社會網絡、互聯網金融與家庭風險金融資產配置

柳朝彬 陳俊

摘 要：本文基于2013年CHFS家庭金融調查數據，研究社會網絡、互聯網金融與家庭投資行為之間的關系，使用實證模型表明社會網絡顯著提高了家庭參與風險金融資產市場的概率，也顯著提高了其中風險金融資產的配置比例。同時，互聯網金融能顯著促進家庭參與風險資產市場，以及增加配置比例，且一定程度上分擔社會網絡的促進作用。本文以不同的指標來衡量社會網絡，驗證了結果的穩健性，并使用工具變量法和面板數據模型進行內生性檢驗來確保實證結果的可靠性，最后提出相關政策建議，為家庭資產配置提供參考。

關鍵詞：社會網絡；互聯網金融；家庭資產

中圖分類號：F832 文獻標識碼：A 文章編號：2095-9052（2020）07-0030-04

家庭的金融市場參與、金融資產選擇以及家庭如何使用金融工具來實現其財富目標的家庭金融問題是近些年來學術界關注的重要話題，并已成為微觀金融三大研究領域之一[1]。隨著我國國民經濟穩步發展以及金融市場體系不斷完善，家庭金融投資的需求日益增加，理財觀念逐漸進入中國的家庭，如何認識我國現階段的家庭金融投資行為，已成為該領域上的研究熱點[2]。眾所周知，中國是一個傳統的關系型社會，社會個體的工作、生活等各個方面往往離不開關系，關系越多所能帶來的效益也越大逐漸成為一種共識。與此同時，北京大學互聯網金融研究中心課題組提供的互聯網金融發展指數中，以2014年1月份為基期的全國互聯網金融發展指數定為100，到2016年3月該指數已經達到430.26，且以月平均6%的速度環比增長，可以看出我國互聯網金融正在飛速發展。

本文基于上述背景，結合社會網絡和互聯網金融兩方面，使用CHFS數據討論其對中國家庭的金融資產配置的影響，以此來解釋目前我國家庭的資產組合狀況。

一、文獻綜述

對于社會網絡的研究，最早是由Mitchell（1969）[3指出，他認為社會網絡是一群人之間的關系結構以及他們之間的特定的社會關系，通過這些社會關系，把不同程度社會關系的人緊密結合在一起。經濟學家也開始用社會網絡的概念來研究經濟與社會、人與人的關系，并提出一些理論。其中，比較著名的就是Emirbayer（1994）[4]提出的網絡結構論、Granovetter（1973）[5]提出的強弱關系論以及Burt（1992）[6]提出的結構洞論。

社會網絡在家庭的融資與投資中也起著重要作用。首先，社會網絡能通過降低信息不對稱來促進融資，社會網絡成員之間可以相互監督，避免出現道德風險問題，從而保證貸款與還款的穩定性。不少學者在中國農村地區也發現了類似的現象，社會網絡的存在能夠改善信息不對稱現象，促使農戶家庭獲得貸款（李銳，2007[7]；馬光榮，2011[8]；胡楓，2012[9]）。此外，曹揚（2015）[10]和魏昭（2018）[11]實證驗證了社會網絡可以顯著地正向影響家庭投資股市、風險資產市場的概率以及投資比例，并促進家庭的民間借出款的參與。

對于互聯網金融的研究，國外最早是由Economidies（1993）[12]基于網絡經濟學理論來討論互聯網金融，他指出互聯網金融的健康發展會促進市場更有效地運行。在國內，則普遍認為由謝平[13]首次提出了互聯網金融的概念，他指出以手機支付、P2P融資為代表的互聯網金融模式拓寬了家庭的投融資渠道，滿足了居民家庭的金融需求。互聯網金融具有覆蓋程度廣、推廣速度快以及信息獲取成本低收集效率高等方面的優勢，能推動家庭參與風險資本市場（魏昭，2016）[14]，改善家庭信貸約束（尹志超，2018）[15]。

二、模型設定、數據來源與變量選擇

（一）模型設定

（二）數據來源

本文使用的數據來自2013年西南財經大學家庭金融調查與研究中心在全國進行的中國家庭金融抽樣調查（CHFS）。2013年CHFS樣本覆蓋了全國29個省、262個縣（區、縣級市）、1048個社區（村），共包含28141戶家庭和97916個個體樣本的大型微觀數據。

（三）變量選擇

1.被解釋變量

文中所采用的被解釋變量為風險金融資產參與、風險金融資產占比以及各項風險金融資產的參與占比。

2.社會網絡

我國社會網絡主要是基于家庭的親友關系，親友交往和維系感情的重要手段是在節日或婚喪嫁娶時互贈禮金或禮品。基準回歸中采用禮金支出總額的對數作為社會網絡的代理變量。

3.互聯網金融

參考現有文獻對互聯網金融的度量，可采用針對家庭網購方式來衡量互聯網金融。

4.控制變量

本文選擇的控制變量如下：（1）家庭特征變量：家庭總收入、家庭凈資產、家庭從事工商業生產經營、家庭自有住房以及家庭規模；（2）戶主特征變量：年齡、性別、受教育年限、民族、戶籍地區、政治面貌、婚姻狀況以及風險態度。數據處理上，本文按照凈資產、收入的上下1%進行縮尾處理，并剔除相關變量中存在缺失值的樣本，最終得到樣本數為25118戶。

最終樣本中只有12.9%的家庭參與了風險資產市場，其中股票市場投資參與率為8.1%，股票資產占家庭金融資產的平均比重為3.1%，這表明我國家庭的股市參與率與其他相關文獻提出的一致，參與率低且參與的資金也很少，即存在股票市場“有限參與”問題。

三、實證分析

（一）社會網絡與家庭風險金融資產參與及配置比例

本部分為社會網絡對風險資產市場參與及配置比例影響的基準回歸分析，表1為回歸分析結果，（1）、（4）兩列中僅包含被解釋變量是否持有風險資產以及持有風險資產的比例以及主要解釋變量社會網絡，（2）、（5）兩列中加入了家庭特征的控制變量，（3）、（6）兩列中加入了家庭特征的控制變量和戶主特征的控制變量，且在所有回歸中均控制了省份效應。從第（3）、（6）兩列的結果中可以看出社會網絡代理變量的估計系數分為0.023和0.011，且在1%的水平下顯著，以禮金支出衡量社會網絡對家庭參與風險資產市場的可能性有顯著促進作用，還會提高家庭在風險資產上的配置比例，促進家庭風險金融市場參與的深度；之所以有這樣的結果可能是因為社會網絡可以促進社會網絡成員之間信息獲取和交換，從而使家庭獲得更多關于風險金融市場的信息，使其了解關于股票、債券和基金等的基本信息，社會網絡內的參考群體成員還可以通過談論相似的投資經歷和交流投資經驗增加愉悅的感受和獲得更多的金融知識，從而降低其參與金融市場的固定成本，緩解信息不對稱，提高參與金融市場的概率；這與現有文獻的實證結果一致。

（二）穩健性檢驗

1.不同社會網絡代理變量的穩健性檢驗

為檢驗社會網絡對家庭風險金融資產配置狀況實證結果的穩健性，本部分分別使用月均通信支出（com_cost）、月均通信支出與家庭收入之比（com_cost1）和禮金收支總額（gift）衡量社會網絡，社會網絡與風險資產參與和風險資產配置深度估計結果如表2。表2的結果顯示使用3個不同變量來衡量社會網絡，其對家庭參與風險資產和家庭配置風險資產比例的影響基本顯著為正，在不同的衡量方法下社會網絡的估計結果依然穩健。

2.內生性問題討論

（1）工具變量回歸

本文的關注變量社會網絡可能存在內生性。其內生性主要來自兩方面：一方面，家庭參與風險金融市場以及進行不同的風險資產配置可能導致社會網絡的變化；另一方面，社會網絡和被解釋變量可能會同時受到其他因素的影響。參考現有文獻，可采用父母的社會地位作為社會網絡的工具變量。在農村，父母是村干部體現了父母的社會地位；在城市，父母在單位中是負責人、組長、科長、處長或者局長及以上職務代表著父母擁有良好的社會資源，有更高的社會地位。因此這些會影響家庭的禮金支出，但父母社會地位不會影響整個家庭的金融資產選擇行為，滿足嚴格的外生性，可以作為社會網絡的工具變量。

工具變量實證結果如表3中（1）、（2）兩列，從（1）列結果可以看出，工具變量回歸結果仍然顯示社會網絡會促進家庭持有風險資產，同時在1%的置信水平下顯著，且報告列出的Wald檢驗內生性的結果，p值為0.001在1%的置信水平下顯著，因此存在內生性問題，同時一階段回歸中的F值為80.98大于F值等于10的經驗值，說明不存在弱工具變量問題，因此本文使用的工具變量是合適的。第（2）列的結果表明與第一列情況基本一致，進一步證實了社會網絡促進家庭參與風險金融市場深度的結果可靠性。

（2）面板模型回歸

針對可能存在的遺漏變量問題導致的內生性，還可以采用面板數據回歸來進行控制，本文根據2011年和2013年的CHFS數據處理得到平衡面板數據；并采用xtlogit模型和雙向固定效應模型來進行面板數據固定效應回歸，回歸結果如表3中的（3）、（4）兩列。從表3的回歸結果來看，與基準回歸結果基本一致，社會網絡對家庭參與風險資產市場以及參與比例有顯著的促進作用。

（三）社會網絡基于互聯網金融發展的擴展分析

將家庭禮金支出大于0的家庭定義為社會網絡家庭，把基準回歸中的解釋變量變為社會網絡的虛擬變量，加入社會網絡與互聯網金融的交叉項，實證結果見表4。

從表4的結果可以看出，社會網絡的估計系數為4.289和2.549都顯著為正，社會網絡家庭可以在網絡內部獲得更多的風險資產市場信息，進而提高風險資產市場的參與概率和參與深度。同時，互聯網金融變量的系數顯著為正且社會網絡與互聯網金融交叉項系數基本顯著為負，說明隨著互聯網金融的出現，居民可以通過使用互聯網工具獲取更多的參與機會、更低的交易成本和更及時有效的金融市場投資信息，進而參與風險資產市場。由于互聯網金融在信息獲取方面對社會網絡具有一定的替代作用，故削弱社會網絡這一非正式制度對家庭參與到風險資產市場有正向影響。

四、結論與建議

本文基于2013年CHFS家庭金融調查數據，探討社會網絡、互聯網金融與家庭投資行為之間的關系，實證分析得出如下結論：

第一，社會網絡能夠顯著提高家庭持有風險資產的概率，也能顯著促進家庭配置風險金融資產的比例。

第二，通過三個不同變量衡量社會網絡的穩健性檢驗中，結果也與基準回歸基本一致；同時使用工具變量和面板數據模型來進行內生性分析后得出的結論仍是社會網絡會顯著促進家庭參與風險金融市場的概率以及參與深度，進一步保障了實證結果的可靠性。

第三，擴展分析的結果表明互聯網金融的發展也能夠顯著促進家庭參與到風險資產市場的概率以及參與深度，交叉項估計系數為負進一步表明了互聯網金融的發展會顯著降低社會網絡所能起到的正向作用。

家庭積極參風險金融市場，能提高家庭金融資源的配置效率，讓家庭和整個社會的配置效率向最佳進步，從而促進經濟可持續發展。因此分別從不同的角度提出以下建議：

第一，鼓勵居民在投資方面多進行交流，擴展每個家庭的社會網絡，接受更多的金融市場信息，進而促進風險資產市場的發展。

第二，政府加強建設社會主義和諧社區，為社會網絡發揮作用提供有力的支持。

第三，促進社會網絡這一非正式制度與正規金融制度相結合，兩者相輔相成，刺激兩者在促進居民參與到風險金融資產市場發揮出更大的作用。

參考文獻：

[1]Campbell，J，Y. Household finance.The Journal of Finance，2009（4）：1553-1604.

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[4]Emirbayer，M.，& Goodwin，J. Network Analysis，Culture，and the Problem of Agency.American Journal of Sociology，1994（99）：1411-1454.

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[7]李銳，朱喜.農戶金融抑制及其福利損失的計量分析[J].經濟研究，2007（2）：146-155.

[8]馬光榮，楊恩艷.社會網絡、非正規金融與創業[J].經濟研究，2011，46（3）：83-94.

[9]胡楓，陳玉宇.社會網絡與農戶借貸行為——來自中國家庭動態跟蹤調查（CFPS）的證據[J].金融研究，2012（12）：178-192.

[10]曹揚.社會網絡與家庭金融資產選擇[J].南方金融，2015（11）：38-46.

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[12]Economides，N. Network Economics with Application to Finance.Institutions & Instruments，1993（5）：89-97.

[13]謝平，鄒傳偉.互聯網金融模式研究[J].金融研究，2012（12）：11-22.

[14]魏昭，宋全云.互聯網金融下家庭資產配置[J].財經科學，2016（7）：52-60.

[15]尹志超，張號棟.金融可及性、互聯網金融和家庭信貸約束——基于CHFS數據的實證研究[J].金融研究，2018（11）：188-206.

（責任編輯：林麗華）