金融对宁波航运业支持的实证分析

分别以lnx和lny为x轴和y轴画出两个变量的散点图（见图4-3），可以发现散点图上的点几乎都落在同一条直线附近，说明这两个变量之间具有很强的线性关系。

图4-3　lnx与lny的散点

为了更好的描述这两个变量之间的相关性，现在应用EVIEWS软件进行相关性分析，得到如下结果（见图4-4）。

图4-4　相关性分析结果

可以看到lnx和lny的相关度达到了0.989380，说明相关性很高，并且系数是正数说明它们是正相关的。也就是说宁波市货运量和银行金融机构存贷款余额之间具有很强的正相关关系。

从序列的走势图中，已经可以看出两个序列均具有明显上升的趋势，均值都不是常数，即这两个序列都是不平稳的（见图4-1、图4-2）。也可以通过单位根检验进一步验证这两个时间序列是否平稳。

单位根检验最佳滞后阶数按照AIC（Akaike Information Criterion）准则^[1]确定，AIC值越小，则滞后阶数越佳。现对宁波市货运量（lny）和宁波市银行金融机构存贷款余额（lnx）分别做ADF单位根检验，检验中由于两个序列均有明显的趋势性，因此只需要检验模型（3）即可，分别取滞后阶数P=0，1，2，3进行检验，比较检验的效力（见表4-6）。

表4-6　lnx和lny的ADF检验效力比较

根据检验结果，lnx序列使SIC值最小的滞后阶数为0，而lny序列的SIC值在各滞后阶数中没有差别，因此下面都以P=0的ADF检验结果来判断它们是否平稳。

表4-7　lny在P=0时的ADF检验结果

表4-8　lnx在P=0时的ADF检验结果

根据ADF检验结果（表4-7、表4-8），lny检验t统计量值是-2.485950，lnx检验t统计量值是-1.799911，都分别比它们各自显著性水平为10%的临界值都大，所以不能拒绝原假设，两个序列都是存在单位根的，都是非平稳的。这个结果与从图形中得出的结论是一致的，因此可以进一步肯定宁波市货运量（lny）和宁波市银行金融机构存贷款余额（lnx）都是非平稳时间序列。

理论上，金融发展与航运业发展之间互为因果。本章就此进行实证检验，即对宁波市货运量和银行金融机构存贷款余额进行Granger因果关系检验。但是，根据单位根检验结果可知宁波市货运量和金融机构存贷款余额是非平稳的，不符合传统的Granger因果关系检验的条件，要检验它们之间的因果关系，可以先进行协整检验。

经过协整检验之后，如果lnx与lny之间不存在协整关系，使用Granger因果检验方法检验它们之间的因果关系，就要对它们作变换，以使变换后的时间序列是协方差平稳的，而且还要求这种变换不改变原始变量间的因果关系，这种变换可以是差分、季节性差分等。如果lnx与lny之间存在协整关系，那么它们至少存在一个方向上的Granger原因，可以通过误差修正模型（ECM）把时间序列的协整性质所提供的信息综合起来，确定它们之间的因果关系。

（1）协整检验

观察图4-1和图4-2，可以看到两个序列lnx和lny具有大致相同的增长和变化趋势，说明二者可能存在协整关系，因此进行协整检验。

进行协整检验的前提是，两者具有同阶单整关系，因此要先进行单个序列的单整检验。为确定序列lnx与lny是否单整，应分别对它们的差分序列进行单位根检验，仍然按照SIC准则确定滞后阶数，经过检验，两个序列都选定滞后阶数P=0，并且采用不含常数和趋势项进行ADF检验。

表4-9　lnx一阶差分的ADF检验结果

表4-10　lnx二阶差分的ADF检验结果

根据表4-9显示的结果，lnx的一阶差分序列ADF检验的t统计量的值是-1.063141，比显著性水平为10%的临界值都大，显然存在单位根，即lnx的一阶差分序列是不平稳的；lnx的二阶差分序列ADF检验的t统计量的值是-4.511180，比显著性水平为1%的临界值还要小，显然可以拒绝存在单位根的假设，即lnx的二阶差分序列是平稳的，也即有99%的把握认为序列lnx是二阶单整的。

表4-11　lny一阶差分的ADF检验结果

表4-12　lny二阶差分的ADF检验结果

根据表4-10显示的结果，lny的一阶差分序列ADF检验的t统计量的值是-1.358691，比显著性水平为10%的临界值都大，显然存在单位根，即lny的一阶差分序列是不平稳的；lny的二阶差分序列ADF检验的t统计量的值是-6.418492，比显著性水平为1%的临界值还要小，显然可以拒绝存在单位根的假设，即lny的二阶差分序列是平稳的，也即有99%的把握认为序列lny是二阶单整的。

因为lnx和lny都是二阶单整序列，满足协整检验的前提，根据EG两步检验法，以下进行协整检验。首先，用变量lny对lnx进行普通最小二乘回归，得到回归模型的估计结果（表4-13）。

表4-13　最小二乘回归结果

然后，根据模型回归结果得到的残差序列进行平稳性检验，仍然按照SIC准则确定P=0及采用不含常数和趋势项的ADF检验方法，得到表4-14的结果。

表4-14　残差序列的单位根检验结果

根据残差ADF检验结果，检验的t统计量为-3.035262，小于显著性水平为1%时的临界值-2.728252，因此，有99%的把握认为由普通最小二乘回归得到的残差序列是平衡序列，进而得到序列lnx和lny具有协整关系，也即航运业与金融发展之间存在长期稳定的关系。

（2）因果检验

既然已经证明序列lny与lnx之间存在协整关系，故可建立ECM模型。根据用变量lny对lnx进行普通最小二乘回归得到的回归系数0.876903，定义误差修正项：ECM=lny（-1）-0.876903×lnx（-1）。使用EVIEWS软件建立误差修正模型，剔除t检验不通过的项后得到模型结果（见表4-15）。

表4-15　以lny为因变量的ECM模型估计结果

由以上模型估计结果可以知道，在以lny为因变量时，自变量lnx（-1）的t统计量的伴随概率为0.0194，小于5%的显著性水平，通过了t检验，表明自变量lnx（-1）前的系数显著不为0，因而可以知道lnx是lny的Granger原因。

用同样的方式，以lnx为因变量，以lnx和lny的滞后项为自变量建立ECM模型（见表4-16）。

表4-16　以lnx为因变量的ECM模型估计结果

由以上模型估计结果可以知道，在以lnx为因变量时，自变量lny（-1）的t统计量的伴随概率为0.4718，远大于5%的显著性水平，没有通过t检验，不能拒绝其系数为0的假设，即lny（-1）对因变量的解释作用不大，因而可以知道lny不是lnx的Granger原因。

综上所述，宁波市货运量与银行金融机构存贷款余额具有因果关系，具体地讲，银行金融机构存贷款余额是宁波市货运量的Granger原因，宁波市货运量不是银行金融机构存贷款余额的Granger原因，也即金融业的发展可以显著地促进航运业的发展，而航运业的发展对金融业的发展影响不大。

注释

[1]AIC准则是赤池信息准则，该项准则运用下式的统计量评价模型的好坏：AIC=-2Ln +2Kn ，其中L是对数似然值，n是观测值数目，K是被估计的参数个数，AIC的准则要求其越小越好。