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次级抵押贷款扩张的政治经济学研究

来源于 《比较》 2017年第1期 出版日期 2017年01月01日
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阿蒂夫·迈恩 阿米尔·苏非 弗朗西斯科·特霍比

3.数据与统计汇总

  3.1数据

  在分析政府推行房地产政策的决定因素时,我们使用了三组数据:消费信用评分数据、国会选举与投票数据以及竞选捐款与游说支出数据。消费信贷评分数据来自Equifax预测服务公司,Equifax通过消费信用报告搜集这些数据,并在邮政编码层面进行了汇总。按年度频率,可获得1991—1997年的数据;按季度频率,可获得1998—2007年的数据。我们将选民利益与次级贷款联系起来的关键指标是一个邮政编码区中信用评分低于660分的人所占比例(*18.有关Equifax数据的详细情况可参见Mian and Sufi(2009)。正如他们提示的,信用评分低于660分的人通常被视作“次级”借款人。)。

  为了进一步将焦点集中在每位国会议员所代表的选区上,我们建立了一个某一党派政客所在邮政编码区中信用评分低于660分的人所占比例(表示本党的次贷人口占比情况)。具体而言,我们从政治情报公司Aristotle获得了大约38个数据可得州的邮政编码层面的党派登记信息,覆盖了美国大部分选举人口和84%的国会选区(*19.对于每个邮政编码,这一独有的数据集记录了共和党和民主党的投票人占比。在38个州中的32个州,一个投票者的党派隶属是由其登记地所属党决定。在其余的6个州,党派隶属由投票者参与投票地所属党决定。有32个州的数据截至2007年,4个州截至2006年,2个州截至2004年。)。将邮政编码层面的数据汇总到国会选区层面(用人口和党派登记加权),我们就能够计算出与国会议员所代表选区中的政党相关的信用评分低于660分的人所占比例。

  为了将邮政编码层面的数据加总到国会选区层面,我们使用了MABLE Geocorr软件(*20.得到了密苏里人口普查数据中心(the Missouri Census Data Center)的支持。邮政编码是5位编码(2000区,ZCTAZIP人口普查统计表),并且分别与第106届(1999—2000)、第108届(2003—2004)和第109届(2005—2006)国会选区进行了匹配。使用人口交叠数据对所有其他各届国会进行了再匹配,这些数据由芝加哥大学哈里斯公共政策学院的Chris Berry友情提供。所有的加总数据都是人口加权汇总数据。),在匹配过程中遇到的一个麻烦是发生在第107届国会(2001—2002)和第108届国会(2003—2004)间的选区重划。为了说明选区重划,我们构建了一个匹配质量指标,就是在选区重划后2002年的人口在2003年时仍然属于同一国会选区的人口占比。基于选区重划后仍在同一选区的人口情况而得出的跨届国会的匹配质量情况表明,在所有的重划选区中,有75%的选区其人口的60%多是原选区的人口。在面板数据集(这些数据集追踪了选民划分情况)分析中,我们利用匹配质量来进行稳健性检验,以确保选区重划不会影响我们的结果。

  我们的第二个主要数据集包括了国会选区选举及众议院的投票行为。这些数据包括党派隶属、任期届数、各选区议员的委员任命(Stewart and Woon,2008)以及DW-Nominate议员的意识形态评分,分值随保守倾向增加而增加(Poole and Rosenthal,1997,2007)(*21.在政治科学研究中,DW-nominate是最流行的意识形态代理指标之一。在极端情况下,DW-nominate是基于立法议员过去的记名投票记录,通过随机效用选择模型估算出来的意识形态情况(Poole and Rosenthal,1997,2007)。)。记名投票情况来自凯斯普尔的voteview.com数据库,并且交叉参考了Govtrack.us的数据。议案制定的两党联合支持信息也来自Govtrack.us。

  我们第三个主要数据集涵盖特殊利益集团的支出,它包括两个渠道:竞选捐款(例如对政客竞选给予资金支持)和游说开支(例如用于雇用游说者直接向政府请愿的开支)。我们的竞选捐款数据来自响应政治中心(Center for Responsive Politics,CRP),它是一个无党派、非营利组织,直接从《联邦选举委员会政治捐款报告》中收集信息(*22.参见http://www.opensecrets.org 和 http://www.fec.gov/disclosures.html。)。响应政治中心数据的优点在于它包括了来自政治行动委员会(PAC,企业政治活动的主要渠道)的捐款及根据捐款人雇主分类的个人捐款(200美元以上),这主要是对某一行业总体捐款情况的一个全面衡量。我们感兴趣的主要行业是抵押贷款银行及经纪业,响应政治中心将其定义为房地产业的一个子类。2006年来自银行抵押贷款类下的主要捐款人包括房利美、美国抵押贷款银行家协会和房地美(*23.在该行业下其他贸易组织还有:美国抵押贷款保险公司、商业抵押贷款证券协会。划归捐款人类的公司包括Countrywide Financial、Ameriquest Capital和New Century Financial Corp。)。在稳健性检验中,我们还分析了“金融、房地产和保险”类别下响应政治中心列出的所有行业捐款数据。为了进一步控制住特殊利益集团的支出,我们利用响应政治中心的政治行动委员会数据构建了发放次级贷款的主要商业银行竞选捐款支出指标,但它没有沿用响应政治中心的行业分类标准。我们利用了住房与城市发展部2005年(也即与房地产市场高峰期最近的数据可获得年份)“住房与城市发展次级及制造业住房放贷人目录”的信息,并分别将银行与其在响应政治中心政治行动委员会的数据进行匹配(*24.为了将政治行动委员会捐款与名单上是分支机构的银行进行匹配,我们使用了三个标准。首先,如果母公司众所周知在大量从事次级放贷业务(比如富国银行、花旗集团、华盛顿互惠银行),我们就认为相关。其次,如果不是很清楚,我们就看它们的财务记录,如果次级放贷占其现金流或资产的比重超过30%,我们就认为相关。再次,当公开数据无法获得时,我们就使用该附属机构因次贷危机而破产这一事实作为支持相关性的初步证据。)。

  游说支出数据来自响应政治中心以及参议员公共记录办公室(Office of Public Records)的游说披露数据库。响应政治中心直接从参议员公共记录办公室收集数据,该办公室依据《1995年游说披露法案》公布游说披露报告。这些数据都是根据游说行业提交的报告在行业层面加总后的数据。1998—2008年,这些报告每半年发布一次,2009年起每季度发布一次。游说披露立法的一个缺点是它并不要求披露被游说国会议员的信息,而是仅限于被游说的政府机构(例如众议院或参议院)。尽管这些数据在分析行业整体的游说变化情况时有用,但是无法将它们与特定政客联系起来(*25.相关讨论可参见Ansolabehere、Snyder and Tripathi(2002)及Bombardini and Trebbi(2012)。)。

  3.2统计描述

  表1的A栏列出国会选区—国会会议(districesession)层面的统计概况。我们的样本涵盖第103届至109届国会,时间跨度从1993年至2007年。每一个国会选区在每次会议期间从抵押贷款业获得的平均竞选捐款达到3306美元。来自次级贷款银行的捐款平均达到3216美元,这个数字不是特别高,主要由于大规模从事次级放贷的商业银行还是相对较少。尽管绝大多数存款机构由于其资产负债表面临抵押贷款支持证券风险而受到次贷危机影响,但是直接从事次级放贷业务的银行相对较少。从其他金融行业的情况看,其平均竞选捐款总计数为11万美元。

1

  政治捐款数据的一个主要优点是,我们能够准确地度量有过捐款的行业以及接受过捐款的议员。捐款表示有关联,但并不一定表示“有联系”或“有接触”。在政治经济学文献中,政治捐款的数额一般都非常小,仅仅作为与捐款对象的政客关系强度的一个代理变量(*26.竞选捐款与政治影响渠道(political access)是许多政治科学研究的核心。有关捐款最重要的文献可参见AustenSmith(1995)。有关游说与竞选捐款关联的文献可参见Wright(1990)和Ansolabehere、Snyder and Tripathi(2002)。)。这种小的关联度部分归因于竞选融资法律,这些法律严格限定了对议员的捐款数额。游说支出数据可以使我们部分克服量级偏小的问题,主要考虑到游说是一种政治影响力,在动员资源上它比竞选捐款要高一个数量级。游说数据的缺点是我们无法将行业游说与特定议员关联起来。在下文的分析中,我们将利用分项的竞选捐款数据和总的游说支出数据来分析2001—2006年次级抵押贷款扩张期间,是哪些因素决定了政府制定有利于房地产业发展的政策。

  平均来说,根据信用评分一个国会选区中有33%的居民是“次级”的。A栏还包括了2000年与种族、收入、教育相关的人口调查信息。从议员的特征看,52%的议员为共和党人,平均来看分值介于-1和1之间的DW-Nominate评分为0.04,15%的议员任职于金融服务委员会。

  B栏列出了我们在第2部分讨论的重点立法投票情况的汇总统计。共和党和民主党的大多数议员都共同支持了《2003年美国梦首付法案》。民主党人更多支持并投票给有关掠夺性放贷的《米勒法案》,而共和党和民主党的议员都支持旨在削弱掠夺性放贷监管的《罗伯特·奈伊法案》。2005年和2007年版的《联邦住房金融改革法案》在两党多数投票支持下获得通过,但反对党中的多数人也投票支持该项立法。在第6部分,我们将考察投票和两党联合支持情况的决定因素。

版面编辑:张翔宇
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