一、 引言

随着我国金融市场不断的深化发展，金融产品逐渐丰富，家庭理财意识逐步强化，以家庭为单位的金融资产组合与选择问题进入了学术视野。家庭部门作为宏观经济中的微观构成，既是金融市场资金的主要供给者，又是投资者，其重要性毋庸置疑。

毫无疑问，金融产品都伴随着一定的风险性，由于投资者的主观风险偏好不同，其所持有的风险性资产也有较大的差异。因此，风险偏好一直以来在投资组合之中扮演着重要角色。 Hanna and Gutter(1998)指出，风险偏好对人力资本投资、财富积累、投资组合配置、保险以及退休规划的影响上举足轻重。近年来，随着我国金融市场不断开放与发展，金融产品不断推陈出新，但就其本质而言，均是由一定的报酬与风险组成。由于投资者的风险偏好不同，其期望效用也会不同，所以理性的投资人除了重视金融产品的风险与报酬的合理性外，同时也应该依据自己的风险偏好选择合适风险的金融产品以实现效用的最大化。因此，研究这些问题能够为更好的理解家庭的投资行为。Garman and Forgue(2003)也认为，在进行投资时需要考虑风险偏好，因为风险偏好与投资者的金融投资高度相关，所以辨识影响主观风险偏好的因素很重要。另外，只有当投资顾问更好的理解主观风险偏好的影响因素后才能更好的帮助客户制定合适的投资策略。我国也制定了相关法律，要求银行正确评估客户的风险承受度、投资属性，以便提供正确的理财产品^①。由此可见，如何有效评估分析投资者的主观风险偏好并建立合适的目标使得效用最大化是家庭金融投资与管理的重要研究课题。

①我国《商业银行理财产品销售管理办法》第九条规定：“商业银行销售理财产品，应当遵循风险匹配原则，禁止误导客户购买与其风险承受能力不相符合的理财产品。风险匹配原则是指商业银行只能向客户销售风险评级等于或低于其风险承受能力评级的理财产品。”

然而，有一个不容忽视的现实情况是：有些投资者在主观上认为自己是规避风险的保守型投资者，但实际上却又购买了许多金融风险性资产，这反映了主观风险偏好与客观风险的相悖。以往的研究对风险偏好的研究依研究的需要各有不同，但大都假定影响主观风险偏好与客观实际的风险性资产选择的因素之间存在一致性，而忽略了两者间可能存在的差异性。因此，本文在前人研究的基础上，以家庭为单位，从微观层面系统研究家庭特征的相关因素对于投资者主观风险偏好与其实际的风险性资产配置所反映的客观风险偏好的具体影响，并对二者的影响因素进行对比分析。同时，重点选取年龄与性别、婚姻与性别以及城乡与区域这三组组合变量以探究它们对于主客观风险偏好的联合影响，从而更深刻地了解投资行为背后的主要影响因素，并最终得出相关结论与相应的启示。

本文余下的结构如下，第二部分系统回顾国内外对家庭金融风险偏好的相关研究，并且集中概括了研究主客观风险偏好因素的文献。第三部分为文章的理论分析与研究假设部分，为下一阶段的主要因素变量选取提供理论支撑；第四部分为本研究所用的数据变量与实证模型选取；第五部分为对回归结果的分析讨论；最后一部分为研究的总结。

二、 文献综述

学术界对风险偏好领域的研究已经有了较长的历史，也产生了丰富学术成果。作为一个重要的人口经济学变量，年龄对风险偏好的影响成为许多研究关注的重点。大部分的研究实证了年龄对风险偏好有着显著的影响，但对于造成何种影响不同研究者的结果却具有一定的差异。Grable and Lytton(1998)指出，一般而言随着年龄的增长，留给投资者在出现损失情况下弥补的时间也越少，因此随着年龄的增长，人们的风险容忍度会不断降低。但是利用1992年美国消费者金融调查数据(SCF) 进行实证研究却并未发现年龄与风险偏好存在显著关系。Bakshi and Chen(1994)的研究利用1900-1990年的年度数据检验了“生命周期假设”，并验证了人们的风险偏好随着年龄的增长而降低。

上述研究结果存在差异的一个原因很可能是对风险偏好的衡量方式不同所致，有些研究采用受访者回答的风险偏好来进行衡量，而另有一部分则采用实际持有的风险资产占净资产的比重来进行衡量。而在现实生活中，人们的主观风险偏好并不一定等同于客观风险偏好，即认知的风险偏好与实际的资产配置会产生差异。Hanna and Chen(1997)构造理论模型探讨了投资期限与主客观风险偏好的关系，研究证明投资期限越长，主客观风险偏好越有可能产生较大差异，并建议今后的研究同时考虑主客观风险偏好。

然而即使对风险偏好的定义相同，采用不同的数据，研究依然可能得到不一致的结论。Riley and Chow(1992)利用美国收入及程序参与调查(SIPP) 的数据研究了年龄与客观风险偏好的关系，研究指出在65岁之前年纪与偏好呈正向关系，但在六十五岁后，风险偏好随着年纪的增加而減少，即呈现一个倒U型的关系。而Wang and Hanna(1997)采用1983-1989年SCF的面板数据实证发现年龄与客观风险偏好呈正相关，即随着年龄增长，对风险愈加偏好。

我国经济学界对居民家庭风险偏好的研究始于上世纪90年代初期。由于当时针对家庭单元的微观数据缺乏，学者们主要从宏观层面对居民部门整体的金融资产总量与结构进行研究。但使用宏观数据会由于少数富有家庭占有了较大份额的社会总家庭金融资产而导致计算出的居民家庭金融资产的社会平均构成比例与众数有偏，而使用微观数据则能够有效的避免这一问题，更加真实准确地刻画我国居民家庭的客观风险偏好。另外，黄纯纯(2015)认为家庭金融行为错综复杂，存在诸多异质性，只有在微观层面对家庭本身的异质性进行深入研究，才能真正理解家庭金融行为背后的故事，为宏观理论建立牢固的微观基础。因此，近年来，在国内的研究中也逐渐开始采用微观数据研究探讨投资者风险偏好的问题。

吴卫星和齐天翔(2007)采用奥尔多投资咨询中心^①2005年所进行的“投资者行为调查”的数据，实证了我国居民投资存在十分显著的“财富效应”，即财富的增加既增加了居民参与股票市场的概率同时也增加了居民参与股票市场的深度。马莉莉和李泉(2011)采用奥尔多投资研究中心《城市投资者行为调查问卷》的调查数据，研究影响投资者的风险偏好的具体因素，研究结果表明：投资者的财富水平、受教育程度、健康状况、收入水平和是否抚养小孩都是影响投资者风险偏好的重要因素。王琎和吴卫星(2014)基于北京奥尔多投资咨询中心2009与2012年的中国居民的家庭投资状况问卷调查，研究了婚姻对居民家庭风险资产选择行为的具体影响，研究发现已婚女性决策者比单身女性决策者更倾向于投资风险资产和股票，而已婚和单身的男性决策者之间则没有这种差别。

①北京奥尔多投资研究中心是一家民办社会科学研究机构，其致力于对投资过程中各类投资者的行为持续的考察。该中心自2005年开始，设立“中国投资者行为实证研究”“中国居民风险与风险管理”等项目，分别于2005年、2007年、2009年和2012年四次对全国多省区居民进行了追踪性的问卷调查。其“投资者行为调查数据”包括以下方面的内容：投资者个人的基本信息、家庭金融资产与负债、投资者行为与感受等，因此为研究投资者的风险偏好特征提供了一个很好的平台。

从国内外的已有的研究中不难看出，关于风险偏好的研究已经有了较为丰富的成果，但仍然存在以下几点缺憾之处：第一，由于风险偏好的基础对象是微观个体，而个体的偏好又多彩纷呈，使得国外在这一研究问题上即使采用了相同的定义，仍然在有些命题上难以达成一致意见，需要采用更多的数据来源才能有更完整的认知；第二，国内的研究目前大都集中于对客观风险偏好的研究，而对主观风险偏好的研究并不多见，而分析两者之间存在可能差异的文章也尚属空白；第三，在研究的数据选取上，国内的微观研究大多采用奥尔多投资研究中心的调查数据进行研究，数据来源较为单一，不利于全面探讨风险偏好这一复杂多变的微观问题。综上所述，文章对家庭主观风险偏好与客观风险偏好的对比分析研究有利于弥补上述研究的不足。本文在前人研究的基础上，选取2011年中国家庭金融调查的微观数据，对主观风险偏好与客观风险偏好进行了有效的区分研究，利用Ordered Probit以及Tobit模型分别检验各个因素对主观风险偏好与客观风险偏好的具体影响，讨论其差异性，这为进一步深入研究家庭金融风险资产的决策过程提供理论依据，并且在当前中国进入泛资产管理的时代大背景下，为我国金融机构创新金融产品与国家优化金融资源布局提供坚实的微观证据。

三、 理论分析与研究假设 (一) 年龄与风险偏好

从理论上讲，人们在其预期的生命周期中，会依据自己的收入水平、财富总量等因素对风险性金融产品做出合理选择，对储蓄、投资以及消费支出进行适当的分配，从而追逐最高的利益。Bakshi and Chen(1994)的研究利用1900-1990年的年度数据检验了“生命周期假设”，并验证了人们的风险偏好随着年龄的增长而降低。对于家庭决策者而言，其所能承受的风险程度与其年龄紧密相关，一般认为，年龄较小者在没有可观收入的情况下并不会倾向于投资风险资产，因为其难以承担短期投资带来的损失，但随着年龄的增长，以上情况会有所改观，从而持有风险资产以获取高额收益，在到达峰值后，人们将因为再次无法承受风险资产带来的损失以致无法保障老年生活从而逐渐减少持有风险性金融资产。在主观风险偏好方面，人们随着年龄的增长，阅历的增加，心态逐渐平和趋向稳定，从而在主观上趋于规避风险，趋向稳定。

根据上述分析，提出研究假设H₁：年龄对主观风险偏好具有负向影响，与客观风险偏好呈倒U型关系。

(二) 性别与风险偏好

对于性别与风险偏好二者关系的研究，大部分的研究证实男性比女性愿意承担较高的金融资产风险(Grable and Joo, 2000；Hawley and Fujii, 1993-1994；Sung and Hanna, 1996；Schooley and Worden, 1996)。不过国内的研究如王琎和吴卫星(2014)的研究显示，女性较男性持有更多的风险资产。

我们认为，在现实的社会背景下，在家庭投资行为中，男性的社会地位仍然总体上高于女性、拥有更多的主导权且更倾向于冒险，因此男性对风险的偏好程度和追逐程度高于女性，在投资金融资产的抉择上，男性较女性而言，更喜欢追求高风险高收益的金融产品。

根据以上分析，提出研究假设H₂：女性的主客观风险的偏好较男性而言相对较低。

(三) 教育程度与风险偏好

Grable(2000)研究表明教育程度代表投资者接收风险的能力；大部分研究证实了教育程度越高者越倾向承担金融风险投资(Cohn et al., 1975；Hawley and Fujii, 1993-1994；Riley and Chow, 1992)。

对于我国家庭而言，在金融行业飞速发展的今天，随着金融产品不断地涌现，金融组织创新活动也变得越来越频繁与复杂，金融市场交易也逐渐趋向高频交易，这些客观环境的变化对家庭投资者的投资活动提出了更高的素质要求，一个合格的投资者必须具有相当高的知识学习以及形势判断的辨识能力。一般而言，受到的教育程度越高，则其学习、掌握、吸收金融知识与分析市场的能力也相应就越强，也就越有可能通过持有高风险的资产获取高额收益另外。另外，受教育程度越高的家庭由于拥有更高的学习分析能力，从而在主观上也更有信心。

基于上述分析，提出研究假设H₃：教育程度对主客观风险偏好具有正向影响。

(四) 婚姻状况与风险偏好

在已有的相关研究中，Bertochi(2011)认为已婚者对金融资产的风险承受度更高；但也有些文献发现婚姻这一因素并不显著地影响家庭的主客观风险偏好(Grable, 1997；Palsson, 1996)。但是王琎和吴卫星(2014)的研究实证了已婚者比单身者更趋向于风险规避，已婚者更倾向于投资股票等风险性资产，但这种差别只在女性中显著。

我们认为，一方面，婚姻能在主观上给个体带来稳定的作用，即当个体处于婚姻状态时，婚姻意味着承担更多的责任，其主观心理更趋向于稳定。稳定而持久的收入是非常重要的，因为可以维持他们的正常生活，而在主观上不希望冒太大的风险(Klein and White, 1996)。但另一方面，在客观上，婚姻能够使得个体的已有资产实现联合，扩大资产规模。已婚家庭在夫妻双方都有经济来源的情况下，总体将拥有更高的收入水平，所以对具有风险的金融投资活动所可能造成的损失的抵御能力也就越强，从而会增加风险资产的持有。

因此，提出研究假设H₄：婚姻状况对主观风险偏好具有负向影响，而对客观风险偏好具有正向作用。

(五) 子女与风险偏好

对于子女数量对风险偏好产生何种影响，国内外已有的研究结果尚未达成一致意见。Jianakoplos and Bernaske(1998)的研究认为随着子女数量增加，已婚夫妇持有的风险性资产显著增加；但是马莉莉和李泉(2011)的研究认为抚养小孩的家庭比没有小孩的已婚家庭更加厌恶风险。

基于家庭发展和预期理论(Kahneman and Tversky, 1979)，我们认为，子女的诞生会改变家庭的结构，家庭会随之进入一个崭新的阶段。在主观上，父母将有责任提供给子女安全保障、足够的食物以及良好的教育。而客观上，在中国，抚养小孩的成本是相当高的，这些开销包括提供新鲜安全的食物、良好的教育条件，尤其当子女结婚时，购买住房、置办家当也需要高昂的费用。因此，在家庭的投资活动过程当中，若出现意外的风险与损失将严重影响家庭日常的正常生活质量以及其子女未来的生活质量。

综上，提出研究假设H₅：是否有子女对主客观风险偏好具有负向影响。

(六) 家庭收入与风险偏好

对于家庭收入与风险偏好的问题，国内外的大部分研究实证了收入越高时，其风险寻求可能性越强(Riley and Chow, 1992；Hawley and Fujii, 1993-1994；张晓娇，2013；雷晓燕和周月刚，2010)。

我们认为，随着家庭工资收入的增加，家庭可支配收入也就越大，其对风险损失后果的承担能力相应较强，主观风险容忍度就越高，因此会增加家庭的金融资产持有的可能性越大，同时有较多的余额更可以进行分散化的风险性金融投资，从而会对家庭主客观风险偏好产生正向影响。

因此，提出研究假设H₆：家庭收入对主客观风险偏好具有正向影响。

(七) 城乡背景与风险偏好

近年来，虽然我国农村居民的家庭收入有较大幅度的增长，农村居民家庭的生活水平有了很大的提高，但是城乡二元化结构的问题依然突出。一方面，与城市居民家庭相比，农村家庭总收入水平依然处于相对落后的状态。卢亚娟和Turvey(2014)的研究表明，城市居民较农村居民持有更高比例的风险资产。收入水平的落后制约了农村居民家庭金融资产的投资取向。另一方面，张晓娇(2013)认为金融机构出于自身利润最大化的考虑以及农村的现实经济环境，一般很少在农村设点，这导致了我国农村的金融机构数量较城市金融机构的数量来说严重不足。而与之相对应的城市地区的家庭而言，由于地区经济发展程度相对较好，金融投资市场比较成熟，金融机构数量较多，因此一方面能够为城市家庭提供更优质的金融服务，另一方面金融市场也能够提供多样化的金融产品，可以满足不同投资者对不同风险性的金融产品的不同需求，且处于城市的家庭的收入总量相对较高。因此，我们认为处于城市的家庭在在主客观上更趋向于追逐风险。

综上所述，提出研究假设H₇：处于农村地区的家庭其主客观上规避风险的可能性更高。

(八) 地域与风险偏好

不同地域的家庭居民，其风险偏好可能存在较大的差异。在我国，按照经济的发展程度由高至低分为东中西三大经济地理区域，由于其所处地域的经济发达程度具有差异性，地区金融市场投资发达程度的不同，因而其家庭金融资产总量具有差异性，家庭金融资产组合的方式也有可能不同，因此其金融风险性资产在家庭净资产中的比重也会有所差异。一般而言，对于经济越发达的经济地域，由于其居民整体的收入水平越高，投资信息网络的发展程度较高，这使得主观上有比较大的风险承担意愿，同时，地区的金融市场与服务较为发达，金融产品也更加丰富多样，家庭的决策者也更容易迅速获得相关金融与投资市场的丰富信息，并且能够享受到更为便捷的金融与投资服务，客观上，处于发达经济地域的居民，参与金融市场的程度更深。

根据上述的分析，提出研究假设H₈：所处地域越趋向于东部的家庭风险，主客观上对风险越偏好。

四、 研究设计 (一) 数据来源

本文使用的数据来自于西南财经大学2011年的中国家庭金融调查(China Household Finance Survey，以下简称CHFS)^①。中国家庭金融调查由西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心开发，该中心于2011年7月至8月间在全国范围内开展的第一次家庭金融入户调查。调查采用分层、三阶段与规模度量成比例(PPS) 的抽样设计，保证了样本的随机性和代表性，从人口统计学特征和家庭收入等相关指标来看，CHFS调查数据与国家统计局公布的数据具有高度的一致性，说明 CHFS调查数据质量可靠。

① 中国家庭金融调查(CHFS) 数据由西南财经大学中国金融调查与研究中心免费提供。关于CHFS更为详细的介绍请参见甘犁等(2012)。

2011年的中国家庭金融调查是以家庭为单位，参照Chang等(2004)和张晓娇(2013)，本文假设受访者对家庭资产处置拥有较大支配权^②。如果一些关键问题没有回答或回答不可靠，则认为该问卷无效。本文剔除了包含缺失值和异常值的无效问卷，并剔除年龄不满 18 周岁的问卷和零净资产或负资产的家庭，最终的样本量为7698。

② 一般认为在具体的决策上，个人做出的抉择与家庭做出的抉择是相互关联、不分彼此，且受访者回答了问卷中有关受访家庭的金融资产、非金融资产以及其他负债的详细信息。因此该假设较为合理。

(二) 变量说明

本文的因变量为主观风险偏好和客观风险偏好，在主观风险偏好方面，本文依据CHFS问卷中对被调查者的投资意愿将投资者的风险态度划分为三类：风险规避型、风险中立型和风险寻求型。当进行投资选择时，选择“不愿意承担任何风险”和“略低风险、略低回报的项目”的家庭为风险规避型，赋值为1；选择“平均风险、平均回报的项目”的家庭为风险中立型，赋值为2；选择“略高风险、略高回报的项目”和“髙风险、高回报的项目”的家庭为风险寻求型，赋值为3。数值越高意味着主观上对风险的偏好越强。

在客观风险偏好方面，本文采用一般通行的方法(Chang等，2004；马莉莉和李泉，2011)，即以风险资产占家庭净资产的比重来衡量，比例越高意味着客观上投资者对风险的偏好越强。CHFS问卷中的第二部分详细调查了受访家庭的资产与负债情况, 包括金融资产、非金融资产、以及其他负债。根据各类资产的风险收益特征，并参考马莉莉和李泉(2011)和张晓娇(2013)关于风险资产的分类方法，本文所指的风险资产包括股票、债券、基金、衍生品、金融理财产品、黄金、借出款、现金、保险以及非人民币资产。其中，非人民币资产包括：外币存款、外钞/外币现金、B股股票、H股股票、银行外汇市场交易产品、国外股票等。

净资产为总资产和总债务的差额。本文中居民持有的家庭总资产包括：活期存款、定期存款、股票账户里的现金、股票、债券、基金、衍生品、金融理财产品、黄金、借出款、现金、保险以及非人民币资产。非金融资产包括：土地，房产，车辆，家庭生产经营活动占有的自有资金以及收藏品奢侈品等其他非金融资产。总债务则包括购房贷款，购车贷款，教育贷款，家庭生产经营的贷款以及购买各类金融产品产生的贷款等。

为了行文简便，现将所要探讨的变量与其说明归纳总结如下表 1。

(三) 数据的描述性统计

风险偏好是人们面对风险时所表现的不同承受情况，为了比较投资者主观风险偏好与客观风险偏好的差异程度，本文将客观风险偏好分为三类：风险规避、风险中性和风险寻求。不持有风险资产的家庭为风险规避型，共计6060户，在调整样本容量后，参照陈丽宇(2003)，客观风险中性型和客观风险寻求型依据主观风险偏好的频数分布情况，分别确定为1087户与565户^①

① 风险规避型(ob_riskratio=0)，风险中立型(ob_riskratio介于0与0.099)，风险偏好型(ob_riskratio介于0.1与0.975之间)。

表 2为主观风险偏好与客观风险偏好的差异。可以看出，从表中的主对角看出，投资者认知(主观风险偏好) 与真实的投资行为(客观风险偏好) 一致的人数占58.01%，也就是说，有超过四成的投资者其认知与行为表现存在落差。其中，主客观风险偏好存在严重不一致的占一成以上：有2.90%的人认为自己是风险规避者，实际上却持有大量的风险资产，客观上为风险寻求者；而自认为是风险寻求者实际上却并不持有风险资产的占总样本的8.62%。

从表 3的数据可以看出，在主观风险偏好方面，风险规避、风险中立、风险寻求的比例分别60.43%、26.03%和13.54%；而客观风险偏好这三者的比例为78.57%、14.11%和7.33%。大多数被调查者都属于风险规避型，且客观上的风险规避者比例更高。

另外，投资者对主客观风险的容忍度越低，其年龄越大；男性占主观风险寻求者的比例远大于女性；主观风险容忍度越高者，其年收入越高，但在客观风险偏好上，风险寻求者的年收入低于风险中立者；主客观风险容忍度较高者，其受教育程度越高；客观风险容忍度较高者中大多集中在东部地区。

(四) 实证模型的选取

在研究家庭金融主观风险偏好影响因素的过程中，由于因变量主观风险偏好程度为定序变量，此时适宜采用Ordered Probit和Ordered Logit，两者不同之处在于对残差项的假定不同，前者假设服从正态分布，后者假设服从Logistic分布。在实际运用中，两者孰好孰坏无从判断，但一般正态分布的假设更常用，因此Ordered Probit使用的更多一些。所以选取 Order Probit模型进行因素回归分析^①。模型设定如下：

$y_i^* = x{\prime _i}\beta + {\varepsilon _i},{\varepsilon _i} \sim N(0,{\sigma ^2})$

(1)

${y_i} = \left\{ {\begin{array}{*{20}{l}} 1 & {0 \le {y_i}＜{\mu _1}}\\ 2 & {{\mu _1} \le {y_i}＜{\mu _2}}\\ 3 & {{\mu _2} \le {y_i}＜{\mu _3}} \end{array}} \right.$

(2)

①需要说明的是:采用Ordered Logit进行分析所得的回归结果与Ordered Probit基本一致。

其中是y_i^*不可观测的潜在变量, y_i则是观测到的因变量, x_i为解释变量。

在研究客观风险偏好的影响因素中，由于本文样本中有6048户家庭实际上并不持有风险资产，占到样本总数的78.57%，而以他们作为被解释变量时，经典的线性回归模型不再适用。其主要原因是:截断(被解释变量数据为0) 的观测值，在性质上与未被截断的观测值有很大的差别。以风险资产占家庭净资产比重为例，风险资产比重为0, 表示家庭不购买风险资产，因而即使解释变量有很大的变化，这些家庭的风险资产比重仍然为0，解释变量不会发生任何变化。在这种截断数据(censored data) 的情况下，Tobit模型是有效的计量模型。因此，本文构建Tobit模型来刻画解释变量对被解释变量的影响。模型设定如下：

$y_i^* = x{\prime _i}\beta + {\varepsilon _i},{\varepsilon _i} \sim N(0,{\sigma ^2})$

(3)

${y_i} = \left\{ {\begin{array}{*{20}{l}} {y_i^*} & {y_i^* > 0}\\ 0 & {y_i^* \le 0} \end{array}} \right.$

(4)

其中, Tobit模型中符号的含义同上。

五、 模型回归结果与讨论 (一) 各变量对家庭金融风险资产主客观风险偏好的回归分析

根据所选取的模型，得到家庭金融风险资产主观风险偏好的Ordered Probit回归结果以及家庭金融风险资产客观风险偏好的Tobit回归结果，如表 4所示。

性别、家庭税后年收入、教育这三个因素对于家庭风险偏好的影响在方向上是相同的并且在统计上都显著。具体而言：男性在风险偏好的表现中趋于风险寻求，这可能是由于男性先天较女性更为冒险(如该性别差异同样存在于上市公司高官的融资偏好中(李世刚，2014))，但在考虑了平均寿命以后，这也有可能是由于女性平均寿命高于男性，因此女性会倾向于为退休以后做更多的经济储备(Ho et al., 1994)；家庭收入对客观风险偏好产生了显著的正向影响，即家庭收入越高，其主观上以及实际的家庭金融风险性资产的比例趋于风险的寻求型；教育水平越高的被访者所代表的家庭，越愿意拥有风险性的金融资产，与假设相符。

具有差异的是年龄这一变量，与客观风险偏好有先增后减的倒U型关系，而与主观风险偏好呈递减关系，根据Hanna and Chen(1997)构建的理论模型，即使是主观上的风险规避者，若有较长的投资期限，为达到最高的效用，则持有风险资产是其最优选择，因此在考虑了投资期限以后，这一现象是合理的。是否有孩子这一因素对于主观风险偏好产生了显著的正向影响，但对客观风险偏好并没有产生显著性的影响，一种可能的解释是尽管抚育子女后，老年生活越有保障因此更倾向于寻求风险资产以获得更高的当前收益，但是考虑到在我国抚养小孩的成本是相当高的，父母不仅要提供基本的生活物资、负担教育开销，甚至普遍情况下要对孩子的婚姻(新房、车辆以及家具等) 负责，所以并未因此将意愿转化为实际行动。婚姻状况对人们的主观偏好产生显著的影响，与Klein and White(1996)的分析一致, 当人们处于婚姻状态时，其心理更趋向于稳定，他们会认为稳定而持久的收入是非常重要的，因为可以维持他们的正常生活，而不希望冒太大的风险；但是客观风险偏好虽然系数为负，与经济学分析相符，但其并不显著，可能的原因是年轻人在婚前本身在实质上便并未持有风险资产，因此即使婚后也无法减持风险资产。城乡背景对家庭客观风险偏好产生显著性影响，却并未对家庭主观风险偏好产生显著影响，是因为农村家庭虽然有持有金融风险资产的意愿，但在农村金融网点较少，金融市场不发达，缺乏有效的金融产品购买渠道，因此实际持有的风险资产较少。地域这一因素对于主观风险偏好产生了显著的负向影响，而对客观风险偏好产生了显著的正向影响，这可能是处于中西部的家庭因地域原因，了解金融市场的渠道较为缺乏，对风险的理解程度不足，存在夸大自身的风险容忍度的可能性。还有可能是因为地理环境的影响，西部较中部东部更为恶劣，人们主观上更能容忍风险。同时，由于中西部的金融业相对落后，即使中西部的投资者有较强的寻求风险资产的意愿，却难以变为现实。即在主观的风险偏好中属于风险寻求的家庭，在客观实际的风险偏好中却是风险的规避者。

(二) 变量组合对家庭金融风险资产主客观风险偏好的回归分析

在上文的各变量对主客观风险偏好的回归结果的阐述中，若仅将这些自变量纳入模型进行分析，可能无法充分发挥这些变量的组合作用，变量的交互项可能代表了新的含义。因此，综合考虑各指标的实际意义与回归效果，本文着重选取了性别与年龄、婚姻与性别、区域与城乡这三组变量进行交互组合，以深入细致地探讨变量组合对于主客观风险偏好的不同影响。

1. 性别与年龄组合项对主客观风险偏好的回归分析

由于在上文表 4中所分析的各个变量对主客观风险偏好的影响的回归结果中，已经证实了年龄这一变量对主观风险偏好产生显著的负向影响，对客观风险偏好有先增后减的倒U型关系。性别这一变量男性比女性在风险偏好的表现上更趋于风险的寻求型。然而，尽管能够得出上述的结论，但是对于不同年龄段的男性与女性的主客观风险偏好的影响仍然难以得出结论，因此需进一步分析交互项对主客观风险偏好的回归效果。本文通过将年龄的四组虚拟变量与性别的两组虚拟变量两两交互，形成八组新的虚拟变量；同时，为便于后续更深入细致的比较，我们在保持其余控制变量不变的情况下，先后选择不同的基准组纳入文章所建立的模型进行回归，回归结果如表 5与表 6。

主观风险偏好上，通过表 5可以分析得出如下结论，第一：总体上看，进行纵向比较时，不管是男性还是女性，随着年龄的增大，对主观风险偏好程度均显著下降，即在主观风险偏好上更趋于规避，这一点上并不存在男女差别。第二：当我们进行横向比较时，结论与此前仍然保持一致，同一年龄段的男性比相同年龄段的女性在主观上更趋于寻求风险，在这点上并不存在年龄段差异。

客观风险偏好上，通过表 6可以看出，第一：总的来说，选择不同年龄段的男女作为基准组，当我们进行纵向比较时不管是男性还是女性，均与前述结果保持一致，即人们在客观风险偏好上均呈现出先增后减的倒U形态，男女并不产生显著差别；第二：有趣的是，将同年龄段的男性女性进行横向比较时，其在客观风险偏好上的差异实际上并不存在统计上的显著性，即男性女性大致相同；唯一统计显著的是，男女之间的差别主要体现在中年阶段，这一阶段的男性较女性更多的寻求风险资产，符合理论假设的预期。也就是说，只有在中年阶段，男性的主观风险偏好才明显地在客观上体现了出来。可能的原因是，随着积蓄的增加，且由于年龄上的增长，男性很难在职业上更进一步，于是将精力集中于购买风险资产从而获得高额收益，于是主观的风险偏好在此时得以客观体现。

2. 婚姻与性别组合项对主客观风险偏好的回归分析

国内已有的研究证实了已婚者比单身者更趋向于寻求风险，即已婚者更倾向于投资股票等风险性资产，但这种差别只在女性中显著(王琎和吴卫星，2014)。为了进一步探讨男女在不同婚姻状态下对主客观风险偏好的影响，我们将刻画婚姻状态的两组虚拟变量与刻画性别的两组虚拟变量进行组合，生成四组新的虚拟变量，并且我们在控制其他变量的情况下，选择不同的基准组纳入文章所建立的模型进行回归，探讨对客观风险偏好与主观风险偏好的具体影响，回归结果如表 7与表 8所示。

如表 7所示，在对主观风险偏好的回归中，可以发现：第一，婚姻状态的改变对男女性影响并不一致，男性在婚后会在心理上更倾向保守，而女性的这种保守趋势并不显著，可以认为，男性在已婚后需要承担更大的家庭责任与经济负担压力，这使得男性心理发生了微妙的改变，主观上使得男性的风险偏好趋于规避。第二，相同婚姻状态下的男性较女性始终更偏好风险，这点也与此前理论和实证的分析结果相符合，即男性在心理上始终较女性有着更高的风险承受能力。

如表 8所示，在对客观风险偏好影响因素的回归中，以不同基准组比较可以分析得出如下结论：第一，纵向比较，从系数上看，婚姻状态的改变虽然使得男性和女性都更趋向于更少的参与风险资产，但是其影响在统计意义上并不显著，与此前的回归结果一致。第二：横向比较来看，相同婚姻状态下的男性和女性风险偏好程度有所区别，具体表现为：未婚男性和未婚女性的参与风险资产市场的差异不大；但在婚后，男性较女性有更多的可能性更偏好于购买风险资产。我们在婚姻与性别这一组合变量处所得出的回归结果与王琎和吴卫星(2014)存在差异，后者认为：已婚者更倾向于投资股票等风险性资产，但这种差别只在女性中显著。而我们的结果显示：在统计显著性上看，不论男性和女性，已婚者与未婚者对投资股票等风险性资产的偏好并未发生改变。值得注意的是，在王琎和吴卫星(2014)的研究中，性别变量的系数较为特别，其系数表明：女性较男性更多的参与风险资产，与绝大多数文献的发现并不一致。但由于我们之间使用的是不同数据来源，暂时很难下定论究竟孰是孰非，未来可能还需要辅以更多的数据来源来更全面的理解这一问题。

3. 区域与城乡组合项对主客观风险偏好的回归分析

由于我国各区域地理区位与经济发展程度各不相同，按照经济的发展程度分为东中西三大经济地理区域，各地区的金融发展程度也不尽一致，这对处于不同地理经济区域的家庭的风险资产的投资的客观外部环境产生了重要的影响。同时，我国城乡二元化结构仍然较为突出，城乡之间的经济发展程度存在一定的差距，客观上这在中西部地区更为明显。卢亚娟和Turvey(2014)的研究也证实了城市居民较农村居民持有更高比例的风险资产。因此，将区域与城乡作为组合变量细致探讨不同家庭个体对金融风险资产的主客观风险偏好的影响具有符合我国特殊国情的现实意义与理论价值。我们将刻画区域的三组变量与刻画城乡不同的两组虚拟变量两两组合，形成六组新的变量，并逐步选择不同的基准组纳入文章所建立的模型进行回归，深入探讨对主客观风险偏好的具体影响，回归结果如表 9与表 10所示。

如表 9所示，在对主观风险偏好的回归中，可以发现：第一：各地区城乡对比看，东部地区城市居民与农村居民的主观风险偏好差别并不明显，这可能是东部地区在城乡信息化建设较好，即使身处农村也能对风险有正确感知。中部地区城市居民较农村居民有着更高的主观风险偏好，这可能是中部农村居民虽能感知风险，但并不充分，因此更偏保守。有趣的是，在西部，农村居民主观上对风险的寻求程度较城市更高，考虑到西部的特殊情况，我们认为有两点可能的原因：一是西部农村地区更为贫穷落后，在那里的居民更迫切的想改变自己的命运，第二是西部农村信息较为闭塞，导致身处在那的人对风险并没有正确的认知。第二：我们比较了不同区域之间城市的差异，发现：中部城市居民的主观风险偏好程度更高，显著的高于东部与西部的城市居民，而中西部的城市居民在主观风险偏好上不存在显著差异。第三，当我们比较不同区域农村之间的差别时，有如下发现：东部和中部农村之间并未显著差别，但是西部农村居民对风险的寻求程度远高于东部和中部的农村。一定程度上反映了在西部农村地区较为恶劣的地理气候环境下，人们对风险的容忍度较高。

如表 10所示，在对客观风险偏好的回归中，我们进行了细致的分析：第一，不管是东部、中部还是西部，处于城市的家庭比处于农村的家庭更多的参与风险资产的购买，这也一定程度印证了我国二元经济结构下各区域内部城乡金融发展不平衡的格局，即使处于相对发达的东部地区的农村家庭，受到客观环境的影响，其持有的风险性金融资产比例也会较城市居民更低。第二，比较不同区域之间城市居民的差异，我们发现：东部城市家庭比中部和西部城市家庭居民持有更高比例的风险资产，同时中部比西部更高，这体现了我国城市区域之间金融市场发展的不平衡格局，东部最为发达，其次为中部；第三，东部农村的家庭较中西部农村的家庭更多的参与了风险资产市场，而中西部的农村在统计上并不存在显著的差异。另外值得注意的是，东部农村居民在客观风险资产持有比例上甚至高于西部城市居民，虽这一系数并不显著，但可以保守的认为两地仅存在细微的差异。这一方面表明我国东部农村地区金融水平远高于其他地区的农村水平；另一方面也体现出二元经济结构下，中部地区城乡差异最为巨大，即城市发展较快，但农村地区的金融水平甚至仅与西部地区持平。

六、 结论

对风险偏好问题的研究始于20世纪70年代，在金融产品日益丰富与金融投资活动日益多元化的今天，研究影响家庭主客观风险偏好的问题的重要性不言而喻。但目前学术界对于各因素对风险偏好的影响上仍然莫衷一是。

本文选取CHFS2011的7698个家庭微观样本数据，构建Ordered Probit与Tobit模型实证分析了年龄、性别、婚姻状况、子女的数量、家庭年收入、城乡背景、教育程度、地域等因素对家庭主客观风险偏好的具体影响程度，并对主观与客观风险偏好模型回归结果进行了对比研究。主观风险偏好的研究结果表明：四成投资者的主观风险偏好认知与客观风险偏好表现存在差异，而有近一成的受访家庭其主客观风险偏好的差异较为严重。研究还发现：年龄、子女数量、城乡以及所处区域对主观和客观风险偏好存在着不同方向的影响。另外，本文实证了性别、家庭年收入和教育程度对主客观风险偏好存在着相同方向的影响，而婚姻对于主客观风险偏好则不存在显著影响。

同时，文章进一步选取了性别与年龄、婚姻与性别、区域与城乡这三组交互项以更细致深入探讨其对家庭主客观风险偏好的具体影响。研究发现：客观风险偏好的性别差异仅在中老年阶段有所体现。婚姻对主观风险偏好的影响主要体现在男性身上，而性别对客观风险偏好的影响主要体现在婚后，男性较女性更多的参与风险资产购买。另外，在主观风险偏好方面，各地区以及城乡之间并不呈现统一的规律，但是在实际持有风险资产方面，普遍存在城市高于农村；城市方面，东部高于中部高于西部的；东部农村金融发展水平较高，而中部的城乡差异最大，中部农村甚至仅与西部农村持平。

本文的发现为我国的政策制定和金融服务提供了很好的参考：第一：大力发展农村金融，满足农村居民对于金融产品的需求。从文章的实证结果可以看出，不管是东部、中部还是西部，农村金融与城市相比处于薄弱环节，有着很大的发展潜力与发展空间，因此，金融机构要逐步提高农村金融服务机构在所有网点的比重，同时加大对金融产品与金融知识的宣传力度，提高城乡居民对金融产品的认知能力、正确认识风险。第二：积极鼓励金融机构进行金融创新，金融机构应当根据投资人的不同特征(年龄、收入等) 设计开发风险程度不同的金融产品，并引导投资者购买符合自身主观风险偏好的金融产品，优化家庭资源配置结构；第三：国家需要加强对区域的金融调控力度，优化东中西的金融资源布局，协调东中西三大区域的金融发展速度与效益，特别是利用东部优势资源来引导中西部地区的金融的发展，加快非银行业金融机构的发展。

总之，本文通过对比分析发现了我国投资者主客观风险偏好存在不同，而国内的研究多偏重于客观风险偏好的研究，故在今后的研究中，还需进一步深入探究各人口经济学变量对于投资者的主观风险偏好的影响，这对于泛资产管理时代背景下的金融市场决策具有重要意义。