家庭金融理论精选(九篇)

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第1篇：家庭金融理论范文

［关键词］农户；经济行为；开发性金融

［中图分类号］F320.2 ［文献标识码］A ［文章编号］1005-6432（2010）48-0131-02

中国农村金融问题是长期以来一直困扰学术界的长青话题,不仅是由于农业自身的生产特点,使得商业性银行不断地撤出农村市场,导致农村金融供给不足,更是由于中国二元经济结构下形成的特殊的农户经济行为,给农村金融制度的安排带来了难以想象的困难。本文就从农户这一农村市场的微观主体,同时也是农村金融市场上的需求方,作为研究农村金融问题的逻辑起点,运用行为经济学理论,结合当前农村金融创新的实践,提出构建适合农民经济行为的新型开发性金融支持体系理论主张。

1 传统农户经济行为理论与金融支持

1.1 道义小农理论与政策性金融支持

俄国学者恰达诺夫认为小农家庭经营方式的特点,是有一定数量的土地和生产要素,依靠自身劳动而不雇佣劳动,其产品主要用于自身消费而不是在市场上出售追求最大利润,在此机制下,小农投入的劳动量主要以主观评价的辛苦程度和新增产品消费带来的满足感决定。因此,其经济行为不能用传统的资本主义经济理论解释。在50年后,美国经济学家J.斯科特秉承了恰达诺夫的观点,提出道义小农命题。他认为“生存伦理”和“安全第一”才是农民基本的生活原则,而不是追求利润最大化。因此,道义小农的经济行为是非理性的,不会为追求最大利润而进行新的投资,而是试图维持当前的经营规模。此时,小农的融资行为主要用于临时周转和消费,偏好内源融资或向亲朋好友融资。在进行金融安排时以合作金融为主,合作金融的特征(自愿性、共济性、非营利性、民主管理)充分反映出与此种小农的相容性。而在斯科特看来,小农的非理性主要由其生存环境造成,政府应该实行积极的财政政策,同时为小农提供风险分担机制和社会保障体系。金融制度安排也应以政策性为主。

1.2 农民企业家理论与商业性金融支持

与斯科特等悲观理论相反,舒尔茨认为小农是理性的。他认为农户就像企业一样,而农民就相当于企业家。小农是追求利润最大化的“经济人”,并且小农是传统技术条件下有进取精神并最大限度地利用了有利可图的生产机会和资源的人。对于传统农业中的小农而言,一旦有经济利益的刺激,小农就会因追求经济利润而创新,从而改造传统农业。后来,波普金又进一步拓展了舒尔茨的观点,认为小农是一个在权衡了长短期利益及投资风险之后,为追求最大利益而作出合理生产选择的“理性的小农”。既然理性小农的融资目的是追求投资利润最大化,则相应的金融安排应该是商业性的。政府不应过多的干预金融市场。

1.3 “拐杖命题”与金融失效

黄宗智通过对前两种理论审视和评判,以及对中国农民的大量实地调查基础上形成了“过密化理论”。他认为农户家庭在边际报酬十分低下的情况下仍会继续投入劳动,可能因为农户家庭没有边际报酬概念或农户家庭受耕地规模制约,家庭劳动力剩余过多。由于缺乏很好的就业机会,农民劳动的机会成本几乎为零,即使城市有较好的就业机会,由于小农对土地的依恋,生活贫困的小农也不愿意成为雇佣劳动者。在这种情况下,黄宗智提出了一个等式：小农收入=家庭农业收入+非农收入,借此他提出著名的“拐杖逻辑”。所谓“拐杖逻辑”,简单来说就是,在小农的两部分收入中,家庭农业收入可以比做人的两腿,非农业收入好比拐杖,而拐杖总是在两腿不太好用的时候才能派上用场。这时,无论是政策性还是商业性的金融制度安排都难以在农村金融市场单独发挥有效的作用。

2 现代中国小农经济行为特征与金融支持

2.1 现代小农经济行为的“条件理性”

自20世纪90年代开始,农村劳动力大规模转移,非农收入占农民总收入的比例越来越大,“黄氏理论”已无法解释这种现象的出现。虽然,转型时期中国农户的经济行为具有复杂性,但总体上表现出各种约束下的行为理性,即“条件理性”。具体而言,随着市场化改革的不断深入,兼业农民不断增加,不论是采取以家庭为单位的个体户,还是以外出打工为主的农民工,都以家庭的收入最大化来使用农户自身的资源禀赋,从这个意义上说中国的农民开始表现出理性经济人的特征,尤其是沿海一代的农民行为基本上适合于舒尔茨的理论。在落后地区,农户虽然有“非理性”行为,但这主要是因为受到制度和资源约束,如由于缺乏担保抵押物品,小农很难从正规金融机构获得扩大再生产的资金；农村社会保障体系的缺乏使农户无法作出与风险相对应的最优化决策等原因造成的,但其行为本质依然是理性的。正如林毅夫所指：“被用来证明小农行为不是理性的典型事例,通常都是具有城市偏向的人在对小农所处的环境缺乏全面了解的情况下作出的论断。如果能设身处地的从小农的角度考虑问题,则可以发现这些被认为是不理性的行为恰恰是外部条件限制下理性的表现。”

2.2 国家开发性金融支持的实践及缺陷

由于农户微观主体的复杂性,就要求金融支持体系的综合性。一方面,农户行为是理性的,那么金融支持体系应该是商业性的,即资金使用商业化；另一方面,农户受到多种约束和对风险的厌恶,金融支持体系又要体现一定政策性。纯粹的商业性金融和政策性金融都不能完全满足当前中国农村经济发展的多元化金融需求。因此,农户在中国特定的制度安排下所表现的经济行为特征是导致“市场失灵”和“政府失灵”的重要原因。为提高国家政策性银行对农村金融市场资源配置的效率,同时区别与商业性金融单纯以逐利为目标的运营特点,开发性金融创新即在农村金融实践中催生的一种新型的金融制度安排。所谓开发性金融就是以实现国家宏观经济发展目标为己任,以商业化的运作方式管理资金,通过融资方式弥补制度缺损和市场缺损,是为同时解决“市场失灵”和“政府失灵”而产生的一种金融理论。

但是,开发性金融在实践过程中依然出现了不可避免的制度缺陷。首先,单一的资金来源和单向资金流动难以满足农村市场日益增长的金融需求。当前的开发性金融是以国家政策性银行作为资金的唯一来源,通过借贷平台向农村提供金融支持。虽然,这种政策性的金融变种通过政策性资金的商业化运作可以避免“政府失灵”和“市场失灵”,但是仅依靠政策性银行的资金是难以满足农村金融市场对金融的旺盛需求,同时这种只贷不存的金融体系设计难以实现资金的循环利用,无法形成农村金融市场顺利运作的长效机制,并且容易受经济波动的影响,在经济紧缩的年份,开发性金融支持的资金缺口就会难以满足。其次,当前的开发性金融设计不能满足农户多元化的金融需求。商业化的运作模式必然引起“马太效应”,即资金从农村重新流回城市,或者向农村龙头、优势企业集中,导致一般的中小企业在缺乏担保的情况下难以得到贷款,同时也无法满足广大小农消费性、临时周转性的小额资金需求。

2.3 构建新型开发性金融支持体系

所谓新型的开发性金融支持,是通过政策性资金的驱动,发挥商业金融存贷款优势和民间合作金融的互助优势,以政府、企业、农户三方共同出资的担保公司为依托,建立以合作金融为主导,商业金融为辅,政策性银行全面参与的新型开发性金融支持体系。

新型的开发性金融支持体系在操作过程中主要由以下三个方面组成：首先,政策性银行每年以低息贷款资金充实商业银行的“三农板块”和农村合作金融机构的准备金,商业银行和农村合作金融机构每年只需支付一定的利息即可作为自有资本金运作,通过吸收存款,低息发放贷款,服务于“三农”。其次,在政府、企业、个体户共同出资成立的担保公司向银行出具担保承诺的条件下,个体户和企业通过反担保的形式向担保公司提供各种形式的担保,同时接受商业银行的贷款。最后,针对普通农户的消费、临时周转资金,可以通过村委会的信用评级向农村合作金融机构获得信用额度内的贷款。

新型的开发性金融支持的优势在于通过利用商业银行的资金和存贷,使“三农资金”重新服务于“三农”,做到取之于农,用之于农。通过双层担保机制确保贷款资金的安全回收。通过利用农村合作金融机构,充分调动社会资金,发挥合作金融自愿、互助的优势,为广大农户解决贷款难的问题。最重要的是国家可以通过调整政策性银行对商业银行和农村合作金融机构的贷款利息和贷款规模,有效的控制金融供给,实现金融一体化。

参考文献：

［1］张杰.中国农村金融制度：结构、变迁与政策［M］.北京：中国人民大学出版社,2003.

［2］ ［美］舒尔茨.改造传统农业［M］.北京:商务印书馆,1987.

［3］林毅夫.制度、技术与中国农业发展［M］.上海：三联出版社,1994.

［4］李志辉.我国农村金融制度的开发性金融支持(DFS)研究［J］.当代经济科学,2007(11).

［5］黄宗智.中国农村的过密化与现代化:规范认识及出路［M］.上海：上海科学出版社,1992.

第2篇：家庭金融理论范文

    一、文献综述

    消费金融有狭义和广义的范畴,狭义的是与消费尤其是短期的简单消费直接相关的融资活动,广义的是不仅局限于日常生活的消费,还包含了对所有资源的非生产目的的使用和消费。消费金融问题可以从不同的角度来考虑。从消费者行为的角度来研究消费金融问题,主要是关心消费者的金融选择。生命周期理论对消费者的行为目标提出了一个清晰的描述,即基于一生的考虑来做出消费安排以实现消费效用的最大化。消费的生命周期理论最早是由Modigliani和Brumberg(1954,1980)提出,消费者会根据自己的财富和收入情况,再加上对未来的预期,最佳地安排其生命周期中的消费来达到效用的最大化。在此基础上允许储蓄投资到无风险资产之外的资产,如股票在内的投资组合,这是Samuelson(1969)和Merton(1969,1971)投资组合的选择问题。从理论方面来看,近期的行为金融学发展对生命周期的理论基础,如理性选择理论和理性预期假设都提出了异议。从家庭视角来研究消费金融问题,主要是从家庭的总体资产和负债情况、家庭的资产配置和家庭的住房资产与消费方面着手。家庭可以通过金融的角度在时间和风险两个方面进行配置,从而做出最佳的安排。从金融市场的角度来研究消费金融,主要是考虑消费者的金融行为受制于他所处的金融环境,尤其是相关的金融市场的影响。从消费金融市场的供给、需求和信息不对称的角度来谈对消费金融的影响。Merton&Bodie(1995)提出的从金融功能的角度来分析金融市场的结构、变迁以及监管理论,它的出发点是界定金融市场的终端使用者所需要的各种基本金融功能,如支付、投资和风险分散等,金融服务的提供者如何形成各种市场和机构来有效地实现各种金融功能。消费金融公司是金融市场上的主体之一,本文主要从消费金融公司的角度来研究消费金融。我国的消费金融公司是指在中国境内设立的、不吸收公众存款、为国内居民个人提供以消费为目的的小额贷款的非银行金融机构。我国主要有北银消费金融公司、四川锦程消费公司、中银消费金融公司和捷信消费金融公司。目前,国外消费金融公司主要以美国和欧盟为代表,发展已相当成熟,对消费金融公司已经集中到了微观层面进行研究。SidneyCoftle(1960)论述了消费金融公司的盈利性问题,指出消费金融公司在回报率的大小、回报率的稳定性、回报率的增速等方面都超过其他产业。George?J?Benston(1977)在其发表的论文中研究了利率上限对消费金融公司贷款成本的影响,认为贷款成本同利率有关系。我国消费金融公司发展刚刚开始,研究内容也主要侧重于理论方面,林跃均(2002)探讨了消费者信用调查、管理和法律等方面的问题,还提出了建立个人信用制度的建议。王杰峰(2005)分析了我国消费信贷业务中的风险因素,提出了银行如何防范消费信贷风险的问题。张奎(2009)对消费金融公司产品和信用卡产品进行了对比。张满、许黎莉(2009)分析了制约我国消费信贷发展的原因,并针对这些原因给出了对策。

    二、消费金融的理论分析

    (一)消费金融的内涵所谓消费金融,是指为满足居民对商品和服务的消费需求而提供的金融服务。居民的消费需求不仅取决于当期可支配收入,同时也和未来的预期收入有关,而持久收入是消费金融的主要前提,只要消费者预期未来收入,便可增加现期消费,当消费者的现期收入不能满足当期需求时,消费者就可能通过借贷预支未来收入来满足当期需求,消费金融也由此产生。

    (二)消费金融的理论基础1.凯恩斯有效需求不足理论。1820年,英国经济学家马尔萨斯发表《政治经济学原理》,提出社会有效需求不足。1936年,凯恩斯发表《就业、利息、货币通论》,重提有效需求不足,并建立起比较完整的有效需求不足理论。凯恩斯认为资本主义社会总是处于总供给大于总需求的状态,总需求不足导致商品滞销,存货充实,生产缩减,解雇工人,总失业增加,造成经济衰退。为解决经济衰退的问题,凯恩斯的有效需求不足理论提出整个社会要更加重视消费的作用,提高消费需求,这一理论也为消费金融的发展提供了理论依据。但是这一理论也存在一些缺陷,二战后,凯恩斯主义盛行,出现了所谓“繁荣”的景象,但好景不长,从20世纪60年代到80年代初,西方国家先后出现了凯恩斯主义所不能解释的经济停滞现象———失业增加,通胀加剧。2.持久收入假定论。弗里德曼的持久收入假定论认为,决定消费者消费支出的主要不是现期收入,而是持久收入。消费者的收入分为一时收入与持久收入,把消费者的消费分为一时消费与持久消费。弗里德曼认为,消费者在某一时期的收入等于一时收入加上持久收入,消费者在某一时期的消费等于一时消费加上持久消费。弗里德曼认为四个关系量之间,只有持久收入和持久消费之间存在着固定的比率。以Cp表示持久消费,以Yp表示持久收入,二者的关系可以表述为:Cp=KYp。K依赖利息率、消费者偏好、消费者总物质财产等因素而变动。持久收入假定强调了消费者未来收入与消费之间的关系。只要消费者未来预期收入向好,便可增加现期消费,若现期收入不能满足现期消费支出时,可以根据持久收入的未来预期结果,暂时向消费金融机构借款,将持久收入转化为现实收入,进行提前消费,此假定为消费金融的发展提供了重要的理论基础。

    三、我国消费金融的发展现状

    (一)我国消费金融的产生背景1.2007年8月,次贷危机开始席卷美国、欧盟和日本等主要金融市场,在经济全球化的影响下,发达资本主义国家引起的金融危机同时也影响到了中国的经济发展。出口作为拉动我国经济的“三驾马车”之一,在次贷危机影响下,受到了强烈的撞击。为了缓解金融危机对我国经济的影响,我国急需刺激内需消费来拉动经济增长。2009年8月,我国出台了《消费金融公司试点管理办法》,这一新型金融机构的出现正好符合这个时期的发展需求。在短期看来,建立消费金融公司能通过促进扩大内需来带动实体经济的发展,而从长远看来,建立消费金融公司能够解决中国经济过渡依赖投资和出口的问题,是推动我国经济发展的重要举措。2.我国的消费金融业务的95%是由商业银行提供,其他机构提供的个人消费贷款占比较低。由于商业银行在消费金融领域处于垄断地位,同时能够提供的消费信贷产品仅有住房贷款、汽车贷款和信用卡业务等有限的几种,造成我国消费金融产业发展水平较低。随着我国城市化进程的加快,将产生巨大的耐用品消费需求和发展型消费,银行和汽车金融公司所提供的信贷品种已难以满足消费者多样化的需求,而居民旅游、教育、购买耐用商品等一般用途的个人消费等方面的信贷金融服务仍然较为欠缺。在这种情况下,消费金融公司的出现正好弥补了这一缺陷,在提供消费金融融资服务方面定位更加明确,服务方式趋于专业和灵活,使消费者在融资时更加方便和灵活。

    (二)我国消费金融公司的出现我国消费金融公司的出现较晚,从2009年才开始在北京、天津、上海和成都四地进行试点。作为国家首批试点成立的消费金融公司有以下几家:

    1.北银消费金融公司。北银消费金融公司于2010年3月1日在北京正式成立,该公司注册资本为3亿元人民币,由北京银行独资控股。在秉承《试点管理办法》的精神下,经过一年发展,北银消费金融公司发放贷款已从开业之初的几万元,到目前已经成功突破6000万元,平均每月放款规模超过500万元。一年来,北银消费金融公司积极倡导合规经营,狠抓风险管理,确保了公司的稳健发展。

    2.四川锦程消费金融公司。四川锦程消费金融公司于2010年3月1日在成都成立,该公司由成都银行与马来西亚丰隆银行组成战略合作者,共同出资组建,是我国首家中外合资消费金融公司。公司注册资本3.2亿元人民币,其中成都银行出资占比51%,马来西亚丰隆银行出资占比49%。

    3.中银消费金融公司。中银消费金融公司于2010年6月12日在上海正式成立,该公司由中国银行、百联集团及上海陆家嘴金融发展有限公司共同成立,由中国银行控股,注册资本为5亿元人民币,出资比例依次为51%、30%、19%,是目前试点的四家消费金融公司中规模最大的一家。4.捷信消费金融公司。2010年2月,银监会批准在天津设立消费金融公司,经过8个月的筹备,捷信消费金融公司于2010年12月1日正式开业。公司由中东欧大型私有投资集团PPF全资建立,是国内首家外商独资消费金融公司,注册资本为3亿元人民币。PPF集团于2004年8月登陆中国从事消费信贷业务,这为天津捷信创造了良好的起步基础,同时PPF在欧洲还拥有自己的消费金融公司,这种独特的优势也有利于帮助天津捷信快速转入消费金融公司的轨道。综合以上四家消费金融公司的投资机构可以看出,这些投资机构都有经营消费信贷业务的经验,对于消费金融公司的发展有一定的推动作用。其中,三家消费金融公司都由商业银行控股,这就让人担心我国消费金融公司是否会成为商业银行信贷业务的新载体,从而影响消费金融公司的独立发展。由于消费金融公司正处于试点阶段,《试点办法》对其经营的地域范围有明确的限制:在未经银监会批准的情况下,消费金融公司不能在其所在地之外省市设立分支机构。总体来说,消费金融公司还是一个新兴事物,其存在的家数和公司的规模还有待提高,其发展的道路还有待摸索。

第3篇：家庭金融理论范文

一、理论模型的设定与说明

为了从农户的视角描述其在单位时间内获得的贷款笔数，本文建立了模型加以说明。假设单位时间内(例如5年)，农户i根据其融资需求向正规金融机构申请一次或数次贷款，同时假定正规金融机构按照理性原则进行决策。由上述两个假设，可以确定存在一些外生因素决定了农户i在单位时间内是否获得正规金融机构的贷款以及获得贷款的笔数。出于简化和方便研究，本文不考虑农户获取的每笔贷款的贷款数量可能存在的信贷配给现象，本文只简单的假定农户在此期间获得的贷款数量及贷款笔数都能满足其最大的期望收益，因此如果农户获得信贷(Ci=1)，则其在单位期间获得的最大总期望收益有如下方程:其中EUS是农户i获得S笔信贷所产生的期望收益，bs是获取S笔信贷所支付的全部成本，bF是未获得信贷所支付的全部成本，例如农户去金融机构所支付的交通费用等。因为在单位时间内，农户存在着多次向正规金融机构申请贷款的可能性，但并非每次申请都能通过金融机构的审核，所以要实现农户在单位时间内期望收益最大化，一个充分必要条件是农户的多次借贷的总期望收益与总借贷成本之差要达到最大，因而公式(1)中的Max(EUs－bs)反映了农户成功获贷笔数期望收益，这样的收益与农户可能存在的未获贷所支付的成本(bF)之和的最大化(MaxEU)便构成了农户在单位时间内多次借贷的最大化的总期望收益。因此，从经济学意义上讲，公式(1)便是各变量构成的成本———收益原则高度抽象概念的最大化的目标模型，这一模型在现实中是存在的，它反映了农户成功获贷一定是其边际总收益大于边际总成本。进一步，既然式(1)是农户i在单位时间内借贷行为所产生期望的最大收益的方程表达，那么这一方程也说明了农户i的期望收益的实现取决于一些因素对正规金融机构的信贷供给决策的影响。这些影响因素不同于那些影响农户单次贷款申请和金融机构信贷审查的因素，而是建立在一个时间段的基础上，这些因素具有相对严格的外生性，即不会由于部分农户多次获得信贷而发生改变，例如，户主的受教育年限、农户的家庭类型、农户家庭自有土地面积的大小等，因而这些因素也被称为外生变量。因此，基于这些外生变量，农户i在单位时间是否获得信贷(Ci=0或Ci=1)和获得信贷的笔数(S)同这些外生变量的变量集z和x相关关系可分别用下式表示:式(2)和式(3)中，γ''''和β''''是外生变量集z和x对应的系数，εci和εS分别是影响农户是否在单位时间内获得信贷(Ci)和获得信贷笔数(S)的其他因素。需要注意的是，式(2)和式(3)中的外生变量集z和x可能相同，也可能不同，但考虑到5年时间系较短时期，对同一农户而言，由于样本调查区域属传统农业区，农户经营具有相对稳定性，加之国家扶持“三农”的政策具有连续性、稳定性，因此构成z和x的各外生变量发生根本性变化的概率比较低，因此，出于模型设定、估计和研究便利，本文假定z和x相同，这一假定有助于发现对农户能否获贷及获贷频次有共同影响的重要因素，从这个方面来说，式(2)和式(3)中的这一假定具有一定的现实客观性和合理性。需要说明的是，式(2)和式(3)分别是农户能否获贷和获贷频次的高度抽象的数理模型，这些模型符合现实中农户的借贷行为及金融机构的信贷供给决策。现实中，金融机构从安全性、盈利性的角度出发，更注重贷款申请者自身的禀赋特征等构成的信用及还款能力指标，一个信用及贷款记录良好的农户容易获得金融机构的多次贷款，这样其自身的禀赋特征也成为金融机构更为关注的要素。

二、计量模型的设定与说明

通过本文第二部分可知，在总样本中，一部分农户没有获得任何贷款，即获得贷款的笔数为零;而一部分农户获得贷款的笔数等于或大于1，因此，样本可分为“零”值样本和“正整数”值样本两类。按照前述的理论模型，如果要对总样本中“正整数”值的获贷笔数进行计量分析，必然要对“零”值数据进行数据截断(DataTruncation)，因此本文拟采用的计量模型由两部分构成:第一部分是分析外生变量如何影响农户i在单位时间内是否获得正规金融机构的信贷(Ci);如果农户i获得信贷，则第二部分分析外生变量如何影响农户获得贷款的笔数(S)。这里，面对“零”值(即S=0)和“正整数”值(即S=1，2，…，N)的双重选择，传统用于处理离散双选择变量的probit或logit模型并不适用，为此本文采用补充双对数模型(Complementarylog-logModel)处理农户i是否获得贷款，补充双对数模型适合处理“零”值和“非零”值两种类型构成的数据(Green，2011)。当第一部分数据截断工作完成后，第二部分拟处理变量是具有计数特征的正整数。因此，需用截断泊松回归模型(TruncatedPoissonRegressionModel)处理。为使模型成立，在本文分析中笔者假定第一部分模型和第二部分模型彼此独立。如果农户没有获得正规金融机构的贷款(ci=0)，则有S=0;相反，如果ci=1，则有S＞0。进一步，如果Ci=0，则有P(Ci=0);如果Ci=1，则有Pci(=1)•fS/ci(=1)=P(ci=1)•f(S＞0)，其中，P(•)为概率方程，f(•)为密度方程。式(7)事实上是穆拉赫(Mullahy，1986)提出的具有样本选择性质的泊松门栏模型(PoissonHur-dleModel)的对数似然方程表达式，从式(7)中可以看出，泊松门栏模型的对数似然方程实质上是补充双对数模型对数似然方程和截断泊松回归模型对数似然方程之和。前面我们已假定补充双对数模型和截断泊松回归模型彼此独立，因此对联立的泊松门栏模型的估计就可以分别估计补充双对数模型和截断泊松回归模型。这样的估计方式所产生的的结果等同于对泊松门栏模型的整体估计，且并不会造成估计效率的降低和估计信息的损失。

三、变量设置、说明及实证结果分析

(一)变量设置、说明及其统计特征理论上讲，本文所用的被解释变量应有两个:一是衡量农户在5年内是否获得正规金融机构的贷款，二是在获得贷款的前提下，获得贷款笔数的多少。由于农户获得正规金融机构的贷款笔数是计数数据，所以对全体样本采用补充双对数模型就可直接处理并区分“零”笔贷款值和“正整数”笔数贷款值，同时截断泊松回归模型也可以对全体样本中的“零”笔贷款值进行截断以便分析“正整数”笔数的贷款。因此本文使用的计量模型第一部分和第二部分可共用一个解释变量，即农户在5年内获得贷款的笔数，本文用count表示。这种处理简化了实证分析的程序，降低了采用极大似然估计法对模型的估计难度。考虑到农户获得的贷款笔数是单位时间内发生的独立随机事件，因而适用于计量模型分析的解释变量必须具有严格的外生性，否则就会产生计量分析的内生性问题，进而影响实证研究结果的可靠性。如对那些获得多笔贷款的农户，如果将其在5年中任何一年的家庭年收入或者5年的平均年收入作为解释变量纳入实证分析当中，就会产生非常严重的“反向因果关系”的内生性问题，基于上述考虑，本文在计量分析中采用的解释变量主要包括两个方面:一是采用以户主自身特征形成的外生变量;因为样本农户的户主在研究设定的5年内没有发生变化，所以本文认为以户主自身特征形成的一些变量具有严格的外生性;二是采用农户类型、农户家庭承包的土地规模及前往正规金融机构的交通是否便利等具有严格外生性的解释变量。本文选取的解释变量具体如下:1.农户的家庭结构。本文首先根据户主在2006—2010年的平均年龄将农户家庭分为青年家庭(18～35岁，youngh)，中年家庭(36～45岁，middleh)，中老年家庭(46～55岁mid-oldh)，老年家庭(56岁以上oldh)四个分类变量，其次以老年家庭为参照类将这些分类变量转化成3个虚拟变量。由于我国当前大部分农业生产仍旧属于劳动密集型方式，因而，相对老年家庭结构，年轻的农户家庭从事农业或非农业的生产能力和效率都相对好些，有利于获得正规金融机构的贷款，且能获得贷款笔数的概率也相对较高。2.户主的性别(gender)也是非常重要的变量，国外学者的调查研究发现，女性借款者信用往往好于男性借款者(Fletschner等，2011)。既然我国农户借款都是户主代表家庭出面申请，因此，本文预测户主为男性的家庭较户主为女性的家庭获得金融机构的贷款概率较小。3.户主的受教育水平(education)一定程度上可以代表农户家庭的综合能力。户主的受教育水平越高，如果从事农业生产，就能够较快把握农产品的市场信息，了解农业新技术的动态，灵活的安排农业生产，降低各种生产经营风险，有利于获取最佳收益。如果从事非农业生产，也能够较顺利熟悉所从事的工作，从而为家庭增加收入来源。因此，本文预测该变量不仅有利于农户获得贷款，且有利于多次申请贷款的农户在单位时间内成功获得多笔贷款。4.农户承包土地规模的大小(land)。作为最基本的生产资料，农户家庭承包土地规模的大小在一定程度上反映了农户的收益率，因此本文预测该变量对农户在单位时间内获得贷款及获得多笔贷款的影响为正。5.农户所在村到正规金融机构的交通是否便利(traffic)。便利的交通能降低农户获得信贷的成本。因此本文预测该变量对农户在单位时间内获得贷款及获得多笔贷款的影响为正。6.农户的类型。本文在调查中首先确定农户类型在5年考察期未发生改变的前提下，将受访农户按照纯农(farm)、非农(nonfarm)和兼业(bothtype)分为三个分类变量，然后以非农为参照类将这些分类变量转化为2个虚拟变量。相对于非农农户，纯农农户和兼业农户存在着家庭收入来源范围较小，以及收入水平较低的情况，因而本文预测纯农农户和兼业农户相对非农农户较难以在单位时间内获得正规金融机构的贷款，即使获得金融机构的贷款，获得贷款的笔数概率也较低。表2给出了所有变量的定义、说明及统计特征。

(二)结果分析农户在5年内获得正规金融机构贷款笔数的泊松门栏模型的估计结果见表3，可以看出对被解释变量具有显著性影响的外生因素大多同前述理论预期一致(见表4)。从模型结果来看，家庭结构为中年家庭的农户相对于老年家庭的农户更容易获得正规金融机构的贷款，这与韩俊等(2007)的研究结论类似(他们的研究表明36岁的农户家庭具有最高的借款获准率)，除了较高的生产能力和效率外，这里可能存在的解释是，中年农户家庭有比较高的收入预期和收入保障，因此更容易获得正规金融机构的借贷。农户承包土地规模的大小(land)对农户在5年内获得正规金融机构的贷款有极显著的正向影响，即农户承包土地规模越大，其就越容易在5年时间内获得正规金融机构的贷款。韩俊等(2007)、李锐等(2004)、颜志杰等(2005)研究均发现农户的耕地或土地面积与其成功获得正规金融机构的贷款呈显著正相关关系，而本文的结论进一步表明了农户承包土地规模的大小对其获得正规金融机构的借贷具有结构性的影响。同时，研究结果显示，前往金融机构越便利的农户越容易获得贷款。除了融资成本较低的因素以外，这个结果也可以理解为:一方面，交通便利使得金融机构对农户比较容易了解，因而农户的声誉在这种情形下具有很好的信号传递作用;另一方面，农户前往正规金融机构越方便，则更容易获得各种信贷产品的信息，更加了解贷款方式及程序，从而能够相应地做出准备，有利于其增大获得正规金融贷款的可能性。而在5年时间内农户获得正规金融机构贷款的前提下，就获得贷款的笔数而言，中老年农户家庭相对于老年农户家庭，其获得多笔贷款的概率显著降低，这和本文前述理论预期相反，造成这种情况的可能原因是老年农户家庭虽然借贷笔数多，但借贷额度可能较小，而中老年农户家庭虽然收入能力和潜力都比老年农户家庭要强，但同时经济负担可能更为沉重，经济支出可能更为庞大，例如子女的上学、婚姻、父母的赡养以及其他家庭红白喜事的支出，从而导致每笔借贷额度可能较大，这些因素降低了中老年农户家庭对负债的偿还能力，从而影响了正规金融机构对其贷款的发放。研究结果表明其他外生变量如年轻的农户家庭、户主的性别、教育水平、纯农农户类型、兼业农户类型等对农户在5年内获得正规金融机构的贷款的影响不显著，这反映出被调查地区的正规金融机构对上述变量不敏感，可能的原因是正规金融机构并没有把向农户提供贷款真正作为自己的经营方向，而且其在信息收集成本方面也较高，因此没有激励去了解或评估样本农户的信用状况。需要注意的是，本文的模型估计的结果反映出两个特点:第一，具有样本选择性质的泊松门栏模型中第一部分补充双对数模型的实证结果中显著性外生变量的个数多于第二部分截断泊松回归模型，这表明补充双对数模型是泊松门栏模型的主要影响部分，即农户在单位时间内能否获得正规金融机构的贷款要比其获得贷款的笔数更重要;第二，部分同一外生因素在泊松门栏模型中对农户在单位时间内是否获得正规金融机构的贷款和获得贷款的笔数有着不同的显著性影响，甚至影响方向也相反，例如，相对于老年农户家庭，中年农户家庭和中老年农户家庭对在单位时间内是否获得金融机构的贷款有着正向影响，而对在单位时间内获得正规金融机构贷款的笔数却有着负向影响，并且中年农户家庭只显著影响着其是否获得正规金融机构的贷款，中老年农户家庭只显著影响着其在单位时间内获得正规金融机构贷款的笔数;这一发现是本文的一个重要贡献，这说明虽然外生变量对农户在5年内获得贷款的影响要比其对农户在5年内获得贷款的笔数的影响要大，但是同一外生变量在这两个计量分析阶段中仍然有着不同的权重。同时，这一发现也能更好的体现本文研究的价值和计量分析的优越性。

四、结论及启示

第4篇：家庭金融理论范文

本文从北京市居民家庭金融资产投资的影响因素入手，对居民家庭的可支配收入、消费支出和风险这三个宏观影响因素进行了重点分析。通过回归分析，研究了收入和消费对金融资产投资的影响，并采用邹氏检验法确定了2002年前后北京市居民家庭收入、消费与金融资产投资之间的关系发生了结构性变化；同时通过计量模型研究了不同收入水平对金融资产投资的不同影响，并从平均倾向和边际倾向的角度分析了家庭消费和金融资产投资的关系；继而研究了金融资产投资的平均风险投资倾向和边际风险投资倾向；最后分析了家庭收入、消费增长率与金融资产投资增长率的关系。研究发现，家庭金融资产投资与收入正相关，与消费负相关，而且不同收入水平对家庭金融资产投资的影响差异也很大；而风险因素研究发现，北京市居民家庭金融资产投资比较保守，重安全轻收益的投资意识仍然较强，这导致了家庭投资效率低下。从增长率的角度来看，家庭收入的增长速度对金融资产投资的增长速度有促进作用，而消费的增长速度却有抑制作用。

关键词：金融资产投资可支配收入消费支出风险

一、引言

（一）研究背景

随着市场经济的不断深化，我国经济持续高速增长，经济货币化程度不断提高，同时金融市场迅猛发展，我国居民金融资产的总量急剧增加。而且随着人民生活水平的提高，居民家庭收入也越来越高，投资理财逐渐成为家庭的重要经济活动。如何使手中的资金得到保值和增值，日益受到人们的关注。近年来，我国居民家庭手持现金比重大幅下降，储蓄存款仍是我国居民家庭的主要投资手段。随着我国金融市场体系的不断完善，家庭投资从实物资产转向金融资产，居民家庭在收入不断提高，资产规模不断扩大的同时，必然要求更广阔的投资空间。当前，发达国家的金融创新和发展中国家的金融深化使金融资产的种类、形式日益庞杂，不同金融资产之间的界限越来越模糊，金融资产的流动性不断提高，并越来越表现出个性化、自由化和国际化的特征。金融资产和金融市场的这些发展对家庭产生了很强的投资吸引力，各种金融资产业已成为私人持有财富的主要形式。在世界金融业最为发达的美国，家庭金融资产比例呈逐年上升的趋势。

在我国，随着家庭收入水平提高、储蓄倾向的增强，以及金融市场的发展，家庭持有的各种金融资产比重也不断上升。目前，各商业银行和金融机构在此状况下相继推出了多种家庭投资产品，如人民币投资理财产品、外币投资理财产品、银行卡、基金、债券、股票、保险等，这些都是金融资产投资品种。

随着居民家庭理财投资的发展，居民家庭投资理财已经不仅仅是一个家庭问题，同时也是一个社会问题。家庭的金融资产投资行为越来越受到经济学研究的关注。与此同时，作为我国的首都，我国政治文化和国内国际交流的中心，北京掌握着中国经济发展的命脉，不仅是全中国第二大的工业基地，同时也是一个重要的金融中心。改革开放三十年间，北京市的经济发展不断跃上新台阶，无论是北京市居民家庭的生活还是居民家庭的投资，都经历了一个稳步发展的过程。因此，选取北京居民家庭分析具有典型性。

当前形势下，金融资产投资对家庭来说显得越来越重要，因此对家庭金融资产影响因素的研究越来越受到人们的关注。金融资产在家庭总资产的比重越来越大，家庭对其重视程度也越来越高，必然会考虑到其风险的影响，所以，研究金融资产投资的影响因素意义重大。

（二）研究意义

居民家庭投资理财不仅关系着家庭的经济收入，也影响着社会的经济发展。因此，重视和引导家庭投资理财是当今社会不可回避的问题。只有了解了影响居民家庭理财投资的因素，才可以更好的实现对居民家庭理财投资的引导。因此，本文重点对北京市居民家庭金融资产投资影响因素进行分析，从收入、支出以及风险这三者与金融资产投资的关系出发，分析了它们对居民家庭金融资产投资的影响，并利用北京市居民家庭典型调查数据，分别对北京市居民家庭金融资产投资与收入、消费关系的结构性进行检验，从而考察不同时期的投资特点。这为北京市居民家庭的投资选择以及政府的相关政治决策提供了相关依据，具有一定的实用性意义。

（三）国内外研究现状

国外学者对居民家庭金融资产投资的研究大都基于微观数据，这主要得益于国外多年详细且易获得的有关家庭资产调查的微观数据库。国外学者大都从金融资产风险的角度出发，研究风险及不确定性对家庭金融资产投资的影响，同时，探讨了性别、年龄、收入等其他影响因素。

Bertaut（2003），Aizcorbe（2003）根据SCF数据，认为90%的美国家庭进行不同类型的金融投资，25%的家庭拥有5种以上的不同金融资产，持有安全性资产和较安全资产的比重与以往相比没有多大变化，但风险资产占金融总资产的比例在上升，持有股票的趋势在不同年龄、收入、教育群体中都有表现。

Uhler，Cragg（1971）利用密歇根大学调查研究中心的抽样数据建立Logit模型发现，财富、年龄和家庭规模对家庭金融资产总量有显著影响，而收入对其影响却不显著，研究还发现，在考虑年龄、性别及收入的影响后，个人财富的增长与居民对风险资产的偏好呈正相关关系，家庭收入与家庭财富中金融资产的持有比重也呈正相关关系，受教育程度高的投资行业从业者更注重家庭金融资产的分散化管理。Shorrocks（1982）利用英国家庭数据研究发现，性别、年龄和拥有的总财富价值显著影响居民在各种资产上的财富分配。TokuoIwaisako，OliviaS.Mitchell，

JohnPiggott（2005）研究日本家庭一生的资产配置结构发现，老人更喜欢证券和房地产，年龄与所持有的非权益金融资产和社保基金量成正比，收入增加时，实物资产比证券更具吸引力，交易水平、妻子是否工作等因素也对家庭资产结构和总量产生影响。

Guiso（2002）认为美国居民家庭同样存在股票有限参与现象，据统计，2001年投资股票的美国家庭仅占总数的一半，美国普通家庭一般只持有三种金融资产：交易账户、储蓄账户和退休账户。Guiso（2002），Haliassos（2002）通过家庭金融资产概况的国际比较，发现美国家庭持有的风险资产比例明显高于欧洲各国，英国、荷兰是居民家庭持股量较多的国家，而德国和意大利的家庭则持有较多的安全性资产。

M.Friedman是在凯恩斯之后最早尝试对不确定性与消费者行为之间关系进行实证分析的学者，他从收入的非预期性下降与支出的非预期性增加的角度来理解不确定性。此后，HayneE.Leland（1968）发现，未来收入不确定程度的上升会提高未来消费的预期边际效用，从而吸引居民进行更多的储蓄，他的这一发现被人们称为预防性储蓄假说。Hall（1978）通过引入理性预期，将消费理论从确定性条件推进到不确定性条件，使得消费行为理论具有了现代形式，他提出了消费的随机过程理论，即随机游走假说。

与英美等国相比，我国学者对居民家庭金融资产投资状况的研究就没有这么优越的微观数据条件了，学者在这方面的研究数据，主要采用我国统计年鉴或中国人民银行的时间序列数据或截面数据。国内学者有的从金融资产多元化的角度，分析金融资产日益多元化的影响因素，还有的学者考虑风险意识的前提下，探讨了性别、年龄、职业、收入等因素对金融资产结构的影响。

陈玉光（1996）指出居民收入水平的提高是促成居民储蓄持续高增长的重要因素。李建军等（2001）认为收入水平、可供选择的金融资产的多少直接影响居民金融资产的多元化，未来几年我国居民金融资产结构将进一步优化。天津财经大学课题组（2007）在天津城市居民金融资产风险意识调研报告中指出，年龄、教育程度、职业的差异会导致户主不同的风险意识，但家庭人均收入水平对居民金融资产风险意识无显著影响，同时指出性别、年龄、学历、职业、收入对居民金融资产结构均会产生影响。柴曼莹（2003）认为当前家庭金融资产总量不断增长、结构日趋多元化，其决定因素主要是收入、实际经济和居民家庭金融资产增长倾向等，而收入分配的贡献率较小。吴霞（2005）提出影响居民金融资产选择的因素有三个：居民总体收入水平、居民的预期行为以及投资渠道的多少。

通过分析和借鉴国内外研究学者的研究情况，本文从消费、收入和风险三个宏观因素出发，采用回归分析、结构性检验等计量方法研究这些因素对金融资产投资的不同影响。

二、居民家庭金融资产投资影响因素的实证研究

鉴于收据的可搜集性和北京市作为首都的典型代表性，本文选取了北京市1978年-2007年的金融资产、可支配收入和消费支出数据，数据如下：

表1收入、消费和金融资产投资数据单位：元/人/年

年份可支配收入金融资产投资消费性支出

1978365.428.03359.86

197941530.21408.66

1980501.435.76490.44

1981514.129.05511.43

1982561.135.92534.82

1983590.543.85574.06

1984693.760.85666.75

1985907.788.43923.32

19861067.599.181067.38

19871181.9119.551147.6

19881437120.181455.55

19891597.1170.931520.41

19901787.1183.031646.05

19912040.4179.661860.17

19922363.7294.622134.65

19933296479.292939.6

19944731.2793.444134.12

19955868.4894.865019.76

19966885.51073.65729.45

19977813.1944.256531.81

199884721355.066970.83

19999182.81240.17498.48

200010349.714168494

200111577.819318923

200212463.9182110286

200313882.6377311124

200415637.8423312200

200517653508113244

200619978585414825

200721989834415330

资料来源：根据《北京市统计年鉴》相关年份数据摘录整理、计算而得。

首先对家庭的收入、消费和金融资产投资三项数据指标进行相关分析，观察指标间是否具有很强的相关性，从而进行下面的研究分析。分析结果如下：

表2三项指标的相关分析

金融资产投资可支配收入消费支出

金融资产投资10.9420.917

可支配收入0.94210.997

消费支出0.9170.9971

由表2金融资产投资与可支配收入、消费支出三项指标间的相关分析结果可以看出，三项指标间的相关程度很高。对居民家庭来说，收入是居民家庭资产积累的前提，不同收入的居民家庭，其金融资产的投资行为也是不同的。居民家庭首先将其可支配收入用于家庭的日常消费性支出以及家庭固定资产投资，其次才将剩余的可支配收入用于金融资产的投资。一般地我们有，居民家庭可支配收入与家庭金融资产之间存在正相关关系，也就是说，居民家庭可支配收入越多，则家庭金融资产投资量就越大。而消费与金融资产投资之间的关系和收入与金融资产投资之间的关系有所不同，后者是正相关关系，而前者则是此消彼长的负相关关系，即对每个家庭来说，用于消费的支出越高，则其金融资产投资额将会相应地有所减少。

除此以外，作为一项投资，金融资产在其投资过程中或多或少带有一定的风险，因此风险这一不确定性因素必然影响着居民家庭的金融资产投资行为。显然，较高的风险对应着较高的收益，因此，风险和收益的权衡决定了居民家庭所投资的金融产品种类和数额。

（一）收入与居民家庭金融资产投资

本节首先对收入与家庭金融资产投资进行了回归分析，然后对金融资产投资和收入的关系进行结构性检验，最后研究了不同收入水平对金融资产投资的影响。

1、居民家庭收入规模对金融资产投资的影响分析

本文居民家庭金融资产主要是指：居民家庭存入储蓄款、购买有价证券、购买彩票、储蓄性保险支出和财产性支出等五项支出。搜集到的北京市居民家庭金融资产投资与可支配收入原始数据以及北京市居民消费价格指数等数据如表1所示。对应的可支配收入和金融资产投资折线图如图1所示。

从表1数据和图1可以看到，北京市居民家庭的金融资产投资额在逐年递增；并且其占可支配收入的比重也基本呈逐年增长的趋势，该比重从1978年的7.67%增长到了2007年的37.95%，已接近四成的比例。从图1容易看出，2003年北京市居民家庭金融资产投资的比重较2002年有了较大幅度的增长，事实上，该值从2002年的14.61%增加到了2003年的27.18%，并且此后每年都保持在一个较高的水平上。

图1北京市居民家庭可支配收入与金融资产投资示意图

以下建立计量经济学线性回归模型，考察北京市居民家庭金融资产投资与可支配收入之间的数量关系。由于金融资产、收入和消费都是时间序列数据，因此利用价格指数消除不同年份价格因素的影响；此外，为了消除异方差和趋势因素，所以收入和金融资产数据均采用对数形式，令表示消除了价格因素的金融资产投资，表示消除了价格因素的可支配收入，设定模型如下：

（1）

利用北京市居民家庭调查数据，对模型进行估计，估计结果如下：

表3模型估计结果

变量名参数估计值标准误t统计量相伴概率

常数项-7.2319220.349944-20.665910.0000

1.7441630.05026634.698840.0000

可决系数0.977273F统计量1204.009

DW值1.266400相伴概率0.000000

表4残差自相关检验

残差一阶自相关检验F统计量2.617327相伴概率0.117327

LM统计量2.651144相伴概率0.103475

残差二阶自相关检验F统计量1.430356相伴概率0.257432

LM统计量2.973639相伴概率0.226091

模型拟合结果如下：

由表3可以看出，截据项和斜率项t检验的相伴概率都小于0.05，说明在5%的显著性水平下都通过了检验。此外，F统计量的值为1204.009，相伴概率为0.000000，表明方程总体线性显著。可决系数为0.977273，表明可支配收入解释了金融资产投资中的97.7273%，且二者呈正相关（斜率项系数大于零），即金融资产投资与可支配收入同向变动。由表4可以看出，残差不存在一阶和高阶自相关，模型整体拟合效果很好。解释变量系数为1.744163，表明可支配收入每增加1％，家庭金融资产投资将增加1.744163％，这进一步体现了北京市居民家庭的金融资产投资热情是非常高涨的。

2、居民家庭金融资产投资和收入关系的结构性检验

我们建立模型时往往希望模型的参数是稳定的，即模型结构不变。一般情况下，当回归模型涉及时间序列数据时，被解释变量和解释变量之间可能会出现转折点，即它们之间的关系可能发生结构性变化。转折点出现的原因可能是由于社会制度、经济政策的变化或社会动荡等。而且通过考察1978年以来至今的金融资产投资与收入的关系，有时并不能很好的反应当前的关系，因此需要对居民家庭金融资产投资和收入关系进行结构性检验，找出转折点，分析近期家庭金融资产投资和收入的关系，以期更好的刻画近期家庭收入对金融资产的影响，从而预测未来的变化。

由图1容易看出，北京市居民家庭金融资产投资额在2002年前后有较明显的变化。为了考察家庭的金融资产投资与可支配收入关系在2002年前后是否发生变化，我们可以采用邹氏参数稳定性检验法来检验金融资产投资与收入之间关系的结构性变化。

首先简要介绍邹氏参数检验的基本原理。假设需要建立的模型为：

在两个连续的时间序列（）和（）中，相应的模型分别为

合并两个时间序列为（），则可以写出相应的无约束回归模型。如果，表示没有发生结构变化，因此可针对如下原假设进行检验：

在接受以上原假设的情况下，可以写出相应的受约束回归模型。检验的统计量为：

其中，和分别为对应于无约束模型与受约束模型的残差平方和。记和为前述两时间序列对应的回归模型在各自时间段上分别回归后所得的残差平方和。容易验证：

于是，统计量可写为：

上述参数稳定性检验要求，即第二个时间段中样本数不能小于待估参数的个数。如果出现，则往往进行邹氏预测检验，此时进行约束有效性检验的统计量为：

如果计算的值大于相应的临界值，即，则拒绝原假设，认为发生了结构变化，参数是非稳定的。

综上所述，邹氏参数稳定性检验主要分为三个步骤：首先，分别以两连续时间序列作为两个样本进行回归，得到相应的残差平方和和；其次，将两个序列并为一个大样本后进行回归，得到大样本下的残差平方和；最后计算统计量的值，与临界值进行比较。如果值大于临界值，则拒绝原假设，认为发生了结构变化，参数是非稳定的。

我们将1978～2007年数据分成两段：1978～2001年和2003～2007年。利用分段数据对模型（1）式进行估计得：

1978～2001年：

2003～2007年：

用拉格朗日乘数法检验法进行序列相关性检验易知，两个估计结果均已不存在序列相关性；此外，容易检验得知该估计已通过了检验和检验。同样地，2003～2007年的估计也通过了检验和检验。

前文已得到1978～2007年：

根据前述公式计算统计量得：，查表得，从而有。因此拒绝原假设，即参数是非稳定的，可以认为2002年前后北京市居民家庭金融资产投资与收入之间的关系发生了结构性变化，表明收入对金融资产投资的影响程度在2002年前后有显著的差异。同时，由表5的邹氏断点检验输出结果也可以看出，在2002年前后收入对金融资产投资的影响程度发生了结构性变化。邹氏断点检验，检验结果如下：

表5邹氏断点检验结果

F统计量3.212939相伴概率0.056632

LR统计量6.625810相伴概率0.036410

通过以上分析及表5结果可以看出，北京市居民家庭金融资产投资和收入的回归方程在两个不同时期是显著不同的。在1978～2001年间，居民家庭收入每增加一个单位，金融资产增加1.636个单位；而在2003～2007年间，居民家庭收入每增加一个单位，金融资产则增加1.693个单位。可以看出，2002年之后，随着北京市居民家庭收入的增加，他们更加重视金融资产的投资，收入对其金融资产投资的影响更加显著，也就是说2002年后，随着收入的增加，居民家庭更愿意把资金花在金融资产投资上，投资热情更高涨。

3、居民家庭的不同收入水平对金融资产投资的影响分析

对于不同收入水平的家庭来说，其金融资产投资状况可能不同。我们首先按家庭可支配收入由低到高对受访家庭进行排序，再将排序后的样本户五等分为低收入户、中低收入户、中等收入户、中高收入户和高收入户五组，其中每组家庭数均占总样本数的20%。以下利用北京市居民家庭2002～2007年的数据考察不同收入水平家庭的金融资产投资状况。数据如下：

表6北京市居民家庭可支配收入和金融资产投资单位：元/人/年

年份样本量（户）低收入户20%中低收入户20%中等收入户20%中高收入户20%高收入户20%

可支配收入金融资产投资可支配收入金融资产投资可支配收入金融资产投资可支配收入金融资产投资可支配收入金融资产投资

200210006057.583.48941.2123.711315.8183.914210.7206.923349.3500.9

200310007314.191.510343.8103.812896.3194.116010.6499.224767.1101

200420007400.981.310960.8156.714245.1247.518454.5427.329634.61494

200520008580.9103.112485.236616062.8255.320812.9421.732967.7603.8

20062000979866144391711836929823095501366161090

2007300010435208156502551988334725353541406562860

资料来源：根据《北京市统计年鉴》2003～2008年数据摘录整理、计算而得。

根据表6数据及其对应示意图，从年份的角度看，五组居民家庭的可支配收入呈现逐年稳步增长的趋势，而金融资产投资则正负增长并存，没有明显的变化趋势。从分组的角度看，北京市居民家庭的可支配收入从低收入户到高收入户呈现比较规律的缓慢增长趋势；而在金融资产投资部分则表现出了较大的差距，除2005年外，高收入组的金融资产投资都占了总投资的很大一部分，其中2007年该组的金融资产投资则超过了总投资的一半，这表明，北京市金融资产大部分集中在高收入家庭中，这在一定程度上也体现出了我国贫富差距仍然很悬殊，不利于社会的稳定与发展。

对应表6的簇状柱形图如下：

图2北京市居民家庭可支配收入

图3北京市居民家庭金融资产投资

以下通过建立计量经济学线性回归模型，考察北京市不同收入水平家庭的金融资产投资与可支配收入之间的数量关系。这里我们主要考察斜率的变化情况，因此以乘法方式引入虚拟变量，设定模型如下：

其中，表示消除了价格因素的金融资产投资，表示消除了价格因素的可支配收入，且：

利用北京市居民家庭2002～2007年的微观调查数据拟合该模型得：

其中括号内为各参数估计对应的值。从值看，查表知模型整体线性显著，但各虚拟变量前的系数均未通过显著性检验。用拉格朗日乘数法对其进行序列相关性检验发现，该模型存在严重的2阶序列相关性，滞后2阶的拉格朗日乘数为，显然其值0.0012远小于0.05的显著性水平，说明模型存在2阶序列相关性。2阶广义差分的估计结果为：

其中，和前的参数值即为随机干扰项的1阶和2阶序列相关系数。容易验证，变换后的模型已不存在序列相关性，并且方程整体线性显著，各变量前的系数也都通过了显著性水平为0.05的检验，模型的拟合优度也有所提高。

根据拟合结果可以看出，从低收入户到高收入户，各组居民家庭可支配收入前的系数分别为1.079、1.1108、1.1109、1.138和1.173，即随着各组居民家庭可支配收入的增加，该系数逐次增加，也就是说，人均年可支配收入每增加1％，将会带动低收入户金融资产投资增加1.079％，带动高收入户金融资产投资增加1.173％。可见对于不同收入水平的北京市居民家庭来说，收入的增加对其金融资产投资增加的刺激作用有一定的差异，这种差异表现得并不明显。

（二）消费与居民家庭金融资产投资

消费与金融资产投资之间的关系和收入与金融资产投资之间的关系有所不同，后者是正相关关系，而前者则是此消彼长的负相关关系，即对每个家庭来说，用于消费的支出越高，则其金融资产投资额将会相应地有所减少。本节首先通过计算北京市居民家庭的平均消费倾向、平均投资倾向、边际消费倾向和边际投资倾向，找出消费对北京市居民家庭金融资产投资的影响；最后对金融资产投资与消费关系的结构性进行检验。

1、平均消费倾向与平均金融资产投资倾向

为了进一步研究消费与金融资产投资之间的关系，我们引出平均消费倾向、平均投资倾向的概念。

平均消费倾向（）用于描述居民家庭消费总量与收入总量间的关系，以表示，即平均消费倾向表示居民家庭的消费支出占家庭可支配收入的比重；同理，平均投资倾向表示居民家庭投资支出占家庭可支配收入的比重，用于描述居民家庭投资总量与收入总量之间的关系。由于居民家庭的消费额与投资额的总和等于家庭可支配收入，因此理论上有。本文所研究的金融资产投资只是家庭总投资当中的一部分。为了简化起见，以下令表示居民家庭的平均金融资产投资倾向，因此从理论上来说，应该有。但由于居民家庭金融资产投资中的储蓄存款除了当期储蓄金额，可能还包含滞后一期、二期甚至更早期居民家庭尚未取出的银行储蓄存款，因此在实际中可能存在的情况。

表8给出了北京市居民家庭1978～2007年的平均消费倾向、平均金融资产投资倾向数据。

表8平均（边际）消费倾向与平均（边际）金融资产投资倾向

年份平均消费倾向平均金融资产投资倾向边际消费倾向边际金融资产投资倾向

19780.980.08----

19790.980.070.980.04

19800.980.070.950.06

19810.990.061.65-0.53

19820.950.060.500.15

19830.970.071.330.27

19840.960.090.900.16

19851.020.101.200.13

19861.000.090.900.07

19870.970.100.700.18

19881.010.081.210.00

19890.950.110.410.32

19900.920.100.660.06

19910.910.090.85-0.01

19920.900.120.850.36

19930.890.150.860.20

19940.870.170.830.22

19950.860.150.780.09

19960.830.160.700.18

19970.840.120.86-0.14

19980.820.160.670.62

19990.820.140.74-0.16

20000.820.140.850.15

20010.770.170.350.42

20020.830.151.54-0.12

20030.800.270.591.38

20040.780.270.610.26

20050.750.290.520.42

20060.740.290.680.33

20070.700.380.251.24

数据来源：根据《北京市统计年鉴》1979～2008年数据摘录整理、计算而得。

根据表8中的平均消费倾向和平均金融资产投资倾向数据，做出百分比堆积圆柱图如下图4所示。

由表8数据和图4可以看出，与平均消费倾向比起来，平均金融资产投资倾向较低，由此可见，北京市居民家庭在金融资产投资方面尚处于起步阶段，在家庭支出中，消费支出仍然起着主导的作用，而且由表8可以看到，1985年、1986年和1988年的平均消费倾向大于1，表明在这三年里，北京市居民家庭出现了入不敷出的消费状况，用于消费的金额超出了家庭的可支配收入额；不过从三十年来的增长趋势看，北京市居民家庭的金融资产投资比重稳中有升，表明金融资产投资仍然存在一定的发展空间。

图4北京市居民家庭平均消费倾向、平均金融资产投资倾向百分比堆积圆柱图

2、边际消费倾向与边际金融资产投资倾向

在这一部分，我们进一步引出边际消费倾向和边际投资倾向的概念。

边际消费倾向（）用于描述居民家庭消费增量与收入增量之间的关系，以表示，即边际消费倾向等于居民家庭的消费增量与收入增量之比；边际投资倾向等于居民家庭投资增量与收入增量之比，即，用于描述居民家庭投资增量与收入增量之间的关系。

如前所述，由于居民家庭的消费额与投资额的总和等于家庭可支配收入，因此理论上有。此外，令表示居民家庭的边际金融资产投资倾向，则理论上应有，但实际中可能存在的情况。

表8给出了北京市居民家庭1979～2007年的边际消费倾向、边际金融资产投资倾向数据。根据表中数据做出堆积圆柱图如图5所示。

从表8数据和图5来看，北京市居民家庭的边际消费倾向始终为正，表明收入增量与消费增量是朝同一方向变动的，即收入的增加将带动消费的增加，不过增加的幅度有所不同。如1981年和2002年的边际消费倾向分别高达1.65和1.54，也就是说该年度北京市居民家庭人均年收入增量每增加1元，将带动人均年消费增量分别增加1.65元和1.54元，这表明1981年和2002年北京市家庭的消费热情较为高涨；而2007年的边际消费倾向仅为0.25，即该年度北京市居民家庭人均年收入增量每增加1元，将带动人均年消费增量增加0.25元，表明2007年北京市居民家庭对消费市场不太看好。从边际金融资产投资倾向来看，1981年、1991年、1997年、1999年和2002年为负值，表明收入的增加并没有对金融资产投资起到带动作用；其它年份的边际金融资产投资倾向均为正值，其中2003年和2007年的值分别为1.38和1.24，说明这两年人均年收入增量每增加1元，将分别带动金融资产投资增量人均年增加1.38元和1.25元。

图5北京市居民家庭边际消费倾向、边际金融资产投资倾向堆积圆柱图

纵观各年份情况，在2003年和2007年，收入增量的增加，分别使得金融资产投资增量增加了1.38元和1.25元，而消费增量仅增加了0.59和0.25元，说明在这两年对于北京市居民家庭来说，金融资产投资市场较为活跃，而消费市场则处于较为低迷的状态。这也在一定程度上体现了金融资产投资和消费之间此消彼长的关系。

3、居民家庭金融资产投资和消费关系的结构性检验

上一节中，我们对北京市居民家庭金融资产投资和收入关系的结构性进行了检验。发现2002年前后家庭金融资产投资与收入的关系发生了结构性的变化，而消费依托于收入，因此研究家庭金融资产投资与消费的关系，其是否发生结构性变化亦需要验证。

为了考察金融资产投资与消费之间的关系在2002年前后是否发生变化，我们依然采用邹氏参数稳定性检验法来检查其结构性变化，并将1978～2007年数据分为两段：1978～2001年以及2003～2007年。

类似地，建立计量经济学模型：（2）

其中，表示消除了价格因素的金融资产投资，表示消除了价格因素的消费性支出。利用表1数据对模型（2）进行估计得：

1978～2001年：

2003～2007年：

1978～2007年：

由拉格朗日乘数检验易知，三个估计结果均已不存在序列相关性；此外，容易验证，三者都通过了显著性水平为0.05的检验，而且除了2003～2007年估计的截据项之外，其余两个估计的截据项和斜率项都通过了显著性水平为0.05的检验，但检验发现，2003～2007年估计的截据项通过了显著性水平为0.1的检验。

同样地，我们计算统计量得：，查表得，从而有。因此拒绝原假设，即参数是非稳定的，可以认为2002年前后北京市居民家庭金融资产投资与消费之间的关系发生了结构性变化，表明消费性支出对金融资产投资的影响程度在2002年前后有显著的差异。同时，由表9邹氏断点检验结果也显示2002年前后发生了结构性的变化。也就是说，北京市居民家庭金融资产投资和消费的回归方程在两个不同时期是不同的。在1978～2001年之间，居民家庭每增加一个单位的消费性支出，金融资产投资就增加1.921个单位；而在2003～2007年间，居民家庭每增加一个单位的消费性支出，金融资产投资就增加2.342个单位。可以看出，2002年之后，随着北京市居民家庭消费性支出的增加，他们金融资产投资增加的幅度较2002年以前的增加幅度要大，且1978～2007年间，消费性支出与金融资产投资同向变化。

表9邹氏断点检验结果

F统计量3.798330相伴概率0.035711

LR统计量7.689906相伴概率0.021387

事实上，这一结论并非说明消费与金融资产投资是正相关关系，从前面的分析我们知道，二者是此消彼长的关系。在这里，二者关系的结构性检验得出的结论，体现了收入的增加所带来的消费和金融资产投资增加的时期差异性。很显然，收入增加直观上会同时带来消费和金融资产投资的增加，只不过金融资产投资的增加幅度较消费的增加幅度要大；这里的邹氏检验结果表明，2003～2007年二者增加幅度的差异较1978～2002年增加幅度的差异要大。这与前面的分析结果并不矛盾。

（三）风险与居民家庭金融资产投资

本文居民家庭金融资产投资包括存入储蓄款、购买有价证券、购买彩票、储蓄性保险支出和财产性支出五项。表10给出了北京市居民家庭各项金融资产投资的数据。数据如下：

表10北京市居民家庭各项金融资产投资数据表单位：元/人/年

年份金融资产投资存入储蓄款购买有价证券购买彩票储蓄性保险支出财产性支出

197828.0328.03--------

197930.2130.21--------

198035.7635.76--------

198129.0529.05--------

198235.9235.92--------

198343.8543.85--------

198460.8560.45--------

198588.4388.43--------

198699.1899.18--------

1987119.55119.55--------

1988120.18109.859.76--0.57--

1989170.93135.5934.56--0.78--

1990183.03168.8113.60--0.62--

1991179.66168.0510.13--1.48--

1992294.62256.4435.87--2.31--

1993479.29386.0786.03--7.19--

1994793.44675.54111.87--6.03--

1995894.86805.7470.60--18.52--

19961073.60988.6354.82--30.15--

1997944.25833.0784.34--26.84--

19981355.061138.79150.18--66.09--

19991240.101085.0538.86--116.19--

20001416.001185.0070.00--161.00--

20011931.001600.0089.00--242.00--

20021821.001592.0060.0015152.002

20033773.003386.00117.0012245.0013

20044233.003747.00161.0018293.0014

20055081.004710.00142.0015197.0017

20065854.005425.00142.0012265.0010

20078344.007487.00601.0026209.0021

资料来源：数据来源：根据《北京市统计年鉴》相关年份数据摘录整理、计算而得。

根据投资的风险程度可以将以上五项投资指标分为三类类。由于储蓄存款往往安全性较高，因此将其归为低风险金融资产；而由于受到价格波动等各方面的影响，购买有价证券、购买彩票两项投资往往伴有很大的风险，因此将它们归为高风险金融资产投资；最后把储蓄性保险支出和财产性支出视为中等风险金融资产投资。

1、平均风险投资倾向和边际风险投资倾向

平均低风险投资倾向（）用于描述低风险金融资产投资量与金融资产投资总量之间的关系，用来表示，即平均低风险投资倾向表示居民家庭低风险金融资产投资量占金融资产投资总量的比重。同样地我们可以定义，平均中等风险投资倾向，表示中等风险金融资产投资量占金融资产投资总量的比重，用于描述中等风险金融资产投资与金融资产投资之间的关系；平均高风险投资倾向表示高风险金融资产投资量占金融资产投资总量的比重，用于描述高风险金融资产投资与金融资产投资之间的关系。

边际低风险投资倾向（）用于描述低风险金融资产的投资增量与金融资产投资总增量之间的关系，用来表示，即边际低风险投资倾向等于低风险金融资产投资增量与金融资产投资总增量之比。同样地，边际中等风险投资倾向等于中等风险金融资产投资增量与金融资产投资总增量之比，即，用于描述中等风险金融资产投资增量与金融资产投资总增量之间的关系；边际高风险投资倾向等于高风险金融资产投资增量与金融资产投资总增量之比，即，用于描述高风险金融资产投资增量与金融资产投资总增量之间的关系。

由于金融资产是由低风险金融资产、中等风险金融资产和高风险金融资产三部分构成，因此理论上有，。

2、居民家庭风险投资倾向分析

表11列出了北京市居民家庭1988～2007年的、、以及1989～2007年的、、数据。

表11北京市居民家庭平均（边际）风险投资倾向

年份平均低风险投资倾向

平均中等风险投资倾向

平均高风险投资倾向

边际低风险投资倾向

边际中等风险投资倾向

边际高风险投资倾向

19880.9140.0050.081------

19890.7930.0050.2020.5070.0040.489

19900.9220.0030.0742.745-0.013-1.732

19910.9350.0080.0560.226-0.2551.030

19920.8700.0080.1220.7690.0070.224

19930.8060.0150.1790.7020.0260.272

19940.8510.0080.1410.921-0.0040.082

19950.9000.0210.0791.2840.123-0.407

19960.9210.0280.0511.0230.065-0.088

19970.8820.0280.0891.2030.026-0.228

19980.8400.0490.1110.7440.0960.160

19990.8750.0940.0310.467-0.4360.968

20000.8370.1140.0490.5680.2550.177

20010.8290.1250.0460.8060.1570.037

20020.8740.0850.0410.0730.8000.127

20030.8970.0680.0340.9190.0530.028

20040.8850.0730.0420.7850.1070.109

20050.9270.0420.0311.136-0.110-0.026

20060.9270.0470.0260.9250.079-0.004

20070.8970.0280.0750.828-0.0180.190

数据来源：根据表10数据计算得到。

以下根据表11数据分别作平均投资倾向与边际投资倾向的堆积柱形图，如图6和图7所示。

由表11和图6可以看出，二十年来，北京市居民家庭的平均中等风险投资倾向和平均高风险投资倾向远远低于平均低风险投资倾向，这说明北京市居民家庭的金融资产投资仍然比较保守，大部分的资金用于储蓄存款这类安全系数较高的投资，其投资比例普遍在80%以上，最高的时候达到了93.5%，最低的时候也有79.3%。虽然低风险资产投资的安全系数远高于中高风险资产投资的安全系数，但是另一方面，低风险资产的投资收益则相对而言要低很多。由此可见，北京市居民家庭金融资产投资的效率是很低的，居民家庭中普遍存在重安全轻收益的投资意识。

图6北京市居民家庭平均金融资产投资倾向

图7北京市居民家庭边际金融资产投资倾向

从边际投资倾向看，由表11和图7可见，对各类资产来说，其各年的增量变化都有较大波动。1991年和1999年的边际高风险投资倾向分别为1.03和0.968，比同期边际低风险投资倾向（分别为0.226和0.467）要大，而对应的边际中等风险投资倾向则为负值，这表明1991年和1999年北京市居民家庭高风险金融资产投资增量的变化是金融资产投资总增量变化的主要原因，并且二者呈正相关关系。2002年边际中等风险投资倾向为0.8，远高于同期的边际低风险投资倾向（0.073）和高风险投资倾向（0.127），说明该年度北京市居民家庭金融资产投资增量的变化主要取决于中等风险金融资产投资增量的变化，而对应的储蓄增量变化则非常小。1990年、1995～1997年和2005年的边际低风险投资倾向都大于1，其中1990年的值更是达到了2.745，表明在这几年之中，家庭金融资产投资增量的变化主要是由于家庭大幅度地增加了储蓄存款金额，而相应地削减了其它安全系数较小资产的投资力度；可见在这几年里，北京市居民家庭的投资选择比其它年份更注重安全性。从二十年的整体变化来看，北京市居民家庭金融资产投资增量的变化仍然是以低风险资产投资增量的变化为主，且二者朝同一方向变动，即边际低风险投资倾向均为正值。

由以上风险与金融资产投资之间关系的分析可以看出，北京市居民家庭在金融资产投资过程中，仍然比较看重投资项目的安全性，他们规避投资风险的意识依然较强，这导致了其投资效率的低下。

（四）金融资产投资增长率与收入、消费增长率的关系

我们从家庭收入、消费和金融资产投资增长率的角度分析北京市居民家庭消费与金融资产投资的联系。以下表12给出了1979～2007年北京市居民家庭的可支配收入增长率、消费增长率、金融资产投资增长率数据。

表12北京市居民家庭收入、消费、金融资产投资年增长率表（单位：%）

年份可支配收入增长率消费增长率金融资产投资增长率

197913.5713.567.78

198020.8220.0118.37

19812.534.28-18.76

19829.144.5723.65

19835.247.3422.08

198417.4816.1538.77

198530.8538.4845.32

198617.615.612.16

198710.727.5220.54

198821.5826.830.53

198911.144.4642.23

199011.98.267.08

199114.1713.01-1.84

199215.8414.7663.99

199339.4437.7162.68

199443.5440.6465.54

199524.0421.4212.78

199617.3314.1419.97

199713.4714-12.05

19988.436.7243.51

19998.397.57-8.48

200012.7113.2814.18

200111.875.0536.37

20027.6515.28-5.7

200311.388.15107.19

200412.649.6812.19

200512.898.5620.03

200613.1711.9415.21

200710.073.4142.54

平均增长率15.514.2224.41

对应的折线图如下：

图8北京市居民家庭收入、消费、金融资产投资年增长率折线图

从表11中的统计数据来看，1979年以来，北京市居民家庭可支配收入的年平均增长率为15.50%；而消费的年平均增长率为14.22%，比收入年均增长率低了1.28个百分点，这为金融资产投资的增长提供了可能。金融资产投资的年均增长率为24.41%，远远高于收入与消费的年均增长率。从各年度的增长率情况来看，除少数几个年份的金融资产投资增长率为负值以外，大多数年份的增长率都为正数，但增长幅度各异，其中2003年达到了107.19%的大幅增长率，而同期消费增长率则相对较低，仅为8.15%。这在一定程度上体现出，与2002年相比，2003年北京市居民家庭对消费市场不大看好，而更愿意把资金放入投资市场。

而从对应的折线图8可以看出，1979年到2007年间，北京市居民家庭的可支配收入增长率和消费增长率都为正值，表明家庭可支配收入和消费都呈稳步增长的趋势；而金融资产投资的浮动则比较大，某些年份甚至还出现了负增长的情况。

以下通过建立回归模型，分析消费、收入增长率与金融资产投资增长率的关系，回归模型进行估计，结果如下：

变量名参数估计值标准误t统计量相伴概率

收入增长率4.1049901.1654113.5223540.0015

消费增长率-2.7773551.203085-2.3085280.0289

模型如下：

从模型估计结果可以看出，金融资产投资增长率与可支配收入增长率成正比，与消费支出增长率成反比，且可支配收入增长率每增长1%，金融资产投资增长4.105%，而消费支出增长率每增长1%，金融资产投资增长速度降低2.777%，也就是说可支配收入和金融资产投资是同向增长，但金融资产投资增长速度明显快于可支配收入增长速度，而消费支出和金融资产投资时逆向增长，而且金融资产投资的速度也快于可支配收入的速度。这与现实的实际情况非常吻合，收入的增加必然导致财富积累的增加，金融资产投资就是最有效的一种积累财富的方式，鉴于目前北京市的生活条件而言，收入增加的部分基本用于投资或储蓄，对物质生活方面的需求已经基本满足，支出的增加也就不是那么明显，因此金融资产投资增长的速度必然快于收入增长的速度。而消费支出的增加，必然导致金融资产投资的减少，因为总的收入是一定的。

四、结论

本文对北京市居民家庭金融资产投资进行研究，文中选取了收入、消费、风险三个宏观影响因素对家庭金融资产投资进行了定量分析。

家庭收入与金融资产投资的关系研究中发现金融资产投资随着收入的增加而增加，增长速度明显大于收入的增长速度，而且家庭金融资产投资与收入的关系在2002年发生了结构性的变化，同时发现不同收入水平对家庭金融资产投资的影响是有差异的，随着收入水平的提高，其对家庭金融资产投资的促进作用也就越大。

通过家庭金融资产投资与消费的关系研究，发现家庭金融资产投资与消费呈现负相关，当前金融资产市场比较活跃，而消费市场则相对低迷，这也体现了金融资产投资与消费此消彼长的关系。而家庭金融资产投资与消费的关系在2002年前后也发生了结构性的变化，同时发现家庭金融资产投资和消费都随着收入的增加而增加，但家庭金融资产投资的增长速度大于消费的增长速度。与此同时，金融资产的投资比重稳中有升，仍然存在一定的发展空间。

风险对金融资产投资的影响也不容忽视，研究发现北京市居民家庭的金融资产投资还比较保守，投资方式主要是安全系数较高的低风险投资，投资效率很低。这也说明了，北京市居民在金融资产投资方面规避风险的意识较强，比较注重投资的安全性。

国民理财是经济社会发展的必然趋势，现财的实质是投资，这一市场行为必然伴随着风险。要想促进和保障国民理财健康发展，并使它贡献于经济、造福于民生，从政府主管部门到金融理财机构再到相关社会团体，都有责任从国计民生和社会安定大局出发，加强对国民理财的正确导向和组织管理，引导国民科学理财、理智投资，规避风险、防止损失，以保障国民资产增值，维护民生和社会稳定。理智的投资者越多，国民理财就会越健康、有益，保持经济平稳快速发展。

从本文的研究可以发现，北京市居民家庭在金融资产投资上依然比较保守，主要偏向于安全系数较高的投资方式，如储蓄存款。事实上，这在一定程度上代表了我国城镇居民的投资模式，居民家庭依然有很高的规避风险倾向。造成这一局面的主要原因是我们缺乏“理智的投资者”。因此，政府及有关部门应重视发挥媒体和书籍的教化、引导作用。例如，不仅经济类专业报纸应开辟“理财专刊”并及时上市企业经营信息、金融市场动向和不动产行情，一般综合类报纸也应根据受众的特点和需求，考虑开辟“理财专版”和专栏，为理财者分析形势、指点迷津，以引导理性投资；电视台特别是经济频道更应充分发挥其受众面广、渗透力强的优势，以专家访谈、现身说法或各种寓教于乐的方式向大众传授投资理财之道，为家庭投资理财提供依据。强化对居民家庭投资理财的引导和服务，是有效防止和减少家庭盲目跟风、随意投资的最佳方式。各金融机构如商业银行，应积极设立家庭理财专口或专线，热情为客户答疑解难，提供周到的咨询服务，引导居民家庭根据自身的实际情况建立合理的投资组合。以使家庭的资金得到更好的保值和增值，达到家庭投资效益最大化的目的。

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第5篇：家庭金融理论范文

关键词：农村非正规金融；正规金融；交易机制

一、前言

美国经济学家爱德华・肖和罗纳德・麦金龙的金融发展理论中，非正规金融是一种效率低下的融资安排，他们的定论是：“从短期来看，非正规金融对经济发展可能有一定的作用，但从长期来看，其作用并不大。”因此他们主张将非正规金融融入到有组织的金融体系。在金融发展理论的指导下，80年代末许多发展中国家实施了低息贷款政策，以期通过扩大正规金融部门对农村的资金供给来挤出非正规金融。但政策的推行并没有达到预期效果，我们看到的事实是：大量农村人口仍然无法获得正规金融，非正规金融仍处于重要位置。

在我国，农村金融体系的发展从总体上说是在两个完全不同的领域里并行推进的。其一是自发形成的民间金融领域，由非正规金融组织媒介或资金供求双方直接交易。其二是在经济金融改革过程中政府由上而下安排、有组织培育的正规金融领域，由正规金融机构组织的金融活动。前者虽然备受理论界的质疑，一直是政府打压、限制的对象，但它始终应客观需求而存在着，尤其是1998年后四大国有商业银行压缩基层经营机构，大规模地从农村金融领域撤退，以及1999年农村合作基金会在全国范围内的被清理和取缔，非正规金融大有迅速分集农村金融、发展壮大之势，从而对正规金融产生一定的“挤出”或“替代”效应。

二、正规金融与非正规金融在交易机制上的主要差别分析

下面笔者先从对我国正规金融与非正规金融的交易机制的思索出发，尝试性地分析我国非正规金融存在和发展背后的深层次原因和合理性，从而对非正规金融政策的效应进行理论探讨。

1.行为目标的不同

对于以农业银行和农村信用社为代表的农村正规金融机构而言，其行为目标与其他金融机构并无二样，在存款市场主要是动员储蓄，在贷款市场上主要是转移资金、支持国有企业改革和工业发展，在对农户的信贷支持上，则是政策性目标与盈利性目标并存。这就决定了正规金融在农村金融市场重视吸储而忽视资金配置。

一般来讲，农户资金需求具有如下特征：（1）家庭经营规模小决定了用于家庭生活和生产方面的贷款需求规模不是太大，贷款数额小；（2）农户贷款需求季节性特点明显，希望贷款手续简便、灵活、及时；（3）农业生产对象不仅生产期受气候影响大，保存起来也比较困难，存在较大的自然风险和市场风险；特定的生产周期和生物属性限制了农业劳动生产率的提高，等等。于是，因生产性资金缺口而提出的信用需求就必然体现出季节性、长期性、风险性和零散小额等特点。即使只是维持简单再生产，农业信贷所固有的风险高、收益低、成本高、资金周转慢这些属性，也注定了农村金融安排的特殊性。就中国农户而言，非生产性信用需求往往占更大比重。这其中除了一部分用于维系日常生活的消费支出外，相当规模的资金被用于购置修缮房产、修建祠堂庙宇或是满足丧葬嫁娶的礼俗要求。这种非生产性支出在农村的普遍流行说明了中国的农村经济还处于幼稚和不成熟阶段，这种不成熟的经济相伴随的农村金融制度也必然是初级和不成熟的。相比之下，市场经济与现代金融制度则从来都是崇尚效率和节约的。这种情况在农村的普遍程度也恰恰给了非正规金融的生存空间。

考察中国农村经济中的农户，其行为比较符合“道义小农”命题，但又不能完全被其解释。中国农户有着自己独特的内涵(比如因婚丧嫁娶等“面子消费”而进行的借贷)，因此，华裔学者黄宗智在对中国小农经济进行大量调查研究的基础上提出了自己独特的“小农命题”。核心内容是一等式和一逻辑。一等式是小农收入=家庭农业收入+非农收入，一逻辑是“拐杖逻辑”，它说的是在等式的两个部分收入中，家庭农业收入好比人的双腿，而非农收入就相当于拐杖。而拐杖只有在双腿不好的时候才可派上用场。这个等式和逻辑所刻画的情景，大概从西汉以来一直没有质的变化。即便是如今，对于经济落后地区的小农家庭而言，全部收入仍以农业收入为主，非农收入只占其中的一小部分，即只充当“拐杖”。在这样收入结构和逻辑下的中国小农拥有明显的“内源融资”偏好，即“不轻言债”。这意味着，当农业收入不足以供家庭周转时，农民最初的反映将是谋求非农收入，而不是人们所想当然的那样立即寻求借贷(外源融资)，只有当小农家庭的维生费用超过家庭农业收入+非农收入时，信贷需求才会产生。然而，如果我们认定小农产生信贷需求这个条件成立，也就可以确认大部分农户的信贷需求是救的(维生性的)。

虽然随着经济的发展，有些学者认为黄宗智小农等式不再对中国农村经济具有太大的解释力，尤其是东南沿海经济较发达地区一些已实现城镇化与工业化的村镇，他们被认为已经具备了理性小农的条件。但我们看到的是，大多数乡镇企业比较发达且迅速实现城镇化的乡村并未完全脱离土地而进入真正的工业社会。因而，即便是在东南沿海经济较发达地区的农村和农户在一定程度上仍然符合黄宗智的“拐杖逻辑”，只不过与其他地区(尤其是中西部经济落后省份)的乡村相比，小农经济色彩的强弱程度有所不同。

中国农村经济的特点决定了不可能有私人性的农村金融安排普遍出现，或者说中国的家庭农场经济支撑不起商业性的农贷安排。从理论上讲，与私人性农村信贷安排相适应的农业经营方式应当是经营性的，而不是生存性和安全性的家庭农场经营。因此，中国农户的信贷需求仍将长期遵循前面已经指出的以下逻辑次序：首先用非农收入增添家庭流动资金，其次则是友情借贷和国家信贷支持，最后在迫不得已时诉求于高息借贷，因此我们说基于中国农村的特殊的经济环境，非正规金融的产生是符合其经济需要的。

通过上述分析可以知道：中国小农普遍保持着温饱无忧的生存目标，当农业收入不足时，首先想到的是赚取非农收入；进而，就要在亲朋好友间寻找无息或者低息的人情信贷、互助信贷，或是申请国家的官方低息信贷支持；以上均不可得时，就只能迫于生存压力而勉强接受民间的高息借贷。

2.信息可传递性不同

虽然说信息成本是一个老生常谈的话题，但我们在考察农村金融机构运行的困境从而从反面了解非正规金融存在的合理性时，依然要把信息成本的影响放在首位上。信息成本主要来自搜集和使用信息与评估信息、价值的成本。在农村地广人稀，农村居民居住的分散性十分显著，一个地区内的正规金融机构要获得借款人详实可靠的相关信息几乎是不可能的或是需要花费巨大的成本，而且由于种种原因他们也对之缺乏动力。搜集信息的成本高昂，使用这些信息的成本也很高昂。由于农村社会缺乏诸如城市企业和个人信贷记录这样的信息网络，使得正规金融机构之间的信息交流变得非常困难且不可行。这样借款人就有可能利用这种信息上的优势损害正规金融机构的利益。尽管金融机构本身就是信息处理和加工的单位，它代表存款者对贷款进行监督，以使借款人选择有利于银行的行动，但当信息确认或监督的代价太高，如同以上说的情况时，它就会对农户进行信贷配给，使得农村金融服务成为一小部分群体享用的“奢侈品”(这部分群体往往同政治势力结合起来)，从而反过来进一步促进了农村非正规金融的发展。

相比正规金融的无力，非正规金融却有着极大的优势。与正规金融将款项贷给十几里以外的陌生人不同，非正规金融往往发生在邻里之间。因此，非正规金融的优势就在于：事实上，在一定的区域范围内，农户之间的信息和信用状况，已经事先存在于借贷当事人双方，而无论贷款行为发生与否。这种状况的存在意味着正规金融所必须进行的贷前调查以建立信贷关系的费用在非正规金融里是不存在或者是相当低的。在非正规金融中，正规金融所需承担的这种费用是内化于当事人大量平常生活中的。中国的农村社会在很大程度上还是一个以家族为核心拓展开来的“圈层结构”，在圈子内信息的传递是非常便利且具有社会联系纽带的作用。聊天、信息交换不仅是经济活动，同时还是不可或缺的社交活动，是农村生活的一个重要组成部分。这种信息的内化同样降低了事后贷款人的监督成本。

3.惩罚的可置信性不同

正规金融交易对违约的惩罚主要依赖法律系统，但事实上，我国无论国有金融机构还是地方性的金融机构，都是在没有很好的产权基础上成立的，发生政府效用替代金融机构效用是自然而然的事。在这种情况下，发生的大量事件便是政府的指定贷款、干预贷款，要不就是金融机构自身的内部人控制，预算软约束的问题无法避免。对于大多数农民和小农家庭，从正规金融机构贷款的难度是很大的，借款人获得一次贷款的机会相当偶然，难以形成在未来持续获得贷款的稳定预期，因而借贷双方就很难形成长期合作，在一定程度上难以有效制约借款人的违约行为。借贷双方的交易表现了明显的短期性。这种交易的短期性无疑反过来进一步激励了借款人的违约行为，从而陷入越是贷款难越是违约，越是违约越是贷款难的两难困境之中。

与正规金融不同，非正规金融交易对于违约一方的惩罚不仅包括可能依赖的法律系统，更主要是依赖社会关系的约束与监督，诸如舆论谴责、社会排挤等非法律惩罚有时更为有效。特别是同一区域的借贷或是具有特定关系群体内的借贷，而其关系比较稳定，有着长期互动与合作的预期而且违约信息会迅速传播，违约者会受到群体性、社会性的惩罚，这就在一定程度上抑制了借款人恶意违约的动机和行为。如张维迎(2001)曾经讲过一个乡村社会发生借贷时信守承诺的故事。乡村里人们借贷交易无需书面合同或借据，甚至没有说清还款日期，但贷款人并不担心借款人违约，而借款人也会信守承诺。这是因为借款人他要祖祖辈辈在这个村庄生活下去，不仅要关心自己的未来，也关心后代的福利，一次不守信用的消息很快就被全村人知道，在乡村社会，违约及失信的结果是违约者的声誉和信用损失、被逐出其所在的社会网络以及日后的追索。而恰恰是这种非法律途径的制裁措施有着莫大的威慑力。

三、结论：正规金融与非正规金融的融合

综上所述，非正规金融已成为农村融资的一个重要来源。在我国渐进式的经济体制改革过程中，从体制外成长起来的非国有经济部门对金融服务产生强烈的制度需求，但由于以政府为主导的正规金融制度供给不足使得我国现行的正规金融制度处于非均衡状态。非正规金融的产生是我国农村企业和居民为争取现行制度框架内不可能获得的“外部利润”，在正规金融制度的边际进行诱致性制度变迁的结果。从制度经济学的角度看，它是因现有正规金融制度服务供给不足而由非国有经济部门进行的次级制度安排。非正规金融弥补了正规金融机构对非国有经济部门的资金供给不足，在为解决农村中的融资问题、推动农村经济发展方面发挥了积极作用，对我国农村的经济增长作出了一定的贡献。

当然，非正规金融活动只能在一个较小的范围内才有效率。导致了非正规金融在规模和范围上的劣势。更进一步的来说，非正规金融的信息优势与其活动的范围之间存在此消彼长的关系：非正规金融的借贷款活动只能针对少数的对象展开，许多非正规金融组织通常有其自己相对固定的客户。这造成非正规金融市场的高度割裂。如果金融活动范围的扩大，信息优势将会减弱，势必要求非正规金融组织具有更规范的管理手段和运行机制，同时还需要有更多的高素质管理者和员工，这就意味着更高的成本。因此，笔者认为非正规金融不仅不会影响我国正常的金融秩序，而且还是对我国农村正规金融机制的一种有益补充。非正规金融存在的根源及其表现特点在发达国家和发展中国家存在较大差异，它在我国并不是一项过渡性的制度安排，政府对非正规金融的压制可能带来更为不利的结果，只有消除非正规金融活动的消极影响，发挥非正规金融对我国民营经济发展的推动作用，才是各级政府和金融监管部门在对待农村非正规金融问题上的正确选择。

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第6篇：家庭金融理论范文

关键词：保险;储蓄;家庭金融资产

伴随着与城镇居民生活息息相关的就业、住房、医疗、教育、社会保障等社会制度的深化改革,在中国,家庭金融资产的概念正逐步完善。除了传统的储蓄之外,证券、房地产等各种类型的投资产品近年来发展迅速。然而,在欧美早已成为家庭必需品的保险产品,在中国家庭的普及却阻碍重重。如何加强中国家庭金融资产结构的调整,将潜在的保险需求向现实的保险需求转化,探讨家庭金融资产与保险消费需求之间的相互关系显得很有必要。

一、保险产品的金融资产特性

关于保险的性质,国内外学术界至今争论不休,主要分歧在于财产保险与人身保险是否具有共同性质的问

题。日本学者园乾治教授就以此为界,把近代保险学理论归纳为“损失说”、“非损失说”和介于二者之间的“二元说”。三种理论分别指出保险具有损失补偿、共同分担和储蓄、补偿二者择一的性质。然而,这些讨论由于一直纠结于保险的物质形式而难以盖棺定论。其实,无论保险的对象是财产还是人身,在家庭的范畴下剥开保险的外在形式,所有的保险都具有鲜明的金融资产特性。

家庭金融资产,简单说,就是家庭所拥有的各种金融产品或金融工具。当今的家庭金融资产种类繁多,既有现金、存款、信托等传统意义上的金融产品,也有股票、债券、保险等现代意义上的金融产品。

保险之所以被视为家庭金融资产的组成部分,其主要原因是,现代保险不仅具有风险保护功能,还同时具有储蓄、投资等功能。以人寿保险产品为例,保险可以分为有形保险商品(疾病住院、子女教育、退休养老等)、引申保险商品(促销赠品、售后服务等)和核心保险商品三个层次。不同的保险层次区分反映不同的保险内容,不同的保险内容反映不同的保险本质,其中最能反映保险本质内容的是核心保险商品。在一定意义上说,保险所具有的投资工具功能和保险能够显示保险购买者的经济实力、社会地位、社会责任与爱心等特征,是现代保险的本质所在。正因为如此,保险不只是家庭金融的组成部分,而且能够成为其他家庭金融产品的“代言品”。

二、保险产品与中国家庭金融资产构成

近年来,中国居民家庭金融资产大量增加,尤其是城镇居民。从1984年到2005年的20年间,城镇居民户均金融资产增长显著。截至2005年底,中国居民金融资产余额总量达到20.65万亿元,比1978年的376亿元增加了554.8倍,扣除物价因素,年均增长速度高达19.3%。(表1)

家庭金融资产数量增长的同时必然伴随着家庭金融资产的结构调整。这不仅是因为在家庭金融资产数量变大的同时,出现了新的家庭消费需求,同时也是为了进行家庭理财,提高家庭金融资产使用效率的需要。从表2可以看出,1984年之前,我国居民金融资产结构相对较为单一,主要是居民储蓄存款和现金两种,证券也基本上都是有“金边债券”之称的政府债券。但进入20世纪九十年代,特别是近十年来,随着证券市场、保险市场等的兴起,居民金融资产结构已由单一化逐步趋于多样化。有价证券、保险的占比逐渐增加,尤其是保险准备金,增长速度惊人。(表2)

1985～2005年中国保险业实现了年均30%左右的增长速度。以保费收入指标为衡量标准,保险需求总量从1985年的4.6亿元上升至2005年的4,927.34亿元,保险深度由0.1%上升至2.7%,保险密度由0.47元上升至375.64元。从某种意义上说,家庭金融资产的变化与保险发展特别是人寿保险的发展存在着密切的关联性。家庭金融资产的增加刺激了保险消费需求的增加,促进了保险业的发展,保险的发展也反过来推进了中国家庭金融资产结构的多样化进程。

三、国内外家庭金融资产构成中保险产品差异分析

表面的繁荣不能掩盖事实的尴尬。在保险占家庭金融资产的份额快速增长的同时,也暴露出中国居民的有效保险需求不足,保险使用率偏低等问题。保险使用率通常用保险渗透率和投保率等指标来表示。有资料显示,中国城镇的保险渗透率大部分在30%以下;保险投保率特别是长期人身保险的投保率,还不足10%。与世界平均水平80%的投保率相比,指数偏低;与国民经济增长和民众生活的保险消费需要相比,还存在很大的差距。根据前几年中国保险消费市场的一个抽样调查,在被访家庭中,49%的家庭仅拥有社会保险;4%

的家庭仅拥有商业保险;19%的家庭同时拥有社会保险和商业保险;另有28%的家庭既没有社会保险,也没有商业保险。这从另外一个侧面反映出,在家庭金融资产增长的同时,作为家庭金融资产重要组成部分的保险并没有得到同步增长,保险在家庭金融资产中还没有发挥出其应有的作用。

究竟一个家庭的金融资产如何分配才是合理的?保险又应该在其中扮演一个怎样的角色?在寻找问题答案的时候,不妨先看看美国和日本的数据。2005年同期的日本居民金融资产构成中,存款和现金的占比比中国低16.5%,有价证券的占比比中国高10.5%,保险资产所占的比重则高达15.5%;美国居民金融资产的构成中,各项存款、现金以及证券所占的比重约为15.7%和52.1%,分别是居民金融资产中占比最低和最高的项目,而居民对保险资产的持有量则高达30.8%。

为了更好地和中国当前的情况对比,考察这两个国家的人均gdp达到l,000美元和3,000美元前后家庭金融资产的构成对我们更有参考价值。(图1、图2)1966～1973年日本完成人均gdp1,000美元到30,00美元的飞跃仅用时7年。从图1可以看出,安全资产在日本家庭金融资产中的比例一直稳定在60%左右;保险和退休金等家庭金融资产在整个家庭金融资产中的比重呈逐渐上升趋势,达到20%以上,领先于债券和风险资产等其他家庭金融资产;而美国的人均gdp早在1942年就达到了l,000美元,又用了大约20年的时间,于1962年实现了人均gdp3,000美元的跨越。在这个时期,美国的家庭金融资产构成变化较大。在20世纪五六十年代,其安全资产在家庭金融资产中一直占据20%左右的份额,但进入八十年代以后,安全资产在家庭金融资产中的比例开始下降。风险资产的变动也出现过类似的情况,只有保险和退休金等家庭金融资产在整个家庭金融资产中的比例稳步上升,超过30%。

纵观两个国家居民家庭金融资产构成的变化及其特点,可以得出一个简单结论,那就是:随着家庭金融资产总量的不断增加,安全资产等家庭金融资产在整个家庭金融资产中的比重不断下降;保险和退休金等家庭金融资产在整个家庭金融资产中的比重则逐步上升。这在一定程度上说明,保险能够在家庭金融资产中成为其他安全资产的“替代品”。

虽然中国的家庭金融资产种类也在朝向多样化发展,但对比美国和日本的数据,在经济发展相同的阶段,中国家庭金融资产结构却没有产生相似的变化。2007年中国人均gdp为2,456美元。可根据国家统计局《城市家庭财产调查报告》的统计,在中国居民户均拥有的人民币和外币金融资产中,储蓄存款所占比重分别高达69.4%和96.45%,以绝对优势排在首位。中国人民银行对全国城镇储户问卷调查的结果同样显示,2003～2004年期间,认为“更多储蓄”最合算的居民占比高于30%;2005～2006年初,该比率受加息的持续影响,已经增长到40%左右;即使在股市较为红火的情况下,2007年第一季度居民拥有的最主要的金融资产仍为储蓄存款。

中国家庭将大量的金融资产主要用于银行储蓄,相应的,花费在保险和其他金融消费的家庭金融资产比例就很难提高。如此一来,发挥保险在安全资产中的作用,并以此拉动家庭保险需求,促进家庭保险业的发展就无从谈起了。

四、影响中国家庭保险产品购买因素分析

(一)实证检验。家庭保险的发展不完全等同于保险业的发展。影响中国家庭保险深入发展的因素也是具有其自身特点的。除了高储蓄率之外,收入、其他金融资产的投资都有可能会影响家庭对保险产品的投入。

通过一个简单的实证检验来说明,如表3。表3是检验数据,检验区间是从有我国有保险数据统计以来的1985～2006年,因变量为保费。由于在这里考察的是家庭保险,所以数据是由财产保险中的家庭财产保险和人身保险两个部分相加而得,自变量分别为城镇居民年人均可支配收入(元)、城镇居民储蓄余额(亿元)以及有价证券余额(亿元)。选择城镇居民的数据主要是由于农村居民目前购买保险的比例还很小,不具有代表性。数据来源于1996～2007年中国统计年鉴以及1986～2006中国金融年鉴。(表3)

首先对数据做散点图处理,看它们之间是否存在线性或是非线性的关系,以利于进一步的分析研究。通过散点图可以看出,城镇居民年人均可支配收入和保费之间存在很强的线性关系,储蓄余额和保费之间存在半对数关系,而有价证券与保费之间的关系则并不明确。(图3)

对于这个存在非线性关系的非线性模型,不妨先假设其表达式为:

insi=c(1)+c(2)inci+c(3)lndepi+c(4)f(seci)+μi

很明显,这是一个时间序列模型,所以对保费以及其余三个影响参数的时间

序列的平稳性进行检验,分别得到时间序列图,如图4所示。(图4)

从时间序列图初步可以判断,除了有价证券这一序列之外,其余三组数据都是非平稳序列。而经过相关图检验,有价证券序列的确是平稳序列,而保费、储蓄余额和收入经过一次差分后也都变成了平稳序列。

根据之前假设的模型,用非线性最小二乘法对该模型进行初步的估计:

d(ins)=c(1)+c(2)×d(inc)+c(3)×dlog(dep)+c(4)×sec(-1)

得到结果如表4所示。(表4)

结果很显然,十分不理想。究其原因,主要在于有价证券和保费之间的对应关系很难确定。在模型试验中,除了采取差分法以外,还试验了相对变化增长以及开方等方法,效果都不明显。反观时间序列图,发现除了有价证券外,其余三组数据虽然具有各自的波动规律,且都不平稳,但它们之间似乎存在一个长期稳定的比例关系。因此在这里,把有价证券因素剥离,接下来对保费、可支配收入和储蓄余额进行johansen协整检验。(表5)

从检验结果看,三个变量之间不存在长期均衡关系的原假设在5%的显著性水平下已被拒绝,说明它们之间是具有协整关系的。因此,从计量经济学模型的意义上讲,建立如下模型:

insi=c(1)+c(2)inci+c(3)lndepi+μi

模型是合理的,随即干扰项也一定是“白噪声”,模型参数也有合理的经济解释,可以用经典的回归分析方法建立因果关系回归模型。用非线性最小二乘法回归后得到的结果如表6所示。(表6)

由于复杂的历史原因,数据的因果联系并不十分完美。但在保证数据真实性的前提下,通过t检验,可见系数r2也显示拟合程度接近95%,已经相当难得了。

因此,模型近似可写成:

insi=4794.535+0.668inci-708.244lndepi+μi

(二)理论分析。通过实证分析,发现原以为可能和家庭保险存在此消彼长关系的有价证券事实上却并没有与家庭保险的发展产生必然联系,而收入和储蓄的确是影响中国家庭保险发展的两大主要因素。在社会转型的特殊时期,社会结构的变迁必然地引起了社会阶层的分化和动态调整。各阶层之间虽然在获取政治资源、声望等级方面有所区别,但最显著的差异在于各社会阶层所拥有的经济资源。收入有限以及中国家庭固有的对于传统储蓄的偏爱在一定程度上制约了家庭保险的发展。

1、收入限制。保险消费有两个前提:一是风险的客观存在;二是购买保险的经济实力。借鉴新和新韦伯主义的研究框架,我国学者根据经济因素判断的阶层类型分为富有者阶层、中产阶层和低收入阶层。资料显示,无论是在发达国家还是在发展中国家,家庭金融资产分布不均,世界各国家庭金融资产分布的客观现实就是大量的金融财富集中在少数富有者阶层手中。例如在美国,财富最多的10%家庭,拥有将近60%的安全金融资产,将近100%的债券和超过70%的风险金融资产。中国的情况也同样如此。随着中国城乡居民之间收入差距的不断扩大,家庭金融资产向中产阶层以上家庭集中的趋势比较明显,户均家庭金融资产最多的20%家庭,拥有66.4%的城市家庭金融资产。而大部分低收入阶层家庭由于受到其购买保险的经济实力限制,投保比率偏低,这也属于正常现象。

2、认识偏差。即使在具有足够购买能力的中国富裕家庭中,保险在家庭金融资产中所占的比重仍然不尽如人意。根据中国市场营销中心数据库提供的调查结果,中国居民投保人身保险的投保率走势是一种“倒u字”曲线,呈现出“两头低,中间高”的状态。具体地说,家庭月收入在2,000元以下者和家庭月收入在20,000元以上者购买保险的比例也偏低,唯有家庭月收入在2,000～20,000元之间者购买保险的比例偏高。高收入家庭出现的保险效用递减现象,从一个侧面反映出中国家庭对保险功能的认识是存在一定偏差的。

首先是不了解保险的保障功能。根据中国人民银行对全国城镇储户问卷调查的结果,当问到城镇居民储蓄的目的时,“攒教育费”、“养老”和“防病、防失业或意外事故”等回答长期居于前列。这表明居民储蓄的主要目的不是为了保值增值,而是为了防范未来风险。然而,人们却往往忽略了一个事实:保险在一定程度上能够实现同样的目的。根据中国市场营销研究中心提供的调查数据,2006年有30%的中国城市家庭对寿险了解甚少、甚至根本不了解,有高达87%的城市居民没有购买保险的意向。实际上,保险正是个人以小额成本即保险费替代大额不确定损失的一种机制,损失发生后的经济补偿正是现代保险最基本的功能。

第二个认识偏差是有关保险产品作为投资工具的功能。不少居民在购买分红保险、万能保险等新型寿险产品时大都将其回报和银行存款进行

比较,但当股票市场、基金产品火暴之时,他们却往往盲目地选择退保。尽管仅从收益率上看不及股票或基金,但它们有着股票、基金等金融产品无法替代的功能——风险保障。一味将保险作为股票或基金投资的替代品,过度重视新型保险产品的投资工具功能,抹杀保险产品的基本保障功能,便又走入了另一个认识误区。

3、信任危机。除了文化传统和体制因素之外,还有一个现实原因,那就是社会大众对保险业的信任度不够。保险商品与一般商品的区别在于,它是一种无形的服务性商品。保险公司卖给每一个家庭成员的保险单仅是对未来特定情况的“一纸承诺”。这一承诺是否履行取决于在一定时间内保险事件是否发生。而在现实生活中,保险方存在的夸大保险作用、诱导购买、误导客户、承保容易理赔难等失信行为,让中国的消费者倍感寒心。

主观上具有购买保险的愿望和需求,客观上不敢购买保险公司的保险产品,保险诚信与保险需求、保险发展三者之间客观上存在着一种连动关系。保险诚信是拉动保险需求的前提,满足日益增长的保险需求是保险业发展的目的所在。

4、供给不足。2007年中国的保险公司超过100家,但是仍不能满足中国家庭保险的需求。供给数量很多,但是有针对性的、个性化的保险产品太少。

家庭生命周期理论认为,家庭与个人一样,也具有生命周期。家庭生命周期中的不同阶段具有不同的标志,家庭成员会根据不同的生命周期阶段的需要,做出不同的行为选择。一般来说,影响家庭生命周期的因素,通常包括户主的年龄、种族、婚姻状况、教育状况、职业状况、是否有子女以及子女的数量和年龄等。处在不同生命周期阶段的家庭,因不同的家庭消费需要而持有不同的家庭金融资产。保险消费作为其中的一部分,在家庭生命周期的不同阶段,也会出现不等的消费数量和不同的消费形式。

然而,目前中国保险市场上销售的几千种保险产品,同类保险产品在保险责任、保单费率等合同的主要内容方面基本雷同,差异只是体现在保险金额等合同的非主要方面。由此看来,很多家庭没有买保险并不是因为他们没有保险需求,而是保险市场没有能够提供他们需要的保险产品。

五、结论

保险与每个人的生活息息相关,理应成为每个中国家庭金融资产的必要组成部分。理想是美好的,现实却要面对两个必须解决的问题——收入问题和意识问题。

中国人身保险投保率倒“u”字型的曲线走势,从另外一个角度提醒我们,中间阶层的形成可能成为中国保险消费的一支主要力量。按照国家统计局的标准,到2020年,中等收入群体的规模将由2005年的5.04%扩大到45%。根据法国巴黎百富勤公司测算,2010年中国达到中等收入阶层标准的家庭将有1亿个,户均收入15万元,户均资产60多万元。麦肯锡咨询公司的研究报告则认为,中国中产阶级将经历两次大的发展,到2025年其人数将高达5.2亿人,超过中国城市人口的一半。尽管这些研究机构对于中国中产阶级的界定不尽相同,但有一点共识是中国社会的收入结构正在由“金字塔形”变为“橄榄形”,中国家庭广泛购买保险将在不久的将来成为可能。

收入问题随着经济的发展能够得到有效的解决,但国民意识问题却没有办法限定解决的期限。保险意识是中国潜在保险需求向现实保险需求转化的前提条件。只有人们能够意识到保险与银行储蓄之间具有替代性,能够意识到用保险的方式防范风险的效果会更好,人们的保险需求量才会随之大幅增长。

如果等待国民保险意识的自我觉醒遥遥无期,不如从保险供给的角度给一点刺激。瑞士、英国等发达国家每年有三百多个新险种投入市场,保险险种的更新率高达23%。这种险种的快速更新,不仅大大提高了保险公司的竞争力,而且有效地刺激了保险市场需求。中国的保险公司完全可以借鉴这种经验,在对中国家庭潜在保险需求充分调研和市场细分的基础上,利用先进的技术和管理,协调产品开发部门与销售部门、投资部门之间的关系,设计、开发和推广适合不同家庭需要的保险产品,调整保险产品结构,把保险市场做大做精,这也不失为一种主动而明智的选择。

主要参考文献:

[1]魏华林,杨霞.家庭金融资产与保险消费需求相关问题研究.金融研究,2007.10.

[2]魏华林,林宝清主编.保险学.高等教育出版社,2006.

[3]国家统计局城调总队课题组.城市家庭财产调查报告.2002.

第7篇：家庭金融理论范文

关键词：住房反向抵押贷款；定价

中图分类号：F83 文献标识码：A

收录日期：2013年9月18日

住房反向抵押贷款又称“以房养老”，是一种以住房为抵押的借贷，并以此为核心，拉动养老、保险、房地产等多项活动。其对象为有住房所有权的老年人。老年人在不必搬离住房情况下，通过反向抵押贷款将住房资产转换成现金，作为房屋的维修、日常生活、长期护理或其他费用等，所有债务（包括本金、利息及费用）将在住房出售、房主永久搬离或借款人死亡时支付，借款人也可以选择在任何时候自愿偿还所有款项。住房反向抵押贷款将于2014年1季度试行推广，而如何定价是其核心内容之一，本文主要剖析住房反向抵押贷款定价的各种理论基础。

一、生命周期理论

生命周期理论认为，一个理性的消费者会在整个生命存续期内安排自己的消费和储蓄行为，使一生中的全部收入在整个生命期内达到配置最佳，从而实现效用最大化。因此，影响一个理性消费者行为的主要因素不是当期收入而是一生中的收入总和。按照边际效用递减规律，要使消费者一生中的总效用最大，应该合理安排一生中的全部财富，在生命周期的不同阶段根据收入的不同采取不同的策略。刚参加工作时经验匮乏现金收入少，以后随着经验的积累，收入逐渐增加，到中年阶段收入最大，退休后收入逐渐减少。因此，为了实现整个生命期内效用最大化，理性人要根据其过去积累的财富、现在的收入、将来的收入、可预期的支出以及退休时间等因素对消费和储蓄做出全面安排，当收入大于支出时进行储蓄，当收入小于支出时反储蓄，以实现生命周期内总收入与总支出的均衡。

对多数家庭而言，住房是家庭最大的一笔资产，但由于它属于不动产，由于过去缺乏涉及不动产的金融工具使得住房变现困难，因而以往在根据生命周期理论统筹安排储蓄与消费时，只涉及金融资产不考虑住房，常常把住房作为遗产留给后代。住房反向抵押贷款的推出将使住房这种不动产资源也进行优化利用，从而开辟了生命周期理论的新领域。在青年阶段，通过在约定期限内按揭贷款的方式取住房的全部产权；当退休后，由于收入下降，可以把住房反向抵押给金融机构，从而获得一定数额的资金用于养老，这样实现了生命周期中效用的最大化。

二、保险精算理论

保险精算理论最基本的原理可简单归纳为收支相等原则和大数法则。所谓收支相等原则就是使保险期内纯保费收入的现金价值与支出保险金的现金价值相等。由于寿险的长期性，在计算时要考虑利率因素，可分别采取三种不同的计算方式：一是根据保险合同期末的保险机构保费收入的终值及支付保险金的终值实现平衡；二是根据保险合同成立时的保险机构保费收入的现值和支付保险金的现值实现平衡；三是根据在保险合同某一时点时保险机构的保费收入和支付保险金的终值或现值实现平衡。在运用保险精算理论时往往是有大量的数据作为基础的，对于大量的随机现象（事件），由于偶然性相互抵消，因此保险精算理论的前提是大数定理。

住房反向抵押贷款是一种保险业务，投保老人是用住房所有权向保险机构购买养老保险。它主要通过市场运作，用保险精算的办法进行定价，最终获取利润。对保险公司来讲，住房反向抵押贷款现金流量与传统的人寿保险的现金流量恰好相反，传统抵押贷款是保险公司将收取的保费投资，用投资收益补偿有损失的投保人并实现保险公司的利润；而住房反向抵押贷款则先要保险机构事先向投保人提供资金，利润要等到保险期结束以后保险公司取得抵押房产的全部产权并将其出售后才能获得。对于保险公司来讲，只要对投保人的信息充分了解，建立完备的数据库就完全可以实现运用保险精算法实现住房反向抵押贷款产品的定价。

三、期权理论

期权是以期货为基础衍生的一种金融工具，期权又称为选择权。期权的实质是在金融活动的过程中将义务和权利分开定价，具体操作过程是在规定时间内权利的受让人决定是否交易以行使其权利，只要受让人决定执行期权义务方必须履行。在期权的交易的过程中，出售期权的叫做卖方，买入期权的叫做买方。期权的标的资产属性具有多样性，可以是实物商品，也可以是金融资产。按持有者所享有权利的差别，期权分为买方期权和卖方期权。在签订期权合同时双方约定的成交价格称为期权执行价格，期权持有者的收益是执行时标的资产的市场价格与执行价格之差。持有者为获得期权付出的成本是期权费。

住房反向抵押贷款业务中的借款人在贷款到期时拥有潜在的选择权，可以选择到期后还清已经取得贷款以及利息后重新获得住房所有权；也可以选择将房产交由贷款人结束双方的借贷关系，这种选择权就是期权。该期权的标的物是用于抵押的房产，执行价格是借款人获得借款本息和，执行时间为借贷双方约定的时间。因此，借款人可以选择先观察房地产市场行情的走势，如果房地产市场繁荣，在贷款结束时借款人的继承人放弃期权，偿清已经获得反向抵押贷款的本息和重新获得标的房产的全部产权，此时借贷双方都没有损失；如果房地产市场不景气，价格下跌，借款人的继承人选择执行期权，放弃赎回抵押房产的所有权的选择，双方借贷关系结束。因此，住房反向抵押贷款不仅可以帮助投保老人获得资金、保障生活开支，而且可以有效地降低他们面临的风险。

四、产权分割与资产流动性理论

产权是所有权、使用权、处置权、收益权、转让权的统一体，核心和基础是所有权，实质是收益权。组成产权束的所有权、使用权、处置权、收益权、转让权等可以分解或转让，也可以和其他产权束中的权利重组。虽然资产不可分割但资产的产权却可以分割，产权适当分割并由多元化的主体分别行使可以提高资产的运营效率。和别的资产一样，住房是所有权、收益权、使用权、处置权、转让权等权能的集成体，这些权能通过产权分割可以在不同主体之间进行流动。资产发挥作用的前提是资产流动性。住房作为不动产在物质形态上是不可移动的，但它的价值形态是具有流动性的。房主由自己的实际需要可以将住房的所有权或使用权进行转让以实现住房在实物资产和金融资产之间自由流动。出售和出租两种形式是最典型的住房资产流动方式。出售将房产的价值一次性全部收回彻底实现的资产变现，但住房的所有权和使用权转让给新的所有权人。因此可见，出售住房实现了住房资产流动性，但房主失去了该房屋的所有权。住房出租通过出让使用权在一定时期内来换取租金收益，虽然该房屋的所有权仍然归房主所有，但在出租期内房主失去了该住房的使用权。出售房产出租房产这两种方式虽各有优势，但两者都不能使得老年人居住在房屋内的前提下提高房产流动性。住房反向抵押在确保老年人仍居住在自己的住房的前提下充分利用它的使用价值；同时充分发挥住房融资的派生功能，将住房转化为一种流动性比较强的资产，激活住房的经济价值，统一住房的居住性、流动性和收益性等功能，满足老年人居家养老的前提下，实现住房最大限度的流动性。

五、家庭资源优化配置理论

家庭资源优化配置理论是研究如何配置和利用国家、社会、企业、单位乃至家庭资源，使得资源带来的效用达到最大化的理论。社会的细胞是家庭，如何合理利用家庭经济资源是近年来广泛受到关注的问题。对大多数家庭而言，消耗资金量大、支出持续时间长的家庭支出主要有购置房产费用、家庭养老费用、抚养子女以及教育的费用三大项。除去抚养子女以及教育的费用，购置房产和养老费用这两项筹集资金伴随着家庭存在全过程。

住房反向抵押贷款将购置房产费用和家庭养老费用有效结合，解决了两个家庭难题。考虑时间的不同和资产价值的转换，住房反向抵押贷款使得购置的房产在人的生命存续期内实现优化配置。住房反向抵押贷款的基本运作流程是在青年阶段通过抵押贷款的方式购置房产，在退休之前（一般都是60岁）还清全部贷款，退休以后把房产抵押给相关机构获取养老金，这种做法也叫做“60岁前人养房，60岁后房养人”。

第8篇：家庭金融理论范文

关键词：农村金融抑制；福利；文献综述

1.金融发展或金融抑制对经济影响的传导机制

在早期的研究中，很少涉及金融发展或金融抑制对福利影响的相关文献，金融发展或金融抑制对福利影响的研究，一致隐藏在金融发展与经济增长的研究之中。阿马蒂亚・森认为，提升福利的前提是要发展经济和提高收入水平。17-18世纪的经济学家已经开始体现出这样的理论趋向，这个时代的学者已经注意到了良好的资本借贷体系、强有力的货币体系及不受约束的金融中介对于产业部门的成长和发展具有重要意义。进入20世纪以来，奥地利经济学家熊彼特从企业家创新的角度阐述了金融体系在经济发展过程中的重要作用，那些拥有卓越才能的企业家只有在信贷和金融市场的支持下发挥才能，从而推动经济发展。正如熊彼特所说：“纯粹的企业家在成为企业家以前必须首先使自己成为债务人”，换句话说，完善的金融市场是企业家才能、创新以及经济发展的先决条件。在20世纪60年代，随着金融体系的迅速拓展和金融工具的不断创新，金融结构也在不断的变迁，金融结构变迁的规律及其对经济发展的影响日益引起学者的重视。戈德斯密斯在其1969年出版的代表性著作《金融机构与发展》中指出，金融发展理论的职责是找出决定一国金融机构、金融工具存量和金融交易流量的主要因素，并阐明这些因素怎样相互作用，从而形成和促进金融的发展。戈德斯密斯认为，对各国金融发展和金融结构的比较研究，其目的就是在于揭示不同国家在金融发展的不同阶段上金融机构的差异，探讨“金融发展与经济增长的关系”。

在20世纪70年代，麦金龙和肖在同一年分别出版的《经济发展中的金融深化》和《经济发展中的货币与资本》两部经典著作，两部著作都探讨了金融发展、金融抑制与经济增长的关系，自此以后金融发展与经济增长的关系开始引起学者的广泛关注，经济学家不断探讨金融深化对经济发展的传导机制，取得了丰硕的成果，其中具有典型代表意义的理论主要有四种：（1）麦金龙和肖主张取消利率管制，实施利率自由化，通过正的实际利率水平提高储蓄从而促进经济增长，其传递机制为利率自由化真实利率水平上升储蓄水平提高经济增长；（2）卡普和马西森建议通过利率市场化扩大投资规模促进经济增长，其传导机制为利率自由化投资数量增加经济增长；（3）加尔比斯主张通过利率自由化提升投资效率来促进经济增长。其传导机制为利率自由化投资效率提高经济增长；前三种理论的共同之处就是强调了理论自由化或市场化对经济增长的积极意义。（4）帕加诺的内生经济增长理论建议通过金融深化增强金融体系效率从而促进经济增长，其传导机制为金融深化金融体系功能加强经济增长。

2.我国金融抑制的根源分析

20世纪80年代以前，大部分发展中国对金融市场严格管制，对利率水平、金融机构业务领域和金融产品创新等加以限制，这些采取相似金融政策的发展中国家都有一个共同的特征：制定并实施了重工业优先的超赶战略。发展中国家要获得发展所需的资本品，可以通过两种方式获得，一是出口初级产品，积累外汇来换回资本品；二是发展自己的工业体系。劳尔・普雷维什认为，整个世界经济体系分为两部分：一部分是少数工业化国家，处于国际经济体系的中心；另一部分是广大的非工业化发展中国家，处于国际经济体系的。中心国家和国家在世界经济中的地位截然不同。中心国家依靠资本和技术优势占据主导地位，享受着国际分工产生的绝大多数利益。国家由于技术水平落后，生产效率低下，在国际经济体系中处于十分被动的地位，主要靠出口初级产品与中心国家发生交往，成为中心国家的经济附庸，几乎享受不到国际分工的利益。因此，发展中国家如果依据传统的比较优势原则参与国际分工，将永远无法改变贫穷落后状况。发展中国家出口初级产品，但中心国家对初级产品的需求弹性很低，收入增加并未带动对初级产品需求的明显增加。国家进口工业制成品，而制成品的需求弹性较高，收入的增长会显著增加对制成品的需求。上述特点决定了初级产品的相对价格不断下降，工业制成品相对价格不断上升，发展中国家贸易条件恶化。因此，普雷维什主张发展中国家通过实施贸易保护政策，实施超赶战略，优先发展重工业，促进国内工业化进程，形成较为完备的工业体系，这样才能改善在世界经济体系中的地位，摆脱受控制、受剥削的处境。

发展中中国家一旦制定了超赶战略，其面临的目标函数也就随之确定，即是在重工业优先发展下的资金积累最大化，重工业本身的产业性质决定了这样的目标函数。从产业性质上看，重工业是一种需要密集资金、投资规模巨大且投资周期长的产业。在这样的约束条件下，为实现超赶战略的重工业化目标，发展中国家必须对金融进行严格管制，原因如下：首先，发展中国家的资本是一种稀缺要素，资金的稀缺性导致其市场出清价格较高，即实际利率水平较高，发展重工业所需要的密集型、大规模、长周期的资金使用成本高昂，不利于重工业化战略的实现，因此有必要对贷款利率实施上限管制，用低于市场出清利率的优惠利率来鼓励重工业的发展。此外，严格管制存款利率，较低的存款利率有利于银行以非常低廉的成本从公众手中获取稀缺的资金，达到低成本凑集资金以供工业部门使用的目的；其次，发展中国家资本市场和债券市场发展落后，金融市场的不完善使得发展中国家很难短时间内凑集重工业化所需的大规模资金，因此发展中国家有必要建立一种最大限度的凑集资金的金融体系。发展中国家限制资本市场的发展，资金供给者与资金需求者的直接联系渠道被堵，而由国家控制的银行体系一股独大，居民分散的资金没有其他投资选择，储蓄成为了唯一的投资方式，银行也成为公众盈余资金的唯一投资渠道，资金的供给者与需求者只有通过银行这种金融中介发生作用，从而最大限度的将公众的资金集中到银行；第三，为了克服外汇资金的短缺，有必要对汇率实施严格管制，低估本国货币币值，最大限度的增加出口来获取外汇。对稀缺外汇的使用上也有严格的规定，外汇优先用于重工业化急需的进口设备上；最后，为了保证资金按照既定目标的有序流动，必须对金融体系的市场机制进行严格限制，以保证金融体系不严重偏离国家的总体发展轨道。“金融抑制”战略就按照这样的逻辑应运而生。低利率降低了公众的储蓄意愿并刺激对资金的旺盛需求，投资需求所需资金远远大于银行体系资金的供给数量，因此国家对有限的资金给予指导性贷款，通过信贷配给的方式将资金优先配给给重工业部门使用，以满足国家超赶战略的需要。

具体到发展中国家的农村金融市场上，农村金融在整个金融体系中处于一个被抑制和被边缘化的位置，农村金融抑制的内在根源在于在超赶战略的重工业化过程中，农村金融为经济发展提供了巨大的金融剩余，成为制度变迁成本的主要承担者。制度经济学认为，制度变迁需要付出代价，这种代价在不同阶层和集团之间的分摊机制是决定和影响制度变迁成功与否的关键因素，在发展中国家，实际承担制度变迁成本的是农村金融部门，本质是由广大的农村居民和农业部门所支付。以中国为例，我国在由计划经济体制向市场经济体制转轨的过程中，其中制度变迁过程中影响最大的是国有企业的改革，因为国企改革涉及整个经济的市场化转型，国企改革的顺利推进对于计划经济体制国家顺利实现转轨起着至关重要的作用，但是国企改革的制度变迁成本高昂。首先，国企成为自主经营、自负盈亏的经营实体，与民营企业共同成为市场微观活动的主体。国有企业在计划经济体制下的稳定性和垄断性受到挑战，在国民经济中的影响力和控制力减弱，国企在激烈的市场竞争中有了破产和倒闭的风险，而且体制的惯性使得国企在较之民企更缺乏竞争力和灵活性，这又加大了国企破产的可能性；其次，在计划经济体制下，国有企业承载了绝大部分城镇人口的就业，国企的破产必然导致大规模的失业，在我国养老、医疗、失业等社会保障体制不健全的状况下，国家没有足够的财政实力维持失业者的基本福利水平，过多的失业人口会加剧社会的不稳定；最后，我国对国企改革采取的是渐进式改革，政府还需要在较长的时间内维持国有企业的资金水平和市场竞争力，并保证国有企业就业的基本稳定性，政府需要进一步投入较多的资金补贴，而对于已经实现由“国家财政主导型”向“银行体系主导型”融资模式转型的转轨经济，国企渐进改革的成本让国家财政补贴难以为继，金融体系则成了这种制度变迁的实际承担者，而农村往往成为资金的净输出者，农村金融为制度变迁的成本买单。

3.农村信贷约束及其福利效应的实证成果

国外学者对信贷约束的影响因素及其福利效果进行了较为广泛的研究。多数理论研究和经验分析的结果均发现，发展中国家农村信贷市场效率低下，贫困的农村地区信贷约束现象非常普遍，农户的信贷需求很难以得到有效满足。农户信贷资金的缺乏会直接或间接的对农户的技术选择、生产效率以及农产品食品安全、营养与健康等方方面面产生消极影响。国外的多数研究认为，农户的家庭特征是影响农户获得正规信贷的重要因素。Binswanger and Khandker（1995）基于印度农户的平行数据研究发现，正式金融机构的贷款对农户的劳动生产率和收入水平有显著的正向影响，并在一定程度上有利于促进农村社区的发展。Khandker（1998）注意到小额贷款与其他项目与以工代赈等形式具有相同的福利效果，小额贷款对贫困农户很重要也很有益。孟加拉国的信贷项目的经济效益和福利效果，具体来说，研究了信贷项目对农户收入、小孩入学、劳动供给、财产、化肥和避孕工具等方方面面的影响，结果发现借贷对农户的产出影响显著，并且对改善孟加拉国贫困地区农户的福利发挥着积极作用。埃及的经验研究表明，农户正规信贷约束主要受农业收入比、土地面积、家庭规模等因素的影响。非正规信贷市场约束主要受工资收入、家庭资产等因素的影响南非学者研究发现，南非家庭特征与融资约束之间的关系，结果表明，较大的户主年龄，男性户主、较大的家庭规模、较高的教育水平、较高的收入水平的白人更容易从金融机构获取贷款。

国内学者对我国信贷约束的原因及其福利效应也有较为深入的研究。大多数学者认为，我国农村信贷约束现象普遍并抑制了农户福利的改善。沈高明（2004）通过考察收入波动与消费波动间的关系，结果发现二者显著正相关，说明我国农户普遍面临信贷约束，否则理性的消费者应该通过自由借贷来实现平滑消费以满足效用最大化需求。何广文和李莉莉（2005）研究发现，家庭劳动力数量、当前是否有投资及农业收入占家庭总收入的比重都有农户的信贷需求负相关，依靠非农收入为主要来源的家庭信贷需求较弱。朱喜（2006）利用工具变量法研究了农户借贷对农户福利的影响，结果发现不管是正规借贷还是非正规借贷都会显著的改善农户的福利状况。李锐，朱喜（2007）利用3000个农户的微观数据，计量分析了农户金融抑制程度及其福利损失。研究结果发现，农户金融抑制程度为70.92%，样本农户由于金融抑制所损失的纯收入、净经营收入、消费支出和家庭资产净值分别为9.43%，15.43%，15.57%和14.58%。黎翠梅、陈巧玲（2007）基于对湖南的234户农户的调研数据研究发现，农户收入水平和农业生产支出对农户借贷需求具有显著的负向影响，而农户的非农业生产支出和文化教育支出对民间借贷需求有显著的正向影响。程郁、罗丹和韩俊（2007）研究发现，农户家庭收入、生产经营特征和家庭特征是农户信贷需求行为的决定因素。张建杰（2008）从农户的社会资本的角度来考察“关系”这种特殊资源在农户金融抑制中的作用机制，分析表明，社会资本高的农户正规信贷的实际发生率高且户均信贷规模大，农户非正规信贷发生率又随着社会资本水平的提高而下降的趋势且户均贷款规模则有增加的趋势。不同社会资本的农户通过非正规途径的信贷发生率高于正规途径的信贷发生率，且前者户均贷款规模小于后者，不同社会资本水平对农户贷款项目的差异不显著。贺莎莎（2008）基于湖北的调研数据，实证发现当地54.3%的农户存在资金难题，这些资金缺口难以得到有效满足。程郁、韩俊和罗丹（2009）分析了制度性信贷配给所引发的信贷需求压抑现象，认为正规金融机构交易成本过高和不完善的信贷配给机制与农户风险规避行为交互作用，提高农户所感知的信贷成本并降低了信贷获得预期，从而产生了需求型信贷约束。研究还发现，估计型约束和需求型约束具有明显的结构性特征，年龄、收入。社员身份及与金融机构的关系等因素对两种约束邮政不同的影响。金烨、李宏彬（2009）研究发现，农户民间借贷行为的选择主要受家庭结构、人口特征及家庭经济状况的影响。刘西川，程恩江（2009）从“潜在和隐蔽性”需求出发，依靠特殊的农户意愿调查，在经验层面衡量农户所面临的正规信贷约束，并用调查数据估计农户正规信贷约束背后的信贷配给机制。研究发现，贫困地区农户不仅受到供给信贷约束，也受到需求信贷约束，数量配给、交易成本配给与风险配给是农户被排挤出信贷市场的三种重要方式。黄祖辉，刘西川，程恩江（2009）从供给和需求两个方面来分析我国贫困地区农户信贷约束的程度，基于双变量的Probit模型研究发现，农户参与正规信贷市场程度低的原因是供给与需求因素的共同的作用结果。工资收入会降低农户的正规信贷需求，非农收入占总收入越高的农户越容易获取贷款，但对信贷需求影响不显著。由此他们得出结论，在忽视信贷需求的情况下，仅依靠增加供给难以降低农村金融抑制程度，也不能有效的提升农户的福利水平。白永秀，马小勇（2010）采用Logistic回归方法，基于陕西1151户农户的调研数据，检验了收入水平、非农程度、风险规避趋向、社会网络等农户个体特征对农户正规和非正规信贷约束的影响。研究结果表明，收入水平和非农程度对农户两类信贷约束都具有负向影响；正规信贷约束受到“关系”的影响显著，但不受农户在内的风险规避趋向影响；非正规信贷约束不受“关系”的影响显著，但受到农户在内的风险规避趋向等因素影响。钟春平，孙焕民和徐长生（2010）基于安徽的问卷调查，研究认为安徽农村信贷约束现象并不普遍，大部分农户的信贷需求可以从各种渠道得到满足，农户收入较低和投机机会较少等因素是农民参与信贷市场不积极的重要原因。马永强（2011）基于全国十省市农户借贷的微观数据，分析了影响农户民间借贷的主要因素。结果发现，信贷约束、利息成本、风险、家庭经济和人口特征是农户选择民间借贷的显著因素，并且这些因素对不同类型的民间借贷影响不同。

4.结语

国内外关于农村金融发展对农户福利影响的研究文献很多，为进一步研究奠定了良好的理论基础，但是参阅众多文献后，发现依然有值得进一步研究的地方。比如大部分研究文献以全国或者部分中东部省市整体作为考察对象，忽视了我国幅员辽阔，地区经济、金融、文化等方面存在的巨大差异这一现实情况，以贫困地区农村农户的金融行为作为考察对象的研究文献较少，如果将中东部地区的相关研究结论及对策建议应用于贫困地区，其政策效应可能由于经济文化差异等诸多原因而南辕北撤，因此专门考察贫困地区金融发展、信贷约束及对农户福利影响的作用机制，对于全面认识我国农村金融改革具有重要意义。其次，在研究农村金融发展对农民收入的文献中，各文献把农民的农业收入和非农收入作为一个整体来考察，这忽略了我国贫困地区农村存在的一个社会现象：农民的农业收入在家庭总收入比重持续下降，而非农收入在农民总收入比重中持续上升。不区分农业收入和非农收入而将二者合为一体进行研究，这可能忽略了农村金融发展对不同类型收入在影响上的差异性。第三，在关于农村金融与农户消费之间关系的研究中，大部分学者是从流动性约束和不确定性的角度来研究二者之间的关系，很少有学者在直接在传统的消费函数中引入农村金融发展变量来分析金融发展对农户消费行为的影响。最后，研究信贷约束程度及其影响因素的文献，几乎都是基于计量模型的角度加以研究，从描述性角度来分析的文献较少，而描述性分析与计量分析相结合，使得结论更加具有直观性和准确性。此外，在福利指标设计上，大部分学者用家庭总资产或金融资产余额等来作为度量福利的指标之一，本研究用家庭净资产替代家庭总资产，是一个更好的福利度量是一个更好的福利度量指标。

基金项目：重庆市社会科学规划项目（2013PYYJ13）；重庆三峡学院校级重点项目（13ZD15）。

参考文献：

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[4] 程郁，韩俊.供给配给与需求压抑交互影响下的正规信贷约束：来自1874户农户金融需求行为考察[J].世界经济，2009（05）：73-82.

[5] 白永秀，马小勇.农户个体特征对信贷约束的影响：来自陕西的经验证据[J].中国软科学，2010（09）：148-155.

第9篇：家庭金融理论范文

【关键词】 家庭特征； 金融机构； 信贷配给

中图分类号：F832.4 文献标识码：A 文章编号：1004-5937（2014）07-0053-04

一、引言

信息不对称和交易成本导致农村正规金融机构对农户的信贷配给是一个普遍现象（Jaffee & Russlle，1976；Stiglitz & Weiss，1981；Williamson，1988）。近年来，国内学者对金融信贷配给研究主要围绕信贷配给对农村经济和农村信贷市场的影响来展开。其中，研究信贷配给对农村经济的影响主要从对经济发展的意义、造成的经济影响等方面（林毅夫，2000；徐忠、程恩江，2004；钟笑寒、汤荔，2005；张龙耀、江春，2011）。研究影响农村信贷市场主要从微观角度展开实证研究（朱喜、李子奈，2006；褚保金等，2009；李庆海等，2012）。

这些研究无疑非常重要，它们有助于我们了解农村金融市场，特别是正视信贷市场的现状，并为破解当前农村金融困境和寻求合适的改革方案提供了思路。但是这些研究没有很好地探讨申贷农户的家庭特征与金融机构的信贷配给行为的关联性。事实上，申贷农户的家庭特征是正式金融机构作出信贷供给行为非常重要的参考信息，金融机构在贷款发放前，都要依据申贷农户的家庭特征及以往的信贷记录对申贷农户的信用进行审查，如果信用审查结果不好，金融机构自然会对农户进行信贷配给并据此确定信贷配给的程度。基于此，本文将尝试弥补这方面的空白。

二、理论模型

四、实证分析

（一）数据说明

数据来源于2011年初笔者在山东泰安农村地区收集，采用了三阶段分层抽样策略。第一阶段，按照不同经济发展水平采取分类抽样的方法，随机选择了山东泰安的两个乡镇，分别是满庄镇和伏山镇；第二阶段，在每个所选的乡镇中再随机抽取两个村，共计四个村，分别是满庄镇的曹家寨村和新庄村，伏山镇的马家庙村和朱家庄村；第三阶段，在每个被抽取村庄中随机选择50～70户农户发放问卷或入户调查，共问卷220户。数据库中，收集了这些农户2006—2010年间的金融信贷活动、家庭基本情况等方面的经济社会数据。这些农户中，未参与金融信贷调查、未在2006—2010年间向金融机构申请贷款的农户有30户，在此期间向金融机构申请信贷的190户农户中有19户提供的信息不全，因此，本文分析中将这些农户剔除掉。最终本文采用的样本农户为171户。其中，102户遭受金融机构的信贷配给，占总样本的59.6%，这同我国大部分学者的研究，即中国农户受到信贷配给的程度至少在50%以上的情况相吻合（田俊丽，2006）。在遭受信贷配给的农户中，84户遭受完全信贷配给，占总样本的49.1%；18户遭受部分信贷配给，占总样本的10.5%，这表明农户遭受的信贷配给主要是完全信贷配给，这一点也同国内许多学者（例如李庆海等，2012）的调查相类似；其余69户的信贷申请均获得满足，不存在信贷配给。

（二）变量选择

本文所用的被解释变量是：信贷配给的程度是多少？这一变量是连续变量（Continuous Variable），用Level表示。解释变量反映农户的家庭特征，主要有：（1）农户自有的土地规模（Land）。作为最基本的生产资料，承包的土地规模在一定程度上能够衡量信贷农户的期望收益。（2）农户信贷前的家庭全部资产的市场价值（Asset），包括房屋，土地，银行存款，农机具，农产品等。家庭资产值越大，其可被用作抵押、担保的资产就越多，农户受到信贷配给的可能性越小。（3）户主的受教育水平（Education），一定程度上可以代表信贷申请农户家庭的综合能力。（4）户主的性别（Gender）也是非常重要的变量，国外学者Fletschner & Kenney（2011）的调查研究发现，女性借款者信用往往好于男性借款者，因此，户主为男性的家庭可能较户主为女性的家庭更容易遭受金融机构的信贷配给。（5）户主的年龄（Age），可以在一定程度上代表农户家庭的家庭结构，农户的家庭结构越年轻，其农业生产能力和效率相对要好些，从而较少遭受信贷配给。（6）农户家庭农业劳动力总数（Labor1）。显然我国目前劳动密集型的农业生产方式决定了一个家庭劳动力越充裕，农业生产的期望收益才会越高。（7）农户家庭外出务工劳动力总数（labor2），外出务工劳动力越多意味着农户家庭收入来源越多，抗击风险能力就越强，有助于信贷的偿还。（8）农户家庭无劳动能力成员总数（Nonlabor）。相对于劳动能力，无劳动能力通常意味着无法创造财富。因此，家庭成员中无劳动能力成员人数越多，就意味着家庭消费支出越大，这样的家庭遭受信贷配给的可能性也越大。（9）户主是否具有非农专业劳动技能（Skill）。作为一家之主，在我国农村地区户主通常意味着家庭经济的顶梁柱，因此户主具有非农的专业劳动技能意味着这样的家庭获取财富途径和手段多元化，这样的家庭也可能较少遭受信贷配给。表1给出了所有变量的定义、说明及统计特征。

（三）实证结果分析

农户家庭特征对信贷配给程度影响的估计结果见表2。实证分析表明信贷申请农户家庭自有土地面积（land）对金融机构信贷配给度有极显著的负向影响，即农户家庭自有土地面积越大，遭受金融机构信贷配给程度的概率越小；农户家庭自有土地面积越小，遭受金融机构信贷配给程度的概率越大，这与褚保金等（2009）和李庆海等（2012）的研究结论一致。他们的经验分析表明农户的耕地面积对其受到金融机构信贷配给的概率有统计上显著的负向影响。同时，这一发现也说明金融机构对信贷资金的供给更倾向于种植大户。另外，户主的年龄（age）对金融机构对其的信贷配给程度有着显著的正向影响，即户主年龄越大，越容易遭受信贷配给；户主的年龄越小，越容易获得金融机构的信贷供给，这与褚保金等（2009）和朱喜等（2009）的研究结论一致。他们发现农户户主的年龄对金融机构的信贷配给决策有显著的负向影响。

研究结果表明农户的其他家庭特征变量如户主的教育水平、年龄、是否具有非农专业劳动技能，农户家庭农业劳动力人数、非农劳动力人数和无劳动能力人数等对金融机构信贷配给程度的影响不显著，这反映出调查地区的正规金融机构对上述变量不敏感，可能的原因是正规金融机构并没有把向农户提供贷款真正作为自己的经营方向，而且其在信息收集成本方面也较高，因此没有动力去了解或评估样本农户的信用状况。

农户的家庭资产市场价值大小也没有显示出显著性，这虽与以往的研究结果显著反映了家庭资产价值越高的农户很少遭受信贷配给不同，但却暗示调查地区样本农户的家庭资产价值主要由其拥有的土地和建于宅基地上的住房市价构成的事实。由于中国农民只拥有土地的使用权，正式金融机构无权在农户违约时没收其土地和宅基地（含住房），因此，土地的抵押功能基本无法实现，因而无法提高金融机构的资金供给意愿。

五、结论与启示

本文运用山东泰安地区农户调查数据分析了农户家庭特征对金融机构的信贷配给程度的影响。本文发现，样本农户中有59.6%受到了正规金融机构的信贷配给；户主的年龄和农户家庭自有的土地面积对金融机构信贷配给程度分别有着显著的正向影响和负向影响，其中，农户家庭自有土地面积有着极显著的影响（1%水平显著）。因此，在农村地区，能够减低农户受到信贷配给的最重要因素便是农户自有的土地面积，这一代表农户未来收益率的数值越大，越能降低农户受到信贷配给的概率。

本文的结论也为我国农村金融改革提供了重要启示。未来我国农村金融改革深化离不开农村土地制度的改革。我国当前法律明确禁止农业用地和宅基地进行抵押或者转让，这导致农户在信贷申请中能够提供给金融机构的抵押物相当有限，以至于相当部分涉农贷款只能开展小额信贷业务，虽然此类金融产品符合我国农村基层的信贷生态环境，但从建立现代金融业的理念看其成本收益比不佳，而且无法满足种养大户和农业产业化经营对资金的有效需求。因此，如果允许农户将土地作为抵押品进行融资，那么金融机构会更主动地开展涉农贷款业务，因为相对于其他抵押品而言，土地无论是在价值稳定性还是市场接受程度上都较高，能极大地降低银行的信贷管理风险，进而可以发展出具备可持续性的农村金融商业模式。总之，鉴于目前农村金融市场上信贷配给现象依然严重，除了继续加大农村金融体制自身改革以外，农村金融体制的进一步改革也需要同农村土地产权改革结合起来。

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[11] 李庆海，李锐，汪三贵. 农户信贷配给及其福利损失：基于面板数据的分析[J]. 数量经济技术经济研究，2012（8）： 35-48.