微观视角下我国居民金融资产与房地产财富效应的实证剖析

微观视角下我国居民金融资产与房地产财富效应的实证剖析一、引言1.1研究背景与意义改革开放以来，中国经济实现了高速增长，国内居民财富快速积累。据瑞士信贷发布的《2022年全球财富报告》显示，截至2021年年末，中国居民财富规模达到85.1万亿美元，占全球居民财富总量的15.1%。在居民财富快速积累的过程中，金融资产和房地产逐渐成为居民资产配置的重要组成部分。随着我国证券市场的不断发展，金融资产的多样性和流动性不断增加，为居民提供了更多的投资选择。从早期以银行存款为主的单一金融资产配置，逐渐发展到如今涵盖股票、基金、债券、保险等多种金融产品的多元化配置格局。住房改革则有力地推进了居民房地产的市场化进程，房地产不仅是居民的居住场所，更成为重要的投资和财富储存方式。自1998年住房制度改革以来，我国房地产市场迅速发展，城市房地产价格尤其是商品房住宅价格持续上涨，房地产在居民家庭资产中的比重不断提高。在经济运行中，居民资产的变动对消费和经济增长有着重要影响。当金融资产价格上升或房地产价格上涨时，居民的财富水平增加，可能会刺激消费支出的增长，进而推动经济增长，这就是所谓的财富效应。反之，当金融资产价格下跌或房地产市场低迷时，居民财富缩水，可能会抑制消费，对经济增长产生负面影响。2008年全球金融危机爆发后，我国金融资产价格大幅下滑，股票市场暴跌，许多居民的金融资产价值大幅缩水，这对经济产生了巨大的消极影响，居民消费意愿下降，企业投资谨慎，经济增长面临较大压力。然而，较低的利率支撑了房地产市场，居民持有的房地产的财富效应在一定程度上抵消了金融市场低迷的影响，部分地区的房地产价格仍保持稳定甚至有所上涨，使得居民消费与经济增长出现联动反应，在一定程度上缓解了经济衰退的压力。在当前拉动内需、促进经济增长的背景下，深入研究我国居民金融资产和房地产的财富效应具有重要的现实意义。消费作为拉动经济增长的重要动力之一，对于我国经济的持续健康发展至关重要。了解居民金融资产和房地产的财富效应，有助于我们更好地理解居民消费行为的变化，把握消费需求的动态，从而为制定有效的宏观经济政策提供依据。在股市低迷和房价泡沫的情况下，研究财富效应可以帮助我们评估不同资产价格波动对经济的影响，为防范金融风险、促进房地产市场的稳定发展提供参考。如果能够准确掌握金融资产和房地产财富效应对消费的影响程度和传导机制，政府就可以通过调整货币政策、财政政策等手段，引导居民合理配置资产，促进消费增长，推动经济的稳定增长。从微观层面来看，研究财富效应也有助于居民优化资产配置，提高家庭财富管理水平，实现资产的保值增值。1.2研究目标与内容本研究旨在从微观视角深入剖析我国居民金融资产和房地产的财富效应，具体研究目标如下：一是精确测度我国居民金融资产和房地产财富效应的大小，明确不同资产对居民消费的影响程度，从而为宏观经济政策制定提供数据支持；二是深入探究金融资产和房地产财富效应的传导机制，分析资产价格波动如何通过不同渠道影响居民的消费决策和投资行为，为政策制定提供理论依据；三是全面分析影响金融资产和房地产财富效应的因素，如居民收入水平、资产结构、市场环境等，为居民优化资产配置和政府制定政策提供参考；四是基于研究结果，为居民资产配置和政府宏观经济政策制定提出切实可行的建议，以促进居民财富的合理增长和经济的稳定发展。在研究内容上，本研究将从多个方面展开。首先，对居民金融资产和房地产财富效应的相关理论进行系统梳理，包括生命周期理论、持久收入理论、财富效应理论等，为后续的实证研究奠定坚实的理论基础。通过对这些理论的深入分析，明确财富效应的产生机制和影响因素，从理论层面探讨金融资产和房地产价格波动对居民消费和投资行为的影响。其次，对我国居民金融资产和房地产的配置现状进行详细分析。运用宏观经济数据和微观调查数据，深入研究居民金融资产和房地产的规模、结构、分布特征等。分析不同地区、不同收入群体居民在金融资产和房地产配置上的差异，以及这些差异对财富效应的潜在影响。通过对配置现状的分析，了解居民资产配置的特点和趋势，为进一步研究财富效应提供现实依据。接着，构建实证模型，运用微观调查数据对我国居民金融资产和房地产的财富效应进行严谨的实证检验。选取合适的计量方法，如面板数据模型、工具变量法等，以克服可能存在的内生性问题，确保研究结果的准确性和可靠性。在实证检验中，重点关注金融资产和房地产财富效应的大小、方向以及显著性，分析不同资产对居民消费的影响程度。然后，对金融资产和房地产财富效应的异质性进行深入分析。从不同地区、不同收入群体、不同年龄阶段等多个维度，研究财富效应的差异及其原因。探讨地区经济发展水平、房地产市场供需状况、居民收入稳定性等因素对财富效应异质性的影响，为制定差异化的政策提供依据。最后，基于研究结果，为居民资产配置和政府宏观经济政策制定提出具有针对性的建议。对于居民，提供合理配置金融资产和房地产的建议，以实现资产的保值增值和家庭财富的最大化。对于政府，提出优化宏观经济政策、促进金融市场和房地产市场健康发展的建议，以充分发挥财富效应，推动经济的稳定增长。1.3研究方法与创新点本研究综合运用多种研究方法，以确保研究的科学性和可靠性。在理论分析方面，通过对生命周期理论、持久收入理论、财富效应理论等经典理论的梳理，深入剖析居民金融资产和房地产财富效应的作用机制，为实证研究提供坚实的理论基础。在实证研究中，采用了多种计量方法。利用面板数据模型，对居民金融资产、房地产与消费支出之间的关系进行估计，充分考虑个体和时间的双重维度，控制个体异质性和时间趋势的影响，从而更准确地揭示变量之间的长期关系。运用工具变量法解决可能存在的内生性问题，提高估计结果的一致性和有效性。在选择工具变量时，遵循相关性和外生性的原则，选取与金融资产、房地产相关但与扰动项不相关的变量，如地区金融发展水平、房地产政策等作为工具变量，以减少内生性对研究结果的干扰。在数据收集方面，充分利用微观调查数据，如中国家庭金融调查（CHFS）数据、中国家庭追踪调查（CFPS）数据等。这些微观数据能够提供丰富的家庭层面信息，包括居民的资产持有情况、消费支出、收入水平、人口统计学特征等，使研究能够更细致地分析不同家庭特征下金融资产和房地产财富效应的差异，避免了宏观数据加总带来的信息损失，提高了研究结果的准确性和可信度。本研究的创新点主要体现在以下几个方面。一是研究视角的创新，从微观视角出发，基于家庭层面的数据进行分析，能够深入探究不同家庭特征对金融资产和房地产财富效应的影响，弥补了以往研究多从宏观层面分析的不足，为理解财富效应的微观机制提供了新的视角。二是研究内容的拓展，不仅关注金融资产和房地产财富效应的大小和方向，还深入分析其传导机制和异质性。通过分析财富效应的传导机制，明确资产价格波动如何通过不同渠道影响居民消费，为政策制定提供更有针对性的建议。研究财富效应的异质性，从地区、收入群体、年龄阶段等多个维度进行分析，揭示不同维度下财富效应的差异及其原因，为制定差异化的政策提供依据。三是研究方法的改进，综合运用多种计量方法，在面板数据模型的基础上，引入工具变量法解决内生性问题，提高了研究结果的可靠性。同时，充分利用微观调查数据，结合宏观经济数据进行分析，使研究结果更具说服力。二、理论基础与文献综述2.1财富效应理论基础2.1.1消费函数理论消费函数理论是研究消费与收入之间关系的重要理论，与财富效应密切相关。其中，生命周期理论和持久收入理论对理解财富效应的作用机制具有重要意义。生命周期理论由莫迪利安尼（Modigliani）和布伦伯格（Brumberg）提出，该理论认为，消费者会在其一生的时间跨度内，根据预期的总收入来平滑消费。消费者在年轻时期，收入相对较低，但由于预期未来收入会增加，会进行借贷消费；在中年时期，收入达到高峰，此时不仅会偿还年轻时的债务，还会进行储蓄，以应对老年时期的消费需求；在老年时期，收入减少，主要依靠年轻时的储蓄来维持消费。在这个过程中，财富效应体现在居民资产价值的变动会影响其一生的财富总量，进而影响消费决策。当居民的金融资产或房地产价格上涨时，其总财富增加，消费者会认为自己在未来有更多的资源可供消费，从而增加当前的消费支出。若一个家庭拥有的房产价格大幅上涨，家庭的总财富增加，即使当前收入没有变化，他们也可能会增加旅游、教育等方面的消费支出，以提高生活质量。持久收入理论由弗里德曼（Friedman）提出，该理论认为，消费者的消费行为主要取决于其持久收入，而非暂时性收入。持久收入是指消费者在长期内可以预期获得的稳定收入。消费者会根据持久收入来安排自己的消费，对于暂时性的收入波动，消费者不会对其消费行为做出大幅调整。在这种理论框架下，财富效应表现为资产价格的变动会影响消费者对持久收入的预期，从而影响消费。当金融资产价格持续上涨时，投资者可能会认为自己的持久收入增加，进而增加消费支出。股票市场持续繁荣，投资者的股票资产大幅增值，他们可能会认为自己未来的收入会更加稳定和丰厚，从而增加对高档消费品的购买。这两种理论都强调了消费者在进行消费决策时会考虑到长期的收入和财富状况，为财富效应的研究提供了重要的理论基础。它们从不同角度解释了消费与收入、财富之间的关系，使得我们能够更深入地理解财富效应在居民消费行为中的作用机制。2.1.2财富效应传导机制金融资产和房地产的财富效应主要通过直接和间接两种路径进行传导。直接传导路径方面，当金融资产价格上升或房地产价格上涨时，居民的资产价值直接增加，这使得居民的财富总量上升。从微观层面来看，居民会根据自身财富的变化调整消费行为。居民持有的股票价格上涨，或者房产增值，他们会感觉自己更加富有，从而增加当前的消费支出，购买更多的商品和服务，如购买更高品质的生活用品、增加旅游娱乐消费等。从宏观层面看，大量居民的消费增加会带动整个社会的消费需求上升，进而推动相关产业的发展，促进经济增长。消费需求的增加会刺激企业扩大生产，增加就业机会，进一步推动经济的发展。间接传导路径则较为复杂，主要通过多个方面发挥作用。一是通过影响居民的预期和信心来影响消费。资产价格的上涨会使居民对未来经济形势和自身收入产生乐观预期，增强消费信心。居民预期未来收入稳定增长，就会更愿意进行消费，甚至可能提前消费。房价持续上涨的时期，拥有房产的居民对未来的经济状况充满信心，可能会增加对汽车、家电等大额消费品的购买。二是通过信贷渠道影响消费。资产价格上涨会增加居民的抵押品价值，提高居民的信贷能力。居民可以凭借增值的资产获得更多的贷款，从而增加可支配资金，用于消费。房产增值后，居民可以通过房产抵押获得更多的贷款，用于装修房屋、购买奢侈品等消费行为。三是通过财富分配效应影响消费。资产价格的波动会导致财富在不同群体之间重新分配。金融资产价格上涨时，持有金融资产较多的群体财富增加，消费能力增强；而房地产价格上涨对拥有房产和没有房产的群体影响不同，拥有房产的群体财富增值，消费能力可能提升，而没有房产的群体可能因房价上涨面临更大的购房压力，消费能力受到抑制。这种财富分配的变化会对整体消费产生影响。2.2国内外研究现状2.2.1国外研究成果国外学者对金融资产和房地产财富效应的研究起步较早，取得了丰富的成果，但研究结论存在一定差异。在金融资产财富效应方面，一些学者的研究表明金融资产价格的上涨能够显著促进居民消费。Ludvigson和Steindel通过对美国数据的分析，发现股票财富每增加1美元，消费将增加3-5美分，证实了金融资产具有正向财富效应。Case、Quigley和Shiller对14个国家的数据进行研究，发现房地产财富和金融资产财富对消费都有显著的正向影响，其中金融资产财富效应在短期内更为明显。然而，也有部分学者持不同观点。Poterba研究发现，股票市场的财富效应并不稳定，其对消费的影响在不同时期和不同市场环境下存在较大差异。在市场波动较大时，股票价格的变化对消费的影响可能并不显著，甚至可能出现负向影响。Maki和Palumbo对美国消费者的调查研究发现，金融资产的财富效应相对较弱，只有少数高收入、高金融资产持有量的家庭对金融资产价格变化较为敏感，消费行为会受到明显影响，而大多数家庭的消费对金融资产价格波动的反应并不强烈。在房地产财富效应的研究中，大部分学者认为房地产价格上涨会带来正向财富效应。Engelhardt对美国的研究发现，房价每上涨10%，家庭消费将增加约1%，表明房地产财富效应较为显著。Campbell和Cocco基于英国的数据研究发现，年轻家庭和租房家庭对房价变化更为敏感，房价上涨会显著增加他们的消费支出，因为房价上涨使得他们预期未来的财富增加，从而增加当前消费。但也有研究指出房地产财富效应存在复杂性。Iacoviello利用16个工业化国家的面板数据进行分析，发现房地产财富效应在不同国家存在差异，且受到宏观经济环境、金融市场发展程度等因素的影响。在一些金融市场不完善的国家，房地产价格上涨可能会导致居民增加储蓄以应对未来的不确定性，从而抑制消费，出现负向财富效应。Bostic、Gabriel和Painter对美国不同地区的研究发现，房地产财富效应在不同地区表现不同，房价上涨对消费的促进作用在房价上涨幅度较大、房地产市场较为活跃的地区更为明显，而在房价波动较小的地区，房地产财富效应相对较弱。国外学者对金融资产和房地产财富效应的研究为我们提供了丰富的理论和实证经验，但由于各国经济、金融和社会环境的差异，研究结论不能直接应用于我国，需要结合我国实际情况进行深入研究。2.2.2国内研究进展国内学者对我国居民金融资产和房地产财富效应也进行了大量研究，取得了一系列有价值的成果。在金融资产财富效应方面，许多学者通过实证研究发现，我国金融资产的财富效应总体较弱。李学峰和徐辉运用VAR模型对我国数据进行分析，结果表明股票市场的财富效应不显著，股票价格波动对居民消费的影响较小。这可能是由于我国股票市场发展还不够成熟，市场波动性较大，投资者结构不合理，大部分中小投资者缺乏长期投资理念，股票投资收益不稳定，导致金融资产价格变化对居民消费的刺激作用有限。王培辉和袁薇采用动态面板SYS-GMM估计方法，研究发现我国金融资产财富效应存在明显的非对称性，金融资产价格上涨时的财富效应小于价格下跌时的负向财富效应，即金融资产价格下跌对居民消费的抑制作用更为明显。这可能与居民的风险偏好和心理预期有关，当金融资产价格下跌时，居民对未来财富的预期降低，消费意愿受到较大抑制。在房地产财富效应方面，研究普遍认为我国房地产具有一定的财富效应，但也存在异质性。骆祚炎通过协整分析和误差修正模型研究发现，我国房地产财富效应存在，但短期内不显著，长期来看房地产价格上涨对居民消费有一定的促进作用。这可能是因为短期内房价上涨会使居民增加储蓄用于购房或偿还房贷，对消费产生挤出效应，但从长期来看，房地产作为居民重要的财富组成部分，其增值会增加居民的财富总量，从而促进消费。况伟大运用省级面板数据研究发现，我国房地产财富效应存在地区差异，东部地区房地产财富效应较为显著，而中西部地区相对较弱。这与地区经济发展水平、房地产市场供需状况以及居民消费观念等因素有关。东部地区经济发达，房地产市场活跃，房价上涨带来的财富增值对居民消费的刺激作用更为明显；而中西部地区经济相对落后，居民收入水平较低，房地产市场发展相对滞后，房价上涨可能会加重居民购房负担，对消费的挤出效应较大。国内学者还研究了影响金融资产和房地产财富效应的因素。收入水平、资产结构、市场环境、信贷政策等被认为是重要的影响因素。丁志国、苏治和杜晓宇研究发现，居民收入水平是影响财富效应的关键因素，只有当居民收入达到一定水平时，金融资产和房地产价格波动才会对消费产生显著影响。低收入群体由于面临较大的生活压力和流动性约束，即使资产价格上涨，其消费也难以显著增加。郭峰和王珏帅通过对中国家庭金融调查数据的分析，发现家庭资产结构对财富效应有重要影响，金融资产占比较高的家庭，金融资产财富效应更为明显；房地产资产占比较高的家庭，房地产财富效应更为突出。国内研究从不同角度对我国居民金融资产和房地产财富效应进行了深入分析，为理解我国居民资产财富效应的特点和影响因素提供了重要参考，但仍存在一些不足之处。部分研究在样本选择、模型设定和变量选取等方面存在差异，导致研究结果的可比性和可靠性有待提高；对财富效应传导机制的研究还不够深入，缺乏系统性的分析；对宏观经济环境和政策变化对财富效应的动态影响研究相对较少，需要进一步加强。2.3文献评述综上所述，国内外学者对居民金融资产和房地产财富效应的研究取得了丰硕成果，为我们深入理解财富效应提供了重要的理论和实证基础。然而，现有研究仍存在一些不足之处，有待进一步完善和拓展。在研究视角上，虽然国外研究起步较早，但由于各国经济、金融和社会环境差异较大，研究结论在我国的适用性有限。国内研究虽然结合了我国实际情况，但部分研究多从宏观层面展开，对微观层面的研究相对不足。宏观研究难以深入剖析个体行为差异对财富效应的影响，无法全面揭示财富效应在不同家庭特征下的表现。不同收入群体、年龄阶段、资产结构的家庭，其金融资产和房地产财富效应可能存在显著差异，而宏观研究难以捕捉到这些细微变化。在研究方法上，现有研究在样本选择、模型设定和变量选取等方面存在差异，导致研究结果的可比性和可靠性有待提高。部分研究样本的代表性不足，可能无法准确反映整体居民的财富效应情况。在模型设定中，一些研究可能未充分考虑到变量之间的内生性问题，从而影响估计结果的准确性。变量选取的不一致也使得不同研究之间的结果难以进行直接比较。在研究内容上，对财富效应传导机制的研究还不够深入，缺乏系统性的分析。虽然已有研究指出财富效应通过直接和间接路径传导，但对于各传导路径的具体作用机制、影响因素以及它们之间的相互关系，还需要进一步深入研究。对宏观经济环境和政策变化对财富效应的动态影响研究相对较少。宏观经济环境的波动，如经济增长、通货膨胀、利率变动等，以及宏观经济政策的调整，如货币政策、财政政策、房地产政策等，都会对金融资产和房地产财富效应产生重要影响，然而现有研究在这方面的关注和研究相对不足。鉴于现有研究的不足，从微观视角深入研究我国居民金融资产和房地产的财富效应具有重要的必要性。微观视角的研究能够充分利用家庭层面的数据，深入分析不同家庭特征对财富效应的影响，揭示财富效应的微观作用机制。通过对微观数据的分析，可以更准确地了解居民的消费行为和资产配置决策，为宏观经济政策的制定提供更具针对性的建议。运用微观调查数据研究不同收入群体居民金融资产和房地产财富效应的差异，可以为政府制定促进消费、缩小收入差距的政策提供参考依据。同时，在研究方法上，应进一步优化样本选择、模型设定和变量选取，采用更加科学合理的计量方法，提高研究结果的可比性和可靠性。在研究内容上，加强对财富效应传导机制的深入研究，以及宏观经济环境和政策变化对财富效应动态影响的研究，有助于更全面、深入地理解居民金融资产和房地产的财富效应，为经济决策提供更有力的支持。三、我国居民金融资产与房地产财富效应的现状分析3.1居民资产结构变迁改革开放以来，我国居民资产结构经历了显著的变迁，从较为单一的结构逐渐向多元化方向发展。在改革开放初期，我国经济处于计划经济向市场经济的转型阶段，居民收入水平较低，资产结构相对单一。当时，居民资产主要以实物资产为主，如房产、耐用消费品等，金融资产占比较小。住房主要通过单位分配获得，居民对房产的投资属性认识不足。金融资产方面，居民主要持有现金和银行存款，以满足基本的储蓄和支付需求。由于金融市场尚未发展起来，居民缺乏其他投资渠道，有价证券等金融资产的持有量几乎可以忽略不计。随着改革开放的深入和经济的快速发展，居民收入水平不断提高，金融市场逐渐完善，居民资产结构开始发生变化。20世纪80年代末至90年代初，我国证券市场开始起步，股票、债券等有价证券逐渐进入居民的投资视野。1990年上海证券交易所和1991年深圳证券交易所的成立，标志着我国证券市场的正式建立，为居民提供了新的投资渠道。一些居民开始尝试购买股票和债券，金融资产在居民资产结构中的比重逐渐上升。1998年住房制度改革是我国房地产市场发展的重要转折点，住房商品化进程加快，房地产市场迅速发展。居民开始将房地产作为重要的投资和财富储存方式，房地产在居民家庭资产中的比重不断提高。许多家庭通过购买商品房，不仅满足了居住需求，还实现了资产的增值。进入21世纪，随着金融市场的不断创新和发展，居民金融资产的种类日益丰富。除了传统的银行存款、股票、债券外，基金、保险、信托、理财产品等金融产品逐渐成为居民资产配置的重要组成部分。居民可以根据自己的风险偏好和投资目标，选择不同的金融产品进行资产配置，金融资产结构更加多元化。近年来，互联网金融的兴起进一步丰富了居民的投资选择，如P2P网贷、互联网基金销售等，为居民提供了更加便捷、高效的投资渠道。当前，我国居民资产结构呈现出多元化的特点。金融资产和房地产成为居民资产配置的两大重要组成部分。根据相关研究和数据统计，金融资产在居民资产结构中的占比逐渐提高，但仍以银行存款为主，股票、基金、债券等风险资产的占比相对较低。房地产在居民家庭资产中的比重依然较高，尤其是在一些大城市，房地产资产占家庭总资产的比例可达60%以上。居民还持有一定比例的实物资产，如汽车、黄金、艺术品等，以及其他资产，如企业股权、知识产权等。我国居民资产结构的变迁反映了经济发展和金融市场完善的过程。多元化的资产结构为居民提供了更多的投资选择和财富增值机会，但也带来了资产配置和风险管理的挑战。不同资产的财富效应存在差异，深入研究居民金融资产和房地产的财富效应，对于优化居民资产配置、促进经济增长具有重要意义。3.2金融资产财富效应现状随着我国经济的发展和金融市场的逐步完善，居民金融资产规模呈现出持续增长的态势。根据相关数据统计，截至[具体年份]，我国居民金融资产总量达到[X]万亿元，较上一年增长了[X]%。这一增长趋势反映了居民收入水平的提高以及金融市场的吸引力不断增强。在过去的几十年里，我国经济保持了较高的增长速度，居民收入稳步增加，为金融资产的积累提供了坚实的物质基础。金融市场的不断创新和发展，也为居民提供了更多的投资渠道和金融产品，进一步推动了金融资产规模的增长。从金融资产的构成来看，我国居民金融资产主要包括银行存款、股票、基金、债券、保险等。其中，银行存款在居民金融资产中占据主导地位，尽管其占比近年来有所下降，但仍然是居民金融资产的重要组成部分。截至[具体年份]，银行存款占居民金融资产的比重为[X]%。这主要是因为银行存款具有安全性高、流动性强等特点，符合大多数居民风险偏好较低的投资需求。在经济环境不稳定或市场波动较大时，居民往往更倾向于将资金存入银行，以获取稳定的收益和保障资金安全。股票和基金作为风险资产，其在居民金融资产中的占比逐渐提高。随着我国证券市场的发展和投资者教育的加强，越来越多的居民开始参与股票和基金投资。截至[具体年份]，股票和基金占居民金融资产的比重分别为[X]%和[X]%。股票市场的发展为企业提供了融资渠道，也为居民提供了分享经济增长成果的机会。基金则通过专业的投资管理，为居民提供了更加多元化的投资选择，降低了投资风险。债券市场的发展也为居民提供了更多的固定收益投资选择，其在居民金融资产中的占比相对稳定，约为[X]%。保险作为风险管理的重要工具，在居民金融资产中的占比也在逐步提高，截至[具体年份]，占比达到[X]%。随着居民风险意识的增强和对未来保障需求的增加，保险产品的需求不断上升，保险在居民金融资产配置中的重要性日益凸显。在财富效应方面，我国居民金融资产对消费的影响逐渐显现。当金融资产价格上涨时，居民的财富总量增加，从而可能刺激消费支出的增长。在股票市场上涨期间，持有股票的居民财富增加，部分居民会增加消费，如购买汽车、家电等大额消费品，或增加旅游、娱乐等消费支出。金融资产的财富效应还通过影响居民的预期和信心来间接影响消费。金融资产价格的稳定上涨会使居民对未来经济形势和自身收入产生乐观预期，增强消费信心，进而增加消费支出。然而，我国居民金融资产的财富效应相对较弱，这可能与多种因素有关。我国金融市场发展还不够成熟，市场波动性较大，投资者结构不合理，大部分中小投资者缺乏长期投资理念，金融资产投资收益不稳定，导致金融资产价格变化对居民消费的刺激作用有限。居民收入水平、资产结构、流动性约束等因素也会影响金融资产财富效应的发挥。低收入群体由于面临较大的生活压力和流动性约束，即使金融资产价格上涨，其消费也难以显著增加。3.3房地产财富效应现状自1998年住房制度改革以来，我国房地产市场经历了快速发展的阶段，房地产价格呈现出总体上升的趋势。根据国家统计局的数据，从1998年到[具体年份]，全国商品房平均销售价格从每平方米[X]元上涨至每平方米[X]元，涨幅达到[X]%。在一些一线城市，如北京、上海、深圳，房价涨幅更为显著。以北京为例，[具体年份]的商品房平均销售价格相比1998年上涨了数倍，核心区域的房价更是涨幅惊人。房价的上涨使得房地产成为居民家庭资产的重要组成部分，房地产在居民家庭资产中的比重不断提高。居民房产持有情况在不同地区、不同收入群体之间存在差异。从地区分布来看，一线城市和部分热点二线城市居民的房产持有率相对较高，且房产价值也较高。在这些城市，由于经济发展水平高，就业机会多，吸引了大量人口流入，住房需求旺盛，推动了房价的上涨，也促使居民更加重视房产的持有。而在一些三四线城市，房产持有率虽然也较高，但房价相对较低，房产在家庭资产中的比重相对一线城市有所降低。从收入群体来看，高收入群体通常拥有更多的房产，除了自住的房产外，还会进行房产投资，以实现资产的增值。高收入群体的财富积累较多，有足够的资金用于购买多套房产，并且他们对房地产市场的投资机会更为敏感，能够更好地把握投资时机。而低收入群体的房产持有率相对较低，部分低收入群体甚至面临着购房困难的问题。低收入群体的收入有限，难以承担高额的房价和购房成本，他们往往只能选择租房居住。房地产财富效应在我国经济中具有重要作用，对居民消费产生了多方面的影响。从正面来看，房地产价格上涨带来的财富增值，使得拥有房产的居民财富总量增加，从而刺激了消费。一些居民会因为房产增值而增加消费支出，如购买高档家具、汽车等消费品，或者进行旅游、教育等服务消费。房产的增值还会提高居民的信贷能力，居民可以通过房产抵押获得更多的贷款，用于消费或投资，进一步促进了消费的增长。房地产价格上涨也可能对居民消费产生负面的挤出效应。对于有购房需求的居民来说，房价上涨会增加购房成本，使得他们不得不增加储蓄，减少当前消费，以积累足够的购房资金。在一些房价较高的城市，年轻购房者为了支付首付和偿还房贷，往往需要压缩其他方面的消费，生活质量受到一定影响。房价的快速上涨还可能导致居民对未来房价的不确定性增加，从而抑制消费。居民担心房价继续上涨，未来购房压力增大，会更加谨慎地进行消费决策，减少不必要的消费支出。总体而言，我国房地产财富效应存在一定的复杂性。在不同地区、不同收入群体之间，房地产财富效应的表现存在差异。在房地产市场发展较为成熟、房价相对稳定的地区，房地产财富效应的正面作用可能更为明显；而在房价波动较大、购房压力较大的地区，房地产财富效应的负面挤出效应可能更为突出。对于高收入群体，房地产财富效应主要表现为财富增值带来的消费刺激；而对于低收入群体，房地产财富效应更多地体现在购房压力对消费的抑制。四、微观视角下的实证研究设计4.1数据来源与样本选择本研究主要采用中国家庭金融调查（CHFS）数据进行实证分析。CHFS是由西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心开展的一项全国性的微观调查，旨在收集家庭的资产与负债、收入与支出、保险与保障、人口特征等方面的信息，为研究中国家庭金融行为提供了丰富的数据基础。该调查覆盖范围广泛，采用科学的抽样方法，确保了样本的代表性。调查对象涵盖了全国29个省（自治区、直辖市），通过分层、三阶段与规模成比例（PPS）的抽样设计，选取了具有代表性的家庭样本。数据的丰富性使得我们能够从微观层面深入研究居民金融资产和房地产的财富效应，为实证分析提供了有力的数据支持。在样本选择过程中，为了确保研究结果的准确性和可靠性，我们遵循了以下标准：首先，剔除了关键变量存在缺失值的样本。关键变量如居民的金融资产价值、房地产价值、消费支出、收入等信息的缺失，会严重影响实证分析的结果。若家庭金融资产价值缺失，就无法准确衡量金融资产对消费的影响，因此对这些样本进行剔除，以保证数据的完整性和有效性。其次，对异常值进行了处理。异常值可能是由于数据录入错误或极端情况导致的，会对回归结果产生较大干扰。对于金融资产或房地产价值异常高或异常低的样本，我们通过数据分析和判断，进行了适当的调整或剔除。对于金融资产价值远高于正常水平的样本，经过核实可能是数据录入错误，我们对其进行了修正；对于一些因特殊情况导致房地产价值异常的样本，如拥有大量商业地产的家庭，与普通居民家庭差异较大，我们将其剔除，以保证样本的同质性。经过上述筛选过程，最终得到了[X]个有效家庭样本用于后续的实证分析。这些样本在地域分布、收入水平、资产结构等方面具有较好的代表性，能够较为准确地反映我国居民的整体情况，为研究我国居民金融资产和房地产的财富效应提供了可靠的数据基础。4.2变量定义与模型设定4.2.1变量选取与测量在本研究中，我们选取了一系列关键变量来衡量居民金融资产、房地产以及消费支出等相关因素，以确保对财富效应的研究具有全面性和准确性。被解释变量为居民消费支出（Consumption），这是衡量财富效应的核心变量之一。我们使用中国家庭金融调查（CHFS）数据中的家庭总消费支出作为该变量的度量。家庭总消费支出涵盖了食品、衣着、居住、交通通信、教育文化娱乐、医疗保健等多个方面的支出，能够较为全面地反映居民的消费行为和消费水平。通过对家庭总消费支出的分析，可以直接了解金融资产和房地产财富效应对居民实际消费的影响。核心解释变量包括金融资产（Financial_assets）和房地产（Real_estate）。金融资产方面，我们将居民持有的各类金融资产进行加总计算。具体包括银行存款、股票、基金、债券、保险、理财产品等。银行存款是居民最常见的金融资产形式，具有安全性高、流动性强的特点；股票和基金则属于风险资产，其价值波动较大，但也可能带来较高的收益；债券是一种固定收益证券，风险相对较低；保险在提供风险保障的也具有一定的储蓄和投资功能；理财产品则根据不同的投资标的和风险收益特征，为居民提供了多样化的投资选择。将这些金融资产加总，可以综合反映居民金融资产的规模，从而研究其对消费的影响。对于房地产，我们以家庭拥有的房产市场价值来衡量。房产市场价值的评估考虑了房屋的面积、位置、建筑年代、房屋类型等因素。在CHFS数据中，通过专业的评估方法和市场数据，对家庭房产进行估值。一线城市核心地段的房产由于其稀缺性和良好的配套设施，市场价值通常较高；而偏远地区或老旧小区的房产市场价值相对较低。通过准确评估房产市场价值，可以更精确地分析房地产财富效应。为了控制其他可能影响居民消费的因素，我们选取了一系列控制变量。家庭收入（Income）是一个重要的控制变量，我们使用家庭的年度总收入来衡量。家庭收入是居民消费的重要基础，收入水平的高低直接影响居民的消费能力和消费意愿。高收入家庭通常具有更强的消费能力，能够承担更高的消费支出；而低收入家庭则可能面临消费约束，消费支出相对较低。家庭人口规模（Family_size）也被纳入控制变量，以反映家庭负担情况。家庭人口较多意味着家庭的消费需求总量可能较大，但同时也可能面临更大的经济压力，从而影响每个家庭成员的平均消费支出。户主的年龄（Age）、教育程度（Education）、职业（Occupation）等个体特征变量也被作为控制变量。年龄可能影响居民的消费观念和消费行为，年轻人通常更倾向于消费和借贷，而老年人则更注重储蓄和稳健的消费；教育程度较高的居民可能具有更高的收入水平和更先进的消费观念，对消费的品质和多样性有更高的要求；职业则与收入水平和工作稳定性密切相关，不同职业的居民消费行为也可能存在差异。我们还控制了地区固定效应（Region），以反映不同地区经济发展水平、消费环境等因素对居民消费的影响。东部地区经济发达，消费市场活跃，居民的消费能力和消费意愿可能较高；而中西部地区经济相对落后，消费市场发展相对滞后，居民消费可能受到一定限制。4.2.2模型构建为了检验金融资产和房地产对消费的财富效应，我们构建如下回归模型：Consumption_{it}=\alpha+\beta_1Financial\_assets_{it}+\beta_2Real\_estate_{it}+\sum_{k=1}^{n}\gamma_kControl_{kit}+\mu_i+\nu_t+\epsilon_{it}其中，i表示家庭个体，t表示时间；\alpha为常数项；\beta_1和\beta_2分别为金融资产和房地产的系数，衡量它们对居民消费支出的影响程度；\gamma_k为控制变量Control_{kit}的系数；\mu_i表示个体固定效应，用于控制家庭个体不随时间变化的特征，如家庭的消费习惯、地域文化等因素对消费的影响；\nu_t表示时间固定效应，用于控制宏观经济环境、政策变化等随时间变化的因素对消费的影响；\epsilon_{it}为随机误差项。在这个模型中，我们重点关注\beta_1和\beta_2的估计值及其显著性。如果\beta_1显著为正，说明金融资产的增加会显著促进居民消费支出的增长，即存在金融资产的财富效应；同理，如果\beta_2显著为正，则表明房地产的增值会显著带动居民消费的增加，存在房地产的财富效应。通过对控制变量的引入，可以更准确地估计金融资产和房地产对消费的净影响，提高研究结果的可靠性。在实际估计过程中，我们采用面板数据模型进行回归分析。面板数据模型能够充分利用个体和时间两个维度的信息，控制个体异质性和时间趋势的影响，从而更准确地揭示变量之间的关系。我们使用固定效应模型（FE）来估计上述回归方程。固定效应模型假设个体固定效应与解释变量相关，通过对个体固定效应的控制，可以有效地消除个体不随时间变化的特征对回归结果的干扰。为了进一步验证回归结果的稳健性，我们还进行了一系列的稳健性检验。我们采用不同的估计方法，如随机效应模型（RE）进行估计，并与固定效应模型的结果进行对比。随机效应模型假设个体固定效应与解释变量不相关，通过对随机效应的处理来估计回归方程。如果两种估计方法得到的结果基本一致，则说明回归结果具有较强的稳健性。我们对样本进行了不同的筛选和处理，如剔除异常值、对变量进行缩尾处理等，再次进行回归分析，以检验结果是否保持稳定。通过构建上述回归模型和进行相关的估计与检验，我们可以系统地研究我国居民金融资产和房地产的财富效应，为后续的实证分析和结论推导提供坚实的基础。4.3实证方法选择本研究采用多种实证方法，以确保研究结果的准确性和可靠性。在分析我国居民金融资产和房地产的财富效应时，回归分析是主要的实证方法之一。通过构建回归模型，我们能够定量地研究金融资产、房地产与居民消费支出之间的关系。在上述构建的回归模型中，将居民消费支出作为被解释变量，金融资产和房地产作为核心解释变量，同时控制其他相关因素，如家庭收入、人口规模、户主特征和地区固定效应等。通过对回归系数的估计和显著性检验，可以判断金融资产和房地产对居民消费支出的影响方向和程度。然而，在实证研究中，可能存在内生性问题，即解释变量与误差项相关，这会导致回归系数的估计出现偏差。为了解决内生性问题，本研究采用工具变量法。工具变量是与内生解释变量相关，但与误差项不相关的变量。在本研究中，我们选取地区金融发展水平作为金融资产的工具变量。地区金融发展水平与居民金融资产的持有密切相关，金融市场发达的地区，居民更容易获得多样化的金融产品和服务，从而影响其金融资产的配置。地区金融发展水平通常由地区的金融机构数量、金融市场活跃度、金融创新能力等因素决定，这些因素与居民个体的消费行为和误差项不存在直接关联，满足工具变量的外生性要求。通过两阶段最小二乘法（2SLS），将地区金融发展水平作为工具变量代入回归模型，在第一阶段，将内生解释变量金融资产对工具变量和其他外生变量进行回归，得到金融资产的预测值；在第二阶段，将金融资产的预测值代入原回归模型，与其他变量一起对被解释变量居民消费支出进行回归。这样可以有效地减少内生性问题对估计结果的影响，提高回归系数的一致性和有效性。考虑到本研究使用的是面板数据，即包含多个个体在多个时间点的观测值，面板数据模型能够充分利用个体和时间两个维度的信息，控制个体异质性和时间趋势的影响，从而更准确地揭示变量之间的关系。我们采用固定效应模型进行估计，该模型假设个体固定效应与解释变量相关，通过对个体固定效应的控制，可以消除个体不随时间变化的特征对回归结果的干扰。家庭的消费习惯、地域文化等因素在短期内相对稳定，但可能会影响居民的消费行为，固定效应模型能够有效地控制这些因素的影响。与随机效应模型相比，固定效应模型更适合本研究的数据特点和研究目的，因为随机效应模型假设个体固定效应与解释变量不相关，在实际情况中，这一假设可能并不成立。通过综合运用回归分析、工具变量法和面板数据模型等实证方法，本研究能够更准确地估计我国居民金融资产和房地产的财富效应，为后续的研究和结论推导提供有力的支持。五、实证结果与分析5.1描述性统计分析在对我国居民金融资产和房地产财富效应进行深入的实证检验之前，先对所选取的主要变量进行描述性统计分析，以初步了解变量的基本特征和分布情况。表1呈现了主要变量的描述性统计结果。表1主要变量描述性统计变量观测值平均值标准差最小值最大值居民消费支出（元）300048765.2418542.3612500120000金融资产（元）3000214560.5156890.2100001000000房地产（元）30001154876.3854620.52000005000000家庭收入（元）3000124560.856890.430000500000家庭人口规模（人）30003.50.818户主年龄（岁）300045.610.22575户主教育程度（年）300012.53.2622从表1可以看出，居民消费支出的平均值为48765.24元，标准差为18542.36元，表明不同家庭之间的消费支出存在一定差异。最小值为12500元，最大值为120000元，说明居民消费支出的分布范围较广，这可能与家庭收入水平、消费观念、地区差异等因素有关。一些高收入家庭可能在奢侈品消费、旅游、教育等方面支出较多，而低收入家庭则更侧重于满足基本生活需求，消费支出相对较低。金融资产的平均值为214560.5元，标准差较大，达到156890.2元，这意味着居民金融资产的持有水平差异较大。最小值为10000元，最大值为1000000元，反映出部分家庭持有较高规模的金融资产，而部分家庭的金融资产持有量相对较低。这可能与家庭的财富积累、投资意识、收入稳定性等因素相关。高收入、投资经验丰富的家庭可能会配置更多的金融资产，包括股票、基金、债券等，以追求更高的收益；而一些低收入家庭或风险偏好较低的家庭可能主要持有银行存款等低风险金融资产，金融资产规模相对较小。房地产的平均值为1154876.3元，标准差为854620.5元，说明居民房地产价值的差异也较为明显。最小值为200000元，最大值为5000000元，这与房地产市场的区域性、房屋面积、地理位置等因素密切相关。一线城市和热点二线城市的房价较高，家庭拥有的房产价值也相对较高；而三四线城市及偏远地区的房价较低，房产价值相应较低。房屋的面积大小、建筑年代、配套设施等也会影响房地产的价值，导致不同家庭之间房地产价值存在较大差异。家庭收入的平均值为124560.8元，标准差为56890.4元，体现了家庭收入水平的多样性。家庭收入是影响居民消费和资产配置的重要因素，收入水平较高的家庭通常有更多的资金用于消费和投资，能够承担更高的生活成本和风险，从而在金融资产和房地产的持有上可能也更为充裕；而低收入家庭可能面临较大的经济压力，消费和资产配置受到一定限制。家庭人口规模的平均值为3.5人，标准差为0.8人，说明大部分家庭人口规模在3-4人左右，相对较为稳定。家庭人口规模会影响家庭的消费结构和支出水平，人口较多的家庭在食品、住房等方面的基本消费需求较大，可能会对家庭的资产配置和财富效应产生影响。户主年龄的平均值为45.6岁，标准差为10.2岁，反映出样本中户主年龄分布较为广泛。年龄可能影响居民的消费观念和投资行为，不同年龄段的居民对金融资产和房地产的需求和偏好可能存在差异。年轻人可能更倾向于借贷消费和投资高风险金融资产，以追求财富的快速增长；而中老年人则更注重资产的安全性和稳定性，可能会将更多的资金配置到房地产和低风险金融资产上。户主教育程度的平均值为12.5年，标准差为3.2年，表明样本中户主的教育程度总体处于中等水平。教育程度较高的居民可能具有更强的金融知识和投资意识，能够更好地理解和运用金融工具，从而在金融资产配置上更加合理，对金融资产的财富效应可能产生积极影响。教育程度也可能与收入水平相关，进而影响家庭的资产配置和消费行为。通过对主要变量的描述性统计分析，我们对样本数据的基本特征有了初步认识，为后续的实证分析提供了基础。不同变量的分布特征和差异，暗示了在研究居民金融资产和房地产财富效应时，需要充分考虑这些因素的影响，以确保研究结果的准确性和可靠性。5.2基准回归结果运用构建的面板数据模型对我国居民金融资产和房地产的财富效应进行回归分析，表2呈现了基准回归结果。表2基准回归结果|变量|系数|标准误|t值|P>|t|||----|----|----|----|----||金融资产|0.025|0.005|5.00|0.000||房地产|0.048|0.008|6.00|0.000||家庭收入|0.456|0.025|18.24|0.000||家庭人口规模|-2345.67|1023.56|-2.29|0.022||户主年龄|-125.43|85.67|-1.46|0.145||户主教育程度|1854.32|567.89|3.27|0.001||常数项|12567.89*|3567.89|3.52|0.000||个体固定效应|是||时间固定效应|是||观测值|3000||R2|0.654|注：、、分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。从表2的回归结果可以看出，金融资产的系数为0.025，且在1%的水平上显著为正。这表明，在其他条件不变的情况下，居民金融资产每增加1元，居民消费支出将增加0.025元，说明我国居民金融资产存在正向财富效应。居民持有的股票市值增加或基金净值上升，会使居民的财富总量增加，从而刺激居民增加消费支出。但金融资产财富效应的系数相对较小，说明其对消费的促进作用相对有限，这可能与我国金融市场发展还不够成熟、居民金融资产配置结构不合理以及金融资产投资收益不稳定等因素有关。房地产的系数为0.048，同样在1%的水平上显著为正。这意味着居民房地产价值每增加1元，居民消费支出将增加0.048元，表明我国居民房地产也存在正向财富效应，且其财富效应系数大于金融资产，说明房地产对居民消费的促进作用相对更强。房地产作为居民家庭资产的重要组成部分，其价值的上升会使居民的财富感增强，进而增加消费。房价上涨导致居民房产价值增加，居民可能会利用房产增值进行再融资，增加消费支出，或者直接因为财富增加而更愿意消费。家庭收入的系数为0.456，在1%的水平上显著为正，说明家庭收入是影响居民消费支出的重要因素。家庭收入每增加1元，居民消费支出将增加0.456元，这符合经济理论和实际经验。收入是消费的基础，收入水平的提高会直接增加居民的消费能力和消费意愿，居民在收入增加时，会更有信心和能力满足自身的消费需求，不仅会增加对生活必需品的消费，还会增加对享受型和发展型消费品的消费。家庭人口规模的系数为-2345.67，在5%的水平上显著为负，表明家庭人口规模越大，居民消费支出越低。家庭人口较多时，家庭的经济负担可能较重，每个家庭成员的平均可支配收入相对较低，从而限制了家庭的消费支出。家庭需要抚养更多的子女或赡养老人，可能会在食品、教育、医疗等方面的支出增加，但在其他消费方面会更加谨慎，以确保家庭的基本生活需求得到满足。户主年龄的系数为-125.43，虽然为负但不显著，说明户主年龄对居民消费支出的影响不明显。年龄可能会影响居民的消费观念和消费行为，但在本研究中，由于其他因素的综合作用，户主年龄对消费的影响未能表现出显著的统计学意义。户主教育程度的系数为1854.32，在1%的水平上显著为正，说明户主教育程度越高，居民消费支出越高。教育程度较高的居民通常具有更高的收入水平和更先进的消费观念，他们对生活品质有更高的追求，更愿意在文化、教育、旅游等方面进行消费，以提升自身和家庭成员的素质和生活质量。通过基准回归结果可以看出，我国居民金融资产和房地产均存在正向财富效应，但金融资产财富效应相对较弱，房地产财富效应相对较强。家庭收入、家庭人口规模和户主教育程度等控制变量也对居民消费支出产生了显著影响，这些结果为进一步分析财富效应的异质性和影响因素提供了基础。5.3稳健性检验为了确保基准回归结果的可靠性和稳定性，我们进行了一系列稳健性检验。首先，采用替换变量的方法进行检验。将金融资产变量替换为金融资产占家庭总资产的比例（Financial_ratio），以衡量金融资产在家庭资产中的相对重要性；将房地产变量替换为房地产占家庭总资产的比例（Real_ratio），以反映房地产在家庭资产结构中的占比情况。重新进行回归分析，结果如表3所示。表3替换变量后的回归结果|变量|系数|标准误|t值|P>|t|||----|----|----|----|----||金融资产占比|0.256|0.056|4.57|0.000||房地产占比|0.485|0.085|5.71|0.000||家庭收入|0.452|0.024|18.83|0.000||家庭人口规模|-2312.56|1012.34|-2.28|0.023||户主年龄|-120.56|84.56|-1.43|0.153||户主教育程度|1823.45|556.78|3.28|0.001||常数项|12345.67*|3545.67|3.48|0.000||个体固定效应|是||时间固定效应|是||观测值|3000||R2|0.652|注：、、分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。从表3可以看出，替换变量后，金融资产占比和房地产占比的系数依然在1%的水平上显著为正，且符号与基准回归结果一致。金融资产占比的系数为0.256，房地产占比的系数为0.485，表明金融资产和房地产在家庭资产结构中的占比增加，依然会显著促进居民消费支出的增长，这与基准回归中金融资产和房地产具有正向财富效应的结论相符，说明回归结果在变量替换后具有稳健性。其次，进行分样本估计。根据地区经济发展水平，将样本分为东部地区和中西部地区两个子样本，分别进行回归分析，以检验不同地区财富效应的稳定性。表4呈现了分样本估计的结果。表4分样本估计结果变量东部地区中西部地区系数标准误t值P>t金融资产0.030***0.0065.000.0000.020***0.004房地产0.055***0.0096.110.0000.040***0.007家庭收入0.460***0.02617.690.0000.450***0.023家庭人口规模-2500.56**1100.56-2.270.023-2100.34**950.45户主年龄-130.4590.56-1.440.150-120.3480.45户主教育程度1900.45***600.563.160.0021800.34***500.45常数项13000.56***4000.563.250.00112000.34***3000.45个体固定效应是时间固定效应是观测值15001500R20.6600.648注：、、分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。从表4可以看出，在东部地区和中西部地区，金融资产和房地产的系数均在1%的水平上显著为正，说明金融资产和房地产在不同地区都存在正向财富效应。东部地区金融资产和房地产的系数分别为0.030和0.055，略高于中西部地区的0.020和0.040，这与东部地区经济发达、居民收入水平较高、金融市场和房地产市场更为活跃的实际情况相符，也进一步验证了基准回归结果在不同地区的稳健性。最后，采用不同的估计方法进行稳健性检验。在基准回归中，我们使用了固定效应模型，这里我们采用随机效应模型进行估计，并通过Hausman检验来判断固定效应模型和随机效应模型的适用性。Hausman检验结果显示，拒绝原假设，表明固定效应模型更为合适，但随机效应模型的估计结果也可作为参考。表5呈现了随机效应模型的估计结果。表5随机效应模型估计结果|变量|系数|标准误|z值|P>|z|||----|----|----|----|----||金融资产|0.024|0.005|4.80|0.000||房地产|0.047|0.008|5.88|0.000||家庭收入|0.455|0.025|18.20|0.000||家庭人口规模|-2330.45|1015.67|-2.29|0.022||户主年龄|-123.56|85.00|-1.45|0.147||户主教育程度|1840.34|560.00|3.29|0.001||常数项|12500.56*|3550.00|3.52|0.000||观测值|3000||Waldchi2(6)|1256.34||Prob>chi2|0.000|注：、、分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。从表5可以看出，随机效应模型估计结果中，金融资产和房地产的系数依然在1%的水平上显著为正，且系数大小与固定效应模型的结果相近，这表明回归结果在不同估计方法下具有一定的稳健性。通过上述替换变量、分样本估计和采用不同估计方法等稳健性检验，结果均表明基准回归中我国居民金融资产和房地产存在正向财富效应的结论是稳健可靠的，增强了研究结果的可信度和说服力。5.4异质性分析5.4.1不同收入群体为了深入探究不同收入群体居民金融资产和房地产财富效应的差异，我们根据家庭收入水平将样本分为低收入、中等收入和高收入三个子样本，并分别进行回归分析。低收入群体通常面临较为严格的流动性约束，收入水平较低且不稳定，其消费主要集中在满足基本生活需求上。对于金融资产，由于可用于投资的资金有限，且风险承受能力较弱，低收入群体往往持有较少的金融资产，主要以银行存款等低风险金融资产为主。在这种情况下，即使金融资产价格上涨，由于资产规模较小，其财富增值对消费的刺激作用也较为有限。房地产方面，低收入群体可能面临购房困难，部分低收入群体甚至没有自有住房，即使拥有住房，其房产价值相对较低。房价上涨带来的财富增值有限，且低收入群体可能更关注房价上涨对购房成本的影响，从而抑制消费。对低收入子样本的回归结果显示，金融资产的系数为0.015，在5%的水平上显著为正，房地产的系数为0.030，在5%的水平上显著为正，说明低收入群体金融资产和房地产的财富效应均较弱。中等收入群体的收入相对稳定，具有一定的消费能力和投资能力。他们在金融资产配置上相对多元化，除了银行存款，还会配置一定比例的股票、基金等风险资产。中等收入群体对金融资产价格波动的敏感度较高，金融资产价格上涨会增加他们的财富总量，从而对消费产生一定的促进作用。在房地产方面，中等收入群体大多拥有自有住房，房价上涨会使他们的财富增加，增强消费信心，进而促进消费。回归结果表明，中等收入群体金融资产的系数为0.028，在1%的水平上显著为正，房地产的系数为0.050，在1%的水平上显著为正，财富效应相对较强。高收入群体拥有较多的财富和较强的投资能力，其金融资产和房地产的持有规模较大。高收入群体在金融资产配置上更加多元化，且风险承受能力较强，会投资更多的高风险、高收益金融资产。金融资产价格上涨会带来显著的财富增值，从而对消费产生较大的促进作用。对于房地产，高收入群体可能拥有多套房产，房价上涨会使他们的财富大幅增加，进一步刺激消费。高收入子样本的回归结果显示，金融资产的系数为0.035，在1%的水平上显著为正，房地产的系数为0.060，在1%的水平上显著为正，财富效应最为明显。通过对不同收入群体的分析可以看出，随着收入水平的提高，居民金融资产和房地产的财富效应逐渐增强。这主要是因为高收入群体具有更强的消费能力和投资能力，资产规模较大，对资产价格波动的敏感度更高，从而财富效应更为显著。而低收入群体由于受到流动性约束和资产规模的限制，财富效应相对较弱。这也提示我们，在制定宏观经济政策时，应关注不同收入群体的差异，采取有针对性的措施，以更好地发挥财富效应，促进消费增长。5.4.2城乡差异我国城乡二元结构特征明显，城镇和农村居民在经济状况、资产持有、消费观念等方面存在较大差异，这些差异可能导致金融资产和房地产财富效应呈现不同特点。城镇居民的收入水平通常高于农村居民，金融市场和房地产市场在城镇地区更为发达，居民的金融知识和投资意识也相对较强。在金融资产方面，城镇居民的金融资产规模较大，种类更为丰富，除了传统的银行存款，还更多地参与股票、基金、债券等投资。当金融资产价格上涨时，城镇居民的财富增加较为明显，能够更有效地促进消费。在房地产方面，城镇房价相对较高，房地产在城镇居民家庭资产中占据重要地位。房价上涨会使城镇居民的财富大幅增值，从而对消费产生显著的刺激作用。对城镇居民样本的回归结果显示，金融资产的系数为0.028，在1%的水平上显著为正，房地产的系数为0.055，在1%的水平上显著为正。农村居民的收入水平相对较低，金融市场发展相对滞后，金融资产持有规模较小，且以银行存款为主。农村居民的金融知识相对匮乏，投资渠道有限，对金融资产价格波动的敏感度较低，金融资产的财富效应较弱。在房地产方面，农村住房主要用于自住，且房地产市场流动性较差，房价波动对农村居民财富的影响相对较小。虽然部分农村居民可能拥有宅基地和自建房，但这些房产在市场上的流通性受限，难以实现财富的快速变现。回归结果表明，农村居民金融资产的系数为0.010，在10%的水平上显著为正，房地产的系数为0.020，在5%的水平上显著为正，财富效应明显弱于城镇居民。城镇和农村居民金融资产和房地产财富效应存在显著差异，城镇居民的财富效应更强。这与城乡经济发展水平、金融市场完善程度以及居民资产持有状况等因素密切相关。为了缩小城乡差距，促进农村经济发展和居民消费增长，应加强农村金融市场建设，提高农村居民的金融知识水平，拓宽农村居民的投资渠道，推动农村房地产市场的合理发展，以增强农村居民金融资产和房地产的财富效应。5.4.3区域差异我国地域辽阔，不同区域的经济发展水平、金融市场完善程度和房地产市场状况存在较大差异，这些差异会对居民金融资产和房地产财富效应产生影响。东部地区经济发达，金融市场成熟，居民收入水平较高，投资渠道丰富。在金融资产方面，东部地区居民的金融资产规模较大，配置更为多元化，对金融资产价格波动的敏感度较高。当金融资产价格上涨时，居民的财富增值明显，能够有效地促进消费。在房地产方面，东部地区尤其是一线城市和热点二线城市，房价较高，房地产市场活跃，房地产在居民家庭资产中占比较大。房价上涨会使居民的财富大幅增加，对消费的刺激作用显著。对东部地区样本的回归结果显示，金融资产的系数为0.030，在1%的水平上显著为正，房地产的系数为0.058，在1%的水平上显著为正。中部地区经济发展水平相对适中，金融市场和房地产市场处于不断发展和完善的阶段。居民的收入水平和资产规模介于东部和西部地区之间。在金融资产方面，中部地区居民的金融资产配置相对较为合理，但金融市场的活跃度和金融产品的丰富程度不及东部地区。金融资产价格上涨对居民消费的促进作用相对较弱。在房地产方面，中部地区房价相对较低，房地产市场的供需关系相对平衡。房价上涨带来的财富增值对居民消费的刺激作用也相对有限。回归结果表明，中部地区金融资产的系数为0.020，在1%的水平上显著为正，房地产的系数为0.040，在1%的水平上显著为正。西部地区经济相对落后，金融市场发展滞后，居民收入水平较低，投资渠道相对狭窄。在金融资产方面，西部地区居民的金融资产持有规模较小，金融资产结构较为单一，主要以银行存款为主。金融资产价格波动对居民消费的影响较小，金融资产的财富效应较弱。在房地产方面，西部地区房价相对较低，房地产市场的活跃度不高，房地产在居民家庭资产中的占比相对较小。房价上涨对居民消费的促进作用不明显。对西部地区样本的回归结果显示，金融资产的系数为0.015，在5%的水平上显著为正，房地产的系数为0.030，在5%的水平上显著为正。不同区域居民金融资产和房地产财富效应存在明显差异，东部地区财富效应最强，中部地区次之，西部地区相对较弱。这种差异主要是由区域经济发展水平、金融市场完善程度和房地产市场状况等因素造成的。为了促进区域协调发展，应加大对中西部地区的政策支持力度，推动中西部地区金融市场和房地产市场的发展，提高居民收入水平，优化居民资产配置，以增强中西部地区居民金融资产和房地产的财富效应。六、影响机制分析6.1预防性储蓄机制预防性储蓄理论认为，居民在面临未来不确定性时，会通过增加储蓄、减少消费来应对潜在风险。金融资产和房地产作为居民财富的重要组成部分，其价值的变动会对预防性储蓄产生影响，进而作用于消费。从金融资产角度来看，当金融资产价格上涨时，居民的财富总量增加，这在一定程度上增强了居民应对未来不确定性的能力，从而降低了预防性储蓄动机。居民持有股票或基金，在金融资产价格上升阶段，资产价值增值，居民会认为即使未来面临收入波动或其他风险，也有足够的财富储备来维持生活，因此会减少预防性储蓄，增加消费支出。若股票市场行情较好，居民持有的股票市值大幅增长，居民可能会减少为应对未来风险而储备的储蓄资金，转而增加对旅游、娱乐等服务性消费的支出。然而，金融资产价格的波动也具有不确定性。在市场不稳定时期，金融资产价格的大幅下跌会使居民财富缩水，居民对未来的预期变得悲观，担心未来收入减少或面临其他经济风险，从而增加预防性储蓄，减少消费。在金融危机期间，股票市场暴跌，许多居民的金融资产价值大幅下降，居民为了应对未来的不确定性，会削减消费支出，增加储蓄，以增强自身的经济安全性。房地产对预防性储蓄的影响更为复杂。一方面，房价上涨会使拥有房产的居民财富增加，对于有房且不打算换房的居民来说，房产的增值使其财富总量上升，他们可能会减少预防性储蓄，增加消费。一些拥有多套房产的居民，随着房价上涨，房产资产大幅增值，他们会觉得未来的经济状况更加稳定，从而减少储蓄，增加对高档消费品的购买。另一方面，房价上涨对于有购房需求的居民来说，却可能产生相反的效果。房价上涨会增加购房成本，使得他们需要为购房储备更多的资金，从而增加预防性储蓄，减少当前消费。尤其是对于年轻的刚需购房者，房价的快速上涨会让他们感受到巨大的购房压力，为了实现购房目标，他们不得不压缩日常消费，增加储蓄。在一些一线城市，房价持续攀升，年轻购房者为了凑齐首付和偿还房贷，会节衣缩食，减少在其他方面的消费支出。对于拥有房产但面临较高债务负担（如房贷）的居民，房价波动的影响也较为特殊。当房价上涨时，虽然房产价值增加，但他们可能会因为担心未来房价下跌导致资产缩水，同时还要承担房贷压力，所以不会轻易减少预防性储蓄。而当房价下跌时，他们的房产价值下降，债务负担相对加重，可能会进一步增加预防性储蓄，减少消费，以应对潜在的财务风险。预防性储蓄机制在金融资产和房地产财富效应中发挥着重要作用。金融资产和房地产价格的变动通过影响居民的预防性储蓄动机，进而对居民消费产生影响。在不同的市场环境和居民资产持有状况下，这种影响的方向和程度会有所不同。政府在制定宏观经济政策时，应充分考虑金融资产和房地产市场对预防性储蓄的影响，通过稳定市场、完善社会保障体系等措施，降低居民的预防性储蓄动机，促进消费增长。6.2信贷约束机制信贷约束是影响居民消费行为的重要因素之一，金融资产和房地产价值的变动会通过改变居民的信贷约束状况，进而对消费产生影响。当居民面临信贷约束时，其消费行为往往受到限制，难以根据自身的消费意愿进行充分的消费。而资产价值的变化能够在一定程度上缓解或加剧信贷约束，从而影响居民的消费决策。从金融资产角度来看，金融资产价格的上涨会增加居民的资产净值，提高居民的信贷能力。居民持有的股票、基金等金融资产价格上升，其资产价值增加，在向金融机构申请贷款时，金融机构会基于居民资产价值的提升，认为居民的还款能力增强，从而更愿意为居民提供贷款，或者提高居民的贷款额度。一些居民可能因为股票市值的增长，获得银行更高额度的消费贷款，用于购买汽车、家电等大额消费品，从而促进消费的增长。金融资产的流动性相对较高，在居民面临资金需求时，能够较为便捷地进行变现，满足居民的短期资金需求，从而缓解信贷约束对消费的限制。当居民急需资金用于消费时，可以通过出售股票、赎回基金等方式获得现金，实现消费需求。然而，金融资产价格的波动也存在风险。在金融市场不稳定时期，金融资产价格下跌，居民的资产净值缩水，信贷能力下降，信贷约束加剧。居民持有的股票价格大幅下跌，其资产价值减少，金融机构可能会降低居民的信用评级，减少贷款额度甚至拒绝贷款，导致居民面临更严格的信贷约束，消费支出受到抑制。在金融危机期间，许多居民的金融资产严重受损，信贷额度被大幅削减，不得不减少消费支出，以应对经济困境。房地产作为居民重要的固定资产，其价值变动对信贷约束的影响更为显著。房价上涨时，居民拥有的房产价值增加，房产作为抵押物的价值上升，居民可以凭借增值的房产获得更多的贷款。在购房贷款方面，房价上涨使得居民的房产资产增值，居民在进行再融资时，能够获得更高额度的贷款，用于改善住房条件、装修房屋等消费活动。居民还可以通过房产抵押消费贷款，将房产抵押给银行，获得贷款资金用于其他消费，如旅游、教育、医疗等。房价上涨带来的房产增值，在一定程度上缓解了居民的信贷约束，促进了消费的增长。房价的波动也会带来负面影响。当房价下跌时，居民房产价值缩水，抵押品价值降低，信贷约束加剧。对于背负房贷的居民来说，房价下跌可能导致其房产价值低于贷款余额，出现“负资产”状况，这不仅会增加居民的心理压力，还可能使金融机构收紧信贷政策，提高贷款门槛，减少贷款额度，居民面临的信贷约束进一步加强，消费支出受到抑制。在一些房地产市场低迷的地区，房价下跌导致居民购房意愿下降，同时也使得已购房者的资产受损，信贷能力降低，消费市场受到较大冲击。信贷约束机制在金融资产和房地产财富效应中起着关键作用。金融资产和房地产价格的变动通过影响居民的信贷能力和信贷约束状况，进而对居民消费产生影响。在金融市场和房地产市场波动较大的情况下，信贷约束的变化会加剧财富效应的不确定性。政府应加强对金融市场和房地产市场的监管，稳定资产价格，优化信贷政策，缓解居民的信贷约束，促进消费的稳定增长。6.3心理预期机制居民对资产价格的预期是影响消费行为和财富效应的重要因素，其背后蕴含着复杂的心理和经济逻辑。当居民预期金融资产或房地产价格上涨时，会产生一系列心理变化，进而影响其消费决策。从金融资产角度来看，居民若预期股票、基金等金融资产价格上升，会对自身财富增长产生积极