人口流动视角下个体投资者省际资产配置研究

王喆琳

(南开大学金融学院，天津 300350)

一、 引言

传统金融理论表明，完全理性投资者通过分散化投资以实现最优投资组合。 然而，在金融市场中，投资者并不总是依据这一经典理论进行投资，往往会超额配置本地资产或者离自己居住地更近的公司股票，减少对其他地区资产的配置，这种现象被称为本地偏好。 信息优势假说认为，本国投资者对本国资产更具有信息优势，临近公司所在地的投资者能够获得更多有效信息，更加了解本地资产，通过当地社会网络的私人信息，故更加专注本地市场的投资策略，形成本地偏好。

在当今人口和信息高度流通的背景下，本地偏好是否依然存在值得研究。 2020 年第七次全国人口普查显示，按居住地与户籍所在地分离的口径计算，我国流动人口3.76 亿人，较2010 年第六次人口普查数据增长了近70%。 根据信息优势假说，人口大规模流入和流出地区的投资者本地偏好将有所缓解。 当投资者从出生地流出时，由于保留出生地的特有信息，他们往往倾向于投资出生地资产；当投资者流入居住地后，也可能作为信息沟通的渠道，将居住地市场信息传回出生地，增加出生地投资者对外界的信息获取途径，使出生地投资者向外部分散投资，改善本地偏好。

在信息流通方面，随着我国证券业、基金业信息披露制度的逐步完善，互联网发展进一步打破地域区隔，本地投资者基于正式信息的优势将进一步降低，在一定程度上降低本地偏好。 线上交易平台的出现，也为投资者提供了投资信息与交易的新途径。对各地投资者而言，线上平台披露相同的基金信息(如投资理念、投资策略、基金经理简介、持仓分布信息)，并以此为参考配置资产，进一步打破信息获取上的地域壁垒，减少本地与外地投资者之间的信息优势差异。

鉴于上述原因，本文试图研究我国投资者在构建组合投资时是否存在地理偏好，在此基础上进一步分析流动人口对资产配置的影响。

二、 文献综述

(一)本地偏好的计量方式

在实证研究中，研究者主要采用投资者对本地资产的过度配置程度衡量本地偏好。 Morse 和Shive 定义了基于国际资本市场CAPM 的最优投资组合权重计量方法。 通过 CAPM 模型计算某国股票市值占国际市场总市值的比重作为最优投资组合权重，则本地偏好为实际投资组合中本国资产占比与最优投资组合权重的差值，差值越大表明本地偏好越强。 Hau 和Rey 则从均值-方差优化问题中推导出最优投资组合中本国资产的权重，以国内投资者在本国市场的总投资占本国资产总市值的比重作为本地投资权重偏差，该数值越大，本国投资者更倾向于投资本国资产，本地偏好程度更大。 除资产配置比例外，Cooper 等学者将地理距离指标作为测量本地偏好的方式。

(二)本地偏好的成因

本地偏好的成因大体可以分为信息优势、投资者个人行为偏好和制度等。 因本研究关注一国居民跨地区投资行为，不涉及汇率、监管、交易成本和税收等制度壁垒，故下面着重梳理信息优势与行为偏好对本地偏好成因的相关文献。

1. 信息优势

本地偏好可能源于投资者对本地资产更具有信息优势。 已有研究表明，投资者对本地资产拥有的信息优势主要来源于较低的信息不对称程度、较低的信息成本和基于信息的熟悉程度等。 由于市场中普遍存在着信息不对称，即使能够通过学习等方式获取外地市场信息，也难以从本质上改变这种信息不对称，因此投资者不会倾向选择投资外地股票，微小的信息优势就足以导致明显的本地偏好现象。其次，本地投资者获取信息成本上具有明显优势，投资者可以通过参观公司、与利益相关方访谈等方式，对公司价值做出准确评估，还可能因为与公司主管在同一个朋友圈等原因而获得私人信息。 此外，在熟悉的语言、文化环境下，投资者收集和解读信息的成本更低，更具有信息优势。

2. 行为偏好

投资者行为偏好成因主要包括熟悉偏好理论和身份认同理论等。 熟悉偏好理论认为个人偏好受心理、文化和情感因素的驱使，在面对选择时，人们倾向于更熟悉的选择。 本地偏好可能源于对本地资产估值的过度乐观和对外地资产不确定性的厌恶。 身份认同理论认为，“地区认同”会导致本地偏好，在本地投资者中，原住居民(在当地出生的居民)的本地偏好程度是其他本地投资者的三倍，即便是在搬离出生地后，投资者依然更倾向于购买其出生地的股票。

(三)人口迁移与资产配置

Leblang 等比较分析了移民对外国直接投资和证券资产流动的影响，结果表明移民通过降低交易和信息成本来促进全球投资。 Gould 和Parsons等研究表明，人口迁移促进双边资本流动与外国直接投资。 Kugler 指出，人口跨境流动减少各国之间的信息摩擦，减少本地偏好，并刺激双边资本流动，且在信息优势缺失、存在文化差异的情况下，移民对资本流动的影响更大。

三、 理论框架

本文采用Lewis 在股票与消费中本地偏好研究中的理论模型。 假设市场分为本地市场(home)与外地市场(foreign)两部分。 对投资者而言，其现居地为本地。 记

χ

为外地股票在投资组合中的占比，则

χ

=1-

χ

为本地股票在投资组合中占比。 进一步假设投资者效用仅由其财富决定，效用随财富期望值增加而提高，效用随财富方差的增加(风险提高)而减少，则投资者效用

U

可用财富

W

的函数表示为:

其中

I

表示投资者信息集。 记

χ

为投资外地的比例，期望值

E

[·]的表达式为:

当流入人口增加时，投资者对流动人口来源国的信息优势提升，投资者对外地资产期望收益率的估计更为准确，持有外地资产的内在风险降低，此时本地偏好降低。 同时，流入人口可能保有对出生地的偏好，此时对外地资产的预期收益提高，预期超额回报率提升，拉动该地投资者对外地资产的配置，从整体上改善本地对外地资产配置不足的情况，降低本地偏好。

当流出人口增加时，本地投资者如果能够通过外出移民获得外地信息，则其信息优势提升，对外地资产期望收益率的估计更为准确，持有外地资产的内在风险降低，本地偏好降低。 但同时，流出人口可能导致原本看好外地资产的投资者流失，本地投资者对外地资产预期超额收益降低，对外地资产的配置更加不足，本地偏好凸显。

四、 实证方法与数据

(一)实证方法

本文对投资者跨省资产配置行为进行回归分析。 首先，以投资者在各省资产配置比例作为因变量，以被投省份股票市值占总市值比例为自变量，同时控制两地地理经济特征、两地股票收益率特征，构建基准模型。 其次，在基准模型基础上，引入人口流动变量估计人口流动对外地资产配置、本地偏好的联系。

1. 基准模型

本文首先构建基准模型，以外地股票占本地比重为自变量，以本地股票占总投资市值比重(CAPM模型下最优资产配置组合)为因变量进行回归。 为研究人口迁移对股票配置偏误的影响，在各阶段模型中需控制其他影响因素。 基于理论模型探讨，本研究需要将各省股票投资回报率作为控制变量，包括省内外股票超额投资回报率及方差、本地股票投资回报率方差、省内外股票回报率协方差。 基于文献研究，各省间距离、是否邻近等地理因素对外地股票资产配置有显著影响，故本模型纳入各省份地理特征为控制变量。

本地偏好的基准测量模型为:

其中，

X

为

j

地股票被

i

地投资组合持有的比例；

M/M

为

j

地股票市值占总市场比重，即

j

地资产最优配置比例；

D

为代表两地相似性的特征向量，例如:距离、是否相邻；

R

为两地股票收益率的特征向量，例如:本地股票的超额收益率、方差、两地收益差的协方差。本文采用Foad 对投资者本地偏好的估计方式。 通过观测

β

是否接近于1，判断投资者配置是否最优。 若投资者跟踪全国资本市场变动，则其资产配置比例将根据全国资本市场进行调整。 若

j

地股票市值在全国占比提高1%，则投资者投资比例将提高1%。 若

β

＜1，则

j

地投资者对

j

地股票持有偏见；若

β

＞1，则

i

地投资者偏向于配置

j

地股票。

2. 移民对资产配置的影响分析

在基准模型的基础上，本文引入跨省人口流动变量，继续研究人口迁移对资产配置的影响。 为调整不同省份间人口规模的差异，人口流动变量为流入人 口 比 重 IM/Pop和 流 出 人 口 比 重 EM/Pop。具体模型分别如下:(1)对从

i

地流入

j

地的流入移民IM而言:

即，

j

地股票被

i

地投资组合持有的比例，为

j

地最优资产配置

M/M

及其与流入人口比重的交叉项

M/M

×IM/Pop、地域相似性特征向量

D

、两地股票收益率特征向量的函数

R

的函数。(2)对从

j

地流出至

i

地的流出移民EM而言:

即，

j

地股票被

i

地投资组合持有的比例，为

j

地最优资产配置

M/M

及其与流出人口比重的交叉项

M/M

×EM/Pop、地域相似性特征向量

D

、两地股票收益率特征向量的函数

R

的函数。将本地偏差定义为1-

j

地投资者和总投资者对

i

地投资比例的偏相关系数，则有:

人口流入后的本地偏差

人口流出后的本地偏差

若

α

＞0，从

j

地流入人口占

i

地当地人口比重比例越大，则

i

地对

j

地的投资越大。 此时，劳动力与资本要素互为替代品，

j

地劳动力减少，资本回流。出现这种情况，第一种可能是移民带来了更多关于

j

地投资机会的信息，第二种可能是来自

j

国的移民带来了自己对

j

地资产的本地偏好。若

β

＞0，从

i

地流出至

j

地居住的人口占

i

地当地人口的比重越大，则

i

地对居住地

j

地的投资越大。 此时，劳动力与资本要素互为互补品，劳动力流出同时伴随着资本流出。 在此情况下，来自

i

地的移民可能向出生地投资者提供有关

j

地当地条件的信息，

i

地投资者可能增加对

j

地投资。 此时，

i

地偏好

j

地资产的人口向

j

地迁移造成的影响较低。 反之亦然。

(二)数据来源

本文研究数据主体来自国内某中型线上交易平台的账户交易数据。 交易数据的起始时间为2019年 9 月 4 日，截止时间为 2020 年 7 月 21 日。 经数据清洗与整理，有效交易信息共50834 条，涉及投资者38377 人。 其中，投资者个人信息包括客户号、部分身份证号码、手机号码等，交易信息包括交易时间、交易证券代码、交易金额、成交量等。 其行情及持仓信息通过Wind 数据库进一步扩充。 投资者持仓数据通过累计投资者申购赎回份额计算得出，若投资者赎回份额为负或超出最大申购量，本实验假设投资者在期初前日以收盘价购买此部分差额。 实证模型中涉及股票收益率与各省地理特征的控制变量。 其中，股票收益率数据、办公地址等基本信息来源于Wind 数据库，地理信息来源于高德地图API。

(三)变量说明

1. 各地资产配置比例

外地资产占本地比重为

2. 各地资产占全国市场比例

3. 人口流动

本文将人口流动作为关键变量，从人口流入和人口流出两方面分别讨论其对投资者资产配置的影响。 流入人口比重IM/Pop指出生在外地

j

、常住在本地

i

的人口占

i

地常住人口的比重。 流出人口比重EM/Pop指出生地为

i

地、常住地为

j

地的人口占出生地

i

地总人口的比重。

4. 控制变量

根据文献综述及理论模型，股票收益及风险特征对投资者跨区域投资的重要影响因素。 为消除模型遗漏变量所造成的偏误，本文选取被投地区超额收益率、被投地股票收益率方差、两地股票收益率协方差为控制变量。

两地地理特征和人口流动、投资者资产配置均有相关关系。 一方面，两地邻近为人口流动提供便利；另一方面，投资者资产配置受地理特征影响，偏好于距离相近的资产。 基于上述原因，选取两地地理距离和两地是否相邻作为控制变量。

(四)描述性统计

表1 对各省份人口流动与资产配置数据进行统计分析。 在人口流入方面，人口流入方向受地域因素影响，非一线城市的移民来源地主要为邻近省份。在人口流出方面，处于经济带辐射范围内的省份人口倾向于向经济带重心迁移。 例如位于同属于长三角经济区域内的江苏、浙江、安徽等省份的人口向长三角经济中心城市上海的人口流动最多，河北、天津、山东、黑龙江、辽宁、吉林、内蒙古、宁夏等北方省份人口倾向于向北方经济中心北京迁移。 北京、上海、广东三地人口相互流动。

表1 人口流动与省际资产配置

本地偏好方面，对本地资产投资额在全国总投资额中有一定比重(高于1%)的省份，91.67%的省份超额配置本地资产，存在本地偏好。 对投资额占比比较低的省份(低于1%)，仅有21.05%的省份超额配置本地资产，投资者本地偏好不明显。

外省资产配置方面，表1 中资产配置最高的外省及占比(3)与本地流出人口主要目的地(2)的省份重合度较高。 在31 个省份中，共23 个省份的流出人口目的地为资产配置最高的外省。 此外，和人口流动方向一致，资本流动也呈现向经济带重心移动的趋势。 由此推测，人口流出与配置流出目的地资产存在正向相关关系。 流出人口出于其行为偏好或获得的居住地信息优势，倾向于增配其居住地资产。 人口流入与外省资产配置的情况重合度较低，其影响将在实证结果中进一步讨论。

五、 实证结果

(一)基准结果

描述性统计分析结果显示，人口流出方向与投资者资产配置方向呈现正相关关系。 为验证这一现象，本文进一步通过回归模型检验相关结论。 首先，进行基准模型回归，在不含人口迁移变量的情况下估计参数。 如表2 列(1)所示，在保持收益与地理因素不变时，对

j

地股票投资占全国总投资份额增加1% 时，只会使

i

地投资者对本地投资增加0.132%，此时投资者资产配置偏差为87.8%。 此外，控制变量中仅有超额收益变量对外地资产配置比例有显著影响，即外地资产预期收益率提高1%，则外地资产配置比例提高0.172%。

表2 移民对股票配置偏见的影响

(二)人口流动对资产配置偏误的分析

如表1 第(2)～(3)栏所示，人口流动对跨省资产配置具有显著影响。 在人口流入方面，列(2)的回归结果显示资产最优配置比和人口流入的交叉项系数显著为正。 即对人口流入地而言，随着外省人口流入本省，本省投资者倾向于增加对外省的资产配置，投资组合分散化，本地偏好下降。 以江苏人口流入浙江为例，若江苏无人口流入浙江，则浙江对江苏资产配置比例和最优配置比之间的相关性为0.124，即浙江投资者的本地偏好为 87.6% ( =1-0.124)；若更多江苏人移居至浙江，则浙江投资者对江苏资产配置更加接近最优资产配置比例，投资组合在地域上更加分散。

人口流出对资产配置的影响也呈现类似特点。列(3)的回归结果显示资产最优配置比和人口流出的交叉项系数为正但不显著。 即对人口流出地而言，离开家乡迁移至外地也会同步提高其对外地资产的配置，呈现出更为严重的本地偏好。 以居住在江苏的浙江人为例，若无浙江人居住在江苏，则浙江对江苏资产配置比例和最优配置比之间的相关性为0.122，即浙江投资者的本地偏好为87.8%(=1-0.122)；若更多浙江人移居至江苏，则浙江人对江苏资产配置的比例反而下降。

人口流动对跨省资产配置的影响可以从信息优势和行为偏好角度分析。 从信息优势角度，人口流动为其他省份投资者带来外部信息优势，对流出人口而言，通常会更多地接触外省信息，更加接近外省被投资企业所在地，具备外省社会网络获取准确信息，增配外省资产，然而这并没有发生。 从行为偏好角度，投资者基于对被投资产的熟悉、身份认同而增配本地资产，人口流动的外出行为没有改变这种偏好，所以当他们移居至外地时仍会保持对家乡的偏好，对外地资产配置减少。

随着人口流动规模扩大，地理距离对资产配置影响的显著性降低，即引入人口流动模型后，股票在地理上的邻近不再对跨省投资产生重大影响，影响方向也从就近投资变为倾向于投资距离较远的投资。 已有研究表明，移民决策受移民地距离、是否相邻和经济关联的影响。 当模型中引入移民决策后，地理特征对外地资产配置的解释力降低。 这表明，在基准模型中，地理因素对外地资产配置比例产生影响的部分原因是人口流动。 在不控制人口流动的情况下，基准模型

R

为35.6%，即基准模型解释了36%的资产配置方差；而引入人口流动情况后，

R

至少上升至46.6%，模型对资产配置方差的解释力显著提高。

六、 结论

本文采用2019 ～2020 年投资者账户交易信息，探究跨省人口流动与资产配置的关系，研究结果表明，外地人口流入将使本地投资者增配人口来源地的外地资产，分散化投资。 然而，人口流出至外地并不会使本地投资者增配外地资产，甚至有可能降低对外资资产的投资，本地偏好不降反升。 相比信息优势假说，基于身份认同的行为偏好假说更加贴合我国人口流动对省级资产配置影响的实际情况。