王慧敏 薛啟航 魏建

(1.山東大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，山東 濟(jì)南 250100；2.山東大學(xué)《山東大學(xué)學(xué)報(bào)(哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版)》編輯部，山東 濟(jì)南 250100)

一、引言

習(xí)近平總書(shū)記指出：“擴(kuò)大中等收入群體比重，要增加居民金融資產(chǎn)等各類財(cái)產(chǎn)性收入(1)求是網(wǎng)，扎實(shí)推動(dòng)共同富裕，http://www.qstheory.cn/dukan/qs/2021-10/15/c_1127959365.htm.”。家庭金融資產(chǎn)配置作為拓寬財(cái)產(chǎn)性收入渠道的重要方式之一，不僅能夠影響居民的生活水平，而且影響著我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)速度和發(fā)展質(zhì)量[1]。近幾年，隨著中國(guó)金融市場(chǎng)的不斷發(fā)展以及金融產(chǎn)品的創(chuàng)新升級(jí)，家庭的金融資產(chǎn)選擇不再局限于銀行存款等傳統(tǒng)投資工具，還涉及到股票、基金、債券、金融衍生品以及其他新型投資工具。金融資產(chǎn)的多元化配置既有利于家庭提高風(fēng)險(xiǎn)防御能力以及獲得長(zhǎng)期穩(wěn)健的收益，又能夠增加社會(huì)金融福利。但相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，中國(guó)家庭金融資產(chǎn)占總資產(chǎn)的比重不到兩成(2)2019中國(guó)家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù)庫(kù)，https://chfser.swufe.edu.cn/datas/Home/HomeIndex.，并且無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)(現(xiàn)金、活期存款、定期存款等)在金融資產(chǎn)中的占比高達(dá)88%(3)中國(guó)經(jīng)濟(jì)網(wǎng)，http://www.ce.cn/xwzx/gnsz/gdxw/201910/30/t20191030_33477567.shtml.，與歐美國(guó)家的家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置水平存在較大差距。加拿大家庭的風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置比重早在2005年就已達(dá)25%，美國(guó)家庭2007年的風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置占比接近33%[2]，德國(guó)家庭2014年的風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)參與占比為23%[3]。可見(jiàn)，中國(guó)家庭資產(chǎn)結(jié)構(gòu)單一、金融資產(chǎn)市場(chǎng)參與率低，且風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置遠(yuǎn)低于最優(yōu)份額[4-6]，導(dǎo)致中國(guó)家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的 “有限配置”現(xiàn)象，給我國(guó)的居民財(cái)產(chǎn)性收入增長(zhǎng)以及中等收入群體比重?cái)U(kuò)大帶來(lái)不利影響。在此背景下，探究中國(guó)家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置及其影響機(jī)制，對(duì)于微觀層面家庭財(cái)富的保值增值，以及宏觀層面國(guó)民經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量運(yùn)行都具有現(xiàn)實(shí)意義。

近年來(lái)，中國(guó)數(shù)字化進(jìn)程持續(xù)加快，數(shù)字化建設(shè)受到廣泛關(guān)注和大力支持。2017年《政府工作報(bào)告》提到“促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)加快成長(zhǎng)”“擴(kuò)大數(shù)字家庭”(4)中國(guó)政府網(wǎng)，《2017政府工作報(bào)告》，http://www.gov.cn/zhuanti/2017lhzfgzbg/index.htm.，這是“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”“數(shù)字家庭”等首次出現(xiàn)在政府工作報(bào)告中。隨后幾年里，“數(shù)字中國(guó)(5)中國(guó)政府網(wǎng)，《2018政府工作報(bào)告》，http://www.gov.cn/zhuanti/2018lh/2018zfgzbg/2018zfbgdzs.htm#book7/page1.”“數(shù)字產(chǎn)業(yè)化(6)中國(guó)政府網(wǎng),《2021政府工作報(bào)告》，http://www.gov.cn/guowuyuan/2021zfgzbg.htm?ivk_sa=1024320u.”等先后出現(xiàn)在政府工作報(bào)告中，可見(jiàn)數(shù)字化發(fā)展是當(dāng)前乃至未來(lái)很長(zhǎng)一段時(shí)間的發(fā)展趨勢(shì)。目前，各個(gè)領(lǐng)域朝著數(shù)字化方向轉(zhuǎn)型升級(jí)，“數(shù)字化”不斷融入居民的日常生活?！吨袊?guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》顯示(7)中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心, 第49次《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》, http://www.cnnic.net.cn/hlwfzyj/hlwxzbg/.，中國(guó)網(wǎng)絡(luò)用戶規(guī)模達(dá)10.32億，其中手機(jī)網(wǎng)民占比高達(dá)99.7%，并且移動(dòng)支付、在線辦公、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療的用戶規(guī)模分別達(dá)9.04億、4.69億、2.98億。隨著網(wǎng)民規(guī)模的擴(kuò)大、前沿信息技術(shù)的發(fā)展以及與傳統(tǒng)行業(yè)領(lǐng)域的融合，數(shù)字化逐步影響著家庭的風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置。越來(lái)越多的學(xué)者開(kāi)始關(guān)注數(shù)字化相關(guān)因素與家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置的關(guān)系。周廣肅和梁琪(2018)探究了互聯(lián)網(wǎng)的作用，發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)使用能夠提高家庭投資股票等風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的概率[7]；赫國(guó)勝和耿麗平(2021)著重探討數(shù)字金融的影響，認(rèn)為數(shù)字金融發(fā)展有利于促進(jìn)家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置的增加[8]。可見(jiàn)，數(shù)字化發(fā)展對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置具有重要影響。但已有研究大多從互聯(lián)網(wǎng)使用這一較為傳統(tǒng)的數(shù)字化角度或者數(shù)字金融的這一新型數(shù)字化角度出發(fā)，較少文獻(xiàn)將傳統(tǒng)數(shù)字化和新型數(shù)字化結(jié)合起來(lái)綜合探究數(shù)字化的影響。

同時(shí)，家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置問(wèn)題實(shí)際上是家庭將其擁有的風(fēng)險(xiǎn)信息和資產(chǎn)收益信息進(jìn)行最優(yōu)匹配，從而在風(fēng)險(xiǎn)控制的前提下實(shí)現(xiàn)收益最大化的過(guò)程，這一過(guò)程還涉及家庭風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知的影響。經(jīng)典資產(chǎn)組合理論一般假設(shè)投資者在進(jìn)行資產(chǎn)配置時(shí)只面臨資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)[9]，這種風(fēng)險(xiǎn)可以通過(guò)多元化投資的方式實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)分散[10]，需要家庭對(duì)投資金融產(chǎn)品的收益特征和風(fēng)險(xiǎn)特征具備一定的判斷能力，即資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知。但現(xiàn)實(shí)中投資者也面臨諸如收入風(fēng)險(xiǎn)、健康相關(guān)的意外風(fēng)險(xiǎn)等背景風(fēng)險(xiǎn)[11]，這些風(fēng)險(xiǎn)不能通過(guò)資產(chǎn)組合進(jìn)行分散，但能夠通過(guò)相應(yīng)的管理方式提高風(fēng)險(xiǎn)容忍度[12]，需要家庭對(duì)背景風(fēng)險(xiǎn)具備一定的管理能力[13]，即背景風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知。由此可見(jiàn)，家庭的風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知會(huì)影響其風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置。目前已有較多文獻(xiàn)從金融素養(yǎng)[14]、金融從業(yè)經(jīng)歷[6]等金融視角出發(fā)探討數(shù)字化因素對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置的影響機(jī)制，但鮮有學(xué)者從風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知的視角進(jìn)行機(jī)制分析。

基于此，本文使用2017和2019年中國(guó)家庭金融調(diào)查(CHFS)數(shù)據(jù)，利用傳統(tǒng)計(jì)量的線性回歸模型和機(jī)器學(xué)習(xí)的因果森林模型對(duì)數(shù)字化與家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證分析，并從風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知的角度出發(fā)探究其機(jī)制路徑。本文試圖在以下幾方面有所創(chuàng)新：一是研究視角方面，與以往研究的視角不同，本文綜合考慮傳統(tǒng)數(shù)字化和新型數(shù)字化兩個(gè)層面，探討數(shù)字化對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置的影響；二是機(jī)制分析方面，不同于既有文獻(xiàn)從金融視角探究作用路徑，本文從風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知的角度出發(fā)考察數(shù)字化如何影響家庭的風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置，結(jié)合資產(chǎn)組合理論和背景風(fēng)險(xiǎn)理論，將資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知和背景風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知納入統(tǒng)一分析框架并進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，能夠?qū)彝ソ鹑诘南嚓P(guān)研究進(jìn)行有益補(bǔ)充；三是實(shí)證方法方面，本文使用機(jī)器學(xué)習(xí)的因果森林算法進(jìn)行因果識(shí)別，既有利于緩解內(nèi)生性問(wèn)題對(duì)研究結(jié)論造成的影響，又能夠減少結(jié)果可能存在的主觀干擾和局部性問(wèn)題，確保結(jié)果的客觀性和穩(wěn)健性。

二、理論分析與研究假說(shuō)

(一)數(shù)字化與家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置

資產(chǎn)組合理論認(rèn)為，家庭配置的風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)比例取決于其風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度[9]，但現(xiàn)實(shí)中某些因素會(huì)導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置和風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度之間存在偏差[1]，從而使大多數(shù)家庭選擇配置低風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)或不參與風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資，即家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的“有限配置”現(xiàn)象。在數(shù)字化發(fā)展趨勢(shì)下，從電腦等傳統(tǒng)數(shù)字化終端到智能手機(jī)、平板等移動(dòng)數(shù)字化設(shè)備，數(shù)字化生活的門檻逐漸降低，提供給居民更多樣化的信息搜集渠道和學(xué)習(xí)渠道。進(jìn)一步地，居民能夠獲取更多金融理財(cái)知識(shí)，了解更多金融資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)信息和收益信息，有利于促進(jìn)家庭參與風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)市場(chǎng)。同時(shí)，數(shù)字化技術(shù)與金融領(lǐng)域的不斷融合促進(jìn)了金融產(chǎn)品和服務(wù)的創(chuàng)新升級(jí)，提高了家庭的投資理財(cái)效率，有利于加大家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的配置比例。由此可見(jiàn)，數(shù)字化逐漸成為緩解家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)有限配置的重要影響因素。

從信息供給的角度出發(fā)，信息量的多寡能夠影響家庭的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度和決策，數(shù)字化使信息獲取更加便捷，居民能夠通過(guò)電腦、智能手機(jī)等各種互聯(lián)網(wǎng)終端獲取更加充分的信息，從而促進(jìn)家庭的風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置。一方面，風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度是風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置過(guò)程中的決定因素，并且個(gè)體的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度與其信息獲取能力密切相關(guān)[15]。信息量獲取的豐富程度會(huì)導(dǎo)致個(gè)體對(duì)同一事物具有不同的認(rèn)知，從而導(dǎo)致其風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度的異質(zhì)性，信息缺乏容易使個(gè)體趨于風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避態(tài)度[16]。在數(shù)字化的發(fā)展趨勢(shì)下，家庭能夠獲取更豐富的金融信息和理財(cái)知識(shí)，全方位地了解風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)，有利于緩解因信息缺乏而持有風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避態(tài)度的現(xiàn)象。另一方面，家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置本質(zhì)上就是通過(guò)搜集和處理信息來(lái)降低信息不確定性，從而做出決策的過(guò)程[17]。這意味著家庭出于對(duì)風(fēng)險(xiǎn)因素的考慮，會(huì)減少對(duì)信息不完全產(chǎn)品的配置比例或者配置意愿。家庭基于各種互聯(lián)網(wǎng)或移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)設(shè)備能夠隨時(shí)隨地進(jìn)行數(shù)字化信息檢索，多方面盡可能獲取某一風(fēng)險(xiǎn)金融產(chǎn)品的完全信息，從而有利于增加對(duì)該類產(chǎn)品的接受意愿，并進(jìn)一步作出相應(yīng)決策。

從金融產(chǎn)品供給的角度，數(shù)字金融突破了傳統(tǒng)金融的時(shí)空約束，催生出多樣化的理財(cái)產(chǎn)品，有利于家庭高效便捷地進(jìn)行多元化資產(chǎn)組合，從而促進(jìn)了家庭的風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置。首先，數(shù)字金融能夠擴(kuò)大金融服務(wù)的范圍，降低家庭投資理財(cái)?shù)拈T檻。家庭獲取傳統(tǒng)金融服務(wù)受到線下網(wǎng)點(diǎn)位置的限制，而數(shù)字金融依托互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)能夠消除地域限制，使金融服務(wù)更容易獲得[18-20]，從而提高家庭接觸風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的概率。其次，數(shù)字金融有利于精準(zhǔn)匹配家庭風(fēng)險(xiǎn)投資的需求與金融產(chǎn)品的供給，提升風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置效率。傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的投資咨詢服務(wù)通常費(fèi)用較高，而依賴于大數(shù)據(jù)和人工智能的機(jī)器人顧問(wèn)既有利于家庭低成本獲取咨詢服務(wù)，也能夠憑借信息和技術(shù)優(yōu)勢(shì)對(duì)投資者進(jìn)行精準(zhǔn)畫像，提高供需雙方的匹配度，有利于為家庭提供合適的理財(cái)產(chǎn)品[21]。最后，數(shù)字金融的發(fā)展催生了靈活性更強(qiáng)的互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)產(chǎn)品，為家庭配置風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)提供了更多元化的選擇。傳統(tǒng)投資理財(cái)產(chǎn)品較高的門檻使家庭容易暴露在極端的投資組合風(fēng)險(xiǎn)中[22]，而數(shù)字金融催生出基于支付寶、微信等平臺(tái)的一系列理財(cái)產(chǎn)品，因其高回報(bào)的承諾和贖回的靈活性，顯著降低了家庭承擔(dān)極端投資組合風(fēng)險(xiǎn)的可能性，對(duì)家庭的投資理財(cái)頗具吸引力。基于以上分析，本文提出如下假設(shè)。

H1數(shù)字化有利于緩解家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的有限配置。

(二)數(shù)字化、風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知與家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置

認(rèn)知是指?jìng)€(gè)體對(duì)知識(shí)進(jìn)行獲取或者應(yīng)用，是一個(gè)信息加工的過(guò)程。具體到風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域，風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知表示風(fēng)險(xiǎn)主體對(duì)自身面臨的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行感知或者識(shí)別，將與風(fēng)險(xiǎn)有關(guān)的信息進(jìn)行加工處理。在家庭配置風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)過(guò)程中，風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知是其中一個(gè)重要影響因素[13]，包括資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知和背景風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知兩個(gè)方面。

一方面，資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)是指資產(chǎn)組合收益的波動(dòng)，主要與資產(chǎn)多元化配置有關(guān)[10]，是家庭配置風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)過(guò)程中自然存在的。資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知能夠反映家庭對(duì)各類金融資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)、收益等信息的了解程度和判斷能力，并通過(guò)影響風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)收益的穩(wěn)定性作用于風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置行為。從資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)的角度，資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知可以解釋為家庭以減少收益的波動(dòng)性為目的來(lái)進(jìn)行信息加工的過(guò)程，并且這一過(guò)程以信息獲取為前提。在資產(chǎn)組合理論的理性人、完全市場(chǎng)和標(biāo)準(zhǔn)偏好假設(shè)下，投資者總能獲取與風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)有關(guān)的一切信息，從而總能夠?qū)崿F(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)和無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的最優(yōu)組合。但現(xiàn)實(shí)中，信息的不確定性以及家庭信息處理能力的有限性會(huì)導(dǎo)致資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知不足，從而使家庭難以保證風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)收益的穩(wěn)定性，當(dāng)家庭面臨未來(lái)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)收益的不確定性時(shí)便容易趨向于風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避的態(tài)度，出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)有限配置現(xiàn)象。因此，資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知的提升有利于增強(qiáng)家庭對(duì)各種風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的了解，降低資產(chǎn)收益的不確定性，從而緩解家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的有限配置。

另一方面，背景風(fēng)險(xiǎn)指的是風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置過(guò)程存在的一個(gè)或多個(gè)不受個(gè)體控制、獨(dú)立于金融資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的其他風(fēng)險(xiǎn)因素[23]，這些風(fēng)險(xiǎn)因素的存在增加了家庭的預(yù)期不確定性，并且無(wú)法通過(guò)多元化資產(chǎn)配置分散，需要額外進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理。從這一角度，背景風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知可以解釋為家庭以減少背景風(fēng)險(xiǎn)帶來(lái)的不確定性為目的進(jìn)行信息加工的過(guò)程，這一過(guò)程主要涉及到背景風(fēng)險(xiǎn)管理。背景風(fēng)險(xiǎn)理論認(rèn)為個(gè)體面臨的多個(gè)獨(dú)立風(fēng)險(xiǎn)來(lái)源是相互作用而不是相互替代的關(guān)系，背景風(fēng)險(xiǎn)的加入會(huì)使個(gè)體提高對(duì)其他獨(dú)立風(fēng)險(xiǎn)的風(fēng)險(xiǎn)厭惡，從而導(dǎo)致更低風(fēng)險(xiǎn)水平的活動(dòng)。這說(shuō)明面臨背景風(fēng)險(xiǎn)的家庭不采取任何風(fēng)險(xiǎn)管理措施時(shí)，會(huì)通過(guò)降低風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的需求以減少背景風(fēng)險(xiǎn)帶來(lái)的不確定性，也就意味著背景風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知不足會(huì)使家庭趨向于規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)而非管理風(fēng)險(xiǎn)?？梢?jiàn)，具備一定背景風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知的家庭能夠利用恰當(dāng)?shù)娘L(fēng)險(xiǎn)管理手段降低背景風(fēng)險(xiǎn)的影響，從而盡可能預(yù)防未來(lái)的不確定性。當(dāng)預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)得到保障，家庭當(dāng)期風(fēng)險(xiǎn)偏好會(huì)增加，從而進(jìn)行更多的風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置。因此，背景風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知的提升有利于家庭通過(guò)背景風(fēng)險(xiǎn)管理手段減少預(yù)期不確定性，緩解家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的有限配置。

進(jìn)一步，數(shù)字化對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知也產(chǎn)生了重要影響，主要原因在于數(shù)字化為風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知提供豐富的信息來(lái)源[28]。首先，資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知與家庭理財(cái)信息密切相關(guān)，而各種數(shù)字化渠道能夠?qū)崟r(shí)準(zhǔn)確地提供風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)相關(guān)信息。資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知要求家庭不僅需要掌握金融資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)和收益，還需要了解影響金融資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的相關(guān)信息，尤其是股票等類型的產(chǎn)品要求家庭能夠更加及時(shí)準(zhǔn)確地把握價(jià)格、政策、基本面等信息的變化。各類財(cái)經(jīng)新聞網(wǎng)站或APP等數(shù)字化平臺(tái)相比報(bào)紙、電視等傳統(tǒng)媒體，能夠?qū)崟r(shí)地提供具有針對(duì)性的理財(cái)信息[29]，有利于家庭及時(shí)把握不同投資組合的風(fēng)險(xiǎn)和收益，促進(jìn)家庭資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知的提升。其次，背景風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知與家庭風(fēng)險(xiǎn)管理能力關(guān)系密切，而數(shù)字化技術(shù)有利于解決家庭應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)管理手段時(shí)面臨的信息不完全和不對(duì)稱問(wèn)題，有效促進(jìn)家庭利用保險(xiǎn)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理。例如，當(dāng)家庭采用保險(xiǎn)的手段進(jìn)行背景風(fēng)險(xiǎn)管理時(shí)，人工智能、大數(shù)據(jù)等數(shù)字化前沿技術(shù)有利于增加投保人和保險(xiǎn)人之間的信息透明度[29]，推動(dòng)家庭多方面了解保險(xiǎn)產(chǎn)品信息，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)有效的背景風(fēng)險(xiǎn)管理。最后，數(shù)字化發(fā)展降低了信息搜集成本，從而降低了家庭風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知的成本。風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知的成本可以看作是一種機(jī)會(huì)成本，當(dāng)這種機(jī)會(huì)成本大于家庭配置風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)帶來(lái)的收益時(shí)，家庭可能趨向于“有限參與”。風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知以信息獲取為前提，數(shù)字化的搜索引擎提供了快速的信息獲取渠道，智能手機(jī)等移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的發(fā)展又降低了數(shù)字化信息檢索的門檻，從而大大縮小了家庭的信息搜集成本，進(jìn)一步減少了家庭風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知的成本。因此，數(shù)字化趨勢(shì)下信息透明度的提高以及信息成本的降低，使家庭能夠便捷獲取投資理財(cái)、風(fēng)險(xiǎn)管理等方面的相關(guān)信息，從而有利于家庭風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知的提升?；谝陨戏治?，本文提出以下假設(shè)。

H2a數(shù)字化能夠通過(guò)家庭資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知的提升緩解風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的有限配置。

H2b數(shù)字化能夠通過(guò)家庭背景風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知的提升緩解風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的有限配置。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)基準(zhǔn)模型設(shè)定

為探究數(shù)字化對(duì)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置的影響，首先利用傳統(tǒng)計(jì)量模型對(duì)其進(jìn)行檢驗(yàn)，并構(gòu)建如下模型

riski=β0+β1digi+β2Xi+εi

(1)

其中，被解釋變量riski為個(gè)體i所在家庭的風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置。當(dāng)riski代表家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)市場(chǎng)的參與情況時(shí)，使用Logit模型；當(dāng)riski代表家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的配置程度時(shí)，使用線性回歸模型。解釋變量digi為數(shù)字化的代理變量。Xi是控制變量，選取地區(qū)特征(人均GDP、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu))、家庭特征(成員規(guī)模、老年人規(guī)模、總資產(chǎn))和個(gè)體特征(年齡、性別、婚姻、工作、教育、戶口、黨員)。εi表示隨機(jī)誤差項(xiàng)。核心解釋變量dig的系數(shù)β1表示數(shù)字化對(duì)家庭資產(chǎn)配置的邊際效應(yīng)，根據(jù)研究假說(shuō)，預(yù)期該系數(shù)顯著為正。

(二)廣義隨機(jī)森林的因果森林

因果森林(Causal Forest)是對(duì)隨機(jī)森林[31]的一種擴(kuò)展，用于測(cè)量因果效應(yīng)，能夠在考慮個(gè)體傾向得分的基礎(chǔ)上，計(jì)算個(gè)體平均處理效應(yīng)的一致估計(jì)[32]。隨機(jī)森林是一種應(yīng)用于分類和回歸樹(shù)(CART)的集成方法，它通過(guò)遞歸的方式將全樣本隨機(jī)劃分成子樣本，從而最大限度提高各個(gè)子樣本之間的異質(zhì)性，并根據(jù)數(shù)據(jù)子樣本生成決策樹(shù)，遞歸生成的所有決策樹(shù)構(gòu)建形成隨機(jī)森林。隨機(jī)森林大多作為非參數(shù)函數(shù)用于預(yù)測(cè)被解釋變量，Wager和Athey(2018)[33]提出“honest”方法將隨機(jī)森林用于預(yù)測(cè)處理效應(yīng)，建立了處理效應(yīng)的有效置信區(qū)間，以及估計(jì)結(jié)果的一致性和漸近正態(tài)性，從而實(shí)現(xiàn)了因果森林算法。

一般來(lái)說(shuō)，傳統(tǒng)計(jì)量模型的回歸過(guò)程中可能存在遺漏變量、測(cè)量誤差、雙向因果等內(nèi)生性問(wèn)題，內(nèi)生性的存在會(huì)使得參數(shù)估計(jì)不滿足一致性。緩解內(nèi)生性問(wèn)題的常見(jiàn)方式是使用工具變量，但考慮到該方法一般僅作用于受到工具變量影響的那部分樣本，估計(jì)結(jié)果的外部有效性相對(duì)較弱[34]。而因果森林的構(gòu)建是通過(guò)遞歸的方式隨機(jī)劃分子樣本的過(guò)程，能夠計(jì)算整個(gè)樣本觀測(cè)水平的處理效應(yīng)，保證所有子樣本的估計(jì)結(jié)果是有效的，從而降低局部有效性的影響。并且因果森林允許數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的特征選擇，被認(rèn)為是一種自適應(yīng)最近鄰方法，由數(shù)據(jù)決定特征的重要性并進(jìn)一步確定計(jì)算處理效應(yīng)時(shí)權(quán)重的大小，又可以盡可能避免對(duì)模型形式的人為設(shè)定和干擾。因此，因果森林的處理效應(yīng)估計(jì)更具客觀性和有效性，本文使用這一方法進(jìn)一步探究數(shù)字化的平均處理效應(yīng)。

(2)

(3)

(4)

(三)變量說(shuō)明

1．被解釋變量

本文被解釋變量是家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置，分為兩個(gè)層次衡量：第一個(gè)層次衡量家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)市場(chǎng)的參與情況(fengxian)，通過(guò)家庭是否擁有風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)度量，為二值虛擬變量，擁有風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)取值為1，否則為0；第二個(gè)層次衡量家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的配置程度(fengxian1)，通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)占家庭總資產(chǎn)的比重測(cè)度。參考尹志超等(2014)，家庭總資產(chǎn)包括風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)和無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)，其中風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)主要包括股票、基金、金融債券、企業(yè)債券、金融衍生產(chǎn)品、金融理財(cái)產(chǎn)品、黃金、外匯，無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)主要包括現(xiàn)金、股票賬戶現(xiàn)金、政府債券、活期存款、定期存款[14]。

2．解釋變量

本文的核心解釋變量是數(shù)字化(dig)，同樣分為兩個(gè)層次衡量：第一個(gè)層次衡量基于互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的傳統(tǒng)數(shù)字化(int1)，通過(guò)是否使用互聯(lián)網(wǎng)衡量(8)問(wèn)卷中相關(guān)問(wèn)題和相應(yīng)選項(xiàng)為：您使用過(guò)互聯(lián)網(wǎng)嗎？1.是；2.否。，為二值選擇變量，其中1表示使用，0表示不使用[7]；第二個(gè)層次衡量基于智能手機(jī)的移動(dòng)數(shù)字化(phone)，通過(guò)是否使用智能手機(jī)衡量(9)問(wèn)卷中相關(guān)問(wèn)題和相應(yīng)選項(xiàng)為：目前使用哪款手機(jī)？1.智能手機(jī)(可以網(wǎng)購(gòu)、社交聊天等)；2.非智能手機(jī)；3.沒(méi)有手機(jī)。其中被調(diào)查者選擇“智能手機(jī)”賦值為1，選擇“非智能手機(jī)”或者“沒(méi)有手機(jī)”賦值為0。，也為二值選擇變量，其中1表示使用，0表示不使用[37]。

此外，由于2019年數(shù)據(jù)不涉及傳統(tǒng)數(shù)字化的指標(biāo)，在后文的實(shí)證檢驗(yàn)中，首先使用2017年的樣本檢驗(yàn)傳統(tǒng)數(shù)字化和移動(dòng)數(shù)字化的作用，盡可能控制時(shí)間效應(yīng)以緩解偏誤。隨后主要使用2017年的樣本檢驗(yàn)傳統(tǒng)數(shù)字化的影響，使用2019年的樣本檢驗(yàn)移動(dòng)數(shù)字化的影響。原因在于：第一，2017年“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”首次被寫入《政府工作報(bào)告》，2019年是5G發(fā)展的元年，因此2017年互聯(lián)網(wǎng)使用和2019年智能手機(jī)使用對(duì)當(dāng)年數(shù)字化進(jìn)程分別具有一定的代表性；第二，數(shù)字化進(jìn)程與互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展是相輔相成、相互依賴的，因此傳統(tǒng)數(shù)字化與互聯(lián)網(wǎng)使用關(guān)系密切，而互聯(lián)網(wǎng)向移動(dòng)端發(fā)展的趨勢(shì)，使數(shù)字化進(jìn)程也逐漸體現(xiàn)出以智能手機(jī)為平臺(tái)的移動(dòng)數(shù)字化特征；第三，智能手機(jī)的使用降低了居民上網(wǎng)的門檻，體現(xiàn)出家庭數(shù)字生活門檻隨著傳統(tǒng)數(shù)字化到移動(dòng)數(shù)字化的發(fā)展趨勢(shì)而降低，有利于進(jìn)一步分析不同層面數(shù)字化對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置的處理效應(yīng)異質(zhì)性。同時(shí)，考慮到不同年份自身存在的影響，還對(duì)2019年樣本進(jìn)行了調(diào)整。由于2017年樣本范圍為2017年的新受訪戶以及之前年份的追蹤受訪戶，將2019年樣本中家庭編號(hào)(hhid)為2019開(kāi)頭的數(shù)據(jù)剔除，保留2017年及之前年份的追蹤樣本，從而減少2019年新受訪戶樣本對(duì)實(shí)證結(jié)果的干擾，盡可能統(tǒng)一樣本以保證連續(xù)性。

3．機(jī)制變量

機(jī)制變量為風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知，分別從資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知(liaojie)和背景風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)本文的機(jī)制變知(shangye)兩個(gè)角度衡量。對(duì)于資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知，考慮到資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)可以通過(guò)多元資產(chǎn)配置分散，說(shuō)明資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知涉及家庭對(duì)各種風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的了解程度[13]，因此通過(guò)家庭對(duì)資產(chǎn)的了解程度來(lái)衡量(10)問(wèn)卷中相關(guān)問(wèn)題和相應(yīng)選項(xiàng)為：您對(duì)股票、債券、基金的整體了解程度如何？1.非常了解；2.比較了解；3.一般；4.比較不了解；5.完全不了解。對(duì)選項(xiàng)進(jìn)行了重新賦值，1-5分別表示為：完全不了解、比較不了解、一般、比較了解、非常了解。，了解程度的取值范圍為1-5。對(duì)于背景風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知，由于商業(yè)保險(xiǎn)是管理背景風(fēng)險(xiǎn)的有效手段[23]，因此通過(guò)家庭是否購(gòu)買商業(yè)保險(xiǎn)衡量(11)問(wèn)卷中相關(guān)問(wèn)題和相應(yīng)選項(xiàng)為：您家有下列哪些商業(yè)保險(xiǎn)？1.商業(yè)人壽保險(xiǎn)；2.商業(yè)健康保險(xiǎn)；3.其他商業(yè)保險(xiǎn)；4.都沒(méi)有。被調(diào)查者回答包含1或者2或者3則表示參與商業(yè)保險(xiǎn)。，為二值選擇變量，購(gòu)買商業(yè)保險(xiǎn)取值為1，否則為0。

4．控制變量

參考現(xiàn)有文獻(xiàn)[38-39]，還控制了家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置的其他影響因素，包括家庭特征、個(gè)體特征和地區(qū)特征。家庭層面控制變量包括家庭規(guī)模(size)、老年人規(guī)模(12)65歲以上的家庭成員定義為老年人。(oldsum)以及家庭總資產(chǎn)(asset)。個(gè)體層面控制變量包括年齡(age)、性別(13)構(gòu)建二值虛擬變量，男=1，女=0。(gender)、是否已婚(14)問(wèn)卷中相關(guān)問(wèn)題和相應(yīng)選項(xiàng)為：目前，您的婚姻狀況是？1.未婚；2.已婚；3.同居；4.分居；5.離婚；6.喪偶；7.再婚。構(gòu)建二值虛擬變量，其中被調(diào)查者回答為2或者7取值為1，其他回答為0。(marry)、是否在業(yè)(15)問(wèn)卷中相關(guān)問(wèn)題為：最近一周是否為取得收入而工作過(guò) 1 小時(shí)以上？構(gòu)建二值虛擬變量，是=1，否=0。(work)、教育水平(16)參考楊碧云等(2019)，根據(jù)CHPF問(wèn)卷中“文化程度”問(wèn)題，對(duì)變量進(jìn)行重新賦值：沒(méi)上過(guò)學(xué)賦值為0，小學(xué)為6，初中為9，高中、中專、職高為12，大學(xué)本科、大專、高職為16，碩士生為19，博士生為22。(edu)、是否農(nóng)業(yè)戶口(17)問(wèn)卷中相關(guān)問(wèn)題為：您的戶口類型是？構(gòu)建二值虛擬變量，農(nóng)業(yè)=1，非農(nóng)業(yè)=0。(hukou)、是否黨員(18)問(wèn)卷中相關(guān)問(wèn)題為：是否是中共黨員或預(yù)備黨員？構(gòu)建二值虛擬變量，是=1，否=0。(dangyuan)。地區(qū)層面控制了地區(qū)人均GDP(gdp)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(adv)。

(四)數(shù)據(jù)及描述性統(tǒng)計(jì)

本文使用的數(shù)據(jù)來(lái)自西南財(cái)經(jīng)大學(xué)中國(guó)家庭金融調(diào)查與研究中心組織管理的“中國(guó)家庭金融調(diào)查”項(xiàng)目(CHFS)[40]2017年和2019年的調(diào)查數(shù)據(jù)。2017年調(diào)查數(shù)據(jù)集覆蓋全國(guó)29個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)，355個(gè)區(qū)縣，1 428個(gè)村(居)委會(huì)。2019年調(diào)查數(shù)據(jù)集覆蓋全國(guó)29個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)，343個(gè)區(qū)縣，1 360個(gè)村(居)委會(huì)。數(shù)據(jù)涵蓋了家庭人口統(tǒng)計(jì)特征、資產(chǎn)與負(fù)債、保險(xiǎn)與保障、支出與收入等方面的信息。2017年的數(shù)據(jù)通過(guò)剔除缺失值得到家庭樣本21 516，個(gè)體樣本35 524個(gè)，處理組樣本17 982，控制組樣本17 542。2019年的數(shù)據(jù)共得到家庭樣本14 674，個(gè)體樣本28 596，處理組樣本20 533，控制組樣本8 063。表1給出了變量的描述性統(tǒng)計(jì)。

表1 變量描述性統(tǒng)計(jì)

四、實(shí)證結(jié)果及分析

(一)基準(zhǔn)回歸結(jié)果

表2報(bào)告了數(shù)字化對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置的影響，列(1)-(6)展示了2017年樣本的回歸結(jié)果，列(7)(8)展示了2019年樣本的回歸結(jié)果。通過(guò)表2列(1)-(4)的回歸結(jié)果發(fā)現(xiàn)，基于互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的傳統(tǒng)數(shù)字化(int1)的系數(shù)和基于智能手機(jī)的移動(dòng)數(shù)字化(phone)的系數(shù)均在1%的水平上顯著為正，說(shuō)明傳統(tǒng)數(shù)字化和移動(dòng)數(shù)字化均能夠促進(jìn)家庭參與風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)市場(chǎng)和提高風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的配置程度。表2列(5)(6)的結(jié)果表明，當(dāng)同時(shí)檢驗(yàn)傳統(tǒng)數(shù)字化和移動(dòng)數(shù)字化對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置的影響時(shí)，雖然傳統(tǒng)數(shù)字化(int1)和移動(dòng)數(shù)字化(phone)均有利于促進(jìn)家庭參與風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)市場(chǎng)(表2列(5))，但移動(dòng)數(shù)字化(phone)對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置程度的影響不顯著(表2列(6))，說(shuō)明2017年主要是傳統(tǒng)數(shù)字化發(fā)揮緩解家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)有限配置的作用。進(jìn)一步地，考慮到2019年5G的陸續(xù)試點(diǎn)使得數(shù)字化逐漸朝著移動(dòng)端方向發(fā)展，利用2019年的樣本再次檢驗(yàn)移動(dòng)數(shù)字化的作用。通過(guò)表2列(7)(8)的回歸結(jié)果發(fā)現(xiàn)，基于智能手機(jī)的移動(dòng)數(shù)字化(phone)的系數(shù)同樣在1%的水平上顯著為正，說(shuō)明移動(dòng)數(shù)字化促進(jìn)家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置的顯著作用仍然存在。通過(guò)表2的回歸結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)2017年主要是傳統(tǒng)數(shù)字化發(fā)揮緩解家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)有限配置的作用，2019年移動(dòng)數(shù)字化的影響日益凸顯。因此，后續(xù)研究中使用2017年的樣本探究傳統(tǒng)數(shù)字化的作用，使用2019年的樣本探究移動(dòng)數(shù)字化的作用。由此可見(jiàn)，傳統(tǒng)數(shù)字化和移動(dòng)數(shù)字化能夠顯著促進(jìn)家庭參與風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)市場(chǎng)以及提高風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置程度，有利于顯著緩解家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的有限配置現(xiàn)象，H1得證。

表2 數(shù)字化對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置影響的基準(zhǔn)回歸結(jié)果

控制變量估計(jì)系數(shù)的顯著性與符號(hào)也基本符合預(yù)期。其中家庭特征變量中家庭成員規(guī)模(size)的影響顯著為負(fù)，家庭總資產(chǎn)(asset)的影響顯著為正，老年人規(guī)模(oldsum)對(duì)家庭參與風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置的影響顯著為正，但對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置程度的影響不顯著。從個(gè)體特征變量看，教育水平(edu)與家庭參與風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)市場(chǎng)顯著正相關(guān)，性別(gender)和戶口(hukou)對(duì)家庭參與風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置及提高風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置程度的影響顯著為負(fù)。從地區(qū)特征變量看，地區(qū)人均GDP(gdp)能夠顯著促進(jìn)家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置。

(二)基于因果森林的回歸結(jié)果

通過(guò)前文基準(zhǔn)回歸結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)數(shù)字化有利于緩解家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的有限配置。但線性回歸模型可能還存在內(nèi)生性問(wèn)題，為弱化這一影響，進(jìn)一步使用因果森林進(jìn)行檢驗(yàn)。因果森林基于數(shù)據(jù)進(jìn)行特征選擇，能夠避免回歸結(jié)果帶有主觀判斷，并且遞歸劃分子樣本可以同時(shí)保證因果識(shí)別結(jié)果的內(nèi)部有效性和外部有效性。本文構(gòu)建的因果森林模型涉及的參數(shù)值均使用causal_forest()函數(shù)的默認(rèn)值。表3展示了因果森林的回歸結(jié)果，其中Panel A展示了傳統(tǒng)數(shù)字化的平均處理效應(yīng)，Panel B展示了移動(dòng)數(shù)字化的平均處理效應(yīng)，列(1)(3)是未進(jìn)行家庭聚類的結(jié)果，列(2)(4)是按照家庭聚類的結(jié)果，聚類用于控制來(lái)自不同家庭的差異。根據(jù)Panel A的結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，int1對(duì)家庭參與風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)市場(chǎng)的平均處理效應(yīng)顯著為正，對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置程度的平均處理效應(yīng)同樣顯著為正，說(shuō)明傳統(tǒng)數(shù)字化對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置具有顯著促進(jìn)作用。根據(jù)Panel B的結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，phone對(duì)家庭參與風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)市場(chǎng)和風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置程度的平均處理效應(yīng)均顯著為正，說(shuō)明移動(dòng)數(shù)字化對(duì)家庭參與風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)市場(chǎng)和風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置程度的提高同樣具有顯著促進(jìn)作用。因果森林的回歸結(jié)果顯示，在采用更加客觀的機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行因果推斷以后，數(shù)字化緩解家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的有限配置的作用仍然顯著，前文結(jié)論依然成立。

表3 因果森林結(jié)果

(三)穩(wěn)健性檢驗(yàn)(19)穩(wěn)健性檢驗(yàn)中只展示了被解釋變量為風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置程度的結(jié)果，是否參與風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)市場(chǎng)的結(jié)果與其相同，未具體展示。

1．更換被解釋變量

股票市場(chǎng)“有限參與”之謎是家庭資產(chǎn)選擇的核心問(wèn)題[5]，并且股票也是大多家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置的選擇，因此本文將被解釋變量替換為是否參與股票市場(chǎng)(20)問(wèn)卷中相關(guān)問(wèn)題為：目前，您家是否有股票賬戶？構(gòu)建二值選擇變量，有=1，沒(méi)有=0。。表4中，Panel A和Panel B列(1)展示了更換被解釋變量以后的回歸結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)int1和phone的系數(shù)仍然顯著為正，說(shuō)明更換了被解釋變量以后前文結(jié)論仍然可靠。

2.Tobit模型

被解釋變量風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)占比有受限變量的特征，因此，為進(jìn)一步檢驗(yàn)前文結(jié)論的可靠性，使用Tobit模型重新驗(yàn)證基準(zhǔn)回歸結(jié)論。結(jié)果如表4的Panel A和Panel B列(2)所示，可以發(fā)現(xiàn)使用Tobit模型以后，int1和phone的估計(jì)系數(shù)仍然在1%的水平上顯著為正，數(shù)字化緩解家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)有限配置的作用依然存在。

3．控制遺漏變量

雖然前文回歸中盡可能對(duì)相關(guān)影響因素進(jìn)行了控制，但仍然可能存在一些遺漏變量。參考陳剛(2019)、盛智明和蔡婷婷(2021)，本文進(jìn)一步對(duì)房?jī)r(jià)(21)采用該省當(dāng)年商品房?jī)r(jià)格衡量房?jī)r(jià)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置的影響。(house)、幸福感(22)問(wèn)卷中相關(guān)問(wèn)題和相應(yīng)選項(xiàng)為：總的來(lái)說(shuō)，您現(xiàn)在覺(jué)得幸福嗎？1.非常幸福；2.幸福；3.一般；4.不幸福；5.非常不幸福。本文根據(jù)選項(xiàng)對(duì)變量進(jìn)行了重新賦值，1-5分別為：非常不幸福、不幸福、一般、幸福、非常幸福。(xingfu)、金融知識(shí)關(guān)注程度(23)問(wèn)卷中相關(guān)問(wèn)題和相應(yīng)選項(xiàng)為：您平時(shí)對(duì)經(jīng)濟(jì)、金融方面的信息關(guān)注程度如何？1.非常關(guān)注；2.很關(guān)注；3.一般；4.很少關(guān)注；5.從不關(guān)注。本文根據(jù)選項(xiàng)對(duì)變量進(jìn)行了重新賦值，1-5分別為：從不關(guān)注、很關(guān)注、一般、很少關(guān)注、非常關(guān)注。(eco_guanzhu)等變量進(jìn)行了控制[6,41]。結(jié)果如表4的Panel A和Panel B列(3)所示，可以發(fā)現(xiàn)控制遺漏變量以后，傳統(tǒng)數(shù)字化(int1)和移動(dòng)數(shù)字化(phone)仍然具有顯著的正向促進(jìn)作用。

4．剔除直轄市樣本

一般來(lái)說(shuō)，直轄市相比其他地區(qū)數(shù)字化進(jìn)程更為迅速，數(shù)字化對(duì)直轄市家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置的影響可能更大，因此剔除直轄市樣本后重新進(jìn)行回歸。結(jié)果如表4列(4)所示，可見(jiàn)剔除直轄市樣本后int1和phone的估計(jì)系數(shù)仍然顯著為正，證明了前文結(jié)論的穩(wěn)健性。

五、機(jī)制分析

前文實(shí)證研究證實(shí)了數(shù)字化對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置的促進(jìn)作用，接下來(lái)探討數(shù)字化緩解家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)有限配置的機(jī)制。本文以家庭風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知為切入點(diǎn)，從資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知和背景風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知兩個(gè)角度對(duì)作用機(jī)制展開(kāi)研究。

在數(shù)字化背景下，家庭可以低成本接觸到更多金融資產(chǎn)信息和專業(yè)理財(cái)信息，有利于家庭把握不同投資組合可能帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)和收益，提高資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知，并進(jìn)一步降低收益的不確定性，從而促進(jìn)家庭參與風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)市場(chǎng)。同時(shí)，數(shù)字化使家庭不需要付出較高的信息搜集成本就可以獲得更多風(fēng)險(xiǎn)管理專業(yè)信息，有利于家庭有效管理背景風(fēng)險(xiǎn)，提高背景風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知，從而降低預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)的不確定性，進(jìn)一步促進(jìn)家庭配置風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)。為了驗(yàn)證數(shù)字化能夠通過(guò)提升家庭風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知緩解風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的有限配置，從資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知和背景風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知兩個(gè)方面進(jìn)行因果森林檢驗(yàn)，并利用中介效應(yīng)模型進(jìn)一步檢驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知的中介作用。

(一)基于因果森林的機(jī)制檢驗(yàn)

首先利用因果森林算法檢驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知的機(jī)制作用，使用家庭對(duì)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)了解程度(liaojie)作為資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知的代理變量，使用家庭商業(yè)保險(xiǎn)購(gòu)買行為(shangye)作為背景風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知的代理變量。因果森林的識(shí)別結(jié)果如表5所示，其中表5列(1)(2)展示了聚類前后數(shù)字化對(duì)資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知的檢驗(yàn)結(jié)果，表5列(3)(4)展示了聚類前后數(shù)字化對(duì)家庭背景風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知的檢驗(yàn)結(jié)果，Panel A和Panel B分別代表基于互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的傳統(tǒng)數(shù)字化和基于智能手機(jī)的移動(dòng)數(shù)字化的檢驗(yàn)結(jié)果。

表5列(1)(2)結(jié)果表明，聚類前后傳統(tǒng)數(shù)字化和移動(dòng)數(shù)字化的平均處理效應(yīng)均顯著為正，說(shuō)明二者均能夠顯著促進(jìn)家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)了解程度。表5列(3)(4)結(jié)果表明，聚類前后傳統(tǒng)數(shù)字化和移動(dòng)數(shù)字化的平均處理效應(yīng)同樣顯著為正，說(shuō)明二者也能夠顯著促進(jìn)家庭商業(yè)保險(xiǎn)購(gòu)買行為。基于因果森林的分析結(jié)果可知，數(shù)字化有利于提升家庭的資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知和背景風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知。

表5 因果森林機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果

(二)風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知的中介效應(yīng)檢驗(yàn)

為了進(jìn)一步檢驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知的作用渠道，參考李跟強(qiáng)等(2022)的做法[42]，本文還構(gòu)建了中介效應(yīng)模型進(jìn)行考察(24)表6只展示了被解釋變量為家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置程度的回歸結(jié)果，被解釋變量為家庭風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)參與的回歸結(jié)果類似，不影響最終結(jié)論。。

riski=β0+β1digi+β2Xi+εi

(5)

Mi=γ0+γ1digi+γ2Xi+θi

(6)

riski=ω0+ω1digi+ω2Mi+ω3Xi+δi

(7)

其中，式(5)為基準(zhǔn)模型，riski為個(gè)體i所在家庭的風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置，digi為數(shù)字化的代理變量；式(6)中的被解釋變量Mi表示中介變量，即資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知和背景風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知，解釋變量與式(5)相同；式(7)在式(5)的基礎(chǔ)上加入中介變量Mi，其余變量含義與式(5)相同。

根據(jù)中介效應(yīng)模型，首先驗(yàn)證數(shù)字化對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置的影響(基準(zhǔn)模型)，隨后檢驗(yàn)數(shù)字化對(duì)風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知這一中介變量的影響，最后檢驗(yàn)數(shù)字化、風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置的共同影響?；貧w結(jié)果如表6所示，其中表6列(1)-(3)展示了傳統(tǒng)數(shù)字化的回歸結(jié)果，表6列(4)-(6)展示了移動(dòng)數(shù)字化的回歸結(jié)果。

從表6列(1)-(3)的回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，基準(zhǔn)模型中傳統(tǒng)數(shù)字化(int1)對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置具有顯著正向影響。當(dāng)加入資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知(liaojie)和背景風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知(shangye)這兩個(gè)中介變量以后，傳統(tǒng)數(shù)字化(int1)對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置仍然具有顯著正向影響，并且中介變量的系數(shù)同樣顯著為正。這一結(jié)果說(shuō)明資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知和背景風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知屬于部分中介，傳統(tǒng)數(shù)字化對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置的促進(jìn)作用至少一部分是通過(guò)家庭風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知的提升實(shí)現(xiàn)的。

從表6列(4)-(6)的回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，基準(zhǔn)模型中移動(dòng)數(shù)字化(phone)對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置具有顯著正向影響。當(dāng)加入資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知(liaojie)和背景風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知(shangye)這兩個(gè)中介變量以后，移動(dòng)數(shù)字化(phone)對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置的影響不顯著，但中介變量的系數(shù)顯著為正。這一結(jié)果說(shuō)明資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知和背景風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知屬于完全中介，移動(dòng)數(shù)字化對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置的促進(jìn)作用可以通過(guò)家庭風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知的提升來(lái)實(shí)現(xiàn)。

表6 中介效應(yīng)模型回歸結(jié)果

通過(guò)以上實(shí)證結(jié)果可得，數(shù)字化能夠通過(guò)提升家庭的資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知和背景風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知，從而促進(jìn)家庭參與風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)市場(chǎng)和提高家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的配置程度，緩解家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的有限配置?；诖?，H2a和H2b得證。

六、使用廣義隨機(jī)森林進(jìn)一步分析處理效應(yīng)的異質(zhì)性

根據(jù)前文實(shí)證分析，可以發(fā)現(xiàn)數(shù)字化對(duì)于家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置具有正向的平均處理效應(yīng)，并且中介效應(yīng)模型的回歸結(jié)果表明，傳統(tǒng)數(shù)字化和移動(dòng)數(shù)字化對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置的作用渠道存在一定的差異，這種差異可能與傳統(tǒng)數(shù)字化和移動(dòng)數(shù)字化的異質(zhì)性平均處理效應(yīng)有關(guān)。因此，下文利用廣義隨機(jī)森林進(jìn)一步分析傳統(tǒng)數(shù)字化和移動(dòng)數(shù)字化的異質(zhì)性處理效應(yīng)。處理效應(yīng)異質(zhì)性分析是因果森林又一較為廣泛的應(yīng)用[43]。由于因果森林基于廣義隨機(jī)森林的框架實(shí)現(xiàn)，而廣義隨機(jī)森林實(shí)際上是在傳統(tǒng)隨機(jī)森林中引入了組間差異函數(shù)[32]，從而使得遞歸劃分樣本過(guò)程中能夠得到每一子樣本的平均處理效應(yīng)，進(jìn)一步反映出哪些群體受處理的影響更大[44]。圖1(a)和圖1(b)分別展示了傳統(tǒng)數(shù)字化和移動(dòng)數(shù)字化對(duì)家庭參與風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)市場(chǎng)的處理效應(yīng)估計(jì)值分布(25)傳統(tǒng)數(shù)字化和移動(dòng)數(shù)字化對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置程度的個(gè)體處理效應(yīng)估計(jì)值分布類似，沒(méi)有單獨(dú)展示。，其中橫坐標(biāo)分別表示傳統(tǒng)數(shù)字化和移動(dòng)數(shù)字化對(duì)家庭參與風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)市場(chǎng)的處理效應(yīng)估計(jì)值。通過(guò)圖1(a)可以發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)數(shù)字化的處理效應(yīng)的估計(jì)值范圍較大，取值范圍為0-0.33?？梢?jiàn)對(duì)于不同的家庭，傳統(tǒng)數(shù)字化對(duì)其風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置的影響仍然存在較大差異，說(shuō)明傳統(tǒng)數(shù)字化對(duì)于不同子樣本的處理效應(yīng)與樣本特征關(guān)系密切。通過(guò)圖1(b)可以發(fā)現(xiàn)，相比傳統(tǒng)數(shù)字化的處理效應(yīng)分布，移動(dòng)數(shù)字化的處理效應(yīng)的估計(jì)值范圍有所縮小，取值范圍為0.01-0.14，但大多聚集在0.02附近?？梢?jiàn)移動(dòng)數(shù)字化對(duì)不同家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置的影響不存在較大的異質(zhì)性，說(shuō)明相比傳統(tǒng)數(shù)字化，移動(dòng)數(shù)字化對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置的處理效應(yīng)分布更加集中，對(duì)不同特征子樣本的作用效果更加一致，進(jìn)一步反映出移動(dòng)數(shù)字化的普惠性和低門檻性。

(8)

最優(yōu)線性預(yù)測(cè)法的實(shí)現(xiàn)采用R語(yǔ)言grf包的test_calibration()函數(shù)，將構(gòu)建的因果森林放入該函數(shù)就可以進(jìn)行檢驗(yàn)。結(jié)果如表7所示，其中mean的估計(jì)系數(shù)即為ρ1，differential的估計(jì)系數(shù)即為ρ2。其中列(1)(2)展示了傳統(tǒng)數(shù)字化的異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果，列(3)(4)展示了移動(dòng)數(shù)字化的檢驗(yàn)結(jié)果，異質(zhì)性檢驗(yàn)均進(jìn)行了家庭層面聚類。通過(guò)列(1)(2)可以看出，differential的估計(jì)系數(shù)均顯著為正，說(shuō)明傳統(tǒng)數(shù)字化對(duì)家庭參與風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)市場(chǎng)以及風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置程度的影響存在明顯的異質(zhì)性。列(3)(4)結(jié)果顯示，列(3)differential的估計(jì)系數(shù)均顯著為正，但列(4)differential的估計(jì)系數(shù)不顯著，說(shuō)明移動(dòng)數(shù)字化對(duì)家庭參與風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)市場(chǎng)的影響存在明顯的異質(zhì)性，但對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的配置程度不存在異質(zhì)性。由此可見(jiàn)，移動(dòng)數(shù)字化相比傳統(tǒng)數(shù)字化對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置程度的影響受家庭層面特征的干擾較弱，從而在各個(gè)群體中更具有普惠性，進(jìn)一步說(shuō)明了家庭數(shù)字生活的低門檻化更有利于數(shù)字化緩解風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的有限配置現(xiàn)象。

表7 處理效應(yīng)異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果

七、結(jié)論與政策建議

在經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵時(shí)期，實(shí)現(xiàn)微觀層面家庭財(cái)產(chǎn)性收入的增長(zhǎng)具有重要意義，而緩解家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)有限配置對(duì)其財(cái)產(chǎn)性收入增長(zhǎng)，以及共同富裕的實(shí)現(xiàn)也具有重要推動(dòng)作用。本文基于中國(guó)家庭金融調(diào)查(CHFS)2017年和2019年的數(shù)據(jù)，從傳統(tǒng)數(shù)字化和移動(dòng)數(shù)字化兩個(gè)層面實(shí)證分析了數(shù)字化對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置的影響，并使用機(jī)器學(xué)習(xí)中的因果森林算法對(duì)二者進(jìn)行因果識(shí)別，確保結(jié)論的可靠性。研究發(fā)現(xiàn)，第一，數(shù)字化能夠顯著緩解家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的有限配置。具體而言，基于互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的傳統(tǒng)數(shù)字化和基于智能手機(jī)的移動(dòng)數(shù)字化均能夠顯著促進(jìn)家庭參與風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)市場(chǎng)和風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置程度的提高。第二，風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知是數(shù)字化緩解家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)有限配置的重要作用機(jī)制。數(shù)字化主要通過(guò)推動(dòng)家庭資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知和背景風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知的提升，即增進(jìn)家庭對(duì)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的了解以及提高家庭管理背景風(fēng)險(xiǎn)的能力，從而促進(jìn)家庭參與風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)市場(chǎng)和風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置程度的提高。第三，相比傳統(tǒng)數(shù)字化，移動(dòng)數(shù)字化的影響更具普惠性。移動(dòng)數(shù)字化對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置的處理效應(yīng)分布更加集中，受到群體特征的干擾較弱，對(duì)不同群體的作用效果差異較小。

基于以上研究結(jié)論，提出如下政策啟示。

首先，政府應(yīng)持續(xù)推進(jìn)數(shù)字化建設(shè)，既要提高數(shù)字化服務(wù)質(zhì)量，也要提高居民的數(shù)字素養(yǎng)。政府要不斷完善數(shù)字化的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，提高數(shù)字化服務(wù)質(zhì)量，吸引更廣泛的群體參與數(shù)字化生活，從而充分發(fā)揮數(shù)字化對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置的正向促進(jìn)作用。同時(shí)，政府還要著力提升居民的數(shù)字素養(yǎng)，包括居民的數(shù)字意識(shí)、數(shù)字技能等，降低數(shù)字鴻溝對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置行為的影響。

其次，政府應(yīng)當(dāng)注重培養(yǎng)居民的風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知，引導(dǎo)家庭風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知的形成與更新。政府可以通過(guò)開(kāi)展知識(shí)普及活動(dòng)，積極引導(dǎo)居民利用互聯(lián)網(wǎng)、智能手機(jī)等平臺(tái)了解各類金融理財(cái)產(chǎn)品的風(fēng)險(xiǎn)、收益信息，推動(dòng)家庭資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知的提升，使家庭具備多元化資產(chǎn)配置的能力。同時(shí)，向居民普及各種風(fēng)險(xiǎn)管理手段的應(yīng)用，引導(dǎo)居民進(jìn)行有效的風(fēng)險(xiǎn)管理，降低背景風(fēng)險(xiǎn)對(duì)家庭未來(lái)不確定性的影響，使家庭能夠同時(shí)具備多元化投資、穩(wěn)定資產(chǎn)投資收入的能力，以及有效進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理的能力。

最后，金融機(jī)構(gòu)應(yīng)積極向數(shù)字化方向轉(zhuǎn)型升級(jí)，利用數(shù)字化充分發(fā)揮金融的福利效應(yīng)。金融機(jī)構(gòu)可以充分結(jié)合大數(shù)據(jù)、人工智能等先進(jìn)技術(shù)推動(dòng)投資理財(cái)產(chǎn)品供需的精準(zhǔn)匹配，積極探索基于互聯(lián)網(wǎng)端、智能手機(jī)端的產(chǎn)品創(chuàng)新，為居民提供數(shù)字化理財(cái)服務(wù)。此外，監(jiān)管機(jī)構(gòu)也應(yīng)加強(qiáng)對(duì)金融網(wǎng)站的監(jiān)管力度，確保各類風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)相關(guān)信息的準(zhǔn)確性，及時(shí)核實(shí)各類金融產(chǎn)品的真實(shí)性，避免不法分子利用數(shù)字化手段進(jìn)行金融詐騙，影響家庭對(duì)正規(guī)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的接受意愿。