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【摘要】以赣州市居民的相关统计数据为样本，对赣州市居民家庭金融资产持有状况进行调研和分析，论述了影响居民家庭风险型金融资产选择行为的主要因素及其作用机理，构建了基于Probit的居民家庭风险型金融资产选择行为回归模型并进行了实证研究。研究结果显示，家庭决策者文化水平、决策者职业、家庭收入和家庭房产持有状况四个因素是居民家庭风险型金融资产持有行为的重要影响因素；决策者年龄和家庭人口数对风险型金融资产持有行为影响不够显著。房产投资对居民家庭风险型金融资产持有行为存在正向作用，对居民家庭风险型金融资产投资不存在“挤出效应”。
【关键词】风险型金融资产 金融资产选择 Probit模型
一、引言
随着金融市场发展，居民投资理财意识不断增强，越来越多的家庭开始通过股票、基金、理财等金融工具实现财富的保值增值。居民金融资产总量增速早已远高于国民生产总值和居民可支配收入的增速，并在居民生活和宏观经济运行
中发挥着重要作用。微观来看，研究居民家庭金融资产选择问题，能够引导居民家庭合理规划金融资产投资，为金融产品创新提供重要依据；宏观来看，通过分析家庭的金融资产选择特点，了解家庭参与金融市场的程度以及相关传导机制，对于优化我国家庭金融资产结构、推动我国金融市场改革、调整经济结构具有重要的指导意义。
与过去研究相比本文具有如下特点：1）从研究层面来看，以家庭微观调查数据为基础，克服了以往研究由于微观数据缺乏而导致研究只停留于宏观层面的不足；2）在指标选取方面，将房产加入组合选择模型，考虑了房产消费对居民家庭金融资产持有行为的影响；3）从评估方法来看，采用定性分析与定量评价相结合的分析方法，对变量的刻画更加精细，评价结果更加准确。
二、文献综述
（一）家庭金融资产选择行为影响因素研究
Heaton（2001）[1]研究发现股市参与度与年龄呈现弱的负相关关系，与收入、教育呈现强的正相关关系。Guiso，Sapienza and Zingales（2004）[1]发现对外界社会、金融机构等信任度高的家庭更情愿投资风险资产。Puri and Robinson（2005）研究发现对未来持有乐观预期的家庭更多地投资于风险较大的股票。Guven（2013）[2]认为房产的投资与消费的双重性质使家庭金融投资呈现随生命周期变化的特点，对房产的过度投资会减少对风险性金融资产的需求。于蓉（2006）考虑到消费者预期、信任度、社会互动、投资者情绪等行为特征对股票市场投资的影响。雷晓燕，周月刚（2010）[3]研究发现，健康状况变差会使其减少风险型金融资产的持有，并将资产向安全性较高的生产性资产和房产转移。王刚贞，左腾飞（2015）[4]认为投资者的风险偏好与投资经验、文化水平、性格特征、财富水平正相关与年龄负相关性。
（二）家庭金融资产选择行为分析方法的研究
国外研究方面，Markowiz（1952）提出均值——方差模型，提供了一种寻求风险与收益的最佳配比的金融资产选择方法。Angerer（2010）通过构建资产定价模型，把住房的双重属性都考虑在内，讨论住房——消费这一资产定价模型对预期股票的回报率产生的影响。史代敏和宋艳（2005）运用四川省2002年城镇居民家庭资产调查数据，采用Tobit模型对居民家庭金融资产选择进行实证研究。卢家昌，顾金宏（2010）[5]构建出家庭金融资产投资决策的结构方程模型，对影响家庭金融资产选择的各个变量之间的逻辑关系和内在机制进行了实证研究。窦婷婷（2013）运用因子分析法结合Logistic回归模型分析了家庭选择证券类、保险类货币类、这三类金融投资品种的影响因素及其作用程度。张兵等（2015）利用Heckman两阶段模型分析了宏观经济情况和地区特征对我国家庭证券类金融资产选择行为的影响。
通过对过去学者在家庭金融资产选择行为研究的分析可知，其不足之处有如下三点：1）在研究视角方面，数据来源多为宏观统计数据，研究主要停留在宏观层面，对于家庭微观层面的研究存在较大的不足；2）在研究方法方面，较多的是采用描述性统计分析，评价结果较为粗糙，对变量间关系刻画不够精确；3）在指标的选取方面，较少有考虑到房产投资对居民风险型金融资产选择行为的影响。
三、数据来源与样本统计性描述
（一）数据来源
本文数据来源于中国人民银行赣州市中心支行组织的“2016年赣州市城镇居民金融资产负债基本情况调查”。合计发放问卷1076份，剔除无效问卷后筛选出有效问卷1043份。
（二）问卷设计
由于城镇居民的金融资产存量和金融投资活动要明显多于农村居民，本次问卷调查重点选择城镇居民。在调查问卷中，主要设计了家庭成员、年龄、受教育程度、职业、收入水平、房产持有数。
（三）描述性统计
在1043张有效问卷中，持有风险性金融资产的家庭有238户，占比为22.82%。家庭常住人口均值在3.93，从人口结构上看，主要集中在3人～4人之间。决策者年龄均值为2.91，主要分布于31～40岁及41～50岁两个年龄层次。决策者文化水平度均值为4.55，从分布结构上看，学历按由高到低排布呈现正态分布态势。家庭月收入水平均值为4.01，介于5001～10000及10001～20000元两选项占比合计达到68.64%。家庭持有住房套数主要以1套为主，占比为77.18%，无住房及持有3、4套住房均属于少数占比。具体统计情况见表2。
四、实证分析
（一）变量的选取及度量
外部金融环境会决定家庭金融资产的选择范围和配置比例，但即使投资决策者面对同样的外部环境，不同的投资决策者依然会根据自身状况做出不同的投资决策，为了进一步探讨影响居民家庭金融资产选择的微观因素，在借鉴Rosen（2004）[2]、Guiso（2004）[4]、Clark（2012）[6]、于蓉（2006）[8]、李涛（2006）[9]、雷晓燕（2010）[11]、段军山（2016）[13]等学者的研究的基础上，结合实际调查数据，选取决策者年龄（age）、决策者文化水平（doe）、决策者职业（pro）、家庭收入状况（fme）、家庭人员数（fp）、持有房产套数（hn）六个因素对赣州市居民家庭金融资产选择影响因素进行分析。相关变量的度量方法见表1。 （二）居民金融资产选择行Probit模型的构建
研究居民金融资产持有问题，即“持有”和“不持有”风险型金融资产的二元决策问题，故可通过构建Probit模型对该问题进行分析。居民金融资产选择行Probit模型具体表达形式如下：
式（5）中，εi为随机扰动项，服从N（0，1）的标准正态分布。因此，居民家庭金融资产选择行为影响因素的Probit模型可建立为：
式（6）中，prob（Y=1/Xi）是居民“持有金融资产”（即Y=1）的概率。x1，x2，x3…xn为解释变量。α0为常数项，β1，β2，β3…βn为对应自变量的Probit回归系数，εi为随机扰动项，服从N（0，1）分布。根据前文的分析，选择了家庭人员数、年龄、文化水平、决策者职业、家庭收入状况、房产持有数6个解释变量研究赣州居民金融资产持有行为并构建出probit回归模型，各变量的具体说明见表1。
（三）Probit回归结果
以2016年4月在赣州市对居民进行网络问卷调查所获得的1043份有效问卷为数据来源，采用Stata11.0软件的probit运算工具对六个变量进行Probit回归分析（回归结果略），从全变量模型的回归结果来看，决策者年龄（age）、决策者职业（Pro）家庭人员数（fp）三项解释变量的P值分别为0.254，0.055，0.175，无法通过变量的显著性检验，为进一步提高模型和变量的显著性水平，故采用逐步回归法对6个解释变量分别进行回归分析，以确定模型最终的解释变量个数，最终Probit模型回归结果见表3所示。
五、结论
（1）在六个设定的主要模型影响因素中，决策者年龄、家庭人口数两个变量在回归模型中不显著，予以剔除，决策者文化水平、决策者职业、家庭收入状况、房产持有数四个变量回归效果较为显著，是居民家庭风险型金融资产持有行为的主要影响因素。
（2）在决策者文化水平方面，变量Z统计值达到-5.11，显著性检验通过且系数为负（注：文化水平越高，评分越低），即户主受教育水平越高，居民持有风险型金融资产需求的可能性就越大。可能的解释是文化水平高的户主其个人素质和能力均较高，具备较强的接受新事物、风险辨识和学习新技术的能力，能帮助他们在控制风险的基础上获取收益，故而有较强的风险型金融资产持有需求。
（3）在决策者职业方面，指标的Z统计值为-2.01，模型的显著性检验通过，其系数为负（注：职业稳定性越高，评分越低）。说明职业越稳定的决策者，其持有风险型金融资产需求的可能性越大。究其原因，职业稳定性越高的职业收入的稳定性越高，对金融资产的抗风险能力更强，因此对风险型金融资产的持有概率更高。
（4）在家庭收入水平方面，指标Z统计值为2.91，模型显著性检验通过，指标系数为正，说明随着家庭收入的增加，居民的风险型金融资产的持有需求呈现上升的趋势。原因很大程度是由于随着收入水平的增加，家庭可支配收入更多，居民对于风险投资的需求逐步上升所导致。
（5）在房产持有量方面，指标的Z统计值为4.02，模型的显著性检验通过，且其系数为正，说明家庭房产持有行为对家庭风险性金融资产投资存在正相关性，即房产投资并没有对家庭的风险性金融资产投资产生“挤出效应”。可能的解释有两点：首先，居民在持有房产后，购房压力降低，家庭可支配收入增加，促进了金融投资行为；其次，持有房产越多，居民家庭财富积累越大，家庭金融资产投资活动的抗风险能力提高，使该类家庭风险资产金融资产投资需求增加。
参考文献
[1]Guiso，L.，P.Sapienza & L.Zingales.the Role of Social Capital in Financial Development[J].American Economic Review，2004（94）：526-556.
[2]Guven C..Reversing the Question：Does Happiness Affect Consumption and Savings Behavior[J].Journal of Economics is Psychology，2012，33 （4）：29-36.
[3]雷晓燕，周月刚.中国家庭的资产组合选择：健康状况与风险偏好[J].金融研究，2010，（1）：31-45.
[4]王刚贞，左腾飞.城镇居民家庭金融资产选择行为的实证分析[J].统计与决策，2015，（12）：151-154.
[5]卢家昌，顾金宏.城镇家庭金融资产选择研究——基于结构方程模型的分析[J].金融理论与实践，2010：77-83.
作者简介：刘德林（1969-），男，汉族，江西赣州人，任职于中国人民银行赣州市中心支行副行长，研究方向：金融学。
【关键词】风险型金融资产 金融资产选择 Probit模型
一、引言
随着金融市场发展，居民投资理财意识不断增强，越来越多的家庭开始通过股票、基金、理财等金融工具实现财富的保值增值。居民金融资产总量增速早已远高于国民生产总值和居民可支配收入的增速，并在居民生活和宏观经济运行
中发挥着重要作用。微观来看，研究居民家庭金融资产选择问题，能够引导居民家庭合理规划金融资产投资，为金融产品创新提供重要依据；宏观来看，通过分析家庭的金融资产选择特点，了解家庭参与金融市场的程度以及相关传导机制，对于优化我国家庭金融资产结构、推动我国金融市场改革、调整经济结构具有重要的指导意义。
与过去研究相比本文具有如下特点：1）从研究层面来看，以家庭微观调查数据为基础，克服了以往研究由于微观数据缺乏而导致研究只停留于宏观层面的不足；2）在指标选取方面，将房产加入组合选择模型，考虑了房产消费对居民家庭金融资产持有行为的影响；3）从评估方法来看，采用定性分析与定量评价相结合的分析方法，对变量的刻画更加精细，评价结果更加准确。
二、文献综述
（一）家庭金融资产选择行为影响因素研究
Heaton（2001）[1]研究发现股市参与度与年龄呈现弱的负相关关系，与收入、教育呈现强的正相关关系。Guiso，Sapienza and Zingales（2004）[1]发现对外界社会、金融机构等信任度高的家庭更情愿投资风险资产。Puri and Robinson（2005）研究发现对未来持有乐观预期的家庭更多地投资于风险较大的股票。Guven（2013）[2]认为房产的投资与消费的双重性质使家庭金融投资呈现随生命周期变化的特点，对房产的过度投资会减少对风险性金融资产的需求。于蓉（2006）考虑到消费者预期、信任度、社会互动、投资者情绪等行为特征对股票市场投资的影响。雷晓燕，周月刚（2010）[3]研究发现，健康状况变差会使其减少风险型金融资产的持有，并将资产向安全性较高的生产性资产和房产转移。王刚贞，左腾飞（2015）[4]认为投资者的风险偏好与投资经验、文化水平、性格特征、财富水平正相关与年龄负相关性。
（二）家庭金融资产选择行为分析方法的研究
国外研究方面，Markowiz（1952）提出均值——方差模型，提供了一种寻求风险与收益的最佳配比的金融资产选择方法。Angerer（2010）通过构建资产定价模型，把住房的双重属性都考虑在内，讨论住房——消费这一资产定价模型对预期股票的回报率产生的影响。史代敏和宋艳（2005）运用四川省2002年城镇居民家庭资产调查数据，采用Tobit模型对居民家庭金融资产选择进行实证研究。卢家昌，顾金宏（2010）[5]构建出家庭金融资产投资决策的结构方程模型，对影响家庭金融资产选择的各个变量之间的逻辑关系和内在机制进行了实证研究。窦婷婷（2013）运用因子分析法结合Logistic回归模型分析了家庭选择证券类、保险类货币类、这三类金融投资品种的影响因素及其作用程度。张兵等（2015）利用Heckman两阶段模型分析了宏观经济情况和地区特征对我国家庭证券类金融资产选择行为的影响。
通过对过去学者在家庭金融资产选择行为研究的分析可知，其不足之处有如下三点：1）在研究视角方面，数据来源多为宏观统计数据，研究主要停留在宏观层面，对于家庭微观层面的研究存在较大的不足；2）在研究方法方面，较多的是采用描述性统计分析，评价结果较为粗糙，对变量间关系刻画不够精确；3）在指标的选取方面，较少有考虑到房产投资对居民风险型金融资产选择行为的影响。
三、数据来源与样本统计性描述
（一）数据来源
本文数据来源于中国人民银行赣州市中心支行组织的“2016年赣州市城镇居民金融资产负债基本情况调查”。合计发放问卷1076份，剔除无效问卷后筛选出有效问卷1043份。
（二）问卷设计
由于城镇居民的金融资产存量和金融投资活动要明显多于农村居民，本次问卷调查重点选择城镇居民。在调查问卷中，主要设计了家庭成员、年龄、受教育程度、职业、收入水平、房产持有数。
（三）描述性统计
在1043张有效问卷中，持有风险性金融资产的家庭有238户，占比为22.82%。家庭常住人口均值在3.93，从人口结构上看，主要集中在3人～4人之间。决策者年龄均值为2.91，主要分布于31～40岁及41～50岁两个年龄层次。决策者文化水平度均值为4.55，从分布结构上看，学历按由高到低排布呈现正态分布态势。家庭月收入水平均值为4.01，介于5001～10000及10001～20000元两选项占比合计达到68.64%。家庭持有住房套数主要以1套为主，占比为77.18%，无住房及持有3、4套住房均属于少数占比。具体统计情况见表2。
四、实证分析
（一）变量的选取及度量
外部金融环境会决定家庭金融资产的选择范围和配置比例，但即使投资决策者面对同样的外部环境，不同的投资决策者依然会根据自身状况做出不同的投资决策，为了进一步探讨影响居民家庭金融资产选择的微观因素，在借鉴Rosen（2004）[2]、Guiso（2004）[4]、Clark（2012）[6]、于蓉（2006）[8]、李涛（2006）[9]、雷晓燕（2010）[11]、段军山（2016）[13]等学者的研究的基础上，结合实际调查数据，选取决策者年龄（age）、决策者文化水平（doe）、决策者职业（pro）、家庭收入状况（fme）、家庭人员数（fp）、持有房产套数（hn）六个因素对赣州市居民家庭金融资产选择影响因素进行分析。相关变量的度量方法见表1。 （二）居民金融资产选择行Probit模型的构建
研究居民金融资产持有问题，即“持有”和“不持有”风险型金融资产的二元决策问题，故可通过构建Probit模型对该问题进行分析。居民金融资产选择行Probit模型具体表达形式如下：
式（5）中，εi为随机扰动项，服从N（0，1）的标准正态分布。因此，居民家庭金融资产选择行为影响因素的Probit模型可建立为：
式（6）中，prob（Y=1/Xi）是居民“持有金融资产”（即Y=1）的概率。x1，x2，x3…xn为解释变量。α0为常数项，β1，β2，β3…βn为对应自变量的Probit回归系数，εi为随机扰动项，服从N（0，1）分布。根据前文的分析，选择了家庭人员数、年龄、文化水平、决策者职业、家庭收入状况、房产持有数6个解释变量研究赣州居民金融资产持有行为并构建出probit回归模型，各变量的具体说明见表1。
（三）Probit回归结果
以2016年4月在赣州市对居民进行网络问卷调查所获得的1043份有效问卷为数据来源，采用Stata11.0软件的probit运算工具对六个变量进行Probit回归分析（回归结果略），从全变量模型的回归结果来看，决策者年龄（age）、决策者职业（Pro）家庭人员数（fp）三项解释变量的P值分别为0.254，0.055，0.175，无法通过变量的显著性检验，为进一步提高模型和变量的显著性水平，故采用逐步回归法对6个解释变量分别进行回归分析，以确定模型最终的解释变量个数，最终Probit模型回归结果见表3所示。
五、结论
（1）在六个设定的主要模型影响因素中，决策者年龄、家庭人口数两个变量在回归模型中不显著，予以剔除，决策者文化水平、决策者职业、家庭收入状况、房产持有数四个变量回归效果较为显著，是居民家庭风险型金融资产持有行为的主要影响因素。
（2）在决策者文化水平方面，变量Z统计值达到-5.11，显著性检验通过且系数为负（注：文化水平越高，评分越低），即户主受教育水平越高，居民持有风险型金融资产需求的可能性就越大。可能的解释是文化水平高的户主其个人素质和能力均较高，具备较强的接受新事物、风险辨识和学习新技术的能力，能帮助他们在控制风险的基础上获取收益，故而有较强的风险型金融资产持有需求。
（3）在决策者职业方面，指标的Z统计值为-2.01，模型的显著性检验通过，其系数为负（注：职业稳定性越高，评分越低）。说明职业越稳定的决策者，其持有风险型金融资产需求的可能性越大。究其原因，职业稳定性越高的职业收入的稳定性越高，对金融资产的抗风险能力更强，因此对风险型金融资产的持有概率更高。
（4）在家庭收入水平方面，指标Z统计值为2.91，模型显著性检验通过，指标系数为正，说明随着家庭收入的增加，居民的风险型金融资产的持有需求呈现上升的趋势。原因很大程度是由于随着收入水平的增加，家庭可支配收入更多，居民对于风险投资的需求逐步上升所导致。
（5）在房产持有量方面，指标的Z统计值为4.02，模型的显著性检验通过，且其系数为正，说明家庭房产持有行为对家庭风险性金融资产投资存在正相关性，即房产投资并没有对家庭的风险性金融资产投资产生“挤出效应”。可能的解释有两点：首先，居民在持有房产后，购房压力降低，家庭可支配收入增加，促进了金融投资行为；其次，持有房产越多，居民家庭财富积累越大，家庭金融资产投资活动的抗风险能力提高，使该类家庭风险资产金融资产投资需求增加。
参考文献
[1]Guiso，L.，P.Sapienza & L.Zingales.the Role of Social Capital in Financial Development[J].American Economic Review，2004（94）：526-556.
[2]Guven C..Reversing the Question：Does Happiness Affect Consumption and Savings Behavior[J].Journal of Economics is Psychology，2012，33 （4）：29-36.
[3]雷晓燕，周月刚.中国家庭的资产组合选择：健康状况与风险偏好[J].金融研究，2010，（1）：31-45.
[4]王刚贞，左腾飞.城镇居民家庭金融资产选择行为的实证分析[J].统计与决策，2015，（12）：151-154.
[5]卢家昌，顾金宏.城镇家庭金融资产选择研究——基于结构方程模型的分析[J].金融理论与实践，2010：77-83.
作者简介：刘德林（1969-），男，汉族，江西赣州人，任职于中国人民银行赣州市中心支行副行长，研究方向：金融学。