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    醫(yī)療保險對中國城市家庭資產(chǎn)選擇的影響研究

    2015-01-16 05:41:24浙江大學(xué)公共管理學(xué)院浙江科技學(xué)院經(jīng)管學(xué)院徐曉秋
    財政監(jiān)督 2015年23期
    關(guān)鍵詞:金融資產(chǎn)生產(chǎn)性醫(yī)療保險

    ●浙江大學(xué)公共管理學(xué)院/浙江科技學(xué)院經(jīng)管學(xué)院 徐曉秋

    醫(yī)療保險對中國城市家庭資產(chǎn)選擇的影響研究

    ●浙江大學(xué)公共管理學(xué)院/浙江科技學(xué)院經(jīng)管學(xué)院 徐曉秋

    本文基于預(yù)防性儲蓄理論,提出醫(yī)療保險在降低家庭的醫(yī)療支出風(fēng)險后,家庭可能會對資產(chǎn)結(jié)構(gòu)進(jìn)行調(diào)整的推斷。該推斷通過CHIPS數(shù)據(jù)實證分析得以證明,研究發(fā)現(xiàn)醫(yī)療保險會顯著改變城市家庭的資產(chǎn)選擇行為,參保家庭更加偏好較高風(fēng)險水平的資產(chǎn)結(jié)構(gòu)。醫(yī)療保險增加了城市家庭持有金融資產(chǎn)和風(fēng)險資產(chǎn)的可能性,降低了生產(chǎn)性資產(chǎn)的持有可能性,同時促進(jìn)了家庭持有更高比例的風(fēng)險資產(chǎn)。此研究對理解中國城市家庭的投資行為具有重要的理論與實踐意義。

    醫(yī)療保險 資產(chǎn)選擇 城市家庭

    一、引言

    隨著中國國民生產(chǎn)總值的日益增長,中國家庭財富水平大幅度上升。居民理財行為也出現(xiàn)了多元化,除了銀行存款和現(xiàn)金外,多數(shù)居民開始涉足房地產(chǎn)市場和股票、基金、期貨等金融市場,作為社會經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)的家庭已逐漸成為投資市場上的重要主體。但根據(jù)2011年“清華-花旗中國消費(fèi)金融與投資者教育調(diào)研”第三年度報告顯示,定期存款、活期存款及現(xiàn)金仍是大多數(shù)中國人的資產(chǎn)選擇方式,很多中低收入家庭理財意識薄弱,超過一半的家庭沒有理財計劃。有學(xué)者提出中國高儲蓄率,預(yù)防性儲蓄占據(jù)了不可忽視的部分1。而預(yù)防性儲蓄動機(jī)來源于居民對醫(yī)療、住房、就業(yè)等方面未來不確定因素的經(jīng)濟(jì)沖擊的防范。

    健康沖擊是中國居民面臨的主要不確定因素之一。中國居民的醫(yī)療支出增長明顯快于收入增長,醫(yī)療保健支出己經(jīng)成為家庭的第三大支支柱2。作為我國社會保障重要組成部分的醫(yī)療保險制度為參保家庭建立起了一道健康安全網(wǎng),醫(yī)療保險覆蓋下的家庭只需要承擔(dān)部分醫(yī)療支出。未來支出不確定性的下降增強(qiáng)了參保家庭的風(fēng)險承受能力,從而使這些家庭傾向于降低預(yù)防性儲蓄水平。而預(yù)防性儲蓄水平的降低可能意味著消費(fèi)的增加以及資產(chǎn)結(jié)構(gòu)的調(diào)整變化。已有研究證明醫(yī)療保險對消費(fèi)會存在影響。馬雙等(2010)實證分析了新型農(nóng)村合作醫(yī)療保險(簡稱“新農(nóng)合”)對農(nóng)村居民食物消費(fèi)的影響,發(fā)現(xiàn)新農(nóng)合顯著增加了居民的營養(yǎng)攝入量,以貨幣計算,2004年新農(nóng)合使人均食品消費(fèi)支出增加約81元3。臧文斌等(2012)研究了城鎮(zhèn)居民基本醫(yī)療保險(簡稱“城居?!保彝ハM(fèi)的影響,發(fā)現(xiàn)城居保提高了城鎮(zhèn)家庭約13%的年非醫(yī)療消費(fèi)支出4。

    雖然研究已證明醫(yī)療保險對消費(fèi)會存在影響,但目前國內(nèi)鮮有醫(yī)療保險與家庭資產(chǎn)選擇的相關(guān)研究。本文研究將深入了解到醫(yī)療保險在家庭資產(chǎn)選擇中的作用,并為政府制定合理的城市居民投資政策提供重要建議。

    二、數(shù)據(jù)來源及變量設(shè)定

    本文的數(shù)據(jù)來源于2007年中國居民家庭收入調(diào)查項目(CHIPS)的城市數(shù)據(jù)庫。CHIPS樣本通過分層抽樣從國家統(tǒng)計局的大樣本中抽取出來的,是對個體人口特征、就業(yè)狀況、收入狀況,以及家庭收支情況的全面調(diào)查。2007年調(diào)查是最近的一次調(diào)查,提供了東部(上海、江蘇、浙江、廣東)、中部(安徽、河南、湖北)、西部(重慶、四川)共9個省市的樣本,原始數(shù)據(jù)包括5005個城市家庭。

    本文將家庭資產(chǎn)系列設(shè)定為因變量,而醫(yī)療保險狀態(tài)設(shè)定為自變量。此外,還將一些可能對因變量產(chǎn)生影響的家庭人口統(tǒng)計學(xué)變量和其他干擾變量設(shè)定為控制變量。具體如表1所示。

    表1 變量設(shè)置情況

    三、實證模型及估計方法

    本文資產(chǎn)比例變量取值在[0,1)之間,由于家庭資產(chǎn)比例中存在大量0值,如果不考慮沒有持有某一特定資產(chǎn)的家庭,最小二乘法得到的估計結(jié)果將有偏。本文采用Tobit模型對此進(jìn)行修正,且采用國內(nèi)外家庭資產(chǎn)相關(guān)研究中普遍使用的極大似然法進(jìn)行估計。由于Tobit模型的回歸系數(shù)本身沒有實際的解釋意義,本文表格中的系數(shù)已為條件邊際效應(yīng)轉(zhuǎn)換后的結(jié)果,可以直接用于分析。

    家庭資產(chǎn)持有可能性和持有比例屬于資產(chǎn)配置的兩個階段,醫(yī)療保險對其的影響可能不同,因此本文還構(gòu)建了家庭的資產(chǎn)持有可能性模型。并用線性概率模型(LPM)刻畫醫(yī)療保險對家庭資產(chǎn)持有可能性的影響。運(yùn)用OLS估計LPM模型得到的參數(shù)是最佳無偏估計量,因而本文釆用LPM模型估計資產(chǎn)持有可能性模型。

    考慮到資產(chǎn)選擇可能存在自選擇問題,本文采用Heckman選擇模型進(jìn)行了估計并進(jìn)行了樣本自選擇檢驗。本文發(fā)現(xiàn)除了城市房產(chǎn)比例模型外,文中其他模型均不存在顯著的樣本自選擇問題,檢驗結(jié)果如表2所示。

    表2 資產(chǎn)比例模型的樣本自選擇問題檢驗

    四、實證結(jié)果

    (一)描述性統(tǒng)計。如表3所示,樣本和按是否為參保家庭劃分的分樣本的描述性統(tǒng)計結(jié)果。

    從表3可以看出,樣本以戶主男性、有配偶、就業(yè)的樣本居多。在家庭平均年齡、教育年限上,參保家庭數(shù)多于非參保家庭數(shù)。在16歲及以下孩子數(shù)量和自述健康差的人數(shù)上,非參保家庭多于參保家庭。在家庭財富上,城市凈資產(chǎn)平均為17.7萬左右,且參保家庭的凈資產(chǎn)水平顯著高于非參保家庭,說明醫(yī)療保險的覆蓋率與家庭的社會經(jīng)濟(jì)地位有關(guān)。

    在社會保障方面,82%的家庭為參保家庭,家庭的參保率平均為60%。在養(yǎng)老金或離退休金方面,平均有81%的家庭有養(yǎng)老金或離退休金,且參保家庭樣本擁有養(yǎng)老金或離退休金的樣本比例遠(yuǎn)高于非參保家庭樣本。此外,參保家庭中有住房公積金的樣本比例也顯著高于城市非參保家庭。說明擁有醫(yī)療保險的家庭同時擁有其他社會保障的可能性也較大。

    在家庭資產(chǎn)配置方面,持有金融資產(chǎn)、風(fēng)險資產(chǎn)、生產(chǎn)性資產(chǎn)及房產(chǎn)的家庭分別占94%、29%、5%和85%,家庭中房產(chǎn)占總資產(chǎn)的比重最大,平均為56%,其次是金融資產(chǎn),為31%,風(fēng)險資產(chǎn)僅占4%,生產(chǎn)性資產(chǎn)也僅為2%。雖然有29%的家庭持有風(fēng)險資產(chǎn),但風(fēng)險資產(chǎn)占總資產(chǎn)的比例也不高,僅為4%,說明居民在金融儲蓄意識上趨于風(fēng)險回避。此外,樣本中平均有64%的家庭擁有私有住房,15%的家庭居住的是公房,租賃住房的僅為22%,說明家庭熱衷于擁有自己的房產(chǎn)。家庭資產(chǎn)選擇上看,參保家庭更可能持有風(fēng)險資產(chǎn)和金融資產(chǎn),更不可能持有生產(chǎn)性資產(chǎn),且總資產(chǎn)中可能配置更多的金融資產(chǎn)和風(fēng)險資產(chǎn),本文有理由推測醫(yī)療保險家庭更偏好風(fēng)險。

    (二)有無醫(yī)療保險對城市家庭資產(chǎn)選擇影響的回歸結(jié)果。為進(jìn)一步驗證有無醫(yī)療保險對城市家庭資產(chǎn)選擇影響,本文將進(jìn)一步做回歸分析。如前文所述,本文對風(fēng)險資產(chǎn)、金融資產(chǎn)和生產(chǎn)性資產(chǎn)持有可能性的因素決定采用LPM模型,風(fēng)險資產(chǎn)和金融資產(chǎn)比例的因素決定采用Tobit模型,城市房產(chǎn)則采用Heckman選擇模型?;貧w分析結(jié)果如表4所示,表中的系數(shù)已經(jīng)過條件邊際效應(yīng)轉(zhuǎn)換。

    表4 有無醫(yī)療保險對城市家庭資產(chǎn)選擇影響的回歸結(jié)果

    從表4看出,控制其他影響因素后,參保家庭變量的系數(shù)在風(fēng)險資產(chǎn)持有可能性和比例、金融資產(chǎn)持有可能性、生產(chǎn)性資產(chǎn)持有可能性和房產(chǎn)持有比例回歸中都在5%的水平上顯著,說明參保家庭與非參保家庭的資產(chǎn)選擇存在明顯差別。具體的,參保家庭持有風(fēng)險資產(chǎn)和金融資產(chǎn)的可能性分別比非參保家庭大6.1%和6.7%,持有生產(chǎn)性資產(chǎn)的可能性則小2.7%,與此同時,參保家庭總資產(chǎn)中金融資產(chǎn)比例比非參保家庭高4.5%,風(fēng)險資產(chǎn)比例比非參保家庭高1.2%,而房產(chǎn)比例則低4.1%。以上結(jié)果說明,醫(yī)療保險減少了家庭對生產(chǎn)性資產(chǎn)和房產(chǎn)的持有,增加了對金融資產(chǎn)的持有,同時本文發(fā)現(xiàn)醫(yī)療保險增加了家庭對風(fēng)險資產(chǎn)的偏好,參保家庭不僅更有可能持有風(fēng)險資產(chǎn),風(fēng)險資產(chǎn)占總資產(chǎn)的比例也明顯更高。以上結(jié)果可以用預(yù)防性儲蓄理論來解釋,即醫(yī)療保險提高了家庭的風(fēng)險承受能力,促使家庭從安全性更高的生產(chǎn)性資產(chǎn)和房產(chǎn)向風(fēng)險資產(chǎn)轉(zhuǎn)移,從而使其風(fēng)險敞口調(diào)整至適度水平5。

    接下來看控制變量對家庭資產(chǎn)選擇的影響。城市家庭在不同生命周期階段對風(fēng)險資產(chǎn)的偏好有明顯變化。家中自述身體健康狀況差的人數(shù)越多,生產(chǎn)性資產(chǎn)持有可能性越小,金融資產(chǎn)持有可能性和持有比例也越小,同時房產(chǎn)持有可能性和持有比例越大。在控制健康狀況的情況下,醫(yī)療保險變量仍然顯著,說明醫(yī)療保險與健康對家庭資產(chǎn)選擇的影響并不完全相同,研究家庭資產(chǎn)選擇影響因素時需將醫(yī)療保險與健康因素區(qū)別對待。隨著家中成年人的平均受教育年限的提高,家庭持有生產(chǎn)性資產(chǎn)的可能性減小,持有房產(chǎn)的可能性和房產(chǎn)持有比例都下降,同時對金融資產(chǎn)和風(fēng)險資產(chǎn)的持有可能性和持有比例都顯著上升,即隨著家庭成年人受教育水平的提高,家庭傾向于將資產(chǎn)從生產(chǎn)性資產(chǎn)和房產(chǎn)向金融資產(chǎn)(包括風(fēng)險資產(chǎn))轉(zhuǎn)移,相比于有私房的家庭,居住公房的家庭更傾向于持有金融資產(chǎn)和風(fēng)險資產(chǎn),這可能是因為居住公房的家庭沒有購房壓力,對風(fēng)險的承受能力更強(qiáng),從而會將更多的財富進(jìn)行風(fēng)險投資。隨著凈資產(chǎn)水平的上升,家庭持有風(fēng)險資產(chǎn)、金融資產(chǎn)、生產(chǎn)性資產(chǎn)和房產(chǎn)的可能性明顯上升,但是持有風(fēng)險資產(chǎn)的比例明顯上升,房產(chǎn)比例明顯下降,說明存在“財富效應(yīng)”,即財富水平越高的家庭的風(fēng)險承受能力越強(qiáng),更偏好風(fēng)險資產(chǎn),而將更多的資產(chǎn)投資于風(fēng)險資產(chǎn)6,同時對房產(chǎn)投資比例存在“擠出”效應(yīng)7。

    上述回歸都是城市固定效應(yīng)下的結(jié)果,大部分城市變量系數(shù)顯著,控制城市固定效應(yīng)后明顯增加了模型的擬合優(yōu)度,說明受城市文化、習(xí)慣等影響,不同城市間的家庭資產(chǎn)選擇存在明顯差別,例如與北京相比,其他大部分城市的家庭更可能擁有房產(chǎn),但房產(chǎn)占家庭總資產(chǎn)的比例明顯較低,這正是反映了北京高房價的現(xiàn)實。

    (三)其他醫(yī)療保險狀態(tài)與家庭資產(chǎn)選擇的關(guān)系。以家中是否至少一人擁有醫(yī)療保險來衡量家庭醫(yī)療保險狀態(tài)尚不能反映所有的情況,如家中只有一人參保和所有人參保對資產(chǎn)選擇的影響顯然是不一樣的,而且家中參保人數(shù)還與家庭規(guī)模有關(guān)。所以為了更全面起見,本文還考察了家庭參保率對家庭資產(chǎn)選擇的影響,回歸結(jié)果匯總于表5。為了便于對照,本文將以參保家庭二元變量為因變量的回歸結(jié)果也放入了表中。從表5看出,家庭參保率上升1%,家庭金融資產(chǎn)、風(fēng)險資產(chǎn)的持有可能性分別增加8.8%和12.4%,同時金融資產(chǎn)和風(fēng)險資產(chǎn)的持有比例分別上升6.8%和2.5%,生產(chǎn)性資產(chǎn)持有可能性和房產(chǎn)持有比例分別下降4.3%和7.2%。因此,可以看出,以家庭參保率、參保家庭二元變量為因變量的回歸結(jié)果非常一致。說明不管采用哪種參保變量衡量家庭的醫(yī)療保險狀態(tài)都能得到類似結(jié)論。

    五、基本結(jié)論及政策建議

    在醫(yī)療保險覆蓋下,家庭未來的醫(yī)療負(fù)擔(dān)減輕,面臨的風(fēng)險敞口縮小,他們在減少預(yù)防性儲蓄量的同時對現(xiàn)有的資產(chǎn)結(jié)構(gòu)進(jìn)行調(diào)整使其與家庭的風(fēng)險承受能力相匹配。本文研究了醫(yī)療保險在調(diào)整家庭資產(chǎn)配置中的作用。研究發(fā)現(xiàn)醫(yī)療保險對家庭資產(chǎn)結(jié)構(gòu)的選擇有顯著影響。醫(yī)療保險增加了城市家庭持有金融資產(chǎn)和風(fēng)險資產(chǎn)的可能性、降低了生產(chǎn)性資產(chǎn)的持有可能性,同時促進(jìn)了家庭持有更高比例的風(fēng)險資產(chǎn),而降低了房產(chǎn)持有比例。上述影響都將隨著家庭參保率的上升而變大。因此本文得出結(jié)論,醫(yī)療保險在降低家庭部分支出風(fēng)險后能夠有效促進(jìn)家庭釋放預(yù)防性動機(jī),從而優(yōu)化家庭資產(chǎn)配置結(jié)構(gòu)。當(dāng)前我國正值醫(yī)療保險制度快速發(fā)展時期,至2010年,我國已經(jīng)初步建立了以“城職保、城居?!睘橹饕脚_,以商業(yè)健康保險和城鄉(xiāng)居民醫(yī)療救助為補(bǔ)充的全民基本醫(yī)療保障體系,并且政府部門不斷推出新政策提高醫(yī)療保障水平。2012年8月30日國家發(fā)展和改革委員會等六部委公布了專門針對大病統(tǒng)籌的《關(guān)于開展城鄉(xiāng)居民大病保險工作的指導(dǎo)意見》。正值醫(yī)改契機(jī),本文有理由相信在長期中,醫(yī)療保險對釋放家庭預(yù)防性儲蓄動機(jī),引導(dǎo)和優(yōu)化家庭資產(chǎn)配置會起到更加積極的作用。

    同時,本文發(fā)現(xiàn)醫(yī)療保障制度改革與金融市場的發(fā)展存在密切聯(lián)系,醫(yī)療保險提高了城市參保人群參與金融市場的可能性,增加了對風(fēng)險資產(chǎn)的投資。因此,在進(jìn)行社會醫(yī)療體制改革的同時若能積極指引居民投資將能有效推動中國金融市場的快速多樣化發(fā)展。這些政策建議對其他發(fā)展中國家也是非常具有參考價值的?!?/p>

    1.龍志和、周浩明.2000.中國城鎮(zhèn)居民預(yù)防性儲蓄實證研究[J].經(jīng)濟(jì)研究,11。

    2.汪德華、張瓊.2008.公共醫(yī)療保險與居民醫(yī)療負(fù)擔(dān)——全球視野下的中國“全民醫(yī)?!盵J].南京大學(xué)學(xué)報(哲學(xué)、人文科學(xué)、社會科學(xué)),6。

    3.馬雙、臧文斌、甘犁.2010.新型農(nóng)村合作醫(yī)療保險對農(nóng)村居民食物消費(fèi)的影響分析[J].經(jīng)濟(jì)學(xué),1。

    4.臧文斌、劉國恩、徐菲、熊先軍.2012.中國城鎮(zhèn)居民基本醫(yī)療保險對家庭消費(fèi)的影響[J].經(jīng)濟(jì)研究,7。

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    6.駱祚炎.2008.居民金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)性財富效應(yīng)分析:一種模型的改進(jìn)[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究,12。

    7.王重潤、崔寅生.2012.房地產(chǎn)投資擠出效應(yīng)及其對經(jīng)濟(jì)增長的影響[J].現(xiàn)代財經(jīng)(天津財經(jīng)大學(xué)學(xué)報),9。

    (本欄目責(zé)任編輯:鄭潔)

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