家庭證券類金融資產選擇行為研究

張 兵，虞晨陽，桑 宇

（南京農業大學金融學院，南京 210095）

0 引言

隨著居民收入水平的不斷提高、家庭財富的快速累積和金融產品的日新月異，家庭金融資產在整個金融資產中的比例越來越大，中國家庭金融市場參與率越來越高。對于我國家庭金融資產選擇行為，尤其是證券類金融資產選擇行為的研究具有重要的理論和現實意義。本文利用西南財經大學中國家庭金融調查（CHFS）的數據研究了我國家庭的證券類金融資產選擇行為，在選擇影響因素時不僅考慮了家庭理財者的自身情況和家庭基本情況，還囊括了地域因素、宏觀經濟因素和能夠體現家庭所能承受最大風險的財富規模和貸款規模等非傳統指標，以期更加全面、科學、合理地研究我國家庭的證券類金融資產選擇行為。

1 計量模型

1.1 Heckman兩階段模型

所有運用抽樣方法調查到的微觀調研數據的研究都不可避免選擇性偏差這一問題，選擇性偏誤是指由人們自由選擇而導致的樣本分布與總體分布之間的偏誤，若此時使用傳統的普通最小二乘估計（OLS）就會對結果產生誤差。

針對這一問題，Heckman提出使用逆Mills比率(inverse Mill’s ratio)的兩步法來對離散選擇中的選擇誤差進行修正，即為Heckman兩階段模型。第一步，對所有被解釋變量進行離散選擇模型建模和回歸，計算出逆Mills比率。假設一個隨機變量 X～N(μ，δ2)，α 為常數，則

1.2 Probit模型

Gaddum和Bliss正式提出了二值因變量Probit模型。假設Y是一個二值的響應變量，存在一個對應的潛在響應變量Y*，滿足

其中，ε服從均值為0，方差為1的正態分布，且與X相互獨立。當Y*＞0時，Y=1；當Y*≤0時，Y=0，則Probit模型如下所示：

其中，各參數通過極大似然估計得出。

1.3 Tobit模型

當因變量的值被限制在一個范圍內時，OLS的估計結果為有偏且不一致。如果簡單地將觀測值為零的數據刪除，將導致有偏估計。為了避免以上問題，通常采用受限因變量Tobit模型來進行估計[24]。標準的Tobit模型如下：

2 數據來源與描述性分析

本文數據來源于2011年西南財經大學對中國8393戶家庭的調查。調查區域涵蓋北京、天津、河北、山西、遼寧、吉林、黑龍江、上海、江蘇、浙江、安徽、江西、山東、河南、湖北、湖南、廣東、廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海25個省（直轄市）。問卷內容涉及家庭資產與負債、保險與保障、支出與收入等與家庭金融密切相關的信息。各地區的GDP與CPI數據來自于《中國統計年鑒》。

2.1 家庭基本特征統計

表1 家庭基本特征統計

家庭理財者年齡平均在51歲左右；平均文化程度在小學與初中之間，最低文化水平為沒上過學，最高文化水平為博士研究生；平均家庭就業人口比重為0.43，平均每一就業者的負擔人數為2.70人（包括就業者本人）；平均每個家庭大約為3～4口人，規模最大的家庭有18口人，規模最小的家庭是一個人獨住。

家庭總收入均值接近3萬，最大值為500萬，最小值為0；人均收入的均值大概為11000元，最大值約為205萬，最小值為0，兩者的變異系數分別為3.92和4.29，收入在家庭之間的分布不均衡；家庭財富規模的均值接近6萬元，最大值為1000萬；家庭貸款規模和家庭非金融資產是兩極分化最嚴重的兩個指標，均值分別為7000元與1.6萬元，最大值分別為500萬和1000萬；非證券類金融資產的均值與最大值都大于證券類金融資產，說明我國家庭普遍傾向于投資國債、活期儲蓄、定期儲蓄、外匯手持現金、人民幣手持現金和商業保險等風險較小的金融資產，證券類金融資產只占金融資產的6.38%，但也有家庭不投資非金融類金融資產。

2.2 金融資產投資情況統計

總體來說，在證券類金融資產中，我國家庭最傾向于投資股票、基金和理財產品，其比例分別達到69%、17%和10%，投資期權、權證、遠期合約和互換的較少。家庭金融資產中超過四分之三的資金都投資于非證券類金融資產，儲蓄存款超過71%，我國仍舊是一個高儲蓄率的國家。活期儲蓄的比例略高于定期儲蓄，保險是繼儲蓄之后比例最大的非證券類金融資產投資項目。

在所有金融資產中，東中西部家庭最主要的投資類別與總體保持一致。東部地區家庭投資證券類金融資產的比例遠大于中西部地區，主要投資股票、基金和理財產品；中部地區家庭投資非國債債券和信托的比例高于其他兩個地區；西部地區家庭雖然在股票上的投資比例最小，但是在基金上投資較多。在非證券類金融資產投資方面，西部地區家庭活期儲蓄比例最大，中部地區家庭次之，東部地區家庭最少，而投資定期儲蓄的情況正好相反；西部地區家庭在保險上的投資比例大于中部地區家庭，但低于東部地區家庭。

表2 金融資產投資情況統計

在證券類金融資產方面，農村家庭的投資比例高出城鎮家庭11個百分點。這說明與城鎮家庭相比，農村家庭的資金閑置情況更為嚴重。農村家庭投資股票和基金的比例也大于城鎮家庭，但投資非國債債券、理財產品和信托的比例不如城鎮家庭。銀行業在農村設立的網店較少，相對于城鎮網點開展的業務也有限，不利于農戶辦理業務和選擇理財產品。比較城鎮與農村的非證券類金融市場參與情況可以發現，農村家庭接近二分之一的非證券類金融資產都為活期儲蓄，但投資保險的比例比城鎮家庭少了大約10%，這可能是受到收入和保險種類選擇面過窄的雙重制約。由于信息的不通暢，我國家庭的投資渠道比較有限，且風險過大的金融產品（如期貨、期權、遠期合約與互換）本身是針對企業的預防商品價格波動需求而設計，需要一定的市場判斷能力和豐富的專業知識，并不適合家庭投資。金融機構需通過微觀調研了解家庭的投資需求和金融資產選擇行為，以此來針對性地設計金融產品，使金融產品能更好地為家庭服務，擴大家庭金融資產的投資種類。

2.3 證券類金融資產需求狀況分析

我國家庭沒有投資證券類金融資產賬戶的原因主要是認為自身缺乏相關知識、資金有限及風險過高，在一定程度上說明該家庭有投資需求，但是存在障礙；雖然不知如何開戶（1.60%）、不知到哪開戶（1.08%）和程序繁瑣（1.24%）阻礙了一部分家庭開戶，但是有更多的家庭沒有聽說過任何一種證券類金融資產（7.15%），這在一定程度上說明許多家庭缺乏理財的意識或者缺乏了解理財知識的渠道。2011年，高達85%的家庭沒有投資股票是因為認為行情不樂觀，說明宏觀經濟在很大程度上影響著股票市場，繼而影響家庭的金融資產投資決策。

表3 證券類金融資產需求狀況分析

3 模型應用

本文研究的是我國家庭證券類金融資產選擇行為的影響因素。只有當某戶家庭投資了證券類金融資產時，我們才能了解到該家庭的選擇情況；當家庭沒有投資時，我們就不能了解到相關信息，但直接剔除這些樣本會造成選擇性偏誤，因此本文選擇Heckman兩階段模型來解決這個問題。本文將選擇模型設定如下：

回歸模型設定如下：

當dit為0時，pit為0，即，當家庭選擇不投資證券類金融資產時，其投資金比例自然為0。上述各變量的解釋如表4、表5所示。

表4 被解釋變量說明

本文運用Stata軟件進行參數估計，結果見表6所示。模型檢驗結果中，逆米爾斯比率是顯著的，表明使用Heckman兩階段模型加強了結論的穩健性，是適用于樣本數據的。

估計結果顯示，是否投資證券類金融資產和投資的證券類金融資產比例都受到理財者（決策者）性別、理財者年齡、理財者年齡平方、理財者文化程度、財富規模、就業人口比重、理財者戶口性質、受訪家庭所在地、家庭所在地GDP和家庭所在地CPI的顯著影響。家庭貸款和人均收入對兩者都沒有顯著的影響，這在一定程度上驗證了生命周期假說和持久收入假說——理性的消費者會根據一生的收入來安排自己的消費與儲蓄而非當期的收入。

表5 解釋變量說明

（1）是否投資證券類金融資產決策的影響因素分析。

理財者年齡、家庭規模、家庭所在地GDP和家庭所在地CPI對是否投資證券類金融資產決策產生消極影響，即，理財者年齡越大，家庭人口越多，地區GDP和CPI越高，該家庭越不愿意投資證券類金融資產。年紀越大，越是風險厭惡，反應能力和分析能力也逐漸下降，因此可能會傾向于投資風險較小的金融產品；家庭人口越多，承擔的責任越大，投資越謹慎；地區GDP越高，人們收入越高，可以滿足生活和消費的需要，可能不再愿意承擔風險投資證券類金融資產；地區CPI越高，人們的消費水平提高，在短期內，工資具有粘性，無法及時針對CPI進行調整，因此人們會消費得更多，從而沒有多余資金進行金融資產投資。

理財者年齡的平方、理財者文化程度、家庭財富規模、家庭就業人口比重對是否投資證券類金融資產決策產生正向的影響——理財者年齡的平方越大、文化程度越高、財富規模越大、撫養負擔越小的家庭越傾向于投資證券類金融資產。當理財者文化程度較高時，其持久收入水平越高，而較強的學習能力和多樣的信息獲取渠道能幫助他們在控制風險的基礎上獲取收益，因此參與金融市場的意愿也較高；財富規模是家庭結余的積累，為家庭金融資產投資活動奠定基礎，其總量的增加會提高家庭風險承受能力，從而使得該家庭更愿意進行風險資產投資；當撫養負擔比較小時，家庭有更多的閑置資金來進行證券類金融資產投資。

表6 Heckman兩階段模型的估計結果

性別對家庭金融資產選擇的影響比較顯著。女性比男性更偏向于投資證券類金融資產，女性天生的心思細膩使她們更有自信能做出正確的投資決策。理財者戶口性質的系數為負，說明農業戶口的理財者較非農業戶口的理財者保守；若家庭居住在東部地區，則東部地區的文化氛圍和投資理念對家庭決策有顯著的影響，使得東部地區家庭更愿意投資證券類金融資產。

（2）證券類金融資產投資比例的影響因素分析。

理財者年齡的系數為負，同時理財者年齡平方的系數為正，說明證券類金融資產投資比例與理財者的年齡呈“U”型關系。中年人因為正處于事業的上升時期、家庭經濟負擔較重，擁有的精力和時間不足，雖然會因為贍養、子女教育進行證券類金融資產投資，但他們的投資比例不如青年人和老年人。與決策過程不同的是，男性證券類金融資產投資的比例更大，且影響顯著；當超過2個人共同決定投資比例時，投資的比例較女性單獨決策時高，但較男性單獨決策時低。其他影響因素的作用都與是否投資證券類金融資產決策一致。

4 結論

本文基于全國25個省（直轄市）8393戶家庭的調查數據，利用Heckman兩階段模型對家庭證券類金融資產的選擇行為進行實證分析。研究結果顯示：理財者年齡的平方、理財者文化程度、財富規模和就業人口比重對是否投資證券類金融資產和證券類金融資產投資比例都有顯著的正向作用；理財者的年齡、家庭規模、所在地地區GDP和所在地地區CPI與兩者呈現顯著的負相關關系；男女的風險偏好并不相同，相比于女性，男性為風險偏好者；農業戶口的理財者較非農業戶口的理財者更為保守；東部地區的文化氛圍和投資理念會對家庭的證券類金融資產選擇行為產生顯著的影響，使得人們更愿意投資證券類金融資產、投資的比例也越大。總的來說，家庭理財者的個人特征、家庭情況和家庭所在地區的特征會顯著地影響家庭證券類金融資產的選擇行為。,

雖然高儲蓄率為整個國家的投資與建設提供了充足的資金來源、充分帶動了經濟增長，但是這是以犧牲家庭消費和家庭投資為代價的。過多的金融資產若以銀行存款的形式存在，便難以應對通脹的壓力。

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