农村银行业结构对农村经济增长的影响

摘要：基于新型农村金融机构创新所导致的农村银行业结构变化是否促进农村经济增长这一重要的研究背景，使用来自中国2006—2010年1 769个县（市）的面板数据检验“最优金融结构理论”在农村地区的适用性。研究结果表明：农村银行业集中度的下降促进了农村经济的增长。

关键词：农村银行业结构；农村经济增长；赫芬达尔指数（HHI）

中图分类号：F830.6 文献标识码：A 文章编号：1003-3890（2013）09-0036-07

一、引言

本文主要研究中国农村银行业结构变化对农村经济增长的影响。提出这一议题的研究背景是：长期以来中国农村地区一直存在的金融机构网点少、信贷供给不足的问题，制约了农村经济的发展。2007年开始的新一轮农村金融体系改革，允许各类资本到农村地区投资、设立新型农村金融机构，包括村镇银行、资金互助社以及小额贷款公司等，从而在县域农村地区建立起了一个多层次、广覆盖、适度竞争的金融组织体系，提高了农村金融市场竞争强度，并导致农村合作性金融、政策性金融和商业性金融之间发生了此消彼长的结构变化。那么，中国农村银行业结构的变化是促进还是抑制了农村经济增长？

以Petersen和Rajan（1995）[1]为代表的局部均衡模型认为垄断的银行业结构一般是有利于经济增长。以Ceterolli和Peretto（2001）[2]为代表的一般均衡模型认为垄断的银行业结构对经济增长一般而言是有害的。林毅夫等（2008）[3]提出的“最优金融结构”理论认为，现代的发展中国家的最优金融结构是选择区域性的中小银行作为主体；而在现代的发达经济中，大银行和金融机构应当在金融体系中发挥主导作用。

目前国内已有的大量实证研究发现，中国银行业结构集中度的下降有助于促进经济增长。如李琼和刘建军（2005）[4]根据1999年和2000年国家层面上的跨省数据得出银行市场结构发展的不平衡是影响地区经济增长的一个重要的因素；王红（2005）[5]基于1986—2003年的时间序列数据得出中国银行业较高的集中度对经济增长有负的影响，但并不明显；谈儒勇等（2006）[6]基于中国31个省区1999—2003年的面板数据实证分析银行业结构对经济增长影响后，发现两者之间呈显著的负相关；而且中西部地区各省区银行集中度的提升与东部地区相比较会给经济增长带来更加严重的负面影响。然而以上的研究使用的都是小样本数据，影响了其结论的可信性。其后，林毅夫和孙希芳（2008）[3]运用中国28个省区在1985—2002年的面板数据得出，在中国现阶段，中小金融机构市场份额的上升对经济增长具有显著的正向影响。贺小海和刘修岩（2008）[7]利用样本期为1987—2004年的省级面板数据得出中国各省区银行业结构对经济增长的影响为负，并且东、中、西部区域银行集中度降低将促进经济增长。但以上文献均依赖于省级层面数据，截至目前尚未见到基于更低层面（地市级或县级）数据来分析银行业结构变化对经济增长的影响。

基于中国2006—2010年各县域数据所构成的县级面板数据，本文实证分析了农村银行业结构对农村经济增长的影响，为关于二者关系的理论研究提供一个来自中国农村的经验证据。本文其他部分结构如下：第二部分从理论上分析中国农村经济增长的“最优银行业结构”；第三部分为选择分析变量、设定计量模型、介绍数据来源并对主要变量进行描述统计；第四部分是对计量结果的解释；第五部分是稳健性检验；最后一部分是研究结论及相应的政策建议。

二、中国农村经济增长的“最优银行业结构”

目前，中国农村基本上形成了以商业银行、政策性银行和信用合作社为主体的金融体系。由于农业信贷的高风险、低回报与商业银行的经营理念相背离，所以从1999年开始，四大国有商业银行逐步从农村地区撤出，目前已基本取消了县一级分支机构的放款权。当前县域农村金融服务的供给主体包括农业发展银行、农村信用合作社（或改制而来的农村合作银行、农村商业银行）、中国农业银行以及中国邮政储蓄银行等金融机构，此外还有其余三大国有商业银行在农村地区设立的少量分支机构。但是从现有的农村金融机构看，中国农业发展银行的主要任务仅限于承担国家规定的政策性金融业务，基本上不直接对农户和小企业办理业务；农业银行在2007年后坚持三农的市场定位，但其经营中心仍在城市工商业；中国邮政储蓄银行从2007年开始涉足农村小额贷款业务，但规模很小。农村信用合作社基本上垄断了对农村中小企业提供信贷服务（田杰等，2012）[8]。

农村金融体系的改革导致了农村正规金融中合作性金融、政策性金融和商业性金融之间发生了此消彼长的结构变化。尤其是2007年以来，中国启动了新一轮农村金融体系改革，逐步放宽了农村金融市场的准入标准，推进农村金融组织创新，提高了农村金融市场竞争强度。例如2007年开始在四川等6个省区开展新型农村金融机构试点改革工作，并扩大到全国31个省区市，截止到2010年底，全国成立了319家新型农村金融机构，而且贷款的80%以上投放于三农和小微企业。

农村经济的发展必然要求出现与之相匹配的农村银行业结构，那么，就中国农村地区而言，当前的农村银行业结构是否促进了农村经济增长？大量的文献研究了银行业结构变化与经济增长的关系，大多数都是基于林毅夫等（2008）[3]提出的“最优金融结构”理论展开实证研究的，本文也同样基于这一理论分析其在农村地区的适用性。根据“最优金融结构”理论，在现代低收入国家，区域性的中小银行应当成为金融体系的重要组成部分；而在现达国家，大银行和金融机构应当在金融体系中发挥主导作用（林毅夫等，2008）[3]。按照这一逻辑，中国农村银行业市场选择较低的集中度将有利于促进农村经济增长。但是这一理论在中国农村地区成立必须满足两大基本前提：

1. 中国县域农村地区的要素禀赋与比较优势。每个国家在经济发展的不同阶段具有不同的要素禀赋，其产业选择也应与本国的比较优势相一致，如在劳动力充裕的国家中，选择发展劳动力密集型的产业更有利于分工合作及本国经济的发展（林毅夫 等，2008）[3]。当前县域农村地区集中了中国80%的人口，吸纳了65%的农村劳动力，发展劳动力密集型产业具有比较优势。同时这些劳动力密集型产业中的企业规模都比较小，且绝大多数设立在县域内。在当前中国推进农村城镇化建设的大背景下，中小企业的发展成为促进中国县域农村经济结构调整、推动县域农村经济社会发展的重要力量。

2. 农村银行业基于规模的专业化分工。即县域内的大银行主要向大企业提供贷款而小银行主要向小企业贷款，不同规模的银行分工的形成主要是考虑到以下两种因素：（1）风险分散。县域内的农业银行等大型商业银行资产规模大、风险承受能力强，有能力为资金需求大的大型企业和风险较高的创新型企业提供贷款。而农商行、村镇银行等由于资产规模小、风险承受能力弱，难以为上述企业提供贷款，它们更倾向于对小企业和微型企业提供额度相对较小、回收期较短、风险较小的贷款支持（田杰 等，2012）[8]。（2）信息不对称。大企业一般都能提供财务报表等易于传达的“硬信息”，而小企业由于规模小、组织结构不健全、无法提供完整的财务报表等“硬信息”，更多的是关于不易于传达的软信息（比如企业家个人品质和能力等）。大企业和小企业由于自身传递信息的差别导致了大银行更适合监督大企业，中小银行更适合监督小企业。而且县域内的中、农、工、建等大银行组织结构庞杂、信息传递路径长，难以依赖“软信息”进行决策，一般要靠财务报表等直观的“硬信息”。相比而言，县域内的中小银行，比如农信社、农商行、村镇银行、资金互助社等由于结构简单、信息传递路径短，在处理“软信息”方面具有优势。

通过以上分析可以看出，农村信贷需求的特点和要求必须符合农村企业的自身发展状况及融资特点。农村金融供给的分层与多元化由农村金融需求的分层决定。因此，国家多次出台政策鼓励在县域农村地区设立与农户和农村小微企业信贷需求特点相适应的多种形式的新型农村金融机构（包括村镇银行、贷款公司、资金互助社以及小额贷款公司等），明确各涉农金融机构职责，优化其结构和功能定位，最终在县域农村地区构建以合作金融为基础，商业性金融和政策性金融分工协作的多层次、多元化、广覆盖、可持续的农村普惠金融体系。因此，中国农村“最优银行结构”应该是以区域性的中小银行为主体，这将有效促进农村经济增长。

三、分析变量、模型设定与数据来源

（一）分析变量的选择

1. 农村银行业结构。在有关银行业结构与经济增长关系的实证研究中，对银行业结构指标的选择是一个至关重要的问题（邹薇，蒋泽敏，2009）[9]。考虑到数据的可获性，现有文献对银行集中度的度量主要采用CRn（最大规模的n家银行的资产占所有银行总资产的比例）。本文采用赫芬达尔指数（Herfindahl Index，HHI）。HHI同时涵盖了所有银行的数量及市场份额差异程度的信息，但是要求计算出每家银行所占的市场份额，对数据的需求量非常大，中国银监会农村金融图集比较详细的提供了每家银行的存款和贷款总额，从而使本文能够使用HHI指数进行计算，弥补了以往文献的不足。HHI指数用一个地区内任一银行的市场份额的平方和来计算，具体形式为：

其中Dj，k表示第j个银行在第k个地区的分支机构所获得的存款或发放的贷款。HHI指数的变化范围为0到1，数值越趋近于0时表示银行集中度越低，竞争越大；而越趋近于1时表示银行集中度越高。本文中农村银行集中度用贷款集中度（CRL）来表示。

2. 农村经济增长（Y）。用人均GDP取对数的数值代表农村经济增长。

3. 控制变量的选取主要是参考了以往文献中关于影响经济增长的因素，主要包括：（1）教育发展水平（EDU）。教育发展对经济增长有显著的促进作用。（2）产业结构（IS）。用来反映地区的产业结构优化升级情况，本文预期其能显著地促进经济增长。（3）政府财政支出（GEB）。用来衡量地方政府对经济活动的参与程度。一般认为政府的参与程度越高，对经济发展越不利。（4）投资水平（Inv）。根据经济增长理论，投资水平的提高能显著拉动当地经济增长。（5）农村金融发展水平（FD）。当前农村金融发展由于结构和功能失衡，没有促进农村经济增长。（6）城镇化水平（UR）。城镇化水平的提升能显著地促进农村经济增长。每个变量的含义及具体赋值见表1。

（二）模型设定

本文设立实证模型主要是分析中国农村银行业结构的地区差异对各地区农村经济增长的影响，也就是说农村银行业结构变化是否构成农村经济增长的一个影响因素。参考林毅夫和孙希芳（2008）[3]、贺小海和刘修岩（2008）[7]的回归模型，结合中国农村的实际情况及数据的可得性，本文设立如下的回归模型：

其中，Y表示农村经济增长，HHI表示农村银行业结构（用贷款集中度CRL表示），X表示其他控制变量，包括政府财政支出比例（GEB）、农村金融发展水平（Fd）、固定资产投资水平（Inv）、城市化水平（UR）、产业结构（IS）、教育发展水平（EDU）。

（三）数据来源

本文以上变量的数据时间为2006—2010年，数据来源于2007—2011《中国县（市）社会经济统计年鉴》、中国银监会官方网站中农村金融图集收集的2006—2010年各个县市的银行类和经济类统计数据及国研网县级经济数据。剔除数据缺失或数据不合格的样本县（市），最终选取了1 868个县（市）作为本文的样本数据，占中国2 070个县（市）的90.3%，能够代表中国农村地区。

在计算农村银行业市场结构（HHI）指标时，本文用中国县域内不同银行类金融机构的存款和贷款的市场结构来衡量，涉及的银行及银行类金融机构包括中国农业银行、中国工商银行、中国建设银行、中国银行、农信社（农村商业银行或农村合作银行）、其他商业银行、城市信用社和其他金融机构，其中的中国工商银行、中国建设银行和中国银行是加总后的数据，这并不影响本文的研究，可以把它们看作是一家大型的商业银行。其他不同类型的金融机构数据详细。因此本文计算出的农村银行业集中度是可靠的、详细的。

现有文献将市场结构划分为寡占型、适度集中型和低集中度三种类型，本文用HHI指数计算的中国农村银行业集中度可以划分如表2所示的三种类型，从表2中可以看出，2006—2010年中国农村银行业结构一直属于寡占型。

四、实证分析

本文选取的各解释变量之间可能出现的多重共线性会影响到结果的精确性，所以首先要对各解释变量之间的相关系数进行测定，然后使用Klein法则进行判别。根据Klein法则判断原理：若两个变量之间的简单相关系数的绝对值大于回归模型中的多重决定系数（R2），则二者之间可能会存在严重的多重共线性问题。如表3所示，各个解释变量间的相关系数绝对值都小于多重决定系数0.623，因而根据Klein法则，可以初步判断本文选取的变量不存在严重多重共线性问题。为了进一步判断模型中的变量是否存在多重共线性，本文依次加入变量进行回归。

根据设定的回归模型，本文使用EVIEWS6.0软件，以农村经济增长为被解释变量对样本期为2006—2010年的县级面板数据进行分析，逐步带入变量进行回归，得到如表4所示的模型（1）到模型（7），然后使用HAUSMAN判断表4中的7个模型都在1%的统计水平上拒绝随机效应估计，因此采用固定效应模型进行估计是比较合适的。但是仅仅进行固定效应模型回归可能忽略了模型存在的异方差性和内生性，所以必须尽可能将其消除。

首先分析模型中可能存在的内生性问题。表4中模型（1）对农村银行集中度的回归系数在1%的水平上显著为负，但是这个结论是不可靠的，因为模型忽略了可能存在的内生性问题。内生性指的是由于存在解释变量与误差项相关，所以导致了违背经典线性回归模型的一个假设cov（εi，xi）=0，这样得出的结果是估计有偏和非一致的，即使无限增大样本的容量，估计也是有偏误的。一般来说导致内生性的可能原因有三个：一是农村银行集中度与农村经济增长互为因果，即农村银行业集中度的降低促进农村经济的增长；同时，农村经济增长也可能导致农村银行业集中度的下降；二是基本回归模型中遗漏了影响农村经济增长的重要控制变量；三是测量误差。在统计数据中，误差难以避免。现有文献中处理内生性的方法有三种：一是寻找工具变量。林毅夫等（2008）[3]选用1994年启动的国有银行商业化改革的政策因素来构造银行业结构的工具变量，但在本文中选取的数据虽然也发生了2007年的农村金融体系改革，但是总的样本时期太短，而且在统计数据时也没找到合适的工具变量，因此只能尽量地控制住其他因素，把农村银行业集中度对农村经济增长的影响分离出来，而且更多遗漏的重要控制变量的加入，也可以尽量消除内生性。二是用农村银行集中度的前一期或前几期数据。但是本文数据只有5年的时间，所以也放弃这种方法。三是面板数据模型也能解决内生性。

本文使用的是2006—2010年1 769个县（市）的面板数据，属于宽截面、短序列面板数据，可能会存在异方差性。因此有必要进行white异方差检验以确定模型中异方差的存在，然后使用PCSE对异方差进行修正。从表4可以看出，DW值在接近2，因此可以基本判断不存在严重的序列相关性。

模型2到模型7依次加入控制变量投资水平（Inv）、农村金融发展水平（Fd）、政府财政支出（GEB）、教育发展水平（EDU）、城镇化水平（UR）、产业结构（IS）。模型2中加入投资水平（Inv）后，与农村经济增长成负相关，这显然违背经典经济增长理论。因此在模型3到模型6中，去掉了投资水平（Inv）变量，继续加入其他变量进行回归，结果都表明农村银行集中度与农村经济增长在1%的水平上成显著的负相关。模型7中对所有的变量进行回归，结果仍然是一样的。这表明农村银行贷款集中度的下降将有效促进农村经济的增长，从而验证了本文的理论假说：中国农村“最优银行结构”应该是以区域性的农村中小银行为主体，这将有效促进农村经济增长。

表4也展示了各控制变量的系数及其统计显著性，农村金融发展水平（Fd）与农村经济增长在1%的水平下成显著的负相关，验证了以往文献提出的农村金融存在功能和结构失衡的观点。政府财政支出（GEB）与农村经济增长在1%的水平成显著的负相关，表明政府干预过多不利于农村经济增长。教育发展水平（EDU）的发展、城镇化水平（UR）提升和产业结构（IS）的优化将有效地促进农村经济增长。这与以往文献的研究结论是一致的。

五、稳健性检验

为了得到稳健的估计结果，本文将用其他衡量农村银行集中度的指标做稳健检验。度量银行集中度的指标有CRn指数、H统计值和Lerner指数，也有学者采用金融机构网点数来度量。考虑到数据的可得性，本文选用行业集中度指数CRn指数。以往文献在度量这一指数时考虑到中国四大国有银行在贷款市场占据了相当大的一个份额，所以用四大国有银行的贷款余额占比来表示。而在县域农村地区，农村信用社、农业银行以及农业发展银行占据了农村金融市场较大的贷款份额，因此本文用三家银行所占贷款市场份额来度量农村银行业集中度，相应的指数表示为CR3。因此计量回归模型设定为：

其中，CR3具体度量值为农村信用社、农业银行以及农业发展银行三家银行的贷款数之和占农村地区总贷款余额的比重，其他控制变量不变，并进行了同样的检验。具体的回归结果如表5所示。

表5的回归结果显示，模型（1）中只加入农村银行业集中度（CR3），与农村经济增长在1%的水平显著负相关，然后模型中逐步加入控制变量，结果仍然是在1%的水平上与农村经济增长的相关性显著为负。以上的结果充分验证了本文的结论是稳健可靠的。

六、结论与政策建议

随着农村地区金融体系的改革，各类新型农村金融机构纷纷参与到农村市场，有利于改善农村地区的银行业结构，促进了农村地区金融业发展。基于这一重要的研究背景，本文使用来自中国2006—2010年1 769个县（市）的面板数据检验了农村“最优银行业结构”假说，研究结果表明农村银行业结构的下降促进农村经济的增长。然后本文使用CR3度量的银行集中度来检验其对农村经济增长的影响，结果仍然是稳健可靠的。

根据以上的研究结论，本文提出以下政策建议：降低农村地区金融机构的设立标准，提高农村金融机构审批效率，鼓励和引导各类资本发起设立农村金融机构，增加农村中小型金融机构的数量，建立集中度较低、竞争水平较高的农村金融体系；改善农村金融机构的市场坏境，促进农村金融机构的发展；制定有利于农村金融机构发展的税收政策。国家可以通过实施优惠的税收政策，促进农村金融机构的发展，改善金融服务，最终实现促进农村地区经济的增长。

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