数字金融、金融素养与居民家庭金融资产选择

■陈瑾瑜 罗荷花

一、引言

在“双循环”新发展格局下，我国的经济体量不断扩大、经济结构不断调整，而经济长期高质量发展又进一步促进了家庭财富的积聚和金融市场的快速发展。《2020年全球财富报告》指出，截至2019年底，中国家庭总财富已增至78.08万亿美元，位列世界第二。家庭人均实际资产已达44349 美元。当下，越来越多的家庭参与金融市场以进行资产的优化配置，促进家庭财富保值增值。然而，家庭资产配置效果却不尽如人意。《2020 中国城市家庭财富健康报告》显示，财富管理得分在60 分以下的中国家庭占比接近四成。中国城市家庭金融资产仅占总资产的11.8%，而美国这一占比为42.6%。

整体来看，我国家庭资产管理处于亚健康状态，家庭金融市场参与积极性和金融资产投资分散化程度不足，家庭金融资产仍以无风险资产为主，风险金融资产比重较低。家庭金融资产的低效配置既不利于增加居民的资产性收入，也会影响资本市场的持续健康发展。因此，研究如何优化居民家庭金融资产配置，既有助于引导居民理性投资，实现家庭财富的稳步健康发展，也有助于促进我国资本市场的完善发展。

近年来，大数据、区块链、人工智能和其他新型数字技术与包容性金融渗透结合，以数字化创新服务为代表的数字金融正深刻作用于家庭资产选择行为，成为影响家庭财富增长的新因素。数字金融能充分发挥新型“互联网+”数字技术的优势，让家庭可以通过便捷的渠道接触金融产品。这有利于提升家庭的投资意愿，优化家庭资产选择方式。罗文颖等[1]研究发现，较高金融素养水平的家庭从事风险投资的概率更高；而对绝大多数需求主体而言，金融素养表现为对金融市场的参与水平。数字金融为家庭实现信息交互和资金高效流通提供了技术条件，使家庭投资者有更多的渠道和机会获取金融知识，提高了其金融认知和金融素养，从而对家庭金融资产选择产生较大影响。

二、文献回顾

家庭金融资产选择的影响因素近年来逐渐成为国内外研究的热点。相关文献主要从家庭人口学特征及经济特征、金融素养、信息摩擦、社会网络等维度展开讨论。卢亚娟等[2]研究发现，户主受教育程度通过风险态度和家庭收入正向作用于风险性金融资产选择，且显著促进家庭投资组合配置多样化。Bucciol等[3]利用欧洲健康、老龄化和退休调查数据，发现风险承受能力较高的个体或者家庭进行风险资产投资决策的可能性更大。陈丹妮[4]借助中国家庭金融调查数据（CHFS），从生命周期的角度，发现人口年龄结构对家庭金融资产选择的影响呈倒U 型，即当60岁以上老年人口比例增加时，家庭参与股票和基金的概率会显著降低。Munk[5]发现住房对风险金融资产投资具有挤出效应，对于年轻家庭而言，房屋投资与抵押贷款相结合的金融资产配置方式更具吸引力。胡振等[6]基于中国城市居民消费金融调查数据，研究发现金融素养与家庭金融资产组合多样性存在正相关关系，且相比于客观金融素养，主观金融素养对家庭金融资产种类和多元性的影响更大。吴文生等[7]运用中国家庭金融调查（CHFS）数据研究在信息摩擦下家庭最优资产配置，研究表明自身内在信息处理能力和外在信息获取能力的增强不仅能显著提高家庭参与金融市场的可能性，也会提升家庭持有高风险资产的比重。Ostrovsky-berman 等[8]基于欧洲健康、退休调查数据，分别用社交规模、社交网络的满意度来衡量社会网络，发现社会网络规模越大，家庭越倾向于投资风险金融资产。

数字金融作为互联网技术与普惠金融深度融合的产物，其凭借互联网技术和大数据，在服务农村居民和小微企业等弱势群体方面具有天然优势，能够在一定程度上弥补传统金融的不足[9]。数字金融是指金融领域的广泛数字化，包括金融服务平台和金融科技综合提供商提供的大量投资理财产品、创新金融业务和大数据精准营销模式[10]。本文采用郭峰等[11]对数字金融的定义，即数字金融是综合性的概念，从广度、深度以及数字化程度三个维度构造一套数字金融指标体系，并指出数字金融的鲜明特征是其所具有的普惠性。

由于数字金融的提出时间较短，现有研究更多基于互联网金融展开对家庭金融资产选择的研究。随着互联网、大数据等数字技术的普及，越来越多的家庭投资者从互联网上收集投资信息进行分析[12]。信息获取和互联网使用对家庭金融资产规模影响显著[13]，并且能通过降低市场摩擦等途径提升家庭进行风险投资的可能性[14]。廖婧琳等[15]以及周雨晴等[16]均发现数字金融能显著促进家庭金融资产选择，但前者侧重于户主受教育水平在其中起到的调节作用，后者关注农民金融素养和智能化素养的异质性影响。李晓等[17]研究认为数字金融可以通过降低市场准入门槛、提升服务可及性以有效促进家庭参与金融市场，并增加家庭购买商业保险产品的概率和金额。从对国内外相关文献的梳理中可以发现，学者们对数字金融、互联网使用对家庭金融资产选择的影响进行了理论研究与实证检验。然而，从微观层面考察数字金融对家庭金融资产选择影响的文献相对较少，对其异质性影响以及中介机制有待进一步的研究。鉴于此，本文基于CHFS（2015）数据和北大中国数字金融指数，通过Probit 和Tobit 计量模型从更加多维的视角分析数字金融对家庭金融资产选择的可能影响，并进一步探讨个体特征和地区特征差异，在此基础上考察投资者的金融素养在家庭金融资产选择过程中是否存在中介效应。同时，使用工具变量法处理内生性问题。本文为在数字金融背景下如何优化家庭金融资产选择提供新的思路。

三、理论分析与研究假设

互联网技术弥补了基础设施落后的差距，打破了金融服务的地域局限，以往被排斥在外的客户也被服务提供商纳入其中[18]。数字金融依赖于大数据和云计算，通过发挥“低成本、速度快、广覆盖”的优势，降低金融服务门槛和成本，延伸服务半径，突破了金融服务的地域限制，从而提升了金融服务质量和服务效率[19]。由此看来，数字金融的发展极大地提高了家庭的金融可及性，进而让更多的家庭享有符合需求、价格合理的金融产品和服务，这有利于促进家庭投资者之间的信息交流与多样化选择[20]。基于此，本文提出假设1。

H1：数字金融对家庭金融资产选择具有正向影响。

数字金融是一个多维度的综合指数，包括覆盖广度、使用深度、数字化程度等多个指标。其中，衡量数字金融覆盖广度的指数体现在数字金融服务的影响范围，衡量使用深度的指数则主要体现在数字金融服务质量的高低。数字金融能够通过一系列信息技术的应用，有效降低金融交易成本，进而降低金融服务准入门槛，使得更多家庭能够享受到金融服务。同时，数字金融可以根据家庭现阶段的资产配置需要进行精准化定位，为其制定符合自身风险偏好的金融理财产品，提升金融服务质量。由此，如果数字金融能够促进家庭金融资产选择，那么数字金融不同维度的发展指标均应促进家庭金融资产选择。因而，本文提出假设2。

H2：数字金融不同维度的发展水平对家庭金融资产选择具有正向影响。

数字金融是否会通过金融素养影响家庭金融资产选择，这也是本文的研究重点。《2014年全球金融发展报告》显示，78%的受访者将家庭获得金融服务的主要障碍归于缺乏投资理财知识。数字金融是将互联网技术和信息通信技术相结合，从而实现资金融通、支付、投资和信息中介服务的新型金融业务模式。因此，其产品和服务存在技术上的排他性，这要求家庭投资者具备相对较高的学习能力和互联网操作能力[21]。金融知识反映了家庭投资者具备的金融素养，金融知识越丰富的家庭，其股权类证券投资在家庭资产配置中的比重更高[22]。金融素养越高的家庭，其金融知识和金融经验就越丰富，进而更容易理解并接受数字金融产品和服务，数字金融对其金融资产选择的影响越大。据此，本文提出假设3。

H3：金融素养对数字金融的使用有促进作用。投资者金融素养水平越高，数字金融对家庭金融资产选择的影响越大。

四、研究设计

（一）样本数据

本文所使用的家庭微观数据主要来源于2015年西南财经大学的中国家庭金融调查项目（China Household Finance Survey，CHFS）。该数据库不仅包含家庭成员的人口统计学数据，还覆盖了有关家庭资产与负债、支出与收入、保险与理财、金融素养、社区治理与主观态度等一系列可据以研究家庭资产选择的微观信息，具有一定系统性和完备性。2015年CHFS总计调查城乡家庭37289户，删除缺失数据的样本和异常数据的样本，最终得到36869 户家庭样本。数字金融指数来源于北京大学数字金融研究中心发布的数据，其由蚂蚁金服提供的海量数字金融数据编制而成。数字金融是一个综合性的概念，在包含总指数的同时，还包括三个细分的维度，即数字金融覆盖的广度（支付宝和微信支付账户数量、捆绑银行卡数量）、使用深度（支付、信贷、保险、投资、信用、货币资金）和数字化（移动支付、银行利率）三个维度，涵盖2011—2018年的省、市、县三个层级，可以在较大程度上刻画出中国数字金融的发展及其普惠性。与微观家庭数据相对应，本文主要利用2015年数字金融指数研究数字金融对家庭金融资产选择的影响。另外，其他变量的数据指标来自国家统计局网站和国务院发展研究中心信息网公布的数据。

（二）变量选取

1.被解释变量

被解释变量为家庭金融资产选择。本文根据CHFS（2015）数据，将金融资产分为活期储蓄、银行定期、股票、基金、政府及公司债券、金融理财产品、金融衍生品、黄金、外汇、非人民币资产、贵金属、其他金融资产等。当被调查家庭至少持有一项金融资产时，变量取值为1；否则，取值为0。

2.解释变量

关键解释变量是数字金融。本文使用北京大学数字金融研究中心发布的数字金融指数来描述数字金融的发展水平，该指数在空间上包括31个省、337个地级以上市和2800 个县。本文采用省级数字金融总指标来测度一个地区数字金融的发展程度。同时，为了衡量不同类型的互联网金融服务对家庭金融资产选择的影响，选取了支付、保险、货币基金、投资、信贷和信用六个三级指标。为了平衡指标差异，在实证过程中以对数的形式处理数字金融总指数及其子指标。

3.中介变量

中介变量为金融素养。为更加准确衡量户主的金融素养水平，本文借鉴已有文献的做法，利用CHFS2015 项目问卷调查中有关家庭财务管理人员的金融知识测试和财富管理情况的主观自我评估等相关问题的调查信息，从利率、通货膨胀和投资风险三个维度全面考察家庭投资者的金融素养水平。回答错误与回答算不出来或不知道所代表的金融素养水平不同，因此针对有关金融素养的问题，本文分别构造两个虚拟变量。第一个虚拟变量代表是否正确回答，第二个虚拟变量代表是否直接回答。回答正确和直接回答赋值为1，回答错误和间接回答则赋值为0。以此，构建6个金融知识变量。

对问题答案赋值以后，本文对以上6 个问题进行KMO检验，如表1所示。整体样本的KMO统计值达到0.6657，大于0.6，说明该样本适合进行因子分析。提取前两位特征值大于1 的主成分，即特征值为3.0002 和1.2310 的两个因子。得到旋转以后的因子载荷矩阵，如表2所示，两个因子旋转后的累计解释比率为70.52%。计算旋转后两个因子的权重，即以各因子的方差贡献率分别除以累计贡献率构建因子的综合得分函数，以此来衡量家庭金融素养水平。

表1 KMO检验及旋转因子载荷结果

表2 因子分析结果

4.控制变量

基于以往文献，本文选择以下三类控制变量：第一，户主个人特征变量，包括风险态度、金融素养、经济金融信息关注度、年龄、性别、婚姻状况、受教育程度、是否有工作、健康水平；第二，家庭特征变量，包括家庭是否使用数字银行服务、家庭是否拥有信用卡、家庭是否拥有小汽车、家庭资产、家庭收入、家庭是否拥有住房；第三，地区特征变量，包括省份人均GDP和是否是城镇。

（三）描述性统计

表3报告了各变量的定义及描述性统计。样本家庭金融市场参与率为17.7%，风险态度均值为9.2%，由此可见，我国居民家庭进行金融资产选择的积极性较低，且普遍持有风险厌恶态度，其金融资产投资选择偏向于保守型，不愿意配置高风险金融产品。数字金融覆盖广度均值为5.285，使用深度均值为5.191，表明我国数字金融服务的广度和深度仍有较大的优化空间。个人特征方面，家庭投资者金融素养均值仅为3.88e-08，说明其金融素养处于较低水平。家庭投资者对经济信息的关注程度均值为10.6%，这说明大部分家庭对金融经济信息的关注度较低。36869 个被调查样本家庭中，家庭财务决策者多为男性，平均年龄约为58 岁（本文选取样本的年龄跨度为19—108岁），平均受教育程度为初中文化。家庭特征方面，家庭拥有信用卡的均值为17.8%，家庭拥有小汽车的均值为23.4%，43.1%的家庭拥有住房。区域特征方面，省级人均GDP差异较大，31.3%的家庭居住在城镇地区。

表3 变量定义及描述性统计

（四）计量模型设定

1.基准模型

基准模型设定中，为探讨数字金融对家庭金融资产选择的影响，且考虑到被解释变量是否进行家庭金融资产选择为二元离散变量，本文采用二元选择模型Probit方法进行回归。模型设定如下：

其中，fin代表家庭是否持有风险金融资产。当fin=1 时表示持有风险金融资产，否则fin=0。lnindex代表核心解释变量数字金融，X代表控制变量。u代表随机扰动项，是所有不可观测因素的总和，其遵循独立同分布的标准正态分布。

本文同时探讨了数字金融对家庭风险资产占比的影响，用家庭风险资产与金融总资产的比例来衡量。由于将未进行金融资产选择的家庭风险资产设为0，所以风险资产与金融总资产之比包含较多零值，即存在数据被截断的情况，因此使用Tobit 模型进行回归。模型设定如下：

其中，per*是潜变量，代表家庭实际持有的金融风险资产比例。当per*＞0 时才可观测到。lnindex和控制变量X与Probit模型一致。

2.解决内生性的模型

从实证角度，采用上述模型（1）（2）估计数字金融对家庭金融资产选择的影响时可能由于互为因果或遗漏变量等因素影响而存在内生性问题。为了解决内生性问题导致的估计结果误差，选取“受访者所在城市到杭州市的距离”作为数字金融指数的工具变量，并将该地理距离取自然对数进行IVProbit、IV⁃Tobit回归。“受访者所在城市到杭州市的距离”与区域的数字金融发展水平密切相关，但却不会直接影响到受访家庭金融资产投资选择，从而满足了工具变量所需的相关条件，可以减少模型的内生性。Wald 内生性检验在1%的显著性水平下拒绝“数字金融不存在内生性”的原假设，表明“受访者所在城市到杭州市的距离”对于数字金融具有很强的解释力。表4结果表明，在纠正了内生性问题后，数字金融对家庭金融资产选择的影响依然显著。

五、实证检验

（一）数字金融总指标对家庭金融资产选择的影响

以下检验数字金融指数总指标对家庭金融资产选择的影响。表4中（1）和（2）列检验数字金融对家庭金融资产持有概率的影响，（3）和（4）列反映数字金融对家庭风险资产持有比重的影响。表4报告了边际估计系数，其中（1）和（3）列为Probit 与Tobit 模型回归结果，同时采用工具变量法进行回归分析，（2）和（4）列为加了工具变量的IVProbit、IVTobit 回归结果。

表4 数字金融总指标对家庭金融资产选择的影响基准模型回归结果

实证结果显示，在不考虑内生性的情况下，使用数字金融能够显著提升家庭对金融资产投资的广度与深度，其边际效应分别为0.0007和0.0023，且均在1%的统计水平上显著。这说明与不使用数字金融的家庭相比，使用数字金融的家庭进行风险金融资产投资的广度与深度均会增加。在引入“受访者所在城市到杭州市的距离”作为工具变量之后，二阶段的回归结果表明，数字金融促进了家庭风险金融资产投资，且家庭风险金融资产占比有所提高。这验证了前述回归结果的稳健性。控制户主、家庭、区域特征变量之后，在未添加工具变量和添加了工具变量的情况下，数字金融总指数的系数均显著为正，这证明了数字金融正向影响了家庭金融资产选择。假设1成立。

从控制变量的结果可以看出，户主、家庭和地区层面的特征变量对家庭金融资产选择存在较为显著的影响。从户主个人特征变量看，风险态度与家庭金融资产选择正相关，这可能是因为与持有保守投资态度的风险厌恶者相比，风险偏好者有更强烈的投资需求，更敢于尝试投资多种类的金融资产，实施更为积极的家庭资产选择策略。户主对经济金融信息关注程度越高，掌握的经济信息越有助于其做出更明智的金融决策，进而显著提升家庭进行金融资产配置的概率。户主受教育程度越高，其丰富的专业技能和实践经验为其提供的就业机会就越多，从而具备广阔的发展潜力。因此，随着教育水平的提高，户主选择波动大、高风险金融资产投资的可能性增加。与女性户主相比，男性户主投资金融资产的可能性较小。未婚户主和在职户主更偏好于投资风险金融资产。从家庭特征变量来看，随着家庭资产和收入的增加，户主进行金融资产选择的概率显著提高。这类家庭拥有较为坚实的财富基础和经济实力，更有可能突破资产选择过程中的财富门槛，实现灵活自由的多样化投资。由于住房兼具消费和投资双重属性，因此住房在家庭资产配置中的优先级非常高，在家庭总资产一定的情况下，住房资产价值较大，在家庭资产中所占比重较高，且住房资产确实对家庭金融资产选择有“挤出效应”，家庭可能会因受到流动性约束的影响而降低金融资产选择概率。家庭是否使用数字银行服务对家庭金融资产选择有显著正向影响，这表明数字银行业务的发展促使更多家庭通过互联网进行金融资产选择，以此来降低家庭金融市场的参与成本。从区域变量的回归结果可知，农村地区的数字金融对家庭参与风险金融资产选择具有更加显著的促进作用，这是因为近年来普惠金融使得金融服务下沉，为偏远地区家庭参与金融市场提供了便利。另外，区域经济发展水平越高，家庭选择风险金融资产投资的可能性越大。

（二）数字金融分指标对家庭金融资产选择的影响

数字金融的发展涵盖了多个维度，比如其发展既可以表示为金融机构网点数的增加以及数字金融账户的扩张（覆盖广度），也可以表示为金融服务的门槛的降低（使用深度），即以支付宝、云闪付、微信平台等为代表的新型数字平台实现传统金融服务方式的转变。因此，本文进一步研究数字金融指数的二、三级指标对居民家庭金融资产选择的不同影响。表5、表6报告了将数字金融指数的两个二级指标覆盖广度、使用深度以及三级指标支付指数、保险指数、货币基金指数、投资指数、信贷指数、信用指数作为解释变量加入到IVProbit、IVTobit 模型中的回归结果。

表5和表6中（1）至（8）列的回归结果表明，数字金融分指标的系数均显著为正，表明这些分指标对家庭金融资产选择均具有明显的促进作用。在六个分指标中，覆盖广度对家庭金融资产选择的促进作用最为明显。其中，覆盖广度指数的影响系数要大于使用深度指数的影响系数，这是因为覆盖广度指数是通过金融机构网点数和电子账户数来衡量的，金融基础设施的发展完善为数字金融的可持续发展提供便利的先决条件，使得金融服务更便捷，用户覆盖面更广泛，因此对家庭金融资产选择的促进效果更为显著。使用深度指数是通过可获得的数字金融服务来衡量的，将数字金融融入教育、医疗、保险、消费等家庭日常生活的各个方面以实现数字金融服务种类的增加，进而释放居民家庭金融服务需求。

表5 数字金融各维度分指标对家庭金融资产选择的影响（IVProbit模型回归结果）

表6 数字金融各维度分指标对家庭金融资产选择的影响（IVTobit模型回归结果）

表5和表6中（3）至（8）列的回归结果表明，投资、信贷、信用等业务类型有助于推动居民家庭进行金融资产选择，同时支付、基金、保险业务类型对家庭金融资产选择也有一定的正向作用，但影响力度相对较小。这说明，相较于传统金融有限的投资选择，以支付宝、微信平台等为代表的新型数字金融媒介利用大数据、云计算精准化定位，为家庭量身定做投资、信贷、信用等多样化的电子金融服务。家庭接触到的数字金融服务也逐渐趋向多层次化、复杂化、多元化，这可能是因为金融教育手段结合数字金融多模式、宽覆盖、高频率等特点，针对各种不同的家庭实施更加精准高效的金融素养培训，从而引导家庭获取信用贷款、投资理财等金融服务，降低了家庭获取金融服务的知识门槛，在潜移默化之中促进家庭金融资产选择。表5和表6的结果证实了本文的假设2。

（三）数字金融对家庭金融资产选择的异质性影响

1.城乡地区家庭的异质性影响

为探究数字金融发展对家庭金融资产选择的促进作用是否存在区域差异，本文将总样本划分为农村和城市地区两个子样本并分别进行回归。表7回归结果表明，无论从金融市场参与广度还是参与深度来看，城乡地区数字金融指数的边际系数均显著为正，即数字金融显著促进农村地区、城市地区的居民家庭参与金融市场。在金融市场参与广度方面，农村地区数字金融对参与广度的边际效应分别为0.0009、0.011，其影响相对于城市家庭要略大。金融市场参与广度主要衡量标准是金融服务的辐射范围，即家庭在多大程度上能接触到相应的金融服务。数字金融在发展过程中体现出了普惠性特征，其以便利的方式和较低的成本给予农村家庭更多的金融服务与优惠政策支持，缓解金融资源分配不均和金融排斥的现象，且对农村居民家庭金融市场参与广度的促进作用更大。在金融市场参与深度方面，城市地区数字金融对参与深度的边际效应分别为0.0095、0.0263，数字金融对城市家庭金融市场参与深度的促进作用要大于农村家庭。金融市场参与深度主要用金融服务类型来衡量，金融服务既包括转账支付、信贷保险等基础性、日常性的服务活动，也包含投资、财务管理等为家庭投资者量体裁衣的、更为合理有效地管理其资产负债的深层次、高水平金融服务。城市地区拥有天然的金融资源优势和相对完善的金融生态环境，数字金融拓展了城市家庭金融市场参与的空间和深度，因此城市家庭更倾向于将财富配置到收益更大、风险等级更高的投资理财活动中去。数字金融在推动城市家庭资产配置多样性和投资组合有效性的同时，促进了金融市场的健康、深度发展，提升了金融服务水平。

表7 城乡地区家庭异质性检验结果

2.不同年龄段户主家庭的异质性影响

表8根据户主年龄将样本家庭进行分组，将20—39岁年龄段划分为青年组，将40—60岁年龄段划分为中老年组，以检验数字金融对不同年龄段户主家庭金融资产选择的异质性影响。检验结果表明，数字金融均能够促进青年和中老年户主家庭进行金融资产选择。具体而言，数字金融对青年户主家庭金融市场参与广度的边际效应分别为0.0013、0.0111，对金融市场参与深度的边际效应分别为0.0021、0.0056。相较于中老年户主家庭，数字金融对青年户主家庭金融市场参与广度和深度的影响作用更大。数字金融是一种依赖于数字技术的创新型金融业务和服务模式，许多数字金融产品和服务的获取及使用需要以一定的金融知识及金融素养为基础，数字金融技术的运用和推广也对家庭的金融知识和自学能力提出了更高的要求。青年作为互联网使用的主要群体，对新型金融产品的接受程度更高，使用数字金融服务频率更高、范围更广，进而刺激家庭进行金融资产选择。当户主年龄在40岁以上时，边际效应较青年组有所降低。这可能是因为中老年群体对新鲜事物的接受与学习能力下降，存在对信息技术了解不足和使用智能设备不便等障碍，因此数字金融对中老年家庭金融资产选择的促进效果较弱。

表8 不同年龄段户主家庭异质性检验结果

六、机制分析

数字金融的发展打破了以往家庭在资产选择时面临的“信息孤岛”困境，对于信息和知识的传播具有很大的便利性和普惠性，有利于提高家庭投资者金融信息的接触频率，从而提升其金融认知和金融素养。金融素养较高的家庭更能够正确认识和主动利用数字金融的成果，从而改善其金融资产选择行为。为了探索金融素养在数字金融影响家庭金融资产选择的路径关系中是否具有中介效应，本文构建以下中介效应模型：

首先对模型（4）进行估计，检验数字金融对家庭金融资产选择的影响，fin代表家庭是否进行金融资产选择。其次对模型（5）进行回归，检验数字金融对中介变量的影响是否显著，如果显著，则表明数字金融会显著改变中介变量。最后对模型（6）进行估计，如果模型（6）的估计结果中γ1和γ2这两个系数都显著且与预期一致，γ1与α1的数值相比有所下降，则表明以中介变量为媒介的部分中介效应存在。如果γ1不显著，但γ2显著，则说明中介变量发挥了完全中介作用。

表9显示，模型（1）未加入金融素养因素时，数字金融对家庭金融资产选择的影响回归系数为0.0036，且在1%的统计水平上显著。模型（2）数字金融总指数的相关系数为0.0043，且在1%的统计水平上显著，这表明家庭增加数字金融产品的使用，有利于其获得更多金融资产投资方面的信息，进一步提升家庭投资者的金融素养。模型（3）在模型（1）的基础上加入金融素养变量，数字金融总指数对家庭金融资产选择的回归系数为0.0028，且在1%的水平上显著；金融素养的系数为0.1973，且依然在1%的统计水平上正向影响家庭金融资产选择。且加入金融素养变量后，数字金融使用的回归系数从0.0036下降为0.0028，由前文介绍的中介效应检验程序可知，这表明居民金融素养在数字金融影响家庭金融资产选择的过程中起到部分中介作用。Sobel检验Z值为25.81，且在1%水平上显著，其中介效应在数字金融对家庭金融资产选择的影响总效应中的占比为23.68%，即投资者金融素养水平越高，数字金融对其家庭金融资产选择的影响越大。

表9 金融素养的中介效应检验

七、稳健性检验

为了证明上述研究结论的可靠性，本文分别从变量、模型、数据三个方向进行检验。一是改变核心变量测度方式，采用北京大学数字金融研究中心发布的数字化程度（digital）作为数字金融指数（index）的代理变量，进一步检验数字化程度对家庭金融资产选择影响结果的稳健性。从表10 中（1）和（2）列可以看出，数字化程度的回归系数依然显著为正。数字化程度对家庭金融资产选择的影响与上文的结论基本一致，检验结果是稳健的。二是从模型上出发，采用Logit 回归、OLS 代替原有Probit 模型、Tobit模型进行重复估计。从表10 中（3）和（4）列可以看出，估计结果中数字金融指数的系数仍然显著为正，表明数字金融对家庭进行金融资产选择有正向影响，与前文结果一致，即本文估计结果是稳健的。三是使用缩尾处理对数据进行检验，将上下1%的数据样本用1%和99%分位数的数值来代替。从表10中（5）和（6）列可以看出，数字金融在1%的水平上通过显著性检验，缩尾处理样本的实证结果与上述结果基本保持一致。表10结果表明，在进行替换解释变量、采用不同回归方法以及缩减样本数据等稳健性检验之后，数字金融的系数符号和显著性均未发生实质性变化，表明上述回归结果是稳健的。此外，在这些稳健性检验中，数字金融的系数始终显著为正，说明数字金融确实能够对家庭进行金融资产选择产生正向影响。

表10 稳健性检验

八、主要结论与政策启示

本文运用中国家庭金融调查数据、北京大学数字金融指数等数据，利用Probit 和Tobit 模型实证检验了数字金融对家庭金融资产选择的影响，发现不管是数字金融总指标还是不同维度分指标，均能够显著提高家庭参与金融市场的深度和广度。异质性分析发现，数字金融对城乡地区家庭金融资产选择有正向影响，对农村家庭金融市场参与广度的促进效果更明显，而对城市家庭金融市场参与深度的促进作用要大于农村；数字金融对家庭金融资产选择的促进作用在青年户主家庭中更为明显。本文使用中介效应模型进一步探究金融素养是否在数字金融影响家庭金融资产选择路径中存在中介效应，发现数字金融可以通过提升家庭投资者的金融素养水平来影响家庭金融资产选择。在实证过程中，为了克服因遗漏变量和反向因果等原因导致的潜在内生性问题，采用IVProbit和IVTobit模型进行估计，结论保持一致。据此，本文提出如下政策启示：

第一，政府应加快数字基础设施建设，促进均衡协调发展。目前我国数字金融的发展整体上仍然呈现东强西弱、农村落后城市的非均衡格局。地区政府应该结合自身实际情况合理配置公共财政收入，大力推动数字基础设施建设，让财政资金更好地发挥引导作用，吸引各类金融企业入驻，努力改变数字金融发展不均的现状，为广大人民群众提供更加丰富的金融服务。此外，相关部门应完善数字金融监管体系，确保数字金融安全。在数字金融提升金融产品和服务便利性的同时，投资者信息的数字化、数据的平台化包含着隐蔽性较高、传染性较强的金融风险，这对我国金融监管提出了新的要求。当前我国适用于金融犯罪的法律法规仍不完善、处罚力度较低，为应对全新的金融风险，政府应当建立健全的法律体系，提高风险识别与管控能力，建立风险预警机制。同时有关部门应当尽快完善相应的法律，做到有法可依，并加大对金融市场的监管力度，做到违法必究，增强监管的统一性、穿透性、保障性。

第二，金融机构要以市场需求为导向，大力推广数字金融产品和服务。可以依托云计算、大数据、人工智能和区块链等先进技术，挖掘家庭投资者在社交、购物和投资等生活场景留下的足迹信息，整合种类和格式丰富、不同领域的大量数据，并从中提取有价值的信息，实现为客户精准画像，再与金融机构已有产品进行匹配，为客户量身定制金融服务方案，并根据用户反馈进行产品服务创新，提高经营效率，从而实现双赢。此外，由于数字金融的复杂性、开放性可能会加剧数据风险，因此金融机构也要加强个人隐私数据保护力度，保障数据安全性。金融机构要打造公开透明的信息披露平台，重视投资者信息数据的安全性、数据隐私权的保护，严厉打击虚假信息和网络欺诈行为。同时，主动向投资者揭示数字金融产品中存在的风险点，营造适宜的数字金融生态环境，提升投资者对数字金融的认可度。

第三，家庭投资者应当树立正确的理财意识与投资观念，积极捕捉各类投资信息。家庭在投资理财过程中通过了解各类投资品的收益与风险特征，把握金融市场的发展规律与实时动向，在此基础上进一步丰富家庭的多样化投资。同时，投资者应当正确认识家庭的风险承受能力和生命周期特征，在投资理财过程中保持理性自信，在认清市场风险以及自身风险承受能力的情况下，合理选择投资产品，获得符合预期的投资收益。在如今信息化的时代，数字技术在金融服务领域应用很宽，家庭投资者通过电子设备就能实现支付存储、投资理财和信用贷款。发展数字金融的初衷是要让更多社会公众能够切身体验和享受到金融服务的红利，但目前我国家庭金融投资者的金融知识有限，对数字金融产品普遍存在认知与操作水平上的偏差。因此，家庭投资者应该努力提升自身的金融素养和智能化素养水平，有效甄别各类投资理财信息。家庭投资者要以开放的心态接纳金融科技的创新，从而更好地借助数字技术获取金融服务和金融产品。■