人格特征对我国家庭金融资产选择的影响研究

■肖 琴，曹 斌，李玉婷

一、引言及文献综述

近年来，家庭金融研究得到普遍关注，正成为金融学研究领域的一个热点话题。在2006年美国金融学会上Campbell首次提出家庭金融理论，成为继资本资产定价理论后又一个重要的金融学研究领域。伴随我国居民收入的大幅提高，家庭积累的财富不断增多，使居民有了更多剩余财富用于投资。但相对发达国家，我国居民家庭对资本市场的参与仍然受到“有限参与”的困扰。推进居民家庭财富参与资本市场，对我国资本市场的稳定与发展及寻找新的经济增长点具有重要意义。

传统家庭金融资产配置的研究基于完全有效市场假设，主要关注风险因素对家庭金融资产配置的影响，但这与现实投资中的影响因素存在较多差异。通过进一步研究发现，家庭金融资产配置会受到家庭环境的影响，如家庭特征、个体特征等。首先，居民家庭金融资产配置受到户主家庭特征的影响。研究表明，随着家庭财富水平的积累，家庭优先通过金融产品间接参与股票市场，进而提高股票的直接持有水平，在财富上升到较高水平后，家庭对股市的直接参与和间接参与水平都显著提高（徐佳和谭娅，2016）。其次，居民家庭金融资产配置行为受到户主个体特征的影响，相关研究主要集中在年龄、性别、职业、受教育水平等方面。研究表明，户主性别、年龄、学历等对家庭金融资产总量和结构的变动存在显著影响（史代敏和宋艳，2005）。因此，研究中应充分考虑家庭经济及人口统计学特征等因素对家庭金融资产选择的重要影响。

按照经典的资产组合理论，在理性人假设下，居民家庭资产组合中至少应持有一定比例的风险资产，但事实上只有很少一部分家庭持有风险资产。有研究发现，即使在金融市场相当发达的美国，直接参与金融市场投资的家庭规模也较少（Guiso et al.，2003）。另外，还有许多居民家庭通过基金等方式间接持有股票，而不是直接持有风险金融资产。对于居民家庭有限参与之谜的解释，一些学者开始从投资者心理因素出发，试图通过考察人格特征来对家庭金融资产选择行为进行解释。对于人格特征的测度，目前普遍接受并广泛应用的是“大五”人格分类法。“大五”模型的思想最早由Allport&Odbert（1936）提出，之后由克雷斯托构建出“大五”分类法。最近研究发现，个体的人格特征在其整个生命周期中是比较稳定的（Cobb-Clark&Schurer，2011），但不同个体存在一定的心理异质性。因此，有学者开始将人格特征引入家庭金融领域，分析英国户主人格特征对各种家庭金融资产选择行为的影响，并得到了一些显著的经验证据（Almlund et al.，2011）。在国内，有学者以中国家庭为样本，通过引入户主人格特征来解释家庭股票投资并获得了稳健的结论，为研究中国家庭股票投资提供了新证据（李涛和张文韬，2015）。

综合以上研究表明，人格特征对家庭风险金融资产选择产生了影响，而现实中，家庭可能持有更多的是无风险金融资产。那么，人格特征是否也会对家庭无风险金融资产选择产生影响，如何证明人格特征与家庭金融资产选择之间存在因果关系，户主配偶的人格特征能否也显著影响家庭金融资产的选择？对于以上问题，本文拟从人格特征现有研究出发，采用目前国际上普遍接受并广泛应用的“大五”人格分类法，通过五个维度来测度户主的人格特征，并充分考虑户主个体特征及家庭特征变量，通过基准回归模型分析出户主人格特征对家庭金融资产选择的影响。在此基础上采用倾向值得分匹配的反事实推断模型，本文重点选择开放性人格特征作为干预状态，将户主高开放性人格特征的家庭作为实验组，户主低开放性人格特征的家庭作为控制组，来测度家庭在户主开放性人格特征干预状态下的平均干预效应，从而推断户主人格特征是导致家庭金融资产选择行为的原因之一。在进一步的稳健性检验中，考虑到家庭金融资产选择的决策会受到户主配偶的影响，故而通过使用户主配偶的人格特征变量来替代户主的人格特征变量，再次进行稳健性回归分析。通过上述一系列实证检验，分析出人格特征对家庭金融资产选择产生的影响，并就这种影响进行符合因果推断的检验，为家庭金融资产合理配置提供了科学依据。

二、数据样本与统计分析

（一）变量选取

本文实证部分使用的数据来自2014年北京大学中国社会科学调查中心实施的“中国家庭追踪调查”项目（China Family Panel Studies，CFPS）,该调查覆盖了中国内地除西藏、青海、宁夏、新疆、内蒙古以外25个省/市/自治区16000户家庭。

1.被解释变量

根据《中国人民银行年报》统计口径，我国居民所持金融资产主要包括通货、储蓄存款、有价证券、保险准备金四大类。在中国家庭追踪调查中，金融资产包括：现金，活期存款，定期存款，股票，基金，债券，信托产品，外汇产品，其他金融资产（如期货，期权等）。其中：非风险金融资产包括现金、活期存款和定期存款；风险金融资产包括股票、基金、债券、信托产品、外汇产品；其他金融资产包括期货、期权等。因此，根据已有调查问卷信息，为详细分析户主人格特征对家庭金融资产选择的影响，本文采取三个指标来度量即家庭持有现金对数、家庭持有储蓄对数和家庭持有风险资产对数。

2.人格特征变量

本文关注变量为户主人格特征，采用研究中普遍使用的“大五”人格分类法来测度户主人格特征变量。在中国家庭追踪调查中并没有专门针对受访者人格特征的设计问题，故而本文根据目前国际上广泛使用的“大五”人格测量工具NEO-PI-R以及中文形容词大五人格量表（BFFP-CAS）为理论依据，构建了基于CFPS问卷问题的五个维度的投资者人格特征量表，包括外向性、顺同性、严谨性、神经质和开放性。其中：外向性考察个体在与人交往中的态度、能力及自我认可的特征，外向性的人格特征注重个体认可和个体追求，因而外向性高的个体偏好当期消费而不是风险投资或者进行储蓄（Nyhus&Webley，2001）；顺同性考察个体对人的信任程度及利于他人倾向的特征，顺同性的人格特征与个体厌恶风险程度呈现正向影响（Borghans et al.，2008），且顺同性人格的个体有利他偏好，使其不倾向于冒险处事；严谨性考察个体做人做事的条理及审慎的特征，严谨性人格特征的个体参与金融决策的积极性较高并且考虑问题长远，因此精于理财（Donnelly et al.，2012）；神经质考察个体情绪的状态及内心焦虑的倾向性，神经质人格特征的个体容易产生焦虑不安，所以在投资决策上趋于保守，并认为风险资产的可预测性很低，因此偏好于现金或者储蓄等无风险资产的持有（Gambetti&Giusberti，2012）；开放性考察个体对开放的情感认同行动偏好及价值认可的特征，开放性人格特征的个体愿意尝试不同的事物，因此表现出风险偏好（Dohmen et al.，2012）。利用以上“大五”人格分类法，在2014年CFPS问卷调查中选取中“大五”人格五个维度相对应的问题，本文在选取问卷问题时参考了李涛和张文韬（2015）研究中选取的问题。具体内容见表1。

表1 人格特征变量说明

需要强调的是，由于研究需要及CFPS问卷问题的限制，本表在重新构建时未能完全按照大五人格量表所有的侧面特质来设计。表中构建的基于CFPS人格特征的相关问题包括问卷中受访者自评问题及访员评价的问题，对于取值范围不一致的地方进行了调整，使所有的得分区间都在1～5分，然后每一维度的人格特征中所有问题取平均值，得出每一种人格特征变量得分。得分越大，则该维度的人格特征表现越显著。

3.控制变量

根据已有国内外学者对居民家庭金融资产选择影响因素的研究，本文在分析家庭金融资产选择时，主要控制了户主个体特征和家庭特征变量。户主个体特征方面的控制变量包括性别、年龄、户口状况、党派、婚姻状况、工作行业、健康水平、认知能力和受教育程度。家庭特征方面的控制变量包括家庭规模、地域分布、人均收入、房屋资产及负债。

（二）变量描述性统计

根据选取的变量在stata13中进行CFPS调查问卷数据处理，剔除指标缺失样本点，最终获得5296个有效样本。最终样本的各变量描述性统计结果，见表2。由表2可知，有效样本中家庭持有现金对数均值达到5.921、持有储蓄对数均值为5.619、持有风险资产对数均值为0.919；在户主人格特征方面，平均得分最高的外向性人格特征得分均值为3.8分，开放性人格特征得分均值为3.3分，顺同性和严谨性人格特征得分接近中间值，神经质人格特征得分最低仅为1.47分。以上结果反映出，风险资产在居民家庭中持有相对较少，户主性格较为外向自我且神经质水平较低。

三、实证分析

（一）模型构建

1.基准回归模型

为了考察人格特征对家庭金融资产选择的影响效应，本文选取家庭持有现金对数、持有储蓄对数和持有风险资产对数为被解释变量，首先采用Tobit模型就人格特征对于家庭各项金融资产对数的影响边际效应进行实证检验。

2.因果效应模型

基准回归中采用简单的Tobit模型，并无法有效剔除“选择性偏误”带来的干扰，从而难以得出人格特征对于家庭金融资产选择的因果关系。为了解决这个问题，本文采用倾向得分匹配法，从对照组中为处理组挑选出户主个体特征和家庭特征条件相同或者相似的家庭样本进行匹配。其中，相互匹配的不同家庭除了开放性人格特征的变量取值有不同外，其余特征变量均类似。基于两组协变量匹配后的一致性，得出的平均处理效应估计结果可以有效减少自选择带来的估计偏误问题。具体讲，通过定义二维虚拟变量D={0,1}，将家庭分为处理组和控制组。其中：D=1表示处理组家庭，即高开放性人格特征户主的家庭；D=0表示控制组家庭，及低开放性人格特征户主的家庭。定义和分别表示处理组和控制组家庭的金融资产选择情况。

表2 描述性统计

在满足条件独立的假设下，处理组的平均处理效应为：

表3 “大五”人格特征对家庭金融资产选择的估计结果

（二）实证检验结果

1.基准回归估计结果

本文首先采用Tobit回归模型，就外向性、顺同性、严谨性、神经质和开放性等“大五”人格特征对于家庭金融资产选择的影响进行大样本的计量分析，本部分模型一，只加入户主个体特征和家庭特征等控制变量做回归，主要考察控制变量对家庭金融资产配置的影响研究。模型二，将户主人格特征变量加入回归中来考察人格特征对家庭金融资产选择的影响。具体回归结果见下表3。通过以上基准回归的估计结果表明，外向性对于家庭持有风险资产有显著的反向影响，与现有文献相似，外向性高的个体比较自我且偏好当期消费而不是投资或者进行储蓄（Nyhus&Webley，2001）；严谨性高的个体主动性较高且自律，故而严谨性仅对于家庭持有储蓄资产有显著的正向影响；神经质高的个体容易产生焦虑不安，在投资决策上趋于保守（Gambetti&Giusberti，2012），上述回归的结果，不仅验证了神经质对于家庭持有风险资产的反向影响，而且还发现对于家庭持有储蓄也是呈现反向影响，但高神经质人格特征使家庭偏好于持有现金；开放性高的个体有意愿尝试不同的事物且表现出风险偏好（Dohmen et al.，2010），上述回归结果也验证了开放性对于持有风险金融资产有显著的正向影响，并且还发现对于家庭储蓄的持有也有显著的正向影响，与之相反，对于家庭持有现金则为反向影响。通过上述结果发现：外向性人格特征对风险资产的负向效应明显；严谨性人格特征对持有储蓄的正向效应明显；神经质人格特征对于家庭持有具有收益的包括储蓄和风险资产的负向效应明显；开放性对于家庭持有具有收益的储蓄和风险资产是正向效应。

2.因果效应估计结果

通过基准回归Tobit模型的实证分析发现：对于现阶段中国家庭金融市场参与而言，以“大五”人格特征为代表的心理特征对于家庭金融资产选择具有重要的边际影响。然而，从大样本、稳健性地因果推断角度，基准回归的简单OLS识别策略却面临诸多挑战。其原因在于，不同家庭在非认识能力上的差异，并非是完全随机分配的。因此，采用基准回归的OLS方法，无法有效剔除“选择性偏误”对于人格特征的干扰，从而难以得出人格特征对家庭金融资产选择的因果关系。为解决上述问题，本文采用倾向值得分匹配的平均处理效应模型，选取开放性人格特征为例，进行开放性人格特征对于家庭金融资产选择的因果效应分析。具体而言，本文首先根据全部家庭有效样本中的户主开放性人格特征平均值，将家庭分为“高开放性人格特征”和“低开放性人格特征”户主家庭两组。其中，对于“高开放性人格特征”而言，其开放性人格特征大于等于全部有效样本开放性人格特征的平均值；对于“低开放性人格特征”的员工而言，其开放性人格特征则小于全部有效样本开放性人格特征的平均值。然后使用倾向得分匹配法，以高-低开放性人格特征作为分组依据，将户主个体特征和家庭特征作为协变量，计算得出高-低开放性人格特征户主家庭在金融资产选择方面的差异，以验证人格特征和家庭金融资产选择的因果关系。本研究选取最常用的匹配方法:卡尺内最近邻匹配法。

图1 卡尺内最邻近匹配前后倾向值分布对比

一是平衡性检验。首先，进行总体平衡性检验。从总体平均倾向值来看（见图1），在卡尺内最邻近匹配之前，其倾向值概率分布在高人格特征家庭与低人格特征家庭差异较大，经过倾向值匹配后两组虽然仍有差异，但其概率密度分布已经非常接近并且趋近一致，混淆变量已经不能再提供对处理效应有影响的新信息，因此总体平衡检验基本通过，并利于下一步的分析。其次，为确保匹配结果的质量，需要保证处理组和控制组各变量的平衡性，即在经过匹配后，除了高开放性人格特征组和低开放性人格特征组家庭金融资产选择等相关因变量有差异外，在家庭特征和户主个体特征中的各控制变量不应存在明显的差异。因此，对高开放性人格特征组和低开放性人格特征组家庭中的各控制变量进行平衡性检验，检验结果如图2所示，各变量标准化偏差在匹配后缩小了。

图2 卡尺内最邻近匹配前后各变量标准化偏差

二是匹配结果分析。根据高开放性人格特征组和低开放性人格特征组的倾向得分采用卡尺内最邻近匹配的方法找到匹配组，然后计算持有现金对数、持有储蓄对数、持有风险资产对数这3个变量的平均净效果ATT，如表4所示。

表4 高-开放性人格特征对家庭金融资产配置的因果推断

通过对比，发现3个因变量在进行匹配前后存在一定差异，PSM方法控制了自变量选择带来的内生性问题。基于开放性人格特征得分平均值高低的分组策略和平均效应估计方法，本文就高-低开放性人格特征变量对于家庭金融资产选择的差异进行健性的因果推断。从上表给出的稳健估计结果可以看出，在不考虑个体样本“选择性偏误”的前提下，上述因果推断中持有稳蓄对数和持有风险资产对数的影响效应均在5%的显著性水平上统计为正。因此，本文认为：以开放性为代表的积极性人格特征对于家庭储蓄和风险资产持有具有显著的正向因果关系。

3.稳健性检验

为防止指标的设置和变量的定义对实证结果的影响，本文进行了稳健性分析。考虑到家庭金融资产选择的行为不可能完全由户主一人决定，户主的配偶也有可能参与决策，本文将户主配偶的人格特征变量等数据提取出来，进行了基准回归分析。结果表明，户主配偶外向性人格特征对家庭风险资产选择有显著抑制作用，而户主配偶神经质对持有现金资产选择有显著促进作用及对储蓄选择有显著抑制作用。另外户主配偶开放性对家庭持有储蓄和持有风险资产有显著促进作用与前述研究结论基本一致，故而本文的研究结论比较可靠。

四、结论与建议

本文运用2014年中国家庭追踪调查（CFPS）数据，对“大五”人格特征对于家庭金融资产选择的影响效应进行了实证研究。基准回归结果如下：第一，以神经质为代表的消极人格特征对家庭持有现金有显著的正向影响，而积极的开放性人格特征却对家庭持有现金也有显著的负向影响；第二，严谨性、开放性等积极的人格特征对家庭持有储蓄有显著的促进效应，而神经质人格特征对家庭储蓄资产选择有显著的抑制作用；第三，外向性得分高的户主偏向于持有较少的风险金融资产，而开放性得分高的户主却倾向于持有较多的风险金融资产。在此基础上，本文重点围绕开放性人格特征来对家庭金融资产选择的因果效应进行稳健的实证检验。通过平均处理效应研究发现，开放性人格特征对家庭持有储蓄和风险金融资产有显著的促进效应。

基于实证研究结论分析，在充分重视家庭经济特征和户主个体特征的基础上，家庭在资产选择时应更加关注户主人格特征等心理因素对金融资产选择的重要作用。本文提出以下两方面建议：一方面，在进行家庭金融资产选择时，应以人格特征评分为依据，根据户主不同的人格特征得分，更加合理科学地引导家庭金融资产的选择行为。对于开放性得分较高的户主，拥有开放心态接纳新事物，并能承担一定的风险，可以鼓励其家庭积极参与风险金融资产的配置。对于神经质得分较高的户主，应引导其较少参与风险金融资产投资，以避免其非理性的投资行为，造成不必要的财产损失。另一方面，金融机构在设计和推销金融产品时，根据人格特征及家庭特征，有针对性地提供金融理财产品。同时，在提供具体理财服务时，根据居民家庭的金融资产偏好及风险态度，正确引导居民合理投资。