家庭金融市场参与如何影响家庭幸福感：来自CHFS的证据

张仁博 陈永琪

摘   要：本文运用2017年中国家庭金融调查的微观数据，分析了家庭金融市场参与对家庭幸福感的影响。为有效克服样本的自选择问题，本文使用了倾向得分匹配法，研究发现家庭金融市场参与能显著提高家庭幸福感，且家庭参与低风险金融市场的投资所获得的幸福感要显著高于参与高风险金融市场的投资所获得的的幸福感，家庭参与股票与基金高风险金融市场的研究也证实了这一结论。最后，本文就如何从金融视角更好提高居民幸福感、构建幸福和谐社会提出了相关政策建议。

关键词：家庭金融市场参与;家庭幸福感;倾向得分匹配法

DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2020.08.002

中图分类号：F832.5    文献标识码：A           文章编号：1003-9031（2020）08-0016-08

一、引言

党的十九大报告指出，新时代我国社会主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾，同时提出中国共产党人的初心和使命，就是为中国人民谋幸福，为中华民族谋复兴。人民幸福越来越受到国家的重视，也成为学者们关注和感兴趣的热点之一。幸福感，又称主观幸福感（Subjective Well-Being），是人们内心基于对生活、工作等的满足感、安全感而产生的一种主观的积极情绪，是衡量人們对其自身生活满意度的一种重要指标，学术界一般通过对受访者的调查询问来获得对其主观幸福感的评价。

对影响幸福感的因素的研究是幸福问题的主要内容之一，国内外文献主要从经济社会发展、收入、个体特征等因素研究其对幸福感的影响。家庭是居民幸福感重要的来源之一，研究家庭层面因素对幸福感的影响有其重要意义。在家庭层面诸因素中，家庭金融市场参与是否对家庭幸福有影响、家庭金融市场参与如何影响家庭幸福感便成为一个值得研究的问题。

二、文献综述

在幸福经济学出现以前，对幸福感的研究主要集中在心理学、社会学和哲学领域。Easterlin（1974）的开创性论文引领了对幸福经济学的研究热潮，收入成为最先受到关注的因素，其研究发现第二次世界大战后随着美国人均收入的增加，幸福水平并未随之上升，学界称其为“幸福—收入之谜”，这一现象其他一些国家也存在。Graham（2002）认为绝对收入的提高能显著提高居民幸福感。田国强和杨立岩（2006）认为存在一个临界水平，当收入未达到临界水平时，收入的增加能提高幸福感;若达到或超过这个临界水平，收入的增加则会降低幸福感。王鹏（2011）研究发现当基尼系数小于0.4时，居民的幸福感随着收入差距的扩大而增加;当基尼系数大于0.4时，居民的幸福感随着收入差距的扩大而下降。刘宏等（2013）研究发现在对幸福感的影响中，永久性收入和房产财富是比当期收入更重要的影响因素，它对居民幸福感存在显著的正向影响。李江一等（2015）认为幸福感会随着社区平均资产规模的上升而提高，随着社区平均收入的上升而降低，揭示了相对收入对幸福感的影响。除了收入因素外，有的学者从其他宏观经济因素、社会因素和环境因素对幸福感进行研究。Luechinger（2010） 发现环境污染会影响居民幸福感;陈刚（2013）研究发现中国的通货膨胀显著降低了居民幸福感;孙三百等（2014）认为城市规模对幸福感呈U型关系。

有些学者侧重于个体特征对幸福感影响的研究。Stack & Eshleman（1998）认为婚姻会增加幸福感;Clark & Oswald（1994）发现失业会降低居民幸福感;Diener（2000）认为青年人和老年人比中年人更幸福。Stutzer（2002）提出收入、年龄、性别、政治信念等因素显著影响居民幸福感。Clark et al.（2008）认为由于教育提高了人们的欲望、增加了人们的压力，人们较高的期望难以得到满足，教育水平与幸福感呈现负相关。李磊（2017）认为男性的幸福感要显著低于女性。

也有学者从家庭层面分析幸福感的影响因素。李江一等（2015）研究发现家庭资产对幸福感有显著的正向影响，家庭负债的增加会显著降低幸福感，不同资产与负债对幸福感的影响不同。Brown & Gary（2016）认为家庭净财富、资产和负债是决定幸福感的重要因素。尹志超等（2019）从家庭金融市场参与、金融市场参与的风险异质性的角度研究其对家庭幸福感的影响，但从这一角度进行研究的文献仍相对较少。本文从该角度切入，分析研究家庭金融市场参与对家庭幸福感的影响。

三、研究设计

（一）理论基础与研究假设

理论研究和实践表明，家庭金融市场参与对家庭幸福感的影响，通过以下的作用机制：从经济学的角度来看，家庭金融市场参与使家庭持有一定的金融资产，金融资产的消费品属性可以满足家庭的消费需求;家庭持有的金融资产产生的投资收益通过财富效应影响家庭消费，从而影响家庭幸福感。从心理学的角度来看，财富增长过程中产生的示范效应与攀比效应也会从不同方向影响家庭幸福感，如财富增长低于他人，示范效应会提升家庭幸福感，而攀比效应则会降低幸福感。另外，参与金融市场有助于家庭拓展社交网络、降低社交排斥，从而提高生活满意度与家庭幸福感。

家庭参与低风险金融市场，由于低风险金融资产的收益相对稳定，有助于家庭财富的积累从而获得心理满足，提升家庭幸福感。家庭参与高风险金融市场，由于承受相对高的不确定性带来的巨大压力与投资失利导致的家庭财富的损失，往往可能导致家庭幸福感的下降。基于以上理论，本文提出以下假设：

假设1：对金融市场的投资和参与有助于增强家庭幸福感。

假设2：相较于高风险金融市场，低风险金融市场的投资或交易会给家庭带来较高的幸福感。

（二）研究方法与模型、变量设置

为了消除不同个体对金融市场参与的不同倾向所导致的选择性偏误，本文使用了倾向得分匹配法（Propensity Score Matching，PSM）。PSM是以“反事实推断模型”为理论框架，将样本分为“处理组”与“控制组”，其过程类似于“随机化实验”。

根据PSM匹配的原理，首先使用Probit模型回归计算在给定Yi的情况下，个体落入处理组的条件概率，即倾向得分。接着进行倾向得分匹配，并进行标准化检验。对于大样本数据来说，一般采用最近邻匹配，本文也采用最近邻匹配方法。随后根据匹配后的样本计算平均处理效应（ATT），处理组的处理效应用公式表示如下：

其中，D表示处理变量，D=1 表示接受处理（本文中的处理表示未进行家庭金融参与、未进行家庭低风险金融参与、进行家庭高风险金融参与、进行家庭股票市场参与和进行家庭基金市场参与），Yi（1）接受处理者接受处理之后的结果，Yi（0）表示接受处理者未接受处理的结果。

本文的被解释变量是家庭幸福感。幸福感是人们基于自身感受主观产生的积极情绪，是对人们生活质量的重要评价指标。2017年的CHFS问卷询问受访者“总的来说，您现在觉得幸福吗”，选项依次从“非常幸福”到“非常不幸福”。本文通过此问题来定义家庭幸福感，以户主的回答作为反映其对应家庭幸福感的依据。对于户主的回答从“非常不幸福”到“非常幸福”分别赋值1到5，幸福程度越高则对应数值越大。

本文的解释变量是家庭金融市场参与，在参考尹志超等人研究的基础上，对相关变量进行了取舍和完善。本文定义拥有活期存款、定期存款、债券、基金、股票、金融理财产品、金融衍生品、非人民币资产、黄金、借出款的家庭（至少拥有一项）为金融市场参与家庭;定义拥有活期存款或定期存款的家庭（至少拥有一项）为低风险金融市场参与家庭;定义拥有股票、基金、金融衍生品、非人民币资产或黄金的家庭（至少拥有一项）为高风险金融市场参与家庭;定义拥有股票的家庭为股票市场参与家庭;定义拥有基金的家庭为基金市场参与家庭。

依据2017年的CHFS问卷及现有文献，本文选取了相应的控制变量。在个人特征方面主要有性别、年龄、婚姻状况、受教育水平、健康状况。家庭特征方面有家庭年收入、房、车。社会特征方面主要有2017年省级的人均GDP与省级GDP增长率。详细的变量定义见表1。

（三）数据来源与描述性统计

为使样本数据更有时效性，本文使用的微观数据来自2017年的中国家庭金融调查（China Household Finance Survey，简称CHFS）①。第四轮调查于2017年7月正式启动，同年9月完成全部调查任务，共采集样本40011户，覆盖全国29个省、355个区县、1428个社区，具有全国、省级和部分副省级城市代表性。

表2是各变量的描述性统计分析结果，可以发现居民的家庭幸福感的平均值为3.868，而该变量的中位数为4.000，这表明中国家庭的幸福感仍有一定的提升空间。家庭金融市场参与的平均值为0.919，表明91.9%的中国家庭至少持有一种金融资产。家庭低风险金融市场参与的平均值为0.914，表明中国家庭对活期存款一类的低风险金融产品持有率更高。家庭高风险金融市场参与的平均值为0.087，表明8.7%的中国家庭参与了高风险金融投资，但参与率偏低。

四、实证结果分析

（一）匹配效果分析

倾向得分匹配法的一个重要假设就是平衡性假设，如果匹配后大部分变量的均值偏误能大幅度降低，说明不同个体的特征差异得到了大幅度消除，匹配样本具有高度的相似性。本文列出了按照最近邻匹配法进行匹配后的平衡性检验的结果（见表3），可以看出，大多数变量经过匹配后的均值偏误都在10%以下，满足了平衡性假设。

（二）家庭金融市场参与对家庭幸福感的影响

由表4可知，最近邻匹配的估计系数为0.074，在5%的水平上显著;半径匹配的估计系数为0.072，在1%的水平上顯著;核匹配的估计系数为0.047，在10%的水平上显著。三种匹配方法的平均值为0.064，这表明参与金融市场的家庭比未参与金融市场的家庭的幸福度要高出6.4%。

（三）风险异质性

为了研究不同风险的家庭金融市场参与对家庭幸福感的不同影响，本文根据风险大小将家庭金融市场参与分为低风险家庭金融市场参与与高风险家庭金融市场参与。由表5可知，在家庭低风险金融市场参与的ATT估计结果中，最近邻匹配的估计系数为0.055，在10%的水平上显著;半径匹配的估计系数为0.076，在1%的水平上显著;核匹配的估计系数为0.052，在5%的水平上显著。在家庭高风险金融市场参与的ATT估计结果中，最近邻匹配的估计系数为-0.088，在1%的水平上显著;半径匹配的估计系数为-0.081，在1%的水平上显著;核匹配的估计系数为-0.078，在1%的水平上显著。家庭低风险金融市场参与和家庭高风险金融市场参与ATT的平均值分别为0.061和-0.082，这说明参与低风险金融市场的家庭比不参与低风险金融市场的家庭幸福感要显著提升6.1%，参与高风险金融市场的家庭比不参与金融市场的家庭幸福感要显著降低8.2%。

（四）家庭股票、基金投资对家庭幸福感的影响

根据胡珺等（2019）的研究，在具体的金融市场参与中，中国家庭更倾向于股票投资（11%），其次是基金（6.3%），之后是债券（1.1%）。本文从具体的家庭金融市场参与行为中选择股票与基金，进一步研究家庭投资股票、基金对家庭幸福感所产生的影响。

由表6可知，在家庭股票市场参与的平均处理效应（ATT）的估计结果中，1：1最近邻匹配的估计系数为-0.108，在1%的水平上显著;1：2最近邻匹配的估计系数为-0.094，在1%的水平上显著;1：4最近邻匹配的估计系数为-0.099，在1%的水平上显著。在家庭基金市场参与的平均处理效应（ATT）的估计结果中，1：1最近邻匹配的估计系数为-0.059，在10%的水平上显著;1：2最近邻匹配的估计系数为-0.058，在5%的水平上显著;1：4最近邻匹配的估计系数为-0.066，在1%的水平上显著。对于家庭股票与基金市场参与而言，三种匹配方法所得到的结果大体相似，这也一定程度上证明了结果的稳健性。家庭股票市场参与、家庭基金市场参与均和家庭幸福感显著负相关，家庭股票市场参与的三种匹配方法均为在1%的水平上显著，而家庭基金市场参与的三种匹配方法则是分别在10%、5%、1%的水平上显著，家庭股票市场参与的显著性可能更强。

由上述结果可见，目前我国的家庭股票市场参与、家庭基金市场参与均显著降低了家庭幸福感，这可能是因为投资带来普遍的精神压力与损失，以及我国股票、基金市场不完善的市场机制与不公平的竞争。

五、结论与政策建议

（一）结论

本文研究发现家庭金融市场参与能显著提高家庭幸福感，家庭参与低风险金融市场会显著提高家庭幸福感，而家庭参与高风险金融市场则会显著降低家庭幸福感，家庭参与股票市场、基金市场均和家庭幸福感显著负相关，这是因为高风险金融市场相对高的不确定性给家庭带来的巨大压力与投资失利导致的家庭财富的损失，以及家庭参与高风险金融市场可能面对的不完善的市场机制与不公平的竞争。

（二）政策建议

由于家庭的金融知识能在很大程度上影响家庭的金融认知与决策能力，从而影响家庭金融市场参与的收益，政府应通过学校、社区、媒体、网络通讯平台等继续推进金融教育与金融知识的普及，使家庭能更好地理解金融市场与金融产品，从而在投资时做出更合理的决策，引导居民家庭有效、合理地参与金融市场、配置金融资产，提升居民幸福感，促进社会和谐稳定发展。

居民家庭的收入水平与居民家庭金融市场参与的能力息息相关，政府要切实推动居民收入增长，提高居民家庭金融市场参与的能力，更好地发挥家庭金融市场参与对家庭幸福感的积极作用。

不完善的市场机制与不公平的竞争可能会降低居民参与高风险金融市场的意愿，不利于金融市场的活跃与发展，政府应加强完善金融监管，规范金融市场秩序，为家庭金融市场参与提供良好公平竞争的环境，促进金融市场有序健康发展。

（责任编辑：夏凡）

参考文献：

[1]尹志超，岳鹏鹏，陈悉榕.金融市场参与、风险异质性与家庭幸福[J].金融研究，2019（4）：168-187.

[2]胡珺，高挺，常启国.中国家庭金融投资行为与居民主观幸福感——基于CGSS的微观经验证据[J].金融论坛，2019，24（9）：46-57.

[3]田国强，杨立岩.对“幸福—收入之谜”的一个解答[J].经济研究，2006（11）：4-15.

[4]李江一，李涵，甘犁.家庭资产-负债与幸福感：“幸福-收入”之谜的一个解释[J].南开经济研究，2015（5）：3-23.

[5]刘宏，明瀚翔，赵阳.财富对主观幸福感的影响研究——基于微观数据的实证分析[J].南开经济研究，2013（4）：95-110.

[6]王艳萍.幸福经济学研究新进展[J].经济学动态，2017（10）：128-144.

[7]尹志超，张诚.信仰与中国家庭金融市场参与——基于CHFS数据的实证研究[J].财经理论与实践，2019，40（3）：15-23.

[8]尹志超，吴雨，甘犁.金融可得性、金融市场参与和家庭资产选择[J].经济研究，2015，50（3）：87-99.

[9]吴卫星，尹豪.职业声望、信贷约束与金融市场参与[J].财贸经济，2019，40（5）：52-65.

[10]贺建风，王傲磊，余慧伦.社会资本与家庭金融市场参与[J].金融经济学研究，2018，33（6）：104-116.

[11]黄潇.金融排斥对农户收入的影响——基于PSM方法的经验分析[J].技术经济，2014，33（7）：120-129.

[12]王慧玲，孔荣.正规借贷促进农村居民家庭消费了吗？——基于PSM方法的实证分析[J].中国农村经济，2019（8）：72-90.

[13]何子冕，吕学静.养老保险法定缴费率与企业创新——基于倾向得分匹配法[J].社會保障研究，2019（5）：30-41.

基金项目：本文系2019年度国家社科基金一般项目“新疆营商环境改善与培育释放民营经济活力研究”（19BZZ039）;新疆维吾尔自治区2016年度社会科学基金项目“南疆四地州农村微型金融就业减贫效应及可持续发展研究”（2016BJY026）;2019年度国家自然科学基金地区项目“贷款利率市场化、信贷资源配置与企业期权价值”（71962031）;2015年度国家自然科学基金课题“西部少数民族地区金融排斥与普惠金融发展的空间结构效应研究”（71563050）阶段性研究成果。

收稿日期：2020-06-11

作者简介：张仁博（1995-），男，浙江杭州人，新疆财经大学金融学院硕士研究生;

陈永琪（1995-），男，浙江宁波人，浙江财经大学经济学院硕士研究生。