人口老龄化对家庭金融资产配置的影响*——基于家庭结构的视角

卢亚娟 刘 澍 王家华

一、 引 言

自从2006年1月John Campbell在就任美国金融学会主席时发表了一个关于家庭金融的主题演讲后，家庭金融作为金融学的一个新分支开始受到学者们的关注。以家庭作为一个基本的社会单元，它所进行的社会经济活动并不仅仅是其内部每个独立个体的行为加总，更涉及了家庭内部联系的复杂行为，因此需要进行更细致的分类，以满足对各类家庭的分析需求。

根据2017年国家统计局公布的《中华人民共和国2016年国民经济和社会发展统计公报》，截至2016年底，全国60岁及以上老年人口23 086万人，占总人口的16.7%，其中65岁及以上人口15 003万人，占总人口的10.8%。按照1982年维也纳老龄问题世界大会的标准，以60岁及以上老年人口占总人口是否超过10%作为国家进入老龄化国家的标志，中国已经是严重老龄化的国家。显而易见，老龄化将对中国的居民家庭结构产生显著影响，最直观的体现就是会出现更多与老年人共同居住的家庭，并且家庭中老龄人口的年龄将会更大。根据一些经典理论和相关研究，老龄化对居民的资产分配具有重大影响，家庭结构差异如何影响家庭资产配置又一直是家庭金融研究的重点之一，结合这两点，人口老龄化影响家庭结构进而影响家庭金融资产配置的研究具有现实意义。

对于与老年人共同居住的家庭，其家庭结构在人口统计学的分类上一般被划为主干家庭，不与老年人共同居住的是核心家庭，而联合家庭是较为少数的情况。但是，仅以此为依据的划分在进行分析时会产生一些问题，从代际人数来看，这样的划分无法有效定量计算代际人数差异对家庭金融资产配置的影响；从居住原因来看，则无法区分一个家庭与其长辈居住的主要原因，例如是子女受限于经济条件而需要与长辈共同居住，还是由于经济条件较好而主动与长辈一同居住，传统的分类无法表现这些差异。基于此，本文使用倾向值匹配方法(PSM)，有效地区分出老龄化对家庭结构的影响机制，从而研究出老龄化对家庭金融资产以及风险资产配置产生的影响。

二、 文献综述

在金融资产中，风险资产很大程度上影响家庭整体金融资产的稳定性，因此它的配置是本文的主要研究对象，尤其是老龄化通过改变家庭结构这一机制对其产生的影响。

1. 家庭结构对风险资产配置的影响

有关家庭结构对风险资产的影响研究，国内学者已经根据一般社会学的分类，将家庭结构分为核心家庭、直系家庭、复合家庭、单人家庭、残缺家庭以及其他关系不明的家庭。对家庭结构的定义是指具有血缘、姻缘及收养关系的成员共居和生活在一起形成的各种家庭类型。朱光伟等(2014)在研究居民的股市参与率时，使用家庭规模这一指标，构建了包含家庭规模和家庭规模的平方这两个指标在内的一个理论模型，并且得出了家庭规模对股市参与度的影响是一个在家庭规模为4人时为转折点的倒U型曲线。郭琳(2013)不仅使用家庭规模，还依据人口学特征等要素进行分类。经过研究发现，家庭平均年龄与家庭存款量呈倒“U”型关系；老年型家庭对金融产品有规避倾向；家庭生命周期的不同阶段对金融资产有不同的偏好和需求；教育程度的提高有利于金融产品的普及；家庭金融资产在城乡间有很大差别。吴卫星等(2016)的研究对家庭结构这一概念继续细化，他利用代际共居关系，将家庭划分为与父辈居住、与子女居住、独代居住以及三代同堂几种类型，这样的分类更接近于人口学上的分类要求，也更为合理。他的研究发现，多代同住的家庭比独代居住的家庭储蓄更低、风险资产配置更少；在多代同住的家庭中，三代同堂的家庭比起与子女同住的家庭储蓄更少、风险资产配置更少；在与子女同住家庭中，有未婚子女的家庭更倾向于投资风险资产。可以看到，经济学上对家庭结构这一变量的应用是一个不断发展和完善的过程，但是依然存在两个问题：第一，与人口学分类之后的应用不同，经济学在微观上需要考量一个个体对整体的影响，也就是“边际”影响。在研究家庭结构问题时就表现为，同样在一种人口学上的家庭结构里，老年人数量不同导致家庭金融资产配置的不同影响，并且可以预期的是，老年人数量从0变成1与从1变成2，这之间产生的影响也是不同的，因此，人口学的分类尚不能满足经济学微观定量分析的需求。第二，以目前对家庭结构的分类来看，一些指标可能不具有区分家庭类型的能力，以家庭平均年龄这一变量为例，它在之前的研究中用来划分家庭的年龄结构，但是，我们假设一个原本是老年型的家庭，户主夫妻双方又生育一子，这样对年龄取平均后，这个家庭可能就是中年型甚至青年型了，更不用说如果是双胞胎等情况。因此，一些指标的选取可能无法将本来希望研究的家庭结构区分开来，这是一个值得深入研究的命题。

2. 老龄化对风险资产配置的影响

家庭资产配置的经典理论中， Modigliani的生命周期理论对后来的研究具有重要的影响，他的理论假定理性消费者要实现整个生命周期中的效用最大化需要通过储蓄，以此推论出人口老龄化会使得社会消费倾向上升，储蓄倾向下降。这是早期的关于老龄化对资产配置的影响，之后的研究也多以生命周期理论为分析的基础。Ameriks和Zeldes(2000)研究了家庭中风险金融资产的配置问题。提出股票投资一定程度上受年龄因素影响，中年人更热衷于股票投资。Russell Cooper等(2016)运用生命周期模型实证分析了教育对股票市场参与的影响，结果显示教育对家庭理财的主要影响机制是平均收入的增加，而教育对生命周期收入模式、收入风险、医疗费用和死亡风险的影响相对较小。在国内，人口老龄化问题往往与养老金问题和社保问题相联系，方园(2012)研究人口老龄化对家庭金融资产结构的影响，结果发现年龄会显著影响金融资产结构，主要体现为老年家庭的金融资产总额更少但股票比例更高；家庭净资产越多，股票比例也越大。陈伟雄(2016)研究发现，人口老龄化对城镇家庭金融资产配置有显著影响，老龄化程度越高，家庭对金融资产配置相应增加，家庭更倾向于储蓄并不持有现金。莫骄(2014)以老龄化比例为衡量对象，计算家庭中60岁以上人口占总人口比重，进行了定量分析，结果表明居民的持股行为表现出一定的生命周期效应，家庭金融结构和年龄不存在线性关系。目前越来越多的学者致力于研究老龄化问题，但是通过代际间人数差异作为分类依据尚属首次。本文选择使用倾向值匹配的方法，研究老龄化通过改变家庭结构从而影响家庭金融资产配置的问题，力求找到这一问题中的“边际效应”。

三、 数据与变量

1. 数据来源与变量选择

本文的数据来源是中国家庭金融调查(China Household Finance Survey，CHFS)项目，该项目由西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心通过实地调研完成，2013 年的调研数据共 28143 户家庭，覆盖全国除新疆、西藏以及港澳台的29个省、262个县(区、县级市)和1048 个社区(村)。其样本问卷设计合理，调查流程严谨，数据具有较高的可信度和良好的代表性。本文主要使用了该项目中的两类数据：第一类是家庭人口统计学变量，解释因子包括性别、教育、年龄、婚姻、家庭规模等；第二类是包括了家庭收入、风险偏好、金融资产、风险资产(这里的风险资产是根据CHFS的数据，不仅仅包括股票、债券、基金和理财产品，还包括诸如给他人的借款等)以及风险资产中具体的股票、债券、基金和理财产品投资数额等金融资产变量，这些变量多数作为被解释变量，少数作为控制变量。经过筛选，共选出13590户家庭数据。

本文通过将家庭结构这一概念细化，相比以往研究可以更好地分析家庭结构中的边界情况。以往研究中的家庭结构一般根据社会学研究的分类或仅以家庭规模进行划分，那么相同家庭结构下，代际间的人数差异无法体现；同理，当以人口总数考虑家庭结构时，由于家庭关系无法保证一致，将使得许多不同的家庭结构成为无差异变量，导致定量计算时的偏误。本文研究的目标就是避免这些问题，真正有效地将家庭结构进行分类，定量计算一个家庭中，每多一位老年人对金融资产配置产生的影响。因此本文对家庭结构的比较，是在每两种最相似家庭结构之间进行相互比较，被比较两种家庭结构之间，中年人和青年人的数量都相等，区别是老年人之间相互差距一人。

本文选取的匹配变量有：户主的受教育年限educ(年)、户主年龄age、家庭年收入income(元)、风险程度默认为风险偏好型，risk1-risk4是风险偏好变量，risk4取1时为风险厌恶型，4个变量都取0时为风险偏好型；debt代表家庭是否具有负债(无负债为1，有负债为0)；城市变量city(农村为0，城市为1)；婚姻状况marriage(未婚为0，已婚、离异及丧偶均为1)。除此之外，我们选择风险投资参与深度这一指标考量家庭风险金融资产投资的参与深度。CHFS数据里将居民的借出款归于风险资产部分，本文研究的是传统的风险资产，因此未使用借出款的数据。

2. 样本的统计性描述

本文研究的是目前社会上出现的“人口老龄化”情况带来的家庭结构变化对金融资产配置的影响。因此根据本文的研究需要，我们选取社会上较为普遍的家庭结构作为研究对象，各种类型家庭结构比例如表1。

表1 主要对比的家庭结构情况

根据这8种家庭的占比可以发现，它们是社会上主流的家庭类型，占到社会上所有家庭总数的82.2%(剩下家庭结构中数量最多的是仅夫妻双方的“两口之家”和无老年人的“单亲”独子家庭，分别占总数的5.01%和3.16%，其余家庭结构占总样本的比例均低于0.5%，数据量太少，代表性存在问题，故没有进行对比)，因此研究这些家庭对于分析整个社会情况具有现实意义，数据充足也可以增加倾向值匹配的有效性。Sample1-Sample5代表了我们进行的五组对比，它们分别是①与③、③与⑤、②与④、④与⑥、⑦与⑧五组家庭结构之间的比较，它们涵盖了不同青年人口数家庭中老年人数量差异的对比组合。总样本和这八种家庭结构(以表1中序号代替，下同)的金融资产结构如表2。

根据表2可以看出，这8种家庭结构的金融资产和风险资产配置情况的差异很大，在老年人数量差异的比较中，当青年人数量为1时，一个老年人的家庭金融资产和风险资产相比没有老年人和有两个老年人时均较大，但当青年人数量为2时，结果截然相反。这种情况下，一般的回归分析会面临内生性问题，因此本文使用倾向值匹配的方法来研究家庭结构对金融资产配置的影响关系。

表2 总样本与8种家庭结构金融资产情况

数据来源：总样本情况来源于CHFS，其中债券的总样本均值未被统计。8种家庭结构数据根据相关数据整理，与公布数据一致使用千元为单位。

3. 倾向值匹配方法

倾向值匹配方法，是一种通过将样本配对，使得定量估计在更为相似的样本之间进行，以解决样本之间的内生性问题的实证方法。现以家庭结构①与家庭结构③之间金融资产配置差异的比较为例：首先根据可观测的个人和家庭特征，估计家庭结构①的家庭(简称①家庭，下同)成为③家庭的概率，得到其倾向得分；然后对每个③家庭寻找得分最相近的①家庭作为其反事实，之后比较两组间的家庭金融资产配置及风险资产配置差异。对计算出来的差异值取均值，得到两个中年人一个青年人的家庭中，没有老人和一个老人情况下，多一个老人对家庭金融资产配置的平均影响效应(Average Treatment Effect on Treated， ATT)。如下式：

τATT=EP(X)|D=1[E(Finlnv1-Finlnv0)|D=1,P(X)]=EP(X)|D=1[E(Finlnv1|D=1,p(X))-E(Finlnv0|D=1,p(X))]

PSM方法在满足条件独立假定和共同支撑假定的情况下，可以用E(Finlnv0|D=0,p(X))代替E(Finlnv0|D=1,p(X))因此本文中PSM估计量计算公式可以改写为：

本研究分别使用金融资产、风险资产和各种风险资产投资额作为被解释变量，研究与解释变量之间的因果关系。为满足倾向值匹配所需要的条件独立假定，我们尽可能地控制了对家庭金融资产配置产生影响以及使家庭结构产生差异的影响因素。主要是对两类特征变量进行了控制：第一类是教育、户主年龄、婚姻状况等家庭人口统计学变量；第二类是家庭类，包括家庭年收入、风险偏好、负债情况和所处地为农村或城市。

最后，倾向值匹配需要通过“平衡性检验”，在满足共同支撑假定后，匹配后的样本中处理组和控制组在各个控制变量上应该无系统性差异。本文的下一章展示了倾向值匹配前后的结果，在倾向值匹配之前，处理组和控制组大部分控制变量具有显著差异，但是经过倾向值匹配后，控制变量已经基本没有显著差异，这意味着使用这个方法减小了样本之间的内生性影响，可以更为有效地衡量家庭结构差异对资产配置的影响。

四、 实证分析

为了讨论人口老龄化对家庭金融资产配置的影响，我们需要控制家庭中中年人和青年人数量不变，只改变老年人数量，研究家庭资产配置的差异。Sample 1和sample 2是2个中年人1个青年人情况下，无老年人和1个老年人以及1个老年人和2个老年人之间的比较情况；Sample 3和sample 4是2个中年人2个青年人情况下，无老年人和1个老年人以及1个老年人和2个老年人之间的比较情况；Sample 5是2个中年人和大于2个青年人情况下，无老年人和1个老年人之间的比较情况。表3展示了Sample 1-Sample 5匹配前后的匹配变量均值的差异。

通过表3的卡方检验，我们可以发现，倾向值匹配对Sample 1和Sample 4虽然能够在一定程度上减少匹配变量间的系统误差，但是程度上比其它几组要小。这主要是由于Sample 1中age变量的差异变大，以及Sample 4中income的差异增加，但是倾向值匹配依然使得匹配变量之间整体无显著差异。Sample 5，即家庭中子女数大于2的家庭，户主年龄age变量相比其他所有家庭都较大，这是比较特殊的一点。

表3 老年人数量不同的五种情况下的匹配前后变量差异对比

根据老年人数量不同的资产配置PSM分析的ATT估计值，五种情况下，家庭中增加一个老年人，家庭金融资产总量都上升了。产生上述现象可能的原因在于，在本文年龄层次的划分上，老年人是不带来工资性收入的一群人，可以认为他们不创造家庭资产，老年人带来更高的家庭金融资产这一原因是不可能的，因而可能的情况是，条件更好的夫妻才更倾向于与父母居住，Sample 1、Sample 3和Sample 5的PSM金融资产数据可以验证这一假设。同时，Sample 2和Sample 4的意义在于研究当有老年人且数量不同情况下的家庭金融资产差异，它代表了当一个已经与一个老年人共同居住的家庭再多与一个老年人居住后的资产选择行为。这样的行为可能在现实中较少出现，原因在于选择是否和老年人居住时，人们通常只能选择是否，而不能选择老年人数量(在父母都健在情况下，一般不可能选择只与一人居住，但生育一般一次只有一个孩子，数量可以控制)。尽管如此，倾向值匹配依然可以控制匹配变量之间使得他们的家庭没有系统性差异，这样就可以不考虑家庭的主观意愿而客观比较两种家庭的差异。

就股票这一指标来看，除Sample 4外，其它所有情况下，家庭中老年人数量增加，家庭中用于投资股票的钱增加，只有当家里中年人和青年人数量均为2时是例外，并且Sample 4的样本总数为545个，其结果不一定有其它几组比较那么可靠。那么总体的结论可能具有一定的代表性，即家庭中老年人人数增加时，家庭会倾向于增加股票投资，以追求更高的收益。

可以看到，老年人越多的家庭，金融资产也越多。从风险资产来看，没有老年人的家庭比一个老年人的家庭风险资产数额更低，两个老年人的家庭，风险资产比一个老年人家庭的风险资产数额低。有一个老年人的家庭比没有老年人的家庭，股票投资更低，理财产品投资更高。这在一定程度上说明，老年人多的家庭，消费更高，从而导致家庭金融资产和风险资产下降。

虽然有一个老人的家庭，金融资产和风险资产数额更大，但就投资参与深度，也就是风险资产占金融资产的比重而言，却低于没有老人的家庭。经过倾向值匹配，对于一个孩子的家庭，没有老人的家庭投资参与深度为39.0%,有一个老人的家庭投资参与深度为37.5%，下降了1.5%；两个孩子的家庭，这个比例从35.5%下降为35.1%；对两个孩子以上的家庭，这个比例从64.2%下降到60.8%。两个老人比一个老人的下降更为明显，对一个孩子的家庭，这个比例从40.4%下降到29.8%，对两个孩子的家庭，这个比例从47.4%下降到25.1%。这表明当家庭中老年人增加，家庭的投资参与深度将会下降，金融资产中风险资产的投资会转移到无风险资产投资上。

五、 结论和政策建议

人口老龄化是中国在今后一段时期内面临的影响最大的挑战之一，这也对我国经济社会发展提出了挑战。对金融行业而言，合理预期这种趋势对社会产生的影响是具有现实意义的。家庭结构是最直接受人口老龄化影响的变量，本文使用倾向值匹配的方法，通过对中国家庭金融调查CHFS数据的分析，揭示了老龄化问题对不同家庭可能产生的影响。根据本文的结论，人口老龄化将使得居民金融投资出现两种现象：第一，人口老龄化将会带来我国居民投资深度下降，即风险资产的投资占金融资产投资比例将会下降，居民投资将偏向追求稳定。第二，人口老龄化情况下，居民的股票投资将会上升，居民风险资产主要由股票和借出款构成，这两者的比例将会大大超过基金和理财产品，使得整体投资风险上升。

总之，更富裕的中年人越愿意与老年人居住，这是有一个老年人的家庭金融资产高于没有老年人的家庭的原因。然而由于一个家庭中老年人的数量不能完全根据中年人意愿进行选择，也可能出现了两个老年人的家庭，各项资产都会低于一个老年人的家庭，家庭的投资参与深度也将大幅下降，这也从侧面说明，老年人数量增加会增加家庭消费，减少家庭金融资产投资。

按照本文的研究结论，中国将会面临一个家庭投资深度下降但投资风险上升的情况，这明显不利于我国金融市场健康有序发展。在这样的情况下，如何引导居民正确地投资理财就显得尤为重要。首先，要加强金融治理，控制股市风险，防范股市泡沫；其次，加强金融创新，中国的机构投资者比例远低于国外机构投资者的比例，基金和理财产品要吸引更多人参与，同时要防范违约风险，让居民乐意参与，敢于参与；再次，居民借出款将在居民风险资产投资中对其它投资产生挤出效应，而这一部分如果流入互联网金融将会增加风险，需要加强民间借贷和互联网金融的监管；最后，人口老龄化将使得总体居民投资由风险资产转向无风险资产，需要银行有效利用与管理居民储蓄。

参考文献：

1. Ameriks.J. and Stephen P. Zeldes. How do Household Portfolio Share Vary with Age?.SocialScienceElectronicPublishing, Columbia University,2000:12-19.

2. Cooper R , Zhu G. Household Finance over the Life-Cycle: What Does Education Contribute?.ReviewofEconomicDynamics, 2016, 20:63-89.

3. 陈伟雄：《人口老龄化对家庭金融资产配置的影响》，湘潭大学学位论文2016年。

4. 方园：《人口老龄化影响家庭金融资产结构研究》，宁波大学学位论文2012年。

5. 郭琳：《家庭结构对金融资产影响的实证研究》，《改革与战略》2013年第12期。

6. 卢亚娟、刘澍：《家庭结构对家庭金融资产配置影响的实证研究——基于“全面二孩”政策的视角》，《金融发展研究》2017年第9期。

7. 莫骄：《人口老龄化背景下的家庭金融资产选择》，《南开大学》(2014)。

8. 吴卫星、李雅君：《家庭结构和金融资产配置——基于微观调查数据的实证研究》，《华中科技大学学报(社会科学版)》2016年第2期。

9. 朱光伟、杜在超、张林等：《关系、股市参与和股市回报》，《经济研究》2014年第11期。