加密货币财富对家庭消费和投资的影响

NBER工作文件系列 隐性财富对家庭消费和投资的影响 DarrenAielloScott R.BakerTetyanaBalyukMarcoDiMaggioMarkJ.JohnsonJasonD. Kotter 工作文件31445http://www.nber.org /papers/w31445 国家经济研究局 马萨诸塞州大道1050号剑桥,MA02138 2023年7月 我们感谢BYU，俄亥俄州立大学（Econ），UChicago，普渡大学和埃默里大学的SergeyChernenko以及研讨会和会议参与者的意见和建议。所有错误都是我们自己的责任。没有实质性或相关的财务关系。本文表达的观点是作者的观点，不一定反映国家经济研究局的观点。 NBER工作文件出于讨论和评论目的而分发。它们没有经过同行评审，也没有经过NBER官方出版物随附的NBER董事会的评审。 ©2023作者：DarrenAiello，ScottR.Baker，TetyanaBalyuk，MarcoDiMaggio，MarkJ.Johnson和JasonD.Kotter。保留所有权利。未经明确许可，可以引用简短的文本部分，不超过两段，前提是将包括©通知在内的全部信用给予来源。 加密货币财富对家庭消费和投资的影响 达伦·艾洛、斯科特·R·贝克、泰蒂亚娜·巴留克、马可·迪马吉奥、马克·J·约翰逊和杰森 D.Kotter NBER工作文件第31445号2023年7月 果冻号G23,G50,G51,R31 摘要 本文使用数百万账户的交易级数据来识别加密货币投资者，并评估个人加密财富的波动如何影响家庭消费、股权投资和当地房地产市场。我们估计未实现的加密收益中的MPC是未实现的股票收益中的MPC的两倍以上，但小于外生现金流冲击中的MPC。这种MPC主要是由现金/支票支出和抵押贷款的增加推动的。此外，家庭出售加密货币以增加可自由支配和住房支出。因此，加密财富会导致房价升值-加密财富较高的县在高加密回报后看到房屋价值的更高增长。我们的结果表明，加密货币通过消费和投资其他资产类别对实体经济产生重大溢出效应。 达伦·艾洛 杨百翰大学683TNRB普罗沃,UT84663darren.aiello@gmail.com 斯科特·R·贝克 西北大学凯洛格管理学院2211校园驱动器Evanston,IL60208 和NBER TetyanaBalyuk 埃默里大学Goizueta商学院 克利夫顿路1300号亚特兰大，GA30322 tetyana.balyuk@emory.edu MarcoDiMaggio哈佛商学院贝克图书馆265士兵场马萨诸塞州波士顿 02163和NBER mdimaggio@hbs.edu 马克·J·约翰逊 杨百翰大学财务系Provo,UT84602markjjohnson@byu.edu JasonD.Kotter 杨百翰大学万豪商学院普罗沃，UT84602jasonkotter@byu.edu 1Introduction 在过去的十年中，加密货币已经从相对默默无闻到全球市值超过3万亿美元的峰值。美国的家庭S.越来越多地将加密货币作为其投资组合的一部分，而加密货币的极端波动性为许多投资者带来了快速的财富收益。虽然加密货币市场经历了快速的采用和增长，但对更广泛经济的潜在溢出效应存在不确定性——溢出效应可能对政策制定者产生影响，并对家庭福利产生影响。虽然一些注意力集中在加密和金融稳定性上，但由于区块链交易的匿名性而缺乏数据，限制了有关加密货币的引入如何影响单个家庭的投资和消费行为以及它如何蔓延到其他资产类别的研究。 在本文中，我们使用来自数百万美国的交易级数据S.家庭的银行账户和信用卡支付，以分析加密财富如何影响更广泛的经济。特别是，我们能够追踪家庭消费如何应对加密财富的变化，并评估这些财富对当地房地产市场价格的因果影响。我们基于进出主要加密货币交易所的转账来识别加密用户，并根据交易时间来估算加密财富。虽然大多数加密用户在这一资产类别中的投资相对较少，但许多人在这类账户中持有的消费相当于几个月(与2022年小麦的调查结果一致)。 我们首先通过链接大量具有代表性的U.S.家庭有一套完整的金融交易。这使我们能够将加密用户的收入和支出模式与非加密用户进行比较。我们更充分地描述了在Aiello，Baer，Baly，DiMaggio，Johso和Kotter（2023）投资加密的决定。在本文中，我们主要关注加密增益对。 消费和投资决策。我们发现，加密货币采用者的收入更高，与一些调查证据（Beetto和Compiai，2022）一致 ，并且比非采用者更有可能将资金存入传统的股票经纪公司。与这些收入差异一致，加密货币采用者将更高比例的收入用于娱乐和餐馆等可自由支配的类别。 平均而言，家庭似乎将加密视为更大投资组合的一部分。加密用户往往是股票市场的活跃交易者，通常同时投资于加密资产和传统股权证券。我们发现一些证据表明，众议院通过在获得巨额收益后出售加密货币并将资金存入传统经纪人来重新平衡其投资组合。尽管有这些金融复杂性的证据，但我们也发现一些加密用户追逐加密收益，而整体采用似乎在很大程度上是由高回报的显著驱动的。在我们的样本中，每月新加密用户数量最多的是在2017年，当时比特币经历了有史以来最高的12个月回报之一。 然后，我们检查消费对家庭级加密收益的反应。使用每月的用户面板，我们看看消费模式如何随着加密财富的变化而变化。平均而言，我们估计加密财富的边际消费倾向（MPC）为0.08美元。从质量上讲，这反映了消费对住房等其他资产类别升值的反应(例如Procedre，卡洛尔，Otsa和Slacale，2011；Aladagady，2017)和股票(例如。Procedre，哈茨-马克和所罗门，2019年；迪马吉奥、克尔曼尼和马杰莱西，2020年)，但在数量上是2-3倍。 同时，MPC大约是一次性收入冲击估计MPC的三分之一（例如，经济刺激支付Kaplan和Violante（2014）；Johnson，Parker和Sou-les（2006））。这表明家庭将加密收益视为外生现金流冲击和传统组合投资的混合体。 Thistimeperiod,theestimatedMPCismchlittlethathosefodistdiesoflotterywiig-igs,whichragefrom50%toearly100%(Fagereg,Holm,adNatvi,2021).总体而言，在我们的样本中，加密货币财富的这些增加对家庭的总体影响表明，消费增加了约200亿美元。如果非零售加密货币的消费收益与我们的估计相似，那么美国的总S.影响可能在80-1000亿美元之间。 对于高收入家庭来说，来自加密财富的短期MPC更大，而最大的可识别支出变化来自更高的抵押贷款支出。住房消费的这些个人层面的变化表明，加密货币的回报可能会蔓延到当地的实体经济——住房需求的增加可能会造成当地的房价压力。然而，两个挑战使得很难估计加密财富对房价的影响。朴素回归估计可能会受到反向因果关系的影响，因为较高的房价可能会导致家庭撤回加密投资，以支付购房费用。此外 ，可能由于教育，职业或行业集中度的变化而变得更富裕的县可能会同时对所有资产进行更多投资。在本文的最后一部分，我们通过使用两个单独的自然实验来估计县级加密财富对当地房价增长的因果影响来解决这些问题。 第一个实验利用了我们样本期（2017年末）比特币价格的最大涨幅，这对一个县的加密财富造成了冲击。在价格上涨开始之前拥有高人均加密财富的县高度暴露于超过1,400％的准随机12个月比特币回报。为了减轻对反向因果关系的一些担忧，我们使用了差异差异方法，并在前期修复了加密货币财富，并指出在价格上涨之前的时期没有差异趋势。我们进一步表明，在比特币价格冲击之后，高加密财富县的加密提款急剧增加，但传统经纪提款没有不连续的变化。我们 在价格上涨后的几个月中，2017年前加密财富较高的县的房价升值明显较高。高加密财富县的房价增长速度比低加密财富县的房价快约46个基点，这解释了这段时间房价增长标准差的大约12%。 我们基于Calvet，Campbell和Sodii（2009）用于研究股票市场投资者的方法镜像，使用两阶段最小二乘（2SLS）规范将差异估计的基础概念扩展到完整时间序列。我们使用县级加密财富的被动收益，定义为12个月前由比特币和以太坊的年度回报增长的县加密财富的价值，作为该县加密财富增长的工具。使用被动加密投资组合收益作为县级加密财富变化的工具，我们发现加密财富的增加导致房价显著增长。估计表明，在接下来的六个月中，人均县级零售加密财富的额外美元将使县房价增加约0.21美元。由于该工具基于历史加密投资组合，因此减轻了对反向因果关系的担忧。然而，为了确定加密财富对当地房价的影响，该工具必须满足排除限制，即加密财富的被动收益与可能影响房价的非加密财富的任何其他变化无关。加密货币回报的准随机性质使得大多数财富来源不太可能同时与加密货币回报和历史县级加密货币财富相关。最合理的例外是股市回报。具有高加密财富的县也倾向于具有较高的股票市场参与度，并且至少在某些时期，加密收益与股票市场的回报呈正相关。然而，我们的2SLS结果对于修改仪器是稳健的。 使用加密货币回报超过市场股票回报。 与描述加密货币投资者或加密交易特征的论文不同 行为(e.Procedre，贝纳通和康皮亚尼，2022年；查瓦，胡和帕拉德卡，2022年；迪瓦卡尼，齐默曼，等。，2021；Hacetal，Haspal，Lammer和Ri，2022；Maarov和Schoar，2021），我们研究了加密货币价格波动与家庭消费和投资行为的相互作用。与以前的论文相比，我们的数据使我们能够将一系列广泛的U.S.零售加密交易者到一组相对完整的其他金融交易。与我们的研究最相似的是Koga，Maarov，Niesser和Schoar（2022），它们使用交易级别的数据来表征零售加密用户的投资决策。与我们的研究不同，Koga等人。（2022）观察实际的加密和股票交易，但不直接观察任何其他收入或消费交易，限制了对实体经济影响做出推论的能力。 我们的论文还为评估收入或资产价格变化对消费行为的影响的大量文献做出了贡献。Baer,Nagel,Wrgler,etal.（2007），Hartzmar和Solomo（2019），DiMaggio，Kermai和Majlesi（2020）观察股票市场，发现资本利得的边际消费倾向（MPC）约为0.02-0.04，并且明显低于股息。Case，Qigley和Shiller（2005），Aladagady（2017），Berger，Gerrieri，Lorezoi和Vavra（2018）以及Che，Michax和Rossaov（2020 ）研究了消费对房屋价值变化的反应，并大致发现住房财富中的MPC与资本收益大致一致。除了资产价格波动外，还有大量的工作可以评估MPC，以摆脱对持久性或暂时性收入的冲击（例如Procedre，Jappelli和Pistaferri，2014年；Agarwal和Qia，2014年；Baer，2018年；Baer，Farrohia，Meyer，Pagel和Yaelis，2020年)。 我们研究了从加密货币中获得收益后的家庭消费决策-一种具有极端波动性的新资产类别。将这些消费决策与随后的股票或住房收益进行比较，可以揭示家庭相对于其他资产类别如何对待加密货币。此外，我们利用区域财富冲击来测试经济影响的空间变化，类似于 工作，如Chodorow-Reich，Nenov和Simsek（2021），Hartman-Glaser，Thibodeau和Yoshida（ 2018），以及Griffin，Kruger和Mahajan（2023），他们利用财富变化的这种区域变化来研究消费和房价 。 本文的其余部分如下。第2部分描述了我们的交