我国股市与实体经济的联系

我国股市与实体经济的联系

自20世纪90年代初以来，中国的股票市场一直处于一种充满荆棘的发展过程。随着2005年启动的股权分置改革顺利实施,我国股市的结构性问题得到了很大程度的改善,为我国股票市场的进一步发展奠定了新的基础。但是,相对于外国发达的直接融资市场,我国股票市场仍然处于初级发展阶段,监管制度和技术手段、上市公司治理和信息披露质量、投资者结构和数量等等缺陷和不足都限制了股票市场在国民经济中的作用。对于股票市场的效率以及其促进和反映经济发展的作用历来受到国内学者的质疑,所以利用最新的数据进行相关的经济学检验,对于完善和促进我国股票市场的发展具有重要的意义。一股票市场与宏观经济从理论上分析,有很多途径可以说明股票市场与实体经济有密切的双向联系。首先,股市的基石是上市公司,整个宏观经济良好时,公司盈利和现金流增加,投资者对股票的回报充满信心,从而带来股市的繁荣。在萧条时期则发生相反的情况。其次,股票市场对宏观经济也有反向的重要影响。股市能够更充分地利用市场信息形成更有效的资金配置,甚至从总量上说,股市与其他融资方式有一定程度的互补性,从而能够扩大储蓄向投资的转化。韩廷春(2003)建立的模型说明股市提高了投资转化效率,扩大了实际生产活动,从而论证了金融发展与经济增长的内生机制。再次,由于股市的资金流动性远高于实体经济中实际资源的流动性,所以对于影响宏观经济的新信息的反应速度上,股市要比实体经济快。在经济即将启动之前,理论上股市应该先知先觉地启动了;相反在经济过度膨胀之时,股票市场应该提前反应出对经济下行的担忧,从而先于宏观经济结束高涨,甚至掉头向下。在实证研究方面1,国外学者最近的研究主要有:Rousseau和Wachtel(2000)以及Beck和Levine(2002)利用跨国面板数据分析发现股票市场发展与人均GDP之间有强相关关系,而且股票市场流动性指标可以作为预测经济增长的领先指标。表明股市能够促进和反映经济发展的类似的研究成果还包括Harris(1997),Arestis,Demetriades和Luintel(2001),Caporale等(2004),Enisan和Olufisayo(2009)。相反,Rapach等(2005),Chen(2009)等研究了宏观经济指标,如利率,信用价差,通货膨胀率等对于预测股市收益率的效力,并且得到了预期的结论,即宏观经济的领先指标可以在一定程度上解释股市的变化。Pierdzioch等(2008)研究表明即使投资者仅能利用前向预测方法(real-timedata),宏观经济指标仍然是股票市场波动的良好领先指标。总之,国外研究的一般结论是股票市场与宏观经济之间存在双向因果关系,两者都可以作为对方的有效预测指标。但是对于中国的股市,实际的情况则要比理论分析复杂得多。有很多学者的分析表明我国股市在很大程度上并没有成为经济的“晴雨表”,有的时候甚至逆宏观经济而行。孙霄翀等(2007)通过国别比较和实证分析认为我国宏观经济(工业生产)与股市之间不存在强相关性和Granger因果关系,与日本和美国资本市场的表现完全不同,并且论证了由于制度性的原因导致了这一结果,而非上市公司不具有代表性。刘勇(2004)对于GDP与股市的Granger检验结果也有类似结论,不过利用名义数据,如货币供应量(M1)、名义利率和CPI,检验的结果却大多为存在Granger因果关系。陈朝旭等(2006)利用Granger因果关系检验论证了我国股市存在依赖于经济周期的非对称关联关系,在经济繁荣时期我国股市与实体经济才表现出较好的关联性。韩德宗(2003)、朱东辰(2003)、黄海燕(2004)、周海燕等(2005)的检验结果表明我国股市与宏观经济表现之间是脱节的。同时,也有学者从实证上论证我国股市与宏观经济的联系。张兵等(2003)、刘少波,丁菊红(2005)分别用不同的方法验证了我国股市正走向渐进有效,后者还利用线性回归分析得出1997年之后我国股市与宏观经济指标之间存在弱相关性。刘勇(2004)、晏艳阳等(2004)、马进(2006)、刘骏民等(2004)从不同角度用数据说明了我国股市与宏观经济之间的关联性。总之,实证研究的基本结论是我国股市与实体经济存在较弱的关联关系,一般可以证实存在协整关系和不显著的Granger因果关系,而且普遍认为两者的相互影响比较弱。对于这种现象,实际上利用定性分析和描述性统计分析都可以观察到,典型的数据分析只是进一步验证了这一假设。另外,对于形成这种现象的原因也有多种解释。刘骏民等(2004)提出我国股市上市公司的结构与实体经济的结构相差巨大造成两者的脱节,并通过检验证实了我国股市与国有经济的表现实际上是密切相关的。刘少波等(2005)主要从我国股票市场建立之初的特殊性、转轨经济的特征和股市发展的自然历程等方面说明我国股市还难以承担反映实体经济的重任。贺强(2005)着重强调了我国股市承担了过重的宏观调控功能,说明了在经济过冷或者过热时期我国股市与宏观经济走向相反的原因。而孙霄翀等(2007)则认为在宏观经济——上市公司业绩——股指表现的传导链条中,由于我国股票市场的效率和股指的代表性较差导致我们看到两端的脱节,也就是说他们的结论与刘骏民等(2004)的研究完全不同。二以市场为导向的控制变量的选择。主要有两种情况国内的实证研究大都采用线性回归、协整模型以及VAR模型三种方法,也有极少数研究集中讨论股市与实体经济的Granger因果关系,如孙霄翀等(2007)。实际上,VAR和协整模型方法是专门针对时间序列数据的分析方法,理论上较线性回归分析更适合本文的研究目的,而两者在功能上有相互替代之处。基于以上考虑,本文拟采用协整模型,以充分利用相关的数据得到更有力的结论。国内同类的研究包括周海燕等(2005)以及晏艳阳等(2004)。由于样本所限,前者研究的区间比较短(1999年到2004年初),后者则在变量选择上比较简单,并过滤了代表实体经济增长的指标,我们认为由此得到的结论说服力不够强。顾岚等(2001)选择的景气指标和股市的相关指标较好地体现了研究的目的,但他们主要讨论的是两者的相关关系而对协整模型的挖掘不充分。最近的一个研究文献是岳意定等(2008),他们利用VAR模型集中讨论的是经济增长与股票市场的规模,流动性和波动性之间的长期均衡关系,而不是股市与实体经济的双向联系。因此,为了克服已有研究的不足,对该问题作一个比较全面的观察,本文利用一个比较完整的协整模型,讨论股票市场与实体经济的多变量、双向联系的存在性和强度,以期系统地发掘两者之间的相关性。从主要结论上看,我国股票市场的效率在最近几年并没有显著改善,宏观经济对股市冲击造成的影响不会在短期内消退,两者的长期均衡关系也很微弱。在样本区间的选择上,根据刘少波等(2005)的研究2,本文试图从实证上分析我国股市自1997年以来的有效性。主要思路是进行协整检验,分析股市与相关的宏观经济指标之间是否存在协整关系或Granger因果关系;如果存在协整关系则建立误差修正模型考察股市对长期均衡偏离的回归速度。然后再分析各个宏观经济变量的随机冲击对股票市场的影响。三示范分析(一)模型构建过程中配准时间序列因为样本期太短(从1997年到目前只有10多年的数据),为了得到更有效的结论,本文运用月度数据进行实证分析。本文研究的样本区间是从1997年1月到2008年12月,共144个平衡的样本。文中用到的数据来源于锐思数据库(http://./),涉及的基本数据及其初步处理如下,其中涉及特别处理的数据在用到相关数据的时候再进行说明。为了全面地体现股市的表现,本文选择的代表股市的数据包括上证指数(代号000001)收益率,工业指数(代号000004)收益率,A股市场总市值的对数;同时,参考国内已有的相关实证研究成果和数据的可得性,我们选择工业增加值代表国民经济总量,由于自2006年12月开始的工业增加值总值缺失,所以用增长率及此前的工业增加值数据进行补充3;其他数据还包括,全国消费价格指数4,广义货币和狭义货币供应总量(M2及M1)的对数,以及利率(采用锐思提供的月无风险收益数据5)。以上指标在文章中的符号简单表示为:index,index_ind,mvalue,ind,cpi,ln_m1,ln_m2,r,它们的含义很容易记住。观察数据后,发现只有工业增加值数据具有明显的季节性,所以对之进行季节调整,进入模型的序列记为indsa。除了利率和股票指数收益率外,对所有数据都取了对数。对相关的时间序列进行单位根检验发现在5%的显著性水平下:cpi,ln_indsa,ln_m1,ln_m2,ln_mvalue以及r都是一阶平稳时间序列,而index,index_ind是平稳时间序列。由于协整模型要求变量之间具有相同的单整阶数,因此,本文建立的协整模型及其后的分析都建立于几个一阶平稳的时间序列构成的系统之内,主要考察工业增加值、消费物价指数、货币供应量、利率以及股票市场市值构成的协整关系6。实际上,股票市场指数(index)与市值(mvalue)在很大程度上是可以替代的变量7,因而基于以上几个一阶单整变量的协整模型可以实现本文的目的。(二)var模型估计结果根据对数据的单整分析的结果,首先检验ln_mvalue,ln_indsa,ln_m1,cpi,r之间的协整关系,从下表中可以看出,在1%的显著性水平下,这五个变量之间仅存在一个协整向量。将m1的值换成m2时,不会改变这个结论,因此可以利用协整模型进行分析。从VAR模型估计结果来看(表3),消费物价指数的二期滞后对我国股市市值有显著的负冲击,而且消费物价指数的一期和二期滞后值对股市的冲击方向相反,表明两者的联系是松散的。货币供应量和工业生产的代表指标滞后变量没有一个与股票市场市值有显著的关系。这可以作为初步的证据证明我国股市与宏观经济之间不存在成熟的市场经济国家中表现出的紧密联系。同样,以工业增加值为因变量的VAR模型中,除了CPI的二期滞后变量外,没有其他经济变量是显著的;股票市场市值的滞后变量与工业生产指数的联系十分弱。并且,在所有的模型中,股票市值只对其滞后变量有显著的反应也说明了我国股市与宏观经济之间的联系可能很微弱。(三)变量对股票市场的影响既然有一个协整向量,就可以通过建立向量误差修正模型找到变量之间的长期均衡关系以及偏离长期趋势时的短期调整效应的强弱。用Eviews软件分析的结果表明8,协整向量为(1,-0.36,-1.07,0.12,-55.10),其中变量的顺序为股票市场市值、工业生产增加值、货币存量、消费物价指数以及利率。虽然前三个有经济意义的自变量对于股票市场的影响方向都符合基本的理论假设,但都是不显著的,因而其意义不明确。利率对股票市场市值的影响是显著的,但是其指示的经济含义是利率会对股票市场造成正向冲击:利率的上升会推高股市。这与经济理论是严重背离的。因此,该检验结果在通常的市场条件下是难于理解的,因为作为股市基础的上市公司的各方面素质肯定是与宏观经济的表现联系在一起的,但是此处的结论意味着工业生产的繁荣基本上不会体现在股票市场,货币供求和物价指数对股票市场的影响也很微弱。同时需指出的是,这些结果与国内一些学者的研究契合。从建立的向量误差修正模型看(表4),其中的误差修正项只有以消费物价指数和货币供应量为自变量的方程满足经济意义,即存在短期偏离时系统会自动地反向调整,但是调整的力度也非常小,在统计上均不显著(5%的显著性水平下)。其他方程的误差修正系数都是正的,因而意味着根本不存在一个稳定的长期趋势。这个结果再次证明了我国股市与宏观经济(包括货币、价格和生产等方面)不存在一个稳定的均衡。以上的分析都是利用m2的数据进入模型,当用m1替代m2代表货币供应量时并不改变模型的基本结论,在此不再赘述。(四)股票市场的代表性检验变量之间的相关关系有多种方法,本文首先考察选取的主要变量之间的相关系数矩阵。从表5中可以看出,股票市场指数(INDEX)与各个宏观经济变量之间的相关关系极其微弱,这个结论与国内的其他研究相似。如果以股票市场的总市值(A股市场)替代INDEX,则股市与宏观经济之间的联系要强一些。同时,可以看出我国股票市场指数与总市值存在负相关。这一现象也许表明我国股市的代表性还有待提高,包括股价指数的代表性。刘骏民等(2004)通过实证检验发现由于我国股市中上市公司的结构与实体经济的结构存在差异,股市更多的成为国有经济的晴雨表,而不是整个国民经济的晴雨表。我国股市收益率在2005年之前一直萎靡不振是由于国有经济部门的实际盈利能力一直在下降。孙霄翀等(2007)否定了这种可能性,并且论证了股票市场存在制度性的缺陷,包括股票指数的代表性,才是造成我国股市与宏观经济脱节的原因,其论证的过程是考察上市公司整体的ROA、ROE与GDP增长率之间的相关性,实际上与本文考察股票市场总市值与宏观经济指标之间的相关性比较类似。因为本文选择的指标更加多层次,所以我们有理由认为本文的结论更可靠。也有一些学者通过考察股票市场指数与宏观经济指标之间的种种关系否定我国股市与经济的联系,这种做法从本文的检验来看是有待商榷的,因为股指与总市值之间的相关系数只有-0.104,也就是说用股指替代股票市场的上市公司的整体表现是不具有代表性的。这一结果揭示了另外一个问题,即我国股指的代表性亟待提高。我们还检验了宏观经济指标与股市之间的Granger因果关系。当滞后阶数越长,越可能得出存在Granger因果关系的结论,因为作为自变量的滞后项中可能包含的关于因变量的信息越多。本文的实证选择的滞后期是半年,即6个时期的滞后,因为根据大多数研究,我国股市如果存在对宏观经济的提前反应,那么这个提前期应该在半年左右。韩德宗,吴伟彪(2003)的实证研究表明我国股市可提前3到5个月对宏观经济变量有微弱的反应,刘勇(2004)对于股市与宏观经济的格兰杰因果检验也是以半年到一年为滞后期进行考察。如果将滞后项的阶数拉得过长,可能因为期间的噪音过多而得出错误的结论。从实证的结果看,在1%的显著性水平上,我们不能拒绝的原假设只有一个:工业增加值与A股市场指数互为格兰杰原因(如果滞后阶数减少为2阶,那么可以在1%的显著性水平上拒绝工业生产是股票市场指数的格兰杰原因)。在5%的显著性水平下,还有一个不能拒绝的结论就是CPI也是引起股价指数的格兰杰原因。股票市场发达的成熟市场经济体,如美国,往往存在股市与实体经济的显著的双向因果关系;股票市场相对不发达的市场经济体,往往表现出实体经济到股市的单向因果关系。而针对我国的相关检验往往得不到明确的结论,本文的检验也类似,并没有强烈的证据表明两者之间的因果联系。限于篇幅,本文不再列示Granger检验的具体结果。(五)影响股票市场时间最后,再用脉冲响应函数对VAR中每个变量的影响进行分析。脉冲响应函数实际上分析的是每个内生变量发生一个标准差的随机冲击对相应变量的作用,考察的范围可以包括多个时期,本文首先以Eviews提供的基本滞后期(10期)考察各个经济变量对股票市场市值的脉冲响应函数的形式。图1反映的是工业增加值、货币供应量(M1)、消费价格指数以及利率的冲击对股市表现(股票市场市值)的影响,包括市值本身在内,所有变量造成的随机冲击都是不收敛的(至少在10之内没有看到收敛的趋势)。当我们延长滞后期至20期时(图2),可以看到货币冲击和工业增加值冲击对股票市场的影响在持续扩大;CPI冲击的影响虽有所下降,但仍相当大;只有利率冲击的影响在20期前后被股票市场完全吸收。这反映了我国股市的一个基本特征,就是持续的大幅震荡,原因在这个图中已经得到部分的说明:无论是货币、物价还是工业生产,任何一个方面的冲击对股市的影响都是持续的、扩大的,这样一个系统是不可能存在稳定状态,或有长期趋势之类的概念的。这一结果表明前文建立的反映股票市场长期均衡的误差修正模型是不稳健的,因为我国股市的短期效应还十分突出,即使“数据”表现出一定的长期趋势,也可能在短期冲击的作用下无法实现,而仅成为一种理论上的“空中楼阁”。一个存在内在稳定机制的系统,面临冲击的时候应该能够“消化”这种冲击,逐步淡化其影响。我国股市目前的滞后反应时间竟然长达近1年,这个结果也从侧面反应了我国股市目前仍处于极其初级的阶段,没有对宏观经济的各种情况作出及时、充分的反应——虽然从经济冲击的影响方向而言是大体上符合理论预期的。四中国股票市场,在整体上还存在着一种重要的研究