论文部分内容阅读
摘 要：基于长三角微观调查数据，本文首次引入自主创业、收入稳定性等背景风险变量，全面地探讨了居民背景风险因素对其风险资产投资概率的影响。
关键词：背景风险;居民风险资产;收入稳定性
本文的样本数据来源于“上海交通大学课题组居民投资风险偏好调查”数据。 该问卷的调查对象主要集中于长三角地区，调查对象所在行业覆盖金融业、制造业、农林牧渔业、高校、服务业等行业。此次调查一共发出 700 份问卷，回收有效问卷 561 份。为保证研究结论的准确性，本文将 10 份缺乏关键数据信息的问卷予以剔除，最终得到 551 份有效问卷。该问卷调查了居民的年龄、性别、教育程度、健康状况、资产负债状况、股票持仓状况、职业状况、收入水平、风险偏好程度等重要信息，上述信息主要用于构造下文的自变量和因变量。
一、因变量的选择。
实证部分主要研究居民背景风险对其风险资产投资的影响。考虑到股票是最常见的风险资产类型，所以本文将居民是否有股票仓位作为因变量 Investment，当居民的股票持仓大于0时取值1，没有股票持仓时取值 0。
二、自变量的选择。
（1）健康状况。问卷提供了“健康”和“有一定比例医药费”的选项，如果居民回答“健康”，那么变量Health 取值1，否则取 0。
（2）医疗保险参加状况。如果居民参加了基本医疗保险或者是参加了商业医疗保险，那么变量 Insurance 取值1，否则取 0。
（3）房地产投资。问卷获取了受访者所有的房地产估值数据，从而构成了房地产投资变量 Houwealth。
（4）流动性约束。问卷调查了每月收入中有多大比例要偿还分期付款的债务，当回答分别是“没有贷款”、“10%以下”、“10%至 25%”、“26 至 50%”和“50%以上”时，自变量 Liquidity 的取值分别为1、2、3、4 和5。 Liquidity 越高表明流动性约束越大。
（5）风险厌恶程度。问卷设计了四道风险偏好测试题，为每一题的选项赋予一定的分数，然后将受访者的四题分数累加，得到受访者的主观风险厌恶程度变量 Aversion，该变量分值越高意味着风险厌恶程度越低。
（6）自主创业情况。如果受访者属于创业者，拥有自己的公司，那么自变量 Pribusiness 取值为1，否则为0。
（7）人力资本。本文的人力资本变量 Human 指的是居民退休前可支配收入现金流的现值。如果受访者年龄超过退休年龄，则认为其人力资本为 0。人力资本变量 Human 的计算公式如下：
其中，Income 代表受访者的可支配收入 ;g 代表对未来收入的预期，如果回答为平稳，则取值 0，如果回答为上升，则取值 1%，如果回答为下滑，则取值-1%;r 为贴现率， 取值为一年期银行存款利率;Retire为退休年龄，取值为 65（男）和 60（女），之所以高于目前官方的退休年龄 60（男）和 55（女），是考虑到世界各国都有延迟男女退休年龄的趋势。
（8）其他控制变量。引入受访者的其他背景风险控制变量，包括人口学特征变量、受教育年限、专业背景、金融财富、夫妻就业、收入稳定性、所处行业等，其中专业背景和收入稳定性为首次研究背景风险变量。
三、回归模型构建及结果分析
考虑到因变量的取值只有0和1，因此本文选取的回归模型为 probit 模型：
其中，p表示因变量 Investment=1 的概率，X 表示由上文所述自变量组成的向量， β表示各自变量的系数，Φ表示标准正态累积分布函数。该模型假设残差项满足标准正态分布。
回归结果分析如下：
1、良好的健康状况会提高居民风险资产投资概率，但并不显著。这说明居民当前时点的健康状况对风险资产投资没有显著影响。不过当居民享有医疗保险时，其风险资产投资概率会显著上升，这说明居民未来的健康风险会对居民的风险资产投资决策产生影响。
2、房地产投资轻微地降低居民风险资产投资概率，但影响并不显著。这和大部分文献所得到的显著负影响的结论有一定差异，可能的原因是长三角地区投资者通过房地产抵押而获取信用贷款投资于其他风险资产的渠道较为普遍和通畅。
3、风险厌恶程度对居民风险资产投资概率的正向影响不显著，该发现与理论研究和多数实证研究结果存在一定差别。
4、流动性约束对风险资产投资概率有显著的正影响。流动性约束越高的居民，其风险资产投资概率反而越高，可能的解释就是流动性约束较高的居民往往有较高的人力资本，而人力资本带来的财富效应提升了这部分群体风险资产投资的概率。人力资本对居民风险资产投资概率具有显著的正影响也从侧面印证这一解释。此外，人力资本对风险资产投资的概率有显著的二次型影响。具体来说，居民的人力资本在513 万左右时，其风险资产投资概率达到最大。
5、居民就业情况会对风险资产投资概率的影响不大。一方面，居民的夫妻就业和所处行业分别对风险资产投资概率具有负影响和正影响，但在统计上都不显著。另一方面，居民自主创业对风险资产投资的影响不稳健且不显著。不过，居民的收入稳定性对居民风险资产投资具有显著的正影响。
6、性别、受教育年限、金融财富对居民风险资产投资概率没有显著的影响。不过居民经管专业背景能够显著地提高风险资产投资概率。年龄对居民风险资产投资概率具有显著的正影响，且超过 65 岁的居民风险资产投资概率更低。
参考文献：
[1]Heaton， J. and D. Lucas， 2000， Portfolio Choice in the Presence of Background Risk[J]. The Economic Journal， 2000， 110， pp.1-26.
[2]Tsetlin， I. and R. L. Winkler， 2005， Risky Choices and Correlated Background Risk[J]. Management Science， 51， pp.1336-1345.
[3]蔡明超，杨玮沁.考虑背景风险的生命周期投资模型评述— —兼论居民投资者风险教育[J]. 证券市场导报，2011（3）：50-56.
[4]何兴强，史卫，周开国.背景风险与居民风险金融资產投资[J].经济研究，2009（12）： 119-130.
作者简介：
马文婷（1993—），女，山西晋中人，山西财经大学技术经济与管理硕士研究生，研究方向： 技术创新管理.
关键词：背景风险;居民风险资产;收入稳定性
本文的样本数据来源于“上海交通大学课题组居民投资风险偏好调查”数据。 该问卷的调查对象主要集中于长三角地区，调查对象所在行业覆盖金融业、制造业、农林牧渔业、高校、服务业等行业。此次调查一共发出 700 份问卷，回收有效问卷 561 份。为保证研究结论的准确性，本文将 10 份缺乏关键数据信息的问卷予以剔除，最终得到 551 份有效问卷。该问卷调查了居民的年龄、性别、教育程度、健康状况、资产负债状况、股票持仓状况、职业状况、收入水平、风险偏好程度等重要信息，上述信息主要用于构造下文的自变量和因变量。
一、因变量的选择。
实证部分主要研究居民背景风险对其风险资产投资的影响。考虑到股票是最常见的风险资产类型，所以本文将居民是否有股票仓位作为因变量 Investment，当居民的股票持仓大于0时取值1，没有股票持仓时取值 0。
二、自变量的选择。
（1）健康状况。问卷提供了“健康”和“有一定比例医药费”的选项，如果居民回答“健康”，那么变量Health 取值1，否则取 0。
（2）医疗保险参加状况。如果居民参加了基本医疗保险或者是参加了商业医疗保险，那么变量 Insurance 取值1，否则取 0。
（3）房地产投资。问卷获取了受访者所有的房地产估值数据，从而构成了房地产投资变量 Houwealth。
（4）流动性约束。问卷调查了每月收入中有多大比例要偿还分期付款的债务，当回答分别是“没有贷款”、“10%以下”、“10%至 25%”、“26 至 50%”和“50%以上”时，自变量 Liquidity 的取值分别为1、2、3、4 和5。 Liquidity 越高表明流动性约束越大。
（5）风险厌恶程度。问卷设计了四道风险偏好测试题，为每一题的选项赋予一定的分数，然后将受访者的四题分数累加，得到受访者的主观风险厌恶程度变量 Aversion，该变量分值越高意味着风险厌恶程度越低。
（6）自主创业情况。如果受访者属于创业者，拥有自己的公司，那么自变量 Pribusiness 取值为1，否则为0。
（7）人力资本。本文的人力资本变量 Human 指的是居民退休前可支配收入现金流的现值。如果受访者年龄超过退休年龄，则认为其人力资本为 0。人力资本变量 Human 的计算公式如下：
其中，Income 代表受访者的可支配收入 ;g 代表对未来收入的预期，如果回答为平稳，则取值 0，如果回答为上升，则取值 1%，如果回答为下滑，则取值-1%;r 为贴现率， 取值为一年期银行存款利率;Retire为退休年龄，取值为 65（男）和 60（女），之所以高于目前官方的退休年龄 60（男）和 55（女），是考虑到世界各国都有延迟男女退休年龄的趋势。
（8）其他控制变量。引入受访者的其他背景风险控制变量，包括人口学特征变量、受教育年限、专业背景、金融财富、夫妻就业、收入稳定性、所处行业等，其中专业背景和收入稳定性为首次研究背景风险变量。
三、回归模型构建及结果分析
考虑到因变量的取值只有0和1，因此本文选取的回归模型为 probit 模型：
其中，p表示因变量 Investment=1 的概率，X 表示由上文所述自变量组成的向量， β表示各自变量的系数，Φ表示标准正态累积分布函数。该模型假设残差项满足标准正态分布。
回归结果分析如下：
1、良好的健康状况会提高居民风险资产投资概率，但并不显著。这说明居民当前时点的健康状况对风险资产投资没有显著影响。不过当居民享有医疗保险时，其风险资产投资概率会显著上升，这说明居民未来的健康风险会对居民的风险资产投资决策产生影响。
2、房地产投资轻微地降低居民风险资产投资概率，但影响并不显著。这和大部分文献所得到的显著负影响的结论有一定差异，可能的原因是长三角地区投资者通过房地产抵押而获取信用贷款投资于其他风险资产的渠道较为普遍和通畅。
3、风险厌恶程度对居民风险资产投资概率的正向影响不显著，该发现与理论研究和多数实证研究结果存在一定差别。
4、流动性约束对风险资产投资概率有显著的正影响。流动性约束越高的居民，其风险资产投资概率反而越高，可能的解释就是流动性约束较高的居民往往有较高的人力资本，而人力资本带来的财富效应提升了这部分群体风险资产投资的概率。人力资本对居民风险资产投资概率具有显著的正影响也从侧面印证这一解释。此外，人力资本对风险资产投资的概率有显著的二次型影响。具体来说，居民的人力资本在513 万左右时，其风险资产投资概率达到最大。
5、居民就业情况会对风险资产投资概率的影响不大。一方面，居民的夫妻就业和所处行业分别对风险资产投资概率具有负影响和正影响，但在统计上都不显著。另一方面，居民自主创业对风险资产投资的影响不稳健且不显著。不过，居民的收入稳定性对居民风险资产投资具有显著的正影响。
6、性别、受教育年限、金融财富对居民风险资产投资概率没有显著的影响。不过居民经管专业背景能够显著地提高风险资产投资概率。年龄对居民风险资产投资概率具有显著的正影响，且超过 65 岁的居民风险资产投资概率更低。
参考文献：
[1]Heaton， J. and D. Lucas， 2000， Portfolio Choice in the Presence of Background Risk[J]. The Economic Journal， 2000， 110， pp.1-26.
[2]Tsetlin， I. and R. L. Winkler， 2005， Risky Choices and Correlated Background Risk[J]. Management Science， 51， pp.1336-1345.
[3]蔡明超，杨玮沁.考虑背景风险的生命周期投资模型评述— —兼论居民投资者风险教育[J]. 证券市场导报，2011（3）：50-56.
[4]何兴强，史卫，周开国.背景风险与居民风险金融资產投资[J].经济研究，2009（12）： 119-130.
作者简介：
马文婷（1993—），女，山西晋中人，山西财经大学技术经济与管理硕士研究生，研究方向： 技术创新管理.