我國(guó)農(nóng)村銀行業(yè)結(jié)構(gòu)影響因素分析

摘要：使用2006—2010年1 655個(gè)縣（市）的面板數(shù)據(jù)對(duì)我國(guó)農(nóng)村銀行業(yè)結(jié)構(gòu)的影響因素進(jìn)行實(shí)證分析，結(jié)果表明農(nóng)村地區(qū)金融市場(chǎng)規(guī)模、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、政府干預(yù)程度以及投資率均對(duì)農(nóng)村銀行業(yè)結(jié)構(gòu)具有顯著影響：農(nóng)村存貸款規(guī)模的擴(kuò)大、農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)及農(nóng)村地區(qū)第二產(chǎn)業(yè)中規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)比重的增加，會(huì)降低我國(guó)農(nóng)村銀行業(yè)存貸款市場(chǎng)集中度；而縣域財(cái)政支出占當(dāng)年名義GDP比重和農(nóng)村固定資產(chǎn)投資總額占GDP比重的增加，會(huì)提高我國(guó)農(nóng)村銀行業(yè)存貸款市場(chǎng)集中度。因此，一方面，應(yīng)促進(jìn)農(nóng)村地區(qū)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)的發(fā)展，并帶動(dòng)中小企業(yè)發(fā)展，實(shí)現(xiàn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng)，以促進(jìn)農(nóng)村地區(qū)金融市場(chǎng)規(guī)模的擴(kuò)大；另一方面，要減少和消除地方政府對(duì)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的過(guò)度干預(yù)；從而有效降低我國(guó)農(nóng)村銀行業(yè)市場(chǎng)集中度。

關(guān)鍵詞：農(nóng)村銀行業(yè)結(jié)構(gòu)；市場(chǎng)集中度；赫芬達(dá)爾指數(shù)（HHI）；存款集中度；貸款集中度；金融市場(chǎng)規(guī)模；農(nóng)村金融體系；政府干預(yù)

中圖分類(lèi)號(hào)：F830. 341；F260 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號(hào)：16748131（2013）04003107

一、引言

目前，我國(guó)農(nóng)村銀行業(yè)發(fā)展的基本格局是農(nóng)村信用合作社占主導(dǎo)地位，中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行、中國(guó)郵政儲(chǔ)蓄銀行、農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行協(xié)同發(fā)展，此外還存在少量的其他銀行的分支機(jī)構(gòu)，這些金融機(jī)構(gòu)共同承擔(dān)了中國(guó)農(nóng)村地區(qū)金融市場(chǎng)的金融服務(wù)。截至2011年末，我國(guó)銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)涉農(nóng)貸款余額達(dá)到14.6萬(wàn)億元。農(nóng)業(yè)銀行作為國(guó)有控股的商業(yè)銀行，2007年后定位為“面向三農(nóng)，服務(wù)城鄉(xiāng)”，但目前其市場(chǎng)重心仍在城市；中國(guó)郵政儲(chǔ)蓄銀行由于2007年才成立，成立時(shí)間晚，在經(jīng)營(yíng)農(nóng)村小額貸款業(yè)務(wù)方面規(guī)模很小；農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行的職責(zé)在于落實(shí)糧棉油購(gòu)銷(xiāo)政策，支持糧棉油儲(chǔ)備貸款的供應(yīng)和封閉運(yùn)行管理，進(jìn)而維護(hù)國(guó)家糧食安全，作為政策性銀行，其業(yè)務(wù)僅限于政策層面的信貸服務(wù)，不涉及商業(yè)信貸服務(wù)。2007年以來(lái)，中國(guó)開(kāi)始放寬農(nóng)村金融市場(chǎng)的準(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn)，鼓勵(lì)各類(lèi)資本到農(nóng)村地區(qū)投資設(shè)立新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)。多種新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的出現(xiàn)，推動(dòng)了農(nóng)村金融體系的改革，降低了農(nóng)村金融市場(chǎng)的集中度，激活了農(nóng)村金融市場(chǎng)，有效地改善了農(nóng)村地區(qū)的融資環(huán)境。截至2012年5月末，中國(guó)新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)已經(jīng)組建了817家，其80%的貸款投向“三農(nóng)”和小企業(yè)（田杰 等，2012）。我國(guó)農(nóng)村金融行業(yè)正逐步由單一的農(nóng)村信用社模式轉(zhuǎn)變?yōu)榇蟆⒅小⑿°y行共存的多元化模式，農(nóng)村政策性金融、合作金融和商業(yè)性金融結(jié)構(gòu)也發(fā)生了變化。那么農(nóng)村銀行業(yè)結(jié)構(gòu)的變化受到哪些因素的影響？

國(guó)外學(xué)者對(duì)銀行業(yè)結(jié)構(gòu)影響因素的相關(guān)研究不多，只有Amel（1990）等研究了導(dǎo)致銀行業(yè)結(jié)構(gòu)變化的相關(guān)影響因素。國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)對(duì)這個(gè)問(wèn)題的研究也比較少，于忠等（2000）運(yùn)用多變量線(xiàn)性回歸模型對(duì)我國(guó)銀行業(yè)結(jié)構(gòu)的決定因素進(jìn)行了實(shí)證分析；但其采用的是1986—1996年的數(shù)據(jù)，樣本區(qū)間太小，嚴(yán)重影響結(jié)果的可靠性；同時(shí)，其多變量線(xiàn)性回歸模型未對(duì)內(nèi)生性、遺漏變量等問(wèn)題進(jìn)行妥善處理，可能會(huì)導(dǎo)致結(jié)果有偏。相對(duì)而言，林毅夫等（2006）采用中國(guó)省級(jí)面板數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)上克服了樣本區(qū)間小的問(wèn)題；在方法上運(yùn)用雙向固定效應(yīng)模型、工具變量法和GMM估計(jì)對(duì)銀行業(yè)結(jié)構(gòu)的影響因素進(jìn)行分析，克服了其結(jié)果的有偏性和不可靠性，結(jié)果更加準(zhǔn)確可靠。賀小海等（2008）利用中國(guó)1987—2004年的省級(jí)面板數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，期初銀行業(yè)結(jié)構(gòu)、市場(chǎng)規(guī)模、市場(chǎng)需求成長(zhǎng)率、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)等因素對(duì)我國(guó)銀行業(yè)結(jié)構(gòu)的演進(jìn)在不同顯著水平上有一定的影響。范小云等（2010）采用銀行業(yè)集中度來(lái)代表銀行業(yè)結(jié)構(gòu)，運(yùn)用拓展模型驗(yàn)證了市場(chǎng)準(zhǔn)入和經(jīng)營(yíng)范圍的監(jiān)管在一定程度上會(huì)增加銀行業(yè)的集中度，從而降低銀行業(yè)務(wù)的多元化程度。

現(xiàn)有文獻(xiàn)研究表明，銀行業(yè)集中度的降低將會(huì)更有效地促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)（林毅夫 等，2008），因此需要深入研究我國(guó)農(nóng)村銀行業(yè)結(jié)構(gòu)的影響因素，并在此基礎(chǔ)上提出有效降低農(nóng)村銀行業(yè)集中度的政策建議，從而促進(jìn)我國(guó)縣域農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。上述文獻(xiàn)均依賴(lài)于時(shí)間序列或省級(jí)層面數(shù)據(jù)，未能基于更低層面（地市級(jí)或縣級(jí)）數(shù)據(jù)來(lái)實(shí)證分析我國(guó)農(nóng)村銀行業(yè)結(jié)構(gòu)的影響因素。鑒于此，本文以我國(guó)2006—2010年1 655個(gè)縣（市）構(gòu)成縣級(jí)面板數(shù)據(jù)，對(duì)影響我國(guó)農(nóng)村銀行業(yè)結(jié)構(gòu)的因素進(jìn)行實(shí)證研究，并在此基礎(chǔ)上提出有效降低農(nóng)村銀行業(yè)集中度的政策建議。

二、模型設(shè)定、分析變量與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.模型設(shè)定

本文通過(guò)設(shè)立模型來(lái)考察我國(guó)農(nóng)村銀行業(yè)結(jié)構(gòu)的影響因素，變量的選擇主要是借鑒林毅夫等（2006）、賀小海等（2008b）基于產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)和宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)學(xué)理論分析所選取的影響因素，同時(shí)考慮了數(shù)據(jù)的可獲得性。由于本文研究不同縣（市）在不同時(shí)間點(diǎn)上的農(nóng)村銀行業(yè)結(jié)構(gòu)的影響因素，涉及不同的橫截面和時(shí)間序列，因此采用面板數(shù)據(jù)模型較合適。本文構(gòu)造如下計(jì)量模型：

HHIi，t=α0+α1Xi，t+λi+υi，t

其中，HHI表示農(nóng)村銀行業(yè)結(jié)構(gòu)（包括存款集中度CRD和貸款集中度CRL）；X表示農(nóng)村銀行業(yè)結(jié)構(gòu)的影響因素，具體包括農(nóng)村地區(qū)存貸款市場(chǎng)規(guī)模（LVA）、農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)（Y）、政府財(cái)政支出比例（GEB）、投資率（INV）、農(nóng)村地區(qū)規(guī)模以上工業(yè)產(chǎn)值占第二產(chǎn)業(yè)的比重（NSOE）；下標(biāo)i表示縣域，t表示年份；λi表示各縣域不可觀(guān)測(cè)的固定效應(yīng)，用來(lái)控制不隨時(shí)間變化但隨縣域的不同而變化的因素的影響。

2.變量指標(biāo)說(shuō)明

楊珂，毛嘉雯，田杰：我國(guó)農(nóng)村銀行業(yè)結(jié)構(gòu)影響因素分析

（1）農(nóng)村銀行業(yè)結(jié)構(gòu)變量（HHI）

農(nóng)村銀行業(yè)結(jié)構(gòu)主要研究的是農(nóng)村銀行的數(shù)目、相對(duì)規(guī)模以及相互關(guān)系。鑒于反映問(wèn)題的全面性、準(zhǔn)確性以及數(shù)據(jù)的可獲性，本文選取可以反映市場(chǎng)占有率的指標(biāo)來(lái)反映農(nóng)村銀行業(yè)結(jié)構(gòu)。在度量市場(chǎng)占有率的指標(biāo)中，目前使用頻率高、代表性強(qiáng)的指標(biāo)是赫芬達(dá)爾指數(shù)（HHI），即規(guī)模最大的前n家銀行的資產(chǎn)占所有銀行總資產(chǎn)的比例，該指標(biāo)考慮到了絕對(duì)集中度和相對(duì)集中度指標(biāo)的優(yōu)點(diǎn)。計(jì)算HHI需要用到大量的數(shù)據(jù)，涉及縣域?qū)用娴乃修r(nóng)村銀行的數(shù)量、資產(chǎn)規(guī)模、市場(chǎng)份額等信息。通過(guò)中國(guó)銀監(jiān)會(huì)《中國(guó)銀行業(yè)農(nóng)村金融服務(wù)分布圖集》提供的資料，本文獲取到所有縣域銀行的存款、貸款總額數(shù)據(jù)，解決了以往研究中數(shù)據(jù)層面的瓶頸，使計(jì)算縣域銀行集中度（HHI）成為可能。HHI指數(shù)具體形式為：

HHIk=nj=1（Dj，k/nj=1Dj，k）2

其中Dj，k表示第j個(gè)銀行在第k個(gè)地區(qū)的分支機(jī)構(gòu)所獲得的存款或發(fā)放的貸款，HHI通常可簡(jiǎn)化為1/n，其變化范圍為（0，1）。一般來(lái)講，農(nóng)村金融市場(chǎng)上銀行數(shù)量越多，HHI數(shù)值越小，并且越接近于0，銀行集中度越低；相反，當(dāng)農(nóng)村金融市場(chǎng)上銀行數(shù)目越少時(shí)，HHI值越大，銀行集中程度越高。當(dāng)HHI=1時(shí)，說(shuō)明只有一家銀行獨(dú)占，銀行業(yè)結(jié)構(gòu)是完全壟斷的。本文研究中農(nóng)村銀行業(yè)集中度分別用農(nóng)村存款集中度（CRD）和農(nóng)村貸款集中度（CRL）來(lái)表示。

（2）農(nóng)村金融市場(chǎng)規(guī)模變量（LVA）

為達(dá)到與被解釋變量相對(duì)應(yīng)，本文用農(nóng)村地區(qū)每年度的存款和貸款總額的自然對(duì)數(shù)值來(lái)衡量農(nóng)村金融市場(chǎng)規(guī)模變量，分別用LVAD和LVAL表示。一般來(lái)說(shuō)，農(nóng)村金融市場(chǎng)規(guī)模越小，相應(yīng)的整個(gè)市場(chǎng)中的農(nóng)村銀行數(shù)目就會(huì)越少，農(nóng)村銀行業(yè)集中度相應(yīng)的就會(huì)上升，因此本文預(yù)期農(nóng)村金融市場(chǎng)規(guī)模變量的系數(shù)符號(hào)為負(fù)。

（3）農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)變量（Y）

本文用各年度各農(nóng)村地區(qū)人均GDP的自然對(duì)數(shù)值來(lái)衡量農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)變量。現(xiàn)有的文獻(xiàn)主要分析了銀行業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響，而關(guān)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)銀行業(yè)結(jié)構(gòu)的影響卻少有涉及。Coccorese（2008）通過(guò)對(duì)意大利1991—2001年20個(gè)地區(qū)所組成的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)，在長(zhǎng)期內(nèi)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)將傾向于降低銀行業(yè)集中度，增強(qiáng)銀行業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)程度。陳華強(qiáng)（2011）通過(guò)分析我國(guó)2004—2008年經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)銀行業(yè)結(jié)構(gòu)的影響及其變化，認(rèn)為銀行體系與實(shí)體經(jīng)濟(jì)之間存在相互“良性循環(huán)”、相互“惡性循環(huán)”、相互“背離”的關(guān)系，即經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)可能會(huì)與銀行結(jié)構(gòu)相互促進(jìn)，也可能相互抑制，甚至可能會(huì)步調(diào)不一致；銀行業(yè)結(jié)構(gòu)會(huì)隨著實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展而改變，應(yīng)促進(jìn)銀行業(yè)結(jié)構(gòu)按照一定的路徑進(jìn)行變革，以實(shí)現(xiàn)適應(yīng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需求。總體而言，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與銀行業(yè)結(jié)構(gòu)之間存在“倒U型”的關(guān)系，即經(jīng)濟(jì)迅速增長(zhǎng)時(shí)，銀行數(shù)目增多，銀行集中度降低；當(dāng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)放緩并趨于穩(wěn)定增長(zhǎng)時(shí)，銀行數(shù)目呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，銀行業(yè)集中度增高。根據(jù)我國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀，本文預(yù)期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)變量的系數(shù)符號(hào)為負(fù)，即隨著我國(guó)各地區(qū)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，農(nóng)村銀行業(yè)集中度將下降。

（4）政府干預(yù)程度變量（GEB）

本文用各縣域財(cái)政支出占當(dāng)年名義GDP的比重來(lái)衡量政府干預(yù)程度變量，主要是考慮到這一指標(biāo)能夠用來(lái)反映當(dāng)年財(cái)政政策的力度和效果以及政府規(guī)模和干預(yù)程度。林毅夫等（2006）認(rèn)為，在政府的干預(yù)下，銀行業(yè)結(jié)構(gòu)會(huì)隨著政府提出的發(fā)展戰(zhàn)略的變化而變化。不同于西方的大銀行，我國(guó)四大國(guó)有銀行的寡占地位并非市場(chǎng)催生的，而是計(jì)劃經(jīng)濟(jì)時(shí)代的政治決策產(chǎn)物。實(shí)際上，隨著我國(guó)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)不斷深入發(fā)展，逐步放棄了計(jì)劃經(jīng)濟(jì)時(shí)代的產(chǎn)物。但是，由于我國(guó)各地區(qū)的改革和發(fā)展進(jìn)程不一致，政府干預(yù)經(jīng)濟(jì)程度的變化也不一致。通常而言，某地區(qū)地方政府干預(yù)的程度越高，政府在銀行業(yè)結(jié)構(gòu)上的主導(dǎo)力量越大，銀行集中度越高。因此，本文預(yù)期該變量的系數(shù)符號(hào)為正。

（5）農(nóng)村投資率變量（INV）

本文用農(nóng)村固定資產(chǎn)投資總額占農(nóng)村GDP的比重來(lái)衡量農(nóng)村投資率變量，以反映農(nóng)村地區(qū)的投資對(duì)農(nóng)村銀行業(yè)結(jié)構(gòu)的影響。

（6）農(nóng)村經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)變量（NSOE）

本文用農(nóng)村規(guī)模以上工業(yè)產(chǎn)值占第二產(chǎn)業(yè)的比重表示來(lái)衡量農(nóng)村經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)變量，以反映農(nóng)村產(chǎn)業(yè)規(guī)模結(jié)構(gòu)對(duì)農(nóng)村銀行業(yè)結(jié)構(gòu)的影響。林毅夫等（2006）通過(guò)對(duì)1980—1992年全球制造業(yè)數(shù)據(jù)的分析證明了一國(guó)的產(chǎn)業(yè)規(guī)模結(jié)構(gòu)與銀行業(yè)結(jié)構(gòu)存在相關(guān)性。通常而言，某縣域規(guī)模以上工業(yè)產(chǎn)值比重越高，對(duì)金融服務(wù)的需求越旺盛，因此銀行的數(shù)目會(huì)越多，銀行業(yè)集中度越低。據(jù)此，本文預(yù)期該變量的系數(shù)符號(hào)為負(fù)。

3.數(shù)據(jù)來(lái)源

本文研究期間為2006—2010 年，數(shù)據(jù)來(lái)源于2007—2011年《中國(guó)縣（市）社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》、中國(guó)銀監(jiān)會(huì)官方網(wǎng)站中《中國(guó)銀行業(yè)農(nóng)村金融服務(wù)分布圖》收集的2006—2010年各個(gè)縣市的銀行類(lèi)和經(jīng)濟(jì)類(lèi)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)及國(guó)研網(wǎng)縣級(jí)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)。剔除數(shù)據(jù)缺失或數(shù)據(jù)不合格的樣本縣（市），本文最終選取了1 655個(gè)縣（市）作為樣本數(shù)據(jù)，占我國(guó)2 070個(gè)縣（市）的80%，能夠代表我國(guó)農(nóng)村地區(qū)。

在計(jì)算農(nóng)村銀行業(yè)市場(chǎng)結(jié)構(gòu)（HHI）指標(biāo)時(shí)，本文用我國(guó)縣域內(nèi)不同銀行類(lèi)金融機(jī)構(gòu)的存款和貸款的市場(chǎng)結(jié)構(gòu)來(lái)衡量；銀行及銀行類(lèi)金融機(jī)構(gòu)包括中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行、中國(guó)工商銀行、中國(guó)建設(shè)銀行、中國(guó)銀行、農(nóng)信社（農(nóng)村商業(yè)銀行或農(nóng)村合作銀行）、其他商業(yè)銀行、城市信用社和其他金融機(jī)構(gòu)，其中中國(guó)工商銀行、中國(guó)建設(shè)銀行和中國(guó)銀行三家銀行是加總后的數(shù)據(jù)，但是這不影響本文的研究，可以看作是一家大型的商業(yè)銀行；其它不同類(lèi)型的金融機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)詳細(xì)，因此本文計(jì)算出的農(nóng)村銀行業(yè)集中度是可靠和詳細(xì)的。根據(jù)現(xiàn)有的文獻(xiàn)對(duì)銀行市場(chǎng)結(jié)構(gòu)的劃分：HHI值大于0.18被認(rèn)為是寡占型的市場(chǎng)，介于0.1和0.18之間為適度集中的市場(chǎng)，低于0.1則是低集中度的市場(chǎng)。從表1的數(shù)據(jù)可以看出，2006—2010年我國(guó)農(nóng)村銀行業(yè)結(jié)構(gòu)一直屬于寡占型。

三、實(shí)證結(jié)果與分析

考慮到各解釋變量可能存在較為嚴(yán)重的多重共線(xiàn)性問(wèn)題，本文首先測(cè)定了各變量之間的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)（表3），然后運(yùn)用Klein法則對(duì)可能存在的多重共線(xiàn)性問(wèn)題進(jìn)行判別。所謂Klein法則，是指若兩個(gè)變量之間的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值大于回歸模型中的多重決定系數(shù)（R2），則二者之間可能會(huì)存在嚴(yán)重的多重共線(xiàn)性問(wèn)題。

經(jīng)過(guò)模型測(cè)算，存款集中度的回歸模型中多重決定系數(shù)為0.154，小于Y與LVAD、GEB與LVAD、Y與GEB之間的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值；貸款集中度多重決定系數(shù)是0.269，小于Y與LVAL、GEB與LVAL、Y與GEB之間的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值。因而根據(jù)Klein法則可以判斷這些變量之間存在嚴(yán)重的多重共線(xiàn)性問(wèn)題。為此，在以存款集中度和貸款集中度為被解釋變量的計(jì)量模型中，為了獲得一個(gè)更加良好的回歸結(jié)果，表4和表5依次對(duì)LVAD、Y、NSOE、GEB進(jìn)行了回歸。

根據(jù)基本計(jì)量模型，本文使用EVIEWS6.0軟件，以農(nóng)村銀行業(yè)集中度為被解釋變量對(duì)2006—2010年我國(guó)縣級(jí)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。為了使計(jì)量結(jié)果更加穩(wěn)健和可靠，分別以農(nóng)村存款集中度和貸款集中度為被解釋變量，并分別與其相對(duì)應(yīng)的解釋變量進(jìn)行回歸；然后使用HAUSMAN檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪沁m用固定效應(yīng)估計(jì)還是隨機(jī)效應(yīng)估計(jì)，結(jié)果顯示可以在1%的統(tǒng)計(jì)水平上拒絕隨機(jī)效應(yīng)估計(jì)，因此表4和表5中的10個(gè)模型都采用固定效應(yīng)估計(jì)；通過(guò)進(jìn)一步的分析發(fā)現(xiàn)，10個(gè)模型都適用時(shí)點(diǎn)固定效應(yīng)估計(jì)；最后本文進(jìn)行了異方差檢驗(yàn)，并使用了PCSE對(duì)方差進(jìn)行了修正。考慮到本文的樣本時(shí)期比較短，本文沒(méi)有檢驗(yàn)序列相關(guān)性。具體的回歸結(jié)果如表4和表5所示。

根據(jù)本文分析可得出以下結(jié)論：

第一，農(nóng)村金融市場(chǎng)規(guī)模擴(kuò)大對(duì)農(nóng)村銀行業(yè)集中度有顯著為負(fù)的影響。從表4和表5的第1、2列可以看出，無(wú)論是農(nóng)村存款規(guī)模變量LVAD還是農(nóng)村貸款規(guī)模變量LVAL，都與農(nóng)村銀行業(yè)結(jié)構(gòu)變量在1%的水平下顯著地負(fù)相關(guān)。這與本文的理論預(yù)期相一致，即隨著農(nóng)村存、貸款規(guī)模的擴(kuò)大，農(nóng)村金融體系的擴(kuò)張，農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)分工水平的提高，農(nóng)村銀行之間的競(jìng)爭(zhēng)必然會(huì)加劇，農(nóng)村銀行業(yè)集中度勢(shì)必會(huì)降低。

第二，農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與農(nóng)村銀行業(yè)集中度顯著負(fù)相關(guān)。從表4和表5的第2列看出，農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)變量Y的系數(shù)在以農(nóng)村存款集中度和農(nóng)村貸款集中度為被解釋變量的估計(jì)結(jié)果中均顯著為正，不符合本文的理論預(yù)期。正如前述，可能的原因在于農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)變量Y與農(nóng)村存、貸款市場(chǎng)規(guī)模變量lnLVAD和lnLVAL正相關(guān)，而與政府干預(yù)程度變量GEB負(fù)相關(guān)。因此，本文剔除了農(nóng)村存貸款規(guī)模變量、政府干預(yù)程度變量后重新進(jìn)行回歸，如表4和表5的中的第3列結(jié)果顯示，農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)在1%的水平上與農(nóng)村銀行業(yè)集中度顯著地負(fù)相關(guān)。該結(jié)果也證實(shí)了以往文獻(xiàn)的研究結(jié)論，即農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是通過(guò)擴(kuò)大農(nóng)村金融市場(chǎng)規(guī)模而降低農(nóng)村銀行業(yè)集中度的（賀小海 等，2008）。

第三，規(guī)模以上工業(yè)產(chǎn)值占第二產(chǎn)業(yè)的比重與農(nóng)村銀行業(yè)集中度顯著負(fù)相關(guān)。從表4和表5的第3、4、5列看出，用規(guī)模以上工業(yè)產(chǎn)值占第二產(chǎn)業(yè)的比重表示的農(nóng)村經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)變量NSOE與農(nóng)村銀行業(yè)集中度在1%的水平下顯著地負(fù)相關(guān)，這表明，縣域內(nèi)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)的發(fā)展能夠有效降低農(nóng)村銀行業(yè)集中度。可能的原因在于，縣域內(nèi)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)的發(fā)展需要更多的農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)提供貸款，從而降低了農(nóng)村銀行業(yè)集中度。

第四，政府干預(yù)程度與農(nóng)村銀行業(yè)集中度顯著正相關(guān)。表4和表5的第4列結(jié)果表明，政府干預(yù)程度與農(nóng)村銀行業(yè)集中度在1%的水平下顯著地正相關(guān)。這與本文的理論假設(shè)相一致：在農(nóng)村地區(qū)，地方政府對(duì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的干預(yù)程度越高，表明其政府行政力量越大，也就意味著當(dāng)?shù)卮笮蛧?guó)有銀行的寡占地位越難以改變，以至于銀行業(yè)集中度居高不下。因此為了降低農(nóng)村銀行業(yè)的集中度，可采取相應(yīng)的財(cái)政支持政策，如加大財(cái)政對(duì)涉農(nóng)金融業(yè)務(wù)的稅收優(yōu)惠政策。

此外，從表4和表5的第5列看出，農(nóng)村投資率與農(nóng)村銀行業(yè)集中度顯著正相關(guān)。

四、結(jié)論與政策建議

新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)創(chuàng)新導(dǎo)致了我國(guó)農(nóng)村銀行業(yè)結(jié)構(gòu)變化，基于這一重要的研究背景，本文利用2006—2010年的縣級(jí)面板數(shù)據(jù)，對(duì)我國(guó)農(nóng)村銀行業(yè)結(jié)構(gòu)的影響因素進(jìn)行了實(shí)證研究。結(jié)果表明，農(nóng)村金融市場(chǎng)規(guī)模擴(kuò)大、農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)及農(nóng)村地區(qū)第二產(chǎn)業(yè)中規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)比重的增加均會(huì)降低我國(guó)農(nóng)村銀行業(yè)市場(chǎng)集中度；而政府干預(yù)程度越高，農(nóng)村銀行業(yè)市場(chǎng)集中度也越高。為有效降低我國(guó)農(nóng)村銀行業(yè)市場(chǎng)集中度，一方面，要進(jìn)一步完善社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制，減少各級(jí)政府對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)的不當(dāng)干預(yù)；另一方面，應(yīng)該促進(jìn)農(nóng)村地區(qū)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)的發(fā)展，并帶動(dòng)農(nóng)村地區(qū)中小企業(yè)發(fā)展，實(shí)現(xiàn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng)，以促進(jìn)農(nóng)村地區(qū)金融市場(chǎng)規(guī)模的擴(kuò)大，從而降低農(nóng)村銀行業(yè)集中度。尤其是中、西部農(nóng)村地區(qū)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展和市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)落后于東部農(nóng)村地區(qū)，農(nóng)村存、貸款市場(chǎng)規(guī)模偏低，因此，我國(guó)當(dāng)前的農(nóng)村金融體制改革應(yīng)實(shí)施偏向于中西部的政策制度，以擴(kuò)大其市場(chǎng)規(guī)模，進(jìn)而切實(shí)降低當(dāng)?shù)剞r(nóng)村銀行業(yè)市場(chǎng)集中度。

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