文|春尽安

编辑|文知远

数字金融发展对家庭风险影响的基础理论有哪些？及作用机制有哪些？

一、理论基础

（一）交易成本理论

交易成本的概念来源于1937年科斯的著作《企业的性质》。

这一概念的诞生，为分析经济世界提供了新的方法。

交易成本这一概念，在后来学者的不断完善下，逐渐形成一套理论体系。

尽管理论体系已经形成，但长期以来，交易成本的定义并没有得到精确界定。

科斯在其书中将交易成本描述为“利用价格机制是有成本的，通过价格机制组织生产的最明显的成本就是所有发现相对价格的工作，……市场上发生的每一笔交易的谈判签约和费用也必须考虑在内”。

尽管后来的学者对交易成本的定义有所不同，但其核心思想是一致的。

按照科斯书中的描述，交易成本至少包含三个方面的成本，分别为发现相对价格的工作、谈判签约的费用，以及其他不利因素的成本。

通过分析交易成本形成的因素，学者发现三种可以降低交易成本的途径，分别是制度、教育和技术。

数字金融的发展则主要通过技术的进步，降低了交易的信息费用。

（二）数字经济理论

在数字经济系统中，一切事物均可数字化。

数字经济体现了梅特卡夫法则，数字网络中的用户数量越多，网络自身的价值也就越大，并且价值的增长速度远远快于用户增长的速度。

数字技术能够减少经济活动中的搜索、复制、运输、追踪和验证成本。

第一，搜索成本指查找所需信息的成本，搜索成本的下降催生了长尾效应的产生。

第二，复制成本指再生产产品所需的成本。

在电子化时代，数字化产品的复制成本几乎为0，边际成本递减规律在数字产品上得到了完美的体现。

第三，运输成本指将信息从一端传输到另一端的成本。

第四，追踪成本指基于大数据、云计算等技术，企业能够对客户进行追踪，实现信息增值。

第五，验证成本指数字技术使身份验证变得简单，使得企业可以通过在线评级系统，实现数字声誉，如淘宝店铺的等级和评价系统。

数字金融的发展得益于上述成本的降低，金融彻底拥抱数字化是其发展的必由之路。

（三）期望效用理论

人们很早就开始思考，在面对不确定性时，人是如何做出决策的。

早在18世纪，伯努利就提出了“圣彼得堡悖论”。

悖论中，面对一个收益期望值为无穷大的游戏时，人们愿意为参加这一游戏而付出的成本却极低。

这一悖论反映了人们在面对不确定性时，数学期望值绝不是人们做出决策的唯一考虑因素。

在期望效用的函数形式被伯努利提出后两百多年，期望效用理论体系才由冯·洛伊曼和摩根斯坦完整搭建起来。

期望效用理论是在效用关系的完备性、传递性和替代性，以及决策者偏好一致性等假设的基础上，建立起来用于在不确定条件下对理性人进行分析的框架。

期望效用理论分为三部分，首先是对不确定状况下，人的选择对象的模型化，即通过将不同的不确定情况，转化为一张张描述有概率及收益的“彩票”。

其次是描述人们在面对不确定性时的偏好。

最后，用一个效用函数来表达这种偏好。

在期望效用理论分析框架中，投资者在进行资产配置时，如果风险资产的期望收益率比无风险利率高，那么即便是风险厌恶的投资者也会将一小部分财富投资于风险资产。

来自两方面的合力共同造成了这种结果。

当风险资产的期望回报率高于无风险资产时，投资者将一小部分财富投资于风险资产会提高总投资的期望回报率，进而提高投资者效益。

这是推动风险厌恶的投资者参与到风险金融市场的重要力量；

但风险资产本身具有很大波动性，这使得投资者未来实际到手收益具有不确定性，这又会降低投资者的效用，这是让投资者参与到风险金融市场的最大阻力。

在期望效用理论分析框架中，当投资者投入到风险资产上的数量微小时，期望回报率上升带来的效用上升会大于不确定性上升带来的效用下降。

（四）资产配置理论

在过去的很长时间里，面对不确定性，不论是金融理论界还是实务界都很难评估出一个风险资产的贴现率，计算出风险资产的现值，这一阶段谈资产配置如无本之木一般。

解决这一问题的契机出现在上世纪50年代，马科维兹转变问题的思考方式，不再局限于讨论贴现率为多少，而是转而考虑投资品收益率的均值与方差之间的关系。

一个理性的投资者，会理所当然地选择收益高风险低的投资品，即对具有相同收益率的资产，投资者偏好波动小的；

对具有相同波动程度的资产，投资者偏好于收益率高的，资产配置理论的均值方差分析模型得以建立。

通过将市场上所有的风险资产进行组合，可以形成风险资产组合的边界，期望方差坐标系中组合的上边界就是组合的有效前沿。

结合无风险资产，可以在风险资产组合的有效前沿上发现一个市场组合。

投资者到底应该将多大比例的资产分配到由风险资产构成的市场组合，则由投资者的风险偏好决定。

风险偏好程度越高的投资者，会持有更高比例的市场组合，而风险偏好程度较低或者风险厌恶的投资者，则会持有更高比例的无风险资产。

这就是均值方差分析和共同基金定理的核心内容。

市场组合就是整个市场。

如果市场组合与整个市场不同，则表明某些资产的供需一定不平衡，由此必然导致资产价格的调整，推动市场组合等于整个市场。

二、数字金融影响家庭金融资产配置的作用机制

依托于5G、机器学习、人工智能等新兴信息技术，数字金融得以快速发展。

数字金融的快速发展，相当程度上解决了传统金融发展中存在的金融发展不均衡的问题，提高了金融资源的利用效率。

下面将分析数字金融通过提高金融可得性来影响家庭的资产配置的机制：

第一，数字金融提高了金融服务的覆盖广度。

随着移动互联网的发展，银行、第三方支付、证券公司等金融机构纷纷搭建线上平台，使得用户在手机上通过安装对应的应用程序就能获得以前需要到金融网点才能获得的金融服务，极大地提高了金融服务的覆盖广度。

此外，由于线下实体经营中存在的高运营成本，传统金融机构往往将网点设置在人口密集或者有着发达工商业的城市地区以便平衡成本与收益。

从事股票、基金等风险金融领域的公司尤其如此，这使得农村或落后地区的居民能接触到的金融资源少之又少。

数字金融的发展使得金融服务能够均等地供给到互联网覆盖的地区，有效地解决了由城乡二元结构和东西经济发展水平差距带来的金融资源空间分布不均的问题。

在传统金融环境下，远离中心城市的家庭难以接触并获得相应的金融资源。

但在数字金融发展下，上述金融机构的覆盖范围大大延伸，居民面对的金融可得性得以提高，农村或落后地区的居民感受到的变化更为巨大。

当居民只需要在智能手机上操作就可以参与到风险金融市场，解决了以往金融机构覆盖范围有限的问题。

这在事实上缩短了居民与风险金融市场之间的距离，此时期望效用理论得以发挥作用，进而提高居民在风险金融市场的参与度。

第二，数字金融促进金融资源整合、促进金融产品创新。

各类金融机构都不断整合金融资源，力图搭建“金融一站式服务”平台，尤其是以支付宝为代表第三方支付，在其平台上集成了支付、理财、保险、信托等金融服务。

资源整合为获取用户更为全面的数据提供了基础。

在此基础上，分析用户数据，发现并填补市场空白，进行金融产品的创新也就水到渠成。

如，余额宝的推出使得大量居民几乎不需要进行操作，就能参与到货币基金市场中。

金融资源的整合减少了普通居民参与到风险金融市场的交易成本，进而提高了居民金融可得性；

而金融产品的创新则直接提高了居民的金融可得性，二者共同促进了居民参与到风险金融市场。

第三，数字金融缓解了信息不对称、降低了抵押品要求和提高金融服务供给效率。

随着居民对金融终端工具的使用，用户的相关信息被金融终端获取，金融机构能够通过整合用户数据，如交易数据、使用习惯等，提供更加完善的金融服务。

一方面，大量常规信用评价体系以外的数据涌入，使得新型的更为完善的信用评价体系得以建立，降低了银行与居民之间的信息不对称。

在信贷方面，则体现为降低了银行对居民的抵押品要求；

另一方面，通过将上述数据与新兴的大数据、人工智能等工具结合，金融机构可以为每个特定的群体开发和推荐其所需的金融产品，进而提高金融服务的供给效率。

以上这些因素都增加了居民能接触到的金融资源，提高了居民的金融可得性，尤其提高了居民的信贷可得性，缓解了居民的资金约束，为居民进行风险金融资产配置提供了条件。

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