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1、VAR模型下的银行、股市发展与经济增长关系的探索 【摘要】本文以定量分析为主、定性分析为辅的方法，理论与实证相结合探索中国银行业、股票市场发展与经济增长三者间的关系。本文选取了衡量经济增长、银行发展和股市发展三个方面的变量进行实证研究，在 VAR模型的基础上进行 Granger因果关系检验。研究结果表明：股市发展对经济增长有影响，但较微弱；银行发展对经济增长有显著的积极影响；经济发展对两者发展的影响均十分显著。 下载 【关键词】银行发展 股市发展 经济增长 VAR 模型 一、引言 中国目前仍然是银行主导的金融系统。历经三十多年 的经济体制改革，使得中国发生了翻天覆地的巨变。各项经济指标蒸蒸日上

2、、人民生活水平迅速提高、我国软硬实力的上升、国际话语权的掌握，这些都是举世瞩目的成果。然而，尽管国外学术界从很久之前就开始对金融发展与经济增长进行广泛而深入的研究，但鲜少有学者涉足中国，这很大程度上是因为我国进入市场经济体制时间不长从而导致的统计数据严重缺乏。金融市场是我国相对新兴和薄弱的市场，其发展与经济增长息息相关，对两者间的关系进行梳理以及对历年来两者的关系进行判断，得以丰富本领域的研究，且对未来修正金融改革的方向和经济增长的模式来说是 十分必要的。基于此，本文要研究的就是银行发展、股票市场发展与经济增长之间关系。 二、文献综述 金融市场的主要组成部分是银行和股票市场，所以，从金融体系入

3、手对金融发展与经济增长相互关系的实证研究一般为以下三种： （一）银行发展与经济增长关系的研究 主流研究观点认为银行发展会为经济增长施加正向动力，少数的研究认为银行发展对经济发展的贡献微弱，可忽略不计。李广众（ 2002）在 VAR 模型实证的基础上得出结论，认为本国银行发展不是反映经济增长的重要指标，对国外样本的研究发现，银 行效率与经济增长互为因果，由此他认为，我国银行发展仍停留在规模发展阶段。阳小晓（ 2004）在改进了 Feder 模型的基础上，对我国 1978至 2000年的数据进行实证，结论是实体经济对银行的促进作用大于银行对实体经济的促进作用，即在样本期间里，我国银行业的发展对经济

4、发展的促进作用很微弱。 （二）股市发展与经济增长关系的研究 多数西方学者进行的研究都支持股市发展和经济增长之间存在相互促进的作用。明显不同的是，我国学者在研究国内的情况时得到的结果通常是股市发展对经济增长的贡献度很弱，而经济增长确 实促进了我国股市的发展，但也有例外。冉茂盛等（ 2003）参照 Demirguc-KuntandLevine 的方法，运用我国 1995至 2001年数据进行实证，认为股票市场规模的扩大对经济增长的贡献微乎其微，而经济增长是促进股市发展的重要因素。宋玉颖（ 2009）实证认为虚拟经济与实体经济间不存在长期均衡关系，并对这种现象提供了理论支持。陈黎明等（ 2010）研

5、究区间为 1993 至 2007 年，同样得出经济发展到股市发展的单向因果关系，但他认为，股市发展对经济增长应当有积极贡献，我国应妥善发展股票市场，发挥其对经济的正向 效应。 （三）金融体系与经济增长关系的研究 众多金融发展与经济增长关系的研究中，国内外学者们的实证结论差异非常大，呈现出 “ 百家争鸣 ” 的态势。 近些年来，时间序列方法被广泛用于该领域的研究，其中最常见的是采用 VAR 模型和 Granger 因果关系检验。梁琪等（ 2005）基于多元 VAR 模型的实证研究得出结论，认为股市发展并未促进经济增长，而银行发展确实是改革开放以来我国经济增长的源泉；实证结论还表明，可能由于过度

6、“ 波动 ” ，使得股市对经济增长和银行发展的影响为负。孙力军（ 2008）运用1978至 2004年间中国 29个地区的面板数据进行实证，结果表明，长期中金融发展显著的促进了经济增长，短期中经济增长能够推进金融发展。陈伟国等（ 2008）实证表明，金融发展和经济增长存在显著的双向正向效应，其中银行对经济增长的历史贡献更大，从金融结构论角度来说，推动金融机构改革将更有利于刺激经济增长。余力、赵新伟（ 2013）同样运用 VAR 模型和 Granger因果关系检验进行实证，认为金融发展与经济增长存在长期均衡关系，且前者对后者的促进正从规模层面转向效率层面，意味着我国正通过改革全面提升金融市场的运

7、作效率 。 从众多的相关研究可以看出，经济发展能够促进股市和银行发展，这点是被广泛证实的。许多早期的研究结果认为，股市和银行对经济发展的贡献力微弱，但较近期的研究发现，两者开始起到正向效应，但也有近期的文献认为正向效应不显著。这说明我国的金融市场改革任重道远，相关研究仍需跟进。 三、实证分析 （一）实证方法选取 本文研究我国金融发展与经济增长之间的关系。将本研究拆分为三个假设：银行发展可以促进经济增长；股市发展可以促进经济增长；经济增长可以促进金融市场发展。本文希望通过实证分 析来验证这三个假设。下面是本文展开实证分析的主要方法。 1.VAR 模型。西姆斯（ 1980， 1982）提出了 VA

8、R 模型。 VAR 模型在涉及到多变量并且有相互制约和影响的经济分析中都是一个强有力的分析工具，特别是在联立方程的预测能力受到质疑的时候，这种模型的提出在预测方面和脉冲响应分析方面均显示出较大的优势。一般地， VAR 模型分为两种：一是结构型 VAR，二是缩减型 VAR。缩减型 VAR 重点关注变量之间的跨期相关性，注重因果关系的分析。本文正是采用缩减型 VAR模型来研究银行发展、股市发展与经济增长之间的关系 。 2.Granger 因果检验。它是 VAR 模型中的一个方程，所以其在滞后期选择上一般与 VAR模型保持一致。由于 Granger因果检验是一个数理统计概念，不可单独使用，在实际运用

9、中更需要关注经济意义来判断因果关系。本文采用 Granger因果检验来研究银行发展、股市发展与经济增长之间的因果关系。 （二）样本和指标的选取 1.指标的选取。 （ 1）经济增长指标 GDP 是代表一国经济发展的最重要的衡量指标，它综合性较强，能反映一国的经济体量，且能动态反映一国经济的增长和衰 退。考虑到其他数据的可得性，本文采用季度名义 GDP 来代表中国经济增长变量。 （ 2）银行发展指标 西方学者普遍采用麦氏指标和戈式指标来度量银行发展水平，前者的数学含义是广义货币存量 M2 与 GDP 的比值，后者的数学含义是金融资产总价值与 GDP的比值。而 Levine在其 1993年发表的论文

10、中指出，银行流动性负债与 GDP的比值能较好反映金融深化。本文经综合考虑，选取银行各类信贷余额与 GDP的比值作为银行发展指标的度量，因为该指标反映了两方面的信息：银行相对规模的变动，以及银行在国民经济中的活跃程度 。 （ 3）股票市场发展指标 在已有研究中，股票市场发展水平的衡量主要从规模、流动性、波动性几个维度入手。本文选取沪深两市股票市值与 GDP的比值，也叫做股市的相对规模，作为股票市场发展变动的刻画。 2.样本说明。考虑到中国经济数据的有效性、数据的可得性以及经济体制的变化等因素，特别是考虑到建立 VAR模型对于样本数量的要求，本文采用季度数据，并将研究区间定为 1994 年第 1季

11、度至 2014 年第 2季度，数据长度为 82期，能够满足 VAR模型的建模要求。本文使用的所有数据，即 GDP、银行各类 贷款余额、股票市场市值均来自 Wind 数据库，保证了数据来源的一致性。 在数据处理方面：将 GDP 季度累计值数据处理成非累计的 GDP 季度数据，减少存量流量不匹配对指标的可靠程度的影响；有些文献直接采用季度末当月的银行各类贷款余额数据作为季度数据的替代，但可能会受到季节因素的影响，本文将银行各类贷款余额的月度数据进行简单平均得到季度数据，以平滑季度之间的影响；同样地，将股票市场市值的月度数据进行简单平均得到股票市值的季度数据，以平滑季度之间的影响。经过处理后的数据通

12、过两个公式（ 1股市发展 =股票市场市 值 /国内生产总值 2银行发展=银行各类信贷余额 /国内生产总值）的计算，再对处理后的 GDP 数据取对数以消除异方差性，得到本文建模所需的三个变量的数据，如表 1所示。 表 1 选取指标一览表 本文在指标和数据方面存在局限性：首先，指标的数量较少、构成简单，所包含的经济意义的广度和深度有限；其次，本文选取的是较早出现的、现今仍被广泛使用的最基础的指标，可能仍会存在对经济含义刻画出现偏误的现象；再者， 82 期的时间序列长度仍不能说是充分可靠，主要是受限于中国经济数据的客观限制；最后，在数据的处理上由 于本人能力、学识有限，未能采用更新、更可靠的数据处理

13、方法进行处理。 （三）描述性分析 图 1 1994 年 1季度至 2014 年 2 季度 GDP 变化图 从图 1 中可以看出， 1994 年至 2003 年中国经济增长速度较慢， 2003 年开始至今中国经济增长速度较快。斜率的变化发生在 2003 年、 2004 年间。 图 2 1994 年 1季度至 2014 年 2 季度银行各项贷款余额变化图 从图 2 中可以看出， 1994 年至 2003 年银行总贷款余额增长速度较慢，2003年开始至 2008年银行总贷款余额增长 速度提升， 2008年至今增长速度又进入了更快的阶段。斜率的变化发生在 2003 年和 2008 年。与图 1GDP

14、的变化显现出同步性。 图 3 1994 年 1季度至 2014 年 2 季度沪深两市上市公司总市值变化图 如图 3 所示，沪深两市上市公司的市值在 2006 年以前都处于低位，在2007年和 2008年间出现爆发式增长。 2007年至今沪深两市新增上市公司数量较多，所以尽管处于 “ 熊市 ” ，跟之前一段时期比仍处于较高位置。 图 4 1994 年 1季度至 2014 年 2 季度银行、股市规模环比增长情况 由图 4 所示，股市市值环比增长率的波动幅度明显大于银行业各项贷款余额环比增长率的波动幅度。并且存在这样一个规律：在经济繁荣时期，两者多呈现同向变化；非繁荣时期，两者多呈现反向变化。说明银

15、行和股市在某种程度上存在替代性，并非总是共同发展的。 LGDP、 STOCKRA、 BANKRA 三个指标是用于分析银行体系和股票市场与经济增长之间的因果关系的。表 2 给出了这五个变量的描述性统计值。 表 2 变量的描述性统计值 （四）计量模型分析 本文使用 Stata11 软件进行计量模型分析。 1.单位根检验。传统计量经济学在对时间序列数据建立计量模型时，都假定了这些数据序列是平稳过程。然而，现实生活中，许多宏观经济指标都不是平稳的。基于稳定假设对非平稳序列建立 VAR模型，势必会产生 “ 伪回归 ” 现象。因而，在建立 VAR模型前有必要检验序列的平稳性。本文采用ADF 方法检验各变量

16、的平稳性，其结果如表 3。 表 3 序列平稳性检验结果 检验结果显示： 1LGDP与 STOCKRA均在 5%和 10%的显著性水平下接受了原假设，为非平稳序列； BANKRA通过了 5%显著性水平，为平稳序列。 2在分别对 LGDP与 STOCKRA进行一阶差分后， LGDP 、 STOCKRA 均为平稳序列。3所以，最终进入 VAR 模型的三个平稳序列分别是 LGDP 、 STOCKRA 、BANKRA。 2.模型滞后期的选择。 表 4 VAR 模型最佳滞后阶数检验结果 Stata11 软件给出了六个检验指标： LL 检验统计量， LR 检验统计量，FPE最终预测误差， AIC信息准则，

17、SBIC信息准则， HQIC信息准则。一般来说选择多数准则认同的滞后阶数即可。根据表 4本文选取滞后 3阶为 VAR模型的最佳滞后阶数 。 3.建立 VAR 模型。建立以 LGDP 、 STOCKRA 、BANKRA 为变量，包含 1至 3 阶滞后项的缩减型 VAR 模型。 Stata11 输出的主要结果如下。 表 5 VAR 模型输出结果 1 表 5给出了每个方程的 R2 和各准则的值，由 chi2 统计量的 P 值可知方程 LGDP 、 STOCKRA 、 BANKRA 的解释变量的联合检验是显著的。 表 6 VAR 模型输出结果 2 表 6给出了通过 Z检验的 LGDP 方程中的部分变量

18、。可以看出，经济增长受自身的滞后期的影响是显著的，但是相关系数的符 号有所不同，体现出了经济增长的波动特征。另外，方程中还表明股票市场滞后 3期的表现对经济增长当期有着正向的影响，这可能印证了股票市场的发展能够支持经济增长的观点，也可能佐证了股市是经济的 “ 晴雨表 ” 的说法；但接近于 0的相关系数使得我们也可以解读为中国的股票市场对经济增长没有贡献。 表 7 VAR 模型输出结果 3 表 7给出了通过 Z检验的 STOCKRA 方程中的部分变量。经济增长滞后 2、3 期对当期股市有显著的正向影响，一方面可能是经济增长带来居民可支配收入的增加推动股市繁荣，另一方面可能是经济形势运 行良好时监

19、管层放松监管，从而使得多家排队审批上市的公司获批从而扩大了股市的规模。股市滞后期的表现对其当期的表现也有影响，不过方向不同，也体现出股市的周期波动性。银行相对规模滞后 1期的表现对当期股市相对规模有反向的影响，可能是因为银行信贷可获得性的强化会缓解一些公司的上市需求，也可能是因为银行推出的一些理财产品的高收益率成为了股票的替代品，导致资金流向银行。 表 8 VAR 模型输出结果 4 表 8给出了通过 Z检验的 BANKRA 方程中的部分变量。可以看出，滞后 1、2、 3 期的经济增长表现对当期的银行 相对规模的影响均为正向。这可能说明了在经济繁荣时期，银行能够迅速、可靠地收回贷款，从而会加大放

20、贷规模，并且国家往往早已出台了支持经济发展的一系列政策；反之，在经济下行时期，随着银行不良率攀升，银行会有意识的惜贷，缩减信贷资产的规模，控制风险的积累量。 4.VAR 的平稳性检验。如果全部特征根的倒数值，即模，都在单位园内，则 VAR 模型是稳定的；否则不稳定。 图 5 VAR 模型的特征根圆图 由图 5 可知，所有特征根的倒数值均小于 1，该模型稳定。 5.VAR 的 Granger 因果关 系检验。银行、股票市场发展与经济增长之间的因果关系如何，前文的三个假设是否成立，需要通过 Granger因果关系检验进行数理统计上的佐证。检验结果如表 9。 由表 9 可以清楚地看出， LGDP 与

21、 STOCKRA 、 STOCKRA 与 BANKRA 互为格兰杰因果， LGDP 为 BANKRA 的单向格兰杰原因， BANKRA 不是 LGDP的格兰杰原因。 表 9 VAR 模型的 Granger 因果检验结果 四、结论 本文利用计量经济学方法，建立 VAR 模型和运用 Granger 因果检验，对我国银行、 股票市场发展与经济增长之间的关系进行了实证分析。本文得出以下结论： 第一，经济体制改革几十年，股票市场对经济增长的促进作用显现，但比较微弱。根据本文的实证结果，我国股票市场与经济增长存在双向格兰杰因果关系，跟以往研究对比，股票市场表现出了数理统计能检测到的贡献力，这是对我国金融改

22、革成效的肯定。但模型呈现的系数接近于 0，意味着我国股票市场对经济发展的促进潜力还有待进一步挖掘，在监管、各项制度、规定、市场层次、参与主体、交易品种、市场规模等方面还不尽规范，与香港、新加坡、美国等成熟的市场相比还过于稚嫩 。所以，没能起到明显的促进经济增长的作用，也是情理之中的事实。在对成熟金融市场的相关研究中，股票市场的发展对经济增长均呈现出显著的积极作用，这为我国未来的发展战略制定提供了切入点。 第二，银行发展对我国经济增长起到拉动作用，后者对前者也具有相同的作用。 Granger 因果检验结果证明了这一点。这是因为，银行的主要资产是贷款，主要负债是存款，银行规模的扩大，使得资金流转加

23、速、流量增大，加速了实体经济的发展。反之，实体经济越发展，银行的渠道就越多越广，更促进了银行的壮大。此外，由于在我国，上市是一种掌握 在相关部门手中的稀缺资源，融资渠道的缺乏使得绝大多数公司的融资途径只有银行，所以银行对经济增长的贡献力显著的强于股市，本文的实证也证明了这一点。 第三，银行业和股票市场可能存在一定程度的替代效应。本文结合实证结果和经济意义进行推测，银行和股市在争夺社会闲置资本方面可能存在竞争、产品具有一定程度的替代性。所以在资本存量没有发生变化的情况下，两者的相互影响可能会呈现此消彼长态势。因此我国应在未来的金融改革中解决这个问题，使它们两者互为补充，协同并进。 第四，其他结论

24、。首先，计量经济学学科的发 展使得本领域的研究更具有说服力，克服了定性分析的 “ 纸上谈兵 ” 的空洞性。其次，从以往到现在的文献表明，金融体制改革和金融发展对一国经济的促进作用是逐渐显现的，所以我国改革要保持进度和方法，不可一蹴而就，更不可停滞不前。最后，纵观我国股票市场 30 年历程，发展速度明显落后，对其作用应进行客观的评价，不宜过度夸大，实事求是的分析才能为未来金融改革的深化、更好发挥股票市场促进经济发展的功能打好基础。 参考文献 季益烽 .中国金融体系与经济增长 基于 2001 年 2010 年中国数据的实证分析 J.现 代管理科学， 2014， 01： 54-56+102. 苏建军

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