数字普惠金融、城乡家庭金融资产配置与财产性收入

◎郭利华 王倩 刘雨晴

一、引言

家庭金融资产配置是指家庭根据自身禀赋以及现实金融环境对家庭金融资产进行选择搭配，以实现风险与收益最优化的家庭理财目标的过程，是增加居民财产性收入的途径。近年来，经济快速发展使得我国家庭的财富规模逐年增加。国家统计局数据显示，2020年全国居民人均可支配收入高达32189元，增长2．1%，其中农村居民人均可支配收入17131元，增长6．9%。从总体上看，居民家庭进行风险金融资产配置所需的物质条件己经具备。影响家庭金融资产配置的因素很多，例如：家庭财富（Campbell，2006）、教育水平（孟亦佳，2014）、金融素养（尹志超等，2014）、风险偏好（李凤等，2016）等等。城乡家庭受教育程度、收入水平、风险偏好、社会保障体系参与以及金融市场的发育程度等存在差异使得城乡居民家庭风险金融资产配置存在差异（卢亚娟、Calum G T，2014）。

关于信息技术的进步对家庭金融资产配置的影响主要从以下几方面展开：互联网金融会通过盘活资产存量、提供有效的金融产品和提高金融服务可得性，利用高效、便捷的优势缓解“长尾客户”的金融排斥现象，来优化中低资产家庭金融资产配置，显著促进风险金融市场、金融理财产品市场的参与度和参与深度（李楚文，2016；宋晓玲，2017；朱卫国等，2020；周雨晴、何广文，2020），但存在城乡异质性（周天芸等，2019）。已有研究并没有阐述数字普惠金融对城乡家庭金融资产配置的差距产生何种影响以及通过何种路径产生影响，也未对家庭金融资产配置的风险分散化进行讨论。那么，数字普惠金融的发展能否缓解农村金融排斥，提高农户风险金融市场参与率、增加风险金融资产比例以及促进风险金融资产的多样化投资呢？本文将利用2017年中国家庭金融调查（CHFS）和北京大学数字普惠金融指数合并的数据库来进行实证分析，为如何缩小城乡家庭金融资产配置差距、提高农村居民财产性收入提供学理依据。

二、理论框架与研究假说

（一）数字普惠金融会优化家庭金融资产配置

数字普惠金融是信息技术赋能下普惠金融的转型升级，能够提高金融服务的可得性，提高居民对金融资产配置的感知度，有利于优化家庭金融资产配置，增加财产性收入。

首先，数字普惠金融提高金融服务的可得性。云计算、深度学习、区块链技术打破时空的限制，无论在何时何地，只需手机在手就可以获得金融服务（任碧云、李柳颍，2019）。其次，数字普惠金融带来硬件设备和软件系统的全方位升级，持牌金融机构将降低边际、劳动和信息成本，进而降低金融服务价格。第三，数字普惠金融增强金融供需互动性，家庭对于金融产品的接受意愿就越强，资产配置多元化程度提高。第四，数字普惠金融实现金融业务场景化，金融供给方能够收集数据并雕刻用户画像，引导群众在各种熟悉的场景中使用移动支付、实时转账、消费信贷等服务，增强金融活动与生活场景粘性。基于以上分析，提出以下假说：总的来说，数字普惠金融优化了家庭金融资产配置。

（二）数字普惠金融对农村家庭金融资产配置的正向影响要小于城市家庭

理论上，科技赋能的数字普惠金融的优势可以缩小城乡之间金融发展的差距。然而利用数字普惠技术的前提是家庭知识禀赋具备优势，否则就会产生“数字鸿沟”和“知识鸿沟”，对家庭金融资产配置产生不利影响。

首先，大多数农村居民只运用手机客户端进行转账支付，没有掌握股票、基金、债券等风险金融资产投资的知识且风险识别能力低，存在“自我排斥”现象。而城市居民整体的金融素养和投资能力以及风险识别能力相对较高，会理性看待各种金融投资决策，并能够用专业知识进行风险资产分散化投资优化家庭金融资产配置。

其次，农村居民互联网普及率、电子设备拥有率以及与之相关的费用承受能力都低于城市居民，存在“工具排斥”，影响数字普惠金融的效果在农村地区的充分发挥（吴本健等，2017）。第47次《中国互联网发展状况统计报告》显示，2020年我国互联网普及率达79．8%，农村地区互联网普及率仅为55．9%。我国农村网民规模不及城市的一半。由于城乡居民智能设备和互联网技术使用差异的存在，农村地区“工具排斥”的现象客观存在，无法像城市家庭一样享受“数字红利”。

第三，相较于城市，农村存在金融机构少、金融产品供给不足、提供的金融产品单一等劣势，不能满足农民“个性化”的金融需求，存在“营销排斥”现象，从而弱化了数字普惠金融的推广效果。

正是由于城乡家庭的先天禀赋不同，城市家庭的受教育程度、数字化设备拥有率、收入水平、风险偏好等因素相较于农村具有极大的优势（杨文珂、曹斌，2018）。因此，在应用数字普惠金融这一新型的金融业态时，城市家庭更占优势。基于以上分析，提出以下假说：数字普惠金融对农村家庭金融资产配置的正向影响要小于城市家庭。

三、数据来源、变量选取与描述性统计

（一）数据来源及说明

本文使用2017年中国家庭金融调查（CHFS）截面数据库，样本包括了家庭及个人特征、资产与负债、股票基金投资等多方面的信息。同时，使用2017年北京大学数字普惠金融指数总指数以及覆盖广度、使用深度和数字化程度三个分项指标进行实证研究。

（二）变量选取

1．被解释变量

被解释变量分别为家庭的金融市场参与、风险金融资产占比、金融资产配置分散化程度。本文将股票、债券、基金、金融衍生品、非人民币资产、黄金和非互联网金融理财产品划分为风险金融资产，活期存款、定期存款划分为无风险金融资产。定义家庭金融市场参与为持有7种风险资产中的任意一种或以上则取值为1，否则为0。风险金融资产占比是指家庭持有的风险金融资产占总金融资产的比重。本文通过构造家庭金融资产配置分散化指数来度量金融资产配置分散化程度。计算方法见（1）式：

在（1）式中，DFA是家庭金融资产配置分散化指数，取值范围在［0，1）之间，该数值越大表示投资组合分散化程度越高；Fi是各类金融资产占总金融资产的投资比重；N为家庭持有的金融资产种类数。

2．解释变量

核心解释变量为数字普惠金融发展指数（DFI），该指数涵盖了数字金融服务的覆盖广度、使用深度和数字化程度三个维度的二级指标。覆盖广度指标主要是通过电子账户数综合形成。使用深度指标主要根据支付、货币基金、信贷、保险、投资和信用服务等各种金融服务的使用情况来衡量。数字化程度由移动化、实惠化、信用化和便利化四个方面综合而成。

3．控制变量

控制变量包括个人、家庭、地区层面的数据。个人层面包括年龄、性别、受教育程度、金融素养、对他人的信任程度等等；家庭层面包括月收入水平和家庭总资产情况。为了控制地区发展差异的影响，本文借鉴傅秋子、黄益平（2018）中的地区层面变量：31个省市的金融发展程度、生产总值增长率，该数据来自中国统计年鉴（见表1）。

（三）描述性统计

本文通过省份这一变量将2017年数字普惠金融指数与中国家庭金融调查数据库相匹配，得到本文所需数据库。

本文对匹配后的数据库进行清洗。首先，个人特征的数据以每个家庭的户主作为家庭代表。其次，剔除了数据库中被标记为质量不高且存在明显异常值的样本。最后，对计算出 “风险资产占金融资产的比例”进行上下5%的缩尾处理，以剔除异常值。

数据描述性统计可以直观地展示出我国家庭平均参与金融市场的比例约为17．3%，风险金融资产占比为8．01%。家庭金融资产分散化指数平均值为9．86%。表明我国的家庭风险金融市场参与率较低，居民家庭更倾向于投资无风险金融资产，家庭资产投资组合分散化程度较低（见表2）。

控制变量中，关注到风险态度设置的回答选项包括1到5，但数据显示风险态度平均值为1．2，可以看出家庭投资理财观念非常保守。金融素养变量最大值为5，但平均值接近于1．1，证明样本存在金融素养偏低的问题。受教育程度平均值接近3．6，即受教育程度平均在初高中水平。此外，统计数据显示对他人的信任程度接近2，证明社会存在信任缺失的问题。从两个地区控制变量来看，省金融发展程度平均水平较低，省GDP的增长率平均水平略高于7%，各省生产总值呈现较为平稳地增长。

表1 变量选择与说明

表2 变量描述性统计

从农村和城市分样本的家庭金融资产配置的描述性统计来看，城市家庭无论是风险金融市场的参与率还是风险金融资产比例和分散化程度都要高于农村家庭。考虑受教育程度、金融素养和智能设备拥有率的城乡差异，城市的平均水平要高于农村的平均水平。

四、模型构建和实证分析

（一）模型构建

本文被解释变量之一是家庭是否持有风险性金融资产，其取值为1与0。因此，本文通过建立二值选择模型（Probit模型）进行估计。具体函数形式如（2）式：

在（2）式中的DIF代表数字普惠金融发展指数，X是控制变量组合，主要包括个人特征、家庭特征和地域特征；μ为残差项；F是虚拟变量，代表家庭是否持有风险性金融资产。当家庭持有风险性金融资产则取值为1，否则为0。

本文另外两个被解释变量分别为金融资产的配置比例和金融资产的分散度，取值为0到1之间。由于家庭风险性金融资产占比和金融资产的分散程度两个指标是截断的，因此本文采用断尾回归模型（Tobit模型）。

在（3）式中的F是家庭风险金融资产占比或金融资产分散度；DIF代表数字普惠金融发展指数；F*是家庭风险金融资产占比、金融资产配置分散化程度大于0的部分；X是控制变量组合；μ为残差项。

（二）计量结果和分析

1．数字普惠金融发展总指数对家庭风险金融市场参与的影响

实证结果通过表4来展示，A、R、U开头分别展示的是全样本、农村样本和城市样本，并且呈现的是边际效应的结果（下同）。上述表格显示数字普惠金融指数总指标对全样本、农村样本、城市样本家庭风险金融市场参与的影响显著为正，在考虑了城乡差异后，这种结果依然稳健（见表3）。

数字普惠金融能够显著提高家庭风险金融市场参与率，数字普惠金融指数每提高1个单位，平均会使家庭金融市场参与概率提升大约19．3%，说明数字普惠金融对家庭风险金融市场参与产生了激励作用。从系数大小可以看出数字普惠金融指数提高使得农村家庭风险金融市场参与率平均提升程度小于城市家庭。

对于其他控制变量的影响，可以看到受教育程度和金融素养对于家庭金融资产配置具有优化作用，两者对家庭风险金融市场参与率都在1%的水平上显著，说明接受教育程度越高、拥有金融知识越丰富的家庭理财观念越强，更能够以接纳和包容的态度面对金融市场，积极参与风险金融资产投资。家庭收入和资产越高、他人的信赖度越高以及购买商业保险的行为都会显著促进家庭风险金融市场参与率。

2．数字普惠金融发展的总指数对城乡家庭风险金融资产比例和风险资产分散化的影响

表4显示，数字普惠金融能够显著提高家庭风险金融资产比例和风险金融资产分散程度，但其对农村家庭的平均提升程度要小于城市。一是因为农业天然的高风险低收益和城市居民收入相对稳定等特点，会使城乡居民抵抗风险能力以及数字普惠金融供给方提供产品和服务的意愿差异，进而导致投资份额差异。二是农村不发达的金融市场限制了农村家庭获得数字普惠金融产品和服务的质量，缺乏适宜农民进行投资的风险金融产品。三是城市居民的受教育水平和金融素养普遍高于农村居民，在进行风险金融资产配置时更注重分散化的投资（见表4）。

表3 数字普惠金融对家庭风险金融市场参与的影响

3．数字普惠金融发展的二级指标对家庭金融资产配置的影响

接下来使用数字普惠金融指数的不同维度进行研究，检验不同维度指数对家庭金融资产配置的影响是否相同（见表5）。

表5汇报了数字普惠金融的二级指标覆盖广度、使用深度、数字支持服务对城乡家庭金融资产配置的影响。覆盖广度在回归结果中呈现出显著的正向影响，表明数字普惠金融的易得性和广泛性为家庭提供了多渠道和多样化理财的可能性，数字技术可得性的提高扩大了金融服务范围，从而激励居民从事金融理财活动，实现家庭金融资产配置健康。从表5还可以看出，覆盖广度对于农村家庭风险金融市场参与和家庭风险金融资产的比例的提高效果大于城市。原因可能是数字普惠金融的可获得性使互联网覆盖的农村地区的居民享受到了之前不能享受到的金融服务，能够获得更多的金融支持。

使用深度在回归结果中呈现出显著的正向影响，表明数字普惠金融增加了金融产品的种类，提供的综合型服务平台对家庭金融资产配置起到积极作用。使用深度更有针对性地满足了农村居民不同生活场景金融需求，进一步提高了农村地区的金融服务可得性，因此风险金融资产比例和分散化程度提高得更高。

数字支持服务的回归系数不显著，可能的原因在于数字支持服务的提高理应会对家庭金融资产配置产生正向影响，但是因为金融科技的发展，“数字鸿沟”问题真实存在，互联网等配套基础设施不健全，存在工具排斥；也有可能是个人欠缺对科技设备的应用能力；还有可能是金融知识不足，不了解数字普惠金融服务平台，缺乏投资意识。

总的来看，数字普惠金融发展的分项指标对于农村家庭风险金融资产配置的正向影响要大于城市家庭。这与之前数字普惠金融总指数的回归结果产生了明显差异，可能的原因在于数字支持服务产生的“数字鸿沟”问题对农村家庭金融资产配置更多是一种负向影响。而这一负向效果在综合影响过程中被覆盖广度和使用深度的正向效果抵消并超出，进而数字普惠金融总指标的影响效果总体上表现为正向。

表4 数字普惠金融对城乡家庭风险金融资产比例和风险金融资产分散化的影响

表5 二级指标对城乡家庭风险金融资产配置差异的影响

4．数字普惠金融发展对家庭金融资产配置的调节效应

居民是否具备金融素养是数字普惠金融充分发挥自身潜能的关键因素。金融素养高的群体能够有效缓解由欠缺金融知识引发的金融排斥。而金融素养低的用户不太敢尝试去进行风险金融资产投资，即使投资了也容易产生金融产品供需错配的问题（见表6）。

表6汇报了金融素养调节效应的结果。在数字普惠金融影响家庭是否投资风险金融资产和比例上，金融素养对农村家庭起到正向显著作用，对城市家庭是负向显著影响；而在影响风险金融资产的分散化程度上，其作用不显著。对于城市家庭，金融素养越高，数字普惠金融提升家庭风险金融资产参与率和参与度的程度越小，原因可能是其在数字普惠金融业态出现之前，就已经投资风险金融资产，因此对金融素养较低的城市家庭产生更显著的影响。而对于金融素养高的农村家庭，数字普惠金融发展会使其更广泛和深入地参与金融活动。再者，金融素养较高的家庭，对新型的金融业态的谨慎性较高，因此对风险金融资产分散程度虽有影响，但不显著。

表6 金融素养调节效应

表7 全样本工具变量回归结果

5．内生性处理

地区数字普惠金融总指数以及二级指标覆盖广度、使用深度和数字支持服务指数是省级层面数据，受到单个家庭金融资产配置的影响较小，而且两个变量的数据来源于两个不同数据库，因此出现反向因果的可能性小。然而本研究可能会因为遗漏了相关变量和调研的测量误差导致内生性问题。为了解决可能存在的内生性问题，本研究借鉴李春涛等（2020）选取工具变量的思路，整理和使用2017年某一省份所有接壤省份（自治区、直辖市，下同）数字普惠金融指数的平均值作为工具变量（见表7、表8）。该工具变量较好地满足了相关性以及外生性条件。首先，邻近的省份之间有着相似的科技、经济及金融发展水平，数字普惠金融以及各个维度的发展水平较为接近，满足相关性条件。其次，由于金融服务和产品存在地域分割性，接壤省份数字普惠金融的发展水平几乎不影响本省份家庭的金融资产配置，满足外生性条件。因此本文选取这一工具变量，构建IVprobit模型和IVtobit模型，进一步研究数字普惠金融对城乡家庭金融资产配置的影响。

表7和表8分别汇报了全样本和城市、农村分样本工具变量回归的结果。对比表3和表7，可以看到数字普惠金融指数的系数符号及显著性未发生明显变化。在考虑可能存在的内生性问题后，数字普惠金融仍显著正向影响家庭金融资产配置的各项指标。同时，位于乡村地区的家庭，数字普惠金融对家庭金融资产配置的提高效果不如城镇地区的家庭。

表8 城市和农村样本工具变量对比回归结果

表9 数字普惠金融对家庭风险金融市场参与的稳健性检验

表10 数字普惠金融对家庭风险金融资产比例和风险金融资产分散化的稳健性检验

受教育程度和金融素养仍然显著影响家庭金融资产配置的各项指标。无论是农村家庭还是城镇家庭，如果家庭受教育水平较高，则家庭决策者可能具有一定的金融素养，会更加愿意接受便捷、低成本的数字普惠金融服务，由于数字性带来的知识鸿沟和金融排斥问题得到明显缓解，数字普惠金融的普惠性更加凸显，因而高教育水平家庭利用效果更好。

6．稳健性检验

为了检验上述结论是否稳健，这里使用2015年数字普惠金融指数的数据进行稳健性检验（见表9、表10）。

表9和表10汇报了数字普惠金融总指数对家庭金融资产配置的稳健性检验结果，可以看到核心解释变量的符号和显著性基本未产生明显变化。2015年数字普惠金融指数每提高1，平均会使家庭风险金融市场参与率、比例和分散化程度分别提升大约16．9%、11．8%和5．9%。数字普惠金融发展在1%的置信度水平下显著影响风险金融市场参与、风险金融资产的投资比例和分散化程度，并对它们产生显著的正向影响。从风险金融市场参与率和资产投资比例来看，数字普惠金融对城市的促进作用仍然大于农村。从风险金融资产分散化程度来看，农村样本的系数不显著。稳健性检验结果与基准回归基本一致，具有稳健性，符合原假设。

表11汇报了数字普惠金融分指标对城乡家庭金融资产配置差异的影响。在考虑数字普惠金融指数的不同维度后，发现覆盖广度指数和使用深度的系数仍然显著为正，并且对农村家庭的风险金融市场参与和风险金融资产的投资比例以及家庭金融资产的分散化程度的影响要大于城市。数字支持服务的系数仍然不显著。与使用2017年的样本进行回归时的结果差不多，说明回归结果较为稳定（见表11）。

表11 覆盖广度对城乡家庭风险金融资产配置差异的稳健性检验

五、研究结论与政策建议

（一）研究结论

总的来说，数字普惠金融会优化居民家庭金融资产配置。数字普惠金融以金融服务为底色，以科技为支撑，以普惠为目标，在发展的过程中推动家庭资产配置结构不断优化。数字普惠金融先天的科技优势使其具备低成本、广覆盖、高频互动、场景植入、综合服务等优势，为居民提供了高效便利的金融服务，同时提高了居民的金融素养，促进居民家庭理财合理化。

进一步研究表明，数字普惠金融对农村居民的风险金融市场参与率和参与程度以及风险金融资产分散化程度的正向影响小于城市居民，即数字普惠金融会扩大城乡家庭金融资产配置的差距。原因主要有：一是在网络覆盖不到的地区，特别是农村地区居民因为欠缺数字普惠金融服务的硬件设施而无法享受数字普惠金融的红利，存在“数字鸿沟”问题。二是农村地区征信体系和金融环境落后，平台考虑到盈利需求而不愿意提供与农村居民需求相适应的金融产品，产品缺乏多样性和针对性。三是居民因为缺乏使用数字普惠金融业务的经验和知识，可能会陷入金融排斥或风险错配的困境当中，从而拉大城市和农村家庭的金融资产配置差距。

此外，数字普惠金融发展的不同维度对家庭金融资产配置的影响不同，数字普惠金融覆盖广度在风险金融市场参与率和比例方面，以及使用深度在风险金融资产投资比例和分散化程度方面，对农村家庭的促进作用要强于城市家庭，而覆盖广度在其他两个方面对农村家庭的影响要小于城市家庭，说明农村家庭如果处于数字普惠金融的覆盖范围内，他们会具有更大的潜力去增加风险金融市场的参与程度。数字普惠金融如果使用程度更深，平台提供的产品更多元化和更具针对性，农村家庭会更愿意提高风险金融资产投资比例。

（二）政策建议

一是丰富家庭的金融知识，提高居民教育水平。加强对城镇低收入、农村家庭的金融知识宣传和培训力度，让居民具备鉴别和选择与自身风险承受能力相适应的金融产品的能力；从根源处着手，进一步加强偏远农村地区的教育水平，努力提高农村家庭受教育程度，为学习和丰富金融知识奠定基础，以便充分发挥数字普惠金融在优化家庭金融资产配置中的优势，共享数字普惠金融红利。

二是改善农村地区的数字金融基础设施建设和信用环境。加强农村地区互联网、大数据的基础设施建设，提高居民的互联网接入率，增加农村居民风险金融市场参与率。加强农村地区互联互通的征信体系建设，为提高金融服务广度和深度创造基础条件。利用大数据、云计算等信息技术提高风险识别和管理能力，对金融诈骗行为实施更严格的处罚，增强农村居民风险金融市场参与的信心，提高数字普惠金融在农村家庭发挥作用的效果。

三是推行差异化的数字普惠金融产品。通过加大补贴、税收激励等方式引导金融机构开展和深化数字普惠金融业务，针对不同地区、不同收入阶层的农户提供个性化、定制化和多样化的金融产品。特别是缓解农户就业创业、乡村特色产业的信贷约束，增强农户的财产性收入获取能力，更有效地促进农村家庭金融资产配置。