2.面板数据模型的协整检验。

　　通过上述的分析，东部和中部地区的LNRJGDP、LNFIR、LNLD、LNRL均为平稳序列，而西部和东北地区除LNFIR为一阶单整外，其余变量也均为平稳序列。在此基础上，检验多个变量之间是否存在长期稳定的协整关系。本文主要采用Pedroni检验方法对面板数据模型进行检验。从表3的Pedroni检验结果可以看出：①东部地区面板数据模型的协整检验结果显示，除PanelADF和GroupADF的统计值不能通过显著性检验外，其他统计量值均通过显著性检验，表明LNRJGDP、LNFIR、LNLD、LNRL各变量之间存在长期稳定的协整关系；②中部地区面板数据模型的协整检验结果显示，Panelv、Panelrho以及Grouprho的统计值通过显著性检验，表明中部地区各变量之间存在长期稳定的协整关系；③西部地区面板数据模型的协整检验结果显示，除Panelv和GroupADF的统计值不能通过显著性检验外，其他统计量值均通过显著性检验，表明西部地区各变量之间存在长期稳定的协整关系；④东北地区面板数据模型的协整检验结果显示，Panelrho、Grouprho以及GroupPP的统计值通过显著性检验，表明东北地区各变量之间存在长期稳定的协整关系。因此，对每一个区域而言，各变量之间都存在长期稳定的协整关系，在此基础上对面板数据模型进行回归，其结果更具有效性。

　　3.模型的选择与建立。

　　面板数据是同时在时间和截面空间上取得的二维数据。运用面板数据对现实经济生活中的现象进行分析时，主要可以建立三种模型，即混合横截面模型、固定效应模型和随机效应模型。在具体的分析过程中，可依据Hausman检验统计量和伴随概率判断应建立固定效应模型还是随机效应模型，并进一步依据F统计量检验建立混合模型还是固体效应模型。

　　4.面板数据模型的参数估计。

　　为具体分析我国区域金融对区域经济增长的贡献度，本文利用1997～2013年31个省市四大经济区域的面板数据进行回归分析。从模型的回归结果可以看出，东部地区LNFIR和LNRL的系数非常显著，而从LNFIR、LNLD、LNRL的回归系数可知，1997～2013年间，区域金融规模、区域金融效率、区域金融结构对区域经济增长均具有显著的正向影响。其中，金融规模和金融结构对经济增长的促进作用较大，而金融效率对东部地区的经济增长并没有显著的促进作用。中部地区LNRL的系数非常显著，并对该区域经济增长起主要的推动作用。此外，可以发现金融规模对中部地区的经济增长具有负作用。西部地区LNLD和LNRL的系数非常显著，但从LNLD和LNRL的回归系数看出，金融结构对西部地区经济增长起主要的推动作用，而金融效率对经济增长具有负向的影响。东北地区LNFIR和LNRL的系数非常显著，金融结构对区域经济增长具有正向的推动作用，但金融规模对该区域的经济增长却表现为抑制作用。

　　四、结论与启示

　　本文基于中国1997～2013年31个省市的面板数据，通过构建固定效应模型研究区域金融各要素支持区域经济增长的效应，得出三个基本结论：①区域金融规模对东部地区经济增长具有显著的推动作用，而对中、西、东北地区的经济增长没有显著的影响；②区域金融效率对促进区域经济增长并没有显著的作用；③区域金融结构在区域经济增长中发挥着主要作用，对东、中、西、东北地区的经济增长均具有重要的贡献。以上结论显示，中国区域金融发展对区域经济增长的影响存在地区性差异，并且金融各要素对区域经济发展的贡献度也不同。由此，可以得到以下启示。第一，推行有差别的金融政策，实现金融政策的区域化。目前，我国区域金融与区域经济发展存在非均衡性。各地区间的经济发展水平差异较大，在一定程度上与区域金融存在密切的相关关系。通过上述的实证分析，区域金融各要素对区域经济增长的贡献度存在差异，因而，应针对区域金融与区域经济增长的特点，实施差别的金融政策，实现区域金融的协调发展，以缩小区域经济发展水平的差异。第二，积极推动区域金融创新，提高区域金融服务于区域经济的效率。首先，政府应根据区域经济发展的特点给予一定的政策支持，为金融创新创造有利环境。其次，金融部门应不断完善金融服务体系，提高区域金融服务区域经济协调发展的能力。最后，深入推进金融生态环境建设。第三，深化金融改革，实现区域金融与经济的均衡协调发展。中国区域经济发展的非均衡性，其重要的一个影响因素就是金融体系不完善和金融机制的不健全。因而，只有通过不断地深化金融改革，建立一个多层次、多元化、功能齐全的金融体系，实现区域金融的均衡发展，才能促进区域经济的协调发展。