數(shù)字金融對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)投資決策的影響及路徑研究
——基于CHFS 數(shù)據(jù)的實(shí)證檢驗(yàn)

□ 胡寧寧 侯冠宇

（1.中國(guó)財(cái)政科學(xué)研究院，北京 100142；2.中國(guó)政法大學(xué)商學(xué)院，北京 100088）

一、引 言

《“十四五”規(guī)劃和2035 年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》指出要“加快數(shù)字化發(fā)展建設(shè)數(shù)字中國(guó)、打造數(shù)字經(jīng)濟(jì)新優(yōu)勢(shì)、營(yíng)造良好數(shù)字生態(tài)”。作為新一輪技術(shù)革命的產(chǎn)物，數(shù)字經(jīng)濟(jì)是實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展、加速產(chǎn)業(yè)升級(jí)與轉(zhuǎn)型、改善人民生活的重要路徑。在此背景下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)助推大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等數(shù)字科技手段不斷向金融領(lǐng)域滲透，在融合了傳統(tǒng)金融、互聯(lián)網(wǎng)金融、移動(dòng)數(shù)字化情況下，數(shù)字金融應(yīng)運(yùn)而生。加快建設(shè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)，激發(fā)數(shù)據(jù)要素潛能，以數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動(dòng)生產(chǎn)方式和生活方式變革是實(shí)現(xiàn)社會(huì)主義現(xiàn)代化的重要內(nèi)容。作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要組成部分，數(shù)字金融既是數(shù)字經(jīng)濟(jì)向傳統(tǒng)金融滲入的結(jié)果，也是助推數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)揮功能的重要驅(qū)動(dòng)力。2022 年中央一號(hào)文件指出，“要加快推動(dòng)數(shù)字鄉(xiāng)村標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)、持續(xù)開展數(shù)字鄉(xiāng)村試點(diǎn)，拓展農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景，推動(dòng)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化邁出新步伐”。

數(shù)字金融借助數(shù)字技術(shù)來(lái)助推傳統(tǒng)金融發(fā)展與變革，具有較強(qiáng)的“普惠性”，是助推金融資源與服務(wù)在民生領(lǐng)域“落地”和“生根”的加速器，也是改善人民幸福生活、實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村振興與共同富裕的重要抓手。2022 年1月，中央網(wǎng)信辦等10 部門印發(fā)《數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展行動(dòng)計(jì)劃》強(qiáng)調(diào)要“著力發(fā)展鄉(xiāng)村數(shù)字經(jīng)濟(jì)，著力提升農(nóng)民數(shù)字素養(yǎng)與技能，著力繁榮鄉(xiāng)村網(wǎng)絡(luò)文化，著力提高鄉(xiāng)村數(shù)字化治理效能”。數(shù)字金融以金融資源和服務(wù)為關(guān)鍵要素，借助現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)載體，改變了傳統(tǒng)金融行業(yè)的服務(wù)和創(chuàng)新方式，加速了金融服務(wù)向微觀主體的傾斜過(guò)程，增強(qiáng)了金融資源和服務(wù)對(duì)微觀主體的關(guān)注。在疫情疊加實(shí)體經(jīng)濟(jì)下行壓力加大等現(xiàn)實(shí)背景下，探索重構(gòu)數(shù)字金融發(fā)展新思路新舉措勢(shì)在必行，嘗試性解構(gòu)數(shù)字金融對(duì)微觀主體的決策行為的影響邏輯既十分必要也非常重要。

二、文獻(xiàn)述評(píng)與理論假設(shè)

（一）文獻(xiàn)述評(píng)

隨著我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，居民生活水平得到顯著改善，如何將家庭財(cái)富進(jìn)行合理配置成為當(dāng)下居民面臨的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。以“數(shù)字金融”為核心關(guān)鍵詞，在CNKI 截取近五年相關(guān)論文數(shù)據(jù)，在CiteSpace 中運(yùn)行得到圖1。已有研究圍繞數(shù)字金融、創(chuàng)業(yè)決策、信貸需求、社會(huì)資本、金融知識(shí)、金融素養(yǎng)、社會(huì)資本、家庭金融展開。2017-2019 年，關(guān)于農(nóng)村居民、金融教育、信貸需求的相關(guān)研究成為熱點(diǎn)內(nèi)容，2019-2021 年家庭投資組合、大數(shù)據(jù)等得到學(xué)界關(guān)注。

圖1 以“數(shù)字金融”為主題的CiteSpace 可視化網(wǎng)絡(luò)圖與關(guān)鍵詞突現(xiàn)

經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域有關(guān)資產(chǎn)配置的研究，最核心的理論是Markowitz 的投資組合理論[1]。Markowitz（1952）認(rèn)為個(gè)體應(yīng)該根據(jù)各自的風(fēng)險(xiǎn)偏好程度，將總資產(chǎn)在風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)和無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)中進(jìn)行分配，組成一個(gè)充分分散化了的組合。即所有投資者將參與包括風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)和無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的所有資產(chǎn)的投資。有學(xué)者在Markowitz 基礎(chǔ)上，將投資期擴(kuò)展到多期，得出與單期投資行為相同的結(jié)論[2]。但傳統(tǒng)時(shí)期的投資組合理論假設(shè)僅體現(xiàn)在風(fēng)險(xiǎn)厭惡與否，其他特征并沒(méi)有考慮在內(nèi)。由于性別、年齡、家庭收入、受教育程度同樣會(huì)導(dǎo)致不同個(gè)體、家庭采取不同的投資組合策略。已有學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)，教育程度[3]、年齡和性別[4]、財(cái)富水平會(huì)對(duì)投資者參與金融市場(chǎng)的積極性產(chǎn)生影響。國(guó)內(nèi)關(guān)于家庭投資規(guī)模的研究，有學(xué)者認(rèn)為擁有更高金融知識(shí)水平的家庭為規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，會(huì)選擇更加分散和資產(chǎn)配置方式[5]，經(jīng)濟(jì)政策、數(shù)字金融、制度環(huán)境[6]利于家庭金融資產(chǎn)的合理配置，經(jīng)濟(jì)政策不確定性降低了家庭風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)比例[7]。由于信息對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)投資具有正向影響，家庭收集并掌握的信息越多，面臨的信息成本越低、越有可能配置風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)[8]。有學(xué)者證實(shí)了數(shù)字普惠金融對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)金融市場(chǎng)的參與概率和參與深度存在正向影響[9]，影響機(jī)制是金融可得性提高、交易成本的下降[10]。在微觀層面，數(shù)字金融的發(fā)展降低了家庭創(chuàng)業(yè)成本、進(jìn)而提高了家庭收入[11]，緩解了實(shí)體經(jīng)濟(jì)部門的信貸約束，同時(shí)推動(dòng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展[12]。

理性經(jīng)濟(jì)人為實(shí)現(xiàn)最優(yōu)家庭資產(chǎn)組合配置應(yīng)當(dāng)持有一定比例的風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)，數(shù)字金融的發(fā)展，是否影響并改善了家庭風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)投資行為與投資規(guī)模是本文探究的問(wèn)題。若影響存在，具體路徑機(jī)制如何？本文基于2019 年相關(guān)數(shù)據(jù)，探究數(shù)字金融對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)金融投資決策的影響。本文創(chuàng)新之處在于，從金融知識(shí)、風(fēng)險(xiǎn)偏好、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、家庭收入水平四條路徑探究數(shù)字金融對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)投資決策的影響，并從家庭風(fēng)險(xiǎn)投資行為和投資規(guī)模兩個(gè)維度對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)決策進(jìn)行解讀，具有一定的理論意義和現(xiàn)實(shí)意義。

（二）理論基礎(chǔ)與研究假設(shè)

數(shù)字金融的縱深發(fā)展，已將金融服務(wù)觸達(dá)范圍拓展至弱勢(shì)群體與落后地區(qū)，在緩解地區(qū)貧困、縮小貧富收入差距等方面發(fā)揮了重要作用[13]。發(fā)展數(shù)字金融能夠拓寬融資渠道，緩解金融市場(chǎng)與投資主體之間的信息不對(duì)稱問(wèn)題[14]。數(shù)字金融發(fā)展程度越高，其覆蓋范圍越廣、金融普惠程度加深、金融數(shù)字化速度加快，對(duì)微觀個(gè)體行為認(rèn)識(shí)、家庭金融的可及性、以及財(cái)富水平的影響也越深入。數(shù)字金融能夠通過(guò)直接或間接的方式，促進(jìn)更多家庭參與風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資和提升風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)規(guī)模。故提出假說(shuō)H1：數(shù)字金融對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)投資行為與規(guī)模具有正向影響。

數(shù)字金融指數(shù)由數(shù)字金融的移動(dòng)化、實(shí)惠化、信用化、便利化四個(gè)方面構(gòu)成。數(shù)字金融發(fā)展程度越高，微觀主體個(gè)人和家庭了解的金融信息越豐富、獲取的金融服務(wù)越多，對(duì)金融的認(rèn)知越清晰。故提出假說(shuō)H2：金融知識(shí)是數(shù)字金融影響家庭風(fēng)險(xiǎn)投資行為與規(guī)模的重要路徑之一。

數(shù)字金融的快速發(fā)展改變了微觀家庭的“風(fēng)險(xiǎn)擔(dān)憂”和風(fēng)險(xiǎn)偏好，減少家庭對(duì)金融投資和風(fēng)險(xiǎn)的逃避性，增加其對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資的全面認(rèn)知，能夠在一定程度上促進(jìn)家庭風(fēng)險(xiǎn)投資行為、提升風(fēng)險(xiǎn)投資資產(chǎn)的規(guī)模。故提出假說(shuō)H3：風(fēng)險(xiǎn)偏好是數(shù)字金融影響家庭風(fēng)險(xiǎn)投資行為與規(guī)模的重要路徑之二。

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)作為市場(chǎng)主體和數(shù)字金融服務(wù)的關(guān)鍵技術(shù)手段，縮短了家庭與金融信息、服務(wù)之間的距離，移動(dòng)設(shè)備的便利性增強(qiáng)了數(shù)字金融的可及性，使得家庭獲得更多的數(shù)字金融信息和服務(wù)，數(shù)字金融能夠通過(guò)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的可及性促進(jìn)家庭風(fēng)險(xiǎn)投資。故提出假說(shuō)H4：移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)是數(shù)字金融影響家庭風(fēng)險(xiǎn)投資行為與規(guī)模的重要路徑之三。

數(shù)字金融的發(fā)展減少了傳統(tǒng)金融資源對(duì)家庭的限制，改善微觀主體面臨的融資約束問(wèn)題，提升了家庭成員使用金融資源的便利度，促進(jìn)家庭財(cái)富收入的增加，進(jìn)而改善家庭資產(chǎn)規(guī)模，正向影響家庭風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)投資。故提出假說(shuō)H5：家庭收入水平是數(shù)字金融影響家庭風(fēng)險(xiǎn)投資行為與規(guī)模的重要路徑之四。

基于以上分析，本文從金融“數(shù)字化”視角進(jìn)行深入研究，選取金融知識(shí)、風(fēng)險(xiǎn)偏好、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、家庭收入水平作為中介變量，代表金融知識(shí)水平、風(fēng)險(xiǎn)偏好程度、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)可及性、收入水平四條傳導(dǎo)路徑，探討數(shù)字金融對(duì)家庭投資決策的具體影響路徑。

三、數(shù)據(jù)來(lái)源與模型構(gòu)建

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源

本文數(shù)據(jù)來(lái)源之一，是西南財(cái)經(jīng)大學(xué)中國(guó)家庭金融調(diào)查與研究中心的“中國(guó)家庭金融調(diào)查”（CHFS）數(shù)據(jù)樣本。該項(xiàng)目每?jī)赡赀M(jìn)行一次，旨在收集家庭主要包括住房資產(chǎn)、金融財(cái)富、負(fù)債、信貸約束、收入、消費(fèi)、社會(huì)保障以及人口特征等方面的信息，采用多項(xiàng)措施控制抽樣誤差和非抽樣誤差。2019 年中國(guó)家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù)樣本覆蓋了全國(guó)29 個(gè)省（自治區(qū)、直轄市），343 個(gè)區(qū)縣，1360 個(gè)村（居）委會(huì)，最終收集了34643 戶家庭、107008 個(gè)家庭成員的信息，具有全國(guó)及省級(jí)代表性。本文數(shù)據(jù)來(lái)源之二，是由北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心公布的普惠金融指數(shù)，該指數(shù)包含三個(gè)維度：使用深度、覆蓋廣度和數(shù)字化程度，本文選取“數(shù)字化程度”作為數(shù)字金融的衡量指標(biāo)，數(shù)字化程度主要涵蓋了移動(dòng)化、實(shí)惠化、信用化、便利化四個(gè)方面內(nèi)容，能夠較好反映我國(guó)數(shù)字金融發(fā)展程度[15]。

（二）變量指標(biāo)選取

1. 被解釋變量。本文將家庭風(fēng)險(xiǎn)投資決策作為本文研究的被解釋變量。將是否參與股票、債券、理財(cái)產(chǎn)品、金融衍生品以及非人民幣資產(chǎn)等投資作為家庭風(fēng)險(xiǎn)投資行為的代理變量，將參與風(fēng)險(xiǎn)投資的資產(chǎn)價(jià)值占金融資產(chǎn)的相對(duì)規(guī)模比作為風(fēng)險(xiǎn)投資規(guī)模變量。

2. 核心解釋變量。本文使用數(shù)字化作指數(shù)為數(shù)字金融指數(shù)的代理變量，主要包含移動(dòng)化、實(shí)惠化、信用化、便利化四個(gè)方面。

3. 控制變量。選取年齡、受教育程度、性別、戶籍性質(zhì)、金融知識(shí)、風(fēng)險(xiǎn)偏好、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、房產(chǎn)數(shù)量、家庭規(guī)模、家庭財(cái)富水平、城市等級(jí)、城鎮(zhèn)化率作為本文的控制變量。

4.金融知識(shí)賦分。金融知識(shí)評(píng)價(jià)體系主要從主觀層面、客觀層面兩個(gè)維度進(jìn)行：選取CHFS 調(diào)查問(wèn)卷設(shè)置的題目H3101、D9203 作為主觀層面的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，H3105、H3106 作為客觀層面的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)：一是考察受訪者對(duì)經(jīng)濟(jì)金融問(wèn)題的關(guān)注程度和了解程度，主要針對(duì)受訪者對(duì)H3101、D9203 的答題進(jìn)行賦值。二是考察受訪者對(duì)利率問(wèn)題和通貨膨脹問(wèn)題的掌握程度，最后通過(guò)因子分析構(gòu)建金融知識(shí)指標(biāo)。1

表1 變量選取與變量描述

（三）模型構(gòu)建

1.基準(zhǔn)模型構(gòu)建

本文選擇家庭風(fēng)險(xiǎn)投資行為與規(guī)模作為被解釋變量，數(shù)字金融指數(shù)作為核心解釋變量。選取戶主層面、家庭層面以及地區(qū)層面的特征變量作為控制變量?？紤]被解釋變量的類型差別：家庭風(fēng)險(xiǎn)投資行為是取值為0 和1 的離散變量，風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置是受限因變量，存在大量零值，屬于截?cái)鄶?shù)據(jù)，故本文分別采取Probit 和Tobit 對(duì)因變量進(jìn)行模型構(gòu)建與分析。具體模型構(gòu)建如下：

（1）Probit 模型構(gòu)建：

模型（1）中Y 表示家庭風(fēng)險(xiǎn)投資選擇情況，digitfina為數(shù)字金融指數(shù)，X代表各個(gè)控制變量，ε為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

（2）Tobit 模型構(gòu)建：

其中y表示家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)規(guī)模，y*表示對(duì)應(yīng)的潛變量，當(dāng)y*≥0 時(shí)，y=y*，否則為0。

2.中介模型構(gòu)建

本文構(gòu)建中介模型進(jìn)行進(jìn)一步考察數(shù)字金融對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)投資的影響路徑。中介模型的構(gòu)建分為三步：

其中（4）方程的系數(shù)δ為自變量digitfina對(duì)因變量RI/RA的總效應(yīng)。方程（5）的系數(shù)?為自變量digitfina對(duì)中介變量效應(yīng)。方程（6）的系數(shù) ‘δ是控制了自變量digitfina的影響后，中介變量對(duì)因變量RI/RA的效應(yīng)，系數(shù)‘δ是在控制了中介變量的影響后，自變量digitfina對(duì)因變量RI/RA的直接效應(yīng)；1φ～3φ是回歸殘差。檢驗(yàn)中介效應(yīng)最常用的方法是逐步檢驗(yàn)回歸系數(shù)。[16]根據(jù)逐步法最后一步，通過(guò)檢驗(yàn)方程 ‘δ來(lái)區(qū)分完全中介還是部分中介。如果系數(shù) ‘δ不顯著，則屬于完全中介效應(yīng)。如果系數(shù) ‘δ顯著，則屬于部分中介效應(yīng)。

四、實(shí)證分析

（一）基準(zhǔn)回歸分析

為避免多重共線性對(duì)實(shí)證研究造成的影響，對(duì)選取的變量進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)VIF 均小于10，可以認(rèn)為本文選取的關(guān)鍵變量之間不存在多重共線性。在此基礎(chǔ)上進(jìn)行實(shí)證分析，本文基準(zhǔn)回歸結(jié)果如表2所示。

表2 基準(zhǔn)模型回歸結(jié)果

從本次基準(zhǔn)回歸結(jié)果1-2 列可知，數(shù)字普惠金融總指數(shù)和數(shù)字金融指數(shù)對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)投資決策的影響，在1%的顯著性水平上與家庭風(fēng)險(xiǎn)投資行為正相關(guān)。其中3-4 列匯報(bào)了數(shù)字普惠金融總指數(shù)和數(shù)字金融指數(shù)對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)投資決策的影響，在5%的顯著性水平上與家庭風(fēng)險(xiǎn)投資規(guī)模正相關(guān)，說(shuō)明普惠金融發(fā)展程度越高、數(shù)字金融發(fā)展越快，越利于家庭風(fēng)險(xiǎn)投資行為與規(guī)模。此外，戶主的受教育程度、金融知識(shí)水平以及風(fēng)險(xiǎn)偏好正向促進(jìn)家庭風(fēng)險(xiǎn)投資行為與規(guī)模，家庭的人口規(guī)模、房產(chǎn)數(shù)量、城鄉(xiāng)屬性也顯著正向影響家庭風(fēng)險(xiǎn)投資行為和風(fēng)險(xiǎn)投資規(guī)模。年齡與風(fēng)險(xiǎn)投資行為和規(guī)模呈現(xiàn)負(fù)向變動(dòng)關(guān)系，即說(shuō)明年齡增長(zhǎng)與風(fēng)險(xiǎn)選擇呈現(xiàn)負(fù)向變動(dòng)關(guān)系，年齡越大作出風(fēng)險(xiǎn)投資的概率越低；家庭的城市水平越高，其參與風(fēng)險(xiǎn)投資的行為的概率越大。在農(nóng)村轉(zhuǎn)化為城鎮(zhèn)人口的過(guò)程，反而與風(fēng)險(xiǎn)投資行為和規(guī)模呈現(xiàn)負(fù)向變動(dòng)關(guān)系，說(shuō)明城鎮(zhèn)化率高的城市，其家庭風(fēng)險(xiǎn)投資行為和增加風(fēng)險(xiǎn)投資規(guī)模的概率較低。這可能是由于我國(guó)城鎮(zhèn)化率反映的是人口向城鎮(zhèn)集聚的程度，說(shuō)明在城鎮(zhèn)化率較高地區(qū)的家庭風(fēng)險(xiǎn)投資行為的概率越低。

（二）中介效應(yīng)分析

1. 以金融知識(shí)作為中介的機(jī)制檢驗(yàn)

表3 金融知識(shí)的中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

在以金融知識(shí)為中介的回歸結(jié)果中，1-3 列回歸結(jié)果中，可以看出數(shù)字金融指數(shù)和金融知識(shí)對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)投資行為的影響均顯著為正，金融知識(shí)在數(shù)字金融影響家庭風(fēng)險(xiǎn)投資過(guò)程中起到部分中介作用。4-6 列中可以看出數(shù)字金融指數(shù)和金融知識(shí)對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)投資規(guī)模的解釋在10% 水平下顯著，即說(shuō)明金融知識(shí)在數(shù)字金融對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資規(guī)模的正向影響中起到部分中介效應(yīng)。

2. 以風(fēng)險(xiǎn)偏好作為中介的機(jī)制檢驗(yàn)

表4 風(fēng)險(xiǎn)偏好的中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

在以風(fēng)險(xiǎn)偏好為中介的回歸結(jié)果中，1-3 列回歸結(jié)果中，可以看出數(shù)字金融指數(shù)和風(fēng)險(xiǎn)偏好對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)投資行為的影響在1%水平下均顯著為正，因此可以認(rèn)為戶主的風(fēng)險(xiǎn)偏好在數(shù)字金融影響家庭風(fēng)險(xiǎn)投資過(guò)程中起到部分中介作用。4-6 列中可以看出數(shù)字金融指數(shù)和金融知識(shí)對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)投資規(guī)模的解釋在5%水平下顯著，即說(shuō)明風(fēng)險(xiǎn)偏好在數(shù)字金融對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資規(guī)模的正向影響中起到部分中介效應(yīng)。

3. 以移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)作為中介的機(jī)制檢驗(yàn)

表5 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

在以移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)設(shè)備為中介的回歸結(jié)果中，1-3 列可見(jiàn)數(shù)字金融指數(shù)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)設(shè)備對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)投資行為的影響在1%水平下均顯著為正。可以認(rèn)為戶主的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)設(shè)備在數(shù)字金融影響家庭風(fēng)險(xiǎn)投資行為中起到部分中介作用。4-6列中可以看出數(shù)字金融指數(shù)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)設(shè)備對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)投資規(guī)模的解釋在10%水平下顯著，說(shuō)明移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)設(shè)備在數(shù)字金融對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資決策的正向影響中起到部分中介效應(yīng)。

4.以家庭收入作為中介的機(jī)制檢驗(yàn)

表6 家庭收入的中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

在以家庭收入水平為中介的回歸結(jié)果中，1-3 列回歸結(jié)果中，可以看出數(shù)字金融指數(shù)和家庭收入水平對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)投資行為的影響在1% 水平下均顯著為正，因此可以認(rèn)為戶主的家庭收入水平在數(shù)字金融影響家庭風(fēng)險(xiǎn)投資過(guò)程中起到部分中介作用。4-6 列中可以看出數(shù)字金融指數(shù)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)設(shè)備對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)投資規(guī)模的解釋在5%水平下顯著，說(shuō)明家庭收入水平在數(shù)字金融對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資規(guī)模的正向影響中起到部分中介效應(yīng)。

（三）異質(zhì)性分析

本文從異質(zhì)性角度對(duì)樣本進(jìn)行進(jìn)一步研究，考察數(shù)字金融對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)投資的影響在年齡、城鄉(xiāng)、教育程度上的差異。

1.年齡異質(zhì)性回歸結(jié)果分析

年齡異質(zhì)性回歸分析中，將年齡大于55 歲定義為老齡人群，其他為非老齡人群，回歸結(jié)果如表7 所示。在分樣本回歸中，解釋變量均在1%水平下顯著，即說(shuō)明數(shù)字金融能夠正向影響兩類人群的家庭風(fēng)險(xiǎn)投資行為和規(guī)模。數(shù)字金融指數(shù)對(duì)老年群組的影響系數(shù)大于非老齡群組人群，說(shuō)明數(shù)字金融對(duì)老年群組的風(fēng)險(xiǎn)投資行為影響明顯；而在數(shù)字金融對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)投資規(guī)模的影響分析中，非老齡人群的系數(shù)比老齡群組大，表明在數(shù)字金融對(duì)非老齡人群的風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)規(guī)模影響更為顯著。

表7 數(shù)字金融對(duì)不同年齡群體的風(fēng)險(xiǎn)投資行為和規(guī)模的估計(jì)結(jié)果

2.城鄉(xiāng)異質(zhì)性回歸結(jié)果分析

城鄉(xiāng)異質(zhì)性回歸結(jié)果如表8 所示。數(shù)字金融指數(shù)在模型中均顯著正向影響家庭風(fēng)險(xiǎn)投資行為。在分組回歸中，發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融指數(shù)對(duì)農(nóng)村家庭組的影響系數(shù)大于非農(nóng)家庭，說(shuō)明數(shù)字金融對(duì)農(nóng)村家庭的風(fēng)險(xiǎn)投資行為的正向影響更加顯著；數(shù)字金融對(duì)農(nóng)村家庭的風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)規(guī)模影響顯著，對(duì)非農(nóng)家庭的風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)規(guī)模不顯著，表明數(shù)字金融對(duì)農(nóng)村家庭的風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)規(guī)模正向促進(jìn)作用十分顯著。這可能是由于非農(nóng)家庭風(fēng)險(xiǎn)投資行為與規(guī)模相對(duì)于農(nóng)村家庭本身就處于一個(gè)較為合理的區(qū)間，且本文使用的是相對(duì)規(guī)模指標(biāo)，非農(nóng)家庭的風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)占比變動(dòng)較小。

表8 數(shù)字金融對(duì)不同戶籍家庭的風(fēng)險(xiǎn)投資行為和規(guī)模的估計(jì)結(jié)果

3.教育異質(zhì)性回歸結(jié)果分析

教育異質(zhì)性回歸分析中，將受教育程度在小學(xué)及小學(xué)以下人群定義為低教育人群，其他人群為非低教育人群，回歸結(jié)果如表9 所示。數(shù)字金融在模型中均顯著正向影響低教育人群、非低教育人群的風(fēng)險(xiǎn)投資決策。在分組回歸中，發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融對(duì)低教育人群的影響系數(shù)小于非低教育人群，說(shuō)明數(shù)字金融對(duì)非教育人群的風(fēng)險(xiǎn)投資決策的正向影響更加顯著；說(shuō)明教育程度不同，風(fēng)險(xiǎn)投資行為受到數(shù)字金融的影響程度存在差異。在數(shù)字金融對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資規(guī)模的影響分析中，數(shù)字金融對(duì)非低教育人群的家庭風(fēng)險(xiǎn)投資行為與規(guī)模影響顯著，對(duì)低教育人群的風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)規(guī)模不顯著。低教育人群的風(fēng)險(xiǎn)投資行為得到改善，但在實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置環(huán)節(jié)，由于低教育人群的金融劣勢(shì)和風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避意識(shí)較強(qiáng)，可能不會(huì)提升風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)對(duì)金融資產(chǎn)的相對(duì)規(guī)模。

表9 數(shù)字金融對(duì)不同教育水平的風(fēng)險(xiǎn)投資行為和規(guī)模的估計(jì)結(jié)果

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文采取替換解釋變量和更換模型的方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。使用滯后一期的數(shù)字金融指數(shù)作為核心解釋變量的替代變量。替換實(shí)證方法進(jìn)行回歸，采取Logit 和Ols 分別對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資行為和風(fēng)險(xiǎn)投資規(guī)模兩個(gè)解釋變量進(jìn)行回歸，模型均通過(guò)相關(guān)檢驗(yàn)，說(shuō)明本文的實(shí)證結(jié)果具有穩(wěn)健性。

五、結(jié)論與政策建議

本文考察了數(shù)字金融對(duì)中國(guó)家庭風(fēng)險(xiǎn)投資行為以及風(fēng)險(xiǎn)投資規(guī)模的影響，通過(guò)各種實(shí)證分析，得出如下結(jié)論：一是數(shù)字金融正向促進(jìn)了中國(guó)家庭風(fēng)險(xiǎn)投資行為與風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)相對(duì)規(guī)模。除卻直接影響途徑，數(shù)字金融通過(guò)對(duì)金融知識(shí)、風(fēng)險(xiǎn)偏好、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、家庭收入四條路徑間接正向影響家庭的風(fēng)險(xiǎn)投資行為和風(fēng)險(xiǎn)投資規(guī)模。二是年齡、性別以及城鎮(zhèn)化率與家庭金融投資行為和規(guī)模之間存在負(fù)向關(guān)系。即說(shuō)明年齡增加會(huì)減少家庭風(fēng)險(xiǎn)投資決策行為和風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的相對(duì)規(guī)模、男性在風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)規(guī)模配置上更為謹(jǐn)慎、城鎮(zhèn)化人口過(guò)于集中的地區(qū)家庭做出風(fēng)險(xiǎn)決策的行為概率較低。三是數(shù)字金融對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)投資行為的影響在老年群組、農(nóng)村家庭以及非低教育群體中更加顯著。數(shù)字金融對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)投資行為與規(guī)模的影響有限，僅在非老齡組群體中顯著，在非農(nóng)家庭、低教育群組中影響不顯著，說(shuō)明數(shù)字金融有利于家庭風(fēng)險(xiǎn)投資，且對(duì)老年群體與農(nóng)村家庭改善更為顯著；數(shù)字金融對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)投資資產(chǎn)的影響有一定局限性。

本文提出如下政策建議：一是要繼續(xù)強(qiáng)化數(shù)字金融的普惠性，加強(qiáng)對(duì)弱勢(shì)群體的關(guān)照和幫助，避免金融數(shù)字化帶來(lái)群體差異。如在城鎮(zhèn)化過(guò)程中，要關(guān)注數(shù)字金融對(duì)流動(dòng)人口的普惠性。二是要關(guān)注金融知識(shí)在微觀家庭層面的普及性，以提升家庭風(fēng)險(xiǎn)投資意識(shí)，改善家庭金融風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)規(guī)模。三是要加強(qiáng)金融市場(chǎng)體系建設(shè)，推出多樣化金融投資產(chǎn)品，鼓勵(lì)更多家庭參與到金融市場(chǎng)。四是要提高數(shù)字金融領(lǐng)域的數(shù)據(jù)開放性和共享性，以數(shù)字技術(shù)推動(dòng)金融資源在不同主體和地區(qū)間的流動(dòng)。