赵振翔 王亚柯|养老保险与家庭风险资产选择

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作者简介 

●赵振翔，中国建设银行科研工作站及中国人民大学流动站博士后

●王亚柯，对外经济贸易大学金融学院教授

原文刊登于《华中科技大学学报（社科版）》2023年第二期第65至第78页

养老保险与家庭风险资产选择

摘要

 Abstract

利用2013年和2018年中国居民收入分配（CHIPs）微观数据，本文研究了养老保险对我国居民家庭金融市场参与和风险资产选择的影响。研究发现，养老保险制度会显著改变城镇和农村居民家庭的风险资产选择，2013年和2018年参加养老保险的家庭比没有参加养老保险的家庭的风险资产比率分别高36.4%和76.5%；股票市场参与率分别提高了50.3%和74.6%。同时，养老金资产会对家庭的风险资产和股票资产积累产生替代效应，2013年和2018年家庭养老金资产每增加1万元，风险资产占家庭总资产比重分别降低47.5%和6.7%；股票资产占家庭总资产比重分别降低41.5%和6.6%。本文的研究对于理解不确定性下的家庭投资行为以及家庭风险资产积累具有非常重要的理论与实践意义。

关键词

Key words

养老保险；资产选择；金融市场参与

一、引言

党的二十大报告指出，共同富裕是中国特色社会主义的本质要求，也是一个长期的历史过程。十四五规划在2035年基本实现社会主义现代化远景目标中提出的“全体人民共同富裕取得更为明显的实质性进展”。在居民收入增长更加稳健、家庭财富积累更加充盈、人民基本保障更加完善的中国特色社会主义新时代，家庭金融问题逐渐成了社会公众关心的焦点，家庭金融市场参与、家庭资产配置及其影响因素成了家庭金融研究领域的核心问题。与发达国家相比，我国居民家庭的金融市场参与率很低：根据中国人民银行调查统计司城镇居民家庭资产负债调查课题组2019年的数据显示，我国家庭金融资产占家庭总资产的比重仅为20.4％，低于同年美国家庭的42.5%；根据西南财经大学与中国人民银行在2012年发布的中国家庭金融调查数据显示，我国家庭金融资产占比仅有8.76%。

关于家庭资产配置的研究方兴未艾，其中包含影响家庭资产配置因素的探究，如家庭成员的劳动收入、风险厌恶度和健康状况等外生性因素。学者们多从背景风险的角度来解释。背景风险理论(background risk)指的是当外部因素为背景财富提供保险后，这些养老保险会鼓励投资者参与另一项独立的风险投资，因此背景风险会对家庭金融市场参与、股市参与产生影响。如在一项行为经济学实验中，将投资者划分为承担背景风险和不承担背景风险的两组，发现81%的背景风险承担者会选择风险小的投资组合。基于此，有学者对背景风险进行进一步的定义：背景风险指投资者不能通过资产组合分散风险，包括劳动收入风险、不可预计的健康风险和不可预计的消费等。在背景风险定量研究中，现有研究常通过测算劳动者的收入波动风险、家庭成员潜在的健康风险以及未来面临的不确定性支出等方式衡量背景风险。一些学者以美国家庭的工资性收入和经营性收入作为背景风险的测度，衡量背景风险对家庭资产投资的影响；另一些学者利用劳动力市场的不确定性、家庭成员的健康状况以及风险厌恶态度作为背景风险的测度，发现这些风险因素的上升使得家庭风险资产持有存量下降。一项针对瑞典家庭的实证研究发现，不同劳动收入风险下的家庭对资本市场风险的敏感性不同，对瑞典家庭来说，劳动收入风险与资本市场风险的相关系数在0.222到0.231之间。另一种常见的风险是经营风险，对于以自营收入作为主要收入来源的家庭来说这一风险尤为重要，由于这些家庭所经营的公司本身即为一种股权投资并面临经营风险，故这种家庭很难再将自己的养老资金投入面临风险的股市中。

理论上养老保险基于其风险保障性质，通过减少投资者（家庭）退休后收入的不确定性，降低家庭资产配置的背景风险，进而提升参保家庭参与风险资产投资的意愿。在美国，参与养老保险(pensions and IRAs)的投资者的股市参与率显著高于不参与养老保险的投资者，且这种参与率差距从1984年的10.8%增长到2005年的21.9%。尽管国际上关于养老保险对家庭资产配置的影响研究较为丰富，但国内对于养老保险与风险资产参与的相关性研究并不多，仅有一些学者利用中国家庭金融调查(CHFS)数据作了相关研究，发现参加养老保险会提高拥有金融风险资产的可能性，也会提高风险资产投资的比例。

除背景风险理论外，一些研究也从其他方面解释了家庭资产配置的影响因素。生命周期理论认为，人们会在整个周期内进行跨期配置以平滑消费，即在年轻时期储蓄，于老年时期消费。预防性储蓄理论认为，由于未来存在不确定性，理性人为了平滑自身一生的消费，还需要进行预防性储蓄以应对各种风险。一些学者也基于这些理论研究了养老金资产水平对家庭财富和金融资产积累的影响：在英国，养老金资产每增加1美元，会使得家庭其他金融资产降低25美分；在德国，养老保险对于家庭储蓄的替代率在22.8%左右；在中国台湾地区养老保险改革下，员工缴费率的提升使得台湾家庭降低了1.4%的储蓄率。有研究通过分析22个OECD国家1970—2009年的社保支出和家庭储蓄数据发现，社保支出每增加1个单位，家庭储蓄率就会降低18.55%。

另一些关于养老保险对家庭资产配置影响的研究却得出了不同的观点，1999年波兰进行养老保险改革并提升养老金收入后，波兰家庭的储蓄率上升了1%。我国也有类似的现象，1999年中国养老保险的改革在提升养老金待遇的同时也提高了参保人群的储蓄率，在养老保险外，我国城镇居民为了应付医疗支出的不确定性也会进行预防性储蓄。而家庭资产配置的选择除了会受到养老金待遇的影响外，还会因参保情况而发生变化，如我国医疗保险的参与会显著降低家庭的预防性储蓄，从而提高家庭风险资产的参与概率和风险资产持有的比例，另外新农保的参保也能够显著提升家庭的储蓄率。

研究养老保险与家庭金融市场参与、家庭资产选择的关系具有非常重要的意义，有助于深入认识影响中国家庭金融市场有限参与的成因，完善我国家庭资产选择的行为理论，也有助于为社会保障制度等政策制定提供参考依据。综合现有研究，可以看到，国内尚未有研究涉及养老保险资产水平对家庭资产选择的影响，故本文对此进行尝试，利用2013年和2018年中国居民收入分配课题组(China Household Income Project Survey，CHIPs)调查数据，首次系统地研究养老保险参与和养老金资产积累对家庭风险资产投资的影响，并估算了参加不同养老保险的居民现有养老金财产的额度。在静态分析之外，本文还做了一系列对比分析：分别利用2013年和2018年的数据作时间对比、以户籍和户主职业作类别对比，进而讨论了居民参加养老保险对家庭金融市场参与、股市参与的影响和养老金资产水平对家庭资产选择的影响。

本文后文结构安排如下：先是构建理论模型分析养老保险对家庭金融资产选择的影响，然后是实证模型、变量界定和数据的统计描述，接下来是实证结果和分析，最后为本文的结论和政策建议。

二、理论模型与假说

（一） 养老背景风险模型

根据马科维兹的投资组合理论，家庭资产投资市场分为金融风险市场和无风险市场两种。在此引入养老背景风险刻画养老风险对家庭资产决策的影响，家庭可以将(1-π)比例的资产投资于无风险市场中以作为养老储备；将剩余π比例的资产投资于金融风险市场，以获取较高的养老金替代率。其中，金融风险投资获得Rm的回报率，面临着σm的市场风险；无风险投资获得Rf的回报率，而不会面临市场风险。家庭的养老储备在投资风险之外也会面临通货膨胀等风险，在此将这些会影响养老金充足度的风险均视为养老背景风险，把它标记为σb。养老背景风险应当与市场风险具备一定的相关性，用σm,b表示其协方差。假设家庭的效用函数为凹函数，则家庭的总效用可以表示为：

式(1)中，V为家庭的资产配置的效用函数，家庭效用是收益的增函数，且是风险的减函数。Up代表家庭投资组合的期望收益率；ξ为家庭的风险厌恶系数，越高的风险厌恶系数意味着家庭对待风险持更为保守的态度。家庭的收益率为：

家庭收益率的风险分布为：

将式(1)和式(3)代入式(2)中，可以求出家庭的投资效应的表达式为：

在式(4)的家庭的投资目标函数效用最大化条件下，对V求风险投资比重π的偏导数，并使得V/π=0，可得：

整理后可求出家庭风险厌恶系数的表达式为：

分析式(6)可以发现，家庭的风险厌恶系数实际上是家庭养老背景风险σm的增函数，即随着养老背景风险σm的增加，家庭的风险厌恶度会明显提升。事实上，在给定家庭收入、健康状态、家庭面临的背景风险等外生性变量时，风险厌恶系数所代表的风险态度就能唯一确定家庭资产的最终选择。基本养老保险的覆盖，会避免因通货膨胀等因素导致的养老金不足的问题，所以显著降低家庭的养老背景风险σb。因此，在式(6)中，基本养老保险对于养老背景风险的保障会降低家庭的风险厌恶态度。所以当基本养老保险为家庭的养老背景风险和收入背景风险提供较好的保障时，家庭的风险厌恶系数会随之下降，也意味着家庭会更积极地参与金融风险市场投资。

（二） 养老资产挤出效应

养老保险除了通过覆盖背景风险而改变家庭投资的风险偏好之外，所积累的资产也会对家庭的投资选择产生影响。理论上，家庭成员因参与养老保险所累积的养老资产也应该视为家庭资产结构中的一个重要组成部分，所以在家庭投资组合中，当一种资产规模发生改变，势必会引起家庭资产结构产生变动，从而影响家庭的动态资产选择。

在讨论动态资产选择时，家庭不仅要考虑资产的投资收益和风险，还要按照户主的生命周期去合理地规划每期消费。根据现有研究构造的效用函数，家庭在t期的效用Ut应当与家庭在该期的消费Ct、t+1期消费Ut+1和下一期的效用贴现μ［Ut+1］有关，故可以写出家庭的效应函数为：

假设户主在20岁时成立新的家庭，那么用户主年龄表示家庭的时期t会有：t =20, 21，…，T。在式(7)中，Ut为家庭投资和消费的总效用，包括消费效用函数和资产效用函数两个部分，假设两者都为CRRA效用函数形式，且其效用与t有关。家庭的风险厌恶程度会随着户主年龄的增长而增加，设Ct为消费效用函数，则t期家庭的消费效用为：

在式(8)中，γ是家庭的相对风险厌恶系数，φ是t期效用的折现。家庭的资产效用函数是资产Wt的函数，且资产效用也取决于寿命T，则家庭在t期的资产效用为：

假设家庭投资的股票等风险资产收益服从布朗分布，即：

其中，z1为布朗运动变量，而dz1服正态分布；σ为时间和布朗运动变量的函数；μ为期望收益率，μ=rf+λσ，其中λ为风险收益率。取P=lnp，由于P对t的偏导数为0，则由伊藤引理得：

假定家庭里，户主及其配偶的总收入Lit是驼峰型生命周期收入gt与当期永久性劳动收入sit的总和，gt在户主工作初期的水平较低，45岁达到顶峰，之后开始下滑。而当期永久性劳动收入sit是上期永久性劳动收入sit-1、异质性冲击以及占风险资产收益相关的残差（该残差与股票收益残差同分布）的总和，即：

在式(13)中，η收入的异质性冲击，且η服从分布η~N（-δ2η/2,-δ2η)；z2为劳动收入和风险资产收益的冲击，θ为波动系数。假设户主20岁开始工作的永久性劳动收入为s20。取S=lns，同样由伊藤引理得：

设家庭将π(t)比例资产投入风险中，1-π(t)的资产在无风险资产中，无风险资产的收益率表示为rf，则家庭总资产W动态表示为：

因此，家庭的总效用最大化就是：

写出式(16)的哈密尔顿方程(Hamilton-Jacobi-Bellman)：

分别对式(17)中的C和π求偏导，得出一阶条件：

即：

代入上式，π可以写为：

由上述可以看出，在家庭投资组合中，风险资产占比取决于家庭消费、资产总量、风险资产收益期望、无风险收益率以及风险资产的波动。根据预防性储蓄模型和劳动收入波动下的消费函数，家庭消费应当是资产的增函数，即C=ρlnW+a，且随着资产增加，资产对消费的边际效应会递减。当无风险资产的收益 rf、风险资产波动σ2和风险资产期望回报μ既定时，资产总量W对风险资产占比π起决定性作用。家庭风险资产的投资比重π可以表示为：

在式(23)中，养老金资产被视为家庭资产的组成部分。假设金融资产投资不能借贷，故风险资产占比为αs∈［0,1］，αd为无风险资产占比，αp为家庭的养老金资产占比，且αd+αp+αs=1。那么t+1期家庭金融资产的总收益P为：

家庭的风险资产占比为：

可以看出，家庭的总资产W对于风险资产投资比例1-αd有正向作用，即家庭总财富的积累会促进家庭风险资产的投资比重增加，而养老资产的变化也会影响家庭风险资产的投资比重。在家庭资产总额W不变的情况下，当社保待遇的提升使得家庭养老资产不断积累，会提升养老金资产占比αp。在式(25)中αp的变化与风险资产占比π负相关，说明在家庭投资组合中，养老金资产占比增加会降低风险资产占比。

（三） 假说提出

根据以上两个模型分析，可以提出以下两个假说以供实证验证：

假说1  参与基本养老保险能够显著提升家庭参与风险资产投资的积极性。

根据养老背景风险模型，基本养老保险由于能够覆盖家庭户主及其配偶面临的养老背景风险，改变了家庭的风险厌恶态度，从而会鼓励家庭更加积极地参与风险投资。

假说2  养老金资产的积累能够对家庭风险投资产生显著的挤出效应。

根据养老资产挤出效应模型，在家庭总投资组合中，家庭风险资产的投资比重会受到养老金资产的影响。由于社保待遇的提升能够显著增加家庭养老金资产的积累，故养老金资产的增加会降低家庭风险资产投资的比重。

三、实证模型与数据

（一）数据来源

本文所用数据源于中国居民收入分配课题组2013年和2018年CHIPs住户调查数据。该调查的样本来自国家统计局城乡一体化常规住户调查的大样本库，具有很强的代表性。该调查覆盖北京、重庆、辽宁、江苏、山东、广东、山西、安徽、河南、湖北、湖南、四川、云南和甘肃14个省市，包含丰富的个人、家庭层面的就业、收入和各种资产方面的信息，为本文研究提供了很好的数据支持。本文选取年龄在20岁到60岁的居民样本，删除一些缺失值后，获得2013年和2018年样本数分别为11315户和12518户。

（二）实证模型与变量界定

首先，本文采用Probit模型分析参加养老保险对家庭金融市场参与的影响。Probit模型为：

其中，Partir为1表示家庭参与金融市场，为0则表示没有参与；Partip代表是否参加养老保险，1表示参保，0则表示没有参保；Xi为控制变量，包括户主年龄、受教育程度等家庭特征变量，以及地区控制变量；u~N(0,σ2)为残差。

考虑养老保险参与可能会存在内生性：风险资产投资和股市参与的过程可能会增加个人和家庭的金融知识，从而增强投资者的储蓄和寻求保障的意愿，提升家庭参与不同种类的养老保险的参与率。另外，在模型中也可能会存在一些影响结果的遗漏变量，故针对可能存在的内生性问题选择不同的工具变量。对于风险资产参与概率的第一组，本文选取家庭所在地区（市/县）的养老保险参与率作为工具变量，这是因为家庭所在地区的养老参与率与养老保险参与相关性很高，地区层面的参保率反映了养老保险制度在各个地区的普及程度，而且家庭所在地区的养老保险参保率对个体家庭是否参与股票或风险资产投资并没有影响。故选取家庭所在地区的养老保险参保率（参保总人数除以样本中地区总人数）作为Probit模型的工具变量。

进一步，本文还研究了养老金资产占比对风险资产占比的影响，因风险资产占金融资产的比重是截断的，故采用Tobit模型：

其中，R为家庭风险资产占金融资产的比重，P为家庭养老金资产占金融资产的比重，两者取值都在(0,1)；同样，Xi为控制变量，u为残差。

考虑Tobit回归中可能存在内生问题：一方面，家庭的异质性不但对家庭养老金账户积累金额有影响，而且可能影响家庭的资产配置比例；另一方面，一个家庭更高的风险资产（股票）配置可能意味着更高的风险偏好，即家庭的态度会变为风险中立而不是之前假设的风险厌恶，从而减少家庭养老保险的购买金额。由于目标家庭之外的其他家庭养老金账户金额对于目标家庭的资产配置影响很小，故本文对样本家庭进行分组以消除目标家庭本身特征和风险偏好对结果的影响。采用组内家庭养老金账户的均值作为工具变量，矫正一阶段回归中家庭养老金账户额度可能存在的内生性。由于有效样本较多，如果分组过少可能无法有效区分样本之间的差异性，故这里将户主年龄分为三组(20—40岁，40—50岁和50—60岁)，按照户主学历分为三组(小学和初中，高中技校和大专，本科及以上)，按照区域分为三组(东部，中部，西部)，按照户籍分为两组(农村户籍和非农村户籍)，最后得到3个年龄组×3个教育组×3个区域组×2个户籍组，共54个组别。

1. 养老金资产

参照国内学者对于养老资产的计算方法，本文以家庭养老保险缴费额度来代表家庭养老金资产。根据2005年文件，新人的养老金资产由个人账户和基础养老金账户两部分组成，而中人养老金账户还包括过渡养老金账户。2015年起企业职工养老保险和机关事业单位养老保险合并为城镇职工养老保险，其中企业职工养老保险的缴费和计发依据2005年国发38号文，机关事业单位依据2015年国发2号文，个人养老账户在t期的额度为：

其中，Ln为员工n年工作获得的劳动收入；a0为参加工作年度，gi,t为t期劳动收入的增长率；a为当年年份；ri,t为个人养老账户t期的收益率。其中，第一年工资性收入为L0，可以用当年的工资进行推算：

农村养老金账户：新农保账户总金额为基础养老金额加上个人账户金额，其中，个人账户为个人缴费加上政府补贴加上集体补助。设农村参保人员从s岁开始缴费，截至数据日a年，基础账户政府补贴持续以Ip增长，则基础账户部分累计额度Ag为：

式中，S0为2009年基础养老金标准；Ii为基础养老金调整系数。对于个人缴费部分，设定P0为0期缴费标准，T为政府补贴标准，Ii为个人账户年投资收益率，则个人账户额度为：

本文只计算城镇职工基本养老保险和新型农村社会养老保险中个人缴纳的部分的账户额度。城镇养老金个人账户额度可以由公式(28)计算，新型农村社会养老保险个人账户额度由公式(30)计算。式中参数取值如下：城镇职工的个人缴费率为8%；以1995年到2013年我国居民非私营工资增长率作为2013年样本中城镇养老保险的缴费收入增长率，gi,2013=13.41%；以2000年到2018年我国居民非私营工资增长率作为2018年样本中城镇养老保险的缴费收入增长率，gi,2018=12.52%。以2000年到2018年人力资源和社会保障部公布的平均养老金收益率作为个人账户养老金收益，取ri,t=5.00%；同时统计了2013年和2018年所有个人样本中城镇职工参加工作的平均年龄(剔除低于18岁参加工作的样本)，为21.16岁和21.75岁，以该值填补缺省样本的参保养老年份；对于缺失第一份工作收入的样本，以其当年养老金缴纳金额来贴现计算。样本工作年限的缺省值以个人当年年龄减去平均工作年龄计算，缺失参保年份的以最低参保年龄16岁填补缺省值。新型农村养老保险则根据国发[2009]32号文件的政策，新型农村社会养老保险的个人缴纳金额分为100元、200元、300元、400元、500元共5个档次，对于虽然参加新型农村社会养老保险但未给出当年缴费金额的，以平均缴费档次为100元代替。而政府对于个人缴费补贴部分每人每年不低于30元，这里统一取补贴额为30元。新农保的基础养老金账户为每人每年660元，由于CHIPs数据没有给出样本的参保年份，故假设新农保的参保人在满足16岁参保年龄时参保。最后根据该政策对样本统计的当年新型农村社会养老保险缴费额进行调整后对于贴现计算出新农保个人账户额度，家庭养老金账户额度为个人养老金账户额度之和。

2. 解释变量、被解释变量和其他控制变量

在模型(26)和模型(27)的解释变量中，如果家庭中有成员参与基本养老保险即认为此家庭参与了基本养老保险；如果家庭成员均没参与，则认为该家庭没有参与基本养老保险。对参保的家庭来说，将户主参与基本养老保险的类型认定为家庭的参保类型。被解释变量为家庭的金融市场参与、股市参与、风险资产比重和股票资产比重变量。根据2013年和2018年 CHIPs数据，家庭金融资产主要包括风险资产、现金、活期存款、定期存款、储蓄型保险和国债等，家庭风险资产则包括股票、基金、其他债券、期货和其他金融产品等，而家庭总资产是指家庭的金融资产和养老金资产的总和。因此，金融市场参与表示家庭是否持有金融市场中的风险资产，若持有风险资产则取值1，没有则取值为0。股票市场参与指的是家庭是否拥有上市公司的股票，若持有股票则取值1，没有则为0。风险资产比重表示风险资产在家庭金融资产中的占比，股票资产比重则为股票资产在家庭金融资产中的占比。其他控制变量包括：年龄、受教育程度、健康状况等户主特征变量，家庭收入、经营性资产、近三年平均收入、是否有负债等家庭特征变量，以及家庭户籍地区等特征变量。

（三）数据的描述性统计

表1给出了变量的描述性统计及说明，可以看出，中国居民家庭的金融市场和股市参与的比例都很低：2013年样本中参与金融市场的家庭占比仅为6.4%，其中股市参与的家庭占比为3.6%；2018年参与率有所提升，金融市场和股票市场参与率分别增长到17.6%和6.1%。同时，风险资产和股票资产的比重也较低：2013年两者分别为1.1%和0.9%；2018年股票投资比重仍为0.9%，而风险资产比重则上升到3.5%。相对而言，样本中2013年养老保险的家庭参与率为81.4%，2018年养老保险参与率提升至83.1%。样本中2013年户主的平均年龄约为45.9岁，2018年降低至42.1岁。另外，户主受教育程度低的家庭占总样本的比重较大，所以描述性统计中整体受教育程度偏低。经过测算，我国2013年的家庭总资产和养老金资产的平均值分别为14.12万元和6.785万元，2018年家庭总资产和养老金资产的平均值分别增长至26.274万元和17.462万元。具体的，机关事业单位家庭的养老金资产最高，2013年和2018年的平均值分别为14.607万元和43.817万元；企业职工家庭的养老金资产居中，2013年和2018年的平均值分别为14.597万元和25.957万元；农村居民家庭的养老金资产最低，2013年和2018年的平均值分别为4.413万元和16.342万元。养老金资产占家庭总资产的比重在2013年为23.6%，而在2018年则大幅上升到53.7%。

四、实证结果与分析

（一）养老保险和金融市场参与

首先，本文分析了参加养老保险是否影响居民金融市场和股票市场的参与，见表2。其中(1)(3)列显示，参加养老保险对家庭的风险资产参与有显著的正向影响，与没有参加养老保险的家庭相比，2013年和2018年参加养老保险的家庭参与风险资产投资的概率分别高出13.3%和35.9%。(5)(7)列显示，居民参加养老保险对家庭参与金融市场的可能性具有积极的影响。在控制所有的家庭户主特征变量和地区因素后，发现参加养老保险对家庭的风险资产参与和股票投资参与均有显著的正向影响，在2013年和2018年与没有参加养老保险的家庭相比，参加养老保险的家庭参与风险资产投资的概率分别高出31.6%和28.5%。

由于DWH检验显示解释变量在10%的水平上拒绝外生性假设，为了解决可能存在的内生性问题，本文选取家庭所在地区养老保险的参与情况作为工具变量做进一步分析，结果显示边际影响效应在工具变量回归中有所提高，(2)列和(4)列一阶段的F值显示拒绝弱工具变量的假设。表2的结果显示，2013年和2018年与非参保家庭相比，参保家庭持有风险资产的概率分别提高36.4%和76.5%，且在1%的水平上显著，远高于(1)列的13.3%和(3)列的35.9%，说明无工具变量回归中低估了养老保险对家庭风险资产参与的促进作用。类似的，在(6)列和(8)列参与养老保险对股票参与的影响研究中，也以家庭所在地区的养老保险参与率作为工具变量，一阶段的F值显示拒绝弱工具变量的假设。结果显示，2013年和2018年参与养老保险的家庭持有股票的概率比没有参与养老保险的家庭分别提高了50.3%和74.6%，且均在5%的水平上显著，也高于(5)列和(7)列无工具变量的31.6%和28.5%，说明由于内生性问题，无工具变量回归中低估了养老保险对家庭参与股市投资的激励作用。2018年的金融市场参与和股市参与的回归系数均高于2013年的，这可能是因为我国社会保障功能日趋完善，养老保险降低家庭背景风险的作用逐渐加强。表2中参与养老保险对我国家庭股市参与的影响高于美国，有研究表明，在美国参与个税递延型商业养老保险(IRAs)的个人比没有参与保险的个人股市参与率提升了约10.8%到21.9%；表2的结果也高于国内学者的研究结果（参与保险家庭比没有参与保险家庭的风险资产参与率提升约25%）。造成这种结果的原因有二：一是美国的IRAs本身就大部分用于投资股票市场，故在IRAs之外参与养老保险对于个人投资风险资产的促进作用较为有限；二是本文摒弃了选取组内家庭参与养老保险的概率做工具变量的方式，而采用地区家庭参与养老保险比率，使得该工具变量拥有了更大的F值。

本文分析了参加养老保险对于城镇家庭和农村家庭的影响程度。考虑是否有养老金这一变量的内生性，表3报告了以组内养老保险参与率作为工具变量的回归结果，且F值均显示拒绝了弱工具变量的假设。表3的(1)列和(2)列分别报告了2013年和2018年城镇家庭参与养老保险对风险资产参与的影响，系数分别为0.514和1.504；而对应的(5)列和(6)列2013年和2018年两年农村家庭参与养老保险对风险资产参与的影响系数分别为0.237和-0.643，说明参与养老保险对于城镇家庭的风险资产参与概率的提升高于对农村家庭的影响。(3)列和(4)列分别报告了城镇家庭和农村家庭参与养老保险对股票市场参与的影响，结果显示，2013年和2018年参与养老保险的城市家庭比没有参与的城市家庭参与股票市场的概率分别提升了66.6%和157.9%；(7)列和(8)列显示，2013年参加养老保险的农村家庭比没有参加的农村家庭的股票市场参与概率提升了92.3%，而2018年参加养老保险的农村家庭比没有参加的股票市场参与概率降低了59.2%，但回归结果均不显著。整体上参加养老保险对城市家庭参与股票投资的影响高于农村，另外无论是城镇还是农村，2018年参加养老保险对家庭风险资产和股票投资参与的影响都高于2013年，说明近年来养老保险对家庭背景风险的保障取得了较大的进步，能促进更多家庭参与股票市场和风险投资。

本文进一步分析了参与养老保险对家庭风险和股票投资的影响是否会因职业而有所区别，结果见表4。(1)列和(2)列显示2013年和2018年参与养老保险将机关事业单位员工金融市场和股票投资参与分别提升了255.6%和235.5%，且在1%的水平上显著；(5)列和(6)列显示2013年和2018年参与养老保险将企业职工金融市场和股票投资参与分别提升了70.40%和29.1%。(3)列和(4)列分别显示2013年和2018年参加养老保险将机关事业单位员工金融市场参与分别提升了255.6%和235.3%，且在1%的水平上显著；(7)列和 (8)列分别报告了2013年和2018年参加养老保险对企业职工参与股票投资的影响，系数分别为0.912和0.243。区分不同职业的回归分析说明，参加养老保险能够在较大程度上促进机关事业单位股票投资的参与，但是对企业职工影响有限。

（二）养老金资产与家庭资产选择

表5的结果报告了养老金资产对家庭资产选择的影响，即如果控制家庭总金融资产不变而家庭养老金资产金额增加时，风险资产会受到挤出(crowing out)。表5的(1)列和(3)列表明2013年和2018年家庭养老金资产每增加1万元，家庭持有风险资产占总金融资产的比重分别减小12.5%和5.3%，即家庭养老金资产的增加对风险资产具有替代效应。(5)列和(7)列表明2013年和2018年家庭养老金资产每增加1万元，家庭持有的股票投资占总金融资产的比重分别减小10.9%和5.2%。2018年家庭养老金资产对于风险资产和股票投资的挤出作用都比2013年小，这是由于我国基本养老保险的替代率逐步下降，同等金额养老金资产对风险资产和股票投资的挤出作用会有所减弱。

这里采取了45个组别的家庭养老金的个人账户均值作为目标家庭养老金额的工具变量，做二阶段回归分析，结果显示，对于2013年和2018年风险资产和股票资产占总金融资产的比例的F值分别为605.32、610.36、604.38和629.87，均远大于10，说明工具变量选取很有效。经过二阶段的Tobit回归后，2013年养老金资产对风险资产的挤出效应从12.5%上升到47.5%，而养老金资产对于股票资产的挤出效应从10.9%上升到41.5%；2018年养老金资产对风险资产的挤出效应从5.3%上升到6.7%，而养老金资产对于股票资产的挤出效应从5.2%上升到6.6%，说明一阶段回归低估了养老金资产对于风险投资和股票的挤出效应。在挤出效应显著增加的同时，家庭金融资产的财富效应也在显著增加，2013年总财富对风险资产投资比重的贡献从13.3%上升到66.8%，而总财富对股票投资比重的贡献从11.9%上升到58.9%；2018年总财富对风险资产投资比重和总财富对股票投资比重的贡献均从12.0%上升到14.0%，说明一阶回归也低估了家庭总资产对于风险资产和股票的财富效应。

五、稳健性检验

一个家庭中户主是否参与养老保险以及个人养老金资产账户额度能在很大程度上影响一个家庭的收入情况和风险偏好状况，本文选取“户主是否参与养老保险”作为第一组回归（参与养老保险对参与风险投资和股票投资参与的影响）的稳健性检验变量，仍然用家庭所在地的养老保险的参与情况作为工具变量来回避内生性问题；第二组回归（养老金资产对股票和风险资产投资比重）选取户主的个人养老金资产金额代替原本的家庭养老金资产金额，仍将分组家庭养老金资产的平均数作为工具变量。回归结果如表6所示，稳健性检验中，2013年和2018年参与养老保险的家庭持有风险资产的概率分别提升了57.1%和188.2%；持有风险资产的概率分别提升了61.9%和175.1%，与表2的结果对照，可以发现，家庭是否参加养老保险对家庭风险资产参与和股票投资参与的影响结果稳健可靠。在稳健性检验中，2013年和2018年家庭养老金资产每增加1万元，家庭的风险资产比重分别减小了53.8%和6.5%，股票投资比重分别减小了50.3%和6.6%，与表5的结果对照，可以发现，家庭养老金资产金额对家庭风险资产投资比例的影响结果也同样稳健可靠。

六、结论与政策建议

本文基于2013年和2018年的中国居民收入调查数据，采用一阶和二阶Probit模型研究和分析了家庭养老保险参与率对于家庭风险性金融投资参与率和股市参与率的影响，采用一阶和二阶Tobit模型研究了家庭养老金资产对于风险资产和股票资产占家庭总资产比重的影响。研究发现，参与养老保险的家庭不仅持有风险资产的概率显著提高，进行股票投资的概率亦显著提高。其中，参加养老保险的家庭比没有参加养老保险的家庭金融风险资产参与率在2013年和2018年分别高出36.4%和76.5%，参加养老保险的家庭比没有参加养老保险的家庭股票市场参与率在2013年和2018年分别高出50.3%和74.6%。具体地，参加养老保险对风险资产和股票投资参与的影响中对城镇家庭的影响高于农村家庭的影响。进一步研究发现，家庭养老金资产金额的增加会降低风险资产和股票投资的比重，产生“挤出效应”。2013年和2018年家庭养老金资产每增加1万元，风险资产占家庭总资产的比重分别降低47.5%和6.7%，股票资产占家庭总资产的比重分别降低41.5%和6.6%。

本文的研究发现具有重要的政策含义：第一，由于我国家庭金融市场参与程度相比发达国家而言仍然较低，所以提高我国家庭养老保险的覆盖率能够有效地促进家庭参与风险资产投资，这对提升家庭背景风险保障、丰富家庭资产投资品种、拓展家庭投资选择空间和提升家庭金融的多样性有着较大帮助。第二，促进社会公平是发展基本养老保险的根本出发点和落脚点，不同类型基本养老保障的制度不平等、待遇不平衡不仅有悖于共同富裕的初心，也会造成养老金的过度储备会对家庭风险资产产生“挤出效应”，从而影响家庭风险投资和股票的配置效率。所以应当适当提高低收入群体的养老保障，增加低收入群体的养老储备，从而有效降低城乡低收入群体的背景风险，在响应共同富裕政策的同时提升养老金对家庭风险投资的边际效应。

注：封面图片源于vcg,com

华中大社科学报

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