泡沫和危机中的财富再分配（二）

4000萬A股賬戶的秘密：爲什麼99%的股民一直在虧錢？

泡沫与崩溃

投资技巧

财富不平等

市场参与

作者链接打开覆盖面板

3.机构背景和数据描述

过去二十年，中国股市取得了长足的发展。截至 2015 年 6 月，中国两家证券交易所上海证券交易所 (SSE) 和深圳证券交易所 (SZSE) 的总市值超过 10 万亿美元，仅次于美国。尽管取得了前所未有的发展，但中国股市与其他发展中市场仍有许多共同之处。例如，中国股市仍然以散户投资者为主；根据上海证券交易所发布的官方统计数据，散户交易占 2015 年总交易量的 85% 以上（我们在数据中证实了这一点）。鉴于中国股市与其他发展中市场之间存在惊人的相似性（在散户所有权、交易活动、监管环境等方面），我们相信我们的研究结果对新兴经济体具有更广泛的影响。因此，我们的研究为理解这些动荡时期家庭经历的差异性提供了有用的第一步。

3.1数据来源和统计摘要

我们从上海证券交易所获取每日管理数据，这些数据涵盖了约 4000 万个账户的整个投资者群体。更具体地说，我们的账户级数据由中国证券登记结算公司 (CSDCC) 编制，并在每个交易日开始时发送给交易所。这些数据保存在交易所的内部服务器上，用于记录保存。与之前研究中使用的数据相比，我们的监管簿记数据具有两个重要优势。首先，我们的数据包含公司层面的个人账户持股和交易记录，频率为每日。12其次，我们样本中所有投资者的持股量加起来正好等于每家公司的总可交易股份数；我们样本中的买入交易和卖出交易加起来也等于交易所的每日交易量。

为了便于计算和展示，我们将样本中的 4000 万个账户汇总到不同的投资者组中。从最广泛的层面上讲，我们将所有账户分为三类：家庭、机构和公司拥有的账户。（账户类型和所有权信息可在我们的管理数据中直接观察到。）最后一类包括其他公司的交叉持股和政府支持实体的所有权。根据账户价值（定义为上海和深圳证券交易所的股票持有量和账户中的现金总和），家庭账户进一步分为四组，其界限如下：低于 50 万元人民币（WG1）、50 万至 300 万元人民币（WG2）、300 万至 1000 万元人民币（WG3）和高于 1000 万元人民币（WG4）。十三

对于 2014 年 7 月之前的家庭账户，分类是在 2014 年 6 月 30 日进行的，基于我们样本开始前一年（即从 2013 年 7 月到 2014 年 6 月）的最大投资组合价值，然后在整个样本期间保持不变。换句话说，泡沫破灭期间的财富波动不会影响家庭的分组。对于 2014 年 7 月之后开设的账户，我们每六个月将这些新进入者归入相同的四个财富组。例如，对于 2014 年 7 月至 12 月之间开设的账户，我们根据 2014 年 7 月至 12 月之间的最大账户价值将它们分为四组。

面板 A表 1报告了所有投资者群体的账户价值、资本权重和交易量的汇总统计。2014 年 7 月 1 日，上交所投资者合计持有 13 万亿元人民币的市值，这一数字在 2015 年 6 月 12 日升至峰值 34 万亿元，并在 2015 年底下降至 24 万亿元。平均而言，企业持有 64% 的市值，机构持有 11%，家庭持有剩余的 25%。尽管企业占据了大部分市场份额，但他们很少交易，仅占交易量的 2%；相比之下，散户投资者贡献了每日交易量的 87%。机构占剩余的 11%。在家庭部门，四大财富群体分别占我们样本中所有家庭的 85%、12.5%、2% 和 0.5%。在我们的样本开始时（2014 年 7 月），四个家庭群体（按股权财富递增顺序）的资本份额分别为 29%、29%、16% 和 26%；在我们的样本结束时，相应的数字分别为 22%、29%、17% 和 32%。这四个家庭群体在此期间的交易量占比为 21.1%、26.6%、15.9%、23.0%，与他们的资本份额大小相似。这表明，不同股权财富群体的家庭 a) 具有相似的交易倾向，并且 b) 产生相似的交易成本（因此交易成本的差异不太可能解释其回报的记录差异）。

表 1.统计摘要

面板A、B和C显示了泡沫破灭时期不同投资者群体的账户价值、交易量和初始投资组合倾向的汇总统计数据。整个投资人群分为三大类：家庭、机构和公司。在家庭部门中，投资者根据其总账户价值（上海和深圳证券交易所的股票持有量+现金价值）进一步分为四组；WG1至WG4包括总账户价值分别属于<50万、50万-300万、300万-1000万和>1000万范围的投资者。面板A报告了账户价值和交易量的汇总统计数据（以十亿人民币为单位）。初始账户价值和资本权重是在2014年7月1日计算的。平均账户价值和交易量指的是我们整个样本期间的时间序列平均值。面板B显示了我们样本开始时不同家庭财富群体的投资组合风格。具体来说，我们根据贝塔系数、公司规模 (size) 和账面市值比 (bm) 对每个家庭组的股票水平投资组合权重进行回归分析，这些权重由整个家庭部门的投资组合权重调整。面板 C 显示了每个家庭组以及基金经理 (共同基金加对冲基金) 的每周交易成对相关性，定义为个股净交易量除以可交易股票数量，在我们的样本期内取平均值。

面板 D 使用 2014 年中国家庭跟踪调查（CFPS）调查的数据以及皮凯蒂、杨和祖克曼（PYZ，2018）对中国总财富分配的估计，提供了股权财富与总财富之间的近似映射。前三列展示了不同财富等级的家庭股票市场参与率。第 (1) 列显示使用 CFPS 数据估计的参与率，第 (2) 和 (3) 列报告了使用公式 (1) 计算的来自每个财富等级的中国股权投资者的比例。接下来的三列显示了家庭总财富与其股权财富之间的近似映射。第 (4) 列显示了财富分配的阈值，取自 PZY（2018）。第 (5) 列使用 CFPS 数据报告了每个财富等级投资于风险金融资产的平均总财富比例。然后，第 (6) 列显示了我们通过将第 (4) 列乘以第 (5) 列得出的在每个财富阈值下风险金融资产的估计值。对于财富分布最顶层 0.1% 和 0.01% 的家庭，鉴于 CFPS 中的观测值较少，我们从最顶层 1% 的群体中推断出风险金融资产的参与率和投资组合权重。

面板 A. 账户价值和交易量
	家属	机构	兵团	工作组1	工作组2	工作组3	WG4
初始总持股量（B）	3048	1496	8898	880	869	491	808
初始资本权重	22.7％	11.1％	66.2%	6.5％	6.5％	3.7％	6.0％
平均总持股量（B）	5797	2567	14386	1322	1640	1002	1834
平均资本权重	25.1％	11.3%	63.6％	5.9％	7.1％	4.3%	7.8％
期末总持股量（B）	6436	3114	15948	1414	1835	1106	2082
期末资本权重	25.2％	12.2％	62.5％	5.5％	7.2%	4.3%	8.2%
家庭资本权重
一开始 (2014年7月1日)				28.9％	28.5％	16.1％	26.5％
巅峰之作（2015年6月12日）				20.4％	27.8％	17.8％	34.0％
截至 2015 年 12 月 31 日				22.0％	28.5％	17.2％	32.3%
账户数量百分比				84.9％	12.6％	1.9％	0.5％
日均交易量（B）	376	50	8	91	115	69	100
平均成交量份额	86.6％	11.7％	1.7％	21.1％	26.6%	15.9％	23.0％

面板 B. 初始投资组合风格倾斜：对股票特征进行初始过度投资组合权重回归
	ω 0  × 100
	工作组1	工作组2	工作组3	WG4	WG4-WG1
测试版	0.001	0.010***	0.008***	-0.017**	-0.018**
	[0.19]	[3.71]	[2.83]	[-2.28]	[-2.06]
尺寸	-0.006***	-0.004***	0.002	0.010***	0.016***
	[-3.53]	[-4.03]	[1.60]	[3.49]	[4.80]
马来亚	0.045***	0.016***	-0.009***	-0.060***	-0.105***
	[10.09]	[5.78]	[-2.86]	[-8.13]	[-12.15]
没有。观察。	947	947	947	947
R2​	0.098	0.057	0.018	0.071

面板 C. 交易的成对相关性
	工作组1	工作组2	工作组3	WG4	MF 和 HF
工作组1	1
工作组2	0.61	1
工作组3	0.24	0.56	1
WG4	-0.27	-0.26	0.02	1
MF 和 HF	-0.26	-0.28	-0.26	-0.03	1

面板 D. 不同财富群体的股票市场参与度和股票财富
	股票市场参与			风险金融资产投资
	（1）	（2）	（3）	（4）	（5）	（6）
财富百分位数	参与率	% 股票 投资者	累计 库存百分比	财富门槛	风险金融资产的平均权重	（4）×（5）
p0-p50	1.4％	16.2％	16.2％	0	23.7％	0
p50-p60	2.6%	6.2%	22.4％	84,932	16.9％	14,371
p60-p70	3.6％	8.6%	30.9％	115,449	5.5％	6,401
p70-p80	7.1％	16.7％	47.6％	158,650	6.9％	10,892
p80-p90	8.0％	18.9％	66.5％	236,027	8.8％	20,878
p90-p100	14.3%	33.6％	100％	420,197	9.4％	39,454
前 5%	14.8％	17.4％		1,102,608	8.3%	91,564
前 1%	15.2％	3.6％		2,979,431	10.2％	302,435
前 0.1%	15.2％	0.4％		7,988,140	10.2％	810,857
前 0.01%	15.2％	0％		67,744,170	10.2％	6,876,546

我们还获得了 2012 年 1 月至 2014 年 6 月期间投资者持股和交易的完整管理记录，在此期间，中国股市相对平静。（在线附录图 A1 绘制了 2012 年 1 月至 2015 年 12 月的上证综合指数。）我们按照上述方法，基于 2011 年 12 月底的个人账户价值，将此平静时期的所有家庭（约 4000 万个账户）分为四个财富组。四个财富组（从小到大）约占样本所有家庭的 75%、20%、4.5% 和 0.5%。就总股权财富而言，四个财富组在此期间平均持有价值 5750 亿、7700 亿、7940 亿、6730 亿元人民币的股票，占整个家庭部门的 20.3%、27.4%、28.3% 和 24%。

面板 B表 1显示了不同财富组别家庭的投资组合风格倾向，面板 C 报告了不同投资者组别之间交易的成对相关性（定义为每个家庭组别以及专业基金经理的每周个股交易量除以可交易股票数量，在我们的样本期内取平均值）。我们将在在线附录第 1.1 节中更详细地讨论这些汇总统计数据。

3.2数据限制

我们的数据也存在一些局限性。首先，我们没有观察家庭在其他市场（如房地产和银行储蓄产品）的财富配置。尽管直接持有股票只是家庭总财富的一个组成部分，但总财富和股票财富很可能呈正相关。北京大学社会科学调查研究所 2014 年进行的中国家庭跟踪调查 (CFPS) 的数据证实，在中国经济的市场参与者中，总财富与股票财富之间的相关性为 0.46，总财富对股票账户价值的弹性为 0.15。14

我们还利用 2014 年 CFPS 数据和中国家庭财富分配估计值，绘制了中国家庭持有的股权财富分布与其总净财富分布之间的近似映射。Piketty 等人（2019 年）（如图所示表 1面板 D，在线附录第 1.2 节中描述）。这里有两个事实值得指出。首先，股票市场参与者来自整个家庭财富分布。例如，近一半的股票投资者来自财富分布的底层 80%。其次，鉴于股权财富与总净资产之间存在正相关性，股权财富分布（本文的重点）中的 0.5% 阈值大致对应于总财富分布中的 0.1-0.01% 截止值。

第二，与此相关的是，我们没有观察家庭持有股票共同基金的情况。这对于我们的目的来说不是一个主要问题，因为在我们的样本期内，共同基金持有股票市场的 3%，占交易量的不到 3%（相比之下，散户投资者贡献了近 90% 的交易量）。第三，我们没有个人账户保证金借入的信息。然而，这并不影响我们计算不同投资者群体以人民币计算的收益和损失。最后，我们没有观察股指期货的持有和交易。然而，期货市场由少数大型机构主导，因此对大多数中国家庭投资者影响不大。

4.泡沫破灭时期的财富再分配

从概念上讲，每个投资者（或投资者群体）的期末股市财富可以分解为四个部分：a）样本开始时的初始股票持股量；b）样本期内流入和流出股市的资本流量（即通过交易）；c）买入并持有策略后初始持股产生的收益和损失（等于初始持股量乘以随后的累计收益）；d）资本流动产生的收益和损失（为每一元人民币投资乘以其相应的从投资日起至2015年底的累计收益之和，见等式（5））。

值得注意的是，买入并持有策略（对应上文的 c）部分）不是零和游戏。例如，在经典的CAPM框架中，所有投资者都持有市场投资组合并获得市场回报，平均而言为正。换句话说，随着市场价值的增长，c）部分对所有投资者来说都是正的。在我们的数据中，家庭群体在 2014 年 7 月初持有类似的股票投资组合，因此其初始持股产生的收益和损失几乎没有变化（这主要取决于我们样本期间的市场回报）。相比之下，主动交易（对应上文的 d）部分）是零和游戏——如果有人买入，其他人就会卖出。换句话说，如果流量（或交易）总计为零，则流量产生的收益总计为零。（实际上，由于股票发行和非流通股转换为流通股，投资者交易总计并不总是为零。）

因此，在本文中，我们重点关注家庭交易活动（上述分解中的成分 d）带来的收益和损失，并从财富再分配的角度对其进行解释。更具体地说，我们采用两个基准来评估家庭的交易活动及其随之而来的收益和损失。第一个基准是买入并持有的投资者，其初始持股量与相关家庭组相同。第二个基准假设家庭组的交易与其初始资本权重成正比。

4.1不同投资者群体的资本流动

我们首先将每个投资者组与股票市场中初始持股相同的买入并持有的投资者进行比较；也就是说，我们关注每个投资者组的交易活动。投资者组g在第 t天对每只股票s的交易（或资金流入）计算为第t天结束时的股票持有价值减去第t -1天结束时的股票持有价值乘以t 天的股票回报率：15（1）

对市场上所有股票进行总结，我们得到（2）

根据计算，所有投资者部门的总资本流量等于市场上流通股数的总增加额减去分配给投资者的现金股息（后者约为0.6万亿元）。在我们的样本期内（2014年7月至2015年12月），市场上流通股数的总增加额为2万亿元，其中1.5万亿元来自企业（主要是国有企业）持有的限制性股票转换为流通股，其余0.5万亿元来自IPO、SEO和可转换债券的转换。

图 1显示了投资者部门（家庭、机构和公司）每日累计资本流动的解剖图。从 2014 年 7 月 1 日到 2015 年 6 月 12 日，家庭部门累计流入 1.1 万亿元人民币，而其他两个部门累计流入分别 800 亿元和 -1300 亿元。家庭部门流入持续上升，直到 2015 年 6 月 29 日达到 1.3 万亿元人民币的峰值。此后不久，家庭部门开始向公司（主要是政府支持的投资工具）出售其持有的股票。在中国股市经历了历史上最严重的崩盘之一之后，这些政府相关实体按照市场监管机构的指示“维持”市场。截至 2015 年 12 月底，相对于 6 月 12 日的市场峰值，公司累计流入 9500 亿元人民币，而家庭部门流出 8000 亿元。

1. 下载：下载高分辨率图片（489KB）
2. 下载：下载全尺寸图片

图 1

然后，我们放大家庭部门的资本流动（特别是家庭部门内不同财富群体之间的资本流动）。上图图 2显示了按账户财富排序的四个家庭组的每日累计资金流。在繁荣时期，账户价值和资金流之间存在正向单调关系。在繁荣时期，财富最高组的家庭将最多的资金分配给股市，而财富最低组的家庭则减少在股市的敞口。另外两组家庭介于两者之间。在 2015 年 6 月 12 日的市场高峰期，四个家庭组（从最小到最大）的累计资金流向股市分别为 -1280 亿元、2800 亿元、2820 亿元和 7090 亿元人民币。高峰过后不久，富人迅速退出市场，将股票一部分卖给小家庭，一部分卖给公司。在 2015 年 6 月至 12 月的萧条时期，四个组的累计资金流分别为 320 亿元、-1370 亿元、-1960 亿元和 -4730 亿元人民币。

1. 下载：下载高分辨率图片（1001KB）
2. 下载：下载全尺寸图片

图 2

流量构建方式的一个潜在问题是，四个家庭组一开始的股票财富总额就不同。即使所有家庭都有相同的交易倾向，我们也可能机械地观察到不同的交易活动，因为他们在股票市场的初始财富不同。为了解决这个问题，我们采用了第二个基准，即比例交易基准，其中我们将每个家庭组的交易活动与家庭部门总交易的一部分进行比较，其中该部分与所讨论家庭组的初始股票财富份额成比例。例如，在我们样本开始时，顶级财富组占家庭部门总股票财富的 26.5%，然后我们每天用顶级财富组的交易活动减去家庭部门总交易的 26.5%。我们将这个差值称为调整后的流量。家庭组g在股票s上的调整后流量定义为：（3）$𝑎𝑑𝑗\_𝑓𝑙𝑜{𝑤}_{𝑔,𝑠,𝑡}=𝑓𝑙𝑜{𝑤}_{𝑔,𝑠,𝑡}-{𝜔}_{𝑔}\sum _{𝑔}𝑓𝑙𝑜{𝑤}_{𝑔,𝑠,𝑡},$在哪里${𝑤}_{𝑔}$是家庭组g在股票市场的初始财富权重，四组的总和为 1。因此，调整后的流动量可以捕捉每只股票的过量流入和流出，并且根据构造，每天各家庭组的总和为零。对市场上的所有股票进行总结，我们得到（4）$𝑎𝑑𝑗\_𝑓𝑙𝑜{𝑤}_{𝑔,𝑡}=\sum _{𝑠}𝐴𝑑𝑗\_𝑓𝑙𝑜{𝑤}_{𝑔,𝑠,𝑡}.$

底部面板图 2显示了不同家庭群体对市场的累计调整后资金流。同样，账户价值和调整后资金流之间存在正向单调关系。在泡沫时期，最富裕的家庭群体是股票的净买家，而较小的家庭群体是股票的净卖家。最富裕群体（WG4）和第二富裕群体（WG3）的累计调整后资金流分别在 2015 年 6 月 8 日和 5 月 25 日达到峰值，分别为 4110 亿元和 1080 亿元人民币，这发生在市场高峰（2015 年 6 月 12 日）的几周前。6 月 12 日，按账户财富递增顺序，四个群体的累计调整后资金流分别为 -4600 亿元、-450 亿元、980 亿元和 4060 亿元。较富裕的群体在市场高峰后不久退出市场。在短短两个多月的时间里，从6月12日到8月26日，上证综指从5166点的高点跌至2927点的低点。在此期间，四组家庭的调整流量分别为3280亿、1170亿、-790亿、-3650亿。随后市场反弹，于2015年12月31日收盘于3539点。从高点到样本结束，四组家庭的累计调整流量分别为2570亿、830亿、-710亿、-2680亿。

4.2 .流量产生的收益和损失

在记录了家庭的流动模式之后，我们量化了由此产生的收益和损失。我们关注的是人民币收益和损失——最终对投资者来说重要的数量——而不是投资组合的回报，因为在我们的样本期内，投资于股市的资本量波动很大。如果投资资本量和随后的投资组合回报相关，时间序列平均投资组合回报可能是一个误导性的统计数据，它不能反映投资者的实际经验（迪切夫，2007）（话虽如此，我们将在下一节分析投资组合的回报，以更好地控制常见的风险敞口。）更具体地说，为了追踪样本中的财富再分配，我们通过将当天之前某只股票的每日流量（实际流量和调整后的流量）与当天之前的股票回报相结合，计算出每个家庭组截至某一天的股票特定流量产生的收益。然后，我们将家庭投资组合中所有股票的收益加起来，得出每个家庭组的总收益和损失。我们的计算不依赖于任何关于持有期限的假设，而是反映投资者通过交易获得的实际人民币收益和损失。16更正式地，我们将组g截至第t天的累计流量生成收益定义为（5）$𝑐𝑢𝑚\_𝑓𝑙𝑜𝑤\_𝑔𝑒𝑛\_𝑔𝑎𝑖𝑛{𝑠}_{𝑔,𝑡}=\sum _{𝑠}\sum _{𝜏\le 𝑡}𝑓𝑙𝑜{𝑤}_{𝑔,𝑠,𝜏}\times 𝑟𝑒{𝑡}_{𝑠,𝜏,𝑡}$在哪里$𝑓𝑙𝑜{𝑤}_{𝑔,𝑠,𝜏}$是当日g组对股票s的资金流量$𝜏$， 和$𝑟𝑒{𝑡}_{𝑠,𝜏,𝑡}$股票的累计回报率是$𝜏$和t。类似地，累积调整流生成增益定义为（6）$𝑐𝑢𝑚\_𝑎𝑑𝑗\_𝑓𝑙𝑜𝑤\_𝑔𝑒𝑛\_𝑔𝑎𝑖𝑛{𝑠}_{𝑔,𝑡}=\sum _{𝑠}\sum _{𝜏\le 𝑡}𝑎𝑑𝑗\_𝑓𝑙𝑜{𝑤}_{𝑔,𝑠,𝜏}\times 𝑟𝑒{𝑡}_{𝑠,𝜏,𝑡}.$

图 3显示了四个家庭组累计流量（上图）和累计调整流量（下图）产生的收益。基于整个时期的未调整流量，四个家庭组的累计收益分别为 -250B、-42B、44B 和 254B。基于调整流量的相应数字分别为 -252B、-44B、43B 和 252B。17相对于我们样本开始时各群体的总账户价值，这种财富再分配意味着底层 85% 家庭的初始账户价值损失 28%，而顶层 0.5% 家庭的初始账户价值净增 31%。18

1. 下载：下载高分辨率图片（856KB）
2. 下载：下载全尺寸图片

图 3泡沫破灭时期家庭的流量产生收益。该图显示了家庭部门不同财富群体的累计流量产生收益。上图显示流量产生的收益/损失，下图显示调整后的流量产生的收益/损失。根据家庭总账户价值（上海和深圳证券交易所的股票持有量 + 现金价值），将家庭分为四组，截止值为 500、3000 和 1000 万元人民币。WG1 包括账户价值低于 50 万元的投资者，WG4 包括账户价值大于 1000 万元的投资者。我们通过将股票的每日流量乘以随后的股票回报（直到当天），然后将截至当天的所有天数和家庭投资组合中的所有股票相加，来计算每个家庭组的累计（调整后的）流量产生收益（见方程（5）和 （6）资本利得以十亿人民币计算。

一个自然而然的问题是，这种财富再分配有多少是由于资本流入和流出股市造成的，又有多少是由于投资组合构成的异质性造成的。为了量化市场层面的资金流动的影响，我们假设投资于股票的每一元人民币都跟踪市场指数。然后，市场层面的资金流动产生的收益被计算为每日资金流动与随后的市场回报的乘积。具体而言，对于投资者组g来说，截至第t天，市场层面资金流动带来的累计资金流动收益等于（7）$𝑐𝑢𝑚\_𝑓𝑙𝑜𝑤\_𝑔𝑒𝑛\_𝑔𝑎𝑖𝑛{𝑠}_{𝑔,𝑡}^{𝑚𝑘𝑡}=\sum _{𝜏\le 𝑡}𝑓𝑙𝑜{𝑤}_{𝑔,𝜏}\times 𝑟𝑒{𝑡}_{𝜏,𝑡}^{𝑚𝑘𝑡}$在哪里$𝑓𝑙𝑜{𝑤}_{𝑔,𝜏}$是集团g当日的市场层面资金流量$𝜏$， 和$𝑟𝑒{𝑡}_{𝜏,𝑡}^{𝑚𝑘𝑡}$累计市场回报率是$𝜏$和t。类似地，累积调整流生成增益计算为（8）$𝑐𝑢𝑚\_𝑎𝑑𝑗\_𝑓𝑙𝑜𝑤\_𝑔𝑒𝑛\_𝑔𝑎𝑖𝑛{𝑠}_{𝑔,𝑡}^{𝑚𝑘𝑡}=\sum _{𝜏\le 𝑡}𝑎𝑑𝑗\_𝑓𝑙𝑜{𝑤}_{𝑔,𝜏}\times 𝑟𝑒{𝑡}_{𝜏,𝑡}^{𝑚𝑘𝑡}$

顶部面板图 4显示了按账户价值排序的四个家庭组的市场层面累计流量产生的收益：在这一年半期间，四个家庭组分别累计总资本收益为 -1180 亿美元、-280 亿美元、160 亿美元和 840 亿美元。在调整了与该组初始资本权重成比例的流量部分后，底部面板图 4显示了四个家庭组相应的累计调整后流动收益：分别为 -1040 亿、-150 亿、230 亿和 960 亿。总而言之，最大和最小家庭组之间的总财富再分配（1000 亿/2500 亿）中约 40% 归因于整个市场的流入和流出，而其余 60% 归因于投资组合构成的异质性。19

1. 下载：下载高分辨率图片（813KB）
2. 下载：下载全尺寸图片

图 4泡沫破灭时期市场层面的资金流收益。该图显示了家庭部门不同财富群体在市场层面累计的资金流收益。上图显示资金流收益/损失，下图显示调整后的资金流收益/损失。根据家庭总账户价值（上海和深圳证券交易所的股票持有量 + 现金价值）将家庭分为四组，截止点为 50 万元、300 万元和 1000 万元人民币。WG1 包括账户价值低于 50 万元的投资者，WG4 包括账户价值高于 1000 万元的投资者。我们通过将每个家庭组的每日市场资金流与随后的市场回报（截至当天）相乘，然后将截至当天的所有天数相加，来计算每个家庭组的市场层面累计（调整后的）资金流收益（见方程（7）和（8）资本利得以十亿人民币计算。

为了便于比较，表 2面板 A1 和 A2 列出了上述四组家庭在不同时期的资本流动和流动收益。我们进一步将家庭账户分为两类：样本开始时存在的账户和样本期间开立的账户；我们将前者称为“现有账户”，后者称为“新进入者”。在线附录表 A2 分别显示了这两类账户的流动模式和流动收益。有两点值得指出。首先，毫不奇怪，现有账户整体上会出售其持有的股票，而新进入者则会在这 18 个月期间增加其持有的股票。这与最近的发现一致，即高市场回报往往会吸引新进入者进入股市（例如，Kaustia 和 Knüpfer，2012 年）。其次，现有账户和新进入者表现出一个共同的模式：在任何一个类别中，相对于较小的账户，较大的账户在繁荣时期增加了其风险股票持有量，而在萧条时期减少了其股票持有量。面板A2进一步显示，现有账户贡献了前0.5％和后85％家庭之间总财富再分配的约三分之二，而新进入者贡献了剩余的三分之一。

表 2.资本流动和流动产生的收益摘要

表格A面板显示了泡沫破灭时期不同家庭财富组别的资金流（面板A1）和资金流产生的收益（面板A2）。在家庭部门中，投资者根据其总账户价值（上海和深圳证券交易所的股票持有量+现金价值）分为四组；WG1至WG4分别包括总账户价值在<500K、500K-3M、3M-10M和>10M范围内的投资者。作为比较，面板A3显示了我们的主要样本前两年半（201201年至201406年）各家庭财富组别的累计资金流产生的收益，在此期间市场相对平静。

面板 B 报告了家庭、机构和企业三个部门以及共同基金和国有企业的总资本流动（面板 B1）和流动收益（面板 B2）。资本流动和流动收益均以十亿元人民币计算。

空单元格	工作组1	工作组2	工作组3	WG4
面板A1. 资本流动（十亿人民币）
繁荣时期（140701-150612）
流入市场	-128	280	282	709
调整流入市场的流量	-460	-45	98	406
萧条期（150612-151231）
流入市场	三十二	-137	-196	-473
调整流入市场的流量	257	83	-71	-268
整个时期（140701-151231）
流入市场	-96	142	86	236
调整流入市场的流量	-203	三十八	二十七	138
面板A2. 泡沫破灭时期的资本流动收益：2014年7月-2015年12月（十亿人民币）
流量生成收益（总计）	-250	-42	四十四	254
adj-flow-gen 收益（总计）	-252	-44	43	252
市场层面的流量收益	-118	-28	16	84
市场层面的 adj-flow-gen 收益	-104	-15	23	96
面板A3. 平静市场条件下的流量产生收益（十亿人民币）
2012年 1月 - 2013年 6月
流量生成收益（总计）	-35	-16	-8	8
adj-flow-gen 收益（总计）	-27	-1	8	21
2012 年 7 月 - 2013 年 12 月
流量生成收益（总计）	-12	-17	-13	-1
adj-flow-gen 收益（总计）	-6	-5	0	10
2013年 1月 - 2014年 6月
流量生成收益（总计）	-23	-20	-14	1
adj-flow-gen 收益（总计）	-14	-4	3	15
	家属	研究所	公司
				MF	国有企业
面板B1. 资本流动（十亿人民币）
繁荣时期（140701-150612）
流入市场	1142	78	-126	-116	-36
萧条期（150612-151231）
流入市场	-775	138	952	-52	873
整个时期（140701-151231）
流入市场	368	216	826	-167	836
面板B2. 泡沫破灭时期的资本流动收益：2014年7月-2015年12月（十亿人民币）
流量生成收益（总计）	6.7	252.3	112.9	37.9	75.4
市场层面的流量收益	-46.1	65.2	34.8	2.0	25.3

表 2面板 A3 显示了 2012 年 1 月至 2014 年 12 月期间市场相对平静时期家庭之间的财富再分配。（在此期间，每个家庭财富组的累计收益和损失也绘制在面板 A3 中。）图 5）从表格和图中可以清楚看出，平静期内四类家庭财富群体的收益和损失比泡沫破灭时期要小一个数量级。例如，在2014年6月之前的两年半中的任何18个月子时期内，超级富豪（股票财富分布中排名前0.5%的人）在买入并持有（比例交易）基准下最多可获得80亿（210亿）人民币的收益。这些数字相当于顶级家庭群体所持有的初始股票财富的1%和3%（而2014年7月至2015年12月期间的收益为30%）。我们观察到，在此期间，最底层的家庭财富群体也遭受了类似幅度的损失。

1. 下载：下载高分辨率图片（797KB）
2. 下载：下载全尺寸图片

图 5.平静市场条件下家庭的流动收益。该图显示了 2012 年 1 月至 2014 年 6 月期间家庭部门不同财富群体的累计流动收益，在此期间市场相对平静。上图显示了流动原始价值产生的资本收益，下图显示了调整后的流动（使用等式（3））根据 2011 年 12 月底的家庭总账户价值，将家庭分为四组，具体程序见第 3 部分。我们通过将股票的每日流量乘以随后的股票回报（直到当天），然后对直到当天的所有天数以及家庭投资组合中的所有股票进行加总，来计算每个家庭组的累计（调整后的）流量产生的收益（见方程（5）和 （6）资本利得以十亿人民币计算。

在面板 B 中表 2中，我们报告了三个投资者部门的资金流动和资金流动产生的收益。在繁荣时期，企业投资者从股市集体流出 1260 亿元人民币，在萧条时期流入 9520 亿元人民币，总交易收益为 1130 亿元人民币（国有企业收益 750 亿元）。这是意料之中的，因为“国家队”在市场接近/触底时入市，为投资者的抛售提供后盾。就像美联储和美国财政部最终从全球金融危机的救助计划中获得收益（例如 Calomiris 和 Khan，2015 年）一样，中国“国家队”也通过向受限的投资者提供急需的流动性而获利。

机构投资者在繁荣时期共流入 780 亿元人民币，在萧条时期又流入 1380 亿元人民币，交易总收益为 2520 亿元人民币。整个家庭部门在繁荣时期流入市场 11420 亿元人民币，在萧条时期流出 7750 亿元人民币，在这 18 个月期间共获得 67 亿元人民币的交易收益。附录图 A2 绘制了三个投资者部门的资金流出收益。

在此期间，三个投资者部门的交易收益总和超过 3700 亿元人民币。之所以不为零，是因为三个投资者部门的交易并不总是抵消；相反，三个投资者部门的总流量等于由于 IPO、SEO 和非流通股转换为流通股等原因而增加的流通股。换句话说，这些新产生的股票在我们的样本中总共损失了 3700 亿元人民币。