论文甘南州信贷、投资和产业结构关系是关于本文可作为相关专业产业结构论文写作研究的大学硕士与本科毕业论文产业结构调整目录20论文开题报告范文和职称论文参考文献资料。
【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 、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、模型设定和变量说明
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、数据检验和数据相关性分析
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
解释变量和被解释变量数据之间存在相关性是本文论证的前提.着重分析解释变量和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,贷款和涉农贷款和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,则贷款总量和第一产业、第三产业存在弱相关性,P值分别为0.098和0.08,相应地,涉农贷款和第一、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,固定资产投资和第一、二、三产业以及GDP之间进行协整检验.检验结果表明,一是贷款总量和第一、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.二是涉农贷款和第一、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；三是固定资产投资和第一、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、回归估计结果和分析
(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.
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参考文献：
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