中國人民銀行長春中心支行課題組

（中國人民銀行長春中心支行，吉林長春 130051）

一、選題背景和意義

區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展戰(zhàn)略的全面實(shí)施，令各區(qū)域高水平聯(lián)動，經(jīng)濟(jì)發(fā)展呈現(xiàn)出增長較快、結(jié)構(gòu)優(yōu)化的良好態(tài)勢。金融發(fā)展在借助配置地域性有限資源，儲蓄資本轉(zhuǎn)型，規(guī)避投資風(fēng)險，推動區(qū)域?qū)嵸|(zhì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面起到了決定性作用。

本文參考我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的理論方針，首先結(jié)合吉林省各市州地理位置及k-means算法聚類結(jié)果，將吉林省各市州分為西、中、東三個區(qū)域，通過研究近5年各區(qū)域金融機(jī)構(gòu)存貸規(guī)模發(fā)展變化，運(yùn)用2004-2020年相關(guān)數(shù)據(jù)對吉林省各地區(qū)金融和經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行實(shí)證分析，試圖探索出優(yōu)化吉林省金融結(jié)構(gòu)，完善金融體制建設(shè)，促進(jìn)吉林省高質(zhì)量經(jīng)濟(jì)發(fā)展的建議。

二、吉林省區(qū)域全金融機(jī)構(gòu)存貸款規(guī)?，F(xiàn)狀

（一）吉林省三大區(qū)域劃分

本文根據(jù)吉林省各市州經(jīng)緯度坐標(biāo)，運(yùn)用Matlab軟件使用k-means算法對八個坐標(biāo)點(diǎn)進(jìn)行聚類，結(jié)合坐標(biāo)圖和聚類結(jié)果（見圖1）將各市州分成三個區(qū)域：

圖1 吉林省各地區(qū)分布及k-means 聚類結(jié)果

西部地區(qū)：白城市、松原市；

中部地區(qū)：長春市、吉林市、四平市、遼源市；

東部地區(qū)：通化市、白山市、延邊朝鮮族自治州（含長白山管委會）。

（二） 吉林省區(qū)域存貸現(xiàn)狀

1.三大區(qū)域全金融機(jī)構(gòu)存款現(xiàn)狀

從表1中可以看出，吉林省市場借貸活動不夠活躍，近五年吉林省東部和西部地區(qū)存款來源主要依靠住戶存款，中部地區(qū)存款來源也逐漸向住戶存款傾斜。因受疫情影響，2020年底三大區(qū)域居民存款意愿明顯增強(qiáng)，除中部地區(qū)包括省會城市外，東、西部地區(qū)非金融企業(yè)存款增長乏力。

表1 2016-2020年吉林省三大區(qū)域存款占比情況表 單位：%

2.三大區(qū)域全金融機(jī)構(gòu)貸款現(xiàn)狀

由于對資金違規(guī)使用的監(jiān)管力度加大，嚴(yán)控經(jīng)營性、消費(fèi)性短期貸款進(jìn)入市場，全國多地市非金融企業(yè)短期貸款均受影響，吉林省三大區(qū)域短期貸款占比逐年下降。從表2中可以看出，三大區(qū)域個人消費(fèi)貸款比重逐年上升。國家以擴(kuò)大內(nèi)需為目標(biāo)，支持和鼓勵銀行開展消費(fèi)信貸業(yè)務(wù)，近五年吉林省個人消費(fèi)貸款中汽車消費(fèi)貸款和住房消費(fèi)貸占比均在80%以上。房地產(chǎn)、汽車等消費(fèi)熱度居高不下，在一定程度上帶動了消費(fèi)信貸的增長。

表2 2016-2020年吉林省三大區(qū)域住戶貸款占比情況表

3.三大區(qū)域全金融機(jī)構(gòu)存貸款同比增速發(fā)展現(xiàn)狀

為實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展提供根本保證。為更好促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，國家統(tǒng)計局建立高質(zhì)量發(fā)展考核指標(biāo)體系，提出存貸款同比增速指標(biāo)。

常用的船體變形測量技術(shù)主要包括:偏振光能量測量法、大鋼管基準(zhǔn)法、雙光源雙CCD測量法、雙頻偏振光法、光柵法、液體壓力測量法、攝影測量法、應(yīng)變傳感器測量法、多部位安裝航姿系統(tǒng)、慣性測量匹配法以及GPS測量法等等[2]。本文采用INS和SINS組合導(dǎo)航方法研究甲板變形參數(shù),這種方法既可實(shí)時進(jìn)行,也可測后實(shí)時,本文采用的是測后實(shí)時;通過卡爾曼濾波算法處理測量數(shù)據(jù),降低噪聲干擾;根據(jù)微分幾何求得甲板撓曲真實(shí)姿態(tài),當(dāng)甲板的形變量超過設(shè)計指標(biāo)既可及時對甲板進(jìn)行修復(fù)。

截至2020年末，吉林省存貸款同比增速11.1%，全國排名第16位，居三省一區(qū)首位。吉林省西部地區(qū)存貸款同比增速8.5%，中部地區(qū)存貸款同比增速11.5%，東部地區(qū)存貸款同比增速10.3%。

4.三大區(qū)域存貸余額差現(xiàn)狀

1995年我國存貸款規(guī)模出現(xiàn)了存差，即存款余額高于貸款余額。存差作為一種貨幣現(xiàn)象，其變化可以能夠反映出儲蓄存款與企業(yè)融資的情況，折射出信用環(huán)境與貸款發(fā)放的問題，為融資決策提供參考和依據(jù)。近五年吉林省三大區(qū)域存差均總體成上升趨勢。一方面為防范金融風(fēng)險，中國人民銀行和各金融機(jī)構(gòu)采取了一系列措施，并有部分資金轉(zhuǎn)向購買政府債、政策性的金融債等低風(fēng)險產(chǎn)品；另一方面企業(yè)難以提高自身能力以滿足銀行對貸款風(fēng)險的要求，進(jìn)一步反映出吉林省內(nèi)需增長動力不足，資金閑置。

三、 吉林省全金融機(jī)構(gòu)存貸規(guī)模對區(qū)域經(jīng)濟(jì)影響實(shí)證分析

上一章通過統(tǒng)計數(shù)據(jù)對吉林省各區(qū)域金融機(jī)構(gòu)存貸規(guī)模及經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況進(jìn)行了直觀分析，本章選取部分金融和經(jīng)濟(jì)發(fā)展衡量指標(biāo)，運(yùn)用各區(qū)域2004-2020年數(shù)據(jù)建立面板模型，進(jìn)一步實(shí)證研究全金融機(jī)構(gòu)存貸規(guī)模對吉林省區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響。

（一）樣本選取及模型說明

本文選用動態(tài)面板數(shù)據(jù)廣義矩估計(GMM)法對回歸方程進(jìn)行估計。選取的時間序列時間段為2004-2020年；截面數(shù)據(jù)來自吉林省8個地級市、1個自治州（延邊州含長白山管委會）。

本文的建模變量有：GDP：地區(qū)生產(chǎn)總值（億元）、POPU：年末人口數(shù)（萬人）、CPI：居民消費(fèi)價格指數(shù)（%）、REV：從業(yè)人員勞動報酬（億元）、INV：固定資產(chǎn)投資額（億元）、GZL：存貸款余額同比增速（%）。

對面板數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗和協(xié)整檢驗可以確保數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性。通過LLC檢驗、IPS檢驗、Kao Residual Cointegration檢驗等得出各變量存在一階單整和協(xié)整關(guān)系。

（二）模型建立

通過F檢驗和Hausman檢驗，確定建立隨機(jī)效應(yīng)模型，最終模型為：

動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型，是指通過在靜態(tài)面板數(shù)據(jù)模型中引入滯后被解釋變量以反映動態(tài)滯后效應(yīng)的模型。

通過Kao Residual Cointegration檢驗，變量GDP、GDP（-1）、GZL、CPI、POPU、INV存在協(xié)整關(guān)系可以構(gòu)建面板數(shù)據(jù)的計量模型，最終模型為：

在1%的顯著性水平下，動態(tài)模型中各個解釋變量對于被解釋變量影響是顯著的；模型中，Sagan檢驗說明過度約束正確，所以在統(tǒng)計意義下模型較理想。

在推導(dǎo)長期模型時，被解釋變量滯后項系為0.6，是大于零的小數(shù)，說明在長期均衡模型中各個解釋變量對地區(qū)生產(chǎn)總值的影響有放大作用。根據(jù)模型可以看出，在長期均衡模型中，存貸余額增速對地區(qū)生產(chǎn)總的影響是正向的，當(dāng)存貸余額增速每增加1%，地區(qū)生產(chǎn)總值就會平均增加16.4億元。

（三）建模結(jié)果說明

通過上文的兩個模型建立可知:靜態(tài)面板模型的建立體現(xiàn)幾個解釋變量對地區(qū)生產(chǎn)總值的短期影響。而動態(tài)面板模型的建立引入地區(qū)生產(chǎn)總值的滯后一期，假定將時間維度無限延長，進(jìn)一步推出了長期的均衡模。從模型中可以看出，短期內(nèi)通過增加年末人口數(shù)、居民消費(fèi)價格指數(shù)、從業(yè)人員勞動報酬、固定資產(chǎn)投資額、存貸款余額同比增速均可促進(jìn)地區(qū)生產(chǎn)總值增長。而這些因素，尤其是居民消費(fèi)價格指數(shù)，對經(jīng)濟(jì)的長期影響更為顯著。

四、區(qū)域金融發(fā)展存在的問題及政策建議

（一）存在問題

吉林省三大區(qū)域金融發(fā)展水平梯度明顯，中部地區(qū)地理位置優(yōu)越，金融資源豐富，國家政策優(yōu)先，以省會城市為金融中心對其產(chǎn)生帶動和輻射作用，整體金融競爭力最強(qiáng)。西部地區(qū)因所處地理位置較偏，金融工具多樣化不足，導(dǎo)致其保守的經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略難以吸引聚集資本，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)單一、多元支撐乏力。各地區(qū)金融資源分布不均，近五年中部地區(qū)金融機(jī)構(gòu)數(shù)量一直保持在西部地區(qū)機(jī)構(gòu)數(shù)量的4倍左右，是東部地區(qū)機(jī)構(gòu)數(shù)量的2倍以上。目前我省三大區(qū)域存款余額均大于貸款余額，資金市場供大于求，一定程度上反映出金融資源沒有得到合理配置。新常態(tài)下，吉林省經(jīng)濟(jì)發(fā)展方向不夠明確，金融業(yè)基礎(chǔ)較弱，金融資源對外流失現(xiàn)象嚴(yán)重。

（二）政策建議

本文第三章對吉林省三大區(qū)域金融機(jī)構(gòu)存貸現(xiàn)狀進(jìn)行了實(shí)證分析。從建模結(jié)果來看，要構(gòu)建與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的現(xiàn)代金融體系，建立吉林省“穩(wěn)金融”的經(jīng)濟(jì)發(fā)展長效機(jī)制，可以從提高居民消費(fèi)、增加存貸款規(guī)模、引進(jìn)人才、提高勞動報酬、加大固定資產(chǎn)投資等方面入手。現(xiàn)提出具體建議如下：

一是培養(yǎng)和完善區(qū)域金融市場體系。完善金融市場運(yùn)行機(jī)制，建立功能協(xié)調(diào)的區(qū)域金融體系。對于地理位置偏遠(yuǎn)，投資環(huán)境較差，吸收調(diào)整能力不足的地區(qū)，我們應(yīng)拓寬融資渠道，加大融資力度，利用信用保障建設(shè)開放型經(jīng)濟(jì)體系。

二是因地制宜營造金融發(fā)展環(huán)境。中部地區(qū)因其地理位置較好，省會長春高校數(shù)量較多，人才水平較高，作為吉林省的政治、經(jīng)濟(jì)和文化中心，有先天的金融競爭力。中部地區(qū)應(yīng)積極引進(jìn)人才，打造汽車產(chǎn)業(yè)、高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)、醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)、生態(tài)文化產(chǎn)業(yè)，進(jìn)一步發(fā)揮帶頭作用，積極帶動周邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。東部地區(qū)應(yīng)發(fā)揮區(qū)位優(yōu)勢，加強(qiáng)與周邊地區(qū)的經(jīng)貿(mào)合作；發(fā)揮環(huán)境優(yōu)勢，以生態(tài)型產(chǎn)業(yè)為引領(lǐng)，深化文旅融合發(fā)展，利用其獨(dú)特的民族風(fēng)俗和長白山豐富的旅游資源，讓市場主體活力充分釋放。西部地區(qū)應(yīng)積極部署，支持傳統(tǒng)企業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展，穩(wěn)步推進(jìn)新能源開發(fā)利用，將資源優(yōu)勢化為產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢。

三是繼續(xù)深化金融改革創(chuàng)新。應(yīng)完善第一產(chǎn)業(yè)要素市場，積極創(chuàng)新金融業(yè)務(wù)，增強(qiáng)金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)能力，促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)揮與金融服務(wù)良性互動。保證第二產(chǎn)業(yè)穩(wěn)步發(fā)展，夯實(shí)強(qiáng)化醫(yī)藥、汽車等產(chǎn)業(yè)支撐，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。加強(qiáng)政策支持力度，鼓勵企業(yè)加大自主研發(fā)，科技創(chuàng)新投入，培育特色產(chǎn)業(yè)，構(gòu)筑合作共贏的健康產(chǎn)業(yè)發(fā)展生態(tài)圈。優(yōu)化第三產(chǎn)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)，維持既有傳統(tǒng)行業(yè)的發(fā)展，利用醫(yī)藥、生物、電子等新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的優(yōu)勢，提高新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。要更新金融機(jī)構(gòu)經(jīng)營理念，建立科學(xué)的考核激勵機(jī)制，形成開放式投資格局，更加注意防范化解金融風(fēng)險，為老工業(yè)基地振興發(fā)展和轉(zhuǎn)型提供金融支撐，營造良好的貨幣金融環(huán)境。