中国实施改革开放政策以来,国家经济持续快速发展,国民收入和生活水平显著提高。市场机制逐步建立,各金融市场陆续建立、恢复和发展,金融产品日益多样化等因素共同推动了我国金融市场的繁荣。家庭作为国民经济的重要部门之一,尤其是在家庭观念根深蒂固的中国,家庭对整个社会和国民经济的影响不容小视。从20世纪70年代初计划生育政策的施行到2016年全面二孩政策正式放开,我国的人口结构在这期间发生了翻天覆地的变化。家庭人口结构的改变给我国社会的产业结构、经济发展和居民生活方式等带来显著的影响。“家庭金融”是近年来金融学研究的一个新领域,其中的家庭金融资产选择是国内外学者们的研究热点所在。影响家庭金融资产选择的因素有很多,通过研读相关文献,我们了解到目前学者们对家庭金融资产选择的影响因素主要集中在人口特征因素,包括年龄、性别、婚姻、受教育程度等;背景风险因素,如家庭成员健康风险因素、房产投资风险因素和劳动收入风险;以及其他因素,诸如居民主观态度、社会互动、宏观经济等因素。在家庭人口结构对金融资产选择的影响方面,此前的研究大都局限于家庭人口年龄结构对家庭金融资产选择的影响,具体而言是以户主年龄、家庭老年抚养比和少儿抚养作为人口结构的替代变量。也有少数学者,从家庭规模、性别结构、子女数量等其他角度衡量了家庭人口结构。本文为更为全面的考察家庭人口结构对家庭风险金融资产选择的影响,选定的衡量家庭人口结构的变量为:户主年龄、家庭规模、家庭老年人口比和家庭少儿人口。由于家庭金融资产的种类繁多,本文借鉴之前学者的做法,将家庭金融资产划分为风险类金融资产和安全类资产。风险金融资产是本文的主要研究对象,同时重点对在风险金融资产中占主导地位的股票资产进行了研究。更具体的,本文的主要研究内容是以户主年龄、家庭规模、家庭老年人口比和少儿人口比表示的家庭人口结构对家庭风险金融市场、股票市场的参与率和参与深度的影响。在进行实证研究前,本文先分别对当前中国的家庭人口结构和家庭金融资产情况进行了详细梳理和分析解释。按照本文选定的四个解释变量,本文分别从家庭规模、老龄化程度、老年人口抚养比和少儿人口抚养比几个角度描述了中国家庭人口结构现状。数据显示,中国早在1999年就已步入老龄化社会,在2015年65岁及以上老年人口数占比为10.5%,老年抚养比为14.3%,且这一数值有不断增大的趋势。计划生政策施行至今,中国的生育率持续走低,直到近年已降至1.18的低水平,远低于欧美发达国家和东亚邻国。2015中国0-14岁人口数占比为16.5%,少儿抚养比为22.6%。由生育率水平的不断下降、迁移流动人口的增加和年轻人婚后独立居住等因素共同影响所致,我国目前家庭规模小型化,家庭户均规模为3.35人。同时,本文也整理了2013年中国家庭金融调查(CHFS)的数据,显示的结果与国家统计数据大体一致。总的来说,当前我国家庭人口结构表现出老龄化、低出生率和家庭规模小型化的主要特点,且城乡间、地区间差异显著。接下来,本文分别利用宏观数据和微观数据描述了家庭金融资产的现状,主要从总量、结构和金融市场参与率这几个角度着手。宏观数据来源于《中国统计年鉴》《中国金融年鉴》等全国性普查性数据,微观数据为中国家庭金融调查(CHFS)2011年和2013年的数据。通过数据的对比、分析和解释,我们不难发现我国家庭金融资产现状表现出如下特点:家庭金融资产绝对总量规模持续增加,家庭金融资产配置由单一逐步向多元化发展,结构优化趋势明显。以手持现金和银行储蓄存款为代表的无风险金融资产投资占比近年虽然持续下降,但仍然在家庭金融资产配置中占据绝对主导地位,家庭的风险态度比较保守。但同时,家庭中的高风险股票资产占比仅低于现金和银行储蓄存款,风险分布的两极化特征明显。这也在侧面说明家庭在金融资产选择时可能存在一些不合理性。在具体的实证研究中,本文使用的是西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心2013年中国家庭金融调查(CHFS)的微观数据。结合现代资产组合投资理论、生命周期投资理论和背景风险理论等理论基础及相关的理论和实证研究,设置了本文的变量,包括解释变量、因变量和控制变量,其中控制变量分为户主特征变量、家庭特征变量和地区控制变量。使用计量软件STATA14.0进行实证分析,分别运用Probit模型和Tobit模型对家庭风险金融市场参与率和参与深度进行研究,给出回归结果并加以解释说明。此外,本文还进行了城乡影响差异和地区影响差异的异质性分析,最后采用替换变量的方法进行了稳健性检验,结果显示本文全样本回归模型的结果是稳健的。通过前文的理论和实证分析,本文得出如下几点结论:(1)家庭风险金融资产选择存在显著的“生命周期效应”,表现为先增后减的倒“U”型,家庭风险金融市场的参与率和参与深度的峰值分别大致在户主55岁和56岁,股票市场参与率和参与深度的峰值分别大致在户主54岁和55岁;(2)家庭规模对家庭金融市场选择的影响是显著为负的,家庭人口越多,家庭的负担也就越重,从而减少风险性金融市场的参与;(3)家庭老年人口占比对家庭股票市场投资存在正向影响,但表现出极大的城乡和地区差异:对城镇和中部、东部地区家庭为正向影响,对农村和西部家庭则为不显著的负向影响;(4)家庭中少儿人口占比对家庭风险金融资产选择的影响为正,且少儿人口比的影响大于老年人口比的影响,该指标同样表现出较大的地区差异;(5)户主的受教育程度越高,家庭在进行金融资产选择时会加大股票类风险性金融资产的持有比例,金融资产结构会更加多元和合理;(6)影响家庭金融资产选择决策的因素还包括户主的性别、婚姻状况、风险态度以及整个家庭的收入、财富值和是否有自有住房、经营个体工商业等。它们影响的方向和作用大小各不相同;(7)家庭金融资产选择在城乡和地区之间表现出巨大差异:相较城镇家庭,农村家庭更少的参与如股票市场这样的高风险性投资;相较西部地区,东部地区家庭的风险类金融资产和参与率和参与深度均要高得多,中部地区家庭的则表现的不太明显。此外,家庭人口结构的四个解释变量对城乡家庭和东中西部家庭的影响也不尽相同。在本文的最后,综合本文的结论和中国的经济社会现状,分别针对政府部门、金融机构和居民家庭给出了几点建议。建议政府部门:(1)完善社会保障制度,健全基本养老保险制度;(2)合理配置教育资源,减轻家庭教育负担;(3)普及金融知识,完善金融市场;(4)提高家庭可支配收入,缩小贫富差距;(5)加大对农村和西部的政策扶持力度,改善其金融环境。建议金融机构:进行理财产品的创新,提供更有针对性的金融服务。建议居民家庭:积极接受更多的教育,增强自身理财意识,提高投资能力。本文可能的创新之处在于如下两个方面:一是数据的来源。本文使用的是西南财经大学中国家庭金融调查(CHFS)2013收集到的全国大型微观家庭金融数据。与其他类似研究所使用的数据相比,中国家庭金融调查(CHFS)2013的数据样本更多,覆盖更广,数据更具代表性和科学性;二是解释变量的选定。不同于此前大多数研究简单的以人口年龄结构替代家庭人口结构,主要使用的衡量指标为老年抚养比和少儿抚养比。本文综合以前学者们的观点,试图从多角度描述家庭的人口结构,最后选定的解释指标为户主年龄、家庭规模、家庭老年人口比和少儿人口比四个。