探析股票市场对经济增长的相关影响

张世昕

摘要：本文从众多学者的实证分析入手，从运用最小二乘法到使用多变量框架进行分析，衡量股票市场发展与经济增长的关系，并提出看待股票市场与经济增长关系的新方法。本文得出结论的数据来自于不同国家近二十年来的数据，数据真实可靠。

关键词：股票市场 经济发展 双向因果关系

一、引言

股票市场在西方世界出现并兴起，欧美股票市场的发展也日趋成熟。可以说，股市是经济发展的晴雨表。最近，在冠状病毒的影响下，美国经济的大幅下滑导致美国股市出现了四次令人震惊的熔断。那么，股市的良好发展能否对经济形势产生影响呢？为了解决这一问题，来自不同地区和国家的学者对股票市场与经济增长的关系进行了计量分析。根据数据和相关信息，他们发现它们之间存在正相关关系。本文将分析相关学者的研究成果，探讨股票市场的发展对经济形势的影响。

二、股市的发展对经济有重大影响

关于股票市场对经济发展影响的研究由来已久。在现实意义上，股票市场起到了调节投资者风险、鼓励投资的作用，这对经济发展无疑是有利的。早期的研究更多地关注金融活动与经济增长之间的关系。在过去的30年里，学者们发现股票市场与经济增长之间的关系不容忽视，而且有很多研究表明，股票市场为促进经济增长提供服务。格林伍德和史密斯（1996）指出，大型股票市场可以降低调动储蓄的成本，从而促进对生产技术的投资。本西文加、史密斯、斯塔尔 （1996）和莱文 （1991）认为，股票市场交易的便利和自由将有利于经济增长。尽管许多有利可图的投资需要长期的财务保障，但储户在很长一段时间内都不愿放弃对储蓄的控制权。流动性强的股票市场为储户提供了一种可以快速廉价出售的资产，从而缓解了这一压力。同时，股票发行所得资金可由公司永久使用。而且，Kyle （1984）、Holmstrom和Tiole （1995）认为，流动性强的股票市场可以增加获取公司信息和改善公司治理的动机。

就样本量而言，Owolabi和Ajayi的研究脱颖而出。为了获得更有说服力的证据，两人使用了1971年至2010年的尼日利亚数据。与以往的研究不同，本文根据生产函数将尼日利亚GDP水平与金融活动和股票市场发展相结合，并对该函数进行最小二乘回归。最后，在结果中，与股票市场相关的系数是显著的，这也意味着股票市场确实可以影响经济增长。

基于上述尼日利亚数据的实证分析是分析股票市场发展与经济增长的最基本方法。虽然样本量很大，结果应该是有效的，但所用的方法并不是最合适的。在最小二乘回归中，该研究过程没有考虑股市与经济相互作用的可能性，即作者自己构造的函数有误。因此，在本文中，只有“股票市场可以为经济增长提供正向激励”的结论才值得肯定。

虽然上述研究在选择数据和处理方法方面非常有效，但关于单向因果关系的结论并不那么准确，因为格兰杰检验只适用于检验计量经济学中变量的因果关系，但其结果并不代表真正因果關系的证据。此外，只有一个国家的数据过于片面。综上所述，本文有效地证明了股票市场发展与经济增长之间的正因果关系，但否定了它们之间可能存在的反应因果关系。

三、股票市场的发展与经济的关系

通过第一部分的分析，问题变成了股票市场对经济增长的影响是单向的还是双向的。来自不同国家的结果是不同的。2005年，我国研究者利用1994-2004年的数据，运用格兰杰检验，发现我国股票市场与经济增长之间存在显著的双向因果关系。但是，中国的国情和中国研究人员使用的数据所在的年份与土耳其完全不同，所以上述结果与土耳其学者的结果不能相提并论。然而，与土耳其情况差不多的伊朗，Khyareh和Oskou使用了类似的数据类型，但得出了相反的结论。该论文基于伊朗2000年第一季度至2014年第四季度的数据，运用协整检验和格兰杰检验验证了伊朗股票市场发展与经济增长之间的关系。与土耳其学者所做的研究不同，伊朗研究人员利用格兰杰检验验证了两个结论：股票市场的发展会带来经济增长;经济增长也会带来股市的发展。在这本杂志中，GDP代表了经济形势。为了对数据进行合理的处理，作者采用了Logit回归。方程式如下：

公式中，I代表资本投资;G代表政府支出;X代表进出口贸易占人均GDP的比例，上述变量用来衡量伊朗的金融活动，t代表时间，也就是说方程式只能用同一时间段的数据来运行，MC是市值比率，可以代表一个股市的发展。经计量分析，数据表明MC系数非常显著，Granger检验下两个假设的p值均小于5%。基于上述信息，笔者得出结论，股票市场的发展确实可以为经济增长提供积极影响，但同时，经济增长对股市的影响也是显著的，即伊朗股市与经济增长之间存在双向因果关系。

伊朗的实证分析具有研究意义，在回归中加入金融活动的影响无疑是创新的，结果确实与土耳其学者的结论大不相同。然而，这种计量经济学回归仍然是有缺陷的。金融活动与银行息息相关，如银行提供的利率、货币的贬值和升值，也可能与经济增长有关，但上述研究中并未提及这一方面。

根据伊朗和土耳其学者的研究，他们之间的主要差距是土耳其的研究没有认为金融活动会成为一个被遗漏的变量，这可能是导致结果完全不同的原因。但这不能成为有力的证据，因此股市与经济增长之间的关系是双向的还是单向的，目前还没有定论。然而，金融活动对经济增长的影响是一个启示：股票市场对经济增长的影响可能是间接的，股票市场可能会作为影响金融活动的变量，并最终影响经济增长。如果上述假设成立，那么长期使用的、仅针对两个变量的回归是无效的。学者们需要使用新的方法将多个变量组合在一起进行回归，并对方差进行合理的处理。

四、看待股票市场与经济增长关系的新方法

长期以来，学者们更倾向于直接研究股市与经济增长的关系，而Caporale和Pittis在1997年提出，研究股市与经济增长的因果关系不是简单地按照二元框架就可以得到的，可能会有一个对股市或经济增长有重大影响的遗漏变量。如果此假设成立，则会出现两种情况：一是缺失的变量对股市和经济发展都有影响;二是缺失的变量会对股市或经济发展产生影响。

同时，以往关于股票市场发展与经济增长的研究大多遇到了计量经济学问题，比如利用面板数据进行OLS回归，但没有固定效应的加入。简单地说，大多数研究人员只关注一个国家，由于不同国家的经济水平和政策不同，几乎不可能提出一个适用于大多数情况的原则。

基于上述假设和问题，Caporale、Howells和Soliman于2004年在论文中采用了多变量因果关系检验，以找出是否有缺失的变量。该文以股票市场为省略变量，考察了现有的金融发展带动经济增长的理论，发现股票市场的发展确实可以极大地促进经济增长，这意味着股票市场的发展符合上述假设中提到的省略变量，即二元框架得出的结果可能是无效的。在数据选择方面，作者选择了时间序列数据，而不是横截面数据或面板数据。原因是：与其他两种方法相比，时间序列数据只需要观察数据在各个年份的变化规律，这意味着计量经济学分析可以省去估计的步骤。

在实证分析中，定义代表股票市场和经济的可衡量指标的要求是简单而全面的。在文章中，作者用市值比率（股票价值除以GDP）和交易价值比率（股票交易价值除以GDP）来反映股市的发展，用GDP分层次来反映经济增长。在数据选取方面，该刊选取了7个国家（阿根廷、智利、希腊、韩国、马来西亚、菲律宾和葡萄牙）1997年1月至1998年4月的数据，因为相关机构已经连续50个季度在这些国家观察记录数据。研究方法也与以往的研究有很大不同，由于双变量框架已被证明是无效的，Toda和Yamamoto提出了一种检验因果关系的新方法，其主要原理是估计加入新变量后的方差。在文章中，笔者首先使用双变量框架分析了金融活动与经济增长之间的因果关系，并将结果与多变量框架分析的结果进行了比较，得出的结论是，在双变量框架下，在这七个国家的数据中，只有一小部分数据反映了因果关系的存在，但在加入股市作为缺失变量后，所有七个国家的数据都支持金融活动与经济增长之间存在正向联系，而金融活动是基于股市的发展。因此，有足够的理由相信，股市发展与经济增长之间存在正向因果关系和双向因果关系。

Caporale、Howells和Soliman的結论是从新的角度看待股市和经济之间的关系：两者之间的关系不是直接的，而是通过金融活动联系在一起的。在本文中，理论的验证过程是可靠的，因为作者首先证明了传统的双变量框架忽略了可能影响这两个变量的其他变量的存在，这一过程为本文使用的多变量框架和方差调整方法更加科学提供了充分的理由。作者使用的数据也比之前的研究更令人满意，而数据来自七个发展中国家，且满足足够地观测年限，这使得作者可以通过观察符合假设的国家比例来判断结论是否具有普遍性。例如，只有两个国家的数据规定在二元变量的框架下，股市对经济有重大影响。而五个国家的数据支持在多变量框架下，股市可以通过金融活动对经济产生重大影响很明显，第一个假设并不普遍。

五、结论

本文从众多学者的实证分析入手，从简单地使用最小二乘法到使用多变量框架进行分析，来衡量股票市场发展与经济增长的关系。从使用一个国家的数据，到使用从多个国家获得的数据，不难得出结论，股市发展与长期经济增长之间存在显著的正相关关系。然而，这一课题的研究远未结束，目前的研究还存在许多问题。一是代表股市的工具变量不准确，股市发展是多方面的，是最迫切需要解决的问题。当今最常用的市值比率，换手率只能代表股票市场的规模和流动性。考虑到很多国家的股市都会受到所处地域的影响，应该重新定义数据的选取方法。二是可以影响股市的因素可能不只是金融活动和经济。例如，投资者的意愿和税收可能与股市的发展和经济的状况有关。如果这一假设属实，那么处理数据的方法就需要改进。

针对上述问题，今后的研究重点应放在如何选取数据和改进数据分析方法上。研究人员可以选择使用多个国家的数据的中位数或平均数，这将对回归得出的结论的普适性做出很大贡献。关于新的方法，原则上，只要找到合适的方差阶数并修改回归公式中的系数，就可以升级多元变量的框架。未来的研究还有很大的进步空间，人们仍不能准确预测股市与经济增长的关系，但从大多数国家的长期表现来看，两者之间的正向因果关系是合理的，经得起考验。

参考文献：

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[3]Khyareh，M. M.，& Oskou，V.（2016）.The Effect of Stock Market on Economic Growth：The Case of Iran.International Journal of Academic Research in Economics and Management Sciences，4（4）.doi：10.6007/ijarems/v4-i4/2061.

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作者单位：东北财经大学