《Business Strategy and the Environment》：Nudging ESG Investments via Digital Financial Advising: Evidence From an Investment Game Experiment
摘要
本研究通过一项实验设计，考察了由数字（模拟）金融顾问提供的可持续相关信息如何影响个人对ESG投资的需求。共有708名来自德国、法国、意大利和西班牙的参与者被随机分配到处理组或对照组，在观看顾问视频后完成了一项激励性资产配置任务。结果发现，顾问提供的可持续信息显著增加了对可持续资产的配置。该效应是异质性的：金融素养放大了处理效应，可持续金融知识具有独立于干预的强直接正向影响，而可持续偏好仅在较高配置水平上与处理产生交互。感知到的真实世界影响显现为一个关键的中介通道。这些结果为金融咨询实践和投资者教育政策提供了重要见解。
1 引言
可持续投资（SI），也称为社会责任投资（SRI）或ESG（环境、社会和治理）投资，其发展已成为联合国实现2030年可持续发展目标（SDGs）的关键行动之一。尽管可持续投资市场往往由机构投资者主导，但自2012年以来，零售投资者的兴趣持续稳定增长。动员零售投资者的私人资本是培育可持续经济和促进社会责任发展的关键行动之一。因此，理解零售投资者对可持续投资需求的决定因素及其背后的动态变得至关重要。
大多数私人投资者并非独立做出投资决策，金融顾问成为金融机构与其客户之间的主要互动点。因此，顾问对金融市场中资本如何分配到不同产品具有显著影响。在这种背景下，金融顾问可以被视为一种强大的信息工具，用以助推投资者转向这些金融产品，并促进可持续投资市场的扩散。然而，令人惊讶的是，尽管近期学术文献已开始研究助推在塑造零售投资者可持续选择中的作用，但主要集中于书面或非人格化的信息处理，而金融顾问作为主动助推者的角色在很大程度上仍未得到充分探索。
此外，金融顾问所提供信息的有效性不太可能对所有投资者都一致，因为它取决于个体的认知能力、领域特定知识和动机。文献强调金融素养是可持续投资的关键决定因素，因为它降低了信息成本并增加了投资可持续产品的可能性。最近的研究则强调领域特定的可持续金融知识是一个不同于一般素养的独特维度，它塑造了对可持续产品的偏好。除了知识，声明的可持续偏好捕捉了可持续投资中的动机维度，即在财务绩效和伦理目标之间进行权衡。
本文旨在通过实验方法检验由持证专业人士以教育为目的提供的可持续投资信息处理，是否能够助推零售投资者转向可持续投资选择。重要的是，我们超越了估计平均处理效应，通过考察财务顾问提供的可持续信息如何以及对谁产生影响，重点关注其与金融素养、可持续金融知识和可持续偏好的交互作用。
2 理论框架与研究假设
2.1 助推可持续投资选择
行为经济学表明，认知和心理限制——如有限注意力、窄框架和有限理性——塑造了现实世界的选择，尤其是在金融决策等复杂领域。在这种背景下，助推（Nudges）变得突出。助推承认个体并非经济人（homo oeconomicus），并寻求支持对个人和社会都更优的决策。
关于可持续投资偏好的文献存在一个主要局限：经常假设理想化条件，例如没有选择超载、可持续选项高度显著、投资者注意力无限。为了解决这些约束，有学者提出了5A模型，识别了可持续投资决策中的关键行为瓶颈，特别是由于信息有限和产品不透明导致的低意识（awareness）和弱知情态度（informed attitudes）。近期研究也记录了零售投资者中普遍存在的信息赤字，并表明提高可持续性特征的显著性可以积极影响行为。这两项贡献都强调了金融机构和顾问在克服这些信息和注意力障碍方面的核心作用。
2.2 金融顾问的教育角色
相当大比例的零售投资者对可持续投资表示兴趣，但缺乏必要的知识和金融建议。这强调了专业指导在促进知情投资决策方面的潜在价值。尽管对顾问薪酬结构存在担忧，但非独立顾问，例如那些隶属于银行和保险公司的顾问，仍然是许多零售投资者的主要参考点。然而，只有少数受访者报告收到了关于其投资可持续性影响的信息。
在这种背景下，金融顾问可以作为有影响力的教育中介，引导私人资本流向可持续金融。然而，他们在促进可持续投资方面的作用仍未得到充分探索。顾问与投资者之间可能存在不对称性，例如当顾问狭隘地关注财务回报，而投资者通常也考虑伦理和风险相关维度时。这种错位部分归因于激励结构。尽管如此，文献趋同于认为金融顾问可以在刺激ESG需求方面发挥关键作用。
据我们所知，尚无实验研究调查在金融咨询环境中实施的、具有教育目的的信息处理如何助推零售投资者的决策。本文旨在通过一个实验性投资游戏来填补文献中的这一空白，该游戏旨在研究金融顾问的信息和教育干预对投资者可持续决策的影响。因此，我们的第一个假设是：
假设1. 金融顾问的信息助推显著增加了投资者投资组合中分配给可持续投资基金的比例。
2.3 金融素养与可持续金融知识
零售投资者通常在解释标准金融指标（如风险和回报）方面面临困难；纳入可持续性考虑进一步增加了这种复杂性，常常阻碍参与并边缘化伦理和环境关切。在可持续投资行为的决定因素中，近期研究强调了金融素养的关键作用。财务素养较高的投资者往往面临较低的信息处理成本，从而增加了投资可持续产品的可能性。然而，总体证据好坏参半。
虽然金融素养为合理的金融决策提供了一般认知基础，但近期研究强调了与可持续投资相关的领域特定知识的重要性。有学者引入了可持续金融素养（sustainable finance literacy）的概念，并表明，与一般金融素养不同，它能强有力地预测可持续投资的所有权。其他使用可持续投资知识和可持续投资意识指标的研究也记录了显著的积极效应。
本研究旨在通过考察金融素养和自我报告的SFK在金融咨询环境中对零售投资者可持续投资决策的联合效应，为这一不断增长的文献体系做出贡献。我们预计，金融顾问提供的助推信息在至少具备这些知识基本水平的个体中会更有效，因为他们面临的信息障碍更少，因此能够更好地处理顾问处理的内容并将其整合到投资决策中。因此，我们假设如下：
假设1a. 金融顾问的信息助推与投资者的金融素养产生正向交互，增加了投资者投资组合中分配给可持续投资基金的比例。
假设1b. 金融顾问的信息助推与投资者的自我报告SFK产生正向交互，增加了投资者投资组合中分配给可持续投资基金的比例。
2.4 声明的可持续偏好
可持续投资引入了一个被广泛记录的困境：投资者只有在不损害财务回报的情况下才支持符合伦理的公司行为。这种张力从根本上挑战了传统的投资组合优化框架，需要修订均衡模型以整合风险、回报和ESG考量。投资者动机是异质性的，受财务价值和伦理价值的不同组合支配。
鉴于这一立场，我们假定顾问的助推将对最初报告具有可持续导向偏好的投资者产生更强的影响，从而强化投资者的动机。因此，我们检验以下假设：
假设2. 金融顾问的信息助推与投资者声明的可持续偏好产生正向交互，增加了投资者投资组合中分配给可持续投资基金的比例。
3 数据与方法
调查通过Qualtrics平台对从四个欧盟国家招募的708名参与者进行。这些国家是欧盟人口最密集的国家，每个国家的参与者数量与其人口密度成比例。抽样由Qualtrics进行，该公司监督参与者招募、数据收集和调查管理。所有参与者都是Qualtrics标准研究小组的成员。受访者需要会说英语，提供知情同意书，并因其参与获得少量经济激励。
调查包括三个部分，旨在复制一个现实的金融咨询情境。第一部分收集了参与者的社会人口学特征以及文献中确认为可持续投资行为潜在驱动因素的其他变量。在第二部分，受访者被随机分配观看一个由专业国际咨询公司附属的模拟金融顾问出演的处理组或对照组视频。两个视频时长和结构相同，都提供了基本的财务规划教育内容，但处理组视频结尾部分是关于可持续投资的解释，而对照组视频则以对MiFID监管内容的法律性解释结尾。为了确保数据质量，视频不可跳过，我们在处理组视频后加入了操纵检查以测试参与者的理解和关注度。
第三部分向参与者呈现了一项资产配置任务，要求他们在四个投资选项之间分配一笔假设的金额：两个股票基金（成分不同）、一个债券基金和一个可持续基金。未能通过注意力检查或在少于预定最短时间内完成问卷的受访者被Qualtrics排除，以维护数据完整性。研究设计，包括实验程序和核心假设，已在开放科学基金会平台上预注册。
3.1 可持续投资选择的解释变量
关于个人投资者偏好的现有文献指出了一系列与可持续投资选择相关的变量。这些变量都包含在调查问卷中。
3.1.1 社会人口学特征
我们收集了一组社会人口学特征作为研究的控制变量。这些变量可以区分社会责任投资者和传统投资者。我们因此测量了参与者的年龄、性别、国家、月收入、储蓄能力、是否存在过度负债、家庭成员数量、家庭收入来源数量以及教育水平。
3.1.2 金融素养与可持续金融知识
一些研究观察到，较高水平的金融素养会导致对可持续投资的更大偏好。其他研究则观察到金融素养对可持续投资决策有负面或不显著的影响。在本研究中，我们采用了由Lusardi和Mitchell开发并经过验证的金融素养测量方法，包括三个涉及利率、通货膨胀和多样化的问题。金融素养变量是正确答案的总和，因此范围在0到3之间。
同时，我们考察了第二个维度——可持续金融知识，定义为参与者自我报告的关于可持续金融和ESG标准的理解。我们的测量遵循意大利金融教育委员会 - Edufin制定的指标。参与者评估了他们在两个维度上的知识——可持续金融和ESG标准——每个维度从0到3打分。这些项目的总和构成了可持续金融知识指数，范围从0到6。由于该测量依赖于自我报告的知识程度，与我们采用的客观金融素养度量形成对比，并且因为知识被定义为素养的组成部分之一，我们将此变量定义为自我报告的可持续金融知识（SFK）。
3.1.3 投资者档案
这些变量捕捉了金融顾问在与客户会谈时通常会询问的几个问题：风险偏好、时间偏好、投资经验和可持续性偏好。我们选择通过Falk等人开发的经过实验验证的阶梯法来测量这两个变量，每个变量包含五个相互依赖的选择。最后，我们想要测量的最后一个方面是投资经验。我们测量了参与者是否通常投资于金融市场，并通过基于自我评估的投资经验测量进一步调查了他们的经验水平。
由于实验模拟了金融咨询环境，并且像MiFID II这样的法规要求顾问考虑客户的可持续性偏好，我们通过简要定义可持续产品并询问他们是否希望在其投资中纳入可持续性标准来评估参与者的偏好。最后，我们纳入了衡量参与者对SI能否对环境和社会产生具体影响的看法的变量。文献强调，对SI真实世界影响的积极看法是零售投资者做出可持续选择的最重要决定因素之一，因为当个体相信他们的行为有助于解决社会问题时，他们更有可能采取行动。因此，我们使用改编自Nilsson的Likert量表度量来测量投资者的感知SI影响。
3.2 视频处理
参与者被Qualtrics随机分配到处理组或对照组。鉴于实验的在线性质，采用视频干预来模拟教育背景下的金融咨询会话。在两个条件下，同一位男演员扮演一位隶属于虚构国际金融教育委员会的金融顾问。他在五张幻灯片上提供了相同的介绍性内容，涵盖了关键投资概念（例如，股票与债券、风险-回报权衡、多样化、投资期限），并配有同步视觉效果。唯一的变化发生在最后一张幻灯片：在处理组视频中，顾问介绍了可持续投资，提供了基于经验证据的信息，并鼓励在投资组合构建中考虑ESG标准。对照组视频则以对MiFID II监管框架的法律性且内容中立的解释结束。两个视频长度相等，参与者需要观看完整视频。
为了确保处理有效性，在处理组视频后进行了操纵检查。目的是验证处理组的受访者完全理解了实验的助推部分。未通过的参与者被排除，最终样本为708人。此外，参与者对视频内容的有用性进行了评分，允许进一步分析其感知教育价值及其对投资决策的影响。
3.3 投资游戏
我们的投资游戏遵循Gajewski等人开发的实验方案。受访者的任务是将一笔假设的10,000欧元投资于实验中提供的四种不同基金：一个债券基金、两个股票基金和一个可持续投资基金。受访者可以按偏好分配资金，但必须投资允许的总金额（平台不允许投资不足或做空）。
每个基金都分配了特定的风险和回报值。基金业绩（百分比）显示为上一年的回报率，而风险则分配为从1（最低风险）到7（最高风险）的分数，每个投资机会的夏普比率保持不变。股票基金X（风险：3；1年净回报：6%）、债券基金（风险：2；1年净回报：4%）、股票基金Y（风险：5；1年净回报：10%）和可持续投资基金（风险：5；1年净回报：10%）。因此，在回报/风险组合方面，没有哪个投资选项占主导地位。股票基金Y和可持续投资基金具有相同的夏普比率，同时提供相同水平的风险和回报（风险：5；1年净回报：10%）。因此，区分它们的唯一因素是可持续基金的非金钱回报。如果处理在提高意识和调动可持续性价值方面有效，我们应该看到可持续基金的投资增加，特别是以基金Y为代价。
4 实证结果
4.1 描述性统计
表1报告了描述性统计的详细信息。我们根据调查的问题模块划分了社会人口学变量和自变量。表2显示了分析中使用的变量的相关矩阵。值得注意的是，与Filippini等人类似，我们没有发现金融素养与自我报告的SFK之间存在强正相关。这表明这两个指标衡量了知识的不同维度。
为了评估实验的有效随机化，我们对处理组和对照组的参与者进行了t检验。表3显示了整个样本以及两组的平均值，以及它们差异显著性的检验。总体而言，t检验表明两组在社会人口学变量上没有显著差异，只有极少数例外。表4显示了投资游戏的结果，表明整个参与者样本中，基金X和债券基金占主导配置，对基金Y和SI基金的投资水平较低。
表5比较了不同的投资者档案，显示了最能预测每个基金配置的变量。年龄对除SI基金有正向关联外的任何基金都没有显著影响。同时，性别对债券基金显示正向影响，对可持续基金显示负向影响。国家变量对投资决策有明显影响，因为德国参与者似乎显著偏好可持续基金。即使收入不显著，储蓄和过度负债对SI基金有负面影响。家庭成员和家庭收入似乎不影响任何基金。教育水平对股票基金X和债券基金的投资显示出负面影响，对股票基金Y和SI基金显示出正面影响。
金融素养与股票基金X的投资呈负相关，与债券基金的配置呈正相关。它与股票基金Y和可持续基金没有显示出任何显著关系。另一方面，自我报告的SFK对可持续基金的配置有强烈的直接正向影响，与债券基金呈负相关。因此，虽然金融素养水平似乎不影响可持续投资决策，但与可持续金融和ESG标准相关的特定知识与对SI基金的更高配置显著相关。
关于投资者档案，现实生活中的投资者和投资经验水平都对可持续基金有负面影响，对股票基金X有正面影响。风险偏好对股票基金X的投资显示出正面影响，对债券基金显示出负面影响，与两种产品的特征一致。相比之下，时间偏好没有显示出显著关系。表格显示，声明的可持续偏好与可持续基金的配置没有显示出显著关联。报告有可持续导向偏好的参与者并没有比没有该偏好的投资者更多投资于SI基金，从而表明陈述偏好与后续投资决策之间存在差异。我们还发现对顾问的依赖与SI基金的配置没有显著关联，这表明主要依赖金融顾问做出投资决策的投资者对可持续产品并没有表现出更大的倾向。另一方面，我们观察到感知的SI影响与股票基金X的配置呈强负相关，与可持续基金的投资呈正相关，与文献中的先前发现一致。
4.2 金融顾问建议对可持续投资的影响
为了检验金融顾问助推干预对参与者可持续基金配置比例的影响，我们估计了以下平均处理效应（ATE）回归模型。
表6报告了ATE结果。在模型设定（1）中，处理对投资于SI基金的份额显示出积极且统计显著的影响（p?<?0.05）。平均而言，处理组的参与者比对照组的参与者多分配了3.509个百分点给可持续基金。模型设定（2）显示，当包含社会人口学特征作为控制变量时，处理效应的大小和显著性保持稳定。
这证实了我们的第一个研究假设（假设1）：关于可持续投资的顾问干预显著地助推投资者转向可持续选项。这一结果支持了这样一种观点，即金融顾问提供的信息可以有效地助推其客户的可持续选择，引导私人资本流向可持续产品，并成为发展ESG投资需求的有力杠杆。
然而，我们研究的主要目的不仅仅是证明这种整体平均处理效应，而是要揭示顾问提供的可持续信息如何以及对谁影响可持续投资决策，揭示在现实咨询情境中驱动此类投资选择的机制。为了解决这个问题，我们考察了处理如何与参与者的初始金融素养水平和自我报告的SFK交互作用，通过估计以下条件平均处理效应（CATE）回归模型。
表7报告了实证结果。模型设定（1）显示，金融素养对可持续基金的配置没有表现出任何直接的显著影响，与早先的发现一致。然而，顾问处理与较高水平的金融素养显著交互（p?<?0.05），导致金融素养较高的参与者分配给可持续基金的比例更大。当模型设定（2）中包含社会人口学控制变量时，这种交互效应仍然稳健。因此，虽然金融素养不直接影响可持续投资选择，但随着金融素养的提高，顾问提供的信息助推变得更为有效。模型设定（3）揭示了自我报告的SFK对可持续基金配置有直接的积极影响，但与顾问处理没有显著交互。模型设定（4）添加控制变量后反映了这一结果。
图1显示，在低金融素养水平下，处理对可持续投资没有显著影响，而随着素养水平的提高，效应显著增强。在较高素养水平下，处理组参与者更陡峭的斜率支持了假设1a，并表明低金融素养是限制顾问助推有效性的关键信息障碍。图2显示了自我报告的SFK对两组中可持续配置的强烈直接积极影响。在任何SFK水平上，与处理的交互都不显著，这与假设1b相矛盾。这表明，对于SFK较高的投资者来说，咨询干预基本上是多余的，他们本来就已经知情并倾向于进行可持续投资。这一发现强调，自我报告的SFK是可持续投资的关键直接驱动因素，而金融素养——虽然不产生直接效应——提供了充分理解和利用金融顾问提供的可持续信息所需的概念基础。
表8和图3报告了研究实验处理与参与者声明的可持续投资偏好之间交互作用的CATE结果。如表所示，交互作用在平均意义上统计不显著，从图3中重叠的置信区间也可以明显看出。因此，我们不能确认假设2。这一结果可能部分反映了有限的样本量。它也表明，虽然顾问的信息助推解决了意识和知情态度，符合Pilaj的5A模型，但平均而言并未显著影响投资者的动机。这表明可持续偏好可能主要是价值驱动（values-driven）的，而不是对额外财务信息的响应，这意味着可能需要不同的助推来针对伦理动机。
4.3 对金融顾问视频的看法
为了对处理视频的有效性提供额外视角，我们考察了参与者对金融顾问视频感知有用性的作用。鉴于助推干预是通过教育形式传递的信息处理，分析参与者如何评估该干预以及这种感知如何影响他们的决策至关重要。
表9呈现了回归模型的输出结果，而图4以图形方式说明了这些发现。表中的模型设定（1）和（2）都表明，将视频评为更有用的参与者，无论其属于哪个实验组，都将其投资的更大部分分配给了可持续基金。值得注意的是，结果还揭示了处理条件与感知有用性之间的正向交互：认为视频有用的处理组参与者比对照组的对应参与者分配给可持续基金的比例甚至更高。这些发现表明，助推干预的有效性很大程度上是通过参与者对所传递信息质量和相关性的感知来运作的。
4.4 实验处理的异质性：分位数处理效应
为了全面评估实验顾问处理的影响，我们超越了分析，使用分位数处理效应（QTEs）研究了全分布影响。这使得能够稳健地确定处理的效应在结果变量（即投资于SI基金的百分比）的整个条件分布上是均匀的还是异质的。
图5展示了QTE回归，说明实验处理并未均匀地影响所有受访者。实红线描绘了代表处理效应的系数，即SI基金平均增加5.509个百分点，如表6中的ATE回归所报告，其95%置信区间由虚线红
