農村銀行業結構對農村經濟增長的影響

田杰　劉勇　陶建平

摘要：基于新型農村金融機構創新所導致的農村銀行業結構變化是否促進農村經濟增長這一重要的研究背景，使用來自中國2006—2010年1 769個縣（市）的面板數據檢驗“最優金融結構理論”在農村地區的適用性。研究結果表明：農村銀行業集中度的下降促進了農村經濟的增長。

關鍵詞：農村銀行業結構；農村經濟增長；赫芬達爾指數（HHI）

中圖分類號：F830.6 文獻標識碼：A 文章編號：1003-3890（2013）09-0036-07

一、引言

本文主要研究中國農村銀行業結構變化對農村經濟增長的影響。提出這一議題的研究背景是：長期以來中國農村地區一直存在的金融機構網點少、信貸供給不足的問題，制約了農村經濟的發展。2007年開始的新一輪農村金融體系改革，允許各類資本到農村地區投資、設立新型農村金融機構，包括村鎮銀行、資金互助社以及小額貸款公司等，從而在縣域農村地區建立起了一個多層次、廣覆蓋、適度競爭的金融組織體系，提高了農村金融市場競爭強度，并導致農村合作性金融、政策性金融和商業性金融之間發生了此消彼長的結構變化。那么，中國農村銀行業結構的變化是促進還是抑制了農村經濟增長？

以Petersen和Rajan（1995）[1]為代表的局部均衡模型認為壟斷的銀行業結構一般是有利于經濟增長。以Ceterolli和Peretto（2001）[2]為代表的一般均衡模型認為壟斷的銀行業結構對經濟增長一般而言是有害的。林毅夫等（2008）[3]提出的“最優金融結構”理論認為，現代的發展中國家的最優金融結構是選擇區域性的中小銀行作為主體；而在現代的發達經濟中，大銀行和金融機構應當在金融體系中發揮主導作用。

目前國內已有的大量實證研究發現，中國銀行業結構集中度的下降有助于促進經濟增長。如李瓊和劉建軍（2005）[4]根據1999年和2000年國家層面上的跨省數據得出銀行市場結構發展的不平衡是影響地區經濟增長的一個重要的因素；王紅（2005）[5]基于1986—2003年的時間序列數據得出中國銀行業較高的集中度對經濟增長有負的影響，但并不明顯；談儒勇等（2006）[6]基于中國31個省區1999—2003年的面板數據實證分析銀行業結構對經濟增長影響后，發現兩者之間呈顯著的負相關；而且中西部地區各省區銀行集中度的提升與東部地區相比較會給經濟增長帶來更加嚴重的負面影響。然而以上的研究使用的都是小樣本數據，影響了其結論的可信性。其后，林毅夫和孫希芳（2008）[3]運用中國28個省區在1985—2002年的面板數據得出，在中國現階段，中小金融機構市場份額的上升對經濟增長具有顯著的正向影響。賀小海和劉修巖（2008）[7]利用樣本期為1987—2004年的省級面板數據得出中國各省區銀行業結構對經濟增長的影響為負，并且東、中、西部區域銀行集中度降低將促進經濟增長。但以上文獻均依賴于省級層面數據，截至目前尚未見到基于更低層面（地市級或縣級）數據來分析銀行業結構變化對經濟增長的影響。

基于中國2006—2010年各縣域數據所構成的縣級面板數據，本文實證分析了農村銀行業結構對農村經濟增長的影響，為關于二者關系的理論研究提供一個來自中國農村的經驗證據。本文其他部分結構如下：第二部分從理論上分析中國農村經濟增長的“最優銀行業結構”；第三部分為選擇分析變量、設定計量模型、介紹數據來源并對主要變量進行描述統計；第四部分是對計量結果的解釋；第五部分是穩健性檢驗；最后一部分是研究結論及相應的政策建議。

二、中國農村經濟增長的“最優銀行業結構”

目前，中國農村基本上形成了以商業銀行、政策性銀行和信用合作社為主體的金融體系。由于農業信貸的高風險、低回報與商業銀行的經營理念相背離，所以從1999年開始，四大國有商業銀行逐步從農村地區撤出，目前已基本取消了縣一級分支機構的放款權。當前縣域農村金融服務的供給主體包括農業發展銀行、農村信用合作社（或改制而來的農村合作銀行、農村商業銀行）、中國農業銀行以及中國郵政儲蓄銀行等金融機構，此外還有其余三大國有商業銀行在農村地區設立的少量分支機構。但是從現有的農村金融機構看，中國農業發展銀行的主要任務僅限于承擔國家規定的政策性金融業務，基本上不直接對農戶和小企業辦理業務；農業銀行在2007年后堅持三農的市場定位，但其經營中心仍在城市工商業；中國郵政儲蓄銀行從2007年開始涉足農村小額貸款業務，但規模很小。農村信用合作社基本上壟斷了對農村中小企業提供信貸服務（田杰等，2012）[8]。

農村金融體系的改革導致了農村正規金融中合作性金融、政策性金融和商業性金融之間發生了此消彼長的結構變化。尤其是2007年以來，中國啟動了新一輪農村金融體系改革，逐步放寬了農村金融市場的準入標準，推進農村金融組織創新，提高了農村金融市場競爭強度。例如2007年開始在四川等6個省區開展新型農村金融機構試點改革工作，并擴大到全國31個省區市，截止到2010年底，全國成立了319家新型農村金融機構，而且貸款的80%以上投放于三農和小微企業。

農村經濟的發展必然要求出現與之相匹配的農村銀行業結構，那么，就中國農村地區而言，當前的農村銀行業結構是否促進了農村經濟增長？大量的文獻研究了銀行業結構變化與經濟增長的關系，大多數都是基于林毅夫等（2008）[3]提出的“最優金融結構”理論展開實證研究的，本文也同樣基于這一理論分析其在農村地區的適用性。根據“最優金融結構”理論，在現代低收入國家，區域性的中小銀行應當成為金融體系的重要組成部分；而在現代發達國家，大銀行和金融機構應當在金融體系中發揮主導作用（林毅夫等，2008）[3]。按照這一邏輯，中國農村銀行業市場選擇較低的集中度將有利于促進農村經濟增長。但是這一理論在中國農村地區成立必須滿足兩大基本前提：

1. 中國縣域農村地區的要素稟賦與比較優勢。每個國家在經濟發展的不同階段具有不同的要素稟賦，其產業選擇也應與本國的比較優勢相一致，如在勞動力充裕的國家中，選擇發展勞動力密集型的產業更有利于分工合作及本國經濟的發展（林毅夫 等，2008）[3]。當前縣域農村地區集中了中國80%的人口，吸納了65%的農村勞動力，發展勞動力密集型產業具有比較優勢。同時這些勞動力密集型產業中的企業規模都比較小，且絕大多數設立在縣域內。在當前中國推進農村城鎮化建設的大背景下，中小企業的發展成為促進中國縣域農村經濟結構調整、推動縣域農村經濟社會發展的重要力量。

2. 農村銀行業基于規模的專業化分工。即縣域內的大銀行主要向大企業提供貸款而小銀行主要向小企業貸款，不同規模的銀行分工的形成主要是考慮到以下兩種因素：（1）風險分散。縣域內的農業銀行等大型商業銀行資產規模大、風險承受能力強，有能力為資金需求大的大型企業和風險較高的創新型企業提供貸款。而農商行、村鎮銀行等由于資產規模小、風險承受能力弱，難以為上述企業提供貸款，它們更傾向于對小企業和微型企業提供額度相對較小、回收期較短、風險較小的貸款支持（田杰 等，2012）[8]。（2）信息不對稱。大企業一般都能提供財務報表等易于傳達的“硬信息”，而小企業由于規模小、組織結構不健全、無法提供完整的財務報表等“硬信息”，更多的是關于不易于傳達的軟信息（比如企業家個人品質和能力等）。大企業和小企業由于自身傳遞信息的差別導致了大銀行更適合監督大企業，中小銀行更適合監督小企業。而且縣域內的中、農、工、建等大銀行組織結構龐雜、信息傳遞路徑長，難以依賴“軟信息”進行決策，一般要靠財務報表等直觀的“硬信息”。相比而言，縣域內的中小銀行，比如農信社、農商行、村鎮銀行、資金互助社等由于結構簡單、信息傳遞路徑短，在處理“軟信息”方面具有優勢。

通過以上分析可以看出，農村信貸需求的特點和要求必須符合農村企業的自身發展狀況及融資特點。農村金融供給的分層與多元化由農村金融需求的分層決定。因此，國家多次出臺政策鼓勵在縣域農村地區設立與農戶和農村小微企業信貸需求特點相適應的多種形式的新型農村金融機構（包括村鎮銀行、貸款公司、資金互助社以及小額貸款公司等），明確各涉農金融機構職責，優化其結構和功能定位，最終在縣域農村地區構建以合作金融為基礎，商業性金融和政策性金融分工協作的多層次、多元化、廣覆蓋、可持續的農村普惠金融體系。因此，中國農村“最優銀行結構”應該是以區域性的中小銀行為主體，這將有效促進農村經濟增長。

三、分析變量、模型設定與數據來源

（一）分析變量的選擇

1. 農村銀行業結構。在有關銀行業結構與經濟增長關系的實證研究中，對銀行業結構指標的選擇是一個至關重要的問題（鄒薇，蔣澤敏，2009）[9]。考慮到數據的可獲性，現有文獻對銀行集中度的度量主要采用CRn（最大規模的n家銀行的資產占所有銀行總資產的比例）。本文采用赫芬達爾指數（Herfindahl Index，HHI）。HHI同時涵蓋了所有銀行的數量及市場份額差異程度的信息，但是要求計算出每家銀行所占的市場份額，對數據的需求量非常大，中國銀監會農村金融圖集比較詳細的提供了每家銀行的存款和貸款總額，從而使本文能夠使用HHI指數進行計算，彌補了以往文獻的不足。HHI指數用一個地區內任一銀行的市場份額的平方和來計算，具體形式為：

其中Dj，k表示第j個銀行在第k個地區的分支機構所獲得的存款或發放的貸款。HHI指數的變化范圍為0到1，數值越趨近于0時表示銀行集中度越低，競爭越大；而越趨近于1時表示銀行集中度越高。本文中農村銀行集中度用貸款集中度（CRL）來表示。

2. 農村經濟增長（Y）。用人均GDP取對數的數值代表農村經濟增長。

3. 控制變量的選取主要是參考了以往文獻中關于影響經濟增長的因素，主要包括：（1）教育發展水平（EDU）。教育發展對經濟增長有顯著的促進作用。（2）產業結構（IS）。用來反映地區的產業結構優化升級情況，本文預期其能顯著地促進經濟增長。（3）政府財政支出（GEB）。用來衡量地方政府對經濟活動的參與程度。一般認為政府的參與程度越高，對經濟發展越不利。（4）投資水平（Inv）。根據經濟增長理論，投資水平的提高能顯著拉動當地經濟增長。（5）農村金融發展水平（FD）。當前農村金融發展由于結構和功能失衡，沒有促進農村經濟增長。（6）城鎮化水平（UR）。城鎮化水平的提升能顯著地促進農村經濟增長。每個變量的含義及具體賦值見表1。

（二）模型設定

本文設立實證模型主要是分析中國農村銀行業結構的地區差異對各地區農村經濟增長的影響，也就是說農村銀行業結構變化是否構成農村經濟增長的一個影響因素。參考林毅夫和孫希芳（2008）[3]、賀小海和劉修巖（2008）[7]的回歸模型，結合中國農村的實際情況及數據的可得性，本文設立如下的回歸模型：

其中，Y表示農村經濟增長，HHI表示農村銀行業結構（用貸款集中度CRL表示），X表示其他控制變量，包括政府財政支出比例（GEB）、農村金融發展水平（Fd）、固定資產投資水平（Inv）、城市化水平（UR）、產業結構（IS）、教育發展水平（EDU）。

（三）數據來源

本文以上變量的數據時間為2006—2010年，數據來源于2007—2011《中國縣（市）社會經濟統計年鑒》、中國銀監會官方網站中農村金融圖集收集的2006—2010年各個縣市的銀行類和經濟類統計數據及國研網縣級經濟數據。剔除數據缺失或數據不合格的樣本縣（市），最終選取了1 868個縣（市）作為本文的樣本數據，占中國2 070個縣（市）的90.3%，能夠代表中國農村地區。

在計算農村銀行業市場結構（HHI）指標時，本文用中國縣域內不同銀行類金融機構的存款和貸款的市場結構來衡量，涉及的銀行及銀行類金融機構包括中國農業銀行、中國工商銀行、中國建設銀行、中國銀行、農信社（農村商業銀行或農村合作銀行）、其他商業銀行、城市信用社和其他金融機構，其中的中國工商銀行、中國建設銀行和中國銀行是加總后的數據，這并不影響本文的研究，可以把它們看作是一家大型的商業銀行。其他不同類型的金融機構數據詳細。因此本文計算出的農村銀行業集中度是可靠的、詳細的。

現有文獻將市場結構劃分為寡占型、適度集中型和低集中度三種類型，本文用HHI指數計算的中國農村銀行業集中度可以劃分如表2所示的三種類型，從表2中可以看出，2006—2010年中國農村銀行業結構一直屬于寡占型。

四、實證分析

本文選取的各解釋變量之間可能出現的多重共線性會影響到結果的精確性，所以首先要對各解釋變量之間的相關系數進行測定，然后使用Klein法則進行判別。根據Klein法則判斷原理：若兩個變量之間的簡單相關系數的絕對值大于回歸模型中的多重決定系數（R2），則二者之間可能會存在嚴重的多重共線性問題。如表3所示，各個解釋變量間的相關系數絕對值都小于多重決定系數0.623，因而根據Klein法則，可以初步判斷本文選取的變量不存在嚴重多重共線性問題。為了進一步判斷模型中的變量是否存在多重共線性，本文依次加入變量進行回歸。

根據設定的回歸模型，本文使用EVIEWS6.0軟件，以農村經濟增長為被解釋變量對樣本期為2006—2010年的縣級面板數據進行分析，逐步帶入變量進行回歸，得到如表4所示的模型（1）到模型（7），然后使用HAUSMAN判斷表4中的7個模型都在1%的統計水平上拒絕隨機效應估計，因此采用固定效應模型進行估計是比較合適的。但是僅僅進行固定效應模型回歸可能忽略了模型存在的異方差性和內生性，所以必須盡可能將其消除。

首先分析模型中可能存在的內生性問題。表4中模型（1）對農村銀行集中度的回歸系數在1%的水平上顯著為負，但是這個結論是不可靠的，因為模型忽略了可能存在的內生性問題。內生性指的是由于存在解釋變量與誤差項相關，所以導致了違背經典線性回歸模型的一個假設cov（εi，xi）=0，這樣得出的結果是估計有偏和非一致的，即使無限增大樣本的容量，估計也是有偏誤的。一般來說導致內生性的可能原因有三個：一是農村銀行集中度與農村經濟增長互為因果，即農村銀行業集中度的降低促進農村經濟的增長；同時，農村經濟增長也可能導致農村銀行業集中度的下降；二是基本回歸模型中遺漏了影響農村經濟增長的重要控制變量；三是測量誤差。在統計數據中，誤差難以避免。現有文獻中處理內生性的方法有三種：一是尋找工具變量。林毅夫等（2008）[3]選用1994年啟動的國有銀行商業化改革的政策因素來構造銀行業結構的工具變量，但在本文中選取的數據雖然也發生了2007年的農村金融體系改革，但是總的樣本時期太短，而且在統計數據時也沒找到合適的工具變量，因此只能盡量地控制住其他因素，把農村銀行業集中度對農村經濟增長的影響分離出來，而且更多遺漏的重要控制變量的加入，也可以盡量消除內生性。二是用農村銀行集中度的前一期或前幾期數據。但是本文數據只有5年的時間，所以也放棄這種方法。三是面板數據模型也能解決內生性。

本文使用的是2006—2010年1 769個縣（市）的面板數據，屬于寬截面、短序列面板數據，可能會存在異方差性。因此有必要進行white異方差檢驗以確定模型中異方差的存在，然后使用PCSE對異方差進行修正。從表4可以看出，DW值在接近2，因此可以基本判斷不存在嚴重的序列相關性。

模型2到模型7依次加入控制變量投資水平（Inv）、農村金融發展水平（Fd）、政府財政支出（GEB）、教育發展水平（EDU）、城鎮化水平（UR）、產業結構（IS）。模型2中加入投資水平（Inv）后，與農村經濟增長成負相關，這顯然違背經典經濟增長理論。因此在模型3到模型6中，去掉了投資水平（Inv）變量，繼續加入其他變量進行回歸，結果都表明農村銀行集中度與農村經濟增長在1%的水平上成顯著的負相關。模型7中對所有的變量進行回歸，結果仍然是一樣的。這表明農村銀行貸款集中度的下降將有效促進農村經濟的增長，從而驗證了本文的理論假說：中國農村“最優銀行結構”應該是以區域性的農村中小銀行為主體，這將有效促進農村經濟增長。

表4也展示了各控制變量的系數及其統計顯著性，農村金融發展水平（Fd）與農村經濟增長在1%的水平下成顯著的負相關，驗證了以往文獻提出的農村金融存在功能和結構失衡的觀點。政府財政支出（GEB）與農村經濟增長在1%的水平成顯著的負相關，表明政府干預過多不利于農村經濟增長。教育發展水平（EDU）的發展、城鎮化水平（UR）提升和產業結構（IS）的優化將有效地促進農村經濟增長。這與以往文獻的研究結論是一致的。

五、穩健性檢驗

為了得到穩健的估計結果，本文將用其他衡量農村銀行集中度的指標做穩健檢驗。度量銀行集中度的指標有CRn指數、H統計值和Lerner指數，也有學者采用金融機構網點數來度量。考慮到數據的可得性，本文選用行業集中度指數CRn指數。以往文獻在度量這一指數時考慮到中國四大國有銀行在貸款市場占據了相當大的一個份額，所以用四大國有銀行的貸款余額占比來表示。而在縣域農村地區，農村信用社、農業銀行以及農業發展銀行占據了農村金融市場較大的貸款份額，因此本文用三家銀行所占貸款市場份額來度量農村銀行業集中度，相應的指數表示為CR3。因此計量回歸模型設定為：

其中，CR3具體度量值為農村信用社、農業銀行以及農業發展銀行三家銀行的貸款數之和占農村地區總貸款余額的比重，其他控制變量不變，并進行了同樣的檢驗。具體的回歸結果如表5所示。

表5的回歸結果顯示，模型（1）中只加入農村銀行業集中度（CR3），與農村經濟增長在1%的水平顯著負相關，然后模型中逐步加入控制變量，結果仍然是在1%的水平上與農村經濟增長的相關性顯著為負。以上的結果充分驗證了本文的結論是穩健可靠的。

六、結論與政策建議

隨著農村地區金融體系的改革，各類新型農村金融機構紛紛參與到農村市場，有利于改善農村地區的銀行業結構，促進了農村地區金融業發展。基于這一重要的研究背景，本文使用來自中國2006—2010年1 769個縣（市）的面板數據檢驗了農村“最優銀行業結構”假說，研究結果表明農村銀行業結構的下降促進農村經濟的增長。然后本文使用CR3度量的銀行集中度來檢驗其對農村經濟增長的影響，結果仍然是穩健可靠的。

根據以上的研究結論，本文提出以下政策建議：降低農村地區金融機構的設立標準，提高農村金融機構審批效率，鼓勵和引導各類資本發起設立農村金融機構，增加農村中小型金融機構的數量，建立集中度較低、競爭水平較高的農村金融體系；改善農村金融機構的市場壞境，促進農村金融機構的發展；制定有利于農村金融機構發展的稅收政策。國家可以通過實施優惠的稅收政策，促進農村金融機構的發展，改善金融服務，最終實現促進農村地區經濟的增長。

參考文獻：

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責任編輯、校對：許永兵