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9月4日消息，中國人民大學(xué)大數(shù)據(jù)與金融科技創(chuàng)新實(shí)驗室,、中國人民大學(xué)金融科技研究所,、螞蟻集團(tuán)研究院發(fā)布互聯(lián)網(wǎng)理財與消費(fèi)升級研究報告。
報告結(jié)果發(fā)現(xiàn),，第一,，當(dāng)前我國理財市場存在“缺口”，難以滿足居民潛在旺盛理財需求,。盡管近年來經(jīng)濟(jì)增長速度減緩,，但是財富積累作為存量受增速影響較小。最近十年間,，我國居民可投資金融資產(chǎn)總規(guī)模,，從 2008 年的 31 萬億元人民幣快速增長。第二,，互聯(lián)網(wǎng)理財作為傳統(tǒng)理財?shù)闹匾a(bǔ)充,，是數(shù)字時代的大勢所趨。第三,，互聯(lián)網(wǎng)理財能夠優(yōu)化中國居民金融資產(chǎn)配置,，青年人群和下沉人群成。第四,，互聯(lián)網(wǎng)理財有助于促進(jìn)居民消費(fèi)和消費(fèi)升級,，拉動內(nèi)需。
基于上述結(jié)論,，為進(jìn)一步推動我國理財業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型發(fā)展提出以下建議：
第一,，傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)與互聯(lián)網(wǎng)金融平臺要緊密合作，積極發(fā)展智能投顧,，推動理財線上化,，不斷開創(chuàng)服務(wù)新模式。傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)與互聯(lián)網(wǎng)金融平臺各有所長,、優(yōu)勢互補(bǔ),。第二,，加強(qiáng)金融投資者教育，注重金融知識“向下”普及,。
以下為報告全文：
第一章 中國理財市場發(fā)展現(xiàn)狀
一,、中國居民潛在理財需求旺盛
近年來，我國不斷攀升的居民家庭財富規(guī)模為財富管理的需求擴(kuò)張奠定了堅實(shí)基礎(chǔ),。2008 年至 2018 年的十年間,，我國實(shí)際國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）從 4.59 萬億美元增長至 13.89 萬億美元（見圖 1-1）。盡管近年來經(jīng)濟(jì)增長速度減緩,，但是財富積累作為存量受增速影響較小,，同期內(nèi)，我國居民可投資金融資產(chǎn)總規(guī)模隨之?dāng)U大,，從 2008 年的 31 萬億元人民幣快速增長至 2018 年的 147 萬億元人民幣?。ㄒ妶D 1-2），增長了 3.7 倍,。
與其他國家相比,，我國居民財富的配置結(jié)構(gòu)存在顯著差異（見圖 1-3、圖 1- 4）,。我國家庭的金融資產(chǎn)配置比例遠(yuǎn)低于美國,、日本家庭，也與西歐地區(qū)的瑞士,、東南亞地區(qū)的新加坡存在差距,。而非金融資產(chǎn)（房屋資產(chǎn)為主）占比卻位居前列。美國等發(fā)達(dá)國家資本市場發(fā)達(dá),，財富管理機(jī)構(gòu)運(yùn)營經(jīng)驗豐富,，理財產(chǎn)品種類繁多， 社會保障體系完善,，居民對金融資產(chǎn)的投資偏好較高。而我國財富管理市場不夠發(fā)達(dá),，金融產(chǎn)品種類,、規(guī)模、交易機(jī)制不夠完善,，導(dǎo)致我國家庭可選金融產(chǎn)品規(guī)模小,、品類少，不能滿足日益增長的財富管理需求,。同時,，受傳統(tǒng)理財觀念以及商品房住宅市場近 20 年的超預(yù)期表現(xiàn)等原因的影響，我國居民習(xí)慣將購買住宅作為財富保值的首選,，造成資產(chǎn)配置相對單一,。
2016 年以來,，我國居民財富的配置結(jié)構(gòu)開始調(diào)整，金融資產(chǎn)占比躍升至 55% 以上,，接近甚至超越英,、德、瑞士等國家的水平,。與此同時,，以住宅資產(chǎn)為主的非金融資產(chǎn)占比也相應(yīng)大幅下降。在此之前,，我國居民家庭金融資產(chǎn)配比長期不到 45%,，這種轉(zhuǎn)變可能跟近年來房地產(chǎn)政策逐漸收緊以及“大資管”時代開啟等有關(guān)。
進(jìn)一步地,，我們對 2018 年我國居民的金融資產(chǎn)配置結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析（見圖 1- 5）,，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在 2018 年我國居民可投資金融資產(chǎn)的配置中,，銀行存款占據(jù) 49%,，成為居民配置資產(chǎn)的首要選擇，其次為銀行理財,，而居民對于股票及券商資管類
產(chǎn)品的配置占比較低,。
二、“大資管時代”理財業(yè)務(wù)呈現(xiàn)先增后減的發(fā)展趨勢
2012 年,，隨著“券商資管新政十一條”的推出,、公募基金投資范圍的放寬、保險業(yè)資管的放松以及資管陣營中期貨公司的加入,，我國資產(chǎn)管理行業(yè)步入具有競爭,、創(chuàng)新、混業(yè)經(jīng)營等特征的大資管時代,。2013 年,，在“放松管制、放寬限制,、防控風(fēng)險”的政策環(huán)境下,，傳統(tǒng)資管的分業(yè)經(jīng)營壁壘逐漸被打破，各類資產(chǎn)管理機(jī)構(gòu)之間競爭加劇,，銀行,、券商、保險,、基金,、信托等各類資產(chǎn)管理機(jī)構(gòu)開始涌向同一片紅海，我國財富管理行業(yè)也開始進(jìn)入快速發(fā)展的新階段,，2013 年也因此被稱作“中國大資管元年”,。但近年來,，受宏觀經(jīng)濟(jì)的影響，我國資管市場增速相應(yīng)放緩,。2018 年,，我國居民可投資金融資產(chǎn)同比增長 8.09%，創(chuàng) 2014 年以來最低增幅,。隨著“資管新規(guī)”出臺,，銀行理財產(chǎn)品、信托,、券商資管,、基金等受“打破剛兌、去通道”的影響,，增速較前兩年均有明顯放緩,。
我們在借鑒《中國資產(chǎn)管理行業(yè)發(fā)展報告（2018）》、《中國財富管理發(fā)展指數(shù)報告（2019）》等研究的基礎(chǔ)上,，充分考慮當(dāng)前我國財富管理的行業(yè)發(fā)展特征,，選取銀行業(yè)、證券業(yè),、保險業(yè),、信托業(yè)和基金業(yè)等五個維度，從整體與分行業(yè)兩個層面來刻畫我國理財行業(yè)近年來的發(fā)展情況,。
?。ㄒ唬├碡斠?guī)模發(fā)展情況：2013-2019
從理財規(guī)模2來看，我國理財行業(yè)呈先增后減的兩個發(fā)展階段,。其中,，2013 年至 2017 年為迅猛發(fā)展階段，從 2013 年的 35.85 萬億元增長到 2017 年的 116.66 萬億元,，四年來增長了 2.3 倍,，年復(fù)合增長率高達(dá) 34.6%。2018 年起,，我國理財總規(guī)模進(jìn)入下行趨穩(wěn)階段,，2018 年理財總規(guī)模下降為 111.54 萬億元，同比下降4.39%,，2019 年資管總規(guī)模為 111.74 萬億元，同比小幅增長 0.18%,。
分行業(yè)來看,，2013 年至 2019 年，基金業(yè),、保險業(yè)理財規(guī)模呈不斷增長趨勢,， 其中,，基金業(yè)理財規(guī)模始終遙遙領(lǐng)先；銀行業(yè)呈波動上升趨勢,，且在 2017 年首次出現(xiàn)下跌情況,；證券業(yè)和信托業(yè)呈先增后減趨勢。從增速來看,，各行業(yè)理財規(guī)
模同比增長不斷減少,，2018 年至 2019 年信托與證券行業(yè)理財規(guī)模都出現(xiàn)負(fù)增長。
?。ǘ├碡敭a(chǎn)品發(fā)展情況：2013-2019
?。ㄈf只）
從理財產(chǎn)品3來看，我國理財產(chǎn)品存續(xù)量同樣表現(xiàn)出先增后減的趨勢,。其中,，2013 年為資管行業(yè)起步階段，2014 年至 2017 年為迅猛增長階段,，2018 年至今為下行趨穩(wěn)階段,。數(shù)據(jù)顯示，我國理財行業(yè)產(chǎn)品存續(xù)總量從 2013 年的 5.57 萬只增長到 2017 年的 29.72 萬只,，四年來增長了 4.3 倍,。2018 年理財產(chǎn)品存續(xù)總量增速急劇下降，2019 年,，理財產(chǎn)品總量為 29.27 萬只,，同比下降 1.92%。
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分行業(yè)來看，2013 年至 2019 年,，基金業(yè),、保險業(yè)和信托業(yè)理財產(chǎn)品存續(xù)量呈不斷增長趨勢，銀行業(yè)和證券業(yè)呈先增后減趨勢,，其中銀行業(yè)理財產(chǎn)品數(shù)始終領(lǐng)跑各行業(yè),。從增速來看，各行業(yè)理財產(chǎn)品存續(xù)量同比增長不斷減少,，2018 年至
2019 年銀行業(yè)與證券行業(yè)理財產(chǎn)品量呈現(xiàn)負(fù)增長,。
（三）理財規(guī)模與產(chǎn)品下降原因分析
從國際形勢來看,，2017 年以來,，世界政治經(jīng)濟(jì)格局發(fā)生深刻調(diào)整，外部不確定性的增加，使得我國經(jīng)濟(jì)金融體系面臨的外部環(huán)境日趨復(fù)雜,。影響和威脅全球金融穩(wěn)定的風(fēng)險因素不斷積聚,，特別是全球貿(mào)易保護(hù)主義抬頭，由美國挑起的經(jīng)貿(mào)摩擦,，對全球及我國宏觀經(jīng)濟(jì)和金融市場構(gòu)成負(fù)面沖擊,。同時，美國等主要發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體貨幣政策調(diào)整引發(fā)全球流動性收緊,，對新興市場國家形成較強(qiáng)的外溢效應(yīng),。
從監(jiān)管政策來看，2017 年,，全國金融工作會議明確提出服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì),、防范金融風(fēng)險、深化金融改革三項任務(wù),，指出金融工作的重要原則為“回歸本源,、優(yōu)化結(jié)構(gòu)、強(qiáng)化監(jiān)管,、市場導(dǎo)向”,。此后，在嚴(yán)金融監(jiān)管時代,，中國人民銀行,、銀保監(jiān)會（原銀監(jiān)會和保監(jiān)會）、證監(jiān)會和外管局聯(lián)合發(fā)布《關(guān)于規(guī)范金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)的指導(dǎo)意見》,；“一行兩會”（原“一行三會”）等金融監(jiān)管機(jī)構(gòu)針對銀行,、證券、基金,、保險出臺一系列監(jiān)管政策,，在推動資產(chǎn)管理行業(yè)不斷規(guī)范的同時，正本清源,、優(yōu)勝劣汰的效應(yīng)也逐漸顯現(xiàn),。
從技術(shù)賦能來看，目前我國理財線上化水平較低,，尤其是除銀行理財產(chǎn)品和公募基金產(chǎn)品外的其他理財產(chǎn)品,。傳統(tǒng)線下銷售面臨市場觸達(dá)難、獲客成本高,、運(yùn)營效率低下,、客戶體驗差等問題，長期制約理財業(yè)務(wù)進(jìn)一步發(fā)展,。要通過加快傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的信息系統(tǒng)建設(shè),，及其與互聯(lián)網(wǎng)金融平臺的全方位深入合作，不斷推動理財產(chǎn)品線上化，有效促進(jìn)理財業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型升級,。
第二章 互聯(lián)網(wǎng)理財是傳統(tǒng)理財?shù)闹匾a(bǔ)充
一、疫情促進(jìn)理財線上化,，互聯(lián)網(wǎng)理財是數(shù)字時代的大勢所趨
與傳統(tǒng)理財產(chǎn)品相比,，隨著大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)不斷成熟,，互聯(lián)網(wǎng)理財產(chǎn)品優(yōu)勢更加凸顯,。互聯(lián)網(wǎng)理財產(chǎn)品具有交易門檻更低,、透明度更高,、交易操作更便捷，能夠更大程度滿足居民對于理財?shù)膫€性化,、多樣化需求等特征,，不僅能夠有效拓展理財市場規(guī)模，而且深刻影響著傳統(tǒng)線下理財方式,，改變著居民理財觀念,。近年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)覆蓋人群范圍進(jìn)一步擴(kuò)大,，互聯(lián)網(wǎng)理財市場規(guī)模和用戶數(shù)量均有大幅增長,。中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心數(shù)據(jù)顯示，截至 2019 年 6 月,，我國購買互聯(lián)網(wǎng)理財產(chǎn)品的網(wǎng)民數(shù)量已達(dá) 1.69 億,，占全國網(wǎng)民人數(shù)的 19.9%（見圖2-1 和圖 2-2）。北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心,、上海新金融研究院和螞蟻集團(tuán)共同編制的“數(shù)字普惠金融投資業(yè)務(wù)指數(shù)”反映了居民個體參與互聯(lián)網(wǎng)理財?shù)陌l(fā)展趨勢,。如圖 2-3 所示，2014 年-2018 年投資業(yè)務(wù)指數(shù)整體處于快速上升趨勢,，2018 年投資業(yè)務(wù)指數(shù)大概是 2014 年的 6 倍,。
（萬人）
2020 年以來,，新冠疫情進(jìn)一步強(qiáng)化了理財服務(wù)的線上化趨勢,。疫情期間，線下網(wǎng)點(diǎn)被迫關(guān)閉,，難以直接接觸用戶,，使得傳統(tǒng)理財業(yè)務(wù)在產(chǎn)品銷售、貸后管理等方面都受到了極大影響,。而互聯(lián)網(wǎng)理財業(yè)務(wù)的無接觸性,、便利性等優(yōu)勢凸顯，
各理財產(chǎn)品提供機(jī)構(gòu)紛紛推出互聯(lián)網(wǎng)理財產(chǎn)品來維持自身業(yè)務(wù)正常開展，包括線上銷售,、線上征信,、線上理賠等。同時,，由于疫情期間復(fù)工復(fù)產(chǎn)難度上升,、不確定性增加，用戶更加注重資產(chǎn)的穩(wěn)定性,，偏好保本類資產(chǎn)及抗疫主題理財產(chǎn)品,， 健康險、醫(yī)療險的需求大幅度上升,?！?018 中國城市家庭財富健康報告》的調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，家庭選擇理財產(chǎn)品時最看重的因素是收益率和風(fēng)險,，同時可接受的產(chǎn)品回報周期普遍較短,。受本次疫情影響，家庭理財對于短期低風(fēng)險,、相對高回報的產(chǎn)品需求更高,，相應(yīng)產(chǎn)品的購買量也有所上升。
根據(jù)螞蟻集團(tuán)提供的 2019 年 11 月至 2020 年 6 月線上交易用戶數(shù)據(jù),，我們將 2020 年 1 月 19 日作為斷點(diǎn),，進(jìn)行斷點(diǎn)回歸分析，研究疫情前后個人購買理財產(chǎn)品行為的變化4,。圖 2-4 為 2019 年 11 月至 2020 年 6 月每 7 天購買理財產(chǎn)品用戶數(shù)的日平均值,，圖 2-5 為將斷點(diǎn)日期設(shè)為 1 月 19 日的線性擬合和二次型擬合結(jié)果。結(jié)果表明,，疫情爆發(fā)之后,，每日購買線上理財產(chǎn)品的用戶數(shù)整體上升，尤其在疫情爆發(fā)初期有明顯增長趨勢,，隨著疫情趨于緩和,，用戶數(shù)仍較疫情前更高。居民線上理財意識逐漸提升,，線上理財群體進(jìn)一步擴(kuò)大,。
二、互聯(lián)網(wǎng)理財具有不可比擬的優(yōu)勢
2017 年以來,，隨著互聯(lián)網(wǎng)金融監(jiān)管不斷強(qiáng)化,，以欺詐為目的或技術(shù)水平不達(dá)標(biāo)的機(jī)構(gòu)逐步被市場清退，一些技術(shù)水平較高的互聯(lián)網(wǎng)理財平臺獲得了更多的發(fā)展機(jī)會,，發(fā)展模式也由快速擴(kuò)張逐漸向產(chǎn)品提質(zhì)升級轉(zhuǎn)型,，與傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的合作也更加頻繁,。
互聯(lián)網(wǎng)理財業(yè)務(wù)在用戶端和機(jī)構(gòu)端都顯示出了自身不可比擬的優(yōu)勢，尤其在小額高頻理財業(yè)務(wù)中,，以螞蟻集團(tuán)為代表的互聯(lián)網(wǎng)金融平臺,，吸引了眾多傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)、新興互聯(lián)網(wǎng)公司開展互聯(lián)網(wǎng)理財業(yè)務(wù),，并進(jìn)行多樣化的合作創(chuàng)新,。具體來看，一是投資理財與社交場景創(chuàng)新結(jié)合,，例如美國的 Motif 將投資選股與社交場景融合，用戶可以把自己的 Motif 分享給好友或者選定的圈子,，大家共同對投資組合進(jìn)行討論和優(yōu)化,。二是機(jī)構(gòu)間的數(shù)據(jù)開放和服務(wù)開放，例如螞蟻財富開放機(jī)構(gòu)入駐,，實(shí)現(xiàn)理財產(chǎn)品信息,、用戶信息的整合，借助生態(tài)場景帶來的流量優(yōu)勢為金融機(jī)構(gòu)的理財產(chǎn)品引流,，代銷公募基金,、理財型保險、貴金屬等產(chǎn)品,，目前螞蟻集團(tuán)合作的外部資產(chǎn)管理機(jī)構(gòu)數(shù)量超過 120 家,。美國的 Personal Capital 能夠鏈接外部券商賬戶，通過賬戶和數(shù)據(jù)上的整合幫助客戶實(shí)現(xiàn)一站式的財務(wù)管理和理財投資,。三是機(jī)構(gòu)之間的在風(fēng)險管理上的合作,。
互聯(lián)網(wǎng)金融公司與傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的合作極大地促進(jìn)了理財業(yè)務(wù)線上化，帶動了財富管理行業(yè)的轉(zhuǎn)型升級,，其優(yōu)勢表現(xiàn)在以下幾個方面：
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金融可得性是普惠金融的核心內(nèi)容，其內(nèi)涵主要包括金融資源的區(qū)域配置,、自然人和法人的金融服務(wù)可及性和獲得程度,、融資成本、數(shù)字金融宏觀普惠性等四方面,，即讓不同地區(qū),、不同背景的人都能享受到相應(yīng)的金融服務(wù)。相較于傳統(tǒng)理財業(yè)務(wù),，互聯(lián)網(wǎng)理財能夠更好地提升金融可得性,。
從金融資源配置來看，我國存在較大區(qū)域差距,。其中,，區(qū)域銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)數(shù)量占比由多到少依次是華東,、華北、華南,、華中,、西北、西南,、東北,，在每個區(qū)域內(nèi)，中心城市金融機(jī)構(gòu)較多,，欠發(fā)達(dá)地區(qū)金融機(jī)構(gòu)稀少,。在傳統(tǒng)理財業(yè)務(wù)背景下，業(yè)務(wù)開展依賴于實(shí)體服務(wù)網(wǎng)點(diǎn),，地處偏遠(yuǎn)的人群較難享受到理財服務(wù),，或是金融機(jī)構(gòu)稀少導(dǎo)致理財服務(wù)種類單一?；ヂ?lián)網(wǎng)理財依托互聯(lián)網(wǎng)和移動設(shè)備,，操作較為簡便，擺脫了實(shí)體銀行網(wǎng)點(diǎn)的區(qū)域限制,，可服務(wù)范圍較廣,，用戶能夠從多個金融機(jī)構(gòu)多樣化理財產(chǎn)品中選擇適合自身的組合。
從金融可及性和獲得度來看,，金融發(fā)展不應(yīng)排斥弱勢群體,，人人皆有權(quán)參與和分享金融發(fā)展的過程和成果。但出于資金流穩(wěn)定和高收益的考慮,，傳統(tǒng)理財產(chǎn)品對于資金安全性,、可償還能力要求較高，機(jī)構(gòu)對用戶的資金門檻也做出了相應(yīng)要求,。如 7 天通知存款的資金門檻是 5 萬元,，個人每次支取金額最低為 5 萬元。監(jiān)管機(jī)構(gòu)也對此做出了明確規(guī)定,，2018 年央行,、銀保監(jiān)會等四部委聯(lián)合發(fā)布的
《關(guān)于規(guī)范金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)的指導(dǎo)意見》中要求：商業(yè)銀行發(fā)行公募理財產(chǎn)品的，單一投資者銷售起點(diǎn)金額不得低于 1 萬元人民幣,。同時,，傳統(tǒng)理財產(chǎn)品存取周期也較長，在這種情況下,，許多收入狀況不理想,、資金靈活性要求高的用戶難以享受到理財服務(wù)。相較而言,，互聯(lián)網(wǎng)理財通常門檻較低,，大多數(shù)產(chǎn)品為 100
元起投,，部分產(chǎn)品的門檻會低至 1 元，如余額寶,、存金寶等,，給眾多儲蓄較少的用戶提供了參與理財業(yè)務(wù)的機(jī)會。同時,，大多數(shù)互聯(lián)網(wǎng)理財產(chǎn)品提現(xiàn)周期較短,、手續(xù)較少，用戶能夠在手機(jī)端靈活地進(jìn)行存取操作,，減少了資金緊張用戶的后顧之憂,，也給資金豐厚的用戶更多元的資產(chǎn)配置選擇，提高了不同資金狀況用戶的金融獲得度,。
?。ǘ┩顿Y者選擇更便利
無論是傳統(tǒng)理財還是互聯(lián)網(wǎng)理財，理財產(chǎn)品多樣化是一個必然趨勢,。用戶有
了更多的投資選擇，就要求能夠盡可能從多樣化產(chǎn)品中選擇適合自己的產(chǎn)品,。由于用戶信息篩選能力有限,，且本身金融和理財知識水平不足，傳統(tǒng)理財服務(wù)市場的理財顧問為用戶提供的幫助有限,。專業(yè)工作人員相對較少,，咨詢費(fèi)用較為高昂， 且存在銷售導(dǎo)向的價值定位和個人情感因素等問題,?；ヂ?lián)網(wǎng)理財引入的智能投顧可以很好地貼合用戶的這一需求。智能投顧又稱智能理財,、機(jī)器投顧,、機(jī)器理財?shù)龋瑢?shí)質(zhì)是利用大數(shù)據(jù)技術(shù)歸納專業(yè)理財顧問的個人經(jīng)驗與理財模式,、各類理財產(chǎn)品的特點(diǎn),，通過一系列智能算法綜合評估用戶的風(fēng)險偏好、投資目標(biāo),、財務(wù)狀況等基本信息,，并結(jié)合現(xiàn)代投資組合理論為用戶提供專業(yè)化、個性化,、快捷化的理財方案,。
智能投顧應(yīng)用對理財行業(yè)有兩個主要影響：一是解決投資顧問的高門檻、高費(fèi)用問題,，避免了傳統(tǒng)投顧個人情感等人為因素的干擾,。智能投顧使用門檻較低,， 一般是內(nèi)嵌在互聯(lián)網(wǎng)理財平臺中，根據(jù)用戶需求難易收取相應(yīng)服務(wù)費(fèi),，平臺內(nèi)會匯總不同機(jī)構(gòu)理財產(chǎn)品的信息,，用戶可以利用智能投顧對不同機(jī)構(gòu)的不同類型的產(chǎn)品進(jìn)行比較，在全市場范圍內(nèi)進(jìn)行產(chǎn)品優(yōu)選,。二是降低用戶理財認(rèn)知門檻,。我國家庭理財需求較大，但整體金融知識水平較低,，盲目參與傳統(tǒng)理財很可能因操作不當(dāng)造成經(jīng)濟(jì)損失甚至陷入債務(wù)危機(jī),。與此同時，金融理財知識教育現(xiàn)狀尚不樂觀,，普及過程中存在很多困難,，用戶很難系統(tǒng)地掌握相關(guān)知識并應(yīng)用到實(shí)際理財操作中。智能投顧的主流模式是基于目標(biāo)的財富管理,，通過深度溝通與分析,， 對客戶進(jìn)行投教、培育長期投資理念和引導(dǎo)理性,，并通過稅收規(guī)劃,、分散投資、行為引導(dǎo)等,，盡可能幫助客戶改善長期收益,。利用智能投顧輔助決策雖然不能完全取代金融知識的掌握，但能夠使得大部分具有較少理財知識的用戶參與到理財業(yè)務(wù)中并獲得較好的收益,，讓更多人享受到理財服務(wù),。
除此之外，互聯(lián)網(wǎng)理財平臺本身的一個重要作用是對理財產(chǎn)品信息的整合,， 通過將不同渠道的產(chǎn)品整合在一起,，提升信息透明度，便于投資者基于客觀信息對不同產(chǎn)品進(jìn)行更加廣泛的比較橫向比較,，選出優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品,。
（三）機(jī)構(gòu)銷售更精準(zhǔn)
金融產(chǎn)品強(qiáng)調(diào)將“合適的產(chǎn)品賣給合適的人”,，要設(shè)計出好的理財產(chǎn)品不僅要了解用戶整體需求,，更需要把適當(dāng)?shù)漠a(chǎn)品推薦給適合的用戶，這就需要數(shù)據(jù)和技術(shù)的支持,。在數(shù)據(jù)方面,，互聯(lián)網(wǎng)平臺相較于傳統(tǒng)業(yè)務(wù)更便于數(shù)據(jù)的整合與沉淀，
包括各類金融交易,、客戶信息,、市場分析,、風(fēng)險控制等，大型數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用為金融數(shù)據(jù)存儲提供了堅實(shí)基礎(chǔ),，人臉識別,、指紋識別、掃碼支付等技術(shù)應(yīng)用為海量數(shù)據(jù)收集提供了便利,。在技術(shù)方面,，互聯(lián)網(wǎng)理財產(chǎn)品常常與人工智能等技術(shù)進(jìn)行結(jié)合，隨著算法優(yōu)化,、算力提升,，尤其是知識圖譜、自然語言處理等技術(shù)的發(fā)展,， 使更多智能化技術(shù)能夠處理海量數(shù)據(jù)并從中歸納描述,、還原用戶畫像，進(jìn)行用戶和產(chǎn)品的歸類,、匹配,，幫助銷售機(jī)構(gòu)把不同的產(chǎn)品匹配給更適合的人。
?。ㄋ模﹥?yōu)化資源配置,，促進(jìn)市場良性競爭
不同于傳統(tǒng)銀行理財業(yè)務(wù)，互聯(lián)網(wǎng)理財業(yè)務(wù)的運(yùn)作不需要建立物理網(wǎng)點(diǎn),，也不需要接待人員，只需要互聯(lián)網(wǎng),、網(wǎng)絡(luò)的終端設(shè)備和后臺工作人員,。互聯(lián)網(wǎng)理財所耗費(fèi)的人力費(fèi)用和營銷費(fèi)用都遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于傳統(tǒng)商業(yè)銀行,，同時保證了運(yùn)營的高效穩(wěn)定,。《中國智能金融發(fā)展報告》提到,，部分商業(yè)銀行運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析,、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)預(yù)測現(xiàn)金自助設(shè)備的交易量，以實(shí)現(xiàn)現(xiàn)金投放時間及現(xiàn)鈔金額的最優(yōu)配置,，預(yù)計一年可節(jié)省 4000 多萬的運(yùn)營成本,。某證券公司通過智能調(diào)度、大數(shù)據(jù),、智能識別等技術(shù)將業(yè)務(wù)運(yùn)營逐漸從分散走向集中,、從自動化走向智能化。運(yùn)營部門平均開戶處理時長縮短了 44.85%,，人均日處理量較分散運(yùn)營階段提高了 3.63 倍,。
互聯(lián)網(wǎng)理財業(yè)務(wù)沒有時間和地域的限制,，從營銷上節(jié)約了成本并提高了性價比，尤其是給非銀行機(jī)構(gòu)的理財業(yè)務(wù)開展帶來了很多機(jī)會,。非銀行機(jī)構(gòu)在開展傳統(tǒng)理財業(yè)務(wù)時,，會遇到影響力小、影響范圍小,、資金流通渠道單一等問題,，需要付出更高成本建設(shè)網(wǎng)點(diǎn)、增加宣傳來招攬用戶,。同時,，傳統(tǒng)業(yè)務(wù)征信依賴銀行機(jī)構(gòu)，也增加了非銀行機(jī)構(gòu)理財業(yè)務(wù)成本,。
互聯(lián)網(wǎng)理財業(yè)務(wù)發(fā)展,，一方面使得非銀行機(jī)構(gòu)和銀行機(jī)構(gòu)有相同的獲客機(jī)會， 另一方面使得大,、中,、小機(jī)構(gòu)在渠道端差距縮小，使得參與理財業(yè)務(wù)的各規(guī)模,、各類型機(jī)構(gòu)將成本從宣傳成本轉(zhuǎn)移到產(chǎn)品開發(fā)中去,，讓真正有實(shí)力的中小機(jī)構(gòu)獲 得更多發(fā)展機(jī)會，以良幣驅(qū)逐劣幣,，讓更適合用戶,、有更大發(fā)展空間的互聯(lián)網(wǎng)理 財產(chǎn)品在市場中立足，形成投資管理能力和服務(wù)品質(zhì)提升的良性循環(huán),。
第三章 互聯(lián)網(wǎng)理財優(yōu)化中國居民金融資產(chǎn)配置
本部分,，我們根據(jù)螞蟻集團(tuán)平臺在 2017 年 8 月 31 日至 2019 年 7 月 31 日
這兩年間隨機(jī)抽取的線上活躍用戶數(shù)據(jù)，制作用戶畫像,。該組數(shù)據(jù)涵蓋了全國 31 個省份及自治區(qū)中不同性別,、不同年齡、不同居住地,、不同職業(yè),、不同理財類型、不同風(fēng)險偏好的 30266 個用戶的有效信息,。我們將從理財用戶分布,、理財經(jīng)驗與風(fēng)險偏好、資產(chǎn)配置結(jié)構(gòu)以及理財效果與投資者教育四個方面進(jìn)行描述,。
一,、活躍理財用戶分布
（一）職業(yè)與年齡分布：白領(lǐng)人群占比過半、青年人為中堅力量
如圖 3-1 所示,，從職業(yè)分布來看,，白領(lǐng)人群占比過半，其次是藍(lán)領(lǐng)人群及學(xué)生群體,。從年齡分布來看,，占比排名前三位的年齡段分別為 21-25 歲、26-30 歲和 31-35 歲,，表明青年人是購買理財?shù)闹袌粤α俊?
?。ǘ┑赜蚍植迹簭臇|部沿海地區(qū)向西部內(nèi)陸地區(qū)、從南部向北部逐級遞減 從地域分布來看,，整體呈現(xiàn)從東部沿海地區(qū)向西部內(nèi)陸地區(qū),、從南部向北部
逐級遞減的趨勢。其中,，廣東省的活躍人數(shù)最多,，其次是江浙地區(qū)（見圖 3-2）。一定程度上,，活躍理財用戶數(shù)量與地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度,、個人收入水平均有著緊密聯(lián)系。
數(shù)據(jù)來源：中國人民大學(xué)金融科技研究所,、螞蟻集團(tuán)研究院
圖 3-2 活躍理財用戶的地域分布
?。ㄈ┶厔葑兓夯钴S理財用戶中下沉人群占比顯著增加
如表 3-1 所示，購買理財產(chǎn)品的用戶當(dāng)中,，涉農(nóng)的理財人數(shù)大約是非涉農(nóng)人數(shù)的 1/3,，但相比于第一年，涉農(nóng)和所在城市等級較低的理財人數(shù)的占比在第二年均有所增長,。這表明下沉人群中購買基金人數(shù)占比與其他人群中購買基金人數(shù)占比的差距正在縮小,。同時，小鎮(zhèn)青年理財人數(shù)的增長潛力要大于城市青年,，在所有理財?shù)那嗄耆水?dāng)中，小鎮(zhèn)青年理財人數(shù)的占比較上一年有所上升,。整體上講,， 互聯(lián)網(wǎng)理財平臺在拉動下沉人群參與理財市場方面產(chǎn)生了積極作用。
表 3-1 近兩年內(nèi)下沉人群購買基金人數(shù)變化對比
數(shù)據(jù)來源：中國人民大學(xué)金融科技研究所,、螞蟻集團(tuán)研究院
二,、理財經(jīng)驗與風(fēng)險偏好分布
為進(jìn)一步描述抽樣用戶的理財經(jīng)驗與風(fēng)險偏好，我們將樣本按照以下兩個標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行劃分,。根據(jù)投資者理財經(jīng)驗,，可以劃分為 NO INTEREST（低理財意愿型）、 BEGINNER（低理財認(rèn)知型）、GROW（理財成長型）,、PRO（理財老手型）等四類,。其中，理財意愿較低的用戶接近半數(shù),；隨著理財能力等級的提升,，人數(shù)也逐漸減少，最高等級的“理財老手型”用戶比例僅占 10%,。這表明用戶普遍具有一定的理財認(rèn)知,，但大多投資者的金融知識水平及理財能力仍有待提高。根據(jù)投資者風(fēng)險偏好等級,，可以劃分為-2（未做過理財）,、-1（曾做過理財，但已過期）,、0（極度保守型）,、1（保守型）、2（穩(wěn)健型）,、3（平衡型）,、4（成長型）、5（激進(jìn)型）八類,。其中,，處于穩(wěn)健型的用戶占比最高，其次是平衡型用戶,，而激進(jìn)型用戶占比較低,，表明絕大部分用戶是風(fēng)險中性甚至是風(fēng)險厭惡的（見圖 3-3）。
接下來,，我們將分別從是否涉農(nóng),、城市等級、性別及年齡對理財經(jīng)驗類型及風(fēng)險偏好等級的分布進(jìn)行進(jìn)一步分析,。
?。ㄒ唬┏青l(xiāng)分布：下沉人群理財經(jīng)驗不足、風(fēng)險偏好更低
如表 3-2 所示,，從理財經(jīng)驗來看,，涉農(nóng)人群中理財認(rèn)知較低的兩類用戶（低理財意愿及低理財認(rèn)知）占比相較城市人群更高。不同城市等級中,，一線城市各類人數(shù)分布最為均衡,，隨后依次遞減，至六線城市時,，低理財意愿用戶人數(shù)已超過 50%,，而理財經(jīng)驗等級較高的兩類用戶（理財成長型及理財老手型）人數(shù)占比低于 20%。
如表 3-3 所示，從風(fēng)險偏好來看,，涉農(nóng)用戶的風(fēng)險偏好等級普遍低于城市用戶,，而城市投資者的風(fēng)險偏好等級也隨著城市級別的下降而遞減。
表 3-2 理財經(jīng)驗-按城鄉(xiāng)與城市等級劃分
?。ǘ┬詣e分布：男性理財經(jīng)驗更豐富,、風(fēng)險偏好更高
從性別來看，男性投資者的理財經(jīng)驗分布更加豐富,，同時對風(fēng)險的承受能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于女性,；女性投資者則以低理財意愿用戶為主（見表 3-4 和表 3-5）。
表 3-4 理財經(jīng)驗-按性別劃分
表 3-5 風(fēng)險偏好-按性別劃分
數(shù)據(jù)來源：中國人民大學(xué)金融科技研究所,、螞蟻集團(tuán)研究院
?。ㄈ┠挲g分布：理財經(jīng)驗相對均衡但風(fēng)險偏好差異較大
如圖 3-4 所示，不同年齡人群的理財經(jīng)驗分布差別不大,，但風(fēng)險等級分布呈
現(xiàn)出特殊的規(guī)律,。風(fēng)險等級分布最均衡的年齡段集中在 21 歲至 35 歲之間。20 歲以下的用戶由于知識積累不夠充分,、可用資金不足,、投資經(jīng)驗不足等原因，高風(fēng)險偏好的投資者占比極低,；21 歲至 35 歲的用戶由于具有穩(wěn)定的收入來源,，且沒有家庭消費(fèi)開支的壓力，具有較多的閑置資金用于理財,，其風(fēng)險偏好度也相應(yīng)提升,；36 歲至 60 歲的用戶由于買房、子女教育等家庭開支的壓力加重,，高風(fēng)險等級人群占比逐漸下降,。
（四）趨勢變化：下沉人群理財觀念轉(zhuǎn)變顯著
表 3-6 統(tǒng)計在風(fēng)險調(diào)查問卷中填寫的風(fēng)險偏好為-2（從未做過理財）,、-1（曾經(jīng)做過理財,，但已過期）、0（極度保守型）,，但近兩年內(nèi)有過理財行為的人在各類人群中的占比,。可以看出,，涉農(nóng)人群中有過理財行為的人數(shù)占比高于城市人群， 且低等級城市中有過理財行為的人數(shù)占比要高于高等級城市,，這表明互聯(lián)網(wǎng)理財
顯著提高了下沉人群金融可得性,，深刻改變其理財觀念與行為。
表 3-6 近兩年內(nèi)下沉人群理財觀念轉(zhuǎn)變程度
數(shù)據(jù)來源：中國人民大學(xué)金融科技研究所、螞蟻集團(tuán)研究院
三,、資產(chǎn)配置結(jié)構(gòu)分布
為進(jìn)一步分析理財資產(chǎn)配置結(jié)構(gòu),，我們將基金類理財產(chǎn)品劃分為 BLEND（混合型基金）、BOND（債券型基金）,、CURRENCY（貨幣基金）,、FOF（組合型基金）、INDEX（指數(shù)基金）,、PENSION（養(yǎng)老基金）,、QDII（“合格境內(nèi)機(jī)構(gòu)投資者”基金）、SHORTDATED（短債基金）,、STOCK（股票型基金）等九大類,。整體上講，投資指數(shù)基金的人數(shù)最多,，占比接近 30%,，這表明互聯(lián)網(wǎng)理財人群對被動投資理念的接受度非常高；其次是混合型基金與貨幣基金,，占比均超過 20%,； 其他類型基金的投資人數(shù)均低于 10%，其中投資于養(yǎng)老基金及組合型基金的人數(shù)極少,，不到 1%（見圖 3-5）,。
（一）職業(yè)分布：白領(lǐng)用戶資產(chǎn)配置結(jié)構(gòu)更均衡,、風(fēng)險偏好更高
從職業(yè)分布來看,，白領(lǐng)用戶的基金產(chǎn)品投資最為均衡，且對風(fēng)險較高的基金產(chǎn)品投資比重也較高,；而學(xué)生及藍(lán)領(lǐng)用戶更愿意投資被動型基金,，指數(shù)基金的占比較高；退休人員更偏好貨幣型基金（見圖 3-6）,。
?。ǘ┶厔葑兓褐鲃优渲靡庠负秃侠砼渲媚芰φw上升，下沉人群尤為明顯
指數(shù)基金屬于被動型基金,，具有投資門檻低,、對投資者金融知識與理財經(jīng)驗要求較低的特點(diǎn)。其他類型基金多屬于主動型基金,，盈利水平高度依賴于投資經(jīng)理尋求超越平均水準(zhǔn)的超值回報的能力,。從表 3-7、3-8 和 3-9 中可以看出,，相比第一年,，第二年在購買被動型基金和貨幣基金的基礎(chǔ)上還購買主動型基金的人數(shù)有所增加,，表明人們主動配置理財產(chǎn)品、尋求超額收益的意愿有所增強(qiáng),。其中,， 城市等級較低人群和涉農(nóng)人群在購買被動型基金和貨幣基金的基礎(chǔ)上還主動配置理財產(chǎn)品意識的增長速度要快于城市等級較高和城市的人群，并且小鎮(zhèn)青年主動配置理財產(chǎn)品意識的增長速度要快于城市青年,。
在基金產(chǎn)品配置結(jié)構(gòu)上,，只購買風(fēng)險較大的主動型基金的人數(shù)占比大幅度下降，一方面說明所有人群的安全意識有所增強(qiáng),，另一方面也意味著用戶合理配置理財產(chǎn)品的能力正在不斷提升,。
互聯(lián)網(wǎng)理財平臺在很大程度上滿足了所有人群（尤其是下沉人群）對于財富管理的需求，使得用戶能夠更加廣泛地接觸理財知識,，積累理財經(jīng)驗,。由此可以看出，理財用戶無論是對被動性投資的接受度,，還是金融認(rèn)知和資產(chǎn)配置多樣性的提升,，都和互聯(lián)網(wǎng)平臺在投資者教育上的努力分不開。
表 3-7 是否涉農(nóng)人群資產(chǎn)配置結(jié)構(gòu)變化趨勢
四,、理財效果與投資者教育
表 3-10 給出了各類人群通過理財行為獲益的人數(shù)占比,。可以看到,，獲益人數(shù)占比均超過 60%,，通過互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行理財?shù)氖找嫘Ч@著。此外,，我們對整個樣本期間都持有理財產(chǎn)品的人群進(jìn)行投資效果分析,，發(fā)現(xiàn)獲益人數(shù)占比超過 75%， 這也表明理財經(jīng)驗豐富,，長期持有理財產(chǎn)品的群體投資效果更好,。
從下沉人群和非下沉人群來看，城市獲益人群占比整體高于涉農(nóng)獲益人群占比,。一,、二線城市獲益人數(shù)在總?cè)巳褐械恼急雀哂谌€城市及以下獲益人數(shù)在總?cè)巳褐械恼急取Ｗ鳛槔碡斎巳旱闹髁?，獲益的城市青年占比整體高于獲益的小鎮(zhèn)青年占比,。這表明，受教育程度,、接受信息便捷程度以及周圍環(huán)境等影響,，下沉人群投資效果普遍低于非下沉人群，因此,，需要進(jìn)一步加強(qiáng)對下沉人群的金融教育和理財知識普及,。
表 3-10 各類人群理財獲益人數(shù)占比
數(shù)據(jù)來源：中國人民大學(xué)金融科技研究所,、螞蟻集團(tuán)研究院
第四章 互聯(lián)網(wǎng)理財助推中國居民消費(fèi)升級
一、關(guān)于消費(fèi)的經(jīng)典理論評介
經(jīng)典理論對收入影響消費(fèi)的研究進(jìn)程可分為三個主要階段：第一階段始于20 世紀(jì) 30 年代,，該階段開始從收入假說角度研究消費(fèi)，重點(diǎn)研究消費(fèi)和當(dāng)期收入的短期關(guān)系,，代表理論有絕對收入假說,；第二階段延續(xù)收入函數(shù)視角，開始于20 世紀(jì) 50 年代中期,，重點(diǎn)研究消費(fèi)與收入的長期關(guān)系,，以持久收入假說為代表
理論；第三個階段始于 20 世紀(jì) 50 年代,，從個人效用函數(shù)角度出發(fā),，研究收入在效用最大化目標(biāo)下對平滑消費(fèi)的影響，代表理論為生命周期假設(shè),。
絕對收入假說由 Keynes 于 1936 年首次提出,，在其出版的著作《就業(yè)、利息和貨幣通論》中,，Keynes 認(rèn)為居民的消費(fèi)決策受眾多因素影響,，如收入總量、收入分配,、消費(fèi)者偏好,、價格等因素，起決定性作用的因素是收入水平,。絕對收入假設(shè)認(rèn)為,，消費(fèi)支出取決于絕對收入，消費(fèi)支出與收入之間保持著穩(wěn)定的函數(shù)關(guān)系,，邊際消費(fèi)傾向和平均消費(fèi)傾向隨收入增加而遞減,。絕對收入假說將收入引入對消費(fèi)的研究，開創(chuàng)現(xiàn)代消費(fèi)理論,，其對短期消費(fèi)行為的研究,，合理地解釋了大蕭條時期的經(jīng)濟(jì)，但對長期邊際消費(fèi)傾向遞減規(guī)律缺乏數(shù)據(jù)與實(shí)踐證明,，無法有效解釋長期消費(fèi)的穩(wěn)定性,。
持久性收入假說（Persistent Income Theory）由 Friedman 于 1957 年提出，在
《消費(fèi)函數(shù)理論》一書中,，F(xiàn)riedman 認(rèn)為人們更傾向于根據(jù)持久,、長期的收入做消費(fèi)決策而不是依據(jù)短期收入。原因在于,，短期收入受影響因素眾多,，導(dǎo)致經(jīng)常發(fā)生波動變化,，為實(shí)現(xiàn)消費(fèi)效用最大化，消費(fèi)者根據(jù)長期保持的持久收入水平?jīng)Q定消費(fèi)水平,。永久收入代表消費(fèi)者長期預(yù)期下,、常規(guī)穩(wěn)定的收入，暫時收入指非經(jīng)常性的,、帶有偶然性的收入,，是現(xiàn)期收入與過去收入的加權(quán)平均數(shù)。消費(fèi)取決于永久收入,，利息,、財富等占消費(fèi)者收入的比例，偏好,、文化等其他因素也會產(chǎn)生影響,。根據(jù)持久收入消費(fèi)理論，當(dāng)期收入増加時,，消費(fèi)者由于無法判斷收入增加能否持續(xù),，不會立刻調(diào)整消費(fèi)，因此短期的邊際消費(fèi)傾向明顯低于長期邊際消費(fèi)傾向,，從而合理地解釋了 Keynes 絕對收入假設(shè)下,，邊際消費(fèi)遞減和長期消費(fèi)穩(wěn)定相悖的問題。
生命周期假說是 1954 年由 Modigliani,、Brumberg 共同提出的理論,。該假說認(rèn)為，消費(fèi)者是理性的,，會根據(jù)對未來收入的預(yù)期來優(yōu)化生命周期的各期消費(fèi),， 并非僅依據(jù)當(dāng)前收入，以實(shí)現(xiàn)個人效用最大化為目標(biāo)來推導(dǎo)消費(fèi)函數(shù),，消費(fèi)取決于財產(chǎn)收入和勞動收入,，以及兩類收入的邊際消費(fèi)傾向。該理論認(rèn)為,，居民在青年和老年期的消費(fèi)大于收入,，會動用未來收入或儲蓄，進(jìn)入中年期收入高于消費(fèi),， 儲蓄部分用以償還青年時期的預(yù)支和老年期的養(yǎng)老,，消費(fèi)水平主要隨生命周期不同時段變化，目標(biāo)為整個生命周期內(nèi)預(yù)算約束下的效用最大化,，因此理性消費(fèi)者會借助信貸和儲蓄手段,，將一生收入合理分配來平滑消費(fèi)，強(qiáng)調(diào)一生的持久收入對消費(fèi)的影響,。居民綜合考慮過去積蓄的財富,、當(dāng)期收入,、未來收入、可預(yù)期的支出,、工作與退休時間等因素,，決定一生中的消費(fèi)和儲蓄。在長期收入對消費(fèi)和儲蓄的影響上,，和持久收入假說有共同之處,，但更強(qiáng)調(diào)個體一生的平滑，儲蓄是出于年齡結(jié)構(gòu)的考慮,。生命周期假說未將不確定性納入消費(fèi)理論模型，這一點(diǎn)在后來的發(fā)展中得到完善,。
二,、互聯(lián)網(wǎng)理財助推消費(fèi)升級的經(jīng)驗證據(jù)
（一）合理配置金融資產(chǎn)行為有助于消費(fèi)和消費(fèi)升級
基于螞蟻集團(tuán)數(shù)據(jù),，本部分主要通過截面數(shù)據(jù)研究合理配置金融資產(chǎn)的行為對消費(fèi)和消費(fèi)升級的影響,。基準(zhǔn)模型設(shè)定如下：
=0 + 1 + 2 +
其中,，consumption為電商消費(fèi)支出,，以及發(fā)展型、享受型,、耐用品消費(fèi),； treated為資產(chǎn)配置行為，如是否在購買被動性基金的基礎(chǔ)上還購買了主動型基金,、是否在購買貨幣基金的基礎(chǔ)上還購買了其他基金,、是否在購買股票和混合型基金 的基礎(chǔ)上還購買其他低風(fēng)險基金；X代表消費(fèi)者個人特征,。
根據(jù)基準(zhǔn)回歸結(jié)果,，在購買被動型基金的基礎(chǔ)上還購買其他主動型基金比僅購買被動型基金更能夠促進(jìn)消費(fèi)支出總額，并且有助于發(fā)展享受型消費(fèi)和耐用品消費(fèi)在消費(fèi)總支出中比重的增加,，即促進(jìn)消費(fèi)升級,；在購買貨幣基金的基礎(chǔ)上還購買其他類型的基金比僅購買貨幣型基金更能夠促進(jìn)消費(fèi)和消費(fèi)升級；在購買stock 和 blend 基金的基礎(chǔ)上還購買其他低風(fēng)險基金比僅購買風(fēng)險較高的基金更能夠促進(jìn)居民消費(fèi)和消費(fèi)升級,。因此,，合理配置金融資產(chǎn)的行為更有助于促進(jìn)居
民消費(fèi)和消費(fèi)升級。
表 4-1 合理配置金融資產(chǎn)對消費(fèi)影響的實(shí)證結(jié)果
數(shù)據(jù)來源：中國人民大學(xué)金融科技研究所,、螞蟻集團(tuán)研究院
由于不同人群存在一定異質(zhì)性問題,，我們在基準(zhǔn)模型中分別加入處理變量與城市等級的交叉項、處理變量與是否涉農(nóng)的交叉項,、處理變量與現(xiàn)金流狀況的交叉項,、處理變量與房產(chǎn)持有情況的交叉項來研究金融資產(chǎn)配置行為對不同人群消費(fèi)的影響,。結(jié)果表明，這些交叉項的系數(shù)均顯著為負(fù),，意味著隨著城市等級的增加,、現(xiàn)金流的增大、房產(chǎn)持有評分的增加或者對于城市人群,，金融資產(chǎn)配置行為對消費(fèi)總額和消費(fèi)升級的影響有所下降,，表明合理配置金融資產(chǎn)對下沉人群消費(fèi)的影響更重要。
?。ǘ┚用窭碡斝袨橛绊懴M(fèi)升級的傳導(dǎo)機(jī)制
基于現(xiàn)有文獻(xiàn)以及實(shí)證分析提供的經(jīng)驗證據(jù),，我們認(rèn)為居民理財行為對消費(fèi)的影響主要通過三個傳導(dǎo)渠道：財富效應(yīng)傳導(dǎo)機(jī)制、資產(chǎn)效應(yīng)傳導(dǎo)機(jī)制和信貸效應(yīng)傳導(dǎo)機(jī)制（如圖 4-1 所示）,。
圖 4-1 居民家庭理財行為影響消費(fèi)行為的傳導(dǎo)機(jī)制
1,、財富效應(yīng)傳導(dǎo)機(jī)制
居民家庭購買的資產(chǎn)的價格波動會使得消費(fèi)者的收入增加或者減少，進(jìn)而引起消費(fèi)總額及結(jié)構(gòu)發(fā)生變化（Campbell and Cocco,，2007）,。財富傳導(dǎo)機(jī)制主要是 通過實(shí)際收入和預(yù)期收入兩種途徑進(jìn)行傳導(dǎo)：（1）實(shí)際收入效應(yīng)，當(dāng)居民持有的 金融資產(chǎn)價格上升時,，其擁有的金融資產(chǎn)價值會相應(yīng)提高,，居民可以在市場上賣 出金融產(chǎn)品來獲得資本利得收益，從而刺激消費(fèi)總額的增長以及消費(fèi)結(jié)構(gòu)的升級,；
?。?）預(yù)期收入效應(yīng)，當(dāng)居民對持有的金融資產(chǎn)抱有一種未來價格會增長的預(yù)期時,，將會增加投資者的消費(fèi)信心,，從而在一定程度上影響消費(fèi)行為的改變。如當(dāng)投資者看好某一只股票的長期投資價值時,，沒有即刻變現(xiàn),，即使持有股票不會給投資者帶來實(shí)際收入，但只要能給投資者帶來未來收入增長的預(yù)期,，也會導(dǎo)致當(dāng)期消費(fèi)的增加及消費(fèi)結(jié)構(gòu)的調(diào)整,。
財富效應(yīng)傳導(dǎo)機(jī)制的具體模型如下：
=0 + 1?1 + 2 + 3 + + +
=0 + 1?1 + 2?1 + 3 + + +
其中，consumption為電商消費(fèi)支出,，以及發(fā)展型,、享受型、耐用品消費(fèi),；
dummyprofit代表是否獲益,；X為消費(fèi)者個人特征。
實(shí)證分析結(jié)果表明，金融資產(chǎn)是否獲益對居民消費(fèi)有顯著的正向影響,，并且會顯著影響到發(fā)展型,、享受型消費(fèi)和耐用品消費(fèi)。此外,，對于現(xiàn)金流比較低和房產(chǎn)持有評分較低的人群而言,，投資收益對消費(fèi)促進(jìn)作用更大。
2,、資產(chǎn)效應(yīng)傳導(dǎo)機(jī)制
居民或家庭會通過理財行為優(yōu)化資產(chǎn)配置,，將其持有的不同類型資產(chǎn)（固定資產(chǎn)、金融資產(chǎn)等）跨期分配用以消費(fèi)（李濤,，陳斌開 2014）,，通過緩解流動性約束實(shí)現(xiàn)消費(fèi)平滑，從而促進(jìn)消費(fèi)以及消費(fèi)多樣性,。當(dāng)投資者流動性緊張時,，通過變現(xiàn)持有的金融資產(chǎn)增加當(dāng)期收入，緩解流動性約束,，從而擴(kuò)大當(dāng)期消費(fèi)額度或者推動消費(fèi)轉(zhuǎn)型升級。
資產(chǎn)效應(yīng)傳導(dǎo)機(jī)制具體模型如下：
=0 + 1?1 + 2 + 3 + + +
=0 + 1?1 + 2?1 + 3 + + +
其中,，consumption為電商消費(fèi)支出,，以及發(fā)展型、享受型,、耐用品消費(fèi),；
shuhui為基金贖回規(guī)模或者是否有贖回行為,；X代表消費(fèi)者個人特征,。
實(shí)證分析結(jié)果表明，基金贖回金額對消費(fèi)總額以及發(fā)展型,、享受型消費(fèi)和耐用品消費(fèi)都有顯著的正向影響,。同時本文還用是否有贖回行為這一虛擬變量作為核心解釋變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗，所得結(jié)論保持一致,。同樣,，對于現(xiàn)金流比較低和房產(chǎn)持有評分較低的人群而言，資產(chǎn)效應(yīng)對消費(fèi)的影響更大,。
3,、信貸效應(yīng)傳導(dǎo)機(jī)制
居民家庭持有金融資產(chǎn)有助于個人信用，更容易獲得消費(fèi)信貸,，進(jìn)而促進(jìn)居民的消費(fèi)和消費(fèi)升級,。一方面，金融資產(chǎn)價值上升時，投資者的抵押資產(chǎn)就會增加,，信用水平提高,；另一方面互聯(lián)網(wǎng)理財行為完善了居民家庭的信用記錄，使得投資者獲得信貸支持的難度降低,，最終能夠通過信貸提高消費(fèi)水平,、拓寬消費(fèi)種類。
信貸效應(yīng)傳導(dǎo)機(jī)制具體模型如下：
=0 + 1?1 + 2_ + 3 + + +
=0 + 1?1 + 2_ + 3 + + +
=0 + 1?1 + 2_ + 3 + 4 + +
+
其中,，consumption為電商消費(fèi)支出,，以及發(fā)展型、享受型,、耐用品消費(fèi),； total_amt代表基金持有規(guī)模；credit為信貸消費(fèi)支出或者是否有信貸行為,；X為消費(fèi)者個人特征,。
實(shí)證分析結(jié)果表明，基金持有規(guī)模對消費(fèi)和消費(fèi)升級有顯著影響,，并且會通過增加消費(fèi)者的消費(fèi)信貸來促進(jìn)消費(fèi)和消費(fèi)升級,。
第五章 主要結(jié)論和政策啟示
一、主要結(jié)論
一是理財市場存在缺口為互聯(lián)網(wǎng)理財留下發(fā)展空間,。2018 年,，我國理財市場的規(guī)模和產(chǎn)品存續(xù)量增速放緩，信托,、證券業(yè)的理財規(guī)模以及銀行,、證券業(yè)的 理財產(chǎn)品數(shù)量甚至出現(xiàn)了負(fù)增長?；ヂ?lián)網(wǎng)理財?shù)陌l(fā)展速度雖然受到強(qiáng)監(jiān)管影響有 所下降,，但其線上化的模式以及智能投顧的運(yùn)用能夠突破傳統(tǒng)理財模式諸多限制， 降低理財門檻,，為投資者提供多元選擇,，減少數(shù)字鴻溝，將理財服務(wù)觸達(dá)更多下 沉人群,，擴(kuò)大理財市場規(guī)模,，未來發(fā)展動力強(qiáng)勁。2018 年,，我國居民可投資金融資產(chǎn)規(guī)模高達(dá) 147 萬億人民幣,，但是投資結(jié)構(gòu)比較單一，其中居民儲蓄占比就達(dá)49%,。出現(xiàn)這一現(xiàn)象的原因,，一方面在于我國居民理財意識不足,；另一方面是我 國傳統(tǒng)理財市場門檻較高，交易成本昂貴,，產(chǎn)品種類單調(diào)導(dǎo)致下沉人群缺乏理財 渠道,，這為我國互聯(lián)網(wǎng)理財留下發(fā)展空間。
二是青年人群和下沉人群是互聯(lián)網(wǎng)理財?shù)摹懊魅罩恰??；ヂ?lián)網(wǎng)理財平臺有助于培養(yǎng)投資者理財習(xí)慣，增加理財經(jīng)驗,，幫助理財用戶迅速成長為成熟投資人,， 尤其是對小鎮(zhèn)青年和下沉人群理財意識的培養(yǎng)效果更為顯著。但整體來看,，下沉人群的投資效率和投資能力相對較弱,。
三是互聯(lián)網(wǎng)理財有助于促進(jìn)居民消費(fèi)和消費(fèi)升級，拉動內(nèi)需,。對居民來說,， 合理配置金融資產(chǎn)有助于促進(jìn)居民的消費(fèi)和消費(fèi)升級，更進(jìn)一步,，這主要是通過財富效應(yīng)傳導(dǎo)機(jī)制,、資產(chǎn)效應(yīng)傳導(dǎo)機(jī)制和信貸效應(yīng)傳導(dǎo)機(jī)制來促進(jìn)。
二,、政策啟示
一是傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)與互聯(lián)網(wǎng)金融平臺應(yīng)展開多樣化合作,。傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)與互聯(lián)網(wǎng)金融平臺應(yīng)展開全方位地深入合作，發(fā)展智能投顧,，推動理財線上化,，創(chuàng)新理財服務(wù)模式,，提高理財服務(wù)的普惠性,，滿足大眾投資者的多樣化理財需求，從而推動我國理財業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型升級,。
二是加強(qiáng)金融投資者教育,，注重金融知識“向下”普及。加大對下沉人群金融知識的普及力度,，增加投資者的金融素養(yǎng),，提高投資效率。一方面可以幫助下
沉人群實(shí)現(xiàn)收入向上遷躍,，拉動內(nèi)需,，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長；另一方面可以提高金融監(jiān)管效率,，維護(hù)金融市場穩(wěn)定,。
參考文獻(xiàn)
BCG，中國建設(shè)銀行．中國私人銀行 2019[R]．2020
陳永偉，史宇鵬,，權(quán)五燮．住房財富,、金融市場參與和家庭資產(chǎn)組合選擇——來自中國城市的證據(jù)[J]．金融研究，2015（04）：1-18．
傅秋子,，黃益平．?dāng)?shù)字金融對農(nóng)村金融需求的異質(zhì)性影響——來自中國家庭金融調(diào)查與北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)的證據(jù)[J]．金融研究,，2018（11）：68-84．
高明，劉玉珍．跨國家庭金融比較：理論與政策意涵[J]．經(jīng)濟(jì)研究,，2013,，48（02）：134-149．
廣發(fā)銀行，西南財經(jīng)大學(xué)． 2018 中國城市家庭財富健康報告[R]．2018
韓立巖,， 杜春越． 城鎮(zhèn)家庭消費(fèi)金融效應(yīng)的地區(qū)差異研究 [J]． 經(jīng)濟(jì)研究,，2011，46（S1）：30-42．
江靜琳,，王正位,，向虹宇，廖理．金融知識與基金投資收益：委托投資能否替代金融知識[J]．世界經(jīng)濟(jì),，2019,，42（08）：170-192．
蔣濤，董兵兵,，張遠(yuǎn)．中國城鎮(zhèn)家庭的資產(chǎn)配置與消費(fèi)行為：理論與證據(jù)[J]．金融研究,，2019（11）：133-152．
李鳳，羅建東,，路曉蒙,，鄧博夫，甘犁．中國家庭資產(chǎn)狀況,、變動趨勢及其影響因素
[J]．管理世界,，2016（02）：45-56+187．
路曉蒙，尹志超,，張渝．住房,、負(fù)債與家庭股市參與——基于 CHFS 的實(shí)證研究
[J]．南方經(jīng)濟(jì)，2019（04）：41-61．
馬德功,，韓喜昆,，趙新．互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融對我國城鎮(zhèn)居民消費(fèi)行為的促進(jìn)作用研究[J]．現(xiàn)代財經(jīng)（天津財經(jīng)大學(xué)學(xué)報），2017,，37（09）：19-27．
螞蟻集團(tuán)研究院．美國投顧市場運(yùn)行機(jī)制研究及其對我國投顧市場發(fā)展的啟示[R]．2020
潘敏,，劉知琪．居民家庭“加杠桿”能促進(jìn)消費(fèi)嗎？——來自中國家庭微觀調(diào)查的經(jīng)驗證據(jù)[J]．金融研究,，2018（04）：71-87．
孫興杰,，魯宸,，張璇．消費(fèi)降級還是消費(fèi)分層？——中國居民消費(fèi)變動趨勢動態(tài)特征研究[J]．商業(yè)研究,，2019（08）：25-35．
唐琦,，夏慶杰，李實(shí)．中國城市居民家庭的消費(fèi)結(jié)構(gòu)分析：1995—2013[J]．經(jīng)濟(jì)研
究,，2018,，53（02）：35-49．
田長海， 劉銳． 消費(fèi)金融促進(jìn)消費(fèi)升級的理論與實(shí)證分析 [J]． 消費(fèi)經(jīng)濟(jì),，2013,，29（06）：18-21+26．
[17] 王江，廖理,，張金寶．消費(fèi)金融研究綜述[J]．經(jīng)濟(jì)研究,，2010，45（S1）：5-29．
王平,，王琴梅．消費(fèi)金融驅(qū)動城鎮(zhèn)居民消費(fèi)升級研究——基于結(jié)構(gòu)與質(zhì)的多重響應(yīng)[J]．南京審計大學(xué)學(xué)報,，2018，15（02）：69-77．
魏革軍．金融可得性的理解[J]．中國金融,，2018（24）：7．
西南財經(jīng)大學(xué)中國家庭金融調(diào)查與研究中心,，螞蟻集團(tuán)研究院．疫情下中國家庭的財富變動趨勢[R]．2020
謝家智，吳靜茹．?dāng)?shù)字金融,、信貸約束與家庭消費(fèi)[J]．中南大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版）,，2020，26（02）：9-20．
邢天才,，張夕．互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融對城鎮(zhèn)居民消費(fèi)升級與消費(fèi)傾向變動的影響
[J]．當(dāng)代經(jīng)濟(jì)研究,，2019（05）：89-97+113．
易行健，周利．?dāng)?shù)字普惠金融發(fā)展是否顯著影響了居民消費(fèi)——來自中國家庭的微觀證據(jù)[J]．金融研究,，2018（11）：47-67．
尹志超,， 宋全云， 吳雨． 金融知識,、投資經(jīng)驗與家庭資產(chǎn)選擇[J]． 經(jīng)濟(jì)研究,，2014,，49（04）：62-75．
尹志超,，吳雨，甘犁．金融可得性,、金融市場參與和家庭資產(chǎn)選擇[J]．經(jīng)濟(jì)研究,，2015，50（03）：87-99．
尹志超,，張?zhí)枟潱鹑诳杉靶?、互?lián)網(wǎng)金融和家庭信貸約束——基于 CHFS 數(shù)據(jù)的實(shí)證研究[J]．金融研究,，2018（11）：188-206．
臧旭恒， 張欣． 中國家庭資產(chǎn)配置與異質(zhì)性消費(fèi)者行為分析[J]． 經(jīng)濟(jì)研究,，2018,，53（03）：21-34．
張大永， 曹紅． 家庭財富與消費(fèi)： 基于微觀調(diào)查數(shù)據(jù)的分析[J]． 經(jīng)濟(jì)研究,，2012,，47（S1）：53-65．
張李義，涂奔．互聯(lián)網(wǎng)金融對中國城鄉(xiāng)居民消費(fèi)的差異化影響——從消費(fèi)金融的功能性視角出發(fā)[J]．財貿(mào)研究,，2017,，28（08）：70-83．
招商銀行，貝恩．2019 中國私人財富報告[R]．2020
中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心． 第 44 次中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計報告[R]．
2019.8
中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心． 第 45 次中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計報告[R]． 2020.4
中國金融四十人論壇． 中國智能金融發(fā)展報告[R]． 2019
HAIKEL-ELSABEH,， Marie． How Personal Finance Management Influences Consumers‘ Motivations and Behavior Regarding Online Banking Services[J]． Digiworld Economic Journal,， 2016，103（3）．
Hiroaki Hayakawa． Consumer behavior in a monetary economy and smoothing of composite consumption[J]． Eurasian Economic Review： A Journal in Applied Macroeconomics and Finance,，2020,，10（1）．
Jie Li，Yu Wu,，Jing Jian Xiao． The impact of digital finance on household consumption： Evidence from China[J]． Economic Modelling,，2020，86．
JOHN CAMPBELL． Household Finance[J]． The Journal of Finance,，2006,，61（4）．
Nicholas S． Souleles． Expectations， Heterogeneous Forecast Errors,， and Consumption： Micro Evidence from the Michigan Consumer Sentiment Surveys[J]．Journal of Money,， Credit， and Banking,， 2004,，36（1）．
Quanyun Song，Jie Li,，Yu Wu,，Zhichao Accessibility of financial services and household consumption in China： Evidence from micro data[J]． North American Journal of Economics and Finance，2020,，53．
Stephen Zeldes． Consumption and Liquidity Constraints： An Empirical Investigation [J]．Journal of Political Economy,， 1989，97（2）．
責(zé)任編輯：陳鑫
