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user: 3. 实证分析 3.1. 平稳性检验 向量自回归模型要求所选的时间序列数据具有平稳性，即研究的变量的统计规律不会随时间的推移而发生变化，但是现实中大多数的时间序列数据是非平稳的，用非平稳的时间序列数据所进行的回归可能是“伪回归”。首先用ADF检验对上述两类数据进行平稳性检验，在5%的置信水平下，检验结果表明：X、Y的时间序列都非平稳。继而对两类数据分别进行一阶差分后再进行ADF检验，数据检验结果平稳，表明两类数据都是一阶单整，满足进行协整检验的条件。最后运用OLS法估计长期均衡方程得到均衡误差的估计项e t ，对e t 进行ADF检验，在各项置信水平下，残差的t统计量都显著小于阀值，表明e t 序列平稳，X与Y的时间序列之间存在一阶协整，从而得出两种变量之间存在长期稳定的均衡关系。e t 的ADF检验结果如下表1。 Table 1 Cointegration tes t-Statistic Prob. ADF test statistic −3.1860 0.0066 1% level −2.9372 5% level −2.0062 10% level −1.5980 表1. 协整检验 3.2. 滞后阶数确定 确定数据存在长期稳定的均衡关系后，需要确定变量在模型中的最优滞后阶数，运用LR (sequential modified LR test statistic)、FPE (Final prediction error)、AIC (Akaike information criterion)、SC (Schwarz information criterion)、HQ (Hannan-Quinn information criterion)五个准则对模型的最优滞后阶数进行检验，其中FPE、AIC、SC、HQ四个准则都表明3阶滞后是此样本数据的最优选择，模型滞后阶数检测的计算结果如下表2。 Table 2 Selection of optimal lag orde Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 40.64 NA 6.40e−07 −8.58 −8.54 −8.68 1 47.27 8.83 3.76e−07 −9.17 −9.04 −9.45 2 61.57 12.71 * 4.79e−08 −11.46 −11.24 −11.93 3 80.58 8.44 3.66e−09 * −14.79 * −14.49 * −15.45 * 表2. 模型最优滞后阶数选取 注：其中带 * 的数据为最优阶数。 3.3. 格兰杰因果检验 进一步，我们对变量X与Y进行格兰杰因果关系检验，以检验二者是否存在长期的单项或双向的因果关系，其中模型的滞后阶数借助AIC准则来判定。 在同时考虑变量的序列相关性以及赤池信息准则情况下，我们得出表3的输出结果。检验结果表明，在5%的置信水平下，拒绝X非Y格兰杰原因以及Y非X格兰杰原因的原假设，判断变量X与Y有双向的格兰杰因果关系，即云南省资本市场发展与产业结构优化之间存在相互影响关系。 Table 3 Granger causality tes Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob. Y does not Granger Cause X 9 26.5687 0.0365 X does not Granger Cause Y 26.4322 0.0367 表3. 格兰杰因果关系检验 3.4. VAR模型构建与检验 根据上节检验得出的数据平稳、三阶滞后最优以及变量X与Y有双向的格兰杰因果关系，我们通过对变量X、Y的样本数据进行拟合，建立以下VAR模型： X = 0.9614 X ( − 1 ) + 0.3407 X ( − 2 ) − 0.5234 X ( − 3 ) + 0.0152 Y ( − 1 )     − 0.1075 Y ( − 2 ) + 0.0129 Y ( − 3 ) + 0.2000 (3) Y = 17.0303 X ( − 1 ) − 7.4780 X ( − 2 ) − 10.9430 X ( − 3 ) − 0.8002 Y ( − 1 )     − 1.3499 Y ( − 2 ) + 0.8286 Y ( − 3 ) + 1.445 (4) 在模型的整体拟合优度与参数的显著性通过的前提下，从(3)式可以看出，变量Y系数中一阶、三阶为正，但系数较小，且系数的弹性较小，表明云南省资本市场的融资状况对产业优化发展的促进作用非常有限，未能较好的发挥出资本市场对产业的长期良好促进作用，这也进一步表现出当前云南省资本市场的结构不够完善，还有相当的发展空间。另一方面(4)式中X变量的前三阶系数都较大，一阶为正但二三阶系数为负，表明云南省产业结构水平的不断优化升级短期内对资本市场的发展有较强的促进作用，但中长期并未形成有效的扩张态势，反而收缩效应明显，以上两点与云南省当前的产业与资本市场发展现状基本相符。 为了进一步探究云南省资本市场与产业结构的深层次互动协调关系，需对上述建立的VAR进行脉冲响应分析与方差分解。首先需进一步确定已经建立的VAR模型是否稳定。根据VAR模型的理论基础，若VAR模型的全部特征根的倒数值都在单位圆内，表明VAR模型是稳定的，否则模型是非稳定的，非稳定的VAR模型不能用于脉冲响应函数分析。从图1的图示结果可以看出，模型所有单位根都分布在园内，表明上述建立的VAR模型平稳，可以进行脉冲响应函数分析和方差分析。 图1. 模型稳定性检验 脉冲响应函数描述的是VAR模型中每一个内生变量的冲击对自身与其他内生变量带来的影响，本文运用渐进解析法对上述VAR模型进行10期的冲击响应分析，结果如图2所示。在对产业结构优化指标(变量X)发起一个10期的正向冲击后，产业结构优化指标对其自身的冲击有持续三期的稳定正向响应，但从第3期开始走弱并于第四期达到最低，随后反弹趋于平稳状态，表明云南省产业结构优化的冲击对经济结构的调整有较为明显的前期正向影响。资本市场的发展程度(变量Y)对产业结构优化的冲击表现为1期到2期的陡增，2期到三期后骤降，之后于零轴附近小幅波动，说明产业结构优化冲击给资本市场发展带来的正向影响存在时滞效应，在第一年有所增长并于两年后效果显现。在对资本市场发展指标(变量Y)发起10期的脉冲后，产业结构优化指标(变量X) 1期到2期有微弱正向响应，3期逆转至负向峰值，4至10期后响应微弱。说明资本市场发展对云南省产业结构的优化作用不明显，尤其从中长期来看联动协同作用极小，资本市场融资的贡献还主要集中在一二产业方面，第三产业及高技术产业吸金效果差，增量资本未能在云南省长期产业结构优化过程中扮演重要角色。 图2. 资本市场与产业结构脉冲响应分析 方差分解是在脉冲响应分析的基础上进一步评价各内生变量对预测方差的贡献度。对上述VAR模型进行10期的方差分解分析，得出图3。方差分解结果在前三期有较大变动并在第四期达到稳定期，这与脉冲响应的结构是相吻合的。从产业结构优化指标(变量X)的方差分解结果可以看出，一期自身因素对波动贡献为100%，在第四期后稳定在80%的水平，说明在此模型中，云南省的产业结构优化指标的波动主要来源于自身的变动影响。在资本市场发展指标的方差分解结果中，自身波动因素在一期占据90%的比例，但到达稳定期后，云南省产业结构优化指标对资本市场发展的预测方差有65%左右的贡献，资本市场的发展对自身的预测方差影响则稳定在35%。 图3. 资本市场与产业结构方差分解 根据以上VAR模型的脉冲响应函数分析与方差分解结果，结合云南省产业发展态势与资本市场现状，做出以下归纳：第一，当前云南省资本市场的发展与产业结构相互之间存在一定的短期影响，但彼此之间的波动影响不对称。第二，云南省在由产到融的路径发展效果优于由融到产的效果，表现在产业结构优化对资本市场的动态冲击与方差影响明显强于后者对前者的影响。第三，脉冲响应与方差分解的短期效果比较显著，这反映出云南省的产融结合短期效果存在而长期协调发展关系比较微弱。