由于LnGDP和LnRZ均为I(1)序列，如果它们的线性组合是协整的，则存在着长期稳定关系。为了验证经济与银行信贷之间是否存在这种长期稳定关系，文章采用EG二步法对变量进行协整检验。EG二步法是Engle和Granger于1987年提出的协整检验方法。这种方法的协整思想是，因变量能被自变量的线性组合所解释，两者之间存在稳定的均衡关系，因变量不能被自变量所解释的部分构成一个残差序列，这个残差序列应该是平稳的，因此，检验一组变量之间是否存在协整关系等价于检验回归方程的残差序列是否一个平稳序列。检验步骤为先用OSL(普通最小二乘法)进行线性回归，再对回归所得残差序列进行单位根检验。
首先对LGDP和LLOAN序列进行协整检验。建立回归方程，估计后得：
LnGDP=0.2*LnRZ+9.8 (1)
对方程(1)残差进行单位根检验，得出的值为-2.54，小于5%显著水平的ADF临界值-1.996，表明残差序列为平稳序列，LnGDP和LnRZ间存在协整关系。
(四)误差修正模型
根据Engle和Granger(1987)提出的理论，如果两个变量是协整的，它们之间的短期非均衡关系一定可以用一个误差修正模型来表示。为了描述出社会融资总量与经济增长的短期关系，文章在社会融资总量与国内生产总值之间建立自回归分布回归模型(ADL模型)，并利用Eviews得到相关系数，整理后的误差修正模型回归方程式为：
△LNGDP=0.79+0.08△LNRZ-0.55*[LNGDP(-1)-0.19LNRZ(-1)] (2)
误差修正模型显示社会融资总量与经济增长变量序列存在紧密关系，尤其存在稳定密切的动态关系。社会融资总量对经济增长的长期弹性为0.19，短期弹性为0.08。从增长率的角度来看，如果社会融资总量每增加1%，则引起GDP增加0.08%，而上一年的社会融资总量与GDP的非均衡误差以0.55的比率对本年度的(对数)真实GDP做出修正。同时也可以看出社会融资总量的增长速度高于GDP的增长速度，这也基本符合经济发展规律和国际经验。从全球视角来看，随着经济发展水平的提高，社会融资占GDP的比重是逐步提高的。
(五)Granger因果检验
既然社会融资增长和经济增长存在长期的协整关系，那么到底是经济增长引起了信贷增长还是信贷增长促进了经济增长？这里文章利用Granger因果检验对此问题进行说明。Granger因果检验是由J. Granger(1969年)提出，Sims(1972)推广的如何检验变量之间因果关系的方法，利用VAR模型(向量自回归)对时间序列之间的因果关系进行判断。
用Eviews对LnGDP和LnRZ进行Granger因果检验，结果如表3所示。
由表3可知，社会融资总量在10%的显著水平上，拒绝了“LnRZ不是LnGDP的格兰杰因果原因”，表明社会融资总量是经济增长的原因，即社会融资总量的扩张促进了经济总量的增加。但经济增长在显著水平上没有拒绝原假设，说明经济增长不是社会融资总量增加的原因。
(六)脉冲反应
文章难以对VAR模型中的系数逐一加以解释，对第i个变量的一个冲击不但会影响第i个变量，而且会通过动态的VAR结构影响其他内生变量，而脉冲反应函数(impulse response function)能够描述扰动项的一个冲击对内生变量当前和未来值造成的影响。由分析结果图3可知，LnRZ的一次增加对LnGDP的影响逐渐增大，直至达到新的均衡。这说明社会融资总量的一个冲击会引起国内生产总值在一定期间内稳定增长。这和G ranger因果检验得出的结论是一致的。
基金项目：本文获得“首都经济贸易大学2011年研究生科技创新项目”的支持
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来源：《商业时代》2012年第16期
