互联网使用对农村家庭金融市场参与行为的影响

华怡婷,石宝峰

(西北农林科技大学 经济管理学院,陕西 杨凌 712100)

引 言

家庭是社会经济活动的重要微观主体,金融资产是家庭财产中最具活力的一部分,家庭金融资产的投资与决策行为对国民经济综合实力的提升具有十分重要的影响[1]。随着经济的快速增长,我国居民家庭财富水平得到大幅提升,家庭资产结构发生了较大改变。截至2020年,全国人均收入32 188.8元,同比增长4.74%,拥有可投资资产的家庭数量同比增长约2.1%,家庭平均金融资产同比增长10.33%,其中手持现金增加9.23%,银行存款(含活期和定期储蓄)增加10.21%,股票和基金类资产增加10.94%[2-4]。可以看出,近年家庭对于金融资产的投资比率呈现增长趋势,并且主要来自于风险资产,尤以股票和基金类产品最为明显。在2019年新冠肺炎疫情冲击前,城乡家庭平均参与率11.1%,其中城市家庭16.4%,农村家庭为2.6%;全国家庭股票市场参与率9.2%,其中城市家庭13.9%,农村家庭仅1.7%[5]。不难发现,我国农村家庭金融资产配置的参与率明显处于较低水平,风险性金融市场的参与率更是少之又少,而且城乡居民家庭金融市场参与比例处于失衡状态。2021年中央一号文件明确指出,要持续深化农村金融改革,发展农村数字普惠金融,并提出缩小城乡收入差距同时改善农民收入结构的发展目标。作为现代经济的核心,金融尤其是农村普惠金融支持乡村振兴战略极为重要、极为关键的支持要素[6]。因此,在当前背景下,深入探寻影响我国农村家庭金融市场参与的关键因素,破解农村家庭金融市场的参与瓶颈,能够为提升农村家庭金融市场参与意向和激活农村金融市场提供可行思路与政策借鉴。

根据投资者认知假说,信息的数量和质量是投资者决策的重要依据[7],而信息渠道的缺乏将成为阻碍家庭参与金融市场投资的重要原因[8]。现有研究鲜少关注到信息渠道对家庭金融资产配置的影响,尤以互联网等新兴信息渠道的研究更少[9]。基于此,本文从互联网使用这一信息渠道的视角,对我国农村家庭金融市场参与的影响因素进行探究。自2013年以来,互联网在农村地区的兴起和普及似乎为解决此问题带来了转机[10]。截至2020年12月,我国农村网民规模为3.09亿人,占整体网民的31.3%,农村地区互联网普及率达55.9%,其中使用手机网络的占比99.7%,使用电脑接入互联网的占比30.5%(1)数据来源:由中国互联网信息中心提供的《中国互联网络发展状况统计报告》整理得出。,很多尚未接触过计算机的农村居民直接开始使用智能手机,以电子支付、手机银行、网络购物为主要媒介的数字金融已在广大农村地区得到推广。那么,互联网这一新兴信息技术能否以及怎样影响农村家庭金融市场的参与呢?本文将探究以互联网为例的信息渠道是否以及怎样影响农村家庭金融市场参与,并进行异质性分析,为优化农村家庭的金融资产配置提供有益参考。

一、文献综述与研究假说

(一)文献综述

关于家庭金融资产配置的影响因素研究已取得较为丰硕的成果,与本文相关的文献主要有三方面:(1)家庭金融资产的类别划分;(2)家庭金融市场参与的影响因素研究;(3)互联网使用对风险性金融资产配置的影响。

家庭金融资产类别划分主要有三种。(1)按风险类别划分为非风险性金融资产和风险性金融资产[11],其中非风险性金融资产包括现金、活期存款、定期存款、国库债券;风险性金融资产包括股票、基金、金融或企业债券、金融衍生品、金融理财产品、外汇、黄金、借出款等金融资产。(2)按照风险收益大小划分为货币类、证券类以及保障类[12],其中货币类主要包括债券投资、银行理财产品和借出款等,证券类主要包括基金、股票及金融衍生品等,保障类则包括各类保险金。(3)按照是否具有货币职能划分为货币性金融资产和非货币性金融资产[13],其中货币性金融资产通常指银行存款和现金,其他类型金融资产为非货币性金融资产,具有较高的收益不确定性。考虑到CHFS数据的适用性和便捷性,本文将按照风险类别的划分方式将家庭金融资产划分为风险性金融资产和非风险性金融资产进行分析。

关于家庭金融市场参与的影响因素分析主要有两方面。(1)在宏观环境方面:金融发展水平[14]、医疗服务水平[15]以及公共卫生安全事件[16]等宏观环境条件能够对家庭金融资产配置产生显著的影响。亚琨等学者指出,外部环境是投资者参与金融资产投资的基础与前提,不同宏观环境中家庭资产配置的影响因素具有异质性,具体分析时须纳入反映投资者所在地区特征的指标,以保证结果的无偏性[17]。(2)在微观特征方面:一是家庭特征,主要包括人口结构、收入水平、财富水平以及社会资本等因素对家庭金融市场参与具有显著影响[18-19];二是个体特征,主要包括户主年龄、性别、健康、教育、金融素养、生活满意度、社会信任度以及社保参与程度等因素对家庭参与金融资产投资同样具有显著影响[20-22]。

互联网的普及和应用对经济、社会及个人的影响是多维的,既能从宏观上影响经济增长和金融发展,又能从微观上改变人们的就业方式、消费决策、时间安排以及福利水平等。有学者指出,金融市场的参与倾向与认知能力密切相关,这种关联是通过信息约束驱动的[23],互联网线上社会互动是破解信息约束的有效方式[24],可以通过信息获得和社会性学习机制对家庭参与金融市场投资起促进作用。关于互联网使用对家庭金融资产配置影响的研究相对较少,并且主要针对风险性金融市场。有学者认为互联网使用对风险性金融资产的投资行为具有正向激励的作用[25]。在作用机制上,已有研究发现互联网使用能够通过提高金融素养[26]、降低市场摩擦[27]以及扩大社会网络[28]等路径来提高家庭参与风险性金融投资的概率。

综上所述,目前对于家庭金融市场参与影响因素的研究仍然存在以下拓展的空间:(1)现有文献多以风险性金融市场概括言之,或以股票等某一类金融资产为例,对于非风险性金融市场的研究较为匮乏;(2)研究城镇家庭金融资产配置影响因素的文献较多,专门针对农村家庭金融市场参与的研究较少;(3)研究个体、家庭以及区域特征对金融资产配置影响的较多,关注信息渠道这一影响因素的较少。鉴于此,以中国家庭金融调查中心(CHFS)提供的农村数据为样本,从互联网使用这一信息渠道的视角,从风险性金融和非风险性金融市场参与两个方面展开互联网使用对我国农村家庭金融市场参与的影响研究。

(二)研究假说

根据资产选择行为理论,投资者对于金融信息的认识程度在家庭金融资产选择中具有重要意义[1]。由于金融产品具有风险收益不确定性,因此投资者在决策时需要大量的相关信息作为决策依据。但简单地获取和堆积信息并不能优化家庭金融资产配置,及时有效的信息才能化解由信息不对称带来的决策偏误,从而提高投资者的决策效率[29]。而信息渠道的选择对信息获取的成本、效率以及准确度起着至关重要的作用[30]。相对传统信息获取方式,互联网更能有效提供具有规模性和时效性的相关信息[31]。随着信息技术的发展和城乡互联网普及率的提高,互联网使用在家庭金融资产配置领域的研究逐渐受到关注。家庭微观主体可以通过使用互联网来获取符合自身需求的信息与服务,并将所获信息应用于金融资产投资决策过程,实现家庭使用主体效用最大化。基于上述分析,提出第一个研究假说:

H1a:互联网使用能够促进农村家庭参与非风险性金融市场,能正向激励农村家庭对定期存款或国库债券金融资产项目的持有;

H1b:互联网使用能够促进农村家庭参与风险性金融市场,能正向激励农村家庭对股票或基金金融资产项目的持有。

信息搜寻是投资者参与金融市场及投资决策过程中的必要环节,信息渠道为信息传递和知识获取提供了重要平台。投资者信息渠道的多少与其信息获取水平显著相关[32],不同投资者倾向于选择不同渠道作为其信息传递及获取的主要方式。在互联网信息时代,对比专家咨询、媒体新闻、亲友推荐等传统渠道,互联网信息渠道的应用不仅能够帮助家庭扩大社会网络、促进家庭社会资本的升级与拓展[9],还具有降低交易和信息获取成本[33]、促进实现信息共享[8]、促进信息提取和知识转化[34]等优势,使投资者能够更加有效地获取金融市场相关信息,从而促进金融市场的参与。与城市相比,我国农村地区的信息获取渠道相对单一,居民金融知识较为匮乏,投资氛围以及投资意识等相对滞后。而互联网具有信息多元化、筛选效率高以及准确度高等特征[31],这一新兴信息渠道的引入有助于拓宽农村居民的信息获取渠道,通过海量信息和高质量信息的精准输入,能够在一定程度上缓解农村家庭参与金融市场的信息不对称进而降低逆向选择和道德风险,促进农村家庭金融市场的参与。为便于更加直观地表明互联网使用对家庭金融市场参与的影响,图1列示了互联网使用影响家庭金融市场参与的作用路径。

图1 互联网使用影响家庭金融市场参与的作用路径

基于以上分析,提出第二个研究假说:

H2:互联网使用能够拓宽信息渠道,通过提升金融信息的数量和质量进一步影响家庭是否参与金融市场的决定。

家庭在进行金融资产配置决策时往往具有较大的特殊性和复杂性,有研究表明人力资本异质性是造成这种差异的重要因素[35],收入水平、健康状况以及受教育程度等因素已被证实是具有显著意义的人力资本特征[36-37]。首先,不同收入水平家庭对于金融市场的参与动机不同,资金短缺者参与金融市场是为了满足对资金缺口的填补需要,资金充足者则更多是为了保证闲散资金的增值和保值。其次,不同健康状况家庭的风险偏好不同,当家庭成员健康受到冲击时必然伴随着健康支出的相对增多和家庭总财富的减少,此时就致使投资者不得不减少或者退出风险性金融资产投资。最后,不同受教育程度的投资者对金融信息的收集和识别能力不同,一般情况下受教育程度较高的家庭成员金融素养较好,具有较好的风险管控能力和更高的收益水平,在良性结果的驱动下更倾向于金融市场参与。基于以上分析,提出第三个研究假说:

H3:互联网使用对不同收入水平、健康状况以及受教育程度等家庭的金融市场参与具有异质性影响。

二、研究设计

(一)模型设定

由于本文所有被解释变量均为二元选择离散变量,且使用了2015、2017年两年的追踪农村家庭数据,因此采用面板数据Probit模型作为基准模型,用于分析农村家庭互联网使用对金融市场参与的影响。基本模型设定如下:

(1)

(二)数据来源

本文使用的数据主要源自西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心组织管理的“中国家庭金融调查”项目(China Household Finance Survey,CHFS)。该数据主要基于整体抽样方案和绘图与末端抽样方案两个方面进行数据收集[38]。此处以2017年(第四轮)调查为例进行简要说明:该轮调查在全国除新疆、西藏、上海及港澳台地区外的29个省(市)、355个县域以及1 428个村(居)委会进行抽样,获得12 732个农村家庭的有效样本,其中10 085个是2015年的追踪农村家庭样本。主要选取2015、2017年均被访问到的农村家户数据进行分析(2)注:未使用CHFS数据库2019年数据的原因在于追踪农户数量较少,不足以用于本文的实证分析,故仅以2015、2017两年的数据进行探讨。,这是因为互联网在广大农村地区的兴起始于2013年,到2015年才开始出现了飞速发展态势。基于此,所选问卷内容包含户主信息、家庭资产状况(包括金融资产与非金融资产)、家庭互联网使用情况、家庭成员社会保障以及家庭所在省份等维度的相关数据,在去除前后逻辑存在严重错误的样本后,最终主要使用8 538个农村家庭的面板数据用于分析。

(三)变量解释与描述性统计

1.被解释变量。被解释变量分别为非风险性金融市场参与、定期存款/国库债券持有、风险性金融市场参与以及股票/基金持有。需要说明的是,本文所指的“非风险性金融市场参与”不包括现金的持有,这是因为现金不产生利息,从严格意义上讲不具有投资作用,故将其剔除[12];“风险性金融市场参与”的内容与上文风险性金融资产所指相同。另外,“定期存款/国库债券”(包括国债或及地方政府债券)作为非风险性金融资产的部分项目,相对其他非风险性金融资产具有较高的投资收益率,具有一定的资产配置意义,故作为被解释变量列出。同理,“股票/基金”在风险性金融资产投资中更具代表性,并且根据农村家庭风险性金融资产投资的分布特征,相对其他风险性金融资产投资项目更倾向于选择股票和基金的投资,故作为被解释变量列出。以上被解释变量均采用逻辑变量来表示,即1表示持有,反之取0。

2.核心解释变量。本文关注的是互联网使用对家庭参与金融资产配置的影响,因此核心解释变量为受访者是否使用互联网。问卷设计中农村家庭被询问“您使用过互联网吗?”,如果受访者选择“是”,则赋值为1;如果受访者选择“否”,则赋值为0。根据问卷调查结果统计,使用过互联网的农村家庭有2 267户,占样本总户数的26.55%,没有使用过互联网的农村家庭有6 271户,占样本总户数的73.45%。

3.控制变量。为降低遗漏变量导致的计量结果偏误,在模型中引入可控制个体、家庭和地区层面的变量。(1)个体特征变量主要包括户主年龄(岁)、户主性别、户主婚姻状况(3)问卷中衡量户主婚姻状况的选项有:“未婚”“已婚”“同居”“分居”“离婚”“丧偶”“再婚”共7项,为简要起见,根据婚姻存续状态将“未婚”“同居”“离婚”“丧偶”赋值为0,将“已婚”“分居”“再婚”赋值为1。、户主受教育年限、户主政治面貌。(2)家庭特征变量主要包括家庭人口规模、家庭劳动年龄人口数(16～60岁)、家庭总收入、家庭总资产、家庭总负债、受访者社会信任度、受访者金融信息关注度、受访者风险偏好、受访者金融知识(4)“受访者金融知识”表示受访者能正确回答金融相关问题的个数,共设有3个问题,按正确的个数取值为0～3分。、成员最高文化程度、家庭健康人口占比、家庭有养老保险成员占比、家庭有医疗保险成员占比、养老和医疗均有成员占比、家庭房产拥有量等。(3)地区层面变量,通过计算和整理《中国统计年鉴》及《中国金融年鉴》相关数据,经匹配得出人口密度(人/平方公里)、人均GDP(元)、GDP增长率(%)、金融发展程度(社会融资规模/GDP)、城镇化率(%)等指标,以控制各省(市/自治区)发展状况的差异。表1为各变量的描述性统计,具有较大变异性,满足经验分析之需。

表1 主要变量的描述性统计 n=8 538

描述性统计结果表明:从非风险性金融市场参与情况来看,有85%的农村家庭参与了非风险性金融市场的金融资产配置,但在非风险性金融资产中仅有12%的家户将资产配置在定期存款或国库券中,这表明仍然有高比例的农村家庭将资产分配在了活期存款当中;从风险性金融市场参与情况来看,有16%的农村家庭参与了风险性金融资产配置,但购买了股票或基金家户的占比仅1%,表明农村家庭风险性金融市场参与率普遍较低,且参与到股票或基金市场的更是少之又少。由此可以看出,样本农村家庭参与金融资产配置的比率普遍处于较低水平,风险性金融市场参与率远低于非风险性金融市场,且内部存在较为明显的失衡关系。

(四)工具变量选取

因果关系识别过程中的内生性是需要被充分关注和努力克服的重要议题。因此,识别互联网使用对农村家庭参与金融市场参与影响的内生性、剥离出单向的影响是本文实证分析中必须要解决的问题。可能存在的内生性问题有:(1)反向因果,由于农村家庭使用互联网可能会促进或抑制金融资产配置的参与意愿,而反过来参与金融资产配置也可能会促使家户对互联网的使用,因此存在较为明显的反向因果性;(2)测量误差,中国家庭金融调查分别采用了分层、三阶段、规模度量成比例(PPS)等方法,整体上具有较高的稳健性;(3)遗漏变量,残差项中可能存在既影响互联网使用又影响金融市场参与的影响因素,由此导致估计不一致性。尽管本文在控制了不随时间变化的家户特征的遗漏变量和不随家户变化的年份特征遗漏变量后,尽可能地纳入了地区层面的控制变量,但仍然可能存在因地区发展差异导致的经济发展水平、融资条件、风俗习惯等变量被遗漏。

基于此,需要进一步采用工具变量法来处理内生性问题,工具变量的选择要符合相关性和外生性两个原则,参考陈云松、周广肃等学者选取的指标[39-40],本文将“是否拥有智能手机/计算机”设定为互联网使用的工具变量。原因有两点:首先,家庭拥有智能手机或者计算机是使用互联网的前提条件,二者具有较强的相关性,符合工具变量的相关性要求;其次,家庭是否拥有智能手机或者计算机更多是反映对ICT产品的偏好,并不会直接对家户的金融资产配置决策产生影响,符合工具变量的排他性约束要求。在后文的回归过程中,本文进行了Wald检验和弱IV检验,保证了这一工具变量的可靠性。此外,还对比了其他可能的工具变量,比如“同一地区其他人平均网络使用状况”“当年月均通讯支出”“所在地区层面的互联网普及率”等,考虑到与金融行为的关联性不强且在本文实证中表现不是很显著,故而认为“是否拥有智能手机/电脑”这一指标能够相对更好地厘清仅因互联网使用而产生的影响。

三、实证分析与机制检验

(一)非风险性金融市场参与的实证分析

通过上文分析可以发现,我国农村居民家庭的金融市场参与率普遍不高,农村地区的金融市场尤其是针对家庭的微观金融市场仍具有较大的发展空间。下文将分别从非风险性金融市场参与、定期存款/国库债券、风险性金融市场、股票/基金市场参与四个方面出发,展开信息时代互联网的使用是否能够促进农村家庭参与到金融资产配置的实证分析。

表2展示了互联网使用对非风险金融市场参与的影响。从模型1可以看出,互联网使用对农村家庭非风险性金融市场参与有显著的正向影响,表明该地区使用互联网的农村家庭对非风险性金融资产的配置概率越高,互联网的使用在某种程度上促进了非风险性金融市场参与。模型2中同时控制了时间和省份后,同样得出互联网使用对非风险性金融市场参与有显著正向影响。模型3中,工具变量在1%水平上通过Wald检验,结果表明:在控制其他变量后,互联网使用每增加1%,家庭参与非风险性金融资产市场的平均概率会提高约0.154%。其他控制变量的回归结果表明,户主性别、户主受教育年限、16～60岁人口数、家庭总收入、家庭总资产、家庭总负债、受访者社会信任度、受访者金融信息关注度、受访者金融知识、成员最高文化程度、家庭健康人口占比、医保养老均有成员占比、所在地区人口密度、所在地区人均GDP、所在地区GDP增长率以及所在地区城镇化率等部分控制变量也对非风险性金融市场参与的影响呈现出显著性影响,这与逻辑事实相符合。

表2 非风险性金融市场参与的回归结果 n=8 538

与研究非风险性金融市场参与的方法类似,表3列示了互联网使用对“定期存款/政府债券”持有影响的回归结果。从模型1和模型2可以看出,互联网使用对定期存款或政府债券的持有具有显著正向影响,表明该地区农村家庭互联网的使用能够在一定程度上促进定期存款或者政府债券持有的概率。模型3结果表明:在控制其他变量后,互联网使用每增加1%,农村家庭对“定期存款/政府债券”持有的概率增加0.033%;此外,工具变量在5%水平上通过Wald检验,说明工具变量在此模型中也是适用的。

表3 定期存款/政府债券持有与否的回归结果 n=8 538

(二)风险性金融市场参与的实证分析

表4列示了互联网使用对农村家庭“风险性金融市场参与”影响的回归结果。从模型1和模型2可以看出,互联网使用对风险性金融市场参与具有显著正向影响,表明该地区农村家庭互联网的使用能够在一定程度上促进风险性金融市场参与的概率。模型3的回归结果表明:在控制其他变量后,互联网使用每增加1%,农村家庭对“风险性金融市场参与”的概率增加约0.147%;此外,工具变量在1%水平上通过Wald检验,说明工具变量在该模型中同样适用。

表4 风险性金融市场参与的回归结果 n=8 538

表5列示了互联网使用对农村家庭“股票/基金市场参与”影响的回归结果。从模型1和模型2可以看出,互联网使用对“股票/基金市场参与”具有显著正向影响,表明该地区农村家庭互联网的使用能够在一定程度上促进股票或基金市场参与的概率。模型3的回归结果表明:在控制其他变量后,互联网使用每增加1%,农村家庭对“股票/基金市场参与”的概率增加约0.007%;此外,工具变量在5%水平上通过Wald检验,说明工具变量在该模型中也是适用的。

表5 股票/基金市场参与的回归结果 n=8 538

(三)机制检验

前文理论分析表明,互联网使用能提升家庭获取信息的数量和质量,并促进金融市场参与。本文采用中介变量检验法,检验互联网能否通过信息获取来影响家庭金融市场的参与。

首先,检验互联网使用对信息质量以及数量的影响。由于互联网载体中往往伴随着信息的过量和超载,投资者需要通过对信息进行有效筛选以提高相关信息的准确性及有效性。信息向知识的成功转化能够体现信息获取的有效性,因此本文将分别借助“金融知识”和“金融信息关注度”来表示信息的质量和数量。基于此,被解释变量是金融知识和金融信息关注度,核心解释变量是互联网使用。由于被解释变量均为有序分类变量,本文报告同时加入工具变量的Order probit和2SLS的回归结果,如表6所示。互联网使用对金融知识和金融信息关注度均有显著的正向影响,说明互联网使用不仅有利于家庭金融信息的获取,还能够促进金融信息的筛选和知识转化,验证了前文的推断。

表6 影响机制:互联网使用对中介变量的影响 n=8 538

其次,检验金融知识、金融信息关注度对家庭参与金融资产配置的影响,在解释变量中去除互联网使用变量。从表7可以看出,金融知识和金融信息关注度对参与各类金融资产的影响显著为正,说明金融知识和金融信息关注度的提高能够促进农村家庭参与金融资产配置。以上是对金融信息获取影响机制的检验,除此之外互联网使用还可能通过影响投资者的风险偏好、社会信任度等路径来影响金融资产配置的决策,本文也进行了实证检验。以互联网使用对社会信任度进行回归,发现互联网使用系数估计值显著为正;以社会信任度对各类金融资产参与进行回归(此时去除了互联网使用变量),然而社会信任度对定期存款/国库债券的影响并不显著。以互联网使用对风险偏好进行回归得出系数估计值显著为正的结果;以风险偏好程度对各类金融资产参与进行回归,发现风险偏好程度对风险性金融和股票/基金市场的结果为正,但并不显著。

表7 影响机制:中介变量对家庭各类金融资产配置的影响 n=8 538

四、异质性分析

(一)家庭总收入水平影响差异

表8列示了高收入、中等收入以及低收入样本(5)借鉴国家统计局的相对收入划分方法:将样本五等分为最低收入、低收入、中等收入、高收入和最高收入群组,再计算各自的平均收入作为高、中等和低收入的参考标准。,以及互联网使用对家庭金融资产配置的异质性影响结果。由于定期存款/国库债券包括于非风险性金融资产类,股票/基金包括于风险性金融资产类,故此处仅针对非风险性金融市场和风险性金融市场进行异质性分析,以下相同。从非风险性金融市场参与来看,互联网使用对各等级收入水平的家庭均有显著正向影响,尤其是对中等收入家庭的影响更为显著。这说明,提高中等收入群体的互联网使用率能够有效促进非风险性金融资产配置的参与。可能是因为高收入群体在同样的信息条件下对于风险的容忍度更高,更加倾向于风险性金融资产的投资,而低收入群体囿于财富水平的限制和较高的风险厌恶程度,本身更倾向于非风险金融资产,因此互联网使用在二者中的作用没有中等收入群体的明显。从风险性金融市场参与来看,互联网使用对高、中、低收入水平家庭的正向影响均十分显著。说明互联网使用能够促进农村家庭参与风险性金融市场。

表8 互联网使用与家庭金融资产配置异质性分析:收入分组

(二)家庭成员健康状况影响差异

以往研究发现,投资者健康状况较差时会负向影响对金融资产投资的可能性[41]。本文根据家庭健康成员占比将全样本划分为健康状况良好家庭和健康状况较差家庭,其中健康成员占比大于8%设定为健康状况良好,反之设定为健康状况较差。

表9结果表明,无论是健康状况良好家庭还是健康状况较差家庭,互联网使用对非风险性金融市场和风险性金融市场的影响均呈现显著的正向影响。一方面,这可能是对于农村家庭来说,农村金融市场的发展相对滞后,无论是健康状况良好的家庭还是健康状况较差的家庭均缺乏有效的投资渠道参与金融市场,使得农村投资者的健康状况并不会显著影响到家庭对于金融市场参与的决定。另一方面,说明互联网的使用即能促进健康状况良好的家庭参与金融资产配置,亦能促进健康状况较差家庭参与金融资产配置,相较而言互联网使用对健康状况良好家庭参与金融资产配置的促进作用更加显著。

表9 互联网使用与家庭金融资产配置异质性分析:健康分组

(三)成员最高受教育程度影响差异

户主受教育程度在家庭参与金融市场决策中扮演着重要作用[36],但本文认为若仅考虑户主的受教育程度,则可能会忽略家庭成员受教育程度最高者对家庭整体认知能力的拉动作用,从而低估了家庭整体受教育程度的作用。基于此,借鉴已有文献的划分方法[10],表10列示了家庭成员最高受教育程度对在小学及以下和初中及以上的两类样本,以及互联网使用对家庭金融资产配置的异质性影响结果。从非风险性金融市场看,互联网使用对家庭成员最高受教育程度的全样本家庭参与非风险性金融市场的促进作用均显著。说明互联网的使用确实能够促进农村家庭对低风险类金融资产的选择,这可能是因为农村家庭本身普遍倾向于将金融资产配置到非风险类金融市场中,而互联网的兴起可能为农村家庭对非风险性金融资产的投资提供了有效的信息渠道。从风险性金融市场看,互联网使用仅对家庭受教育程度在初中及以上的样本家庭有显著的促进作用。这一结果表明,成员受过更高教育的家庭被激发出风险性金融投资意愿的概率越大,可能是因为家庭成员的受教育程度越高,越能从整体上提升家庭对金融信息的认知能力,从而增加了风险性金融资产配置的可能性。

表10 互联网使用与家庭金融资产配置异质性分析:成员最高受教育程度分组

以上分析表明,互联网使用对参与风险性金融资产配置的影响主要体现在成员受教育高的家庭,而对家庭收入、成员健康状况的影响无显著差异;互联网使用对参与非风险性金融资产配置的影响主要体现在中等收入家庭,对家庭成员健康状况、成员最高受教育程度的影响无显著差异。

五、结论与建议

本文基于互联网信息渠道这一视角,利用2015、2017年CHFS面板数据,对我国农村家庭非风险金融资产和风险性金融资产选择影响因素进行探究。研究发现:一是互联网使用能够显著促进农村家庭参与金融资产配置,对非风险性金融资产的促进作用略大于对风险性金融资产的促进作用。在加入工具变量后,发现互联网使用每提升1%,可使得对非风险性金融资产、定期存款/国库债券、风险性金融资产以及股票/基金持有的促进作用分别提升15.37%、3.30%、14.72%以及0.65%。二是验证了互联网使用能够通过显著影响金融知识或金融信息关注度来进一步影响农村家庭参与金融资产配置。三是在考察互联网使用影响家庭参与金融资产配置的异质性时,发现对风险性金融资产配置的影响主要体现在成员受教育高的家庭,对非风险性金融资产配置的影响主要体现在中等收入家庭。以上结果说明,随着信息时代的不断发展,互联网等新兴信息渠道能够缓解农村金融服务中的信息不对称问题,从而进一步促进家庭更积极参与金融资产配置,为农村家庭获取更多财产性收益提供可能。

鉴于此,提出如下建议:一是加快农村地区的互联网基础设施建设,推动农村互联网普惠化发展,在激活更多潜在用户的同时,进一步规范信息传输质量,降低农村家庭信息筛取门槛,确保金融资产投资者的信息安全。二是当地政府与金融机构应积极尝试协同机制,充分发挥互联网信息渠道的作用,加强农村金融供给与需求的信息链接,鼓励金融机构有针对性地为不同群体开发和提供相适应的线上金融知识培训,提升农户金融素养。三是农村家庭成员需要不断增强自身的互联网知识、信息筛选能力并提高金融认知水平,充分利用互联网平台参与家庭金融相关课程的学习和培训,在提高互联网使用率的同时提高使用效率,借助互联网信息渠道有效地参与金融市场。