养老保险会提升家庭金融资产配置效率吗*——基于储蓄替代与风险偏好效应的实证检验

刘雪颖

(中国人民大学国家发展与战略研究院,北京，100872)

一、引言

提高财产性收入水平是增加居民收入不可或缺的渠道，也是实现共同富裕的重要路径。党的二十大报告提出“多渠道增加城乡居民财产性收入”“规范财富积累机制”[1]，体现了增加居民财产性收入的紧迫性与重要性。合理而有效的金融资产组合是家庭获取财产性收入、实现财富积累的关键。然而，当前我国居民家庭主要持有现金、存款等无风险资产，在资产配置方面存在风险金融市场有限参与、资产结构单一等问题。由2019年中国家庭金融调查(China Household Finance Survey，CHFS)数据计算可知，88.5%的家庭持有现金、活期存款、定期存款等无风险资产，仅有3.70%的家庭持有股票，持有两种及以上风险金融资产的家庭比例不足5%。金融市场的有限参与和单一的资产结构降低了家庭投资效率[2]，不仅不利于稳定和增加居民财产性收入，还会影响金融市场的健康发展和共同富裕战略目标的实现。因此，研究家庭金融资产配置行为，尤其是如何提升家庭金融资产的配置效率，对增加居民财产性收入、推动金融市场健康发展，进而促进全体人民共同富裕意义重大。

关于家庭资产配置效率问题，学者们分别从人口学变量、资产水平、社会资本、借贷约束等方面进行了分析[3-7]，从养老保险视角展开分析的研究较为匮乏。在我国人口老龄化加剧的背景下，作为保障老年生活的重要制度，养老保险对家庭经济决策的影响愈发重要。在家庭金融资产配置方面，学者们普遍认为参与养老保险的家庭更可能参与金融市场，并且持有更多的风险金融资产[8-9]。但是，鲜有文章探讨养老保险对家庭金融资产配置效率的影响。理论上说，养老保险可能会通过影响家庭的储蓄行为和风险态度，进而对家庭金融资产配置效率产生影响。一是产生储蓄替代效应。养老保险制度能够为居民的老年生活提供收入保障。根据生命周期理论和预防性储蓄理论，参与养老保险的家庭会减少工作时期的储蓄，增加消费。风险金融资产投资行为属于金融消费的范畴，因此参与养老保险的家庭，有可能会增加风险金融资产投资。与无风险金融资产相比，风险金融资产带来的回报较高。如果家庭增加风险金融资产投资，其更可能获得高额收益，从而家庭的资产配置效率提高。二是产生风险偏好效应。养老保险作为社会保障制度的重要组成部分，能够有效降低家庭未来面临的收入不确定性，进而会影响家庭的风险态度[10]，同时养老保险能够提升家庭的风险承担水平，从而有助于提高家庭资产配置效率。

基于以上分析，本文使用2019年中国家庭金融调查(CHFS)数据，尝试从养老保险的角度剖析我国居民家庭金融资产配置效率问题，以期丰富该领域的研究。本文有以下可能的创新之处。其一，分析了养老保险制度对家庭金融资产配置效率的影响，补充了已有关于养老保险微观经济效应的研究。目前，已有研究集中于分析养老保险对家庭消费、储蓄和资产选择的影响，对资产配置效率方面的研究相对匮乏。其二，丰富了家庭资产配置领域的相关研究。现有研究对家庭投资行为的考察，大多从金融市场参与可能性、参与程度以及投资多样性的视角展开，关于家庭资产配置效率的研究有待丰富。其三，在厘清养老保险对家庭金融资产配置效率影响的基础上，本文从储蓄替代效应和风险偏好效应两个渠道检验二者间的作用机制，回答了养老保险如何作用于家庭金融资产配置效率这一关键性问题，并进一步分析养老保险影响家庭资产配置效率的城乡差异和群体差异，在丰富研究内容的同时，也有助于为政府制定更具针对性的政策提供参考。

二、文献综述与假说提出

(一)文献综述

分析家庭资产配置效率，首先要确定如何量化投资组合的有效性。一些学者基于有效前沿衡量家庭投资组合有效性[11]，也有学者通过计算投资组合的夏普比率反映投资组合的有效性[12-13]。另外，在投资组合范围方面，一些学者考察了仅包含金融资产的组合有效性。对流动资产投资组合的有效性进行分析，发现只投资部分资产并不意味着投资组合是无效的[14]。杜朝运和丁超选取风险金融资产组合为分析对象，以夏普比率衡量家庭的金融资产配置效率，并进一步分析金融资产配置效率的影响因素[15]。也有学者认为需衡量包含房产的投资组合有效性。Pelizzon和Weber发现，考虑房产后家庭的投资组合有效性会发生显著变化[16]。吴卫星等构建了包含房产和流动性资产的夏普比率，在此基础上进一步分析影响我国居民家庭资产配置效率的因素[17]。

在家庭资产配置效率的影响因素方面，已有研究主要从收入、财富、金融素养、流动性约束、社会资本以及人口统计学特征方面进行了分析。家庭财富和收入水平、金融素养水平都与家庭资产组合有效性正相关[18-20]。臧日宏和王春燕发现，信贷约束对家庭投资组合有效性有显著的负向影响，并且这种影响存在显著的城乡差异[21]。柴时军发现，社会资本显著提高了家庭资产配置的效率[22]。齐明珠和张成功研究了年龄与家庭资产配置有效性的关系，发现年龄与资产回报率之间呈现双峰型关系[23]。周聪发现，年龄与家庭投资组合有效性之间存在倒U型关系[24]。

(二)假说提出

养老保险可能会通过以下两个方面对家庭金融资产配置效率产生影响。

一是养老保险通过储蓄替代效应，提高家庭金融资产配置效率。首先，基于生命周期理论，理性的消费者会根据效用最大化原则合理地安排工作和退休时期的储蓄和消费，从而实现整个生命周期内消费的最佳配置[25]。具体来说，将人的一生分为工作和退休两个阶段，在工作阶段有稳定收入来源，在退休阶段没有工作收入。那么为了维持退休后的消费水平，人们就会在有稳定收入来源的工作阶段进行储蓄。养老保险能够为退休后的人们提供稳定的养老金收入，所以参与养老保险的人们就会在工作阶段减少养老储蓄，增加消费。其次，基于预防性储蓄假说，因为不确定性的存在，人们会产生预防性储蓄动机，参与养老保险后，人们未来面临的不确定性降低，预防性储蓄随之减少[26]。从上述理论可以发现，养老保险和储蓄之间存在替代关系，同样，实证研究也证明养老保险制度对个人储蓄率的负向影响[27]。金融资产投资行为属于金融消费的范畴，与无风险金融资产相比，风险金融资产具有更高的潜在回报。养老保险制度会降低家庭的储蓄水平，促进家庭投资风险金融资产，从而促进家庭投资组合的优化、提升投资收益。

二是养老保险能够改善家庭风险态度，提升家庭风险承担能力，从而提高家庭金融资产配置效率。相关研究表明，家庭投资组合有效性与风险投资态度相关，风险投资偏好程度越高的家庭，风险承受能力越高，其资产配置效率越高。早期，Markowitz通过“均值—方差”分析，发现居民资产配置效率与其风险偏好程度有关[28]。之后，Hong 等研究发现风险投资态度与股票投资概率之间存在正向关系[29]。风险态度是影响家庭资产配置效率的重要因素：风险厌恶会影响资产分配，进而影响资产配置效率[30]；相比于风险厌恶的家庭，偏好风险的家庭的资产配置会更有效[31]。养老保险作为社会保障制度的重要组成部分，能够降低家庭未来面对的不确定性，进而会影响家庭的风险态度[32]。因此，养老保险制度能够分担家庭在养老方面的风险，降低家庭的风险厌恶程度，提高家庭的风险承担能力，从而有助于提升资产配置效率。

基于上述分析，提出如下研究假说。

假说1：养老保险能够提高家庭金融资产配置效率。

假说2：养老保险能够通过降低家庭储蓄水平，提高家庭金融资产配置效率。

假说3：养老保险能够通过改善家庭风险态度，提升家庭风险承担能力，从而提高家庭金融资产配置效率。

中国城乡发展不均衡问题突出，表现为城乡在经济发展水平、居民收入、金融市场发展程度、社会保障制度等方面有较大差距。城乡发展失衡可能导致养老保险对家庭金融资产配置效率的影响存在城乡差异。已有研究表明，与城镇家庭相比，养老保险对农村家庭风险资产投资的影响很小且在统计上不显著[33]。从财富水平来看，资产水平对家庭金融资产配置具有财富效应，资产水平越高的家庭能够用于风险金融资产投资的资金越多。家庭资产会影响以收入风险和流动性约束水平为代表的背景风险，进而影响家庭的风险厌恶程度[34]。因此，随着资产的增加，家庭面临的背景风险和风险厌恶程度均下降，家庭金融资产配置效率会提高。很多关于家庭金融资产配置效率的实证研究均证实了资产水平对资产配置效率具有促进效应[35]。另外，户主受教育程度的高低决定家庭对金融市场信息的消化吸收和处理能力，与家庭金融素养高度相关，而金融素养是影响家庭投资决策和资产组和有效性的重要因素[36]。因此，户主受教育程度越高的家庭处理信息能力越强，更有可能做出正确的金融决策，资产配置会更有效。

基于以上分析，本文提出第三个假说：

假说4：养老保险对城乡家庭、不同资产水平家庭、不同教育水平家庭金融资产配置效率的影响存在差异。

三、变量选取与模型设计

CHFS数据全面记录了家庭微观层面的信息，主要包括家庭人口特征、收入、消费、资产、社保等信息。CHFS自2011年开展基线调查，之后每两年进行一次全国范围内的随机抽样调查，本文使用的是2019年的CHFS数据。此次调查覆盖全国29个省(自治区、直辖市)，343个区县，1360个村(居)委会，样本规模达34643户，数据具有代表性。本文将对数据进行预处理，删除户主年龄不在16～60岁或者户主已经离退休的样本家庭，删除主要变量存在缺失值以及家庭收入小于0的样本，最终用于实证分析的样本量为15997个。

(一)变量选取

1.被解释变量

本文的被解释变量为家庭金融资产配置效率。运用家庭金融资产组合的夏普比率(Sharpe Ratioi)度量家庭金融资产配置效率。在CHFS问卷中，金融资产包括活期存款、定期存款、股票、债券、基金、衍生品、理财产品、非人民币资产、黄金、现金等类型。参照已有文献[37]，并综合家庭金融资产的参与情况、持有比重以及收益率数据可得性等因素，本文选取股票类、债券类和存款三类资产，计算投资组合的夏普比率。其中股票类资产包括股票、股票型基金、衍生品、非人民币资产、黄金等风险较高的产品，债券类资产包括债券、债券型基金、银行理财产品和互联网理财产品，存款类资产即指家庭拥有的定期存款。

夏普比率的计算公式如下：

SharpeRatioi= [E(Rpi)-Rf]/σpi

(1)

(2)

(3)

其中，E(Rpi)为投资组合的预期回报率，Rf为无风险利率均值，用一年期定期存款(整存整取)基准利率表示，σpi为投资组合收益率的标准差,wj为每种资产占投资组合的比重， m是家庭持有金融资产种类数。σ(Rj,Rk)为各资产收益率之间的协方差，当j=k时，其表示该类资产收益率的方差。本文要衡量家庭投资组合的夏普比率，但是CHFS2019的数据只有家庭各类金融资产的参与和持有比重情况，没有某类金融资产的具体投资产品信息以及每种投资产品的收益率等详细数据。借鉴已有研究[38]，本文采用指数替代的方式计算各类风险金融资产的收益率。对上证指数、深证成指的年成交额以及收益率，进行加权计算得到股票类资产的收益率；根据中证全债指数的年收益率测算债券类资产收益率；存款类资产的年收益率用一年期定期存款(整存整取)基准利率代替，收益率标准差设定为0(1)各类指数数据以及无风险利率数据均来自RESSET金融研究数据库。。综合考虑金融市场运行的周期性和微观数据调查时间，本文选取2003年1月至2019年12月这一时段内各类资产的平均收益率作为2019年家庭各类金融资产收益率。在得到股票、债券和存款类资产的收益率后，结合家庭持有的各类资产比重数据，计算得到相应的E(Rpi)以及σpi等值，进一步地计算得出每个家庭金融资产组合的夏普比率。

2.核心解释变量

本文选取的核心解释变量是基本养老保险参与情况，户主参与基本养老保险赋值为1，否则为0。在CHFS2019的问卷调查中有对受访者询问“目前，参加的是下列哪种社会养老保险？”，定义参与政府或事业单位养老保险、城镇职工基本养老保险、新型农村社会养老保险、城镇居民社会养老保险、城乡统一居民社会养老保险中任一项为参与基本养老保险。

3.其他控制变量

参照已有文献以及结合本文的研究需要，模型中的控制变量涉及以下三类：一是户主特征变量，具体包括户主投资风险态度(2)CHFS调查问卷中，有关于风险态度的问题是“如果您有一笔资金用于投资，您愿意选择哪种投资项目？”，回答选项包括“1.高风险、高回报项目”“2.略高风险、略高回报的项目”“3.平均风险、平均回报的项目”“4.略低风险、略低回报的项目”“5.不愿意承担任何风险”。本文将选项1和2定义为风险偏好，将选项3定义为风险中性，将选项4和5定义为风险厌恶。风险偏好、风险中性和风险厌恶均为0～1的虚拟变量。、性别(3)户主性别变量为0～1虚拟变量，当户主为男性时，该变量赋值为1，否则为0。、健康(4)CHFS中，有关于自评健康状况的问题是：“与同龄人相比，现在的身体状况如何？”，回答选项包括“1.非常好”“2.好”“3.一般”“4.不好”“5.非常不好”。回答为1、2时，设定户主健康变量=1；回答3、4、5时，设定户主健康变量=0。、年龄、受教育年限、婚姻状况(5)户主婚姻状况变量为0～1虚拟变量，当户主已婚时，该变量赋值为1，否则为0。；二是家庭层面的控制变量，主要包括家庭人口结构变量(少儿抚养比、老人抚养比(6)少儿抚养比指家庭中14岁以下孩子人数占家庭总人口的比例；老人抚养比指家庭中65岁以上老人人数占家庭总人口的比例。)、家庭规模、家庭收入、家庭是否有负债、是否居住在农村；三是地区经济变量，为了控制地区经济发展水平对家庭金融资产配置效率的影响，回归中进一步控制了家庭所在省份人均GDP。

主要变量的描述性统计结果如表1所示。其中，金融资产组合的夏普比率均值为0.071，基本养老保险的参与比例为78.1%，这表明虽然样本家庭参保比例较高，但距离制度全覆盖仍有较大差距。从户主特征变量来看：风险偏好的样本占比较低，约为8.4%，风险中性的样本占比为20.6%，风险厌恶的样本占比最高，约为 70.9%；样本中79.1%的户主为男性，这与我国现实情况基本一致；户主的平均年龄为46.497岁；48.1%的户主自评健康状况为好和非常好；从户主受教育程度指标来看，户主的平均受教育年限为10.426年，仅略高于9年义务教育年限，表明样本家庭中平均受教育水平不高；户主已婚的比例为88.7%。从家庭层面特征变量来看：反映家庭人口结构的少儿抚养比和老人抚养比均值分别为13.4%和4.7%；样本家庭平均成员数量为3.446人；家庭收入均值为10.929万元；约有55.9%的家庭有负债；农村家庭占比32.4%。从地区经济变量来看，各省份人均GDP均值为69722元，根据该变量的标准差、最大值和最小值可知省份之间经济水平差距较大。

表1 主要变量描述性统计

表2是分样本家庭金融资产配置效率的描述性统计。根据是否参与养老保险分组，由金融资产配置效率均值可知，参保家庭的金融资产配置效率高于未参保家庭。按照城乡地区属性分组，由金融资产配置效率均值可知城镇家庭的金融资产配置效率高于农村家庭。按照家庭总资产中位数将样本分为低资产和高资产两组，由金融资产配置效率均值可知高资产家庭的金融资产配置效率明显高于低资产家庭。按照户主是否受过高中及以上教育，将样本家庭低教育水平组和高教育水平组，由金融资产配置效率均值可知高教育水平家庭金融资产配置效率明显高于低教育水平家庭。

表2 不同特征家庭金融资产配置效率的描述性统计

(二)模型设定

对于未持有风险金融资产的样本家庭，夏普比率均取0值，故被解释变量具有截断性特点。因此，本文采用Tobit模型对养老保险参与和家庭金融资产配置效率之间的关系进行验证，模型设定如下：

(4)

(5)

由于遗漏变量和反向因果的影响，养老保险变量可能存在潜在的内生性问题。首先，家庭成员工作特点、对社保的信任程度等不可观测因素会影响到家庭养老保险参与情况。另外，养老保险与家庭金融资产配置效率之间也可能存在反向因果关系，金融资产配置效率更高的家庭，金融资产收益更高，其收入也更高，参与社保的概率和力度通常也更大。为了克服内生性问题导致的估计偏误，本文通过寻找工具变量避免内生性带来的估计偏差。合理的工具变量要与所替代的内生性解释变量高度相关，同时与模型中的随机误差项不相关。参照已有文献[39-40]，本文选取家庭所在城市其他家庭的养老保险平均参与率作为工具变量进行内生性分析。地区平均参保率反映了养老保险在地区的普及程度，由于社会网络、信息交流等原因，市级参保率与样本家庭参保的可能性高度相关，同时与模型中的随机误差项不直接相关，满足工具变量的相关性和外生性要求。

四、实证分析

(一)基准回归

在基准分析中，分别运用OLS和Tobit模型分析基本养老保险对家庭金融资产配置效率的影响，Tobit模型的估计系数已经转换为边际效应结果，结果如表3所示。可以看出，OLS和Tobit 模型均显示基本养老保险估计系数显著为正，表明参与基本养老保险能够提升家庭金融资产配置效率。以Tobit模型为例：(4)列的回归结果显示，在未加入其他控制变量的情况下，相比于未参保家庭，参与养老保险的家庭夏普比率高出约0.0418个单位，结果在1%水平上显著；(5)列的回归结果显示，在加入户主特征变量后，相比于未参保家庭，参与养老保险的家庭夏普比率高出约0.0224个单位，结果在1%水平上显著；(6)列的回归结果表明，同时加入户主特征变量和家庭层面控制变量后，相比于未参保家庭，参与养老保险的家庭夏普比率高出约0.0162个单位，结果在1%水平上显著。假说1得到了证实。

控制变量方面，风险投资态度显著影响家庭资产配置效率，风险厌恶家庭投资组合效率最低。户主性别对家庭金融资产配置效率的影响显著为负，在关于养老保险与家庭金融资产配置的研究中有学者也发现男性户主的负向影响[41]，这可能是因为相比于男性户主，女性户主做决策时更谨慎，更注重投资回报率。户主的年龄与家庭投资组合有效性存在倒U型的关系，表明随着年龄增大，家庭资产配置效率呈现先上升再下降的趋势，可能的原因是投资经验累积和认知能力衰退对投资组合有效性产生反向影响，使其形成倒U型的生命周期模式[42]。户主受教育程度对家庭资产配置效率有显著的正向影响，表现为受教育年限越长，家庭金融资产配置效率越高。可能的解释是，受过高等教育的户主金融知识更加丰富，投资决策也会更合理，因此资产配置效率也会显著提高。家庭特征变量方面，少儿抚养比对家庭金融资产配置效率有负向影响，而老人抚养比的影响不显著。家庭收入水平对金融资产配置效率有显著的正向影响，因为收入水平较高的家庭较少受到流动性约束的限制，能够更有效率地进行资产配置。与城镇家庭相比，农村家庭的金融资产组合夏普比率较低。此外，家庭所在省份的经济发展水平与家庭金融资产配置效率正相关。

表3 基本养老保险与家庭金融资产配置效率

(二)内生性分析

以家庭所在城市养老保险平均参保率作为工具变量，IV-2SLS和IV-Tobit的估计结果如表4所示，其中IV-Tobit模型估计系数已转换成边际效应。DWH-F值和Wald test均在1%水平上拒绝了外生性假设，说明养老保险是内生变量。一阶段F值均大于10，说明本文选取的工具变量是有效的，不存在弱工具变量问题。运用工具变量解决内生性问题后，养老保险依然能够显著促进家庭金融资产配置效率，与基准回归结果一致。

(三)稳健性检验

为了保证估计结果的可靠性，本文采用了三种方法进行稳健性检验。

表4 养老保险与家庭金融资产配置效率—工具变量法

首先，更换核心解释变量。考虑到家庭的投资决策并非完全是户主一人决策的结果，其他家庭成员也可能对家庭决策产生影响。因此，本文更换核心解释变量进行检验。具体来说，重新定义家庭参保变量：至少有一名成员参加基本养老保险的家庭即为参保家庭。估计结果(已转换成边际效应)如表5前3列所示。可以看出，IV-Tobit模型的估计系数均显著为正，表明即使更换核心解释变量，参与养老保险仍对家庭金融资产配置效率有显著的正向作用，本文实证结果具有一定稳健性。

其次，扩大研究样本。本文将户主已经领取养老金的样本纳入分析，重新估计参与养老保险制度对家庭金融资产配置效率的影响。估计结果(已转换成边际效应)如表5的(4)～(6)列所示。可以看出，IV-Tobit模型的估计结果与基准回归结果一致，仍然显示参与养老保险对家庭金融资产配置效率有显著的正向作用。

最后，更换数据。本文使用2017年和2019年CHFS的面板数据，检验在控制家庭和时间的双向固定效应后养老保险对家庭金融资产配置效率的影响。由于2017年CHFS数据只报告了家庭拥有的基金总市值，未汇报偏债型基金、偏股型基金以及货币型基金的市值信息，对此，参照已有文献做法[43-44]，本文选取股票、债券和基金三种资产，重新计算家庭投资组合的夏普比率。具体来说，股票和债券资产的收益率计算方法与前文保持一致，基金资产收益率则是根据上证基金指数的年收益率进行测算。本文使用2003年1月—2017年 12月期间的历史平均收益率作为2017年家庭各类金融资产收益率；使用 2003年1月—2019 年12月期间的历史平均收益率作为2019年家庭各类金融资产收益率。计算得到夏普比率数据后，本文使用双向固定效应模型检验养老保险与家庭金融资产配置效率之间的关系，估计结果如表5的(7)～(9)列所示。养老保险的估计系数均显著为正，表明在控制了那些不随时间变化的遗漏变量的影响后，养老保险仍能够显著提升家庭金融资产配置效率，与基准回归结果一致。

表5 基本养老保险与家庭金融资产配置效率——稳健性检验

五、进一步分析

(一)机制分析

实证结果显示，养老保险能够显著提升居民家庭的金融资产配置效率，那么养老保险影响家庭金融资产配置效率的具体机制如何？在理论分析部分，本文提出养老保险会通过储蓄替代和风险偏好效应，对家庭金融资产配置效率产生影响，本节将对这两个影响机制进行检验。检验的基本思路是，分别考察养老保险对家庭储蓄水平和风险态度的影响。如果养老保险对机制变量没有显著影响，则该机制不成立。如果养老保险对机制变量影响显著，则进一步考察在基准回归模型中加入机制变量后，养老保险对家庭金融资产配置效率的影响。如果机制变量对家庭金融资产配置效率有显著影响，同时养老保险的回归系数发生了较大变化，则作用机制成立。

1.储蓄替代效应

基于生命周期理论、预防性储蓄理论，前文分析认为养老保险能够降低家庭储蓄水平，增加风险金融资产投资，进而有助于提升家庭金融资产配置效率。为了验证这一假设，选取家庭储蓄率作为机制变量进行检验。参照已有文献[45]，定义家庭储蓄率=(家庭总收入-家庭消费支出)/家庭总收入，结合80%以上中国家庭的储蓄都来自预防性动机的研究结论[46]，本文认为家庭储蓄率能够较好地反映家庭储蓄行为，尤其是预防性储蓄水平。从表6的(1)列可以看出，养老保险显著提升家庭金融资产组合的夏普比率。(2)列的估计结果显示，养老保险显著降低了家庭储蓄率。在(3)列同时加入养老保险和储蓄率变量后，储蓄率系数显著为负，养老保险的估计系数仍显著为正，但与(1)列相比，养老保险的估计系数有所下降，表明养老保险能够降低家庭储蓄水平，进而提升家庭金融资产配置效率，假说2得到了验证。

2.风险偏好效应

风险态度是影响家庭资产配置效率的重要因素，居民资产配置效率与风险偏好程度相关[47-48]。养老保险作为社会保障制度的重要组成部分，能够分担家庭在养老方面的风险，降低家庭未来面对的不确定性，改善家庭的风险态度，从而可能有助于优化家庭金融资产配置。为了验证这一假设，以风险偏好作为中介变量进行机制检验，当家庭风险厌恶时，风险偏好变量赋值为0，否则为1。从表6中(4)列的结果可以看出，养老保险能够显著提升家庭金融资产组合的夏普比率。(5)列结果显示，养老保险能够显著改善家庭风险态度，提升家庭风险承担能力。在(6)列同时加入养老保险和风险偏好变量后，养老保险和风险偏好的估计系数均显著为正，并且养老保险的估计系数有所下降，表明养老保险通过提升家庭风险偏好程度，提高了家庭金融资产配置效率，假说3得到了验证。

表6 影响机制分析——IV-2SLS估计结果

(二)异质性分析

由于家庭异质性的存在，养老保险对家庭金融资产配置效率的影响可能存在一定的城乡差异和群体差异。因而本部分运用IV-Tobit模型进行分组回归，进一步探究养老保险对家庭金融资产配置效率的异质性影响，结果如表7所示。从回归结果可以看出，绝大部分回归通过了弱工具变量检验和内生性检验，说明工具变量估计结果更准确。

1.城乡分组

由于我国特殊的城乡二元化结构，城镇家庭和农村家庭在收入与资产水平、获取信息渠道以及社会保障程度等方面差距较大。由此，本文分城镇家庭样本和农村家庭样本讨论养老保险对家庭金融资产配置效率的影响，结果(汇报的均是边际系数)如表7的(1)～(2)列所示。可以看出，养老保险对家庭金融资产配置效率的影响存在显著的城乡差异。养老保险对城镇家庭投资组合夏普比率的影响显著为正，但是对农村家庭的影响在统计上并不显著，说明养老保险制度不是决定农村家庭金融资产配置效率的主要因素。可能的原因是，养老保险多轨制导致各种养老保险制度的保障水平之间存在较大差距。保障水平偏低的新型农村养老保险制度无法有效发挥降低储蓄和释放风险的作用，因而无法有效促进农村家庭金融资产配置效率。

2.资产水平分组

根据家庭总资产中位数将样本分为低资产和高资产两组，考察养老保险对家庭金融资产配置效率的影响是否存在资产异质性，结果如表7的(3)～(4)列所示。可知，组间差异检验结果不显著，表明养老保险对不同资产水平家庭的金融资产配置效率均有显著的正向影响。

3.教育水平分组

为了验证养老保险对家庭金融资产配置效率的影响是否存在教育异质性，本文按照户主是否受过高中及以上教育将样本家庭低教育水平组和高教育水平组，实证回归结果见表7的(5)～(6)列。结果显示，养老保险对低教育水平和高教育水平家庭金融资产配置效率的影响均显著为正。通过比较分组估计系数，发现养老保险对高教育水平家庭的影响更大。对此的解释是，相对于低教育水平家庭，高教育水平家庭具有更高水平的金融素养，获取信息渠道的更广，能运用相关金融知识进行更精准的判断，因此其资产配置更有效率。

上述异质性分析结果表明，养老保险对城乡家庭、不同教育水平家庭的金融资产配置效率的影响存在差异，但对不同资产水平家庭的影响差异不显著。

表7 养老保险与家庭金融资产配置效率—异质性分析(IV-Tobit)

六、结论及建议

基于2019年中国家庭金融调查(CHFS)数据，本文运用OLS模型、Tobit模型以及工具变量法等研究方法检验了养老保险对家庭金融资产配置效率的影响。基准回归结果显示，养老保险能够显著提升家庭金融资产配置效率。运用工具变量法控制内生性问题后，这一促进作用依然显著，表明本文结果稳健可靠。机制分析表明，养老保险能够降低家庭储蓄水平和改善家庭风险态度，进而提升家庭金融资产配置效率。异质性分析发现，养老保险对城镇家庭、高教育水平家庭金融资产配置效率的促进作用更大。此外，户主的性别、年龄、受教育程度、收入水平等因素都会影响家庭资产配置效率。

为进一步发挥养老保险对居民家庭金融资产配置效率的促进作用，本文提出如下建议。首先，应该进一步提高养老保险覆盖率，稳步推进养老保险由制度全覆盖向人群全覆盖转变。其次，切实提高农村居民养老保险制度的保障水平。本文研究结果表明，养老保险多轨制导致的养老保障水平的巨大差异可能是造成养老保险无法有效提升农村家庭金融资产配置效率的重要原因。未来，政府部门应继续推进社保制度改革，缩小不同养老保险制度之间的待遇差距，切实提高农村地区养老保险制度的保障水平，以实现养老保险制度对农村家庭金融资产配置效率的正向作用。最后，进一步提高国民受教育水平。教育也是影响家庭金融资产配置效率的一个重要因素，未来相关部门可以采取提高义务教育年限、提高教育质量等方式提升国民整体受教育水平。