家庭結構對家庭金融資產配置影響的實證研究
——基于“全面二孩”政策的視角

盧亞娟 劉 澍

（南京審計大學，江蘇 南京 211815）

家庭結構對家庭金融資產配置影響的實證研究
——基于“全面二孩”政策的視角

盧亞娟 劉 澍

（南京審計大學，江蘇 南京 211815）

家庭結構是影響家庭金融資產配置的因素之一，“全面二孩”政策將對中國家庭結構產生深刻影響。本文通過中國家庭金融調查（CHFS）的數據，使用傾向值匹配（PSM）的方法研究了這一政策引起的家庭結構變化對家庭金融資產以及風險資產配置可能產生的影響。結果表明：在其他條件相似的情況下，多生育一個子女將使得家庭金融資產和風險資產總量下降，風險資產占金融資產的比例下降，并且根據老年人數量的不同，風險資產的投資類別和數額也有差異。

家庭結構；傾向值匹配；家庭金融資產；全面二孩

一、引言

2013年中國共產黨十八屆三中全會決定啟動實施“單獨二孩”政策，根據國家統計局的數據，2014年中國出生人口比2013年增加47萬人。僅僅兩年之后，2015年中國共產黨十八屆五中全會明確提出“全面實施一對夫婦可生育兩個孩子政策”，該政策于2016年1月1日正式實施。2016年全國出生人口超過1750萬，相比2015年的出生人口1655萬，增加95萬；相比2014年的出生人口1687萬，增加63萬。社會學家和人口學家認為，這個增幅還比較有限。這一系列政策的實施背景是人口老齡化與出生人口性別比的失衡。毫無疑問，這些政策在一定程度上已經并將繼續對中國家庭結構的改變產生影響。家庭結構差異如何影響家庭資產配置一直是家庭金融領域研究的重點。

然而，在過去的研究中，受數據限制，對家庭結構的分類一般比較籠統，不能精確到具體各代人數，這對于量化研究不同家庭中成員組成差異對家庭金融資產配置的影響是不利的。傳統的經濟學研究二孩問題往往著重于對“生育意愿”的研究，而本研究在討論這一部分時，可以跨過對“生育意愿”這一家庭主觀意愿的討論，使用傾向值匹配方法（PSM），定量分析這種家庭結構變化產生的金融資產配置差異。

二、文獻綜述

將“家庭金融”作為一個獨立的金融經濟學領域是John Campbell（2006）第一次提出的。他研究家庭如何使用金融工具和市場機制來實現目標，提出家庭金融研究的兩大挑戰——數據和建模。家庭金融研究的數據必須符合五點要求：涵蓋整個人口樣本，具有良好的覆蓋面；將家庭數據總財富和具體財富細分到相關類別；類別之下要充分分類，區分資產類別；準確性高；一個面板數據集。他分析了家庭金融與傳統企業金融和金融工程的區別，認為家庭傾向于隱藏自己的偏好使得規范研究無法有效進行，傳統模型應用于家庭金融可能受到挑戰。到2013年，家庭金融仍被認為是一個新興的領域，Luigi Guiso和Paolo Sodini（2013）認為，家庭金融的研究適合在一些擁有良好數據收集歷史的歐洲高福利國家中進行，如瑞典等。關于家庭金融資產配置影響因素的研究則出現得更早，早期的研究對象針對的是家庭儲蓄。在相關研究中，最有影響力的是Modigliani的生命周期理論。他假定理性消費者的儲蓄行為會使得其自身在整個生命周期中的效用最大化。Modigliani認為，人口老齡化將使社會消費傾向上升，儲蓄傾向下降。Ameriks和Zeldes（2000）考察了家庭資產配置，尤其是股票與年齡的關系，以此分析家庭中風險金融資產的配置問題。他們發現，股票投資一定程度上受年齡因素影響。中年人對股票的熱情最高，而且在一個人一生投資股票的周期中，中年時期的持股量最大。Campbell（2006）的文章也以2001年美國家庭參與股票市場的情況為例，發現主要影響因素是財富，低財富的家庭可能持有更多的股票。最近的研究中，Ming Gao和Robert Fok（2015）通過對中國家庭研究，發現人口特征的影響不僅限于股市參與，而且延伸到其他金融活動。社交越多家庭越容易儲蓄、投資風險資產和借款。家庭間的交際與非正式融資呈正相關。Russell Cooper等（2016）通過生命周期模型研究了教育對股票市場參與的影響，發現教育對家庭理財的主要影響機制是增加平均收入，而對教育收入風險、醫療費用、死亡風險和生命周期收入模式的影響相對較小。

國內對于家庭金融的研究起步較晚。吳衛星等（2016）認為，中國的家庭結構與西方家庭結構以及核心價值觀等差異較大，因此對于我國的研究不能照搬國外的研究模式。目前，國內出現了一系列對于家庭金融資產配置影響因素的研究。一些學者的研究成果表明，替代效應、生命周期效應、財富效應以及住房投資的擠出效應均對我國居民家庭金融資產配置有一定影響（魏先華等，2012）。在研究方法上，一般通過Probit模型，對性別、年齡、教育、婚姻等家庭人口統計學變量和家庭資產組合特征變量進行回歸分析（盧亞娟等，2014；陳瑩等，2014；胡振等，2015）。結果普遍表明，信貸需求、風險偏好、收入、社會保障、家庭規模、年齡等因素都會影響家庭金融資產配置。

本文主要研究的是影響家庭金融資產配置的諸多因素中，家庭結構這一因素的影響。家庭結構在很多研究中往往以虛擬變量的形式出現，或者以家庭人數作為變量。由于家庭結構組成的復雜性，這樣的劃分不能很好地進行定量分析。在傳統社會學研究中，基本家庭結構通常包括核心家庭、直系家庭、復合家庭、單人戶、殘缺家庭及其他。這種分類依據的是家庭中老中青三代人的組成形式，主要關注家庭成員間關系。郭琳（2013）的研究通過家庭結構分類方式，結合戶主婚齡、性別結構、教育結構、家庭規模、家庭流動結構、收入結構以及勞動結構指標將每個家庭的特征抽象出來研究，她的研究發現，家庭生命周期的不同階段對金融資產有不同的偏好和需求。家庭平均年齡與家庭存款量呈倒U形關系；老年型家庭對金融產品有規避傾向；教育程度的提高有利于金融產品的普及；家庭金融資產在城鄉間有很大差別。吳衛星等（2016）利用代際共居關系，將家庭類型劃分為獨代居住、與父輩居住、與子女居住以及三代同堂四類。結果表明，獨代居住的家庭比多代同住的家庭儲蓄更高、風險資產配置更多；在多代同住的家庭中，三代同堂的家庭比起與子女同住的家庭儲蓄更低、風險資產配置更少；在對與子女同住家庭的研究中，他們發現有未婚子女的家庭更傾向于投資風險資產。在家庭結構的劃分上，經濟學傳統的研究尚未達成共識，僅以人口學中幾大類家庭類型的劃分使得準確定量分析困難。

三、數據與變量

（一）數據來源與變量選擇

本文所使用的數據來源于西南財經大學中國家庭金融調查與研究中心的中國家庭金融調查項目（CHFS）。CHFS調查從2011年開始，每兩年進行一次，目前已進行了三輪數據的采集整理工作。本文所使用的數據為2013年調查數據，該數據覆蓋全國29個省市、自治區（不包括新疆、西藏以及港澳臺地區）、262個縣（區、縣級市）、1048個社區（村），共28143戶家庭，樣本在全國和省域里都具有較高的可信度和良好的代表性。本研究主要從該數據中提取兩大類數據：第一類是性別、年齡、教育、婚姻、家庭規模等家庭人口統計學變量；第二類是風險偏好、家庭收入、金融資產、風險資產以及風險資產中具體的股票、基金、債券和理財產品投資數額等金融資產變量。通過篩選，首先排除了明顯異常的家庭數據（如年齡為負或年齡大于110、使用的關鍵數據缺失、問題選擇不在備選答案中、前后相關問題明顯矛盾的情況），之后根據需要，選擇家庭中戶主（或其配偶）為有勞動能力的成年人的家庭，共篩選出13590戶家庭。

相比以往的研究，本文最大的區別在于對家庭結構這一概念的細化。以往研究中的家庭結構一般根據社會學研究的分類進行，以核心家庭為例，這種家庭結構只需要家庭中沒有老年人，而與家庭中子女人數無關，那么如果研究子女人數對資產配置的影響時，實證結果難免產生偏誤；更為嚴重的是，當以人口數量作為家庭結構的度量時，一個簡單的三口之家也可能會出現夫妻雙方共同贍養一個老人和夫妻雙方共同撫養一個孩子兩種情況，這兩種家庭結構的差異就無法得到體現。對于家庭人數不同的同種家庭結構和家庭人數相同的不同家庭結構這兩種情況，由于“全面二孩”政策主要導致的是相同家庭結構下人數的差異，因此本文著重研究的是前者的比較，側重于對兩種最相似家庭結構之間的相互比較。在比較中，每兩種家庭結構之間，老中青三代人，老年人和中年人的數量相同，只有青年人分別是一人和兩人。這樣的比較可以控制老年人和中年人對家庭資產配置產生的影響。

該研究未對牧草制種階段病害進行調查，僅對四川省涼山州主要牧草種類病害進行調查，未系統研究幾種危害嚴重的病原菌，也未詳細調查同一種牧草不同品系的病害類型。另外，四川省地域相對遼闊，加之較復雜的地理環境，各優良栽培牧草較多，因人力、時間等方面因素的限制，調查采樣的地點、時間存在局限性，四川省牧草病害調查尚需進一步全面調查。四川省牧草資源豐富，在以后的牧草病害診斷中可以采用分子生物學技術進行病害的早期診斷和檢測[29]，在以后的牧草病害防治中可以考慮研究各病害抗病性，從抗病品種選育的角度，篩選出適合我國生態環境的優質抗病品種，從而提高牧草產量。

本文選取的匹配變量有：戶主年齡age；戶主的受教育年限educ；家庭年收入income（元）；風險程度默認為風險偏好型，risk1—risk4風險偏好下降（即當risk1—risk4均取0時，是風險偏好型，risk4取1時是風險厭惡型，risk1—risk4中至少有3個0值）；debt是家庭負債情況（有負債為1，無負債為0，不考慮數額大小）；婚姻狀況marriage（未婚為0，已婚、離異及喪偶均為1）；居住地情況city（農村為0，城市為1）。遺憾的是，由于CHFS中城市包含了所有城鎮、鄉鎮等，因此表格中出現了city值幾乎全部為1的情況，這使得本文沒有能夠有效研究“城市—農村”對該問題的影響程度。除了金融資產和風險資產的配置以外，根據以往的研究，我們用家庭風險金融資產的規模和持有比例作為家庭風險投資參與深度的指標。風險金融資產根據CHFS的劃分，還包括了居民的借出款。家庭風險金融資產的比例可表示為：

（二）樣本的描述性統計

根據研究需要，我們選取以下家庭結構進行研究，每種家庭各代人數和該家庭結構占總樣本的比例如下表：

表1：主要對比的家庭結構情況

可以看到，上述6種家庭結構在社會上有很高的占比，占到社會上所有家庭總數的68.16%，因此具有一定的研究意義，數據量較多也可以增加傾向值匹配的有效性。在實證分析中，我們通過Sample1—Sample3來研究“全面二孩”帶來的家庭結構差異對家庭金融資產配置的影響，它們分別是1與2、3與4、5與6三組家庭結構之間的比較。“全面二孩”政策面向的人群必須是夫妻雙方和唯一子女且無離異或喪偶情況的家庭，因此沒有列出單親家庭以及大于兩個子女或無子女家庭的情況。全部樣本以及這6種家庭結構（以表1中序號代替，下同）的金融資產結構如下：

表2：6種家庭結構及總樣本金融資產情況統計表

可以看出，6種家庭結構之間的各項資產差異是存在的，但是這種差異的原因是否是由于孩子變多所致尚未確定。同時可以看到，在老年人數量相同的情況下，一個青年人的家庭總的金融資產以及單項金融資產都高于兩個青年人的家庭，僅有兩個老人的家庭的股票資產和無老人家庭的債券資產是例外。一般的描述性統計將會得出多生一個孩子會減少家庭金融資產總量以及各類別金融資產數額的結論。然而正如前文所述，簡單的回歸分析會導致大量的內生性問題無法解決，因此我們接下來使用傾向值匹配方法，嘗試研究家庭結構差異對家庭金融資產配置的真實影響。

（三）傾向值匹配方法

本文使用的傾向值匹配方法，是對樣本進行配對后進行計量估計，現以家庭結構1與家庭結構2之間金融資產配置差異的比較為例：首先根據可觀測的個人和家庭特征，估計家庭結構1的家庭（簡稱1家庭，下同）成為2家庭的概率，得到其傾向得分；然后對每個2家庭尋找得分最相近的1家庭作為其反事實，之后比較兩組間的家庭金融資產配置以及風險資產配置差異。對計算出來的差異值取均值，得到無老人家庭中二孩相比獨生子女對家庭金融資產配置的平均影響效應（Average Treatment Effect on Treated，ATT）。如下式：

常用的傾向值匹配方法有最鄰近匹配、半徑匹配法、核匹配法以及分層匹配法等，本文使用最鄰近匹配作為傾向值匹配的方法，原因在于后幾種匹配方法往往在樣本量較少時，為盡可能利用樣本而設計，而本實驗中的樣本量充足，因此使用最鄰近匹配就可以獲得有效的匹配結果。

PSM方法在滿足條件獨立假定和共同支撐假定的情況下，可以用E(FinInv0|D=0,p(X))代替E(FinInv0|D=1,p(X))E(FinInv0|D=1,p(X))。因此本文中PSM估計量計算公式可以改寫為：

在這里我們使用了金融資產、風險資產以及各種風險資產投資量作為被解釋變量，研究其與解釋變量之間的因果關系。

為滿足條件獨立假定，我們需要盡可能控制對家庭金融資產配置產生影響以及使家庭結構產生差異的影響因素。本研究主要通過對戶主和家庭兩類特征變量進行控制，首先是戶主年齡、教育、婚姻狀況等家庭人口統計學變量；第二類是家庭類，包括風險偏好、家庭年收入、負債情況、所處地為農村還是城市。

傾向值匹配的共同支撐假定還要求計算傾向得分后進行樣本匹配，使得處理組和控制組在各個控制變量上無系統性差異，這稱之為“平衡性檢驗”。在實驗過程中可以發現，進行傾向值匹配之前，處理組和控制組的大部分控制變量一般都具有顯著差異，而通過傾向值匹配之后，控制變量基本沒有顯著性差異，這就可以更有效地研究不同家庭結構對家庭金融資產配置帶來的影響。

四、實證分析

（一）匹配變量的平衡性檢驗

“全面二孩”政策面向的人群必須是夫妻雙方和唯一子女且無離異或喪偶情況的家庭，因此Sample1—Sample3只分別對應著無老人、一個老人和兩個老人三種情況，這樣消除了對比時老年人數量對金融資產配置的影響。表3展示了Sample1—Sample3匹配前后匹配變量均值的差異。

根據表3，在三組對比中，除了收入income以外，所有控制變量的差異都被減小了，而income的差異雖然增加了，但是根據p值依然可以認為是無顯著差異的（三組income的p值分別為0.227、0.173、0.118）。卡方檢驗報告了控制變量整體的顯著性水平。可以看出，在未經過傾向值匹配的情況下，控制組與處理組之間的匹配變量具有顯著差異，而經過傾向值匹配之后，控制組與處理組之間匹配變量可以認為無顯著差異，因此可以通過平衡性檢驗，共同支撐假定得到滿足。

通過對比匹配前的匹配變量可以看出處理組和控制組之間的差異。二孩家庭的戶主年齡更大，這比較符合現實情況，“多子多福”的觀點在年齡較大的人群中接受度更高；戶主的教育水平更低；家庭年收入更低；風險偏好更趨于保守；擁有負債的情況更多。值得一提的是，在兩個老人的家庭中，不進行傾向值匹配的時候，獨生子女家庭的年收入大于二孩家庭，而進行傾向值匹配后，獨生子女家庭年收入顯著下降，遠低于二孩家庭，同時，這部分人群的教育水平也顯著降低了，這可能是由于和兩個老年人生活的家庭群體中有一部分高學歷、高收入的群體，在進行傾向值匹配時，他們較少地被二孩家庭匹配到，大部分匹配結果是由低教育水平、低收入的家庭匹配產生的，從而導致這樣的情況，這也體現了我們使用傾向值匹配的意義：在原本更為相似的家庭之間做比較，來得出真實的結論。

表3：二孩家庭與一孩家庭匹配前后變量差異對比

（二）傾向值匹配結果

表4是三種情況下二孩家庭與獨生子女家庭資產配置PSM分析的ATT估計值。總體來看，經過傾向值匹配之后，所有家庭間資產配置差異的顯著性水平都不同程度地下降了，這是由于傾向值匹配降低了控制組和處理組之間的系統性誤差。在此基礎上，我們發現，在無老年人和一個老年人的家庭結構下，家庭結構差異對于家庭資產配置和風險資產配置這兩個總體項目上影響比較顯著（雖然Sample2的風險資產差異不能達到10%的顯著性水平，但是可以通過20%的顯著性檢驗）。對這兩類家庭來說，多一個青年人意味著家庭金融資產和風險資產將顯著下降。橫向對比來看，只有一個老年人的家庭，多一個青年人對家庭金融資產和風險資產的影響最大，它使得家庭金融資產平均減少44588元，占金融資產總額的59.5%。多一個青年人影響最小的是兩個老人的家庭，它對金融資產以及風險資產的影響不顯著，這可能是由于對于這類家庭，老人人數的影響遠大于孩子人數的影響。總體來看，一個家庭中多一個青年人將導致金融資產和風險資產的下降。

具體來看各項資產，對于沒有老人的家庭，多生一個孩子使得家庭金融資產減少21878元；風險資產減少9101元，平均的風險資產占金融資產的比重從39.7%下降為38.9%。在不使用傾向值匹配的情況下，多一個青年人對股票投資基本沒有影響，但是經過PSM之后，股票的投資下降了2371元，約占股票投資總額的25.5%；債券的投資上升300元，約占債券投資總額的26.8%；基金投資下降了1643元，約占基金投資總額的66.5%；理財產品減少了4884元，約占理財產品投資總額的84.2%。值得關注的是，這類家庭的基金和理財產品是唯一經過傾向值匹配后依然顯著改變的項目，說明多一個青年人的確會顯著降低這類家庭在基金和理財產品上的投資。

對于有一個老人的四口之家，多生一個孩子使得家庭金融資產減少44588元，風險資產在多生一個孩子之后減少22435元，平均的風險資產占金融資產比重從44.0%下降為34.7%。PSM的結果表明，這樣的家庭多生一個孩子使得股票的投資下降了18404元，約占股票投資總額的89.1%（這項指標經過傾向值匹配之后顯著性水平上升，通過了20%顯著性檢驗）；債券的投資減少125元；基金投資上升了1204元，是控制組基金投資總額的163.8%；理財產品增加了1627元，是控制組理財產品投資總額的992%。雖然大多數差異并不特別顯著，但我們依然可以得到一些結論，對于家庭中有一個老人的情況，多一個青年人將使家庭中股票投入大幅下降，轉而投入基金或者理財產品。

表4：二孩家庭與一孩家庭資產配置PSM分析的ATT估計值

對于有兩個老人的五口之家，多一個孩子使得家庭金融資產減少4517元，風險資產在多生一個孩子之后減少3413元，平均的風險資產占金融資產的比重從29.4%下降為24.9%。PSM的結果表明，這樣的家庭多生一個孩子使得股票的投資上升了2609元，是控制組股票投資總額的117%（傾向值匹配之后顯著性水平上升，通過20%顯著性檢驗）；債券的投資減少436元；基金投資減少了2054元，約占基金投資總額的65.1%；理財產品減少了2503元，約占理財產品投資總額的84.9%。與一個老人家庭的情況相反，對于兩個老人的家庭而言，多一個青年人將使得家庭中股票投資上升，基金和理財產品的投資下降。

風險資產占金融資產的比重是衡量家庭投資參與深度的指標。對于三類家庭來說，多一個青年人都使得家庭投資參與深度降低，而對于股票、基金和理財產品的影響，在無老年人的家庭有顯著體現，而對于一個老人和兩個老人的家庭，雖然結論不太顯著，但也是值得關注的。

五、結論和政策建議

本文研究了“全面二孩”政策目前和今后一段時期內對中國家庭結構可能產生的變化及其對金融資產配置的影響。以往的研究在家庭結構的劃分上，往往側重于人員代際組成或者總體家庭規模，不能夠細化到具體一個成員產生的影響，對于相同的家庭結構家庭規模不同，或者家庭規模相同而家庭結構不同，過去的研究較少涉足。

本文使用中國家庭金融調查CHFS的數據，采用傾向值匹配的方法，解決不同家庭結構之間的內生性問題，分析了“二孩政策”對不同家庭可能產生的影響。結果表明，根據家庭中老年人數量的差異，不同家庭結構對于多生一個孩子產生的影響并不是完全相同的。其中相同點有兩個：第一，多生一個孩子，會使得家庭金融資產總量下降，這主要是由于家庭負擔加大造成的；第二，使得風險資產占金融資產比例下降，這可能與子女數增多后追求更穩健的投資組合相關。不同點在于對風險資產的組成上：家庭中沒有老人的家庭偏向于更穩健的投資組合，債券投資上升，股票、基金、理財產品的投資下降；家庭中有一個老人的，基金和理財產品的投資上升，股票和債券下降；而家庭中有兩位老人的，股票投資比例大幅上升，其他風險資產比例下降，這與先前研究中低財富家庭持有更多股票的結論是相符的。這是多生一個孩子在老年人數量不同的家庭結構中的影響差異。

按照本文的研究結論，在“全面二孩”政策效果良好的情況下，中國家庭資產投資深化程度將會降低，生育二孩的家庭會將更多資產投資于不動產或無風險資產，風險資產的比例將會下降。據此，本文提出的政策建議主要有三點：第一，金融機構須注重開發符合家庭需要的基金、債券和理財產品，以吸引居民投資，目前這一部分投資量占風險資產比重太低；第二，股票市場要加強風險管理，在老齡化背景下，家庭中老年人數量和子女數量會一起增長，居民傾向于追求股票的高收益，政府和金融監管部門需要加強股票市場的風險管理，保護居民財產；第三，對于居民可能出現的將風險資產轉為儲蓄等情況，銀行業也要不斷完善儲蓄的服務和管理措施。

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An Empirical Study of the Influence of Family Structure on Financial Asset Allocation of Household——Based on the Universal Two-child Policy

Lu Yajuan Liu Shu
（NanjingAudit University，Jiangsu Nanjing 211815）

Family structure is one of the factors that affect family financial asset allocation，and the universal twochild policy will profoundly change the structures of Chinese families.Based on China Household Finance Survey(CHFS)data，this paper uses the Propensity Score Matching(PSM)method to study the effects of family structure changes that may have on household financial assets and risk assets allocation caused by this policy.The results show that under the similar conditions，one more child will reduce the financial assets as well as the risk assets accounted for the proportion of financial assets.According to the number of elderly people，risk assets investment category and amount are also different.

family structure，propensity value matching，household financial assets，universal two-child policy

F830

A

1674-2265（2017）09-0003-07

2017-07-09

江蘇省普通高校學術學位研究生科研創新計劃項目“農村家庭結構對金融資產配置的影響研究——基于蘇皖的調研”（KYZZ16_0498）；江蘇省重點序列學科應用經濟學（蘇政辦發[2014]37號）。

盧亞娟，女，江蘇宜興人，南京審計大學金融學教授，管理學博士，研究方向為區域金融和家庭金融；劉澍，男，江蘇南京人，南京審計大學金融學院，研究方向為家庭金融。

（責任編輯 孫 軍；校對 WJ，SJ）