一、引言

2002年，中国城市居民人均金融资产为11958元，其中银行存款占63.87%，而股票仅占10.37％（赵人伟等，2005）；同期，美国居民股票投资占金融资产比例为34.06％（陈志武，2003）。以上股票财产比例的显著差异直接反映在两国悬殊的居民参与股市比例上：2002年，美国有8430万个体股民，占2.8亿总人口的30.11%（陈志武，2003）；同期中国投资者开户数为6884万，仅占12.8亿总人口的5.36％[1]。

什么因素影响了居民参与股市？这是一个兼具学术和政策意义的重要问题。一方面，作为重要的资产组合投资手段，股票投资一定程度上影响了居民财富状况。发达国家经验显示，20世纪股票市场存在着显著的股权溢价（Fama and French, 2002），股票投资者虽然面对高于储蓄的投资风险，但股市回报也要显著高于储蓄收益。中国却存在着复杂的发现，根据朱世武、郑淳（2003）的计算，1995年初到2002年底中国股市风险溢价为2.11%，而1997年初到2002年底的相应数值却为-3.68%，这反映了中国股市早期给投资者带来了显著回报，而近年来却造成了明显损失。进一步的研究发现，居民的股市参与程度也影响了股权溢价水平（Brav et al., 2002）。另一方面，居民的股市参与影响了一国金融业的发展程度，进而经济发展程度（Becker and Levine, 2004）。居民积极参与股市推动了股票市场的发展，提高了金融资源的配置效率，促进了经济发展。居民的股市参与对当前我国资本市场政策讨论也有着重要参考价值。2004年2月国务院发表的《国务院关于推进资本市场改革开放和稳定发展的若干意见》明确提出要研究制订适宜的税收政策鼓励社会公众投资，同时也从改善资本市场投资回报角度强调了吸引更多投资者参与股市的重要性。这些政策的有效实施都需要考虑居民参与股市的影响因素。

传统理论对居民参与股市（包括是否购买股票和购买多少股票）的解释主要集中在财富水平、教育程度、年龄、性别等因素上。首先，居民财富水平影响其股市参与决策，这是因为参与股市是有固定成本的（如购买有关资料了解股市知识等），这种财富门槛使得拥有更多财富的居民容易进行股票投资（Vissing-Jorgensen, 2002）。其次，居民参与股市也受其教育程度的影响，更高的教育程度使得投资者更了解股市风险与回报，更懂得如何进行股票交易，也更理解上市公司的会计信息，这些都降低了投资股市的固定成本，促进其参与股市（Bernheim and Garrett, 2003）。此外，居民参与股市程度也随着年龄增长而提高，而且男性投资者的股市参与比女性更积极（Poterba and Samwick, 2003）。

当前的理论进展更多地探讨了社会互动和信任对居民参与股市的影响，可以归纳为“社会互动论”和“信任论”。

首先，“社会互动论”强调居民的股市参与受到他与其它社会群体成员之间社会互动程度的影响。其作用机制有两种渠道（Manski，2000；Durlurf, 2004）：情景互动和内生互动。前者定义为居民的股市参与受到参考群体成员特征的影响，但是他的决策并不能反作用于参考群体成员特征；后者定义为居民参与股市受到参考群体成员同期行为的影响，而这种决策可能反作用于参考群体成员行为。前者譬如，居民参与股市受到其它个体股票投资结果的影响（通俗地讲，别人炒股赚钱我就买或多买，别人炒股赔钱我就不买或少买），这可以称作示范群体效应（Durlurf, 2004）。后者例如，居民参与股市受到其它个体投资股票决策的影响（通俗地讲，别人炒股我也炒，别人多（少）买我也多（少）买），这可以叫做伙伴群体效应（Durlurf, 2004）。

Hong et al. (2001) 以美国为例，首次就社会互动对居民参与股市的影响进行了理论和实证分析[2]，发现社会互动程度越高的居民的参与股市概率也越高。他们的解释是，社会互动降低了居民参与股市的净成本，这包括两组作用机制：观察性学习和讨论股市话题获得满足。Hong et al. (2004) 把前者界定在参与股市之前，如潜在投资者通过社会互动从他人那里了解到如何进行股票买卖的专业知识；而把后者限定在参与股市之后，如投资者和其它股民通过谈论股市话题而获得某种满足。因此，居民的社会互动程度越高，他的观察性学习和交流股市话题的机会也越多，参与股市的净成本越低，参与股市的可能性就越高。

Hong et al. (2004) 归纳的社会互动两组作用机制都属于内生互动，而其分析有两点不足。其一，他们没有考虑攀比效应对居民投资股市的影响。作为另一种重要的内生互动机制，攀比效应会推动居民参与股市（Brown et al.，2005）。对于攀比倾向更高的居民，社会互动越强，他接触到股市参与者的机会越多，攀比这些股市参与者进行股票投资带来的主观效用也越高，因此他参与股市就越积极。其二，他们也忽略了情景互动对股市参与的影响。与内生互动通过降低股市参与成本或增加股市参与效用进而推动居民参与股市不同，情景互动使得居民了解到更多的股市参与者投资股票的结果，这些成功或失败的示范群体对其参与股市有着正面或负面的不同影响。更可能的情况是，与股市投资成功者的正面示范效应带来的积极影响相比，股市投资失败者的负面示范效应对居民股市参与的消极影响更为突出。这是因为在绝大多数情况下人们是损失厌恶的，也就是说，人们对于投资损失的担心要远远超过对同等规模投资收益的向往（Kahneman et al., 1990）。

其次，“信任论” 认为居民的股市参与受到他的信任程度的影响[3]。股票作为一种金融合同，比非金融合同更具“信任密集”的特征（Guiso et al., 2004）。这是因为金融合同的本质是一种交换：当前的投资和未来更多回报的承诺的交换。这种交换的发生不仅依赖于金融合同在法律上的可履行程度，而且更依赖于资金提供者对资金需求者的信任程度。鉴于金融合同涉及的不确定性，信任可以理解为在面临不确定性的情况下，投资者对其它合同方是否会尽其所能完成合同的主观判断（Bossone, 1999）。信任对居民参与股市的影响可以归纳为两组渠道：股票投资预期收益的实现概率和实现数额。居民的信任程度越高，就越相信上市公司会不断改善经营管理，证券监管机构会有效保护投资者权益，证券公司会合规经营，媒体也会有效监督各方，因此股票投资未来回报的可能性越大，数额也越可观，进而股市参与就越积极。

Guiso et al. (2004)以意大利为例，首次从理论和实证的角度分析了社会资本对包括股市参与在内的金融发展水平的影响，发现在不论是以居民自愿献血比例、自愿参加普通投票比例或对一般人的信任程度衡量的社会资本更高的地区，居民财产中股票比例都更高。他们的解释是，包括信任在内的社会资本越高，居民预期股票合同的其它参与方侵夺未来股票收益的概率会越低，因而其股票投资的预期收益会越高[4]，股市参与也越积极。

Guiso et al. (2004)采用的信任量度来自“世界价值观调查”（World Values Survey）对意大利居民信任程度调查数据的省际平均值，而且“世界价值观调查”的访问对象与他们选用的居民财产构成的调查对象并不一致。这种加总指标的使用以及调查对象的不对应使其研究也有两点不足。其一，与通常的对加总指标运用于个体研究的批评相似（Durlauf and Fafchamps, 2004），他们使用的加总指标可能不仅反映了各个省份居民不同的信任程度，还体现了其它省际因素（如不同省份的文化、经济、政治等因素）对信任程度的影响；而且省际平均信任指标的采用忽略了不同个体异质性的信任程度对其私人股市投资决策的影响，只考虑了共性的一面。而这种共性也是不牢固的，很容易招致进一步的批评：为什么选用省际平均指标，而不是高一级的大区或者低一级的市的平均指标[5]，没有理论显示共性信任只存在于省际水平。其二，信任程度和居民财产构成的不同调查对象使得作为解释变量的平均信任程度与被解释变量的居民股票财产比例并不对应，因而回归结果可能是有偏的。

需要指出的是，社会互动和信任虽然相互影响（Durluff，2004），并都包含了一定的社会性因素，但是它们是有所区别的。社会互动属于社会结构范畴，它着眼于个体所处的社会结构对股市参与的影响；而信任属于社会特征领域，它探讨的是作为社会特征的信任程度对股市参与的影响。

借助于一套2004年广东省七城市2000余户居民调查数据，我们首次系统检验了居民参与股市影响因素的各种解释，特别是“社会互动论”和“信任论”。采用居民直接汇报的多种社会互动指标以及一般性信任指标，研究结果显示，居民更高的社会互动程度或更高的一般性信任程度，都会提高其参与股市的可能性以及股票在其个人财产中的比重，因此支持了“社会互动论”和“信任论”。此外，较高的收入水平、教育程度、年龄都使得居民参与股市的可能性和程度更高，这也支持了传统解释。细分样本的分析发现：居民所在城市的股市参与水平降低了社会互动对股市参与的积极作用，这证实了情景互动的重要，如其他股民的股市投资损失对居民参与股市的负面示范样本效应；社会互动对股市参与的积极作用受到居民教育程度的反向影响；而收入水平对社会互动在居民股市参与中的作用没有显著影响；教育程度对信任在居民股市参与中的作用也没有显著影响。

与正在兴起的社会学与经济学结合解释居民金融投资决策的研究密切相关，我们的研究不仅为已有发现提供了来自转型经济国家的最新证据，而且证明了社会互动和信任的积极作用可以并行不悖。我们的工作还弥补了文献对社会互动机制的不完整考虑和对信任程度的不准确测量等不足，并且明确提出和证明了情景互动对股市参与影响的存在。本文的发现对于当前中国资本市场发展的政策讨论也有着重要参考价值：公众参与股市程度的提高不仅要考虑提高投资回报，也要注意社会结构的完善和诚信水平的提高。

本文结构如下：下一节介绍了本文的数据样本和分析变量，第三节描述了有关变量的均值和相关分析结果，第四节讨论了回归结果，最后一节总结了实证发现并探讨了政策涵义。

 

二、数据样本和分析变量

本文的数据来自中山大学广东发展研究院进行的“广东社会变迁基本调查”项目。该项目设立于2000年，到目前为止，在广东省的广州、深圳、东莞、汕头、湛江、韶关和梅州7个城市针对18周岁以上、有广东省正式户口并居住满1年以上的城市居民进行了两期调查，调查时间分别是2000年7月至10月和2004年7月至10月。由于前一期调查问卷涉及问题较少，缺乏本文所需的一些关键变量，我们使用了问卷设计更全面的第二期调查数据，涵盖了2059户城市居民。

我们采用两组指标来衡量居民的股市参与，即invest_stock_a和invest_stock_b。前者表示居民是否拥有上市公司股票，有则为1，反之为0；与Hong et al. (2004)的股市参与指标相似，这反映了居民参与股市的可能性。后者测量居民金融财产中上市公司股票的重要性，3表示最重要，2表示一般，1表示未持有股票；与Guiso et al.（2004）的指标类似[6]，这反映了居民参与股市程度。针对“社会互动论”观点，我们也构造了两组社会互动指标[7]，即si_number和si_personal。前者是居民在2004年春节期间以各种形式给亲属、朋友以及认识的人拜年的总人数，这也是具有中国特色的一个社会互动指标；后者是居民对自己在社会上人际交往程度的主观判断，取值为4到1，分别对应人际交往很广泛、广泛、一般、不广泛。这个主观评价指标的采用弥补了春节拜年人数指标可能的随机性缺陷。针对“信任论”观点，我们引入了trust_people，是居民直接汇报的对社会上大多数人的信任程度，即一般性信任程度，这也弥补了Guiso et al. (2004)采用非调查对象的加总信任指标的不足；取值为5到1，分别对应完全可以信任、可以信任、说不准、不可信任、完全不可信任。针对居民参与股市的传统解释，我们也分别构造了相应指标。居民的财富水平用2003年平均月收入衡量，即month_income，取值为1到9，分别对应没有收入、500元以下、501－1000元、1001－1500元、1501－2000元、2001－3000元、3001－5000元、5001－10000元、10000元以上。居民的教育程度用以下虚拟变量来衡量：me_noedu、me_prima、me_secon、me_high、me_profa、me_profb、me_colle、me_UG、me_PG；分别表示未读过书、小学、初中、高中、中专或技校、职业中学、大专、大学本科、研究生以上学历。居民年龄记作age，性别虚拟变量为female和male，即男性和女性。考虑到收入和年龄对居民参与股市的非线性影响（Guiso et al., 2004），我们还构造了month_income_sq和age_sq，分别是month_income和age的平方项。

与Hong et al. (2004)一致，社会互动对股市参与的影响可能与居民个性特点缠绕在一起，如风险态度、乐观精神、开放心态、孤独感等，因此在分析中需要考虑这些因素。首先，较高的社会交往程度可能反映了投资者对风险的更高偏好。我们采用居民是否愿意借贷消费的虚拟变量来测量居民的风险观[8]，记作intent_bs；如果愿意，取值为1，反之为0。其次，乐观的投资者可能更愿意和别人交往。我们分别采用居民的厌世情绪和自信程度来测量其乐观程度，记作depressed_life和no_confidence。二者分别是居民对“有时我觉得活着没有意思”和“有时我对自己失去了信心”看法的同意程度，取值都为1到5，分别对应很不同意、不同意、说不清、比较同意、很同意的回答。第三，具有开放心态的居民会有更高的社会交往程度。我们采用居民是否具有上网经历来反映其心态的开放程度[9]，记作open_minded。如果有过上网经历，赋值为1，反之为0。考虑到有的居民上网只是为了炒股，我们把这种情形下的变量值设为缺省。最后，感觉孤独的个体可能更愿意提高自己的社会交往程度，因此我们考虑了居民的孤独感程度，记作feel_lonely。它是居民对“我觉得孤独”看法的同意程度，取值为1到5，分别对应很不同意、不同意、说不清、比较同意、很同意的回答。

与Guiso et al.（2004）一致，信任对股市参与的影响可能反映了其它产生或维持信任的各种机制的作用，如政府、法院、媒体等（李涛、李红，2004），因此我们也构造了相应变量。首先，政府可以协调居民矛盾，维持社会秩序，提高居民信任程度。居民对政府的评价反映在他们对以下六种说法的看法上：“政府制定的政策代表了大多数人们的利益”、“上级政府制定的政策能得到下级政府的贯彻执行”、“政府能有效解决大部分的社会问题”、“政府的运作公开透明”、“政府公布的信息真实可信并具有通畅的信息渠道”、“政府有能力应对突发的社会事件”。相应的变量分别是government_a、government_b、government_c、government_d、government_e、government_f，取值均为1到5，分别对应非常不同意、不太同意、一般、同意、非常同意的回答。基于以上六组变量，采用第一主因子法，我们构造了加总的政府评价指标government_all。其次，法院可以仲裁居民纠纷，保证合约履行，也提高了居民信任程度。居民对法院的评价反映在他们对以下两种说法的看法上：“公检法机构办事高效、廉洁公正”和“我国的法律体系较为完善”。相应的变量分别是legal_a、legal_b，取值均为1到5，分别对应非常不同意、不太同意、一般、同意、非常同意的回答。基于以上两组变量，我们也使用第一主因子法构造了加总的法院评价指标legal_all。最后，媒体对信息的披露和对社会的监督也有助于提高居民的信任程度。我们构造了媒体评价指标media，对应居民对“大众传媒能如实反映社会信息以及新闻自由”这一说法的看法；取值为1到5，分别对应非常不同意、不太同意、一般、同意、非常同意的回答。

此外，我们还控制了居民的婚姻状况、在居住地的居住年份、就业情况、居住城市、所在城市的经济发展程度等可能影响其参与股市的因素。居民的婚姻状况用married表示，取值为1表示已婚，0为未婚。居民在居住地的居住年份记作year_of_living。居民的就业情况用unemployed表示，如果失业或从未就业，赋值为1，反之为0。居住城市为样本数据涵盖的七个城市：广州、深圳、东莞、汕头、湛江、韶关、梅州，分别记作guangzhou、shenzhen、dongguan、shantou、zhanjiang、shaoguan、meizhou。所在城市的经济发展程度用七个城市2001年和2002年平均的人均GDP的自然对数值来测量，记作logGDPP0102。

 

三、均值统计与相关分析

表1提供了回归变量的统计分析结果。我们的样本中有11％的居民拥有上市公司股票形式的金融资产[10]。在那些拥有股票投资的居民中，大部分人的主要金融资产并非股票，这是因为样本居民金融财产中上市公司股票的重要性均值仅为1.15[11]。样本居民在2004年春节期间平均给45个人拜过年，而最多的拜年人数有360人之多；他们对自己的人际交往程度的平均评价为2.19，即稍高于一般。样本居民对社会上大多数人的信任程度平均为2.66，介于不可信任和说不准之间，这也和中国人缺乏普遍信任的观察一致（张维迎、柯荣住，2002）。样本居民的月均收入均值为3.96，接近1001到1500元之间；教育程度主要是高中和初中水平，二者分别占到样本的38%和27%。样本居民年龄平均为36岁，而性别分布比较均匀，男女性别比例为4.5:5.5。样本居民主要是风险厌恶类型，仅有16%的居民愿意借贷消费；他们基本上是相对乐观的，这反映在对“有时我觉得活着没有意思”和“有时我对自己失去了信心”的看法均值分别为2.4和2.59，介于不同意和说不清之间；他们中32％的人有过上网经历，因此大部分人的心态不是开放的；他们的孤独感程度较弱，这反映在他们对“我觉得孤独”看法的同意程度平均为2.34，介于不同意和说不清之间。样本居民对于政府、法院、媒体的评价都是稍高于一般，其中对政府和法院的平均评价均为0，这与我们采用主因子方法构造变量有关；前者的最大值为4.32，最小值为-5.69；后者相应数值为2.73和-3.56；对媒体评价均值为3.22。样本居民中已婚人数比例较高，为67％；在居住地的居住年份较长，平均为26.74年（考虑到平均年龄仅有36岁）；处于失业或从未就业的人较少，平均比例为23%。样本在七个城市间的抽样比较均匀，广州、深圳、东莞、汕头、湛江、韶关、梅州的样本比例分别为20%、15%、13%、15%、12%、12%、13%。最后，2001和2002年七个城市平均的人均GDP自然对数值为9.72。

【表1】

表2给出了主要回归变量的相关分析结果，重要的发现如下。首先，两组社会互动指标si_number和si_personal显著正相关；而且前者与一般性信任程度指标显著负相关，但相关系数较低，仅有-0.0367，这也支持了我们有关社会互动和信任的联系与区别的讨论。其次，社会互动指标的确与居民的个性特点相关；社会互动程度越高，居民越可能借贷消费，生活态度越乐观，而心态也越开放；居民的这些个性特点也彼此联系，特别是我们的两组乐观程度指标depressed_life和no_confidence显著正相关。第三，信任程度也和一些维护信任的机制有关：居民对政府和媒体的评价越高，他们的一般性信任程度也越高；居民对政府、法院、媒体的评价都显著正相关。最后，所有回归变量的相关系数都低于0.7[12]。

【表2】

 

四、回归分析

这一节中我们首先给出了基于整体样本的回归结果，从而检验了居民参与股市的各种解释，特别是“社会互动论”和“信任论”。其次，细分样本分析研究了不同条件下社会互动和信任对股市参与的可能的不同影响。最后，我们也讨论了回归分析的稳健性结果。

（一）   基于整体样本的分析结果

以居民是否拥有上市公司股票的虚拟变量invest_stock_a为股市参与指标，表3和表4分别给出了采用居民春节期间拜年的总人数si_number和居民对自己在社会上人际交往程度的主观判断si_personal衡量社会互动程度的回归结果。由于被解释变量的虚拟变量性质，我们采用了probit回归模型[13]。

表3和表4都包括了四组回归结果，对应除社会互动、信任、月收入水平、教育程度、年龄、性别等因素之外不同的控制变量选择。第一组回归模型控制变量包括居民的风险态度、对政府、法院、媒体的评价、婚姻状况、在居住地的居住年份、就业情况、所在城市的经济发展程度等因素；第二组回归模型在第一组的基础上引入了居民年龄和月收入水平的平方项等变量；第三组和第四组回归模型在第二组的基础上又添加了居民的乐观程度（分别采用厌世情绪和自信程度）、开放心态、孤独感、居住城市等变量。对于每一组回归结果，我们都同时汇报了解释变量的回归系数（见“回归系数”列）和解释变量的变化对被解释变量概率的边际影响（见“边际概率”列）。

表3和表4的回归发现相当一致。以表3为例，用居民春节期间拜年的总人数衡量的社会互动程度显著地提高了他投资股票的可能。四组模型中si_number的回归系数都至少在5％水平上显著；虽然回归系数在0.0027到0.0039之间不等，但对参与股市概率的边际影响却比较稳定，为0.04％或0.05%；每增加一个拜年对象对应的社会互动程度的提高会相应地提高居民的参与股市概率0.04％或0.05%。这支持了股市参与的“社会互动论”：通过提高居民参与股市的主观效用或降低参与成本，社会互动促进了股市参与。这与内生互动通过居民的观察性学习、谈论股市话题、攀比炒股促进其股市参与的预期相一致[14]，但是我们无法据此确认情景互动是否发挥作用。考虑到近年来中国股市持续低靡、投资者普遍亏损的特点[15]，我们样本中情景互动的主要影响可能在于：股市投资普遍失败的负面示范群体效应降低了社会互动程度较高的居民参与股市的可能。这种负面效果难以从以上社会互动对股市参与净的积极效果中鉴别出来，而进一步的细分样本分析将会解决这一难题。

居民的信任程度也对其参与股市概率有着显著的正面影响。四组模型中trust_people的回归系数都在1％水平上显著；回归系数在0.143到0.192之间变化，而对参与股市概率的边际影响分布在1.97%到2.51%之间；以较为保守的1.97%为例，居民的一般性信任程度如果从平均水平2.66提高1个单位到3.66，即从介于对大多数人不可信任和是否信任说不准之间提高到介于说不准到可以信任之间，那么相应的股市参与概率会至少提高1.97％。这符合股市参与的“信任论”解释：居民较高的信任程度提高了他对股票投资未来收益可能性和数额的预期，推动了股市参与。

我们还发现了一些与股市参与传统解释一致的结果。居民的月收入水平也和其股市参与可能显著正相关：第（1）组回归结果揭示了线性作用，而第（2）、（3）、（4）组结果则描绘了非线性作用；综合二者，高收入居民参与股市概率最高，低收入居民次之，中等收入居民最次。居民更高的教育程度也促进他的股市参与：与高中文化程度的居民相比，职业中学、大专、研究生学历居民的股市参与可能性更高；也有部分证据显示小学文化程度的居民参与股市概率较低，而中专或技校、大学本科学历的居民参与股市概率较高，但更多控制变量的回归模型（3）、（4）则消除了这种影响。随着居民年龄的增长，其参与股市可能也显著提高：线性影响反映在第（1）组回归结果中，而非线性作用反映在第（2）、（3）、（4）组结果中；综合二者，中年居民参与股市概率最高，老年居民次之，青年居民最次。此外，居民较低的风险厌恶程度、对媒体更高的评价都可能提高其股市参与可能，尽管以上发现不是很稳定。其它的控制变量对居民股市参与没有显著或稳定的影响。

【表3】

表4显示了基本一致的回归发现。值得一提的是，采用居民对自己在社会上人际交往程度的主观判断si_personal来衡量社会互动程度，社会互动对股市参与概率的边际影响在4%到5.5%之间。以较为保守的4％为例，如果居民的社会交往程度从平均水平2.19提高1个单位到3.19，即社会交往程度从稍高于一般提高到比较广泛，那么相应的股市参与概率会至少提高4％。信任程度对股市参与概率的边际影响与表3基本相同，在1.96%到2.43%之间。此外，居民的风险厌恶程度和对媒体的评价都不再对其股市参与概率有显著影响。

【表4】

以居民金融财产中上市公司股票的重要性invest_stock_b为股市参与指标，表5给出了采用两组不同的社会互动指标si_number和si_personal的回归结果。对应被解释变量的多值离散变量性质，我们采用了次序probit回归模型。控制变量的选择与表3和表4中的第（1）、（2）组回归模型一致，分别包括了居民的风险态度、对政府、法院、媒体的评价、婚姻状况、在居住地的居住年份、就业情况、所在城市的经济发展程度；以及居民年龄和月收入水平的平方项等变量[16]。与居民参与股市可能性的回归结果相似，我们发现：居民的社会互动程度越高，他的股市参与程度就越高；居民的信任程度越高，其股市参与程度也越高。这些发现支持了股市参与的“社会互动论”和“信任论”。我们同样也观察到了符合传统解释的一些发现。居民更高的月收入水平、更大的年龄都提高了其股市参与程度，而且同样存在着与表3和表4类似的非线性影响。教育程度对股市参与程度的影响变得更为突出：与高中文化程度的居民相比，未受过教育和小学文化程度的居民股市参与程度较低，而中专或技校、职业高中、大专、大学本科、研究生等学历的居民股市参与程度都更高。居民对媒体更高的评价提高了其股市参与程度，而且作用相当稳定；居民较低的风险厌恶程度也提高了其股市参与程度，但是效果更加不稳定。其它变量的结果不显著或不稳定。

【表5】

 

（二）   基于细分样本的比较结果

总体样本的回归分析发现了社会互动和信任对股市参与的积极影响，而这些正面作用是基于全部居民样本的平均观察。进一步的问题是，社会互动和信任对股市参与的积极作用会不会在不同的样本群体中有所不同（Hong et al.，2004；Guiso et al.，2004）？我们对细分样本的分析正是为了回答这一问题。表6给出了相应的回归系数等价性检验结果：被解释变量是居民是否拥有上市公司股票的虚拟变量invest_stock_a[17]，probit回归模型的设定与表3、表4完全一致，也分别对应四组回归系数检验结果。

【表6】

首先，前文分析指出，社会互动对居民股市参与的积极影响与内生互动的预期一致，但是难以揭示是否存在着情景互动，特别是近年来股民普遍亏损的负面示范样本效应对股市参与的消极影响。这个任务可以通过在具有不同股市参与率的城市之间检验社会互动对股市参与的不同影响来完成。这是因为，与股市参与率较低的城市相比，在股市参与率较高的城市，一方面，由于存在更多的股市参与者，内生互动使得居民参与股市的可能性更高；另一方面，由于存在更多股市投资失败者，情景互动使得居民参与股市的可能性更低。如果检验结果显示，在股市参与率较高的城市，社会互动对股市参与的净影响等于甚至低于股市参与率较低城市中的社会互动净影响，那么我们可以确认负面示范样本对居民股市参与的消极作用的确存在。表6-1给出了相应的检验结果，city_invest是根据城市平均的居民参与股市比例高低定义的虚拟变量，如果是居民参与股市比例较高的韶关（22.44%）、深圳（21.66%）、汕头（11.41%）、广州（9.26%），赋值为1；而在居民参与股市比例较低的东莞（7.42%）、湛江（2.34%）、梅州（0.38%），赋值为0[18]。虽然在采用居民对自己社会交往程度主观判断指标si_personal时，仅第（2）组检验结果发现在股市参与率较低的城市，社会互动对股市参与的净效果显著高于股市参与率较高城市中的社会互动净效果；采用居民春节拜年总人数指标si_number时，全部检验结果都显示社会互动对股市参与的净效果在股市参与率较低的城市要显著为高。因此，我们可以断定尽管社会互动对居民股市参与的净效果为正，但的确存在着近年来股民普遍亏损的负面示范样本效应对股市参与的消极影响，即情景互动渠道。

其次，对于不同收入水平和教育程度的居民，社会互动对其股市参与决策的影响可能有所不同（Hong et al.，2004）。与低收入居民相比，高收入居民一方面能够负担更高的股票相关知识学习支出，而更少依赖观察性学习，这削弱了社会互动对高收入群体股市参与的积极作用；另一方面，高收入居民进行攀比炒股的经济基础更为坚实，而且高收入群体对股市投资损失更高的承受能力也减轻了股市投资失败群体的负面示范效应对其股市参与的负面影响，这些都加强了社会互动对高收入群体股市参与的积极作用。因此，收入水平对社会互动的替代或互补作用在理论上有着不确定预期。同样的推论也适用于教育程度与社会互动的关系。与教育程度较低的居民相比，高学历居民一方面可能更容易了解股票知识，而较少依赖观察性学习；而且他们的股票投资可能更理性，受攀比效应影响较少；这些都降低了社会互动对其股市参与的推动作用；另一方面，高学历的居民对投资风险的控制能力也较强，受股市亏损群体负面示范效应的影响也较小，这提高了社会互动对其股市参与的积极影响。表6-2和6-3给出了不同收入和不同学历群体中社会互动作用差异的检验结果。month_income_d是根据居民平均月收入水平（以中位数计）划分月收入高低的虚拟变量，如果居民月收入高于1000元，赋值为1，反之为0。education_d是根据居民平均教育程度（以中位数计）划分学历高低的虚拟变量，如果居民学历高于初中，赋值为1，反之为0。社会互动对股市参与的作用在不同收入群体之间没有显著差别，这与理论上的不确定预期一致。虽然采用居民对自己社会交往程度主观判断指标si_personal时，社会互动对股市参与的影响在不同教育程度群体之间没有显著差别；但是采用居民春节拜年总人数指标si_number时，所有检验结果都显示与高学历群体相比，低学历群体中股市互动对股市参与的积极作用更为明显。与理论上不确定的预期不同，这说明尽管高学历居民的观察性学习较少或受攀比效应的影响较小，但他们和低学历居民一样都对股市亏损群体负面示范效应的影响很敏感（可能这些股民亏损的案例更多地昭示了中国股市风险的不可控性）。

第三，对于不同教育程度的居民，信任程度对其股市参与决策的影响可能有所不同（Guiso et al.，2004）。一方面，教育程度较低的投资者对有关上市公司股票的市场信息、会计信息的理解程度要低于高学历投资者，而且前者甚至会把股票买卖交给其它人来代理，因此低学历居民的股市参与需要更多的信任来支持；另一方面，鉴于中国股市不完善的特点，教育程度更高的投资者可能更容易了解有关股票的市场信息和会计信息中的虚假成份，所以信任对高学历居民股市参与的影响会更为明显。综上，不同教育程度的居民间信任对股市参与的影响差异在理论上有着不确定预期。表6-4给出了不同教育程度居民的信任程度作用差异的检验结果。education_d的定义与表6-3相同。信任对股市参与的影响在不同学历群体之间没有显著差异，这也符合理论上的不确定预期。

 

（三）   稳健性检验[19]

除了表3、4、5、6中的控制变量组合，我们在整体样本的回归分析和细分样本的系数检验中都尝试了更多的控制变量，以此来检验以上分析结果的稳健性。它们包括：居民健康状况、居民是否信仰宗教、居民是否购买了住房、居民是否参加了医疗保险和社会统筹保险、居民是否购买了商业保险等。居民健康状况的引入控制了身体状况对社会互动的影响（健康状况差的居民缺乏更多的社交精力），居民宗教信仰的引入控制了宗教信仰者可能有更高信任程度的可能（Guiso et al., 2003），居民住房和各种保险购买的引入控制了股市投资受到未来大额消费支出（住房）的不确定性和各种风险（购买保险应对风险）的影响。虽然本文没有汇报以上稳健性回归和检验结果，但是这些结果完全与前文发现一致。

我们使用的调查问卷还提供了一个额外的稳健性检验依据：针对每个居民的问卷调查进行情况，调查人员对调查对象都给出了可靠性程度的主观判断，即调查人员汇报的访问所得的可靠程度（很可靠”、可靠、不可靠、很不可靠四种回答）。前文采用的是全部样本。我们进一步删除了那些调查人员认为不可靠或很不可靠的样本（55个），采用这些可靠样本重新进行前文的实证分析和检验，结果完全一致。

此外，与Guiso et al.（2004）相似，我们也使用了调查对象在过去三年是否参加过无偿献血来测度社会资本，并以此取代信任程度来进行回归分析。结果显示，包括社会互动等变量的有关发现没有变化，但是无偿献血经历对于股市参与却没有显著影响。这不同于Guiso et al. (2004)在意大利的社会资本对股市参与的积极作用。可能的解释是：中国的无偿献血在很大程度上还是政府指令性质。以广东省为例，2004年计划行政指令性无偿献血比例为20％[20]。很多地方为了完成这一指令性计划，采取长休假、高补贴等物质奖励形式[21]。这些行政和经济因素的干扰使得中国的无偿献血指标难以真正反映社会资本水平。以上发现也再次提示我们，可能基于结果的信任水平至少在中国是社会资本的一个可行量度[22]。

 

五、结论和政策涵义

我们的实证研究有四组主要发现：首先，积极的社会互动总体而言推动了居民的股市参与，尽管中国股市近年来低靡表现造成的普遍性股民亏损的确有其负面影响；其次，较高的信任程度促进了居民积极参与股市；第三，高收入、高学历、高年龄的居民股市参与更积极；第四，社会互动对低学历居民参与股市的积极作用更为明显。

以上发现支持了股市参与的“社会互动论”和“信任论”，也符合传统的股市参与解释。虽然由于数据所限，我们没有能够区分内生互动中的三种机制―观察性学习、谈论股市话题获得的享受、攀比炒股－在推动股市参与中的具体作用，也没有能够检验比信任指标更不受外部因素干扰的其它社会资本量度对股市参与的作用；但是我们揭示了社会互动对股市参与的总体积极影响和情景互动对股市参与负面影响的存在，也给出了基于个体评判的主观信任程度对股市参与推动作用的证据。这些都弥补了文献不足，同时也为下一步研究提供了思路。

本文的发现也给中国目前蹒跚难行的资本市场的发展架设了一个新的政策视角，即社会结构和社会特征的视角。传统的资本市场政策强调高投资回报对提高股市参与程度的作用，我们并不否认这些政策的重要；相反，我们认为，这种高回报不仅影响了个人参与股市的决策；而且通过情景互动，高回报的示范群体效应会推动更多的大众投资者参与股市，产生社会乘数的放大效应。更重要的是，我们主张，完善的资本市场政策需要大系统观，而不只局限于经济视角：居民参与股市是一个复杂的社会现象，他们的社会结构和社会特征都会影响其参与股市决策的形成，以及经济政策对其股市参与的作用。在经济和社会同时转型的条件下，如何鼓励人们积极互动（特别是低学历群体），如何提高其普遍信任程度，这些都是更加系统的资本市场政策所必须考虑的。