我国股票市场与实体经济增长的相关性分析

韩小刘

摘要：随着我国经济体制改革的不断深入，我国资本市场不断发展和完善，股票市场对我国经济的发展所起的重要作用越来越明显。根据国外学者研究表明，股票市场的发展会促进实体经济增长，这与经济理论分析是一致。而最近几年国内学者研究表明，我国股票市场的发展与实体经济增长之间出现了背离关系。本文就运用Johansen协整法和Granger因果检验来论证我国股票市场与经济增长之间是否存在背离性。

关键词：股票市场实体经济增长实证检验

一、文献综述

自从我国股票市场的诞生以来，为国家的发展和企业的发展以及投资者的需要起着和重要的作用，逐步成为我国经济增长不可缺少的一部分。

首先，股票市场促进实体经济增长。文建东（2004）采用逐步回归法，对中国股票市场与经济增长1994-2000年间的季度数据进行了回归分析，结果表明中国的股票市场对经济增长有促进作用。其次，股票市场抑制实体经济增长。此外股票市场平行实体经济增长。

二、股票市场与实体经济增长之间相关性实证检验

本文选取了1991-2010年度数据，股票资本化率（CA），即指每年年末股票总市值和该年度名义GDP的比值、股票交易率（VA），即每年度股票的总成交额与该年度名义GDP的比率、换手率（TU），即年度总成交金额除以股票流通市值等指标来大体上代表股票市场的发展状况，而用国内生产总值增长率（GDPG）来代表实体经济增长的状况，共20年的年度数据，样本容量基本符合计量分析要求。

（一）单位根检验

一般来说，表示宏观经济变量的时间序列都是非平稳的，具有时间趋势。因此，在进行具体的方程估计之前，通常需要进行单位根具有，以考察经济变量是否平稳，进而确定实证具有是否有必要进行协整分析。

1、增项DF检验

DF检验由迪克和福勒（Dickey和Fuller）在1979年提出的，其检验方法如下：

2、平稳性检验结果

本文就对各个变量进行单位根检验（ADF）或者增项DF检验，其中检验过程中滞后项的确定采用AIC准则，检验形式就采取TrendandIntercept。

按照上述的单位根检验方法进行检验，得到的结果如表一所示。从表一中可以看出，所选的各个指标均未能通过显著性水平为5%的显著性检验，说明他们都不是平稳时间序列。而在1%时，Ln（ca）通过了1%的显著检验，因此是平稳的。而其他变量是非平稳的，就必须进行一阶差分来调整时间序列。

现在对一阶差分后的时间序列进行同样的单位根检验，由检验结果可以看出，在经过一阶差分后的各个时间序列，都通过了显著性水平为1%中国股票市场与经济增长关系实证分析的显著性检验，这表明表格数据都满足格兰杰因果关系检验和协整检验的要求，可以用来进行检验。

（二）协整性检验

协整理论（Co-integration）是近20年来最重要的计量经济学概念，在现实经济中的时间序列通常是非平稳地，其线性组合却常常是平稳。传统上要求的时间序列必须是平稳地，也就没有去检验时间序列的平稳性，也就不会产生“伪回归”。否则，将会产生“伪回归”。

1、约翰逊检验（Johansen）

在多个变量的向量自回归模型中许多相关的变量交织在一起，形成多个协整关系，而且常常难以从中分离出一个明确的协整关系。对它们的协整关系本文采用约翰逊（Johansen）多重协整检验方法。约翰逊（Jhoansen，l995）提出的关于系数矩阵H的协整似然比（LR）检验方法。协整似然比检验方法的检验假设为：

H0：至多由r个协整关系

Ht：有m个协整关系

其中，■是大小排第的特征值，T是观测其总数。这里需要注意，这不是一个独立的检验，而是对应于r的不同取值而进行的一系列检验。我们从检验不存在任何协整关系开始，然后是最多一个协整关系，直到最多■个协整关系，一共进行了m次检验，备择假设不变。

2、协整检验结果

首先，以检验水平0.01判断，因为迹统计量检验有86.88>54.68，9.95<19.94，31.83<35.46，2.40<3.84；其最大特征值统计量检验有55.06>32.72，7.55<18.52，2.40<6.63，21.88<25.86，所以Ln（gdpg）与ln（va）以及Ln（gdpg）与Ln（ca）序列存在协整关系，Ln（gdpg）与Ln（tu）也存在很明显的协整关系。注：该检验是在1%的显著性水平下的结论。

其次，在进行计量分析时也给出了非标准化的协整参数矩阵和调整参数矩阵。最后，给出了标准化的协整参数向量和调整参数向量。

（三）格兰杰因果性检验

从以上的分析得知，我国虚拟经济与实体经济增长存在着正相关性，而两者的因果关系是怎样却没有体现出来，是股票市场发展促进实体经济增长还是实体经济增长促进股票市场的发展。因此，必须用格兰杰因果检验来进行论证。

1、检验说明

格兰杰因果检验是由美国著名计量经济学家格兰杰（Granger）于1969年提出，后由Hendry等人逐渐完善，最终发展成检验时间序列变量因果方向性的检验方法。

■

在零假设成立条件下，F检验的统计量为：■。如果原假设■被接受，则表明xt和yt相互独立，xt不是yt的格兰杰原因，且yt也不是xt的格兰杰原因；如果原假设■但■被接受，则存在，xt是yt的格兰杰原因，但不存在从yt到xt的格兰杰原因；如果■但■被接受，则存在从yt到xt的格兰杰原因，但不存在从到的格兰杰原因；如果原假设■且■被接受，则存在xt到yt和yt到xt的双向格兰杰原因。

2、因果性分析

从前面的分析可知，各个经济变量都经过了平稳性调整，并且他们之间存在协整关系。所以就可以进行格兰杰因果检验。

经过查表得，■，F=3.69293>3.10，所以拒绝原假设。Ln（ca）是Ln（gdpg）变化的Granger原因，但Ln（gdpg）不是Ln（ca）变化的Granger原因，所以，Ln（ca）和Ln（gdpg）之间存在单向因果关系。进一步进行分析得知，Ln（tu）不是Ln（gdpg）变化的Granger原因，Ln（gdpg）是Ln（tu）变化的Granger原因，Ln（gdpg）和Ln（tu）之间存在单向因果原因；Ln（va）不是Ln（gdpg）变化的Granger原因，Ln（gdpg）也不是Ln（va）变化的Granger原因，Ln（va）和Ln（gdpg）之间Gr不存在因果关系。

格兰杰因果检验Ln（va）和Ln（gdpg）的之间不存在因果关系，可以说两者之间存在背离关系。一般来说，在提高股市流动性的同时还会减低股票投资的风险，在这种情况下投资者就更热衷于投资一些长期项目，如高风险高回报项目。这就可以为企业筹集大量生产性资源从而分散风险最终促进经济的增长。由于我国股票市场发展起步较晚，以及种种原因的限制，投资者购买新股的热情会受到市场因素的浮动影响。这说明我国股市流动性可能不是由股票市场机制来制约，提高股市的流动性并不能促进经济增长。

Ln（ca）是Ln（gdpg）变化的Granger原因，但Ln（gdpg）不是Ln（ca）变化的Granger原因，所以，Ln（ca）和Ln（gdpg）之间存在单向因果关系。Ln（tu）不是Ln（gdpg）变化的Granger原因，Ln（gdpg）是Ln（tu）变化的Granger原因，Ln（gdpg）和Ln（tu）之间存在单向因果原因。我国股票市场换手率的高低与经济增长的关联度很低，不能有效的促进经济增长。

综上所述，从以上分析得出以下几个结论：

股票市场的规模的扩大会增加了经济增长。从这一点可以看出在融资功能方面我国股票市场已显示出一定优势。当前的经济形势以及我们所处的大环境也为我国股票市场融资功能的进一步发展提供了良好的条件。

股票市场活跃度的增加对经济的增长产生了抑制作用。这说明股票市场在提供有用信息及对上市公司进行有效监督方面所发挥的作用是有限的，股票市场应提高其资源配置效率。

综上所述，我国股票市场总体上是与我国经济增长水平呈正向关的，但是在市场经济中股票市场发挥的还是其最基础的融资功能。我们只有不断的加强对上市公司的监督力度，提高上市公司的质量，加大对市场的监管力度，严厉打击市场违纪违规违法行为，不断规范市场体系，才能使股票市场发挥出其配置资源的功能。相信随着我国股票市场的不断壮大和制度的逐渐完善，我国股票市场将会对我国经济的增长起到越来越深远的作用。

参考文献：

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[3]郑志峰，权立波.我国股票市场财富效应测度的实证研究[J].生态经济，2010

[4]中国国家统计局：http：//www.stats.gov.cn