中国居民投资风险偏好的影响因素研究

张岳 万安泽 彭世广

摘 要：风险偏好影响着居民的投资行为。本文首先构建了指标模型测度居民主观风险偏好，之后从人口统计特征与工作情况两个角度分析主、客观风险偏好的影响因素。实证研究结果显示：性别、受教育程度、婚姻状况、收入水平、是否在行政或事业单位工作对主、客观风险偏好均具有显著影响；年龄仅对主观风险偏好影响显著。因此，我国金融机构应针对不同人群设计不同金融产品，以此来满足居民的投资需求。

关键词：风险偏好；影响因素；投资行为

DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2019.4.01

中图分类号：F830.9 文献标识码：A 文章编号：1003-9031（2019）04-0003-08

面对金融市场的不断改革、金融产品的不断丰富，居民投资选择不断多样。随着我国人均收入水平的提高，居民参与金融投资的积极性不断增强，对其投资行为的研究已经成为学术界关注重点。在我国当前的法律环境下，有必要对影响居民投资风险偏好的影响因素进行研究，为金融机构针对不同人群设计不同金融产品来满足居民投资需求提供参考。

一、文献综述

投资是居民个人或家庭面对的重要问题。Hanna&Gutter（1998）认为不同的投资方式具有不同的风险水平，风险偏好是个人对待风险的态度，其对于投资者投资组合配置、财富积聚等有重大影响。根据Franco Modigliani（1954）生命周期假说，退休是家庭收入变化的重要原因，每个人都希望退休前后保持基本相同的生活水平，因此工作期间的储蓄就尤为必要。在金融市场快速发展的当今，包括储蓄在内的多样化投资是居民个人或家庭平滑其一生消费的必要前提。《中国家庭财富调查报告（2017）》显示我国城乡家庭的金融资产持有形式仍然以现金和存款为主，股票、基金、债券等理财产品的配置比例也有一定提升，个人风险偏好对家庭资产配置结构的风险性与分散性有着重大影响。

当前学术界对于风险偏好的研究比较丰富。从被解释变量来看，不同研究对风险偏好的衡量方式存在差异。大部分研究的研究对象是客观风险偏好，将居民实际资产配置或实际投资行为作为风险偏好的体现，也有部分研究是基于受访者的主观回答作为风险偏好的度量，即主观风险偏好，其中以实际资产配置或实际投资行为数据当作被解释变量的研究占据大多数。史代敏等（2005）分别分析了家庭金融资产总量、储蓄占金融资产比重、股票占金融资产比重、储蓄保险占金融资产比重的影响因素；马莉莉等（2011）使用风险资产占净财富比例为被解释变量构造了模型；吴卫星等（2013）依据家庭是否参与股票或基金投资以及相应投资占家庭金融资产的份额为被解释变量，对其影响因素进行逐一分析。而对主观风险偏好进行分析的文章并不多见，李烜等（2015）对投资者主观风险偏好的影响因素进行了分析；Guiso & Paiella（2008）、张光利等（2018）通过虚拟实验构建了风险厌恶系数，以此作为分析的被解释变量；刘潇等（2014）以“是否愿意持有股票”作为被解释变量，分析了健康因素对其影响。

从解释变量来看，年龄、性别、婚姻状况、健康情况、财富水平等都可能成为风险偏好的影响因素。其中，年龄对风险偏好的影响目前争论较大，吴卫星等（2007）认为年龄对中国居民股票市场参与决策、中国居民投资组合决策影响不显著；而Brunetti & Torricelli（2010）认为年龄对金融投资决策具有影响，Riley（1992）认为年龄与风险偏好呈现“钟型”关系。对于性别，大部分研究都认为男性更倾向于较高风险，女性相对更保守。此外，婚姻使投资主体能够积聚更多经济资源，资源的积聚加强了居民的投资信心，已婚者会更偏爱风险资产；也有研究认为婚姻状况对风险偏好不具有显著影响；廖婧琳（2017）认为婚姻状态对居民投资偏好影响不显著，但婚姻质量却显著影响风险偏好。部分研究认为居民健康情况也会影响风险偏好，刘潇（2014）指出健康水平对高收入群体的影响更为显著，吴卫星等（2011）认为健康水平对风险资产投资比重具有显著正向影响。关于财富水平与风险偏好的关系，国内外大部分研究都认为财富水平越高，对风险就越偏好。

综上，鉴于当前对主观风险偏好的研究尚少，本文将同时探讨居民主观风险偏好与客观风险偏好的影响因素。对主观风险偏好的度量，将从流动性偏好、损失厌恶程度、预期投资行为等多维度展开，通过受访者对风险偏好相关问题的直接回答得到不同维度的风险偏好程度，之后使用层次分析法（AHP）构建模型并计算受访者主观风险偏好得分；对客观风险偏好的度量，采用居民实际投资行为作为客观风险偏好的体现，之后进一步分析主客观风险偏好的影响因素。

二、变量选取

（一）主观风险偏好得分

为综合反映受访者的主观风险偏好，本文并不以单一的问题作为主观风险偏好的体现，而是从流动性偏好、损失厌恶程度与预期投资行为三个维度综合考量。在问卷设计时，针对每一维度设计了一道问题，每道题有3-4个备选项，每题最高得分为4分，通过受访者的选择得到相应维度的评分，得分越高，表示在相应维度上表现出的主观风险偏好越强烈（见表1）。

依据流动性偏好理论，较长的投资期限存在着较多的风险因素，随着流动性的丧失，当投资者面对重大变故时可能无法应对，故本文认为热衷于短期投资的居民更可能是回避风险的。损失厌恶程度可以直接反映投资者对收益变动的容忍程度，预期投资行为是对投资者偏好的风险程度的直接体现。

在计算居民主观风险偏好得分过程中，上述三个维度所能体现的主观风险偏好的程度并不相同，如果假设各维度权重相等，或采用直接相加的方式计算总分并不科学。本文采用层次分析法（AHP）确定不同维度的权重。

1.向有关专家发放问卷。问卷要求专家对不同维度进行比较，并用1-9标度法确定每一维度相对于另一维度的重要性。本次研究向从事银行信贷业务的專家发放了问卷，对专家初次反馈的问卷结果进行比较、修正，最终得到一致结果。

2.构建判断矩阵，为表示方便，流动性偏好、损失厌恶程度、预期投资行为分别用lp、ld、pib表示。最终得到的判断矩阵如下：

X= lp ld pib lp 1 1/2 1/3 ld 2 1 1/2pib 3 2 1 （1）

3.计算判断矩阵X特征向量。α=[0.257，0.466，0.847]T最大特征值为λmax=3.0092。对特征向量α进行归一化处理，得到β=[0.1636，0.2968，0.5395]T。

4.一致性检验。计算系数CR=CI/RI，其中，CI=■=0.0046，通过查询RI数值，可知三阶矩阵RI=0.58。故CR=0.0079，该数值小于0.1，指标权重符合一致性标准。

至此，可基本确定流动性偏好、损失厌恶程度、预期投资行为的权重分别为16.36%、29.68%、53.95%。其中，流动性偏好权重较低，依据已有的研究，流动性偏好的产生不仅仅是回避风险的需要，也有可能源于日常交易与投机需求，因此在反应居民主观风险偏好上，流动性偏好权重较低符合实际。而预期投资行为可以通过对投资项目的选择直接体现投资者个人风险偏好，因此权重较高也比较合理。综上，定义主观风险偏好得分（ssp）如下：

SSP=0.1636×lp+0.2968×ld+0.5395×pib （2）

（二）其他变量

本文选取“是否进行过风险资产投资”作为客观风险偏好的度量，之后从人口统计特征与工作情况两个角度分析风险偏好的影响因素。本次研究选取的变量如表2所示。

三、模型与数据

（一）模型构建

本文将从人口统计特征、工作情况两个角度分别建立模型进行研究。在研究客观风险偏好的影响因素时，由于被解释变量Orp是二元哑变量，因此应构建Probit模型进行回归。

人口统计特征角度：研究性别、年龄、健康状况、受教育程度、婚姻状况的影响。

模型1：Lgssp=β0+β1Gender+β2Age2+β3Health+β4Edu+β5Mar+μ

模型2：Prob（Orp=1）=β0+β1Gender+β2Age2+β3Health+β4Edu+β5Mar+μ

工作情况角度：研究工作地点或退休前工作地点、单位类型、年收入水平的影响。

模型3：Lgssp=β0+β1Loc+β2Work1+β3Work2+β4Inc+μ

模型4：Prob（Orp=1）=β0+β1Loc+β2Work1+β3Work2+β4Inc+μ

上述模型1与模型3研究主观风险偏好影响因素；模型2与模型4研究客观风险偏好影响因素。

（二）研究数据

本文主要通过调查问卷获取数据，研究设计的问卷包括四部分，即人口统计特征、工作情况、投资行为以及风险偏好测试题。最终收集860份问卷，剔除无效问卷，剩余733份有效问卷。本文主要使用SPSS18.0与Eviews7进行实证分析。

四、实证分析

（一）变量描述性统计

样本中41%为男性，87%受访者为已婚，56%的受访者声称自己健康，27%受访者在行政或事业单位（含部队）工作，25%受访者在国企工作，77.5%的受访者进行过风险资产投资。全样本平均年龄为32.96歲，受教育程度中本科占比最大，当前工作地点或退休前工作地点中其他城市占比最大，收入水平中5-20万元占比最大。主观风险偏好得分对数值的极大值为0.6，极小值为0.02，均值为0.3479（见表3）。

（二）实证分析

1.人口统计特征角度

使用模型1、模型2回归的结果如表4、表5所示。由表4与表5可知，性别、教育程度、婚姻状况对主观与客观风险偏好均有显著影响。其中，男性比女性的主观风险偏好得分高3.3%，同时男性更偏好风险资产投资。受教育程度与主客观风险偏好均呈现显著正相关关系，高学历投资者具有更强的主观风险偏好且更倾向于风险资产投资，这与目前的研究（Riley，1992；余关元等，2015）基本一致。从婚姻角度来看，婚姻状况对主客观风险偏好均有显著影响，在固定其他条件下，已婚人士比未婚人士的主观风险偏好得分高4.3%，且已婚人士客观风险偏好也更强烈，造成这一现象的原因在于已婚使得投资者具有较强的安全感，其需要承担的收入风险能够进行分摊。另外，婚姻使得夫妻双方的资产快速聚集，较多的财富促使居民增强风险投资的参与度。

年龄指标对主观风险偏好与客观风险偏好的影响不同，在模型1中，Age2对应的系数为-4.13E-06，其t统计量为-2.418（p<0.05），意味着在显著性水平5%的条件下，Age2与主观风险偏好呈负相关关系，在固定其他条件下，Age2每上升1岁，主观风险偏好得分降低0.0004%。随着年龄的不断增加，居民对风险的偏好程度逐渐降低，原因在于老年人弥补亏损的机会比较少，对当前生活状态已经适应，较年轻人而言缺乏冒险精神，因此对风险偏好的程度会比较低。在模型2中，年龄指标对客观风险偏好未产生显著影响，笔者认为，年龄对实际投资行为的影响会受到金融资产期限结构、风险金融资产的可得性以及老年人接受能力等因素的影响，因此，年龄对于实际投资行为的解释有限。

健康指标对主客观风险偏好影响均不显著，部分原因在于身体健康状况不直接对风险偏好产生影响，还要考虑居民财富水平，高昂的医药费对富裕居民和贫困居民而言负担不同（王晟等，2011），因此该指标很难对风险偏好产生直接影响。

2.工作情况

使用模型3与模型4回归的结果如表6、表7所示。由表6与表7可知，是否在行政或事业单位工作、年收入水平对主观与客观风险偏好均具有显著影响。其中，在行政或事业单位工作的投资者比在其他类型单位工作的投资者主观风险偏好要弱，与此同时也更倾向于低风险投资方式，笔者认为，行政事业单位整体而言工作环境较为稳定，长期在这种环境下工作可能会减弱个人的冒险精神，造成主观风险偏好得分较低，更加规避高风险投资。年收入水平与主客观风险偏好均具有显著正相关关系，已有研究均证实，收入对投资行为具有影响，且往往收入越高，参与风险投资的可能性就越大。工作地点与国企工作对主客观风险偏好影响均不显著，本文不再赘述。

進一步，本文尝试将模型1中对被解释变量具有显著影响的解释变量纳入模型3中并删掉模型3中不显著的解释变量，将模型2中对被解释变量具有显著影响的解释变量纳入模型4中并删掉模型4中不显著的解释变量。结果表明，年收入水平与行政事业单位工作对主客观风险偏好的影响依旧显著。

（三）稳健性检验

本文采用聚类方法，以流动性偏好、损失厌恶程度、预期投资行为三个变量对样本进行聚类，将样本分为两组，组1样本风险偏好较弱，组2样本风险偏好较强。定义变量Group，若Group=1，表明风险偏好较弱，否则较强。采用Logit模型进行回归后，实证结果未发生明显改变。

五、结论与启示

（一）结论

本文通过四个模型分别考察了人口统计特征指标、工作情况指标对主客观风险偏好的影响。研究结果表明：性别、教育情况、婚姻情况、收入、是否在行政或事业单位工作对主客观风险偏好均有显著影响；年龄仅对主观风险偏好具有显著影响；男性较女性而言主客观风险偏好更强烈；年龄仅对主观风险偏好具有显著影响，随着年龄增长，主观风险偏好降低；教育水平对主客观风险偏好影响均显著，高学历人群往往更偏好风险；已婚居民的主客观风险偏好强于未婚（或离异、丧偶）居民；收入水平对主客观风险偏好具有显著的正向影响；在行政或事业单位（含部队）工作的投资者主观风险偏好较弱且更倾向于低风险投资行为。

（二）启示

通过对主客观风险偏好影响因素的分析，可以帮助金融机构识别不同人群的主观风险偏好与投资倾向，进而对不同人群设计并推荐合适的金融产品，以此达到优化投资者金融资产配置结构的目的。目前中国股票二级市场普遍存在资金供给不充足的情况，鉴于此，国家应尽可能提高居民收入，以此增强投资者的投资信心和投资动力，缓解股票市场资金供不应求的局面。

（责任编辑：夏凡）

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