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健康對(duì)城市家庭金融資產(chǎn)配置的影響——中國(guó)的微觀證據(jù)

胡振,何婧,臧日宏

(中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,北京100083)

摘要:利用 “中國(guó)城鎮(zhèn)居民家庭消費(fèi)金融研究”課題組最新公布的數(shù)據(jù),研究健康狀況對(duì)中國(guó)城市家庭金融資產(chǎn)配置的影響。研究發(fā)現(xiàn):健康變量、經(jīng)濟(jì)變量和人口統(tǒng)計(jì)學(xué)變量對(duì)城鎮(zhèn)家庭不同類(lèi)型金融資產(chǎn)的影響上存在差異,健康狀況的惡化會(huì)降低金融資產(chǎn)特別是風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的持有;東部地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)在家庭金融資產(chǎn)中的比重較中西部地區(qū)高,健康狀況好的家庭持有風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的概率比健康狀況差的家庭高2~3個(gè)百分點(diǎn);經(jīng)濟(jì)類(lèi)變量對(duì)金融資產(chǎn)持有額的影響是根本性的。

關(guān)鍵詞:健康; 資產(chǎn)配置; Tobit模型; Biprobit模型; 分位數(shù)回歸

doi:10.15936/j.cnki.1008-3758.2015.02.007

收稿日期:2014-11-08

基金項(xiàng)目:國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金重點(diǎn)資助項(xiàng)目(08&ZD024);吉林省社會(huì)科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2012BS617)。

作者簡(jiǎn)介:胡振(1986-),男,安徽阜陽(yáng)人,中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)博士研究生,主要從事金融理論與政策、農(nóng)村金融研究;何婧(1986-),女,江西贛州人,中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)講師,主要從事金融理論與政策、公司金融研究;臧日宏(1963-),男,山東諸城人,中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)教授,博士生導(dǎo)師,主要從事金融理論與政策、企業(yè)資本運(yùn)營(yíng)研究。

中圖分類(lèi)號(hào):F830.91

文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

文章編號(hào):1008-3758(2015)02-0148-07

Abstract:Using the newly released data by the research team of China’s Urban Household Consumer Finance, this paper explores the effect of health on Chinese urban household financial asset allocation. It has been found that such variables as health status, economy and demography may exert varied effects on the different types of urban household financial assets. Health deterioration tends to reduce the financial assets, especially the risk assets, which are held by urban households. The proportion of risk assets held in the east is higher compared to the central and western regions. A household in good condition has a 2%~3% higher probability of holding risk assets than the one in poor health. The effect of economy on financial asset holding is fundamental.

Impact of Health on Household Financial Asset Allocation

——Evidence from the Micro-data in China

HUZhen,HEJing,ZANGRi-hong

(School of Economics & Management, China Agricultural University, Beijing 100083, China)

Key words:health; asset allocation; Tobit model; Biprobit model; quantile regression

家庭是社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的基本單位,在經(jīng)濟(jì)體系中扮演著重要的角色,家庭的資產(chǎn)結(jié)構(gòu)也在一定程度上反映了經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的運(yùn)行情況,因此對(duì)家庭資產(chǎn)配置行為及其影響因素的分析具有重要的意義。投資組合理論在過(guò)去幾十年中得到了較快的發(fā)展,理論在現(xiàn)實(shí)的變動(dòng)中得到更完善的修正,現(xiàn)實(shí)也在理論的指導(dǎo)下變得更加豐富。然而越來(lái)越多的研究者觀察到有的投資行為無(wú)法用現(xiàn)有理論進(jìn)行合理的解釋,即實(shí)踐中出現(xiàn)了大量的投資者行為異象。Markowitz(1952)的資產(chǎn)組合模型中,投資者被假設(shè)為均質(zhì)的,都是風(fēng)險(xiǎn)厭惡型的,投資者的差異在于對(duì)待風(fēng)險(xiǎn)的態(tài)度不同,投資者的投資方案的方差是不同的[1]。然而對(duì)于一個(gè)特定的投資者而言,他的風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度是確定一致的,即他不會(huì)既是厭惡的又是風(fēng)險(xiǎn)偏好的,但現(xiàn)實(shí)往往存在大量的人買(mǎi)彩票的同時(shí)也購(gòu)買(mǎi)保險(xiǎn)。是什么原因?qū)е氯藗冏鞒鲞@樣的選擇呢?本文擬用微觀數(shù)據(jù)嘗試進(jìn)行檢驗(yàn)。

一、 文獻(xiàn)綜述

前人的研究證實(shí),家庭及個(gè)人的人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征和經(jīng)濟(jì)特征與家庭資產(chǎn)配置有密切的聯(lián)系。盡管前人已經(jīng)從很多角度研究了影響資產(chǎn)配置的因素,但從健康的角度研究資產(chǎn)配置行為的成果尚不多見(jiàn)。國(guó)外學(xué)者研究發(fā)現(xiàn),健康對(duì)資產(chǎn)選擇的影響不是固定不變的,同時(shí)對(duì)不同資產(chǎn)的影響也是有差異的,這可能取決于家庭的異質(zhì)性。Vicki & Angela(2012)在資產(chǎn)選擇模型中加入了精神健康因素,來(lái)考察精神健康和認(rèn)知能力對(duì)資產(chǎn)選擇的影響[2]。Rosen & Wu(2004)使用美國(guó)HRS(health and retirement study)系列數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)家庭健康對(duì)金融資產(chǎn)和總資產(chǎn)的持有是負(fù)相關(guān)關(guān)系,健康狀況較差的家庭往往持有較高比重的安全資產(chǎn)和較低比重的風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)[3]。Edwards(2008)的研究發(fā)現(xiàn)針對(duì)老年人來(lái)講,健康風(fēng)險(xiǎn)的增加將會(huì)促使個(gè)人降低風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的持有,風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置決策的影響因素中與年齡相關(guān)的部分20%可以由健康來(lái)解釋[4];Berkowitz & Qiu(2006)發(fā)現(xiàn)健康對(duì)家庭金融資產(chǎn)與非金融資產(chǎn)的影響存在非對(duì)稱(chēng)性,家庭成員的新疾病的確診將會(huì)導(dǎo)致家庭金融資產(chǎn)大幅度的減持,還發(fā)現(xiàn)健康狀況的變化對(duì)家庭金融資產(chǎn)組合的影響是間接的[5]。Fan & Zhao(2009)發(fā)現(xiàn)健康狀況對(duì)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的持有具有重要的影響,但通過(guò)固定效應(yīng)模型發(fā)現(xiàn),投資者的異質(zhì)性導(dǎo)致健康和資產(chǎn)配置決策之間不存在因果關(guān)系[6]。 中國(guó)是發(fā)展中國(guó)家, 醫(yī)療保障水平較發(fā)達(dá)國(guó)家尚有不小的差距,因此健康對(duì)家庭資產(chǎn)配置的影響理論上比發(fā)達(dá)國(guó)家更大, 國(guó)外的研究結(jié)論并不一定適合中國(guó)。 而目前國(guó)內(nèi)對(duì)資產(chǎn)配置的研究中, 將健康因素考慮進(jìn)去的成果還比較少。我們使用的數(shù)據(jù)中提供了有關(guān)家庭成員健康方面的豐富的信息, 這將有助于研究健康與家庭資產(chǎn)配置關(guān)系, 從而豐富本研究領(lǐng)域的成果,啟發(fā)建立更完美的經(jīng)濟(jì)模型。 鑒于此,本文在對(duì)非健康變量的影響進(jìn)行控制的基礎(chǔ)上, 重點(diǎn)考察健康對(duì)家庭金融資產(chǎn)配置的影響。

國(guó)內(nèi)關(guān)于家庭金融資產(chǎn)選擇的研究當(dāng)中,與本文比較接近的有吳衛(wèi)星等(2011)的研究,他們運(yùn)用資產(chǎn)參與和資產(chǎn)分配模型分別討論了健康狀況對(duì)居民家庭資產(chǎn)配置行為的影響,主要分析了股票參與的影響因素[7]。此外還有周晉、勞蘭珺(2012)的研究,他們主要從理論的角度分析了醫(yī)療健康成本與消費(fèi)和投資的關(guān)系,沒(méi)有使用微觀家庭數(shù)據(jù)[8]。國(guó)內(nèi)相關(guān)研究多使用宏觀層面的數(shù)據(jù),宏觀數(shù)據(jù)難以控制眾多的不可觀察因素對(duì)家庭金融資產(chǎn)配置決策的影響,造成計(jì)量上的“內(nèi)生性”問(wèn)題。而本文將使用大樣本的微觀家庭數(shù)據(jù),包含個(gè)體的信息量更大,可以進(jìn)行更深入的研究。

二、 實(shí)證模型、數(shù)據(jù)與變量

1. 實(shí)證模型

在研究家庭選擇某項(xiàng)資產(chǎn)時(shí),采用離散選擇模型中的Biprobit模型*關(guān)于Biprobit模型的具體細(xì)節(jié)參見(jiàn)William H. Greene:《計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析》, 北京:中國(guó)人民大學(xué)出版社, 2011年6月第1版,第757-848頁(yè)。,回歸方程為:

當(dāng)我們考察自變量對(duì)金融資產(chǎn)擁有量的影響時(shí),樣本中的有些家庭是持有該項(xiàng)資產(chǎn)的,但也有些家庭沒(méi)有持有該項(xiàng)資產(chǎn),即這些家庭我們所觀測(cè)到的值是0,這就是刪改或截取數(shù)據(jù)情況,此時(shí)經(jīng)典的線(xiàn)性回歸模型將不再適用,Tobit模型是處理此類(lèi)問(wèn)題的較為適合的計(jì)量模型。Tobit模型的回歸方程式如下:

在研究金融資產(chǎn)持有量的影響時(shí),基本上用的都是多元回歸,即求條件均值,這往往忽視了在因變量的不同取值范圍上,自變量對(duì)因變量的影響可能已經(jīng)發(fā)生結(jié)構(gòu)性的變動(dòng)。針對(duì)這一問(wèn)題,1978年Koenker Roger & Bassett Gilbert Jr提出了分位數(shù)回歸的思想,強(qiáng)調(diào)解釋變量X與被解釋變量Y的分位數(shù)之間線(xiàn)性關(guān)系的建模方法[9]。分位數(shù)回歸較傳統(tǒng)最小二乘回歸(OLS)具有許多優(yōu)良的特性。分位數(shù)回歸的假設(shè)較弱,承載的信息能充分體現(xiàn)整個(gè)分布的信息,充分考慮到極端值的影響,可以擬合一簇曲線(xiàn)。當(dāng)數(shù)據(jù)出現(xiàn)尖峰或厚尾的分布及異方差等情況時(shí),OLS估計(jì)將不再具有優(yōu)良性質(zhì),且穩(wěn)健性非常差,而分位數(shù)回歸此時(shí)可以表現(xiàn)出穩(wěn)健性方面的優(yōu)勢(shì)。OLS估計(jì)假定解釋變量只能影響被解釋變量的條件分布的均值位置,不能影響其分布的刻度或形狀的任何其他方面。因而分位數(shù)回歸估計(jì)遠(yuǎn)比OLS估計(jì)更精準(zhǔn)。

分位數(shù)回歸模型如下:

可采取線(xiàn)性規(guī)劃法(linear programming,簡(jiǎn)稱(chēng)LP)估計(jì)其最小加權(quán)絕對(duì)偏差,從而得到解釋變量的回歸系數(shù),即:

求解得:

其中,ρτ(t)=t(τ-I(t<0)),τ∈(0,1),Xi、Hi、Ci的含義與Biprobit模型中相同。

2. 數(shù)據(jù)

本文使用清華大學(xué)金融研究中心“中國(guó)城市居民消費(fèi)金融研究”課題組2012年7月到9月的調(diào)研數(shù)據(jù),這是目前可以公開(kāi)獲得的最新的截面數(shù)據(jù)。此次調(diào)研覆蓋了我國(guó)東部、中部、西部24個(gè)典型城市,包括經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)、經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平一般三類(lèi)城市,樣本量達(dá)3122份,其中東部地區(qū)1180份、中部地區(qū)992份、西部地區(qū)950份,具有較好的代表性。調(diào)查數(shù)據(jù)提供了豐富的個(gè)人和家庭信息,內(nèi)容涉及到家庭基本信息、家庭金融教育、家庭經(jīng)濟(jì)狀況、家庭金融行為、金融消費(fèi)者保護(hù)、金融知識(shí)、消費(fèi)習(xí)慣和生活態(tài)度,共計(jì)七個(gè)部分?；卮饐?wèn)卷者必須是熟悉家庭經(jīng)濟(jì)狀況,且是家庭主要經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的參與者,這一點(diǎn)保證了所獲取的數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。本文最終研究的樣本3122個(gè)。本文所有的數(shù)據(jù)處理工作主要使用Stata 11.0來(lái)完成。

3. 變量

① 被解釋變量。被解釋變量主要有金融資產(chǎn)及金融資產(chǎn)中的風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)。調(diào)研結(jié)果有豐富的家庭資產(chǎn)信息,不但包括金融資產(chǎn)、風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn),還包括房產(chǎn)、商業(yè)資產(chǎn)、汽車(chē)等方面的數(shù)據(jù)。本文主要集中在金融資產(chǎn)和風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)。我們將金融資產(chǎn)分為風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)和無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn),其中風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)又分為兩類(lèi):狹義風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)和廣義風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn),狹義的是僅包括股票和基金,廣義的指除了股票和基金外還包括借出款。之所以將借出款也包括在風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)中,是因?yàn)閭€(gè)人間的借出款一般會(huì)收取較高的利息,風(fēng)險(xiǎn)也很高,我們的樣本數(shù)據(jù)顯示有1109個(gè)樣本家庭有借出款,這占到樣本量的35.5%,可以看出民間借貸是比較流行的。

② 健康狀況指標(biāo)。樣本提供的信息是豐富的,問(wèn)卷第一部分即家庭基本信息,問(wèn)及“您家家庭成員的健康狀況”,可以選擇“良好”“一般”“較差”“很差”。這屬于自評(píng)健康*自評(píng)健康是國(guó)內(nèi)外軟科學(xué)中廣泛使用的方法,如中國(guó)健康與營(yíng)養(yǎng)追蹤調(diào)查預(yù)調(diào)查數(shù)據(jù)(CHARLS)、中國(guó)家庭健康調(diào)查(CHNS)等。,自評(píng)健康雖然具有一定的主觀性,但家庭投資決策更可能取決于家庭成員的健康的主觀判斷。我們定義一個(gè)“家庭成員健康狀況”的虛擬變量,如果受訪者回答的是“較差”或者“很差”,該變量取值為1,否則取值為0。

③ 控制變量。借鑒國(guó)內(nèi)外的研究成果,本文控制了人口統(tǒng)計(jì)學(xué)變量,如家庭規(guī)模、性別、年齡、教育水平等,選這些變量是為了控制個(gè)人背景特征對(duì)家庭金融資產(chǎn)選擇的影響。此外還將家庭消費(fèi)支出作為一個(gè)控制變量,因?yàn)橄M(fèi)比收入更能反映一個(gè)家庭的持久收入情況,短期內(nèi)家庭的邊際消費(fèi)傾向的變化是比較小的,同時(shí)在調(diào)研時(shí)消費(fèi)的報(bào)告誤差要較收入更小,因?yàn)閷?duì)個(gè)人隱私比較敏感的城市居民來(lái)講,問(wèn)及消費(fèi)支出時(shí)要遠(yuǎn)比沒(méi)有收入信息敏感。變量的處理上部分參照了陳斌開(kāi)、李濤(2011)等人的做法[10]。變量的定義及統(tǒng)計(jì)特征如表1所示。

表1　變量定義及統(tǒng)計(jì)特征

三、 結(jié)果及分析

1. 描述性分析

表2給出了樣本按照地區(qū)分組的樣本描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果,全國(guó)分為東部、中部、西部三大區(qū)域,第一列給出的是總體樣本的描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果,第二至四列分別報(bào)告了東部、中部、西部三大地區(qū)樣本的情況,第五、六兩列分別報(bào)告了中部地區(qū)省會(huì)城市和非省會(huì)城市樣本的情況①我們也研究了全國(guó)、東部、西部區(qū)域的省會(huì)和非省會(huì)樣本的情況,均比較類(lèi)似,出于篇幅所限,在此處略去,如果需要可以向作者索取。。

表2　按照地區(qū)分組的樣本描述性統(tǒng)計(jì)

從表2可以看出,不管是總樣本還是分樣本,在年齡均值、性別比例等方面均不存在顯著的差異。在受訪者學(xué)歷方面,東部地區(qū)受訪者的學(xué)歷要較其他地區(qū)高。全國(guó)樣本中,報(bào)告家庭成員健康狀況差的比例為31%,西部地區(qū)更是達(dá)到了32%,說(shuō)明西部地區(qū)的家庭成員整體的健康狀況要較其他地區(qū)差。

從表2中可以看出區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的差異。不管是用總資產(chǎn)還是金融資產(chǎn)抑或風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)來(lái)比較,東部地區(qū)城市居民的持有比例和持有的絕對(duì)量都比中西部地區(qū)多。東部地區(qū)平均家庭總資產(chǎn)約230萬(wàn)元,而中西部家庭則只有140萬(wàn)元左右,在家庭房產(chǎn)均值方面與此類(lèi)似,中西部家庭平均房產(chǎn)均值90萬(wàn)元左右,而東部地區(qū)家庭平均超過(guò)150萬(wàn)元。在狹義金融資產(chǎn)持有方面,東部家庭平均有55%的家庭持有狹義風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn),比中部地區(qū)高出10個(gè)百分點(diǎn);在以股票、基金和借出款為主體的風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)中,東部地區(qū)有近七成的家庭持有風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn),說(shuō)明東部地區(qū)家庭的風(fēng)險(xiǎn)承受能力更強(qiáng)。東部地區(qū)家庭狹義風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)占比為55%,但加入借出款后的風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)持有的家庭占比提高到68%,提高13個(gè)百分點(diǎn)。學(xué)習(xí)過(guò)金融知識(shí)的人的比例上,東部要高于中西部地區(qū)。

2. 家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)選擇的決定因素

首先分析家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置決策的決定因素。將風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)按照狹義和廣義兩個(gè)維度來(lái)分別進(jìn)行回歸。如前文所述,采用二元離散選擇模型:Biprobit模型。表3給出了城市家庭持有狹義風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)、廣義風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)影響因素的回歸結(jié)果。對(duì)狹義和廣義風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)各自作了四個(gè)回歸分析,差別在于控制變量上,第一個(gè)回歸方程包括所有的控制變量。出于解釋上的方便性和直觀性,表3中的數(shù)字是平均邊際效應(yīng),而不是直接的Biprobit回歸的系數(shù),表4中的數(shù)字也是這樣。采用上述做法的優(yōu)勢(shì)在于可進(jìn)行結(jié)果上的彼此驗(yàn)證,檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷姆€(wěn)健性。

表3 家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)選擇的決定因素:Biprobit回歸結(jié)果

注: *、**和***分別表示變量在5%、1%和0.1%水平上顯著,下同。

從表3第一行可以看出,不管是狹義風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)還是廣義風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn),健康在風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)選擇中都有顯著的影響,只是在選擇不同的經(jīng)濟(jì)類(lèi)控制變量時(shí),顯著性方面有所差異,這說(shuō)明健康是影響家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)選擇的重要因素。健康對(duì)廣義風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的影響更大些,家庭成員健康差的家庭比家庭成員健康好的家庭擁有狹義風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的比重低1%左右,擁有廣義風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的概率低2~3個(gè)百分點(diǎn),可見(jiàn),健康對(duì)城市家庭廣義風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的影響更大,同時(shí)還可以看出健康對(duì)城市居民風(fēng)險(xiǎn)偏好具有影響,健康狀況好的家庭更具有風(fēng)險(xiǎn)偏好的傾向。

再來(lái)看其他變量的影響。在狹義風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的選擇中,回歸方程(1)~(4)中可以看出,隨著控制變量的減少,年齡變量的影響變得顯著了,年齡的平方項(xiàng)的變動(dòng)情況也是如此,說(shuō)明年齡變量對(duì)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的選擇是通過(guò)和其他因素的關(guān)聯(lián)才起作用的。在廣義風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的選擇上,年齡因素基本上沒(méi)有什么顯著的影響。從年齡因素在廣義風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)和狹義風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)選擇的影響上可以看出,年齡對(duì)狹義風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)影響更為顯著,年齡大的人不太愿意持有高風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn),這可能和年齡越大的人抗風(fēng)險(xiǎn)能力越差有關(guān)。性別、婚姻狀況因素對(duì)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的選擇沒(méi)有顯著的影響。不管其他經(jīng)濟(jì)類(lèi)控制變量如何調(diào)整,教育程度對(duì)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的選擇有非常顯著的影響,隨著教育水平的提高,對(duì)狹義風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的選擇大于對(duì)廣義風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的選擇。金融知識(shí)對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的選擇沒(méi)有顯著的影響,這可能和家庭資產(chǎn)配置時(shí)的決策方式有關(guān)。

表4　家庭金融資產(chǎn)影響因素:Tobit及分位數(shù)回歸結(jié)果

經(jīng)濟(jì)類(lèi)控制變量對(duì)狹義風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)和廣義風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的選擇都將具有顯著的影響,不管是單獨(dú)考察還是同時(shí)進(jìn)入回歸模型,這反映了資產(chǎn)的財(cái)富效應(yīng),即資產(chǎn)越多,消費(fèi)意愿和能力越強(qiáng)。經(jīng)濟(jì)類(lèi)變量中,家庭總資產(chǎn)、房產(chǎn)、消費(fèi)均是顯著的,且其平方項(xiàng)也都是顯著的,這說(shuō)明他們與風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)之間可能存在非線(xiàn)性關(guān)系。

3. 家庭金融資產(chǎn)持有量的影響因素

使用Tobit模型和分位數(shù)回歸模型研究家庭金融資產(chǎn)持有量的影響因素。表4給出了使用金融資產(chǎn)作為被解釋變量的回歸結(jié)果,解釋變量為Biprobit模型中使用的經(jīng)濟(jì)類(lèi)變量、人口統(tǒng)計(jì)學(xué)變量及經(jīng)濟(jì)類(lèi)變量。出于驗(yàn)證的需要,這里匯報(bào)了使用了普通最小二乘估計(jì)(OLS)的結(jié)果。表4的第二至四列是Tobit回歸的結(jié)果,解釋變量同Bitobit回歸中的一樣,被解釋變量是金融資產(chǎn),四個(gè)回歸方程的差別在于經(jīng)濟(jì)類(lèi)控制變量不同,第四個(gè)回歸方程包括所有經(jīng)濟(jì)類(lèi)控制變量。第五列是普通最小二乘估計(jì)(OLS)的結(jié)果,第六至八列三個(gè)回歸分別是25分位、50分位和75分位的分位數(shù)回歸結(jié)果。

在控制其他變量的基礎(chǔ)上可以看出,家庭成員健康狀況差的家庭會(huì)比家庭成員健康狀況好的家庭持有的金融資產(chǎn)少,少持有的幅度在1220元到2250元,這表明家庭成員健康狀況差的家庭比家庭成員健康狀況好的家庭更加厭惡風(fēng)險(xiǎn)。在本文對(duì)經(jīng)濟(jì)類(lèi)變量的界定基礎(chǔ)上,還可以發(fā)現(xiàn)不管經(jīng)濟(jì)類(lèi)變量如何控制,健康對(duì)金融資產(chǎn)持有量的影響都是顯著的。

其他經(jīng)濟(jì)變量的情況與預(yù)期基本一致,但也有不一致的地方。表4第一列和第三列中,年齡的平方項(xiàng)是顯著變量,而第一列和第三列分別是控制了家庭資產(chǎn)變量和房產(chǎn)價(jià)值變量,這說(shuō)明在特定情況下,年齡因素會(huì)通過(guò)和其他經(jīng)濟(jì)變量的關(guān)聯(lián)關(guān)系對(duì)家庭金融資產(chǎn)持有額度產(chǎn)生非線(xiàn)性的影響。

表4第六至八列給出了分位數(shù)回歸的結(jié)果?？梢钥闯鼋】狄蛩卦诓煌姆治稽c(diǎn)對(duì)金融資產(chǎn)的持有量的影響有差異,這種差異不但體現(xiàn)在邊際值上,還體現(xiàn)在顯著性上,邊際值均小于OLS估計(jì)的結(jié)果。在75分位上,健康對(duì)金融資產(chǎn)配置的影響是負(fù)的,即家庭成員健康狀況不好的家庭持有金融資產(chǎn)的量會(huì)比家庭成員健康狀況好的家庭持有的金融資產(chǎn)少270元。表4第五列顯示教育對(duì)金融資產(chǎn)持額的影響是負(fù)的,即教育水平越高則持有金融資產(chǎn)額度越低,這和預(yù)期不一致;而分位數(shù)回歸的結(jié)果顯示,教育對(duì)金融資產(chǎn)持有額的影響是正的,即教育水平越高則持有金融資產(chǎn)額度越高。從教育對(duì)金融資產(chǎn)的影響可以看出,在不同的金融資產(chǎn)持有水平上,教育對(duì)金融資產(chǎn)持有水平的影響是不同的。25分位回歸結(jié)果顯示,其他條件不變的情況下,有房產(chǎn)的家庭比沒(méi)有房產(chǎn)的家庭多持有金融資產(chǎn)約1.175萬(wàn)元,在另外兩個(gè)分位點(diǎn)上不存在這種顯著的影響。從第七列可以看出,此時(shí)性別對(duì)金融資產(chǎn)持有具有顯著的影響,男性平均比女性多持有金融資產(chǎn)260元。整體看家庭總資產(chǎn)、房產(chǎn)價(jià)值、消費(fèi)及對(duì)應(yīng)的三個(gè)平方項(xiàng)對(duì)金融資產(chǎn)持有額度有顯著的影響,一般來(lái)講高收入才能高消費(fèi),因此消費(fèi)準(zhǔn)確反映了收入情況,也可以說(shuō)高消費(fèi)的家庭其資產(chǎn)應(yīng)該比較多。所以有理由相信,家庭資產(chǎn)狀況對(duì)金融資產(chǎn)持有額度額影響是根本性的。

四、 結(jié)論

本文利用清華大學(xué)“中國(guó)城市居民消費(fèi)金融研究”課題組2012年7月到9月的調(diào)研數(shù)據(jù),研究了健康對(duì)城市家庭金融資產(chǎn)配置的影響。發(fā)現(xiàn)健康對(duì)家庭金融資產(chǎn)配置決策中起著重要的作用,家庭成員健康狀況好的家庭持有的金融資產(chǎn)及其中的風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)比例較健康狀況不好的家庭要多。此外,本文還將金融資產(chǎn)中的風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)從狹義和廣義兩個(gè)角度進(jìn)行界定,分析健康對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)持有的影響,并通過(guò)控制變量的調(diào)整來(lái)考察其中可能存在的差異性。發(fā)現(xiàn)影響風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)選擇與否的因素主要有家庭成員健康狀況、教育水平、家庭規(guī)模、家庭總資產(chǎn)、消費(fèi)、房產(chǎn)價(jià)值等。影響居民持有金融資產(chǎn)額度的因素有住房情況、房產(chǎn)價(jià)值、家庭總資產(chǎn)、消費(fèi)教育等,說(shuō)明城市居民的財(cái)富積累從根本性上決定了其金融資產(chǎn)情況,這是財(cái)富效應(yīng)的具體體現(xiàn)。解釋變量對(duì)不同類(lèi)型金融資產(chǎn)的選擇和持有量的邊際影響均存在較大的差異。

本文豐富了國(guó)內(nèi)家庭金融資產(chǎn)配置的研究成果,驗(yàn)證既有結(jié)論的同時(shí),也發(fā)現(xiàn)了一些新的特點(diǎn)。國(guó)內(nèi)有關(guān)健康對(duì)資產(chǎn)配置影響的研究還不多見(jiàn),本文可以起到拋磚引玉的作用,與國(guó)際上的研究相比,本文還存在如下值得探討的問(wèn)題:年齡與資產(chǎn)選擇行為非線(xiàn)性關(guān)系的分析,需要深入挖掘中國(guó)家庭資產(chǎn)配置的異質(zhì)性;本文分位數(shù)回歸結(jié)果顯示在25分位上,房產(chǎn)對(duì)家庭金融資產(chǎn)持有的影響是顯著的,但為何在高分位點(diǎn)不顯著呢?因?yàn)閿?shù)據(jù)的限制,本文只能使用橫截面數(shù)據(jù),缺少對(duì)應(yīng)的農(nóng)村家庭的數(shù)據(jù),不能考察城鄉(xiāng)居民家庭金融資產(chǎn)配置的差異。這些問(wèn)題都需要更完整的數(shù)據(jù)來(lái)支撐進(jìn)一步深入的研究。

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(責(zé)任編輯:王薇)