養老保險會提升家庭金融資產配置效率嗎*
——基于儲蓄替代與風險偏好效應的實證檢驗

劉雪穎

(中國人民大學國家發展與戰略研究院,北京，100872)

一、引言

提高財產性收入水平是增加居民收入不可或缺的渠道，也是實現共同富裕的重要路徑。黨的二十大報告提出“多渠道增加城鄉居民財產性收入”“規范財富積累機制”[1]，體現了增加居民財產性收入的緊迫性與重要性。合理而有效的金融資產組合是家庭獲取財產性收入、實現財富積累的關鍵。然而，當前我國居民家庭主要持有現金、存款等無風險資產，在資產配置方面存在風險金融市場有限參與、資產結構單一等問題。由2019年中國家庭金融調查(China Household Finance Survey，CHFS)數據計算可知，88.5%的家庭持有現金、活期存款、定期存款等無風險資產，僅有3.70%的家庭持有股票，持有兩種及以上風險金融資產的家庭比例不足5%。金融市場的有限參與和單一的資產結構降低了家庭投資效率[2]，不僅不利于穩定和增加居民財產性收入，還會影響金融市場的健康發展和共同富裕戰略目標的實現。因此，研究家庭金融資產配置行為，尤其是如何提升家庭金融資產的配置效率，對增加居民財產性收入、推動金融市場健康發展，進而促進全體人民共同富裕意義重大。

關于家庭資產配置效率問題，學者們分別從人口學變量、資產水平、社會資本、借貸約束等方面進行了分析[3-7]，從養老保險視角展開分析的研究較為匱乏。在我國人口老齡化加劇的背景下，作為保障老年生活的重要制度，養老保險對家庭經濟決策的影響愈發重要。在家庭金融資產配置方面，學者們普遍認為參與養老保險的家庭更可能參與金融市場，并且持有更多的風險金融資產[8-9]。但是，鮮有文章探討養老保險對家庭金融資產配置效率的影響。理論上說，養老保險可能會通過影響家庭的儲蓄行為和風險態度，進而對家庭金融資產配置效率產生影響。一是產生儲蓄替代效應。養老保險制度能夠為居民的老年生活提供收入保障。根據生命周期理論和預防性儲蓄理論，參與養老保險的家庭會減少工作時期的儲蓄，增加消費。風險金融資產投資行為屬于金融消費的范疇，因此參與養老保險的家庭，有可能會增加風險金融資產投資。與無風險金融資產相比，風險金融資產帶來的回報較高。如果家庭增加風險金融資產投資，其更可能獲得高額收益，從而家庭的資產配置效率提高。二是產生風險偏好效應。養老保險作為社會保障制度的重要組成部分，能夠有效降低家庭未來面臨的收入不確定性，進而會影響家庭的風險態度[10]，同時養老保險能夠提升家庭的風險承擔水平，從而有助于提高家庭資產配置效率。

基于以上分析，本文使用2019年中國家庭金融調查(CHFS)數據，嘗試從養老保險的角度剖析我國居民家庭金融資產配置效率問題，以期豐富該領域的研究。本文有以下可能的創新之處。其一，分析了養老保險制度對家庭金融資產配置效率的影響，補充了已有關于養老保險微觀經濟效應的研究。目前，已有研究集中于分析養老保險對家庭消費、儲蓄和資產選擇的影響，對資產配置效率方面的研究相對匱乏。其二，豐富了家庭資產配置領域的相關研究?，F有研究對家庭投資行為的考察，大多從金融市場參與可能性、參與程度以及投資多樣性的視角展開，關于家庭資產配置效率的研究有待豐富。其三，在厘清養老保險對家庭金融資產配置效率影響的基礎上，本文從儲蓄替代效應和風險偏好效應兩個渠道檢驗二者間的作用機制，回答了養老保險如何作用于家庭金融資產配置效率這一關鍵性問題，并進一步分析養老保險影響家庭資產配置效率的城鄉差異和群體差異，在豐富研究內容的同時，也有助于為政府制定更具針對性的政策提供參考。

二、文獻綜述與假說提出

(一)文獻綜述

分析家庭資產配置效率，首先要確定如何量化投資組合的有效性。一些學者基于有效前沿衡量家庭投資組合有效性[11]，也有學者通過計算投資組合的夏普比率反映投資組合的有效性[12-13]。另外，在投資組合范圍方面，一些學者考察了僅包含金融資產的組合有效性。對流動資產投資組合的有效性進行分析，發現只投資部分資產并不意味著投資組合是無效的[14]。杜朝運和丁超選取風險金融資產組合為分析對象，以夏普比率衡量家庭的金融資產配置效率，并進一步分析金融資產配置效率的影響因素[15]。也有學者認為需衡量包含房產的投資組合有效性。Pelizzon和Weber發現，考慮房產后家庭的投資組合有效性會發生顯著變化[16]。吳衛星等構建了包含房產和流動性資產的夏普比率，在此基礎上進一步分析影響我國居民家庭資產配置效率的因素[17]。

在家庭資產配置效率的影響因素方面，已有研究主要從收入、財富、金融素養、流動性約束、社會資本以及人口統計學特征方面進行了分析。家庭財富和收入水平、金融素養水平都與家庭資產組合有效性正相關[18-20]。臧日宏和王春燕發現，信貸約束對家庭投資組合有效性有顯著的負向影響，并且這種影響存在顯著的城鄉差異[21]。柴時軍發現，社會資本顯著提高了家庭資產配置的效率[22]。齊明珠和張成功研究了年齡與家庭資產配置有效性的關系，發現年齡與資產回報率之間呈現雙峰型關系[23]。周聰發現，年齡與家庭投資組合有效性之間存在倒U型關系[24]。

(二)假說提出

養老保險可能會通過以下兩個方面對家庭金融資產配置效率產生影響。

一是養老保險通過儲蓄替代效應，提高家庭金融資產配置效率。首先，基于生命周期理論，理性的消費者會根據效用最大化原則合理地安排工作和退休時期的儲蓄和消費，從而實現整個生命周期內消費的最佳配置[25]。具體來說，將人的一生分為工作和退休兩個階段，在工作階段有穩定收入來源，在退休階段沒有工作收入。那么為了維持退休后的消費水平，人們就會在有穩定收入來源的工作階段進行儲蓄。養老保險能夠為退休后的人們提供穩定的養老金收入，所以參與養老保險的人們就會在工作階段減少養老儲蓄，增加消費。其次，基于預防性儲蓄假說，因為不確定性的存在，人們會產生預防性儲蓄動機，參與養老保險后，人們未來面臨的不確定性降低，預防性儲蓄隨之減少[26]。從上述理論可以發現，養老保險和儲蓄之間存在替代關系，同樣，實證研究也證明養老保險制度對個人儲蓄率的負向影響[27]。金融資產投資行為屬于金融消費的范疇，與無風險金融資產相比，風險金融資產具有更高的潛在回報。養老保險制度會降低家庭的儲蓄水平，促進家庭投資風險金融資產，從而促進家庭投資組合的優化、提升投資收益。

二是養老保險能夠改善家庭風險態度，提升家庭風險承擔能力，從而提高家庭金融資產配置效率。相關研究表明，家庭投資組合有效性與風險投資態度相關，風險投資偏好程度越高的家庭，風險承受能力越高，其資產配置效率越高。早期，Markowitz通過“均值—方差”分析，發現居民資產配置效率與其風險偏好程度有關[28]。之后，Hong 等研究發現風險投資態度與股票投資概率之間存在正向關系[29]。風險態度是影響家庭資產配置效率的重要因素：風險厭惡會影響資產分配，進而影響資產配置效率[30]；相比于風險厭惡的家庭，偏好風險的家庭的資產配置會更有效[31]。養老保險作為社會保障制度的重要組成部分，能夠降低家庭未來面對的不確定性，進而會影響家庭的風險態度[32]。因此，養老保險制度能夠分擔家庭在養老方面的風險，降低家庭的風險厭惡程度，提高家庭的風險承擔能力，從而有助于提升資產配置效率。

基于上述分析，提出如下研究假說。

假說1：養老保險能夠提高家庭金融資產配置效率。

假說2：養老保險能夠通過降低家庭儲蓄水平，提高家庭金融資產配置效率。

假說3：養老保險能夠通過改善家庭風險態度，提升家庭風險承擔能力，從而提高家庭金融資產配置效率。

中國城鄉發展不均衡問題突出，表現為城鄉在經濟發展水平、居民收入、金融市場發展程度、社會保障制度等方面有較大差距。城鄉發展失衡可能導致養老保險對家庭金融資產配置效率的影響存在城鄉差異。已有研究表明，與城鎮家庭相比，養老保險對農村家庭風險資產投資的影響很小且在統計上不顯著[33]。從財富水平來看，資產水平對家庭金融資產配置具有財富效應，資產水平越高的家庭能夠用于風險金融資產投資的資金越多。家庭資產會影響以收入風險和流動性約束水平為代表的背景風險，進而影響家庭的風險厭惡程度[34]。因此，隨著資產的增加，家庭面臨的背景風險和風險厭惡程度均下降，家庭金融資產配置效率會提高。很多關于家庭金融資產配置效率的實證研究均證實了資產水平對資產配置效率具有促進效應[35]。另外，戶主受教育程度的高低決定家庭對金融市場信息的消化吸收和處理能力，與家庭金融素養高度相關，而金融素養是影響家庭投資決策和資產組和有效性的重要因素[36]。因此，戶主受教育程度越高的家庭處理信息能力越強，更有可能做出正確的金融決策，資產配置會更有效。

基于以上分析，本文提出第三個假說：

假說4：養老保險對城鄉家庭、不同資產水平家庭、不同教育水平家庭金融資產配置效率的影響存在差異。

三、變量選取與模型設計

CHFS數據全面記錄了家庭微觀層面的信息，主要包括家庭人口特征、收入、消費、資產、社保等信息。CHFS自2011年開展基線調查，之后每兩年進行一次全國范圍內的隨機抽樣調查，本文使用的是2019年的CHFS數據。此次調查覆蓋全國29個省(自治區、直轄市)，343個區縣，1360個村(居)委會，樣本規模達34643戶，數據具有代表性。本文將對數據進行預處理，刪除戶主年齡不在16～60歲或者戶主已經離退休的樣本家庭，刪除主要變量存在缺失值以及家庭收入小于0的樣本，最終用于實證分析的樣本量為15997個。

(一)變量選取

1.被解釋變量

本文的被解釋變量為家庭金融資產配置效率。運用家庭金融資產組合的夏普比率(Sharpe Ratioi)度量家庭金融資產配置效率。在CHFS問卷中，金融資產包括活期存款、定期存款、股票、債券、基金、衍生品、理財產品、非人民幣資產、黃金、現金等類型。參照已有文獻[37]，并綜合家庭金融資產的參與情況、持有比重以及收益率數據可得性等因素，本文選取股票類、債券類和存款三類資產，計算投資組合的夏普比率。其中股票類資產包括股票、股票型基金、衍生品、非人民幣資產、黃金等風險較高的產品，債券類資產包括債券、債券型基金、銀行理財產品和互聯網理財產品，存款類資產即指家庭擁有的定期存款。

夏普比率的計算公式如下：

SharpeRatioi= [E(Rpi)-Rf]/σpi

(1)

(2)

(3)

其中，E(Rpi)為投資組合的預期回報率，Rf為無風險利率均值，用一年期定期存款(整存整取)基準利率表示，σpi為投資組合收益率的標準差,wj為每種資產占投資組合的比重， m是家庭持有金融資產種類數。σ(Rj,Rk)為各資產收益率之間的協方差，當j=k時，其表示該類資產收益率的方差。本文要衡量家庭投資組合的夏普比率，但是CHFS2019的數據只有家庭各類金融資產的參與和持有比重情況，沒有某類金融資產的具體投資產品信息以及每種投資產品的收益率等詳細數據。借鑒已有研究[38]，本文采用指數替代的方式計算各類風險金融資產的收益率。對上證指數、深證成指的年成交額以及收益率，進行加權計算得到股票類資產的收益率；根據中證全債指數的年收益率測算債券類資產收益率；存款類資產的年收益率用一年期定期存款(整存整取)基準利率代替，收益率標準差設定為0(1)各類指數數據以及無風險利率數據均來自RESSET金融研究數據庫。。綜合考慮金融市場運行的周期性和微觀數據調查時間，本文選取2003年1月至2019年12月這一時段內各類資產的平均收益率作為2019年家庭各類金融資產收益率。在得到股票、債券和存款類資產的收益率后，結合家庭持有的各類資產比重數據，計算得到相應的E(Rpi)以及σpi等值，進一步地計算得出每個家庭金融資產組合的夏普比率。

2.核心解釋變量

本文選取的核心解釋變量是基本養老保險參與情況，戶主參與基本養老保險賦值為1，否則為0。在CHFS2019的問卷調查中有對受訪者詢問“目前，參加的是下列哪種社會養老保險？”，定義參與政府或事業單位養老保險、城鎮職工基本養老保險、新型農村社會養老保險、城鎮居民社會養老保險、城鄉統一居民社會養老保險中任一項為參與基本養老保險。

3.其他控制變量

參照已有文獻以及結合本文的研究需要，模型中的控制變量涉及以下三類：一是戶主特征變量，具體包括戶主投資風險態度(2)CHFS調查問卷中，有關于風險態度的問題是“如果您有一筆資金用于投資，您愿意選擇哪種投資項目？”，回答選項包括“1.高風險、高回報項目”“2.略高風險、略高回報的項目”“3.平均風險、平均回報的項目”“4.略低風險、略低回報的項目”“5.不愿意承擔任何風險”。本文將選項1和2定義為風險偏好，將選項3定義為風險中性，將選項4和5定義為風險厭惡。風險偏好、風險中性和風險厭惡均為0～1的虛擬變量。、性別(3)戶主性別變量為0～1虛擬變量，當戶主為男性時，該變量賦值為1，否則為0。、健康(4)CHFS中，有關于自評健康狀況的問題是：“與同齡人相比，現在的身體狀況如何？”，回答選項包括“1.非常好”“2.好”“3.一般”“4.不好”“5.非常不好”?；卮馂?、2時，設定戶主健康變量=1；回答3、4、5時，設定戶主健康變量=0。、年齡、受教育年限、婚姻狀況(5)戶主婚姻狀況變量為0～1虛擬變量，當戶主已婚時，該變量賦值為1，否則為0。；二是家庭層面的控制變量，主要包括家庭人口結構變量(少兒撫養比、老人撫養比(6)少兒撫養比指家庭中14歲以下孩子人數占家庭總人口的比例；老人撫養比指家庭中65歲以上老人人數占家庭總人口的比例。)、家庭規模、家庭收入、家庭是否有負債、是否居住在農村；三是地區經濟變量，為了控制地區經濟發展水平對家庭金融資產配置效率的影響，回歸中進一步控制了家庭所在省份人均GDP。

主要變量的描述性統計結果如表1所示。其中，金融資產組合的夏普比率均值為0.071，基本養老保險的參與比例為78.1%，這表明雖然樣本家庭參保比例較高，但距離制度全覆蓋仍有較大差距。從戶主特征變量來看：風險偏好的樣本占比較低，約為8.4%，風險中性的樣本占比為20.6%，風險厭惡的樣本占比最高，約為 70.9%；樣本中79.1%的戶主為男性，這與我國現實情況基本一致；戶主的平均年齡為46.497歲；48.1%的戶主自評健康狀況為好和非常好；從戶主受教育程度指標來看，戶主的平均受教育年限為10.426年，僅略高于9年義務教育年限，表明樣本家庭中平均受教育水平不高；戶主已婚的比例為88.7%。從家庭層面特征變量來看：反映家庭人口結構的少兒撫養比和老人撫養比均值分別為13.4%和4.7%；樣本家庭平均成員數量為3.446人；家庭收入均值為10.929萬元；約有55.9%的家庭有負債；農村家庭占比32.4%。從地區經濟變量來看，各省份人均GDP均值為69722元，根據該變量的標準差、最大值和最小值可知省份之間經濟水平差距較大。

表1 主要變量描述性統計

表2是分樣本家庭金融資產配置效率的描述性統計。根據是否參與養老保險分組，由金融資產配置效率均值可知，參保家庭的金融資產配置效率高于未參保家庭。按照城鄉地區屬性分組，由金融資產配置效率均值可知城鎮家庭的金融資產配置效率高于農村家庭。按照家庭總資產中位數將樣本分為低資產和高資產兩組，由金融資產配置效率均值可知高資產家庭的金融資產配置效率明顯高于低資產家庭。按照戶主是否受過高中及以上教育，將樣本家庭低教育水平組和高教育水平組，由金融資產配置效率均值可知高教育水平家庭金融資產配置效率明顯高于低教育水平家庭。

表2 不同特征家庭金融資產配置效率的描述性統計

(二)模型設定

對于未持有風險金融資產的樣本家庭，夏普比率均取0值，故被解釋變量具有截斷性特點。因此，本文采用Tobit模型對養老保險參與和家庭金融資產配置效率之間的關系進行驗證，模型設定如下：

(4)

(5)

由于遺漏變量和反向因果的影響，養老保險變量可能存在潛在的內生性問題。首先，家庭成員工作特點、對社保的信任程度等不可觀測因素會影響到家庭養老保險參與情況。另外，養老保險與家庭金融資產配置效率之間也可能存在反向因果關系，金融資產配置效率更高的家庭，金融資產收益更高，其收入也更高，參與社保的概率和力度通常也更大。為了克服內生性問題導致的估計偏誤，本文通過尋找工具變量避免內生性帶來的估計偏差。合理的工具變量要與所替代的內生性解釋變量高度相關，同時與模型中的隨機誤差項不相關。參照已有文獻[39-40]，本文選取家庭所在城市其他家庭的養老保險平均參與率作為工具變量進行內生性分析。地區平均參保率反映了養老保險在地區的普及程度，由于社會網絡、信息交流等原因，市級參保率與樣本家庭參保的可能性高度相關，同時與模型中的隨機誤差項不直接相關，滿足工具變量的相關性和外生性要求。

四、實證分析

(一)基準回歸

在基準分析中，分別運用OLS和Tobit模型分析基本養老保險對家庭金融資產配置效率的影響，Tobit模型的估計系數已經轉換為邊際效應結果，結果如表3所示?？梢钥闯?，OLS和Tobit 模型均顯示基本養老保險估計系數顯著為正，表明參與基本養老保險能夠提升家庭金融資產配置效率。以Tobit模型為例：(4)列的回歸結果顯示，在未加入其他控制變量的情況下，相比于未參保家庭，參與養老保險的家庭夏普比率高出約0.0418個單位，結果在1%水平上顯著；(5)列的回歸結果顯示，在加入戶主特征變量后，相比于未參保家庭，參與養老保險的家庭夏普比率高出約0.0224個單位，結果在1%水平上顯著；(6)列的回歸結果表明，同時加入戶主特征變量和家庭層面控制變量后，相比于未參保家庭，參與養老保險的家庭夏普比率高出約0.0162個單位，結果在1%水平上顯著。假說1得到了證實。

控制變量方面，風險投資態度顯著影響家庭資產配置效率，風險厭惡家庭投資組合效率最低。戶主性別對家庭金融資產配置效率的影響顯著為負，在關于養老保險與家庭金融資產配置的研究中有學者也發現男性戶主的負向影響[41]，這可能是因為相比于男性戶主，女性戶主做決策時更謹慎，更注重投資回報率。戶主的年齡與家庭投資組合有效性存在倒U型的關系，表明隨著年齡增大，家庭資產配置效率呈現先上升再下降的趨勢，可能的原因是投資經驗累積和認知能力衰退對投資組合有效性產生反向影響，使其形成倒U型的生命周期模式[42]。戶主受教育程度對家庭資產配置效率有顯著的正向影響，表現為受教育年限越長，家庭金融資產配置效率越高?？赡艿慕忉屖?，受過高等教育的戶主金融知識更加豐富，投資決策也會更合理，因此資產配置效率也會顯著提高。家庭特征變量方面，少兒撫養比對家庭金融資產配置效率有負向影響，而老人撫養比的影響不顯著。家庭收入水平對金融資產配置效率有顯著的正向影響，因為收入水平較高的家庭較少受到流動性約束的限制，能夠更有效率地進行資產配置。與城鎮家庭相比，農村家庭的金融資產組合夏普比率較低。此外，家庭所在省份的經濟發展水平與家庭金融資產配置效率正相關。

表3 基本養老保險與家庭金融資產配置效率

(二)內生性分析

以家庭所在城市養老保險平均參保率作為工具變量，IV-2SLS和IV-Tobit的估計結果如表4所示，其中IV-Tobit模型估計系數已轉換成邊際效應。DWH-F值和Wald test均在1%水平上拒絕了外生性假設，說明養老保險是內生變量。一階段F值均大于10，說明本文選取的工具變量是有效的，不存在弱工具變量問題。運用工具變量解決內生性問題后，養老保險依然能夠顯著促進家庭金融資產配置效率，與基準回歸結果一致。

(三)穩健性檢驗

為了保證估計結果的可靠性，本文采用了三種方法進行穩健性檢驗。

表4 養老保險與家庭金融資產配置效率—工具變量法

首先，更換核心解釋變量?？紤]到家庭的投資決策并非完全是戶主一人決策的結果，其他家庭成員也可能對家庭決策產生影響。因此，本文更換核心解釋變量進行檢驗。具體來說，重新定義家庭參保變量：至少有一名成員參加基本養老保險的家庭即為參保家庭。估計結果(已轉換成邊際效應)如表5前3列所示?？梢钥闯?，IV-Tobit模型的估計系數均顯著為正，表明即使更換核心解釋變量，參與養老保險仍對家庭金融資產配置效率有顯著的正向作用，本文實證結果具有一定穩健性。

其次，擴大研究樣本。本文將戶主已經領取養老金的樣本納入分析，重新估計參與養老保險制度對家庭金融資產配置效率的影響。估計結果(已轉換成邊際效應)如表5的(4)～(6)列所示?？梢钥闯?，IV-Tobit模型的估計結果與基準回歸結果一致，仍然顯示參與養老保險對家庭金融資產配置效率有顯著的正向作用。

最后，更換數據。本文使用2017年和2019年CHFS的面板數據，檢驗在控制家庭和時間的雙向固定效應后養老保險對家庭金融資產配置效率的影響。由于2017年CHFS數據只報告了家庭擁有的基金總市值，未匯報偏債型基金、偏股型基金以及貨幣型基金的市值信息，對此，參照已有文獻做法[43-44]，本文選取股票、債券和基金三種資產，重新計算家庭投資組合的夏普比率。具體來說，股票和債券資產的收益率計算方法與前文保持一致，基金資產收益率則是根據上證基金指數的年收益率進行測算。本文使用2003年1月—2017年 12月期間的歷史平均收益率作為2017年家庭各類金融資產收益率；使用 2003年1月—2019 年12月期間的歷史平均收益率作為2019年家庭各類金融資產收益率。計算得到夏普比率數據后，本文使用雙向固定效應模型檢驗養老保險與家庭金融資產配置效率之間的關系，估計結果如表5的(7)～(9)列所示。養老保險的估計系數均顯著為正，表明在控制了那些不隨時間變化的遺漏變量的影響后，養老保險仍能夠顯著提升家庭金融資產配置效率，與基準回歸結果一致。

表5 基本養老保險與家庭金融資產配置效率——穩健性檢驗

五、進一步分析

(一)機制分析

實證結果顯示，養老保險能夠顯著提升居民家庭的金融資產配置效率，那么養老保險影響家庭金融資產配置效率的具體機制如何？在理論分析部分，本文提出養老保險會通過儲蓄替代和風險偏好效應，對家庭金融資產配置效率產生影響，本節將對這兩個影響機制進行檢驗。檢驗的基本思路是，分別考察養老保險對家庭儲蓄水平和風險態度的影響。如果養老保險對機制變量沒有顯著影響，則該機制不成立。如果養老保險對機制變量影響顯著，則進一步考察在基準回歸模型中加入機制變量后，養老保險對家庭金融資產配置效率的影響。如果機制變量對家庭金融資產配置效率有顯著影響，同時養老保險的回歸系數發生了較大變化，則作用機制成立。

1.儲蓄替代效應

基于生命周期理論、預防性儲蓄理論，前文分析認為養老保險能夠降低家庭儲蓄水平，增加風險金融資產投資，進而有助于提升家庭金融資產配置效率。為了驗證這一假設，選取家庭儲蓄率作為機制變量進行檢驗。參照已有文獻[45]，定義家庭儲蓄率=(家庭總收入-家庭消費支出)/家庭總收入，結合80%以上中國家庭的儲蓄都來自預防性動機的研究結論[46]，本文認為家庭儲蓄率能夠較好地反映家庭儲蓄行為，尤其是預防性儲蓄水平。從表6的(1)列可以看出，養老保險顯著提升家庭金融資產組合的夏普比率。(2)列的估計結果顯示，養老保險顯著降低了家庭儲蓄率。在(3)列同時加入養老保險和儲蓄率變量后，儲蓄率系數顯著為負，養老保險的估計系數仍顯著為正，但與(1)列相比，養老保險的估計系數有所下降，表明養老保險能夠降低家庭儲蓄水平，進而提升家庭金融資產配置效率，假說2得到了驗證。

2.風險偏好效應

風險態度是影響家庭資產配置效率的重要因素，居民資產配置效率與風險偏好程度相關[47-48]。養老保險作為社會保障制度的重要組成部分，能夠分擔家庭在養老方面的風險，降低家庭未來面對的不確定性，改善家庭的風險態度，從而可能有助于優化家庭金融資產配置。為了驗證這一假設，以風險偏好作為中介變量進行機制檢驗，當家庭風險厭惡時，風險偏好變量賦值為0，否則為1。從表6中(4)列的結果可以看出，養老保險能夠顯著提升家庭金融資產組合的夏普比率。(5)列結果顯示，養老保險能夠顯著改善家庭風險態度，提升家庭風險承擔能力。在(6)列同時加入養老保險和風險偏好變量后，養老保險和風險偏好的估計系數均顯著為正，并且養老保險的估計系數有所下降，表明養老保險通過提升家庭風險偏好程度，提高了家庭金融資產配置效率，假說3得到了驗證。

表6 影響機制分析——IV-2SLS估計結果

(二)異質性分析

由于家庭異質性的存在，養老保險對家庭金融資產配置效率的影響可能存在一定的城鄉差異和群體差異。因而本部分運用IV-Tobit模型進行分組回歸，進一步探究養老保險對家庭金融資產配置效率的異質性影響，結果如表7所示。從回歸結果可以看出，絕大部分回歸通過了弱工具變量檢驗和內生性檢驗，說明工具變量估計結果更準確。

1.城鄉分組

由于我國特殊的城鄉二元化結構，城鎮家庭和農村家庭在收入與資產水平、獲取信息渠道以及社會保障程度等方面差距較大。由此，本文分城鎮家庭樣本和農村家庭樣本討論養老保險對家庭金融資產配置效率的影響，結果(匯報的均是邊際系數)如表7的(1)～(2)列所示?？梢钥闯?，養老保險對家庭金融資產配置效率的影響存在顯著的城鄉差異。養老保險對城鎮家庭投資組合夏普比率的影響顯著為正，但是對農村家庭的影響在統計上并不顯著，說明養老保險制度不是決定農村家庭金融資產配置效率的主要因素?？赡艿脑蚴?，養老保險多軌制導致各種養老保險制度的保障水平之間存在較大差距。保障水平偏低的新型農村養老保險制度無法有效發揮降低儲蓄和釋放風險的作用，因而無法有效促進農村家庭金融資產配置效率。

2.資產水平分組

根據家庭總資產中位數將樣本分為低資產和高資產兩組，考察養老保險對家庭金融資產配置效率的影響是否存在資產異質性，結果如表7的(3)～(4)列所示?？芍?，組間差異檢驗結果不顯著，表明養老保險對不同資產水平家庭的金融資產配置效率均有顯著的正向影響。

3.教育水平分組

為了驗證養老保險對家庭金融資產配置效率的影響是否存在教育異質性，本文按照戶主是否受過高中及以上教育將樣本家庭低教育水平組和高教育水平組，實證回歸結果見表7的(5)～(6)列。結果顯示，養老保險對低教育水平和高教育水平家庭金融資產配置效率的影響均顯著為正。通過比較分組估計系數，發現養老保險對高教育水平家庭的影響更大。對此的解釋是，相對于低教育水平家庭，高教育水平家庭具有更高水平的金融素養，獲取信息渠道的更廣，能運用相關金融知識進行更精準的判斷，因此其資產配置更有效率。

上述異質性分析結果表明，養老保險對城鄉家庭、不同教育水平家庭的金融資產配置效率的影響存在差異，但對不同資產水平家庭的影響差異不顯著。

表7 養老保險與家庭金融資產配置效率—異質性分析(IV-Tobit)

六、結論及建議

基于2019年中國家庭金融調查(CHFS)數據，本文運用OLS模型、Tobit模型以及工具變量法等研究方法檢驗了養老保險對家庭金融資產配置效率的影響?；鶞驶貧w結果顯示，養老保險能夠顯著提升家庭金融資產配置效率。運用工具變量法控制內生性問題后，這一促進作用依然顯著，表明本文結果穩健可靠。機制分析表明，養老保險能夠降低家庭儲蓄水平和改善家庭風險態度，進而提升家庭金融資產配置效率。異質性分析發現，養老保險對城鎮家庭、高教育水平家庭金融資產配置效率的促進作用更大。此外，戶主的性別、年齡、受教育程度、收入水平等因素都會影響家庭資產配置效率。

為進一步發揮養老保險對居民家庭金融資產配置效率的促進作用，本文提出如下建議。首先，應該進一步提高養老保險覆蓋率，穩步推進養老保險由制度全覆蓋向人群全覆蓋轉變。其次，切實提高農村居民養老保險制度的保障水平。本文研究結果表明，養老保險多軌制導致的養老保障水平的巨大差異可能是造成養老保險無法有效提升農村家庭金融資產配置效率的重要原因。未來，政府部門應繼續推進社保制度改革，縮小不同養老保險制度之間的待遇差距，切實提高農村地區養老保險制度的保障水平，以實現養老保險制度對農村家庭金融資產配置效率的正向作用。最后，進一步提高國民受教育水平。教育也是影響家庭金融資產配置效率的一個重要因素，未來相關部門可以采取提高義務教育年限、提高教育質量等方式提升國民整體受教育水平。