背景風(fēng)險對居民風(fēng)險資產(chǎn)投資的影響

摘 要：基于長三角微觀調(diào)查數(shù)據(jù)，本文首次引入自主創(chuàng)業(yè)、收入穩(wěn)定性等背景風(fēng)險變量，全面地探討了居民背景風(fēng)險因素對其風(fēng)險資產(chǎn)投資概率的影響。

關(guān)鍵詞：背景風(fēng)險;居民風(fēng)險資產(chǎn);收入穩(wěn)定性

本文的樣本數(shù)據(jù)來源于“上海交通大學(xué)課題組居民投資風(fēng)險偏好調(diào)查”數(shù)據(jù)。 該問卷的調(diào)查對象主要集中于長三角地區(qū)，調(diào)查對象所在行業(yè)覆蓋金融業(yè)、制造業(yè)、農(nóng)林牧漁業(yè)、高校、服務(wù)業(yè)等行業(yè)。此次調(diào)查一共發(fā)出 700 份問卷，回收有效問卷 561 份。為保證研究結(jié)論的準(zhǔn)確性，本文將 10 份缺乏關(guān)鍵數(shù)據(jù)信息的問卷予以剔除，最終得到 551 份有效問卷。該問卷調(diào)查了居民的年齡、性別、教育程度、健康狀況、資產(chǎn)負(fù)債狀況、股票持倉狀況、職業(yè)狀況、收入水平、風(fēng)險偏好程度等重要信息，上述信息主要用于構(gòu)造下文的自變量和因變量。

一、因變量的選擇。

實證部分主要研究居民背景風(fēng)險對其風(fēng)險資產(chǎn)投資的影響?？紤]到股票是最常見的風(fēng)險資產(chǎn)類型，所以本文將居民是否有股票倉位作為因變量 Investment，當(dāng)居民的股票持倉大于0時取值1，沒有股票持倉時取值 0。

二、自變量的選擇。

（1）健康狀況。問卷提供了“健康”和“有一定比例醫(yī)藥費”的選項，如果居民回答“健康”，那么變量Health 取值1，否則取 0。

（2）醫(yī)療保險參加狀況。如果居民參加了基本醫(yī)療保險或者是參加了商業(yè)醫(yī)療保險，那么變量 Insurance 取值1，否則取 0。

（3）房地產(chǎn)投資。問卷獲取了受訪者所有的房地產(chǎn)估值數(shù)據(jù)，從而構(gòu)成了房地產(chǎn)投資變量 Houwealth。

（4）流動性約束。問卷調(diào)查了每月收入中有多大比例要償還分期付款的債務(wù)，當(dāng)回答分別是“沒有貸款”、“10%以下”、“10%至 25%”、“26 至 50%”和“50%以上”時，自變量 Liquidity 的取值分別為1、2、3、4 和5。 Liquidity 越高表明流動性約束越大。

（5）風(fēng)險厭惡程度。問卷設(shè)計了四道風(fēng)險偏好測試題，為每一題的選項賦予一定的分?jǐn)?shù)，然后將受訪者的四題分?jǐn)?shù)累加，得到受訪者的主觀風(fēng)險厭惡程度變量 Aversion，該變量分值越高意味著風(fēng)險厭惡程度越低。

（6）自主創(chuàng)業(yè)情況。如果受訪者屬于創(chuàng)業(yè)者，擁有自己的公司，那么自變量 Pribusiness 取值為1，否則為0。

（7）人力資本。本文的人力資本變量 Human 指的是居民退休前可支配收入現(xiàn)金流的現(xiàn)值。如果受訪者年齡超過退休年齡，則認(rèn)為其人力資本為 0。人力資本變量 Human 的計算公式如下：

其中，Income 代表受訪者的可支配收入 ;g 代表對未來收入的預(yù)期，如果回答為平穩(wěn)，則取值 0，如果回答為上升，則取值 1%，如果回答為下滑，則取值-1%;r 為貼現(xiàn)率， 取值為一年期銀行存款利率;Retire為退休年齡，取值為 65（男）和 60（女），之所以高于目前官方的退休年齡 60（男）和 55（女），是考慮到世界各國都有延遲男女退休年齡的趨勢。

（8）其他控制變量。引入受訪者的其他背景風(fēng)險控制變量，包括人口學(xué)特征變量、受教育年限、專業(yè)背景、金融財富、夫妻就業(yè)、收入穩(wěn)定性、所處行業(yè)等，其中專業(yè)背景和收入穩(wěn)定性為首次研究背景風(fēng)險變量。

三、回歸模型構(gòu)建及結(jié)果分析

考慮到因變量的取值只有0和1，因此本文選取的回歸模型為 probit 模型：

其中，p表示因變量 Investment=1 的概率，X 表示由上文所述自變量組成的向量， β表示各自變量的系數(shù)，Φ表示標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)累積分布函數(shù)。該模型假設(shè)殘差項滿足標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。

回歸結(jié)果分析如下：

1、良好的健康狀況會提高居民風(fēng)險資產(chǎn)投資概率，但并不顯著。這說明居民當(dāng)前時點的健康狀況對風(fēng)險資產(chǎn)投資沒有顯著影響。不過當(dāng)居民享有醫(yī)療保險時，其風(fēng)險資產(chǎn)投資概率會顯著上升，這說明居民未來的健康風(fēng)險會對居民的風(fēng)險資產(chǎn)投資決策產(chǎn)生影響。

2、房地產(chǎn)投資輕微地降低居民風(fēng)險資產(chǎn)投資概率，但影響并不顯著。這和大部分文獻所得到的顯著負(fù)影響的結(jié)論有一定差異，可能的原因是長三角地區(qū)投資者通過房地產(chǎn)抵押而獲取信用貸款投資于其他風(fēng)險資產(chǎn)的渠道較為普遍和通暢。

3、風(fēng)險厭惡程度對居民風(fēng)險資產(chǎn)投資概率的正向影響不顯著，該發(fā)現(xiàn)與理論研究和多數(shù)實證研究結(jié)果存在一定差別。

4、流動性約束對風(fēng)險資產(chǎn)投資概率有顯著的正影響。流動性約束越高的居民，其風(fēng)險資產(chǎn)投資概率反而越高，可能的解釋就是流動性約束較高的居民往往有較高的人力資本，而人力資本帶來的財富效應(yīng)提升了這部分群體風(fēng)險資產(chǎn)投資的概率。人力資本對居民風(fēng)險資產(chǎn)投資概率具有顯著的正影響也從側(cè)面印證這一解釋。此外，人力資本對風(fēng)險資產(chǎn)投資的概率有顯著的二次型影響。具體來說，居民的人力資本在513 萬左右時，其風(fēng)險資產(chǎn)投資概率達到最大。

5、居民就業(yè)情況會對風(fēng)險資產(chǎn)投資概率的影響不大。一方面，居民的夫妻就業(yè)和所處行業(yè)分別對風(fēng)險資產(chǎn)投資概率具有負(fù)影響和正影響，但在統(tǒng)計上都不顯著。另一方面，居民自主創(chuàng)業(yè)對風(fēng)險資產(chǎn)投資的影響不穩(wěn)健且不顯著。不過，居民的收入穩(wěn)定性對居民風(fēng)險資產(chǎn)投資具有顯著的正影響。

6、性別、受教育年限、金融財富對居民風(fēng)險資產(chǎn)投資概率沒有顯著的影響。不過居民經(jīng)管專業(yè)背景能夠顯著地提高風(fēng)險資產(chǎn)投資概率。年齡對居民風(fēng)險資產(chǎn)投資概率具有顯著的正影響，且超過 65 歲的居民風(fēng)險資產(chǎn)投資概率更低。

參考文獻：

[1]Heaton， J. and D. Lucas， 2000， Portfolio Choice in the Presence of Background Risk[J]. The Economic Journal， 2000， 110， pp.1-26.

[2]Tsetlin， I. and R. L. Winkler， 2005， Risky Choices and Correlated Background Risk[J]. Management Science， 51， pp.1336-1345.

[3]蔡明超，楊瑋沁.考慮背景風(fēng)險的生命周期投資模型評述— —兼論居民投資者風(fēng)險教育[J]. 證券市場導(dǎo)報，2011（3）：50-56.

[4]何興強，史衛(wèi)，周開國.背景風(fēng)險與居民風(fēng)險金融資產(chǎn)投資[J].經(jīng)濟研究，2009（12）： 119-130.

作者簡介：

馬文婷（1993—），女，山西晉中人，山西財經(jīng)大學(xué)技術(shù)經(jīng)濟與管理碩士研究生，研究方向： 技術(shù)創(chuàng)新管理.