ParK's 論文后花園

对外经济贸易大学
硕士学位论文
住房对家庭金融资产选择影响的实证研究
姓名：钱锦晔
申请学位级别：硕士
专业：金融学
指导教师：吴卫星
20090301
摘要
过去几年全球金融市场发生了显著的变化，与此同时，家庭的财富结构也发
生了巨大变化。本文基于微观的角度，理论地分析了影响家庭财富构成和资产选
择行为的各种因素，并希望通过认识我国居民金融资产选择的特点，可以完善我
国居民资产选择行为理论，以及为资本市场的改革做出贡献。
本文采用2005年中国家庭的数据，运用基于赫克曼(1979)的样本选择修正
模型，从实证的角度研究住房对家庭资产选择的影响。研究结果表明：控制其他
变量的影响之后，拥有住房会增加参与股市的可能性，并且住房投资占净财富比
例越高，股票投资比例越低。本文同样发现，当投资住房后，年轻和净财富较低
的家庭由于受流动性约束，会降低对风险资产的投资。
本研究的主要成果是：第一，本文运用国内数据将住房对家庭资产选择行为
的作用纳入金融资产选择行为的分析框架，具有一定理论意义。第二，本文根据
对2005年大中城市家庭资产选择行为的抽样调查问卷数据，对影响家庭股票投资
行为的各种影响因素进行了系统验证，特别验证了住房对家庭投资的影响。第三，
在理论和实证研究的基础上，对我国资本市场提出了基于鼓励金融产品创新和抑
制房地产价格的建议。
关键词：家庭资产选择，房地产，股票投资
Abstract
In the past years，there have bean dramatic changes in household portfolio
composition and choice．This paper gives theoretical analysis from micro point of
view to the factors that affect也e volume and structure of a household portfolio
choice．
This paper uses Chinese data of 2005 and a sample selection model similar to
Heckman(1 979)。to examine the portfolio choice of households in the presence of
real estate．TlliS paper shows that investment in housing plays a crucial role in
explaining the composition of wealth and the level of stockholdings observed in
portfolio composition data．My analysis finds that aRer controlling for wealth，income，
and other possible unobserved household characteristies。homeowners ale more likely
to participate in the stock market，and owning real estate reduces relative holdings of
stocks and other risky financial assets．What is more，higher mortgage，which means
large burden，is associated with decreased risky financial asset holdings．I also find
that due to investment in housing，younger and poorer investors have limited financial
wealth to invest in stocks，which reduces the benefits of equity market participation．
There are three main results in this research．First．develops the theoretical frame
of household portfolio choice incorporating real estates’function．Second，empirical
studies have tested some standard economic and demographic factors that affect
household portfolio choice，especially real estate．Finally,based on the theoretical and
empirical study,I suggest to encourage financial products innovation and inhibit real
estate prices．
Key words：Household Portfolio Choice，Real Estate，Stock Allocation
lI
学位论文原创性声明
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独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容
外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成
果。对本文所涉及的研究工作做出重要贡献的个人和集体，均已
在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律责任由本
人承担。
特此声明
学位论文作者签名： 蛳晔如7年
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1
4月2／日
／
学位论文版权使用授权书
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论文的规定，同意如下各项内容：按照学校要求提交学位论文的
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容用于学术活动。保密的学位论文在解密后遵守此规定。
减珞旰加7年彳月j7日
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第1章绪论
1．1研究问题的背景
近年来，随着我国金融市场的逐渐开放，我国收入分配主体不断变化，居民家
庭金融资产的种类不断增加，居民的资产选择行为变得越来越复杂。从20世纪90
年代初期开始，居民人均储蓄量在不断增加，与此同时，伴随着证券、保险、国债、
外汇、期货等金融产品的发展，家庭金融资产选择的空间逐渐扩大，导致了家庭金
融资产的多样。家庭的储蓄已经不再是单纯的银行存款，在不同金融资产之间的选
择行为日渐形成。
时至今日，随着家庭金融资产选择行为变得越来越复杂，产生了有关这一领域
的一系列相关问题：家庭金融资产的形成有何特征，家庭金融资产总量与结构受哪
些因素影响，家庭金融资产结构是否合理，市场上的金融产品是否能够满足家庭金
融投资的需求，国家税收、金融产业优惠等宏观经济政策通过家庭金融资产会对居民
收入、消费产生怎样的影响等等。这些问题在宏观经济和微观经济中都已经变得愈
发重要，而仅仅从储蓄消费的理论来理解家庭的金融资产状况已经显得非常局限了。
尤其最近几年全球房地产市场高涨，中国自2003年以来房地产价格不断攀升。
高昂的房价以及预期房价进一步上涨，使得居民将大量资金用于住房投资，从而对
金融资产投资产生了影响。而金融资本市场风险过大，投资品种单一、投资收益不
高等因素也导致了投资者选择更为安全的产品投资。因此，在全球房地产市场高涨
的今天，研究住房投资对家庭金融资产选择的影响显得非常重要。
很多研究均已指出，在完全市场以及标准偏好下，已有的资产选择模型不能很
好地解释实际投资中资产分配的特征，例如“有限参与’’之谜1。另外，完全市场以
及固定投资机会下的简单资产选择模型也不能解释年龄效应。为了更好地解释现实
与理论的差距，最近的理论分析引入了背景风险2。文献研究表明加入不可交易的背
景风险会影响流动资产的最优水平及其构成。当同时加入交易费用后3，很有可能引
起低财富家庭不参与股市。
房产是影响大多数家庭的其中一种背景风险。根据美国SCF调查报告显示，除
了最富有的家庭，房产资产是家庭中最重要的一种资产，占其总财富的55％．60％。虽
然买房被视为一种消费决策更甚于投资决策，一旦家庭决定买房，这一决策将会影
l“有限参与”之谜：即尽管存在着较高的股权溢价，大多数家庭并没有参与股市；而对于参
与股市的投资者而言，理论上的最优风险资产持有份额远远高于实际数据。
2未经分散化处理的风险性投资都有背景风险，如工资收入、自有企业收入、受限的养老金投
资、集中持有的房地产等(参见Curcuru，Heaton等，2004)。
3交易成本包括：税收、证券市场固定或变动交易成本，也包括学习资本市场的时间或精神成本。
响家庭未来的金融资产分配方案。正如Shiller(1999)年分析4，因为缺少分散房产风
险的市场，房产可以被视为一种背景风险。然而房产投资不同于股票投资：它是少数
几项被允许借款投资的资产之一；买卖房产的交易成本很高；投资相对不多样化；
房产既是消费品也是投资品；家庭可以选择买房或租房。这些特性都使这一领域的
研究比较复杂。不言而喻，房产对于大多数家庭而言是最为重要的单项资产，但是
房产拥有权会对投资者的金融资产需求造成什么样的影响?国内对于这一问题的研
究还比较少。
1．2研究的意义和创新之处
从选题的整体而看，家庭金融资产选择的问题已经在宏观和微观经济中不容忽
视。特别是在我国，理论界对于家庭金融资产的研究始于上世纪90年代初期，研究
成果还比较少。目前国内家庭金融资产的研究中大多着眼于从宏观上对居民部门整
体(全体居民)的金融资产总量与结构研究，从微观方面对家庭金融资产选择行为
的实证研究很少。本文的研究有助于认识我国家庭金融资产选择的特点，完善我国家
庭资产选择行为理论，以及了解各类人群的金融投资需求。
从本文的切入点看，对大多数家庭而言，住房是很重要的一项资产，特别是对
于年轻的家庭。然而目前国内很少文章从实证的角度研究住房与家庭金融资产选择
的关系，这主要是由于住房的消费流较难以计量。本文从微观层次研究住房对家庭
金融资产选择的影响机制，能够更准确地了解住房对家庭金融资产选择，特别是对
风险资产的作用大小。
本文创新之处在于以下几点：
1、本文阐述和评价了家庭金融资产选择行为的发展历史。本文根据住房的特点，
概括了不同文献关于住房对于金融资产选择作用的结论。
2、在理论上，本文运用国内数据将住房对家庭资产选择行为的作用纳入金融资
产选择行为的分析框架，具有一定理论意义。
3、在实证方面，国内的文献很少采用我国的微观数据对家庭金融资产选择行为
进行实证研究，原因是没有系统的数据来源。本文根据对2005年大中城市家庭资产
选择行为的抽样调查问卷数据，对影响家庭投资股票行为的各种影响因素进行了系
统验证。
1．3文章的结构安排
本文运用统计计量研究方法，对存在住房时我国家庭金融资产选择行为进行研
4详见：Shiller，Robert J．and Allan N．Weiss，1999，“Home Equity Insurance，”Journal of Real Estate
Finance and Economics 1 9，2 1-．47．
2
究。具体分为以下几个部分：
首先是文献综述(第2章)。根据住房约束下家庭资产选择}r为理论的演变，对
相关理论作出了详细的文献整理，并指出理论和家庭资产组合现实的差距，从而找
出迸一步研究的发展方向。
接下来是理论框架分析(第3章)。本文的理论框架土要是考虑了住房对家庭金
融资产选择特殊作用的简单模型，最后选择赫克曼的修正两步法。
第三火部分是对我国家庭金融资产选择的实证研究。这部分手要用图表辊示最
后的实证结果并加以分析，包括了中国家庭资产分配的微观特征(第4章)、住房对
j)cL险资产持有比例的影响分析、以及模型稳健性的实证分析等等，并且将得出的实
证结果与国外其他国家的实证结果进行比较并简略分析(第5章)。
最后，根据实征的分析结果做出结论和政策建议，并指出文章的不足以及未来
继续深入研究的门j．能入手点(第6章)。
第2章文献综述
2．1国际文献总结
国际上家庭金融资产选择理论始于20世纪60年代后期，经济学家外始研究生
命周期资产配置问题。放宽了资产组合理论的单期假设，同时产牛了两个类似的模
型。一个是多期离散时间模型，它考虑个人在某些固定的时点卜做⋯消费和投资决
策，而这些决策时点之间的问隔是任意选择的。个人总足红某些固定的时点彳‘考虑
修改决策，而小考虑这期间的变化。运用离散模型分析的经济学家自．
Samuelson(1969)、Hankansson(1970)、Fama(1970)、Long(1974)、Dieffenbach
(1975)，Kraus、Litzenberger(1975)，Lucas(1978)等。另外一个足由Merton
(1969，1971)丌创的连续时间下消赞和资产组合选择的最优化|'uJ题。早期的资产
选择理论是建立在完全市场之卜的，主要让我们了『晔到风险厌恶如何影响到家庭lxL
险会融资产选择行为。标准的资产选择理论预测个人愿意将财富投资于风险金融资
产的数量墩决于其JxLl硷厌恶程度。在两基会定理有效的情况下，因为所有的投资者
面临的资产沁I报的分布都相同，所以个人资产组合构成的差异应该只反映其在JxL险
厌恶程度的不问，从险态度足导致资产组合行为不同的I性⋯凶索。
然而近期，很多研究均已指出，在完命市场以及标准偏好下，已仃的资产选择
模犁不能很好地解释实际lrl，资产分配的特征，例如“有限参与”之谜。即尽管存在
若较高的股权溢价，大多数家庭并没有参与股市：而对丁参与股市的投资者而占，
理沦上的最优风险资产持有份额远远高于实际数据(Bertau L 1998，GuiSO 2002，
I‘Ial iaSSOS、Bertaut 1995，ViSSi ng Jorgensen 2002)。另外，完全市场以及固定
投资机会下的资产选择模型也不能解释不同年龄持股比例的差异。
3
为了更好地解释现实与理论的差距，最近的理论分析引入了4、=同市场结构和偏
好。近期的理论模型大多关注微观结构，强渊劳动收入；xll硷、背景lxL险、借贷约束
以及住房对最有资产分配的影响。大多数模型都采用标准偏好、CRRA效用函数。
使FIqcRRA效用意味着财富刈‘最优资产组合比例没有影响，并且因分离了资产配置决
策和消费／储蓄决策而大大简化了资，托组合问题的分析，但同时其跨期臂代偏好结构
卸不太理想。新的理论研究有些采剧Epstein．Zin的偏好结构，这一类型的模型红没
有住房存在时，相对束说是较成功的。比如Gomes、Miehael ides(2003)采用他们的
公式，将Cocoo等(2001)模型扩展至允限期。模型中经济人在投资股巾自订必须支付固
定成本，他们nJ．投资长期债券、现金和股票。通过将偏好异质性引入模型，他们得
出了家庭组合的几个事实：即较能容忍风险的家庭并没有秘累起资产，所以小投资于
股票：较风险厌恶的家庭积累了资，舡，所以能够支付投资股祭的吲定成本。
很多研究发现，劳动收入风险对家庭最有资产选择的影响很大。家庭被假没将
其所仃未来收入以近乎无风险利率的水j严资本化，并视其为现自’组合中无风险资产
的。部分。这样会造成在年轻时持有大量风险资J江，并且随年龄逐渐减少其比例。
比如Koo(1995)，Bertaut、Haliassos(1995)，Gakidis(1997)，Vicerira(2001)均采用数
量模拟方法发现：当加入特质劳动收入风险后，无限，k存家庭会将所自’金融财富投
资于股票，甚至会负债投资。综合而看．劳动收入影响家庭对风险性金融资J_投资
的决策，有两个原凶：未来工资收入流具有不确定性及不nJ‘保险的性质：家庭几』‘能红
未来改变其劳动力供给。除了人力资本外，还存在其他资产是／fi完伞交易或／卜可交
易的，并且也可影响资，淝选择彳i：I：为，最重要的可能是房，∽及私有氽业(Heaton、Lucas，
2000)。
目前为l}：讨论的模型都没有把房产包括进家庭资产，但对人多数家庭而言，房
广：是{5l噬要的’项资J托，特别是对于年轻的家庭。现实中投资者最大份额的余融投
资是住房。住房投资的特点是：它是术分敞风险并目．不容易频繁渊节的资产。住房
的这一特性使它能够潜在影响资产选择，即使投资者持自‘的股票份额减少。然而住
房收Z轰与股票的低柏火性，义使其山于分散风险的考虑鼓励投资并更多地持有股票。
最近的实证研究揭示了家庭资产分配、住房及抵押贷款选择的一些特征。这些
文献包括Heaton、Lucas(2000，Kullmann、Siagel(2003)，Cocco(2005)，Yao、Zhang(2005)
等。这些文献总结出’些共同的特征：l、住房拥有比例与股票参与比例均在年龄轴
上呈现驼Ⅱ降状。房产拥有比例的顶点处丁退休年龄处，而股票参与比例的峰点住50
岁肛彳i。2、如果家庭房产价值／11,财富比例较低，或者住房抵押贷款／净财富比例较
高。更易于参与J技巾．。3、当家庭净财富的大部分被房广：所占掘时(仃高额抵押贷款)，
分配丁．股票的权重越小(大)。4、!与房产价值或抵彳qI贷款作为净财富的一部分时，
其作用于流动件金融资产的作用是很小的。
4
住房的影响以多种形式进入模型。一些学者在效用函数上将起与其他消费品分
离。在另一些模型中，住房被作为存在调整费用的投资，由它造成的收入和消费在
效用函数中都不被分离。将房产包括进模型的一个方法是将其作为风险资产(Bodie
等1992)。
Henderson、Ioannids(1983)引入约束，即住房投资至少要与住房消费一样多。
在一个理论模型中，Brueckner(1997)得出了相关结论是：当在模型中加入以上约束，
那么住房与非住房资产都会产生变形，在均值一方差意义上的资产有效性将不复存
在。
Cocco(2000)研究了包含房产的资产配置决策，发现房产排挤了投资者持有股
票，特别对于年轻的投资者，他们的房产几乎接近其总的金融财富。尽管该模型没
有考虑房产租赁市场，但其对资产组合的预测较合乎现实：年轻的经济人借款买房，
几乎将所有都投资于房产，随年龄增长，他们还完房贷，开始投资于股市，到退休
时，大多数家庭都有某些股票投资，但绝大部分资产仍为房产。该模型通过允许一
些偏好异质，可产生非常符合现实的资产积累模式。
Flavin、Yamashita(2002)从劳动工资出发，认为对房屋的消费需求会造成杠杆
头寸，特别是对年轻的家庭，这一风险资产的杠杆头寸会影响对股票市场的风险容
忍度。他们将住房资产与其他投资的相关性引入模型。在研究框架中如果使用合理
的风险参数，那么最优股票／净资产比率对于年轻人来说为9％，年老者则为60％。另
外，对于所有家庭来说，在任何年龄下尽可能多地进行抵押贷款都是有利的。然而
这一结果与实际经验是相悖的。Cucuru用2001年的SCF数据发现，只有66％的家庭以
及26．4％的年老家庭进行了抵押贷款。
Kullman、Siegel(2002)指出，投资者可能并不把其他投资和房产投资作为一
个组合进行合并考虑。这种投资行为非常类似于行为金融学的心理账户的概念。这
样，投资者大量资金被占用之后，仅有少量的资金投入其他资产的投资。
Cauley et．al(2003)在一个连续时间的框架下研究。他认为住房资产的非自有
调节很大程度上改变了金融资产的目标持持有量。特别地，这一约束会导致住房价
值与净财富比率高的家庭的股票持有量显著下降。
Yao、Zhang(2005)近期的文章扩展了Cocco(2000)，将租赁市场和房屋购买市场
都引入模型，其结论和Cocco(2000)有很大不同，他们没有发现房产排挤了股票持有。
他们的结果显示，1984--2001年美国家庭中户主小于35岁的家庭平均的住宅价值一
净值比率约为2．2，即使对户主年龄高于75岁的家庭，平均的住宅价值仍然占家庭净
值的65％以上。Campbell、Cocco(2003)，Hu(2003)等也对包含房产的资产选择进行
了研究。Hu(2005)发现年轻和中年的家庭，不论是否拥有房产，持股量都比不包含
房产的传统模型所预测的要少得多。
另外，因为调整房产的高额交易费用降低了住房的收益这一特点也会影响资产
的选择。Grossman、Laroque(1990)建立了一个包含单个非流动可折旧消费品的模型
一此消费品在出售时存在高额交易费用。
选择调整这种可折旧消费品才是最优的；
最优风险资产投资的份额。
研究发现，只有当财富发生剧烈变动时，
并且在CRRA效用函数下，交易费用会降低
2．2国内文献总结
国内研究家庭资产选择的文章比较少，而且大部分使用了国外的数据。比如何
秀红、戴光辉(2007)采用SCF数据，运用TOBIT模型从实证的角度研究收入风险
和流动性约束对投资者资产选择的影响。陈学彬(2006)采用动态优化模拟方法对
居民个人生命周期的消费投资行为进行动态优化模拟，分析了居民个人生命周期消
费投资行为的基本特征以及居民时间偏好和风险厌恶、劳动收入风险和股票投资风
险、货币供应量和利率调整对其消费投资行为的影响。
目前国内使用中国数据研究的文献尤其稀缺。于蓉(2006)首次采用我国的数
据研究家庭金融资产选择问题，文章针对各国家庭资产组合中出现的间接参与股票
市场的趋势，分析金融中介在促进家庭参与股票市场的作用。吴卫星、齐天翔(2007)
做了中国投资者行为调查实证分析，研究了流动性、生命周期与投资组合相异性。
北京航天航空大学的傅曼莉(2007)依据马克维茨最优资产选择理论的均值一方差方
法，建立家庭资产配置的效用函数，随后在约束条件中加入住房因素，利用动态规
划方法求出最优解，得出住房消费能解释家庭各不相同的投资行为，住房会驱逐净
资产中的股票投资份额。
2．3文献综述小结
综合看来，这些文献除Yao、Zhang外，都证明房产排挤了风险性资产的持有，
特别是对较年轻的经济人(仍在为买房储蓄)和较低财富家庭来讲是成立的，对于那
些拥有房产但仍在偿还贷款的家庭也成立。同样存在住房的模型中，持股比例会随
年龄及金融财富的增加而增加。另外，固定交易费用也不用维持在一很高的水平，
就可以使股市参与率保持在一个现实的水平。由于大多数包含房产的模型所预测的
家庭参与股市的水平都接近实际现象，因此将房产加入组合选择模型增强了模型的
预测力，这也证明了房产在个人组合中的重要性。然而这些模型所用的数据均来源
于美国，如果运用到别的国家，也许会有其他的结果。
值得一提的是，以上文献综述还遗漏了一些问题。比如年轻投资者可能获得遗
产；健康变化造成的影响；既在工作后期改变偏好造成的影响。税收也是被忽略的
一点。这些因素会对投资、消费以及储蓄选择造成很大影响，是未来研究的突破点。
6
另外，心里偏差导致的经济行为也是一个值得深入研究的课题。这一课题是对传统
偏好经济模型的一种挑战。
第3章中国家庭资产分配的微观特征
3．1我国家庭金融资产的总体分布概况
金融资产是居民财产中最具有生命力的一部分。作为衡量社会经济发展水平的
·个客观尺度，居民金融资产的增长与国民经济综合实力的提高高度相关。我国城
市居民家庭金融资产主要由人民币和外币两部分组成。本文只研究了金融资产中的
人民币资产部分。本文定义的家庭金融资产包括现金、银行存款、外汇、股票、债
券、保险、住房公积金、理财产品、借出款。总资产等于金融资产和非金融资产(主
要为房地产财富和其他实业投资)之和。净财富，等于自有总资产扣除负债后的净额。
我国2005年的家庭金融资产分布情况见表3．1。
表3．1 2005年家庭金融资产分布图
均值家庭持有比例占总资产比例占金融资产比例
现金
存款
外汇
股票
债券
期货
基金
住房公积金
保险
理财产品
借出款
商业投资
收藏品
房产
金融资产总计
总汁
82．57％
82．24％
7．67％
23．13％
8．19％
1．05％
8．78％
33．05％
25．75％
7．47％
14．55％
10．03％
8．39％
74．51％
2．66％
16．17％
O．62％
3．42％
O．64％
0．07％
0．69％
1．60％
1．22％
5．60％
1．22％
3．48％
1．49％
61．13％
33．91％
7．84％
47．70％
1．82％
10．07％
1．89％
0．22％
2．05％
4．71％
3．60％
16．52％
3．59％
注：1．数字为样本均值，单位：元。
2．数据来源：北京奥尔多投资咨渤中心发起的“投资者行为调查”项目2005年的数据。
结果显示住房是总资产中最重要的组成部分，其占比多达61．13％。由此可见
住房投资会挤占其他投资，特别是会融性投资。根据国家外管局2002年统计的数据，
我国家庭平均金融资产占总资产34．9％，而房产占总资产47．9％。2005年的数据显
7
3
4
9
3
7
2
9
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l
3
示金融资产投资比例基本不变，但房产占比明显上升5。在金融资产中，占比最大的
是银行存款，占47．70％；其次是理财产品，占16．52％；第三位为股票投资，占比
10．07％。我国的消费行为属于保守型，安全性资产占了主导地位。相较于2002年
的数据，我国储蓄资产占比明显下降(47．70％相较于69．4％)，而股票投资比例则大
致持平。理财产品占比则明显上升(16．52％相较于O．49％)。风险资产的占比有所上
升说明近年来我国投资渠道逐渐多元化。
从家庭持有比例看，近83％的家庭持有现金和银行存款；74．51％的家庭持有
房产；近25％的家庭购买了保险；而23．13％的家庭持有股票。
3．2不同年龄阶段的家庭财富、投资特征
对于年龄这个冈素，John Heaton(2000)t已经证明年长的投资者的股票投资比例
反而更高。很多文献指出，股票的参与比例会随年龄呈现驼峰的形状，而投资比例
在生命周期内比较平坦6。事实上，投资者的资产组合会随其年龄的增长呈现不同特
征，他的风险偏好、财富的积累以及知识的积累会随着年龄增长而改变，这些因素都
会直接影响其资产选择。统计结果详见表3．2。
表3．2 不同年龄组的资产分布和投资特征
18—30岁349768．2 4925．25 218272．9 5．71％ 16．96％86．17％
3卜44岁358176．8 5045．63 239133．4 7．60％ 19．21％ 67．02％
45-54岁326516．6 4194．22 230598．8 9．01％ 19．61％ 62．27％
55-64岁438329．4 3973．98 305703，5 9．07％ l 7．70％ 69．07％
65-74岁364877．6 3088．9 l 236530，6 9．67％ 22．64％ 70．40％
75岁以j二223456．7 3461．00 15,1000．0 9．87％ 19．60％ 76．24％
注：1．数字为样本均值，单位：715。
2．数据来源：北京奥尔多投资咨询中心发起的“投资者行为调查”项目2005年的数据。
由表3．2可以看到，随着年龄的增长，股票投资比例逐渐上升，至“75岁以上”这
个年龄段达到最高峰9．87％。和众多国外文献所述不同的足，我国持有股票的比例
在生命周期内并不是平坦的，而是年龄的增函数。净财富在55．64岁达到顶峰，收
入则是在45．55岁这个年龄段最高，这可能是和我国的退休年龄在50．60之问有关。
房产和房产／净财富比例的分前j特征近乎和净财富相同，在55．64岁达到顶峰，随后
下降。
股票投资比例随着年龄增长币i增加的一个丰要的原因是年轻家庭的住房投资所
5数据来源丁_国家统计局网站， 专题分析极块，《城市家庭财产调商》。
6例如Amerkis、zeldes(2004)，Bertaut、Starr—MeCluer(2002)，1waiSako(2003)，Haliassos、
Jappelli(2002)等等。
8
占比例较高(在18．30岁之间高达净财富的86．17％)。住房投资属于风险投资，流动
性较差，因此，年轻的投资者面临的风险较大，受到流动性约束也比较大，另外还有
一个很重要的因素是年轻的家庭的净财富较低，财富量是决定股票投资量的一个重
要指标。
3．3按职业分类的家庭财富、投资特征
职业对家庭金融资产选择的影响比较明显。职业选择一方面反映了投资者的风
险偏好，喜好风险的人一般会进行自主创业和实业投资，而风险规避的投资者则会
选择为他人工作。统计结果详见表3，3。
表3．3不同职业人群的资产分布和投资特征
公务员313104．1 4353．997 227765．8 6．76％ 69．46％ 173．15％
老板或经理822329．5 8465．747 341743．9 1．73％ 63．63％ 57．39％
专业人员424101．1 6070．56 293011．8 2．5996 62．51％ 61．33％
技术工240782．6 3087．323 172430．3 4．56％ 69．17％ 66．3l％
非技术工303700．4 3950．163 237583．8 3．41％ 72．01％ 7l，07％
退休人员322732．7 3054．672 235450．3 4．64％ 75．19％ 66．49％
学生305991．2 3753．947 179125 2．57％ 61．01％47．61％
失业人员20321 1．3 2370．313 169333．3 4．20％ 63．25％42．26％
其它4823ll。l 6812．183 289186 3．71％ 68．21％ 62．21％
农民工57186．92 2292．308 40384．62 0．00％ 75．11％ 66．81％
注：1．数字为样本均值，单位：元。
2．数据来源：北京奥尔多投资咨询中心发起的“投资者行为调查”项目2005年的数据。
由表3．3，我们可以看出不同职业的人的资产选择的差异。在所有职业中，家庭
月总收入最高的是老板或经理，而会融资产中股票投资比例最高的前四位为公务员、
退休人员、技术工和失业人员。我们还可以发现一个特殊的现象：净财富和收入较
低的职业，其股票投资比例反而比较高。例如，技术工的平均持股比例高达4．56％，
而其收入仅为240782．6。相比之下，高收入职业持有的股票比例相对较低，如经理
或老板持股比例为1．73％，专业人士平均持股比例为2．59％。这可能表明了低收入人
群存在投机心理。
另外一个特殊的现象是，理论上如果的住房投资比例很高，这意味着投资者受
到的流动性约束比较大，那么相对而言股票的投资比例会变小。然而表3．3中我国的
数据显示，住房投资比例和股票投资比例在直观分析上并没有呈现明显的负相关关
系。住房投资对风险资产投资是否有显著影响，本文会在下部分模型是证部分得出
结论。
9
3．4财富对家庭投资特征的影响
很多文献均已经指出财富是影响投资的很重要因素7，因为财富多的投资者其流
动性约束比较小，在风险偏好相同的情况下，理论上会投资更多的资金于股票市场。
表3．4不同财富水平下的投资情况
10万以下
10万．20万
20．30万
30．40万
40．50万
50一60万
60．70万
70．80万
80．100万
100．200万
2885．40
3144．45
3827．32
3954．40
6302．57
5880．70
6631．94
6837．19
12310．3l
9241．52
22936．19
108183．56
1 91460．83
280741．26
341826．09
340909．09
483832．oo
559459．46
622558．14
822571．43
3．84％
2．82％
3．21％
3．69％
3．37％
8．40％
5．83％
3．50％
4．12％
3．65％
33．36％
73．50％
78．52％
83．47％
80．47％
74．02％
81．08％
78．12％
77．53％
78．29％
61．34％
75．83％
79．56％
81．35％
77．45％
63．40％
75．40％
74．98％
69．8096
63．41％
200万以上15340．35 1509642．86 2．11％ 76．58％49．71％
注：1．数字为样本均值，单位：元。
2．数据来源：北京奥尔多投资咨询中心发起的“投资者行为调查”项目2005年的数据。
由表3．4结果显示，收入和房产基本是净财富的增函数，这一结果是符合实际的。
另外股票投资比例并没有随净财富的增加而有显著改变，基本呈现平缓的趋势，在
50—60万净财富组达到最大值8．40％。
90．00％
80．OO％
70．00％
60．OO％
50．00％
40．OO％
30．00％
20．OO％
lO．OO％
O．OO％
爹爹≯≯≯j≯≯≯≯∥梦j
!?”股是擐终t-L鲤—，堕主盟塑宣一二!重亡}
1400000．oo
1200000．00
800000．00
600000．00
400000．00
200000．00
O．OO
图3．1不同财富组的股票投资比例与房产／净财富比例
7例如：Guiso、Jappelli(2001)，1waiSako(2003)等等
10
值得注意的是，不同财富组的房产／净财富比例和股票投资比例呈现一定的关
系。由图3．1可以看出，两者基本呈现反向相关关系。并且50．60万作为分水岭，之
前和之后的股票投资比例分别呈现反向相关的趋势。
第4章房产抑制家庭参与股票投资的理论分析
4．1房地产在家庭金融资产选择中的重要作用
房地产是近几年居民投资的热点，它以其特有的实在性、增值性和收益性颇受
居民青睐，很多人视之为可以提供稳定、可靠的投资回报工具。
房地产跟其他的投资工具不太一样，其投资具有独特性，每处房产在地理位置、
房屋架构、租金方式等各种属性上都是独一无二的。房地产产权的买卖也必须通过
协议完成，有可能非常复杂。正因为房地产市场由独一无二的、缺乏交换性和流通
性的产权组成，它可能不像股票和债券市场那么有效。这种无效性可能为经验老到
的投资者带来可乘之机，从而获得更有利的稳定投资收益。然而与此同时，相对于
其他投资工具，房地产投资所涉及的搜寻和交易成本往往也更高。
住房的第二个特点是，它既是投资品也是消费品。住房这种特殊性质使得它在
家庭资产组合选择中显得非常重要。由于住房的投资需求和消费需求往往不相等，
投资者不得不放弃最优的资产选择以满足住房消费需求。
房地产的第三个特点是其收益性。作为一种权益投资，房地产的资本升值可以
为长投资期上的通货膨胀风险提供有效的套期保值。以有利条件购入的房产常常能
够产生大量的当期现金流。很多投资者倾向于通过借贷利用资金杠杆进行房地产投
资。这虽然大大增加了投资风险和因债务产生的支出现金流，但也扩大了向上的潜
在收益。
第四个特点是它是未分散风险并且不容易频繁调节的资产。住房的这一特性使
它能够潜在影响资产选择，即使投资者持有的股票份额减少。然而住房收益与股票
的低相关性，又使其由于分散风险的考虑鼓励投资者更多地持有股票。所以房地产
作为一类重要资产，应该在一个分散化良好的投资组合中有所体现。
因为每项房地产投资都是独特且缺乏流动性的，所以房地产进行分散投资的重
要性便不言而喻了。所以在研究住房投资与最优金融资产的选择时，必须考虑住房
投资的特殊性质。根据以上的四个特点，住房投资对金融资产选择产生影响主要体
现在两方面。
一方面是资金的约束，投资者在购房时，有一个最低首付的要求。当投资者在
准备筹备首付资金时，他肯定不会将资金投入风险较高的股票市场，因为股票价格
的剧烈波动可能会将其准备用于购房的资金吞噬。另外当投资者交完首付，进入偿
还住房贷款期问，每月定期的偿付额对投资者造成压力，可能使得他彳≮愿意进行高
风险的投资。⋯般投资者，特别是年轻投资者会受到资金不足的约束，住房投资是
其净财富的两倍甚至三倍，高的杠杆率使得投资者的承受风险非常大，他们不得不
减少其他金融投资组合的JxL险暴露。
另’方而是投资者的风险控制的需求。年轻的投资者的住房投资占其净资，加比
例很高，高的杠杆率使得他们面临比较大的JxL险，他们希望降低投资风险，从而，
他们会买入侦券等风险较低的金融产品。而年长的投资者虽然住房投资占其净资产
比例较低，但是，蜘I果房价不稳定，住房投资的风险就比较高，风险规避的投资者
显然希望件承受房价波动风险的同时持有JxL险较低的债券而不是股票，除非他们已
经讵确预测到股票和房价波动的相关关系。另外，住房所有权与风险性会融资产之
问义存在荇互补火系。I=h于房广：’般具有稳定增值性，拥有住房所有权的居民家庭必
定会增』JfI对Jxll硷资产的需求，靠租住他人房子度Fl的家庭，未来预期的不确定性更大，
因而／f<敢过多地投资于JxL险资产。
4．2理论框架
在这一部分，将讨论如何计量住房对持股比例的影响。为做到这一点，本文首
先假设以下变鼍与股桨存在。个简单的线性相火火系：广二权性房J加(house)／净则‘
富比例(networth)、抵押贷款(mortgage)／净财富比例、其他家庭投资者特征、以及凶
变量的滞后项(视情况而定)。这一线性关系可以表示为： s：=届(—兰鼍)+反(』竺墼)+孱(-皇塑里!粤)+∥矗+‰ (4·1)
nel wortlq nel worll7 net worl厅
其中s：代表家庭，在笫，期持有的会融资产中分配于Jxl险资产(或股票)的最优比
例。j。代农了‘系列的家庭投资行特征变鞋，具体将在下文中介绍。根据上文的文
献综述中的理论，理论上房产／净财富比例的系数属应该为负；而抵押贷款／净财tf
比例的系数屈心陔为币。另外根据标准风险厌恶的要求，历也应该为负。
然而这Lf!存在‘个自我选择(self--selection)问题。自我选择问题最先是由
Roy(1951)提出的，他指出个人伍选择把打猎还足捕鱼作为自山的职业足皋1一对他柬
说两者相比较的好处的。而最早把这一问题引入计量经济学的是Gronau(1974)、
Lewis(1974)和Heckman(1974)。自我选择问题来自于样本的非随机性，通常样本点
(个人)足有意识地自我选择进入某个样本组的，并目．他们的选择又与我们需要估计
的目标方稚(通常是产出或收入方稃)仃关。在股市投资方面，现吹市场中存在参与
成本和信息搜集成本，因此最优)xLIL令资J一投资比例S：可能会和观察剑的实际投资比
例S，，不l刊。如果是禽选择参与股市的决定与愿意持有的风险资产相关，那么当推断
风险资产的分雨川寸就要考虑，选择的样本传递的信息是含建直在这种参与决定之上。
12
举例而言，如果股市的参与包含了进入与信息费，我们观察到的数据仅仅来源于决
定参与股市的家庭数据，而由于进A．I'-J槛不参与股市的数据就会被忽视。基于这种
样本得出的结果是有偏差的。
为了解决这一问题，本文使用赫克曼(Heckman)1979年的两部修正模型。在
这个模型中，是否参与股市的决定是独立于最优持有比例的决定模型。模型可以如
下表示： s：=fist,,+‰
丸=l坼靠+％>0)
驴恬磊胞觇小l
(4．2)
(4．3)
(4．4)
其中s：代表家庭f在第t期持有的金融资产中分配于风险资产(或股票)的最
优比例。这个变量的观测值潜在取决于指示变量以∈{o，l}的结果。Z，是一个二元指
示变量，当家庭f决定在第t年参与股市时为l；其他情况为0。s。是家庭f在第f
期实际持有的风险在产比例。％和乙都包含了一系列上文提到的变量，比如房产／
净财富比例、抵押贷款／净财富比例，下文实证部分会具体说明。另外x甜是z。的严
格子集。”。和1，。是为观测到的误差项。
为了得到(4．1)式中∥=慨履历屈)的一致性估计，需要对误差项和解
释变量的统计概率做出估计。只有当U。和％与解释变量不相关并且彼此也不相关时
才可以使用OLS方法，使用持有正比例的风险资产的子样本数据估计其系数。如果
参与股市的决定和最优风险资产持有份额由一些非观测变量共同决定，那么
cov(u¨1，Ⅱ)=0会被违反， OLS方法估计出的系数将不再具备一致性。3
本文取(4．1)式中以乙和丸=l的条件期望：
el,；Iz,"d。=lJ=Eb，，lzn，d“=lJ=∥k。+Eb豇l叱>-8；2．打，z“J (4．5)
根据Heckman(1979)的理论，使用两步法来估计甜。的未观测条件期望。将(4．5)
式中的条件期望进行合理的形势估计，然后将其作为样本选择项带入到(4．2)式的
分配模型中，并运用参与股市的子样本估计出∥=慨履历层)的具体数值。
为了得出样本选择项的合理形式，需要对U，，和v。的分布做出假设。根据赫克曼
的理论，本文假设(4．3)式中的误差项v。呈正态分布，并且X。和z。都分别由U。和1，。
预先决定。另外，本文假设U。和’，。问存在线性相关关系：
Ek，，lVit，7"it】=El，，lv，，】=_y打
vn～N(O，_)
(4．6)
(4．7)
8参见Quester，A．，and W．Greene，“A State Preference Approach to Wives Labor Supply，’’Scial
Science Quarterly，63，1 982，PP．1 6---27．
在(4．6)式的假设下，可以重新改写(4．5)式：
Eb。IZit 9d础=1J=∥父打+K"tE卜打Iv打>一6名“J (4．8)
当假定了(4．7}荩中的正态分布后，Ehl'，打>-6,'z。J等于逆米尔斯比率(inverse
Mills ratio)九2赫。其中≯代表了标准正态随机变量的密度函数，而m代表了
标准正态的累计分布函数。通过每年的Probit回归可以得出每一年的逆米尔斯比率，
最后带入(4．2)式中以控制样本选择偏差。利用OLS方法可以估计出卢和K，的数
值： Sfr=∥≈打+rfA,ir+叩打(4．9)
其中S打是家庭i在第t期实际持有的风险在产比例。九是估计出的逆米尔斯比率，％
是零均值得误差项。可以根据检验K"t是否为零来检验是否存在样本选择问题。
第5章我国家庭金融资产选择的实证研究
5．1数据与变量的选取
5．1．1数据的选取
本文采用北京奥尔多投资咨询中心发起的“投资者行为调查”项目2005年的数
据。“投资者行为调查”项目调查时间为2005年7月至9月，对北京、上海、南宁、
成都、兰州、海口、沈阳、珠海、武汉、天津10个城市针对18周岁以上的城市居
民，以家庭为单位，对其家庭的投资行为进行了随机抽样调查。本次调查采用面访
问卷调查的方式。删除异常值和明确为乱填的数据9，修正后的数据为1526个。根
据于蓉(2006)的实证部分所述，该调查问卷中的数据可信度比较高，样本抽样结
构也比较合理。另外，吴卫星、齐天翔(2007)也运用此数据库进行了实证研究，
说明此调查数据适于用作实证分析的样本。另外由于数据限制，本文的选取的是截
面数据，而非上文理论框架中所分析的面板数据。
5．1．2变量的选取
本文采用的因变量为一个家庭持有的金融资产中股票的份额(sJ)。另外在做稳
定性检验时，因变量为一个家庭金融资产中风险资产的份额(＆)。
自变量包括两部分，一部分包括住宅性房产／净财富比例(House／Networth)、住宅
性房产／净财富比例的平方项(House2／Networth2)(fiE_要虑可能存在的非线性关系)、
抵押贷款／净财富比例(Mortgage／Networth)、商业投资／净财富(Business／Networth)，
这一部分的变量代表了潜在的背景风险。其中净财富被定义为金融资产、房产、车
辆资产与实体商业投资的总和，减去抵押贷款与其他负债。
9本文去除了净财富小于等y-0和收入小于等于0的数据。
14
另外一部分因变量包括了代表家庭特征的变量与时间虚变量，包括：
净财富(Networth)、净财富的平方10(Networth2)：财富量是决定股票投资量的
一个重要指标。财富较大的家庭的股票投资一般比较大，这是由于他们的富余资金
较多，受的流动性约束小，从而有更多的资金投入股票市场。另外，财富规模这个因
素也决定了家庭对风险的承受能力，从而间接地影响居民家庭金融资产偏好。所以
在存在固定的参与信息费用的金融市场中，这两个变量的系数应该为正。
收入(1ncome)、收入的平方(Income2)：在因变量中加入收入的理由类似于财
富。一般而言，但其收入可以作为未来劳动收入的折价表示量，这意味着收入越多
股票投资也应越大。所以其系数理论上也应为正。
年龄(Age)、年龄的平方似gP矽：每个人都根据其一生的全部收入来安排消费、
投资支出，居民家庭的消费受制于其整个生命期间内所获得的总收入。l l一个家庭在
其生命周期的不同阶段，对不同特性的金融资产的需求是不同的，因而不同年龄的人
(家庭)的金融资产组合样式不同。此外，由于处于不同生命周期的家庭的思想观念、
投资宗旨不同，在安排金融资产结构时所考虑的重点不同，偏好也会因此不同。
婚姻状况(Married)：婚姻状况是个虚变量，l代表已婚；2代表未婚；3代表离
婚：4代表丧偶。性别(Hmale)：代表家庭户主性别的虚变量。当户主性别为男
性时为l；女性时为2。
户主受教育程度汜幽A受过良好教育的人会更快地了解和接受新型金融资产，
从而在资产分散化上有更大的选择空间。户主受教育程度也是个虚变量，1代表本科
及以上；2代表大专；3代表中专或高中；4代表初中；5代表小学。
职业(CareerA职业对家庭金融资产选择的影响比较明显。职业选择一方面反
映了投资者的风险偏好，喜好风险的人一般会进行自主创业和实业投资，而风险规
避的投资者则会选择为他人工作。另外，不同职业的投资者的收入风险相差很大，为
他人工作的投资者的收入比较稳定，自主创业的投资者的收入则随市场状况的变化
而波动，退休者的收入比较低，但如果他们有退休金，则收入可以看成是稳定的。本
文中职业类型分为十类：l代表公务员；2代表老板或经理；3代表专业人员(教师、
医、会计、工程师、编辑、技术人员)；4代表技术工(工人、厨师、司机)；5代表
非技术工(物业、服务业、售货员、职员)；6代表退休人员；7代表学生；8代表下
岗失业人员；9代表其它：10代表农民工
以上的所有变量是参与方程和分配方程所共有的变量。参与方程中还有一些其
他的变量：代表住房拥有权的二元虚变量(1代表拥有；0代表没有)、代表抵押贷款
lo引入家庭财富的平方项是由于国外众多的实证研究中发现，财富与家庭金融资产之间不仅有
线性关系，还存在二次关系。
ll这种观点源自于美国经济学家莫迪利安尼布伦贝格和安东的生命周期假说。
拥有权的二元虚变量(1代表拥有；0代表没有)、和代表商业性投资的二元虚按量(1
代表拥有；0代表没有)。所有变量含义见附录表Al。
5．2实证结果分析
5．2．1总体样本实证结果分析
5．2．1．1统计描述
附录中表A2显示了计量模型各个变量的统计描述。在2005年的样本中，平均
有23％的家庭投资了股票，49％的家庭持有风险性金融资产。然而股票资产的价值
占所有金融资产的平均比率，并不是很高，只有10．07％。
有75％的家庭拥有住房，只有13％的家庭持有购房抵押贷款。在所有家庭中，
房产占净财富的平均比例为70．96％。再次证明了因为房产占据了家庭净财富的大部
分份额，导致了金融投资率的较低水平。
本文的样本中男女比例是合理的(因为均值较接近1．5)，平均年龄为40．89岁，
家庭平均月总收入为4588．24元，家庭平均净财富为354259。
比较总体样本和参加股市的子样本，股票占金融资产的比率大幅上升，由
10．07％变为33．45％。而同时这部分家庭的平均房产拥有率较高，房产／净财富比率
相对较小，再一次说明当房产造成的流动性约束越小，股票持有率越高。另外子样
本中的平均收入、净财富相对较高，合乎上文中所述财富、收入对家庭投资的影响。
附录中表A3比较了有、无房产的家庭投资情况。明显可以看出，没有房产的
家庭平均月收入和净财富比较低，没有拥有房产的家庭代表的平均年龄明显比拥有
房产的家庭代表年轻(37岁相对于42岁)。这些现象说明，若家庭购买住房的愿
望很强烈，在人生早期阶段就不会进行金融投资，他们在买房时，不得不借一大笔
房屋贷款，只有在偿还完巨额房贷并积累了相当的安全性资产以后，才投资于风险
性资产。正如上文所述，我国股票投资比率的高峰出现在75岁以后。
在拥有房产的家庭中，房产占了净财富的95．24％，同时他们的股票投资率
(8．17％)要高于没有房产的家庭(6．53％)。可见当拥有房产后，未来是否买房的
不确定性减少，家庭比较愿意选择风险资产投资。
5．2．1．2参与模型回归结果
附录中表A4显示了股市参与模型(Probit模型)的结果。此模型的因变量为一
个二元虚变量：如果家庭参与了股市显示为1；家庭没有参与股市则为0。
结果显示，房屋拥有状况(home owner)与是否参与股票市场的决定是有较强
关系的(其t检验的概率显著)，拥有住房会增加7．53％参与股市的可能性。这个结果
是合乎逻辑的，因为房产一般具有稳定增值性，拥有住房所有权的居民家庭必定会增
16
加对风险资产的需求，靠租住他人房子度日的家庭，未来预期的不确定性更大，因而
不敢过多地投资于风险资产。拥有住房抵押贷款和商业投资同样会对是否参与股市
的决定产生影响。拥有抵押贷款增加了参与股市的可能性，但是这种影响是微乎其
微的。而商业投资会减少5．63％的可能性。
虽然房产拥有者更可能参与股市投资，但是房产／净财富比例对参与股市的可能
性有显著的负相关，并且这一变量的偏效应却是非常小的。抵押贷款／净财富比率对
参与股市的可能性有显著的正相关，但同样其偏效应也可以忽略不计。
在家庭投资者的特征变量中，对家庭是否参与股市决策行为有正面显著影响的
因素还有收入(Income)、净财富(Networth)；对其有显著负影响的有收入的平
方(Income2)、净财富的平方(Networth2)和职业。而年龄、婚姻状况、教育和
性别对决策的影响则不显著。参与模型的结果显示，年龄并不是影响股市参与决策
的因素之一，这与国际上众多文献人为的，生命周期内是否持有股票呈现驼峰形并
不相同。这一相反的结果也许是因为本文只采取了一年的截面数据，而没有使用面
板数据的缘故。
5．2．1．3分配模型回归结果
附录中表A5是通过公式4．9估计出的结果。表中分别显示了加入了逆米尔斯
比率以控制样本自我选择偏差的模型回归结果，以及用普通最小二乘法估计出的结
果。如果按照上文所述的理论，房产以及其他背景风险占用的资金会减少对股票投
资的需求，那么房产／净财富的系数应该为负，相反抵押贷款／净财富的系数应该为
正。并且如果按照文中的假设投资者是标准风险厌恶的，那么商业投资／净财富的系
数也应该为负。
在赫克曼两部模型的结果中，房产／净财富的比率显著为负，其平方项的系数显
著为正，并且其绝对值小于前者。这说明去除其他变量的影响之后，房产占净财富的
比率和股票占金融资产的率的关系是U型的，即随着房产所占份额的增加，股票份
额先减小然后增加。因为房产的非流动性及风险性，使得投资者减少了对风险性流
动资产的需求，而增加了对安全性较高的流动资产的需求。然而尽管房产／净财富比
率系数是非常显著的，但是由于系数非常小，它对股票持有率的影响也是比较有限
的。房产／净财富增加10％，股票占金融资产的份额仅仅会减少不到0．1805。
抵押贷款／净财富比率的系数为负，与前文所猜测的不符。但是因为其系数并不
显著，并且系数值非常小，说明抵押贷款占净财富的份额对于股票投资份额的影响
并不是很重要。商业投资／净财富比率的系数正如理论上一样为负，但是同样也不显
著，说明中国商业(实业)投资对于金融投资，尤其是股票投资的影响也不是很大。
按照传统理论，财富较大的家庭的股票投资一般比较大，这是由于他们的富余
17
资金较多，受的流动性约束小，所以这两个变量的系数应该为正。实证结果显示，较
高净财富较多的家庭更倾向于进行股票投资，并且随着净财富的增加，股票占金融
资产的比率也会相应升高。
年龄以及年龄的平方系数并不显著，说明股票在金融资产中的比率不受年龄因
素的影响。这与之前的简单统计描述结果显示的结果不太一致，即我国家庭持有股
票的比例不受生命周期的影响。这一结果再次与国际上大多实证文献不符。国际上
普遍认为，年纪轻的投资者股票投资比较低，原因是年轻的投资者住房投资占其净
资产比例较高，他们的承受的压力和风险较大，为了降低总体风险暴露，他们不得
不持有收益和风险都较低的无风险资产。
户主学历也是一个显著的影响因素，其系数为负，说明户主学历较高的家庭股
票占金融资产比重显著高于户主学历较低的家庭。婚姻状况的系数也显著为负，说
明已婚的家庭代表更喜欢投资与股票市场。性别的系数显著为负，说明男性比女性
对于股票投资更为积极。
比较表A5中左、右两列的实证结果，仅仅使用最小二乘法的结果夸大了房产／
净财富的影响效果，并且婚姻和教育的作用并不显著。
5．2．2稳健性检验
为了进一步验证模型的稳定性，我们将风险资产的概念进行拓展，定义广义的
风险资产为股票、外汇、债券、期货、投资基金和其他理财产品。那么，因变量为
广义的风险资产除以金融资产的百分比。附录中表A8显示了稳健性检验的结果，其
中左边显示了股市参与模型的结果，右边显示了风险资产投资比例(分配)模型的
结果。
对比表A69i表A4的结果。在参与模型中，对家庭是否投资风险资产决策行为有
正面显著影响的因素有房屋拥有状况、抵押贷款持有状况、房产／净财富比例的平
方、净财富；有显著负效应的变量有房产／净财富比例、财富的平方。拥有住房和
住房抵押贷款的家庭会分别增加11．6％iJll3．5％投资风险资产的可能性，与股市参与
模型相比概率均有所上升(股票投资增加的可能性分别为7．53％和1．35％)。这说明
拥有住房和抵押贷款不仅影响股市的参与决策，还会影响家庭整体的资产分配决策。
当家庭拥有了固定的住房，未来的不确定性减小，投资的风险厌恶程度会有所降低，
更愿意持有风险资产。
同样，在参与模型中虽然房产／净财富对于是否参与风险资产投资具有显著负效
应，但是其偏效应为1．22E．05，近乎为了0。说明房屋占资产的比率并不会过大影响
家庭的参与决策。这和股市参与模型一致。另外与股市参与模型略微不同的是，在
决定是否投资与风险资产的时候，婚姻状况和职业同样具有显著影响。
18
在分配模型中，对风险资产投资比率有显著影响的变量有：房产／净财富比例、
房产／净财富比例的平方、净财富及其平方、婚姻状况。同样抵押贷款占净财富的比
例以及年龄对投资比例的影响不大。房产／净财富比例对风险资产投资比例有显著负
效应，房产占净财富的比例每增加lO％，会减少4．98％的金融资产投资于风险资产。
现比较表8中数据，房产比例增J31110％会减少1．8％投资于股票，说明金融资产中的其
他风险资产的投资比例减少了3．18％。房产不仅挤去了股市的投资资金，同样占用
了其它风险资产的流动资金。
综上所述，风险资产和股票的参与模型和分配模型得出了相似的结果，并且在
概念上是一致的，本文的模型具有一定的稳定性。
5．3实证结果小结
本文着重研究了股票投资和住房投资的关系。本文运用我国2005年家庭资产组
合的微观调查数据对我国家庭金融资产选择行为进行实证研究。从家庭金融资产的
结构看，我国家庭的资产配置比较保守。具体来说：
第一，我国家庭持有的存款占金融资产的比例在一半以上，并且拥有此类资产
的家庭比例达到了在80％以上。相比较世界其他国家，美国家庭以存款账户形式持
有的金融财富只有10％多，而欧洲略高于1／4，只有日本和我国类似。这和我们国家
社会总体的消费习惯、社会保障体系的不健全、以及正在改革的市场制度是存在一
定关系的。
第二，金融资产的比例大大增加了，在总资产中的比例达到了33．91％。随着我
国人均收入的上升，家庭的投资逐渐多元化，金融资产的重要性逐渐体现出来。美
国金融资产占总资产比例大约在40％左右，这说明虽然我国家庭的平均金融财富较
欧美国家的平均水平都要低，但是金融资产所占比例已经不低了。
第三，从家庭参与股票市场的可能性看，持有公开上市股票的家庭比例为
23．13％，但仍有75％以上的家庭不持有股票。家庭投资股票占金融资产的平均比例
为10．07％。国际其他国家，欧美国国家的比例大约为20％左右，相对而言，我国不
论是家庭参与比例还是股票占金融资产的比例都偏低。然而值得一提的是，在持有
股票的家庭中，金融资产中股票比重高达33．45％，其中更是有95个家庭金融资产的
一半以上都是股票。
第四，房产在家庭财富中的作用在增强。我国房产占总资产的平均水平达到了
60％以上。实证结果显示，住房投资会影响股票投资。拥有住房的家庭更积极参与
股市，并且住房投资占净资产比例越高，股票投资占金融资产比例就越小。这表明
家庭在投资住房中己经承担了很大风险头寸，并且贷款占用了很大程度的流动性，
导致了股票投资比率的降低。
19
从另一方面分析，与美国相比，美国房产古总资产的比例仅为30％左右，并且
房产／年收入比仅为不到4倍12。世界银行认为，合理的住房价格的”房价收入比”为
4至6倍。我国的房价收入比平均为7．4倍，上海、深圳等地甚至超过了15倍。这
说明高额的房产价格与巨大的首付、沉重贷款负担是房产影响金融投资的主要原因。
高价房屋也影响了我国家庭的其他金融资产投资，特别是对风险性金融资产(如股票)
的需求。
第五，家庭的财富会对其股票参与行为产生影响。当财富增长时，股票和其他
金融风险资产投资无论是家庭持有比例还是资产比例都增长了，这和大多数世界其
他国家的数据相符合。
第六，年龄不是影响股票投资的一个重要因素。根据我国数据的是证数据，年
龄对股市的参与决定影响不大，并且对持有的股票比例的影响也不显著。这和国际
上，特别是美国的经验数据结论相悖。很多美国的研究报告显示生命周期内是否持
有股票呈现驼峰形，而持有股票的比例在生命周期内是平坦的。美国家庭的持股比
例在40岁后期到50岁到达顶点。我国的持股比例顶点在75岁以上区间，即生命周
期的最后期。
理论上，年龄对风险金融资产投资确实应该存在一些影响。第一，年轻人的就
业有更多可能性，即有更多的人力资本方面的背景风险，促使他们不买股票。当进
入中年时，一生收入的不确定性减少了，他们就会承担更多的金融风险13。第二，
购买房产的首付款很大。由于年轻家庭的累积净财富不够，大多数是贷款买入的房
产，所以他们会把收入用于还贷、并投资安全资产，而不是购买股票。相反，较老
的家庭已经累积了足够的财富，并且其住房抵押贷款的还款余额越来越少，可以更
多地投资股票M。最后，较年轻的家庭投资经验较少，可能还没有学会风险投资的
特性。如果市场存在参与股市的信息障碍成本，而获得的信息又随年龄增加而增加，
那么年长家庭的参与率就应越高b。本实证研究得出的相悖结果，可能是由于论文
采用的是截面数据，而非主流的面板数据。
第七，家庭户主的婚姻状况和受教育程度同样会影响家庭参与股市的决定和其
投资行为。一般而言，已婚投资者更积极参与股市，而户主受教育水平程度越高，股
票投资比例越高。另外和国际实证结果相悖的结果是，本文的数据并没有显示职业
和股市投资有相关性的存在。
12国际上通常用”房产／年收入比”来衡量居民家庭对住房的支付能力，比值越小，支付能力就越
高。
u详贝．,Gollier(2001)：The Economics ofRisk and Time，Massachusetts Institute ofTechnology．
H详见Flavin和Yamashita(2002)：Owner—Occupied Housing and the Composition of the Household
Portfol io Over the Life Cycle．
¨详见King，LeaPe(1987)：Asset Accumulation，Information，and the Life Cycle．
第6章结论与启示
本文运用理论研究与实证研究相结合的方法，对家庭金融资产选择行为进行了
研究。在理论方面，针对住房投资的独特特征，本文分析了房地产对于家庭参与股
票市场投资的作用，并从流动性约束和风险控制的角度，运用赫克曼的样本修正模
型将产权性房产的作用纳入家庭资产选择行为的分析框架。在实证方面，本文运用
中国10个大中城市家庭的调查问卷所得的微观数据，计量研究了影响家庭金融资产
选择行为的各种因素，得出了了实证结论。具体地，本文作如下归纳：
6．1人口统计特征对家庭金融资产选择的影响
本文的其中一个结论为，年龄、财富对家庭金融资产配置有很大影响，高收入、
高学历、高年龄的家庭参与股市更积极。在国外一些文献的实证研究中显示，40．50
岁的投资者金融资产中风险资产占有较高且稳定的比重，在本文研究中并没有显示
这样的结果，这主要是由于缺少为不同年龄层次的居民设计的有针对性的金融产品，
各年龄层次都缺乏适合的丰富投资选择。多数家庭的投资都是间接性的强制投资，
而非心目中的最优选择。上文实证小结中所述，在参与股市中的股票持有比例高达
33％就可以表现这一问题，另外17％的家庭持有其他理财产品也可以表现出近期很
多家庭在迫切寻求股市以外其它更适合的投资品。这个问题普遍存在于户主年龄在
35岁到44岁之间的家庭，此时是家庭净财富累积的高峰期；另外也存在于老龄家
庭。为不同年龄层次的家庭提供更有针对性的金融投资工具，不但可以增加居民家
庭的投资收益，还可以促使居民家庭在对这种专向投资工具进行有计划的投资后，敢
于用余钱进行消费，增强国民经济的活力，是一个利国利民的事情。
品种丰富的金融工具是金融市场繁荣的表现，大众的金融需求最终要借助金融
工具来实现。中国作为一个发展中国家，金融业还不够成熟，金融产品的种类也还
不够丰富。尽管金融工具创新取得了长足进步，但在不断滋生的金融需求面前还尤
显不足。而且，中国较为苛刻的监管环境还在抑制金融业的创新与发展，监管当局
总是过多考虑金融创新的负面影响，一些业务在创新后就被叫停，首创者得不到金
融工具创新的收益。目前，中国家庭的金融需求正在走向多样化、个性化，不断派
生出更高层次的金融需求。为了满足这些新的需求，金融机构应该整合业务流程，
重新设计或通过改良、组合各种金融要素等方式，创新金融工具与金融业务。
中国当前金融工具的创新主要应从以下几方面入手：一是要对西方发达国家已
经成熟的金融工具品种按照中国的国情进行适当的引进、吸收与改造；二是金融机
构要重视新型金融工具的研发，成立强大的研发部门，并提高金融工具开发的效率
与效益；三是将金融工具的开发与风险管理相结合，针对利率逐步市场化所带来的
利率风险以及人民币汇率改革带来的汇率风险，广泛开发风险管理型的金融工具。
总之，中国的金融工具创新必须要以大众的金融需求为导向，以法治为保障，以完
21
善的市场机制为基础，循序渐进的发展，使金融产品满足家庭金融需求的变化，丰
富家庭金融资产选择的空间。
6．2我国家庭股票投资行为及其特点
本文的另外一个结论是我国不论是家庭参与股市的比例还是股票占金融资产的
比例都偏低，而无风险资产的持有与投资率都很高。造成这种现象的其中一个原因
是资本市场不够完善，股票市波动较大。股票投资巨大的风险让居民的风险规避意识
增强，从而更倾向于减少高风险的股票投资，将储蓄资金基本投入银行存款。另外我
国目前一系列社会福利制度正在不断改革，原来由国家全部承担相应改革为由国家
与个人共同负担，如医疗、教育、养老、住房等。这就为居民家庭未来的经济生活
增添了不确定因素。为了保证现在尚不确知的未来所必须的开支，居民只有现在尽
量多地储备资金。今天的钱明天花，形成预期消费扩张。由此，居民金融资产近年
来快速增长，且受传统观念影响与风险性考虑，大多选择了银行储蓄。这就造成银
行存款大幅上升。因此，居民消费需求增长相对不足，居民银行储蓄存款增长较快，
而股票等风险资产投资增长缓慢，是我国目前经济时期的一个必然现象。这种经济现
象的本质性改变，有待于经济体制改革的进一步深化，社会保障体系和金融市场体系
的逐步完善和规范。
6．3住房对家庭金融资产选择行为的影响
最后，本文的实证结果显示，导致家庭金融风险投资低下的其中一个原因是房
产价格过高，占了家庭净财富的大部分。家庭在按揭贷款中己经承担了很大的风险
头寸，并且贷款占用了很大程度的流动性，导致了股票投资比率的降低。并且我国
的房价／收入比远远超过了国际平均水平，这不仅体现了房地产市场的不健康，更传
导至其他金融产品的投资市场。可见，房地产市场和金融市场是互相关联的，金融
市场的健康、稳定发展，需要完善的房地产市场给予支持。
房产价格攀高是有一定原因的。各地房价疯涨，供需矛盾突出是主要原因之一。
此外，连续几年的低利率和股市低迷，也使得游资大量进入房地产业寻求高额回报。
在我国银行存款利率较低，特别是实际利率为负的情况下，许多居民不愿看到自己
的储蓄在银行里缩水，开始提取存款购买房地产，这种行为推动房地产价格不断上
涨。上涨的房地产价格吸引了更多的资金投入，进一步推动价格上涨。尤其近年来的
“炒房团”，他们借助于银行住房贷款的力量，购买几套甚至几十套住房，所到之处
立即带来房地产价格的上涨。另外，我国房地产整个行业无论是市场发展程度还是
业内企业的经营管理还相当落后。在市场体系比较完善的国家，房地产投资回报率
较为稳定，而在我国市场机制尚不完善的状况下，房地产投资常常变为投机，短期
炒作取代了中长期投资，而缺乏中长期投资者的市场必然伴随着高风险。从市场发
展来看，我国至今没有建立起一个稳定的房地产资本市场。
中国社会科学院发布的2009年《经济蓝皮书》中指出：2009年，在国际、国
内经济形势以及国家宏观调控政策的影响下，房地产市场将步入较长时间的调整期，
2009年将延续2008年房市的低迷，短期内房价面临进一步回调。虽然房价在近期
内有了一定的下调，然而要真正解决房价的问题，还有赖政府制度的建立。根据其
他国家经验，高收入人群的住房需求主要由市场机制来调节，而中低收入人群却无
法完全通过市场来满足基本居住权。因此，从保障中低收入人群基本居住权的角度
出发，世界各国政府主要通过干预住房市场和建立住房保障制度予以满足。首先是
要建立和完善廉租房的制度，由政府出资，同时吸引更多的投资者参与，拓宽廉租
房投资渠道，让更多的家庭享受到廉租房建设的成果。国务院办公厅于2008年12
月20日发布《关于促进房地产市场健康发展的若干意见》，其内容之一是加大保障
性住房建设力度，争取用3年时间基本解决城市低收入住房困难家庭住房及棚户区
改造问题，这反映了国家干预房地产市场的决心。但中国房地产市场的完善还有很
长一段路要走。如何抑制房地产市场中的投机行为，促使房地产产业与金融业同步
规范、健康地发展，是现阶段需要研究的迫切课题。
6．4研究的缺陷与今后的努力方向
首先，由于本文的研究数据来自全国10个经济比较发达的大中城市，这使得本
文的结论可能不能代表全国的平均水平，分析结果可能高估了全国范围内各解释变
量对股市参与的作用。更广泛地选取样本，扩大样本容量，对更多家庭的投资选择
情况进行实证研究，在现阶段不断完善这种分析框架和理论，尝试深入揭示我国资
本市场的一些现象，是今后的努力方向。
其次，本文只采用了2005年的横截面数据。由于横截面数据只能反映一部分信
息，很多个体特征无法控制，比如说投资者的风险承受力和个体特征。而投资者的资
产选择行为又与其个体特征相关，所以本文的模型只能在某种程度上反映了各个因
素对股票持有比例的影响，要更精确量化反映这一关系，可以考虑使用面板数据。
但是由于本文的数据是基于调查所得，受调查的家庭年年都不相同，而且即使部分
家庭相同，数据库中的样本排序也可能不一样，所以无法做面板数据模型。当我国建
立了准确地面板数据库后，可以考虑进行这方面的研究。
第三，本文采用的解释变量并不是很全面，一些文献中普遍认为有很大影响的
因素，例如健康情况、家中孩子数量等等因为没有准确的数据，没有被包含进本文
的研究框架。
第四，本文的研究模型没有考虑地区因素。不同地区形成的金融资产配置行为
差异具有多样性，表现在：既有经济发达程度不同的地区差异，又有经济发达程度
相近而区域经济特点不同的地区差异。经济发达程度的不同，一方面形成人们收入
水平的地区差异，另一方面在金融投资意识上也产生很大差别。另外获得金融服务
的便利性也应该考虑，在中小城市中由于证券营业所很少，他们在资产选择方面也
具有极大的局限性，存在一定的强制性选择，所以在考虑家庭投资时，应将大城市
与中小城市在一定的程度上区分开来。
最后，本文是建立在理性人假设前提下的，并没有考虑投资者情绪对其投资选
择的影响。行为金融理论在传统金融理论的基础上提出投资者的行为和决策会影响
资产定价和金融市场，在这个框架下，研究投资者的决策模式和特征，受什么因素
影响，投资者的行为会产生什么样的影响就显得非常重要。虽然目前行为金融对家
庭资产选择的影响还没有形成一个系统的理论框架，但是也是今后研究的一个重要
突破点。
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附录A：表格
表A1 各变量含义及表示
变量含义
S1 股票／金融资产(％)
S2 风险资产／金融资产(％)
Home owner 住房拥有权：l拥有；0没有
Mortgage owner 抵押贷款持有率：l拥有；O没有
Business owner 商业投资持有率：1拥有；0没有
House／Networth 房产／净财富(％)
House2／Networth2 房产／净财富的平方(％)
Mortgage／Networth 抵押贷款／净财富(％)
Business／Networth 商业投资／净财富(％)
Income 收入
Income2 收入的平方
Networth 净财富
Networth2 净财富的平方
Age 年龄
Age2 年龄的平方
Married 婚姻状况：l已婚；2未婚：3离婚；4丧偶。
Edu 教育：1本科及以上；2大专；3中专或高中；初中；5小学
Career 职业：l公务员；2老板或经理；3专业人员(教师、医、会计、工程
师、编辑、技术人员)；4技术工(工人、厨师、司机)；5非技术工
(物业、服务业、售货员、职员)：6退休人员；7学生；8下岗失业
人员：9其它：10农民工
Hmale 性别(虚变量)：1男性：2女性
28
表A2回归变量的统计分析结果
全部家庭参加股市的家庭
均值标准差均值标准差
股票市场参与率(虚变量) 0．23 O．42 1．oo 0．00
风险资产持有率(虚变量) 0．49 0．5 1．oo O．05
股票／金融资产(％) 7．75 19．06 33．45 26．62
风险资产／金融资产(％) 19．7l 27．68 45．14 26．88
无风险资产／金融资产(％) 81988．03 252827．2 126438．00 356865．30
金融资产126757．70 415286．1 236801．20 510284．20
住房拥有率(虚变量) 0．75 O．44 O．81 O．39
抵押贷款持有率(虚变量) O．13 O．33 0．16 0．37
商业投资持有率(虚变量) O．1 O．3 0．09 O．29
房产／净财富(％) 70．96 387．28 57．06 47．94
抵押贷款／净财富(％) 25．93 592．57 57．71 935．52
商业投资／净财富(％) 1．91 8．52 1．61 7．20
收入4588．24 7111．58 5608．47 7125．34
净财富354259 627796 500392．50 747265．90
年龄40．89 12．62 41．71 12．6l
性别(虚变量) 1．53 0．49 1．49 0．50
职业4．63 2．24 4．31 2．21
表A3有、无房产的样本统计描述
拥有房产的家庭没有房产的家庭
均值标准筹均值标准差
股票市场参与率(虚变量) O．25 0．43 0．17 0-38
风险资产持有率(虚变量) 0．54 0．50 0．35 0．48
股票／金融资产(％) 8．17 19．09 6．53 18．92
风险资产／金融资产(％) 20．18 27．83 14．43 26．82
无风险资产／金融资产(％) 87066．99 249770．60 67131．75 261326．4
金融资产1 38004．2 442573．70 93914．58 320902．1
抵押贷款持有率(虚变量) 0．15 0．36 0．07 0．25
商业投资持有率(虚变量) 0．11 0．32 0．06 0．24
房产／净财富(％) 95．24 446．14 0．00 0．00
抵押贷款／净财富(％) 20．82 446．75 40．87 891．89
商业投资／净财富(％) 1．85 7．66 2．09 10．66
收入4804．95 7773．83 3938．70 4532．77
净财寓444249．3 682033．7 91228．47 306678．5
年龄42．15 12．48 37．24 12．35
性别(虚变繁) 1．52 0．50 1．54 0．50
职业4．64 2．25 4．63 2．22
表A4股票市场参与模型的回归结果
系数显著性标准误偏效应
Homeowner O．5344 0．0001料宰0．1340 0．0753
Mortgage holder 0．2069 0．0941 0．1236 0．0134
Business owner -0．4724 0．0082奉幸搴0．17871 0．0563
House／Networth ．0．0068 O．000+奉搴0．0011 0．0000
Mortgage／Networth 0．0047 0．000宰奉幸．0．0011 0．0000
Business／Networth 0．0053 0．369 0．0059 0．0000
Income 2．58E．05 0．059· 1．37E-05 0．0000
Income2 -2．78E—10 0．0713" 1．54E．10 0．0000
Networth 1．02E．06 0．000枣宰拿1．88E．07 0．0000
Networth2 -2．72E—13 0．000木拳· 5．70E一14 0．0000
Age —o．0086 0．6881 0．0213 0．0000
Age2 0．00013 0．5836 0．00023 0．0000
Mamed 旬．0734 0．4609 0．0996 0．0016
Edu 加．05 1 1 0．21 19 0．0409 O．0008
Career -o．0365 0．0462¨0．0183 0．0004
Hmale ．O．0845 0．2796 0．0782 0．002l
cons m．5261 0．335 0．5454
LR chi2(16) 196．88
Prob>chi2 0．0帅0辜}·
Pseudo R2 0．0969
注：1．显著性指t检验的概率，即e>lzl值。
¨·、·事和事分别表示置信度>99％、)95％和)90％。
2．Pseudo R2=1．L1／L0，其中L1是我们所估计模型的似然值，而L0则是指所有系数都不显著情
况下的似然值。其值愈大表示解释程度愈佳。
3．cons代表常数项。
31
表A5股票市场分配模型的回归结果
Sl 赫克曼最小二乘
系数标准误显著性系数标准误显著性
sl(-1) 0．0858 0．0254 0．010l+}奎0．0041 0．02639 0．8758
House／Networth ．0．0 1 8 l 0．0089 0．042** —0．0249 0．0099 0．012l宰·
House2／Networth2 0．00012 0．0060 0．048** 3．23E．05 8．41E．05 0．7016
Mortgage／Networtl I．0．0096 0．00 ll 0．927 0．0196 O．0133 0．1427
Business／Networth -2．3559 0．0572 0．68 l -0．0243 0．0572 0．67 1 3
Income -4．99E-5 0．000 l 8 0．776 —7．87E．05 1．74 E．05 0．6508
Income2 ．1．73E．10 1．93E。09 0．929 3．14E．10 1．9lE．09 0．8695
Networth 9．70E．06 2．1 8E—D6 0．000··· 1．02E-05 2．17E．06 0．0000"**
Networth2 ．2．62E．12 6．09E．13 0．000事}串-2．68E—12 6．09E．13 0．0000"**
Age 0．1 075 0．2638 0．684 一0．0928 0．2633 0．7246
Age2 0．00 l 9 0．0029 0．530 0．00 1 8 0．0029 0．5304
Married ．1．9879 1．1481 0．083* -1．8346 1．1504 0．1l IO
Edu 一0．7725 0．502 1 0．084* ·0．7940 0．5035 0．1l 50
Career ．O．1 805 0．230l 0．433 ·0．1 436 0．2267 0．5265
Hmale ．1．7899 0．9807 0．068* 1．7629 0．9822 0．0729*
COns 1 4．7489 6．6042 0．026** 1 4．6694 6．6056 0．0265}幸
lambda 2．28828 l 6．2089 1 0．09 l
Number of obs 1413
Wald chi2(24) 62．3l
Pmb>chi2 0．0000"**
注：1．显著性指t检验的概率，即P>lzl值。
·¨、幸事和幸分别表示置信度>99％、)95％和)90％。
2．COILS代表常数项。
32
表A6 稳健性检验
参与模型分配模型
系数标准误偏效应系数标准误
Home owner 0．7812 0．1334 0．1 160 s2(-1) ．o．0374 0．0252
【O．000】¨· 【0．1371
Mortgage owner O．5735 0．1204 O．0350 House／Networth ．0．0498 0．0 1 44
【o．000】·¨ 【0．001】¨幸
Business owner 0．2248 0．1791 0．0064 House2／Networth 2 2．63E4)4 1．21E-04
【0．209】【O．03]¨
Housel Networth m．0092 0．00 1 3 1．22E田5 Mortgage．／Networth 0．01 39 0．0 1 94
【0．000】¨· 【o．474]
House2／Networth2 9．59E-04 2．1 7E加14 1．32E．07 Business／Networth-0．0696 0．0839
【0．000】事¨ 【o．406】
Mortgage／Networth·1．08E-04 1．37E．04 1．67E-09 Income -4．94E4)5 2．57E-04
【0．432】f0．848】
Business／Networth．0．0079 0．0067 8．95E．06 Income2 4．90E-l l 2．83E一09
【0．239】【0．9861
Income 1．9lE．05 1．38E-05 5．25E-1l Networth 2．76E．05 3．1 9E．06
【O．167] 【0．OOOl¨·
Income2 ．1．49E-10 1．67E．10 3．19E．2l Networth 2 ．5．72E．12 8．97E．13
【0．374】【o．o001··+
Networth 1．45E．06 1．88B-07 3．02E-13 Age -0．0449 0．3834
【o．o001·宰· 【0．907]
Networth 2 ．3．54E-13 5．09E．14 1．80E．26 Age2 0．0003 0．0043
【O．000】¨· 【0．9471
Age 0．0014 0．0197 2．78E-07 Married -2．74 1 5 1．6805
【0．064]· f0．089】·
Age2 -1．1 lE-04 2．20E·04 1．78E-09 Edu ．0．4790 0．7350
【0．613] 【o．515】
Married 一0．2075 0．0896 0．0062 Career ∞．0607 0．3525
【0．021]¨ 【0．863】
Edu ．0．0285 0．0373 0．000 l Hmale -0．7199 1．4325
【0．445】【O．615】
Career 一0．0423 0．01 67 2．57E-04
一cons
22．5876 9．6295
【O．01l】幸牛宰【0．019】¨
Hmale ．0．0598 0．0720 5．1 4E一04 Iambda ．20．4935 29．16256
【0．406】【O．482】
cons 0．1445 0．4985
『0．7721
Number ofobs 1416 Number ofobs 1409
Log likelihood -855．393 1 8 Wald chi2(25) 1 1 2．39
Prob>chi2 0．0000"** Prob>chi2 0．0000"**
Psendn R’ n．1，R4
33
致谢
在论文完成之际，我首先要向我的导师吴卫星教授表达深深的谢意。从论文选
题到整个研究过程，导师以他博大精深的学识造诣、严谨认真的治学风范和敏锐的
学术洞察力，始终予给高瞻远瞩的引导。本文从选题、撰写、修改到定稿更是饱含
着吴老师的教诲和心血，这一切都将使我终生难忘。导师强烈的敬业精神深深感染
着我，使我受益终身。在此向尊敬的吴老师表示崇高的敬意与衷心的感谢!
同时感谢对外经济贸易大学金融学院的领导和老师多年来对我的教诲，您们赐
予我知识的同时也传授了大量的方法论，将使我终生受益无穷。另外，我还要特地
向对外经济贸易大学金融学院二零零七级全体硕士研究生表示感谢，二零零七级是
一支优秀的集体，我很庆幸能成为其中的一员。
感谢范淼、侯小凡、赵宗庭等学长和学姐对我在学习和生活中的指导和帮助。
感谢同门的兄弟姐妹在论文写作期间给予的建议。
我还要向我的父母家人表示深深的感激，他们一直给予我无私的爱与支持，激
励并鞭策着我走过了二十年求学之路，并将伴我一生。最后，对两年来给予了我关
系和帮助的所有同学和朋友表示衷心的感谢1
34
当们尹年午月
个人简历在读期间发表的学术论文与研究成果
个人简历：
钱锦晔，女，1984年10月14日生。
2007年6月毕业于对外经济贸易大学，获经济学学士学位。
2007年9月进入对外经济贸易大学攻读金融专业硕士研究生。
在读期间发表的学术论文与研究成果：
参加对外经济贸易大学第六届科研立项活动，获得二等奖(项目名称：人民币升值对
我国股市影响的实证分析：期限：2007．1 1-2008．03)。