銀行競爭、金融包容與全要素生產率
——基于中國1867個縣（市）統計數據

薛無瑕

（溫州市農業科學研究院，浙江 溫州 325006）

一、引言

黨的十六大首次提出“壯大縣域經濟”，近年來縣域經濟發展得到各級政府的高度重視，出臺了一系列相關政策措施，取得了一定的成效，但就整體而言，縣域經濟發展至今尚未完全破題。依靠能源、勞動和資本等生產要素投入的粗放型增長是我國長期以來的主要經濟增長方式，這種方式使生產率的貢獻率相對偏低。就縣域農業經濟而言，通過大量投入農業生產資料來提高農業生產效率，不僅違背了綠色生產、可持續生產的思想，而且制約著我國經濟的未來發展。想要實現農業的經濟增長從粗放式向集約式轉變，就要求我們在生產過程中提升農業生產的全要素生產率。新一輪農村金融體系的改革和農村金融市場準入標準的放寬，加劇了縣域銀行的競爭。而銀行競爭水平對于現代化農業的融資方面具有重要影響。銀行競爭如何更有效的促進全要素生產率的進步？或者說銀行競爭通過何種渠道更好的促進全要素生產率的進步？金融包容戰略思想的核心是擴大金融服務覆蓋范圍，使資源配置更合理，從而產生更大的收益，那么銀行競爭是否通過金融包容促進了全要素生產率的發展？

黨的十六大首次提出“壯大縣域經濟”后，各級政府高度重視，實施了一系列政策措施，使得縣域經濟在近年來取得了一定的發展，但就更大范圍和更多方面而言，縣域經濟的發展至今還未完全破題。我國一直以來的經濟增長方式主要是依靠資本、勞動和能源等生產要素，其生產效率相對偏低。就縣域農業經濟而言，通過大量投入農業生產資料來提高農業生產效率，不僅違背了綠色生產、可持續生產的思想，而且制約著我國經濟的未來發展。想要實現農業的經濟增長從粗放式向集約式轉變，就要求我們在生產過程中提升農業生產的全要素生產率。新一輪農村金融體系的改革和農村金融市場準入標準的放寬，加劇了縣域銀行的競爭。而銀行競爭水平對于現代化農業的融資方面具有重要影響。銀行競爭如何更有效的促進全要素生產率的進步？或者說銀行競爭通過何種渠道更好的促進全要素生產率的進步？金融包容戰略思想的核心是擴大金融服務覆蓋范圍，使資源配置更合理，從而產生更大的收益，那么銀行競爭能否利用金融包容提升全要素生產率的發展呢？

已有文獻研究均表明了銀行競爭有利于全要素生產率的進步。Robert G.King and Ross.Levine 首次驗證金融與經濟增長的關系：金融推動資本積累，加速技術變革，進而促進經濟增長。在探索金融發展與資本積累之間的聯系時，學者們發現金融中介的發展與經濟增長的聯系更加緊密。金融中介通過提高宏觀經濟效率進而影響經濟增長。金融中介發揮自身優勢能夠有效減少交易費用和獲取信息的成本，使資本配置更高效，進而提高實體經濟的生產效率。資本配置在提升金融活動效率的同時也影響著宏觀經濟體系整體的運行效率，由此證明了金融發展對生產率的促進作用（Mishkin，2005）[2]。本文采用赫芬達爾指數衡量銀行競爭程度，并搜集了168841 家商業銀行分支機構的相關數據進行相關測算，并利DEA-Malmquist 指數計算出210 個地級市的全要素生產率，研究發現：就全樣本而言，銀行競爭能夠促進全要素生產率的提升，但是存在明顯的區域差異。在某些地區市場化程度較高，銀行競爭能夠提升全要素生產率，在某些地區市場化程度較低，銀行競爭使全要素生產率提升的作用并不顯著。銀行競爭通過何種渠道促進了全要素生產率的提高？

當前我國農村地區普惠性金融發展滯后，主要表現在農村金融機構的資金外流嚴重；區域發展不平衡，部分地區出現程度不等的“金融沙漠”；農村地區的金融服務機構對貧富農戶差異化對待；農村地區的金融基礎設施建設相對不健全。當下環境，縣域普惠性金融的發展對縣域地區的生產效率影響如何，是促進還是抑制？

國內外學者關于金融發展水平和實體經濟生產效率的研究頗為豐碩。張軍（2005）[3]采用增長核算方法驗證了中國金融深化和全要素生產率呈現正向關系。袁云峰（2007）[4]則認為中國金融發展現狀并沒有促進經濟生產效率的顯著提升。Méon et al（2009）[5]對多國的情況探索得出金融中介的發展水平落后會導致實體經濟生產效率的提高并不顯著的結論。趙勇（2010）[6]發現可以降低以資本引導的經濟增長方式向生產率主導方式轉變過程中的門檻，從而助推經濟增長向集約式方向發展。已有文獻多是用金融的發展規模和效率衡量金融整體發展水平，但隨著實體經濟的長足發展和金融縱深發展，金融寬度，也叫包容性金融（普惠金融）越來越發揮著不可忽視的作用。礙于數據獲取困難等客觀因素，國內至今未有研究實證分析出農村包容性金融發展的生產率效應。

本文的實證分析基于中國1867 個縣（市）的相關數據，驗證了中國農村包容性金融發展水平對農村經濟生產率的正向作用，所得結論為健全中國縣域農村=-包容性金融體系，提高農村經濟生產率，最終促進農村經濟增長提供了依據后續行文思路如下：第二部分介紹了隨機前沿生產函數、分析變量的選擇及本文使用的數據來源；第四部分分析了不同維度下國家整體范圍內農村包容性金融發展狀況對農村經濟生產率的影響，為普惠性金融發展對生產率的影響提供了來自中國縣域農村層面的經驗證據；由于我國東、中、西部地區農村經濟發展的不平衡，本文還著重分析了農村包容性金融的發展水平對農村不同區域的經濟生產效率的影響；最后部分是文章的結論與政策建議。

二、研究假說與特征事實

（一）銀行競爭通過金融包容提升全要素生產率的傳導機制

（1）中小銀行的競爭與金融包容的發展現狀

首先，從我國中小銀行資產規模的市場占比情況來看，2014年、2015年、2016年其市場占有份額分別為23.32%、24.29%和25.11%，即總體上我國中小銀行業金融機構的資產規模市場份額正在逐年增加。其次，從我國中小銀行業金融機構的數量來看，城市商業銀行的數量僅增加1 家；受農信社改革的影響，農村合作銀行、農村信用社的數量均有不同程度的減少，而農村商業銀行的數量增幅明顯；村鎮銀行的覆蓋面正逐步提升，民營銀行也在逐漸顯現（見表1）。從資產規模的市場份額和數量來看，我國中小銀行的競爭程度逐漸提高，銀行市場集中度進一步下降。

（2）銀行競爭促進金融包容的作用機制

在自由選擇的金融市場中，競爭能夠以最低的成本供給最大量的信貸額，達到資源的最合理配置。因此，銀行之間的激烈競爭促使貸款利率降低，農戶的貸款申請成功率也會提高。農民擁有可支配資金（信貸獲取）的增加會有效提高農業全要素生產率。如果農村金融機構體系不健全，發展水平低，會影響信貸供給，會使得農戶可投入農業資金匱乏，這將阻礙農村經濟的技術創新和科技進步，從而影響全要素生產率。如果排除市場經濟發展水平的因素，銀行競爭并不一定能夠有效促進農業全要素生產率。比如在一些銀行業仍處于壟斷地位的區域，信貸配置不盡合理，可能導致某些規模小但是科技水平高的企業并不能獲取足額資金，限制了科學技術的進一步發展。因此，在完美的金融市場下，中小金融機構市場份額的增加，有利于實現金融包容，最終推動全要素生產率的進步與發展。

（3）金融包容對業全要素生產率的影響機制

金融包容對農業全要素生產率的影響機制有兩個方面：有效動員儲蓄及促進科技創新。金融包容水平的進步可以催生出更為豐富的金融產品和金融服務，農戶的儲蓄有更多的投資方向，加速資本累計。提高金融包容水平，加大科技創新投入力度，助推農業新產品、新技術的研發與使用，促使科技成果轉化社會生產力。加速資本向高效率、高收益項目流動，提高經濟發展效率。

（二）特征事實的描述性分析

（1）計量模型的設定

本文所構建的計量經濟模型：

式中，T 代表縣域全要素生產率；IFI 代表縣域金融包容的程度，HHI 代表銀行競爭大小。X 為其他控制變量，其中包含縣域金融發展規模（fd），用各縣域全部銀行貸款余額與GDP 的比例大小來度量，可以反映出農戶融資渠道情況以及各縣域單位產出對銀行貸款的依賴程度。另外，還包括縣域規模以上工業企業總產值的對數、勞動力的對數、各縣域固定資產投資總額的對數、政府財政支出。本文用政府財政支出占當期GDP 的比例來表示地方政府干預經濟的力度。該比例越高，表明縣域經濟市場化程度越低，越不利于經濟生產率的提高。對主要解釋變量介紹如下：

縣域全要素生產率（T）。本文采用隨機前沿分析（Stochastic Frontier Analysis，SFA）測算我國縣域經濟的生產效率，借鑒 Coelli and Battese（1995）[7]模型的基本原理，Aigner 等（1977）在 Farrell 的基礎上創造了一種估計隨機前沿生產函數的方法，可以在技術無效率條件下估算全要素生產率，構建如下計量模型：

（1）式中，Y 表示產出，K 和L 分別表示資本和勞動力要素投入向量，t 是測度技術變化的時間趨勢變量，表示需要估計的系數，隨機誤差項包涵兩個部分：v 和u，它們分別相互獨立u 為非負隨機變量，代表非技術效率項，它們之間相互獨立，并且服從零點截斷正太分布

（2）式中技術非效率被視為效率影響因素和隨機變化的函數，Z 表示效率影響因素（j*1），表示隨機擾動項，（j*1）為待估計系數。

（3）式主要是通過判斷模型是否能夠成立，如果非效率影響因素較小，即u 在殘差中的比例不大，那么對非效率影響因素的分析就失去了意義。因此特別引入了對模型進行判斷。

（4）式表示生產技術效率。

金融包容的水平（IFI）。金融包容指數IFI（Index of financial inclusion）是由Sarma 在2010年提出的，該指數涵蓋了地理滲透性、使用效用性、產品接觸性三個維度的信息。后被Chakravarty 改進，被當作衡量金融包容水平情況的重要指標。關于金融包容水平計算的詳細說明可以參考田杰和陶建平詳細的闡述[8]，這一指標的簡要介紹如下：

在計算這些指標的時候，首先計算每個維度的指數。維度di 用如下的公式計算：

其中，Ai= i 維度的實際值；mi= i 維度的最小值；Mi= i 維度的最大值。假定銀行體系有K≥1 維度的活動。每個維度代表一個功能。

維度di用如下的公式計算：

A 的值是A（xi，mi，Mi），xi∈［mi，Mi］。A 給定為：Ar（xi，mi，Mi）=（ ）r，0＜r＜1 是一個常數。r 可解釋為金融包容程度敏感常數。于是，金融包容指標表示為：

IFI 的數值介于0 到1 之間，0 表示完全的農村金融排除，1 表示完全的農村金融包容。其中，r=0.25、0.5、0.75 或1；（本文中r=0.5，r 的選擇主要是考慮到IFI 計算的數值對農村實際金融包容水平的擬合程度）；

銀行競爭（HHI）。對銀行業結構指標的選擇至關重要。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。采用如下公式計算：

式中Dj，k代表第j 家銀行在第k 個縣（市）發放貸款額。HHIk越小（趨于0）代表縣域銀行集中度越低，反之，HHIk越大（趨于1）代表縣域銀行集中程度越高。當HHI=0 或1 時，表明該縣域銀行業處于完全競爭或者完全壟斷的。參考已有文獻，本文選擇“貸款集中度”和“存款集中度”這兩個指標衡量銀行市場的集中程度，集中也可以成為壟斷或競爭程度，也就是銀行競爭程度或壟斷。

2.樣本數據來源與統計分析

本文從《中國縣（市）社會經濟統計年鑒》和農村金融圖集公布的全國各個縣市的銀行類和經濟類統計數據中，選取中國1867 個縣（市）在2006-2010年間相關數據為樣本，檢驗銀行競爭是否通過金融包容促進全要素生產率的提高。此次樣本容量占中國總縣域的90.2%，可以代表中國整個縣域狀況。東中西部地區分別是537、562、768 個縣。本文中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，其中中國工商銀行，中國建設銀行和中國銀行三家銀行是加總后的數據，但是這不影響本文的研究，可以看作是一家大型的商業銀行，其它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和詳細的。

由表2 的數據可以看出，2006年-2010年中國農村銀行業結構一直屬于寡占（HHIk ＞0.18）。

表2 農村銀行業存貸款集中度分析

表3 各個變量的統計值

從圖（1）和圖（2）看出，銀行競爭和全要素生產率之間呈正相關，金融包容和全要素生產率之間呈微弱的正相關。從圖（3）可以看出，銀行競爭和金融包容的交互項與全要素生產率之間呈正相關，但這并不能充分說明銀行競爭通過金融包容促進了全要素生產率的提高，需要引入控制變量的影響。本文在接下來將基于此進一步完善實證分析部分。

圖1 存款集中度與全要素生產率的關系

圖2 交互項與全要素生產率的關系

圖3 貸款集中度與全要素生產率的關系

圖4 交互相與全要素生產率的關系

圖5 金融包容與全要素生產率的關系

三、實證分析

根據基本計量模型，本文以全要素生產率為被解釋變量對樣本期為2006-2010年的縣級面板數據進行了分析，本文對存款集中度和貸款集中度表示的銀行競爭進行了比較分析。回歸分析首先要考慮內生性問題，銀行競爭與全要素生產率互為因果關系，可能會使自變量與誤差項相關，違背了線性回歸模型的一個假設，即cov（εi，xi）=0，首先考慮尋找工具變量，但是本文使用的是統計數據，很難找到合適的替代變量，因此盡可能加入控制變量，緩解內生性問題。其次用銀行競爭變量有滯后性，本文數據歷時比較短，只能放棄此法。面板數據模型也是解決內生性問題比較好的方法。

本文使用面板數據，然后逐步加進控制變量，并針對該數據是適用混合回歸還是固定效應模型進行了檢驗，結果顯示F 檢驗的p 值為1.0000，拒絕固定效應模型，因此表4 中的8 個模型都是混合回歸。具體的回歸結果如表4 所示，模型（1）至模型（4）模型是以存款集中度表示的銀行競爭為自變量進行的回歸分析，模型（5）至模型（8）是以貸款集中度表示的銀行競爭為自變量進行的回歸分析。

表4 銀行競爭、金融包容與全要素生產率的靜態面板

模型（1）（2）（3）（4）分析了存款集中度表示的銀行競爭程度及金融包容對全要素生產率的影響，結果表明在沒有加入金融競爭和金融包容的交互項前，銀行競爭和金融包容的提升都能促進全要素生產率，但是模型4中加入交互項后，只有金融包容的變量顯著，并且為正相關，這表明以存款集中度表示的銀行競爭通過金融包容促進全要素生產率的機制是不成立的。

模型5 到模型8 分析了貸款集中度表示的銀行競爭程度及金融包容對全要素生產率的影響，結果表明在沒有加入金融競爭和金融包容的交互項前，銀行競爭和金融包容的提升都能促進全要素生產率，模型8 中加入交互項后，結果仍顯著，這表明在金融包容程度高的縣，銀行競爭能顯著促進全要素生產率。但是模型8 中金融競爭不顯著，這說明了金融競爭更加依賴金融包容來促進全要素生產率。

表5 基于貧困縣的銀行競爭、金融包容對全要素生產率的影響

考慮到當前金融扶貧這一重要的背景以及為了進一步檢驗銀行競爭、金融包容對全要素生產率的影響機制，本文參考了粟勤等（2015）[9]的方法，從經濟發展差異的角度，選取貧困縣樣本來做進一步分析。從模型1 到模型8 結果可以得出，在加入銀行競爭和金融包容兩個變量的交互項前，銀行競爭及金融包容程度提升都有助于提升全要素生產率，但在加入交互項后，交互項結果都不顯著，這表明了在貧困縣域，銀行競爭通過金融包容促進全要素生產率這一機制是不成立的。即不符合本文的假說，在金融包容水平高的縣域，銀行競爭能顯著促進全要素生產率。

四、穩健性檢驗

為了檢驗前述結果的穩健性，本文采用的面板數據屬于n 較大T 較小的短面板數據，首先本文分析了全國層面的存款集中度和貸款集中度表示的銀行競爭以及金融包容對中小企業數量的影響，實證結果沒有發生明顯的變化：貸款集中度表示的銀行競爭和金融包容的交互項仍然是顯著促進了全要素生產率。表8 基于貧困地區的動態面板模型分析結果仍然沒有發生變化，銀行競爭和金融包容的交互項仍然不顯著。

進一步將全國劃分為東、中、西三大區域樣本來做穩健性檢驗，主要是檢驗縮小樣本后本文待檢驗的結果是否依然成立，同時也考慮到在經濟發展的不同區域，結論是否也成立。從表8 可以看出，東、中部地區銀行競爭和金融包容變量的系數都有不同的變化，但是他們的交互項始終是顯著為負，即驗證了本文的假說，在金融包容程度高的地方，銀行競爭能顯著促進全要素生產率。西部地區仍然是不顯著，這進一步驗證了，在貧困地區本文的待檢驗假說不成立。

表6 銀行競爭、金融包容與全要素生產率的穩健性檢驗

表8 基于三大區域的銀行競爭、金融包容對全要素生產率影響

*代表在10%水平下顯著，**代表在5%的水平下顯著，***代表在1%的水平下顯著

五、結論與政策建議

本文基于中國銀監會縣域農村金融圖集提供的金融數據，分析了銀行競爭通過金融包容促進全要素生產率的傳導機制。以農村信用社體制改革為代表的縣域農村金融機構改革為文本的研究提供很好的樣本。研究結果表明：縣域銀行競爭的增強有利于提升全要素生產率；在金融包容程度更高的縣，銀行競爭顯著的促進了全要素生產率，但是在貧困縣，這一結論不成立。所以，在金融發展較好的縣域，鼓勵銀行業競爭能通過金融包容顯著促進全要素生產率。

基于上述結論，本文認為應繼續堅持推進《普惠金融發展規劃（2016-2020年）》的政策實施，堅持通過全要素生產率來改善農業發展現狀，在金融發展較好的地區鼓勵銀行競爭，金融創新，普惠金融來促進全要素生產率的提高。首先，在金融發展較好的縣域重視農業的科技創新投入，以農業生產技術持續進步為奮斗目標，推動教育、培訓等人力資本提升，從匯率、稅收、產業結構升級等方面著手解決資本利用效率問題，積極開展土地確權等試點工作提高土地利用效率；其次，縣域地區銀行業之間競爭要關注資源配置和風險防控，構建長效的風險治理機制，針對各區縣自身情況以共贏為目標，為農戶量身設計金融產品；最后，政府需要做好農戶與中介機構之間的政策協調，加快推進金融基礎設施建設，擴大農村信息化建設方面的投資規模，加快移動通信、光纖寬帶、數字電視等互聯網基礎設施建設，完善金融機構體系的多元化和廣泛性，引導各類型機構和組織完善機制建設，發揮各自優勢，為現代化農業打造多層次全覆蓋的金融服務，借助金融市場體系更好地管理農業風險的問題。