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家庭金融调查范文1
(1)chfs抽样设计：经济富裕地区(东部地区)的样本比重相对较大(样本市县中东中西部省份的比例为32:27:21，全国为34:27:38)，城镇地区(相对于农村地区)的样本比重相对较大(样本中城镇居委会与农村村委会比例为181:139)，城镇富裕家庭占比较大，样本的地理分布比较均匀。
(2)数据核查：事后对所有受访者进行(电话)回访。
(3)拒访率：chfs的拒访率低于国内外相似或同类调查的拒访率。
(4)数据代表性：人口统计学方面，chfs调查数据在家庭规模、人口年龄结构和性别比例方面与国家统计局的数据比较一致，其中城市人口比例数据与国家统计局有差异(XX年chfs数据按户口计算为0.369，国家统计局公布的数据为0.513，但是国家统计局公布的城镇人口是指居住在城镇范围内的全部常住人口，不是户籍概念)。在居民收入总额上，chfs和国家统计局公布的全国居民收入总额、城市和农村居民收入总额、人均收入方面比较一致，在农村和城市人均收入内部构成上二者差距比较大。
(5)国内有影响力的家庭调查数据：中国健康与营养调查(chns)，中国家庭收入项目调查(chip)，中国综合社会调查(cgss)，中国健康与养老跟踪调查(charls)。
pps(probability proportionate to size sampling)：按规模大小成比例的抽样，它是一种使用辅助信息，从而使每个单位均有按其规模大小成比例的被抽中概率的一种抽样方式。pps 抽样是指在多阶段抽样中，尤其是二阶段抽样中，初级抽样单位被抽中的机率取决于其初级抽样单位的规模大小，初级抽样单位规模越大，被抽中的机会就越大，初级抽样单位规模越小，被抽中的机率就越小。
2.家庭人口和工作特征
(1)XX年chfs样本数据显示平均家庭规模为2.94人。少儿(15周岁以下)人口男女性别比为123:100，劳动年龄人口男女性别比为100.5:100，老年(60周岁以上)人口的男女性别小于1。
(2)无论是根据人口老龄化指标1(60周岁以上人口占总人口比例为10%，根据chfs我国XX年该数据为16.34%)还是指标2(65周岁以上人口占总人口比例为7%，我国为10.65%)都表明我国人口老龄化现象严重。少儿抚养比低于老年抚养比，且城市人口老龄化趋势高于农村。
(3)根据chfs数据，我国初中及以下学历的比例高达63.58%，年龄组越低的人群高学历的比例越高。
(4)根据chfs我国城市剩男、剩女(30周岁以上的未婚男女)的比例41:62，农村为59:38。
(5)企业雇佣的劳动力占从业人员的比例高达62%，其中38.44%在私营或个体企业工作，大力发展工商业可能是解决中国劳动力就业的主要途径，大力支持私营或个体企业的发展，中国劳动力就业压力将可能得到缓解。
(6)具有博士学历职工的工资收入低于硕士学历职工的工资，在这个阶段教育收入回报为负。
(7)随着人口年龄降低，初中学历以下人口比例显著降低，义务教育效果明显。
家庭金融调查范文2
【关键词】家庭金融资产 风险性投资 影响因素
一、理论研究背景及相关文献评述
（一）国外研究综述
随着家庭理财理财意识的不断提高以及金融产品日趋丰富，家庭资产组合选择问题开始进入了学术视野。在2006年的美国金融年会上，compbell曾经提出了一个独立的新研究方向，即家庭金融。与传统的金融研究方向资产定价，公司金融相比，家庭金融已经成为目前金融学研究的前沿领域。
与基于投资者的资产组合理论相比，家庭资产组合理论研究引入了经济特征，生命周期，人口统计特征等因素对金融资产选择的影响。yoo（1994）是有scf的三个独立年份的界面数据分析资产配良种的年龄效应，年轻和年老的家庭参与风险资产的概率更低。guiiso等（1996）使用意大利的面板数据研究发现较高的工资收入风险与较低的风险资产持有有关。
heaton和lucas（2000）在研究中引入工资机制，分析发现家庭的工资收入与股票收益之间呈现出高度相关，一般具有高背景风险的家庭对于风险资产的持有比较少。shum和aig（2006）在研究中考虑了人口统计特征，分析发现性别，婚姻状况以及受教育程度都会影响家庭金融资产的配置。guiso，sapienza（2004）研究发现家庭对外界社会，金融机构的信任度越高，那么他们持有风险资产的比例也就越高。
（二）国内研究综述
到目前为止，关于我国居民投资的实证研究相对较少。样本选择以及有效样本数据的获取是主要难点。有部分学者对居民的资产结构进行了考察，如史代敏、宋艳（2005），利用四川省统计局在2002年四川省城镇居民家庭金融财产的抽样调查数据，分别考虑了年龄、收入、财富规模、受教育程度、住房所有权五方面的因素建立线性模型，考察各因素对家庭金融资产总量，以及储蓄存款和股票在金融资产中所占比例的影响。吴晓求等（1999）利用证券持有的增加量统计出我国居民金融资产的增量结构，并重点分析了影响该结构的因素以及改革开放以来居民收入资本化趋势。另外汪红驹、张慧莲（2006）以最优资产选择模型为基础探讨了通货膨胀、股市收益波动、消费者风险偏好对消费者储蓄需求的影响。
近期，出现的一些有关于家庭金融资产投资的文献有：邢大伟（2009）基于江苏扬州的调查，对城镇居民家庭资产选择结构的实证研究，文章分析了性别，年龄，学历等方面对金融资产结构和实物资产结构的影响。陈国进，姚佳（2009）的基于美国scf数据库的风险性金融资产投资影响因素分析，文章采用美国消费者金融调查数据为样本，建立回归模型对影响因素进行分析。卢家昌，顾金宏（2009）基于江苏南京的调查，对城镇居民家庭资产选择行为的影响因素分析，主要分析了家庭金融资产在货币类产品，证券类产品，保障类产品三个方面投资影响因素。
二、调查研究方案设计
（一）研究假设
通过对已有文献的梳理和归纳，并结合中国的国情，提出以下可能对中国城镇家庭风险性金融投资产生影响的因素：
1.家庭财富和人口统计特征。alessie和soest曾经对荷兰家庭1993～1998的数据进行分析，运用probit回归模型和选择模型发现，年龄较大的户主和比较富裕的户主持有相对较高比例的风险性金融资产，同时随着家庭财富的增加，家庭持有风险性金融资产的比例也会增加。
2.住房投资。在我国，住房问题是长期以来绝大多数家庭都很关注的问题，房价的波动对中国家庭的投资行为也会产生一定的影响，而且由于房产具有消费与投资的双重性质，还可能使中国家庭的投资呈现出随生命周期变化的特征。
3.劳动收入。在中国，劳动收入是大多数家庭主要的经济来源，也是家庭可支配收入的重要组成部分。
如果能够从一定程度上增加家庭的劳动收入，那么一定程度上能提升家庭承担金融投资风险的愿望。
4.投资偏好及预期。中国家庭的投资行为不仅会受到对宏观经济预期的影响，投资偏好近年来作为行为金融研究的一部分也成为重要的研究因素。
（二）问卷的设计
问卷的概念量表在设计时，先是参照了已有的“个体投资者问卷调查”的成熟量表，然后根据研究假设中所提到的影响因素进行调整修改。问卷调查主要分两个方面：首先是对于家庭结构的调查，包括人口统计特征以及家庭人口的基本情况，如：户主的性别，年龄，受教育程度，婚姻状况以及职业；其次是关于家庭金融资产总量和结构的调查，如：家庭金融资产，人均收入，存款等。同时，问卷还设置了“验证题”来帮助剔除无效问卷。
（三）问卷的发放与回收
调查采用随机抽样调查，在人口比较集中的各区街口商区，单位门口进行发放，调查对象覆盖了个体户，金融从业者，公务员，医生，教师等人群，筛选主要是删除通过问卷中设置的“验证题”来删除明显胡乱填写的无效问卷以及存在异常值的问卷。而对于问卷中存在的数据缺失的情况，则主要是通过两种途径修改：对于第二部分数据缺失或缺失数据超过2项的，直接视为无效问卷；而对于缺失数据在两项以内的，则采用众数填补的法则进行数据完善。最后，通过汇总统计，可以得到下列数据；实际发放问卷数为500份，回收得到292份，回收率为58.4%，最后被认定的有效样本数为224份，回收有效率为76.7%。
（四）样本的收集和检验
本文的抽样调查样本来源于城镇家庭，以江苏无锡的抽样调查结果作为实证的数据来源。由于无锡地处长江三角洲经济较发达地区，因此抽样结果更具代表性和合理性。经过spss16.0对抽样数据的处理，得到如下对有效样本的描述性统计：
通过表一的样本描述性统计不难看出，家庭中户主的性别为男性的比例要高于女性，也就是说男性参与风险投资决策的比例要高于女性，而且户主年龄在35～60岁之间的比例较高。本户主学历为专科和本科的占到了将近90%，此外，从家庭财富规模的角度来看，家庭拥有金融资产总额在10万到100万之间的占了绝大多数。因此，总体看来，这样的抽样结果基本服从正态分布，这样的结构大体上也是合理的。
三、实证研究分析
（一）主要变量的选取及描述
本文研究主要是分析人口统计特征，家庭财富，背景风险等方面因素对城镇家庭风险性金融资产投资选择的影响以及影响程度。其中人口统计特征包括户主的性别，年龄，受教育程度，婚姻状况以及职业；背景风险包括劳动收入，房产投资，其余变量还包括投资偏好，投资预期。
（二）实证模型的选择
1.模型一：logistic回归模型。本文首先对城镇家庭风险性金融资产是否持有产生影响的因素的作用程度以及显著性进行实证分析和检验。持有风险性金融资产的为“1”，而未持有风险性金融资产的为“0”。在借鉴同类文献结论和研究成果的基础上，假设城镇家庭风险性金融资产持有受到家庭财富，户主的性别，年龄，受教育程度，婚姻状况以及职业，劳动收入，房产投资，投资偏好，投资预期等因素的共同作用，即y=φ（x1，x2，……xi）+ε。y表示的是城镇家庭风险性金融资产的选择行为，xi是影响家庭风险性金融资产选择的影响因素，ε为随即干扰项。由于在实证当中，我们遇到的被解释变量为虚拟变量，而非连续性变量，因此传统的多元回归模型并不适用，无法进行合理的假设检验。所以，本文选用logistic回归模型来进行实证研究。logistic回归模型是对二元因变量的概率建模，即当因变量是一个二元变量，只取0与1两个值时，因变量取1的概率p就是要研究的对象。这里我们假设家庭参与投资风险性金融产品的概率为p，p的取值范围在0-1之间，将p做logit变换，可以得到logistic回归模型：
logit（p）=β0+β1f+β2i+β3s+∑β4iai+∑β5iei+β6m+β7se+ β8ri+β9ip+β10ie
然后，通过极大似然估计的迭代方法，可以找到系数的“最可能”的估计，并采用wald检验对参数进行检验，当wald值大者（或sig值小者，小于0.05）显著性高。
2.模型二：tobit回归模型。本文还将从微观角度建立城镇家庭风险性金融资产占总金融资产比重的模型。由于单个家庭风险性金融资产可能为零
也就是存在某个家庭不投资风险性金融产品，即风险性金融资产占总金融资产比重为零，而已它作为被解释变量时，显然经典的线性模型已经不再适用。根据国内外相关文献得知，在存在截断数据的情况下，tobit模型是较为有效的计量经济学模型。
根据家庭持有风险性金融资产是否为零，可以将样本分为两类。第一类是含有不为零的因变量和自变量；第二类是仅很有不为零的自变量，而因变量为零。这样，我们可以把变量间线性关系表示为：yi’=βxi+εt。
实际在性质上，截断的观测值与未截断的观测值是存在显著差异的，这是因为风险性金融资产占总金融资产比重为0，表示该家庭不投资于风险性金融产品，因此即使解释变量变化很明显，这些家庭投资与风险性金融产品的比重仍为，不会有任何变化。这样，风险性金融资产占总金融资产比重在性质上类似于离散型的虚拟变量。因此，我们通过建立风险性金融资产占总金融资产比重的tobit模型，来刻画解释变量对被解释变量之间的影响。
根据经济学理论背景，我们初步建立风险性金融资产比重的tobit模型如下：
tobit（p）=β0+β1i+∑β2iai+∑β3iei+β4f+β5f2+εtif rhs>0
模型的设计基于理论与数据相结合的思路，一方面我们考虑到经济理论背景来选择变量；另一方面我们又考虑了调查所得样本中获得的信息。
我们在估计模型时将采用国外相关研究中普遍使用的最小二乘估计，这也是人们所探索出的适用于估计tobit模型的主要方法，其参数检验的适用方法为t检验，sig值小者（小于0.05）显著性高。
四、结论
本文运用对江苏省无锡地区的实地抽样调查数据，通过运用logistic回归模型和tobit回归模型研究家庭财富，人口统计特征，背景风险以及投资预期和偏好对家庭风险金融资产投资的影响，我们可以得到以下几个重要的结论：首先，中国城镇家庭风险性金融投资的财富效应十分显著，随着家庭财富的不断增加，家庭投资风险性金融资产的概率不断增加，投资于风险性金融资产的比例也不断提高。其次，背景风险对中国家庭投资风险性金融产品的有较明显的影响：中国家庭住房投资对参与风险性金融投资具有明显的“挤出效应”，随着住房投资的增加，家庭参与风险性金融投资的概率以及投资比例都有所下降；此外，随着人均劳动收入的增加，家庭投资风险金融产品的比例就越高。第三，人口统计特征对中国家庭投资风险性金融产品的影响比较显著：风险性金融投资的参与率随着学历的增加而增加，与年龄呈一条凸曲线，年轻家庭和老年家庭参与率较低，中年家庭参与率较高。从投资比例来看，高学历的家庭投资比例较高，而自主经营会对投资比例有挤出效应。第四，家庭的投资预期向好会对风险性金融投资比例产生正的影响，而投资偏好风险性资产则会对风险性金融投资的参与率产生积极的影响。
参考文献
[1]陈国进，姚佳.中国居民就爱听金融资产组合研究【j】.西部金融，2008（8），20-22.
[2]史代敏，宋艳 居民家庭金融资产选择的实证那个研究【j】.统计研究，2005（10），45-50.
家庭金融调查范文3
关键词：非价格信贷配给；农村金融
一、引言
随着我国经济的迅速发展，城乡一体化进程的加快，学者对于农村金融市场的发展状况也越来越关注。近年来，我国政府也逐步意识到落后的农村金融市场已成为农村经济发展和农民收人增加的“瓶颈” ，并采取了一系列的措施从农村利率市场化改革到放宽市场准人限制从针对农村信用社的存量改革到新型农村金融机构的增量改革，从农业银行开展面向“三农”的体制机制改革到邮政储蓄银行成立， 中央政府一直遵循着增加供给的改革思路，试图通过建立适度竞争、多层次的市场化农村金融机构体系来缓解农村地区的融资困境。然而，尽管如此，农村地区的人们的融资困境依然存在，一些学者的研究表明，我国农民仍面临着较为严重的信贷配给。
本文主要采取数据，对影响非价格信贷的数据进行分析，找出影响非价格信贷的主要因素，并且针对这些因素提出如何改善目前的非价格信贷机制，进一步地完善我国的农村信贷市场，完善农村微观经济主体的投资需求和并且满足农村微观经济主体的消费能力。
二、文献综述
利率改革后，我国农村金融市场的利率已经基本放开。但是众多学者的研究表明，利率市场化改革之后，利率似乎并没有充分的得到金融机构灵活地采用，并且在我国农村金融市场中，非价格的信贷配给程度仍然在很大程度上存在。农村信贷市场对于农户乃至整个农村地区的经济发展都非常重要，完善高效的农村信贷市场不仅可以提高农户的收入和福利水平，而且还能够减少农村中的贫困人口，缩小贫富差距。但是，由近二十年来的理论研究和经验分析等的成果显示，发展中国家的农村信贷场的效率非常地低，信贷配给的程度普遍严重。为了改善这种状况，最近几年我国在农村的信贷领域方面也进行了一系列的改革。很明显地，只有灵活的、能满足各种不同目的的信贷措施才能够较好地服务于农村信贷市场，而固定的、同一不变的信贷服务措施肯定难以满足我国农村市场的需要。因此，农村信贷市场的结构、运行机制和管理体制等的建立健全必须从农民和一些乡镇企业这二者的融资行为和其融资需求出发。
三、影响非价格信贷配给因素的计量分析
1.数据来源
由于对信贷配给实证分析对于数据搜集的要求很高，数据搜集的质量在很大程度上影响着对信贷配给程度的精确度的计量， 因而在信贷配给理论不断拓展的同时，很多学者也在探索准确的信贷配给实证衡量方法。作者所做的调查采取随机抽样的方法，对蚌埠市下县以及其所属村镇进行随机抽样，并采用调查问卷的方式进行入户调查。发放问卷数量为600份，由于周边共有三个县，所以每县发放200份进行随机调查，共收回有效问卷589份。
2.变量选择
影响我国农村信贷配给的因素众多，包括户主受教育年限、户主年龄、家庭劳动人数比率、户主是否有技能、是否为规模农户和个体工商户、2014年生产性固定资产净值、2014年家庭纯收入、2014年家庭是否发生重大事故、平均每年与银行信贷员接触的次数、是否有过正规金融机构贷款的经历等等。本文立足于普通农户都有的状况，选出几个有代表性的因素进行分析。本文选择户主年龄（X1）、户主受教育年限（X2）、家庭劳动人数比率（X3）、户主是否有技能（D1）以及家庭年纯收入（X4）这五个因素作为本文的变量。
3.模型建立
在只有解释变量X4时，方程拟合效果最好，并且所有检验都通过，所以在这个模型中，对于被解释变量Y（是否提供信贷供给）影响最大的就是解释变量X4（年家庭纯收入）。所以易知，对于农村金融机构来说，是否对一些农户提供信贷供给影响最大的就是年家庭纯收入。
针对以上的计量分析，本文主要得到三个结论：
第一，家庭户主年龄户主受教育年限对于所调查区域的农村非价格信贷配给并没有显著影响。由于考虑到现在农奴才能机械的发展，以及耕种劳作任务的日益减轻，户主年龄对于农村金融机构选择信贷对象的影响几乎可以忽略不计。
第二，家庭劳动人数比率以及户主是否有技能对所调查区域的农村非价格信贷配给主要产生负向影响。这两个因素直接影响着该农村家庭的年度总收入，因而对于农村家庭来说，家庭劳动人数越多，以及户主的技能越强大，那么所对应的就是该农村家庭的年度总收入越高，因而其还款能力越强，其受到信贷配给的程度越低甚至不受到信贷配给。
第三，家庭年纯收入对所调查区域的农村非价格信贷配给产生较强烈的负向影响。这个因素直接反应了借款者的现金流情况；家庭年纯收入越高，说明借款者的净现金流越高，进而说明借款者的还款能力越强，从而说明借款者受到的信贷配给程度越低，甚至于不会受到信贷配给。
四、结果分析
本文的研究使得我们有必要重新审视中国的农村金融改革。长期以来，农村金融改革对于改善微观经济主体的融资条件的成果是十分有限的，农户信贷配给程度仍较高。由于本身的研究的数据存在一定的缺陷，所以的道德模型可能不是很符合预期。在这个研究层面上，对于数据的要求是十分高的，但是由于点差的数据可能会存在一些系统上的错误，并且可能本文截取的数据较少，所以会导致本文的结果有些偏差，但是基于以上的模型和结论，我们还是可以得到一些启示。本文认为，影响农村金融市场非价格信贷的其中一个重要原因就是农户自身的资产状况，在农户的年收入较高的情况下，金融机构还是很愿意把钱贷给农户的。但是在实践中，在解决农户的自身的资产状况又是十分困难的，所以，本文认为在解决农村信贷供给程度较大的问题上，应该由金融机构进行创新，根据农村的特点设计合理的微观信贷合约，以缓解信贷合约中非价格条款对信贷需求的抑制，发挥利率在市场中的作用，最终通过金融制度和产品的创新来改变弄从金融机构长期存在较高程度的信贷配给的现象。
参考文献：
[1]张龙耀，江春.中国农村金融市场中非价格信贷配给的理论和实证分析[M].金融研究，2001，07.
家庭金融调查范文4
关键词：资产配置；问卷调查；风险偏好
JEL分类号：D1 中图分类号：F830 文献标识码：A 文章编号：1006-1428(2012)06-0010-06
一、引言
本文主要通过问卷调查的方法来详细了解上海居民家庭目前的资产配置状况，问卷调查期间为2011年7月16日至2011年8月15日，采取实地随机发放和网络发放相结合的方式：实地发放主要选择在人民广场、徐家汇、五角场、金桥等四个区域，共回收有效问卷500份；网络发放共回收有效问卷180份。
结合问卷调查的结果，本文筛选出对家庭资产配置有影响的主要信息进行分析，首先对上海居民家庭资产配置的现状进行描述，对产生这种现状的原因进行剖析；其次是结合不同收入家庭风险测试的结果，总结不同收入家庭的风险偏好特征；第三在对居民家庭理财现状认识的基础上，通过分析家庭未来期望的理财目标，结合家庭风险偏好和资产配置现状，分析居民家庭理财计划的合理性：最后结合分析的过程及结果，从政府角度合理引导居民家庭资产配置提供建议，同时也让居民家庭能够结合自身的现状进行资产配置。
二、上海居民家庭资产配置现状描述
家庭资产的配置一般受到多重因素的影响。比如年龄、职业状况、收入状况、家庭支出等。因此居民家庭的收入水平不同、财产总量不同、面临的风险及家庭风险承受能力不同、生活方式不同和金融意识不同等，对家庭的资产配置都会带来一定的差异。在这些因素中，收入水平最为关键，因此本研究在对上海居民家庭资产配置研究时，主要选取居民家庭年收入水平作为分组变量，结合上海整体大致的年收入水平，分为四档：10万元以下、10万至25万之间、25万至50万之间、50万元以上。四档在回收的调查问卷中所占的比例分别约为：45％、38％、11％、6％。这表明上海家庭的普通年收入多集中在25万元以下。下面分别比较不同收入水平家庭的资产配置状况，统计的内容包括房地产、储蓄、股票、债券、现金、基金、外汇、保险、彩票、外汇、实体经济投资、收藏品及期货等金融衍生产品等，对不同层次收入的家庭在不同资产上分配的比例进行简均，统计结果如表1所示：
在上海目前的家庭资产配置中：(1)房地产和银行储蓄在各类家庭收入水平群体中都占据绝对高的比例，但随着家庭收入水平的提高，这两者之和所占的比例呈下降趋势，特别是房地产所占比例下降较为明显，而储蓄在收入较高的家庭中所占的比例最高；(2)随着家庭收入水平的提高，家庭更愿意将更多的资金配置于风险相对较高的股票、实体经济。同时家庭投资于保险的比例也随收入水平增加呈上升趋势；(3)不同收入水平的家庭对专业机构理财的基金产品投资的比例相对较低，普遍不高于2％；而对债券、彩票、外汇、期货等金融衍生品的投资整体占家庭收入的比例也较低。
结合我国及上海目前的实际情况，通过对问卷调查结果的分析，我们认为造成上海居民家庭目前资产配置现状的原因在于以下几个方面：
一是居民家庭财富总量整体较低，家庭财富分配存在先天的不合理。作为家庭资产配置中处于首要地位的房地产，资源分配不很均匀，对于大部分家庭而言。住房需求使得房地产成为一种必需品，存在着较强的刚性需求。但我国“批租制”的土地审批制度和按揭贷款首付购房等政策的实施，使得房地产市场存在着一定的投机杠杆效应，房地产成为一种准金融产品被用来投资交易，房价水平脱离普通居民家庭可承受的范围。以房价收入比作为衡量标准，据上海易居房地产研究院报告，2009年我国房价收入比达8.03，而京沪深杭四地纯商品住宅的房价收入比超过14，按照国际惯例，房价收入比在3-6之间为合理区间，这意味着中国的房地产价格存在一定的泡沫。然而把房地产作为一种金融产品交易带来的价格与实际价值的偏离，有较强刚性需求但偿付能力有限的居民家庭群体的客观存在，促成房价具有一定的粘性，这导致房地产消费占据了一般收入水平居民家庭大部分的可分配收入。
二是居民家庭面临的风险较高，家庭为应对风险往往偏好于长期储蓄。很多家庭在住房、医疗、子女教育等方面的很多支出仍然需要由家庭自身承担。家庭在进行资产配置时，不可避免地偏好于风险较小的资产进行投资，储蓄也就成为了最优的选择，为满足预防性动机而进行高储蓄也是我国居民一个普遍的特征。
三是居民金融意识薄弱。由于中国资本市场起步相对较晚，很多居民没有接受过系统性的专业教育和相关的金融知识的培训，更多的是对其他投资者的行为进行模仿，投资意识和投资行为具有很强的随意性和盲目性。
四是金融发展滞后。我国的金融市场伴随着经济转轨而成长，就我国目前的金融市场发展而言：货币市场比较完善：资本市场中股票市场经过二十年的发展初具雏形，但债券市场规模偏小、产品种类相对较少；黄金零售市场、外汇市场、期货市场等由于对资金要求较多。介入门槛高，一般不适合于收入较低的家庭进行投资；基金等理财产品目前主要投资于证券市场，占居民家庭资产的比例仍然相对偏低。从整体而言。我国目前相关的金融运行和监管制度相对缺乏，可供投资者选择的金融工具比较有限，各参与主体的投资行为有待规范，比如上市公司的治理、机构投资者的市场操作行为等。
家庭金融调查范文5
为了解城市居民家庭财产的基本情况，国家统计局城市调查总队于2002年5月～7月在河北、天津、山东、江苏、广东、四川、甘肃、辽宁等8个省（直辖市）采取多相抽样的方式抽取了大、中、小城市3997户居民家庭作为有效样本户，由专职调查员进行了入户问卷调查。
本文所指家庭财产包括：家庭金融资产、房产、家庭主要耐用消费品现值和家庭经营资产。
一、家庭财产总量和结构
家庭财产的总量及分布
改革开放以来，我国GDP年均增长达到9.5％，是世界上增长最快的国家，这个速度是同期世界经济年均增速的3倍。城市居民人均收入由1978年的344元增加到2000年的6280元，提高了17倍（名义增长）。作为收入增长的必然结果，城市居民家庭财产积累也日渐增多。调查结果显示，截止到2002年6月底，城市居民家庭财产户均总值为22.83万元。
1、近一半城市居民的家庭财产集中在15万～30万元之间。
有48.5％的被调查户家庭财产在15万～30万元之间，有34.8％的被调查户家庭财产在15万元以下，有16.7％的被调查户家庭财产在30万元以上。
2、大中小城市之间居民家庭财产差异明显，大城市居民户均财产最高。
大城市家庭财产总量接近小城市的2倍。大中小城市之间的级差地租是大中小城市之间房产价值差异的主要原因。
3、户主年龄在35岁～40岁之间的家庭财产最多。
4、户主文化程度越高，家庭财产越多。
5、户主职业对家庭财产的影响。户主职业不同,家庭财产差异明显。
6、有经营活动的家庭其财产明显高于无经营活动的家庭。有经营活动的家庭其财产为64.87万元，无经营活动的家庭其财产为17.67万元，前者是后者的3.7倍。
家庭财产的结构
1、房产在家庭财产构成中比重最高。在城市家庭财产的构成中，家庭金融资产为7.98万元，占家庭财产的34.9％；房产为10.94万元，占家庭财产的47.9％；家庭主要耐用消费品现值为1.15万元，占家庭财产的5％；家庭经营资产为2.77万元，占家庭财产的12.2％。
2、财产在100万元以上的家庭，其财产结构与其它家庭差异明显：金融资产和家庭经营资产比重明显高于平均水平，房产比重明显低于平均水平。该类家庭的财产总量为253.45万元，其中家庭金融资产为98.27万元，占家庭财产的38.8％，高于平均水平8.2个百分点；房产为44.80万元，占家庭财产的17.7％，低于平均水平26％；家庭主要耐用消费品现值为12.51万元，占家庭财产的4.9％，高于平均水平0.2％；家庭经营资产为62.87万元，占家庭财产的24.8％，高于平均水平5.6％。
最低收入10％的家庭其财产总额占全部居民财产的1.4％，而最高收入10％的富裕家庭其财产总额占全部居民财产的45.0％，另外80％的家庭占有财产总额的53.6％。城市居民家庭财产的基尼系数为0.51，远远高于城市居民收入的基尼系数0.32。
二、家庭金融资产的分布
我国城市居民家庭金融资产主要由人民币和外币两部分组成，其中人民币金融资产又由储蓄存款、国库券、股票（含基金按现价计）、其它有价证券、储蓄性保险（累计交款额）、借出款、手存现金、住房公积金余额和其它人民币金融资产组成；外币金融资产由外币储蓄存款、外币手存现金和B股股票（折成美元）等组成。
1984年，城市居民户均金融资产仅为0.13万元。1990年，户均金融资产达到0.79万元，比1984年增长4.9倍，平均年递增34.4％。至2002年6月末，户均达到7.98万元，比1996年又增长1.6倍，平均年递增17.3％。从1984年到2002年户均金融资产增长速度为25.5％。
城市居民金融资产的总量与结构
城市居民家庭金融资产为7.98万元，其中人民币金额为7.37万元，占92.4％；外币折合人民币为0.61万元，占7.6％。
家庭及个人不同特征对金融资产分布的影响
家庭以及家庭成员的不同特征对家庭财产的影响十分明显。下面我们以文化程度、职业、是否有经营活动以及所在城市规模等特征（前二种的特征以户主为准）为影响因素，对金融资产的分布状态做进一步观察。
1、户主文化程度越高，家庭金融资产越多。
2、户主职业对家庭金融资产的影响。
从调查结果看，户均金融资产拥有量排在前列的职业与人们心目中的高薪职业基本吻合，因此金融资产与职业的关系实质上只是其与收入关系的另外一种表现形式而已。
3、城市中现有一成左右（10.9％）的家庭从事各种方式和类别的经营活动。调查结果显示，从事经营活动的城市家庭户均金融资产目前已经达到21.98万元，而非经营家庭仅为6.26万元，前者相当于后者的3.5倍，双方差距较为悬殊。
4、大中小城市外币资产差异明显。
除户均金额领先外，大城市居民拥有的外币资产在其家庭金融资产中的比重也明显高于中小城市。调查结果显示，在大城市家庭金融资产中，外币资产已经占到了11.1％，而中小城市该比例仅为2.3％和1.4％。这表明外币资产目前已成为大城市家庭金融资产的重要组成部分，而对中小城市则言之尚早。
三、家庭房产状况
房产基本情况
家庭房产主要由公房、租赁私房、私房、部分产权的私房（特指购买公有现住房产权）等4类房产组成。本文提到的房产价值由两部分构成：一部分为房屋自身价值，另一部分为装修附加价值。城市家庭现有房产价值（含装修）为10.94万元/户，其中私房及部分产权的私房现值为9.89万元，公房现值为0.7万元，家庭装修现净值为0.35万元。
房产在家庭总资产中所占比重已接近一半，达到了47.9％。其中大、中、小城市该比例分别为49.3％、45.1％和48.1％。上述结果表明，房产已逐渐成为我国普通居民家庭价值量最大的财产。
影响房产的基本因素
1、大城市居民所拥有的平均房产价值远远超过中等城市和小城市。在不同规模城市中，大城市家庭现有房产价值最高，达13.69万元/户；中等城市为8.95万元/户；小城市户均7.46万元。
2、房产价值与居民收入之间存在一定的正相关关系:户主收入越高，其家庭所拥有的房产价值则越大。
3、户主文化程度越高的家庭拥有的房产价值越大。户主为硕士及硕士以上学历的家庭房产价值最高，户均达到22.43万元；其次为大学本科，户均15.87万元；第3为大学专科，户均13.94万元；排在4至6位的依次是中专、高中、初中和小学，平均房产价值分别为10.04万元/户、9.89万元/户、7.88万元/户和7.64万元/户。
4、户主从事高薪职业或身居单位要职的家庭所拥有的房产价值相对较高。拥有房产价值较高的，大致可分为两类，一类为各单位负责人或私营企业主，另一类则为证券、银行、IT、三资企业等高收入职业或行业从业人员。
四、家庭主要耐用消费品净现值
家庭主要耐用消费品主要由非经营性家用汽车和购买原值500元以上，产品寿命一年半以上的主要耐用消费品。
（一）城市家庭耐用消费品现值已达1.15万元。调查显示，城市家庭拥有汽车及其它耐用消费品现值已达1.15万元。
（二）城市家庭户均汽车现值为0.29万元，与收入显著相关。户均拥有汽车0.03辆（3辆/百户），相应的购车支出为0.37万元/户。由于高收入家庭汽车拥有率较高，因此其户均汽车现值也较高。调查结果还显示，汽车现值目前在我国城市家庭财产总值中所占比重为1.3％。由于不同收入家庭户均拥有汽车现值相差悬殊，因此该比例从数值上看差别较大，在户均年收入4万元以下的家庭中，汽车现值占家庭财产总值比重均未达到1％，但在户均年收入4万元以上的家庭中，这一比例都在5％左右。
（三）城市家庭户均耐用消费品（不包括汽车）现值为0.86万元。从调查结果看，高收入户中因支出金额较高的家庭比重较大，故其平均现值相应也较高，除个别情况外，耐用消费品现值基本符合家庭收入越高，其支出金额则越大的分布特征。
（四）耐用消费品（不包括汽车）现值在家庭总资产中所占比重已降低至3.8％。在上世纪八九十年代，家用电器等耐用消费品曾是家庭最重要资产，但随着其自身成本的不断降低及居民家财的日渐丰厚，耐用消费品在家庭总资产中所占比重快速下降，目前已降低至3.8％。在不同收入家庭中，该比例最高达到5.3％，而最低则仅为0.9％。由表11可见，耐用消费品现值占家庭总资产比重随收入升高而不断下降，在户均收入达到4.5万～5.0万元时降至最低点（0.9％），随后又开始逐渐上升，当户均收入超过10万元时，该比例已回升到4％。
五、家庭经营资产
家庭经营资产主要由固定资产现值（扣除贷款）和自有流动资金两部分组成。
（一）投资于经营活动的城市家庭已达10.9％,经营方式和经营类别呈现多样化分布。在不同规模城市中，小城市家庭从事经营活动的比例最高，为15.6％；中等城市次之，占11.4％；而大城市则最低，为8.9％，低于平均水平2.1个百分点。
从经营类别看，我国城市家庭经营活动所涉及的范围极为宽广，从工商、运输、建筑、修理等传统行业到信息服务、装饰装修等新兴产业，已延伸至国民经济各个部门和领域。家庭经营类别详细分布情况详见表12。
（二）有经营性投资的城市家庭户均经营资产总值达29.85万元。
调查结果显示，从事经营投资的家庭，目前其户均经营资产总值已达到29.85万元，其中固定资产净值16.23万元，占54.4％；银行贷款4.47万元，占15％；自有流动资金9.15万元，占30.6％。
在大中小3类城市中，从事经营投资的家庭户均经营资产总值最高的为中等城市，目前已达到37.48万元，相当于平均水平的1.26倍；排在中间的是大城市，户均31.4万元，也超过平均水平；而小城市则排在最后，户均仅为16.28万元，只达到平均水平的54.5％。
从家庭财产结构看，经营户与非经营户之间存在明显差别。非经营户的家庭财产主要由金融资产、房产及耐用消费品现值3部分构成，其中房产为价值量最大的财产，占到了全部财产的59.8％，已接近六成。而经营户的家庭财产除包括上面提到的3部分外，还增加了经营资产，且经营资产在总资产中所占比重最大，达到39.1％，接近四成；其次为金融资产，占33.9％；而房产价值仅排在第3位，且占家庭财产比重仅为二成（21.6％）。多数经营户因从事经营活动而积累了大量财产，其价值已远超过房产。
（三）从事经营活动的家庭超过九成将维持现有投资规模或继续追加投入。
在谈到下一步投资打算时，超过九成的经营户表示将维持现有投资规模或继续追加资金投入。从固定资产投资计划看，未来几年不考虑对其进行变动的家庭占78％，准备继续追加投资的占19.9％，而打算减少资金占用的仅有2.1％。从流动资金投资计划看，暂时不打算作出调整的家庭占81.9％，准备继续注入的占16.1％，而考虑将现有流动资金抽走的占2.1％。从选择情况看，目前多数经营户对其经营的事业发展前景较为看好并且投资信心十足。表14： 经营户与非经营户家庭财产结构（％）财产构成
六、家庭财产的历史性变化
本次调查给我们带来很多启示，我国目前财富分配的格局和机制总体上看是合理和富有效率的。在整个改革过程中呈现出“富人大富、穷人小富”的良好态势，还没有出现大规模“富人更富、穷人更穷”的不良状态，具体如下：
（一）全体居民共享改革成果，家庭财产由无到有，由少到多，逐步向富裕迈进。
改革开放以来，我国GDP年均增长速度是世界上最快的国家，全体国民创造出了巨大的社会财富，这是世界经济史上的一个奇迹；与此同时，全体居民共享改革成果，生活水平迅速提高，家庭财产由无到有，由少到多，跨越了温饱、小康两个生活阶段，逐步向富裕迈进。
1、居民收入普遍增加，各个阶层群体都获得了改革带来的实惠，生活水平显著提高。如10％最低收入户人均可支配收入2000年比1988年增长2.9倍，10％最高收入户人均可支配收入2000年比1988年增长5.4倍。高、低收入阶层的收入均获得了较大幅度的提高。
2、各个阶层收入增长速度有差异，低收入群体收入增长速度有进一步降低的趋势。10％最高收入户人均可支配收入与10％最低收入户人均可支配收入之比1988年为3.1:1,而2000年扩大为5:1，低收入群体收入增长速度远远低于高收入群体，并且近几年有进一步降低的趋势。
（二）家庭财产性质实现重大跨越，城市居民不仅拥有生活资料，而且还拥有生产资料。城市居民户均经营资产2.77万元，占家庭财产的12.2％。
1、大部分居民家庭财产的性质尚停留在生活资料的层面，激活民间投资应成当务之急。89％的城市居民家庭财产的性质尚停留在生活资料的层面，储蓄仍是城市家庭最钟情的投资方式，子女教育、养老、防病成为居民家庭进行储蓄的主要目的。在调查问卷列示的10余种储蓄目的当中，把子女教育摆在首位的家庭最多，达到36.5％。而实现子女教育消费则周期较长；排在第2位的储蓄目的是养老，选择率为31.5％，我国目前已步入老龄化社会，但由于社会保障制度尚不完善，故以此为首要储蓄目的的家庭也超过了三成；排在养老之后的储蓄目的是防病，选择率为10.1％。
2、少部分拥有经营资产的家庭应进一步扩大消费和投资。在从事经营活动的家庭中，未来几年不考虑变动固定资产的家庭占78.0％，准备继续追加投资的仅占19.9％，而打算减少资金占用的有2.1％。从流动资金投资计划看，暂时不打算作出调整的家庭占81.9％，准备继续注入的占16.0％，而考虑将现有流动资金抽走的占2.1％。
（三）家庭财产呈现较大差距是市场有效配置资源和体制改革的必然结果。
1、我国城市居民家庭财产呈现较大差距是市场有效配置资源的必然结果，库兹涅茨的“倒U假说理论”说明了前工业文明向工业文明过渡过程中收入或财富分配差距长期趋势为：在前工业文明向工业文明过渡的经济增长的早期阶段收入或财富差距会扩大，而后是短暂的稳定，然后在增长后期逐渐缩小。因此我国在建设市场经济的过程中，居民收入或财富分配差距“先恶化”、后改善的变动趋势是不可避免的，尤其是目前正处于从计划经济向市场经济过渡的关键时期，由于对效率的极度渴求，使得收入或财富按人力资源和资本要素进行分配的比例越来越高，并极有可能带来“马太效应”：拥有较高技术或较多资金的群体获取的财富越来越多，而拥有较低（或没有）技术或较少（或没有）资金的群体获取的财富越来越少。
2、体制改革使居民的收入来源多元化。正是体制改革导致所有制结构的变化从而导致人们收入来源的变化，使过去几乎全部人口都只在公有经济(包括全民和集体两种公有经济)中就业，单一地从公有经济中取得收入，改变为现在已有相当一部分人口逐步开始在非公有制经济中就业，并从中取得收入，还有一部分人开始取得非劳动收入或财产收入，也正是经济体制改革的深化导致各种经济成分的收入分配机制发生变革，人们在各种经济中的就业结构及每个人的就业结构发生变化，从而导致人们从每种收入来源得到的收入差别程度也不可避免地发生了变化。
（四）家庭财产增长具有明显阶段性特征，制度变迁和市场机制为其提供加速度。
表现为：
改革初期家庭财产普遍增长，其表现形式以家用电器为主；
20世纪80年代末期至90年代末期，市场机制导致家庭财产迅速增长，家庭经营性资产迅速增长导致家庭财产继续呈现迅速增长的态势，这是一个产生“马太效应”的过程：高收入阶层的财产迅速增长，财产形式多样化；低收入阶层财产增速减缓，财产形式相对单一；90年代末期至今，制度变迁导致城市居民财产普遍增长，尤其是住房制度改革使得居民家庭的住房迅速转化为家庭财产，房产在整个财产中的比重迅速增加，这是一个普遍增长的过程。
（五）城市居民家庭财产结构不尽合理，金融资产比重过高，家庭耐用消费品比重过低。
金融资产的多少取决于收入与支出两个因素的共同作用。除了居民货币收入稳步增长奠定了金融资产增长的物质基础外，还有以下因素导致居民金融资产的快速增长。
1、经济转型时期的预期消费扩张，促进了金融资产的快速增长。
在目前的特定经济体制转型时期，原来由国家统包的一系列社会福利制度，相应改革为由国家与个人共同负担，如医疗、教育、养老、住房等。这就为居民家庭未来的经济生活增添了不确定因素。为了保证现在尚不确知的未来所必须的开支，居民只有现在就尽量多储备资金。今天的钱明天花，形成预期消费扩张。这也使储蓄的性质由以前的“节俭型”转变为现在的“储备型”。由此，居民金融资产近年来快速增长，且受传统观念影响与风险性考虑，大多选择了银行储蓄。这就造成银行存款大幅上升。
2、居民消费的周期性特征是目前金融资产快速增长的特殊原因。
从较长一段时间观察研究居民整体的消费行为，国际和国内的实践表明，居民消费存在周期性特征。在某个时期，居民消费行为高涨，形成剧变期（或消费革命），如我国20世纪80年代的大件家用电器的消费热潮。在下一个剧变期到来之前，居民需要积蓄资金，要有一个较长的准备期，即缓变期。这一时期居民消费表现为低潮。目前我国城市居民的消费正处于这一时期。该时期最显著的特征就是资金的大量积累。同时，我国消费品市场也处于结构性供求失衡的阶段，从而使得金融资产快速增长。
家庭金融调查范文6
【关键词】金融资产结构；tobit模型
一、引言
家庭金融资产是城镇居民家庭资产中最具活力的一部分资产。居民对家庭金融资产的投资行为，从宏观层面上，与股票、债券、基金市场和房地产市场的起伏波动密切相关；从微观层面上，家庭金融投资行为提高了居民的财产性收入，对居民的收入增长和福利水平的提升有着重要作用。家庭金融资产的发展已经不是一个单一的问题，它涉及到多个层面并发挥重要作用。在这种背景下，以金融资产选择为核心的家庭金融行为越来越受到重视，2006年，Campbell首次将家庭金融作为与资产定价、公司金融等传统的金融研究方向并列的一个独立的新的研究方向，家庭金融成为学术界研究的重点领域之一。江苏作为东部沿海地区的一个省份，改革开放以来经济一直保持着高位快速的发展，城镇居民收入水平不断提高，居民的金融市场参与能力和金融意识逐步加强，对金融资产的投资需求日趋上升，居民的家庭资产结构呈现出多样化趋势，但面对后金融危机时代市场低迷的情况，居民家庭面临资产抵御风险、保值增值的冲击。因此，分析江苏省城镇居民家庭金融资产选择现状，研究存在居民家庭金融资产选择的影响因素，对于如何引导江苏省城镇居民家庭合理投资、优化居民家庭金融资产结构具有重要的意义。
二、研究样本与现状分析
（一）研究样本
本文的数据是针对江苏省城镇居民家庭的调查，采用分层次、随机抽样的方法，以江苏省18岁以上的城镇居民为调查对象，于2011年12月―2012年2月先后投放1100份问卷，实际回收810份，样本回收率分别为73.64%。最后分别筛选出有效问卷654份，回收有效率为80.74%。有效样本的抽样结构表明，家庭的投资决策者男性多于女性，男性占比为64.80%，教育程度大多在高中或中专以上，超过一半的受访者具有本科以上学历。50%以上的受访者家庭为3或4人的已婚之家，年龄主要是30―50岁人群，并且39.30%的家庭月收入在3000元―5000元之间。总体来看，样本的抽样结果基本服从正态分布的特征，抽样结构比较均匀合理。
（二）现状分析
江苏省城镇居民家庭金融资产组合现状可以看出，城镇居民家庭既有现金、银行存款这样的货币性金融资产，又有债券、股票。基金和保险等非货币性金融资产，拥有的金融资产种类呈现多样化。
金融资产结构中比重最高的是储蓄存款和现金，其次是股票、基金等有价证券，再次是银行理财和保险类金融资产，债券在金融资产中所占比重最小。储蓄存款具有风险小、易变现等特点，是城镇居民的首要选择，储蓄存款占家庭金融资产的比重为51.20%，表明货币性资产仍然是居民金融资产中最主要的部分。股票和基金的占比分别为12.72%和9.88%，表明居民对风险型金融产品的需求有所增加。由于保险类金融产品具有投保变现度差、期限长等特点，因此在居民家庭金融资产中的占比较低，只有5.43%。理财产品属于新兴的金融产品，一是由于居民对这种产品了解有限，二是其对投资者的资金有最低的门槛要求，所以居民对其投资占家庭金融资产的3.85%。另外，债券占有家庭金融资产的比例较小为1.95%，其他类金融资产主要包括黄金、民间贷款以及外汇、期货等金融衍生品占比为6.5%，这与我国债券市场和金融衍生品市场发展滞后有关。
三、实证研究与结果分析
（一）指标界定与模型构建
本文的目的是研究影响江苏省城镇居民家庭金融资产结构的因素，我们用风险资产占家庭金融资产的比例表示居民的金融资产结构，由于居民家庭参与风险资产投资的比例介于0和1之间，回归方程中的解释变量被限制在这个区间，如果直接采用普通最小二乘法（OLS）进行回归，会使参数估计结果严重的有偏且不一致，无法进行合理的假设检验。因此，为了解决这个问题，本文采用Tobit模型对家庭风险资产投资进行实证分析，同时为了研究不同因素对居民家庭金融资产结构的影响程度，我们给出了边际效应。对于解释变量我们的界定如下：
家庭收入水平（Income）：收入越多，家庭投资的风险资产越多。本文参考江苏省统计局对居民家庭收入水平的调查结论，将城镇居民家庭收入分为“3000元以下、3000―5000元、5000―8000元、8000―10000元、10000元以上”五个等级，表示城镇居民家庭的收入水平。在操作过程中，根据居民的收入水平，分别给予1到5分的赋值。
房产持有比例（House）。很多研究表明，房产对居民金融资产结构产生影响。本文用居民家庭的房产价值/总资产来表示家庭的房产持有情况（FaigandShum，2004）。在操作定义上，我们根据房产在居民家庭金融资产中所占比例高低，进行赋值，房产所占比例在40%以下、40%―60%、60%―80%、80%以上分别赋予1―4分。
风险态度（Risk）。风险态度是投资者的主观偏好，为了合理的评估投资者的风险系数和效用函数，国内外研究学者通常采用问卷方法来量化投资者的风险忍耐程度。本文采用于蓉（2006）对投资者风险态度的量化方法，通过投资者对一个投资问题的回答：“假设您现在有一笔资金可进行投资，又如果您可在股票、基金和银行存款三种方式中进行选择，您将如何分配您的这笔资金：投向股票__，投向基金__，投向银行存款__”我们赋予“投向股票”、“投向基金”、“投向银行存款”的权重分别为3―1分，将每个家庭的投资比例进行加权平均，数值越大表明该家庭的风险态度程度越高。
受教育程度（Edu）。居民的受教育程度对家庭金融资产的配置行为产生显著影响，受教育程度高的家庭，家庭金融资产配置更加多元化（Campbell，2006）。结合数据的获得性，本文选取平均受教育年限作为变量，并对投资者的受教育时间进行了处理。居民的受教育程度初中及以下、高中或中专、大专、本科和硕士及以上的受教育时间分别为6年、9年、12年、14年和16年。
金融供给水平（Supply）。金融市场通过金融产品对居民金融投资产生直接影响。金融市场向居民提供的金融产品的越多样化，可供居民选择适合自己的金融产品越多，减少居民的盲目投资和信息成本，促进家庭投资。考虑本研究把家庭作为调查对象的特殊性和变量的可量化性，本文通过居民家庭对“金融产品供给对您投资决策的重要程度”进行评分（采用五分量表，5表示非常重要，4表示比较重要，3表示一般，2表示不太重要，1表示不重要），用居民回答分值来测度金融供给水平对居民家庭金融资产选择的影响。
信任度（Trust）。考虑到政府监管部门、金融机构、其他金融中介组织对家庭参与金融市场的作用，本研究在问卷中设计了家庭对上市公司、金融机构、其他金融中介组织信任程度的单独问题，操作化定义中，按照回答赋值：非常信任、比较信任、一般、不信任、非常不信任分别取值5―1，并将回答的平均分作为家庭信任度的测度。
本文将投资者的性别、年龄和家庭人口作为控制变量进行研究，并分别对控制变量进行了一下处理：用Sex表示性别，男性为1，女性为0；用Age表示年龄，将年龄分为“25岁以下、26―35岁、36―45岁、46―55岁、55岁以上”五个年龄段，用1―5表示；Me表示婚姻，已婚为1，未婚和离婚为0。
（二）实证研究
使用eviews5.0对数据进行tobit回归分析，如下表所示。从模型的回归结果来看，家庭收入水平在0.01的显（下转第186页）（上接第184页）著性水平下通过了显著性检验。从回归系数来看，家庭收入呈现出明显的财富效应，城镇居民家庭收入每提高1个单位，居民投资风险资产的比例提高0.023145个单位。居民的房产所占比例提高1个单位，家庭投资风险资产的比例将下降0.02653个单位，说明房产所占比例对居民投资风险资产具有明显的“挤出”效应或者说“替代”效应。
风险偏好对城镇居民家庭的影响通过了显著性检验，并有正向作用，说明居民的风险偏好水平将影响其参与风险资产的积极性，风险偏好水平越高，其投资风险资产的比例最大。居民的受教育程度越高，对风险资产越容易理解和接受，有分析和选股的能力和水平，从而参与股市的积极性也就越高。这点一方面能解释居民投资风险资产存在成本，投资风险资产需要很专业的知识；另一方面教育作为家庭人力资本的重要部分，人力资本高的家庭对金融资产组合的风险更不敏感。金融供给水平在0.05的显著性水平下，对城镇居民家庭投资风险资产的比例产生正向影响作用，说明认为金融供给水平重要的家庭对风险资产的投资较大，有助于居民金融资产结构的优化。信任度通过了检验，说明居民对金融中介机构的信任度越高，家庭对金融市场的参与就越积极。城镇居民家庭的投资受年龄的影响不显著，说明居民家庭在做出自己的投资组合选择的时候，并没有对其未来收入，也就是对自己的生命周期做出必要的考虑。家庭人口对城镇居民家庭的影响则表现出负作用，即家庭人口越多，居民对风险资产投资的比例越少，家庭人口越多，加重了家庭的负担，进而会减少对风险资产的投资，而性别和婚姻则对城镇居民家庭的影响不显著。
四、小结
通过以上对江苏省城镇居民家庭金融资产选择研究分析，主要有以下发现：首先，江苏省城镇居民家庭金融资产多样化趋势明显，家庭金融资产结构仍是一种低层次和粗放的结构，资产结构内部仍存在着较严重的失衡现象，储蓄占有很大比重；其次，城镇居民金融资产结构受到家庭收入、风险偏好、受教育程度、金融供给水平、信任度和家庭人口等因素的正向影响，房产则对居民家庭金融资产结构产生排挤效应，家庭人口对家庭金融资产结构产生负向影响。由于数据的局限性性，对于影响因素对居民家庭造成的福利损失，有待进一步研究。
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基金项目：2010南航基础科研项目青年创新基金重点项目（编号：NR2010018）。
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