爭力仍舊有很大的影響，顯示出銀行基本業(yè)務和營銷活動也需要依托實物資本。對大型商業(yè)銀行來說，在對中小銀行進行政策收緊的時期，抓住時機與大型機構共同構建商業(yè)聯(lián)盟對于其業(yè)務的擴張大有裨益。

銀行業(yè)監(jiān)管政策對商業(yè)銀行競爭格局影響的有效性是毋庸置疑的。合理的政策設計與政策組合能夠有效調(diào)節(jié)銀行競爭，良性發(fā)展，從而使銀行更好地服務于中國的金融市場和實體經(jīng)濟。