本文的贡献在于:第一,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,在考虑了潜在的内生性问题后,所得结论依然存在;第二,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,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。
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。该调查覆盖全国29个省、351个县和1396个村委会,旨在通过科学的抽样调查手段,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,巨大的样本量使得其数据可以从全国的角度出发,反映中国家庭金融市场参与的情况。本文选取2015年中国家庭金融调查的数据作为研究样本,并在数据整理过程中,将数据缺失的样本予以剔除,最后回归的样本数为12491个,其中城市样本9668个,农村样本2823个。 (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,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,本文拟采用二值选择模型中的Porbit模型进行回归分析,模型设定如下:
其中,随机误差项ε~N(0,σ2;Finance*表示潜变量;Finance表示家庭是否参与金融市场投资,拥有正规金融市场风险性资产取值为1,否则为0。 解释变量Online为家庭是否拥有计算机,是互联网使用的代理变量。如果家庭拥有计算机取值为1,否则为0。X表示控制变量。
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,包括金融理财产品、股票、基金、金融衍生品、企业债券等。如果家庭持有上述金融资产的任一种,被解释变量为1,否则为0。
实证研究中的关键解释变量是家庭互联网的使用情况,基于其他相关研究及已有数据,本文以“家庭是否拥有电脑/计算机”作为代理变量。在数据处理上,定义拥有计算机的家庭取值为1,否则为0。数据显示有7448户家庭拥有计算机,5043户没有计算机。参考己有的相关文献,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,具体如表1所示。
从表 1的描述性统计结果可以看出,家庭金融市场参与的平均值为22.6%,户主的平均年龄为48岁,在家庭的风险态度上,59. 24% 的家庭风险厌恶,11.51%的家庭风险偏好,说明风险厌恶家庭占比较高。
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。在控制户主特征变量、家庭特征变量、区域特征后,互联网使用的边际影响约为 0.72,且在1%的水平上显著,这表明使用互联网的家庭金融市场参与的可能性更高。此外,户主受教育年限越高,家庭选择金融市场参与的概率越高;风险爱好的户主更愿意承担风险,因而选择参与金融市场的可能性更大;拥有更多总资产的家庭参与金融市场的概率更高,这是因为进行金融市场投资有资金门槛。然而,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,从而使得估计系数不准确,因此采用Ⅳ Probit 模型尝试解决这一问题。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。表2第(2)列汇报了工具变量 Probit 模型的结果,相关统计量表明不是弱工具变量,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,说明选择的工具变量较为合适。
(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,但是由于不同家庭的教育水平及户籍不同,从而可能产生的影响也不同。故为了验证这种异质性效果,将样本家庭根据户籍和教育水平进行分组,具体的做法是:根据户主的受教育水平是否在大专及以上,将样本家庭分为两组,为了避免估计结果不准确,仍采用工具变量Probit模型进行估计,结果在表3的(1)~(2)列显示。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;同样的,根据户籍类型将家庭分为两组,表3的(3)~(4)列显示了估计结果,结果表明此促进作用在城市家庭更为明显。
五、 结论与建议
基于2015年中国家庭金融调查数据,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。结果表明,互联网能够显著促进家庭参与金融市场。为了克服互联网使用的潜在内生性问题,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,估计结果证实了结论的一致性。异质性分析表明,该促进效果在高教育以及非农户籍家庭中更加明显。
上述结论表明,互联网作为信息时代重要的载体,确实对家庭的经济决策产生了影响,这对于客观全面地评估互联网的作用不可或缺。所以,应该进一步完善互联网基础设施,提高互联网使用率以及使用效率,促进更多的家庭参与到金融市场投资之中,从而增加居民财产性收入来源,缩小收入差距,促进金融市场发展。
参考文献:
[1]郭士祺,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,2014,49(S1):116-131.
[2]Poterba J M,Samwick A A.Taxation and Household Portfolio Composition:Us Evidence From the 1980s and 1990s[J].Journal of Public Economics,2003,87(1):5-38.
[3]张兵,虞晨阳,桑宇.家庭证券类金融资产选择行为研究[J].统计与决策,2015(21):154-157.
[4]Calvet,Laurent E,Campbell,et al.Down or Out:Assessing the Welfare Costs of Household Investment Mistakes[J].Working Paper,2012,115(5):707-747.
[5]Vissing-Jorgensen A.Towards an explanation of household portfolio choice heterogeneity:Nonfinancial income and participation cost structures[R].National Bureau of Economic Research,2002.
[6]吳卫星,齐天翔.流动性、生命周期与投资组合相异性:中国投资者行为调查实证分析[J].经济研究,2007(2):97-110.
[7]肖作平,张欣哲.制度和人力资本对家庭金融市场参与的影响研究:来自中国民营企业家的调查数据[J].经济研究,2012,47(S1):92-105.
[8]徐梅,李晓荣.经济周期波动对中国居民家庭金融资产结构变化的动态影响分析[J].上海财经大学学报,2012,14(5):54-60.
[9]宁光杰.居民财产性收入差距:能力差异还是制度阻碍?——来自中国家庭金融调查的证据[J].经济研究,2014,49(S1):102-115.
[10]Barber Brad-M,Odean Terrance.Online Investors:Do the Slow Die First?[J].Review of Financial Studies,2002,15(2):455-488.
[11]Choi James-J,Laibson David,Metrick Andrew.How does the Internet affect trading? Evidence from investor behavior in 401(k) plans[J].Elsevier B.V.,2002,64(3):397-421.
[12]Bogan Vicki.Stock Market Participation and the Internet[J].Journal of Financial and Quantitative Analysis,2008,43(1):191-211.
作者简介:
梁丽冰,女,河南商丘人,云南大学经济学院硕士研究生,研究方向:金融理论。
转载注明来源:https://www.xzbu.com/3/view-15106630.htm