摘 要：基于長(zhǎng)三角微觀調(diào)查數(shù)據(jù)，本文首次引入自主創(chuàng)業(yè)、收入穩(wěn)定性等背景風(fēng)險(xiǎn)變量，全面地探討了居民背景風(fēng)險(xiǎn)因素對(duì)其風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資概率的影響。

關(guān)鍵詞：背景風(fēng)險(xiǎn);居民風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn);收入穩(wěn)定性

本文的樣本數(shù)據(jù)來(lái)源于“上海交通大學(xué)課題組居民投資風(fēng)險(xiǎn)偏好調(diào)查”數(shù)據(jù)。 該問(wèn)卷的調(diào)查對(duì)象主要集中于長(zhǎng)三角地區(qū)，調(diào)查對(duì)象所在行業(yè)覆蓋金融業(yè)、制造業(yè)、農(nóng)林牧漁業(yè)、高校、服務(wù)業(yè)等行業(yè)。此次調(diào)查一共發(fā)出 700 份問(wèn)卷，回收有效問(wèn)卷 561 份。為保證研究結(jié)論的準(zhǔn)確性，本文將 10 份缺乏關(guān)鍵數(shù)據(jù)信息的問(wèn)卷予以剔除，最終得到 551 份有效問(wèn)卷。該問(wèn)卷調(diào)查了居民的年齡、性別、教育程度、健康狀況、資產(chǎn)負(fù)債狀況、股票持倉(cāng)狀況、職業(yè)狀況、收入水平、風(fēng)險(xiǎn)偏好程度等重要信息，上述信息主要用于構(gòu)造下文的自變量和因變量。

一、因變量的選擇。

實(shí)證部分主要研究居民背景風(fēng)險(xiǎn)對(duì)其風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資的影響?？紤]到股票是最常見(jiàn)的風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)類型，所以本文將居民是否有股票倉(cāng)位作為因變量 Investment，當(dāng)居民的股票持倉(cāng)大于0時(shí)取值1，沒(méi)有股票持倉(cāng)時(shí)取值 0。

二、自變量的選擇。

（1）健康狀況。問(wèn)卷提供了“健康”和“有一定比例醫(yī)藥費(fèi)”的選項(xiàng)，如果居民回答“健康”，那么變量Health 取值1，否則取 0。

（2）醫(yī)療保險(xiǎn)參加狀況。如果居民參加了基本醫(yī)療保險(xiǎn)或者是參加了商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)，那么變量 Insurance 取值1，否則取 0。

（3）房地產(chǎn)投資。問(wèn)卷獲取了受訪者所有的房地產(chǎn)估值數(shù)據(jù)，從而構(gòu)成了房地產(chǎn)投資變量 Houwealth。

（4）流動(dòng)性約束。問(wèn)卷調(diào)查了每月收入中有多大比例要償還分期付款的債務(wù)，當(dāng)回答分別是“沒(méi)有貸款”、“10%以下”、“10%至 25%”、“26 至 50%”和“50%以上”時(shí)，自變量 Liquidity 的取值分別為1、2、3、4 和5。 Liquidity 越高表明流動(dòng)性約束越大。

（5）風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度。問(wèn)卷設(shè)計(jì)了四道風(fēng)險(xiǎn)偏好測(cè)試題，為每一題的選項(xiàng)賦予一定的分?jǐn)?shù)，然后將受訪者的四題分?jǐn)?shù)累加，得到受訪者的主觀風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度變量 Aversion，該變量分值越高意味著風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度越低。

（6）自主創(chuàng)業(yè)情況。如果受訪者屬于創(chuàng)業(yè)者，擁有自己的公司，那么自變量 Pribusiness 取值為1，否則為0。

（7）人力資本。本文的人力資本變量 Human 指的是居民退休前可支配收入現(xiàn)金流的現(xiàn)值。如果受訪者年齡超過(guò)退休年齡，則認(rèn)為其人力資本為 0。人力資本變量 Human 的計(jì)算公式如下：

其中，Income 代表受訪者的可支配收入 ;g 代表對(duì)未來(lái)收入的預(yù)期，如果回答為平穩(wěn)，則取值 0，如果回答為上升，則取值 1%，如果回答為下滑，則取值-1%;r 為貼現(xiàn)率， 取值為一年期銀行存款利率;Retire為退休年齡，取值為 65（男）和 60（女），之所以高于目前官方的退休年齡 60（男）和 55（女），是考慮到世界各國(guó)都有延遲男女退休年齡的趨勢(shì)。

（8）其他控制變量。引入受訪者的其他背景風(fēng)險(xiǎn)控制變量，包括人口學(xué)特征變量、受教育年限、專業(yè)背景、金融財(cái)富、夫妻就業(yè)、收入穩(wěn)定性、所處行業(yè)等，其中專業(yè)背景和收入穩(wěn)定性為首次研究背景風(fēng)險(xiǎn)變量。

三、回歸模型構(gòu)建及結(jié)果分析

考慮到因變量的取值只有0和1，因此本文選取的回歸模型為 probit 模型：

其中，p表示因變量 Investment=1 的概率，X 表示由上文所述自變量組成的向量， β表示各自變量的系數(shù)，Φ表示標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)累積分布函數(shù)。該模型假設(shè)殘差項(xiàng)滿足標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。

回歸結(jié)果分析如下：

1、良好的健康狀況會(huì)提高居民風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資概率，但并不顯著。這說(shuō)明居民當(dāng)前時(shí)點(diǎn)的健康狀況對(duì)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資沒(méi)有顯著影響。不過(guò)當(dāng)居民享有醫(yī)療保險(xiǎn)時(shí)，其風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資概率會(huì)顯著上升，這說(shuō)明居民未來(lái)的健康風(fēng)險(xiǎn)會(huì)對(duì)居民的風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資決策產(chǎn)生影響。

2、房地產(chǎn)投資輕微地降低居民風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資概率，但影響并不顯著。這和大部分文獻(xiàn)所得到的顯著負(fù)影響的結(jié)論有一定差異，可能的原因是長(zhǎng)三角地區(qū)投資者通過(guò)房地產(chǎn)抵押而獲取信用貸款投資于其他風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的渠道較為普遍和通暢。

3、風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度對(duì)居民風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資概率的正向影響不顯著，該發(fā)現(xiàn)與理論研究和多數(shù)實(shí)證研究結(jié)果存在一定差別。

4、流動(dòng)性約束對(duì)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資概率有顯著的正影響。流動(dòng)性約束越高的居民，其風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資概率反而越高，可能的解釋就是流動(dòng)性約束較高的居民往往有較高的人力資本，而人力資本帶來(lái)的財(cái)富效應(yīng)提升了這部分群體風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資的概率。人力資本對(duì)居民風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資概率具有顯著的正影響也從側(cè)面印證這一解釋。此外，人力資本對(duì)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資的概率有顯著的二次型影響。具體來(lái)說(shuō)，居民的人力資本在513 萬(wàn)左右時(shí)，其風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資概率達(dá)到最大。

5、居民就業(yè)情況會(huì)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資概率的影響不大。一方面，居民的夫妻就業(yè)和所處行業(yè)分別對(duì)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資概率具有負(fù)影響和正影響，但在統(tǒng)計(jì)上都不顯著。另一方面，居民自主創(chuàng)業(yè)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資的影響不穩(wěn)健且不顯著。不過(guò)，居民的收入穩(wěn)定性對(duì)居民風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資具有顯著的正影響。

6、性別、受教育年限、金融財(cái)富對(duì)居民風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資概率沒(méi)有顯著的影響。不過(guò)居民經(jīng)管專業(yè)背景能夠顯著地提高風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資概率。年齡對(duì)居民風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資概率具有顯著的正影響，且超過(guò) 65 歲的居民風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資概率更低。

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作者簡(jiǎn)介：

馬文婷（1993—），女，山西晉中人，山西財(cái)經(jīng)大學(xué)技術(shù)經(jīng)濟(jì)與管理碩士研究生，研究方向： 技術(shù)創(chuàng)新管理.