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一、全國(guó)國(guó)內(nèi)消費(fèi)介紹

1995年～2009年，全國(guó)國(guó)內(nèi)消費(fèi)總值GDP由5.85萬(wàn)億增加到33.54萬(wàn)億，15年間增長(zhǎng)了5.73倍，年均增長(zhǎng)9.3%，其中2002年超越10萬(wàn)億，2006年超越20萬(wàn)億，2008年超越30萬(wàn)億。中國(guó)經(jīng)濟(jì)總量在2007年超越德國(guó)，成為繼美國(guó)、日本之后世界第三大經(jīng)濟(jì)體，2010年中國(guó)經(jīng)濟(jì)總量已超越日本，成為世界上第二大經(jīng)濟(jì)體。在中國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)過(guò)程中，有很多要素在起作用。為此許多學(xué)者對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)要素停止了實(shí)證剖析，有學(xué)者從制度角度停止剖析（金玉國(guó)，2001；王文博等，2002）；有的專家從對(duì)外開放度停止剖析（蘭宜生，2002；張煥明，2003，王成岐等，2002；張?zhí)祉敚?004）；有的從政府行為角度停止剖析（郭杰，2003；莊子銀和鄒微，2003；于長(zhǎng)革，2004；歐陽(yáng)志剛，2004；王志剛，2004）；也有的學(xué)者從教育角度停止剖析（葉茂林等，2003；陸根堯等，2004）；還有的專家從市場(chǎng)化水平、產(chǎn)業(yè)構(gòu)造要素等研討它們與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的相關(guān)關(guān)系。

由于中國(guó)人均GDP的世界排名在100位之后，是一個(gè)人口眾多、底子單薄、區(qū)域經(jīng)濟(jì)開展不均衡的開展中國(guó)度。多數(shù)學(xué)者僅將中國(guó)作為一個(gè)整體來(lái)研討，疏忽了地域性差別，因而中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的動(dòng)因可能會(huì)由于區(qū)域不同而呈現(xiàn)差別。中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)開展存在宏大差別，而且這一差距呈現(xiàn)不時(shí)擴(kuò)展的趨向。所以必需強(qiáng)化統(tǒng)籌諧和開展的思想，研討并采取有效措施，減少差距。

金融作為一國(guó)最根本的戰(zhàn)略資源，是客觀的、稀缺的，決議著其他實(shí)踐經(jīng)濟(jì)資源的配置（白欽先，1997），對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有顯著的拉動(dòng)和促進(jìn)作用。作為金融最中心的資源，銀行信貸資金在全國(guó)及各地金融資產(chǎn)總量中范圍占絕對(duì)優(yōu)勢(shì)，具有代表性；相對(duì)其他金融資源而言，銀行信貸資金的投放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系更為親密，對(duì)GDP增長(zhǎng)的奉獻(xiàn)更大。因而，本文經(jīng)過(guò)1995年～2009年全國(guó)及省際經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與貸款資源散布的相關(guān)數(shù)據(jù)，剖析區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的差別依然具有較高的壓服力，對(duì)中國(guó)區(qū)域開展不均衡的研討有著重要的理想意義，有助于深化關(guān)于區(qū)域經(jīng)濟(jì)現(xiàn)狀的認(rèn)識(shí)，提出實(shí)在有效的相關(guān)政策倡議，促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的諧和開展。

二、研討假定、模型構(gòu)建與變量選擇

（一）研討假定

本文著重研討銀行信貸資金的散布與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系本質(zhì)上包括兩個(gè)既定假定：

H1：銀行信貸資金是影響一個(gè)地域的經(jīng)濟(jì)開展的重要要素之一。

H2：銀行信貸資金對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響存在差別。

（二）模型構(gòu)建

相關(guān)于單純的時(shí)間序列研討和截面研討而言，時(shí)間序列截面綜合研討可以反映出區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)在時(shí)間和截面兩個(gè)方向上的變化規(guī)律以及不同時(shí)間、不同單元的特性。因而，本文在研討中也將采用面板數(shù)據(jù)，停止時(shí)間序列截面綜合研討，在模型選擇方面，則以PanelData模型作為計(jì)量模型，最主要的思索要素是面板數(shù)據(jù)模型同時(shí)應(yīng)用橫截面、時(shí)間、指標(biāo)三維信息結(jié)構(gòu)和檢驗(yàn)比以往單獨(dú)運(yùn)用二維信息更為真實(shí)的行為方程，它既能反映某一時(shí)期各個(gè)個(gè)體數(shù)據(jù)的規(guī)律，也能描繪每個(gè)個(gè)體隨時(shí)間變化的規(guī)律，匯合了時(shí)間序列和截面數(shù)據(jù)的共同優(yōu)點(diǎn)。較合適于研討經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)變化的時(shí)間效應(yīng)和區(qū)域效應(yīng)影響。

雙方程PanelData模型的普通方式為：

依據(jù)模型中參數(shù)αi設(shè)定的不同，PanelData模型可分為兩種：固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型。假定模型中的參數(shù)αi為肯定性變量，即模型中省略要素對(duì)個(gè)體差別的影響是固定不變的，則PanelData模型為固定效應(yīng)模型（Fixedeffectsmodel），固定效應(yīng)模型能夠采用虛擬變量的方式來(lái)補(bǔ)償解釋變量信息的不完好性。假定αi為隨機(jī)變量，即模型中省略要素對(duì)不同個(gè)體的影響是隨機(jī)的，則模型為隨機(jī)效應(yīng)模（Randomeffectsmodel），隨機(jī)效應(yīng)模型能夠經(jīng)過(guò)對(duì)誤差項(xiàng)的合成來(lái)描繪解釋變量信息的缺失。依據(jù)下文PanelData模型設(shè)定EViews軟件的檢驗(yàn)結(jié)果，本文實(shí)證研討將選取固定效應(yīng)模型停止剖析。

（三）變量選擇

一個(gè)地域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)最重要的指標(biāo)是地域消費(fèi)總值，在實(shí)證剖析當(dāng)選取該指標(biāo)來(lái)表現(xiàn)地域經(jīng)濟(jì)開展程度。影響一個(gè)地域經(jīng)濟(jì)開展情況的要素有多種，國(guó)度政策、地域資源、周邊環(huán)境、金融資源、人口要素等都會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)開展產(chǎn)生直接影響，而金融資源又包括存款、貸款、證券市場(chǎng)融資、保費(fèi)收入、金融從業(yè)人員數(shù)量等子項(xiàng)目。固然水平不同，但對(duì)地域消費(fèi)總值產(chǎn)生影響的要素是多方面的。由于我國(guó)金融市場(chǎng)開展時(shí)間較短，直接融資范圍較小，金融資源中貸款對(duì)地域經(jīng)濟(jì)開展最為重要，所以在剖析中著重研討貸款余額對(duì)地域消費(fèi)總值產(chǎn)生的直接影響。

三、研討樣本與指標(biāo)數(shù)據(jù)

（一）樣本的選取

1986年，中央在制定第七個(gè)五年方案中，將全國(guó)劃分為東部、中部和西部三大區(qū)域，東部地域包括遼寧、河北、北京、天津、山東、江蘇、上海、浙江、福建、廣東、海南11個(gè)省市；中部地域包含吉林、黑龍江、山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南8個(gè)省份；西部地域包含內(nèi)蒙古、陜西、青海、寧夏、新疆、甘肅、四川、重慶、貴州、云南、西藏、廣西12個(gè)省市區(qū)。這種劃分辦法固然得到區(qū)域經(jīng)濟(jì)研討的認(rèn)同，也可以反映我國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)差別、消費(fèi)力規(guī)劃的情況，但由于區(qū)域間開展程度差距較大，在比擬開展程度相當(dāng)?shù)牡赜蛑g金融資源散布與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)互動(dòng)關(guān)系時(shí)缺乏實(shí)踐意義，因而，本文沒有采取這種劃分辦法。

國(guó)務(wù)院開展研討中心在“十一五”期間推行了“四大板塊，八大經(jīng)濟(jì)區(qū)”的劃分辦法?！八拇蟀鍓K”指東部、中部、西部和東北部。“八大經(jīng)濟(jì)區(qū)”的劃分如表1所示。

“八大經(jīng)濟(jì)區(qū)”的劃分更為細(xì)致，區(qū)域內(nèi)開展差別小，區(qū)域間更具可比性，因而本文選擇了該劃分辦法。鑒于數(shù)據(jù)的可取得性及統(tǒng)計(jì)口徑的分歧性，選取“八大經(jīng)濟(jì)區(qū)”1995年～2009年的GDP數(shù)據(jù)和銀行貸款數(shù)據(jù)共120個(gè)樣本停止剖析。

（二）GDP與貸款狀況的描繪性統(tǒng)計(jì)

1.全國(guó)GDP與貸款增長(zhǎng)狀況。圖1是15年來(lái)GDP與貸款余額的統(tǒng)計(jì)圖，反映了1995年～2009年15年間全國(guó)GDP和貸款余額增長(zhǎng)狀況，兩者同向變動(dòng)趨向分歧，與已有的研討成果結(jié)論相同，即：經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與金融資源之間存在正相關(guān)關(guān)系，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)金融資源的影響具有決議性，反過(guò)來(lái)金融資源對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有拉動(dòng)和促進(jìn)作用。

圖2顯現(xiàn)了1995年～2009年15年間全國(guó)GDP和貸款增長(zhǎng)率的變化狀況。貸款增長(zhǎng)率除個(gè)別年份（2000年、2005年）略低外，普通都高于GDP的增速。1996年之前，全國(guó)貸款余額小于GDP總量，1997年超越當(dāng)年GDP，爾后兩者之間的差額逐步擴(kuò)展，貸款與GDP的比例（貸款/GDP）1995年為0.86、2000年為1.11、2005年為1.06、2009年為1.26。也從一個(gè)側(cè)面反映出目前我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)主要靠投資拉動(dòng)，而貸款是投資的主要來(lái)源，在GDP增長(zhǎng)中擔(dān)當(dāng)著重要角色。2.1995年～2009年各區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)狀況。依照“八大經(jīng)濟(jì)區(qū)”的劃分辦法，1995年各區(qū)域GDP占全國(guó)的比例如圖3所示，排名為：（1）東部沿海占19.31%；（2）北部沿海占17.82%；（3）南部沿海占14.29%；（4）長(zhǎng)江中游占13.37%；（5）西南地域占11.87%；（6）東北地域占10.29%；（7）黃河中游占10.17%；（8）西北地域占3.07%。

1995年～2009年15年間，我國(guó)沿海地域經(jīng)濟(jì)堅(jiān)持較快增長(zhǎng)，東中西部開展差距拉大，各區(qū)域經(jīng)濟(jì)開展不均衡愈加明顯。數(shù)據(jù)顯現(xiàn)，南部、東部和北部三個(gè)沿海區(qū)域GDP年均增長(zhǎng)率都超越了14%，在GDP總量中的占比也分別進(jìn)步0.25、0.51和1.96個(gè)百分點(diǎn)，沿海地域GDP合計(jì)占比由1995年的51.42%上升到2009年的53.74%。在其他區(qū)域中，除黃河中游地域GDP占比上升2.16個(gè)百分點(diǎn)以外，其他四個(gè)區(qū)域GDP占比均呈現(xiàn)不同水平降落，其中長(zhǎng)江中游、西南地域和西北地域分別降落1.39、1.16和0.17個(gè)百分點(diǎn)，東北地域同期GDP年均增長(zhǎng)12.5%，在“八大經(jīng)濟(jì)區(qū)”GDP增長(zhǎng)率排名最后，因而GDP占比降落了1.85個(gè)百分點(diǎn)，降幅最大，GDP總量在“八大經(jīng)濟(jì)區(qū)”中的排名也由1995年的第6位降落到第7位，僅高于西北五省區(qū)。（見表2）

依據(jù)表3的結(jié)果能夠看出，p<0.001闡明區(qū)域的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)樣本數(shù)據(jù)的擬合在統(tǒng)計(jì)上是有意義的，回歸方程是有效的。

K是貸款余額對(duì)GDP的影響系數(shù)，表示增加1單位貸款余額相應(yīng)增加的GDP單位量，該系數(shù)越高，標(biāo)明貸款對(duì)GDP增長(zhǎng)的奉獻(xiàn)量越大，或者說(shuō)GDP增長(zhǎng)對(duì)貸款增長(zhǎng)的依賴性越大。

依據(jù)表4得出的各區(qū)域K值能夠理解：各區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與貸款存在顯著的正相關(guān)性，進(jìn)一步考證了此前剖析的結(jié)論。一切區(qū)域的K值均超越了0.75，闡明每增加1個(gè)單位的貸款，可以帶來(lái)0.75個(gè)單位以上的GDP增長(zhǎng)。

貸款增長(zhǎng)對(duì)各區(qū)域GDP增長(zhǎng)的影響力存在差別。由高到低的排名依次為：東北地域、黃河中游、西北地域、長(zhǎng)江中游、南部沿海、西南地域、北部沿海、東部沿海。剖析結(jié)果能夠看出，經(jīng)濟(jì)欠興旺地域貸款資源對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用明顯強(qiáng)于興旺地域。相比而言，沿海地域貸款的K值較低，這些地域融資渠道多樣，信貸以外的資金投入量較大，多種金融資源共同支撐GDP增長(zhǎng)。內(nèi)陸地域貸款的K值普遍較高，特別是東北地域高達(dá)1.177。