GDP与货运量的Granger因果关系研究

文/白婧毓，云南财经大学

1 引言

本文利用浙江省的相关变量的实际数据，使用Granger因果检验方法继续对浙江省货运量与GDP的时间序列数据进行实证检验，来研究货运量与GDP之间Granger因果关系的方向。

2 数据来源及数据处理

本文采用浙江省1978年—2015年的货运量与GDP近38年样本数据作为主要的研究指标。分析所用的数据来自于浙江省统计局。

38年来浙江省货运量与GDP均呈现出明显的增长趋势，从1978-2015年整个时期来看，序列呈现一定的指数趋势，具有明显的非平稳性。

由于浙江省货运量和GDP是有指数趋势的时间序列，本处分别对两个序列取对数，将指数趋势转化为线性趋势，之后只需进行差分来消除线性趋势。分别用LHY、LGDP分别表示取对数后的货运量和GDP。

3 浙江省货运量与GDP的Granger因果关系检验

有研究表明浙江省GDP分别与货运量之间存在协整关系，但这种长期均衡关系的作用方向不确定，即究竟是GDP引起货运量的变化，还是货运量引起GDP的变化，仅从协整分析结果来看得不出结论，现通过Granger因果检验进一步分析其因果互动关系。

Granger因果检验的变量需要是平稳变量，对于非平稳变量不能直接进行Granger因果检验，需对变量进行差分处理。首先对GDP与货运量两个变量进行平稳性检验：

3.1 平稳性检验

单位根检验是统计检验中检验时间序列平稳性普遍应用的一种检验方法。本文采用ADF(Augment Dickey-Full test)检验变量的平稳性，要检验时间序列是否含有单位根平稳性），即进行如下回归：

再对变量进行单位根检验，选择默认SC准则，检验结果显示货运量与GDP非平稳。将货运量与GDP进行一阶差分，再次进行ADF检验，检验结果如下：

表3-1 货运量的ADF检验(一阶差分后)

表3-2 GDP的ADF检验(一阶差分后)

由上表见，货运量与GDP经过一阶差分以后达到平稳，维持变量的同阶单整性。各变量之间即是一阶单整序列，记为I(1)，可进行Granger因果关系分析，在分析之前首先确定最优滞后阶数。

3.2 最优滞后阶数确定

根据基于无约束长期协整模型的残差分析和AIC准则、SC准则为选择最优滞后期的标准，结果如下表所示：

表3-3 最优滞后阶数确定

结果显示：AIC和SC准则下的统计量同时达到最小的滞后阶数为2阶，即最优滞后阶数为2阶。

3.3 Granger因果关系检验

Granger因果关系检验，结果如下表所示：

表3-4 Granger因果检验表

结果显示：在5%显著水平下，GDP与货运量具有单向因果关系，即货运量是GDP的Granger原因。从Granger因果关系来看，浙江省G DP与货运量仅是单向的因果关系，即货运量的变化能够引起GDP的变化，相反，GDP的变动并不能刺激货运需求产生明显的变化。

4 结论

本文通过Granger因果关系分析得出：浙江省货运量与GDP浙江省存在长期均衡关系，且具有单向因果关系。研究明确了二者的作用方向，即货运量是GDP的Granger原因。