城镇家庭金融资产配置影响因素的文献综述

沈丽 赵一丁

摘   要：居民家庭金融资产的配置问题一直受到学术界的诸多关注，众多研究从各种角度展开探讨，但少有文献基于城镇家庭研究。随着我国城镇化脚步的加快，城镇家庭金融资产配置问题的重要性日渐凸显。为进一步研究城镇家庭金融资产配置状况，本文以影响家庭金融资产配置的因素为主题，对国内外前沿代表性文献进行梳理，据此整合影响城镇家庭金融资产配置各类因素，归纳总结相关的实证方法，指出现有成果的不足及提出未来我国城镇家庭金融资产配置的若干方向性观点。

关键词：城镇家庭;金融资产配置;影响因素

DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2020.04.012

中图分类号：F832   文献标识码：A          文章编号：1003-9031（2020）04-0081-07

一、引言

新常态背景下，我国呈现出经济转型、技术创新、消费升级等趋势，家庭部门面临着重大投资机遇，同时也面临着金融产品的种类不断增加，投资环境也愈加复杂的挑战。2020年3月13日，国家发改委等23个部门联合对外印发的《关于促进消费扩容提质加快形成强大国内市场的实施意见》中，首次提出要稳定居民资本市场财产性收入预期①，鼓励居民家庭通过参与资本市场获得财产性收入。因此，科学合理地配置金融资产，提高居民家庭资本市场财产性收入在收入中的占比，补齐收入结构的短板，有助于推动消费扩容提质，稳定实体经济的可持续增长。

与农村家庭相比，我国城镇家庭具有较高风险承受能力和金融素养，有更多选择和获利的机会，成为金融资产配置的主力军，但高收益下带来的风险难以避免，优化资产配置尤其重要。“标准普尔家庭资产象限图”就提出了一种合理稳健的家庭资产分配方式，其中投资收益账户应占家庭资产的30%，长期收益账户占40%①，我国绝大多数城镇家庭投资渠道有限，主要以银行存款为主，城镇家庭金融资产占比仅15.08%，远低于日本的61.1%。我国城镇家庭的房产占比为71.35%，大约是农村家庭的1.36倍②，挤压了城镇家庭的金融资产配置，且房产较高的负债率和杠杆率使城镇家庭难以抵御资产风险，不利于财产稳定增长。由于近几年房产的升值速度减缓，我国城镇家庭的人均资产增速整体上已出现下滑趋势。因此，现阶段亟需研究影响城镇家庭金融资产配置的影响因素，改变我国城镇家庭金融资产配置单一、不合理的现状，优化我国城镇家庭的资产配置。

目前，国内外关于居民家庭金融资产配置的相关文献较为丰富，但关于城镇家庭金融资产配置的相关研究较少，且存在一些不足。在城镇家庭的相关研究中，较多学者仅针对性地分析某一地区的城镇家庭或者仅研究城镇家庭金融资产的选择、投资行为。在影响因素的选择上，尚未形成一套系统的指标体系，部分学者选取的影响因素过于冗杂和零散等等。本文按照先理论模型后实证分析的研究思路，从微观角度对我国城镇家庭金融资产配置影响因素的相关文献进行梳理和评价分析。

二、城镇家庭金融资产配置影响因素的文献梳理

关于城镇家庭金融资产配置的相关研究成果主要集中在分析城镇家庭金融资产配置的影响因素上。由于城镇家庭金融资产配置影响因素的成果较少，本文主要参考研究居民家庭金融资产配置的影响因素分类，本文将城镇家庭金融资产配置的影响因素划分为：人口学变量、家庭禀赋（家庭人力资本，家庭社会资本和家庭经济资本）及主观态度。

（一）关于人口学变量的研究综述

人口学变量一般包括：年龄、性别、受教育程度和金融知识，备受国内外学者的青睐。关于年龄，Brunetti（2010）根据十年意大利家庭财务数据发现，年龄是影响投资组合选择的重要因素，但投资组合的年龄分布也随着时间而发生变化。国内学者史代敏等（2005）、李波（2015）在分析家庭金融资产配置的影响因素时，年龄通过了显著性检验。关于受教育程度，魏先华等（2014）认为受教育程度对家庭风险金融资产投资比例具有显著影响。史代敏等（2005）、卢亚娟等（2018）认为受教育程度正向显著影响家庭风险金融资产的选择。Agnew etc.（2003）、Shum etc.（2006）发现年龄、受教育程度对不同国家家庭的股票持有比例均有影响。关于性别，Marya Hillesland（2019）的研究发现女性户主风险资产占比低于男性，但不同性别间的风险偏好差异不大。何兴强等（2009）等在控制了背景风险等因素后，发现男性居民的投资概率低于女性，但并不稳健。随着金融市场逐渐完善和金融产品的丰富，对居民的金融知识水平的要求也逐步提升。有学者发现金融知识对家庭稳定投资有正向影响作用，对风险投资的影响作用为负。程雅宁（2019）也得出金融素养会影响居民家庭股票投资行为的结论。卢家昌和顾金宏（2010）发现年龄和受教育程度会对城镇家庭的货币类、证券类、保险类投资产生影响，而性别没有通过显著性检验。周延宇（2019）得出男性、年轻以及教育程度高的城镇家庭户主风险金融资产的配置比例更高。关于金融素养，胡振（2017）认为其与城镇家庭金融资产规模、金融资产组合多样性以及风险金融资产的配置比重正相关。李潮（2019）认为金融素养并不會显著影响邯郸市城镇居民家庭参与风险金融投资和高风险金融投资。

（二）关于家庭禀赋的研究综述

家庭禀赋一般被定义为“整个家庭成员所共享、可以共同使用的资源和能力”，是家庭成员个人能力和资源的拓展，包括家庭人力资本、家庭社会资本、家庭自然资本、家庭经济资本。本文选取家庭禀赋中的家庭人力资本、家庭社会资本和家庭经济资本这三个来综述。

家庭人力资本一般是指家庭中人们各方面的知识和能力的积累。研究重点主要集中在家庭成员的数量、互联网使用状况、健康状况三个方面。关于家庭成员数量，Badarinza C（2016）认为居民家庭人口数量的增加导致家庭对未来的消费预期增加，从而促使家庭参与金融资产投资。关于互联网使用状况，刘宏和马文瀚（2017）认为互联网的信息和社会性学习机制对家庭证券投资参与发挥促进作用。郭士祺和梁平汉（2014）也发现互联网使用程度替代了传统的信息渠道推动了股市参与度。对于健康因素的影响，吴卫星和荣苹果（2011）得出投资者的健康状况不显著影响居民家庭金融市场参与度，但影响风险资产在总财富中的比重。在研究城镇家庭时，雷晓燕和周月刚（2010）指出健康状况变差会使城市家庭减少风险金融资产的持有。周延宇（2019）发现人力资本中的健康水平也会对城镇家庭风险金融资产配置产生影响，而户主是否有工作对风险金融配置无显著影响。经过梳理文献发现，成果大多围绕家庭人力资本中各因素对居民家庭金融资产参与度的影响展开，而研究对城镇家庭金融资产配置影响的学者甚少。

家庭社会资本一般是指家庭成员在社会结构中可以获得信息和资源的能力。一般研究认为，拥有雄厚社会资本的家庭更倾向于投资金融风险资产。现有研究成果多从家庭成员的社会互动性展开，Annie C Zhang ect.（2018）等研究发现在资产分配决策时会受身边所交往朋友和其他群体的影响。张博等（2015）认为礼金支出越多，家庭参与社会互动越频繁，家庭对风险金融资产的偏好程度越高。郭士祺和梁平汉（2014）也发现社会互动通过传递股市信息来推动家庭参与股市。在研究城镇家庭金融参与时，巩宿裕（2015）发现以相互沟通、传播信息为特点的弱关系社会网络对家庭参与金融市场的概率和深度都有显著正向作用。李潮（2019）研究表明，社会互动并没有提高邯郸城镇家庭的风险金融投资参与度，但高风险金融投资的参与度可能会随着社会互动程度的提高而增加。此外，有学者认为家庭成员的政治面貌也会影响到家庭社会资本的大小，陈刚（2019）却发现是否为中共党员对居民家庭持有股票和股票占比的影响并不显著。近几年，家庭社会资本逐渐进入了学者的视线，但部分学者只研究家庭社会资本对股市的影响，或是否影响金融市场参与度，家庭社会资本对城镇家庭金融资产配置的影响还未得到重视。

家庭经济资本可反映家庭总体的经济水平，包括家庭的可支配收入、净资产水平、房屋价值、房屋套数等等。多数学者都认为收入状况是影响家庭金融风险资产的重要因素。对于资产水平的影响程度，Bertaut C C etc.（2002）认为投资者持有的风险资产份额会随着家庭资产的增加而上升。徐佳和谭娅运用两期OLG模型也得到，家庭资产与家庭参与金融市场的水平是正向关系。在研究经济特征对城镇家庭金融资产配置影响时，卢家昌和顾金宏（2010）发现经济特征对保障类产品投资比例的影响是有限度的，而对货币类和证券类的投资都有影响。近几年，房屋状况作为影响因素之一也进入了学者的视线。其中Flavin M etc.（2002）发现住房具有挤出效应，减少了居民家庭对风险金融市场的参与度。Chetty R etc.（2012）认为房产对于家庭的金融市场配置起到一定的促进作用，但购房导致的负债对风险资产参与起到负面作用。国内学者陈刚（2019）得出自有住房对家庭投资股票的概率和股票投资额的影响显著为正。周延宇（2019）在研究人力资本对我国城镇家庭金融资产选择的影响时，发现是否自有住房的估计系数为正但不显著，而拥有多套房产和房产价值更高的城镇家庭，其风险金融资产配置资金会因为房产挤出效应而减少。另外，当房产是家庭净财富中重要的组成成分时，Chetty R etc.（2017）表明房价的变化会给家庭资产组合带来不确定性，此时家庭在选择资产时受房产的影响较大。多数研究成果都会探讨收入、资产和房屋对城镇家庭金融资产配置的影响，但很多学者在探讨房屋的影响时，研究房屋套数和房屋价值的甚少。

（三）关于主观态度的研究综述

家庭的主观态度也是影响因素研究中的一大焦点，并不断完善。卢亚娟和张菁晶选取风险偏好度和社会信任度两大方面指标展开研究。对于风险偏好度，学者们一致认为投资于风险资产的比例随着投资者风险厌恶程度的增加而减少。卢家昌等（2010）、李潮（2019）都认为风险偏好度会影响城镇家庭金融资产的选择或投资行为。另外，关于社会信任度，Guiso .L P.etc.（2005）认为对外信任度高的家庭更倾向于投资风险资产。Balloch A etc.（2015）、魏先华（2014）、李涛（2006）等也发现居民对社会的信任度会推动中国居民参与股票投资。在研究城镇家庭时，卢家昌（2010）也认为社会信任正方向于城镇家庭货币类和证券类金融资产的持有比例。

国外对家庭金融资产配置影响因素的相关研究已逐渐完备，在居民金融资产的规模和结构方面取得了重要进展。国内的相关研究虽然起步较晚，但目前仍有越来越多的国内学者致力于该领域并取得阶段性进展，在研究中仍存在一些不足。一是现有文献大多关于居民家庭和农村家庭，或只探讨各因素对城镇家庭金融资产选择、投资行为的影响;二是有些影响因素，如家庭人力资本、社会资本、房屋套数等尚未得到重视。

三、城镇家庭金融资产配置影响因素的实证分析

对家庭金融资产配置的影响因素所运用的实证方法较为单一，大多以简单相关分析、多元线性回归分析为主，最常用的是Logit、Probit以及Tobit模型。如胡振（2017）、刘苑秋分别运用Probit模型和Tobit模型研究城镇家庭金融资产选择和配置的影响因素，很多学者在研究居民家庭时也常采用上述模型。卢亚娟和张菁晶（2018）则运用二元Logit模型以及Tobit模型对农村家庭金融资产选择行为的广度和深度进行实证分析。上述模型存在一些问题：如在解释变量较多时，可能由于存在多重共线性而影响参数的估计结果;內生变量为虚拟变量;无法衡量自变量间的关系等。李潮（2019）运用了Logistic回归模型研究城镇家庭金融投资行为，因变量是非连续变量时，避免传统的回归分析产生的严重误差，但对于详细的金融资产投资比例的分配仍需进一步分析。卢家昌和顾金宏（2010）则选用了因子分析和Logistic回归模型对居民家庭进行实证研究，但因子分析法只能对因子进行测量而无法体现出因子之间影响结构。另外，王聪和田存志（2012）在考察居民家庭股票投资比例的影响因素时，运用Heckman两步估计法来解决涉及到的非随机样本选择数据或进行断尾数据的计量分析，但由于样本的子选择问题，可能有一些观察不到的变量。有学者尝试Probit、Tobit和普通最小二乘法（OLS）估计方程，但当Probit回归方程中的内生解释变量为虚拟变量时，仍无法得到回归系数的一致且有效的估计量。为解决内生性问题，陈刚（2019）采用了2012年Lewbel等学者指出的一个替代的选择，即使用工具变量线性概率模型方法估计方程。随着对实证方法的不断钻研，结构方程模型作为一种多元统计分析方法，已吸引了很多学者的注意，并且运用到了家庭金融资产配置或选择的影响因素当中。结构方程模型不仅可以观测一些无法测量的变量，准确衡量自变量间的关系，还具有很多优点，如允许自变量和因变量之间存在测量误差和估计因子结构和因子关系等等，比一般的多元回归法和因子分析法更准确合理。

国外对居民家庭金融资产选择配置的相关研究起步较早，以其调查数据库为基础，运用先进的研究手段，已形成了一系列相关的实证模型。但国内学者在实证分析城镇家庭金融资产配置的影响因素时，鲜有学者运用结构方程模型，大多数学者采用的Logit、Probit、Tobit等模型具有局限性，得到的结论较为片面，无法契合现实的需要。

四、现有研究的不足及对未来研究的展望

纵观国内外学者的相关研究可以得出，目前我国的研究成果无论是理论框架还是研究方法都已初具雏形，向着研究框架体系化、研究方法模型化和研究结论可检验化的规范模式方向发展，但仍存在一些问题亟待解决。一是研究对象和研究地区的选择欠佳;二是未对冗杂零散的影响因素变量进行筛选，尚未形成统一體系;三是少有学者运用结构方程模型研究城镇家庭金融资产配置的影响因素。为了解决这些不足，本文认为未来关于城镇家庭金融资产配置影响因素的研究具体在以下方面有所突破：

（一）依据我国金融发展现状合理选择研究对象和研究地区

有些学者只探究了农村家庭的金融资产配置状况，但中国农村金融市场发展落后，而且在我国社会福利体系的变革影响下，城镇家庭金融资产配置中具有明显的预防性和投资性动机，农村家庭大多是为了积累财产，金融市场参与度低。城镇家庭的研究大多探讨各因素对金融资产选择、投资行为的影响，目前城镇家庭的金融市场参与度较高，亟需解决的关键性问题是城镇家庭的金融资产配置状况。另外，有些研究选取的调查区域非常小，对我国城镇家庭投资组合进行合理建模造成困难。

（二）构建一个更为统一、科学、系统的变量分类体系

统一的体系是形成完整、科学理论框架的基础，有利于研究结果的可测性和准确性。未来的变量分类体系应主要由传统的分类如：户主特征、家庭特征、经济状况、主观态度、社会网络及信任特征等向户主特征、家庭特征（经济资本、人力资本、社会资本）、主观态度这三方面转变。另外，在家庭人力资本中加入家庭成员数和互联网使用状况，家庭经济资本中考虑房屋价值和套数，家庭社会资本中增加政治面貌。这些因素的融入更突出了城镇家庭金融资产配置的特性，增加了体系的完整和全面性。

（三）利用结构方程模型研究城镇家庭金融资产配置状况

结构方程模型拥有很多传统模型不具备的优点，如允许基于多个潜变量的存在，避免了其他传统模型的数据可能存在的排他性;通过观测变量来间接测量一些不能直接准确测量的变量;可以将主观或客观的测量误差纳入模型;可以同时处理因素的测量和因素之间的结构，允许更大弹性的测量模型等等。未来可以借鉴现有研究成果，利用结构方程模型的优势，通过对其模型化解读以阐述影响城镇家庭金融资产配置的各个变量之间的逻辑关系和内在机制。

（责任编辑：夏凡）

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