论互联网使用对家庭投资组合多样性的影响_周莉.pdf

第 37 卷第 2 期2023 年 4 月河南财政税务高等专科学校学报Journal of Henan College of Finance TaxationVol.37No.2Apr.2023 收稿日期 2023 02 16 作者简介 周莉(1966)，女，四川成都人，北京工商大学教授，经济学博士，研究方向为投资风险管理、家庭金融;王国艳(1999)，女，河北廊坊人，北京工商大学 2021 级金融专业硕士，研究方向为家庭金融;岳鹏鹏(1991)，男，山东东营人，北京工商大学副教授，金融学博士，研究方向为家庭金融。论互联网使用对家庭投资组合多样性的影响周莉，王国艳，岳鹏鹏(北京工商大学 经济学院，北京 100048)摘要 基于中国家庭金融调查与研究中心 2015 2019 年的 3 期隔年调查数据，运用 OLS 模型和FE 模型探讨互联网使用对家庭投资组合多样性的影响。研究发现，互联网使用能够显著提高家庭投资组合的多样性，稳健性检验的结果表明这种正向的促进作用依然显著。进一步的分析发现，互联网使用对投资组合指数和投资收益具有显著的正向影响。关注互联网使用对家庭投资组合多样性的优化作用具有重要意义。关键词 互联网;家庭投资;投资组合;投资收益 中图分类号 F832;F49 文献标识码 A 文章编号 1008 5793(2023)02 0026 08一、引言当前，中国居民可支配收入不断提高，家庭投资需求日益旺盛。根据现代资产组合理论，只要投资者是理性的，那么他所持有的投资组合就应该是多样化的，即投资者持有一定比例的无风险资产和一定比例的由全部风险资产组成的市场组合。合理的投资组合多样化是居民家庭理性投资的重要表现，也是家庭实现稳健财富积累的基石。但是，实际情况与投资组合理论所描述的状况并不相符。中国家庭金融调查(CHFS)数据显示，仅投资一种金融资产的家庭占比高达 75 5%，而美国家庭中只投资一种金融资产的比例仅为 48.31%1。这说明，相较于美国家庭，中国居民家庭投资组合的多样性是严重不足的。互联网的广泛使用对社会和家庭造成了多方面影响。第50 次 中国互联网络发展状况统计报告 显示，截至 2022 年 6 月，国内网民总数量已达到 10.51 亿，互联网普及率达 74.4%，较 2021 年 12 月提升了1.4 个百分点2。最新研究表明，互联网使用对居民家庭的商业保险参与3、信贷约束4、消费5 等金融经济行为造成影响，互联网和金融行业的融合越来越紧密。而对于家庭投资组合多样性问题，已有研究主要从金融知识6、自我效能7、地区发展8、信息资源9 等角度展开，较少考虑互联网使用对投资组合多样性的影响。由 CHFS 数据计算可知，中国家庭持有金融资产种类数的平均值已从 2015 年的 0.97 上升至2019 年的1.39，与互联网使用趋势基本一致。因此，关注互联网使用对家庭投资组合多样性的优化作用具有重要意义。二、文献综述与研究假设许多学者对影响家庭金融市场参与状况的各种因素进行了广泛研究。例如，Wei 和 Zhang 10 研究发现，中国传统家庭为增加儿子在婚姻市场的竞争力更倾向于储蓄。梁斌和陈茹 11 进一步研究发现，拥有男孩的家庭更重视“为儿买房”，故他们会增加储蓄同时减少对风险资产的投资。雷晓燕和周月刚 12 及 Angrisani等 13 的研究显示，身体健康状况较差的家庭投资于风险较高的股票或其他投资品种的可能性较低。62但是，金融市场参与状况并不能和投资组合有效性画等号。投资组合有效性的度量方式大致分为两种。第一种是用夏普比率评估家庭投资组合的有效性14。由于调查数据往往只询问家庭某类资产的数额，而计算夏普比率需要具体的资产回报率数据，所以笔者没有用夏普比率反映投资组合有效性。第二种是用投资组合多样性反映家庭投资组合的有效性。Abreu 和 Mendes15 研究发现，拥有良好的金融素养可以大大增加家庭投资的多元化选择。曾志耕等16 指出，拥有较多金融知识的家庭所持有的风险资产的多样性也较高。Shin 等9 的实证研究发现，理财规划师、经纪人、媒体人等具有多方面财务信息来源的人员的家庭投资组合多样性较高。吴卫星等7 的研究显示，自我效能越高的家庭持有的金融资产越分散。路晓蒙等8 认为，金融发展不充分是导致家庭投资组合缺乏多样性的主要原因，而区域金融发展可以显著提升家庭投资组合多样性并降低其风险。周广肃和梁琪17、朱卫国等18 和李跟强等19 的研究与本论文研究方向比较接近。周广肃和梁琪利用工具变量法发现，互联网使用可以促进中国城市家庭参与各种风险金融资产的投资。朱卫国等从金融素养的中介效应视角进行研究发现，互联网使用可以提高家庭的金融素养，进而促进家庭参与风险市场的投资。李跟强等进一步研究发现，移动互联网能够提高家庭风险金融资产的投资参与率。以上研究均在证明互联网使用与家庭风险金融市场参与的关系，都发现互联网使用对家庭参与风险金融市场具有显著的积极影响。理论上讲，互联网使用可能从多个方面影响家庭投资组合的多样性。首先，随着互联网的飞速发展，微信、钉钉等社交软件加速普及，人们之间的社会互动愈发频繁20，在“从众心理”和“结果示范效果”的双重影响下，家庭的金融理财需求不断增加。其次，互联网为居民家庭获取金融信息拓宽了渠道，提高了居民获取更多金融信息的便捷性，有助于提升家庭的金融素养水平21，使得家庭有能力优化金融资产配置。最后，互联网使用能够对家庭的风险偏好产生影响22。互联网能够高效便捷地传递信息，为投资者提供了更多的知识和经验，减少了投资者做决策时的不确定性，从而使投资者更加偏好风险，进而影响家庭投资组合的多样性。基于以上分析，本文提出假设 H1。H1:互联网使用能够提高家庭投资组合的多样性。三、研究设计(一)样本与数据本研究的数据来自中国家庭金融调查数据库。该数据库收集了家庭金融微观层次的大量数据，刻画了家庭金融各方面的行为特征，具有全国及省级代表性。目前该数据库已向社会公布了 2011 2019 年共 5 期的隔年数据。由于 2011 年和 2013 年的问卷数据没有包含关于互联网使用的有关问题，故本研究主要依据 2015 2019 年公布的 3 期数据进行实证分析。在对不同年份的数据进行纵向合并、剔除异常与极端样本后，保留 100 157 户家庭。由于户主对家庭的金融投资具有决定性作用，故仅保留户主的个人数据而非全部家庭成员的信息。(二)变量定义1.解释变量解释变量为互联网使用。在文献研究中，“互联网使用”这一变量通常以家庭“是否拥有电脑”“是否使用智能手机”或“是否拥有电脑或智能手机”来衡量23。结合 CHFS2015 年、2017 年和 2019 年调查问卷的问题设置，本研究在基准回归用家庭“是否拥有电脑”定义互联网使用，即使用电脑赋值为 1，否则赋值为 0;在稳健性检验中用家庭“是否使用智能手机”与“是否拥有电脑或智能手机”进行定义。2.被解释变量被解释变量为投资组合多样性。在文献研究中，家庭投资组合多样性这一变量通常用“持有的金融资产种类数”度量9。本研究中的金融资产包括银行存款、股票、债券、基金、理财产品、金融衍生品、黄金等 7 大类。3.控制变量为了增强实证分析的可靠性和准确度，本研究在回归模型中引入家庭特征、户主特征及其他相关的72控制变量，具体包括是否拥有住房、家庭总收入、家庭规模、孩子数、老人数、是否从事工商业、是否高资产组等，以及户主的性别、年龄、健康状况、受教育年限、工作状态、是否农村户口等。此外，还引入城乡和省际的控制变量，以减少这些因素对实证结果的影响。(三)模型设定通过分析 CHFS2015 年、2017 年、2019 年的数据，研究互联网使用在提升家庭投资组合多样性方面的作用。本文的回归模型设定为:Diversityit=a0+a1Internetit+a2Xit+uit(1)式(1)主要用于探究互联网使用对家庭投资组合多样性的影响。其中，Diversityit表示第 i 个家庭在 t时刻的投资组合多样性，Internetit表示第 i 个家庭在 t 时刻的互联网使用，Xit代表控制变量，uit为随机扰动项。四、实证分析(一)描述性统计分析对数据进行处理，筛选出 100 157 户适用于研究的家庭样本。主要变量的描述性统计结果如表 1 所示。家庭持有金融资产种类数的平均数为 1.16，这表明中国家庭的投资组合多样性偏低，只有少部分家庭具有分散化投资的意识。户主的互联网使用比例为 46%，除去问卷统计误差的原因，可以看出户主的互联网使用比例低于整体水平，这可能是由户主的年龄结构所导致的。个人特征统计变量方面，户主的年龄范围为 16 岁 117 岁，平均值为 54 岁，可以看出户主的平均年龄偏大。从性别上看，男性占比为0.77，女性占比较低，这表明男性在家庭事务中拥有决定权的可能性更大。受教育水平的平均值为 9.2，表明户主的平均学历为初中。家庭特征统计变量方面，家庭规模的平均数为 3.26，说明大部分家庭的人口为 3 4 人。是否有住房的平均数为 0.9，这表明 90%的受访者拥有住房。表 1主要变量的描述性统计结果变量样本量均值标准差最小值最大值投资组合多样性100 1571.160.807互联网使用100 1570.460.501年龄100 15754.8314.0916117性别100 1570.770.4201受教育年限100 1579.24.24022健康状况100 1570.810.3901工作状态100 1570.650.4801是否农村户口100 1570.60.4901家庭规模100 1573.261.6120孩子数100 1570.490.78010老人数100 1570.780.8706城乡100 1570.340.4701家庭总收入100 15710.163.0915.5216.31是否拥有住房100 1570.90.301是否从事工商业100 1570.140.3501是否高资产组100 1570.500.500.001.0082(二)基准回归结果分析表 2 展示了互联网使用对家庭投资组合多样性影响的基准回归结果。第列和第列分别是互联网使用对家庭投资组合多样性影响进行 OLS 回归和 FE 回归的结果。OLS 回归结果显示，在 1%的置信水平上，互联网使用对家庭投资组合多样性影响的边际效应为 0.256，即互联网使用每提高 1 个百分点，家庭投资组合多样性便会显著地提高 25.6%。FE 回归结果显示，在 1%的置信区间，互联网使用对家庭投资组合多样性影响的边际效应为0.116，即互联网使用每提高1 个百分点，家庭投资组合多样性便会显著地提高 11.6%。综上，互联网使用会显著提高家庭投资组合多样性。2015 2019 年互联网用户数量不断攀升，根据 CHFS 数据计算得到的金融资产种类数的平均数也呈上升趋势。因此，基准回归结果与实际情况是十分吻合的。此外，对其他控制变量的回归系数进行分析可以发现，户主的年龄越大、家庭中 16 岁以下孩子越多，家庭投资组合多样性越低。而受教育年限越长、健康状况越好、工作越稳定、家庭规模越大、收入和资产水平越高，其家庭投资组合的多样性越高。此外，相较于其他家庭，从事工商业经营的家庭，其投资组合多样性更高。表 2基准回归 互联网使用对家庭投资组合多样性的影响变量家庭投资组合多样性OLSFE互联网使用0.256 0.116 (52.31)(12.32)年龄0.006 0.003 (25.97)(6.18)性别0.018 0.015(3.26)(1.41)受教育年限0.034 0.010 (52.44)(6.62)健康状况0.070 0.027 (13.64)(3.22)工作状态0.029 0.019(5.40)(2.17)是否农村户口0.155 0.023(27.23)(1.49)家庭规模0.007 0.029 (3.91)(7.88)孩子数0.007*0.015*(1.95)(1.81)老人数0.0050.