数字金融发展与居民家庭资产配置效率

王莹莹，李红权**

（湖南师范大学商学院，长沙市，410081）

2.02.02.02.02.02.02.02.02.02.0Hunan Normal University Business School,Changsha,410081；Hunan Normal University Business School,Changsha,410081湖南师范大学商学院，长沙市，410081;湖南师范大学商学院，长沙市，410081410081;41008117320097521;1890731491917320097521;18907314919湖南省长沙市麓山路36号;湖南省长沙市麓山路36号wangyingying123w@126.com;Lhquan2000@126.com王莹莹（1999-），女，湖南师范大学商学院硕士，主要研究方向：家庭金融;李红权（1976-），男，湖南师范大学商学院教授、博导，主要研究方向：金融工程与风险管理王莹莹;李红权wangyingying;lihongquan李红权2.0 2.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.01*|*期刊*|*王曙光，杨北京. 农村金融与互联网金融的<CR>2*|*期刊*|*Ackert LF， Church BK， Englis B. The Asset Allocation Decision and Investor Heterogeneity： a Puzzle? [J]. Journal of Economic Behavior Organization， 2001： 423-433.<CR>3*|*期刊*|*魏先华， 张越艳， 吴卫星， 肖帅. 我国居民家庭资产配置影响因素研究[J].管理评论， 2014， 26(07)： 20-28.<CR>4*|*期刊*|*卢亚娟， 何朴真. 人口老龄化、金融素养与家庭资产配置[J]. 经济问题， 2022，520(12)： 63-72.<CR>5*|*期刊*|*Jacobsen B, Lee JB, Marquering W. Gender Differences in Optimism and Asset Allocation[J]. Journal of Economic Behavior Organization, 2014: 630-651.<CR>6*|*期刊*|*吴卫星,丘艳春,张琳琬. 中国居民家庭投资组合有效性:基于夏普率的研究[J]. 世界经济,2015,38(01):154-172.<CR>7*|*期刊*|*吴卫星, 吕学梁. 中国城镇家庭资产配置及国际比较——基于微观数据的分析[J].国际金融研究, 2013(10): 45-57.<CR>8*|*期刊*|*尹志超， 宋全云， 吴雨. 金融知识、投资经验与家庭资产选择[J]. 经济研究， 2014，49(04)： 62-75.<CR>9*|*期刊*|*周弘， 张成思， 何启志. 中国居民资产配置效率的门限效应研究： 金融约束视角[J]. 金融研究， 2018(10)： 55-71.<CR>10*|*期刊*|*路晓蒙， 赵爽， 罗荣华. 区域金融发展会促进家庭理性投资吗? ——基于家庭资产组合多样化的视角[J]. 经济与管理研究， 2019， 40(10)： 60-87.<CR>11*|*期刊*|*潘文东， 李万利， 汤旭东. 儒家文化与家庭资产配置——基于风险偏好和生育意愿双重视角的研究[J]. 山西财经大学学报， 2022， 44(12)： 1-17.<CR>12*|*期刊*|*Pierrakis Y , Collins L .Crowdfunding: A New Innovative Model of Providing Funding to Projects and Businesses[J].Ssrn Electronic Journal, 2013.<CR>13*|*期刊*|*吴雨，李成顺，李晓，弋代春. 数字金融发展对传统私人借贷市场的影响及机制研究[J]. 管理世界，2020，36(10)：53-64+138+65.<CR>14*|*期刊*|*张勋，万广华，张佳佳，何宗樾.数字经济、普惠金融与包容性增长[J].经济研究，2019，54(08) ：71-86.<CR>15*|*期刊*|*Berger A N. The Economic Effects of Technological Progress： Evidence from the Banking Industry[J]. Journal of Money， Credit and Banking， 2003， 32(2)： 141-176.<CR>16*|*期刊*|*Cortina Lorente J J , Schmukler S L .The Fintech Revolution: A threat to global banking?[J].Research and Policy Briefs, 2018.<CR>17*|*期刊*|*傅秋子，黄益平.数字金融对农村金融需求的异质性影响——来自中国家庭金融调查与北京大学数字金融指数的证据[J].金融研究，2018(11)：68-84.<CR>18*|*期刊*|*吴雨,李晓,李洁,周利. 数字金融发展与家庭金融资产组合有效性[J]. 管理世界,2021,37(07):92-104+7.<CR>19*|*期刊*|*周广肃, 梁琪. 互联网使用、市场摩擦与家庭风险资产投资[J]. 金融研究,2018, 451(01): 84-101.数字金融发展与居民家庭资产配置效率|Development of digital finance and the efficiency of household asset allocation||1|王莹莹|wangyingying|湖南师范大学商学院，长沙市，410081|Hunan Normal University Business School,Changsha,410081|王莹莹（1999-），女，湖南师范大学商学院硕士，主要研究方向：家庭金融|湖南省长沙市麓山路36号|410081|wangyingying123w@126.com|17320097521|17320097521<CR>*|2|李红权|lihongquan|湖南师范大学商学院，长沙市，410081|Hunan Normal University Business School,Changsha,410081|李红权（1976-），男，湖南师范大学商学院教授、博导，主要研究方向：金融工程与风险管理|湖南省长沙市麓山路36号|410081|Lhquan2000@126.com|18907314919|18907314919

摘要：本文基于CHFS 2015年、2017年、2019年三轮的家庭金融调查数据，结合北京大学数字普惠金融指数数据库，采用Tobit模型，研究数字金融的发展对家庭配置效率的影响，并进行了相关的稳健性检验与异质性分析。研究发现，数字金融的发展会显著提高家庭资产配置效率，机制分析发现，数字金融发展通过提高投资便利性促进家庭资产配置效率的提高；进一步异质性分析发现，数字金融发展对资产配置效率的提高在东部地区和中部地区具有促进作用，而在西部和东北部地区具有作用;此外，从资产水平的差异来看，数字金融发展对家庭资产配置效率的提高随着家庭资产水平的提高而提高。

关键词：家庭金融；数字金融发展；资产配置效率；夏普比率

中图分类号：F063.4

Development of digital finance and the efficiency of household asset allocation

wangyingying, lihongquan

(Hunan Normal University Business School,Changsha,410081)

Abstract: Based on data from three rounds of household financial surveys conducted by CHFS in 2015,2017 and 2019, combined with the Peking University Digital Pratt & Whitney Financial Index Database, this paper adopts the Tobit model, this paper studies the impact of the development of digital finance on household allocation efficiency, and carries out the relevant robustness test and heterogeneity analysis. It is found that the development of digital finance can significantly improve the efficiency of household asset allocation. Mechanism analysis shows that the development of digital finance can improve the efficiency of household asset allocation by improving investment convenience Further heterogeneity analysis shows that the development of digital finance can promote the efficiency of asset allocation in the eastern and central regions, but in the western and northeastern regions, according to the difference of assets level, the efficiency of household asset allocation is improved by the development of digital finance.

Key words: Household Finance; Digital finance development; Asset allocation efficiency; Sharp ratio

引言

“双循环”新发展格局下，提高居民收入与增加家庭财富成为扩大内需的基础性支撑，也是我国当前共同富裕目标实现的基本要求。对居民而言，如何实现财富增长？

目前来看，在我国居民家庭资产配置中，存在明显的“重实物、轻金融”特点。中央银行发布的《2019年中国城镇居民家庭资产负债情况调查》报告显示，我国城镇居民家庭资产以实物资产为主，其中住房占比近七成，资产占比较低，仅为20.4%，并且居民家庭更偏好无风险资产。 “房住不炒”政策背景下，房产占比过高、金融资产占比偏低等结构不平衡问题，明显不利于我国居民家庭资产的保值增值。由此，为居民家庭提供类型多样、交易便利、成本合理的金融服务也便成为我国金融部门的重要任务。

近年来，数字金融在我国迅速发展不仅能够降低居民交易成本，还能提高家庭金融可及性，丰富居民家庭持有资产类型。根据中国互联网络信息中心发布的《第49次中国互联网络发展状况统计报告》，截至2021年12月，我国网民规模达到10.32亿，互联网普及率达到73.0%，手机网民规模达到10.29亿，网民使用手机上网的比率为99.7%。数字金融的迅速发展解决了传统银行信息不对称问题和交易成本过高问题（王曙光和杨北京，2017）[1]，不仅为家庭提供宽松的融资渠道、创新性的金融产品及服务，而且能够满足中国居民家庭广泛的金融需求，影响居民家庭的资产配置行为.

但是，数字金融发展是否有助于居民家庭资产配置结构优化和效率提高?本文聚焦于数字金融对家庭资产配置效率的影响，实证检验数字金融是否以及如何影响家庭资产配置效率，并探究数字金融对不同地区，不同收入家庭资产配置的影响是否存在差异。

文献综述

国内外学者就家庭资产配置的影响因素进行了丰富的研究。Ackert 和 Church（2001）[2]的研究认为随着年龄的不断增长，人们在进行资产选择时对于低风险产品的欲望会更高，而对于高风险产品的欲望则会持续下降。魏先华和张越艳（2014）[3]研究发现居民家庭选择高风险资产的欲望随着年龄的不断增长呈现出下降的趋势，而选择高风险的欲望会随着受教育程度的不断提高而呈现上升的趋势。卢亚娟和何朴真（2022）[4]研究发现居民家庭的资产选择会受到人口老龄化程度的影响，且他们推断两者之间可能呈现出倒“U”型的关系。

Jacobsen（2014）[5]的研究认为性别是影响人们进行风险资产投资的重要因素，在选择资产进行投资时男性投资者希望选择能带给他们高收益的风险较高的产品，而女性投资者希望投资于那些风险低可以使她们的资金安全的资产。吴卫星和丘艳春等（2015）[6]研究表明居民家庭在进行资产选择时，他们的性别、教育水平、婚姻状况等因素是影响他们配置有效性的关键因素。吴卫星和吕学梁（2013）[7]的研究表明中国家庭在进行资产投资时过于单一，他们往往选择流动性较低的房产，而不愿意选择那些更具有流动性的资产，如基金等。

尹志超和宋全云（2014）[8]认为人们的风险态度和金融知识会影响人们的资产配置，当人们的态度越倾向于风险偏好时，他们愿意配置更多高风险高收益的资产，同时，当人们了解的金融知识越多越深入，那么他们的资产配置也更加合理。如周弘和张思成等（2018）[9]研究指出从流动性约束、房产持有及商业资产持有三个角度分析居民面临的金融约束，居民资产配置效率的非对称门限效应在不同样本中都显著存在。路晓蒙和赵爽等（2019）[10]认为随着区域金融的不断发展，人们进行投资组合也更加趋向于合理性和多元化。潘文东和李万利（2022）[11]的研究表明受儒家文化影响的家庭，银行储蓄与房产投资比例显著更高，高风险的股票类资产更低。基于此，对于家庭资产配置的研究仍然存在不足之处，仍有待进一步研究。

在数字金融影响家庭资产配置效率的方面，现有文献主要从信贷需求、包容性增长、缓解贫困、创业及传统银行服务等角度研究数字金融对经济、金融行为的影响。Pierrakis & Collins（2013）[12]指出网络借贷促进资金需求方和资金供给方的有效匹配，消除双方地理位置的阻碍，有效解决了信贷需求问题。吴雨等（2020）[13]从需求视角和供给视角分别分析了数字金融对中国居民家庭私人借贷行为的影响，发现数字金融显著降低了家庭传统私人借贷需求和私人借出的可能性。张勋等（2019）[14]结合中国家庭追踪调查（CFPS）数据和中国数字金融指数研究发现数字金融能够为农村家庭提供均等化的创业机会，改善农村居民的创业行为，进而促进中国实现包容性增长。Berger（2003）[15]指出后台技术的进步降低了交易成本和提高了贷款容量，而前台技术的进步使消费者获得受益。Cortina &Schmukler（2018）[16]提出自 2008 年全球金融危机以来，金融科技公司不断涌现，它们不仅成为传统金融机构的有效补充，也推动传统金融机构实现数字化转型。

综上所述，较少文献从家庭资产配置有效性视角研究数字金融对居民家庭资产整体配置的影响。因此，本文采用加权平均夏普比率衡量家庭资产配置有效性，基于数字金融的视角，对家庭资产配置行为做出新的解释，以期为数字金融理论和家庭资产选择理论提供可能的补充，并为厘清数字金融作用于家庭投资行为的影响机制提供了微观证据。

研究设计

模型构建

由于本文基准回归中的被解释变量夏普比率是截断的，因此选用 Tobit 模型对其进行分析，具体模型设定如下：

（1）

（2）

其中，表示夏普率大于0 的部分。 为常数项，表示解释变量数字金融发展指数，表示一系列控制变量，包括个人特征、家庭特征和地区特征变量，是年份固定效应， 为随机误差项。

数据说明

数据来源

家庭金融数据来源于西南财经大学中国家庭金融调查数据库（CHFS）数据库，在 2011 年 CHFS 数据库开始建立，并按照两年一次的频率进行追踪调查和更新。因此，CHFS 数据库目前有 2011 年、2013 年、2015 年、2017 年和 2019 年五年的数据。本文研究所选择的数据是 2015年、2017年、2019 年三轮的 CHFS 数据。

数字金融指数来源于北京大学数字金融研究中心与蚂蚁金服集团在2016年合作编制的指数。该指数利用蚂蚁集团的海量业务数据，通过覆盖广度、使用深度和数字化程度三个维度及其二级指数构建数字金融指标体系。由于家庭金融资产的数据具有滞后性，数据库所公布本年数据的是前一年进行调查的数据，因此本文选取的是省级层面滞后一期的数字金融发展数据与家庭资产数据进行匹配，即2014年、2016年、2018年的数据作为研究内容。

被解释变量

本文采用夏普比率作为衡量家庭资产配置有效性的指标。对于夏普比率的构建，参照吴卫星[6]的做法，本文采取以下办法：按照资产的收益和风险水平，将家庭的资产分为五大类：存款类、基金类、债券类、股票类和房产类。其中，存款类资产包括定期存款，为无风险资产；基金类资产包括基金、货币市场基金、混合型基金等；债券类资产包括债券、银行和互联网理财产品等；股票类资产包括股票、衍生品、黄金等其他风险较高的金融产品。

由于西南财经大学中国家庭金融调查数据库（CHFS）的数据只有家庭资产配置金额等信息，没有具体的回报率数据，因此，本文参照吴卫星等（2015）[6]采用的指数替代的方法来反映家庭各项资产的收益率和风险。其中，基金的持有收益率，以 2005 年 1 月至 2015 年 12 月中的成交额为权重对上证基金指数和深圳基金指数的月度收益率进行加权平均作为2015年基金类的收益率；股票的收益率，以 2005 年 1 月至 2015 年12 月中的成交额为权重对上证指数和深证指数的月度收益率进行加权平均；债券的收益率，以 2005 年 1 月至 2015 年 12 月中的成交额为权重对中证综合债券指数的月度收益率进行加权平均，其余年份以此类推；持有房产的收益，用累计商品住宅销售总额和累计商品销售面积总额求出月

度商品住宅销售总额和商品销售面积总额，再用商品住宅销售总额除以商品住宅销售面积来得到房价序列，进而求得收益率。在得到相应收益率和无风险率的基础上，根据夏普比率的公式测算基金、股票、债券的夏普比率，然后在按照家庭资产中基金、股票和债券占资产的比重计算每个家庭的夏普比率，对于无相关资产的家庭，夏普比率赋值为 0。以上数据除房产数据外均来自 Wind 数据库，房产数据来自国家统计年鉴。

夏普比率计算公式为：

E

（3）

其中，E(Rpi)和δpi分别为家庭i资产投资组合的期望收益率和收益率的标准差；为无风险收益率，采用一年期存款整存整取的利率衡量；为家庭每一种资产在总资产中所占比重，N为家庭所投资的资产的种类; 为各资产收益率之间的协方差,若j=k,则表示该类资产的方差。

核心解释变量

核心解释变量为数字金融。数字金融由北京大学数字金融研究中心和蚂蚁金服集团基于海量数据共同编制，它反映了数字技术助力金融发展的总体情况和变化趋势（傅秋子和黄益平，2018）[17]。数字金融指数的数据统计了我国除了港澳台等 31 个省、直辖市以及自治区、337 个地级以上城市包括地区、自治州、盟等，以及近 2800 个县级行政区。由于家庭金融资产的数据具有滞后性，数据库所公布本年数据的是前一年进行调查的数据，因此本文2014年、2016年、2018年的数字金融指数，按照省级信息分别与 2015年、2017年、2019 年的家庭金融数据进行匹配。

控制变量

本文参考相关文献，控制变量包括户主特征、家庭特征。其中户主特征包括性别，本文将男性取值为 1，女性取值为 0；年龄；教育水平；婚姻状况，本文将有配偶的取值为 1，无配偶的取值为 0；家庭特征包括家庭规模、家庭是否从事工商业生产经营、总收入、总债务等变量；地区特征包括第三产业占比。具体的变量定义如表1所示。

表1 变量定义

Tab. 1 Variable Definition

类型	名称	符号	含义
被解释变量	夏普率	sharp_ratio	各类资产加权夏普
股票类高风险资产占比	Proportion_stocks	股票类高风险资产占资产的比重
核心解释变量	数字金融发展指数	Digital_index	数字金融发展指数除以100
控制变量	学历	degree	1-9
家庭规模	size	家庭规模
年龄	age	年龄
婚姻状况	marriage	已婚1未婚 0
性别	gender	男1女0
是否从事工商业	business	是1否0
保险参与情况	Insurance	是1否0
信息技术使用	Information_technology	是否拥有智能手机或电脑
总收入	Ln_income	总收入取对数
总负债	Ln_debt	总负债取对数
户口类别	rural	农村1城镇0
第三产业占比	Tertiary_sector	第三产业占比除以100
地区	region	东1中2西3东北4
机制分析变量	投资便利性	Investment_convenience	投资便利性除以100
货币基金指数	Monetary_fund	货币基金指数除以100

描述性统计

表2报告了主要变量的描述性统计。在2015年-2019年年34944个家庭样本中，数字金融发展指数的最大值为3.777，最小值为1.546，平均值为2.392，标准差为0.56，表明不同省份的数字金融发展水平具有一定差异；夏普率的最大值为0.2，最小值为0.04，平均值为0.114，表明家庭资产配置效率普遍偏低，股票类资产占比的平均值为0.002，最大值为0.106，最小值为0，说明家庭对股票市场的参与较低，也印证了“股市有限参与之谜”。

表2 描述性统计

Tab. 2 Descriptive Statistics

变量名	观测值	均值	标准差.	最小值	最大值
Digital_index	34944	2.392	0.56	1.546	3.777
Sharp_ratio	32611	0.114	0.025	0.040	0.200
Proportion_stocks	34931	0.002	0.012	0	0.106
age	34942	55.366	12.847	27	84
gender	34944	0.798	0.401	0	1
degree	34922	3.100	1.464	1	9
marriage	34944	0.873	0.333	0	1
size	34944	3.430	1.618	1	8
business	34944	0.125	0.331	0	1
Ln_income	34225	10.388	1.558	2.639	13.082
Ln_debt	34944	3.487	5.027	0	13.368
Information_technology	34944	0.964	0.187	0	1
Insurance	34944	0.982	0.131	0	1
Tertiary_sector	34944	0.506	0.088	0.388	0.835
region	34944	2.084	1.021	1	4
Financial_practitioners	34944	0.005	0.068	0	1
Investment_convenience	34944	2.474	0.841	1.041	4.801
Monetary_fund	34944	1.857	0.4437	0 .958	2.794

实证结果及分析

基准回归结果

表3第（1）-（2）列汇报了数字金融发展对家庭资产配置效率的基准回归结果。其中，列（1）未控制年份固定效应，结果显示夏普率的边际效应为0.0055，且在1%的水平上显著，列（2）进一步加入了年份固定效应，结果显示夏普率的边际效应为0.0153，回归结果依然显著为正，表明数字金融发展会提高家庭资产配置效率。

控制变量方面，从表3可以看出，户主年龄对资产配置效率的影响显著为正，这可能是因为随着年龄的增长，人生阅历、投资经验、信息渠道都更加丰富，因而能够更加合理地配置家庭的资产并取得更高的收益。户主的学历与资产配置效率成正比，这可能是因为受教育程度越高，其学习能力、信息辨别能力也越强，资产配置效率也就越高；从家庭特征来看，家庭收入与资产配置效率正相关，家庭负债资产配置效率负相关，与这与现有研究结论相一致。购买了保险的资产配置效率更高，可能的解释是购买保险的家庭更懂得稀释风险、增加收益。城市的家庭比地处农村的家庭风险资产占比和资产配置效率更高，可能是农村地区居民金融知识不足、理财意识薄弱、投资渠道较少、产品供给多样性较低等原因导致。从地区特征来看，第三产业占比越高，居民家庭越资产配置效率越高，这是因为第三产业占比高的一般为发达省份，经济水平高，金融市场发达，人们对风险市场投资的接受度越高，金融知识也越丰富，从而家庭的资产配置效率越高。

表3 基准回归结果

Tab. 3 Baseline Regression Results

(1)	(2)
Sharp_ratio	Sharp_ratio
Digital_index	0.0055***	0.0153***
(0.0002)	(0.0008)
age	0.0000**	0.0000*
(0.0000)	(0.0000)
gender	0.0004	0.0005
(0.0003)	(0.0003)
degree	0.0005***	0.0004***
(0.0001)	(0.0001)
marriage	0.0001	0.0000
(0.0004)	(0.0004)
size	-0.0000	-0.0000
(0.0001)	(0.0001)
rural	-0.0019***	-0.0015***
(0.0004)	(0.0004)
business	-0.0000	-0.0002
(0.0004)	(0.0004)
Ln_income	0.0008***	0.0007***
(0.0001)	(0.0001)
Ln_debt	-0.0003***	-0.0003***
(0.0000)	(0.0000)
Information_technology	0.0017**	0.0018***
(0.0007)	(0.0007)
Insurance	0.0039***	0.0043***
(0.0009)	(0.0009)
Tertiary_sector	0.0559***	0.0438***
(0.0023)	(0.0025)
sigma_u	0.0173***	0.0171***
(0.0002)	(0.0002)
sigma_e	0.0158***	0.0158***
(0.0001)	(0.0001)
年份固定	Y
N	32059	32059
注：***、**和*分别表示在1%、5%和10%的水平上显著，括号内为标准误，Tobit模型报告的为边际效应，下同。

稳健性检验

替换被解释变量

考虑到大多数家庭的资产配置在了房产上面，而对于股票等高风险市场的参与率较低，而这不能在夏普率中反映出来，因此本文构建了第二个被解释变量即股票类高风险资产占风险资产的比重，股票类高风险资产包括股票、衍生品、黄金、外币四类高风险资产。回归结果如下所示。

表4汇报了替换被解释变量的归回结果，第（1）列为基准回归结果，第（2）列为替换替换被解释变量为股票类高风险资产占比的归回结果，结果显示，在替换了被解释变量后，数字金融发展指数对股票类高风险资产占比的影响依然显著为正。

表4 替换被解释变量

Tab. 4 Replaces the Interpreted Variable

(1)	(2)
Sharp_ratio	Proportion_stocks
Digital_index	0.0153***	0.2202***
(0.0008)	(0.0283)
控制变量	Y	Y
sigma_u	0.0171***	0.2493***
(0.0002)	(0.0083)
sigma_e	0.0158***	0.1987***
(0.0001)	(0.0045)
年份固定	Y	Y
N	32047	34190
注：***、**和*分别表示在1%、5%和10%的水平上显著，括号内为标准误，Tobit模型报告的为边际效应，下同。

剔除金融行业从业人员样本

首先，与家中没有金融行业从业人员的家庭相比，有金融行业从业人员的家庭对数字金融相关服务的了解相对较早，这可能导致估计结果偏误。因此，本文剔除了家中有金融行业从业人员的家庭样本，并重新估计了数字金融发展对家庭资产组合有效配置效率的影响。

表5汇报了稳健性检验的回归结果，结果显示，剔除家中有金融行业从业人员的回归结果后，数字金融发展指数对家庭资产配置效率的影响依然显著为正，这表明本文的回归结果是稳健的。

表5 剔除金融行业从业人员样本

Tab. 5 Excluded the Sample of People in Financial Industry

(1)	(2)
Sharprate	Financial_practitioners
digital_index	0.0153***	0.0154***
(0.0008)	(0.0008)
控制变量	Y	Y
sigma_u	0.0171***	0.0171***
(0.0002)	(0.0002)
sigma_e	0.0158***	0.0158***
(0.0001)	(0.0001)
年份固定	Y	Y
N	32059	31903
注：***、**和*分别表示在1%、5%和10%的水平上显著，括号内为标准误，Tobit模型报告的为边际效应，下同。

机制分析

为了检验数字金融发展对家庭资产配置效率的影响机制，本文借鉴吴雨（2021）[18]的做法，采用数字普惠金融发展的子指数进行机制检验。数字普惠金融发展指数包括覆盖广度、使用深度和数字支持服务 3个一级指数。其中，使用深度一级指数还包括支付、信贷、投资、货基、保险和征信6个维度的二级指数。由于数字金融发展突破了家庭投资对传统物理金融网点的依赖，增加了投资者在时间和空间的便利性，家庭可以随时随地通过支付宝等平台进行投资，因而本文认为，使用深度一级指数中的投资指数和货币基金指数可以较好地反映该地区家庭资产投资的便利性。表6的第（1）、（2）列分别分析了数字金融发展对投资指数和货币基金指数的影响。从估计结果可以看出，数字金融发展对投资指数和货币基金指数的影响均显著为正，这表明，数字金融发展会提高投资便利性。

投资便利性是交易成本的一个方面，已有的研究表明，数字金融发展显著降低了金融市场交易成本（周广肃、梁琪，2018）[19]，同时也丰富了金融产品供给、拓宽了投资理财渠道，有多元化的交易平台和交易方式，极大地提升了家庭投资便利性，进而有效促进了家庭资产配置的优化。这表明，数字金融发展通过提高投资便利性促进家庭资产配置效率的提高。

表6 机制分析结果

Tab. 6 Results of Mechanism Analysis

(1)	(2)
Investment_convenience	Monetary_fund
digital_index	2.5629***	0.4691***
(0.0169)	(0.0078)
控制变量	Y	Y
个体固定效应	Y	Y
省份固定效应	Y	Y
年份固定	Y	Y
N	33600	33600
R2	0.9727	0.9852

异质性分析

区域异质性分析

CHFS2019 问卷将所有样本家庭根据地区划分为东部、中部、西部和东北，本文依据2019年地区的划分标准对2015年和2017年的家庭样本进行了地区划分，并在此基础上进行了分组异质性分析，以探讨由区域差异导致的异质性影响。从表6汇报了夏普率的区域异质性回归结果。其中第（1）列为东部地区回归结果，第（2）列为中部地区回归结果，第（3）列为西部地区回归结果，第（4）列为东北地区回归结果。从汇报的结果来看，数字金融对东部地区资产配置效率的促进作用更大，中部次之，对西部和东北部地区的具有抑制作用。

表7 地区异质性回归结果

Tab. 7 Regional Heterogeneity Hegression Hesults

(1)	(2)	(3)	(4)
east	middle	west	northeast
digital_index	0.008***	0.071***	-0.035***	-0.033***
(0.001)	(0.004)	(0.003)	(0.005)
控制变量	Y	Y	Y	Y
sigma_u	0.014***	0.016***	0.018***	0.010***
(0.000)	(0.000)	(0.000)	(0.001)
sigma_e	0.016***	0.016***	0.015***	0.014***
(0.000)	(0.000)	(0.000)	(0.000)
年份固定	Y	Y	Y	Y
N	12756	6803	9692	2796
注：***、**和*分别表示在1%、5%和10%的水平上显著，括号内为标准误，Tobit和Probit 模型报告的为边际效应，下同。

对于这种现象，可能的解释是由于东部地区经济发展水平高，金融市场也更发达，人们对于参与风险金融市场的接受度更高，金融素养水平也更高，因此在数字金融的推动下，家庭资产配置效率的提升更加明显。而其他地区互联网基础设施、金融市场发展程度和金融知识普及程度较低，数字金融发挥的作用有限，因此对家庭资产配置的优化效果有所折扣。

资产水平异质性分析

本文根据家庭总资产水平的高低，将样本家庭划分为高资产组、中资产组和低资产组三组，并进行分组异质性检验。表7汇报了分资产组异质性回归结果。

表7中，第（1）列为高资产组的回归结果，第（2）列为中资产组的回归结果，第（3）列为低资产组的回归结果，结果显示，数字金融发展对高资产组家庭资产配置效率的促进作用最大，中资产组次之，低资产组最小。

表8 资产水平异质性回归结果

Tab. 8 Asset Level Heterogeneity Regression Results

(1)	(2)	(3)
high_asset	middle_asset	low_asset
digital_index	0.0163***	0.0137***	0.0135***
(0.0010)	(0.0014)	(0.0019)
控制变量	Y	Y	Y
sigma_u	0.0151***	0.0190***	0.0212***
(0.0002)	(0.0003)	(0.0003)
sigma_e	0.0127***	0.0150***	0.0159***
(0.0001)	(0.0002)	(0.0002)
年份固定	Y	Y	Y
N	11755	11097	9207
R2	0.5851	0.6142	0.0159
注：***、**和*分别表示在1%、5%和10%的水平上显著，括号内为标准误，Tobit模型报告的为边际效应，下同。

对此可能得解释是，高资产水平的家庭拥有更多的闲置资金参与金融市场的资产配置，且高资产水平的家庭受教育程度较高，金融知识水平也更高，风险偏好更强，因此资产配置效率更高。

结论

本文利用 CHFS2015年、2017年、2019年三轮 的数据，与北大普惠金融数据库2014年、2016年、2018年的省级数字金融指数进行匹配，计算夏普比率以衡量家庭资产配置效率，并运用 Tobit模型进行回归检验，发现数字金融发展对家庭资产配置效率的提高具有显著的正向作用，而后进行了替换被解释变量、剔除金融行业从业人员样本家庭的稳健性检验，发现结果依然稳健，进一步的机制分析表明，数字金融的发展通过提高投资便利性促进家庭资产配置效率的提高，最后进行异质性分析，发现数字金融对家庭资产配置效率的提高具有地区异质性和资产水平异质性，总的来说，数字金融对东部地区和中部地区的家庭资产配置效率的提高具有正向的促进作用，而对西部地区和东北部地区来说具有抑制作用；关于资产水平异质性的回归结果发现，数字金融发展对资产配置效率提高的作用随着资产水平的上升而上升。

这些结果表明，数字金融对家庭资产配置效率具有显著的促进作用，但是这种促进作用在不同的地区和群体中间存在着异质性，因此，进一步完善数字金融基础设施建设，提高数字金融覆盖广度，尤其是无网点地区服务覆盖，要尤其是偏远地区和经济不发达等弱势地区的金融基础设施，改善数字金融发展水平提高而数字金融使用水平落后的局面，充分发挥数字金融在提高家庭资产组合有效性、提高家庭财产性收入等方面的助推作用。

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作者简介：王莹莹（1999-），女，湖南师范大学商学院硕士，主要研究方向：家庭金融

通信联系人：李红权（1976-），男，湖南师范大学商学院教授、博导，主要研究方向：金融工程与风险管理. E-mail: Lhquan2000@126.com

CHFS问卷中，东部地区包括北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南；中部地区包括山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部地区包括内蒙、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏；东北部地区包括黑龙江、吉林、辽宁。