儲(chǔ)成兵

(安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 會(huì)計(jì)學(xué)院,安徽 蚌埠 233030)

一、引言

自20世紀(jì)30年代以來,消費(fèi)行為始終是經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的焦點(diǎn)。凱恩斯[1](P79)于1936年開創(chuàng)性地提出了絕對收入理論,認(rèn)為消費(fèi)是由當(dāng)期的可支配收入決定的,即隨著即期收入的增加,人們往往會(huì)提高消費(fèi),但由于邊際消費(fèi)傾向遞減規(guī)律,通常會(huì)導(dǎo)致更高比例的收入被儲(chǔ)蓄而不是被消費(fèi)。Modigliani[2](P146)基于生命周期假說,認(rèn)為理性的消費(fèi)者為了實(shí)現(xiàn)其一生效用最大化,在其擁有的總收入約束下追求消費(fèi)的平穩(wěn)。Friedman[3](P92)認(rèn)為消費(fèi)者的消費(fèi)取決于其所預(yù)期獲得的永久性收入,暫時(shí)性收入對其消費(fèi)的影響不大。20世紀(jì)70年代后期,學(xué)者們將消費(fèi)選擇的研究從確定性狀態(tài)拓展到不確定性狀態(tài),有關(guān)消費(fèi)理論的研究更接近于實(shí)際情況,如,隨機(jī)游走假說、流動(dòng)性約束假說等等。其中一個(gè)重要的研究方向是Breeden提出的基于消費(fèi)的資本資產(chǎn)定價(jià)模型(CCAPM)。CCAPM的核心思想是:風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)所提供的超額收益率與其消費(fèi)貝塔成正比。在CCAPM模型中,由于消費(fèi)者的選擇對象除了消費(fèi)、無風(fēng)險(xiǎn)儲(chǔ)蓄,還包括具有不確定性收益的風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn),因此消費(fèi)者跨期最優(yōu)化選擇是在一個(gè)不確定性的條件下作出的,理性消費(fèi)者在其預(yù)算約束條件下在消費(fèi)和投資之間作出選擇,這樣最優(yōu)解既包括消費(fèi)者均衡時(shí)的邊際替代率,也包括資產(chǎn)的均衡價(jià)格,從而投資者通過考慮風(fēng)險(xiǎn)和收益的關(guān)系來確定資產(chǎn)定價(jià)。但CCAPM同時(shí)也帶來了“股票溢酬之謎”,Mehra等[4](P145-161)利用1890—1979年美國的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究發(fā)現(xiàn):美國股票市場平均年化收益率比同期無風(fēng)險(xiǎn)收益率高約6%,在同一時(shí)期,消費(fèi)增長的標(biāo)準(zhǔn)差為0.036,股票市場超額收益率的標(biāo)準(zhǔn)差為0.167,二者之間的相關(guān)系數(shù)為0.40,消費(fèi)增長與股票市場收益率的協(xié)方差為0.002 4。按照CCAPM模型,美國代表性投資者的相對風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避系數(shù)應(yīng)該為25(0.06/0.024)時(shí),才能解釋股票市場的超額報(bào)酬。但合理的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避系數(shù)一般在3左右,這就產(chǎn)生了著名的“股票溢酬之謎”。較大的股票升水難以符合家庭最優(yōu)化決策,因此,“股票溢酬之謎”引發(fā)了大量的研究,許多學(xué)者從不同的角度,如:習(xí)慣形成[5](P3009-3063)[6](P67-70)、消費(fèi)財(cái)富比[7](P28-36)[8](P35-39)、市場摩擦[9](P97-112)[10](P771-792)[11](P161)、長期風(fēng)險(xiǎn)[12](P52-69)、巨大災(zāi)難[13](P823-866)及市場結(jié)構(gòu)[14](P145-158)等方面,進(jìn)行了實(shí)證研究并提出不同解釋。而胡召平[15](P51-58)從效用成本的角度對股權(quán)溢價(jià)之謎進(jìn)行解釋,認(rèn)為基于資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)效用成本是導(dǎo)致股權(quán)溢價(jià)的主要原因。朱小能等[16](P1-12)認(rèn)為生產(chǎn)—現(xiàn)金流貝塔可以較好地解釋中國股市股票溢價(jià)的差異。但相關(guān)的研究均沒有從我國資本市場的本質(zhì)特征出發(fā)進(jìn)行研究,因此本文嘗試將我國資本市場劃分為“牛市”“熊市”和“震蕩市”3個(gè)具有典型中國股市特點(diǎn)的市場,對“股票溢酬之謎”進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。

自 20 世紀(jì) 90 年代初我國建立股票市場以來,三十多年來取得飛速發(fā)展。從1991年底只有14支上市股票,流通市值僅109.19億元,發(fā)展到 2022 年12月30日,我國A股上市公司已達(dá)到5 067家,滬深兩市總市值為87.75萬億元①,股票市場已經(jīng)成為我國企業(yè)進(jìn)行融資的重要場所,同時(shí)也成為投資者進(jìn)行投資的一個(gè)非常重要的渠道。經(jīng)過三十多年的長足發(fā)展,我國股票市場在為企業(yè)籌集資金、降低企業(yè)資本成本、分散風(fēng)險(xiǎn)以及提高居民投資收益等方面發(fā)揮著越來越重要的作用。但由于我國股票市場的主要定位是“為企業(yè)融資提供便利”,加之眾多上市公司不具有長期穩(wěn)定盈利的能力,以及中國股民普遍不具備長期投資的理念,致使中國資本市場無法給投資者帶來長期穩(wěn)定的收益率。研究者們以1990年底剛剛成立的上證指數(shù)100點(diǎn)為基礎(chǔ),計(jì)算出中國A股市場截止2021年的年化平均回報(bào)率為12%,這和納斯達(dá)克的年化回報(bào)率相當(dāng)。但由此計(jì)算結(jié)果就認(rèn)為中國股票市場可以給投資者帶來長期穩(wěn)定的超額收益率,是值得商榷的。因?yàn)樯献C指數(shù)從1990年12月19日剛剛成立時(shí)的100點(diǎn)快速漲到1992年5月21日的1 429.01點(diǎn),在這一年半的時(shí)間里漲幅高達(dá)13.29倍,而在這個(gè)階段參與股票交易的投資者寥寥無幾,且股票總體的交易額規(guī)模也非常小,和現(xiàn)在每天動(dòng)輒萬億元的交易額相比,1991年全年的交易額僅是現(xiàn)在每天交易額的幾十分之一。因此,要計(jì)算A股上證指數(shù)的年化收益率,應(yīng)該以1992年5月的1 400為起始點(diǎn),截止2022年6月底上證指數(shù)為3 398點(diǎn),年化收益率僅為2.99%,和一年期的存款利率(無風(fēng)險(xiǎn)收益率)相當(dāng)。由此可以看出,我國股市不存在超額收益率。

本文在對消費(fèi)資本資產(chǎn)定價(jià)模型所產(chǎn)生的“股票溢酬之謎”進(jìn)行理論分析的基礎(chǔ)上,利用A股上市公司2013年7月1日至2022年6月30日的月度數(shù)據(jù),將我國資本市場劃分為“牛市”“熊市”和“震蕩市”3個(gè)具有典型中國股市特點(diǎn)的市場,并對此進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)。鑒于我國農(nóng)村居民因收入偏低無法通過消費(fèi)與投資的選擇來影響資產(chǎn)收益率,利用城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出替代全國人均消費(fèi)支出來構(gòu)建一個(gè)完全市場框架,從而探索“股票溢酬之謎”。

二、理論分析框架

假設(shè)一個(gè)代表性的消費(fèi)者在t時(shí)刻的投資只有兩種資產(chǎn):一是風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)Dt,二是無風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)Ft,其在t時(shí)刻的總資產(chǎn)為Vt,無風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的收益率是固定不變的rf,而風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)在t時(shí)刻的價(jià)格為Pt,服從如下的幾何布朗運(yùn)動(dòng):dPt/Pt=μdt+σdωt,其中,ωt是標(biāo)準(zhǔn)的布朗運(yùn)動(dòng),μ是單位時(shí)間內(nèi)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)收益率的均值,σ是單位時(shí)間內(nèi)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)收益率的標(biāo)準(zhǔn)差。令α為消費(fèi)者將其全部的儲(chǔ)蓄投資于風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的比例,則消費(fèi)者通過選擇最優(yōu)的資產(chǎn)組合使得其終生效用的貼現(xiàn)值最大化。

(1)

s.t.Vt+1=Dt+1+Ft+1=Rt+1(Dt+Yt-

St-Ct)+Ft+St,

dV=[rfVt-Ct+(μ-rf)αVt]dt+

σαVtdωt,

其中,Rt+1為從t期到t+1期消費(fèi)者風(fēng)險(xiǎn)投資總的回報(bào)率。β為消費(fèi)的貼現(xiàn)因子,E0為條件期望算子,消費(fèi)者的勞動(dòng)收入為Yt,消費(fèi)者的消費(fèi)水平為Ct。采用隨機(jī)動(dòng)態(tài)規(guī)劃求解消費(fèi)-資產(chǎn)組合投資問題,可以定義值函數(shù)為

(2)

那么最優(yōu)化一階條件意味著即期消費(fèi)減少導(dǎo)致的邊際效用損失等于未來消費(fèi)增加所帶來的邊際效用收益。

U′(Ct)=Et[(βα(1+Ri,t+1)U′(Ct+1)]。

(3)

將式(3)兩邊除以U′(Ct)得:

(4)

1=Et[(1+Ri,t+1)Mt+1]。

(5)

由于Et[(1+Ri,t+1)Mt+1]=Et(1+Ri,t+1)Et(Mt+1)+Cov[(1+Ri,t+1),Mt+1],則可將式(5)寫為

(6)

式(6)對于無風(fēng)險(xiǎn)收益率也是成立的,由于無風(fēng)險(xiǎn)收益率與隨機(jī)貼現(xiàn)因子之間不存在相關(guān)性,故Cov[(1+Rf),Mt+1]=0,從而式(6)可寫為

(7)

將式(7)代入式(6)得:

1+Et(Ri,t+1)=(1+Rf,t+1){1-

Cov[(1+Ri,t+1),Mt+1]}。

(8)

在式(8)的兩邊都減去無風(fēng)險(xiǎn)利率得:

Et[Ri,t+1-Rf,t+1)=-(1+Rf,t+1)×

Cov[(1+Ri,t+1),Mt+1]。

(9)

式(9)表明當(dāng)隨機(jī)貼現(xiàn)因子較大時(shí),消費(fèi)者更傾向于減少本期的消費(fèi)支出進(jìn)行投資,從而增加未來的消費(fèi)支出。

假設(shè)收益的對數(shù)(ln (1+Ri,t+1))和隨機(jī)貼現(xiàn)因子的對數(shù)(lnMt+1)服從正態(tài)分布,并利用定理:若X:N(μ,σ2),則Eexp(X)=Eexp(μ+σ2/2)。

Et[(1+Ri,t+1)Mt+1]=Etexp[ln (1+Ri,t+1)+lnMt+1]=expEt{[ln (1+Ri,t+1)+lnMt+1]+0.5var[ln (1+Ri,t+1)+lnMt+1]}。

(10)

把式(10)代入式(5),并兩邊同時(shí)求對數(shù),式(10)可寫為

0=Etln (1+Ri,t+1)+EtlnMt+1+

0.5var[ln (1+Ri,t+1)+lnMt+1]。

(11)

利用公式var(X+Y)=var(X)+var(Y)+2Cov(X,Y),為了簡便起見用小寫字母表示相應(yīng)指標(biāo)的對數(shù)值,式(10)可以寫為

0=Etri,t+1+Etmt+1+0.5[var(ri,t+1)+

var(mt+1)+2Cov(ri,t+1,mt+1)]。

(12)

由于無風(fēng)險(xiǎn)收益率的方差為0,由式(12)可得:

0=Etri,t+1+Etmt+1+0.5var(mt+1)。

(13)

利用式(12)與式(13)整理得:

Et[ri,t+1-rf,t+1]+0.5var(ri,t+1)=

-Cov(ri,t+1,mt+1)。

(14)

(15)

因此式(5)可以寫為

(16)

對式(15)兩邊取對數(shù),且用小寫字母表示相應(yīng)指標(biāo)的對數(shù)值,可得:

mt+1=lnβ-θVct+1,

(17)

其中,Vct+1=lnCt+1-lnCt。

把式(17)代入式(12)進(jìn)行化簡可得:

0=Etri,t+1+lnβ-θEt[Vct+1]+0.5[var(ri,t+1)+θ2var(Vct+1)-2θCov(ri,t+1,Vct+1)]。

(18)

同理對于無風(fēng)險(xiǎn)收益率rf,t+1為

0=rf,t+1+lnβ-θEt[Vct+1]+

0.5θ2var(Vct+1)。

(19)

利用式(18)和式(19)可得:

Et[ri,t+1-rf,t+1]+0.5var(ri,t+1)=

θCov(ri,t+1,Vct+1)。

(20)

式(20)表明風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的期望對數(shù)收益率的升水與該資產(chǎn)的對數(shù)收益率和對數(shù)消費(fèi)支出增長率的協(xié)方差成線性關(guān)系,而此協(xié)方差往往被稱為消費(fèi)貝塔。

消費(fèi)資產(chǎn)定價(jià)模型將居民消費(fèi)與投資選擇結(jié)合起來,研究投資者最大化效用下的投資行為。該模型的成立意味著資產(chǎn)收益與居民消費(fèi)支出增長間不僅存在著由財(cái)富效應(yīng)造成的單向影響,以居民財(cái)產(chǎn)配置選擇為主體的消費(fèi)與投資行為也會(huì)引發(fā)資本市場中資產(chǎn)收益的波動(dòng)。

三、實(shí)證分析

(一)檢驗(yàn)方法

利用廣義矩法(GMM)檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)CCAPM的歐拉方程,GMM檢驗(yàn)中的工具變量1包括常數(shù)、滯后消費(fèi)支出增長率(Ct/Ct-1,Ct-1/Ct-2)、滯后利率以及滯后股票收益率。工具變量2包括常數(shù)、滯后消費(fèi)支出增長率(Ct-1/Ct-2,Ct-2/Ct-3)、滯后利率以及滯后股票收益率。運(yùn)用EVIEWS對β,θ進(jìn)行直接估計(jì), 其中J- 統(tǒng)計(jì)量的自由度為22。

(二)數(shù)據(jù)來源及處理

實(shí)證數(shù)據(jù)選取的時(shí)間為2013年7月至 2022年6月(共 108個(gè)月)的月度數(shù)據(jù)。由于我國資本市場屬于典型的資金推動(dòng)型股市,容易表現(xiàn)出“大起大落”,在資金瘋狂涌入股市時(shí),股價(jià)表現(xiàn)為持續(xù)快速上漲,而當(dāng)資金離開股市時(shí),股價(jià)又常常出現(xiàn)連續(xù)暴跌,且投資者在不同的股市周期表現(xiàn)的行為具有較大差異。故本文在進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)時(shí),將時(shí)間段分為 “牛市”階段(2013年7月—2015年6月)、“熊市”階段(2015年7月—2018年12月)和“震蕩市”階段(2019年1月—2022年6月),這樣得出的實(shí)證結(jié)果更具有實(shí)際意義。各數(shù)據(jù)來源及處理方法如下。

1.股票收益率。我國資本市場成立的時(shí)間較短,個(gè)股股票價(jià)格波動(dòng)較為劇烈,因此采用上證指數(shù)月度加權(quán)平均收益率作為股票收益率,數(shù)據(jù)來源于華安證券系統(tǒng)。

2.無風(fēng)險(xiǎn)收益率。通常選取政府發(fā)行的6個(gè)月短期國債收益率作為無風(fēng)險(xiǎn)收益率。由于我國發(fā)行的主要是中長期國債,短期國債較少,因此選取6個(gè)月銀行存款利率作為無風(fēng)險(xiǎn)收益率。由于我國銀行違約風(fēng)險(xiǎn)較小,且利率市場化程度較低,所以將6個(gè)月銀行存款利率轉(zhuǎn)換為月度利率作為無風(fēng)險(xiǎn)收益率。

3.消費(fèi)支出增長率。運(yùn)用城鎮(zhèn)商品零售總額除以城鎮(zhèn)月度人口得到城鎮(zhèn)人均月度消費(fèi)額。將1993年1月的價(jià)格指數(shù)設(shè)定為100,作為基準(zhǔn)月。利用居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)(CPI)的月度數(shù)據(jù)對消費(fèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整后得到實(shí)際城鎮(zhèn)居民人均月度消費(fèi)額,再根據(jù)人均月度消費(fèi)額計(jì)算得出環(huán)比月度消費(fèi)支出增長率。數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站。

表1為2013年7月至2022年6月我國股票收益率及消費(fèi)支出增長情況。表2為3個(gè)子時(shí)間段的增長情況。

表1 我國股票收益率及消費(fèi)支出增長情況 (2013.7—2022.6整個(gè)時(shí)間段) %

從表2可以看出,由于近年來我國實(shí)行寬松的貨幣政策,無風(fēng)險(xiǎn)收益率逐步走低,而股票收益率在不同區(qū)間波動(dòng)較為激烈,2013年7月至2015年 6月,上證股指從1 946.37點(diǎn)迅速上升到4 277.22點(diǎn),兩年漲幅高達(dá)119.78%,呈現(xiàn)出典型的“牛市”特征;2015年7月至2018年 12月,上證股指從4 277.22點(diǎn)快速下跌到2 493.90點(diǎn),將前兩年歷經(jīng)的“牛市”漲幅抹去77%,跌幅達(dá)到了41.71%,呈現(xiàn)出典型的“熊市”特征;2019年1月至2022年 6月,上證股指在2 493.90～3 731.49點(diǎn)反復(fù)震蕩,呈現(xiàn)出典型的“震蕩市”特征。

表2 我國股票收益率及消費(fèi)支出增長情況 (3個(gè)子時(shí)間段) %

通過比較表1和表2可以發(fā)現(xiàn),2013年7月至2022年6月整個(gè)階段和3個(gè)子階段的股票收益率相比,整個(gè)階段的收益率更平滑,整個(gè)階段的年化收益率和溢酬率分別為4.22%和2.28%。但這看起來比較合理的數(shù)據(jù)掩蓋了股市暴漲暴跌給投資者帶來巨大損失的本質(zhì)。2013年1月至2015年 6月年化股票收益率和溢酬率分別為38.59%和35.69%,體現(xiàn)了在“牛市”中的極高回報(bào)率。這只是從指數(shù)整體而言,具體到個(gè)體投資者,在“牛市”中不賺錢甚至虧損的人也比比皆是。而2015年7月至2018年 12月年化股票收益率和溢酬率分別為-19.42%和-21.19%,平均每個(gè)投資者虧損17.8萬元,體現(xiàn)了在“熊市”中的巨大虧損效應(yīng)。在“牛熊”市下,收益率的波動(dòng)極大。

(三)實(shí)證結(jié)果與分析

模型估計(jì)結(jié)果見表3、表4。

表3 CCAPM模型的GMM估計(jì)結(jié)果(2013.7—2022.6整個(gè)時(shí)間段)

表4 CCAPM模型的GMM估計(jì)結(jié)果(3個(gè)子時(shí)間段)

由表3和表4可以看出,2013年7月至2022年6月整個(gè)時(shí)間段的θ值明顯高于3個(gè)子階段,表明利用較長時(shí)期(包括了完整的牛熊市)的數(shù)據(jù)得出的結(jié)論是我國資本市場更傾向于存在“股票溢酬之謎”。這是由于較長的時(shí)期自動(dòng)平滑了股市暴漲暴跌的實(shí)質(zhì),因此得出的結(jié)論不具有實(shí)際意義。2013年7月至2022年6月整個(gè)時(shí)間段的年化溢酬率為2.28%。但在實(shí)際中,我國股市中存在“1賺2平7虧”的現(xiàn)象,90%的投資者無法在股市中獲取穩(wěn)定的收益,反而是絕大多數(shù)投資者在股市中虧損嚴(yán)重。

由表4 可知,在“牛市”和“震蕩市”階段,用不同的工具向量得到的效用折現(xiàn)因子β的估計(jì)值為0.941 6～0.996 1,取值符合理論預(yù)期,且在 1%或5%的顯著性水平下通過檢驗(yàn);相對風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避系數(shù)的估計(jì)值為3.856 9～8.782 5,且均在 1%的顯著性水平下通過檢驗(yàn)。其中使用 2019年 1 月至2022年6月的數(shù)據(jù)得到的θ估計(jì)值有所上升,這可能是由于:一方面,在這個(gè)階段股市市值及交易規(guī)模日趨擴(kuò)大,股市的波動(dòng)趨于緩和,屬于震蕩中小幅上升的態(tài)勢。另一方面,機(jī)構(gòu)投資者增加,個(gè)人投資者風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)上升,投機(jī)氛圍有所下降。但較低的θ估計(jì)值再次證實(shí)了我國資本市場并不存在標(biāo)準(zhǔn)消費(fèi)資本資產(chǎn)模型所帶來的“股票溢酬之謎”?！肮善币绯曛i”的本質(zhì)是股票市場可以給投資者帶來長期穩(wěn)定的超額回報(bào),如,美國道瓊斯指數(shù)近40年的年化平均收益率為8.6%,納斯達(dá)克指數(shù)近40年的年化平均回報(bào)率為11.8%。而我國股市出現(xiàn)如此明顯與歐美發(fā)達(dá)市場不同特征的原因是,中國股市的主要功能是“為企業(yè)融資”,股指的漲跌主要受到不同時(shí)段進(jìn)入股市資金的多寡影響,且一旦股市行情轉(zhuǎn)暖出現(xiàn)賺錢效應(yīng),就會(huì)對中小散戶形成“吸引”效應(yīng),從而使得更多的資金進(jìn)入股市,推動(dòng)股指快速暴漲。而一旦行情轉(zhuǎn)冷,各路資金又紛紛殺跌,從而出現(xiàn)短期內(nèi)股票紛紛出現(xiàn)“跌停板”式的“踩踏”現(xiàn)象,導(dǎo)致股市在短時(shí)間內(nèi)出現(xiàn)暴跌?！白窛q殺跌”不僅不能給投資者帶來穩(wěn)定的回報(bào),反而給投資者帶來巨大的虧損。θ的估計(jì)值在2015年7月至2018年12月的“熊市”出現(xiàn)了不符合模型設(shè)定的負(fù)值,θ估計(jì)值出現(xiàn)負(fù)值表明在模型假設(shè)中投資者由一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避者變?yōu)榱艘粋€(gè)風(fēng)險(xiǎn)追逐者。從前面的分析可以看出,我國股票市場存在著典型的“牛熊”市特征,股市暴漲暴跌使得資本市場出現(xiàn)混亂,最終導(dǎo)致模型估計(jì)結(jié)果在“熊市”出現(xiàn)了與預(yù)期相反的現(xiàn)象。另外,可以看到參數(shù)估計(jì)不顯著,表明估計(jì)值不可信,模型在2015年7月至2018年12月“熊市”的檢驗(yàn)結(jié)果無法很好地解釋我國股票市場出現(xiàn)的異?，F(xiàn)象。同時(shí)通過計(jì)算得出的消費(fèi)跨期替代彈性估計(jì)值為2.146 8～2.876 2,該數(shù)值遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于歐美等成熟資本市場所估計(jì)出的消費(fèi)跨期替代彈性。消費(fèi)跨期替代彈性高,表明消費(fèi)者會(huì)選擇較少的當(dāng)期消費(fèi)支出、更多的儲(chǔ)蓄,這也與我國居民偏好銀行存款、居民儲(chǔ)蓄率高的事實(shí)相一致。

四、研究結(jié)論及啟示

本文對標(biāo)準(zhǔn)的消費(fèi)資本資產(chǎn)定價(jià)模型(CCAPM) 進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn),結(jié)果表明,我國投資者的相對風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避系數(shù)遠(yuǎn)小于成熟資本市場,同時(shí)實(shí)證結(jié)果也不支持我國資本市場上存在“股票溢酬之謎”。我國不成熟的股票市場以及我國居民投資者具有典型的“厭惡損失實(shí)現(xiàn)”和“落袋為安”的心理是主要的客觀原因。該結(jié)果與目前利用我國資本市場數(shù)據(jù)驗(yàn)證“股票溢酬之謎”的結(jié)論基本一致,但本文基于“牛市”“熊市”和“震蕩市”3個(gè)具有典型中國股市特色的階段,探索“股票溢酬之謎”,所得出的結(jié)論更具有針對性和現(xiàn)實(shí)性。

“股票溢酬”從本質(zhì)上來說是規(guī)范的資本市場對投資者風(fēng)險(xiǎn)承受的一種額外補(bǔ)償,為了促進(jìn)我國資本市場健康發(fā)展,應(yīng)該建立起長期規(guī)范的制度,更加合理地引導(dǎo)居民理性投資股票市場,像歐美等發(fā)達(dá)資本市場一樣能夠給予投資者“股票溢酬”,真正起到市場資源優(yōu)化配置、投資資產(chǎn)保值增值的作用。

實(shí)證研究得出我國投資者具有較低的相對風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避系數(shù),這表明:一方面,由于我國股票市場IPO和監(jiān)管等制度的不完善,上市公司信息的極度不對稱導(dǎo)致內(nèi)幕交易普遍存在,以及由于資本市場上的交易者長期處于非理性投資狀態(tài),股價(jià)受到機(jī)構(gòu)和游資操縱嚴(yán)重,典型的“牛熊”市場格局明顯,投資者很難在股票市場獲取穩(wěn)定的收益,這也是我國資本市場的一個(gè)重要特點(diǎn)。同時(shí),由于我國居民投資渠道狹窄,客觀上也加劇了資本市場上股票發(fā)行價(jià)和交易價(jià)格的 “虛高”,從而導(dǎo)致我國投資者投資股票的收益率長期處于低位水平。另一方面,由于我國改革開放后經(jīng)濟(jì)持續(xù)高速增長,使得居民消費(fèi)支出的增長速度在過去的十幾年間一直高于發(fā)達(dá)國家。這些典型的新興經(jīng)濟(jì)體的市場特征與歐美等發(fā)達(dá)資本市場的經(jīng)濟(jì)背景有顯著的差異,導(dǎo)致了在我國資本市場上不存在“股票溢酬之謎”。這也說明我國證券市場與成熟資本市場相比仍存在差距,特別是在為居民提供長期穩(wěn)定的投資渠道和投資收益回報(bào)方面,差距更為明顯。

因此,首先,必須加強(qiáng)資本市場的制度建設(shè),進(jìn)一步完善我國資本市場的IPO、監(jiān)管及信息公開等制度,切實(shí)實(shí)行退市機(jī)制,形成“優(yōu)勝劣汰”的市場生態(tài),讓上市公司在資本市場真正能做到“有進(jìn)有退”,從而提高上市公司的質(zhì)量;加大對上市公司財(cái)務(wù)作假的懲處力度,提高其違法成本,使其在違規(guī)行為上不敢為、不能為、不想為。其次,上市公司要提高資產(chǎn)質(zhì)量,擴(kuò)大資產(chǎn)規(guī)模,提升盈利能力和發(fā)展能力,增強(qiáng)市場抗風(fēng)險(xiǎn)能力,提高股利支付率,以加大對股東長期持股的回報(bào)。最后,加強(qiáng)對投資者的理財(cái)教育,引導(dǎo)投資者形成正確的風(fēng)險(xiǎn)防范意識(shí),樹立正確的投資理念,堅(jiān)持長期投資,促進(jìn)居民財(cái)富保值增值,推進(jìn)經(jīng)濟(jì)持續(xù)穩(wěn)健發(fā)展。

注 釋：

①數(shù)據(jù)來源:同花順財(cái)經(jīng)網(wǎng),2022中國資本市場報(bào)告,http://stock.10jqka.com.cn/20221231/c643983740.shtml,2022-12-31。