投资者风险容忍度与家庭债务规模
——后危机时代的微观证据

2020-12-04 07:44利,陈
经济与管理 2020年6期
关键词:容忍度负债金融风险

周 利,陈 俊

(1.广东外语外贸大学 金融学院,广东 广州 510006;2.广州华南财富中心研究基地,广东 广州 510006)

一、问题的提出

2008 年全面爆发的美国次贷危机迅速演变成波及全球的国际金融危机,不但沉重地打击了全球的金融体系,也严重打击了居民提前消费的观念,而对未来经济形势的悲观预期将导致居民对风险的容忍程度更低[1]。但也有学者指出,历经次贷危机洗礼后的投资者,投资经验更为成熟,对风险的容忍度将提高[2]。那么,经济步入新常态的后危机时代,我国居民对风险的容忍度是否发生时变? 如果改变,主要是哪一类居民家庭最易出现变化?

另外,自20 世纪90 年代以来,快速增长的家庭债务及日益累积的债务规模成为主要发达国家乃至发展中国家家庭部门的重要特征。根据OECD(2018)统计,1995—2006 年大部分OECD 国家的家庭债务平均每年增长约10%以上,尽管历经2008 年金融海啸、2009 年欧债危机的洗礼,2010—2016 年部分OECD 国家的家庭债务依然保持每年约4%的小幅增长。2016 年中国家庭部门的债务规模已占同期GDP 的44.83%,与居民可支配收入总量基本持平,且1997—2016 年复合增长率高达48.95%。可以发现,无论是欧美日等发达经济体,还是中国等发展中国家,家庭的债务规模都呈不断扩张之势。根据西南财经大学发布的《中国工薪阶层信贷发展报告》,2017 年3 月底我国家庭杠杆率达到47.3%,且这一负债比例仍然在不断增加。这意味着一旦这些家庭的资产负债表恶化,便有可能对银行部门和宏观经济部门产生负面影响,并将很快扩散到对整个中国经济的影响。与这种不断扩张的家庭债务规模直接相关的一个问题是,什么因素导致中国居民部门负债规模的不断扩张? 其与居民家庭的风险容忍度之间存在何种联系?

针对影响家庭负债的因素,文献给出了多种解释包括:人口统计特征,如人口结构、社会网络、婚姻状况、年龄、受教育程度等[3-6];居民及其家庭的收入与财富水平以及流动性约束[7-8];居民的主观心理特点,如风险规避程度、消费者信心等[9-10];以及经济社会制度特点,如司法体系、区域金融生态环境[11-12]等。不同于以上文献,本文关注的是居民家庭风险容忍度时变后对家庭负债水平的影响。

投资者的风险容忍度(较多以风险态度直接度量)已成为家庭金融中一个重要的研究话题。相关的文献主要分为两类:一是探讨家庭特征与风险态度之间的关系,二是探讨风险态度与家庭经济行为决策之间的关系。前者如Guiso et al.[13]与Ber⁃taut[14]探讨了风险态度(以是否参与股市度量)与家庭特征间的关系,Love[15]、Campanale[16]分别将家庭的婚姻状况、学习过程依次引入现代生命周期组合理论,从理论上解释了家庭特征与风险态度之间的关系。后者的代表性文献如风险态度与股市参与[17-18]、风险态度与居民财富[19]、风险态度与家庭创业行为[20]。

依据现代生命周期理论[21],受限于其有限的流动性,当个体出现入不敷出时,个体为平滑其一生的消费将不得不进行借贷。假定贷款的偿还以个体未来的收入作为保障,但现实经济中失业、实际工资变化等因素将导致个体的收入具有风险。因此,投资者对风险的容忍度在家庭负债决策上将起关键作用。如果投资者预期未来无法偿还贷款,则投资者对风险的容忍度将降低,外在表现为家庭持有较低的负债规模。

我们发现,已有的研究主要关注的是投资者风险态度的非时变特征。但现实经济中,投资者对风险的容忍度将随市场回报等经济状况而变[22]。因此,本文的主要贡献之处在于,借助西南财经大学家庭金融调查CHFS2013、2015 年的数据,详细探讨投资者的风险容忍度是否随时间而变,以及风险容忍度发生改变后对家庭负债的影响。

二、理论框架

借鉴Brown et al.[23]的模型,我们也同样假定投资者只存活两期,D、A、y依次表示家庭债务额、总资产与劳动收入,R1A为家庭总资产在第1 期包含本金的总收益率、R1D为第1 期包含家庭债务额的总成本率,w1、w2分别表示投资者在第1 期和第2 期可供支配的资源,γ表示个体的风险厌恶系数。

假定投资者具有充足的耐心,时间贴现因子恰为1。并假设效用函数为均值方差形式。由于初始期的收入是确定的,因此,第1 期的消费方差为0,效用函数为c1。因此,投资者的最优决策问题可以表述为:

式(2)表示第1 期的资源或者用于消费或者成为第2 期的净金融资产。式(3)假设投资者没有遗赠动机,投资者将在第2 期消费完所有的资源。

根据式(2)~(5),式(1)可以变为:

令μD、μA、μy依次表示第2 期的贷款偿还利率、资产收益率与收入的均值,则问题(6)变为:

因此,方程(8)阐明了家庭债务规模受风险厌恶系数的影响,但符号取决于而这有待于本文实证部分的检验。

进一步地,将(8)的表达式扩展至多期,假设风险厌恶系数随时间波动,则此时家庭债务的决定方程变为:

基于以上分析,本文构建如下计量模型:

其中,Frisk表示投资者对金融风险的厌恶程度,Debt表示家庭的期末未偿债务余额,X表示影响家庭债务规模的其他控制变量。而系数β1的符号和大小是本文讨论的重点。

三、数据来源、变量选择与估计方法

(一)数据来源与样本变量选择

本文的数据源于西南财经大学在2013、2015 年两轮中国家庭金融调查①(China Household Finance Survey,CHFS),该调查以家庭为单位,涵盖全国25个省(自治区、直辖市),详细调查了中国家庭的金融资产配置、收入与消费、家庭人口特征等状况。根据CHFS 调查问卷中的相关问题,本文构造了以下变量。

1.投资者的风险态度。本文构造两个指标反映投资者对金融风险的态度。一是主观风险态度,即承担金融风险的意愿;二是客观风险态度,以是否参与股市作为衡量指标。本文对主观风险态度和客观风险态度的衡量方法如下:首先,本文探讨了主观金融风险容忍度的改变,对这一变量的衡量借助于CHFS 问卷中风险态度相关的问题。该问卷问题为“如果您有一笔资产,您愿意选择哪种投资项目?选项分别为髙风险、高回报的项目,略高风险、略高回报的项目,平均风险、平均回报的项目,略低风险、略低回报的项目,不愿意承担任何风险”。本文依据受访者的答案对家庭的风险态度进行划分,将选择前两类的家庭界定为风险偏好型,将选择第三种的家庭定义为风险中立型家庭,将选择第四种和第五种的家庭界定为风险厌恶型家庭。如果2013 年家庭由厌恶风险变成2015 年风险中性(风险偏好),则认为家庭对金融风险的容忍度增加;反之,则认为对金融风险的容忍度下降。若2015 年的风险态度相较于2013 年提高(下降),则视为家庭对金融风险的容忍度发生改变;否则,则视为不变。其次,本文将2013—2015 年股票持有状态的转变视为对金融风险态度变动的度量。如果投资者在2013年持有股票,而2015 年没有,我们认为其对金融风险的容忍度下降;反之,如果投资者在2013 年未持有股票,而2015 年参与股票市场,我们认为其对金融风险的容忍度上升。其他情况下,均视为投资者对金融风险的容忍度不变。投资者持有股票既包括直接持有公司股票,也包括以年金、养老金等形式间接持有的股票。本文在客观度量投资者的风险态度时,根据家庭的股票资产是否受金融机构管理,进而将投资者对金融风险的态度区分为广义的金融风险态度和狭义的金融风险态度。前者包括所有的股票,后者则剔除金融机构管理的股票[13]。其中,金融机构管理的股票是指家庭持有股票型、混合型基金中所包含的股票(见表1)。

表1 居民家庭金融风险容忍度的改变

2.家庭债务规模。本文定义的家庭债务规模包含因购买住房、汽车、经营工商业、经营农业和教育等产生的负债,统计家庭尚未偿还的部分。

3.其他控制变量。控制变量中包括户主年龄、婚姻状况、性别、健康状况、信贷约束、教育年限、家庭收入、家庭净资产(总资产减去总负债)。参照徐丽鹤等[24]的研究,本文对信贷约束这一指标的定义如下:在CHFS 问卷中,针对家庭经营农业或工商业项目、购买房产或汽车等活动,先询问了“是否有银行贷款”,如果没有,则继续询问“该项目为什么没有银行贷款?”选项为“不需要;需要,但没有申请;申请过被拒绝;曾经有贷款,现已经还清”。我们将选择第二个和第三个选项的家庭界定为受正规信贷约束的家庭。

表2 给出了主要变量的描述性统计。对于以家庭是否持有股票这一客观指标而言,无论是广义定义还是狭义定义,女性户主、越健康、家庭成员数越少、收入和总资产越高的家庭对风险的容忍度越高。值得注意的是,家庭债务规模在风险容忍程度更高的家庭中越高,与上文的理论分析相一致。而当以主观风险态度来衡量时,发现男性户主的风险容忍度更高,婚姻和家庭规模的影响并不显著。

(二)估计方法

本文采用Logit 模型来考察导致投资者风险态度上升、下降与保持不变的因素。该计量模型的设定[18]为:

其中y表示投资者的风险态度是否发生变化,变化则取值为1,否则为0;P表示投资者风险态度出现变化的概率;x1-xk表示影响投资者风险态度变动的各种因素,包括年龄、收入、教育年限等变量。

四、实证分析

(一)投资者风险容忍度是否改变的因素分析

家庭中投资者的风险容忍度是否发生改变可能与家庭人口统计特征、经济能力等多种因素相关。表3 的第1~3 列表示家庭人口统计特征与上升的金融风险容忍度之间的关系。家庭规模和农村地区对投资者的客观风险容忍度具有负向影响,家庭净资产、收入和高学历对投资者的客观风险态度具有正向影响。年龄越大的户主对风险的容忍度越高,但当户主超过49 岁之后,其收入和消费将趋于稳定,较少受到经济波动的影响,户主对金融风险的容忍度将倾向于不变。另外,我们发现,家庭净资产越高的家庭,越倾向于承担更多的金融风险,这与Cal⁃vet et al.[25-26]以及Tan et al.[27]的结论一致。表3 的第7~9 列则表示家庭人口统计特征与下降的风险容忍度之间的关系。可以看出,学历越高的家庭风险容忍度更倾向于改变;而户主性别、年龄、家庭规模和婚姻状况对风险容忍度下降的影响并不显著。

表2 主要变量的描述性统计

表3 影响投资者风险容忍度变化的因素:Logit 回归

(二)投资者风险容忍度变动与家庭债务规模

由于不持有债务家庭的负债行为是无法观察到的,家庭债务余额这一变量存在大量的缺失值,即存在数据删失问题。而Tobit 模型是解决因变量受限问题的一个重要思路,表4 中第1~3 列给出三种度量风险偏好的指标对家庭债务余额的Tobit 估计结果。我们发现,户主学历越高、越偏好风险、家庭收入与净资产越高、家庭负债的概率越大、债务余额就越多,与何丽芬等[6]的研究结论一致。

考虑到对模型(11)的估计中可能存在由遗漏变量和互为因果关系引起的内生性问题,而本文未发现适合该问题的工具变量,因此我们采用异方差工具变量法对内生性问题进行检验②[28]。表5 中第(1)~(9)的过度识别检验显示,Hansen J 统计量均接受原假设,即本文选取的工具变量是有效的。表5 中的实证结果表明在使用工具变量后,三种口径衡量的风险容忍度上升对家庭的负债规模具有不显著的正向影响,风险容忍度不变对家庭债务规模余额的影响也不显著。但客观风险容忍度下降对于家庭负债规模具有显著的负向影响,这符合本文的理论预期,即当投资者更加厌恶风险时,家庭将更不愿意借债,由此导致家庭部门债务规模的下降。对以上结果的分析,我们发现家庭风险容忍度下降会显著降低负债规模,但风险容忍度上升对家庭负债余额的影响并不明显。客观风险容忍度以家庭在股票市场上的投资为衡量标准,故以上结果说明以家庭股票投资衡量的风险容忍程度下降时,其负债行为也变得更加谨慎,家庭在债务问题中进一步“延续”了股市投资的保守态度。而家庭风险容忍度上升对家庭债务规模影响不显著,说明尽管家庭在客观行为和主观态度上变得更加“激进”,但在负债问题上未能显著地反映这一变化,这也体现了投资者的短视行为。

表5 工具变量:投资者风险容忍度变动与家庭债务规模

五、结论与政策建议

本文基于CHFS 调查数据和理论推导,使用Logit 模型和工具变量法研究后危机时代投资者的风险容忍度是否随时间变动,以及如果发生改变导致投资者风险容忍度改变的人口统计特征与风险容忍度改变后对家庭债务规模的影响。研究结果表明:第一,家庭的人口统计学特征是导致投资者风险容忍度发生改变的重要因素。即便经历2008 年次贷危机的洗礼,受教育程度越高、家庭收入越高、家庭净资产越多的投资者依然有可能提高其对风险的容忍度。第二,理论推导与实证结果均表明投资者风险容忍度的改变显著影响家庭债务规模。当投资者对风险的容忍度在2013—2015 年下降时,家庭负债减少的可能性增加,从而缩小家庭债务规模。

我们发现,绝大多数的中国投资者依然是风险厌恶型,且投资者对风险容忍度的改变将显著影响家庭债务规模。对风险容忍程度越强的家庭,其负债的可能性越大、负债规模越高。而家庭负债是缓解支大于收的流动性约束、平滑居民消费的重要手段。因此,后危机时代,政府等相关部门通过深化收入分配制度、住房制度、医疗制度、养老制度的改革提高家庭的风险承受能力有着极其重要的理论与现实意义。

注释:

①尽管西南财经大学CHFS 的数据已经更新到2017年,但限于家庭风险态度这一变量缺失问题,本文仍只采用2013 年和2015 年这两轮调查的数据。

②本文使用的相对外生变量为户主男性、年龄、年龄的平方、家庭规模、已婚、健康、学历和省份虚拟变量。

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