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【摘要】随着经济快速发展，金融信贷资源对经济的影响日益加深。当前，在经济结构转型调整过程中，党中央、国务院提出“去产能、去库存、去杠杆、降成本、补短板”的重大任务背景下，如何更加有效地利用金融资源，支持经济更好更快发展，是最现实的重大问题。由于甘南州属于经济欠发达地区，经济发展一第一产业为主，故本文基于近十年金融信贷资金、涉农贷款以及固定资产投资增长情况，试图从面板模型思路，解释上述投入对甘南州三大产业和经济发展之间的逻辑关系和作用，为金融支持经济转型升级和发展提供参考，并提出对策建议。
【关键词】信贷 产业结构 经济增长 面板模型 相关性
金融是经济的核心，一个国家、地区的经济发展，离不开金融。金融在助力经济发展过程中，主要通过信贷资源支持经济发展，一方面，通过不断增加信贷总量，支持经济发展，另一方面，通过运用利率、存款准备金、专项信贷政策、SLF等货币政策工具和信贷调控手段，优化信贷结构，在保持总量、优化增量上下功夫，将有限的信贷资源运用到最需要的领域中，突出支持重点，为经济结构转型升级发挥积极作用。
近年来，甘南州金融部门通过增加信贷总量、优化信贷增量，通过各种方式，积极利用信贷资金，积极支持地方经济发展，各项贷款快速增长，贷存比不断加大，在支持地方经济发展中起到了较为显著的作用。但是，金融部门的努力下，信贷资源利用效率到底如何？信贷总量的快速大幅增长，对全州经济结构转型升级和跨越式发展作用如何？截至目前，尚无深入研究，缺乏定量分析研究。在当前经济下行压力加大、“去产能、去库存、去杠杆、降成本、补短板”以及精准扶贫的重大任务面前，对信贷资源的利用效果进行深入分析，从而为今后信贷资源的管理和运用提出对策建议，是本文研究的目的。
为深入论证金融在支持地方经济结构转型及发展过程中的作用，为今后金融工作提供思路，本文基于甘南州2006～2015年的年度面板数据，运用时间序列分析，定量研究信贷增量、产业结构和经济增长之间的关系，并提出政策建议。
一、模型设定与变量说明
本文选取甘南州2006年～2015年年度贷款总量、涉农贷款总量、固定资产投资作为解释变量，选取相应年度GDP总量和第一、二、三产业的产值数据作为被解释变量。通过EViews数据描述结果如下：
表1 主要变量描述性统计量
■
注：数据来源于《甘南州金融机构货币信贷统计月报（2013， 2014，2015）》；《数说甘南60年》；《甘南州统计快报（2014）》。
二、数据检验与数据相关性分析
为确保估计有效性和数据平稳性，防止伪回归和虚假回归，本文在回归分析前，对所有数据进行了单位根检验、相关性分析，和协整检验。
（一）单位根检验
在对所有变量（解释变量和被解释变量）进行单位根Level原值检验结果表明，Levin，Lin & Chu t*的P值为1，大于最大P值0.05，存在单位根，未通过检验。为此，进行一阶分差“1st difference”进行检验，检验结果表明，P值为0.0175，小于P值0.05，不存在单位根，通过检验，避免了伪回归或虚假回归。
表2 Level原值和1st difference方法下的单位根检验结果
■
（二）相关性分析
解释变量与被解释变量数据之间存在相关性是本文论证的前提。着重分析解释变量与被解释变量之间的相关性，而忽略若干解释变量内部相关性和被解释变量内部相关性。检验结果表明：一是在P值小于0.05的相关性分析中，贷款和涉农贷款与固定资产投资的相关性最高，P值分別为0.0002和0.0001，固定资产投资和第一、二、三产业之间存在相关性，P值分别为0.0091、0.0093、0.0071。二是若将P值最大P值设定为0.1，则贷款总量与第一产业、第三产业存在弱相关性，P值分别为0.098和0.08，相应地，涉农贷款与第一、三产业存在相关性，P值分别为0.0891和0.0730。
表3 变量数据相关性分析
■
（三）协整检验
为进一步证实数据的平稳性和相关性，对上述数据，又分别对贷款变量和GDP变量，涉农贷款和第一、二、三产业，固定资产投资与第一、二、三产业以及GDP之间进行协整检验。检验结果表明，一是贷款总量与第一、二、三产业以及GDP的协整检验P值均大于0.05，均不存在协整关系。二是涉农贷款与第一、二、三产业以及GDP之间的协整检验P值处于0-0.05之间，存在协整关系；三是固定资产投资与第一、二、三产业以及GDP之间的P值处于0.006-0.03之间，存在协整关系。协整检验证实，解释变量和被解释变量数据平稳性较高。
三、回归估计结果与分析
（一）估计结果
在本模型中，采用LS（Least Squares）估计方法，进行模型回归估计。估计结果如下：
第一，t（t-Statistic）值中，均大于临界值，拒绝了系数为0的假设，表明系数（Coefficient）合理，每个自变量合理。
第二，样本决定系数R-squared值为0.96666，接近1，表明由回归方程可以解释的总离差平方和的部分较多，拟合度较高。Adjusted R-squared值为0.899981，同样表明，拟合度较好。
第三，DW（Durbin-Watson stat）经验（检验残差自相关）？值为2.898059，处于较为理想的结果。
第四，模型拟合样本效果F值（F-statistic）为14.49708，同时，Prob（F-statistic）值为0.02558，小于P值0.05，表明F值大于临界值，拒绝0假设，同时表明所有自变量对应变量的解释力度较大，模型方程整体显著性较强。 以上估计充分表明，方程存在整体显著性，为下文的具体分析奠定了基础。
（二）模型估计结果分析
在对回归结果进行模拟分析时，考虑全部样本数据相关性分析的结果，结合金融与经济增长的实践经验，我们确定对信贷总量与经济增长、信贷总量与固定资产投资、涉农贷款与固定资产投资、涉农贷款与第一产业增长、固定资产投资与经济增长之间进行了回归分析。在回归分析时，主要通过对样本决定系数R-squared值和模型拟合样本效果F与P值来衡量拟合度和放成整体显著性，从而对各解释变量和被解释变量之间的关系作出判断。
1.对贷款总量与经济增长之间的整体显著性回归分析。根据回归估计结果，当包含全部解释变量时，F值为14.49708，P值为0.02558。当把固定资产投资变量逐渐降低为原值的10%时，F值为14.49733，P值为0.02558，几乎无变化。当仅在贷款总量和经济增长之间回归估计时，R-squared值为0.021719，与理想值1的差距较大，拟合度较低，F值为0.177608，P值为0.684532，P值大于临界值0.05，表明F小于临界值，模型方程不显著，充分表明贷款总量对经济增长不存在显著的线性关系。
2.信贷总量与固定资产投资之间的整体显著性回归分析。当仅把信贷总量作为解释变量，把固定资产投资作为被解释变量时，二者之间的回归分析结果为：R-squared值为0.839319，接近理想值1，表明拟合度较好；同时，P值为0.000195、F值为41.78808，P值小于临界值0.05，几乎接近0，F值大于临界值。当把贷款总量逐步降低至原值的10%时，R-squared值、P值、F值分别为0.839321、41.78872、0.000195，几乎保持不变。这充分表明信贷总量与固定资产投资之间存在显著的线性关系，即贷款对固定资产投资的影响较大。
3.涉农贷款与固定资产投资之间的整体显著性回归分析。当仅把涉农贷款作为解释变量，把固定资产投资作为被解释变量时，二者之间的回归分析结果为：R-squared值为0.854496，接近理想值1，表明拟合度较好；同时，P值为0.000130、F值为46.98145，P值小于临界值0.05，几乎接近0，F值大于临界值。同样表明，涉农贷款与固定资产投资之间存在显著的线性关系，即贷款对固定资产投资的影响较大（此回归分析结果验证了甘南州全部贷款中，涉农贷款占全部贷款比重较高的实际）。
4.对涉农贷款与三大产业之间的整体显著性回归分析。一是当把涉农贷款作为解释变量，把第一产业增加值作为被解释变量时，R-squared 值为0.318625，与理想值1存在较大差距，同时，P值为0.089147，大于临界值0.05，F值则小于临界值，表明涉农贷款对第一产业之间不存在显著的线性关系。二是当把涉农贷款作为解释变量，把第二产业增加值作为被解释变量时，R-squared值为0.299818，与理想值1的差距较大，P值为0.101346，大于临界值0.05，F值3.425606，小于临界值，表明涉农贷款与第二产业之间不存在显著的线性关系。三是当把涉农贷款作为解释变量，把第三产业增加值作为被解释变量时，R-squared值为0.347342，与理想值1存在较大差距，P值为0.072975，大于临界值0.05，F值4.257565，小于临界值，表明涉农贷款与第三产业之间也不存在显著的线性关系。
5.对固定资产投资与经济增长的整体显著性回归分析。当把信贷总量、涉农贷款、固定资产投资作为解释变量，把地区生产总值作为被解释变量时，回归估计结果为R-squared值为0.418708，与理想值1的差距较大，拟合度不高。P值为0.321169，远大于临界值0.05，F值为1.440614，小于临界值，表明三个变量时，方程整体显著性较弱。当把固定资产投资作为解释变量，把地区生产总值作为被解释变量时，R-squared值为0.142823，与理想值1差距较大，P值0.281599，大于临界值，F值1.332965，小于临界值，表明拟合度不够，固定资产投资与经济增长之间不存在线性关系。
6.对固定资产投资与三大产业的整体显著性回归分析。由于固定资产投资与经济增长不存在线性关系，特对固定资产投资与第一、第二、第三产业进行了回归分析。第一产业的分析结果如下：R-squared值为0.593805，与理想值1的差距基本满意，P值为0.009091，小于0.05，F值为11.69495大于临界值，表明固定资产投资与第一产业发展存在较为显著的线性关系；第二产业的分析结果如下：R-squared值为0.591198，与理想值1的差距基本满意，P值为0.009341，小于0.05，F值为11.56939大于临界值，表明固定资产投资与第二产业发展存在较为显著的线性关系；第三产业的分析结果如下：R-squared值为0.617079，与理想值1的差距基本满意，P值为0.007079，小于0.05，F值为12.89201大于临界值，表明固定资产投资与第三产业发展存在更加显著的线性关系。
四、结论
（一）信贷总量对固定资产投资具有直接推动作用，进而通过固定资产投资对产业经济增长产生间接影响
从相关性分析看，贷款和涉农贷款与固定资产投资的相关性最高，固定资产投资和第一、二、三产业之间存在相关性，贷款总量、涉农贷款与第一产业、第三产业存在弱相关性。根据回归估计结果，贷款总量和涉农贷款总量对经济增长不存在显著的线性关系，而对固定资产投资则具有较强的拉动作用，这与相关性分析结果一致。
（二）无论是固定资产投资，还是信贷资金，均未对地区生产总值产生直接影响
根据回归分析结果，贷款总量、涉农贷款总量和固定资产投资等解释变量均与地区生产总值無相关性，也不存在显著的线性关系（此结论可能与数据量较小、样本数据量较少有关）。 （三）对经济结构调整和经济增长的影响因素不局限于信贷资金和固定资产投资
从相关性分析、协整检验以及回归估计结果证实，贷款总量对三大产业以及GDP发展的影响有限，对经济结构调整和经济增长而言，还有更多影响因素，如财政收入水平、税收政策、金融总体发展水平以及自然、地理和文化因素。因本文主要研究信贷资金和固定资产投资对经济的影响，其他因素不做进一步分析。
（四）与信贷投入相比，固定资产投资对产业结构调整和促进产业经济发展更直接有效
在相关性分析中，贷款总量与第一产业、第三产业存在弱相关性，涉农贷款与第一、三产业存在相关性，固定资产投资与三大产业均存在相关性。而回归估计结果看，固定资产投资对三大产业均有显著拉动作用，而信贷资金与三大产业不存在线性关系，回归估计结果与相关性分析基本一致。同时，也表明，甘南州经济发展中，对固定资产投资的依赖程度较高。本文认为，可能主要与信贷资金较为分散，造成了“撒胡椒面”的效应，而固定资产投资较为集中，发挥了资金“聚拢”的优势，能够更加有效地促进产业结构调整和发展。
（五）信贷资金对固定资产投资的促进作用较为显著
从相关性分析看，贷款和涉农贷款与固定资产投资的相关性最高，从回归估计结果看，无论是信贷总量还是涉农贷款，都对固定资产投资形成较为显著的线性关系。
五、对策建议
（一）金融部門要在促进信贷总量合理增长的基础上，着重优化信贷结构，加大对第一产业和第三产业的信贷支持
要立足甘南州作为欠发达地区的实际，集中有限的金融资源加大对重点产业、优势产业，尤其是加大对“三农”方面的金融支持力度，从而在经济转型升级和增长中发挥更加显著的作用。
（二）促进经济转型升级需要货币政策和财政政策协调配合，共同发力
在促进地方经济发展和经济结构调整中，信贷资金主要通过增加总量，适度优化信贷结构，但对产业结构调整的影响有限，不能形成直接影响。而固定投资对三大产业的结果表明，财政政策在经济结构转型升级中更加有效。
（三）应强化货币信贷政策的导向作用，促进产业优化
在防止“投资冲动”的基础上，金融管理部门需要充分发挥货币政策、宏观审慎政策以及信贷政策的信号和结构引导作用，加强信贷政策与产业政策协调配合，继续为全州经济转型跨越营造稳定的金融环境。
（四）在信贷对经济结构调整和发展的支持中，应当更加注重对重点产业和重点企业的支持
从信贷资金和固定资产投资对经济的影响来看，金融资源运用中，应当更加注重发挥资金的规模效应和杠杆效应，适度集中资源，通过扶持重点产业，乃至扶持一批龙头产业、企业，带动经济增长，避免“撒胡椒面”现象。
（五）应加快建设多层次资本市场体系，提高直接融资比重
对经济增长而言，回归估计表明，固定资产投资与经济增长具有较为显著的统计意义，而信贷资金统计意义有限，充分表明，直接投资对经济增长具有更加直接的作用。因此，要加快建设和培育多层次资本市场，提高直接融资比重。
参考文献
[1]宋平.产业结构、银行信贷与经济增长的面板模型实证[J].统计与决策，2013（2）.
[2]吕寒冰、李勇.银行信贷结构对区域经济增长影响的实证分析——基于灰色关联度模型和VAR模型的研究[J].福建行政学院学报，2015（2）.
[3]王春丽、宋连方.金融发展影响产业结构优化的实证研究[J].《财经问题研究》，2011（6）.
[4]欧阳晓风.欠发达地区金融发展与产业结构优化关系的实证研究——以湘西地区为例[J].《求索》，2008（07）.
[5]黄滨.信贷结构对欠发达地区经济增长影响的实证研究——以百色市为例[J].《区域金融研究》，2014（2）.
[6]马晓栋.信贷结构变化对欠发达小省区转变经济增长方式的影响分析——以宁夏自治区为例[J].《金融发展评论》，2011（11）.
作者简介：张正祥，2005年7月参加工作，现供职于中国人民银行甘南州中心支行，经济师。
【关键词】信贷 产业结构 经济增长 面板模型 相关性
金融是经济的核心，一个国家、地区的经济发展，离不开金融。金融在助力经济发展过程中，主要通过信贷资源支持经济发展，一方面，通过不断增加信贷总量，支持经济发展，另一方面，通过运用利率、存款准备金、专项信贷政策、SLF等货币政策工具和信贷调控手段，优化信贷结构，在保持总量、优化增量上下功夫，将有限的信贷资源运用到最需要的领域中，突出支持重点，为经济结构转型升级发挥积极作用。
近年来，甘南州金融部门通过增加信贷总量、优化信贷增量，通过各种方式，积极利用信贷资金，积极支持地方经济发展，各项贷款快速增长，贷存比不断加大，在支持地方经济发展中起到了较为显著的作用。但是，金融部门的努力下，信贷资源利用效率到底如何？信贷总量的快速大幅增长，对全州经济结构转型升级和跨越式发展作用如何？截至目前，尚无深入研究，缺乏定量分析研究。在当前经济下行压力加大、“去产能、去库存、去杠杆、降成本、补短板”以及精准扶贫的重大任务面前，对信贷资源的利用效果进行深入分析，从而为今后信贷资源的管理和运用提出对策建议，是本文研究的目的。
为深入论证金融在支持地方经济结构转型及发展过程中的作用，为今后金融工作提供思路，本文基于甘南州2006～2015年的年度面板数据，运用时间序列分析，定量研究信贷增量、产业结构和经济增长之间的关系，并提出政策建议。
一、模型设定与变量说明
本文选取甘南州2006年～2015年年度贷款总量、涉农贷款总量、固定资产投资作为解释变量，选取相应年度GDP总量和第一、二、三产业的产值数据作为被解释变量。通过EViews数据描述结果如下：
表1 主要变量描述性统计量
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注：数据来源于《甘南州金融机构货币信贷统计月报（2013， 2014，2015）》；《数说甘南60年》；《甘南州统计快报（2014）》。
二、数据检验与数据相关性分析
为确保估计有效性和数据平稳性，防止伪回归和虚假回归，本文在回归分析前，对所有数据进行了单位根检验、相关性分析，和协整检验。
（一）单位根检验
在对所有变量（解释变量和被解释变量）进行单位根Level原值检验结果表明，Levin，Lin & Chu t*的P值为1，大于最大P值0.05，存在单位根，未通过检验。为此，进行一阶分差“1st difference”进行检验，检验结果表明，P值为0.0175，小于P值0.05，不存在单位根，通过检验，避免了伪回归或虚假回归。
表2 Level原值和1st difference方法下的单位根检验结果
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（二）相关性分析
解释变量与被解释变量数据之间存在相关性是本文论证的前提。着重分析解释变量与被解释变量之间的相关性，而忽略若干解释变量内部相关性和被解释变量内部相关性。检验结果表明：一是在P值小于0.05的相关性分析中，贷款和涉农贷款与固定资产投资的相关性最高，P值分別为0.0002和0.0001，固定资产投资和第一、二、三产业之间存在相关性，P值分别为0.0091、0.0093、0.0071。二是若将P值最大P值设定为0.1，则贷款总量与第一产业、第三产业存在弱相关性，P值分别为0.098和0.08，相应地，涉农贷款与第一、三产业存在相关性，P值分别为0.0891和0.0730。
表3 变量数据相关性分析
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（三）协整检验
为进一步证实数据的平稳性和相关性，对上述数据，又分别对贷款变量和GDP变量，涉农贷款和第一、二、三产业，固定资产投资与第一、二、三产业以及GDP之间进行协整检验。检验结果表明，一是贷款总量与第一、二、三产业以及GDP的协整检验P值均大于0.05，均不存在协整关系。二是涉农贷款与第一、二、三产业以及GDP之间的协整检验P值处于0-0.05之间，存在协整关系；三是固定资产投资与第一、二、三产业以及GDP之间的P值处于0.006-0.03之间，存在协整关系。协整检验证实，解释变量和被解释变量数据平稳性较高。
三、回归估计结果与分析
（一）估计结果
在本模型中，采用LS（Least Squares）估计方法，进行模型回归估计。估计结果如下：
第一，t（t-Statistic）值中，均大于临界值，拒绝了系数为0的假设，表明系数（Coefficient）合理，每个自变量合理。
第二，样本决定系数R-squared值为0.96666，接近1，表明由回归方程可以解释的总离差平方和的部分较多，拟合度较高。Adjusted R-squared值为0.899981，同样表明，拟合度较好。
第三，DW（Durbin-Watson stat）经验（检验残差自相关）？值为2.898059，处于较为理想的结果。
第四，模型拟合样本效果F值（F-statistic）为14.49708，同时，Prob（F-statistic）值为0.02558，小于P值0.05，表明F值大于临界值，拒绝0假设，同时表明所有自变量对应变量的解释力度较大，模型方程整体显著性较强。 以上估计充分表明，方程存在整体显著性，为下文的具体分析奠定了基础。
（二）模型估计结果分析
在对回归结果进行模拟分析时，考虑全部样本数据相关性分析的结果，结合金融与经济增长的实践经验，我们确定对信贷总量与经济增长、信贷总量与固定资产投资、涉农贷款与固定资产投资、涉农贷款与第一产业增长、固定资产投资与经济增长之间进行了回归分析。在回归分析时，主要通过对样本决定系数R-squared值和模型拟合样本效果F与P值来衡量拟合度和放成整体显著性，从而对各解释变量和被解释变量之间的关系作出判断。
1.对贷款总量与经济增长之间的整体显著性回归分析。根据回归估计结果，当包含全部解释变量时，F值为14.49708，P值为0.02558。当把固定资产投资变量逐渐降低为原值的10%时，F值为14.49733，P值为0.02558，几乎无变化。当仅在贷款总量和经济增长之间回归估计时，R-squared值为0.021719，与理想值1的差距较大，拟合度较低，F值为0.177608，P值为0.684532，P值大于临界值0.05，表明F小于临界值，模型方程不显著，充分表明贷款总量对经济增长不存在显著的线性关系。
2.信贷总量与固定资产投资之间的整体显著性回归分析。当仅把信贷总量作为解释变量，把固定资产投资作为被解释变量时，二者之间的回归分析结果为：R-squared值为0.839319，接近理想值1，表明拟合度较好；同时，P值为0.000195、F值为41.78808，P值小于临界值0.05，几乎接近0，F值大于临界值。当把贷款总量逐步降低至原值的10%时，R-squared值、P值、F值分别为0.839321、41.78872、0.000195，几乎保持不变。这充分表明信贷总量与固定资产投资之间存在显著的线性关系，即贷款对固定资产投资的影响较大。
3.涉农贷款与固定资产投资之间的整体显著性回归分析。当仅把涉农贷款作为解释变量，把固定资产投资作为被解释变量时，二者之间的回归分析结果为：R-squared值为0.854496，接近理想值1，表明拟合度较好；同时，P值为0.000130、F值为46.98145，P值小于临界值0.05，几乎接近0，F值大于临界值。同样表明，涉农贷款与固定资产投资之间存在显著的线性关系，即贷款对固定资产投资的影响较大（此回归分析结果验证了甘南州全部贷款中，涉农贷款占全部贷款比重较高的实际）。
4.对涉农贷款与三大产业之间的整体显著性回归分析。一是当把涉农贷款作为解释变量，把第一产业增加值作为被解释变量时，R-squared 值为0.318625，与理想值1存在较大差距，同时，P值为0.089147，大于临界值0.05，F值则小于临界值，表明涉农贷款对第一产业之间不存在显著的线性关系。二是当把涉农贷款作为解释变量，把第二产业增加值作为被解释变量时，R-squared值为0.299818，与理想值1的差距较大，P值为0.101346，大于临界值0.05，F值3.425606，小于临界值，表明涉农贷款与第二产业之间不存在显著的线性关系。三是当把涉农贷款作为解释变量，把第三产业增加值作为被解释变量时，R-squared值为0.347342，与理想值1存在较大差距，P值为0.072975，大于临界值0.05，F值4.257565，小于临界值，表明涉农贷款与第三产业之间也不存在显著的线性关系。
5.对固定资产投资与经济增长的整体显著性回归分析。当把信贷总量、涉农贷款、固定资产投资作为解释变量，把地区生产总值作为被解释变量时，回归估计结果为R-squared值为0.418708，与理想值1的差距较大，拟合度不高。P值为0.321169，远大于临界值0.05，F值为1.440614，小于临界值，表明三个变量时，方程整体显著性较弱。当把固定资产投资作为解释变量，把地区生产总值作为被解释变量时，R-squared值为0.142823，与理想值1差距较大，P值0.281599，大于临界值，F值1.332965，小于临界值，表明拟合度不够，固定资产投资与经济增长之间不存在线性关系。
6.对固定资产投资与三大产业的整体显著性回归分析。由于固定资产投资与经济增长不存在线性关系，特对固定资产投资与第一、第二、第三产业进行了回归分析。第一产业的分析结果如下：R-squared值为0.593805，与理想值1的差距基本满意，P值为0.009091，小于0.05，F值为11.69495大于临界值，表明固定资产投资与第一产业发展存在较为显著的线性关系；第二产业的分析结果如下：R-squared值为0.591198，与理想值1的差距基本满意，P值为0.009341，小于0.05，F值为11.56939大于临界值，表明固定资产投资与第二产业发展存在较为显著的线性关系；第三产业的分析结果如下：R-squared值为0.617079，与理想值1的差距基本满意，P值为0.007079，小于0.05，F值为12.89201大于临界值，表明固定资产投资与第三产业发展存在更加显著的线性关系。
四、结论
（一）信贷总量对固定资产投资具有直接推动作用，进而通过固定资产投资对产业经济增长产生间接影响
从相关性分析看，贷款和涉农贷款与固定资产投资的相关性最高，固定资产投资和第一、二、三产业之间存在相关性，贷款总量、涉农贷款与第一产业、第三产业存在弱相关性。根据回归估计结果，贷款总量和涉农贷款总量对经济增长不存在显著的线性关系，而对固定资产投资则具有较强的拉动作用，这与相关性分析结果一致。
（二）无论是固定资产投资，还是信贷资金，均未对地区生产总值产生直接影响
根据回归分析结果，贷款总量、涉农贷款总量和固定资产投资等解释变量均与地区生产总值無相关性，也不存在显著的线性关系（此结论可能与数据量较小、样本数据量较少有关）。 （三）对经济结构调整和经济增长的影响因素不局限于信贷资金和固定资产投资
从相关性分析、协整检验以及回归估计结果证实，贷款总量对三大产业以及GDP发展的影响有限，对经济结构调整和经济增长而言，还有更多影响因素，如财政收入水平、税收政策、金融总体发展水平以及自然、地理和文化因素。因本文主要研究信贷资金和固定资产投资对经济的影响，其他因素不做进一步分析。
（四）与信贷投入相比，固定资产投资对产业结构调整和促进产业经济发展更直接有效
在相关性分析中，贷款总量与第一产业、第三产业存在弱相关性，涉农贷款与第一、三产业存在相关性，固定资产投资与三大产业均存在相关性。而回归估计结果看，固定资产投资对三大产业均有显著拉动作用，而信贷资金与三大产业不存在线性关系，回归估计结果与相关性分析基本一致。同时，也表明，甘南州经济发展中，对固定资产投资的依赖程度较高。本文认为，可能主要与信贷资金较为分散，造成了“撒胡椒面”的效应，而固定资产投资较为集中，发挥了资金“聚拢”的优势，能够更加有效地促进产业结构调整和发展。
（五）信贷资金对固定资产投资的促进作用较为显著
从相关性分析看，贷款和涉农贷款与固定资产投资的相关性最高，从回归估计结果看，无论是信贷总量还是涉农贷款，都对固定资产投资形成较为显著的线性关系。
五、对策建议
（一）金融部門要在促进信贷总量合理增长的基础上，着重优化信贷结构，加大对第一产业和第三产业的信贷支持
要立足甘南州作为欠发达地区的实际，集中有限的金融资源加大对重点产业、优势产业，尤其是加大对“三农”方面的金融支持力度，从而在经济转型升级和增长中发挥更加显著的作用。
（二）促进经济转型升级需要货币政策和财政政策协调配合，共同发力
在促进地方经济发展和经济结构调整中，信贷资金主要通过增加总量，适度优化信贷结构，但对产业结构调整的影响有限，不能形成直接影响。而固定投资对三大产业的结果表明，财政政策在经济结构转型升级中更加有效。
（三）应强化货币信贷政策的导向作用，促进产业优化
在防止“投资冲动”的基础上，金融管理部门需要充分发挥货币政策、宏观审慎政策以及信贷政策的信号和结构引导作用，加强信贷政策与产业政策协调配合，继续为全州经济转型跨越营造稳定的金融环境。
（四）在信贷对经济结构调整和发展的支持中，应当更加注重对重点产业和重点企业的支持
从信贷资金和固定资产投资对经济的影响来看，金融资源运用中，应当更加注重发挥资金的规模效应和杠杆效应，适度集中资源，通过扶持重点产业，乃至扶持一批龙头产业、企业，带动经济增长，避免“撒胡椒面”现象。
（五）应加快建设多层次资本市场体系，提高直接融资比重
对经济增长而言，回归估计表明，固定资产投资与经济增长具有较为显著的统计意义，而信贷资金统计意义有限，充分表明，直接投资对经济增长具有更加直接的作用。因此，要加快建设和培育多层次资本市场，提高直接融资比重。
参考文献
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作者简介：张正祥，2005年7月参加工作，现供职于中国人民银行甘南州中心支行，经济师。