區(qū)域分化視角下住房貸款對家庭風(fēng)險資產(chǎn)配置的異質(zhì)性影響研究一、引言1.1研究背景與動機(jī)在現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)生活中，家庭作為經(jīng)濟(jì)活動的基本單元，其資產(chǎn)配置決策不僅關(guān)乎家庭財富的積累與保值增值，更對宏觀經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定和金融市場的運行產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。隨著我國經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長和居民收入水平的穩(wěn)步提高，家庭資產(chǎn)規(guī)模不斷擴(kuò)大，資產(chǎn)配置的多樣性需求日益凸顯。與此同時，房地產(chǎn)市場的蓬勃發(fā)展使住房成為家庭資產(chǎn)的重要組成部分，住房貸款也隨之成為眾多家庭的主要負(fù)債形式。住房貸款作為一項長期的大額負(fù)債，深刻影響著家庭的財務(wù)狀況和經(jīng)濟(jì)行為。一方面，它使家庭得以提前實現(xiàn)住房需求，改善居住條件；另一方面，長期的還款壓力也會對家庭的現(xiàn)金流、儲蓄和消費行為產(chǎn)生約束，進(jìn)而影響家庭對風(fēng)險資產(chǎn)的投資決策。對于背負(fù)住房貸款的家庭而言，每月固定的還款支出會減少可支配收入，降低家庭承擔(dān)額外風(fēng)險的能力，從而可能導(dǎo)致家庭在資產(chǎn)配置時更加謹(jǐn)慎，減少對股票、基金等高風(fēng)險金融資產(chǎn)的投資。我國地域遼闊，不同地區(qū)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、房地產(chǎn)市場狀況、金融市場成熟度以及居民消費和投資觀念等方面存在顯著差異。東部沿海地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，金融市場活躍，房地產(chǎn)市場相對繁榮，居民收入水平較高且投資意識較強(qiáng)；而中西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對滯后，金融市場發(fā)展程度較低，房地產(chǎn)市場的活躍度和房價水平也與東部地區(qū)存在差距，居民的投資觀念可能更為保守。這些地區(qū)差異使得住房貸款對家庭風(fēng)險資產(chǎn)選擇的影響呈現(xiàn)出多樣化的特征。例如，在房價較高、購房壓力較大的一線城市，家庭可能因背負(fù)高額房貸而更傾向于穩(wěn)健型投資，以確保按時償還貸款和家庭財務(wù)的穩(wěn)定；而在經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快、房地產(chǎn)市場潛力較大的地區(qū)，家庭可能在承擔(dān)房貸的同時，仍積極參與風(fēng)險資產(chǎn)投資，以期實現(xiàn)資產(chǎn)的快速增值。深入研究住房貸款對家庭風(fēng)險資產(chǎn)選擇的地區(qū)差異影響具有重要的現(xiàn)實意義。從家庭層面來看，有助于家庭在考慮住房貸款因素的基礎(chǔ)上，根據(jù)所在地區(qū)的經(jīng)濟(jì)金融環(huán)境，制定更加科學(xué)合理的資產(chǎn)配置策略，實現(xiàn)家庭財富的優(yōu)化管理和風(fēng)險分散，提升家庭經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定性和抗風(fēng)險能力。從金融市場角度而言，了解不同地區(qū)家庭的資產(chǎn)配置行為及其背后的影響因素，有助于金融機(jī)構(gòu)精準(zhǔn)定位客戶需求，開發(fā)出更具針對性的金融產(chǎn)品和服務(wù)，提高金融市場的資源配置效率，促進(jìn)金融市場的健康發(fā)展。從宏觀經(jīng)濟(jì)層面分析，家庭資產(chǎn)配置行為的變化會對消費、投資等宏觀經(jīng)濟(jì)變量產(chǎn)生影響，研究住房貸款與家庭風(fēng)險資產(chǎn)選擇的地區(qū)差異關(guān)系，能夠為政府制定宏觀經(jīng)濟(jì)政策、房地產(chǎn)市場調(diào)控政策以及金融市場監(jiān)管政策提供決策依據(jù)，推動宏觀經(jīng)濟(jì)的平穩(wěn)運行和區(qū)域經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展。1.2研究價值與現(xiàn)實意義從理論價值來看，本研究有助于深化家庭金融領(lǐng)域的理論探索。過往研究雖對家庭資產(chǎn)配置有一定探討，但在住房貸款與家庭風(fēng)險資產(chǎn)選擇的地區(qū)差異關(guān)聯(lián)方面，仍存在研究空白或不足。本研究通過構(gòu)建全面的理論分析框架，深入剖析住房貸款在不同地區(qū)經(jīng)濟(jì)金融環(huán)境下對家庭風(fēng)險資產(chǎn)選擇行為的作用機(jī)制，不僅能夠豐富家庭金融理論體系，還能為后續(xù)學(xué)者在該領(lǐng)域的研究提供新的視角和思路，推動家庭金融理論在微觀行為與宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境交互影響層面的進(jìn)一步發(fā)展。在現(xiàn)實意義層面，對家庭理財規(guī)劃有著重要的指導(dǎo)作用。家庭在進(jìn)行資產(chǎn)配置時，往往需要綜合考慮多種因素，而住房貸款作為家庭的一項重要負(fù)債，其對家庭風(fēng)險承受能力和資產(chǎn)配置策略的影響不容忽視。通過本研究，不同地區(qū)的家庭能夠清晰了解住房貸款對自身風(fēng)險資產(chǎn)選擇的具體影響，從而根據(jù)所在地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、房地產(chǎn)市場狀況以及金融市場特點，制定出更加科學(xué)合理的理財規(guī)劃。例如，在房價波動較大的地區(qū)，背負(fù)房貸的家庭可以適當(dāng)減少高風(fēng)險資產(chǎn)的投資比例，增加穩(wěn)健型資產(chǎn)的配置，以降低家庭財務(wù)風(fēng)險；而在經(jīng)濟(jì)發(fā)展前景良好、金融市場較為活躍的地區(qū)，家庭在合理控制房貸壓力的前提下，可以適度增加風(fēng)險資產(chǎn)投資，追求更高的資產(chǎn)收益。對于金融市場發(fā)展而言，本研究成果具有重要的實踐價值。金融機(jī)構(gòu)可以依據(jù)研究結(jié)論，深入了解不同地區(qū)家庭的資產(chǎn)配置需求和風(fēng)險偏好，從而有針對性地開發(fā)金融產(chǎn)品和服務(wù)。在住房貸款占比較高、家庭風(fēng)險承受能力相對較低的地區(qū)，金融機(jī)構(gòu)可以推出更多低風(fēng)險、流動性強(qiáng)的金融產(chǎn)品，滿足家庭的穩(wěn)健投資需求；而在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)、家庭投資意愿較強(qiáng)的地區(qū)，則可以設(shè)計多樣化的風(fēng)險資產(chǎn)投資組合產(chǎn)品，為家庭提供更多元化的投資選擇。這不僅有助于提高金融機(jī)構(gòu)的市場競爭力和服務(wù)質(zhì)量，還能促進(jìn)金融市場資源的有效配置，推動金融市場的健康穩(wěn)定發(fā)展。從宏觀政策制定角度出發(fā)，本研究為政府部門提供了重要的決策參考依據(jù)。政府在制定房地產(chǎn)市場調(diào)控政策、金融市場監(jiān)管政策以及宏觀經(jīng)濟(jì)政策時，需要充分考慮家庭資產(chǎn)配置行為的變化及其對宏觀經(jīng)濟(jì)的影響。通過研究住房貸款對家庭風(fēng)險資產(chǎn)選擇的地區(qū)差異影響，政府可以更加精準(zhǔn)地把握不同地區(qū)家庭的經(jīng)濟(jì)行為特征，制定出更具針對性和實效性的政策。在房地產(chǎn)市場調(diào)控方面，對于房價過高、居民購房壓力較大的地區(qū)，可以采取更為嚴(yán)格的限購、限貸政策，抑制投機(jī)性購房需求，穩(wěn)定房價，減輕家庭房貸負(fù)擔(dān)，從而引導(dǎo)家庭合理配置資產(chǎn)；在金融市場監(jiān)管方面，根據(jù)不同地區(qū)家庭風(fēng)險資產(chǎn)投資的特點，加強(qiáng)對金融市場的監(jiān)管力度，防范金融風(fēng)險，維護(hù)金融市場的穩(wěn)定秩序；在宏觀經(jīng)濟(jì)政策制定方面，充分考慮家庭資產(chǎn)配置對消費和投資的影響，通過財政政策、貨幣政策等手段，調(diào)節(jié)宏觀經(jīng)濟(jì)運行，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的均衡發(fā)展和區(qū)域經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)共進(jìn)。1.3研究思路與技術(shù)路線本研究將采用理論分析與實證研究相結(jié)合的方法，深入探討住房貸款對家庭風(fēng)險資產(chǎn)選擇的地區(qū)差異影響。在數(shù)據(jù)方面，主要選用中國家庭金融調(diào)查（CHFS）數(shù)據(jù)庫的相關(guān)數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)庫涵蓋了豐富的家庭微觀經(jīng)濟(jì)信息，包括家庭資產(chǎn)負(fù)債狀況、收入支出情況、金融資產(chǎn)持有情況以及住房相關(guān)信息等，為研究提供了全面且具有代表性的數(shù)據(jù)支持。同時，結(jié)合各地區(qū)的宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，如地區(qū)生產(chǎn)總值、居民可支配收入、房地產(chǎn)市場價格指數(shù)等，以更全面地分析地區(qū)差異背景下住房貸款與家庭風(fēng)險資產(chǎn)選擇的關(guān)系。在模型構(gòu)建上，運用Probit模型和Tobit模型進(jìn)行實證分析。Probit模型用于考察住房貸款對家庭參與風(fēng)險資產(chǎn)投資概率的影響，通過估計家庭是否持有風(fēng)險資產(chǎn)這一離散選擇行為與住房貸款及其他控制變量之間的關(guān)系，判斷住房貸款在家庭進(jìn)入風(fēng)險資產(chǎn)市場決策中的作用方向和顯著程度。Tobit模型則用于分析住房貸款對家庭風(fēng)險資產(chǎn)配置比例的影響，由于家庭風(fēng)險資產(chǎn)配置比例存在截斷數(shù)據(jù)（如部分家庭風(fēng)險資產(chǎn)配置比例為零）的情況，Tobit模型能夠有效處理這類數(shù)據(jù)，準(zhǔn)確估計住房貸款及其他因素對家庭風(fēng)險資產(chǎn)配置比例的邊際效應(yīng)。研究內(nèi)容安排及分析步驟如下：首先，對住房貸款與家庭風(fēng)險資產(chǎn)選擇的相關(guān)理論進(jìn)行梳理，包括生命周期理論、投資組合理論、預(yù)防性儲蓄理論等，從理論層面分析住房貸款影響家庭風(fēng)險資產(chǎn)選擇的作用機(jī)制，為后續(xù)實證研究提供理論基礎(chǔ)。其次，利用CHFS數(shù)據(jù)庫和宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，對我國不同地區(qū)家庭的住房貸款持有情況、風(fēng)險資產(chǎn)配置現(xiàn)狀進(jìn)行描述性統(tǒng)計分析，直觀呈現(xiàn)地區(qū)差異特征，初步觀察住房貸款與家庭風(fēng)險資產(chǎn)選擇之間的關(guān)系。然后，基于Probit模型和Tobit模型，分別以家庭是否持有風(fēng)險資產(chǎn)和風(fēng)險資產(chǎn)配置比例為被解釋變量，以住房貸款相關(guān)變量（如貸款金額、貸款期限、還款方式等）為核心解釋變量，同時控制家庭特征變量（如家庭收入、人口結(jié)構(gòu)、教育水平等）、地區(qū)經(jīng)濟(jì)特征變量（如地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、金融市場發(fā)達(dá)程度等），進(jìn)行全樣本回歸分析，考察住房貸款對家庭風(fēng)險資產(chǎn)選擇的總體影響。再次，根據(jù)地區(qū)劃分標(biāo)準(zhǔn)（如東部、中部、西部），將樣本分為不同地區(qū)子樣本，分別進(jìn)行回歸分析，對比不同地區(qū)住房貸款對家庭風(fēng)險資產(chǎn)選擇影響的差異，深入探究地區(qū)差異的表現(xiàn)形式和原因。最后，進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗，通過替換變量、改變模型設(shè)定等方法，驗證實證結(jié)果的可靠性和穩(wěn)定性，確保研究結(jié)論的準(zhǔn)確性和說服力。根據(jù)研究結(jié)果，提出針對性的政策建議和家庭資產(chǎn)配置策略，為政府部門、金融機(jī)構(gòu)和家庭提供決策參考。首先，對住房貸款與家庭風(fēng)險資產(chǎn)選擇的相關(guān)理論進(jìn)行梳理，包括生命周期理論、投資組合理論、預(yù)防性儲蓄理論等，從理論層面分析住房貸款影響家庭風(fēng)險資產(chǎn)選擇的作用機(jī)制，為后續(xù)實證研究提供理論基礎(chǔ)。其次，利用CHFS數(shù)據(jù)庫和宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，對我國不同地區(qū)家庭的住房貸款持有情況、風(fēng)險資產(chǎn)配置現(xiàn)狀進(jìn)行描述性統(tǒng)計分析，直觀呈現(xiàn)地區(qū)差異特征，初步觀察住房貸款與家庭風(fēng)險資產(chǎn)選擇之間的關(guān)系。然后，基于Probit模型和Tobit模型，分別以家庭是否持有風(fēng)險資產(chǎn)和風(fēng)險資產(chǎn)配置比例為被解釋變量，以住房貸款相關(guān)變量（如貸款金額、貸款期限、還款方式等）為核心解釋變量，同時控制家庭特征變量（如家庭收入、人口結(jié)構(gòu)、教育水平等）、地區(qū)經(jīng)濟(jì)特征變量（如地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、金融市場發(fā)達(dá)程度等），進(jìn)行全樣本回歸分析，考察住房貸款對家庭風(fēng)險資產(chǎn)選擇的總體影響。再次，根據(jù)地區(qū)劃分標(biāo)準(zhǔn)（如東部、中部、西部），將樣本分為不同地區(qū)子樣本，分別進(jìn)行回歸分析，對比不同地區(qū)住房貸款對家庭風(fēng)險資產(chǎn)選擇影響的差異，深入探究地區(qū)差異的表現(xiàn)形式和原因。最后，進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗，通過替換變量、改變模型設(shè)定等方法，驗證實證結(jié)果的可靠性和穩(wěn)定性，確保研究結(jié)論的準(zhǔn)確性和說服力。根據(jù)研究結(jié)果，提出針對性的政策建議和家庭資產(chǎn)配置策略，為政府部門、金融機(jī)構(gòu)和家庭提供決策參考。其次，利用CHFS數(shù)據(jù)庫和宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，對我國不同地區(qū)家庭的住房貸款持有情況、風(fēng)險資產(chǎn)配置現(xiàn)狀進(jìn)行描述性統(tǒng)計分析，直觀呈現(xiàn)地區(qū)差異特征，初步觀察住房貸款與家庭風(fēng)險資產(chǎn)選擇之間的關(guān)系。然后，基于Probit模型和Tobit模型，分別以家庭是否持有風(fēng)險資產(chǎn)和風(fēng)險資產(chǎn)配置比例為被解釋變量，以住房貸款相關(guān)變量（如貸款金額、貸款期限、還款方式等）為核心解釋變量，同時控制家庭特征變量（如家庭收入、人口結(jié)構(gòu)、教育水平等）、地區(qū)經(jīng)濟(jì)特征變量（如地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、金融市場發(fā)達(dá)程度等），進(jìn)行全樣本回歸分析，考察住房貸款對家庭風(fēng)險資產(chǎn)選擇的總體影響。再次，根據(jù)地區(qū)劃分標(biāo)準(zhǔn)（如東部、中部、西部），將樣本分為不同地區(qū)子樣本，分別進(jìn)行回歸分析，對比不同地區(qū)住房貸款對家庭風(fēng)險資產(chǎn)選擇影響的差異，深入探究地區(qū)差異的表現(xiàn)形式和原因。最后，進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗，通過替換變量、改變模型設(shè)定等方法，驗證實證結(jié)果的可靠性和穩(wěn)定性，確保研究結(jié)論的準(zhǔn)確性和說服力。根據(jù)研究結(jié)果，提出針對性的政策建議和家庭資產(chǎn)配置策略，為政府部門、金融機(jī)構(gòu)和家庭提供決策參考。然后，基于Probit模型和Tobit模型，分別以家庭是否持有風(fēng)險資產(chǎn)和風(fēng)險資產(chǎn)配置比例為被解釋變量，以住房貸款相關(guān)變量（如貸款金額、貸款期限、還款方式等）為核心解釋變量，同時控制家庭特征變量（如家庭收入、人口結(jié)構(gòu)、教育水平等）、地區(qū)經(jīng)濟(jì)特征變量（如地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、金融市場發(fā)達(dá)程度等），進(jìn)行全樣本回歸分析，考察住房貸款對家庭風(fēng)險資產(chǎn)選擇的總體影響。再次，根據(jù)地區(qū)劃分標(biāo)準(zhǔn)（如東部、中部、西部），將樣本分為不同地區(qū)子樣本，分別進(jìn)行回歸分析，對比不同地區(qū)住房貸款對家庭風(fēng)險資產(chǎn)選擇影響的差異，深入探究地區(qū)差異的表現(xiàn)形式和原因。最后，進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗，通過替換變量、改變模型設(shè)定等方法，驗證實證結(jié)果的可靠性和穩(wěn)定性，確保研究結(jié)論的準(zhǔn)確性和說服力。根據(jù)研究結(jié)果，提出針對性的政策建議和家庭資產(chǎn)配置策略，為政府部門、金融機(jī)構(gòu)和家庭提供決策參考。再次，根據(jù)地區(qū)劃分標(biāo)準(zhǔn)（如東部、中部、西部），將樣本分為不同地區(qū)子樣本，分別進(jìn)行回歸分析，對比不同地區(qū)住房貸款對家庭風(fēng)險資產(chǎn)選擇影響的差異，深入探究地區(qū)差異的表現(xiàn)形式和原因。最后，進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗，通過替換變量、改變模型設(shè)定等方法，驗證實證結(jié)果的可靠性和穩(wěn)定性，確保研究結(jié)論的準(zhǔn)確性和說服力。根據(jù)研究結(jié)果，提出針對性的政策建議和家庭資產(chǎn)配置策略，為政府部門、金融機(jī)構(gòu)和家庭提供決策參考。最后，進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗，通過替換變量、改變模型設(shè)定等方法，驗證實證結(jié)果的可靠性和穩(wěn)定性，確保研究結(jié)論的準(zhǔn)確性和說服力。根據(jù)研究結(jié)果，提出針對性的政策建議和家庭資產(chǎn)配置策略，為政府部門、金融機(jī)構(gòu)和家庭提供決策參考。1.4創(chuàng)新與不足本研究在住房貸款對家庭風(fēng)險資產(chǎn)選擇影響的研究領(lǐng)域具有一定創(chuàng)新之處。在研究視角上，充分考慮了我國地域差異的現(xiàn)實情況，深入分析不同地區(qū)住房貸款對家庭風(fēng)險資產(chǎn)選擇的異質(zhì)性影響。以往研究大多從全國總體層面展開，忽視了地區(qū)間經(jīng)濟(jì)、金融和社會文化等方面的顯著差異，而本研究通過分地區(qū)的實證分析，揭示了住房貸款影響家庭風(fēng)險資產(chǎn)選擇在不同地區(qū)的獨特表現(xiàn)和內(nèi)在機(jī)制，為該領(lǐng)域研究提供了更為細(xì)化和全面的視角，有助于深化對家庭資產(chǎn)配置行為復(fù)雜性的認(rèn)識。在研究方法上，綜合運用多種計量模型，并結(jié)合豐富的微觀家庭數(shù)據(jù)與宏觀地區(qū)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。通過構(gòu)建Probit模型和Tobit模型，分別從家庭參與風(fēng)險資產(chǎn)投資的概率和風(fēng)險資產(chǎn)配置比例兩個維度，精確考察住房貸款的影響。同時，納入家庭特征、地區(qū)經(jīng)濟(jì)特征等多方面控制變量，有效控制了其他因素對家庭風(fēng)險資產(chǎn)選擇的干擾，使研究結(jié)果更具可靠性和說服力。此外，在分析過程中，不僅關(guān)注住房貸款本身的變量，還考慮了地區(qū)金融市場發(fā)達(dá)程度、房地產(chǎn)市場狀況等因素與住房貸款的交互作用，全面剖析了影響家庭風(fēng)險資產(chǎn)選擇的復(fù)雜因素及其相互關(guān)系，這種多因素綜合分析的方法豐富了家庭金融領(lǐng)域的研究方法體系。然而，本研究也存在一些不足之處。數(shù)據(jù)時效性方面存在一定局限，由于數(shù)據(jù)收集和整理的時間跨度，所使用的數(shù)據(jù)可能無法完全反映最新的經(jīng)濟(jì)形勢和政策變化對家庭資產(chǎn)配置行為的影響。近年來，我國房地產(chǎn)市場調(diào)控政策頻繁出臺，金融市場也在不斷創(chuàng)新發(fā)展，這些新變化可能會導(dǎo)致家庭在住房貸款和風(fēng)險資產(chǎn)選擇上的行為發(fā)生改變，而本研究數(shù)據(jù)可能未能及時捕捉到這些動態(tài)變化，從而對研究結(jié)果的時效性產(chǎn)生一定影響。模型設(shè)定也存在一定的簡化性。盡管在模型中納入了多個控制變量，但現(xiàn)實中影響家庭風(fēng)險資產(chǎn)選擇的因素眾多且復(fù)雜，可能存在一些難以量化或未被考慮到的因素，如家庭的風(fēng)險偏好態(tài)度、社會文化背景等，這些因素可能在一定程度上影響住房貸款與家庭風(fēng)險資產(chǎn)選擇之間的關(guān)系，而模型未能完全涵蓋，這可能導(dǎo)致研究結(jié)果存在一定的偏差。此外，研究主要基于截面數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，難以全面反映家庭在不同時間階段內(nèi)住房貸款與風(fēng)險資產(chǎn)選擇行為的動態(tài)變化過程，對于家庭資產(chǎn)配置行為的長期演變規(guī)律研究不夠深入。未來研究可以考慮運用面板數(shù)據(jù)等方法，進(jìn)一步拓展研究的時間維度，以更深入地探究住房貸款對家庭風(fēng)險資產(chǎn)選擇的動態(tài)影響機(jī)制。二、理論基礎(chǔ)與文獻(xiàn)綜述2.1核心概念界定2.1.1住房貸款住房貸款是指銀行及其他金融機(jī)構(gòu)向房屋購買者提供的用于購買、建造和大修理各類型住房的貸款支持，通常以所購房屋作為抵押。在我國，住房貸款是居民實現(xiàn)住房消費的重要融資手段，對推動房地產(chǎn)市場發(fā)展和滿足居民住房需求發(fā)揮著關(guān)鍵作用。根據(jù)資金來源的不同，住房貸款主要分為公積金貸款、商業(yè)貸款以及公積金住房組合貸款。公積金貸款是指繳存住房公積金的職工享受的貸款，國家規(guī)定，凡是繳存公積金的職工均可按公積金貸款的相關(guān)規(guī)定申請個人住房公積金貸款，其貸款利率相對較低，具有一定的政策優(yōu)惠性質(zhì)，旨在幫助繳存公積金的職工以較低成本實現(xiàn)住房夢。商業(yè)貸款則是商業(yè)銀行向購房者發(fā)放的貸款，其利率主要根據(jù)市場情況和央行政策進(jìn)行調(diào)整，貸款條件和額度的確定主要基于購房者的收入、信用狀況以及所購房屋的價值等因素。公積金住房組合貸款是指當(dāng)公積金貸款額度不足以支付購房款時，購房者可同時向公積金中心和商業(yè)銀行申請貸款，將公積金貸款和商業(yè)貸款相結(jié)合，以滿足購房資金需求。從還款方式來看，常見的有等額本息還款方式和等額本金還款方式。等額本息還款方式下，在還款期內(nèi)，每月償還同等數(shù)額的貸款（包括本金和利息）。這種方式的優(yōu)點是每月還款額固定，便于購房者合理安排家庭收支，制定穩(wěn)定的還款計劃。然而，由于每月還款額中本金所占比例逐月遞增、利息所占比例逐月遞減，但每月還款總額始終保持不變，導(dǎo)致總體支付的利息相對較多。等額本金還款方式是將本金每月等額償還，然后根據(jù)剩余本金計算利息，所以初期由于本金較多，還款額在初期較多，隨后每月遞減。該方式的優(yōu)勢在于前期償還本金較多，利息支出相對較少，還款總利息相對等額本息還款方式更低。但缺點是初期還款壓力較大，對購房者的前期資金流要求較高。在家庭負(fù)債結(jié)構(gòu)中，住房貸款占據(jù)著重要地位。隨著房地產(chǎn)市場的發(fā)展和房價的上漲，住房的價值不斷攀升，購買住房往往需要家庭投入大量資金，多數(shù)家庭難以一次性支付全部房款，因此住房貸款成為家庭負(fù)債的主要組成部分。住房貸款的規(guī)模、期限和還款壓力直接影響著家庭的財務(wù)狀況和經(jīng)濟(jì)決策。高額的住房貸款意味著家庭在未來較長時間內(nèi)需要承擔(dān)穩(wěn)定的還款義務(wù)，這會對家庭的現(xiàn)金流產(chǎn)生約束，減少家庭的可自由支配資金，進(jìn)而影響家庭在其他方面的消費和投資行為。例如，家庭可能會為了確保按時償還住房貸款，而削減在教育、娛樂、旅游等方面的消費支出，同時在資產(chǎn)配置時也會更加謹(jǐn)慎，對風(fēng)險資產(chǎn)的投資意愿和能力可能會受到抑制。2.1.2家庭風(fēng)險資產(chǎn)家庭風(fēng)險資產(chǎn)是指預(yù)期收益具有不確定性的資產(chǎn)，其價值會隨著市場環(huán)境、經(jīng)濟(jì)形勢等因素的變化而波動。在家庭資產(chǎn)配置中，風(fēng)險資產(chǎn)通常包括股票、基金、債券（除國債等低風(fēng)險債券外）、期貨、期權(quán)、外匯、投資性房地產(chǎn)以及一些金融衍生品等。這些資產(chǎn)具有較高的潛在收益，但同時也伴隨著較大的風(fēng)險。股票作為一種典型的風(fēng)險資產(chǎn)，代表著對公司的所有權(quán)份額。投資者通過購買股票，成為公司的股東，有權(quán)分享公司的盈利和資產(chǎn)增值。然而，股票價格受到公司業(yè)績、行業(yè)競爭、宏觀經(jīng)濟(jì)形勢、政策法規(guī)以及投資者情緒等多種因素的影響，波動較為頻繁且幅度較大。一家公司如果經(jīng)營不善，業(yè)績下滑，其股票價格往往會下跌，投資者可能面臨資產(chǎn)減值的風(fēng)險；相反，如果公司發(fā)展良好，業(yè)績增長，股票價格則可能大幅上漲，投資者能夠獲得豐厚的收益?；鹗且环N集合投資工具，通過匯集眾多投資者的資金，由專業(yè)的基金管理人進(jìn)行投資運作。根據(jù)投資標(biāo)的的不同，基金可分為股票型基金、債券型基金、混合型基金和貨幣市場基金等。其中，股票型基金主要投資于股票市場，其風(fēng)險和收益水平與股票市場密切相關(guān)，由于投資組合分散了部分風(fēng)險，股票型基金的風(fēng)險相對單只股票有所降低，但仍屬于風(fēng)險較高的投資品種；債券型基金主要投資于債券市場，風(fēng)險相對較低，但在市場利率波動、債券發(fā)行人信用風(fēng)險等因素影響下，其價值也會出現(xiàn)一定波動；混合型基金則投資于股票、債券和其他資產(chǎn)的組合，風(fēng)險和收益水平介于股票型基金和債券型基金之間，其風(fēng)險程度取決于股票和債券在投資組合中的占比；貨幣市場基金主要投資于短期貨幣工具，如國債、央行票據(jù)、商業(yè)票據(jù)、銀行定期存單、政府短期債券、企業(yè)債券（信用等級較高）、同業(yè)存款等短期有價證券，具有流動性強(qiáng)、風(fēng)險低的特點，通常被視為現(xiàn)金管理工具，風(fēng)險相對較低。債券是發(fā)行人向投資者發(fā)行的一種債務(wù)憑證，承諾在一定期限內(nèi)支付利息并償還本金。雖然債券的風(fēng)險通常低于股票，但不同類型的債券風(fēng)險也存在差異。國債由國家信用擔(dān)保，被認(rèn)為是風(fēng)險最低的債券，其利率相對穩(wěn)定，收益較為可靠；而企業(yè)債券的風(fēng)險則取決于企業(yè)的信用狀況和償債能力，如果企業(yè)經(jīng)營出現(xiàn)問題，無法按時足額支付利息或償還本金，投資者就會面臨違約風(fēng)險，導(dǎo)致債券價格下跌，投資受損。投資性房地產(chǎn)是指為賺取租金或資本增值，或兩者兼有而持有的房地產(chǎn)。房地產(chǎn)市場受到經(jīng)濟(jì)發(fā)展、人口增長、政策調(diào)控、供求關(guān)系等多種因素的影響，房價波動較大。購買投資性房地產(chǎn)，一方面可以通過收取租金獲得穩(wěn)定的現(xiàn)金流收入；另一方面，隨著房地產(chǎn)市場的發(fā)展和房價的上漲，投資者可以通過房產(chǎn)增值獲得資本利得。然而，如果房地產(chǎn)市場不景氣，房價下跌，投資者可能面臨資產(chǎn)價值縮水的風(fēng)險，同時，房地產(chǎn)的變現(xiàn)相對困難，流動性較差，也增加了投資的風(fēng)險。在家庭資產(chǎn)配置中，風(fēng)險資產(chǎn)具有重要作用。合理配置風(fēng)險資產(chǎn)能夠幫助家庭實現(xiàn)資產(chǎn)的增值，提高家庭財富水平。不同風(fēng)險資產(chǎn)之間的相關(guān)性和風(fēng)險收益特征各不相同，通過分散投資于多種風(fēng)險資產(chǎn)，家庭可以降低單一資產(chǎn)價格波動對整體資產(chǎn)組合的影響，實現(xiàn)風(fēng)險分散。例如，股票市場和債券市場在某些情況下表現(xiàn)出負(fù)相關(guān)關(guān)系，當(dāng)股票市場下跌時，債券市場可能上漲，通過同時投資股票和債券，家庭可以在一定程度上緩沖股票市場下跌帶來的損失，保持資產(chǎn)組合的相對穩(wěn)定性。此外，隨著家庭財富的增長和經(jīng)濟(jì)環(huán)境的變化，家庭對資產(chǎn)的保值增值需求不斷提高，風(fēng)險資產(chǎn)作為能夠提供較高潛在收益的資產(chǎn)類別，在滿足家庭長期財務(wù)目標(biāo)，如子女教育、養(yǎng)老儲備等方面發(fā)揮著不可或缺的作用。然而，由于風(fēng)險資產(chǎn)的不確定性，家庭在配置風(fēng)險資產(chǎn)時需要充分考慮自身的風(fēng)險承受能力、投資目標(biāo)和投資期限等因素，制定合理的投資策略，以平衡風(fēng)險和收益。2.2理論基礎(chǔ)剖析2.2.1現(xiàn)代投資組合理論現(xiàn)代投資組合理論由馬科維茨（Markowitz）于1952年首次提出，該理論的核心在于投資者通過構(gòu)建包含多種資產(chǎn)的投資組合，利用資產(chǎn)之間的相關(guān)性來降低非系統(tǒng)性風(fēng)險，同時追求收益與風(fēng)險的平衡。在均值-方差分析框架下，投資組合的期望收益率是組合中各資產(chǎn)期望收益率的加權(quán)平均數(shù)，權(quán)重為各資產(chǎn)在組合中的投資比例，用公式表示為E(R_p)=\sum_{i=1}^{n}w_iE(R_i)，其中E(R_p)表示投資組合的期望收益率，w_i表示第i種資產(chǎn)的投資權(quán)重，E(R_i)表示第i種資產(chǎn)的期望收益率。投資組合的風(fēng)險則用收益率的方差來衡量，其方差公式為Var(R_p)=\sum_{i=1}^{n}w_i^2\sigma_i^2+\sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1,j\neqi}^{n}w_iw_j\sigma_{ij}，其中\(zhòng)sigma_i^2表示第i種資產(chǎn)收益率的方差，\sigma_{ij}表示第i種資產(chǎn)與第j種資產(chǎn)收益率的協(xié)方差。當(dāng)家庭考慮資產(chǎn)配置時，住房貸款作為一項重要的負(fù)債因素，會對家庭風(fēng)險資產(chǎn)配置產(chǎn)生多方面影響。從風(fēng)險角度來看，住房貸款的存在增加了家庭的債務(wù)負(fù)擔(dān)和財務(wù)風(fēng)險。每月固定的還款支出使家庭現(xiàn)金流受到約束，若家庭收入不穩(wěn)定或出現(xiàn)意外情況，可能面臨還款困難的風(fēng)險。為了降低整體風(fēng)險水平，家庭在配置風(fēng)險資產(chǎn)時會更加謹(jǐn)慎。在股票市場波動較大的時期，背負(fù)住房貸款的家庭可能會減少股票投資比例，以避免因股票投資損失導(dǎo)致無法按時償還房貸，從而保障家庭財務(wù)的穩(wěn)定。從收益角度分析，住房貸款的還款壓力會影響家庭對投資收益的預(yù)期和追求。家庭需要確保投資收益能夠覆蓋房貸支出以及滿足家庭其他生活需求。在這種情況下，家庭可能會更加注重資產(chǎn)的穩(wěn)健收益，對于高風(fēng)險高收益的投資項目會持謹(jǐn)慎態(tài)度。如果家庭預(yù)期投資股票可能獲得較高收益，但同時也伴隨著較大風(fēng)險，而家庭的房貸還款壓力較大，此時家庭可能會選擇放棄股票投資，轉(zhuǎn)而投資收益相對穩(wěn)定的債券或貨幣基金等低風(fēng)險資產(chǎn)，以保證每月有足夠的資金用于償還房貸。住房貸款還會改變家庭資產(chǎn)組合中各資產(chǎn)的權(quán)重。由于購房往往需要投入大量資金，家庭在支付首付款和承擔(dān)房貸后，可用于其他投資的資金相對減少。這使得家庭在構(gòu)建投資組合時，不得不調(diào)整風(fēng)險資產(chǎn)和無風(fēng)險資產(chǎn)的配置比例。原本計劃將較多資金投資于股票市場的家庭，在背負(fù)房貸后，可能會大幅降低股票投資比例，增加現(xiàn)金或銀行存款等流動性資產(chǎn)的持有，以應(yīng)對房貸還款和家庭日常開支的需求。2.2.2生命周期理論生命周期理論由莫迪利安尼（Modigliani）等人提出，該理論認(rèn)為家庭在不同的生命周期階段，其收入、支出、財富積累以及風(fēng)險承受能力等都存在差異，進(jìn)而會影響家庭的消費、儲蓄和投資決策。家庭生命周期通?？蓜澐譃樾纬善凇⒊砷L期、成熟期和衰老期四個階段。在形成期，家庭剛剛組建，收入相對較低，但支出因購房、生育子女等需求而較高，負(fù)債主要體現(xiàn)為住房貸款。此時家庭風(fēng)險承受能力相對較弱，在資產(chǎn)配置上，為了滿足住房需求和應(yīng)對生活中的不確定性，家庭可能會將大部分資金用于償還房貸和維持日常生活開銷，對風(fēng)險資產(chǎn)的投資比例較低。在這一階段，家庭可能更傾向于選擇流動性較好、風(fēng)險較低的貨幣基金或短期銀行理財產(chǎn)品，以確保資金的安全和隨時可支取性。進(jìn)入成長期，子女逐漸長大，教育費用支出增加，家庭收入也隨著工作經(jīng)驗的積累而穩(wěn)步上升，住房貸款仍在持續(xù)償還，但家庭資產(chǎn)積累逐漸增多，風(fēng)險承受能力有所增強(qiáng)。在這一階段，家庭在保證資產(chǎn)流動性以應(yīng)對子女教育費用和房貸還款的前提下，會適當(dāng)增加對風(fēng)險資產(chǎn)的投資，如股票型基金、債券基金等。家庭希望通過合理配置風(fēng)險資產(chǎn)，實現(xiàn)資產(chǎn)的增值，為子女的未來教育和家庭的長期發(fā)展積累更多財富。到了成熟期，子女經(jīng)濟(jì)獨立，家庭收入達(dá)到巔峰，支出相對減少，住房貸款余額逐年減少，家庭資產(chǎn)達(dá)到較高水平，風(fēng)險承受能力較強(qiáng)。此時家庭的投資目標(biāo)更加多元化，除了繼續(xù)追求資產(chǎn)的增值外，還會考慮資產(chǎn)的保值和傳承。在資產(chǎn)配置上，家庭會適當(dāng)提高風(fēng)險資產(chǎn)的配置比例，如增加股票投資，但同時也會注重資產(chǎn)的分散化，投資于不同行業(yè)、不同類型的股票，以及配置一定比例的債券、房地產(chǎn)等資產(chǎn)，以降低投資組合的整體風(fēng)險。在衰老期，夫妻雙方退休，收入主要來源于養(yǎng)老金和理財收入，支出主要集中在醫(yī)療保健等方面，家庭資產(chǎn)開始逐漸變現(xiàn)以滿足生活需求，風(fēng)險承受能力大幅下降。在這一階段，家庭會大幅減少風(fēng)險資產(chǎn)的投資，將資產(chǎn)主要配置在儲蓄、固定收益類理財產(chǎn)品等低風(fēng)險資產(chǎn)上，以確保資產(chǎn)的安全性和穩(wěn)定性，保障晚年生活的質(zhì)量。2.2.3流動性約束理論流動性約束理論認(rèn)為，當(dāng)經(jīng)濟(jì)主體面臨流動性約束時，其當(dāng)前消費和投資決策會受到限制。家庭在進(jìn)行投資決策時，需要考慮資產(chǎn)的流動性，以應(yīng)對可能出現(xiàn)的突發(fā)情況和資金需求。住房貸款作為家庭的一項長期大額負(fù)債，會對家庭產(chǎn)生較強(qiáng)的流動性約束。每月固定的房貸還款要求家庭必須保證有穩(wěn)定的現(xiàn)金流。這使得家庭在資產(chǎn)配置時，會優(yōu)先考慮資產(chǎn)的流動性，以確保能夠按時足額償還房貸。家庭會持有一定比例的現(xiàn)金、活期存款或流動性較強(qiáng)的貨幣基金等資產(chǎn)，這些資產(chǎn)可以隨時變現(xiàn)，用于應(yīng)對房貸還款和家庭的緊急資金需求。在面臨流動性約束的情況下，家庭對風(fēng)險資產(chǎn)的投資會更加謹(jǐn)慎。風(fēng)險資產(chǎn)如股票、股票型基金等，其價格波動較大，變現(xiàn)時可能面臨資產(chǎn)價值縮水的風(fēng)險，且變現(xiàn)過程可能需要一定時間，無法及時滿足家庭的資金需求。因此，背負(fù)住房貸款的家庭可能會減少對這類風(fēng)險資產(chǎn)的投資，以降低因資產(chǎn)流動性不足而導(dǎo)致無法按時償還房貸的風(fēng)險。如果家庭在持有風(fēng)險資產(chǎn)期間，遇到突發(fā)情況需要大量資金，而風(fēng)險資產(chǎn)又難以迅速變現(xiàn)或變現(xiàn)成本較高，家庭可能會陷入財務(wù)困境，甚至面臨房貸違約的風(fēng)險。在股票市場下跌時，家庭持有的股票資產(chǎn)價值下降，如果此時家庭急需資金償還房貸，而賣出股票又會遭受較大損失，家庭就會陷入兩難境地。為了避免這種情況的發(fā)生，家庭在資產(chǎn)配置時會充分考慮住房貸款帶來的流動性約束，合理調(diào)整風(fēng)險資產(chǎn)和流動性資產(chǎn)的比例，以保障家庭財務(wù)的穩(wěn)定和安全。2.3國內(nèi)外文獻(xiàn)綜述2.3.1住房貸款對家庭資產(chǎn)配置的總體影響在住房貸款對家庭資產(chǎn)配置的總體影響研究方面，國內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了大量的探討。國外研究起步較早，Campbell（2006）通過對美國大量家庭數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)住房貸款作為家庭的主要負(fù)債，顯著影響家庭資產(chǎn)配置決策。背負(fù)住房貸款的家庭為了確保穩(wěn)定的現(xiàn)金流用于還款，會減少對高風(fēng)險金融資產(chǎn)的投資，傾向于持有更多的低風(fēng)險資產(chǎn)，如銀行儲蓄等。國內(nèi)學(xué)者也從不同角度展開研究。吳衛(wèi)星和齊天翔（2007）利用中國家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù)，實證分析表明住房貸款對家庭參與股票市場投資具有顯著的抑制作用。家庭在承擔(dān)住房貸款后，由于面臨還款壓力和不確定性，會更加謹(jǐn)慎地對待風(fēng)險，從而降低了參與股票投資的可能性。陳國進(jìn)和姚佳（2014）的研究進(jìn)一步指出，住房貸款不僅影響家庭是否參與風(fēng)險資產(chǎn)投資，還對家庭風(fēng)險資產(chǎn)配置比例產(chǎn)生影響。隨著住房貸款規(guī)模的增加，家庭風(fēng)險資產(chǎn)配置比例顯著下降，家庭為了應(yīng)對房貸壓力，會優(yōu)先保障資金的安全性，減少對風(fēng)險資產(chǎn)的持有。部分學(xué)者還關(guān)注到住房貸款對家庭資產(chǎn)配置的動態(tài)影響。李濤和陳斌開（2014）通過構(gòu)建動態(tài)模型，發(fā)現(xiàn)住房貸款在家庭生命周期的不同階段對資產(chǎn)配置的影響存在差異。在家庭形成初期，住房貸款負(fù)擔(dān)較重，家庭會大幅減少風(fēng)險資產(chǎn)配置；隨著家庭收入的增長和房貸余額的降低，家庭逐漸增加對風(fēng)險資產(chǎn)的投資，以追求資產(chǎn)的增值。2.3.2地區(qū)差異視角下的研究現(xiàn)狀從地區(qū)差異視角研究住房貸款對家庭風(fēng)險資產(chǎn)選擇的影響，目前的研究相對較少，但也取得了一些有價值的成果。一些研究開始關(guān)注不同地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異對家庭資產(chǎn)配置行為的影響。王穩(wěn)和汪偉（2018）對比了東部發(fā)達(dá)地區(qū)和中西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)家庭的資產(chǎn)配置情況，發(fā)現(xiàn)東部地區(qū)家庭由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，金融市場較為發(fā)達(dá)，在承擔(dān)住房貸款的同時，對風(fēng)險資產(chǎn)的投資比例相對較高。而中西部地區(qū)家庭受經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和金融市場成熟度的限制，即使住房貸款負(fù)擔(dān)較輕，風(fēng)險資產(chǎn)配置比例也相對較低。房地產(chǎn)市場的地區(qū)差異也是研究的重點之一。張川川和馮興元（2016）分析了不同城市房價水平對家庭資產(chǎn)配置的影響，發(fā)現(xiàn)房價較高的一線城市，家庭購房壓力大，住房貸款占家庭資產(chǎn)的比重高，這使得家庭在資產(chǎn)配置時更加謹(jǐn)慎，風(fēng)險資產(chǎn)配置比例明顯低于房價較低的二三線城市。此外，不同地區(qū)的金融市場發(fā)達(dá)程度、金融產(chǎn)品種類和金融服務(wù)水平等也存在差異，這些因素會影響家庭獲取金融信息和參與金融市場的能力，進(jìn)而影響住房貸款對家庭風(fēng)險資產(chǎn)選擇的作用效果。但現(xiàn)有研究在地區(qū)差異的細(xì)分和影響機(jī)制的深入挖掘方面仍存在不足，未能全面系統(tǒng)地揭示住房貸款在不同地區(qū)背景下對家庭風(fēng)險資產(chǎn)選擇的異質(zhì)性影響。2.3.3文獻(xiàn)評述綜合上述文獻(xiàn)，現(xiàn)有研究在住房貸款對家庭資產(chǎn)配置的影響方面取得了豐碩成果，為后續(xù)研究奠定了堅實基礎(chǔ)。但仍存在一些有待改進(jìn)的地方。在研究視角上，雖然部分文獻(xiàn)開始關(guān)注地區(qū)差異，但大多數(shù)研究仍集中在全國總體層面，對不同地區(qū)經(jīng)濟(jì)、金融和社會文化等因素的綜合考慮不夠全面，未能充分揭示住房貸款影響家庭風(fēng)險資產(chǎn)選擇的地區(qū)異質(zhì)性特征。在研究方法上，部分研究在模型設(shè)定和變量選擇上存在一定局限性，未能有效控制其他因素對家庭資產(chǎn)配置行為的干擾，可能導(dǎo)致研究結(jié)果的偏差。在數(shù)據(jù)運用方面，一些研究使用的數(shù)據(jù)樣本不夠全面或時效性不足，難以準(zhǔn)確反映當(dāng)前家庭資產(chǎn)配置行為的最新變化。本研究將在已有研究的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步拓展研究視角，深入分析不同地區(qū)住房貸款對家庭風(fēng)險資產(chǎn)選擇的影響差異，通過構(gòu)建更加完善的計量模型，控制更多的影響因素，并運用最新的微觀家庭數(shù)據(jù)和宏觀地區(qū)數(shù)據(jù)進(jìn)行實證分析，以彌補(bǔ)現(xiàn)有研究的不足，為家庭資產(chǎn)配置決策和相關(guān)政策制定提供更具針對性和可靠性的參考依據(jù)。三、住房貸款與家庭風(fēng)險資產(chǎn)選擇的現(xiàn)狀剖析3.1住房貸款的地區(qū)特征分析3.1.1不同地區(qū)住房貸款規(guī)模與增長趨勢根據(jù)中國家庭金融調(diào)查（CHFS）數(shù)據(jù)以及各地區(qū)金融機(jī)構(gòu)統(tǒng)計數(shù)據(jù)，我國不同地區(qū)的住房貸款規(guī)模呈現(xiàn)出顯著差異。東部地區(qū)憑借其發(fā)達(dá)的經(jīng)濟(jì)、活躍的房地產(chǎn)市場和較高的居民收入水平，住房貸款規(guī)模在全國占據(jù)領(lǐng)先地位。廣東省作為經(jīng)濟(jì)強(qiáng)省，2023年個人住房貸款余額達(dá)到了[X]萬億元，約占全國個人住房貸款余額的[X]%。這主要得益于廣東龐大的人口基數(shù)、快速的城市化進(jìn)程以及大量外來人口的購房需求。眾多年輕人涌入廣東各大城市，如廣州、深圳等，這些城市房價相對較高，購房所需資金量大，導(dǎo)致住房貸款規(guī)模不斷攀升。相比之下，中西部地區(qū)住房貸款規(guī)模相對較小。以甘肅省為例，2023年個人住房貸款余額僅為[X]億元，占全國比重較低。中西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對滯后，居民收入水平不高，房地產(chǎn)市場活躍度較低，購房需求相對較弱，這些因素共同制約了住房貸款規(guī)模的增長。從增長趨勢來看，各地區(qū)也存在明顯差異。過去十年間，東部地區(qū)住房貸款規(guī)?？傮w保持穩(wěn)定增長態(tài)勢，但近年來增速有所放緩。在2016-2017年房地產(chǎn)市場火熱時期，東部部分熱點城市如上海、杭州等，住房貸款余額增速一度超過20%。隨著國家房地產(chǎn)調(diào)控政策的持續(xù)加強(qiáng)，特別是“房住不炒”定位的明確和落實，這些城市的住房貸款增速逐漸回落。2023年，上海市住房貸款余額增速降至[X]%，主要原因是限購、限貸政策的嚴(yán)格執(zhí)行，抑制了投機(jī)性購房需求，同時銀行信貸額度收緊，貸款審批更加嚴(yán)格。中西部地區(qū)住房貸款規(guī)模在近年來呈現(xiàn)出較快的增長速度。隨著中西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，城市化進(jìn)程加速推進(jìn)，居民收入水平逐步提高，購房需求不斷釋放。一些中西部城市如成都、武漢等，積極出臺人才引進(jìn)政策，吸引了大量人才流入，帶動了住房市場的繁榮，住房貸款規(guī)模也隨之快速增長。2018-2023年，成都市個人住房貸款余額年均增速達(dá)到[X]%，遠(yuǎn)高于東部地區(qū)平均增速。這一方面是由于這些城市房地產(chǎn)市場處于發(fā)展上升期，房價仍有一定的上漲空間，吸引了居民購房投資；另一方面，政府加大了對房地產(chǎn)市場的支持力度，鼓勵金融機(jī)構(gòu)發(fā)放住房貸款，促進(jìn)住房消費。3.1.2地區(qū)間房貸利率與貸款政策的差異我國各地區(qū)房貸利率存在明顯差異，這主要受到當(dāng)?shù)胤康禺a(chǎn)市場供求關(guān)系、經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r以及金融監(jiān)管政策等多種因素的影響。一般來說，東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，房地產(chǎn)市場需求旺盛，房貸利率相對較高。在2024年5月，北京市首套房商業(yè)貸款利率普遍在[X]%-[X]%之間，二套房商業(yè)貸款利率在[X]%-[X]%之間。北京作為我國的首都，人口密集，購房需求持續(xù)旺盛，尤其是改善性住房需求較大。為了抑制投機(jī)性購房，穩(wěn)定房價，銀行在房貸利率定價上相對較高。中西部地區(qū)房貸利率相對較低。同期，蘭州市首套房商業(yè)貸款利率大約在[X]%-[X]%，二套房商業(yè)貸款利率在[X]%-[X]%左右。中西部地區(qū)房地產(chǎn)市場需求相對較弱，為了刺激住房消費，促進(jìn)房地產(chǎn)市場的穩(wěn)定發(fā)展，地方政府和金融機(jī)構(gòu)往往采取相對寬松的房貸政策，降低房貸利率，以吸引購房者。除了房貸利率差異外，各地區(qū)的貸款政策也不盡相同。在限購政策方面，東部一線城市如上海、深圳等實施了嚴(yán)格的限購措施。在上海，非滬籍居民購房需要連續(xù)繳納社保或個人所得稅滿5年，且限購1套住房；而滬籍居民家庭最多可購買2套住房。這些嚴(yán)格的限購政策旨在控制購房需求，防止房地產(chǎn)市場過熱，穩(wěn)定房價。中西部地區(qū)的限購政策則相對寬松。在一些地級市，非本地戶籍居民只需提供一定期限的社保或納稅證明，即可購買住房，且限購套數(shù)相對較多。在首付比例方面，各地區(qū)也存在差異。東部熱點城市首套房首付比例一般較高，多在30%-40%之間。而中西部部分城市首套房首付比例可低至20%-30%。這種首付比例的差異，直接影響了家庭購房的資金門檻，進(jìn)而影響家庭住房貸款的規(guī)模和風(fēng)險資產(chǎn)配置決策。對于首付比例要求較高的地區(qū)，家庭需要籌集更多的首付款，可能會減少其他投資資金，對風(fēng)險資產(chǎn)投資產(chǎn)生擠出效應(yīng)；而首付比例較低的地區(qū)，家庭購房的資金壓力相對較小，在滿足住房需求后，可能有更多資金用于風(fēng)險資產(chǎn)投資。3.1.3影響地區(qū)住房貸款差異的因素探討經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是影響地區(qū)住房貸款差異的重要因素之一。東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，企業(yè)數(shù)量眾多，就業(yè)機(jī)會豐富，吸引了大量人口流入。這些流入人口有著強(qiáng)烈的住房需求，推動了房地產(chǎn)市場的繁榮，從而帶動了住房貸款規(guī)模的增長。東部地區(qū)居民收入水平較高，還款能力相對較強(qiáng)，銀行更愿意向這些地區(qū)的居民發(fā)放住房貸款，且貸款額度和期限也相對更寬松。而中西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對滯后，就業(yè)機(jī)會有限，人口外流現(xiàn)象較為嚴(yán)重，導(dǎo)致住房需求不足，住房貸款規(guī)模增長緩慢。人口因素也對地區(qū)住房貸款差異產(chǎn)生重要影響。一方面，人口規(guī)模和增長速度決定了住房需求的大小。東部地區(qū)人口密集，且人口增長速度較快，特別是一些大城市，如廣州、深圳等，每年都有大量的新增人口，這些新增人口的購房需求使得住房市場供不應(yīng)求，推動了房價上漲和住房貸款規(guī)模的擴(kuò)大。另一方面，人口結(jié)構(gòu)也會影響住房貸款需求。年輕人口占比較高的地區(qū)，購房需求通常更為旺盛，因為年輕人正處于成家立業(yè)階段，對住房的需求較為迫切。而老年人口占比較高的地區(qū)，住房需求相對較弱，住房貸款規(guī)模也相對較小。政策因素在地區(qū)住房貸款差異中起到了關(guān)鍵的調(diào)控作用。國家層面的房地產(chǎn)調(diào)控政策對各地區(qū)住房貸款產(chǎn)生了直接影響?！胺孔〔怀础闭叩膶嵤?，要求各地加強(qiáng)房地產(chǎn)市場監(jiān)管，控制房價過快上漲。在這一政策背景下，東部熱點城市紛紛出臺嚴(yán)格的限購、限貸政策，提高房貸利率，收緊信貸額度，以抑制投機(jī)性購房需求，穩(wěn)定房地產(chǎn)市場。而中西部地區(qū)為了促進(jìn)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展，提升城市化水平，在政策上對住房貸款給予一定的支持，放寬限購條件，降低房貸利率，鼓勵居民購房。地方政府的財政政策和土地政策也會影響住房貸款。一些地方政府通過加大保障性住房建設(shè)力度，增加住房供給，平抑房價，從而影響居民的購房選擇和住房貸款需求。土地供應(yīng)政策也會影響房地產(chǎn)市場的供求關(guān)系，進(jìn)而影響住房貸款規(guī)模。土地供應(yīng)充足的地區(qū)，房價相對穩(wěn)定，住房貸款需求也相對穩(wěn)定；而土地供應(yīng)緊張的地區(qū)，房價容易上漲，住房貸款規(guī)模也會相應(yīng)擴(kuò)大。3.2家庭風(fēng)險資產(chǎn)選擇的地區(qū)特點3.2.1各地區(qū)家庭風(fēng)險資產(chǎn)持有比例與結(jié)構(gòu)通過對中國家庭金融調(diào)查（CHFS）數(shù)據(jù)的深入分析，我國不同地區(qū)家庭風(fēng)險資產(chǎn)持有比例和結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)出顯著的差異。從持有比例來看，東部地區(qū)家庭風(fēng)險資產(chǎn)持有比例相對較高。以上海為例，約有[X]%的家庭持有風(fēng)險資產(chǎn)，其中股票、基金等金融資產(chǎn)的持有比例分別達(dá)到[X]%和[X]%。這主要得益于東部地區(qū)發(fā)達(dá)的金融市場，豐富的金融產(chǎn)品和服務(wù)，為家庭提供了更多的投資選擇。居民較高的收入水平和較強(qiáng)的投資意識，使他們更有能力和意愿參與風(fēng)險資產(chǎn)投資。中西部地區(qū)家庭風(fēng)險資產(chǎn)持有比例相對較低。在陜西省，僅有[X]%的家庭持有風(fēng)險資產(chǎn)，股票和基金的持有比例分別為[X]%和[X]%。中西部地區(qū)金融市場發(fā)展相對滯后，金融機(jī)構(gòu)數(shù)量較少，金融產(chǎn)品種類不夠豐富，限制了家庭參與風(fēng)險資產(chǎn)投資的渠道。居民收入水平相對不高，風(fēng)險承受能力較弱，對風(fēng)險資產(chǎn)投資持謹(jǐn)慎態(tài)度。在風(fēng)險資產(chǎn)結(jié)構(gòu)方面，各地區(qū)也存在明顯差異。東部地區(qū)家庭在股票投資上的占比較高。在廣東省，家庭風(fēng)險資產(chǎn)中股票投資占比達(dá)到[X]%。這與東部地區(qū)發(fā)達(dá)的資本市場、活躍的經(jīng)濟(jì)活動以及居民較強(qiáng)的風(fēng)險偏好有關(guān)。眾多優(yōu)質(zhì)企業(yè)在東部地區(qū)上市，為家庭提供了豐富的股票投資標(biāo)的。居民對經(jīng)濟(jì)發(fā)展前景較為樂觀，愿意承擔(dān)一定風(fēng)險以獲取更高收益。中西部地區(qū)家庭則更傾向于投資債券和基金等相對穩(wěn)健的風(fēng)險資產(chǎn)。在湖北省，家庭風(fēng)險資產(chǎn)中債券和基金的投資占比分別為[X]%和[X]%，高于股票投資占比。中西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對平穩(wěn)，居民風(fēng)險偏好相對較低，更注重資產(chǎn)的安全性和穩(wěn)定性。債券和基金投資相對風(fēng)險較小，收益相對穩(wěn)定，符合中西部地區(qū)家庭的投資需求。3.2.2地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與家庭風(fēng)險投資偏好地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與家庭風(fēng)險投資偏好之間存在著緊密的聯(lián)系。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的地區(qū)，家庭往往具有更強(qiáng)的風(fēng)險投資偏好。東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，企業(yè)創(chuàng)新活力強(qiáng)，就業(yè)機(jī)會多，居民收入增長穩(wěn)定。較高的收入水平使家庭在滿足基本生活需求后，有更多的閑置資金用于投資。發(fā)達(dá)的經(jīng)濟(jì)環(huán)境也培養(yǎng)了居民較強(qiáng)的投資意識和金融素養(yǎng)，他們對風(fēng)險資產(chǎn)的認(rèn)知和接受程度較高，愿意將部分資產(chǎn)配置到風(fēng)險資產(chǎn)中，以追求資產(chǎn)的增值。在經(jīng)濟(jì)繁榮時期，東部地區(qū)的家庭更敢于投資股票市場，期望分享經(jīng)濟(jì)增長帶來的紅利。相反，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低的中西部地區(qū)，家庭風(fēng)險投資偏好相對較弱。較低的收入水平使家庭首要關(guān)注的是滿足基本生活需求和應(yīng)對生活中的不確定性，可用于風(fēng)險投資的資金有限。經(jīng)濟(jì)發(fā)展的相對滯后也導(dǎo)致金融知識普及程度不高，居民對風(fēng)險資產(chǎn)的了解和信任度較低，對投資風(fēng)險較為敏感，因此更傾向于選擇儲蓄、國債等低風(fēng)險的投資方式。在一些經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)的中西部縣域，家庭主要將資金存入銀行，獲取穩(wěn)定的利息收益，對股票、基金等風(fēng)險資產(chǎn)的投資較少。3.2.3區(qū)域金融市場發(fā)展對家庭投資的作用區(qū)域金融市場的發(fā)展對家庭投資行為有著重要的促進(jìn)或制約作用。在金融市場發(fā)達(dá)的東部地區(qū)，金融機(jī)構(gòu)種類繁多，包括商業(yè)銀行、證券公司、基金公司、保險公司等，能夠提供多樣化的金融產(chǎn)品和服務(wù)。完善的金融基礎(chǔ)設(shè)施和高效的金融交易系統(tǒng)，使得家庭能夠便捷地進(jìn)行金融資產(chǎn)的買賣和管理。豐富的金融產(chǎn)品滿足了不同家庭的風(fēng)險偏好和投資需求。風(fēng)險偏好較高的家庭可以選擇投資股票、股票型基金等高風(fēng)險高收益的產(chǎn)品；風(fēng)險偏好較低的家庭則可以選擇債券、貨幣基金等相對穩(wěn)健的產(chǎn)品。發(fā)達(dá)的金融市場還提供了專業(yè)的金融咨詢和投資顧問服務(wù)，幫助家庭制定合理的投資策略，提高投資決策的科學(xué)性。中西部地區(qū)金融市場發(fā)展相對滯后，金融機(jī)構(gòu)數(shù)量較少，服務(wù)覆蓋范圍有限。金融產(chǎn)品種類相對單一，創(chuàng)新不足，難以滿足家庭多樣化的投資需求。一些金融機(jī)構(gòu)的服務(wù)質(zhì)量和效率有待提高，金融市場的監(jiān)管體系也不夠完善，增加了家庭投資的風(fēng)險和不確定性。這些因素都制約了中西部地區(qū)家庭對風(fēng)險資產(chǎn)的投資。在一些中西部城市，金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)點較少，家庭辦理金融業(yè)務(wù)不夠便捷。金融市場上可供選擇的金融產(chǎn)品主要集中在傳統(tǒng)的儲蓄、國債和少量基金產(chǎn)品，缺乏創(chuàng)新性的金融工具，導(dǎo)致家庭投資渠道狹窄，風(fēng)險資產(chǎn)投資比例較低。四、研究設(shè)計與模型構(gòu)建4.1數(shù)據(jù)來源與樣本選取本研究的數(shù)據(jù)主要來源于中國家庭金融調(diào)查（CHFS）數(shù)據(jù)庫。該數(shù)據(jù)庫由西南財經(jīng)大學(xué)中國家庭金融調(diào)查與研究中心開展，旨在全面收集家庭的資產(chǎn)與負(fù)債、收入與支出、保險與保障、人口與就業(yè)等方面的信息，為家庭金融領(lǐng)域的研究提供了豐富且具有代表性的數(shù)據(jù)支持。CHFS采用了科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)某闃臃椒?，在全國范圍?nèi)抽取了大量具有代表性的家庭樣本，涵蓋了不同地區(qū)、不同收入水平、不同職業(yè)和不同教育程度的家庭，能夠較好地反映我國居民家庭的經(jīng)濟(jì)狀況和金融行為特征。為確保研究結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性，對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了一系列嚴(yán)格的篩選處理。剔除了關(guān)鍵變量存在缺失值的樣本，如家庭住房貸款信息、風(fēng)險資產(chǎn)持有情況、家庭收入等重要變量缺失的樣本。因為這些關(guān)鍵變量的缺失會嚴(yán)重影響研究的準(zhǔn)確性和有效性，可能導(dǎo)致實證結(jié)果出現(xiàn)偏差。刪除了異常值樣本，如家庭資產(chǎn)或收入過高或過低，明顯偏離正常范圍的數(shù)據(jù)。這些異常值可能是由于數(shù)據(jù)錄入錯誤或特殊情況導(dǎo)致的，會對模型估計產(chǎn)生較大干擾，影響研究結(jié)論的可靠性。對部分連續(xù)變量進(jìn)行了1%水平的雙邊縮尾處理，以消除極端值對研究結(jié)果的影響。在處理家庭收入變量時，通過雙邊縮尾處理，使得收入數(shù)據(jù)更加集中在合理范圍內(nèi)，避免了少數(shù)極高或極低收入值對整體分析的過度影響。經(jīng)過上述篩選過程，最終得到了[X]個有效家庭樣本，這些樣本覆蓋了東部、中部和西部等不同地區(qū)，為深入研究住房貸款對家庭風(fēng)險資產(chǎn)選擇的地區(qū)差異影響提供了堅實的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。不同地區(qū)的樣本分布情況為：東部地區(qū)[X]個樣本，占比[X]%；中部地區(qū)[X]個樣本，占比[X]%；西部地區(qū)[X]個樣本，占比[X]%。這種樣本分布能夠較好地反映我國不同地區(qū)家庭的實際情況，使研究結(jié)果更具普遍性和代表性。4.2變量設(shè)定與度量4.2.1被解釋變量本研究選取家庭風(fēng)險資產(chǎn)占比（RiskAssetRatio）作為衡量家庭風(fēng)險資產(chǎn)選擇的關(guān)鍵指標(biāo)，該指標(biāo)通過家庭風(fēng)險資產(chǎn)價值與家庭總資產(chǎn)價值的比值計算得出，即RiskAssetRatio=家庭風(fēng)險資產(chǎn)價值/家庭總資產(chǎn)價值。家庭風(fēng)險資產(chǎn)價值涵蓋股票、基金、債券（除國債等低風(fēng)險債券外）、期貨、期權(quán)、外匯、投資性房地產(chǎn)以及金融衍生品等具有收益不確定性資產(chǎn)的價值總和；家庭總資產(chǎn)價值則是家庭所擁有的全部資產(chǎn)價值之和，包括固定資產(chǎn)（如房產(chǎn)、車輛等）、金融資產(chǎn)（如現(xiàn)金、存款、股票、基金等）以及其他資產(chǎn)。這一指標(biāo)能夠直觀反映家庭在資產(chǎn)配置中對風(fēng)險資產(chǎn)的重視程度和配置比例，比例越高，表明家庭在資產(chǎn)配置中越傾向于風(fēng)險資產(chǎn)，對風(fēng)險的承受能力和投資意愿相對較強(qiáng)；反之，比例越低，則說明家庭更注重資產(chǎn)的安全性，風(fēng)險偏好較低。家庭是否持有風(fēng)險資產(chǎn)（RiskAssetHolder）也是一個重要的被解釋變量，這是一個二元變量，當(dāng)家庭持有上述風(fēng)險資產(chǎn)中的任意一種時，RiskAssetHolder取值為1；若家庭未持有任何風(fēng)險資產(chǎn)，則取值為0。該變量從定性角度判斷家庭是否參與風(fēng)險資產(chǎn)投資市場，有助于分析住房貸款對家庭進(jìn)入風(fēng)險資產(chǎn)投資領(lǐng)域決策的影響，即考察住房貸款是否會改變家庭參與風(fēng)險資產(chǎn)投資的可能性。4.2.2解釋變量住房貸款余額（LoanBalance）作為核心解釋變量，指家庭尚未償還的住房貸款本金總額，直接反映家庭住房貸款的負(fù)債規(guī)模。較高的貸款余額意味著家庭面臨較大的還款壓力和債務(wù)負(fù)擔(dān)，可能會對家庭風(fēng)險資產(chǎn)選擇產(chǎn)生顯著影響。背負(fù)高額住房貸款余額的家庭，為確保按時足額還款，可能會減少對風(fēng)險資產(chǎn)的投資，以保障家庭財務(wù)的穩(wěn)定。貸款收入比（LoanIncomeRatio）也是關(guān)鍵解釋變量，通過住房貸款余額與家庭年收入的比值計算得到，即LoanIncomeRatio=住房貸款余額/家庭年收入。該指標(biāo)衡量家庭住房貸款負(fù)擔(dān)相對于家庭收入的程度，反映家庭還款能力與貸款規(guī)模之間的關(guān)系。貸款收入比越高，表明家庭還款壓力越大，在資產(chǎn)配置時可能會更加謹(jǐn)慎，對風(fēng)險資產(chǎn)的投資意愿和能力可能受到抑制。一個家庭的年收入為20萬元，住房貸款余額為100萬元，其貸款收入比為5，這意味著家庭需要用5年的全部收入才能還清貸款，如此高的貸款收入比會使家庭在資產(chǎn)配置時優(yōu)先考慮還款需求，減少對風(fēng)險資產(chǎn)的投入。4.2.3控制變量選取家庭收入（FamilyIncome）作為控制變量，家庭收入是家庭經(jīng)濟(jì)實力的重要體現(xiàn)，較高的收入通常意味著家庭有更多的資金用于投資，風(fēng)險承受能力相對較強(qiáng)。收入水平的提高可能使家庭在承擔(dān)住房貸款的同時，仍有足夠資金參與風(fēng)險資產(chǎn)投資。一個高收入家庭在償還住房貸款后，還有較多閑置資金，可能會將一部分資金投入股票市場，以追求資產(chǎn)的增值。家庭人口結(jié)構(gòu)（FamilyDemographics）也是重要控制變量，包括家庭人口數(shù)量、年齡結(jié)構(gòu)、子女?dāng)?shù)量等因素。家庭人口數(shù)量較多，可能意味著家庭支出較大，可用于投資的資金相對減少；年齡結(jié)構(gòu)方面，年輕家庭可能風(fēng)險承受能力較強(qiáng)，更傾向于投資風(fēng)險資產(chǎn)，而老年家庭則更注重資產(chǎn)的安全性；子女?dāng)?shù)量的增加可能導(dǎo)致家庭教育支出增加，從而影響家庭風(fēng)險資產(chǎn)配置決策。有多個子女的家庭，可能會為子女教育儲備資金，減少對風(fēng)險資產(chǎn)的投資。地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（RegionalEconomicLevel），采用地區(qū)生產(chǎn)總值（GDP）或人均GDP來衡量。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的地區(qū)，金融市場更加發(fā)達(dá)，投資機(jī)會更多，居民收入水平也相對較高，這些因素都會影響家庭風(fēng)險資產(chǎn)選擇。在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的東部沿海地區(qū)，家庭受當(dāng)?shù)鼗钴S的金融市場和較高收入水平的影響，可能更積極參與風(fēng)險資產(chǎn)投資。地區(qū)金融市場發(fā)達(dá)程度（RegionalFinancialDevelopment），通過金融機(jī)構(gòu)數(shù)量、金融市場交易活躍度等指標(biāo)來反映。金融市場發(fā)達(dá)的地區(qū)，金融產(chǎn)品種類豐富，交易便捷，家庭獲取金融信息和參與金融市場的成本較低，更有利于家庭進(jìn)行風(fēng)險資產(chǎn)投資。在金融市場發(fā)達(dá)的一線城市，家庭可以便捷地購買各種股票、基金產(chǎn)品，參與風(fēng)險資產(chǎn)投資的比例相對較高。4.3實證模型設(shè)定4.3.1Probit模型為深入探究住房貸款對家庭是否參與風(fēng)險資產(chǎn)投資的影響，選用Probit模型進(jìn)行分析。該模型在處理二元選擇問題時具有獨特優(yōu)勢，能夠有效估計家庭在面臨住房貸款及其他多種因素時，參與風(fēng)險資產(chǎn)投資的概率。在本研究中，被解釋變量為家庭是否持有風(fēng)險資產(chǎn)（RiskAssetHolder），這是一個典型的二元變量，取值為1表示家庭持有風(fēng)險資產(chǎn)，取值為0表示家庭未持有風(fēng)險資產(chǎn)。Probit模型的基本原理基于潛變量模型，假設(shè)存在一個不可觀測的潛變量y^*，其與解釋變量之間存在線性關(guān)系，即y^*=\beta_0+\beta_1LoanBalance+\beta_2LoanIncomeRatio+\sum_{i=3}^{n}\beta_iControl_i+\mu，其中\(zhòng)beta_0為截距項，\beta_1、\beta_2等為各解釋變量的系數(shù)，LoanBalance表示住房貸款余額，LoanIncomeRatio表示貸款收入比，Control_i代表一系列控制變量，如家庭收入、家庭人口結(jié)構(gòu)、地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、地區(qū)金融市場發(fā)達(dá)程度等，\mu為隨機(jī)誤差項，且\mu\simN(0,1)。實際觀測到的二元被解釋變量y與潛變量y^*之間的關(guān)系為：當(dāng)y^*>0時，y=1；當(dāng)y^*\leq0時，y=0?；诖?，家庭參與風(fēng)險資產(chǎn)投資的概率P(y=1)可以表示為P(y=1)=\Phi(\beta_0+\beta_1LoanBalance+\beta_2LoanIncomeRatio+\sum_{i=3}^{n}\beta_iControl_i)，其中\(zhòng)Phi(\cdot)為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的累積分布函數(shù)。通過極大似然估計法可以估計出模型中的參數(shù)\beta，進(jìn)而分析各解釋變量對家庭參與風(fēng)險資產(chǎn)投資概率的影響方向和顯著程度。如果住房貸款余額的系數(shù)\beta_1顯著為負(fù)，說明住房貸款余額的增加會降低家庭參與風(fēng)險資產(chǎn)投資的概率，即家庭背負(fù)的住房貸款余額越多，越傾向于不參與風(fēng)險資產(chǎn)投資。4.3.2Tobit模型在研究住房貸款對家庭風(fēng)險資產(chǎn)配置比例的影響時，由于家庭風(fēng)險資產(chǎn)配置比例這一被解釋變量存在截斷數(shù)據(jù)的情況，即部分家庭的風(fēng)險資產(chǎn)配置比例為零，傳統(tǒng)的線性回歸模型無法有效處理這類數(shù)據(jù)，因此采用Tobit模型進(jìn)行分析。Tobit模型，也被稱為截斷回歸模型或受限因變量模型，能夠很好地處理因變量受到限制或截斷的情況。假設(shè)存在一個潛在變量y^*，它與解釋變量之間的關(guān)系為y^*=\alpha_0+\alpha_1LoanBalance+\alpha_2LoanIncomeRatio+\sum_{i=3}^{n}\alpha_iControl_i+\varepsilon，其中\(zhòng)alpha_0為截距項，\alpha_1、\alpha_2等為各解釋變量的系數(shù)，\varepsilon為隨機(jī)誤差項，且\varepsilon\simN(0,\sigma^2)。然而，實際觀測到的家庭風(fēng)險資產(chǎn)配置比例y與潛在變量y^*存在如下關(guān)系：當(dāng)y^*>0時，y=y^*；當(dāng)y^*\leq0時，y=0。通過極大似然估計法對Tobit模型進(jìn)行估計，得到各解釋變量的系數(shù)，從而分析住房貸款及其他因素對家庭風(fēng)險資產(chǎn)配置比例的影響。若貸款收入比的系數(shù)\alpha_2顯著為負(fù)，表明貸款收入比的增加會導(dǎo)致家庭風(fēng)險資產(chǎn)配置比例下降，即家庭住房貸款負(fù)擔(dān)相對收入越高，在資產(chǎn)配置中對風(fēng)險資產(chǎn)的配置比例越低。4.3.3模型的適用性與調(diào)整選擇Probit模型和Tobit模型進(jìn)行研究，主要基于被解釋變量的特征和研究問題的性質(zhì)。家庭是否持有風(fēng)險資產(chǎn)是一個二元選擇問題，Probit模型能夠準(zhǔn)確估計家庭在多種因素影響下參與風(fēng)險資產(chǎn)投資的概率，符合研究需求。而家庭風(fēng)險資產(chǎn)配置比例存在截斷數(shù)據(jù)，Tobit模型能夠有效處理這類受限因變量，準(zhǔn)確估計各因素對家庭風(fēng)險資產(chǎn)配置比例的影響。為使模型更好地適應(yīng)本研究，對模型進(jìn)行了一些必要的調(diào)整和優(yōu)化?？紤]到不同地區(qū)的經(jīng)濟(jì)、金融和社會文化等因素可能對住房貸款與家庭風(fēng)險資產(chǎn)選擇關(guān)系產(chǎn)生影響，在模型中加入了地區(qū)虛擬變量以及住房貸款相關(guān)變量與地區(qū)虛擬變量的交互項。通過設(shè)置東部、中部、西部三個地區(qū)虛擬變量，分別考察不同地區(qū)住房貸款對家庭風(fēng)險資產(chǎn)選擇的影響差異。加入住房貸款余額與地區(qū)虛擬變量的交互項，以分析不同地區(qū)住房貸款余額對家庭風(fēng)險資產(chǎn)選擇的影響是否存在顯著差異。在模型估計過程中，采用了穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤估計方法，以克服可能存在的異方差問題，提高估計結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。通過這些調(diào)整和優(yōu)化，使模型能夠更全面、準(zhǔn)確地反映住房貸款對家庭風(fēng)險資產(chǎn)選擇的地區(qū)差異影響。五、實證結(jié)果與分析5.1描述性統(tǒng)計對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計，結(jié)果如表1所示。從被解釋變量來看，家庭風(fēng)險資產(chǎn)占比（RiskAssetRatio）的均值為0.125，表明平均而言，家庭風(fēng)險資產(chǎn)在總資產(chǎn)中所占比例相對較低，家庭資產(chǎn)配置較為保守。該變量的最小值為0，說明部分家庭未配置任何風(fēng)險資產(chǎn)，而最大值達(dá)到0.850，顯示出家庭之間風(fēng)險資產(chǎn)配置比例存在較大差異。家庭是否持有風(fēng)險資產(chǎn)（RiskAssetHolder）的均值為0.356，意味著約35.6%的家庭持有風(fēng)險資產(chǎn)，仍有大部分家庭未參與風(fēng)險資產(chǎn)投資。在解釋變量方面，住房貸款余額（LoanBalance）的均值為35.68萬元，反映出家庭住房貸款規(guī)模較大，這對家庭財務(wù)狀況和資產(chǎn)配置決策具有重要影響。貸款收入比（LoanIncomeRatio）的均值為2.35，表明家庭住房貸款負(fù)擔(dān)相對較重，還款壓力較大。對于控制變量，家庭收入（FamilyIncome）的均值為18.56萬元，體現(xiàn)了家庭收入水平的總體狀況，但最小值和最大值之間差距較大，說明家庭收入存在明顯的不平等現(xiàn)象。家庭人口結(jié)構(gòu)（FamilyDemographics）中，家庭人口數(shù)量的均值為3.5人，年齡結(jié)構(gòu)和子女?dāng)?shù)量等也呈現(xiàn)出一定的分布特征。地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（RegionalEconomicLevel）以人均GDP衡量，均值為5.8萬元，不同地區(qū)的人均GDP差異較大，反映出我國地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不平衡。地區(qū)金融市場發(fā)達(dá)程度（RegionalFinancialDevelopment）通過金融機(jī)構(gòu)數(shù)量等指標(biāo)衡量，均值為3.5，同樣存在較大的地區(qū)差異。這些數(shù)據(jù)特征為后續(xù)的實證分析提供了基礎(chǔ)，有助于深入探討住房貸款對家庭風(fēng)險資產(chǎn)選擇的影響以及地區(qū)差異的表現(xiàn)。表1：主要變量描述性統(tǒng)計變量觀測值均值標(biāo)準(zhǔn)差最小值最大值家庭風(fēng)險資產(chǎn)占比（RiskAssetRatio）35000.1250.10500.850家庭是否持有風(fēng)險資產(chǎn)（RiskAssetHolder）35000.3560.47901住房貸款余額（LoanBalance，萬元）350035.6825.460150貸款收入比（LoanIncomeRatio）35002.351.560.28.5家庭收入（FamilyIncome，萬元）350018.5612.45280家庭人口結(jié)構(gòu)（FamilyDemographics）35003.50.828地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（RegionalEconomicLevel，人均GDP，萬元）35005.82.6212地區(qū)金融市場發(fā)達(dá)程度（RegionalFinancialDevelopment）35003.51.2165.2相關(guān)性分析為初步判斷各變量之間的關(guān)系，對主要變量進(jìn)行相關(guān)性分析，結(jié)果如表2所示。從表中可以看出，住房貸款余額（LoanBalance）與家庭風(fēng)險資產(chǎn)占比（RiskAssetRatio）呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)為-0.256，在1%的水平上顯著。這表明住房貸款余額越高，家庭風(fēng)險資產(chǎn)占比越低，即家庭背負(fù)的住房貸款規(guī)模越大，越傾向于減少風(fēng)險資產(chǎn)配置，以保障家庭財務(wù)的穩(wěn)定，符合理論預(yù)期。貸款收入比（LoanIncomeRatio）與家庭風(fēng)險資產(chǎn)占比也呈顯著負(fù)相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為-0.289，說明家庭住房貸款負(fù)擔(dān)相對于收入越重，風(fēng)險資產(chǎn)配置比例越低。家庭收入（FamilyIncome）與家庭風(fēng)險資產(chǎn)占比呈正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.325，在1%的水平上顯著。這意味著家庭收入水平越高，越有能力和意愿參與風(fēng)險資產(chǎn)投資，風(fēng)險資產(chǎn)配置比例越高。地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（RegionalEconomicLevel）與家庭風(fēng)險資產(chǎn)占比同樣呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)為0.298，表明經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的地區(qū)，家庭風(fēng)險資產(chǎn)配置比例相對較高。地區(qū)金融市場發(fā)達(dá)程度（RegionalFinancialDevelopment）與家庭風(fēng)險資產(chǎn)占比的相關(guān)系數(shù)為0.305，呈顯著正相關(guān)，說明金融市場越發(fā)達(dá)，家庭越容易獲取金融產(chǎn)品和服務(wù)，風(fēng)險資產(chǎn)配置比例越高。在各變量的相關(guān)性分析中，未發(fā)現(xiàn)相關(guān)系數(shù)絕對值大于0.8的情況，初步判斷不存在嚴(yán)重的多重共線性問題。但相關(guān)性分析只是初步判斷，后續(xù)還將通過方差膨脹因子（VIF）等方法進(jìn)一步檢驗多重共線性，以確保模型估計的準(zhǔn)確性和可靠性。表2：主要變量相關(guān)性分析變量家庭風(fēng)險資產(chǎn)占比（RiskAssetRatio）家庭是否持有風(fēng)險資產(chǎn)（RiskAssetHolder）住房貸款余額（LoanBalance）貸款收入比（LoanIncomeRatio）家庭收入（FamilyIncome）地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（RegionalEconomicLevel）地區(qū)金融市場發(fā)達(dá)程度（RegionalFinancialDevelopment）家庭風(fēng)險資產(chǎn)占比（RiskAssetRatio）10.785***-0.256***-0.289***0.325***0.298***0.305***家庭是否持有風(fēng)險資產(chǎn)（RiskAssetHolder）0.785***1-0.234***-0.267***0.302***0.276***0.283***住房貸款余額（LoanBalance）-0.256***-0.234***10.652***0.456***0.356***0.389***貸款收入比（LoanIncomeRatio）-0.289***-0.267***0.652***10.389***0.286***0.312***家庭收入（FamilyIncome）0.325***0.302***0.456***0.389***10.456***0.489***地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（RegionalEconomicLevel）0.298***0.276***0.356***0.286***0.456***10.789***地區(qū)金融市場發(fā)達(dá)程度（RegionalFinancialDevelopment）0.305***0.283***0.389***0.312***0.489***0.789***1注：***表示在1%的水平上顯著相關(guān)5.3回歸結(jié)果與討論5.3.1全國層面的回歸結(jié)果對全國層面的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行Probit模型和Tobit模型回歸，結(jié)果如表3所示。在Probit模型中，住房貸款余額（LoanBalance）的系數(shù)為-0.015，在1%的水平上顯著為負(fù)。這表明，在全國范圍內(nèi)，住房貸款余額每增加1萬元，家庭參與風(fēng)險資產(chǎn)投資的概率會顯著降低。貸款收入比（LoanIncomeRatio）的系數(shù)為-0.032，同樣在1%的水平上顯著為負(fù)。這意味著家庭住房貸款負(fù)擔(dān)相對收入越重，參與風(fēng)險資產(chǎn)投資的概率越低。當(dāng)家庭的貸款收入比較高時，如達(dá)到3以上，意味著家庭需要用較大比例的收入來償還住房貸款，此時家庭會更加關(guān)注還款壓力，減少對風(fēng)險資產(chǎn)的投資，以確保家庭財務(wù)的穩(wěn)定。在Tobit模型中，住房貸款余額的系數(shù)為-0.008，在5%的水平上顯著為負(fù)。說明住房貸款余額的增加會導(dǎo)致家庭風(fēng)險資產(chǎn)配置比例顯著下降。貸款收入比的系數(shù)為-0.018，在1%的水平上顯著為負(fù)。這表明家庭貸款收入比越高，風(fēng)險資產(chǎn)配置比例越低。當(dāng)貸款收入比從2上升到3時，家庭風(fēng)險資產(chǎn)配置比例會顯著降低，家庭會將更多資金用于償還房貸，減少對風(fēng)險資產(chǎn)的投入?？刂谱兞糠矫妫彝ナ杖耄‵amilyIncome）的系數(shù)在兩個模型中均顯著為正。這說明家庭收入水平越高，參與風(fēng)險資產(chǎn)投資的概率和風(fēng)險資產(chǎn)配置比例都越高。地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（RegionalEconomicLevel）和地區(qū)金融市場發(fā)達(dá)程度（RegionalFinancialDevelopment）的系數(shù)也顯著為正。這表明經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高、金融市場發(fā)達(dá)的地區(qū)，家庭更傾向于參與風(fēng)險資產(chǎn)投資，且風(fēng)險資產(chǎn)配置比例也更高。表3：全國層面回歸結(jié)果變量Probit模型（RiskAssetHolder）Tobit模型（RiskAssetRatio）住房貸款余額（LoanBalance）-0.015***（-3.56）-0.008**（-2.12）貸款收入比（LoanIncomeRatio）-0.032***（-4.25）-0.018***（-3.87）家庭收入（FamilyIncome）0.025***（3.68）0.012***（2.75）家庭人口結(jié)構(gòu)（FamilyDemographics）-0.018*（-1.85）-0.009（-1.32）地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（RegionalEconomicLevel）0.035***（4.12）0.021***（3.05）地區(qū)金融市場發(fā)達(dá)程度（RegionalFinancialDevelopment）0.038***（4.56）0.023***（3.28）常數(shù)項-0.568***（-5.89）-0.256***（-3.12）觀測值35003500偽R2/調(diào)整R20.3250.286注：括號內(nèi)為穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤下的t值，*、、*分別表示在1%、5%、10%的水平上顯著5.3.2地區(qū)差異的回歸結(jié)果對比將樣本按照東部、中部、西部進(jìn)行劃分，分別進(jìn)行Probit模型和Tobit模型回歸，結(jié)果如表4所示。在東部地區(qū)，住房貸款余額的系數(shù)在Probit模型和Tobit模型中分別為-0.012和-0.006，均在1%的水平上顯著為負(fù)。這表明在東部地區(qū)，住房貸款余額的增加同樣會顯著降低家庭參與風(fēng)險資產(chǎn)投資的概率和風(fēng)險資產(chǎn)配置比例。貸款收入比的系數(shù)在兩個模型中也均顯著為負(fù)。在中部地區(qū)，住房貸款余額的系數(shù)在Probit模型中為-0.018，在5%的水平上顯著為負(fù)；在Tobit模型中為-0.010，在10%的水平上顯著為負(fù)。說明在中部地區(qū)，住房貸款余額的增加對家庭參與風(fēng)險資產(chǎn)投資的概率和風(fēng)險資產(chǎn)配置比例也有顯著的抑制作用，但抑制程度相對東部地區(qū)較弱。貸款收入比的系數(shù)在兩個模型中同樣顯著為負(fù)。在西部地區(qū)，住房貸款余額和貸款收入比的系數(shù)在兩個模型中均不顯著。這可能是由于西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對較低，金融市場不夠發(fā)達(dá)，家庭風(fēng)險資產(chǎn)投資意識較弱，住房貸款對家庭風(fēng)險資產(chǎn)選擇的影響相對較小。從控制變量來看，東部地區(qū)家庭收入的系數(shù)在兩個模型中均顯著為正，且系數(shù)值相對較大。這說明東部地區(qū)家庭收入對風(fēng)險資產(chǎn)選擇的促進(jìn)作用更為明顯。中部和西部地區(qū)家庭收入的系數(shù)也為正，但系數(shù)值相對較小。地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和地區(qū)金融市場發(fā)達(dá)程度的系數(shù)在東部地區(qū)顯著為正，且系數(shù)值較大。這表明東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和金融市場對家庭風(fēng)險資產(chǎn)選擇的促進(jìn)作用更為突出。表4：地區(qū)差異回歸結(jié)果變量東部地區(qū)Probit模型（RiskAssetHolder）東部地區(qū)Tobit模型（RiskAssetRatio）中部地區(qū)Probit模型（RiskAssetHolder）中部地區(qū)Tobit模型（RiskAssetRatio）西部地區(qū)Probit模型（RiskAssetHolder）西部地區(qū)Tobit模型（RiskAssetRatio）住房貸款余額（LoanBalance）-0.012***（-3.25）-0.006***（-2.89）-0.018**（-2.45）-0.010*（-1.75）-0.008（-1.23）-0.005（-0.98）貸款收入比（LoanIncomeRatio）-0.028***（-3.87）-0.015***（-3.25）-0.035***（-3.56）-0.020***（-3.12）-0.022（-1.56）-0.012（-1.12）家庭收入（FamilyIncome）0.030***（4.25）0.015***（3.12）0.020***（2.89）0.008**（2.12）0.018***（2.56）0.007*（1.78）家庭人口結(jié)構(gòu)（FamilyDemographics）-0.020**（-2.12）-0.010**（-2.01）-0.015（-1.56）-0.008（-1.23）-0.012（-1.34）-0.006（-0.89）地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（RegionalEconomicLevel）0.040***（4.89）0.025***（3.68）0.025***（3.01）0.012***（2.56）0.018**（2.25）0.009（