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1、分析资产性收入与非资产性收入ok3odigliani(1963),国外对财富效应的研究不仅仅局限于股票市场,很多都是从房地产市场和股票市场这两个角度展开的。比如根据Case、Quigley和Shiller(2005)的报告,对美国的总体数据进行实证分析时,很难发现存在显着的房地产财富效应,他们认为这是由于两个财富变量(房地产和股票)的多重共线性引起的,而利用各个州的面板数据可以很好地克服这一点。他们又以州的面板数据作为实证分析的基础,通过动态普通最小二乘法(DOLS)回归发现房地产市场的财富效应显
2、着大于股票市场的财富效应。而Tan和Voss(2003)利用澳大利亚的数据对财富效应验证,他们发现澳大利亚股票市场存在非常强的长期财富效应,但房地产的财富效应是不显着的。而根据Dvornak和Kohler(2007)的研究,一般认为在发达国家房地产的财富效应并不明显,而股票市场的财富效应相对明显,这主要是因为更多的人拥有房地产而不是股票,但金融创新使得房地产更容易获取资本收益,因此房地产的财富效应就部分地反映在金融市场或股票市场上。为了消除房地产市场和股票市场财富效应的共线性问题,Dvornak和
3、Kohler利用澳大利亚各个州的面板数据进行分析,实证结果是:和以前的研究(Tan和Voss采用的数据是整个国家的宏观经济数据)比,房地产市场和股票市场的财富效应从长期看都是显着的,但房地产和股票价值的变化对于消费倾向的影响是不一样的,股票市场财富效应引起的边际消费倾向更大一些。在股票市场上如果增加1澳元的恒久收入,从长期看消费将增加6—9澳分;而在房地产市场上如果增加1澳元的恒久收入,长期消费仅增加3澳分。由于财富效应是货币余额的变化导致消费的变动,不仅仅局限于股票市场和房地产市场,因此国外的文
4、献也有很多是从总体的财富变化或从收入、股票市场、房地产市场的共同变化引起消费变动这两个角度研究财富效应的。比如有很多学者对各国的总体财富效应都做了测定,在美国总体的财富效应为4%—7%(Gale和Sabelhaus,1999),也就是说美国人的财富总体上增加1美元,消费将增加4—7美分;英国总体的财富效应为5%(Fernandez-Corugedo、Price和Blake,2003);意大利总体的财富效应为2%(Grant和Peltonen,2008);日本总体的财富效应为1%—4%(Ogawa等
5、,1996)。而Case、Quigley和Shiller(2011)通过收入、房地产市场和股票市场的变动来考察财富效应,根据较为长期的数据(1978年至2009年),他们认为不同的具体模型在测定财富效应时数值上会有很多差异,但总体上消费和股票市场是弱相关的,而房地产市场的变动对消费有重要的影响。国内关于财富效应研究的相关文献在引言中已经做了说明,此处不再赘述。二、理论模型与具体设定(一)理论模型关于消费的经典理论模型是持久收入说(Case、Quigley和Shiller,2005)以及由此演化而来
6、的生命周期/持久收入(LC-PIH)模型(Blanchard和Fisher,1989),两者在本质上是相近的,本文采用LC-PIH模型作为理论分析的基本框架。三、我国资产性收入与非资产性收入财富效应的实证分析(一)数据资产性收入和人力资本收入等都会对消费产生影响,都具有财富效应,本文的写作目的是测定我国的财富效应,笔者也希望能够对各种资产进行区分(比如股票、房地产以及其他金融资产等)。但根据我国的现实情况,从统计数据来看对于各种资产的区分是相当困难的,为了克服这一困难,一些学者另辟蹊径。比如有学者
7、(王虎、周耿和陈峥嵘,2009)为了验证股市的财富效应,就用股市的波动代替代表性消费者持有的股票资产,这实际上是非常不合理的:如果股票资产占消费者财富总额的比重非常小,即使消费和股票价格波动正相关,也不能认为股市就具有财富效应,消费的变动更有可能是其他因素引起的。为了使财富效应的确定更具准确性与直观性,同时也考虑我国统计数据的历史沿革,本文不对资产性收入进行区分,仅测定资产性收入与非资产性收入的财富效应。为了验证(6)式并考虑到数据的可得性,我们以全国31个省市城镇家庭的人均消费支出与收入作为样本
8、数据。之所以选择城镇家庭为代表,是因为我国关于家庭收入的统计是按城镇和农村的来源进行抽样调查的,不易获得总体的平均数据。本文以较有代表性的城镇家庭为样本测定财富效应。由于在2001年以前对城镇家庭的劳动力收入进行统计时按照不同所有制进行区分,人均劳动收入是不易确定的,本文的样本数据从2002年起。由此,本文建立对财富效应实证的面板数据,时间序列为2002年至2011年,截面数据为全国31个省市城镇家庭的人均消费支出与各种收入,共310对数据。根据《中国统计年鉴》的数据,我们以城镇居
