盧玉美

【摘要】本文選取年收入、資產、年齡、受教育水平、風險偏好、性別、婚姻狀況、戶口、地區和經濟預期共10個自變量,將是否持有家庭金融風險資產作為因變量進行二項logistic回歸,研究分析國內居民家庭金融資產選擇的影響因素。結果表明,年收入、資產、受教育水平、風險偏好和戶口與家庭金融風險資產選擇呈正相關,而年齡與家庭金融風險資產選擇成負相關。
【關鍵詞】家庭金融風險資產 二項logistic模型 實證分析
1引言
在實踐生活中,居民家庭金融資產選擇受到諸多因素的影響,對其影響因素進行相應的研究,具有較大的理論探究和實踐指導價值。總體來看,家庭金融資產配置理論主要分為宏觀研究和微觀研究,前者主要指從經濟增長率、通貨膨脹率、利率等宏觀因素切入進行研究,后者則重點從家庭成員的工資收入水平、投資偏好、學歷等微觀因素進行研究。近年來,從微觀方面進行家庭金融資產選擇影響因素的研究逐漸增加。本研究同樣選擇微觀研究視角,重點從家庭自身因素作為切入點,通過實證研究和回歸分析的定量研究,探討國內居民家庭金融資產選擇的影響因素及其與選擇的相關性,以期增加國內金融資產相關的理論研究成果的應用,同時為實踐生活中國內家庭金融資產的選擇和配置提供參考。
2樣本選擇與變量說明
2.1數據選取
本研究使用的數據選取自中國家庭金融數據庫,中國家庭金融調查(China Household Finance Survey,CHFS)是中國家庭金融調查與研究中心(西南財經大學成立的公益性學術調研機構)在全國范圍內開展的抽樣調查項目。該項調查覆蓋范圍較廣,涉及多個省市,且調查內容涵蓋范圍較為廣泛,包括資產總額、負債情況、保險數量、家庭收入等多個方面,體現了數據信息的真實性和代表性。由于數據的可獲得性有限,本研究選取對外開放可申請使用的2017年CHFS數據,并對數據進行了篩選,每戶選擇戶主的樣本,剔除缺失值及異常值,最終篩選有效樣本數共2310個。
2.2變量說明
本研究將家庭金融風險資產分為股票、債券、基金、衍生品、金融理財產品和借出款等。根據篩選后樣本的總體情況來看,全國總體持有金融風險資產的家庭較少。若按持有家庭金融風險資產樣本的具體數額來分析,則有效樣本數量過少,故將因變量確定為是否持有家庭金融風險資產,用Asset來表示,若持有,因變量賦值為1,若不持有,因變量賦值為0。自變量總共選取10個,分別是年收入、資產、年齡、受教育水平、風險偏好、性別、婚姻狀況、戶口、地區和經濟預期。
3實證分析
3.1研究方法
本文采用二項logistic回歸實證分析模型。因變量的賦值根據是否持有家庭金融風險資產僅有0或1,適合二項logistic回歸,可以由此觀測自變量對因變量事件的發生概率,自變量數量為1時,回歸模型為:
其中P為選擇金融風險資產的概率,為方程的常量,b0和b1是自變量x的系數和常數,e為自然數,x為影響因變量的因素,包括年收入、資產、風險偏好、地區、性別、受教育水平等。
3.2二項logistic回歸分析
3.2.1實證分析過程
根據上述變量和研究方法設定,可設立二項logistic回歸模型,作如下表達:
二項logistic回歸的置信水平為0.05,分類標準值為0.5,回歸方法為基于最大似然估計的向前逐步回歸法,在第六次最大似然函數推演得到最優解。性別、婚姻狀況、經濟預期、地區四個自變量在95%的置信度下不顯著相關,對因變量影響不顯著,被排除在方程外。
由上表可知,年收入對數、資產對數、年齡、受教育水平、風險偏好在1%置信水平下與因變量顯著相關,戶口則在5%置信水平下也與因變量顯著相關。
3.2.2實證結果分析
從上述的實證分析中可以得出,年收入對數、資產對數、年齡、受教育水平、風險偏好在1%置信水平下,戶口在5%置信水平下對是否持有家庭金融風險資產有明顯的影響,其中年收入、資產、受教育水平、風險偏好和戶口與家庭金融風險資產選擇呈正相關,而年齡與家庭金融風險資產選擇成負相關。
(1)年收入
根據實證分析結果,年收入對數的系數在98%的置信區間下顯著,這說明年收入對家庭是否持有金融風險資產有明顯的影響,并與其呈正相關,這也與我們日常認知一致,即家庭是否持有家庭金融風險資產受收入多少影響較大。家庭的年收入越高,其持有家庭金融風險資產的概率就越高,而家庭年收入越低,其持有家庭金融風險資產的概率也就越低。
(2)資產
與年收入一樣,無論從理論、常識還是實證分析角度,資產的多少也在很大程度上決定了家庭持有風險金融資產的概率。資產越多的家庭越可能持有金融風險資產,反之,資產越少的家庭持有金融風險資產的概率則越低。
(3)年齡
傳統研究認為年齡與金融風險資產的持有呈倒U型關系,但實證中曾用年齡的平方進行回歸分析,結果卻不顯著,而年齡對金融風險資產的線性關系在99%置信區間內呈顯著相關,且兩者呈負相關,這也可能由于樣本中各戶家庭選擇的都是戶主,年齡的集中分布區間總體偏大。故由本文實證結果所得的結論是,年齡越大,持有金融風險資產的可能性越小,即老年人比青壯年持有金融風險資產的概率更小。這可能與老年人較青壯年的投資觀念更為保守有關。
(4)受教育水平
實證結果表明,受教育水平與家庭持有金融風險資產的概率呈正相關。受教育水平越高,持有風險資產的概率越高。受教育水平越低,持有風險資產的概率則越低。這可能是由于受教育水平較高的家庭對于風險資產有更為全面理性的認識和了解,因此也更有能力承受較高的風險,能做出合理的防范措施。
(5)風險偏好
風險偏好的系數在99%的置信區間內顯著,這說明風險偏好與金融風險資產持有概率顯著相關,且呈正相關。金融風險資產作為高收益高風險的資產,較大程度決定于投資者的風險偏好,故風險偏好型的家庭持有風險資產的概率會高于風險厭惡型的家庭。
(6)戶口
根據實證分析的結果,戶口在95%的置信區間與持有金融風險資產的概率顯著相關,并呈正相關,即非農戶比農戶持有金融風險資產的概率更高,一定程度上說明了金融風險資產在農村的普及率較低。這可能由于農戶較多從事于農業的生產經營活動,較多資金用于生產經營的投入,同時也可能由于在農村開展金融風險資產業務的金融機構較城市更少,農戶投資金融風險資產的渠道和機會也較少。
(7)性別
性別在實證結果中的sig值為0.112,說明性別不顯著,說明對家庭持有金融風險資產的概率影響不大。這說明男性與女性戶主在金融風險資產的投資上差別不大。雖然影響程度不大,但其系數得分為正,則說明女性戶主更可能持有金融風險資產,這與國內文獻研究結論類似,而與國外研究不同。
(8)婚姻狀況
婚姻狀況sig值為0.653,這說明其對家庭金融風險資產持有的影響不顯著,但這也可能與樣本的處理有關,本文將已婚之外的包括未婚、同居、喪偶等狀態都進行了相同的賦值,因而也不能完全斷定兩者不相關。
(9)經濟預期
實證結果顯示經濟預期與金融風險資產持有的影響較小。雖然影響程度不大,但其系數為正,即經濟預期越好,家庭越可能持有金融風險資產,這與我們的認知相符。
(10)地區
地區的影響也較不顯著,但從系數來看,地區在一定程度上對金融風險資產呈正相關,說明一定程度上,東部地區的家庭與中部、西部地區的家庭相比,更有可能持有金融風險資產。這可能與地區之間經濟發展水平有關,東部地區家庭的經濟生活水平總體較高,更有能力投資金融風險資產。
4結論和建議
4.1本文結論
根據中國家庭金融調查的樣本數據運用二項logistic回歸模型,對家庭金融風險資產選擇的影響因素進行了分析,得出以下結論:年收入、資產、受教育水平、風險偏好和戶口與家庭金融風險資產選擇呈正相關,而年齡與家庭金融風險資產選擇成負相關。另外,性別、婚姻狀況、經濟預期、地區也對持有風險資產概率有一定程度的影響,但較不顯著。在全國、江浙滬地區以及京津冀地區影響因素比較中,資產、受教育水平和風險偏好都對家庭持有風險金融資產影響顯著,而江浙滬地區樣本中,性別因素也較其他地區影響顯著,且結果顯示江浙滬地區女性戶主比男性戶主更可能持有家庭金融風險資產。
4.2相關建議
中國家庭金融風險資產配置的情況,與金融行業的發展息息相關,需要深入研究影響家庭風險資產選擇的因素,制定對應的策略,來合理引導家庭對金融風險資產的投資,在實現家庭金融優化的同時,促進金融行業的發展,從而促進國民經濟的發展。
首先,需要穩步提高人民工資水平,完善養老保障制度,完善對農戶的補貼政策,不斷完善改進住房公積金制度,來提高家庭的經濟生活水平。與此同時,更需要我國加大基礎教育投入,加快培養金融人才,加強對國民的金融普及教育,提高國民的金融素養,促進其更理性地進行家庭金融風險資產投資。再者,關注并挖掘農村金融發展潛力,同時促進中西部地區經濟發展,促進地區間經濟發展平衡。最后,在宏觀政策上入手,增加投資者信心,促進金融業和國民經濟的穩步發展。
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