任昶宇 肖瀟 周羿

0 引言

隨著人均預(yù)期壽命不斷延長和資本性收入占比不斷上升，能否有效地進行跨期資產(chǎn)配置，日益成為影響家戶財富的重要因素(Campbell, 2006)。按照Lusardi et al.(2017)的估算，美國家庭在退休后呈現(xiàn)出巨大的財富不平等，其中有三成到四成可以歸因于家戶在金融市場上的決策能力差異。盡管大多數(shù)投資工具是面向所有家戶開放的，但并非每個家戶都了解這些工具，并能很好地加以使用。例如，Vissing-Jorgensen(2002)指出，美國家庭在資產(chǎn)組合選擇上存在明顯的異質(zhì)性，而這種異質(zhì)性在相當(dāng)程度上是因為部分家庭無法承擔(dān)參與股票市場的交易成本。股票市場交易所消耗的成本，不僅包括諸如傭金和印花稅這些貨幣成本，也包括收集信息、處理信息和作出決策所需的非貨幣成本。這部分非貨幣成本的規(guī)模會因決策個體的人力資本差異而有所不同。

相較發(fā)達國家水平，中國家庭的金融參與程度非常低。具體來說，中國家庭的股票市場參與率只有8.8%，基金市場參與率只有4.2%，債券、衍生品和其他理財產(chǎn)品的參與率則均在1%左右(甘犁等,2014,2016)。存款仍在家庭金融資產(chǎn)中占據(jù)著主導(dǎo)地位(占比約為45.8%)。傳統(tǒng)金融理論認為，家庭應(yīng)根據(jù)資產(chǎn)的成本收益特征和自身風(fēng)險承受能力制定投資決策，且通常應(yīng)該有一定比例的財富投資于風(fēng)險資產(chǎn)(Dow and da Costa Werlang, 1992)?；诿绹?889—1978年的長期數(shù)據(jù)，Mehra and Prescott(1985)發(fā)現(xiàn)并提出了“股權(quán)溢價之謎”(equity premium puzzle)，即股票的長期收益率遠高于債券的長期收益率，而這種長期回報溢價無法被經(jīng)典理論框架下的合理風(fēng)險因子加以解釋。理論上講，給定股權(quán)資產(chǎn)的正溢價，大多數(shù)家庭都應(yīng)配置一定比例的股權(quán)資產(chǎn)。

什么因素阻礙了一部分家庭參與到股票市場中來呢？已有實證文獻提供了若干可能的解釋。一些最新的文獻表明，高教育程度的個體更可能參與股票市場。Cole et al.(2014)利用美國人口普查及收入和項目參與調(diào)查(SIPP)的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)義務(wù)教育法所導(dǎo)致的教育年限提升，能顯著促進金融市場參與和投資收益率的提升。Black et al.(2018)使用瑞典人口普查數(shù)據(jù)，同樣發(fā)現(xiàn)教育促進了當(dāng)?shù)啬行詤⑴c股票市場。這些發(fā)現(xiàn)不僅在理論上有所貢獻，而且也具有很強的政策含義。它意味著，推動教育公平將有助于減少金融市場參與的不平等，甚至是有助于緩解家庭財富的不平等。這一結(jié)論是否也適用于中國，卻一直未曾在實證上被檢驗過。

教育至少可以通過兩方面機制來影響家戶的股票市場參與。一方面，教育能提高個體的知識和技能，從而降低他們參與股票市場的進入成本(Christiansen et al.,2008)。盡管中國股市已經(jīng)發(fā)展了近三十年，但對許多家庭來說仍存在很大的“信息壁壘”。根據(jù)中國家庭金融調(diào)查(CHFS)2015年的數(shù)據(jù)，高達44%的家庭財務(wù)決策者在受訪時表示，沒有聽說過股票或沒有聽說過基金。有效的股票市場參與要求家庭具備一定的搜集、整合和分析信息的能力，并在此基礎(chǔ)上理性地作出決策。學(xué)校教育能為個體在將來發(fā)展這些能力打下基礎(chǔ)。小學(xué)教育對于認知能力的影響一直持續(xù)到晚年(Huang and Zhou, 2013)，而認知能力則被發(fā)現(xiàn)對于老年人的金融知識和金融行為有明顯的影響(Banks, 2010)。例如，數(shù)學(xué)訓(xùn)練被證實對于家戶的金融決策有很大幫助(Cole et al.,2016)。除此之外，教育還會對個體的收入、職業(yè)和社會網(wǎng)絡(luò)等方面產(chǎn)生長期影響，從而間接地降低了他們進入股市的成本(Bertaut, 1998；Hong et al.,2004；Bogan, 2008；Briggs et al.,2015)。

另一方面，教育甚至還會影響人們對于風(fēng)險資產(chǎn)的選擇?，F(xiàn)有文獻發(fā)現(xiàn)，人力資本的提升會增加人們選擇風(fēng)險行為的可能性(Calvet and Sodini, 2014)，特別是顯著增加人們在風(fēng)險資產(chǎn)上的投資(Black et al., 2018)。首先，如果家戶能更好地認識什么是風(fēng)險以及什么是風(fēng)險溢價，他們就能更有效地去配置資產(chǎn)。比如，一些OECD國家開設(shè)了專門的金融知識教育項目，旨在幫助其民眾更好地理解金融風(fēng)險。實證研究發(fā)現(xiàn)，這些項目確實對個體的儲蓄和投資行為產(chǎn)生了直接的影響(Lewis and Messy, 2012)。其次，教育會改變一個家庭的風(fēng)險承受能力，進而改變他們的風(fēng)險偏好。Cooper and Zhu(2016)基于理論模型探討了教育在家戶金融行為中的作用，并用數(shù)據(jù)加以驗證。他們發(fā)現(xiàn)，教育主要是通過改變勞動收入來對金融行為產(chǎn)生影響。具體地說，高學(xué)歷家庭的收入穩(wěn)定性往往要更強，因此更有能力承擔(dān)股票市場上的風(fēng)險(吳衛(wèi)星和沈濤，2015)。需要注意的是，當(dāng)教育又與某些個人格特質(zhì)存在相關(guān)性時，教育與股票市場行為之間的關(guān)聯(lián)會變得較為復(fù)雜。比如說，過度自信的投資者往往更可能參與股票市場，且更可能過度配置風(fēng)險資產(chǎn)(吳衛(wèi)星等，2006)，而教育與過度自信之間的關(guān)系仍存在爭論(Bhandari and Deaves, 2006; Ortoleva and Snowberg, 2015)。

基于CHFS 2015數(shù)據(jù)庫，本文嘗試探討教育對于中國家庭參與股票市場的影響。在改革開放以來，中國家庭在生活的各個方面都經(jīng)歷了翻天覆地的變化。比方說，隨著義務(wù)教育法的實施，人民的平均教育年限迅速提升。與此同時，各種金融品市場從無到有、逐步開放，人們有了越來越多可供選擇的投資渠道。但總的來說，中國的股票市場起步較晚、整體參與率較低、散戶投資者比重較高。這兩個宏觀層面的歷史變化之間是否存在一定關(guān)聯(lián)？基于發(fā)達國家數(shù)據(jù)的相關(guān)實證發(fā)現(xiàn)，是否可以直接作為中國制定相關(guān)政策的參考證據(jù)？探討教育與股票市場參與的因果關(guān)聯(lián)，不僅具有學(xué)術(shù)上的價值，也有很強的現(xiàn)實意義。

在檢驗教育對于股票市場參與的因果效應(yīng)時，研究者無法回避來自內(nèi)生性問題的挑戰(zhàn)。具體來說，教育水平會與許多不可觀測的因子(例如智商稟賦、家庭背景和制度環(huán)境)相關(guān)聯(lián)，而這些因子同時又會影響個體的投資行為。比如，Barnea et al.(2010)基于雙胞胎樣本進行估計，發(fā)現(xiàn)基因大約可以解釋個體股票市場參與差異的三分之一。另外，那些更多投資子女人力資本的父母，會有不同于其他父母的投資偏好或者投資能力，而偏好和能力可能會從父代傳遞到子代。因此，教育與股票市場參與這兩者的相關(guān)性，可能摻雜了許多不可觀測變量的效應(yīng)，不能直接理解為因果關(guān)系。為了解決這個問題，我們利用了中國義務(wù)教育法在各省起始實施時間上的差異來構(gòu)造反事實，基于工具變量法二階段回歸來估計受教育年限對于股票市場參與行為的因果效應(yīng)。一方面，義務(wù)教育法會讓一些本來會失學(xué)或者輟學(xué)的個體進到學(xué)校學(xué)習(xí)；另一方面，因義務(wù)教育法所致的那部分受教育年限改變，與那些同時會影響股票市場行為的個人層面不可觀測特征基本是不相關(guān)的。因此，受到義務(wù)教育法影響的強度，可以作為一個合理的工具變量。

工具變量法的估計顯示，教育對家庭參與股票市場具有顯著的推動作用。具體來說，受教育年限每增加一年，擁有股票賬戶的概率增加3.5%，持有股票的概率增加2.9%。本文還基于已參與股市的那部分家戶子樣本，進一步檢驗了教育對股票收益率和家戶股票資產(chǎn)比重的影響。我們沒有找到證據(jù)表明，教育程度較高的個體能在股市上獲得更高的收益；同時也沒有發(fā)現(xiàn)教育對他們所持股票價值占其總資產(chǎn)的比例有所影響。這或許是因為，教育改變了個體對風(fēng)險的認知，幫助他們理解分散風(fēng)險的重要性，使得他們在股票市場不會過度自信或過分激進。本文還嘗試進一步探討教育產(chǎn)生作用的機制。我們發(fā)現(xiàn)，教育既會提升個體的金融知識，也會讓個體的風(fēng)險態(tài)度發(fā)生改變。具體而言，教育程度更高的人群，也會相對更偏好風(fēng)險收益更高的投資組合，這從風(fēng)險感知的角度支持了教育促進股票市場的參與。

后續(xù)內(nèi)容安排如下：第1部分對相關(guān)研究進行了文獻綜述；第2部分介紹與本文相關(guān)的重要制度背景，主要包括義務(wù)教育法和我國的股票市場概況；第3部分介紹數(shù)據(jù)與變量；第4部分介紹實證方法，并基于實證結(jié)果探討了教育對于家庭股票市場參與的因果效應(yīng)及其可能機制；第5部分提供了一系列穩(wěn)健性檢驗結(jié)果；第6部分是結(jié)論及政策建議。

1 文獻綜述

本文的貢獻主要體現(xiàn)在以下幾個方面。首先，我們利用實施時間在省份層面存在差異的義務(wù)教育法作為自然實驗，來檢驗教育對于股票市場參與的因果效應(yīng)。盡管已有一些文獻展示了教育水平與股市參與之間的強相關(guān)關(guān)系(Calvet et al.,2009；Barnea et al.,2010；王聰和田存志，2012；吳衛(wèi)星和沈濤，2015)，但是直到最近幾年才有國外學(xué)者對因果關(guān)聯(lián)進行識別(Cole et al.,2014；Black et al.,2018)。本文或許是最早使用中國家庭數(shù)據(jù)去識別教育對股票市場參與的因果效應(yīng)的實證研究。其次，本文還探討了學(xué)校的通識教育作為一般性的人力資本，怎樣影響了專門性人力資本的形成。盡管金融知識對于家庭有效利用金融市場尤為重要(Bernheim et al.,2001；Van Rooij et al.,2011；Lusardi and Mitchell，2014；尹志超等，2014；Bruhn et al.,2016)，但是這種專門性人力資本是如何形成的卻鮮有研究關(guān)注。本文的實證結(jié)果表明，學(xué)校教育中所提供的技能基礎(chǔ)和認知訓(xùn)練，有助于個體成年后的金融知識發(fā)展。最后，本文對于研究人力資本回報和收入不平等的相關(guān)文獻亦有貢獻(Mincer, 1958; Schultz, 1961; Glomm and Ravikumar, 1992)。特別是，我們發(fā)現(xiàn)教育對于收入不平等的作用，不只是通過影響勞動收入的渠道，還會通過影響家庭資產(chǎn)配置效率的渠道。本文的實證發(fā)現(xiàn)還具有很強的政策含義。

現(xiàn)有文獻中另一個與本文相關(guān)的爭論是，學(xué)校提供的通識教育(general education)與家戶金融知識之間存在怎樣的因果關(guān)聯(lián)。國內(nèi)外相關(guān)實證研究表明，金融知識對于家庭在資產(chǎn)選擇、商業(yè)保險購買和銀行信貸參與等方面的行為均有較為明顯的影響(Grinblatt et al.,2011; 尹志超等，2014；秦芳等，2016；宋全云等，2017; Bianchi, 2018)。Bernheim et al. (2001)指出，在中學(xué)階段開設(shè)專門的金融知識課程，有助于學(xué)生們在成年后更有效地儲蓄和投資?？墒?，專門課程并非是毫無成本的，它勢必會擠占學(xué)校通識教育的學(xué)習(xí)時間；同時，通識教育中的一些訓(xùn)練，本身又是讓金融知識得以更好發(fā)展的重要基本功。Cole et al.(2016)就發(fā)現(xiàn)，讓家戶金融決策能力得以提升的是通識教育中的數(shù)學(xué)訓(xùn)練，而非是專門的金融知識課程。理解通識教育和金融知識之間的關(guān)系，不僅有助于我們發(fā)現(xiàn)教育影響金融行為的具體機制，同時也幫助政策制定者在不同教育內(nèi)容之間做取舍權(quán)衡。

2 制度背景

2.1 義務(wù)教育法

中國的義務(wù)教育法于1986年4月12日通過，并于同年7月1日起正式施行。(1)中國教育部門戶網(wǎng)站.http://old.moe.gov.cn//publicfiles/business/htmlfiles/moe/moe_619/200606/15687.html. [2019-08-28]這是我國第一部規(guī)定全國性教育政策的正式法律。這部法律的主要內(nèi)容包括：(1)實施具有強制性的九年制義務(wù)教育；(2)一般情況下，凡年滿六周歲的兒童，其父母或者其他法定監(jiān)護人應(yīng)當(dāng)送其入學(xué)接受并完成義務(wù)教育；(3)原則上，義務(wù)教育是免費提供的；(4)任何企業(yè)、機構(gòu)和個人雇傭義務(wù)教育適齡兒童(16歲以下兒童)工作，均屬于違法行為；(5)允許地方政府在一定程度上征收相關(guān)稅費以滿足義務(wù)教育支出(Fang et al.，2012)。與許多發(fā)達國家義務(wù)教育法規(guī)定最低輟學(xué)年齡的方式不同，中國的義務(wù)教育法規(guī)定，不論省份、城鄉(xiāng)、民族，中國的適齡兒童至少要在學(xué)校接受九年(小學(xué)、初中)教育。

義務(wù)教育法對于中國青少年的教育水平提升起到了重要作用(Xie and Mo，2014)。我國15歲以上的農(nóng)村文盲比例，從1982年的37.7%下降到了2000年的11.6%；同期，城市文盲比例也從17.6%降至5.2%。初中入學(xué)率從1986年的69.5%提升到了2000年的95.5%(Huang，2015)。中央政府考慮到各省的實際情況不盡相同，所以在推行義務(wù)教育法時，允許各省份根據(jù)自身情況靈活決定具體施行時間。Huang(2015)指出，有些青少年在當(dāng)?shù)貓?zhí)行義務(wù)教育法時已經(jīng)在7至15歲之間了，雖然這部分人也會受到義務(wù)教育法的影響，但他們沒有完整地完成9年的學(xué)制，便在16歲時可以合法地進入勞動力市場。并且，對于這些16歲以前輟學(xué)的少年兒童而言，義務(wù)教育法施行當(dāng)年的年齡越大，其重返校園的難度也就越高。義務(wù)教育法對于這部分青少年只有部分影響，且影響強度隨義務(wù)教育法執(zhí)行時的年齡而遞減。這意味著，同一省份不同出生年份的個體，或者不同省份同一出生年份的個體，所受到義務(wù)教育法影響的強度并不相同，這為我們的因果識別提供了差異性。

2.2 股票市場

改革開放以來，隨著中央逐漸深化經(jīng)濟體制改革，包含股票在內(nèi)的大部分金融活動也逐漸恢復(fù)起來。在上海證券交易所和深圳證券交易所于1990年相繼成立后，我國形成了正式的股票市場(Ma，2017)。此后，中國股票市場經(jīng)歷了持續(xù)且迅速的創(chuàng)新、完善和發(fā)展，已初步形成了一個相對健全和開放的系統(tǒng)，并為經(jīng)濟改革和社會發(fā)展作出了重要貢獻(巫云仙，2018)。根據(jù)《上海證券交易所統(tǒng)計年鑒(2018)》(2)上海證券交易所官方網(wǎng)站.[2019-09-03].http://www.sse.com.cn/aboutus/publication/yearly/documents/c/tjnj_2018.pdf和《深證證券交易所統(tǒng)計年鑒(2018)》(3)深圳證券交易所官方網(wǎng)站.[2019-09-03].http://docs.static.szse.cn/www/market/periodical/year/W020190725302766297492.pdf的數(shù)據(jù)，截至2017年，上交所、深交所分別有上市公司1396、2089家，股票數(shù)分別為1440、2127支，股票市場總價值分別超過33萬億元、23萬億元人民幣?？焖侔l(fā)展中的中國股票市場也仍存在不少有待完善的方面，例如某些操作(如交易和披露)還存在監(jiān)管缺位、機構(gòu)投資者比例較低、市場有效性不足等(Ma，2017；南開大學(xué)中國市場質(zhì)量研究中心《中國股票市場質(zhì)量研究報告2018》)。

從股票市場參與率來看，股票還遠沒有成為惠及大多數(shù)家庭的投資渠道。2015年，中國家庭的可投資資產(chǎn)配置在股票上的比例也只有4.4%，遠低于美國家庭的12.9%(甘犁等，2016)。盡管如此，股票市場已是中國家庭參與度最高的金融品市場了。(4)據(jù)《中國家庭金融報告2014》，2013年全國家庭的基金、債券、銀行理財產(chǎn)品和其他金融產(chǎn)品持有比例為3.1%、0.7%，1.8%和不足1%。其中原因，既是由于金融市場投資品種普遍有一定準(zhǔn)入門檻，且中國家庭自身金融知識缺乏；同時，也與針對中國個人投資者的債券、基金市場規(guī)模相對較小有關(guān)。根據(jù)《中國家庭金融報告2014》，家庭沒有參與股票市場的原因主要是缺乏相關(guān)知識(44.2%)和資金有限(43.4%)。具體來說，信息壁壘和風(fēng)險認知仍是影響股票市場參與的重要因素——19.4%的家庭沒有聽說過股票， 15.1%的家庭認為炒股風(fēng)險太高所以不參與股市。不同社會經(jīng)濟地位的家庭在股票參與率上呈現(xiàn)出很強的差異。比如，隨著戶主學(xué)歷提高，家庭擁有股票賬戶的概率不斷上升。這些數(shù)據(jù)表明，中國股票市場的發(fā)展除了繼續(xù)深化市場改革、完善監(jiān)管機制和加強公司治理等自身建設(shè)之外，還要注意做好對廣大民眾的金融知識普及與教育。

3 數(shù)據(jù)與變量

本文所使用的數(shù)據(jù)是來自西南財經(jīng)大學(xué)中國家庭金融調(diào)查與研究中心2015年在全國范圍內(nèi)開展的第三輪中國家庭金融調(diào)查(China household finance survey, CHFS)。該調(diào)查旨在基于科學(xué)抽樣的手段來調(diào)查收集家庭的資產(chǎn)與負債、收入與支出、保險與保障、人口與就業(yè)等方面的信息，從而全面地追蹤家庭的動態(tài)金融行為。2015年所開展的第三輪調(diào)查，在前兩輪的基礎(chǔ)上擴大抽樣框，最終涵蓋了除西藏、新疆和港澳臺地區(qū)的29個省份、363個縣和1,439個村(居)委會，共計37,289份家庭樣本和125,248份個人樣本。同時，該項目采用了多項措施來控制抽樣誤差和非抽樣誤差，以保證數(shù)據(jù)有充分的代表性和準(zhǔn)確性。問卷除了詳細詢問個人基本信息和生產(chǎn)生活狀態(tài)之外，還要求最了解家里財務(wù)狀況的人作為代表，回答一系列有關(guān)其家庭金融行為的問題(5)根據(jù)CHFS 2015的問卷設(shè)計，對于追蹤受訪戶，訪員首先詢問每個家庭年滿16周歲且了解家庭經(jīng)濟情況的人的姓名，作為問卷詢問的受訪者；對于2015年新增受訪戶，訪員首先詢問最了解家里財務(wù)狀況的人的姓名，作為受訪者記錄下來。后續(xù)問卷中的所有問題咨詢受訪者，其他成員僅起輔助作用。如果受訪者不在家，則訪員會留下他們的聯(lián)系方式，另約時間訪問。。

3.1 股票市場參與

為了研究教育對于股票市場參與的影響，我們首先從問卷中選取了一系列用于描述家戶股票市場行為的被解釋變量，例如股票市場參與、是否在股市上獲得正收益以及股票資產(chǎn)占總資產(chǎn)的比重等。

我們使用兩個變量來描述家庭是否參與股票市場，分別是“是否擁有股票賬戶”(6)這里的股票賬戶指深交所、上交所所有A股及主板、中小板、創(chuàng)業(yè)板的股票。和“是否持有股票”。如果“擁有股票賬戶”或“持有股票”，則記為1，反之為0。需要說明的是，使用“擁有股票賬戶”這個變量會錯誤地將那些有賬戶但并不實際參與的家戶包含進來。使用“持有股票”這個變量能剔除掉這些不實際參與的家戶，但同時又會錯誤地將那些暫時空倉的家戶排除在外。所以，分別使用這兩個不完美的被解釋變量進行檢驗，所得到的結(jié)果會較為穩(wěn)健。在CHFS 2015的37289個受訪家庭中，有3759個家庭擁有股票賬戶(占總樣本的10.1%)，其中有2617個家庭的賬戶中持有股票(占總樣本的7.0%)。

對于股票市場參與者子樣本，為了描述其投資行為和表現(xiàn)，我們又定義了“股票資產(chǎn)占比”“股票投資是否有正收益”和“股票投資收益率”三個變量?！肮善辟Y產(chǎn)占比”的計算方法為股票賬戶現(xiàn)金余額與當(dāng)前持有股票市值之和(即股票資產(chǎn)總值)，除以家庭資產(chǎn)總值。后面兩個變量是關(guān)于投資收益率的描述。前者是一個虛擬變量，在股票市場上獲得正收益的記為1，否則為0；后者是一個連續(xù)變量，是使用家庭從股票買賣或分紅中實際得到的收入除以股票資產(chǎn)總值計算得到，為了消除少數(shù)數(shù)據(jù)中異常值的影響，我們對其做了兩側(cè)0.05比例縮尾處理。

3.2 受教育年限與義務(wù)教育法的適用程度

2015年中國家庭金融調(diào)查問卷中設(shè)計了關(guān)于學(xué)歷水平的問題，參照現(xiàn)有文獻的做法(例如，尹志超等，2014)，我們將其折算為受教育年限(年)。(7)具體來說，沒上過學(xué)、小學(xué)、初中、高中、中專/職高、大專/高職、大學(xué)本科、碩士研究生、博士研究生分別對應(yīng)教育年限0、6、9、12、12、15、16、19、22年。進一步，為了克服受教育年限可能因為遺漏變量等原因存在內(nèi)生性問題，按照Xie and Mo(2014)，Huang(2015)，Ma(2019)等人的做法，我們選取義務(wù)教育法的適用程度作為受訪者受教育年限的工具變量。首先，各省份實施義務(wù)教育法，以法律強制規(guī)定對所有適齡兒童進行九年制教育，這在總體上提高了人群的受教育水平。其次，作為一個國家層面的法律，義務(wù)教育法的實施是受訪者個人所不能控制的，其對于個人股票市場參與行為是外生的。

不同省份義務(wù)教育法正式生效的年份不一樣，這給本研究提供了省級層面上的差異性。由于義務(wù)教育法的實際實施時間主要集中于1986年至1991年，主要受影響的群體出生在1970年及之后，我們參考Huang(2015)的做法將研究對象限制在2015年受訪時18至50周歲之間的群體(即出生于1965年到1997年之間的樣本)，總樣本(個人)數(shù)為16927。這樣的樣本限制是為了在保證樣本規(guī)模的條件下，盡可能給受到義務(wù)教育法影響的處理組匹配上較為相似的對照組。我們替換了不同出生年份邊界來選取樣本，所得到的結(jié)果并沒有太明顯的變化。

如前文所述，義務(wù)教育法對于當(dāng)時處于不同年齡的兒童的影響不盡相同。具體來說，在法律生效當(dāng)年不足6歲的兒童受到法律影響最大，屬于完全適用(fully-eligible);而16歲及以上人群則不受影響，屬于不適用(non-eligible)；6至15歲之間的兒童，他們隨著年齡增大，法律適用程度逐漸減小，屬于部分適用(partially-eligible)。我們按照如下方法定義義務(wù)教育法的適用程度(下簡稱“適用程度”)：在各個省份，義務(wù)教育法生效當(dāng)年不足6歲(完全適用)的群體，適用程度為1；在生效年份時的年齡每增大一歲，適用程度減少0.1，服從線性趨勢；法律生效當(dāng)年16歲及以上的群體，適用程度定義為0。根據(jù)不同年齡組人群受到義務(wù)教育法影響程度的大小，這種設(shè)定嘗試給出了相對應(yīng)的政策沖擊效果。這與已有文獻(Ma, 2019)的做法保持一致。

為了展示義務(wù)教育法的施行對于民眾教育水平的提升作用，我們首先探究不同年齡組人群的受教育年限變化情況。按照各個省份的人群在法律實施當(dāng)年的年齡，即義務(wù)教育法的適用程度，我們把他們分成不同的組別。在控制性別、省份、農(nóng)村地區(qū)的情況下，我們用受教育年限對于各個年齡組的虛擬變量做回歸。這里的對照組是法律實施當(dāng)年15歲的人群，也就是對于該法律“恰好適用”的人群。每個年齡組的回歸估計系數(shù)和對應(yīng)的置信區(qū)間展示在圖1當(dāng)中，涵蓋了從在義務(wù)教育法實施當(dāng)年出生(比對照組小15歲)到法律實施當(dāng)年18歲(比對照組大3歲)的人群，包括了該法律完全適用、部分適用和不適用的人群。

圖1 不同年齡組的受教育年限變化情況 注：圖1展示了不同年齡組別的人群(在義務(wù)教育法實施當(dāng)年處于0至18歲之間)的受教育年限相對變化的回歸估計結(jié)果，控制變量包含性別、省份虛擬變量和是否為農(nóng)村地區(qū)。對照組是義務(wù)教育法實施當(dāng)年15歲(恰好適用)的人群。圓點表示點估計系數(shù)，線段上下界表示90%置信區(qū)間。

從圖1所示結(jié)果來看，相對于對照組，更年輕的年齡組的人群，受教育年限有著明顯的提升。義務(wù)教育法完全適用人群的教育年限，提升多于兩年；部分適用人群，教育年限也有著一定程度的提升，并且隨著年齡差距的減小，提升作用也逐漸變小，并且趨于不顯著異于0；直至完全不適用的年齡組，受教育年限的差異不顯著。圖形分析支持了義務(wù)教育法提升兒童受教育年限的結(jié)論，與主流文獻一致。同時，按照法律施行當(dāng)年的年齡來看，年齡越大的人群受到的影響越小，這在一定程度上支持了我們使用線性趨勢的義務(wù)教育法適用程度，作為工具變量的設(shè)定合理性。

3.3 其他變量

為了進一步研究教育發(fā)生作用的渠道，我們還探討了教育對于金融知識和風(fēng)險偏好的影響。2015年的調(diào)查問卷中有利率計算、通貨膨脹理解和投資風(fēng)險等三道問題來測試受訪者的金融知識水平。(8)具體問題如下：【利率計算】假設(shè)銀行的年利率是 4%，如果把 100 元錢存1年定期，1年后獲得的本金和利息為？1.小于104元；2.等于104元；3.大于104元；4.算不出來?！就ㄘ浥蛎浝斫狻考僭O(shè)銀行的年利率是5%，通貨膨脹率每年是3%，把 100 元錢存銀行一年之后能夠買到的東西將？1.比一年前多；2.跟一年前一樣多；3.比一年前少；4.算不出來?！就顿Y風(fēng)險】您認為一般而言，股票和基金哪個風(fēng)險更大？1.股票；2.基金；3.沒有聽說過股票；4.沒有聽說過基金；5.兩者都沒有聽說過。我們采用兩種辦法來構(gòu)造衡量個體金融知識水平的變量。首先，我們統(tǒng)計正確回答問題的個數(shù)，每正確回答一道問題記得1分，滿分為3分。其次，我們使用因子分析的方法基于對這三道問題的回答計算出一個主成分因子，然后以之作為金融知識水平的衡量指標(biāo)。

對于風(fēng)險資產(chǎn)態(tài)度的衡量，我們選取了問卷中的兩道問題，其中一道關(guān)于個人投資的風(fēng)險選擇，另一道則是反映個人風(fēng)險態(tài)度的彩票選擇問題。投資選擇的問題為：“如果您有一筆資金用于投資，您最愿意選擇哪種投資項目？1.高風(fēng)險、高回報的項目；2.略高風(fēng)險、略高回報的項目；3.平均風(fēng)險、平均回報的項目；4.略低風(fēng)險、略低回報的項目；5.不愿意承擔(dān)任何風(fēng)險；6.不知道?！备鶕?jù)前五個選項的5種類別，我們定義個人投資風(fēng)險偏好為一個0至4的整數(shù)，數(shù)字越大表示希望選擇的投資項目風(fēng)險越高。問卷中的彩票選擇問題為：“如果現(xiàn)在有兩張彩票供您選擇，若選第一張，您有100%的機會獲得4000元，若選第二張，您有50%的機會獲得 10000元，50%的機會什么也沒有，您愿意選哪張？”若選擇第一張無風(fēng)險彩票，偏好風(fēng)險彩票變量為0；若選擇第二張，偏好風(fēng)險彩票變量為1。

參照以往文獻，本文選取的控制變量包括：受訪者的人口學(xué)特質(zhì)，含年齡、性別、城鄉(xiāng)、婚姻狀況、家庭總資產(chǎn)；地區(qū)層面變量，即城市固定效應(yīng)。在數(shù)據(jù)處理上，關(guān)鍵解釋變量、工具變量缺失的樣本及控制變量存在缺失值的樣本，我們都進行了刪除。最終得到的有效樣本有16,459個。(9)在后續(xù)實證分析中，部分結(jié)果的觀測值可能小于有效樣本數(shù)，且出現(xiàn)互相不一致的現(xiàn)象，這是由于部分關(guān)鍵被解釋變量也存在不同程度的缺失。表1給出了變量的描述性統(tǒng)計。

從表1可以看出，在本文選取的樣本家庭(18至50歲人群)中，有約14%擁有股票賬戶，約10%持有股票。這兩個比例都略高于全樣本(分別為10%和7%)。給定已參與股票市場的家庭，股票資產(chǎn)的配置比例平均值為8%。在報告了股票投資收入的群體當(dāng)中，有約41%匯報在股市上獲得了正收益。在金融知識和風(fēng)險態(tài)度方面，全部受訪者平均可以正確回答3道問題當(dāng)中的1.18道。在投資決策上，平均風(fēng)險偏好介于“略低風(fēng)險、略低回報”與“平均風(fēng)險、平均回報”的項目之間；在彩票選擇問題中，表現(xiàn)為風(fēng)險偏好的占29%。在受教育年限方面，樣本平均受教育年限為10.61年，略高于義務(wù)教育法所規(guī)定的下限。

表1 變量描述性統(tǒng)計

4 實證方法與結(jié)果

4.1 受教育年限對股票市場參與的影響

圖2 受教育年限與股票市場參與的關(guān)系

基于現(xiàn)有文獻關(guān)于教育對股票市場參與的影響的討論，我們通過圖2展示了受教育年限與股票市場參與的關(guān)系。如圖2所示，按照家庭受訪者的學(xué)歷分組，無論是關(guān)注擁有股票賬戶的家庭比例(圖2(a))，還是當(dāng)前持有股票的比例(圖2(b))，這兩個數(shù)值都隨著組別的學(xué)歷提高而上升。教育與股票市場參與之間存在正向的相關(guān)性。然而，正如本文引言部分所討論的，教育水平與受訪者自身許多不可觀測因素間的相關(guān)性潛在地會導(dǎo)致內(nèi)生性問題。所以，圖2并不足以證明二者之間的因果關(guān)系，我們需要靠更細致的計量分析來加以探究。

為了克服內(nèi)生性問題，本文主要使用工具變量法來檢驗教育對于股票市場參與的因果效應(yīng)。工具變量法是實證經(jīng)濟學(xué)研究中被廣泛使用的一種解決內(nèi)生性的手段。我們選取的工具變量為前文已定義的義務(wù)教育法適用程度。首先，義務(wù)教育法的實施在全國范圍內(nèi)提升了適齡兒童的受教育年限，這個政策變化是受訪者作為個體所不能控制的，對于受訪者參與股票市場的決策也是相對外生的。

本文使用的識別方法建立在以下兩個回歸方程的基礎(chǔ)上。一階段估計設(shè)定如下：

edu_yeari=α+βeligibilityi+γXi+εi

(1)

edu_yeari是個體i的受教育年限，eligibilityi表示義務(wù)教育法的適用程度，定義方法如前文所述。Xi是其他控制變量，包含個體層面的協(xié)變量及省份固定效應(yīng)。εi表示服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的獨立同分布的隨機誤差項，代表不可觀測的因素匯總。

工具變量法二階段主要估計方程為

(2)

表2第(1)列至第(4)列報告了受教育年限對于家庭是否有股票賬戶的影響。第(1)列為基準(zhǔn)回歸(OLS)結(jié)果。受訪者受教育年限與其家庭是否有股票賬戶之間存在顯著的正向相關(guān)關(guān)系，系數(shù)估計為0.022，在1%水平上顯著。這表明，受教育年限越高，家庭越可能擁有股票賬戶，具體來說，受教育年限每增加一年，其家庭擁有股票賬戶的可能性增加2.2%。第(2)列是直接使用被解釋變量對義務(wù)教育法的適用程度做簡約式回歸(reduced-form)。第(3)、(4)列展示的是兩階段工具變量(2SLS)估計結(jié)果。在兩階段工具變量估計中，一階段估計的F值為73.45。根據(jù)Stock and Yogo(2005)，F(xiàn)值大于10%偏誤水平下的臨界值為16.38。因此，義務(wù)教育法的適用程度對于個體受教育年限的提升具有顯著正向影響，可以作為受教育年限的工具變量(10)下文當(dāng)中有多次利用同一回歸方法對不同被解釋變量進行的估計。關(guān)于工具變量有效性的討論，也與之類似，不再重復(fù)。。在第(4)列所展示的二階段工具變量估計結(jié)果中，受教育年限對擁有股票賬戶的影響為0.035，在1%水平顯著。按照工具變量法的估計結(jié)果，受訪者受教育年限每增加一年，家庭擁有股票賬戶的可能性增加3.5%。這表明，受教育年限是家庭參與股票市場的重要決定因素。在二階段回歸結(jié)果中，年齡的系數(shù)也顯著為正。這說明，年齡越大的受訪者越可能擁有股票賬戶，這與王聰和田存志(2012)的研究發(fā)現(xiàn)是一致的。

表2第(5)列至第(8)列展示的是受教育年限對于家庭當(dāng)前是否持有股票的影響。與擁有股票賬戶不同，持有股票的家庭確實將部分資產(chǎn)配置到了股票上，是實質(zhì)性地參與到了股票市場當(dāng)中。工具變量法的估計結(jié)果顯示，受教育年限每增加一年，家庭持有股票的概率增加2.9%，且系數(shù)在5%水平上顯著?？偟膩碚f，根據(jù)表2中的回歸結(jié)果，我們發(fā)現(xiàn)，教育對于家戶參與股票市場有顯著的促進作用。

4.2 受教育年限對股票市場投資表現(xiàn)的影響

上文分析了受教育年限對于家庭參與股票市場決策的影響。由于參與股票市場的家庭在資產(chǎn)規(guī)模、教育背景、知識水平、風(fēng)險態(tài)度等方面仍存在異質(zhì)性，他們在參與程度、資產(chǎn)配置與投資收益等方面也會有很大差異。路曉蒙等(2017)的研究發(fā)現(xiàn)，中國家庭金融投資組合的風(fēng)險分布呈“U”型。換句話說，在中國市場上，保守型家庭和冒進型家庭的比重較高，投資組合較平衡的家庭相對較少。那么高教育家庭在進入市場之后，是會偏冒進還是偏保守呢？教育能否幫助他們獲得更高的收益呢？我們進一步研究了教育對于參與股票市場的家庭的投資行為及投資表現(xiàn)的影響。

我們使用與上文相同的二階段最小二乘模型，估計了教育對于家庭投資股票的投資表現(xiàn)的影響，并將結(jié)果展示在表3中。其中第(1)至(4)列研究家庭投資于股票的資產(chǎn)占總資產(chǎn)的比例，(5)至(8)列研究股票投資是否取得正收益，而(9)至(12)列則為股票投資收益率。

我們此處的研究對象是已參與股票市場的這部分家庭。OLS回歸結(jié)果顯示，受教育年限與股票資產(chǎn)占比有較為微弱的正相關(guān)關(guān)系。但是工具變量法的結(jié)果卻顯示，受教育年限對家庭在平均意義上投資于股票的資產(chǎn)比例沒有顯著影響。OLS結(jié)果和工具變量估計的差異表明，可能存在一些遺漏變量使得OLS傾向于展示了教育對于股票資產(chǎn)比重的相關(guān)關(guān)系。舉個例子，家庭環(huán)境更好的個體往往會接受更多教育，同時他們也有能力承擔(dān)更多股權(quán)資產(chǎn)的風(fēng)險。總的來說，盡管教育程度越高的家庭更可能參與股票市場，但是在他們參與了股票市場之后，其投資于股票的比重卻并不會顯著更高。

表3 受教育年限對家庭股票投資表現(xiàn)的影響

進一步，利用從數(shù)據(jù)中計算得到的家庭股票投資收益率，我們研究了受教育年限對于投資收益率表現(xiàn)的影響。與OLS 回歸結(jié)果一致，我們沒有發(fā)現(xiàn)受教育年限對于家庭在股票市場上的投資收益率有顯著的影響。相比之下，美國(Cole et al.，2014)和瑞典(Black et al.，2018)等發(fā)達國家的實證研究都發(fā)現(xiàn)，教育會提升家庭的股票投資收益率。這或許是因為我國股票市場在信息披露、機構(gòu)投資者比例和市場有效性等方面與發(fā)達國家都有或多或少的差異。此外，我國的基礎(chǔ)教育體系也不直接涉及金融相關(guān)知識的教育。受教育程度更高的群體或許更容易跨越門檻、進入到股市中去，但是市場環(huán)境和他們自身的知識結(jié)構(gòu)并不能確保他們能在股市中“脫穎而出”，取得超額回報。

4.3 教育對股票市場參與的影響機制探究

前文已經(jīng)討論過教育影響家戶股票市場參與的可能機制，包括降低參與成本和影響風(fēng)險態(tài)度。了解金融相關(guān)知識能降低股票市場對于家戶的進入成本，進而改變家戶的金融行為(Lusardi and Mitchell，2014；尹志超等，2014；Bianchi，2018)。那么，教育是否真的可以提高個人的金融知識呢？本小節(jié)內(nèi)容主要是初步地探索受教育程度影響股票市場行為的作用機制。

我們使用中國家庭金融調(diào)查2015年數(shù)據(jù)中有關(guān)金融知識的三道問題，分別通過簡單加總和因子分析兩種方法計算出受訪者的金融知識水平，然后進一步檢驗了教育對于金融知識水平的因果作用?！傲x務(wù)教育法”是一項主要針對教育獲得的公共政策，因此我們可以合理地認為它只會通過改變教育來影響個體的金融知識和風(fēng)險態(tài)度。換句話說，我們使用“義務(wù)教育法”實施時間來構(gòu)造的工具變量估計滿足排他性假設(shè)?；貧w結(jié)果報告在表4中。結(jié)果顯示，受教育年限對金融知識有顯著的提升作用。受教育年限每增加一年，金融知識得分增加0.094分。對于總體得分均值(1.18分)來說，這個增幅達到了8.0%。這表明，提高公眾的教育水平，有利于提升公眾的金融知識，進而提升金融市場的社會參與，有助于我國的金融體系進一步完善發(fā)展。

表4 受教育年限對金融知識水平的影響

我們分析了教育對于個體風(fēng)險態(tài)度的影響。本文對于風(fēng)險態(tài)度的度量，來自于受訪者對于理想投資組合風(fēng)險的選擇，以及對于無風(fēng)險、有風(fēng)險的兩種彩票二選一的回答。值得注意的是，這兩個度量可能會存在一定的差別。第一個度量是詢問個體對于其理想投資組合風(fēng)險的選擇，這個選擇可能會受到其自身的財務(wù)多寡和收入穩(wěn)定性的影響。它所反映的是人們基于自身約束條件所做出的選擇。第二個度量則是基于一個假設(shè)性的彩票選擇，它一定程度上更接近于個體自身的風(fēng)險偏好。在經(jīng)典的金融學(xué)模型中，風(fēng)險偏好是指不隨外在價格和約束條件影響的效用函數(shù)參數(shù)。在前者關(guān)于投資組合的風(fēng)險選擇問題中，我們定義數(shù)字越大為越傾向于高風(fēng)險的投資組合，受教育年限對于投資組合風(fēng)險態(tài)度的影響結(jié)果展示在表5中的(1)至(4)列。受教育年限越高的受訪者，會相對更偏好風(fēng)險更高的投資標(biāo)的。對于后一個問題，我們把偏好有風(fēng)險彩票的受訪者定義為風(fēng)險偏好型。表5中(5)至(8)列的結(jié)果告訴我們，受教育程度的增加不會顯著影響受訪者選擇有風(fēng)險彩票的概率。這一結(jié)果與現(xiàn)有文獻的發(fā)現(xiàn)一致，教育的提升會提高個體的收入穩(wěn)定性，從而更有能力投資于風(fēng)險資產(chǎn)(Cooper and Zhu, 2016)；但是教育并不一定會使得人們增加對于風(fēng)險的偏好。

總的來說，通過風(fēng)險態(tài)度和金融知識兩個渠道的分析，我們發(fā)現(xiàn)金融知識提升可能是教育推動中國家庭股票市場參與的潛在機制。同時，高教育水平個體更傾向于在投資決策中承擔(dān)風(fēng)險，這些結(jié)果與前面得到的，受教育年限促進投資者參與股票市場的結(jié)論相一致。

表5 受教育年限對投資決策風(fēng)險偏好的影響

4.4 金融知識與風(fēng)險態(tài)度的中介作用

雖然我們在前文中討論了教育改變股票市場參與行為的可能機制，但是想要完全識別金融知識與風(fēng)險態(tài)度在教育對股票市場參與的因果關(guān)系中所起到的作用，仍有一定的難度。參考Cutler and Lleras-Muney (2010)以及Huang(2015)的做法，我們在此部分進行中介作用分析。為此，我們用股票市場參與對義務(wù)教育法的適用程度做回歸，并比較加入和不加入金融知識、風(fēng)險態(tài)度控制變量的結(jié)果。義務(wù)教育法適用程度的回歸系數(shù)，反映的是教育對于股票市場參與提升的作用。因此，與不加入控制變量的回歸系數(shù)相比，控制金融知識得分或風(fēng)險態(tài)度之后，回歸系數(shù)減小的比例，可以被解釋為金融知識得分或風(fēng)險態(tài)度在教育提升股票市場參與的影響作用程度。

利用與前文相同的樣本，機制作用分析的結(jié)果如表6所示。我們用擁有股票賬戶和持有股票這兩個關(guān)鍵被解釋變量，對義務(wù)教育法的適用程度做回歸。每張表格的第(1)列匯報不控制金融知識和投資風(fēng)險偏好的結(jié)果，第(2)列僅控制金融知識，第(3)列僅控制投資風(fēng)險偏好，第(4)列二者都控制。在表6 當(dāng)中，義務(wù)教育法適用程度的回歸系數(shù)均為正向且顯著。與第(1)列相比，在控制住金融知識得分后，第(2)列的系數(shù)從0.047下降至0.041(下降12.8%)；在控制住投資風(fēng)險偏好后，第(3)列的系數(shù)下降至0.038(下降19.1%)。在第(4)列中，當(dāng)我們同時控制住金融知識得分和投資風(fēng)險偏好，系數(shù)下降至0.034(下降27.7%)。表6(5)至(8)列的結(jié)果把關(guān)鍵被解釋變量“持有股票”作為補充，結(jié)論與前四列類似。在控制住金融知識和投資風(fēng)險偏好后，持有股票的回歸系數(shù)從0.039下降到0.030，下降23.1%。我們還進一步使用Sobel檢驗去分解金融知識和對于風(fēng)險資產(chǎn)的偏好作為渠道的作用大小(Sobel,1986)。按照Sobel檢驗的結(jié)果，12%～13%的教育對于股票市場參與的效應(yīng)是通過金融知識的渠道中介的，而14%～15%的效應(yīng)是通過改變個體對于風(fēng)險資產(chǎn)的選擇中介的。這些結(jié)果都表明，金融知識和對風(fēng)險資產(chǎn)的選擇在教育影響股票市場參與的過程中，均發(fā)揮了重要的中介作用。

表6 教育對擁有股票賬戶的影響的機制分析：金融知識和風(fēng)險偏好

金融知識中介效應(yīng)的Sobel檢驗總效應(yīng)直接效應(yīng)間接效應(yīng)中介效應(yīng)比例擁有股票賬戶0.047***0.041***0.006***13.3%持有股票0.039***0.034**0.005***12.0%偏好風(fēng)險資產(chǎn)中介效應(yīng)的Sobel檢驗總效應(yīng)直接效應(yīng)間接效應(yīng)中介效應(yīng)比例擁有股票賬戶0.045**0.038**0.007**15.4%持有股票0.038**0.032**0.005*14.0%

需要說明地是，金融知識和股票市場參與之間的互動關(guān)系是較為復(fù)雜的。一方面，金融知識的獲得能促進個體參與股票市場；另一方面，個體也會在參與股票市場的過程中學(xué)習(xí)，從而提升自身的金融知識水平。在本文的數(shù)據(jù)條件下，我們無法對這兩者間的關(guān)系去做清楚的識別。這意味著，我們在做中介效應(yīng)分析時無法將股票市場參與對金融知識的反向作用考慮進來，從而導(dǎo)致我們對中介效應(yīng)比例的估計存在一定程度的高估。

4.5 收入與職業(yè)的中介作用

除了對個體的金融知識和風(fēng)險行為產(chǎn)生作用之外，學(xué)校教育還會通過改變個體的收入和職業(yè)來對其金融市場參與。前人的研究已經(jīng)證實，平均而言，高教育個體的收入會更高、也更容易從事社會地位較高的職業(yè)(Ashenfelter and Rouse, 1998)。首先，收入直接與個體的財富積累相關(guān)聯(lián)。那些財富較多的個體，會更有能力和更有動機去將財富分散投資到股票市場上去。其次，個體從事的職業(yè)類型不僅決定了其收入的水平和不確定性，也會決定其和怎樣的同事工作、接受怎樣的信息。我們使用家庭的可支配收入作為衡量收入的代理變量，使用一個職業(yè)中的大學(xué)學(xué)歷及以上人群的占比來度量一個職業(yè)的社會地位(Zhou and Xie, 2019)。需要說明地是，在計算所在行業(yè)從業(yè)者的平均教育年限時，我們剔除掉了個體自身教育水平所產(chǎn)生的影響。我們預(yù)期教育會提升個體收入和其所從事行業(yè)中同事的平均教育水平，而那些可支配收入較高和所從事職業(yè)中高教育人群占比較高的個體更有可能會參與到股票市場中來。相關(guān)結(jié)果展示在表7中。

表7 教育對擁有股票賬戶的影響的機制分析：可支配收入與工作行業(yè)

續(xù)表

我們對比了加入收入和職業(yè)變量前后，簡約式估計的系數(shù)所發(fā)生的變化。我們發(fā)現(xiàn)加入家庭可支配收入這一變量后，義務(wù)教育法適用程度對于股票市場參與的影響幾乎沒有變化。但是加入了個體所在行業(yè)從業(yè)者的平均教育年限之后，擁有股票賬戶的系數(shù)則從0.047下降到了0.026，持有股票的系數(shù)從0.039下降到0.021，而且變得在統(tǒng)計上不顯著。Sobel檢驗的結(jié)果表明：個體所從事的職業(yè)具有很強的中介作用，其中介效應(yīng)占比高達四成以上。換句話說，義務(wù)教育法提升了個體的教育成就，使之更有可能與教育成就更高的人成為同事，是其股票市場參與行為發(fā)生改變的一個重要原因。這個發(fā)現(xiàn)也與前人的相關(guān)研究發(fā)現(xiàn)一致：考察同事之間的傳染效應(yīng)，對于理解個體的金融市場行為是極為重要的(Duflo and Saez, 2002)。

4.6 義務(wù)教育法的溢出效應(yīng)

“義務(wù)教育法”實施不僅會對那些因教育成就得到提升的個體產(chǎn)生直接效果，可能還會對那些教育成就沒有受到影響的個體產(chǎn)生溢出效應(yīng)(Huang，2015)。個體的教育成就對于社會具有很強的外部性，義務(wù)教育法的影響通常是全局性的而非是局部性的(Acemoglu and Angrist，2000)。當(dāng)社會人口整體的教育水平得到明顯的提升，其社會環(huán)境特別是非正式的知識傳播都會發(fā)生相應(yīng)的變化。這種變化使得“義務(wù)教育法”的處理效應(yīng)并不只局限于那些教育成就因之發(fā)生變化的個體，也會傳染到那些并沒有直接受到處理效應(yīng)的個體。這樣的溢出效應(yīng)通常會縮小處理組和對照組之間的差別，從而導(dǎo)致因果識別出現(xiàn)低估。另一方面，理解這種溢出效應(yīng)本身是有意義的，有助于完善我們對于政策后果的理解。

為了檢驗義務(wù)教育法的溢出效應(yīng)，我們按照Huang(2015)的做法，分別對全樣本、“未接受過教育”的子樣本和“受教育年限超過九年”的子樣本做了簡約式(reduced-form)回歸分析，即用他們的股票市場參與及其他相關(guān)變量對其所受到的政策適用程度做回歸。在這里，“未接受過教育”的子樣本主要是實驗處理中的“絕不參與”(never-takers)個體，而“受教育年限超過九年”的子樣本中則包含了相當(dāng)一部分“總是參與”(always-takers)個體(Angrist and Pischke, 2008)。這兩類個體的受教育年限不會因為受到義務(wù)教育法的處理效應(yīng)與否而發(fā)生變化。因此，如果他們股票市場參與會隨著(義務(wù)教育法)適用程度高低而發(fā)生變化，那么這些變化可以被認為是溢出效應(yīng)。從表8中，我們發(fā)現(xiàn)，無論是對于“未接受過教育”的子樣本還是對于“受教育年限超過九年”的子樣本，絕大多數(shù)的系數(shù)都是不顯著的。換句話說，我們沒有發(fā)現(xiàn)顯著的溢出效應(yīng)。這或許是因為，與健康行為(例如不抽煙、不過度飲酒)不同，家戶的股市參與行為和股票資產(chǎn)狀況一般不容易直接觀察到。許多家戶將這些信息視為其隱私，只與較為親近的小范圍人群分享。

表8 義務(wù)教育法實施對于關(guān)鍵被解釋變量的溢出效應(yīng)

5 穩(wěn)健性檢驗

5.1 “義務(wù)教育法”在各省實施時間的外生性

本文的因果識別策略在一定程度上與雙差分模型(Difference-in-differences, DID)有相似之處。雙差分模型估計所依賴的一個關(guān)鍵假設(shè)是，處理組和對照組在處理(treatment)發(fā)生之前的增長趨勢是相互平行的。當(dāng)這一假設(shè)成立時，我們無法基于某一組個體在處理前變化趨勢的斜率，來預(yù)測其將會進入處理組還是實驗組。當(dāng)平行趨勢假設(shè)無法被滿足時，雙差分模型的估計就可能存在偏誤。在我們這個研究當(dāng)中，如果某些省份在《義務(wù)教育法》頒布之前就保持了較高的受教育年限增速，與此同時，這些省份因為有更好的發(fā)展條件而選擇更早地執(zhí)行義務(wù)教育法，那么平行趨勢假設(shè)就沒有得到滿足。具體來說，在這種情形下，早實施義務(wù)教育法的省份(即“處理組”)的平均受教育年限的增速(或者說其趨勢的“斜率”)，可能會明顯高于那些晚實施義務(wù)教育法的省份(即“對照組”)。假如這種增速的差異在處理發(fā)生之后仍然存在，我們就無法判斷所觀察到的處理組和對照組在處理發(fā)生后所呈現(xiàn)的差異是處理效應(yīng)還是之前趨勢的延續(xù)所致。

為了檢驗處理組和對照組在處理發(fā)生前的趨勢是否平衡，我們做了如下一個簡單的檢驗：我們將所有省份按照其最早實施“義務(wù)教育法”的時間劃分為早實施省份(1986年或1987年開始實施的，用虛擬變量標(biāo)示為“1”)和晚實施省份(1988年及以后開始實施的，用虛擬變量標(biāo)示為“0”)；然后分別用1969年、1970年和1971年出生人口的平均受教育年限增長對這一虛擬變量做回歸。我們將回歸結(jié)果報告在表9中。從回歸結(jié)果可以看到，用來標(biāo)示早實施省份的虛擬變量的系數(shù)在統(tǒng)計上是不顯著的，其符號也不穩(wěn)定。換句話說，我們沒有足夠的證據(jù)去拒絕“早實施省份”和“晚實施省份”的教育發(fā)展趨勢在“義務(wù)教育法”實施之前是不平行的。

表9 平行趨勢檢驗

5.2 對于流動人口和非流動人口的區(qū)分

在改革開放以來，跨地區(qū)的人口流動在變得日趨頻繁，而且教育在人口遷移中扮演著極其重要的角色(譚華清等，2018)。流動人口的大量存在，給本文的估計帶來了兩方面的挑戰(zhàn)。首先，我們是基于個體的出生年份和調(diào)查時的常住地信息，來匹配上對應(yīng)的義務(wù)教育法適用程度。如果有些個體在完成義務(wù)教育后，跨省份遷移到現(xiàn)居地，那么這部分人的匹配就會出現(xiàn)誤差。其次，即使流動人口是在幼年時期就遷移到外地，匹配過程是正確的，我們還可能面臨處理效應(yīng)異質(zhì)性的問題。工具變量識別得到是局部平均效應(yīng)，但是由于天賦和家庭因素等原因，某些個體對于處理(treatment)的反應(yīng)會比其他更為敏感。具體來說，如果這些流動人口是因為教育提升而改變了其工作和生活地點，那么他們可能同樣會更容易因為教育提升而改變其股票市場參與。那就難以避免這樣一種可能：我們所估計得到的平均處理效應(yīng)主要是由流動人口貢獻的，教育可能對于非流動人口的股票市場參與沒有什么影響。過于顯著的處理效應(yīng)異質(zhì)性，會對我們結(jié)論的適用范圍有所影響。

所以我們基于個體的戶口所在省份和常住省份信息將樣本分為兩組：非跨省流動人口(戶口省份與常住省份相同)和跨省流動人口(戶口省份與常住省份不同)。因為我們的政策實施時間的差異是發(fā)生在省份一級的，所以我們是基于省份層面的信息進行分組。我們分別使用兩組樣本進行了OLS和工具變量估計，并把結(jié)果匯報在表10、表11中。首先，跨省份流動人口在我們樣本中的占比較低，只占8.5%。即使會存在一定程度的測量誤差，也不太會對我們的主要結(jié)論產(chǎn)生重大的影響。其次，我們發(fā)現(xiàn)，使用跨省流動人口樣本估計得到的一階段回歸和二階段回歸的系數(shù)更大也更為顯著。這說明，處理效應(yīng)異質(zhì)性確實存在，跨省流動人口對于義務(wù)教育法的反應(yīng)更為敏感。但是在非跨省流動人口中，一階段回歸和二階段回歸的系數(shù)仍然是顯著為正的，本文的主要結(jié)論仍然成立。

表10 戶口所在地與常住地省份不同的人群單獨處理：擁有股票賬戶

表11 戶口所在地與常住地省份不同的人群單獨處理：持有股票

5.3 對于股票收益率的再考察

如在前文表3中所展示的，我們沒有發(fā)現(xiàn)教育對于家戶的股票投資表現(xiàn)有顯著的因果效應(yīng)，但是我們前面的分析可能存在兩方面的問題。首先，我們只使用了一年的橫截面數(shù)據(jù)。相較于其他家戶層面變量，股票收益率受到宏觀經(jīng)濟和市場情緒的影響更明顯，會有很強的波動性。所以，只使用一期的數(shù)據(jù)，可能不足以發(fā)現(xiàn)教育和股票投資表現(xiàn)之間的關(guān)聯(lián)。其次，是否參與股票市場是一個選擇的過程。那些選擇參與股票市場的家庭，可能會和其他家庭存在顯著的差異。這就意味著，我們的結(jié)論可能會存在樣本選擇偏誤。

為了解決以上這兩個問題，我們做了以下兩方面的穩(wěn)健性檢驗。首先，我們把2013年、2015年和2017年這三期的CHFS調(diào)查匯總在一起，重新考察了教育對于股票投資表現(xiàn)的作用。我們還在回歸中加入了調(diào)查年份的虛擬變量。如表12所示，我們還是沒有發(fā)現(xiàn)教育對于家戶的股票資產(chǎn)占比有顯著的影響，對于家戶的股票投資表現(xiàn)甚至有一定負的影響。針對樣本選擇偏誤問題，我們則采用了逆米爾斯項進行了偏誤校準(zhǔn)并將結(jié)果報告在表13當(dāng)中。校準(zhǔn)后的結(jié)果和表3的結(jié)果基本一致。

表12 使用CHFS 2013、2015、2017三期樣本估計教育對股票市場投資表現(xiàn)的影響

表13 加入用于調(diào)節(jié)參與選擇的逆米爾斯項進行偏誤校準(zhǔn)

6 結(jié)論

基于2015年中國家庭金融調(diào)查(CHFS)數(shù)據(jù)，本文從實證上分析了教育對家庭股票市場參與和相關(guān)投資行為的因果效應(yīng)。為解決關(guān)鍵解釋變量(即受教育程度)可能存在的內(nèi)生性問題，我們使用義務(wù)教育法實施作為外生沖擊，按照法律在不同省份施行時間的先后，及其對于不同年齡段人群的影響不同所造成的差異，我們構(gòu)造了義務(wù)教育法的適用程度作為受教育年限的工具變量。利用工具變量法的估計結(jié)果顯示，在控制年齡、家庭、城鄉(xiāng)和家庭總資產(chǎn)等協(xié)變量的條件下，受教育程度的提升能顯著推動家庭更多地參與股票市場。然而，教育對于股票市場參與者配置股票資產(chǎn)的比重沒有顯著影響；同時，現(xiàn)有證據(jù)并沒有表明教育能幫助中國家庭在股票市場上獲得更高的收益率。

進一步分析還發(fā)現(xiàn)，教育水平的提升會增加個人金融知識水平，使得家庭更容易理解股票市場的基本功能，了解參與渠道及相關(guān)風(fēng)險收益。金融知識提升能降低家庭進入股市的成本，或許是提升家庭股市參與的機制之一。此外，教育顯著提高了個人的選擇投資組合的風(fēng)險偏好，這表現(xiàn)在受教育年限更高的受訪者更傾向于選擇風(fēng)險與收益相對較高的投資項目。因此，這種風(fēng)險偏好的提升也幫助提高了家庭配置股票資產(chǎn)的可能性。

本文的研究具有很強的政策含義。由于經(jīng)濟持續(xù)增長和儲蓄率高企不下，我國家戶可用于投資的財富也在不斷增加。在這一背景下，中國家庭需要合理利用不同的投資工具，對于包括股票在內(nèi)的各類資產(chǎn)進行合理配置，以實現(xiàn)其資產(chǎn)的保值和增值。但是與巨大的潛在需求相對照的是，盡管中國股票市場已發(fā)展了近三十年，家戶的參與率仍然非常低。其中一個原因在于，相關(guān)信息與知識的缺乏，使股票市場對很多家庭而言，仍存在較高的進入壁壘。怎樣才能幫助民眾認識和了解股票市場，幫助他們更合理地配置金融資產(chǎn)呢？通過各種渠道普及金融知識是一個被廣泛提出的建議(尹志超等，2015)。而本文的研究則提供了另一視角的發(fā)現(xiàn)：廣義的學(xué)校教育(通識教育)同樣可以幫助家庭提升金融知識，降低市場進入成本，促進股票市場參與。黨和政府歷來重視我國的教育事業(yè)發(fā)展，把教育發(fā)展放在國家戰(zhàn)略的優(yōu)先位置，尤其是對基礎(chǔ)教育給予了大量的支持和投入。本文的研究發(fā)現(xiàn)表明，提升國民的總體教育水平，有助于通過金融市場渠道，優(yōu)化家庭的財富配置。