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      居民金融知識與家庭資產(chǎn)組合的選擇

      2022-06-27 10:26:54張文琦
      商業(yè)經(jīng)濟(jì) 2022年4期
      關(guān)鍵詞:戶主資產(chǎn)變量

      張文琦

      (首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué) 金融學(xué)院,北京 100070)

      一、引言

      理論普遍認(rèn)為,家庭進(jìn)行資產(chǎn)組合時,是依據(jù)收益和風(fēng)險的綜合估計進(jìn)行投資決策,但實際上,家庭進(jìn)行投資決策時,存在家庭更偏好儲蓄等現(xiàn)象。金融知識影響家庭決策的很多方面,Lusardi(2007)指出金融知識水平高的家庭具有退休養(yǎng)老計劃的可能性較高;金融知識水平越高,家庭在風(fēng)險市場的投資越分散(Guiso,2008);金融知識對創(chuàng)業(yè)參與具有積極推動作用等(尹志超,2015)。

      關(guān)于家庭資產(chǎn)組合的影響因素研究主要在背景風(fēng)險和流動性約束等方面,但風(fēng)險投資要求居民具備相關(guān)的金融知識。因此,研究金融知識和風(fēng)險資產(chǎn)投資的關(guān)系,利于家庭做出更加合理的投資決策。本文采用中國家庭金融調(diào)查(CHFS)2015年的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,根據(jù)問卷構(gòu)建衡量金融知識的指標(biāo),進(jìn)而研究其對資產(chǎn)組合的影響,為進(jìn)一步認(rèn)識影響金融市場因素,提升金融服務(wù)效率和水平提供相應(yīng)的實證支持和現(xiàn)實依據(jù)。

      二、模型和變量

      (一)模型設(shè)定

      本文的實證分析主要涉及兩個方面:一是分析金融知識對參與風(fēng)險資產(chǎn)投資的影響;二是分析金融知識影響風(fēng)險資產(chǎn)占比的實證研究。因此,我們將使用Probit模型來探討金融知識和風(fēng)險資產(chǎn)投資之間的關(guān)系,Probit模型為:

      本文使用T obit模型來進(jìn)行金融知識對風(fēng)險資產(chǎn)占比的分析,設(shè)定的T obit模型為:

      其中,F(xiàn)inance_knowledge是主要解釋變量,X表示控制變量。

      (二)變量選取

      1.解釋變量選取。2015CHFS除了直接詢問戶主對金融方面的信息的關(guān)注程度之外,還通過利率計算、通貨膨脹以及風(fēng)險問題3個問題來衡量戶主的金融知識的水平,此外,本文還選取了期望收益問題來識別戶主是否具有相關(guān)金融知識。依據(jù)問題設(shè)置虛擬變量,將3-4個正確答案的戶主賦值為1,否則為0。

      表1給出了金融知識相關(guān)的3個問題的描述性統(tǒng)計結(jié)果,無論是利率計算問題、通貨膨脹還是風(fēng)險問題,都有近50%的受訪家庭選擇不知道,說明受訪家庭中有近一半的家庭對金融信息的關(guān)注程度低、缺乏了解。51.67%的家庭在投資風(fēng)險問題上回答正確,但只有28.39%的家庭能夠正確計算利率,16.11%的家庭準(zhǔn)確回答通貨膨脹的問題,說明大部分家庭具有金融方面的常識,但對專業(yè)知識缺乏了解。

      表1 金融知識相關(guān)問題的描述性統(tǒng)計

      2.被解釋變量選取。本文將CHFS(2015)金融資產(chǎn)中的股票、基金、金融理財產(chǎn)品、債券、衍生品、非人民幣資產(chǎn)歸為風(fēng)險資產(chǎn);其他的存款、現(xiàn)金、借出款等則視為非風(fēng)險資產(chǎn)。本文選取的被解釋變量有兩個:一是風(fēng)險資產(chǎn)參與的概率;二是風(fēng)險資產(chǎn)投資的比重。從數(shù)據(jù)中可知,絕大部分家庭投資非風(fēng)險資產(chǎn),大多選擇股票、基金、理財產(chǎn)品進(jìn)行投資;各個家庭擁有的金融資產(chǎn)和風(fēng)險性金融資產(chǎn)極不均衡??傮w而言,我國家庭金融決策是相對比較謹(jǐn)慎,大部分家庭都更加偏好投資無風(fēng)險金融資產(chǎn)。

      3.控制變量。參照以往文獻(xiàn),本文選取的控制變量包括家庭特征變量(家庭收入、是否從事個體工商業(yè)、是否有自有住房)個體特征變量(年齡、性別、受教育年限、婚姻狀況、健康狀況、風(fēng)險偏好)以及地區(qū)特征變量。

      在數(shù)據(jù)處理上,同樣參照相關(guān)文獻(xiàn)的作法,將收入的上下1%的極端值進(jìn)行縮尾處理并剔除了存在缺失值的樣本,最終保留了33448個樣本。相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計如表2:

      表2 變量的描述性統(tǒng)計

      從表中可知,約13%的受訪家庭選擇參與風(fēng)險資產(chǎn)的投資,絕大多數(shù)家庭更傾向于進(jìn)行無風(fēng)險投資,造成這種現(xiàn)象的原因可能與金融危機(jī)、經(jīng)濟(jì)下行等現(xiàn)象相關(guān),家庭的投資者會更加謹(jǐn)慎的對待風(fēng)險投資。這一點可以從戶主的風(fēng)險態(tài)度得到佐證,只有極少數(shù)家庭偏好風(fēng)險,這必然導(dǎo)致家庭減少風(fēng)險資產(chǎn)的投資。

      在2015年調(diào)查的樣本中有5450位受訪家庭從事個體工商業(yè),約占總樣本的16%;樣本中有85%的家庭擁有自有住房;絕大多數(shù)戶主自我評估健康狀況是比較好。75%的戶主為男性;大多數(shù)戶主接受了基礎(chǔ)教育且大多數(shù)戶主已婚。

      三、估計結(jié)果

      表3的(1)(2)列報告了金融知識對參與風(fēng)險資產(chǎn)投資的的統(tǒng)計結(jié)果,第(1)列是風(fēng)險資產(chǎn)參與的回歸系數(shù)結(jié)果,第(2)列報告的是風(fēng)險資產(chǎn)參與的邊際效應(yīng)結(jié)果。

      表3 金融知識對風(fēng)險資產(chǎn)參與和風(fēng)險資產(chǎn)占比的影響

      首先我們能夠從表中看到,家庭中的投資者是否具有金融知識對家庭參與風(fēng)險資產(chǎn)市場是顯著的正相關(guān)影響,并且邊際效應(yīng)同樣在1%水平上顯著,表明提升金融知識水平,能夠顯著增加家庭參與風(fēng)險資產(chǎn)投資的可能性。

      年齡與風(fēng)險資產(chǎn)參與顯著正相關(guān),因為大多數(shù)年輕人可支配的收入較少,沒有充足的資金進(jìn)行風(fēng)險資產(chǎn)的投資,而中年人或者老年人具有穩(wěn)定的收入,且具備相關(guān)的金融知識,因此年齡會與風(fēng)險資產(chǎn)參與是正相關(guān)。

      性別與風(fēng)險資產(chǎn)參與呈現(xiàn)顯著負(fù)相關(guān)。這說明相對于男性戶主的家庭來說,女性戶主的家庭去參與風(fēng)險資產(chǎn)投資的可能性更高;健康狀況呈現(xiàn)顯著負(fù)相關(guān),健康狀況越好,越投資風(fēng)險資產(chǎn),因為健康狀況好的投資者能夠承擔(dān)較高的風(fēng)險;受教育程度與風(fēng)險資產(chǎn)參與顯著正相關(guān),教育不僅可以增加家庭總收入,還能夠提高戶主的學(xué)習(xí)能力,這也就意味著戶主對金融信息的關(guān)注度增加,也能夠正確選擇風(fēng)險資產(chǎn)進(jìn)行投資。

      家庭所在地區(qū)呈現(xiàn)顯著負(fù)相關(guān),因為金融機(jī)構(gòu)處于成本和收益的考慮,大部分都設(shè)點在東部地區(qū),相關(guān)的金融服務(wù)和產(chǎn)品也在東部較為全面和多樣;家庭總收入、是否擁有自有住房呈現(xiàn)顯著的正向影響;是否進(jìn)行個體工商業(yè)不存在顯著的關(guān)系,表明在中國農(nóng)村,個體工商業(yè)所帶來的風(fēng)險并不會擠出家庭的風(fēng)險資產(chǎn);風(fēng)險態(tài)度、婚姻狀況與風(fēng)險資產(chǎn)參與均呈現(xiàn)顯著負(fù)相關(guān)。

      表6的(3)(4)列則分別報告了基于Tobit回歸的風(fēng)險資產(chǎn)占比的回歸系數(shù)和邊際效應(yīng)的結(jié)果。結(jié)果與Probit模型的估計結(jié)果基本一致。綜上可以得出,金融知識顯著影響家庭的資產(chǎn)組合,金融知識水平越高,該家庭越可能進(jìn)行風(fēng)險資產(chǎn)的投資,并且增加比重。

      四、穩(wěn)健性檢驗

      為了檢驗實證結(jié)果的可靠性,本文通過更改金融知識變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗。

      首先,將利率問題、通貨膨脹以及風(fēng)險問題作為關(guān)鍵的解釋變量設(shè)置為虛擬變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗。其次,CHFS(2015)中有對戶主經(jīng)濟(jì)、金融方面信息關(guān)注度程度的調(diào)查,依據(jù)該問題設(shè)置虛擬變量,再次進(jìn)行回歸。

      表4為回歸結(jié)果,從表中可以看出,主要的解釋變量,也就是衡量金融知識的變量與實證結(jié)果保持一致,四種衡量金融知識的變量與風(fēng)險資產(chǎn)參與及風(fēng)險資產(chǎn)占比均顯著正相關(guān),因此本文得到的實證結(jié)果是穩(wěn)健的。

      表4 金融知識對風(fēng)險資產(chǎn)參與和風(fēng)險資產(chǎn)占比的影響:穩(wěn)健性檢驗

      五、主要結(jié)論

      我國家庭金融知識水平整體較低,低收入及受教育程度較低的戶主家庭所具有的金融知識比較少,東部地區(qū)的家庭金融知識水平普遍比中西部的家庭高。

      本文運(yùn)用了2015年中國家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù),研究了金融知識與風(fēng)險資產(chǎn)參與及風(fēng)險資產(chǎn)占比之間的關(guān)系。實證結(jié)果顯示,金融知識與風(fēng)險資產(chǎn)參與及風(fēng)險資產(chǎn)占比之間都存在顯著正向關(guān)系,提高金融知識水平能明顯增加家庭參與風(fēng)險資產(chǎn)投資和風(fēng)險資產(chǎn)占家庭金融資產(chǎn)的比重。

      六、政策建議

      政府應(yīng)當(dāng)普及金融教育,提高中國家庭整體的金融知識水平,當(dāng)前我家庭在金融市場尤其是風(fēng)險資產(chǎn)市場的參與率還比較低。居民的金融知識會影響家庭的資產(chǎn)投資行為,進(jìn)而可能影響整體的宏觀金融市場形勢,因此金融知識的普及是十分重要的。利用各金融教育平臺,提高居民金融知識水平,提升投資決策的能力。

      在當(dāng)前我國居民金融知識水平較低的情況下,政府在制定有關(guān)股票、債券等風(fēng)險資產(chǎn)的相關(guān)政策時,應(yīng)該充分考慮金融知識水平給政策帶來的影響,可以有針對性的制定政策。作為個人或是家庭,一方面,在不了解相關(guān)知識的情況下,應(yīng)該積極主動的學(xué)習(xí)相關(guān)金融知識,進(jìn)行適當(dāng)合理的投資,用多元化的投資組合來分散風(fēng)險,從而實現(xiàn)資產(chǎn)的保值增值;另一方面,家庭要慎重的選擇風(fēng)險資產(chǎn),客觀理性的判斷自身情況,合理分配風(fēng)險資產(chǎn)所在的比重。

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