虛擬社交與家庭風險資產配置

一、前言

全球互聯網自上世紀九十年代以來迅速發展，已經成為當今世界推動經濟發展和社會進步的重要媒介。我國的互聯網發展雖然起步比國際互聯網發展晚，但是進入新世紀以來，同樣快速發展。中國互聯網絡信息中心（CNNIC）2019年8月在京發布第44次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》：截至2019年6月，我國網民總體規模達到8.54億，互聯網普及率達到61.2%，其中手機網民規模達8.47億，通過智能手機使用互聯網的比例高達99.1%。互聯網使用不僅能夠推動傳統企業升級改造（李海艦等，2014），促進商業模式創新（馮華和陳亞琦，2016）。而且能夠影響家庭或者個人的就業選擇（Feldman and Klaas，2002）、消費決策（Song and Zahedi，2005）。

與此同時，隨著我國經濟實力的不斷增強，最近幾年中國金融市場發生了巨大的變化。普通居民家庭金融資產的種類不斷豐富，居民的投資選擇行為也變得越來越復雜。家庭金融越來越成為學者關注的重點，家庭金融市場參與、家庭風險資產投資及其影響因素是家庭金融探討的核心問題之一（Campbell，2006）。已有研究表明戶主的教育年限（肖作平和張欣哲，2012）、金融素養（尹志超等，2014）、智商高低（Grinblatt et al.，2011）、認知能力（孟亦佳，2014）、健康（吳衛星等，2011）等因素都對家庭金融市場參與以及風險資產配置產生影響。李濤（2006）研究表明社會互動能夠極大的推動家庭金融市場參與。本文將進一步探討線上社會互動，即虛擬社交對于家庭金融市場參與以及風險資產配置的影響。

本文利用中國家庭追蹤調查（CFPS）2016年的數據研究了虛擬社交對家庭金融市場參與以及家庭風險資產配置的影響。研究發現，虛擬社交能夠促進家庭更多的參與金融市場和進行風險資產配置。本文的研究更有助于對于“有限參與之謎”進行更深層次的理解，也有助于互聯網金融建設普及，提高居民家庭金融市場參與。本文第二部分將進一步說明數據來源、主要變量與實證模型；第三部分將報告實證結果；最后一部分為主要結論和政策建議。

二、數據、模型與主要變量

（一）數據。本文使用的數據來自于中國家庭追蹤調查（China Family Panel Studies，簡稱CFPS），CFPS是由北京大學“985”項目支持、中國社會科學調查中心（ISSS）調查實施，兩年一期的跟蹤調查數據。CFPS調查問卷包含社區問卷、家庭問卷、成人問卷和少兒問卷四種問卷類型，并在此基礎上發展出針對不同性質家庭成員的長問卷、短問卷、電訪問卷、代答問卷等多種問卷類型。本文主要使用家庭問卷和個人問卷中的數據。在剔除掉相關變量缺失的樣本后，本文最終樣本得到了2016年13819個家庭的數據。

（二）模型設定。與孟亦佳（2014）類似，本文采用Probit模型來研究虛擬社交使用情況對家庭金融市場參與的影響，probit模型為：

其中，Y=1表明家庭參與金融市場；Online social為我們主要關注的家庭虛擬社交的使用情況；X是相關控制變量；公式中，。另外，由于風險資產占家庭金融資產的比重是左側截斷的，因此我們使用Tobit模型進一步估計虛擬社交的使用對家庭金融資產選擇的影響。Tobit如下：

式中Y表示風險資產占家庭金融資產的比重；Y*表示家庭風險資產占總金融資產比重在區間（0，1）內的觀測值；同Probit模型一樣，Online social為我們主要關注的家庭互聯網的使用情況；X是控制變量。

（三）變量介紹。為了研究互聯網虛擬社交對家庭金融市場參與以及家庭風險資產配置的影響，本文第一層的被解釋變量為家庭是否參與金融市場，為二值虛擬變量，參與金融市場取1，否則取0。本文第二層次的被解釋變量為家庭風險資產投資的強度，用風險資產占比來表示。風險資產占比等于家庭風險資產占總金融資產的比重。

本文關注的主要解釋變量是虛擬社交的使用。同時我們結合CFPS問卷，使用“使用互聯社交的頻率？”這一問題來構造虛擬社交變量。如果平時“從不”使用互聯網社交，則=0，否則=1。本文選取的控制變量包括戶主的年齡、性別、婚姻狀況、健康水平、受教育水平、居住地、是否為黨員、是否有房產、家庭規模、家庭年支出、家庭總收入。相關變量描述性統計見表1。

表1 變量描述性統計

三、實證結果

本節將匯報虛擬社交與家庭風險資產配置的實證結果。根據前文所述的模型設定和變量定義，這里我們首先探討虛擬社交使用對家庭金融市場參與的影響。表2（1）-（2）列的被解釋變量均為家庭金融市場參與，使用Probit模型估計，其中第二列報告了主要回歸結果。我們發現虛擬社交在1%水平上顯著促進了家庭參與金融市場，經計算這一效果為6.9%。即如果一個家庭進行虛擬社交，那么家庭參與金融市場的可能性增加6.9%（邊際效應）。關于控制變量，我們發現戶主的年齡、教育水平和家庭總收入與金融市場參與有顯著的正相關關系，而家庭規模與金融市場參與有顯著的負相關關系。

以上模型回歸主要分析了虛擬社交對家庭是否參與金融市場的的影響，但在生活中不同的家庭風險金融投資的深度也不同，因此這里我們將分析虛擬社交對家庭金融資產中風險資產占比的影響。表2第（3）-（4）列匯報了Tobit模型回歸的結果，被解釋變量為風險資產占比，其中第（4）列為主要回歸結果。實證結果表明，虛擬社交在1%水平上顯著增加了風險金融投資的深度，這一效果為59.9%，具有十分顯著的經濟意義。控制變量方面與Probit模型估計相同。

表2 虛擬社交與家庭風險資產配置

四、結論與政策建議

本文利用中國家庭追蹤調查（CFPS）2016的數據，研究虛擬社交對中國家庭金融市場參與以及風險資產配置的影響。研究結果發現，虛擬社交能夠顯著促進家庭參與金融市場，這一效果為6.9個百分點。同時，虛擬社交對家庭風險金融投資的深度也有顯著的促進作用。

當前中國經濟快速發展，越來越多的家庭開始進行風險資產配置。但相較于發達國家，我國家庭金融市場參與率仍處于較低水平。然而隨著互聯網的普及和應用，尤其智能手機的發展和應用，現在的人們幾乎通過手機可以隨時隨地的進行上網，接收者來自各個行業和世界各地的信息。這為金融行業的發展帶來了新的契機，極大的促進了金融及其衍生品的推廣和發行。因此，我們應該借助互聯網技術飛速發展這列快車，來加快建設完善金融市場機制，努力營造正規社交網絡平臺，克服市場摩擦，使更多的家庭參與到風險金融投資。