村鎮銀行貸款政策對農村產業結構影響的實證分析

陳卉 孔雯婷

摘 要：村鎮銀行自設立之初就肩負支農支小的使命，對農村經濟發展具有重大作用。為探究村鎮銀行對農村產業結構轉型升級的影響，本文選取漢川農銀村鎮銀行、安陸楚農商村鎮銀行和孝昌本富村鎮銀行，三家村鎮銀行自成立以來的貸款政策作為研究樣本。實證結果發現：村鎮銀行貸款政策的調整對于農村產業結構調整影響較小無法得到直觀反映，但是貸款額度和貸款利率對于模型穩定性的影響大于放貸條件、貸款期限和貸款風險。為進一步推動村鎮銀行發揮自身優勢助力鄉村振興，提出聯動客戶加強長期合作、存款貸款雙向刺激、建立征信檔口、采用“銀行+電商”模式促進產業升級等對策建議。

關鍵詞：村鎮銀行;農村產業結構;貸款政策

一、引言

受新冠疫情肺炎影響，我國經濟遭遇重創，尤其是縣域地區經濟環境進一步惡化。村鎮銀行作為扎根縣域的基層金融機構，其貸款政策對當地經濟復蘇具有重大影響，縣域地區需依靠村鎮銀行助推實體經濟的發展。除了帶動經濟總量增長，村鎮銀行是否還對當地產業結構調整升級起到促進作用？村鎮銀行應如何提升自身競爭力更好地服務三農？本文即從村鎮銀行貸款出發，走訪漢川農銀村鎮銀行、安陸楚農商村鎮銀行及孝昌本富村鎮銀行，探究其對農村產業結構的影響，綜合各項產業結構影響因素指標做出分析，為進一步擴大村鎮銀行優勢，助推鄉村振興建言獻策。

二、文獻綜述

近年來，村鎮銀行不斷成長壯大，成為深耕縣域的中堅力量，關于村鎮銀行的研究也在不斷豐富充實。目前，關于村鎮銀行的影響研究，大多數學者多從村鎮銀行對經濟增長、農村金融市場、普惠金融、金融扶貧等方面的影響入手，主要影響主要有以下幾個方面：一是對經濟增長的影響。尚將（2014）通過實證分析表明湘西長行村鎮銀行金融效率對經濟增長同時具有正負兩方面影響;二是對農村金融市場與金融環境的影響。黃靜（2016）以江西省村鎮銀行服務農村經濟情況為例，闡明村鎮銀行能夠在大型國有銀行收縮農村網點的情況下提供延續性資金供給、調節農村金融供需矛盾、推動農村金融正規化、增加農村金融市場的活力并提高農村金融市場的運作效率;三是對普惠金融的影響。傅玉，陳藝源（2017）通過實證分析表明村鎮銀行盈利性和集中度監管導向能夠促進普惠金融供給;四是對金融扶貧的影響。楊竹清（2019）運用實證研究方法發現，村鎮銀行在扶貧過程中存在累積效應、同域效應和補充效應，在全面脫貧、鄉村振興的過程中發揮積極作用。

另一方面，貸款作為村鎮銀行推動經濟的有力支點，諸多學者從貸款的角度闡述村鎮銀行的扶農效率。汪小亞（2018）通過對中銀富登村鎮銀行的調查分析中發現村鎮銀行存在經營成本相對更高、獲客和拓展業務更難等方面的問題，需要做實差別化監管與投資管理型轉型，加強體制外創新。段洪陽等（2019）認為，村鎮銀行在信貸方面主要存在的問題包括大股東經營理念模式影響、專業經營道路不明晰、績效考核不適宜、信貸隊伍建設不健全與貸后管理形式化，要注重加強內部控制。陳濤（2020）根據村鎮銀行涉農貸款增速、信貸總量持續下行，分別從宏觀、中觀、微觀層面闡述村鎮銀行在農村金融市場“存量博弈”狀態下發展觸及“天花板”，競爭力有待提升，發起機制和治理體系亟待完善與加強。需要進一步加強農村供給側改革。Lay（2020）調查了1870年至2013年期間銀行信貸對17個發達經濟體的經濟增長貢獻度，發現銀行信貸對經濟增長具有短期非線性影響;Bottero等（2020）研究發現，銀行的證券投資組合在各國之間金融沖擊的傳播中起著重要作用，信貸緊縮對于大公司和小公司都是相似的，但僅對小公司的投資和就業決策產生負面影響。而在村鎮銀行扎根的縣域地區，小微企業數量眾多且對經濟拉動作用大，進一步要求村鎮銀行加強貸款管理。

同時，產業結構深刻影響地區經濟發展，尤其是在縣域產業結構轉型升級加快，第三產業產值及比重不斷上升，引導縣域經濟實現高質量發展。目前，在關于影響產業結構的研究中，主要包括經濟總量增長和結構優化兩個方面，在對經濟增長的影響因素研究中，劉家旗，茹少峰（2019）從要素投入、制度變遷、結構轉型、創新驅動四個方面選取包括人力資本投入、政府消費支出、財政寬松程度、R&D經費支出等21個解釋變量，研究對經濟增長的貢獻度。在對結構優化的影響因素研究中，倪潔（2015）選取了人力資本，技術進步，進出口貿易，財政支出等影響因素分析產業結構變遷。高遠東等（2015）在研究中國產業結構高級化的實證分析中選用政府消費占GDP比重（GE），外商直接投資，人力資本水平等指標影響產業結構的變量。

綜合來看，村鎮銀行在經濟增長、農村金融市場、普惠金融、金融扶貧等方面發揮重要作用，隨著金融服務范圍不斷擴大，金融助力實體經濟發展的步伐不斷加快，村鎮銀行將進一步立足縣域地區，積極發揮金融服務實體經濟作用，促進當地經濟發展與產業結構升級。而產業結構升級作為地區經濟增長的有力支撐，受多種因素影響，主要包括人力資源、消費結構、技術水平、外商直接投資、出口總額、政府干預及政府投資，本文將在已有文獻建立的影響因素基礎上進一步探究村鎮銀行貸款政策對農村產業結構的影響，為村鎮銀行更好的服務實體經濟建言獻策。

三、研究設計

（一）研究假設

假設一：本文分析中，除選取的相關變量，其他因素對產業結構的影響較小可忽略不考慮。

農村產業結構是經濟中的重要指標，因此其影響因素涉及多個方面，當地政府政策、地理環境、自然資源等諸多因素都會影響到產業結構。根據文獻綜述，本文選取人力資源、消費結構、技術水平等七個因素作為除村鎮銀行貸款政策外影響產業結構的變量。在本文分析過程中，變量對產業結構決定程度達90%即可，其他因素的影響可忽略不計。

假設二：村鎮銀行貸款政策不可能每年發生大的調整，因此能讓貸款發放產生相關變化就算是貸款政策的調整，并且個別變量由于市場供求所產生的頻繁變動影響可忽略。

貸款政策可分為多個變量，其中如貸款金額發放要求、貸款風險的控制等相關貸款政策不可能每年調整，一般銀保監會相關政策或發起行部署安排，才會適當調整貸款政策。所以在貸款政策的調整方面并不局限于明文公布，對于銀行內部管理所造成的貸款發放變化也可以納入貸款政策變化。并且，貸款利率由于市場供求，細微調整較為頻繁，在研究其影響方面要注意改變程度。

假設三：不考慮貸款政策的調整力度不夠，在產業結構中無法體現的情況，本文僅考慮實際貸款政策變化是否對農村產業結構產生影響。

（二）變量選擇及定義

根據上述假設，本文變量分文兩部分，第一部分是決定產業結構的七個變量作為控制變量;第二部分是貸款政策中可能對產業結構造成影響的五個作用因素作為自變量。

1. 控制變量

采用文獻查詢法，本文參考研究產業結構影響中運用較多的影響因素，綜合考慮后選取以下七個變量作為控制變量：人力資源、消費結構、技術水平、外商直接投資、出口總額、政府干預、政府投資，其中每個變量的指標詳見變量說明表。

2. 自變量

貸款政策的基本內容包括貸款業務發展戰略、貸款工作規程及權限劃分、貸款程序、貸款規模和比率控制、貸款的種類及地區、貸款的擔保、貸款定價、不良貸款率的管理等多個方面，其中選取村鎮銀行進行調整并且會對借款人的行為產生影響的作用因素，借款人的行為有所調整才有可能在一定程度上引起當地產業結構的變化。

通過實地走訪調查后，本文選取以下五個自變量：貸款額度、放貸條件、貸款期限、貸款風險、貸款利率。其中貸款額度和貸款期限可以用較調整前寬松或緊縮來判斷;放貸條件則是根據貸款用途、貸款方式和貸款擔保這些因素放寬或收緊的綜合考察來判斷;貸款額度、貸款期限以及放貸條件的放寬或緊縮則會相應導致貸款風險的升高或降低;同時貸款利率也會較調整前表現出上升或下降。

四、實證分析

（一）數據選取及模型設計

本文選取漢川農銀村鎮銀行、安陸楚農商村鎮銀行和孝昌本富村鎮銀行，三家村鎮銀行自成立以來的貸款政策作為研究樣本。根據2010—2018年孝感市統計年鑒，搜集各縣控制變量的相關數據。

對控制變量中的七個變量進行相關分析和回歸分析，觀察七個變量之間的相關關系以及回歸結果，若相關關系較強并且回歸結果較差，則選用其中部分變量進行回歸分析。根據回歸分析結果中所決定因變量程度以及顯著性大小來判斷變量選擇是否合適，將選取的變量作為最終控制變量。根據回歸結果，最終選取人力資源（Z1）、外商直接投資（Z4）、出口總額（Z5）三個變量作為控制變量。建立如下基本模型：

y=α0+α1Z1+α4Z4+α5Z5+ε0（1）

得到回歸分析結果后再將自變量逐個加入模型中，觀察自變量的顯著性大小和控制變量系數的變化，模型如下：

y=α0+β1x1+α1Z1+α4Z4+α5Z5+ε1（2）

用x2、x3、x4、x5依次代替x1，用ε2、ε3、ε4、ε5依次代替ε1，同樣觀察自變量的顯著性大小和模型中控制變量的系數，將模型（2）中控制變量的系數與模型（1）中的系數進行比較，從而判斷該自變量對于產業結構是否產生影響。根據所有自變量的結果，從而得出貸款政策是否對農村產業結構產生影響。

（二）實證分析

首先將七個控制變量進行相關分析和回歸分析，結果分別如表2和表3所示，根據下表結果可以看出七個控制變量中大部分變量相關性都較強，并且從回歸分析結果可以看出除了人力資源（Z1）、外商直接投資（Z4）的顯著性小于0.05外，其他變量的顯著性均大于0.05，表明結果不顯著，應當舍去。因此，選取其中部分控制變量進行回歸分析即可。

選擇其中部分控制變量進行回歸分析，并比較其結果，最終選取人力資源、外商直接投資和出口總額這三個變量作為最終控制變量，其回歸結果如表3所示：

根據回歸結果，R2為0.921，為0.910，說明模型擬合良好，人力資源（Z1）、外商直接投資（Z4）和出口總額（Z5）已經可以決定產業結構的92.1%。三個變量的顯著性均小于0.05，其中人力資源（Z1）系數為0.573，外商直接投資（α4）系數為-1.67，出口總額（α5）系數為0.405，用于后續回歸分析的比較。然后將五個自變量依次加入回歸模型，其結果可以得出下表：

根據表5和表4比較可得R2無較大差別，僅有細微調整，并且德賓-沃森（DW檢驗）的數值大小變化程度同樣相對較小，經檢驗無自相關。加入自變量后R2并無較大差異，說明自變量貸款政策各作用變量對于產業結構的解釋能力較弱，無法起到決定性作用。

根據表6，5組數據自由度均為4、22，因此F統計量臨界值為2.817，而依據數據計算出的F統計值遠高于臨界值，故拒絕原假設，模型自變量與因變量有顯著關系。但是，依次加入各自變量模型中自變量的顯著性均大于0.05，說明村鎮銀行的貸款額度、房貸條件、貸款期限、貸款風險與貸款利率與第三產業占比的相關性較弱，上述影響因素并非影響第三產業占比的主要因素。并且，加入各因素后各模型中常量、出口總額、外商直接投資和人力資源的系數變化均較小，進一步證實各種貸款政策對于產業結構的影響較小。綜合以上5個模型可以得出貸款政策對于產業結構的影響很小，漢川農銀村鎮銀行、安陸楚農商村鎮銀行及孝昌本富村鎮銀行三家村鎮銀行貸款政策的調整對當地農村產業結構無法產生直觀影響。但是根據5個模型的相互比較可以看出：貸款額度和貸款利率其標準化系數較其他三個因素高，并且對模型的影響程度也高于另外三個作用因素。

五、結論及啟示

本文基于村鎮銀行貸款政策和農村產業結構視角，運用漢川、安陸和孝昌三縣村鎮銀行2010—2018年的數據，通過控制實驗思想進行回歸分析考察了村鎮銀行貸款政策的調整與農村產業結構之間的關系。實證結果表明：村鎮銀行貸款政策的調整對于農村產業結構調整影響較小無法得到直觀反映，但是貸款額度和貸款利率對于模型穩定性的影響大于放貸條件、貸款期限和貸款風險。具體分析如下：

一是村鎮銀行貸款業務主要集中于短期貸款，用以緩解客戶臨時性資金短缺，對長期扶持小微企業發展作用較小，因此對于農村產業結構優化影響較小;二是村鎮銀行的信貸業務沒有征信檔口，信貸自動化審批水平低，沒有系統化的客戶授信模型，信貸員放貸工作量大、壓力大、責任大，從而導致村鎮銀行信貸業務效率低、質量差，大大降低村鎮銀行對當地經濟的作用;三是村鎮銀行吸收當地存款能力較弱，融資渠道狹窄，貸款利率偏高，因此在當地無論是存款業務還是貸款業務資源均較為匱乏。自身影響力不夠，沒能形成品牌效應，從而導致村鎮銀行難以發揮貸款對當地經濟的刺激作用;四是部分村鎮銀行沒有把握好自身定位，包括空間定位上主要分布在城區，經營定位上難以協調營利性和普惠性的關系，偏離支農支小目標。從而在當地缺乏特色，發展較為緩慢，對當地經濟的作用也大打折扣。基于以上分析，本文提出以下幾點建議：

（一）村鎮銀行要依據地域優勢，加強客戶長期聯系

村鎮銀行應該保持自身貸款手續簡單、程序較少、放款時間短的優勢，但是同時要加強與客戶長期合作關系。村鎮銀行應該有專門的業務人員定期走訪當地小微企業，介紹村鎮銀行的特點并與小微企業建立友好關系，做實一戶一策，在貸款合同方面共同協商以謀求保持長期合作關系。

（二）村鎮銀行應主動爭取優質存款，提高存款穩定性

村鎮銀行存款業務匱乏而導致貸款利率較高、貸款成本較高，因此為拓展業務首先需要從存款入手，村鎮銀行需要主動爭取當地對公存款和定期存款以提高存款的穩定性。存款得到保證后能夠降低銀行融資成本，有利于逐步降低貸款利率，增強其市場競爭力。

（三）村鎮銀行借助發起行實現技術升級，提高信貸質量

村鎮銀行應該完善其自身體系建設和技術提升，建立征信檔口成本較高但是村鎮銀行可以考慮向發起行尋求幫助，共用其征信系統以提高信貸質量。或通過雇傭專業信貸人才建立客戶授信模型，從而提高村鎮銀行信貸審批自動化水平，同時能夠保證信貸員業務質量和工作效率，增強員工積極性。

（四）扎根基層，注重基礎金融服務，增強客戶粘性

為了進一步發揮村鎮銀行扎根基層服務鄉村振興的作用，村鎮銀行在后續發展還應該重視農戶、個體工商戶、專業戶，發放小額貸款擴大客戶范圍同樣是一種經營策略。同時，村鎮銀行要積極承擔社會責任，展現獨立法人機構的特色優勢，可以考慮開展“銀行+電商”模式促進消費扶貧，借助農村電商形式實現農產品“走出去”，促進農民增收，以真正落實服務“三農”。

注 釋：

① 皮爾遜相關系數

② 顯著性水平

③ **.在0.01級別（雙尾），相關性顯著。

*.在0.05級別（雙尾），相關性顯著。

④ 以下系數為標準化系數

因變量：第三產業占比

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