三、统计分析与实证检验

（一）统计分析

下面首先对投资比例i、托宾q值以及货币供应量lnM2的样本数据做统计分析。

由2002-2011年的季度数据可以计算出各变量的相对变动情况，它们的简单统计结果见表6-3。由该表可知，投资比例i一直处于0.1446至0.4947之间，均没有超过0.5，比例不是很高；托宾q值在十年间的季度数值均超过1，最高时甚至达到3.4464；货币供给量M2经过对数处理后一直是比较平稳的，大致处于8.5810至11.0695之间。

（二）实证检验

本章采用的是季度数据，首先使用CensusX-12法对各变量进行季度调整。季度调整之后，需要确定VAR模型的滞后期。这里，首先运用Eviews软件进行AIC、SC及LR准则检验。检验结果发现，滞后1期的效果最好。

下面建立VAR（1）模型，对各变量分别进行单位根检验。结果发现，三个变量都是一阶单整序列，符合协整检验的基本条件。接下来对模型进行JJ协整检验。迹统计量和最大特征值都显示，该模型在5%的显著性水平上有且只有一个协整关系。使用AR Roots检验发现，该模型系数矩阵所有特征值都在单位圆内，最大值为0.745949，模型是稳定的。

在以上分析基础上，下面对VAR（1）模型做脉冲响应分析。结果如图6-1所示。注意，图中I _ SA、LM2 _ SA、Q_ SA分别表示经Census X-12调整后的投资比例i、货币供给对数lnM2及托宾q。

观察投资比例i对托宾q的脉冲响应图可知，与托宾q理论相反，投资对托宾q的正向冲击存在持续的逆向反应，但反应强度不是很明显。具体来讲，对应于托宾q的一个标准正向冲击，第三个季度投资响应值为-0.001321，之后不断递减，第10季度降到-0.000736。此后，投资响应值开始增加，第17个季度之后几乎为0。

再来看托宾q对投资比例i的脉冲响应。由图6-1可知，q对i 的正向冲击也存在一个持续的逆向反应。第二季度q的响应值达到最低点-0.062419，之后不断上升，第14个季度之后开始趋近于0。

从图6-1还可以清楚地看到，货币供应量的对数lnM2与投资比例i及托宾q值的相互作用也比较明显。其中的一个显著特点是，给定广义货币供给的一个标准正向冲击，投资比例i与托宾q值的响应函数都是正的，并且都有一个迅速衰减的过程，在第10个季度之后响应值几乎为0。这一现象从一个侧面反映了货币供给作为一种名义变量，只能在短时间内影响实体经济，并且消退得比较快，长期影响则是中性的。以上是为了检验VAR模型中各变量之间是否存在长期均衡关系，以及为了防止伪回归而进行的JJ协整性分析。下面进一步利用该协整结果进行分析，结果见表6-4。

由表6-4可知，长期协整方程为it-0.032396lnM2 t+0.007166qt=et。由此方程可知，投资比例it与qt存在比较明显的反向关系，而与货币供给的对数lnM2t存在正向关系。

由于VAR模型中三个变量都是一阶单整的，经检验存在协整关系，于是可以建立误差修正模型（VEC）。利用该模型可以解释向量之间的长期和短期关系。为了进一步确定它们之间的因果关系，下面对其进行Granger因果检验，部分检验结果见表6-5和表6-6。

表6-5和表6-6显示，至少在95%的显著性水平下，托宾q是投资比例i的格兰杰原因；反之，则不成立。可见，我国上市公司的投资比例i对托宾q 值的正向冲击具有持续的逆向反应。这一现象表明，在我国上市公司投资中托宾q存在阈值效应，并且对投资行为的影响是负向的，说明上市公司投资行为中比较多的非理性因素在起作用。