高 宇 呂學(xué)梁 王 霆

(青島大學(xué)a.經(jīng)濟(jì)學(xué)院,b.附屬心血管病醫(yī)院,青島 266061)

改革開放四十多年以來,經(jīng)濟(jì)快速增長,人民收入極大提高,財富管理成為迫切需求?！吨腥A人民共和國國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》提出:“創(chuàng)新更多適應(yīng)家庭財富管理需求的金融產(chǎn)品”。研究家庭投資決策模式和影響因素,既有助于金融機(jī)構(gòu)合理設(shè)計金融產(chǎn)品,又能實現(xiàn)家庭財產(chǎn)性收入的更快增長。中國教育事業(yè)快速發(fā)展,2019年中國高等院校入學(xué)率為54%,遠(yuǎn)高于1978年改革開放時的0.7%。但相較發(fā)達(dá)國家(如美國、英國高等院校入學(xué)率分別為88%和66%)仍有一定差距,無法滿足全面建設(shè)社會主義現(xiàn)代化國家需要。家庭風(fēng)險性金融資產(chǎn)配置影響因素眾多,以往研究均肯定了教育在家庭經(jīng)濟(jì)決策中的作用[1-4],認(rèn)為個體教育水平上升能夠提高家庭投資組合有效性[5-6];但多數(shù)研究僅將教育水平當(dāng)作控制變量作為考量[7],且對教育和家庭投資決策之間的內(nèi)在機(jī)制研究也存有分歧。教育水平提升能夠降低收入不確定性[8],而收入不確定性對家庭風(fēng)險性金融資產(chǎn)配置具有重要影響[9]。本文立足于中國教育事業(yè)發(fā)展的現(xiàn)實背景,探討教育水平對風(fēng)險性金融資產(chǎn)配置的影響,并通過測算收入不確定性,發(fā)掘教育影響風(fēng)險性金融資產(chǎn)配置的內(nèi)在機(jī)制,研究分析教育水平對不同群體風(fēng)險性金融資產(chǎn)配置的影響差異,助力金融機(jī)構(gòu)和政府有關(guān)部門設(shè)計更有針對性的金融產(chǎn)品和政策制度。

1 研究設(shè)計

1.1 研究假說

教育水平提升能夠增強(qiáng)個體金融素養(yǎng)。一方面,高教育水平個體更容易了解風(fēng)險性金融資產(chǎn)的特征,心理上更少排斥參與風(fēng)險性金融市場投資;另一方面,教育水平提升增強(qiáng)了個體信息收集能力和分辨能力,降低了信息獲取成本,從而促使家庭積極投資風(fēng)險性金融資產(chǎn)。據(jù)此,提出研究假說一:

H1:教育水平提升增加了家庭風(fēng)險性金融市場的參與廣度和投資深度。

根據(jù)不確定性理論,風(fēng)險無處不在,社會生活中充滿了不確定性。教育經(jīng)濟(jì)學(xué)理論提出,教育水平提升有利于提高個體在勞動力市場中的競爭力,使其更容易找到穩(wěn)定的工作,因此其收入不確定性較低,繼而預(yù)防性儲蓄動機(jī)較弱,風(fēng)險金融市場參與可能性更大,風(fēng)險性金融資產(chǎn)投資深度增加。據(jù)此,提出研究假說二:

H2:教育水平提升降低了家庭收入不確定性,進(jìn)而增加家庭風(fēng)險性金融市場參與的可能性和投資深度。

1.2 數(shù)據(jù)來源

以北京大學(xué)中國家庭追蹤調(diào)查(CFPS)中受訪家庭作為研究樣本,基于2018年CFPS家庭、成人和孩童數(shù)據(jù),匹配個體特征和家庭特征,剔除關(guān)鍵變量缺失樣本,合并、整理得到11 246戶家庭數(shù)據(jù)。

1.3 變量設(shè)定

(1)被解釋變量:風(fēng)險性金融資產(chǎn)配置主要涉及風(fēng)險金融市場參與可能性(家庭至少存在基金、國債、股票、信托、外匯等一種投資行為則賦值為1,否則為0)[10]和風(fēng)險性金融資產(chǎn)投資深度(基金、國債、股票、信托、外匯在總資產(chǎn)所占份額)[11]兩個方面。

(2)解釋變量:戶主教育水平表示戶主已完成的教育年數(shù)。由于數(shù)據(jù)缺失,參考CFPS中教育水平轉(zhuǎn)換表,將戶主所受教育最高學(xué)位轉(zhuǎn)換為受教育年數(shù)(文盲/半文盲設(shè)為0,小學(xué)學(xué)歷設(shè)為6,初中學(xué)歷設(shè)為9,高中/中專/技校學(xué)位設(shè)為12,?？茖W(xué)歷設(shè)為15,本科學(xué)歷設(shè)為16,碩士學(xué)位設(shè)為19,博士學(xué)位設(shè)為22)。

(3)控制變量:包括個體變量、家庭變量及省份虛擬變量[5-6]。年齡、年齡平方(受訪者年齡2/100)、戶主性別(男性賦值為1,女性為0)、婚姻狀況(已婚賦值為1,否則為0)、工作狀況(參加工作賦值為1,否則為0)、宗教信仰(有宗教信仰賦值為1,否則為0)、健康1(身體非常健康賦值為1,否則為0)、健康2(身體不健康賦值為1,否則為0)、保險1(有養(yǎng)老保險賦值為1,否則為0)、保險2(有醫(yī)保賦值為1,否則為0)、收入對數(shù)(家庭純收入取對數(shù))、支出對數(shù)(家庭消費性支出取對數(shù))、自有住房(家庭有房屋產(chǎn)權(quán)賦值為1,否則為0)、城鄉(xiāng)(城鎮(zhèn)家庭賦值為1,農(nóng)村家庭為0)、家庭規(guī)模(受訪者家庭人口數(shù)量)、負(fù)債(家庭有房貸、銀行、親戚朋友、其他組織或個人欠款賦值為1,否則為0)。

由表1可知,中國家庭參與風(fēng)險性金融資產(chǎn)投資概率為5.9%,風(fēng)險性金融資產(chǎn)投資占總資產(chǎn)的比重均值為0.5%,中國家庭參與風(fēng)險性金融市場投資整體程度較低。平均受教育年限為7.8年,相對偏低。

表1 描述性統(tǒng)計

2 基準(zhǔn)分析

2.1 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

教育水平對風(fēng)險金融市場參與可能性通過Probit模型回歸,投資深度通過Tobit模型回歸,由表2可知,結(jié)果均在1%水平上顯著為正。教育水平每提升1年,家庭投資風(fēng)險性金融資產(chǎn)的概率將提高0.8%,并且風(fēng)險性金融資產(chǎn)投資占總資產(chǎn)的比重會提高1.7%。戶主年齡、家庭收入、支出提高均會使風(fēng)險性金融資產(chǎn)投資概率和投資比重增加,與以往研究結(jié)論[12-13]一致。具有城鎮(zhèn)戶籍會對風(fēng)險金融市場參與廣度和投資深度產(chǎn)生正向影響,負(fù)債、家庭人口規(guī)模上升對風(fēng)險金融市場參與廣度和投資深度產(chǎn)生負(fù)向影響。

表2 基準(zhǔn)回歸實證結(jié)果

2.2 穩(wěn)健性檢驗

2.2.1 內(nèi)生性問題 由于家庭風(fēng)險性金融資產(chǎn)配置可能會影響戶主受教育程度,產(chǎn)生內(nèi)生性問題,需選取工具變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗。母親教育水平是影響子代教育的重要因素之一,且不會直接影響家庭風(fēng)險性金融資產(chǎn)配置,能滿足相關(guān)性和外生性要求,因此將其作為工具變量。穩(wěn)健性檢驗結(jié)果中,(2)、(4)兩列Wald檢驗P值分別為0.000 8和0.002 4,均在1%水平上顯著,說明工具變量選取有效(表3)。引入工具變量后的估計結(jié)果和基準(zhǔn)回歸結(jié)論一致。

表3 引用工具變量的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

2.2.2 更換工具變量 一個家庭中父親和母親都是不可或缺的角色,因此對工具變量重新定義,將其替換為戶主父親與母親教育水平均值。由表4可知,結(jié)果均在1%水平上顯著為正,并和基準(zhǔn)回歸結(jié)論一致。(2)、(4)兩列Wald檢驗P值分別為0.002和0.008,均在1%水平上顯著,說明工具變量選取有效。

表4 更換工具變量的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

2.2.3 更換解釋變量 重新定義解釋變量檢驗穩(wěn)健性,將戶主受教育程度更換為家庭夫妻平均受教育年限,回歸結(jié)果見表5,研究結(jié)論仍然穩(wěn)健。

表5 更換解釋變量的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

3 機(jī)制與異質(zhì)性分析

3.1 機(jī)制檢驗

綜合考慮可能影響家庭收入預(yù)期的因素,將家庭平均年齡、平均教育水平、就業(yè)比重、受訪者性別、有無工作、所在地區(qū)作為自變量,家庭純收入的對數(shù)作為因變量進(jìn)行OLS估計,用計算所得殘差衡量收入不確定性[14-15],構(gòu)建模型lnrevenuei ＝ν＋ζi×X i ＋δ×provincei ＋εi。獲取收入不確定性指標(biāo)后,通過中介效應(yīng)模型[16-18]進(jìn)行機(jī)制檢驗。

由表6第(2)列可知,教育水平提升會顯著降低家庭收入不確定性,第(3)列則表明收入不確定性會顯著降低家庭參與風(fēng)險性金融市場的可能性,且教育水平對風(fēng)險性金融市場參與廣度的正向影響降低。由表7 第(3)列可知,收入不確定性會顯著降低家庭風(fēng)險性金融資產(chǎn)投資比重,且教育水平對風(fēng)險性金融資產(chǎn)投資深度的正向影響降低。結(jié)果均證實存在收入不確定性影響機(jī)制。這是因為,教育水平提升增強(qiáng)了戶主的就業(yè)機(jī)會和就業(yè)質(zhì)量,即便失業(yè)也能夠獲取到更好的失業(yè)保障,因此其收入不確定性下降,家庭參與風(fēng)險性金融市場概率提高,風(fēng)險性金融資產(chǎn)投資比重增加。

表6 教育對風(fēng)險性金融資產(chǎn)投資參與影響的收入不確定性機(jī)制

表7 教育對風(fēng)險性金融資產(chǎn)投資比重影響的收入不確定性機(jī)制

3.2 異質(zhì)性分析

3.2.1 負(fù)債異質(zhì)性 按家庭有無負(fù)債分組回歸,可知相較于無負(fù)債家庭,有負(fù)債家庭中教育水平對風(fēng)險性金融資產(chǎn)投資的正向作用更大(表8)。似無相關(guān)模型所得組間系數(shù)差異檢驗P值(前兩列為0.000 7,后兩列為0.057 4)分別在1%和10%水平上顯著,說明家庭負(fù)債狀況會產(chǎn)生異質(zhì)性影響。這可能是因為有負(fù)債家庭支出存在剛性,抗風(fēng)險能力較弱,戶主受教育程度提升能夠降低收入不確定性,使家庭能更好地應(yīng)對風(fēng)險沖擊,其對家庭風(fēng)險性金融市場參與廣度和投資深度的促進(jìn)作用更大。

表8 負(fù)債異質(zhì)性影響

3.2.2 家庭收入異質(zhì)性 按家庭收入差異分組回歸,家庭收入低于75%分位數(shù)設(shè)為中低收入群體,大于等于75%分位數(shù)設(shè)為高收入群體(表9)。相較于高收入家庭,教育水平提升對低收入家庭影響更大。組間系數(shù)差異檢驗P值(前兩列為0.090 7,后兩列為0.000 4)分別在10%與1%水平上顯著,說明家庭收入水平會產(chǎn)生異質(zhì)性影響?？赡苁怯捎诮逃教嵘軌蚋行У亟档椭械褪杖爰彝ナ杖氩淮_定性,提高其風(fēng)險金融市場參與意愿,增加風(fēng)險性金融資產(chǎn)投資比例。

表9 家庭收入異質(zhì)性影響

3.2.3 區(qū)域異質(zhì)性 借鑒北京市宏觀經(jīng)濟(jì)與社會發(fā)展基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫,將家庭所在區(qū)域分為東部和中、西部:北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、廣西、海南為東部地區(qū),山西、內(nèi)蒙古、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南為中部地區(qū),重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、寧夏、青海、新疆為西部地區(qū),對兩個子樣本回歸(表10)。盡管受教育程度對家庭風(fēng)險性金融市場參與廣度和投資深度均在1%水平上顯著為正,中西部地區(qū)家庭較于東部地區(qū)家庭樣本中影響更大。原因可能是,中西部地區(qū)發(fā)展水平低于東部地區(qū),收入水平的不穩(wěn)定性更高,因此教育水平的提升能夠更有效降低其家庭收入不確定性,組間系數(shù)差異檢驗P值(前兩列為0.002 6,后兩列為0.006 6)均在1%水平上顯著,與以往研究結(jié)論一致[19-20]。

表10 區(qū)域異質(zhì)性影響

4 結(jié)論

本文基于2018年CFPS數(shù)據(jù),從收入不確定性的視角研究分析教育水平對家庭風(fēng)險性金融資產(chǎn)配置的影響。教育水平提升提高了家庭風(fēng)險性金融市場參與概率,增加了家庭風(fēng)險性金融資產(chǎn)投資比重。為緩解內(nèi)生性問題,先后以戶主母親教育水平和父母平均教育水平作為工具變量,所得結(jié)果證明了研究結(jié)論的穩(wěn)健性。機(jī)制檢驗發(fā)現(xiàn),教育水平提升增強(qiáng)了戶主勞動力市場競爭力,降低了家庭收入不確定性,進(jìn)而增加了家庭在風(fēng)險金融市場的參與廣度與投資深度。異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn),教育水平在有負(fù)債家庭、中低收入家庭和中西部家庭中,能夠?qū)︼L(fēng)險性金融資產(chǎn)配置產(chǎn)生更加顯著的正向影響。下一步將從風(fēng)險偏好、人格特征等角度,完善教育對風(fēng)險性金融資產(chǎn)配置的機(jī)理研究,并結(jié)合實時政策,運用準(zhǔn)自然實驗法,提高研究結(jié)論的穩(wěn)健性。