基于结构方程模型的居民金融资产选择因素研究

【摘要】家庭金融资产选择问题是微观金融研究的一个重要领域，家庭作为宏观调控的重要微观主体，研究其决策的变化及影响因素具有重要意义。本文在调查问卷收集第一手资料基础上，选取人口特征变量、经济状况变量、家庭行为变量及实物资产效应变量，运用结构方程模型对家庭金融资产选择行为进行了系统的研究。研究表明家庭在金融资产决策过程中存在明显的替代效应、财富效应等效应，家庭经济状况及行为变量对三类金融资产具有一定影响，其中实物资产效应对于证券资产的影响最为明显。从实证结果中本文亦发现了家庭资产构成单一，保障资产投资不足等问题，并在此基础上提出政策建议，以期为宏观当局的决策提供一定参考。

【关键词】家庭金融；资产选择；结构方程模型

一、引言

随着国家经济发展，居民的可支配收入不断增多，居民的金融资产配置问题显得日益复杂化，如何合理指导居民家庭进行理性的金融资产投资，引导其资金流向国家重点发展的领域，促进国民经济的持续健康发展亦是宏观当局需要思考的问题。国内外关于家庭金融资产选择的研究主要集中在两大方面，一是对家庭持有金融资产构成及其变化的研究，二是对家庭金融资产选择影响因素的研究。其中尤以第二部分内容研究居多，学者认为除风险因素外，影响金融资产配置的因素还有投资者的情绪、认知偏差、信念、社会信任与互动以及社会文化等。Cocco、Gomes　and　Maenhout（2001）认为未来收入变化将导致家庭资产组合中的风险资产更多，最终得出工资对最优资产配置起决定作用。Cocco（2004）构建模型认为交易成本存在于投资者对投资产品选择的过程当中。陈学彬等（2006）、汪红驹（2006）综合风险偏好、劳动收入风险等理论发现经济转型时期人们更倾向于投资风险较低、安全性较高的金融产品。汪伟（2008）对城镇居民家庭资产配置进行调查后发现交易成本不对称、收入、财富差距是导致城乡居民资产配置差异的重要因素。此外，Agnew（2003）、Guiso（2005）、Faig　and　Shum（2006）认为，其他因素如性别、婚姻状况、年龄、财富、工作等因素都会通过影响居民的风险偏好进而影响到居民的资产配置。Guiso（2005）观察到房产对其他资产的投资存在有一定的排挤效应，特别是对于可支配收入有限、存款有限的年轻投资者而言效果明显，此外在所有被排挤的资产中股票是最重要的被影响对象。

为了进一步探讨中国家庭金融资产决策行为的特点，本文将借鉴以往学者的研究思路及研究方法，参考并选择适合本国国情的家庭金融资产决策影响因素，利用调查所得的微观数据进行实证分析，以期丰富国内关于家庭金融领域的研究，并在此基础上为促进微观家庭层面金融资产合理决策，活跃市场主体参与程度建言献策。

二、家庭金融资产选择的研究设计

（一）问卷设计、回收及数据处理

研究中所需数据来源于课题组成员在上海、重庆、武汉三地对20周岁以上居民进行的随机抽样调查，调查以家庭为单位，以问卷为主要形式，调查地点主要为城市的住宅小区。

问卷数据处理原则上遵循以下规则：第一部分和第三部分的内容出现信息缺失情况时，当涉及的研究变量在两个及以下时，采用众数填补法进行补充；第二部分的内容由于涉及核心的数据来源，因而若出现信息缺失情况，则直接归类为无效问卷。此次调查共发放问卷300份，删除异常值和明确混乱的值后实际有效问卷267份。

（二）变量选择及模型构建

1．变量选择

国内在微观家庭金融方面的数据较少，缺乏权威机构公开的全面的微观调查数据，为此本文在调研数据基础上对家庭金融资产选择影响因素的选取主要参考国外学者在研究中涉及的变量，分别为人口特征变量（ζ1）、经济状况变量（ζ2）、行为变量（ζ3）及实物资产效应（ζ4）。在人口特征变量类别下，文章选取年龄（Age）和受教育程度（）作为观测变量。经济状况变量选取家庭年收入结余（wea）作为观测变量，行为变量以风险偏好（RA）、投资者预期（exp）、投资者信任度（tru）作为观测变量。实物资产效应选取的观测变量为房产效应（CE），相关观测值主要来源于问卷中选项的不同赋值。而资产方面货币资产（η1）包括银行存款证券资产（η2）、保障资产η3

2．模型的构建

通过对已有文献的学习，考虑到文章研究中涉及的变量较多为无法直接观测的潜变量，因此在研究中选择结构方程模型进行相关分析。

结构方程模型一般有两部分构成，第一部分为测量模型，主要用于描述潜变量与观测变量之间的关系；第二部分为结构模型，主要用于描述潜变量与潜变量之间的结构关系。

本文研究构建结构模型为：

三、家庭金融资产选择的实证分析

（一）信度与效度分析

信度（Reliability）是指测量结果（数据）的一致性或稳定性程度。本文的信度分析采用克朗巴哈系数进行测度，系统运行结果显示数据的克朗巴哈系数为0.749，说明所使用的数据具有较好的信度。

效度（Validity）是指测量工具能够正确测量出索要测量的特质的程度，一般可分为三种类型：内容效度、效标效度、结构效度。在实际操作中，前两种效度本文的问卷在设计中均参考了已有成熟问卷设计进行基本能够保证内容效度和效标效度达到标准，而结构效度方面则将通过观察后期模型中的拟合优度进行测评。

（二）模型的识别

为判定结构方程模型中相关待估参数是否能由观测变量数据求出唯一的估计值，我们需要对方程进行识别。识别规则如下：

式中，t为待估参数个数，p为内生观测变量的个数，q为外生观测变量的个数。将本文构建的模型带入上述识别规则中可得：p=6，q=7，t=41，则：

（三）模型的拟合

结构方程模型的整体拟合度主要用于评价模型和数据的拟合程度，主要包括用于评价模型预测协方差阵和相关矩阵程度的绝对拟合度，评价模型简约度的简约拟合度和评价理论模型与虚无模型比较的增值拟合度。本文选取以下指标进行度量，模型拟合结果如下：

对照各指标评价标准，本文研究所构建的模型在绝对拟合度、简约拟合度及增值拟合度的测量值均处于标准范围内，体现了文章构建的模型和数据的拟合程度较好，可用于进一步研究使用。

（四）模型的参数估计

前述模型的识别及拟合分析表明文章所构建的结构方程组能够较好地反映家庭金融资产选择因素间具有较好的关联度，为进一步评价因素之间关系的紧密程度，此部分将对结构方程组中的测量方程和结构方程的相关参数进行参数估计，并在参数估计基础之上对其结果进行一定的分析。

一般而言，结构方程模型的参数估计方法有ML、ULS、GLS、WLS等，其中以ML法应用最为广泛，其估计满足无偏、有效等特征，且估计值渐近服从正态分布的同时在估计过程中亦不受量纲的影响，因此本文在进行模型参数估计时将选用ML法。Amos系统中除P值外还提供了CR值用于测量显著性，一般要求CR值大于2。

1.　结构方程模型的结构模型参数估计

从结构模型参数的实证结果中，我们可以发现，在至少5%的显著性水平下，人口特征变量对证券类和保障资产均产生一定影响，但是其对货币资产的参数估计没有通过显著性检验，其CR值小于2，即人口特征变量对于货币资产的投资影响较小。从影响程度上看，人口特征变量后两者的影响程度相当，变量的参数估计值分别为0.388及0.214。

考察经济状况变量，该变量对货币资产和证券资产影响分别通过检验，但是其对保障资产的影响没有通过显著性检验，这表明随着家庭收入水平的变化，其作用更多体现在对货币资产和证券资产的影响上，而保障资产变化较小。而这一结果与我国保险市场的现实状况具有一定的联系，由于我国保险行业存在社会信用度不高，保险产品同质，多样化产品供给不足以及人们对于保险功能存在认识偏差等原因，部分家庭不愿意购买或是不信任相关保险产品，而另外一部分保险意识较好的家庭可能并不能在市场上购买到真正符合自己要求的产品，而这些都是有关部门及保险公司需要思考及解决的问题。

考察家庭行为特征变量时，实证结果表明，在1%的显著性水平下，其对证券资产投资的影响较大，参数估计值为0.805，这主要是因为相较于货币资产和保障资产，证券资产的投资风险程度更大，投资的目的更多是为了能够通过对市场行情的判断选择最佳的投资时机进行操作以获取收益，因而家庭的行为因素如风险偏好水平、对市场的预期以及对政府等的信任度等将很大程度上影响家庭的交易策略。一般而言，风险偏好型的家庭更倾向于通过承担风险，追逐高额收益。而当家庭对市场行情走势有着较佳的预期时可能更愿意投入资金，一定程度上增加在证券资产上的投资比例。而相应的家庭行为特征变量对于货币资产的投资比例产生有负的影响，该项参数估计值为-0.219，即预期市场形势向好时，可能会出现资金在各类资产之间的重新分配，但是由于此部分系数未经过标准化，相关问题将在后续进行讨论。

考察实物资产效应时，实证结果显示，在1%的水平下，该因素对证券资产的投资影响参数估计值为0.994，而对货币资产和保障资产，在5%的显著性水平下，货币资产的相关参数估计值为0.260，保障资产的相关系数没有通过显著性检验，CR值只有0.506，从参数估计结果可知实物资产对于货币类和证券类金融资产投资比例均会产生一定程度的影响，在考察家庭资产选择因素时考虑实物资产的影响具有合理性。

2.　结构方程模型的测量模型参数估计

在人口特征因素方面，假定年龄因素的回归权重为1，在1%的显著性水平下实证得出相应得到的受教育程度的参数估计值为1.421，可见在家庭进行金融资产选择时，受教育程度的高低的影响程度要大于年龄因素的影响，这主要是由于随着人们受教育水平的不断提高，家庭对于金融资产投资选择的知识储备将不断提升，能够更好地掌握相应的投资技巧，权衡风险与收益。

在行为特征变量方面，关于潜变量对观测变量的参数估计，我们首先关注的是各参数是否通过显著性检验。实证结果显示，在假定风险偏好因素的回归权重为1的条件下，行为特征潜变量的观测变量中，预期因素在10%的显著性水平下通过检验，相应的参数估计值为1.245而信任度因素则没有通过显著性检验。这说明在家庭的投资决策过程中，一方面风险偏好的影响较预期的因素影响更大，而家庭对于政府或者其它金融机构的信任度水平高低对其进行资产决策的影响不大，而这一结果在一定程度上也反映出家庭在资产决策时对于政府行为的敏感度不高，而这可能直接影响到政府行为的有效性强弱。

3.结构方程模型系数的标准化

前文分析中涉及的路径系数及载荷系数为非标准化系数，其存在依赖于有关变量的测量单位，在进行比较时无法直接使用，因此需要进一步对其进行标准化，标准化路径系数及载荷系数见表2。

实证结果表明，在资产构成方面，家庭金融资产选择具有明显的单一效应，在货币类金融资产和证券类金融资产的配置上，尽管各类别资产均有一定量的配置，但是货币资产主要集中于银行存款，而证券资产主要集中于股票，相关标准化系数分别高达0.812和0.711，这一定程度上说明虽然我国家庭在资产配置上开始出现一定的多元化，但是层次依然较低，家庭投资潜力有待进一步挖掘。

在资产配置方面，货币资产的配置存在一定的替代效应，即在该项目下投资资金总额一定时，家庭投入到储蓄与投入到债券和银行理财产品中的资金会相互替代，这点从债券和银行理财产品的参数估计的负值可以看出，但是替代的程度并不相同，债券类的系数为-0.214，银行理财产品的参数估计值为-0.106，这主要是因为我国债券市场不发达，普通家庭参与的程度不高，而相比于债券，银行理财产品在最近几年有了一个较大的发展，因而其与储蓄之间的替代效应也更为明显。相应的在证券资产投资中，这一效应并不存在，这可能是因为在基金投资和股票投资在风险上差异比较明显，一般的基金更多追求的是获得市场平均收益率，而家庭投资股票往往是希望从股价的较大波动中赚取资本利得收入，因而对两者的投资目标不同，所以在选择时替代性不明显。

货币资产和证券资产的财富效应明显。从表5中的实证结果显示，经济状况变量对于货币资产和证券资产的影响程度较大，相应标准化系数分别为0.883和0.815，而对于保障资产而言其标准化系数估计值为0.173，明显低于前两类资产。本文在研究中主要采用家庭年收入结余作为经济状况的测量变量，从中可以发现随着收入的提高，人们在前两种资产的配置上体现出明显的财富效应，即随着财富的增加，相关资产的配置值亦有较大的增加，而保险类资产的增加之所以较小一方面与前文分析的保险市场现状有关，另一方面也可能与家庭的保险意识有一定关系。

表2　结构方程模型的标准化系数

四、研究结论及建议

本文利用在武汉、上海、重庆三地发放调查问卷获得的一手数据，从影响家庭金融资产选择的各类因素出发，实证检验了各因素与家庭资产决策之间的关系，结合本文第四部分实证分析得出的结果，作者得出以下几点研究结论，并在此基础上提出相关政策建议：

（一）家庭货币资产及证券资产决策的财富效应明显，应不断提高家庭收入水平，增强家庭参与金融市场的物质基础。只有在社会经济持续健康发展，家庭收入水平不断提高前提下，才能使其在满足基本生活需要基础上更好地利用闲置资金投入到金融市场当中。因而为进一步提高增强家庭参与金融市场的积极性。

（二）家庭多样化投资理念逐渐显现，但投资构成依旧单一，各类金融机构应不断开发适合不同阶层、不同风险偏好家庭的金融产品，丰富家庭金融资产决策的可选择性，不断增强金融市场交易的活力。

（三）保障资产投资因素敏感性较低，总体参与度不高，应加大我国保险市场的发展，挖掘家庭深层次保障需要，开发多种多样的保障类产品，发挥其应有的社会保障功能加大宣传，扭转社会对保险行业存在的认识偏差，提高家庭的保险意识。

（四）实物资产市场变化对家庭证券资产投资具有较大影响，在宏观政策制定过程中应注重两者之间的联动效应充分利用两者之间的这一紧密联系，以期通过恰当的工具运用获得最优的政策调控效果。

参考文献

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