銀行競爭是否通過金融包容促進(jìn)全要素生產(chǎn)率?基于縣域金融機(jī)構(gòu)改革創(chuàng)新這一重要的研究背景,運(yùn)用我國縣域農(nóng)村金融圖集提供的金融數(shù)據(jù),檢驗(yàn)銀行競爭通過金融包容促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的傳導(dǎo)機(jī)制。驗(yàn)證結(jié)果如下:縣域銀行競爭的增強(qiáng)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(jìn)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(yàn)結(jié)果再次支持了以上的結(jié)論。這表明,在經(jīng)濟(jì)發(fā)展好的縣域,鼓勵(lì)銀行業(yè)競爭能通過金融包容促進(jìn)全要素生產(chǎn)率效應(yīng)更明顯。 

【文章來源】：社會(huì)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(xiàng)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(xiàng)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(jìn)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(jìn)一步完善實(shí)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(xiàng)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(shí)證分析根據(jù)基本計(jì)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(jìn)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(jìn)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(huì)使自變量與誤差項(xiàng)相關(guān)，違背了線性回歸模型的一個(gè)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(jì)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(shí)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(jìn)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(jìn)行了檢驗(yàn)，結(jié)果顯示Ｆ檢驗(yàn)的ｐ值為１．００００，拒絕固定效應(yīng)模型，因此表４中的８個(gè)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(jìn)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(xiàng)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(jìn)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(jìn)一步完善實(shí)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(xiàng)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(shí)證分析根據(jù)基本計(jì)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(jìn)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(jìn)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(huì)使自變量與誤差項(xiàng)相關(guān)，違背了線性回歸模型的一個(gè)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(jì)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(shí)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(jìn)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(jìn)行了檢驗(yàn)，結(jié)果顯示Ｆ檢驗(yàn)的ｐ值為１．００００，拒絕固定效應(yīng)模型，因此表４中的８個(gè)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(jìn)行的回歸分析，模型（５）至模型（８）是

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3019958