金融素养对中国居民家庭金融资产配置分散化的影响——基于倾向得分匹配法（PSM）的实证研究

■苏 芳，殷娅娟

一、引言与文献综述

居民金融资产配置的分散化程度不足不仅不利于城乡居民在各种利率既定的条件下有效防范投资风险，实现金融资产的效用最大化，而且不利于各类金融机构的公平竞争，在一定程度上阻碍了金融市场的健康稳定发展。理论上，金融资产的分散化配置虽然可能会牺牲长期收益水平，但其在防范单一资产所产生的极端风险及提升资产组合单位风险收益方面所产生的效果十分显著，可有效提升家庭金融福利。但现实与理论往往存在差距，家庭的金融资产配置往往缺乏分散性。由广发银行联合西南财经大学发布的《2018中国城市家庭财富健康报告》显示：在中国，仅拥有一种投资品的家庭占比高达67.7%，拥有两种投资品的家庭占比为22.7%，拥有三种或者三种以上投资品的家庭占比仅为10.6%。而在美国拥有三种或者三种以上投资品的家庭占比高达61%。由此可见，金融资产分散化程度不足已成为我国居民家庭资产配置中最突出的问题。如何让家庭在进行财富管理时做好金融资产的分散化配置，已成为我国大部分家庭所亟待解决的问题。

传统理论认为理性投资者应该进行分散化的资产配置，以规避投资的非系统性风险。目前，国内外已有许多学者对居民投资分散化进行了研究，并得出了结论：各国居民金融资产配置状况大相径庭且存在显著的非分散化现象。为进一步探讨居民家庭在进行资产配置时非分散化现象的根源，已有学者分别从市场摩擦、投资者自身特征差异及其他外部影响因素这三个方面进行了解释。

第一种观点从传统的金融市场摩擦理论出发，认为由于交易费用及信息成本等诸多摩擦性因素的存在，阻碍了金融市场中金融资产的正常交易和资本要素的自由流动，从而影响了投资者所持有金融资产组合的多样性（Van et al.，2009）。第二种观点是从投资者自身特征的差异性出发，认为投资者对于某类金融资产的偏好及其风险厌恶程度与其持有高分散化投资组合的可能性呈负相关（李雅君等，2015）。第三种观点是基于其他外部影响因素的解释，该种观点认为金融市场中信息的有限性会驱使投资者努力搜集信息，并以自身所掌握的所有信息作为选择金融资产的依据，因而他们更倾向投资于他们拥有相对信息优势并较为熟悉的金融资产（Grinblatt et al.，2001），降低自身金融资产投资组合的多样性。

事实上，在金融产品丰富化、复杂化的背景下，实现家庭的金融资产配置分散化是离不开金融素养的支撑的。近年来，一些文献开始关注金融认知、金融知识、金融态度、金融技能等一些个体金融素养特征对金融资产配置分散化产生的影响。关于金融素养，现阶段被广泛接受的定义是由OECD（2011）所提出的：金融素养是做出合理金融决策并最终实现金融福利的必要意识、知识、技术和行为的结合。金融素养作为一种重要的人力资本，既包含居民通过理论学习所获得的丰富的个人知识，又包含居民通过各种投资活动所积累的实践经验。因此，想要更好地对金融资产进行分散化配置，不但要掌握各种金融产品的含义，更要拥有一定的鉴别金融产品风险的能力。尹志超（2014）、曾志耕（2015）等使用中国家庭金融调查中心2013年的数据，研究了金融知识对家庭投资组合多样性的影响，研究发现金融知识水平对家庭风险资产配置种类的多样性有显著正向影响，金融知识水平越高的家庭，越倾向于投资更多种类的金融产品。胡振、王亚平等（2018）则基于中国城市居民消费金融调查数据，分析了金融素养对家庭金融资产组合多样性的影响，研究发现金融素养对家庭金融资产组合多样性有显著的正向影响，且主观金融素养对金融资产组合多样性的影响较客观金融素养大。但总体上看，目前国内相关研究仍较多地集中于家庭金融市场参与和金融资产配置的影响因素上，关于金融素养对家庭金融资产配置分散化的研究仍比较欠缺且存在明显不足：一是相关文献对金融素养测度指标体系的构建仍不够完善，对金融素养的描述和度量往往只侧重于金融知识、金融态度、金融技能三者之一，或是将金融素养简单分类为主观金融素养及客观金融素养；二是现有的关于金融资产配置分散化的研究仍侧重于股票投资组合的多样性；三是大部分现有文献的研究方法仍停留在简单的多元线性回归，缺乏金融素养对居民家庭金融资产配置分散化的影响关系的深刻分析。因此，针对以上问题，本文构建了同时包含金融知识及金融技能在内的金融素养测度指标体系，以CHFS数据库中居民家庭对活期存款、定期存款、股票等12种金融资产①CHFS数据库中共包含12种金融资产：活期存款、定期存款、股票、基金、金融理财产品、债券、衍生品、非人民币资产、贵金属、其他金融资产、现金、借出款。的持有情况来测度中国居民家庭金融资产配置的分散化，并创新性地使用倾向得分匹配法研究了金融素养对中国居民家庭金融资产配置分散化的影响。

二、数据来源与研究设计

（一）数据来源

本文所使用的数据来自西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心（CHFS）于2015年在全国范围内开展的家庭金融入户调研项目，其调查数据共分为三部分：家庭部分（如：资产与负债，家庭的支出与收入，金融知识等）、个人部分（如：人口统计特征、个人工作及收入信息、家庭成员教育等）、地区部分（如：调查的省份信息）。本文首先对三部分数据进行了横向合并，然后为确保研究结论的稳健性，对缺失值（关键数据缺失的样本）、无效值样本（重复样本、问题选择结果不在备选答案之中、各类金融资产为负、总收入为负等样本）进行了处理，采用有效样本28850个。

（二）变量定义与说明

1.核心解释变量。本文的核心解释变量为金融素养。为了准确测度核心解释变量，本文除了参考由OCED（2011）提出的关于金融素养的定义外，还参考了Kim et al.（2001）、美国金融教育委员会（2007）等对金融素养的定义，认为金融素养包括对金融知识的理解和对金融技能的运用。本文根据CHFS现有数据的可得性，参考现有研究中金融素养测度指标体系的设计（胡振等，2018；Guiso&Jappelli，2008；朱涛等，2015；Hariharan et al.，2002），建立了包含金融知识和金融技能两方面的金融素养测度指标体系，如表1所示。

表1 金融素养测度指标体系

在计算金融素养得分时，为了克服赋权过程中人为因素的影响，本文参考秦海林等（2018）对金融素养的处理方法，采取了因子分析法①具体计算步骤因篇幅所限不予列出，留存备索。，计算得到居民金融素养得分，其描述性统计结果见表2。

由表2可知，我国居民金融素养水平整体不高，金融素养得分最大值仅为2.180。将受访家庭按所处地区划分后发现，我国东部地区家庭居民金融素养得分均值高于中西部家庭，金融素养得分的区域差异显著。将受访户家庭居民按户主户籍类型划分后发现，我国城市家庭居民金融素养得分均值明显高于农村居民家庭，金融素养得分的城乡差异显著。

表2 金融素养得分描述性统计结果

2.被解释变量。本文的被解释变量为金融资产配置分散化，金融资产配置分散化最直接的表现即为持有金融资产种类的多少，参照曾志耕等（2015）的方法，本文使用居民家庭所持有金融资产种类总数作为衡量金融资产分散化程度的第一个指标，居民家庭持有的金融资产种类总数越多，说明居民家庭金融资产配置就越分散。

此外，为了衡量持有金融资产种类总数相同的家庭在具体金融资产配置分散化上的差异，本文参照吴卫星等（2016）使用资产比重构造资产分散化指数的思路，构造出如下金融资产分散化指数公式：

其中，N代表家庭所持有金融资产种类的数量，wi表示居民家庭各类资产在金融资产总额中的比重，分散化指数的范围在[0，1）之间。

通过公式（1）可知，在居民家庭所持有金融资产种类总数相同的前提下，各金融资产占比越接近，说明家庭资产结构中各类金融资产配置越均衡，则资产分散化指数越大，资产配置就越分散；相反，各金融资产占比差异越大，说明家庭资产结构中某类金融资产的配置就越集中，则资产分散化指数越低，资产配置分散程度就越低。为更好地把握我国居民家庭金融资产配置分散化程度的总体特征，本文整理输出了金融资产配置分散化程度的描述性统计结果，见表3。

表3 金融资产配置分散化程度描述性统计结果

图1 （a） 持有不同金融资产种类总数的家庭

图1 （b） 不同金融资产分散化指数的家庭频数

由表3可知我国居民家庭持有的金融资产种类总数均值仅为0.880，而金融资产分散化指数均值仅为0.086，表明我国居民家庭金融资产配置分散化程度低。图1（a）为持有不同金融资产种类总数的家庭占比情况，从图1（a）可以看出，我国不持有或仅持有一种金融资产的居民家庭占比之和高达82.46%，其中仅持有一种金融资产为存款的家庭占比高达73.5%。持有2～3种金融资产的家庭占比约为15%，而持有6种以上金融资产的家庭几乎接近于0。图1（b）描述的是不同金融资产分散化指数的家庭频数，从图1（b）可以看出，大部分居民家庭金融资产分散化指数都处于0.00～0.05之间，金融资产分散化指数在0.05以上的家庭很少。

3.控制变量。影响居民家庭金融资产分散化的因素很多，参照以往研究居民家庭金融市场参与和资产配置的相关文献，本文选取的控制变量包括：人口特征变量（包括年龄、性别、户籍类型、婚姻状况、健康状况、收入水平、所处地区），心理特征变量（主要以幸福感衡量）以及社会结构特征变量（主要以社会资本衡量），以上控制变量的赋值见表4。

表4 控制变量说明及赋值

（三）研究设计

本文采用倾向得分匹配法（PSM），其基本思路是在推断金融素养与居民家庭金融资产配置分散化之间的因果关系时，将所有样本划分至实验组和控制组。其中，实验组为金融素养高的居民家庭，控制组为金融素养低的居民家庭，然后通过计算倾向得分将实验组与控制组中倾向得分水平相当的个体进行匹配，从而排除控制变量的影响，保证结论的可靠性。倾向得分匹配法的使用可有效解决金融素养与居民家庭金融资产配置之间的内生性问题，得到金融素养对家庭金融资产配置分散化影响的净效应。具体计算步骤如下：

1.“实验组”和“控制组”的划分。在使用倾向得分匹配法时，要求解释变量为严格的二值变量，故本文借鉴吴卫星等（2007）的处理方法，设定金融素养虚拟变量（FIN-literacy），金融素养得分大于0记FIN-literacy=1，金融素养得分小于等于0记FIN-literacy=0，然后将所有样本划分为实验组（金融素养高组：FIN-literacy=1）和控制组（金融素养低组：FIN-literacy=0）。

2.计算倾向得分。“倾向得分”定义为在给定一组控制变量X的情况下，某个家庭金融素养为高或低的条件概率，即：

在实际分析中，倾向得分通常需要使用Probit或Logit等概率模型进行估计。

3.匹配方法的选择。在计算倾向得分之后，本文主要选用最邻近匹配法进行实验组与控制组的样本匹配，并使用其他三种匹配方法进行稳健性检验。

4.匹配结果估计。对于第i个家庭而言，假设其倾向得分P（Xi）已知，则金融素养的平均处理效果为：

其中，Y1i和Y0i分别表示同一家庭在金融素养低和金融素养高两种情况下金融资产分散化情况。

5.平衡性检验。在报告匹配结果之后，必须对匹配的质量进行检验，使匹配结果更具说服力。

三、实证结果及分析

（一）样本匹配效果分析

倾向得分匹配法的关键在于找到与实验组具有相同影响因素的控制组家庭并进行降维匹配，本文采用应用最为广泛的Logit回归模型进行降维，表5即为Logit模型的估计结果。

表5 Logit回归结果输出

由表5可知，模型准R2为0.135，LR统计量为6842.38，对应的P值为0.000，表明模型整体拟合结果较好。此外，所选取的控制变量除婚姻状况之外，其他控制变量均在1%的统计水平上显著，且系数方向与预期相符，这说明进行匹配的控制变量的选取基本是合理的。

图2 （a） 匹配前的核密度函数图

图2 （b） 匹配后的核密度函数图

在使用Logit回归模型计算得出倾向得分值后，本文选择最邻近匹配法对样本进行1:1匹配，为进一步观察实验组与控制组之间匹配的合理性，本文输出了实验组和控制组的倾向得分值在匹配前后的核密度函数图（见图2（a）、图2（b））。

从图2（a）可以看出，匹配前实验组与控制组倾向得分值的概率分布差异较大，如果对两组居民家庭之间资产配置分散化的差异直接进行比较，则得到的结果出现偏差的可能性会比较大。但在匹配之后，从图2（b）可以看出，实验组与控制组之间倾向得分值的概率分布程度明显得到改善，差异减小，这也说明本文的匹配取得了较好的效果，这样得出的结果更具可靠性。

（二）匹配估计结果分析

表6为使用最邻近匹配法估计的平均处理效应（ATT）结果。在持有的金融资产种类总数上，金融素养高的家庭平均处理效应为1.733，金融素养低的家庭平均处理效应为0.779。在金融资产分散化指数方面，金融素养高的家庭平均处理效应为0.164，金融素养低的家庭平均处理效应为0.048。以上结果表明：居民通过金融知识学习，能够加深对金融产品风险的认识和理解，从而有效提升金融投资技能，制定更加合理的金融资产组合，金融素养的提升能够显著推动居民家庭资产配置的分散化。

表6 匹配结果输出

同时为了保证研究结果的稳健性和可靠性，本文还使用核匹配法、卡尺匹配法及马氏匹配法计算得出金融素养对家庭持有金融资产种类总数影响的平均处理净效应分别为0.883、0.948、0.938；对家庭金融资产分散化指数影响的平均处理净效应分别为0.105、0.105、0.106。以上三种不同匹配方法计算得出的结果差异不大，且同最邻近匹配法得出的结果具有明显的一致性，这进一步印证了结论的稳健性，即金融素养对家庭金融资产分散化产生了显著的正向影响，金融素养水平的提高会显著提升家庭金融资产配置的分散化程度。

（三）平衡性检验

为保证结果的可靠性，本文对使用最邻近匹配方法进行匹配的变量进一步进行了平衡性检验。从表7可以看出，金融素养高组和金融素养低组在匹配前存在较大的标准化偏差，但在匹配后，除性别及婚姻状况以外所有控制变量的标准化偏差都大幅缩小，其中：“幸福感”的标准化偏差减少了86.3%，减少幅度最小；“身体状况”的标准化偏差减少了97.9%，减少幅度最大。这说明倾向得分匹配法通过了平衡性检验，其通过降低金融素养高组和金融素养低组之间的差异，有效克服了内生估计偏误，进一步对表6结果的可靠性进行了验证。

（四）分组后的进一步讨论

可支配收入是家庭金融资产形成的重要来源，也是影响居民家庭金融资产配置最基本的因素，因此本文参照国家统计局对我国居民收入水平划分的标准，并结合CHFS现有数据的特点，对居民家庭按收入水平进行分类（“年收入＜10000”为收入水平低组；“10000≤年收入＜110000”为收入水平中等组；“110000≤年收入”为收入水平高组），以进一步讨论不同收入水平下，金融素养对居民家庭金融资产分散化的影响。表8为按金融素养与收入水平分类的金融资产种类总数及金融资产分散化指数表。

表7 平衡性检验结果输出

表8 金融素养、收入水平与金融资产分散化

由表8可知，在持有的金融资产种类总数方面：收入水平从低到高，种类总数随着金融素养的提升分别增长了146.154%、150.916%、154.921%。类似的在金融资产分散化指数方面，收入水平由低到高，其分散化指数随着金融素养的提高分别增长了228.889%、236.842%、260.345%。由此可见，不管是收入水平低的居民家庭还是收入水平高的居民家庭，金融资产的分散化程度都随着金融素养水平的提高而提高，但是对于收入水平为高的家庭来说，金融素养水平的提高使得金融资产分散化的作用明显大于收入水平为低和中等的居民家庭。

表9 不同收入水平下金融素养对居民家庭资产分散化影响的差异比较

为进一步验证表8的结果，本文对收入水平低组、收入水平中等组及收入水平高组这三组子样本使用倾向得分匹配法分别进行了考察。结果见表9，本文以最邻近匹配法为例进行说明：

由表9可知，在收入水平低的居民家庭组中，金融素养高的家庭的资产种类总数及资产分散化指数分别比金融素养低的家庭高0.856和0.096；在收入水平中等的家庭组中，金融素养高的家庭的资产种类总数和资产多样化指数分别比金融素养低的家庭高1.060和0.112；在收入水平高的家庭组中，金融素养高的家庭的资产种类总是和资产多样化指数分别比金融素养低的家庭高1.068和0.162。以上数据表明：随着收入水平的上升，金融素养对家庭金融资产配置分散化产生的净效应也逐渐增大，表8的结果得到了验证，即收入水平在金融素养对居民家庭金融资产分散化的影响中发挥着异质性作用。一般来说，收入水平比较低的家庭本身可以选择的金融资产的品种、数量就很少，且他们的风险承受能力较低，因而即便他们有较高的金融素养，在现实生活中也很难实现资产的分散化配置，金融素养对他们实现资产配置分散化的影响十分有限。而对于收入水平高的居民家庭来说，一方面他们与收入水平为低或中等的家庭相比，本身就有更大的可能性参与到金融市场当中，因而他们的金融素养能够更好地发挥作用，从而实现资产配置的分散化；另一方面由于财富效应的存在，收入水平较高的家庭对于未来财富的预期也更高，这会促使居民家庭投资者以更为乐观的态度参与到金融市场，积极运用自身的金融素养，实现金融资产的分散化配置以积累自身财富。

四、结论与启示

本文利用中国家庭金融调查与研究中心2015年入户调研的微观数据，构建出包含金融知识及金融技能的金融素养测度指标体系，采用因子得分法计算了居民金融素养得分。然后选择家庭持有的金融资产种类总数及金融资产分散化指数作为家庭金融资产分散化程度的代理变量，通过倾向得分匹配法（PSM）实证研究了金融素养对居民家庭金融资产分散化的影响，得出了如下结论：一是我国居民金融素养水平整体较低，且地区差异和城乡差异十分显著；二是我国居民家庭金融资产结构相对单一，金融资产配置分散化程度极低，金融资产分散化程度不足已成为我国居民家庭金融资产配置中的突出问题；三是金融素养对家庭金融资产配置分散化具有显著的正向影响，金融素养高的居民家庭的资产组合分散化程度要高于金融素养低的居民家庭；四是收入水平在金融素养对居民家庭金融资产分散化的影响中发挥着异质性作用，金融素养对收入水平为高的家庭的金融资产分散化的影响要明显大于收入水平为低和中等的家庭金融资产分散化的影响。上述研究结论的获得对提高我国居民家庭对金融素养重要性的认识以及优化家庭金融资产配置结构有着一定的启示：

首先，从居民自身来说：一方面，居民应主动学习金融知识，可向专业的金融机构寻求投资理财咨询与服务，深化对金融产品及金融风险的认识和理解；另一方面，居民也需要对自身的金融素养水平进行客观评估，不能对自身的金融素养水平过度自卑或是盲目自信，而是要根据自身情况做出理性判断，慎重选择金融资产。

其次，对政府来说：首先要实施有效的金融教育工作，促成相关部门与教育部门的合作，尽快将金融教育纳入我国国民教育体系之中，针对不同知识水平、知识需求的居民，设计出差异性的金融教育方案，在提供金融教育的渠道和形式等方面也要注重灵活多样；其次，政府还应加大金融知识的普及力度，可通过运用微博、微信等新媒体与传统媒体相结合的方式，推动金融知识有效覆盖到各类居民家庭；最后，政府应与各类金融机构加强联系、深化合作，建立我国居民家庭金融素养评估与反馈机制，以更好地把握我国居民金融素养水平的动态变化，为政府相关政策的调整提供依据。

最后，不论是居民还是政府都应充分理解收入水平所产生的异质性作用。对于居民来说，要不断通过提升自身职业技能、积极创业创新等途径来努力拓宽增收渠道、提升收入水平；对于政府来说，要通过提供全方位公共就业服务来满足居民多层次的就业需求，进一步规范收入分配制度，扩大社会保障覆盖范围，完善社会保障制度，确保居民家庭收入的持续稳定增长。