股市波动经济增长上证指数
股票市场作为现代金融市场的重要组成部分,随着金融工具创新和通讯技术发展等因素在世界各国融资
体系中的比重日益增加,不仅承担着融资和资源配置的资本媒介职能,作为一国经济发展的“晴雨表”也
发挥着经济预测和价值发现的功能。越来越多的经济学家和金融学家已经把目光投入到股票市场在经济
增长中重要作用这个焦点之上,股市的波动性与经济增长关系成为了研究课题之一。目前国内外关于股
市波动性与经济增长之间关系的研究的文献比较多,Umstead和 Fama的研究结果表明,股票价格和实际
经济增长存在正相关关系[1][2];Tirole分析了在经济动态无效的情况下,股票等资产价格对实体经济
的影响[3];M.宾斯维杰认为股票市场的波动与实物经济的发展根本不存在明显的关系[4]
(P13);EveLiljeblom和 Marianne采用 VAR方法研究股市波动与经济波动之间的关系,结果表明二者显
著相关[5]。国内学者对中国股市的波动做了一些研究,主要着眼于从微观层次和宏观方面考察经济活动
对股市的影响及股市对经济增长的作用。其基本结论与经验判断证明,目前我国股市仍然是“政策市”,
推动股票市场发展的直接动力源仍然来自相关政策。也有一些学者利用 1990―1998 年的沪深股市数据
资料,分析了中国股市的运行特征,认为我国股市目前已经初步具有了成熟股市的基本特征,股市运行曲
线基本上与宏观经济运行相吻合。自从 1991年 7月上海证券交易所成立以来,上海股市随着经济的迅速
发展,取得了很大的进步。截至 2007年 5月底,沪市共有上市公司 850家,总市值 137056亿元,流通市值
39100亿元,在全国中所占的比重分别是 %,%,%,可知沪市在我国股市中占有举足轻重的作
用。针对国内大多数学者研究股市波动性与经济增长的关系时,都是将沪市与深圳股市结合起来作为一
个整体来研究。本文单独的研究我国股市的重要组成部分沪市波动与经济增长的关系。从波动性这个股
市中最显著的特征出发来研究沪市波动与经济增长之间的关系,一定会得出一些有意义的结论与发现。
一、研究方法的介绍和样本数据的选择
目前对中国股市波动的研究,大多是以股价指数和它相关指标如收益率、成交额等为研究对象,分析股市
的波动现象。本文以“股价指数”这个指标代表沪市的波动情况;以“GDP”和“ΔGDP”作为经济增长
的指标。但是对于指标 GDP,由于官方数据只给了季度 GDP的现价累计值,所以要得到每季度的 GDP数据
且使每季度的 GDP具有可比性,做了如下的处理:(1)根据 Wind资讯金融终端中提供的月度 CPI指数环比
增长率进行分析,取 3abc作为一个季度的 CPI指数环比增长率(其中 a,b,c表示一个季度中三个月的
CPI指数环比增长率)。(2)根据 Wind资讯金融终端中给出的季度 GDP的累计值比上同季度的 CPI指数
环比增长率,计算出其具有可比性的季度 GDP累计值;然后对可比性的季度 GDP累计值进行差分,就得到
了每季度具有可比性的 GDP数据。中国股票市场交易于 1996年 12月 16日开始实行 T+1交易制度和实
施涨停跌停板限制,且中国资本市场在 1997年开始全面的发展起来了;同时有学者通过对中国股票市场
渐近有效性的研究表明,中国股票市场在 1997年之后呈“弱式有效”和我国的经济在 1997年之后进入
了“需求单因素驱动阶段”(一种典型的经济增长阶段),因此在本文的实证研究中以 1997年为起点进行
研究,取上证指数的季度收盘价和实际季度 GDP经济增长作为分析变量。采用的数据时间段为 11
年:1997年第一季度―2007 年第一季度。季度数据来源于 Wind资讯金融终端。本文数据处理与分析采
用的软件为 和 Excel。
二、沪市波动与经济增长关系的分析
(一)协整检验
为了有效地衡量序列之间是否具有长期均衡关系,Engle和 Granger于 1987年提出了协整的概念。在进
行协整检验之前,首先对数据进行单位根检验,在 Eviews软件中,对消除季节因素的变量 GDP,SZZS进行
ADF检验。检验结果如下。由表 1知,在 1%的显著性水平下,消除季节因素的变量 GDP和 SZZS为一阶单
整序列,满足协整检验的前提。下面进行协整检验方法的分析。为检验两变量 GDPSA和 SZZSSA是否协
整,本文采用 Engle和 Granger的两步检验方法,EG检验。步骤一是建立响应序列与输入序列之间的回
归模型;步骤二是对回归残差序列{εt}进行平稳性检验。检验结果如表 2。从表 2中知 GDPSA和 SZZSSA
不存在协整关系,也就是说经济增长与沪市股票价格的波动不存在长期的均衡关系。这与众多学者得出
的中国股票市场波动性与经济增长之间存在着协整关系,即二者有着某种长期均衡关系相悖;这也与股票
市场的波动能够反映宏观经济运行状况的变化,股票市场作为宏观经济的“晴雨表”等一些结论相悖。
对于这种情况可能有几方面的原因。
1.中国股市自出生就存有“先天不足”和“体制障碍”,即现时的国有股、法人股和公众流通股的股权
结构安排以及歧视民营企业、为国有企业改革融资解困的特殊任务。这种特殊性使沪市运行常常表现不
出国民经济运行的晴雨表,更多的是所谓国家有关股市政策的体现,即所谓的“政策市”。以 2007年为
例,从 3月到 5月,沪市指数从 2798点上升到 4110点,期间政府连续提高存款准备金率和连续的加息,旨
在防止指数升的过快。尤其是 6月 1日提高印花税政策的出台,引起了沪市的大幅震荡,股票市场一片恐
慌,而我国经济正处于繁荣上升阶段,股市运行与宏观经济完全相背。
2.沪市规模尚小,难以表现国民经济。虽然沪市上市公司数量发展很快,但仍然难以代表整个国民经济。
根据《Wind资讯金融终端》统计,截止到 2007年五月底,沪市 850家,总市值 137056亿元,上市公司总
市值为 34792亿元,按照 2006年 209407亿元的 GDP总量,沪市证券化率(总市值与 GDP之比)还不到
40%,而一般发达国家的证券化率都在 100%以上。
3.沪市股票市场机制很不完善,投机成分比较重,市场中缺乏理性的投资意识,使股价往往脱离经济基本
面。在上市公司业绩不良和市场总规模供给不大的情况下,投资者难以通过传统的分红获得投资收益,这
就使得多数股民只有在股市价格波动中进行投机才能获利,必然产生过度投机和不规范的股市运作行为,
由此促使股市本身无规则运行,因而使沪市失去了应有的综合反映国民经济晴雨表的作用。下面对变量
的稳态差分采用 VAR模型,但这只能检验短期 Granger因果关系,因为差分会导致长期信息的丧失。
(二)格兰杰因果检验
选用已消除季节因素的平稳序列ΔGDPSA 和ΔSZZSSA 进行格兰杰因果关系检验,统计结果见表 3。由表
3统计结果可知,在短期内,沪市波动不是经济增长的格兰杰原因,但经济增长却是沪市波动的格兰杰原
因。得出这种结论,可能由于:1.沪市上市公司行业分布不合理,高新技术产业和高成长性的企业比例,不
能适应经济结构调整的要求;部分上市公司所筹资金没有用于指定用途,而投向指定项目的资金未必当期
见效,从而股市对经济的正作用在短期内无法显示。2.经济增长提升了沪市上市公司的经营业绩,个人收
入增加,投资者普遍对股票市场充满信心,股票市场资金投入充足,从而促进了股市的繁荣,经济增长对股
市的作用在短期内得到反映。以 2007年为例,经济形势发展良好,沪市进入了牛市,又由于 2008年我国
将举行奥运会,使得投资者对股市普遍看好,以至股市都形成了“概念市”,虽然这种现象是比较危险的,
但这也正说明了经济增长是沪市波动的原因。
(三)脉冲响应函数
在分析脉冲响应函数之前,利用 Eviews软件先拟合经济增长与沪市价格波动的向量自回归模型,也就是
拟合消除季节因素的 GDP和 SZZS的一阶差分 VAR模型。根据 AIC和 SBC准则分析,利用 Eviews软件拟
合消除季节因素的 GDP和 SZZS的一阶差分 VAR模型如下:ΔGDPSA=ΔGDPSA(-1)ΔGDPSA(-
2)ΔGDPSA(-3)+ΔSZZSSA(-1)+ΔSZZSSA(-2)+ΔSZZSSA(-
3)+(1)ΔSZZSSA=ΔGDPSA(-1)+ΔGDPSA(-2)+ΔGDPSA(-3)+ΔSZZSSA(-
1)+ΔSZZSSA(-2)+ΔSZZSSA(-3)(2)由 Eviews软件得到定义响应函数追踪期为 10的
ΔGDPSA 和ΔSZZSSA 的合成图如下。由图 2可知,GDPSA对其自身的一个标准差新息立刻有很强的反映,
产出增加约 3500,紧接着就急剧下降,第 2期产出减少约-2500,到第 3期趋于原来水平,到第 4期又下
降,然后第 5期上升,这样反复波动。总体上来看是起伏波动较大,但影响的时间不长,周期性短。经济增
长(GDPSA)对来自沪市股票指数(SZZSSA)的新息在第 1到 10期几乎没有反映,来自沪市股票指数的影响
几乎接近于 0,这也从侧面说明沪市波动对经济增长几乎没有促进作用。由图 3知 SZZSSA对自身的一个
标准差新息也有较强的反映,在第 1期增加了约 200,但第 2期下降到了约 50,从第 4期后就开始了持续
较平稳的增长趋势,保持 50均值附近。而沪市股票指数(SZZSSA)对来自经济增长(GDPSA)的新息在第 1
期没有反映,第 2期,来自经济增长的影响为正,影响较小,第 4期来自经济增长的影响较显著,是正向的,
到第 5期沪市股票指数(SZZSSA)对来自经济增长(GDPSA)的新息呈负反映,第 6期,来自经济增长的影响
是正向的,但影响较小。这样反复波动,这也从侧面说明经济增长对沪市波动具有较大的作用,在短期内
沪市波动受经济增长的影响较大。
(四)方差分解
考察 VAR模型时,还可以采用方差分解方法研究模型的动态特征。现继续对 VAR模型利用 Eviews软件进
行方差分解分析,采用的追踪期数还是 10。得到的统计结果如下。由表 4表明,ΔGDPSA 各期预测误差几
乎由它自己的新息影响,它对自己的贡献率几乎都在 %以上。第二个方程ΔGDPSA 的新息对ΔGDPSA
各期预测误差几乎没有影响。对ΔGDPSA 的贡献率可以忽略。表 5可知,ΔSZZSSA 各期预测误差大部分
由它自己的新息来解释,但在第 5期开始,方差结果基本稳定,来自第一个方程ΔGDPSA 新息的影响对
ΔSZZSSA 各期预测误差比较大,贡献率达到了 17%多,在第 8期后,贡献率达到了 20%以上。从表 4和表
5的分析可知,经济增长对沪市波动的影响较大,而沪市波动对经济增长的作用很小,几乎可以忽略。
四、结论与分析
本文通过运用计量经济学中的协整理论、格兰杰因果关系检验、脉冲响应函数等处理非平稳变量的分析
方法,对沪市波动与经济增长之间的关系进行了研究分析,由实证结果可以得出如下结论:
(一)在运用 ADF对消除季节因素的 GDP和 SZZS进行单位根检验时,发现在 1%的显著性水平下,原序列
GDP和 SZZS是非平稳的,但一阶差分后是平稳的,即原序列 GDP和 SZZS为一阶单整序列。
(二)协整检验中,得出在长期中,沪市波动性与经济增长之间不存在均衡关系,这与众多学者得出的中国
股票市场波动性与经济增长之间存在着协整关系,即二者有着某种长期均衡关系相悖;这也与股票市场的
波动能够反映宏观经济运行状况的变化,股票市场作为宏观经济的“晴雨表”等一些结论相悖。格兰杰
因果关系检验中得出结论,在短期中,沪市股票价格的波动不是经济增长的原因,但经济增长却是沪市股
票价格的波动的一个原因。由脉冲响应函数和方差分解的分析中,发现在短期内,沪市波动受经济增长的
影响较大,但沪市波动对经济增长的作用却很小。由结论说明沪市的波动性与经济增长之间的关系还不
明显,沪市的发展并不能对经济的发展和增长起到积极的促进作用,沪市作为中国股市的重要核心部分,
我国的重要现代金融市场,并没有发挥出它扮演的金融角色的相应作用。当然,由结论也可知在短期内,
沪市波动性受经济增长的影响较大,说明经济增长的确促进了沪市的发展,没有一个良好的宏观经济运行
环境的作用,不可能有一个繁荣的股市。因此,沪市应该抓住当前我国良好的经济环境这个有利条件,积
极主动地加快自身的发展。
