居民家庭结构对风险金融资产配置的影响研究——基于中国家庭金融调查数据

■安强身 牛岩

一、引言

党的二十大报告指出，“中国式现代化是全体人民共同富裕的现代化”，而提高居民财产性收入与财富积累水平是完善收入分配制度、促进共同富裕的基本要求。改革开放以来，我国金融体系与相关制度逐步完善，居民获取金融服务愈发高效、便捷，家庭金融资产配置比率随之上升。然而，相比于英、美、日等发达国家，我国居民受传统保守思想影响，风险投资意识相对较弱，家庭金融风险市场参与和金融资产配置程度较低①，金融产品选择相对单一，家庭金融资产配置仍以银行存款为主[1]。普遍来看，全世界范围内居民的风险资产配置率都低于现代投资组合理论的最优值，而这种现象在我国尤其严重，这在学术界被称为“有限参与之谜”[2]。这种家庭资产组合不利于财产性收入的提高与家庭财富水平的积累[3]。因此，提升居民家庭金融市场参与率、优化居民家庭资产结构，成为助力居民家庭财富积累与共同富裕目标实现的前提和基础。进一步地，认识和挖掘居民家庭金融市场“有限参与之谜”的成因，为相关部门的制度改革提供经验证据，显得尤为重要。

家庭作为社会经济活动中的基本单位，其结构类型往往直接影响家庭成员的储蓄、消费和投资观念，家庭成员构成也会影响居民储蓄率与风险市场参与率[4]，可见家庭结构在资产配置中发挥着重要作用。随着国民生活观念的转变和平均受教育水平的提升，我国家庭结构发生了重大变化。第七次全国人口普查数据显示，我国家庭同住人口于2020年首次降至3 人以下，户均人口数仅为2.62 人。由此可见，我国居民家庭结构正向小型化、简单化方向演进。那么，这种演变对我国居民家庭的金融资产配置又会产生怎样的影响？为厘清二者关系，本文采用中国家庭金融调查（CHFS）2019 年的数据，探究不同家庭结构与其金融资产配置的关系及其作用渠道，以回答中国居民家庭金融市场“有限参与之谜”。

本文边际贡献体现如下：一是已有文献多从收入水平、经济发展、住房投资等角度探究家庭金融资产配置的影响因素，本文融合社会学与经济学的相关理论，实证检验家庭结构对金融资产配置的影响，有助于从更深层次剖析家庭金融资产配置的内在逻辑。二是在解释变量的选取上，以往文献对于家庭人口结构的衡量多从人口老龄化[5]、家庭年龄结构[6]等角度展开，本文首次将家庭结构类型作为解释变量进行分析，有助于厘清人口结构与金融资产配置的关系。三是已有文献对风险态度和金融素养在家庭金融资产配置中的作用较少提及，本文实证检验二者在家庭结构影响金融资产配置过程中起到的中介作用，为家庭资产配置优化提供路径参考。

二、文献综述

20 世纪80 年代以来，经济发展水平日渐提高。金融市场参与给家庭带来了可观的收入增量，无论是对个体家庭财务状况改善还是对社会经济发展都大有裨益[7]。从我国居民家庭金融资产配置情况看，金融资产配置总额不断上升，资产结构日益多样化，居民家庭金融资产水平明显提高[8]。但相较于发达国家，我国始终存在家庭储蓄存款占比居高不下、风险性资产投资占比相对较低等问题，导致我国居民在金融市场上呈现出典型的“有限参与”特征。

为探究家庭金融资产配置的影响因素，大量文献分别从收入水平[9]、财富水平[10]、数字金融完善程度[11]等角度分析其在资产配置中发挥的作用，而与家庭人口结构相关的研究在国内起步较晚，更多聚焦于家庭成员的年龄结构。当前主流观点认为，投资者年龄与家庭风险性资产配置份额之间呈倒U型关系，即随着投资者年龄的增加，风险资产的份额会出现先上升后下降的情况，中年人相比年轻人与老年人会更偏好投资金融资产[12]。此外，关于两者作用渠道的研究也取得了一定成果。Chamon 等[13]认为可能由于住房、教育和医疗支出等私人负担的不断增加，中年人经济条件与身体状况更具优势，配置金融资产的可能性更大。齐明珠等[14]认为风险偏好是人口年龄结构影响家庭金融资产配置的重要途径。崔颖等[15]发现户主认知能力对风险资产投资有显著的正向影响，而年龄增加会导致认知能力的衰退，进而导致家庭配置金融资产比例的变动。另外，有学者指出，家庭内部老年人口比例的增加会降低家庭风险性金融资产的配置[16]，少儿人口的增加会促进家庭投资[17]。王韧等[18]则持相反观点，认为子女数量的增多会抑制风险性金融投资。而相较于女孩家庭，男孩家庭更倾向于增加储蓄、减少投资[19]。此外，也有学者从其他角度探讨家庭结构与金融资产配置之间的关系。例如，有研究认为共同居住家庭中，户主年龄与储蓄率呈U型关系，独居家庭则呈倒U型关系[20]；相比多代同住的家庭，独代居住的家庭会投资更多风险资产，而三代同堂家庭比与子女同住家庭的金融市场参与率更低[21]；相比其他家庭，上有老下有小的“夹心层”家庭会更积极地参与金融市场[22]。也有研究发现家庭结构对收入水平[23]、财富水平[24]、消费决策[25]、债务状况[26]等均有影响，而这些因素又会导致家庭金融资产配置决策发生改变。

综上所述，已有诸多研究从不同角度探讨了家庭金融资产配置的影响因素，但从家庭结构角度出发探讨二者关系的研究仍存在空白。因此，本文采用家庭结构类型作为解释变量，实证探究其与家庭金融资产配置之间的关系，并进一步挖掘内在作用渠道，以弥补现有研究的缺失。

三、理论分析与研究假说

（一）家庭结构影响金融资产配置的机理分析

一般来说，家庭会根据其收入水平、消费需求、未来风险预期等作出金融资产配置决策，而这些因素均与家庭内部的人口结构相关[27]。依照社会学的分类方法，家庭结构主要包括核心家庭、单人家庭、夫妻家庭、直系家庭、复合家庭、残缺家庭等等，不同类型的家庭规模与成员构成均有差异，投资理念亦不相同，导致不同家庭的金融资产配置存在差异。当前我国家庭存在规模小型化、结构简单化的趋势，核心家庭、单人家庭、夫妻家庭与直系家庭在我国较为常见，因此本文将这四类家庭记为核心解释变量。

核心家庭由夫妻与未婚子女组成，由于夫妻尚处于青壮年，身体健康状况与家庭收入都较为稳定，生活压力较小，自身风险承担能力较强，更有能力支付投资产品的固定成本。并且由于其子女一般年龄较小，仍处于受教育阶段，教育成本相对较高，为平滑各期开支，夫妻可能会在日常支出有结余时进行资源跨期配置，以实现资产增值，将所得的财产性收入用于承担育儿成本，缓解开支压力。二代及以上的直系家庭则是由两代及以上且中间无断代的夫妻组成，一般为父母与已婚子女同住。相较于其他家庭，直系家庭规模更大、成员构成也更为复杂。这类家庭可能面临“上有老下有小”的情况，需要同时承担教育成本和养老成本，为负担较高的生活花销，家庭会具有较强的资产配置意愿，倾向购买高回报的金融资产以取得收益。同时，直系家庭成员中一般有年轻人，他们接触互联网的频率更高，在数字经济、数字金融不断发展的大背景下，使得直系家庭能更多地了解理财、投资信息。单人家庭或夫妻家庭多数由没有子女的年迈老人组成，而老年人口占比高的家庭，其风险资产持有比重较低[28]。这是由于这类家庭成员已经丧失劳动能力，增收困难，同时还要应付日常消费和医疗支出，有较大的经济负担，投资能力有所下降。另外，由于老年人参与互联网的程度普遍较低，家庭获取金融知识的途径有限，落后的投资观念也会导致家庭投资动力不足，不利于提升金融资产配置意愿。据此，本文提出假设1：

H1：核心家庭和直系家庭会提升金融资产配置率，而单人家庭和夫妻家庭会降低金融资产配置率。

（二）家庭结构影响金融资产配置的中介效应分析

家庭结构对金融资产配置的影响是深刻、多元的，其中存在着诸多作用机制。本文进一步对两者间的关系进行探究，构建金融素养、风险态度两种中介变量，以检验家庭结构是否会通过这两种渠道影响金融资产配置决策。

已有研究发现，投资组合分散化对规避风险、提高收益具有重要作用，而金融素养的提升能通过分散化投资实现最优投资结果[29]，可见提高金融素养有助于优化家庭金融资产配置。金融素养较高的家庭，对各类金融资产的风险程度与收益率的了解程度也较高，更能作出合理的投资决策，通过配置多样化的金融资产组合实现保值增值。金融素养较低的家庭在收集和处理资产信息方面的能力较差，信息障碍提高了金融市场的参与成本，导致其在进行资产配置决策时可能遇到阻碍。此外，拥有金融专业知识背景的居民对于金融投资有更全面的了解，在进行资产配置时风险偏好程度更高，金融市场参与率较高[30]。据此可以看出，金融素养会对金融资产配置的概率和深度产生正向影响。从家庭结构的角度出发，随着户主年龄的增长，认知水平有所退化，金融素养也随之下降[31]，老年家庭会倾向于退出金融市场，而核心家庭的夫妻尚处于劳动年龄，信息整合能力与计算能力较强，直系家庭中的年轻成员也可以通过互联网了解金融知识、提高金融素养，并帮助户主设定合理的财务目标，做出家庭财务决策，提高金融资产配置比例。据此，本文提出假设2：

H2：家庭结构通过金融素养渠道影响金融资产配置决策。核心家庭和直系家庭因为金融素养较高促进了金融资产配置率的提升，单人家庭和夫妻家庭则因金融素养较低而降低了金融资产配置率。

现代投资组合理论认为，投资者会根据自身的风险偏好程度决定风险资产配置比例，风险态度是影响投资者配置资产组合的重要因素，风险厌恶程度很大程度上影响家庭是否配置风险性金融资产。风险厌恶程度的增大会降低家庭配置风险性金融资产的概率[32]。通常情况下，风险厌恶程度并非是不变的常数，它在经济主体的生命周期中常常存在时变特征，且随着年龄的增加呈现先下降后升高的趋势[33]。从家庭层面来看，核心家庭的夫妻一般处于职业收入上升阶段，风险厌恶程度较低，这有助于提高投资概率。另外，少儿人口的增加也会提升风险偏好程度，这是由于家庭为了给子女创造良好的成长环境愿意承担风险[17]，并且有子女的家庭需要承担较高的教育成本与养育成本，为追求长期财富最大化，家庭往往会选择高收益的风险性金融产品，这也表现为风险偏好[6]。而在老龄化严重的单人、夫妻家庭中，成员几乎都步入了老年，处于风险厌恶程度较高的阶段，同时还面临健康风险和收入不稳定的情况，因此会呈现出风险厌恶特征，减少风险性金融投资。直系家庭状况较为复杂。一方面，家庭中一般有年轻劳动人口同住，往往风险偏好程度较大；另一方面，这类家庭一般人均收入较低，为减弱住房压力才选择多人同住，其自身风险承担能力较差，可能表现为风险厌恶。综合来看，直系家庭的风险态度并不明朗。据此，本文提出假设3：

H3：家庭结构通过风险偏好渠道影响金融资产配置决策。核心家庭因为风险偏好较高促进了金融资产配置率的提升，单人家庭和夫妻家庭则因风险厌恶而降低了金融资产配置率。并且，风险偏好这一中介效应在直系家庭不发挥作用。

四、研究设计

（一）模型设定

1.基准模型

由于家庭结构不会在短期内发生变动，本文选取一期截面数据进行实证检验。在探讨居民家庭结构对金融资产配置的影响时，为综合、客观地考察家庭资产组合情况，分别选取三个变量作为衡量指标。

第一个被解释变量为虚拟变量“是否配置风险性金融资产（asset）”，选择Probit 模型进行分析。Probit 模型存在一个潜变量asset*。当asset*＞0 时，该家庭配置金融资产取值为1，否则为0。本文Probit 模型的结果均采用边际效应进行汇报。模型设定如下：

其中，i表示第i个家庭，asseti为虚拟变量“是否配置风险性金融资产”，nfi为核心家庭虚拟变量，tfi为直系家庭虚拟变量，sfi为单人家庭虚拟变量，mfi为夫妻家庭虚拟变量，controlsi指代一系列可能影响风险性金融资产配置的控制变量集，包括户主特征、家庭特征、地区特征等，εi是随机扰动项。

第二个被解释变量为“风险性金融资产占比（asset%）”，用于衡量金融资产配置深度。由于该变量为左截断变量，因此选取Tobit 模型进行分析，其他变量设定不变。模型设定如下：

其中，asset%i表示家庭i 风险性金融资产占其家庭总金融资产的比重，asset%*i表示风险资产占金融资产比重在（0，1）之间的观测值。

第三个被解释变量为“风险性金融资产种类（type）”，采用各家庭持有的风险性金融资产种类数来衡量。选取OLS 模型进行回归，其他变量设定不变。模型设定如下：

2.中介效应检验模型

为探究家庭结构是否会通过金融素养（sy）、风险态度（fx）对金融资产配置产生影响，本文借鉴江艇[34]的做法，在基准模型基础上进一步构建中介效应模型，检验家庭结构对中介变量的影响程度。模型设定如下：

（二）数据来源

本文数据来源于中国家庭金融调查（CHFS）2019 年全国调查数据、同年的省级数据集②和北京大学数字金融研究中心发布的数字普惠金融指数的合并数据。CHFS 调查始于2011 年，每两年追踪一次，覆盖全国29个省、自治区与直辖市，调查内容包括家庭人口学特征、资产与负债、保险与保障、支出与收入等板块，较为全面、详细地反映了居民家庭资产配置状况。需要注意的是，CHFS 问卷中的金融资产包括现金、活期存款、定期存款、股票、基金、债券、理财产品、金融衍生品、外币资产、黄金等金融资产。本文将股票、基金、债券、理财产品、金融衍生品、外币资产、黄金记为风险性金融资产。

（三）变量选取

1.被解释变量

本文选取的被解释变量分别为“是否配置风险性金融资产（asset）”“风险性金融资产占比（asset%）”“风险性金融资产配置种类（type）”，通过测算居民家庭风险性金融资产配置的概率、深度及分散化程度来综合反映金融资产配置情况。

2.解释变量

本文的核心解释变量为家庭结构。根据目前的有效样本数据，选取核心家庭（nf）、直系家庭（tf）、单人家庭（sf）、夫妻家庭（mf）的虚拟变量作为解释变量。根据CHFS调查问卷中的问题“A2001家庭成员关系”，本文手动进行分类整理：将受访者与配偶及未婚子女同住的家庭记为核心家庭，将受访者与配偶及已婚子女或父母同住的家庭记为直系家庭，将受访者独居的家庭记为单人家庭，将受访者与配偶同住的家庭记为夫妻家庭。需要说明的是，除上述家庭类型外，样本中还包含联合家庭、单亲家庭、祖孙同住家庭等，但由于样本占比较低，本文将这些类型均划入其他家庭，不进行单独的实证检验。

3.控制变量

本文控制了一系列会影响家庭金融资产配置的变量，包括户主特征变量、家庭特征变量和地区特征变量。具体变量及定义见表1。

表1 主要变量定义

（四）样本描述性统计

各变量的样本描述性统计结果见表2。如表2所示，我国家庭平均风险市场参与度仅为10.9%，而平均配置比例与配置种类也较低。可见，我国居民在配置金融资产时仍以无风险资产为主，普遍存在金融市场“有限参与”、金融排斥现象严重问题。

表2 描述性统计

五、实证结果及分析

（一）基准回归结果

表3为家庭结构影响风险性金融资产配置的基准回归结果。（1）列为家庭配置金融资产概率的回归结果，文中Probit 模型的结果均采用边际效应进行汇报；（2）列为家庭配置金融资产深度的回归结果；（3）列为家庭配置金融资产分散化程度的回归结果。从各变量的回归显著性可以看出，核心家庭在不同模型中均会显著促进金融资产的配置；直系家庭配置概率和配置种类在一定水平上显著，配置深度不显著；单人或夫妻家庭则会显著抑制金融资产的配置。而回归系数则表明，核心家庭较直系家庭风险性金融资产的配置率更高，单人家庭的抑制作用较夫妻家庭更强。原因可能是：核心家庭夫妻处于劳动年龄阶段，收入与身体状况都较为稳定，有一定闲置资金可用于投资，因此倾向于配置金融资产。直系家庭虽然也有投资意愿，但收入较低，同时可能肩负教育与医疗支出，可自由支配资金不足，金融资产配置深度不高，回归结果不显著。单人或夫妻家庭主要为老年家庭，收入不稳定且身体状况较差，投资观念保守，倾向于增加储蓄、降低投资。另外，单人家庭仅有户主独居，无同住人口共享收入、分担压力，风险承担能力较差，对金融资产配置率负向影响更强。

表3 家庭结构影响风险性金融资产配置的回归结果

（二）稳健性检验

1.内生性处理

基准模型中可能存在部分不可测量的遗漏变量，会同时影响居民家庭结构与资产配置决策，导致产生潜在的内生性问题。本文首先通过加入省份固定效应来控制遗漏变量的影响，回归结果见表4（1）至（3）列。在控制了固定效应后，各变量系数的符号方向仍与前文一致。其次加入“是否拥有商业保险”“家庭创业计划”“家庭总负债”作为新的控制变量，结果见表4（4）至（6）列。在加入新的控制变量后，直系家庭结构对资产分散化程度的影响不再显著，其他三类家庭的结果仍与基准回归一致。

表4 内生性处理

2.替换被解释变量

参考吴越等[35]的研究，将风险性金融资产划分为主动型风险金融资产与被动型风险金融资产。其中，主动型风险金融资产包括股票、基金、债券和金融衍生品，具有高风险和高收益的特性；被动型风险金融资产包括银行理财和互联网理财，风险与收益均较低。本文将原被解释变量替换为“是否持有主动型风险金融资产（active）”“主动型风险金融资产在总金融资产中的占比（active%）”“主动型风险金融资产的持有种类（typea）”进行稳健性检验。表5的回归结果证明前文结论较为稳健。

表5 替换被解释变量的稳健性检验结果

3.剔除有金融从业人员家庭的样本

参考唐丹云等[36]的研究，考虑到家庭金融资产选择在一定程度上受家庭金融素养影响，而有金融从业人员的家庭金融素养较高，会影响家庭配置决策，因而剔除家庭中有金融从业人员的样本进行稳健性检验，结果见表6。可以看出，核心家庭、单人家庭、夫妻家庭的回归结果与前文一致，在一定程度上证实了本文结论的稳健性。直系家庭符号方向不变，但显著性水平有所降低，说明这类家庭可能受家庭成员的金融从业影响较强。另外，直系家庭样本量较少，也会对回归结果的显著性有所干扰。总体看来，回归结果与基准回归基本一致。

表6 剔除有金融从业人员家庭的稳健性检验结果

4.替换样本

将样本由CHFS（2019）替换为CHFS（2017），再次进行回归。由于CHFS（2017）中“家庭是否拥有自有住房”缺失值较多，因此将该变量替换为“家庭拥有的住房数量”，其余变量选取与模型设定不变，实证结果如表7 所示。可以看出，各解释变量都在5%的水平上显著，符号方向也与原检验保持一致。这也验证了本文结论的稳健性。

表7 替换样本的稳健性检验结果

（三）异质性检验

1.按数字金融发展水平划分

数字金融水平的提高有助于降低居民进入金融市场的门槛，促进金融资产配置率的提升，但由于个体间的异质性，不同家庭的资产配置变化可能存在差异。考虑这一因素的影响，本文采用北京大学发布的数字普惠金融指数衡量各省份数字金融水平，根据该指数的中位数将样本划分为两个子样本进行实证检验，并通过Chow 检验证明分组回归的有效性。通过表8 结果看出，分样本后核心家庭在不同的数字金融水平地区中差异不大；直系家庭的分区域检验结果仅在高水平地区显著，说明在数字金融发展水平相对较高的区域，居民更容易借助互联网获取金融知识或投资信息，从而提高金融资产的配置率；单人家庭和夫妻家庭对金融资产配置率的抑制作用在高水平地区更强，这是因为老年人口属于数字弱势群体，在经济与互联网发达、数字金融蓬勃发展的地区，由于数字经济的发展催生出数字鸿沟，他们反而会受制于数字禀赋，无法利用互联网跟上市场的脚步，从而降低对于金融资产的配置率。

表8 按数字金融发展水平划分的异质性检验

2.按经济发展水平划分

不同的经济水平会影响居民的职业选择、收入消费、投资观念等，进而会影响该地区家庭的资产配置决策。本文采用各地区的人均GDP 来衡量经济发展水平，根据经济发展水平的中位数将样本划分为两个子样本进行检验。通过表9 结果看出，核心家庭在各区域内均倾向于参与金融市场，且经济发达地区资产配置概率与种类的显著性水平高于欠发达地区，这是因为发达地区金融业发展相对完善，居民金融素养普遍较高，会提升其金融资产配置率；直系家庭的分区域检验结果仅在发达地区显著，可能是因为在经济发达地区，居民的信息成本和交易成本较低，参与金融市场的门槛也较低；单人家庭和夫妻家庭对金融资产配置率的抑制作用在经济发达地区更强，这也可能与数字鸿沟有关。

表9 按经济发展水平划分的异质性检验

3.按养老与教育支出划分

家庭可能会因为生活压力不同而存在异质性的金融资产配置。本文根据CHFS问卷问题“去年，您家给父母的现金或非现金一共有多少钱？”“去年，您家给公婆、岳父母的现金或非现金一共有多少钱？”“去年，您家在教育培训上一共支出了多少钱？”来计算该家庭的养老支出与教育支出，衡量其在养老育儿方面的生活压力，并根据结果将样本分为无支出和有支出两个子样本进行检验。结果如表10所示，家庭负担养老教育支出一方面可以增强核心、直系家庭的资产配置意愿，另一方面可以缓解单人、夫妻家庭对金融资产配置的抑制作用。这说明用于养老或教育的这部分支出是居民配置风险性金融资产的一大动力，当居民面临生活压力时，就会产生金融资产配置意愿，提升金融市场参与度。

表10 按养老和教育支出划分的异质性检验

（四）渠道检验

本文参考尹志超等[37]的研究，采用因子分析法构建金融素养指标。CHFS（2019）问卷中设计了三个有关利率和通货膨胀的问题以考察受访者的金融素养水平，本文根据受访者对每个问题的回答情况构建了两个虚拟变量，分别表示是否回答正确和是否正面回答，并采用这六个虚拟变量构建衡量金融素养的总指标。表11（1）列显示，受访者对每个问题的正确回答率都不足50%，说明我国居民金融关注度与金融知识水平普遍较低。

表11 金融素养指标构建

在进行金融素养指标构建之前，本文首先根据KMO检验判断因子分析法的适用程度，检验结果见表11（2）列。可以看出，结果均大于0.6，说明可以采用因子分析法。

本文结合特征根大小与方差贡献率共提取两个因子，最后结合因子得分与旋转后的因子权重计算出综合因子得分，并将该衡量方法得出的结果记为中介变量“金融素养（sy）”的代理指标。由表12（1）列可知，相对于单人家庭和夫妻家庭，核心家庭与直系家庭的金融素养水平更高，说明金融素养在家庭结构与金融资产选择中发挥着中介作用，家庭结构通过金融素养渠道影响金融资产的配置决策。其中，核心家庭和直系家庭因为金融素养较高促进了金融资产配置率的提升，单人家庭和夫妻家庭则因金融素养较低而降低了金融资产配置率。证明了假设2成立。

表12 中介效应的回归结果

本文进一步对风险态度的中介效应进行实证检验。由于风险厌恶是投资的基础假设，家庭会根据风险与收益进行投资决策，因此风险态度在家庭结构与金融资产配置之间可能起到中介作用。本文根据CHFS（2019）问卷题目“如果您有一笔资金用于投资，您最愿意选择哪种投资项目？”来衡量风险态度，根据受访者回答将风险态度赋值为1、2、3、4、5，数值越高，表示该家庭的风险偏好程度越高。根据现代投资组合理论，投资者的风险偏好程度在资产配置中发挥着重要作用，风险偏好程度越高，风险资产的配置比例也越高。从表12（2）列的回归结果可以看出，核心家庭的风险偏好程度高，而单人家庭和夫妻家庭对风险呈厌恶态度，说明风险态度是这三类家庭的中介变量，在一定程度上验证了假设3。直系家庭的回归结果不显著，这是由于直系家庭成员组成较为复杂，既可能因为较高的支出需求而倾向于配置高回报资产，又可能因为户主年龄偏高，金融偏好程度下降，同时受收入水平和医疗负担影响，而避免进入高风险市场。

六、结论与建议

家庭是我国金融市场的重要参与者，而“有限参与”却抑制了居民财产性收入的增长和家庭财富水平的提升，在一定程度上阻碍了共同富裕目标的实现。为破解“有限参与之谜”，本文基于家庭结构视角，采用CHFS（2019）数据从理论分析与实证检验两方面深入探究其与金融资产配置决策间的联系，得出以下结论：核心、直系家庭结构会促进风险性金融资产配置率的提升，单人、夫妻家庭结构则会抑制金融市场参与。异质性分析表明，核心家庭在不同地区均倾向于配置风险性金融资产，而在数字金融程度更高、经济更发达的区域，直系家庭对金融资产配置参与度的提升作用更强，且由于数字鸿沟的存在，单人或夫妻家庭对金融资产配置参与度的抑制作用也得以加强；有养老和教育成本的核心家庭与直系家庭会提高金融资产配置率，同时缓解单人家庭和夫妻家庭对金融资产配置率的抑制作用。中介效应检验结果表明，家庭结构与金融资产配置之间存在金融素养与风险态度两种作用渠道，金融素养较高或风险偏好程度较高的家庭会提高金融资产配置概率与比例，而低金融素养与风险厌恶则会抑制金融资产的配置。

本文的研究内容具有以下政策启示：

首先，要完善金融市场建设，抑制数字鸿沟的不良影响。一方面，各地区要提高数字经济与数字金融的发展水平，强化核心家庭与直系家庭对金融资产配置的促进作用；同时完善金融基础设施建设与金融制度保障，防范网络风险，引导居民理性、良性投资。另一方面，要关注数字弱势群体，积极发挥政府的引导作用，扩大互联网覆盖面，提高老年家庭的数字接入水平与数字金融素养，进而弥合老年群体数字鸿沟，发挥数字普惠金融对金融资产配置的有利影响，提升家庭财产性收入水平，促进共同富裕。

其次，要大力普及金融投资知识，提高居民金融素养。由数据分析与实证结果可以看出，金融素养对金融市场参与度发挥着显著的正向影响，然而我国居民当前普遍金融素养水平较低，因此要从各方面强化居民金融知识储备，面向全社会各类群体，尤其是金融素养水平较低的低收入人群与中老年群体，积极开展金融知识讲座，普及金融知识教育，提高全体居民的金融素养。

最后，要加强风险教育，帮助居民树立理性的投资态度。一方面，应落实精准扶贫政策，提高居民可支配收入水平，从而增强其风险承担能力，缓解其风险厌恶程度。另一方面，通过金融知识培训与金融风险教育，帮助居民正确看待投资风险，树立理性、客观的风险态度，引导居民积极参与资本市场，基于自身财务状况做出合理的投资决策。

注 释

①《中国家庭财富指数调研报告2021》数据显示，2021年第四季度我国家庭金融资产占比达30.2%，而《2022 年主要国家家庭金融资产报告》数据显示，2021年韩国家庭金融资产占比为35.6%，日本为63.0%，英国为53.8%，美国为71.5%。②数据来源于2019年的中国统计局官网。