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住房、负债与家庭股市参与——基于CHFS的实证研究

作者:www.jiaoshilw.com 更新时间:2019/6/11 11:55:35

一、引言

西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心数据于2016年发布的《中国家庭金融资产配置风险报告》中显示,中国家庭户均资产规模从2011年的663万元,增长到2016年的1034万元,年均复合增长率达93%,远超我国GDP增速。但我国家庭资产配置的不合理现象严重存在,一方面,在家庭总资产中,2016年房产占比达688%,而在美国(美国2013年消费者调查数据),这一比例仅为360%,大约只有中国的一半;另一方面,2015年我国参与股市的家庭仅有65%,股票占金融资产的比重也仅为114%,远远低于美国138%的股市参与率和353%的股票配置比重。家庭资产的合理配置不仅对家庭的财产性收入和财富积累有重要影响(陈志武,2003),也与资本市场建设,如退休计划和投资者教育等息息相关(高明、刘玉珍,2013),更有助于我国家庭消费的稳定增长进而促进经济的持续性发展。另外,经济常态下,居民金融资产配置优化是金融支持供给侧结构性改革的重要突破口(张红伟、向玉冰,2017)。因此,研究家庭在资产配置方面的行为十分重要。

房产是家庭总资产的重要组成部分,中国家庭在房产上的过度追逐必然影响到家庭参与股票市场。根据已有文献,住房对家庭参与股票市场主要有两种截然不同的效应——财富效应和挤出效应。财富效应认为住房能够促进家庭参与股市(陈伟、陈淮,2013;陈永伟等,2015;吴卫星等,2014);挤出效应则认为住房挤出了家庭参与股市(Heaton and Lucas,2000a,2000b;Flavin and Yamashita,2002,2011;Yao and Zhang,2004;杨赞等,2014等)。但还少有文献同时把住房负债纳入到住房对家庭股市参与的影响的分析体系中来,家庭住房负债兼具融资效应和杠杆效应,无疑对家庭的股市参与有重大影响。

总结已有文献,学者们对住房是挤出了家庭参与股市,还是促进了家庭参与股市仍没有统一定论;在房屋负债对家庭资产配置的研究上也仍需要补充。因此,本文基于中国家庭金融调查中心(CHFS)2015年的调查数据,全面刻画了住房、房屋负债对家庭股市参与行为的影响。研究发现:首先,住房对家庭参与股市和风险资本市场有显著的挤出效应,且多套住房家庭的挤出效应更大。这可能是因为在中国市场,住房的收益比股票高,且风险更低,所以从资产配置角度来说,家庭更倾向选择住房而不是股票。其次,有房家庭中,房屋价值占总资产比重对家庭参与股票市场有明显的挤出效应,这和已有文献(Flavin and Yamashita,2002,2011;吴卫星等,2010)类似。再次,本文发现房屋负债的存在降低了住房对股市参与的挤出效应,但主要体现在房屋正规信贷上。实证结果表明,当有房家庭仅有房屋正规贷款,则对股市参与和风险资产参与有显著促进作用;仅有房屋民间借款时,则对风险资产参与有抑制作用。影响机制有两个:一是融资效应,即如Heaton and Lucas(2000a,2000b)所说,房屋贷款为股市提供了间接融资,提高了股市参与。但是,民间借款的短期还款压力通常大于银行渠道的还贷压力,所以民间借款的抑制作用显著。二是杠杆效应,即如Chetty and Szeidl(2010)所说,在住房升值的情况下,有房屋贷款的家庭可以获益更多。因为银行正规贷款的还款周期一般较长,杠杆效应可以充分发挥作用,而民间借款的还款周期较短,所以住房升值的情况下,民间借款的杠杆作用不明显。

本文主要有两个特点:第一,本文研究视角创新,少有文献以房屋负债为侧重点,研究对股市参与的影响。吴卫星等(2013)、陈斌开、李涛(2011)等文献以家庭总负债为侧重点,他们研究了总负债与家庭资产配置之间的关系。而本文基于住房对股市参与的影响,重点研究了房屋的负债对家庭参与股市和风险资本市场的影响。得益于中国家庭金融调查数据,本文细致划分了房屋正规贷款与民间借款两部分,发现了房屋正规贷款降低了住房对家庭参与股市的抑制作用,但民间借款增加了住房对家庭参与股市的挤出。第二,本文研究方法创新,做了内生性处理。鉴于很难找到合适的工具变量,已有的住房对股市参与影响的文献很少有做内生性问题的处理(吴卫星、齐天翔,2007;吴卫星等,2010,2014)。本文从内生性问题的原因出发,剔除了存在逆向因果关系的样本,从而加强了回归结果的正确性。

本文第二部分是住房及房屋负债对股市参与的文献综述;第三部分是本文的数据样本、分析变量和实证方法;第四部分讨论住房对股市参与的实证结果以及内生性处理;第五部分引入房屋负债做进一步实证分析;最后是结论和建议。

二、文献综述

(一)住房对股市参与的影响

住房有两个特有的风险结构特征:第一,具有高杠杆性,据2017年住房贷款政策,中国首套住房贷款首付款在20%-30%之间,二套住房贷款首付款在50%-100%。所以一二套住房的杠杆比在1-5倍之间。第二,住房属于非流动资产,其具有高度的非标准化,所以流动性较差。住房亦可以满足双重目标:第一,作为耐用消费品,第二,作为投资品。所以现代家庭资产配置的文献中,越发重视住房的影响因素,进行了大量的住房对风险资产(比如股票资产)的影响研究。根据已有文献,有关住房对家庭股市参与的研究,可以总结为三种效应。第一,财富效应(陈伟、陈淮,2013;陈永伟等,2015;吴卫星等,2014):认为住房能够促进股市参与;第二,挤出效应(Heaton and Lucas,2000b;Flavin and Yamashita,2002、2011;Yao and Zhang,2004;杨赞等,2014等):认为住房挤出或替代了家庭参与股市;第三,背景效应(Heaton and Lucas,2000a):认为住房存在典型的背景风险,因为住房的存在带来不可预测和量化的风险,可以显著的影响家庭资产组合。

(1)财富效应

关于财富效应的研究发现,住房数量的上升或者价格的上升会提高家庭的股市参与(陈伟、陈淮,2013;陈永伟等,2015;吴卫星等,2014)。吴卫星等(2014)研究发现房产数量的上升,可以提高家庭对于风险资产的配置,比如提高对股票资产的配置。陈永伟等(2015)研究发现房产财富的增加会显著提升家庭对金融市场的参与概率。

(2)挤出效应

Heaton and Lucas(2000b)认为负效应存在两种传导机制。(1)挤出效应:住房等其他资产使家庭承担了过多的风险,从而挤出了对股市的投资。挤出效应重点强调了基于风险因素,对股票持有的挤出。(2)纯替代效应:家庭持有其他资产从而减少对股票的持有,替代效应仅仅是从量上的替代。挤出效应又分为消费挤出效应和资产配置中对其他资产的挤出效应。

Flavin and Yamashita(2002,2011)认为在美国,加入住房资产后,由于家庭对风险的控制,会挤出对股市的参与。影响的具体逻辑如下:年轻时,家庭中住房资产的占比高,为降低家庭资产组合的风险,家庭会选择收益率较低的投资组合,从而降低对股票投资的占比。随着年龄的增长,住房资产在家庭净资产中的占比逐渐降低,从而逐渐增加对股票资产的持有。

Yao and Zhang(2004)提出拥有住房时,股权占比(占债券+股票+住房的价值)下降,反映了住房对股市的替代效应。拥有住房时,股权占比(占债券+股票)更高,反映了家庭利用住房来缓冲家庭所面临的金融风险或者劳动收入风险。Yao and Zhang(2004)认为,基于前提条件住房回报率和股票回报率之间的相关性很低,住房具有分散风险的作用。Yao and Zhang(2004)还认为家庭拥有企业或者其他房地产,会对股票产生明显的挤出效应。另外,国内学者也发现存在住房对股市的挤出效应(杨赞等,2014;吴卫星等,2014)。

(3)背景效应

Heaton and Lucas(2000a)认为背景风险可以影响家庭的资产组合,背景风险包含了劳动收入风险、所有权收入风险和房地产风险等。Kullmann and Siegel(2003)持有同样的观点,认为住房风险是一种典型的背景风险,可以显著的影响家庭资产组合。

(二)房屋负债对股市参与的影响

Campbell(2006)认为住房行为很难精确地衡量。因为住房面临的约束问题比一般的金融问题更加复杂。比如住房一般需要长期贷款,则面临着收入不确定的风险。住房贷款又面临约束问题,不同信用住户面临不同的信贷额度。近些年来,开始有学者关注房屋负债对股市参与的影响。房屋负债对家庭资产配置的影响,有三种观点:第一,以Heaton and Lucas(2000a,2000b)和Yao and Zhang(2004)为代表的,认为房屋贷款为股市提供了间接融资,提高了股市参与。影响机制为融资效应和杠杆效应。第二,Fratantoni(1998)、周弘(2015)认为房屋贷款会挤出对风险资产的配置,表现为挤出效应。第三,Kullmann and Siegel(2003)认为房屋贷款对家庭净资产的占比对股市参与的影响不显著。

(1)融资效应

Heaton and Lucas(2000a)认为贷款和股市参与是正相关关系,这主要表现为负债的融资效应。Heaton and Lucas(2000a)发现,因为股票和金融资产具有相关性,房屋贷款相当于为股票提供了间接的融资渠道。所以,高的房屋贷款导致了高的股票持有率。Cardak and Wilkins(2009)认为在澳大利亚市场,抵押贷款市场为住房提供了良好的融资性,不会对风险资产的投资造成负面的影响。国内文献吴卫星等(2014)发现,房屋贷款有可能会为年轻人投资金融市场提供融资,这与Heaton and Lucas (2000a)的观点类似。虽然总体回归房屋贷款对股市参与的影响不明显,但是吴卫星等人认为是由于房屋贷款对每个年龄的作用效果不一致,房屋贷款对35岁及以下年轻人直接参与股市的影响显著为正,房屋贷款具有融资作用;但是这个作用对老年人并不明显。

(2)杠杆效应

Yao and Zhang(2004)认为贷款促进了家庭参与股市,但表现为杠杆效应。贷款比例高时,投资者的财富形式大部分是流动资产的形式,很容易越过股票投资的成本,由此形成高的股票投资率。Chetty and Szeidl(2010)也实证研究发现房屋贷款促进了股市参与,其认为房屋贷款存在杠杆效应。具体来说,如果家庭存在房屋贷款,当房价上升时,相对于没有房屋贷款的家庭,会从住房增值中获益更多。同样的,吴卫星等(2014)也提出一种逻辑:当拥有房屋贷款时,住房占财富净值的比例上升,由于杠杆作用,承担了比没有贷款的家庭更高的风险,从而股票投资比例会下降。无房屋贷款时,房产占财富净值的比例较低,从而股票投资比例增加。

(3)挤出效应

Fratantoni(1998)认为房屋贷款会挤出风险资产的投入。因为房屋贷款是长期的支出,而家庭的未来收入具有不确定性,所以为了避免无力支付的风险,家庭持有贷款后投资更为谨慎。周弘(2015)认为房屋贷款会影响家庭的资产配置,原因是因为房屋贷款会显著的挤出家庭的金融资产。

另外,一些学者认为房屋贷款对股市参与没有影响。Kullmann and Siegel(2003)研究认为房屋贷款对股市参与影响不显著,因为股市的参与度很大程度上是由家庭持有的流动资产的多少决定的,而住房是非流动资产,所以其影响作用不明显。

综上所述,住房及房屋负债一直是国内外学者们的研究热点,但不同学者的研究角度不同,得出的结论也不一致。当前,我国家庭的资产配置极其不合理,房产占据家庭总资产的近七成,股票及金融资产占比严重不足,因此研究房产对我国家庭参与股市及风险资本市场的影响,对引导家庭合理配置资产,促进财富的保值增值有重要的意义。

三、模型与变量

本文数据来源于中国家庭金融调查中心(CHFS)2015年的数据。中国家庭金融调查于2010年由西南财经大学组织,旨在建立家庭方面的数据库,其数据具有全面性,这体现在全国和家庭两个层面。一是在全国范围内抽样,样本具有全面性;2015年的样本共有37289户家庭,样本覆盖全国29个省(包括自治区、直辖市,不含新疆、西藏、港澳台),353个县(区、县级市),1373个村(居)委会。二是家庭层面数据详实。主要包含四个部分:人口统计学特征、资产与负债、保险与保障、支出与收入。其中人口统计特征还包含特有的受访者的主观风险态度和客观金融知识,这部分数据对家庭资产配置有显著影响,如尹志超等(2014,2015)对家庭金融的一系列研究中,家庭的风险态度通常都对家庭资产配置等解释变量显著;家庭总资产包括工商业资产、房屋资产、汽车资产、其他非金融资产和金融资产,金融资产包括现金、存款、股票、债券、基金、理财产品、贵金属、外币、其他金融资产等。针对每一项资产,CHFS都仔细询问了家庭的资产价值和负债情况。例如房屋资产,CHFS不仅包含了详实的家庭房屋套数、购买年份、目前居住状况、房屋价值等内容,还包括了家庭的房屋银行贷款和民间借款等信息,这些都为本文的研究提供了有力的支持。

(一)模型设定

本文用Probit模型分析住房和房屋负债对股票市场参与和风险资本市场参与的影响,然后用Tobit模型分析其对股票资产占比的影响。模型为

Stock=1(α1Core_X+α2X+μ>0)(1)

Risk_Asset=1(α1Core_X+α2X+μ>0)(2)

(1)(2)式中,μ~N(0,σ2)。Stock和Risk_Asset是本文的被解释变量,属于二元虚拟变量,Stock等于1表示家庭参与股市,0表示家庭不参与股市。

Risk_Asset等于1表示家庭参与风险资本市场,0表示家庭不参与风险资本市场。

Core_X表示实证中关注的核心解释变量,X是控制变量。由于股票或者风险资产占比是截断的,因此本文进一步使用Tobit模型如下:

stock*=α1Core_X+α2X+μ,Stock=max(0,stock*) (3)

risk_asset*=α1Core_X+α2X+μ,Risk_Asset=max(0,risk_asset*)

(4)

(3)(4)式是截取的Tobit模型。stock*表示家庭的股票资产占比,Stock是家庭股票资产占比大于0的部分;risk_asset*表示家庭风险金融资产占比,Risk_Asset是风险金融资产占比大于0的部分;同样Core_X表示实证中关注的核心解释变量,X是控制变量。

(二)变量介绍

1家庭资产介绍

家庭资产分为金融资产和非金融资产,其中非金融资产分为房屋资产、工商业资产、汽车资产和其他非金融资产;金融资产按照风险程度分为无风险资产和风险资产。无风险资产包括现金和存款,风险资产又包括低风险资产和高风险资产。其中,低风险资产包括政府债和理财产品,高风险金融资产包括股票、公司债、基金、衍生品、外币、贵金属。家庭负债包括房屋负债、工商业负债、汽车负债、其他非金融资产负债、金融负债、教育负债、医疗负债和其他负债。2015年的CHFS问卷中,针对房屋负债和工商业负债,又详细区分了正规贷款和民间借款。家庭资产减去家庭负债可得家庭的净资产。

2核心解释变量

本文实证分为五个部分。第一部分中核心解释变量

Core_X为两个虚拟变量,(1)家庭是否仅有一套住房,如果是取1,否则取0;(2)家庭是否有多套住房,如果是取1,否则取0。第二部分中Core_X为住房价值占总资产的比重。第三部分中

Core_X为家庭是否有房屋负债的虚拟变量,如果家庭存在房屋负债,则取1,否则取0。第四部分中Core_X为家庭的房屋负债占房屋价值的比重。第五部分中

Core_X为描述房屋负债的三个虚拟变量,分别表示有房家庭是否仅有房屋的银行贷款、是否仅有房屋的民间借款、是否二者都有,1表示有,0表示没有。

表1给出了按年龄分组的各个家庭的住房情况。全国来看,无房家庭、仅有一套房家庭、有多套房家庭占比分别是703%、7209%、2088%,有房屋负债、有房屋按揭贷款、有房屋民间借款的占比分别是1587%、973%、762%。所以,中国家庭仅拥有一套住房的情况最为普遍,约15%的家庭拥有房屋负债。有多套住房的家庭明显大于没有住房的家庭。把住房作为家庭资产配置的家庭明显多于没有住房的家庭。

无房家庭占比和有多套房家庭占比成倒U型结构。仅有一套房家庭占比在生命周期内呈现上升趋势。有房屋负债家庭占比、有房屋按揭贷款占比、有房屋民间借款占比在生命周期内的表现趋同,都是倒U型结构。房屋负债的生命周期结构和有多套房屋的家庭占比的结构类似,二者的增减走势相似,这在一定程度上可以表明,房屋负债为多套房家庭提供了间接融资。

3主控制变量

(1)年龄

Guiso et al(2003)把年龄分为每十岁为一个阶段,共六段,即五个虚拟变量。Flavin and Yamashita(2002,2011)把年龄设为虚拟变量,用了20个虚拟变量。也有直接采用年龄(吴卫星等,2010)和年龄的平方项,描述生命周期的倒U型结构。

为了更加清楚的了解家庭金融资产和房产构成,本文参照Flavin and Yamashita(2002,2011)的做法,分不同年龄段,将住房和房屋负债(以负值形式)纳入家庭的净资产,看各项资产在净资产中的占比,分析家庭资产构成的差异。Flavin and Yamashita(2002,2011)将净资产分为五组,即现金、债券、股票、住房和房屋贷款。同理,本文将净资产分为五组,分别是无风险金融资产、低风险金融资产、高风险金融资产、住房资产和房屋负债,其中,无风险金融资产包括现金和存款,低风险金融资产包括政府债和理财产品,高风险金融资产包括股票、公司债、基金、衍生品、外币、贵金属和其他。净资产等于无风险金融资产加低风险金融资产、高风险金融资产和住房资产,最后减去房屋负债。

如表2所示,整体来说,无风险资产的净资产比是1639%、低风险资产的净资产比是082%、高风险资产的净资产比是096%、住房资产的净资产比是8710%、房屋负债的净资产比是-527%。无风险资产和低风险资产占比在生命周期内呈现U型结构,高风险资产和房屋负债(房屋负债占比的绝对值)在生命周期内呈现下降的趋势。住房资产占净资产的比重呈倒U型结构,而Flavin and Yamashita(2002,2011)发现美国住房资产占比在生命周期内下降。可以从两点解释。(1)Flavin and Yamashita(2002,2011)发现美国的股票资产呈倒U型结构,说明我国家庭很大程度上把住房作为风险资产配置,不仅仅作为家庭需求。(2)住房资产占比和多套住房的家庭占比都是U型结构,一定程度上也说明了家庭把住房作为一种资产,进行了配置。

综上,本文采用年龄和年龄的平方项对年龄进行控制,描述资产和负债在生命周期内的U型结构。

(2)风险态度

虽然现代资产组合理论认为风险不会影响家庭资产组合的选择,但实证研究(Flavin and Yamashita,2002,2011;尹志超等,2014;尹志超等,2015)一致反映了风险态度对家庭资产的选择具有显著的影响。

无风险资产、低风险资产、高风险资产占比以及房屋负债占比(绝对值),风险偏好者(包括风险极度偏好和风险偏好)的持有占比明显高于风险中立者,高于风险规避者(包括风险规避和风险极度规避者)。房屋负债持有在风险态度者之间的差异可以利用Fratantoni(1998)的解释,因为房屋贷款是长期的支出,而家庭的未来收入具有不确定性,所以为了避免无力支付的风险,家庭的投资行为更加谨慎。一定程度上,出于对未来不确定性的收入的担心,风险规避者会降低持有房屋负债。住房资产则相反,风险规避者的持有明显高于风险中立者,高于风险偏好者。一定程度上,说明目前中国家庭把住房资产视为一种保险的投资方式,所以风险厌恶程度越大,持有比例反而越大。

4其他控制变量

其他的控制变量有:(1)教育程度,依照家庭金融的调查,我们把户主的教育程度分为三类:初等教育、中等教育、高等教育。初等教育包括没上过学、小学和初中;中等教育包括高中、中专和职高;高等教育包括大专、高职、大学本科、硕士研究生和博士研究生。取中等教育和高等教育两个虚拟变量。(2)金融知识因子得分,构建参照尹志超等(2014)。(3)家庭人口方面选取了家庭孩子数、家庭老人数、家庭规模。(4)家庭成员不健康得分为家庭成员的不健康得分的总和。(5)对户主的特征描述,本文选取了户主是否已婚、户主是否是男性、户主是否是党员三个虚拟变量。(6)地区特征采取了两个分类标准,一是按照东部、中部和西部,二是分为城市或是农村。(7)最后,参照文献(尹志超等,2015;曾志耕,2015;尹志超等,2014;吴卫星等,2014),把家庭非金融性收入和家庭总财富(家庭总资产减去总负债)作为控制变量。

(三)描述性统计

根据2015年CHFS的数据,初始样本量为37289个,剔除了年龄、教育等缺失的样本,剔除了家庭非金融性收入和净财富小于0的样本,最终可得样本量为30979个。由表4可知,家庭的股市参与率为76%,平均股票资产占家庭资产的比重为21%。而参与风险资产的比率为179%,平均风险资产在金融资产中的占比为56%。所以我国的股市参与率和风险资产参与率都较低。户主平均年龄为52岁。具有中等教育的家庭大概占比204%,高等教育的家庭占比约为193%。风险偏好的家庭占比只有105%,风险规避的更多一些,占比有708%。家庭金融知识因子得分的均值为00083。户主是党员的占比为97%,家庭成员不健康的得分为03706,每户家庭平均有051个孩子需要抚养,每户家庭平均有046个老人需要扶养。中国家庭的平均规模有大概376个人。从地域角度来看,东部家庭占比为455%,西部家庭占比为242%。从城乡角度来看,农村家庭占比为342%。家庭财富的均值为822万元,中位数只有3818万元。家庭非金融收入的均值为73万元,中位数只有49万元。

四、住房与家庭股市参与

(一)住房对家庭参与股市的影响

表5以全部家庭为样本,实证分析了是否有住房和是否有多套住房对股市参与、股市投入程度、风险金融资产参与、风险金融资产投入程度的影响。第(1)列给出了家庭股市参与的Probit估计结果、第(2)列给出了家庭股市投入程度Tobit估计结果。第(3)列给出了家庭风险金融资产参与的Probit估计结果、第(4)列给出了家庭风险金融资产投入程度Tobit估计结果,下表均同。

参与上,由第(1)列结果显示,在1%的显著性水平上,仅拥有一套住房对股市参与率有明显的挤出效应,仅拥有一套住房的边际效应为-00707,即仅拥有一套住房能降低参与股市的概率。同理,拥有多套住房能降低参与股市的概率。多套住房的抑制作用大于一套住房。第(3)列将股市参与换为风险资本市场参与,得出一致且显著的挤出效应。

参与深度上,第(2)列结果显示,在1%的显著性水平下,仅有一套住房对股票占金融资产的占比的系数为-03108、多套住房的边际效应为-03621,所以二者对股票资产占比均有挤出效应,且多套住房的挤出效应更加大。第(4)列将股市参与深度换为风险资本市场参与深度,得出一致且显著的挤出效应。

表5的研究结果与Cocco(2005)、Heaton and Lucas(2000a,2000b)、Yao and Zhang(2004)一致。且与陈永伟(2015)的理论研究一致,其理论研究认为如果住房和股市的收益率成正相关,则挤出相应大于财富效应。根据2003-2016年数据显示,股票和住房的年化收益率确实成正相关(图1)。不过,实证结论与陈永伟(2015)实证结果不一致,其利用CHFS2011年的数据,认为多套住房存在财富效应,对股市参与有正的影响。而本文利用CHFS2015年的数据,认为我国市场拥有多套住房比一套住房的家庭更少的参与股票市场。同时,住房也影响家庭参与风险资产的投资,住房同样对风险资产的配置有挤出效应。

注: ***表示结果在1%的水平上显著, **表示结果在5%的水平上显著, *表示结果在10%的水平上显著;Probit模型估计结果报告的是边际效应; 括号内是稳健标准差,以下各表同。

进一步分析,如图1,根据2003-2016年数据显示,股票和住房的年化收益率分别是114%和132%,标准差分别是为047和006。住房的收益略高于股票的收益,且住房收益率相对股票收益更稳定。尤其是在2010-2016年间,股票和住房的年化收益率分别是003%和115%,标准差分别是为022和004。住房的收益显著高于股市的收益,且风险更小。所以即便是拥有第一套住房后,很多家庭会继续购买第二套住房进行资产配置,而不是选择高风险的股票。住房明显挤出了家庭对股市的参与。因为第一套住房是刚需,第二套住房更多的具有资产配置的效应,由此也解释了为什么第二套住房的挤出效应更大。

综上,中国住房市场一定程度上制约了金融市场(包括股票和其他风险资产)的发展,从政策上,严控多套住户家庭,让资金多元化的流向风险金融市场,或许可以有效的促进金融市场的发展。

其他控制变量方面,以第(1)列为主,其他同理。年龄对股市参与影响呈现倒U型,与吴卫星等(2010)结果一致。风险偏好能够增加家庭参与股市的概率,同时风险规避能降低家庭参与股市的概率,与段军山、崔蒙雪(2016)的研究一致。受教育程度高,金融知识因子得分可以明显的增加家庭参与股市的概率,与尹志超等(2014)结果一致。户主为男性也显著的降低了家庭对股市以及其他风险资产的配置。这与通常的认知不同,通常觉得男性在风险投资方面更为激进。实际上,户主为男性可能更加规避风险。户主为男性时,通常会有一个大家庭需要去支撑,所以决策会更加谨慎,更加规避风险,所以更少的投资风险资产。家庭规模和家庭居住在农村两个控制变量均显著降低了家庭对股市的参与以及对风险资产的参与。同时,户主党员、家庭财富、家庭在东部地区则对股市或者风险金融市场的参与有正的影响。

(二)内生性处理

根据实证结果分析,存在以下可能性,家庭因为股市的波动太大,继而家庭选择住房投资,而不再进入股市。此逻辑下,强调的是股市对住房参与的影响,这并不是我们所研究的住房对股市参与的挤出效应,与我们的研究因果关系相反。所以存在逆向因果关系。因为已有文献未找到合适的工具变量进行内生性检验,所以,本文采取的处理方式是剔除存在逆向因果的样本家庭,减弱内生性的影响。

由此我们做了两个处理,解决样本存在的内生性问题。(1)对购买首套住房的时间早于参与股市时间的家庭样本进行检验。此样本便降低了股市对住房的逆向因果关系。具体做法就是剔除了进入股市时间早于购买首套房时间的家庭。(2)进一步对购买第二套住房时间早于股市参与时间的家庭样本进行检验,此样本进一步降低了股市对住房的逆向因果关系。具体做法就是剔除参与股市早于购买二套住房的家庭。

1购买首套住房早于参与股市的样本检验

表6报告了相应的估计结果。内生性处理后的结果显示,(1)-(4)列和表5的结果一致,仍然在1%的显著性水平上,仅拥有一套住房和拥有多套住房对股市参与的影响仍然是负的,具有明显的挤出效应。即排除逆向因果关系后,仍然反映了住房对股市参与的挤出效应。

2购买二套住房早于参与股市的样本检验

表7中(1)-(4)列也和表5的结果一致,仍然显示了在1%的显著性水平上,仅拥有一套住房和拥有多套住房对股市参与的影响仍然是负的,具有明显的挤出效应。即剔除逆向因果后,住房对股市参与仍然具有挤出效应。

(三)有房家庭中,住房资产占比对家庭参与股市的影响

表8以有房的家庭为样本,实证研究了住房资产占总资产的比重对家庭参与股市的影响。第(1)列Probit模型显示,住房资产对股市参与的影响在1%的水平下显著,边际效应为-00683,即住房资产占比越大,家庭参与股票市场的概率越小。第(3)列中住房资产占比也显著降低了家庭对风险资本市场的参与概率。同理,第(2)(4)列Tobit模型显示,住房资产占比挤出了对股市和风险资本市场的投入。其他控制变量的影响类似上文。结论与以往的研究文献(Heaton and Lucas,2000a,2000b;Cocco,2005;Yao and Zhang,2004)一致。

五、住房、负债与家庭股市参与

(一)住房负债降低了住房对股市参与的挤出效应

1有房屋负债的家庭,降低了住房对股市参与的挤出效应

表9以有住房的家庭为样本,主要研究的解释变量是家庭是否存在房屋负债(房屋负债的定义包括两方面,一是家庭是否有房屋按揭贷款,二是家庭是否有房屋民间借款)。第(1)列Probit模型显示,在1%的显著性水平下,存在房屋负债,可以显著的增加家庭对股票市场的参与概率,即降低了住房对家庭参与股市的挤出效应。对比第(3)列,房屋负债仍然显著增加了风险资本市场的参与概率。第(2)列Tobit模型显示,存在房屋负债,可以显著的增加股票资产在家庭资产组合中的比例。

房屋负债对股市的促进作用与文献(Heaton and Lucas,2000a,2000b;Cocco,2005;Yao and Zhang,2005;Chetty and Szeidl,2010)一致。进一步分析,造成这个结果的原因可能是:(1)如Heaton and Lucas(2000b)所说,房屋贷款相当于为家庭提供了间接融资,为家庭提供了资金,促进参与股市。(2)Chetty and Szeidl(2010)认为房屋贷款存在杠杆效应。具体来说,如果家庭存在房屋贷款,当房价上升时,相对于没有房屋贷款的家庭,会从住房增值中获益更多。根据图1所示,从2003-2016年间,中国住房的年收益率达到了132%。所以,住房的稳定增值,可以促进有房屋贷款的家庭更多的参与股市。

2房屋负债越多,对住房家庭参与股市的促进作用越大

表10以有住房的家庭为样本,主要的解释变量是房屋负债占房屋价值的比例。第(1)-(4)列显示,房屋负债比对股市参与、股市投入、风险资产参与和风险资产投入均有促进作用,且均在1%的水平下显著。

同理,房屋负债占房屋价值的比重越大,对股市参与有促进作用,与文献(Heaton and Lucas,2000a,2000b;Cocco,2005;Yao and Zhang,2004;Chetty and Szeidl,2010)一致,这进一步说明了Heaton and Lucas(2000a,2000b)所说的融资效应以及Chetty and Szeidl(2010)所说的杠杆效应。房屋负债占房屋价值越大,说明住房融资效应和杠杆效应越明显,对股市参与的促进作用越大。

结合表5与表6的结果,住房市场实际上对股市参与是抑制作用。所以,住房具有消费的效用,刚需住房是不能避免的,

但综合表9和表10可以发现,与此同时发展房屋贷款市场,为住房提供更多融资渠道可以避免住房对股市带来的挤出效用,可以有效的促进金融市场的发展。

(二)具体来看,房屋正规贷款抑制了住房对股市的挤出效应,房屋民间借款进一步促进了住房对股市的挤出效应

表11以有住房的家庭为样本,主要的解释变量是三个虚拟变量:家庭的房屋负债仅有房屋银行贷款、房屋负债仅有房屋民间借款、二者都有。第(1)列估计中,家庭的房屋负债仅有正规贷款,即银行贷款,则对股市参与有显著促进作用,边际效应为00116,在1%的水平下显著。同时第(2)列估计中,仅仅拥有银行贷款,对股市投入比例的促进作用也显著。第(3)(4)列估计,把股市换做风险资本市场,银行贷款对其同样有促进作用。第(3)(4)列估计显示仅有房屋民间借款对风险资本市场参与和投入有显著的挤出效应。同时,房屋民间借款对股市的参与和投入的影响虽然不显著,但回归结果均为负。所以,房屋民间借款对风险资本市场参与具有抑制作用。

因此,房屋负债对股市参与的影响机制可以分为两个:一是融资效应,二是杠杆效应。融资效应,如Heaton and Lucas(2000b)所说,房屋贷款为股市提供了间接融资,提高了股市参与。银行正规渠道的贷款通常有可预期的还款安排,期限较长,每期的还款压力较小。在此背景下,家庭能够更有效进行资产配置。但是,房屋民间借款对风险资本市场参与具有抑制作用。民间借款与房屋贷款的区别在于,民间借款的短期还款压力通常大于银行渠道的还贷压力。民间借款的短期还款压力,使家庭首先考虑偿还负债,其次再考虑资产配置。所以民间借款的抑制作用显著。杠杆效应,即如Chetty and Szeidl(2010)所说,在住房升值的情况下,有房屋贷款的家庭可以获益更多。因为银行正规贷款的还款周期一般较长,杠杆效应可以充分发挥作用,而民间借款的还款周期较短,所以住房升值的情况下,民间借款的杠杆作用不明显。

六、稳健性分析

为了进一步验证本文结论的稳健性,本文从两个角度进行了稳健性分析。

首先,本文使用家庭非住房财富替换文中的家庭财富变量。家庭的财富不仅包含了家庭的房屋财富、生产经营财富、汽车财富、其他非金融资产财富,也包含了家庭金融财富。本文重点关注的市家庭的住房参与及有房家庭的住房资产对参与的影响,因此控制家庭的非住房财富也显得至关重要。表12的结果显示,更改家庭的财富为家庭的非住房财富后,实证结果保持不变,说明前面的结果较稳健。

其次,本文使用父母的受教育程度作为户主金融知识的代理变量。金融知识是影响家庭是否参与股市的重要因素,但不可否认的是,金融知识和家庭是否参与股市之间存在较强的内生性问题。为了克服这一问题,本文使用父母的受教育程度代替户主的金融知识,户主的金融知识水平无疑会受到户主父母的受教育程度的影响,但父母的受教育程度和户主家庭是否参与股市没有过多的直接相关关系。表13的结果可知,本文的结论稳健。

注: 表中其他控制变量与表5相同,为节约篇幅,没有报告。因为户主父母的受教育程度存在缺失,该表中样本量和前面有些差异。父母的受教育程度通过了外生性假设,和与内生变量显著相关的假设,因此是有效的工具变量,可以作为户主金融知识的代理变量。

七、结论和建议

本文运用中国家庭金融调查CHFS2015年数据,研究了住房和房屋负债对家庭金融市场参与及资产选择的影响。研究发现,住房会抑制家庭对金融市场的参与。一方面,住房使家庭股票和风险资本市场参与的概率减小;另一方面,住房会抑制股票和风险资产的持有比重。但值得注意的是,房屋负债抑制了住房对家庭股市参与的挤出效应。一方面,房屋负债使家庭股票和风险资本市场参与的概率增加;另一方面,房屋负债加大了股票和风险资产的持有比重。进一步的,本文发现房屋负债对住房对家庭参与股市挤出效应的抑制作用主要体现在房屋正规贷款上,有房家庭仅有房屋正规贷款时,对股票和风险资产参与有显著促进作用。促进作用可以总结为融资效应和杠杆效应。融资效应,如Heaton and Lucas(2000a,2000b)所说,房屋贷款为股市提供了间接融资,提高了股市参与。杠杆效应,即如Chetty and Szeidl(2010)所说,在住房升值的情况下,由于房屋贷款的杠杆作用,有房屋贷款的家庭可以获益更多。而有房家庭仅有房屋民间借款时,增大了住房对家庭参与股市的挤出效应。

研究还发现,年龄对股市参与影响呈现倒U型。风险偏好能够增加家庭参与股市的概率,同时风险规避能降低家庭参与股市的概率。受教育程度高,金融知识因子得分高、户主党员、家庭财富、家庭属于东部则对股市或者风险金融市场的参与有正的影响。户主为男性、家庭规模越大和家庭属于农村显著降低了家庭对股市的参与以及对风险资产的参与。

本文的政策意义有以下三点。第一,严控住房政策,深化金融市场。多套住房抑制了股市参与,所以应该继续推荐限购令。由此,多余的资金可以合理的流向其他金融市场,促进金融市场的活跃。第二,应该合理设计房屋贷款,优化家庭资产配置。根据生命周期原则理论等,从年龄结构、非均等还款安排等角度,尽量平滑化家庭的资产配置。第三,普及金融知识,促进金融市场的发展。

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