崔華泰

(中國(guó)人民大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，北京 )

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經(jīng)濟(jì)研究

共同因子沖擊下的股票市場(chǎng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的互動(dòng)關(guān)系研究
——基于中國(guó)與OECD國(guó)家股市與經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的分析

崔華泰

(中國(guó)人民大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，北京 )

在中國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)面臨深刻轉(zhuǎn)型的背景下，資本市場(chǎng)的作用尤為凸顯，資本市場(chǎng)的改革、創(chuàng)新和發(fā)展對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇、結(jié)構(gòu)調(diào)整和增長(zhǎng)方式的轉(zhuǎn)變具有重大意義。在此基于1992—2012年OCED國(guó)家與中國(guó)的面板數(shù)據(jù)，對(duì)股票市場(chǎng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證研究。在研究中，為了控制技術(shù)革新、經(jīng)濟(jì)周期等共同沖擊的潛在影響，對(duì)Holly、Pesaran提出的CCEP的實(shí)證方法加以改進(jìn)，發(fā)現(xiàn)股市發(fā)展程度、股市換手率、股市規(guī)模程度、政府對(duì)經(jīng)濟(jì)的干預(yù)度、經(jīng)濟(jì)集聚度均對(duì)實(shí)際人均收入所代表的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)起到不同方向、不同程度的影響。同時(shí)，發(fā)現(xiàn)共同因子較好地刻畫(huà)了技術(shù)沖擊、經(jīng)濟(jì)周期因素等共同沖擊對(duì)各個(gè)國(guó)家經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，并從因子載荷系數(shù)的估計(jì)中發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)體的經(jīng)濟(jì)規(guī)模越大，對(duì)于共同沖擊的反應(yīng)越強(qiáng)烈。

股票市場(chǎng)；經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；共同因子；CCEP模型

早在1891年，就有學(xué)者在資本市場(chǎng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響領(lǐng)域進(jìn)行研究，學(xué)術(shù)界大量涌現(xiàn)這方面的研究始于上個(gè)世紀(jì)的八十年代。內(nèi)生金融理論的誕生為股市發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的理論聯(lián)系注入了新的活力，學(xué)者們開(kāi)始在不同的領(lǐng)域和視角(資本形成效率、風(fēng)險(xiǎn)分散、信息傳遞)對(duì)股票市場(chǎng)和經(jīng)濟(jì)之間進(jìn)行深入系統(tǒng)的研究，希望找到兩者之間的奧秘。

Beck和Levine(2001)對(duì)40個(gè)國(guó)家1976-1998年的數(shù)據(jù)進(jìn)行平均面板數(shù)據(jù)回歸，在控制了個(gè)體自回歸和潛在內(nèi)生性后，得出股票市場(chǎng)的流動(dòng)性對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有積極影響的結(jié)論。Arestis、Demetriades和Luintel(2001)對(duì)1973-1998年間的美股交易率和換手率與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證分析，測(cè)算出這兩者對(duì)GDP有正向作用。Chang(2011)發(fā)現(xiàn)在股票市場(chǎng)剛起步的國(guó)家，股市與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有明顯的正相關(guān)關(guān)系，但在股市已發(fā)展成熟的國(guó)家，這種關(guān)系卻不太明顯。Christopoulos和Tsionas(2014)運(yùn)用面板數(shù)據(jù)分析了10個(gè)發(fā)展中國(guó)家1970-2010年的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，投資支出、通貨膨脹、金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在一個(gè)顯著的協(xié)整矩陣向量，并且股市發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在因果關(guān)系。Apergis和Filippidis(2007)對(duì)Beck和Levine(2014)研究中的不足進(jìn)行了修正，考慮到了不同國(guó)家的樣本異質(zhì)性問(wèn)題，根據(jù)發(fā)展水平將65個(gè)國(guó)家分為15個(gè)OECD國(guó)家和50個(gè)欠發(fā)達(dá)國(guó)家兩個(gè)部分，對(duì)這兩個(gè)部份分別進(jìn)行實(shí)證分析，結(jié)果均驗(yàn)證股票市場(chǎng)發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有積極作用*Beck,Levin,Spare tire? Stock markets,banking crises,and economic recoveries.Financial Economics，2015(1).。

一、實(shí)證過(guò)程說(shuō)明

(一)待檢驗(yàn)假說(shuō)

股票市場(chǎng)的快速發(fā)展可以有效改善企業(yè)的融資約束，提高企業(yè)融資效率使經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)，同時(shí)，股票市場(chǎng)的諸多宏觀經(jīng)濟(jì)效應(yīng)也從不同的渠道影響企業(yè)和個(gè)人達(dá)到促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的目的。為此，對(duì)于股票市場(chǎng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系問(wèn)題，提出如下的假說(shuō)1。

假說(shuō)1 ：股票市場(chǎng)發(fā)展成熟度高的國(guó)家能夠更好地解決企業(yè)的融資約束，提高企業(yè)融資效率，并通過(guò)各種渠道促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

另外，技術(shù)沖擊、經(jīng)濟(jì)周期等不可觀測(cè)因素也會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生影響，并且可能與其他影響因素相關(guān)，如果遺漏會(huì)造成估計(jì)的偏誤。本文考慮了這種因素，同時(shí)假定各個(gè)經(jīng)濟(jì)體對(duì)共同沖擊的反應(yīng)具有異質(zhì)性。如2008年的全球經(jīng)濟(jì)沖擊對(duì)于各國(guó)的影響是非對(duì)稱(chēng)的，沖擊來(lái)源地美國(guó)受到的影響最深，其他國(guó)家和地區(qū)受到的影響按與美國(guó)經(jīng)濟(jì)的緊密程度呈現(xiàn)發(fā)散式遞減的狀態(tài)。為了刻畫(huà)這種異質(zhì)性影響，提出假說(shuō)2。

假說(shuō)2 ：技術(shù)沖擊、經(jīng)濟(jì)周期等共同沖擊會(huì)對(duì)各國(guó)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生影響，并且這種影響對(duì)于各個(gè)國(guó)家而言具有異質(zhì)性。

(二)模型設(shè)定

為了檢驗(yàn)假說(shuō)，設(shè)定如下的面板模型 ：

lnyit=αi+β′Xit+uit

(1)

其中，下標(biāo)i和t分別表示地區(qū)和時(shí)間，ln表示取自然對(duì)數(shù)。lnyit表示各國(guó)的真實(shí)人均收入水平，而Xit表示影響真實(shí)人均收入水平的關(guān)鍵變量，主要包括衡量股票市場(chǎng)發(fā)展程度的變量以及其他影響人均收入的外生變量，而αi表示個(gè)體效應(yīng)。伴隨著全球經(jīng)濟(jì)一體化的提高，各經(jīng)濟(jì)體間“一榮俱榮、一損俱損”的現(xiàn)象逐漸變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)，現(xiàn)實(shí)中的技術(shù)沖擊、經(jīng)濟(jì)沖擊等因素會(huì)同時(shí)影響各國(guó)經(jīng)濟(jì)，為了刻畫(huà)這種空間強(qiáng)相關(guān)性所帶來(lái)的潛在影響，設(shè)定了如下的包含共同因子的雙向固定效應(yīng)模型 ：

(2)

(3)

(2)式中，技術(shù)沖擊、經(jīng)濟(jì)周期等因素對(duì)地區(qū)收入水平的影響主要體現(xiàn)在變量ft上，由于周期性因素可能與其他解釋變量相關(guān)(體現(xiàn)為(3))，如果遺漏了變量ft的影響，估計(jì)結(jié)果可能是有偏、不一致的。另外，從雙向固定效應(yīng)模型可見(jiàn)，技術(shù)沖擊、經(jīng)濟(jì)周期因素對(duì)于各國(guó)人均收入水平的影響具有同質(zhì)性(ft的系數(shù)對(duì)于任意個(gè)體而言均等于1)，這種假設(shè)過(guò)于強(qiáng)烈并不符合實(shí)際，因此還借鑒Pesaran(2006)、Bai(2009)的做法，設(shè)定如下包含異質(zhì)性共同因子影響的模型 ：

(4)

(5)

(三)估計(jì)策略

對(duì)于以上三個(gè)計(jì)量模型，估計(jì)策略如下 ：首先對(duì)基準(zhǔn)模型和雙向固定模型采用固定效應(yīng)方法進(jìn)行估計(jì)；而對(duì)于包含共同因子的CCEP模型，將(4)和(5)式進(jìn)行合并，可以得到如下的式子 ：

(6)

(7)

(8)

(9)

其中，Ik是k階單位矩陣，而Ci是共同因子載荷系數(shù)矩陣的m×(k+1)矩陣，m是共同因子的個(gè)數(shù)，Pesaran(2006)建議使用解釋變量和被解釋變量的截面均值作為不可觀測(cè)共同因子的代理變量，這可以通過(guò)如下的變換得到證明，對(duì)(6)式求均值可以得到 ：

(10)

(11)

(12)

(13)

(14)

在(14)式的設(shè)定下，Pesaran(2006)證明可以得到參數(shù)αi、β1、β2、β3的一致估計(jì)，即 ：

(15)

(四)數(shù)據(jù)說(shuō)明

本文所涉及的數(shù)據(jù)來(lái)源于OECD數(shù)據(jù)庫(kù)、世界銀行數(shù)據(jù)庫(kù)、國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、wind數(shù)據(jù)庫(kù)。樣本包括我國(guó)和34個(gè)OECD國(guó)家，樣本個(gè)數(shù)為35個(gè)。由于大多數(shù)國(guó)家股票市場(chǎng)完整數(shù)據(jù)起始于1992年而終于2012年，因此出于數(shù)據(jù)平衡性考慮，將樣本的考察期定位為1992—2012年。最終獲得了平衡的面板數(shù)據(jù)集(N=35，T=21)。

根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)，將實(shí)際人均GDP水平作為本文的被解釋變量，為了控制價(jià)格因素，采用2005年不變美元價(jià)格來(lái)計(jì)算實(shí)際人均GDP。對(duì)于解釋變量，前人研究中關(guān)于影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的指標(biāo)很多，出于數(shù)據(jù)的可得性及本文的研究目的，選擇了如下指標(biāo)。

(1)股票市場(chǎng)的交易額占GDP的比重(TST_GDP)(Atje和Jovanovic，1993；Levine和Zervos，1998)；(2)股票交易換手率(TURN)；(3)股票市場(chǎng)資本總額占GDP的比重(CST_GDP)。此外還選取兩個(gè)可能影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的交叉因素；(4)政府對(duì)經(jīng)濟(jì)的干預(yù)程度(FIN_GDP)，政府部門(mén)的態(tài)度會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生重要影響，這種影響體現(xiàn)在自由主義與凱恩斯主義的爭(zhēng)論之中，在此采用政府的財(cái)政支出占GDP的比重來(lái)度量政府對(duì)于經(jīng)濟(jì)的參與程度；(5)經(jīng)濟(jì)集聚度(N)，近年來(lái)，隨著新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)的發(fā)展，經(jīng)濟(jì)在國(guó)家或者地區(qū)的集聚程度被認(rèn)為是影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與發(fā)展的重要因素(Ciccone和Hall，1996；Mion，2009)，采用每平方公里上的勞動(dòng)力人數(shù)來(lái)度量經(jīng)濟(jì)的集聚程度。

下面的表1給出了本文所用的變量說(shuō)明，而表2則給出了這些變量的統(tǒng)計(jì)描述。

表1 模型主要變量指標(biāo)說(shuō)明

表2 模型主要變量的統(tǒng)計(jì)描述*ln表示自然對(duì)數(shù)。

二、實(shí)證結(jié)果分析

(一)變量的同期相關(guān)性檢驗(yàn)

為了確定計(jì)量模型的合理性，即模型中的變量是否受到共同沖擊的影響，同時(shí)為后文中的面板單位根檢驗(yàn)提供依據(jù)，本節(jié)首先檢驗(yàn)?zāi)Ｐ椭械淖兞渴欠窬哂型谙嚓P(guān)性。目前檢驗(yàn)空間相關(guān)性的統(tǒng)計(jì)量主要有Moran’s I統(tǒng)計(jì)量(Moran，1948)、LM統(tǒng)計(jì)量(Breusch和Pagan，1980)、CD統(tǒng)計(jì)量(Pesaran，2004)。Moran’s I統(tǒng)計(jì)量依賴(lài)于先驗(yàn)設(shè)定的空間加權(quán)矩陣W，LM統(tǒng)計(jì)量適用于NT情形*本文樣本的N=26，T=21，符合N>T。，因此選用Pesaran(2004)的CD統(tǒng)計(jì)量作為檢驗(yàn)的指標(biāo)。CD統(tǒng)計(jì)量的表達(dá)式如下 ：

(16)

為了保持檢驗(yàn)的穩(wěn)健性，在是否包含趨勢(shì)項(xiàng)的檢驗(yàn)當(dāng)中，都選取了變量的1-4階滯后進(jìn)行了檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，本文所涉及到的變量均存在同期相關(guān)性，這說(shuō)明設(shè)定包含共同因子的空間計(jì)量模型是具有合理性的，也為后文單位根檢驗(yàn)和模型估計(jì)提供了依據(jù)。

表3 模型變量空間相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果*“**”、“*”表示5%、10%以上的顯著水平。以上CD統(tǒng)計(jì)量的計(jì)算分兩個(gè)步驟完成 ：(1)首先對(duì)每個(gè)個(gè)體i對(duì)應(yīng)的變量進(jìn)行p階的ADF(p)檢驗(yàn)，然后保存殘差；(2)其次利用保存的殘差根據(jù)上面的CD統(tǒng)計(jì)量的公式計(jì)算出CD數(shù)值。CD統(tǒng)計(jì)量漸近服從N(0,1)分布。ln表示自然對(duì)數(shù)。

(二)變量平穩(wěn)性檢驗(yàn)

CIPS檢驗(yàn)方法是在每個(gè)截面?zhèn)€體的ADF回歸方程中添加滯后變量及其一階差分項(xiàng)的截面均值來(lái)控制由共同因子所引起的截面同期相關(guān)性，即 ：

(17)

對(duì)于(17)式的回歸，Pesaran(2007)對(duì)面板中的每個(gè)個(gè)體i進(jìn)行回歸，然后對(duì)回歸滯后項(xiàng)yi，t-1系數(shù)的t統(tǒng)計(jì)量(簡(jiǎn)記為CADFi)求平均值，便可以得到CIPS統(tǒng)計(jì)量 ：

(18)

Pesaran(2007)給出了各種N和T組合情況下K1、K2、CIPS統(tǒng)計(jì)量的臨界值。CIPS檢驗(yàn)的原假設(shè)為存在單位根，因此如果能拒絕原假設(shè)，那么變量是平穩(wěn)的；而如果不能拒絕，說(shuō)明變量是非平穩(wěn)的。

表4給出了本文變量的CIPS單位根檢驗(yàn)結(jié)果。由于數(shù)據(jù)時(shí)間長(zhǎng)度的限制和節(jié)約自由度的目的，單位根檢驗(yàn)選擇了一階滯后。從表可得，無(wú)論是否包含確定性線性趨勢(shì)項(xiàng)，本文中所涉及變量的CIPS值是不顯著的，也就是說(shuō)變量都是非平穩(wěn)的變量。隨后對(duì)變量的一階差分進(jìn)行了單位根檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)至少在10%水平上顯著，這說(shuō)明變量經(jīng)過(guò)一階差分之后是平穩(wěn)的，因此本文中所涉及的變量均是I(1)變量。

表4 CIPS單位根檢驗(yàn)結(jié)果*注 ：“**”、“*”表示5%、10%以上的顯著水平。CIPS檢驗(yàn)的原假設(shè)為存在單位根，由于時(shí)間長(zhǎng)度的限制以及出于節(jié)約自由度的目的，在檢驗(yàn)中選取了一階滯后。Δ表示變量的一階差分。CIPS檢驗(yàn)5%臨界值為-2.14(僅含截距)、-2.67(含截距和時(shí)間趨勢(shì))，10%臨界值為-2.07(僅含截距)、-2.58(含截距和時(shí)間趨勢(shì)) 取自Pesaran(2007)。ln表示自然對(duì)數(shù)。

Pesaran(2006)最初在提出CCEP估計(jì)方法時(shí)只考慮共同因子本身為平穩(wěn)變量的情形，但是Kapetanios、Pesaran和Yamagata(2011)的研究表明，如果共同因子為I(1)變量，CCEP的估計(jì)仍然是一致的。

(三)模型估計(jì)結(jié)果

在估計(jì)CCEP模型之前，為了進(jìn)行模型選擇和比較，首先估計(jì)POOL模型，結(jié)果見(jiàn)表5的第2列。隨后，估計(jì)基準(zhǔn)模型和雙向固定效應(yīng)模型。從表5中第3列和第4列可以看出，Hausman檢驗(yàn)結(jié)果一致表明拒絕隨機(jī)效應(yīng)，且F統(tǒng)計(jì)量高度顯著，說(shuō)明模型中個(gè)體和時(shí)間效應(yīng)共存。

但是在雙向固定效應(yīng)模型中，時(shí)間固定效應(yīng)假設(shè)共同沖擊對(duì)于各個(gè)經(jīng)濟(jì)體的影響具有同質(zhì)性(即γi=1)，這與現(xiàn)實(shí)不符，于是進(jìn)行了CCEP估計(jì)，表中第5列給出了估計(jì)結(jié)果。為了比較CCEP模型與雙向固定效應(yīng)模型優(yōu)劣，進(jìn)行了Hausman檢驗(yàn)。表5中第5列CCEP估計(jì)的Hausman統(tǒng)計(jì)量高度顯著，說(shuō)明經(jīng)濟(jì)沖擊存在個(gè)體異質(zhì)性，即CCEP模型相對(duì)于與雙向固定效應(yīng)模型是一個(gè)更優(yōu)的模型。

表5 模型估計(jì)結(jié)果及其比較*“**”和“*”分別表示在5%和10%以上的水平顯著，括號(hào)之內(nèi)的數(shù)字表示標(biāo)準(zhǔn)誤。限于篇幅沒(méi)有報(bào)告截距、個(gè)體效應(yīng)和時(shí)間效應(yīng)。F統(tǒng)計(jì)量用于檢驗(yàn)個(gè)體或者時(shí)間效應(yīng)的聯(lián)合顯著性。Hausman統(tǒng)計(jì)量用于選擇固定效應(yīng)或者隨機(jī)效應(yīng)。

從各個(gè)模型的估計(jì)結(jié)果看，無(wú)論是POOL模型、基準(zhǔn)模型還是雙向固定效應(yīng)模型，其變量系數(shù)均有不合理之處，且hausman值較小，而CCEP模型的系數(shù)的估計(jì)值基本符合預(yù)期。具體而言，首先，重點(diǎn)關(guān)注的股票市場(chǎng)發(fā)展程度變量(TST_GDP)和股票市場(chǎng)規(guī)模程度變量(CST_GDP)的系數(shù)顯著為正，即股票市場(chǎng)發(fā)展程度越高的國(guó)家，擁有更高的人均收入水平；其次，度量股票市場(chǎng)活躍程度的變量(TURN)在控制共同沖擊因素后并不顯著，一種解釋是換手率不能直接體現(xiàn)股市發(fā)展情況，相反在一定程度上換手率過(guò)高還代表股市中短期投機(jī)行為盛行，不利于公司融資；最后，另外兩個(gè)控制變量的系數(shù)估計(jì)結(jié)果也與理論預(yù)期基本一致，政府過(guò)度干預(yù)(FIN_GDP)經(jīng)濟(jì)，會(huì)影響經(jīng)濟(jì)配置資源的效率不利于經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。經(jīng)濟(jì)集聚度(lnN)的提高可以發(fā)揮規(guī)模經(jīng)濟(jì)效益有利于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

(四)協(xié)整分析

在CCEP模型估計(jì)的基礎(chǔ)之上，本節(jié)進(jìn)一步檢驗(yàn)實(shí)際人均收入(lny)、股票市場(chǎng)發(fā)展程度(TST_GDP)、股票市場(chǎng)換手率(TURN)、股票市場(chǎng)規(guī)模程度(CST_GDP)、政府干預(yù)(FIN_GDP)和經(jīng)濟(jì)集聚度(lnN)之間是否存在協(xié)整關(guān)系。根據(jù)前文的估計(jì)和檢驗(yàn)，由于 CCEP模型回歸中包含有共同因子的信息(空間強(qiáng)相關(guān)ft)，所以依然采用CIPS的單位根檢驗(yàn)方法。檢驗(yàn)中設(shè)定只包含截距項(xiàng)，滯后階數(shù)取1，檢驗(yàn)得到的CIPS統(tǒng)計(jì)量為-2.4511，CIPS檢驗(yàn)5%臨界值為-2.14(僅含截距)，因此，CCEP模型回歸得到的殘差是平穩(wěn)的——即變量間存在著協(xié)整關(guān)系。

(五)共同因子分析

前文的結(jié)果證明了假說(shuō)1——股票市場(chǎng)的發(fā)展能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，下面驗(yàn)證假說(shuō)2——技術(shù)沖擊、經(jīng)濟(jì)周期等共同沖擊會(huì)對(duì)各國(guó)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生具有異質(zhì)性的影響，即分析空間強(qiáng)相關(guān)影響——共同因子ft和因子載荷系數(shù)γ′。由于CCEP模型的參數(shù)估計(jì)是一致的，首先利用CCEP模型得到的參數(shù)計(jì)算殘差，計(jì)算的具體過(guò)程如下 ：

(19)

(20)

(21)

(22)

(23)

(24)

(25)

(26)

表6 共同因子IC準(zhǔn)則判定結(jié)果*本表根據(jù)Bai和Ng(2002)的三個(gè)IC準(zhǔn)則計(jì)算而得。

從表7共同因子的估計(jì)結(jié)果以及圖1共同因子的時(shí)變特征可以發(fā)現(xiàn)其呈現(xiàn)出先上升后下降的趨勢(shì)，并具有波動(dòng)的特征。從其上升的趨勢(shì)上看(1992—1999年)，共同因子很可能反映了技術(shù)變革所帶來(lái)的有利的共同沖擊(如電腦的普及等)，這種正向的技術(shù)沖擊提高了生產(chǎn)效率。而當(dāng)這種正向沖擊在各個(gè)經(jīng)濟(jì)體傳遞時(shí)，會(huì)以一種強(qiáng)空間相關(guān)的方式導(dǎo)致各經(jīng)濟(jì)體的發(fā)展水平持續(xù)上漲。另外，共同因子也較好地刻畫(huà)了幾次經(jīng)濟(jì)危機(jī)的情況。如2001年的互聯(lián)網(wǎng)泡沫經(jīng)濟(jì)危機(jī)、2007年的次貸危機(jī)以及2009年的歐債危機(jī)，這些不利的沖擊對(duì)我國(guó)及OECD國(guó)家都產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響，使得各國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展都籠罩在一片陰霾當(dāng)中，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度也出現(xiàn)不同程度的下滑。

表7 共同因子的估計(jì)結(jié)果*共同因子根據(jù)Bai and Ng(2003)采用主成分方法進(jìn)行估計(jì)。

最后，為了反映各國(guó)對(duì)于共同沖擊的反應(yīng)程度估計(jì)了各個(gè)因子的載荷系數(shù)。估計(jì)結(jié)果參見(jiàn)表8，首先，樣本中的各個(gè)國(guó)家對(duì)于共同沖擊的反應(yīng)程度是不同的，這驗(yàn)證了假說(shuō)2關(guān)于共同沖擊的異質(zhì)性特征。其次，雖然因子載荷系數(shù)各不相同，但都為正，這說(shuō)明各個(gè)經(jīng)濟(jì)體對(duì)于技術(shù)沖擊、經(jīng)濟(jì)周期因素的反應(yīng)呈現(xiàn)出“順周期”特征*即當(dāng)因子載荷系數(shù)γi為正時(shí)，經(jīng)濟(jì)體對(duì)于共同沖擊的反應(yīng)會(huì)隨著其增加而增長(zhǎng)(注意反應(yīng)程度為γi ft)，隨其減少而降低，因此呈現(xiàn)出順周期特征；而當(dāng)因子載荷系數(shù)為負(fù)時(shí)，經(jīng)濟(jì)體對(duì)于共同沖擊的反應(yīng)會(huì)隨著其增加而降低，隨其減少而增長(zhǎng)，會(huì)表現(xiàn)出反周期特征。。再次，將35個(gè)國(guó)家劃分為歐洲、美洲、亞洲、大洋洲四大區(qū)域發(fā)現(xiàn)，無(wú)論哪個(gè)區(qū)域，經(jīng)濟(jì)規(guī)模大的國(guó)家對(duì)于共同沖擊的反應(yīng)更為強(qiáng)烈，如歐洲的英國(guó)、德國(guó)、法國(guó)，美洲的美國(guó)和加拿大，亞洲的中國(guó)和日本，大洋洲的澳大利亞。

圖1 共同因子時(shí)間變化圖

表8 OECD國(guó)家及中國(guó)因子載荷系數(shù)

三、結(jié) 論

本文基于1992—2012年35個(gè)國(guó)家的面板數(shù)據(jù)對(duì)股票市場(chǎng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證研究，在實(shí)證中主要發(fā)現(xiàn)以下幾個(gè)結(jié)論 ：

首先，發(fā)現(xiàn)實(shí)證所涉及的變量均為I(1)變量，在模型比較的基礎(chǔ)上，采用CCEP方法得到參數(shù)的一致估計(jì)，發(fā)現(xiàn)股票市場(chǎng)的發(fā)展和經(jīng)濟(jì)集聚度對(duì)于各國(guó)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有正向促進(jìn)作用，股市換手率的影響并不顯著，政府的過(guò)度干預(yù)會(huì)損害經(jīng)濟(jì)的效率從而不利于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

其次，發(fā)現(xiàn)實(shí)際人均收入、股市發(fā)展程度、股市換手率、股市規(guī)模程度、政府對(duì)經(jīng)濟(jì)的干預(yù)度、經(jīng)濟(jì)集聚度等變量存在長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系，說(shuō)明股票市場(chǎng)的發(fā)展對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響從長(zhǎng)期來(lái)看是穩(wěn)定的。

最后，借鑒Bai和Ng(2003)的ICp準(zhǔn)則確定了共同沖擊的個(gè)數(shù)，采用主成分分析方法提取了共同因子并估計(jì)了因子載荷系數(shù)，發(fā)現(xiàn)共同因子較好地刻畫(huà)了技術(shù)沖擊、經(jīng)濟(jì)周期因素等共同沖擊對(duì)各個(gè)國(guó)家經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響。并且從因子載荷系數(shù)的估計(jì)中發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)體的經(jīng)濟(jì)規(guī)模越大，對(duì)于共同沖擊的反應(yīng)越強(qiáng)烈。

[責(zé)任編輯 ：王 波]

本文為國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目“財(cái)政支持新農(nóng)?？沙掷m(xù)發(fā)展問(wèn)題研究”(項(xiàng)目編號(hào):13BSH051)、教育部人文社科項(xiàng)目“資本認(rèn)繳制及交易安全研究”的階段性成果。

崔華泰，中國(guó)人民大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院博士研究生。

F832.5

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1003-8353(2016)011-0113-07