金融知识对农村家庭资产规模的影响——基于性别差异的视角

杨云帆 吴玥玥

我国居民当前财产分布不均的状况显著影响了国民经济的运行效率。《经济日报》发布的《中国家庭财富调查报告2019》显示，城乡家庭财产差异较大。城镇和农村家庭人均财产分别为292 920元和87 744元，城镇家庭人均财产是农村的3.34倍。有研究发现，家庭财产对居民消费具有“财富效应”和“资产效应”，会显著促进居民消费(李涛，陈斌开，2014)。但是，目前受新冠肺炎疫情影响，农村家庭的收入受到冲击，面临可支配现金流不足的问题。这会使得家庭财富缩水(1)详见西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心、蚂蚁金服集团研究院撰写的《疫情下中国家庭的财富变动趋势：中国家庭财富指数调研报告(2020Q1)》。，影响家庭消费水平，进而不利于经济的均衡发展(尹志超，张号栋，2017)。另外，李实(2021)提出缩小城乡之间财产差距是实现共同富裕的重要路径。可见，探寻缩小城乡财产差距手段的重要性是不言而喻的。

增加农村家庭资产是缩小城乡居民财富差距的有效手段。城乡居民资产结构的不同是导致城乡居民财富差异的一个重要原因。农村居民比城市居民持有更少的风险资产，其资产过度集中在自有房屋和银行存款上(陈彦斌，2008)，而过度集中的资产不利于家庭层面的资产增值(周钦等，2015)。因此，必须正确引导农村居民进行资产选择，提高农村家庭的总资产水平，才能实现缩小城乡财富差距的目标。

金融知识水平的提高有助于增加家庭总资产。已有研究表明，金融知识有助于居民理解金融市场和金融产品的收益、风险等方面的特征(Lusardi & Mitchell,2014；尹志超等，2014)，从而对居民在股票、债券等金融市场的参与、家庭资产配置的选择，乃至家庭财富规模都有显著的影响(Lusardi & Mitchell,2006;van Rooij et al.,2011a，2011b)。国内现有研究多聚焦于金融知识和城镇家庭资产配置之间的关系(吴卫星等，2015；何维，王小华，2021)，缺乏金融知识对农村家庭资产影响的讨论。相比城市家庭，农村家庭金融知识水平较低(甘犁，李运，2014：111-113；何维，王小华，2021)。而且，第七次全国人口普查数据显示，2020年农村常住人口还有36%，农村户籍人口占比更是超过55%。因而，分析农村居民金融知识水平及其对家庭资产的影响，对提升农村居民金融知识水平、合理配置资产，促使农村家庭财富增值有着重要作用。

不同性别家庭决策者的金融知识差异对家庭资产也会存在一定的影响。研究欧洲与美国家庭金融知识的文献表明，男女在金融知识上存在差异(van Rooij et al.,2011b；Atkinson & Messy,2012)，并且不同性别决策者金融知识的差异会影响家庭金融决策(Ke,2021)。与欧美国家不同，我国农村地区仍广泛存在“男主外、女主内”的传统观念，深刻制约着农村女性地位的提升(Fox & Murry,2000)，大部分农村家庭仍然是由男性作为家庭金融决策者。即使一些女性被选为家庭中主要金融决策者，但由于她们的受教育水平相对较低(2)根据《中国农村家庭金融发展报告2014》，农村地区男性的平均受教育年限为7.4年，女性的平均受教育年限为5.6年。，金融知识较少，无法合理地配置资产，导致其家庭资产规模与男性作为金融决策者的家庭之间产生差异。令人遗憾的是，目前针对我国居民金融知识性别差异的文献较少，尤其是讨论性别间金融知识差异如何影响农村家庭资产的文献。

本文使用2013年和2015年中国家庭金融调查(CHFS)数据，分析户主金融知识对农村家庭资产配置的影响，并考察农村家庭不同性别户主间金融知识差距对家庭资产规模的影响。本文的创新之处体现在以农村家庭为研究对象，讨论了其资产规模的影响因素及资产配置情况，并且以性别间金融知识差异为切入点展开分析。

一、文献综述

本文的研究基于生命周期理论展开。生命周期理论的核心思想是假设期末无遗产以及个人生命周期内不存在不确定性，家庭会在工作生涯中积累储蓄直到退休，并在退休后减少财富，即家庭在整个生命周期内会平滑其消费，以达到效用最大化的目标(van Rooij et al.,2011a)。虽然生命周期理论提供了一个对家庭金融决策有益的思考路径，但是家庭实际金融决策行为还存在不少无法用生命周期理论得出一致结论的状况。比如，Heaton & Lucas(2000)研究发现随着年龄的增长，家庭会拥有更多比例的股票资产，而Cocco et al.(2005)却认为投资者年龄越大，家庭投资股票的份额越小。不同的结论产生的原因是基础的生命周期理论没有将收入不确定性的影响考虑在内。此外，其他学者在预防性储蓄(Hubbard et al.,1995)、突发事件(Venti & Wise,1998)和健康水平(Rosen & Wu,2004)等方面对家庭生命周期模型都进行了扩展。吴卫星等(2010)、廖理和张金宝(2011)的研究也发现，我国家庭在资产配置上的金融决策行为与传统上的生命周期假说并不完全相符。

Lusardi & Mitchell(2014)在传统生命周期理论中加入了金融知识这一要素，实证研究了金融知识对家庭资产的影响。Lusardi & Mitchell(2006)提出在生命周期理论框架下，个人必须拥有一定的金融知识，才能明白贴现价值、名义价值和实际价值之间的区别，进而才能够预测未来劳动收入、社保金融、退休年龄等诸多因素对家庭资产的影响。与拥有较低金融知识水平的家庭相比，受过良好金融教育的家庭金融决策能力会更高，该类家庭更容易积累资产(van Rooij et al.,2011a)。近年来，越来越多的国内文献开始将金融知识引入我国居民家庭资产的研究中，主要涵盖了金融知识对家庭股票参与(尹志超等，2014)、资产组合的有效性(吴卫星等，2018)和多样性(曾志耕等，2015)、财富差距(尹志超，张号栋，2017)等方面的影响研究。但是上述文献多聚焦于城镇家庭的资产配置行为和资产水平，较少关注金融知识对农村家庭资产的影响。

在我国农村家庭资产影响因素的研究文献中，较多关注农村特有制度因素的影响，如农村社会网络(王晓青，2017)、农地流转(胡雅倩，孙立娟，2020)、农村医疗保险(周钦等，2015)等，而较少考虑金融知识的作用。虽然有学者研究了金融知识与农村家庭正规信贷可得性(吴雨等，2016)以及创业(曹瓅，罗剑朝，2019)的关系，但没有考虑金融知识与农村家庭资产之间的联系。此外，现有文献针对农村家庭资产的研究多分析家庭是否持有某类资产以及某类资产持有比例(王晓青，2017；张哲，谢家智，2018；胡雅倩，孙立娟，2020)，较少关注某类资产的规模。

金融知识的性别差异也是影响家庭资产的重要因素。已有文献认为主要有以下三种原因导致性别间存在资产规模差异：其一，女性的风险厌恶程度高于男性，女性投资者会选择投资风险较低的资产(Bajtelsmit et al.,1999)；其二，男性与女性相比过度自信，会更加频繁地交易(Barber & Odean,2001)；其三，女性的金融知识水平低于男性(Lusardi et al.,2010；Bucher-Koenen et al.,2017)。户主作为家庭主要事务决策者，其性别间金融知识的差异导致家庭表现出不同的资产投资行为(Ke,2021)，进而影响家庭资产规模。而在我国农村地区，女性的平均受教育水平低于男性，其金融知识水平也存在差距(甘犁，李运，2014：116)。但是，目前仅有廖理等(2019)的研究关注到了中国家庭性别间金融知识差异，尚无文献探讨农村家庭不同性别户主间金融知识差异对资产的影响。

综上所述，国内学术界对家庭资产的研究存在以下两个特点：其一，关于金融知识对家庭资产的影响研究主要集中在城镇家庭，对农村家庭关注较少，且大多数研究分析家庭是否持有某类资产以及某类资产持有比例，较少关注某类资产实际持有量；其二，对金融知识性别差异的研究相对较少，尚无文献从性别差异角度分析金融知识对农村家庭资产规模的影响。因此，本文从性别差异角度出发，探讨金融知识对农村家庭资产规模的影响具有一定的新颖性。

二、数据和变量描述

(一)数据来源

本文使用的数据来自2013年和2015年中国家庭金融调查数据库。2013年中国家庭金融调查样本涵盖了全国29个省(市、区)的28 141个家庭，2015年调查样本覆盖了全国29个省(市、区)363个县1 396个社区的共37 289个家庭，其中追踪访问2013年样本21 775个。中国家庭金融调查数据库对家庭资产进行了全面的调查，包括非金融资产和金融资产的详细信息，记录了家庭在各种资产中的配置情况，具有全国代表性。

本文重点关注金融知识对农村家庭资产的影响。我们根据户主户籍筛选出农村家庭样本。考虑到家庭金融调查问卷中的受访者是了解家庭财务状况的人，而受访者不一定是家庭中作决策的户主，因此我们把样本限定在受访者和户主是同一人的家庭(3)考虑到这样的处理可能存在样本选择性偏差。我们使用中国家庭金融调查的全部农村家庭样本做对比，将全部农村家庭样本中女性户主的占比和男女性户主的受教育水平与本文所用样本的情况做比较。结果显示，全部农村家庭样本中女性户主占比13.87%，男性户主平均受教育年限为7.875 5年，女性户主平均受教育年限为6.671 7年；本文所用样本中女性户主占比16.91%，男性户主平均受教育年限为7.873 7年，女性户主平均受教育年限为6.638 6年。比较两组数据发现，男女性户主平均受教育年限之间在统计意义上无显著差异。针对样本中男性户主比例低于农村家庭全样本的情况以及可能的影响，我们将在后文稳健性分析部分进一步说明。。此外，剔除了各变量中存在缺失的样本，最终得到8 706个农村家庭有效样本。

(二)变量说明

1.被解释变量

本文核心的被解释变量是家庭人均资产。家庭资产是指家庭拥有的以货币计量的经济形态，包括金融资产和非金融资产(4)本文认为金融知识对非金融资产有影响。金融知识衡量了利率水平、通货膨胀方面的知识水平，决定着户主的理财能力和行为。而非金融资产作为农村家庭资产中重要的组成部分，受到户主理财能力和行为的影响。因此，金融知识不仅对金融资产有影响，而且对非金融资产也会起作用。。按照中国家庭金融调查问卷的分类，我们认为金融资产包括社保账户余额、现金、存款、股票、基金、债券、衍生品、理财、外币资产、黄金以及其他金融资产和借出款；而非金融资产包括农业和工商业生产经营性资产、房产、车辆资产、土地及其他非金融资产。为了控制家庭人口的影响，资产变量采用人均值。另外，由于资产变量中存在极端值，因此按照文献通常的做法(尹志超等，2014)，删掉家庭总资产最高1%和最低1%的样本。

2.解释变量

本文的核心解释变量是金融知识。中国家庭金融调查设计了三个问题，分别探究受访者在利率、通货膨胀和投资风险认知三个方面的金融知识水平。根据Lusardi & Mitchell(2014)的研究，回答不知道这道题的答案与受访者回答了问题但是答案错误，这两种情况代表了受访者不同的金融知识水平。因此，本文参考尹志超等(2014)的做法，对每一个衡量金融知识的问题区分了户主金融知识问题回答错误和回答算不出来这道题答案两种情况，分别构建出两个虚拟变量。第一个虚拟变量衡量户主问题回答是否正确，1代表回答正确，0代表回答错误和回答算不出来。第二个虚拟变量衡量户主有没有回答算不出来，1代表没有回答算不出来，不考虑回答正确与否的情况，0代表户主回答算不出来。以利率问题为例，表1展示了如何构建衡量利率知识的两个虚拟变量。根据这三个问题的回答情况，我们得到六个虚拟变量(5)以2013年中国家庭金融调查问卷中衡量利率知识的问题为例。问卷询问：假设您现在有100块钱，银行的年利率是4%。如果您把这100元钱存5年定期，5年后您获得的本金和利息为：(1)小于120元；(2)等于120元；(3)大于120元；(4)算不出来。本文在衡量户主是否回答正确时，只要户主选择了选项(1)(3)(4)中任何一个，定义为回答错误，选项(2)代表户主回答正确。本文在衡量户主有没有回答算不出来时，只要户主选择了选项(1)(2)(3)中任何一个，定义户主没有回答算不出来，选项(4)代表户主回答了算不出来。。对这六个虚拟变量使用迭代主因子方法进行因子分析后，得到本文的因子分析指标。

表1 利率知识的衡量

3.控制变量

遵循已有文献的通常做法(van Rooij et al.,2011a；尹志超等，2014；吴卫星等，2018)，本文选取的控制变量包含户主特征(户主年龄、婚姻状况、受教育程度、健康状况)和家庭特征(家庭人均收入、家庭年轻抚养比和老年抚养比)等。

此外，本文在实证分析中还加入了户主风险态度变量。按照文献中的做法(Ke,2021)，以风险厌恶的虚拟变量衡量户主的风险态度(6)问卷中衡量风险态度的问题是：如果您有一笔钱，您愿意选择哪种投资项目？(1)高风险、高回报的项目；(2)略高风险、略高回报的项目；(3)平均风险、平均回报的项目；(4)略低风险、略低回报的项目；(5)不愿意承担任何风险。根据尹志超等(2014)的定义，将选项(1)和选项(2)定义为风险偏好，选项(3)定义为风险中性，选项(4)和选项(5)定义为风险厌恶。。表2为各变量的描述性统计(7)对户主年龄做描述性统计显示，60岁以上的户主有2 781人，他们的金融知识均值为-0.524 7。而有文献研究发现，老年人较低的金融知识水平对家庭的资产配置(Rosen & Wu,2004)、退休计划(Lusardi & Mitchell,2011: 15-16)有显著的影响。基于中国健康与养老追踪调查(CHARLS)数据的研究成果发现，受到独生子女政策的影响，子女作为照料农村地区老人的重要主体，其数量显著下降(陈欣欣等，2021)。这使得农村地区更多的老年人必须依靠自身的金融知识进行金融决策，以获得生命周期效用最大化。因此，关注老年人在家庭中的金融决策至关重要。。

表2 各变量描述统计

(三)描述性统计分析

本文关注我国农村家庭男女户主在金融知识上的差异。首先，对女性户主赋值为1，男性户主赋值为0，得到了1 472个农村女性户主家庭样本和7 234个农村男性户主家庭样本。之后，利用2013年和2015年合并后的数据，比较了男女户主金融知识的差异，如图1所示。当金融知识水平较低时，男女户主之间的金融知识水平有较大差异。在较高的金融知识水平下，男女户主金融知识的分布差异并不明显。比较数据中男女户主的金融知识，男性户主的金融知识均值为-0.227 9，女性户主的金融知识均值为-0.247 4，女性户主的金融知识水平低于男性户主，并且在5%的显著性水平上显著。

图1 农村户主分性别的金融知识核密度分布

图2为农村户主不同年份金融知识水平的核密度分布图。相较于2013年，2015年不同户主在金融知识水平上的差距缩小。2013年至2015年间户主金融知识水平较低的家庭数量在减少，而户主金融知识因子得分大于0.5的家庭数量在增加。图2表明在2013年至2015年间，农村家庭的金融知识水平逐渐提高。

图2 农村户主不同年份的金融知识核密度分布

图3是农村家庭资产结构的统计描述，展示了各项资产在农村家庭总资产中的占比。农村家庭超过80%的资产积累在非金融资产上，非金融资产中占比较高的四类资产分别是房产、土地、生产性经营性资产和车辆资产。在金融资产方面，农村家庭有着较多的银行存款、现金等无风险资产，占家庭资产的比重分别为4.49%和1.03%，而股票、债券、基金等风险资产占家庭资产的比重为1.88%。

图3 农村家庭各项资产占比

三、实证分析

(一)理论模型与计量分析模型

本文主要参考Lusardi & Mitchell(2014)的理论模型。他们将金融知识纳入生命周期模型中，得到了家庭期末资产决定方程：

at+1=R(ft+1)(at+ye,t-ct-π-cd)

(1)

(1)式中，at+1为期末资产，由期初资产at、劳动收入ye,t、家庭消费ct、对金融知识的时间和金钱投入π和直接投入cd以及资产的期望收益率R(ft+1)决定。其中，期望收益率R(ft+1)受到投资者金融知识水平ft+1等因素的影响。根据该式，在收入、消费、资产收益率等其他因素不变的情况下，金融知识水平较高的家庭最终获得的总资产将高于金融知识水平较低的家庭获得的总资产。这是因为金融知识可以减少家庭信息收集和获取、制定资产配置方案以及计算收益的经济和心理成本，降低家庭进入市场进行投资的门槛(van Rooij et al.,2011a)。金融知识水平较高的家庭可以很好地利用现有资金，增加某些资产的规模，从而提升总资产水平。而对金融知识水平较低的家庭来说，即使拥有了相同数量的资金，他们也不懂如何合理配置家庭资产来增加总资产。那么，户主金融知识水平是否会通过影响家庭资产配置，进而改变家庭资产规模？

为了回答上述问题，我们实证分析了金融知识对农村家庭资产规模的作用以及影响路径。先分析户主金融知识对农村家庭资产规模的影响，然后考虑户主金融知识究竟通过哪种渠道影响家庭资产规模。基于此，本文设定的基准计量分析模型为：

asseti=α+βfinancialknowledgei+γXi+εi

(2)

(2)式中，i表示农村家庭。asseti是对i家庭人均资产取对数后的变量，包括总资产和后文关注的各类资产。financialknowledgei是以因子分析方法得到的金融知识指标，用于衡量i家庭户主的金融知识。Xi为一组控制变量，包括前文所述的户主个体特征变量和家庭特征变量。εi为随机扰动项。

(二)户主金融知识对农村家庭资产规模的影响及路径

1.户主金融知识对农村家庭资产规模的影响

我们首先分析了农村家庭户主金融知识对农村家庭资产规模的影响，用2015年CHFS数据进行OLS回归分析。但是，OLS估计结果可能存在反向因果和遗漏变量的问题。例如，Gustman et al.(2012)研究发现积累了大量财富的家庭有获取金融知识的动机，而且有机会通过管理投资组合来提高金融知识水平。此外，van Rooij et al.(2011a)也强调金融教育会影响个人认知能力等个体因素，进而影响家庭资产，但是在研究中学者们往往很难观测到个体的认知能力。因此，为克服反向因果产生的内生性问题，本文使用滞后一期的2013年户主金融知识再次估计。针对遗漏变量问题，本文选择使用2013年和2015年两轮CHFS追踪样本构成的平衡面板数据，构建双向固定效应模型进一步估计(Alessie et al.,2011)，估计结果如表3所示。

表3 户主金融知识对农村家庭资产规模的影响

表3报告了金融知识对家庭资产规模影响的回归结果。从OLS估计结果来看，户主金融知识水平与家庭人均资产之间存在显著正向关系。表3第二列是利用2013年户主金融知识作为解释变量的回归结果。结果表明，户主金融知识对家庭人均资产的估计系数为正且在1%的水平上显著。表3第三列展示了双向固定效应模型的估计结果，与OLS回归结果展示的结果相比，户主金融知识对家庭人均资产水平的促进作用下降了18.58%，该系数依旧统计显著。三列的结果均表明在其他条件不变的情况下，户主金融知识水平高的农村家庭其人均资产也较多。

在户主特征方面，户主的受教育水平会显著增加家庭的资产，这与多数文献的发现一致(尹志超等，2014；吴卫星等，2018)。户主健康状况较差与农村家庭资产规模有负相关关系。有研究表明，金融决策者健康状况较差会使家庭的资金从风险资产向无风险资产流动(Rosen & Wu,2004)，而无风险资产的收益较低，家庭无法获得同风险资产一样的收益，因此家庭人均总资产会下降。在家庭特征方面，家庭收入的提高会显著促进农村家庭的人均资产。家庭中小于16岁的孩子占比越低，大于65岁的老人占比越高，家庭人均资产水平越高。可能的原因是，处于教育时期的孩子数量越多，家庭的教育支出越多(李涛，陈斌开，2014)，占用了越多家庭财富；老年人在家庭资产配置和金融决策上的经验更丰富，他们能够随着年龄的增加投资更多种类的资产(King & Leape,1987：18-19)，因而家庭中的老年人数量越多，家庭人均资产规模越庞大。

2.户主金融知识对农村家庭资产配置的影响

根据前文对理论模型的分析，如果户主的金融知识水平高，户主很可能会增加家庭在某些种类资产上的配置，而这些资产的增加会提高家庭总资产水平。因此，本部分研究户主金融知识对农村家庭资产配置的影响。根据前文描述性统计分析的结果，先将农村家庭资产划分为非金融资产、无风险资产和风险资产三类，分别进行回归，然后关注户主金融知识对农村家庭持有较多的几类非金融资产、无风险资产的作用，最后讨论金融知识对风险资产的影响。我们将这一部分关注的几类人均家庭资产变量取对数(8)在某些资产中存在着0值，即有农村家庭没有此类资产。针对这种情况，按照公式IHS_x=ln[x+(x2+1)0.5]对资产取对数，以保留资产等于0的样本。其中，x代表某类资产的人均资产量。，以双向固定效应模型进行估计。户主金融知识对农村家庭三类资产配置影响的实证结果如表4所示。

表4表明户主金融知识水平越高，农村家庭配置在非金融资产和无风险资产上的资产量越多，配置在风险资产上的资产量越少。然而按照金融学理论，风险资产的市场收益率高于非金融资产和无风险资产的市场收益率。如果农村家庭配置的风险资产量随户主金融知识的增加而减少，那么金融知识水平较高的户主家庭的人均资产规模应该相对较低。我们对此的解释为：相对于OECD国家平均水平(9)OECD/INFE 2020 international survey of adult financial literacy.[2021-12-07].https:∥www.oecd.org/financial/education/launchoftheoecdinfeglobalfinancialliteracysurveyreport.htm。以及中国城镇家庭户主金融知识水平而言，中国农村家庭户主的金融知识水平整体还比较低，他们无法掌握风险市场变动的规律，贸然进入风险市场很可能会遭受损失，因此减少风险资产量是一种止损行为的体现，反而有利于家庭资产的增加。针对这一结论，本文将在之后对家庭风险资产配置行为进行进一步讨论。根据表4的结果，我们对农村家庭拥有较多的非金融资产(包括生产经营性资产和车辆资产)以及无风险资产(包括现金和存款)做了进一步分析(10)在此，我们不考虑农村家庭中土地和房产的情况。农村家庭拥有的土地资产依靠行政划分，不能进行买卖，因此农村土地市值不受农村家庭自身因素的影响(Jalan & Ravallion,2001)。而且农村大多数房屋建于宅基地之上，多数宅基地同土地一样不能买卖只能流转，房屋的价值也很难受家庭因素的影响而变化。，结果如表5所示。

表4 户主金融知识对农村家庭资产配置的影响

表5 户主金融知识对农村非金融资产和无风险资产的影响

表5的结果表明，在非金融资产方面，户主的金融知识水平提高，家庭的生产经营性资产和车辆资产的人均资产量均会提高。在无风险资产方面，户主金融知识水平的提高会促进家庭人均现金和存款的增加。户主金融知识的提高可以增加农村家庭在生产经营性资料上的投资，进而提高其再生产水平，使得人均生产经营性资产总量增加(11)增加生产经营性资产可以增加农村的经营性收入，从而增加农民收入。程名望等(2015)的研究表明农业家庭的经营性收入虽然是中国农户的核心收入来源，但是经营性收入进一步增加了农村家庭内部收入不平等程度。。对车辆资产来说，户主金融知识高的家庭会购买多辆车以及相对高档的车，但是由于车辆会折旧，更多的车辆资产无法使家庭的总资产量提高。基于此，我们认为在非金融资产方面，具有更高金融知识水平的户主主要通过增加生产经营性资产增加家庭人均总资产。

当户主拥有较高的金融知识水平，对风险和银行存款的收益有了基本的认知，他们会偏好增加家庭的现金和存款资产，以平衡家庭资产结构，提升资产多样性，从而增加家庭人均资产量。另外，当农村家庭在生产经营过程中产生资金流动需求或者存在交易风险时，现金和存款可以起到“稳定器”的作用。

本文数据显示，户主金融知识水平与家庭风险资产持有量之间并非简单的正向关系(12)当农村家庭的户主金融知识位于0～20%、20%～40%、40%～60%、60%～80%、80%～100%这五个分位数区间上时，家庭人均风险资产的对数分别为0.447 2、1.372 6、0.872 0、1.052 4、1.902 2。，即有些金融知识较少的户主家庭反而会配置更多的风险资产。可能的原因是，这些农村户主虽然对风险市场了解甚少，但是当自己的金融知识水平略有提升时，会被风险金融产品的高收益吸引，从而投资这些风险资产。当农村户主金融知识水平进一步提高，明白了风险与收益共存的道理，就会减少对风险资产的投资。随着户主金融知识水平继续提高，在深入了解风险市场的变动规律之后，他们又会增加对家庭风险资产的投资。

为了验证上述分析，我们先将金融知识由低到高划分为20%、40%、60%、80%、100%五个分位数，然后划分为三个子样本，分别是户主金融知识水平低于40%分位数的样本、介于40%～60%分位数的样本、高于60%分位数的样本(13)本研究发现，当户主金融知识水平低于40%分位数时，在利率、通货膨胀和投资风险认知问题上回答正确的户主比例很低(0%、3%、0%)；当户主金融知识水平高于60%分位数时，在利率、通货膨胀问题上回答正确的户主比例分别为41.16%和32.74%，但是户主投资风险认知问题上回答正确的比例很高，为62.11%，与Lusardi & Mitchell(2014)发现发达国家受访者在投资风险认知问题上回答正确的比例十分接近。这说明当户主金融知识处于较高水平时，在投资风险认知方面的金融知识水平较高，这会直接影响家庭风险资产配置。基于以上考虑，本文将重点关注户主金融知识水平低于40%分位数的样本和高于60%分位数的样本风险资产受到户主金融知识的影响。，再用双向固定效应模型分析户主不同金融知识水平对家庭风险资产的影响，结果如表6所示。

表6 户主不同金融知识水平对农村家庭风险资产的影响

表6的结果显示，当户主的金融知识水平低于40%的农村家庭时，户主金融知识增加会减少农村家庭的人均风险资产；当户主的金融知识水平高于60%的农村家庭时，金融知识水平提高会显著增加家庭的人均风险资产。这一结果验证了我们前面的解释，不是户主金融知识水平提高，家庭风险资产就会增加。户主需要先有一定的金融知识水平，在户主认为自己对利率、通货膨胀、风险和收益问题都有了基本的了解之后，增加金融知识才可能使其逐渐增加对风险资产的配置，从而获得正向的收益，促进总资产水平的提高。

(三)不同性别户主金融知识差异对家庭资产规模的影响

为了分析不同性别户主金融知识的差异对农村家庭资产规模的影响，我们将农村家庭分为男性户主家庭和女性户主家庭的子样本进行分组回归。在前文中使用的固定效应模型假定户主金融知识的增加与减少对家庭资产量的影响是相同的。但是这种对称性假设可能不适用于男女户主金融知识存在差异的情况。因此参考Allison(2019)的方法，本文应用非对称固定效应模型进行估计。先对解释变量、被解释变量和控制变量进行差分，然后将差分后的解释变量和控制变量分解为正分量和负分量，再参照模型(2)的设定，考量不同性别户主金融知识对家庭资产规模的影响。

表7是区分户主的金融知识非对称影响后的估计结果。我们发现不同性别户主金融知识对家庭资产规模的影响确实不对称：当男性户主和女性户主金融知识水平均增加时，男性户主家庭资产规模显著增加，女性户主家庭资产规模变化不显著；当男性户主和女性户主金融知识水平均减少时，男性户主家庭资产变化不显著，女性户主家庭资产规模显著下降。

表7 非对称固定效应估计结果

根据Lusardi & Mitchell(2014)的研究，只有当女性户主认为学习金融知识投入时间和金钱的边际成本等于投资的边际收益时，金融知识才会对家庭资产存在影响。我们的样本中女性户主的金融知识仍处于较低的水平，可能她们认为花费时间和金钱学习金融知识并不能够带来可观的收益。另外，我们需要关注女性户主金融知识水平降低会减少家庭资产规模这一结果。从本文数据来看，在1 472个女性户主家庭中，有59.5%的家庭在2013年到2015年间的金融知识水平下降。估计结果提示我们不仅需要关注如何提高户主的金融知识，还必须思考女性户主金融知识下降带来的负面影响，户主金融知识水平提高或下降，都会使男女户主家庭在资产规模上的差距进一步扩大。

(四)机制分析

虽然户主金融知识会直接影响家庭资产配置并最终影响家庭资产规模，但是根据资产投资组合理论，风险态度也会影响家庭在风险资产上的配置决策(14)Guiso & Paiella(2008)的研究结果强调了风险厌恶对家庭资产组合的影响，胡振和臧日宏(2016)的研究发现风险厌恶会降低中国家庭参与风险市场的可能性。。对于农村家庭来说，户主会从事大量的农业和工商业活动，需要面对来自收入、健康等方面的风险，风险厌恶水平较高。风险厌恶的农村户主会规避在风险市场上的投资，因而平抑户主金融知识提高对家庭总资产的作用。

性别间投资差异的相关文献研究结果表明，女性的风险厌恶水平高于男性(Dohmen et al.,2011)。女性对风险的厌恶使得她们倾向于投资风险较低的资产。但是有研究发现，这种由性别间风险态度所导致的家庭风险资产占比的差异会随金融知识水平的提高而有所缩小(Hibbert et al.,2013)，因为金融知识水平的提高有助于户主理性认知风险。为了验证中国农村家庭户主的风险厌恶水平是否会平抑金融知识水平的影响以及不同性别户主间是否有差异，我们按照文献中的做法(Ke,2021)，以风险厌恶的虚拟变量衡量户主的风险态度，作为被解释变量，选用2013年和2015年两期的数据，使用Logit模型混合回归。回归结果报告了金融知识的边际效应估计值，如表8所示。

表8 金融知识对风险态度的影响

表8第一列表明户主金融知识水平越高，其风险厌恶程度越低。表8第二列和第三列展示了金融知识对不同性别户主风险厌恶水平的影响，结果显示金融知识水平对男性户主风险厌恶的边际影响为-0.058 5，对女性户主风险厌恶的边际影响为-0.073 5，均在1%的水平上显著。该回归结果说明，增加等量的金融知识对女性户主风险厌恶水平的影响更大。结合已有研究结论来看，当男女户主的风险厌恶程度随金融知识水平的上升而下降时，他们在风险态度之间的差异也会随之缩小(Guiso & Paiella, 2008；Hibbert et al.,2013)。此时，他们会增加在风险资产上的投资，并且这种风险资产规模的性别间差异也会进一步缩小。这有助于增加男女户主家庭总资产规模，还可有效缩小男女户主家庭总资产规模的差距。

(五)稳健性分析

首先，前文使用的家庭人均资产变量中包括了负债。但是，宁光杰(2014)的研究表明，家庭净资产的基尼系数大于家庭财产。有负债的农村家庭比例高于城镇家庭，债务规模小于城镇家庭(15)《中国家庭金融研究2016》的数据显示，农村家庭中有债务的家庭占33%，户均债务为59 483元，城镇家庭中有债务的家庭占27.5%，户均债务为18 300元。。如果忽略了负债在农村家庭资产中的影响，本文的研究结果可能存在偏差。因此，我们把总资产中负债的部分剔除，使用家庭人均净资产的对数替换原有回归中的家庭人均资产的对数作为被解释变量。然后进行类似表3的分析，分别使用2015年数据进行OLS回归、滞后一期的2013年户主金融知识作为解释变量回归以及针对两轮追踪数据使用双向固定效应模型估计。回归结果均表明，在1%的显著性水平上，户主金融知识水平高的农村家庭其人均净资产也较多。结论与前文一致。

表9 以家庭人均净资产的对数作为被解释变量的回归结果

本部分我们替换解释变量进行稳健性分析。Agnew & Szykman(2005)、尹志超等(2014)在金融知识的研究中都使用了受访者正确回答金融知识问题的个数作为解释变量。这里我们也用三道题正确回答的个数作为解释变量，使用双向固定效应模型进行检验。表10的结果显示，不论户主性别，在1%的显著性水平上，户主的金融知识水平越高家庭人均资产量越多。户主提高相同金融知识水平，对女性户主家庭的人均资产量的影响要高于男性户主家庭。另外，针对三个金融知识问题是否回答正确分别设定三个虚拟变量，将三个虚拟变量同时放入模型中，检验户主不同类别金融知识对家庭资产规模可能产生的影响，同样使用双向固定效应模型估计。结果表明在利率、通货膨胀和投资风险认知上户主的金融知识增加，会对男性户主家庭资产量产生显著的正向影响。投资风险认知问题回答正确对女性户主家庭资产影响明显，其他两个问题回答正确对女性户主家庭资产无显著影响。这些结果再次表明，男女性户主在金融知识方面的差异会影响家庭资产规模。

表10 以正确回答题目个数作为解释变量的回归结果

本文将研究的样本限定在了户主和受访者为同一人的样本。这样的处理忽略了男性户主外出务工、配偶在家接受访问的样本家庭，从而有可能低估了男性户主家庭的比例(16)在本研究的农村家庭样本中，户主为男性且户主和受访者不是同一人的样本占比为24.48%。。考虑到外出务工的男性户主的受教育水平可能更高，而Lusardi & Mitchell(2014)认为受教育水平与金融知识水平有正向关系，如果我们忽略了男性户主外出务工、配偶在家接受访问的样本家庭，可能会低估男性户主的金融知识水平，进而高估男性户主金融知识对家庭资产的影响。

根据以上分析，我们以金融知识水平高于50%分位数的男性家庭样本再次考查男性户主金融知识的影响。结果显示，当男性户主的金融知识水平较高时，金融知识对家庭资产的影响系数更高并且均统计显著。这意味着我们之前的结果只可能低估了金融知识对男性户主家庭资产的促进作用。综上所述，本文的回归结果稳健。

表11 金融知识水平高于50%分位数的男性户主家庭样本的回归结果

四、结论及建议

本文利用中国家庭金融调查2013年和2015年的数据研究了农村家庭中户主的金融知识对家庭资产配置与家庭资产规模的影响，并考量了不同性别户主在金融知识上的差异对家庭资产规模的影响以及可能的影响机制。

研究发现，中国农村家庭户主的金融知识水平相对较低，农村家庭的资产多集中在土地、房产、生产经营性资产等非金融资产以及现金和存款等无风险资产上。户主金融知识水平的提高增加了农村家庭人均资产，增加的资产类型主要集中在生产经营性资产、车辆资产、现金及存款方面。户主金融知识水平与家庭风险资产持有量并非正相关关系。如果户主本身金融知识水平极低，金融知识的增加会使其认识到风险资产的高风险性，从而减少家庭对风险资产的持有。户主学习了一定的金融知识后，金融知识水平的提高可以使其认识到风险不仅意味着损失还会决定家庭收益，从而逐渐增加对风险资产的配置。

本研究还发现，男女户主的金融知识差异明显。男性户主的金融知识水平显著高于女性户主。男性户主金融知识水平提高增加了其所在家庭的人均资产规模，女性户主金融知识水平下降减少了其所在家庭的人均资产量。因为女性户主的金融知识仍处于较低水平，她们认为花费时间和金钱学习金融知识并不能带来可观的收益，所以女性户主金融知识水平提高对其所在家庭的人均资产规模无影响。这种金融知识水平对家庭资产规模非对称性的影响使得男性和女性户主的家庭资产规模差异逐渐扩大。关注性别间风险态度差异的机制作用后发现，增加等量的金融知识对女性户主风险厌恶水平的影响更大，说明金融知识水平可以通过缩小男女户主性别间风险厌恶程度的差距，从而缩小其所在家庭配置风险资产数量的差距，最终缩小家庭资产规模上的差异。

本文具有一定的政策启示意义。中国农村家庭金融知识水平还相对较低，政府部门需要增加农村地区金融知识教育的投入，正确引导农村家庭的理财观念，促进农村家庭产生多元的投资需求。另外，随着农村女性社会地位和家庭地位的提高，越来越多的女性参与到家庭金融决策中，而且当男性外出务工时，不少金融决策由女性独立作出。从数据上来看，有接近60%的农村女性户主在2013年到2015年间的金融知识水平下降，这将进一步拉大农村家庭财富差距。因此，相关部门尤其应该重视提升农村女性金融知识水平，开展针对农村女性群体的金融教育，促使女性在农村家庭中作出正确的金融决策，建立正确的风险认知观念，从而缩小女性户主家庭和男性户主家庭在资产规模上的差距。