移動支付帶來了更多家庭金融風險資產投資行為嗎？
——基于CHFS數據的實證研究

饒育蕾，張夢莉，陳地強

(中南大學商學院，湖南長沙，410012)

一、引言

中國家庭金融風險資產持有比例偏低一直為社會各界關注。根據《2018 中國城市家庭財富健康報告》，我國家庭持有的股票、基金與債券等金融資產占比僅為11.8%，遠低于美國(42.6%)、日本(61.1%)等發達國家。顯然，家庭較低的風險資產配置不僅不利于家庭資產方面的風險分散，也使居民失去了獲取股權溢價的機會，不利于家庭收入的長期穩定增長。居民家庭較少持有股票等風險資產也限制了中國資本市場的良性發展，不利于發揮資本市場資源配置、服務實體經濟的功能。因此，無論是對微觀上的家庭財富的優化還是對宏觀上的金融市場的繁榮，研究家庭持有金融風險資產投資行為都具有重大的現實意義。

雖然家庭資本市場參與率較低，但是另一個有目共睹的事實是：2013—2020年，隨著互聯網與金融的深度融合，金融科技得到了迅速發展，為金融業發展注入了新的動力。其中，作為金融科技重要領域之一的移動支付，近年來發展迅猛，在推動數字經濟的發展上發揮著重要作用。根據《中國移動支付發展報告(2019)》，在用戶規模方面，截至2018年上半年，我國移動支付用戶規模約為8.9 億人；在交易規模方面，2018年，僅銀行業金融機構交易金額已達277.39 萬億元；應用場景更是滲透到如生活消費、投資理財等各個領域中，催生了一系列全新的商業模式和產業鏈條。不少學者發現移動支付在促進家庭消費、創業等家庭決策上能夠發揮顯著促進作用[1-4]。進一步地，在研究中有學者指出，移動支付不僅改變了人們的消費方式，而且對居民投資行為和理財觀念產生了一定的沖擊，如移動支付平臺推出的一系列服務于個人和小微企業的各類新型金融產品，受到了廣泛的支持，為金融市場增添了活力。

針對我國金融風險資產參與率低的問題，此前的研究多從物質資本、人力資本和社會互動等因素進行[5-7]，很少有學者從移動支付這一新技術角度探究投資受到的影響。移動支付對家庭消費、創業等決策影響已被不少學者證實，但是移動支付對家庭的另一重要決策——投資的影響研究卻剛剛起步。雖然有研究已經開始探討移動支付對理財或投資觀念的影響，但是基于微觀數據的實證研究數量較少。因此，本文擬利用中國家庭金融調查(CHFS)數據，分析移動支付對家庭風險資產投資的作用及影響機制，以期對現有家庭資產配置的研究有所裨益。

本文的研究貢獻在于：第一，發現了家庭風險資產投資新的影響因素。現有文獻的觀點是互聯網與智能手機分別通過影響信息不對稱與社交網絡而影響家庭的風險投資，本文研究從支付方式創新視角切入，發現支付方式也會影響家庭的風險投資，為家庭風險資產配置的理論研究提供了新的視角。第二，豐富了移動支付影響家庭風險決策行為的文獻基礎。尹志超等發現[3]使用移動支付的家庭更可能產生創業行為，這是因為移動支付平臺通過提供多樣化的融資服務以及強化社交網絡的轉移支付功能而緩解家庭的信貸約束，從而產生更多的風險行為。本文研究發現移動支付不僅影響了家庭創業，也導致居民更可能參與風險投資。

二、文獻綜述與研究假設

(一)文獻綜述

新古典金融理論認為，有效的投資組合應當是既持有風險資產，也持有無風險資產。這樣可以最大限度地降低投資組合風險并獲得風險溢價，但現實是許多家庭風險資產持有比例偏低甚至為零，如此便產生了一個“有限參與”的問題[8]。

現有文獻中，解釋風險資產投資不足的主要觀點是，有限理性投資者是厭惡損失的，股票、基金與債券等風險資產存在較大的損失風險，因而風險資產投資不足。具體而言，影響風險投資因素可被概括為五大類：第一，背景風險；第二，認知風險；第三，文化觀念；第四，心理偏差；第五，技術進步的影響。背景風險的文獻基礎總體觀點是，個人的相關人口特征會直接影響其風險態度，例如：身體健康狀況、兄弟姐妹數量、家庭收入與住房情況、固定成本、性別差異等[6,9-13]。認知風險的文獻基礎主要觀點是，風險資產投資需要較高的認知水平與專業知識，個人認知不足會導致其高估投資的潛在風險，相關研究發現金融素養、教育水平、IQ、認知能力會直接影響家庭參與股市意愿[14-16]。文化觀念的相關研究發現：社會信任、社會資本、傳統觀念等會影響個人的風險偏好，從而影響其金融決策[7,17-18]。心理偏差與技術方面的文獻基礎認為：風險資產的有限參與受到個人后期成長環境形塑的性格、模糊厭惡等心理因素影響[19-20]；同時，技術發展能夠通過改善認知不足以及其他交易成本等而影響個人金融決策行為。本文從移動支付這一新型技術工具切入，豐富了技術層面的文獻基礎。

作為互聯網金融體系的基礎設施，移動支付近十多年來發展迅速，對人們生產和生活方式產生了極大的影響。關于移動支付的研究，諸多學者主要從貨幣需求、消費、風險分擔等方面對移動支付展開了研究。首先，移動支付作為一種電子貨幣，能夠通過降低交易成本減少家庭的交易性貨幣需求，并且移動支付對家庭的預防性貨幣需求也會產生顯著抑制作用[21]。其次，支付是消費過程中的重要一環，不同的支付方式會影響到消費行為。研究表明，移動支付能夠通過降低交易成本和緩解流動性約束，有效刺激家庭消費[1-2]。最后，移動支付也能夠通過降低交易成本、緩解流動性約束等方式提高家庭應對風險的能力，最終實現風險平滑[22,2]。此外，也有學者研究發現，移動支付對家庭創業[3]、家庭凈儲蓄[23]、健康投資[24]等方面均有顯著的促進作用。

(二)研究假設

依托于支付寶、微信、手機銀行等應用的移動支付，其功能已經不僅僅局限于支付，更能夠在一定程度上拓寬金融服務范圍[25]。一方面，移動支付依托的載體如支付寶等應用會以用戶信用為基礎，推出花唄、借唄等一系列小額貸款服務，以及商業保險等各種金融服務。這些金融服務準入門檻低，操作方便，因此能夠在一定程度上緩解家庭面臨的流動性約束[3]。尹志超等[3]認為移動支付的使用能夠幫助家庭緩解流動性約束，從而促進家庭創業行為。另一方面，移動支付也具有一定的社交媒介功能，提高了從親友處獲得匯款與其他轉移支付的可能，從而強化了社會資本如親戚朋友對家庭的幫助，進而緩解家庭的流動性約束。Jack 和Suri 研究表明，相比于沒有移動支付的家庭，使用移動支付的家庭在受到負向沖擊時，能夠獲得更多的匯款，從而提高平滑消費的能力[1]。隨后，Alinaghi 同樣利用家庭數據研究發現，移動支付在家庭面臨沖擊時，能夠通過降低交易成本獲得更多的匯款，減少信貸約束，實現風險分擔[22]。

那么，家庭流動性約束的緩解為何會刺激更多的風險投資行為呢？流動性假說的觀點在于，在預算約束的條件下，家庭的資產必須進行合理配置才能實現生命周期內的效用最大化。因此，流動性約束是影響消費、儲蓄和家庭資產選擇的重要影響因素。一方面，流動性約束的存在會導致家庭產生負面的心理預期，加深風險厭惡程度，因此家庭會增加預防性儲蓄、減少風險投資以應對未來不確定性[26-27]。另一方面，流動性約束越強，表明家庭進行借貸實現資產跨期配置的能力就越低，從而制約了家庭的風險資產配置行為[28]。因此當家庭面臨流動性約束時，會降低風險資產投資需求和投資比例[5,29]。而移動支付使得家庭能夠拓寬金融服務的渠道，降低流動性約束以及未來所面臨的不確定性[1,30]，進而也會影響到家庭風險投資行為。徐麗鶴等[31]在信用卡對家庭股市參與影響的研究中發現，信用卡能夠緩解家庭流動性約束，降低不確定性。有信用卡的家庭會將原本預留的應對不確定性的部分無風險資產配置到風險資產上，以實現資產的快速增值。那么同樣，當家庭使用移動支付時，會面臨更小的流動性約束，繼而降低預防性儲蓄，從而可能會選擇將更多的資產投入到能夠實現增值的風險資產上。綜上所述，移動支付可能會通過緩解家庭的流動性約束，刺激家庭進行更多的風險投資行為。因此，提出本文假設：

移動支付能夠通過緩解家庭流動性約束促進家庭風險資產投資行為。

三、實證研究設計

(一)數據來源與變量說明

本文的數據來源于西南財經大學2017年在全國范圍內開展的第四輪中國家庭金融調查(CHFS)數據①。數據庫調查樣本覆蓋了除西藏、新疆、香港、澳門和臺灣地區以外的 29 個省份，40 000 多戶家庭的微觀數據。調查內容主要有家庭人口統計學特征、資產和負債、收入和消費、社會保障和保險、就業和支付習慣等各類相關信息，能夠較全面地反映家庭金融的基本情況，并且很好地滿足了本文對家庭風險資產投資的研究。在對樣本進行相應處理后，最終得到19 034個樣本。

本文的被解釋變量為家庭金融風險資產投資。CHFS 數據將家庭金融資產分為現金、活期存款、定期存款、股票、基金、理財產品、債券、金融衍生品、非人民幣資產、黃金、其他金融資產和借出款。其中，無風險資產包括現金、活期存款和定期存款，金融風險資產包括股票、基金、理財產品、債券、金融衍生品、非人民幣資產等金融資產。為了便于分析，本文借鑒尹志超等的做法，將股票、基金、理財產品、債券、衍生品等視作風險資產[32]。具體來說，本文關注的被解釋變量包括金融風險資產持有概率(Risky)和風險資產持有規模(Risky Size，簡稱RS)。其中，金融風險資產持有概率為是否持有風險資產，如果持有則賦值為1，否則為0。風險資產持有規模為家庭持有風險資產的總市值占家庭金融資產總額的比例，是介于0～1 的連續值。

本文的解釋變量為移動支付(Mobile Payment，簡稱MP)。移動支付是通過移動通信設備(如手機、平板電腦等)，利用無線通信技術，進行貨幣價值轉移而完成金融交易的行為。CHFS 數據中，詢問了家庭購物時的支付方式，包括：(1)現金；(2)信用卡/借記卡等銀行刷卡支付；(3)支付寶/網銀等電腦終端支付；(4)智能手機/iPad 等移動終端支付(手機銀行、Apple pay、微信、支付寶App 等)；(5)其他。借鑒尹志超等的做法，本文將選項中包含第(4)項的家庭視作使用移動支付的家庭，賦值為1，否則為0[3,21]。

參照已有研究，本文的控制變量包括三類。第一類是戶主特征變量，包括性別、年齡、受教育程度、婚姻狀況、健康程度、金融關注度、風險態度(Risk Preference，簡稱RP)和信任水平②。第二類是家庭特征變量，包括是否有智能手機、家庭規模(Family Size，簡稱FS)、老年撫養比(Elderly Dependence Ratio，簡稱EDR)、幼年撫養比(Children Dependence Ratio，簡稱CDR)，是否有自有住房、是否從事工商業經營、總收入、總資產和總負債。第三類是地區特征變量，包括城鄉、省份GDP 和省份虛擬變量。表1對各變量做了具體說明。

表1 變量定義及說明

(二)實證模型

為探究移動支付對家庭金融風險資產投資的影響，本文根據被解釋變量的數據特點，分別選取Probit 和Tobit 模型實證研究移動支付對風險資產持有概率和風險資產持有規模的影響。需要注意的是，在實證分析移動支付對風險資產投資的影響時，可能存在內生性問題，如移動支付的使用可能會受到個人習慣、文化習俗等因素影響，這些因素同樣也會對風險投資產生影響，然而這些因素不可觀測。因此，為盡可能緩解模型中的內生性問題，本文做了以下處理：借鑒Bogan[33]的模型設定，將前一期 (2015年) 風險資產持有概率變量(lagRisky)引入模型中，并加入其與移動支付的交互項，構建模型(1)。Bogan 認為，通過引入前一期的被解釋變量，能夠將任何影響風險投資的遺漏變量納入模型中，從而緩解遺漏變量的問題。此外，為了加強結果的穩健性，本文進一步構建了模型(2)和模型(3)。模型(2)只引入前一期風險投資變量，模型(3)則將前一期參與風險投資的樣本去掉，以緩解投資決策的慣性。同理，對于風險資產持有規模，以同樣方式構建模型(4)-(6)。

首先，構建移動支付與金融風險資產持有概率的Probit 模型：

其中，Riskyi=I{Riskyi*＞0}；隨機誤差項εi～N(0,σ2)；Riskyi*表示潛變量；Riskyi表示家庭是否持有風險資產，是為1，否為0。MPi表示家庭是否使用移動支付，是為1，否為0。Xi表示一系列控制變量。

其次，構建移動支付與金融風險資產持有規模的Tobit 模型：

其中，RSi=max{0,RS*i}；RS*i表示潛變量；RSi表示家庭金融風險資產持有規模；MPi表示家庭是否使用移動支付，是為1，否為0；Xi表示一系列控制變量。由于樣本中風險資產持有規模變量存在大量0 值，為了降低估計的偏誤而對風險資產持有規模采用Tobit 估計。

四、實證結果分析

(一)描述性分析

表2對各變量做了描述性統計。從表中可以看出，樣本家庭中參與風險資產投資的均值為14%，從持有規?？矗L險資產持有比重約為6%，仍處于較低的水平。所有樣本中，使用移動支付的家庭約占26%。從樣本構成來看，平均年齡大約為54 歲，男性約占樣本總數的52%。

表2 變量描述性統計

為直觀地看出移動支付與家庭風險資產投資的相關性，本文以是否持有風險資產為例，畫出有無移動支付家庭對應的風險資產持有概率。并且，進一步地畫出不同省份的移動支付使用比例以及對應的家庭風險資產投資比例，結果如圖1所示。由圖1可知使用了移動支付的家庭，配置風險資產的可能性為37.3%，遠遠高于不使用移動支付家庭配置風險資產的可能性。而從省份分布上同樣可以看出，如圖2所示，移動支付使用率較高的省份，對應的風險資產投資概率也更高。單變量結果表明，移動支付與家庭風險資產投資存在明顯的正相關關系。

圖1 移動支付與家庭金融風險資產的持有概率分布

圖2 移動支付與家庭金融風險資產的省份分布

(二)基準回歸結果

由于單變量檢驗并未控制其他因素的干擾，因此較難準確識別移動支付對家庭金融風險資產投資行為的凈效應。所以，接下來，本文將進行多元回歸分析，基于實證模型設計思路，分別對家庭風險資產持有概率與風險資產持有規模進行Probit 回歸與Tobit 回歸。

表3報告了移動支付對家庭金融風險資產的回歸結果。其中，(1)—(3)列分別表示移動支付對家庭金融風險資產持有概率的模型(1)—(3)的估計結果。由結果可知，無論采用哪種模型，在控制一系列變量后，移動支付都促進了家庭金融風險資產參與，并且在1%的水平上顯著。此外，前一期的風險資產持有概率變量的回歸系數也顯著為正，這表明家庭投資具有一定慣性，如果在前一期配置風險資產，那么將顯著提高下一期風險投資的可能性。并且其與移動支付的交互項顯著為負，這意味著移動支付對前一期并未進行風險資產配置的家庭影響更大。(4)—(6)列分別表示移動支付對家庭金融風險資產持有規模的模型(4)—(6)的估計結果。結果顯示，移動支付同樣顯著提高了家庭金融風險資產持有規模。同樣，風險資產持有規模也受到前一期參與程度的正向影響?？傊?，由以上回歸結果可知，移動支付的使用無論是對風險投資可能性還是風險投資持有規模都起到了顯著的促進作用，并且這種促進作用對于前一期沒有進行風險投資的家庭更大。

表3 移動支付對家庭金融風險資產投資影響的估計結果

從控制變量來看，大多數變量也顯著影響了家庭的金融風險資產配置，影響方向與NIU等[10]、江靜林等的研究[20]保持一致。從戶主特征變量來看，性別、婚姻狀態和健康狀況對風險投資決策的影響比較微弱。年齡顯著為負，這表明年輕人更加偏好風險，所以更容易投資風險資產。戶主受教育水平越高，參與風險投資的可能性越大。家庭風險偏好程度、對金融關注度、信任程度也顯著提高了風險投資參與及參與程度。相比于無房的家庭，有自有住房的家庭反而減少了風險投資，這表明住房資產對金融風險資產投資具有一定的擠出作用。此外，家庭收入和資產越高，家庭進行風險投資的可能性越大，這與理論預測相符，即風險資產配置存在一定的“門檻”效應。負債對家庭風險投資同樣具有一定的擠出作用。相比于鄉村地區，城市地區參與風險資產投資的可能性更大。

(三)內生性分析

如前文所述，是否使用移動支付與家庭的許多經濟社會偏好相關，如信任、技術偏好、知識技能等一系列可觀測和不可觀測變量。對于可觀測變量，可以采取直接在控制變量中加以控制，但是對于不可觀測變量，則需要選擇另外的方法加以解決。而由于本文使用樣本為截面數據，無法采取個體固定效應方法消除不隨時間變化的不可觀測效應影響，因此，本文首先使用工具變量法緩解內生性問題。

1.工具變量1——KV-IV

首先，為了便于分析，以金融風險資產持有概率變量為例，本文將上述模型簡化為：

其中，Riskyi=I{Riskyi*＞0}。

需要注意的是，在本文的分析框架中，由于風險資產投資行為是被納入個體決策過程中，而所有影響投資的決定因素(X 向量)也進入移動支付的選擇方程中，因此很難找出一個完全外生的工具變量，因為一個會影響個體選擇移動支付的變量也可能直接影響風險資產投資。為了解決這個問題，本文借鑒Klein 和Vella 的做法，通過使用二元決策方程中的條件誤方差來構建一個有效的工具變量[34]?？紤]乘積式異方差情形的決策方程：

其中，vi*是一個同方差誤差項，它獨立于Xi，但與式(7)中的誤差項相關；方程S(·)是用來描述vi中的異方差性，因此結合式(7)和式(8)可以得到：

其中，F(.)表示vi*的概率方程。F(.)的預測值即為一個有效的工具變量，原因在于：①它與內生的移動支付相關；②它與誤差項不相關。

其次，參考Klein 和Vella 和Millimet 和Tchernis 的研究，本文通過異方差估計評估異方差假設的有效性，并識別造成移動支付方程中異方差的變量[34-35]。隨后將S(.)和F(.)參數化。具體地，本文認為vi*服從標準正態分布，S(.)=EXP(Ziθ)其中Zi是造成移動支付方程中異方差的變量。然后利用式(10)估計得到F(.)的預測值，作為本文的工具變量(KV-IV)，最后利用兩階段最小二乘法進行估計。

表4列(1)—(6)為工具變量KV-IV 的估計結果。其中，(1)—(3)列分別表示移動支付對風險資產持有概率模型(1)—(3)的IV-Probit 估計；(4)—(6)列分別表示移動支付對風險資產持有規模的模型(4)—(6)的IV-Tobit 估計。其中，一階段F 值大于主流研究的參考值，證實了工具變量的有效性。由回歸結果可知，在使用構造工具變量后，移動支付對家庭風險資產投資的影響仍舊顯著為正。

表4 兩階段工具變量法的估計結果

2.工具變量2——快遞網點數量

雖然本文以異方差識別方法構造了一個工具變量，但是必須承認構造的工具變量本身有其局限性。因為按照Lewbel 的解釋，首先假定的是只有核心解釋變量與被解釋變量存在內生性，而其他協變量則相對外生[36]。其次，在工具變量1 的構造過程中，假定移動支付的決定方程的誤差項分成兩個部分：一項為同方差項，一項為異方差項，且認為異方差項與被解釋變量決定模型中的誤差項不相關。這些假設都相對較為嚴格，所以容易造成工具變量估計的弱有效。

為此，本文重新尋找了一個新的工具變量——各省2015年的快遞網點數量。由于快遞網點的數量能夠反映出該省的電子商務交易頻率，而電子商務的交易則會直接與移動支付的使用頻率相關。而2015年該省的快遞網點則不太可能與2017年家庭的風險投資決策相關，因此是一個相對外生的變量。此外，考慮到家庭是否使用移動支付為二值內生變量，需要使用Heckman兩步法來緩解不可觀察變量帶來的內生性。兩步法最有效率的做法是，使用最大似然估計法(MLE)，同時估計所有模型參數。根據Heckman兩步法，在第一階段的模型中，以移動支付為因變量，將影響移動支付的相關要素作為自變量進行Probit 回歸，并得到逆米爾斯比率(Lambda)作為控制變量代入第二階段的回歸中。本文選取了省份快遞網點對數值(LnDelivery)、戶主受教育程度(Edu)、風險態度(Risk)、以及信任水平(Trust)作為一階段Probit 回歸的自變量。

表5報告了使用Etregress 命令估計的處理效應回歸結果。由結果可知，逆米爾斯比率(Lambda)系數是顯著的，說明的確存在樣本選擇偏誤，所以選用Heckman 兩步法進行分析是合適的，且處理效應模型的回歸結果與KV-IV 估計以及基準回歸的結果基本一致：移動支付使用的增加，能提高家庭持有風險資產的概率和規模。

表5 處理效應模型的估計結果

此外需要注意的是，是否使用移動支付與家庭的諸多特征緊密相關，尤其是決策者的風險態度以及其他技術偏好。當決策者本身是風險尋求型，則更可能使用移動支付，也更可能配置風險資產，這種不可觀測變量的存在將造成移動支付的估計有偏。因此為了在一定程度上緩解這種估計偏誤問題，本文進行了如下樣本調整：刪去風險偏好問題中回答為風險尋求類型的家庭，保留風險中性與風險厭惡型家庭，并基于模型(1)—(6)重新回歸，進行穩健性檢驗。結果表明③，在調整樣本后，與基本結果依然保持一致，并且移動支付對風險中性與風險厭惡型家庭的影響反而更大。

(四)機制檢驗

1.中介效應檢驗

按照基本假設的邏輯，移動支付的使用能夠拓寬家庭獲得金融資源的范圍，進而緩解家庭所受到的流動性約束。具體來說，一方面，移動支付增加了個體獲得其他金融服務的可能性，如移動支付能夠為家庭提供方便快捷的信貸服務，繼而降低了家庭信貸需求，降低流動性約束。另一方面，移動支付的轉賬、匯款功能增強了個體的社會網絡功能，促進個體間互幫互助和風險共擔，從而緩解流動性約束。因此，上述兩方面最終都使得家庭面臨的流動性約束降低，從而有可能降低家庭預防性動機，進而增加投資行為。為此，本文從以上兩個角度選取中介變量進行驗證。首先，由于問卷中只對家庭某一些借款種類詢問借款渠道問題，無法真正反映家庭的實際網貸情況，因此本文使用北京大學數字金融研究中心發布的數字普惠金融指數來衡量家庭獲得的金融服務。該指數包含覆蓋廣度、使用深度和數字支持服務程度三個細分指標，使用深度指標包括支付業務、信貸業務等數字金融的不同業態，其中信貸業務能夠較好地反映地區依托于支付寶而獲得的信貸服務。因此本文以信貸業務指數(Credit)作為金融服務功能的代理變量；以家庭禮金金額的對數值(Lntraninc)作為社會網絡功能的代理變量。為了增強結果的穩健性，本文另以家庭持有的現金占比(R_cash)作為預防性動機的代理變量，將其也作為中介變量以衡量移動支付最終是否降低了家庭預防性動機，即是否降低了無風險資產比例，進而刺激投資。

借鑒溫忠麟等[37]中介效應模型，首先采用逐步回歸法進行檢驗。表6表示移動支付對家庭風險資產持有概率的影響機制檢驗。由第(1)列結果可知，移動支付對信貸業務指數具有顯著的正向影響，第(2)列中移動支付和信貸業務指數對風險資產投資的影響也都顯著為正，這表明信貸業務指數在移動支付促進家庭風險資產投資行為上發揮著部分中介作用。同理，從(3)—(4)列、(5)—(6)列可以看出，家庭禮金支出、家庭現金占比同樣發揮著部分中介作用。其次，采用Sobel檢驗進行估計，結果表明，信貸業務指數、家庭禮金支出、家庭現金占比均起到部分中介作用，且中介效應占總效應比例分別為0.99%、0.65%和4.90%。最后，采用Bootstrap 檢驗④進行考察，發現信貸業務指數、家庭現金占比檢驗的置信區間均不包括0，再一次證實了信貸業務指數、現金占比中介效應的存在，而家庭禮金支出的置信區間則包括0，這表明禮金支出的中介效應不存在，這與Sobel 檢驗的結果較為一致。表6表示移動支付對家庭風險資產持有規模的影響機制檢驗。從表6(7)—(12)列結果可知，信貸業務指數、家庭現金占比同樣發揮著部分中介作用。而由于(4)列中，家庭禮金支出對風險資產持有規模不顯著，無法判別家庭禮金支出的中介作用。對此，同樣使用Sobel 檢驗進行估計，結果表明，信貸業務指數、家庭現金占比均起到部分中介作用，且中介效應占總效應比例分別為1.39%和8.00%。而家庭禮金支出的中介效應不存在。Bootstrap 檢驗同樣證實了信貸業務指數、現金占比起到部分中介作用，而禮金支出并不存在中介效應。

表6 中介效應檢驗的估計結果

從上述中介效應檢驗可知，移動支付能夠通過拓寬家庭金融服務而促進家庭風險投資，而對社會網絡增強作用相對較弱。因此移動支付的流動性約束緩解作用更多是與金融服務的可獲得性有關，較少來自社會資本功能的強化。家庭現金占比的中介效應表明，當家庭流動性約束得到緩解后，最終表現為家庭的預防性動機下降，進而將更多資產配置到風險資產上面來，帶動更多風險投資。

2.穩健性檢驗

在穩健性檢驗中，本文按照家庭面臨的流行性約束進行異質性分組，以此考察移動支付對家庭金融風險資產投資影響的異質性。一般來說，由于抵押品缺乏、信息不對稱以及金融基礎設施的不完善，農村地區和低收入群體長期面臨金融排斥，難以獲得正規金融體系的金融服務，因此相比于城市和高收入群體，農村和低收入群體會受到更強的流動性約束[3]。對此，本文按照城鄉和收入進行分組。具體地，以農村家庭作為代理變量；將家庭收入分為3 等分，以收入最低的1/3作為低收入家庭，賦值為1，收入最高的1/3 為高收入家庭，賦值為0。然后將以上兩個代理變量與移動支付進行交乘。并進一步運用模型(1)—(6)回歸，由結果如表7所示，農村家庭與收

表7 移動支付對城鄉、不同收入群體的估計結果

入較低的家庭更少參與風險資產投資，而在移動支付的作用下，城鄉、收入變量與移動支付交互項顯著為正，說明移動支付對家庭風險投資的促進作用在面臨更強流動性約束的家庭中更為顯著，這可能是因為移動支付附加的各種信貸、保險等功能增強了家庭所獲得的金融資源，進而緩解了流動性約束對風險投資的抑制作用。此外，結果也表明移動支付存在一定的普惠作用，對相對弱勢群體的投資行為具有較強的促進作用。

五、結論

本文基于家庭金融風險資產的低配置現實問題，實證檢驗了移動支付對家庭金融風險投資的影響。研究發現，移動支付能夠顯著增加家庭配置風險資產的意愿與規模，在緩解內生性問題后，這一研究結論仍舊穩健。機制分析結果表明，移動支付通過緩解家庭的流動性約束而提高家庭的風險投資行為。簡言之，移動支付使家庭不需要準備過多的閑置資金以預防不確定性，而可將部分閑置資金進行風險投資。進一步的研究表明，這種流動性約束的緩解更多來自金融服務可獲得性的增加，而非社會資本作用的強化。

本文的研究結論表明，一方面，移動支付能夠促進家庭金融風險資產投資的比例，緩解金融市場“有限參與”的窘境。因此要繼續深入并完善移動支付在支付、消費、投資等方面的金融服務水平，推動移動支付與金融產品的結合與創新，強化對投資的促進作用。此外還發現移動支付存在明顯的普惠作用，這一發現為如何提高低收入群體的收入增長提供了有利的政策參考。這說明，加快金融基礎設施建設，提高居民金融服務接入的廣度與深度，將是一個行之有效的提高低收入群體收入增長方式。另一方面，要注意移動支付本身具有的網絡化特征，一旦發生風險，就會通過網絡快速傳播，甚至造成系統性的金融風險。因此要完善相關法律法規，對移動支付交易雙方加強監管，使得移動支付能夠真正為人們帶來便利。

本文研究存在一些不足之處。由于移動支付的選擇與太多潛在的遺漏變量相關，也難以找到一個良好的工具變量來識別移動支付與家庭風險資產投資的因果關系。因此本文的研究結論存在高估移動支付對家庭風險資產投資的可能。下一步，尚需應用更為科學合理的因果識別策略，才能更精準地識別移動支付影響家庭風險資產投資的凈效應。

注釋：

① 僅2017年數據詢問了家庭購物方式，2019年數據雖已經調查完成，但并未公開發布，故無法獲取。

② 家庭特征變量中，受教育程度分別賦值為：沒上過學為1，小學為2，初中為3，高中為4，中專/職高為5，大專/高職為6，大學本科為7，碩士研究生為8，博士研究生為9；健康程度分別賦值為：非常好為1，好為2，一般為3，不好為4，非常不好為5；金融關注度分別賦值為：非常關注為1，很關注為2，一般為3，很少關注為4，從不關注為5；風險態度分別賦值為：高風險、高收益項目為1，略高風險、略高收益項目為2，平均風險、平均收益項目為3，略低風險、略高收益項目為4，不愿承擔任何風險為5；信任水平分別賦值為：非常信任為1，比較信任為2，一般為3，不太信任為4，非常不信任為5。

③ 為節約篇幅，該部分檢驗結果沒有在文中報告。

④ 為節約篇幅，Sobel 檢驗和Bootstrap 檢驗結果均沒有在文中報告。