信贷约束与家庭投资组合有效性

臧日宏，王春燕

(中国农业大学 经济管理学院，北京 100083)

一、引 言

合理地配置家庭资产，不仅可以提高城乡居民家庭的财产性收入，还可以缩小因财富初次分配不公导致的贫富差距[1]。然而，目前我国城乡居民家庭金融资产配置结构不尽合理，呈现出投资品种单一、风险分散化程度低等问题。这种低效率的投资组合不仅会阻碍家庭金融目标的实现，还会造成全社会的金融福利损失。因此，研究城乡居民家庭资产配置行为，尤其是家庭投资组合的有效性，既有助于合理地引导居民投资，使家庭的投资行为更加理性化，又可以为金融供给者提供政策建议，使其在投放产品时有的放矢，促进金融市场完善。

在已有文献中，学者们重点关注了城乡居民家庭的资产配置行为，即家庭是否参与了金融市场、参与程度如何，而对家庭资产配置的结果关注较少。家庭资产配置的最终结果可以用投资组合有效性来度量，即家庭承担的风险是否获得了相应的超额回报。

经典的投资组合理论认为，不论投资者的风险偏好如何，其选择的风险资产组合应是相同的，并且都是处于有效边界上的资产组合。然而，在现实生活中，不同家庭的资产组合呈现出明显的差异性，许多家庭的资产组合并未处于有效边界上，资产组合有效性相对较低。那么哪些因素会影响到现实生活中家庭投资组合的有效性呢？已有研究主要从收入、财富、社会资本、金融素养及人口统计学特征方面进行了分析[1-5]。

然而，鲜有文献从信贷约束角度探讨家庭投资组合有效性问题。预防性储蓄理论[6]较早涉及了信贷约束与家庭投资组合的关系，当家庭受到信贷约束时，会加大家庭未来预期收入的不确定性，进而增加家庭持有无风险资产的比例。由信贷约束引致的家庭资产配置方式的改变会直接影响家庭投资组合有效性。

基于已有文献的不足，本研究力求在以下三方面进行完善：第一，借助Heckman两阶段模型，从信贷约束视角考察其对投资组合有效性的影响，丰富投资组合有效性的相关研究；第二，考虑到信贷约束的成因不同，既有由金融机构信贷配给导致的供给型约束，又有因需求者自我排斥引致的需求型信贷约束[7]，本研究将进一步分析这两种不同类型的信贷约束对家庭投资组合有效性的影响差异及其成因；第三，考虑到异质性，本研究将检验信贷约束在城乡间及区域间的影响差异，进一步了解信贷约束的作用差异。

二、理论分析与假设提出

(一)信贷约束影响家庭投资组合有效性的理论分析

现实中，家庭参与金融资产配置与家庭投资组合的有效性实质上是连续的、彼此影响的、相互作用的过程[8]。从家庭金融资产配置的角度来看，学者们就信贷约束的影响已达成共识，即面临信贷约束的投资者会降低持有风险资产的可能性[9-12]。此外，Jensen等[13]研究发现信贷约束的缓解可以促使人们进行更多的商业投资；Barakova等[14]发现放松借贷条件可以降低信贷约束对家庭房产投资的影响。从家庭投资组合有效性的角度来看，信贷约束可能会通过以下三方面产生影响：

一是收入效应。早期，Viceira[15]指出理性的消费者会综合考虑其当期收入和未来预期收入等多方面因素来规划生命不同阶段的消费与储蓄。此后，诸多学者将投资决策纳入生命周期框架，认为家庭是否参与金融市场的决策不仅取决于当前收入，还取决于其一生的稳定性收入，家庭会通过资产的跨期配置来平滑消费以实现长期效用最大化。受到信贷约束的家庭，其家庭资金量不足、当期可支配收入水平受到限制，且难以通过借贷的方式实现家庭收入的跨期配置，因此在投资上会更为谨慎，会减少风险投资的份额，不利于家庭投资组合的有效配置[16]。

二是风险态度效应。信贷约束会加深家庭的风险厌恶程度，即受到信贷约束的家庭对风险资产会表现出更谨慎的投资态度[17]。而相关研究表明，家庭投资组合有效性与风险投资态度相关。早期，Markowitz等[18]通过均值-方差分析，发现居民资产配置效率与其风险偏好程度有关。之后，Hong等[19]发现居民家庭风险偏好程度越高，其投资股票等风险资产的概率越高；Kubota等[20]指出投资风险偏好程度越高的家庭，其资产配置效率越高；Yam等[21]指出风险厌恶会影响资产分配，进而影响资产组合有效性。因此，信贷约束的存在会通过影响家庭的风险投资态度，进而影响家庭投资组合的有效配置。

三是成本效应。周弘等[22]指出，金融约束会提升居民投资者的投资成本，使其在承担较高投资风险的同时降低投资回报，并进一步得出“居民流动性约束越弱，资产配置效率越高”的结论。具体地，当家庭受到信贷约束时，其从正规性渠道获得贷款的途径受限，他们需要花费更多的时间成本和信息成本去寻找非正规性贷款，同时非正规性贷款的利率水平往往高于正规性贷款，这会提高家庭参与金融市场的成本，从而削减家庭参与金融市场的积极性，不利于家庭通过金融市场实现家庭投资组合的优化配置。

基于上述分析，提出如下研究假设：

H1：信贷约束对家庭投资组合有效性呈负向影响。

(二)不同类别的信贷约束对家庭投资组合有效性的影响

家庭的信贷需求是否得以满足，是资金需求者与金融机构相互选择的结果。资金需求者会根据自身情况权衡是否从银行等正规金融机构获取信贷支持，银行等资金供给者则会考量借贷者的信用水平及还款能力等。因此，家庭面临的信贷约束既可能来自银行等金融部门的信贷配给，也可能由资金需求者本身的风险规避、认知偏差或需求压抑等因素造成。前者被称为供给型信贷约束，后者则被视为需求型信贷约束[23]。

具体来说，面临供给型信贷约束的家庭曾尝试向银行等正规金融机构借款，但是被拒绝；而面临需求型信贷约束的家庭，则是认为自己无法获得贷款而主动放弃申请。相较于面临供给型约束的家庭，受到需求型信贷约束的家庭往往更害怕风险，对投资机会的认知程度不够，对正规金融机构的认知判断也存在偏差[24-26]。程郁[7]等进一步指出，需求型信贷约束对家庭最大的打击不是直接的资金约束，而是摧毁了其改善生产和经营的信心。它会加深家庭的风险规避偏好，抑制其改善生产的动机和选择。这种“无信心”的表现可能会延伸到家庭的金融资产配置行为中，使其规避风险性金融市场，从而无法有效配置家庭资产。

基于上述分析，提出如下研究假设：

H2：相较于供给型信贷约束，需求型信贷约束对家庭投资组合有效性的负向影响程度更大。

三、变量选取与模型设计

本研究所用数据来自中国家庭金融调查(China Household Finance Survey，CHFS)，该调查是中国家庭金融调查与研究中心在全国范围内开展的抽样调查项目，对家庭经济和金融行为进行了全面细致的刻画。目前，已在2011年、2013年、2015年和2017年成功实施四次全国范围内的家庭随机抽样调查。其中，2013年的调查问卷详细询问了与信贷约束相关的问题，并清晰地区分了需求型信贷约束与供给型信贷约束。相比之下，2015年问卷对信贷约束的问题设置不全面，2017年的问卷虽然设置了与信贷约束相关的问题，但是对需求型信贷约束与供给型信贷约束的区分不够清晰。为此，本文将选取2013年的数据为主要研究对象，同时用2017年的数据对信贷约束的影响进行再检验。

中国家庭金融调查2013年的调查覆盖中国29个省(直辖市、自治区)，262个县，1 048个村(居)委会，共有28 000个家庭样本，涵盖家庭资产和负债、收入和支出、保险和保障以及家庭人口统计学特征等多项丰富的微观信息，具有很强的代表性。剔除控制变量存在缺失的样本后，最终得到25 567个有效样本。

(一)变量选取

1. 被解释变量

被解释变量为家庭投资组合的有效性。目前，将投资组合的有效性作为研究对象的文献大致有两类：一类是从资产组合的多样性角度展开，通过细数金融资产种数或构建金融资产多样性指数来度量资产组合的最终效果[27-28]。另一类则是借鉴基金绩效的度量方式，通过计算夏普比率来衡量家庭投资组合的有效性[1-5]。本研究选用第二类度量方式，参照吴卫星等[1]、Grinblatt等[29]的做法，采用夏普比率(Sharp ration)来衡量投资组合有效性。夏普比率是一个可以综合考虑收益与风险的指标，其本质是衡量投资组合每承受一单位的风险所产生的超额收益，具体计算公式如下：

(1)

式中，E(Rp)表示家庭投资组合中某类资产的预期收益率；Rf表示无风险利率；σp表示相应风险资产收益率的标准差。

本研究要衡量家庭投资组合的夏普比率，但是根据CHFS的数据只能获得家庭所持各项资产的比重，无法得知各项资产的具体构成及回报率等详细数据。借鉴已有研究的做法 ，采用指数替代的方式分别算出各类风险性资产的预期收益率，进而算出各类资产对应的夏普比率。然后，根据家庭所持各类风险性资产的比重，通过加权平均算出各家庭所持投资组合的夏普比率。在此，选取最常见的三类风险性资产进行夏普比率的计算，分别是股票、基金及债券。具体来说，将上证指数和深成指数的月收益率按其成交额进行加权计算，从而得出股票的预期收益率。类似，通过上证基金指数和深圳基金指数的相应数据加权计算得出基金的预期收益率。对于债券的收益率，则通过中证全债指数的相应数据来测算。对于无风险利率，以一年期国债收益率来替代。上述提及的各类指数数据均来自Wind数据库。

2. 核心解释变量

本研究的核心解释变量是信贷约束。借鉴Jappelli[30]对信贷约束的测度方式，将“申请贷款被拒”和“担心贷款被拒而未申请”这两种情况定义为受到信贷约束。其中，前者是从银行信贷配给角度来考察家庭是否受到信贷约束的，定义为“供给型信贷约束”；后者是指借贷需求者自身因风险规避和认知偏差等原因导致的“无信心申贷”，称之为“需求型信贷约束”。

具体而言，根据中国家庭金融调查问卷中受访者对相应问题的回答进行度量。调查中，如果家庭在生产经营、购买住房、购买汽车时没有银行贷款的原因是“需要但没有申请”或“申请被拒绝”，则定义为受到信贷约束，同时将选择“需要但没有申请”的定义为面临需求型信贷约束，选择“申请被拒绝”的定义为面临供给型信贷约束。信贷约束、需求型信贷约束和供给型信贷约束均为0～1的虚拟变量，若受到信贷约束则赋值为1，否则为0。

3. 控制变量

参考以往研究，本研究的控制变量包括户主个人特征(户主的年龄、婚姻状况、性别、健康水平、受教育程度和风险态度)，家庭特征变量(家庭规模、家庭总收入和家庭总资产)和地区变量。

具体地，考虑到户主年龄与被解释变量之间可能存在非线性关系，引入年龄的平方项作为控制变量。以户主接受教育的年限充当受教育程度的代理指标。在健康水平变量中，健康处于非常好、很好、好时赋值为1，否则为0。将风险态度细分为风险偏好、风险中性和风险厌恶三个类别，把风险中性当作参照组。同时，用家庭总人口的数量来衡量家庭规模，并对家庭收入和资产数据进行对数化处理以规避异方差问题。此外，考虑到不同地区经济及信贷政策的差异性，为了排除不可预见的地域差异带来的影响，将在实证研究中控制地区虚拟变量。

(二)模型设定

1. Heckman两阶段模型

样本中的部分家庭没有配置任何风险性资产，如果将这类家庭直接忽略或剔除，可能会导致估计结果存在偏差。因为家庭进行资产配置并非随机行为，可能存在样本自选择的问题。为了有效纠正选择性偏差，本文采用Heckman两阶段模型。具体设定如下：

第一阶段为选择方程，通过Probit选择模型来衡量家庭参与金融市场的概率。形式如下：

Pi(Y)=β0+β1Constainti+γZi+δRegioni+εi

(2)

式中，Pi(Y)表示家庭参与金融市场的概率。当家庭参与金融市场时，Y=1；否则Y=0。Constainti为信贷约束；Zi为影响家庭参与金融市场的控制变量，包括上文提到的户主特征变量和家庭特征变量；Regioni为地区虚拟变量；εi为随机误差项；β0、β1为系数向量。

第二阶段为回归模型，考察信贷约束对家庭投资组合有效性的影响。形式如下：

(3)

为满足Heckman模型的有效识别条件，在选择方程中加入“是否有自营工商业”作为识别变量。根据尹志超等[31]的研究，自营工商业对家庭金融市场的参与具有挤出效应，但是并不会对家庭投资组合有效性产生直接影响，符合Heckman模型对识别变量的要求。

2. 倾向性得分匹配法

为保证研究结果的稳健性，本文将通过倾向匹配法(Propensity Score Matching，PSM)进行验证。具体步骤如下：

第一，运用Logit模型来估计家庭受到信贷约束的概率，计算出样本中每个家庭的倾向性得分，如式(4)所示：

P(Xi)=F(Constainti=1|Xi)

(4)

第二，运用不同的匹配方法，根据各家庭的倾向得分情况，对实验组和控制组的样本家庭进行合理匹配，计算出实验组和控制组家庭资产组合有效性的平均差异，即平均处理效应(average treatment effect for the treated，ATT)。

ATT=E[(Y1-Y0)|D=1]=E{E[(Y1-Y0)|D=1]，P(Xi)}

(5)

式中，D为0、1的二分变量，D=1表示实验组，D=0则为控制组；P(Xi)为倾向得分值；Y1和Y0分别为家庭在受到信贷约束和没受到信贷约束两种情况下的夏普比率。

四、实证结果分析

(一)主要变量的描述性分析

表1展示了模型中所包含变量的描述性统计结果。从表1可以看出，样本家庭投资组合的夏普比率均值为0.004，可见样本家庭投资组合的有效性相对较低。在样本家庭中，受到信贷约束的家庭有5 418户，占21.2%。其中，有4 896户家庭面临需求型约束，占19.1%；另有670户家庭受到供给型约束。从户主的个人特征来看，70%的户主为男性，大部分已婚，平均年龄50.903岁，平均受教育年限为9.494年，相当于刚初中毕业不久。此外，大多数户主为风险厌恶者，占68.7%；只有10.7%的户主为风险偏好者。从家庭特征来看，家庭平均成员数量为3.417人，平均年收入6.811万元，平均资产总额为78.386万元。此外，有13.8%的家庭存在自营工商业的行为。

表1 变量的描述性统计结果

(二)信贷约束对家庭投资组合有效性的影响分析

首先运用Heckman两阶段模型估计信贷约束对家庭投资组合有效性的影响，实证结果如表2所示。为了有效考察模型的稳健性，(1)列和(2)列为未控制地区变量的结果，(3)列和(4)列为控制了地区变量后的结果。在两种情况下，逆米尔斯比均在1%水平下显著，说明样本存在选择性偏误。同时从Wald chi2的检验结果来看，其在1%置信水平下显著，说明模型整体拟合效果较好。

表2 信贷约束对家庭投资组合有效性影响的回归结果

续上表

从第一阶段选择模型的回归结果来看，(1)列和(3)列的结果均显示信贷约束会显著降低家庭参与金融市场的可能性，这表明信贷约束对居民风险资产的投资的确有一定抑制作用，这与Palia D[11]、吕学梁和吴卫星[12]等学者的研究结论一致。同时，第二阶段的回归结果表明，信贷约束会显著降低家庭投资组合的有效性，如(2)列和(4)列所示。具体来说，在控制地区变量的情况下，存在信贷约束会使家庭参与金融市场的可能性平均降低0.254 6个单位，同时会使家庭投资组合的夏普比率平均降低0.028 7个单位，均在1%置信水平下显著。这可能是因为受到信贷约束的家庭难以通过借贷的形式实现资金的跨期配置，无疑会制约其进行家庭投资组合的优化配置；此外，如若这类家庭参与金融市场可能需要花费更多的资金和时间成本，这也会降低他们的投资回报率。

进一步从控制变量来看，户主的年龄与其家庭参与金融市场的可能性及其投资组合有效性呈现倒U形关系，这表明随着户主年龄的增长，家庭参与金融市场的可能性会呈现出由高到低的变化，其家庭投资组合的有效性会表现出先上升后下降的特征。呈现这一结果可能是因为前期阶段随着户主年龄的增长，户主的投资经验会随着时间积累逐渐丰富，有助于家庭获得更高的投资回报率，但是待到生命的后半阶段，户主的学习能力会逐渐衰退，投资精力和欲望也会受到影响，其家庭投资组合有效性便呈下降趋势。其次，男性户主所在家庭参与金融市场的概率更低，其家庭投资组合的有效性也相对更低，这可能是因为女性户主在做投资决策时会更慎重，更注重投资成功的概率与投资收益回报率。随着户主受教育水平的提高及风险偏好程度的加深，其家庭参与金融市场的概率会显著提高，投资组合的有效性也会显著提高，这是因为投资以金融知识储备为基础，随着户主受教育水平的提高，其投资组合也更有效率。此外，家庭成员数量越多的家庭，其参与金融市场的概率越低，投资组合的有效性也越差，这可能是因为家庭成员多的家庭要花费更多的精力来照顾家庭，用于投资金融市场的资金和时间都会被压缩。随着家庭收入的增加和资产的积累，其参与金融市场的概率也随之提高，其家庭投资组合的有效性也相应提高，这是因为收入和财富水平高的家庭通常很少受到流动性约束的制约，可以更有效地配置资产。

(三)不同类别的信贷约束对家庭投资组合有效性的影响分析

将家庭所面临的信贷约束区分为需求型信贷约束与供给型信贷约束，进一步进行实证分析，实证结果见表3。结果显示，需求型信贷约束与供给型信贷约束的系数均显著为负，表明这两种不同的信贷约束均会显著降低家庭参与金融市场的可能性及家庭投资组合的有效性。

表3 不同类型的信贷约束对家庭投资组合有效性影响的回归结果

续上表

具体地，从对家庭投资组合有效性的角度看，需求型信贷约束产生的负向影响要大于供给型信贷约束产生的负向影响。表3中(4)列的结果显示，在控制地区变量的情况下，供给型信贷约束会使家庭投资组合的夏普比率平均降低0.027 7个单位，需求型信贷约束对此的影响是0.028 4个单位，进一步对两者系数作t统计量检验，通过假设检验并在1%水平上显著，可见需求型信贷约束对家庭投资组合有效性的影响程度要大于供给型信贷约束。在面临资金问题时，存在供给型信贷约束的家庭曾尝试申请银行贷款，说明其愿意尝试正规金融市场中的产品；而需求型信贷约束的家庭则放弃尝试正规金融贷款，这可能是源于家庭决策者的自我排斥，如风险规避、认知偏差或需求抑制。受到需求型信贷约束的家庭又被Kon等[17]称为“无自信借款人”，借款人的这种“无自信”特征可能会延伸到家庭资产配置决策中，抑制其对金融产品的投资需求，从而更大程度地影响其家庭资产的有效配置。

(四)城乡和区域间差异

为了进一步考察信贷约束对家庭资产组合有效性影响的城乡间差异和区域间差异，本研究进行了分样本回归。

1. 城乡差异

表4列出了信贷约束在城市和农村地区对家庭资产组合有效性的影响差异。

对于城市家庭而言，信贷约束的存在会显著降低其家庭资产组合的有效性。表4中(2)列的结果显示，信贷约束在1%的置信水平上对城市家庭投资组合的有效性有显著负向影响，其存在会使城市家庭投资组合的夏普比率平均降低0.027 9个单位。

表4 信贷约束影响的城乡差异

但信贷约束在农村家庭中的回归结果并不显著，即信贷约束不会对农村家庭的资产组合有效性产生显著影响。可以看出，信贷约束并不是影响农村家庭进行资产有效配置的关键因素，也不是农村家庭参与金融市场的制约性因素。在农村地区，农户家庭投资理财观念相对薄弱，对投资渠道及金融产品的了解不够全面，普遍缺乏负债经营的意识，这些难以量化的因素可能是影响农村家庭资产有效配置的关键因素。

2. 区域间差异

表5列出了信贷约束在我国东部、中部、西部不同区域对家庭资产组合有效性的影响差异。对于东部和中部地区的家庭而言，信贷约束的存在会显著制约家庭资产组合的有效配置。表5中(2)列和(4)列的结果显示，信贷约束对东部和中部家庭投资组合的有效性有显著负向影响，其存在会使东部地区家庭投资组合的夏普比率平均降低0.036 8个单位，使中部地区家庭投资组合的夏普比率下降0.023 0个单位。(6)列的结果显示，在西部地区的家庭中，信贷约束的边际影响虽然为负，但是这一影响并不显著。这可能是因为相对中、东部地区而言，西部地区的金融市场化程度相对较低，这可能会在一定程度上制约居民家庭对金融市场的认知与利用，此时信贷约束并非阻碍家庭优化资产组合的关键因素。

表5 信贷约束影响的区域间差异

五、稳健性检验

为了保证结论的稳健性，本文采用倾向性得分匹配法，通过构造“反事实”对前文的实证结果进行验证。同时，通过替换核心变量进一步进行稳健性检验。此外，本文还将采用2017年的调查数据对信贷约束的影响进行再验证。

(一)倾向得分匹配法

具体来说，将受到信贷约束的家庭与没受到信贷约束家庭进行合理匹配，计算出实验组和控制组的ATT，并采用一对一匹配、近邻匹配、核匹配、局部线性匹配、半径匹配及马氏匹配6种不同的方法进行匹配，如表6所示。首先，将信贷约束作为一个整体来考察，6种匹配方法得到的ATT均显著为负，这表明信贷约束会对家庭资产组合的有效性产生显著的负向影响，且在1%置信水平下显著，这与前文结论一致。接着，将信贷约束分为需求型信贷约束与供给型信贷约束，重新进行匹配与比较。从需求型信贷约束来看，6种匹配方法的结果具有一致性，其ATT均显著为负，且在1%置信水平下显著，表明需求型信贷约束会显著降低家庭投资组合的有效性。从供给型信贷约束来看，除了一对一匹配以外，其余5种匹配方法得出的ATT均显著为负，整体来看也验证了供给型信贷约束会显著降低家庭投资组合有效性的结论。

表6 PSM回归结果

续上表

(二)替换核心自变量

考虑到不同学者对信贷约束的度量方式不同，进一步借鉴Cardak等[9]的度量方式，从信用卡的角度重新对信贷约束进行定义。具体而言，如果受访家庭没有信用卡的原因是“没有还款能力”或者“愿意使用，但申请被拒”，则定义为受到信贷约束。替换变量后重新进行回归，结果如表7所示，与前文结果一致。

表7 替换自变量的稳健性检验

(三)更换数据

前文已用2013年的数据对信贷约束的影响进行了详细分析，现采用2017年的问卷数据对信贷约束的影响进行再验证。经过数据清理后，共得到39 337个样本，重新运用Heckman两步法进行回归，如表8所示。结果显示，信贷约束的存在会显著降低家庭投资组合有效性，与前文一致，表明结果稳健。

表8 更换数据的稳健性检验

六、结论与启示

本文基于CHFS的数据，运用Heckman两阶段模型，全面研究了信贷约束对我国城乡居民家庭资产组合有效性的影响，不仅从整体上考察了信贷约束对家庭资产组合有效性的影响，还从信贷供给与需求两方面考察了不同类型信贷约束的作用差异，以及信贷约束在城乡间和区域间的影响差异。

主要有以下结论：信贷约束对家庭资产组合有效性有显著的负向影响。进一步来看，由银行信贷配给导致的供给型信贷约束及由借贷需求者“无信心申贷”导致的需求型信贷约束均会显著降低家庭资产组合的有效性。相较而言，需求型信贷约束对家庭资产组合有效性的负向影响程度更大。由借贷需求者风险规避或认知偏差等原因造成的“无自信”特征会延伸到家庭资产配置决策，抑制其对金融产品的投资需求，从而更大程度地影响家庭资产的有效配置。此外，信贷约束对资产组合有效性的负向影响仅在城镇家庭和中东部地区的家庭中显著存在，在农村家庭和西部地区的家庭中并不显著存在。

基于上述结论，得到如下政策启示：

第一，完善金融市场体系，改善信贷市场环境。构建多层次、覆盖广的金融市场体系，推动金融工具创新，促进金融工具多样化发展，为家庭获得信贷支持创造良好的外部环境。

第二，增加银行信贷供给，提升信贷服务水平。鼓励银行等金融机构完善贷款甄别机制，加强机构间协作，拓宽信贷供给渠道，缩减贷款审批程序，提升正规金融的服务能力。

第三，强化家庭金融教育，增强居民风险意识。鼓励城乡居民家庭多渠道了解金融信贷知识，加强其获取信贷资金的能力，进而有效提升其家庭资产配置效率。同时，加大金融风险宣传，提升居民风险应对能力，鼓励家庭适度参与风险金融市场。