中国股票市场发展与经济增长关系的动态实证分析

0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 0.000000 3.063561 -28.95033 -0.658575

Log likelihood

Normalized Cointegrating Coefficients: 7 Cointegrating Equation(s) GYSA CAP1SA CAP2SA NCSA Log likelihood

850.9994

VALSA

TR1SA

TR2SA

TOSA (0.08756) (5.07566) (0.22559) (0.04251) (1.33296) (0.21949) (0.68491)

C

1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 -0.307105 -0.021750 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 15.85506 -2.872972 0.000000 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.580180 -0.368921 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.116257 -0.023269 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 2.527460 -0.612734 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 0.000000 -2.532916 -0.063775 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 -10.27490 -0.014963

847.5866

(2.93824) (28.9657) (0.38806) (3.82558)

0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 0.150057 -4.074733 -0.066020

上表是在序列有均值和线性趋势项，协整方程只有截距项的条件下对我国经济增长速度序列和股票市场指标序列所组成的数组X=[GYSA，CAP1SA，CAP2SA，NCSA，VALSA，TR1SA，TR2SA，TOSA]进行的Johansen检验和估计。其输出结果可分为三部分。第一部分为协整检验的结果。在5%的显著水平上该系统存在着协整关系并且迹统计量表明协整秩r=4即存在四个协整方程。而在1%的显著水平上该系统也存在着协整关系且迹统计量表明协整秩r=3即存在有三个协整方程。第二部分为非标准化的协整参数向量。第三部分为标准化的协整参数向量（括号中的数据为各个系数的标准差）。最后，该系统在1%显著水平下第一个协整向量的协整关系为：

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GYSA = 0.3596CAP1SA - 9.8089CAP2SA - 0.6291NCSA - 0.7863VALSA + (0.05471) (1.57557) (0.53083) (0.14861)

8.6688TR1SA – 2.5117TR2SA + 1.494TOSA + 2.5449

(1.60760) (0.46601) (0.31404)

由此可见，我国股票市场对我国经济增长速度的整体影响不是很明显。同时，这一协整关系反映的是系统各变量之间的长期稳定趋势，它趋向于长期稳定，即我国的经济增长和股票市场的发展只有实现了这一状态，才能达到长期的稳定。长期来看，我国股票市场的规模指标资本化率一即CAP1SA的扩大会轻微地促进我国经济增长速度的提高，也就是说作用是不显著的。资本化率一对经济增长速度的弹性系数为0.3596，表明当资本化率一增长1%时，经济增长速度会增长0.3596%。而我国股票市场的流动性指标换手率即TOSA，尤其是周转率一即TR1SA的提高则可以明显的促进我国经济增长速度的提高。换手率和周转率一对经济增长速度的弹性系数分别为1.494和8.6688。而股票市场的流通市值规模、筹资率、交易率、交易额相对于流通市值的周转率(TR2SA)的增大都会因为制度约束和金融抑制等原因而对我国的经济增长速度产生抑制作用，尤其是股票市场流通市值规模(CAP2SA)扩大所产生的这种抑制作用将更为明显。另外，方程的常数项为正，表明存在一个外生不变的因素对我国经济增长的速度产生积极的促进影响。

总体而言，在我国股票市场对经济增长的这种不很明显的促进作用中，股票市场的流动性指标对于经济增长速度的促进作用要强于股票市场的规模指标。我们的这一结论与Levine和Zervos(1998)的相关结论是基本上较为一致的。根据他们对47个国家1976-1993年数据的实证检验，用以考察股票市场的流动性、规模、易变性、与国际资本市场一体化程度等各指标是否与当前及未来的经济增长率、资本积累率、产出改进率有显著的相关关系。

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结果认为股票市场的流动性与长期经济增长率有很强的正相关关系，而其它的股票市场指标如规模指标等与长期经济增长率不具有显著的相关关系。然而对于流动性指标而言，Levine和Zervos(1996)在建立于Atje和Jovanovic(1993)研究基础上的关于股票市场流动性与经济增长的研究中，他们考察了两个衡量股票市场流动性的指标即交易率和周转率对经济增长的影响是否存在差异和分歧。他们对49个国家1976-1993年的数据在控制了一系列影响经济增长的变量后的研究中发现，无论用交易率还是用周转率来作为衡量股票市场流动性的指标，它们都与经济增长率、资本积累率和产出增长率具有显著的正相关关系。

由此看来，本文的结论与他们的结论的主要区别便在于，我国股票市场的流动性指标中只有周转率指标对经济增长速度有非常显著的促进作用，而交易率指标却对经济增长速度产生着负面的影响。对于其中的原因我们依旧可以从Levine的统计分析中得到解释。他在对自己和 Zervos(1998)的统计数据进行分析时说：“周转率(TRSA)可能不同于交易率(VALSA)，因为规模小但流动性强的市场可能具有高的周转率但低的交易率。”而我国的股票市场由于自身发展历史短、投机性强等原因正好具备了以上规模小但流动性强的市场特点。

4.3 向量误差修正模型（VEMC）

Sample(adjusted): 1995:3 2004:4

Included observations: 38 after adjusting endpoints Standard errors & t-statistics in parentheses Cointegrating CointEq1

Eq: GYSA(-1)

NCSA(-1)

1.000000 (0.05471) (6.57380) (1.57557) (-6.22563) -0.629098 (0.53083) (-1.18512)

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CAP1SA(-1) 0.359638

CAP2SA(-1) -9.808936

VALSA(-1)

TR1SA(-1)

TR2SA(-1)

TOSA(-1)

C Error Correction: CointEq1

C

-0.786291 (0.14861) (-5.29086) 8.668794 (1.60760) (5.39239) -2.511728 (0.46601) (-5.38988) 1.494003 (0.31404) (4.75741) 2.544907

D(GYSA) D(CAP1SA) D(CAP2SA) D(NCSA) D(VALSA) D(TR1SA) D(TR2SA) D(TOSA)

-0.948020 0.807156 0.123892 0.013054 -2.865013 -3.954427 -13.84568 -1.538843 (0.30767) (1.07395) (0.03884) (0.05016) (1.22999) (1.07740) (3.67199) (0.36671) (-3.08127) (0.75157) (3.18978) (0.26026) (-2.32930) (-3.67034) (-3.77062) (-4.19640) (0.17719) (0.61850) (0.02237) (0.02889) (0.70836) (0.62049) (2.11474) (0.21119) (-1.76770) (-0.37696) (-2.56605) (-0.79148) (1.43305) (1.82659) (1.88857) (2.40743) (0.12965) (0.45257) (0.01637) (0.02114) (0.51832) (0.45402) (1.54739) (0.15453) (0.84996) (0.48038) (-0.06231) (-1.14740) (2.31467) (2.56511) (2.53198) (2.58340) (2.80849) (9.80329) (0.35454) (0.45785) (11.2276) (9.83477) (33.5187) (3.34737) (-0.72363) (0.00905) (0.36133) (1.45898) (-2.40462) (-2.50706) (-2.45461) (-2.30901) (0.89054) (3.10849) (0.11242) (0.14518) (3.56012) (3.11847) (10.6283) (1.06140) (-0.02881) (1.33246) (0.96392) (-2.22665) (-1.35807) (-1.31100) (-1.26920) (-0.85521) (0.25801) (0.90062) (0.03257) (0.04206) (1.03147) (0.90351) (3.07934) (0.30752) (-1.19756) (-0.77236) (-0.43139) (2.07798) (-4.33204) (-4.87044) (-4.79785) (-4.73863) (2.72714) (9.51931) (0.34427) (0.44458) (10.9024) (9.54987) (32.5478) (3.25040) (1.69004) (0.74119) (0.11426) (-1.38628) (3.66420) (4.27951) (4.25219) (4.24363) (0.77591) (2.70839) (0.09795) (0.12649) (3.10189) (2.71708) (9.26034) (0.92479) (-1.91595) (-0.73830) (-0.00086) (1.35831) (-3.61347) (-4.15930) (-4.13388) (-4.13520) (0.69511) (2.42632) (0.08775) (0.11332) (2.77884) (2.43412) (8.29593) (0.82848) (2.90580) (0.45705) (-0.85584) (-0.75808) (1.60919) (1.10059) (1.07704) (1.16860) -0.003728 0.015340 0.001273 0.000104 -0.003747 -0.013763 -0.052300 -0.006660 (0.00646) (0.02253) (0.00081) (0.00105) (0.02581) (0.02260) (0.07704) (0.00769)

20

D(GYSA(-1)) -0.313220 -0.233150 -0.057399 -0.022863 1.015118 1.133377 3.993823 0.508423

D(CAP1SA(-1)) 0.110200 0.217406 -0.001020 -0.024252 1.199742 1.164610 3.917957 0.399214

D(CAP2SA(-1)) -2.032318 0.088742 0.128107 0.667988 -26.99805 -24.65637 -82.27532 -7.729111

D(NCSA(-1)) -0.025654 4.141933 0.108365 -0.323259 -4.834905 -4.088323 -13.48947 -0.907727

D(VALSA(-1)) -0.308986 -0.695599 -0.014051 0.087404 -4.468364 -4.400497 -14.77418 -1.457222

D(TR1SA(-1)) 4.608980 7.055659 0.039335 -0.616317 39.94838 40.86877 138.3992 13.79351

D(TR2SA(-1)) -1.486607 -1.999606 -8.40E-05 0.171814 -11.20858 -11.30117 -38.28114 -3.824188

D(TOSA(-1)) 2.019834 1.108959 -0.075100 -0.085904 4.471690 2.678969 8.935008 0.968158