一、 引言随着我国经济的发展ꎬ普惠金融理念的深入普及ꎬ家庭金融市场参与、家庭资产选择与配置行为及其影响因素成为人们关注的热点ꎬ家庭金融得到了空前的发展ꎮ 然而ꎬ与同属微观领域的公司金融相比ꎬ目前ꎬ我国家庭金融市场参与比例还很低ꎬ据 2011 年中国家庭金融调查数据显示ꎬ在被调查样本中ꎬ股票资产占家庭金融资产的比重仅为 2.9%ꎬ家庭风险金融资产占家庭金融资产的比重仅为 5.6%ꎮ 这既不利于家庭拓宽财产性收入来源ꎬ也制约着经济社会利用闲散资金扩大再生产ꎬ从而制约投资对宏观经济的拉动作用ꎮ 在此背景下ꎬ研究影响家庭参与金融市场与资产配置的因素ꎬ从而有效促进家庭积极参与金融市场是家庭金融研究的核心问题ꎮ影响家庭金融市场参与的因素有很多ꎬ概括起来可以分为宏观外部环境和家庭内部特征两大方面ꎮ 宏观外部环境主要包括金融市场化程度、经济周期、监管法规等方面ꎬ家庭内部特征主要包括家庭规模、家庭收入、家庭是否自有住房和决策者个人特征等微观因素ꎮ 目前互联网在中国迅速普及ꎬ网民规模增长快速ꎬ据 2019 年中国互联网络信息中心的报告显示ꎬ截至 2019 年 6 月ꎬ中国使用互联网的人数达到8.54亿人ꎬ 互联网普及率为 61.2% ꎬ相较于 2015 年增长24.1%ꎮ 互联网的迅速普及和广泛使用ꎬ不可避免地对个人和家庭的经济生活产生影响ꎮ 那么一个显而易见的问题是ꎬ互联网嵌入日常生活是否对家庭金融市场参与行为产生影响? 这一影响在不同教育以及不同户籍群体中是否有所不同?为了回答上述问题ꎬ本文将使用 2015 年度中国家庭金融调查(CHFS)数据来研究互联网使用对家庭金融市场参与行为的影响ꎮ 本文的主要贡献表现为以下两个方面:第一ꎬ使用全国性的微观调查数据实证分析了互联网使用对家庭金融市场参与行为的影响效应ꎬ在考虑了潜在的内生性问题后ꎬ所得结论依然存在ꎮ 第二ꎬ揭示了互联网使用对不同教育程度、不同户籍家庭金融市场参与的影响差异ꎮ二、 文献综述关于家庭金融市场参与的影响因素研究ꎬ以往文献侧重于从家庭内部特征探讨家庭金融行为决策ꎬ认为诸如性别、教育程度、风险态度、年龄、家庭住房情况、家庭规模、家庭收入等因素会对家庭金融风险资产投资产生影响(郭士祺和梁平汉ꎬ2014)ꎮ 具体而言ꎬPoterba and Samwici(2003)研究发现ꎬ男性投资者相较于女性投资者而言ꎬ更倾向于参与金融市场风险投资ꎬ并且这种可能性会随着年龄的增长而提高ꎮ然而ꎬ张兵(2015) 则认为女性更倾向于参与金融市场ꎮCalvet et al.(2012)认为居民的教育水平有利于理解金融知识ꎬ推动其参与金融市场ꎮ Grinblatt et al.(2011)从认知能力的角度研究了家庭与金融市场参与的关系ꎬ结论表明认知能力的增加会推动城市家庭参与金融市场ꎮ Vissing -Jorgensen(2002)的研究表明ꎬ家庭参与股市需要一定的资金门槛ꎬ家庭的收入水平越高ꎬ越可能参与股票投资ꎮ 吴卫星和齐天翔(2007)研究了房产类财产对家庭风险金融投资的影响ꎬ认为由于房产类财产具有不可分割性ꎬ转换成资金交易成本较高ꎬ故房产会对金融市场投资产生挤出效应ꎮ家庭金融市场参与行为不仅受到家庭内部特征的影响ꎬ还会受到诸如金融市场化程度、经济周期、社会保障制度等宏观因素的影响ꎮ 肖作平和张欣哲(2012)研究发现ꎬ一个地区的金融市场化程度越高ꎬ投资者的投资渠道就越丰富ꎬ从而参与金融市场的概率也会提高ꎮ 徐梅和李晓荣(2012)认为在经济上行时ꎬ利率水平和通胀因素对购买基金和股票的意愿影响更大ꎮ 宁光杰(2014)研究发现缺乏社会保障的居民由于风险抵御能力差ꎬ不能参与金融市场风险投资以获得较高的财产收入ꎮ目前ꎬ研究互联网使用对家庭金融市场参与影响的文献比较少ꎬ已有文献主要关注使用互联网平台进行金融资产交易的群体的特点ꎮ Barber and Odean(2002)发现使用互联网进行金融资产交易的群体更偏好投资高风险高成长性股票ꎮChoi et al.(2002)研究发现互联网的使用增加了交易者的交易次数ꎬ 但并没有增加其持有的金融资产数量ꎮ Bogan(2008)的研究表明互联网的使用显著提升了家庭股市投资的概率ꎬ但是没有考虑互联网使用可能存在的内生性ꎮ从以上文献可以看出ꎬ目前对于互联网使用如何影响家庭金融市场参与的研究比较缺少ꎬ本文将利用具有全国代表— 9 3 1 — 性的中国家庭数据ꎬ探讨互联网使用对家庭参与金融市场投资的影响ꎮ 本文的贡献在于:第一ꎬ使用微观调查数据实证分析了互联网使用对家庭金融市场参与行为的影响效应ꎬ在考虑了潜在的内生性问题后ꎬ所得结论依然存在ꎻ第二ꎬ揭示了互联网使用对不同教育水平、不同户籍家庭金融市场参与的影响差异ꎬ这一揭示对于提高居民收入和促进中国金融市场进一步发展具有重要的现实意义ꎮ三、 数据、变量与模型设定(一)数据来源本文的研究基于 2015 年中国家庭金融调查数据ꎮ 该调查覆盖全国 29 个省、351 个县和 1396 个村委会ꎬ旨在通过科学的抽样调查手段ꎬ收集有关家庭资产与负债、保险与保障、支出与收入等方面的信息资料ꎬ巨大的样本量使得其数据可以从全国的角度出发ꎬ反映中国家庭金融市场参与的情况ꎮ本文选取 2015 年中国家庭金融调查的数据作为研究样本ꎬ并在数据整理过程中ꎬ将数据缺失的样本予以剔除ꎬ最后回归的样本数为 12491 个ꎬ其中城市样本 9668 个ꎬ农村样本2823 个ꎮ(二)模型与变量本文分析的是互联网使用对中国家庭金融市场参与的影响ꎬ由于选取的被解释变量家庭金融市场参与为二值虚拟变量ꎬ本文拟采用二值选择模型中的 Porbit 模型进行回归分析ꎬ模型设定如下:Finance ∗ =αOnline+βX+εFinance=1(Finance ∗ >0)其中ꎬ随机误差项 ε~ N(0ꎬσ 2 )ꎻFinance ∗ 表示潜变量ꎻFinance 表示家庭是否参与金融市场投资ꎬ拥有正规金融市场风险性资产取值为 1ꎬ否则为 0ꎮ 解释变量 Online 为家庭是否拥有计算机ꎬ是互联网使用的代理变量ꎮ 如果家庭拥有计算机取值为 1ꎬ否则为 0ꎮ X 表示控制变量ꎮ本文定义的家庭金融市场参与指的是家庭持有正规金融市场的风险资产ꎬ包括金融理财产品、股票、基金、金融衍生品、企业债券等ꎮ 如果家庭持有上述金融资产的任一种ꎬ被解释变量为 1ꎬ否则为 0ꎮ实证研究中的关键解释变量是家庭互联网的使用情况ꎬ基于其他相关研究及已有数据ꎬ本文以“家庭是否拥有电脑/计算机”作为代理变量ꎮ 在数据处理上ꎬ定义拥有计算机的家庭取值为 1ꎬ否则为 0ꎮ 数据显示有 7448 户家庭拥有计算机ꎬ5043 户没有计算机ꎮ 参考己有的相关文献ꎬ模型中其他控制变量包括家庭户主的个人特征、家庭特征及区位因素ꎬ具体如表 1 所示ꎮ表 1　 变量的描述性统计变量名称 观测值 均值 标准差 最小值 中位数 最大值金融市场参与 12491 0.226 0.418 0 0 1互联网使用 12491 0.596 0.491 0 1 1性别 12491 0.734 0.442 0 1 1年龄 12491 46.98 11.51 18 48 65年龄的平方 12491 2300 1000 324 2300 4200婚姻 12491 0.871 0.335 0 1 1风险爱好 12491 0.115 0.319 0 0 1风险中立 12491 0.202 0.402 0 0 1续表变量名称 观测值 均值 标准差 最小值 中位数 最大值风险厌恶 12491 0.592 0.491 0 1 1大学 12491 0.0417 0.2 0 0 1家庭总资产 12491 12.79 1.686 0 12.94 16.81家庭规模 12491 3.366 1.495 1 3 20自有住房 12491 0.0983 0.298 0 0 1城市 12491 0.774 0.418 0 1 1东部 12491 0.616 0.486 0 1 1中部 12491 0.207 0.405 0 0 1西部 12491 0.177 0.382 0 0 1区县平均上网比例 12491 0.596 0.193 0.0394 0.653 0.898　 　 从表 1 的描述性统计结果可以看出ꎬ家庭金融市场参与的平均值为 22.6%ꎬ户主的平均年龄为 48 岁ꎬ在家庭的风险态度上ꎬ59. 24% 的家庭风险厌恶ꎬ11.51% 的家庭风险偏好ꎬ说明风险厌恶家庭占比较高ꎮ四、 实证结果分析(一)互联网使用对家庭参与金融市场意愿的影响表 2 第(1)列报告了互联网使用对家庭金融市场参与影响的基本结果ꎮ 在控制户主特征变量、家庭特征变量、区域特征后ꎬ互联网使用的边际影响约为 0.72ꎬ且在 1% 的水平上显著ꎬ这表明使用互联网的家庭金融市场参与的可能性更高ꎮ 此外ꎬ户主受教育年限越高ꎬ家庭选择金融市场参与的概率越高ꎻ风险爱好的户主更愿意承担风险ꎬ因而选择参与金融市场的可能性更大ꎻ拥有更多总资产的家庭参与金融市场的概率更高ꎬ这是因为进行金融市场投资有资金门槛ꎮ 然而ꎬ第(1)列的估计结果可能因为遗漏变量和逆向因果而存在内生性问题ꎬ从而使得估计系数不准确ꎬ因此采用Ⅳ Probit模型尝试解决这一问题ꎮ 本文采用区(县)层面的平均上网比例作为互联网使用的工具变量ꎮ 表 2 第(2)列汇报了工具变量 Probit 模型的结果ꎬ相关统计量表明不是弱工具变量ꎬ且互联网使用对家庭参与金融市场意愿的影响显著为正且变大ꎬ说明选择的工具变量较为合适ꎮ表 1　 互联网使用对家庭金融市场参与的回归结果家庭金融市场参与Probit Ⅳ Probit(1) (2)互联网使用0.7228 ∗∗∗(0.0408)2.1957 ∗∗∗(0.0693)性别-0.1306 ∗∗∗(0.0329)-0.0542 ∗(0.0286)年龄-0.0510 ∗∗∗(0.0106)-0.0475 ∗∗∗(0.0088)年龄的平方0.0004 ∗∗∗(0.0001)0.0006 ∗∗∗(0.0001)婚姻-0.0947 ∗(0.0501)-0.0537(0.0420)风险爱好0.3561 ∗∗∗(0.0452)0.2015 ∗∗∗(0.0423)风险厌恶-0.3758 ∗∗∗(0.0336)-0.2169 ∗∗∗(0.0325)大学0.3693 ∗∗∗(0.0667)0.1322 ∗∗(0.0597)总资产0.3445 ∗∗∗(0.0134)0.0764 ∗∗∗(0.0229)— 0 4 1 — 金融观察◎　续表家庭金融市场参与Probit Ⅳ Probit(1) (2)家庭规模-0.0877 ∗∗∗(0.0119)-0.0728 ∗∗∗(0.0102)是否自有住房-0.0316(0.0482)0.0950 ∗∗(0.0410)城市0.6670 ∗∗∗(0.0589)0.1262 ∗∗(0.0618)东部0.1727 ∗∗∗(0.0424)0.0497(0.0362)西部0.0326(0.0549)0.1010 ∗∗(0.0442)常数-4.5777 ∗∗∗(0.2662)-1.9246 ∗∗∗(0.3135)N 12491 12491一阶段 F 值 - 401.58一阶段工具变量 T 值 - 22.59Wald 检验 -122.18(0.0000)　 注:括号内是标准误ꎬ ∗∗∗ 、 ∗∗ 、 ∗ 分别代表在 1%、5%和 10%的显著性水平上显著ꎬ文中其他表格标识方法一致ꎮ(二)异质性影响分析表 2 的结果揭示了互联网对于家庭风险金融资产投资有着显著的促进作用ꎬ但是由于不同家庭的教育水平及户籍不同ꎬ从而可能产生的影响也不同ꎮ 故为了验证这种异质性效果ꎬ将样本家庭根据户籍和教育水平进行分组ꎬ具体的做法是:根据户主的受教育水平是否在大专及以上ꎬ将样本家庭分为两组ꎬ为了避免估计结果不准确ꎬ仍采用工具变量Probit 模型进行估计ꎬ结果在表 3 的(1) ~ (2)列显示ꎮ 结果表明互联网使用对家庭参与金融市场意愿的影响在受教育水平高的家庭效果更好ꎻ同样的ꎬ根据户籍类型将家庭分为两组ꎬ表 3 的(3) ~(4)列显示了估计结果ꎬ结果表明此促进作用在城市家庭更为明显ꎮ表3　 互联网使用对家庭参与金融市场意愿的异质性影响(IV Probit 模型)变量名称(1) (2) (3) (4)被解释变量:家庭金融市场参与高中及以下 大专及以上 农业户籍 非农户籍互联网使用2.16 ∗∗∗(0.07)3.39 ∗∗∗(0.22)1.90 ∗∗∗(0.40)2.22 ∗∗∗(0.07)控制变量 控制 控制 控制 控制常数项-1.99 ∗∗∗(0.33)-1.40(1.12)-3.75 ∗∗(1.65)-1.79 ∗∗∗(0.29)样本量 11970 521 2823 9668五、 结论与建议基于 2015 年中国家庭金融调查数据ꎬ本文实证分析了互联网使用对于家庭风险金融资产投资的影响ꎮ 结果表明ꎬ互联网能够显著促进家庭参与金融市场ꎮ 为了克服互联网使用的潜在内生性问题ꎬ将区县层面平均上网比例作为家庭互联网使用的工具变量ꎬ估计结果证实了结论的一致性ꎮ 异质性分析表明ꎬ该促进效果在高教育以及非农户籍家庭中更加明显ꎮ上述结论表明ꎬ互联网作为信息时代重要的载体ꎬ确实对家庭的经济决策产生了影响ꎬ这对于客观全面地评估互联网的作用不可或缺ꎮ 所以ꎬ应该进一步完善互联网基础设施ꎬ提高互联网使用率以及使用效率ꎬ促进更多的家庭参与到金融市场投资之中ꎬ从而增加居民财产性收入来源ꎬ缩小收入差距ꎬ促进金融市场发展ꎮ参考文献:[1]郭士祺ꎬ梁平汉.社会互动、信息渠道与家庭股市参与:基于 2011 年中国家庭金融调查的实证研究[J].经济研究ꎬ2014ꎬ49(S1):116-131.[2]Poterba J MꎬSamwick A A.Taxation and Household PortfolioComposition:Us Evidence From the 1980s and 1990s[J].Journalof Public Economicsꎬ2003ꎬ87(1):5-38.[3]张兵ꎬ虞晨阳ꎬ桑宇.家庭证券类金融资产选择行为研究[J].统计与决策ꎬ2015(21):154-157.[4] CalvetꎬLaurent EꎬCampbellꎬet al.Down or Out:Assessingthe Welfare Costs of Household Investment Mistakes[J].WorkingPaperꎬ2012ꎬ115(5):707-747.[5] Vissing-Jorgensen A.Towards an explanation of householdportfolio choice heterogeneity:Nonfinancial income and participa￣tion cost structures [ R ]. 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