第三种解释与第二种解释截然相反，认为违约概率与乡镇企业经营效益的负相关性不是由于银行没有对乡镇企业积极投入造成的，而是相反，是由于银行对乡镇企业的投入造成的。换句话说，在乡镇企业经营效益良好的地区存在着效益良好的乡镇企业，但在这些存在的乡镇企业背后，有数量比其他地区更多的，易于消亡的乡镇企业，比如这可能是由当地更激烈的企业竞争引起的。这些比其他地区更多的已经消亡的乡镇企业带走了银行的信贷资产，增加了违约概率。
当看到统计数据时，这一更激烈的优胜劣汰过程已经结束，反映出的情况只是违约概率与乡镇企业经营效益的正相关性。如果这一猜测成立，则对于乡镇企业相对发达地区的银行而言，就面临着两难困境。面对乡镇企业的发展，如果拒绝信贷支持，固守于国有企业，则将落后于当地经济的增长点。反之，如果加大信贷支持，则由于乡镇企业的高淘汰率，结果是信贷风险增大，在多变的情况下，依然是违约概率的上升。以上三种截然不同的解释应当接受哪一个呢？
这需要有数据的支持进行实证分析，仅从理论上看，均不能完全排除。再有一种可能是，以上几种解释各有一定可取之处，相辅相成同时发生作用。下面分析违约概率在多大程度上可以由当地经济因素决定。采用回归方式，用经济环境变量拟合当地违约概率，考察在违约概率与经济变量之间的关系。
违约概率逐步回归分析
由于对影响当地违约概率的经济变量没有确切的理论为指导，我们采用广泛考虑、逐步剔除的方法确定外生解释变量。各类变量不能同时进入回归模型，这主要是由数据自由度限制。当解释变量数上升时，一方面消耗自由度，另一方面将降低显著性。各变量中，相关系数绝对值最大的变量是GDP和金融深化程度，稍高于0.5，没有任何变量与当地违约概率的相关系数远高于0.5。
【
