楊碧云， 楊雨佳， 易行健，2

(1. 廣東外語外貿(mào)大學(xué) 金融學(xué)院， 廣東 廣州 510006；2. 廣東金融學(xué)院 金融與投資學(xué)院， 廣東 廣州 510521)

一、問題的提出

隨著經(jīng)濟(jì)體制改革和金融開放的深入推進(jìn)，以股市為代表的中國資本市場取得了較大發(fā)展。根據(jù)Wind數(shù)據(jù)，2021年我國滬深兩大交易所A、B股的股票流通市值合計75.16萬億元。同時，根據(jù)中國人民銀行公布數(shù)據(jù)，我國2021年社會融資規(guī)模增量累計31.34萬億元，其中企業(yè)債券凈融資為3.29萬億元，而非金融企業(yè)境內(nèi)股票融資僅有1.21萬億元?？梢钥闯?，我國目前的直接融資占比仍然非常低。我國的直接融資占比低有很多原因，從需求角度而言這與我國居民家庭的風(fēng)險金融市場有限參與有關(guān)。經(jīng)典的風(fēng)險金融資產(chǎn)配置模型認(rèn)為，所有家庭均應(yīng)該參與風(fēng)險金融市場并持有一定比例的風(fēng)險金融資產(chǎn)[1-2]。然而，諸多經(jīng)驗研究卻發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)實情況與經(jīng)典金融資產(chǎn)配置模型并不完全一致，許多家庭并不持有以股票為代表的風(fēng)險金融資產(chǎn)，這一現(xiàn)象被稱為“股市有限參與之謎”。“股市有限參與之謎”或可以擴(kuò)展到“風(fēng)險金融市場有限參與之謎”，國內(nèi)外學(xué)者主要從市場摩擦與參與成本、背景風(fēng)險、居民特質(zhì)等角度進(jìn)行研究[3-5]。也有部分文獻(xiàn)從經(jīng)歷的角度研究風(fēng)險金融市場有限參與問題，例如Knüpfer et al.[6]、江靜琳等[7]、周廣肅等[8]分別從蕭條期間的勞動力市場經(jīng)歷、農(nóng)村成長經(jīng)歷、上山下鄉(xiāng)經(jīng)歷的視角研究了家庭風(fēng)險金融資產(chǎn)投資問題，但少有研究從戶主外地生活經(jīng)歷的角度探究其對家庭風(fēng)險金融資產(chǎn)投資的影響及其背后的機(jī)制。

改革開放以來，伴隨著社會經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展，中國流動人口也快速增加。根據(jù)2020年國家統(tǒng)計局公布的第七次全國人口普查數(shù)據(jù)，我國人戶分離人口有49 276萬人，其中流動人口為37 582萬人。與2010年相比，人戶分離人口增長88.52%，流動人口增長69.73%。我國人口流動的趨勢日益明顯，流動人口規(guī)模進(jìn)一步擴(kuò)大。但是由于戶籍制度存在、就業(yè)市場不完善、保險體系不健全等原因，我國勞動力與人才流動目前還存在較多障礙。為深入貫徹落實黨的十九大精神，促進(jìn)勞動力和人才社會性流動體制機(jī)制改革，中共中央辦公廳與國務(wù)院辦公廳于2019年12月印發(fā)《關(guān)于促進(jìn)勞動力和人才社會性流動體制機(jī)制改革的意見》，并于2020年4月9日發(fā)布了《關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場化配置體制機(jī)制的意見》。行為經(jīng)濟(jì)學(xué)的相關(guān)研究表明，過去的經(jīng)歷會對個體的決策與行為產(chǎn)生影響，那么個人外地生活經(jīng)歷是否會對家庭的金融行為產(chǎn)生影響呢？在有關(guān)外地生活經(jīng)歷的國內(nèi)文獻(xiàn)中，研究對象主要是國外留學(xué)群體和外出務(wù)工的農(nóng)村勞動力，而且家庭行為很少涉及風(fēng)險金融資產(chǎn)投資[9-11]。然而，伴隨著人口流動性的增大，外出學(xué)習(xí)、工作與生活經(jīng)歷均可能對家庭的風(fēng)險金融資產(chǎn)投資產(chǎn)生影響。

因此，本文利用2017年中國家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù)，具體研究了戶主的外地生活經(jīng)歷(包括外地工作經(jīng)歷和外地學(xué)習(xí)經(jīng)歷)對家庭風(fēng)險金融資產(chǎn)投資的影響及其作用機(jī)制。本文的主要貢獻(xiàn)如下?；谀壳皣鴥?nèi)風(fēng)險金融市場有限參與和人口流動性逐步增強(qiáng)的客觀事實，以及國內(nèi)有關(guān)外地生活經(jīng)歷與家庭風(fēng)險金融資產(chǎn)投資的研究文獻(xiàn)較少的現(xiàn)狀，利用中國家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù)深入探討戶主的外地生活經(jīng)歷對家庭風(fēng)險金融資產(chǎn)投資的影響，拓展了家庭風(fēng)險金融資產(chǎn)投資影響因素的研究范圍。從信息渠道、社會互動兩個角度解釋了為什么外地生活經(jīng)歷對風(fēng)險金融市場的參與概率和參與程度均產(chǎn)生顯著的正向影響，深化了對戶主外地生活經(jīng)歷影響家庭風(fēng)險金融資產(chǎn)投資的理解。

二、理論分析與研究假設(shè)

(一)外地生活經(jīng)歷對認(rèn)知與行為的影響

行為經(jīng)濟(jì)學(xué)的相關(guān)研究表明，過去的社會經(jīng)歷會對個體的偏好和認(rèn)知產(chǎn)生持久的影響，從而影響個體的決策與行為。部分研究指出，外地學(xué)習(xí)和生活經(jīng)歷會對個體的認(rèn)知與行為產(chǎn)生重要影響，與沒有此類經(jīng)歷的群體相比，有留學(xué)經(jīng)歷或海外進(jìn)修經(jīng)歷的個體更加具有國際視野、更加注重研究開發(fā)投入，其中留學(xué)人才同時更具有員工培訓(xùn)和市場調(diào)研意識[9]。還有一些研究發(fā)現(xiàn)，外地工作經(jīng)歷會對個體的創(chuàng)業(yè)行為產(chǎn)生顯著影響，外出務(wù)工經(jīng)歷幫助農(nóng)民工在非農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方面積累了經(jīng)驗和優(yōu)勢，他們返鄉(xiāng)后更傾向于將自有土地轉(zhuǎn)出并選擇從事非農(nóng)業(yè)活動，有外出務(wù)工經(jīng)歷的農(nóng)民進(jìn)行自主創(chuàng)業(yè)的概率會更高[10-12]。此外，外地工作經(jīng)歷還會對個體的消費(fèi)與儲蓄行為產(chǎn)生顯著影響，近年來隨著我國農(nóng)民工大量出現(xiàn)以及電視、手機(jī)、網(wǎng)絡(luò)等信息技術(shù)工具的普及，我國農(nóng)村居民的消費(fèi)習(xí)慣發(fā)生了巨大變化，城鎮(zhèn)的示范性作用促進(jìn)了農(nóng)村消費(fèi)水平的提高[13]。農(nóng)村勞動力外出打工提高了外出戶的人均總消費(fèi)和人均食品消費(fèi)，從而顯著降低了其貧困程度，而且隨著外出時間越長，家庭的貧困發(fā)生率與加權(quán)貧困距下降得越顯著[14]。

目前，國內(nèi)外已有的相關(guān)研究發(fā)現(xiàn)外地學(xué)習(xí)經(jīng)歷和外地工作經(jīng)歷會對個體的認(rèn)知、創(chuàng)業(yè)行為、消費(fèi)與儲蓄行為等產(chǎn)生顯著影響，但是極少有研究從外地工作、學(xué)習(xí)與生活經(jīng)歷的角度去探究居民家庭的風(fēng)險金融資產(chǎn)投資行為。戶主作為家庭的主要決策者，其在外地工作、學(xué)習(xí)和生活一段時間后，這種經(jīng)歷會對他的認(rèn)知與投資決策產(chǎn)生深刻的影響，進(jìn)而會影響整個家庭的風(fēng)險金融資產(chǎn)投資行為。基于此，本文提出如下研究假設(shè)。

H1：戶主的外地生活經(jīng)歷會顯著促進(jìn)家庭風(fēng)險金融資產(chǎn)投資。

(二)信息獲取的中介效應(yīng)

微觀信息經(jīng)濟(jì)學(xué)從微觀角度研究了信息的成本、價格與效用，并提出用不完全信息理論來修正傳統(tǒng)理論模型中的完全信息假設(shè)。由于信息不對稱問題的存在，信息的獲取對于家庭金融決策而言具有重要意義。一些文獻(xiàn)認(rèn)為，外地學(xué)習(xí)經(jīng)歷和外地工作經(jīng)歷會顯著提升個體的技能與能力。例如，Kang[15]、Amendola & Restaino[16]認(rèn)為，留學(xué)經(jīng)歷有利于接觸新文化、提高技能和能力、學(xué)習(xí)外語或增長知識。此外，短期的海外學(xué)習(xí)項目或旅行經(jīng)歷也有助于提升個體了解全球問題復(fù)雜性的能力、在全球背景下運(yùn)用學(xué)科知識的能力、外語語言和文化能力、與來自其他文化背景的人合作的能力等[17]。外出務(wù)工經(jīng)歷促進(jìn)了農(nóng)村勞動力的能力發(fā)展，具體體現(xiàn)在勞動力回流農(nóng)村后的就業(yè)選擇擴(kuò)大、職業(yè)轉(zhuǎn)換、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率提高、學(xué)習(xí)能力提高并積極采用新技術(shù)[18]。當(dāng)戶主在外地工作、學(xué)習(xí)和生活一段時間后，見識有所增加，其搜集信息與分析信息的能力也隨之提升，從而拓寬了該戶主獲取經(jīng)濟(jì)金融相關(guān)信息的渠道，為家庭的金融決策提供依據(jù)，促進(jìn)了家庭的風(fēng)險金融資產(chǎn)投資。在有關(guān)信息獲取影響家庭投資決策的研究中，相關(guān)研究發(fā)現(xiàn)信息披露透明程度會對散戶的交易產(chǎn)生顯著的正向影響[19]，其中微博信息披露具有低成本、非重大的特點，使得其對個人投資者交易行為的影響比機(jī)構(gòu)投資者更大[20]。直接的信息披露和操作經(jīng)驗的積累有助于投資者甄別不同質(zhì)量的項目，提升投資決策的理性程度，降低實際回報與投資預(yù)期偏離的概率[21]?；诖耍疚奶岢鋈缦卵芯考僭O(shè)。

H2：戶主的外地生活經(jīng)歷通過拓寬戶主獲取經(jīng)濟(jì)金融相關(guān)信息的渠道促進(jìn)家庭的風(fēng)險金融資產(chǎn)投資。

(三)社會互動的中介效應(yīng)

近年來，社會互動理論在經(jīng)濟(jì)學(xué)研究中得到廣泛關(guān)注和應(yīng)用，其通過引入社會互動因素將經(jīng)濟(jì)主體嵌入社會網(wǎng)絡(luò)中，關(guān)注在特定的社會網(wǎng)絡(luò)中個體間的互動、模仿如何影響個體的決策與行為。外地學(xué)習(xí)經(jīng)歷與外地工作經(jīng)歷均會對個體的社會互動產(chǎn)生重要影響。其中，外出務(wù)工有助于農(nóng)村勞動力擴(kuò)展社會網(wǎng)絡(luò)，形成鏈接城鄉(xiāng)信息流、物質(zhì)流的社會紐帶，從而改善農(nóng)村勞動力的社會資本，為回流者在農(nóng)村的發(fā)展帶來更多的機(jī)會和更高的投資收益[18]。此外，外地生活經(jīng)歷還有助于積累人力資本、技術(shù)以及外部社會網(wǎng)絡(luò)，從而形成隱性擔(dān)保，使個體更容易獲得非正規(guī)信貸[22]。社會互動與人際溝通所傳遞的信息會對投資者決策產(chǎn)生非常重要的影響。與此同時，同伴間的相互比較和模仿也會顯著影響個體的投資行為。已有研究證明，社會互動會顯著促進(jìn)居民家庭的風(fēng)險金融資產(chǎn)投資。與缺乏社會互動的家庭相比，積極的社會互動會顯著提升居民的股市參與概率和參與程度[23]。戶主在外地工作、學(xué)習(xí)和生活時會接觸到不同的人與新事物，這種經(jīng)歷有利于擴(kuò)展社會網(wǎng)絡(luò)，使得該戶主的社會互動增多，從而導(dǎo)致該家庭的通信支出也會隨著與外界聯(lián)系的增加而增加。基于此，本文提出如下研究假設(shè)。

H3：戶主的外地生活經(jīng)歷通過增強(qiáng)家庭的社會互動促進(jìn)家庭的風(fēng)險金融資產(chǎn)投資。

三、研究設(shè)計

(一)樣本選取與數(shù)據(jù)來源

本文使用的數(shù)據(jù)來自2017年的西南財經(jīng)大學(xué)中國家庭金融調(diào)查與研究中心在全國范圍內(nèi)開展的中國家庭金融調(diào)查(China Household Finance Survey，CHFS)。調(diào)查樣本覆蓋全國29個省(自治區(qū)、直轄市)355個縣(區(qū)、縣級市)1 428個村(居)委會，樣本規(guī)模為40 011戶。在數(shù)據(jù)處理方面，本文剔除了關(guān)鍵變量存在缺失值①和異常值②的樣本?？紤]到風(fēng)險金融資產(chǎn)投資問題的特殊性③，還剔除了戶主年齡小于18歲或大于80歲的樣本。此外，本文還對家庭收入和家庭凈資產(chǎn)進(jìn)行了上下萬分之五的雙邊縮尾處理。本文使用的最終樣本包括31 520戶家庭。

(二)變量定義

1.被解釋變量：風(fēng)險金融資產(chǎn)投資

本文的被解釋變量為家庭風(fēng)險金融資產(chǎn)投資，共有兩個代理變量：一是風(fēng)險金融市場參與情況，以是否參與風(fēng)險金融市場的虛擬變量表示；二是風(fēng)險金融資產(chǎn)占比，以風(fēng)險金融資產(chǎn)占家庭總金融資產(chǎn)的比重表示。同時，本文還設(shè)置了股票市場參與概率和股票資產(chǎn)占比變量用于穩(wěn)健性檢驗。根據(jù)CHFS的定義，本文中的家庭金融資產(chǎn)包括活期存款、定期存款、股票、基金、理財產(chǎn)品、債券、衍生品、非人民幣資產(chǎn)、黃金、現(xiàn)金、借出款等。參照尹志超等[24]的衡量口徑，本文將股票、基金、金融債券、公司(企業(yè))債券、金融衍生品、金融理財產(chǎn)品、黃金、非人民幣資產(chǎn)劃分為風(fēng)險金融資產(chǎn)。

2.解釋變量：戶主的外地生活經(jīng)歷

本文的核心解釋變量為戶主的外地生活經(jīng)歷(包括外地工作經(jīng)歷和外地學(xué)習(xí)經(jīng)歷)，共有兩個代理變量。一是“戶主是否有外地生活經(jīng)歷”的虛擬變量，當(dāng)該家庭的戶主有外地生活經(jīng)歷時，對變量賦值為1，否則對變量賦值為0。具體包括兩種情況，即戶口所在地級市與常住地級市不一致時，現(xiàn)在仍居住在外地；戶口所在地級市與常住地級市一致時，在戶口所在省/市以外其他地方有半年以上生活或者工作的經(jīng)歷。二是“戶主的外地生活經(jīng)歷時長”變量，單位為年。

3.中介變量

本文主要考慮如下兩個中介變量，其具體衡量方法如下：(1)信息渠道，本文以戶主關(guān)注財經(jīng)類新聞的渠道數(shù)量作為信息渠道機(jī)制的代理變量，具體包括財經(jīng)類App、互聯(lián)網(wǎng)與手機(jī)等網(wǎng)頁瀏覽、電視報紙等傳統(tǒng)媒介、參加財經(jīng)類名人講座、課程培訓(xùn)或論壇等；(2)社會互動，本文參考郭士祺、梁平漢[23]的做法，以通信支出作為社會互動的代理變量④，具體根據(jù)問卷中“您家去年平均每個月使用電話、手機(jī)等通信費(fèi)、有線電視費(fèi)、上網(wǎng)費(fèi)共有多少？”這一問項，計算得到家庭的年通信支出(單位：元)，并取對數(shù)作為回歸模型中的機(jī)制變量。

4.控制變量

為緩解遺漏變量導(dǎo)致的內(nèi)生性問題，本文在模型中加入盡可能多的控制變量。參照尹志超等[25]的做法，本文主要控制以下變量：(1)家庭層面：收入⑤、凈資產(chǎn)⑥、家庭人口規(guī)模、少兒占比、老年人占比、房產(chǎn)擁有情況、工商業(yè)經(jīng)營情況、家庭所在地區(qū)。(2)戶主個人層面：年齡、年齡的平方、性別、婚姻狀況、風(fēng)險態(tài)度、健康狀況、受教育年限、金融知識⑦等。其中風(fēng)險態(tài)度以風(fēng)險中性為基準(zhǔn)組，設(shè)置風(fēng)險厭惡和風(fēng)險偏好兩個虛擬變量。(3)城市層面：本文在模型中加入了表示地級市的虛擬變量，用以控制地級市層面的固定效應(yīng)。

(三)模型構(gòu)建

1.基準(zhǔn)回歸檢驗?zāi)Ｐ?/p>

本文的基準(zhǔn)回歸采用Probit模型和Tobit模型進(jìn)行參數(shù)估計，擬構(gòu)建的模型如下：

riskyij=α0+α1moveij+∑φXij+εij

(1)

其中，被解釋變量riskyij表示j省份第i個家庭的風(fēng)險金融資產(chǎn)投資情況，當(dāng)被解釋變量為是否參與風(fēng)險金融市場的虛擬變量時，基準(zhǔn)回歸中采用Probit模型，當(dāng)被解釋變量為家庭持有風(fēng)險金融資產(chǎn)占比時，基準(zhǔn)回歸中采用Tobit模型；解釋變量moveij是衡量戶主外地生活經(jīng)歷的相關(guān)變量，具體包括戶主是否有外地生活經(jīng)歷的虛擬變量、戶主的外地生活經(jīng)歷時長；Xij表示家庭層面以及戶主個人層面的相關(guān)控制變量向量；同時，控制了地級市虛擬變量；εij為擾動項。此外，本文在回歸結(jié)果中報告了區(qū)縣層面的聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤，以克服擾動項可能存在的相關(guān)性問題。

2.機(jī)制檢驗?zāi)Ｐ?/p>

為了檢驗戶主外地生活經(jīng)歷對家庭風(fēng)險金融資產(chǎn)投資產(chǎn)生影響的機(jī)制，本文參考Baron & Kenny[26]的做法，分三個階段檢驗信息渠道和社會互動的中介效應(yīng)。本文構(gòu)建的中介效應(yīng)模型如下：

informationij=β0+β1moveij+∑wXij+εij

(2)

riskyij=γ0+γ1informationij+γ2moveij+
∑ρXij+εij

(3)

其中，informationij表示戶主關(guān)注財經(jīng)類新聞的渠道數(shù)量以及家庭的社會互動情況，其余變量的定義均與式(1)一致。首先，檢驗戶主外地生活經(jīng)歷是否會對家庭風(fēng)險金融資產(chǎn)投資產(chǎn)生顯著影響，與式(1)的估計模型一致。式(2)檢驗的是戶主外地生活經(jīng)歷是否會對家庭的信息渠道和社會互動產(chǎn)生顯著影響。式(3)檢驗的是當(dāng)控制了解釋變量moveij時，機(jī)制變量informationij是否會對家庭風(fēng)險金融資產(chǎn)投資產(chǎn)生顯著影響，由此驗證信息渠道和社會互動是否在戶主外地生活經(jīng)歷影響家庭風(fēng)險金融資產(chǎn)投資的過程中存在顯著的中介效應(yīng)。

四、實證結(jié)果及分析

(一)描述性統(tǒng)計分析

全樣本的描述性統(tǒng)計結(jié)果如表1所示。在31 520個家庭樣本中，我國居民家庭的風(fēng)險金融市場參與概率均值為14%，風(fēng)險金融資產(chǎn)占家庭總金融資產(chǎn)的比重均值為7%，說明我國居民家庭在風(fēng)險金融資產(chǎn)投資方面存在“有限參與”的現(xiàn)象。從均值意義來看，戶主有外地生活經(jīng)歷的家庭占比為27%，平均每個家庭戶主的外地生活經(jīng)歷時長為2.32年，說明我國在勞動力與人才流動方面還存在較大的提升空間。此外，戶主關(guān)注財經(jīng)類新聞的渠道數(shù)量均值為0.44，家庭的通信支出均值為0.24萬元。

表1 變量定義及描述性統(tǒng)計結(jié)果

(二)基準(zhǔn)回歸分析

本文依次在Probit模型和Tobit模型中逐步加入家庭控制變量和戶主控制變量，考察戶主的外地生活經(jīng)歷對家庭風(fēng)險金融資產(chǎn)投資行為的影響。表2的列(1)～列(4)顯示，隨著逐步加入家庭控制變量和戶主控制變量，戶主有外地生活經(jīng)歷對該家庭的風(fēng)險金融市場參與概率和風(fēng)險金融資產(chǎn)投資占比的影響均在1%的水平下顯著為正，說明在所有其他因素保持不變的情況下，戶主有外地生活經(jīng)歷會顯著促進(jìn)家庭的風(fēng)險金融資產(chǎn)投資。根據(jù)表2列(2)和列(4)報告的邊際效應(yīng)可知，與沒有外地生活經(jīng)歷的家庭相比，戶主有外地生活經(jīng)歷的家庭其參與風(fēng)險金融市場的概率會提高1.65%，風(fēng)險金融資產(chǎn)占家庭總金融資產(chǎn)的比重會增加0.66%。表2的列(5)～列(8)顯示，隨著逐步加入家庭控制變量和戶主控制變量，戶主的外地生活經(jīng)歷時長對該家庭的風(fēng)險金融市場參與概率和風(fēng)險金融資產(chǎn)投資占比的影響均在1%的水平下顯著為正，說明當(dāng)一個家庭的戶主在外地工作、學(xué)習(xí)和生活的時間越長時，該家庭參與風(fēng)險金融市場的可能性就越高，且對風(fēng)險金融資產(chǎn)的投資比例也越高。根據(jù)表2列(6)和列(8)報告的邊際效應(yīng)可知，戶主的外地生活經(jīng)歷時長每增加一年，該家庭參與風(fēng)險金融市場的概率會提高0.09%，風(fēng)險金融資產(chǎn)占家庭總金融資產(chǎn)的比重會增加0.04%。由此驗證了H1，即戶主的外地生活經(jīng)歷會顯著促進(jìn)家庭風(fēng)險金融資產(chǎn)投資。

表2 戶主外地生活經(jīng)歷影響風(fēng)險金融資產(chǎn)投資的回歸結(jié)果

此外，大部分控制變量均顯著地影響了家庭風(fēng)險金融資產(chǎn)投資。其中家庭收入和家庭凈資產(chǎn)都與家庭風(fēng)險金融市場參與概率和風(fēng)險金融資產(chǎn)投資占比顯著正相關(guān)；而家庭控制變量中的家庭人口規(guī)模、擁有房產(chǎn)、從事工商業(yè)經(jīng)營項目、農(nóng)村家庭等對家庭風(fēng)險金融市場參與概率和風(fēng)險金融資產(chǎn)投資占比的影響均顯著為負(fù)。從戶主的特征變量可以看出，戶主年齡對家庭風(fēng)險金融市場參與概率和風(fēng)險金融資產(chǎn)投資占比的影響均呈現(xiàn)出先升后降的倒“U”型關(guān)系，戶主為男性、戶主厭惡風(fēng)險對家庭風(fēng)險金融市場參與概率和風(fēng)險金融資產(chǎn)投資占比均具有顯著的負(fù)向影響，而戶主偏好風(fēng)險、戶主的受教育年限、金融知識等對家庭風(fēng)險金融市場參與概率和風(fēng)險金融資產(chǎn)投資占比具有顯著的正向影響。

(三)內(nèi)生性處理

以戶主是否有外地生活經(jīng)歷、戶主的外地生活經(jīng)歷時長作為解釋變量可能會存在內(nèi)生性問題。其一，去外地工作、學(xué)習(xí)和生活是自我選擇行為，依賴自身特定的、不可觀察的偏好，所以一些難以衡量的個體異質(zhì)性(例如人格特征、個人能力等)可能會同時影響家庭風(fēng)險金融資產(chǎn)投資與外地工作、學(xué)習(xí)和生活決策，從而產(chǎn)生遺漏變量問題。其二，戶主是否有外地生活經(jīng)歷、戶主的外地生活經(jīng)歷時長可能存在衡量偏誤。在這些情況下，估計結(jié)果可能是有偏的。因此，本文采用工具變量法、剔除未返鄉(xiāng)的子樣本等嘗試解決可能存在的內(nèi)生性問題。

1.工具變量法

本文參考尹志超等[27]的做法，以社區(qū)外出生活氛圍作為工具變量，具體包括同一社區(qū)內(nèi)除該家庭以外的其他家庭有外地生活經(jīng)歷人數(shù)占比⑧、同一社區(qū)內(nèi)除該家庭以外的其他家庭的平均外地生活經(jīng)歷時長⑨兩個變量。本文所選的工具變量基本滿足相關(guān)性和外生性兩個條件。一方面，社區(qū)中具有相似特征(如種族、受教育程度、土地稟賦等)的群體成員之間存在相互影響[28]，同一社區(qū)內(nèi)除該家庭以外的其他家庭有外地生活經(jīng)歷人數(shù)占比、同一社區(qū)內(nèi)除該家庭以外其他家庭的平均外地生活經(jīng)歷時長反映了整個社區(qū)的外出生活氛圍，與單個家庭的外地工作、學(xué)習(xí)和生活決策密切相關(guān)。一般而言，社區(qū)中其他家庭有外地生活經(jīng)歷的人數(shù)越多，外地生活經(jīng)歷時長越長，那么受其他家庭的影響，本家庭戶主也會選擇去外地工作、學(xué)習(xí)和生活，并且其外地生活經(jīng)歷時長也會較長。另一方面，其他家庭的外地生活經(jīng)歷對本家庭的風(fēng)險金融資產(chǎn)投資行為而言是外生的，與影響家庭風(fēng)險金融資產(chǎn)投資的不可觀測因素?zé)o關(guān)。綜上所述，選用這兩個變量作為本文的工具變量具備理論可行性。

表3的列(1)和列(2)報告了工具變量第一階段的估計結(jié)果，同一社區(qū)內(nèi)除該家庭以外的其他家庭有外地生活經(jīng)歷人數(shù)占比、同一社區(qū)內(nèi)除該家庭以外的其他家庭的平均外地生活經(jīng)歷時長與原內(nèi)生解釋變量顯著正相關(guān)，而且根據(jù)弱工具變量檢驗的結(jié)果可知，第一階段的F統(tǒng)計量均大于10，說明這兩個工具變量均不是弱工具變量，滿足了相關(guān)性的條件。表3的列(3)～列(6)分別報告了以同一社區(qū)內(nèi)除該家庭以外的其他家庭有外地生活經(jīng)歷人數(shù)占比、同一社區(qū)內(nèi)除該家庭以外的其他家庭的平均外地生活經(jīng)歷時長作為工具變量的最大似然估計(MLE)結(jié)果。其中，列(3)和列(4)為IV Probit模型估計結(jié)果，列(5)和列(6)為IV Tobit模型估計結(jié)果。Wald檢驗表明，四個模型均強(qiáng)烈拒絕不存在內(nèi)生性的原假設(shè)，說明原模型存在內(nèi)生性問題。在使用工具變量后，戶主是否有外地生活經(jīng)歷、戶主的外地生活經(jīng)歷時長對風(fēng)險金融市場參與概率和投資占比的影響依然顯著為正，與基準(zhǔn)分析結(jié)果一致。而且相對于基準(zhǔn)分析的邊際效應(yīng)，使用工具變量后戶主是否有外地生活經(jīng)歷、戶主的外地生活經(jīng)歷時長的邊際效應(yīng)均有所增大。這可能是由于社區(qū)外出生活氛圍對人們選擇去外地工作、學(xué)習(xí)和生活的促進(jìn)作用不是均質(zhì)的，存在局部平均處理效應(yīng)(LATE)。能力強(qiáng)(例如交際能力強(qiáng)、適應(yīng)新環(huán)境的能力強(qiáng))、對新鮮事物接受程度高的人，更傾向于去外地工作、學(xué)習(xí)和生活，并且從外地工作、學(xué)習(xí)和生活經(jīng)歷中獲得的收益更大，因此這類人去外地生活的可能性更容易受到社區(qū)外出生活氛圍的影響。本文用IV Probit模型和IV Tobit模型估計出來的邊際效應(yīng)所體現(xiàn)的是局部平均處理效應(yīng)，是一個加權(quán)平均值，其中“能力強(qiáng)、對新鮮事物接受程度高”的家庭會占更大的權(quán)重，而不是基于樣本的平均處理效應(yīng)(ATE)，因此工具變量估計得到的邊際效應(yīng)與基準(zhǔn)回歸的邊際效應(yīng)相比有所增大。

表3 工具變量回歸結(jié)果

2.剔除未返鄉(xiāng)樣本

部分戶主可能由于個人能力(例如交際能力、適應(yīng)新環(huán)境的能力等)較強(qiáng)、對新鮮事物接受程度高，能夠在新的城市長期立足，因此更傾向于選擇去外地工作、學(xué)習(xí)和生活，而且在外地生活了一段時間后會繼續(xù)留在外地，這些難以衡量的個體異質(zhì)性可能會內(nèi)生地導(dǎo)致戶主選擇去外地生活，并使其外地生活時間增長，而且能力強(qiáng)、對新鮮事物接受程度高的戶主同時也更有可能參與風(fēng)險金融市場并投資較大比例，從而產(chǎn)生遺漏變量問題。參考周廣肅等[10]的做法，本文剔除了戶主還未從外地返回家鄉(xiāng)的樣本，并基于Probit模型和Tobit模型重新檢驗了戶主是否有外地生活經(jīng)歷、戶主的外地生活經(jīng)歷時長對家庭風(fēng)險金融資產(chǎn)投資的影響，嘗試從一定程度上緩解本文的內(nèi)生性。如表4所示，列(1)和列(2)報告了Probit模型估計結(jié)果，列(3)和列(4)報告了Tobit模型估計結(jié)果。由回歸結(jié)果可知，在剔除了未返鄉(xiāng)的子樣本后，戶主是否有外地生活經(jīng)歷、戶主的外地生活經(jīng)歷時長對其風(fēng)險金融市場參與概率和風(fēng)險金融資產(chǎn)投資占比仍具有顯著的正向影響，與基準(zhǔn)分析一致。

(四)影響機(jī)制分析

1. 信息渠道的影響機(jī)制

本文從信息渠道、社會互動兩個角度來具體探究外地生活經(jīng)歷對風(fēng)險金融資產(chǎn)投資產(chǎn)生正向影響的機(jī)制，參考Baron & Kenny[26]的做法，由于本文在表2和表3中已經(jīng)報告了模型(1)的估計結(jié)果，因此在機(jī)制分析部分將著重探討模型(2)和模型(3)的中介效應(yīng)檢驗?？紤]到一些難以衡量的個體異質(zhì)性可能會同時影響戶主的外地生活決策和戶主關(guān)注財經(jīng)類新聞的渠道，從而產(chǎn)生遺漏變量問題，因此本文首先用“信息渠道數(shù)量”分別對戶主是否有外地生活經(jīng)歷、戶主的外地生活經(jīng)歷時長進(jìn)行以同一社區(qū)內(nèi)除該家庭以外的其他家庭有外地生活經(jīng)歷人數(shù)占比、同一社區(qū)內(nèi)除該家庭以外其他家庭的平均外地生活經(jīng)歷時長作為工具變量的兩階段最小二乘法(2SLS)估計，結(jié)果如表5列(1)和列(2)所示。當(dāng)控制了家庭特征變量、戶主個人特征變量以及地級市固定效應(yīng)時，戶主有外地生活經(jīng)歷、戶主的外地生活經(jīng)歷時長均對戶主關(guān)注財經(jīng)類新聞的渠道數(shù)量產(chǎn)生顯著的正向影響。說明與沒有外地生活經(jīng)歷的家庭相比，當(dāng)一個家庭的戶主去外地工作、學(xué)習(xí)和生活了一段時間后，該戶主關(guān)注財經(jīng)類新聞的渠道數(shù)量也會顯著增加，并且隨著該家庭戶主在外地生活的時間越長，其關(guān)注財經(jīng)類新聞的渠道數(shù)量也會越多。然后本文用被解釋變量同時對“信息渠道數(shù)量”和解釋變量進(jìn)行IV Probit模型、IV Tobit模型回歸，結(jié)果如表5列(3)～列(6)所示。當(dāng)控制了戶主是否有外地生活經(jīng)歷、戶主的外地生活經(jīng)歷時長時，戶主關(guān)注財經(jīng)類新聞的渠道數(shù)量對家庭的風(fēng)險金融市場參與概率和風(fēng)險金融資產(chǎn)投資占比產(chǎn)生顯著的正向影響。與表3的回歸結(jié)果對比可知，當(dāng)控制了“信息渠道數(shù)量”這一中介變量時，戶主有外地生活經(jīng)歷、戶主的外地生活經(jīng)歷時長對家庭風(fēng)險金融資產(chǎn)投資的邊際效應(yīng)絕對值與沒有控制“信息渠道數(shù)量”時的邊際效應(yīng)絕對值相比有所減小，其顯著性也有所降低。該回歸結(jié)果表明“信息渠道數(shù)量”的部分中介效應(yīng)顯著，即驗證了H2的內(nèi)容。戶主在外地工作、學(xué)習(xí)和生活一段時間后，見識增加，其搜集信息與分析信息的能力也會隨之提升，從而拓寬了該戶主獲取經(jīng)濟(jì)金融相關(guān)信息的渠道為家庭的金融決策提供依據(jù)，進(jìn)而促進(jìn)了家庭的風(fēng)險金融資產(chǎn)投資。

表4 剔除未返鄉(xiāng)樣本后的子樣本回歸結(jié)果

2.社會互動的影響機(jī)制

考慮到戶主的外地生活經(jīng)歷和家庭社會互動之間可能存在反向因果關(guān)系，且原模型可能存在遺漏變量問題和衡量偏誤，因此本文在表6的列(1)和列(2)報告了以同一社區(qū)內(nèi)除該家庭以外的其他家庭有外地生活經(jīng)歷人數(shù)占比、同一社區(qū)內(nèi)除該家庭以外的其他家庭的平均外地生活經(jīng)歷時長作為工具變量的兩階段最小二乘法(2SLS)估計結(jié)果。當(dāng)控制了家庭特征變量、戶主個人特征變量以及地級市固定效應(yīng)時，戶主有外地生活經(jīng)歷、戶主的外地生活經(jīng)歷時長均對家庭的通信支出產(chǎn)生顯著的正向影響。表6的列(3)～列(6)報告了IV Probit模型和IV Tobit模型估計結(jié)果，當(dāng)控制了戶主是否有外地生活經(jīng)歷、戶主的外地生活經(jīng)歷時長時，家庭通信支出對家庭的風(fēng)險金融市場參與概率和風(fēng)險金融資產(chǎn)投資占比產(chǎn)生顯著的正向影響。當(dāng)控制了“家庭通信支出”這一中介變量時，戶主有外地生活經(jīng)歷、戶主的外地生活經(jīng)歷時長對家庭風(fēng)險金融資產(chǎn)投資的邊際效應(yīng)絕對值以及顯著性與表3的回歸結(jié)果相比有所降低。該回歸結(jié)果表明戶主的外地生活經(jīng)歷會通過增加家庭的通信支出、增強(qiáng)家庭的社會互動進(jìn)而顯著促進(jìn)家庭的風(fēng)險金融資產(chǎn)投資，即驗證了H3的成立。

表5 信息渠道影響機(jī)制的回歸結(jié)果

表6 社會互動影響機(jī)制的回歸結(jié)果

(五)穩(wěn)健性檢驗

1.替換被解釋變量

由于股票是目前我國居民家庭風(fēng)險金融資產(chǎn)投資中最主要的一項資產(chǎn)，因此本文使用“是否參與股票市場”和“股票資產(chǎn)占家庭總金融資產(chǎn)的比重”替換原有的被解釋變量，并以同一社區(qū)內(nèi)除該家庭以外的其他家庭有外地生活經(jīng)歷人數(shù)占比、同一社區(qū)內(nèi)除該家庭以外其他家庭的平均外地生活經(jīng)歷時長作為工具變量再次進(jìn)行最大似然估計(MLE)。由表7的回歸結(jié)果可知，在替換了被解釋變量后，戶主是否有外地生活經(jīng)歷、戶主的外地生活經(jīng)歷時長均對家庭的股票市場參與概率和投資占比產(chǎn)生了顯著的正向影響，與基準(zhǔn)分析一致。

表7 基于股票資產(chǎn)投資穩(wěn)健性檢驗的回歸結(jié)果

2.使用滯后一期的解釋變量

考慮到在外地工作、學(xué)習(xí)和生活的經(jīng)歷對家庭風(fēng)險金融資產(chǎn)投資產(chǎn)生影響的過程是緩慢的，因而可能會對家庭的上述金融資產(chǎn)配置行為產(chǎn)生滯后影響，為此本文進(jìn)一步使用CHFS數(shù)據(jù)庫中2019年的被解釋變量家庭風(fēng)險金融資產(chǎn)投資對2017年的核心解釋變量以及2019年的控制變量進(jìn)行回歸，實證結(jié)果如表8所示。不難發(fā)現(xiàn)，滯后一期的戶主外地生活經(jīng)歷對家庭是否參與風(fēng)險金融市場的影響為正，但在統(tǒng)計意義上不顯著，而滯后一期的戶主外地生活經(jīng)歷會對家庭的風(fēng)險金融資產(chǎn)投資占比產(chǎn)生顯著的正向影響。上述結(jié)果說明，戶主外地生活經(jīng)歷對家庭參與風(fēng)險金融市場的概率的促進(jìn)作用主要集中在當(dāng)期，而戶主的外地生活經(jīng)歷則會對家庭的風(fēng)險金融資產(chǎn)投資占比產(chǎn)生滯后影響。

(六)異質(zhì)性分析

1.社會醫(yī)療保險的異質(zhì)性

相關(guān)研究表明，擁有醫(yī)療保險會顯著促進(jìn)家庭的風(fēng)險金融資產(chǎn)投資[4]。本文首先根據(jù)2017年CHFS問卷，將“社會醫(yī)療保險”定義為城鎮(zhèn)職工基本醫(yī)療保險、城鎮(zhèn)居民基本醫(yī)療保險、新型農(nóng)村合作醫(yī)療保險、城鄉(xiāng)居民基本醫(yī)療保險、公費(fèi)醫(yī)療等5種情況。然后，根據(jù)戶主是否有社會醫(yī)療保險進(jìn)行分組回歸，實證結(jié)果如表9所示?？梢钥吹?，戶主有外地生活經(jīng)歷、戶主的外地生活經(jīng)歷時長對家庭的風(fēng)險金融市場參與概率和風(fēng)險金融資產(chǎn)投資占比的促進(jìn)作用只在戶主有社會醫(yī)療保險的家庭樣本中顯著，而在戶主沒有社會醫(yī)療保險的家庭中不顯著。本文認(rèn)為，這可能是因為受到戶籍制度的限制，流動人口在外地獲得的社會保障相對有限，因此流動人口家庭將面臨更高的收入不確定性和健康風(fēng)險，參與社會醫(yī)療保險可以在較大程度上緩解家庭成員未來可能面臨的健康風(fēng)險，減少家庭因為患有重癥疾病而造成的收入與財富沖擊，從而促進(jìn)家庭參與風(fēng)險金融資產(chǎn)投資。

表8 使用滯后一期解釋變量的回歸結(jié)果

表9 社會醫(yī)療保險異質(zhì)性分析的回歸結(jié)果

2.借貸約束的異質(zhì)性

已有研究表明，借貸約束的存在會抑制居民家庭的風(fēng)險金融資產(chǎn)投資[3]。本文參考Jappelli et al.[29]以及尹志超、張?zhí)枟漑30]的做法，將信貸約束定義為“需要資金，但沒有從銀行/信用社等正規(guī)融資渠道借入所需資金”，并根據(jù)2017年CHFS問卷構(gòu)建家庭是否面臨借貸約束的虛擬變量。然后，根據(jù)家庭是否面臨借貸約束進(jìn)行分組回歸，實證結(jié)果如表10所示。IV Probit模型和IV Tobit模型的估計結(jié)果表明，戶主有外地生活經(jīng)歷、戶主的外地生活經(jīng)歷時長對家庭的風(fēng)險金融市場參與概率和風(fēng)險金融資產(chǎn)投資占比的促進(jìn)作用只在沒有面臨借貸約束的家庭樣本中顯著，而在面臨借貸約束的家庭中并不顯著。本文認(rèn)為，這可能是因為以下兩點原因：其一，由于家庭面臨借貸約束，所以即使該家庭戶主在外地工作、學(xué)習(xí)和生活一段時間以后技能與能力得到提升、對家庭的人力資本投資增加、社會互動增多，進(jìn)而想要參與風(fēng)險金融資產(chǎn)投資，但是在該家庭有限的財富水平下無法利用貸款來實現(xiàn)其期望的投資。其二，借貸約束的存在使得家庭承受風(fēng)險的能力顯著下降，當(dāng)家庭遭遇不利的突發(fā)事件沖擊時，無法利用貸款來緩解所面臨的不利沖擊，因此該家庭會提高預(yù)防性儲蓄，從而使得面臨借貸約束的家庭其戶主的外地生活經(jīng)歷對家庭風(fēng)險金融資產(chǎn)投資的影響并不顯著。

表10 借貸約束異質(zhì)性分析的回歸結(jié)果

五、結(jié)論與政策建議

本文利用CHFS2017年數(shù)據(jù)實證檢驗了戶主外地生活經(jīng)歷對家庭風(fēng)險金融資產(chǎn)投資的影響，研究發(fā)現(xiàn)：(1)戶主有外地生活經(jīng)歷、戶主的外地生活經(jīng)歷時長均對家庭的風(fēng)險金融市場參與概率和投資占比產(chǎn)生顯著的正向影響。通過工具變量法、剔除未返鄉(xiāng)的子樣本以及替換被解釋變量、使用滯后一期的解釋變量估計等進(jìn)行內(nèi)生性討論與穩(wěn)健性檢驗后該結(jié)果仍具有穩(wěn)健性。(2)中介效應(yīng)檢驗表明戶主的外地生活經(jīng)歷會通過拓寬戶主獲取經(jīng)濟(jì)金融相關(guān)信息的渠道、增強(qiáng)家庭的社會互動進(jìn)而顯著促進(jìn)家庭的風(fēng)險金融資產(chǎn)投資。(3)通過異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)，戶主的外地生活經(jīng)歷對風(fēng)險金融資產(chǎn)投資的促進(jìn)作用僅在戶主有社會醫(yī)療保險、家庭沒有借貸約束的樣本中顯著。

基于以上研究結(jié)論，本文從三個方面提出政策建議。第一，要積極完善就業(yè)政策，增加就業(yè)崗位，拓寬就業(yè)渠道，為人口流動創(chuàng)造機(jī)會，同時大力發(fā)展教育，根據(jù)實際發(fā)展需要制定人才培養(yǎng)和引進(jìn)政策，暢通人才有序流動渠道，吸引外地居民的跨區(qū)域流動。第二，要建立健全外來人員的權(quán)益保障機(jī)制，加快推進(jìn)戶籍制度改革，同時加快普及社會醫(yī)療保險，切實解決外來人員的住房、醫(yī)療、子女教育、保險等問題，降低區(qū)域間人口流動所面臨的收入波動、失業(yè)、健康與醫(yī)療等不確定性風(fēng)險。第三，要加快推進(jìn)信息化建設(shè)與信息技術(shù)工具的普及，鼓勵居民家庭更好地利用金融科技進(jìn)行財富管理，同時大力發(fā)展普惠金融，降低家庭所面臨的借貸約束，積極引導(dǎo)居民家庭合理利用貸款進(jìn)行風(fēng)險金融資產(chǎn)投資。

注 釋：

①剔除的存在缺失值的變量具體包括：戶主是否有外地生活經(jīng)歷、戶主的外地生活經(jīng)歷時長、家庭收入、家庭凈資產(chǎn)等。

②具體包括：外地生活經(jīng)歷時長大于50年、家庭總收入小于0、家庭人口規(guī)模大于10人、年通信支出高于6萬元的樣本。

③根據(jù)《中華人民共和國證券法》和滬深交易所的相關(guān)規(guī)定，境內(nèi)一般自然人投資者開立證券賬戶須年滿18周歲。

④由于部分家庭的年通信支出為0，因此本文將所有樣本家庭的年通信支出加上數(shù)值1后再取對數(shù)。

⑤為了避免投資風(fēng)險金融資產(chǎn)所獲得的收入與風(fēng)險金融資產(chǎn)投資之間的反向因果問題，本文參照尹志超等[25]的做法，使用CHFS數(shù)據(jù)庫中的家庭總收入減去投資性收入，并取對數(shù)作為“家庭收入”控制變量。

⑥將家庭凈資產(chǎn)取對數(shù)作為控制變量。

⑦本文參照尹志超等[24]的衡量方法，根據(jù)2015年和2017年CHFS問卷中個人對利率問題、通貨膨脹問題、投資風(fēng)險問題的回答情況構(gòu)建金融知識變量。當(dāng)受訪者每答對一個問題時計1分，然后對該個體的金融知識得分進(jìn)行加總。由于2017年的CHFS數(shù)據(jù)庫中只有新受訪戶的數(shù)據(jù)，本文將2015年和2017年的金融知識變量進(jìn)行了合并處理。

⑧具體計算方法為對同一社區(qū)內(nèi)除該家庭以外的其他家庭中有外地生活經(jīng)歷的人數(shù)進(jìn)行加總后，再除以其他家庭的總?cè)藬?shù)得到占比。

⑨具體計算方法為對同一社區(qū)內(nèi)除該家庭以外的其他家庭中所有家庭成員的外地生活經(jīng)歷時長進(jìn)行加總后，再除以其他家庭的個數(shù)得到平均外地生活經(jīng)歷時長。

⑩表3報告的是區(qū)縣層面的聚類穩(wěn)健F統(tǒng)計量。