甘南州信貸、投資與產業結構的關系研究

【摘要】隨著經濟快速發展，金融信貸資源對經濟的影響日益加深。當前，在經濟結構轉型調整過程中，黨中央、國務院提出“去產能、去庫存、去杠桿、降成本、補短板”的重大任務背景下，如何更加有效地利用金融資源，支持經濟更好更快發展，是最現實的重大問題。由于甘南州屬于經濟欠發達地區，經濟發展一第一產業為主，故本文基于近十年金融信貸資金、涉農貸款以及固定資產投資增長情況，試圖從面板模型思路，解釋上述投入對甘南州三大產業和經濟發展之間的邏輯關系和作用，為金融支持經濟轉型升級和發展提供參考，并提出對策建議。

【關鍵詞】信貸 產業結構 經濟增長 面板模型 相關性

金融是經濟的核心，一個國家、地區的經濟發展，離不開金融。金融在助力經濟發展過程中，主要通過信貸資源支持經濟發展，一方面，通過不斷增加信貸總量，支持經濟發展，另一方面，通過運用利率、存款準備金、專項信貸政策、SLF等貨幣政策工具和信貸調控手段，優化信貸結構，在保持總量、優化增量上下功夫，將有限的信貸資源運用到最需要的領域中，突出支持重點，為經濟結構轉型升級發揮積極作用。

近年來，甘南州金融部門通過增加信貸總量、優化信貸增量，通過各種方式，積極利用信貸資金，積極支持地方經濟發展，各項貸款快速增長，貸存比不斷加大，在支持地方經濟發展中起到了較為顯著的作用。但是，金融部門的努力下，信貸資源利用效率到底如何？信貸總量的快速大幅增長，對全州經濟結構轉型升級和跨越式發展作用如何？截至目前，尚無深入研究，缺乏定量分析研究。在當前經濟下行壓力加大、“去產能、去庫存、去杠桿、降成本、補短板”以及精準扶貧的重大任務面前，對信貸資源的利用效果進行深入分析，從而為今后信貸資源的管理和運用提出對策建議，是本文研究的目的。

為深入論證金融在支持地方經濟結構轉型及發展過程中的作用，為今后金融工作提供思路，本文基于甘南州2006～2015年的年度面板數據，運用時間序列分析，定量研究信貸增量、產業結構和經濟增長之間的關系，并提出政策建議。

一、模型設定與變量說明

本文選取甘南州2006年～2015年年度貸款總量、涉農貸款總量、固定資產投資作為解釋變量，選取相應年度GDP總量和第一、二、三產業的產值數據作為被解釋變量。通過EViews數據描述結果如下：

表1 主要變量描述性統計量

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注：數據來源于《甘南州金融機構貨幣信貸統計月報（2013， 2014，2015）》；《數說甘南60年》；《甘南州統計快報（2014）》。

二、數據檢驗與數據相關性分析

為確保估計有效性和數據平穩性，防止偽回歸和虛假回歸，本文在回歸分析前，對所有數據進行了單位根檢驗、相關性分析，和協整檢驗。

（一）單位根檢驗

在對所有變量（解釋變量和被解釋變量）進行單位根Level原值檢驗結果表明，Levin，Lin & Chu t*的P值為1，大于最大P值0.05，存在單位根，未通過檢驗。為此，進行一階分差“1st difference”進行檢驗，檢驗結果表明，P值為0.0175，小于P值0.05，不存在單位根，通過檢驗，避免了偽回歸或虛假回歸。

表2 Level原值和1st difference方法下的單位根檢驗結果

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（二）相關性分析

解釋變量與被解釋變量數據之間存在相關性是本文論證的前提。著重分析解釋變量與被解釋變量之間的相關性，而忽略若干解釋變量內部相關性和被解釋變量內部相關性。檢驗結果表明：一是在P值小于0.05的相關性分析中，貸款和涉農貸款與固定資產投資的相關性最高，P值分別為0.0002和0.0001，固定資產投資和第一、二、三產業之間存在相關性，P值分別為0.0091、0.0093、0.0071。二是若將P值最大P值設定為0.1，則貸款總量與第一產業、第三產業存在弱相關性，P值分別為0.098和0.08，相應地，涉農貸款與第一、三產業存在相關性，P值分別為0.0891和0.0730。

表3 變量數據相關性分析

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（三）協整檢驗

為進一步證實數據的平穩性和相關性，對上述數據，又分別對貸款變量和GDP變量，涉農貸款和第一、二、三產業，固定資產投資與第一、二、三產業以及GDP之間進行協整檢驗。檢驗結果表明，一是貸款總量與第一、二、三產業以及GDP的協整檢驗P值均大于0.05，均不存在協整關系。二是涉農貸款與第一、二、三產業以及GDP之間的協整檢驗P值處于0-0.05之間，存在協整關系；三是固定資產投資與第一、二、三產業以及GDP之間的P值處于0.006-0.03之間，存在協整關系。協整檢驗證實，解釋變量和被解釋變量數據平穩性較高。

三、回歸估計結果與分析

（一）估計結果

在本模型中，采用LS（Least Squares）估計方法，進行模型回歸估計。估計結果如下：

第一，t（t-Statistic）值中，均大于臨界值，拒絕了系數為0的假設，表明系數（Coefficient）合理，每個自變量合理。

第二，樣本決定系數R-squared值為0.96666，接近1，表明由回歸方程可以解釋的總離差平方和的部分較多，擬合度較高。Adjusted R-squared值為0.899981，同樣表明，擬合度較好。

第三，DW（Durbin-Watson stat）經驗（檢驗殘差自相關）？值為2.898059，處于較為理想的結果。

第四，模型擬合樣本效果F值（F-statistic）為14.49708，同時，Prob（F-statistic）值為0.02558，小于P值0.05，表明F值大于臨界值，拒絕0假設，同時表明所有自變量對應變量的解釋力度較大，模型方程整體顯著性較強。

以上估計充分表明，方程存在整體顯著性，為下文的具體分析奠定了基礎。

（二）模型估計結果分析

在對回歸結果進行模擬分析時，考慮全部樣本數據相關性分析的結果，結合金融與經濟增長的實踐經驗，我們確定對信貸總量與經濟增長、信貸總量與固定資產投資、涉農貸款與固定資產投資、涉農貸款與第一產業增長、固定資產投資與經濟增長之間進行了回歸分析。在回歸分析時，主要通過對樣本決定系數R-squared值和模型擬合樣本效果F與P值來衡量擬合度和放成整體顯著性，從而對各解釋變量和被解釋變量之間的關系作出判斷。

1.對貸款總量與經濟增長之間的整體顯著性回歸分析。根據回歸估計結果，當包含全部解釋變量時，F值為14.49708，P值為0.02558。當把固定資產投資變量逐漸降低為原值的10%時，F值為14.49733，P值為0.02558，幾乎無變化。當僅在貸款總量和經濟增長之間回歸估計時，R-squared值為0.021719，與理想值1的差距較大，擬合度較低，F值為0.177608，P值為0.684532，P值大于臨界值0.05，表明F小于臨界值，模型方程不顯著，充分表明貸款總量對經濟增長不存在顯著的線性關系。

2.信貸總量與固定資產投資之間的整體顯著性回歸分析。當僅把信貸總量作為解釋變量，把固定資產投資作為被解釋變量時，二者之間的回歸分析結果為：R-squared值為0.839319，接近理想值1，表明擬合度較好；同時，P值為0.000195、F值為41.78808，P值小于臨界值0.05，幾乎接近0，F值大于臨界值。當把貸款總量逐步降低至原值的10%時，R-squared值、P值、F值分別為0.839321、41.78872、0.000195，幾乎保持不變。這充分表明信貸總量與固定資產投資之間存在顯著的線性關系，即貸款對固定資產投資的影響較大。

3.涉農貸款與固定資產投資之間的整體顯著性回歸分析。當僅把涉農貸款作為解釋變量，把固定資產投資作為被解釋變量時，二者之間的回歸分析結果為：R-squared值為0.854496，接近理想值1，表明擬合度較好；同時，P值為0.000130、F值為46.98145，P值小于臨界值0.05，幾乎接近0，F值大于臨界值。同樣表明，涉農貸款與固定資產投資之間存在顯著的線性關系，即貸款對固定資產投資的影響較大（此回歸分析結果驗證了甘南州全部貸款中，涉農貸款占全部貸款比重較高的實際）。

4.對涉農貸款與三大產業之間的整體顯著性回歸分析。一是當把涉農貸款作為解釋變量，把第一產業增加值作為被解釋變量時，R-squared 值為0.318625，與理想值1存在較大差距，同時，P值為0.089147，大于臨界值0.05，F值則小于臨界值，表明涉農貸款對第一產業之間不存在顯著的線性關系。二是當把涉農貸款作為解釋變量，把第二產業增加值作為被解釋變量時，R-squared值為0.299818，與理想值1的差距較大，P值為0.101346，大于臨界值0.05，F值3.425606，小于臨界值，表明涉農貸款與第二產業之間不存在顯著的線性關系。三是當把涉農貸款作為解釋變量，把第三產業增加值作為被解釋變量時，R-squared值為0.347342，與理想值1存在較大差距，P值為0.072975，大于臨界值0.05，F值4.257565，小于臨界值，表明涉農貸款與第三產業之間也不存在顯著的線性關系。

5.對固定資產投資與經濟增長的整體顯著性回歸分析。當把信貸總量、涉農貸款、固定資產投資作為解釋變量，把地區生產總值作為被解釋變量時，回歸估計結果為R-squared值為0.418708，與理想值1的差距較大，擬合度不高。P值為0.321169，遠大于臨界值0.05，F值為1.440614，小于臨界值，表明三個變量時，方程整體顯著性較弱。當把固定資產投資作為解釋變量，把地區生產總值作為被解釋變量時，R-squared值為0.142823，與理想值1差距較大，P值0.281599，大于臨界值，F值1.332965，小于臨界值，表明擬合度不夠，固定資產投資與經濟增長之間不存在線性關系。

6.對固定資產投資與三大產業的整體顯著性回歸分析。由于固定資產投資與經濟增長不存在線性關系，特對固定資產投資與第一、第二、第三產業進行了回歸分析。第一產業的分析結果如下：R-squared值為0.593805，與理想值1的差距基本滿意，P值為0.009091，小于0.05，F值為11.69495大于臨界值，表明固定資產投資與第一產業發展存在較為顯著的線性關系；第二產業的分析結果如下：R-squared值為0.591198，與理想值1的差距基本滿意，P值為0.009341，小于0.05，F值為11.56939大于臨界值，表明固定資產投資與第二產業發展存在較為顯著的線性關系；第三產業的分析結果如下：R-squared值為0.617079，與理想值1的差距基本滿意，P值為0.007079，小于0.05，F值為12.89201大于臨界值，表明固定資產投資與第三產業發展存在更加顯著的線性關系。

四、結論

（一）信貸總量對固定資產投資具有直接推動作用，進而通過固定資產投資對產業經濟增長產生間接影響

從相關性分析看，貸款和涉農貸款與固定資產投資的相關性最高，固定資產投資和第一、二、三產業之間存在相關性，貸款總量、涉農貸款與第一產業、第三產業存在弱相關性。根據回歸估計結果，貸款總量和涉農貸款總量對經濟增長不存在顯著的線性關系，而對固定資產投資則具有較強的拉動作用，這與相關性分析結果一致。

（二）無論是固定資產投資，還是信貸資金，均未對地區生產總值產生直接影響

根據回歸分析結果，貸款總量、涉農貸款總量和固定資產投資等解釋變量均與地區生產總值無相關性，也不存在顯著的線性關系（此結論可能與數據量較小、樣本數據量較少有關）。

（三）對經濟結構調整和經濟增長的影響因素不局限于信貸資金和固定資產投資

從相關性分析、協整檢驗以及回歸估計結果證實，貸款總量對三大產業以及GDP發展的影響有限，對經濟結構調整和經濟增長而言，還有更多影響因素，如財政收入水平、稅收政策、金融總體發展水平以及自然、地理和文化因素。因本文主要研究信貸資金和固定資產投資對經濟的影響，其他因素不做進一步分析。

（四）與信貸投入相比，固定資產投資對產業結構調整和促進產業經濟發展更直接有效

在相關性分析中，貸款總量與第一產業、第三產業存在弱相關性，涉農貸款與第一、三產業存在相關性，固定資產投資與三大產業均存在相關性。而回歸估計結果看，固定資產投資對三大產業均有顯著拉動作用，而信貸資金與三大產業不存在線性關系，回歸估計結果與相關性分析基本一致。同時，也表明，甘南州經濟發展中，對固定資產投資的依賴程度較高。本文認為，可能主要與信貸資金較為分散，造成了“撒胡椒面”的效應，而固定資產投資較為集中，發揮了資金“聚攏”的優勢，能夠更加有效地促進產業結構調整和發展。

（五）信貸資金對固定資產投資的促進作用較為顯著

從相關性分析看，貸款和涉農貸款與固定資產投資的相關性最高，從回歸估計結果看，無論是信貸總量還是涉農貸款，都對固定資產投資形成較為顯著的線性關系。

五、對策建議

（一）金融部門要在促進信貸總量合理增長的基礎上，著重優化信貸結構，加大對第一產業和第三產業的信貸支持

要立足甘南州作為欠發達地區的實際，集中有限的金融資源加大對重點產業、優勢產業，尤其是加大對“三農”方面的金融支持力度，從而在經濟轉型升級和增長中發揮更加顯著的作用。

（二）促進經濟轉型升級需要貨幣政策和財政政策協調配合，共同發力

在促進地方經濟發展和經濟結構調整中，信貸資金主要通過增加總量，適度優化信貸結構，但對產業結構調整的影響有限，不能形成直接影響。而固定投資對三大產業的結果表明，財政政策在經濟結構轉型升級中更加有效。

（三）應強化貨幣信貸政策的導向作用，促進產業優化

在防止“投資沖動”的基礎上，金融管理部門需要充分發揮貨幣政策、宏觀審慎政策以及信貸政策的信號和結構引導作用，加強信貸政策與產業政策協調配合，繼續為全州經濟轉型跨越營造穩定的金融環境。

（四）在信貸對經濟結構調整和發展的支持中，應當更加注重對重點產業和重點企業的支持

從信貸資金和固定資產投資對經濟的影響來看，金融資源運用中，應當更加注重發揮資金的規模效應和杠桿效應，適度集中資源，通過扶持重點產業，乃至扶持一批龍頭產業、企業，帶動經濟增長，避免“撒胡椒面”現象。

（五）應加快建設多層次資本市場體系，提高直接融資比重

對經濟增長而言，回歸估計表明，固定資產投資與經濟增長具有較為顯著的統計意義，而信貸資金統計意義有限，充分表明，直接投資對經濟增長具有更加直接的作用。因此，要加快建設和培育多層次資本市場，提高直接融資比重。

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作者簡介：張正祥，2005年7月參加工作，現供職于中國人民銀行甘南州中心支行，經濟師。