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
发布时间：2021-02-06 02:00
银行竞争是否通过金融包容促进全要素生产率?基于县域金融机构改革创新这一重要的研究背景,运用我国县域农村金融图集提供的金融数据,检验银行竞争通过金融包容促进全要素生产率的传导机制。验证结果如下: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。稳健性检验结果再次支持了以上的结论。这表明,在经济发展好的县域,鼓励银行业竞争能通过金融包容促进全要素生产率效应更明显。
【文章来源】：社会科学家. 2019,(07)北大核心CSSCI
【文章页数】：10 页
【部分图文】：
交互项与全要盛生产率的关
．２４２０．１３００．００６０．８８９８１４５Ｅｄｕ受教育水平５．９２１２．６７２０．０２０９０．６９６８１４５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３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
．２４２０．１３００．００６０．８８９８１４５Ｅｄｕ受教育水平５．９２１２．６７２０．０２０９０．６９６８１４５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３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
【参考文献】：
期刊论文
[1]金融包容、金融深化与经济增长——来自65个发展中国家银行业的证据[J]. 粟勤,朱晶晶,刘晓莹. 云南财经大学学报. 2015(01)
[2]农村普惠性金融发展对中国农户收入的影响——来自1877个县（市）面板数据的实证分析[J]. 田杰,陶建平. 财经论丛. 2012(02)
[3]金融发展与经济增长:生产率促进抑或资本形成[J]. 赵勇,雷达. 世界经济. 2010(02)
[4]金融发展与经济增长效率的关系实证研究[J]. 袁云峰,曹旭华. 统计研究. 2007(05)
[5]中国的金融深化和生产率关系的再检测:1987—2001[J]. 张军,金煜. 经济研究. 2005(11)
本文编号：3019958
【文章来源】：社会科学家. 2019,(07)北大核心CSSCI
【文章页数】：10 页
【部分图文】：
交互项与全要盛生产率的关
．２４２０．１３００．００６０．８８９８１４５Ｅｄｕ受教育水平５．９２１２．６７２０．０２０９０．６９６８１４５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３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
．２４２０．１３００．００６０．８８９８１４５Ｅｄｕ受教育水平５．９２１２．６７２０．０２０９０．６９６８１４５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３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
【参考文献】：
期刊论文
[1]金融包容、金融深化与经济增长——来自65个发展中国家银行业的证据[J]. 粟勤,朱晶晶,刘晓莹. 云南财经大学学报. 2015(01)
[2]农村普惠性金融发展对中国农户收入的影响——来自1877个县（市）面板数据的实证分析[J]. 田杰,陶建平. 财经论丛. 2012(02)
[3]金融发展与经济增长:生产率促进抑或资本形成[J]. 赵勇,雷达. 世界经济. 2010(02)
[4]金融发展与经济增长效率的关系实证研究[J]. 袁云峰,曹旭华. 统计研究. 2007(05)
[5]中国的金融深化和生产率关系的再检测:1987—2001[J]. 张军,金煜. 经济研究. 2005(11)
本文编号：3019958
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