房产挤出了家庭配置的风险金融资产吗？——基于微观调查数据的实证分析
房产挤出了家庭配置的风险金融资产吗,——基于微
观调查数据的实证分析
房产挤出了家庭配置的风险金融资产吗?
吴卫 星
沈 涛
涛 蒋
房产挤出了家庭配置的风险金融资
产吗?
— — 基于微观调查数据的实证分析
摘 要:家庭金融理论一般认为拥有房产会对风险资产的持有产生挤出效应和资产配置效应。以
往的研究发现以挤出效应为主，即拥有房产会挤出以股票为代表的风险金融资产的投资。论文使
用国家统计局2009年“中国城镇居民经济状况与心态调查”数据，用logit回归等计量方法研究了房
产的拥有对股票参与的影响。研究发现家庭购买首套住房会挤出风险资产的持有 ，但随着持有房
产数量的上升，家庭反而会提高以股票为代表的风险资产持有。房产对风险金融资产并非一定以
挤出效应为主，随着房产拥有数量的提高 ，资产配置效应可能会 占主导地位。研究还发现，房产贷
款有可能会为年轻人投资金融市场提供融资，大产权房产的拥有也可能提高家庭风险资产参与的
可能。
关键词:房产;挤出效应;资产配置
DOI(10(3773,j(issn(1006—4885(2014(11(052
中图分类号:F832 文献标识码:A 文章编号:1002—9753(2014)11—0052—18
1 引言
近些年来，随着房价的不断攀升，房产投资一直是国民经济的热门话
题
快递公司问题件快递公司问题件货款处理关于圆的周长面积重点题型关于解方程组的题及答案关于南海问题
。房产作
为家庭资产中最重要的一类，在中国家庭总资产中的比例约占74(6,(如表 l所示)。
基金项目:国家自然科学基金(项目编号:71373043，71331006);国家社会科学基金 (项目编号:14AZDI21);北京
奥尔多中心((aordo(org)《中国居民风险与风险管理》研究项目。
作者简介:吴卫星(1974一)，湖北荆门人，对外经济贸易大学教授，博士生导师，研究方向:家庭金融、金融经济
学、金融
工程
路基工程安全技术交底工程项目施工成本控制工程量增项单年度零星工程技术标正投影法基本原理
;
沈 涛(1979一)，辽宁沈阳人，对外经济贸易大学金融学院博士生，中国华融资产管理股份有限公司
职员，研究方向:家庭金融、风险管理 :
涛(1990一)，安徽舒城人，对外经济贸易大学金融学院博士生，研究方蒋
向:风险管理。
52科学决策 2014 11
房产挤出了家庭配置的风险金融资产D-S?
即使在美国，房产也是家庭持有比例最大的资产，在次贷危机前的 1989年至2007年
间，房产占家庭资产比例的均值也一度达到 42,(Gusio和 Sodini，2013) 。一些实
证研究发现，家庭持有房产对其金融市场中风险资产参与的影响以挤出效应为主，即
房地产占用家庭财富的比例越高，股票市场投资的可能性越小(Grossman和 Laroque，
1990 E ;Heaton和Lucas，2000 E ;7>
框架
财政支出绩效评价指标框架幼儿园园本课程框架学校德育工作框架世界古代史知识框架质量保证体系框架图
，
家庭在已经承担了一定的风险的情况下，再投资于以股票为代表的风险资产的可能性
将会下降 (Gusio和 Sodini，2013) ]。拥有房产越多的家庭，挤出效应越明显，最终家
庭过度持有房产，违背风险分散化基本原则。但是，本文根据奥尔多投资咨询公司提
供的国家统计局在2009年7—8月进行的“中国城镇居民经济状况与心态调查”数据
研究发现，拥有房产的家庭也拥有股票，而且随着拥有房产数量的上升，股票持有的可
能性也在提高，与前述实证结果存在差异。另外，拥有房产贷款的家庭，由于杠杆作
用，承担了比没有贷款的家庭更高的风险，再承担股票风险的可能性应该比
没有房产
贷款的家庭更低。但微观数据表明拥有房贷的家庭，股票持有可能性更高。因此，房
产对股票的影响可能并不是总表现为挤出效应占主导。
房产持有可以提高家庭的幸福水平【李涛等 ，2011) ，因此可以降低风险感受，
提高风险资产参与。Englund等(2002) 发现，把房地产看成一种投资品时，短期有
效投资组合并不包含房产，但是在长期中，有效投资组合中包含 15,到50,的房产。
Flavin和 Yamashita(2002) 10]、Yao和Zhang(2005) 都?发现房产与其他金融资产收
益率并不具有显著的相关性，因此从投资的角度，房产和其他金融资产同时持有会分
散风险，房产投资不应该挤出股票投资。Yao和 Zhang(2005) 考虑了房产的消费属
性和投资属性，发现投资者的最优选择是同时持有房产和股票，拥有住房并不会挤出
股票投资。因此，在考虑房产投资是否会挤出股票投资时，应该区分房产的拥有对家
庭来说，是产生的财务约束占主导，还是资产配置的需求占主导。从房产的消费属性
来看，如果房产占家庭总资产的比重过高，对家庭财务产生的约束则较强，用于消费和
其他投资的资金较少，投资其他风险金融资产的可能性下降，表现为挤出效应。从房
产的投资属性来看，如果房产的数量较多，持有其他风险金融资产，实现风险分散化的
要求越高。房产的拥有是否挤出其他金融资产，应该结合两方面的效应。
如果家庭承担贷款而获取房产，同时进行其他金融投资，等价于家庭提高了整体
投资的杠杆比率。拥有房产贷款的家庭，房产的资产配置效应有可能会更强。房产贷
2014(11 科学决策 53
房产挤出了家庭配置的风险金融资产吗?
款对股票持有的影响类似于信用卡负债，投资者一般既拥有信用卡的负债，同时又拥
有流动性资产，而流动性资产只能给付很少的利息，不足以覆盖信用卡借贷所需要的
利息支出(Gross和 Souleles，2002) ，同时保留信用卡负债和流动性资产，而不进行
对 中是非理性的。产生这种现象的原因主要是由于家庭面临较强的流动性约束，投资
者更倾向于保持流动性需求而放弃还款(Telyukova和 Wright，2008) 。企业也有保
持流动性的动机，较高 的融资约束是造成企业持有现金的主要原 因 (王艳超，
2001) ，反之，融资约束较小的企业会有较高的过度投资(罗琦等，2007)E15]。由于
家庭可抵押的资产较少，融资约束比企业更严重，房地产抵押贷款是比较容易获得资
金的正规渠道，可以间接的为投资金融市场提供资金，因此相对于没有房产贷款的家
庭，拥有房产贷款家庭的金融市场参与率有可能更高。
本文使用奥尔多投资咨询公司提供的国家统计局在2009年7—8月进行的
“中国
城镇居民经济状况与心态调查”数据，首先研究房产拥有对风险金融资产配置的影
响，投资者房产拥有量不同对持有股票有着不同的影响效果。然后研究了房屋抵押贷
款是否能降低投资者的融资约束，间接为投资金融市场提供资金，给银行带来风险隐
患。最后研究产权性质对资产配置的影响，并给出结论。
文章的边际贡献在于区分了房产的两种属性，更多的从资产配置的角度研究了房
产对其他风险金融资产持有的影响，重新审视了房产对以股票为代表的风险金融资产
的挤出效应，提出挤出效应仅可能发生在首套房拥有的情形下，再购置房产则挤出效
应下降，资产配置效应占主导。
2 数据统计及变量描述
本文的数据来自奥尔多咨询公司提供的国家统计局在2009年7—8月进行的“中
国城镇居民经济状况与心态调查”，变量的构造来自调查问卷的相关问题。在剔除明
显异常的样本后(如重复样本、文章使用的关键数据缺失、问题选择结果不在备选答
案之中、负债为负、总资产为负、总消费为负、投资期限为负)，剩下北京、河北、山西、
辽宁、江苏、江西、山东、河南、海南、四川、甘肃、广东 12个省和直辖市，共计40个城市
4525个样本。
本文用股票市场的直接投资、间接投资作为衡量投资者资产配置的变量。选择股
票市场主要是因为股票是除了房产以外，家庭投资的最大类风险金融资产，也是最具
代表性的风险资产。直接参与即投资者直接持有股票，不参与股票市场用0
表示，参
与用 1表示。间接参与即投资者通过持有基金参与股票市场，不参与用0表示，参与
用 l表示。本文将涉及的主要变量的统计结果列入表 1。如表 1所示，股票市场直接
参与的比例为 14(8,，间接参与的比例为 12(8,，可见，我国投资者股票市场参与仍
54科学决策 2014 11
房产挤出了家庭配置的风险金融资产吗?
然处于较低的水平。金融财富包括现金、银行存款、股票、基金、外汇、债券、期货、住房
公积金、保险金、收藏品的估计市场价值、其他金融理财产品、借出款、向企业或其他经
营活动的投资、家庭经营活动占有的自有资金、房产，金融财富的均值为48万。中国
家庭的住房拥有率较高，95(5,的家庭拥有住房。其中，82(4,的家庭拥有 1套住房，
12(1,的家庭拥有2套住房，1,的家庭拥有 3套以上住房。房产价值占总金融资产
的74(6,，美国家庭的这一数字仅为的42,(Gusio和 Sodini，2013)??，中国家庭房产
占总资产的比例偏高。有住房抵押贷款的家庭 占8(3,，房贷的月供余额平均仅为
300元，由此看出中国家庭不喜欢借贷，房产的负债较低。
表 1 主要变量统计表
变量 均值 标准差 最小值 最大值
直接参与 0(148 0(355 O 1
间接参与 0(128 0(335 O 1
有房 0(955 0(208 O 1
拥有 1套房 0(824 0(381 O 1
拥有2套房 O(12l 0(327 O 1
拥有3套以上房 0(010 0(097 0 l
有房贷家庭比例 0(083 0(276 0 1
房贷月供余额 0(003 0(O12 O 0(096
房产价值占比 0(746 0(266 0 1
月收入(万) O(291 O(2O2 O 4(498
金融财富(千万) O(O48 0(053 0 1(260
年龄(十) 5(009 1(272 2 9(400
高中 0(320 0(467 O l
大学 0(337 0(473 0 l
研究生 0(O13 O(112 0 1
已婚 0(914 0(280 0 1
性别 O(671 0(470 O 1
社会互动 2(293 0(683 1 4
信任 2(892 0(432 1(1oo 5
风险态度 3(743 0(725 l 5
股票持有比例、股票参与和房产持有量的统计结果列入表 2，如表2第三列所示，
随着房产持有数量的上升，股票参与单调上升，即股票参与随着房产拥有量的提高而
增加，家庭并没有因为购置房产而退出股票投资，这与以往挤出效应为主的结论并不
一 致。与股票参与情况不同，股票持有比例并不随着房产持有量的上升而单调变化，
如表2第 2列所示，在家庭从无房到有房的过程中，股票持有比例从 2(4,下降到
1(5,，首套房产的拥有的确挤出了股票的持有，但是持有股票的家庭并没有大量退出
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房产挤出了家庭配置的风险金融资产吗?
股票市场，只是降低股票的持有量，主要表现为挤出效应。当家庭已经拥有首套住房，
继续购置房产的过程中，股票的持有比例开始上升，从 1(5,上升至 3(8,，拥有房产
的最终效果不再是挤出股票投资，而是增持股票，家庭开始表现出资产配置要求。可
以看出，除了挤出效应，还应该重视房产投资属性所带来的资产配置效应。投资者配
置资产是有一定顺序的，当家庭没有房产的时候首先配置股票，购买第一套住房需要
降低股票的持有，但是家庭并没有因此而完全退出股票市场，仅是股票持有比例下降。
当家庭财务状况改善，再购置房产的时候，股票持有比例随房产拥有数量一同上升。
表 2 房产持有量与股票参与和股票持有比例
房产持有量 股票占总资产的比例 股票参与
O O(O24 0(064
1 0(0l5 0(138
2 0(017 0(233
大于等于3 0(038 0(302
3 房产拥有对投资决策的影响
根据以上理论分析，本文提出假设，如果房产占家庭总资产的比重过高，对家庭财
务产生的约束较强，用于投资股票等金融资产的资金较少，投资其他风险金融资产的
可能下降。参考吴卫星和齐天翔(2007) 的研究方法，用房产占家庭总资产的比重
作为测度房产对其他金融资产挤出效应的指标。另一方面，如果房产的拥有量越多，
优化资产配置的要求越高，持有其他风险金融资产，实现风险分散化的可能性越大，参
考李涛等(2011) 的方法，用房产拥有的数量测度房产的投资属性。结合表 2中的
结论，用首套和多套两个虚拟变量区分家庭的房产拥有量，如果家庭只有 1套住房，首
套房虚拟变量(house一1)的值为 1，如果家庭拥有多套住房，多套房虚拟变量(house一
2)的值为 1，如果两个虚拟变量都为0则投资者没有住房。回归模型如式 (1)一(4)
所示 (
invest
—
direct=COll,S+ lhouse
一
1+ 2house
一 2+OL3debt+fl1Z+占
invest
—
indirect=COltS+ l house
investofasset ,
d=COt~S+OL1house
31Z+ 2+OL3debt+,
2+OL3debt+,31Z+
investofasset ,
i=COll~+OL1house 一
1+ 2house
一
2+OL3debt+,3lZ+
(1)
(2)
(3)
(4)
invest
— direct表示直接参与股票市场的虚拟变量，家庭直接投资股票市场为 1，不
参与为0。invest,indirect表示间接参与股票市场的虚拟变量，家庭通过基金参与股票
市场为 1，不参与为0。Investofasset—d表示直接投资占总资产的比例，investofasset—i表
示间接投资占总资产的比例。cons代表截距项，z为控制变量，控制变量的选择参考
56科学决策 2014 11
房产挤出了家庭配置的风险金融资产吗?
了李涛和郭杰(2009) 17]、吴卫星和齐天翔(2007) 的设定，包括年龄、性别、教育、婚
姻、收入、总金融资产、健康、风险态度、社会互动、信任和样本所在城市。另外，参考
Guiso和Sodini(2004) 12]，用认识邻居的人数来测度社会互动。信任变量是用被调查
人对 10个主体的信任程度均值来衡量。 代表随机项。House一1和 house一2分别为
拥有 1套住房和拥有多套住房的虚拟变量。
对于模型(1)、(2)使用Logit回归，模型(3)、(4)由于被解释变量投资额占比有删失
数据的问题，因此使用Tobit回归。表3中记录了回归分析的计算结果，系数为边际效
应，非原始系数。如表3第 1、2列所示，无论是直接投资还是间接投资，持有房产对投资
者参与的影响显著为正。对于直接投资而言，系数为 一0(264，表明房产价值占比增加
1,，直接投资股票市场的可能性下降0(264,，这与文献(Grossman和 Laroque，1990 J;
Heaton和 Lucas，2000l 3l;Cocco，2005 E4];Cardak和 Wilkins，2009 ;吴卫星和齐天翔，
2007l6 )的实证结果相同，反映了挤出效应。除挤出效应以外，房产还有资产配置效应，
单一房产和多套房产的系数都显著为正，拥有单一房产比无房产的家庭股票市场直接投
资的可能性高0(260,，拥有多套房产的家庭资产配置效应更高，比无房产的家庭股票市
场投资的可能性高0(364,。虽然挤出效应一定为负，但是资产配置效应与挤出效应的
和不一定为负。如表 1所示，房产价值占比的均值为0(746，拥有一套住
房的比例均值为
0(824，因此平均来看，拥有单一住房的两方面效果之和为正，房产拥有提高了投资者直
接参与。首套房产的拥有是否能够增加股票市场直接参与主要看家庭房产价值占比的
大小，以及房产拥有量。如果房产占总资产的比较小，则家庭预算的约束较小，挤出效应
较小。如果房产的数量较多，资产配置的需要较高，投资者股票市场参与的可能性增大。
多套房的系数为0(306，超过了挤出效应的系数，即使房产占总资产的比达到 1，拥有住
房的总效应也没有挤出股票市场参与。
将模型(3)和模型(4)的回归结果列入表 3的第 3、4列，分析结论与模型(1)、
(2)的结论类似。无论是哪种被解释变量，房产都表现出方向相反的挤出效应和资产
配置效应。考虑了房产的资产配置效应后，购置房产并不一定会挤出股票市场投资，
最终总效应要依赖与房产占总资产的比。如果房产占比并不高，即使购置首套房产，
也不会挤出股票参与。
表 3中贷款的系数都不显著，可见住房抵押贷款并没有显著影响股票投资，即投
资者并没有用住房贷款的资金为自己股票市场投资进行融资，这与前文的理论分析不
一 致，可见中国家庭的金融市场投资杠杆较低。将样本按照年龄分类?，每类按照式
? 本文定义 35岁及以下为年轻，35岁以上6O岁及以下为中年，6O岁以上为老年。
2014(11 科学决策 57
房产挤出了家庭配置的风险金融资产n-57
(1)和式(2)回归，回归结果列入表4中。房产贷款并非在每个年龄段都对参与没有
显著影响，35岁及以下年轻人的房产贷款对直接参与的影响显著为正，这意味着年轻
人会将房产贷款作为融资，投入到股票市场中去。老年人房产的挤出效应依旧显著，
但是资产配置效应则变得不稳定。被解释变量为直接参与的回归中，单一房产的P值
仅为0(93，被解释变量为间接参与的回归中多套房产的系数不显著，可见老年人的风
险资产投资与房产之间的资产配置效应并不像年轻人和中年人的那样显著，这也符合
投资的生命周期效应理论。
表3 投资者房产拥有与股票投资的回归分析表
(1) (2) (3) (4) 被解释变量
直接参与 间接参与 直接投资额占比 间接投资额占比
0(260?? 0(184 0(270?? 0(179??
单一房产 [0
( 000] [0(000] [0(000] [0(000]
0(306?? 0(198 0(314?? 0(184?? 多套房产 [0
( 000] [0(000] [0(000] [0(000] 一 0(264 一0(222 一0(356 一0(263?? 房产价值占比 [0(000] [0(000] [0(000] [0(000]
用于建房、购房 0(425 —0(074 0(473 O(109 银行贷款 [0(168] [0(823] [0(132] [0(726]
0(053 0(057 0(039 0(039
月收入 [0
(024] [0(010] f0(233] [0(118] 0(418 0(285 0(327?? 0(251??
金融财富 [0
(000] 『0(001] [0(002] [0(007]
一 O(015料 一0(003 一O(Ol2料 一0(ool 年龄 [0
(000] [0(364] [0(006] 『0(856] 0(O44?? 0(022 0(040?? 0(O17 高中 [0(000] [0(052] [0(002] [0(092] 0(083?? 0(062 0(082?? 0(054?? 大学 [0(000] [0(000] [0(000] [0(000] 0(058?? 0(O45料 0(053 0(O48料
已婚 [0
( 004] 『0(018] [0(021] [0(004]
一 0(014 —0(027?? 一O(OIO 一0(024 男性 [0
( 137] [0(003] [0(303] f0(002] 0(oo7 一O(0o5 0(013 一0(003
社会互动 [0
( 304] [0(426] [0(076] [0(573] O(0l5 —0(0o3 0(024 一O(oo2 信任 [0(154] [0(760] [0(029] [0(840]
一 0(049 一0(023 一0(055?? 一0(023?? 风险态度
[0(000] [0(000] [0(000] [0(000]
一 O(2l2料 一O(13l料 一0(209?? 一0(1l9
截距项 [0
(000] [0(018] [0(001] [0(013]
注:方括号中的值表示 p-value， P<0(1， P<O(05，?? P<0(O1，表中直接投资和间接投资的logit回归的系数
全部为边际效应，非原始系数。其中为了将回归的系数显示在
表格
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中，不至于系数的前3位全部为0，调整了年
龄、收入和总财富的单位。
将被解释变量换为直接投资额占比和间接投资额占比，每类样本按照式(3)和式
(4)回归，结果列入表5中，与表 4相同，不同年龄阶段的投资者中，只有年轻人间接
58科学决策 2014(11
房产挤出了家庭配置的风险金融资产吗?
利用房产贷款投资于股票市场，这可能是因为年轻人对金融市场更了解，善于利用金
融工具缓解融资约束，提高了投资金融市场的可能。另外，老年人的资产配
置效应也
表现出不稳定。
表4 不同年龄段的家庭拥有房产对参与的影响
(1) (2) (3) (4) (5) (6)
被解释变量 年轻 中年 老年
直接参与 间接参与 直接参与 间接参与 直接参与 间接参与
0(360 0(345 0(3l0 ? 0(213?? 0(090 0(095 单一房产
[0(002] [0(003] [0(000] [0(000] [0(093] [0(020]
0(382 0(335 0(354 0(228?? 0(122 0(068 多套房产
[0(006] [0(013] [0(000] [0(000] [0(036] [0(167]
一 0(359 一0(365 一0(336?? 一0(243 一0(092 一0(162 ? 房产价值占比
[0(001] [0(000] [0(000] [0(000] [0(003] [0(000]
2(666 一0(661 0(003 —0(020 0(6o0 一1(085 用于建房 、购房的银行贷款
[0(009] [0(525] [0(995] f0(9621 [0(360] [0(440]
0(134 O(151 0(028 0(028 0(059 O(104
月收入
[0(146] [0(078] [0(381] [0(339] [0(131] [0(015]
1(148 1(583?? 0(673 0(314 0(074 0(124 金融财富
[0(038] [0(OO6] [0(000] [0(013] [0(355] [0(119]
0(038 一O(O78 0(064 O(051料 O(oo1 —0(029 高中
[0(571] [0(179] [0(000] [0(001] [0(943] [0(108]
O(143 0(007 O(108?? 0(083 0(026 0(023 大学
[0(016] [0(882] [0(000] [0(000] 『0(112] [0(18O]
0(Ol3 0(055 0(O99?? 0(O61 ? O(031 0(028 已婚
[0(828] [0(364] [0(0O4] [0(O44] [0(144] [0(203]
0(058 —0(067 一O(O18 —0(016 —0(029 一0(036 男性
[0(133] 『0(057] [0(170] [0(171] [0(059] [0(023] 一 O(002 —0(050 0(0l2 —0(004 0(0o9 O(0ll
社会互动
『0(937] [0(062] [0(205] [0(640] [0(398] [0(314]
0(054 —0(016 O(Ol8 一O(oo8 —0(o()6 O(0o2 信任
[0(196] 『0(695] [0(223] [0(533] [0(722] [0(890] 一 0(063 一0(Ol9 —0(048?? 一0(023?? 一0(044?? 一0(036
风险态度
[0(005] [0(367] [0(000] [0(002] [0(000] [0(000]
一 0(647 一0(335 —0(384 一0(182 ? 一0(019 一O(oo1 常数项
[0(003] 【0(107] [0(000]
经验
班主任工作经验交流宣传工作经验交流材料优秀班主任经验交流小学课改经验典型材料房地产总经理管理经验
， 证据[J](中国工业经济，2007，9:103-110(
Luo Q，Xiao W
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