作者：古尔诺·英本斯、唐纳德·鲁宾、布鲁斯·萨塞尔多特
来源：The American Economic Review , Sep., 2001, Vol. 91, No. 4 (Sep., 2001), pp. 778-794
日期：2001-09
译者：韩齐岳
摘要
本文提供了关于非劳动收入对劳动收入、消费和储蓄影响的实证证据。利用20世纪80年代中期在马萨诸塞州进行的对彩票玩家的原始调查，我们分析了彩票奖金数额对经济行为的影响。关键假设是在彩票中奖者中，奖金的数额是随机分配的。我们发现非劳动收入降低了劳动收入，休闲消费的边际倾向大约为11%，对55至65岁之间的个体影响更大。在收到大约一半奖金后，个体储蓄了大约16%。
正文
对政策制定者来说，了解收入对经济行为的一般影响，特别是对劳动供给的影响，具有极大的重要性。例如，在尼克松政府期间，卫生、教育和福利部规划与评估助理秘书William Morrill在讨论负所得税实验时，就有关向工作穷人提供现金援助效果的辩论写道：”这场辩论的核心问题是这类家庭的劳动供给。接受援助款项会导致他们减少工作，或者在某些情况下，完全放弃工作吗？”（Morrill, 1974年，第156页）。尽管福利计划通常是一次性补助和税率的组合，但非劳动收入对劳动供给的影响至少是评估这类计划所需考虑的一部分。然而，收入效应的估计因现实收入数额几乎从不随机分配，且难以识别外生的收入变化而变得复杂。在实践中，研究人员经常将配偶或财产收入视为非劳动收入影响估计的外生因素。
在本文中，我们通过利用彩票长期随机分配大额资金的方式，解决了识别非劳动收入外生变化的问题。我们调查了20世纪80年代中期在马萨诸塞州玩彩票的个体，包括大型奖金的中奖者和赢得小额一次性奖金的人。
我们研究了奖金数额与随后的劳动收入、消费和储蓄所衡量的经济行为之间的关系，并报告了非劳动收入分配到不同类别的边际倾向的估计。在具有Stone-Geary偏好的标准生命周期劳动供给模型中，我们估计非劳动收入的边际劳动收入倾向大约为-11%。这在男性和女性之间没有显著差异。对于接近退休年龄的个体来说，这一数字显著更大，但对中奖时已经退休的个体则不然。部分彩票奖金被用于购买汽车，消费的边际倾向为1.4%，住房消费的边际倾向约为3.7%。迄今为止积累的奖金中大约有16%（即平均在20年支付期限的10年内）进入了一般储蓄。与理论预测一致，最近中奖的个体与更早前中奖的个体相比，估计有更低的储蓄率，但令人惊讶的是，储蓄率似乎与年龄无关。
这些结果对各种规格都稳健，我们得出结论，它们可以被解释为彩票奖金对劳动收入、储蓄和消费的因果效应的估计。然而，需要记住两个警告。首先，彩票玩家群体不一定代表美国人口。为了进一步调查这一点，我们将我们的样本与当前人口调查的New England子样本进行了比较。我们发现，在我们的彩票样本中，中年人比例过高，这与其他关于彩票玩家的研究发现一致。在控制年龄、性别和教育之后，他们的收入比一般人口略低，但教育回报的最小二乘估计在两种群体中都相似。第二个警告是，对彩票奖金的反应不一定是对其他形式非劳动收入的反应，例如Richard Thaler (1990)所称的可替代性。然而，彩票奖金的反应可能对其他类型的非劳动收入的反应有所启示。我们发现，我们对非劳动收入的边际劳动收入倾向的估计与非实验研究的结果一致，这支持了这种解释。
文献
有大量文献关注估计非劳动收入对劳动供给的影响。参见John Pencavel (1986) 和 Richard Blundell 和 Thomas Macurdy (2000) 对男性的调查，以及Mark Killingsworth 和 James Heckman (1986) 对女性的调查。大多数研究使用来自大型代表性调查的数据，如收入动态小组研究（PSID）、国家纵向调查（NLS）或当前人口调查（CPS）。这些文献的一个主要主题是在这样的数据集中构建非劳动收入的外生度量存在困难。研究人员经常使用资本收入或配偶劳动收入，但这些对劳动供给决策外生的假设是站不住脚的。
另一部分关于收入效应估计的文献分析了具有明显外生成分的非劳动收入的实验数据。在20世纪70年代初，美国进行了几项负所得税实验，选定的人群接收到了具有保障水平和税率特征的随机分配的税表。尽管由于随机分配，NIT实验提供了有价值且相对无争议的估计，但它们的价值受到收入补贴持续时间的限制，从三年到五年不等。因此，对不同税率的反应可能并不代表对永久性制度变化的长期反应。其他限制来自随机分配的收入金额的适度规模，以及样本随时间的流失。
第三部分文献包括一些案例研究，其中使用分配规则分配了大量资金，这些规则可以说与偏好和其他经济行为决定因素无关。这些所谓的自然实验的例子包括Mordechai Kreinin (1961) 和 Michael Landsberger (1963)，他们研究了以色列政府一次性战争赔偿金对以色列公民的影响；Ronald Bodkin (1959) 研究了二战后美国政府对选定军人的一次性支付；以及Douglas Holtz-Eakman 等人 (1993) 研究了遗产对就业的影响。与这些研究相比，彩票的物理随机分配加强了我们的外生性案例，尽管像许多其他自然实验一样，我们研究的一个限制是所研究人群可能缺乏代表性。
最后，与当前论文一样，H. Roy Kaplan（1985年）分析了彩票中奖者的一项调查。然而，Kaplan只收集了彩票中奖前后立即的经济行为数据，控制因素有限。相比之下，我们从社会安全管理局获得了六年精确的彩票中奖后收入数据和详细的背景变量。
II. 数据
我们的彩票数据集由两个样本组成，”中奖者”样本和”未中奖者”样本。中奖者样本的相关人群包括1984年至1988年期间在马萨诸塞州玩Megabucks彩票并赢得大奖的人。本研究中的重大奖项是指在20年内每年分期支付的奖项。总奖金从22,000美元到9,696,000美元不等，样本均值和中位数分别为1,104,000美元和635,000美元。”未中奖者”样本来自1984年至1988年间至少赢得一次小额一次性奖项（100至5,000美元）的季票持有者人群。出于简单起见，这些人在样本中被称为”未中奖者”，尽管应该强调他们实际上确实赢得了小额一次性奖项。
A. 调查
调查问卷（见工作论文Imbens等人，1999年，附录A）包括三组问题，第一组涉及调查时的结果，第二组涉及中奖时的经济行为和背景特征，第三组涉及收入。第一组问题是关于受访者及其家庭目前（调查时）的情况。包括有关受访者及其配偶的劳动市场状况、金融资产、住房状况和汽车价值的问题。评估彩票奖金对这些结果的影响是当前研究的主要目标之一。第二，有关中奖者在彩票中奖时的背景特征和经济行为的一系列问题。包括这些问题有三个原因。首先，我们希望调查按个体特征（如性别、彩票前的劳动市场状况和年龄）的异质性收入效应。第二，控制变量的纳入可以提高估计的精确度，就像在随机实验中一样。第三，也是最重要的，这些变量可以用来使推断更可信，并为我们提供对推断有效性的检查。原则上，随机分配应确保中奖者和未中奖者的子样本在玩彩票时是可比的。实际上，有三个原因说明这在我们的样本中不必是真的。首先，随机分配是在彩票上进行的，而个人购买不同数量的彩票。第二，未中奖者样本中只有季票持有者，而在中奖者样本中，季票和单次购票者的比例未知。第三，存在无应答情况，这可能与个体差异以及奖金相关。在分析NIT实验时也出现了类似的担忧（例如，Hausman和Wise，1985）。协变量可以用来帮助调整这些差异。请注意，这三个论点中，只有无应答论点与仅涉及中奖者的分析中的偏差有关，因此我们将一些分析限制在这个子样本上。
第三组问题是关于劳动收入的。我们要求受访者授权向我们公布他们的社会安全收入记录。对于那些签署了社会安全发布表格的受访者，我们有至少六年的准确收入记录，包括中奖前六年和中奖后六年。
调查分为三个阶段进行。1995年7月，我们通过普通邮件向50名中奖者和50名未中奖者发送了试点调查，以评估回应率和提高回应率的各种方法。1996年7月，我们再次通过普通邮件向752名中奖者和637名未中奖者发送了调查问卷。最后，在1996年9月，我们向297名未回应的中奖者和297名未回应的未中奖者发送了提醒。提醒是通过联邦快递发送的，以增加潜在受访者注意调查的可能性。在试点调查和主要邮寄中，受访者可以选择获得面值100美元的彩票或面值50美元的主要百货公司礼品券。在调查的跟进部分，49名中奖者和49名未中奖者被发送了10美元现金，并提供了另外40美元的支票以换取他们返回调查问卷。在跟进中接触到的其他248名中奖者和248名未中奖者被提供了50美元的支票以换取他们返回调查问卷。
表1总结了不同邮寄的回应率。总体回应率约为46%，未中奖者的49%略高于中奖者的42%。然而，应该注意的是，由于预算原因，跟进邮寄并没有包括之前邮寄的所有非回应者。如果我们使用10美元现金/40美元支票的激励方案跟进主要邮寄中的所有非回应者，预期的总体回应率将是[0.38 + (1 – 0.38) × 0.23] × 100% = 53%，而不是实际的46%回应率。
B. 汇总统计
我们下面呈现的分析的基本样本包括对所选彩票前条件（即购买的彩票数量、年龄、高中年数、大学年数、性别、个人在玩彩票时是否在工作）的问题有完整答案的个体，并授权公布他们的社会安全收入的个体。这给我们留下了496个观察值的样本，259名未中奖者和237名中奖者。在涉及额外变量的分析中（例如，储蓄或消费），我们从这个基本样本中选择对有关额外变量的问题有完整答案的子样本。这样做我们丢弃了对一些问题有回应的个体，因此可能引入了偏差或至少失去了一些精确度。在未来的工作中，我们打算调查涉及非回应和多重插补的替代方法来处理缺失数据。
表2 呈现了分析中使用的变量的汇总统计数据。对于每个变量，前两列给出了整个样本的均值和标准差。我们还分别给出了未中奖者和中奖者的平均值，以及检验未中奖者和中奖者子总体平均值相同的零假设的t统计量。最后，我们给出了43名“大”中奖者（每年赢得超过100,000美元，总计超过2,000,000美元）的子样本的平均值，以及检验大中奖者平均值与“小”中奖者（赢得少于2,000,000美元的奖品）不同的零假设的t统计量。