农村女性非农就业影响家庭金融投资偏好吗——基于CHFS数据的实证研究

张正平 张俊美 董 晶

北京工商大学，北京 100048

引言

随着现代社会的发展和时代的进步，在家庭金融投资领域，女性的主导作用愈加明显。研究表明，我国家庭的金融资产结构正在发生着改变，与欧美发达国家的家庭在参与金融市场和配置金融资产等方面存在一定差异；美国和英国家庭的资产配置日益趋于高风险，其风险性资产（含股票、共同基金等）在金融资产中的占比一直较高，且有持续增加的趋势[1]。但是，根据《经济日报》发布的《中国家庭财富调查报告（2019）》，2018年我国家庭人均财产为208 883元，比2017年增长了7.49%，现金、活期存款、定期存款依然是家庭最主要的金融资产，占比高达88%。与此同时，根据世界银行的数据，2019年我国女性劳动参与率仍高达60.57%，远高于全球女性劳动参与率的均值47.29%。2021年12月公布的中国妇女社会地位调查①中国妇女社会地位调查是全国妇联和国家统计局联合开展的具有全国规模、权威性的重要国情调查、妇情调查。自1990年起，调查每十年开展一次，1990年、2000年、2010年已联合成功开展了三期。第四期中国妇女社会地位调查以2020年7月1日0时为调查时点，在全国31个省区市和新疆生产建设兵团开展调查。第四期调查采用分层、多阶段PPS抽样方法和电子版问卷调查方式，对个人和社区进行调查。显示，近七成女性处于在业状态，城镇和农村女性在业比例分别为66.3%、73.2%；农村在业女性中，非农就业比例为39.5%，比2010年提高15.4个百分点；37.8%的农村女性有外出务工经历，返乡女性从事非农劳动的比例为52.6%。可见，近年来农村女性非农就业比例大幅提高，家庭收入得以增加，家庭金融投资更加活跃。那么，女性非农就业是否影响其家庭金融投资偏好？是否存在异质性影响？影响机制是怎样的？这些都是本文试图回答的问题。

从已有文献看，有关女性就业及其与家庭金融投资关系的研究主要集中在两个方面：

1.女性就业产生的影响。女性走出家庭进入劳动力市场有利于女性获得家庭之外的发展资源，改善家庭生活和提升个人地位，也对提高女婴存活率、增加对子女的教育投资等产生积极影响[2]。Mu和De Brauw发现[3]，父母外出就业会显著增加家庭收入，从而为儿童营养、教育等提供更多的经济支持，促进留守儿童健康状况的改进；但Kanaiaupuni认为[4]，父母外出就业会减少对儿童健康照料的人力支持，从而给儿童的成长和发展带来负面影响。近年来，对农村女性非农就业影响的关注也日益增多，例如，刘魏证实[5]，低学历、女性人群由纯农就业转为非农就业的收入提升效应更为显著；李宁等发现[6]，在本地非农就业上，相较于男性劳动力，女性的劳动时间会提高农户转出农地的概率；王卫东和张林秀指出[7]，男性劳动力非农就业充分度高于女性劳动力，但女性劳动力非农工作的时长增长速度要远高于男性；张欢和吴方卫发现[8]，当前配置在农业部门的农村女性劳动力存在较大扭曲，若将这部分农村女性劳动力转移到非农部门将会促进经济增长。

2.家庭金融投资的影响因素。一是背景风险因素。例如，Gollier和Pratt较早分析了背景风险的来源，包括劳动收入风险、自营工商业风险和健康风险等，认为这些风险会降低家庭持有风险金融资产的概率[9]；Heaton和Lucas指出[10]，背景风险通过提高家庭预防性储蓄和风险厌恶水平，进而降低家庭参与风险金融资产投资的广度和深度；Palia等发现[11]，背景风险会显著降低家庭投资风险金融资产的概率和比例。二是人口统计学因素。国外不少文献将人口统计学因素（家庭财富、性别、户主年龄、婚姻状况、受教育程度等）引入实证模型来解释投资者的行为[12]，国内相关文献显示，家庭结构[13]或人口结构[14]、金融知识[15]或金融素养[16-17]、收入水平[18-19]、社会互动[20]或社会网络[21]、个人特征[22-23]、健康状况[24]、劳动力流动[25]等因素都会影响家庭金融投资行为。三是参与金融市场投资的成本。金融市场参与成本来源于获取和处理金融信息、跟踪金融市场的动态、支付交易费用、提交与股票相关的必要书面文件等[26]，家庭不参与金融市场的主要原因可以被解释为进入成本或某种形式的持续参与成本[27]。此外，肖作平和张欣哲指出[28]，女性风险规避的认知特点使得男性家庭金融市场参与率显著高于女性，但在市场参与深度方面男女之间并无显著差异；王芳等发现[29]，户主为女性的农户有金融需求的可能性更大；贺建风和吴慧证实[22]，女性拥有财务决策权的家庭更可能参与金融市场，其金融市场参与的广度和深度更大。

通过梳理上述文献可知，近年来有关女性就业对家庭的影响以及家庭金融投资影响因素方面的研究比较丰富，证实了女性就业对于改善家庭生活、提升个人地位等方面产生影响，背景风险、人口统计学特征、参与成本等对家庭参与金融投资有显著的影响。在女性外出就业日益普遍、家庭地位大幅提高的背景下，尽管已有少量文献研究（农村）女性（就业）对家庭金融投资的影响，但鲜少直接考察农村女性非农就业对家庭金融投资的影响，且对影响机制以及异质性关注不多。为此，本文选取中国家庭金融调查（CHFS）四期组成的面板数据实证检验农村女性非农就业对家庭金融投资偏好的影响。具体而言，本文的边际贡献为：（1）以农村女性为研究对象，实证研究了女性非农就业对家庭金融投资偏好的影响，拓展了家庭金融投资的研究范围；（2）实证检验了女性对经济金融信息关注程度、是否拥有自有住房、家庭规模等情形下的异质性影响，丰富了女性非农就业影响家庭金融投资偏好的认知；（3）揭示了女性非农就业通过提高收入水平、提升金融素养水平影响家庭金融投资偏好的机制，深化了对女性非农就业影响家庭金融投资偏好的理解。

一、理论分析与假说提出

（一）女性非农就业对家庭金融投资偏好的影响

对女性而言，投资理财具有更为重要深远的意义。一方面，相较于男性，女性更愿意在投资理财上花费精力。事实上，女性凭借天生稳健的投资理财风格，逐渐成为财富管理的主力军。Canagarajah等发现[30]，自我雇佣方式的非农就业会导致收入不平等程度的加剧，对于以女性为户主的家庭更甚，而以工资为主要方式的非农就业可以减小收入不平等程度。胡枫和陈玉宇认为[21]，当户主为女性时，其在正规金融机构获得贷款的可能性较低，并且金额较少；女性的风险偏好低，一般不愿意借款，相比于女性，男性更倾向于参与借款。另一方面，由于职场存在性别歧视等原因，女性往往需要承担更多的经济压力，而投资理财可以缓解这些压力。王芳等发现[29]，户主为女性、户主受教育水平较高以及户主没有外出务工经历的农户存在金融需求的可能性较大，可能是因为户主为女性和没有外出务工经历的农户家庭生产经营能力相对较差，经济收入低，金融需求也相应较高。贺建风和吴慧证实[22]，女性拥有财务决策权的家庭更倾向于参与金融市场，并且，其参与金融市场的广度和深度均更强。因此，女性非农就业会对家庭金融市场参与以及对风险金融资产参与产生重要影响。据此，本文提出第一个假说：

假说1a：相对于在家务农，女性非农就业会显著提高其风险金融资产投资的概率。

假说1b：相对于在家务农，女性非农就业会显著提高其风险金融资产投资的比例。

（二）农村女性非农就业对家庭金融投资偏好影响的异质性

对经济金融信息的关注程度可能会影响家庭风险资产的投资偏好。Bonaparte和Kumar对政治活跃人士的研究发现，由于他们往往更积极地关注新闻，从而增加了接触金融信息的机会，信息收集成本可能会更低，因此参与金融市场的倾向也更高[31]。尹志超等认为[15]，金融知识的增加会推动家庭参与金融市场，并增加家庭在风险资产尤其是股票资产上的配置。丁嫚琪和张立证实[17]，受访者金融信息的关注程度与是否拥有金融理财产品呈现正相关关系，原因可能是他们对金融信息的关注程度对其金融素养水平提升有较大的影响。史桂芬和沈淘淘指出[14]，对金融信息关注度较高的家庭更偏爱股票市场。

住房作为家庭的背景风险之一，对家庭金融投资有重要影响。例如，Cocco在生命周期模型中引入住房后发现，住房资产会挤出投资者在股票等风险资产上的投资份额[32]。一方面，有研究指出，住房投资会减少股票、基金等权益资产在总金融资产中所占的份额[33]；吴卫星等发现，家庭自有房的持有会挤出家庭风险资产的持有[34]；周雨晴和何广文证实，住房资产对家庭金融市场参与和风险金融资产配置存在挤出效应[35]。另一方面，也有文献关注住房资产带来的正向影响，例如，Lugwid和Slok认为住房投资会给家庭带来财富增值，还能增强家庭的信心和安全感，促进家庭持有更多的风险金融资产[36]；李涛等发现，一个家庭持有住房可有效提升家庭的幸福水平，使家庭降低其面临风险的感受，从而提升对其他风险金融资产的参与程度[37]。

家庭规模也是影响家庭金融投资的重要因素[12]。规模较大的家庭，其风险资产参与的比例较低，可能的原因是，家庭人口数越多，家庭总体消费量越大，从而不愿承担风险较大的金融资产[38]。卢亚娟和Turvey发现，家庭规模越大，持有风险资产的比例越低[39]。在经济欠发达的西部农村地区，家庭保障类金融资产主要受家庭总人口数的正向影响[24]。徐小华等证实，家庭规模越大，投资中风险资产配置的比例越低[40]。

综上，本文提出第二个假说：

假说2：相比之下，对经济金融信息关注程度高、有自有房或家庭规模较大的家庭中女性非农就业对家庭风险金融资产投资的影响更大。

（三）女性非农就业影响家庭金融投资偏好的机制

1.增加收入水平。自20世纪90年代中期以来，农民收入中来源于农业经营的部分基本停滞，农民收入的增长几乎全部来自非农经营和务工[41]。Canagarajah等证实[30]，非农就业会加剧收入不平等，这种效应对以女性为户主的家庭更加强烈。Taylor等指出[42]，外出务工最终会使家庭人均收入增加约14%～30%。刘魏发现，非农就业能够显著提高城郊农民收入水平，而收入提高对家庭金融投资也会产生一定的影响[5]。郭士祺和梁平汉认为，家庭收入和家庭资产对家庭的股市参与率有正向的影响[20]。尹志超等证实，家庭收入和家庭净资产均正向影响股票市场参与和广义金融市场参与[43]。吴卫星和李雅君发现，家庭财富不仅对储蓄与投资概率有正向影响，还对储蓄与投资比例有正向影响[13]。徐巧玲提出，家庭收入水平影响投资组合多样化，收入显著促进了储蓄与风险资产并存的家庭投资格局[44]。

2.提高金融素养。尹志超等认为，金融知识的增加会推动家庭参与金融市场，并增加家庭在风险资产尤其是股票资产上的配置[15]。Grohmann和Schoofs证实，卢旺达女性金融素养的提高，有助于她们参与家庭理财决策[45]。吴卫星等指出，金融素养高的居民家庭更可能持有负债和偏好通过正规渠道借贷，但金融素养的提高亦有助于减少过度负债[16]。周雨晴和何广文发现，相较于在家务农，农户非农就业会显著提高其金融市场参与率和风险金融资产配置比例，而且金融素养是非农就业影响农户金融行为的一条重要渠道[46]。葛永波等则证实，户主从事非农行业可有效促进农村家庭参与金融市场，并显著提升投资性金融资产的配置水平[47]。因此，非农就业有助于提高金融素养，进而影响金融决策，例如，金融素养高的家庭能更好地做出长期理财规划[48]、参与股票市场[49]等。据此，本文提出如下两个假说：

假说3：女性非农就业可通过增加收入水平促进家庭风险金融资产投资概率和比例。

假说4：女性非农就业可通过提高金融素养促进家庭风险金融资产投资概率和比例。

二、研究设计

（一）数据来源

本文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在全国范围内开展的抽样调查项目（CHFS）的问卷数据。本文的研究对象是农村女性，因此只保留农村女性户主的样本，同时剔除各指标回答为不知道、拒绝回答、缺失的样本，最终形成了包含2013年、2015年、2017年、2019年四期的平衡面板数据，样本量为11 804个，每期各2 951个样本。

（二）变量选取

1.被解释变量：家庭风险金融资产投资。参考周雨晴和何广文的做法[46]，本文设定的被解释变量为家庭是否持有风险金融资产和家庭风险金融资产占比，以衡量家庭金融投资偏好。CHFS中金融资产包括两类：一是现金存款，二是持有各种金融产品。其中，金融资产又可分为风险金融资产和无风险金融资产，无风险金融资产包括社保账户余额、现金、存款、债券等；风险金融资产包括股票、基金、金融衍生品、理财产品、外汇、黄金等。本文中，是否持有风险金融资产是指家庭是否购买了上述风险金融资产，若购买取值为1，没有则取值为0；风险金融资产占比是指家庭配置的风险金融资产占金融总资产的比重。

2.解释变量：女性非农就业。温兴祥提出，只要户主或其配偶参与本地非农就业，则定义为本地非农就业家庭[50]；户主和配偶均未没参与本地非农就业，则定义为本地农业就业家庭。周雨晴和何广文认为，如果受访的农村户籍居民仍以务农为主业，视为没有参与非农就业[46]；如果以非农行业为主业，视为参与了非农就业。结合数据特点并参考上述文献做法，本文将女性非农就业定义为：如果农村户籍的女性仍以务农为主，则该变量赋值为0，如果以非农行业为主业，则赋值为1。

3.机制变量。（1）收入水平。参考徐巧玲的做法，劳动收入由过去一年家庭工资、奖金收入及农业、工商业收入、金融投资收益等构成。为避免极端值和异常值影响，对劳动收入取对数[44]。（2）金融素养。现有文献中金融素养的衡量主要有主观和客观两种方法，例如，吴卫星等通过询问受访者对投资类和融资类产品的了解程度构建了主观金融素养指标[16]，Lusardi等基于对“利率计算、通货膨胀理解和投资风险”三个问题的回答情况构建了客观金融素养指标[51]。考虑到数据的特点，参考张号栋和尹志超衡量金融素养水平的方法[52]，首先，对“利率计算、通货膨胀理解和投资风险”三个问题各构造两个哑变量，第一个哑变量为“是否回答正确”，第二个哑变量为“是否直接回答（回答不知道或算不出为间接回答）”；其次，使用迭代主因子法对前述六个问题的结果进行因子分析，通过最大方差正交旋转得到知识因子、计算因子和预期因子；最后，分别计算各因子的得分，以方差贡献率为权重加权求和得到金融素养水平（FL）（见表1）。

表1 变量定义

（三）模型选择

1.基准模型。本文中，被解释变量的两个代理变量是否持有风险金融资产、风险金融资产占比均属于受限变量。为此，参考崔颖和刘宏的做法[23]，分别采用Probit模型、Tobit模型估计农村女性非农就业对家庭金融投资偏好的影响。具体地，Probit模型如下：

式（1）中，被解释变量Y表示受访家庭是否持有风险金融资产，Non_farmi表示女性非农就业，Controli是控制变量，εi表示误差项。

Tobit模型如下：

式（2）中，Y表示风险金融资产占金融资产的比例，其他控制变量与式（1）相同。

2.机制检验。为识别农村女性非农就业影响家庭金融投资偏好的机制，参考江艇的思路[53]，建立以下实证模型：

其中，Zit为机制变量，分别为收入水平和金融素养。式（4）用于检验核心解释变量与机制变量之间的关系，如果β1显著、符号符合预期，且已有文献证实Zit影响家庭金融投资偏好，则说明女性非农就业能够通过Zit影响家庭金融投资偏好。

三、实证结果及其分析

（一）描述性统计分析

表2报告了样本中各变量的描述性统计结果。从被解释变量看，持有风险金融资产家庭的比率均值是2.2%，占比较小，说明我国绝大部分家庭倾向于投资安全的金融资产，而且，持有风险金融资产占比均值为0.8%，说明我国农村女性户主家庭风险金融资产配置比例较小，比较厌恶风险。从核心解释变量看，农村女性的非农就业率均值为19.5%，标准差为39.6%，表明样本家庭中女性非农就业率不太高，但样本间差异较大。从控制变量看，样本家庭在收入水平、金融素养、健康水平、教育水平等个人特征上以及自有房、家庭规模等家庭特征上均有显著差异，金融发展水平、经济发展水平等地区特征也存在明显差距。

表2 变量的描述性统计结果

（二）基准回归结果及其分析

在进行基准回归之前我们进行必要的检验。一方面，检验了各变量的方差膨胀因子（VIF），结果表明，变量的VIF最大值为1.81，均值为1.19，故变量间不存在严重的多重共线性问题。另一方面，对各变量之间进行相关性检验，发现各解释变量高度相关。

此外，需要选择适当的面板数据估计模型。面板数据主要有固定效应和随机效应两种模型，通常采用Hausman检验进行选择。首先，Carmignani等指出[54]，当回归模型中一些变量随时间而较少变化时，利用固定效应参数估计方法并无价值，该方法会剔除那些变量变化缓慢的家庭信息，而本文样本中包含了波动性较低的户主和家庭特征变量（如户主性别、受教育水平等），部分家庭的女性非农就业水平随时间变动也较少，因此，使用固定效应模型并不恰当。其次，在家庭金融领域，有不少文献采用随机效应模型进行估计[18,23,55-56]。再次，尹雷和卞志村指出[57]，固定效应的面板Probit模型目前尚未解决伴生参数问题，固定效应Probit模型的估计结果经常是有偏的、不一致的。最后，采用Hausman检验的结果也表明，应采用随机效应模型。综上，本文选择随机效用模型进行估计。

首先，分析农村女性非农就业对家庭金融投资偏好的影响。表3中第（1）列和第（3）列分别报告了采用Probit和Tobit模型估计的结果。第（1）列中，女性非农就业回归系数显著为正（0.2545）；第（3）列中，女性非农就业的回归系数也是显著的正值（0.2643）。这两个结果表明，女性非农就业对家庭是否持有风险金融资产和持有风险金融资产占比均产生了显著的正向影响，即女性参与非农就业促进了家庭风险金融资产投资，提高了风险金融资产占比。女性非农就业不仅会提高家庭的收入水平还能拓宽家庭获取信息的渠道、增强社会互动，进而改善家庭金融投资偏好。由此，假说1得到验证。

对于控制变量，在第（1）列中，健康水平、受教育水平、风险态度、对经济金融信息的关注程度、是否有自有房、家庭总资产等都是显著的，表明这些因素都是影响家庭金融投资偏好的重要因素。其中，健康状况越好、受教育水平越高，越有利于家庭进行风险金融资产投资。较高的受教育水平有助于投资者学习金融知识，提高其分析市场的能力，推动其参与风险投资[26]。投资者风险态度表现为风险厌恶时会规避风险，从而降低家庭风险资产配置，而爱好风险的投资者愿意承担较高风险，从而提高家庭风险资产配置。家庭总资产会提高家庭参与风险金融市场的可能，并且地区经济发展水平越高，家庭参与风险金融市场的可能性越大。较高的家庭资产使得家庭有能力支付进入股票等风险金融市场的固定成本[15]，也有能力承担更高的金融风险。在第（3）列中，与第（1）列的结果类似且作用方向与回归（1）也相同。

（三）内生性检验

为了缓解内生性问题引起的估计偏误，本文采用工具变量法对模型进行两阶段估计。参考周力和邵俊杰的做法[58]，选择各区县农村女性非农就业率作为女性非农就业的工具变量，原因是：首先，本地农村地区非农就业率越高，农村居民从事本地非农就业的可能性越大，反映了本地非农经济发展创造的非农就业机会对农村居民的吸引力[50]，因此，通常女性非农劳动参与率越高，女性参与劳动的可能性就越大，满足工具变量的相关性条件。其次，区县女性非农就业率对单个家庭的金融投资选择而言是外生的，不会直接影响家庭的金融资产选择，满足工具变量的外生性条件。最后，女性非农就业率可以通过影响内生解释变量进而影响家庭金融投资偏好，经过多次尝试，选取区县女性非农就业率作为农村女性非农就业的工具变量是比较合适的。

表3中第（2）列和第（4）列是使用工具变量后的估计结果。第（2）列的被解释变量是家庭是否持有风险金融资产，第（4）列的被解释变量是家庭持有风险金融资产占比。表3报告了DWH检验的内生性结果，P值均在1%的水平内拒绝了模型不存在内生性的问题。一阶段回归结果显示，同一区县非农就业率对农村女性非农就业的影响系数显著为正，一阶段的F值为206.90，远大于临界值10，故不存在弱工具变量的问题。采用工具变量的估计结果显示，农村女性非农就业的系数均显著为正，表明农村女性非农就业对家庭风险金融资产投资有显著的促进作用。

表3 农村女性非农就业对家庭金融投资偏好的影响：基准回归

（四）异质性分析

通过引入农村女性非农就业和对经济金融信息的关注程度、是否有自有房、家庭规模的交互项，本文进一步研究了非农就业对不同特征农村女性家庭金融投资偏好的异质性，回归结果见表4。其中前三列是女性非农就业对家庭是否持有风险金融资产的影响，后三列是女性非农就业对家庭持有风险金融资产占比的影响。在第（1）列加入了农村女性非农就业和对经济金融信息关注程度的交互项，系数显著为负，由于本文的赋值方法是对经济金融信息非常关注赋值为1，不关注赋值为5，表明对经济金融信息关注程度越高的女性，越愿意参与风险金融资产的配置，说明更高的经济金融信息关注度与更高的风险金融资产配置是正相关的。在第（2）列中，考察是否拥有自有房在风险金融资产选择中的异质性，加入交互项后，交互项系数显著为负，说明当家庭拥有自有房时，家庭风险金融资产占比会减少，在以自身消费为主的住房拥有上，自有房持有对风险资产投资具有明显的“挤出效应”，这与徐小华等的研究结果一致[40]。从列（3）中交互项系数可知，家庭成员越多，其选择投资风险金融资产的可能性越低。可能的原因是，家庭成员越多，家庭的总体消费量就越大，从而不愿意承担风险较大的金融资产。Calvet和Sodini发现家庭成员数目与风险投资成反比[59]。同样地，在第（4）（5）（6）列中有类似的结果。

表4 农村女性非农就业对家庭金融投资偏好的异质性影响

（五）稳健性检验

首先，替换核心解释变量。前文对于非农就业的定义为农村女性是否从事除农业以外的其他工作，但是参考以往文献，不是只有这一种衡量非农就业的方法，如曹慧和赵凯选取了非农劳动力占比、非农收入占比为非农就业的代理变量[60]，及畅倩等也选取非农收入占比衡量农户家庭的非农就业状况[61]。因此本文选取非农收入占比作为非农就业的代理变量，进行稳健性分析。从表5各列结果可以看出，农村女性参与非农就业提高家庭持有风险金融资产的可能性，同时也会提高家庭风险金融资产占比，这与前文的结果一致。

其次，剔除“非农散工”。前文对于非农就业的定义包括受雇于他人或单位（签订正规劳动合同）、临时性工作（未签订正规劳动合同，如打零工）、经营个体或私营企业、自主创业、开网店等。鉴于临时性工作即非农散工无法享受工作所在地的福利保障，同时也不能享受户籍所在地的福利保障，因而不会改善农村女性的家庭福利，从而不利于非农就业影响家庭风险金融投资的效果。为此，参照孙伯驰和段志民的做法[62]，将非农散工剔除出非农就业的范畴予以重新检验，结果均表明农村女性非农劳动参与显著促进了家庭风险金融投资（见表5），重新定义核心解释变量后的估计结果与表3的结果一致。

表5 稳健性检验

四、影响机制检验

由理论分析可知，农村女性非农就业可通过增加家庭收入水平、提升居民素养进而影响家庭金融投资偏好。按照江艇[53]的建议，本文放弃逐步回归检验，重点识别女性非农就业对机制变量和家庭金融投资偏好的影响。

表6采用收入水平作为机制变量进行回归。其中第（1）列的被解释变量为是否持有风险金融资产；第（2）列的被解释变量为家庭风险金融资产占比；第（3）列的被解释变量为收入水平。在表6第（1）列和第（2）列中，女性非农就业对是否持有风险金融资产和家庭风险金融资产占比的估计系数均显著为正，在第（3）列中，女性非农就业对收入水平的影响系数显著为正，这意味着，女性非农就业不仅可以显著提高家庭风险金融资产投资的概率和比例，同时也显著提升了收入水平。尹志超等证实，家庭收入的提高可以促进股票市场的参与[43]；徐巧玲也认为，家庭收入水平影响投资组合多样化，收入水平显著促进了储蓄与风险资产并存的家庭投资格局[44]，因此，收入水平会影响家庭金融投资偏好。综上可知，女性非农就业可以通过增加家庭收入水平的方式影响家庭金融投资偏好，假说3得到了验证。

表6 女性非农就业影响家庭金融投资偏好的机制：收入水平

表7报告了以金融素养为机制变量的估计结果。其中第（1）列的被解释变量为是否持有风险金融资产；第（2）列的被解释变量为家庭风险金融资产占比；第（3）列的被解释变量为金融素养。在表7第（1）列和第（2）列中，女性非农就业对是否持有风险金融资产和家庭风险金融资产占比的估计系数均显著为正，在第（3）列中，女性非农就业对金融素养的影响系数显著为正，这意味着，女性非农就业不仅可以显著提高家庭风险金融资产投资的概率和比例，同时也显著提升了金融素养。，Alhenawi和Elkhal的研究表明，金融素养高的家庭能更好地做出长期理财规划[48]，Van Rooij等认为，其也能更好地参与股票市场[49]，因此金融素养会影响家庭金融投资偏好。综上可知，农村女性非农就业通过提升金融素养的方式影响家庭金融投资偏好，假说4得到了验证。

表7 女性非农就业影响家庭金融投资偏好的机制：金融素养

五、主要结论及政策启示

本文选取2013、2015、2017、2019年四个年份的CHFS数据实证研究了农村女性非农就业对家庭金融投资偏好的影响，结果表明：（1）农村女性非农就业显著提高了家庭进行风险金融资产投资的概率和占比，该结果在以各区县农村女性非农就业率作为工具变量、采用非农收入占比作为非农就业的代理变量或剔除“非农散工”重新估计后依然成立；（2）对经济金融信息关注程度较高的家庭，农村女性非农就业对家庭进行风险金融资产投资的促进作用更强，而拥有自有房或家庭成员较多的家庭，农村女性非农就业对家庭进行风险金融资产投资有更强的抑制作用；（3）农村女性非农就业通过增加其收入水平和金融素养水平促进了家庭参与风险金融资产投资。

显然，上述结论对我国进一步提升家庭金融市场参与水平具有重要的启示：

第一，鼓励农村女性非农就业。非农就业能够在一定程度上改变农村女性的思想观念、提高其金融素养，从而使其更有能力和意愿参与金融市场并配置股票、基金等风险金融资产。因此，无论从提升家庭金融市场参与水平还是提高农户家庭收入的角度看，鼓励农村女性非农就业都是非常必要的。一方面，政府应积极开展有针对性的劳动力职业培训，提高农村女性的人力资本水平，增加女性非农就业的竞争力和工资水平，促进农村女性参与劳动；另一方面，政府应大力拓展农户就业渠道，搭建非农就业信息平台，有效整合当地和外地各类就业信息，为参与非农就业的农村女性提供充分及时的就业信息和就业渠道。

第二，结合家庭特点推动女性非农就业。一方面，对经济金融信息关注程度较高的家庭，农村女性非农就业提高家庭风险金融资产投资的作用更大，因此，对这类农村家庭应给予更多的关注，通过就业帮扶等方式大力鼓励农村女性参与非农就业，从而提升家庭金融市场的参与水平。另一方面，对于无自有住房或成员人数较少的农村家庭，也应积极引导农村女性参与非农就业，促进家庭更多地参与金融市场，增加风险金融资产投资。

第三，注重提升农村女性收入和金融素养。研究表明，农村女性非农就业通过提高其收入水平和金融素养进而促进农村家庭参与金融市场。因此，有必要注重提升农村女性的收入水平和金融素养。一方面，政府应在促进农村女性非农就业过程中，关注农村女性对提高收入的积极作用，例如，在职业培训过程中关注不同非农就业岗位的收入增长前景，尽可能引导农村女性从事收入水平更高的非农就业活动，从而更为有效地提升农村家庭参与金融市场的水平。另一方面，在推进农村女性非农就业的同时，着力提升农村女性的金融素养。例如，在职业培训中有针对性地引入金融类课程，以增加女性的金融知识，提升其融资、投资、防范风险方面的能力，为更有效地参与金融市场、投资风险金融资产做准备。