中国股市财富效应的实证检验

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中国股市财富效应的实证检验

以股市规模快速发展、居民消费水平快速提高为背景,从消费函数的理论分析出发,运用协整理论和动态滞后分布模型对我国股票市场的财富效应问题展开研究。从股票市场规模与稳定性、企业和投资者参与程度、股票市场对资金的吸附等方面对我国股市财富效应问题进行考察。分析结果表明,我国股票市场规模的扩大不但没有促进消费支出的增长反而对消费产生挤出效应,即财富效应为负。

标签:股市规模;消费支出;财富效应

0 前言

资产是影响消费的一个重要因素,财富的增加是消费增加的一个重要基础。大量国外文献表明,股票财富的变化能引致消费的变化,准确地说股票财富的增长能促进消费的增长。1992年至2008年,我国股票市场规模从627.26亿元增长到18726.34亿元,增长了近30倍;同期我国城镇居民消费支出从1539.14元增加到4655元,仅增长了3.02倍。股票资产的增长与消费支出的增长出现了严重的背离。在此背景下,本文综合运用协整检验和动态滞后分布回归模型,采用最新的季度数据对我国股票市场规模对消费的影响进行实证研究,并进一步文对实证结果做了深入的分析,最后文章从我国股票市场的企业与个人投资者参与程度,以及股市对富裕阶层的资金吸纳作用两个方面来解释股市对居民消费的挤出效应。

1 文献回顾

Pigou(1941)最早提出了财富效应,它阐述了金融资产的真实价值与消费之间的关系。Ando和Modigliani(1963) 进一步从理论上系统地阐述家庭消费行为的生命周期模型。Modigliani (1971)的经验研究表明财富总量增加1美元将引致消费者支出增加5美分。Hall (1978)用美国的城镇居民可支配收入、消费的滞后值、财富等变量预测消费,结果表明只有股票价格能可靠的预测未来消费,从而证实了股票财富的财富效应。Elliot(1980) 将资产划分金融资产和非金融资产两种形态,来研究资产对总的消费支出的影响,得到非金融资产不影响消费的结论。Boon等人(1998)提供了加拿大、德国、日本、荷兰、英国等国家股票财富影响消费的证据。进一步,Norbert Funke(2002)采用16个新兴经济体国家的面板数据分析了股票收益与消费之间的关系。Nicholas Apergis, Stephen M. Miller(2006)运用协整检验与误差修正模型对美国的股票市值与消费之间的关系进行了经验分析,结果表明人均股票价值、人均收入与人均消费之间存在长期稳定的协同变化关系。

在国内己公开的文献中,邹素文的一篇《股市“财富效应”与刺激消费需求刍议》探讨了我国的股票市场财富效应现象。熊亚丽,刘剑(2001)从股市规模、股市的波动性、投资者投资结构等方面分析了我国股票市场财富效应不显著的原因。李振明(2001)用生命周期模型分析了我国股票市场的财富效应,结果表明股市的财富效应对消费增长的解释力仅为4.4%。卢嘉瑞,朱亚杰(2006)以问卷调查的方式取得抽样调查数据,對中国股市财富效应进行案例研究,实证分析表明我国股市存在财富效应但并不明显,并进一步从传导机制和制约因素两个方面进行了解释。魏锋(2007)对我国房地产与股票市场的财富效应进行了比较研究,他用协整检验和误差修正模型进行实证研究,结果表明无论是长期还是短期股票市场都对消费产生了收缩的财富效应。骆祚炎(2008)采用VAR技术,状态空间模型技术和TSLS方法,对财富效应进行实证研究,结果表明居民资产的财富效应存在,居民非金融资产的财富效应要大于金融资产的财富效应。唐绍祥等(2008)用动态回归模型和状态空间模型估计了股票市场对消费的影响,结果表明股市对消费表现出“挤出效应”特征。

2 模型设定与变量说明

财富效应的实证检验模型陪着计量技术的发展而实现了三次提升。早期的实证检验模型以简单线性回归为基础;第二个阶段的发展以协整检验和VAR向量自回归模型为依托;第三次提升则是以动态分布滞后模型以及空间状态模型为标志。另一方面,消费函数理论在经历了近一个世纪的发展之后已经成熟。大量实证研究采用生命周期——持久收入假说理论作为理论基础,以动态分布滞后模型为基础,来检验股市规模对消费的影响。模型的数学表达式为:

XFT=A+∑ni=0αGPt-i+∑nj=0βSRt-j∑nk=0λXFt-k+ξ(1)

其中,XF代表消费支出,GP代表沪深两市总流通市值,SR代表城镇居民可支配收入。在股市财富效应的变量选择上,各个研究人员有不同的看法。如H.J.Smoluk(2007),Yuming Li(2005)选择了股票收益率作为股市的代理变量;Richard K.Green(2002)将股票价格指数为股市代理变量;Samuel

B.Bulmash(2002)以股票市值指数作为股市指标。本文以我国沪深两市流通市值作为股市的代理变量,以城镇居民作为研究对象,选择国家统计局发布的城镇居民消费性支出统计指标作为消费的代理变量,收入指标则采用城镇居民可支配收入作为代理变量。

本文的研究样本期间为2001-2008年,采用各变量的季度数据。为剔除价格因

素影响,我们对各个变量运用国家统计局公布的CPI指数进行价格调整。由于消费与收入变量具有很强的季度性,本文采用X-11方法对它们进行季节调整。消费、收入、物价等数据来自2002年至2009年中国统计年鉴,股市规模数据来自中国证监会网站。

3 实证检验

本文采用动态滞后分布模型来检验股市规模对消费的影响。鉴于时序数据的特性,本文对变量之间的稳定关系进行协整检验。整个实证检验分三步完成。首先我们对各变量的平稳性进行检验;再运用检测消费与收入,股市规模之间的协同关系;最后通过动态滞后分布模型来检验股市规模对消费的影响。

单位根检验是检测时间序列数据平稳性的成熟方法。通过ADF单位根检验,我们获得各变量的平稳性信息,检验结果见表1。

表1 各变量单位根检验

变量选项C,T,KADF-T统计量临界值变量选项C,T,KADF-T统计量临界值

XFC,T,1-2.28-4.30***D(XF)C,0,1-5.36-3.68***

SRC,T,1-0.18-4.30***D(SR)C,0,1-3.63-2.96**

GP0,0,1-1.30-2.64***D(GP)0,0,1-3.62-2.65***

注:XF,SR,GP分别表示城镇居民消费支出,可支配收入,沪深股市流通市值;D表示取一阶差分。并经过价格处理,价格指数基期为2000年第一季度。选择中C表示含常数项,T表示趋势项,K表示滞后阶数。***, **分别表示在1%和5%的显著性水平下通过检验。

结果表明,消费、收入、股票变量均为单位根非平稳序列,经一阶差分变为平稳序列。进一步,笔者选择JJ协整检验来确认三者间是否为长期稳定的协同变化关系。检验结果见表2。

表2 Johansen 协整检验

变量组H0Ha迹统计量临界值5%结论协整系数

XF,SR,GP

r=0r≥155.5642.92

r=1r≥220.8425.87

r=2r≥35.4312.52

r=1β(1,-1.45,0.005,36.44)α(0.19,0.0007,9.76)

结果表明,在5%的显著性水平上,迹检验的拒绝存在0个协整向量的假设,接受存在一个协整向量的假设,表明消费、收入与股票规模之间存在一个协整关系,即消费,收入与股票规模之间长期协同变化发展。协整方程为:

XF=1.45SR-0.005GP-36.44t (7.45)(-7.47) (3.73)(2)

从协整方程系数来看,各系数均通过统计检验,收入系数表明收入对消费支出具有重要正向影响,股票规模则对消费存在负面影响,但影响系数仅为-0.005,影响力度相当有限。由于协整方程仅反应变量间的长期协同关系,并不反应短期变动关系。进一步,我们采用动态分布滞后模型来检验股市规模对消费短期影响。采用动态滞后分布模型时,先是尽可能多的让变量参与到模型中,再依次剔除系数不显著的变量,并最终确定可靠的数量关系。根据已有的经验研究,我们将初始的模型设定为:

Ct=a+∑4i=0αGPt-i+∑4j=0βYt-j∑4k=0λCt-k+ξ(3)

用EVIEWS6.0对模型(3)进行估计,得到原始的回归方程。并在该回归方程的基础上依次剔除回归系数P值最大的解释变量,保证所有解释变量在5%的显著性水平下通过显著性检验。最终得到回归方程(4)。

XF=344.16+0.486SR+0.534 SR(-3) -0.001GP-0.001 GP(-3) -0.51 XF(-3)(4)

(5.95) (2. 73) (2.73) (-2. 08) (-2.5) (-2.29)

[0.00] [0.00] [0.01] [0.13] [0.02] [0.03]

A-R2=0.993DW =2.55 F=788.23

分析方程(4),得到如下结论:(1)当期收入以及滞后三阶的收入对消费具有显著影响,而且收入滞后三阶对消费的影响比当期收入对消费的影响更大。人们对未来的不确定采取行动,控制当期消费;约在六至九个月后,人们对不确定性得到排除后,消费开始平稳的增加。(2)当期以及滞后三期股市对消费具有挤出效应。当期股市繁荣引发投资者对未来的乐观预期,增加股市投资,挤占消费;当股市的变化在得到三个季度的市场检验之后,投资者的乐观预期得以强化,追加投资,进一步挤占消费。(3)滞后三期的消费对当前消费存在负面影响,它佐证了第一条结论:消费需要在排除一定的不确定性后才会稳定,未来三个季度内的不确定可能导致消费者对当期过度消费做出自我惩罚,即当前消费无计划会对未来的消费产生负面影响。

动态滞后回归模型检验了收入与股票规模对消费方向和程度。收入是影响消费支出的主导因素,收入增长促进消费增加,总影响系数达到了1.02,影响因子为67.5%(1.02/(1+0.51))。而股市规模则对消费产生微弱的负面影响,总影响系数为-0.002,影响因子为-0.1%(-0.002/1.51),也即我国股票市场的财富效应为负。这一结论与魏锋(2007),唐绍祥等(2008)的结论相同。

4 对实证结果的解释

显著的股票市场的财富效应需要两个前提条件。第一个条件是足够大的股票市场规模,第二个条件是股票市场的稳定性。股票市场规模包括两层含义:市值规模和市场参与程度,前者是财富效应的数量基础,后者是财富效应的质量根基。市值规模决定了投资者可投资的总量,如果股市规模过小,必然导致股票资产占城镇居民家庭资产比例过小,股市难于对消费产生影响。高度的市场参与能为投资者和企业提供良好的投融资环境,实现资金余缺双方双赢。另外,股市的不稳定导致投资收益不确定,投资者无法对股票收益形成稳定的预期,而该预期正好是促进消费增长的重要因素。