摘要：近年來，學者們開始認識到研究變量間關系時考慮經濟中結構變化的重要性。本文采用結構斷點單位根檢驗對我國銀行發(fā)展、股市發(fā)展和經濟增長的季度指標進行了研究，發(fā)現所有指標均為圍繞著多個結構斷點的分段趨勢平穩(wěn)。進而，本文采用多元Near－VAR分析了消除趨勢后的指標間的因果關系，結果顯示在樣本期內，銀行發(fā)展已經成為經濟增長的一個源泉，而股市發(fā)展對經濟增長的促進作用很弱。脈沖反應和預測方差分解亦證實了上述結論。股市發(fā)展的替代度量指標是分段趨勢平穩(wěn)以及股市發(fā)展尚未成為我國經濟增長源泉的研究結論對于實施政策主導下的長期股市發(fā)展戰(zhàn)略和短期股市穩(wěn)定政策具有重要啟示。

關鍵詞：金融發(fā)展；經濟增長；結構斷點；因果關系

中圖分類號：F830；F061．3 文獻標識碼：A 文章編號：1002—2848—2006(05)—0030—08

銀行發(fā)展、股市發(fā)展與經濟增長的關系一直以來都是經濟學的重要研究課題。一些學者認為銀行能夠更加有效地監(jiān)督企業(yè)、緩解融資后的道德風險、管理各種風險、利用經濟的規(guī)模效益以及促使企業(yè)償還債務等，因此，以銀行融資為代表的間接中介型金融結構更有利于經濟增長。然而，另一些學者則認為股票市場能夠更加有效地促使投資者對企業(yè)進行監(jiān)督、強化公司治理、管理各種風險、為風險資本投資提供退出機制以及激勵投資者對具有高收益但期限較長的項目進行投資等。因此，以股票市場融資為代表的市場型金融結構更有利于經濟增長。但是，一些持“金融服務觀”論點的學者認為通過提供金融服務，不同的金融結構都能在一定程度上促進經濟增長(Merton Bodie，Levine)。在此基礎上，La Porta等人提出了“金融法權觀”，認為金融服務的水平和質量取決于法律體系。而且，后者有助于促進市場和金融中介的高效運轉。林毅夫等人則提出了“最優(yōu)金融結構理論”，認為只有與按要素稟賦結構的特性所決定的實體經濟結構相匹配的金融結構才是最有利于經濟發(fā)展的最優(yōu)金融結構。顯然，經濟學家對金融發(fā)展與經濟增長的關系還沒有形成共識，而實證分析是解決理論爭議的有效方法。采用時序列數據的向量自回歸(VAR)模型能夠分析金融發(fā)展與經濟增長之間的因果關系及其演變。絕大多數研究發(fā)現兩者間存在著雙向因果關系或由金融發(fā)展到經濟增長的單向因果關系(Luintel Khan；Chfistopoulos Tsionas)。也有一些研究發(fā)現在其樣本國家中經濟增長系統地導致了金融發(fā)展(Demetriades Hussein；Liang Teng)。

然而，迄今為止，絕大多數的實證研究都只是簡單地將模型變量看作是非平穩(wěn)，或差分平穩(wěn)的，并在此基礎上分析金融發(fā)展與經濟增長的關系。但是，如果一個變量是分段趨勢平穩(wěn)(segmented—trend—stationary)的，那么傳統的單位根檢驗往往會得出錯誤的非平穩(wěn)的統計推斷(Perron)，這使得建立在變量是差分平穩(wěn)基礎上的“金融發(fā)展—經濟增長”關系研究的結論也是錯誤的”。已有對于中國“金融發(fā)展—經濟增長”關系的研究也沒有區(qū)分變量是有單位根的還是分段趨勢平穩(wěn)的。實際上，大多數的變量經常被認為是差分平穩(wěn)的。中國經歷了經濟和社會制度的變革，因此其經濟和金融變量存在結構變化的可能性很大。Li發(fā)現中國的總產出和職工人均總產出等變量都是圍繞著多個結構斷點的分段趨勢平穩(wěn)。梁琪和滕建州發(fā)現我國1952～2004年間的國內生產總值(GDP)等6個總量是服從1個或2個結構斷點的分段趨勢平穩(wěn)。

本文采用考慮結構斷點的單位根檢驗方法對我國1991年至2004年間經濟增長、銀行發(fā)展和股市發(fā)展的季度指標是具有單位根的非平穩(wěn)還是圍繞著多個結構斷點的分段趨勢平穩(wěn)進行了檢驗，并在單位根檢驗結果的基礎上，對分段趨勢平穩(wěn)的模型指標進行了消除趨勢的處理，進而采用Near－VAR模型以及脈沖反應和預測方差分解等方法分析了金融發(fā)展與經濟增長的關系。內容構成為：第一部分對數據來源和模型指標進行了簡單的描述；第二部分對模型指標是否具有單位根進行了檢驗；第三部分在Near－VAR模型框架下并借助于脈沖反應和預測方差分解等方法分析了消除趨勢后的分段趨勢平穩(wěn)模型指標間的各種關系；第四部分總結全文。

一、數據和指標

考慮到數據的可獲得性以及銀行和股市數據的跨期可比性，本文選取了1991年至2004年的季度數據。銀行數據來自國際貨幣基金組織的《國際金融統計》(IFS)；股市數據來自“天相數據庫”；總產出數據來自《中國統計年鑒》(2004年)、《中國人民銀行統計季報》和“中國證券市場研究設計中心數據庫”。在構建指標之前，本文分兩步對原始數據進行了調整。首先，我們采用X12方法對所有原始數據進行了季節(jié)調整；其次，我們采用消費者價格指數(CPl)環(huán)比指標對原始數據進行了價格平減。季度CPI環(huán)比指標來自樣本期內月度CPI環(huán)比指標的簡單平均，月度CPI環(huán)比指標來自建立在倒推環(huán)比法基礎上的月度CPI同比指標以及2004年6月至2005年5月的月度CPI環(huán)比指標。銀行發(fā)展的度量指標為信貸比率(BCY)，是銀行機構對其它部門的貸款(IFS田第22d行)與GDP之比。股市發(fā)展的度量指標為流動比率(STY)，是滬、深兩市A股交易額與GDP之比。經濟增長的度量指標(LY)為取自然對數之后的實際GDP。由于BCY指標的構建存在存量與流量不匹配的問題，因此我們采用Levine等人的方法在實際計算時進行了修正。通過計算模型指標的基本統計量，我們發(fā)現BCY、STY和LY在樣本期內穩(wěn)定增長，年均增長率分別達到了4．03％、50．50％和10．08％。BCY與LY之間具有高度正相關，相關系數達到0．8697。然而，BCY與LY的增長率之間呈現負相關，相關系數為－0．0267。這與LuintNel Khan(1999)等人的研究結果相似，意味著銀行發(fā)展與經濟增長之間可能存在著長期關系。相反，STY與LY之間的相關程度較低，相關系數只有0．3849。

二、模型指標的單位根檢驗

(一)沒有斷點的單位根檢驗對任一指標X^T的標準ADF檢驗可以寫成

其中，式(1—A)和式(1—B)分別為只含常數項和既含常數項又含趨勢項的單位根檢驗，△X_i，t表示第i個指標在時間t的1階差分，e_i，t是白噪聲干擾項，k為依據t-sig方法(Perron，1989)確定的滯后長度。本文將滯后長度的最大值定為8。而且，即使k等于8時的檢驗統計量是顯著的，也不再增加k的長度(Zivot Andrews；Lumsdaine Pa-pell)。為了保證檢驗結果的穩(wěn)健性以及不考慮和考慮結構斷點情況下檢驗結果的可比性，本文采用蒙特卡羅方法計算了所有單位根檢驗原假設條件下的有限樣本精確臨界值。即對于沒有考慮結構變化情況下有限樣本精確臨界值的計算，我們首先對每一個指標的一階差分采用AXi，’氣，t進行擬合(Lumsdaine Pa)，其次將擬合的時序列作為數據產生過程隨機產生5000個具有相同觀測值個數的時序列，然后根據式(1—A)或式(1—B)計算模擬時序列的檢驗統計量，最后根據檢驗統計量的實際分布來計算有限樣本的精確臨界值。

為了保證ADF檢驗的穩(wěn)健性，本文還使用其它單位根檢驗，包括PP檢驗、DF—GLS檢驗和ERS檢驗等對模型指標是否平穩(wěn)進行了檢驗。表1給出了上述4種單位根檢驗的結果。對于只含常數項的單位根檢驗，PP檢驗和DF—GLS檢驗結果顯示除了STY以外，LY和BCY都具有單位根；ERS檢驗和采用t-sig方法的ADF檢驗結果顯示所有三個指標都是非平穩(wěn)的。對于包含常數項和趨勢項的單位根檢驗，PP檢驗給出了相同的結果；DF—GLS檢驗、ERS檢驗和采用t-sig方法的ADF檢驗結果則顯示所有三個指標都是非平穩(wěn)的。鑒于采用t-sig方法的ADF檢驗具有檢驗水平穩(wěn)定和檢驗功效高的特點(Perron，1989)，因此本文傾向于將這種方法的檢驗結果作為衡量模型指標在沒有考慮結構變化時是否具有單位根的標準。

(二)考慮結構變化的單位根檢驗

在將經濟中的結構變化看作是內生，并允許一個結構斷點的情況下，我們采用Zivot Andrews(1992)的模型A和模型C來研究模型指標是否平穩(wěn)。模型A允許結構斷點出現在趨勢方程的截距上而模型C允許結構斷點同時出現在趨勢方程的

其中，DU_t(和DT_t分別是趨勢方程在時間TB上發(fā)生均值漂移和趨勢漂移時相對應的結構斷點虛擬變量，其中DU_t=1(t>TB)，DT_t(t-TB)1(t>朋)。為了找出結構斷點，我們在整個樣本區(qū)間內依次對式(2—A)或式(2—B)進行迭代回歸，并選擇檢驗統計量co的絕對值最大時對應的TB作為結構斷點出現的時間。有限樣本精確臨界值的計算方法與在沒有考慮結構斷點情況下的基本類似，區(qū)別在于對每一個擬合的時序列，我們尋找迭代回歸中絕對值最大的t_αt，然后根據5000個t_αt的實際分布來計算有限樣本的精確臨界值。

如果在單位根檢驗中忽略可能存在的兩個結構斷點，就會導致檢驗功效的下降(Lee Strazicich)。因此，我們采用考慮兩個內生結構斷點的模型AA和CC(Lumsdaine Papell，1997)來檢驗指標是否平穩(wěn)。的結構斷點的時間約束(TB2>TBl+1)排除了兩個結構變化連續(xù)發(fā)生的可能性。尋找兩個結構斷點的方法與尋找一個結構斷點的方法類似，只是將二維時間格子搜索下的檢驗統計量t_α的絕對值最大時對應的時間TB1和TB2的組合作為結構變化發(fā)生的時間。同樣，我們采用與一個結構斷點情況下類似的方法計算了每一個指標的有限樣本精確臨界值。

表2給出了四個模型的檢驗結果。模型A結果顯示BCY是分段趨勢平穩(wěn)，而模型C結果顯示BCY和SIT均為分段趨勢平穩(wěn)。模型AA結果顯示LY和BEY的單位根檢驗原假設可以在1％的水平上被拒絕，而模型CC的結果顯示所有指標的單位限檢驗原假設全部可以在5％或以上的顯著性水平上被拒絕，意味著這些指標是圍繞著兩個結構斷點的分段趨勢平穩(wěn)。對于我們的研究樣本來說，模型指標LY具有隨時間增長的趨勢，因此允許結構斷點出現在趨勢方程的斜率上的模型CC的檢驗結果更適合于LY。對于BCY來說，單位根檢驗中趨勢項的系數均不顯著，而模型A和AA都拒絕了原假設，但考慮到如果單位根檢驗增加了不必要的斷點，就會導致高階模型檢驗功效的下降(Lumsdaine Pa-pell；Dolmas等人)，因此對于BCY，我們選擇模型A的檢驗結果。同理，對于SIY，我們選擇模型C的檢驗結果。模型CC的檢驗結果顯示LY的兩個結構變化分別出現在1993年第4季度和1999年第3季度。模型A結果顯示BCY的結構變化與LY的第一個結構變化一樣，通過觀察數據我們發(fā)現BCY的這個結構變化是由于同期名義GDP的急劇增加而導致的。模型C的結果顯示SIT的結構變化出現在1999年第4季度，與總產出的第二個結構變化發(fā)生的時間非常接近。

三、多元Near—VAR模型

模型指標是分段趨勢平穩(wěn)的結論對于研究金融發(fā)展與經濟增長的關系具有重要啟示。在這一部分，我們對分段趨勢平穩(wěn)的指標進行了消除趨勢的處理，進而在多元Near—VAR框架下并借助于脈沖反應函數和預測方差分解等方法分析了指標間的各種關系。

其中t表示時間，υ是白噪聲誤差項，k，p和n是根據迭代的General－to－Specific方法確定的滯后長度。Near－VAR模型允許式(7)中等式右邊的解釋變量具有不同的滯后長度，這種模型定式方法優(yōu)于一般的VAR。銀行發(fā)展和股市發(fā)展對經濟增長是否有因果關系檢驗的原假設分別為b_1，jI＝0和c_1，mI＝0；經濟增長和股市發(fā)展對銀行發(fā)展是否有因果關系檢驗的原假設為a_2，m2＝0和c_2，m20；經濟增長和銀行發(fā)展對股市發(fā)展是否有因果關系的原假設為a_3，j3＝0和b_3，j3=0。

檢驗結果(參見表3)顯示BEY沒有導致LY以及LY沒有導致BCY的原假設分別在5％和1％的水平上被拒絕，意味著BCY與LY之間有著顯著的雙向因果關系。這說明在樣本期內，銀行發(fā)展促進了經濟增長，并已成為中國經濟增長的一個源泉。然而，我們無法拒絕股市發(fā)展與經濟增長以及股市發(fā)展與銀行發(fā)展之間的檢驗原假設，意味著股市發(fā)展與后兩者之間沒有任何因果關系，反映出股市發(fā)展沒有對經濟增長產生任何促進作用。這說明作為一種直接金融媒介，股市沒有能夠有效發(fā)揮其配置資源、管理風險和強化公司治理等功能。通過股市發(fā)展的國際間比較，我們發(fā)現截止到2004年末，我國股市的流動性指標雖然遠低于發(fā)達國家和一些新興市場國家，但也已達到30．45％。盡管這一比率低于Rousseau Wachtel研究中傳統上的被認為是以市場為中心金融體系的美國(73．48％)和英國(50．83％)，但已接近或高于以銀行為中心金融體系的日本(31．99％)和法國(27．25％)。Levine和Bencivenga等人認為流動性強的股票市場能夠激勵投資者對具有高收益但期限較長的項目進行投資，進而促進經濟增長。但是，中國股市流動性的增強并沒有導致市場效率的提高，沒有對經濟增長產生任何促進作用。通過對STY指標分解，

我們進一步發(fā)現傳導鏈的斷裂可能是導致股市發(fā)展對經濟增長沒有起到促進作用的主要因素。一方面，從股市發(fā)展的外延來看，我國股市的流通股本相比國際水平來講仍然較小。另一方面，從股市發(fā)展的內涵來看，在樣本期內，平均市盈率和平均換手率指標均不穩(wěn)定，具有投機性。這在一定程度上也驗證了流動性強的股票市場容易導致投資者的短期行為并助長投機(Bhide)。

(二)脈沖反應函數和預測方差分解

脈沖反應函數主要分析變量在受到沖擊后隨時間變化的反應。通過脈沖反應曲線我們可以觀察一個變量受到自發(fā)性干擾后對其自身以及系統中其它變量的影響，也可以觀察這個變量對系統中其它變量自發(fā)性干擾沖擊的反應。圖1給出了模型指標在受到沖擊后的脈沖反應。結果顯示，當三個指標發(fā)生自發(fā)性干擾時，其自身受到的影響最為顯著。除了自身影響以外，LY對來自BCY沖擊的反應最為顯著，而BCY對來自LY沖擊的反應也最為顯著。然而，LY和BCY對來自STY沖擊的反應最小，脈沖反映曲線表現為幾乎與橫軸重合的一條直線，而STY對來自LY和BCY沖擊的反應也非常弱，這說明STY與LY和BCY之間幾乎不存在任何顯著的相互關系。為了進一步說明三者之間的關系，我們來看預測方差分解。

方差分解可以衡量任一變量的預測方差被其自身和模型系統內其它變量的變動所解釋的程度，從而發(fā)現這一變量的主要決定因素。表4給出了經濟增長、銀行發(fā)展與股市發(fā)展等指標的預測方差分解。結果顯示：在多元Near－VAR系統中，首先，導致經濟增長的主要因素是其自身，然后是銀行發(fā)展；其次，導致銀行發(fā)展的主要因素是其自身，然后是經濟增長。這進一步說明了經濟增長和銀行發(fā)展之間存在著密切的關系；再次，導致股市發(fā)展的主要決定因素是其自身。經濟增長和銀行發(fā)展對股市發(fā)展的影響力度均較弱，但與經濟增長相比，銀行發(fā)展對股市發(fā)展的變化有較強的解釋力。

四、結 論

本文采用考慮經濟中存在結構變化的單位根檢驗對我國1991年至2004年間經濟增長、銀行發(fā)展和股市發(fā)展的季度指標是具有單位根的非平穩(wěn)還是圍繞著多個結構斷點的分段趨勢平穩(wěn)進行了研究，結果發(fā)現所有指標均為圍繞著一個或兩個結構斷點的分段趨勢平穩(wěn)。在單位根檢驗結果的基礎上，本文對分段趨勢平穩(wěn)的模型指標進行了消除趨勢的處理，進而在多元Near—VAR框架下分析了指標間的因果關系，結果顯示銀行發(fā)展與經濟增長之間存在顯著的雙向因果關系，說明在樣本期內銀行發(fā)展已經成為中國經濟增長的一個源泉。然而，股市發(fā)展與經濟增長和銀行發(fā)展之間均沒有任何因果關系，反映出股市發(fā)展沒有對經濟增長產生任何促進作用。脈沖反應和預測方差分解進一步發(fā)現對經濟增長影響最大的指標順次是其自身和銀行發(fā)展，對銀行發(fā)展影響最大的指標順次是其自身和經濟增長，而對股市發(fā)展影響最大的指標是其自身，經濟增長和銀行發(fā)展都沒有對股市發(fā)展產生實質性的影響，這進一步證實了因果關系研究的結論。鑒于本文對模型指標的處理考慮了經濟中存在的結構變化，從而保證了上述“金融發(fā)展—經濟增長”關系研究結論的穩(wěn)健性。

盡管作為金融體系中重要組成部分之一的股票市場還沒能成為經濟增長的一個源泉。而且，我國股票市場流動性的增強并沒有發(fā)揮類似于成熟市場經濟國家流動性較強股市能夠激勵投資者對具有高收益但期限較長的項目進行投資進而促進經濟增長的功能。但是，股市發(fā)展的替代度量指標是分段趨勢平穩(wěn)的研究結論預示了實施政策主導下的長期股市發(fā)展戰(zhàn)略和短期股市穩(wěn)定政策，從而建立一個具有能夠有效發(fā)揮配置資源、管理風險和強化公司治理等功能的股票市場的可行性。這是因為與傳統觀點認為任何一個沖擊都可能改變服從隨機過程總量的增長路徑，因而政策主導下的結構改革是無效的不同，分段趨勢平穩(wěn)的結論預示著只有足夠大的沖擊才能對總量產生持久影響。因此，致力于改變股市基本面的結構改革就能夠改變股市的發(fā)展路徑，其作用將一直持續(xù)到下一個大的沖擊發(fā)生為止。這意味著至少在一段時間內，政策對于改變股市的發(fā)展路徑是有效的。這意味著政策對于改變股市的發(fā)展路徑是有效的。而且，分段趨勢平穩(wěn)意味著沖擊產生影響的持久性會減弱。因此，短期金融穩(wěn)定政策在股市危機期間也是值得應用的。

注：“本文中所涉及的表格、注解、公式等請以PDF格式閱讀原文?！?/p>