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.02.003引言家庭投资选择问题一直是学者们关注的热点。大量文献尝试从参与能力、主观态度、背景风险等多个角度分析家庭在资产选择上的差异性,但家庭资产配置行为仍未得到充分解释。伴随着互联网在我国普及率逐年上升,网络交易逐渐成为我国家庭的日常消费行为。网络购物市场与网络支付工具的快速发展给商家和消费者提供了更加便捷的交易渠道与交易方式的同时,也渐渐改变着家庭的消费、支付与投资习惯。一方面,家庭需要筛选庞大且真假难辨的商品信息,还需要熟练掌握多种网络支付工具的使用方法以应对不同交易支付需求;另一方面,网络交易的便利性与种类繁多的促销活动不断刺激着消费者的消费欲望,而网络支付工具上的投资信息也在慢慢改变着家庭对于投资产品的认知。对此,随着网络交易行为的普及,家庭金融投资决策是否会发生变化?目前国内鲜有文献直接考察这一问题。本文将在现有关于家庭资产配置影响因素研究的基础上,利用中国家庭微观调查数据分析家庭网络交易对其投资决策的影响,为我国家庭资产配置行为和政府相关引导政策提供新的理论解释与实证支持。一、文献综述关于家庭资产配置决策差异的解释,学术界从参与能力、主观态度和背景风险等角度展开。风作者简介:刘渝琳,重庆大学公共经济与公共政策研究中心主任,教授,博士生导师;许新哲(通讯作者),重庆大学经济与工商管理学院博士研究生。*基金项目:本文获国家自然科学基金项目“三期叠加下中国中等收入阶段发展动力的考量:基于经济福利结构均衡增长的ISEWSE指数构建、机理与实证研究”(71773011)、国家“四个一批”人才项目(2017)、国家社会科学重大招标项目“习近平总书记关于扶贫工作的重要论述的理论和实证基础及精准扶贫效果研究”(18ZDA005)资助。2021·2国际金融研究23金融理论与政策FinancialTheory&Policy险资产投资活动需要一定的参与成本,既包括信息搜集和投资决策的时间成本,又包括投资市场的交易费用(Peress,2005)。一方面,由于家庭背景因素导致的金融可得性与信息工具接入差异,各家庭投资活动往往需要支付差异性的参与成本(周广肃和梁琪,2018),而家庭间收入和财富的差异,也使得其承受损失和支付成本的能力不同(Vissing-Jorgensen,2002;王聪和田存志,2012)。另一方面,受投资者金融知识、文化水平差异影响,不同家庭搜集信息和学习知识的能力也各不相同(Rooijetal.,2007)。家庭由于自身投资能力的局限,会选择性地避免参与超过自身能力的投资活动,或通过支付高额费用,将投资决策委托金融机构(Campbell,2010)。随着网络交易在我国的普及,集成交易与投资功能的第三方支付也被更多家庭接受。其带来的主动投资信息推送拓展了家庭成员金融知识和投资信息的接触范围与接触时间,而金融知识和投资信息能够促进家庭的风险资产投资(Rooijetal.,2007;尹志超等,2014)。随着家庭网络交易的普及与深入,我国家庭的投资决策是否会发生变化?对此,本文提出以下假设。假设1:网络交易行为能够促进家庭的风险金融市场参与。假设2:网络交易行为改变了家庭成员的金融信息接触频率和信息收集方式,通过提升家庭总体参与能力使家庭资产配置决策发生变化。家庭投资选择作为家庭成员的决策行为,不可避免地受到成员主观态度的影响。一方面,风险厌恶、模糊规避和信任水平能够直接影响家庭对于不同风险资产的偏好水平(Guisoetal.,2008;Dimmocketal.,2016);另一方面,社会互动和物质渴求能够通过淡化成员对于风险的主观感受、扭曲成员的风险偏好间接影响家庭资产配置(Hongetal.,2004;李涛和郭杰,2009;周广肃等,2018)。与线下交易相比,网络交易平台丰富的促销信息和便利的购物体验能够刺激消费者的冲动性消费(Donthu&Gareia,1999;赵占波等,2014),而物质渴求与收入需求的变化会改变家庭成员的风险偏好水平(周广肃等,2018)。网络交易是否会通过主观态度渠道影响家庭资产配置?本文提出以下假设。假设3:网络交易的过程中,家庭成员的物质渴求及风险偏好发生变化,促进了参与网络交易家庭的风险资产投资。实际上,家庭在进行投资时除了需要面对市场投资风险外,还需要面对经济环境、家庭背景等各方面的背景风险。因此,收入风险(Angerer&Lam,2009)、健康风险(何兴强等,2009;吴卫星等,2011)、上市公司的欺诈风险(Giannetti&Wang,2016)等都可能增加家庭面对的总体风险并挤出风险资产投资。而诸如婚姻和购买保险等避险措施,能促进家庭对于风险资产市场的参与(Bertocchietal.,2011;王琎和吴卫星,2017)。学者们从上述角度对家庭资产配置问题展开了广泛探讨,但目前仍鲜有研究直接讨论网络交易对家庭投资选择的影响。与之相关的研究主要涉及互联网接入对于居民投资选择的影响和家庭互联网金融投资的影响因素两个方面。关于互联网对于家庭资产配置的影响,现有研究认为,互联网的接入补充了家庭金融信息获取渠道,带来了更高的金融可得性和交易便利性,家庭风险资产比重相应提升(Bogan,2008、周广肃和梁琪,2018)。本文研究的网络交易对于家庭资产配置的影响虽然在信息来源、交易便利性和社区规模等方面与互联网接入存在相似之处。但与单纯的互联网接入相比,网络交易对于家庭资产配置的影响在具体方式上有所差异。第一,网络交易带来的第三方支付平台使用会以相对主动的方式提供金融信息。第二,网络交易平台的销售活动和广告推送提升了家庭成员的消费冲动,进而通过改变成员风险偏好影响家庭资产投资,这也是单纯的互联网接入所无法实现的。第三,由于网络交易平台与第三方支付存在着与智能手机的高度关联性,其对于家庭成员的影响具有较高的黏着时间,影响更为深入。关于家庭互联网金融投资选择影响因素的相关研究,主要分析了不同投资者特征与家庭特征对于家庭互联网金融参与决策和风险管理的影响(魏丽萍等,2018)。24国际金融研究2021·2FinancialTheory&Policy金融理论与政策因此,为进一步合理解释我国家庭的资产配置行为,验证上文所述的三个假设,本文将在已有关于家庭资产配置研究的基础上,利用中国家庭金融调查(CHFS2017)数据,分析网络交易是否能够通过提升成员对于风险资产的信息搜集能力和提升成员物质需求这两方面影响家庭风险资产投资决策。本文使用工具变量克服内生性问题,检验研究的稳健水平,并展开进一步讨论。二、数据、变量与研究方法(一)数据与变量本文使用数据来源于中国家庭金融调查(CHFS2017),该调查由西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心开展,样本覆盖了全国29个省(自治区、直辖市),共40011户家庭。参照CHFS问卷设置与相关文献的研究经验,本文选取广义风险资产持有和股票资产持有作为被解释变量以研究家庭网络交易行为对其金融资产选择的影响。根据CHFS收集的相关信息,本文中的广义风险资产主要包括股票、基金、理财产品和金融衍生品。股票资产只包含股票。在控制变量的选择上,参照相关文献的经验(周广肃等,2018),本文选取的控制变量主要包括了投资者特征变量(性别、年龄、健康状况、婚姻状况、受教育年限等),家庭特征变量(家庭规模、互联网接入、家庭收入、家庭支出、老年比、少儿比)和省份虚拟变量。本文具体的变量设置如下所示。第一,广义风险资产持有。表示家庭是否参与了广义风险资产市场投资,按照虚拟变量赋值,如果家庭至少持有了一种风险资产,则赋值为1;否则,赋值为0。第二,股票资产持有。表示家庭是否参与了股票资产市场投资,按照虚拟变量赋值,如果家庭持有了股票资产则赋值为1;否则,赋值为0。第三,广义风险资产比重。家庭广义风险资产占总资产的比重。第四,股票资产比重。家庭股票资产占总资产的比重。第五,网络交易参与。本文的核心解释变量,按照虚拟变量赋值,如果家庭进行过网络交易赋值为1;反之,赋值为0。表1描述性统计第六,网络交易规模。对数化的家变量名平均值标准差最大值最小值庭年网络购物总金额。婚姻状况0.850.3510为与其他文献保持一致,本文引入了受教育年限9.34.15220投资者特征变量、家庭特征变量和省份虚年龄55.1714.078624性别0.790.410拟变量作为控制变量组,以真实反映网络健康状况2.611.0151交易行为对于家庭资产配置的影响。具体网络交易参与0.410.4910的控制变量设置为:家庭规模,用家庭的网络交易规模2.573.7413.020总人数表示。家庭收入,用对数化后的家广义风险资产持有0.120.3310庭可支配收入表示。家庭支出,用对数化股票资产持有0.090.2810后的家庭总支出表示。少儿比,用家庭中广义风险资产比重0.010.051016岁以下成员占家庭总人数的比重表示。股票资产比重0.0050.0410老年比,用家庭中60岁以上成员占家庭少儿比0.110.160.830.00总人数的比重表示。性别,是二值变量,老年比0.340.411.000.00受访者性别为男性赋值为1。年龄,以家庭规模3.171.5515.001.00网络接入0.470.5102017年计算的受访者的年龄,并加入年自有房屋0.850.3610龄平方项考察可能存在的非线性关系。受Ln(收入)10.42.1213.390教育年限,用受访者的受教育年数表示。Ln(支出)10.620.8512.698.41健康状况,用受访者健康状况表示,从2021·2国际金融研究25金融理论与政策FinancialTheory&Policy很好到很差分别赋值1~5。自有房屋,是二值变量,家庭拥有自有房屋赋值为1。网络接入二值变量、家庭使用互联网赋值为1。省份虚拟变量,家庭所在省份的虚拟变量。(二)模型设置为与学界相关研究具有可比性,结合研究需要,本文在研究网络交易行为对于家庭金融投资参与的影响时,将使用OLS模型进行基准回归,其模型设置如下所示:Risk=β0+β1Net+β2Family+β3Pers+β4Prov+μ(1)其中,Risk为家庭的广义风险资产持有(股票资产持有)。Net为本文关键解释变量,表示网络交易参与或网络交易规模。Pers为户主个人特征变量组合,包括年龄、年龄平方项、性别、受教育年限、婚姻状况、健康状况。Family为家庭特征变量组合,包括家庭收入的对数、家庭支出的对数、家庭规模、自有住房、少儿比、老年比、网络接入。为了控制地区差距,本文还在模型中加入了省份虚拟变量(Prov)。由于被解释变量广义风险资产持有和股票资产持有为二值变量,为解决变量特征带来的估计偏差问题,本文还将补充使用Probit模型进行稳健性测试,具体模型设置如下所示:(2)risk*=β0+β1Net+β2Family+β3Pers+β4Prov+μ*Pr(Risk=1)=Pr(risk>0)=Φ(β0+β1Net+β2Family+β3Pers+β4Prov)(3)**其中,risk为潜变量,当risk>0时,被解释变量取值为1,即家庭持有广义风险资产或股票资产。模型中其他控制变量的设置与模型(1)相同。由于广义风险资产和股票资产占总资产的比重是离散的,其数值介于0至1之间,使用传统的OLS估计方法可能会产生偏误,本文采用更加适宜截断样本的Tobit模型进行回归分析,具体的模型设定如下所示:risk_p*=β0+β1Net+β2Family+β3Pers+β4Prov+μ,Risk_p=max(0,risk_p*)(4)*其中,risk_p为风险资产比重的真实值,Risk_p为风险资产比重,表示家庭持有的风险资产占总资产的比重,其他变量设置同前文所述。三、实证结果(一)基准回归表2报告了网络交易参与及家庭风险投资参与相应的估计结果。其中,第(1)-第(3)列的被解释变量为广义风险资产持有,第(4)-第(6)列的被解释变量为股票资产持有。在第(1)和第(4)列的模型中,仅包括核心解释变量网络交易参与。在第(2)和第(5)列的模型中,加入了家庭规模、性别、年龄、受教育年限、婚姻、老年比、少儿比等相对外生的控制变量与省份虚拟变量。而在第(3)和第(6)列中,进一步增加控制了网络接入、Ln(收入)、Ln(支出)和自有房屋等可能的内生控制变量。从回归结果中不难发现,在OLS模型和Probit模型中,核心解释变量网络交易参与的回归系数(边际效应)均显著大于0,以第(3)列和第(6)列Probit模型的回归结果为例,参与网络交易的家庭相比其他家庭投资风险资产(股票资产)的概率要高6.3%(5.2%)。这一结果表明,网络交易行为会显著提升家庭对于广义风险资产市场(股票市场)的参与,证明假设1是成立的。回归结果中,大多数控制变量的回归结果与学界已有研究的结论相同,也在一定程度上说明了本文研究的合理性。(二)稳健性检验1.使用网络交易规模的稳健性检验为进一步验证本文结论的稳健性,本文将以家庭网络交易规模作为解释变量重新运行Probit模型进行检验。表3报告了网络交易规模与家庭风险投资参与的回归结果。除核心解释变量为网络交26国际金融研究2021·2FinancialTheory&Policy易规模外,各列模型变量设定与表2相同。回归结果显示,各列中网络交易规模变量的边际效应均在1%水平上显著大于0。这说明,网络交易规模对于家庭参与风险资产市场或股票市场的概率具有显著的正向影响。2.使用投资强度的稳健性检验本部分将进一步以广义