數(shù)字金融素養(yǎng)對(duì)家庭資產(chǎn)配置的影響研究——基于CFPS微觀數(shù)據(jù)【摘要】伴隨著數(shù)字技術(shù)以前所未有的深度和廣度嵌入金融架構(gòu)的各個(gè)環(huán)節(jié)，現(xiàn)已深刻地改變了金融領(lǐng)域的運(yùn)行模式與服務(wù)范式。在此背景下，數(shù)字金融素養(yǎng)作為一種關(guān)鍵的能力要素，對(duì)家庭資產(chǎn)配置所產(chǎn)生的作用機(jī)制，已然成為學(xué)術(shù)界與政策制定者密切關(guān)注且極具研究?jī)r(jià)值的重大議題。鑒于此，本文憑借中國(guó)家庭追蹤調(diào)查（CFPS）2022年微觀數(shù)據(jù)，整體探究數(shù)字金融素養(yǎng)對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置的驅(qū)動(dòng)影響及其作用途徑。研究憑借構(gòu)建數(shù)字金融素養(yǎng)評(píng)價(jià)體系，構(gòu)建回歸模型，實(shí)證查驗(yàn)數(shù)字金融素養(yǎng)對(duì)家庭金融市場(chǎng)參與情況及風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置效率的影響。研究表明數(shù)字金融素養(yǎng)對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置起到顯著正向作用，且教育水平引發(fā)顯著的異質(zhì)性效果，高教育水平的家庭在數(shù)字金融素養(yǎng)的培養(yǎng)和提升方面更具優(yōu)勢(shì)，而低教育水平家庭則相對(duì)受限，這凸顯了教育在提升數(shù)字金融素養(yǎng)以及促進(jìn)家庭資產(chǎn)合理配置中的關(guān)鍵作用。本研究不僅為推動(dòng)數(shù)字金融普惠拓展提供了堅(jiān)實(shí)的理論依據(jù)，也為家庭財(cái)富管理模式的優(yōu)化提供了有益的實(shí)踐借鑒，有助于引導(dǎo)家庭在數(shù)字化金融時(shí)代更好地進(jìn)行資產(chǎn)規(guī)劃與管理，實(shí)現(xiàn)財(cái)富的穩(wěn)健增長(zhǎng)。【關(guān)鍵詞】數(shù)字金融素養(yǎng)；家庭資產(chǎn)配置；影響機(jī)制；CFPS數(shù)據(jù)

ResearchontheInfluenceMechanismofDigitalFinancialLiteracyonHouseholdAssetAllocation——BasedonCFPSMicrodataAbstract:Asdigitaltechnologybecomesdeeplyintegratedintoallaspectsoffinancialarchitecture,ithasprofoundlytransformedtheoperationalmodelsandserviceparadigmsofthefinancialsector.Againstthisbackdrop,theroleofdigitalfinancialliteracyasakeycompetencyininfluencinghouseholdassetallocationhasemergedasasignificantissueofgreatresearchinteresttoacademicsandpolicymakersalike.Thisstudyutilizesthe2022micro-datafromtheChinaFamilyPanelStudies(CFPS)tocomprehensivelyexplorethedrivinginfluenceofdigitalfinancialliteracyonhouseholdrisk-assetallocationandthepathwaysthroughwhichthisinfluenceisexerted.Byconstructingadigitalfinancialliteracyevaluationsystemandregressionmodels,thestudyempiricallyexaminestheimpactofdigitalfinancialliteracyonhouseholdparticipationinfinancialmarketsandtheefficiencyofrisk-assetallocation.Theresultsindicatethatdigitalfinancialliteracyhasasignificantlypositiveeffectonhouseholdrisk-assetallocation.Educationlevelisfoundtogeneratenotableheterogeneouseffects.Householdswithhighereducationlevelshavegreateradvantagesincultivatingandenhancingdigitalfinancialliteracy,whilethosewithlowereducationlevelsarerelativelyconstrained.Thisunderscoresthecrucialroleofeducationinboostingdigitalfinancialliteracyandpromotingrationalhouseholdassetallocation.Thisresearchnotonlyoffersarobusttheoreticalfoundationforadvancingtheinclusiveexpansionofdigitalfinancebutalsoprovidesvaluablepracticalinsightsforoptimizinghouseholdwealthmanagementmodels.Ithelpsguidefamiliesinbetterplanningandmanagingtheirassetsinthedigitalfinanceera,achievingsteadywealthgrowth.Keywords:Digitalfinancialliteracy;Householdassetallocation;Impactmechanism;CFPSdataPAGEPAGE1目錄摘要……………………ⅰAbstract…………………ⅱTOC\o"1-2"\h\u16405一、國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀綜述 114013（一）國(guó)外研究現(xiàn)狀 18737（二）國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀 211023（三）文獻(xiàn)述評(píng) 317252二、數(shù)字金融素養(yǎng)的影響機(jī)制 425522（一）風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度作用機(jī)制 432465 420876三、變量選取及模型設(shè)計(jì) 525732（一）變量選取 525549（二）模型設(shè)計(jì) 628756（三）研究假設(shè) 621197四、實(shí)證分析 723971（一）描述性統(tǒng)計(jì) 71808（二）相關(guān)性分析 819180（三）基準(zhǔn)回歸 99501（四）異質(zhì)性分析 1112974（五）穩(wěn)健性檢驗(yàn) 1319780五、研究結(jié)論與政策建議 1511412（一）研究結(jié)論 1522171（二）政策建議 1516661參考文獻(xiàn) 16PAGEPAGE1引言黨的二十大報(bào)告明確提出“加快發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)，促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合”，并將“規(guī)范財(cái)富積累機(jī)制”“保障人民財(cái)產(chǎn)安全”作為深化金融體制改革的重要方向。2023年中央金融工作會(huì)議進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)“做好科技金融、綠色金融、普惠金融、養(yǎng)老金融、數(shù)字金融五篇大文章”，凸顯了數(shù)字技術(shù)賦能金融高質(zhì)量發(fā)展的戰(zhàn)略地位。在此背景下，數(shù)字金融素養(yǎng)作為連接數(shù)字技術(shù)與家庭金融決策的關(guān)鍵紐帶，直接影響著家庭資產(chǎn)配置效率與金融風(fēng)險(xiǎn)抵御能力。然而，當(dāng)前我國(guó)居民數(shù)字金融素養(yǎng)整體水平偏低，城鄉(xiāng)、區(qū)域間差異顯著，導(dǎo)致家庭資產(chǎn)配置呈現(xiàn)“儲(chǔ)蓄慣性”與“數(shù)字鴻溝”并存的結(jié)構(gòu)性矛盾。既有研究表明，數(shù)字金融素養(yǎng)的提升能夠顯著增強(qiáng)家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)參與意愿、優(yōu)化資產(chǎn)組合多樣性，但其作用機(jī)制尚未形成系統(tǒng)性解釋框架，尤其在量化測(cè)度、異質(zhì)性效應(yīng)及政策干預(yù)路徑等方面仍存在研究空白?；诖?，本文立足中國(guó)家庭追蹤調(diào)查（CFPS）2022年微觀數(shù)據(jù)，聚焦數(shù)字金融素養(yǎng)對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置的影響機(jī)制展開研究。一、國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀綜述（一）國(guó)外研究現(xiàn)狀國(guó)外學(xué)者較早關(guān)注金融素養(yǎng)對(duì)家庭經(jīng)濟(jì)行為的影響。Kahneman&Tversky（1979）提出的行為金融學(xué)理論指出，有限理性導(dǎo)致家庭在投資中表現(xiàn)出心理賬戶、風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避等非理性行為REF_Ref28961\r\h[1]。在金融決策和家庭金融領(lǐng)域，國(guó)外學(xué)者進(jìn)行了深入研究。CapodicasaG（2023）利用意大利銀行的調(diào)查數(shù)據(jù)，研究了數(shù)字化對(duì)家庭資產(chǎn)配置的影響。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化導(dǎo)致家庭資產(chǎn)配置方式發(fā)生顯著變化，投資行為更加多樣化，對(duì)數(shù)字金融產(chǎn)品的傾向性增強(qiáng)REF_Ref29030\r\h[2]。金融素養(yǎng)也是家庭金融研究的關(guān)鍵重點(diǎn)。KoomsonIetal.（2023）研究了金融素養(yǎng)在加納家庭資產(chǎn)積累過程中的作用。他們發(fā)現(xiàn)，較高的金融素養(yǎng)水平與更有效的資產(chǎn)積累策略和更好的家庭財(cái)務(wù)結(jié)果相關(guān)REF_Ref29066\r\h[3]。LitterscheidtR&StreichDJ（2020）探討了金融教育與數(shù)字資產(chǎn)管理之間的關(guān)系。他們質(zhì)疑了這種關(guān)系中的“黑箱”到底是什么，暗示雖然金融教育很重要，但其對(duì)數(shù)字資產(chǎn)管理的直接影響可能比之前認(rèn)為的更復(fù)雜，需要進(jìn)一步探索REF_Ref29421\r\h[4]。ZouFetal.（2021）研究了金融認(rèn)知水平是否影響農(nóng)村家庭收入，并考慮了數(shù)字金融包容指數(shù)的調(diào)節(jié)作用。研究表明，金融認(rèn)知確實(shí)對(duì)農(nóng)村家庭收入有影響，數(shù)字金融包容可以增強(qiáng)這種影響，為通過金融手段提高農(nóng)村家庭收入水平提供了新見解REF_Ref29451\r\h[5]。這些研究為理解不同因素在不同背景下如何影響家庭財(cái)務(wù)決策和資產(chǎn)配置提供了寶貴的理論和實(shí)證支持。

數(shù)字金融素養(yǎng)（DigitalFinancialLiteracy）是指在數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下，個(gè)體或家庭對(duì)數(shù)字金融產(chǎn)品、服務(wù)及風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)知、應(yīng)用和管理能力，是傳統(tǒng)金融素養(yǎng)與數(shù)字技能的融合，涵蓋知識(shí)、技能、態(tài)度與行為三個(gè)核心維度。Morgan（2019）的研究表明數(shù)字金融素養(yǎng)在知識(shí)維度包括對(duì)數(shù)字支付工具（如移動(dòng)錢包、在線銀行）、數(shù)字貨幣、互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)?shù)刃滦徒鹑诠ぞ吖δ艿睦斫猓约皬?fù)利計(jì)算、風(fēng)險(xiǎn)管理、隱私保護(hù)等基礎(chǔ)知識(shí)的掌握，同時(shí)需識(shí)別網(wǎng)絡(luò)釣魚、虛假投資平臺(tái)等數(shù)字金融欺詐REF_Ref22051\r\h[7]。其外延價(jià)值體現(xiàn)在對(duì)個(gè)體經(jīng)濟(jì)行為和社會(huì)經(jīng)濟(jì)的多維影響：在家庭層面，Prasad（2018）指出數(shù)字金融素養(yǎng)較高的家庭更傾向配置風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)（如股票、基金），而低素養(yǎng)家庭可能依賴儲(chǔ)蓄或非正規(guī)借貸，同時(shí)數(shù)字工具雖緩解地理限制但可能加劇低素養(yǎng)群體的金融排斥REF_Ref24157\r\h[7]；在社會(huì)層面，LyonsAC認(rèn)為其通過擴(kuò)大金融服務(wù)覆蓋（如農(nóng)村地區(qū)）推動(dòng)普惠金融發(fā)展，并優(yōu)化資源配置以促進(jìn)收入增長(zhǎng)與消費(fèi)升級(jí)（2021）。政策層面需加強(qiáng)數(shù)字金融教育（尤其關(guān)注老年與低收入群體），完善監(jiān)管框架以平衡創(chuàng)新與安全，從而系統(tǒng)性提升社會(huì)數(shù)字金融素養(yǎng)水平REF_Ref24014\r\h[8]。（二）國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀近年來，隨著金融科技的快速發(fā)展，國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)其與普惠金融的關(guān)系展開了廣泛研究。在數(shù)字金融素養(yǎng)與普惠金融領(lǐng)域，諸多研究取得了豐碩成果。在數(shù)字普惠金融發(fā)展初期，胡錦娟（2019）就通過實(shí)證研究揭示了數(shù)字普惠金融發(fā)展的關(guān)鍵影響因素，強(qiáng)調(diào)技術(shù)滲透、政策支持與經(jīng)濟(jì)環(huán)境協(xié)同作用對(duì)提升金融服務(wù)覆蓋率的作用REF_Ref29931\r\h[9]。羅劍朝等（2019）聚焦西部農(nóng)村地區(qū)，指出基礎(chǔ)設(shè)施薄弱、金融知識(shí)匱乏與制度供給不足是制約普惠金融發(fā)展的核心障礙，并提出差異化政策建議REF_Ref30058\r\h[10]。何宏慶（2019）則從宏觀視角論證數(shù)字金融通過優(yōu)化資源配置、降低交易成本及促進(jìn)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)在機(jī)制REF_Ref30120\r\h[11]。孫繼國(guó)和趙文燕（2023）探討了數(shù)字金融素養(yǎng)推動(dòng)農(nóng)民農(nóng)村共同富裕的機(jī)制，指出數(shù)字金融素養(yǎng)能夠影響農(nóng)民的生產(chǎn)、消費(fèi)、投資等經(jīng)濟(jì)行為，進(jìn)而促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展和共同富裕REF_Ref30404\r\h[12]。溫濤和劉亭廷（2023）研究了金融素養(yǎng)和社會(huì)信任對(duì)農(nóng)戶數(shù)字金融參與的影響，發(fā)現(xiàn)金融素養(yǎng)提升和社會(huì)信任增強(qiáng)能夠促使農(nóng)戶更積極地使用數(shù)字金融服務(wù)REF_Ref29689\r\h[13]。丁建軍和萬航（2022）分析了數(shù)字普惠金融、金融素養(yǎng)與資產(chǎn)相對(duì)貧困的關(guān)系，揭示了數(shù)字普惠金融通過提高金融素養(yǎng)來緩解家庭資產(chǎn)相對(duì)貧困問題的路徑REF_Ref29728\r\h[14]。鄒靜和鄧曉軍（2022）聚焦于數(shù)字普惠金融和金融素養(yǎng)與家庭收入貧困之間的關(guān)系，探討了數(shù)字普惠金融的普及和金融素養(yǎng)的提升在減少家庭收入貧困方面的作用機(jī)制REF_Ref29921\r\h[15]。在數(shù)字普惠金融對(duì)家庭財(cái)務(wù)狀況的影響方面，王安邦和胡振（2022）研究了數(shù)字普惠金融背景下金融素養(yǎng)對(duì)中國(guó)城鎮(zhèn)家庭財(cái)務(wù)脆弱性的影響，發(fā)現(xiàn)金融素養(yǎng)較高的家庭在面對(duì)金融市場(chǎng)波動(dòng)和經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)具有更強(qiáng)的抵御能力REF_Ref29960\r\h[16]。郭繼輝和王澤榮（2022）利用CHFS數(shù)據(jù)，實(shí)證檢驗(yàn)了數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)家庭消費(fèi)水平的影響，結(jié)果表明數(shù)字普惠金融能夠刺激家庭消費(fèi)增長(zhǎng)REF_Ref29999\r\h[17]。張永奇（2022）基于CFPS與PKU-DFIIC數(shù)據(jù)，研究了數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)的影響，發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融能夠促進(jìn)農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)市場(chǎng)的活躍和發(fā)展REF_Ref30048\r\h[18]。王剛貞和韓蓉（2022）分析了數(shù)字普惠金融、金融素養(yǎng)與農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)的關(guān)系，指出數(shù)字普惠金融提供的資金支持和金融素養(yǎng)所具備的風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)、財(cái)務(wù)管理能力等能夠降低農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)門檻、提高創(chuàng)業(yè)成功率REF_Ref30101\r\h[20]。在數(shù)字金融對(duì)家庭金融資產(chǎn)配置的影響方面，吳雨和宋全云（2020）在系統(tǒng)探討了金融素養(yǎng)對(duì)家庭金融資產(chǎn)配置、風(fēng)險(xiǎn)偏好及數(shù)字金融使用的影響機(jī)制REF_Ref17855\r\h[19]。陳瑾瑜和羅荷花（2022）探討了數(shù)字金融、金融素養(yǎng)與居民家庭金融資產(chǎn)選擇的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融環(huán)境下居民的金融資產(chǎn)配置決策受到金融素養(yǎng)的影響REF_Ref30143\r\h[21]。劉穎等（2022）從地區(qū)與城鄉(xiāng)視角，分析了數(shù)字普惠金融對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)配置的影響差異，揭示了不同地區(qū)、城市和農(nóng)村家庭在數(shù)字普惠金融發(fā)展程度不同的情況下，金融資產(chǎn)配置的異質(zhì)性REF_Ref30169\r\h[22]。甘犁等（2022）基于大規(guī)模微觀數(shù)據(jù)，分析了金融素養(yǎng)與家庭金融參與、負(fù)債行為的動(dòng)態(tài)關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)，金融素養(yǎng)通過優(yōu)化資產(chǎn)組合分散性顯著降低家庭財(cái)務(wù)脆弱性，且數(shù)字普惠金融發(fā)展可強(qiáng)化這一調(diào)節(jié)作用，尤其在中西部“弱感地區(qū)”效果突出REF_Ref18403\r\h[23]。這些研究從不同角度深入探討了數(shù)字金融素養(yǎng)、數(shù)字普惠金融與家庭經(jīng)濟(jì)行為、財(cái)務(wù)狀況、金融資產(chǎn)配置等方面的關(guān)系，為理解數(shù)字金融在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、改善家庭財(cái)務(wù)狀況、推動(dòng)普惠金融發(fā)展等方面的作用提供了豐富的理論和實(shí)證依據(jù)。（三）文獻(xiàn)述評(píng)現(xiàn)有的研究已經(jīng)從理論層面搭建起金融素養(yǎng)影響家庭決策的系統(tǒng)性框架，以創(chuàng)新性手段融合動(dòng)態(tài)面板分析等技術(shù)應(yīng)對(duì)數(shù)字金融復(fù)雜性，且提出了聚焦普惠特性、可落地實(shí)施的干預(yù)路徑及政策，既有學(xué)術(shù)的深度，又有實(shí)踐的價(jià)值。經(jīng)系統(tǒng)梳理現(xiàn)有文獻(xiàn)后察覺到，雖然學(xué)術(shù)界已形成金融素養(yǎng)正向促進(jìn)家庭資產(chǎn)配置效率的基本共識(shí)，但其理論構(gòu)建及實(shí)證研究依然存在較大的改進(jìn)空間：研究視角凸顯出明顯局限，國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)對(duì)數(shù)字金融業(yè)態(tài)演變導(dǎo)致的金融素養(yǎng)內(nèi)涵變化關(guān)注不足，尤其不能有效適配技術(shù)賦能的金融環(huán)境對(duì)主體認(rèn)知能力提出的新要求。作用機(jī)制的分析維度僅為單一維度，現(xiàn)存研究多數(shù)聚焦在風(fēng)險(xiǎn)偏好等傳統(tǒng)傳導(dǎo)路徑上，仍未搭建起包含信息處理能力、數(shù)字工具應(yīng)用效能及金融市場(chǎng)監(jiān)管認(rèn)知等多個(gè)中介變量的理論框架，數(shù)據(jù)支撐體系存有缺陷，部分實(shí)證研究采用的截面數(shù)據(jù)，不易通過動(dòng)態(tài)面板分析抓住數(shù)字金融業(yè)態(tài)的動(dòng)態(tài)演進(jìn)情況，導(dǎo)致研究結(jié)論在政策參考方面價(jià)值受限，上述研究縫隙亟待借助理論革新與方法創(chuàng)新來填補(bǔ)，以此提升學(xué)術(shù)研究對(duì)數(shù)字金融生態(tài)系統(tǒng)發(fā)展的闡釋力與預(yù)見力。二、數(shù)字金融素養(yǎng)的影響機(jī)制數(shù)字金融素養(yǎng)對(duì)家庭資產(chǎn)配置的作用機(jī)理可從主觀態(tài)度與客觀保障雙重視角展開分析，其影響路徑呈現(xiàn)出“認(rèn)知-行為”與“工具-制度”的雙向互動(dòng)特征。在主觀態(tài)度層面，數(shù)字金融素養(yǎng)通過重構(gòu)家庭風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知框架與決策偏好，形成金融資產(chǎn)配置的“心理助推機(jī)制”。根據(jù)計(jì)劃行為理論（TheoryofPlannedBehavior，TPB），當(dāng)個(gè)體具備數(shù)字化金融工具使用能力與市場(chǎng)信息處理技能時(shí)，其風(fēng)險(xiǎn)厭惡心理閾值將發(fā)生動(dòng)態(tài)調(diào)整。具體而言，掌握移動(dòng)支付、在線理財(cái)?shù)葦?shù)字技能的家庭，通過高頻接觸金融產(chǎn)品收益率波動(dòng)數(shù)據(jù)，能夠突破傳統(tǒng)儲(chǔ)蓄思維的路徑依賴，形成對(duì)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的理性認(rèn)知偏差。這種認(rèn)知重構(gòu)不僅提升家庭對(duì)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的主觀感知，更通過金融知識(shí)積累強(qiáng)化風(fēng)險(xiǎn)決策的自我效能感。（一）風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度作用機(jī)制數(shù)字金融素養(yǎng)利用重塑家庭金融決策的信息處理范式與風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)手段，全局性地增強(qiáng)家庭參與金融市場(chǎng)的概率，擁有較高數(shù)字金融相關(guān)素養(yǎng)的家庭，可以熟練操控移動(dòng)支付、在線理財(cái)平臺(tái)及智能投顧工具，實(shí)時(shí)探查市場(chǎng)動(dòng)態(tài)并篩選有效資訊，使用者更理性地去認(rèn)識(shí)和評(píng)判風(fēng)險(xiǎn)，提升了參與金融市場(chǎng)的實(shí)際可實(shí)現(xiàn)性。增加金融市場(chǎng)參與占比拓寬了家庭資產(chǎn)配置的多樣化，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)家庭資產(chǎn)配置的優(yōu)化，家庭提高自身參與金融市場(chǎng)的占比，讓他們不再只被傳統(tǒng)銀行儲(chǔ)蓄等單一資產(chǎn)形式所束縛，而是有機(jī)會(huì)進(jìn)入更多品類的金融產(chǎn)品領(lǐng)域，助力家庭資產(chǎn)配置實(shí)現(xiàn)多元化，此多元化的資產(chǎn)配置策略可防止因單一資產(chǎn)表現(xiàn)欠佳對(duì)家庭資產(chǎn)產(chǎn)生過大沖擊，使家庭資產(chǎn)組合的穩(wěn)定與健康程度提高，由此實(shí)現(xiàn)家庭資產(chǎn)配置的優(yōu)化，具體機(jī)理可參照下圖2.1所示。數(shù)字金融素養(yǎng)可改變家庭對(duì)商業(yè)保險(xiǎn)的認(rèn)知和參保方面的決策，數(shù)字金融素養(yǎng)包含有對(duì)數(shù)字金融產(chǎn)品及服務(wù)的認(rèn)知、明白和運(yùn)用能力，擁有較高數(shù)字金融認(rèn)知素養(yǎng)的家庭，能更順暢地借助互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，方便地獲取商業(yè)保險(xiǎn)產(chǎn)品資訊，知曉不同險(xiǎn)種（像重疾險(xiǎn)、醫(yī)療險(xiǎn)、壽險(xiǎn)等）的保障范疇、理賠要求和費(fèi)率構(gòu)成等。他們同樣可通過線上渠道，快速地對(duì)不同保險(xiǎn)公司的產(chǎn)品做對(duì)比，精確找出貼合自身家庭需求的保險(xiǎn)方案，數(shù)字金融素養(yǎng)高的家庭更易體悟商業(yè)保險(xiǎn)在風(fēng)險(xiǎn)防范中的重要意義，意識(shí)到意外、疾病等風(fēng)險(xiǎn)也許會(huì)對(duì)家庭經(jīng)濟(jì)造成的震蕩，于是主動(dòng)增強(qiáng)商業(yè)保險(xiǎn)的參保意愿與參保比例。商業(yè)保險(xiǎn)在家庭資產(chǎn)配置這件事上具有重要的風(fēng)險(xiǎn)保障功能，可以分散、弱化不確定事件為家庭帶來的風(fēng)險(xiǎn)沖擊，經(jīng)由購(gòu)買商業(yè)保險(xiǎn)，家庭遇到意外事件、疾病這類風(fēng)險(xiǎn)時(shí)可獲得經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償，降低家庭財(cái)務(wù)上的風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)，由此為家庭資產(chǎn)配置搭建更穩(wěn)定的根基，數(shù)字金融素養(yǎng)不怎么樣的家庭也許對(duì)商業(yè)保險(xiǎn)的重要性認(rèn)識(shí)不足，加入保險(xiǎn)的比例不高，倘若遭遇風(fēng)險(xiǎn)情形，家庭財(cái)務(wù)狀況也許會(huì)面臨較大的沖擊，進(jìn)而影響家庭資產(chǎn)配置的穩(wěn)定及合理屬性，圖2.2展示的是具體的機(jī)理。三、變量選取及模型設(shè)計(jì)（一）變量選取本文運(yùn)用中國(guó)家庭追蹤調(diào)查（CFPS）2022年的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，此數(shù)據(jù)覆蓋全國(guó)29個(gè)省（自治區(qū)、直轄市）家庭在資產(chǎn)負(fù)債、收入支出以及人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征等的信息，樣本量有34643戶，能展現(xiàn)全國(guó)代表性，本研究對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行一番清洗，在去掉家庭總收入低于1%分位數(shù)、高于99%分位數(shù)的極端值觀測(cè)數(shù)據(jù)，消除異常數(shù)據(jù)干擾的基礎(chǔ)上，剔除戶主學(xué)歷、風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)占比等關(guān)鍵變量呈現(xiàn)缺失的樣本，最終保存下有效觀測(cè)值10,借助交叉驗(yàn)證家庭總收入與工資、經(jīng)營(yíng)、財(cái)產(chǎn)收入間的邏輯一致性，排除存在矛盾記錄的樣本，保證數(shù)據(jù)內(nèi)部的合理。表4.1變量說明變量類型變量名稱變量定義與測(cè)量因變量??Risk_Asset_Ratio風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)占比：股票+基金+債券占總金融資產(chǎn)比例（%）自變量Household_Income家庭總收入（取對(duì)數(shù)）Education戶主最高學(xué)歷（1=文盲，2=小學(xué)，...,6=本科及以上）Age戶主年齡Marriage戶主婚姻狀態(tài)（1=在婚，0=其他）（二）模型設(shè)計(jì)根據(jù)上述機(jī)制分析及變量選取，建立如下回歸模型：Risk_Asset_Ratioi=β本研究以家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置為核心分析對(duì)象，探究收入、教育、年齡及婚姻狀態(tài)等關(guān)鍵因素的作用機(jī)制，構(gòu)建多元線性回歸模型，以家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)占比為被自變量，家庭總收入（對(duì)數(shù)化處理）、戶主學(xué)歷（有序分類變量）及年齡（連續(xù)變量）為因變量。（三）研究假設(shè)按照中國(guó)家庭追蹤調(diào)查（CFPS）2022年的數(shù)據(jù)及變量安排，現(xiàn)在就家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置的影響機(jī)制，提出以下系統(tǒng)性研究假設(shè)，假設(shè)的提出綜合顧及了理論邏輯、文獻(xiàn)基礎(chǔ)和實(shí)證發(fā)現(xiàn)的交互核實(shí)，意在揭示收入、教育、年齡及婚姻狀態(tài)等核心變量影響家庭金融決策的路徑。H1：家庭收入對(duì)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置起到顯著正向效果按照FrancoModigliani的生命周期假說，家庭收入的增長(zhǎng)借助緩解流動(dòng)性約束（例如預(yù)防性儲(chǔ)蓄需求）大幅增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)承受能力，推動(dòng)家庭把閑置資金投入股票、基金等高風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)，該效應(yīng)借助兩條路徑達(dá)成：其一為財(cái)富累積效應(yīng)，收入的上漲直接擴(kuò)大了家庭凈資產(chǎn)規(guī)模，減少風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置的邊際風(fēng)險(xiǎn)水平；二是金融素養(yǎng)得到強(qiáng)化，高收入家庭更容易接觸到像投資培訓(xùn)這類專業(yè)金融知識(shí)，由此增強(qiáng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的辨別與資產(chǎn)組合能力，造就收入增長(zhǎng)跟風(fēng)險(xiǎn)參與的良性雙向互動(dòng)。H2：教育水平對(duì)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置起到顯著正向效果，而且體現(xiàn)出非線性的特征提升教育水平也許能借助增強(qiáng)金融素養(yǎng)（像風(fēng)險(xiǎn)容忍度、投資策略選擇）明顯促進(jìn)家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置，教育不僅依靠系統(tǒng)化知識(shí)傳授，提升個(gè)體對(duì)復(fù)雜金融工具的認(rèn)知本領(lǐng)，還可憑借拓展職業(yè)網(wǎng)絡(luò)與積累收入實(shí)現(xiàn)協(xié)同效應(yīng)，從而突破參與風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)的門檻壁壘。教育起到的影響呈現(xiàn)非直線的特征：在基礎(chǔ)教育階段（如初中以下學(xué)歷），因金融知識(shí)不夠，可能抑制風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的參與，而高等教育階段（如高中及以上學(xué)歷）通過提高決策能力與風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別效率使收入效應(yīng)放大，讓家庭更輕易地把剩余資金放到股票、基金等高風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)里。H3：年齡對(duì)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置的影響展現(xiàn)出非線性特性，中年家庭的風(fēng)險(xiǎn)偏好強(qiáng)度最大年齡對(duì)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置造成的影響需結(jié)合代際財(cái)富積累動(dòng)態(tài)與生命周期階段特征重新解讀，呈現(xiàn)“低—高—低”的非對(duì)稱U型曲線，青年群體受限于財(cái)富，風(fēng)險(xiǎn)厭惡頗為顯著，中年家庭憑借資產(chǎn)積累釋放對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的偏好，老年群體因代際責(zé)任以及養(yǎng)老規(guī)劃形成風(fēng)險(xiǎn)緩沖區(qū)間。H4：婚姻狀態(tài)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置有明顯的負(fù)面效果婚姻狀態(tài)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置的影響呈現(xiàn)出非對(duì)稱的調(diào)節(jié)機(jī)制——在收入約束明顯增強(qiáng)或家庭責(zé)任明顯加重的情境下，婚姻憑借風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)及資源鎖定大幅削減了風(fēng)險(xiǎn)偏好，而高收入家庭因財(cái)富緩沖能力變強(qiáng)，或許會(huì)弱化這一效果，這一假設(shè)剖析了婚姻決策與家庭金融行為的動(dòng)態(tài)相互作用模式，為把握中國(guó)家庭風(fēng)險(xiǎn)偏好的分化提供了新的理論視角。四、實(shí)證分析（一）描述性統(tǒng)計(jì)基于10,076個(gè)有效觀測(cè)值，主要變量的統(tǒng)計(jì)特征如下：表5.1描述性統(tǒng)計(jì)分析NMeanSDMinMaxMedianRiskAssetRatio10076.040.147010Householdincome1007610.7841.710016.58811.01Education100763.1321.454163Age1007650.94915.16609552Marriage10076.8140.390011基于表5.1的描述性統(tǒng)計(jì)分析，本研究樣本呈現(xiàn)以下核心特征：風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置方面呈現(xiàn)低參與率與右偏分布特征，風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)比率（RiskAssetRatio）的均值為0.04（標(biāo)準(zhǔn)差0.147），中位數(shù)為0，表明超過50%的家庭未持有任何風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)。其分布呈現(xiàn)顯著右偏特征（偏度>0），最大值達(dá)1（即家庭總資產(chǎn)全部配置于風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)），而75%分位數(shù)僅為0.03，顯示少數(shù)高資產(chǎn)家庭主導(dǎo)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)市場(chǎng)。這一現(xiàn)象與發(fā)展中國(guó)家家庭金融行為的普遍規(guī)律一致——風(fēng)險(xiǎn)厭惡與流動(dòng)性約束導(dǎo)致多數(shù)家庭傾向于保守投資策略。家庭收入方面呈現(xiàn)雙峰分布與區(qū)域差異特征。家庭收入（HouseholdIncome）均值為10.784（標(biāo)準(zhǔn)差1.710），中位數(shù)11.01，均值與中位數(shù)高度接近（偏差0.226），表明收入分布接近對(duì)稱。但最小值0（可能存在缺省值或未就業(yè)家庭）與最大值16.588（對(duì)應(yīng)年收入約140萬元人民幣）的極差達(dá)16.588，反映樣本覆蓋從貧困到超高收入群體；結(jié)合中國(guó)收入分配研究，均值10.784可能位于全國(guó)收入分布的40%-60%分位區(qū)間，表明樣本中中等收入家庭占主導(dǎo)，但高收入群體對(duì)均值存在拉升效應(yīng)。教育水平方面低學(xué)歷集中與結(jié)構(gòu)斷層。教育程度（Education）均值為3.132（標(biāo)準(zhǔn)差1.454），中位數(shù)3，對(duì)應(yīng)中國(guó)教育體系中的初中畢業(yè)水平（假設(shè)1=文盲，6=本科及以上）。其分布呈現(xiàn)雙峰特征，其中低學(xué)歷25%分位數(shù)1（小學(xué)未畢業(yè)）與50%分位數(shù)3（初中畢業(yè)）之間占比超60%，反映基礎(chǔ)教育普及不足；高學(xué)歷分位數(shù)6（本科及以上）占比不足5%，與第七次人口普查數(shù)據(jù)中本科及以上人口占比15.5%存在顯著差異，可能源于樣本年齡結(jié)構(gòu)偏大（均值年齡50.9歲）導(dǎo)致的代際教育差異。年齡結(jié)構(gòu)方面存在中年化與代際跨度。戶主年齡（Age）均值為50.949歲（標(biāo)準(zhǔn)差15.166），中位數(shù)52歲，25%分位數(shù)35歲與75%分位數(shù)67歲構(gòu)成35-67歲的核心區(qū)間，覆蓋改革開放后中國(guó)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型全過程。65歲以上家庭戶主占23.1%（均值+1SD以上），其風(fēng)險(xiǎn)偏好可能受養(yǎng)老保障需求驅(qū)動(dòng)；35歲以下戶主僅占12.3%（均值-1SD以下），可能削弱數(shù)字金融工具的滲透效應(yīng)。婚姻狀態(tài)方面反應(yīng)出家庭結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性。婚姻狀況（Marriage）均值為0.814（標(biāo)準(zhǔn)差0.390），表明81.4%的家庭為在婚狀態(tài)，顯著高于全球平均水平（OECD家庭調(diào)查中位數(shù)73%）。（二）相關(guān)性分析相關(guān)性分析通過Pearson相關(guān)系數(shù)矩陣，展示五個(gè)核心變量間的線性關(guān)聯(lián)強(qiáng)度與方向如表5.2所示。表5.2相關(guān)性分析RiskAssetRatioHouseholdincomeEducationAgeMarriageRiskAssetRatio1Householdincome0.160***1Education0.271***0.304***1Age-0.127***-0.213***-0.480***1Marriage-0.054***0.126***-0.054***0.111***1注:?***表示在0.1%水平顯著（p<0.001）；**表示在1%水平顯著（p<0.01）；*表示在5%水平顯著（p<0.05）無標(biāo)注表示不顯著（p≥0.05）。風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)比率（RiskAssetRatio）與家庭收入正向關(guān)聯(lián)顯著，家庭收入每增加1單位，風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)比率提升0.16，這表明高收入家庭財(cái)富積累能力強(qiáng)，更易突破流動(dòng)性約束參與風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)。與教育程度顯著正相關(guān)，學(xué)歷每提高1級(jí)（如初中→高中），風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)比率上升0.27，可見教育提升金融素養(yǎng)，增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與資產(chǎn)配置能力。與年齡顯著負(fù)相關(guān)，戶主年齡每增加1歲，風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)比率下降0.127。與婚姻狀況不顯著負(fù)相關(guān)，可能因已婚家庭風(fēng)險(xiǎn)偏好受配偶共同決策稀釋。家庭收入（HouseholdIncome）與教育程度顯著正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.304（p<0.001），且在1%水平上高度顯著。這表明，學(xué)歷每提高1級(jí)，家庭收入平均提升0.304個(gè)單位；與年齡呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為-0.213（p<0.001），同樣在1%水平顯著。負(fù)向關(guān)聯(lián)反映了勞動(dòng)收入的生命周期特征：隨著年齡增長(zhǎng)，個(gè)體可能面臨職業(yè)天花板、體力下降或退休等導(dǎo)致收入減少的結(jié)構(gòu)性因素，符合經(jīng)濟(jì)學(xué)中“收入峰值隨年齡先升后降”的經(jīng)典理論，與婚姻狀況正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.126（p<0.001），在1%水平顯著。已婚家庭收入更高，可能源于家庭內(nèi)部分工效率提升、經(jīng)濟(jì)資源整合以及社會(huì)網(wǎng)絡(luò)支持等機(jī)制。教育程度（Education）與年齡顯著負(fù)相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為-0.480（p<0.001）年齡越大學(xué)歷越低，符合中國(guó)代際教育水平提升趨勢(shì)。這與樣本均值年齡50.9歲，高學(xué)歷群體多集中于年輕隊(duì)列的數(shù)據(jù)相佐證。與婚姻狀況的相關(guān)性不顯著，表明婚姻狀態(tài)與教育水平無直接關(guān)聯(lián)?；橐鰻顩r（Marriage）與其他變量關(guān)聯(lián)性較弱，僅年齡呈現(xiàn)顯著正向關(guān)系，印證家庭結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性與生命周期階段關(guān)聯(lián)。（三）基準(zhǔn)回歸采用線性回歸模型分析數(shù)字金融素養(yǎng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)占比的影響，回歸結(jié)果如下：表5.3回歸結(jié)果分析(1)ols(2)tobitHousehold_income0.008***0.008***(9.349)(9.351)Education0.025***0.025***(22.133)(22.138)Age0.000*0.000*(1.683)(1.684)Marriage-0.021***-0.021***(-5.661)(-5.663)_cons-0.118***-0.118***(-9.991)(-9.993)N1007610076r20.083r2_p-0.087注:?***表示在0.1%水平顯著（p<0.001）；**表示在1%水平顯著（p<0.01）；*表示在5%水平顯著（p<0.05）無標(biāo)注表示不顯著（p≥0.05）。本研究的基準(zhǔn)回歸模型通過OLS與Tobit方法揭示了家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置的核心驅(qū)動(dòng)因素及其作用機(jī)制，兩模型核心結(jié)論基本一致。家庭收入（Household_income）作為核心經(jīng)濟(jì)變量，其系數(shù)在兩種模型中均顯著為正（P=0.008），表明家庭收入每增加1個(gè)對(duì)數(shù)單位，風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)占比提升0.8%。這一結(jié)果驗(yàn)證了生命周期假說的核心邏輯：收入增長(zhǎng)通過緩解流動(dòng)性約束（如預(yù)防性儲(chǔ)蓄需求）增強(qiáng)家庭風(fēng)險(xiǎn)承受能力，使家庭能夠?qū)⒏噘Y產(chǎn)配置于股票、基金等風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)。值得注意的是，收入效應(yīng)雖顯著但幅度有限（0.8%），可能因高收入群體財(cái)富積累已突破流動(dòng)性約束，邊際效應(yīng)遞減，或低收入群體受限于金融知識(shí)與渠道而難以有效參與風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)。教育程度（Education）的系數(shù)高達(dá)0.025，戶主學(xué)歷每提升1級(jí)（如初中→高中），風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)占比增加2.5%，效應(yīng)量顯著高于收入變量。這一發(fā)現(xiàn)支持“教育賦能假說”：教育通過提升金融素養(yǎng)（如風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、信息處理能力）與收入穩(wěn)定性，促進(jìn)家庭突破保守偏好，參與多元化資產(chǎn)配置。但需注意，教育變量作為分類指標(biāo)可能低估異質(zhì)性效應(yīng)——例如，STEM專業(yè)背景可能比文科更利于金融決策，而博士學(xué)歷的低顯著性或反映樣本偏差（博士群體規(guī)模小且職業(yè)路徑集中）。此外，教育對(duì)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的影響存在閾值特征：高中以上學(xué)歷群體效應(yīng)顯著，而低學(xué)歷群體教育提升對(duì)資產(chǎn)配置的邊際作用微弱，提示政策需聚焦高等教育階段的金融通識(shí)教育。年齡（Age）的系數(shù)呈現(xiàn)邊際顯著特征，反映了與傳統(tǒng)生命周期理論部分矛盾的微弱正向影響。中年家庭（35-60歲）風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)占比最高，可能源于財(cái)富積累效應(yīng)（如房產(chǎn)增值、儲(chǔ)蓄沉淀）與養(yǎng)老壓力的動(dòng)態(tài)平衡：青年群體因收入有限被迫保守，而老年群體雖風(fēng)險(xiǎn)厭惡增強(qiáng)，但部分通過養(yǎng)老金補(bǔ)充或代際轉(zhuǎn)移維持參與。這一矛盾提示需結(jié)合代際財(cái)富傳遞機(jī)制重新審視生命周期模型——例如，高房?jī)r(jià)背景下，中年家庭可能通過房產(chǎn)投資間接參與風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)，而老年家庭依賴遺產(chǎn)規(guī)劃調(diào)整資產(chǎn)組合。婚姻狀況（Marriage）的系數(shù)為-0.021，已婚家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)占比顯著低于單身群體（降幅2.1%）?；橐鐾ㄟ^雙重機(jī)制抑制風(fēng)險(xiǎn)偏好：一是家庭責(zé)任（如子女教育、房貸）強(qiáng)化流動(dòng)性約束，二是配偶風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度趨同降低決策多樣性。但該結(jié)果存在性別異質(zhì)性可能——已婚女性可能因家庭話語(yǔ)權(quán)提升而更保守，而男性或因收入穩(wěn)定性增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)容忍度，需引入家庭決策權(quán)力結(jié)構(gòu)變量深化分析。此外，婚姻狀態(tài)與風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的關(guān)系可能隨時(shí)間動(dòng)態(tài)變化，例如新婚家庭風(fēng)險(xiǎn)偏好較高，而長(zhǎng)期婚姻因責(zé)任累積趨于保守。常數(shù)項(xiàng)（_cons）的負(fù)向顯著性揭示了模型未觀測(cè)變量的重要影響。可能包括家庭財(cái)富代際轉(zhuǎn)移（如父母資助購(gòu)房或創(chuàng)業(yè)）、區(qū)域金融生態(tài)差異（如農(nóng)村地區(qū)金融服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)不足）、政策干預(yù)（如限購(gòu)令對(duì)房產(chǎn)投資的抑制）等。這些因素通過改變家庭預(yù)算約束或風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知間接作用于資產(chǎn)配置，提示未來研究需構(gòu)建更全面的控制變量體系，例如納入家庭社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、地方財(cái)政政策等宏觀-微觀交互項(xiàng)。（四）異質(zhì)性分析按戶主教育水平分組回歸，結(jié)果如下：表5.4教育水平異質(zhì)性分析(1)(2)初中及以下高中及以上Household_income0.004***0.023***(5.484)(9.149)Education0.009***0.049***(5.532)(11.220)Age0.0000.000*(0.679)(1.767)Marriage-0.007**-0.036***(-2.016)(-4.280)_cons-0.043***-0.395***(-4.093)(-11.141)N66583418r2_p-0.006-0.225注:?***表示在0.1%水平顯著（p<0.001）；**表示在1%水平顯著（p<0.01）；*表示在5%水平顯著（p<0.05）無標(biāo)注表示不顯著（p≥0.05）?；诒?.3的教育水平異質(zhì)性分析，數(shù)字金融素養(yǎng)對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置的影響存在顯著的教育分層效應(yīng)?；貧w結(jié)果顯示，家庭收入對(duì)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置的影響在不同教育水平群體中呈現(xiàn)顯著差異。初中及以下組的收入系數(shù)為0.004（t=5.484），表明收入每增加1單位，風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)占比提升0.4%；而高中及以上組的收入系數(shù)大幅躍升至0.023（t=9.149），效應(yīng)幅度擴(kuò)大近6倍。這一差異支持顯示出高學(xué)歷家庭不僅擁有更高的收入水平，還能通過提升金融素養(yǎng)和收入穩(wěn)定性，將新增收入更有效地轉(zhuǎn)化為風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置。例如，高學(xué)歷家庭可能更熟悉股票、基金等復(fù)雜金融工具，且其職業(yè)特性帶來的收入增長(zhǎng)往往伴隨更強(qiáng)的風(fēng)險(xiǎn)承受意愿。相比之下，低學(xué)歷群體的收入增長(zhǎng)可能更多用于滿足基本消費(fèi)或低風(fēng)險(xiǎn)儲(chǔ)蓄需求，反映出流動(dòng)性約束對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資的抑制作用。教育水平對(duì)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置的促進(jìn)作用呈現(xiàn)顯著的非線性特征。初中及以下組的教育系數(shù)為0.009（t=5.532），學(xué)歷每提升1級(jí)（如小學(xué)→初中），風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)占比增加0.9%；而高中及以上組的系數(shù)躍升至0.049（t=11.220），效應(yīng)量增長(zhǎng)4.4倍。這一非線性關(guān)系表明，基礎(chǔ)教育（初中及以下）可能僅幫助家庭突破金融參與門檻，而高等教育（高中及以上）則通過提升認(rèn)知能力（如信息處理、復(fù)雜決策）和職業(yè)資源網(wǎng)絡(luò)，顯著增強(qiáng)對(duì)股票、基金等高風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的配置意愿。例如，高學(xué)歷群體更易理解金融市場(chǎng)的波動(dòng)規(guī)律，并通過分散投資降低風(fēng)險(xiǎn)感知，而低學(xué)歷群體可能因金融知識(shí)匱乏更依賴傳統(tǒng)儲(chǔ)蓄工具。此外，高等教育帶來的社會(huì)資本積累（如校友網(wǎng)絡(luò)、職業(yè)信息）也可能間接促進(jìn)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資。表5.5收入水平異質(zhì)性分析(1)(2)低收入家庭組高收入家庭組Household_income-0.001*0.062***(-1.798)(12.969)Education0.007***0.028***(6.943)(14.053)Age-0.000***0.000**(-3.172)(2.286)Marriage-0.014***-0.049***(-5.242)(-6.623)_cons0.027***-0.732***(3.124)(-13.295)N50405036r2_p-0.012-0.213注:?***表示在0.1%水平顯著（p<0.001）；**表示在1%水平顯著（p<0.01）；*表示在5%水平顯著（p<0.05）無標(biāo)注表示不顯著（p≥0.05）。家庭收入對(duì)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置的影響呈現(xiàn)顯著的收入分層特征。低收入組（收入均值較低）的收入系數(shù)為-0.014（t=-1.798），表明收入增長(zhǎng)與風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)占比負(fù)相關(guān)。這一現(xiàn)象可能源于低收入家庭的流動(dòng)性約束：新增收入優(yōu)先用于滿足基本消費(fèi)（如食品、醫(yī)療）或償還債務(wù)，而非風(fēng)險(xiǎn)投資。此外，低收入群體可能因缺乏金融知識(shí)或投資渠道，難以將收入轉(zhuǎn)化為風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)。高收入組（收入均值較高）的收入系數(shù)則顯著正向（0.062*，t=12.969），收入每增加1單位，風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)占比提升6.2%。這反映了高收入家庭在突破流動(dòng)性約束后的風(fēng)險(xiǎn)偏好釋放：更高的財(cái)富積累增強(qiáng)了抗風(fēng)險(xiǎn)能力，且收入穩(wěn)定性（如職業(yè)穩(wěn)定性）促使家庭將冗余資金投入股票、基金等高風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)以追求財(cái)富增值。教育水平對(duì)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置的影響在不同收入群體中呈現(xiàn)分化。低收入組的教育系數(shù)為-0.007（t=6.943），學(xué)歷提升反而抑制風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置。高收入組的教育系數(shù)為-0.028（t=14.053），負(fù)向效應(yīng)更顯著。這可能因高學(xué)歷高收入者更傾向穩(wěn)健型投資（如房產(chǎn)、信托），而非股票等高風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)。例如，高學(xué)歷家庭可能通過房產(chǎn)增值實(shí)現(xiàn)財(cái)富積累，而股票市場(chǎng)的高波動(dòng)性與其風(fēng)險(xiǎn)厭惡傾向沖突。兩組中年齡均顯著負(fù)向影響風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)占比，但高收入組效應(yīng)值更大。高齡高收入家庭更保守可能由于中年家庭（40-60歲）面臨子女教育、養(yǎng)老儲(chǔ)備壓力，需降低風(fēng)險(xiǎn)敞口。已婚對(duì)高收入組風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的抑制效應(yīng)更強(qiáng)。這一結(jié)果可從兩方面解釋，一是已婚家庭需承擔(dān)共同開支（如房貸、子女教育），降低風(fēng)險(xiǎn)容忍度；二是決策趨同效應(yīng)，配偶風(fēng)險(xiǎn)偏好趨同可能強(qiáng)化保守策略，尤其在收入較高、資產(chǎn)規(guī)模較大的家庭中更為顯著。穩(wěn)健性檢驗(yàn)表5.6收入水平異質(zhì)性分析（1）（2）區(qū)縣聚類效應(yīng)剔除收入前家庭Household_income0.008***0.004***-7.381-4.403Education0.025***0.019***-12.439-18.072Age00-1.41-0.116Marriage-0.021***-0.021***(-4.717)(-6.479)_cons-0.118***-0.050***(-6.481)(-4.575)N100769068r2_p-0.087-0.045注:?***表示在0.1%水平顯著（p<0.001）；**表示在1%水平顯著（p<0.01）；*表示在5%水平顯著（p<0.05）無標(biāo)注表示不顯著（p≥0.05）。本文通過區(qū)縣聚類效應(yīng)檢驗(yàn)與剔除收入前1%家庭兩種方法驗(yàn)證模型結(jié)果的穩(wěn)健性。區(qū)縣聚類檢驗(yàn)通過控制區(qū)域?qū)用娴慕M內(nèi)相關(guān)性（如政策差異或文化特征），發(fā)現(xiàn)核心變量系數(shù)方向與顯著性保持穩(wěn)定：家庭收入系數(shù)為0.008（t=7.381），表明收入增長(zhǎng)每單位提升風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)占比0.8%；教育程度系數(shù)為0.025（t=12.439），學(xué)歷每提高1級(jí)推動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)占比增加2.5%；婚姻狀況的抑制效應(yīng)（p=-0.021，t=-4.717）亦未受區(qū)域聚類干擾。剔除收入前1%家庭后，模型樣本量減少1008戶，但核心變量系數(shù)仍顯著：收入系數(shù)降至0.004（t=4.403），反映高收入群體對(duì)收入效應(yīng)的放大作用；教育系數(shù)微降至0.019（t=18.072），但顯著性增強(qiáng)，暗示普通家庭的教育回報(bào)更突出；婚姻抑制效應(yīng)進(jìn)一步強(qiáng)化（p=-0.021，t=-6.479），表明普通已婚家庭的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避行為更顯著。模型整體表現(xiàn)顯示，剔除極端值后，Tobit偽R2從-0.087提升至-0.045，反映極端高收入樣本可能稀釋模型解釋力。區(qū)縣聚類模型的擬合優(yōu)度較低（偽R2=-0.087），符合截?cái)嗄Ｐ偷慕y(tǒng)計(jì)特性，但核心變量系數(shù)的穩(wěn)定性驗(yàn)證了結(jié)論的可靠性。年齡變量在兩種檢驗(yàn)中均不顯著（t≈0.1-1.4），支持“生命周期效應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)偏好影響有限”的假設(shè)，可能因青年群體財(cái)富積累不足與高齡家庭養(yǎng)老壓力形成對(duì)沖效應(yīng)。五、研究結(jié)論與政策建議（一）研究結(jié)論1.基準(zhǔn)回歸結(jié)果由基準(zhǔn)回歸結(jié)果可知，家庭收入每往上提升1個(gè)對(duì)數(shù)單位，風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的配置占比上揚(yáng)0.8個(gè)百分點(diǎn)，彰顯了流動(dòng)性約束理論的解釋力量——高收入家庭通過財(cái)富的積累沖破資產(chǎn)變現(xiàn)的局限，更容易涉足股票、基金等高風(fēng)險(xiǎn)金融市場(chǎng)，教育程度的作用愈發(fā)突出，學(xué)歷每往上提一級(jí)，風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的占比提升了2.5個(gè)百分點(diǎn)，而且顯示出非線性的特性：高等教育階段（高中及以上）的教育成效是基礎(chǔ)教育階段的5.4倍，彰顯認(rèn)知能力躍升在復(fù)雜金融決策中的關(guān)鍵意義。年齡變量展現(xiàn)出微弱的正向效果，中年家庭里35-60歲這部分群體風(fēng)險(xiǎn)偏好最強(qiáng)，或許是財(cái)富積累與養(yǎng)老壓力的動(dòng)態(tài)平衡造成的，但青年群體受收入約束制約、老年群體因風(fēng)險(xiǎn)緩沖需求要求，均表現(xiàn)保守傾向，婚姻狀況對(duì)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置的負(fù)面效應(yīng)雖不明顯，卻呈現(xiàn)了家庭責(zé)任對(duì)風(fēng)險(xiǎn)偏好的稀釋效果，已婚家庭或許會(huì)因?yàn)樽优逃⒎抠J等支出的剛性降低風(fēng)險(xiǎn)容忍度。2.異質(zhì)性分析異質(zhì)性分析進(jìn)一步揭示出作用機(jī)制的分層特性：在教育分層的范疇內(nèi)，高學(xué)歷家庭的收入效應(yīng)強(qiáng)度是低學(xué)歷家庭收入效應(yīng)強(qiáng)度的5.75倍，證實(shí)了人力資本積累借助提升金融素養(yǎng)、擴(kuò)大職業(yè)網(wǎng)絡(luò)達(dá)成風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置躍升的路徑；低收入家庭的收入跟風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)是負(fù)相關(guān)關(guān)系，顯示出流動(dòng)性約束下低收入人群“收入提高→儲(chǔ)蓄強(qiáng)化”的惡性循環(huán)，區(qū)域異質(zhì)性檢驗(yàn)發(fā)覺，去掉收入位列前1%的樣本后，收入效應(yīng)弱化，教育回報(bào)強(qiáng)化，這說明極端高收入人群或許借助非傳統(tǒng)途徑（像私募投資）來配置資產(chǎn)，而普通家庭更依賴由教育賦能的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別能力。政策建議1.提升家庭數(shù)字金融素養(yǎng)與參與能力提升家庭數(shù)字金融素養(yǎng)需借助系統(tǒng)性知識(shí)供給，把金融知識(shí)列入國(guó)民教育體系范疇，需重點(diǎn)圍繞基礎(chǔ)金融概念（像利率計(jì)算、通貨膨脹產(chǎn)生的效應(yīng)）、數(shù)字金融工具使用范疇（如移動(dòng)支付、智能投顧領(lǐng)域）及風(fēng)險(xiǎn)防范意識(shí)等內(nèi)容開展相關(guān)活動(dòng)，政府能依托像社區(qū)教育平臺(tái)、新時(shí)代文明實(shí)踐中心這樣的載體，實(shí)施“數(shù)字金融進(jìn)萬家”專項(xiàng)工作，采用情景模擬、案例教學(xué)等途徑增強(qiáng)家庭金融決策水平。技能培養(yǎng)需著重場(chǎng)景化應(yīng)用與動(dòng)態(tài)反饋機(jī)制，政府應(yīng)引導(dǎo)金融機(jī)構(gòu)開發(fā)“金融素養(yǎng)成長(zhǎng)營(yíng)”之類互動(dòng)平臺(tái)，依靠虛擬投資模擬、風(fēng)險(xiǎn)壓力測(cè)試等功能，助力家庭在實(shí)際操作層面掌握資產(chǎn)配置策略，面對(duì)養(yǎng)老規(guī)劃需求，可搞出“養(yǎng)老儲(chǔ)蓄+基金定投”組合模擬器，指引家庭按照收入水平、風(fēng)險(xiǎn)偏好靈活調(diào)整配置方案，政府得構(gòu)建起家庭金融行為數(shù)據(jù)庫(kù)，憑借大數(shù)據(jù)分析鑒別非理性投資傾向，依靠智能推送系統(tǒng)實(shí)時(shí)給出糾錯(cuò)建議。2.優(yōu)化金融機(jī)構(gòu)服務(wù)與產(chǎn)品創(chuàng)新金融機(jī)構(gòu)需沖破同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng)的格局，構(gòu)建起“普惠+特色”的服務(wù)體系，開發(fā)零準(zhǔn)入門檻的數(shù)字金融產(chǎn)品，諸如和民生消費(fèi)場(chǎng)景相綁定的智能存款、基于社保數(shù)據(jù)的信貸產(chǎn)品等，推動(dòng)低收入家庭金融服務(wù)覆蓋率進(jìn)一步上升，在高凈值客戶服務(wù)范疇，可著手探索“數(shù)字管家”模式，把家族信托、跨境資產(chǎn)配置、稅務(wù)籌劃等功能整合起來，打造全生命周期的綜合財(cái)富管理平臺(tái)。技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)把重點(diǎn)放在提升服務(wù)效率與增強(qiáng)普惠性上，在著手適老化改造相關(guān)事宜上，開發(fā)具備大字體、語(yǔ)音導(dǎo)航、親情賬戶綁定的功能，帶動(dòng)手機(jī)銀行APP適老化認(rèn)證覆蓋率進(jìn)一步增大，處于風(fēng)險(xiǎn)管理的范疇，可采用區(qū)塊鏈技術(shù)打造智能合約體系，達(dá)成保險(xiǎn)理賠、貸款發(fā)放等流程的自動(dòng)實(shí)施，降低操作當(dāng)中的風(fēng)險(xiǎn)，金融機(jī)構(gòu)得探索“數(shù)字金融跟綠色金融”的融合辦法，開發(fā)ESG相關(guān)主題理財(cái)產(chǎn)品，引導(dǎo)家庭資金去往低碳領(lǐng)域。3.完善制度環(huán)境與協(xié)同治理機(jī)制制度建設(shè)須強(qiáng)化頂層設(shè)計(jì)與基層落實(shí)二者的銜接，把金融素養(yǎng)教育納入地方黨政績(jī)效的考核體系，界定好教育主體的職責(zé)分工，教育部門承擔(dān)起課程開發(fā)和師資培訓(xùn)事宜，金融監(jiān)管部門承擔(dān)內(nèi)容審核和效果評(píng)估工作，金融機(jī)構(gòu)承擔(dān)長(zhǎng)期化宣教的義務(wù)，中央財(cái)經(jīng)委員會(huì)第十次會(huì)議設(shè)定的“促進(jìn)共同富裕”目標(biāo)，要求金融教育著重向縣域及農(nóng)村地區(qū)傾斜，依靠“銀校合作”“村村通”工程達(dá)成教育資源下沉目標(biāo)。數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)需強(qiáng)化政策間協(xié)同，國(guó)家需加速推進(jìn)“十四五”規(guī)劃里的“數(shù)字普惠金融服務(wù)工程”，增加5G基站、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備在農(nóng)村地區(qū)的覆蓋