财富效应比较：股票市场与住房市场

摘要：我们研究住房财富、金融财富和消费支出增长之间的联系。我们依靠一个由14个国家组成的小组，在过去25年中每年观察不同时期的情况20世纪80年代和90年代，一个由美国各州组成的小组每季度观察一次。计算了业主自住宅的总价值、金融资产的价值和消费总量的计量方法，或者随着时间的推移，每一个地理单位。我们估计消费与收入和财富指标相关的回归，发现住房财富配置在统计学上有显著的影响家庭消费。

1.介绍

美国最近经济扩张期间股票价值急剧上升，这导致了人们对家庭财富对消费水平的影响的重新政策和科学兴趣。到在长达十年的繁荣期内，股票价格的通货膨胀增加了消费压力，这是众所周知的，我们有理由担心股票价格的不变或下跌可能会加剧。通过抑制家庭消费支出来减缓经济增长。

我们完全有理由期望住房财富的变化对家庭行为和制度创新产生类似的影响(例如第二次抵押贷款的形式是)使从住房权益中提取现金变得非常简单，就像出售股票或边际借款一样。^[1]

更普遍地说，在美国和其他地方，人们普遍认为，国家财富的变化与国民消费的变化有关。在与日志变化相关的回归模型中消费对原木财富的变化，估计的关系一般是正的和统计上的显着性。根据对这些结果的标准解释，从适当指定的“财富效应”财富外生变化对消费行为的因果效应。这些简单的回归确实承认了其他可能的解释去解开。尽管如此，对这些结果是一种“财富效应”，即使是近似结果，也有理由仔细审查这些统计关系。

财富可能有多种形式，如下文所述，有充分的理由认为，消费股票市场财富的趋势与消费住房财富的趋势不同。

在这篇论文中，我们依靠两组数据提供了有关这一问题的经验证据：14个国家的年度观察小组，测量总消费，的资本化。市场财富和住房财富的总和；以及一个类似的季度观察小组，对美国各州的消费、股票所有权和住房总财富进行估算。这些数据美国股票市场和住房市场财富的地理分布以及发达国家经济活动的时间和强度的巨大差异Spain 西班牙.

下文第二节提供了区分住房和金融财富的简要理论动机，并回顾了关于住房财富对消费的影响的有限证据。还有储蓄行为。第三节描述了用于创建这两个面板的数据源、计算和计算。第四节介绍了我们的统计结果；第五节是一个简短的结论。

2差异财富效应：理论与证据

生命周期储蓄假说的一个简单的公式表明，随着时间的推移，消费者将分配预期财富的增加，而边际消费倾向将消耗殆尽。无论是股票、房地产还是其他任何来源，都应该是相同的小数目，只是高于实际利率。显然，这种比例效应必须存在。

从长远来看。然而，人们对财富变化对家庭支出的短期影响提出了一些担忧。事实上，消费可能受到财富持有方式的不同影响，原因很多。首先，不同类别的衡量财富的增加可能被家庭视为暂时的或不确定的。第二，家庭可能有遗赠动机，而税法强化了遗赠动机，因为税法支持持有增值资产直至死亡。第三，家庭可以看到这种积累。f某种财富本身就是目的。第四，家庭可能不容易衡量自己的财富，甚至可能有时甚至不知道财富是什么。未实现的资本收益资产市场中的一个家庭可能是暂时的，但在许多活跃的交易者的密集市场中，他们可以用更精确的方法来衡量。第五，人们可能会把不同种类的财富隔离开来。将不同的“心理账户”分开，它们的结构完全不同。框架化的心理可能指示某些资产更适合用于当期支出，而其他资产则是专用的。长期储蓄(Shefrin和Thaler，1988年)。

这些担忧中的每一个都表明了住房财富和股市财富对消费的影响之间的区别。人们在多大程度上认为他们目前衡量的财富是暂时的。或者两种财富形式的不确定性可能不同。人们可能有着截然不同的动机，把他们的股票投资组合遗赠给他们的继承人。情感冲击股票市场财富积累的CT可能与房地产财富的CT有很大不同。人们可能不太了解房地产财富的短期变化，因为他们没有重新意识到房地产财富的短期变化。我们定期更新它的值。股票市场的财富每天都可以在报纸上被追踪。

各种形式的财富对消费的不同影响已经在一个准实验环境中得到了证明。例如，以彩票的形式增加意外财富NGS对消费有很大的影响。对不同形式财富的使用的调查的回应意味着明显不同的“财富效应”。类推地说，这是完全合理的。ECT认为，与股市财富相比，房地产财富对消费的影响应该是不同的。

住房财富对消费的影响还没有得到广泛的探讨。Elliott(1980)的一项早期研究依赖于消费支出、金融财富和非金融财富的综合数据，发现后者的变化对消费没有影响。埃利奥特的分析表明，“房屋、汽车、家具和电器可能更多地被视为环境的一部分。”Y家庭比可变现购买力的一部分。(1980：528)这些结果受到Peek(1983)和Bhatia(1987)的质疑，他们质疑用来估计真实非金融性的方法。我的财富。最近，Case(1992)利用新英格兰的总体数据，发现了在20世纪80年代末房地产价格繁荣期间消费效应显著的证据。

斯金纳(1989)利用收入动态小组研究(PSID)中有关个人家庭的数据，发现住房财富对消费的影响很小，但意义重大。Sheiner(1995)探讨了房价上涨的可能性实际上可能会增加租房者的储蓄，而租房者则面临着更高的首付要求来购买房屋。然而，她的统计结果是相当的INCO。封闭的。Engelhardt(1996)也使用PSID直接测试了房价升值与消费之间的联系。他估计出消费的边际倾向业主自住房的资本收益约为0.3，但这是由于行为反应的不对称造成的。家庭体验实际收益并没有明显改变他们的储蓄和消费行为，而那些经历资本损失的人确实减少了他们的消费行为。

关于住房财富变化的行为反应的有限证据，很大程度上是出于对“储蓄难题”的考虑。在20世纪90年代末，个人储蓄按2000年，国民收入和产品帐户几乎为零。但研究显示，如果房屋未实现的资本收益包括在家庭主妇的收入和储蓄中。LD部门(按照黑格-西蒙斯标准)计算的个人储蓄率要高得多(Gale和Sabelhaus，1999年)。

同样，Hoynes和McFadden(1997年)利用微观(PSID)数据调查个人储蓄率与住房资本利得率之间的关系。与hellip;的观点一致Thaler(1990)，作者发现，几乎没有证据表明，家庭为了回应人们对自有住房资本收益的预期，正在改变他们在非住房资产上的储蓄。

关于“财富效应”的另一项研究是莱文(1998年)对“退休历史调查”的分析，该研究对住房和股票市场的财富构成进行了分类。莱文发现了埃西坦住房财富对消费没有影响。

所有这些对消费者行为的微观研究都依赖于业主对住房价值的估计。有证据表明，业主估计的偏差很小(见下文)，但这些估计具有代表性。盟友具有较高的抽样方差(Kain和Quigley，1972年；Goodman和Ittner，1992年)。这给统计结果的解释留下了很大的模糊性。

3.数据

我们使用两个独立的面板数据来处理股票市场财富、住房财富和家庭消费之间的联系，这些数据是为此目的并行收集的。数据ETS有着不同的优势和弱点，对于这些关系的研究通常是相辅相成的。

第一组数据由1982年至1999年为美国各州构建的季度数据组成。这个小组利用了这样一个事实，即住房价值增长的分布美国各地区之间的情况完全不同，股票市场财富的增长在不同地区的家庭之间分布也非常不均衡。这个面板提供的优势是各地理单位的数据定义和机构是统一的。此外，样本量大。此数据集的一个缺点是必须将一个关键变量归咎于在州一级测量的其他数据的基础上的各种状态。这些数据的另一个缺点是美国股市在整个样本期内呈上升趋势，Riod可能是不寻常的(Shiller，2000年)。

第二套数据包括1975-1999年期间14个发达国家的年度观察小组。此数据集依赖于导出的消费措施from国民收入账户，而不是我们的估算，但我们怀疑，住房价格和住房财富在这个小组的测量不太准确。此外，样本国家与t数据小。最后，各国之间存在着很大的制度差异，例如财富税和资本收益税以及制度约束方面的差异。g借款和储蓄。

这两个数据集都包含周期活动的大量时间序列和横截面变化，并显示出消费和财富积累的重大变化。

3.1美国国家数据

我们估计了1982-1999年期间美国每个州的股票市场财富、住房市场财富和消费。

每年从联邦储备基金(FOF)账户中获得金融财富总额估计数，并与这三大银行的总资本进行比较。

美国股市。从FOF账户中，我们计算了家庭部门、养老基金储备和共同基金持有的公司股权之和。FOF系列按名义价值计算有所上升从1982年的2万亿美元降到1999年的18万亿美元。值得注意的是，1982年至1999年期间增长毛额的一半以上发生在1995年至1999年的四年期间。一九八二至九五年间十三年的名义增长总额为7.5万亿美元；1995年至1999年4年期间名义上的增长总额达到了令人震惊的8.4万亿美元。几乎所有FOF总量的变化都来自于资本化的变化。股票市场。图1总结了1982-1999年期间美国股市财富的走势。

为了对家庭金融资产进行地理分布，我们利用共同基金持有量与其他金融资产之间的相关性。我们从洲际交易所获得了按州分列的共同基金持有量。艾斯特公司研究所(ICI)。ICI有1986、1987、1989、1991和1993年的数据。我们假定1982：I到1986：IV的分布与1986年相同；同样，我们假定1993年的分配是在1993-99年期间进行的。我们进一步假定，家庭直接持有的股票和养恤基金储备是在同一地理图中分配的。共同基金的模式。这些显然是强有力的假设，但没有其他数据可供选择。

持有共同基金和其他金融资产。我们从投资公司协会(ICI)获得了按州持有的共同基金。ICI的数据有1986，1987，1989，1991年和1993年。我们假定1982：I到1986：IV，分配情况与1986年相同；同样，我们假定1993年的分配是在1993-99年期间。我们进一步通过MED认为，家庭直接持有股票和养恤基金储备的情况与共同基金的地域分布模式相同。这些显然是强有力的假设，但没有任何变化数据。

住房市场财富估计数是根据适用于1990年按州分列的人口和住房普查报告的基准值的重复销售价格指数得出的。加权重复销售(W)RS)索引(见CaseandShiller，1987，1989)，由Case Shiller Weiss公司编制。在整个期间，只有16个州可以使用。然而，联邦住房企业办公室gHT(Ofheo)每季度发布状态级重复值索引。这些指数由房利美(Fannie Mae)和房地美(FreddieMac)编制，适用于所有州。

Case-Shiller索引是最适合我们使用的索引，只要有可能，我们就使用它们。2然而，WRS和Ofheo索引是高度相关的，我们使用Ofheo索引，其中WRS索引不可用。

方程式(1)说明了如何为每个州建立住房总财富小组：持有共同基金和其他金融资产。我们从投资公司协会(ICI)获得了按州持有的共同基金。ICI的数据有1986，1987，1989，1991年和1993年。我们假定1982：到1986：IV，分配情况与1986年相同；同样，我们假定1993年的分配是在1993-99年期间。我们进一步通过MED认为，家庭直接持有股票和养恤基金储备的情况与共同基金的地域分布模式相同。这些显然是强有力的假设，但没有任何变化数据。

住房市场财富估计数是根据适用于1990年按州分列的人口和住房普查报告的基准值的重复销售价格指数得出的。加权重复销售(W)RS)索引(见CaseandShiller，1987，1989)，由Case Shiller Weiss公司编制。在整个期间，只有16个州可以使用。然而，联邦住房企业办公室gHT(Ofheo)每季度发布状态级重复值索引。这些指数由房利美(Fannie Mae)和房地美(FreddieMac)编制，适用于所有州。

Case-Shiller索引是最适合我们使用的索引，只要有可能，我们就使用它们。^[2]然而，WRS和Ofheo索引是高度相关的，我们使用Ofheo索引，其中WRS索引不可用。

方程式(1)说明了如何为每个州建立住房总财富小组：

1. Vit R it Nit Iit Vio ,

V_it =第一季度的住房拥有率，

R it =第一季度的住房拥有率，

Nit =四分之一的房屋数量，

Iit =加权重复销售价格指数，WRS或Ofheo，用于第一季度的状态t(li1=1，1990年：i)，

Vio=1990年基准年I状态的平均房价。

美国人口普查局每年进行的一次人口调查得出N户总数和住房拥有率R，并按季度数据进行插值。罗尔斯。总财富因现有存量的价格上涨以及业主住房数量的增加而变化。

州一级的基线数字-平均房价-是根据1990年人口和住房普查报告的房价估计数得出的。如前所述，有几项研究试图测量房主对房屋价值估计的偏差。估计数从负2%(Kain和Quigley，1972年，Follain和Malpezzi，1981年)到加6%(Goodman和Ittner，1992年)。何Wever.Goodman和Ittner指出，出于许多目的，业主的估计可能确实是衡量住房财富的适当指标；家庭消费和储蓄行为很可能是基于根据被感知的房屋价值。美国业主持股股票的名义总值从1982年的2.8万亿美元增加到1999年的7.2万亿美元。图1还总结了聚合的过程。1982-1999年期间业主自住房的财富。

不幸的是，没有记录在州一级的家庭消费支出的衡量标准。然而，区域金融协会已经建

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Comparing Wealth Effects:The Stock Market versus the Housing Market

Case Ke,Shiller RJ/Berkeley Program on Housing and Urban Policy

财富效应比较：股票市场与住房市场

摘要：我们研究住房财富、金融财富和消费支出增长之间的联系。我们依靠一个由14个国家组成的小组，在过去25年中每年观察不同时期的情况20世纪80年代和90年代，一个由美国各州组成的小组每季度观察一次。计算了业主自住宅的总价值、金融资产的价值和消费总量的计量方法，或者随着时间的推移，每一个地理单位。我们估计消费与收入和财富指标相关的回归，发现住房财富配置在统计学上有显著的影响家庭消费。

Case Ke,Shiller RJ.Comparing Wealth Effects:The Stock Market versus the Housing Market[C]/Berkeley Program on Housing and Urban Policy,2005.

ABSTRACT

We examine the link between increases in housing wealth, financial wealth, and consumer spending. We rely upon a panel of 14 countries observed annually for various periods during the past 25 years and a panel of U.S. states observed quarterly during the 1980s and 1990s. We impute the aggregate value of owner-occupied housing, the value of financial assets, and measures of aggregate consumption for each of the geographic units over time. We estimate regressions relating consumption to income and wealth measures, finding a statistically significant and rather large effect of housing wealth upon household consumption.

Introduction

The dramatic increase in stock values during the recent economic expansion in the U.S. has led to renewed policy and scientific interest in the effects of household wealth upon consumption levels. To the extent that the inflation of stock prices increased consumption pressures during the decade-long boom, there are well known reasons to fear that constant or declining share prices may exacerbate a slowdown in the economy by depressing the consumption spending of households.

There is every reason to expect that changes in housing wealth exert analogous effects upon household behavior, and institutional innovations (such as second mortgages in the form of secured lines of credit) have made it as simple to extract cash from housing equity as it is to sell shares or to borrow on margin.¹

More generally, it has been widely observed in the U.S. and elsewhere that changes in national wealth are associated with changes in national consumption. In regression models relating changes in log consumption to changes in log wealth, the estimated relationship is generally positive and statistically significant. Under a standard interpretation of these results, from a suitably specified regression, the coefficient measures the “wealth effect” — the causal effect of exogenous changes in wealth upon consumption behavior. These simple regressions do admit other interpretations which may be hard to disentangle. Nevertheless, the interpretation of

1. Indeed, in a speech to the Mortgage bankers Association, Federal Reserve Chairman Alan Greenspan has ruminated: “One might expect that a significant portion of the unencumbered cash received by [house] sellers and refinancers was used to purchase goods and serviceshellip; However, in models of consumer spending, we have not been able to find much incremental explanatory power of such extraction. Perhaps this is because sellersrsquo; extraction [of home equity] is sufficiently correlated with other variables in the model, such as stock-market wealth, that the model has difficulty disentangling these influences” (Greenspan, 1999).

these results as a “wealth effect,” even as an approximation, justifies careful examination of these statistical relationships.

Wealth may take many forms, and as noted below, there is ample reason to think that the tendency to consume out of stock market wealth is different from the tendency to consume out of housing wealth.

In this paper, we provide empirical evidence on the issue by relying upon two bodies of data: a panel of annual observations on 14 countries measuring aggregate consumption, the capitalization of stock market wealth, and aggregate housing wealth; and an analogous panel of quarterly observations on U.S. states estimating consumption, stock ownership, and aggregate housing wealth. These data exploit the geographical distribution of stock market and housing market wealth among the U.S. states and the substantial variations in the timing and intensity of economic activity across developed countries.

Section II below provides a brief theoretical motivation for the distinction between housing and financial wealth and a review of the limited evidence on the effects of housing wealth on consumption and savings behavior. Section III describes the data sources, imputations, and computations used to create the two panels. Section IV presents our statistical results; Section V is a brief conclusion.

Differential Wealth Effects: Theories and Evidence

A simple formulation of the life cycle savings hypothesis suggests that consumers will distribute increases in anticipated wealth over time and that the marginal propensity to consume out of all wealth, whether from stocks, real estate, or any other source, should be the same small number, something just over the real interest rate. Clearly, such a proportional effect must exist

in the long run. However, a number of concerns have been raised about the identification of the short-run effects of changes in wealth on household spending.

There are, in fact, many reasons why consumption may be differently affected by the form in which wealth is held. First, increases in measured wealth of different kinds may be viewed by households as temporary or uncertain. Second, households may have a bequest motive which is strengthened by tax laws that favor holding appreciated assets until death. Third, households may view the accumulation of some kinds of wealth as an end in and of itself. Fourth, households may not find it easy to measure their wealth, and may not even know what it is from time to time. The unrealized capital gains held by a household in asset markets may be transitory, but they can be measured with far more precision in thick

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