基于主发起行视角的村镇银行脆弱性研究

一、引言与文献综述
为满足县域的农户和中小型企业的金融服务需求，自2006年底开始，农村地区银行业金融机构的准入门槛放宽。

到2020年9月，全国已设立1633家村镇银行，覆盖31个省份，县域覆盖率达到71.2%。

资本充足率为15.7%，户均贷款余额为30.5万元，农户和小微企业贷款占比保持在90%以上。

由此可见，村镇银行在机构数量、覆盖地区、服务客户等方面已成为突出支农支小特色的“微小银行”，对推动县域经济发展起到一定作用[1]。

然而，脆弱性是制约村镇银行发展的重要因素。

根据银保监会2020年底发布的《关于进一步推动村镇银行化解风险改革重组有关事项的通知》，部分村镇银行风险水平快速上升，规模不经济等问题较为突出。

出于防范风险的目的，村镇银行的主发起人为一家符合条件的银行类金融机构，并且对于主发起行、其他法人及单个自然人的持股比例有严格限制。

主发起行是村镇银行的第一大股东，村镇银行的脆弱性水平受其影
响较大。

因而，在当前我国要实现脱贫攻坚与乡村振兴有效衔接的背景下，村镇银行自身的脆弱性水平如何？主发起行的持股比例与村镇银行的脆弱性水平之间存在何种关系？探讨合理的股权结构不仅有助于村镇银行自身的运营发展，对村镇银行更好地服务乡村振兴也具有重要意义。

银行脆弱性源于其资产负债结构不合理、市场主体行为的非理性、业务经营中的信息不对称[2]，它反映了银行自身发展所面临的风险。

而村镇银行由于其发起设立与业务范围存在地域限制，虽在形式上已覆盖全国，但实际可覆盖金融空间有限[3]。

同时，在信息不对称较为严重的农村金融市场，目标客户金融知识素养相对较低，这影响村镇银行形成合理的涉农小额信贷模式[4]，阻碍其发挥简洁灵活的决策管理优势。

可见，在诸多风险之下，村镇银行吸储难、盈利低，在农村金融市场生存发展面临困境[5]。

目前关于主发起行与村镇银行之间关系的研究，主要集中于主发起行的性质和持股比例与村镇银行发展的关系。

村镇银行的股权结构分为相对控
摘要：主发起行对村镇银行的运营发展具有重要影响。

本文基于2016—2019年全国46家村镇银行的数据，通过全局主成分分析法测算村镇银行脆弱性水平，实证分析主发起行持股比例与村镇银行脆弱性水平的关系。

研究表明：村镇银行脆弱性水平整体呈缓慢下降的趋势，但平均水平仍然相对较高；主发起行持股比例与村镇银行脆弱性水平呈正U 型关系，表明存在可使村镇银行脆弱性水平最小化的最优主发起行持股比例。

因此，应提高村镇银行的股权结构安排灵活度，完善村镇银行内部管理机制并推动专业化经营服务，出台多层次财政政策以支持村镇银行的可持续发展。

关键词：农村金融；村镇银行；股权集中度；脆弱性；主发起行中图分类号：F832.35文献标识码：A 文章编号：1009-3540（2022）01-0075-0008基金项目：国家社科基金项目“可持续性金融扶贫模式构建研究”（18BJY160）；湖南省教育厅科学研究重点项目“我国脱贫攻坚与乡村振兴衔接的机理和路径研究”（19A234）。

■
周孟亮王立聪
作者简介：周孟亮（1977—），男，博士，湖南农业大学经济学院教授，博士生导师；王立聪（1996—），女，湖南农业大学经济学院硕士研究生。

基于主发起行视角的村镇银行脆弱性研究
农村金融75
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FINANCE
股与绝对控股两种类型，国内已有研究认为村镇银行相对控股模式总体上比绝对控股模式发展速度更快[6]，过度的控制则会使村镇银行“分支机构化”[7]。

可见，主发起行制度有其约束性，容易使村镇银行局限于体制内的金融空间[8]。

同时，不同性质的股东其决策效率与追求目标不一样，进而会影响村镇银行的财务绩效与社会绩效[9，10]。

谢平等[11]认为鼓励村镇银行的产权结构多元化有利于降低主发起行制度带来的劣势。

张岳等[12]基于2014—2018年全国
60家村镇银行的数据研究发现，主发起行持股比例与村镇银行经营绩效呈倒U型关系。

综上，关于主发起行对村镇银行影响的文献多为定性分析，定量分析较少。

因此，本文采取定量方法分析村镇银行脆弱性与主发起行持股比例的关系，为更好实现村镇银行的可持续发展提供支撑。

二、理论分析与研究假设
设立村镇银行的本质是通过引入抵押品替代性机制，放松农村借款者的激励约束条件，满足农村地区生产发展的资金需求，提高投资者即股东的可保证收入，最终提升农村融资可得性，从而实现支农支小的政策目标[13]。

村镇银行与传统金融机构的发展目标相同，都是实现可持续发展，但特殊性在于村镇银行需在受地域限制、业务限制、投放限制的前提下实现可持续经营。

然而，在这些限制条件下，村镇银行在地区声誉、资金实力、人才配备等方面存在先天不足，自身脆弱性相对较大。

为防范风险，银监会印发《村镇银行管理暂行规定》（银监发〔2007〕5号），引入主发起行制度以保障村镇银行的正常经营运转。

因而，主发起行控股地位的差异将影响村镇银行的运营，进而影响村镇银行的脆弱性水平。

在传统的公司金融理论中，第一大股东的公司持股具有两种效应——利益协同效应与壕沟防御效应。

这两种效应反映了第一大股东持股与企业价值的关系[14，15]。

前者表示第一大股东持股比例与企业价值的正相关关系，大股东对公司具有较强的管理监督行为动机，通过改善公司绩效获取监督收益。

后者表示第一大股东持股比例与企业价值的负相关关系，当大股东能够达到对公司控股时，他将倾向于通过利己且损害其他股东的“掏空”行为获取公司资源。

村镇银行的第一大股东即主发起行也同样具有第一大股东持股的这两种效应。

村镇银行的脆弱性水平与企业价值呈反向关系，企业价值越高，其脆弱性水平越低。

借鉴谢军[16]的理论分析，本文引入脆弱性水平这一概念，在利润最大化原则下，基于利益协同效应（In⁃
centive Effect）与壕沟防御效应（Entrenchment Ef⁃fect），分析主发起行持股比例与村镇银行脆弱性水平的关系。

具体如下：
G()i=1R()i（1）V()i=αR()i-C()i（2）其中，i=x,y。

i为主发起行行为偏好，包括监督管理行为x、“掏空”行为y。

α表示主发起行的持股比例。

村镇银行主发起行占股比至少是15%，所以0.15<α≤1。

G()i表示村镇银行脆弱性水平；V()i表示主发起行采取i行为的净收益；R()i表示村镇银行的企业价值，即村镇银行的总资产市场价值；C()i表示主发起行采取i行为的成本。

为进行成本收益分析，本文做以下假定：（1）R'>0，R''<0，G'<0；（2）C'>0，C''>0。

（一）主发起行持股的利益协同效应
根据规定，银行类金融机构必须是村镇银行的最大股东。

但是，村镇银行是独立的企业法人，主发起行与村镇银行不是简单的投资与被投资关系，而是利益共同体关系。

村镇银行可以获得主发起行的技术支持，能够快速有效地了解客户需求，提供针对性金融产品，从而降低其经营成本[17]。

同时，主发起行的品牌溢出效应可以提高村镇银行的社会公信力，使得村镇银行更易于融入农村金融市场。

而且，主发起行通过设立并管理村镇银行既可以扩大自身发展规模，也可以获得社会信誉。

因此，主发起行持股比例越高，从村镇银行的发展中获得的收益越多，就越有对村镇银行进行监督管理行为的动机，最终降低村镇银行脆弱性水平，实现可持续发展。

此时，主发起行行为偏好i=x，主发起行的均衡监督管理行为解x*需满足以下条件：
∂V(x)
∂x=α
∂R()x∂x-∂C()x∂x=0（3）
若将主发起行的持股比例α作为自变量，则可引入一个新的二元函数F(x,α)，公式（3）可表示为：∂V(x)
∂x=α
∂R()x∂x-∂C()x∂x=F()x,a=0。

再应用隐函数定理可得dx
*
dα>0，
∂R(x)
∂α=-R'
α∙R''-C''>0，于是：
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∂G (x )∂α=-1R (x )2∙∂R (x )∂x ∙dx *
dα
<0（4）
公式（4）的结果反映了主发起行持股的利益协同效应，即持股比例α的增加会激励主发起行对村镇银行采取监督管理行为，从而提升村镇银行的企业价值，最终降低村镇银行的脆弱性水平。

（二）主发起行持股的壕沟防御效应当主发起行持股比例过高时，村镇银行容易成为主发起行的分属机构，主发起行与村镇银行在运营管理上出现同质化倾向，主发起行将极大影响村镇银行的客户和业务偏好。

由于中小股东股权制衡能力薄弱，基于资本的逐利性，主发起行整体上更倾向于在相对发达的县域设立村镇银行，从事非农金融业务，吸引当地的优质客户，获取特许权价值。

偏离市场定位的村镇银行，按照主发起行的贷款业务模式复刻，则其提供的信贷产品将难以满足具有县域特殊性客户群体的资金需求。

低质量的金融服务使得村镇银行难以长久立足于农村金融市场，易导致其脆弱性水平增加。

设高持股比例下主发起行的行为偏好为y ，在公式（2）中引入主发起行因实施“掏空”行为而获得的私人收益T (y )与损失L (α,y )=k (1-α)2T (y )，其中：T >0，T '>0，T ''<0；k >1，L (y )'>0，L (α)'<0。

于是，村镇银行企业价值为R (y )=R 0-T (y )（R 0为主
发起行未实施“掏空”行为前的村镇银行企业价值），公式（2）则变为：
V (y )=[T (y )-L (α,y )]+αR (y )-C (y )（5）
主发起行的均衡“掏空”行为解满足以下条件：∂V ∂y =(1-α)∂T ∂y -k (1-α)2∂T ∂y -∂C ∂y
=F (α,y )=0（6）对公式（6）应用隐函数定理可得：
dy *dα=-∂F ()y ,a ∂α∂F ()
y ,a ∂y
=-[-1+2k (1-α)]∂T
∂y
[(1-α)-k (1-α)2∂2T ∂y 2-∂2C ∂y
2（7）
当1-12k >α>12
，即主发起行持股比例达到控
股水平后，公式（7）dy *dα>0，且dR (y )
dα
<0，
可得：∂G (y )∂α=dG dy *∙dy *dα=1R (y )2∙∂T ∂y ∙dy *dα
>0（8）公式（8）说明主发起行持股的壕沟防御效应，即当主发起行的持股比例可对村镇银行实施控制时，主发起行“掏空”的动机会随着其持股比例增加而强化，村镇银行企业价值也随之下降，导致村镇银行脆弱性水平增加。

综上可知，主发起行持股的利益协同倾向与壕沟防御倾向具有区间特征，随着主发起行持股比例的变化，村镇银行脆弱性水平的变化也呈区间特征。

基于上述分析，本文提出假设如下：
主发起行持股比例与村镇银行脆弱性水平之间存在正U 型关系，即随着主发起行持股比例的上升，村镇银行脆弱性水平下降，但持股比例增加到一定程度后，二者将呈正向关系。

三、村镇银行脆弱性水平测度研究
（一）村镇银行脆弱性水平指标体系构建村镇银行脆弱性水平测度的准确性依赖于指标体系构建的合理性。

本文借鉴中国银行业协会2020年发布的《村镇银行评价指标体系》与胡援成等[18]的研究，结合村镇银行自身在目标地域、目标客户、目标服务的特殊性，从其抗风险能力、发展稳定性以及业务经营收益水平引出资本充足、贷款质量、
价值创造三个维度来衡量村镇银行的脆弱性。

基于此，本文设计了包含3个一级指标、7个二级指标的村镇银行脆弱性水平测度指标体系，并按照各指标对村镇银行脆弱性水平的影响，分为正向指标与负向指标。

具体如表1所示。

表1村镇银行脆弱性水平测度指标体系
1.资本充足
银行资本可以缓冲损失和消除不稳定因素，有利于扩大业务规模和促进经营增长。

资本投入是村镇银行的主要资金来源，监管规定在县与乡设立的村镇银行的最低投入资本分别是300万元和100万
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元，村镇银行的发起设立方式从根本上决定了其运营规模较小、抵抗风险能力较弱的特征。

同时，主发起行的控股与民间资本入股比例的限制决定其不易吸收除主发起行以外的资本。

自有资本的数额显示着村镇银行的信誉与实力，自有资本越大，村镇银行融资能力越高。

然而，融资渠道有限引起的资本薄弱导致村镇银行吸储困难较大，资金总量进一步减少。

最终，资金实力的不足导致其抗风险能力低于现有银行体系的平均水平。

《村镇银行评价指标体系》将资本充足对应“发展质量”指标下的抗风险能力，本文用资本充足率和核心资本充足率来衡量。

2.贷款质量
村镇银行的主营业务是为农户和小微企业提供小额信贷服务，放贷过程是以借款人的授信额度为限采取“一次授信、分次使用、循环还贷”的方式。

村镇银行可以通过贷前调查规避部分信用风险，但由于农村地区信息化水平低与客户群体地理分布不集中，村镇银行与客户间存在信息不对称问题，信用记录不完整，致使村镇银行工作人员的放贷风险较高。

同时，县域地区的客户以农户为主，一般从事种植业、养殖业等弱质性产业，受制于农产品市场波动、自然条件等多种因素影响，其违约风险相对较高。

因此，当地农户与小微企业的还贷资金比较有限且不稳定时，容易致使村镇银行缺乏长期稳定的现金流。

贷款质量体现了《村镇银行评价指标体系》中“发展质量”指标的稳定性，本文在此维度下设置不良贷款率和拨备覆盖率两个二级指标。

3.价值创造
价值创造能力是村镇银行实现长期运营的基础，决定着村镇银行能否持续服务农户和小微企业。

由于日常收入低、运营成本高，村镇银行的价值创造能力较低。

村镇银行的经营范围局限于县域，不得在不同经营区域内开展业务，且当地新增可贷资金不得用于其他区域的信贷投放。

因此，村镇银行的利润主要来源于存贷利差，业务限制较多且单一导致村镇银行的收入较低。

同时，村镇银行由于内控制度不健全，面临较高成本。

人才资源能力决定村镇银行可辐射的服务群体有限，人员流动与部分客户流失对村镇银行的持续性盈利与发展影响较大。

价值创造体现村镇银行业务经营收益水平，代表《村镇银行评价指标体系》的“发展效能”指标。

因此，本文价值创造的二级指标选取总资产收益率、成本收入比和净资产收益率。

（二）村镇银行脆弱性水平测度方法
常见的脆弱性水平测度方法包括选择不良贷款率、拨备覆盖率等特定指标或采用因子分析法计算。

考虑到本文样本是2016—2019年46家村镇银行，选择适用于面板数据的全局主成分分析法（GP⁃
CA）。

其基本原理是通过整合不同年份的时序性立体数据，对其全局主成分变换至统一的全局主超平面，再进行变换组合以刻画评价对象的动态特性和时间演变规律[19—22]。

因此，本文基于村镇银行脆弱性水平指标体系构建全局主成分分析模型来测度样本村镇银行脆弱性水平。

第一，建立时序立体数据表。

n家样本村镇银行使用相同的m个指标Z1,Z2,...,Z m描述，则第T年的数据表为Z t=(Z ij)n×m，其中i表示第i家银行（共n 家），j表示第j个指标（共m个）。

因此，时序立体数据表由T年内的T张数据表组成，再将其按时间顺序构成T n×m矩阵，这个矩阵定义为全局数据表为Z=(Z1,Z2,...,Z T)T n×m=(Z ij)T n×m。

根据时间顺序，本文将选取的每个样本村镇银行的7个测度指标依次排列，最终获得一张46×7×4的时序立体数据表。

第二，对数据进行标准化和同向化以消除量纲的影响，并进行Bartlett检验与KMO检验以判定模型是否合适。

本文根据《村镇银行评价指标体系》建立表2以实现村镇银行脆弱性水平测度指标同向化与标准化。

为方便起见，记处理后的数据表仍为Z。

表2
村镇银行脆弱性水平测度指标对应临界值
（1）对于正向指标的处理：
Z'
ij=a+
Z
ij-q p-q(b-a)
（2）对于负向指标的处理：
Z'
ij=a+
p-Z
ij
p-q(b-a)
78
其中，Z 'ij 代表处理后的村镇银行脆弱性水平测
度指标值，[]p ,q 代表村镇银行脆弱性水平测度指标值Z ij 所处的临界值区间，[]a ,b 代表村镇银行脆弱性水平测度指标临界值区间对应的脆弱性程度所在
的分数映射区间。

第三，计算协方差矩阵。

定义全局数据表的重
心为：g =(-Z 1,-Z 2,...，-Z m )=∑t =1T ∑i =1
n
r t i s t i ，其中，r t i 为第t 年样本点s i 的权重，并满足：∑t =1T
∑i =1
n r t
i
=1，∑i =1
n r t i =1/T 。

由
于时间变化不会改变样本点s i 的权重，g 可表示成全局数据表的平均重心，则全局变量可定义为
Z j =(Z 11j ,...,Z 1nj ；Z 21j ，...，Z 2
nj ；Z T 1j ,...,Z T nj ），对应的全局方差为e 2j =Var(Z j )=∑t =1T
∑i =1
n r t i (Z t ij --Z j )2，
全局协方差为e jk =cov(Z j ,Z k )=∑t =1T
∑i =1
n
r t i (Z t xj --Z j )(Z t jk --Z k )。

因此，
计算全局协方差矩阵为V =∑t =1T
∑i =1
n r t
i
(s t i
-g )(s t i
-g )'。

第四，求协方差矩阵的特征向量。

计算协方差矩阵V 的前m 个特征值为λ1≥λ2≥λ3≥...≥λm ，其正交特征向量为μ1,μ2,...,μm 。

第五，计算全局主成分及其方差贡献率。

全局主轴投影变量集设为D h (t ,i )=(s t i -g )'W ah ，D h (t ,i )=(D h (1,1),...,D h (1,n ),...,D h (T ,1),...,D h (T ,n ))'∈P Th ，可得第h （1≤h≤m ）个全局主成分D h 的得分：D h =μi Z i =μ1Z 1+μ2Z 2+...+μm Z m 。

根据全局主成分
的提取原则，选取l 个特征值大于1的全局主成分，计算第h 个全局主成分的方差贡献率
αh =λh /∑i =1m
λi
，累计方差贡献率为
ω=∑j =1l
λj /∑i =1m
λi 。

第六，计算各样本村镇银行脆弱性水平得分。

某样本村镇银行第t 年的脆弱性水平的综合得分为：D t =α1D 1+α2D 2+...+αl D l =α1∑i =1m
μi 1Z i +α2∑i =1m
μi 2Z i
+...+αl ∑i =1m
μil Z i。

（三）村镇银行脆弱性水平测度结果分析
本文将2016—2019年46家村镇银行184个样本量通过spss22.0作全局主成分分析。

对同向化与标准化后的村镇银行脆弱性水平测度指标的全局数据进行Bartlett 球形多元相关性检验与偏相关KMO 检验，KMO 值为0.601（>0.6），显著性小于0.01（P=0.000），说明所选指标间的相关性程度达到主成分
分析的要求。

表3
主成分的特征值及方差贡献率
通过协方差矩阵及其特征向量的计算，按照全局主成分提取原则，选择前3个特征值大于1的主成分。

这三个主成分的累计贡献率达83.626（>80%），表明选取的主成分能反映绝大部分原有变量的信息。

根据主成分载荷矩阵结果，将7个指标提取至3个主成分，第1个全局主成分（价值创造）由总资产收益率（0.739）、成本收入比（0.601）、净资产收益率（0.844）组成；第2个全局主成分（资本充足）由资本充足率（0.776）和核心资本充足率（0.763）组成；第3个全局主成分（贷款质量）由不良贷款率（-0.634）和拨备覆盖率（-0.627）组成。

结合主成分方差贡献率与成分矩阵结果，求出模型系数并进行归一化处理，最终得出村镇银行脆弱性水平综合得分公式：
D =0.0268Z '1+0.0062Z '2+0.084Z '3+0.0864Z '
4+
0.2977Z '5+0.2364Z '6+0.2625Z '
7
基于综合得分公式，本文计算出2016—2019年全国46家村镇银行脆弱性水平得分（见表4）。

从各村镇银行脆弱性水平得分来看，总体特征可归纳为两点。

第一，村镇银行整体脆弱性水平保持缓慢下降的趋势，但平均水平仍相对较高。

从总平均值来看，村镇银行脆弱性水平得分从2016年的55.05下降至2018年的50.36，2019年脆弱性水平得分又上升了3.06，但与2016年相比下降1.63。

按照脆弱性程度的分类（见表2），总平均脆弱性水平整体得分大于50，处于“关注”程度。

而且，从地理分布角度来看，位于东中部地区的村镇银行脆弱性水平整体稍高于西部地区。

第二，各村镇银行脆弱性水平波动趋势整体平缓。

30家村镇银行的脆弱性水平得分波动范围在20以内，整体变化不大。

在脆弱性水平得分波动分数大于20的16家村镇银行中，7家村镇银行脆弱性水平得分上升，9家村镇银行脆弱性水平得分下降。

其中，东a 村镇银行脆弱性水
平上升幅度最大，得分变化为42.08，中g 村镇银行脆弱性水平下降幅度最大，得分变化为36.06，对这二者影响较大的指标均为不良贷款率与净资产收益农村金融79
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率，说明村镇银行脆弱性主要源于资产质量与盈利水平不佳。

需要注意的是，2016—2019年脆弱性水平得分处于“关注”程度的村镇银行依次是23家、16家、22家、24家，说明村镇银行整体的脆弱性水平相对较高。

表42016—2019年46
家村镇银行脆弱性水平综合得分注：1.东部、中部、西部地区按照中国卫生统计年鉴的标准划分。

2.村镇银行名称由银行属于的地区与英文字母备注。

四、主发起行持股比
主发起行持股比例与村镇银行脆弱性水
例与村镇银行脆弱性水平的实证研究
（一）模型构建
1.变量选取
本文被解释变量是基于全局主成分分析计算得出的村镇银行脆弱性水平综合得分，为易于实证分析，本文将脆弱性水平综合得分换算成百分比形式。

对于解释变量，由于村镇银行的主发起行是其第一大股东，本文选择主发起行持股比例来表示。

股东的持股比例反映银行的股权集中度[23]，因此，根据主发起行的法人特征，本文选择主发起行持股比例与其他股东持股比例之和的比值、银行等金融机构持股比例之和作为代理变量以进行稳健性检验，前者反映其他股东对主发起行的制衡程度，后者反映金融法人整体的股权集中度[9]。

在控制变量方面，借鉴张岳等[24]、吕勇斌等[25]、Ayayi等[26]的研究，本文选择发展规模、宏观经济、成立年限、主发起行性质和存贷比这5个控制变量。

同时，将2016年作为基期，用地区生产总值指数来平减，以得出实际地区生产总值的估算值。

成立年限的相关数据从中国银保监会网站“金额许可证查询”系统获取，同时本文对成立年限取对数处理。

变量定义如表5所示。

表5
变量定义
2.数据来源
本文选取2016—2019年全国范围内村镇银行的数据进行分析。

村镇银行相关数据均从各村镇银行官网发布的信息披露报告、财务报告、审计报告手工收集而来，宏观经济数据则来源于各省份统计年鉴。

由于以下原因：（1）部分村镇银行尚未连续4年披露信息；（2）个别村镇银行2016—2019年披露信息不全。

最终本文研究涉及分布在我国13个省份的46家村镇银行，共计184个样本量。

本文使用SPSS22.0和STATA13.0进行分析。

3.模型设定
本文建立面板数据模型实证检验主发起行持股比例与村镇银行脆弱性水平的关系，构建的静态面板数据模型如下：
Y
it=c+β1X it+β2X2it+β3W it+αi+γt+μit（9）其中，下标i、t分别表示样本银行和年份；Y it是
80
村镇银行脆弱性水平；X it、X2it依次是主发起行持股比例及其平方；W it是控制变量集合；αi、γt、μit分别表示个体效应、时间效应和随机扰动项。

（二）模型估计结果分析
1.描述性统计分析
表6为变量描述性统计结果。

村镇银行脆弱性水平最大值为0.939，最小值为0.249，平均值为0.519。

主发起行持股比例均值为0.436，最大值为0.9，最小值为0.15，符合监管规定的最低主发起行持股比例要求。

主发起行持股比例/其他股东持股比例之和的平均值0.99，最小值为0.18，最大值为9，股权制衡水平波动较大。

银行等金融机构持股比例之和的最小值、最大值和均值依次为0.15、0.9和0.442，与主发起行持股比例的结果相似，说明村镇银行的金融法人股东以主发起行为主。

从控制变量来看，资产规模平均值为11.674，最小值与最大值相差3.627。

实际地区生产总值的平均值为10.417。

其成立年限均值为6.543，普遍处于发展成长阶段。

样本中农村商业银行作为发起人的村镇银行占比为78.3%。

表6
变量描述性统计
2.实证估计结果分析
为了验证假设，本文构建静态面板数据模型分析主发起行持股比例对村镇银行脆弱性水平的影响，使用固定效应模型进行估计，并同时控制时间效应与个体效应，估计结果如表7所示。

模型（1）的解释变量为主发起行持股比例，模型（2）在模型（1）的基础上加入了主发起行持股比例的二次项。

面板数据模型的估计方法包括混合回归、固定效应和随机效应，模型（1）和模型（2）的Hausman检验结果均拒绝原假设，因此选择固定效应对模型（1）和模型（2）进行估计。

由于虚拟变量主发起行性质不随时间改变，本文在所有模型中加入主发起行性质与主发起行持股比例的交叉项，以分析主发起行性质对村镇银行脆弱性水平的影响。

同时，通过相关性分析与
VIF检验发现未存在多重共线性，并使用聚类稳健标准误对回归结果进行异方差修正。

表7
模型估计结果
注：括号内为标准误；***、**、*分别表示1%、5%、10%的显著性水平。

如表7所示，模型（2）的估计结果说明主发起行持股比例与村镇银行脆弱性水平呈正U型关系，这也验证了前文的假设。

模型（1）估计结果显示，解释变量主发起行持股比例在1%的水平上显著。

当加入二次项后，拟合优度提高，模型（2）主发起行持股比例及其二次项的系数为-9.5857、8.4585，均在1%的水平上显著。

控制变量发展规模、成立年限、主发起行性质都至少在10%的显著性水平上分别呈现负效应、负效应、正效应，这说明随着村镇银行逐渐成长，发展规模逐渐扩大，其自身脆弱性水平降低，但农村商业银行与村镇银行的服务地区比较重叠，而县域金融竞争过于激烈会弱化村镇银行的可持续发
农村金融
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