胡蘇迪

（1.南京大學(xué) 商學(xué)院博士后科研流動(dòng)站；2.南京銀行博士后科研工作站，南京 210008）

0 引言

我國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式較之其他地域而言，存在著與眾不同的特性。因此，鑒于我國(guó)社會(huì)主義經(jīng)濟(jì)模式下的新穎特性，在對(duì)我國(guó)金融體系進(jìn)行改良提升的環(huán)節(jié)中，切不可僵硬地抄襲歐美學(xué)界的現(xiàn)有理論，因?yàn)檫@并不切合我國(guó)本土的實(shí)際狀況。對(duì)此，本文針對(duì)我國(guó)國(guó)內(nèi)三大地域中的金融水平與經(jīng)濟(jì)增速進(jìn)行對(duì)比性分析，通過(guò)此種手段，將會(huì)更為深入地促進(jìn)金融水平與經(jīng)濟(jì)增速間緊密聯(lián)系的研究。

依照這幾年來(lái)全球多個(gè)國(guó)家間的實(shí)際案例與理論基礎(chǔ)分析，學(xué)界中對(duì)金融層次的提高對(duì)帶動(dòng)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展的作用表示認(rèn)可，同時(shí)指出經(jīng)濟(jì)水平的發(fā)展將有助于金融體系架構(gòu)的整體優(yōu)化。本文使用格蘭杰因果分析法，對(duì)我國(guó)多個(gè)地域間的金融水平與經(jīng)濟(jì)增速進(jìn)行可因果論證，結(jié)果證明地區(qū)間的金融水平與經(jīng)濟(jì)增速間存在十分緊密的聯(lián)系。更多情況下體現(xiàn)為區(qū)域經(jīng)濟(jì)帶動(dòng)金融層次提升，從而謀求出一系列惠及我國(guó)多個(gè)地區(qū)的金融政策，為實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展鋪墊基礎(chǔ)。

1 Panel Data模型的構(gòu)建

Panel Data模型的主體假設(shè)為參數(shù)齊性假設(shè)，換言之，經(jīng)濟(jì)變量y是由一個(gè)參數(shù)的概率分布函數(shù)所引發(fā)的，函數(shù)P=(y|θ)產(chǎn)生,θ是m維實(shí)向量,在任何情況下所有個(gè)體均相等。一般的面板數(shù)據(jù)模型可以表示為:

其中,Xit=（X1it,X2it,…，XKit）為外生變量，βit=（β1it,β2it,…，βkit）為參數(shù)向量,K為外生變量個(gè)數(shù),T為時(shí)期總數(shù)。

依照參數(shù)變化，可將模型分為以下三種情形:

情形1:αi=αj,βi=βj

yit=αi+xitβt+uit

這個(gè)情況下，由于截面上并沒(méi)有個(gè)體影響，也不具備結(jié)構(gòu)性的變動(dòng)，因此此時(shí)期的模型便可視為把多個(gè)環(huán)節(jié)中的截面數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總。

情形2:αi≠αj,βi=βj

yit=αi+xitβt+uit

在這種情況下，該類(lèi)模型也可被稱(chēng)作變截距模型，由于橫截面上每個(gè)個(gè)體所帶來(lái)的影響有所差異，具體體現(xiàn)為被忽略的反映個(gè)體差異變量的影響，所以該類(lèi)影響被稱(chēng)作固定效應(yīng)與隨機(jī)效應(yīng)。

情形3:αi≠αj,βi≠βj

yit=αi+xitβt+uit

在這種情況下，該類(lèi)模型也可被稱(chēng)作斜率模型，由于橫截面上經(jīng)濟(jì)架構(gòu)實(shí)時(shí)變動(dòng)，因此在不同的截面時(shí)，結(jié)構(gòu)參數(shù)也是有所不同的。

利用該手段進(jìn)行建模的環(huán)節(jié)中，應(yīng)當(dāng)對(duì)模型的具體形式作出檢驗(yàn)，主要檢驗(yàn)的對(duì)象為截面樣本點(diǎn)與時(shí)間參數(shù)，具有以下兩種假設(shè)：

假設(shè)1：在有所差異的截面上所對(duì)應(yīng)的斜率與截距均相等。

假設(shè)2：在有所差異的的截面上所對(duì)應(yīng)的斜率相等，但截距不同。

一旦采納了假設(shè)1，便不需要更為深入地進(jìn)行檢驗(yàn)，能夠依照情形1中的模型進(jìn)行處理；如果拒絕假設(shè)1，則應(yīng)對(duì)假設(shè)2進(jìn)行檢驗(yàn)，通過(guò)檢驗(yàn)，則采用情形2中的模型;如果假設(shè)2被拒絕，則采用情形3中的模型。普遍使用的辦法為協(xié)方差檢驗(yàn)。

檢驗(yàn)假設(shè)1的F統(tǒng)計(jì)量為:

檢驗(yàn)假設(shè)2的F統(tǒng)計(jì)量為:

此間S1、S2、S3逐個(gè)是依照情形1、情形2、情形3進(jìn)行預(yù)估環(huán)節(jié)中獲取的殘差平方和；而n則是截面樣本點(diǎn)具體數(shù)目；T為時(shí)序期數(shù)目；K為待估計(jì)參數(shù)的數(shù)目。

本文所有實(shí)證模型的計(jì)算結(jié)果均來(lái)自計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)軟件Eviews5.0。

2 指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

依照以往的分類(lèi)手段，東部地區(qū)涵蓋了北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南；中部地區(qū)涵蓋了山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部地區(qū)涵蓋了重慶、四川、貴州、云南、西藏、新疆、青海、甘肅、寧夏、陜西、廣西、內(nèi)蒙古。根據(jù)資料的可得性，本文將時(shí)間跨度定為2007—2015年，變量選取及數(shù)據(jù)來(lái)源如下。

2.1 變量的構(gòu)造

根據(jù)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行探析的手段，最為直接地體現(xiàn)一個(gè)國(guó)家或者某個(gè)區(qū)域的經(jīng)濟(jì)水平的標(biāo)準(zhǔn)便為國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值，所以本文采用在我國(guó)2007—2015年多個(gè)地域的GDP情況作為判別該地域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的標(biāo)準(zhǔn)。選取GDP環(huán)比增率作為具體的一個(gè)指標(biāo)。就金融水平提升層次而言，本文將我國(guó)多個(gè)省市的金融相關(guān)率SFIR、金融相關(guān)率FIR以及股票資本化增長(zhǎng)比率SCR納入考察的范圍，將1997年作為基年，根據(jù)該年段的具體數(shù)值探討出各類(lèi)指標(biāo)對(duì)于促進(jìn)經(jīng)濟(jì)跨越的效用。

2.2 衡量指標(biāo)

本文采用了金融相關(guān)率（FIR）以及股票資本率（SCR）作為衡量不同地域間金融情況的具體標(biāo)準(zhǔn)，探索經(jīng)濟(jì)發(fā)展的標(biāo)準(zhǔn)則是采用GDP增長(zhǎng)水平。

本文在對(duì)各個(gè)地域的金融狀況進(jìn)行對(duì)比的環(huán)節(jié)中，考慮到我國(guó)的多數(shù)地區(qū)中涉及金融資產(chǎn)方面的數(shù)據(jù)較少，因此沒(méi)有采取麥?zhǔn)蠘?biāo)準(zhǔn)進(jìn)行考究，可行的途徑為參照一個(gè)較窄的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行衡量，從而探究我國(guó)金融現(xiàn)狀。本文定義國(guó)有金融相關(guān)比率（state-owned financial interrelation ratio，SFIR）為國(guó)有銀行存貸款與GDP之比，即：

其中,DS代表國(guó)有銀行存款（deposits of state-owned bands），LS代表國(guó)有銀行貸款（loans of state-owned banks）。定義全部金融相關(guān)比率（total financial interrelation ratio，TFIR）為全部金融機(jī)構(gòu)存貸款與GDP之比，即：

其中,St代表全部金融機(jī)構(gòu)存款（total deposits），Lt代表全部金融機(jī)構(gòu)貸款（total loans）。

以上兩種金融相關(guān)率能夠良好地體現(xiàn)我國(guó)多個(gè)區(qū)域間金融層次的情況。此外，本文引入了金融市場(chǎng)化率（financial mercerization ratio，F(xiàn)MR）來(lái)反映金融市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)程度。其定義的辦法較為簡(jiǎn)易，便是通過(guò)全部相關(guān)比率和金融相關(guān)率的差值，來(lái)體現(xiàn)非國(guó)有金融企業(yè)的資產(chǎn)在GDP中所占的比重。即：

普遍而言，良性的競(jìng)爭(zhēng)能夠帶動(dòng)效率水平的提升，在一個(gè)層面上FMR體現(xiàn)了一個(gè)地區(qū)的金融競(jìng)爭(zhēng)情況，在另一個(gè)層面上又體現(xiàn)了該地區(qū)的金融效率的大小，對(duì)于當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的提升具有一定程度的影響。

本文選取了股票資本化作為評(píng)估全國(guó)多個(gè)地區(qū)間股票發(fā)展情況的標(biāo)準(zhǔn)，使用SCR表示股票資本率，其相當(dāng)于全國(guó)多個(gè)地區(qū)間A股流通市值與年度GDP的比值，能夠有效地體現(xiàn)股市的變動(dòng)情況。選取流通市值的原因是由于

國(guó)家股與法人股不具備上市流通的可能，因此無(wú)法有效地降低風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)不能夠獲取科學(xué)的情報(bào)，唯有社會(huì)公眾股方能體現(xiàn)股票市場(chǎng)的發(fā)展情況。

2.3 數(shù)據(jù)來(lái)源

（1）我國(guó)各個(gè)地區(qū)的GDP，人均GDP的具體數(shù)據(jù)來(lái)源于《新中國(guó)五十年統(tǒng)計(jì)資料匯編》以及《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》等統(tǒng)計(jì)年鑒。

（2）關(guān)于FIR及FER的具體數(shù)值來(lái)源于《中國(guó)金融年鑒》中歷年的“各地經(jīng)濟(jì)金融篇”。因?yàn)樵撃觇b中所刊登的一些區(qū)域與年份并沒(méi)有存在一致的聯(lián)系，鑒于當(dāng)時(shí)學(xué)術(shù)的質(zhì)量情況，本文并沒(méi)有直接地將該年鑒的數(shù)值一一復(fù)制，而是將比率進(jìn)行更為深入地指數(shù)化，進(jìn)而通過(guò)指數(shù)對(duì)實(shí)際的案例進(jìn)行分析，從而從根本上有效降低了原始數(shù)據(jù)誤差可能帶來(lái)的影響。

（3）關(guān)于SCR的具體數(shù)值來(lái)源于《INFOBANK高校財(cái)經(jīng)數(shù)據(jù)庫(kù)》，因?yàn)橐恍r(shí)段當(dāng)中的我國(guó)多數(shù)地區(qū)缺少具體的證券市場(chǎng)資料，因此本文僅對(duì)一些可信度較高的地區(qū)數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析。而對(duì)于那些數(shù)據(jù)殘缺或者是不具備一致統(tǒng)計(jì)口徑的數(shù)據(jù)，采取了參照當(dāng)?shù)啬攴萁y(tǒng)計(jì)年鑒以及其他參考資料的辦法。而此間的系列數(shù)據(jù)普遍源于《新中國(guó)五十年統(tǒng)計(jì)資料匯編》，該書(shū)統(tǒng)計(jì)的跨度周期較為長(zhǎng)久，口徑基本一致，因此具備較高的可信度。

3 統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)

3.1 三大區(qū)域的金融發(fā)展指標(biāo)統(tǒng)計(jì)分析

依照上述的分析情況以及面板數(shù)據(jù)模型，可以獲取到區(qū)域金融層次提升與經(jīng)濟(jì)水平發(fā)展的具體關(guān)系模型：

其中，i表示各省份，t表示各年，GDPRit為中國(guó)各地區(qū)各時(shí)期人均GDP增長(zhǎng)率，TFIR為全部金融機(jī)構(gòu)存貸款與GDP的比值，體現(xiàn)了各個(gè)區(qū)域間的金融相關(guān)率，而SCR則是我國(guó)多個(gè)區(qū)域間A股流通市值與多個(gè)區(qū)域間年GDP的比值，體現(xiàn)了股票資本化率。

利用Eviews5.0軟件對(duì)中國(guó)各地區(qū)經(jīng)濟(jì)金融增長(zhǎng)模型進(jìn)行估計(jì)，并計(jì)算得到:

查F分布表，給定1%顯著性水平，獲取臨界值:

F1(45，32)=3.05F2(32，46)=1.23

根據(jù)式(2)及式(3)由于 F1＞2.9,所以拒絕假設(shè) 1,由于F2＜1.48所以接受假設(shè)2，因此地區(qū)之間的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)差異只表現(xiàn)在截距項(xiàng)上，模型是變截距模型。

匯總上述的分析情況，本文采取固定效應(yīng)的變截距模型作為具體模型。

設(shè)定好模型之后，本文選取了廣義最小二乘法作為估算的具體手段，此間的原因是降低來(lái)自截面數(shù)據(jù)所引發(fā)的影響。估計(jì)結(jié)果見(jiàn)表1。根據(jù)分析的情況來(lái)看，模型擬合度較為良好，數(shù)值為93.57%，體現(xiàn)了其對(duì)實(shí)際的經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有較好的解釋能力。

表1 我國(guó)多個(gè)地域間金融發(fā)展標(biāo)準(zhǔn)對(duì)投資增長(zhǎng)標(biāo)準(zhǔn)的回歸分析

金融相關(guān)比率和股票資本化率都在5%的顯著性水平下顯著。金融相關(guān)比率的系數(shù)高于股票資本化率的系數(shù)，這十分切合本文的最初設(shè)想，也就是在將金融作為主體發(fā)展方向的我國(guó)金融環(huán)境中，通過(guò)全部金融企業(yè)存貸量占GDP比重作為解釋變量，能夠有效地說(shuō)明金融層次的提升對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展所帶來(lái)的良好促進(jìn)效果。

股票資本率系數(shù)低，則體現(xiàn)了股票發(fā)展無(wú)法極大推動(dòng)經(jīng)濟(jì)的提升，這實(shí)際上也十分切合多數(shù)學(xué)者的研究情況，其指出在我國(guó)內(nèi)部的市場(chǎng)，特別是股票能夠?yàn)榻?jīng)濟(jì)的發(fā)展所帶來(lái)的效果是十分局限的。

針對(duì)我國(guó)的三大地區(qū)的多個(gè)樣本進(jìn)行回歸分析，可以得到表2的結(jié)果。根據(jù)分析可知，三大地區(qū)的擬合優(yōu)度R2相差很大，其中最高的是東部地區(qū)，其數(shù)值為0.68，而數(shù)值最低的西部地區(qū)只有0.38。這實(shí)際上體現(xiàn)了東部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)提升主要由于金融水平的發(fā)展，而中西部地區(qū)中，金融層次的提升并沒(méi)有為當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的發(fā)展帶來(lái)良好的促進(jìn)效果。從金融相關(guān)率的顯著情況上來(lái)看，也同樣體現(xiàn)在東部地區(qū)上，其具體數(shù)值已經(jīng)達(dá)到了10%的顯著水平，但對(duì)于中西部地區(qū)而言并不是十分明顯。依照以上的三個(gè)數(shù)據(jù)來(lái)看，東部地區(qū)的金融相關(guān)率為均正，達(dá)到了26.84。而中西部地區(qū)的數(shù)值則遠(yuǎn)低于平均的數(shù)值，這說(shuō)明了中西部地區(qū)中，金融層次的提升并沒(méi)有為當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的發(fā)展帶來(lái)良好的促進(jìn)效果，這實(shí)際跟區(qū)域分析存在著共同的結(jié)論。

表2 三大區(qū)域的金融發(fā)展指標(biāo)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)的回歸分析

3.2 省際指標(biāo)影響程度排序

為了更深入地探討國(guó)內(nèi)多個(gè)地區(qū)中金融水平的發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)所帶來(lái)的成效，本文逐個(gè)將各個(gè)省市的時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析。同時(shí)對(duì)各個(gè)省份間的金融發(fā)展標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行科學(xué)排序，從而從多方層面上探討金融發(fā)展標(biāo)準(zhǔn)對(duì)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)所帶來(lái)的成效。

從各個(gè)省份間的金融相關(guān)率對(duì)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)所帶來(lái)的增長(zhǎng)貢獻(xiàn)來(lái)看，金融相關(guān)率所帶來(lái)的影響不盡相同，在所有的省份當(dāng)中，有一些省份存在著系數(shù)為負(fù)值的情況。該類(lèi)省份普遍為西部地區(qū)的一些省份，而東部地區(qū)的多數(shù)省份普遍通過(guò)了5%的顯著性檢驗(yàn)，這說(shuō)明東部地區(qū)的多數(shù)省份的金融層次的提升為當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的發(fā)展帶來(lái)了良好的促進(jìn)效果。而關(guān)于西部地區(qū)一些省份出現(xiàn)系數(shù)為負(fù)值的情況，則說(shuō)明金融相關(guān)率的提升并沒(méi)有起到較大的促進(jìn)影響，甚至出現(xiàn)了阻礙經(jīng)濟(jì)發(fā)展的情況。而對(duì)比各個(gè)省份間的省際股票資本率以及當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)發(fā)展情況來(lái)看，該類(lèi)指標(biāo)對(duì)于經(jīng)濟(jì)的漲幅并沒(méi)有起到較大影響。此間，東部地區(qū)中的江浙粵魯四個(gè)城市系數(shù)較大，而這些地區(qū)正是金融相關(guān)率起到良好成效的省份，說(shuō)明這些地區(qū)的金融市場(chǎng)與傳統(tǒng)金融中介相互促進(jìn)。

3.3 總體面板數(shù)據(jù)分析結(jié)果

本文使用Eviews5.1軟件對(duì)Panel Data模型進(jìn)行實(shí)證，結(jié)果如表3所示。

表3 全國(guó)樣本、東部、西部樣本的實(shí)證結(jié)果

分析結(jié)果表明，2007—2015年，我國(guó)各個(gè)地域間的金融層次的提升與當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)水平的發(fā)展模型調(diào)整后的R2普遍大于0.9，從調(diào)整后的R2以及F統(tǒng)計(jì)值來(lái)看，統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間具有較強(qiáng)相關(guān)性。

該環(huán)節(jié)中，國(guó)有金融企業(yè)層次的提升對(duì)于經(jīng)濟(jì)帶來(lái)了良好的促進(jìn)效果，此間，我國(guó)中西部地區(qū)的國(guó)有金融企業(yè)所帶來(lái)的促進(jìn)效果并不是十分顯著。依照金融市場(chǎng)化指標(biāo)而言，其對(duì)經(jīng)濟(jì)帶來(lái)的促進(jìn)效果取決于市場(chǎng)化的程度大小，兩者之間存在著正比例的關(guān)系，而東部地區(qū)所帶來(lái)的最高影響系數(shù)為4.96487，西部地區(qū)最低為0.86378。從股票市場(chǎng)層次的提升對(duì)經(jīng)濟(jì)所帶來(lái)的促進(jìn)效果看，我國(guó)良好的股票市場(chǎng)為經(jīng)濟(jì)的漲幅帶來(lái)了良好的正影響，此間，東部地區(qū)的效果更為顯著，西部地區(qū)較低。

3.4 格蘭杰因果檢驗(yàn)

在將變量進(jìn)行協(xié)整分析前，應(yīng)當(dāng)先進(jìn)行變量的平穩(wěn)性檢驗(yàn)，只有當(dāng)變量一階平穩(wěn)的情況下，才能進(jìn)行后續(xù)的分析。本文選取了ADF作為檢驗(yàn)平穩(wěn)性質(zhì)的根據(jù)。時(shí)間數(shù)列GDPRit、TFIR、和SCR的平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果表明經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的變量GDPRit與代表金融發(fā)展的變量TFIR和SCR經(jīng)過(guò)一階差分后都是平穩(wěn)的，他們都是一階單整序列。

因?yàn)镚DPRit、TFIR、和SCR都是一階單整變量，因此能夠選取Engle-Granger檢驗(yàn)法，進(jìn)行協(xié)整回歸，同時(shí)檢驗(yàn)三個(gè)變量之間的協(xié)整關(guān)聯(lián)。

表4 協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果

依照表4中的檢驗(yàn)關(guān)系可以發(fā)現(xiàn)，各個(gè)變量之間都具備一定程度的協(xié)整關(guān)聯(lián)。而金融相關(guān)率與股票資本率都跟經(jīng)濟(jì)的發(fā)展存在著十分緊密的均衡關(guān)系。而且從協(xié)整系數(shù)可以看出，金融相關(guān)比率與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的協(xié)整關(guān)系最強(qiáng)。

因?yàn)镚DPRit、TFIR、以及SCR這三個(gè)變量間具有協(xié)整關(guān)系，換言之，這三個(gè)變量在跨度較長(zhǎng)的周期匯總均維持著均衡關(guān)系，此間GDPRit、TFIR、和SCR三個(gè)非平穩(wěn)序列在回歸環(huán)節(jié)中，無(wú)法形成虛假回歸，因此結(jié)果是有效的?？蓪?duì)GDPRit、TFIR、和SCR三個(gè)序列進(jìn)行格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)。

表5 因果關(guān)系檢驗(yàn)

表5顯示，我國(guó)經(jīng)濟(jì)水平的提升便是引發(fā)金融發(fā)展的格蘭杰原因，經(jīng)濟(jì)水平的發(fā)展變動(dòng)在滯后四年內(nèi)對(duì)于經(jīng)濟(jì)層次的提升所帶來(lái)的波動(dòng)都起到了顯著的影響。此間在滯后一年時(shí)效果更為明顯，以后的效果便慢慢開(kāi)始減弱，因此可以作出以下假設(shè)：在我國(guó)的多數(shù)區(qū)域中，區(qū)域間金融層次的提升與當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的發(fā)展互為因果關(guān)聯(lián)，只是更多情況下體現(xiàn)為區(qū)域經(jīng)濟(jì)推動(dòng)當(dāng)?shù)亟鹑谒桨l(fā)展。

導(dǎo)致該類(lèi)因果關(guān)聯(lián)的具體緣由，是因?yàn)槲覈?guó)的經(jīng)濟(jì)環(huán)境變革比金融環(huán)境改革要來(lái)得更早。金融的確是當(dāng)前我國(guó)經(jīng)濟(jì)中最為弱勢(shì)的一大環(huán)節(jié)。因?yàn)槲覈?guó)金融環(huán)境的變革較為遲緩，因此市場(chǎng)化程度并不高，這導(dǎo)致了我國(guó)的貨幣政策只能被動(dòng)地伴隨經(jīng)濟(jì)進(jìn)行調(diào)控，而無(wú)法先行進(jìn)行有效地引導(dǎo)。當(dāng)然，在長(zhǎng)期范圍內(nèi)，由于金融市場(chǎng)的發(fā)展，這種金融被動(dòng)發(fā)展的局面可以被扭轉(zhuǎn)過(guò)來(lái)。

根據(jù)目前我國(guó)金融發(fā)展的現(xiàn)狀，應(yīng)當(dāng)不斷加深金融行業(yè)服務(wù)質(zhì)量的提升工作，而并不是一味地強(qiáng)調(diào)資本市場(chǎng)的拓展；此外，更為深入地彰顯非國(guó)有經(jīng)濟(jì)的投資政策，消除對(duì)非國(guó)有企業(yè)的歧視，讓其投資的需求充分地達(dá)到認(rèn)可，進(jìn)而不斷發(fā)掘該類(lèi)經(jīng)濟(jì)對(duì)推動(dòng)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展的強(qiáng)大潛能；最后，應(yīng)當(dāng)不斷地拓展我國(guó)的股票市場(chǎng)，進(jìn)而加深其在投融資層面上的巨大效用。

4 結(jié)論

本文采取Panel Data模型，依照我國(guó)三個(gè)地區(qū)與各個(gè)省份間經(jīng)濟(jì)的發(fā)展標(biāo)準(zhǔn)與金融提升情況作為研究對(duì)象，獲取了我國(guó)多個(gè)區(qū)域間金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)水平提升間存在的不同程度上的聯(lián)系。由實(shí)證結(jié)果看出，我國(guó)的東部地區(qū)中，依照國(guó)有銀行存貸款數(shù)額作為衡量國(guó)有金融企業(yè)發(fā)展的標(biāo)準(zhǔn)實(shí)際上并不能顯著體現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)效率；在我國(guó)的中部地區(qū)中，國(guó)有金融企業(yè)的發(fā)展也并不能為當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)帶來(lái)良好的促進(jìn)效果；而在西部地區(qū)中，國(guó)有銀行等國(guó)有金融企業(yè)則為當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)發(fā)展帶來(lái)了良好的推動(dòng)效果。東部沿海區(qū)域的經(jīng)濟(jì)增速普遍高于內(nèi)陸地區(qū)，該區(qū)域占據(jù)非國(guó)有經(jīng)濟(jì)的比重較為龐大。

經(jīng)濟(jì)層次的提升與當(dāng)?shù)亟鹑诘陌l(fā)展并沒(méi)有存在緊密的聯(lián)系，也就是此二者間的相關(guān)關(guān)系僅僅是一個(gè)巧合。在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)，金融機(jī)構(gòu)也在不斷拓展，經(jīng)濟(jì)層次的提升與當(dāng)?shù)亟鹑诘陌l(fā)展存在著因果關(guān)聯(lián)，二者之間相互促進(jìn)。