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生源地助学贷款主要面向农村尤其是中西部边远地区农村。本研究通过实地调查与问卷调查发现，生源地助学贷款已渐成学生的“第二财政”；其规模与普通中学毕业人数、生源地人口、乡村从业人数、农村居民人均纯收入和人均GRP显著相关；但银行放贷意愿是决定贷款规模的最主要因素，而且贷款审批发放的“计划色彩”仍十分浓厚。
表示预测变量，其中n为预测变量的个数，y与
的真实关系可由下面回归模型近似刻画：y=
。其中ε是随机误差，
称为回归参数或回归系数，它们是未知常数，可通过观测数据来估计。预测变量包括可能的影响因素，如银行放贷意愿、父母工作类型、家庭所在地、家庭劳动力人数、家中上学人数、学生家庭收入、资助中心工作状况、计划思维、农村居民人均纯收入、人均GRP、普通中学毕业人数、生源地人口、乡村从业人数、预算内教育经费等等。显然，这些预测变量之间并非相互独立，比如学生家庭收入与父母工作类型、家庭劳动力人数之间就是高度相关的。 
一、研究设计 生源地助学贷款主要面向农村尤其是中西部边远地区农村。米格代尔(1996)指出：“要想理解国家中心，你必须首先研究偏远的农村。”[1]中国是农业大国，2009年全国总人口中，城镇人口62186万，占46.6％，乡村人口71288万，占53.4％，[2]可见中国社会结构的重心仍然偏向农村。本研究的样本主要从中西部农村选取。 单因素描述统计方法概念清晰、方法简洁，但这种方法只陈述了单个因素对研究对象的影响，并且可能隐含了未被剔除的其他因素的影响，因而会导致单个因素的影响被夸大。本研究在进行单因素描述统计的同时，也使用了多变量相关分析及线性回归分析，然后将结果进行对照。 (一)样本的地区选择 在调查点的选取方面，笔者一是考虑了有特色的地区，二是考虑了有代表性的地区。本研究先后选择了2007年开始生源地信用助学贷款试点的甘肃省以及2008年才开始试点的安徽省。两省都位于中西部地区，生源地助学贷款需求很大。在甘肃省，我们首先与当地政府职能部门取得联系，以获得他们的支持和帮助，然后深入到县级学生资助中心、高校进行实地走访和问卷调查。 (二)样本及变量的确定 本研究建立的学生样本包括9091名在校大学生，其中既有获得过生源地助学贷款的学生，也有从未申请过该贷款者；选取高校学生资助管理干部样本37个。两者均覆盖了从“985”院校到高职高专、民办院校等各种类型高校；已经实施生源地助学贷款的样本地区包括安徽省17个地级市以及随机得到的全国165个县级单位(县级市/县/区/旗)。 为了探讨影响生源地助学贷款开展的可能因素，本研究将贷款实际发放的人数作为因变量，而忽略了贷款金额，原因是绝大多数学生贷款都会达到6000元/年的上限，笔者将贷款人数与贷款金额进行相关性检验，结果相关系数高达0.887，因此两者实际上是一个变量。对于自变量的选取，本研究尝试从经济、社会制度、文化等维度寻找可能的影响因素。在宏观经济运行中，人均地区生产总值(GRP)、农村居民人均纯收入(Z)可以大致反映一个地区(尤其是农村地区)的经济发展水平；年底总人口则反映了人口规模；财政性教育经费、社保和就业支出、农林水事务支出以及环保支出等可以反映社会制度的结构特点；普通中学毕业生数普通高校本专科学生数等变量则直接关系到生源地助学贷款的人口基数。 (三)数据来源 本研究数据主要来自以下方面。其一，2010年1月中旬，我们在甘肃省发放了学生资助干部调查问卷39份，回收37份；然后对该省高校在校生按3％比例抽样，共发放学生调查问卷10000份，问卷回收9091份。其二，笔者对湖南、湖北、甘肃等省部分县级学生资助中心进行了实地考察，并根据甘肃省资助管理中心提供的联系方式，对该省近50个县级资助管理中心进行了电话访谈。通过电话交流，我们建立了后续跟踪研究的合作关系，也掌握了比较翔实的第一手资料。其三，由于生源地助学贷款本身在全国多数地方都属于改善民生的新生事物，各种新闻报道很多。本研究在实地调研的同时，尽可能地对网络、报刊等各种媒体公布的相关信息进行了梳理，尤其对2008-2010年各地实际发放的人数、贷款金额进行了详细的搜集整理。然后利用国家统计局2009年版中国统计年鉴和中国区域经济统计年鉴中可以查到的数据，与各地生源地助学贷款实际获贷人数进行比较分析。
