银行竞争、金融包容与全要素生产率——基于中国1867个县（市）统计数据

薛无瑕

（温州市农业科学研究院，浙江 温州 325006）

一、引言

党的十六大首次提出“壮大县域经济”，近年来县域经济发展得到各级政府的高度重视，出台了一系列相关政策措施，取得了一定的成效，但就整体而言，县域经济发展至今尚未完全破题。依靠能源、劳动和资本等生产要素投入的粗放型增长是我国长期以来的主要经济增长方式，这种方式使生产率的贡献率相对偏低。就县域农业经济而言，通过大量投入农业生产资料来提高农业生产效率，不仅违背了绿色生产、可持续生产的思想，而且制约着我国经济的未来发展。想要实现农业的经济增长从粗放式向集约式转变，就要求我们在生产过程中提升农业生产的全要素生产率。新一轮农村金融体系的改革和农村金融市场准入标准的放宽，加剧了县域银行的竞争。而银行竞争水平对于现代化农业的融资方面具有重要影响。银行竞争如何更有效的促进全要素生产率的进步？或者说银行竞争通过何种渠道更好的促进全要素生产率的进步？金融包容战略思想的核心是扩大金融服务覆盖范围，使资源配置更合理，从而产生更大的收益，那么银行竞争是否通过金融包容促进了全要素生产率的发展？

党的十六大首次提出“壮大县域经济”后，各级政府高度重视，实施了一系列政策措施，使得县域经济在近年来取得了一定的发展，但就更大范围和更多方面而言，县域经济的发展至今还未完全破题。我国一直以来的经济增长方式主要是依靠资本、劳动和能源等生产要素，其生产效率相对偏低。就县域农业经济而言，通过大量投入农业生产资料来提高农业生产效率，不仅违背了绿色生产、可持续生产的思想，而且制约着我国经济的未来发展。想要实现农业的经济增长从粗放式向集约式转变，就要求我们在生产过程中提升农业生产的全要素生产率。新一轮农村金融体系的改革和农村金融市场准入标准的放宽，加剧了县域银行的竞争。而银行竞争水平对于现代化农业的融资方面具有重要影响。银行竞争如何更有效的促进全要素生产率的进步？或者说银行竞争通过何种渠道更好的促进全要素生产率的进步？金融包容战略思想的核心是扩大金融服务覆盖范围，使资源配置更合理，从而产生更大的收益，那么银行竞争能否利用金融包容提升全要素生产率的发展呢？

已有文献研究均表明了银行竞争有利于全要素生产率的进步。Robert G.King and Ross.Levine 首次验证金融与经济增长的关系：金融推动资本积累，加速技术变革，进而促进经济增长。在探索金融发展与资本积累之间的联系时，学者们发现金融中介的发展与经济增长的联系更加紧密。金融中介通过提高宏观经济效率进而影响经济增长。金融中介发挥自身优势能够有效减少交易费用和获取信息的成本，使资本配置更高效，进而提高实体经济的生产效率。资本配置在提升金融活动效率的同时也影响着宏观经济体系整体的运行效率，由此证明了金融发展对生产率的促进作用（Mishkin，2005）[2]。本文采用赫芬达尔指数衡量银行竞争程度，并搜集了168841 家商业银行分支机构的相关数据进行相关测算，并利DEA-Malmquist 指数计算出210 个地级市的全要素生产率，研究发现：就全样本而言，银行竞争能够促进全要素生产率的提升，但是存在明显的区域差异。在某些地区市场化程度较高，银行竞争能够提升全要素生产率，在某些地区市场化程度较低，银行竞争使全要素生产率提升的作用并不显著。银行竞争通过何种渠道促进了全要素生产率的提高？

当前我国农村地区普惠性金融发展滞后，主要表现在农村金融机构的资金外流严重；区域发展不平衡，部分地区出现程度不等的“金融沙漠”；农村地区的金融服务机构对贫富农户差异化对待；农村地区的金融基础设施建设相对不健全。当下环境，县域普惠性金融的发展对县域地区的生产效率影响如何，是促进还是抑制？

国内外学者关于金融发展水平和实体经济生产效率的研究颇为丰硕。张军（2005）[3]采用增长核算方法验证了中国金融深化和全要素生产率呈现正向关系。袁云峰（2007）[4]则认为中国金融发展现状并没有促进经济生产效率的显著提升。Méon et al（2009）[5]对多国的情况探索得出金融中介的发展水平落后会导致实体经济生产效率的提高并不显著的结论。赵勇（2010）[6]发现可以降低以资本引导的经济增长方式向生产率主导方式转变过程中的门槛，从而助推经济增长向集约式方向发展。已有文献多是用金融的发展规模和效率衡量金融整体发展水平，但随着实体经济的长足发展和金融纵深发展，金融宽度，也叫包容性金融（普惠金融）越来越发挥着不可忽视的作用。碍于数据获取困难等客观因素，国内至今未有研究实证分析出农村包容性金融发展的生产率效应。

本文的实证分析基于中国1867 个县（市）的相关数据，验证了中国农村包容性金融发展水平对农村经济生产率的正向作用，所得结论为健全中国县域农村=-包容性金融体系，提高农村经济生产率，最终促进农村经济增长提供了依据后续行文思路如下：第二部分介绍了随机前沿生产函数、分析变量的选择及本文使用的数据来源；第四部分分析了不同维度下国家整体范围内农村包容性金融发展状况对农村经济生产率的影响，为普惠性金融发展对生产率的影响提供了来自中国县域农村层面的经验证据；由于我国东、中、西部地区农村经济发展的不平衡，本文还着重分析了农村包容性金融的发展水平对农村不同区域的经济生产效率的影响；最后部分是文章的结论与政策建议。

二、研究假说与特征事实

（一）银行竞争通过金融包容提升全要素生产率的传导机制

（1）中小银行的竞争与金融包容的发展现状

首先，从我国中小银行资产规模的市场占比情况来看，2014年、2015年、2016年其市场占有份额分别为23.32%、24.29%和25.11%，即总体上我国中小银行业金融机构的资产规模市场份额正在逐年增加。其次，从我国中小银行业金融机构的数量来看，城市商业银行的数量仅增加1 家；受农信社改革的影响，农村合作银行、农村信用社的数量均有不同程度的减少，而农村商业银行的数量增幅明显；村镇银行的覆盖面正逐步提升，民营银行也在逐渐显现（见表1）。从资产规模的市场份额和数量来看，我国中小银行的竞争程度逐渐提高，银行市场集中度进一步下降。

（2）银行竞争促进金融包容的作用机制

在自由选择的金融市场中，竞争能够以最低的成本供给最大量的信贷额，达到资源的最合理配置。因此，银行之间的激烈竞争促使贷款利率降低，农户的贷款申请成功率也会提高。农民拥有可支配资金（信贷获取）的增加会有效提高农业全要素生产率。如果农村金融机构体系不健全，发展水平低，会影响信贷供给，会使得农户可投入农业资金匮乏，这将阻碍农村经济的技术创新和科技进步，从而影响全要素生产率。如果排除市场经济发展水平的因素，银行竞争并不一定能够有效促进农业全要素生产率。比如在一些银行业仍处于垄断地位的区域，信贷配置不尽合理，可能导致某些规模小但是科技水平高的企业并不能获取足额资金，限制了科学技术的进一步发展。因此，在完美的金融市场下，中小金融机构市场份额的增加，有利于实现金融包容，最终推动全要素生产率的进步与发展。

（3）金融包容对业全要素生产率的影响机制

金融包容对农业全要素生产率的影响机制有两个方面：有效动员储蓄及促进科技创新。金融包容水平的进步可以催生出更为丰富的金融产品和金融服务，农户的储蓄有更多的投资方向，加速资本累计。提高金融包容水平，加大科技创新投入力度，助推农业新产品、新技术的研发与使用，促使科技成果转化社会生产力。加速资本向高效率、高收益项目流动，提高经济发展效率。

（二）特征事实的描述性分析

（1）计量模型的设定

本文所构建的计量经济模型：

式中，T 代表县域全要素生产率；IFI 代表县域金融包容的程度，HHI 代表银行竞争大小。X 为其他控制变量，其中包含县域金融发展规模（fd），用各县域全部银行贷款余额与GDP 的比例大小来度量，可以反映出农户融资渠道情况以及各县域单位产出对银行贷款的依赖程度。另外，还包括县域规模以上工业企业总产值的对数、劳动力的对数、各县域固定资产投资总额的对数、政府财政支出。本文用政府财政支出占当期GDP 的比例来表示地方政府干预经济的力度。该比例越高，表明县域经济市场化程度越低，越不利于经济生产率的提高。对主要解释变量介绍如下：

县域全要素生产率（T）。本文采用随机前沿分析（Stochastic Frontier Analysis，SFA）测算我国县域经济的生产效率，借鉴 Coelli and Battese（1995）[7]模型的基本原理，Aigner 等（1977）在 Farrell 的基础上创造了一种估计随机前沿生产函数的方法，可以在技术无效率条件下估算全要素生产率，构建如下计量模型：

（1）式中，Y 表示产出，K 和L 分别表示资本和劳动力要素投入向量，t 是测度技术变化的时间趋势变量，表示需要估计的系数，随机误差项包涵两个部分：v 和u，它们分别相互独立u 为非负随机变量，代表非技术效率项，它们之间相互独立，并且服从零点截断正太分布

（2）式中技术非效率被视为效率影响因素和随机变化的函数，Z 表示效率影响因素（j*1），表示随机扰动项，（j*1）为待估计系数。

（3）式主要是通过判断模型是否能够成立，如果非效率影响因素较小，即u 在残差中的比例不大，那么对非效率影响因素的分析就失去了意义。因此特别引入了对模型进行判断。

（4）式表示生产技术效率。

金融包容的水平（IFI）。金融包容指数IFI（Index of financial inclusion）是由Sarma 在2010年提出的，该指数涵盖了地理渗透性、使用效用性、产品接触性三个维度的信息。后被Chakravarty 改进，被当作衡量金融包容水平情况的重要指标。关于金融包容水平计算的详细说明可以参考田杰和陶建平详细的阐述[8]，这一指标的简要介绍如下：

在计算这些指标的时候，首先计算每个维度的指数。维度di 用如下的公式计算：

其中，Ai= i 维度的实际值；mi= i 维度的最小值；Mi= i 维度的最大值。假定银行体系有K≥1 维度的活动。每个维度代表一个功能。

维度di用如下的公式计算：

A 的值是A（xi，mi，Mi），xi∈［mi，Mi］。A 给定为：Ar（xi，mi，Mi）=（ ）r，0＜r＜1 是一个常数。r 可解释为金融包容程度敏感常数。于是，金融包容指标表示为：

IFI 的数值介于0 到1 之间，0 表示完全的农村金融排除，1 表示完全的农村金融包容。其中，r=0.25、0.5、0.75 或1；（本文中r=0.5，r 的选择主要是考虑到IFI 计算的数值对农村实际金融包容水平的拟合程度）；

银行竞争（HHI）。对银行业结构指标的选择至关重要。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。采用如下公式计算：

式中Dj，k代表第j 家银行在第k 个县（市）发放贷款额。HHIk越小（趋于0）代表县域银行集中度越低，反之，HHIk越大（趋于1）代表县域银行集中程度越高。当HHI=0 或1 时，表明该县域银行业处于完全竞争或者完全垄断的。参考已有文献，本文选择“贷款集中度”和“存款集中度”这两个指标衡量银行市场的集中程度，集中也可以成为垄断或竞争程度，也就是银行竞争程度或垄断。

2.样本数据来源与统计分析

本文从《中国县（市）社会经济统计年鉴》和农村金融图集公布的全国各个县市的银行类和经济类统计数据中，选取中国1867 个县（市）在2006-2010年间相关数据为样本，检验银行竞争是否通过金融包容促进全要素生产率的提高。此次样本容量占中国总县域的90.2%，可以代表中国整个县域状况。东中西部地区分别是537、562、768 个县。本文中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，其中中国工商银行，中国建设银行和中国银行三家银行是加总后的数据，但是这不影响本文的研究，可以看作是一家大型的商业银行，其它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和详细的。

由表2 的数据可以看出，2006年-2010年中国农村银行业结构一直属于寡占（HHIk ＞0.18）。

表2 农村银行业存贷款集中度分析

表3 各个变量的统计值

从图（1）和图（2）看出，银行竞争和全要素生产率之间呈正相关，金融包容和全要素生产率之间呈微弱的正相关。从图（3）可以看出，银行竞争和金融包容的交互项与全要素生产率之间呈正相关，但这并不能充分说明银行竞争通过金融包容促进了全要素生产率的提高，需要引入控制变量的影响。本文在接下来将基于此进一步完善实证分析部分。

图1 存款集中度与全要素生产率的关系

图2 交互项与全要素生产率的关系

图3 贷款集中度与全要素生产率的关系

图4 交互相与全要素生产率的关系

图5 金融包容与全要素生产率的关系

三、实证分析

根据基本计量模型，本文以全要素生产率为被解释变量对样本期为2006-2010年的县级面板数据进行了分析，本文对存款集中度和贷款集中度表示的银行竞争进行了比较分析。回归分析首先要考虑内生性问题，银行竞争与全要素生产率互为因果关系，可能会使自变量与误差项相关，违背了线性回归模型的一个假设，即cov（εi，xi）=0，首先考虑寻找工具变量，但是本文使用的是统计数据，很难找到合适的替代变量，因此尽可能加入控制变量，缓解内生性问题。其次用银行竞争变量有滞后性，本文数据历时比较短，只能放弃此法。面板数据模型也是解决内生性问题比较好的方法。

本文使用面板数据，然后逐步加进控制变量，并针对该数据是适用混合回归还是固定效应模型进行了检验，结果显示F 检验的p 值为1.0000，拒绝固定效应模型，因此表4 中的8 个模型都是混合回归。具体的回归结果如表4 所示，模型（1）至模型（4）模型是以存款集中度表示的银行竞争为自变量进行的回归分析，模型（5）至模型（8）是以贷款集中度表示的银行竞争为自变量进行的回归分析。

表4 银行竞争、金融包容与全要素生产率的静态面板

模型（1）（2）（3）（4）分析了存款集中度表示的银行竞争程度及金融包容对全要素生产率的影响，结果表明在没有加入金融竞争和金融包容的交互项前，银行竞争和金融包容的提升都能促进全要素生产率，但是模型4中加入交互项后，只有金融包容的变量显著，并且为正相关，这表明以存款集中度表示的银行竞争通过金融包容促进全要素生产率的机制是不成立的。

模型5 到模型8 分析了贷款集中度表示的银行竞争程度及金融包容对全要素生产率的影响，结果表明在没有加入金融竞争和金融包容的交互项前，银行竞争和金融包容的提升都能促进全要素生产率，模型8 中加入交互项后，结果仍显著，这表明在金融包容程度高的县，银行竞争能显著促进全要素生产率。但是模型8 中金融竞争不显著，这说明了金融竞争更加依赖金融包容来促进全要素生产率。

表5 基于贫困县的银行竞争、金融包容对全要素生产率的影响

考虑到当前金融扶贫这一重要的背景以及为了进一步检验银行竞争、金融包容对全要素生产率的影响机制，本文参考了粟勤等（2015）[9]的方法，从经济发展差异的角度，选取贫困县样本来做进一步分析。从模型1 到模型8 结果可以得出，在加入银行竞争和金融包容两个变量的交互项前，银行竞争及金融包容程度提升都有助于提升全要素生产率，但在加入交互项后，交互项结果都不显著，这表明了在贫困县域，银行竞争通过金融包容促进全要素生产率这一机制是不成立的。即不符合本文的假说，在金融包容水平高的县域，银行竞争能显著促进全要素生产率。

四、稳健性检验

为了检验前述结果的稳健性，本文采用的面板数据属于n 较大T 较小的短面板数据，首先本文分析了全国层面的存款集中度和贷款集中度表示的银行竞争以及金融包容对中小企业数量的影响，实证结果没有发生明显的变化：贷款集中度表示的银行竞争和金融包容的交互项仍然是显著促进了全要素生产率。表8 基于贫困地区的动态面板模型分析结果仍然没有发生变化，银行竞争和金融包容的交互项仍然不显著。

进一步将全国划分为东、中、西三大区域样本来做稳健性检验，主要是检验缩小样本后本文待检验的结果是否依然成立，同时也考虑到在经济发展的不同区域，结论是否也成立。从表8 可以看出，东、中部地区银行竞争和金融包容变量的系数都有不同的变化，但是他们的交互项始终是显著为负，即验证了本文的假说，在金融包容程度高的地方，银行竞争能显著促进全要素生产率。西部地区仍然是不显著，这进一步验证了，在贫困地区本文的待检验假说不成立。

表6 银行竞争、金融包容与全要素生产率的稳健性检验

表8 基于三大区域的银行竞争、金融包容对全要素生产率影响

*代表在10%水平下显著，**代表在5%的水平下显著，***代表在1%的水平下显著

五、结论与政策建议

本文基于中国银监会县域农村金融图集提供的金融数据，分析了银行竞争通过金融包容促进全要素生产率的传导机制。以农村信用社体制改革为代表的县域农村金融机构改革为文本的研究提供很好的样本。研究结果表明：县域银行竞争的增强有利于提升全要素生产率；在金融包容程度更高的县，银行竞争显著的促进了全要素生产率，但是在贫困县，这一结论不成立。所以，在金融发展较好的县域，鼓励银行业竞争能通过金融包容显著促进全要素生产率。

基于上述结论，本文认为应继续坚持推进《普惠金融发展规划（2016-2020年）》的政策实施，坚持通过全要素生产率来改善农业发展现状，在金融发展较好的地区鼓励银行竞争，金融创新，普惠金融来促进全要素生产率的提高。首先，在金融发展较好的县域重视农业的科技创新投入，以农业生产技术持续进步为奋斗目标，推动教育、培训等人力资本提升，从汇率、税收、产业结构升级等方面着手解决资本利用效率问题，积极开展土地确权等试点工作提高土地利用效率；其次，县域地区银行业之间竞争要关注资源配置和风险防控，构建长效的风险治理机制，针对各区县自身情况以共赢为目标，为农户量身设计金融产品；最后，政府需要做好农户与中介机构之间的政策协调，加快推进金融基础设施建设，扩大农村信息化建设方面的投资规模，加快移动通信、光纤宽带、数字电视等互联网基础设施建设，完善金融机构体系的多元化和广泛性，引导各类型机构和组织完善机制建设，发挥各自优势，为现代化农业打造多层次全覆盖的金融服务，借助金融市场体系更好地管理农业风险的问题。