戶主受教育程度對家庭風險性金融資產選擇的影響研究

盧亞娟，殷君瑤

(1.徐州醫(yī)科大學，江蘇 徐州 221004；2.南京審計大學 金融學院，江蘇 南京 211815)

一、引言

家庭是社會的基本組成單位，在經濟活動中起重要作用，家庭的資產構成在一定程度上反映了家庭經濟行為。家庭經濟行為作為社會經濟行為中靈活性較強的一環(huán)，對社會經濟發(fā)展水平有巨大影響。經濟不斷發(fā)展帶來的直接影響就是家庭年可支配收入越來越高，居民的投資欲望愈加強烈，對多樣化金融產品的需求與日俱增，家庭金融越來越成為人們關注的重點。現如今，我國正處于經濟轉型時期，金融發(fā)展水平較低，金融市場參與度不足，居民的金融知識水平較為薄弱，投資行為單一。要想建立完善的金融市場體系，需進一步擴大內需，釋放家庭金融活力，提升金融參與度。

家庭金融資產是家庭資產中較有活力的一部分，受教育程度與金融資產投資有很強的相關性。人才是促進經濟發(fā)展的關鍵，教育和人才已成為影響一國綜合競爭力的重要因素。受教育程度指某人受到教育的最高學歷。根據國家統(tǒng)計局第六次人口普查數據，全國文盲人口占15歲及以上人口比重的4.88%，北京最低為1.86%，貴州、西藏、甘肅、青海文盲比例均超過10%，其中西藏高達32.29%；按城鄉(xiāng)劃分，城市文盲人口比例為1.90%，而鄉(xiāng)村為7.26%。與第五次人口普查數據相比，全國、城市和鄉(xiāng)村文盲人口比例分別減少4.2%、2.67%和20.64%，這說明我國人口受教育程度有了明顯改善，但仍有進步空間，且各地區(qū)、城鄉(xiāng)人口的受教育程度存在著較大差距，不利于均衡發(fā)展。金融資產分為風險性資產和無風險性資產兩大類，本文主要研究風險性金融資產。風險性金融資產是未來收益不確定的資產，具有一定的風險性，主要包括股票、基金、金融債券、理財產品、金融衍生品、外匯、黃金。金融資產的風險性主要包括市場風險和違約風險，市場風險包括利率風險、商品價格風險、信用風險等。尋找所有影響因素、最大限度減少潛在風險是風險性金融資產研究的重點內容。

金融知識對家庭風險性資產配置、金融投資多樣性影響顯著[1]，且對資產的多元化配置有顯著的正向影響[2]。在對抵押貸款的研究調查中，Moore發(fā)現抵押貸款受害者往往缺乏基本的金融知識，不了解抵押貸款的成本,因此更易遭受過度負債[3]。與Moore觀點相似，Campbell發(fā)現受過良好教育的家庭很可能擁有更好的信用，并能以更優(yōu)惠的條件獲得抵押貸款[4]。Maobin以中國家庭面板研究數據為基礎，分析了教育背景差異對城鎮(zhèn)居民金融資產選擇的影響，結果表明，受教育程度的提高不僅擴大了就業(yè)機會，增加了城鎮(zhèn)居民的收入，而且提高了個人認知能力，避免了行為的非理性，提高了他們參與股票和其他風險資產市場的概率，改變了城鎮(zhèn)居民家庭風險資產與無風險資產的比例[5]。尹志超等發(fā)現金融知識的增加會提高金融市場參與率，并增加風險資產尤其是股票資產在家庭資產中的占比[1]。胡振和臧日宏通過對金融教育進行研究發(fā)現，金融教育投資對居民股票投資具有積極影響[6]。賈憲軍等認為從金融教育對風險性資產比例條件分布的影響來看，居民股票投資先升后降[7]。

上述文獻普遍認為戶主受教育水平與家庭投資組合關系顯著，主要從金融知識、金融素養(yǎng)和金融教育這三點切入，但尚未考慮到地區(qū)和城鄉(xiāng)差異對兩者關系的影響，同時我們注意到上述學者對于戶主受教育程度與家庭金融資產選擇之間的關系并沒有進行細致拆分。實際上，戶主受教育程度與風險態(tài)度、家庭收入相關度較高，因此單獨研究某一項對家庭資產配置的影響都不夠嚴謹。

Cooper等構建了一個生命周期模型，通過了解不同文化程度的家庭在股票市場參與等方面的決策，發(fā)現不同教育群體的不同金融決策主要來源于與教育相關的較高收入水平[8]。楊娟等分析了教育對收入差距的影響，認為義務教育是影響收入的最主要因素[9]。教育投資對終身收入的影響更為顯著，這種影響在內陸、西部省份和農村等欠發(fā)達地區(qū)尤為突出[10]。農村收入差異問題相當嚴重，分位數回歸結果顯示，隨著個人收入水平的上升，農村教育收益率呈“倒U型”變化。這說明，教育同時具備擴大和縮小農村收入差異的功能[11]。程名望等運用bootstrap及分位數回歸研究農戶收入差距影響因素，認為基礎教育對農戶收入差距的影響是全面的，其他變量對農戶收入差距的影響是結構性的[12]。風險態(tài)度在年齡、性別、教育程度、收入、資產負債率等變量上存在顯著差異。高教育水平家庭對風險性資產的投資偏好更大，Campbell認為受過教育的白人家庭在有價證券中的投資份額高于其他家庭[4]。Calvet等進一步發(fā)現擁有高教育水平的經濟發(fā)達家庭傾向于加大投資力度，將更高比例的財富投資于風險性資產[13]。

戶主受教育程度對家庭風險性金融資產選擇的影響受到風險態(tài)度和家庭收入的影響。家庭收入水平對投資組合多樣化產生影響，收入影響家庭投資格局，勞動收入顯著促進中西部家庭投資組合多樣化,而收入不確定性風險顯著促進東部家庭投資組合多樣化[14]。張兵和吳鵬飛認為收入較穩(wěn)定的家庭更傾向于進行非存款類金融資產投資，投資種類更為豐富。未來收入不確定時，家庭為了提升期望收益會增持非存款類金融資產[15]。Bucciol等利用歐洲調查的數據說明了個人風險態(tài)度與風險資產投資決策之間存在聯系[16]。Carmen和Michael發(fā)現自我報告的風險態(tài)度與風險性金融投資組合顯著相關，且存在負相關關系[17]。Campbell等的研究表明具有中等程度風險厭惡的個人預計會持有多種資產，包括風險性資產，而風險厭惡和風險偏好的投資者都持有缺乏多樣化的投資組合：風險厭惡的投資者選擇持有以安全資產為主的投資組合，風險偏好的投資者的投資組合將只包含風險性資產，只有適度規(guī)避風險的投資者持有最多樣化的投資組合[18]。

基于上述文獻中對受教育水平、風險態(tài)度、家庭收入、家庭資產配置之間各種影響機制的分析，本文認為受教育水平對家庭資產配置的影響并不全是單向直接的方式，很有可能存在間接傳導的影響路徑。鑒于此，本文的創(chuàng)新將體現于：第一，將樣本按照地區(qū)、城鄉(xiāng)劃分，更進一步分析戶主受教育程度對家庭風險性金融資產選擇的影響，可能豐富以往關于家庭風險性金融資產的文獻。第二，選取風險態(tài)度和家庭收入兩個中介變量，考察其對戶主受教育程度影響風險性金融資產選擇的中介效應。第三，將風險態(tài)度和家庭收入納入兩者關系的研究中，探討不同家庭收入、不同風險態(tài)度的戶主受教育程度與風險性金融資產選擇的調節(jié)作用。這將為切實改變家庭金融資產配置格局提供理論參考和經驗證據。

二、理論分析和研究假說

對家庭金融資產選擇的影響，一般從行為金融學理論、資產組合理論展開分析，個體投資者及其家庭具有異質性，家庭背景、生活經歷等因素均會對行為決策產生獨特影響，傳統(tǒng)金融理論很難解釋微觀決策，而行為金融學對理性人假說提出否定，結合對投資者心理特征的分析，反映真實投資市場。資產組合的主要目的是通過資產組合分散風險，投資者為了使收益最大化對資產進行分散和再分配，所持有的資產組合更加靈活多樣，投資風險大大降低。

(一) 教育與家庭資產配置

教育影響家庭投資者的金融市場參與意愿、風險資產的配置比例和投資組合的多樣性。人力資本理論認為，教育水平的提升能提高家庭勞動力的收入水平，而收入的增加使家庭有更多資金用來投資。教育帶來的不僅是更多的就業(yè)機會和物質收入，還會鍛煉自主學習能力與辯證思考能力，受教育程度較高的戶主大多具有較強的學習能力和清晰的思維邏輯，對自身財富水平及家庭資產較為了解，有較強的意愿通過學習相關投資知識提高自身投資水平從而增加家庭收入及家庭總資產。教育水平的提升會帶來收入水平、金融知識和規(guī)避風險能力的提高，進而提高家庭在中風險資產中的配置比例。因此，本文提出如下假設：

H1：戶主受教育程度對家庭風險性金融資產存在顯著影響。

根據2020年31省區(qū)市GDP總量排名不難發(fā)現，珠三角、長三角等東部沿海地區(qū)的GDP與內陸地區(qū)差距明顯。對于東中西三大經濟地帶之間的差距問題，人們普遍認為東部經濟總量總體上優(yōu)于中西部，人力因素對東部各省份經濟差異影響顯著，資本因素影響不顯著。潘桔等認為東部地區(qū)對資本的依賴性降低，吸引了高層次人才，各地區(qū)家庭對風險性金融資產的傾向性存在差異[19]。隨著經濟發(fā)展，城鄉(xiāng)經濟差距呈擴大趨勢，經濟福利水平表現出明顯差異。受地區(qū)經濟發(fā)展影響，城鎮(zhèn)地區(qū)家庭對風險性金融資產的接受程度及參與度更高，縮小城鄉(xiāng)家庭收入差距不僅需要改進農村家庭資產結構，更需要拓寬農村家庭收入渠道。基于此，本文認為，不同地區(qū)、城鄉(xiāng)之間戶主受教育程度對家庭金融資產配置的影響有所不同。因此，本文提出如下假設：

H2：戶主受教育程度對風險性金融資產選擇的影響在不同地區(qū)、城鄉(xiāng)間存在差異。

(二) 教育與收入、風險態(tài)度

學歷較高群體在經歷高等教育后具有更加理性的思維模式且不斷學習新知識的概率更大。與此同時，高學歷群體的可選職業(yè)范圍與受教育程度較低人群相比有所擴大，層級上限變高。他們在具體專業(yè)進行深入學習后，獲得一定的專業(yè)知識，掌握專業(yè)技能，更易進入有專業(yè)技能要求的高收入行業(yè)，進而快速累積家庭資本。美國勞工統(tǒng)計局(BLS)的調查數據顯示，最高學歷群體比高中學歷群體人均收入高出整整六倍，且每個受教育階段也有不同的階級差。同時，因眼界和心境的提升，他們對風險性資產有更科學和清晰的認識，更能準確甄別和處理市場上復雜的信息，對待風險的態(tài)度與受教育程度較低人群存在差異。戶主受教育程度越高，主觀風險偏好程度越高，客觀風險偏好程度會隨受教育程度先增后減，主客觀風險偏好程度不匹配的可能性更高[20]。投資者受教育程度與金融資產選擇的關系也會受到風險態(tài)度、家庭收入的影響。傾向于風險偏好的戶主通常對自己的投資水平較為自信，受教育水平也較高；家庭收入越高，對教育水平的投入意愿越大，對風險性資產的參與度越高。家庭經濟條件仍舊是影響教育獲得的一個重要因素[21]。所以通常認為戶主的受教育程度、家庭收入和風險態(tài)度共同影響家庭資產配置?；诖?，本文提出如下假設：

H3：家庭收入和風險態(tài)度是戶主受教育程度影響風險性金融資產選擇的中介效應。

H4：家庭收入和風險態(tài)度是戶主受教育程度影響風險性金融資產選擇的調節(jié)效應。

三、研究設計

(一) 模型設定

根據研究假設，本文選用以下幾個模型或檢驗方法進行分析。

首先，研究戶主受教育程度對風險性金融資產參與度的影響，選用同方差的Probit模型：

Ai=w0+w1edui+w2xi+ui

其中，Ai代表了風險性金融資產參與，構建一個0—1虛擬變量，Ai=1表示居民參與投資風險性金融資產，Ai=0表示不參與投資風險性金融資產。edui表示戶主受教育程度，xi代表控制變量，ui是誤差項，服從正態(tài)分布。

其次，研究戶主受教育程度對風險性金融資產占比的影響，選用受限Tobit模型：

Bi=c0+c1edui+c2xi+ui

其中，Bi表示風險性金融資產占總資產比例的數額，其他變量含義與上文相同。

中介效應認為X對Y的影響是通過中介變量M實現的，本文以風險性金融資產選擇為被解釋變量，戶主受教育程度為解釋變量，家庭收入、風險態(tài)度為中介變量，建立模型如下：

Ai=a1+cedui+δ1xi+εi1

Mi=a2+aedui+δ2xi+εi2

Ai=a3+c′edui+bMi+δ3xi+εi3

Ai代表了風險性金融資產參與，Ai=1表示參與投資風險性金融資產，Ai=0表示不參與投資風險性金融資產。系數c是戶主受教育程度對風險性金融資產選擇的總效應，系數a為戶主受教育程度對中介變量M的影響效應，系數c′和b為戶主受教育程度與中介變量共同對風險性金融資產選擇的影響效應。Mi表示收入與風險態(tài)度兩個中介變量，εi為隨機誤差項，其他變量含義同前。

Bi=a1+cedui+δ1xi+εi1

Mi=a2+aedui+δ2xi+εi2

Bi=a3+c′edui+bMi+δ3xi+εi3

Bi表示風險性金融資產占總資產比例的數額，其他變量含義與上文相同。

借鑒溫忠麟和葉寶娟的研究[22]，本文將中介效應檢驗分為三大步驟。首先檢驗系數c的顯著性，若顯著則進行下一步，若相反則停止檢驗。其次，檢驗系數a和b的顯著性，若全部顯著則檢驗系數c′的顯著性，若c′顯著則存在部分中介效應，c′不顯著則存在完全中介效應；若a、b只有一個顯著，則繼續(xù)進行Sobel檢驗，若顯著則存在部分中介效應，若結果不顯著，則中介效應不顯著。

(二) 變量說明

核心變量分為解釋變量和被解釋變量：被解釋變量為風險性金融市場參與；解釋變量是戶主的受教育水平。根據中國家庭金融調查(China Household Finance Survey，以下簡稱為CHFS)中關于教育的問題，將受教育背景轉化為相應的受教育年限，將學歷為“沒上過學、小學、初中、高中及中?；蚵毟摺⒋髮?高職、大學本科、碩士研究生、博士研究生”分別賦值為“0、6、9、12、15、16、19、23”。

影響家庭風險性金融資產選擇行為的因素還有很多，本文從戶主個體特征變量、家庭基本特征變量、家庭經濟特征變量三個角度選擇變量。

在戶主個體特征變量方面，主要以戶主的特征進行衡量。本文將婚姻狀況、健康狀況設置為虛擬變量，即：已婚(已婚、同居、再婚)為1，未婚(未婚、分居、離婚、喪偶)為0；與同齡人相比，自認為身體狀況非常好、好、一般的，賦值為1，自認為身體狀況不好、非常不好的，賦值為0。

關于風險態(tài)度變量的設置，主要根據受訪者在CHFS中的問卷回答進行衡量。在CHFS中有兩道關于風險態(tài)度的問題，第一題是“如果您有一筆資金用于投資，您愿意選擇哪種投資項目”，回答選項為“①高風險高回報的項目；②略高風險略高回報的項目；③平均風險平均回報的項目；④略低風險略低回報的項目；⑤不愿意承擔任何風險；⑥不知道”。第二題是“如果現在有兩張彩票供您選擇，若選擇第一張，您有100%的機會獲得4000元，若選第二張，您有50%的機會獲得10000萬，50%的機會什么也沒有，您愿意選哪張”，回答選項為“①第一張；②第二張”。我們認為第一題選擇①②為風險偏好，選擇③為風險中性，選擇④⑤⑥為風險厭惡；第二題選擇①為風險厭惡，選擇②為風險偏好。在這兩道題中，如果受訪者的回答都為風險厭惡的選項，那么該受訪者為風險厭惡型，賦值為1；如果受訪者兩道題的選擇均為風險偏好，則該受訪者為風險偏好型，賦值為3；其他選擇情況則為風險中性型，賦值為2。

在家庭基本特征變量方面，本文將戶口類型、是否個體工商戶、地區(qū)、城鄉(xiāng)設置為虛擬變量，即農業(yè)戶口為1，其他(非農業(yè)、統(tǒng)一居民戶口)則為0；從事工商業(yè)生產經營項目記為1，不是則記為0。依照國家統(tǒng)計局以及CHFS數據庫調研的劃分標準，將數據劃分為東部、中部和西部三個區(qū)域，其中東部地區(qū)包括北京、天津、上海、江蘇、浙江、廣東、河北、遼寧、福建、山東、廣西、海南共12個省、自治區(qū)、直轄市，中部地區(qū)包括安徽、湖北、湖南、江西、內蒙古、吉林、山西、黑龍江、河南共9個省、自治區(qū)、直轄市，西部地區(qū)包括四川、青海、陜西、寧夏、重慶、云南、甘肅、貴州共8個省、自治區(qū)、直轄市。城鄉(xiāng)分類中，對“農村家庭”的定義按照中國家庭金融調查(CHFS)中的調查問題確定，問題是“受訪戶目前居住的房子在哪種地方?”回答選項分別是“①城市城區(qū)，②城市郊區(qū)，③大城鎮(zhèn)，④小城鎮(zhèn)，⑤鄉(xiāng)鎮(zhèn)，⑥農村”。本文把選擇①②的當作“城市家庭”，選擇③④⑤⑥的當作“農村家庭”。

在家庭經濟特征變量方面，本文將自有住房數量設置為虛擬變量，即擁有住房記為1，沒有(0或“不知道”)記為0；家庭收入包括工資薪金類收入、財產性收入、經營性收入、轉移性收入。具體變量設置如表1所示。

(三) 數據來源

本文所使用的數據來源于中國家庭金融調查(CHFS)。中國家庭金融調查與研究中心在全國范圍內開展的抽樣調查項目，旨在收集有關家庭金融微觀層面的信息，2017年第四輪調查樣本分布在全國29個省(區(qū)、市)、355個縣、1428個村(居)委會，有效樣本共40011戶，全面詳細地反映了中國家庭金融狀況。本文從CHFS數據庫中選用了家庭基本情況、金融資產等部分數據，剔除無效樣本，例如年收入低于1000元、資產為負的家庭等，最終選擇了8406戶家庭作為研究對象。

(四) 樣本的描述性統(tǒng)計

表2列出了我國家庭的基本情況。從各個地區(qū)來看，戶主大多為男性，中部地區(qū)男性比例最高，東部和西部無明顯差異；中部地區(qū)戶主年齡較大，西部地區(qū)較?。辉陲L險態(tài)度方面，東西部風險態(tài)度均值超過1.55，中部為1.499，且東西部中位數均為2，西部為1，說明受訪家庭大部分厭惡風險，且差異較??；受訪家庭中大部分家庭都是已婚狀態(tài)；根據健康狀況的數據顯示，東部家庭比中西部地區(qū)家庭更自認為健康；受訪家庭總人口均為2～4人，東部地區(qū)家庭規(guī)模略小于中西部家庭；東部地區(qū)農戶較少，中部地區(qū)農戶較多，已超過半數，中位數也很好地反映了這一點。通過對城鄉(xiāng)的分析可以發(fā)現，受訪家庭中城鎮(zhèn)家庭占多數，其中東部地區(qū)城鎮(zhèn)家庭占比最大，中部地區(qū)占比最??；受訪家庭不論地區(qū)，只有少部分家庭從事工商業(yè)生產經營項目；大部分家庭有住房；商業(yè)保險參與率高且差異較小，說明受訪家庭對保險的接受程度較高；中位數和均值均反映東部家庭的收入高于中西部家庭，中部家庭收入最低，說明地區(qū)間家庭收入有較明顯差異；風險性金融資產參與率較低，雖東部地區(qū)較中西部地區(qū)參與率略高，但仍說明風險性金融資產參與率低是普遍現象；風險性金融資產占比較小，說明在居民眼中無風險性金融資產更具吸引力；受教育程度的均值和中位數均不超過12，說明受訪家庭戶主最高學歷為初中、高中占比較大。

表1 主要變量的含義

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計結果

四、實證研究

(一) 基礎回歸分析

表3為各因素對風險性金融資產選擇影響的回歸結果，其中我們主要觀察受教育程度對風險性金融市場參與的回歸結果。從表中可以看出其邊際效應為0.044，即受教育程度每增加1%，家庭的風險市場參與率將提高4.4%。因此可以認為戶主受教育程度越高，越會積極地參與風險性金融資產投資，戶主受教育程度的提升將進一步優(yōu)化家庭的風險性金融資產選擇。風險態(tài)度、健康狀況、家庭規(guī)模、工商業(yè)經營、自有住房、家庭收入、城鄉(xiāng)與其關系是正向顯著的。同時，商業(yè)保險、地區(qū)對風險性金融市場參與是負向顯著的。年齡、性別、婚姻狀況、戶口類型對風險性金融市場投資影響不顯著。

受教育程度對風險性金融資產在總資產中所占比例的邊際效應是0.009，即受教育程度每增加一單位，風險性金融資產占總資產的比例增加0.9%。因此可以認為戶主受教育程度越高，風險性金融資產占總資產比例越高，但受教育程度對風險性金融資產占比的邊際效應較小，僅為0.9%，說明受教育程度的提升可以促進風險性金融資產占比的增加但是增長效應并不十分明顯。因此，提升風險性金融資產占比單靠提升戶主受教育程度是不夠的，可選擇其他影響因素共同促進。

受教育程度對金融資產選擇的影響在不同地區(qū)間有差異，因此本文考察了受教育程度對風險性金融資產選擇的地區(qū)差異。表3給出了東部地區(qū)受教育程度對風險性金融市場、風險性金融資產占比的影響結果。從表中可以看出，其邊際效應分別為0.042、0.008，且影響顯著，即每增加一單位的受教育程度，風險性金融資產參與度提高4.2%，風險性金融資產占比提高0.8%，說明教育對于東部地區(qū)家庭在風險性金融資產投資的影響較大。從表中可以得出，中部地區(qū)戶主受教育程度對風險性金融市場參與、風險性金融資產占比的邊際效應分別為0.059、0.012，且影響顯著，西部地區(qū)對風險性金融市場參與、風險性金融資產占比的邊際效應分別為0.046、0.011，且影響顯著，中部地區(qū)受教育程度對風險性金融資產選擇的邊際效應較大，東部地區(qū)邊際效應戶主受教育程度影響最小。結合前文東部地區(qū)平均受教育程度高于中西部地區(qū)，本文認為東部地區(qū)戶主受教育程度已到達較高水平，小幅度增加并不能帶來更大的效益，而中西部地區(qū)戶主受教育程度總體稍遜于東部地區(qū)，這意味著中西部地區(qū)受教育程度仍有很大的提升空間，小幅度提升戶主受教育程度可以增強中西部地區(qū)風險性金融市場活力，進而加快金融產品多樣化進程，完善金融市場。與此同時可以發(fā)現，各地區(qū)受教育程度對風險性金融資產參與的邊際效應遠大于對風險性金融資產占比的邊際效應，說明各地區(qū)投資態(tài)度較為保守，即使參與風險性金融市場也投資較小，家庭更偏好于對無風險性金融資產進行投資和持有，家庭資產結構有待進一步優(yōu)化。

表3 各因素對風險性金融資產選擇的影響

從表3可以看出，地區(qū)差異導致家庭風險性金融資產決策不同，取決于很多方面。年齡、性別、婚姻狀況、戶口類型與家庭參與金融資產選擇的關系不顯著，說明戶主是男是女、結婚與否、是否農村戶口對金融資產的選擇沒有太大的影響。風險態(tài)度也會影響家庭的風險性金融資產決策，因為風險態(tài)度反映了家庭投資決策偏好及風險承受能力。健康狀況對各地區(qū)影響顯著，說明戶主身體健康的家庭會增加對風險性金融資產的投資。家庭收入對家庭金融資產選擇有較大影響，說明可以通過提高居民收入達到調動各家庭投資積極性的目的。各地區(qū)參與工商業(yè)經營的家庭對風險性金融資產的投資比重更大，而購買商業(yè)保險的家庭則相反，也許是因為參與工商業(yè)家庭風險承受能力比普通職工家庭更高，購買商業(yè)保險家庭多為風險厭惡型家庭。

受教育程度對風險性金融資產選擇的影響在城鄉(xiāng)間也存在差異，因此本文對受教育程度對風險性金融資產選擇的影響進行了城鄉(xiāng)分析。從表3中可以看出，城鎮(zhèn)家庭受教育程度對風險性金融市場、風險性金融資產占比的邊際效應分別為0.05、0.01，且影響顯著，即每增加一單位的受教育程度，風險性金融資產參與度提高5%，風險性金融資產占比提高1%，說明教育對于城鎮(zhèn)家庭在風險性金融資產投資的影響較大。農村家庭戶主受教育程度對風險性金融市場參與、風險性金融資產占比的邊際效應分別為0.035、0.007，且影響顯著，即每增加一單位的受教育程度，風險性金融資產參與度提高3.5%，風險性金融資產占比提高0.7%?？梢钥闯觯r村家庭戶主受教育程度對風險性金融資產選擇的邊際效應大于城鎮(zhèn)家庭，根據國情，農村教育普及程度與城鎮(zhèn)相比仍存在很大的提升空間，我國農民占人口總數的大部分，提升廣大農民受教育水平有利于改善勞動力水平，提高家庭收入，促進金融市場的進一步發(fā)展。因此，如何提高受教育水平，加強金融知識學習，提升專業(yè)技能教育，是一個亟待解決的問題。

通過對城鄉(xiāng)的對比不難看出，戶主年齡對城鎮(zhèn)家庭參與風險性金融投資有正向影響，而農村家庭則情況相反，也許是因為城鎮(zhèn)家庭職工比例較大，退休人員可每月獲取定額基本養(yǎng)老金，而農民并沒有基本養(yǎng)老金且農村家庭的農民比例較大。

在表3的基礎上，根據地區(qū)和城鄉(xiāng)兩個變量，對全體樣本重新分組，細分東中西各地區(qū)下的城鎮(zhèn)、農村家庭，再次進行基礎回歸分析，試圖分析在地區(qū)和城鄉(xiāng)的共同影響下戶主受教育程度對家庭風險性金融資產選擇的影響，回歸結果見表4。

表4 地區(qū)、城鄉(xiāng)差異下各因素對風險性金融資產選擇的影響

從表4中可以看出，戶主受教育程度對東中西部地區(qū)的城鎮(zhèn)、農村家庭風險性資產選擇均影響顯著，且對風險性金融資產參與的作用大于風險性資產占比，其中對中部地區(qū)城鎮(zhèn)、農村家庭的影響最大，西部地區(qū)城鎮(zhèn)、農村家庭影響最小，可能是西部地區(qū)家庭對風險性資產的了解普遍不足，小幅度提升教育水平并不能很好地促使西部家庭金融資產選擇發(fā)生轉變，因此西部地區(qū)政府重點應放在教育水平的提升和金融知識的普及上。年齡對東部、中部的城鎮(zhèn)家庭有明顯的正向作用，對農村家庭則影響不顯著。與此同時，年齡對西部農村家庭有顯著的負作用。原因可能是東中部戶主年齡較大的城鎮(zhèn)家庭有穩(wěn)定的退休金收入，而西部戶主年齡較大的農村家庭并沒有該項收入，且隨著年齡增加會帶來收入減少的問題。性別、婚姻狀況對各地的城鎮(zhèn)、農村家庭并沒有明顯的影響，戶主男性或女性帶來的風險性金融資產選擇差異不顯著。風險態(tài)度對各地家庭影響顯著，其中中部家庭影響最大，說明對中部家庭進行金融素質教育可以更好地促進家庭金融市場的積極性。戶主是一個家庭的主要經濟來源和經濟支柱，農村家庭收入稍弱于城鎮(zhèn)家庭，戶主身體情況對農村家庭的影響大于城鎮(zhèn)家庭，因此健康狀況對農村家庭影響顯著。自有住房對風險性金融資產占比有負效應，住房也屬于資產的一部分，基于現今國情，住房投資仍是大熱選擇，投資房產難免會導致投資風險性金融資產的占比縮小。

表5 基于bootstrap檢驗的中介效應

(二) 中介效應分析

表5分別選取風險態(tài)度和家庭收入兩個中介變量，采用bootstrap檢驗考察其對戶主受教育程度影響風險性金融資產選擇的中介效應。從表中各系數的置信區(qū)間可以看出，在控制其他變量后，風險態(tài)度和家庭收入均存在中介效應。

本文采用逐步回歸法，進一步研究中介效應的具體數值，結果見表6。從表6可以看出家庭收入對家庭風險性金融資產參與率、占比的間接效應分別為0.0039、0.0008，在總效應中占比分別為5.98%、4.76%。風險態(tài)度對家庭風險性金融資產參與率、占比的間接效應分別為0.0078、0.0010，在總效應中占比分別為11.29%、5.88%。由此可以看出家庭收入和風險態(tài)度均存在中介效應，且家庭收入的中介效應小于風險態(tài)度，對家庭風險性金融資產參與率的效應明顯高于家庭風險性金融資產占比。

表6 基于逐步回歸法的中介效應

(三) 調節(jié)效應分析

圖1列出了風險態(tài)度、家庭收入對戶主受教育程度影響風險性金融資產選擇的調節(jié)效應。從圖1中可以看出，在家庭收入較高、戶主風險偏好的情況下，戶主受教育程度較高的家庭對于家庭風險性金融資產參與率及占比的影響更高。

圖1 對戶主受教育程度影響風險性金融資產選擇的調節(jié)效應

(四) 穩(wěn)健性檢驗

為了避免指標定義和變量選取的差異對實證結果的影響，保證結論的穩(wěn)定性，本文從CHFS中選取了5個較能反映戶主金融素養(yǎng)的問題，用金融素養(yǎng)相關指標替換戶主受教育程度，并采用得分加總法處理相關變量，具體得分處理方法見表7。

表7 金融素養(yǎng)指標的相關問題及得分處理

表8是用金融素養(yǎng)替換受教育程度之后，對風險性資產參與度及風險性資產在總資產中的占比重新進行實證分析的結果。對比前后影響數值可以看到，除數值大小略有差異外，實證結果變化不大，所以本文研究結論較為穩(wěn)健。

表8 金融素養(yǎng)對風險性金融資產選擇的影響

五、結論性評述

隨著教育在國內的全面普及，居民受教育程度逐年遞增，對金融知識和產品的了解得到了較大提升。本文從戶主個體特征、家庭基本特征、家庭經濟特征三個角度去思考受教育程度對風險性金融資產的參與及占比等方面的影響，通過描述性統(tǒng)計分析研究家庭風險性金融資產參與的現狀，就家庭參與風險性金融資產投資的影響因素提出假說，采用基礎回歸分析、中介效應、調節(jié)效應檢驗進行分析。在利用2017年CHFS全國樣本數據進行實證分析后發(fā)現：首先，整體來看，戶主受教育水平對風險性金融市場參與、占比有正向影響。其次，將我國劃分為三個區(qū)域后，可以發(fā)現地區(qū)差異下，戶主受教育程度對風險性資產選擇影響不同，中部地區(qū)戶主受教育程度對家庭風險性金融資產選擇的影響高于東部、西部地區(qū)，而中部、西部地區(qū)戶主受教育程度對風險性金融資產占比的影響高于東部地區(qū)。受教育程度對金融資產選擇的影響在城鄉(xiāng)間也存在差異，教育對于城鎮(zhèn)家庭在風險性金融資產投資的影響較大。最后，家庭收入和風險態(tài)度是戶主受教育程度影響風險性資產選擇的中介效應，家庭收入的中介效應大于風險態(tài)度，風險態(tài)度和家庭收入對戶主受教育程度影響金融資產選擇存在調節(jié)效應。

由此，本文提出以下政策建議：第一,作為消費者自身,首先要提高受教育水平，增加對金融知識的學習，了解最新金融資訊，理性投資金融資產，改變對金融產品的偏見，提高金融市場參與的積極性，制定科學合理的家庭理財規(guī)劃。第二,政府部門在推動居民制定理財規(guī)劃的相關政策時,應該先對居民受教育水平進行科學評估,針對受教育水平不高的群體,有針對性地增加金融教育公共產品的供給,采取靈活多樣的金融教育形式，此外還可以選擇通過發(fā)放宣傳圖冊、開展講座等方式切實提高居民的金融知識與金融素養(yǎng)。第三，金融機構通過問卷調查等方式了解居民金融訴求，對金融產品的數量和種類作進一步的調整和完善。

本文僅證明了中介效應和調節(jié)效應的存在性，對具體影響并未作更進一步的研究。未來的研究中應綜合考慮各種影響因素之間的內生聯系對家庭金融資產選擇的影響，從而為優(yōu)化家庭金融資產配置提供更全面的經驗證據。