Page 70 - 《华中农业大学学报（社会科学版）》2021年第4期
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６ ４ 华中农业大学学报( 社会科学版) ( 总 １５４ 期)
三、 实证结果与分析
１． 基准回归
通常而言, 面板数据有三种可能的估计方法: 固定效应、 随机效应和混合回归.经过分析和检验,
本文使用固定效应模型进行回归分析.方差膨胀因子( VIF ) 检验结果表明各变量之间不存在严重的
多重共线性问题.此外, 考虑到存在异方差问题, 每次回归后, 均采用聚类稳健标准误对回归结果修
正.表 ２ 显示了县域建设用地指标及不同种类的分指标对农商行经营绩效的影响结果.在方程 １
中, 县域建设用地指标的回归系数为正, 且在 ５％ 的统计水平上显著, 说明县域建设用地指标越多, 农
成立.在
商行的经营绩效越好, 县域建设用地指标每增加 １％ , 农商行经营绩效提高 ０．３５％ , 因此 H １
不同种类的县域建设用地指标方面, 方程 ２ 和方程 ３ 表明住房用地指标、 工矿仓储用地指标对农商行
经营绩效均有显著的正向影响.住房用地指标每增加 １％ , 农商行经营绩效提高 ０．１７％ ; 工矿仓储用
成立.方程４ 表明交通运输用地指标对农
地指标每增加１％ , 农商行经营绩效提高０．７８％ , H ２a 和 H ２b
商行经营绩效影响不显著, 这是由于农商行的支农使命和在金融市场中的地位决定的.正如前文所
述, 交通运输用地的贷款金额大、 期限长, 农商行通常不向其发放贷款, 因此该指标不能显著地影响农
成立.综上所述, 不同种类的县域建设用地指标对农商行经营绩效的影响存在异
商行经营绩效, H ２c
得证.
质性, H ２
从控制变量来看( 如方程 １ 所示), 在农商行财务指标方面, 不良贷款率对农商行经营绩效有显著
的负向影响, 资产流动性比率对其有显著的正向影响, 这与理论基本一致.在行长特征方面, 如果行
长是本地人, 则能够显著地提高农商行经营绩效.在外部宏观环境方面, 市场份额的回归系数在 １％
的统计水平上显著为负, 说明农商行的市场份额越大, 其垄断地位越高, 一方面缺乏提高自身盈利能
力的动力, 另一方面由于原本盈利能力已经较高, 所以越不利于经营绩效的再提升.地区经济增速系
数显著为正, 表明地区经济增速越快, 农商行经营绩效越好, 这与已有的研究结论一致.
表 ２ 县域建设用地指标对农商行经营绩效的影响: 基准回归结果 N＝３４４
被解释变量: ROA
方程 １ 方程 ２ 方程 ３ 方程 ４
县域建设用地指标 ０．３５４７ ∗∗ ( ０．１７２３ )
住房用地指标 ０．１６７７ ∗∗∗ ( ０．０５２１ )
工矿仓储用地指标 ０．７８３７ ∗∗∗ ( ０．１９３１ )
交通运输用地指标 －０．３１５８ ( ０．３２９４ )
不良贷款率 －０．０７５８ ∗∗∗ ( ０．０２３６ ) －０．０７６１ ∗∗∗ ( ０．０２２３ ) －０．０７１８ ∗∗∗ ( ０．０２４２ ) －０．０７１７ ∗∗∗ ( ０．０２４３ )
资本充足率 －０．００９０ ( ０．０１４３ ) －０．００９４ ( ０．０１３７ ) －０．００６１ ( ０．０１４３ ) －０．００５１ ( ０．０１５４ )
资产流动性比率 ０．００４２ ∗∗ ( ０．００１７ ) ０．００４３ ∗∗ ( ０．００１８ ) ０．００３９ ∗∗ ( ０．００１８ ) ０．００３７ ( ０．００２０ )
∗
第一大股东持股比率 －０．０００６ ( ０．００５９ ) ０．００１０ ( ０．００５８ ) －０．０００２ ( ０．００５９ ) －０．０００２ ( ０．００５９ )
第一大股东性质 ０．０５５９ ( ０．１０５１ ) ０．０６６４ ( ０．１０４７ ) ０．０５０３ ( ０．１１５３ ) ０．０２３１ ( ０．１１４８ )
行长特征 ０．１４１６ ∗∗ ( ０．０６５７ ) ０．１４０４ ∗∗ ( ０．０６８８ ) ０．１３９５ ∗∗ ( ０．０６４４ ) ０．１３１６ ( ０．０６６８ )
∗
市场竞争 －０．０２３２ ( ０．０２３０ ) －０．０１４２ ( ０．０２７１ ) －０．０２１０ ( ０．０２２９ ) －０．０３１９ ( ０．０２４２ )
市场份额 －０．０９１３ ∗∗∗ ( ０．０１４４ ) －０．０８３３ ∗∗∗ ( ０．０１５０ ) －０．０７３１ ∗∗∗ ( ０．０１５８ ) －０．０７３３ ∗∗∗ ( ０．０１６９ )
地区经济增速 ０．０１７３ ∗∗∗ ( ０．００４９ ) ０．０１８２ ∗∗∗ ( ０．００４７ ) ０．０１６９ ∗∗∗ ( ０．００４９ ) ０．０１８１ ∗∗∗ ( ０．００５２ )
常数项 ０．９４２５ ∗∗ ( ０．３５１１ ) ０．８０５３ ∗∗ ( ０．３９８３ ) ０．８９１１ ∗∗ ( ０．３６９３ ) １．１３３４ ∗∗∗ ( ０．３６１５ )
Ad j ＧR ２ ０．２７８７ ０．３０３０ ０．２８６３ ０．２６７８
注: ∗∗∗ 、 ∗∗ 、 ∗ 分别表示在 １％ 、 ５％ 、 １０％ 的水平上显著, 括号内数字为系数的稳健标准误, 下同.
２． 稳健性检验
为了检验上述结论的可靠性, 本文使用替换变量的方法进行稳健性检验.方程 ５~８ 将被解释变
量总资产收益率替换为净资产收益率, 方程 ９ 将县域建设用地指标替换为县域建设用地供应计划的
对数形式, 分指标也采用相同的替换方法, 模型的控制变量、 回归方法与前文完全一致, 回归结果如表
３所示.方程 ５~１２ 中回归系数符号及显著性水平均未发生较大改变, 与基准回归结果基本一致, 表
明本文的研究结论具有稳健性.
