農(nóng)村銀行業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響

田杰　劉勇　陶建平

摘要：基于新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)創(chuàng)新所導(dǎo)致的農(nóng)村銀行業(yè)結(jié)構(gòu)變化是否促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)這一重要的研究背景，使用來自中國(guó)2006—2010年1 769個(gè)縣（市）的面板數(shù)據(jù)檢驗(yàn)“最優(yōu)金融結(jié)構(gòu)理論”在農(nóng)村地區(qū)的適用性。研究結(jié)果表明：農(nóng)村銀行業(yè)集中度的下降促進(jìn)了農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。

關(guān)鍵詞：農(nóng)村銀行業(yè)結(jié)構(gòu)；農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；赫芬達(dá)爾指數(shù)（HHI）

中圖分類號(hào)：F830.6 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1003-3890（2013）09-0036-07

一、引言

本文主要研究中國(guó)農(nóng)村銀行業(yè)結(jié)構(gòu)變化對(duì)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響。提出這一議題的研究背景是：長(zhǎng)期以來中國(guó)農(nóng)村地區(qū)一直存在的金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)少、信貸供給不足的問題，制約了農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。2007年開始的新一輪農(nóng)村金融體系改革，允許各類資本到農(nóng)村地區(qū)投資、設(shè)立新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)，包括村鎮(zhèn)銀行、資金互助社以及小額貸款公司等，從而在縣域農(nóng)村地區(qū)建立起了一個(gè)多層次、廣覆蓋、適度競(jìng)爭(zhēng)的金融組織體系，提高了農(nóng)村金融市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)強(qiáng)度，并導(dǎo)致農(nóng)村合作性金融、政策性金融和商業(yè)性金融之間發(fā)生了此消彼長(zhǎng)的結(jié)構(gòu)變化。那么，中國(guó)農(nóng)村銀行業(yè)結(jié)構(gòu)的變化是促進(jìn)還是抑制了農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)？

以Petersen和Rajan（1995）[1]為代表的局部均衡模型認(rèn)為壟斷的銀行業(yè)結(jié)構(gòu)一般是有利于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。以Ceterolli和Peretto（2001）[2]為代表的一般均衡模型認(rèn)為壟斷的銀行業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)一般而言是有害的。林毅夫等（2008）[3]提出的“最優(yōu)金融結(jié)構(gòu)”理論認(rèn)為，現(xiàn)代的發(fā)展中國(guó)家的最優(yōu)金融結(jié)構(gòu)是選擇區(qū)域性的中小銀行作為主體；而在現(xiàn)代的發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)中，大銀行和金融機(jī)構(gòu)應(yīng)當(dāng)在金融體系中發(fā)揮主導(dǎo)作用。

目前國(guó)內(nèi)已有的大量實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，中國(guó)銀行業(yè)結(jié)構(gòu)集中度的下降有助于促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。如李瓊和劉建軍（2005）[4]根據(jù)1999年和2000年國(guó)家層面上的跨省數(shù)據(jù)得出銀行市場(chǎng)結(jié)構(gòu)發(fā)展的不平衡是影響地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的一個(gè)重要的因素；王紅（2005）[5]基于1986—2003年的時(shí)間序列數(shù)據(jù)得出中國(guó)銀行業(yè)較高的集中度對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有負(fù)的影響，但并不明顯；談儒勇等（2006）[6]基于中國(guó)31個(gè)省區(qū)1999—2003年的面板數(shù)據(jù)實(shí)證分析銀行業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響后，發(fā)現(xiàn)兩者之間呈顯著的負(fù)相關(guān)；而且中西部地區(qū)各省區(qū)銀行集中度的提升與東部地區(qū)相比較會(huì)給經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)帶來更加嚴(yán)重的負(fù)面影響。然而以上的研究使用的都是小樣本數(shù)據(jù)，影響了其結(jié)論的可信性。其后，林毅夫和孫希芳（2008）[3]運(yùn)用中國(guó)28個(gè)省區(qū)在1985—2002年的面板數(shù)據(jù)得出，在中國(guó)現(xiàn)階段，中小金融機(jī)構(gòu)市場(chǎng)份額的上升對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)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(jí)面板數(shù)據(jù)得出中國(guó)各省區(qū)銀行業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響為負(fù)，并且東、中、西部區(qū)域銀行集中度降低將促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。但以上文獻(xiàn)均依賴于省級(jí)層面數(shù)據(jù)，截至目前尚未見到基于更低層面（地市級(jí)或縣級(jí)）數(shù)據(jù)來分析銀行業(yè)結(jié)構(gòu)變化對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響。

基于中國(guó)2006—2010年各縣域數(shù)據(jù)所構(gòu)成的縣級(jí)面板數(shù)據(jù)，本文實(shí)證分析了農(nóng)村銀行業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，為關(guān)于二者關(guān)系的理論研究提供一個(gè)來自中國(guó)農(nóng)村的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。本文其他部分結(jié)構(gòu)如下：第二部分從理論上分析中國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的“最優(yōu)銀行業(yè)結(jié)構(gòu)”；第三部分為選擇分析變量、設(shè)定計(jì)量模型、介紹數(shù)據(jù)來源并對(duì)主要變量進(jìn)行描述統(tǒng)計(jì)；第四部分是對(duì)計(jì)量結(jié)果的解釋；第五部分是穩(wěn)健性檢驗(yàn)；最后一部分是研究結(jié)論及相應(yīng)的政策建議。

二、中國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的“最優(yōu)銀行業(yè)結(jié)構(gòu)”

目前，中國(guó)農(nóng)村基本上形成了以商業(yè)銀行、政策性銀行和信用合作社為主體的金融體系。由于農(nóng)業(yè)信貸的高風(fēng)險(xiǎn)、低回報(bào)與商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)理念相背離，所以從1999年開始，四大國(guó)有商業(yè)銀行逐步從農(nóng)村地區(qū)撤出，目前已基本取消了縣一級(jí)分支機(jī)構(gòu)的放款權(quán)。當(dāng)前縣域農(nóng)村金融服務(wù)的供給主體包括農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行、農(nóng)村信用合作社（或改制而來的農(nóng)村合作銀行、農(nóng)村商業(yè)銀行）、中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行以及中國(guó)郵政儲(chǔ)蓄銀行等金融機(jī)構(gòu)，此外還有其余三大國(guó)有商業(yè)銀行在農(nóng)村地區(qū)設(shè)立的少量分支機(jī)構(gòu)。但是從現(xiàn)有的農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)看，中國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行的主要任務(wù)僅限于承擔(dān)國(guó)家規(guī)定的政策性金融業(yè)務(wù)，基本上不直接對(duì)農(nóng)戶和小企業(yè)辦理業(yè)務(wù)；農(nóng)業(yè)銀行在2007年后堅(jiān)持三農(nóng)的市場(chǎng)定位，但其經(jīng)營(yíng)中心仍在城市工商業(yè)；中國(guó)郵政儲(chǔ)蓄銀行從2007年開始涉足農(nóng)村小額貸款業(yè)務(wù)，但規(guī)模很小。農(nóng)村信用合作社基本上壟斷了對(duì)農(nóng)村中小企業(yè)提供信貸服務(wù)（田杰等，2012）[8]。

農(nóng)村金融體系的改革導(dǎo)致了農(nóng)村正規(guī)金融中合作性金融、政策性金融和商業(yè)性金融之間發(fā)生了此消彼長(zhǎng)的結(jié)構(gòu)變化。尤其是2007年以來，中國(guó)啟動(dòng)了新一輪農(nóng)村金融體系改革，逐步放寬了農(nóng)村金融市場(chǎng)的準(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn)，推進(jìn)農(nóng)村金融組織創(chuàng)新，提高了農(nóng)村金融市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)強(qiáng)度。例如2007年開始在四川等6個(gè)省區(qū)開展新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)試點(diǎn)改革工作，并擴(kuò)大到全國(guó)31個(gè)省區(qū)市，截止到2010年底，全國(guó)成立了319家新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)，而且貸款的80%以上投放于三農(nóng)和小微企業(yè)。

農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的發(fā)展必然要求出現(xiàn)與之相匹配的農(nóng)村銀行業(yè)結(jié)構(gòu)，那么，就中國(guó)農(nóng)村地區(qū)而言，當(dāng)前的農(nóng)村銀行業(yè)結(jié)構(gòu)是否促進(jìn)了農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)？大量的文獻(xiàn)研究了銀行業(yè)結(jié)構(gòu)變化與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系，大多數(shù)都是基于林毅夫等（2008）[3]提出的“最優(yōu)金融結(jié)構(gòu)”理論展開實(shí)證研究的，本文也同樣基于這一理論分析其在農(nóng)村地區(qū)的適用性。根據(jù)“最優(yōu)金融結(jié)構(gòu)”理論，在現(xiàn)代低收入國(guó)家，區(qū)域性的中小銀行應(yīng)當(dāng)成為金融體系的重要組成部分；而在現(xiàn)代發(fā)達(dá)國(guó)家，大銀行和金融機(jī)構(gòu)應(yīng)當(dāng)在金融體系中發(fā)揮主導(dǎo)作用（林毅夫等，2008）[3]。按照這一邏輯，中國(guó)農(nóng)村銀行業(yè)市場(chǎng)選擇較低的集中度將有利于促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。但是這一理論在中國(guó)農(nóng)村地區(qū)成立必須滿足兩大基本前提：

1. 中國(guó)縣域農(nóng)村地區(qū)的要素稟賦與比較優(yōu)勢(shì)。每個(gè)國(guó)家在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不同階段具有不同的要素稟賦，其產(chǎn)業(yè)選擇也應(yīng)與本國(guó)的比較優(yōu)勢(shì)相一致，如在勞動(dòng)力充裕的國(guó)家中，選擇發(fā)展勞動(dòng)力密集型的產(chǎn)業(yè)更有利于分工合作及本國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展（林毅夫 等，2008）[3]。當(dāng)前縣域農(nóng)村地區(qū)集中了中國(guó)80%的人口，吸納了65%的農(nóng)村勞動(dòng)力，發(fā)展勞動(dòng)力密集型產(chǎn)業(yè)具有比較優(yōu)勢(shì)。同時(shí)這些勞動(dòng)力密集型產(chǎn)業(yè)中的企業(yè)規(guī)模都比較小，且絕大多數(shù)設(shè)立在縣域內(nèi)。在當(dāng)前中國(guó)推進(jìn)農(nóng)村城鎮(zhèn)化建設(shè)的大背景下，中小企業(yè)的發(fā)展成為促進(jìn)中國(guó)縣域農(nóng)村經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整、推動(dòng)縣域農(nóng)村經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的重要力量。

2. 農(nóng)村銀行業(yè)基于規(guī)模的專業(yè)化分工。即縣域內(nèi)的大銀行主要向大企業(yè)提供貸款而小銀行主要向小企業(yè)貸款，不同規(guī)模的銀行分工的形成主要是考慮到以下兩種因素：（1）風(fēng)險(xiǎn)分散。縣域內(nèi)的農(nóng)業(yè)銀行等大型商業(yè)銀行資產(chǎn)規(guī)模大、風(fēng)險(xiǎn)承受能力強(qiáng)，有能力為資金需求大的大型企業(yè)和風(fēng)險(xiǎn)較高的創(chuàng)新型企業(yè)提供貸款。而農(nóng)商行、村鎮(zhèn)銀行等由于資產(chǎn)規(guī)模小、風(fēng)險(xiǎn)承受能力弱，難以為上述企業(yè)提供貸款，它們更傾向于對(duì)小企業(yè)和微型企業(yè)提供額度相對(duì)較小、回收期較短、風(fēng)險(xiǎn)較小的貸款支持（田杰 等，2012）[8]。（2）信息不對(duì)稱。大企業(yè)一般都能提供財(cái)務(wù)報(bào)表等易于傳達(dá)的“硬信息”，而小企業(yè)由于規(guī)模小、組織結(jié)構(gòu)不健全、無法提供完整的財(cái)務(wù)報(bào)表等“硬信息”，更多的是關(guān)于不易于傳達(dá)的軟信息（比如企業(yè)家個(gè)人品質(zhì)和能力等）。大企業(yè)和小企業(yè)由于自身傳遞信息的差別導(dǎo)致了大銀行更適合監(jiān)督大企業(yè)，中小銀行更適合監(jiān)督小企業(yè)。而且縣域內(nèi)的中、農(nóng)、工、建等大銀行組織結(jié)構(gòu)龐雜、信息傳遞路徑長(zhǎng)，難以依賴“軟信息”進(jìn)行決策，一般要靠財(cái)務(wù)報(bào)表等直觀的“硬信息”。相比而言，縣域內(nèi)的中小銀行，比如農(nóng)信社、農(nóng)商行、村鎮(zhèn)銀行、資金互助社等由于結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、信息傳遞路徑短，在處理“軟信息”方面具有優(yōu)勢(shì)。

通過以上分析可以看出，農(nóng)村信貸需求的特點(diǎn)和要求必須符合農(nóng)村企業(yè)的自身發(fā)展?fàn)顩r及融資特點(diǎn)。農(nóng)村金融供給的分層與多元化由農(nóng)村金融需求的分層決定。因此，國(guó)家多次出臺(tái)政策鼓勵(lì)在縣域農(nóng)村地區(qū)設(shè)立與農(nóng)戶和農(nóng)村小微企業(yè)信貸需求特點(diǎn)相適應(yīng)的多種形式的新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)（包括村鎮(zhèn)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(nóng)金融機(jī)構(gòu)職責(zé)，優(yōu)化其結(jié)構(gòu)和功能定位，最終在縣域農(nóng)村地區(qū)構(gòu)建以合作金融為基礎(chǔ)，商業(yè)性金融和政策性金融分工協(xié)作的多層次、多元化、廣覆蓋、可持續(xù)的農(nóng)村普惠金融體系。因此，中國(guó)農(nóng)村“最優(yōu)銀行結(jié)構(gòu)”應(yīng)該是以區(qū)域性的中小銀行為主體，這將有效促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

三、分析變量、模型設(shè)定與數(shù)據(jù)來源

（一）分析變量的選擇

1. 農(nóng)村銀行業(yè)結(jié)構(gòu)。在有關(guān)銀行業(yè)結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的實(shí)證研究中，對(duì)銀行業(yè)結(jié)構(gòu)指標(biāo)的選擇是一個(gè)至關(guān)重要的問題（鄒薇，蔣澤敏，2009）[9]。考慮到數(shù)據(jù)的可獲性，現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)銀行集中度的度量主要采用CRn（最大規(guī)模的n家銀行的資產(chǎn)占所有銀行總資產(chǎn)的比例）。本文采用赫芬達(dá)爾指數(shù)（Herfindahl Index，HHI）。HHI同時(shí)涵蓋了所有銀行的數(shù)量及市場(chǎng)份額差異程度的信息，但是要求計(jì)算出每家銀行所占的市場(chǎng)份額，對(duì)數(shù)據(jù)的需求量非常大，中國(guó)銀監(jiān)會(huì)農(nóng)村金融圖集比較詳細(xì)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(shù)進(jìn)行計(jì)算，彌補(bǔ)了以往文獻(xiàn)的不足。HHI指數(shù)用一個(gè)地區(qū)內(nèi)任一銀行的市場(chǎng)份額的平方和來計(jì)算，具體形式為：

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指數(shù)的變化范圍為0到1，數(shù)值越趨近于0時(shí)表示銀行集中度越低，競(jìng)爭(zhēng)越大；而越趨近于1時(shí)表示銀行集中度越高。本文中農(nóng)村銀行集中度用貸款集中度（CRL）來表示。

2. 農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)（Y）。用人均GDP取對(duì)數(shù)的數(shù)值代表農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

3. 控制變量的選取主要是參考了以往文獻(xiàn)中關(guān)于影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的因素，主要包括：（1）教育發(fā)展水平（EDU）。教育發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有顯著的促進(jìn)作用。（2）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（IS）。用來反映地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)情況，本文預(yù)期其能顯著地促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。（3）政府財(cái)政支出（GEB）。用來衡量地方政府對(duì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的參與程度。一般認(rèn)為政府的參與程度越高，對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展越不利。（4）投資水平（Inv）。根據(jù)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論，投資水平的提高能顯著拉動(dòng)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。（5）農(nóng)村金融發(fā)展水平（FD）。當(dāng)前農(nóng)村金融發(fā)展由于結(jié)構(gòu)和功能失衡，沒有促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。（6）城鎮(zhèn)化水平（UR）。城鎮(zhèn)化水平的提升能顯著地促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。每個(gè)變量的含義及具體賦值見表1。

（二）模型設(shè)定

本文設(shè)立實(shí)證模型主要是分析中國(guó)農(nóng)村銀行業(yè)結(jié)構(gòu)的地區(qū)差異對(duì)各地區(qū)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，也就是說農(nóng)村銀行業(yè)結(jié)構(gòu)變化是否構(gòu)成農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的一個(gè)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(jié)合中國(guó)農(nóng)村的實(shí)際情況及數(shù)據(jù)的可得性，本文設(shè)立如下的回歸模型：

其中，Y表示農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，HHI表示農(nóng)村銀行業(yè)結(jié)構(gòu)（用貸款集中度CRL表示），X表示其他控制變量，包括政府財(cái)政支出比例（GEB）、農(nóng)村金融發(fā)展水平（Fd）、固定資產(chǎn)投資水平（Inv）、城市化水平（UR）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（IS）、教育發(fā)展水平（EDU）。

（三）數(shù)據(jù)來源

本文以上變量的數(shù)據(jù)時(shí)間為2006—2010年，數(shù)據(jù)來源于2007—2011《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)站中農(nóng)村金融圖集收集的2006—2010年各個(gè)縣市的銀行類和經(jīng)濟(jì)類統(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），最終選取了1 868個(gè)縣（市）作為本文的樣本數(shù)據(jù)，占中國(guó)2 070個(gè)縣（市）的90.3%，能夠代表中國(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)，本文用中國(guó)縣域內(nèi)不同銀行類金融機(jī)構(gòu)的存款和貸款的市場(chǎng)結(jié)構(gòu)來衡量，涉及的銀行及銀行類金融機(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)，其中的中國(guó)工商銀行、中國(guó)建設(shè)銀行和中國(guó)銀行是加總后的數(shù)據(jù)，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(yè)銀行。其他不同類型的金融機(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)集中度是可靠的、詳細(xì)的。

現(xiàn)有文獻(xiàn)將市場(chǎng)結(jié)構(gòu)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(shù)計(jì)算的中國(guó)農(nóng)村銀行業(yè)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(guó)農(nóng)村銀行業(yè)結(jié)構(gòu)一直屬于寡占型。

四、實(shí)證分析

本文選取的各解釋變量之間可能出現(xiàn)的多重共線性會(huì)影響到結(jié)果的精確性，所以首先要對(duì)各解釋變量之間的相關(guān)系數(shù)進(jìn)行測(cè)定，然后使用Klein法則進(jìn)行判別。根據(jù)Klein法則判斷原理：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)重的多重共線性問題。如表3所示，各個(gè)解釋變量間的相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值都小于多重決定系數(shù)0.623，因而根據(jù)Klein法則，可以初步判斷本文選取的變量不存在嚴(yán)重多重共線性問題。為了進(jìn)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(jìn)行回歸。

根據(jù)設(shè)定的回歸模型，本文使用EVIEWS6.0軟件，以農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)為被解釋變量對(duì)樣本期為2006—2010年的縣級(jí)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，逐步帶入變量進(jìn)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(gè)模型都在1%的統(tǒng)計(jì)水平上拒絕隨機(jī)效應(yīng)估計(jì)，因此采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行估計(jì)是比較合適的。但是僅僅進(jìn)行固定效應(yīng)模型回歸可能忽略了模型存在的異方差性和內(nèi)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(nèi)生性問題。表4中模型（1）對(duì)農(nóng)村銀行集中度的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)，但是這個(gè)結(jié)論是不可靠的，因?yàn)槟Ｐ秃雎粤丝赡艽嬖诘膬?nèi)生性問題。內(nèi)生性指的是由于存在解釋變量與誤差項(xiàng)相關(guān)，所以導(dǎo)致了違背經(jīng)典線性回歸模型的一個(gè)假設(shè)cov（εi，xi）=0，這樣得出的結(jié)果是估計(jì)有偏和非一致的，即使無限增大樣本的容量，估計(jì)也是有偏誤的。一般來說導(dǎo)致內(nèi)生性的可能原因有三個(gè)：一是農(nóng)村銀行集中度與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)互為因果，即農(nóng)村銀行業(yè)集中度的降低促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)；同時(shí)，農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)也可能導(dǎo)致農(nóng)村銀行業(yè)集中度的下降；二是基本回歸模型中遺漏了影響農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要控制變量；三是測(cè)量誤差。在統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中，誤差難以避免?，F(xiàn)有文獻(xiàn)中處理內(nèi)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(dòng)的國(guó)有銀行商業(yè)化改革的政策因素來構(gòu)造銀行業(yè)結(jié)構(gòu)的工具變量，但在本文中選取的數(shù)據(jù)雖然也發(fā)生了2007年的農(nóng)村金融體系改革，但是總的樣本時(shí)期太短，而且在統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)時(shí)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(nóng)村銀行業(yè)集中度對(duì)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)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(nèi)生性。二是用農(nóng)村銀行集中度的前一期或前幾期數(shù)據(jù)。但是本文數(shù)據(jù)只有5年的時(shí)間，所以也放棄這種方法。三是面板數(shù)據(jù)模型也能解決內(nèi)生性。

本文使用的是2006—2010年1 769個(gè)縣（市）的面板數(shù)據(jù)，屬于寬截面、短序列面板數(shù)據(jù)，可能會(huì)存在異方差性。因此有必要進(jìn)行white異方差檢驗(yàn)以確定模型中異方差的存在，然后使用PCSE對(duì)異方差進(jìn)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(yán)重的序列相關(guān)性。

模型2到模型7依次加入控制變量投資水平（Inv）、農(nóng)村金融發(fā)展水平（Fd）、政府財(cái)政支出（GEB）、教育發(fā)展水平（EDU）、城鎮(zhèn)化水平（UR）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（IS）。模型2中加入投資水平（Inv）后，與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)成負(fù)相關(guān)，這顯然違背經(jīng)典經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)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(xù)加入其他變量進(jìn)行回歸，結(jié)果都表明農(nóng)村銀行集中度與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)在1%的水平上成顯著的負(fù)相關(guān)。模型7中對(duì)所有的變量進(jìn)行回歸，結(jié)果仍然是一樣的。這表明農(nóng)村銀行貸款集中度的下降將有效促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，從而驗(yàn)證了本文的理論假說：中國(guó)農(nóng)村“最優(yōu)銀行結(jié)構(gòu)”應(yīng)該是以區(qū)域性的農(nóng)村中小銀行為主體，這將有效促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

表4也展示了各控制變量的系數(shù)及其統(tǒng)計(jì)顯著性，農(nóng)村金融發(fā)展水平（Fd）與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)在1%的水平下成顯著的負(fù)相關(guān)，驗(yàn)證了以往文獻(xiàn)提出的農(nóng)村金融存在功能和結(jié)構(gòu)失衡的觀點(diǎn)。政府財(cái)政支出（GEB）與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)在1%的水平成顯著的負(fù)相關(guān)，表明政府干預(yù)過多不利于農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。教育發(fā)展水平（EDU）的發(fā)展、城鎮(zhèn)化水平（UR）提升和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（IS）的優(yōu)化將有效地促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。這與以往文獻(xiàn)的研究結(jié)論是一致的。

五、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了得到穩(wěn)健的估計(jì)結(jié)果，本文將用其他衡量農(nóng)村銀行集中度的指標(biāo)做穩(wěn)健檢驗(yàn)。度量銀行集中度的指標(biāo)有CRn指數(shù)、H統(tǒng)計(jì)值和Lerner指數(shù)，也有學(xué)者采用金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)來度量。考慮到數(shù)據(jù)的可得性，本文選用行業(yè)集中度指數(shù)CRn指數(shù)。以往文獻(xiàn)在度量這一指數(shù)時(shí)考慮到中國(guó)四大國(guó)有銀行在貸款市場(chǎng)占據(jù)了相當(dāng)大的一個(gè)份額，所以用四大國(guó)有銀行的貸款余額占比來表示。而在縣域農(nóng)村地區(qū)，農(nóng)村信用社、農(nóng)業(yè)銀行以及農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行占據(jù)了農(nóng)村金融市場(chǎng)較大的貸款份額，因此本文用三家銀行所占貸款市場(chǎng)份額來度量農(nóng)村銀行業(yè)集中度，相應(yīng)的指數(shù)表示為CR3。因此計(jì)量回歸模型設(shè)定為：

其中，CR3具體度量值為農(nóng)村信用社、農(nóng)業(yè)銀行以及農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行三家銀行的貸款數(shù)之和占農(nóng)村地區(qū)總貸款余額的比重，其他控制變量不變，并進(jìn)行了同樣的檢驗(yàn)。具體的回歸結(jié)果如表5所示。

表5的回歸結(jié)果顯示，模型（1）中只加入農(nóng)村銀行業(yè)集中度（CR3），與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)在1%的水平顯著負(fù)相關(guān)，然后模型中逐步加入控制變量，結(jié)果仍然是在1%的水平上與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的相關(guān)性顯著為負(fù)。以上的結(jié)果充分驗(yàn)證了本文的結(jié)論是穩(wěn)健可靠的。

六、結(jié)論與政策建議

隨著農(nóng)村地區(qū)金融體系的改革，各類新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)紛紛參與到農(nóng)村市場(chǎng)，有利于改善農(nóng)村地區(qū)的銀行業(yè)結(jié)構(gòu)，促進(jìn)了農(nóng)村地區(qū)金融業(yè)發(fā)展。基于這一重要的研究背景，本文使用來自中國(guó)2006—2010年1 769個(gè)縣（市）的面板數(shù)據(jù)檢驗(yàn)了農(nóng)村“最優(yōu)銀行業(yè)結(jié)構(gòu)”假說，研究結(jié)果表明農(nóng)村銀行業(yè)結(jié)構(gòu)的下降促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。然后本文使用CR3度量的銀行集中度來檢驗(yàn)其對(duì)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，結(jié)果仍然是穩(wěn)健可靠的。

根據(jù)以上的研究結(jié)論，本文提出以下政策建議：降低農(nóng)村地區(qū)金融機(jī)構(gòu)的設(shè)立標(biāo)準(zhǔn)，提高農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)審批效率，鼓勵(lì)和引導(dǎo)各類資本發(fā)起設(shè)立農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)，增加農(nóng)村中小型金融機(jī)構(gòu)的數(shù)量，建立集中度較低、競(jìng)爭(zhēng)水平較高的農(nóng)村金融體系；改善農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的市場(chǎng)壞境，促進(jìn)農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的發(fā)展；制定有利于農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)發(fā)展的稅收政策。國(guó)家可以通過實(shí)施優(yōu)惠的稅收政策，促進(jìn)農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的發(fā)展，改善金融服務(wù)，最終實(shí)現(xiàn)促進(jìn)農(nóng)村地區(qū)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。

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責(zé)任編輯、校對(duì)：許永兵