工具變數為處理非隨機試驗所面臨問題的方法之一，近來廣泛應用於計量經濟及流行病學領域；其主要目的在於控制不可觀測的干擾因素，使資料經過調整後「近似」於隨機試驗所得的資料，進而求出處理效果的一致估計值。由於先前研究大多探討連續型變數的情形，本篇論文將透過模擬與實證分析，針對二元之工具變數、反應變數及處理變數，比較一階段廣義線性估計量，two-stage predictor substitution (2SPS)，two-stage residual inclusion (2SRI)，及two-stage residual inclusion-Taylor expansion (2SRI-T) 這四種估計方法。 模擬結果顯示，當偏誤為主要考量時，2SPS與2SRI有較好的表現；然而，同時考慮偏誤及變異的情況下，2SRI-T則為較適合的估計方法。值得注意的是，模擬試驗所得出的結果與Terza等(2008)不同，2SRI並未優於2SPS。另外，將此四種方法套用至探討有小孩與否對生活的滿意度的影響之實際資料，其表現結果與模擬試驗結果一致。 / Instrumental variable (IV) analysis, one of the techniques to solve problems generated from non-random experiments, has been increasingly applied in many fields such as econometrics and epidemiology. Its utility stems from the belief that IV, if correctly selected, can potentially mimic randomization by adjusting for unmeasured confounders. However, because of less concern about IV analysis on categorical data, we center our discussion on binary outcome, treatment, and IV in this study. Four methods are compared: the one-stage generalized linear model (GLM), two-stage predictor substitution (2SPS), two-stage residual inclusion (2SRI), and two-stage residual inclusion considering Taylor expansion (2SRI-T). We conduct both the simulation and the empirical study to evaluate the performances of these four estimators. The simulation results indicate that, while 2SPS and 2SRI have better performances than the other two estimators with respect to the bias, they suffer from larger variability. On the other hand, 2SRI-T generally has smaller standard error than 2SPS and 2SRI, and hence might be preferred if MSE is the main concern. Noticeably, it also suggests that 2SRI does not outperform 2SPS which was inversely shown in Terza et al. (2008). The same conclusion is also found when implementing these methods on a real dataset to investigate whether having children has significant effect on one’s life satisfaction.

股市發展是否影響長期經濟成長？本研究以Levine(1991)的內生成長模型作為實證分析之理論依據，股票市場的出現可以消弭流動性風險與生產性風險對個人投資決策的負面影響，進而促進經濟體的成長。我們採取一般成長文獻所最常使用之跨國橫斷面迴歸方式，分析52國1985-1997的平均股市與社會經濟資料，以法系與法律環境做為工具變數，來捕捉股市發展之外生部分對經濟成長的影響。實證結果如下：1.整體而言股市發展的確顯著促進了一國的經濟成長，而影響成長的主要管道則為資本成長。2.對於先進工業化國家而言，我們無法證明其股票市場對於經濟成長具有影響力。3.相反的，對開發中國家而言，股票市場則扮演著重要的角色，不僅促進經濟的成長，對於資本成長與要素生產力成長也有顯著的提升。4.股市與私人儲蓄之間的關係則較為模糊，雖然實證結果隱約透露，對開發中國家而言，發展股市有助於提升私人儲蓄，但我們無法找到統計上顯著強固的證據來加以支持。5.法律因子對於各國股市發展差異所具有的顯著解釋能力給予我們一個啟示：倘若一國的法律對於股東權益的保障越好，執行法律的品質與效率越高，那麼一國將會擁有一個功能完善與發展良好的股票市場，進而對其經濟成長有所助益。 / Do well-developed stock markets promote long-run economic growth? This study evaluates the empirical relationship between the level of stock market development and (i) economic growth, (ii) physical capital accumulation, (iii) total factor productivity, and (iv) private saving rate. By using a pure cross-country instrumental variable estimator to extract the exogenous component of stock market development, we find that (1) stock market development (measured by liquidity) is positively associated with economic growth and physical capital growth; (2) the links between stock market development and both productivity growth and private saving rates are tenuous; (3) for the developing sub-sample, the growth-promoting effect is as strong as with the full sample; for the developed sub-sample, however, this effect is at best very weak; and (4) legal reforms that strengthen shareholder rights and contract enforcement can boost stock market development and therefore accelerate economic growth.

台灣末期腎臟病發生率於2001至2008年間排名世界第一，疾病盛行率更於2001年起至今持續位居世界首位，居高不下的盛行率使得末期腎臟病透析治療花費亦隨之高漲。事實上，為了節省透析醫療費用，健保曾於2006年起推行一系列政策鼓勵腹膜透析。然即便如此，目前台灣末期腎臟病病患使用腹膜透析的比例仍只有一成左右，因此本文想瞭解是否血液透析與腹膜透析兩者治療效果有明顯差異？ 　　本研究以血液透析與腹膜透析病患的存活情形做為透析治療品質指標。在研究方法上，未控制內生性時以Cox等比例危險模型及線性機率模型OLS來估計，結果皆顯示血液透析相對腹膜透析病患的存活情形較差。為了解決病人自我選擇透析方式與存活率間產生的選擇性偏誤(selection bias)，本文採用線性機率模型以工具變數(IV)及兩階段最小平方法(2SLS)來分析。經估計後發現無論是否使用工具變數，我們僅能猜測血液透析病人一年存活率相較腹膜透析病人低；而血液透析病人三年存活率相較腹膜透析病人則比較高，但礙於統計上不顯著，本文尚不能做進一步推論。

本文利用台灣2010年降低營利事業所得稅稅率之改革，檢驗公司稅率對受雇員薪資之影響。與過去文獻不同之處為，本文考量稅率與公司決策互相影響而產生內生性，因此以工具變數進行兩階段最小平方法以避免產生偏誤。並以綜合所得稅與營利事業所得稅資料對全體受雇員之個體進行分析，而非僅針對上市櫃之公司。最後發現有效稅率下降1% 能提升台灣整體受雇員平均 0.16% 的薪資。而考量個體異質性下，進行次組分析，發現在技術密集產業、大型公司、公司頂層員工所受到的影響較大；而其他產業，中小型公司以及公司基層員工的薪資受到稅率的影響較小，使得政府稅改政策並不如預期提升全民薪資。 / This paper estimates the effect of corporate income tax rate on wage by using the Taiwan Corporate Income Tax Reform of the year 2010 as a natural experiment. Different from the previous literature, we consider the endogenous relationship between the tax rate and the policy of the company. Thus, the two stage least squares method is used to overcome the endogeneity bias. Additionally, our participants include all the individual employees from the data of Individual Income Tax and Corporate Income Tax rather than only the employees of listed company. Our results indicate that a drop of 1% in corporate income tax rate would increase the wage by 0.16%. Furthermore, we test for the heterogeneous firm and worker effects by using subgroup analysis and find the technology-intensive industries, the large companies and the high-classed employees within firm have a greater impact. On the other hand, the non-technology-intensive industries, the small and medium company and the low-classed employees within firms have a smaller impact. Therefore, the Tax Reform didn’t increase the overall wage as expected.

隨著理論與實證方法的發展，人力資本報酬的異質性已被國內外學者所重視，因此，本論文採取將人力資本視為異質性的觀點，首先以分量迴歸模型估計不同工資分配下教育的邊際報酬率，呈現人力資本投資在不同工資水準下的異質性，並進一步探討台灣地區工資不均的成因。實證結果發現，若增加對教育的投資將有助於降低勞動市場的工資不均度，而工作經驗的累積則將會擴大工資的不均度。此外，若增加勞動市場高教育程度與(或)女性工作者的比例，將有助於改善工資的不均度，但若勞動市場上高經驗年數之工作者所占的比例愈高，則對工資不均度將有不利的影響。 而為了避免因選擇橫斷面資料分析時所可能產生的偏誤與不一致，本論文以年群世代的資料進一步描述學校教育品質的時間變化，體現教育的品質與內涵。發現過去較年長世代所接受之教育的效果，乃在於加強個人的能力，深化個人專業能力進而表現在工資水準上。而年輕世代所接受之現代教育的效果，則在於補足個人能力的不足之處，表示在年輕的世代中，教育乃做為培養多元或多樣化能力的途徑，彌補先天能力的異質性，更突顯教育於二十一世紀之人力資本投資的重要性。 另外，本論文並考慮人力資本投資的內生性，以工具變數法呈現特殊群組的異質性教育報酬率，並解決可能產生的內生性偏誤估計。結果發現，以工具變數法所估計教育報酬率，均高於傳統OLS所估計的教育報酬率。且透過不同工具變數的選擇與結合，經由多重判斷標準，可得到對平均教育報酬率較有效的一致性估計。我們發現男性與女性教育報酬率分別為5.97%與14.69%，顯示傳統OLS估計的女性教育報酬率存在嚴重的低估現象。 最後以異質性教育報酬率模型估計個人教育決策的選擇結果所造成之異質性教育報酬率。估計的結果發現，若忽略異質性與選擇偏誤的重要性，將導致估計參數的偏差與不一致。而由邊際處置效果MTE曲線發現，愈有可能進入大學就讀的人，有愈高的教育報酬，顯示勞動市場存在比較利益，而遞減的MTE曲線更進一步指明，樣本在教育選擇過程中存在未觀測到的異質性，也更確切地顯示勞動市場中人力資本的異質性與比較利益原則的存在。

本文從translog生產函數的角度出發，藉由三項金融發展指標分析金融發展對各項生產力指標的影響，而金融發展指標分別為商業銀行對中央銀行資產比、流動性負債除以國民所得與金融機構對私部門放款除以國民所得。使用Hansen (1999)與Caner and Hansen (2004)兩種門檻迴歸模型，前者與固定效果模型搭配估計世界生產函數，後者則動態縱橫資料模型搭配，用以彌補使用固定效果模型假設各國在樣本期間技術效率值不變之缺失。 由固定效果模型迴歸結果可知，除了流動性負債除以國民所得的門檻估計值不呈統計顯著外，其他金融發展指標門檻值皆顯著，代表金融發展對經濟成長確有其影響存在。而金融發展程度高的樣本國家，技術效率值、資本產量彈性以及資本邊際產量皆較高，顯示金融發展使得各國能充分運用資本存量要素投入。然而，「所得水準高且金融發展程度高」的樣本國家，雖然資本產量彈性亦較高，但是技術效率值與技術進步率則較其比較組為低，因此金融發展對高所得國家可能較無影響。而就動態縱橫資料模型而言，雖然模型配適結果較前者為佳，但是僅流動性負債除以國民所得達到統計顯著。而該項金融發展程度愈高，技術效率、資本產量彈性、資本邊際產出以及調整速度亦較高，與固定效果模型的結果一致。

本文探討大專生的學業成就，如何受到學生本身的外表吸引力以及工讀的型態所影響。本研究使用國立台灣師範大學台灣高等教育資料庫所建構的「九十二學年度大三學生問卷調查」以及「九十三學年度大專畢業生畢業後一年問卷調查」，以univariate probit model進行分析。研究結果發現：一、具外表吸引力的學生，在平均成績超過80分的機率，比外表較不具外表吸引力的學生高出5.6%；二、具外表吸引力的學生，在進入班級排名前10%的機率較不具外表吸引力的學生高出3.7%；三、雖然從事校外工讀對於學業成就有負面影響，不過從事校內工讀反而對於學業成就有正面影響。 接著以內生性分析的結果顯示，外表吸引力以及校外工讀與學業成就之間存在內生性問題。在recursive bivariate probit model估計下，外表吸引力與學業成就之間的關係仍舊為正向顯著，且男學生的外表吸引力對於學業成就之影響高於女學生；至於校外工讀與學業成就之間的關係在recursive bivariate probit model估計下反而轉變為正，表示在考慮內生性問題之後，校外工讀反而對於學業成就具有正向影響。 最後以trivariate probit model探討外表吸引力、校外工讀以及學業成就三者之間的關係，結果發現在控制外表吸引力下，校外工讀對於學業成就的影響差異並不大，工讀的負面效果並不會因為具有外表吸引力而有所減緩。

本文透過 Chernozhukov and Hansen (2005,2006) 的工具變數分量迴歸模型(IVQR)探討台灣醫院權屬別對於醫院績效的影響。 相較於簡單線性迴歸模型, 透過工具變數分量迴歸方法不僅能夠完整描繪醫院績效的條件分配, 亦能修正以傳統分量迴歸方法估計造成估計結果不具一致性的問題。 本文實證結果發現醫院權屬別對於醫院績效具有不對稱影響效果, 且 1999 年入院病患與 2000 年入院病患稍有差異。 醫療費用方面, 就 1999 年入院病患而言, 在住院醫療費用上, 對於醫療費用較高的族群,公立醫院病患會低於私人醫院病患。 在一年總醫療費用上, 對於醫療費用較低的族群, 公立醫院病患會高於私人醫院病患; 對於醫療費用較高的族群, 非營利財團法人醫院病患會高於私人醫院病患。 就 2000 年入院病患而言, 在住院醫療費用與一年總醫療費用上, 無論醫療費用較高或較低的族群, 公立醫院病患皆會高於私人醫院病患; 非營利財團法人醫院病患則大多在較高費用族群時才會高於私人醫院病患。 醫療品質方面, 就 1999 年與 2000 年入院病患而言, 對於存活天數較短的族群, 非營利財團法人醫院與公立醫院病患的出院後存活天數皆高於私人醫院病患; 對於存活天數較長的族群,非營利財團法人醫院與私人醫院病患間或公立醫院與私人醫院病患間, 出院後存活天數上均不存在顯著差別。 總體來說, 醫院權屬別對於醫院績效的影響效果隨著分量不同而有所差異, 這也提醒相關政府單位在查核院所績效時需特別注意,尤其在申報費用上, 是否某些族群較易出現浮報或爛報費用等現象, 造成不必要的醫療資源耗用。

本文研究臺灣上市公司是否存在股利與投資支出兩者間競用資金之現象，預期股利對投資金額之係數應顯著地為負，而後本研究援引Ramalingegowda, Wang, and Yu (2013)的研究方式，欲觀察模型中加入財務報導品質代理變數以後是否能夠有效地消除股利與投資支出兩者競用資金之現象，結果顯示：股利對資本支出存在競用資金之現象，加入財務報導品質代理變數能夠有效地消除前述現象；但股利對總投資支出及研究發展支出則無關聯性。 此外，以往文獻多以二階段最小平方迴歸 (2SLS)來矯正最小平方迴歸 (OLS)產生之衡量誤差問題或因內生性造成的估計偏誤，但使用2SLS進行估計時係以人為判斷方式選取工具變數 (instrumental variable)，可能仍然存在衡量誤差或偏誤的問題，也可能找不到合適的工具變數可供運用。Lewbel (2012)提出一計量經濟模型以協助研究人員解決前述問題，並由Fernihough (2014)將此計量模型撰寫成R統計軟體，本文採用Fernihough (2014)撰寫之R套件進行結果之分析，並得到較適當的估計結果。

本論文共分三章，全數圍繞在消費尤拉方程式中，消費成長的高階動差在理論與實證上的重要性。分別說明如下： 本論文第一章討論消費高階動差在實證估計消費結構性參數之重要性。消費尤拉方程式是消費者極大化問題的一階條件，而自Hall (1978)起，估計消費結構參數如跨期替代彈性時，也多是利用這個尤拉方程式所隱涵的消費動態關係，進行估計。但是由於消費資料存在嚴重的衡量誤差問題，實證上多將尤拉方程式進行對數線性化，或是二階線性化後進行估計。 然而前述一、二階線性化，固然處理了資料的衡量誤差問題，卻也造成了參數估計上的近似誤差(approximation bias)。其原因來自於線性化過程中所忽略的高階動差實為內生，而與迴歸式中的二階動差相關。這使得即便用工具變數進行估計，仍然無法產生具有一致性的估計結果。這當中的原因在於足以解釋二階動差，卻又與殘差項中的高階動差直交的良好(valid)的工具變數無法取得。 我們認為在資料普遍存在衡量誤差的情況下，線性化估計尤拉方程式不失為一可行又易於操作的方法。於是我們嘗試在線性化的尤拉方程式中，將高階動差引入，並檢視這種高階近似是否能有效降低近似誤差。我們的模擬結果首先證實，過去二階近似尤拉方程式的估計，確實存在嚴重近似誤差。利用工具變數雖然可以少部份降低該誤差，但由於高階動差的內生性質，誤差仍然顯著。我們也發現，將高階動差引入模型，確實可以大幅降低近似誤差，但是在偏誤降低的同時，參數估計效率卻也隨之降低。 高階動差的引入，除了降低近似偏誤外，卻也必須付出估計效率降低的代價。我們因此並不建議無限制地放入高階動差。則近似階次選取，乃為攸關估計績效的重要因素。本章的第二部份，即著眼於該最適近似階次選取。我們首先定義使參數估計均方誤(mean squared error, MSE)為最小的近似階次，為最適近似階次。我們發現，該最適階次與樣本大小、效用函數的彎曲程度都有直接的關係。 然而在實際進行估計時，由於參數真值無法得知，MSE準則自然無法作為階次選取之依據。我們於是利用目前在模型與階次選取上經常被使用的一些準則進行階次選取，並比較這些不同準則下參數估計的MSE。我們發現利用這些準則，確實可以使高階近似尤拉方程式得到MSE遠低於目前被普遍採用的二階近似的估計結果，而為估計消費結構參數時更佳的選擇。 本論文第二章延續前一章的模擬結果，嘗試利用消費高階動差間的非線性關係，進一步改善高階近似消費尤拉方程式的估計表現。由第一章的研究結果，我們發現高階近似估計確有助大幅降低近似誤差，但這其中可能產生的估計效率喪失，卻是輕乎不得的。這個效率喪失，很大一部份來自於我們所使用的工具變數，雖然可以有效掌握消費成長二階動差的變動，但是當這同一組工具變數被用來解釋如偏態與峰態等這些更高階動差時，預測力卻大幅滑落。這使待得當我們將這些配適度偏低的配適後高階動差，放到迴歸式中進行估計時，所能提供的額外情報也就相當有限。而所造成的共線性問題，也自然使得估計效率大幅惡化。 於是在其他合格的工具變數相對有限的情況下，我們利用高階動差間所存在的均衡關係，將原來的工具變數進行非線性轉換，以求得對高階動差的較佳配適。由於消費動差間之關係，尚未見諸相關文獻。於是我們首先透過數值分析，進一步釐清消費高階動差間之關係。這其中尤為重要的是由消費二階動差所衡量的消費風險，與更高階動差間之關係。因為這些關係將為我們轉換工具變數之依據。 我們發現與二階動差相一致地，消費者對這些高階動差之預期，都隨其財富水準的提高而減少。這隱涵消費風險與更高階動差間之正向關係。更進一步檢視消費風險與高階動差間之關係也發現，二者間確實存在非線性之正向關係。而這也解釋了何以前一章線性的工具變數，雖可適切捕捉消費風險，但對高階動差的解釋力卻異常薄弱。 利用這些非線性關係，我們將原始的工具變數進行非線性轉換後，用以配適更高階動差。透過模擬分析，我們證實了這些非線性工具變數，確實大幅改善高階近似尤拉方程式的估計表現。除了仍保有與線性工具變數般的一些特性，諸如隨樣本的增加，最適近似階次也隨之增加之外，相較於線性工具變數，非線性工具變數可以在較低的近似階次下，就使得估計偏誤大幅下降。在近似階次愈高估計效率愈低的情況下，這自然大幅度地提高了估計效率。比較兩種工具變數估計結構數參數所產生的MSE也證實，非線性工具變數確實有遠低於原始線性工具變數的MSE表現。 然而我們同時也發現，利用非線性工具變數估計，若未適當選擇近似階次，效率喪失的速度，可能更甚於線性工具變數時。這凸顯了選擇近似階次的重要性。於是我們同樣檢視了前述階次選擇準則在目前非線性工具變數環境下的適用性。而總結第一、二章的研究結果，我們凸顯了高階動差的重要性，確實助益重要消費結構參數估計。而利用過去尚未被討論過的高階動差間非線性關係，更可大幅度改善估計績效。 本論文的最後一章，則旨在理論上建立高階動差的重要性。我們在二次式的效用函數(quadratic utility function)設定下，推導借貸限制下的最適消費決策。二次式的效用函數，由於其邊際價值函數(marginal value function)為一線性函數，因此所隱涵的消費決策，具有確定相等(certainty equivalence)的特性。這表示消費者只關心未來的期望消費水準，二階以上的更高階動差，都不影響其消費決策。然而這種確定相等的特性，將因為借貸限制的存在而不復存在，而高階動差的重要性也就因此凸顯。 我們證明，確定相等特性的喪失，其背後的理論原因在於，借貸限制的存在，使得二次式效用函數的邊際價值函數，產生凸性。消費者因而因應未來的不確定性，進行預防性儲蓄。透過分析解的求得，我們也得以進一步分析更高階動差的對消費決策的理論性質。同時我們也引申理論推導的實證意涵，其中較重要者諸如未受限消費者因預防性儲蓄行為所引發的消費過度敏感性現象，實證上樣本分割法的選取，以及高階動差的引入模型。 / The theme of this thesis seeks to explore the importance of higher-order moments in the consumption Euler equation, both theoretically and empirically. Applying log-linearized versions of Euler equations has been a dominant approach to obtaining sensible analytical solutions, and a popular choice of model specifications for estimation. The literature however by now has been no lack of conflicting empirical results that are attributed to the use of the specific version of Euler equations. Important yet natural questions whether the higher-order moments can be safely ignored, or whether higher-order approximations offer explanations to the stylized facts remain unanswered. Such inquires as in the thesis thus can improve our understanding toward consumer behaviors over prior studies based on the linear approximation. 1. What Do We Gain from Estimating Euler Equations with Higher-Order Approximations? Despite the importance of estimating structural parameters governing consumption dynamics, such as the elasticity of intertemporal substitution, empirical attempts to unveil these parameters using a log-linearized version of the Euler equation have produced many puzzling results. Some studies show that the approximation bias may well constitute a compelling explanation. Even so, the approximation technique continues to be useful and convenient in estimation of the parameters, because noisy consumption data renders a full-fledged GMM estimation unreliable. Motivated by its potential success in reducing the bias, we investigate the economic significance and empirical relevance of higher-order approximations to the Euler equation with simulation methodology. The higher-order approximations suggest a linear relationship between expected consumption growth and its higher-order moments. Our simulation results clearly reveal that the approximation bias can be significantly reduced when the higher-order moments are introduced into estimation, but at the cost of efficiency loss. It therefore documents a clear tradeoff between approximation bias reduction and efficiency loss in the consumption growth regression when higher-order approximations to the Euler equation is considered. A question of immediate practical interest arises ``How many higher-order terms are needed?'' The second part of our Monte-Carlo studies then deals with this issue. We judge whether a particular consumption moment should be included in the regression by the criterion of mean squared errors (MSE) that accounts for a trade-off between estimation bias and efficiency loss. The included moments leading to smaller MSE are regarded as ones to be needed. We also investigate the usefulness of the model and/or moment selection criteria in providing guidance in selecting the approximation order. We find that improvements over the second-order approximated Euler equation can always be achieved simply by allowing for the higher-order moments in the consumption regression, with the approximation order selected by these criteria. 2. Uncovering Preference Parameters with the Utilization of Relations between Higher-Order Consumption Moments Our previous attempt to deliver more desirable estimation performance with higher-order approximations to the consumption Euler equation reveals that the approximation bias can be significantly reduced when the higher-order moments are introduced into estimation, but at the cost of efficiency loss. The latter results from the difficulty in identifying independent variation in the higher-order moments by sets of linear instruments used to identify that in variability in consumption growth, mainly consisting of individual-specific characteristics. Thus, one major challenge in the study is how to obtain quality instruments that are capable of doing so. With the numerical analysis technique, we first establish the nonlinear equilibrium relation between consumption risk and higher-order consumption moments. This nonlinear relation is then utilized to form quality instruments that can better capture variations in higher-order moments. A novelty of this chapter lies in adopting a set of nonlinear instruments that is to cope with this issue. They are very simple moment transformations of the characteristic-related instruments, thereby easy to obtain in practice. As expected, our simulations demonstrate that for a comparable amount of the bias corrected, applying the nonlinear instruments does entail an inclusion of fewer higher-order moments in estimation. A smaller simulated MSE that reveals the improvement over our previous estimation results can thus be achieved.\ 3. Precautionary Saving and Consumption with Borrowing Constraint This last chapter offers a theoretical underpinning for the importance of the higher-order moments in a simple environment where economic agents have a quadratic-utility preference. The resulting Euler equation gives rise to a linear policy function in essence, or a random-walk consumption rule. The twist in our theory comes from a presence of borrowing constraint facing consumers. The analysis shows that the presence of the constraint induces precautionary motives for saving as responses from consumers to income uncertainties, even there has been no such motives inherent in consumers' preference. The corresponding value function now displays a convexity property that is virtually only associated with more general preferences than a quadratic utility. The analytical framework allows us to be able to characterize saving behaviors that are of precautionary motives, and their responses to changes in different moments of income process. As empirical implications, our analysis shed new light on the causes of excess sensitivity, the consequences of sample splitting between the rich and the poor, as well as the relevance of the higher-order moments to consumption dynamics, specifically skewness and kurtosis.