虚拟经济与实体经济协调发展对投资效率的影响研究

王元月 李昭君

（中国海洋大学经济学院 山东青岛 266100）

一、引言

自1997年东南亚金融危机发生之后，我国对虚拟经济与实体经济之间关系的研究也日渐增多，我国学者对虚拟经济的研究呈现蓬勃发展的态势，虚拟经济也已经在国民经济中占有举足轻重的地位。在经济运行中，实体经济包括物质的、精神的产品和服务的生产、流通等经济活动，包括农业、工业、交通通信业、商业服务业、运输业、文化产业等物质生产和服务部门，也包括教育、文化等精神产品的生产和服务部门；而虚拟经济概念则是从虚拟资本衍生而来的，简单说来，虚拟经济就是从具有信用关系的虚拟资本衍生出来并且随着信用经济的高度发展而发展。在我国经济体系中，虚拟经济主要指金融行业，包括股票、债券、基金等资本市场。实体经济是虚拟经济产生和发展的基础，虚拟经济同时对实体经济的发展具有反作用。虚拟经济的过慢或超前发展都会对实体经济产生不利的影响。据王爱俭、陈杰（2006）年相关统计显示，2004年中国虚拟经济交易额在25万亿元人民币以上，而当年的GDP约为13.65亿元人民币[1]。截止2014年，我国虚拟经济交易额超过460万亿元人民币，而GDP只有63.6亿元人民币。相比而言，以国内生产总值为代表的实体经济总量呈现缓慢增长态势。虚拟经济快速发展的同时也使得我们反思虚拟经济的发展速度和规模是否适当，虚拟经济的发展是否会为我国实体经济发展服务。

我国现有对于虚拟经济的研究，主要集中在虚拟经济对实体经济的影响和虚拟经济与实体经济之间协调发展的研究：袁国敏、王亚鸽、王阿楠（2008）[2]等首先运用灰色关联度模型对我国虚拟经济与实体经济之间的协调度进行测算并对测算结果与股市的发展之间的关系进行了相应的解释。目前很少有人涉及虚拟经济与实体经济的协调发展与投资效率之间关系的研究。

本文首先运用灰色关联度模型，对我国2000年至2014年间虚拟经济与实体经济发展的耦合协调度进行定量与定性的测算，然后运用VAR模型，对虚拟经济与实体经济间的耦合协调度与行业间投资效率之间的关系进行实证分析。结果显示，我国虚拟经济与实体经济之间的发展未出现背离现象，并且虚拟经济与实体经济之间的耦合协调度与行业的投资效率之间具有较强的关联性。这就为研究我国虚拟经济与实体经济协调发展与投资效率之间的关系提供了强有力的证据。

二、理论分析

本文所界定的虚拟经济是指以货币的出现和信用的发展为前提，以银行、资本市场等现代金融服务业为核心，以金融系统和金融衍生工具为依托进行的循环经济活动，通过相关的金融创新而使得资本脱离传统实体经济而形成的一种新型的经济形式。

（一） 虚拟经济与实体经济间关系研究文献综述

1.国外研究现状

在国外，虚拟经济一词是从马克思的著作《资本论》中虚拟资本一词演化而来。他认为虚拟资本作为借贷资本的特殊的转化形式，是以债券、股票等有价证券的形式存在的，其本身并不具有价值，但是却可以给持有者带来收益。对于虚拟经济的研究，最具代表性的当属美国经济学家Raymond. W.Goldsmith（1969）[3]编写的《金融结构与金融发展》一书，该书分析了具有代表性的35个国家在100年间的国民生产总值的增长和金融部门的发展之间的关系，对金融结构和金融发展进行了横向和纵向的比较研究，他详细地描述了金融资产与实物资产的概念，而他在其中提出的金融相关比率更是被之后的许多经济学家和金融学家所引用。金融相关率（FIR）是指一时期一国的金融资产总量与实体经济活动总量的比值。现如今学者常用FIR衡量一国金融的发展水平，不少文章中也将FIR作为衡量虚拟经济发展的重要指标。Fama（1990）[4]通过对美国34年的股票回报率进行统计分析，结果显示股票收益率能显著解释未来的实体经济活动，两者之间有较高的相关性；Atje、Jovanovic（1993）[5]对于股票市场和经济增长的关系进行了实证研究，结果证明：股票市场的发展具有增长效应和水平效应。同时，该研究也发现，股票市场对GDP也有一定的影响作用；而 King 和 Levine（1993）[6][7]、Demirguc-Kunt（1996）和 Levine（1996）[8][9]等则从金融部门发展和经济增长的因果关系方面进行了研究。

2.国内研究现状

自1997年虚拟经济概念在我国提出之后，国内学者对虚拟经济研究主要集中在虚拟经济与实体经济的关系及两者之间的协调发展度上。成思危（2003）[10]从虚拟经济的定义、发展阶段、特征等方面进行了详细的论述；林兆木、张昌彩（2001）[11]对虚拟经济对实体经济的利弊两个方面进行了分析总结；周莹莹（2010，2014）[12][13]则在其之前研究的基础上，全方面地对虚拟经济与实体经济之间的关系进行了更深一步的研究；李晓西、杨琳（2000）[14]初步研究了泡沫经济产生的原因、虚拟经济与实体经济之间的关系以及泡沫经济对实体经济的影响；成思危（2003）[15]系统全面地对虚拟经济进行了初步的研究与解释，对虚拟经济的发展情况进行了初步的探究，并且对虚拟经济发展阶段和特征进行了定义，对我国虚拟经济的研究有举足轻重的作用；成思危（2008）[16]再次对虚拟经济的产生与发展进行了系统地解释，同时还对虚拟经济的研究方法进行了简单的概括，为之后的研究指明了方向。在研究方法上，主要是应用多种方法对虚拟经济与实体经济之间的协调度进行测算，并提出发展的建议和意见。而对于虚拟经济与实体经济之间耦合度研究较为全面的则是周莹莹（2011）[17]，她在之前学者研究的基础上不仅对虚拟经济与实体经济之间的耦合协调度进行了测算与解释，并且还在此基础上研究了虚拟经济与泡沫经济的关系、分析了虚拟经济与实体经济之间的溢出效应并且还较准确地预测了我国虚拟经济的发展趋势；在其他的研究方法方面，刘骏民、伍超明（2004）[18]在修正后的货币函数的基础上，构建了货币、虚拟经济和实体经济三部门模型，对虚拟经济与实体经济的经常性背离关系进行了分析；而其中最具有创新性的则是马铮（2014）[19]选取具有代表性的虚拟经济指标，运用合理的比重，构建了虚拟经济指数（VEI），并且对虚拟经济指数与通货膨胀和经济增长之间的关系进行了实证研究，主要包括格兰杰因果分析和对VEI的预测能力的分析。

（二） 虚拟经济对投资影响的文献综述

目前国内外的文献中，对于虚拟经济发展与投资之间关系的研究少之又少。Tobin（1965）[20]认为，货币资金不仅可以投资于实际生产中，也能投资于虚拟资产中，而当虚拟经济的回报率高于实体经济时，资金就会从实体经济流向虚拟经济部门，实体经济中用于投资的资金就会减少，这就会阻碍实体经济的发展，就会产生一系列的恶性循环；雷建（2003）[21]通过实证研究认为，虚拟经济有利于提高实体经济的资金融通功能，保证实体经济的资金来源；刘霞辉（2004）[22]利用资源转换概率模型从静、动态两个方面分析了虚拟经济与实体经济之间的关系，他认为，从长期来看，任何一方面的偏离均对经济增长无益，从短期来看，投资的不均衡都会引起经济的大幅度波动；也有部分学者通过研究认为，虚拟经济在发展过程中，资本会不断得到积聚，而其中的一部分资金将会用于实体经济领域的投资，从而会进一步促进实体经济投资规模的扩张。王爱俭、陈杰（2006）[23]认为虚拟经济能够通过资本市场配置社会资源渠道来促进实体经济增长；彭劭志（2015）[24]提出虚拟经济会反作用于实体经济，并且认为虚拟经济可以通过配置金融资源来促进实体经济的发展；梁剑波（2015）[25]认为虚拟经济通过将资本转移到效益较高的领域来实现对经济资源的优化配置；鲁保金，孙益全（2012）[26]在运用永续盘存法估算我国实体经济资本存量的基础上，并借此进一步从三个维度分析了我国实体经济部门投资效率，结果表明我国实体经济部门投资效率呈下降趋势。也有研究显示，国内对虚拟经济对投资影响的研究主要集中在提高投资的效率和促进资本的进程两个方面：一方面，何问陶、王成进（2006）[27]认为虚拟经济能起到配置资源、引导生产和消费的作用，主要通过金融市场的价格信号作用引导资源流向，同时分散风险、平滑消费进而影响投资，达到提高投资效率的目的；另一方面，健康高效的虚拟经济运行系统会促进资本的发生与形成。但是就目前的研究来看，都只是单独片面分析虚拟经济与投资或者是实体经济与投资之间的关系，并未考虑到虚拟经济、实体经济和投资效率三者之间的关系。本文将会从该方面进行相关的实证研究。

三、虚拟经济与实体经济协调发展程度的测算

（一） 指标筛选及变量描述

为了较好的进行之后的虚拟经济与实体经济之间关联度的计算，并充分反映虚拟经济与实体经济的发展水平、虚拟经济与实体经济的内部特征、两者之间的相互关系以及主要目标的实现程度和数据的可行性等方面。本文选取的指标体系如表1：

代表虚拟经济的指标体系选取：期货总成交额（F1）、保险保费收入（F2）、证券投资基金成交额（F3）、债券余额（F4）、马歇尔K值（F5）、金融机构各项贷款（F6）和股票成交额（F7）。代表实体经济的指标体系选取：进出口总额（R1）、全社会固定资产投资（R2）、社会消费品零售总额（R3）、第一产业占GDP的比重（R4）、第二产业占GDP的比重（R5）、第三产业占GDP的比重（R6）、国内生产总值（R7）、实际利用外商直接投资额（R8）、货物周转量（R9）。

在上述的指标体系中，实体经济系统的指标基本上涵盖了实体经济发展的主要方面。虚拟经济系统的指标中，资本市场是构成虚拟经济系统的主要组成部分，而资本市场中的股票市场、债券市场、期货市场、基金市场等都包含在该指标体系中；另外，马歇尔K值（M2/GDP）则代表着一国的货币化程度。以上指标数据来源中国国家统计局网站、中国债券网、《中国证券期货统计年鉴》。

表1 虚拟经济与实体经济主要指标概览

（二） 测算虚拟经济与实体经济协调度的基本模型

协调度是测量两个系统或因素之间协调状况好坏程度的指标。本文中我们将选用灰色关联度模型计算两个指标之间的关联程度，在计算所选指标间协调相关度的基础上，进一步计算虚拟经济与实体经济系统整体之间的年度协调度，同时还可以计算某一因素对某一系统的胁迫约束程度。

由于指标的原始数据量纲不同，在进行协调相关性分析之前，一般需要对数据进行无量纲化处理，无量纲化的公式如下：

首先运用SPSS软件对进行标准化处理之后的虚拟经济与实体经济的各代表指标进行相关性分析。各指标间主成分分析的KMO检验和Bartlett检验的结果如表2所示：

由表2可以看出，虚拟经济与实体经济系统的KMO检验值分别是0.800和0.758，均大于0.5，满足进行分析的条件；而Bartlett球形检验的显著性水平值均明显小于0.01，可以认为变量之间存在显著的相关性。

表2 KMO检验和Bartlett球形检验

式3-2中分别代表t时刻虚拟经济与实体经济指标经无量纲化之后的标准化值。ρ为标准化系数，取值在0到1之间，一般取值为0.5。ξ(j)( t )为t时刻的协调关联度系数。

将协调关联度系数按样本数k 求其平均值可以得到一个协调关联度矩阵ℜ，反映了虚拟经济各指标与实体经济各指标之间的协调关联度关系。通过比较各个协调关联度ℜij的大小，可以比较虚拟经济与实体经济各指标之间的相互作用关系的强弱。ℜij的计算公式如下：

在协调相关度矩阵的基础上分别求行或列的平均值，可以得到虚拟经济与实体经济之间的相互影响程度。具体的计算公式如下：

计算公式为：

同时，为了从整体上研究虚拟经济与实体经济系统之间协调关联度的大小，可以在公式3-3的基础上进一步构造虚拟经济与实体经济之间的耦合度模型（3-5），通过该模型，可以直观地反映出虚拟经济与实体经济之间的耦合协调度，其

在协调相关度分析中，一般把式3-5中的C（t）称为虚拟经济与实体经济之间的耦合协调度，0≤C（t）≤1，它是对两个系统或指标之间协调程度大小的度量。

（三） 协调度测算及分析

1.协调关联度矩阵分析

通过计算得到虚拟经济与实体经济系统指标间的协调关联度矩阵（表3）。协调关联度矩阵ℜij是通过求各年度指标间的均值得出，它能够反映出虚拟经济与实体经济之间发展的相互关系。通过观察协调关联度矩阵中的各数值，可以判断出两个系统指标之间的相互作用强弱。一般ℜij的取值介于0到1之间。ℜij的值越大越能说明虚拟经济系统中某一指标Fi与实体经济系统某一指标Rj之间的关联度越大，两个指标间相互关系较强。本文计算出来的虚拟经济与实体经济之间的关联度矩阵如表3：

表3 虚拟经济与实体经济之间的协调关联度矩阵

从计算出来的协调关联度矩阵可以发现，虚拟经济与实体经济系统各指标之间关联度数值最大为0.956，最小为0.547。协调度数值大致位于0.35≤≤0.8 5之间，协调关联度中等和较强。接下来计算虚拟经济与实体经济各指标之间的相互影响程度。

从行平均值上看，全社会固定资产投资（R2）、社会消费品零售额（R3）和国内生产总值（R7）对虚拟经济的约束性较强，这三个因素对虚拟经济的影响力较大。因为消费、投资和出口是推动经济增长的“三驾马车”，能够促进经济的快速发展，而国内生产总值（R7）则是衡量一国经济发展程度的重要指标，当消费、投资和产出处于较高水平时，就会有更多的资金涌入虚拟资本市场，追求更高的收益率。从列平均值上看，保险保费收入（F2）、债券余额（F4）和金融机构各项贷款（F6）这三个指标在选取的虚拟经济指标中对实体经济系统的影响较大。主要因为，公司发行债券、国家发行国债和金融机构的各项贷款，都是国家或者企业进行融资的一种手段，成功的融资将会使实体经济有充足的资金进一步发展。而股票市场作为虚拟经济的重要组成部分，却没有对实体经济达到预期的影响，其原因可能是股票市场由于是比较新兴的金融工具，在我国发展迅速且股票市场波动幅度较大，而我国的经济一直处于稳定增长状态，这就使得股票市场与我国实体经济之间协调关联度没有之前预想的那么高。

2.虚拟经济与实体经济间的耦合协调度

从时序角度分析虚拟经济与实体经济间耦合协调度的变化可以更清楚地揭示虚拟经济与实体经济系统之间的相互作用关系。利用公式3-5可以计算出2000年—2014年之间我国虚拟经济与实体经济之间的耦合度数值，具体结果见表5。数值介于0到1之间，我们将不同协调度数值分为十个等级，具体分类见表4。

表4 耦合协调度等级划分

可能由于所选取的指标不同以及选用的无量纲化方法不一致，本文所测算的虚拟经济与实体经济系统间的耦合协调度数值可能与之前学者所进行的研究存在差异。但是，从表5中可以很明显的看出虚拟经济与实体经济系统之间耦合协调度数值的特点：首先两个系统的耦合协调度在0.623和0.759之间，且在2004年到2010年之间波动较大；其次，在我国经济发展的不同时期，虽然虚拟经济与实体经济系统之间耦合协调度不同，但是二者的都呈现低度协调或者中度协调状态，虚拟经济与实体经济系统之间的协调发展并未出现明显的偏离态势。同时我们可以看出，2000年到2002年的耦合协调度是上升的，而2004年到2009年的耦合协调度处于上下波动的状态，从2010年2013年耦合协调度呈现小幅度的上升趋势，而在2014年耦合协调度又有下降。

由于1997年的亚洲金融危机之后，我国政府加强了对金融的监管，整顿信托投资行业、清理各种不规范行业组织以及规范拆借市场等，在一定程度上形成了一种紧缩效应。这就使得1997年—1999年间的虚拟经济发展相对缓慢，但是同时由于采取了相关应对措施，使得2000年到2004年间的两个系统间的耦合协调度呈现一个缓慢上升的趋势；而在2004年协调状态明显上升，而2005年又有所下降，这与这一时期我国资本市场的发展状况相吻合。2004年2月份《国务院关于推进资本市场改革开放和稳定发展的若干意见》等一系列的政策的出台，都对资本市场的运作起到规范作用，促进了我国虚拟经济的发展；2005年和2006年虚拟经济与实体经济的协调度与我国股市的发展相吻合；而由于2007年的股票市场发展迅速，规模太过膨胀，这就使得虚拟经济发展与实体经济相背离；2008年的全球金融危机，使得我国股票、基金等虚拟经济发展受到较大的影响，在之后的两年之间，虚拟经济与实体经济系统间的耦合协调度也呈现一个下降的趋势；但是从2011年开始，我国虚拟经济与实体经济系统之间的耦合协调度呈现一个上升趋势，主要是因为我国步入后经济危机时代，经济开始逐步复苏，失业率也逐渐下降，资本市场也开始步入正轨，这就使得耦合协调度自2011年到2013年缓慢上升。

四、基于VAR模型的实证研究

为了进一步研究虚拟经济与实体经济系统的耦合协调度和投资之间的关系，我们选取两个指标：虚拟经济与实体经济间耦合协调度（CO）和全社会固定资产投资效率（IN_Rate）进行实证分析，数据来均自国家统计局网站。

其中，投资效率的测算遵循以下规则：（1）此处的投资效率是行业投资效率；（2）涉及的行业主要有第一产业、工业、建筑业、交通仓储邮政业、批发零售业、住宿餐饮业和其他七大类；（3）投资效率的测算用到了DEA，行业投入变量是全社会固定资产投资，产出变量是行业总产值和行业增加值。

（一） Pearson相关系数检验

为了检验所选取的两个指标之间是否存在相关关系，首先对投资效率和耦合度进行了Pearson相关系数检验，检验结果如表6所示。

表6 耦合度与投资效率间的Pearson相关系数检验

由表6中我们可以看到，耦合协调度和投资效率之间的Pearson相关系数为0.654，p值为0.003，表明两个指标变量在0.01水平上呈现中度相关。

（二） 指标变量的平稳性检验及协整检验

对耦合协调度和投资效率数据分别进行序列平稳性检验，结果如表7所示，其中最优滞后阶数选择根据SC准则选择默认滞后阶。

从表7中所选指标变量的平稳性检验结果可以看出，序列CO和序列IN_Rate是不平稳序列。因此需要对两个指标变量分别进行一阶差分，一阶差分后的指标变量分别记为X（X=DCO）和Y（Y=DIN_Rate），然后再对一阶差分之后的指标变量序列进行ADF平稳性检验。由表7可以看出，一阶差分后的指标变量序列是平稳的。因此，我们选取的虚拟经济与实体经济系统间耦合协调度变量和投资效率变量之间为一阶单整序列，可以进行变量之间作用关系的实证检验。

在所选取的指标变量X和Y是一阶单整序列的基础上，可以进一步Johansen协整关系检验，以探究两个变量之间是否存在协整关系。Johansen协整检验的检验结果如表8所示：

表7 耦合协调度与投资相关指标的序列平稳性检验结果

通过表8的Johansen协整检验可以看出，序列X和Y之间至少存在两组协整关系方程，这就说明了我们所选取的虚拟经济与实体经济系统的耦合协调度和全社会固定资产投资效率之间存在长期协整关系，可以进一步构建VAR模型进行分析。

表8 Johansen协整关系检验

（三）Granger因果关系检验

由上一部分的协整检验我们可以得出变量X和Y之间存在协整关系，为了进一步探究选取的变量之间的因果关系及相互影响的方向，我们接下来将对X和Y进行Granger因果关系检验，检验的具体结果如表9所示：

表9 变量之间Granger因果关系检验

由表9的结果可以得出结论：在10%显著性水平下，Y不是X的Granger原因，说明投资效率的变动不会引起耦合度的变动；X是Y的Granger原因，说明虚拟经济与实体经济间耦合协调度的变动会引起投资效率的变动。

（四）脉冲响应分析与预测方差分解

在前文对我们所选取的指标变量进行协整关系检验和因果分析的基础上，需要进一步对两个指标变量进行脉冲响应分析和预测方差分解分析，以说明两个变量间相互作用的反应情况。但是在进行脉冲响应分析和预测方差分解之前，我们需要首先对选取的指标变量X和Y构建VAR模型，并进行模型的稳定性检验，以说明是否可以继续进行脉冲响应分析和预测方差分解分析。根据AIC、SC准则，我们对VAR模型选择滞后2阶，所构建VAR模型计算结果如表10：

通过表10我们可以得出结论，我们选取的指标所构建的VAR（2）模型整体性状良好，AIC值和SC值都较小。另外，我们构建的耦合协调度（X）和全社会固定资产投资效率（Y）之间的VAR模型的系数的t值绝大部分都十分显著，因此我们可以认为建立的VAR（2）模型是通过检验的。

表10 变量X1和Y1之间VAR（2）模型的回归结果

为了能够进行下一步的实证分析，我们需要对所建立的VAR（2）模型进行模型稳定性检验。具体的输出结果如图1和表11所示：

通 过 图1的AR Roots Graph和 表11的AR Roots Table可能我们可以判断出所构建的VAR（2）的稳定性：没有单位根落在单位圆之外，我们所构建的X与Y的VAR（2）模型是平稳的。因此，我们可以基于VAR（2）模型进行脉冲响应分析和预测方差分解分析，进一步分析虚拟经济与实

图1 VAR（2）模型的稳定性诊断结果

表11 VAR（2）模型的稳定性诊断结果

体经济系统的耦合协调度（X）与全社会固定资产投资效率（Y）之间的关系。如图2，就是对所构建的VAR（2）模型进行脉冲响应分析所得出的虚拟经济与实体经济系统间耦合协调度（X）与全社会固定资产投资效率（Y）之间的脉冲响应图。

从图2的B图中可以看出，给全社会固定资产投资效率（Y）一个冲击，两系统间耦合协调度（X）在第一期并没有任何响应，之后在第二期有一个正向的反应。这是因为，虚拟经济依赖于实体经济，实体经济为虚拟经济的发展提供物质基础。初期给投资效率一个冲击，首先会影响到实体经济的发展，然后会对虚拟经济产生影响，因此又会对虚拟经济与实体经济的耦合度有一个滞后的作用；但是同时我们还发现，给Y一个冲击，X在第7期之后逐渐趋于平稳，到第8期基本稳定，这是因为虚拟经济和实体经济不可能完全独立发展，当两者发展出现偏差的时候，二者就会及时调整以达到稳定发展状态。

图2 脉冲响应分析

通过图2的C图中我们可以看到，给X一个冲击，Y在第一期就会立即做出反向变化，这可能是因为代表虚拟经济与实体经济之间的协同关系的变量X增加，说明虚拟经济与实体经济协调发展情况良好，这就会直接促进实体经济规模快速增加，但是与此同时可能由于企业等融资等存在缺陷，造成资本跟不上经济发展的状况，就会造成投资效率的短期下降；同时我们也发现，Y对X冲击的脉冲响应在第5期就会趋于稳定，作用期较短说明实体经济对虚拟经济的变化比较灵敏，反应迅速，同时也证实了我国虚拟经济目前对实体经济的影响程度较小。另外，该脉冲响应图整体具有收敛的趋势，说明整个实体经济与虚拟经济系统是稳定的。

从表12中的预测方差分析可以看出，虚拟经济与实体经济系统耦合协调度（X）在第一期的自身贡献率为100%，之后贡献率逐渐下降，在第6期开始稳定在92.5%左右，而全社会固定资产投资效率（Y）的变动对虚拟经济与实体经济系统耦合协调度（X）的贡献率在第一期为0，之后呈现递增趋势，从第7期开始稳定在7.5%左右。全社会固定资产投资效率（Y）在第一期对自身的预测误差贡献率为86.38%，之后呈现下降趋势，从第4期开始，对自身贡献率稳定在85.66%左右，而虚拟经济与实体经济系统耦合协调度（X）对全社会固定资产投资效率（Y）的贡献率在第一期就为13.62%，之后呈现缓慢上升趋势，从第4期开始，该贡献率维持在14.34%左右。经过预测方差分析我们可以得出，虚拟经济与实体经济系统耦合协调度（X）对全社会固定资产投资效率（Y）影响较大，而全社会固定资产投资效率（Y）对虚拟经济与实体经济系统耦合协调度（X）的贡献率相对较小，这与我们之前进行的Granger因果关系检验的结果一致：虚拟经济与实体经济的协调发展会促进全社会固定资产投资效率的提高。

五、结论

表12 指标变量X1和Y1的预测方差分解结果

本文在对虚拟经济与实体经济间协调相关度进行测算的基础上，进一步分析了虚拟经济与实体经济之间的协调相关度与全社会固定资产投资效率的相互影响机制。基于所建立的耦合协调度与全社会固定资产投资效率之间的VAR模型，分别检验了指标变量之间的Granger因果关系、脉冲响应分析以及预测方差分解等，样本区间选取2000年到2014年的年度数据。综合对所选取的指标变量之间的相关计算，可以得出：尽管虚拟经济在我国发展的时间相对较短，但其发展却尤为迅速，虚拟经济与实体经济之间的耦合协调度大致呈现波动上升态势，两系统间未呈现实质性的背离状态。通过VAR（2）模型的分析，我们可以发现：耦合协调度明显影响投资效率，同时投资效率对耦合协调度也有一定程度的反作用。综合脉冲响应分析和预测方差分解的实证分析结果来看，全社会固定资产投资效率对耦合协调度做出的反应短期来看迅速且剧烈，但是在长期又趋于稳定；同时，两系统间的耦合协调度对全社会固定资产投资效率的贡献度较大，这也与我们在实证分析之前进行的理论分析相吻合。总体看来，我国虚拟经济与实体经济发展未出现背离，并且虚拟经济与实体经济协调相关度与行业投资效率间存在明显地相互作用。

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