对于银行而言,投资回报周期长且具有较大不确定性的企业创新项目,会面临贷款不能按时收回甚至变成坏账的可能性,造成银行对企业创新风险的过度敏感,导致银行贷款减少、期限过短、抽贷和断贷等情况频繁发生,降低企业开展创新的意愿和能力。因此,如何引导银行贷款更好地为企业创新服务尤为重要。近年来,中国金融监管部门不断加大对银行行为的监管力度,鼓励银行为实体经济发展提供服务,不少银行因违规向限制行业或者企业发放贷款、对贷款资金去向监管不力等受到行政处罚,且处罚金额也不断增加。在此背景下,探究银行监s管处罚能否促进企业创新,进而服务实体经济高质量发展具有重要意义。

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01 文献简介

▪ 文献来源：魏建，薛启航，王慧敏，姚笛. 银行监管处罚如何影响企业创新[J]. 中国工业经济, 2024.7:105-123
▪ 数据与代码来源：《中国工业经济》编辑部  (https://ciejournal.ajcass.com/)
▪ 关键词：创新方向　创新政策　外部性　研发资源配置
▪ 主要内容：银行监管处罚是规范银行信贷行为、维护银行业秩序的重要手段，但其能否有效引导银行信贷更好地服务于企业创新仍有待进一步考察。本文利用2011-2020年国家金融监督管理总局公布的银行行政处罚信息,构建了银行监管处罚的地级市面板数据同时以2015年《中国银监会行政处罚办法》的修订为准自然实验,探究了银行监管处罚对当地企业创新的影响。研究发现,银行监管处罚能够促进当地企业创新,并且该效果对于小规模企业、无银企关系的企业以及高新技术企业更加显著。机制分析表明，银行监管处罚主要通过增加企业可用信贷资源、优化企业信贷结构和促进企业“脱虚向实"来提高企业创新水平。进一步地,从处罚方式看,与银行信贷行为相关的处罚、对个人和机构的共同处罚以及轻度处罚对企业创新的促进作用更明显:从处罚结果看,银行监管处罚在提高企业创新质量的同时,存在抑制企业突破式创新的问题。本文的研究为加强和优化银行监管措施、提高金融服务实体经济的质效提供了理论依据和实践启示。

▪ 创新点：
       （1）丰富了金融监管有效性的研究。本文不仅聚焦银行监管处罚对企业创新的总体影响,而且分别从银行监管处罚的威慑效应、处罚理由、处罚对象以及处罚严厉程度等角度进行了详细讨论,有利于更加全面地了解银行监管处罚对企业创新产生的影响。
       （2）深入探究了银行监管处罚影响企业创新的作用机制，较为系统地阐释了银行监管处罚影响企业创新的内在机理。
      （3）就识别策略而言,本文同时使用基于国家金融监督管理总局公布的银行处罚数据构建的银行监管处罚指标和基于《处罚办法》修订构建的准自然实验进行实证分析,考察银行监管处罚对企业创新的影响以及机制,既可以避免内生性问题对实证结论的影响,又能够全面考察监管处罚理由、对象以及严重程度的差异性影响。
      （4）证实了中国银行监管处罚的有效性,以及何种银行监管处罚的有效性更强对后续监管制度的完善方向具有一定的参考意义。

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02 研究模型与变量设计

▪ 制度背景

随着银行活动的日益复杂,加强行业监管显得至关重要(明雷等,2023;赵静和高雅琴,2023)2008年国际金融危机以后，巴塞尔协议1》明确提出“加强对银行的监管、监督和风险管理”,以降低监管套利、防范金融风险。为了对标国际标准、促进银行业的高质量发展,中国愈发注重对银行业的监管,持续提高银行业审慎监管标准,促使现场检查频率和对违法违规业务的处罚力度不断提升中国的银行监管处罚具有两方面的特点:一是中国的银行监管处罚属于事后监管模式,对银行日常经营业务进行审查,并处罚违规行为。不同于事前监管(如对银行的资本要求),这种监管模式具有明显的惩戒效应和威慑效应,且监管更具有针对性。二是中国金融监管部门对银行的处罚属于行政处罚,不同于美国等发达国家具有诉讼形式的处罚,这种处罚方式比执法诉讼更加灵活、及时。图1显示,中国的银行监管处罚次数呈现波动上升的趋势,其中,警告和罚没是最为普遍的处罚方式,而责令停业整顿、吊销金融许可证、取消任职资格和禁止从业等处罚方式的次数较少。图2展示了银行监管处罚的地区分布情况,其中,湖南、山东、浙江、四川、黑龙江、河南、江西、江苏、安徽等地区的银行监管处罚次数较多。

▪ 识别策略

为检验银行监管处罚对企业创新的影响,本文构建了如下回归模型:

其中,i表示企业个体,j表示城市,表示年份;被解释变量Patent为企业创新水平;核心解释变量BankPenalv为城市层面的银行监管处罚:X是控制变量,包括企业性质、规模、成长能力、盈利能力、营业成本、周定资产占比、账面市值比、董事会规模、具有法律背景高管占比、监管层持股、企业专利存量、人均GDP、传统金融发展、市场化指数、行业竞争度和行业竞争度的平方。模型中加入了时间固定效应(入,)、企业固定效应(A,)以及城市固定效应(λ)。8表示随机误差项。

与此同时,为了更好地进行因果识别,本文以2015年《处罚办法》的修订作为外生冲击,参考李青原等(2022)明雷等(2023)的做法,构建了广义DID模型进行检验,模型如下:

其中,Surength表示《处罚办法》修订前3年的平均银行监管处罚程度;Post为外生冲击的时间虚拟变量,2016年及以后取值为1。其他变量含义与式(1)一致。

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03 数据与代码
▪ 文章原网址：《中国工业经济》编辑部  (https://ciejournal.ajcass.com/)▪ 数据详情：

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04 实证结果
表1汇报了银行监管处罚对企业创新水平影响的检验结果。第(1)列的检验结果显示,银行监管处罚的估计系数在1%的水平上显著为正。第(2)列加入控制变量以后,银行监管处罚与企业创新水平仍然显著正相关,说明银行监管处罚能够显著提高企业创新水平。从广义DID模型的结果看,第(3)列的检验结果显示,StrengthxPost的估计系数在1%的水平上显著为正,表明加强银行监管处罚的政策冲击能够提高企业创新水平。第(4)列加入控制变量以后,SurenguhxPosz的估计系数仍然在1%的水平上显著为正,且通过了平行趋势检验。综上,银行监管处罚能够显著提高本地企业创新水平,假说1a得证。