农户金融素养对其金融资产多样性的影响研究——以陕西关中地区微观数据为例

(西北农林科技大学经济管理学院 陕西 杨凌 712100)

一、引言

根据现代投资组合理论，理性人为实现最优家庭资产组合配置，会将财富按一定比例投资于各类风险资产，以提高家庭收入水平，最终达到其家庭财富目标。目前我国正处于经济转型阶段，家庭资产的合理配置有助于财富积累和金融福祉的提升，促进消费持续稳定的增长，最终促进经济的持续性发展。现实中我国不同家庭的风险资产配置呈现明显的异质性和不充分的多样性。中国家庭金融调查数据显示，2012年中国家庭平均资产为121.69万元，其中，金融资产仅为6.37万元，占比5.23%，而金融资产中银行存款比重最高，达57.75%(甘犁等，2012)。“中国城镇居民经济状况与心态调查”数据显示，在我国最富有的前20%家庭的财富分散化指数是0.352，而最后20%家庭的财富分散化指数仅为0.165(吴卫星等，2016)。上述分析均表明目前我国较多家庭的资产投资组合配置缺乏多样性。现代金融市场创新程度和自由程度提高对家庭金融决策者能力提出更高的要求，精通市场运作的金融市场参与者会通过金融市场掠夺不精通市场运作的参与者的财富(Campbell,2006)，由此可见金融素养水平对家庭金融资产的配置状况具有关键意义。当前由于城乡收入、文化水平和经济金融环境的不同，导致金融素养水平的差异，最终形成农村居民家庭金融资产配置更趋向单一，农户的资产难以形成有效的保值和增加(卢亚娟，2014)。为什么会得出不一致的结论呢？这意味着，在建立普惠金融体系的背景下研究农户家庭资产组合多样性的因素具有重要意义。

国外学者对家庭金融资产投资的研究要早于我国。根据经典的投资组合理论，居民家庭根据自身的风险偏好程度，在市场组合和无风险资产之间配置家庭财富，他们的投资组合显然都是合理多样且有效的(Markowitz，1952;Samuelson，1969;Tobin，1958;Sharpe，1964)。然而现实与预期理论常产生较大偏差，其资产配置的多样性远低于理论上的最优值，一些学者通过研究解释居民家庭资产组合多样性水平偏低的原因：一是投资者需考虑交易费用(Rowland,1999)、信息成本(Van Nieuwerburgh等,2009)等造成金融市场摩擦因素带来的投资组合规模和数量的硬性约束；二是投资偏好理论认为投资者对投资行业、类型的偏好(Golec等，1998;Barberis和Thaler，2008)，使其投资范围缩小，从而缺乏多样性；三是客观环境条件差异和个体认知独特性造成的行为偏差，如信赖程度((Huberman,2001)、归属感(Cohen,2009)无形中引导投资者在特定领域做出满足自身效用的投资决策。同时，在探究影响家庭金融市场投资参与的不同因素上，Grinblatt et al.(2011)认为家庭的IQ水平和股票投资倾向呈正相关关系。Hung et al.(2009)认为金融素养水平集中反映了个体对基本经济知识的掌握程度，以及应用相关知识和技能来有效配置金融资源、实现自身金融福祉和终生财务保障的能力。丰富的金融知识有助于减少个体在做出经济决策时的信息搜寻和处理成本从而提升个体风险偏好水平(Dohmen et al.2010)，因而在影响家庭资产配置的因素中发挥关键作用(Abreu and Mendes，2010；Lusardi，2014)。国内学者结合国外学者研究成果及国内城乡金融市场发展现状,对家庭资产配置展开了本土化研究，并阐述论证了各种影响家庭资产配置的潜在因素。李涛和张文韬(2015)认为价值观是影响居民家庭股票参与的重要因素。王聪等(2017)研究发现年龄结构会对居民家庭财富分配产生影响，并在不同空间区域内产生差异。吴卫星等(2018)研究发现户主年龄、理财计划和家庭财富与居民家庭资产组合有效性存在显著的正相关关系。柴时军(2017)认为社会资本会显著正向地影响居民家庭资产组合的夏普比率，且社会资本对农村和中西部地区家庭资产组合夏普比率的影响更大。同时，部分学者开始关注人力资本如金融素养对于家庭金融决策的影响。唐海维(2017)指出，缺乏金融素养的农村居民难免受到认知偏差带来的影响而使其行为表现出有限理性。基于城乡对比视角，中国人民银行金融消费权益保护局(2015)基于全国9个省份5400个消费者的调查表明，中国居民的金融知识水平普遍偏低，且农村居民金融知识水平明显低于城镇居民。由此表明金融知识水平低在一定程度上抑制了农民有效的投融资需求，制约了其家庭资产的合理配置，进而从整体上阻碍了农民家庭理性经济决策和福利水平的提升。故认为金融素养才是影响农村金融市场的核心因素，其建立在人力资本影响家庭金融的基础上，有助于信息不对称、交易成本过高等情况的缓解，为解释农村金融缺陷提供新的思路(甘犁等，2017)。

梳理文献可知，相关文献多集中于家庭金融资产参与风险资产配置的影响因素，部分研究基于金融知识水平的视角进行探索，一定程度上缺乏对普惠金融发展背景下农户家庭影响居民资产配置行为的研究，且在关注农户认知、家庭经济结构等对配置行为影响的同时，对各因素的深层次原因有待进一步深入探讨。鉴于此，本文试图从理论上阐释金融素养作为核心自变量对农户家庭金融资产多样性的影响机理，及两重要指标的测度方法，基于数量决策模型和质量决策模型对样本进行分类比较，探讨农户家庭金融素养水平对资产分散配置的差异化影响，为引导农户家庭积极利用农业信贷、保险、信用合作等金融手段参与投资市场、理财优化提供参考。

二、数据与变量

(一)数据说明

本文数据来源于课题组2018年7月在陕西关中地区西部、南部和东部开展的主题为“家庭金融素养和资产配置”的农村实地入户调查。陕西作为西部地区农业大省，境内不同地理环境造就了各具特色的农业生态系统，从而使得调研地区的家庭经济结构和生产结构特征各不相同。金融素养虽然在其中呈现出区域差异，但均为家庭的资产配置和理财投资奠定了基础。调研组先后走访渭南市、西安市、咸阳市、杨陵区、宝鸡市等下辖的多个乡镇，兼顾区域经济水平发展差异，在每个市随机抽取2个县，在每个县随机2个镇，每个镇随机抽取2个行政村，每个村随机选择15～20个样本农户进行入户调查，因此样本代表性较好。本次调研共发放问卷380份，回收有效问卷359份，问卷有效率94%。

(二)变量介绍

1.因变量：资产组合多样性指标。基于投资组合理论，理性决策者构建的投资组合应该在有效前沿上。然而调研显示很多居民并不持有风险资产，持有者中投资比重和策略存在较大差异。本文参照曾志耕(2015)的做法，分别构造全部家庭金融资产种数和多样性指数来衡量农户家庭分散化程度。调研问卷中家庭财富由固定资产和金融资产两大类构成，本文考虑的金融资产主要包括日常持有现金、银行存款、借出款、股票、基金、债券、保险、其他金融资产等8类。具体构造如下：(1)持有资产种类数；(2)金融资产多样性指数；计算方法如下

(1)

其中，N表示资产种类的数量，wi表示居民家庭各类资产在上述资产总额中的比重。多样性指数的范围在[0,1)之间，0表示居民家庭只持有一种资产，数值越大代表资产组合多样性越好。

表1 因变量单因素分析

表1表述金融资产种数和多样性指数的分布状况，可以看出受访家庭多是投资的金融资产种数多集中分布在2～4种之间。其中金融资产选择上，多为现金、存款和保险，仅2.22%的农户持有股票、基金和债券，相较之下，农户对于保险的持有比例较高，所购买的保险的种类也更为丰富，其中医疗、养老、教育类居多。从多样性指数看农村居民金融资产配置状况，表2显示该指数多集中在(0,0.5]的区间，高于0.5的部分仅占总数的20%，整体居于较低水平。其中，该指数低于0.2的样本达到50%，又以低于0.1的居多。可以看出调研区域内农户家庭金融资产配置状况表现为：缺乏多样性。

2.核心自变量：金融素养。金融素养的定义一直持续被国内外学者在实践研究中补充完善。其中，通俗接受并运用的一种说法是作为一种重要的人力资本，人们利用其做出合理金融决策并最终实现家庭金融福祉最大化，具体表现为意识、知识、技术、态度和行为的有机结合。本文据此剖析，从主、客观两个维度，全面广泛地度量农户金融素养水平。

主观金融素养分别从股票、债券、基金、保险、贷款五大领域出发，采用李克特5级量表形式，即对量表中每一题目均给出表示了解深浅程度等级的5种备选评语答案(得分1-5分别表示不了解-非常了解)，将量表中各题得分累加后即可得出主观素养总分，它反映了受访农户对该五大领域的综合态度和能力，量表总分越高，说明受访者的综合主观素养能力越突出。

表2 主观金融素养统计

由表2可看出，86%家庭的主观金融素养得分位于5～10分之间，仅1%家庭主观得分位于20～25之间，随着得分梯度不断升高，家庭所属比重呈现急剧减少趋势。由此可得：关中农户家庭总体主观金融素养水平偏低，且水平差异分布悬殊。

对于客观金融素养的测评，涉及中国商业银行管理制度、通货膨胀、分散化投资、复利、收入规划等多个方面，为能够反映出受访者对回答错误与回答“不知道”或“算不出来”代表的金融知识水平差异(尹志超等，2014)，各题分值设置为：回答正确计2分，错误计1分，不知道计0分。又考虑到客观金融素养测评九个问题所考察角度可能存在重合部分，因此首先采用因子分析对其进行降维处理，构建能代表户主客观金融素养水平且互斥的指标。

表3 客观金融素养指标提取及因子降维过程

从表3三因子旋转载荷中可以看出，知识因子主要由“金融体系认知”、“复利计算”、“通货膨胀认知”和“收入规划意识”四个变量构成，刻画了家庭金融决策者对金融知识的掌握程度。应用因子包括了“贷款选择”、“责任意识”和“保险认知”三个变量，反映家庭金融决策者运用金融知识的能力。风控因子主要由“风险分散化认知”和“养老认知”两个变量构成，反映家庭金融决策者对风险防范以及养老保障意识。

表4 因子旋转结果

表2中KMO值等于0.75，超过0.6(Kaiser，1974),表3中因子旋转前后的特征值都超过1，符合Kaiser准则。根据三因子旋转矩阵的方差解释比例0.47、0.29、0.24为权重，拟合出客观金融素养指标。

2.2.3控制变量：影响居民家庭金融行为的因素很多，参照以往研究居民家庭金融市场参与和资产配置的相关文献，本文选取得控制变量包括户主基本特征(包括：户主性别、年龄、受教育程度、婚姻状况、健康状况)，家庭人口结构(包括：家庭成员总人数、未成年人数、非本地工作人数、劳动人口数)，家庭收入结构(包括：农业生产经营收入、非农生产经营收入、工资性收入、财产净收入、是否获政府补贴)，家庭固定资产(包括：自住房/非自住房估值、农机类/非农机类生产性固定资产估值)和金融环境(包括：对银行涉农业务、信用评级的了解程度)。各变量的定义、赋值及描述性统计如表4所示。

表5 控制变量赋值及其描述性统计

从表5可以看出，受访家庭平均持有的金融资产(除现金、存款外)接近1种，多样性指数主要分布在0.3附近。主、客观金融素养平均得分分别为9.76和8.92，其中客观金融素养得分差异较大。受访者中，已婚户主居多，83%为男性，平均年龄为52.85岁，健康状况良好，学历初中，39%的家庭获得过政府补贴。家庭中平均有4个成员，3个劳动力成员，1个在外地工作，一户中分别平均有1个未成年人和老年人。家庭平均持有自住房、非自住房、生产性固定资产等总固定资产数额总和均值达24.85万元;家庭包括(非)农业生产经营收入、工资收入财产净收入在内的年总收入均值达10.97元。在金融环境方面，大部分受访户主对金融业务和信用评级均不太了解，且认知多停留在“听说过，具体不知道也不想亲自尝试”的层次上。

三、回归分析

(一)多重共线性检验

由于本文设定的模型中变量个数较多，个别变量可能存在相关的共同趋势，在讨论回归分析结果之前对变量间是否存在严重的多重共线性问题进行检验。

表6 方差膨胀因子

表6报告了利用方差膨胀因子检验的结果，可看出：单个变量的方差膨胀因子最大达到3.29，最小为1.11，且都小于存在较严重多重共线性的一般经验值。

(二)回归结果

参照上文采用因子分析法度量农村居民客观金融素养水平，处理归纳后得到三个因子：fl1表示“知识因子”，fl2表示“应用因子”，fl3表示“风控因子”。参照因变量指标分别构建数量决策模型和质量决策模型，即考察金融素养水平对金融资产种类和金融资产多样性的影响。在数量决策模型中，基于经典广义最小二乘法，对有限资产种数采用有序Probit估计对OLS模型进行修正。同时，参与风险市场可能是一种自我选择行为，如果自我选择行为的影响显著，样本的随机性质和均质性质都会受影响(吴卫星，2018)，因而设置heckit模型进行进一步检验。在质量决策模型中，在OLS模型基础之上，采用分位数回归，分别在多样性指数的1/4分位、1/2分位、3/4分位探究金融素养水平对家庭资产配置分散化水平的影响。

表7 回归结果

注:*、**、***分别表示在10%，5%和1%水平上显著，括号内报告的是相应t值，下文同。

首先，OLS模型(1)、(4)和heckit模型(2)分别在1%和5%的统计水平上通过F显著性检验，即模型整体线性关系成立。其次，Heckit模型检验结果表现：逆米尔斯比率的系数不显著，模型不存在自我选择问题，且金融素养作为核心自变量并不存在强内生性。一个家庭在金融领域的知识掌握和应用行为在短期内很难发生变化，这使得该变量相对外生；投资多样性随着金融素养的变化而改变，且滞后于金融素养水平的波动，这不同于金融参与问题。

1.金融素养影响金融资产种类的回归分析

从核心自变量来看，应用因子、风控因子和主观金融素养均显著正向影响金融资产种类数。客观金融素养的知识因子在三个模型中均不显著，OLS模型(1)表示应用因子和风控因子分别在10%的统计水平上显著正向影响金融资产种类数，OLS模型(1)和有序Probit模型(3)共同表明主观金融素养在1%的统计水平上显著提高了家庭资产种类配置多样性。这表明金融素养水平高的家庭能更好的基于自身经济状况，权衡和量化风险和收益之间的关系，得到更充分的收益保障。

从控制变量的影响看，有序Probit模型显示家庭劳动力人口数在10%水平上对资产种类产生正向影响，劳动人口与家庭财富来源和积累速度成正向变化，从而为资产配置奠定了必要的经济基础。OLS模型显示在外工作人口数会在10%的统计水平上正向影响资产种类，即在外工作成员越多，配置资产数目越多；固定资产在10%的置信水平上显著，即家庭固定资产与其金融资产种类呈正相关，这可能是家庭财富的增长使足够资金能够投入到不同类型的资产中。OLS模型和有序Probit模型共同表明对金融机构的涉农业务了解程度在5%的水平上负向影响种类数。

2.金融素养影响金融资产多样性指数的回归分析。

对比OLS模型(4)和分位数回归(5)结果，各核心变量在多样性指数的不同分位点上影响程度不同，且显著程度不同。OLS模型(4)显示风控因子和主观金融素养分别在5%和10%的显著性水平下正向影响多样性指数，应用因子在1%的显著性水平下负向影响。而在分位数回归(5)中，风控因子仅在0.75分位上显著，但贝塔值较大，应用因子在金融资产配置多样性处于中、高等水平的家庭中具有显著负向作用，主观金融素养仅在1/2分位处显著。这表明金融资产配置多样性的家庭受决策者自身的金融素养水平影响较小，而在中等金融资产配置多样性的家庭中，决策者主观的对于各类金融产品的认知，对于农户分散投资起到促进作用，而对于高金融资产配置多样性的家庭而言，其是否购买某一类金融产品取决于决策者对于风险的评估和控制能力。

从控制变量来看，OLS模型(4)显示家庭年总收入在5%的显著性水平下负向影响家庭金融资产多样性指数。究其原因，调研区域的农户其收入来源主要是农业生产经营，其特点就在于高投入、高风险和低收入，在全体样本中收入较高的群体，多有较大规模的农业生产经营活动，其每年收入多需用于下一年的生产投入，为保证流动资金充足，会将大量的资金留存，导致在计算多样性指数时，其数值较小。政府补贴在5%水平上显著正向影响多样性指数，可能是由于农户在受到政府保障的同时，其对与资金留存的意愿减弱，并将多余的资金用于分散投资。分位数回归显示政府补贴在中、高等多样性水平的家庭中以10%的置信水平显著的发挥负向影响。实际生产生活要求投资者在充分考虑理论合理性的基础上做出相匹配的主动或被动的调整，如家庭经济基础越丰厚的家庭，从事的生产经营渠道和规模通常越复杂，越是对各类资产分配方式和形式有特定需求，如需准备大量的现金等流动性较强的资产，从而越不易满足家庭充分分散化投资的理论假设。

四、稳健性检验

由于模型使用了截面数据，可能存在不可观测的因素会影响上述结果的稳健性。因此，将户主客观金融素养测试得分进行加总，代替因子分析法得出的三个因子进行估计，并剔除了收入水平在前、后5%范围内的样本，结果如表8所示。

表8 稳健性检验结果

由表8可知，OLS和O-Probit模型表明主观金融素养在1%的统计水平上显著影响资产种类，OLS显示客观金融素养在5%的统计水平上显著影响资产多样性指数，Heckit检验结果验证了金融素养作为核心自变量不存在极强内生性的合理性，估计结果与前文相符，表明前文的结果是稳健的。

五、结论

本文利用陕西关中地区农户微观数据，使用OLS、O-Probit和分位数回归的方法实证检验了金融素养水平对家庭金融资产多样性的影响程度。考虑到持有非刚性需求的资产可能是一种自我选择问题以及可能存在的内生性影响，本文采用Heckit模型进行检验，并采用因子分析和测试得分累加两种方式构造主观金融素养指标，分析其稳健性。研究发现：户主的金融素养水平总体偏低，家庭金融资产种类数和多样性普遍偏低，且两者高低水平均有较大差异。进一步分析结果可看出，主、客观金融素养是影响居民金融资产配置分散化程度的重要因素。其中客观金融素养中的风控因子有显著的正向影响，知识因子表现均不显著，应用因子产生极显著的负向影响。经济资金约束在一定程度上会抑制了金融素养对农民分散化需求的正向影响，金融机构的贷款、信用评级等各项业务的了解程度在其中发挥了显著调节作用，而户主健康、家庭人口特征指标等对金融素养影响分散配置的调节作用不显著。分位数回归显示，在综合家庭人口、经济特征和金融环境的复杂性后，各不同维度的核心子指标对于不同类别因变量的影响程度有所差异，不同分散化梯度的家庭群体变量的作用发挥潜力也不尽相同。具体来看，农户主观金融素养在多样性指数0.5分位上对其金融资产配置具有显著的分散效应，且敏感度最高。客观金融素养的知识因子在各梯度上均不显著；应用因子对中、高多样性水平的农户有极其显著负向影响，且影响程度随多样性指数的提高而增大；风控因子对高多样性水平农户存在极其显著正向影响。

本文研究结果具有重要的政策含义。从社会的宏观角度来看，一方面，针对关中农户家庭金融素养普遍缺乏的现象，鼓励多渠道开展金融教育，借助日益普及的社会网络，实施娱乐教育策略，充分利用网络开展金融知识教育，使每一个体均等地享受低成本金融信息服务，持续更新家庭金融知识，实现金融普惠，提高整体居民的金融素养。另一方面，将金融知识教育和实务技能培训结合起来，真正促进家庭对金融知识的消化吸收，缩小金融排斥边界，延伸金融服务半径。从家庭的微观角度来看，在政府机构没有推行符合实际民情的惠民政策时，应积极反映，努力实现政府和参与农村家庭的双方配合和对接，这在一定程度上也可以降低居民家庭理解金融市场相关信息的成本和提升信息理解的准确程度，提高农业生产效率。

通讯作者:杜君楠