張正平 張俊美 董 晶

北京工商大學(xué)，北京 100048

引言

隨著現(xiàn)代社會(huì)的發(fā)展和時(shí)代的進(jìn)步，在家庭金融投資領(lǐng)域，女性的主導(dǎo)作用愈加明顯。研究表明，我國家庭的金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)正在發(fā)生著改變，與歐美發(fā)達(dá)國家的家庭在參與金融市場和配置金融資產(chǎn)等方面存在一定差異；美國和英國家庭的資產(chǎn)配置日益趨于高風(fēng)險(xiǎn)，其風(fēng)險(xiǎn)性資產(chǎn)（含股票、共同基金等）在金融資產(chǎn)中的占比一直較高，且有持續(xù)增加的趨勢(shì)[1]。但是，根據(jù)《經(jīng)濟(jì)日?qǐng)?bào)》發(fā)布的《中國家庭財(cái)富調(diào)查報(bào)告（2019）》，2018年我國家庭人均財(cái)產(chǎn)為208 883元，比2017年增長了7.49%，現(xiàn)金、活期存款、定期存款依然是家庭最主要的金融資產(chǎn)，占比高達(dá)88%。與此同時(shí)，根據(jù)世界銀行的數(shù)據(jù)，2019年我國女性勞動(dòng)參與率仍高達(dá)60.57%，遠(yuǎn)高于全球女性勞動(dòng)參與率的均值47.29%。2021年12月公布的中國婦女社會(huì)地位調(diào)查①中國婦女社會(huì)地位調(diào)查是全國婦聯(lián)和國家統(tǒng)計(jì)局聯(lián)合開展的具有全國規(guī)模、權(quán)威性的重要國情調(diào)查、婦情調(diào)查。自1990年起，調(diào)查每十年開展一次，1990年、2000年、2010年已聯(lián)合成功開展了三期。第四期中國婦女社會(huì)地位調(diào)查以2020年7月1日0時(shí)為調(diào)查時(shí)點(diǎn)，在全國31個(gè)省區(qū)市和新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)開展調(diào)查。第四期調(diào)查采用分層、多階段PPS抽樣方法和電子版問卷調(diào)查方式，對(duì)個(gè)人和社區(qū)進(jìn)行調(diào)查。顯示，近七成女性處于在業(yè)狀態(tài)，城鎮(zhèn)和農(nóng)村女性在業(yè)比例分別為66.3%、73.2%；農(nóng)村在業(yè)女性中，非農(nóng)就業(yè)比例為39.5%，比2010年提高15.4個(gè)百分點(diǎn)；37.8%的農(nóng)村女性有外出務(wù)工經(jīng)歷，返鄉(xiāng)女性從事非農(nóng)勞動(dòng)的比例為52.6%?？梢?，近年來農(nóng)村女性非農(nóng)就業(yè)比例大幅提高，家庭收入得以增加，家庭金融投資更加活躍。那么，女性非農(nóng)就業(yè)是否影響其家庭金融投資偏好？是否存在異質(zhì)性影響？影響機(jī)制是怎樣的？這些都是本文試圖回答的問題。

從已有文獻(xiàn)看，有關(guān)女性就業(yè)及其與家庭金融投資關(guān)系的研究主要集中在兩個(gè)方面：

1.女性就業(yè)產(chǎn)生的影響。女性走出家庭進(jìn)入勞動(dòng)力市場有利于女性獲得家庭之外的發(fā)展資源，改善家庭生活和提升個(gè)人地位，也對(duì)提高女嬰存活率、增加對(duì)子女的教育投資等產(chǎn)生積極影響[2]。Mu和De Brauw發(fā)現(xiàn)[3]，父母外出就業(yè)會(huì)顯著增加家庭收入，從而為兒童營養(yǎng)、教育等提供更多的經(jīng)濟(jì)支持，促進(jìn)留守兒童健康狀況的改進(jìn)；但Kanaiaupuni認(rèn)為[4]，父母外出就業(yè)會(huì)減少對(duì)兒童健康照料的人力支持，從而給兒童的成長和發(fā)展帶來負(fù)面影響。近年來，對(duì)農(nóng)村女性非農(nóng)就業(yè)影響的關(guān)注也日益增多，例如，劉魏證實(shí)[5]，低學(xué)歷、女性人群由純農(nóng)就業(yè)轉(zhuǎn)為非農(nóng)就業(yè)的收入提升效應(yīng)更為顯著；李寧等發(fā)現(xiàn)[6]，在本地非農(nóng)就業(yè)上，相較于男性勞動(dòng)力，女性的勞動(dòng)時(shí)間會(huì)提高農(nóng)戶轉(zhuǎn)出農(nóng)地的概率；王衛(wèi)東和張林秀指出[7]，男性勞動(dòng)力非農(nóng)就業(yè)充分度高于女性勞動(dòng)力，但女性勞動(dòng)力非農(nóng)工作的時(shí)長增長速度要遠(yuǎn)高于男性；張歡和吳方衛(wèi)發(fā)現(xiàn)[8]，當(dāng)前配置在農(nóng)業(yè)部門的農(nóng)村女性勞動(dòng)力存在較大扭曲，若將這部分農(nóng)村女性勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移到非農(nóng)部門將會(huì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。

2.家庭金融投資的影響因素。一是背景風(fēng)險(xiǎn)因素。例如，Gollier和Pratt較早分析了背景風(fēng)險(xiǎn)的來源，包括勞動(dòng)收入風(fēng)險(xiǎn)、自營工商業(yè)風(fēng)險(xiǎn)和健康風(fēng)險(xiǎn)等，認(rèn)為這些風(fēng)險(xiǎn)會(huì)降低家庭持有風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)的概率[9]；Heaton和Lucas指出[10]，背景風(fēng)險(xiǎn)通過提高家庭預(yù)防性儲(chǔ)蓄和風(fēng)險(xiǎn)厭惡水平，進(jìn)而降低家庭參與風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)投資的廣度和深度；Palia等發(fā)現(xiàn)[11]，背景風(fēng)險(xiǎn)會(huì)顯著降低家庭投資風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)的概率和比例。二是人口統(tǒng)計(jì)學(xué)因素。國外不少文獻(xiàn)將人口統(tǒng)計(jì)學(xué)因素（家庭財(cái)富、性別、戶主年齡、婚姻狀況、受教育程度等）引入實(shí)證模型來解釋投資者的行為[12]，國內(nèi)相關(guān)文獻(xiàn)顯示，家庭結(jié)構(gòu)[13]或人口結(jié)構(gòu)[14]、金融知識(shí)[15]或金融素養(yǎng)[16-17]、收入水平[18-19]、社會(huì)互動(dòng)[20]或社會(huì)網(wǎng)絡(luò)[21]、個(gè)人特征[22-23]、健康狀況[24]、勞動(dòng)力流動(dòng)[25]等因素都會(huì)影響家庭金融投資行為。三是參與金融市場投資的成本。金融市場參與成本來源于獲取和處理金融信息、跟蹤金融市場的動(dòng)態(tài)、支付交易費(fèi)用、提交與股票相關(guān)的必要書面文件等[26]，家庭不參與金融市場的主要原因可以被解釋為進(jìn)入成本或某種形式的持續(xù)參與成本[27]。此外，肖作平和張欣哲指出[28]，女性風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避的認(rèn)知特點(diǎn)使得男性家庭金融市場參與率顯著高于女性，但在市場參與深度方面男女之間并無顯著差異；王芳等發(fā)現(xiàn)[29]，戶主為女性的農(nóng)戶有金融需求的可能性更大；賀建風(fēng)和吳慧證實(shí)[22]，女性擁有財(cái)務(wù)決策權(quán)的家庭更可能參與金融市場，其金融市場參與的廣度和深度更大。

通過梳理上述文獻(xiàn)可知，近年來有關(guān)女性就業(yè)對(duì)家庭的影響以及家庭金融投資影響因素方面的研究比較豐富，證實(shí)了女性就業(yè)對(duì)于改善家庭生活、提升個(gè)人地位等方面產(chǎn)生影響，背景風(fēng)險(xiǎn)、人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征、參與成本等對(duì)家庭參與金融投資有顯著的影響。在女性外出就業(yè)日益普遍、家庭地位大幅提高的背景下，盡管已有少量文獻(xiàn)研究（農(nóng)村）女性（就業(yè)）對(duì)家庭金融投資的影響，但鮮少直接考察農(nóng)村女性非農(nóng)就業(yè)對(duì)家庭金融投資的影響，且對(duì)影響機(jī)制以及異質(zhì)性關(guān)注不多。為此，本文選取中國家庭金融調(diào)查（CHFS）四期組成的面板數(shù)據(jù)實(shí)證檢驗(yàn)農(nóng)村女性非農(nóng)就業(yè)對(duì)家庭金融投資偏好的影響。具體而言，本文的邊際貢獻(xiàn)為：（1）以農(nóng)村女性為研究對(duì)象，實(shí)證研究了女性非農(nóng)就業(yè)對(duì)家庭金融投資偏好的影響，拓展了家庭金融投資的研究范圍；（2）實(shí)證檢驗(yàn)了女性對(duì)經(jīng)濟(jì)金融信息關(guān)注程度、是否擁有自有住房、家庭規(guī)模等情形下的異質(zhì)性影響，豐富了女性非農(nóng)就業(yè)影響家庭金融投資偏好的認(rèn)知；（3）揭示了女性非農(nóng)就業(yè)通過提高收入水平、提升金融素養(yǎng)水平影響家庭金融投資偏好的機(jī)制，深化了對(duì)女性非農(nóng)就業(yè)影響家庭金融投資偏好的理解。

一、理論分析與假說提出

（一）女性非農(nóng)就業(yè)對(duì)家庭金融投資偏好的影響

對(duì)女性而言，投資理財(cái)具有更為重要深遠(yuǎn)的意義。一方面，相較于男性，女性更愿意在投資理財(cái)上花費(fèi)精力。事實(shí)上，女性憑借天生穩(wěn)健的投資理財(cái)風(fēng)格，逐漸成為財(cái)富管理的主力軍。Canagarajah等發(fā)現(xiàn)[30]，自我雇傭方式的非農(nóng)就業(yè)會(huì)導(dǎo)致收入不平等程度的加劇，對(duì)于以女性為戶主的家庭更甚，而以工資為主要方式的非農(nóng)就業(yè)可以減小收入不平等程度。胡楓和陳玉宇認(rèn)為[21]，當(dāng)戶主為女性時(shí)，其在正規(guī)金融機(jī)構(gòu)獲得貸款的可能性較低，并且金額較少；女性的風(fēng)險(xiǎn)偏好低，一般不愿意借款，相比于女性，男性更傾向于參與借款。另一方面，由于職場存在性別歧視等原因，女性往往需要承擔(dān)更多的經(jīng)濟(jì)壓力，而投資理財(cái)可以緩解這些壓力。王芳等發(fā)現(xiàn)[29]，戶主為女性、戶主受教育水平較高以及戶主沒有外出務(wù)工經(jīng)歷的農(nóng)戶存在金融需求的可能性較大，可能是因?yàn)閼糁鳛榕院蜎]有外出務(wù)工經(jīng)歷的農(nóng)戶家庭生產(chǎn)經(jīng)營能力相對(duì)較差，經(jīng)濟(jì)收入低，金融需求也相應(yīng)較高。賀建風(fēng)和吳慧證實(shí)[22]，女性擁有財(cái)務(wù)決策權(quán)的家庭更傾向于參與金融市場，并且，其參與金融市場的廣度和深度均更強(qiáng)。因此，女性非農(nóng)就業(yè)會(huì)對(duì)家庭金融市場參與以及對(duì)風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)參與產(chǎn)生重要影響。據(jù)此，本文提出第一個(gè)假說：

假說1a：相對(duì)于在家務(wù)農(nóng)，女性非農(nóng)就業(yè)會(huì)顯著提高其風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)投資的概率。

假說1b：相對(duì)于在家務(wù)農(nóng)，女性非農(nóng)就業(yè)會(huì)顯著提高其風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)投資的比例。

（二）農(nóng)村女性非農(nóng)就業(yè)對(duì)家庭金融投資偏好影響的異質(zhì)性

對(duì)經(jīng)濟(jì)金融信息的關(guān)注程度可能會(huì)影響家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的投資偏好。Bonaparte和Kumar對(duì)政治活躍人士的研究發(fā)現(xiàn)，由于他們往往更積極地關(guān)注新聞，從而增加了接觸金融信息的機(jī)會(huì)，信息收集成本可能會(huì)更低，因此參與金融市場的傾向也更高[31]。尹志超等認(rèn)為[15]，金融知識(shí)的增加會(huì)推動(dòng)家庭參與金融市場，并增加家庭在風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)尤其是股票資產(chǎn)上的配置。丁嫚琪和張立證實(shí)[17]，受訪者金融信息的關(guān)注程度與是否擁有金融理財(cái)產(chǎn)品呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，原因可能是他們對(duì)金融信息的關(guān)注程度對(duì)其金融素養(yǎng)水平提升有較大的影響。史桂芬和沈淘淘指出[14]，對(duì)金融信息關(guān)注度較高的家庭更偏愛股票市場。

住房作為家庭的背景風(fēng)險(xiǎn)之一，對(duì)家庭金融投資有重要影響。例如，Cocco在生命周期模型中引入住房后發(fā)現(xiàn)，住房資產(chǎn)會(huì)擠出投資者在股票等風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)上的投資份額[32]。一方面，有研究指出，住房投資會(huì)減少股票、基金等權(quán)益資產(chǎn)在總金融資產(chǎn)中所占的份額[33]；吳衛(wèi)星等發(fā)現(xiàn)，家庭自有房的持有會(huì)擠出家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的持有[34]；周雨晴和何廣文證實(shí)，住房資產(chǎn)對(duì)家庭金融市場參與和風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)配置存在擠出效應(yīng)[35]。另一方面，也有文獻(xiàn)關(guān)注住房資產(chǎn)帶來的正向影響，例如，Lugwid和Slok認(rèn)為住房投資會(huì)給家庭帶來財(cái)富增值，還能增強(qiáng)家庭的信心和安全感，促進(jìn)家庭持有更多的風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)[36]；李濤等發(fā)現(xiàn)，一個(gè)家庭持有住房可有效提升家庭的幸福水平，使家庭降低其面臨風(fēng)險(xiǎn)的感受，從而提升對(duì)其他風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)的參與程度[37]。

家庭規(guī)模也是影響家庭金融投資的重要因素[12]。規(guī)模較大的家庭，其風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)參與的比例較低，可能的原因是，家庭人口數(shù)越多，家庭總體消費(fèi)量越大，從而不愿承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)較大的金融資產(chǎn)[38]。盧亞娟和Turvey發(fā)現(xiàn)，家庭規(guī)模越大，持有風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的比例越低[39]。在經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)的西部農(nóng)村地區(qū)，家庭保障類金融資產(chǎn)主要受家庭總?cè)丝跀?shù)的正向影響[24]。徐小華等證實(shí)，家庭規(guī)模越大，投資中風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置的比例越低[40]。

綜上，本文提出第二個(gè)假說：

假說2：相比之下，對(duì)經(jīng)濟(jì)金融信息關(guān)注程度高、有自有房或家庭規(guī)模較大的家庭中女性非農(nóng)就業(yè)對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)投資的影響更大。

（三）女性非農(nóng)就業(yè)影響家庭金融投資偏好的機(jī)制

1.增加收入水平。自20世紀(jì)90年代中期以來，農(nóng)民收入中來源于農(nóng)業(yè)經(jīng)營的部分基本停滯，農(nóng)民收入的增長幾乎全部來自非農(nóng)經(jīng)營和務(wù)工[41]。Canagarajah等證實(shí)[30]，非農(nóng)就業(yè)會(huì)加劇收入不平等，這種效應(yīng)對(duì)以女性為戶主的家庭更加強(qiáng)烈。Taylor等指出[42]，外出務(wù)工最終會(huì)使家庭人均收入增加約14%～30%。劉魏發(fā)現(xiàn)，非農(nóng)就業(yè)能夠顯著提高城郊農(nóng)民收入水平，而收入提高對(duì)家庭金融投資也會(huì)產(chǎn)生一定的影響[5]。郭士祺和梁平漢認(rèn)為，家庭收入和家庭資產(chǎn)對(duì)家庭的股市參與率有正向的影響[20]。尹志超等證實(shí)，家庭收入和家庭凈資產(chǎn)均正向影響股票市場參與和廣義金融市場參與[43]。吳衛(wèi)星和李雅君發(fā)現(xiàn)，家庭財(cái)富不僅對(duì)儲(chǔ)蓄與投資概率有正向影響，還對(duì)儲(chǔ)蓄與投資比例有正向影響[13]。徐巧玲提出，家庭收入水平影響投資組合多樣化，收入顯著促進(jìn)了儲(chǔ)蓄與風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)并存的家庭投資格局[44]。

2.提高金融素養(yǎng)。尹志超等認(rèn)為，金融知識(shí)的增加會(huì)推動(dòng)家庭參與金融市場，并增加家庭在風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)尤其是股票資產(chǎn)上的配置[15]。Grohmann和Schoofs證實(shí)，盧旺達(dá)女性金融素養(yǎng)的提高，有助于她們參與家庭理財(cái)決策[45]。吳衛(wèi)星等指出，金融素養(yǎng)高的居民家庭更可能持有負(fù)債和偏好通過正規(guī)渠道借貸，但金融素養(yǎng)的提高亦有助于減少過度負(fù)債[16]。周雨晴和何廣文發(fā)現(xiàn)，相較于在家務(wù)農(nóng)，農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)會(huì)顯著提高其金融市場參與率和風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)配置比例，而且金融素養(yǎng)是非農(nóng)就業(yè)影響農(nóng)戶金融行為的一條重要渠道[46]。葛永波等則證實(shí)，戶主從事非農(nóng)行業(yè)可有效促進(jìn)農(nóng)村家庭參與金融市場，并顯著提升投資性金融資產(chǎn)的配置水平[47]。因此，非農(nóng)就業(yè)有助于提高金融素養(yǎng)，進(jìn)而影響金融決策，例如，金融素養(yǎng)高的家庭能更好地做出長期理財(cái)規(guī)劃[48]、參與股票市場[49]等。據(jù)此，本文提出如下兩個(gè)假說：

假說3：女性非農(nóng)就業(yè)可通過增加收入水平促進(jìn)家庭風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)投資概率和比例。

假說4：女性非農(nóng)就業(yè)可通過提高金融素養(yǎng)促進(jìn)家庭風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)投資概率和比例。

二、研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)主要源自西南財(cái)經(jīng)大學(xué)中國家庭金融調(diào)查與研究中心在全國范圍內(nèi)開展的抽樣調(diào)查項(xiàng)目（CHFS）的問卷數(shù)據(jù)。本文的研究對(duì)象是農(nóng)村女性，因此只保留農(nóng)村女性戶主的樣本，同時(shí)剔除各指標(biāo)回答為不知道、拒絕回答、缺失的樣本，最終形成了包含2013年、2015年、2017年、2019年四期的平衡面板數(shù)據(jù)，樣本量為11 804個(gè)，每期各2 951個(gè)樣本。

（二）變量選取

1.被解釋變量：家庭風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)投資。參考周雨晴和何廣文的做法[46]，本文設(shè)定的被解釋變量為家庭是否持有風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)和家庭風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)占比，以衡量家庭金融投資偏好。CHFS中金融資產(chǎn)包括兩類：一是現(xiàn)金存款，二是持有各種金融產(chǎn)品。其中，金融資產(chǎn)又可分為風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)和無風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)，無風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)包括社保賬戶余額、現(xiàn)金、存款、債券等；風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)包括股票、基金、金融衍生品、理財(cái)產(chǎn)品、外匯、黃金等。本文中，是否持有風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)是指家庭是否購買了上述風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)，若購買取值為1，沒有則取值為0；風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)占比是指家庭配置的風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)占金融總資產(chǎn)的比重。

2.解釋變量：女性非農(nóng)就業(yè)。溫興祥提出，只要戶主或其配偶參與本地非農(nóng)就業(yè)，則定義為本地非農(nóng)就業(yè)家庭[50]；戶主和配偶均未沒參與本地非農(nóng)就業(yè)，則定義為本地農(nóng)業(yè)就業(yè)家庭。周雨晴和何廣文認(rèn)為，如果受訪的農(nóng)村戶籍居民仍以務(wù)農(nóng)為主業(yè)，視為沒有參與非農(nóng)就業(yè)[46]；如果以非農(nóng)行業(yè)為主業(yè)，視為參與了非農(nóng)就業(yè)。結(jié)合數(shù)據(jù)特點(diǎn)并參考上述文獻(xiàn)做法，本文將女性非農(nóng)就業(yè)定義為：如果農(nóng)村戶籍的女性仍以務(wù)農(nóng)為主，則該變量賦值為0，如果以非農(nóng)行業(yè)為主業(yè)，則賦值為1。

3.機(jī)制變量。（1）收入水平。參考徐巧玲的做法，勞動(dòng)收入由過去一年家庭工資、獎(jiǎng)金收入及農(nóng)業(yè)、工商業(yè)收入、金融投資收益等構(gòu)成。為避免極端值和異常值影響，對(duì)勞動(dòng)收入取對(duì)數(shù)[44]。（2）金融素養(yǎng)。現(xiàn)有文獻(xiàn)中金融素養(yǎng)的衡量主要有主觀和客觀兩種方法，例如，吳衛(wèi)星等通過詢問受訪者對(duì)投資類和融資類產(chǎn)品的了解程度構(gòu)建了主觀金融素養(yǎng)指標(biāo)[16]，Lusardi等基于對(duì)“利率計(jì)算、通貨膨脹理解和投資風(fēng)險(xiǎn)”三個(gè)問題的回答情況構(gòu)建了客觀金融素養(yǎng)指標(biāo)[51]。考慮到數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，參考張?zhí)枟澓鸵境饬拷鹑谒仞B(yǎng)水平的方法[52]，首先，對(duì)“利率計(jì)算、通貨膨脹理解和投資風(fēng)險(xiǎn)”三個(gè)問題各構(gòu)造兩個(gè)啞變量，第一個(gè)啞變量為“是否回答正確”，第二個(gè)啞變量為“是否直接回答（回答不知道或算不出為間接回答）”；其次，使用迭代主因子法對(duì)前述六個(gè)問題的結(jié)果進(jìn)行因子分析，通過最大方差正交旋轉(zhuǎn)得到知識(shí)因子、計(jì)算因子和預(yù)期因子；最后，分別計(jì)算各因子的得分，以方差貢獻(xiàn)率為權(quán)重加權(quán)求和得到金融素養(yǎng)水平（FL）（見表1）。

表1 變量定義

（三）模型選擇

1.基準(zhǔn)模型。本文中，被解釋變量的兩個(gè)代理變量是否持有風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)、風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)占比均屬于受限變量。為此，參考崔穎和劉宏的做法[23]，分別采用Probit模型、Tobit模型估計(jì)農(nóng)村女性非農(nóng)就業(yè)對(duì)家庭金融投資偏好的影響。具體地，Probit模型如下：

式（1）中，被解釋變量Y表示受訪家庭是否持有風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)，Non_farmi表示女性非農(nóng)就業(yè)，Controli是控制變量，εi表示誤差項(xiàng)。

Tobit模型如下：

式（2）中，Y表示風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)占金融資產(chǎn)的比例，其他控制變量與式（1）相同。

2.機(jī)制檢驗(yàn)。為識(shí)別農(nóng)村女性非農(nóng)就業(yè)影響家庭金融投資偏好的機(jī)制，參考江艇的思路[53]，建立以下實(shí)證模型：

其中，Zit為機(jī)制變量，分別為收入水平和金融素養(yǎng)。式（4）用于檢驗(yàn)核心解釋變量與機(jī)制變量之間的關(guān)系，如果β1顯著、符號(hào)符合預(yù)期，且已有文獻(xiàn)證實(shí)Zit影響家庭金融投資偏好，則說明女性非農(nóng)就業(yè)能夠通過Zit影響家庭金融投資偏好。

三、實(shí)證結(jié)果及其分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)分析

表2報(bào)告了樣本中各變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。從被解釋變量看，持有風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)家庭的比率均值是2.2%，占比較小，說明我國絕大部分家庭傾向于投資安全的金融資產(chǎn)，而且，持有風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)占比均值為0.8%，說明我國農(nóng)村女性戶主家庭風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)配置比例較小，比較厭惡風(fēng)險(xiǎn)。從核心解釋變量看，農(nóng)村女性的非農(nóng)就業(yè)率均值為19.5%，標(biāo)準(zhǔn)差為39.6%，表明樣本家庭中女性非農(nóng)就業(yè)率不太高，但樣本間差異較大。從控制變量看，樣本家庭在收入水平、金融素養(yǎng)、健康水平、教育水平等個(gè)人特征上以及自有房、家庭規(guī)模等家庭特征上均有顯著差異，金融發(fā)展水平、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等地區(qū)特征也存在明顯差距。

表2 變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

（二）基準(zhǔn)回歸結(jié)果及其分析

在進(jìn)行基準(zhǔn)回歸之前我們進(jìn)行必要的檢驗(yàn)。一方面，檢驗(yàn)了各變量的方差膨脹因子（VIF），結(jié)果表明，變量的VIF最大值為1.81，均值為1.19，故變量間不存在嚴(yán)重的多重共線性問題。另一方面，對(duì)各變量之間進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)各解釋變量高度相關(guān)。

此外，需要選擇適當(dāng)?shù)拿姘鍞?shù)據(jù)估計(jì)模型。面板數(shù)據(jù)主要有固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)兩種模型，通常采用Hausman檢驗(yàn)進(jìn)行選擇。首先，Carmignani等指出[54]，當(dāng)回歸模型中一些變量隨時(shí)間而較少變化時(shí)，利用固定效應(yīng)參數(shù)估計(jì)方法并無價(jià)值，該方法會(huì)剔除那些變量變化緩慢的家庭信息，而本文樣本中包含了波動(dòng)性較低的戶主和家庭特征變量（如戶主性別、受教育水平等），部分家庭的女性非農(nóng)就業(yè)水平隨時(shí)間變動(dòng)也較少，因此，使用固定效應(yīng)模型并不恰當(dāng)。其次，在家庭金融領(lǐng)域，有不少文獻(xiàn)采用隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行估計(jì)[18,23,55-56]。再次，尹雷和卞志村指出[57]，固定效應(yīng)的面板Probit模型目前尚未解決伴生參數(shù)問題，固定效應(yīng)Probit模型的估計(jì)結(jié)果經(jīng)常是有偏的、不一致的。最后，采用Hausman檢驗(yàn)的結(jié)果也表明，應(yīng)采用隨機(jī)效應(yīng)模型。綜上，本文選擇隨機(jī)效用模型進(jìn)行估計(jì)。

首先，分析農(nóng)村女性非農(nóng)就業(yè)對(duì)家庭金融投資偏好的影響。表3中第（1）列和第（3）列分別報(bào)告了采用Probit和Tobit模型估計(jì)的結(jié)果。第（1）列中，女性非農(nóng)就業(yè)回歸系數(shù)顯著為正（0.2545）；第（3）列中，女性非農(nóng)就業(yè)的回歸系數(shù)也是顯著的正值（0.2643）。這兩個(gè)結(jié)果表明，女性非農(nóng)就業(yè)對(duì)家庭是否持有風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)和持有風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)占比均產(chǎn)生了顯著的正向影響，即女性參與非農(nóng)就業(yè)促進(jìn)了家庭風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)投資，提高了風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)占比。女性非農(nóng)就業(yè)不僅會(huì)提高家庭的收入水平還能拓寬家庭獲取信息的渠道、增強(qiáng)社會(huì)互動(dòng)，進(jìn)而改善家庭金融投資偏好。由此，假說1得到驗(yàn)證。

對(duì)于控制變量，在第（1）列中，健康水平、受教育水平、風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度、對(duì)經(jīng)濟(jì)金融信息的關(guān)注程度、是否有自有房、家庭總資產(chǎn)等都是顯著的，表明這些因素都是影響家庭金融投資偏好的重要因素。其中，健康狀況越好、受教育水平越高，越有利于家庭進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)投資。較高的受教育水平有助于投資者學(xué)習(xí)金融知識(shí)，提高其分析市場的能力，推動(dòng)其參與風(fēng)險(xiǎn)投資[26]。投資者風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度表現(xiàn)為風(fēng)險(xiǎn)厭惡時(shí)會(huì)規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，從而降低家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置，而愛好風(fēng)險(xiǎn)的投資者愿意承擔(dān)較高風(fēng)險(xiǎn)，從而提高家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置。家庭總資產(chǎn)會(huì)提高家庭參與風(fēng)險(xiǎn)金融市場的可能，并且地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高，家庭參與風(fēng)險(xiǎn)金融市場的可能性越大。較高的家庭資產(chǎn)使得家庭有能力支付進(jìn)入股票等風(fēng)險(xiǎn)金融市場的固定成本[15]，也有能力承擔(dān)更高的金融風(fēng)險(xiǎn)。在第（3）列中，與第（1）列的結(jié)果類似且作用方向與回歸（1）也相同。

（三）內(nèi)生性檢驗(yàn)

為了緩解內(nèi)生性問題引起的估計(jì)偏誤，本文采用工具變量法對(duì)模型進(jìn)行兩階段估計(jì)。參考周力和邵俊杰的做法[58]，選擇各區(qū)縣農(nóng)村女性非農(nóng)就業(yè)率作為女性非農(nóng)就業(yè)的工具變量，原因是：首先，本地農(nóng)村地區(qū)非農(nóng)就業(yè)率越高，農(nóng)村居民從事本地非農(nóng)就業(yè)的可能性越大，反映了本地非農(nóng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展創(chuàng)造的非農(nóng)就業(yè)機(jī)會(huì)對(duì)農(nóng)村居民的吸引力[50]，因此，通常女性非農(nóng)勞動(dòng)參與率越高，女性參與勞動(dòng)的可能性就越大，滿足工具變量的相關(guān)性條件。其次，區(qū)縣女性非農(nóng)就業(yè)率對(duì)單個(gè)家庭的金融投資選擇而言是外生的，不會(huì)直接影響家庭的金融資產(chǎn)選擇，滿足工具變量的外生性條件。最后，女性非農(nóng)就業(yè)率可以通過影響內(nèi)生解釋變量進(jìn)而影響家庭金融投資偏好，經(jīng)過多次嘗試，選取區(qū)縣女性非農(nóng)就業(yè)率作為農(nóng)村女性非農(nóng)就業(yè)的工具變量是比較合適的。

表3中第（2）列和第（4）列是使用工具變量后的估計(jì)結(jié)果。第（2）列的被解釋變量是家庭是否持有風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)，第（4）列的被解釋變量是家庭持有風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)占比。表3報(bào)告了DWH檢驗(yàn)的內(nèi)生性結(jié)果，P值均在1%的水平內(nèi)拒絕了模型不存在內(nèi)生性的問題。一階段回歸結(jié)果顯示，同一區(qū)縣非農(nóng)就業(yè)率對(duì)農(nóng)村女性非農(nóng)就業(yè)的影響系數(shù)顯著為正，一階段的F值為206.90，遠(yuǎn)大于臨界值10，故不存在弱工具變量的問題。采用工具變量的估計(jì)結(jié)果顯示，農(nóng)村女性非農(nóng)就業(yè)的系數(shù)均顯著為正，表明農(nóng)村女性非農(nóng)就業(yè)對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)投資有顯著的促進(jìn)作用。

表3 農(nóng)村女性非農(nóng)就業(yè)對(duì)家庭金融投資偏好的影響：基準(zhǔn)回歸

（四）異質(zhì)性分析

通過引入農(nóng)村女性非農(nóng)就業(yè)和對(duì)經(jīng)濟(jì)金融信息的關(guān)注程度、是否有自有房、家庭規(guī)模的交互項(xiàng)，本文進(jìn)一步研究了非農(nóng)就業(yè)對(duì)不同特征農(nóng)村女性家庭金融投資偏好的異質(zhì)性，回歸結(jié)果見表4。其中前三列是女性非農(nóng)就業(yè)對(duì)家庭是否持有風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)的影響，后三列是女性非農(nóng)就業(yè)對(duì)家庭持有風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)占比的影響。在第（1）列加入了農(nóng)村女性非農(nóng)就業(yè)和對(duì)經(jīng)濟(jì)金融信息關(guān)注程度的交互項(xiàng)，系數(shù)顯著為負(fù)，由于本文的賦值方法是對(duì)經(jīng)濟(jì)金融信息非常關(guān)注賦值為1，不關(guān)注賦值為5，表明對(duì)經(jīng)濟(jì)金融信息關(guān)注程度越高的女性，越愿意參與風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)的配置，說明更高的經(jīng)濟(jì)金融信息關(guān)注度與更高的風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)配置是正相關(guān)的。在第（2）列中，考察是否擁有自有房在風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)選擇中的異質(zhì)性，加入交互項(xiàng)后，交互項(xiàng)系數(shù)顯著為負(fù)，說明當(dāng)家庭擁有自有房時(shí)，家庭風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)占比會(huì)減少，在以自身消費(fèi)為主的住房擁有上，自有房持有對(duì)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資具有明顯的“擠出效應(yīng)”，這與徐小華等的研究結(jié)果一致[40]。從列（3）中交互項(xiàng)系數(shù)可知，家庭成員越多，其選擇投資風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)的可能性越低。可能的原因是，家庭成員越多，家庭的總體消費(fèi)量就越大，從而不愿意承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)較大的金融資產(chǎn)。Calvet和Sodini發(fā)現(xiàn)家庭成員數(shù)目與風(fēng)險(xiǎn)投資成反比[59]。同樣地，在第（4）（5）（6）列中有類似的結(jié)果。

表4 農(nóng)村女性非農(nóng)就業(yè)對(duì)家庭金融投資偏好的異質(zhì)性影響

（五）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

首先，替換核心解釋變量。前文對(duì)于非農(nóng)就業(yè)的定義為農(nóng)村女性是否從事除農(nóng)業(yè)以外的其他工作，但是參考以往文獻(xiàn)，不是只有這一種衡量非農(nóng)就業(yè)的方法，如曹慧和趙凱選取了非農(nóng)勞動(dòng)力占比、非農(nóng)收入占比為非農(nóng)就業(yè)的代理變量[60]，及暢倩等也選取非農(nóng)收入占比衡量農(nóng)戶家庭的非農(nóng)就業(yè)狀況[61]。因此本文選取非農(nóng)收入占比作為非農(nóng)就業(yè)的代理變量，進(jìn)行穩(wěn)健性分析。從表5各列結(jié)果可以看出，農(nóng)村女性參與非農(nóng)就業(yè)提高家庭持有風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)的可能性，同時(shí)也會(huì)提高家庭風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)占比，這與前文的結(jié)果一致。

其次，剔除“非農(nóng)散工”。前文對(duì)于非農(nóng)就業(yè)的定義包括受雇于他人或單位（簽訂正規(guī)勞動(dòng)合同）、臨時(shí)性工作（未簽訂正規(guī)勞動(dòng)合同，如打零工）、經(jīng)營個(gè)體或私營企業(yè)、自主創(chuàng)業(yè)、開網(wǎng)店等。鑒于臨時(shí)性工作即非農(nóng)散工無法享受工作所在地的福利保障，同時(shí)也不能享受戶籍所在地的福利保障，因而不會(huì)改善農(nóng)村女性的家庭福利，從而不利于非農(nóng)就業(yè)影響家庭風(fēng)險(xiǎn)金融投資的效果。為此，參照孫伯馳和段志民的做法[62]，將非農(nóng)散工剔除出非農(nóng)就業(yè)的范疇予以重新檢驗(yàn)，結(jié)果均表明農(nóng)村女性非農(nóng)勞動(dòng)參與顯著促進(jìn)了家庭風(fēng)險(xiǎn)金融投資（見表5），重新定義核心解釋變量后的估計(jì)結(jié)果與表3的結(jié)果一致。

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

四、影響機(jī)制檢驗(yàn)

由理論分析可知，農(nóng)村女性非農(nóng)就業(yè)可通過增加家庭收入水平、提升居民素養(yǎng)進(jìn)而影響家庭金融投資偏好。按照江艇[53]的建議，本文放棄逐步回歸檢驗(yàn)，重點(diǎn)識(shí)別女性非農(nóng)就業(yè)對(duì)機(jī)制變量和家庭金融投資偏好的影響。

表6采用收入水平作為機(jī)制變量進(jìn)行回歸。其中第（1）列的被解釋變量為是否持有風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)；第（2）列的被解釋變量為家庭風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)占比；第（3）列的被解釋變量為收入水平。在表6第（1）列和第（2）列中，女性非農(nóng)就業(yè)對(duì)是否持有風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)和家庭風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)占比的估計(jì)系數(shù)均顯著為正，在第（3）列中，女性非農(nóng)就業(yè)對(duì)收入水平的影響系數(shù)顯著為正，這意味著，女性非農(nóng)就業(yè)不僅可以顯著提高家庭風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)投資的概率和比例，同時(shí)也顯著提升了收入水平。尹志超等證實(shí)，家庭收入的提高可以促進(jìn)股票市場的參與[43]；徐巧玲也認(rèn)為，家庭收入水平影響投資組合多樣化，收入水平顯著促進(jìn)了儲(chǔ)蓄與風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)并存的家庭投資格局[44]，因此，收入水平會(huì)影響家庭金融投資偏好。綜上可知，女性非農(nóng)就業(yè)可以通過增加家庭收入水平的方式影響家庭金融投資偏好，假說3得到了驗(yàn)證。

表6 女性非農(nóng)就業(yè)影響家庭金融投資偏好的機(jī)制：收入水平

表7報(bào)告了以金融素養(yǎng)為機(jī)制變量的估計(jì)結(jié)果。其中第（1）列的被解釋變量為是否持有風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)；第（2）列的被解釋變量為家庭風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)占比；第（3）列的被解釋變量為金融素養(yǎng)。在表7第（1）列和第（2）列中，女性非農(nóng)就業(yè)對(duì)是否持有風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)和家庭風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)占比的估計(jì)系數(shù)均顯著為正，在第（3）列中，女性非農(nóng)就業(yè)對(duì)金融素養(yǎng)的影響系數(shù)顯著為正，這意味著，女性非農(nóng)就業(yè)不僅可以顯著提高家庭風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)投資的概率和比例，同時(shí)也顯著提升了金融素養(yǎng)。，Alhenawi和Elkhal的研究表明，金融素養(yǎng)高的家庭能更好地做出長期理財(cái)規(guī)劃[48]，Van Rooij等認(rèn)為，其也能更好地參與股票市場[49]，因此金融素養(yǎng)會(huì)影響家庭金融投資偏好。綜上可知，農(nóng)村女性非農(nóng)就業(yè)通過提升金融素養(yǎng)的方式影響家庭金融投資偏好，假說4得到了驗(yàn)證。

表7 女性非農(nóng)就業(yè)影響家庭金融投資偏好的機(jī)制：金融素養(yǎng)

五、主要結(jié)論及政策啟示

本文選取2013、2015、2017、2019年四個(gè)年份的CHFS數(shù)據(jù)實(shí)證研究了農(nóng)村女性非農(nóng)就業(yè)對(duì)家庭金融投資偏好的影響，結(jié)果表明：（1）農(nóng)村女性非農(nóng)就業(yè)顯著提高了家庭進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)投資的概率和占比，該結(jié)果在以各區(qū)縣農(nóng)村女性非農(nóng)就業(yè)率作為工具變量、采用非農(nóng)收入占比作為非農(nóng)就業(yè)的代理變量或剔除“非農(nóng)散工”重新估計(jì)后依然成立；（2）對(duì)經(jīng)濟(jì)金融信息關(guān)注程度較高的家庭，農(nóng)村女性非農(nóng)就業(yè)對(duì)家庭進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)投資的促進(jìn)作用更強(qiáng)，而擁有自有房或家庭成員較多的家庭，農(nóng)村女性非農(nóng)就業(yè)對(duì)家庭進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)投資有更強(qiáng)的抑制作用；（3）農(nóng)村女性非農(nóng)就業(yè)通過增加其收入水平和金融素養(yǎng)水平促進(jìn)了家庭參與風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)投資。

顯然，上述結(jié)論對(duì)我國進(jìn)一步提升家庭金融市場參與水平具有重要的啟示：

第一，鼓勵(lì)農(nóng)村女性非農(nóng)就業(yè)。非農(nóng)就業(yè)能夠在一定程度上改變農(nóng)村女性的思想觀念、提高其金融素養(yǎng)，從而使其更有能力和意愿參與金融市場并配置股票、基金等風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)。因此，無論從提升家庭金融市場參與水平還是提高農(nóng)戶家庭收入的角度看，鼓勵(lì)農(nóng)村女性非農(nóng)就業(yè)都是非常必要的。一方面，政府應(yīng)積極開展有針對(duì)性的勞動(dòng)力職業(yè)培訓(xùn)，提高農(nóng)村女性的人力資本水平，增加女性非農(nóng)就業(yè)的競爭力和工資水平，促進(jìn)農(nóng)村女性參與勞動(dòng)；另一方面，政府應(yīng)大力拓展農(nóng)戶就業(yè)渠道，搭建非農(nóng)就業(yè)信息平臺(tái)，有效整合當(dāng)?shù)睾屯獾馗黝惥蜆I(yè)信息，為參與非農(nóng)就業(yè)的農(nóng)村女性提供充分及時(shí)的就業(yè)信息和就業(yè)渠道。

第二，結(jié)合家庭特點(diǎn)推動(dòng)女性非農(nóng)就業(yè)。一方面，對(duì)經(jīng)濟(jì)金融信息關(guān)注程度較高的家庭，農(nóng)村女性非農(nóng)就業(yè)提高家庭風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)投資的作用更大，因此，對(duì)這類農(nóng)村家庭應(yīng)給予更多的關(guān)注，通過就業(yè)幫扶等方式大力鼓勵(lì)農(nóng)村女性參與非農(nóng)就業(yè)，從而提升家庭金融市場的參與水平。另一方面，對(duì)于無自有住房或成員人數(shù)較少的農(nóng)村家庭，也應(yīng)積極引導(dǎo)農(nóng)村女性參與非農(nóng)就業(yè)，促進(jìn)家庭更多地參與金融市場，增加風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)投資。

第三，注重提升農(nóng)村女性收入和金融素養(yǎng)。研究表明，農(nóng)村女性非農(nóng)就業(yè)通過提高其收入水平和金融素養(yǎng)進(jìn)而促進(jìn)農(nóng)村家庭參與金融市場。因此，有必要注重提升農(nóng)村女性的收入水平和金融素養(yǎng)。一方面，政府應(yīng)在促進(jìn)農(nóng)村女性非農(nóng)就業(yè)過程中，關(guān)注農(nóng)村女性對(duì)提高收入的積極作用，例如，在職業(yè)培訓(xùn)過程中關(guān)注不同非農(nóng)就業(yè)崗位的收入增長前景，盡可能引導(dǎo)農(nóng)村女性從事收入水平更高的非農(nóng)就業(yè)活動(dòng)，從而更為有效地提升農(nóng)村家庭參與金融市場的水平。另一方面，在推進(jìn)農(nóng)村女性非農(nóng)就業(yè)的同時(shí)，著力提升農(nóng)村女性的金融素養(yǎng)。例如，在職業(yè)培訓(xùn)中有針對(duì)性地引入金融類課程，以增加女性的金融知識(shí)，提升其融資、投資、防范風(fēng)險(xiǎn)方面的能力，為更有效地參與金融市場、投資風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)做準(zhǔn)備。