銀行競爭是否通過金融包容促進全要素生產(chǎn)率?基于縣域金融機構(gòu)改革創(chuàng)新這一重要的研究背景,運用我國縣域農(nóng)村金融圖集提供的金融數(shù)據(jù),檢驗銀行競爭通過金融包容促進全要素生產(chǎn)率的傳導(dǎo)機制。驗證結(jié)果如下:縣域銀行競爭的增強有利于提升全要素生產(chǎn)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(chǎn)率,但是在貧困縣,這一結(jié)論不成立。穩(wěn)健性檢驗結(jié)果再次支持了以上的結(jié)論。這表明,在經(jīng)濟發(fā)展好的縣域,鼓勵銀行業(yè)競爭能通過金融包容促進全要素生產(chǎn)率效應(yīng)更明顯。 

【文章來源】：社會科學(xué)家. 2019,(07)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：10 頁

【部分圖文】：

交互項與全要盛生產(chǎn)率的關(guān)

．２４２０．１３００．００６０．８８９８１４５Ｅｄｕ受教育水平５．９２１２．６７２０．０２０９０．６９６８１４５從圖（１）和圖（２）看出，銀行競爭和全要素生產(chǎn)率之間呈正相關(guān)，金融包容和全要素生產(chǎn)率之間呈微弱的正相關(guān)。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(chǎn)率之間呈正相關(guān)，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(chǎn)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(chǎn)率的關(guān)系圖２交互項與全要素生產(chǎn)率的關(guān)系圖３貸款集中度與全要素生產(chǎn)率的關(guān)系圖４交互相與全要素生產(chǎn)率的關(guān)系圖３金融包容與全要素生產(chǎn)率的關(guān)系三、實證分析根據(jù)基本計量模型，本文以全要素生產(chǎn)率為被解釋變量對樣本期為２００６－２０１０年的縣級面板數(shù)據(jù)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(nèi)生性問題，銀行競爭與全要素生產(chǎn)率互為因果關(guān)系，可能會使自變量與誤差項相關(guān)，違背了線性回歸模型的一個假設(shè)，即ｃｏｖ（εｉ，ｘｉ）＝０，首先考慮尋找工具變量，但是本文使用的是統(tǒng)計數(shù)據(jù)，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(nèi)生性問題。其次用銀行競爭變量有滯后性，本文數(shù)據(jù)歷時比較短，只能放棄此法。面板數(shù)據(jù)模型也是解決內(nèi)生性問題比較好的方法。本文使用面板數(shù)據(jù)，然后逐步加進控制變量，并針對該數(shù)據(jù)是適用混合回歸還是固定效應(yīng)模型進行了檢驗，結(jié)果顯示Ｆ檢驗的ｐ值為１．００００，拒絕固定效應(yīng)模型，因此表４中的８個模型都是混合回歸。具體的回歸結(jié)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

．２４２０．１３００．００６０．８８９８１４５Ｅｄｕ受教育水平５．９２１２．６７２０．０２０９０．６９６８１４５從圖（１）和圖（２）看出，銀行競爭和全要素生產(chǎn)率之間呈正相關(guān)，金融包容和全要素生產(chǎn)率之間呈微弱的正相關(guān)。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(chǎn)率之間呈正相關(guān)，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(chǎn)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(chǎn)率的關(guān)系圖２交互項與全要素生產(chǎn)率的關(guān)系圖３貸款集中度與全要素生產(chǎn)率的關(guān)系圖４交互相與全要素生產(chǎn)率的關(guān)系圖３金融包容與全要素生產(chǎn)率的關(guān)系三、實證分析根據(jù)基本計量模型，本文以全要素生產(chǎn)率為被解釋變量對樣本期為２００６－２０１０年的縣級面板數(shù)據(jù)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�；貧w分析首先要考慮內(nèi)生性問題，銀行競爭與全要素生產(chǎn)率互為因果關(guān)系，可能會使自變量與誤差項相關(guān)，違背了線性回歸模型的一個假設(shè)，即ｃｏｖ（εｉ，ｘｉ）＝０，首先考慮尋找工具變量，但是本文使用的是統(tǒng)計數(shù)據(jù)，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(nèi)生性問題。其次用銀行競爭變量有滯后性，本文數(shù)據(jù)歷時比較短，只能放棄此法。面板數(shù)據(jù)模型也是解決內(nèi)生性問題比較好的方法。本文使用面板數(shù)據(jù)，然后逐步加進控制變量，并針對該數(shù)據(jù)是適用混合回歸還是固定效應(yīng)模型進行了檢驗，結(jié)果顯示Ｆ檢驗的ｐ值為１．００００，拒絕固定效應(yīng)模型，因此表４中的８個模型都是混合回歸。具體的回歸結(jié)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

【參考文獻】：
期刊論文
[1]金融包容、金融深化與經(jīng)濟增長——來自65個發(fā)展中國家銀行業(yè)的證據(jù)[J]. 粟勤,朱晶晶,劉曉瑩.  云南財經(jīng)大學(xué)學(xué)報. 2015(01)
[2]農(nóng)村普惠性金融發(fā)展對中國農(nóng)戶收入的影響——來自1877個縣（市）面板數(shù)據(jù)的實證分析[J]. 田杰,陶建平.  財經(jīng)論叢. 2012(02)
[3]金融發(fā)展與經(jīng)濟增長:生產(chǎn)率促進抑或資本形成[J]. 趙勇,雷達.  世界經(jīng)濟. 2010(02)
[4]金融發(fā)展與經(jīng)濟增長效率的關(guān)系實證研究[J]. 袁云峰,曹旭華.  統(tǒng)計研究. 2007(05)
[5]中國的金融深化和生產(chǎn)率關(guān)系的再檢測:1987—2001[J]. 張軍,金煜.  經(jīng)濟研究. 2005(11)



本文編號：3019958