我国贸易开放度与金融发展关系实证研究

  本文关键词：我国贸易开放度与金融发展关系实证研究，由笔耕文化传播整理发布。

2005年第7期(总301期)金融研究No.7,2005GeneralNo.301我国贸易开放度与金融发展关系实证研究

梁　莉

(西安交通大学经济与金融学院,陕西西安　710061)

摘　要:本文利用我国1993-2004年的季度时间序列数据,运用协整分析技术和格兰杰

因果检验,对贸易开放度与金融发展之间的相关关系及因果关系进行分析。结果显示,贸易

开放度与金融中介和股票市场规模指标具有协整关系,同时,贸易开放度是金融中介和股票

市场规模指标的格兰杰原因,反之则不成立。而金融中介的BANK指标与贸易开放度不具有

协整关系,在一定程度上表明,金融中介的风险分散功能的欠缺。随着加入WTO过渡期的

即将结束,竞争将更加激烈,所以完善金融市场,加强其风险分散功能是当务之急。

关键词:贸易开放度;金融发展;协整分析;格兰杰因果检验

中图分类号:F830　　文献标识码:A　　文章编号:1002-7246(2005)07-0143-07

一、文献综述与问题的提出

对贸易开放与金融发展的关系讨论由来已久,多数学者认为一国的贸易开放与金融发展有着密切的关系。Baldwin(1982)认为工人和资本所有者都是风险厌恶型的,他们将尽量避免人力和物质资本的损失。Eaton和Grossman(1985)认为,当金融市场不尽完善时,将引起贸易干涉,所以一国金融市场的完善程度会影响一国的商业政策。近年来,一些学者进一步从理论上和实证上对贸易开放与金融市场发展的关系做了研究。Rodrik(1998)证明开放的贸易将引起经济中收入多变程度的增加,并且提到当私人市场不能分散这种风险时,贸易壁垒会提高福利水平。Feeney和Hillman(2001a)建立了一个关于本国金融市场功能和国内风险分散的模型,这是一个两部门经济模型,出口部门和遭遇进口竞争的部门,后者选择游说政府采取关税贸易保护主义政策,关税增加了进口商品的价格但导致了消费扭曲,这将降低总体福利。该模型是建立在经济个体的风险能在国内分散的基础上,这一点可以得到其他相关研究的支持。譬如,Ghosh和Wolf(1997)使用美国的数据证明具体行业的产出冲击主要是对该部门的冲击,而在部门之间并不相互联系。因此,行业之间的风险分散可以利用本国金融市场。另外,Svaleryd和Vlachos(2002)对贸易开放与金融发展二者的因果关系作了有益的尝试。他们运用80个国家1960-1994年的数据,利用格兰杰因果检验对二者的关系进行了实证研究。结果显示,贸易开放是本收稿日期:2005-04-16

作者简介:梁　莉(1971-),女,河南郑州人,讲师,西安交通大学经济与金融学院博士生,供职于河南财

经学院。

　144金融研究总301期国金融市场发展的格兰杰原因,但反之则不成立。

我国改革开放二十多年来,对外贸易取得了辉煌的成绩,2004年对外贸易高达11547.4亿美元。我国的贸易开放与金融发展之间的关系又如何呢?是贸易开放促进金融发展,还是反之?本文欲利用协整分析技术和格兰杰因果检验对我国贸易开放与金融发展之间的关系进行实证分析。本文采用1993-2004年的季度数据,是因为中国的银行商业化改革始于1993年,并且中国股市发展时间不长,缺乏前几年的季度数据;之所以采用季度数据而非年度数据,是为了扩大样本量,增强实证的可信性。

二、模型方法

协整关系(cointegrationrelationship)研究是20世纪80年代末到90年代以来,计量经济学方法论的重大突破。其基本步骤如下:

(1)单位根检验(UniteRootTest),若变量yt的一阶差分是平稳的,则称变量yt有单位根,检验变量是否平稳的过程称为单位根检验。本文使用ADF检验来观察变量的平稳性,即进行如下回归:

Δyt=ααyt-i+ut0+α1t+2yt-1+∑βiΔi=1

并作假设检验:H0∶α0;HA∶α02=2<

如果接受检验H0,而拒绝HA,则说明序列yt存在单位根,因而是非平稳的;否则说明序列yt不存在单位根,是平稳的。方程式中加入k个滞后项是为了使残差项为白噪声。

对于非平稳变量,还需检验其一阶差分的平稳性。如果变量的一阶差分是平稳的,则称此变量为I(1)。所有变量的一阶差分平稳是变量之间存在协整关系的必要条件。

(2)协整检验(cointegrationtest)由若干个服从单位根过程的变量组成的系统,若这些变量的某一线性组合是稳定的,称这一稳定的线性组合为协整关系。协整检验主要有两种方法:一是Engle和Granger提出的基于协整回归残差的ADF检验,二是Johansen和Juselius提出的基于VAR的协整系统检验。本文采用Johansen提出的方法进行协整检验。其基本原理是首先将向量单位根过程写成向量自回归(VAR)形式,然后对其进行差分变换,最后在误差项的正态性假设下对协整向量进行极大似然估计。为了进一步说明,我们考虑非约束的VAR(unrestrictedvector-autoregression)模型:

mk-1(1)

yt=u+∑Akyt-k+εtk=1

的常数向量。因为yt是非平稳的,我们把方程变形为一阶差分的形式:

m-1(2)这里εi.d的m维零均值误差项,yt是一阶平稳I(1)的n×1变量向量,u是n×1t是i.

Δyt=u+k∑Гyt-k+Ayt-m+εkΔt=1(3)

其中Гk=I-(A1-…-Ak),(k=1,2,…,m-1),A=I-(A1-…-Am)。系数矩阵A称为影响矩阵,它包含了以数据向量形式表示的变量之间的长期关系的信息。在Jo-hansen的似然比检验法中,其协整向量的个数由系数矩阵的秩R决定,当R=0,矩阵为零,原方程式为一阶差分的VAR模型;当R=N,则向量过程yt是平稳的;当0<R<N,则

2005年第7期我国贸易开放度与金融发展关系实证研究　145存在R个协整向量,有R个协整组合。其中模型最优滞后期数的选择,由无约束的VAR残差分析得到。

(3)格兰杰因果检验(GrangerCausalityTest)是Granger(1969)和Sims(1972)提出的,该检验是确定一个变量是否有助于预测另一个变量。如果变量x有助于预测变量y,即根据y的过去值对y进行自回归时,再加上x的过去值,能显著地加强回归的解释能力,则称x是y的格兰杰原因(记为x y);即:

x y δ(yt yt-k,k>0)>δ(yt yt-k,xt-k,k>0)(4)Granger(1988)指出,如果变量之间是协整的,那么至少存在一个方向上的Granger原因;在非协整的情况下,格兰杰检验将是无效的。

三、贸易开放与金融发展实证研究

1.变量选取与数据来源

在贸易开放指标的度量上,在国外有综合指标法和单一指标法两类。综合指标法其中最典型的是Sachs-Warner(1995)法,他们采用“二进制”的做法,综合运用5类指标将国家分为开放或不开放,这五类指标是一国的平均关税率、进口非关税率、是否实行计划经济体制、黑市交易费用和主要外贸企业中是否有国家垄断。但是这种方法也存在一些问题,比如:在评估贸易政策的保护影响时不同的标注不是等量的,另外,它只考虑了贸易政策的个别因素并没有考虑限制程度。单一指标法最早的度量是进出口总额与GDP的比率。此外还有道拉斯法(Dollars,1992),它是用商品实际价格对贸易开放条件下价格的偏差程度来体现贸易开放度。另外,还有一些学者使用与贸易限制有关的变量作为贸易开放度指标,如:平均关税率、贸易数量限制等。鉴于数据的可得到性,本文将采用进出口总额与GDP的比率作为对贸易开放度的度量指标。记做OPEN。其中数据来源于《中国人民银行统计季报》(1996-2004)和《中国季度国内生产总值核算历史资料》。

除了贸易开放指标,还要建立金融发展指标。我们将采用三个指标来衡量金融发展水平。其中包括两个金融中介指标和一个股票市场指标。由于金融中介机构中又以存款货币银行为主,因此本文对金融中介发展水平的衡量主要以存款货币银行①为研究对象。第一个指标为金融深度指标,它等于金融中介系统的流动性负债与GDP的比率,金融中介的流动性负债其实就是M3,但由于我国缺乏M3的数据,按照金和莱文(King和Levine,1993a)的说法,当缺少M3数据时,可以用M2来代替,所以我们用M2来代替。但M2是某一时点值,而GDP是累计值,所以我们仿照King和Levine(1993a)做法,将上季度末和本季度末M2求算术平均,记做DEPTH。该指标主要反映金融中介部门的整体规模,一般认为金融部门的规模和金融服务的提供是正相关的。第二个指标是存款货币银行国内资产占存款银行国内资产与中央银行国内资产之和的比重,用BANK来表示。我们仿照谈儒勇(1999)做法,存款货币银行国内资产包括存款货币银行资产负债表上3个资

①我国存款货币银行包括:国有独资(控股)商业银行、区域性商业银行、城市商业银行、农村(城市)信用社、住房储蓄银行。

　146金融研究总301期产类帐户“对中央政府债权”、“对其他部门债权”、“对非货币金融机构债权”的季末余额之和(其中2002年之后“对非货币金融机构债权”改为“对特定存款机构债权”,并且增设“对其他金融机构债权”)。中央银行国内资产包括货币当局资产负债表上4个资产类帐户“对中央政府债权”、“对存款货币银行债权”、“对非货币金融机构债权”和“对非金融部门债权”的季末余额之和(2002年后改变同上)。第三个指标是反映股票市场规模的指标,即股票市场的季度市值与季度GDP的比率。该指标虽然不能有效的反映股票市场的功能,但很多研究者使用该指标反映股票市场的发展水平。相比较其他两个指标,这个指标更好地反映了风险的分散,记做MCAP。其中数据来自《中国人民银行统计季报》(1996-2004)。由于统计原因,我们对所有变量取自然对数,分别记做LOPEN、LDEPTH、LBANK、LMCAP。

2.实证结果与分析

(1)变量平稳性检验

对变量进行协整分析之前,首先需要对变量的平稳性作检验,只有变量在同阶平稳的条件下,才能进行协整分析。检验时,先根据其基本时序图确定截距项和时间趋势项是否存在,也就是确定ADF检验的基本形式,再根据赤池信息准则(AIC)确定滞后阶数,最后根据ADF统计量判定是否平稳。ADF检验的判断准则是:如果ADF统计量的绝对值大于临界值的绝对值,则该变量平稳;反之则反之。结果如表1。

表1　ADF检验结果表变量

LOPEN

■LOPEN

LDEPTH

■LDEPTH

LBANK

■LBANK

LMCAP

■LMCAPADF检验值-0.356133-6.014450-0.354715-37.13402-3.680893-5.737042-1.902974-5.435301检验类型(c,t,k)(c,t,7)(c,t,6)(c,t,5)(c,t,2)(c,t,4)(c,t,2)(c,0,5)(c,0,2)临界值-3.1931-4.2023＊-3.1898-4.1781＊-4.1837＊-4.1781＊-2.6039-3.5850＊结论不平稳　平稳不平稳　平稳不平稳　平稳不平稳　平稳　　注:(1)检验类型中的c和t分别代表常数项和时间趋势项,k则代表滞后期数;(2)表中的临界值是由Mackinnon给出的数据计算出来的,带＊的表示1%显著水平下的临界值,其余的表示10%显著水平下的临界值。从表1可知,在水平序列上,所有的检验结果都没有拒绝有单位根的假设,因此可以认为LOPEN、LDEPTH、LBANK、LMCAP都是非平稳的时间序列。而所有变量一阶差分后都拒绝了有单位根的假设,这说明差分后变量是平稳的,即为I(1)。根据协整理论,若变量间是同阶平稳的,那么就可能存在协整关系,下面我们就检验上述变量是否存在协整关系。

(2)协整检验

前面已检验了LOPEN、LDEPTH、LBANK和LMCAP都是I(1)的,因此可进一步进行协,Eviews31,

2005年第7期我国贸易开放度与金融发展关系实证研究　147表2。

表2　协整检验结果表特征值

Eigenvalue

0.693713

0.042053

0.234198

0.521989

0.068874零假设(H0)r=0r≤1r=0r=0r≤1备择假设(H1)r=1r=2r=1r=1r=2似然比LikelihoodRatio56.404981.97627114.3897334.807763.06850230.4516.2630.4530.4516.26有一个协整关系没有协整关系有一个协整关系1%临界值结　果检验变量LOPEN、LDEPTHLOPEN、LBANKLOPEN、LMCAP

　　注:(1)其中r代表协整向量个数;(2)表中1%临界值为1%显著水平下的临界值;(3)检验的滞后期LOPEN、LDEPTH为1期,LOPEN、LBANK为3期,LOPEN、LMCAP为4期。

由表2协整检验结果表可知,LOPEN、LDEPTH和LOPEN、LMCAP这两组变量都存在着一定的协整关系,各协整关系所对应的长期方程分别为(其中括号中数字为回归系数的t检验值):

LOPEN(-1)=2.583683LDEPTH(-1)-0.060666TREND-1.850492

　　　　　　　(4.404135)　　　　(5.05386)

　　　　　Adj-R2=0.756717　　　F=15.51538

LOPEN(-1)=0.281755LMCAP(-1)-0.026518TREND+1.554386

　　　　　　　(10.1274)　　　　(14.8625)

　　　　　Adj-R2=0.872525　　F=26.51200

从方程(5)-(6)可知,LOPEN与LDEPTH、LMCAP均存在长期稳定的协整关系。贸易开放度与金融中介和股票市场规模指标之间都存在强正相关关系,与实际情况相符,有明显的经济意义。

(3)格兰杰因果检验

从以上分析我们可以看出,LOPEN与LDEPTH、LMCAP之间存在长期的均衡关系,但是它们是否能构成因果关系,还需要进一步检验,这里我们运用格兰杰因果检验方法来验证,通过Eviews3.1软件具体计算。由于LOPEN和LBANK不具有协整关系,所以我们不再讨论它们之间的格兰杰因果关系。该检验的判定准则是:依据平稳性检验的滞后期来选择本检验的滞后期,根据输出结果的P-值判定存在因果关系的概率

。检验结果见表3。

表3　格兰杰因果检验表

(5)(6)

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