这是一篇金融学硕士论文代写范文，以 风险金融资产配置;性别失衡;婚姻市场竞争;风险偏好;为研究论点。研究结论中国持续偏高的出生性别比例作为重要的人口结构特征，对微观家庭的经济行为产生了深远影响。本文研究性别失衡如何影响家庭风险金融资产配置，首先对国内外相关领域的理论进展与实证研究成果进行系统梳理与评述，基于现有研究脉络，结合理论缺口与现实需求，提出研究假设并构建相应的实证检验框架。
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摘要
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第 1 章 绪论
1.1 研究背景
自 1979 年计划生育政策实施以来，中国的性别比例（男性与女性人口之比）持续攀升并维持在较高水平。Ebenstein（2010）的研究表明，中国已成为全球性别失衡问题①最为突出的国家之一。2010 年全国人口普查数据显示，1981-1985年出生人口的性别比例为 1.01（即每 100 名女婴对应 101 名男婴），而 2001-2005年出生人口的这一比例已增至 1.17。这种持续偏高的性别比例直接导致婚姻市场中适婚男性数量显著过剩。根据《中国统计年鉴 2023》的统计，2022 年中国男性人口较女性多出 3237 万。这种“男性过剩”现象显著加剧了男性在婚恋竞争中的压力。Sharygin 等学者（2013）的研究进一步指出，预计到 2030 年，中国30-39 岁年龄段的男性中将有 20%处于未婚状态。近十余年来，中国经济的快速增长有力推动了金融体系的规模扩张与结构升级。以中国证券市场为例，2012 年至 2022 年间，境内上市公司总市值从约 23.04万亿元攀升至约 84.77 万亿元②，市场规模扩展至原先的 3.68 倍左右，按 2023年末市值规模，中国 A 股市场已稳居全球第二大资本市场，仅次于美国（约 50万亿美元）。与金融市场扩张同步，居民可支配收入显著提升，推动更多家庭涉足金融投资领域。根据中国家庭追踪调查（CFPS）数据，2010 至 2018 年间，我国家庭金融资产平均规模由 1.8 万元显著攀升至 7.9 万元，累计增幅为 339%。在多样化的金融资产类别中，股票和证券投资基金等风险较高的资产逐渐成为家庭资产配置的重要组成部分。值得注意的是，自 2014 年资本市场深化改革以来，个人投资者数量持续攀升，截至 2023 年末，全国股票账户有效持有者已突破 2.2亿人③。
1.2 研究意义
1.2.1 理论意义（1）拓展家庭金融决策研究的视角。现有研究主要关注宏观经济环境、政策变动或收入水平对家庭金融资产配置的影响，而本文基于性别失衡的视角，探讨其如何通过婚姻市场竞争机制影响家庭投资决策，丰富了家庭金融理论研究的维度。这一视角不仅揭示了人口结构变化对家庭投资行为的潜在影响，还为理解我国股市投资者结构的变化提供了新的理论依据。（2）补充性别失衡对家庭金融行为的微观证据。以往关于性别失衡的研究主要集中于储蓄、借贷、婚姻支付（如彩礼）等领域，而对风险金融资产配置的研究较少。本文通过实证分析发现，性别失衡显著提升了男孩家庭参与股票市场的概率及股票资产占比，进一步印证了婚姻市场竞争对家庭金融决策的深远影响。这一发现补充了现有关于性别失衡对家庭金融行为的研究，并为理解金融市场投资者结构的变化提供了微观层面的经验证据。
1.2.2 现实意义
（1）为家庭优化资产配置提供决策依据。家庭金融资产决策不仅会对单个家庭的生活水平产生影响，同时也对整个社会的福祉具有重要意义（黄家骅，2007；Bhamra 和 Uppal，2019）。研究性别失衡如何影响家庭风险金融资产配置决策，有助于启发家庭在制定投资策略时，考虑人口结构和婚姻市场因素以优化资产配置。
（2）为政府制定人口与金融政策提供借鉴。性别失衡不仅影响婚姻市场竞争，也对金融市场的资金流向产生深远影响。政府应优化金融市场监管，加强对风险投资行为的引导，防止因家庭过度追求投资收益而导致的市场波动，同时推动人口政策调整，采取措施缓解性别失衡问题，例如提高女性权益保护、鼓励生育政策等，以减少婚姻市场竞争对金融市场的影响。另外，提升家庭金融教育，鼓励家庭树立长期投资理念，避免盲目追求高风险金融资产，促进家庭金融资产配置的合理化，也有助于政府推动资本市场有序发展。
1.3 研究内容与研究方法
1.3.1 研究内容本文的样本数据来源于 2019 年中国家庭金融调查（CHFS）问卷和 2020 年中国人口普查数据，建立 Probit 和 Tobit 模型探究我国性别失衡（以区/县层面的性别比例作为代理变量）对子女性别不同的家庭配置股票等风险金融资产时的影响。本文首先系统梳理国内外现有研究成果并进行总结评述，介绍相关理论，并在此基础上，运用计量分析方法实证考察性别失衡对家庭风险金融资产配置的影响及其机制，最终得出研究结论并提出政策启示。本文的结构安排如下：第一章，绪论。本章基于我国社会文化传统及性别失衡的现实问题出发，首先阐释了性别失衡影响家庭金融资产配置的研究背景与学术价值，确立研究起点。接着，明确研究目标和研究方法，梳理全文的研究内容，并指出本文的边际贡献与局限性。第二章，文献综述。本章围绕性别失衡与家庭风险金融资产配置展开文献梳理：其一，系统整理性别失衡的形成原因及其经济社会效应；其二，梳理家庭风险金融资产配置及其影响因素的相关研究。通过对现有研究的借鉴意义和不足之处进行归纳总结，明确本文的研究方向。第三章，理论基础和研究假说。本章系统阐释了相关理论基础（投资组合理论、婚姻市场竞争理论和有限参与理论），并在现有研究理论的基础上，提出本文的研究假设。第四章，性别失衡与家庭风险金融资产配置的实证分析。首先介绍了本文实证部分所使用的样本数据来源，本文的样本数据来源于 2019 年中国家庭金融调查（CHFS）数据和 2020 年中国人口普查数据。解释变量包括第一胎子女性别、区/县层面的性别比例以及二者的交互项，该交互项是本文重点关注的核心解释变量。被解释变量包括股票市场参与、股票资产占金融资产的比例、风险资产市场参与以及风险资产占金融资产的比例，并控制了个体特征变量、家庭特征变量以及地区特征变量。样本选择方面，为提高样本家庭之间的可比性，对父母和子女特征进行一定限制。接着对数据进行清洗整理，并对变量进行初步的描述性统计和实证分析。实证内容方面，本文针对被解释变量中的 0-1 变量和截断变量分别建立了 Probit 和 Tobit 模型，基于模型进行基准回归，通过替换解释变量、替换估计方法、调整样本区间等方法处理潜在内生性问题以检验结论的稳健性，接着检验了可能存在的机制及异质性，并结合理论和现状解释回归结果。
1.4 研究创新与不足
1.4.1 研究的创新之处第一，在指标层面，本文采用区/县层面的性别比例作为衡量性别失衡程度的代理变量，将每一个县视为一个婚姻市场，更精准地刻画了婚姻市场的竞争程度。第二，现有文献多集中于探讨性别失衡对家庭储蓄、借贷等传统金融行为的影响，且针对“性别失衡如何影响家庭风险金融资产配置”这一研究主题，现有文献尚未形成统一结论。因此，本文重点考察性别失衡背景下家庭参与股票等风险金融资产投资的行为特征。聚焦这一研究视角，有助于更深入地理解性别失衡如何影响家庭风险投资决策的变化和调整，为现有研究提供新的实证依据。第三，现有研究对家庭金融资产配置影响因素的探讨多以发达国家为例，且主要关注人力与物质资本等微观特征，在宏观层面的探索尚存不足，且分析框架偏重于经济政策与金融市场环境等常规解释变量。本文从婚姻市场竞争的角度出发，以我国为例，研究发展中国家的性别失衡问题对家庭风险金融资产配置的影响，丰富了学界的现有研究，为相关理论提供了新的微观证据支持。
1.4.2 研究不足首先，区/县层面的性别比例这一变量的数据来自于 2020 年中国第七次人口普查，而其他变量的数据来自于 2019 年 CHFS 数据，前者在获取时需将年龄范围限制为 1-19 岁，后者根据研究需要则将样本家庭中的第一胎子女年龄限制为0-18 岁，进而才能将两组数据进行合理匹配。由于数据可获得性与匹配需要的限制，本文选择使用 2019 年 CHFS 的截面数据。虽然先前已有研究证明，使用截面数据并不会影响实证结果的说服力，因为同一个区县内的性别比例随着时间的变化并不会发生很大波动（Li 等，2022），但其不足之处仍在于难以观察性别比金融资产配置决策随时间的发展和变化趋势，仅能证明在当下中国金融市场发展背景下的对应结论。另外，本文讨论的家庭风险金融资产不包括当下新兴出现的互联网理财产品（如余额宝、微信零钱通）等，其主要原因是互联网理财产品风险和收益均相对较低，且在中国家庭中的普及率较高。故本文选择的风险金融资产仅包括股票、债券等传统风险投资。此外，本文并未讨论性别失衡与家庭如何配置储蓄等无风险金融资产之间的关系。这些不足之处为后续研究提供了重要的探索空间。
第 2 章 文献综述
2.1 性别失衡的形成原因和影响后果
2.1.1 性别失衡的形成原因我国人口性别失衡问题主要源于出生性别比例的长期偏高，而非国际迁移因素。Henry（1975）最早定义性别比例，即每一百名女性人口所对应的男性人口数量。出生性别比例维持在约 105 左右为生物学正常水平，若性别比例大于 107或小于 103 则称之处于失衡状态。家庭主要通过两种方式选择子女性别：借助 B超技术进行产前胎儿性别鉴定或者通过区别对待以提高偏高性别子女存活率（Hesketh 和 Xing，2006）。自 20 世纪 80 年代以来，学界对我国出生性别比例持续攀升的研究主要集中在计划生育政策、B 超技术以及传统文化观念这几个方面。计划生育政策方面，Ebenstein（2010）基于 1982 年、1990 年和 2000 年三次全国人口普查数据，系统分析了生育政策对人口性别结构的影响机制。研究发现，男性胎儿的生育间隔显著长于女性胎儿，这种现象暗示着部分家庭在生育过程中存在性别选择行为。该研究发现该超生罚款标准与当地人均收入的比值与出生性别比例呈现显著正相关，且这种关联性独立于计划生育政策实施前的性别比例基础水平。值得注意的是，研究还揭示出政策执行强度对生育行为的双重影响：一方面超生罚款标准提高会显著抑制家庭生育二胎的意愿；另一方面，在首胎为女性的情况下，罚款标准提升反而会刺激家庭通过性别选择手段提高次胎生育男性的概率。Zhu 等学者（2009）基于 2005 年全国 1%人口抽样调查数据的分析表明，具有特殊性的“一孩半政策”（即农村地区首胎为女性可生育二胎）是加剧性别失衡的重要制度因素。数据显示，政策允许范围内的二胎及更高胎次生育中，性别选择行为尤为突出——首胎性别比例基本处于 103-107 之间，而次胎和三胎的性别比例明显大于 107。Li 等（2011）基于 1990 年、2000 年和 2005 年全国人口普查数据的实证研究表明，计划生育政策导致中国出生性别比例显著上升，。B 超技术方面，Ebenstein（2009）最早描述其为“东方哲学与西方技术的交融”。B 超技术主要应用于医疗诊断领域，其具备一项特殊功能，即在女性孕期达到四个月以上时，能够检测出胎儿性别。这一功能使得父母获得了在胎儿诞生前进行性别选择的可能性，也就是选择性堕胎。由于 B 超技术的引入，家庭实施产前性别选择的成本大幅降低，部分学者提出，该技术的广泛普及致使我国性别比例升高（Chen 等，2013；Li 和 Zheng，2009）。传统文化观念方面，Almond 等学者（2013）通过对加拿大亚裔移民群体的追踪观察，发现该群体后代呈现出显著的性别失衡特征，这为文化传统对生育行为的代际传递效应提供了有力证据。国内也有学者在研究中强调，根植于农耕文明的传统生育文化所固化的男孩偏好，构成了我国出生性别比例异常升高的深层动因，而现代社会经济转型与生育政策约束形成的低生育率环境，则进一步放大了这种结构性失衡（郭维明，2006）。张川川与马光荣（2017）的研究独辟蹊径，通过构建宗族文化强度指标，系统解析了性别失衡的区域差异。基于 2010 年中国家庭动态追踪调查与全国人口普查数据的实证分析表明，宗族文化表征物（如祠堂密度、族谱完整度）越显著的地区，其出生性别比例偏离正常值的幅度越大。这些地区家庭普遍表现出更强烈的“续嗣”观念，反映出传统文化场域对生育决策的持续型塑作用。另外，Yao 和 You（2016）通过历史制度分析发现，新中国成立初期女性政治参与度（以女性党员比例为代理变量）较高的区域，在 1990年代生育转型期表现出更温和的性别失衡现象，这为提升性别平等水平与改善人口结构提供了政策启示。
2.2 家庭风险金融资产配置及其影响因素
家庭金融资产配置作为微观金融研究的重要领域，其学术脉络可追溯至Campbell（2006）的开创性研究。该研究突破性地指出，无论家庭风险偏好如何，能够获得正向风险溢价是家庭参与金融投资的充分条件。甘犁等（2013）的研究揭示了家庭金融行为与宏观经济运行的传导机制，指出把握微观主体的金融决策规律对激发消费潜力、驱动经济增长具有战略价值。王亚柯等（2024）论证了金融素养对我国居民家庭资产配置和财富积累的影响，指出金融素养的提升不仅有效促进了家庭对风险金融资产的持有，还显著促进家庭的财富积累。在数据基础方面，我国相关研究曾长期受制于微观数据的匮乏。这一局面随着 2011 年西南财经大学全国性家庭金融调查的开展得以改观，该数据库的建立不仅填补了数据缺失的空白，更推动家庭金融研究进入快速发展期。就资产分类而言，现有文献主要沿袭 Samuelson（1975）的经典二分法，将金融资产划分为风险性与无风险性两类。后续学者对此进行细化拓展：吴卫星等（2011）构建四维分类框架，涵盖安全性资产、固定收益证券、权益类资产及养老金账户；Antzoulatos 与 Tsoumas（2010）则系统界定了风险资产范畴，将衍生工具、理财产品和贵金属等纳入其中。值得注意的是，尹志超等（2015）引入制度经济学视角，基于市场正规性维度对金融资产进行重新划分，特别关注民间借贷等非正规金融形态。在研究家庭风险金融资产配置的影响因素时，目前现有文献形成“外部环境-内部特征”的双维分析框架。外部环境因素方面，实证研究表明区域创新创业活跃度（肖忠意等，2018）、区位优势（Branikas 等，2020）与数字金融渗透率（吴雨等，2021）对家庭风险资产配置具有显著促进作用。Zhu 等（2021）揭示社会资本能够通过信息扩散机制促进家庭的金融参与，郭士祺等（2014）则发现线上信息渠道与线下社交网络在促进股市参与方面存在替代效应。值得关注的是，Cardark 等（2019）发现金融危机显著改变家庭投资期限偏好，导致短期收益导向型配置倾向增强。家庭内部特征的影响机制研究则呈现多维度特征。基于生命周期理论，Guiso与 Haliassosand（2000）发现年龄结构与资本市场参与度存在倒 U 型非线性关联。
2.3 性别失衡与家庭风险金融资产配置现有文献中，针对性别失衡与家庭风险金融资产配置之间关系的研究相对匮乏。Li 等（2022）基于 2014 年 CHFS 数据，系统考察了性别比例对家庭风险金融资产配置的影响。其实证结果显示，当区/县层面的性别比例每上升 1 个标准差时，第一胎为男孩的家庭参与股票市场的概率将显著提升 2.9%，且其股票资产在金融资产中的占比也将增加 1.5%。与之形成对比的是，第一胎为女孩的家庭在金融市场参与决策方面并未呈现出显著的性别比例弹性。而另一项研究则表明，青年人口性别失衡会驱动核心家庭通过增持不动产以增强子女在婚姻市场中的竞争力，这种资产配置偏好降低了家庭参与风险金融市场的意愿。现有研究普遍将子女性别作为控制变量纳入家庭金融资产配置的分析模型，但关于这一变量对家庭风险金融资产配置的具体影响机制，学术界仍存在较大分歧（Campbell，2006；尹志超等，2014；蓝嘉俊等，2018）。
2.4 文献述评
通过梳理学界内相关研究，可以看出：第一，由于中国资本市场发展历史较短，关于性别失衡与中国家庭金融行为之间关联的研究多聚焦于储蓄率、借贷决策等传统领域，对风险金融资产配置的关注则相对较少。第二，大部分研究对性别失衡对家庭金融资产配置决策的影响局限于“竞争性储蓄”框架，但也有少部分学者在中国房地产政策变化与资本市场不断发展的时代背景下，指出性别失衡对家庭风险投资的正向促进作用，因此，学界内该领域相关研究并未形成一致结论。第三，现有研究多采用单一维度的性别比例指标，而少有研究关注个体特征与区域婚姻市场竞争强度的交互效应。因此，本文基于性别失衡这一背景，分析性别失衡对家庭风险金融资产配置的影响，阐明背后可能存在的作用机制，并从不同方面探究这一影响的异质性，旨在丰富学界内现有相关研究，为相关理论提供新的微观证据支持。
第3章 理论基础与研究假说例及家庭风险
3.1 理论基础
3.1.1 投资组合理论
3.1.2 婚姻市场竞争理论
3.1.3 有限参与理论
3.2 研究假说
第 4 章 性别失衡与家庭风险金融资产配置的实证分析
4.1 数据与变量
4.1.1 数据来源本文使用的主要数据库是中国家庭金融调查（CHFS）。本文的实证分析主要利用 2019 年数据，该数据通过科学抽样构建全国性随机样本，其人口特征与社会经济变量的分布形态与中国人口普查数据具有一致的分布。CHFS 数据库样本量大，抽样方法科学，由于需要通过大量地抽取样本家庭来进行问卷调查，较低的被拒绝率也是保证数据高质量与高代表性的关键因素。2019 年 CHFS 样本构建了覆盖全国 29 个省级行政单元的样本框架，抽样网络涵盖 343 个区县单元及1360 个基层社区单元，最终搜集了 34643 户家庭（含家庭成员数据 107008 个）。CHFS 数据遵循概率与规模成比例的原则，且总体拒绝率低于国内外同类或类似调查，故极具全国及省级代表性。CHFS 数据提供了详细的关于家庭财务决策的诸多变量，例如参与股票市场和其他金融资产市场、住房价值和抵押贷款、收入和支出等。此类信息的采集对象通常是户主①。CHFS 数据也提供了所有家庭成员的人口学属性（年龄、性别）、人力资本特征（教育程度、职业）及政治面貌等社会经济指标的数据。这些信息是从受访者及其他家庭成员处共同调查获得。另外，CHFS 采用面对面访谈的方式，能够比传统的发放问卷方式获得更高质量的信息。最后，CHFS 提供了两种类型的变量，分别标识家庭样本和个人样本，可通过将二者结合识别个体唯一性这一特征直接决定了 CHFS 数据能被用于系统的实证分析。本文的实证分析基于 2019 年 CHFS 数据中的横截面样本，并利用性别比例在区/县层面上的差异。相比于面板数据，使用横截面数据进行实证分析并不会降低说服力，因为同一区/县内的性别比例并不会随着时间的推移发生很大变化。
4.1.2 变量描述本文考察的主要问题是区/县层面的性别比例对子女性别不同的家庭风险金融资产配置的影响。（1）被解释变量：本文参考等 Li 等（2022）、尹志超等（2014）的做法，构建了四种家庭风险金融资产配置的衡量标准作为主要被解释变量。第一个变量是股票市场参与，该变量为虚拟变量，若受访家庭在调查日拥有股票账户或者持有非公开市场交易股票则为 1，否则为 0。第二个变量是风险资产市场参与，该变量也为虚拟变量，其定义与股票市场参与变量类似，若受访家庭在调查日持有风险资产则为 1，否则为 0。关于风险资产，本文沿用 CHFS 问卷中的设置①。剩下两个变量分别为股票资产占比和风险资产占比，分别定义为股票资产和风险资产占家庭所有金融资产的比例，代表投资的资金强度。金融资产包括风险资产、现金、存款账户余额、社保账户余额、互联网理财产品以及民间借贷等。
（2）解释变量：由于本文主要考察区/县层面性别比例对子女性别不同的家庭风险金融资产配置的影响，故核心解释变量为第一胎子女性别与区/县层面性别比例的交互项。对于子女性别的刻画，本文选择第一胎子女性别作为代理变量。该变量为虚拟变量，若第一胎为儿子，则该变量取值为 1；若第一胎为女儿，则该变量取值为 0。参考林莞娟和赵耀辉（2014）的做法，在清洗数据时，将第一胎为龙凤胎的家庭删除，以确保该变量取值的唯一性。需特别关注的是，在计划生育制度约束和子女性别偏好共同作用下，存在家庭通过选择性生育进行子女性别干预的潜在风险，此类干扰因素也可能影响家庭金融资产配置决策，进而产生内生性问题。需要注意的内生性干扰因素是，在生育管制政策和男孩偏好的双重影响下，家庭可能通过选择性生育来干预子女性别，而这种因素本身可能作为潜在的遗漏变量进而影响家庭金融资产配置。但鉴于先前诸多学者公认的人口规律，中国家庭的性别选择常常后置于第一胎，因此第一胎子女性别可视为是外生的。对于区/县层面性别比例的刻画，本文参考 Yao 等（2023）、Cameron 等（2019），使用与样本中子女年龄范围（2019 年为 0-18 岁）相对应的性别比例（男性人口数除以女性人口数）进行研究，因此 2020 年中国人口普查中与之对应的数据年龄范围为 1-19 岁，区/县层面性别比例这一变量为受访家庭所在区县中 1-19 岁的男性数量与 1-19 岁的女性数量之比。区/县层面的性别比例一般不会因为人口迁移而发生重大改变，因为人口迁移通常反映了当地的发展条件，如工作机会和投资机会等，因此可认为数据中关于性别比例的测量是较为准确的（Li 等，2022），通常认为 18 岁及以下的孩子还未接受高等教育，而绝大多数孩子在接受高等教育之前会在其出生地接受高中及以下的教育，因此这一年龄范围对应的性别比例随人口迁移而改变的可能性较小。在中国，每个县都可以被视为当地的婚姻市场，因为中国的户口制度在一定程度上对婚姻移民构成了障碍（Davin，2005；Wei和 Zhang，2011），因此本文使用的是区/县层面的性别比例。
4.3 性别失衡与家庭风险金融资产配置的基准回归表 4-4 汇报了基准回归结果。在第（1）-（2）列，被解释变量分别是股票市场参与和风险资产市场参与，由于第一胎子女性别与性别比例的交互项为本文主要关注的解释变量，因此在实证中仅列出𝐀3的系数值。第（1）列显示，当被解释变量为股票市场参与时，交互项系数𝐀3为 0.278，且在 5%的统计性水平上显著。这一估计结果表明，相较于第一胎是女孩的家庭，高性别比例会增加第一胎是男孩的家庭的股票市场参与概率。具体而言，区/县层面性别比例每增加 1个标准差（0.07），第一胎是男孩的家庭参与股票市场投资的概率会提高 1.95%（0.07×0.278），即相对于股票市场参与的变量平均值增加了 21.87%（0.07×0.278/0.089）。第（2）列显示，当被解释变量为风险资产市场参与时，交互项系数为 0.325，且在 1%的统计性水平上显著。这一估计结果表明，相较于第一胎是女孩的家庭，高性别比例会增加第一胎是男孩的家庭的风险资产市场参与概率。具体而言，区/县层面性别比例每增加 1 个标准差（0.07），第一胎是男孩的家庭参与风险资产市场投资的概率会提高 2.28%（0.07×0.325），即相对于风险资产市场参与的变量平均值增加了 21.67%（0.07×0.325/0.105）。在（3）-（4）列，被解释变量分别是股票资产占比和风险资产占比，代表家庭在进行风险金融资产配置时的投资强度（周广肃等，2020）。第（3）列显示，当被解释变量为股票资产占比时，交互项系数为 0.043，且在 1%的统计性水平上显著。这一估计结果表明，相较于第一胎是女孩的家庭，高性别比例会增加第一胎是男孩的家庭股票资产占金融资产的比例。具体而言，区/县层面性别比例每增加 1 个标准差（0.07），第一胎是男孩的家庭股票资产占比会提高 0.30%（0.07。
第 5 章 研究结论与政策建议
5.1 研究结论中国持续偏高的出生性别比例作为重要的人口结构特征，对微观家庭的经济行为产生了深远影响。本文研究性别失衡如何影响家庭风险金融资产配置，首先对国内外相关领域的理论进展与实证研究成果进行系统梳理与评述，基于现有研究脉络，结合理论缺口与现实需求，提出研究假设并构建相应的实证检验框架。基于 2019 年中国家庭金融调查（CHFS）数据和 2020 年中国人口普查数据，本文实证检验了性别失衡对子女性别不同的家庭风险性金融资产配置的影响效应，并通过多组稳健性检验确保结论的可靠性。另外，本文还对性别失衡对男孩家庭风险金融资产配置的影响进行了机制分析，并进一步分析了性别失衡对不同地域、不同城市水平以及不同金融知识水平的家庭风险金融资产配置的异质性影响。研究发现：第一，相较于第一胎是女孩的家庭，性别失衡会增加第一胎是男孩的家庭参与股票（风险资产）市场的概率和股票资产（风险资产）占比。以股票市场参与概率为例，区/县层面性别比例每增加 1 个标准差，第一胎是男孩的家庭参与股票市场投资的概率会提高 1.95%，即相对于股票市场参与的变量平均值增加了21.87%。第二，通过等价变换模型、改变样本限制条件、更换解释变量以及增加控制变量等一系列稳健性检验，确保研究结论的说服力。第三，机制分析结果显示，性别失衡会通过增加男孩家庭的风险偏好来促进其配置风险金融资产，并且会摒弃房产资产化，转为“竞争性投资”。最后，异质性分析结果显示，性别失衡对男孩家庭参与风险金融市场的促进作用主要集中于二线及以下城市家庭、中西部地区家庭以及具备金融知识的家庭。
5.2 基于研究结论，本文从家庭投资者行为优化、金融机构服务创新与政府宏观政策调控三个维度提出政策建议，以促进家庭资产配置优化与金融市场健康发展。针对家庭投资者而言，提升金融知识水平是当务之急。投资者应当系统掌握金融基础知识，深入理解各类金融产品的特性，同时关注宏观经济动态，培养市场洞察力，拓展信息获取途径，从而减少信息不对称带来的投资风险。根据现代投资组合理论，合理配置风险资产能够有效提升家庭财富的保值增值能力，创造多元化收益渠道。但在具体实践中，投资者应当遵循审慎投资理念，结合个人风险承受水平和收益目标，理性选择投资品种与配置策略，避免跟风操作和短期投机行为。在风险控制层面，资产分散配置尤为关键，普通投资者往往难以实现充分的风险对冲，若投资组合过度集中于个别标的，容易引发处置效应、从众心理、频繁交易等非理性行为，最终影响投资收益。为此，建议普通投资者优先选择公募基金、银行理财等专业投资工具，借助机构投资者的专业优势实现稳健增值政府需要实施多元化的政策组合来推动金融市场良性发展。在人口政策层面，应通过宣传教育引导年轻夫妇树立现代婚育观念，利用生育政策优化窗口期，逐步改善性别结构失衡状况。针对高价彩礼问题，可采取媒体宣传、社区协商等柔性治理手段，推动婚俗改革，减轻婚嫁经济负担。对于性别比例失调突出的区域，可考虑实施定向人才引进政策，促进跨地区婚恋匹配。在房地产市场调控上，要继续落实“房住不炒”定位，实施差别化调控措施，防范市场过热风险，鼓励家庭优化资产结构。同时，要完善国民金融教育体系，提升公众对资本市场功能与风险的理解，培育理性投资文化。此外，还需构建系统性金融风险监测框架，强化跨部门协同监管，确保金融体系稳健运行。
参考文献