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[提要]隨著我國金融市場逐漸完善,城鎮(zhèn)家庭在資產(chǎn)配置過程中越來越注重金融理財(cái)產(chǎn)品的投資。但數(shù)據(jù)顯示:我國城鎮(zhèn)家庭資產(chǎn)配置并不合理,家庭金融投資結(jié)構(gòu)單一,這不利于我國家庭金融的良好發(fā)展,同時(shí)制約家庭抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力。養(yǎng)老保險(xiǎn)作為社會(huì)保障的重要一環(huán),對家庭金融資產(chǎn)配置產(chǎn)生著重要的影響。本文利用Probit模型和OLS模型探究養(yǎng)老保險(xiǎn)對城鎮(zhèn)家庭參與風(fēng)險(xiǎn)金融投資的影響,以期為我國社保事業(yè)發(fā)展和我國家庭金融發(fā)展建言獻(xiàn)策。
關(guān)鍵詞:養(yǎng)老保險(xiǎn);風(fēng)險(xiǎn)金融投資;地區(qū)因素
一、引言
隨著改革開放,社會(huì)主義市場經(jīng)濟(jì)的建立,金融市場的逐漸完善,我國城鎮(zhèn)家庭在資產(chǎn)配置選擇過程中越來越注重金融理財(cái)產(chǎn)品的投資。但是數(shù)據(jù)顯示,我國城鎮(zhèn)家庭資產(chǎn)配置不合理,儲(chǔ)蓄占比高,風(fēng)險(xiǎn)金融投資占比低。養(yǎng)老保險(xiǎn)作為社會(huì)保障至關(guān)重要的一環(huán),對家庭金融資產(chǎn)的配置產(chǎn)生著重要的影響。根據(jù)以往的研究,養(yǎng)老保險(xiǎn)對于家庭金融資產(chǎn)的影響主要通過收入效應(yīng)和替代效應(yīng)來實(shí)現(xiàn)。同時(shí),由于我國幅員遼闊,經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡,造成東中西部地區(qū)在各個(gè)方面都存在著較大的差異。那么,探究養(yǎng)老保險(xiǎn)對于家庭風(fēng)險(xiǎn)金融投資參與的真正影響,則需要借助微觀數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。
二、文獻(xiàn)回顧
關(guān)于家庭金融資產(chǎn)配置行為的理論和實(shí)證研究是過去半個(gè)世紀(jì)來國外學(xué)者關(guān)注的焦點(diǎn)領(lǐng)域。經(jīng)典投資理論認(rèn)為,居民風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)持有比重僅與投資者的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度相關(guān)而獨(dú)立于財(cái)富和年齡。Poterba&Samwick(1997)分析了美國家庭年齡與投資組合結(jié)構(gòu)的關(guān)系,認(rèn)為不同年齡層的家庭會(huì)有不同的金融資產(chǎn)組合,年長的家庭更傾向于持有股票,而相對較少地持有免稅債券。Bertaut&Starr-McCluer(2002)利用美國SCF調(diào)查數(shù)據(jù),認(rèn)為家庭的投資組合選擇與年齡、財(cái)產(chǎn)、收入風(fēng)險(xiǎn)和信息成本有顯著的關(guān)系。史代敏和宋艷(2005)基于四川省居民家庭樣本,發(fā)現(xiàn)家庭財(cái)富、年齡、學(xué)歷等因素顯著影響著家庭金融資產(chǎn)的配置。吳衛(wèi)星等(2010)利用15個(gè)城市的抽樣數(shù)據(jù),從生命周期效應(yīng)、財(cái)富效應(yīng)以及住房的角度研究了中國居民家庭投資結(jié)構(gòu)變化的影響因素。徐華等人(2014)提到,除了已知的金融產(chǎn)品存在的風(fēng)險(xiǎn)外,另一個(gè)影響其決策的重要因素是背景風(fēng)險(xiǎn)。關(guān)于背景風(fēng)險(xiǎn)的探究,最早來自于Prat&Zeckhauser(1987)。尹志超(2014)在以往的研究中通過實(shí)證方法得出教育對于家庭股票投資具有顯著的影響。史代敏等(2005)在研究中證實(shí)了年齡對于家庭金融資產(chǎn)的配置具有顯著影響。
三、數(shù)據(jù)、模型與變量
(一)變量說明1、被解釋變量。本文將活期存款、定期存款和現(xiàn)金劃入非風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)范疇,將股票、基金、理財(cái)產(chǎn)品、債券、衍生品、外幣和黃金劃入風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)的范疇。城鎮(zhèn)家庭是否持有風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)、風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)在家庭金融總資產(chǎn)中所占比重作為被解釋變量。2、關(guān)鍵解釋變量。本文的關(guān)鍵解釋變量是:城鎮(zhèn)家庭是否持有社會(huì)養(yǎng)老保險(xiǎn)。3、控制變量。在上述分析的基礎(chǔ)上,將人口個(gè)體特征、家庭財(cái)富特征和外部環(huán)境特征納入控制變量范圍之內(nèi)。具體有如下控制變量:戶主性別、戶主年齡、戶主受教育年限、戶主健康狀況、家庭是否持有房產(chǎn)、家庭消費(fèi)性支出、家庭所在地區(qū)。(表1)
(二)模型1、本文利用Probit模型探究養(yǎng)老保險(xiǎn)的持有情況對家庭參與風(fēng)險(xiǎn)金融投資決策的影響,模型設(shè)定如下:
(三)內(nèi)生性處理1、工具變量回歸。是否持有養(yǎng)老保險(xiǎn)與不可觀測的家庭異質(zhì)性或者說家庭特征密切相關(guān),而這些因素又同時(shí)影響著家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置決策,倘若忽略這些因素可能會(huì)造成估計(jì)的偏差。為此,我們利用工具變量的方法進(jìn)行矯正,工具變量選用省級(jí)社會(huì)養(yǎng)老保險(xiǎn)參與率作為工具變量進(jìn)行內(nèi)生性檢驗(yàn),并使用iv-probit模型以及iv-tobit模型進(jìn)行回歸。2、PSM。對于主要解釋變量家庭持有養(yǎng)老保險(xiǎn)情況來說,我們認(rèn)為該變量可能存在一定的選擇偏差,因此我們利用PSM傾向得分匹配的方法對樣本進(jìn)行匹配,從而更為精確地考察主要解釋變量對家庭參與風(fēng)險(xiǎn)金融投資的影響,以解決樣本選擇性偏差帶來的內(nèi)生性問題。
四、實(shí)證分析與討論
(一)回歸結(jié)果與討論。如表2所示,模型(1)是使用probit模型進(jìn)行回歸的基本結(jié)果,從基本回歸結(jié)果中可以看出,在控制了性別、年齡、受教育年限等變量后,主要自變量養(yǎng)老保險(xiǎn)的持有情況對家庭參與風(fēng)險(xiǎn)金融投資的決策產(chǎn)生了顯著影響。由于probit模型是線性概率模型,因此表中匯報(bào)了平均邊際效應(yīng)。在模型(1)中,主要解釋變量養(yǎng)老保險(xiǎn)的持有情況對于被解釋變量的邊際影響系數(shù)為0.308,并且該影響在1%的水平上顯著。模型(2)為工具變量回歸,在模型(2)中,這一概率明顯增加。性別對于被解釋變量具有顯著的影響,體現(xiàn)為男性較女性而言進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)金融投資的概率更低,這一概率為12.1%,可以看到,在模型(2)中,這一概率稍有降低;年齡對于被解釋變量的影響為正向的且在1%的水平上顯著。但值得注意的是,在進(jìn)行兩階段估計(jì)之后,這一結(jié)果有了較大的改變。受教育程度對于家庭參與風(fēng)險(xiǎn)金融投資的影響分別在1%的水平下顯著。消費(fèi)性支出對于家庭參與風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)投資的影響在1%的水平上顯著。戶主的風(fēng)險(xiǎn)偏好也對其家庭是否進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)金融投資產(chǎn)生顯著的影響,模型(1)和兩階段估計(jì)的結(jié)果差別并不大。從回歸結(jié)果中可以看到,東部地區(qū)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)投資的概率高于中部、西部地區(qū)。模型(3)和(4)為tobit回歸模型的回歸結(jié)果和兩階段估計(jì)結(jié)果。持有養(yǎng)老保險(xiǎn)情況會(huì)對城鎮(zhèn)家庭風(fēng)險(xiǎn)金融投資參與程度產(chǎn)生顯著影響,而這一結(jié)果在利用工具變量進(jìn)行兩階段估計(jì)后顯著提高。回歸結(jié)果還向我們展示了相關(guān)控制變量對家庭參與風(fēng)險(xiǎn)金融投資程度產(chǎn)生的影響。模型(4)的結(jié)果顯示,除年齡外,其余解釋變量的估計(jì)結(jié)果與模型(3)相比并沒有顯著的變化。(表2)
(二)基于PSM傾向得分匹配方法的再檢驗(yàn)。在利用PSM檢驗(yàn)之后,probit模型中,匹配前后的ATT值為0.264、0.224,在控制了選擇性偏差后,養(yǎng)老保險(xiǎn)對城鎮(zhèn)家庭參與風(fēng)險(xiǎn)金融投資決策的凈影響為7.49%,在1%的水平下顯著,表明持有養(yǎng)老保險(xiǎn)會(huì)顯著地提高城鎮(zhèn)家庭進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)金融投資的概率;在tobit模型中,匹配前后的ATT值約為0.104、0.084,在控制了選擇性偏差后,養(yǎng)老保險(xiǎn)對家庭風(fēng)險(xiǎn)金融投資參與程度的凈影響為2.98%,且在1%水平下顯著。這表明持有養(yǎng)老保險(xiǎn)會(huì)顯著地提高城鎮(zhèn)家庭風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)在家庭金融總資產(chǎn)中的占比??傮w而言,我們認(rèn)為,持有養(yǎng)老保險(xiǎn)的家庭會(huì)顯著提高其參與風(fēng)險(xiǎn)金融投資的概率和參與程度。
五、結(jié)論及政策建議
(一)結(jié)論。第一,持有養(yǎng)老保險(xiǎn)顯著提高了城鎮(zhèn)家庭投資風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)的概率及其參與程度,替代效應(yīng)起到主要作用;第二,地區(qū)因素在養(yǎng)老保險(xiǎn)與城鎮(zhèn)家庭參與風(fēng)險(xiǎn)金融投資的關(guān)系中起到顯著的作用,這一影響主要是由于東部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá);第三,除主要解釋變量外,性別、年齡、受教育程度、家庭消費(fèi)支出和是否持有房產(chǎn)也對被解釋變量具有顯著的影響。
(二)政策建議。第一,提高養(yǎng)老保險(xiǎn)覆蓋廣度,推動(dòng)養(yǎng)老保險(xiǎn)實(shí)現(xiàn)“全覆蓋”。政府應(yīng)當(dāng)大力支持社會(huì)養(yǎng)老保險(xiǎn)的發(fā)展,進(jìn)一步為我國家庭金融的發(fā)展和社會(huì)抵御老齡化帶來的風(fēng)險(xiǎn)提供社會(huì)保障方面的支撐。第二,提升養(yǎng)老保險(xiǎn)覆蓋深度,構(gòu)建多支柱養(yǎng)老保險(xiǎn)體系。以適應(yīng)國民日益豐富的養(yǎng)老保險(xiǎn)需求。第三,完善收入增長機(jī)制。我國應(yīng)當(dāng)進(jìn)一步做大經(jīng)濟(jì)總量,提高居民的可支配收入,增加居民抵御風(fēng)險(xiǎn)的信心。第四,完善我國金融市場的發(fā)展,深化金融市場的改革。達(dá)到完善金融市場發(fā)展,為居民提供一個(gè)良好投資環(huán)境的目標(biāo)。
參考文獻(xiàn):
[1]唐瑩.中國居民家庭金融資產(chǎn)配置現(xiàn)狀及對策分析———基于中國家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù)[J].經(jīng)濟(jì)論壇,2018(08).
[2]陳百惠.社會(huì)保障對我國家庭金融資產(chǎn)配置的影響研究[D].上海師范大學(xué),2019.
[5]史代敏,宋艷.居民家庭金融資產(chǎn)選擇的實(shí)證研究[J].統(tǒng)計(jì)研究,2005(10).
[6]吳衛(wèi)星,沈濤,蔣濤.房產(chǎn)擠出了家庭配置的風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)嗎———基于微觀調(diào)查數(shù)據(jù)的實(shí)證分析[J].科學(xué)決策,2014(11).
[7]徐華,徐斌.社會(huì)保險(xiǎn)對家庭金融的影響研究綜述[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)家,2014(11).
[9]周欽,袁燕,臧文斌.醫(yī)療保險(xiǎn)對中國城市和農(nóng)村家庭資產(chǎn)選擇的影響研究[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)(季刊),2015(02).
[10]尹志超,宋全云,吳雨.金融知識(shí)、投資經(jīng)驗(yàn)與家庭資產(chǎn)選擇[J].經(jīng)濟(jì)研究,2104(04).
作者:魏麗君 單位:首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)勞動(dòng)經(jīng)濟(jì)學(xué)院
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