《表5 家庭人口年龄结构与风险资产参与:Probit模型和Tobit模型的估计结果》

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《人口年龄结构与金融结构——宏观事实与微观机制》

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注:*，**，***分别表示10%，5%，1%显著性水平，括号内为稳健性标准差。所有模型设定均控制了民族效应、省份效应。

本文还采用Tobit模型来分析家庭人口年龄结构对风险资产持有的影响，列（4）至（6）分别报告了模型估计的边际效应，对于已经购买了股票的家庭而言，家庭老年人口占比提高10个百分点，家庭股票占金融资产的比重将会下降0.18个百分点，相较于家庭股票占金融资产比重均值（0.043）而言，下降4.2%；对于已经购买了基金的家庭而言，家庭基金占金融资产的比重将会下降0.17个百分点，相较于家庭基金占金融资产比重均值（0.013）而言，下降13.1%；对于已经购买风险资产（股票和基金）的家庭，股票及基金占金融资产比重将会下降0.22个百分点，相较于风险资产占金融资产比重均值（0.056）而言，下降3.9%。从控制变量的估计结果来看，家庭总收入的提升有助于提高家庭风险资产的持有比例。最了解家庭财务信息的家庭成员教育程度、户口类型、是否从事工商经营都对家庭风险资产持有比例产生了影响，其中，从事工商经营、非农户口、较高的教育程度均有助于提高家庭风险资产的持有比例。家庭自住房的建筑面积以及代际关系也有助于提高家庭风险资产的持有比例。家庭资产负债率的提升会降低家庭风险资产的持有比例，家庭医疗支出的提升还会降低家庭股票资产的持有比例。这一结果与Probit模型的估计结果相似。