■劉德林

居民家庭風(fēng)險(xiǎn)型金融資產(chǎn)選擇行為研究
——基于贛州市1043戶居民的微觀調(diào)查數(shù)據(jù)

■劉德林

以贛州市居民的相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為樣本，通過對(duì)贛州市居民家庭金融資產(chǎn)持有狀況的調(diào)研和分析，論述了影響居民家庭風(fēng)險(xiǎn)型金融資產(chǎn)選擇行為的主要因素及其作用機(jī)理，建立了基于Probit的居民家庭風(fēng)險(xiǎn)型金融資產(chǎn)選擇行為回歸模型并進(jìn)行了實(shí)證研究。研究結(jié)果顯示，家庭決策者文化水平、決策者職業(yè)、家庭收入和家庭房產(chǎn)持有狀況四個(gè)因素是居民家庭風(fēng)險(xiǎn)型金融資產(chǎn)持有行為的重要影響因素；決策者年齡和家庭人口數(shù)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)型金融資產(chǎn)持有行為影響不夠顯著。房產(chǎn)投資對(duì)居民家庭風(fēng)險(xiǎn)型金融資產(chǎn)持有行為存在正向作用，對(duì)居民家庭風(fēng)險(xiǎn)型金融資產(chǎn)投資不存在“擠出效應(yīng)”。

風(fēng)險(xiǎn)型金融資產(chǎn)；金融資產(chǎn)選擇；Probit模型

劉德林（1969-），中國(guó)人民銀行贛州市中心支行副行長(zhǎng)，研究方向?yàn)榻?jīng)濟(jì)金融。（江西贛州341000）

一、引言

改革開放以來，居民家庭收入和財(cái)富顯著增加，家庭對(duì)金融資產(chǎn)的需求逐漸旺盛。隨著金融市場(chǎng)發(fā)展，居民投資理財(cái)意識(shí)不斷增強(qiáng)，越來越多的家庭開始通過股票、基金、理財(cái)?shù)冉鹑诠ぞ邔?shí)現(xiàn)財(cái)富的保值增值。居民金融資產(chǎn)總量增速早已遠(yuǎn)高于國(guó)民生產(chǎn)總值和居民可支配收入的增速，并在居民生活和宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中發(fā)揮著重要作用。微觀來看，研究居民家庭金融資產(chǎn)選擇問題，能夠引導(dǎo)居民家庭合理規(guī)劃金融資產(chǎn)投資，為金融機(jī)構(gòu)開發(fā)有針對(duì)性金融產(chǎn)品提供重要依據(jù)；宏觀來看，研究家庭金融資產(chǎn)選擇問題可以從微觀角度去深入理解宏觀經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定的問題。通過分析家庭的金融資產(chǎn)選擇特點(diǎn)，了解家庭參與金融市場(chǎng)的程度以及相關(guān)傳導(dǎo)機(jī)制帶來的對(duì)國(guó)家宏觀政策變量的影響，有助于進(jìn)行全面的宏觀經(jīng)濟(jì)分析，對(duì)于優(yōu)化我國(guó)家庭金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)、推動(dòng)我國(guó)金融市場(chǎng)改革、制定宏觀經(jīng)濟(jì)政策以及為政府制定合理的金融制度，調(diào)整經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)具有重要的指導(dǎo)意義。

與過去研究相比，本文具有如下特點(diǎn)：（1）從研究層面來看，以家庭微觀調(diào)查數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，從家庭微觀層面對(duì)居民家庭金融資產(chǎn)選擇進(jìn)行實(shí)證研究，克服了以往研究由于微觀數(shù)據(jù)缺乏而導(dǎo)致研究只停留于宏觀層面的不足；（2）在指標(biāo)選取方面，將房產(chǎn)加入組合選擇模型增強(qiáng)了模型的解釋能力，較好地考慮了房產(chǎn)消費(fèi)對(duì)居民家庭金融資產(chǎn)持有行為的影響；（3）從評(píng)估方法來看，采用定性分析與定量評(píng)價(jià)相結(jié)合的方法，對(duì)居民家庭風(fēng)險(xiǎn)型家庭金融資產(chǎn)選擇的主要影響因素進(jìn)行分析，對(duì)變量的刻畫更加精細(xì)，評(píng)價(jià)結(jié)果更加準(zhǔn)確。

二、文獻(xiàn)綜述

（一）家庭金融資產(chǎn)選擇行為影響因素研究

國(guó)外研究方面，Heaton（2001）研究發(fā)現(xiàn)股市參與度與年齡呈現(xiàn)弱的負(fù)相關(guān)關(guān)系，與收入、教育呈現(xiàn)強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)系。Rosen，Wurs（2004）發(fā)現(xiàn)家庭健康對(duì)金融資產(chǎn)和總資產(chǎn)的持有呈負(fù)相關(guān)，健康狀況較差的家庭具有低風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)偏好。Hong，Kubjk and Stein（2004）考慮了社會(huì)互動(dòng)的影響，認(rèn)為家庭在作出資產(chǎn)選擇時(shí)會(huì)受周邊其他群體的影響。Guiso，Sapienza and Zingales（2004）用信任度來解釋家庭的股票投資行為，發(fā)現(xiàn)對(duì)外界社會(huì)、金融機(jī)構(gòu)等信任度高的家庭更情愿投資風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)。Puriand Robinson（2005）研究發(fā)現(xiàn)對(duì)未來持有樂觀預(yù)期的家庭更多地投資于風(fēng)險(xiǎn)較大的股票。Clark（2012）認(rèn)為家庭收入水平對(duì)家庭金融資產(chǎn)持有行為具有促進(jìn)作用，家庭可以通過增加勞動(dòng)供給來應(yīng)對(duì)較低的投資回報(bào)，采取增加工作時(shí)間或是推遲退休時(shí)間的方式來調(diào)整人力資本，一定程度上能提升家庭承擔(dān)金融投資風(fēng)險(xiǎn)的意愿。Guven（2013）認(rèn)為房產(chǎn)的投資與消費(fèi)的雙重性質(zhì)使家庭金融投資呈現(xiàn)隨生命周期變化的特點(diǎn)，對(duì)房產(chǎn)的過度投資會(huì)減少對(duì)風(fēng)險(xiǎn)性金融資產(chǎn)的需求。

國(guó)內(nèi)研究方面，于蓉（2006）考慮到消費(fèi)者預(yù)期、信任度、社會(huì)互動(dòng)、投資者情緒等行為特征對(duì)股票市場(chǎng)投資的影響。李濤（2006）采用2004年廣東省居民調(diào)查數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)社會(huì)互動(dòng)和信任會(huì)推動(dòng)中國(guó)居民參與股票投資。馮濤，劉湘勤（2006）將失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)與收入風(fēng)險(xiǎn)引入標(biāo)準(zhǔn)的預(yù)防性消費(fèi)—資產(chǎn)組合模型，探討了制度變遷帶來的不確定性對(duì)居民金融資產(chǎn)選擇行為的影響。雷曉燕，周月剛（2010）通過對(duì)CHARLS數(shù)據(jù)的研究發(fā)現(xiàn)，健康狀況對(duì)于城市居民金融資產(chǎn)選擇起著非常重要的作用，健康狀況變差會(huì)使其減少金融資產(chǎn)，尤其是風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的持有，同時(shí)將資產(chǎn)向安全性較高的生產(chǎn)性資產(chǎn)和房產(chǎn)轉(zhuǎn)移。王剛貞，左騰飛（2015）對(duì)家庭資產(chǎn)選擇行為的影響因素進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)投資經(jīng)驗(yàn)、性格特征、財(cái)富水平對(duì)居民投資者的風(fēng)險(xiǎn)偏好具有較強(qiáng)的正相關(guān)；文化水平的提高對(duì)居民風(fēng)險(xiǎn)型金融資產(chǎn)偏好有一定促進(jìn)作用；年齡對(duì)居民投資者的風(fēng)險(xiǎn)偏好存在負(fù)相關(guān)性。段軍山（2016）運(yùn)用中國(guó)家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù)（CHFS）研究發(fā)現(xiàn)，家庭信貸約束會(huì)增加家庭風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度。受信貸約束的家庭，其房產(chǎn)和股票持有概率會(huì)顯著下降。家庭風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度對(duì)股票資產(chǎn)的持有概率和持有量有負(fù)向影響，對(duì)商業(yè)保險(xiǎn)資產(chǎn)的持有存在顯著正向影響，對(duì)家庭房產(chǎn)選擇的影響不顯著。

（二）家庭金融資產(chǎn)選擇行為分析方法的研究

國(guó)外研究方面，Markowiz（1952）的均值—方差模型，提供了一種金融資產(chǎn)選擇方法，即在進(jìn)行投資決策時(shí)總是追求風(fēng)險(xiǎn)與收益的最佳配比。Hochguenel，Alessie，Soest運(yùn)用Probit模型和選擇模型對(duì)荷蘭家庭1993年至1998年的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，戶主年齡和家庭財(cái)富與風(fēng)險(xiǎn)型金融資產(chǎn)持有量之間有很強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)系。Cauley（2003）假設(shè)在連續(xù)時(shí)間模型下，研究發(fā)現(xiàn)購(gòu)買房產(chǎn)之后，將會(huì)在很大程度上影響家庭金融資產(chǎn)的持有總量，且在住房資產(chǎn)占家庭財(cái)富比重高的家庭當(dāng)中，其股票的持有量會(huì)明顯下降。Angerer（2010）通過構(gòu)建資產(chǎn)定價(jià)模型，把住房的雙重屬性都考慮在內(nèi)，從而討論住房—消費(fèi)這一資產(chǎn)定價(jià)模型對(duì)預(yù)期股票的回報(bào)率產(chǎn)生的影響，模型同樣符合不同時(shí)間偏好的不同。

國(guó)內(nèi)研究房面，史代敏和宋艷（2005）以四川省2002年城鎮(zhèn)居民家庭資產(chǎn)抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)為研究樣本，采用Tobit模型對(duì)居民家庭金融資產(chǎn)選擇進(jìn)行實(shí)證研究。陳國(guó)進(jìn)（2009）用最新的美國(guó)家庭金融的數(shù)據(jù)庫（SCF2007），建立家庭風(fēng)險(xiǎn)性金融資產(chǎn)的Probit和Tobit模型，分析影響家庭風(fēng)險(xiǎn)性金融資產(chǎn)投資的主要因素。鄒紅、喻開志（2009）通過問卷調(diào)查法，對(duì)居民家庭金融資產(chǎn)選擇進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)家庭金融投資行為受到家庭成員職業(yè)、家庭收入水平、家庭決策者的金融意識(shí)和風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度的影響。盧家昌，顧金宏（2010）對(duì)家庭參與金融市場(chǎng)的動(dòng)機(jī)及影響因素展開研究，選取影響家庭金融資產(chǎn)的相應(yīng)度量指標(biāo)，構(gòu)建出家庭金融資產(chǎn)投資決策的結(jié)構(gòu)方程模型，對(duì)影響家庭金融資產(chǎn)選擇的各個(gè)變量之間的邏輯關(guān)系和內(nèi)在機(jī)制進(jìn)行了實(shí)證研究。竇婷婷（2013）選取多個(gè)變量對(duì)居民金融資產(chǎn)選擇進(jìn)行分析，運(yùn)用因子分析法對(duì)所有變量提取公因子，并將因子得分代入Logistic回歸模型中，分析家庭選擇證券類、保險(xiǎn)類、貨幣類這三類金融投資品種的影響因素及其作用程度。胡振，王春燕（2015）采用分位數(shù)同歸模型考察在不同金融資產(chǎn)水平上，各影響因素對(duì)被解釋變量影響的差異，將離散選擇Probit模型和Tobit模型結(jié)合起來考察家庭金融資產(chǎn)選擇行為。張兵等（2015）利用Heckman兩階段模型分析宏觀經(jīng)濟(jì)情況、地區(qū)特征對(duì)我國(guó)家庭證券類金融資產(chǎn)選擇行為的影響。研究結(jié)果表明，家庭收入、家庭決策者的個(gè)人特征、財(cái)富情況對(duì)家庭證券類金融資產(chǎn)的選擇存在較大的影響。

通過對(duì)過去學(xué)者在家庭金融資產(chǎn)選擇行為研究的分析可知，其不足之處有如下三點(diǎn)：（1）在研究視角方面，由于受到家庭經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)資料的限制，我國(guó)在該領(lǐng)域研究主要停留在宏觀層面，較多的是研究不同國(guó)家或不同省份之間的金融資產(chǎn)選擇行為的差異性和金融資產(chǎn)持有行為的主要影響因素，數(shù)據(jù)來源較多是選取宏觀統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，而宏觀數(shù)據(jù)難以控制眾多不可觀測(cè)因素對(duì)家庭資產(chǎn)配置行為的影響，很難對(duì)理論進(jìn)行有效的檢驗(yàn)。以微觀數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的實(shí)證研究成果不多，對(duì)于家庭微觀層面的研究存在較大的不足；（2）在研究方法方面，較多的是以描述性統(tǒng)計(jì)分析、簡(jiǎn)單的相關(guān)分析、同歸分析為主，評(píng)價(jià)結(jié)果較為粗糙，對(duì)變量間關(guān)系刻畫不夠精確。缺少以定性和定量評(píng)價(jià)相結(jié)合的準(zhǔn)確性分析；（3）在指標(biāo)的選取方面，較少考慮到房產(chǎn)投資對(duì)居民風(fēng)險(xiǎn)型金融資產(chǎn)選擇行為的影響。

三、數(shù)據(jù)來源與樣本統(tǒng)計(jì)性描述

（一）數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)來源于中國(guó)人民銀行贛州市中心支行組織的“城鎮(zhèn)居民金融資產(chǎn)負(fù)債基本情況調(diào)查”。調(diào)查時(shí)間為2016年4～5月，調(diào)查對(duì)象為贛州市部分居民。本次調(diào)查通過分層抽樣方式，并創(chuàng)新性運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)形式進(jìn)行問卷發(fā)放和填報(bào)，共計(jì)發(fā)放問卷1076戶，實(shí)收回1069份，由于存在誤差，剔除無效問卷后篩選出1043份有效問卷。其中，考察的居民金融資產(chǎn)包括：銀行存款、外匯存款、理財(cái)產(chǎn)品、人壽保險(xiǎn)、非壽險(xiǎn)、個(gè)人年金保險(xiǎn)、公積金存款、借出款和其他產(chǎn)品、股票、基金、期貨和債券。

（二）問卷設(shè)計(jì)

由于城鎮(zhèn)居民的金融資產(chǎn)存量和金融投資活動(dòng)要明顯多于農(nóng)村居民，本次問卷調(diào)查重點(diǎn)選擇城鎮(zhèn)居民。在調(diào)查問卷中，主要設(shè)計(jì)了家庭成員、年齡、受教育程度、職業(yè)、月收入、房產(chǎn)持有數(shù)、持有房產(chǎn)總價(jià)值、風(fēng)險(xiǎn)性金融資產(chǎn)占比及總資產(chǎn)價(jià)值等變量。

其中，家庭成員按家庭常住成員進(jìn)行選填，1人得1分；2人得2分；3人得3分；4人得4分；5人得5分；6人得6分；7人得7分；8人及以上得8分。

家庭決策者年齡劃分為7個(gè)層次，30歲以下得1分；31～40歲得2分；41～50歲得3分；51～60歲得4分；61～70歲得8分；70歲以上得9分。

決策者文化水平按家庭決策者最高學(xué)歷進(jìn)行選填，博士得1分；碩士得2分；本科得3分；?？频?分；中專得5分；高中得6分；初中得7分；小學(xué)得8分；其他得9分。

家庭月收入水平按照家庭整體月收入金額進(jìn)行選填，1000元及以下得1分；1001～2000元得2分；2001～5000元得3分；5001～10000元得4分；10001～20000得5分；50001元以上得6分。

房產(chǎn)持有數(shù)按照家庭持有房產(chǎn)套數(shù)進(jìn)行選填（由于房產(chǎn)價(jià)值的估值困難，故選取房產(chǎn)持有量），1套得1分；2套得2分；3套得3分；4套得4分。

持有房產(chǎn)總價(jià)值按照家庭持有房產(chǎn)的實(shí)際價(jià)值合計(jì)金額填列。

風(fēng)險(xiǎn)型金融資產(chǎn)占比為持有金融資產(chǎn)家庭中風(fēng)險(xiǎn)型金融資產(chǎn)占金融資產(chǎn)百分比，其中風(fēng)險(xiǎn)型金融資產(chǎn)主要包括股票、基金、期貨和債券。具體變量解釋見表1。

表1　解釋變量說明表

（三）描述性統(tǒng)計(jì)

在1043張有效問卷中，持有風(fēng)險(xiǎn)性金融資產(chǎn)的家庭占比為22.82%，即在2016年3月有238戶家庭持有風(fēng)險(xiǎn)性金融資產(chǎn)。

家庭常住人口均值在3.93，從人口結(jié)構(gòu)上看，主要集中在3人～4人之間。決策者年齡均值為2.91，介于31～40歲及41～50歲兩個(gè)年齡層次。決策者文化水平度均值為4.55，從分布結(jié)構(gòu)上看，學(xué)歷按由高到低排布呈現(xiàn)正態(tài)分布態(tài)勢(shì)。家庭月收入水平均值為4.01，介于5001～10000元及10001～20000元之間，這兩個(gè)選項(xiàng)占比合計(jì)達(dá)到68.64%。

家庭持有住房套數(shù)主要以1套為主，占比為77.18%，無住房及持有3、4套住房均屬于少數(shù)占比。按家庭持有房產(chǎn)總價(jià)值及持有套數(shù)計(jì)算得出房產(chǎn)價(jià)值均值在79.86萬元。

受調(diào)查的1043戶家庭持有風(fēng)險(xiǎn)性金融資產(chǎn)總價(jià)值占其金融資產(chǎn)總價(jià)值的比重為6.38%，按照238戶持有風(fēng)險(xiǎn)性金融資產(chǎn)家庭計(jì)算，戶均持有風(fēng)險(xiǎn)性金融資產(chǎn)金額為2.85萬元。具體統(tǒng)計(jì)情況見表2。

表2　變量描述性統(tǒng)計(jì)

四、實(shí)證分析

通過對(duì)樣本數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)分析可知，居民家庭風(fēng)險(xiǎn)型金融資產(chǎn)的持有行為受到家庭決策者文化水平、家庭月收入水平等因素的共同影響，為進(jìn)一步度量各影響因素對(duì)居民家庭風(fēng)險(xiǎn)型金融資產(chǎn)持有行為的具體影響程度，確定影響因素的主次，故建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型對(duì)樣本進(jìn)行實(shí)證分析。

（一）變量的選取及度量

居民家庭金融資產(chǎn)選擇行為受到多方面因素的共同影響，宏觀經(jīng)濟(jì)、金融制度、投資渠道、技術(shù)進(jìn)步等外部金融環(huán)境決定了家庭金融資產(chǎn)的選擇范圍和配置比例，但即使投資決策者面對(duì)同樣的外部環(huán)境，不同的投資決策者依然會(huì)根據(jù)自身狀況做出不同的投資決策，為了進(jìn)一步探討影響居民家庭金融資產(chǎn)選擇的微觀因素，在借鑒Rosen（2004）、Guiso（2004）、Clark（2012）、于蓉（2006）、李濤（2006）、雷曉燕（2010）、段軍山（2016）等學(xué)者研究的基礎(chǔ)上，結(jié)合實(shí)際調(diào)查數(shù)據(jù)，選取決策者年齡、決策者文化水平、決策者職業(yè)、家庭收入狀況、家庭人員數(shù)、房產(chǎn)持有數(shù)六個(gè)因素對(duì)贛州市居民家庭金融資產(chǎn)的微觀影響因素進(jìn)行深入分析。相關(guān)變量的度量方法見表1。

（二）研究假設(shè)

基于對(duì)以往文獻(xiàn)的研究，現(xiàn)對(duì)影響居民風(fēng)險(xiǎn)型金融資產(chǎn)選擇影響因素提出以下假設(shè)：

H1：居民對(duì)風(fēng)險(xiǎn)型金融資產(chǎn)的需求會(huì)隨著家庭決策者年齡的上升而逐漸下降；

H2：居民對(duì)風(fēng)險(xiǎn)型金融資產(chǎn)的需求會(huì)隨著家庭決策者文化水平的提高而有所增加；

H3：居民對(duì)風(fēng)險(xiǎn)型金融資產(chǎn)的需求會(huì)隨著家庭決策者職業(yè)的穩(wěn)定性上升而增加；

H4：居民對(duì)風(fēng)險(xiǎn)型金融資產(chǎn)的需求會(huì)隨著家庭收入的增加而增加；

H5：由于家庭人口負(fù)擔(dān)的影響，居民對(duì)風(fēng)險(xiǎn)型金融資產(chǎn)的需求會(huì)隨著家庭人口數(shù)的增加而下降；

H6：由于房產(chǎn)投資會(huì)占據(jù)家庭大量資產(chǎn)，居民對(duì)風(fēng)險(xiǎn)型金融資產(chǎn)的需求會(huì)隨著房產(chǎn)持有量的增加而較少。

（三）計(jì)量模型的構(gòu)建

1.Probit模型簡(jiǎn)介

Probit模型是假設(shè)事件發(fā)生概率服從累積正態(tài)分布的二分類因變量模型，也稱為Normit模型。即假設(shè)每個(gè)樣本都面臨二元決策問題，且其選擇依賴于可分辨的特征，旨在尋找描述個(gè)體的一組特征與該個(gè)體所做某一特定選擇的概率之間的關(guān)系。設(shè)每一個(gè)樣本都存在一組變量向量X，這些變量的線性組合可以使每一個(gè)樣本得到一個(gè)分?jǐn)?shù)

假設(shè)εi～N（0，1），故服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。代表某種內(nèi)在變量或是隱藏變量，即當(dāng)時(shí)，可觀測(cè)變量Y=1，當(dāng)時(shí)則Y=0，其數(shù)學(xué)表示如下：

式中F（·）表示標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的累計(jì)分布函數(shù)，即

式中f（z）表示z的密度函數(shù)，z～N（0，1），取標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布函數(shù)的逆函數(shù)：

上式中的參數(shù)可以運(yùn)用最大似然估計(jì)法估計(jì)。

2.居民金融資產(chǎn)選擇行Probit模型的構(gòu)建

以贛州市十八縣居民的調(diào)查數(shù)據(jù)為樣本，研究贛州地區(qū)居民風(fēng)險(xiǎn)型金融資產(chǎn)持有狀況及影響居民金融資產(chǎn)持有行為的主要因素。研究居民金融資產(chǎn)持有問題，即“持有”和“不持有”風(fēng)險(xiǎn)型金融資產(chǎn)的二元決策問題，故可通過構(gòu)建Probit模型對(duì)該問題進(jìn)行分析。居民金融資產(chǎn)選擇行Probit模型具體表達(dá)形式如下：

式（5）中，εi為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，服從N（0，1）的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。因此，居民家庭金融資產(chǎn)選擇行為影響因素的Probit模型可建立為：

式（6）中，prob（Y=1/Xi）是居民“持有金融資產(chǎn)”（即=1）的概率。x1，x2，x3…xn為解釋變量。α0為常數(shù)項(xiàng)，β1，β2，β3…βn為對(duì)應(yīng)自變量的Probit回歸系數(shù)，εi為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，服從N（0，1）分布。根據(jù)前文的分析，選擇了家庭人員數(shù)、年齡、文化水平、決策者職業(yè)、家庭收入狀況、房產(chǎn)持有數(shù)6個(gè)解釋變量研究贛州居民金融資產(chǎn)持有行為并構(gòu)建出probit回歸模型，各變量的具體說明見表1。

（四）Probit回歸結(jié)果及分析

以2016年4月在贛州市對(duì)居民進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)問卷調(diào)查所獲得的1043份有效問卷為數(shù)據(jù)來源，提取1043個(gè)研究樣本的決策者年齡（age）、決策者文化水平（doe）、決策者職業(yè)（pro）、家庭收入狀況（fme）、家庭人員數(shù)（fp）、持有房產(chǎn)套數(shù)（hn）6項(xiàng)指標(biāo)的實(shí)際取值作為應(yīng)自量，“是否持有風(fēng)險(xiǎn)型金融資產(chǎn)”作為應(yīng)變量，采用Stata11.0軟件的probit運(yùn)算工具進(jìn)行Probit回歸分析，回歸結(jié)果見表3所示。

表3　Probit模型擬合結(jié)果

從模型的回歸結(jié)果來看，決策者年齡（age）、決策者職業(yè)（Pro）家庭人員數(shù)（fp）三項(xiàng)解釋變量的P值分別為0.254、0.055、0.175，無法通過變量的顯著性檢驗(yàn)，為進(jìn)一步提高模型和變量的顯著性水平，故采用逐步回歸法對(duì)6個(gè)解釋變量分別進(jìn)行回歸分析，以確定模型最終的解釋變量個(gè)數(shù)。Stata11.0輸出的回歸結(jié)果見表4所示。

表4　Probit模型各變量逐步回歸結(jié)果

依據(jù)表4的單因素Probit回歸結(jié)果，依次引入顯著性解釋變量，剔除不顯著影響因素重新估計(jì)模型直至所有變量均顯著。結(jié)算結(jié)果顯示，共有決策者文化水平、決策者職業(yè)、家庭收入、房產(chǎn)持有套數(shù)4個(gè)因素對(duì)贛州市居民的風(fēng)險(xiǎn)型金融持有行為有顯著影響，最終Probit模型回歸結(jié)果見表5所示。

表5　通過檢驗(yàn)的Probit模型回歸結(jié)果

通過對(duì)回歸結(jié)果的分析，可得出以下結(jié)論：

1.在六個(gè)設(shè)定的主要模型影響因素中，決策者年齡、家庭人口數(shù)兩個(gè)變量在回歸模型中不顯著（即假設(shè)H1、H5不成立），予以剔除，決策者文化水平、決策者職業(yè)、家庭收入狀況、房產(chǎn)持有數(shù)四個(gè)變量回歸效果較為顯著，是居民家庭風(fēng)險(xiǎn)型金融資產(chǎn)持有行為的主要影響因素。

2.在決策者文化水平方面，該變量均通過了顯著性檢驗(yàn)且系數(shù)為負(fù)，Z統(tǒng)計(jì)值達(dá)到-5.11，且指標(biāo)系數(shù)為負(fù)值（注：文化水平越高，評(píng)分越低），即戶主受教育水平越高，居民持有風(fēng)險(xiǎn)型金融資產(chǎn)需求的可能性就越大（即假設(shè)H2成立）?？赡艿慕忉屖欠显撎卣鞯膽糁髌鋫€(gè)人素質(zhì)和能力均較高，具備較強(qiáng)的接受新事物、風(fēng)險(xiǎn)辨識(shí)和學(xué)習(xí)新技術(shù)的能力，而較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力和多樣的信息獲取渠道能幫助他們?cè)诳刂骑L(fēng)險(xiǎn)的基礎(chǔ)上獲取收益，故而有較強(qiáng)的風(fēng)險(xiǎn)型金融資產(chǎn)持有需求。

3.在決策者職業(yè)方面，該指標(biāo)的Z統(tǒng)計(jì)值為-2.01，可通過模型的顯著性檢驗(yàn)，其系數(shù)為負(fù)（注：按收入的穩(wěn)定性將職業(yè)劃分為四個(gè)層次，穩(wěn)定性越高，評(píng)分越低）。說明職業(yè)越穩(wěn)定的決策者，其持有風(fēng)險(xiǎn)型金融資產(chǎn)需求的可能性越大（假設(shè)H3成立）。究其原因，穩(wěn)定性越高的職業(yè)，收入的穩(wěn)定性越高，對(duì)金融資產(chǎn)的抗風(fēng)險(xiǎn)能力更強(qiáng)，因此對(duì)風(fēng)險(xiǎn)型金融資產(chǎn)的持有概率更高。

4.在家庭收入水平方面，該指標(biāo)Z統(tǒng)計(jì)值為2.91，模型的顯著性檢驗(yàn)通過，指標(biāo)系數(shù)為正，說明隨著家庭收入的增加，居民的風(fēng)險(xiǎn)型金融資產(chǎn)的持有需求呈現(xiàn)上升的趨勢(shì)（假設(shè)H4成立）。原因很大程度是由于隨著收入水平的增加，家庭可支配收入更多，居民對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)投資的需求逐步上升所導(dǎo)致。

5.在房產(chǎn)持有量方面，該統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的Z統(tǒng)計(jì)值為4.02，模型的顯著性檢驗(yàn)通過，且其系數(shù)為正，說明家庭房產(chǎn)持有行為對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)性金融資產(chǎn)投資存在正相關(guān)性，即房產(chǎn)投資并沒有對(duì)家庭的風(fēng)險(xiǎn)性金融資產(chǎn)投資產(chǎn)生“擠出效應(yīng)”，與傳統(tǒng)住房投資會(huì)擠出投資者的股票投資的結(jié)論相反（假設(shè)H6不成立）?？赡艿慕忉層袃牲c(diǎn)：首先，居民在持有房產(chǎn)后，購(gòu)房壓力降低，家庭可支配收入增加，促進(jìn)了金融投資行為；其次，持有房產(chǎn)越多，居民家庭財(cái)富積累越大，為家庭金融資產(chǎn)投資活動(dòng)奠定基礎(chǔ)，其總量的增加會(huì)提高家庭風(fēng)險(xiǎn)承受能力，從而使得該類家庭更愿意進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資。

五、居民風(fēng)險(xiǎn)型金融資產(chǎn)選擇行為主要影響因素的差異性分析

依據(jù)Probit模型的回歸結(jié)果，確定了決策者文化水平、決策者職業(yè)、家庭收入水平、房產(chǎn)持有量四個(gè)對(duì)居民家庭金融資產(chǎn)持有行為存在顯著影響的變量，下面從持有風(fēng)險(xiǎn)型金融資產(chǎn)金額的角度，分別對(duì)四個(gè)顯著性變量進(jìn)行差異性分析。

（一）從決策者文化水平上看?！按T士以上”者持有風(fēng)險(xiǎn)型金融資產(chǎn)的比率高達(dá)24.71%，“本科”及“專科”者持有風(fēng)險(xiǎn)型金融資產(chǎn)比率分別為13.38%、11.91%。小學(xué)為3.61%，由此可見，居民持有風(fēng)險(xiǎn)型金融資產(chǎn)的金融與家庭決策者文化水平狀況存在明顯的正相關(guān)關(guān)系。詳細(xì)差異情況見表6。

表6　決策者文化水平差異對(duì)金融資產(chǎn)選擇情況分布表

（二）從職業(yè)方面來看。政府及事業(yè)單位人員持有風(fēng)險(xiǎn)型金融資產(chǎn)占比最高，達(dá)到15.25%，專業(yè)技術(shù)人員、社會(huì)服務(wù)人員和其他人員均在10%左右。由此可以看出，家庭風(fēng)險(xiǎn)型金融資產(chǎn)的持有金額與決策者職業(yè)的穩(wěn)定性存在一定的正相關(guān)性。從持有風(fēng)險(xiǎn)型金融資產(chǎn)的具體品種上看來，政府及事業(yè)單位人員、專業(yè)技術(shù)人員主要集中在持有股票、基金，社會(huì)服務(wù)人員、其他人員主要集中在股票、債券。具體差異情況見表7。

表7　決策者職業(yè)差異對(duì)金融資產(chǎn)選擇情況分布表

（三）從家庭月收入水平情況來看。持有風(fēng)險(xiǎn)型金融資產(chǎn)占比隨著收入水平的提高呈現(xiàn)提高趨勢(shì)，并在最高收入水平“50001元以上”達(dá)到19.42%，其中，持有股票金額占比從0持續(xù)提高至9.85%；存款金額占比從91.30%持續(xù)下降至52.95%。家庭收入?yún)^(qū)間在“10000～50000元”的家庭風(fēng)險(xiǎn)型金融資產(chǎn)持有金額比率累計(jì)達(dá)21.66%，且存款比率存在明顯隨著收入的增加呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。由此可見，家庭風(fēng)險(xiǎn)型金融資產(chǎn)持有金額與收入水平存在顯著正相關(guān)關(guān)系，詳細(xì)情況如表8所示。

表8　家庭收入水平差異對(duì)金融資產(chǎn)選擇情況分布表

（四）從持有房產(chǎn)套數(shù)情況來看。無房產(chǎn)家庭持有風(fēng)險(xiǎn)型金融資產(chǎn)金額占比最低，為2.43%，持有1套住房的家庭持有風(fēng)險(xiǎn)性金融資產(chǎn)的金額占比為13.46%。從風(fēng)險(xiǎn)性金融資產(chǎn)的持有行為看，持有住房家庭比無房家庭更傾向于持有風(fēng)險(xiǎn)型金融資產(chǎn)，且隨著持有房產(chǎn)的增加，居民存款呈現(xiàn)明顯下降趨勢(shì)，但風(fēng)險(xiǎn)型金融資產(chǎn)持有金額不存在顯著變化。由此可知，是否持有房產(chǎn)對(duì)居民風(fēng)險(xiǎn)型金融資產(chǎn)的持有行為存在顯著性影響，但在持有一套房產(chǎn)后，持有房產(chǎn)量的增加對(duì)居民持有風(fēng)險(xiǎn)型金融資產(chǎn)金額不存在顯著影響。詳細(xì)差異如表9所示。

表9　房產(chǎn)持有量差異對(duì)金融資產(chǎn)選擇情況分布表

六、結(jié)論

（一）據(jù)所構(gòu)建的Probit模型的回歸結(jié)果顯示，贛州市居民家庭風(fēng)險(xiǎn)型金融資產(chǎn)的持有行為與房產(chǎn)持有數(shù)、決策者文化水平、家庭收入狀況、決策者職業(yè)四項(xiàng)指標(biāo)均存在不同程度的正相關(guān)關(guān)系（影響程度依次遞減），即居民的文化水平越高，決策者職業(yè)穩(wěn)定性越強(qiáng)，家庭收入水平越高，居民持有的房產(chǎn)數(shù)量越多，這樣的居民家庭持有風(fēng)險(xiǎn)型金融資產(chǎn)的概率就越高，房產(chǎn)投資對(duì)居民家庭風(fēng)險(xiǎn)型金融資產(chǎn)的投資不存在“擠出效應(yīng)”；決策者年齡、家庭人員數(shù)兩項(xiàng)指標(biāo)對(duì)居民是否持有風(fēng)險(xiǎn)型金融資產(chǎn)的影響不顯著，即對(duì)居民持有風(fēng)險(xiǎn)型金融資產(chǎn)的行為影響大。

（二）據(jù)居民風(fēng)險(xiǎn)型金融資產(chǎn)選擇行為影響因素的差異性分析結(jié)果顯示，就居民持有風(fēng)險(xiǎn)型金融資產(chǎn)金額來看，隨著居民家庭收入的增加、家庭決策者文化水平的提高和職業(yè)穩(wěn)定性的提高，居民對(duì)風(fēng)險(xiǎn)型金融資產(chǎn)的持有金額存在顯著上升趨勢(shì)；是否持有房產(chǎn)對(duì)居民持有風(fēng)險(xiǎn)型金融資產(chǎn)金額存在較大影響，持有房產(chǎn)的居民在持有風(fēng)險(xiǎn)型金融資產(chǎn)金額方面比無房居民高出許多。

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