后代特征對家庭金融資產(chǎn)配置的影響研究

■潘文東

一、引言與文獻(xiàn)綜述

資產(chǎn)配置視角下的家庭金融研究，逐漸得到了學(xué)者們的廣泛關(guān)注。Campbell（2006）認(rèn)為家庭通過對股票、基金、債券等金融資產(chǎn)進(jìn)行合理的配置實(shí)現(xiàn)家庭財(cái)富的跨期優(yōu)化，從而達(dá)到平滑消費(fèi)并實(shí)現(xiàn)效用最大化的目的。然而，現(xiàn)實(shí)中的家庭金融市場投資一直處于較低水平，例如Bogan（2008）使用美國歷史數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，美國持有股票的家庭還不到1/3。而根據(jù)2015年中國家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù)（CHFS）顯示，我國家庭金融市場參與概率為17.9%，股票市場參與概率僅為12.2%，而股票資產(chǎn)占金融資產(chǎn)的比重僅為2.8%。由此可見，家庭金融市場“有限參與”現(xiàn)象是國內(nèi)外普遍存在的問題，但我國更為嚴(yán)重。該現(xiàn)象的存在會(huì)影響家庭資產(chǎn)的合理配置，阻礙在生命周期內(nèi)的福利最大化。同時(shí)，會(huì)降低家庭總收入，影響家庭消費(fèi)與各方面的支出，不利于發(fā)揮我國超大規(guī)模市場優(yōu)勢，“加快構(gòu)建以國內(nèi)大循環(huán)為主體、國內(nèi)國際雙循環(huán)相互促進(jìn)的新發(fā)展格局”等目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。此外，持續(xù)低迷的金融市場參與率也會(huì)影響我國資本市場的建設(shè)和發(fā)展。因此，需要解釋“有限參與”現(xiàn)象的背后成因，挖掘其中的影響機(jī)制并采取措施緩解這一現(xiàn)象。后代自古以來都是家庭人口結(jié)構(gòu)中的重要組成部分，加之“望子成龍”“盼女成鳳”的傳統(tǒng)家庭思想觀念，后代的未來代表著整個(gè)家庭的希望。在后代撫養(yǎng)教育方面，家庭會(huì)不遺余力地投入時(shí)間、金錢等各種資源，來為后代提供良好的成長環(huán)境，為其發(fā)展保駕護(hù)航。因此，從后代特征角度探究其對家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置行為的影響有助于解釋和應(yīng)對“有限參與之謎”。

圍繞該選題的研究，既有文獻(xiàn)主要集中在兩方面：第一，后代特征及其經(jīng)濟(jì)效應(yīng)研究。后代作為家庭人口結(jié)構(gòu)的重要組成部分，會(huì)影響到家庭的收入、消費(fèi)支出和資源分配等行為決策。伴隨家庭后代數(shù)量的提高或新生兒的出生，由于母親的利他主義動(dòng)機(jī)，會(huì)導(dǎo)致其勞動(dòng)供給減少（張川川，2011）、收入下降（楊天池和周穎，2019），同時(shí)改變家庭的消費(fèi)結(jié)構(gòu)，提高消費(fèi)支出，進(jìn)而增加家庭的財(cái)務(wù)壓力，提高撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)，在一定程度上擠出家庭金融資產(chǎn)投資（王子城，2016）。此外，后代性別也具有重要影響，我國存在的重男輕女思想仍未完全消除，加之我國男性在婚姻方面的競爭壓力、父母對后代的遺贈(zèng)動(dòng)機(jī)差異等情況，后代性別的差異可能會(huì)導(dǎo)致不同的家庭金融資產(chǎn)配置結(jié)果（藍(lán)嘉俊等，2018）。因此，后代特征可能是影響家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置的重要因素，其數(shù)量和性別上的差異會(huì)導(dǎo)致不同的風(fēng)險(xiǎn)投資決策，進(jìn)而影響家庭的總財(cái)富水平，決定家庭的社會(huì)地位，而后代性別與數(shù)量差異又會(huì)影響到家庭在后代間教育、財(cái)富和遺產(chǎn)等資源上的分配。

第二，后代特征對家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的影響研究。總體而言，鮮有文獻(xiàn)直接探究后代特征對家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的影響。吳衛(wèi)星和李雅君（2015）從家庭結(jié)構(gòu)這一獨(dú)特視角入手，將樣本細(xì)分為獨(dú)代居住、與父輩同住、與子女同住等4個(gè)類型，又將有子女的家庭按子女的婚姻、性別區(qū)分為6個(gè)類型，研究發(fā)現(xiàn)有未婚后代的家庭以提高家庭財(cái)富為目的，更傾向于投資風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)。王子城（2016）和藍(lán)嘉俊等（2018）分別從家庭人口撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)和人口結(jié)構(gòu)視角出發(fā)，雖然均以后代數(shù)量占家庭總?cè)丝诒戎刈鳛楹诵慕忉屪兞浚玫降慕Y(jié)果存在差異，前者認(rèn)為由于后代數(shù)量增加帶來撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)的加重，會(huì)降低家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)特別是股票資產(chǎn)的配置。而后者發(fā)現(xiàn)家庭少兒占比的增加會(huì)提高風(fēng)險(xiǎn)偏好，從而使家庭更傾向于從事風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資。王翌秋和王昊宇（2018）直接以后代數(shù)量為切入點(diǎn)，發(fā)現(xiàn)處于滿巢期階段的城鄉(xiāng)家庭會(huì)因子女?dāng)?shù)量的增加而調(diào)整家庭資產(chǎn)組合選擇策略，增加房產(chǎn)的持有，同時(shí)減少金融資產(chǎn)的持有。有關(guān)后代性別的研究更加匱乏，Bogan（2013）將后代性別與家庭的婚姻狀況結(jié)合起來，研究發(fā)現(xiàn)僅有女孩會(huì)提高已婚家庭的風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置，而僅有男孩會(huì)提高單身母親的風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置。Lundberg & Rose（2002）認(rèn)為男性后代對父母工作的激勵(lì)效應(yīng)大于女性后代，而且由于男性承載的社會(huì)意義大于女孩，所以更能激發(fā)父母進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資。譚燕芝和李維揚(yáng)（2018）使用農(nóng)村地區(qū)樣本數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，農(nóng)村家庭金融行為表現(xiàn)出“重男輕女”特質(zhì)，有男孩的家庭對未來金融投資表現(xiàn)活躍。而對影響機(jī)制的分析，藍(lán)嘉俊等（2018）使用中介效應(yīng)檢驗(yàn)法實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)少兒占比的增加會(huì)提高戶主的風(fēng)險(xiǎn)偏好程度，從而促進(jìn)家庭投資于金融市場。但在對是否有兒子的異質(zhì)性分析中，雖然指出兒子可能通過風(fēng)險(xiǎn)偏好和由于結(jié)婚導(dǎo)致的預(yù)防性儲(chǔ)蓄動(dòng)機(jī)兩個(gè)渠道影響家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置，但并未實(shí)證檢驗(yàn)這兩個(gè)影響渠道的存在。Bogan（2013）的研究指出后代可能會(huì)通過改變父母特定偏好類型和遺贈(zèng)動(dòng)機(jī)兩個(gè)渠道影響父母的資產(chǎn)配置，但未進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。Wei&Zhang（2011）研究發(fā)現(xiàn)有男孩會(huì)導(dǎo)致家庭的儲(chǔ)蓄上升，但并未進(jìn)一步分析這一行為是否會(huì)影響家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置。

縱觀已有文獻(xiàn)，已有研究存在以下不足：第一，將后代特征與家庭資產(chǎn)配置相結(jié)合的文獻(xiàn)較少，缺乏對后代特征影響的直觀和系統(tǒng)研究。第二，缺乏對后代影響機(jī)制的實(shí)證檢驗(yàn)。雖然Bogan（2013）和藍(lán)嘉俊等（2018）在理論上指出性別偏好、婚姻壓力等機(jī)制存在的可能，但并未找出合理的代理變量驗(yàn)證影響機(jī)制的存在。第三，忽略了樣本選擇偏差問題，并且對后代特征影響的異質(zhì)性缺乏深入探討。據(jù)此，本文采用逐層分析的方法，首先探究后代對家庭資產(chǎn)配置的總影響，然后分析不同子女?dāng)?shù)量影響的差異性，最后基于獨(dú)生子女和無子女家庭樣本，在控制內(nèi)生性問題的同時(shí)剔除出后代數(shù)量的干擾后得到了后代性別影響的凈效應(yīng)。實(shí)證結(jié)果可以更加清晰系統(tǒng)地呈現(xiàn)后代特征對家庭資產(chǎn)配置行為的影響效果，豐富我國家庭微觀金融需求的相關(guān)研究。

二、數(shù)據(jù)和變量說明

（一）數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)來自西南財(cái)經(jīng)大學(xué)2015年在全國范圍內(nèi)開展的中國家庭金融調(diào)查（China Household Finance Survey，CHFS）項(xiàng)目，該項(xiàng)目樣本覆蓋全國29 個(gè)省份，351 個(gè)縣（區(qū)、縣級(jí)市），1396 個(gè)村（居）委會(huì)，樣本規(guī)模為37289戶。采集了家庭人口特征、資產(chǎn)與負(fù)債、收入與消費(fèi)、保險(xiǎn)與保障等方面的微觀信息，全面反映了我國家庭金融的基本情況。

（二）變量選擇及說明

首先，根據(jù)尹志超等（2015）的研究，將風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)定義為包括：股票、基金、金融債券、企業(yè)債券、金融衍生品、外幣資產(chǎn)、黃金；金融資產(chǎn)包括：風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)、現(xiàn)金、股票賬戶現(xiàn)金、政府債券、活期存款和定期存款。股票市場參與表示家庭是否持有上市公司股票，如果持有股票取1，否則取0；股票資產(chǎn)占比表示家庭內(nèi)股票資產(chǎn)占金融資產(chǎn)的比重。風(fēng)險(xiǎn)市場參與表示家庭是否持有風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)，如果持有風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)取1，否則取0；風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)占比表示家庭持有的風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)占金融資產(chǎn)的比重。

其次，核心解釋變量是后代特征變量，包括家庭中后代的數(shù)量和性別。其中，后代啞變量表示家庭中是否有年齡小于24 歲的后代，如果有取1，否則取0；后代數(shù)量啞變量用于表示家庭中后代個(gè)數(shù)，分為一個(gè)孩子、兩個(gè)孩子和三個(gè)及三個(gè)以上孩子；后代性別啞變量用于在獨(dú)生子女家庭子樣本下研究性別對家庭資產(chǎn)配置的影響，分為男孩和女孩。

除了核心解釋變量外，控制了表示戶主特征、家庭收入資產(chǎn)情況和省份的特征變量。戶主特征變量包括：戶主的性別（男性為1，女性為0）；戶主的年齡及其平方項(xiàng)；戶主的婚姻狀況（已婚為1，其他取0）；戶主的健康狀況（問卷回答非常好、好、一般時(shí)取1，其他取0）；受教育年限（沒上過學(xué)0年，小學(xué)為6年，初中為9年，高中為12 年，中專/職高為13 年，大專/高職為15 年，本科為16年，碩士和博士研究生為19年）；戶口類型（城鎮(zhèn)戶口取1，其他取0）；風(fēng)險(xiǎn)偏好（由高到低依次取值1—5）。家庭收入資產(chǎn)特征變量包括：家庭凈資產(chǎn)（用總資產(chǎn)減去總負(fù)債得到）；家庭總收入；家庭是否從事工商業(yè)經(jīng)營（是取1，否則取0）；家庭是否擁有自有住房（是取1，否則取0）。由于家庭總收入和家庭凈資產(chǎn)等變量可能存在異方差和非線性，因此對其進(jìn)行了對數(shù)化處理。另外，為控制不同省份無法觀測因素的影響，采取省份固定效應(yīng)加以控制。數(shù)據(jù)處理中，剔除了家庭凈資產(chǎn)小于0和家庭總收入小于0的樣本。表1為各變量的描述性統(tǒng)計(jì)。

表1 描述性統(tǒng)計(jì)

從表1可以看出，樣本家庭中參與股票市場和金融市場的家庭占比分別為12.2%和17.9%，這表明中國家庭的股票市場參與率和金融市場參與率均較低，存在“有限參與”現(xiàn)象。進(jìn)一步看股票和風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)占比情況，分別為2.8%和7.3%，遠(yuǎn)低于歐美發(fā)達(dá)國家。樣本中擁有孩子的家庭占比54.3%，其中擁有一個(gè)孩子的家庭占36%，兩個(gè)孩子的家庭占15.3%，三個(gè)及三個(gè)以上孩子的家庭占2.9%，在獨(dú)生子女家庭中，男孩占比25.9%，而女孩只有18.1%，男孩比女孩多8%左右，反映出我國存在性別比例失衡問題。此外，戶主年齡的均值為52.4 歲；樣本中75.1%的戶主為男性；87.4%為已婚家庭；受教育水平的均值為9.8，即處于初中水平，表明戶主文化水平較低；85%的家庭擁有自有住房。

三、實(shí)證分析

（一）估計(jì)模型

1.資產(chǎn)參與概率模型

在研究后代特征對家庭股票市場參與和金融市場參與的影響時(shí)，因?yàn)閰⑴c與否用0—1 二元變量表征，持有資產(chǎn)定義為1，否則為零，所以使用Probit模型進(jìn)行回歸分析，相應(yīng)模型如下：

其中，Y表示家庭是否有股票市場和風(fēng)險(xiǎn)市場參與，Childi為后代特征變量，包括后代數(shù)量和性別，Xi是一系列控制變量，ui是不可觀測的省份固定效應(yīng)；此外，使用權(quán)重?cái)?shù)據(jù)在省份層面對樣本加權(quán)，從而使分析結(jié)果更具代表性，同時(shí)本文將標(biāo)準(zhǔn)誤聚類到省級(jí)層面。

2.資產(chǎn)參與深度模型

在研究后代特征對家庭股票市場和金融市場參與深度的影響時(shí)，由于參與深度的比重介于0和1之間且是截?cái)嗟?，因此使用Tobit模型進(jìn)行回歸分析，相應(yīng)模型如下：

其中，Y表示家庭持有股票資產(chǎn)和風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)占家庭金融資產(chǎn)的比重，y*表示占比大于0的部分。

（二）估計(jì)結(jié)果

1.養(yǎng)育后代對家庭資產(chǎn)配置行為的總體影響

根據(jù)模型（1）和（2），用Probit模型和Tobit模型檢驗(yàn)后代是否會(huì)對家庭資產(chǎn)選擇行為產(chǎn)生影響。表2中（1）、（2）列報(bào)告了養(yǎng)育后代對家庭股票和風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)參與概率的影響，后兩列報(bào)告了對兩類資產(chǎn)參與深度的影響，表中Probit模型和Tobit 模型回歸結(jié)果報(bào)告了邊際效應(yīng)，表示解釋變量變化1 單位所引起的家庭持有風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)概率和比例的變化程度。回歸結(jié)果表明養(yǎng)育后代對家庭股票和風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置行為均有影響，養(yǎng)育后代會(huì)在1%的顯著性水平下降低家庭股票和風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的參與概率和參與深度。說明在控制了其他變量的情況下，有孩子相比于沒有孩子的家庭在股票和風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的參與概率上要分別低1.4%和3.2%，兩項(xiàng)資產(chǎn)的持有比例要分別低0.4%和1.4%。

表2 后代對股票和風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)參與的影響

其他控制變量的系數(shù)大部分都是顯著的，并且與已有的研究結(jié)論較為一致。股票和風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的參與概率和深度與戶主年齡的關(guān)系呈“駝峰”狀（李麗芳等，2015），說明生命周期效應(yīng)的存在。戶主的身體狀況越健康，金融市場參與概率和持有比例越大（Rosen & Wu，2004）。此外，戶主的受教育水平越高，參與風(fēng)險(xiǎn)投資的概率越大，且估計(jì)結(jié)果均在1%水平下顯著為正。住房的邊際效應(yīng)顯著為負(fù)，說明住房對家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資存在擠出效應(yīng)（吳衛(wèi)星等，2014）。非農(nóng)業(yè)戶口的家庭投資風(fēng)險(xiǎn)市場的概率更高。家庭收入與家庭凈資產(chǎn)的系數(shù)在1%的水平下顯著為正，說明收入與凈資產(chǎn)高的家庭財(cái)務(wù)狀況良好，會(huì)提高家庭的股票和風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)參與概率及持有比重。

2.后代數(shù)量對家庭資產(chǎn)配置行為的影響

回歸結(jié)果表明，養(yǎng)育后代會(huì)顯著降低家庭股票和風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的參與概率和持有比重。那么，后代數(shù)量對家庭資產(chǎn)配置行為的影響存在差異嗎？基于此，表3給出了后代數(shù)量對家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)參與概率與深度的影響結(jié)果。從表中可以看出，有兩個(gè)及兩個(gè)以上孩子會(huì)降低家庭股票和風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的參與概率和持有比重，均在1%水平下顯著。而且，隨著后代數(shù)量的增多，后代數(shù)量對家庭資產(chǎn)配置行為的影響程度更大。以風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)參與為例，有一個(gè)孩子會(huì)使家庭投資于風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的概率降低2%，有兩個(gè)孩子會(huì)降低7.7%，三個(gè)及三個(gè)以上孩子會(huì)降低9.2%，這說明隨著子女?dāng)?shù)量的增加，家庭的撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)更重，從而對家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資的擠出效果更明顯。在股票資產(chǎn)投資中，一個(gè)孩子的影響不再顯著，原因可能是家庭中股票資產(chǎn)占金融資產(chǎn)的比例很小，僅2.8%，由于單一的股票資產(chǎn)只占家庭總財(cái)富的小部分，加之一個(gè)孩子所帶來的撫養(yǎng)壓力低于有一個(gè)以上孩子的家庭，所以當(dāng)家庭中僅有一個(gè)孩子時(shí)并不會(huì)對股票資產(chǎn)配置產(chǎn)生明顯的擠出效應(yīng)或影響很微弱。

表3 后代數(shù)量對股票和風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)參與的影響

3.后代性別對家庭資產(chǎn)配置行為的影響

一個(gè)孩子會(huì)顯著降低家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)參與概率和持有比重，這一影響是否與后代的性別差異有關(guān)？不同性別的后代對家庭的資產(chǎn)配置行為是否會(huì)產(chǎn)生不同的影響？接下來進(jìn)一步細(xì)分后代性別，分析性別影響的差異性。由于生孩子的決策行為并非完全外生，比如孩子多的家庭可能本來就比較富有，傾向于持有風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)。因此，根據(jù)Bogan（2013）的方法，剔除后代數(shù)量大于一的家庭，進(jìn)一步將樣本控制在獨(dú)生后代家庭和無后代家庭的子樣本下，控制不可觀測因素的影響，進(jìn)一步研究后代性別與家庭資產(chǎn)選擇之間的關(guān)系。根據(jù)表4給出的結(jié)果，獨(dú)生子女導(dǎo)致家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)參與概率和持有深度降低的原因均是由男孩引起的，男孩在1%的顯著性水平下降低了家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)參與概率，在同樣的顯著性水平下降低了風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)持有比重，而女孩并不會(huì)對風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置產(chǎn)生影響。由于股票資產(chǎn)的配置行為不會(huì)因獨(dú)生子女因素受到影響，因此在回歸結(jié)果中，男孩和女孩均不會(huì)對股票資產(chǎn)的配置產(chǎn)生顯著影響，但是符號(hào)仍然是負(fù)的。

表4 后代性別對股票和風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)參與的影響

四、影響機(jī)制分析

（一）購房壓力

Wei&Zhang（2011）研究發(fā)現(xiàn)有男孩的家庭在子女婚禮和彩禮上的花費(fèi)更多，父母為提高兒子在婚姻市場上的吸引力會(huì)進(jìn)行“競爭性儲(chǔ)蓄”，更多的儲(chǔ)蓄是為了兒子結(jié)婚買房，而房產(chǎn)對風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)選擇有擠出效應(yīng)（吳衛(wèi)星等，2014），進(jìn)而降低了家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的配置。但是由于該調(diào)查數(shù)據(jù)并未詢問有關(guān)后代婚姻準(zhǔn)備情況的信息，故而本文使用家庭擁有幾套房產(chǎn)（numb_house）作為代理變量來初步探索，檢驗(yàn)是否是由于男性后代因買房而帶來的競爭壓力影響了家庭資產(chǎn)配置行為。

使用Baron & Kenny 逐步檢驗(yàn)法檢驗(yàn)購房壓力在后代性別對家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)選擇影響中的中介作用。中介效應(yīng)檢驗(yàn)的基本流程如圖1所示：

圖1 中介效應(yīng)檢驗(yàn)示意圖

在圖1中，解釋變量后代性別通過中介變量家庭擁有房產(chǎn)數(shù)影響被解釋變量風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)參與概率和持有比例，圖1（a）中c是后代性別對家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)參與和持有比例影響的總效用。圖1（b）中a 為后代性別對家庭擁有房子數(shù)的影響，由于家庭所擁有的房屋套數(shù)為分類變量，因此本文使用有序多分類Probit（Ordered Probit）模型對其進(jìn)行估計(jì)。c′為在控制了中介變量后，后代性別對家庭資產(chǎn)配置的直接效應(yīng)。效應(yīng)之間的關(guān)系為c=ab+c′。

表5 中介效應(yīng)檢驗(yàn)

表5 是后代性別對家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)中介效應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果，其中，（1）是有序多分類Probit模型的回歸結(jié)果，（2）和（3）中的B 列是對上述方程（4）的估計(jì)結(jié)果，分別使用的是Probit 模型和Tobit 模型，A 列是沒有加入中介變量的回歸結(jié)果。從表5給出的結(jié)果可以看出，男孩對家庭擁有房子數(shù)量變量的影響估計(jì)系數(shù)a在5%水平下顯著為正，擁有房產(chǎn)數(shù)量變量對家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)參與概率和參與深度的影響系數(shù)b均在1%水平下顯著。在控制了家庭擁有的房產(chǎn)數(shù)量后，男孩對家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)參與概率的直接影響c′的顯著性水平雖然沒有發(fā)生變化，但是其邊際效應(yīng)的絕對值變小了，而對風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)持有比例的直接影響c′不僅邊際效應(yīng)的絕對值減小，顯著性水平也下降了。此結(jié)果說明擁有房產(chǎn)數(shù)量在男孩與家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置中的中介作用成立。在一定程度上說明，有男孩的家庭由于結(jié)婚而產(chǎn)生的購房壓力，會(huì)提高家庭生活和財(cái)務(wù)負(fù)擔(dān)，擠出家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資。雖然對于中介效應(yīng)的檢驗(yàn)多使用乘積分步法、Bootstrap 法等方法，但是溫忠鱗和葉寶娟（2014）發(fā)現(xiàn)，當(dāng)Baron&Kenny 逐步法得到了顯著的a、b 估計(jì)時(shí)其結(jié)果要優(yōu)于Sobel檢驗(yàn)、Bootstrap 法等方法，因此本文中介作用檢驗(yàn)的結(jié)論可靠。參照息晨（2019）的方法，由于本文使用了Oprobit 和Tobit 模型對中介效應(yīng)檢驗(yàn)方程進(jìn)行估計(jì)，因此使用間接計(jì)算中介效用占總效用的比例。經(jīng)計(jì)算，在家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)參與概率中，來自購房壓力的中介效用占總效用的比例約為25%；在風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)持有比例中，中介效用占總效用的比例為26.55%。雖然家庭擁有房產(chǎn)數(shù)不能完全衡量由于婚姻市場的競爭壓力所產(chǎn)生的影響，但是以上結(jié)果在一定程度上說明，男孩之所以會(huì)導(dǎo)致家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)參與概率和持有比重下降，其中的重要影響因素是男孩結(jié)婚購房所導(dǎo)致的財(cái)務(wù)壓力。

（二）風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度

表6 后代數(shù)量與風(fēng)險(xiǎn)偏好

藍(lán)嘉俊等（2018）研究發(fā)現(xiàn)家庭中少兒人數(shù)占比對家庭風(fēng)險(xiǎn)偏好程度有顯著影響，家庭中少兒占比的上升會(huì)提高家庭的風(fēng)險(xiǎn)偏好水平，從而提高家庭金融市場參與和風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置比重。為了檢驗(yàn)家庭風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度與后代特征之間的關(guān)系，此處將家庭風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度變量（risklike）納入回歸模型中。表6 是將風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度變量與后代數(shù)量啞變量同時(shí)納入回歸模型，對比表3 的回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，在引入風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度變量后，后代數(shù)量啞變量依然在1%的顯著性水平下顯著為負(fù)，各變量對家庭資產(chǎn)配置行為影響的邊際效應(yīng)只是略微大于表3 中的回歸結(jié)果。此外，運(yùn)用中介效應(yīng)檢驗(yàn)法，發(fā)現(xiàn)后代數(shù)量與家庭風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度之間并沒有顯著性關(guān)系。同樣，表7 是將后代性別與家庭風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度變量同時(shí)納入回歸模型的結(jié)果。結(jié)果表明，在引入風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度變量后，男孩依然會(huì)顯著降低家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的參與概率與持有比重，顯著性水平并未發(fā)生變化。運(yùn)用中介效應(yīng)檢驗(yàn)法后，同樣并未觀察到后代性別會(huì)影響家庭的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度。以上結(jié)果說明，后代特征并不會(huì)通過風(fēng)險(xiǎn)偏好程度影響家庭資產(chǎn)配置行為。此外，在引入風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度變量后主要結(jié)果并未發(fā)生顯著變化，說明前文結(jié)果是穩(wěn)健的。

表7 后代性別與風(fēng)險(xiǎn)偏好

五、異質(zhì)性分析

（一）城市與農(nóng)村影響差異

表8 和表9 分別為在城市和農(nóng)村子樣本下，后代數(shù)量與性別對家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)選擇的異質(zhì)性影響結(jié)果。從表8 中可以看出，在城鎮(zhèn)地區(qū)，后代數(shù)量的提高仍會(huì)顯著降低家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的參與概率和持有比重。這一結(jié)果在農(nóng)村地區(qū)不再明顯，雖然有三個(gè)及三個(gè)以上后代變量仍顯著為負(fù)，但二孩變量均不再顯著。表9是后代性別的回歸結(jié)果，男孩對風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置行為的負(fù)向影響僅在城市子樣本下顯著。這可能是由于農(nóng)村地區(qū)的金融可獲得性較低且金融素養(yǎng)不高，居民很少將資金投資于金融市場，導(dǎo)致后代特征的影響在該地區(qū)難以捕捉。

表8 后代數(shù)量與家庭資產(chǎn)選擇（城鄉(xiāng)差異性）

表9 后代性別與家庭資產(chǎn)選擇（城鄉(xiāng)差異性）

（二）東、中西部地區(qū)影響差異

按家庭所在區(qū)域位置進(jìn)一步將樣本劃分為東部和中西部兩個(gè)子樣本，分別回歸得到后代特征在不同區(qū)域位置影響上的差異。從表10結(jié)果看，后代數(shù)量的影響并無明顯地區(qū)差異性，無論是在東部還是中西部地區(qū)，子女?dāng)?shù)量的增加均會(huì)降低家庭的風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)參與概率和持有比，但是后代性別的影響有所不同。根據(jù)表11給出的結(jié)果，在東部地區(qū)，男孩不僅會(huì)影響風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的配置行為，而且會(huì)導(dǎo)致家庭投資于股票的概率下降，同時(shí)也會(huì)減少股票的持有比重，這一結(jié)果與總樣本的回歸結(jié)果略有不同。而在中西部地區(qū)，男孩雖然仍會(huì)影響風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置行為，但影響效果僅在10%水平下顯著，影響效果很微弱。造成這一現(xiàn)象的主要原因可能是相比于中西部地區(qū)，東部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平更高，金融體系更加健全，金融可獲得性更高，因此在東部地區(qū)，后代性別甚至?xí)绊懙焦善边@一單一資產(chǎn)的配置比重，而相對發(fā)展水平較低的中西部地區(qū)，后代性別的影響效果就變得很微弱。

表10 后代數(shù)量與家庭資產(chǎn)選擇（地區(qū)差異性）

表11 后代性別與家庭資產(chǎn)選擇（地區(qū)差異性）

（三）不同收入水平的影響差異

進(jìn)一步按家庭的收入水平，將樣本劃分為高、中、低收入水平三組。表12 與表13 結(jié)果表明，后代數(shù)量對家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置行為的影響不存在收入水平上的差異性，但后代性別對家庭資產(chǎn)配置行為的影響主要體現(xiàn)在高收入水平組，在中低等收入水平的家庭影響效果很微弱。按收入水平的劃分可以看出，由于中低收入水平的家庭財(cái)富有限，在滿足基本生活條件下很難再有多余的錢用于投資，加上該類家庭的受教育水平可能很低，金融知識(shí)匱乏，基本很難再進(jìn)入金融市場；而高收入家庭的財(cái)務(wù)狀況良好，在滿足基本生活需要后仍有剩余，而且該類家庭的金融知識(shí)水平通常較高，投資失敗的概率相比其他家庭較低，因此該類家庭進(jìn)入金融市場的概率更大，所以后代性別對高收入水平家庭影響更明顯。

表12 后代數(shù)量與家庭資產(chǎn)選擇（收入差異性）

表13 后代性別與家庭資產(chǎn)選擇（收入差異性）

六、穩(wěn)健性檢驗(yàn)①因篇幅所限，結(jié)果留存?zhèn)渌鳌?/h2>

本文從以下5 個(gè)方面進(jìn)一步檢驗(yàn)結(jié)果的穩(wěn)健性。第一，考慮到家庭是否生孩子的決策同樣并非完全外生的，家庭中某些因素可能同時(shí)影響生孩子的決策行為以及家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置行為。為控制該內(nèi)生性問題，在回歸分析時(shí)本文進(jìn)一步剔除樣本中的無子女家庭，即在探究后代數(shù)量的影響時(shí)僅保留有后代的家庭，在研究后代性別的影響時(shí)僅保留獨(dú)生子女家庭。第二，使用Heckman 兩步法模型控制樣本的自選擇問題，結(jié)果中逆米爾斯比率的系數(shù)并不顯著，說明樣本不存在嚴(yán)重的自選擇問題。第三，使用CHFS目前已完成的2011年、2013年、2015年和2017 年四次調(diào)查結(jié)果，組成四期混合面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用面板Probit模型和面板Tobit模型檢驗(yàn)結(jié)果的穩(wěn)健性。第四，參照其他研究家庭人口結(jié)構(gòu)對風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置行為的影響文獻(xiàn)（藍(lán)嘉俊等，2018；余靜文和姚翔晨，2019；樊剛治和王宏揚(yáng)，2015），使用后代數(shù)量占家庭總?cè)丝诘谋戎兀ê蟠急龋┳鳛楹蟠鷶?shù)量的替代變量。第五，修改家庭后代的定義，將后代范圍縮小到家庭中14歲以下的人口，進(jìn)一步檢驗(yàn)后代特征影響的穩(wěn)健性。以上穩(wěn)健性結(jié)果均證實(shí)后代特征對家庭資產(chǎn)配置的影響是穩(wěn)健的。

七、結(jié)論與政策建議

本文利用中國家庭金融調(diào)查（CHFS）數(shù)據(jù)，實(shí)證分析后代特征對家庭金融資產(chǎn)選擇的影響，發(fā)現(xiàn)因后代數(shù)量增加而導(dǎo)致家庭撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)加重的家庭，會(huì)擠出家庭在金融資產(chǎn)上的投資，這一影響無顯著差異性。而后代性別不同，后代中男性后代的存在會(huì)顯著降低家庭在風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)上的參與概率和配置比重，而女性后代并不會(huì)產(chǎn)生影響。在進(jìn)一步的機(jī)制分析中，本文驗(yàn)證了由于男性后代結(jié)婚買房而帶來的生活或財(cái)務(wù)負(fù)擔(dān)的加重，對家庭資產(chǎn)配置產(chǎn)生擠出效應(yīng)這一影響機(jī)制的存在。此外，從城鄉(xiāng)和區(qū)域差異看，后代性別的影響在東部和城鎮(zhèn)地區(qū)更加顯著；將樣本劃分為高中低三個(gè)收入群體后，發(fā)現(xiàn)這一影響主要集中在高收入家庭，在中低收入家庭的影響很微弱。

基于上述結(jié)論，為緩解“有限參與之謎”現(xiàn)象并從政府?dāng)U大內(nèi)需視角提出以下三點(diǎn)政策建議：第一，從政策層面緩解居民撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)，引導(dǎo)家庭從事風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資并優(yōu)化家庭消費(fèi)結(jié)構(gòu)，促進(jìn)我國消費(fèi)內(nèi)循環(huán)。面對生育政策改革所引致的撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)加重問題，政府應(yīng)配套完善我國的社會(huì)福利制度和育兒體系，實(shí)現(xiàn)“社會(huì)+家庭”二合一的后代撫養(yǎng)體系，緩解家庭撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)，釋放家庭撫養(yǎng)資金，進(jìn)而促進(jìn)家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)合理配置和消費(fèi)結(jié)構(gòu)升級(jí)。第二，緩解居民住房壓力，釋放家庭財(cái)務(wù)資金。政府應(yīng)發(fā)揮其宏觀調(diào)控職能，通過適當(dāng)調(diào)控土地供應(yīng)，控制房地產(chǎn)投資規(guī)模，調(diào)整房地產(chǎn)市場供應(yīng)結(jié)構(gòu)等方式，緩解房地產(chǎn)市場過熱現(xiàn)象，降低家庭住房壓力，從而防止家庭因過度儲(chǔ)蓄和住房資產(chǎn)占家庭資產(chǎn)比重過高而導(dǎo)致的家庭消費(fèi)和資產(chǎn)投資結(jié)構(gòu)扭曲等問題，實(shí)現(xiàn)家庭消費(fèi)和資產(chǎn)配置結(jié)構(gòu)合理化。而且應(yīng)更加關(guān)注二孩政策時(shí)期房地產(chǎn)市場的供需問題，避免未來社會(huì)人口年輕化導(dǎo)致房價(jià)再次升溫。第三，合理完善我國不同地區(qū)金融市場建設(shè)，發(fā)揮金融資產(chǎn)的實(shí)際收入效應(yīng)，促進(jìn)消費(fèi)增長。政府在資本市場建設(shè)過程中，可以通過建立區(qū)域性金融中心的方式，發(fā)揮其資本集聚與輻射功能，以點(diǎn)帶面促進(jìn)整個(gè)區(qū)域的金融經(jīng)濟(jì)發(fā)展，緩解金融排斥現(xiàn)象，提高我國金融體系的廣度與深度，實(shí)現(xiàn)財(cái)產(chǎn)性投資渠道的健康發(fā)展。要確保各地區(qū)家庭有同等機(jī)會(huì)進(jìn)入金融市場，實(shí)現(xiàn)多渠道提高居民家庭收入，從而使家庭金融資產(chǎn)的財(cái)富效應(yīng)得到有效發(fā)揮，有利于家庭降低預(yù)防性儲(chǔ)蓄、提高消費(fèi)傾向。