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user: 3. 股市财富效应对城镇居民消费水平的影响的实证分析 我国股市从上世纪90年代发展至今，虽然已具备一定规模，但是其发展时间还不够长。我国绝大部分的股民都是城镇居民，因而本文主要研究股市财富效应对城镇居民消费水平的影响。 3.1. 实证模型 本文第二部分介绍了相关理论知识，我们知道居民的消费主要是与其一生的财富和收入有关的。根据莫迪利亚尼的生命周期理论，消费者在考虑其消费支出时会考虑其生命周期里的总财富，而这也将决定其消费支出。我们知道，消费者的总财富主要是由实际资本、金融财富和人力资本构成的，其中金融财富主要是指居民的股票财富。据此本文构建了将股市波动与居民消费相关联的实证模型。如下所示。 在该实证模型中，LXF为取对数后当期的居民消费支出，LSZ为取对数后当期的上证指数，LCI为取对数后当期的消费者价格指数，LSR为取对数后当期的居民可支配收入，u为误差项。 3.2. 实证数据选取与来源 实证分析所采用的数据是我国2005年至2015年各季度的季度数据，采用的数据是我国城镇居民人均可支配收入、我国城镇居民人均消费支出、上证指数、消费者价格指数的季度数据。其中上证数据与消费者价格指数进行了相关处理并转化为季度数据，以便实证分析的需要。上述模型中，LXF (居民的人均消费支出)表示的是城镇居民的实际消费水平，LSR (居民的人均可支配收入)表示的是城镇居民的实际收入水平，LSZ (上证指数)表示的是股票市场的波动，LCI (消费者价格指数)反映了在通货膨胀下城镇居民实际的消费水平和实际工资的变动。所有实证分析所使用的数据均来自《中国统计年鉴》、国家统计局网站和中经网统计数据库。实证分析使用统计软件Eviews 7.2进行分析。 根据各变量数据，本文首先做出了各变量的变化趋势图，发现未经调整的XF、SZ和SR表现出很强的季节性变化趋势(如图1)。因而，在进行实证分析前需要将各变量的数据进行季节因素调整，本文采用的是移动平均比率法对数据进行处理。 调整后的各变量趋势图如图2所示，我们可以看出季节因素被较好地消除了。 从图2可以看出，城镇居民的人均可支配收入与人均消费支出之间存在着较强的关系，并且它们之间是呈正相关的。同时，我们也从变化趋势图中清楚地看到，我国城镇居民的人均消费支出与股市的波动之间似乎不存在很明显的关系。接下来本文将运用各变量的数据来做实证分析。 3.3. 实证分析 实证分析部分所考虑的变量属于经济变量，它们属于时间序列数据。在现实生活中，我们知道实际的时间序列数据一般情况下都是非平稳的。本文将采取ADF单位根检验、协整分析、误差修正模型以及格兰杰检验来考察分析所研究的变量之间的联系。 本文中检验样本数据的时间序列特征是采用ADF单位根的检验方法。相关的结果如表1所示。 从表1中看出，在5%的显著水平下，LXF、LSZ、LCI、LSR这四个时间序列的ADF统计量均大于临界值，说明这四个时间序列存在单位根，都为非平稳时间序列。接下来就需要对这些变量的一阶差分序列进行单位根ADF检验。检验结果显示，在5%的显著水平下，DLXF、DLSZ、DLCI、DLSR的ADF统计量均小于临界值，这也就意味着DLXF、DLSZ、DLCI、DLSR都不存在单位根，它们是平稳的一阶单整时间序列。下一步我们将检验这些变量之间的协整关系。 本文采用Johansen的极大似然检验法来检验变量之间的协整关系。得到的协整检验结果如表2所示。从表2中我们可知，四个变量在5%的置信水平下存在协整关系。用Eviews求出协整方程的系数，得到结果如表3所示。 表3的协整结果表明，居民的人均可支配收入、上证指数、消费者价格指数和居民的人均消费支出之间有协整关系，四个变量可以构成协整方程，从表3中可以看出R 2 为0.957756，这说明方程的拟合程度高，其标准化后的协整方程形式为： 图1. XF、SZ、SR、CI变化趋势图 图2. 季节调整后的XF、SZ、SR、CI变化趋势图 Table 1 The ADF unit root tes 检验变量 ADF值 p-values 5%水平结论 LXF −2.481259 0.2254 不平稳 LSZ −2.900364 0.1823 不平稳 LCI −2.006372 0.0631 不平稳 LSR −1.44002 0.5223 不平稳 d(LXF) −8.245432 0 平稳 d(LSZ) −3.8445 0.0058 平稳 d(LCI) −6.299934 0 平稳 d(LSR) −4.372482 0 平稳 表1. ADF单位根检验 Table 2 Johansen cointegration test result 特征值 迹统计量 5%临界值 p-value 协整方程个数 0.409637 45.25285 47.85613 0.0061 None * 0.384263 25.22621 29.79707 0.1535 At most 1 0.149295 6.798667 15.49471 0.6012 At most 2 0.017075 0.654440 3.841466 0.4185 At most 3 表2. Johansen协整检验结果 Table 3 Cointegration regression result 检验变量 系数 标准差 t-statistic p-values C −0.47065 13.51352 −0.03483 0.9724 LSZ 0.05131 0.026666 1.924177 0.0623 LCI 0.278975 2.946128 0.094692 0.9251 LSR 0.82422 0.029118 28.30577 0 R-squared 0.961005 Mean dependent var 8.57629 Adjusted R-squared 0.957756 S.D. dependent var 0.265378 S.E. of regression 0.054544 Akaike info criterion −2.88497 Sum squared resid 0.107103 Schwarz criterion −2.71608 Log likelihood 61.69938 Hannan-Quinn criter. −2.8239 F-statistic 295.7331 Durbin-Watson stat 2.025223 Prob (F-statistic) 0.000000 表3. 协整回归结果 从上述协整方程我们可以看出，上海市城镇居民的消费支出与可支配收入之间存在长期的均衡变动关系，可支配收入的系数为0.82422，t统计量显著，即居民可支配收入每变动一个百分点，消费需求会变动0.82422个百分点；上海市城镇居民的消费支出与上证指数之间存在着微弱的正向的变动关系，上证指数的系数为0.05131，即股市每变动一个百分点，消费需求会变动0.05131个百分点，影响很微弱。上海市城镇居民的消费支出与居民消费者价格指数之间是正向变动关系，其实也可以理解。当CPI上涨，居民的消费支出增加。我们知道过去的一段时间，我国一线城市房价疯涨，但人们的购房意愿却没有降低。而当CPI下降时，消费支出也呈现出降低的趋势，可以理解为经济的不景气导致居民消费意愿下降。 为了验证协整关系的正确性，我们对残差的平稳性进行了检验。 从表4中我们发现，方程残差在5%的水平下通过了ADF检验，因而可以再次验证上述模型确实存在协整关系。 从Johansen检验结果可知，上述四个变量之间存在着协整方程，存在长期的协整关系。但我们要知道这种均衡关系是在短期动态调整下得到的，因此在研究长期的同时也需要对短期过程进行研究。本文定义协整方程的残差序列为u，误差修正项res = u，并建立以下误差修正模型。 其中，误差修正模型中的D(LXF)，D(LSZ)，D(LCI)，D(LSR)分别是LXF，LSZ，LCI，LSR的一阶差分形式，D(RES)是残差的滞后一期。 得到误差修正模型如表5所示，误差修正模型是： Table 4 Cointegration equation residual stationarity tes 检验变量 ADF值 p-values 5%水平结论 resid −6.276287 0.0000 平稳 表4. 协整方程残差的平稳性检验 Table 5 Error correction mode 检验变量 系数 标准差 t-statistic p-values C 0.023838 0.012385 1.924721 0.0627 D(LSZ) −0.02313 0.048494 −0.477 0.6364 D(LCI) 1.453123 1.742796 0.833788 0.4102 D(LSR) 0.041138 0.3485 0.118044 0.9067 D(RES) −1.083 0.164194 −6.59585 0 R-squared 0.564665 Mean dependent var 0.021607 Adjusted R-squared 0.513449 S.D. dependent var 0.072588 S.E. of regression 0.050632 Akaike info criterion −3.00925 Sum squared resid 0.087163 Schwarz criterion −2.79597 Log likelihood 63.6803 Hannan-Quinn criter. −2.93272 F-statistic 11.0252 Durbin-Watson stat 1.978864 Prob (F-statistic) 0.000000 表5. 误差修正模型 从表5中可以看出，F值为11.0252。R 2 为0.513449，拟合程度较高。从误差修正模型中我们可以看到，D(LSZ)的系数为−0.02313，系数不明显，这表明短期股票市场的波动对消费支出的影响不显著。在短期内，居民消费支出主要受消费者价格指数和误差修正项RES影响。误差修正项的系数为−1.083，这符合反向修正原则，说明短期非均衡状态收敛于长期均衡过程，一旦短期波动偏离，系统将以−1.083的力度拉回均衡。 为了确定哪个变量是引起消费支出变动的主要原因，本文进行了Granger因果检验。本文研究了之后1至6期的格兰杰因果关系，滞后1期至滞后3期的结果没有明显变化，但是滞后4期之后开始有所改变，且滞后4期至滞后6期结果没有明显变化，因而只分析滞后1期和滞后4期的结果。实证分析结果表明，滞后1期的可支配收入是消费支出的格兰杰原因，但滞后4期时可支配收入不是消费支出的格兰杰原因，说明可支配收入对消费支出有短期影响，但不具有长期影响。本文中还考察了上证指数和通货膨胀之间的关系，结果表明，滞后1期及之后的上证指数是消费者价格指数的格兰杰原因，说明只有上证指数对消费者价格指数的单方面影响。