问题的提出及文献综述

      改革开放以来，我国经济快速发展，居民家庭人均收入和财富显著增长。瑞信研究院《2019年全球财富报告》显示，中国家庭财富规模从2000年的3.7万亿美元增长至2019年的63.8万亿美元。但是，世界银行在2007年关于东亚的主题报告《东亚复兴：关于经济增长的观点》中，针对性地提出了关于“中等收入陷阱”的警示（印德尔米特·吉尔、霍米·卡拉斯等，2008）。中等收入陷阱概念常常被作为中国经济前景的一个参照，加之十九大报告也提出中国经济出现“新常态”，因此，在经济增长绩效出现拐点和新的增长态势时，居民家庭资产配置结构就显得尤为重要。

       在“房住不炒”政策背景下，房地产的金融属性向居住和实物财富属性的回归，使房地产的资本回报率降低，家庭投资房地产的意愿有所下降，从而金融资产在家庭资产配置中的地位不断提高。但我国家庭金融资产配置仍存在低收益资产配置多、高风险资产投入偏极端的特点。作为经济的基本单元，家庭经济活动直接关系着经济的整体运行和发展态势。因而，研究家庭资产配置及其影响因素意义重大。本文从社会网络角度入手探讨其对家庭金融资产配置的影响。作为非正式制度的重要元素，社会网络深刻影响着家庭及其成员的经济活动。有人认为社会网络越发达的家庭，投资股票的概率和比重越高（王聪、柴时军和田存志，2015），并且，那些社会网络资源越广的家庭，参与正规金融市场的可能性越大，配置风险资产的比例也越高（魏昭等，2018）。

      其实，影响家庭金融资产配置行为的因素较多，主要包括家庭财富、家庭人口结构、家庭成员的职业、受教育程度、健康情况、保险情况以及家庭的社会网络等。并且，在不同的生命周期、不同的经济发展阶段，家庭金融资产配置行为可能发生变化。

      一是吴卫星等（2010）从生命周期和财富效应的角度发现家庭的投资结构是“钟形”的，先低风险后高风险再低风险，同时除期货外其他金融资产的参与度会因当前收入的增加而增加。陈永伟（2015）发现持有房产的家庭会为了对冲房价的波动而配置金融资产。Bilias等（2017）利用反事实的方法证明经济波动并不一定影响家庭股市参与深度。LUO（2017）认为房价提高会使家庭的住房价值增加从而降低风险厌恶增加股票投资。甘犁等（2018）研究发现收入差距扩大和流动性约束增强都会使家庭储蓄率上升。

      二是吴卫星和李雅君（2016）在探索家庭结构和金融资产配置的关系时发现，独代居住的家庭比多代同住的家庭更容易投资风险资产，多代同住的家庭中与子女同住的家庭比三世同堂的家庭更偏好金融资产投资，子女未婚的家庭对配置金融资产的意愿更强烈。余静文和姚翔晨（2019）发现，家庭老年人口占比越高，家庭对股票或基金的投资意愿和投资比重越低。

      三是雷晓燕和周月刚（2010）研究中国健康与养老追踪调查数据发现，对于城市家庭而言，健康状况越好的家庭会持有越多的金融资产，但针对农村家庭的研究结果并不显著。王聪、田存志（2012）实证发现年龄和受教育程度对股市参与有显著的正向影响。孟亦佳（2014）用字词识记能力和数学能力代表认知能力，进行研究后发现认知能力越高，家庭配置风险金融资产的比例越高。李涛和张文韬（2015）采用“大五”人格分类标准，探究了户主人格特征对家庭股票投资的影响，发现户主价值观的开放程度与家庭股票投资参与程度成正比。周雅玲（2017）发现主观幸福感对家庭股市投资决策的影响不显著，但若家庭已经开始进行金融投资后，主观幸福感会提高家庭对股票配置的深度。江静琳等（2018）研究发现，有农村成长经历的城镇居民对股市参与意愿较低。

      而在探讨社会网络对家庭金融资产配置的影响时，各位学者主要是从信息获取、流动性约束和社会规范的角度进行阐释的。

      一是研究了信息在家庭金融资产配置中的作用。认为信息不对称是造成家庭金融市场有限参与的主要原因，而社会网络拓宽了居民获取信息的渠道，降低了信息成本，从而提高了居民参与金融市场的可能性及投资比重（曹杨，2015）。家庭通过社会互动和网络渠道获取投资信息，减少了信息不对称带来的负面影响，且这两种渠道在促进家庭参与股市的作用上为互相替代关系（郭士棋和梁平汉，2014）。

      二是研究了流动性约束对家庭金融资产配置的影响。黄倩（2014）认为信贷约束是制约家庭金融资产配置的重要因素，还采用2011年的中国家庭金融调查数据进行中介效应检验，得出了社会网络可以通过降低家庭的流动性约束来促进家庭对金融市场的参与度。伍再华、谢北辰、郭新华（2017）研究发现借贷约束对家庭参与股市的意愿有抑制作用，同时也会降低家庭对股市的投资时长和投资金额。

      三是研究了社会规范对家庭金融资产配置的影响。家庭的投资行为会受到社会网络中来自其他家庭的影响，当个体与其他多数成员的行动一致时可以享受集体福利和改善集体决策，反之会受到孤立和排斥，即通过社会网络形成的社会规范会消除团体内部的行为差异（Massa和Simonov，2004）。王宇和王士权（2019）认为社会规范可以发挥社会习俗的作用，增强网络成员的认同感，促进其行为一致性，使社会网络中的成员家庭作出相似的资产投资决策。

      已有文献都是从信息获取、流动性约束和社会规范的角度研究社会网络对家庭金融资产配置的影响机制，而本文主要从金融素养、风险意识和偏好态度角度进行研究，构成对已有研究的补充。




社会网络对家庭金融资产配置影响的机理与研究假说

      基于已有的文献研究，可以认为，家庭所处的社会网络越大，越容易促进家庭参与金融市场，进而提高家庭购买股票、基金、金融理财、债券、衍生品、非人民币资产、黄金及其他金融产品的可能性。同时家庭所处的社会网络越广，越有助于家庭学习更多的投资经验，使得家庭资产结构不断优化：一方面，家庭持有股票、基金等金融产品的种类会增多；另一方面，家庭会加大金融资产的持有比重。

      假说一：社会网络的提高会促进家庭的投资决策行为，提高家庭配置金融资产的广度和深度。

      社会学和计算科学领域的社会网络原理可以被广泛地应用到经济学中。社会网络可以聚集具有同质性偏好的个体，其实质上是个体选择信息和交换信息的过程，需要个体根据自身的心理特征、价值观念以及家庭背景等进行筛选和过滤，具有相似特点的个体更容易选择相同信息，所以个体更倾向于选择与自己相同或相似的个体建立社会网络，这样建立起来的社会网络也会更加稳固。同时社会网络存在“示范效应”，个体通常会模仿和学习社会网络中其他个体的行为，家庭所处的社会网络越大，被动接收和主动关注到的金融信息越多，学习获得金融知识的概率越大。Centola(2010）发现好友的干预和强化可以使人养成相应的行为习惯。Liu等（2013）通过实证发现，社会网络会影响投资者学习金融知识的积极性和投资的意愿。王聪和田存志（2012）把周围人投资股票的情况与家庭金融资产配置概率进行回归后，发现两者成正相关。

      社会网络还具有“意见领袖”效果和“马太效应”。当金融事件发生时，投资者会主动学习社会网络中金融素养较高的强者的思维逻辑和分析能力，以形成自己的观点见解和投资偏好。丰富的金融知识可以帮助家庭更好地理解金融市场和金融产品的风险收益特征，提高选股能力和择时能力（尹志超等，2014），家庭运用金融知识构造投资组合的能力越强，家庭参与金融市场购买金融产品的概率会越高，家庭持有金融资产的比重也越高。同时，在家庭配置金融资产的广度方面，路晓蒙等（2017）发现许多家庭只购买股票不购买其他金融产品的一个主要原因是“不了解产品”，因此社会网络提高家庭金融素养可以提高家庭配置金融资产的多样性。

       假设二：社会网络的扩大会使家庭获得更多向他人学习交流的机会，提升金融知识的运用能力，增强家庭对金融市场的参与度。

      社会网络具有风险缓冲和风险分担的作用，家庭在面临投资失败时，社会网络扮演了“软垫”的角色，家庭会得到社会网络中亲朋好友的帮助，冲减其遭受损失的负面效用，即降低了家庭的风险厌恶程度，从而能够促进家庭参与金融投资。Chua et al.（2009）研究发现中国职业经理人在进行经济事务和业务往来时，如果社会网络能够提供更多的经济支持，职业经理人会进行更高风险的金融决策。Tanaka et al.（2010）实证发现社会网络能够显著影响投资者的风险偏好，有“非正式保险”的家庭在进行金融资产选择时会表现出更低程度的风险规避，更可能配置风险较高的金融资产。

      其次，风险偏好方面，由于信息不对称，投资者仅能保持“有限理性”，但当社会网络中有成员风险偏好程度上升时，本来不会参与金融市场的家庭会效仿金融市场的参与者进行金融资产交易，或者购买更多的风险金融资产，从而降低家庭对金融资产的风险感知度，提升了家庭财产的安全感。马光荣、杨恩艳（2011）用亲缘关系和邻里关系来衡量社会网络，发现社会网络可以降低信息不对称带来的信用风险，家庭对风险的偏好程度与家庭金融资产配置比例正相关。

      假说三：社会网络越强的家庭，社会网络的风险缓冲作用越强，家庭的风险感知度越低，从众效应和攀比心理越强，家庭对金融市场的参与度越高。

      社会网络较强的家庭，可以与之进行比较的人群较多，使得该家庭更愿意提高家庭的收益，以体现或提高自身的相对地位。而股票等金融产品虽然高风险，但往往高回报，因此社会网络越强的家庭，攀比动机越强，风险偏好越高，家庭配置金融资产的可能性越高。




数据来源与变量选取

     （一）数据来源

      本文数据来自西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心开展的中国家庭金融调查数据（China Household Finance Survey，CHFS）2017年的数据库，该数据库覆盖全国29个省（自治区、直辖市），355个县（区、县级市），1428个村（居）委会，共获得4万多户家庭的微观数据，包含了家庭资产负债、收入支出、保险保障、基层治理、家庭成员教育、金融知识、主观态度及家庭人口统计学特征等详细信息，为本文的研究提供了非常好的数据支持。

      （二）变量选取

       1.被解释变量——家庭金融资产配置

      2017年CHFS问卷中包含13种金融资产，分别是现金、活期存款、定期存款、国债及其他政府债券、借出款、股票、基金、金融理财、金融债券、企业债（公司债）、衍生品、非人民币资产、黄金及其他金融资产，本文将这13项金融资产按风险水平分为现金存款和金融产品两部分，金融产品主要包括股票、基金、金融理财、金融债券、企业债（公司债）、衍生品、非人民币资产、黄金及其他资产八项，现金、活期存款、定期存款、国债及其他政府债券、借出款归为现金存款。关于家庭金融资产配置的衡量，我们定义如果家庭购买了八项金融产品中至少任意一种，则认为该家庭配置了金融资产。为了更全面地衡量家庭金融资产的配置情况，本文从家庭金融资产配置决策、家庭金融资产配置的广度及深度三个维度设计相应的因变量，如表1所示。



       2.关注变量——社会网络

      家庭社会网络是家庭在获取资源、信用的过程中形成的社会关系结构，国内外学者对于社会网络的测度也主要以家庭为单位。本文参照既有文献，同时根据2017年CHFS调查问卷，将“家中是否有人定居在大城市”“家庭春节、中秋节等节假日、红白喜事等礼金的收入和支出之和”“家庭一年的通信费用和网络费用之和”“社会信任感”作为社会网络变量，如表2所示。后文的实证部分将会对礼金收支和通信网费取对数处理，以提高实证检验的可靠性。



       3.控制变量——经济特征、人口特征、区域特征

       社会网络在影响家庭金融资产配置的过程中，还受许多其他因素的影响，这些因素往往也会影响家庭金融资产配置，因此我们从家庭的经济特征、人口特征、区域特征三个方向选择了一些变量作为控制变量，以降低实证估计的偏误（见表3所示）。



       经济特征方面，本文选择家庭净资产和家庭总收入两个变量。家庭资产是家庭进行金融资产投资的基础，当家庭资产达到一定存量时才可能有一定的实力去参与金融市场，这里选用家庭净资产是因为考虑到家庭负债也会在很大程度上影响家庭金融活动，为避免变量共线性故选择家庭净资产。家庭收入是家庭的资金来源，收入高的家庭一定程度上来说抗风险能力更强些，可能更愿意参与到金融市场中进行风险较高的金融行为。本文的实证部分将会对家庭净资产、家庭总收入分别取对数以提高检验平稳性。

      在人口特征方面，已有文献的研究较为成熟，这里参照大多数学者的研究加入受访者的性别、年龄、受教育程度、婚姻情况、健康情况、社会保险情况作为控制变量。同时，为保证实证检验的可靠性，文章选择年龄16～80岁之间的受访者数据，因为处于该年龄阶段的受访者可能具有一定的劳动力，是家庭的重要成员。受教育程度也在一定程度影响了家庭的金融资产配置情况，受教育程度越高，了解和接受金融知识的可能性越高，进而影响家庭参与金融市场的情况。受访者的身体健康情况会对家庭的风险态度产生影响，进而影响家庭的金融资产配置情况。受访者的社会保险情况也与家庭的金融资产配置情况相关，社会保险对家庭金融资产配置有资产替代效应和引致退休效应，会挤出储蓄，引发提前退休，且有社会保险的家庭风险承受能力相对更强，会影响家庭的金融活动。

       区域特征方面，为方便研究东、中、西部地区的家庭资产配置情况，文章设置区域变量，西部地区取值“1”，中部地区取值“2”，东部地区取值“3”。同时，考虑到家庭资产配置的城乡差异，设置了城乡变量，农村取值为“1”，城市取值为“0”。

      表4是对家庭金融资产配置、社会网络、控制变量进行的描述性统计分析。






社会网络对家庭金融资产配置影响的实证分析

      （一）社会网络对家庭金融资产配置的回归分析

      根据研究假设和变量设计，本文从家庭金融资产配置的决策、广度及深度三个维度来体现家庭金融资产配置，用社会网络变量分别对家庭金融资产配置的决策（是否参与金融资产配置）、广度（金融资产种类）、深度（金融资产占比）进行了回归分析。表5是三个模型的回归结果，第（1）列的被解释变量为家庭是否参与金融资产配置，第（2）列的被解释变量为金融资产种类，第（3）列的被解释变量为金融资产占比。



      1.在社会网络对家庭是否配置金融资产的回归中，估计结果显示，社会网络对家庭配置金融资产决策产生正向影响，社会网络越强，家庭配置金融资产的可能性越大。在1%的显著水平下，家中有人定居大城市对家庭参与金融市场的边际效应为0.0293，礼金往来的边际效应为0.0098，通信网费的边际效应为0.0091，社会信任感的边际效应为0.0184，且均在1%的水平上显著，说明社会网络会促进家庭配置金融资产。家庭的经济情况会影响家庭的金融资产配置，在1%的显著水平上，家庭净资产与家庭总收入的边际效应分别是0.0482和0.0338，都对家庭配置金融资产决策产生正向作用，也体现了家庭进行金融资产配置的收入效应。受访者的性别和年龄对家庭金融资产配置决策的回归结果不显著，但受访者的受教育程度、婚姻情况、健康情况、社会保险情况都在1%的水平下呈显著结果，受访者的受教育程度越高，对金融知识的理解程度越深，投资金融产品的可能性越高。受访者婚姻情况的边际效应为-0.0284，这里已婚取值为“1”，未婚、离异、丧偶等情况为“0”，由于婚姻情况会影响家庭的风险厌恶程度，已婚可能会提高投资者的风险厌恶程度，所以对家庭配置金融资产决策的边际效应为负。受访者身体健康和有社会保险对家庭配置金融资产决策的影响为正，身体健康和有社会保险可以看作是家庭的一层保障，能支持家庭从事风险较高的金融资产投资活动。这里城乡变量的边际效应为-0.165（农村地区取值为“1”，城市地区取值为“0”），说明与农村地区相比，城市地区的家庭参与金融市场的活跃度更高。

       2.社会网络对家庭配置金融资产种类的回归中，家人定居大城市和礼金往来的边际效应为0.0823和0.0159（1%的显著水平下），通信网费的边际效应为0.0083（5%的显著水平下），社会责任感的边际效应为0.0352（1%的显著水平下），社会网络变量的边际效应均为正数，说明社会网络越强，家庭配置的金融资产种数越多。

      3.社会网络对家庭金融资产占比的回归中，在1%的显著水平下，家人定居大城市的边际效应为0.12，礼金往来的边际效应为0.0383，通信网费的边际效应为0.0112，社会信任感的边际效应为0.0796，社会网络对家庭配置金融资产占比有正向影响。我们发现社会网络对家庭金融资产占比的回归中，四个社会网络变量的边际效应均高于其在家庭配置金融资产的可能性和金融资产种类中的边际效应，说明社会网络在家庭对金融资产进行投资时起到了不可忽视的作用。

      综上我们发现，在控制家庭的经济因素、人口因素及地区因素后，社会网络对家庭金融资产配置有显著的正向作用，与前文的假设一相一致。

      （二）社会网络对家庭金融资产配置的稳健性检验

      本节首先选取“父母的工作职务”这一变量作为社会网络代理变量，对家庭金融资产配置的决策、广度、深度进行回归，如表6所示。结果显示，“父母的工作职务”对家庭配置金融资产的可能性、家庭持有金融资产种类、家庭金融资产占比在1%的显著水平下有正向影响，边际影响分别是0.00681、0.0110、0.0240，即父母的工作地位越高、该家庭所处的社会网络地位越高、所拥有的社会资源越丰富，越可以促进家庭金融资产配置，再次验证了假设一。



     （三）传导机制分析

      上述实证分析结果表明，社会网络不仅提高了家庭配置金融资产的可能性，而且在家庭配置金融资产的广度及深度方面，社会网络也有显著的正向影响。本文认为家庭社会网络可以通过提高金融素养和降低风险厌恶程度来促进金融市场的参与行为，这里采用中介效应方法对此进行验证。

      1.社会网络、金融素养与家庭金融资产配置

      家庭成员可以通过社会网络进行观察性学习、交谈获得金融知识，从而影响家庭金融行为。因此本节对社会网络与金融素养进行OLS回归。根据2017年CHFS问卷内容，本文用问卷中几个相关问题的得分求和来表示金融素养，具体如表7。



      为验证家庭社会网络可通过提高金融素养来促进金融市场的参与行为，我们用OLS方法对社会网络与金融素养进行回归。表8是社会网络对金融素养的回归结果。



      采用Logit、OLS、Tobit三种方法对金融素养与家庭金融资产配置进行了回归。表9为回归结果，解释变量为金融素养，第（1）列的被解释变量为家庭是否配置金融资产，第（2）列的被解释变量为家庭金融资产种类，第（3）列的被解释变量为家庭金融资产占比。



      上文验证了社会网络与家庭金融资产配置、社会网络与金融素养、金融素养与家庭金融资产配置的关系，且结果均为显著。综上我们认为，家庭可以通过社会网络的扩大获得更多的学习资源，加深对金融知识的理解，丰富投资经验从而提高金融资产配置能力，与前文的假设二相一致。

      2.社会网络、风险态度与家庭金融资产配置

      家庭可以通过社会网络获得投资所需要的信息，但信息在通过社会网络传播的同时，也传递了投资情绪，家庭可能会受到其他人群的影响进行跟风投资，从而降低风险厌恶程度，提高金融市场的参与度。同时，在社会网络中处于较高地位的家庭为了保持或提升其社会地位，而追求更高风险同时更高收益的金融资产，即“攀比效应”，其风险偏好更高，故其家庭配置金融资产的可能性较高。因此，为验证家庭社会网络可通过降低风险厌恶程度来促进金融市场的参与行为，本节用OLS方法对社会网络与风险态度进行了回归，表10是回归结果，解释变量为代表社会网络的“家人是否定居大城市”“礼金收支”“通信网费”“社会信任感”，被解释变量为根据2017年CHFS问卷内容选择的风险态度变量（risk），“如果您有一笔资金用于投资，您最愿意选择哪种投资项目？”不愿意承担任何风险计1分，选择略低风险、略低回报的项目计2分，平均风险、平均回报的项目计3分，选择略高风险、略高回报的项目计4分，高风险、高回报的项目5分，得分越高，风险偏好程度越高。



      用Logit、OLS、Tobit 三种方法对风险态度与家庭金融资产配置进行了回归。表11 是回归结果，解释变量为风险态度，被解释变量分为三个，第（1）列的被解释变量为家庭是否配置金融资产，第（2）列的被解释变量为家庭金融资产种类，第（3）列的被解释变量为家庭金融资产占比。



      根据上文社会网络对家庭金融资产配置、社会网络对风险态度、风险态度对家庭金融资产配置的回归结果可以得出，家庭可以通过社会网络降低风险感知度、增加对金融市场的参与度、提高配置金融资产的广度和深度，即存在社会网络，风险态度，家庭金融资产配置这样的传导机制，与前文的假设三相一致。




结论与建议

      文章经过理论分析和实证检验得出如下结论：第一，社会网络对家庭参与金融市场有积极的促进作用，对家庭配置金融资产的广度和深度均有显著的正向影响。同时城市家庭相对于农村家庭对金融市场的参与度更高。第二，家庭社会网络可以通过提高金融素养来促进家庭参与金融市场，家庭所处的社会网络越广、接触和吸收的金融讯息越多、学习到的金融知识越多，对金融市场的参与度越高。由于社会网络具有马太效应，身处社会网络中的投资者会倾向于主动向更优秀的人学习金融的研究逻辑和投资经验，增加了家庭配置金融资产的广度和深度。第三，家庭社会网络可以通过降低风险感知度来增强家庭对金融市场的参与度。社会网络作为一种非正式保险，可以直接降低家庭对风险的感知度。同时我们发现城市家庭的金融资产占比更高，风险偏好对家庭金融资产配置的作用更强。

      针对上述结论我们提出如下建议：第一，构建高质量的社会网络。政府应该因地制宜、以人为本，针对不同地区的经济、社会、文化特征建立广泛的、高质量的社会网络，比如设立更多的社交性场所、设立更多社会组织，提高家庭对社会资源的利用程度。第二，加强投资者的金融教育。让金融科技与线下应用场景相结合，建立金融主题公园，增加金融博物馆数量，举办社区金融知识比赛，组织金融培训活动，鼓励金融机构利用微信微博、短视频平台推广普及金融知识，加深投资者对投资渠道的了解和关注。第三，培育家庭健康的风险意识。根据家庭社会网络的强度不同，有针对性地进行风险提示，使家庭在配置金融资产时仔细考虑投资选择与自身风险承受的匹配性，而不是极端地对高风险资产投入过多或直接不参与配置。

*文章来源：农村金融研究

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