作者：史代敏
出版社：中国人民大学出版社
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居民家庭金融资产选择的建模研究试读：
前言
居民金融资产选择行为既是微观主体的经济行为，又与整个宏观经济密切联系。伴随着经济体制改革的不断深入、收入分配主体的变化和金融市场的发展，我国居民家庭金融资产种类不断增加，居民的资产选择行为变得越来越复杂。同时，随着居民金融资产结构的多元化，居民金融资产在动员储蓄转化为投资、优化资源配置方面起着越来越重要的作用，进而对经济产生不容忽视的影响。
由此产生了与居民金融资产相关的一系列问题：从微观层面看，居民家庭金融资产总量与结构的变化趋势如何？影响因素有哪些？居民金融资产结构是否合理？各种具有不同特点的居民家庭之间金融资产总量与结构有何差异？市场上的金融工具是否满足居民的金融投资需求？国家税收、金融产业优惠等宏观经济政策通过居民金融资产会对居民收入、消费产生怎样的影响？从宏观层面看，居民部门金融资产总量、结构与金融市场发展存在着怎样的互动关系？居民部门金融资产总量与其结构安排之间是否存在着一定的关系？根据影响居民部门金融资产总量与结构因素的发展趋势能否推断居民金融资产总量与结构的未来趋势进而为决策提供参考？这些问题在宏观经济中已经变得愈发重要，有待进行全面、深入的研究。
居民金融资产是居民以往金融投资所形成的存量，研究居民金融资产也就相当于研究居民金融投资，其研究结果是对已有的居民资产选择行为理论的验证和补充，这是研究居民金融资产的理论意义。
研究居民金融资产选择的现实意义在于：（1）明确居民金融资产总量与结构的影响因素，为金融机构了解各类人群金融投资需求并有针对性地开发更适应市场需求的金融产品提供依据；（2）研究居民家庭金融资产总量、结构与金融市场发展的互动关系，对政府进一步完善金融市场，创新金融投资工具，为居民家庭提供更好的金融服务，进而提高居民家庭收入具有一定的指导意义；（3）分析财富状况不同的居民家庭金融资产构成的特点，为政府制定宏观经济政策，以缩小居民家庭贫富差距提供重要依据；（4）深入剖析居民部门金融资产和宏观经济的相互影响，更好地认识我国居民金融资产选择的特点，为政府引导居民进行合理的消费和投资指明方向。
本书从微观和宏观两个维度全面剖析居民金融资产数量与结构研究的相关问题，因此本书对居民金融资产的研究有着微观和宏观双重目的。微观目的是寻找居民金融资产的形成原因，以及家庭金融资产总量与结构的影响因素；解释家庭金融资产如何影响居民消费和投资行为。宏观目的主要是明确居民金融投资与金融市场、宏观经济和社会发展的关系；分析国家宏观经济政策和金融市场发展对居民家庭金融资产总量与结构的影响，以及进一步分析其对居民的收入、生活状况的影响，同时反过来也分析居民金融资产选择对经济金融的影响，从而为国家宏观经济政策的制定提供理论依据。
本书的基本思路是：首先，从理论上对居民金融资产总量与结构进行分析，包括居民金融资产形成原因、各种影响因素的理论分析，同时也对相关变量选取、数据收集、数据计算等问题进行探讨，作为宏、微观分析的基础铺垫。其次，进行实证分析研究，此部分是本研究的核心，共分为微观分析和宏观分析两大部分。在微观分析部分，运用抽样调查得到的居民个体微观数据，分别对居民金融资产的总量选择和居民金融资产的结构选择进行实证分析。在宏观分析部分，依次研究我国居民金融资产选择与金融市场的相关性问题、居民金融资产结构与经济发展的相互影响问题，以及居民金融资产总量和结构的未来趋势分析问题。最后，阐述本书得到的主要结论与政策建议。
从结构上看，本书共分7章。
第1章——绪论
本章分析居民金融资产研究的背景，提出本书的研究目的和意义。就我国目前金融市场与宏观经济现状而言，居民金融资产的研究无论对居民、金融机构、政策制定者都具有实际意义。由于居民金融资产的研究有着微观和宏观双重目的，而国内现有研究普遍忽视了居民属性变量对金融资产总量及结构的影响，由此我们确定了本书微观研究部分的研究重点——居民金融资产选择受相关因素影响的实证研究。此外，虽然有较多的国内学者从宏观角度观察全部居民的金融资产总量，以分析居民在资产选择上的现状与走势，以及形成这种现状的宏观经济上的原因，但对于居民金融资产与经济发展有何关系，如何能有效促进经济增长，以及居民金融资产与我国各金融市场和金融产品的发展水平有何互动影响，已有研究文献还非常少，由此我们确定了本书宏观研究部分的研究重点——居民金融资产总量和结构选择与经济、金融发展的关系。
第2章——居民家庭金融资产选择的一般理论分析
该章是本书研究的基础，为后续分析作了概念、数据和理论上的铺垫。本章对居民金融资产的形成原因进行剖析，在现代居民资产选择行为理论的基础上，对居民资产总量与结构的影响因素作出较为详尽的分析。仅仅从金融资产本身来讲，能影响居民家庭选择行为的因素首先应该是该项金融资产的收益率；居民可支配收入是形成居民金融资产的基础，也是居民金融资产结构变化的基础；居民会依据自身所处的生命周期阶段确定消费与投资的比例；家庭财富、户主性别、家庭责任决定家庭风险厌恶程度，从而影响家庭金融投资偏好；居民金融资产分散化受金融产品的可获得性、家庭资产规模以及居民受教育程度影响；家庭房产与金融资产之间具有替代作用；收入、居住地、利率、制度变革影响居民的货币性金融资产的比重；居民投资的时间偏好影响居民长、短期金融资产的比例；收入差距扩大会加速居民金融资产的集中化趋势；从宏观角度分析，居民金融资产的选择还受到经济增长、通货膨胀水平、金融创新、技术进步、经济金融制度的影响。另外，节俭的传统使我国居民金融资产占家庭总财产的比重较大。
第3章——居民家庭金融资产总量选择的实证分析
本章是微观分析的第一部分。首先对微观居民家庭金融资产数据进行基本统计分析，观测各个变量对居民金融资产总量的大致影响，在此基础上，结合理论分析初步筛选影响居民金融资产总量的变量。然后利用理论分析、描述统计与方差分析掌握变量之间的大致关系，探讨构建居民金融资产总量的Tobit模型，以及Tobit模型的估计和检验方法。最后，在理论与数据共同驱动的建模思路指引下，通过筛选得到最优回归模型。研究结果显示：居民家庭财富总量越大，金融资产总量占财富的比重越大，并且单位财富差距所带来的居民家庭金融资产总量的差距越大；在控制家庭财富状况的前提下，居民家庭金融资产总量随着户主年龄增长而增加，户主受教育程度较高的家庭拥有更多的金融资产；不同城市的居民持有的金融资产总量存在着较大差别；从事经营活动的家庭在其家庭财富构成中持有更大比例的金融资产；家庭人口数越多，金融资产占总财富比重越大。
第4章——居民家庭金融资产结构选择的实证分析
本章是微观分析的第二部分。通过对微观样本家庭数据所反映的居民家庭金融资产结构问题进行描述统计和方差分析，得到影响居民家庭金融资产结构的各种可能因素，在此基础上建立了储蓄存款占居民金融资产总量比重、股票占居民金融资产总量比重、储蓄性保险占居民金融资产总量比重三个Tobit模型，对模型进行了回归和比较，得到最优回归模型。研究结果表明：富裕程度不同的家庭之间金融资产的结构存在显著差异。家庭总财富中，居民家庭储蓄占金融资产比重越小，股票以及储蓄性保险占家庭金融资产的比重越大。户主在36—45岁年龄段的家庭，金融资产中股票比重相对其他年龄层次的家庭最低，体现出他们对投资股票最为谨慎。在控制了家庭财富状况后，平均而言户主受教育程度较高的家庭在所有金融资产中，持有更低比例的储蓄存款、储蓄性保险和更高比例的股票。家庭是否从事经营活动对家庭金融资产结构的影响并不明显，从事经营活动的家庭并没有更多地购买股票或者储蓄性保险。
此外，本章还对微观居民家庭个体的金融资产总量选择和结构安排的关系进行了分析，得到结论：居民金融资产总量对其自身的结构也有显著影响，在其他变量既定的情况下，金融资产总量越大的家庭，储蓄占金融资产的比重越大，而股票以及储蓄性保险占金融资产的比重则越小。
第5章——居民资产选择与金融市场的相关性研究
本章是宏观分析的第一部分。本章运用我国居民部门的金融资产宏观数据，从三个方面研究了居民金融资产选择与金融市场发展关系问题：居民金融资产选择与不同金融市场金融资产收益率的关系；居民金融资产总量与各金融市场发展互动关系；居民金融资产结构与各金融市场发展互动关系。通过理论研究、Granger因果检验以及协整分析，得出如下结论和启示：（1）居民会根据当期和预期下一期存款市场与国债市场收益率调整其持有的储蓄存款和股票比例。利率对居民金融资产结构产生影响，而股票市场收益率由于存在异常波动导致其对居民金融资产结构的影响不明显。利率作为国民经济中非常重要的一个变量对居民投资行为产生影响，进而影响各金融市场中的资本数量，对各金融市场的发展规模产生作用。（2）居民金融资产中储蓄存款所占比例的变动会对我国银行存款市场深度产生影响，居民金融资产中国债所占比例的变动与国债发行度的变动之间存在相互影响关系，居民金融资产中股票所占比例的变动会对证券化率产生影响。（3）实证结果显示，我国居民对利率这一经济指标的变动是敏感的，但敏感度不强。居民会根据利率的变动调整其持有的金融资产组合，但调整幅度不大。国家更有必要通过调节利率等措施使资金流向投资效率更高的市场，这样更能促进经济的发展。（4）我国居民股票持有量的变动会对证券化率产生影响，而居民金融资产中股票所占比例的变化也会对证券化率产生影响。所以，国家通过调节货币政策，以托宾Q理论的传导机制来实现促进经济增长的目标在一定程度上是可以实现的。
第6章——居民金融资产选择与经济发展的相关性研究
本章是宏观分析的第二部分，重点研究居民家庭金融资产选择与经济增长的关系。由于居民金融资产选择与经济增长的相互影响更多地是通过金融市场间接起作用，本章在理论上先框架性地分析居民金融资产选择与经济增长的大致关系，再层层递推剖析这一关系链条的各个环节。在理论分析的基础上建立居民家庭金融资产与经济增长关系的计量模型，分别对居民金融资产总量选择、结构选择与我国经济的因果关系、相互影响关系，及最终的均衡关系进行实证研究。实证结果显示，股票和债券市场发展同经济增长之间的因果关系明显，居民金融资产总量与经济增长的协整关系为两者的长期均衡关系的建立、两者相互促进的发展格局提供了可能。但是，短期动态模型结果显示，居民家庭金融资产总量对经济增长的影响不大，居民金融资产对经济的推动作用还表现得不是很充分。究其原因，主要是由于金融市场缺乏有效性，投资效率较低，再加上金融管制较多，从而使得“居民金融资产发展—金融发展—经济发展”之间的联通渠道不畅，居民金融资产发展的规模滞后于经济发展，居民金融资产发展对经济发展的促进作用没能全面发挥出来，经济增长对居民金融资产总量增长的推动作用也不完全。
第7章——研究启示与建议
微观研究部分的启示有：
第一，居民家庭能够持有的金融资产品种较少，造成居民金融投资的强制选择。因此，国家应致力于金融市场的开拓和金融产品的创新，以适应居民的投资需求。第二，金融市场上针对不同年龄阶段的居民设计的有针对性的金融产品不具有广泛的认知度和吸引力，不同年龄层次居民的金融资产结构相近。保险公司与基金公司应拓宽产品开发的思路，设计对投资者有吸引力的产品。同时，政府也应加大对保险的宣传力度，与保险公司共同培育居民的保险意识，支持民族保险业的发展。第三，居民金融资产结构的现状会导致家庭间贫富差距进一步加大。我国政府有责任改变这些金融市场、金融产品以及居民投资理念上令人不太满意的现状。
宏观研究部分的启示有：
第一，我国居民会根据利率的变动调整其持有的金融资产组合，但调整幅度不大。政府可以通过货币政策的变动调节利率，进而影响居民的金融资产组合。第二，居民金融资产通过两种途径转化为投资：储蓄存款通过银行最终间接转化为投资，股票市场直接将资金转化为投资。国家可以根据两个市场上的资金转化为投资的效率高低来制定政策，使资金流向投资效率更高的市场，以促进投资、产出及国民收入的提高。第三，由于收益率的原因，居民对国债的认购热情没有以前高涨，政府在发行国债时不可能依靠居民个人投资者作为唯一认购主体，发展各类投资者，尤其是银行间市场会员对于规模不断扩大的国债的顺利发行是很有必要的。第四，我国居民金融资产中股票数量及其所占比例的变化会对证券化率产生影响，国家可以通过货币政策降低利率，刺激居民将储蓄存款转移到股票市场上，以对股票市场的发展产生一定的促进作用。而股票市场向深度发展，股价稳定增长，那么企业也就会进行更多投资，促进产出增加、经济增长的目的也就能够达到。第五，居民人均金融资产仍然较低，居民金融资产在城乡、不同地区、不同收入阶层的分配格局不合理。国家应完善税收体制，平抑贫富差距，并以建立农村社会保障体系为契机，推动农村金融市场建设，促进农村居民金融资产的多样化。第六，当前居民金融资产结构单一，现金和储蓄存款占比一直较大，债券、股票虽然近几年增长较快，但占比仍较低。这一低水平的金融资产积累成为居民金融资产多元化进一步发展的障碍，不利于居民储蓄向投资转化的效率的提高。这就需要政府切实加快发展和深化金融市场，尤其是资本市场的改革，促进资本市场的国际化，推动和鼓励金融创新，为广大投资者提供更丰富的金融产品。
本书的主要特点及创新在于：
第一，居民金融资产是居民以往金融投资所形成的存量，研究居民金融资产也就相当于研究居民金融投资，本研究是对已有的居民金融资产选择行为理论的验证和补充。
第二，国内外研究宏观经济学问题的瓶颈之一就是缺乏严密的微观基础，加强微观基础研究的呼声越来越高。本研究力图从微观行为基础和微观制度基础两方面研究我国居民金融资产选择行为，为研究我国宏观经济增长和金融发展，探索在居民金融资产配置方面的微观基础。
第三，分析了从居民金融资产选择到金融市场发展再到经济增长的传导路径。通过研究居民家庭金融资产选择与金融市场发展的关系，实现了从金融资产微观选择到经济增长之间的联结分析。
第四，以问题为导向，探讨了在金融资产选择研究中理论驱动与数据驱动相结合的建模问题。微观研究部分构建了适合本研究中截取数据的恰当模型（Tobit模型）进行回归，并比较得出最优模型，使得实证研究结论可信度较高；宏观研究部分的所有实证都基于小样本数据研究方法，各统计量的分布和检验临界值都作了相应的调整，并运用广义最小二乘法（EGLS）、Granger因果检验以及协整检验的思想方法，所得结果能够较好地揭示现实。
本书是作者承担国家社会科学基金项目的研究成果，是课题组集体研究的产物。全书由史代敏主持，夏潆焱、宋艳、罗旋、朱岚、李丹丹等课题组成员参与课题的研究和撰写工作。项目的阶段性研究成果先后在《统计研究》等期刊发表，获得了国家统计局第八届全国统计科研优秀成果二等奖；最终研究成果在全国哲学社会科学规划办公室组织的项目结项验收中被评为优秀，并获得国家统计局第十届全国统计科研优秀成果一等奖。关于居民金融资产选择相关问题的研究，特别是从微观和宏观两个层面来进行建模研究，在国内还比较少，这也许是本书入选国家哲学社会科学成果文库的一个原因。当然，由于样本数据等方面的限制，本书在某些方面的研究也只是探索性的，有一些问题还需要我们今后进一步去深入探究。
感谢评审专家给予的评价和修改意见。在本书的撰写过程中，我们参考了国内外相关研究文献，前人的研究成果给予我们许多启迪，在此表示敬意和感谢，本书的最后列出了参考文献，若有遗漏，敬请见谅。由于我们水平有限，书中可能还存在不尽如人意之处，恳请读者提出宝贵意见。史代敏2011年10月第1章 绪论
本章主要阐述研究居民金融资产选择的背景，指出本书的研究目的和意义，并在评述国内外已有相关研究文献的基础上提出本书研究的主要内容、方法和思路。1.1 居民家庭金融资产选择研究的目的和意义
资本形成是推动经济增长的主要动力，资本形成的规模和质量取决于储蓄与投融资机制。一国的储蓄，很大一部分形成于居民部门，而居民金融资产又是储蓄转化为投资的重要载体，因此对居民金融资产的研究有助于我们剖析居民金融投资行为，有助于深入理解资本形成、金融市场以及经济增长之间的内在联系。1.1.1 问题提出
居民的金融资产选择行为既是微观主体的经济行为，又与整个宏观经济密切联系。随着我国经济体制改革深入、收入分配主体的变化和金融市场的发展，我国居民家庭金融资产的种类不断增加，居民的资产选择行为也变得越来越复杂。同时，随着居民金融资产结构的多元化，居民金融资产在动员储蓄转化为投资、优化资源配置方面起着越来越重要的作用，进而对经济产生不容忽视的影响。
由此就派生出与居民金融资产相关的一系列问题：居民金融资产总量与结构的变化趋势如何？影响因素有哪些？居民金融资产结构是否合理？各种具有不同特点的居民家庭之间金融资产总量与结构有何差异？市场上的金融工具是否满足居民的金融投资需求？国家税收、金融产业优惠等宏观经济政策通过居民金融资产会对居民收入、消费等产生怎样的影响。居民金融资产总量、结构与金融市场发展存在着怎样的互动关系？居民金融资产总量与其结构安排之间是否存在着一定的关系？根据影响居民金融资产总量与结构因素的发展趋势能否推断出居民金融资产总量与结构的未来趋势进而为决策提供参考？这些问题在宏观经济中已经变得愈发重要，有待进行全面、深入的研究。1.1.2 研究目的
居民金融资产是居民拥有财产的重要组成部分，同时也是一个国家全部金融资产的组成部分。从微观上来看，它与居民家庭收入，家庭的社会、经济特征有着密切关系；从宏观上来看，它与市场上各种价格水平、国家税收政策、一国金融市场的发展水平等有十分密切的关系。同时，居民金融资产的风险性以及收益性又会对居民的消费、投资等行为产生影响。
居民金融资产研究有微观和宏观双重目的。微观目的是寻找居民金融资产的形成原因以及家庭金融资产总量与结构的影响因素，解释家庭金融资产如何影响居民消费和投资行为。宏观目的主要是明确居民金融投资与金融市场、宏观经济和社会发展的关系；分析国家宏观经济政策和金融市场发展对居民家庭金融资产总量与结构的影响，以及进一步分析其对居民的收入、生活状况的影响，同时反过来也分析居民金融资产选择对经济金融的影响，从而为国家宏观经济政策的制定提供理论依据。
本书拟从微观和宏观两个角度全面剖析居民金融资产数量与结构研究的相关问题，因此本书的研究目的定位于：
第一，从微观角度对居民金融资产形成的原因和影响居民金融资产总量、结构的因素进行理论分析。
第二，从微观角度建立居民金融资产总量、结构的模型并进行实证研究。
第三，从宏观角度对居民金融资产选择与金融市场的相关性进行理论和实证研究。
第四，从宏观角度对居民金融资产选择与经济发展的相关性进行理论和实证研究。
第五，从微观和宏观角度同时探索居民金融资产数量与其结构安排的关系。
第六，对居民金融资产选择的未来趋势作出理论推断和模型预测。
第七，在上述研究的基础上，提出研究结论与政策建议。1.1.3 研究意义
1. 理论意义
居民金融资产是居民以往金融投资所形成的存量，研究居民金融资产也就相当于研究居民金融投资，其研究结果是对已有的居民资产选择行为理论的验证和补充。
2. 现实意义
第一，明确居民金融资产总量与结构的影响因素，为金融机构了解各类人群的金融投资需求并有针对性地开发更适应市场需求的金融产品提供依据。
第二，从居民的金融投资行为出发，分析金融市场投资工具品种单一的缺陷，归纳出金融市场上紧缺的投资工具所应具有的特点，为我国金融投资工具的创新指明方向。
第三，分析财富状况不同的居民家庭金融资产构成的特点，明确国家金融产业优惠政策、税收政策如何通过居民金融资产引起收益的变化，为政府制定宏观经济政策以及缩小居民家庭贫富差距提供重要依据。
第四，深入剖析居民金融资产和宏观经济的相互影响，更好地认识我国居民金融资产选择的特点，为政府引导居民进行合理的消费和投资指明方向。
第五，研究居民家庭金融资产总量、结构与金融市场发展的互动关系，对政府进一步完善金融市场，创新金融投资工具，为居民家庭提供更好的金融服务，进而提高居民家庭收入也具有一定的指导意义。1.2 国内外居民家庭金融资产选择的研究文献述评1.2.1 国外已有研究成果
西方居民金融资产研究始于20世纪60年代，早期的一些学者采用纯理论推导的方式进行研究，如Poapst和Waters（1963）归纳了影响加拿大个人投资方式的因素。这种纯理论推导的结论由于没有得到数据支持，可信性不高。大批学者随后对影响居民金融资产问题进行了实证研究。
从实证研究的方法上看，除了早期的研究有时采用比较简单的描述性统计方法之外，大多数的研究都以计量经济学的研究方法为主干，结合交叉分析、相关分析、均值比较、方差分析等方法。早期的学者使用的计量经济模型均为比较简单的多元线性回归模型。也有学者将数据以某一标志变量取值进行分组，对比这些分组数据对同一模型回归的结果，以分析分组标志变量对金融资产总量与结构的影响。但是由于金融资产的总量与结构的研究中多半存在因变量受限的问题，普通的多元线性模型在这种情况下有缺陷。随着计量经济学方法论的发展，从20世纪90年代开始，有的学者在居民金融资产的研究中建立托比（Tobit）模型。在最新的研究中，由于客观上抽样调查和模型估计方法的发展，学者们开始用面板数据（panel data）建立动态的回归模型，这类模型中既包含居民家庭属性变量，同时还包括利率、经济增长率等动态的宏观经济变量，能够将各变量对居民金融资产总量及结构的影响刻画和测量得更加精确。
计量经济学研究思路有理论导向型与数据导向型两类模式。理论导向型的实证研究具有代表性的有Samuelson（1969）和Merton（1969），他们以长期理论模型为基础，在预算约束下建立效用函数（additive separable utility function）进行估计，解释家庭在资产分配上的行为。
近期的研究更多采用数据导向型的实证研究模式，或者理论基础上的数据导向型研究模式。数据导向型研究模式即不采用任何理论来设定模型，而是直接通过对可能导致因变量变化的因素变量进行回归，来确定变量之间的关系，这是学者们最普遍采用的研究模式。理论基础上的数据导向型研究模式的思路是：在将前人已经证实的影响因素纳入模型的同时，加入所要研究的新的因素变量，检验这些新变量对居民金融资产结构的影响是否显著，比如Feldstein（1976）在控制了相关变量——性别、净财富、年龄以及人力资本—非人力资本比（the ratio of human to non-human capital）以后，研究了税收结构对家庭资产持有的影响。
在居民金融资产结构及各种因素的分析中，有一部分是以宏观总量数据为基础进行研究的，得到从全社会的总量范畴上描述的全部居民金融资产的数量与结构概况。例如，Kennickell，Arthur B.，Starr-McCluer，Martha（1997）通过对1992—1995年美国居民金融资产中各账户的资产总量的研究发现，居民金融资产中传统的储蓄媒介工具（交易账户、存款账户等）所占的比例大幅下降，延期缴税的退休账户、公开交易股票以及共同基金在居民金融资产中的比重大幅上升，直接或间接持有股票的家庭数量增加，且中低收入家庭股票持有量迅速增加。
然而西方大部分学者认为只有对微观数据进行分析才能真实反映典型的居民家庭的资产组合情况，因为少数富有的家庭拥有了整个社会居民金融资产的较为可观的份额，使利用宏观数据计算出的居民金融资产的社会平均构成比例与众数有偏。例如Tracy，Joseph，Schneider，Henry，Chan和Sewin（1999）通过消费者调查数据对居民金融资产进行研究，得到的结论与前面Kennickell等人在宏观数据基础上进行的研究结论相反：典型的家庭即使愿意持股也只是意愿持有极少量的股权，大多数家庭仍旧将财富大量地投资于住房。正因如此，大部分学者在进行实证分析时，选择的数据基础都是微观个体样本的抽样调查数据。
在微观数据基础上，众多的学者们研究了居民家庭的各种人口特征属性变量（比如年龄、性别、受教育程度、收入状况等等）对其金融资产持有的数量与结构的影响，得到了大量的结论。在居民金融资产总量的问题上，一些实证研究的结论表明，资产组合的组成与财富量以及年龄是相互独立的（Samuelson，1969，Merton，1969）；而另一些学者则发现财富、年龄和家庭规模对家庭金融资产总量有显著的决定性作用，而收入的影响并不显著（Uhler，Cragg，1971）。对居民金融资产结构的实证研究结论有：随着个人财富的增长，更大比例的财富将形成对风险资产（risky assets）的投资（Cohn，Lewellen，Lease，Schlarbaum，1975）；随着年龄的增长，个人对短期收益的兴趣浓厚，受教育程度高的投资行业从业者对分散化十分重视，而年长的女性对获得红利更感兴趣，财富和年龄与美国家庭总投资中风险资产投资所占的比重呈正相关关系（Weagley，Gannon，1991），受教育程度会影响到家庭金融资产投资的效率（Campbell，JohnY.，2006）。而韩国年长的家庭趋于寻求低风险投资以得到稳定的现金流入（Kim，1998）。家庭收入与家庭财富中金融资产的持有比重呈正相关关系（Lee Jang，Yoon Geum，Abdel-Ghany and Mohamed，2000）。英国居民的性别、年龄和拥有的总财富价值显著地影响财富在各种资产上的分配（Shorrocks，1982）。韩国学者们发现居民的生命周期变量如婚姻状况、受雇情况、户主年龄以及抚养小孩的情况对家庭各项金融资产的持有都有影响（Xiao，1996），其中与持有制度性风险资产有关的变量有非劳动收入、住房占有权、教育状况、职业、婚姻状况和对无风险金融资产的拥有状况，与非制度性风险资产的持有有关的变量有非劳动收入、住房占有权、职业、居住资格和负债状况（Yang，Hong，1998）。
还有学者在考虑了这些直接人口属性变量因素影响的前提下，研究一些通过人口属性变量间接影响金融资产持有的制度因素。在控制了相关变量——性别、净财富、年龄以及人力资本—非人力资本比以后，个人收入税显示出对资产组合分配上非常重大的影响（Feldstein，1976）；对社会保险以及个人养老金系统的参与程度是资产组合选择的显著影响因素（Hubbard，1985）。
少量研究涉及不同人群的不同金融资产结构对收入分配、住房、税收等一系列社会问题的影响。在美国，股票市场的可观收益都被少数富有的美国家庭获得，对大多数家庭的投资组合以及家庭收入没有产生任何影响（Tracy，Joseph，Schneider，Henry，Chan and Sewin，1999）。由于住房购买体系存在的问题，普通的韩国居民只能将财富的很大部分投资到实物投资上，从而韩国的金融资产主要是由可支配收入相对高的家庭投资的，金融资产的高收益也都流入这些家庭，导致更大的贫富悬殊（Lee Jang，Yoon Geum，Abdel-Ghany，Mohamed，2000）。1.2.2 我国的相关研究
我国理论界对于居民金融资产结构的研究始于90年代初期。到90年代后期，随着我国股票市场的迅速发展，债券、股票、保险等金融产品的兴起和居民收入的增加，居民的资产规模不断扩大，结构也趋于多元化。由于居民部门收入资本化趋势逐步显现，居民金融资产选择越来越多地受到理论界和实际部门的关注，相关的研究成果陆续问世。一些学者以全国范围居民部门金融资产选择作为研究对象，侧重对居民巨额储蓄的增长及其向投资转化进行研究。近几年，一些学者以地区居民部门的金融资产作为研究对象，得到了一些初步的、富有启发意义的结论。
从研究内容上看，从总体上讲，与国外居民金融资产结构研究目的定位于研究人的行为以及社会财富分配等问题不同的是，我国居民金融资产的已有研究主要定位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的研究，对微观个人的行为解释不多，也没有涉及相关的社会问题。
1. 对全国范围居民金融资产的研究（1）现有的对全国范围内居民金融资产研究主要以宏观总量数据资料为基础，早期的研究侧重于分析居民金融资产的总量变化特征以及影响因素，由于居民目前金融资产的主体是居民储蓄存款，并且我国的居民金融资产数据没有详尽的统计资料，因而学者们把目光集中在对居民储蓄的研究上。
居民金融资产的总量变化的影响因素大体可以分成三类：居民主观因素的影响；一些通过影响居民的主观想法而影响居民储蓄的客观条件；投资行为、经济、金融发展中为居民提供的金融投资的经济环境。
影响居民金融资产快速增长的主观因素为：在没有抑制或推迟当前的消费和固定资产投资的前提下，储蓄动机由强制储蓄变为主动储蓄；居民预期的不稳定性；对存款实名制的预期等。
在客观条件中，一些学者认为最主要因素是居民可支配收入增长，居民货币收入同储蓄存款增长的相关系数高达0.72，说明储蓄存款增长同居民货币收入增长有十分密切的关系（田源、张文中，1989）。另外一些学者则并不认为收入增长变化是带来居民金融资产的总量变化最重要的因素。收入增长对居民储蓄增长的贡献没有想象中的大（偏回归系数为0.332 5）；居民储蓄与通货膨胀有显著的负相关关系，且具有明显的滞后效应；当期名义利率、经济货币化以及资本市场发展都对居民储蓄有正的影响（彭兴韵，1998）。利率下调、开征利息税、公款私存资金从居民储蓄中大量挤出引起存款分流（武剑，2000）。90年代中期以前GDP增长带动储蓄存款增长（偏回归系数为0.795），储蓄增长同时还受实际利率影响；90年代后期GDP增长以及实际利率变化无法解释储蓄存款增加（张红伟，2001），这一时期影响储蓄变动的第一因素是股市变动（汪小亚、卜永祥和徐燕，2000）。
从经济环境的角度看，金融市场的发展、金融产品的增加，以及我国金融结构的变革使居民金融投资具备制度背景（吴晓求、冯巍和李志玲，1999）。（2）2000年以后的研究成果在分析居民金融资产总量变化的同时，开始注重研究其结构变化规律以及影响因素。
近年来，我国居民金融资产结构的变动特征为：储蓄仍为居民首选，但增幅降低，分流速度加快；居民金融资产结构由单一性向多元化转变，居民手持现金大量增加，储蓄存款结构向短期化转变；居民对国债的需求不断增加；联合开设股票账户，用于股票的一级申购；对保险单特别是人寿保单的需求增加（张红伟，2001）。通过中、韩、日、美四国国际比较分析，学者们发现各国居民金融资产结构变化的共同趋势为：有价证券比重先升后降，现金和银行存款所占比重下降，保险资产比重提高。根据这一规律，结合我国国情，估计我国居民金融资产存量结构变化趋势将会是：居民的保险金融资产大幅增加；有价证券持有量及其在金融资产配置中的比重将会上升；企业信用度较低导致除国债以外的其他债券在居民金融资产中的比重不会提高；外币资产增长（李建军、田光宁，2001）。未来中国居民持有的有价证券在其金融资产中的地位有可能出现像美国那样的情况，即维持在40％—50％的水平；通过国债发行增长速度推算2002—2005年居民认购国债规模将在2 700亿—4 700亿元之间（陈共、李建军，2001）。居民的投保范围进一步扩大，居民已由传统的为子女投保转向为自己和家庭主要收入者投保（王晓燕，2001）。
引起上述金融资产结构变动的原因有居民收入迅速增加、金融市场发展、国家福利政策改变等。利率下调对储蓄结构变动的影响显著，居民银行存款流动性增强（汪小亚、卜永祥和徐燕，2000）；但降息政策的有效性受到抑制，原因有：居民资产结构的畸形使居民对利率敏感性降低、居民的预期行为、城乡居民的经济行为差异、收入差距的扩大（张红伟，2001）。居民的保险意识显著提高，主要与银行存款利率调整有关（王晓燕，2001）。通过对各种因素影响边际增长率变化的贡献率测算可以看出，实际经济因素和通货膨胀因素对居民金融资产增长的贡献率于1996年之前逐年上升；而收入分配的贡献率以及居民金融资产增长倾向的贡献率逐年下降；收入分配的贡献率最小，居民金融资产增长倾向的贡献率下降最快（柴曼莹，2003）。（3）也有学者为了更为详尽地研究居民金融资产的结构及变化，根据一定的假设和方法，推算出历年居民金融资产的存量数据，然而推算的结果不尽相同。学者宋光辉通过系统性估算，得出的结论是：中国居民金融资产在过去的23年里平均每年增长28.3％，到2001年年末金融资产总量达到11.66 万亿元（2000年以及1999年年末分别为103 770亿元、90 782亿元），人均金融资产持有量为9 140 元（宋光辉，2003）。学者李建军、田光宁（2001）推算的结果为：2000年年末全国居民金融资产总量为99 447亿元（1999年为92 660亿元）。
2. 地区性的居民金融资产的研究
学者们对地区性的居民金融资产的研究侧重点有所不同，有的学者将研究的重点放在居民金融资产的总量、结构变化的描述以及趋势的预测上，而另一些学者则着力解释这些总量、结构变化的影响因素。
上海市2000年储蓄存款变动特点可归纳为人民币储蓄增势见缓、外币储蓄增加以及居民储蓄意向下降（孟燕芬，2000），通过地区间比较可以发现，上海家庭金融资产结构从有价证券、保险基金的持有上讲，优于全国及邻省浙江，但与国外差距较大。2001年金融资产总量增加，结构不断优化，资产存量上的差距大于收入增量上的差距，贫富差距凸显（包培英、孟宪国，2000）。福建省居民金融资产结构的变动规律是：居民收入增长初期，每年手持现金的增幅递增，随后有所回落，最后趋于平稳；其他金融资产支出占比缓步提高，绝对数额增长迅速。居民金融资产分布不平衡，不同阶层居民的拥有量差异很大（余文鑫，1998）。山西省居民金融资产的总量、结构及增长情况为：总量迅速增加，增长速度高于GDP、可支配收入以及消费增速；结构由单一化、简单化向多元化、高级化发展；银行存款仍然是居民金融资产的主要形态（申玉兰、唐家孝、李亮军，2002）。山东省城镇居民最主要的金融资产为手持现金和银行储蓄存款；有价证券等风险性金融资产占全部金融资产的比例较低；现金是居民最偏爱的一种金融资产形式；储蓄性保险不仅占金融资产的比重很低，而且发展速度也非常缓慢（刘大可，2000）。四川省城市居民家庭金融资产情况为：城市居民金融资产出现了向高收入家庭集中的趋势，户均金融资产最多的5％的家庭拥有全部居民家庭金融资产的45％（李慧英、付虹，2003）。
从宏观经济的角度看，影响居民金融资产总量、结构变化的因素比较类似，主要有：商品房销售、利息下降改变了部分居民的储蓄倾向，商品零售价格下降以及消费信贷的启动使居民储蓄转变为消费，国家政策清除了公款私存的那部分储蓄存款，证券市场的蓬勃发展吸引了部分居民的储蓄，医疗保险制度和住房等制度改革使居民储蓄分配到各项保险以及住房上（谢伟敏，2001；孟燕芬，2000等）。从微观个体行为的角度看，金融资产持有量与子女抚养情况有关，资产结构的优劣与收入水平有关（包培英、孟宪国，2000）；居民对未来的不确定使得购房和消费观念发生转变。对四川省数据进行定量分析发现，户主的性别、年龄、文化程度以及是否从事经营活动都对家庭财产有明显的影响（李慧英、付虹，2003）。
地区性的居民金融资产研究的数据资料有两种：地区总量数据资料以及投资意向问卷调查资料。由于有抽样调查数据，所以上述因素分析中得到了一些全国范围内没有涉及的微观因素。从研究方法上看，有的文章只有理论分析，有定量分析的文章所用到的分析方法也多为简单的描述性统计，得到的结论都停留在问题的表面，没有深层次的内因的挖掘。
总体来看，从研究方法上看，国内学者所使用的实证研究方法大多停留在描述性统计、相关分析、二元线性回归和多元线性回归，方法比较简单，难以达到准确刻画变量之间关系的目的。1.2.3 现有研究的不足
与国外那些以抽样调查以及人口普查的资料为基础，采用多种先进的统计分析方法进行数据挖掘，深层次阐述居民金融资产选择的现状、影响因素以及趋势，十分具有说服力的研究相比，我国居民金融资产研究的不足在于：
首先，从研究的内容上看，国内现有的研究只是停留在从宏观角度观察全部居民的金融资产总量，以分析居民在资产选择上的现状与走势，以及形成这样的现状的宏观经济变量上的原因，而没有从居民的微观属性变量（比如年龄、婚姻状况、收入状况、受教育程度等）中找原因。并且，对居民金融资产的研究极少与居民住房、税收、财富分配等方面的社会福利问题相联系。另外，对于居民金融资产如何能有效转化为投资、促进经济增长的问题，由于研究难度较大，国内外相关研究都十分匮乏。
其次，研究方法单一，使已有数据信息的挖掘受到了极大的局限。以理论推演为主要研究方法的论文占绝大部分，虽然有少数实证研究问世，用到的研究方法也只是简单的描述性统计方法以及多元线性回归。并且回归的时候考虑的因素不全面，模型的统计检验也不够严谨，经常出现不同学者在研究同一时期同一问题时得到相反结论的现象。
最后，使用的数据不够细致全面。绝大部分研究中使用的数据是宏观总量数据，限制了对诸如年龄、收入状况、受教育程度等人口经济、属性变量对资产选择行为的影响的研究。另外，由于社会财富分配的不均，贫富差异越来越大，宏观总量数据受极小部分特别富裕人群的影响较大，使这种数据研究所显示出来的结果有偏，并不能代表占社会绝大多数的中等居民群众的偏好和选择。少数研究使用了居民家庭财产抽样调查的数据，却没有作出较深入的定量分析，挖掘居民资产选择的内在动因。1.3 本书的研究内容、方法与思路
上一节我们综述了国外居民金融资产研究的思路、内容和方法，指出了与之相比我国居民金融资产研究的缺陷与不足。在本节中，我们将在借鉴国外先进研究经验基础上，提出本书的研究内容、方法和思路。1.3.1 本书的研究内容
正如本书的研究目的所提到的，本书旨在从微观和宏观两个角度全面剖析居民金融资产数量与结构研究的相关问题，因此，全篇分为微观数据研究、宏观数据研究两大板块。微观分析部分将研究的内容确定为以抽样调查的横截面数据作为数据基础，对影响居民金融资产总量与结构的居民社会经济属性变量进行理论和实证分析，以弥补我国居民金融资产研究领域在这方面的不足。宏观分析部分将研究的内容确定为以对居民部门整体（全体居民）的金融资产总量与结构数据、GDP数据、金融市场上各类资产总量数据等宏观数据作为数据基础，对居民家庭金融资产总量及结构与各金融市场发展的互动关系、居民金融资产选择与经济增长的关联性进行研究，并对金融资产总量及结构的发展趋势进行推断。1.3.2 本书的研究方法
本书的研究方法立足于理论分析与实证分析相结合，以理论分析为基础，实证分析为重点。在实证分析中，注意对数据信息的深层次挖掘，在基本统计分析的基础上，利用方差分析初步选取影响居民金融资产总量与结构的变量，建立适当的模型（Tobit模型）并进行回归，以得到可信度较高的实证研究结论；在研究居民家庭金融资产结构与各金融市场互动关系时，采用Granger因果检验，看一个变量的变化是否对另一个变量的变化产生影响，并通过实证研究，检验理论分析与假设，找出异同，分析缘由；在分析居民金融资产的选择及其与国民经济增长的关系时，运用Granger因果检验、误差修正模型和Tobit模型进行实证，以深入探索数据关系，剖析变量内在本质关系；此外，一些形象的图表和富有表达能力的指标比率也是本书在分析过程中常常使用的工具。
在建模过程中，我们始终采用理论驱动与数据驱动相结合的建模思路，根据数据对模型拟合的实际情况，对根据理论分析所建立的模型中的变量进行增减，最终得到合理的模型。1.3.3 本书的基本研究思路
本书研究的基本思路是：首先，从理论上对居民金融资产总量与结构进行分析，包括基本概念与数据计算方法的界定以及居民金融资产形成原因和各种影响因素的理论分析，明确实证分析中变量选取和数据收集的方向，作为宏、微观分析的基础铺垫，这部分工作在第2章中完成。随后，在第3章中，运用微观数据对居民金融资产的总量选择进行实证分析，包括对微观数据进行基本统计分析，初步了解微观数据所涉及的相关变量的概况，以及属性变量不同取值对居民金融资产总量的可能影响，并检验各变量影响的显著性；在此基础上，选择适当的变量与计量经济模型，构建理论回归模型，并对所构建的理论回归模型的参数估计和检验等问题进行简要介绍；然后，对居民金融资产总量选择进行实证研究，对构建的理论回归模型进行估计与检验，并按照似然比检验准则添加或剔除变量，修改模型，直到获得拟合效果最优的模型，并对该模型进行经济意义检验和说明。接着，在第4章中，同样是运用微观数据对居民金融资产的结构选择进行实证分析，分析过程与第3章相同。第5章、第6章是宏观分析部分。在第5章中，先从理论上定性分析居民金融资产选择与金融市场的相关性，再分别对总量和结构与金融市场发展相关性进行实证研究，最后对实证分析结果作出解释，并在同外国研究对比的基础上给出政策建议。第6章研究我国居民金融资产结构与经济发展的相互影响，其结构安排与第5章相似。最后，在第7章中，我们阐述了本书得到的主要结论和启示，并提出相关政策建议及本书进一步研究的方向。第2章 居民家庭金融资产选择的一般分析
本章将对居民家庭金融资产选择进行理论分析：首先，对项目研究所涉及的概念作出界定，对实证研究所使用的数据来源进行简要说明，并将在具体使用时介绍其计算过程。其次，影响居民资产选择的因素很多，既包括收入、利率等经济因素，也包括经济形态、市场开放程度等制度因素，此外还包括时间偏好、生活习俗、消费及投资观念等。在本章中，我们将对居民金融资产的形成原因进行剖析，在现代居民资产选择行为理论的基础上，对居民资产总量与结构的影响因素作出较为详尽的分析，并结合中国实际，阐述中国现阶段居民金融资产总量、结构的特点以及特殊的影响因素。2.1 概念界定及数据说明2.1.1 本书有关概念的界定
1. 居民财产
已有的研究成果对居民财产概念的界定存在很大分歧，最狭义的理解认为居民资产是个体经济投资形成的资产，广义的理解则将人力资产（居民医疗保健和文化教育等）也包含在居民资产的范畴内。综合考虑对居民资产概念界定的科学性与可行性，本书对居民资产这一概念的基本观点是：居民资产从总体上包括实物资产和金融资产两个部分。
2. 居民金融资产
金融资产是以金融债权（如通货、存款、贷款、债券等）、货币黄金、国际货币基金组织分配的特别提款权、公司股票等形式存在的资产。居民金融资产指居民手中持有的金融资产，包括现金、存款、股票及其他产权、股票以外的证券、储蓄性保险、其他应收应付款等。
从数量上看，居民金融资产的流量是指某一时期内居民投资购买各类金融资产的增量，其大小为一定时期内居民收入总额减去当期消费总额的余额，即某一时期内广义的储蓄额。而居民金融资产是个存量的概念，它的形成是历年居民金融资产增量的累加。
3. 居民实物资产
指居民资产中非金融资产那部分，包括居民家庭所拥有的住宅、耐用消费品以及部分家庭所拥有的生产性固定资产。
4. 金融资产总量
居民金融资产总量是指居民家庭持有的全部金融资产的总现值，由家庭全部人民币金融资产和外币金融资产两部分现值相加得到。
5. 金融资产结构
一般将经济主体在各种金融资产上的选择量与总金融资产量形成的比例关系称为金融资产结构。而居民金融资产的流量结构是指在某一时期内居民投资各类金融资产的资金占流量资金的比重；居民金融资产存量结构是历年流量结构累积的结果。显然，居民金融资产存量结构变化受制于流量结构的变化，所以从居民金融资产流量结构的变动趋势可以看出其存量结构的变动方向。而流量结构变化的基础是居民收入增长和金融市场的发展。
6. 微观数据的金融资产结构分类
由于宏、微观统计的指标设计差别，本书微观数据分析中，金融资产结构研究的主要对象是人民币储蓄存款、股票以及储蓄性保险这三项有代表性的金融资产，因此将居民金融资产分为四类（以上三类以及其他金融资产）。金融资产结构由储蓄存款现值、股票现值、储蓄性保险现值以及其他金融资产的现值分别占居民金融资产总量的比重反映。
7. 宏观数据的金融资产结构分类
宏观数据是统计整体居民部门的数据，按照中国人民银行的统计口径，居民金融资产包括手持现金（通货）、储蓄存款、各种有价证券、保险准备金以及其他金融资产。在我国，居民储蓄存款的主要形式是银行储蓄，而有价证券的主要形式是债券和股票。即金融资产可以分为通货、存款、债券、股票和保险准备金五类。
通货是指以现金形式存在于市场流通领域中的货币，包括纸币和辅币。持有现金主要是为了满足居民的日常交易需求。但是，作为资产的现金不仅不会带来收益，相反还面临由于通货膨胀造成现金贬值等风险。由于目前统计困难，该部分数据不包括在国外流通的人民币及在国内流通的外币数量。
存款是指以各种形式存在的所有存款，包括活期存款、定期存款、住户储蓄存款、外汇存款和其他存款。存款是风险最低收益也最少的居民金融资产，定期存款占居民金融资产的绝大部分，活期存款和外汇存款所占比重相对很小。而且，活期存款利息收益很低，近似可以看成通货。居民外汇存款一般也是用于满足交易需求。虽然不同居民的实际情况不同，储蓄目的与方式有一定差异，但在我国，居民储蓄率一直整体偏高。一方面，我国居民受到传统观念的影响，在生活上勤俭节约、量入为出；另一方面，居民需要应对子女教育、医疗、养老、固定资产等方面的巨大开支，加上传统金融理念的影响，很多居民更倾向于增加储备资金，可以说是一种预防性储备。
对有价证券的投资可以大致分为债券和股票，债券和股票的风险与收益差别很大。而近年来兴起的基金则可以粗略视为两者的组合。债券是指以票据形式筹集资金而发行的，承诺按一定利率付息和一定期限偿还本金的书面债务凭证，包括国债、金融债券、中央银行债券和企业债券等。居民对债券的投资以国债投资为主，对其他类型债券的投资规模相对比较小，而且不同年份的投资规模波动比较大。股票是指股份有限公司依照公司法规定，为筹集公司资本所发行的，用以证明股东身份和权益，并据以获得股息和红利的凭证。这里的证券（包括债券和股票）仅含在股票交易所进行交易的股票。另外，对居民家庭金融资产的统计中，不包括股权投资交易。
保险准备金是指对人寿保险准备金和养恤基金的净权益、保险费的预付款和未结索赔准备金。居民家庭对于保险市场的投资额可用保险储蓄金衡量，在世界各国，保险储蓄金占居民家庭金融资产总量的比重都比较小。
8. 居民储蓄与居民储蓄存款
在书中出现的这两个概念，名称相似但内涵不同，不可混淆。在本书中，居民储蓄是宏观经济层面上的概念，指居民部门的当期全部可支配收入扣除消费后的剩余。居民储蓄存款指的是居民存入自己在银行中所开的账户中的存款。很显然，居民储蓄存款的来源是居民储蓄。2.1.2 数据说明
由于金融资产庞大的富有家庭在汇总宏观数据时的权重很大，使得一般以宏观数据为基础进行分析时，金融资产结构与大多数人的感觉之间存在一定的偏差，而使用微观数据分析家庭金融资产问题可能会更接近事实真相。但另一方面，微观个体数据由于其调查难度又往往很难取得各年的时序数据，从而难以看出居民金融资产总量及结构的变动。考虑到在运用两类数据分析问题时各有利弊，本书将综合使用这两类数据，将研究的主题分成不同问题方面分别进行研究，力求充分挖掘两类数据所包含的信息，得到真实结论，同时，选择合适的数据分析合适的问题，力求规避数据本身的不足。
本书微观实证研究部分所使用的数据是四川省统计局提供的四川省城镇居民家庭财产抽样调查数据。按照国家统计局的计算方法，以及参照国外同类研究的做法，我们在数据处理过程中将家庭财产定义为家庭金融资产、房产、家庭主要耐用消费品现值和家庭经营资产四部分的总和。金融资产和耐用消费品的现值是调查中已经获得的各项资产以及消费品现值的加总；房产现值（包含使其价值增值的装修）按照统计局所规定的计价方法计价折算。
本书宏观实证研究部分所使用的数据主要来源于各年《中国人民银行统计季报》、各年《中国金融年鉴》、各年《中国证券期货统计年鉴》、CSMAR数据库、各年《中国农业发展报告》、各年《中国城市统计年鉴》以及各年《中国城镇居民统计年鉴》。具体指标的选取、数据的处理及计算将在实证部分分别给出。2.1.3 微观数据中抽样调查样本的说明
2002年城镇家庭财产状况调查是国家统计局发起的抽样调查，各省统计局抽取了三个城市作为抽样总体，三个城市的人口规模分别符合国家统计局为本次调查制定的大城市、中等城市和小城市的分类标准。四川省统计局本次抽样调查的样本家庭共500个，其中有200个来自某大城市（城市一），200个来自某中等规模城市（城市二），100个来自某小城市（城市三）。由于每种规模城市只有一个，更多体现该城市的特性而不是该种规模城市的共性，因此在本书研究中，三个城市分别以城市一、城市二、城市三来表述，而不换用大城市、中等城市、小城市这样的名称。2.2 居民家庭金融资产形成原因分析
在本节中，我们将对居民金融资产的形成原因进行剖析。居民金融资产是居民资产的一部分，居民资产又是由居民储蓄和耐用品形成的，因而要理解居民金融资产的形成，首先要理解储蓄的形成。
自亚当·斯密开始，人们就关注居民储蓄问题。传统储蓄理论包括绝对收入假说、相对收入假说、生命周期假说和永久收入假说四种，这些理论告诉我们，居民购买金融资产（即居民储蓄）受到居民当期可支配收入、居民储蓄倾向、居民过去的消费习惯及居民收入预期（即居民长期的收入水平）的影响，居民将会在此基础上决定持有金融资产的数量及种类。
综合各类理论，可以得出以下储蓄形成模式。储蓄是居民收入在扣除了当期消费后的剩余部分，或者说是不用于消费的当期居民收入，包括存款、现金、证券等。居民不会将他们的全部收入用于当期消费，这是由于主观和客观两类因素的驱使。主观因素，即人们的储蓄动机，有以下八种：建立准备金以防未来预期不到的变化、为未来的消费支出做好准备、获取利息以及其他收益、出于一种人类本能——希望未来的生活水平比现在高、维护个人“独立感”或“有所作为感”、获得从事投机活动或者发展事业的本钱、给后人留下遗产、满足纯粹的吝啬欲以至于节俭到不合理的程度。这些主观因素使居民不敢或不愿将当期收入全部消费掉，而必须剩余一部分来满足自己储蓄的愿望。客观因素主要有单位劳动工资的变化、收入和净收入之间的差额的变化、财产的货币价值的意外变化、时间贴现率的变化、财政政策的变化、个人对未来收入预期的变化。客观因素是不由居民主观想法控制的，但是这些事件的发生迫使居民不得不改变自己的消费习惯，致使储蓄发生变化。
居民储蓄的财富有两个去处——实物投资和金融投资，两种投资的特性不同，可以分别满足居民不同的投资需求。由于普通居民自己开业的不多，实物投资的渠道十分有限，无外乎购买住房、贵重物品和耐用消费品。住房和贵重物品虽然具有比较稳定的保值增值性，但是价格昂贵、不便携带、变现困难等缺点令大多数居民家庭只能将家庭储蓄的一部分投资于实物资产，居民储蓄的另一部分形成了金融资产。
而居民金融资产又包含几个种类，这就形成了居民金融资产的多元化结构。居民金融资产多元化结构的形成有居民自身的主观原因和经济环境的客观原因。从居民自身来说，分散风险，“不将鸡蛋放在一个篮子里”，是居民选择不同种类金融资产的直接原因。由于不同的金融资产具有不同的收益性和风险性，而居民也具有不同的风险偏好，因此，主观上具有多元化投资的需求。而客观上，经济环境对居民金融资产多元化结构的形成具有促进或阻碍作用。只有在现代市场经济条件下，随着各种金融工具的不断创新，居民金融资产多元化才有可能实现。从国外来看，一国经济的发达程度越高，其居民金融资产的结构就越呈现多样化和分散化。
总的说来，居民经济行为的根本目的是实现消费效用最大化，其资产选择行为只不过是获取最大消费效用的中间过程，同样要服从消费效用最大化的最终准则。所以，居民持有金融资产是为了将来能获得最大的消费效用。因此，居民选择金融资产应该体现三个目的，即平滑消费、资产增值和预防风险。但是，由于我国经济、社会处于特定的发展阶段，居民的资产选择行为受到经济体制改革、金融改革、思想观念等多方面因素的影响，这些影响因素决定了我国居民金融资产持有行为具有一定的特殊性。2.3 居民家庭金融资产总量及结构的影响因素分析
影响居民资产选择的因素很多，既包括收入、利率等经济因素，也包括经济形态、市场开放程度等制度因素，此外还包括时间偏好、生活习俗、消费及投资观念等。在本节中，我们将在现代居民资产选择行为理论的基础上，对居民资产总量与结构的影响因素作出较为详尽的分析。
居民金融资产结构（各种金融资产的组成）是一组很重要的经济变量。由外生变量所引起的居民金融资产的结构变化可以通过金融渠道（如利率的决定等）、实际产出渠道（如实际投资等）而导致宏观效应。正确深入地理解这些效应对评价财政政策的效果、估计资本形成所能获取的资金量有很重要的作用。
一方面，如果仅仅从金融资产本身来讲，能影响居民家庭选择行为的因素首先应该是该项金融资产的收益率。在其他条件相同的情况下，居民自然会选择收益更高的金融资产。随着居民对某项金融资产的需求增加，该项金融资产对应的市场规模会逐步扩大，这有利于该市场的发展。不同金融市场上的金融资产因风险和收益等因素不尽相同，而且不同居民的风险偏好也有所差异，这就使得居民最终会持有一个金融资产组合，从而形成其金融资产结构。汇总起来就是全社会居民的金融资产结构。当金融资产的风险、收益率等因素发生变化时，相应的金融资产组合也会发生改变，即金融资产结果会发生改变。
2007年以来，随着股市行情渐好，“银行储蓄搬家”的现象开始显现，基金热卖，银行个人理财产品也层出不穷，促进了居民金融资产多元化。尽管居民拥有的最主要的金融资产仍为储蓄存款，但是，证券市场收益率的上升在一定程度上分流了居民储蓄存款，使其比例随着证券市场的繁荣而下降。同时，房地产市场呈现出的火热态势使居民对金融资产的流动性偏好增强，促使地区货币流通速度加快，储蓄存款活期化的趋势有所加剧。
另一方面，居民金融资产的总量和结构的选择还受其他众多或宏观或微观的因素的影响。
从宏观上说，居民金融资产的选择受到经济增长、通货膨胀水平、金融创新、技术进步、经济金融制度，以及国民的观念习俗等方面的影响。关于居民金融资产的选择与经济的具体关系的理论分析将在第6章给出。
从微观上分析，居民收入分为两部分：消费和储蓄。这里的储蓄，是指广义储蓄——也就是居民资产，是居民收入在消费后的结余。储蓄中，居民持有的金融债权及权益性凭证形式的资产即为居民金融资产，居民金融资产是居民资产的一部分。由于各种不同的金融资产（以及金融资产与非金融资产之间）有不同的风险、收益水平，不同居民持有的具体金融资产类型与规模由其风险偏好决定，所以，影响居民风险偏好的因素也是影响居民金融资产总量和结构的因素。
众所周知，风险源于不确定性——出现坏结果的可能就是风险。打个简单的比方，“山洞里不知道有什么”是不确定性，而“山洞里可能有老虎”则是风险。人们面对风险的态度就是风险偏好。理论上，理性人都是风险厌恶的，但是不同人的风险厌恶程度却有所差异。这主要是受客观和主观两方面因素的影响。客观因素则是一个人所处的客观环境和状况；主观因素是指人自身会影响风险偏好的特征，而非人的主观意愿。一般说来，主观因素包括年龄、性别等；客观因素包括家庭的财富状况、是否抚养小孩、职业的稳定性等。由于各种不同的金融资产（以及金融资产与非金融资产之间）有不同的风险、收益水平，上述家庭特征变量会影响家庭的投资偏好，从而影响金融资产的总量和结构。在常见金融资产中，股票是风险最大的品种，储蓄存款的风险最小。
由于篇幅限制，在这里我们主要对影响居民家庭金融资产总量与结构的一些具有直接影响效应，且其水平能够测度的因素进行理论分析。
1. 居民可支配收入——形成居民金融资产的基础
居民可支配收入是影响居民金融资产总量的主要因素。根据西方经济学理论，随着居民可支配收入的增加，居民边际储蓄倾向提高，居民收入中用于储蓄的部分增加，居民金融资产的总量也随之增加。
同时，居民金融资产的结构也将随着收入的增加变得更加多元化。这是因为居民对金融产品的需求不仅总量增加，而且由于其风险偏好随着收入水平和财富水平的提高而变化，对不同收益的金融产品的需求也将改变。
总之，居民可支配收入是形成居民金融资产的基础，也是居民金融资产结构变化的基础。
2. 住房所有权与居民金融资产之间的替代和互补关系
居民的可支配收入首先用于消费，剩余的部分用于投资——包括金融资产投资和固定资产投资。这三项同是支出项，所以居民消费、居民固定资产投资与居民金融资产存在着此消彼长的负相关关系。在我国，一般居民对固定资产的投资主要是对住房的投资。住房属于居民固定资产，与金融资产一样是由居民储蓄形成，也是居民资产中非常重要的一个部分。
首先，住房与金融资产都是由居民储蓄形成的，在储蓄既定的前提下，居民金融资产与居民住房所有权之间存在替代关系。这种替代关系是由以下三个因素决定的：第一，住房价格——住房像其他商品一样，价格上升，需求减少，家庭金融资产的规模上升；反之，价格下降，需求增加，家庭金融资产规模下降。第二，居民财产总量大小——住房是一种需要较大的一次性投入的资产，只有当家庭财产总量达到了投资的最低要求，家庭才可能产生住房投资，进而降低家庭金融资产总量。第三，拥有住房所得到的净实际收益与金融资产的实际收益——人们在确定自己的资产组合时，是根据各种资产的收益多少（及其相应的风险）来决定各种资产的拥有量，因而在总资产规模一定的情况下，金融资产的需求随自身的收益正向变动，与住房的实际收益呈反向变动。综上所述，居民是否对自己的住房拥有所有权或者部分拥有所有权，一方面，由于其存在与金融资产不同的收益期限和形式，会影响居民对金融资产的选择；另一方面，拥有全部或部分住房产权由于占用了家庭财产，因而也会影响居民金融资产的总量。
其次，住房所有权与金融资产总量之间又存在着互补关系。拥有了住房所有权的居民，由于其房产一般具有稳定增值性，必定会增加对风险资产的需求。反之，靠租房度日的家庭，未来预期的不确定性更大，使他们不敢过多地投资于风险资产，这便形成了住房与风险资产之间的互补关系。
关于住房所有权结构对居民金融资产总量和结构的影响，在国外已经有实证研究，并且得到了明确的结论。值得注意的是，居民消费和固定资产投资在不同的阶段有其不同的特征。通常在经济迅速上升阶段，投资增长较快，消费相对慢些，增幅低于经济增长，而当经济进入平稳或回落阶段后，消费的增长要快于经济的增长。近十年来，我国居民消费低于经济增长和居民可支配收入的平均增长，是我国居民金融资产稳定增长的主要原因，但居民消费增速减慢加速了金融资产的增长，而居民可支配收入增幅的放缓又抑制了居民金融资产的快速增长。
3.年龄对居民金融资产的影响
每个人都根据一生的全部收入来安排自己的消费、投资支出，也就是说各个家庭在每一时点的消费和储蓄决策，都或多或少地反映了该家庭谋求在其生命周期内达到消费的理想分布的企图，而各个家庭的消费要受制于该家庭在其整个生命期间内所获得的总收入。因此，一个人（家庭）一生的财富在他开始工作到其退休以前是不断积累的（正储蓄），而在其退休直到死亡是不断减少的（负储蓄），若不留下遗产，最终到他死亡时正负储蓄相等。也就是说，一个家庭在一生中的不同时期的金融资产总量在不断变化。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，即不同年龄的人（家庭）的金融资产组合样式不同。
同样，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。这说明对于一个年龄阶段家庭的资产选择造成很大影响的因素，对于另一个年龄层次的家庭资产可能会毫无影响。
年龄对家庭持有金融资产总量及结构的影响在国外已经得到了许多学者的证实，然而在我国还没有相关的实证研究。这方面的研究形成的理论包括生命周期假说，该假说认为，每个人都会根据其一生的全部收入来安排各个时期的消费、投资支出。所以，居民家庭的消费与储蓄也受制于其整个生命期间内所获得的总收入。此外还包括持久收入假说，也可以说明年龄对居民金融资产选择的影响。持久收入假说认为，消费者的消费支出不是由他的现期收入决定的，而是由他的持久收入决定的。也就是说，居民的消费与储蓄是根据对长期收入的预期来安排的。另外，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。因而，不同年龄段居民的金融资产组合样式不同。
4. 财富规模、户主性别、家庭责任、职业与家庭金融资产结构
人们对风险有三种认识：“危险损失观”、“结果差异观”、“不确定性观”，三种认识皆认为风险产生的原因是由于不确定性的存在——事件真正的结果可能偏离人们的预期。所有理性的人都是风险厌恶者，但是世界上没有完全确定的事情，任何人都必须面临不确定性——风险。然而，不同的人对不确定性——结果与预期之间的偏离有不同的承受能力，这个承受能力受到主观和客观两方面因素的影响。主观因素是人自身性格所决定的对冒险的喜好程度，这个性格特征有先天的、由基因决定的部分，比如性别、血型等（在西方心理学界中有实证研究确定了血型与行为特征的关系），也有由后天阅历形成的部分，这些后天阅历包括年龄、民族、文化传统、社会交往以及所受的教育等。客观因素则是一个人所处的客观环境和状况，包括家庭的财富状况、是否抚养小孩、职业的稳定性等。比如一个拥有一万元财富的人和一个拥有一百元财富的人，对同一个一定概率上赢得或者输掉一百元钱的游戏会持不同的态度，拥有一万元财富的人可能会觉得玩玩无所谓，而拥有一百元的人会很谨慎地看待这件事，因为一旦输了，他就变得一无所有，他会对这个风险事件更为厌恶从而避免参加这个游戏。再如，当一个家庭中有需要抚养的小孩时，家长出于责任感或者对孩子的爱而考虑孩子将来可能的生活费和教育费用的需要，这种需要决定了家庭必须保持一定量资产的稳定性，使他们比没有孩子的时候更厌恶风险，影响了他们对现有财富在不同资产之间分配的决定。此外，如果职业稳定、收入较高，可能会有较高的风险偏好，从而倾向于高风险高收益的金融资产。由于各种不同的金融资产（以及金融资产与非金融资产之间）有不同的风险水平，我们有理由假定上述居民个人的属性变量会影响居民家庭的金融资产投资偏好，从而影响金融资产的总量和结构。
在本书研究的主要金融资产中，股票是风险最大的品种，储蓄存款的风险性最小。
5. 受教育程度、资产规模、获得金融服务的便利条件——资产分散化的影响因素在资本市场上，由于风险的来源多种，且相互间有不同的相关性，因而当各种不同资产组合在一起的时候，整个资产组合风险的一部分——非系统风险则会降低；当资产充分分散的时候，非系统风险将被完全消除，此时资产组合所面临的则只是系统风险。
因此，理性的居民将财富分配在各种实物资产与金融资产上的时候也要考虑分散化的问题。有一句众所周知的谚语“不要把鸡蛋放在一个篮子里”讲的就是这个道理。在对各种资产有充分的了解、评估以及可便利地购置该资产的时候，人们愿意选择投资于多种资产。然而，由于具有不同的教育背景、生活环境、信息获取的渠道、金融服务的便利性和金融资产的可得性，人们对金融资产的认识不同，导致投资偏好不同。受过良好教育的人能更快地了解和接受新兴的金融资产，从而在分散化上有更大的资产选择空间；在大城市里的居民思想观念可能相对开放，信息也更为丰富和畅通，特别是有更多的金融服务网点，金融咨询和服务更加便利，因而购置多种金融资产从而使自己的金融资产组合分散化的人可能会相对较多；特定职业的人——比如证券业从业人员等——与普通居民相比会对分散化更加重视；另外，金融资产的总量也是分散化的一个因素，一个家庭金融资产总量很小，不足以购置两项以上的资产，或者购置多项资产会付出高额成本，那么即使他们很想分散风险，也没有办法实践。
6. 收入、居住地、改革、利率对家庭金融资产结构的影响
人们对货币（现金、储蓄存款等高变现能力、低风险金融资产）产生需求的原因有三点：交易动机——持有货币以应付日常支付需求，预防动机——持有货币以应付意外事件，以及投机动机——持有货币以伺机获取投机收益。
由交易动机所形成的货币需求与家庭一定时期内日常购买所需支付的金额有关，同时要考虑持有现金的便利性以及将钱存入银行的收益性。首先，一个家庭的总收入水平决定家庭的购买力以及消费倾向，因而决定了家庭持有现金的多少以及其占总财富规模的比重。因此，家庭收入水平影响家庭持有现金以及银行存款的规模。其次，由于持有现金既不安全，又没有收益，因而家庭会决定将当期需要支付的金额分几次从银行存款中提取，而从银行取款又会有“鞋底成本”，所以取款的便利性以及支付形式的先进性成了手持现金规模大小的决定因素，这些因素无疑又与城市规模以及户主年龄直接相关。再次，在大城市里，大街上随处可见贴有银联标志的ATM，商场、超市、售票处甚至一些大型专卖店都备有POS终端机，顾客可以刷卡消费，这很大程度上降低了人们（特别是善于接受新事物的年轻人）的现金需求，但在我国的中小城市则远远没有达到这样的便利，人们消费时候的支付方式还是以现金为主。也就是说，居民居住地性质决定家庭用于日常支付的现金与银行存款的比例。居住地对居民金融资产的影响还表现在，由于社会上不同居民的投资与消费行为存在一定的示范效应和“羊群效应”，所以，居住地的差异除了导致物价水平的差异，还会导致投资、消费模式的差异。
预防动机是现在中国学者比较经常提到的一个问题，原因是我国在改革过程中各种体制的不稳定。这些体制包括教育、医疗、养老、失业保障等。教育体制——我国现在幼儿园要收建园费，小学、初中要收重点班、特长班费，高中教育更是很大一部分学校要收取建校费，大学则是早已取消公费待遇，就连研究生教育也在逐步改革，学费不断上涨的同时公费名额越来越少。在这种情况下，家庭对今后子女受教育所需的花费金额不确定，必然加大其预防动机，增加货币需求。经历剧烈变革的还有我国居民的就业问题，在脱离了高度集中的计划经济体制后，原本的隐性失业问题凸显；各行各业的在职人员甚至包括政府公务员都有失业的可能，但数额较低的城市失业人员生活最低保障最多只能解决穿衣吃饭问题，人们对失业的担忧会引起出于预防动机的货币需求增加。取消公费医疗、国有企业的退休金，转而实行医疗保险和养老保险更是影响了人们预防动机的货币需求以及金融资产的结构。在储蓄性保险没有得到普及、通过购买保险来预防未来不确定事件没有广泛推广的情况下，人们的预防动机的主要表现形式是保证家庭在银行有一定金额的储蓄存款，也就是说，影响家庭金融资产中储蓄存款的比重。
利率变动会对货币需求产生两种效应：替代效应和收入效应。替代效应，是指利率提高时居民预期债券收益增加，从而以证券替代货币的行为。收入效应，是指利率提高意味着财产持有者收入增加从而使其多持有货币和债券。两种效应的综合结果一般是利率与投机动机货币需求之间反向变动。
7. 社会收入差距大小
收入差距扩大会加速居民家庭金融资产的集中化趋势。这种趋势主要造成了两个效应：一个是使不同收入居民的风险偏好产生变化，从而使其持有的金融资产结构产生较大差异；另一个是会加速居民家庭金融资产规模的扩大，为居民投资能力的提高奠定了基础，成为改变以政府投资为主的传统投资模式的重要驱动力。
改革开放以来，居民收入差距在各个方面呈现出了扩大趋势。居民家庭金融资产的规模是衡量社会经济发展水平的一个客观尺度，就此而言，收入差距的扩大对居民金融资产规模的扩大具有积极的促进作用。但是，收入差距的不断扩大，不仅不利于社会的均衡发展，也不利于和谐社会的构建。
8. 时间偏好
同居民消费存在时间偏好一样，由于心理、社会等多种因素，居民金融资产的选择行为也具有明显的时间偏好特征。有的人注重现期消费，有的人注重未来消费；有的人跨期消费的预算周期长，有些人跨期消费预算周期短。表现在居民资产选择行为中，有的人偏好投资回收周期长、回报率高的资产，有的人则更偏重资产的变现性，投资回报则居于次要的地位。
以上理论分析中讨论的影响金融资产总量及结构的因素，在国外已有相应的实证研究加以验证，当然也有实证结果不符合理论的情况。而在我国，还没有验证这些因素效应的实证研究成果，因此在本书的实证研究中，我们将尽可能全面地对各种可能影响家庭金融资产结构的家庭经济、社会属性变量，宏观经济增长及金融市场发展等因素进行分析。2.4 我国居民家庭金融资产的形成特点及影响因素特点
上一节侧重分析了居民家庭金融资产形成的一般原因，以及金融资产总量与结构的普遍影响因素。在本节中，我们将探讨我国居民家庭金融资产的产生与发展的特殊背景，进而分析我国居民家庭金融资产总量与结构的特殊影响因素。2.4.1 我国居民家庭金融资产的产生
我国在改革开放以前由于实行高度集中的计划经济，国家全部资金由中央财政统收统支，基本没有什么私人资产的概念。居民的货币收入极低，而且也不需要什么货币收入，因为大部分生活物资都是由国家统一划拨的，甚至有货币收入也根本购买不到自己需要的商品。当时人们的储蓄大都是数额极少的被动储蓄。改革开放后，收入分配体制发生了重大变革，人们收入陡升，抑止已久的消费欲望瞬间释放，一度造成了20世纪80年代初期的“抢购风”。过后，随着一系列的社会经济体制的变革，居民对未来不确定性预期增加，储蓄率开始提高，这笔财富在房改以前多数形成了银行存款。
由于改革一步一步在深化，居民为了适应这种不稳定的经济环境，在原本就很节俭的基础上进一步降低了自己的相对消费需求，每年的储蓄不断积累，除了一部分需要住房的家庭将部分储蓄用于购房之外，其余的储蓄形成了现在巨大规模的居民部门的金融资产。2.4.2 20世纪90年代以来居民家庭金融资产的结构变迁
20世纪90年代金融市场兴起，居民家庭金融资产开始呈现多样化趋势。最先火爆起来的是股票市场，在十几年的发展历程中，深沪两市规模不断壮大，随之一起发展壮大的是我国的散户股民队伍。但究竟是哪些人参与到了股票交易中，股票价格的整体上涨或者下降究竟对哪些居民家庭财产有着怎样的影响，对社会财富的重新分配有怎样的影响——这些国家制定与股票市场相关的货币、财政以及税收政策时所应当考虑的问题并没有人作过专门的调查研究。
接下来我国政府开始大规模发行国债。国债具有稳定的、高于银行存款利率的名义收益，对普通居民来说无疑是一个好的金融投资选择，但是我国居民宁愿把钱存在银行。这种状况是由何引起的还不得而知，政府应该设法了解其原因以改变这种状况。
我国经济体制改革使建立社会保障体系势在必行，与此同时，各大保险公司也先后开展了储蓄性保险的业务——开发了一系列养老保险、医疗保险、教育保险的险种。最初，一些知名保险公司不知由于何种动机，开发出了两年回本、终生给付年金之类大赔血本的保单。即使这样，购买储蓄性保险的人数还是很少，储蓄性保险占金融资产总额的比重依然极低。更重要的是，那些最需要保障的低收入家庭由于保险意识较差，有可能是最少购买保险产品的人，这势必造成了一些社会的不安定隐患。同时，社会上弥漫着一种不良的、厌恶保险经纪人的风气，间接地抑制了居民购买保险产品的欲望。因而保险公司应该针对哪些人宣传自己的产品值得进一步研究。另外，国家是否也有必要进行全民的宣传教育呢？同样，90年代末开始出现的证券投资基金应该是居民理财不错的选择，但真正持有基金的人却是寥寥无几。2.4.3 我国居民家庭金融资产的特殊影响因素
我国居民与西方国家的居民在储蓄行为上有很大的差距，与美国人奢侈的名声相反，节俭是中华民族的传统美德，因而在这一理念的引导下，我国居民的消费观念保守，消费倾向低，储蓄率极高（消费过低也是引起我国近几年内需不足的原因之一），并且往往会以留下遗产给下一代为自豪。在这种情况下，我国居民对储蓄的那部分资金在各种金融资产（以及与住房）之间的划分方式可能会与外国人有所不同。在本书的研究中，我国全部500个样本家庭2002年的家庭金融资产总和占全部家庭财产总和的42.7％。而在同样以节俭著称的韩国，1994年全国家庭财产调查中，全部样本金融资产总和只占家庭财产总和的12.7％。
另外，我国资本市场发展较西方国家晚得多，资本市场不完善，存在两个显著的缺陷：一个是金融资产品种短缺，造成居民强迫选择；另一个是金融资产流通中的信息扭曲，导致盲目交易。与此同时，我国社会保障体系也正在建立，这也会促使我国居民金融资产形成独特的结构。第3章 居民家庭金融资产总量选择实证分析
关于居民金融资产，人们首先关注的是其数量问题，即居民家庭到底有多少金融资产。在上一章，我们从定性的角度分析了居民金融资产总量与结构可能的影响因素。但是仅有这些理论分析并不能成为建模的充分依据。首先，理论分析中的因素很多，在这些理论因素中，只有一部分能够适合我国的实际情况，在建模的时候不能将所有理论因素全部予以考虑；其次，也有另一种可能，由于现有的经济理论分析不成熟，可能漏掉了影响居民金融资产总量与结构的某些因素。
因此，本章首先将在第2章理论分析的基础上，对居民家庭金融资产总量选择问题进行实证分析。分析中运用微观居民家庭金融资产数据，在对微观数据进行基本统计分析、观测各个变量对居民金融资产总量的大致影响的基础上，利用方差分析检验变量影响的显著性，并根据已有的信息选择影响居民金融资产总量的变量。其次，通过数据探索分析来掌握变量之间的大致关系，其作用类似于单变量回归建模前的散点图，为模型选择提供依据，探讨可能的模型，并构建能最好地分析问题的Tobit模型。同时为了能在实证研究中恰当地运用Tobit模型，本章还将全面地探讨Tobit模型的估计和检验方法，为实证研究做充足的方法论准备。最后，在理论与数据共同驱动的建模思路的指引下，对模型进行回归，通过模型间的比较，得到最优回归方程，并分析模型结论。3.1 微观数据样本家庭基本状况的统计描述
本章和下一章的分析都将依赖于四川省统计局提供的四川省2002年城镇居民家庭财产抽样调查数据，因此，有必要对样本家庭的基本状况进行统计描述，以便了解属性变量的分布状况，在按属性变量分组时提供合理依据。3.1.1 描述性统计分析
对样本数据各属性变量进行描述性统计，了解其分布特征，可以将属性变量均匀地分组，便于在建模分析中合理地引入虚拟变量。另外，为了对属性变量之间的关系有一个较清晰的认识，以更好地理解在本章的属性变量影响的探索分析的结果，对属性变量进行交叉分组分析。
家庭的户主是家庭财产使用方式的决定者，户主自身的社会经济属性对居民金融资产的规模以及结构会产生影响。将500个样本按户主年龄粗略分为5组（见图3—1）。从图3—1中可以看出，户主年龄在36—55岁的居多，是社会的中坚力量。图3—1 户主年龄层分布情况
从图3—2中可以看到500户家庭户主文化程度的分布状况。硕士研究生及以上学历的户主很少，并且，随着户主受教育年限降低，家庭数量趋于增加，也表明我国国民文化程度还普遍偏低。另外，由于户主文化程度为硕士及以上和小学及以下的两组家庭数极少，在进行实证分析时，为了防止个别极端值对这两类户主受教育程度家庭的影响，可以将它们与临近的组进行组合。图3—2 户主文化程度分布情况
从户主性别上看，男性户主的家庭占全部样本的56％，说明我国女性的社会地位虽然在逐渐提高，但现在还是以男性为主导的家庭模式较为普遍。家庭规模以三口之家最为普遍，占全部家庭户的62.6％，其次是两口之家，为22％，四口之家占11.2％。3.1.2 交叉分组描述：寻找属性变量之间的关系
由于本书需要对各个属性变量对居民金融资产的总量与结构的影响作分组探索性分析，在进行探索分析之前，需要首先对属性变量之间的联系有个大致了解，特别是几个重要的属性变量之间相同或相异的变化趋势（比如是不是户主的年龄越小其受教育程度越高），以避免由于属性变量之间的某种联系导致分析结果与实际的差异。
1. 不同年龄组家庭的人口规模差异
户主年龄在45岁以下的家庭中，三口之家的比重高于平均比重，特别是36—45岁年龄组中有80％以上家庭为三口之家，而两口之家仅为7％；户主年龄从46岁开始，两口之家比例开始提高，户主66岁以上的，66.7％的家庭为两口之家。四口之家的比重在各年龄组中都较为稳定，在10％左右。四口之家户主大部分集中在年龄组2和3中（两组家庭共占总家庭的57％），由于四口之家一般由两代人组成，且我国现在城市计划生育实施较为成功，四口两代人是父母与儿子、儿媳这样的家庭类型居多，说明两代人家庭中下一代当家的几率高于上一代当家。
2. 户主年龄与受教育程度
从附表3—1（见本书附录）可以很明显地看出，46—55岁户主的受教育程度呈现出一种异常的低水平，这与这一年龄的人所处的时代有很大关系：他们应该接受教育的时候刚好是“文化大革命”时期，城市青年上山下乡，中断了学业。在这一年龄层次上，受过高等教育的户主占全部户主的比重是各组中最低的，初中及以上阶段受教育程度户主的比例均低于全部样本的平均水平；初中及以下文化程度的户主占到半数以上（53％）。由于他们代表着一个时代，占据了一个时代的社会生产各个岗位，其收入及资产的积累也会随着时间推移而增加。因而，在条件允许的情况下，分析受教育程度对金融资产总量与结构影响时应该特别注意这个年龄层次的人。
3. 不同家庭规模的户主性别比例对比
我们发现，女性户主家庭中，三口及以下规模所占比例均比相同规模家庭的男户主比例高，而规模大的家庭在女性样本家庭中所占的比重均小于男性家庭，说明家庭规模大更倾向于男性当家做主。
4. 三个城市家庭属性变量分布的差异
城市二（一个中等规模城市）的家庭户主普遍受教育程度较高，而城市一（一个大规模城市）家庭户主受教育程度最低。城市三中的家庭户主的受教育程度介于城市一和城市二之间。大城市的家庭和人口规模大的家庭更倾向于男性当家（详见附表3—2、附表3—3和附表3—4）。3.2 居民家庭金融资产总量的一般统计分析
在对样本家庭的属性变量数据有基本了解的基础上，为了对数据总体情况有一个大致了解，使实证模型与经济理论更好地衔接，在这一节中，我们将把一些有用的信息从数据中挖掘出来。这些信息有：样本数据所体现的居民金融资产总量的现状，以及当各变量取值水平不同时，居民金融资产总量有何变化。图3—3 居民家庭金融资产总量频数分布
由居民家庭金融资产总量频数分布图3—3中可以看出，随着家庭金融资产总量递增，样本家庭数递减。虽然图中第一根柱代表的家庭数并不最多，却是分布密度最大的，因为它只包含跨度为2 500元金融资产总量的家庭（其他柱代表的均包含了金融资产总量跨度为5 000元的家庭）。图中曲线为正态分布拟合曲线，样本家庭金融资产总量分布呈现右偏态，金融资产较多的家庭使平均数极大地偏离了中位数以及众数，均值无法说明典型家庭的金融资产情况。
为了下面研究的方便，对样本按金融资产总量多少进行分组，分组方式以及各组样本分布情况见表3—1。表3—1 金融资产总量分组
描述性统计分析显示，有30.6％的家庭金融资产在10 000元以下，1/4家庭金融资产在20 001—50 000元之间，10 001—20 000元、50 001—100 000元的家庭也较多，分别占16.4％和15.6％；因而事实上72.2％以上的居民家庭金融资产少于50 000元，低于居民金融资产的平均数59 302.7元。由于平均数在本书研究中存在上述缺陷，在以下分析中，我们将平均数与其他样本平均指标结合起来分析家庭金融资产。3.3 居民家庭金融资产总量的数据探索分析
为了初步识别出居民家庭金融资产总量的显著影响因素，探索总量数据和总量影响因素间是否存在显著的因果关系，本节将运用微观样本数据进行数据探索分析，包括分别对各属性变量对居民金融资产总量的影响进行分组对比分析，以及利用单因素和多因素方差分析对各属性变量对金融资产总量的影响进行测定。3.3.1 各属性变量对居民家庭金融资产总量影响的探索分析
在建模分析之前，为了初步认识各属性变量对居民金融资产总量的影响，我们对属性变量取值不同的家庭进行居民金融资产总量平均数的对比分析，观察存在的差异，初步判断属性变量的影响。
1. 家庭所在城市对金融资产总量的影响
表3—2和图3—4反映了三个城市居民金融资产平均总量的对比情况。表3—2 城市家庭金融资产的描述性统计图3—4 三城市家庭平均金融资产总量分布图
从中可以看出，城市二的家庭平均金融资产最多，其次是城市三，城市一无论是从平均数还是中位数上看，都比另外两个城市低很多。
交叉列表分析（见附表3—5）更详细地反映出上述结论：城市一中家庭金融资产很少的家庭最多，城市二这类家庭最少，导致城市一户均金融资产较低；城市一与城市二金融资产较多（10万元以上）的家庭比重相同，均大于城市三。对这种现象有两种解释：第一，大城市的居民贫富差距更大，存在很多的城市贫民。第二，在抽样调查数据来源省的三个城市中，城市二是支柱产业鲜明、经济发展速度较快的城市。
2. 家庭规模对金融资产总量的影响
以全部样本计算的家庭平均金融资产是四口家庭最多，其次是五口、两口、三口、六口家庭，一口家庭最少。为了排除极端值的干扰，删除金融资产总量偏大（10万元以上）的样本重新计算不同规模家庭的资产状况，得到表3—3中右边两列数据。该结果显示，居民金融资产总量随着家庭规模变动的趋势为：两口之家与四口之家的金融资产相差不多，均高于三口之家，但是四口之家的贫富差距更大一些，所以中位数低于两口之家；五口、六口之家趋于拥有更多总量的金融资产。金融资产随家庭规模扩大而先降低后升高，呈现U字形走势，大概是由于三口之家抚养子女以及购房等压力致使其难以积累金融资产。表3—3 不同人口规模家庭金融资产总量的平均指标
3. 户主年龄对金融资产总量的影响
户主年龄在46—55岁的家庭平均金融资产总量最大，其次是户主在56—65岁的家庭；接下来依次是户主年龄最小和最大的家庭。家庭金融资产随户主年龄变化的规律为：户主年龄在两端的家庭金融资产较少，中间的家庭金融资产较多。然而从中位数上看，户主年龄在第三组的家庭金融资产中位数仅高于35岁及以下以及66岁及以上两组，这说明户主年龄46—55岁是家庭金融资产两极分化最严重的时候，贫富差距最大（见表3—4）。表3—4 户主年龄处在各年龄段的家庭金融资产总量比较
以上结论体现了家庭财富生命周期的规律：人在一生中金融资产逐渐积累，到退休时达到最大，退休后金融资产逐步耗减。
4. 男女户主家庭的金融资产总量对比
女性当家的家庭户均金融资产总量为39 184.17元，比男性户主家庭75 110.1元均值低很多；家庭金融资产中位数也低于男性户主家庭，这说明男性户主家庭的金融资产总量普遍多于女性户主家庭。
5. 户主受教育程度对金融资产总量的影响
用全部样本作交叉分组分析发现，户主教育程度高的家庭中，金融资产很少的家庭比例明显小于户主教育程度低的家庭组；资产较多的家庭比例则相对较大。剔除户主年龄为46—55岁的样本作交叉分组分析，得到了十分显著的趋势：家庭金融资产规模随户主文化程度提高而增加（见附表3—8）。
6. 户主职业不同对金融资产总量的影响
户主的职业对家庭金融资产的总量有着十分显著的影响（见附表3—9），户主职业不同的家庭金融资产总量之间的差异可以从图3—5中直观看到。但是由于职业的分类比较分散，在这里不作详细的阐述。图3—5 户主职业不同的家庭金融资产总量分布
7. 家庭财富状况不同对家庭金融资产总量的影响（1）总量对比。
从金融资产与财产分组后的交叉表3—5中可以看到，家庭财产总量数据的分布与金融资产的分布较为一致——财产总量少的家庭，其金融资产总量少；而财产多的家庭，金融资产也较多。表3—5 家庭总财产与家庭金融资产总额间的关系（2）家庭金融资产占全部财产比重对比。
随着家庭总财产的增加，居民们将更多的财产以金融资产的形式持有，居民金融资产占总财产比重的均值从第1组到第6组依次是4.28％、25.3％、28.8％、35.3％、40.5％、56.8％。这个现象符合人类的需求层次的规律。
通过分组数据的统计对比分析，我们得到如下初步结论：城市二的家庭金融资产总量普遍高于另外两个城市。人口数多的家庭倾向于拥有更多的金融资产总量。中年户主家庭平均比其他户主年龄段家庭拥有更多的金融资产。户主为女性的家庭金融资产总量低于男性户主家庭。户主文化程度高的家庭趋于拥有较多的金融资产。财产总量大的家庭金融资产总量也大。3.3.2 各属性变量对居民家庭金融资产总量影响的方差分析
在上一节中，我们通过分组对比分析，直观观察到了不同属性变量家庭的金融资产总量的差异，但这种差异是系统误差还是随机误差我们无从得知。也就是说，单凭这些直观差异，不能判断属性变量是否对金融资产总量有显著影响。因此，在这一节中，我们将使用方差分析的方法，对属性变量效应的显著性进行检验，以初步探测出居民金融资产总量的影响因素，为下一步建模的变量选取做准备。
本节方差分析的思路是：先对各属性变量的影响作单因素方差分析，确定单个影响因素对居民金融资产总量的效应是否显著（见表3—6a），然后选择结果显著的变量与其他变量结合，作多因素方差分析（见表3—6b）。这样做的原因是：单因素方差分析时，一方面，效应非常显著的属性变量在其他变量分组中形成干扰，使系统误差不能有效地分离出来；另一方面，单因素方差分析体现出显著效应的变量也可能是其他不显著变量共同引起的。因此需要在分离出这些单因素效应非常显著变量影响的前提下，讨论其他变量的影响效应，即使用多因素方差分析的方法。表3—6a 属性变量对家庭金融资产总量影响的单因素方差分析表3—6b 属性变量对家庭金融资产总量影响的多因素方差分析说明：为了节约篇幅，表中略去了部分不显著的多因素方差分析的变量组合，下同。
由本节研究目的决定，户主职业对家庭金融资产总量的影响仅在单因素方差分析中进行检验。
单独对家庭金融资产总量有显著效应的变量有：户主性别、受教育程度、户主职业、是否从事经营活动以及家庭收入。
户主年龄与户主受教育程度组合时，两者主效应均显著，说明户主年龄和受教育程度共同对金融资产总量规模产生影响。户主年龄与是否从事经营活动组合时，两者主效应也都显著。家庭规模和受教育程度共同对金融资产总量规模产生影响。户主年龄、家庭规模与户主受教育程度三个因素组合时，三个变量主效应均显著，说明它们共同对居民金融资产总量有显著影响。上述多因素方差分析中的交互效应均显著，说明变量之间的组合也共同影响居民金融资产总量。
户主性别与户主年龄、受教育程度组合时，后两个因素效应不显著而性别的效应显著，在上述组合中加入家庭规模时户主性别效应不显著，其他变量效应均显著，这说明户主性别与年龄、受教育程度具有替代性，可以认为性别对居民金融资产总量的影响完全包含在其他属性变量中。
综上所述，居民金融资产总量的影响因素有：户主年龄、受教育程度、家庭规模、是否从事经营活动和家庭收入。户主受教育程度越高、家庭规模越大（三口之家不符合这一规律）的家庭，居民金融资产总量越大；户主年龄为46—55岁时，家庭金融资产总量最大，户主年龄最小和最大的家庭金融资产总量比较低。3.4 居民家庭金融资产总量的模型构建
第2章对居民金融资产总量的影响因素进行了理论分析，随后我们又在本章第2节和第3节对样本数据进行了基本统计分析与探索分析，初步探测出居民金融资产总量的影响因素，为构建计量经济模型打下了基础。在本节，我们将根据已有信息，选择恰当变量，构建影响居民金融资产总量的计量经济模型。3.4.1 变量选取
在第2章的理论分析中，我们概括出影响居民金融资产总量的因素有家庭财富、居民收入、预期的消费支出、预期从事经营活动的本钱、给后人留下遗产的可能、工资的变化、收入和净收入的差额变化、财产的货币价值意外变化、时间贴现率的变化、财政政策变化、个人对未来预期的变化等。在上述因素中，随时间变化而变化的因素有时间贴现率的变化、财政政策的变化。其他微观截面数据无法体现的因素有工资的变化、收入和净收入差额的变化、个人对未来预期的变化、财产的货币价值的意外变化等，这些因素超出了本书实证分析中样本数据的能力范围，在实证分析过程中将不予考虑。
因此，本书实证研究考虑的影响居民金融资产总量的理论因素有家庭财富、居民收入、预期从事经营活动的本钱、给后人留下遗产的可能等。这些因素与我们在本章第3节中探测出的因素家庭总收入、是否从事经营活动、家庭规模和户主年龄相契合。除此以外，数据探索中具有显著效应的因素还有户主受教育程度，而这一因素是理论分析中未被讨论的。
综上所述，在居民金融资产总量模型中，应该包含家庭财富、家庭总收入、户主年龄、家庭规模、是否从事经营活动和户主受教育程度等变量。3.4.2 模型设定
现代计量经济模型的种类繁多，每类模型都有严格的使用范围。在本节中，我们将针对本书研究问题和数据的特点，构建恰当的居民金融资产总量的计量经济模型。
1. 模型的选择
在数据平稳的情况下，实证研究学者最先想到的模型是经典的多变量线性回归模型，在该模型不适用实证问题时，考虑改进模型或者换用模型。按照这个思路，我们先分析经典的线性回归模型在本实证研究问题上的适用性，然后根据实际情况提出改进的办法。（1）经典的多变量线性回归模型。
经典的多变量回归模型的形式为：Y=β+β+β+…+β+ε i=1，2，…，n （3—1）i01X1i2X2ikXkii式中，Y为被解释变量；X，…，X为各解释变量；β为各解释变量i1iki的偏回归系数，表示各解释变量对因变量Y的作用方向以及大小；εii为随机干扰项，代表了所有模型没有包含的变量对被解释变量Y的影i响以及家庭行为的随机变动。该模型的含义为：因变量可以表示为k个解释变量的线性组合，各解释变量单位变化对解释变量影响的符号和大小由偏回归系数体现。
在本章第1节对数据的基本统计分析中，我们注意到了这样一个问题：有样本家庭的金融资产数据为0的情况。而经典的线性回归模型却要告诉我们，解释变量每改变一单位，家庭金融资产总量的变化由系数的大小决定。这不符合有些家庭不持有金融资产的情况，因此经典线性模型的含义并不适合本书研究的问题，需要考虑构建更加恰当的模型。（2）截断数据与Tobit模型。
截断数据（censored data），也称“检查”数据、删失数据，指变量处于某范围内的样本观测值都用一个相同的值代替，即观测值是有数量界限的。于是居民可分为两类：一类（n个样本）有不为零的1被解释变量和解释变量；另一类（n个样本）仅有解释变量，而没有2被解释变量，即他们的金融资产总量数据都是0。于是，在本书截断数据样本描述的变量间线性关系可以用Tobit模型表示。
事实上解释变量数据为0的观测值，在性质上与解释变量非0（不受限、未被截断）的观测值之间有很大的差别。这时需要建立一种有别于经典多变量线性模型的模型，来更加精确地解释变量如何对被解释变量进行作用，Tobit模型是解决这种截取样本问题的有效方法。
Tobit模型是诺贝尔经济学奖获得者J. Tobin于1958年研究因变量受限问题的时候首次提出的，该模型的标准形式为：
在截取样本的情况下，如果只用n个因变量大于零的观测值以普1通最小二乘法进行模型的估计，回归系数则会产生偏误，得到非一致性估计。
在本书研究的样本家庭中，建模分析的因变量观测值中都有数据被截取的情况，因此，在对研究居民金融资产总量和结构进行建模分析时，模型形式均设定成Tobit模型。关于Tobit模型的估计方法等问题将在第5节中进行讨论。
2. 模型的设定
根据第3节中选取的变量，分别设定影响居民金融资产总量和居民金融资产总量占家庭财产比重的Tobit模型，为了行文简便，先将模型中出现的字母所代表的含义进行说明（见表3—7）。表3—7变量、变量符号及变量说明一览表（1）居民金融资产总量Tobit模型。
前面的分析确定家庭总收入、家庭财富、户主年龄、家庭规模和户主受教育程度等因素影响居民金融资产总量，其中家庭总收入、家庭财富、家庭人口数可以看做定量指标直接引入模型，而户主年龄和受教育程度一般被看做定性指标，在建立模型时需要引入虚拟变量。参照国外已有研究的方法及结果（金融资产占家庭总财富的比重及其内部构成与家庭财产有显著的二次关系），将家庭总财产的平方也作为解释变量纳入模型，建立模型（3—1）如下：式中，RHS代表方程的右侧。（2）居民金融资产占家庭财产的比重。
由于影响居民金融资产占家庭财产比重的因素与居民金融资产总量的影响因素相似，因此引入与模型（3—1）相同的解释变量。模型（3—2）形式如下：
上述两个模型的设定，是基于理论驱动与数据驱动相结合的思路，既遵照已有的理论选择变量，又以样本数据挖掘中体现的样本信息为基础。在第6节模型的估计中，我们将沿用这个思路，根据模型样本回归的情况，对设定的模型进行调整。3.5 Tobit模型的估计与检验
在本节中，我们将就Tobit模型的估计、检验、修正等问题进行理论讨论，结合本研究的实际情况，确立适用的具体方法，为实证研究做充分的方法论准备。3.5.1 Tobit模型的估计
众多学者对Tobit模型的估计问题进行了研究，其中具有重大影响的有：Quester与Greene在实证分析中发现最小二乘回归估计的Tobit模型估计量并不适当。Amemiya证明了用极大似然法（MLE）估计Tobit模型时产生的估计量具有MLE方法通常所具有的全部优良特性。随后，Olsen简化了Amemiya的似然函数。Greene等人讨论了通过修正OLS估计的结果来得到回归方程的方法。
下面我们先讨论一下传统最小二乘估计法在估计Tobit模型时为何不适用。
1. 传统最小二乘法（OLS）估计Tobit模型时存在的问题
假设我们共有n个样本，其中n个样本被解释变量的观测值大于1零（Y>0），n个样本被解释变量的观测值等于零（Y=0），如果仅用i2in个样本对模型进行最小二乘估计，当Y>0时的条件期望为1iE（Y|Y>0）=X′β+E（εY>0）iiiii其中
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