微观金融（精选4篇）
微观金融 篇1
关键词：农村金融,金融服务,微观协调
作为农村金融体系的微观层次, 农村资金资源的开发和配置对农村经济增长有着举足轻重的影响。农村金融资源约束, 首要的表现就是资金资源量的约束和配置结构的约束, 因此, 破除农村金融资源约束首先要合理开发和配置农村金融资源。
一、培育农村“造血”机制, 增加农村资金资源量的累积
农村经济自我“造血”是现实农村资金资源量的累积的根本。培育农村经济“造血”机制首要是完善农村市场经济体制, 夯实农村经济基础, 壮大农村经济力量。
二、以培育农村“造血”机制为目标, 提高财政“输血”效率
财政支农资金是农村资金资源体系中的重要组成部分, 财政支农首先表现为一种“输血”模式, 但财政支农资金有利于改善农村经济发展基础设施, 最终导致农村经济自我“造血”功能的加强。为此, 要建设稳定、高效、统一的财政支农资金体系, 改革财政支农管理体制, 建立稳定增长的财政支农资金来源渠道。
加大财政支农力度。一是国家在现有基础上, 每年从新增财政收入中安排一定比例的资金用于农业项目, 从政策上确保在近期内国家对农业投入的增长速度高于同期财政支出的增长速度。二是在国家对国有企业呆坏账核销资金的基础上, 转换出部分资金用于政策性银行的农村投资补偿。三是国家安排专项资金, 建立制度性的政策性支农银行的资本金补充渠道, 以确保政策性银行的可持续发展和支农功能的充分发挥。
以培育农村“造血”机制为目标, 支农资金投入要重点突出, 兼顾全局。重点支持范围包括:加大对农业的科技投入, 扶持新型的农业科研开发体系、支持建立农业科技推广服务与中介体制、加速农业科技产业化、推动农业科技创新保障系统的尽快建立等;加大对农村教育的投入扶持, 提高农民的综合素质;促进农业新技术的推广应用。
加快对西部农村的基础设施投入, 推进我国农村经济的均衡发展。大幅度增加农村大、中小型基础设施和基地建设投入;加强退耕还林还草、围栏草场、人工种草的保护工程;加强以发展无公害农产品为重点的生态农业示范区建设。
三、建立农村资金回流机制, 形成外部资金的导入机制
一是在所有商业银行吸收的农村存款中, 确定一定比例的资金用于农村投资。二是对商业银行的农业和涉农贷款给予一定的利息补贴, 鼓励和引导商业银行信贷支农。三是建立健全农业信贷担保和贷款保险体系, 一来增强农户和农村企业贷款融资能力, 二来对商业银行涉农贷款进行信用担保。四是允许农业政策性银行可以通过发行农业金融债券, 寻求合作伙伴, 通过建立农业发展基金、农民共同基金等形成筹资, 扩大资金规模和支农能力。
四、广开渠道, 充分调动民间资本参与农村投融资
一是建立适应农业产业化发展需要的中小资本市场, 让更多的资金通过直接融资渠道进入农业产业化生产领域。二是允许和鼓励产业化龙头企业在一定范围内通过发行债券或股票进行融资, 鼓励和引导以农村信用社为主的符合条件的农村金融机构参与货币市场业务, 增加来源, 提高支农实力, 改善经营效益。三是大力发展农村票据市场, 灵活操作货币政策工具, 不断调整和优化再贴现资源的分配结构, 引导农村金融机构适当增加对农业产业化企业的票据贴现, 扩大票据融资规模。四是地方政府出台优惠政策, 在税收、银行贷款等提供方便, 引导民间资金对农业的投入, 同时积极吸引外商投资。
微观金融 篇2
所谓微观对策, 是指从企业角度采取的对策。企业作为国民经济的细胞, 受到金融危机影响的最终结果之一, 必然表现为人力资源管理的变化。而人才流动是双向的, 所以, 如何在最低成本下组建本企业最合理的人才结构就成了人力资源管理者的难题。愈演愈烈的全球金融危机已经对实体经济造成影响, 外部市场需求大幅减弱, 对制造业影响首当其冲。在全球金融危机下, 制造业企业不应过多抱怨外部环境, 而更需要“积极自救”的思维模式。面对危机积极反思企业问题, 迅速做出战略调整;进一步加大自主创新和精细化管理;同时, 抓住国家扩大内需政策和国际产业转移带来的机遇, 获得拓展发展新空间。
一、讲解形势, 稳定情绪, 激励员工
金融危机会给员工带来恐惧。作为人力资源管理工作人员, 首先要给员工讲解形势, 稳定情绪。作为领导者要临危不惧, 一切照旧, 继续保持以往的工作习惯, 以避免引起恐慌。与员工保持沟通。及时并经常向下面的人通报公司的最新情况, 是制服谣言的利器。给员工留出时间, 让他们通过与身边的人的交流, 表达自己的情绪。不要期待员工们还能做到百分之百地投入工作, 但可以强调保持生产效率的必要性。邀请专家来做演讲, 提醒员工公司会给他们提供必要的支持。
做好激励工作。企业首先要对员工进行激励。尽管针对危机调整公司薪酬结构方案能有效降低成本, 但并不是对所有企业都适用, 因为需要考虑员工情绪等更多的因素。所以企业也可以采取激励行动, 设计和实行更能体现以绩效为导向的奖金分配方法。即通过增加变动奖金收入的比例, 调整固定现金的比例, 从而实现有效控制企业的运营成本, 把企业经营业绩受危机影响的程度降低到最低点。同时, 企业还可以选择减少奖金预算总额的方式, 削减奖金总额规模。有些企业通过增加绩效考核周期的频度, 全面加强业绩监控, 做到及时发现问题, 及时解决。除了有短期激励外, 还要有长期激励计划。企业为激励和留住人才可以提供干股, 岗位股, 贡献股或者知识股。将个体的利益和企业的利益统一起来, 在公司内构建“利益共同体”, 增强人才的责任心, 激发积极性和创造性。
二、留才、减薪、裁员、猎才并举
世界上有个著名的2/8原理, 是说社会上20%的人占有80%的财富, 80%的人占有20%的财富。相应地, 在人力资源管理领域也有个著名的2/8原理, 是说企业80%的财富是由20%的人创造的, 而企业80%的人只创造了20%的财富。这已经成了不争的事实, 而这20%的人就是企业的精英。在严峻的金融危机形势下, 企业要千方百计留住精英。企业的财富归根结底是人创造的, 而且绝大多数是精英们创造的。如何保留骨干人才、关键人才, 以便保存、提升企业至关重要的持续竞争能力仍然是至关重要的问题。有效留住优秀员工, 不仅有利于企业度过困难时期, 更将有利于在春天来临的时候构建竞争优势。企业应加强社会责任, 将企业未来发展愿景同个人的目标相结合, 用事业留人。加强与优秀员工的沟通与交流, 建立和谐的以人为本的企业文化。
相对与裁员, 对大多数员工而言, 减薪的办法不错。经济形势不好, 企业效益不好, 减薪也容易理解和接受。
裁员是下策, 只能针对极少数员工。大规模裁员等情况不利于经济发展的良性循环, 企业应该尽量避免采取大规模裁员等激烈措施应对目前的经济危机。随着经济形势的突然逆转, 市场经济更需依赖诚信才能运行;作为财富、机会和更高生活水平的创造者, 企业应该对他们的道德地位显示出更高的自信, 并且应积极主动地建立他们与整个社会之间的互信。
同时, 从人力资源的角度来看, 眼下正是企业将精英招入麾下、洗牌换血、重建团队的大好时机。对于国内许多处于高速发展的高技术、高风险的新型企业来说, 中高级管理、技术人才一直是它们渴望而不可及的。美国金融危机的爆发, 国际金融机构普遍受挫, 海外巨头普遍忙于裁员, 但却无形中为国内一些有实力和远见的企业及机构提供了争夺高端人才的绝好机会。现在国内部分企业都已经开始行动起来, 通过猎头寻求自己心仪的人才。雇佣这样的人才不仅可以从他们身上获得企业发展所需的技能及知识, 也能从他们身上吸取世界一流企业失败的珍贵教训, 调整企业文化、战略等。这次的金融危机, 可以说又是一次资源重新分配、制度优化的时机。经过这一时期的调整, 许多行业可以获得更健康、良好的发展。
三、学习劳动相关法律法规
伴随着金融危机的蔓延, 近年颁布了几个与劳动相关的法律法规。劳动关系管理中, 劳动合同是重要的一个环节, 大量的劳动争议是因订立、变更、解除、终止劳动合同而引起的。企业人力资源管理事务中“员工关系管理”越来越受到重视, 而员工关系管理中有相当一部分工作是关于劳动合同管理。近日颁布实施的《劳动合同法实施条例》 (以下简称《条例》) 对《劳动合同法》中的很多条款作了明确化的规定, 对无固定期限劳动合同、事实劳动关系、劳务派遣、经济补偿金、服务期、新旧法律过渡等诸多问题作出了新的规定。与此同时, 《劳动争议调解仲裁法》的颁布实施, 以及《社会保险法》、《企业工资条例》、《工伤保险条例》等法律法规的制定和修改, 使企业的经营管理面临全新的冲击。调整或变革企业经营管理模式和提升企业防范法律风险的知识和技能, 已经成为现代企业管理工作中的当务之急和重中之重。
四、进行人力资源量化管理, 推行精益管理
金融危机时期要压缩成本, 而压缩成本最好的方法是量化。应企业管理精细化发展的要求, 人力资源管理度量化成为企业越来越迫切和现实的需求。如何科学评估员工的产出和人力资源部自身的工作效率, 成为人力资源从业者操作层面最大的管理诉求。而人力资源管理度量化, 可以有效地帮助企业解决这一管理难题。所谓人力资源度量化, 就是从工作中抽取关键指标并建立数学分析模型, 从数量化的角度对工作进行分析和评估。比如工作方面的利润完成率、客户投诉次数、废品率等, 内部管控上的员工满意度、能力测评等, 人力资源管理方面的培训次数、培训效益、招聘成本、薪资成本、员工结构分析等。人力资源度量化要求每项工作都能抓住最核心的指标, 并设计可操作性强、准确率高的数学分析模型, 通过客观的数学分析对工作进行全方位的评估。当然, 人力资源度量化未必能涵盖工作和人员的所有方面, 某些指标如果实在无法找到合适的数学分析模型, 或者如果采用度量化会加大不必要的管理成本时, 可以考虑采用德尔菲法或者其它工具。
每一次经济危机都是优胜劣汰的过程, 好的企业不断创新生产研发, 提升管理模式, 增加人才储备, 竞争优势就会充分体现, 而只靠低成本扩张的企业很快就被淘汰掉, 这样合理的有序的经济秩序才能建立。因此, 企业需要练好内功, 才能更加适应环境变化。当前这种大的危机形势下, 推行精益管理是非常必要的。第一精益管理是自救的思维模式。当年丰田摆脱危机主要靠自救的思维方式, 具体表现流程优化, 避免浪费, 极大程度上提高效率, 创造价值, 当市场萎缩后采取内部挖潜, 避免浪费增加利润提高效益, 对所有企业不论制造业和服务业都非常必要。金融危机实际上对有些制造业企业影响很小, 这些企业最大的特点是拥有核心技术。即使欧美中国市场有所变化, 但增值的核心技术是不可取代的, 因此自主创新能力强的企业生命力就强。目前, 尽管我国制造业的技术创新有所提高, 但在自主开发能力仍较薄弱, 研发投入总体不足, 缺乏世界一流的研发资源和技术知识, 对国外先进技术的消化、吸收、创新不足, 亟待提升。不但与世界发达国家存在很大差距, 而且与新兴市场国家也有一定差距。
五、迅速调整战略, 调整市场和产品, 整合人才
微观金融 篇3
本文将基于Tversky( 1991)[9]的胜任力假说,参照Grable( 2008) 的方法,构建一个风险态度影响因素模型,采用大学生微观调查数据实证研究风险态度的影响因素,以及金融素养对风险态度的影响机制,旨在探讨如何提升个人金融素养,改变风险态度,进而改善金融行为的问题。
金融决策即风险决策,个人风险态度便成为了金融学研究的基础问题,包括如何测量风险态度、风险态度的影响因素、风险态度如何影响金融行为以及如何通过风险态度预测个体金融行为。Irwin等( 1986) 构建了一个青少年风险态度与风险行为的因果关系模型,提出了影响风险态度的诱发因素( Predisposing Factors)[10]。Grable在总结1960—2006 年125 篇金融领域有关风险态度影响因素文献的基础上( 表1 ) ,结合Irwin等,Loewenstein( 2001) 的研究,在强调内生生物心理社会因素和外生环境因素的同时,提出了包含诱发和沉淀因素( Precipitating Factors) 的模型( 见图1)[11]。
与一般市场不同,金融市场在满足参与者收益性和流动性需求的同时,也对参与者信息甄别、风险识别能力提出了更高要求,金融知识与能力综合反映了个人金融素养水平。从信息成本角度讲,金融危机实际是传统的解决市场信息不对称方法失效的结果,在此情形下,如果参与者缺乏金融素养不仅自身利益会损失,还可能加剧危机的程度。2008 年次贷危机爆发后,美国总统金融素养咨询委员会( PACFL) 认为: 虽然导致危机的因素错综复杂,但不可否认,消费者缺乏金融素养也是主要原因之一,Klapper等( 2012) 的实证研究也佐证了这一判断[12]。正如美联储前主席伯南克在2011 年“美国金融扫盲月”的讲话中指出的: 最近的危机证实了金融素养和正确的金融决策至关重要,它不仅体现在家庭经济福祉上,也体现在整体系统的健康稳定上。不难看出,提升个人金融素养不仅有助于提高决策效率,获得更多经济福利,而且对金融市场乃至整个经济的平稳运行也有着积极意义。
有关金融素养的研究源于对金融教育项目的评估工作( Huston,2010)[5],学者们对其的定义并未达成一致。Johnson等( 2007) 主张用“金融能力( financial capability) ”来概括,它不仅涉及应用金融知识的能力,也涵盖了将金融知识应用于实践的机会[13]; Vitt等( 2000) 的定义为“读懂、分析、管理、交流和沟通影响个人福祉的金融问题,区分金融选择、无障碍地讨论金钱和金融问题的能力,以及规划并应对影响金融决策的宏观环境中发生的重大事件的能力”[14]。 美国国家教育研究基金会( 2003) 的定义是: 如何使用和管理资金,使得人们做出灵活判断和有效决策的能力。尽管学者对金融素养内涵的理解各异,但都强调了知识和能力两方面。本文也将遵从这一基本共识,在定义金融素养的基础上,考察风险态度与金融素养的关系。
1 研究假设与理论模型
金融决策具有不确定性,金融活动的认知过程也是复杂的。行为经济学认为,与已知或客观的不确定性相比,决策者更不喜欢未知或主观的不确定性。Ellsberg( 1961) 将这种未知概率分布的模糊情形的普遍厌恶,称为模糊厌恶( Ambiguity aversion) 。Health( 1991) 认为,模糊厌恶与决策者对相关概率分布估计的把握程度有密切关系[7],Fox等( 1995)证实,决策者的无把握感会加剧模糊厌恶[15]。相反,人们对某领域越熟悉,越会参与,袁晓初( 2005)认为,这种所谓的熟悉偏好( Preference for the familiar) 支持了模糊厌恶假设[16]。比如,出于对自己公司的了解,投资者会偏好投资自己公司的股票( Benartzi et al. ,2007 )[17],类似的,投资者也会有投资熟悉的、距离居住地点较近的公司的“家庭偏好”。
若依据Grable的模型,模糊厌恶与熟悉偏好假说是从生物心理社会的诱发因素诠释了个体风险态度的影响机制,那么Tversky胜任力假设( Competence hypothesis) 则是关注影响风险态度的沉淀因素,即当个体对决策事件具有高胜任力时,会表现出更强的风险偏好,相反则是更强的风险厌恶态度。同理,个人金融素养越高,风险偏好越强,越有把握参与投资。本文假设: 在金融领域,除了生物心理社会因素、环境因素以外,由社会化过程“沉淀”而来的,包含知识和能力的金融素养因素也会显著影响个体风险态度。
注:文献支持水平:高—80%~100%;中等—50%~79%;低—0~49%
资料来源:Grable J E.,2008.Risk tolerance,In:Xiao Jing Jian(Eds.),Handbook of consumer finance research.Springer New York,pp.3-19.
知识是应用的前提,知识不被应用也无法产生效益,但缺乏金融知识保障的盲目应用同样会导致错误的决策,所以金融素养应包含知识与能力两个方面,具有人力资本可积累性特征,与Grable沉淀因素具有内在一致性,再结合有主观倾向的动机因素,本文认为金融素养是人们自信运用金融知识,做出正确金融决策,获得金融满意度的能力,属于社会化中金融知识与能力的沉淀因素,分为主观与客观金融素养,前者包括自我评价和主观满意度,后者强调“知行合一”的匹配程度。基于此,本文构建了包含诱发和沉淀因素的风险态度影响因素模型,其中,具有生物心理社会特征的诱发因素有性别、年龄、户口状况等,属于环境的诱发因素是家庭状况以及大学所学专业,沉淀因素则包含了主观与客观金融素养因素。其影响机制是诱发因素在直接影响风险态度的同时,通过社会化过程“沉淀”的金融素养因素间接影响风险态度。
2 风险态度影响因素的实证分析
2. 1 样本及数据描述
本文数据来自2013 年3—5 月东南大学金融素养理论与教育研究所( www. finit. org) 在江苏省部分高校进行的第一轮《大学生金融教育、金融素养与金融行为调查》的访谈调查,有效问卷624 份。具体变量设置与描述如下。
生物心理社会因素。性别为虚拟变量,女生略占多数( 51% ) ; 年龄变量在16 ~25 岁之间,均值为20. 6岁; 非农业户口比例较大,为51% 。
环境因素。家庭状况中父母学历取较高值,父母职业分别度量,均以企业职工为参照组,设置了4 个虚拟变量为金融、房地产、财会,经商,农业生产者和其他; 受访者专业以理工科为参照组,其它3 个分别为经管、文科和其他。
沉淀因素。主观金融素养包括金融满意度、金融知识和能力自我评价,均采用7 等级李克特量表测量,其中,1 为评价最低,7 为最高; 客观金融素养由匹配度测量,具体方法是,问卷中设计了由货币时间价值、复利、通货膨胀、融资、储蓄、投资、保险等7 个知识点组成的由知识类和能力类对应的两组客观题,14题均为包含了正确答案选项的单选题,如果对应同一知识点两类题目回答都正确,则客观金融素养得1分,反之不得分,最高7 分。
数据结果显示,主观金融素养方面,受访者金融知识和能力自我评价均值分别为3. 12 和4. 49,显然,他们对自身金融实践能力更有信心且更重视,而主动学习知识的意识并不强; 金融满意度的均值为4. 76,说明他们对自身金融状况的满意度较高。客观变量均值为2. 33,仅为总分的33% ,说明中国大学生客观金融素养水平偏低,与国外研究的结果基本一致。
风险态度因素。风险态度采用7 等级李克特量表,分值越高风险偏好越高。
2. 2 实证结果与分析①
如表2 所示,模型Ⅰ只加入生物心理社会因素以及环境因素变量。生物心理社会因素结果显示,性别对大学生风险态度有显著影响,男生相对于女生有更高的风险偏好,这基本符合一般认知; 此外,虽然年龄和户口状况的影响并不显著,但两者都呈现出与Grable的研究相一致的结果,随年龄增长,受访者风险偏好逐渐降低,且相对于非农业户口而言,农业户口大学生的风险偏好更低,这也与现实状况基本吻合。
环境因素方面。父母学历对大学生风险态度有显著负向影响; 父母从事金融、经商等职业的大学生风险偏好较高,主要是这类学生对金融了解较多、思维比较开放,间接地说明了金融素养的形成是一个社会化过程。父亲从事农业生产的大学生有着更高的风险偏好,而母亲从事农业生产的则相反,这体现了父母对大学生影响的差异性; 与理工科相比,文科专业风险偏好显著较低,经管类学生有更高的风险偏好,这既体现了专业知识的作用,也验证了社会化过程中获得的金融素养影响了人们的风险偏好。
接下来加入客观金融素养变量,重点考察沉淀因素对风险态度的影响。结果显示,客观金融素养对风险态度有显著正向影响,这也支持了本文假设; 其他变量结果与模型Ⅰ相近,说明这些变量对风险态度的影响具有一定稳定性。
模型Ⅲ中加入了金融满意度,结果表明,金融满意度显著影响了大学生风险偏好,金融满意度越低,对财务状况越不满意,越容易有较高的风险偏好,这符合行为金融学中对损失厌恶现象的解释,但与Grable( 2008) 的结论相反,我们初步认为,金融满意度对大学生风险态度的影响存在国别差异,究其原因还需进一步研究。
注: 括号内的值表为标准差;*、**、***表示系数在10% 、5% 、1% 水平上显著。
最后,模型Ⅳ和模型Ⅴ分别考察了金融知识和能力自我评价对风险态度的影响。结果显示,随着金融知识和能力自我评价的提高,大学生风险偏好也随之增强,且二者的系数具有一定的显著性,这也验证了本文的假设,金融素养对个人风险态度有显著影响。
3. 3 稳健性检验
已有文献在对客观金融素养测量中分别采用了不同方法,比如Lusardi( 2008,2011)[18,19]运用因子分析法,从金融素养题目中提取了一个金融素养因子,并用该因子值作为客观金融素养的测量值。借鉴此种方法,我们对回归结果进行了稳健性检验。结果显示,方法的变化并未显著地影响本文实证结论的稳健性②。
3 结论与启示
本文主要结论是: 性别对风险态度有显著影响; 父母学历、职业以及大学专业是影响风险态度的重要因素; 客观金融素养对风险态度有显著正向影响,金融满意度有显著负向影响,主观金融素养具有一定的正向影响。总之,当个体经过社会化沉淀了较高金融素养水平时,会内在地增强对金融活动的把握感,从而表现出更高的风险偏好,并最终影响他们的金融决策行为。
微观金融 篇4
随着金融市场发展,居民投资理财意识不断增强,越来越多的家庭开始通过股票、基金、理财等金融工具实现财富的保值增值。居民金融资产总量增速早已远高于国民生产总值和居民可支配收入的增速,并在居民生活和宏观经济运行
中发挥着重要作用。微观来看,研究居民家庭金融资产选择问题,能够引导居民家庭合理规划金融资产投资,为金融产品创新提供重要依据;宏观来看,通过分析家庭的金融资产选择特点,了解家庭参与金融市场的程度以及相关传导机制,对于优化我国家庭金融资产结构、推动我国金融市场改革、调整经济结构具有重要的指导意义。
与过去研究相比本文具有如下特点:1)从研究层面来看,以家庭微观调查数据为基础,克服了以往研究由于微观数据缺乏而导致研究只停留于宏观层面的不足;2)在指标选取方面,将房产加入组合选择模型,考虑了房产消费对居民家庭金融资产持有行为的影响;3)从评估方法来看,采用定性分析与定量评价相结合的分析方法,对变量的刻画更加精细,评价结果更加准确。
二、文献综述
(一)家庭金融资产选择行为影响因素研究
H eaton(2001)[1]研究发现股市参与度与年龄呈现弱的负相关关系,与收入、教育呈现强的正相关关系。Guiso,Sapienza and Zingales(2004)[1]发现对外界社会、金融机构等信任度高的家庭更情愿投资风险资产。Puri and Robinson(2005)研究发现对未来持有乐观预期的家庭更多地投资于风险较大的股票。Guven(2013)[2]认为房产的投资与消费的双重性质使家庭金融投资呈现随生命周期变化的特点,对房产的过度投资会减少对风险性金融资产的需求。于蓉(2006)考虑到消费者预期、信任度、社会互动、投资者情绪等行为特征对股票市场投资的影响。雷晓燕,周月刚(2010)[3]研究发现,健康状况变差会使其减少风险型金融资产的持有,并将资产向安全性较高的生产性资产和房产转移。王刚贞,左腾飞(2015)[4]认为投资者的风险偏好与投资经验、文化水平、性格特征、财富水平正相关与年龄负相关性。
(二)家庭金融资产选择行为分析方法的研究
国外研究方面,Markowiz(1952)提出均值———方差模型,提供了一种寻求风险与收益的最佳配比的金融资产选择方法。Angerer(2010)通过构建资产定价模型,把住房的双重属性都考虑在内,讨论住房———消费这一资产定价模型对预期股票的回报率产生的影响。史代敏和宋艳(2005)运用四川省2002年城镇居民家庭资产调查数据,采用Tobit模型对居民家庭金融资产选择进行实证研究。卢家昌,顾金宏(2010)[5]构建出家庭金融资产投资决策的结构方程模型,对影响家庭金融资产选择的各个变量之间的逻辑关系和内在机制进行了实证研究。窦婷婷(2013)运用因子分析法结合Logistic回归模型分析了家庭选择证券类、保险类货币类、这三类金融投资品种的影响因素及其作用程度。张兵等(2015)利用Heckman两阶段模型分析了宏观经济情况和地区特征对我国家庭证券类金融资产选择行为的影响。
通过对过去学者在家庭金融资产选择行为研究的分析可知,其不足之处有如下三点:1)在研究视角方面,数据来源多为宏观统计数据,研究主要停留在宏观层面,对于家庭微观层面的研究存在较大的不足;2)在研究方法方面,较多的是采用描述性统计分析,评价结果较为粗糙,对变量间关系刻画不够精确;3)在指标的选取方面,较少有考虑到房产投资对居民风险型金融资产选择行为的影响。
三、数据来源与样本统计性描述
(一)数据来源
本文数据来源于中国人民银行赣州市中心支行组织的“2016年赣州市城镇居民金融资产负债基本情况调查”。合计发放问卷1076份,剔除无效问卷后筛选出有效问卷1043份。
(二)问卷设计
由于城镇居民的金融资产存量和金融投资活动要明显多于农村居民,本次问卷调查重点选择城镇居民。在调查问卷中,主要设计了家庭成员、年龄、受教育程度、职业、收入水平、房产持有数。
(三)描述性统计
在1043张有效问卷中,持有风险性金融资产的家庭有238户,占比为22.82%。家庭常住人口均值在3.93,从人口结构上看,主要集中在3人~4人之间。决策者年龄均值为2.91,主要分布于31~40岁及41~50岁两个年龄层次。决策者文化水平度均值为4.55,从分布结构上看,学历按由高到低排布呈现正态分布态势。家庭月收入水平均值为4.01,介于5001~10000及10001~20000元两选项占比合计达到68.64%。家庭持有住房套数主要以1套为主,占比为77.18%,无住房及持有3、4套住房均属于少数占比。具体统计情况见表2。
四、实证分析
(一)变量的选取及度量
外部金融环境会决定家庭金融资产的选择范围和配置比例,但即使投资决策者面对同样的外部环境,不同的投资决策者依然会根据自身状况做出不同的投资决策,为了进一步探讨影响居民家庭金融资产选择的微观因素,在借鉴Rosen(2004)[2]、Guiso(2004)[4]、Clar k(2012)[6]、于蓉(2006)[8]、李涛(2006)[9]、雷晓燕(2010)[11]、段军山(2016)[13]等学者的研究的基础上,结合实际调查数据,选取决策者年龄(age)、决策者文化水平(doe)、决策者职业(pro)、家庭收入状况(fme)、家庭人员数(fp)、持有房产套数(hn)六个因素对赣州市居民家庭金融资产选择影响因素进行分析。相关变量的度量方法见表1。
(二)居民金融资产选择行Probit模型的构建
研究居民金融资产持有问题,即“持有”和“不持有”风险型金融资产的二元决策问题,故可通过构建Probit模型对该问题进行分析。居民金融资产选择行Probit模型具体表达形式如下:
式(5)中,εi为随机扰动项,服从N(0,1)的标准正态分布。因此,居民家庭金融资产选择行为影响因素的Probit模型可建立为:
式(6)中,prob(Y=1/Xi)是居民“持有金融资产”(即Y=1)的概率。x1,x2,x3…xn为解释变量。α0为常数项,β1,β2,β3…βn为对应自变量的Probit回归系数,εi为随机扰动项,服从N(0,1)分布。根据前文的分析,选择了家庭人员数、年龄、文化水平、决策者职业、家庭收入状况、房产持有数6个解释变量研究赣州居民金融资产持有行为并构建出probit回归模型,各变量的具体说明见表1。
(三)Probit回归结果
以2016年4月在赣州市对居民进行网络问卷调查所获得的1043份有效问卷为数据来源,采用Stata11.0软件的pr obit运算工具对六个变量进行Probit回归分析(回归结果略),从全变量模型的回归结果来看,决策者年龄(age)、决策者职业(Pro)家庭人员数(fp)三项解释变量的P值分别为0.254,0.055,0.175,无法通过变量的显著性检验,为进一步提高模型和变量的显著性水平,故采用逐步回归法对6个解释变量分别进行回归分析,以确定模型最终的解释变量个数,最终Probit模型回归结果见表3所示。
五、结论
(1)在六个设定的主要模型影响因素中,决策者年龄、家庭人口数两个变量在回归模型中不显著,予以剔除,决策者文化水平、决策者职业、家庭收入状况、房产持有数四个变量回归效果较为显著,是居民家庭风险型金融资产持有行为的主要影响因素。
(2)在决策者文化水平方面,变量Z统计值达到-5.11,显著性检验通过且系数为负(注:文化水平越高,评分越低),即户主受教育水平越高,居民持有风险型金融资产需求的可能性就越大。可能的解释是文化水平高的户主其个人素质和能力均较高,具备较强的接受新事物、风险辨识和学习新技术的能力,能帮助他们在控制风险的基础上获取收益,故而有较强的风险型金融资产持有需求。
(3)在决策者职业方面,指标的Z统计值为-2.01,模型的显著性检验通过,其系数为负(注:职业稳定性越高,评分越低)。说明职业越稳定的决策者,其持有风险型金融资产需求的可能性越大。究其原因,职业稳定性越高的职业收入的稳定性越高,对金融资产的抗风险能力更强,因此对风险型金融资产的持有概率更高。
(4)在家庭收入水平方面,指标Z统计值为2.91,模型显著性检验通过,指标系数为正,说明随着家庭收入的增加,居民的风险型金融资产的持有需求呈现上升的趋势。原因很大程度是由于随着收入水平的增加,家庭可支配收入更多,居民对于风险投资的需求逐步上升所导致。
(5)在房产持有量方面,指标的Z统计值为4.02,模型的显著性检验通过,且其系数为正,说明家庭房产持有行为对家庭风险性金融资产投资存在正相关性,即房产投资并没有对家庭的风险性金融资产投资产生“挤出效应”。可能的解释有两点:首先,居民在持有房产后,购房压力降低,家庭可支配收入增加,促进了金融投资行为;其次,持有房产越多,居民家庭财富积累越大,家庭金融资产投资活动的抗风险能力提高,使该类家庭风险资产金融资产投资需求增加。
参考文献
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