健康、 異質(zhì)性家庭投資者與資產(chǎn)配置*

吳衛(wèi)星， 沈 濤， 李鯤鵬， 劉 語

(1. 對外經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)應(yīng)用金融研究中心， 北京 100029； 2. 中國華融資產(chǎn)管理股份有限公司， 北京 100033；3. 首都經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)國際經(jīng)濟管理學(xué)院， 北京 100070； 4. 中山大學(xué)嶺南(大學(xué))學(xué)院， 廣州 510275)

0 引 言

家庭的資產(chǎn)配置是家庭金融學(xué)的基本問題之一，由于家庭投資收益會改變未來的預(yù)算約束，影響長期消費，對宏觀經(jīng)濟產(chǎn)生深遠的影響，是金融學(xué)重要的研究問題.另一方面，在社會不斷進步，物質(zhì)條件改善的同時，人們的工作壓力越來越大，環(huán)境污染日益嚴重，健康問題日益凸顯，成為越來越重要的影響金融決策的因素.健康不但影響人們當(dāng)前的生活質(zhì)量，還會制約人們通過工作獲取收入的能力，以及未來發(fā)展的機會，嚴重的健康問題甚至?xí)⒇毟F代際傳遞，導(dǎo)致貧富差距的進一步拉大.即使在人均財富較高的發(fā)達國家，健康也是困擾家庭生存發(fā)展的重要問題，2007年美國個人破產(chǎn)總量的62%是由醫(yī)療問題引發(fā)的[1].但健康是否能夠影響資產(chǎn)配置，對資產(chǎn)配置的影響機制究竟怎樣，學(xué)術(shù)界卻存在著激烈的爭論.

健康狀況作為典型的背景風(fēng)險，在理論上一般被認為會對資產(chǎn)配置有影響[2-3].背景風(fēng)險是指不能被交易、不能被保險，以至于不可避免的風(fēng)險[4].一個人健康狀況的惡化，既會產(chǎn)生醫(yī)療支出，減少用于消費的可支配收入，也會從心理上影響其對風(fēng)險資產(chǎn)的態(tài)度[5]，兩方面都會影響家庭資產(chǎn)的配置.即使能夠通過擁有健康保險[6]緩解前一種影響，后一種影響也很難被忽略，因此健康是一種典型的背景風(fēng)險，會影響投資者的資產(chǎn)配置.

一些實證文獻的研究結(jié)果與理論分析一致，認為健康對投資者資產(chǎn)配置存在影響[7-8]，而另一些經(jīng)驗研究發(fā)現(xiàn)健康對投資者資產(chǎn)配置的影響并不顯著[9-13].研究認為產(chǎn)生分歧的原因主要有兩個：第一，測度健康的變量受控制變量的干擾.健康狀況的代理變量與投資者的學(xué)歷[14-15]、職業(yè)[16]和收入[17]等因素都有關(guān)系，回歸方程中加入相關(guān)的控制變量會使得健康不顯著，并非健康不影響資產(chǎn)配置，僅僅是代理變量不能適當(dāng)?shù)姆从尺@一影響.第二，考慮到投資者的異質(zhì)性，有偏樣本的代表性不強.無論是國外的“美國健康與退休研究”(health and retirement study, HRS)數(shù)據(jù)、“美國社保受益人調(diào)查”(US national beneficiary survey，1982年和1991年)的面板數(shù)據(jù)，還是國內(nèi)的“中國健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查”數(shù)據(jù)(China health and retirement survey)，都主要集中于調(diào)查老年人的健康問題，其樣本主要由老年人構(gòu)成，年輕人和中年人較少.由于老年人已經(jīng)對未來發(fā)生健康問題有一定的預(yù)期，在受到?jīng)_擊前就降低了風(fēng)險資產(chǎn)的配置，真實的健康沖擊對資產(chǎn)配置產(chǎn)生的影響并不強烈，因此基于有偏樣本的實證分析結(jié)論不具有一般性.

本研究的邊際貢獻在于：第一，對健康影響資產(chǎn)配置的機制進行了建模，從理論上證明了這一影響的存在.第二，從健康對資產(chǎn)配置的影響機制出發(fā)，提出用醫(yī)療費用占人均財富的比例作為健康的代理變量，研究個體健康狀況對其資產(chǎn)配置的影響.第三，所使用調(diào)查樣本涵蓋了各個年齡段的個體，更具有代表性.第四，在理論分析和實證分析中都考慮了投資者異質(zhì)性的影響.

1 文獻綜述

Rosen和Wu[7]較早的發(fā)現(xiàn)健康狀況不好的投資者持有風(fēng)險性金融資產(chǎn)的可能性更小，持有量也更少.隨著使用的數(shù)據(jù)更加廣泛、實證模型的控制變量增加，健康與資產(chǎn)配置之間的實證結(jié)論變得復(fù)雜.Berkowitz 和Qiu[9]、Fan和Zhao[11]、Coile和Milligan[18]三篇文獻使用與Rosen和Wu[7]相同的數(shù)據(jù)(如表1所示)，但是用不同的控制變量和計算方法，得到了并不一致的結(jié)論. Berkowitz和Qiu[9]在控制了Rosen和Wu[7]沒有控制的家庭總財富后，發(fā)現(xiàn)健康狀況對資產(chǎn)配置的影響消失了，由此推出健康狀況是通過影響家庭的總財富量來影響金融資產(chǎn)選擇的，認為健康狀況和金融資產(chǎn)配置二者沒有直接的關(guān)系. Fan和Zhao[11]對比了普通的截面回歸、固定效應(yīng)模型和隨機效應(yīng)模型，發(fā)現(xiàn)控制了財富以后，普通截面回歸和隨機效應(yīng)模型依舊顯著，固定效應(yīng)模型不再顯著，由此認為健康并不影響資產(chǎn)配置，主要是個體異質(zhì)性影響資產(chǎn)配置.由于固定效應(yīng)模型認為個體具有不隨時間改變的異質(zhì)性，本質(zhì)上相當(dāng)于增加了模型的控制變量，而健康與多個控制變量的確都有相關(guān)性[14-17]，因此導(dǎo)致固定效應(yīng)模型中健康不再顯著.而隨機效應(yīng)模型認為個體是隨機的，并沒有固定效益模型中控制變量的效果，因此與普通截面回歸的結(jié)果相同.共線性不僅發(fā)生在面板數(shù)據(jù)分析方法中，普通回歸中也頻頻出現(xiàn)[10,13,19-22].由此，健康不顯著的問題與共線性密切相關(guān).

不同的健康測度反映健康的不同方面，某一種健康測度下的不顯著結(jié)果，不能斷定健康一定對資產(chǎn)配置沒有影響.Coile和Milligan[18]雖然也使用固定效應(yīng)模型，但是與前述文獻不同，以喪偶等不同于主流的健康變量作為代理變量，文章發(fā)現(xiàn)健康沖擊影響資產(chǎn)配置.文獻中之所以較多使用自評健康測度健康，主要是因為它是比較全面的反映健康狀態(tài)的指標(biāo)[19].但正是這種測度包含的健康信息較多，可能會和控制變量有較嚴重的共線性.Coile和Milligan[18]使用喪偶反映了一種特定類型的健康沖擊，這卻使得與其他控制變量發(fā)生共線的可能下降，得到了顯著影響資產(chǎn)配置的結(jié)果.

文獻中除了自評健康以外比較常用的是診斷健康[9, 11, 18, 20].診斷健康涵蓋的疾病定義的口徑較窄，無法在問卷中包括全部類別的疾病，因此沒有自評健康涵蓋的信息豐富，與控制變量的共線性稍低.另外，Atella 等[20]使用未來健康風(fēng)險(FHR)指數(shù)，Bressan 等[19]使用了精神健康，何興強和史衛(wèi)[21]用戶主以外感受“較差”或“非常差”的人數(shù)占家庭規(guī)模的比例，都是有意義的嘗試.Love 和Smith[12]提出用自付醫(yī)療花費測度健康，但是不同的醫(yī)療花費對不同財富水平的家庭影響不同，醫(yī)療花費雖然較好地包含了健康的信息，卻沒有包含與資產(chǎn)配置有關(guān)的信息.醫(yī)療花費的多少并不必然影響到家庭的投資決策，因為家庭財富狀況較好會屏蔽醫(yī)療花費給家庭帶來的財務(wù)負擔(dān).考慮到醫(yī)療花費占人均財富的比例可以反映健康狀況對家庭生活造成的負擔(dān)，進而對投資決策產(chǎn)生影響，因此用其作為健康的代理變量，以緩解自評健康引起的干擾.

另一個造成文獻中健康不顯著的原因是存在系統(tǒng)性偏差的子樣本數(shù)據(jù)，忽略了不同投資者之間的個體異質(zhì)性差異，部分樣本的不影響結(jié)論不能代表總體，實證上的總體不影響結(jié)論也只能說明整體上的影響不一致，并不能否定健康對資產(chǎn)配置的異質(zhì)性影響.另外,文獻中使用的數(shù)據(jù)也列在表1中對比.

表1 文獻的數(shù)據(jù)來源和樣本的年齡分布

如表1所示，除了Cardak和Wilkins[10]、吳衛(wèi)星等[13]、何興強和史衛(wèi)[21]等少數(shù)幾篇文獻以外，其他文獻大多使用的樣本有偏.國內(nèi)外文獻大量的使用老年人為主的數(shù)據(jù)主要是因為這一年齡段人口的資產(chǎn)特征可以近似的代表總體.雖然，美國的老年人持有凈資產(chǎn)的份額占全國的三分之一以上[18]，51歲～76歲人口的股票持有比例占總量的44%[7]，當(dāng)無法得到更具代表性的樣本的情況下，經(jīng)常使用老年人為主的數(shù)據(jù)來替代，但是，投資者的異質(zhì)性是不可回避的，尤其是處于不同生命周期的投資者的行為差異[23-24].Palumbo[2]認為代表性家庭在退休的早期由于健康問題而增加預(yù)防性儲蓄，這意味著老年人已經(jīng)將健康沖擊預(yù)期在了自己的未來生活中，這可能會弱化真實的健康沖擊對資產(chǎn)配置的影響，與年輕人和中年人情況有本質(zhì)的不同. Love和Smith[12]將51歲以上樣本再分類，發(fā)現(xiàn)老年樣本中相對更老的家庭，健康并不顯著影響資產(chǎn)配置，相對年輕的家庭，健康會影響資產(chǎn)配置.由此可見，不同年齡段的人群，健康沖擊對資產(chǎn)配置的影響不同.由此，使用具有較強代表性的數(shù)據(jù)，提出能夠合理反映健康沖擊的代理變量，結(jié)合健康對資產(chǎn)配置的影響機制，在考慮投資者異質(zhì)性的條件下重新研究這一問題.

2 理論分析

資產(chǎn)配置這一領(lǐng)域的文獻主要以Merton[25]為基礎(chǔ)，對資本市場內(nèi)部的因素做修改，使其更加符合實際.另外一個思路是對資本市場以外的因素做拓展，這一領(lǐng)域比較成功的是引入人力資本[23].本研究的理論部分也延續(xù)了這一思路，為了將健康引入模型，參考了Dybvig和Liu[24]對效用函數(shù)的處理，考慮到模型更容易求解而不失一般性，不使用分段的效用函數(shù)，而是在原始效用函數(shù)上乘以反映健康狀況的示性函數(shù)的方法.

假定當(dāng)投資者受到健康沖擊，并且在醫(yī)療上沒有投入足夠的花費時，其他消費無法帶來效用，單純的醫(yī)療消費也不能帶來效用.也就是說，醫(yī)療費用有一個閾值h，不能保證投資者健康的任何消費都是沒有效用的，只有足夠的醫(yī)療投入后的消費才能帶來正的效用.之所以這樣假定是因為，健康的特殊性在于它會影響其他消費的效用，如果醫(yī)療投入不足，不能治愈疾病，消費其他商品的效用會產(chǎn)生折扣.為了簡化模型求解且不失一般性，將這種折扣假定為最極端的情況，也就是如果醫(yī)療投入不足則任何消費都不會帶來任何效用.這一模型實際上考慮了健康沖擊的兩方面影響，花費方面的影響由預(yù)算約束實現(xiàn)，健康沖擊對心理的影響在效用函數(shù)的變化中實現(xiàn).由此，對Merton[25]的模型有兩處修改，使得模型能夠涵蓋異質(zhì)性投資者的行為特征：其一，在預(yù)算約束中增加了醫(yī)療花費Ch一項；其二，在傳統(tǒng)的效用函數(shù)上增加了示性函數(shù)以反映健康沖擊對心理的影響.假設(shè)模型如下

1)投資者決定醫(yī)療費用Ch和其他消費C，以及風(fēng)險資產(chǎn)投資的比例ω.

2)投資者的效用函數(shù)

(1)

3)投資者最優(yōu)化函數(shù)

(2)

dW=[Wω(μ-r)+Wr-C-Ch]dt+σWωdBt

(3)

通過計算可以發(fā)現(xiàn)Ch=h.當(dāng)Ch大于等于h時，醫(yī)療消費的邊際效用為0.而當(dāng)Ch

(4)

表2 不同年齡段家庭醫(yī)療花費情況表

注：數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局2009年的“中國城鎮(zhèn)居民經(jīng)濟狀況與心態(tài)調(diào)查”.將35歲及以下的定義為年輕，36歲～60歲的定義為中年，60歲以上定義為老年.

3 數(shù)據(jù)樣本和描述性分析

3.1 數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)來自國家統(tǒng)計局2009年的“中國城鎮(zhèn)居民經(jīng)濟狀況與心態(tài)調(diào)查”，變量的構(gòu)造來自調(diào)查問卷的相關(guān)問題.對剔除明顯異常的樣本后(如重復(fù)樣本、關(guān)鍵數(shù)據(jù)缺失、問題選擇結(jié)果不在備選答案之中、負債為負、總資產(chǎn)為負、總消費為負、投資期限為負)，剩下北京、河北、山西、遼寧、江蘇、江西、山東、河南、海南、四川、甘肅、廣東12個省和直轄市，共計40個城市4 525個樣本.

3.2 實證模型及主要變量

基本模型

Y=cons+αH+βZ+ε

(5)

1)資產(chǎn)配置Y.為了實證結(jié)果的穩(wěn)健性，使用股票參與比例和股票參與(如表1所示)兩個變量作為資產(chǎn)配置的測度.股票參與比例即為股票持有量占總財富的比例，股票參與即為是否直接參與股票投資，是1，否0.在后面的穩(wěn)健性檢驗中，使用了多種資產(chǎn)和資產(chǎn)組合重新定義資產(chǎn)配置進行了同樣的計算，驗證了結(jié)論的穩(wěn)健性.

2)健康H.健康指標(biāo)包括自評健康、醫(yī)療費用占人均財富的比例.

3)控制變量Z.年齡、性別(1表示男性，0表示女性)、教育(分別是高中、大學(xué)的虛擬變量)、婚姻(已婚為1、其他為0)、收入、金融財富、風(fēng)險態(tài)度、預(yù)防性動機、社會互動、信任、職業(yè)、宗教信仰、城市.上述變量的定義參考了吳衛(wèi)星和沈濤[26]、何興強和史衛(wèi)[21].

3.3 主要變量的描述性統(tǒng)計

主要變量的描述性統(tǒng)計如表3所示.擁有股票的投資者的比例為 14.8%，持有量占總財富的比例為1.6%，遠低于歐美發(fā)達國家.自評健康狀況的均值為2.11，表明樣本的自評健康平均水平介于較好和一般之間，接近于較好.家庭的當(dāng)年醫(yī)療費用占人均財富的比例的均值為3.3%，表明3.3%的人均財富用于每年的醫(yī)療花費，醫(yī)療費用對我國居民造成的經(jīng)濟負擔(dān)仍然較重.總財富包括現(xiàn)金、銀行存款、股票、基金、外匯、債券、期貨、住房公積金、保險金、收藏品的估計市場價值、其他金融理財產(chǎn)品、借出款、向企業(yè)或其他經(jīng)營活動的投資、家庭經(jīng)營活動占有的自有資金、房產(chǎn)，其均值為48萬.金融財富包括現(xiàn)金、銀行存款、股票、基金、外匯、債券、期貨和其他理財產(chǎn)品，均值為2.7萬.社會保險的擁有率為90.4%，表明城鎮(zhèn)社保普及率處于較高的水平，而商業(yè)保險的擁有率為17%，普及率還不高.59.9%的人具有謹慎儲蓄的動機，風(fēng)險態(tài)度的均值為3.74，表明人們的風(fēng)險偏好比較中性.

表3 主要變量的描述性統(tǒng)計表

4 實證分析

4.1 自評健康狀況受多個控制變量的影響

健康狀況與投資者的學(xué)歷[14,15]、職業(yè)[16]和財富[17]等因素都有關(guān).將戶主的自評健康與控制變量的相關(guān)系數(shù)列在表4的第1列中.戶主的部分職業(yè)和學(xué)歷變量與兩種健康測度的相關(guān)性顯著為負，即具有這部分特征的家庭，健康狀況差的可能性更低.與健康狀況(數(shù)值越大健康狀況越差)有顯著負相關(guān)的職業(yè)有國家機關(guān)黨群組織、企事業(yè)負責(zé)人、專業(yè)技術(shù)人員，辦事人員，相對而言屬于收入較高、社會地位較高的職業(yè)，與其顯著負相關(guān)的學(xué)歷為大學(xué)，也是學(xué)歷類別中比較有優(yōu)勢的.因此，職業(yè)、學(xué)歷與健康的確有比較緊密的關(guān)系，這容易導(dǎo)致了回歸中自評健康與職業(yè)、學(xué)歷等控制變量之間的共線性.

表4 戶主的人口特征變量與健康的相關(guān)性

將自評健康與被解釋變量的回歸結(jié)果列入表5.被解釋變量為參與比例的用Tobit回歸，被解釋變量為參與的用Logit回歸.第1列和第5列的回歸結(jié)果控制變量不含風(fēng)險態(tài)度、職業(yè)、學(xué)歷和財富，自評健康的系數(shù)在1%的顯著性水平下顯著，表明健康是顯著影響資產(chǎn)配置的，這與Rosen和Wu[7]類似.當(dāng)控制變量中分別增加了風(fēng)險態(tài)度、職業(yè)、學(xué)歷其中任何一個后，則自評健康對資產(chǎn)配置的影響則不再顯著，這表明上述新增的任何一個控制變量都可以與健康發(fā)生較強的共線性而導(dǎo)致不顯著，這與表4中的結(jié)論一致.

表5 自評健康對股票參與的影響回歸分析表

表5 (續(xù))

注：為了實證結(jié)果的穩(wěn)健性，使用股票參與比例和股票參與兩個變量作為資產(chǎn)配置的測度.股票參與比例即為股票持有量占總財富的比例，股票參與即為是否直接參與股票投資，是1，否0.被解釋變量為參與比例的用Tobit回歸，被解釋變量為參與的用Logit回歸.

4.2 醫(yī)療費用占人均財富之比與控制變量的相關(guān)性較小

Goldman和Maestas[27]發(fā)現(xiàn)醫(yī)療花費較少的個體更有可能持有風(fēng)險資產(chǎn)，醫(yī)療費用客觀地反映了健康狀況的好壞，一般來說，健康問題越嚴重，醫(yī)療費用就越高.但是，考慮到家庭的背景不同，醫(yī)療費用的絕對量并不能反映健康狀況對家庭造成的負擔(dān)，醫(yī)療費用占家庭人均財富的比例衡量健康對家庭財務(wù)狀況的沖擊更能反映健康對資產(chǎn)配置的影響，由此作為健康的代理變量.將其與職業(yè)、學(xué)歷的相關(guān)性列在表4的最后一列，可見醫(yī)療費用占比與多數(shù)控制變量之間的相關(guān)性并不顯著，相關(guān)系數(shù)的數(shù)值也都小得多，不容易像自評健康一樣與控制變量產(chǎn)生較強的共線性.

4.3 醫(yī)療費用占人均財富之比對資產(chǎn)配置的影響

將醫(yī)療費用占比和全部控制變量一起對資產(chǎn)配置作回歸，回歸結(jié)果列入表6第1列和表6第5列中.可見，醫(yī)療費用占比對參與比例沒有顯著的影響，對參與的影響在1%的顯著性水平下顯著，不過考慮健康對資產(chǎn)配置的影響具有較大的異質(zhì)性，這一總體上顯著的結(jié)果并沒有太大的實際意義.將全部樣本按照35歲及以下、36歲～60歲、61歲以上分為年輕家庭、中年家庭和老年家庭三個子樣本，重做上述回歸，可以發(fā)現(xiàn)只有中年家庭的健康沖擊對資產(chǎn)配置顯著影響.對中年家庭而言，被解釋變量無論是參與比例還是參與，健康沖擊的系數(shù)都顯著為負，即健康沖擊產(chǎn)生的醫(yī)療費用帶來的家庭財務(wù)負擔(dān)越重，風(fēng)險資產(chǎn)配置越低，這與前文的理論分析結(jié)論一致.而年輕家庭回歸系數(shù)并不顯著，表明年輕家庭的健康沖擊并不顯著影響資產(chǎn)配置.健康沖擊對老年家庭的股票參與沒有顯著影響，對股票參與比例有顯著的影響.對于老年人而言，健康并不是參與股票市場的決定因素，但是對已經(jīng)參與股票的投資者而言是參與多少的影響因素.健康對老年人的影響與中年人相比已經(jīng)弱化，其不能改變老年人是否參與股票市場的行為，只能改變已經(jīng)參與股票市場的投資人的投資比例.從年齡維度上看，健康對健康問題最小的年輕人的影響最小，對健康問題最嚴重的老年人次之，對年富力強的中年人影響最大，這與模型中健康沖擊的分析相一致.但是考慮了資產(chǎn)配置中包含不同的金融產(chǎn)品后，這一結(jié)果也并不具有穩(wěn)健性(如附表2)，即健康沖擊對老年家庭的參與比例的顯著影響是資產(chǎn)品種依賴的.

表6 醫(yī)療費用占比對投資者股票配置影響的回歸結(jié)果表

注：為了實證結(jié)果的穩(wěn)健性，使用股票參與比例和股票參與兩個變量作為資產(chǎn)配置的測度.股票參與比例即為股票持有量占總財富的比例，股票參與即為是否直接參與股票投資，是1，否0.將35歲及以下的定義為年輕，36歲～60歲的定義為中年，60歲以上定義為老年.

在醫(yī)療保障完善的國家，家庭的健康沖擊不影響資產(chǎn)配置[20].中國家庭的城市社會保險的覆蓋面雖然較高(如表1所示)，但是中年家庭醫(yī)療費用占比依然會對資產(chǎn)配置有顯著的影響，可能的原因是我國醫(yī)療保障的深度還不夠，保障程度還有待于提高.鑒于醫(yī)療沖擊對不同年齡段的人群的影響不同，在我國醫(yī)療資源分布不均、醫(yī)療保險覆蓋面和深度都不足的情況下，需要對保障對象有選擇的強化實施醫(yī)療保障.年輕人的平均醫(yī)療花費不多，對投資行為的影響不顯著，并不需要過多的強調(diào)醫(yī)療保險的覆蓋，只需要加強小概率、重大疾病的覆蓋即可.老年人健康沖擊的心理影響已經(jīng)被預(yù)期，考慮到醫(yī)療花費較高，老年人為了預(yù)支醫(yī)療花費，放棄了部分風(fēng)險資產(chǎn)的配置，因此應(yīng)該鼓勵針對老年人群的預(yù)期醫(yī)療支付的金融創(chuàng)新.中年人則需要全面的加強醫(yī)療保險的覆蓋和深度.

4.4 財富的影響

由于健康對資產(chǎn)配置的影響渠道受到金融財富的影響較大，因此不同財富水平的投資者，健康對資產(chǎn)配置的影響應(yīng)該不同.富裕家庭的資產(chǎn)配置不必擔(dān)心健康沖擊，而財富總量較低的家庭則需要考慮.理論推導(dǎo)中式(4)也表明，財富越低，健康沖擊對資產(chǎn)配置的影響越大.考慮到年輕家庭的健康沖擊不影響資產(chǎn)配置，為了減少干擾，此處的實證分析去掉了年輕家庭的樣本，按照總資產(chǎn)的數(shù)量的多少排序，然后平均分為三類，對每類樣本再分別做回歸方程(5)，結(jié)果如表7所示.

表7結(jié)果與式(4)的理論分析結(jié)論一致，不同財富水平的人群，健康對資產(chǎn)配置的影響是不同的，無論被解釋變量是參與還是參與比例，財富水平較低家庭的投資行為都會受到健康的影響.財富中等以上的家庭，健康對資產(chǎn)配置的影響則不顯著，無需考慮健康問題帶來的負擔(dān).因此，政府應(yīng)該進一步強化低收入家庭的醫(yī)療保障，以避免健康沖擊對低財富水平的家庭造成影響，甚至導(dǎo)致貧窮的代際傳遞.

表7 不同財富條件下健康對風(fēng)險資產(chǎn)配置的影

注：為了實證結(jié)果的穩(wěn)健性，使用股票參與比例和股票參與兩個變量作為資產(chǎn)配置的測度.股票參與比例即為股票持有量占總財富的比例，股票參與即為是否直接參與股票投資，是1，否0.

4.5 穩(wěn)健性檢驗

前文資產(chǎn)配置所涉及的風(fēng)險資產(chǎn)僅為股票，針對風(fēng)險資產(chǎn)定義包括的資產(chǎn)類別的不同，做穩(wěn)健性檢驗.將股票、基金、期貨和外匯四種金融資產(chǎn)任意組合定義風(fēng)險金融資產(chǎn)，進而定義參與和參與比例，重做表6的回歸，結(jié)果見附表2，為了節(jié)省篇幅，僅將醫(yī)療費用占人均財富的比例這一變量的系數(shù)列出.實證中，風(fēng)險金融資產(chǎn)的定義分別包括對股票、基金、期貨和外匯四個品種的全部15種組合，但是由于實際數(shù)據(jù)中一些風(fēng)險資產(chǎn)組合的參與較低、樣本太少，使得部分回歸結(jié)果無法做出，因此能回歸出結(jié)果的資產(chǎn)組合只有7種.

可見，大部分結(jié)果與表6一致，穩(wěn)健性較好，只有老年家庭對參與比例的顯著影響并不穩(wěn)定，其顯著性依賴于定義風(fēng)險金融資產(chǎn)的種類.表7的穩(wěn)健性結(jié)果如附表3所示，為了節(jié)省篇幅，也只記錄了醫(yī)療費用占人均財富的比例這一變量的系數(shù)結(jié)果，財富影響的結(jié)果與表7一致，穩(wěn)健性較好.

5 結(jié)束語

使用國家統(tǒng)計局2009年的“中國城鎮(zhèn)居民經(jīng)濟狀況與心態(tài)調(diào)查”數(shù)據(jù)，從理論和實證角度研究了健康狀況對投資者資產(chǎn)配置的影響.研究發(fā)現(xiàn)投資者的異質(zhì)性和變量間的共線性會造成研究結(jié)論的不一致.如果選擇信息較豐富的自評健康等作為健康的測度，會與控制變量產(chǎn)生共線性問題，導(dǎo)致實證分析的不顯著結(jié)果.考慮了異質(zhì)性的影響，不同投資者的健康對資產(chǎn)配置的影響不同.

研究發(fā)現(xiàn)年輕家庭的健康沖擊對資產(chǎn)配置的影響不顯著，中年家庭的健康沖擊對資產(chǎn)配置的影響顯著，老年家庭的健康沖擊不影響參與，對參與比例的影響是產(chǎn)品依賴的.從財富的角度，財富較低的家庭，健康對資產(chǎn)配置的影響顯著，財富較高的家庭則不會.因此，應(yīng)重新認識健康對資產(chǎn)配置的影響，醫(yī)療保障應(yīng)該優(yōu)先覆蓋容易受到健康沖擊的貧困階層和中年家庭.考慮到我國城市醫(yī)療保障覆蓋已經(jīng)較廣，這一實證結(jié)果也反映了我國的醫(yī)療保障水平的深度和差異化不夠，還有待于進一步有針對性的提高.

對于財富較低的貧困家庭，政府應(yīng)該繼續(xù)推進建立全面覆蓋城鄉(xiāng)居民的醫(yī)療保障體系，支持其獲得基本的醫(yī)療保障，避免其因病致貧、因病返貧，保障他們也有可能參與風(fēng)險資產(chǎn)的投資，獲得財產(chǎn)性收益，免于金融排斥，造成貧窮的代際傳遞.中年人是社會勞動的主要承擔(dān)者，對國民經(jīng)濟的發(fā)展起決定性作用，而這部分人又是健康沖擊的敏感人群，因此需要加強對中年家庭的醫(yī)療保障深度，以確保健康沖擊不會影響其投資行為.年輕人的醫(yī)保問題可以次要考慮，現(xiàn)行醫(yī)保制度對這一人群的一般性疾病的覆蓋程度已經(jīng)比較充分，但是要注意解決小概率的重大疾病.老年人的健康沖擊對心理的影響已經(jīng)被預(yù)期，主要的影響是醫(yī)療花費方面的，應(yīng)該鼓勵金融機構(gòu)有針對性的對老年人的大額醫(yī)療支付進行金融創(chuàng)新.