Financial Supply Improvement and Corporate Labor Investment Efficiency: Evidence from the Distribution of Bank Branches
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摘要: 劳动力作为企业生产经营过程中的关键性投入要素，其有效配置在塑造微观企业核心竞争力和促进宏观经济高质量发展中起着重要作用。基于放松商业银行市场准入引发的商业银行网点分布扩张视角，考察其带来的金融供给服务改善对企业劳动力投资效率的影响效应及作用机理，研究发现：商业银行网点扩张能够有效提高企业的劳动力投资效率，即企业周围分布的银行网点数量越多，劳动力投资效率越高；商业银行网点扩张主要通过信贷可得效应和监督治理效应促进企业劳动力投资效率的提升，且这种影响在民营、抵押物价值低、劳动密集型企业以及市场分割程度低的地区表现得更为明显。商业银行网点扩张通过改善劳动力要素配置效率提升企业的研发创新和全要素生产率，实现了对企业高质量发展的赋能作用。研究结论为进一步发挥金融供给侧改革在劳动力要素资源配置中的决定性作用、进而推动经济和就业的高质量发展提供了理论依据及政策参考。Abstract: As a crucial input factor in the production and operation process of enterprises, the effective allocation of labor plays an important role in building the core competitiveness of micro enterprises and promoting high-quality macroeconomic development. Based on the expansion of commercial banks' branch networks caused by the relaxation of market access for commercial banks, this paper analyzes the impact and mechanism of financial supply services on labor investment efficiency of enterprises. The research finds that the expansion of commercial bank networks can effectively improve labor investment efficiency of enterprises. It is meant that the more bank branches distributed around the enterprise, the higher the labor investment efficiency. The expansion of commercial bank branches mainly promotes the improvement of the labor investment efficiency through the effects of credit availability and supervision governance. In addition, the impact on labor investment efficiency of enterprises is more tangible in labor-intensive private enterprises with low collateral value and areas with low market segmentation. The expansion of commercial bank branches improves the efficiency of labor resource allocation to enhance R&D innovation and total factor productivity, empowering corporate high-quality development. The research conclusion further leverages the decisive role of financial supply-side reform in labor resource allocation, providing a theoretical basis and policy reference for high-quality development of economy and employment.
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表 1 描述性统计
变量 样本数 均值 标准差 1/4分位数 中值 3/4分位数 LIE 25 799 0.304 5 0.363 8 0.120 8 0.216 1 0.330 0 Bank_5 25 799 4.434 9 1.443 1 3.465 7 4.499 8 5.598 4 Bank_10 25 799 5.418 9 1.288 2 4.521 8 5.463 8 6.445 7 Bank_15 25 799 5.916 2 1.213 4 5.068 9 6.001 4 6.846 9 Bank_20 25 799 6.228 5 1.153 4 5.425 0 6.363 0 7.083 4 Size 25 799 22.260 4 1.293 0 21.368 0 22.096 8 22.997 0 Lev 25 799 0.454 3 0.203 3 0.298 5 0.451 3 0.601 7 Tobin_Q 25 799 2.169 4 1.469 4 1.257 0 1.699 3 2.493 1 Tangible 25 799 0.239 3 0.168 4 0.107 6 0.204 6 0.338 3 Std_Labor 25 799 5.274 9 1.537 4 4.283 0 5.279 3 6.268 9 Std_Sales 25 799 19.531 1 1.581 3 18.461 9 19.437 6 20.497 9 Std_CFO 25 799 18.617 7 1.406 9 17.673 2 18.515 7 19.451 7 Labor 25 799 0.076 0 0.068 4 0.031 3 0.056 8 0.096 6 Age 25 799 2.390 7 0.559 1 1.945 9 2.484 9 2.833 2 Top 25 799 0.339 3 0.148 0 0.223 6 0.316 4 0.440 1 Board 25 799 2.256 3 0.180 9 2.079 4 2.302 6 2.302 6 Indep 25 799 0.373 7 0.053 6 0.333 3 0.333 3 0.428 6 
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表 2 商业银行网点扩张对企业劳动力投资效率的影响效应
变量 (1) (2) (3) (4) Bank_5 -0.005***(0.002) Bank_10 -0.007 4***(0.002) Bank_15 -0.007 9***(0.003) Bank_20 -0.010 1***(0.003) Size 0.018 1***(0.005) 0.018 2***(0.005) 0.018 1***(0.005) 0.018 1***(0.005) Lev 0.121 4***(0.015) 0.121 1***(0.015) 0.120 8***(0.015) 0.120 7***(0.015) Tobin_Q 0.009 1***(0.002) 0.009 1***(0.002) 0.009 1***(0.002) 0.009 1***(0.002) Tangible -0.058 3***(0.018) -0.059 6***(0.018) -0.059 7***(0.018) -0.060 2***(0.018) Std_Labor -0.011 7***(0.003) -0.011 7***(0.003) -0.011 7***(0.003) -0.011 7***(0.003) Std_Sales -0.001(0.003) -0.001(0.003) -0.001(0.003) -0.001(0.003) Std_CFO -0.007 8***(0.003) -0.008 ***(0.003) -0.008***(0.003) -0.008***(0.003) Labor 0.115 8*(0.060) 0.115 8*(0.060) 0.115 6*(0.060) 0.115 5*(0.060) Age 0.006 6(0.005) 0.006 6(0.005) 0.006 1(0.005) 0.005 9(0.005) Top 0.003 1(0.017) 0.003 8(0.017) 0.003 4(0.017) 0.003 5(0.017) Board -0.059 9***(0.018) -0.060 0***(0.018) -0.060 1***(0.018) -0.060 4***(0.018) Indep -0.071 3(0.050) -0.070 9(0.050) -0.072 0(0.050) -0.072 7(0.050) Year 是 是 是 是 Industry 是 是 是 是 City 是 是 是 是 N 25 779 25 779 25 779 25 779 Adj.R2 0.214 9 0.215 0 0.215 0 0.215 1 注：* * *、* *、*分别表示在1%、5%和10%的显著性水平，括号内的值为经企业层面聚类调整得到的标准误。若无特殊说明，被解释变量为企业劳动力投资效率(LIE)。下表同。
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表 3 工具变量检验回归结果
变量 (1) (2) (3) (4) Bank_10 LIE Bank_20 LIE Bank_M 0.211 6***(0.017) 0.276 7***(0.014) Bank_10 -0.092 9***(0.028) Bank_20 -0.071 1***(0.021) Control 是 是 是 是 Year 是 是 是 是 Industry 是 是 是 是 City 是 是 是 是 N 25 779 25 779 25 779 25 779 Adj.R2 0.444 9 0.163 8 0.574 2 0.198 9 弱工具变量检验F值 148.609 413.272
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表 4 地理边界断点回归结果
变量 (1) (2) (3) (4) (5) (6) 10 km内 15 km内 20 km内 Bank_10 -0.011 5**(0.005) -0.009 6**(0.004) -0.011 9***(0.004) Bank_20 -0.015 7**(0.006) -0.015 0***(0.006) -0.017 3***(0.005) Control 是 是 是 是 是 是 Year 是 是 是 是 是 是 Industry 是 是 是 是 是 是 City 是 是 是 是 是 是 N 9 031 9 031 10 632 10 632 13 294 13 294 Adj.R2 0.224 4 0.224 5 0.222 8 0.223 0 0.233 3 0.233 5
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表 5 安慰剂检验和更换变量衡量方式的回归结果
变量 (1) (2) (3) (4) (5) (6) LIE LIE1 LIE2 Bank_10 0.000 1(0.001 6) -0.005 5***(0.002) -0.006 3***(0.002) Bank_20 -0.000 9(0.001 8) -0.008 5***(0.003) -0.009 2***(0.003) Control 是 是 是 是 是 是 Year 是 是 是 是 是 是 Industry 是 是 是 是 是 是 City 是 是 是 是 是 是 N 25 779 25 779 25 779 25 779 25 779 25 779 Adj.R2 0.214 6 0.214 6 0.176 0 0.176 2 0.056 9 0.0 57 1
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表 6 更换样本的回归结果
变量 (1) (2) (3) (4) (5) (6) Bank_10 -0.007 3**(0.003) -0.010 5***(0.003) -0.006 8***(0.002) Bank_20 -0.011 5***(0.004) -0.014 1***(0.004) -0.009 8***(0.003) Control 是 是 是 是 是 是 Year 是 是 是 是 是 是 Industry 是 是 是 是 是 是 City 是 是 是 是 是 是 N 15 279 15 279 18 751 18 751 28 611 28 611 Adj.R2 0.219 6 0.219 8 0.048 9 0.049 0 0.201 8 0.201 9
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表 7 路径检验：信贷可得效应与监督治理效应
Panel A：信贷可得效应 变量 (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) Loan SA Fcost CU Bank_10 0.009 1*** -0.005 6*** -0.001 2*** -0.003 2* (0.003) (0.001) (0.000) (0.002) Bank_20 0.011 8*** -0.007 4*** -0.001 6*** -0.005 0** (0.004) (0.002) (0.000) (0.002) Control 是 是 是 是 是 是 是 是 Year 是 是 是 是 是 是 是 是 Industry 是 是 是 是 是 是 是 是 City 是 是 是 是 是 是 是 是 N 25 799 25 799 25 799 25 799 25 779 25 779 19 805 19 805 Adj.R2 0.315 6 0.315 7 0.500 2 0.500 3 0.199 2 0.199 3 0.210 3 0.210 7 Panel B：监督治理效应 变量 (1) (2) (3) (4) Agency_Cost Opacity Bank_10 -0.0170**(0.008) -0.0032*(0.002) Bank_20 -0.0248**(0.010) -0.0041**(0.002) Control 是 是 是 是 Year 是 是 是 是 Industry 是 是 是 是 City 是 是 是 是 N 25 620 25 620 25 593 25 593 Adj.R2 0.432 6 0.432 8 0.029 7 0.029 7
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表 8 基于产权和抵押物的异质性分析
变量 (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) 民营企业 国有企业 抵押物价值低企业 抵押物价值高企业 Bank_10 -0.0083** -0.0033 -0.0089*** -0.0055* (0.003) (0.004) (0.003) (0.003) Bank_20 -0.0103** -0.0055 -0.0128*** -0.0060 (0.004) (0.005) (0.005) (0.004) Control 是 是 是 是 是 是 是 是 Year 是 是 是 是 是 是 是 是 Industry 是 是 是 是 是 是 是 是 City 是 是 是 是 是 是 是 是 N 13 925 13 925 11 854 11 854 12 812 12 812 12 967 12 967 Adj.R2 0.1415 0.1415 0.2886 0.2886 0.1847 0.1849 0.2579 0.2579 Fisher检验 -0.005*** -0.005*** -0.003* -0.007*** 注：Fisher组合检验的经验p值均通过抽样500次获取，下同。
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表 9 基于劳动密集度和市场分割程度的异质性分析
变量 (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) 劳动密集型企业 资本密集型企业 市场分割程度低 市场分割程度高 Bank_10 -0.011 6*** -0.000 9 -0.009 5*** -0.005 2 (0.003) (0.004) (0.003) (0.003) Bank_20 -0.014 7*** -0.002 7 -0.013 3*** -0.007 5* (0.004) (0.005) (0.004) (0.004) Control 是 是 是 是 是 是 是 是 Year 是 是 是 是 是 是 是 是 Industry 是 是 是 是 是 是 是 是 City 是 是 是 是 是 是 是 是 N 12 810 12 810 12 969 12 969 12 841 12 841 12 938 12 938 Adj.R2 0.231 7 0.231 7 0.205 5 0.205 5 0.093 9 0.094 1 0.264 1 0.264 1 Fisher检验 -0.011*** -0.012*** -0.004*** -0.006***
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表 10 区分雇佣和解雇行为的异质性分析
变量 (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) 雇佣冗余 解雇不足 雇佣不足 解雇过度 OverLI UnderLI Bank_10 -0.011 5 -0.017 1** -0.006 9*** 0.000 7 (0.009) (0.008) (0.002) (0.002) Bank_20 -0.014 6 -0.018 3** -0.011 0*** -0.000 1 (0.012) (0.009) (0.002) (0.002) Control 是 是 是 是 是 是 是 是 Year 是 是 是 是 是 是 是 是 Industry 是 是 是 是 是 是 是 是 City 是 是 是 是 是 是 是 是 N 5 588 5 588 2 474 2474 12 718 12 718 4 999 4 999 Adj.R2 0.229 3 0.229 3 0.058 5 0.058 4 0.088 7 0.089 8 0.072 8 0.072 8
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表 11 基于企业高质量发展的经济后果检验
变量 (1) (2) (3) (4) RD TFP Bank_10 0.023 2(0.022) -0.028 8**(0.012) Bank_20 0.073 1***(0.027) -0.032 0**(0.015) Bank_10×LIE 0.056 6**(0.024) 0.046 4***(0.013) Bank_20×LIE 0.077 9***(0.026) 0.056 1***(0.015) LIE -0.430 9***(0.139) -0.604 5***(0.173) -0.221 4***(0.070) -0.316 7***(0.091) Control 是 是 是 是 Year 是 是 是 是 Industry 是 是 是 是 City 是 是 是 是 N 25 779 25 779 25 779 25 779 Adj.R2 0.512 7 0.513 6 0.721 2 0.721 3
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