我国金融业增加值与GDP关系实证分析

马悦　张晓雨　刘梦璐

摘 要：随着IPO注册制改革，金融业将更加受到人们的关注。本文基于我国1995—2014年的GDP与金融业增加值的序列数据，应用单位根检验、协整分析、误差修正和Granger因果检验对我国金融业的增加值与GDP这两个变量的关系进行了实证分析。结果表明：我国的金融业增加与GDP之间存在长期稳定的动态均衡关系。我国的GDP波动是金融业增加的Grange原因。

关键词：协整分析；单位根检验；误差修正模型；Grange因果分析

一、协整分析模型

协整分析模型是从分析年度时间序列的非平稳性开始研究的，建立了非平稳变量的数学模型， 得出非平稳变量间存在的均衡关系。它是基于是一种动态的设定、估计然后检验的模型。

（一）平稳性检验

为了检验单位根的有效性，本文用了ADF检验确保检验过程中随机干扰项的白噪声特性。ADF检验的基本模型为：

协整性检验可以用基于回归残差的协整检验（单一方程的协整检验）和基于回归系数完全信息的Johansen协整检验。

（三）误差修正模型

建立时间序列的误差修正模型，首先是要建立长期关系模型，对各种经济变量进行协整，然后得出误差修正项。接着通过建立短期计量模型，将误差修正项当成解释变量X，最后建立短期模型，即误差修正模型。

（四）Granger因果关系检验

由Clive W.J.Granger提出格兰特因果检验是用来分析变量之间的因果关系的方法。在时间序列平稳的情形下，X、Y这两个经济变量的格兰杰因果关系，要比单独检验一个变量对自己预测的结果要好得多。

二、实证分析

（一）描述性统计数据

论文分析所选取的样本均来自1995—2014年国家数据统计局公布的年度数据。并用EVIEWS 7.0软件进行求解。

因为对变量进行对数变换能去消除时间序列模型中的异方差且不影响原序列的协整关系，所以对GDP和金融业增加值取了对数去建立模型，表示形式为LNGDP和LNX。

（二）平稳性检验

由表1可知， 我国LNGDP与LNX的原序列均是非平稳的，二阶差分后的序列是平稳的，表明这两组时间序列都是二阶单整序列。由于有些数据为非平稳时间序列，所以我们常用经济计量学中的协整来研究我国GDP 与金融业增加值的动态均衡关系。

（三）协整检验

这两组LNGDP和LNX序列是非平稳、二阶单整的序列，并不影响可能会有平稳的线性组合存在。这种线性组合在一定情况下就可以去反映这两组变量之间稳定的协整关系。采用 EG 法对这两组经济变量进行协整分析，得出的协整方程为：

时间序列LNGDP与LNX若是有着某种协整关系，那么这个模型对它的残差序列e就应该具有平稳性。对e进行单位跟检验，结果如下表：

根据表2可以知道，这个残差序列e的ADF 检验的统计量为-4.874，小于 5%的显著水平的临界值-3.710，由此得出了一个结论：至少在 95%置信度下估计残差序列 e就是平稳的序列，这就是说LNGDP与LNX之间有着协整关系，进一步确认了我国GDP 与金融业两者存在长期均衡的关系。

（四）误差修正模型

由前面的协整检验结果表明，我国金融业的增长和GDP的增长这两个变量之间有着稳定的均衡关系， 但是否还有着因果关系，就需要进一步去验证。

通过建立变量LNGDP与LNX 和e的二阶序列模型，用EVIEWS7处理结果如下：

（五）Granger因果关系检验

在前面建立好误差修正模型的基础上，进一步研究变量之间的Grange因果关系。取滞阶数为4，对各变量的Granger，因果关系检验：如表 3 所示。

由相伴概率知：在5%的显著性水平中只拒绝LNGDP不是LNX的Granger原因的假设， 不拒绝LNGDP不是LNX的Granger原因的假设， 意味着LNGDP与LNX构成单向显著的Granger ， 从4阶滞后的情况看，GDP 的增长是金融业增长的原因，而金融业增长对 GDP 的增长作用不明。

三、结论分析

根据我国1995—2014的GDP和金融业增加值的时间序列数据，应用了协整、误差修正及Granger 因果分析，得出我国金融业增加与 GDP 这两个变量之间关系，得出如下结论：

我们国家的金融业增长与GDP这两个变量之间有着唯一长期动态均衡关系。

根据两变量间的误差修正模型的Granger因果分析，取滞后阶数为4，GDP与金融业增长存在单项Granger因果关系，表明GDP增加可以促进金融业的发展。

（作者单位：1.安徽财经大学；2.安徽大学）

参考文献：

[1] 2015年《中国统计年鉴》

[2] 庞皓.计量经济学（第二版）. 北京：科学出版社，2010

[3] damodar N.Gujarati and Dawn C.Porter .Essentials of Econometrics （第四版）.机械工业出版社，2010