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居民收入对家庭金融资产配置的影响

 论文栏目:金融论文     更新时间:2019/8/19 9:32:39   

摘要:近年来中国家庭金融市场渐趋成形,探究家庭金融资产选择和配置的影响因素,有利于提高家庭金融市场的参与率和改善家庭金融资产配置结构。本文从收入结构角度,依据中国家庭追踪调查CFPS(2016)数据,运用二元选择模型研究收入结构对家庭金融资产选择及配置的影响。实证分析结果表明,在金融资产选择方面,工资性收入和财产性收入对家庭配置风险金融资产有正向影响,转移性收入对其影响非常小。在金融资产配置比例方面,财产性收入对风险金融资产配置比例的影响最大,工资性收入对无风险金融资产配置比例的影响最大,经营性收入对这两种金融资产配置比例均无显著影响。另外,控制变量对家庭金融资产选择和配置影响有差异性作用。提高家庭金融市场的参与率和风险金融资产的持有率,不仅要考虑增加居民的收入水平,还要注重调整居民家庭的收入结构,提高居民家庭的金融投资回报率。

关键词相信杂志:收入结构;金融资产;配置;Probit模型

一、文献综述

先前已有学者研究了收入与资产配置影响关系Benjamin(2008)选取家庭数据,发现收入增加对金融资产配置有正向影响。MunkC(2010)建立随机利率动态模型,证明劳动收入对股票、债券等金融资产配置有显著影响。李建军等(2001)研究发现当无风险金融资产(现金存款等)的占比减小,风险金融资产(股票、证券等)的占比会上升。朱涛(2012)利用Tobit模型对中国家庭收入项目调查数据进行分析,结果显示收入对家庭金融资产的选择有正向影响。吴卫星等(2015)指出,家庭收入差距扩大,会影响居民收益性偏好选择,进而造成不同收入水平家庭的资产配置差异。上述的研究都基础收入总量的变动,没有探究收入结构对家庭金融资产配置的影响。不同家庭的收入结构各不相同、会导致其风险偏好和承受能力不同,其金融资产配置结构必然也会有差异。因此,探究收入结构对家庭金融资产配置的影响十分必要,更多元的分析收入对家庭金融配置的影响。

二、中国居民收入结构对家庭金融资产配置影响的实证分析

(一)模型设定

金融资产按风险水平可以分为两类,如股票、基金、国债等属于风险金融资产,而现金、活期及定期存款等属于无风险金融资产。收入结构对家庭金融资产配置的影响有两个方面:一是收入结构是否会影响投资者参与金融市场,二是收入结构是否会影响投资者持有的金融资产中风险资产及无风险资产在其总资产中的比重。本文研究分为两步,第一步研究家庭是否持有金融资产,第二步研究是在持有金融资产的基础上研究金融资产的配置比例问题。由于本文使用数据中,被调查者无风险金融资产(现金和储蓄)的持有比例达到了100%,因此仅可以研究家庭是否持有风险金融资产,而无法研究是否持有无风险金融资产。在此基础上,第二步研究风险金融资产和无风险金融资产的配置比例。为此,需要设计三个模型:模型1:基于二元Probit模型研究收入结构对家庭风险金融资产选择的影响。是否持有风险金融资产,1表示是,0表示否。模型2:基于二元Tobit模型研究收入结构对家庭风险金融资产配置比例的影响。风险资产的配置比例用家庭风险金融资产与家庭总资产的比值表示,记作ratio_risk。模型3:基于最小二乘OLS模型研究收入结构对家庭无风险金融资产配置比例的影响。无风险资产的配置比例用家庭无风险金融资产与家庭总资产的比值表示,记作ratio_urisk。

相信杂志 (二)数据来源及定义

相信杂志 (1)数据来源本文实证分析数据来自中国家庭追踪调查(ChinaFamilyPanelStudies,CFPS),CFPS是一项大规模的社会跟踪调查项目,覆盖25个省/市/自治区,本文使用的是2016年数据。(2)核心解释变量收入包括四部分:工资性收入、经营性收入、财产性收入、转移性收入。针对CFPS数据,本文数据为过去一年内家庭得到的相应每类收入的总额。工资性收入表示为wage,经营性收入表示为operate,财产性收入表示为property,转移性收入表示为transfer。(3)控制变量针对家庭金融资产配置的影响因素,本文选取了以下几个控制变量:①性别(gender),1表示男性,0表示女性。②年龄(age),本文设定选取年龄范围为18~85岁。③教育水平(edu),受教育程度用数字1-8表示,分别对应:文盲/半文盲,小学,初中,高中,大专,大学本科,硕士,博士。④健康状况(healthy),健康状况用1-7表示,数值越大表示健康状况越好。⑤地域(urban),1表示城镇,0表示农村。⑥贷款(loan),loan1表示银行贷款,loan2表示民间贷款。⑦家庭规模(familysize),数据中家庭人口数范围为1~13。

相信杂志 (三)模型实证分析结论

相信杂志 Probit模型、Tobit模型、最小二乘OLS模型的输出结果如下表。Probit模型分析结论表明:(1)工资性收入每增长1%,风险金融资产的选择概率增加0.0049%。收入结构中,工资收入边际效应的系数最大,可看出工资性收入增加对家庭风险金融资产选择的影响最大。(2)经营性收入每增长1%,风险金融资产的选择概率增加0.0017%。经营性收入对风险金融资产选择的影响小于工资性收入。(3)财产性收入每增长1%,风险金融资产的选择概率增加0.0044%。财产性收入的边际效应系数值较大,原因可能是财产性收入种类较多,且数额一般较大。(4)转移性收入每增长1%,风险金融资产的选择概率增加0.0002%。转移性收入的影响在收入结构中最小。(5)地域对风险金融资产选择边际系数为0.0776,城市居民投资并持有风险金融资产的概率显著高于农村地区。教育程度和健康状况在1%的显著性水平上对风险金融资产的选择有正向促进作用。家庭规模、银行贷款、民间贷款都对家庭风险金融市场的参与有抑制作用。Tobit模型、最小二乘OLS模型分析结论表明:(1)工资性收入每增长1%,风险金融资产的配置比率上升0.0064%,无风险金融资产的配置比率上升0.0191%。工资性收入上升对无风险金融资产配置比例上升的影响更大。(2)经营性收入对金融资产的配置比例没有显著的影响。当经营性收入增加时,并不会显著的增加两种金融资产的配置比例。(3)财产性收入每增长1%,风险金融资产的配置比率上述0.0119%,无风险金融资产的配置比率上升0.0126%,在1%的水平上显著。收入结构中,财产性收入对对风险金融资产配置比例的影响最大(4)转移性收入每增长1%,风险金融资产的配置比率上述0.0001%,无风险金融资产的配置比率上升0.0004%。当转移性收入增加时,会略微增加家庭无风险金融资产的配置比例。(5)地域与风险金融资产配置比例的回归系数为0.04913。看出农村与城市家庭无风险金融资产的配置比例差异不大,而风险金融资产的配置比例上有显著差异,城市的风险金融资产配置比例显著高于农村。(6)性别对风险资产配置比例影响显著,对无风险金融资产的配置比例无显著影响。男性的风险偏好更高,更偏向于配置风险金融产品。

三、结论与政策建议

(一)结论

本文通过实证分析发现收入结构对家庭金融资产选择和配置具有显著作用,不同类型的收入对其影响的大小和显著性有所区别。关于风险金融资产的选择,工资性收入对其影响最大,财产性收入的影响作用其次,而转移性收入和经营性收入的影响都相对较小,其中转移性收入影响的显著性最低。地域因素对风险金融资产选择的影响非常大,城市居民投资并持有风险金融资产的概率显著高于农村地区居民。年龄因素对家庭风险金融资产的选择有一定影响,而性别对家庭风险金融资产的投资没有显著影响。教育程度越高,金融市场的参与程度也就越高。健康状况对风险金融资产的选择有正向促进作用。家庭规模和银行贷款都对家庭风险金融市场的参与有抑制作用。关于金融资产配置,财产性收入对与家庭风险金融资产的配置比例影响最大,而工资性收入对于无风险资产配置比例影响最大。经营性收入对于这两种金融资产配置比例没有显著影响。地域对居民风险金融资产配置比例有显著的影响,对无风险金融资产配置比例无显著影响。性别对风险资产的配置比例影响显著,男性的风险偏好更高,更偏向于配置风险金融产品,而对于金融无风险的配置比例,男女没有显著差异。年龄和教育程度都对家庭金融资产的配置比例上升有显著正向影响,家庭规模对金融资产配置有反向作用,银行贷款和民间贷款对家庭金融资产配置有阻碍作用。

(二)政策建议

通过实证分析发现,想要提高家庭金融市场参与率、增加家庭风险金融资产配置比例,应从以下方面考虑:(1)家庭及个人应该适度利用收入参与金融市场,增强自身风险意识,提升金融素养,合理投资,提高金融资本投资回报。(2)政府应采取措施提高居民收入水平,并致力于居民收入结构的优化,增加不同类型收入财富效应,提高家庭金融资产配置可能性。(3)政府应致力于缩小城乡收入差距。城市居民的风险金融资产配置比例显著高于农村,城乡的家庭风险金融市场的参与和风险金融资产持有率有很大差距,城乡家庭金融差距有待进一步缩进。

作者:李莹莹 单位:天津财经大学

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