本科毕业设计-长江三角洲地区金融发展与经济增长的相关性研究

PAGEPAGEPAGEI摘要金融体系作为经济增长的润滑剂，其促进资本积累，并将资本有效地转化为投资的作用早已成为共识。本文在借鉴国内外有关金融发展和经济增长关系的研究成果基础上，选取长江三角洲地区（上海、江苏、浙江）为研究对象，对三地各自金融发展和经济增长相关性作实证研究。在此基础上，深入细致地分析了金融发展指标（FIR，RR和SV）对经济增长的贡献度，然后再对三地的回归结果作比较分析。最后，得出实证分析的结论，依次在全国、地区、各省市三个层次上，分别提出推进金融改革、促进金融发展的政策建议。关键词：金融发展，经济增长，相关性，长江三角洲PAGEIIAbstractAsthelubeofeconomy,ithasbeenaconsensusthatfinancialsystemcanfacilitatecapitalstimulationandeffectivelyenablethecapitaltobeinvestedindifferentprojects.Onthebasisofdomesticandforeignresearchresultsaboutthecorrelationbetweenfinancialdevelopmentandeconomicgrowth,thisthesischoosesYangtseRiverDeltaasaresearchobject.ThenitmakesademonstrationresearchoffinancialdevelopmentandeconomicgrowthrespectivelyinShanghai,JiangsuandZhejiang.Thus,itanalyseshowmuchcontributiontheindicatorsoffinancialdevelopmentwillmaketoeconomicgrowth.Italsocomparesthedifferentregressionresultsofthethreedistricts.Finally,itdrawstheconclusionofdemonstrationanalysis.Furthermore,inordertopromotefinancialdevelopment,ittriestogivepolicysuggestionsatthreelevelsthatarecountrylevel,zonelevelanddistrictlevel.Keywords：financialdevelopment,economicgrowth,correlation,YangtseRiverDelta目录TOC\o"1-2"\h\z1问题的提出和理论概述 11.1引言 11.2金融发展和经济增长理论回顾 22国内外有关金融发展与经济增长的研究成果 62.1国外有关金融发展与经济增长的研究成果 62.2国内有关金融发展与经济增长的研究成果 63长三角金融发展与经济增长现状及衡量指标 83.1长江三角洲经济增长与金融发展现状 83.2衡量指标 113.3统计数据 124长江三角洲地区金融发展与经济增长实证分析 174.1二元回归分析 174.2一元回归分析 225结论和政策建议 255.1推进我国利率市场化进程 255.2改善长三角金融生态环境 265.3推动长三角金融一体化 275.4针对各地区的政策建议 29参考文献 33致谢 35PAGE351问题的提出和理论概述1.1引言 经济增长是人类福利增进、社会发展和政治稳定的前提条件。寻找经济增长的源泉，并采取措施解放生产力，是人们一直探究的问题。现实中，不同国家、不同地区在不同历史条件下，经济增长率呈现出很大不同，为此，人们一直寻找导致这个差别的原因。大量的理论和实证研究表明，要素的积累、资源配置、技术进步、宏观经济稳定、教育水平、制度发展、法律有效性、国际贸易，甚至宗教的差异导致了国家或地区间经济增长率的差异。近些年，关于金融发展对经济增长作用的研究在全球范围内引起广泛关注。国际货币基金组织等许多研究机构和各国的经济学家，利用各种各样的研究方法，对多个国家和地区的研究表明：金融深化与经济增长存在显著的正相关关系。一国经济发达程度越高，其金融市场发展水平也就越高。这些研究揭示了如下内涵：努力提高金融发展水平，可以促进经济增长；金融发展滞后，将不利于经济增长。世界上多个国家相继爆发的金融危机进一步证实，不合适的金融发展，将导致金融危机，不仅使数十年的经济增长成果毁于一旦，还会带来严重的经济危机、社会危机甚至政治危机。江苏、上海和浙江三地同为东部经济较发达地区，是国家近年来重点发展的地区之一。从金融发展角度研究如何促进三地经济发展，这不仅对长江三角洲地区的经济发展十分重要，也对整个中国经济持续、健康地发展有重要意义。国际上，对于金融业的作用和功能，虽然已有大量的理论和实证研究，但是，这些文献大都关注于发达国家和新兴市场国家及转轨经济的国别研究，对于中国金融发展的探讨较少。国内的经济学者们从90年代开始，对我国整体金融发展状况进行了不少研究，如周业安、宾国强、张杰和谈儒勇等学者。他们基本上将整个中国金融业当作一个研究对象，缺乏对具体地区的深入研究。当然，在地区金融发展研究方面，张军洲（1995）、殷德生和肖顺喜（2000）都以“区域金融”分析为研究课题，但是张军洲缺乏对中国各地区金融数据的计算和分析，殷德生等虽收集整理了一些地区金融发展的数据，但没有形成统一的指标和可信的衡量方法。周立（2004）研究了中国各地区金融发展与经济增长关系（1978－2000），他收集了大量数据，并修正了国外衡量金融发展水平的指标，首次展示了改革开放以来我国各地区金融发展的状况，揭示金融发展促进经济增长的途径。虽然他的研究已经比较详尽和深入，但是对于具体地区的金融发展状况及其对经济发展的贡献大小，他的研究略显粗糙。所以，本文将力图从地区角度对这个问题进行补充。以长江三角洲三省市为研究对象，进行实证研究。通过个别分析和比较分析，客观评价三地金融发展状况及其发挥的功能。在此基础上，为促进长三角地区经济稳定、健康、持续发展，探讨加快金融进一步发展的改革方案和政策建议。1.2金融发展和经济增长理论回顾1.2.1经济增长理论经济增长是指在一个较长时期内一国总体潜在产出水平的提高。凯恩斯在研究工业化国家出现的新问题时，提出了有效需求不足的观点，主张工业化社会的景气变动是由总需求的变动而不是产量的变动引起的，从而可以通过扩大投资而增加就业，通过政府干预而调节经济，建立起现代宏观经济学。在凯恩斯理论的基础上，经济学家哈罗德从经济发展的各种现象中，提炼出国民收入持续增加这一现象，并冠以经济增长之名后，经济学界对经济增长的研究大大发展，形成了独特的经济增长理论。从哈罗德的理论出发，出现了许多经济增长理论，以下将介绍两个重要的经济增长理论：一、新古典经济增长理论。哈罗德第一次用经济模型的形式来揭示经济增长的机制。以后，多马又对模型进行了改良，建立了著名的“哈罗德－多马模型”。该模型把经济增长归结为三个要素：资本增加，劳动增加，以及劳动生产率的提高，即把这三个要素作为一国经济固有的媒介变量，说明经济增长的机制。但是，模型中的实际增长率、满意增长率和自然增长率三者难以吻合，“刀刃上的均衡”难以达到稳定的均衡状态。而且，在“哈罗德－多马”模型中，假定资本和劳动的需求在生产量中又占固定比例。对此，1950年以后，以美国为中心的新古典学派的学者提出了异议，他们认资本和劳动的组合依利息率和工资率的相对价格而变化，对劳动和资本的需求，是根据边际生产力学说和最优化理论推导出来的。此中，索洛、托宾、斯旺和米德进一步发展了经济增长理论，形成了新古典经济增长理论。新古典增长理论是从国民收入等综合性概念来把握经济增长，把一国经济看成国民收入这一简单商品的生产主体，根据边际理论，运用最优化假设分析资本、劳动、技术进步对经济增长的影响。二、新经济增长理论。随着经济发展，一些新的因素对经济增长的作用进一步增强，经济学家更关注经济增长中的这些因素，如人力资本、技术进步以及制度创新等。英国经济学家希克斯首先提出将技术进步作为经济增长的一个因素进行分析。美国的索洛和肯德里克等人开始推算技术进步对产量增长的贡献。西蒙、库兹涅茨对经济增长诸多新因素进行较为综合的分析。丹尼森也对经济增长因素进行了测定和分析，把产量增产率中的各个因素对增长所作的贡献进行分解，并计算各个因素的具体比重。80年代中期，罗默和卢卡斯重新掀起了经济增长理论研究的热潮。纵观经济增长理论，无论是从理论模型，还是具体的数量分析，尽管没有专门论述经济增长中的金融作用，但是实际上隐含了金融对于经济增长的作用。首先，新古典经济增长理论把资本投入作为经济增长的重要因素，而此又建立在储蓄能有效转化为投资的基础上。因此，金融因素对于促进储蓄转化为投资的数量、质量，对于资本的投入规模、效率都有重要作用。其次，在新经济增长理论中，尽管没有把金融作为一个独立的因素进行分析，但是仍把金融作为制度、技术进步等新经济增长因素的一个子因素，隐含在这些因素的作用中。再者，结合中国实际情况，在劳动力供给充分的条件下，资本投入无疑是最重要的因素，这又取决于金融的发展。因此，金融发展对于经济增长的作用是不容忽视，值得深入研究的。1.2.2金融发展的内涵剖析对“金融发展”给以明确定义的学者也许只有雷蒙德·W·戈德史密斯。他在《金融结构与金融发展》一书中指出：“金融发展是指金融结构的变化。因此，研究金融发展必须以有关金融结构在短期或长期内变化的信息为基础。”罗纳德·麦金农则更喜欢使用“金融增长”一词。他在《经济发展中的货币与资本》一书中的许多场合都用金融增长。通观全书，他所指的金融增长有两层意义。一是指某些微观的或宏观的金融变量的增加或增长。如货币增长、货币需求增加、资本积累增加、实际现金余款增加。二是指某些宏观金融变量之间的比率增长变化，这些比率主要有实际货币余额/实际国民收入、货币或金融资产/名义收入、国民储蓄/GNP，M2/GNP，（M2+银行债务）/GNP。麦金农第二层意义上的金融增长含义与戈德史密斯的金融发展定义基本上是一致的。就其内涵来看，都是指的金融结构。此外，与麦金农一样，爱德华·肖也以另一种语言说明了“金融发展”，这就是用“金融深化”来表达“金融发展”的内涵。由此看来，西方学者对金融发展的理解不尽相同。在笔者看来，主要原因还在于各自的理论分析体系和分析角度的差异。他们对于金融发展分析研究的表述差异不妨碍我们把握金融发展的本质，相反，更有助于我们从一般意义上对金融发展的全面理解。我们可以将金融发展定义为：一国在较长时期内宏观金融总量或人均量的持续增长，以及金融机制和金融结构等方面的不断改善，由此所形成的金融与经济的良性循环。这一表述所包含的命题有三个：A、金融发展表现为总量和质量两个方面；B、金融发展是一个较长时期的持续过程；C、金融发展的归宿是促进经济增长和社会进步。1.2.3金融发展理论概述第一，古典学派的理论关于货币金融与经济发展的相关关系，早在重商主义时期就成为经济学家探讨的课题。重商主义理论认为，财富就是货币，货币就是财富，而且经过国际间的流通（贸易顺差）可以增加一国的财富，因而货币的增加成为衡量一国经济发展的标尺。18世纪中叶，英法古典经济学取得重大进展，在他们看来，货币本身对经济无任何实质性的影响，但与货币联系的各种信用活动，特别是银行体系的建立与发展对经济发展具有极大促进作用。亚当·斯密在其《国民财富的性质和原因的研究》一书中，充分肯定了银行券与信用活动对经济发展的促进作用。斯密认为，发行银行券以代替金银铸币，可以节约流通费用，将其转用于生产，借以增进国民财富。同时，斯密也客观指出了银行体系在促进经济增长中的作用，“慎重的银行活动，可增进一国产业。但促进产业的方法，不在于增加一国资本，而在于使本无使用的资本大部分有用，本不生利的资本大部分生利。”“慎重的银行活动，以纸币代金银，比喻得过火一点，简直有些像架空为轨，使昔日的大多数通衢大道化为良好的牧场和稻田，从而大大增加土地和劳动的年产物。”熊彼特的理论19世纪后半叶，随着银行在经济中的地位逐步提高，信用创造的作用也日益为人们所认识和重视。于是，形形色色的信用创造论纷纷被提出，而约瑟夫·熊彼特在其《经济发展理论》一书中，提出了著名的创新理论和非常信用理论。在这里，熊彼特指出，“经济发展是指社会的经济活动中一切改变或替代传统方式和打破原来均衡状态的内部改革。它不再是原有传统过程的重复和继续，而是一种跳跃，是对传统过程的替代。”那么是什么因素推动着经济的发展？熊彼特认为，推动发展的因素包括内部因素与外部因素，而其中内部因素又起着主导作用，内部因素三种表现之一的生产方式变革，被熊彼特称为创新或创造性反应。创新需要投资，投资需要资本，而企业家资本的主要来源是银行信用，不是其它储蓄或票据贴现。格利和肖的理论格利和肖认为，金融的发展与经济的增长之间有着非常密切的联系。经济的发展是金融发展的前提和基础，而金融的发展则是推动经济发展的动力和手段。依格利和肖之意，实际产出的增长能力主要来自两个方面：一是资本存量的规模；二是资本存量的分配。在初始经济中，经济增长的能力受其金融制度的限制，在只有货币没有其他金融资产的情况下，储蓄、资本积累和从储蓄倒投资的有效配置都受到抑制，这种抑制又滞缓了产出与增长的速度。也就是说，初始经济对实际产出增长设置了严重的金融限制，不成熟的金融制度本身就是经济进步的羁绊。在格利和肖看来，由于初始的金融制度向较为成熟的金融制度的发展，首先表现为金融资产的增多，这种增多既包括金融资产种类的增多，又包括金融资产数量的增多。根据格利和肖的分析，金融技术主要有两种：一种是分配技术；另一种是中介技术。这两方面技术的创新，都能扩大可贷资金的市场广度，提高资金分配的效率，从而提高储蓄和投资的水平，最终使经济增长率得以提高。格利和肖的金融发展理论，较为客观地指出了金融发展与经济增长之间地辨证关系，正确地评价了金融体系利用其中介和分配技术，扩大了可贷资金的来源，但其仅从金融体系数量上影响经济的增长，并未正确指出由于资金价格的市场决定，会提高经济增长的效率。麦金农－肖的金融深化理论麦金农《经济发展中的货币和资本》和爱德华·肖《经济发展中的金融深化》的问世标志着金融发展理论的形成。其基本观点是：金融抑制——包括利率和汇率在内的金融价格扭曲以及其他手段——使实际经济增长率下降，并使金融体系的实际规模（相对于非金融量）下降。在所有情况下，这一战略阻碍了或严重妨碍了发展过程。而具有“深化”金融效应的新战略（它还有其他效应）——金融自由化战略——则总是促进经济发展的。第五，戈德史密斯的金融结构论戈德史密斯的代表作是1969年出版的《金融结构与发展》。书中，戈德史密斯使用了世界上35个具有代表性国家的相关资料，其中包括发达国家、欠发达国家和社会主义国家，而且囊括了上下一个世纪，其覆盖面之广、分析难度之大，前所未见。而且，戈德史密斯对金融发展理论的贡献是多方面的，他创造性地提出了衡量一国金融结构与发展水平的存量和流量指标；第一次对各国金融发展的差异进行了数量研究和比较研究；研究并揭示了金融深化的内部路径和规律；提出了金融发展与经济发展关系问题的重要性与研究方向。他通过比较分析得出了这样的结论：世界上只存在一条主要的金融发展道路，在这条道路上，金融结构的变化呈现出一定的规律性。尽管不同国家的起点（起始时间、发展速度）各不相同，但它们很少偏离这条道路，只有战争和通货膨胀例外。2国内外有关金融发展与经济增长的研究成果2.1国外有关金融发展与经济增长的研究成果关于金融发展与经济增长的关系，西方学者在理论上争论不休，实证的结果更多地支持熊彼特和希克斯等人的观点：即一个运行良好的金融系统对经济的长期增长是有促进作用的，它使得那些最有机会在创新产品和生产过程中成功的企业家能得到足够的资金，进行技术革新和产品生产，使经济增长得以实现。在实证研究方面，戈德史密斯（1969）的研究，具有开创性的贡献，他利用金融中介资产的价值与GDP的比值来衡量一国金融深化的水平。通过对35个国家1860－1963年金融发展与经济增长的跨国实证研究，他得出结论即金融体系规模与经济增长紧密相关，这奠定了金融发展与经济增长实证研究的基石。但是，根据这一研究，还不能确定金融发展与经济增长的因果关系。艾伦·盖尔博（Alan.Gelb，1989）为世界银行作的一项跨国研究成果表明，他所选的34个欠发达国家从1965-1985年的回归结果证实了实际利率、金融深化与经济增长正相关。Levine（1997）则从交易成本的角度对金融体系的作用做了全新的解释，他认为由于交易成本与信息成本的存在而产生了市场摩擦，金融中介的作用在于消除这些摩擦，起到融通储蓄、优化资本配置等作用。金融发展（包括金融工具的发展、金融市场的发展以及金融制度的发展）则降低了信息与交易费用，进而影响到了储蓄水平、投资决策、技术创新以及长期增长速度。在对发展中国家的金融发展与经济增长关系的研究方面，我们可以回溯到六、七十年代戈德史密斯（1969）、麦金农和爱德华·肖（1973）的研究成果。尤其是麦金农和爱德华·肖提出的“金融抑制”和“金融深化”的理论引起了广泛的关注。2.2国内有关金融发展与经济增长的研究成果周业安（1999）实证分析了中国政府的金融抑制政策对企业融资能力的影响。结果表明，信贷市场上的利率管制、价格和数量歧视导致了企业过度负债、逆向选择、寻租等现象，浪费了信贷资源；资本市场的行政管制则增加企业直接融资成本，损害投资者利益，弱化企业外部治理机制。两类市场抑制还直接阻碍了非国有经济的发展。这些结论基本支持金融抑制论。宾国强（1999）运用Granger检验方法对我国1978－1996年的GDP增长与实际利率（RR）、金融深化程度（M2/GDP）的时间序列进行了因果检验，得出的结论是实际利率、金融深化在Granger意义上构成了经济增长的原因。胡鞍钢（1999），王绍光等对中国通货紧缩、资本投入与经济增长贡献的定量研究，使宏观金融研究与宏观经济研究在方法论上得到了很好的结果。谈儒勇（2000）也从实证上研究了中国金融中介体发展和经济增长之间的实证关系、中国股票市场发展和经济增长之间的实证关系以及中国金融中介体发展和股票市场发展之间的实证关系，结论是在中国金融中介体发展和经济增长之间有显著的、很强的正相关关系，这意味着我国金融中介体的发展有可能促进经济增长，同时也意味着金融中介体的发展不能滞后于经济增长。韩廷春（2001）在对中国金融发展与经济增长的有关研究成果以及国际经验进行归纳与总结的基础上，建立了金融发展与经济增长的相关计量模型，运用中国经济发展过程中的有关数据进行了实证分析，其结论是：技术进步与制度创新是中国经济增长的最关键因素，金融深化理论与利率市场化改革必须与经济发展过程相适应，不能单纯追求金融发展与资本市场的数量扩张，应更加重视金融体系的效率与质量。孙杰（2002）用一系列相关指标来描述和量化金融结构、股票市场的发展、公司融资行为和经济增长的关系，得出的结论是在中国等发展中国家的新兴市场上，与银行体系密切相关的机构投资者是股票市场发展的主要力量，但是新兴经济体股票市场的规模并不是促进经济增长和公司行为规范的主要因素，因而金融深化的主张需要进行重新的审视。谭艳芝、彭文平（2003）将引起经济增长的因素分为量（储蓄、投资、资本积累）和质（投资效率、TVP）两类，采用1978年至2001年的数据实证分析中国金融发展与经济增长的关系。分析结果表明，金融发展对投资和资本积累的影响显著为正，但对经济增长的质的因素影响显著为负或不显著。综合起来，金融发展对经济增长率的影响不显著。沈坤荣、张成（2004）使用全国29个省市1978年到1998年的数据，引入虚拟变量，建立了经济增长率与私人部门贷款增长率的回归模型。实证分析认为：改革开放前，我国经济增长无法得到金融发展的强有力支持；改革开放后，私人部门贷款增长率开始表现出与经济的相关性，但呈现负相关关系；内生金融发展转化为经济发展动力的机制尚存在障碍。

3长三角金融发展与经济增长现状及衡量指标3.1长江三角洲经济增长与金融发展现状3.1.1长江三角洲概况及经济发展现状第一，长江三角洲的范围长江三角洲地区是我国最大的经济核心区之一，它位于长江入海口，自然条件优越，区位优势明显，经济基础良好，科技和文化教育事业发达。区域内共有1个直辖市——上海，3个副省级城市——南京、杭州、宁波，江苏省的苏州、无锡，浙江的湖州、嘉兴等16个城市，土地面积10万平方公里，占全国的1%；人口7534万人，占全国的5.9%。第二，长江三角洲在全国经济发展中的地位长江三角洲是我国东部沿海地区最重要的经济贸易区域，不仅处于长江经济带的核心和龙头地位，而且在全国经济发展中也具有至关重要的作用，主要表现在以下3个方面：（1）经济总量大，约占全国的1/4自改革开放以来，在市场力量和国家政策的双重作用下，我国各种经济要素和生产力布局正在逐步向珠江三角洲和长江三角洲集聚。从经济地位的变化来看，2004年上半年，这一地区创造了全国26%的GDP，完成了全国37%的外贸出口额，吸引了全国52%的实收外资，其经济总量领先于我国另两大城市群—珠江三角洲和京津唐地区。从发展趋势来看，在今后一段时期内，这种区域极化的趋势仍有可能得到进一步的加强。因此，长江三角洲地区在全国经济体系中具有支柱性的作用，该地区的发展对于全国的发展具有重要意义。（2）增长速度快，对全国的带动作用突出长江三角洲既是我国社会经济资源最密集的地区，也是高新技术发展的核心地带，又是我国在经济全球化进程中率先融入世界经济的重要区域。从改革开放以来国内生产总值年均增长速度来看，浙江、江苏和上海市分别居全国第三位、第四位和第十九位。在中国经济融入全球化、中国工业化进程进入新阶段的双重背景下，长三角以及长江经济带在国家经济格局中的地位越来越重要。2004年长三角地区国内生产总值在全国的比重突破20%。2004年长江三角洲地区16城市实现地区生产总值突破25000亿元大关，达到28775亿元，比2003年增加了4977亿元。3.1.2长江三角洲地区金融发展现状第一，上海市金融发展现状上海是我国近代银行业的发源地，其150多年的金融史是中国现代金融发展的缩影。早在20世纪30年代前后的10年间，上海的金融业空前发展，不仅是国内最大的金融中心，也是远东的国际金融中心。自党的“十四”大报告提出要在2010年把上海基本建成国际金融中心以来，上海目前已经成为国内最大的同业拆借市场、外汇交易市场、票据贴现市场、证券和保险市场，是国内外资金融机构最集中的地方，其金融人才和技术优势（包括信息技术）在国内处于领先地位。同时，上海的住房抵押市场、商品期货市场、白银市场（甚至黄金市场）等也已经成为全国最规范的交易中心。（1）金融运行概况：2004年实现金融业增加值741.68亿元，比上年增长13.7%。全市中外资金融机构各项存款余额19994.05亿元，当年新增2648.68亿元。全市城乡居民储蓄存款余额6960.99亿元，当年新增906.03亿元。个人消费贷款余额2672.65亿元，当年新增751.41亿元，其中住房按揭贷款余额2445.53亿元，当年新增728.09亿元；汽车消费贷款余额79.28亿元，当年减少5.4亿元。全年金融机构现金收入19969.87亿元，现金支出20358.79亿元。（2）金融资源进一步积聚，基本形成银行和非银行、中资和外资金融机构共同发展的格局。除中资金融机构有2907家外，在沪经营性外资金融机构已达113家，其中外资银行及财务公司75家（含15家同城支行），保险机构23家，证券机构15家。在沪经营的75家外资银行及财务公司资产总计达384.8亿美元，其中获准经营人民币业务的有55家，人民币资产总额达770.9亿元。有25家在沪外资银行被其总行确定为中国境内业务的主报告行。年内营业性外资金融机构新增4家同城支行、12家外资金融机构代表处。至年末在沪经营性外资金融机构实到资本金（营运资金）28.61亿美元，年内新增3.61亿美元，其中银行及财务公司实到资本金20.89亿美元，年内新增2.37亿美元；保险机构实到资本金4.1亿美元，新增0.9亿美元；证券机构实到资本金3.62亿美元，新增0.34亿美元。积。银行信用卡累计发放4932.98万张，全年交易额1706亿元，比上年增长8.7%，其中持卡消费1151亿元，增长77.4%。（3）金融市场在规范中平稳运行，全年上海证券交易所各类证券成交额7.67万亿元，比上年下降7.3%，其中股票成交额2.65万亿元，比上年增长27.1%；债券成交额4.97万亿元，比上年下降19.3%；基金成交额249.1亿元，下降31.2%。证券品种不断增加，至年末上市证券数996只，比上年增加82只，其中股票881只，增加57只。中国外汇交易中心全年外汇成交额2090.41亿美元，比上年增长38.3%。期货市场交易增势强劲，全年成交量达8115.47万手，比上年增长1.2%；成交金额8.43万亿元，增长39.3%。黄金市场交易活跃，全年成交黄金665.3吨，比上年增长41.35%，成交金额730.97亿元，增长59.17%；成交铂金27.78吨，成交金额64.25亿元。保险事业快速发展，全年保费收入307.11亿元，比上年增长5.9%。至年末全市有各类保险公司55家，比上年增加14家；保险中介机构110家，增加49家。江苏省金融发展现状江苏省的金融业虽然不如上海发达，发展历史比较短。但是，江苏作为我国东部沿海发达地区，其金融业的发展速度以及发展前景不容小觑。（1）金融运行概况：2004年末江苏辖内金融机构本外币各项存款余额比年初增加2850.13亿元，比上年少增658.5亿元。年末江苏辖内金融机构本外币各项贷款余额比年初增加2367.24亿元，比上年少增993.84亿元。从贷款期限结构看，短期贷款比重持续下降，中长期贷款比重持续上升，金融机构资金使用呈长期化趋势。短期贷款和中长期贷款新增额占人民币各项贷款新增额的比重分别为29.05%和58.72%。全年金融机构现金收入46291.68亿元，现金支出46673.62亿元。（2）证券市场。2004年全省境内市场通过股票发行共筹集资金22.25亿元。其中，首次发行上市筹集资金16.44亿元；配股筹集资金2.87亿元；增发筹集资金2.94亿元。全年又有2家企业在香港创业板上市，筹资14750万港元。至年末全省在境内市场共有上市公司87家，累计通过股票发行筹集资金522.51亿元。（3）保险业呈恢复性增长，人身险在发展中稳步调整。2004年全省保费收入418.95亿元，比上年同期增长9.41%。其中，前三季度比上年同期分别增长12.74%、1.55%、19.95%，具明显恢复性增长态势。财产险较快增长，人身险在发展中稳步调整。全年财产险保费收入84.52亿元，比上年同期增长37.03%；人身险保费收入334.43亿元，比上年同期增长4.11%。全年财产险理赔支出44.16亿元，比上年同期增长20.50%；人身险理赔及给付69.04亿元，比上年同期增长59.52%。浙江省金融发展现状纵观中国金融历史，南有浙江钱庄，北有山西票号。长久以来，浙江省一直是金融业，尤其是地方金融业十分发达的省份。四大国有商业银行在浙江皆有不凡业绩，而且，全国十大股份制商业银行如交通银行、上海浦东发展银行、中信实业银行、华夏银行等纷纷落户杭州。同时浙江的民间金融（由民营金融机构为企业或个人提供各种金融服务）生命力非常顽强，在全国极具代表性。民间金融不仅为私营企业融资提供了一条重要的渠道，而且民间金融在特定时期对国有企业的资金需求也提供了帮助，在一定程度上对维持国有企业的运作与发展起到了积极作用。（1）金融运行概况：2004年末浙江省金融机构本外币各项存款余额增长15.8%，增速比上年回落13.8个百分点，全年新增2446.23亿元，比上年少增1073.72亿元。贷款增长波动明显，信贷结构继续优化。2004年末浙江省本外币各项贷款余额比上年增长20.8%，增速回落20.5个百分点。其中：中长期贷款新增1208.67亿元，比上年少增400.02亿元；短期贷款（包括票据融资）新增979.66亿元，比上年少增938.72亿元。全年金融机构现金收支总量快速增长，累计现金收入63773.82亿元，比上年同期增长27.8%，累计现金支出64177亿元，比上年同期增长27.6%；现金净投放比上年多19.72亿元。（2）浙江省作为全国农村信用社改革的8个试点省份之一，2004年试点工作在各项政策的推动和各方力量的支持下进展有序。年末全省81家农村信用社已有78家完成了增资扩股工作，全年新增资本净额56.71亿元，增幅312.8%，资本充足率从2002年底的3.22%上升到10.54%；全省拟组建农村合作银行的25家农村信用联社中，有6家已获准开业，18家获准筹建；拟组建县联社统一法人的42家农村信用联社中，有6家已获准开业，35家获准筹建；13家两级法人农村信用联社的规范工作顺利开展。（3）证券保险业发展状况：2004年末浙江省共有证券公司6家，证券营业部186家，证券投资咨询机构14家，证券服务部84家，全年所有证券营业部共完成交易额6322.7亿元，比上年增长38.1%。共有期货经纪公司13家，期货营业部39家，代理期货交易2.3万亿元，比上年增长64%。全年全省共有20家公司公开发行了新股，其中境内首次公开发行18家，为上年的2.6倍，占全国新增上市公司总数的1/6。股票发行共募集资金净额58.8亿元，比上年同期净增长47%，其中2004年6月深圳证交所中小企业板启动后，至年末已有12家浙江中小企业在该板上市，融资总额28.44亿元，公司数量和筹资总额均占全国近1/3。至2004年末全省共有保险公司省级分公司21家，其中财产险公司13家，人寿险公司8家。全省实现保费收入291.03亿元，比上年增长11.8%。3.2衡量指标第一，经济增长衡量指标目前，国内外衡量经济增长最常用的指标是GDP增长率。在本文的分析中，采用“名义人均GDP”来衡量各地经济增长水平，这里用符号PGDP表示。需要说明的是：（1）采用当年名义GDP的绝对值，而不采用相对增长率，是为了更直观地体现当年金融发展对当年总体经济水平的贡献力度；（2）采用人均GDP（PGDP）是为了便于剔除地区间人口因素的干扰，有利于比较各地经济增长状况。金融发展衡量指标对于用什么指标来衡量金融发展更为合适，经济学家们的看法比较一致。本文借鉴前人的经验，结合具体数据的可获得性，决定采用以下指标来衡量金融发展水平：（1）金融相关率（FinancialInterelationsRatio，FIR），这是戈德史密斯提出的衡量一国金融结构和金融发展水平的存量和流量指标。FIR指某时点上现存金融资产总额（含重复计算部分）与国民财富（实物资产总额加上对外净资产）之比。通常简化为金融资产总量与GDP之比。麦金农（1973）则重点研究了发展中国家的金融抑制与金融深化问题。他在衡量一国的金融发展水平时，主要使用了货币存量（M2）与GDP的比率作为衡量其经济货币化的尺度。国际上通常采用戈氏和麦氏这两种指标来衡量一国的金融发展水平，但是显而易见地，这两种指标都是从整体上去衡量一国的金融发展程度的。在分析中国长三角地区金融发展差距时，由于缺乏各地区金融资产和M2的统计数据，无法直接使用戈氏和麦氏这两种指标，而只能向国内一些学者那样，利用金融机构的存贷款的数据作为金融资产的一个窄的衡量指标，来对上海、江苏、浙江的金融发展水平进行比较。这样，我们就可以将金融相关比率（FIR）定义为：FIR=（Dt+Lt）GDP（3-1）其中，Dt代表全部金融机构存款余额（Deposits），Lt代表全部金融机构贷款余额（Loans）。（2）实际利率（RR），这是麦金农在分析金融深化时提出的指标，RR=d－p（d为存款利率，p是通货膨胀率，用CPI指数来衡量），由于中央银行实行统一的利率管制和利率的非市场化，实际利率的差异就只能反映在各地通货膨胀率的差异上，这有可能使得反映各地真实资本供求所决定的真实利率在数据上得不到很好的体现。（3）股票市场融资额（SV），在深化金融体制改革和国有企业股份制改造的进程中，通过改制上市融资、资产重组、降低资产负债比率己经成为促进企业转换机制、发展资本市场、带动地区经济增长的一条非常重要的途径，这是一个衡量长三角三省市金融发展程度的较好的指标，但是因该指标易受股票市场景气的影响，存在较大的波动。3.3统计数据表1我国1990年前金融机构法定存款利率（一年期）（%）年份197819791980198119821983存款利率1.053.965.45.45.765.76年份198419851986198719881989存款利率5.766.847.27.28.6411.34数据来源：周立《中国各地区金融发展与经济增长（1978－2000）》表6－12表2我国1990年后金融机构法定存款利率（一年期）（%）调整时间1990.04.151990.08.211991.04.211993.05.151993.07.111996.05.011996.08.23存款利率10.088.647.569.1810.989.187.47调整时间1997.10.231998.03.251998.07.011998.12.071999.06.102002.02.212004.10.29存款利率5.675.224.773.782.251.982.25数据来源：中国人民银行网站表3我国1990年后加权平均后的金融机构法定存款利率（一年期）（%）年份19901991199219931994199519961997利率10.447.987.569.4410.9810.989.177.12年份1998199920002001200220032004利率5.032.922.252.252.021.982.03注：上表中的利率是在表2的基础上加权平均而得，例如：1991年的利率=8.64*110/365+7.56*255/365=7.98表4上海市1978－2004经济增长和金融发展统计数据 指标年份PGDP（元）SV（亿元）CPIp（%）Dt（亿元）Lt（亿元）GDP（亿元）19782498100.50.5242.93153.37272.8119792568100.90.9267.92165.16286.4319802738105.95.9130.65207.92311.8919812813101.41.4158.98223.01324.7619822877100.30.3184.72228.82333.0719832963100.20.2204.23240.92351.8119843259102.22.2236.94250.02390.8519853855115.215.2278.43333.15466.7519864008106.36.3253.05474.18490.8319874396108.18.1447.03597.33545.4619885161120.120.1462.32608.34648.3019895489115.915.9527.34744.97696.54199059100.35106.36.3746.14964.76756.45199169551.64110.510.5954.061166.78893.771992865284.01110.010.01320.991458.321114.32199311700131.12120.220.21837.891841.701511.61199415204131.12123.923.92796.582323.301971.92199518943131.12118.718.73783.512822.712462.57199622275146.98109.29.24822.993457.782902.20199725750190.14102.82.86207.474165.813360.21199828240237.38100.00.06347.364824.833688.20199930805284.05101.51.57141.195475.754034.96200034547392.66102.52.57836.266150.434551.15200137382416.79100.00.09681.337477.644950.84200240646445.46100.50.512325.869366.375408.76200346718463.06100.10.115576.8511520.306250.81200455307469.60102.22.218118.5412849.897450.27表5江苏省1978－2004经济增长和金融发展统计数据 指标年份PGDP（元）SV（亿元）CPIp（%）Dt（亿元）Lt（亿元）GDP（亿元）1978430100.10.159.87112.75249.241979509101.01.076.86126.41298.551980541105.65.695.81159.25319.801981586101.51.5122.20191.43350.021982645100.90.9140.91212.86390.171983716100.40.4160.71228.76437.651984843103.03.0194.12303.02518.8519851053109.59.5218.39354.89651.8219861193107.17.1311.49482.01744.9419871462109.29.2365.40571.68922.3319881891121.921.9515.35742.101208.8519892038117.117.1640.84835.561321.8519902103103.23.2860.341013.501416.5019912347104.94.91136.511230.491601.3819923097106.66.61422.601480.802136.02199343088.0118.218.21797.331777.802998.161994578533.29123.223.22481.102218.154057.391995729919.93115.815.83500.492875.395155.251996844729.13109.39.34649.493574.856004.211997934483.14101.71.75623.684454.566680.3419981002145.8499.4-0.66578.805063.577199.9519991066548.2998.7-1.37470.435535.157697.8220001177388.63100.10.17462.495614.118582.7320011292242.74100.80.89261.826469.089511.9120021439153.8099.2-0.811881.198234.5810631.7520031680948.66101.01.015378.4911299.5512460.8320042070522.22104.14.118211.0213480.9815403.16表6浙江省1978－2004经济增长和金融发展统计数据 指标年份PGDP（元）CPIp（%）Dt（亿元）Lt（亿元）GDP（亿元）1978331100.10.135.7948.9123.721979417102.12.144.9254.91157.641980470108.08.060.7473.30179.681981530101.51.574.2685.85204.451982597100.90.988.2097.88233.411983648102.02.0108.14109.42256.231984807103.03.0143.17161.39322.0719851063114.814.8185.66210.81427.5019861231106.26.2252.57295.71500.0619871470108.88.8307.97365.87603.7119881842121.521.5354.26433.41765.7619892009118.218.2441.13505.48843.7219902122102.12.1606.01618.14897.9919912540103.53.5789.64749.931081.7519923187107.57.51036.72972.091365.0619934431119.819.81316.531247.761909.4919946149124.824.81910.981627.842666.8619958074116.616.62623.602103.653524.7919969455107.97.93400.192584.094146.06199710515102.82.84297.073273.734638.2419981124799.7-0.35264.213897.124987.5019991203798.8-1.26273.154650.505364.89200013309101.01.07299.575423.526036.3420011465599.8-0.28823.126482.226748.1520021683899.1-0.911242.848612.817796.00200320147101.91.914758.1512014.289395.00200423924103.93.917236.6214350.7511243.00数据来源：表4、表5、表6的数据都来自于《新中国五十五年统计资料汇编》。需要说明的是，由于无法找到浙江省1978－1983的CPI数据，这里用该省的商品零售价格指数（RPI）近似代替。表7沪、苏、浙1978－2004年历年实际利率（RR）和金融相关率（FIR）实际利率（RR）金融相关率（FIR）上海江苏浙江上海江苏浙江19780.550.950.951.450.690.6819793.062.961.861.510.680.631980-0.50-0.20-2.601.090.800.7519814.003.903.901.180.900.7819825.464.864.861.240.910.8019835.565.363.761.270.890.8519843.562.762.761.250.960.951985-8.36-2.66-7.961.310.880.9319860.900.101.001.481.071.101987-0.90-2.00-1.601.911.021.121988-11.46-13.26-12.861.651.041.031989-4.56-5.76-6.861.831.121.1219904.147.248.342.261.321.361991-2.523.084.482.371.481.421992-2.440.960.062.491.361.471993-10.76-8.76-10.362.431.191.341994-12.92-12.22-13.822.601.161.331995-7.72-4.82-5.622.681.241.341996-0.03-0.131.272.851.371.4419974.325.424.323.091.511.6319985.035.635.333.031.621.8419991.424.224.123.131.692.042000-0.701.700.803.071.522.1120011.801.002.003.471.652.2720021.122.422.524.011.892.5520031.480.58-0.324.332.142.852004-0.58-2.48-2.284.162.062.81注：实际利率（RR）＝d－p（d为法定存款利率，p为通货膨胀率），1999年11月1日起对居民存款利息所得征收20%的利息税，所以2000－2004年的加权平均的实际存款利率是经过利息税调整后计算出来的，例如：上海2000年的实际利率＝2.25*（1－20%）－2.5＝－0.70；金融相关比率（FIR）＝（Dt＋Lt）/GDP，Dt，Lt，GDP，p的数据见表4、表5和表6，d的数据见表1和表3。4长江三角洲地区金融发展和经济增长实证分析本章是全文的重点，笔者将利用第三章中的各项衡量金融发展水平和经济增长的相关指标及其在1978－2004年的统计数据，运用SPSS统计软件对长江三角洲三省市金融发展与经济增长的相关性分别进行实证分析。由于统计数据在时间跨度上不一致，例如：指标PGDP，RR和FIR的时间区间均为1997－2004年，而指标SV的时间跨度较小（这是由于我国股票市场起步较晚）。因此，在本章的实证分析中，首先采用二元回归分析模型，以经济增长PGDP的对数为因变量，以实际利率（RR）和金融相关率（FIR）为自变量，然后采用一元回归分析模型，以经济增长（PGDP）的对数为因变量，以股票市场融资额（SV）的对数为自变量，分别进行回归分析。4.1二元回归分析二元回归模型：LnPGDP=+FIR+RR（4-1）其中：LnPGDP为人均GDP（PGDP）的对数，为常数项，、为线性回归系数。以下根据这个模型，分别对上海、江苏、浙江三地的具体数据进行线性回归，研究区间为1978－2004年，回归方式为“逐步回归（Stepwise）”，回归结果如下：（一）上海市表4.1ModelSummaryModelRRSquareAdjustedRSquareStd.ErroroftheEstimate1.965（a）.930.928.28880aPredictors：（Constant），FIR表4.2ANOVA（b）ModelSumofSquaresdfMeanSquareFSig.1Regression27.895127.895334.446.000（a）Residual2.08525.083Total29.98026aPredictors：（Constant），FIRbDependentVariable：LnPGDP表4.3Coefficients（a）ModelUnstandardizedCoefficientsStandardizedCoefficientstSig.BStd.ErrorBeta1Constant6.667.14745.382.000FIR1.063.058.96518.288.000aDependentVariable：LnPGDP表4.4ExcludedVariables（b）ModelBetaIntSig.PartialCorrelationCollinearityStatisticsTolerance1RR-.059（a）-1.122.273-.2231.000aPredictorsintheModel：（Constant），FIRbDependentVariable：LnPGDP上面4张表是采用SPSS软件而得到的上海市的回归结果。采用逐步回归，即逐步将FIR和RR引入回归模型。表4.1显示了可决系数（RSquare）为0.930，接近1，这说明回归直线的拟合度较好。表4.2显示了模型1的方差分析结果，P值<0.01，高度显著，这说明所用模型有统计学意义。表4.3显示了回归系数（coefficients），从表中可知：只有金融相关率（FIR）进入回归模型，它的T检验的值为18.288，P值<0.01，通过了检验。但是实际利率（RR）没有进入回归模型，表4.4给出了剔除变量RR的原因：RR在T检验中的P值为0.273>0.1，没有通过检验。最后，我们可以从表4.3中得到最终回归结果：LnPGDP=6.667+1.063FIR（4-2）（二）江苏省表4.5ModelSummaryModelRRSquareAdjustedRSquareStd.ErroroftheEstimate1.917（a）.841.834.514092.939（b）.881.872.45272aPredictors：（Constant），FIRbPredictors：（Constant），FIR，RR表4.6ANOVA（c）ModelSumofSquaresdfMeanSquareFSig.1Regression34.897134.897132.039.000（a）Residual6.60725.264Total41.504262Regression36.585218.29389.251.000（b）Residual4.91924.205Total41.50426aPredictors：（Constant），FIRbPredictors：（Constant），FIR，RRcDependentVariable：LnPGDP表4.7Coefficients（a）ModelUnstandardizedCoefficientsStandardizedCoefficientstSig.BStd.ErrorBeta1Constant4.309.33412.897.000FIR2.898.252.91711.491.0002Constant4.216.29614.245.000FIR2.973.224.94113.293.000RR-.049.017-.203-2.870.008aDependentVariable：LnPGDP表4.8ExcludedVariables（b）ModelBetaIntSig.PartialCorrelationCollinearityStatisticsTolerance1RR-.203（a）-2.870.008-.505.987aPredictorsintheModel：（Constant），FIRbDependentVariable：LnPGDP上面4张表是采用SPSS软件而得的江苏省的回归结果。采用的是逐步回归，即逐步将FIR和RR引入回归模型。表4.5显示的模型1和模型2的可决系数（RSquare）均接近1，这说明两条回归直线的拟合度均较好。表4.6显示了模型1和模型2的方差分析结果，P值均小于0.01，高度显著，这说明两个模型均有统计学意义。表4.7显示了两个模型的回归系数（coefficients），这里，我们关注模型2的回归结果。可见，FIR的P值和RR的P值都小于0.01，通过了T检验，进入了回归模型。但是，FIR的P值比RR的P值要小，这说明FIR的显著性更高。最后，我们可以从表4.7中得到最终回归结果：LnPGDP=4.216+2.973FIR－0.049RR（4-3）（三）浙江省表4.9ModelSummaryModelRRSquareAdjustedRSquareStd.ErroroftheEstimate1.912（a）.832.826.571762.924（b）.853.841.54581aPredictors：（Constant），FIRbPredictors：（Constant），FIR，RR表4.10ANOVA（c）ModelSumofSquaresdfMeanSquareFSig.1Regression40.544140.544124.022.000（a）Residual8.17325.327Total48.716262Regression41.566220.78369.765.000（b）Residual7.15024.298Total48.71626aPredictors：（Constant），FIRbPredictors：（Constant），FIR，RRcDependentVariable：LnPGDP表4.11Coefficients（a）ModelUnstandardizedCoefficientsStandardizedCoefficientstSig.1（Constant）BStd.ErrorBeta19.164.0001（Constant）5.222.27219.164.000FIR1.945.175.91211.137.0002（Constant）5.155.26319.628.000FIR1.981.168.92911.802.000RR-.035.019-.146-1.853.076aDependentVariable：LnPGDP表4.12ExcludedVariables（b）ModelBetaIntSig.PartialCorrelationCollinearityStatisticsTolerance1RR-.146（a）-1.853.076-.354.987aPredictorsintheModel：（Constant），FIRbDependentVariable：LnPGDP上面4张表是采用SPSS软件而得的浙江省的回归结果。采用的是逐步回归，即逐步将FIR和RR引入回归模型。浙江省的回归结果和江苏省的回归结果较相似。表4.9显示的模型1和模型2的可决系数（RSquare）均接近1，这说明两条回归直线的拟合度均较好。表4.10显示了模型1和模型2的方差分析结果，P值均小于0.01，高度显著，这说明两个模型均有统计学意义。表4.11显示了两个模型的回归系数（coefficients），这里，我们关注模型2的回归结果。可见，FIR的P值和RR的P值都小于0.01，通过了T检验，进入了回归模型。但是，FIR的P值比RR的P值要小，这说明FIR的显著性更高。最后，我们可以从表4.11中得到最终回归结果：LnPGDP=5.155+1.981FIR－0.35RR（4-4）分别得出沪、苏、浙三地回归结果后，有必要对三地回归结果做一下比较分析。首先，分析三地回归结果的共性。（1）通过观察T检验的P值（见表4.3、表4.4、表4.7、表4.11），可以发现三地金融相关率（FIR）的显著性明显高于各自的实际利率（RR）的显著性，并且，在各地的回归方程中，FIR的回归系数绝对值远大于RR的回归系数绝对值（上海市的回归方程中无RR，可以认为RR的系数绝对值为0），这都充分证实了FIR对经济增长的贡献较大，而RR对经济增长的贡献在相对较弱，即RR每变动一个百分点对人均GDP（PGDP）的影响很小。究其原因，笔者认为这是我国长期采用官方利率的结果。利率非市场化，由中央银行实行统一的利率管制，实际利率的差异就只能反映在各地的通货膨胀率的差异上。事实上，实际利率的水平无法真实地反应各地资金供求状况，甚至往往严重偏离资金供求的均衡利率，这必然会影响统计结果的有效性。（2）在三个回归方程中，可以看到FIR的系数为正，这表明FIR与LnPGDP正相关，从而与PGDP正相关，这意味着：在其他条件不变的情况下，提高金融相关比率，有利于增加人均GDP。然而，江苏、浙江两省的回归方程显示，RR的系数为负，RR与LnPGDP负相关，也就是说：在其他条件不变的情况下，降低实际利率水平，有利于增加人均GDP。第二，三地回归结果的差异。（1）FIR对LnPGDP的影响大小不同。上海的回归方程中，FIR的系数为1.063，江苏的FIR系数为2.973，浙江的FIR系数为1.981，相比之下，上海的FIR对人均GDP的贡献幅度最小，江苏的最大，浙江则居中。（2）RR对LnPGDP的影响也有较大差别。上海的RR系数为0，江苏的RR系数为－0.049，浙江的为－0.35，可见，浙江的实际利率对该省的人均GDP影响最大，上海的实际利率对该市的人均GDP几乎没有影响。4.2一元回归分析一元回归模型：LnPGDP=+LnSV（4-5）其中：LnPGDP为人均GDP（PGDP）的对数，LnSV为股票市场融资额（SV）的对数，为常数项，为线性回归系数。以下根据这个模型，分别对上海、江苏两地的具体数据进行线性回归（可惜的是，无法找全浙江的SV数据，失去了回归分析的意思，只能放弃），回归结果如下所示：上海市（由于上海市的股票市场起步较早，所以研究区间选择在1990－2004年）表4.13ModelSummaryModelRRSquareAdjustedRSquareStd.ErroroftheEstimate1.847（a）.718.696.38805aPredictors：（Constant），LnSV表4.14ANOVA（b）ModelSumofSquaresdfMeanSquareFSig.1Regression4.97814.97833.058.000（a）Residual1.95813.151Total6.93614aPredictors：（Constant），LnSVbDependentVariable：LnPGDP表4.15Coefficients（a）ModelUnstandardizedCoefficientsStandardizedCoefficientstSig.BStd.ErrorBeta1Constant8.641.25134.421.000LnSV.283.049.8475.750.000aDependentVariable：LnPGDP江苏省（江苏省的股票市场起步较上海迟，因此将研究区间定为1993－2004年）表4.16ModelSummaryModelRRSquareAdjustedRSquareStd.ErroroftheEstimate1.500（a）.250.175.40308aPredictors：（Constant），LnSV表4.17ANOVA（b）ModelSumofSquaresdfMeanSquareFSig.1Regression.5411.5413.331.098（a）Residual1.62510.162Total2.16611aPredictors：（Constant），LnSVbDependentVariable：LnPGDP表4.18Coefficients（a）ModelUnstandardizedCoefficientsStandardizedCoefficientstSig.BStd.ErrorBeta1Constant8.015.67211.927.000LnSV.335.183.5001.825.098aDependentVariable：LnPGDP以上六张表显示了上海和江苏的一元回归的具体结果。其中，表4.13和表4.16都揭示出一元线性回归的拟合效果，上海的可决系数（RSquare）为0.718，江苏的可决系数（RSquare）为0.25，可见，上海的拟合效果远好于江苏。笔者认为，这可能由于两方面原因：第一，上海一元回归的研究区间比江苏的长些（上海的研究区间为15年，而江苏为12年），使得上海的线性回归拟合效果好些。如果能够延长江苏省的研究区间，也许它的拟合效果能够提高；第二，上海的股票业起步早，发展相对迅速，股票市场的融资功能发挥较好，从而，其对经济的推动作用也较大（这可以从表4.15和表4.18中看出，上海T检验的P值远小于江苏省的P值），使得SV和PGDP的相关性较强，相比之下，江苏省的SV和PGDP的相关性较弱。上海市的一元回归方程：LnPGDP=8.641+0.283LnSV（4-6）江苏省的一元回归方程：LnPGDP=8.015+0.335LnSV（4-7）观察以上两个回归方程，可以发现：（1）两地的回归系数和常数项十分接近，差别不大。这可能由于上海、江苏同为东部金融业较发达地区，股票市场对经济的推动作用存在相似性；（2）两地L