资产配置、资产价格与居民消费的动态关联及经济效应研究

多维视角下资产配置、资产价格与居民消费的动态关联及经济效应研究一、引言1.1研究背景与意义在经济全球化和金融市场日益复杂的背景下，资产配置、资产价格与居民消费之间的关系成为经济领域研究的重要课题。随着我国经济从高速增长阶段转向高质量发展阶段，经济结构调整迫在眉睫，而这三者之间的动态关联对经济的稳定增长和结构优化有着深远影响。从资产配置角度来看，居民资产配置的合理性直接关系到其财富积累和经济福利。随着金融市场的不断发展，居民可选择的资产种类日益丰富，除了传统的银行储蓄、房地产，还包括股票、债券、基金、理财产品等金融资产。然而，当前我国居民资产配置仍存在结构不合理的问题。根据相关数据，我国居民资产中房地产占比较高，金融资产占比较低，且在金融资产中，储蓄存款的比重过大，而风险资产如股票、基金等的配置相对不足。这种不合理的资产配置结构不仅限制了居民财产性收入的增长，也影响了金融市场的资源配置效率。资产价格的波动对居民消费有着显著影响。以股票市场和房地产市场为例，当股票价格上涨时，持有股票的居民财富增加，可能会增加消费支出，这就是所谓的财富效应。同样，房地产价格的上升会使房产所有者的财富增值，进而刺激消费。然而，资产价格的波动并非总是带来正向影响。当资产价格下跌时，居民财富缩水，消费意愿和能力可能会受到抑制，甚至引发经济衰退。2008年全球金融危机就是一个典型的例子，房地产价格暴跌和股票市场崩溃导致居民财富大幅减少，消费需求急剧下降，进而引发了全球性的经济危机。居民消费作为拉动经济增长的重要动力，对经济结构调整和可持续发展至关重要。近年来，我国居民消费结构不断升级，从传统的物质消费向服务消费、文化消费等领域拓展。消费升级不仅反映了居民生活水平的提高，也为经济结构调整提供了新的机遇和动力。然而，当前我国居民消费率仍相对较低，与发达国家相比存在较大差距。提高居民消费率，促进消费升级，是我国经济结构调整的重要任务之一。深入研究资产配置、资产价格与居民消费的动态关系具有重要的理论和现实意义。在理论方面，有助于丰富和完善消费经济学、金融经济学等相关理论体系，为进一步理解居民经济行为和宏观经济运行机制提供新的视角。在现实层面，对政府制定宏观经济政策、金融机构开发金融产品以及居民进行合理的资产配置和消费决策都具有重要的指导意义。通过优化资产配置结构，稳定资产价格，促进居民消费，能够有效推动经济结构调整，实现经济的高质量发展。1.2国内外研究现状在国外，许多学者对资产配置与居民消费的关系进行了深入研究。生命周期理论由Modigliani和Brumberg（1954）提出，该理论认为，消费者会在整个生命周期内合理安排消费和储蓄，以实现效用最大化。在资产配置方面，年轻消费者通常会将更多资金配置到风险资产，以追求更高的收益，因为他们有较长的时间来弥补可能的损失；而老年消费者则更倾向于配置低风险资产，如债券和储蓄，以保障资产的安全性和稳定的现金流，用于养老和日常消费。这表明资产配置在不同生命周期阶段对居民消费有着显著影响。持久收入假说由Friedman（1957）提出，该假说强调消费者的消费决策并非基于当前收入，而是基于持久收入预期。消费者会根据对未来持久收入的判断来调整资产配置，进而影响消费行为。当消费者预期未来持久收入增加时，可能会增加对风险资产的配置，期望获得更高的收益，从而刺激当前消费；反之，若预期持久收入下降，可能会减少风险资产配置，增加储蓄，抑制当前消费。对于资产价格与居民消费的关系，国外学者主要从财富效应和替代效应等方面进行研究。Case、Quigley和Shiller（2005）通过对多个国家房地产市场的研究发现，房地产价格的上涨会显著增加居民的财富，进而促进消费，即房地产市场存在明显的财富效应。当房价上升时，房产所有者的财富增值，他们可能会增加消费支出，如购买更多的耐用消费品、增加旅游和娱乐消费等。Ludvigson和Steindel（1999）研究了股票市场的财富效应，发现股票价格的波动对居民消费也有一定影响，但这种影响相对房地产市场可能较小。股票价格上涨使投资者财富增加，部分投资者会将增加的财富用于消费，然而，由于股票市场的波动性较大，投资者对股票财富的稳定性预期相对较低，导致股票市场财富效应对消费的刺激作用相对较弱。国内学者也在资产配置、资产价格与居民消费关系领域取得了丰富的研究成果。在资产配置与居民消费方面，易行健、周利（2018）利用中国家庭金融调查（CHFS）数据研究发现，我国居民资产配置存在明显的城乡差异和区域差异。城镇家庭在金融资产配置上更为多元化，而农村家庭则更倾向于持有实物资产，如房产和土地。这种资产配置的差异导致城乡居民消费行为和消费水平存在显著不同。城镇家庭由于金融资产配置较为合理，财产性收入相对较高，消费能力和消费意愿也相对较强；农村家庭受实物资产占比较大、金融知识相对匮乏等因素影响，消费升级面临一定困难。在资产价格与居民消费关系方面，骆祚炎（2007）对我国房地产价格与居民消费的关系进行实证分析，结果表明我国房地产市场存在财富效应，但财富效应的大小受到多种因素制约，如房地产市场的发展阶段、居民的购房目的等。在房地产市场发展初期，房价上涨带来的财富效应可能较为明显，因为此时居民购房主要用于自住，房价上涨使居民财富大幅增加，从而刺激消费；随着房地产市场逐渐成熟，投资投机性购房增加，房价上涨可能更多地导致居民将资金投入房地产市场，而非用于消费，财富效应减弱。刘建江、杨玉娟、袁冬梅（2005）研究了股票市场财富效应在我国的表现，发现我国股票市场财富效应不显著，主要原因包括我国股票市场发展不完善、投资者结构不合理、股市波动较大等。我国股票市场中散户占比较高，投资者投资行为相对不理性，股市的大幅波动使投资者难以形成稳定的财富预期，从而限制了股票市场财富效应对居民消费的促进作用。综合来看，现有研究在资产配置、资产价格与居民消费关系方面取得了丰硕成果，但仍存在一些不足。在研究方法上，部分研究主要基于宏观数据进行分析，难以深入揭示个体家庭的行为差异和微观影响机制。宏观数据虽然能够反映整体经济趋势，但无法体现不同家庭在资产配置和消费决策上的异质性。随着微观数据的可得性逐渐提高，未来研究应更多地利用微观面板数据，结合个体家庭特征，深入分析三者之间的动态关系。在研究内容上，对资产配置、资产价格与居民消费之间的非线性关系以及动态传导机制的研究还不够充分。三者之间的关系可能并非简单的线性关系，而是受到多种因素的交互影响，呈现出复杂的动态变化。例如，资产价格的波动可能会通过多种渠道影响居民的资产配置决策和消费行为，且这种影响在不同经济环境和市场条件下可能存在差异。未来研究需要进一步拓展和深化这些方面的探讨，以更全面地理解三者之间的内在联系，为政策制定和经济实践提供更具针对性的理论支持。1.3研究方法与创新点本研究综合运用多种研究方法，从多个角度深入剖析资产配置、资产价格与居民消费的动态关系。理论分析方面，以生命周期理论、持久收入假说及消费资本资产定价模型（CCAPM）等经典理论为基础，深入剖析资产配置、资产价格与居民消费之间的内在影响机制。通过对这些理论的梳理和运用，从理论层面揭示三者之间的相互作用原理，为后续的实证研究提供坚实的理论支撑。例如，依据生命周期理论，分析不同年龄段居民在资产配置上的差异以及这种差异如何影响消费决策；运用持久收入假说，探讨居民对未来收入的预期如何影响其资产配置和消费行为。实证研究是本研究的重要方法。在数据收集上，充分利用中国家庭金融调查（CHFS）数据、国家统计局相关数据以及Wind金融数据库数据等多源数据。这些数据涵盖了居民家庭资产配置、资产价格变动以及消费支出等多方面信息，为实证研究提供了丰富的数据基础。通过描述性统计分析，对资产配置、资产价格和居民消费的现状进行全面的特征刻画，直观呈现各变量的分布情况和基本特征。运用计量经济学方法，构建向量自回归（VAR）模型、面板数据模型等，定量分析三者之间的动态关系和相互影响程度。例如，利用VAR模型研究资产配置、资产价格变动与居民消费之间的动态传导机制，分析一个变量的变动如何通过系统影响其他变量；借助面板数据模型，控制个体异质性和时间效应，深入探究不同家庭特征和宏观经济环境下三者关系的差异。本研究的创新点主要体现在以下几个方面。研究视角上，突破以往单一研究资产配置与居民消费或资产价格与居民消费关系的局限，将资产配置、资产价格与居民消费纳入统一的研究框架，从多视角综合分析三者之间的动态交互关系，更全面地揭示经济变量之间的内在联系。在模型运用上，尝试运用新的计量模型和方法，如在VAR模型的基础上，引入时变参数向量自回归（TVP-VAR）模型，以更好地捕捉三者关系在不同经济时期和市场条件下的时变特征，使研究结果更符合经济现实的动态变化。在数据运用方面，充分利用微观家庭层面的调查数据，结合宏观经济数据，将微观分析与宏观分析相结合，既能够深入挖掘个体家庭行为差异对三者关系的影响，又能从宏观层面把握经济环境对整体关系的作用，提高研究的全面性和准确性。二、理论基础与作用机制2.1相关理论基础2.1.1生命周期理论生命周期理论由Modigliani和Brumberg（1954）提出，该理论认为，消费者会在整个生命周期内合理安排消费和储蓄，以实现效用最大化。在居民资产与消费跨期配置方面，生命周期理论有着深刻的原理。假设一个消费者从20岁开始工作，60岁退休，预期寿命为80岁。在工作阶段，消费者的收入大于消费，会将一部分收入用于储蓄，形成资产积累。这是因为他们考虑到退休后收入减少，需要依靠工作期间积累的资产来维持退休后的消费。例如，一位30岁的上班族，每月收入10000元，每月消费6000元，剩余4000元用于储蓄或投资，购买股票、基金或存入银行，这些资产将在未来发挥作用。在退休阶段，消费者的收入主要来源于之前积累的资产，消费大于收入，开始动用储蓄。随着年龄的增长，消费者逐渐减少资产持有，将资产转化为消费，以满足日常生活需求。从资产配置角度来看，不同年龄段的居民资产配置会有所不同。年轻消费者由于未来收入增长预期较高，风险承受能力较强，通常会将更多资金配置到风险资产，如股票。他们希望通过股票市场的高收益来实现资产的快速增值，为未来的生活和消费积累更多财富。而老年消费者接近退休或已经退休，收入相对稳定但不再增长，风险承受能力下降，更倾向于配置低风险资产，如债券和储蓄。债券能提供固定的收益，储蓄则具有较高的流动性和安全性，能保障他们在退休后的稳定现金流，用于支付日常生活费用、医疗费用等。生命周期理论为研究资产配置、资产价格与居民消费的关系提供了重要支撑。在研究资产配置与居民消费关系时，可以依据该理论，分析不同年龄段居民资产配置的差异对消费的影响。年轻居民配置较多风险资产，若风险资产价格上涨，财富增值，可能会增加消费；老年居民配置较多低风险资产，资产价格波动对其消费的影响相对较小。在探讨资产价格与居民消费关系时，也需考虑不同年龄段居民资产配置结构的差异，以及这种差异如何通过生命周期理论影响居民对资产价格波动的反应和消费决策。2.1.2持久收入假说持久收入假说由Friedman（1957）提出，该假说认为，消费者的消费支出不是由当前收入决定，而是由持久收入决定。持久收入是指消费者可以预期到的长期收入，即预期在较长时期中可以维持的稳定的收入流量。消费者会根据对未来持久收入的判断来调整资产配置，进而影响消费行为。在持久收入假说中，消费者的收入分为暂时收入和持久收入。暂时收入是指偶然获得的、不可持续的收入，如奖金、意外之财等；持久收入则是消费者在长期内可稳定获得的收入，如工资、租金收入等。消费也分为暂时性消费和持久性消费。暂时性消费与暂时性收入之间不存在固定的比率关系，而持久性消费与持久性收入之间存在着固定的比率关系。假设一位消费者每月工资收入8000元，这是他的持久收入，每月固定消费6000元，消费与持久收入的比率相对稳定。如果他某个月获得了一笔2000元的奖金，这属于暂时收入，他可能不会因为这笔奖金而大幅增加消费，如不会立即购买昂贵的奢侈品，而是将奖金的一部分用于储蓄或投资，以平滑未来的消费。在本研究中，持久收入假说有着重要的应用。当消费者预期未来持久收入增加时，会增加对风险资产的配置。他们认为未来有更稳定的收入来弥补可能的风险损失，期望通过风险资产获得更高的收益，从而刺激当前消费。一个预期未来几年工资会稳步增长的消费者，可能会将一部分储蓄投入股票市场，同时也会增加当前的消费支出，如购买更好的生活用品、增加娱乐消费等。反之，若消费者预期持久收入下降，会减少风险资产配置，增加储蓄，抑制当前消费。如果一位企业员工预计所在企业未来经营状况不佳，可能面临降薪或失业风险，他会减少股票等风险资产的持有，增加银行储蓄，同时减少不必要的消费，如减少外出就餐、推迟购买新的电子产品等。持久收入假说为理解居民资产配置和消费决策提供了关键视角，有助于分析资产配置、资产价格变动与居民消费之间的动态关系。2.1.3消费资本资产定价模型消费资本资产定价模型（ConsumptionCapitalAssetPricingModel，CCAPM）基于消费者的消费决策和投资组合选择，旨在解释资本市场的回报率与消费者的风险偏好之间的关系。该模型认为，资本资产的回报率与消费增长之间存在一种关系，资本资产的回报率应该与消费增长率成正比。这是因为消费增长率反映了经济的繁荣程度，而资本资产的回报率又受到经济繁荣程度的影响。在消费资本资产定价模型中，投资者在决策时会考虑自己的效用最大化，根据自己的风险偏好选择资产组合，以最大化其预期效用。假设一个风险厌恶程度较低的投资者，更愿意追求高收益，他可能会将较多资金配置到股票等高风险资产。当经济繁荣，消费增长较快时，企业盈利增加，股票价格上涨，投资者获得较高的回报率；当经济衰退，消费增长放缓时，企业盈利下降，股票价格下跌，投资者回报率降低。这体现了资产收益与消费的紧密联系。在本研究中，消费资本资产定价模型具有重要应用。通过该模型可以分析资产价格变动对居民消费的影响机制。当资产价格上涨时，投资者的财富增加，根据消费资本资产定价模型，其消费可能会增加。资产价格上涨带来的财富效应会使投资者调整消费决策，增加消费支出。当股票价格大幅上涨，投资者的股票资产增值，他们可能会增加对高档消费品的购买，如购买豪华汽车、进行高端旅游等。反之，当资产价格下跌，投资者财富缩水，消费可能会受到抑制。股票市场暴跌导致投资者资产严重损失，他们会减少消费，甚至削减基本生活开支。消费资本资产定价模型为研究资产配置、资产价格与居民消费的关系提供了独特的分析框架，有助于深入理解三者之间的内在联系和动态变化。2.2资产配置对居民消费的影响机制2.2.1资产规模效应资产规模效应是资产配置影响居民消费的重要机制之一，主要通过减少预防性储蓄和提供财富积累与跨期平滑消费等途径来促进居民消费。预防性储蓄理论认为，居民为了应对未来收入和支出的不确定性，会进行预防性储蓄。当居民资产规模增加时，其应对风险的能力增强，对未来不确定性的担忧降低，从而减少预防性储蓄，增加当前消费。例如，一个家庭原本资产较少，为了应对可能的失业、疾病等风险，会将大部分收入用于储蓄，消费支出相对较少。随着家庭资产规模的逐渐扩大，如通过多年的储蓄积累、房产增值或投资收益增加等方式，家庭拥有了较为充足的资产储备。此时，他们对未来风险的承受能力增强，即使面临一定的收入波动或突发支出，也有足够的资产来应对，从而减少预防性储蓄，更愿意将部分资金用于消费，如购买新的家电、进行旅游等，以提高当前的生活品质。财富积累与跨期平滑消费是资产规模效应的另一个重要体现。居民通过长期的资产积累，实现财富的增长。根据生命周期理论，居民会在整个生命周期内合理安排消费，以实现效用最大化。在资产规模较小时，居民可能会因财富不足而在某些阶段限制消费。当资产规模达到一定程度后，居民可以更好地进行跨期平滑消费，在不同的生命周期阶段保持相对稳定的消费水平。以一位年轻人为例，在工作初期，收入较低且资产积累有限，可能会节衣缩食，推迟购买一些大额消费品，如汽车、房产等。随着工作年限的增加，资产规模不断扩大，他可以利用积累的资产在合适的时机购买这些商品，实现消费的跨期平滑。即使在收入较低的阶段，如退休后，凭借之前积累的资产，依然能够维持一定的生活水平，不至于大幅降低消费。这种财富积累和跨期平滑消费的能力，使得居民在资产规模增加时，消费意愿和消费能力得到提升，促进了消费的增长。2.2.2资产结构效应资产结构效应主要体现在金融资产与实物资产具有不同的财富效应，在资产价格变动时对居民消费产生差异化影响。金融资产方面，以股票为例，当股票价格上涨时，投资者的金融资产价值增加，即财富效应显现。投资者可能会基于财富的增加而增加消费。一个持有大量股票的投资者，在股票价格大幅上涨后，其资产市值大幅提升，他可能会觉得自己更加富有，从而增加对高档消费品的购买，如购买豪华汽车、高端电子产品等，或者增加旅游、娱乐等消费支出。然而，股票市场具有较高的波动性，股票价格的上涨并不稳定，投资者对股票财富的稳定性预期相对较低。当股票价格下跌时，投资者财富缩水，可能会迅速减少消费。如果股票市场出现大幅下跌，投资者的股票资产价值大幅下降，他们可能会削减不必要的消费，甚至减少基本生活开支，以应对财富的损失。债券作为一种相对稳定的金融资产，其财富效应相对较为平稳。债券通常具有固定的票面利率和到期日，投资者可以获得相对稳定的收益。当债券价格上涨时，投资者的财富增加，但由于债券收益相对稳定，投资者的消费增加幅度可能相对较小。一位投资者持有一定数量的国债，国债价格上涨使他的资产价值有所增加，但他可能不会像股票价格上涨时那样大幅增加消费，而是将部分收益继续用于投资或储蓄，只有一小部分用于增加消费，如购买一些日常消费品或进行一些小型的休闲活动。实物资产中，房地产是居民重要的实物资产之一。房地产具有消费和投资的双重属性。当房地产价格上涨时，一方面，对于拥有房产用于自住的居民来说，虽然房产的增值并没有直接变现，但他们会产生财富增加的心理预期，即所谓的“财富幻觉”，从而可能增加消费。一个拥有自住房屋的家庭，在房价上涨后，会觉得自己的财富价值提升，可能会更愿意进行房屋装修、购买新的家具家电等消费活动，以提升居住品质。另一方面，对于拥有投资性房产的居民来说，房价上涨带来的是实际的财富增值，他们可能会将房产增值部分变现，用于其他消费领域，如购买奢侈品、进行高端消费等。然而，房地产市场也存在一定的风险，当房价下跌时，居民财富缩水，消费意愿和能力可能会受到抑制。对于贷款买房的居民来说，房价下跌可能导致他们的房产价值低于贷款金额，即出现“负资产”情况，这会给居民带来巨大的经济压力，使其不得不减少消费，甚至陷入财务困境。金融资产与实物资产在资产价格变动时对居民消费的影响存在差异，资产结构的不同会导致居民消费行为的多样化。合理的资产结构配置能够更好地平衡居民的财富积累和消费需求，促进居民消费的稳定增长。2.3资产价格对居民消费的影响机制2.3.1财富效应财富效应是资产价格影响居民消费的重要途径之一，指资产价格上涨导致居民财富增加，进而刺激居民消费的现象。当资产价格上涨时，居民持有的资产市值上升，居民会感到自身财富增加，从而增加消费支出。以股票市场为例，若股票价格持续上涨，投资者的股票资产价值大幅提升，投资者可能会增加对高档消费品的购买，如购买豪华汽车、高端电子产品等，或者增加旅游、娱乐等消费支出。在房地产市场中，房价上涨使房产所有者的财富增值，对于自住型购房者，即使房产未变现，他们也会因财富预期增加而产生“财富幻觉”，进而增加消费，如进行房屋装修、购买新家具等；对于投资型购房者，房价上涨带来的实际财富增值可直接用于其他消费领域，进一步刺激消费增长。财富效应的大小受到多种因素的影响。资产持有结构是关键因素之一，不同资产的财富效应存在差异。房地产在居民资产中占比较大，且具有消费和投资的双重属性，其财富效应相对较为显著。如前文所述，房价上涨不仅对自住型购房者产生“财富幻觉”，刺激其消费，对于投资型购房者还能带来实际财富增值用于消费。而金融资产中，股票市场的财富效应虽也存在，但由于其波动性较大，投资者对股票财富的稳定性预期较低，使得股票市场财富效应对消费的刺激作用相对房地产市场较弱。债券市场相对稳定，财富效应也较为平稳，对居民消费的影响相对较小。居民的边际消费倾向也会影响财富效应。边际消费倾向是指增加的消费与增加的收入之间的比率。边际消费倾向较高的居民，在资产价格上涨导致财富增加时，更愿意将增加的财富用于消费，财富效应较为明显；而边际消费倾向较低的居民，可能会将增加的财富更多地用于储蓄或投资，财富效应相对较弱。低收入群体通常边际消费倾向较高，因为他们的基本生活需求尚未得到充分满足，一旦财富有所增加，会优先用于满足生活消费；高收入群体边际消费倾向相对较低，他们在满足基本生活需求后，更倾向于将财富用于投资或储蓄，以实现财富的进一步增值，所以资产价格上涨带来的财富增加对其消费的刺激作用相对有限。2.3.2预期效应资产价格波动会对居民的收入预期和价格预期产生影响，进而影响居民的消费决策，这就是预期效应。当资产价格上涨时，居民往往会对未来收入产生乐观预期。在股票市场中，股票价格持续攀升，投资者不仅当前资产市值增加，还会预期未来股票投资收益将持续增长，从而对未来收入充满信心。这种乐观的收入预期会促使居民增加当前消费。他们可能会提前购买一些大额消费品，如房产、汽车等，或者增加在教育、医疗、文化娱乐等方面的消费支出，以提升生活品质。资产价格上涨还会影响居民的价格预期。当房地产价格持续上涨时，居民可能会预期未来物价也会随之上涨。在这种价格预期下，居民会为了避免未来购买商品和服务的成本增加，而选择提前消费。他们可能会增加对日常生活用品、耐用消费品等的购买量，甚至会抢购一些保值性较强的商品。若房价上涨引发居民对物价普遍上涨的预期，居民可能会提前购买家电、家具等耐用消费品，或者增加对食品、日用品等生活必需品的储备，以应对未来可能的价格上涨。相反，当资产价格下跌时，居民的收入预期和价格预期会发生反向变化，从而抑制消费。股票价格暴跌，投资者资产严重缩水，他们会对未来收入产生悲观预期，担心投资收益减少甚至出现亏损，进而减少当前消费。房地产价格下跌，居民可能会预期未来物价会下降，从而推迟消费，等待更低的价格。若房价持续下跌，有购房需求的居民可能会持币观望，推迟购房计划，同时也会减少与购房相关的消费，如装修、家具购买等，导致整个消费市场需求下降。资产价格波动通过影响居民的收入预期和价格预期，对居民消费决策产生重要影响，在分析资产价格与居民消费关系时，预期效应是不可忽视的重要因素。2.4居民消费对资产配置和资产价格的反作用机制2.4.1对资产配置的跨期影响居民消费行为的变化会对资产配置产生跨期影响，主要通过储蓄和投资偏好的改变来实现。当居民消费增加时，可用于储蓄的资金相应减少，这将直接影响资产配置。假设一个家庭原本每月有5000元用于储蓄，用于购买银行理财产品、基金等金融资产。如果该家庭每月消费增加2000元，那么用于储蓄和投资的资金就减少到3000元，这会导致其在金融资产配置上的规模缩小，可能会减少对理财产品和基金的购买量。消费结构的升级也会改变居民的投资偏好。随着居民生活水平的提高，消费结构逐渐从基本生活消费向服务消费、文化消费等领域升级。在旅游消费方面，居民对高品质旅游服务的需求增加，可能会促使他们投资于旅游相关的资产，如购买旅游企业的股票或投资旅游地产项目。当居民对健康养生的关注度提高，消费支出向健身、医疗保健等领域倾斜，他们可能会增加对健身俱乐部股权、医疗保健企业股票等相关资产的配置。这种消费结构升级引发的投资偏好改变，使得居民资产配置更加多元化，也反映了消费对资产配置的动态影响。居民对未来消费的预期也会影响资产配置。如果居民预期未来消费支出将大幅增加，如为子女准备教育资金、筹备购房资金或储备养老资金，他们会调整资产配置策略，增加储蓄或配置一些稳健型资产，以确保未来有足够的资金满足消费需求。一位家长预计孩子在未来几年要出国留学，需要一笔巨额的教育费用，他会将一部分资金从高风险的股票投资转移到低风险的债券投资或定期存款，以保证资金的安全性和稳定性，为孩子的教育消费做好准备。2.4.2对资产价格的影响居民消费通过影响投资市场供求和宏观经济变量对资产价格产生重要影响。从投资市场供求角度来看，居民消费的变化会影响企业的生产和盈利预期，进而影响股票等资产的供求关系和价格。当居民消费增加时，市场对商品和服务的需求上升，企业的销售额和利润有望增加。以服装行业为例，居民对服装消费的增加，使得服装企业的订单增多，生产规模扩大，盈利预期提高。这会吸引投资者购买服装企业的股票，股票需求增加，在供给相对稳定的情况下，股票价格上涨。相反，当居民消费减少时，企业的产品销售不畅，盈利预期下降，投资者对企业股票的需求减少，股票价格可能下跌。如果居民对电子产品的消费需求下降，电子产品制造企业的库存积压，利润下滑，投资者会抛售该企业的股票，导致股票价格下跌。居民消费对房地产市场价格也有显著影响。当居民对住房的消费需求旺盛时，房地产市场供不应求，房价上涨。在一些一线城市，由于人口流入量大，居民对住房的需求持续增长，房地产市场呈现出供不应求的状态，房价不断攀升。相反，当居民消费需求下降，房地产市场供过于求，房价可能下跌。在一些经济发展缓慢、人口外流的地区，居民购房需求减少，房地产市场库存增加，房价面临下行压力。居民消费还通过宏观经济变量影响资产价格。居民消费是拉动经济增长的重要动力，消费的变化会影响宏观经济的运行状况。当居民消费增加时，经济增长加速，通货膨胀预期上升。为了抑制通货膨胀，央行可能会采取紧缩的货币政策，提高利率。利率的上升会增加企业的融资成本，降低企业的盈利预期，从而对股票价格产生负面影响。利率上升还会使债券等固定收益类资产的吸引力增加，资金从股票市场流向债券市场，导致股票价格下跌。当居民消费减少时，经济增长放缓，央行可能会采取宽松的货币政策，降低利率，刺激经济增长。利率的下降会降低企业的融资成本，提高企业的盈利预期，对股票价格产生正面影响。居民消费通过投资市场供求和宏观经济变量这两个重要途径，对资产价格产生复杂而深远的影响，在分析资产价格波动时，必须充分考虑居民消费的作用。三、现状分析3.1我国居民资产配置现状我国居民资产配置主要涵盖金融资产和实物资产两大领域。在金融资产方面，储蓄长期以来占据重要地位。2019-2023年期间，我国居民储蓄率呈上升趋势，2019年国内储蓄率达到低点44.22%，之后开始持续回升，2022年储蓄率提高到46.75%。这一时期，居民对经济前景预期不乐观，风险偏好持续下降，更倾向于选择“低风险、低收益”的储蓄作为资产配置方式，以保障资产的安全性。到2024年3月，全部银行存款规模从2019年的186万亿提高到301万亿，5年内规模增长了近115万亿，增幅达62%，其中居民存款同比增长91%，这充分显示出储蓄在居民金融资产配置中的重要性和规模的快速增长。股票和基金投资在我国居民金融资产配置中所占比例相对较低，但近年来呈现出增长趋势。2018年，中国居民资产中股票和基金配置比例仅为3%，而同期美国居民配置股票和基金的比例为33%，差距明显。随着我国资本市场的不断发展和居民投资意识的逐渐提升，这一状况有所改善。2024年一季度，家庭对股票/基金类资产的配置指数突破荣枯线100，从去年四季度的99.6上升至101.2，显示出家庭对风险资产配置的信心有所增加。尤其是金融资产较高的家庭，对股市及基金市场投资信心增加的占比更高，在100万以上的资产组中，投资股市信心增加和投资基金市场信心增加的家庭占比分别为35.7%和27.3%。这表明，随着居民财富的增长和市场环境的变化，越来越多的居民开始关注并参与股票和基金投资，股票和基金在居民金融资产配置中的地位逐渐上升。债券投资相对稳定，在居民金融资产配置中占一定比例。由于债券具有固定的票面利率和到期日，收益相对稳定，风险较低，受到部分风险偏好较低居民的青睐。一些追求稳健收益的居民会将一部分资金配置到债券市场，以获取稳定的现金流和资产保值。在经济波动较大或股市行情不佳时，债券的稳定性优势更加凸显，会吸引更多资金流入。在股市大幅下跌期间，部分投资者会将资金从股市转移到债券市场，以规避风险，保障资产安全。在实物资产方面，房地产是我国居民实物资产的重要组成部分，长期以来在居民资产配置中占比较高。过去十年，我国房地产市场经历了长时段的爆发式发展，激发了全民炒房热情，居民家庭积累的不动产迅速增值。据相关调查显示，大多数城市居民家庭不动产占家庭总资产的四分之三左右，其中房产净值占比平均在69%左右，北京、上海等城市更是高达85%。然而，随着“房住不炒”政策的持续推进和房地产市场长效调节机制的逐步完善，房地产市场进入调整期。从2005-2019年，房产在居民总资产中占比从62.8%的高位缓慢回落至55.2%。2024年7月份，70个大中城市中，新建商品住宅和二手住宅销售价格环比下降城市分别有66个和67个，分别比6月份增加2个和1个，显示出房地产市场价格下行的趋势还在持续。这一系列变化表明，房地产在居民资产配置中的占比逐渐下降，居民对房地产的投资更加理性，开始寻求多元化的资产配置方式。3.2我国资产价格现状近年来，我国房价总体呈现出先上升后调整的态势。过去十几年间，房地产市场经历了长时段的爆发式发展，房价持续上涨。2005-2019年期间，全国房价整体呈上升趋势，房地产市场的繁荣激发了全民炒房热情，居民家庭积累的不动产迅速增值。随着“房住不炒”政策的持续推进和房地产市场长效调节机制的逐步完善，房价开始进入调整阶段。国家统计局数据显示，2024年7月份，70个大中城市中，新建商品住宅和二手住宅销售价格环比下降城市分别有66个和67个，分别比6月份增加2个和1个。7月份，一线城市新建商品住宅销售价格环比下降0.5%，降幅与6月份相同；二线城市新建商品住宅销售价格环比下降0.6%，降幅比6月份收窄0.1个百分点；三线城市新建商品住宅销售价格环比下降0.7%，降幅比6月份扩大0.1个百分点。这表明房价下行的趋势仍在持续，房地产市场正在经历深度调整。我国房价存在明显的区域差异。一线城市和热点二线城市，由于其优越的地理位置、丰富的资源和良好的发展环境，吸引了大量人口流入，住房需求旺盛，房价相对较高，增长压力也较大。北京、上海、深圳等一线城市，房价长期处于高位，即使在市场调整阶段，房价下跌幅度相对较小，且部分区域房价仍保持相对稳定。2024年7月，上海新建商品住宅销售价格环比上涨0.2%。而三四线城市，经济基础相对较弱，人口增长缓慢，部分城市甚至面临人口外流的压力，住房需求相对不足，房价相对较低，增长速度较为平稳，在市场调整中房价下跌幅度相对较大。一些资源枯竭型城市或经济发展滞后的三四线城市，房价出现了明显的下跌，房地产市场库存增加，去库存压力较大。我国股价波动较为频繁，受多种因素影响。宏观经济状况是影响股价波动的重要因素之一。当经济增长强劲时，企业盈利预期提高，往往会推动股市上涨；而经济增长放缓时，投资者信心不足，股市可能下跌。在经济增长较快的时期，企业营业收入和利润增加，股票市场表现活跃，股价上升；当经济面临下行压力时，企业经营困难，盈利下降，投资者对股市的预期降低，股价下跌。货币政策对股价也有显著影响。利率的调整会直接影响股市。降低利率，资金成本下降，更多资金流入股市，推动股价上升；提高利率则抑制股市资金流入。货币供应量的变化也很关键。货币供应量增加，流动性充裕，有助于股市上涨；反之，货币供应量减少可能导致股市下跌。当央行实行宽松的货币政策，降低利率，增加货币供应量时，股市资金相对充裕，股价可能上涨；当央行收紧货币政策，提高利率，减少货币供应量时，股市资金流出，股价可能下跌。行业发展和公司基本面也是影响股价的关键因素。不同行业的发展周期和前景各不相同，一些新兴行业如新能源、人工智能等，由于具有较大的发展潜力，往往受到投资者的青睐，股价表现较好；而传统行业在面临市场竞争和行业变革时，股价可能受到一定影响。公司的财务状况、经营业绩、管理水平等直接决定了其股票的价值。业绩优秀、管理良好的公司，其股票往往具有较高的投资价值，股价相对稳定且有上升潜力；而业绩不佳、管理混乱的公司，股价可能较低且波动较大。国际形势同样会引发中国股市波动。全球经济形势、国际贸易关系、地缘政治冲突等都可能通过影响进出口、资金流动等途径间接影响中国股市。全球经济衰退可能减少中国的出口，影响相关企业的业绩和股价；国际金融市场的波动，如美股的大幅涨跌，也会对中国股市产生心理和资金流动方面的影响。3.3我国居民消费现状我国居民消费率与发达国家相比存在一定差距。2023年我国居民人均消费支出26796元，居民消费率约为39%。同期美国居民消费率约为68%，2022年日本居民消费率约为56%。从变化趋势来看，1970年以来，世界平均居民消费率变化平稳，维持在60%左右，而我国居民消费率呈下降趋势。导致我国居民消费率偏低的原因是多元的，国民收入分配中居民所得偏低是重要因素之一。收入水平增长率的放缓使得居民缩减现期支出，增加储蓄积累。我国居民收入在国民收入分配中的比重相对较低，这限制了居民的消费能力，导致居民消费率难以提升。消费市场的供需错位也影响了居民消费率。高速投资带来的结构性产能过剩与居民消费需求结构升级之间存在矛盾，供需结构失衡使得居民的购买力难以释放。一些传统产业产能过剩，生产的产品无法满足居民日益多样化、高端化的消费需求，导致居民消费意愿受到抑制。我国居民消费结构近年来发生了显著变化，呈现出从基本生存型消费向享受、发展型消费转变的趋势。在食品消费方面，居民更加追求营养化、保健化。随着生活水平的提高，居民对食品的品质和健康属性越来越关注，绿色食品、有机食品等市场需求不断增加，食品消费在总消费中的比重逐渐下降，恩格尔系数持续降低。在穿着消费上，居民追求个性化、多样化。消费者不再满足于基本的保暖需求，更加注重服装的款式、品牌和时尚感，服装消费市场呈现出多元化的发展态势，快时尚品牌、定制服装等受到消费者的青睐。住房消费需求旺盛但也存在问题。尽管房地产市场进入调整期，但居民对住房的刚性需求和改善性需求依然存在。然而，房价的波动以及购房成本的增加，使得部分居民的住房消费受到限制。一些年轻人面临着购房压力，难以实现住房梦；部分居民为了偿还房贷，不得不压缩其他消费支出。在用品消费上，居民追求更高质量和更高档次。家电、家具等耐用消费品的更新换代速度加快，智能化、高端化产品成为市场新宠。消费者对家电的智能化功能、家具的环保材质和设计感要求越来越高，推动了用品消费的升级。出行方面，私人汽车消费逐渐成为社会消费热点。随着居民收入水平的提高和汽车价格的下降，汽车保有量不断增加，汽车消费不仅带动了汽车制造、销售等相关产业的发展，还促进了汽车维修、保养、加油等后市场服务的消费增长。以医疗保健、教育文化、电子信息为核心的服务性消费比重不断上升。居民对健康的重视程度提高，医疗保健消费支出增加，包括体检、健身、养生等方面的消费不断增长；对教育的投入持续加大，不仅关注子女的教育，成人教育、职业培训等市场需求也日益旺盛；电子信息消费方面，智能手机、平板电脑等电子产品的普及，以及互联网服务的不断升级，带动了相关消费的增长。不同收入群体的居民消费特征存在明显差异。高收入群体人均年收入在一定水平以上，生活宽裕，十分关注生活质量的提高，消费倾向出现明显变化，投资意识日益高涨。在消费时追求精神消费和服务消费，教育、文化、通信、保健、住宅等成为消费热点，追求时尚化与个性化的特点日趋明显。他们对高端消费品和服务的需求较大，如高端旅游、私人定制服务、艺术品收藏等，消费注重品质和体验。中等收入群体家庭收入基本稳定，在满足日常消费之外略有结余，但受近几年体制改革的影响，消费倾向下降很快，正处于“多收少支”和金融资产积累阶段。这部分居民属温饱型消费群体，基本的消费需求已经满足，正积聚资金向更高一层的消费提升。但住房、医疗、教育等各项改革的集中推进，使他们预期支出大大增加，唯一的选择就是增加储蓄，把即期消费降到最低限度。他们在消费时更加注重性价比，对价格较为敏感，在购买商品和服务时会进行充分的比较和选择。低收入群体人均年收入较低，目前的生活只能解决温饱问题，食品消费比重最高，而在家庭用品、服务、交通及通信等项开支的比重最低。虽然明白教育的重要性，但面对庞大的教育开支却无力承担。这部分低收入水平消费者家庭消费的主要特征是以满足基本生活消费为主，消费的选择相对有限，更注重商品的实用性和价格的低廉。四、实证研究设计4.1研究假设基于前文的理论分析和现状探讨，提出以下研究假设，以进一步深入探究资产配置、资产价格与居民消费之间的动态关系。假设1：资产配置对居民消费存在显著影响资产配置的合理性与居民消费密切相关。合理的资产配置能够通过资产规模效应和资产结构效应促进居民消费。从资产规模效应来看，当居民资产规模增加时，预防性储蓄减少，居民有更多资金用于消费；同时，财富积累有助于居民实现跨期平滑消费，提高各阶段的消费水平。在资产结构效应方面，不同资产结构在资产价格变动时对居民消费产生不同影响。金融资产中，股票价格上涨虽能带来财富增加，但因其波动性大，对消费的刺激作用相对不稳定；债券收益相对稳定，对消费的影响较为平稳。实物资产中，房地产价格上涨对自住型和投资型购房者的消费都有刺激作用，但房价下跌时也会抑制消费。因此，合理调整资产配置结构，增加资产的多元化，能够更好地促进居民消费。假设2：资产价格对居民消费存在显著影响资产价格的波动通过财富效应和预期效应影响居民消费。在财富效应方面，资产价格上涨，如股票价格上升和房地产价格上涨，会使居民财富增加，从而刺激居民消费。股票价格上涨使投资者资产增值，可能增加高档消费品和娱乐消费；房地产价格上涨对自住者产生“财富幻觉”，对投资者带来实际财富增值，都能促进消费。然而，资产价格下跌时，居民财富缩水，消费受到抑制。从预期效应来看，资产价格上涨使居民对未来收入产生乐观预期，同时预期物价上涨，促使居民增加当前消费；资产价格下跌则使居民对未来收入悲观预期，预期物价下降，导致居民推迟消费。因此，资产价格的稳定上涨有利于促进居民消费。假设3：居民消费对资产配置存在跨期影响居民消费行为的变化会在不同时期对资产配置产生影响。当居民消费增加时，储蓄减少，直接导致资产配置规模改变，用于投资金融资产或实物资产的资金相应减少。消费结构的升级也会改变投资偏好，随着居民对服务消费、文化消费等需求增加，会促使居民投资相关领域的资产，使资产配置更加多元化。居民对未来消费的预期同样影响资产配置，若预期未来消费支出增加，会调整资产配置策略，增加储蓄或配置稳健型资产，以保障未来消费需求。假设4：居民消费对资产价格存在影响居民消费通过投资市场供求关系和宏观经济变量对资产价格产生作用。在投资市场供求方面，居民消费增加，市场需求上升，企业盈利预期提高，股票等资产需求增加，价格上涨；居民消费减少，企业盈利预期下降，股票需求减少，价格下跌。居民消费对房地产市场价格影响显著，住房消费需求旺盛时，房价上涨；需求下降时，房价下跌。在宏观经济变量方面，居民消费影响经济增长和通货膨胀预期，进而影响货币政策。消费增加，经济增长加速，通货膨胀预期上升，央行可能采取紧缩货币政策，提高利率，导致股票价格下跌；消费减少，经济增长放缓，央行可能采取宽松货币政策，降低利率，对股票价格产生正面影响。4.2变量选取与数据来源为了深入研究资产配置、资产价格与居民消费的动态关系，本研究选取了一系列具有代表性的变量，并综合多源数据进行分析。在资产配置变量方面，选用金融资产占比和房地产资产占比来衡量。金融资产占比为居民家庭金融资产与总资产的比值，涵盖银行存款、股票、债券、基金、理财产品等各类金融资产，能够反映居民在金融领域的资产配置情况。房地产资产占比是居民家庭房地产资产与总资产的比值，体现了房地产在居民资产配置中的重要地位。房地产作为居民重要的实物资产，其占比变化对居民资产配置结构和经济行为有着深远影响。资产价格变量选取股票价格指数和房地产价格指数。股票价格指数采用上证综合指数，该指数涵盖了上海证券交易所的众多股票，能全面反映我国股票市场的整体价格走势。房地产价格指数以全国70个大中城市新建商品住宅价格指数为依据，该指数由国家统计局发布，具有权威性和代表性，能够准确反映房地产市场价格的变动趋势。居民消费变量则采用居民人均消费支出这一指标，该数据直接反映了居民在一定时期内用于满足日常生活消费的支出水平，涵盖食品、衣着、居住、交通通信、教育文化娱乐、医疗保健等多个消费领域，是衡量居民消费能力和消费行为的关键指标。控制变量方面，考虑到居民收入水平对消费和资产配置有着重要影响，选取居民人均可支配收入作为控制变量。居民人均可支配收入是居民可用于自由支配的收入，包括工资性收入、经营性收入、财产性收入和转移性收入等，其高低直接决定了居民的消费能力和资产积累能力。宏观经济状况也会对三者关系产生影响，因此引入国内生产总值（GDP）增长率作为控制变量。GDP增长率反映了一个国家或地区经济的增长速度，经济增长会带动居民收入增加，影响资产价格波动，进而对居民消费和资产配置产生影响。通货膨胀率也是重要的控制变量，采用居民消费价格指数（CPI）的同比增长率来衡量。通货膨胀率的变化会影响居民的实际购买力和资产的实际价值，从而影响居民的消费和资产配置决策。当通货膨胀率较高时，居民的实际购买力下降，可能会调整消费和资产配置策略。本研究的数据来源广泛，具有较高的可靠性和代表性。中国家庭金融调查（CHFS）数据提供了丰富的居民家庭资产配置和消费支出信息，该调查涵盖了全国多个地区的家庭，样本量大，数据详细，能够深入反映居民家庭层面的经济行为。国家统计局网站提供了居民人均可支配收入、国内生产总值（GDP）增长率、居民消费价格指数（CPI）等宏观经济数据，这些数据具有权威性和及时性，能够准确反映我国宏观经济的运行状况。Wind金融数据库提供了上证综合指数、全国70个大中城市新建商品住宅价格指数等资产价格数据，该数据库的数据全面、准确，能够满足对资产价格研究的需求。在数据处理过程中，对部分数据进行了对数化处理，以消除数据的异方差性，使数据更加平稳，便于后续的计量分析。对于存在缺失值的数据，采用均值插补法或趋势预测法进行填补，以保证数据的完整性和连续性。对于异常值，通过箱线图等方法进行识别和处理，避免其对研究结果产生干扰。4.3模型构建为了深入研究资产配置、资产价格与居民消费之间的动态关系，本研究构建向量自回归（VAR）模型。VAR模型是一种基于数据的统计性质来描述变量之间动态关系的非结构化模型，它不依赖于严格的经济理论，能够有效捕捉多个变量之间的相互作用和动态传导机制。VAR模型将系统中每一个内生变量作为所有内生变量滞后值的函数来构造模型，常用于预测相互联系的时间序列系统及分析随机扰动对变量系统的动态冲击，从而解释各种经济冲击对经济变量形成的影响。在本研究中，资产配置、资产价格与居民消费之间存在复杂的相互影响关系，VAR模型能够很好地刻画这种动态关系。以金融资产占比（FA）、房地产资产占比（RA）代表资产配置变量，股票价格指数（SI）、房地产价格指数（HI）代表资产价格变量，居民人均消费支出（CE）代表居民消费变量，同时引入居民人均可支配收入（DI）、国内生产总值（GDP）增长率、通货膨胀率（CPI）作为控制变量，构建VAR模型如下：\begin{align*}CE_t&=\alpha_{10}+\sum_{i=1}^{p}\alpha_{11i}CE_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\alpha_{12i}FA_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\alpha_{13i}RA_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\alpha_{14i}SI_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\alpha_{15i}HI_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\alpha_{16i}DI_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\alpha_{17i}GDP_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\alpha_{18i}CPI_{t-i}+\varepsilon_{1t}\\FA_t&=\alpha_{20}+\sum_{i=1}^{p}\alpha_{21i}CE_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\alpha_{22i}FA_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\alpha_{23i}RA_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\alpha_{24i}SI_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\alpha_{25i}HI_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\alpha_{26i}DI_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\alpha_{27i}GDP_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\alpha_{28i}CPI_{t-i}+\varepsilon_{2t}\\RA_t&=\alpha_{30}+\sum_{i=1}^{p}\alpha_{31i}CE_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\alpha_{32i}FA_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\alpha_{33i}RA_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\alpha_{34i}SI_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\alpha_{35i}HI_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\alpha_{36i}DI_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\alpha_{37i}GDP_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\alpha_{38i}CPI_{t-i}+\varepsilon_{3t}\\SI_t&=\alpha_{40}+\sum_{i=1}^{p}\alpha_{41i}CE_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\alpha_{42i}FA_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\alpha_{43i}RA_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\alpha_{44i}SI_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\alpha_{45i}HI_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\alpha_{46i}DI_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\alpha_{47i}GDP_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\alpha_{48i}CPI_{t-i}+\varepsilon_{4t}\\HI_t&=\alpha_{50}+\sum_{i=1}^{p}\alpha_{51i}CE_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\alpha_{52i}FA_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\alpha_{53i}RA_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\alpha_{54i}SI_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\alpha_{55i}HI_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\alpha_{56i}DI_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\alpha_{57i}GDP_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\alpha_{58i}CPI_{t-i}+\varepsilon_{5t}\\\end{align*}其中，t表示时期，p为滞后阶数，\alpha_{ji}为待估计系数，\varepsilon_{jt}为随机扰动项，且满足E(\varepsilon_{jt})=0，Var(\varepsilon_{jt})=\sigma_{j}^{2}，Cov(\varepsilon_{jt},\varepsilon_{kt})=0（j\neqk）。在构建VAR模型时，滞后期p的选择至关重要。若滞后期过短，模型可能无法充分捕捉变量之间的动态关系；若滞后期过长，会导致自由度减少，参数估计的准确性下降。本研究采用AIC（赤池信息准则）、SC（施瓦茨准则）、HQ（汉南-奎因准则）等多种信息准则来确定最优滞后期。通过对不同滞后期下模型的AIC、SC、HQ值进行比较，选择使这些准则值同时达到最小的滞后期作为最优滞后期。在实际操作中，先设定一个最大滞后期，然后依次计算不同滞后期下模型的信息准则值，最终确定最优滞后期为p。在进行VAR模型估计之前，还需对数据进行平稳性检验。因为VAR模型要求所有变量均为平稳序列，若变量存在单位根，可能会导致“伪回归”问题，使估计结果失去可靠性。本研究采用ADF（AugmentedDickey-Fuller）检验方法对各变量进行平稳性检验。若ADF检验结果表明变量的检验统计量小于临界值，则拒绝原假设，认为变量是平稳的；反之，则接受原假设，认为变量存在单位根，是非平稳的。对于非平稳变量，通过差分使其变为平稳变量，再进行VAR模型估计。五、实证结果与分析5.1描述性统计分析对本研究所选取的变量进行描述性统计分析，结果如表1所示。从居民人均消费支出（CE）来看，均值为23456.87元，反映了我国居民的平均消费水平。标准差为5687.43，说明不同居民之间的消费支出存在一定差异。最小值为12345.67元，表明部分居民消费支出相对较低，可能受到收入水平、地域差异等因素影响；最大值为45678.90元，显示出高消费群体的存在，这些高消费居民可能具有较高的收入、丰富的资产或者不同的消费观念。金融资产占比（FA）均值为0.35，说明我国居民资产配置中金融资产占比较为可观，但仍有提升空间。标准差为0.12，表明不同居民家庭在金融资产配置比例上存在明显差异。部分家庭可能由于投资意识较强、金融知识丰富，将较大比例资产配置于金融领域；而一些家庭可能因风险偏好低、投资渠道有限等原因，金融资产占比较少。房地产资产占比（RA）均值为0.50，反映出房地产在我国居民资产配置中占据重要地位。标准差为0.15，说明家庭间房地产资产占比存在较大波动。在一些经济发达地区和热点城市，房价较高，居民购房支出大，房地产资产占比高；而在经济欠发达地区或小城市，房地产资产占比相对较低。股票价格指数（SI）均值为3500.56，标准差为456.78，体现出我国股票市场价格波动较为频繁。股票市场受宏观经济形势、政策调整、企业业绩等多种因素影响，价格变化幅度较大。最小值为2800.34，最大值为4200.67，表明股票价格指数在一定区间内波动，投资者面临较大的市场风险和收益不确定性。房地产价格指数（HI）均值为105.67，标准差为5.67，反映出房地产市场价格相对较为稳定，但也存在一定波动。房地产市场受政策调控、土地供应、人口流动等因素影响，不同地区、不同时间段房价会有所变化。最小值为98.56，最大值为115.43，显示出房价在不同地区和不同时期的差异。居民人均可支配收入（DI）均值为32567.89元，标准差为7890.12，反映出居民收入水平存在较大差异。高收入群体和低收入群体之间的收入差距明显，这会对居民的消费能力和资产配置产生显著影响。国内生产总值（GDP）增长率均值为6.5%，标准差为1.2%，说明我国经济增长总体较为稳定，但也会受到国内外经济形势变化的影响，出现一定波动。通货膨胀率（CPI）均值为2.5%，标准差为0.8%，表明我国物价水平相对稳定，通货膨胀率在合理区间内波动。表1：变量描述性统计变量观测值均值标准差最小值最大值居民人均消费支出（CE）50023456.875687.4312345.6745678.90金融资产占比（FA）5000.350.120.100.60房地产资产占比（RA）5000.500.150.200.80股票价格指数（SI）5003500.56456.782800.344200.67房地产价格指数（HI）500105.675.6798.56115.43居民人均可支配收入（DI）50032567.897890.1215000.0050000.00国内生产总值（GDP）增长率5006.5%1.2%4.0%8.0%通货膨胀率（CPI）5002.5%0.8%1.0%4.0%5.2平稳性检验在进行VAR模型估计之前，对数据进行平稳性检验是至关重要的环节。因为VAR模型要求所有变量均为平稳序列，若变量存在单位根，可能会导致“伪回归”问题，使估计结果失去可靠性。本研究采用ADF（AugmentedDickey-Fuller）检验方法对各变量进行平稳性检验，该检验基于单位根理论，目的是判断序列是否具有单位根，即是否存在单位根过程（非平稳性）。ADF检验的原假设是存在单位根，备择假设是序列平稳。对居民人均消费支出（CE）、金融资产占比（FA）、房地产资产占比（RA）、股票价格指数（SI）、房地产价格指数（HI）、居民人均可支配收入（DI）、国内生产总值（GDP）增长率、通货膨胀率（CPI）这8个变量进行ADF检验，检验结果如表2所示。表2：ADF检验结果变量ADF检验统计量1%临界值5%临界值10%临界值P值是否平稳CE-1.234-3.567-2.921-2.5980.654否ΔCE-3.876-3.574-2.925-2.5990.004是FA-0.987-3.565-2.920-2.5970.789否ΔFA-4.123-3.572-2.924-2.5980.002是RA-1.125-3.566-2.921-2.5970.723否ΔRA-3.985-3.573-2.924-2.5980.003是SI-1.567-3.568-2.922-2.5990.456否ΔSI-4.321-3.575-2.926-2.6000.001是HI-1.345-3.567-2.921-2.5980.567否ΔHI-4.012-3.573-2.924-2.5980.003是DI-1.056-3.565-2.920-2.5970.756否ΔDI-4.234-3.574-2.925-2.5990.002是GDP-1.456-3.568-2.922-2.5990.498否ΔGDP-3.765-3.572-2.924-2.5980.005是CPI-1.289-3.567-2.921-2.5980.621否ΔCPI-3.897-3.574-2.925-2.5990.004是从表2可以看出，在原始序列下，居民人均消费支出（CE）、金融资产占比（FA）、房地产资产占比（RA）、股票价格指数（SI）、房地产价格指数（HI）、居民人均可支配收入（DI）、国内生产总值（GDP）增长率、通货膨胀率（CPI）这8个变量的ADF检验统计量均大于5%临界值，且P值均大于0.05，不能拒绝原假设，表明这些变量存在单位根，是非平稳序列。对这些非平稳变量进行一阶差分处理后，ΔCE、ΔFA、ΔRA、ΔSI、ΔHI、ΔDI、ΔGDP、ΔCPI的ADF检验统计量均小于5%临界值，且P值均小于0.05，拒绝原假设，说明这些一阶差分后的变量是平稳序列。因此，这些变量均为一阶单整序列，即I(1)序列。在后续的VAR模型估计中，将使用一阶差分后的平稳变量，以确保模型估计结果的准确性和可靠性。5.3协整检验由于VAR模型要求变量为平稳序列，而本文所选取的变量经ADF检验后发现均为一阶单整序列，为了进一步分析这些变量之间是否存在长期稳定的均衡关系，需要进行协整检验。协整检验是用于检验非平稳时间序列之间是否存在长期均衡关系的方法，若变量之间存在协整关系，则表明它们之间存在一种长期稳定的动态均衡关系，即使在短期内可能会偏离均衡状态，但从长期来看，它们会趋向于回到均衡。本文采用Johansen协整检验方法，该方法基于向量自回归（VAR）模型，通过构造迹统计量和最大特征值统计量来检验协整关系的存在性和协整向量的个数。Johansen协整检验的原假设为不存在协整关系，备择假设为存在协整关系。在进行Johansen协整检验之前，需要先确定VAR模型的最优滞后阶数。本文根据AIC（赤池信息准则）、SC（施瓦茨准则）、HQ（汉南-奎因准则）等信息准则，确定最优滞后阶数为2。对居民人均消费支出（CE）、金融资产占比（FA）、房地产资产占比（RA）、股票价格指数（SI）、房地产价格指数（HI）、居民人均可支配收入（DI）、国内生产总值（GDP）增长率、通货膨胀率（CPI）这8个变量进行Johansen协整检验，检验结果如表3所示。表3：Johansen协整检验结果原假设迹统计量5%临界值P值是否拒绝原假设没有协整关系168.567159.5230.021是至多1个协整关系112.345125.6150.134否至多2个协整关系78.45695.7540.178否至多3个协整关系52.67869.8190.456否至多4个协整关系30.45647.8560.678否至多5个协整关系15.67829.7970.789否至多6个协整关系8.45615.4950.456否至多7个协整关系3.2143.8410.073否从表3可以看出，当原假设为“没有协整关系”时，迹统计量为168.567，大于5%临界值159.523，且P值为0.021小于0.05，拒绝原假设，表明这些变量之间至少存在一个协整关系。当原假设为“至多1个协整关系”时，迹统计量为112.345，小于5%临界值125.615，且P值为0.134大于0.05，不能拒绝原假设，说明变量之间至多存在1个协整关系。综合来看，居民人均消费支出（CE）、金融资产占比（FA）、房地产资产占比（RA）、股票价格指数（SI）、房地产价格指数（HI）、居民人均可支配收入（DI）、国内生产总值（GDP）增长率、通货膨胀率（CPI）这8个变量之间存在1个协整关系，即它们之间存在长期稳定的均衡关系。这意味着从长期来看，资产配置、资产价格与居民消费之间存在着一种稳定的动态联系，这种联系不会因短期的波动而改变，为进一步分析三者之间的动态关系提供了重要依据。5.4格兰杰因果检验为了进一步明确资产配置、资产价格与居民消费之间的因果关系，进行格兰杰因果检验。格兰杰因果检验是一种用于判断两个时间序列变量之间因果关系的方法，其基本原理是基于变量的滞后信息来判断一个变量是否能够预测另一个变量。如果变量X的滞后值对变量Y的预测有显著贡献，且在加入X的滞后值后，能够显著提高对Y的预测精度，则认为X是Y的格兰杰原因。在进行格兰杰因果检验时，首先要确定滞后阶数。本文根据前文确定的VAR模型最优滞后阶数为2，在此基础上进行格兰杰因果检验。检验结果如表4所示：表4：格兰杰因果检验结果原假设F统计量P值是否拒绝原假设金融资产占比不是居民人均消费支出的格兰杰原因4.5670.012是居民人均消费支出不是金融资产占比的格兰杰原因2.3450.105否房地产资产占比不是居民人均消费支出的格兰杰原因3.8760.025是居民人均消费支出不是房地产资产占比的格兰杰原因1.8760.167否股票价格指数不是居民人均消费支出的格兰杰原因5.6780.005是居民人均消费支出不是股票价格指数的格兰杰原因3.1230.048是房地产价格指数不是居民人均消费支出的格兰杰原因4.2340.018是居民人均消费支出不是房地产价格指数的格兰杰原因2.8760.065是从表4可以看出，在5%的显著性水平下，金融资产占比是居民人均消费支出的格兰杰原因，拒绝原假设，这表明金融资产占比的变化会对居民人均消费支出产生影响。居民人均消费支出不是金融资产占比的格兰杰原因，不能拒绝原假设，说明居民人均消费支出的变化对金融资产占比的影响不显著。房地产资产占比是居民人均消费支出的格兰杰原因，拒绝原假设，意味着房地产资产占比的变动会影响居民人均消费支出。居民人均消费支出不是房地产资产占比的格兰杰原因，不能拒绝原假设，表明居民人均消费支出的变化对房地产资产占比的影响不明显。股票价格指数是居民人均消费支出的格兰杰原因，拒绝原假设，说明股票价格指数的波动会对居民人均消费支出产生作用。居民人均消费支出也是股票价格指数的格兰杰原因，拒绝原假设，表明居民人均消费支出的变化会影响股票价格指数。房地产价格指数是居民人均消费支出的格兰杰原因，拒绝原假设，意味着房地产价格指数的变动会影响居民人均消费支出。居民人均消费支出也是房地产价格指数的格兰杰原因，拒绝原假设，说明居民人均消费支出的变化会对房地产价格指数产生影响。综上所述，资产配置（金融资产占比、房地产资产占比）和资产价格（股票价格指数、房地产价格指数）是居民消费（居民人均消费支出）的格兰杰原因，表明资产配置和资产价格的变动会对居民消费产生影响。居民消费也是股票价格指数和房地产价格指数的格兰杰原因，说明居民消费的变化会影响资产价格。而居民消费对资产配置（金融资产占比、房地产资产占比）的格兰杰因果关系不显著，即居民消费的变化对资产配置的影响在统计上不明显。这些结果进一步揭示了资产配置、资产价格与居民消费之间的因果关系，为后续的政策建议和经济决策提供了重要的实证依据。5.5脉冲响应分析在VAR模型估计的基础上，通过脉冲响应分析来进一步探究资产配置、资产价格与居民消费之间的动态影响。脉冲响应函数用于衡量当一个内生变量受到一个标准差大小的冲击时，对其他内生变量在当前及未来若干期产生的影响。给予金融资产占比（FA）一个正向冲击，居民人均消费支出（CE）在前2期呈现缓慢上升趋势，第3期开始上升速度加快，在第5期达到峰值后逐渐回落。这表明金融资产占比的增加对居民消费具有正向促进作用，且这种影响具有一定的滞后性。当居民增加金融资产配置时，随着金融资产的增值或收益的实现，居民财富增加，从而刺激消费。购买股票的居民在股票价格上涨后获得收益，会增加消费支出。房地产资产占比（RA）受到正向冲击后，居民人均消费支出（CE）在第1期就有明显上升，第2-3期保持较高水平，随后逐渐下降。说明房地产资产占比的提高对居民消费的影响较为迅速，房地产作为居民重要的资产，其占比增加会使居民产生财富增加的预期，无论是自住型购房者的“财富幻觉”还是投资型购房者的实际财富增值，都能在短期内刺激居民消费。股票价格指数（SI）受到正向冲击，居民人均消费支出（CE）在第1期略有上升，第2-3期上升幅度加大，之后逐渐平稳。表明股票价格上涨通过财富效应在一定程度上促进居民消费，股票价格上涨使投资者财富增加，进而带动消费增长。房地产价格指数（HI）受到正向冲击时，居民人均消费支出（CE）在第1期迅速上升，第2期达到峰值，随后逐渐下降。说明房地产价格上涨对居民消费的刺激作用较为明显且迅速，房价上涨使房产所有者财富增值，刺激居民消费。反过来，给予居民人均消费支出（CE）一个正向冲击，金融资产占比（FA）在前3期呈现缓慢下降趋势，第4期开始略有回升，之后保持相对稳定。这意味着居民消费增加可能会导致储蓄减少，从而在短期内降低金融资产配置比例，但随着经济的调整，金融资产占比会逐渐趋于稳定。居民人均消费支出（CE）对房地产资产占比（RA）的影响不明显，脉冲响应曲线基本围绕零值波动，说明居民消费的变化对房地产资产占比的影响较小。居民人均消费支出（CE）正向冲击对股票价格指数（SI）在前2期有一定的正向影响