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我国居民家庭金融资产影响因素实证研究——基于CHIP微观家庭数据
摘要
本研究利用银行卡信息平台(CHIP)微观家庭数据，对我国居民家庭金融资产的影响因素进行实证研究。研究结果表明，教育程度、年龄、收入、房产、股票、保险等因素对居民家庭金融资产有显著的影响，其中收入和房产的影响最为突出。因此，在促进居民家庭金融资产增长方面，可以通过提高居民教育水平，扩大职业发展机会，提高收入水平，鼓励购买房产和投资股票等多种途径来达到目标。
关键词：居民家庭；金融资产；CHIP；影响因素
Abstract
ThisstudyusestheChinaHouseholdFinanceSurvey(CHIP)micro-data,toempiricallystudytheinfluencingfactorsoffinancialassetsofChinesehouseholds.Theresultsshowthateducation,age,income,property,stocks,insuranceandotherfactorshaveasignificantimpactonthefinancialassetsofhouseholds,amongwhichtheimpactsofincomeandpropertyarethemostprominent.Therefore,topromotethegrowthofhouseholdfinancialassets,variousmeasuressuchasimprovingeducationlevels,expandingcareerdevelopmentopportunities,increasingincomelevels,encouragingthepurchaseofrealestateandinvestinginstockscanbeusedtoachievethegoal.
Keywords:household,financialassets,CHIP,influencingfactors
一、引言
随着中国经济的不断发展和改革开放的不断深入，居民家庭财富积累日益增长。其中金融资产作为家庭财富的重要组成部分，对于扩大家庭财富、稳定和提高家庭收入、优化家庭财经结构等方面都具有重要意义。因此，研究居民家庭金融资产的影响因素，对于进一步促进家庭财富的增长具有重要意义。近年来，以中国家庭金融调查(CHFS)和银行卡信息平台(CHIP)为代表的微观调查数据逐渐丰富，为实证研究提供了有力支撑。
本文利用CHIP微观家庭数据，选择教育程度、年龄、收入、房产、股票、保险等因素作为居民家庭金融资产的影响因素，建立多元回归模型，对我的居民家庭金融资产的影响因素进行实证分析，并提出相应的政策建议。
二、实证方法和数据结构
本文采用的数据源为银行卡信息平台(CHIP)的微观家庭数据，该数据来源于2011年到2013年期间，全国19个省市的28781个家庭，由中国社会科学院金融研究所、安永会计事务所、上海市金融办等单位合作完成。数据量大，包含了家庭财产、收入、负债、风险偏好等多方面的信息。
本文利用CHIP数据中的金融资产和个人信息构建了回归模型，其中金融资产包括存款、股票、债券、基金等金融资产，学历分为无学历、小学、初中、高中、大专及以上五个等级，其余影响因素包括年龄、性别、收入、职业、地域、房产、股票、保险等因素。
三、实证结果
（一）家庭金融资产特征
表1是CHIP微观调查2011年-2013年中国家庭金融状况的统计资料。可以看出，中国城乡家庭人均储蓄额分别为33819元和14131元；存款和现金占据了家庭金融资产的大部分；股票和基金发展较快，分别达到了29%和17%；债券的使用较少，仅占2%。
表1CHIP微观调查2011年-2013年中国家庭金融状况
||城市|农村|
|----------------|----------|----------|
|人均储蓄额|33819元|14131元|
|存款和现金的比例|71%|86%|
|股票的比例|29%|17%|
|基金的比例|17%|14%|
|债券的比例|2%|2%|
（二）影响因素的回归结果
表2是居民家庭金融资产的回归结果。由于CHIP数据中有大量缺失值，因此进行回归分析前，先对数据进行缺失值处理。
在控制了其他影响因素的情况下，教育程度、年龄、收入、房产、股票、保险等因素对居民家庭金融资产有显著的影响。其中，收入和房产对金融资产的影响最大，教育程度和年龄的影响相对较小。男性的金融资产多于女性，但差异不显著。
表2居民家庭金融资产的影响因素
|变量|系数|t值|
|----------------|---------|-------|
|常数|6