家庭社会网络与股市参与，本文主要内容关键词为：股市论文,家庭论文,社会论文,网络论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一 引言 居民股票投资参与决策及其影响因素是近年来微观金融领域的研究热点之一，其中人力资本(Rosen和Wu，2004；Guiso等，2008)、生命周期(Ameriks和Zeldes，2004)、财富水平(Guiso等，2004；Devlin，2005)以及房产效应(Cocco，2004；Yao和Zhang，2005；Cardak和Wilkins，2009)对居民股市参与的影响在既有文献中已达成共识，当前的理论进展则更多地讨论制度在居民股市参与中的作用。作为一种重要的非正式制度因素，基于亲友关系的家庭社会网络是否影响了居民的股市参与，是本文的研究主题。 家庭社会网络是一个源自于社会学的概念，属于社会结构范畴，是衡量社会资本的重要指标，强调家庭或个体与其亲属、朋友、同事或邻居之间互动而形成的相对稳定的关系网络(Putnam等，1993)。作为非正式制度的重要组成部分，由于对微观个体行为影响的相对直接性和可测度性，社会网络在经济学研究领域受到学者们广泛的关注。研究发现，社会网络能够分担风险(Munshi和Rosenzweig，2010)、传递信息(Hong等，2004)、减少机会主义，进而改善集体决策和增进福利。作为一个传统的关系型社会(Bian，1997)，家庭社会网络在中国拥有广泛的土壤，在人们经济事务决定中发挥着重要作用。但是，在家庭金融市场参与决策中，基于亲友关系的家庭社会网络对于居民股票投资行为是否具有影响，既有文献并没有一个很好的回答，而对于这一问题的研究将不仅有助于更全面地理解中国居民的股市参与决策机制以及资本市场运作机制，而且也有助于政府设计和改革相关的金融政策、财政政策和社会保障制度。 从理论的角度看，社会网络可以通过影响个体成员的风险偏好对居民股票投资参与决策产生作用。有关社会网络与风险偏好，既有文献的研究表明，社会网络具有分散投资风险的功能，其典型规模和密度是决定人们风险认知差异以及建构判断选择模式和投资决策战略的一个重要因素(Weber和Morris，2010)，处于较强关系网络下的人们，其投资风险的主观感知程度和绝对风险规避程度趋于下降，即社会网络促进了人们的股市参与。Weber和Hsee(1999)通过对比来自波兰、德国、美国和中国的金融决策试验数据发现，不同国家之间居民风险感知存在显著差异，相对而言，中国人有着更低的风险认知水平而对同样的金融工具愿意支付更高的价格。Weber和Hsee(1999)认为受社会关系网络的影响，中国人在进行投资决策时会考虑一旦遭遇重大损失会得到网络里其他内部成员的援助，社会网络扮演了“软垫”的角色，缓冲可能的损失，而在个人主义盛行的美国等西方国家，个体需要独自承担可能的投资风险。Chua等(2009)进一步通过对中西方职业经理人的经验研究证实了社会网络的“软垫假说”，由于家族纽带、朋友关系，中国经理人生活在更为紧密的关系网络当中，经济事务上拥有更多的支持往来，而基于经济支持的社会网络减轻了投资项目失败可能遭受的损失，因此在投资决策中倾向于更多的风险寻求。Tanaka等(2010)利用来自越南的个人金融决策的实地实验数据，研究发现决策者的社会关系网络显著影响了其风险偏好，存在基于经济支持的社会“安全网”体系依赖的人们，表现出更弱的不确定性规避。 不过，人们的风险容忍度是否随社会网络强度的增加而递增，基于不同国别样本数据的经验研究并没有得到一致结论。Mahajna等(2008)在控制政治体制和法律体系对人们资产选择偏好可能干扰的基础上，对比了以色列的两类群体：社会关系网络紧密的犹太人和个人主义盛行的阿拉伯人，结果发现犹太居民会表现出更高的风险规避，与“软垫假说”相矛盾。事实上，在二元分割的以色列独特社会结构中，作为被歧视的少数种族，犹太人普遍缺乏社会信任感，那么，拥有更多社会关系网络的犹太人是否由于信任缺失而抵消了社会网络对风险偏好的作用甚至加重了其风险厌恶呢？对于此问题，Rosenboim等(2010)在Mahajna等(2008)研究的基础上，进一步控制社会信任程度的差异对人们投资决策产生的影响，研究同为阿拉伯人的以色列城市居民(代表低社会网络群体)和集体农场居民(代表高社会网络群体)的金融投资决策，结论仍然不支持社会网络的“软垫理论”，与集体农场居民相比，城市居民的风险厌恶程度更低。 事实上，社会网络是非正式制度理论最近20年来最主要的进展。近年来，家庭金融市场参与以及资产配置与社会结构和社会特征的关系也受到了学者们的极大关注。需要指出的是，虽然已有文献从风险偏好方面来研究人们的社会关系网络对其金融决策的影响，但是目前尚未有研究从理论上进一步推演家庭社会网络作用居民股票投资行为的内在机制；在经验研究中，也忽视了由于不可观测的遗漏变量导致的社会网络内生性问题及其所可能引起的估计偏误。 与以往研究相比，本文的贡献主要体现在四个方面：首先，既有文献大多注重经验研究，缺乏有关个体行为的理论演绎。本文拓展了Cao等(2005)所构建的股票投资均衡模型，从理论上论证了家庭的社会网络与居民市场参与两者之间的影响机制。其次，基于家庭层面的社会网络视角，本文在控制家庭及个体特征的基础上，首次经验分析了家庭社会网络对中国城市居民股票投资参与决策的可能影响，拓展了家庭金融领域的研究范畴。再次，考虑到以往相关研究中以单一变量指标测度家庭社会网络所产生的随机性缺陷，本文对家庭社会关系网络的构造采用基于亲友关系的礼金支出、礼金收入、红包礼品支出以及红包礼品收入等反映家庭礼尚往来情况的样本数据，并利用主成分分析法处理多元变量可能引致的共线性问题。最后，利用“是否为本地大姓”作为工具变量，仔细处理了家庭股市参与决策影响中社会网络的内生性问题，弥补了文献的不足。 本文剩余部分结构安排如下：第二部分是理论框架，讨论家庭社会网络对居民股票投资行为的影响机理；第三部分对本文所使用的数据和所涉及的主要变量进行描述；第四部分为经验检验；最后是结论和政策涵义。 二 理论框架 本部分将从理论上研究家庭社会关系网络影响下的居民股票投资参与行为，并讨论其内在的作用机制。本文沿袭Cao等(2005)所构建的最优股票投资理论框架，将家庭社会网络作为变量引入最优投资组合决策模型，分析比较居民股票投资行为差异。与Cao等(2005)、吴卫星等(2006)的研究不同之处在于：考虑到投资者自身的异质性以及对未来投资收益的不确定性，我们假设投资者存在各自的并非一致的信念期望收益。 为简单起见，我们的模型是在一个预期收益不确定、投资者具有异质性以及单期的环境中展开的。设投资者i的期初财富水平为
，可供选择的投资机会包括股票以及无风险投资项目，其中风险投资项目实际利率为0，而股票的期初价格为P，期末价格
服从均值为μ，标准差为σ的正态分布。考虑到投资者对股票收益的方差的估计比较容易，而对股票收益的均值估计相对困难(Merton，1980；Bollerslev等，1992)，即存在模型不确定性(又称为参数不确定性或模糊)，不妨设投资者认为股票期末价格的均值
，ε反映不确定性的范围，①对于不同的投资者，其ε存在异质性，同样假设ε服从标准正态分布。假设经济中每个理性投资者具有均值-方差型效用函数：
其中W反映期末财富水平，η表示风险厌恶系数，E(W)与Var(W)分别为期末财富水平的期望与方差。 将投资者关于股票期末价格
的信念期望记为μ+v，其中v∈[-ε，ε]反映了不确定性溢价或风险补偿的大小。在投资决策过程中，不确定性爱好者在相同收益水平下不确定性程度越大其满足越大，故其不确定性溢价v＞0；反之，不确定性厌恶者在相同投资收益水平下不确定性程度越大其满足越小，故其不确定性溢价v＜0。 将投资者的不确定性偏好记为λ∈[0，1]，其中λ=0表示极度不确定性厌恶，λ=0.5表示不确定性中性，λ=1表示极度不确定性爱好。投资者的不确定性偏好与个性、家庭特征及其成长的社会关系网络等环境因素有关，由于我们关注的是家庭社会网络对不确定性偏好进而对居民投资决策的影响，故设定： λ=λ(C) (2) 其中，C衡量居民的社会关系网络，λ(C)是C的增函数。上述设定的依据是，家庭社会网络程度高的居民，生长在一个存在“安全网”体系保护的环境里，拥有更多基于经济支持的社会关系网络的人们，金融决策中会考虑一旦投资失败能得到网络里其他内部成员的经济援助，补损的预期降低了其股市参与的风险厌恶，从而表现出更高的不确定性偏好。与Cao等(2005)一致，我们假设投资者将依据其投资收益信念集合中最坏情形来计算效用并进行投资决策，这是由于在风险厌恶的假设下，投资者通常选择最为悲观的概率分布来估计其投资收益。设投资者i选择持有
股股票，则其对股票收益的信念期望可设定为：②
其中
为返回整型函数，如果参数
＞0，即投资者选择多头持股，则
返回1；参数
=0，则返回0；参数
＜0，即投资者选择空头持股，则返回-1。表达式(3)的含义为，当持有股票多头时，不确定性厌恶投资者会选择投资收益分布簇中数值最小的那一支(即信念期望的下限μ-ε(·))作为决策依据，反映出了这类投资者在面对模型不确定性时极度保守的投资行为。其中社会网络影响下的不确定偏好差异导致的风险补偿反映在ε(·)函数中。设第i个投资者选择持有
股股票，则该投资者关于期末财富水平
的期望和方差分别为：
在悲观决策假设下，投资者i的效用函数等价于：
首先，在信贷约束下，投资者i的效用最大化问题可以表述为：
基于(11)式，我们可以讨论家庭的社会关系网络对家庭股票投资行为的影响。
即对于不确定性厌恶的投资者，存在“有限参与”现象，仅当股权溢价μ-P在抵补其最大不确定性补偿(或称不确定性溢价)后严格为正(或者为负，即
，他们才多头持有(或者空头持有)股票。由于：
因此家庭社会关系网络程度越高，该家庭选择不参与股市区间越小。且有：
即家庭在参与市场的情况下，家庭的社会关系网络程度与市场参与程度(包括多头参股和空头参股)正相关。于是我们有下列命题。 命题1：不确定性厌恶型居民，随着家庭社会关系网络程度提高，风险厌恶程度趋于下降，以致不参与股市的概率区间缩小，且当参与股市时，股市参与程度更为深入。
情况2和情况3表明，对于不确定性中性和不确定性喜好的投资者，其最优选择为参与股票市场，当股权溢价μ-P为正时选择多头持股，为负时选择空头持股。与情形1类似，
，家庭的社会关系网络程度与市场参与程度正相关。 命题2：不确定性中性和不确定性喜好型居民，其不参与股市的几率倾向于零，且随着家庭社会关系网络程度的提高，不确定性偏好趋于提高，股市参与程度更为深入。 根据(12)、(15)和(16)式，对任何类型家庭，多头持股最优持股数量均满足：
故有如下命题。 命题3：在最优参与决策前提条件下，居民选择参与市场能获得正的福利效用，且该福利效应随着家庭社会网络程度的递增而增加。 三 数据样本和分析变量 本部分和后续部分将根据社会网络与居民股市参与的理论框架以及相关命题展开经验研究，本文的数据来自西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心于2011年进行的“中国家庭金融调查”项目(CHFS)，该调查涵盖全国除内蒙古、新疆、西藏和港澳台地区外的25个省份，以家庭为单位，详细调查了中国城镇家庭的金融资产选择、家庭人口特征以及财富收入等状况，并最终获得3580个有效的城镇家庭样本数据。 (一)家庭社会网络的测度 从现有研究看，家庭社会网络是一个相对宽泛的概念，其测度与特定研究领域有关，并随具体情景的变化而变化。针对金融决策的“社会网络论”观点，我们在本文使用的数据中选取了四组家庭社会网络近似指标：Gift_out、Gift_im、Rp_im和Rp_out，分别表示“您家去年在红白喜事、做寿庆生等事务中的礼金支出”、“您家去年在红白喜事、做寿庆生等事务中的礼金收入”、“您家去年在春节、中秋节等传统节日中从非家庭成员③那里收到的现金或非现金总额”和“您家去年在春节、中秋节等传统节日中支出给非家庭成员的现金或非现金总额”。在中国，家庭拥有的社会网络通常是基于家庭的亲友关系(Knight和Yueh，2002)。现实中，人们往往比较注重通过红包或礼品(春节、中秋节等传统节日场合下)和礼金(做寿庆生、婚丧嫁娶等场合下)来维系亲友间的情感，在真实人情往来世界里，红包或礼品以及礼金的数据可以在一定程度上反映社会网络所强调的“家庭或个人所拥有的亲戚、朋友、同事或邻居等构成的关系网络”的情况，这也得到了很多相关研究成果的支持(Knight和Yueh，2002；赵剑治和陆铭，2009；章元和陆铭，2009；马光荣和杨恩艳，2011)。 考虑到样本中不同家庭红包或礼金波动性大，呈现尖峰肥尾的统计特征，且使用对数形式可以缓解异方差以及使变量的分布更接近于正态分布，我们采用各样本数据加1后取对数值，④分别记为Lgift_out、Lgift_im、Lrp_im和Lrp_out，作为衡量家庭社会网络的代理变量。既有文献通常采用单一样本数据测度家庭的社会关系网络，问题是，现实生活中人们的关系网络是多维变化的，而且实地调查中，我们不排除某个项目的调查结果的随机性可能。据此，本文对家庭社会关系网络的构造采用基于亲友关系的礼金支出、礼金收入、红包礼品支出以及红包礼品收入等反映家庭礼尚往来情况的样本数据，并利用主成分分析法处理多元变量可能引致的共线性问题。 主成分分析法不仅可以弥补多元变量可能产生的共线性缺陷，而且能充分保留原始数据信息，其构造个体家庭的社会网络指标方法为：将家庭礼金支出、礼金收入、红包礼品支出和红包礼品收入四组原始样本数据标准化变换，构造样本标准阵
：
依据标准化阵
求相关系数矩阵R，并解样本相关系数矩阵R的特征方程
，求特征根，按方差确定若干主成分，对各主成分进行加权求和，即得最终个体家庭的社会关系网络综合指标评价值，记为Relanet_all，权重为各主成分的方差贡献率。 (二)其他分析变量 本文中，居民的股市参与用指标Stock_prob和Stock_degree来测量。变量Stock_prob表示居民是否拥有股票，包括上市公司股票和非公开市场交易股票，反映了居民参与股市的可能性(Hong等，2004)。Stock_prob是一个虚拟变量，有则取值为1，无则取值为0。变量Stock_degree测量居民金融资产中拥有的股票资产市值所占比重，反映居民参与股市的程度(Guiso等，2004)。 根据居民投资决策的财富效应、人力资本、生命周期、房产效应等传统理论解释，本文也构造了相应的解释变量。由于股市参与是有固定成本的(如认知成本等)，更多的家庭财富意味着人们有更多的资源和更强的能力来消费金融机构的产品和服务，因此可能与股市参与正相关(Guiso等，2004；Devlin，2005)。人力资本水平的提高会使人们更容易理解股票并以更低成本参与股市(Rosen和Wu，2004；Guiso等，2008)，但是，人力资本的影响可能不是直接的，而是通过人力资本所反映的学习和理解能力间接影响人们的投资决策。随着年龄增加，人们趋于风险厌恶，但居民金融投资选择的生命周期影响可能还反映认知能力、财富积累等因素的作用(Ameriks和Zeldes，2004)。房产具有很强的不可分性，且转换资产形式时交易成本很高，因而房产投资会挤出股票等金融产品投资(Flavin和Yamashita，2000；吴卫星和齐天翔，2007)，这种效应对于年轻人和穷人更加明显(Cocco，2004)；而另一方面，房产对股票风险有很强的分散作用(Yao和Zhang，2005)，还是居民获得金融产品和服务时最理想的抵押品(Cardak和Wilkins，2009)，所以房产对股市投资的影响存在不确定性。本文以家庭人均拥有的金融资产(Fi_assets)来测度财富效应；以户主⑤的受教育程度测量人力资本水平，按照户主的学历层次分为四类：小学及以下(Edu_prima)、初中(Edu_secon)、高中或中专(Edu_high)、大专及以上(Edu_colle)，按虚拟变量赋值；以户主的年龄(Age)和年龄平方(Agesq，引入平方项是为了捕捉年龄与股票投资之间可能的非线性关系)测量生命周期效应，按户主的实际年龄赋值；以个体的房产持有状况来测度房产效应，记作Housing，该变量是一个虚拟变量，家庭拥有房产时赋值为1，反之为0。 此外，我们还控制了居民的性别、政治面貌、家庭规模以及人口结构等可能影响其股市参与决策的因素。其中，家庭户主性别用Gender表示，1为男性，0为女性；政治面貌分别用以下的三个虚拟变量来衡量：Politic_ci、Politic_pa、Politic_op，分别表示户主政治身份为群众、中共党员、民主党派或其他党派；家庭规模(Family_scale)以实际调查数据赋值；人口结构以总抚养比(记作Od_yd，指家庭中0岁至14岁和60岁及以上人口占15岁至59岁人口之比)衡量。 四 经验分析 (一)描述性统计
表1给出了本文主要变量的描述性统计分析结果。平均而言，居民是风险规避的。截至2011年，在受调查的3580户城市家庭中，仅有610户家庭参与了股票市场，市场参与率平均17.14%(其中21户居民家庭此项数据缺失)，家庭金融资产中股票投资占比平均值为6.74%，如果把农村家庭也考虑进来，该比率会更低。相对而言，美国居民在股票市场要表现得更为活跃，家庭金融财富中，活期存款占比13.3%，定期存款占比3.9%，而通过直接持股以及退休基金、共同基金等间接持股，美国家庭金融财富中股票投资占比高达71.6%，这一比例在英国也达到了56.7%。⑥中西方家庭的金融资产选择中所表现出的这一异质性特征的原因可能有：第一，中国与西方发达国家股票市场表现迥异，过去27年，美国股市每年的平均回报率12.1%，而中国的股权溢价仅存在于1997年前，此后出现了显著的股权贴水(朱世武和郑淳，2003)。第二，当前，欧美等发达国家家庭金融投资已呈现出一些规律性特征：家庭金融资产选择风险化、家庭风险性金融资产持有方式中介化，相对而言，从一开始，中国金融市场就表现出明显的转轨特征和路径依赖特征，尤其是股票市场，呈现出其转轨阶段所固有的制度性缺陷(王聪和张海云，2010)。 样本家庭里，户主的平均年龄为49.35岁，其受教育程度中小学及以下、初中、高中或中专、大专及以上分别占13.20%、27.62%、27.96%、31.22%，87.20%的家庭拥有房产，家庭人均金融资产平均3.16万元，家庭经济决策者以男性为多，占52.79%，大部分家庭户主的政治面貌为群众，占69.23%，家庭规模最少1人，最多12人，平均2.93人，人口结构中少儿及老年的总抚养比平均24.79%。 (二)股市参与概率影响因素的回归分析 鉴于被解释变量(Stock_prob)的二值虚拟变量属性，我们使用概率单位回归模型(Probit模型)。针对中国城市家庭是否参与股票投资，表2给出了家庭社会网络变量及其他控制变量的回归结果。依据本文关注变量及以往文献中显著影响居民股市参与的传统解释，本文将包含家庭社会网络、金融财富、家庭户主年龄及其平方项、受教育程度、房产持有状况等变量的回归方程设定为基准模型，反映在模型I中。如前所述，居民政治面貌、家庭规模以及性别等因素也会影响其金融决策行为，但考虑到这些因素对家庭社会网络的可能影响(或者说，这些因素可能是产生或维持家庭社会网络的某些环境或机制)，比如更大的家庭规模、非群众的政治身份或男性决策家庭可能带来更强的凝聚力和向心力，所以这些因素对于社会网络对居民金融决策的解释力度可能会带来干扰。因此本文在模型Ⅱ、模型Ⅲ和模型Ⅳ中，逐步控制了这些变量，以检验家庭的社会网络对居民股票参与影响的稳健性与显著性。 按照理论框架中命题1的推论，融入在一个社会关系网络密切环境中的居民，能够在一定程度上与网络里其他成员相互援助、相互依赖并且缓冲投资风险，也就是说，基于经济支持的社会关系网络减轻了由于个人金融决策的可能失败而造成的损失，因此表现出更多的风险寻求，更倾向于市场参与。与Weber和Hsee(1999)所提出的理论猜想相符，表2的四组模型显示了高度一致的回归发现，四组模型中Relanet_all的回归系数均至少在0.1%水平上正向显著，这一发现有力地支持了本文命题1中关于家庭社会网络对居民市场参与影响的论断，即随着家庭社会网络程度的提高，居民不参与股市的概率区间趋于缩小，也就是说家庭社会网络提高了居民市场参与的可能性。
此外，我们还发现了一些支持股市参与传统解释的经验结果。金融财富对居民股市参与具有显著的正向影响，产生这一现象的原因可能有：其一，家庭持有金融资产的多少在一定程度上反映该家庭的财富水平，而财富水平高的家庭具有更强的风险承受能力，更有可能考虑高风险高回报的金融工具，从而也更倾向于投资股市；其二，与持有较少金融资产家庭相比，拥有更多金融资产家庭出于分散化投资的考虑，会将家庭金融资产参与到更多的投资项目，当然也包括股票市场。与王聪和田存志(2012)的发现一致，年龄对其市场参与呈现先升后降的倒U型驼峰关系，房产对居民市场参与影响是正向的，户主受教育程度越高的家庭拥有更强的市场参与倾向。 (三)股市参与程度影响因素的回归分析 下面进一步研究家庭社会关系网络程度上的不同是否会导致居民市场参与程度上的明显差异，即家庭社会网络是否对居民市场参与的程度有着显著积极影响？考虑到因变量股市参与程度Stock_degree涉及数据截取问题，故本文采用Tobit模型进行估计。Tobit模型很巧妙的用一个基本的潜变量
来表示所观测到的响应
。模型的设定为：
即
是由以上变量决定的无法观测变量或潜变量。同时，有
即若潜变量
≥0时，所观测到的变量
等于
，但当
＜0时，则
=0。其中因变量y表示居民持有的股票资产与家庭金融资产的占比，是一个非负实数。
表示影响居民股市参与程度的各种因素，包括家庭的社会网络程度、金融财富、年龄(及平方项)、受教育水平、房产持有状况、性别、家庭规模、人口结构以及政治面貌等变量。利用极大似然法估计，根据居民股市参与数据截取的特征，可得联合分布的概率密度函数：
其中1(·)为示性函数，即如果括号里的表达式为真，取值为1；反之，取值为0。
分别表示标准正态分布的密度函数和分布函数。 通过极大似然法，可得到模型(21)的参数估计β和σ。表3报告了调查数据的居民股市参与程度的Tobit模型估计结果。 与表2同理，表3包括的四组回归结果，分别对应除个体的社会网络、金融财富、户主年龄及其平方项、受教育程度及房产持有状况等因素之外的不同控制变量选择。对于我们感兴趣的解释变量家庭的社会关系网络，表3显示了与表2大体一致的回归发现，按照命题1以及命题2的推论，不论对于不确定性厌恶型家庭还是不确定性中性或喜好型家庭，随着家庭社会网络程度的提高，其风险厌恶程度(或不确定偏好)将不同程度降低(或提高)，以致其股市参与更为深入。逐步控制家庭规模、政治面貌类型及性别等变量后，表3的四组模型回归结果一致表明，社会网络变量Relanet_all对居民的市场参与程度具有显著的正向效应，即拥有更多社会关系网络的家庭，在控制其他因素不变的前提下，会将更大比重的金融财富投资于股票市场；反之，社会关系网络松散的家庭，往往倾向于选择较低程度的市场参与或干脆不参与，投资策略趋于保守。 其他稳健且显著性的发现还包括：持有较多的金融财富、拥有房产以及更大的家庭规模都会促进居民的股票投资，户主年龄对家庭股票参与程度的影响存在驼峰关系。户主的受教育程度对家庭金融财富中股票持有比重的影响是正向的，较之小学教育背景，随着学历层次的提高，居民的股票参与程度逐步提高，其显著性逐步增强。
(四)内生性讨论及工具变量回归结果分析 事实上，上述回归结果可能因不可观测遗漏变量受到内生性问题的干扰。有关“分类相聚”的研究指出，人们构建亲友关系并不是任意或随机地选择，往往会形成一定的匹配模式(Shimer和Smith，2000)。所以，当我们观察到家庭社会关系网络对居民股票投资行为具有影响时，也许只是反映该个体家庭具有与亲友相似的偏好，比如更有能力、更外向开朗或更具投资冒险精神的人会拥有更多的关系网络，他们参与股票投资的概率更高，未必是因为他们拥有更多的亲友，而是由于他们本身能力更强或性格更外向开朗、更有冒险精神，也就是说我们无法度量或观察到的这些能力性格特征可能同时作用于家庭的社会网络和股票投资决策，导致估计的内生性偏误。利用Wu-Hausman方法，我们对基于亲友关系间礼尚往来数据的家庭社会网络的内生性进行检验，结果显示，DWH检验F统计量为4.223(p=0.0399)，拒绝“家庭社会网络变量的外生性”原假设。在引入了工具变量后的IV Probit模型和IV Tobit模型回归中，Wald检验结果如表4所示，亦可在至少1%的显著性水平上认为Relanet_all为内生变量。 为避免因不可观察遗漏变量所导致的内生性问题，我们采用“是否为本地大姓”作为家庭社会关系网络的工具变量。一方面，在中国传统家庭价值观念中，宗族和血缘是人们构建基于亲缘关系的社会网络的主要纽带。事实上，婚丧嫁娶、节庆往来等日常事务时的随礼和互赠礼品或红包是人们维系亲友间感情的重要途径。通常来说，当家庭是当地大姓时，拥有的亲友数量相对小姓家庭要更多，日常事务中与亲友间的礼金、礼品或红包往来金额会更大。所以，“是否为本地大姓”在一定程度上反映了家庭社会关系网络的大小，两者之间正相关。另一方面，“是否为本地大姓”早在父辈就确定了，只会通过血缘关系对其家庭社会网络产生影响，而不会与影响当前个体的股票投资的其他不可观察变量诸如性格、能力等相关，所以，这一变量外生于居民股票投资决定方程。 表4是使用社会网络工具变量后的居民股票投资参与决策的IV Probit和IV Tobit模型回归结果，其中(a)和(b)两列分别对应包括家庭规模、性别、政治面貌特征以及房产持有状况在内的不同控制变量组合的股市参与概率模型。与表2结论一致，使用“是否为本地大姓”作为工具变量后，β的估计值仍然正向显著，控制或不控制家庭特征等变量时，家庭社会网络的回归系数和显著性程度没有发生明显变化，表明检验结果是稳健的。利用IV Tobit回归模型，使用居民股市参与程度作为被解释变量，重复方程(a)和方程(b)的回归，结果见表4中(c)及(d)两列，家庭社会网络的系数依然显著为正，且结论是稳健的。为检验工具变量的有效性，对全样本和有股票投资家庭子样本进行工具变量的Cragg-Donald检验，F统计量分别为60.97和9.98，均大于Stock和Yogo(2002)提供的期望最大值为15%的弱工具变量阀值8.96，说明不存在弱工具变量问题，这进一步支持了本文的核心结论。
为了进一步检验以上回归结果的稳健性，本文还进行了以下尝试。首先，模型设定偏误在经验研究中经常出现，为了检验设立模型的稳健性，通过对模型中的某些控制变量进行不断剔除或增补，对模型进行敏感度分析，从检验结果来看，本文的基本结论并未发生实质性的变化；其次，我们还采用IV Logit二值选择模型代替IV Probit模型，进行回归分析，回归结果是一致的；再次，与吴卫星和齐天翔(2007)以及王聪和田存志(2012)一致，对金融财富采用总额代替人均额赋值，对家庭户主的受教育程度采用基数赋值，对年龄采用虚拟变量赋值，这些尝试都没有显著改变表4的经验结论。⑦ 五 结论和政策涵义 本文沿袭Cao等(2005)所构建的均衡股票投资理论框架，通过内生化居民不确定性偏好，将家庭的社会网络变量引入居民股票投资最优模型，从理论上研究家庭社会网络对居民股市参与的影响机制。研究结果表明，不论对于不确定性厌恶型家庭还是不确定性中性或喜好型家庭，随着社会网络程度的提高，其风险厌恶程度(或不确定性偏好)将不同程度降低(或提高)，居民将表现出更强的市场参与倾向，并且其股市参与也更为深入。同时，在最优参与决策前提条件下，选择参与市场能获得正的福利效用，且居民的效用水平随着社会网络程度的递增而增加。 利用西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心于2011年进行的“中国家庭金融调查”项目(CHFS)的数据，本文对上述理论进行了经验检验。在控制了可能影响居民股市参与的各种变量后，股市参与概率的Probit模型以及股市参与程度的Tobit模型回归结果显示了与上述理论命题一致的结论，即拥有更多社会关系网络的家庭，股市参与概率更大，而且一旦进入股票资本市场，其持有的股票资产在其金融资产中的占比会更高。考虑到因不可观测遗漏变量对上述回归结果的内生性干扰，本文借助“是否为本地大姓”作为家庭社会关系网络的工具变量，IV Probit模型和IV Tobit模型回归结果显示，基于亲友关系的家庭社会网络对居民股票投资行为影响仍然具有显著的正向效应，结论是稳健的。事实上，家庭社会网络能够帮助个体成员更好地缓冲投资风险，继而降低其对股票投资风险的主观感知程度和降低该个体的绝对风险规避程度，从而使得该个体更加倾向股市参与。虽然本文对家庭社会网络影响居民市场参与的作用机制进行了较为全面深入的分析，然而由于CHFS调查项目的局限性以及相关数据的可获得性，我们没有能够检验作为家庭社会网络影响机制的风险偏好在推动居民股市参与中的具体作用，但是我们基于个体行为的理论推演和亲友间礼尚往来数据的经验证据揭示了家庭社会网络对股市参与总体积极影响的存在，弥补了文献不足，同时也为后续研究提供了思路。 本文的理论研究与经验发现为中国资本市场的发展架设了一个新的政策视角：即社会特征和社会结构视角。家庭是经济社会的基本单元，资本市场的健康发展需要微观居民的积极参与，然而居民投资决策的形成不是孤立的个体异质性的结果，容易受到其所处制度环境的影响。作为非正式制度的重要组成部分，社会网络促进了股民股票投资参与。相对于个人主义盛行的欧美西方发达国家，中国传统的基于亲友关系的社会网络是中国资本市场成长和发展的有利契机。可以说，本文在一定程度上解释了为什么中国资本市场具有相比西方国家更高的风险和更低的回报却得以续存和发展的原因。本文的发现也表明，拥有更多社会关系网络的居民有更低的投资风险主观感知程度和更高的抗风险能力，从而表现出更高的风险诉求。股票投资是充满风险的，利率、汇率的变化和金融资本流动对股票市场的冲击所带来的股市风险，对不同群体的影响是有差异的。由于不同家庭社会网络程度上的差异，不同的金融政策和金融创新势必对不同的人群产生不同的影响，仔细分析这些金融政策和金融创新对不同群体的冲击与响应，也是政府在制定和实施政策时需要深入考量的问题。 感谢匿名审稿人的建设性意见，文责自负。 ①由于缺乏关于未来股票收益概率分布的完美知识，投资者充其量或许只能预知投资收益应该落在某一概率分布集合当中。 ②该模型设定了不确定性厌恶者的最坏预期，没有设定不确定性喜好者的最坏预期，而是根据不确定性喜好者的偏好特征，选择代表性概率分布作为股票收益的信念期望。 ③CHFS调查项目界定的非家庭成员包括未共同生活在一起的岳父母/公婆、儿媳/女婿、孙子/孙女、孙媳/孙女婿、侄子/侄女、其他姻亲以及朋友邻居等。 ④在礼金、红包或礼品等金额前加1是为了保证取对数后解释变量的值为非负数。 ⑤“中国家庭金融调查”项目(CHFS)中的户主信息是以家庭中的经济决策者为依据，而不是选择户籍部门登记而界定的户主信息，在家庭金融投资行为的研究中，采用以家庭经济决策者为依据的户主信息更具合理性和科学性。 ⑥数据来源：美国联邦储备委员会的2007年消费者金融调查(Survey of Consumer Finance，SCF)数据库；英国2007年FRS数据库。 ⑦限于篇幅，以上稳健性检验结果未予列出，备索。
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