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    老龄化背景下家庭金融资产配置研究——基于CHFS的实证分析

    时间:2023-11-03 14:05:03 来源:小苹果范文网 本文已影响 小苹果范文网手机站

    卢亚娟,何朴真,张 慧

    (1.徐州医科大学 管理学院,江苏 徐州 221004;
    2.南京审计大学 金融学院,江苏 南京 211815)

    改革开放以来,我国经济一直保持着高速增长。在城乡居民可支配收入大幅增长的同时,家庭财富总额也呈爆发态势。《2020年全球财富调查报告》显示,我国家庭财富规模在2000—2019年间从3.7万亿美元增加至78万亿美元,目前处于全球第二位。《2019年中国家庭财富调查报告》显示,我国2018年家庭人均资产为20.88万元,增长率为7.49%,高于人均GDP 6.1%的增长率。在家庭财富迅速增加、金融市场快速发展和家庭财富管理意识日益增强的今天,家庭对金融资产配置的需求愈加旺盛。同时得益于我国金融体系的改革与发展,提供给家庭进行金融资产配置的投资选择也日益增多。但是目前我国居民家庭的金融资产分布仍然集中于现金、活期存款和定期存款等无风险性金融资产。单一的家庭金融资产配置结构微观上既不利于家庭金融资产的风险管理,也不利于家庭投资性收益、财产性收入的增加;
    宏观上更是阻塞了资本市场等其他投融资渠道,不利于我国金融市场的改革。

    人口老龄化如今已经成为一种世界趋势,深刻地影响着各国的经济发展,是全球迫切需要解决的问题之一。我国作为世界人口第一大国,据2021年第七次全国人口普查数据,60岁及以上人口总数为26 402万人,占总人口的18.70%,已进入全面化老龄社会。人口老龄化不仅会增加社会的养老负担,降低社会活力,使社会消费结构向老年化改变,还有可能继续僵化家庭的金融资产配置选择。

    综上,在我国人口老龄化加重的趋势下,对家庭金融资产的配置和选择进行研究,探究人口老龄化对家庭金融资产配置的真实影响,从微观上看,可以增加居民家庭的财产性收入,改善居民福祉;
    从宏观上看,不仅可以继续促进金融体系的改革与优化,还可以有效防止消费结构恶化,拉动新经济发展模式下消费端的需求。

    国内外已有许多文献对家庭金融资产配置的影响因素进行了研究。从宏观的外在因素来看,汪莉等(2021)基于中国家庭金融调查(CHFS)面板数据研究发现数字惠普金融能够通过降低信息不对称和交易成本来提升家庭持有风险性金融资产的比例。刘宏等(2017)利用2010年中国家庭跟踪调查数据(CFPS)实证研究发现,相比传统的线下社会互动,互联网线上社会互动对于家庭证券与房产投资参与度有更显著的正效应。何玥(2018)根据中国家庭追踪调查(CFPS)和中国劳动力动态调查(CLDS)的数据研究发现,建设法治政府能够显著提升家庭对风险资本市场的参与度。林博等(2019)对政策变动与家庭金融资产配置意愿的关联性进行研究发现,货币政策和财政政策会影响微观家庭的储蓄存款配置意愿和股票基金投资选择。此外,一些突发事件也会通过影响家庭风险偏好来改变家庭金融资产配置,如金融危机、自然灾害等。许荣等(2020)还对事故的影响路径进行深入研究,发现特别重大事故是通过凸显效应和情绪效应来影响个体风险偏好的,从而影响其资产配置。

    不过,关于影响家庭金融资产配置的因素研究中,研究微观因素的更多更深。在家庭风险偏好方面,卢亚娟等(2021)利用2017年中国家庭金融调查(CHFS)数据并从整体和城乡两个方面分别研究发现,风险偏好型家庭更愿意参与资本市场投资且其持有的风险性金融资产比例更大。但是,也有学者得出不一样的结论。李涛等(2009)根据2007年“城市投资者行为调查”的数据实证研究发现,我国居民对风险的偏好态度与其是否参与股票市场投资无显著关联,也提出了合理的猜想解释,即社会互动的程度会削弱居民对于自身真实风险态度的感知能力,从而在核心解释变量的衡量上出现偏误。在户主受教育程度方面,卢亚娟等(2021)实证研究发现,户主的受教育水平对家庭参与投资风险性金融资产和持有比例均有正向影响,且城乡之间的地区差异明显,即中部地区以及城镇家庭中户主受教育程度对家庭风险性金融资产选择和风险性金融资产的占比影响较高。在户主性别和婚姻状况方面,王琎等(2014)基于我国家庭投资状况调查问卷研究发现,女性相比男性在结婚后更倾向于投资风险资产和股票。在住房方面,张光利等(2018)基于全国省级面板数据及家庭微观调查数据发现,住房价格以及住房价格上涨的幅度对家庭风险偏好态度具有显著的正效应。但是也有学者认为住房资产对家庭参与风险金融市场以及持有风险金融资产存在显著的挤出效应,即较高的住房价值会显著降低家庭对风险金融市场的参与度和持有风险金融资产的比例。在户主身体状况方面,吴卫星等(2011)研究发现户主健康状况不会显著影响其对风险金融市场的参与决定。刘潇等(2014)研究认为健康状况更好的投资者更倾向于对风险金融资产进行投资,但这种效应具有收入异质性,国外学者也有类似结论。

    在本文所着重关注的人口年龄结构方面,最经典的理论莫过于生命周期假说,该假说的前提是理性,家庭成员能以合理的方式使用自己的收入进行消费,并且其目的是效用最大化。这样,理性的消费者将根据自己一生的收入,安排一生的消费与储蓄,使效用达到最大化。以生命周期假说为基础,学者们做了许多研究。Bakshi等(1994)利用1900—1990年的数据对“生命周期假说”进行检验,得出年龄增长对风险偏好有显著负效应的结论。Brunetti等(2010)选用意大利的相关数据研究发现年龄是以倒U型影响家庭持有风险性金融资产比例的,即户主年龄增长过程中,家庭持有风险性金融资产的比例呈现为先上升再下降的趋势。Ameriks等(2004)基于美国的数据研究发现,家庭成员年龄增长并不会显著影响家庭的金融资产配置。而在我国学者的研究中,蹇滨徽等(2019)基于中国家庭金融调查(CHFS)数据研究发现,人口老龄化程度越高,家庭越不倾向于持有风险金融资产。陈丹妮(2018)则发现家庭老龄化程度对风险资产投资的参与度有显著负效应。也有许多学者认为家庭老龄化程度对家庭金融资产配置并非简单的线性关系。

    综上所述,我国家庭老龄化程度对家庭金融资产配置的影响存在不同研究结果,仍有待分析。随着家庭老龄化,一方面,家庭财富得到了积累且家庭成员的见识与知识也得到了扩充,在我国大力发展惠普金融和金融市场日益完善的背景下,老龄化家庭参与风险金融市场的投资可能性应该会有所提高。另一方面,家庭老龄化不可避免地会带来不可预知的额外消费支出风险,如医疗保健支出、疾病险等,这就要求老龄化家庭持有安全性与流动性较高的储蓄资产。所以本文针对家庭金融资产如何配置的问题,从家庭老龄化程度的角度去分析,力图得到真正的影响因素。

    (一)数据来源

    本文数据选自中国家庭金融调查(China Household Finance Survey,CHFS)。该项目是西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心针对我国微观家庭层面进行的一项全国性的抽样调查。本文选用的是2019年的调查数据,该轮调查覆盖全国29个省份、345个县(市)、1360个村(居)委会,样本规模达34 643户,追踪访问2017年样本17 494户,所以该数据具有全国及省级代表性。

    (二)变量选择

    关于被解释变量的选择,在家庭金融资产中风险金融资产的配置方面,结合CHFS调查问卷和风险金融资产的定义,选择被抽样家庭是否持有股票或者基金作为是否持有风险金融资产(risk)的标准,除此以外也将其持有风险金融资产占金融资产的比值(riskratio)作为被解释变量,其中家庭持有风险金融资产则risk取值为1,反之则为0。在家庭金融资产中无风险金融资产的配置方面,这里由于储蓄几乎是所有家庭中都具有的,所以不单为其列出一个虚拟变量,而是选择储蓄存款占金融资产的比值(savingratio)作为被解释变量。最后选择家庭是否持有股票(stock)和基金(fund)以及其分别持有的比例(stockatio、fundratio)作为补充的被解释变量。

    对于解释变量,结合过往文献,可以将家庭户主年龄(age)以及家庭老年人数占家庭总人数的比重(oldratio)作为衡量家庭老龄化程度的两种指标,其中对于老年人的定义则采取世界卫生组织的认定标准即年龄≥60岁则为老年人。

    在控制变量的选择上,本文参照陈丹妮的研究,选取了户主健康程度(health)、家庭是否拥有住房(house)、户主性别(male)、户主受教育程度(edu)、家庭规模即总人数(size)、家庭少儿人口比重(youngratio)、家庭人均收入(aincome)、家庭来自地区(region)以及家庭是否属于农村(rural)作为被解释变量。虽然本文分析是以家庭为样本,但是户主作为一家之主,在家庭金融资产配置的决策上具有决定性作用,所以加入诸如户主健康程度、受教育程度等个体变量是有必要的。具体的变量类别以及补充说明如表1所示。

    表1 变量说明

    (三)变量描述性统计

    有关变量的描述性统计见表2。在家庭金融资产配置方面,可以看出我国整体上愿意持有风险金融资产的家庭仍在少数,风险金融资产持有占比的标准差也体现了我国家庭在风险金融资产配置上的不均衡,较高的储蓄占比则反映了我国家庭对于储蓄的一贯偏好。在家庭样本的个体特征上,户主平均年龄达到56岁,也照应了我国正在陷入老龄化危机。其他统计量则都在可控范围内。

    表2 变量的描述性统计

    (四)模型构建

    根据上文分析,老龄化程度对家庭是否投资风险金融资产的影响很可能不是单纯的线性关系,所以构建一个关于户主年龄的二次项模型(1)。其中,risk为家庭是否参与风险金融资产投资,也可以替换为参与程度即家庭金融资产中风险资产的占比;
    X为剩余的一系列控制变量。由于家庭是否持有风险金融资产是一个二值变量,所以本文后续采用Probit模型进行回归分析。

    同样地,研究老龄化程度对家庭进行储蓄投资的影响时,也构建一个关于户主年龄的二次项模型(2)。其中,savingratio为家庭参与无风险金融资产投资的程度及家庭金融资产中储蓄存款占比;
    X为剩余的一系列控制变量。由于绝大多数家庭持有的储蓄比例都为0或者正数,所以为了提高回归效率,采用Tobit模型进行回归分析。

    (一)相关性分析

    从主要变量Pearson相关关系矩阵即表3可以明显看出,户主年龄与家庭风险金融资产持有可能是显著负相关的。除此以外,家庭老年人口比重对家庭风险金融资产也存在显著负效应。对于储蓄比重来说,无论是户主年龄还是家庭老年人口比重都对家庭金融资产中储蓄占比有显著正效应(限于篇幅原因,这里只列出有关risk和age以及其他控制变量的相关关系矩阵)。不过Pearson关系矩阵因为没有控制其他变量,所以并不能直接证明其之间简单的线性关系。对于其他变量来说,系数均反映出其合理性。如户主身体健康程度越差的家庭、户主接受教育程度越低的家庭、人口规模越大的家庭、人均收入越低的家庭越不可能持有风险资产。

    表3 相关关系矩阵

    (二)模型回归分析

    表4是针对模型(1)的回归结果,第(1)列到第(3)列分别是户主年龄对家庭是否持有风险金融资产、是否持有股票和是否持有基金的Probit回归结果。

    表4 户主年龄对家庭是否持有风险金融资产影响的Probit回归结果

    首先,从核心的解释变量角度来看,家庭是否持有风险金融资产与户主年龄并非单纯的线性关系,根据户主年龄项以及户主年龄的二次项前面的系数均在1%上显著,可以较为肯定地得出家庭是否持有风险金融资产与家庭户主年龄存在倒U型关系,其拐点根据-βage/2βage计算出分别为59.10、58.20和65.13。表明了随着户主年龄的增长,家庭更愿意对风险金融资产进行投资,但超过一定岁数之后,家庭对风险金融资产的投资倾向会减弱,该年龄拐点约为60岁。不难看出,随着家庭户主年龄的增长,其财富积累肯定会越来越多,其对于风险金融资产的投资需求应运而生。再加上户主无论出于对自己养老的需求还是对于下一代的培养需求,家庭提升对风险金融资产的倾向都合乎情理。但是户主一旦步入老年,身体健康隐患与实际养老需求迅速提升,再加上老年人心态的变化,高风险性的金融资产如股票和基金显然已渐渐从老龄户主的家庭金融资产配置范围中退出。

    其次,户主身体健康状况越不好,其对家庭风险金融资产的持有倾向越低。家庭持有住房,表明其已拥有一定的经济基础,相比于无住房家庭的金融风险资产持有的倾向提高也是十分合理的。户主接受教育程度越高,其知识水平也会越高,对于风险金融资产的认识与理解也会更深,所以会更愿意持有风险金融资产。家庭人均收入则更显著体现了家庭的“财力”,在家庭人均收入越高的情况下,会更倾向于对风险金融资产的持有,以满足家庭金融资产配置的丰富性。在家庭所属区域方面,东部和中部的家庭相比西部家庭更有可能拥有风险性金融资产,而东北部家庭相比西部家庭持有可能性会更小。此外,相比农村家庭,城镇家庭持有风险性金融资产的可能性更高。这可能是由于金融机构在农村地区的配套设施不够完善,所以难以满足农村融资主体的个性需求。

    表5是对模型(2)的回归结果,第(1)列和第(2)列都是户主年龄对家庭储蓄持有量的Tobit回归结果。

    表5 户主年龄对家庭金融资产中储蓄比重影响的Tobit回归结果

    首先,从核心解释变量角度来看,无论是单纯的户主年龄一次项系数还是非线性模型的二次项和一次项系数都在1%上显著,所以该处需要更详细的分析。对于第(1)列来说,不同于风险资产持有,家庭金融资产中储蓄比重与户主年龄存在U型关系,其拐点根据-βage/2βage计算出为47.14。表明我国家庭随着户主年龄的增长,家庭金融资产中储蓄比重会先下降后上升,拐点约为47岁。不过现实中,户主50岁不到甚至都没有进入退休行列,再加上第(2)列中解释变量只是用户主年龄的一次项进行回归时系数在1%上显著为正,所以可以得出结论:随着户主年龄的增长,家庭金融资产中储蓄比重会显著上升。年龄增大导致的身体机能下降与疾病侵扰,会使家庭倾向于提高金融资产中储蓄的比重,虽然其收益较低但是更为安全灵活,能满足家庭中老人的日常护理以及疾病的治疗费用。

    其次,户主健康状况越不好,家庭金融资产中储蓄的比重会越低,再结合上文其对于风险金融资产持有可能性的降低,可以推断出此类家庭的金融资产多以现金形式存在。此外,户主的受教育程度与家庭人均收入对家庭金融资产中储蓄比重的影响虽显著但效应不高。可能是虽然家庭教育水平与人均收入有差异,但是不同家庭对储蓄的认知和计划是相近的。在家庭所属区域上,东北部和中部家庭相比西部家庭持有的家庭金融资产中储蓄比例会更小,而与东部家庭的差距则不显著。此外,农村家庭金融资产中储蓄比例会小于城镇家庭,但是显著性较低且效应不大。

    (三)稳健性检验

    本文采用替换变量的方法进行稳健性检验,对于核心解释变量也就是家庭老龄化程度,不同于上文采用家庭户主年龄来衡量,而是选择家庭中老年人口比重来衡量。构造与模型(1)相似的模型,得到表6的回归结果,第(1)列到第(3)列分别是用家庭中老年人口比重对家庭是否持有风险金融资产、是否持有股票和是否持有基金的Probit回归结果。

    从表6可以看出,从核心解释变量的角度看,家庭是否持有风险金融资产与家庭中老年人口比重并非单纯的线性关系,根据老年人口比重项以及二次项前面的系数均在1%上显著,本文可以得出家庭是否持有风险金融资产与家庭老年人口比重存在倒U型关系,其拐点根据-βoldratio/2βoldratio计算出分别为0.47、0.44和0.59。表明我国家庭随着老年人口比重的上升,家庭更愿意对风险金融资产进行投资,但超过一定比例之后,家庭对风险金融资产的投资倾向会快速减弱,该比例的拐点为0.5左右。可以看出,在老年人口不到家庭人数一半时,家庭整体的养老压力并不会特别大,再加上一定时间的财富积累,家庭在金融资产配置方面会有持有风险金融资产的偏向。但是一旦老年人口超过一半,养老负担显著加重,家庭不仅要保证养老所需的基本消费,还要充分发挥资产的预防作用,所以低风险或无风险的金融资产配置无疑是更好的选择。综上所述,无论是通过年龄还是人数的衡量,家庭的老龄化程度对家庭持有风险金融资产影响的可能性都是先正后负的效应。

    表6 家庭老年人口比重对家庭是否持有风险金融资产影响的Probit回归结果

    从其他变量的角度,首先是家庭个体特征来看,和上文结果类似,拥有住房、户主的受教育程度和家庭人均收入对家庭持有风险性金融资产的可能性有显著正效应,而户主健康程度越差,家庭越不可能持有风险性金融资产。其次是从家庭所属区域特征来看,东北部家庭依然比西部家庭持有风险性金融资产的可能性更低,而东部和中部家庭则会更倾向于持有风险金融资产。此外,农村家庭持有风险性金融资产的可能性也比城镇家庭更低。

    表7是针对于模型(2)的回归结果,第(1)列和第(2)列都是家庭老龄人口比重对家庭储蓄持有量的Tobit回归结果。

    从表7可以看出,家庭金融资产中储蓄的比重与家庭中老年人口比重都是在1%的显著性水平下呈现正相关。家中老年人口比重的上升带来的是养老压力的直线提高,而储蓄相较于其他风险金融资产显然更能满足家庭对于养老的需求。综上所述,无论从年龄还是人数上衡量,家庭老龄化程度对于家庭金融资产中储蓄的比重都有显著的正效应。

    表7 家庭老年人口比重对家庭金融资产中储蓄比重影响的Tobit回归结果

    其他变量得出的结论也与上文类似。家庭户主健康程度越差和家庭人均收入越高,家庭金融资产中储蓄的持有比例会越高。此外其他家庭个体特征因素的影响十分有限。家庭所属区域上,东北部和中部家庭相比西部家庭,其家庭金融资产中储蓄持有比例会更小,但是东部家庭与其差距不明显。此外,农村家庭的储蓄持有比例相比城镇家庭而言更低。

    (四)进一步分析

    与考察家庭金融资产中储蓄的比重类似,在研究家庭持有风险金融资产的可能性之后,本文继续对家庭金融风险资产持有进行量化,在模型(2)的基础上加以改进,核心被解释变量改为家庭金融资产中股票与基金的持有比重,得到的回归结果如表8所示。第(1)列到第(3)列分别为户主年龄对家庭持有的金融资产中风险金融资产、股票和基金的Tobit回归结果。

    从表8可以看出,家庭风险金融资产占金融资产比重与户主年龄存在倒U型关系,其拐点根据-βage/2βage计算出为73.84、68.86,其中基金占金融资产比重不显著。整体上,户主年龄对家庭风险金融资产持有量的影响是显著的先正后负。另外,本文继续将家庭老年人口比重代替户主年龄进行Tobit回归发现系数并不显著(限于篇幅原因回归结果未展示),以此推断家庭老龄人口比重对家庭风险金融资产持有量影响有限。

    表8 户主年龄对家庭金融资产中风险金融资产比重影响的Tobit回归结果

    从其他变量角度看,家庭个体特征中,户主受教育程度以及人均收入对家庭金融资产中风险金融资产的比例显著正相关。家庭区域特征中,与西部家庭相比,东北部家庭持有的风险金融资产比重更少,东部家庭持有其比例则更多,而中部家庭相比不明显。此外,农村家庭相比城镇家庭持有的风险金融资产比重更小。

    (一)研究结论

    本文选用最新的CHFS数据,通过对家庭老龄化程度不同的衡量方式,对其影响家庭金融资产配置选择的结果进行了实证分析,得出以下结论:

    其一,无论是采用户主年龄还是家庭老龄人口比重衡量的家庭老龄化程度,其对家庭持有风险金融资产的影响都是显著的倒U型效应,其中户主年龄的拐点约为60岁,家庭老年人口比重的拐点约为0.5。

    其二,家庭户主年龄越大或者家庭老年人口比重越高,其家庭金融资产中储蓄的比重就会越大。

    其三,用家庭户主年龄衡量的老龄化程度对于家庭持有风险金融资产的比重影响存在显著的倒U型效应,其拐点为70岁左右。但是用家庭老年人口比重衡量家庭老龄化程度对其的影响并不显著。

    其四,其他条件不变的情况下,位于东部和城镇的家庭相比之下持有风险金融资产的可能性和比例都更高。

    (二)政策建议

    结合研究结论与我国金融发展现状,本文尝试给出一些政策建议。

    1.从国家角度,必须接受我国已经进入深度老龄化且少子化的社会阶段的事实,应积极为应对人口老龄化做出战略和经济的转型。除了放宽计划生育政策这类基本措施外,更应该继续深化社会保障制度的改革以及加大对医疗产业的投入,打造现代社会养老的新格局,减少老龄化人口对于养老的担忧。并且积极开拓老年市场,释放老年人口消费潜力,切忌出现社会消费结构降级。同时,应切实加强对适婚人群的优惠政策,如落实年轻父母的带薪产假和育儿补贴等,从根源的出生率上减缓老龄化趋势。

    2.从金融机构与市场的角度,在我国家庭财富水平日益提高的今天,传统的银行储蓄以及单一的金融理财产品已经满足不了家庭进行金融资产投资的需要,金融机构必须重视以家庭为单位的个体投资者,结合自身资本和技术上的优势进行金融创新。要针对不同家庭的养老、医疗、就业或育儿需求,合理对理财产品种类进行分割,拒绝过度同质化。还要重点发展中西部地区以及农村地区的普惠金融,由于客观地理条件等因素,该区域居民参与除储蓄外的其他投资的可能性较低。但是正因如此其闲置资金总量可能会十分可观,金融机构可以通过加快线下网点布局和线上宣传等途径,在增加客户量的同时积极疏通中西部和农村地区居民的融资渠道。此外也可以发展金融中介机构,为金融素养有限的家庭提供个性化的理财规划。在金融市场方面,金融诈骗、内幕操作等违规行为极大地阻碍了家庭闲置金融资产的高效利用,应继续健全金融市场的各项法规,规范金融市场运行秩序,加强行业自律,积极防范市场违约风险,使金融市场利用家庭闲散资金促进资源有效配置的渠道得到疏通。

    3.从家庭角度,明确家庭的资产消费需求并持有正确科学的投资理财计划十分重要。尤其是在养老负担加重、生活成本提高的情况下,除了合理扩充金融知识、提高金融素养,还要了解金融机构及市场规则和政策的变化,并且在家庭人口不同的年龄时期对家庭金融资产实行动态的管理,保持风险、收益和流动性的平衡,既要为了预防性支出预留现金或活期储蓄,也要为了养老或育儿等未来超额支出而提高对收益较高的金融资产的持有。此外,家庭更应该加强信息甄别的能力,避免受到金融欺诈。有计划且合理的家庭金融资产配置,不仅可以从财产性收益方面提升家庭财富水平,更是家庭坚固的养老和育儿保障。

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