教育會改變家戶的股票市場行為嗎？來自義務教育法的證據

任昶宇 肖瀟 周羿

0 引言

隨著人均預期壽命不斷延長和資本性收入占比不斷上升，能否有效地進行跨期資產配置，日益成為影響家戶財富的重要因素(Campbell, 2006)。按照Lusardi et al.(2017)的估算，美國家庭在退休后呈現出巨大的財富不平等，其中有三成到四成可以歸因于家戶在金融市場上的決策能力差異。盡管大多數投資工具是面向所有家戶開放的，但并非每個家戶都了解這些工具，并能很好地加以使用。例如，Vissing-Jorgensen(2002)指出，美國家庭在資產組合選擇上存在明顯的異質性，而這種異質性在相當程度上是因為部分家庭無法承擔參與股票市場的交易成本。股票市場交易所消耗的成本，不僅包括諸如傭金和印花稅這些貨幣成本，也包括收集信息、處理信息和作出決策所需的非貨幣成本。這部分非貨幣成本的規模會因決策個體的人力資本差異而有所不同。

相較發達國家水平，中國家庭的金融參與程度非常低。具體來說，中國家庭的股票市場參與率只有8.8%，基金市場參與率只有4.2%，債券、衍生品和其他理財產品的參與率則均在1%左右(甘犁等,2014,2016)。存款仍在家庭金融資產中占據著主導地位(占比約為45.8%)。傳統金融理論認為，家庭應根據資產的成本收益特征和自身風險承受能力制定投資決策，且通常應該有一定比例的財富投資于風險資產(Dow and da Costa Werlang, 1992)?；诿绹?889—1978年的長期數據，Mehra and Prescott(1985)發現并提出了“股權溢價之謎”(equity premium puzzle)，即股票的長期收益率遠高于債券的長期收益率，而這種長期回報溢價無法被經典理論框架下的合理風險因子加以解釋。理論上講，給定股權資產的正溢價，大多數家庭都應配置一定比例的股權資產。

什么因素阻礙了一部分家庭參與到股票市場中來呢？已有實證文獻提供了若干可能的解釋。一些最新的文獻表明，高教育程度的個體更可能參與股票市場。Cole et al.(2014)利用美國人口普查及收入和項目參與調查(SIPP)的數據，發現義務教育法所導致的教育年限提升，能顯著促進金融市場參與和投資收益率的提升。Black et al.(2018)使用瑞典人口普查數據，同樣發現教育促進了當地男性參與股票市場。這些發現不僅在理論上有所貢獻，而且也具有很強的政策含義。它意味著，推動教育公平將有助于減少金融市場參與的不平等，甚至是有助于緩解家庭財富的不平等。這一結論是否也適用于中國，卻一直未曾在實證上被檢驗過。

教育至少可以通過兩方面機制來影響家戶的股票市場參與。一方面，教育能提高個體的知識和技能，從而降低他們參與股票市場的進入成本(Christiansen et al.,2008)。盡管中國股市已經發展了近三十年，但對許多家庭來說仍存在很大的“信息壁壘”。根據中國家庭金融調查(CHFS)2015年的數據，高達44%的家庭財務決策者在受訪時表示，沒有聽說過股票或沒有聽說過基金。有效的股票市場參與要求家庭具備一定的搜集、整合和分析信息的能力，并在此基礎上理性地作出決策。學校教育能為個體在將來發展這些能力打下基礎。小學教育對于認知能力的影響一直持續到晚年(Huang and Zhou, 2013)，而認知能力則被發現對于老年人的金融知識和金融行為有明顯的影響(Banks, 2010)。例如，數學訓練被證實對于家戶的金融決策有很大幫助(Cole et al.,2016)。除此之外，教育還會對個體的收入、職業和社會網絡等方面產生長期影響，從而間接地降低了他們進入股市的成本(Bertaut, 1998；Hong et al.,2004；Bogan, 2008；Briggs et al.,2015)。

另一方面，教育甚至還會影響人們對于風險資產的選擇?，F有文獻發現，人力資本的提升會增加人們選擇風險行為的可能性(Calvet and Sodini, 2014)，特別是顯著增加人們在風險資產上的投資(Black et al., 2018)。首先，如果家戶能更好地認識什么是風險以及什么是風險溢價，他們就能更有效地去配置資產。比如，一些OECD國家開設了專門的金融知識教育項目，旨在幫助其民眾更好地理解金融風險。實證研究發現，這些項目確實對個體的儲蓄和投資行為產生了直接的影響(Lewis and Messy, 2012)。其次，教育會改變一個家庭的風險承受能力，進而改變他們的風險偏好。Cooper and Zhu(2016)基于理論模型探討了教育在家戶金融行為中的作用，并用數據加以驗證。他們發現，教育主要是通過改變勞動收入來對金融行為產生影響。具體地說，高學歷家庭的收入穩定性往往要更強，因此更有能力承擔股票市場上的風險(吳衛星和沈濤，2015)。需要注意的是，當教育又與某些個人格特質存在相關性時，教育與股票市場行為之間的關聯會變得較為復雜。比如說，過度自信的投資者往往更可能參與股票市場，且更可能過度配置風險資產(吳衛星等，2006)，而教育與過度自信之間的關系仍存在爭論(Bhandari and Deaves, 2006; Ortoleva and Snowberg, 2015)。

基于CHFS 2015數據庫，本文嘗試探討教育對于中國家庭參與股票市場的影響。在改革開放以來，中國家庭在生活的各個方面都經歷了翻天覆地的變化。比方說，隨著義務教育法的實施，人民的平均教育年限迅速提升。與此同時，各種金融品市場從無到有、逐步開放，人們有了越來越多可供選擇的投資渠道。但總的來說，中國的股票市場起步較晚、整體參與率較低、散戶投資者比重較高。這兩個宏觀層面的歷史變化之間是否存在一定關聯？基于發達國家數據的相關實證發現，是否可以直接作為中國制定相關政策的參考證據？探討教育與股票市場參與的因果關聯，不僅具有學術上的價值，也有很強的現實意義。

在檢驗教育對于股票市場參與的因果效應時，研究者無法回避來自內生性問題的挑戰。具體來說，教育水平會與許多不可觀測的因子(例如智商稟賦、家庭背景和制度環境)相關聯，而這些因子同時又會影響個體的投資行為。比如，Barnea et al.(2010)基于雙胞胎樣本進行估計，發現基因大約可以解釋個體股票市場參與差異的三分之一。另外，那些更多投資子女人力資本的父母，會有不同于其他父母的投資偏好或者投資能力，而偏好和能力可能會從父代傳遞到子代。因此，教育與股票市場參與這兩者的相關性，可能摻雜了許多不可觀測變量的效應，不能直接理解為因果關系。為了解決這個問題，我們利用了中國義務教育法在各省起始實施時間上的差異來構造反事實，基于工具變量法二階段回歸來估計受教育年限對于股票市場參與行為的因果效應。一方面，義務教育法會讓一些本來會失學或者輟學的個體進到學校學習；另一方面，因義務教育法所致的那部分受教育年限改變，與那些同時會影響股票市場行為的個人層面不可觀測特征基本是不相關的。因此，受到義務教育法影響的強度，可以作為一個合理的工具變量。

工具變量法的估計顯示，教育對家庭參與股票市場具有顯著的推動作用。具體來說，受教育年限每增加一年，擁有股票賬戶的概率增加3.5%，持有股票的概率增加2.9%。本文還基于已參與股市的那部分家戶子樣本，進一步檢驗了教育對股票收益率和家戶股票資產比重的影響。我們沒有找到證據表明，教育程度較高的個體能在股市上獲得更高的收益；同時也沒有發現教育對他們所持股票價值占其總資產的比例有所影響。這或許是因為，教育改變了個體對風險的認知，幫助他們理解分散風險的重要性，使得他們在股票市場不會過度自信或過分激進。本文還嘗試進一步探討教育產生作用的機制。我們發現，教育既會提升個體的金融知識，也會讓個體的風險態度發生改變。具體而言，教育程度更高的人群，也會相對更偏好風險收益更高的投資組合，這從風險感知的角度支持了教育促進股票市場的參與。

后續內容安排如下：第1部分對相關研究進行了文獻綜述；第2部分介紹與本文相關的重要制度背景，主要包括義務教育法和我國的股票市場概況；第3部分介紹數據與變量；第4部分介紹實證方法，并基于實證結果探討了教育對于家庭股票市場參與的因果效應及其可能機制；第5部分提供了一系列穩健性檢驗結果；第6部分是結論及政策建議。

1 文獻綜述

本文的貢獻主要體現在以下幾個方面。首先，我們利用實施時間在省份層面存在差異的義務教育法作為自然實驗，來檢驗教育對于股票市場參與的因果效應。盡管已有一些文獻展示了教育水平與股市參與之間的強相關關系(Calvet et al.,2009；Barnea et al.,2010；王聰和田存志，2012；吳衛星和沈濤，2015)，但是直到最近幾年才有國外學者對因果關聯進行識別(Cole et al.,2014；Black et al.,2018)。本文或許是最早使用中國家庭數據去識別教育對股票市場參與的因果效應的實證研究。其次，本文還探討了學校的通識教育作為一般性的人力資本，怎樣影響了專門性人力資本的形成。盡管金融知識對于家庭有效利用金融市場尤為重要(Bernheim et al.,2001；Van Rooij et al.,2011；Lusardi and Mitchell，2014；尹志超等，2014；Bruhn et al.,2016)，但是這種專門性人力資本是如何形成的卻鮮有研究關注。本文的實證結果表明，學校教育中所提供的技能基礎和認知訓練，有助于個體成年后的金融知識發展。最后，本文對于研究人力資本回報和收入不平等的相關文獻亦有貢獻(Mincer, 1958; Schultz, 1961; Glomm and Ravikumar, 1992)。特別是，我們發現教育對于收入不平等的作用，不只是通過影響勞動收入的渠道，還會通過影響家庭資產配置效率的渠道。本文的實證發現還具有很強的政策含義。

現有文獻中另一個與本文相關的爭論是，學校提供的通識教育(general education)與家戶金融知識之間存在怎樣的因果關聯。國內外相關實證研究表明，金融知識對于家庭在資產選擇、商業保險購買和銀行信貸參與等方面的行為均有較為明顯的影響(Grinblatt et al.,2011; 尹志超等，2014；秦芳等，2016；宋全云等，2017; Bianchi, 2018)。Bernheim et al. (2001)指出，在中學階段開設專門的金融知識課程，有助于學生們在成年后更有效地儲蓄和投資?？墒?，專門課程并非是毫無成本的，它勢必會擠占學校通識教育的學習時間；同時，通識教育中的一些訓練，本身又是讓金融知識得以更好發展的重要基本功。Cole et al.(2016)就發現，讓家戶金融決策能力得以提升的是通識教育中的數學訓練，而非是專門的金融知識課程。理解通識教育和金融知識之間的關系，不僅有助于我們發現教育影響金融行為的具體機制，同時也幫助政策制定者在不同教育內容之間做取舍權衡。

2 制度背景

2.1 義務教育法

中國的義務教育法于1986年4月12日通過，并于同年7月1日起正式施行。(1)中國教育部門戶網站.http://old.moe.gov.cn//publicfiles/business/htmlfiles/moe/moe_619/200606/15687.html. [2019-08-28]這是我國第一部規定全國性教育政策的正式法律。這部法律的主要內容包括：(1)實施具有強制性的九年制義務教育；(2)一般情況下，凡年滿六周歲的兒童，其父母或者其他法定監護人應當送其入學接受并完成義務教育；(3)原則上，義務教育是免費提供的；(4)任何企業、機構和個人雇傭義務教育適齡兒童(16歲以下兒童)工作，均屬于違法行為；(5)允許地方政府在一定程度上征收相關稅費以滿足義務教育支出(Fang et al.，2012)。與許多發達國家義務教育法規定最低輟學年齡的方式不同，中國的義務教育法規定，不論省份、城鄉、民族，中國的適齡兒童至少要在學校接受九年(小學、初中)教育。

義務教育法對于中國青少年的教育水平提升起到了重要作用(Xie and Mo，2014)。我國15歲以上的農村文盲比例，從1982年的37.7%下降到了2000年的11.6%；同期，城市文盲比例也從17.6%降至5.2%。初中入學率從1986年的69.5%提升到了2000年的95.5%(Huang，2015)。中央政府考慮到各省的實際情況不盡相同，所以在推行義務教育法時，允許各省份根據自身情況靈活決定具體施行時間。Huang(2015)指出，有些青少年在當地執行義務教育法時已經在7至15歲之間了，雖然這部分人也會受到義務教育法的影響，但他們沒有完整地完成9年的學制，便在16歲時可以合法地進入勞動力市場。并且，對于這些16歲以前輟學的少年兒童而言，義務教育法施行當年的年齡越大，其重返校園的難度也就越高。義務教育法對于這部分青少年只有部分影響，且影響強度隨義務教育法執行時的年齡而遞減。這意味著，同一省份不同出生年份的個體，或者不同省份同一出生年份的個體，所受到義務教育法影響的強度并不相同，這為我們的因果識別提供了差異性。

2.2 股票市場

改革開放以來，隨著中央逐漸深化經濟體制改革，包含股票在內的大部分金融活動也逐漸恢復起來。在上海證券交易所和深圳證券交易所于1990年相繼成立后，我國形成了正式的股票市場(Ma，2017)。此后，中國股票市場經歷了持續且迅速的創新、完善和發展，已初步形成了一個相對健全和開放的系統，并為經濟改革和社會發展作出了重要貢獻(巫云仙，2018)。根據《上海證券交易所統計年鑒(2018)》(2)上海證券交易所官方網站.[2019-09-03].http://www.sse.com.cn/aboutus/publication/yearly/documents/c/tjnj_2018.pdf和《深證證券交易所統計年鑒(2018)》(3)深圳證券交易所官方網站.[2019-09-03].http://docs.static.szse.cn/www/market/periodical/year/W020190725302766297492.pdf的數據，截至2017年，上交所、深交所分別有上市公司1396、2089家，股票數分別為1440、2127支，股票市場總價值分別超過33萬億元、23萬億元人民幣?？焖侔l展中的中國股票市場也仍存在不少有待完善的方面，例如某些操作(如交易和披露)還存在監管缺位、機構投資者比例較低、市場有效性不足等(Ma，2017；南開大學中國市場質量研究中心《中國股票市場質量研究報告2018》)。

從股票市場參與率來看，股票還遠沒有成為惠及大多數家庭的投資渠道。2015年，中國家庭的可投資資產配置在股票上的比例也只有4.4%，遠低于美國家庭的12.9%(甘犁等，2016)。盡管如此，股票市場已是中國家庭參與度最高的金融品市場了。(4)據《中國家庭金融報告2014》，2013年全國家庭的基金、債券、銀行理財產品和其他金融產品持有比例為3.1%、0.7%，1.8%和不足1%。其中原因，既是由于金融市場投資品種普遍有一定準入門檻，且中國家庭自身金融知識缺乏；同時，也與針對中國個人投資者的債券、基金市場規模相對較小有關。根據《中國家庭金融報告2014》，家庭沒有參與股票市場的原因主要是缺乏相關知識(44.2%)和資金有限(43.4%)。具體來說，信息壁壘和風險認知仍是影響股票市場參與的重要因素——19.4%的家庭沒有聽說過股票， 15.1%的家庭認為炒股風險太高所以不參與股市。不同社會經濟地位的家庭在股票參與率上呈現出很強的差異。比如，隨著戶主學歷提高，家庭擁有股票賬戶的概率不斷上升。這些數據表明，中國股票市場的發展除了繼續深化市場改革、完善監管機制和加強公司治理等自身建設之外，還要注意做好對廣大民眾的金融知識普及與教育。

3 數據與變量

本文所使用的數據是來自西南財經大學中國家庭金融調查與研究中心2015年在全國范圍內開展的第三輪中國家庭金融調查(China household finance survey, CHFS)。該調查旨在基于科學抽樣的手段來調查收集家庭的資產與負債、收入與支出、保險與保障、人口與就業等方面的信息，從而全面地追蹤家庭的動態金融行為。2015年所開展的第三輪調查，在前兩輪的基礎上擴大抽樣框，最終涵蓋了除西藏、新疆和港澳臺地區的29個省份、363個縣和1,439個村(居)委會，共計37,289份家庭樣本和125,248份個人樣本。同時，該項目采用了多項措施來控制抽樣誤差和非抽樣誤差，以保證數據有充分的代表性和準確性。問卷除了詳細詢問個人基本信息和生產生活狀態之外，還要求最了解家里財務狀況的人作為代表，回答一系列有關其家庭金融行為的問題(5)根據CHFS 2015的問卷設計，對于追蹤受訪戶，訪員首先詢問每個家庭年滿16周歲且了解家庭經濟情況的人的姓名，作為問卷詢問的受訪者；對于2015年新增受訪戶，訪員首先詢問最了解家里財務狀況的人的姓名，作為受訪者記錄下來。后續問卷中的所有問題咨詢受訪者，其他成員僅起輔助作用。如果受訪者不在家，則訪員會留下他們的聯系方式，另約時間訪問。。

3.1 股票市場參與

為了研究教育對于股票市場參與的影響，我們首先從問卷中選取了一系列用于描述家戶股票市場行為的被解釋變量，例如股票市場參與、是否在股市上獲得正收益以及股票資產占總資產的比重等。

我們使用兩個變量來描述家庭是否參與股票市場，分別是“是否擁有股票賬戶”(6)這里的股票賬戶指深交所、上交所所有A股及主板、中小板、創業板的股票。和“是否持有股票”。如果“擁有股票賬戶”或“持有股票”，則記為1，反之為0。需要說明的是，使用“擁有股票賬戶”這個變量會錯誤地將那些有賬戶但并不實際參與的家戶包含進來。使用“持有股票”這個變量能剔除掉這些不實際參與的家戶，但同時又會錯誤地將那些暫時空倉的家戶排除在外。所以，分別使用這兩個不完美的被解釋變量進行檢驗，所得到的結果會較為穩健。在CHFS 2015的37289個受訪家庭中，有3759個家庭擁有股票賬戶(占總樣本的10.1%)，其中有2617個家庭的賬戶中持有股票(占總樣本的7.0%)。

對于股票市場參與者子樣本，為了描述其投資行為和表現，我們又定義了“股票資產占比”“股票投資是否有正收益”和“股票投資收益率”三個變量?！肮善辟Y產占比”的計算方法為股票賬戶現金余額與當前持有股票市值之和(即股票資產總值)，除以家庭資產總值。后面兩個變量是關于投資收益率的描述。前者是一個虛擬變量，在股票市場上獲得正收益的記為1，否則為0；后者是一個連續變量，是使用家庭從股票買賣或分紅中實際得到的收入除以股票資產總值計算得到，為了消除少數數據中異常值的影響，我們對其做了兩側0.05比例縮尾處理。

3.2 受教育年限與義務教育法的適用程度

2015年中國家庭金融調查問卷中設計了關于學歷水平的問題，參照現有文獻的做法(例如，尹志超等，2014)，我們將其折算為受教育年限(年)。(7)具體來說，沒上過學、小學、初中、高中、中專/職高、大專/高職、大學本科、碩士研究生、博士研究生分別對應教育年限0、6、9、12、12、15、16、19、22年。進一步，為了克服受教育年限可能因為遺漏變量等原因存在內生性問題，按照Xie and Mo(2014)，Huang(2015)，Ma(2019)等人的做法，我們選取義務教育法的適用程度作為受訪者受教育年限的工具變量。首先，各省份實施義務教育法，以法律強制規定對所有適齡兒童進行九年制教育，這在總體上提高了人群的受教育水平。其次，作為一個國家層面的法律，義務教育法的實施是受訪者個人所不能控制的，其對于個人股票市場參與行為是外生的。

不同省份義務教育法正式生效的年份不一樣，這給本研究提供了省級層面上的差異性。由于義務教育法的實際實施時間主要集中于1986年至1991年，主要受影響的群體出生在1970年及之后，我們參考Huang(2015)的做法將研究對象限制在2015年受訪時18至50周歲之間的群體(即出生于1965年到1997年之間的樣本)，總樣本(個人)數為16927。這樣的樣本限制是為了在保證樣本規模的條件下，盡可能給受到義務教育法影響的處理組匹配上較為相似的對照組。我們替換了不同出生年份邊界來選取樣本，所得到的結果并沒有太明顯的變化。

如前文所述，義務教育法對于當時處于不同年齡的兒童的影響不盡相同。具體來說，在法律生效當年不足6歲的兒童受到法律影響最大，屬于完全適用(fully-eligible);而16歲及以上人群則不受影響，屬于不適用(non-eligible)；6至15歲之間的兒童，他們隨著年齡增大，法律適用程度逐漸減小，屬于部分適用(partially-eligible)。我們按照如下方法定義義務教育法的適用程度(下簡稱“適用程度”)：在各個省份，義務教育法生效當年不足6歲(完全適用)的群體，適用程度為1；在生效年份時的年齡每增大一歲，適用程度減少0.1，服從線性趨勢；法律生效當年16歲及以上的群體，適用程度定義為0。根據不同年齡組人群受到義務教育法影響程度的大小，這種設定嘗試給出了相對應的政策沖擊效果。這與已有文獻(Ma, 2019)的做法保持一致。

為了展示義務教育法的施行對于民眾教育水平的提升作用，我們首先探究不同年齡組人群的受教育年限變化情況。按照各個省份的人群在法律實施當年的年齡，即義務教育法的適用程度，我們把他們分成不同的組別。在控制性別、省份、農村地區的情況下，我們用受教育年限對于各個年齡組的虛擬變量做回歸。這里的對照組是法律實施當年15歲的人群，也就是對于該法律“恰好適用”的人群。每個年齡組的回歸估計系數和對應的置信區間展示在圖1當中，涵蓋了從在義務教育法實施當年出生(比對照組小15歲)到法律實施當年18歲(比對照組大3歲)的人群，包括了該法律完全適用、部分適用和不適用的人群。

圖1 不同年齡組的受教育年限變化情況 注：圖1展示了不同年齡組別的人群(在義務教育法實施當年處于0至18歲之間)的受教育年限相對變化的回歸估計結果，控制變量包含性別、省份虛擬變量和是否為農村地區。對照組是義務教育法實施當年15歲(恰好適用)的人群。圓點表示點估計系數，線段上下界表示90%置信區間。

從圖1所示結果來看，相對于對照組，更年輕的年齡組的人群，受教育年限有著明顯的提升。義務教育法完全適用人群的教育年限，提升多于兩年；部分適用人群，教育年限也有著一定程度的提升，并且隨著年齡差距的減小，提升作用也逐漸變小，并且趨于不顯著異于0；直至完全不適用的年齡組，受教育年限的差異不顯著。圖形分析支持了義務教育法提升兒童受教育年限的結論，與主流文獻一致。同時，按照法律施行當年的年齡來看，年齡越大的人群受到的影響越小，這在一定程度上支持了我們使用線性趨勢的義務教育法適用程度，作為工具變量的設定合理性。

3.3 其他變量

為了進一步研究教育發生作用的渠道，我們還探討了教育對于金融知識和風險偏好的影響。2015年的調查問卷中有利率計算、通貨膨脹理解和投資風險等三道問題來測試受訪者的金融知識水平。(8)具體問題如下：【利率計算】假設銀行的年利率是 4%，如果把 100 元錢存1年定期，1年后獲得的本金和利息為？1.小于104元；2.等于104元；3.大于104元；4.算不出來?！就ㄘ浥蛎浝斫狻考僭O銀行的年利率是5%，通貨膨脹率每年是3%，把 100 元錢存銀行一年之后能夠買到的東西將？1.比一年前多；2.跟一年前一樣多；3.比一年前少；4.算不出來?！就顿Y風險】您認為一般而言，股票和基金哪個風險更大？1.股票；2.基金；3.沒有聽說過股票；4.沒有聽說過基金；5.兩者都沒有聽說過。我們采用兩種辦法來構造衡量個體金融知識水平的變量。首先，我們統計正確回答問題的個數，每正確回答一道問題記得1分，滿分為3分。其次，我們使用因子分析的方法基于對這三道問題的回答計算出一個主成分因子，然后以之作為金融知識水平的衡量指標。

對于風險資產態度的衡量，我們選取了問卷中的兩道問題，其中一道關于個人投資的風險選擇，另一道則是反映個人風險態度的彩票選擇問題。投資選擇的問題為：“如果您有一筆資金用于投資，您最愿意選擇哪種投資項目？1.高風險、高回報的項目；2.略高風險、略高回報的項目；3.平均風險、平均回報的項目；4.略低風險、略低回報的項目；5.不愿意承擔任何風險；6.不知道?！备鶕拔鍌€選項的5種類別，我們定義個人投資風險偏好為一個0至4的整數，數字越大表示希望選擇的投資項目風險越高。問卷中的彩票選擇問題為：“如果現在有兩張彩票供您選擇，若選第一張，您有100%的機會獲得4000元，若選第二張，您有50%的機會獲得 10000元，50%的機會什么也沒有，您愿意選哪張？”若選擇第一張無風險彩票，偏好風險彩票變量為0；若選擇第二張，偏好風險彩票變量為1。

參照以往文獻，本文選取的控制變量包括：受訪者的人口學特質，含年齡、性別、城鄉、婚姻狀況、家庭總資產；地區層面變量，即城市固定效應。在數據處理上，關鍵解釋變量、工具變量缺失的樣本及控制變量存在缺失值的樣本，我們都進行了刪除。最終得到的有效樣本有16,459個。(9)在后續實證分析中，部分結果的觀測值可能小于有效樣本數，且出現互相不一致的現象，這是由于部分關鍵被解釋變量也存在不同程度的缺失。表1給出了變量的描述性統計。

從表1可以看出，在本文選取的樣本家庭(18至50歲人群)中，有約14%擁有股票賬戶，約10%持有股票。這兩個比例都略高于全樣本(分別為10%和7%)。給定已參與股票市場的家庭，股票資產的配置比例平均值為8%。在報告了股票投資收入的群體當中，有約41%匯報在股市上獲得了正收益。在金融知識和風險態度方面，全部受訪者平均可以正確回答3道問題當中的1.18道。在投資決策上，平均風險偏好介于“略低風險、略低回報”與“平均風險、平均回報”的項目之間；在彩票選擇問題中，表現為風險偏好的占29%。在受教育年限方面，樣本平均受教育年限為10.61年，略高于義務教育法所規定的下限。

表1 變量描述性統計

4 實證方法與結果

4.1 受教育年限對股票市場參與的影響

圖2 受教育年限與股票市場參與的關系

基于現有文獻關于教育對股票市場參與的影響的討論，我們通過圖2展示了受教育年限與股票市場參與的關系。如圖2所示，按照家庭受訪者的學歷分組，無論是關注擁有股票賬戶的家庭比例(圖2(a))，還是當前持有股票的比例(圖2(b))，這兩個數值都隨著組別的學歷提高而上升。教育與股票市場參與之間存在正向的相關性。然而，正如本文引言部分所討論的，教育水平與受訪者自身許多不可觀測因素間的相關性潛在地會導致內生性問題。所以，圖2并不足以證明二者之間的因果關系，我們需要靠更細致的計量分析來加以探究。

為了克服內生性問題，本文主要使用工具變量法來檢驗教育對于股票市場參與的因果效應。工具變量法是實證經濟學研究中被廣泛使用的一種解決內生性的手段。我們選取的工具變量為前文已定義的義務教育法適用程度。首先，義務教育法的實施在全國范圍內提升了適齡兒童的受教育年限，這個政策變化是受訪者作為個體所不能控制的，對于受訪者參與股票市場的決策也是相對外生的。

本文使用的識別方法建立在以下兩個回歸方程的基礎上。一階段估計設定如下：

edu_yeari=α+βeligibilityi+γXi+εi

(1)

edu_yeari是個體i的受教育年限，eligibilityi表示義務教育法的適用程度，定義方法如前文所述。Xi是其他控制變量，包含個體層面的協變量及省份固定效應。εi表示服從標準正態分布的獨立同分布的隨機誤差項，代表不可觀測的因素匯總。

工具變量法二階段主要估計方程為

(2)

表2第(1)列至第(4)列報告了受教育年限對于家庭是否有股票賬戶的影響。第(1)列為基準回歸(OLS)結果。受訪者受教育年限與其家庭是否有股票賬戶之間存在顯著的正向相關關系，系數估計為0.022，在1%水平上顯著。這表明，受教育年限越高，家庭越可能擁有股票賬戶，具體來說，受教育年限每增加一年，其家庭擁有股票賬戶的可能性增加2.2%。第(2)列是直接使用被解釋變量對義務教育法的適用程度做簡約式回歸(reduced-form)。第(3)、(4)列展示的是兩階段工具變量(2SLS)估計結果。在兩階段工具變量估計中，一階段估計的F值為73.45。根據Stock and Yogo(2005)，F值大于10%偏誤水平下的臨界值為16.38。因此，義務教育法的適用程度對于個體受教育年限的提升具有顯著正向影響，可以作為受教育年限的工具變量(10)下文當中有多次利用同一回歸方法對不同被解釋變量進行的估計。關于工具變量有效性的討論，也與之類似，不再重復。。在第(4)列所展示的二階段工具變量估計結果中，受教育年限對擁有股票賬戶的影響為0.035，在1%水平顯著。按照工具變量法的估計結果，受訪者受教育年限每增加一年，家庭擁有股票賬戶的可能性增加3.5%。這表明，受教育年限是家庭參與股票市場的重要決定因素。在二階段回歸結果中，年齡的系數也顯著為正。這說明，年齡越大的受訪者越可能擁有股票賬戶，這與王聰和田存志(2012)的研究發現是一致的。

表2第(5)列至第(8)列展示的是受教育年限對于家庭當前是否持有股票的影響。與擁有股票賬戶不同，持有股票的家庭確實將部分資產配置到了股票上，是實質性地參與到了股票市場當中。工具變量法的估計結果顯示，受教育年限每增加一年，家庭持有股票的概率增加2.9%，且系數在5%水平上顯著?？偟膩碚f，根據表2中的回歸結果，我們發現，教育對于家戶參與股票市場有顯著的促進作用。

4.2 受教育年限對股票市場投資表現的影響

上文分析了受教育年限對于家庭參與股票市場決策的影響。由于參與股票市場的家庭在資產規模、教育背景、知識水平、風險態度等方面仍存在異質性，他們在參與程度、資產配置與投資收益等方面也會有很大差異。路曉蒙等(2017)的研究發現，中國家庭金融投資組合的風險分布呈“U”型。換句話說，在中國市場上，保守型家庭和冒進型家庭的比重較高，投資組合較平衡的家庭相對較少。那么高教育家庭在進入市場之后，是會偏冒進還是偏保守呢？教育能否幫助他們獲得更高的收益呢？我們進一步研究了教育對于參與股票市場的家庭的投資行為及投資表現的影響。

我們使用與上文相同的二階段最小二乘模型，估計了教育對于家庭投資股票的投資表現的影響，并將結果展示在表3中。其中第(1)至(4)列研究家庭投資于股票的資產占總資產的比例，(5)至(8)列研究股票投資是否取得正收益，而(9)至(12)列則為股票投資收益率。

我們此處的研究對象是已參與股票市場的這部分家庭。OLS回歸結果顯示，受教育年限與股票資產占比有較為微弱的正相關關系。但是工具變量法的結果卻顯示，受教育年限對家庭在平均意義上投資于股票的資產比例沒有顯著影響。OLS結果和工具變量估計的差異表明，可能存在一些遺漏變量使得OLS傾向于展示了教育對于股票資產比重的相關關系。舉個例子，家庭環境更好的個體往往會接受更多教育，同時他們也有能力承擔更多股權資產的風險?？偟膩碚f，盡管教育程度越高的家庭更可能參與股票市場，但是在他們參與了股票市場之后，其投資于股票的比重卻并不會顯著更高。

表3 受教育年限對家庭股票投資表現的影響

進一步，利用從數據中計算得到的家庭股票投資收益率，我們研究了受教育年限對于投資收益率表現的影響。與OLS 回歸結果一致，我們沒有發現受教育年限對于家庭在股票市場上的投資收益率有顯著的影響。相比之下，美國(Cole et al.，2014)和瑞典(Black et al.，2018)等發達國家的實證研究都發現，教育會提升家庭的股票投資收益率。這或許是因為我國股票市場在信息披露、機構投資者比例和市場有效性等方面與發達國家都有或多或少的差異。此外，我國的基礎教育體系也不直接涉及金融相關知識的教育。受教育程度更高的群體或許更容易跨越門檻、進入到股市中去，但是市場環境和他們自身的知識結構并不能確保他們能在股市中“脫穎而出”，取得超額回報。

4.3 教育對股票市場參與的影響機制探究

前文已經討論過教育影響家戶股票市場參與的可能機制，包括降低參與成本和影響風險態度。了解金融相關知識能降低股票市場對于家戶的進入成本，進而改變家戶的金融行為(Lusardi and Mitchell，2014；尹志超等，2014；Bianchi，2018)。那么，教育是否真的可以提高個人的金融知識呢？本小節內容主要是初步地探索受教育程度影響股票市場行為的作用機制。

我們使用中國家庭金融調查2015年數據中有關金融知識的三道問題，分別通過簡單加總和因子分析兩種方法計算出受訪者的金融知識水平，然后進一步檢驗了教育對于金融知識水平的因果作用?！傲x務教育法”是一項主要針對教育獲得的公共政策，因此我們可以合理地認為它只會通過改變教育來影響個體的金融知識和風險態度。換句話說，我們使用“義務教育法”實施時間來構造的工具變量估計滿足排他性假設?；貧w結果報告在表4中。結果顯示，受教育年限對金融知識有顯著的提升作用。受教育年限每增加一年，金融知識得分增加0.094分。對于總體得分均值(1.18分)來說，這個增幅達到了8.0%。這表明，提高公眾的教育水平，有利于提升公眾的金融知識，進而提升金融市場的社會參與，有助于我國的金融體系進一步完善發展。

表4 受教育年限對金融知識水平的影響

我們分析了教育對于個體風險態度的影響。本文對于風險態度的度量，來自于受訪者對于理想投資組合風險的選擇，以及對于無風險、有風險的兩種彩票二選一的回答。值得注意的是，這兩個度量可能會存在一定的差別。第一個度量是詢問個體對于其理想投資組合風險的選擇，這個選擇可能會受到其自身的財務多寡和收入穩定性的影響。它所反映的是人們基于自身約束條件所做出的選擇。第二個度量則是基于一個假設性的彩票選擇，它一定程度上更接近于個體自身的風險偏好。在經典的金融學模型中，風險偏好是指不隨外在價格和約束條件影響的效用函數參數。在前者關于投資組合的風險選擇問題中，我們定義數字越大為越傾向于高風險的投資組合，受教育年限對于投資組合風險態度的影響結果展示在表5中的(1)至(4)列。受教育年限越高的受訪者，會相對更偏好風險更高的投資標的。對于后一個問題，我們把偏好有風險彩票的受訪者定義為風險偏好型。表5中(5)至(8)列的結果告訴我們，受教育程度的增加不會顯著影響受訪者選擇有風險彩票的概率。這一結果與現有文獻的發現一致，教育的提升會提高個體的收入穩定性，從而更有能力投資于風險資產(Cooper and Zhu, 2016)；但是教育并不一定會使得人們增加對于風險的偏好。

總的來說，通過風險態度和金融知識兩個渠道的分析，我們發現金融知識提升可能是教育推動中國家庭股票市場參與的潛在機制。同時，高教育水平個體更傾向于在投資決策中承擔風險，這些結果與前面得到的，受教育年限促進投資者參與股票市場的結論相一致。

表5 受教育年限對投資決策風險偏好的影響

4.4 金融知識與風險態度的中介作用

雖然我們在前文中討論了教育改變股票市場參與行為的可能機制，但是想要完全識別金融知識與風險態度在教育對股票市場參與的因果關系中所起到的作用，仍有一定的難度。參考Cutler and Lleras-Muney (2010)以及Huang(2015)的做法，我們在此部分進行中介作用分析。為此，我們用股票市場參與對義務教育法的適用程度做回歸，并比較加入和不加入金融知識、風險態度控制變量的結果。義務教育法適用程度的回歸系數，反映的是教育對于股票市場參與提升的作用。因此，與不加入控制變量的回歸系數相比，控制金融知識得分或風險態度之后，回歸系數減小的比例，可以被解釋為金融知識得分或風險態度在教育提升股票市場參與的影響作用程度。

利用與前文相同的樣本，機制作用分析的結果如表6所示。我們用擁有股票賬戶和持有股票這兩個關鍵被解釋變量，對義務教育法的適用程度做回歸。每張表格的第(1)列匯報不控制金融知識和投資風險偏好的結果，第(2)列僅控制金融知識，第(3)列僅控制投資風險偏好，第(4)列二者都控制。在表6 當中，義務教育法適用程度的回歸系數均為正向且顯著。與第(1)列相比，在控制住金融知識得分后，第(2)列的系數從0.047下降至0.041(下降12.8%)；在控制住投資風險偏好后，第(3)列的系數下降至0.038(下降19.1%)。在第(4)列中，當我們同時控制住金融知識得分和投資風險偏好，系數下降至0.034(下降27.7%)。表6(5)至(8)列的結果把關鍵被解釋變量“持有股票”作為補充，結論與前四列類似。在控制住金融知識和投資風險偏好后，持有股票的回歸系數從0.039下降到0.030，下降23.1%。我們還進一步使用Sobel檢驗去分解金融知識和對于風險資產的偏好作為渠道的作用大小(Sobel,1986)。按照Sobel檢驗的結果，12%～13%的教育對于股票市場參與的效應是通過金融知識的渠道中介的，而14%～15%的效應是通過改變個體對于風險資產的選擇中介的。這些結果都表明，金融知識和對風險資產的選擇在教育影響股票市場參與的過程中，均發揮了重要的中介作用。

表6 教育對擁有股票賬戶的影響的機制分析：金融知識和風險偏好

金融知識中介效應的Sobel檢驗總效應直接效應間接效應中介效應比例擁有股票賬戶0.047***0.041***0.006***13.3%持有股票0.039***0.034**0.005***12.0%偏好風險資產中介效應的Sobel檢驗總效應直接效應間接效應中介效應比例擁有股票賬戶0.045**0.038**0.007**15.4%持有股票0.038**0.032**0.005*14.0%

需要說明地是，金融知識和股票市場參與之間的互動關系是較為復雜的。一方面，金融知識的獲得能促進個體參與股票市場；另一方面，個體也會在參與股票市場的過程中學習，從而提升自身的金融知識水平。在本文的數據條件下，我們無法對這兩者間的關系去做清楚的識別。這意味著，我們在做中介效應分析時無法將股票市場參與對金融知識的反向作用考慮進來，從而導致我們對中介效應比例的估計存在一定程度的高估。

4.5 收入與職業的中介作用

除了對個體的金融知識和風險行為產生作用之外，學校教育還會通過改變個體的收入和職業來對其金融市場參與。前人的研究已經證實，平均而言，高教育個體的收入會更高、也更容易從事社會地位較高的職業(Ashenfelter and Rouse, 1998)。首先，收入直接與個體的財富積累相關聯。那些財富較多的個體，會更有能力和更有動機去將財富分散投資到股票市場上去。其次，個體從事的職業類型不僅決定了其收入的水平和不確定性，也會決定其和怎樣的同事工作、接受怎樣的信息。我們使用家庭的可支配收入作為衡量收入的代理變量，使用一個職業中的大學學歷及以上人群的占比來度量一個職業的社會地位(Zhou and Xie, 2019)。需要說明地是，在計算所在行業從業者的平均教育年限時，我們剔除掉了個體自身教育水平所產生的影響。我們預期教育會提升個體收入和其所從事行業中同事的平均教育水平，而那些可支配收入較高和所從事職業中高教育人群占比較高的個體更有可能會參與到股票市場中來。相關結果展示在表7中。

表7 教育對擁有股票賬戶的影響的機制分析：可支配收入與工作行業

續表

我們對比了加入收入和職業變量前后，簡約式估計的系數所發生的變化。我們發現加入家庭可支配收入這一變量后，義務教育法適用程度對于股票市場參與的影響幾乎沒有變化。但是加入了個體所在行業從業者的平均教育年限之后，擁有股票賬戶的系數則從0.047下降到了0.026，持有股票的系數從0.039下降到0.021，而且變得在統計上不顯著。Sobel檢驗的結果表明：個體所從事的職業具有很強的中介作用，其中介效應占比高達四成以上。換句話說，義務教育法提升了個體的教育成就，使之更有可能與教育成就更高的人成為同事，是其股票市場參與行為發生改變的一個重要原因。這個發現也與前人的相關研究發現一致：考察同事之間的傳染效應，對于理解個體的金融市場行為是極為重要的(Duflo and Saez, 2002)。

4.6 義務教育法的溢出效應

“義務教育法”實施不僅會對那些因教育成就得到提升的個體產生直接效果，可能還會對那些教育成就沒有受到影響的個體產生溢出效應(Huang，2015)。個體的教育成就對于社會具有很強的外部性，義務教育法的影響通常是全局性的而非是局部性的(Acemoglu and Angrist，2000)。當社會人口整體的教育水平得到明顯的提升，其社會環境特別是非正式的知識傳播都會發生相應的變化。這種變化使得“義務教育法”的處理效應并不只局限于那些教育成就因之發生變化的個體，也會傳染到那些并沒有直接受到處理效應的個體。這樣的溢出效應通常會縮小處理組和對照組之間的差別，從而導致因果識別出現低估。另一方面，理解這種溢出效應本身是有意義的，有助于完善我們對于政策后果的理解。

為了檢驗義務教育法的溢出效應，我們按照Huang(2015)的做法，分別對全樣本、“未接受過教育”的子樣本和“受教育年限超過九年”的子樣本做了簡約式(reduced-form)回歸分析，即用他們的股票市場參與及其他相關變量對其所受到的政策適用程度做回歸。在這里，“未接受過教育”的子樣本主要是實驗處理中的“絕不參與”(never-takers)個體，而“受教育年限超過九年”的子樣本中則包含了相當一部分“總是參與”(always-takers)個體(Angrist and Pischke, 2008)。這兩類個體的受教育年限不會因為受到義務教育法的處理效應與否而發生變化。因此，如果他們股票市場參與會隨著(義務教育法)適用程度高低而發生變化，那么這些變化可以被認為是溢出效應。從表8中，我們發現，無論是對于“未接受過教育”的子樣本還是對于“受教育年限超過九年”的子樣本，絕大多數的系數都是不顯著的。換句話說，我們沒有發現顯著的溢出效應。這或許是因為，與健康行為(例如不抽煙、不過度飲酒)不同，家戶的股市參與行為和股票資產狀況一般不容易直接觀察到。許多家戶將這些信息視為其隱私，只與較為親近的小范圍人群分享。

表8 義務教育法實施對于關鍵被解釋變量的溢出效應

5 穩健性檢驗

5.1 “義務教育法”在各省實施時間的外生性

本文的因果識別策略在一定程度上與雙差分模型(Difference-in-differences, DID)有相似之處。雙差分模型估計所依賴的一個關鍵假設是，處理組和對照組在處理(treatment)發生之前的增長趨勢是相互平行的。當這一假設成立時，我們無法基于某一組個體在處理前變化趨勢的斜率，來預測其將會進入處理組還是實驗組。當平行趨勢假設無法被滿足時，雙差分模型的估計就可能存在偏誤。在我們這個研究當中，如果某些省份在《義務教育法》頒布之前就保持了較高的受教育年限增速，與此同時，這些省份因為有更好的發展條件而選擇更早地執行義務教育法，那么平行趨勢假設就沒有得到滿足。具體來說，在這種情形下，早實施義務教育法的省份(即“處理組”)的平均受教育年限的增速(或者說其趨勢的“斜率”)，可能會明顯高于那些晚實施義務教育法的省份(即“對照組”)。假如這種增速的差異在處理發生之后仍然存在，我們就無法判斷所觀察到的處理組和對照組在處理發生后所呈現的差異是處理效應還是之前趨勢的延續所致。

為了檢驗處理組和對照組在處理發生前的趨勢是否平衡，我們做了如下一個簡單的檢驗：我們將所有省份按照其最早實施“義務教育法”的時間劃分為早實施省份(1986年或1987年開始實施的，用虛擬變量標示為“1”)和晚實施省份(1988年及以后開始實施的，用虛擬變量標示為“0”)；然后分別用1969年、1970年和1971年出生人口的平均受教育年限增長對這一虛擬變量做回歸。我們將回歸結果報告在表9中。從回歸結果可以看到，用來標示早實施省份的虛擬變量的系數在統計上是不顯著的，其符號也不穩定。換句話說，我們沒有足夠的證據去拒絕“早實施省份”和“晚實施省份”的教育發展趨勢在“義務教育法”實施之前是不平行的。

表9 平行趨勢檢驗

5.2 對于流動人口和非流動人口的區分

在改革開放以來，跨地區的人口流動在變得日趨頻繁，而且教育在人口遷移中扮演著極其重要的角色(譚華清等，2018)。流動人口的大量存在，給本文的估計帶來了兩方面的挑戰。首先，我們是基于個體的出生年份和調查時的常住地信息，來匹配上對應的義務教育法適用程度。如果有些個體在完成義務教育后，跨省份遷移到現居地，那么這部分人的匹配就會出現誤差。其次，即使流動人口是在幼年時期就遷移到外地，匹配過程是正確的，我們還可能面臨處理效應異質性的問題。工具變量識別得到是局部平均效應，但是由于天賦和家庭因素等原因，某些個體對于處理(treatment)的反應會比其他更為敏感。具體來說，如果這些流動人口是因為教育提升而改變了其工作和生活地點，那么他們可能同樣會更容易因為教育提升而改變其股票市場參與。那就難以避免這樣一種可能：我們所估計得到的平均處理效應主要是由流動人口貢獻的，教育可能對于非流動人口的股票市場參與沒有什么影響。過于顯著的處理效應異質性，會對我們結論的適用范圍有所影響。

所以我們基于個體的戶口所在省份和常住省份信息將樣本分為兩組：非跨省流動人口(戶口省份與常住省份相同)和跨省流動人口(戶口省份與常住省份不同)。因為我們的政策實施時間的差異是發生在省份一級的，所以我們是基于省份層面的信息進行分組。我們分別使用兩組樣本進行了OLS和工具變量估計，并把結果匯報在表10、表11中。首先，跨省份流動人口在我們樣本中的占比較低，只占8.5%。即使會存在一定程度的測量誤差，也不太會對我們的主要結論產生重大的影響。其次，我們發現，使用跨省流動人口樣本估計得到的一階段回歸和二階段回歸的系數更大也更為顯著。這說明，處理效應異質性確實存在，跨省流動人口對于義務教育法的反應更為敏感。但是在非跨省流動人口中，一階段回歸和二階段回歸的系數仍然是顯著為正的，本文的主要結論仍然成立。

表10 戶口所在地與常住地省份不同的人群單獨處理：擁有股票賬戶

表11 戶口所在地與常住地省份不同的人群單獨處理：持有股票

5.3 對于股票收益率的再考察

如在前文表3中所展示的，我們沒有發現教育對于家戶的股票投資表現有顯著的因果效應，但是我們前面的分析可能存在兩方面的問題。首先，我們只使用了一年的橫截面數據。相較于其他家戶層面變量，股票收益率受到宏觀經濟和市場情緒的影響更明顯，會有很強的波動性。所以，只使用一期的數據，可能不足以發現教育和股票投資表現之間的關聯。其次，是否參與股票市場是一個選擇的過程。那些選擇參與股票市場的家庭，可能會和其他家庭存在顯著的差異。這就意味著，我們的結論可能會存在樣本選擇偏誤。

為了解決以上這兩個問題，我們做了以下兩方面的穩健性檢驗。首先，我們把2013年、2015年和2017年這三期的CHFS調查匯總在一起，重新考察了教育對于股票投資表現的作用。我們還在回歸中加入了調查年份的虛擬變量。如表12所示，我們還是沒有發現教育對于家戶的股票資產占比有顯著的影響，對于家戶的股票投資表現甚至有一定負的影響。針對樣本選擇偏誤問題，我們則采用了逆米爾斯項進行了偏誤校準并將結果報告在表13當中。校準后的結果和表3的結果基本一致。

表12 使用CHFS 2013、2015、2017三期樣本估計教育對股票市場投資表現的影響

表13 加入用于調節參與選擇的逆米爾斯項進行偏誤校準

6 結論

基于2015年中國家庭金融調查(CHFS)數據，本文從實證上分析了教育對家庭股票市場參與和相關投資行為的因果效應。為解決關鍵解釋變量(即受教育程度)可能存在的內生性問題，我們使用義務教育法實施作為外生沖擊，按照法律在不同省份施行時間的先后，及其對于不同年齡段人群的影響不同所造成的差異，我們構造了義務教育法的適用程度作為受教育年限的工具變量。利用工具變量法的估計結果顯示，在控制年齡、家庭、城鄉和家庭總資產等協變量的條件下，受教育程度的提升能顯著推動家庭更多地參與股票市場。然而，教育對于股票市場參與者配置股票資產的比重沒有顯著影響；同時，現有證據并沒有表明教育能幫助中國家庭在股票市場上獲得更高的收益率。

進一步分析還發現，教育水平的提升會增加個人金融知識水平，使得家庭更容易理解股票市場的基本功能，了解參與渠道及相關風險收益。金融知識提升能降低家庭進入股市的成本，或許是提升家庭股市參與的機制之一。此外，教育顯著提高了個人的選擇投資組合的風險偏好，這表現在受教育年限更高的受訪者更傾向于選擇風險與收益相對較高的投資項目。因此，這種風險偏好的提升也幫助提高了家庭配置股票資產的可能性。

本文的研究具有很強的政策含義。由于經濟持續增長和儲蓄率高企不下，我國家戶可用于投資的財富也在不斷增加。在這一背景下，中國家庭需要合理利用不同的投資工具，對于包括股票在內的各類資產進行合理配置，以實現其資產的保值和增值。但是與巨大的潛在需求相對照的是，盡管中國股票市場已發展了近三十年，家戶的參與率仍然非常低。其中一個原因在于，相關信息與知識的缺乏，使股票市場對很多家庭而言，仍存在較高的進入壁壘。怎樣才能幫助民眾認識和了解股票市場，幫助他們更合理地配置金融資產呢？通過各種渠道普及金融知識是一個被廣泛提出的建議(尹志超等，2015)。而本文的研究則提供了另一視角的發現：廣義的學校教育(通識教育)同樣可以幫助家庭提升金融知識，降低市場進入成本，促進股票市場參與。黨和政府歷來重視我國的教育事業發展，把教育發展放在國家戰略的優先位置，尤其是對基礎教育給予了大量的支持和投入。本文的研究發現表明，提升國民的總體教育水平，有助于通過金融市場渠道，優化家庭的財富配置。