■李勝旗，徐玟龍

一、引言

在數(shù)字化浪潮下，傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)改革創(chuàng)新，降低了風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)準(zhǔn)入門檻；開放式金融產(chǎn)業(yè)鏈逐漸完備；互聯(lián)網(wǎng)與移動(dòng)智能終端的深度融合，實(shí)現(xiàn)了家庭對(duì)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的跨時(shí)空交易；多元化的創(chuàng)新金融產(chǎn)品選擇使家庭足不出戶便可實(shí)現(xiàn)閑置資源再分配與投資擴(kuò)張。這種投資模式具有低成本、高信息透明度和便捷交易的特征，極大便利了家庭的再投資行為。

快速發(fā)展的數(shù)字金融背后，“信息孤島”與“數(shù)據(jù)煙囪”現(xiàn)象凸顯，出現(xiàn)新型數(shù)字鴻溝（Digital Divide），數(shù)字“馬太效應(yīng)”突現(xiàn)。截至2021年末，中國(guó)城鄉(xiāng)互聯(lián)網(wǎng)普及率差異為23.7個(gè)百分點(diǎn)，非網(wǎng)民中農(nóng)村地區(qū)占比過(guò)半，數(shù)字鴻溝表現(xiàn)出明顯的城鄉(xiāng)地域化特征。數(shù)字化不平等與個(gè)體性差異的存在，導(dǎo)致不同群體對(duì)數(shù)字資源的獲取處理及價(jià)值再創(chuàng)造能力存在顯著差距，移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的滲透度差異帶來(lái)“使用溝”與“能力溝”問(wèn)題。數(shù)字化浪潮下高學(xué)歷與年輕化等優(yōu)勢(shì)群體善于利用數(shù)字設(shè)備進(jìn)行投資，享受數(shù)字紅利，從而實(shí)現(xiàn)財(cái)富擴(kuò)張，而信息基建落后地區(qū)與老齡化群體逐漸被數(shù)字邊緣化，金融與數(shù)字素養(yǎng)雙匱乏導(dǎo)致數(shù)字鴻溝的惡性循環(huán)，不利于縮小居民貧富差距及實(shí)現(xiàn)共同富裕。

數(shù)字鴻溝問(wèn)題深刻影響家庭投資決策。2020年中國(guó)家庭金融中心數(shù)據(jù)顯示，中國(guó)家庭金融資產(chǎn)配置不均衡，投資缺乏多樣性，風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)組合呈現(xiàn)兩極化特征，家庭財(cái)富管理整體處于“亞健康”狀態(tài)。標(biāo)準(zhǔn)普爾家庭資產(chǎn)配置法作為公認(rèn)的合理穩(wěn)健配置方法，要求家庭持有一定風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配比，低比重的風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置不利于家庭資產(chǎn)增值與風(fēng)險(xiǎn)分散，阻礙家庭收入的長(zhǎng)期穩(wěn)定增長(zhǎng)。家庭對(duì)金融市場(chǎng)的低參與率會(huì)阻礙中國(guó)資本市場(chǎng)的良性發(fā)展，不利于發(fā)揮資本市場(chǎng)資源配置和服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的功能。探尋影響家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資的因素，有助于找到提高家庭參與金融市場(chǎng)意愿的對(duì)策，以降低居民儲(chǔ)蓄率刺激消費(fèi)，擴(kuò)大內(nèi)需拉動(dòng)內(nèi)循環(huán)，優(yōu)化國(guó)民經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)。

全文邊際貢獻(xiàn)在于：第一，從投資深度和投資廣度的視角，首次研究數(shù)字鴻溝如何影響家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資行為，是對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)的補(bǔ)充。第二，從個(gè)體稟賦與要素流動(dòng)的角度，以信息渠道效應(yīng)、收入分配效應(yīng)和社會(huì)信任效應(yīng)來(lái)解釋數(shù)字鴻溝影響家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資的作用機(jī)制。第三，引入風(fēng)險(xiǎn)組合多樣性與投資組合有效性，從風(fēng)險(xiǎn)分散與收益權(quán)衡的視角對(duì)數(shù)字鴻溝如何影響家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資做深入分析。

二、文獻(xiàn)綜述及理論模型

（一）文獻(xiàn)綜述

數(shù)字技術(shù)應(yīng)用下沉已滲入微觀生活各領(lǐng)域，數(shù)字技術(shù)與金融深度融合使金融更好地服務(wù)于實(shí)體經(jīng)濟(jì)（尹振濤等，2021），也緩解了欠發(fā)達(dá)地區(qū)金融服務(wù)匱乏的困境（李繼尊，2015）。但同時(shí)加劇了再生產(chǎn)的非均衡性（王夢(mèng)菲和張昕蔚，2020）并擴(kuò)大了家庭財(cái)富差距（粟勤和韓慶媛，2021），信息技術(shù)的不均衡發(fā)展造成全球范圍內(nèi)的數(shù)字鴻溝存在，影響社會(huì)效率與公平（張勛等，2019）。

美國(guó)國(guó)家遠(yuǎn)程通信和信息管理局（NITA）（1999）首次對(duì)數(shù)字鴻溝概念進(jìn)行界定，亞太經(jīng)合組織（OECD，2000）將數(shù)字鴻溝定義為接觸信息技術(shù)的差距及由此帶來(lái)的收入差距。國(guó)際普遍認(rèn)同的數(shù)字鴻溝被分類為第一層（接入和覆蓋）、第二層（使用和技能）和第三層（結(jié)果）等三個(gè)層級(jí)（Ferreira D et al.，2021）。第一層級(jí)為接入溝，即信息通信技術(shù)（ICT）的使用，是否有使用信息技術(shù)的基礎(chǔ)條件決定了數(shù)字鴻溝差距，需求和供應(yīng)之間的溝通是關(guān)鍵點(diǎn)（Maurer &lutz，2011）。目前，發(fā)達(dá)國(guó)家的接入溝問(wèn)題已逐漸消失，數(shù)字鴻溝轉(zhuǎn)為使用上的差異，即第二層級(jí)使用溝?？蓱?yīng)用信息和通信技術(shù)發(fā)展指數(shù)（IDI）與數(shù)據(jù)貧困指數(shù)（DPI）對(duì)全球數(shù)字鴻溝問(wèn)題進(jìn)行可視化處理，中國(guó)以強(qiáng)大基建能力不斷填平“使用溝”（安同良和楊晨，2020），重塑經(jīng)濟(jì)格局。當(dāng)前研究重點(diǎn)為強(qiáng)調(diào)互聯(lián)網(wǎng)實(shí)際使用成果的三級(jí)數(shù)字鴻溝，數(shù)字鴻溝的研究應(yīng)將信息獲取使用和通信技術(shù)對(duì)個(gè)人影響和后果結(jié)合起來(lái)才能產(chǎn)生持久意義（Selwyn，2004）。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者多從市場(chǎng)摩擦、家庭人口學(xué)特征及經(jīng)濟(jì)特征等維度對(duì)影響家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置的因素進(jìn)行深入探究，諸如背景風(fēng)險(xiǎn)（Lucas，2000）、不確定的勞動(dòng)力市場(chǎng)及較差身體狀況（Cardak & Wilkins，2009）等會(huì)降低家庭風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)參與。金融素養(yǎng)（蘇芳和殷婭娟，2020）、社會(huì)保障（周欽等，2015）、家庭年輕化（藍(lán)嘉俊等，2015）、主觀幸福感（肖忠意等，2018）等因素會(huì)提高家庭風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)參與率與風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)占比。國(guó)內(nèi)學(xué)者就信息化技術(shù)與家庭金融資產(chǎn)配置的研究多集中于互聯(lián)網(wǎng)與數(shù)字金融。數(shù)字普惠金融發(fā)展能提高家庭金融資產(chǎn)組合有效性（吳雨等，2021），在優(yōu)勢(shì)家庭中更為明顯，因此破除數(shù)字鴻溝迫在眉睫。頻繁的網(wǎng)絡(luò)交易行為、互聯(lián)網(wǎng)使用、智能手機(jī)普及與移動(dòng)支付能提高家庭風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)參與，優(yōu)化家庭金融資產(chǎn)配置（彭繼權(quán)，2021；饒育蕾等，2021）。而互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)支付與數(shù)字金融的應(yīng)用差異只是數(shù)字鴻溝的某個(gè)維度，國(guó)內(nèi)尚無(wú)直接文獻(xiàn)研究數(shù)字鴻溝與信息差距如何影響微觀家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資行為。

（二）理論模型

參照Guiso et al.（2008）構(gòu)建的資產(chǎn)組合理論框架和借鑒Crés&Gollier（2001）的效用理論，構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)與無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)短期決策模型，并引入數(shù)字鴻溝與中介渠道，對(duì)數(shù)字鴻溝如何影響微觀家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資行為進(jìn)行理論分析。

假定投資者是單期決策個(gè)體，可選擇風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)和無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)進(jìn)行投資，投資于無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)可獲得固定收益rf，投資是無(wú)成本的，即投資成本cf為0；投資于風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)收益r*無(wú)法預(yù)測(cè)，r*～N（，σ2）服從均值為＞rf，方差為σ2的正態(tài)分布。只有風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的收益期望大于無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)時(shí)，投資者才會(huì)選擇投資風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)，投資成本為c。風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資具有不確定性，投資價(jià)值可能蒸發(fā)，信息不對(duì)稱問(wèn)題使投資者面臨投資失敗風(fēng)險(xiǎn)，虛假互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)產(chǎn)品不具有投資價(jià)值，資產(chǎn)標(biāo)的公司財(cái)務(wù)造假行為會(huì)使股價(jià)暴跌，公募基金“踩雷”。這些都會(huì)影響投資者投資收益，但這些事件發(fā)生概率較小設(shè)為p，投資行為是個(gè)體主觀決策，因此p為投資者主觀概率，由投資者對(duì)市場(chǎng)了解程度決定。

假定投資效用函數(shù)為負(fù)指數(shù)效用函數(shù)，a為風(fēng)險(xiǎn)厭惡系數(shù)，w為投資者持有財(cái)富，設(shè)為：

假定投資者初始財(cái)富水平為W，投資于風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)比例為k，投資于無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)比例為1-k，投資收益為k（r*-c）W+（1-k）rfW。當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)面臨不確定性時(shí)，投資者僅能獲取投資于無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的部分收益（1-k）rfW，事件發(fā)生概率為p，因此投資者總收益及總效用為：

投資者最優(yōu)決策為風(fēng)險(xiǎn)與收益的權(quán)衡，以實(shí)現(xiàn)最優(yōu)投資比例k下的預(yù)期效用最大化，即：

并將其代入投資效用函數(shù)，得到效用最大化下最優(yōu)投資比例的約束函數(shù)：

其中，僅r*為隨機(jī)因子，常變量指數(shù)期望為常數(shù)值可提出，并求出指數(shù)效用函數(shù)的期望，式（5）可變形為：

對(duì)式（7）最優(yōu)投資比例k求一階導(dǎo)并進(jìn)行化簡(jiǎn)，得到最優(yōu)投資比例k的一階條件：

進(jìn)行移項(xiàng)可解得投資者最優(yōu)投資比例：

可以看出，最優(yōu)投資比例與初始財(cái)富水平W、投資者風(fēng)險(xiǎn)厭惡系數(shù)a、投資成本c、虧損概率p和風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)安全收益效用Uk相關(guān)。

引入數(shù)字鴻溝D、投資者金融素養(yǎng)δ與社會(huì)信任t。具有競(jìng)爭(zhēng)力的信息和通信技術(shù)（ICTs）系統(tǒng)能簡(jiǎn)便投資流程、提高信息質(zhì)量（Manecke &Schoensleben，2004）、降低服務(wù)成本，而數(shù)字鴻溝產(chǎn)生信息隔離提高了投資成本，因此投資成本c是數(shù)字鴻溝D的減函數(shù)，為外生變量。數(shù)字技術(shù)通過(guò)特有的社會(huì)信任強(qiáng)化機(jī)制提升了家庭的社會(huì)信任感（何靖和李慶海，2019）。數(shù)字鴻溝的存在產(chǎn)生家庭金融素養(yǎng)的世代差異，線上渠道作用顯著（艾云等，2021）。綜上，家庭稟賦與投資條件決定了投資者金融素養(yǎng)與社會(huì)信任會(huì)受數(shù)字鴻溝影響，是數(shù)字鴻溝的遞減函數(shù)，因此δ=δ（D），t=t（D）。投資成本c為D、δ、t的函數(shù)：

金融素養(yǎng)積累能提高投資回報(bào)收益（江靜琳等，2019），抑制金融風(fēng)險(xiǎn)（謝賢君，2021）。信息技術(shù)改變不利思想，以促信任破解“因循守舊”緩解了居民風(fēng)險(xiǎn)厭惡（張世虎和顧海英，2020）。透明度與交易效率的提高促進(jìn)了投資者的社會(huì)信任，提高了回報(bào)福利。因此投資虧損概率p與風(fēng)險(xiǎn)厭惡系數(shù)a均是家庭金融素養(yǎng)δ和社會(huì)信任度t的減函數(shù)。低金融素養(yǎng)與低社會(huì)信任度會(huì)降低風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，提高風(fēng)險(xiǎn)厭惡度，投資回報(bào)受限，即：

將式（11）（12）（13）代入式（10）中，得到：

根據(jù)上述分析，數(shù)字鴻溝不利于金融素養(yǎng)積累，抑制家庭投資于金融市場(chǎng)，風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)收益r*與無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資收益rf此消彼長(zhǎng)，再根據(jù)式（11）（12）（13）可得，數(shù)字鴻溝提高了風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)交易中的投資成本c*[1+D-δ（D）-t（D）]與家庭風(fēng)險(xiǎn)厭惡a，惡化投資虧損p，將其與式（14）結(jié)合。分子部分是數(shù)字鴻溝D的減函數(shù)從而降低，分母a（δ，t）Wσ2受風(fēng)險(xiǎn)厭惡系數(shù)影響提高，因此家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)最優(yōu)投資比例k*變小，不利于家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資優(yōu)化與財(cái)富擴(kuò)張。

數(shù)字鴻溝閉塞信息渠道，降低了去中心化市場(chǎng)機(jī)制的信息效率，提高了信息搜尋成本。數(shù)字邊緣化投資者應(yīng)用數(shù)字技術(shù)來(lái)了解具體產(chǎn)品種類與內(nèi)容的門檻較高，移動(dòng)終端采用較為滯后。而當(dāng)下大熱的金融科技更是金融業(yè)與尖端數(shù)字技術(shù)的深度融合，更加難以應(yīng)用。據(jù)此提出假設(shè)1：數(shù)字鴻溝降低了家庭投資于風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的可能性與資產(chǎn)配置占比。

投資者金融素養(yǎng)δ的不足，信息與個(gè)體稟賦不足帶來(lái)投資者對(duì)市場(chǎng)恐懼心理，產(chǎn)生風(fēng)險(xiǎn)厭惡行為。雖然投資者的金融素養(yǎng)會(huì)降低交易成本，但金融素養(yǎng)是數(shù)字鴻溝的減函數(shù)，這反而提高了投資成本，抑制家庭對(duì)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的投資選擇行為。據(jù)此提出假設(shè)2：數(shù)字鴻溝降低了家庭信息獲取能力，抑制風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資。

數(shù)字鴻溝同時(shí)帶來(lái)家庭社交網(wǎng)絡(luò)的弱化，信息傳播的廣度深度降低，資金供給渠道收縮，難以產(chǎn)生家庭互惠行為，進(jìn)一步降低投資者的社會(huì)信任度t。廣義的社會(huì)信任可以影響投資者心理預(yù)期，緩解交易中的信息不對(duì)稱，降低交易成本與監(jiān)督成本。投資者對(duì)社會(huì)信任度越低，就會(huì)認(rèn)為投資的風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)虧損概率越大，預(yù)期收益不足甚至難以收回本金，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資會(huì)產(chǎn)生排斥心理。而教育可對(duì)家庭人力資本進(jìn)行積累，提高認(rèn)知水平，從而抵御數(shù)字鴻溝侵蝕。據(jù)此提出假設(shè)3：數(shù)字鴻溝降低了家庭社會(huì)信任，抑制風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資。

數(shù)字鴻溝的存在減少了家庭就業(yè)機(jī)會(huì)與收入來(lái)源，家庭難以利用電商平臺(tái)、移動(dòng)支付等進(jìn)行創(chuàng)業(yè)增收，存在數(shù)字鴻溝的家庭在收入與消費(fèi)層面會(huì)明顯弱勢(shì)于數(shù)字紅利家庭。較低收入水平的家庭在維持家庭日常開銷基礎(chǔ)上進(jìn)行儲(chǔ)蓄，厭惡風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的收益不確定性，偏好無(wú)風(fēng)險(xiǎn)投資，因此會(huì)擠出投資于風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)部分資金。據(jù)此提出假設(shè)4：數(shù)字鴻溝減少了家庭收入來(lái)源，降低家庭收入，抑制風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資。

綜合來(lái)看，數(shù)字鴻溝以信息渠道效應(yīng)、社會(huì)信任效應(yīng)和收入分配效應(yīng)降低家庭人力資本，減緩要素流動(dòng)，從而抑制家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資行為。投資者缺乏市場(chǎng)實(shí)踐機(jī)會(huì)，造成投資經(jīng)驗(yàn)較少。加上低水平的金融素養(yǎng)，投資者難以在資本市場(chǎng)獲得超額回報(bào)，投資組合的多樣性和有效性都受到影響。據(jù)此提出假設(shè)5：數(shù)字鴻溝降低了風(fēng)險(xiǎn)組合多樣性和投資組合有效性，投資缺乏動(dòng)力。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源

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)查與研究中心在全國(guó)范圍內(nèi)開展的2017年中國(guó)家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù)（CHFS），CHFS樣本涵蓋面廣，數(shù)據(jù)詳細(xì)真實(shí)有效，代表性較好，涵蓋微觀個(gè)體特征、家庭主觀態(tài)度及經(jīng)濟(jì)狀況等各方面詳細(xì)信息，對(duì)開展研究提供良好數(shù)據(jù)支撐。為保證回歸結(jié)果準(zhǔn)確性，對(duì)數(shù)據(jù)異常值進(jìn)行處理，剔除收入與消費(fèi)負(fù)值家庭，剔除無(wú)金融資產(chǎn)投資家庭，并對(duì)戶主年齡進(jìn)行限定，最終得到有效樣本37053個(gè)家庭。

（二）變量定義

自變量設(shè)定方面，參照尹志超（2021）的做法，從接入層和使用層兩方面構(gòu)建數(shù)字鴻溝相應(yīng)子指標(biāo)，并利用KMO主成分因子分析法，對(duì)家庭數(shù)字鴻溝指數(shù)進(jìn)行測(cè)度。根據(jù)因子載荷采用回歸方法計(jì)算家庭數(shù)字應(yīng)用程度，定義為digital_apply；根據(jù)家庭數(shù)字應(yīng)用程度差距計(jì)算數(shù)字鴻溝指數(shù)，定義為D_dividei。具體計(jì)算公式如下：

因變量設(shè)置方面，從投資廣度和投資深度來(lái)度量家庭風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)投資，并以家庭是否持有風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)（risk_dummyi）、是否參與股票市場(chǎng)（stock_dummyi）、風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資占比（risk_ratio）、股票投資占比（stock_ratio）等4個(gè)維度作為被解釋變量。

（三）工具變量選取

選取省級(jí)互聯(lián)網(wǎng)普及率作為工具變量，來(lái)衡量省際數(shù)字鴻溝差異，外生性較強(qiáng)，且滿足相關(guān)檢驗(yàn)，并利用區(qū)域移動(dòng)設(shè)備占有率作為工具變量進(jìn)行進(jìn)一步檢驗(yàn)①互聯(lián)網(wǎng)普及率與移動(dòng)設(shè)備占有率均為2016年數(shù)據(jù)，來(lái)自城市統(tǒng)計(jì)年鑒。。

（四）模型設(shè)定

家庭是否參與風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)市場(chǎng)是一個(gè)二值離散變量，適用離散選擇模型，先利用probit模型對(duì)數(shù)字鴻溝與家庭風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)參與的關(guān)系進(jìn)行驗(yàn)證，probit模型為：

在衡量數(shù)字鴻溝對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)持有占比的影響時(shí)，由于未參與金融市場(chǎng)家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)占比為0，被解釋變量stock_ratioi與risk_ratioi是左截尾的，因此選用Tobit模型進(jìn)行分析，Tobit模型為：

其 中，下 標(biāo)i表 示 家 庭，stock_dummyi與risk_dummyi表示家庭是否參與股市與風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)，stock_ratioi與risk_ratioi表示家庭股票資產(chǎn)持有占比與風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)持有占比，D_dividei表示家庭數(shù)字鴻溝指數(shù)。X為控制變量，主要從戶主特征、家庭特征、地區(qū)特征三個(gè)方面選取控制變量。首先，加入重要的個(gè)體特征變量，如戶主年齡、受教育程度、婚姻、健康等。其次，加入重要家庭特征變量，如人口結(jié)構(gòu)、家庭健康狀況以及家庭資產(chǎn)收入住房情況等。這些基本面信息為家庭稟賦，反映家庭整體應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)及極端情況的能力。最后，加入了地區(qū)特征變量，以進(jìn)一步消除地區(qū)固定效應(yīng)的影響，εi為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

（五）描述性統(tǒng)計(jì)

樣本家庭股票市場(chǎng)參與率為9.08%，股票資產(chǎn)占總資產(chǎn)比重僅有1.99%，說(shuō)明股票不是家庭投資的主流選擇。風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)參與率為16.4%，風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)占總資產(chǎn)比重為6.73%；家庭風(fēng)險(xiǎn)組合多樣性為0.229，家庭正逐步擴(kuò)大資產(chǎn)投資面，資本市場(chǎng)參與率提高，中國(guó)公開市場(chǎng)化取得了一定成效。家庭數(shù)字鴻溝指數(shù)均值為0.502，處于中等水平，數(shù)字鴻溝問(wèn)題存在；社區(qū)數(shù)字鴻溝指數(shù)最大值為0.986，最小值為0.0372，存在明顯地域差異，因此應(yīng)統(tǒng)籌推進(jìn)數(shù)字基建，彌合“地區(qū)溝”。

四、基準(zhǔn)回歸

（一）數(shù)字鴻溝對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)參與的影響

首先從投資廣度進(jìn)行分析，表1報(bào)告了數(shù)字鴻溝影響家庭風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)參與的回歸結(jié)果。通過(guò)probit模型進(jìn)行擬合回歸，表1第（1）（2）列表明，數(shù)字鴻溝的存在顯著降低了家庭參與股票市場(chǎng)與風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)市場(chǎng)的概率?？紤]到由于個(gè)體差異與反向因果導(dǎo)致的家庭因主動(dòng)意愿或偏好參與金融市場(chǎng)而去應(yīng)用數(shù)字技術(shù)，因此利用工具變量法，對(duì)模型進(jìn)行內(nèi)生性處理。（3）（4）列利用ivprobit對(duì)模型進(jìn)行兩階段回歸，一階段F值為153.17，不存在弱工具變量問(wèn)題，Wald test檢驗(yàn)均大于10，工具變量具備較強(qiáng)解釋力度，在控制一系列控制變量后回歸結(jié)果依然在1%水平上顯著，因此證明數(shù)字鴻溝的存在確實(shí)會(huì)抑制家庭參與風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)市場(chǎng)，“接入溝”與“使用溝”問(wèn)題使得家庭在數(shù)字技術(shù)應(yīng)用方面存在顯著差距。

表1 數(shù)字鴻溝對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)參與的影響

控制變量方面，戶主年齡的增大與家庭老齡人群占比的提高會(huì)提高家庭參與風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)的概率，養(yǎng)老金的存在及社保制度的完善使得老年家庭積極參與資本市場(chǎng)，提高了市場(chǎng)活力，有利于市場(chǎng)多元化發(fā)展。教育和健康是家庭的重要人力資本，人力資本的積累促進(jìn)家庭參與風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)。已婚家庭較為穩(wěn)定，更傾向于參與風(fēng)險(xiǎn)程度較大的股票市場(chǎng)。風(fēng)險(xiǎn)偏好者積極參與風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)，而風(fēng)險(xiǎn)厭惡者較為排斥不確定性，更傾向于投資定期存款等穩(wěn)定金融資產(chǎn)。良好的收入狀況、財(cái)富積累與較強(qiáng)的社會(huì)互動(dòng)會(huì)推動(dòng)家庭對(duì)風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)的參與，但房產(chǎn)投資會(huì)擠出家庭對(duì)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的投資。較大規(guī)模與子女較多家庭可能因閑暇時(shí)間及剩余精力不足而無(wú)法參與到風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)。散戶作為市場(chǎng)的重要組成部分，家庭對(duì)資本市場(chǎng)的低參與率會(huì)降低資本市場(chǎng)的定價(jià)效率，不利于市場(chǎng)持續(xù)向好發(fā)展。

（二）數(shù)字鴻溝對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置的影響

利用截?cái)嗷貧w模型進(jìn)行回歸，表2報(bào)告了數(shù)字鴻溝對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置的影響，（1）（2）列回歸結(jié)果表明，數(shù)字鴻溝會(huì)抑制家庭對(duì)股票和風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的投資偏好，降低股票資產(chǎn)和風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的投資占比。內(nèi)生性檢驗(yàn)中一階段F統(tǒng)計(jì)值分別為153.23和153.26，Wald test分別為10.49和5.49，通過(guò)工具變量檢驗(yàn)，證明回歸結(jié)果穩(wěn)健。控制變量回歸結(jié)果與表1基本一致。因數(shù)字鴻溝的存在，家庭追求低風(fēng)險(xiǎn)下的穩(wěn)定收益，傾向于投資存款、國(guó)債等無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)，降低了家庭對(duì)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的配置比重。

表2 數(shù)字鴻溝對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置比重的影響

（三）內(nèi)生性檢驗(yàn)

為進(jìn)一步消除內(nèi)生性影響，檢驗(yàn)上文實(shí)證結(jié)果穩(wěn)健性，利用區(qū)域移動(dòng)設(shè)備占有率作為家庭數(shù)字鴻溝指數(shù)的檢驗(yàn)工具變量進(jìn)行重新回歸。在兩階段工具變量回歸結(jié)果中，一階段估計(jì)的F統(tǒng)計(jì)量為85.02，大于臨界值的16.38，可以拒絕弱工具變量假設(shè)，估計(jì)結(jié)果分別在1%和10%水平上顯著，表明數(shù)字鴻溝確會(huì)對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)投資行為產(chǎn)生重要影響。

（四）穩(wěn)健型檢驗(yàn)

選取Heckman兩步法、替換自變量與更改回歸模型三種方法對(duì)回歸結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

1.Heckman兩步法

因只有參與到股票及風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)家庭才能觀測(cè)到家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資比重。為解決潛在自選擇問(wèn)題導(dǎo)致的回歸結(jié)果偏差，利用Heckman（1976）兩步法構(gòu)建選擇方程和回歸方程進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。選擇方程利用probit模型，估計(jì)家庭是否參與股票及風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)；回歸方程利用OLS模型估計(jì)數(shù)字鴻溝對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置的影響。選擇方程中加入家庭自評(píng)不健康人群占比作為排他性約束變量，家庭不健康成員的存在會(huì)提高家庭醫(yī)療護(hù)理支出，擠出投資于風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)資金，進(jìn)而影響家庭投資決策，回歸方程與上文控制變量一致。

首先利用probit模型，加入排他性約束變量進(jìn)行回歸并估計(jì)得到逆米爾斯比率，將其加入模型進(jìn)行OLS回歸。結(jié)果顯示，逆米爾斯比率在1%水平上顯著，表明若直接進(jìn)行OLS估計(jì)存在樣本選擇偏誤，因此利用Tobit左截尾模型進(jìn)行回歸合理有效。選擇方程和回歸方程中數(shù)字鴻溝系數(shù)均顯著為負(fù)，說(shuō)明數(shù)字鴻溝對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資占比具有顯著負(fù)向影響，證明了實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性。

2.替換自變量

根據(jù)CHFS數(shù)據(jù)中的社區(qū)編碼，將家庭按社區(qū)進(jìn)行劃分，并計(jì)算社區(qū)內(nèi)的家庭平均數(shù)字鴻溝指數(shù)為社區(qū)數(shù)字鴻溝指數(shù)，以此衡量一個(gè)社區(qū)群體中的數(shù)字排斥程度。家庭對(duì)信息通信技術(shù)的了解與應(yīng)用易受到同社區(qū)近鄰示范群體效應(yīng)的影響，產(chǎn)生數(shù)字技術(shù)的空間擴(kuò)張，社區(qū)通信基建的完善與否也會(huì)影響數(shù)字鴻溝指數(shù)大小，因此研究社區(qū)數(shù)字鴻溝指數(shù)對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資的影響具有實(shí)際意義。通過(guò)將自變量替換為社區(qū)數(shù)字鴻溝指數(shù)，并對(duì)樣本進(jìn)行重新回歸?；貧w結(jié)果表明，社區(qū)數(shù)字鴻溝的存在會(huì)抑制家庭對(duì)風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)的參與，降低家庭對(duì)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的配置，證實(shí)了回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。

3.更換回歸模型

股票和風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)的參與與否是0—1變量，通常用probit或tobit模型進(jìn)行擬合回歸?，F(xiàn)階段有較多學(xué)者采取線性概率模型進(jìn)行層級(jí)水平上的0—1因果推斷考察，線性概率模型限制較少，估計(jì)結(jié)果更為穩(wěn)健。因此改用LPM線性概率模型對(duì)樣本進(jìn)行重新回歸，回歸結(jié)果與前文保持一致，證明了結(jié)論的穩(wěn)健性。

五、異質(zhì)性分析

（一）社會(huì)網(wǎng)絡(luò)異質(zhì)性

社會(huì)互動(dòng)作為一種非正式路徑，以“信息橋”作用推動(dòng)信息共享與交流。社會(huì)互動(dòng)的另一重要作用是資金融通，民間借貸在彌合家庭經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)方面發(fā)揮著重要作用。社會(huì)互動(dòng)提高了家庭對(duì)金融市場(chǎng)的參與（王若詩(shī)和胡士華，2020），因此依據(jù)現(xiàn)有文獻(xiàn)研究，定義家庭社會(huì)性支出為通信費(fèi)用與禮金支出之和，并對(duì)其做加1取對(duì)數(shù)處理，將其作為社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的代理變量，衡量家庭社會(huì)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)度。為驗(yàn)證數(shù)字鴻溝對(duì)不同社會(huì)網(wǎng)絡(luò)群體參與風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)抑制作用的異質(zhì)性，以家庭社會(huì)性支出均值為分組依據(jù)，將家庭分為強(qiáng)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)與弱社會(huì)網(wǎng)絡(luò)兩組并進(jìn)行分組回歸，回歸結(jié)果如表3所示。強(qiáng)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)助力家庭抵御數(shù)字鴻溝侵蝕，數(shù)字鴻溝對(duì)風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)參與的抑制作用不顯著，而社會(huì)網(wǎng)絡(luò)較弱的家庭風(fēng)險(xiǎn)抵御不足，數(shù)字鴻溝顯著抑制了家庭參與風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)投資與配置風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)，在股票市場(chǎng)二者未表現(xiàn)出較大差異，通過(guò)工具變量檢驗(yàn)證明回歸結(jié)果穩(wěn)健。

表3 異質(zhì)性分析——社會(huì)互動(dòng)異質(zhì)性

（二）教育水平異質(zhì)性

根據(jù)內(nèi)生增長(zhǎng)理論，教育能提高個(gè)體稟賦并創(chuàng)造財(cái)富與價(jià)值。教育幫助投資者理解復(fù)雜投資概念與甄別金融產(chǎn)品，推動(dòng)家庭參與金融市場(chǎng)（肖作平和張欣哲，2012）。教育水平與風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)參與率和風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)占比都呈正相關(guān)，平均學(xué)歷越高家庭越偏好于高風(fēng)險(xiǎn)高回報(bào)的風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)。

按照受教育水平高低對(duì)家庭進(jìn)行分組，將接受過(guò)高等教育的大專及以上學(xué)歷個(gè)體定義為高教育水平人群，其他家庭定義為低教育水平人群，進(jìn)行分組回歸以探究數(shù)字鴻溝對(duì)不同受教育程度家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資的異質(zhì)性影響?；貧w結(jié)果如表4所示?？梢钥闯?，受教育程度較高家庭對(duì)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的投資未受到數(shù)字鴻溝的顯著影響，而受教育程度較低家庭的風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)參與、風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資占比均受到明顯抑制，通過(guò)工具變量檢驗(yàn)證明回歸結(jié)果穩(wěn)健?？赡茉蛟谟诘徒逃郊彝サ乃鸭幚硇畔⒛芰蛻?yīng)用數(shù)字技術(shù)能力較差，難以進(jìn)入準(zhǔn)入門檻較高的風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)。

表4 異質(zhì)性分析——教育水平異質(zhì)性

六、機(jī)制分析

（一）信息渠道效應(yīng)

現(xiàn)代社會(huì)信息優(yōu)勢(shì)愈發(fā)重要，信息不對(duì)稱會(huì)在資本市場(chǎng)中處于不利地位，影響投資回報(bào)。利用中介效應(yīng)研究金融素養(yǎng)在數(shù)字鴻溝影響家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資中發(fā)揮的具體作用。金融素養(yǎng)是個(gè)體金融知識(shí)、應(yīng)用分析能力、決策力和價(jià)值觀的綜合性指標(biāo)。因此利用CHFS問(wèn)卷中關(guān)于利率計(jì)算、通貨膨脹判斷、投資風(fēng)險(xiǎn)決策等三個(gè)問(wèn)題構(gòu)建六個(gè)啞變量。利用KMO迭代主因子法進(jìn)行因子分析衡量家庭金融素養(yǎng)。表5報(bào)告了信息渠道效應(yīng)的回歸結(jié)果。首先將數(shù)字鴻溝與金融素養(yǎng)進(jìn)行回歸，并利用二階段回歸工具變量法進(jìn)行內(nèi)生性處理，表5中（1）（2）列顯示，數(shù)字鴻溝會(huì)降低家庭金融素養(yǎng)與金融知識(shí)水平，通過(guò)工具變量檢驗(yàn)。然后將金融素養(yǎng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資變量進(jìn)行回歸，（3）—（6）列回歸結(jié)果表明，金融素養(yǎng)的降低會(huì)抑制家庭對(duì)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的投資，降低對(duì)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的配置比重，假設(shè)2得以驗(yàn)證。因此，數(shù)字鴻溝通過(guò)降低家庭金融素養(yǎng)，以信息渠道效應(yīng)抑制了家庭參與風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)市場(chǎng)，配置風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)。

表5 信息渠道效應(yīng)

（二）社會(huì)信任效應(yīng)

信任作為投資者的心理機(jī)制，能降低不確定性與社會(huì)復(fù)雜度，投資者對(duì)他人普遍缺乏信任導(dǎo)致了家庭風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)的低參與率（Changwony et al.，2014），數(shù)字鴻溝產(chǎn)生的數(shù)字信任問(wèn)題導(dǎo)致家庭投資消極化。利用CHFS問(wèn)卷中“對(duì)不認(rèn)識(shí)的人信任度如何”以及“不信任移動(dòng)支付”“不信任金融機(jī)構(gòu)”構(gòu)建社會(huì)信任變量，探究數(shù)字鴻溝對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資的影響機(jī)制。綜合表6看，數(shù)字鴻溝降低了家庭的社會(huì)信任度進(jìn)而抑制家庭對(duì)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的投資行為，假設(shè)3得以驗(yàn)證。

表6 社會(huì)信任效應(yīng)

（三）收入分配效應(yīng)

尹志超等（2021）研究表明，數(shù)字鴻溝會(huì)抑制社會(huì)互動(dòng)導(dǎo)致信貸約束，降低家庭總收入并影響家庭收入結(jié)構(gòu)。而收入與資產(chǎn)狀況是家庭參與到風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)的首要決定因素。選取家庭收入作為中介變量，研究數(shù)字鴻溝對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資的具體影響機(jī)制。首先利用OLS與工具變量2SLS法，對(duì)數(shù)字鴻溝與家庭收入進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果如表7中（1）（2）列所示，數(shù)字鴻溝的存在會(huì)抑制家庭收入，工具變量法證明回歸結(jié)果穩(wěn)健。然后將收入與風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資相關(guān)變量進(jìn)行回歸，（3）—（6）列回歸結(jié)果表明，收入水平的降低會(huì)抑制家庭參與風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)，降低對(duì)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的投資占比。綜合表7來(lái)看，數(shù)字鴻溝通過(guò)收入分配效應(yīng)降低家庭收入，抑制家庭參與風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資。

表7 收入分配效應(yīng)

七、進(jìn)一步分析

（一）風(fēng)險(xiǎn)組合多樣性

定義家庭風(fēng)險(xiǎn)組合多樣性指數(shù)，來(lái)進(jìn)一步表示投資廣度。資產(chǎn)組合多樣性反映了家庭擁有資產(chǎn)類別的數(shù)目與投資占比。參照Guiso et al.（2008）的計(jì)算方法，兼顧家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)持有類別及配置情況，以家庭各類風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)占比為權(quán)重，構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)組合多樣性指數(shù)，公式如下：

其中，N為家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)持有數(shù)目，Wi表示居民家庭第i種風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)在總金融資產(chǎn)中所占份額。資產(chǎn)組合理論證明多元投資能分散風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)期望收益下的方差最小化，因此風(fēng)險(xiǎn)組合多樣性指數(shù)的高低反映家庭投資風(fēng)險(xiǎn)分散化程度與風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)參與度，取值范圍為（0，1）。依上述公式計(jì)算家庭風(fēng)險(xiǎn)組合多樣化指數(shù)，構(gòu)建數(shù)字鴻溝與風(fēng)險(xiǎn)組合多樣性之間的回歸模型：

回歸結(jié)果如表7中（1）（2）列所示，可以看出，數(shù)字鴻溝的存在，降低了家庭進(jìn)行多元組合投資的可能，減少風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)持有類別，工具變量法中一階段F統(tǒng)計(jì)值為152.47，Wald test為21.10，工具變量真實(shí)有效，控制一系列變量后仍然穩(wěn)健，證明數(shù)字鴻溝不利于家庭進(jìn)行多元化資產(chǎn)配置實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)分散。

（二）投資組合有效性

家庭進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)投資的首要目的是實(shí)現(xiàn)保值前提下跨期收益最大化，而數(shù)字鴻溝降低了家庭金融素養(yǎng)并影響家庭收入，形成低效投資行為降低家庭長(zhǎng)期收入回報(bào)與投資組合有效性。參照Grinblatt M et al.（2011）的計(jì)算方法，選用夏普比率衡量家庭投資組合有效性。夏普比率衡量組合超額收益對(duì)單位風(fēng)險(xiǎn)的增長(zhǎng)，該比率越高代表投資質(zhì)量越高。具體構(gòu)建方法如下：依據(jù)風(fēng)險(xiǎn)與收益水平，將家庭持有金融資產(chǎn)分類，具體資產(chǎn)分類如表8所示。并借鑒Pelizzon &Weber（2009）的做法，給家庭三大類資產(chǎn)匹配表8列明的對(duì)應(yīng)市場(chǎng)指數(shù)，利用基準(zhǔn)利率和市場(chǎng)指數(shù)的收益率與標(biāo)準(zhǔn)差作為家庭各項(xiàng)資產(chǎn)收益率和風(fēng)險(xiǎn)的替代值。

表8 家庭投資組合構(gòu)建

通過(guò)上述數(shù)據(jù)計(jì)算家庭三大類資產(chǎn)收益與風(fēng)險(xiǎn)的時(shí)間序列，并計(jì)算家庭投資組合的夏普比率sharpe_ratioi，具體計(jì)算公式如下：

其中，E（Rpi）為家庭投資組合的期望收益率，σpi為家庭投資組合方差，Rf為市場(chǎng)無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收益率，以央行一年期定期存款利率衡量，ωj為資產(chǎn)j所占比重，Rj為資產(chǎn)j的收益率，以對(duì)應(yīng)市場(chǎng)指數(shù)收益率進(jìn)行衡量，σ（Rh，Rk）為資產(chǎn)之間協(xié)方差，σ（Rj）2為資產(chǎn)方差，均進(jìn)行指數(shù)化替代。構(gòu)建家庭數(shù)字鴻溝指數(shù)與家庭投資組合有效性之間的回歸模型：

將數(shù)字鴻溝指數(shù)與家庭夏普比率進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果如表9中（3）（4）列所示?；貧w結(jié)果表明，數(shù)字鴻溝的存在降低了家庭投資組合有效性，工具變量法一階段F統(tǒng)計(jì)值為17.61，Wald test為4.36，證明回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。可見，數(shù)字鴻溝在降低家庭的投資組合多樣性的同時(shí)，因投資者金融素養(yǎng)不足缺乏投資經(jīng)驗(yàn)，在不確定性較高的風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)中難以獲得超額回報(bào)，投資組合有效性偏低，家庭投資意愿被抑制。

表9 數(shù)字鴻溝與風(fēng)險(xiǎn)組合多樣性和投資組合有效性

八、結(jié)論與對(duì)策建議

（一）結(jié)論

研究結(jié)果表明：（1）整體來(lái)看，數(shù)字鴻溝降低了家庭投資于風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的可能性和投資比重。利用工具變量法、Heckman兩步法、替換自變量和更換回歸模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)后證明回歸結(jié)果真實(shí)有效。（2）異質(zhì)性分析表明，數(shù)字鴻溝對(duì)薄弱社交網(wǎng)絡(luò)和低教育水平家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資的降低作用更為顯著，構(gòu)建和諧社會(huì)和提高認(rèn)知能力有助于抵御數(shù)字鴻溝。（3）機(jī)制分析表明，數(shù)字鴻溝通過(guò)信息渠道效應(yīng)降低了家庭金融素養(yǎng)，信息獲取與處理能力被削弱；通過(guò)社會(huì)信任效應(yīng)降低了社會(huì)信任度，提高了交易成本與不確定性；通過(guò)收入分配效應(yīng)降低了家庭稟賦，減少風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)交易資金，三者綜合抑制了家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資行為。（4）進(jìn)一步分析表明，數(shù)字鴻溝會(huì)對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)組合多樣性和投資組合有效性產(chǎn)生負(fù)面影響，降低了投資效率，不利于投資擴(kuò)大化。

（二）對(duì)策建議

第一，關(guān)注數(shù)字邊緣化群體，消除“馬太效應(yīng)”。要充分發(fā)揮政府“精準(zhǔn)降費(fèi)”政策引導(dǎo)作用和典型示范帶動(dòng)作用，國(guó)家戰(zhàn)略層面貫徹落實(shí)新發(fā)展理念，推進(jìn)數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)。要明確數(shù)字發(fā)展目標(biāo)與前景，推動(dòng)數(shù)字技術(shù)下沉，消除“接入溝”，彌合“使用溝”，確?？萍汲晒菁懊裆?。

第二，完善金融體系，提高資本市場(chǎng)定價(jià)效率。在金融市場(chǎng)化進(jìn)程的大勢(shì)下，要重視小微個(gè)體的發(fā)展，在提升正規(guī)金融機(jī)構(gòu)服務(wù)能力的同時(shí)規(guī)范民間借貸行為，優(yōu)化信貸供給路徑，進(jìn)行金融產(chǎn)品多樣化創(chuàng)新，發(fā)展普惠金融。重視風(fēng)險(xiǎn)防控，實(shí)行穿透式監(jiān)管，加大金融監(jiān)管平臺(tái)覆蓋面，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)的及時(shí)監(jiān)測(cè)與預(yù)警，保障金融市場(chǎng)穩(wěn)健運(yùn)行。

第三，培育家庭內(nèi)生發(fā)展動(dòng)力。在需求端，加強(qiáng)教育投入，保障落后地區(qū)教育資源供給；提高群眾金融素養(yǎng)，增強(qiáng)居民風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)；拓展收入來(lái)源，鼓勵(lì)居民更多地參與風(fēng)險(xiǎn)金融市場(chǎng)；幫助落后地區(qū)、貧困戶及老年人群積極融入數(shù)字社會(huì)，鞏固脫貧攻堅(jiān)與鄉(xiāng)村振興成果。在供給端，應(yīng)針對(duì)老年等弱勢(shì)用戶優(yōu)化交互界面，合理化設(shè)計(jì)產(chǎn)品，精準(zhǔn)匹配不同群體需求，平衡匹配供給側(cè)和需求側(cè)，實(shí)現(xiàn)數(shù)字技術(shù)發(fā)展推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量增長(zhǎng)。