数字普惠金融对家庭风险金融资产投资的影响.pdf

2 0 2 3年第3期 第2 5卷(总第1 3 9期)淮 南 师 范 学 院 学 报J O U R N A LO FHU A I N A NN O RMA LUN I V E R S I T YN o.3,2 0 2 3 G e n e r a lN o.1 3 9,V o l.2 5 收稿日期2 0 2 2-0 6-1 3 基金项目国家社科基金项目“长三角大气污染协同治理的区际生态补偿机制研究”(2 1 B J Y 1 1 6)。作者简介吴昕(1 9 9 6),女,安徽理工大学经济与管理学院硕士研究生,研究方向:资产配置;王建民(1 9 7 8),男,安徽理工大学经济与管理学院教授,博士,博士生导师,研究方向:绿色金融、可持续发展管理。数字普惠金融对家庭风险金融资产投资的影响吴 昕,王建民(安徽理工大学 经济与管理学院,安徽 淮南 2 3 2 0 0 1)摘 要为衡量数字普惠金融的发展对于家庭风险金融资产投资的影响,文章使用中国家庭金融调查(CHF S)数据,采用P r o b i t模型和T o b i t模型进行实证探究。研究表明,数字普惠金融发展水平的提高可以增加家庭风险金融资产的持有概率和持有比重。同时研究发现,互联网的普及使用在其中发挥着显著的调节作用,可以加强数字普惠金融对于风险金融资产投资影响的正向效应。因此,文章提出加强互联网基础设施建设,以推动普惠金融的深度发展和乡村振兴目标的实现。关键词数字金融;普惠金融;风险金融资产;互联网使用 中图分类号F 8 3 2.5 文献标识码A 文章编号1 0 0 9-9 5 3 0(2 0 2 3)0 3-0 0 7 2-0 7一、引言近年来,数字经济的蓬勃发展,对完善金融服务体系和营造良好经营生态发挥重要的引擎作用。在科技赋能的背景下,数字普惠金融应运而生,其依托数字技术的支持,打破地域限制。通过跨空间提供金融产品和服务,缩小城乡区域之间金融服务的可得性与可及性差距。这不仅从整体上促进了金融行业供给侧结构性改革,推动其健康发展,还助力乡村振兴目标的实现。随着金融服务便利化程度的提高和家庭资产的逐渐累积,以及家庭对金融市场参与的积极性日渐增强,如何满足不断增长的家庭金融投资需求成为学者关注的话题。马科维茨投资组合理论认为,投资者可以通过平衡风险和收益进行资产配置,获取较大的收益。C a m p b e l l通过研究发现,“家庭的资产配置决策具有显著的异质性,存在 有限参与 现象。”1根据2 0 2 1年中国家庭金融调查报告 显示,金融资产占家庭总资产的比重只有8.7 6%,非金融资产占比高达9 1.2 4%,其中,银行存款占比最高,现金次之。这表明我国家庭在风险金融资产投资方面还保持着较低水平,城乡之间差距较大。数字普惠金融的发展能否切实促进家庭参与风险金融市场、进行多元化的资产配置;构建数字普惠金融体系的同时是否存在地区差异和城乡差异;是什么因素造成了家庭在风险金融市场上的参与差异。这些问题正是文章主要的研究动机。目前学者关注数字普惠金融视角的研究更多从家庭收入角度出发2,关于数字普惠金融和家庭金融市场参与之间的研究则相对较少。本研究的创新之处在于实证验证了“数字普惠金融对家庭金融市场投资具有促进作用”这一观点,丰富了研究视角。此外,文章关注区域差异、城乡差异,进一步进行异质性分析,以期发现其中的影响机制,旨在为普惠金融的深度发展提供新思路。二、文献综述与研究假设国内外关于家庭风险资产投资的影响因素研究成果众多。从个人和家庭特征变量来看,教育程度与家庭风险金融市场参与之间呈正向关系,受教育程度越高的家庭越容易学习和理解金融产品,尤其是较为复杂的风险资产组合,因而更愿意参与风险金融资产的投资。另外,出于流动性约束,家庭规模越大,家庭风险资产的持有比例越低3。相反,家庭的社会保障程度越高,风险承担能力越强,其更愿意参与风险金融资产投资。此外,在地区发展方面,经济发展程度较好的地区,金融基础设施较为健全,金融服务环境优越,风险金融市场的参与率也相对较高。我国大部分家庭,尤其是偏远地区的家庭,面临较为严重的金融排斥,难以获得快捷便利、多样化的金融服务。数字普惠金融借助大数据、云计算和人工智能等现代化信息技术,解决了传统金融服务成本高的难题,从而提高了金融服务的覆盖范围,深化了金融市场的发展。具体而言,数字普惠金融主要通过降低交易成本,缓解信息不对称,提高金融可得性,促进家庭风险资产的持有概率和持有比重。互联网的普及有效降低了很多家庭的参与机会限制,家庭可以利用网络实现社交、购物、支付等经济社会活动,留下“信息痕迹”。其通过大数据技术的进一步整合,成为家庭或个人的信用记录,有利于缓解信息不对称的问题,缓解农村家庭的金融排斥问题,使得金融服务能够更广泛地覆盖到有需要的家庭4。数字普惠金融依托金融科技有助于解决金融领域信息不对称、覆盖范围有限、交易成本高、缺少风险分担机制等问题。与此同时,也对网络基础设施的建设和普及提出了更高的要求5。因而,互联网的普及使用和网络基础建设对于数字普惠金融福利效应的发挥起到重要作用6。由此,本研究提出以下假设:假设1,数字普惠金融发展可以增加家庭风险金融资产持有概率;假设2,数字普惠金融发展可以增加家庭风险金融资产持有比重;假设3,数字普惠金融利用互联网技术的普及促进家庭风险金融资产投资。三、数据、变量与模型设定(一)数据来源文章的数据来自于两个数据库:一个来自北京大学数据研究中心和蚂蚁集团研究院合作编制的“北京大学数字普惠金融指数”;另一个来自西南财经大学2 0 1 7年在全国范围内开展的中国家庭金融调查项目,该调查采集了家庭多方面的微观信息,全面地反映了家庭金融的基本状况,调查样本具有很好的代表性。文章通过前期的数据清洗,剔除了收入为负值以及户主年龄小于1 6的样本数据,最终筛选出1 2 21 2 4个观测样本。(二)变量说明与描述性统计分析1.被解释变量本研究参照尹志超等学者的做法7,将家庭金融资产分为风险金融资产和无风险金融资产两大类。(1)风险金融资产持有概率:若拥有风险资产中的任何一种则取值为1,反之为0。(2)风险金融资产持有比重:家庭拥有的风险金融资产占家庭金融总资产金额的比值。2.解释变量解释变量为数字普惠金融总指数。本研究使用北京大学数字金融研究中心课题组发布的数字普惠金融指数作为我国各省数字普惠金融发展的衡量指标,涉及中国内地3 1个省(直辖市、自治区)。控制变量:个人、家庭和地区3个层面。在个人特征变量方面,控制了户主性别、年龄、户口类型、婚姻状况、健康状况、受教育程度、风险容忍度、是否从事工商业等变量。家庭层面,控制了家庭规模、家庭总收入、家庭净资产和社会保障。家庭净资产由家庭总资产减去家庭总负债所得。社会保障由养老保险、医疗保险和住房公积金三者账户余额总和相加所得。由于家庭总收入、家庭净资产、社会保障数值过大,因而对其进行对数处理。为控制地区经济发展水平的差异,这里引入2 0 1 7年各省地区生产总值。数据处理中剔除家庭净资产小于0和家庭总收入小于0的样本。本研究通过对上述变量的控制,来保证实证结果的可靠性。另外,在实证分析中,文章研究观察不同年龄段家庭的参与差异。文章参照尹志超等学者的做法8,将家庭按户主年龄分为1 62 5岁组、2 53 5岁组、3 54 5岁组、4 55 5岁组、5 56 5岁组及6 5岁组以上共计6个组别,以1 62 5岁组为对照组。表1为具体变量的描述性统计结果,从平均水平来看,家庭风险资产的持有概率大于持有比重,金融产品的风险容忍度也普遍较低。37吴 昕,王建民:数字普惠金融对家庭风险金融资产投资的影响表1 变量的描述性统计变量变量含义观测值平均值标准差最小值最大值d f i i数字普惠金融总指数1 2 21 2 42 7 1.9 8 12 3.6 7 12 4 0.23 3 6.6c o v覆盖广度1 2 21 2 42 4 5.9 7 32 4.9 3 42 1 5.73 1 6.1d e p使用深度1 2 21 2 42 9 3.6 9 43 6.2 4 82 4 0.43 9 6.1d i g数字化程度1 2 21 2 43 1 9.0 1 08.0 7 53 0 1.43 4 0.1c_r i s k风险金融资产持有概率1 2 21 2 40.1 2 60.3 3 201d_r i s k风险金融资产持有比重1 1 97 1 20.0 2 20.1 0 601g e n d e r性别 男性=11 2 21 1 70.4 9 70.4 9 901a g e年龄1 2 20 7 64 8.7 91 7.7 91 61 1 8i a g e22 53 5岁1 2 21 2 40.1 5 60.3 6 301i a g e33 54 5岁1 2 21 2 40.1 6 70.3 7 301i a g e44 55 5岁1 2 21 2 40.1 8 60.3 8 901i a g e55 56 5岁1 2 21 2 40.1 7 80.3 8 201i a g e66 5岁及以上1 2 21 2 40.1 9 70.3 9 801h e a l t h健康状况1 2 20 4 90.8 3 40.3 7 201i e d u2初等教育1 2 21 2 40.5 1 70.0.5 0 101i e d u3中等教育1 2 21 2 40.1 9 60.3 9 701i e d u4高等教育1 2 21 2 40.1 6 90.3 7 401i e d u5研究生及以上1 2 21 2 40.0 1 10.1 0 301r u r a l户口类型1 2 21 2 40.3 50.4 7 701s i z e家庭规模3 74 4 42.6 5 51.6 3 701 4m a r r i e d婚姻状况 有配偶=11 2 21 0 50.7 9 30.4 0 501i n v e s t_r i s k风险容忍度 高=13 74 4 80.1 0 90.3 1 201g s h y e是否从事工商业 是=11 2 21 2 20.1 6 70.3 7 301i n t e r使用互联网1 2 18 4 10.4 7 90.501l ns e c u r i t y社会保障对数5 33 5 86.5 5 92.5 5 70.5 2 81 6.6 2 0l nn e t_a s s e t家庭净资产对数9 95 0 91 2.8 6 01.6 4 42.9 9 61 7.8 4 0l nt_i n c o m e家庭总收入对数1 2 21 2 41 0.8 8 01.3 7 31.7 4 31 5.9 6 0l nn_i n c o m e家庭非财产性收入对数1 2 16 3 51 0.8 7 01.3 2 101 5.9 5 0l ng d p地区生产总值对数1 2 21 2 41 0.3 3 00.9 6 87.8 7 31 2.7 1 0 从表1数据可以看出,观测样本中家庭风险金融资产持有率为1 2.6%,这表明我国风险资产市场的参与率仍处于较低水平。家庭风险金融资产持有比重为2.2%,远远低于风险金融资产持有率,这表明大多数家庭仍不愿将资产过多地配置在风险金融市场,导致家庭资产结构配置不合理,这一现象需要予以关注和改善。3.模型设定由于家庭是否持有风险金融资产为01变量,故文章采用P r o b i t模型考察数字普惠金融对家庭风险金融市场参与的影响,模型(1)为:y*i=+1d f i i+2X i+ui(1)其中,y*i表示家庭是否持有风险金融资产。d f i i表示数字普惠金融总指数,X i代表控制变量,包括个人、家庭和地区层面的控制变量,ui为随机误差项。由于风险资产占金融资产的比重是截断的,因此使用T o b i t模型分析数字普惠金融对风险金融市场持有比重的影响,模型(2)为:dr i s k=+1d f i i+2X i+uid_r i s k=m a x(0,d_r i s k)(2)其中,d_r i s k为家庭持有的风险资产金额占金融总资产的比 例,其他 变 量 均 与 式(1)中 的 含 义相同。四、实证分析(一)数字普惠金融与风险金融资产投资文章分别通过P r o b i t模型和T o b i t模型探究47淮南师范学院学报 2 0 2 3年第3期数字普惠金融发展水平对家庭风险资产持有概率和持有比重的影响。回归结果如表2所示,具体分析如下。表2 数字普惠金融对家庭风险金融资产的影响变 量(1)风险金融资产持有概率(P r o b i t)(2)风险金融资产占比(T o b i t)D f i i0.0 0 4*0.0 0 0*(0.0 0 1)(0.0 0 0)g e n d e r-0.0 5 8*-0.0 0 3(0.0 3 3)(0.0 0 2)h e a l t h0.0 2 3-0.0 0 3(0.0 5 9)(0.0 0 3)i a g e2-0.2 8 7*-0.0 1 8*(0.0 7 2)(0.0 0 4)i a g e3-0.2 1 4*-0.0 1 4*(0.0 7 3)(0.0 0 4)i a g e4-0.0 5 6-0.0 0 3(0.0 7 2)(0.0 0 4)i a g e5-0.0 2 30.0 0 2(0.0 6 9)(0.0 0 4)i a g e60.0 3 80.0 0 5(0.0 6 8)(0.0 0 4)i e d u2-0.1 4 1*0.0 0 3(0.0 7 4)(0.0 0 4)i e d u30.1 8 5*0.0 0 8*(0.0 7 8)(0.0 0 4)i e d u40.2 7 1*0.0 2 2*(0.0 8 1)(0.0 0 5)i e d u50.4 0 2*0.0 5 5*(0.1 3 2)(0.0 0 9)r u r a l-0.5 7 9*-0.0 0 8*(0.0 6 0)(0.0 0 3)s i z e-0.0 8 5*-0.0 0 4*(0.0 1 2)(0.0 0 1)m a r r i e d0.0 8 3*0.0 0 6*(0.0 4 9)(0.0 0 3)i n v e s t_r i s k0.4 0 5*0.0 0 7*(0.0 4 6)(0.0 0 3)g s h y e-0.1 7 1*-0.0 1 4*(0.0 4 4)(0.0 0 3)l ns e c u r i t y0.0 2 4*0.0 0 0(0.0 0 7)(0.0 0 0)l nn e t_a s s e t0.2 4 2*0.0 0 9*(0.0 1 5)(0.0 0 1)l nt_i n c o m e0.2 9 9*0.0 0 5*(0.0 2 1)(0.0 0 1)l ng d p0.0 0 5-0.0 0 6*(0.0 1 9)(0.0 0 1)_c o n s-8.7 1 3*-0.1 8 5*(0.3 0 2)(0.0 1 5)N1 18 7 11 18 7 1 注:*、*、*分别表示在1 0%、5%和1%水平下的差异显著性,括号内报告了稳健的标准误,下同。首先对解释变量和被解释变量进行分析。在第(1)列的估计中,被解释变量风险金融资产持有概率估计系数为0.0 0 4,在1%的置信水平下显著,计算可知其平均边际效应为0.0 0 07,即数字普惠金融发展每提高1%,则家庭参与风险金融市场投资的概率便增加0.0 7%。这表明,数字普惠金融对家庭参与风险金融市场具有积极的促进作用。第(2)列被解释变量为风险资产占比,估计系数为0.0 0 04,其符号和第(1)列相同,表明数字普惠金融的发展,显著增加家庭持有风险资产的比重。计算可得,其平均边际效应为0.0 0 03 9,即数字普惠金融发展每提高1%,则家庭增加风险金融市场配置的概率便提高0.0 3 9%。虽然第(1)列和第(3)列估计结果都表明数字普惠金融的发展对家庭参与风险资产的持有概率和持有比重均具有显著的促进作用,但前者的促进效果要大于后者。接下来,从控制变量方面进行分析,以第(1)列的估计结果为主进行讨论。家庭净资产对数的估计系数为0.2 4 2,在1%的置信水平下显著,说明家庭净资产对其参与风险金融市场具有正向影响。家庭总收入对数和社会保障对数的估计系数分别为0.2 9 9和0.0 2 4,皆在1%的水平上显著,同样具有正向影响。这表明财富的积累和社会保障程度的提高对于家庭参与风险金融市场具有极大的促进作用。从年龄变量来看,与对照组1 62 5岁组相比,2 55 5岁系数符号都为负,且在1%的置信水平下显著,表明随着年龄的增长,家庭将减少参与风险金融市场的投资。6 5岁以上年龄组估计系数为0.0 3 8,但回归结果并不显著。这可能与家庭阶段有关,6 5岁之前,家庭负担有子女养育责任和老人赡养义务,生活负担较重,风险容忍度较低,更倾向于将资产投资于无风险资产或风险较低的资产。6 5岁以后,家庭的生活压力逐渐减轻,开始增加对风险金融资产的投资。也有学者研究认为,年龄与家庭参与风险资产市场呈倒U型关系。受教育程度变量与对照组没有文化相比,初等教育在1 0%的置信水平下显著,估计系数为-0.1 4 1。其他组的估计系数都在1%的水平上显著,其中研究生及以上组的估计系数最大,说明受教育程度对家庭参与风险金融市场具有正向影响。这与金融市场充满不确定性和复杂性的特点有关,获得高收益的同时也蕴含着高风险,尤其是很多金融产品的操作规则较为复57吴 昕,王建民:数字普惠金融对家庭风险金融资产投资的影响杂,受教育程度较高的家庭,往往能够更好地理解规则及合理地参与金融市场。风险容忍度变量估计系数为0.4 0 5,表明风险容忍度越高的家庭,越愿意参与风险金融市场投资。关于 变 量 是 否 从 事 工 商 业 的 估 计 系 数 为-0.1 7 1,在1%的置信水平下显著,说明家庭中个体从事工商业对其持有风险资产具有负向影响,从中体现出家庭风险规避的投资行为。有配偶的家庭相较于没有配偶的家庭,更愿意参与风险金融市场。地区经济发展程度越高,家庭参与风险金融市场概率越大。(二)异质性分析1.数字普惠金融分类指标的影响数字普惠金融包括覆盖广度、使用深度和数字化程度3类指标,文章进一步检验这3类指标对家庭风险金融资产持有概率和持有比重的差异化影响。换言之,探究数字普惠金融发展对家庭风险金融资产投资的正向影响具体来自哪些二维指标。数字普惠金融不同指标的回归结果(表3)显示,覆盖广度的扩大降低了家庭风险金融市场持有概率,提高了家庭风险金融资产的持有比重。使用深度的提高对家庭参与风险金融市场具有促进作用。数字化程度的加深无论是对家庭参与风险金融市场还是风险金融资产的持有比重,都具有显著的促进作用。这表明数字普惠金融对于家庭风险资产投资的促进作用更多来自于多样化的金融服务。表3 数字普惠金融分类指标对家庭风险金融资产投资的影响指标(1)风险金融资产持有概率(2)风险金融资产持有比重c o v-0.0 0 3*0.0 0 0*(-0.0 0 1)(0.0 0 0)d e p0.0 0 4*0.0 0 0(-0.0 0 1)(0.0 0 0)d i g0.0 0 4*0.0 0 0*(-0.0 0 2)(0.0 0 0)控制变量Y e sY e s_c o n s-9.5 8 0*-0.3 0 7*(-0.7 7 5)(-0.0 4 3)N1 18 7 11 18 7 1 2.地理区域异质性考虑到家庭的投资行为与各地经济发展水平具有密切联系,因此,将样本分为东部地区和中西部地区两组分别考察数字普惠金融对家庭投资影响的区域差异。同时,在回归时控制了以省级G D P衡量的当地经济发展水平。研究结果(表4)表明,对于东部地区家庭而言,数字普惠金融的发展,对于其风险金融资产的持有概率和持有比重,都具有极大的促进作用,且在1%的置信水平下显著。与之相比,对于中西部地区的家庭,数字普惠金融的发展反而起到减弱作用。表4 地理区域不同对家庭参与风险金融资产投资的影响变量(1)风险金融资产持有概率(东部)(2)风险金融资产占比(中西部)(3)风险金融资产持有概率(东部)(4)风险金融资产占比(中西部)d f i i0.0 0 5*-0.0 0 8*0.0 0 0*-0.0 0 0(0.0 0 1)(0.0 0 4)(0.0 0 0)(0.0 0 0)控制变量Y e sY e sY e sY e s_c o n s-9.8 5 6*-7.2 4 6*-0.2 4 8*-0.0 8 6*(0.4 4 8)(0.8 2 4)(0.0 2 6)(0.0 3 5)N66 8 051 9 166 8 051 9 1 3.城乡异质性考虑到城镇家庭和农村家庭在金融环境、受教育程度、金融素养等方面具有较大的差异性,文章依据城镇家庭和农村家庭进行分组回归分析,进一步探究城镇家庭和农村家庭在风险资产投资方面的异质性。结果(表5)显示,第(1)和第(3)列为城镇家庭,第(2)和第(4)列为农村家庭。通过对比回归结果可以看出:在城镇家庭中,数字普惠金融总指数的进一步提高对于风险金融市场参与和风险金融资产持有比重都具有显著的促进作用。而在农村金融样本中,数字普惠金融总指数对家庭风险金融市场参与影响方向为正。这主要由于相比农村家庭,城镇家庭的基础设施建设更加良好,数字普惠金融的发展使得其参与金融市场的成本更低,因而促进作用更为显著。67淮南师范学院学报 2 0 2 3年第3期表5 城乡差异对家庭参与风险金融资产投资的影响变量(1)风险金融资产持有概率(城镇)(2)风险金融资产占比(农村)(3)风险金融资产持有概率(城镇)(4)风险金融资产占比(农村)D f i i0.0 0 4*0.0 0 00.0 0 0*-0.0 0 0(0.0 0 1)(0.0 0 3)(0.0 0 0)(0.0 0 0)控制变量Y e sY e sY e sY e s_c o n s-9.1 8 8*-7.2 3 9*-0.2 2 9*-0.0 2 6*(0.3 3 0)(0.8 9 8)(0.0 2 1)(0.0 1 1)N8 6 2 73 2 4 08 6 2 73 2 4 4 (三)调节效应探讨上述研究表明,数字普惠金融能够显著促进家庭风险金融资产的持有概率和持有比重,并且促进作用主要来源于数字普惠金融分类指标数字化程度的提高,东部地区和城镇家庭受到的促进效果相较于中西部地区和农村家庭更大。但是数字普惠金融发展影响家庭风险金融资产持有概率和持有比重的传导机制尚未明确。易纲和宋旺探究了1 9 9 12 0 0 7年随着金融体系的发展中国金融资产结构的演进状况,研究发现中国资产结构有了明显改善,股票、债券等金融资产增长迅速9。数字普惠金融的发展,利用现代信息技术使得服务成本大大降低,有效缓解了部分地区所面临的金融排斥问题,可以有效促进家庭参与金融市场,改变其原有的风险资产配置。但数字普惠金融对基础设施、尤其是互联网使用的普及带来了更高的要求。有学者认为,数字普惠金融对中西部地区和农村家庭的排斥主要来源于互联网使用不足。因此,文章构建了数字普惠金融总指数和互联网使用的交互项e i n t e r变量。实证结果(表6)显示,数字普惠金融总指数和交互项在风险金融资产持有和风险金融资产占比两个变量下方向都显著为正。该结果表明互联网的使用对于家庭参与风险金融资产投资发挥着调节作用,即互联网使用的普及可以增强数字普惠金融对于家庭风险资产投资的正向效应。因此,加强网络基础建设对于金融发展的进一步深化具有重要意义。(四)稳健性检验为考察上文模型估计结果的可靠性,本部分对上文模型的估计结果进行稳健性检验。首先,在表2的实证分析前剔除了异常值,删除年龄低于1 6岁和家庭总收入小于0的观测值。此外,本研究使用家庭非财产性收入替换文中的家庭总收入变量。家庭总收入包括工资性收入、农业收入、工商业收入、财产性收入和转移性收入五个部分。其中财产性收入指家庭凭借自有的房屋、土地、金融资产、知识产权等财产获得的收入。文章主要关注家庭金融风险市场的参与情况,而财产性收入的来源又与金融市场息息相关。为避免内生性的影响,本研究用家庭非财产性收入变量代替文中的家庭总收入变量。表7数据内容显示,更改变量后,实证结果与表2相比保持不变,这说明前文使用家庭总收入为控制变量获得的回归结果较为稳健。表6 互联网使用对家庭风险资产投资的调节作用变 量(1)风险金融资产持有概率(2)风险金融资产占比d f i i0.0 0 2*0.0 0 0*(0.0 0 1)(0.0 0 0)e i n t e r0.0 0 3*0.0 0 0*(0.0 0 1)(0.0 0 0)i n t e r-0.4 2 9*-0.1 1 4*(0.2 2 6)(0.0 1 1)控制变量Y e sY e s_c o n s-7.1 8 8*-0.1 2 6*(0.2 2 9)(0.0 1 0)N4 27 4 84 27 4 8表7 更换控制变量的稳健性检验变 量(1)风险金融资产持有概率(2)风险金融资产占比D f i i0.0 0 4*0.0 0 0*(0.0 0 1)(0.0 0 0)其他控制变量Y e sY e sl nn_i n c o m e0.2 2 2*0.0 0 3*(0.0 1 9)(0.0 0 1)_c o n s-8.2 5 5*-0.1 7 9*(0.2 9 8)(0.0 1 6)N1 17 9 61 17 9 6五、结 语普惠金融的数字化发展不仅与金融行业的健康发展、社会的和谐稳定息息相关,同时还关系到国家的经济转型和乡村振兴目标的实现,具有不可忽视的重要地位。因此,文章运用中国家庭金融调查数据(CH F S)中2 0 1 7年的数据内容,探究77吴 昕,王建民:数字普惠金融对家庭风险金融资产投资的影响了数字普惠金融的发展对家庭风险金融资产投资的影响。研究发现,数字普惠金融的发展,提高了家庭参与风险金融市场和持有风险金融资产的积极性。一方面,家庭对于风险资产的持有概率提高;另一方面,家庭会加大风险资产的持有比重。从数字普惠金融的具体指标来看,数字化程度的加深无论是对家庭持有概率还是参与比重,都具有显著的促进作用。从区域来看,数字普惠金融的发展,对东部地区家庭参与风险金融市场的促进作用要大于中西部地区。从城乡来看,在城镇家庭中,数字普惠金融总指数的进一步提高对于其风险资产市场的持有概率、持有比重都具有显著的促进作用。这表明,东部地区和城镇家庭相较于中西部地区和农村家庭,更多地享受到数字发展红利。此外,研究发现,互联网的使用是重要的调节变量,数字普惠金融的发展对网络基础设施建设提出了更高的要求。研究表明,随着数字普惠金融发展水平的提高,家庭会更积极地参与到金融市场,增加风险资产的投资比重,这有利于优化家庭资产配置。同时,互联网的使用是重要的调节变量,能够加强数字普惠金融的促进效应。因此,有关部门要重视互联网使用的配套基础设施和使用方法普及,切实降低金融投资的参与门槛,特别是中西部地区和农村家庭,让更多家庭共享数字发展红利1 0。其次,金融机构要积极利用互联网信息技术,拓宽金融产品的营销渠道,传播普及金融信息,缓解信息不对称问题,吸引更多家庭参与风险金融市场。最后,家庭也应该主动提高自身金融素养,多渠道、多形式学习金融知识,评估自身风险偏好和承受能力,恰当地参与风险金融市场的投资,实现家庭资产的优化配置。注 释:风险金融资产包括:股票、基金、金融债券、金融衍生品、金融理财产品、黄金等;无风险资产包括现金、股票账户现金、活期存款、定期存款等。初等教育组包括小学、初中学历;中等教育组包括高中、中专学历;高等教育为拥有大专、本科学历;研究生及以上组包括硕士、博士研究生学历。东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、山东、江苏、上海、浙江、福建、广东、海南共1 1个省份,其余省份为中西部地区。互联网使用变量对应问卷问题“您使用过互联网吗?”若回答“是”则赋值为1,若回答“否”则赋值为0。参考文献:1C AMP B E L L J Y.H o u s e h o l d f i n a n c eJ.J o u r n a l o fF i n a n c e,2 0 0 6,6 1(4):1 5 5 3-1 6 0 4.2孙子淞,李子联.数字普惠金融的农民增收效应及异质性研究J.经营与管理,2 0 2 1(1 0):1 3 7-1 4 3.3卢亚娟,TUR V E YGG.中国家庭风险资产持有的影响因素及城乡差异J.财贸经济,2 0 1 4(9):7 2-8 1,3 5.4樊文翔.数字普惠金融提高了农户信贷获得吗?J.华中农业大学学报(社会科学版),2 0 2 1(1):1 0 9-1 1 9,1 7 9.5付琼,郭嘉禹.金融科技助力农村普惠金融发展的内在机理与现实困境J.管理学刊,2 0 2 1,3 4(3):5 4-6 7.6朱卫国,李骏,谢晗进.互联网使用与城镇家庭风险金融资产投资:基于金融素养的中介效应J.投资研究,2 0 2 0,3 9(7):2 4-3 9.7尹志超,宋全云,吴雨.金融知识、投资经验与家庭资产选择J.经济研究,2 0 1 4,4 9(4):6 2-7 5.8尹志超,吴雨,甘犁.金融可得性、金融市场参与和家庭资产选择J.经济研究,2 0 1 5,5 0(3):8 7-9 9.9易纲,宋旺.中国金融资产结构演进:1 9 9 12 0 0 7J.经济研究,2 0 0 8,4 3(8):4-1 5.1 0何宜庆,王茂川,李雨纯,等.普惠金融数字化是“数字红利”吗?:基 于 农 村 居 民 收 入 增 长 的 视 角 J.南 方 金 融,2 0 2 0(1 2):7 1-8 4.R e s e a r c ho nt h e I n f l u e n c eo fD i g i t a l I n c l u s i v eF i n a n c eo nH o u s e h o l dR i s k yF i n a n c i a lA s s e t I n v e s t m e n tWUX i n,WA N GJ i a n m i nA b s t r a c t:I no r d e r t om e a s u r e t h e i m p a c to f t h ed e v e l o p m e n to fd i g i t a l i n c l u s i v ef i n a n c eo nt h e i n v e s t m e n to fh o u s e-h o l dr i s k y f i n a n c i a l a s s e t s,t h i sp a p e r u s e s t h ed a t ao fC h i n aH o u s e h o l dF i n a n c eS u r v e y(CHF S),a n da d o p t sP r o b i tm o d e la n dT o b i tm o d e l f o re m p i r i c a l r e s e a r c h.T h er e s u l t ss h o wt h a tt h ed e v e l o p m e n t l e v e lo fd i g i t a l i n c l u s i v ef i n a n c ec a ni n-c r e a s e t h eh o l d i n gp r o b a b i l i t ya n dp r o p o r t i o no fh o u s e h o l dr i s k yf i n a n c i a l a s s e t s.A t t h es a m et i m e,i t i sa l s of o u n dt h a tt h ep o p u l a r i z a t i o na n du s eo f t h e I n t e r n e tp l a y sas i g n i f i c a n tm o d e r a t i n gr o l e,w h i c hc a ns t r e n g t h e nt h ep o s i t i v ee f f e c to fd i g i t a l i n c l u s i v e f i n a n c eo nt h e i n v e s t m e n to f r i s k yf i n a n c i a l a s s e t s.T h e r e f o r e,i t i sp r o p o s e dt os t r e n g t h e nt h ec o n s t r u c-t i o no f I n t e r n e t i n f r a s t r u c t u r e t op r o m o t et h e i n-d e p t hd e v e l o p m e n to f i n c l u s i v ef i n a n c ea n dt h er e a l i z a t i o no f t h eg o a lo fr u r a l r e v i t a l i z a t i o n.K e yw o r d s:d i g i t a l f i n a n c e;f i n a n c i a l i n c l u s i o n;r i s k yf i n a n c i a l a s s e t s;i n t e r n e tu s e87淮南师范学院学报 2 0 2 3年第3期