信贷规模与经济增长之间关系的研究

目录
中文摘要 0
英文摘要. (1)
1 引言 (2)
1.1 研究背景和意义 (2)
1.2 结构安排 (3)
2 文献综述 (3)
2.1 国外研究综述 (3)
2.2 国内研究综述 (4)
3 实证分析 (5)
3.1 数据选取 (5)
3.2 单位根（ADF）检验 (8)
3.3 协整检验 (9)
3.4 误差修正模型（ECM） (10)
3.5 实证结果分析与理论阐述 (12)
4 结论与政策建议 (13)
4.1 结论 (14)
4.2 政策与建议 (14)
致谢: (15)
参考文献: (15)
信贷规模与经济增长之间关系的研究
——基于合肥市和滁州市数据的实证分析
摘要：银行信贷作为一个重要的金融因素对经济发展起着十分关键的作用，因此研究银行信贷额与地区经济增长之间的关系对发展地区经济意义重大。

本文运用ADF检验、协整检验、Granger因果关系检验等方法对安徽省合肥市和滁州市两地区1990至2005年的数据进行实证分析,得出银行信贷规模与经济增长之间的关系因经济发展水平的不同而呈现出不同方向的促进作用，即在相对发达的地区，信贷额的增加促进经济增长，而在相对落后的地区，经济增长有助于信贷规模的扩张。

文章利用上述结论，对地区经济的发展提出了相关政策建议。

关键词：信贷规模经济增长ADF检验协整检验Granger因果关系
Abstract：The credit amount of bank plays a crucial role on economic development as an important financial factor, so the research on the relationship between credit
amount and regional economic growth is of great significance to the
development of regional economy .Using methods of ADF test,cointegration
test, and Granger causality test,this article aims to make an empirical analysis
of the data of two areas, hefei,and chuzhou ,anhui province between 1990 and
2005, and achieve the result that the relationship between credit amount and
economic growth varies according to the level of economic development , that
is ,in relatively developed area,bank credit promotes economic growth and in
relatively backward areas, economic growth promotes credit expansion.
According to the above conclusions ,this article puts forward relevant policy
suggestions on the development of regional economy.
Keywords:credit amount economic growth ADF test Cointegration test Granger causality
1 引言
1.1 研究背景和意义
随着金融业在我国的迅猛发展，信贷已经成为地区发展的一个主要因素，但是信贷与经济发展的相互关系和作用不仅因国而异，也因一国的不同地区而异。

在我国，随着改革开放的进一步深入，信贷与经济发展的互动关系正不断的显现出来。

银行投放的信贷资金作为投资资金的一个最为重要的来源，其与经济增长之间的关系一直受到国内外许多学者的关注。

银行信贷资金是一国金融体系的一个主要组成部分，其对实体经济的投放既是经济发展的必然要求，也是发挥一国金融服务功能的关键手段。

现阶段，在我国推行的涉及各行各业的改革中，金融改革可以算做最为重要的改革之一，这说明，金融在国民经济中占着举足轻重的地位，其改革方向将影响经济发展大局。

正因为如此，也为了探索促进国民经济发展的路径，对在金融业领域占据重要地位的银行信贷与国民经济发展之间的关系也越来越受到学者专家的关注。

在中国，随着改革的深入，现代金融体系正不断融入实体经济，也正是随着金融体系的不断完善，中国的经济实力和影响力正不断提升。

但是，由于中国地缘的、体制的因素，各个地区经济发展水平不一，金融对各个地区的支持力度和效果也各有不同。

安徽作为一个农业大省，经济实力在全国排名中一直位居后列。

总体来说，安徽省经济实力较差，产业结构不合理，其中第一产业占比过高，第三产业比重太低，而作为第三产业的金融业自然无法发挥其对经济的推动作用。

现代市场经济理论认为，金融的发展与经济增长有着极为密切的联系。

而银行信贷作为金融的一个重要成分，其与经济的发展也被许多学者证明有着显著的关系。

中部崛起是现阶段我国提出并积极推动的重大战略，为了促进中部崛起，充分发挥各种要素在经济发展中的作用尤为关键。

安徽是传统的农业大省，为了促进本省的产业结构的迅速提升，应该加速其工业化进程，而资金要素——信贷量则成为一道不可避免的研究话题。

按照经济学的理论，经济发展主要表现为经济结构的调整与演进，其中最重要的是产业结构的优化与升级，在产业结构优化的同时，会带动经济增长，而经济增长又会增加人们的收入。

产业结构优化主要表现为经济发展以第二产业为主，第一产业逐渐萎缩，第三产业比重不断上升。

其中第三产业迅速发展，金融、房地产等新兴产业飞速发展。

而第三产业中新兴产业的飞速发展，有
力地推动经济的进一步增长，促进三个产业对经济增长作用的发挥。

本文选取了安徽合肥市与滁州市的时间序列数据，运用计量经济方法，旨在探讨安徽地区银行信贷与经济增长之间的关系，并依据论证结果针对安徽地区的经济发展提出相关政策建议。

1.2 结构安排
本文运用计量经济方法，对安徽省合肥市和滁州市的1990年到2005年的相关数据，包括信贷量和GDP数据，进行了计量经济分析。

本文结构安排如下：第一部分为引言，主要介绍论文的研究背景和研究意义。

第二部分为研究综述，具体综述了国内外对信贷和经济发展之间关系的研究进展，包括国内外学者对两者因果关系和促进作用的研究和论证。

第三部分为信贷规模与经济增长的实证分析部分，即用两个不同城市时间序列数据分析两者的关系，包括模型建立和分析，具体有：主要介绍相关变量的选择及对数据进行处理；对两个城市所有时间序列数据进行平稳性检验；对数据进行协整检验；对存在的协整关系的变量建立误差修正模型；对两个城市的信贷数据和GDP 数据进行因果关系检验。

在本部分中，本文还对比了两个城市分析结果的不同之处。

最后一部分为结论和政策建议，即根据分析结果对安徽等地区提出相关政策建议，以发挥信贷对经济增长的作用。

2 文献综述
2.1 国外研究综述
作为一个重要的金融要素，银行信贷量与经济增长的关系可以纳入金融发展与经济增长之间关系的研究范围，而关于后者的研究由来已久，也争议不断。

古典经济学家认为金融发展与经济增长之间没有关系，实物部门决定着经济增长。

现代的经济学派则从实证角度证明金融发展与经济增长存在一定的关系，其中有些学者认为金融发展促进经济增长，也有相反的观点，还有学者证明两者存在相互促进的关系，更有学者认为两者相互抑制。

国外研究方面，大多数学者也都是把信贷涵盖在金融变量之中研究其与经济增
长的关系，但是这对于研究信贷与经济发展之间的关系给出了方法论上的启示，为给后来研究信贷规模和经济发展之间关系创造了条件。

在实证研究方面，Goldsmith (1969)应用35个国家的统计数据对金融发展与经济增长之间的关系进行了实证研究，研究结果表明，经济增长迅速的时期总是与金融的快速发展相一致。

虽然此时的研究指出了两者的争相关关系，但对于因果关系的方向却没有得到很好的论证。

Levine （1997）在Goldsmith的研究之后，采用了80个国家30年间的数据进行实证分析，结果表明，金融的发展和经济增长存在显著的正相关关系。

但是，此时的很多研究学者仍然着眼与整个金融系统，没有分别的研究诸如股票、银行信贷等细化的金融因素对经济增长的影响程度。

但Levine及其它学者的研究为其后来的学者指明了道路，也启发了很多学者探究更为细化的研究，如针对不同地区的研究，以及具体到各个不同的金融要素，研究它们与经济发展的关系。

针对信贷规模与经济增长之间关系，国外学者Bemanker和Blinder(1992)研究认为，金融机构可以通过调节信贷规模调节企业和个人的支出和需求，以影响总需求。

Kashyap ，Stein 和Wilcox (1993)通过研究银行信贷规模的变动论述了贷款量的变化可以影响投资，从而影响产出。

Edwards和C.Vegh(1997)则通过构建模型的形式研究得出信贷额的变化可以影响产出规模。

2.2 国内研究综述
在金融与经济发展两者关系的研究中，从20世纪90年代开始，国内许多学者也开始对中国金融发展与经济增长关系进行了理论和实证研究。

王兆星首先提出中国金融结构论，他认为金融结构成为调整经济结构的先决条件。

谈儒勇使用计量经济方法对中国1993到1998 的数据进行了实证研究，认为中国金融中介发展和经济增长是显著正相关。

而清华大学的韩廷春通过对1978～1999年中国相关指标进行分阶段多元回归，他认为金融发展对经济的作用极其有限，其它学者，如陈军，王亚杰(2002)，陈柳钦，曾庆久(2003)以及董积生(2005)，他们都通过实证研究得出中国金融因素对经济增长起到了正向的作用。

而细化到信贷规模与经济增长之间关系的研究，国内也有学者对其阐述。

陈飞、赵昕东和高铁梅(2002)通过检验1991年和2000年的季度数据，研究得出信贷规模的增加对增长有着显著的促进作用。

李宏瑾(2005)则从房地产市场、银行信贷与经济增长三者关系中阐述银行信贷对经济发展的间接推动作用。

首先，他分析金融，尤其
是银行信贷在房地产市场中起到了至关重要的作用。

其次，房地产产业具有很强的产业关联效应，具有产业链条长、带动作用明显的特点，正是由于房地产业对其他行业的带动作用决定了其在国民经济中的基础地位和重要作用。

这样就导出了信贷对经济增长的间接促进作用。

姜琳(2006)利用计量和统计方法，对我国1981年到2004年间信贷总量和GDP的时间序列数据进行因果关系检验，证明了银行信贷规模与经济的增长存在长期的稳定关系，并且是银行信贷促进了经济的增长。

付亚斌、黄顺绪和李成(2007)利用我国1981至2004年的数据进行实证分析，发现我国银行信贷对经济增长的贡献度极低，我国银行信贷的使用效率极低。

他的论述认为，我国经济增长还处于一个低效率的粗放阶段，应该维持信贷规模，稳步健康增长，防止信贷萎缩，促进经济稳步持续增长；调整信贷结构，优化资金配置，促进产业结构优化，深入金融市场化改革；推动微观经济主体对银行信贷利用方式的转变。

同年，他们(2007)在其另一篇论述中认为银行信贷是经济增长的主要动力，他们通过对东、中、西部三个地区银行信贷对经济增长作用的协整分析，发现我国银行信贷对经济增长的贡献度从东向西依次递减。

对此，建议采取维持信贷规模、采取差异性的货币政策和发展中西部地区其他融资渠道等策略。

从上述看出，无论国外还是国内，对于信贷规模与经济增长之间关系的研究，基本上都是基于一国整体的数据分析，针对不同地区或者细化到每个省市的研究很少。

在地区研究方面，陈锋，袁晋华，徐峻，吴霞，张婷婷(2006)本文通过对江西省和山西省1978-2005年的贷款余额和GDP数据进行计量分析首次研究了产业结构在信贷对经济增长发挥作用的过程所起的关键作用，指出江西省第二产业比重低是导致江西和山西两省信贷资金吸纳能力存在差别的重要原因。

张军，胥晞(2005)利用计量方法，对山东省1978年至2003年间信贷增长和GDP数据进行了协整检验和Granger因果关系检验，得出山东省信贷增长和经济增长之间存在长期的稳定关系，信贷促进了经济的增长。

由于各地区发展、各地区发展水平与一国整体发展水平不同，各个地区两者关系有待研究。

本文基于安徽地区合肥市和滁州市的数据，通过计量分析方法研究信贷规模与经济增长之间的关系。

3 实证分析
3.1 数据选取
在本部分中,采取了我国安徽省合肥市和滁州市两个地区的GDP数据、银行贷款余额两个变量进行分析。

之所以选择这两个城市，是基于这样的考虑：在代表经济发展水平的2007年安徽省各市城镇居民人均可支配收入的排名中，全省17个市，合肥排第二，滁州市排十二，可见两地经济发展水平有相当大的差距。

因此对这两个城市数据进行分析，可以获取在经济发展水平不同的条件下，信贷额与GDP之间相互关系的信息，也即可以证明信贷规模与经济增长之间的关系是否受到地区经济差异的影响。

如果没有特别说明,以下的数据来源全部为: 数据来自于合肥和滁州市统计年鉴相关年的GDP,信贷余额数据来自于合肥市和滁州市年鉴相关年份的银行贷款余额。

由于该统计年鉴中已说明按照末年物价调整，因此本文直接选取该数据进行分析。

限于数据的可得性，数据年份从1990年开始,更早年份数据没有在本文中体现。

另外，为了更好的做分析，消除异方差等因素的干扰，本文将GDP和信贷额的数据都做了取对数的处理，分别用LNGDP和LNCREDIT表示，并进行了差分处理，处理结果如下：
表3.1 合肥市相关数据
年份LNGDP ∆LNGDP ∆LNCREDIT
1991 13.3 0.026 13.538 0.16
1992 13.478 0.178 13.715 0.177
1993 13.787 0.309 13.909 0.194
1994 14.113 0.326 14.014 0.105
1995 14.367 0.254 14.386 0.372
1996 14.615 0.248 14.605 0.219
1997 14.794 0.179 14.707 0.102
1998 14.896 0.102 14.868 0.161
1999 15.001 0.105 14.889 0.021
2000 15.122 0.121 15.506 0.617
2001 15.26 0.138 15.697 0.191
2002 15.42 0.16 15.842 0.145
2003 15.591 0.171 16.071 0.229
2004 15.792 0.201 16.262 0.191
2005 15.988 0.196 16.419 0.157
表3.2 滁州市相关数据
年份LNGDP ∆LNGDP LNCREDIT ∆LNCREDIT 1990 13.378 12.649
1991 13.538 0.037 12.874 0.037
1992 13.715 0.232 12.987 0.232
1993 13.909 0.34 13.122 0.34
1994 14.014 0.305 13.325 0.305
1995 14.386 0.263 13.538 0.263
1996 14.605 0.251 13.746 0.251
1997 14.707 0.093 14.146 0.093
1998 14.868 0.045 14.167 0.045
1999 14.889 0.057 14.246 0.057
2000 15.506 0.048 14.193 0.048
2001 15.697 0.038 14.253 0.038
2002 15.842 0.056 14.305 0.056
2003 16.071 0.064 14.327 0.064
2004 16.262 -0.009 14.433 -0.009
2005 16.419 0.101 14.477 0.101 17
16
15
14
13
9092949698000204
图3.1 合肥市LNGDP与LNCREDIT的拟合趋势图
12.5
13.013.514.014.515.015.590
92
94
96
98
000204
图3.2 滁州市LNGDP 与LNCREDIT 的拟合趋势图
从数据和拟合图表中中我们看到代表经济增长的LNGDP 总体上呈快速增长，代表金融机构信贷余额的LNCREDIT 数据也出现了较为强劲的上升。

从数据的规律看来，信贷规模与经济增长之间的关系还是很清楚的，两者之间应该呈现着稳定的相关关系。

但是这样的假设成不成立以及两者具体是怎样的因果关系，本文将采取计量经济学方法对其进行检验和分析。

为了考察GDP 数据与信贷额之间的关系，在建立模型前应论证两者是否存在稳定的相关关系，这就需要对数据做协整检验。

而当变量序列同时为同阶单整序列时才可以进行相应的协整检验,，所以在做协整检验前需要对两个地区的数据时间序列进行单位根检验，以断定时间序列是否为长期平稳序列。

本文采用ADF 检验法对合肥市和滁州市地区的数据进行检验。

3.2 单位根（ADF ）检验
首先我们对合肥市的数据进行ADF 检验，以判定时间序列是否平稳，检验结果如下：
表3.3 合肥市数据ADF 检验
由表3.3可知，对合肥市的LNGDP 序列进行检验时，检验统计值为-2.609203，大于1%、5%以及10%的显著性水平的临界值，表明LNGDP 序列的非平稳的。

同样，LNCREDIT 的检验结果也是如此，表明两者的序列都是不平稳的。

因此，我们对其一阶差分进行ADF 检验，结果显示，在显著性水平为5%的情况下，检验统计值小于该水平下临界值，因此拒绝原假设，表明差分后的序列不存在单位根，是平稳的。

对LNCREDIT 差分序列检验结果也表明，差分后序列不存在单位根。

表3.4 滁州市数据ADF 检验
滁州市的数据检验结果和合肥市检验结果相似，即原数据序列非平稳，而经过一阶差分的序列都不存在单位根，表明一阶差分后的序列平稳。

综上，合肥市和滁州市非平稳序列经过一阶差分平稳，所以是一阶单整序列。

3.3 协整检验
由于合肥市和滁州市的变量序列∆LNCREDIT 、∆LNGDP 都为一阶单整，因此可以对两个城市的∆LNGDP 和∆LNCREDIT 数据进行协整关系检验，对于两变量之间的协整关系的检验，本文采用Engle 和Granger(1987)提出的协整检验法，这种检验方法是对回归方程的残差进行单位根检验。

这种检验方法大致可以分为以下两个步骤，首
先利用Eviews 软件估计回归方程t t t X Y μβα++=，其中α
ˆ和βˆ表示回归系数的估计变量
ADF 检验值 临界值（1%） 临界值（5%） 临界值（10%） 结论 LNGDP -2.6092
-4.0113 -3.1003 -2.6927 不平稳 ∆LNGDP -3.1593
-4.0681 -3.1222 -2.7042 平稳 LN CREDIT -0.0325 -3.9591
-3.0810 -2.6813 不平稳 ∆LN CREDIT -2.7815
-4.1366 -3.1483 -2.7180 平稳 变量
ADF 检验值 临界值（1%） 临界值（5%） 临界值（10%） 结论 LNGDP -1.81713
-4.0681 -3.1222 -2.7042 不平稳 ∆LNGDP -5.355692
-4.0113 -3.1003 -2.6927 平稳 LNCREDIT -1.749497
-4.0113 -3.1003 -2.6927 不平稳 ∆LNCREDIT
-3.342217 -4.1366 -3.1483 -2.718 平稳
值，则得到模型残差估计值为t t X Y βαμ
ˆˆˆ--=。

这个方程称为协整回归。

其次，检验残差序列u ˆ是否平整，也就是判定残差序列是否含有单位根，本文仍运用ADF 检验方
法检验残差序列。

如果u
ˆ为平稳序列，则认为变量t Y ,t X 存在协整关系。

本文先对合肥市的数据LNGDD 和LNCREDIT 进行协整检验。

得到回归模型的估计结果：
∆LNGDP = 0.1826+ 0.0081∆LNCREDIT (1) 为方便分析，我们对回归方程的残差另定义一个序列，然后利用ADF 检验方法对残差进行单位根检验，检验结果显示，在10%的置信水平下，临界值为-2.7180大于ADF 检验值，即显示残差序列为平稳序列。

这表明合肥市的LNGDP 和LNCREDIT 序列存在协整关系，即合肥市的信贷规模与经济增长有着长期稳定的关系。

结果可见表3.5。

我们再对滁州市的∆LNGDP 和∆LNCREDIT 序列进行协整检验，得到回归方程： ∆LNGDP = 0.0825+ 0.3742∆LNCREDIT (2) 然后我们对残差进行单位根检验，检验结果显示，也是在10%的置信水平下，临界值-2.7180大于ADF 检验值，表明残差序列也为平稳序列。

这表明滁州市的信贷规模与经济增长也存在着长期稳定的关系。

结果见下表：
表3.5 协整检验表
3.4 误差修正模型（ECM ）
为了考察合肥市和滁州市经济增长和信贷规模的动态关系，本文运用误差修正模型，即ECM 模型来构建两市数据变量LNGDP 和LNCREDIT 的长期均衡方程。

由于传统的经济模型表述的一般是数据之间的“长期均衡”关系，而实际得到的数据却是由“非均衡过程”生成的，因而构建数据模型时，需要运用这种“非均衡过
变量
ADF 检验值 临界值（1%） 临界值（5%） 临界值（10%） 结论
合肥市模型残
差序列
-3.794353
-4.1366 -3.1483 -2.7180 平稳 滁州市模型残
差序列 -3.705287
-4.1366 -3.1483 -2.7180 平稳
程”来一步步接近长期均衡过程。

最常用的ECM 模型的估计方法是Engle 和Granger 两步法，其基本思想如下： 第一步是求模型的OLS 估计，又称上述所介绍的协整回归，得到残差序列t μ： t t t kx y μ+= (3) t t t x k y ˆˆ-=μ
(4) 第二步是用残差序列1ˆ-t μ
替换式子中的t t x k y ˆ-，这样再对上述公式转换成的方程t t t t x y εμ
δαβ++∆+=∆-1ˆ，利用Eviews 工具估计其参数。

本文主要分析合肥市数据的动态过程。

通过估计得到LNGDP 和LNCREDIT 的协整方程的残差序列，现在令误差修正项ECM ，该值已经在协整回归模型中估计得到，即回归模型的残差序列。

通过下面的步骤建立误差修正模型：
ECM 模型一般可以简单写成如下形式：
t t t t ecm X Y ελβα++∇+=∇-1 (5) 其中∇表示差分。

由于以及证明LNGDP 与LNCREDIT 存在协整关系，因此两市数据都可以建立误差修正模型。

现对合肥市建立ECM 模型：
t t t t t X X Y Y ε++++=--11045460.0046105.0880226.0567343.0 (6) 经变换，得到下面的标准误差修正方程：
t t t t ecm X Y μ+-∇+=∇-1119774.0046105.03354605.0 (7)
由检验结果可知，该回归模型拟合系数为0.991281，调整系数为0.988903，F 值为416.8829，可见该回归的拟合性很好，表明该误差修正模型很好的反应了合肥市各个变量的关系。

3.5 因果关系检验（Granger 检验）
之前本文做了协整分析，但是到底是信贷的增长促进了经济的增长，还是经济增长促进了信贷规模的扩张，还值得进一步的讨论。

为了研究信贷投放是如何与生产总值发生关系的，我们利用表一的数据对贷款额和生产总值首先做了因果关系检验，以确定两者影响方向。

本文利EVIEWS 统计软件，采取Granger 检验对数据进行因果关系检验，检验结果如下：
表3.6 滁州市数据因果关系检验
原假设F值概率检验结果
X不导致Y的发生0.08263 0.92138 接受原假设
Y不导致X的发生12.4132 0.00258 拒绝原假设
表3.7 合肥市数据因果关系检验
原假设F值概率检验结果
X不导致Y的发生 6.96224 0.01488 拒绝原假设
Y不导致X的发生 1.14502 0.36055 接受原假设
上表3.6显示，对于Y不引致X发生的假设，F值较大，概率较小，所以拒绝该假设，得出Y 是X的原因，即经济增长导致银行信贷规模的增长；相反，检验接受了相反的假设，得出X不是Y 的原因，即银行信贷规模对经济增长不起促进作用。

这样，对于滁州市来说，经济增长促进了信贷额的增长。

表3.7显示，当X，即信贷额作为因变量时，F值较大，概率很小，因此拒绝原假设，即信贷额促进了GDP的增长，相反，GDP的增长并未导致信贷额的增加。

3.5 实证结果分析
通过检验，我们建立了两组较为可信的计量模型，得到了合肥市和滁州市结果对数处理的金融机构信贷额与GDP数据之间的关系式。

从检验的结果可以分析出银行信贷与经济增长之间的作用关系在经济发展水平不同地区存在着不同的特征，即在较发达的地区表现为信贷规模促进经济发展，而在经济较为落后的地区，银行信贷仍然作为经济的一个结构因素随着经济的增长而增长。

在影响效果上，在相对发达的地区，信贷额对经济增长起着重要的作用,检验效果明显。

在相对落后的地区，经济增长对信贷规模的增长也起着重要作用。

之所以得到这样的实证结果，即经济发展水平成为影响经济增长与信贷规模之间关系的关键因素，在一定程度上可以从理论上进行解释。

在相对落后的地区，国民经济产出低下，金融机构和金融人才相对匮乏，信贷资金下达缓慢，并且这些地区的中小企业很难得到银行的信贷资金，加上落后地区人力资源丰富，在这种情况下这些企业一般都是劳动密集型企业，这样一来，银行的信贷资金一方面难以下达，另一方面银行难以寻找合适的贷款对象，因此，信贷在这些地区，在某种程度上仅仅是经济发展的“附属品”，没有独立的生存空间。

也因为这个原因，原本可以起着
重要作用的信贷资金没能促进经济的发展，而只是作为经济发展的内在成分，随着经济飞增长而增长，出现了实证结果中经济增长促进信贷增长的情况。

而在相对发达的地区，金融的发展在某种程度上独立于实体经济的发展，金融的深化一方面伴随着金融机构的迅速扩张、金融服务的日益完善，另一方面，金融的发展还会吸引一批又一批金融人才汇集于此，并且，在相对发达的地区，优质企业比比皆是，企业信用程度也较高，加上该地区人力成本较高，企业多为资金密集型，这样银行的信贷发放会显著多于相对落后的地区，企业也会充分利用这些资金改善管理，提高产出，这样一来，企业的发展必然促进这个地区经济的发展。

本文的实证结果正好证实了上述的理论分析。

4 结论与政策建议
4.1 结论
从实证分析中,我们已经得出我国银行信贷与经济增长存在着显著的相互关系,既有着正向的关系，即银行信贷促进经济增长，也存在着相反的关系，即经济增长可以促进信贷额的增长，各个不同的地区这两者如何影响，取决于其经济发展水平，经济发展水平越高，信贷对经济的促进作用越明显，相反，经济发展水平越低，两者的关系更倾向于经济增长对信贷规模有着比较明显的促进作用。

这个结论除了在实证上可以得到证明之外，在经济理论上，这也有其相应的解释：经济相对发达的地区，金融机构越为充足，金融服务越为先进，在古典的经济学理论中，著名的经济学家熊彼特认为金融机构所提供的服务对于技术创新和经济增长有着极其重要的作用。

同时，另一位经济学家希克斯则认为金融创新的作用在工业革命中与技术进步同等重要。

可见在理论上，许多经济学家都证明了金融机构提供的中介作用和各种先进的金融服务都给经济的发展起到了加速器的作用。

4.2 政策与建议
基于本文的实证结果，不同地区在政策上可以有针对性的采取下列的政策和建议，以促进经济的增长：
第一，在欠发达地区，应继续促进信贷规模的增长，使之适应经济的不断增长。