數(shù)字金融與家庭資產(chǎn)配置效率

王一如 韋宏耀

摘 要：為回應(yīng)數(shù)字金融發(fā)展的效率與公平爭議，評估近年來數(shù)字金融發(fā)展在家庭資產(chǎn)配置方面的貢獻(xiàn)，本文利用2017年中國家庭金融調(diào)查（CHFS）數(shù)據(jù)，以夏普比率衡量家庭資產(chǎn)配置效率，運(yùn)用Tobit模型研究數(shù)字金融對家庭資產(chǎn)配置效率的影響。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融能夠提高家庭資產(chǎn)配置效率，但其影響存在異質(zhì)性，具體表現(xiàn)為對城鎮(zhèn)家庭資產(chǎn)配置效率的促進(jìn)作用大于農(nóng)村家庭，對于中等收入和高收入家庭資產(chǎn)配置效率也有一定積極影響，但對低收入家庭資產(chǎn)配置效率影響為負(fù)。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，信貸約束和社會資本是數(shù)字金融影響家庭資產(chǎn)配置效率的主要機(jī)制，并且該影響顯著受制于居民的金融素養(yǎng)水平。

關(guān)鍵詞：家庭資產(chǎn)配置效率;數(shù)字金融;夏普比率;效率與公平

本文索引：王一如，韋宏耀.<變量 2>[J].中國商論，2021（15）：-046.

中圖分類號：F832 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：2096-0298（2021）08（a）--04

2020年3月，國家發(fā)改委、商務(wù)部等23個部門聯(lián)合發(fā)文，強(qiáng)調(diào)豐富和規(guī)范居民投資理財產(chǎn)品，穩(wěn)定資本市場收入預(yù)期?！吨泄仓醒腙P(guān)于制定國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)的建議》中明確指出，探索通過土地、資本等要素使用權(quán)、收益權(quán)增加中低收入群體要素收入，多渠道增加城鄉(xiāng)居民財產(chǎn)性收入?？梢?，如何通過優(yōu)化資產(chǎn)配置以提高家庭財產(chǎn)性收入，對于減緩社會財富占有不平等程度擴(kuò)大的進(jìn)程有著重要意義。但現(xiàn)實(shí)中金融市場的創(chuàng)新與發(fā)展有時會導(dǎo)致一部分擁有更多社會資源并擅長資本運(yùn)作的投資者掠奪弱勢群體的財富，從而加劇不同社會地位和經(jīng)濟(jì)水平的家庭貧富差距進(jìn)一步分化。近年來，隨著科技的進(jìn)步與金融市場的發(fā)展，依賴于信息技術(shù)、大數(shù)據(jù)和云計算的數(shù)字金融的誕生，進(jìn)一步拓展了金融的可觸達(dá)性和服務(wù)范圍，因此數(shù)字金融對家庭資產(chǎn)配置的作用引起了學(xué)界的

關(guān)注。

現(xiàn)階段家庭資產(chǎn)配置的研究主要圍繞家庭風(fēng)險金融市場參與、家庭資產(chǎn)組合決策以及資產(chǎn)組合有效性三個方面來展開。而相較于家庭資產(chǎn)選擇研究的不斷豐富，家庭資產(chǎn)配置效率的研究相對匱乏。少量文獻(xiàn)對資產(chǎn)配置效率進(jìn)行了度量，以資產(chǎn)組合多樣性間接研究資產(chǎn)配置有效性和以夏普比率直接研究資產(chǎn)配置有效性。其著重研究金融知識、社會資本等對家庭資產(chǎn)配置效率的影響，從數(shù)字金融角度對此展開研究的文獻(xiàn)較為少見，并且現(xiàn)有文獻(xiàn)中數(shù)字金融對家庭資產(chǎn)配置的影響一直存在爭議。具體來看，一方面數(shù)字金融能夠?qū)r(nóng)村家庭參與風(fēng)險金融市場產(chǎn)生積極的影響，顯著提高農(nóng)戶風(fēng)險資產(chǎn)的配置比例，還可以通過提高金融產(chǎn)品和服務(wù)的可得性，直接提升農(nóng)村貧困勞動人口的個人收入水平;而另一方面，通過數(shù)字金融獲得貸款的中低收入家庭的福祉不但沒有增加，反而產(chǎn)生了額外的壓力。同時，互聯(lián)網(wǎng)利用、信息加工、信息甄別等方面的二級“數(shù)字鴻溝”將可能加劇財富持有不平等的現(xiàn)狀。

因此，本文依托2017年中國家庭金融調(diào)查（China Household Finance Survey，CHFS）數(shù)據(jù)，通過理論和實(shí)證分析，研究數(shù)字金融對不同地區(qū)和不同社會經(jīng)濟(jì)地位的家庭資產(chǎn)配置效率的影響。一方面，從效率角度探討數(shù)字金融是否可以提高家庭資產(chǎn)配置效率;另一方面，從公平視角分析數(shù)字金融是否更有利于弱勢群體，為針對性制定數(shù)字金融政策提供參考，對提升家庭資產(chǎn)配置有效性，縮小居民財富差距具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

1 數(shù)據(jù)樣本選擇與實(shí)證研究設(shè)計

1.1 數(shù)據(jù)與變量介紹

本文使用2017年中國家庭金融調(diào)查（China Household Finance Survey，CHFS）數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)覆蓋全國29個省、355個區(qū)縣、1428個社區(qū)，共40011個家庭樣本。樣本采集了受訪家庭持有的房產(chǎn)、股票、基金、債券等資產(chǎn)配置狀況，以及家庭的數(shù)字金融使用、社會關(guān)系、金融知識、信貸需求等各方面信息，具有全國、省級和部分副省級城市代表性。經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理，最終得到31254個家庭樣本。

本文被解釋變量為“家庭資產(chǎn)組合的夏普比率”（Sharpe_ratio）。家庭資產(chǎn)配置效率通常表現(xiàn)為家庭所持資產(chǎn)組合承擔(dān)的單位投資風(fēng)險所獲得的超額收益，因此家庭資產(chǎn)配置效率以夏普比率來測度，并且僅考慮4種主要投資：股票、基金、債券和房產(chǎn)，利用這4種資產(chǎn)配置狀況和風(fēng)險收益來計算夏普比率，表1為4種資產(chǎn)的描述性統(tǒng)計。

從表1可以看出，從家庭資產(chǎn)配置占比來看，房產(chǎn)在家庭各類資產(chǎn)占比最大，幾乎占到家庭資產(chǎn)價值的70%;然后依次為股票、基金和債券，分別占比2.14%，0.98%和0.25%。從家庭資產(chǎn)參與率來看，樣本有96.13%的家庭配置了房產(chǎn)，15.82%配置了股票資產(chǎn);18.85%配置了基金資產(chǎn);2.13%配置了債券資產(chǎn)。除此之外，家庭資產(chǎn)收益率大小依次為基金、房產(chǎn)、股票和債券?；鹌骄找媛蔬_(dá)到1.23%，為收益率最高的家庭

資產(chǎn)。

同時，本文的核心解釋變量是“數(shù)字金融使用（dig_fin）”。關(guān)于數(shù)字金融的衡量，本文根據(jù)CHFS問卷中的問題，如果家庭中使用數(shù)字支付、數(shù)字理財或者進(jìn)行數(shù)字借貸，代表該家庭使用了數(shù)字金融，則dig_fin=1，否則dig_fin=0。除此之外，本文選擇的控制變量包括家庭成員特征、規(guī)模、經(jīng)濟(jì)狀況、風(fēng)險偏好以及是否擁有房產(chǎn)五大類。家庭成員特征包括年齡、性別（女性取值為0，男性取值為1）、文化程度（按照學(xué)歷從小學(xué)到博士分為1～9）、婚姻狀況（未婚取值為0，否則為1）和健康狀況（按照健康狀況等級分為1～5）;家庭規(guī)模為家庭人員數(shù)量;家庭經(jīng)濟(jì)狀況包括家庭總資產(chǎn)和總收入;家庭風(fēng)險偏好根據(jù)（CHFS）中的家庭風(fēng)險資產(chǎn)配置類別來確定（按照風(fēng)險偏好程度分為1～5級）;是否擁有非自住房為虛擬變量（除去自有住房的商品房等房產(chǎn)）。

1.2 基準(zhǔn)模型建立

由于家庭選擇參與風(fēng)險金融市場才會有夏普比率的數(shù)據(jù)，由此可視夏普比率數(shù)據(jù)為截斷型，因此采用Tobit模型進(jìn)行回歸。Tobit回歸方程如下：

（1）

其中，因變量Sharpe_ratio表示家庭投資組合的夏普比率; X為控制變量，控制其他因素對家庭參與風(fēng)險金融市場的影響;表示其他不可觀測的家庭特征。

1.3 中介效應(yīng)模型

為深入挖掘數(shù)字金融對于家庭資產(chǎn)配置效率影響的機(jī)制原因，本文在已有文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，從金融素養(yǎng)、信貸約束以及社會資本三個方面出發(fā)，利用Sobel中介因子檢驗(yàn)方法，探究數(shù)字金融對家庭資產(chǎn)配置效率產(chǎn)生影響的具體路徑。

參考以往文獻(xiàn)，本文以CHFS調(diào)查問卷中所設(shè)金融知識問題回答狀況代表金融素養(yǎng)（F_knowlege），家庭對問卷所設(shè)問題答對越多，表明該家庭的金融素養(yǎng)越高;以CHFS調(diào)查問卷中所設(shè)“信貸需求是否被滿足”的回答狀況代表信貸約束（C_constraint），如果該家庭順利獲得信貸，則表明該家庭沒有受到信貸約束;以“家庭禮金收支總額”代表社會資本（gift），家庭禮金收支總額越多，表明該家庭的社會資本越多。

由于基準(zhǔn)模型已經(jīng)證實(shí)數(shù)字金融對家庭資產(chǎn)配置效率有顯著影響，且模型中不含三種中介因子，因此本文Sobel中介因子機(jī)制檢驗(yàn)分為兩個環(huán)節(jié)。以金融素養(yǎng)為例，第一環(huán)節(jié)驗(yàn)證數(shù)字金融對金融素養(yǎng)的影響;第二個環(huán)節(jié)在加入金融素養(yǎng)變量的前提下分析數(shù)字金融對家庭資產(chǎn)配置效率的影響。信貸約束和社會資本同樣使用以上兩個環(huán)節(jié)，分別對應(yīng)以下兩個模型：

（2）

（3）

其中， A分別表示金融素養(yǎng)F_knowlege（回答問題正確的數(shù)量）、信貸約束C_constraint（信貸需求得到滿足，則C_constraint=0，受到約束時，C_constraint=1）或社會資本gift（家庭禮金收支），其余變量設(shè)置如式（1）所示。

2 實(shí)證結(jié)果分析

首先對基準(zhǔn)模型進(jìn)行Tobit回歸?；鶞?zhǔn)模型結(jié)果表明，在1%的顯著性水平下，數(shù)字金融使用概率增加1%，家庭資產(chǎn)組合夏普比率提升0.57%。即數(shù)字金融能夠增加家庭投資組合的風(fēng)險收益，從而提升家庭資產(chǎn)配置效率。在此基礎(chǔ)上，為解決模型樣本自選擇和互為因果的內(nèi)生性問題，本文進(jìn)行了Heckman兩步法回歸以及工具變量法回歸，參照以往文獻(xiàn)，利用北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心（Institute of Digital Finance，Peking University）的數(shù)字普惠金融指數(shù)來作為前文中的數(shù)字金融使用的工具變量。解決內(nèi)生性模型回歸結(jié)果與基準(zhǔn)模型結(jié)果大致相同，具體結(jié)果如表2所示。

與此同時，本文對比了數(shù)字金融對不同家庭資產(chǎn)配置效率的邊際效應(yīng)。從地域上來說，數(shù)字金融對城鎮(zhèn)家庭夏普比率的影響系數(shù)在1%的顯著性水平上為0.0148，而對農(nóng)村家庭夏普比率的影響系數(shù)為0.0051，即相比于農(nóng)村家庭，數(shù)字金融對城鎮(zhèn)家庭資產(chǎn)配置效率的影響較大;從收入水平來看，數(shù)字金融對低收入家庭資產(chǎn)配置效率的影響為負(fù)，而對于中等收入和高收入家庭資產(chǎn)配置效率有顯著的正向作用。上述結(jié)果表明，數(shù)字金融對不同地域以及經(jīng)濟(jì)水平的家庭資產(chǎn)配置效率影響存在顯著異質(zhì)性，如表3所示。

進(jìn)一步通過影響機(jī)制檢驗(yàn)表明，數(shù)字金融對家庭資產(chǎn)配置效率在家庭信貸約束以及家庭社會資本上存在部分中介效應(yīng)，即信貸約束和社會資本都是數(shù)字金融影響家庭資產(chǎn)配置效率的重要機(jī)制原因。同時，數(shù)字金融對于家庭資產(chǎn)配置效率的作用雖然不是通過提高金融素養(yǎng)這一機(jī)制路徑實(shí)現(xiàn)的，但受制于家庭金融素養(yǎng)，即家庭金融素養(yǎng)越高，數(shù)字金融對于資產(chǎn)配置的效率影響越大。金融素養(yǎng)高的家庭才更容易跨越數(shù)字鴻溝，享受數(shù)字金融所帶來的正向作用。數(shù)字金融本身對于提高家庭金融素養(yǎng)作用不夠強(qiáng)烈，因此對于家庭資產(chǎn)配置效率的作用往往不是通過金融素養(yǎng)來完成的。這也從側(cè)面反映了僅靠數(shù)字金融的發(fā)展對于優(yōu)化家庭資產(chǎn)配置的作用有限，提高家庭金融素養(yǎng)，普及金融教育在優(yōu)化家庭資產(chǎn)配置中也有著重要意義。

3 結(jié)語

本文運(yùn)用2017年CHFS數(shù)據(jù)，采用歷史收益率法以及指數(shù)代替法求得每個家庭的夏普比率，并運(yùn)用Tobit模型研究了數(shù)字金融對家庭資產(chǎn)配置效率的影響?？紤]到樣本選擇以及模型內(nèi)生性，本文又采用了Heckman兩步法以及工具變量法對模型進(jìn)行了修正，最終主要得到以下結(jié)論：數(shù)字金融顯著提高家庭資產(chǎn)配置效率，但此影響由于地區(qū)和收入水平不同而存在異質(zhì)性。具體表現(xiàn)為，數(shù)字金融對于城鎮(zhèn)家庭資產(chǎn)配置效率的促進(jìn)作用高于農(nóng)村家庭，對于中等收入和高收入家庭資產(chǎn)配置效率也有一定促進(jìn)作用，但對低收入家庭資產(chǎn)配置效率影響為負(fù)。與此同時，數(shù)字金融對家庭資產(chǎn)配置效率影響的主要機(jī)制原因?yàn)榧彝バ刨J需求是否得到滿足以及家庭社會資本的多少，并且該影響受制于家庭金融素養(yǎng)的高低。

本文研究結(jié)論的政策意義是：從效率視角出發(fā)，數(shù)字金融發(fā)展對于減緩有限參與困境、提高家庭資產(chǎn)配置效率具有重要作用。因此應(yīng)當(dāng)加大數(shù)字金融業(yè)務(wù)的獎補(bǔ)力度，為數(shù)字金融發(fā)展提供良好的政策環(huán)境。除此之外，考慮到數(shù)字金融影響機(jī)制的多樣化，應(yīng)當(dāng)鼓勵家庭進(jìn)行社會互動，增強(qiáng)其信貸需求。但基于公平視角，數(shù)字金融的作用存在社會經(jīng)濟(jì)地位和地區(qū)的異質(zhì)性，應(yīng)當(dāng)重視農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，加大對低收入或農(nóng)村居民家庭進(jìn)行金融普惠教育的力度，提升金融素養(yǎng)水平，使數(shù)字金融發(fā)展更加兼具效率與公平，為完善我國金融市場、減緩社會財富不平等擴(kuò)大的進(jìn)程發(fā)揮更大的作用。

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Digital Finance and Household Asset Allocation Efficiency

—— A Research Based on Sharp Ratio

Zhejiang Gongshang University

WANG Yiru? WEI Hongyao

Abstract： In order to respond to disputes about the efficiency and fairness of digital finance development， and to evaluate the contribution of digital finance development in household asset allocation in recent years， this article uses the 2017 China Household Finance Survey （CHFS） data to measure household asset allocation efficiency with the Sharpe ratio and uses the Tobit model to study the impact of digital finance on the efficiency of household asset allocation. The study found that digital finance can improve the efficiency of household asset allocation， but its impact is heterogeneous. Specifically， it promotes the efficiency of urban household asset allocation more than rural households. Digital finance also has a positive impact on the asset allocation efficiency of middle-income and high-income households， but it has a negative impact on the asset allocation efficiency of low-income households. Further research found that credit constraints and social capital are the main mechanisms for digital finance to affect the efficiency of household asset allocation， and the impact is significantly restricted by the level of residents' financial literacy.

Keywords： household asset allocation efficiency; digital finance; Sharp Ratio; efficiency and equity