空气质量对家庭金融资产配置的影响范文

摘要：本文使用2016年中国家庭追踪调查（CFPS）数据，研究空气质量对于家庭金融资产配置的影响。实证结果显示，空气质量越差，将提高以现金与储蓄为代表的无风险金融资产配置比例，抑制以股票为代表的风险金融资产的选择和比例，内生性和稳健性检验证实空气质量对于家庭资产配置的影响。进一步分析时，以bootstrap模型进行中介效应检验得出，身体健康在空气质量与家庭金融资产配置上充当部分中介的作用，生活满意度在空气质量与风险金融资产选择中充当部分中介的作用，由此可见空气质量部分通过影响居民身体健康和生活满意度来影响居民家庭金融资产配置。

关键词：空气质量；资产配置；行为金融；CFPS

一、引言

中国共产党第十九次全国代表大会总结了过去五年来中国经济发展的辉煌成绩，提出我国社会主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾。居民收入持续提高，全面建成小康社会要求居民生活品质的提高，然而多地“雾霾”天气的发生对居民生活造成了恶劣影响，引发了居民对环境问题的担忧。空气污染不仅影响居民身体健康，还会对心情产生影响。Shleifer（2000）发现，天气会影响投资者的情绪，进而显著影响当天的股票投资。家庭资产配置的重要性体现在对收入增长的影响上，研究普遍认为金融资产总量与居民财产性收入总量存在正相关性（王絮，2015），金融资产增量与财产性收入增量之间存在长期稳定的均衡关系，对比其他的金融资产，居民储蓄的影响却最小（吴愿，2015），金融的多样性在一定程度上也会引起收入的增加（陈刚，2015）。因此家庭资产的配置将会对居民收入、金融发展、经济发展产生重要影响。在此背景之下，空气质量是否会通过影响家庭成员身体健康、心情，进而影响家庭金融资产配置行为，是本文主要研究的问题。

二、文献综述与研究

假设空气质量如何影响家庭储蓄，预防性储蓄理论给出了解释。美国健康指标评估研究所（InstituteforHealthMetricsandEvaluation）最新国际研究项目成果显示，全球每年有550万人因为空气污染而罹患各类疾病死亡，中国是因空气污染而导致非正常死亡的“重灾区”。因此空气质量造成的对身体危害的不确定性使得人们会对此进行预防性储蓄。预防性储蓄是指风险厌恶型消费者在面临未来不确定性时，为了保持未来消费的平滑性从而进行的储蓄。研究者发现，当消费者对未来收入有风险预期时，就会产生预防性动机，从而在进行消费或者储蓄的决策时，更加偏重于储蓄。空气质量使得身体健康受到威胁，从而使得预防性储蓄和现金持有量增加。空气质量如何影响家庭的风险资产决策，行为金融学给出了解释。行为金融理论研究得出的一个重要结论是：人们的居民主观心理特征会对投资决策产生系统性影响。空气质量会显著影响家庭的生活满意度，生活满意度进而影响家庭资产选择，从风险偏好角度看，越幸福的人更愿意维持当前状态，冒险的意愿低（Guven，2012），从而较少地投资于股票、基金、期货等风险性金融资产。叶德珠（2014）的研究证实了这一点，其通过省级面板数据得出幸福度与保守型投资产品显著正相关的结论；但是周雅玲（2017）的研究结论有所不同，其认为主观幸福感的提升不仅会降低居民参与储蓄的动机，而且会降低其持有比重。在现代社会中，生态环境已经成为制约生命健康与人类快乐的重要变量，空气质量会降低居民的生活幸福度，优化市民生存的自然环境是提升幸福度的必要因素（尹子民，2016）。因此提升人们对环境因素这一快乐影响因子的重要性的认识，对于提高居民生活幸福度具有显著意义，而生活幸福度会对家庭资产选择和配置产生重要影响。

关于家庭资产配置的研究集中于家庭资产配置影响因素研究，主要因素为家庭资产特征、人口统计特征、行为金融以及社会结构四方面。家庭资产特征方面，富裕的家庭，更愿意持有风险性资产，也更倾向于投资于自己私人拥有的企业（Davis，2002）。个人特征方面，年龄对家庭持股比例的影响呈驼峰型效应（Shum，2006），受教育程度对于投资者是否投资股票以及投资的比例有显著影响（Campbell，2006）。吴卫星等（2011）研究表明投资者的健康状况对参与股市及风险资产市场并无显著影响，对股票或风险资产投资比例的影响显著。在社会结构方面，公共信息的反应、宗教活动的参与等这些基本的互动形式和信任都有利于家庭参与到股票市场中来。居民的社会互动程度越高，通过观察性学习和交流股市话题获得的机会也就越多，参与股市的可能性也就越高（Hong，2004），国内研究观点基本与之相同，外在的社会互动对家庭金融资产配置的促进作用明显，特别是老年家庭的风险资产持有（朱涛，2016）。可以看到，目前针对家庭资产配置的研究已经逐渐深入到主观心理方面，研究者侧重于家庭和个人特征以及社会关系因素，较少从环境因素方面考虑，而本文研究空气质量对资产配置的直接和间接影响，探讨空气质量影响家庭资产配置的路径。因此本文引入空气质量变量，从预防性储蓄理论、行为金融角度将空气质量同家庭金融资产配置联系到一起。为了回答空气质量是否会影响家庭金融资产配置，以及是否通过身体健康和生活满意度路径影响的问题，提出以下理论假设：理论假设1：空气质量与家庭无风险金融资产配置成正相关关系，空气质量与家庭风险金融资产配置成负相关关系。理论假设2：身体健康、生活满意度在空气质量与家庭金融资产配置中起中介作用。

三、研究设计

本文的空气质量数据来源于由中华人民共和国环境保护部的《2016年中国环境公报》以及各省（市、自治区）环保部门的2016年环境质量公报，降水量（工具变量）数据来源于各省气象局，其他数据来自2016年中国家庭追踪调查数据（CFPS）。CFPS是一项全国性、大规模、多学科的社会跟踪调查项目。2016年样本覆盖25个省（市、自治区），目标样本规模为14033户，调查对象包含样本家户中的全部家庭成员。基于本文的研究目的，样本筛选的基本思路如下：首先筛选出财务部分回答者的个人特征，与家庭特征相匹配，删除其中数据缺失的样本，再删除各个变量的小于1%、大于99%分位数的极端数值。

（一）空气质量对家庭资产配置的影响

1.被解释变量。本文主要研究家庭金融资产中风险资产与无风险资产的配置情况，配置情况涵盖两方面内容，一方面是“是否拥有该类资产”，另一方面是“该类资产所配置的比例”。因此本文从是否拥有以及配置比例两方面进行考虑。本文的总资产包括现金与储蓄、股票与基金等金融资产和房地产（周雅玲，2017）。金融资产中风险资产包括股票、基金、国债、信托产品、外汇产品、期货期权，无风险资产包括现金、活期以及定期存款、政府债券。考虑CFPS的数据特点，以现金与存款总额占资产的比重来代表无风险金融资产配置比例，由于储蓄与现金在被访者家庭中拥有率为100%，因此讨论其是否拥有已无意义，只对无风险金融资产的配置比例进行讨论；在金融风险资产方面，以风险资产总额占资产比重表示金融风险资产配置比例，同时采用“是否拥有风险资产”度量风险资产选择，如果拥有上述风险资产中至少一种则取值1，否则取值0（尹志超，2014）。

2.主要解释变量。空气质量通过空气质量综合指数度量。评价时段内，六项污染物浓度与对应的二级标准值之商的总和即为该城市该时段的空气质量综合指数。以被访家庭所在省（直辖市、自治区）平均空气质量指数来度量空气质量状况，由于数据获取问题，西藏自治区、甘肃和广西壮族自治区以其省会城市的空气质量综合指数代表全省平均水平，空气质量综合指数（下文简称空气指数）越高代表空气质量越差。生活满意度通过问卷问题“对生活满意度”的回答进行度量，变量取值1—5，1代表非常不满意，5代表非常满意。身体健康通过问卷问题“您的身体健康状况”的回答进行度量，变量取值1—5，1代表身体非常差，5代表身体非常健康。3.控制变量。控制变量涵盖地域特征、家庭特征和个人特征三部分，地域特征包含城市农村；家庭特征包含家庭总资产、家庭年收入、是否有待还银行贷款、是否有待还民间借款、家庭人口数；个人特征包括性别、年龄、教育水平、信息获取方式。4.模型设计。首先检验空气质量对无风险金融资产占总资产比例（后文简称无风险资产比例）、金融风险资产占总资产比例（后文简称风险资产比例）以及风险资产选择（是否拥有风险资产）的影响。airqualityn为家庭所在省（直辖市、自治区）的平均空气指数，unriskratio代表无风险资产比例，riskratio代表风险资产比例，riskchioce为风险资产选择（是否拥有风险资产），Xi为控制变量。

四、实证结果

（一）空气质量与家庭金融资产配置

表2显示，在模型（1）中，空气指数与无风险资产比例的回归系数为0.0176，在1%水平下显著，这表明空气指数对无风险资产比例有显著的正向影响，即空气质量越严重，无风险资产比例越大；在（2）中，空气指数与风险资产比例的回归系数-0.0001，在10%水平下显著；在（3）中，空气指数对风险资产选择的边际效应为-0.0006，在10%水平下显著，这表明空气指数对风险资产选择以及风险资产的比例均有较为显著的负向影响，即空气质量越差时，风险资产的选择降低，风险资产比例越小。除此之外，农村与城市对风险资产的配置比例和选择上具有显著的影响，在1%的水平下显著，而对于无风险资产比例的影响不显著，可见农村与城市的现金和储蓄比例差异不大，而在金融风险的选择和配置比例上差异显著，城市的风险资产选择和风险资产比例显著高于农村，这是由于风险产品市场具有“门槛效应”，城乡居民普遍参与储蓄，但农村居民较之城市居民则更少地参与金融风险市场，因此形成城乡风险资产选择和比例的差异。信息获取方式的重要性在资产的配置中也有显著差异，信息获取方式对于无风险资产比例无显著影响，而对风险资产选择的边际效应为0.0426，在1%水平下显著，与风险资产比例的回归系数为0.0128，在1%水平下显著，由于风险资产风险大，市场环境复杂，决策者需要搜集更多信息加以判断，因此信息途径对于风险资产的影响显著，而现金及储蓄则对信息获取的要求低，因此信息途径在此方面影响较弱。

（二）空气质量与农村家庭金融资产配置

由于受经济、文化、社会环境影响，农村家庭资产配置特征与城市家庭存在显著差别，农村家庭资产配置与农业特性、土地等要素紧密相关，因此本文对农村总资产重新进行定义（见表3），对农村样本进行回归，采用模型（1）和模型（3）检验空气质量对于农村家庭资产配置的影响，回归结果见表4。表4回归结果显示，针对农村家庭，空气指数对无风险资产比例和风险资产选择的影响均在1%的水平下显著，空气质量越差，农村家庭无风险金融资产配置比例越高，同时抑制风险资产的选择，农村样本回归结果与全样本回归相符。同时，工作性质显著影响金融资产配置情况，这是由于从事农业将会增加农用机械资产的配置比例，从而对金融资产配置产生抑制作用。

（三）空气质量对家庭资产配置影响的路径

由于空气质量影响人的身体健康和心理状态，本文着重讨论身体健康与生活满意度是否在空气质量和家庭资产配置之间起着中介作用，采用bootstrap模型进行检验，检验结果见表5。由表5检验结果可知，身体健康状态在空气质量和无风险资产比例中的间接效应为0.0065，在空气质量与风险资产选择中的间接效应为0.0002，虽然都低于直接效应，但间接效应判断区间不包含0，因此部分中介效应显著，身体健康能较为显著地提高无风险和风险资产的比例，可见空气质量直接影响家庭资产选择，也通过身体健康和生活满意度间接影响家庭资产配置；同时，生活满意度在空气质量与无风险资产比例间的间接效应为0.0012，间接效应不显著，生活满意度对无风险资产的影响较弱；生活满意度在空气质量与风险资产选择间的间接效应为0.0002，判断区间不包含0，因此部分中介效应显著。由此可见，空气质量在一定程度上能通过身体健康、生活满意度对风险金融资产选择起到显著的间接影响作用。

（四）内生性检验

在以上实证分析中，空气质量影响家庭资产配置，而资产配置所反映的地区经济发展水平反过来影响空气质量状况，存在一定内生性。因此本文运用工具变量，以两阶段最小二乘法（2SLS）进行估计，从而对结果进行验证。基于数据可得性以及历年降雨量的均衡性，选取2015年各省平均降雨量作为工具变量，降雨量与空气指数相关系数为0.5574，具有较强相关性。表6给出了Wald检验空气质量内生性的结果，分别在1%和5%的水平下拒绝了变量不存在内生性的假设，说明空气质量存在内生性问题。此外，空气质量对无风险资产比例和风险资产选择的边际效应分别在1%和10%的水平上显著，其他变量的估计结果与原始回归结果基本一致，这表明空气质量对家庭金融资产配置有显著影响。

（五）稳健性检验

本文使用的空气质量综合指数是各省（直辖市、自治区）的平均值，下文将采用家庭所在各省的省会城市空气指数，表7回归结果表明，空气指数对无风险资产比例的正向作用在1%水平上显著，对风险资产比例和选择的边际效应存在显著的负向影响，显著性水平和系数仅略有调整，说明本文结果是稳健的。

五、结论和政策建议

本文使用中国家庭追踪调查（CFPS）2016年的数据研究各省份空气质量对于家庭金融资产配置的影响，研究发现空气质量综合指数同家庭现金及存款等无风险资产的配置呈现正相关关系，即空气质量越差，家庭的无风险金融资产越多而风险金融资产选择和配置比例均减少。进一步分析路径发现，由于预防空气质量对健康造成的负面影响，产生预防性储蓄和现金持有需求，空气质量部分通过影响身体健康从而影响金融资产配置；同时空气质量部分通过影响家庭生活满意度从而影响风险资产选择，空气质量越差，无风险金融资产比例越高，风险金融资产比例下降。

基于上述结论，应进一步加强环境保护和污染治理，完善环境保护法律，加大空气污染处罚力度，同时大力发展绿色金融，创新绿色基金、绿色债券等符合绿色发展理念的金融产品，引导资金流向节约资源技术开发和生态环境保护产业，引导企业生产注重绿色环保，明确金融业要保持可持续发展的理念，避免注重短期利益的过度投机行为。同时，进一步完善覆盖城乡的医疗保障体系，结合社会资本形成多层次的保障体系，促进适当有序的竞争。提高农村与西部的收入水平，提高其金融参与度，从而使其资产配置合理化。

参考文献：

[4]王絮.居民金融资产对财产性收入影响的实证研究[D].安徽财经大学硕士研究生论文，2015.

[5]吴愿.居民财产性收入与其持有金融资产的关联性研究[D].安徽财经大学硕士研究生论文，2015.

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[7]叶德珠，周丽燕，乐涛.幸福满意度与家庭金融资产选择[J].金融评论，2014，6（4）.

[8]周雅玲，于文超，肖忠意.主观幸福感、人格特征与家庭资产选择[J].中南财经政法大学学报，2017，（01）.

[9]尹子民，张宏，王春丽，郭佩琦，石洋.锦州市民幸福度及其提升途径研究[J].辽宁工业大学学报（社会科学版），2016，18（03）.

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作者：何婷；任石 单位：四川农业大学经济学院