省外务工经历与农村家庭金融资产选择

卢树立

(中国人民大学 经济学院，北京 100872)

一、引言

近年来，我国的家庭金融得到了飞速发展，资产规模从1978年的380亿元增长到2017年的140万亿元，增长了3600多倍[1][2]，家庭金融资产①配置种类也不断多元化。但是，我国在经济和金融方面是典型的城乡二元结构，城镇和农村居民在家庭金融资产选择方面存在显著差异。相较而言，农村家庭更倾向于配置银行存款等无风险金融资产，而很少配置股票、基金等风险性金融资产[3][4]。风险性金融资产配置缺失使得农村家庭很难分享中国资本市场飞速发展带来的红利[5](P154-159)。

在城乡二元结构下，农民外出务工是我国普遍且具有极大影响力的社会现象，截至2018年底，农村外出务工人数已经达到2.88亿人，包括外出农民工1.73亿人，其中省外务工7594万人，占外出农民工的比重为44%②。农民外出务工是否对家庭金融资产选择产生影响呢？从理论上来看，首先，外出务工可以增加家庭收入，从而扩展可选择的金融资产范围；其次，由于外出务工地往往经济更加发达，农民工有更多机会接触到各类金融机构、了解各类金融资产，从而开阔投资思路；最后，农民工在务工地往往集群生活和工作，有利于扩大社会网络，从而更容易获取各类金融信息。因此，本文拟探究省外务工经历与家庭金融资产选择的关系和内在机制。本文的研究可以为政府和金融机构更好地服务农村、满足农民差异化的金融需求提供理论依据，从而有针对性地引导农村家庭合理配置金融资产，进而使农村居民可以更好地分享中国资本市场快速发展带来的红利。

二、文献综述和研究假设

家庭金融由Campbell于2006年提出[6]，并成为金融研究的第三大领域(另外两个为公司金融和资产定价)[7]。家庭金融研究主要包括家庭金融资产的结构、家庭金融资产选择的影响因素研究等[8](P99-101)。将家庭金融资产选择的影响因素归纳起来，可以分为家庭内生因素和家庭外生因素。前者主要包括：一是人口统计学特征，如性别、年龄、受教育情况、身体状况、婚姻状况等[9](P1-42)；二是收入或财富状况，如家庭收入、家庭总资产、家庭净资产等[10]；三是风险特征，包括风险态度、是否拥有养老保险和商业保险等[11]；四是金融特征，包括金融素养、金融可得性等[12]；五是非金融资产，如住房等[13]。后者主要包括货币政策、通货膨胀、经济周期波动、户籍制度等[14]。

虽然家庭金融资产选择的影响因素研究成果丰富，但是专门以农村家庭作为研究对象的文献十分有限。西方国家并不具备我国特有的农村经济，因此暂无相关研究。目前，仅有少量文献专门研究了农村家庭金融资产选择的影响因素，比如：高小琼(2005)调查研究发现，高收入农民对现金、储蓄存款没有显著偏好，而低收入农民明显偏好于储蓄存款，农民收入差距扩大会对金融资产分布的差距产生影响[15]；卢亚娟和张菁晶(2018)研究发现，教育、收入、健康状况、投资经验会显著影响农村家庭金融资产选择[16]。综上所述，农村家庭金融资产选择的影响因素研究还较少，且没有关注到农村居民外出务工经历的影响。本文将借鉴家庭金融资产选择的影响因素研究方法，探讨省外务工经历对农村家庭金融资产选择的影响及内在机制。

由于消费观念等因素的制约，农民工的消费水平与收入增长并不成比例，消费水平仍处于较低层次，表现为暂时性、维持性和最小化的消费[17]，而结余的收入将进入投资领域。我国是一个高储蓄率国家，而且农村居民储蓄率高于城镇居民，但是外出务工能够显著降低农村居民储蓄，原因是外出务工降低了农民收入的不确定性，缓解了流动性约束，改变了保守的消费观念[18][19]。储蓄资产作为无风险金融资产的最典型代表，占据无风险金融资产的绝大多数，这在一定程度上表明外出务工经历可能降低无风险金融资产的配置比例。同时由于工作经验和知识技能的增长、资金和人脉的扩展，相较于无外出务工经历的家庭，有外出务工经历的家庭有更强烈的金融需求，且偏向于配置风险性金融资产[20]。据此，提出以下假设：

假设1：省外务工经历有助于农村家庭参与风险性金融市场，且有助于提高参与程度。

已有研究表明，外出务工显著增加了农民的收入，时红艳(2011)发现外出务工农民比非外出务工农民的年收入高约29%[21]，刘魏(2016)发现非农就业的城郊农民收入比务农的农民高59%[22]。收入提高将有助于扩大农村家庭资产可配置范围，增加配置更多金融资产的可能性。卢亚娟和张菁晶(2018)的研究表明收入对农民家庭持有证券资产具有显著的正向作用[16]，这在一定程度上说明农村家庭收入增加，会提高其进入风险性金融市场的可能性。由此可见，外出务工有利于农民工收入提高，进而会增加其家庭选择风险性金融资产的可能性。据此，提出以下假设：

假设2：省外务工经历通过提高收入影响农村家庭金融资产选择，本文将这种机制定义为“收入效应”。

我国是典型的城乡二元金融结构，农村金融服务水平显著低于城市地区[23]，在农村能够获得的金融服务较少。由于农民受教育水平相对较低，普遍没有接受过专业的金融培训，因此农民的金融知识相对欠缺。农民外出务工地通常为经济较发达地区，根据国家统计局《2018年农民工监测调查报告》，2018年在东部、中部务工的农民工人数占比为75.8%。这些地区金融服务也相对发达，农民工接触各类金融知识的可能性更高，外出务工人员会主动或被动地接收各类金融知识，其金融知识水平通常比非外出务工人员高。农民工金融知识增加，会降低其金融排斥的程度[24]，提高其参与金融市场的概率和选择风险性金融资产的可能性[25]。由此可见，外出务工有利于农民工增加金融知识，降低了其家庭配置风险性金融资产的门槛。据此，提出以下假设：

假设3：省外务工经历通过增长金融知识影响农村家庭金融资产选择，本文将这种机制定义为“知识效应”。

我国是一个“关系型”社会，农村更是“熟人社会”[26]，社会网络关系在家庭决策方面有着较大影响。农民外出务工可以扩大社交网络规模[27]，进而会接收到更多的信息，这些信息会影响其家庭决策。社会网络的扩大对家庭金融资产选择也会产生影响，现有研究表明，广泛的社会网络会促进家庭参与金融市场并选择风险性金融资产[28]。由此可见，外出务工形成的社会网络可以促进农村家庭参与风险性金融市场。据此，提出以下假设：

假设4：省外务工经历通过增强社会网络影响农村家庭金融资产选择，本文将这种机制定义为“社会网络效应”。

三、数据来源、变量说明和模型设置

(一)数据来源

本文将使用2015年中国家庭金融调查数据(CHFS)进行实证研究[29]，其样本总规模为37289户。由于户主更加了解其家庭的金融资产配置情况，所以本文将户主作为研究对象。在进行数据整理后，保留9814个农村家庭作为实证研究的样本。

(二)变量说明

1.被解释变量。本文关注的被解释变量为“风险市场参与”和“风险市场参与程度”。前者衡量家庭是否参与风险性金融市场，若至少持有一种风险性金融资产，则表示其参与了风险性金融市场；后者衡量风险性金融资产占金融资产的比重。根据CHFS调查内容，风险性金融资产是指股票、债券、基金、衍生品、金融理财产品、外汇、贵金属和借出款等收益不确定的金融资产。

2.解释变量。本文关注的核心解释变量为农村家庭省外务工经历，有两个可选变量：一是农村家庭成员中有省外务工经历的人数，二是有省外务工经历的家庭成员人数占家庭总人数的比重。前者为绝对量，后者是相对量，绝对量往往受到家庭规模的影响，因此本文选择后者作为核心解释变量，并将其定义为“省外务工比例”。在稳健性检验部分，本文将选择绝对量进行再检验。

由于省外务工经历可能与农村家庭金融资产选择存在共同的不可观察的影响因素，可能给模型带来内生性。本文拟使用工具变量法进行克服。本文使用“各省近20年平均城镇失业率”作为“省外务工比例”的工具变量。理由如下：(1)本省城镇失业率与省外务工通常是相关的，城镇失业率越高，该省农村家庭成员越有可能外出务工，但城镇失业率与家庭金融资产选择并无直接关系。(2)选择20年平均值的理由有两个：一是根据陆继霞等(2019)的研究和国家统计局的数据[30]，1995年我国农民工有7073万人，到2000年已达1.21亿人，5年时间增长了5000多万人；1998年全国平均城镇失业率为2.92%，到2002年上升为3.89%，5年时间上涨了33.2%。如果选择10年或更短周期的平均值，可能忽略了2000年前后农民工人数和全国失业率大幅上升的影响；二是根据2015年中国家庭金融调查数据，有过省外务工经历的农民平均年龄约38岁，如果按最小外出务工年龄18岁计算，20年时间跨度更能覆盖样本时间范畴。

3.中介变量。根据研究假设，中介变量为家庭收入、金融知识和社会网络。其中，家庭收入用家庭收入总和衡量；金融知识用户主正确回答金融知识问题的个数衡量；参考魏昭等(2018)的研究[28]，使用社会交往来衡量社会网络。

4.控制变量。根据文献研究可知，除了本文关注的解释变量外，还有许多因素会影响家庭金融资产选择，本文从家庭、户主两个角度选择控制变量，变量设置详见表1。

(三)模型设置

1.主要模型。风险市场参与是虚拟变量，因此本文使用Probit模型来估计省外务工经历对风险性金融市场参与的影响，具体模型设定如下：

riskholdi=I(α0+α1outratei+γcontroli+εi>0)

(1)

表1变量说明

式(1)中，随机扰动项ε服从正态分布，下标i代表家庭，I(…)为示性函数，riskhold为风险性金融市场参与情况，outrate为省外务工比例，control为控制变量。

由于风险性金融资产占家庭金融资产的比重是截断的，处于[0,1]之间，所以，本文使用Tobit模型进一步估计省外务工经历对家庭风险性金融资产配置比重的影响，具体模型设定如下：

riskratei=β0+β1outratei+τcontroli+μi

(2)

式(2)中，riskrate表示风险性金融资产占家庭金融资产的比重。

为克服可能存在的内生性问题，本文使用“近20年平均城镇失业率(unemployment)”作为“省外务工比例(outrate)”的工具变量来进行IVProbit和IVTobit回归。

2.中介效应模型。根据温忠麟、叶宝娟(2014)的研究[32]，本文采用逐步回归方法进行中介效应检验。具体如下：(1)对“风险市场参与”的中介效应检验。参考郑馨等(2017)[33]、孟庆斌等(2019)的研究[34]，由于因变量“风险市场参与”是二分类变量，所以在逐步检验中，自变量对因变量以及中介变量对因变量的回归系数均需要使用Probit模型进行估计，自变量对中介变量的回归系数使用线性模型进行估计。(2)对“风险市场参与程度”的中介效应检验。因变量“风险市场参与程度”为连续变量，因此使用OLS模型依次检验自变量对中介变量以及中介变量对因变量的回归系数的显著性。

四、实证研究

(一)描述性统计

以省外务工比例平均值为标准，将农村家庭分为省外务工比例高的家庭和省外务工比例低的家庭。表2汇报了分组的描述性统计结果。从表2中可以看出，省外务工比例高的家庭参与风险性金融市场的平均比例为18%，高出省外务工比例低的家庭6.2个百分点；省外务工比例高的家庭风险性金融资产的配置比重平均为7.79%，高出省外务工比例低的家庭2.63个百分点。另外，省外务工比例高的家庭，其财富、家庭平均人口数、住房、受教育年限、金融知识水平、社会网络水平均高于省外务工比例低的家庭，而且婚姻更加幸福，更加厌恶风险。

表2变量的描述性统计

注：组间差异T检验报告的是t值，***、**、*分别表示在1%、5%和10%显著性水平上存在组间差异。

(二)省外务工经历对农村家庭金融资产选择影响的检验

表3汇报了省外务工经历对农村家庭金融资产选择影响的估计结果。由于非线性回归的系数不能直接反映解释变量的作用，所以以下表格中相应的回归结果汇报的都是平均边际效应。

表3省外务工经历与农村家庭金融资产选择影响的估计结果

注：(1)***、**、*分别表示在1%、5%和10%的水平上显著；(2)括号中的数值为平均边际效应的标准误。下表同。

表3第(Ⅲ)(Ⅳ)列Wald内生性检验结果显示，IVProbit和IVTobit模型均在5%的显著性水平上拒绝了省外务工经历不存在内生性的假设，说明其具有内生性。在两阶段工具变量估计结果中，第一阶段回归的F统计量均为44.01，远大于10%偏误水平下的临界值16.38[35](P58-61)，故拒绝了弱工具变量假设，说明将“各省近20年平均城镇失业率”作为“省外务工比例”的工具变量是合适的。

在控制了家庭特征和户主特征后，无论是Probit模型，还是IVProbit模型的检验结果均显示，在5%的显著性水平上，省外务工比例对农村家庭参与风险性金融市场具有显著的正向影响；同理，Tobit和IVTobit模型的检验结果也显示，在5%的显著性水平上，省外务工比例对农村家庭参与风险性金融资产配置比重具有显著的正向影响。由此可见，省外务工比例越高的农村家庭，参与风险性金融市场的可能性和参与程度都会越高。因此假设1成立。

(三)稳健性检验

1.替换被解释变量。上文通过参与深度(即风险性金融资产占金融资产的比重)来衡量农村家庭参与风险性金融市场的程度。除了参与深度的衡量角度外，还可以通过参与广度(即持有风险性金融资产的种类)来衡量，本文使用参与广度进行稳健性检验。表4汇报了检验结果，在5%的显著性水平上，省外务工比例越高，农村家庭持有风险性金融资产的种类越多，克服内生性后该结果仍然显著。

表4替换被解释变量的稳健性检验

(Ⅰ)Tobitriskrate(Ⅱ)IVTobitriskrate省外务工比例0.6275***(0.1731)0.6748**(0.3480)家庭、户主特征控制控制Waldchi2-419.93***Wald内生性值-3.15*第一阶段F值-44.01***R20.0634-样本量98149814

注：限于篇幅未列出控制变量的回归结果，下表同。

2.替换解释变量。通过上文分析可知，有两个变量可以衡量农村家庭省外务工情况，即家庭成员中有省外务工经历的人数(定义为“省外务工人数”)和有省外务工经历的人数占家庭总人数的比重(省外务工比例)。虽然前者受到家庭规模的影响，但是省外务工比例高的家庭往往意味着家庭中省外务工人数也多。数据显示，有超过2/3的省外务工比例超过均值的家庭，其省外务工人数也超过均值。因此使用“省外务工人数”代替“省外务工比例”进行稳健性检验。表5汇报了检验结果，在1%的显著性水平上，省外务工人数越多的农村家庭，其参与风险性金融市场的可能性越大，风险性金融资产配置比重越高，克服内生性后该结果仍然显著。

表5替换解释变量的稳健性检验

综上所述，省外务工经历对农村家庭风险性金融市场参与可能性和参与程度的正向影响是稳健的，进一步证实了上文的估计结果。

五、中介效应检验

根据假设，本部分将从收入效应、知识效应、社会网络效应三个方面分析省外务工经历影响农村家庭金融资产选择的可能路径。

(一)收入效应检验

表6汇报了将收入作为中介变量的检验结果。第(Ⅱ)(Ⅴ)列检验结果显示，在10%的显著性水平上，省外务工比例显著提高了家庭收入；第(Ⅲ)(Ⅵ)列检验结果显示，在1%的显著性水平上，收入能够显著提高农村家庭参与风险性金融市场的可能性和参与程度。逐步回归检验系数均显著，因此来自收入的中介效应显著。同时，省外务工比例和收入在各方程中的回归系数均为正，表明省外务工经历通过提高收入促进了农村家庭参与风险性金融市场并配置风险性金融资产，即存在收入效应，假设2成立。

表6省外务工经历影响农村家庭金融资产选择的收入效应检验

(二)知识效应检验

表7汇报了将金融知识作为中介变量的检验结果。第(Ⅱ)(Ⅴ)列检验结果显示，在1%的显著性水平上，省外务工比例显著提高了户主的金融知识水平；第(Ⅲ)(Ⅵ)列检验结果显示，在1%的显著性水平上，金融知识能够显著提高家庭参与风险性金融市场的可能性和参与程度。逐步回归检验系数均显著，因此来自金融知识的中介效应显著。同时，省外务工比例和金融知识在各方程中的回归系数均为正，表明省外务工经历通过增长金融知识促进了农村家庭参与风险性金融市场并配置风险性金融资产，即存在知识效应，假设3成立。

表7省外务工经历影响农村家庭金融资产选择的知识效应检验

(三)社会网络效应检验

表8汇报了将社会网络作为中介变量的检验结果。第(Ⅱ)(Ⅴ)列检验结果显示，在1%的显著性水平上，省外务工比例提高显著增强了社会网络；第(Ⅲ)(Ⅵ)列检验结果显示，在1%的显著性水平上，社会网络能够显著提高农村家庭参与风险性金融市场的可能性和参与程度。逐步回归检验系数均显著，因此来自社会网络的中介效应显著。同时，省外务工比例和社会网络在各方程中的回归系数均为正，表明省外务工经历通过增强社会网络促进了农村家庭参与风险性金融市场并配置风险性金融资产，即存在社会网络效应，假设4成立。

表8省外务工经历影响农村家庭金融资产选择的社会网络效应检验

六、结论与建议

本文基于2015年中国家庭金融调查数据(CHFS)，研究了省外务工经历对农村家庭金融资产选择的影响，结论如下：(1)省外务工经历能够显著提高农村家庭参与风险性金融市场的可能性，并且能够提高风险性金融资产配置比例。(2)省外务工经历影响家庭金融资产选择具有收入效应、知识效应和社会网络效应，即省外务工经历通过提高收入、增长金融知识、增强社会网络促进了农村家庭参与风险性金融市场并配置风险性金融资产。

合理的家庭金融资产配置不仅有助于家庭资产的保值增值，而且有利于社会经济的健康发展，但目前农村家庭金融资产配置失衡，参与风险性金融市场的比例很低，农村家庭应更加合理地配置金融资产，进而分享中国资本市场快速发展带来的红利。根据本文研究结论提出以下建议：(1)多方位建立健全外出务工人员权益保障机制，设立专门的外出务工人员维权机构或协会组织，确保其合法权益得到保障，切实维护外出务工人员合法权益和社会地位，通过完善外出务工人员子女教育制度、社会保险制度等方面，为其创造安心舒心的工作条件，鼓励农民外出务工。(2)加强金融知识宣传培训，特别是风险性金融市场知识的宣传力度，在外出务工人员集聚区域进行金融产品及风险普及宣传活动，帮助其正确认识金融市场和金融产品。同时做好重要节日回乡务工人员服务，在重点交通场所设立金融宣传服务点，为外出务工人员扩大服务点。(3)大力发展金融科技，借助信息化手段降低金融服务获取成本。如运用区块链技术，实现政府、总包企业、劳务公司、外出务工人员和用工管理平台的有效对接，通过大数据分析和模型测算等手段，向符合条件的劳务公司发放专项融资款，用于解决拖欠农民工工资难题；积极推广符合外出务工人员需求的个人理财、消费贷款、保险等专属产品。(4)建立区域性外出务工人员服务平台，通过服务平台提供就业创业指导、金融产品知识普及、劳务输出、渠道拓展、线上线下培训等公共服务。帮助外出务工人员通过规范的渠道走出去，在提高收入的同时，又能引导外出务工人员提升综合知识水平、构建健康的社会网络，引导其参与正规金融市场。

注释：

①家庭金融资产包括现金、活期存款、定期存款、社保账户余额、股票、债券、基金、衍生品、金融理财产品、外汇、贵金属和借出款等。其中，现金、活期存款、定期存款、社保账户余额、股票账户里的现金余额是非风险性金融资产，而股票、债券、基金、衍生品、金融理财产品、外汇、贵金属和借出款等属于风险性金融资产。

②数据来源：国家统计局《2018年农民工监测调查报告》。

③问卷中受教育水平的选项有：没上过学校、小学、初中、高中、中专/职高、大专/高职、大学本科、硕士研究生、博士研究生。