国外已有大量文献论述各类经济体的股权溢价特征，包括从行为经济学视角诠释股权溢价之谜。然而，在证券市场股权收益率决定因素的分析过程中依然蕴藏着大量的复杂性和不确定性，因此，不少文献涉及股权溢价成因的实证解析，如探究不同类型实体经济变量对股权溢价特征的影响以及传导途径等。与此同时，目前国内文献中虽然也有一些理论和实证研究试图剖析中国A股市场的股权溢价之谜，但相关研究的最终结论却大相径庭。值得注意的是，国内文献并未在一个较为系统的模型框架内分析中国资产市场股权溢价的基本特征。

本文在考虑货币流动性、总体税收以及一般物价水平等宏观经济变量对过剩消费比率继而消费行为习惯影响的基础上建构分析框架。与此同时，基于时间跨度为2001年1月至2012年6月的指标数据，运用DCC-GJR(1, 1)模型分析市场收益率与宏观经济变量之间的关联性；基于R. Mehra和E. C. Prescott(1985)经典模型对相对风险厌恶系数γ的时变性进行估计；以及在新建构的分析框架内完成上述系列宏观经济变量影响中国A股市场股权溢价特征的评析。文章也旨在使有关政府部门能在权衡各种复杂影响因素的前提下，采取有效措施进行必要的引导和调控，确保中国证券市场有序健康稳定发展目标的最终实现。

一 文献回顾

关于股权溢价的讨论，可以追溯于Mehra和Prescott(1985)的经典论文。其作者认为，阿罗—德布鲁经济学均衡模型不能解释现实中较高的股权溢价以及相对较低的无风险利率，且相对风险厌恶系数应位于0与10之间。

(一) 股权溢价之谜：行为经济学视角的诠释

一些有关股权溢价之谜的研究脱离了理性经济人的视角，转而分析经济人的非理性行为对资产定价的影响。在Barberis，Huang和Santos(2001)的模型中，经济人的效用不仅取决于消费，也取决于金融资产的波动，且投资者事前投资的业绩将影响当前投资时的风险偏好(如事前业绩较好，投资者将更加偏好风险，因为事前的业绩为其激进投资可能带来的损失提供了缓冲；而如事前业绩较差，该经济人将十分厌恶风险甚至改变投资策略，将更多的财富投资于低风险的债券)。因此，基于损失规避的决策机制产生了一种类似乘数效应的作用——当股利增加时，证券价格上升，此时经济人由于投资收益的增长其风险厌恶系数也会随之下降，从而股票价格得以进一步提高；股利减少时的情形与此完全相反。无独有偶，Benartzi和Thaler(1995)也考察了投资者厌恶损失对资产定价的影响，然而文章设定投资者的风险厌恶系数为一常数，因此尽管其模型也能解释为什么投资者为持有股权要求如此高的收益溢价，然而却未能解释美国高达6.18%的收益差异。Barberis, Huang和Santos(2001)的优点在于通过引入事前投资收益对投资者风险偏好的影响，推导出时变的风险厌恶系数，且这一风险偏好的变化明显异于Campbell和Cochrane(1999)的设定。因此，其模型很自然地维持了实际经济中可观察到的消费波动与投资收益波动之间的低相关性。X. Y. Zhou(2012)采用1926年至1990年期间纽约证券交易所股票和美国国债的回报率数据构建投资组合选择模型，严格诠释了Benartzi和Thaler的短视风险规避理论；其研究发现，除了个体的风险厌恶系数和持股时间长短之外，其损益平衡点的选择乃至货币幻觉同样会影响资产的优化配置和期末收益。

(二) 股权溢价成因的实证解析

资产价格与宏观经济的相互作用机制一直为经济学者所关注。汪昌云和汪勇祥(2007)讨论了资产定价与宏观经济波动之间的内在联系，认为已有的资产价格理论尽管使用了宏观经济学常用的代表性经济人的简化方法，然而其思维方式乃至具体的演绎仍属于微观经济学范畴。因此，作者指出发掘这两者之间的内在作用机制将有助于构建起从微观到宏观的一座桥梁，初步解决经济学中微观、宏观相对分离的状态。综述性评析显示，最近这些年相关文献对资产定价泡沫与金融危机的关注、资产价格波动与货币政策关系的理解已经初步显示了这种研究的趋势。然而，已有的研究尚不能在可控的条件下捕捉两者之间的关系，侧重资产定价的研究往往视宏观经济环境外生给定，而侧重宏观经济波动的研究又往往过分简化了对其框架内资产价格的决定的深入考察。但尽管如此，这些研究还是为我们进一步探索资产定价理论提供了有益的借鉴与参考。R.Kizys和C.Pierdzioch(2010)基于随机贴现因子模型，运用多元GARCH-M模型分析了美国经济周期和股权溢价之间的关联性。该文分别采用美国1965—2008年实时和修正后的工业产值月度数据测度经济周期，其结果显示，基于两者估算的美国证券市场股权溢价水平存在明显的差异。M.Bouaddi和M.Douchy (2010)指出，经典的C-CAPM模型将消费风险作为市场价格波动和投资者决策改变的唯一诱因，然而模型只有在假定一个与事实相悖的相对风险厌恶系数的情况下，才能解释股票市场的高预期超额回报率。他们在模型中引入其他宏观风险因素，在确保相对风险厌恶系数处于合理区间范围的前提下，重新解释了股权溢价、无风险利率及其波动之谜。此外，该研究结果还收获了相对风险厌恶系数和跨期替代弹性的时变特征。

(三) 中国证券市场股权溢价的初步诠释

刘仁和与陈柳钦(2005)估计的中国投资者相对风险回避系数远远大于10，即远大于Mehra和Prescott(1985)所认可的最高水平，证实了中国股市存在股权溢价之谜，并指出了解释中国股权溢价之谜的潜在研究路径。林鲁东(2007)使用HJ方差界检验了中国的股权溢价之谜，并比较了在CRRA、递归效用与习惯形成三种不同的效用函数下模型的定价能力。该研究发现：(1)中国不存在股权溢价之谜，也不存在无风险利率之谜；(2)相对于采用CRRA效用函数的模型框架，引入递归效用和习惯形成的模型具有较强的定价能力。作者认为，对上述结论的可能解释在于，较高的股权溢价来自于对消费风险的补偿，而较强的预防性储蓄动机抵消了借贷以增加当期消费的效应。朱波等(2009)基于1991年1月至2008年6月的数据，引入GARCH、EGARCH和跨期资本资产定价模型(ICAPM)实证分析了中国股票市场股权溢价的时变特征，结果表明市场的股权溢价呈现依时变化特征，但无法用GARCH-M和EGARCH-M所拟合的时变波动率进行解释。陈静和徐成贤(2011)构造了基于习惯形成和递归效用函数的消费—资产组合投资模型，发现在不同的投资者行为和消费习惯参数数值下，所得出的投资者相对风险规避系数是合理的，由此他们认为其构筑的消费投资组合模型在一定程度上成功解释了股票溢价之谜。

王大伟和王雪标(2008)分析了市场流动性、利率和通胀率等宏观因素对股票收益率的影响，部分结论与以往研究文献有所不同，如流动性溢价理论在早期中国股票市场并没有得到实证的支持。朱江(2009)分析了货币供应与通货膨胀对股权溢价的影响，指出真实数据显示的股权溢价远大于文献测算的合理值。他认为多种因素共同导致了这一现象，其中一个可能的因素是由超额货币供应引发的持续、不易被经济体察觉的隐性通货膨胀，继而证实了货币供应与股权溢价之间业已存在的长期关联性。可以看出，在研讨中国A股市场股权溢价之谜的过程中，分析不同实体经济变量对证券市场股权溢价特征的影响是一条可行且较为重要的路径。

二 影响股权溢价的宏观经济因素分析的模型框架

Campbell和Cochrane(1999)采用的效用函数包含外在习惯H_t，形如：

$ U\left( {{C_t},{H_t}} \right) = \frac{{{{\left( {{C_t} - {H_t}} \right)}^{1 - \gamma }} - 1}}{{1 - \gamma }} $

(1)

其中γ为Mehra和Prescott(1985)特别关注的消费者相对风险厌恶系数。随机贴现因子为：

$ {M_{t + 1}} = \beta {\left( {\frac{{{C_{t + 1}}}}{{{C_t}}}} \right)^{ - \gamma }}{\left( {\frac{{{\omega _{t + 1}}}}{{{\omega _t}}}} \right)^{ - \gamma }} $

(2)

其中β为主观贴现因子，${\omega _t} = \frac{{{C_t} - {H_t}}}{{{C_t}}}$为过剩消费比率。式(2)的对数化形式如下：

$ {m_{t + 1}} = \log \beta - \gamma {g_{t + 1}} - \gamma \log \frac{{{\omega _{t + 1}}}}{{{\omega _t}}} $

(3)

式中g_t+1为人均消费增长率。假设过剩消费比率的变动受诸多宏观经济变量f_i的影响，如货币流动性、税收及整体物价水平等，即$\log \frac{{{\omega _{t + 1}}}}{{{\omega _t}}} \equiv \sum\limits_{i = 1}^K {{\alpha _i}{f_{i,t + 1}}} $。式(3)可以表示成：

$ {m_{t + 1}} = \log \beta - \gamma {g_{t + 1}} - \gamma \sum\limits_{i = 1}^K {{\alpha _i}{f_{i,t + 1}}} $

(4)

假定股权回报和随机贴现因子的联合条件概率服从同方差的对数正态分布，借用Hansen和Singleton(1983)的研究结果：

$ {r_{t + 1}} + {m_{t + 1}} + \frac{1}{2}\left[ {\sigma _r^2 + \sigma _m^2 + 2Cov\left( {{r_{t + 1}},{m_{t + 1}}} \right)} \right] = 0 $

(5)

将式(4)代入式(5)得到，

$ \begin{array}{*{20}{c}} {{r_{t + 1}} + \log \beta - \gamma {g_{t + 1}} - \gamma \sum\limits_{i = 1}^K {{\alpha _i}{f_{i,t + 1}}} + \frac{1}{2}\left[ {Var\left( {{r_{t + 1}}} \right) + Var\left( {{m_{t + 1}}} \right)} \right]}\\ { + Cov\left( {{r_{t + 1}}, - \gamma {g_{t + 1}}} \right) + Cov\left( {{r_{t + 1}}, - \gamma \sum\limits_{i = 1}^K {{\alpha _i}{f_{i,t + 1}}} } \right) = 0} \end{array} $

(6)

对于无风险收益率r_f有，

$ {r_f} + \log \beta - \gamma {g_{t + 1}} - \gamma \sum\limits_{i = 1}^K {{\alpha _i}{f_{i,t + 1}}} + \frac{1}{2}Var\left( {{m_{t + 1}}} \right) = 0 $

(7)

利用式(7)，式(6)可变为：

$ {r_{t + 1}} - {r_f} + \frac{1}{2}Var\left( {{r_{t + 1}}} \right) = \gamma Cov\left( {{r_{t + 1}},{g_{t + 1}}} \right) + \gamma Cov\left( {{r_{t + 1}},\sum\limits_{i = 1}^K {{\alpha _i}{f_{i,t + 1}}} } \right) $

(8)

其中${r_{t + 1}} - {r_f} + \frac{1}{2}Var\left( {{r_{t + 1}}} \right)$为经Jensen不等式调整之后的股权溢价。

三 影响股权溢价的宏观经济因素的实证分析 (一) 分析参变量与数据样本

本文采用包含红利的中国A股市场回报率计算股权溢价${r_{t + 1}} - {r_f} + \frac{1}{2}Var\left( {{r_{t + 1}}} \right)$，其时序变化如图 1所示。

从图 1可以发现，2007年中国A股市场平均股权溢价高达84.16%(年率)，而2008年则为-88.31%(年率)。

遵循理论模型框架，实证分析中还需引入人均消费增长率(g)以及货币流动性、税收及整体物价水平等宏观经济变量的增长率(m₁, tax, cpi)。上述指标数据的时间跨度为2001年1月至2012年6月。原始数据(除特定说明外)均源自国家统计局年鉴、CEIC经济数据库(2012年7月)以及国泰安CSMAR金融数据库。

(二) 市场对数收益率与宏观经济变量之间的联动性分析

受Mohamed和Mohammed(2010)的启发，引入Scalar-BEEK(1, 1)、RiskMetrics (λ=0.94)以及DCC-GJR(1, 1)多元GARCH模型估算证券市场收益率与宏观变量之间的协方差。分析结果提示，采用DCC-GJR(1, 1)模型估算市场收益率与宏观变量之间的协方差最为合宜，由此估算的中国A股市场对数收益率与人均消费增长率等宏观经济变量之间的协方差如图 2和图 3所示。

图 2和图 3显示，中国A股市场对数收益率与人均消费及总体税收增长率之间存在此消彼长的负相关关系，而与货币流动性和物价水平变动率之间呈现出一致的正向关联性。

(三) 相对风险厌恶系数γ的估计：基于Mehra和Prescott经典模型的时变分析

在Mehra和Prescott(1985)的模型框架内，为了反映不同时期中国投资者相对风险厌恶系数γ的变化特征，引入时变参数动态回归(TVP)模型，形如：

$ \begin{array}{l} 量测方程:\;\;\;\;\;{r_{t + 1}} - {r_f} + \frac{1}{2}Var\left( {{r_{t + 1}}} \right) = {\gamma _{t + 1}}Cov\left( {{r_{t + 1}},{g_{t + 1}}} \right) + {\varepsilon _{t + 1}}\\ 状态方程:\;\;\;\;\;{\gamma _{t + 1}} = \psi \left( {{\gamma _t}} \right) + {\eta _{t + 1}} \end{array} $

(9)

参数γ_t+1的变动可能服从AR(1)形式、随机游走或带有漂移项的随机游走形式，ε_t+1和η_t+1分别是量测方程和状态方程的扰动项。基于式(9)，相对风险厌恶系数的估计结果如表 1和图 4所示。

表 1和图 4的估计结果均提示，中国投资者的相对风险厌恶系数在整个分析时段内几乎都超出Mehra和Prescott(1985)认可的γ∈(0，10)合理区间范围。与此同时，由于中国A股市场对数收益率与个体消费增长率之间呈现出与理论不相符合的负相关关系，从2006年12月起相对风险厌恶系数γ变为负数。

(四) 中国股权溢价的解释：系列宏观经济因素影响的分析视角

在式(8)基础上构筑VAR模型，其内生变量空间形如：

$ \left\{ {{r_{t + 1}} - {r_f} + \frac{1}{2}Var\left( {{r_{t + 1}}} \right),Cov\left( {{r_{t + 1}},{g_{t + 1}}} \right),Cov\left( {{r_{t + 1}},ta{x_{t + 1}}} \right),Cov\left( {{r_{t + 1}},{m_{1,t + 1}}} \right)} \right\} $

(10)

根据不同滞后阶数的F检验结果，可以知道无约束VAR模型的最优滞后阶数为。^①继而进一步确定VAR模型中所包含的长期均衡关系数量，结果如表 2。

表 2的检验结果显示，VAR模型存在长期均衡关系。运用逐渐增加约束条件的方法得到特征向量的具体形式，结果如表 3。

由表 3确定的中国股权溢价与相关宏观经济变量的长期均衡关系为：

$ \begin{array}{l} {r_{t + 1}} - {r_f} + \frac{1}{2}Var\left( {{r_{t + 1}}} \right) = & 7.170\;0\;Cov\left( {{r_{t + 1}},{g_{t + 1}}} \right) - 8.727\;5\;Cov\left( {{r_{t + 1}},ta{x_{t + 1}}} \right) \\ & + 5.750\;3Cov\left( {{r_{t + 1}},{m_{1,t + 1}}} \right) \end{array} $

(11)

为了进一步检验式(11)分析结果的可靠性，重新构筑VAR模型。内生变量空间形如，{r_t+1-r_f+$\frac{1}{2}$Var(r_t+1), Cov(r_t+1, g_t+1), Cov(r_t+1, m_1，t+1), Cov(r_t+1, cpi_t+1)}。同样的估计方法表明VAR模型存在长期均衡关系，特征向量的具体形式如表 4所示。

由表 4确定的中国股权溢价与相关宏观经济变量的长期均衡关系为：

$ \begin{array}{l} {r_{t + 1}} - {r_f} + \frac{1}{2}Var\left( {{r_{t + 1}}} \right) = & 8.300\;0\;Cov\left( {{r_{t + 1}},{g_{t + 1}}} \right) + 5.880\;0\;Cov\left( {{r_{t + 1}},{m_{1,t + 1}}} \right) \\ & + 476.81\;Cov\left( {{r_{t + 1}},cp{i_{t + 1}}} \right) \end{array} $

(12)

从上述式(11)和式(12)的估计结果中可以发现，由于考虑了货币流动性、总体税收以及一般物价水平等宏观经济变量对过剩消费比率继而消费行为习惯的影响，投资者相对风险厌恶系数γ分别为7.170 0和8.300 0，落于Mehra和Prescott(1985)认可的合理区间(0，10)之内，在一定程度上成功解释了中国A股市场——新兴和转轨市场的股权溢价特征。

四 结果分析

基于Mehra和Prescott(1985)经典模型的研究范式，由于中国A股市场的对数收益率与个体消费增长率之间呈现出与理论不相符合的负相关关系，从2006年12月起其相对风险厌恶系数γ变为负数；与此同时，如在考虑货币流动性、总体税收以及一般物价水平等宏观经济变量对过剩消费比率继而消费行为习惯影响的基础上重构分析框架，估计的投资者相对风险厌恶系数就会落于合理区间(0，10)之内，在一定程度上成功解释了中国A股市场的股权溢价特征。

论及中国A股市场收益率与个体消费增长率之间呈现出与理论不相符合的负相关关系，究其内在原因可能包括：(1)中国A股市场有异于成熟发达资本市场，具有新兴与转轨市场的特征，在考察期内价格波动频繁且幅度较大，直接导致不同时期股权溢价水平呈现明显的差异性，继而引致Cov(r_t+1, g_t+1)为负。(2)由于消费增长对未来的收入和社会保障风险过于敏感，因此经济人的消费行为将偏离随机平滑趋势，与资产市场收益率(预期财富变动)负相关。(3)γ为负，本身也说明了从理性预期角度来看，原初的资产定价方程系统被错误地设定，投资者由理性的风险规避者变为非理性的风险追逐者。(4)在完全市场假说下，经济人都能充分利用证券市场分散所有的异质性风险，此时每个人的消费都与社会总体消费水平呈现固定的比例关系。但是，将代表性经济人的消费等同于平均消费实际上是明显忽略了个体之间存在的异质性。(5)由于金融摩擦使市场交易受限，部分投资者只能在固定收益类市场进行交易，继而导致经济人的消费增长与股权收益率之间呈现出负相关关系。此外，因消费者的习惯会受过往消费水平的影响——“棘轮效应”，所以在传统效用函数中引入消费行为习惯将更为合宜。

论及货币流动性、总体税收以及一般物价水平等宏观经济变量与证券市场股权溢价之间的关联性，(1)消费者可以将手中的货币流动性用于股票投资，当然股票投资的本质是将资金借贷于企业生产，CPI上升的可能性会随之增大，因此Cov(r_t+1, cpi_t+1)和Cov(r_t+1, m_{1, t+1})为正存在一定的合宜性。(2)在Handbook of Macroeconomics一书中，J.Campbell题为“Asset Prices, Consumption and the Business Cycle”的论文指出，绝大多数资产定价模型直接考察投资者的消费，却从来没有分析消费从何处来。消费的资源显然来自于企业的生产，且经济人不仅是消费者，同时也是生产者。因此，企业的生产行为对消费者的消费、储蓄以及投资行为会产生重要影响，系列研究成果表明货币流动性、总体税收、工业投资以及一般物价水平等宏观经济变量都可被用来预测股票市场的收益。(3)货币政策的改变会导致国内货币流动性的不稳定，继而通过居民的财富效应渠道引发资产市场价格的波动。此外，(4)如政府提高税收，经济运行中的总体资金就会相对偏紧，继而对证券市场股权溢价产生负面影响。(5)多年来，中国经济运行面临的通货膨胀和通货紧缩的压力同样显著，这是一种结构性矛盾，致使持有房地产、大宗原材料等不可再生或低供给弹性产品已经成为分享中国经济高速增长好处更为直接的途径。在这样一个大的经济背景之下，考察A股市场股权溢价与货币流动性、总体税收以及一般物价水平等宏观因素之间存在的关联性将彰显其特别的重要意义。

五 总体结论与一些策略提示

实证研究结果提示，在考虑货币流动性、总体税收以及一般物价水平等宏观经济变量对过剩消费比率继而消费行为习惯影响的分析框架中，估计的投资者相对风险厌恶系数落于合理区间(0，10)之内，修正了基于传统CRRA效用函数得出的与事实相悖的γ值，在一定程度上成功解释了中国A股市场的股权溢价特征。

总体上说，中国股票市场是一个新兴与转轨市场，在富有朝气和活力的同时，其股权风险溢价的波动性也相对较大。本文的实证分析旨在力求使投资者对中国股票市场十多年来的市场表现和特征有一个清晰的认识，通过对货币流动性、总体税收、工业投资以及一般物价水平等宏观经济因素的探究正确把握市场的走势。同时，相关研究成果也可以为企业制定最优的融资决策提供一定的帮助。

此外，监管部门应正确引导市场投资者的行为，纠正有悖于符合成熟发达市场要求的一些政策法规，以有利于中国证券市场的健康稳定发展。