健康状况、商业医疗保险与家庭风险金融资产的关系研究

Financial View| 金融视线健康状况、商业医疗保险与家庭风险金融资产的关系研究秦慧颖郑州大学　河南郑州　450000摘要:本文采用中国社会综合调查(CGSS)的数据，研究健康风险状况、商业医疗保险和家庭风险性金融资产之间的关系，并建立了有中介的调节模型。

本文通过二元Logit回归分析和多元线性回归分析发现，相对于健康状况差的居民，健康状况好的居民持有家庭风险性金融资产的概率更大。

商业医疗保险在健康状况与风险性金融资产持有之间发挥调节作用，该调节作用通过家庭收入的中介实现。

如果家庭成员没有购买商业医疗保险，健康风险将通过收入水平的中介减少对风险金融资产的持有；如果家庭成员购买了商业医疗保险，健康风险将通过收入水平的中介增加对风险性金融资产的持有。

关键词:健康状况；商业医疗保险；收入水平；风险金融资产的持有；有中介的调节中图分类号:D632.1;F832 文献识别码:A 文章编号:1673-5889(2019)27-0136-04一、引言近20多年来，随着中国金融市场的不断发展和完善，股票市场、基金市场、期货市场、外汇市场等金融市场上个人投资者比重逐渐增大，越来越多的家庭选择持有更多的风险金融资产。

20世纪90年代，越来越多的学者从劳动收入风险、健康状况风险、商业和自有房产投资风险三方面背景风险因素来进行实证研究(Guiso,JAppelli,1996)。

健康状况较好的投资者持有风险性金融资产的可能性更高(Rosen,Wu,2004)，而健康状况变差会带来收入不确定性风险，从而导致家庭进行更多的预防性储蓄，而社会保险能够降低未来的不确定性和预防性储蓄，提高风险资产的投资比例(Engen ,Gruber,1955)。

Atella et al. (2012)发现社会医疗保障体系通过影响健康风险而对风险金融资产的持有发挥作用。

为了具体说明上述关系的机理，本文采用中国综合社会调查(CGSS，2015)，以健康状况为主要研究对象，以收入来衡量家庭财富情况，以商业医疗保险为“催化剂”来具体说明对风险资产持有的影响。

本文提出了有中介的调节模型，具体说明健康状况是如何经由收入这一中介变量来影响家庭风险金融资产的持有，同时厘清商业医疗保险在其中发挥的调节作用。

二、文献回顾与假设提出(一)健康状况对与风险金融资产的持有国外学者研究发现，受到多种因素的影响，健康状况对风险金融资产的持有的影响结果是不同的。

Rosen和Wu(2004)通过对HRS数据进行分析得出：相对于健康状况较差的投资者，健康状况好的投资者持有风险性金融资产的可能性更高。

但是，也有学者证实了健康与风险金融资产之间没有直接关系或者只有较弱的关系(Cardak，Wilkins，2009)。

国内学者也同样展开了激烈的谈论。

吴卫星等(2011)发现健康状况好的投资者持有风险资产在其总财富中的占比会更高，健康状况欠佳的家庭更偏好于安全资产。

胡振等(2015)从地域方面研究，健康状况好的家庭持有风险资产的概率比健康状况差的家庭高２～３个百分点。

基于上述，健康状况较好的家庭更倾向于风险性金融资产的投资，而健康状况较差的家庭会降低对风险金融资产的分配。

据此，本文提出假设：H1：健康状况对风险资产的持有具有显著的正向影响。

(二)家庭收入的中介作用Rosen和Wu(2004)通过对HRS的数据分析发现健康状况与风险金融资产的持有有显著的相关关系，但是这种关系是通过什么机制传递的呢？Berkowitz和Qiu(2006)开展了对健康状况影响途径的研究，其研究结果显示：健康状况对金融资产持有是通过影响家庭的总财富量这一机制来实现的。

健康指数与财富总量具有很强的因果关系，并且这种关系是单项不可逆的关系(Michaud,Soest,2008)。

欧阳晟也(2017)的研究同样表明：居民健康状况与其家庭储蓄之间存在着显著的负相关关系。

居民健康状况变差，劳动收入预期减少，将显著减少家庭储蓄和财富总量，从而使得家庭所持有的风险资产减少。

基于上述分析，本文认为健康状况对家庭风险资产持有的影响主要是通过储蓄、收入或者财富总量来实现的。

据此，本文提出假设：H2：收入在健康状况与家庭风险金融资产持有上具有中介效应。

(三)商业医疗保险的调节作用1.商业医疗保险的调节作用。

Atella(2012)发现健康状况较差和风险较高可能是导致风险资产较低的原因，社会保障体系通过影响未来健康风险而发挥作用。

何兴强等(2014)认为享有医疗保险的居民投资概率更高。

而里一部分学者的结论恰恰相反，吴卫星等(2011)发现健康状况不佳会降低家庭风险资产在总财富中的比重，并且这种影响在控制了参保情况后仍然显著，即是否参加医疗保险不会影响家庭的风险投资比重。

徐华等(2014)也得出同样结论，健康风险因素对于购买风险资产的抑制作用不会因为考虑了保险的保障功能而消失。

商业医疗保险是医疗保险的重要组成部分，家庭成员通过购买医疗保险来转移健康风险，在家庭居民受到健康冲击时，医疗保险可以提供补偿，使得居民以较低的价格来实现有效的治疗，减轻居民因患病而给家庭带来的负担，从而使得居民在一定程度上维持家庭风险金融资产的持有比重。

根据上述讨论，本文认为医疗保险在减弱健康状况不佳对持有风险金融资产的负面影响上是有一定作用的。

而由于截止到2017年，社保的参保率高达90%以上，基本上实现了城乡居民社会医疗保险的全覆盖，并且社会医疗保险具有强制性，所以，对于社会医疗保险的参保情况具有一定的特殊性。

因此，本文将以商业医疗保险作为主要研究对象，进行调节作用的分析。

据此，本文提出假设：H3a：商业医疗保险负向调节健康状况和风险资产持有之间的关系。

2.该调节作用的中介途径。

相关研究表明，医保的存在间接地对家庭风险资产的持有产生影响(徐华，徐斌，2014)。

那么，这种影响如何发挥作用呢？ Polkovnichenko(2007)通过对劳动收入的研究，证实劳动收入的不确定性可以促使家庭提高储蓄率且构建更加保守的投资组合; 而医疗健康保险显著降低了家庭的预防性储蓄需求，提高了家庭对风险资产中的投资的比例。

健康的不确定性会导致家庭进行更多的预防性储蓄，而保险能够降低不确定性和预防性储蓄，提高风险Financial View金融视线 | 资产的比例(Engen ,Gruber,2011,甘犁等,2010,周晋等,2012)。

医疗保险可以弥补因健康状况变差而产生的必要支出，降低了预防性储蓄水平以及未来预期收入的风险，从而提高风险资产的比重。

商业医疗保险是医疗保险体系的重要组成部分，收入对储蓄有显著的正相关性，本文将以商业医疗保险为主要研究对象，以收入作为调节效应下的重要中介变量，据此，本文提出以下假设：H3b：商业医疗保险对健康状况与风险资产的持有关系上是通过收入的中介实现。

即家庭选择购买商业医疗保险，降低了家庭成员潜在健康风险，从而稳定了家庭劳动收入以及减少了家庭的预防性储蓄，相应的增加了家庭风险金融资产的持有。

本文的概念模型如下图所示：三、研究设计(一)样本数据本文采用中国综合社会调查数据(CGSS，2015)，对样本数据进行了处理。

剔除了空值、回答模糊不清等问卷样本，剩余质量较好的9628份问卷。

1.被解释变量。

被解释变量是家庭风险金融资产的持有，风险资产指：股票、基金、期货、权证。

根据CGSS2015的调查问卷，上述风险资产全部持有则赋值为“1”，否则为“0”。

2.解释变量。

表1　解释变量的设定健康状况health按照健康状况对于日常生活或工作的程度，总是、经常、有时、很少、从不依次赋值1-5商业医疗保险insurance购买为1，否则为0收入水平income，取对数用lnincome表示以实际填写的收入水平为准户口household 农业户口为0，非农业户口为1性别sex 男为1，女为0年龄age 以实际填写的年龄为准教育edu 小学及以下、初中、高中、大专、本科、研究生及以上依次赋值1-6婚姻marriage同居、已婚为1，未婚、离婚、丧偶为0(二)模型设定鉴于被解释变量为二分类变量，因此本文选择二元logit模型进行回归分析。

对于其他连续型被解释变量，本文运用普通最小二乘法(OLS)进行回归分析。

二元logit模型主要用于评定在多重因素指标影响下，事件发生的概率情况(事件发生赋值1，不发生赋值0)。

函数基本形式为：i 0 1=yi yi e i i ie P Y C C X +=+∑其中i P 表示事件发生的概率，其值介于0到1之间。

上述方程两边取自然对数得到如下线性关系：0ln1ii iiP C C X P =+−∑四、实证检验与分析(一)健康状况对风险资产的持有的影响分析1.根据假设1，可以得到如下Logit模型：(r 1)(r 1)P ln1P isk i isk Health Contral αββε=1==+×+×+−其中，P(risk=1)表示持有金融风险资产的概率，contral为居民户口、性别、年龄、受教育程度、婚姻状况等控制变量。

2.健康状况对风险资产的持有行为的潜在影响分析表2　健康状况对风险金融资产的影响变量估计系数标准误差显著性health***0.090.040.05age 0.000.000.14household*** 1.000.100.00edu***0.640.040.00marriage*0.170.100.10sex -0.080.090.33常量***-5.070.340.00注：*** 、 **、 * 分别表示 1%、5%、10%显著水平下显著。

对于被估计的方程，需要进行部分指标的评析。

根据估计结果显示，LR检验统计量为912.89，其中自由度为6，对应P值为0.00。

LR 统计量是回归模型无效假设所对应的似然比检验量，P值是对应的显著性水平。

上述检验结果说明该模型整体显著性较高；同时，模型的正确预测率指标也可大致说明模型的正确情况，结果显示模型正确预测率为92.8%，准确率较高，说明所建立的模型整体是可行的。

对于自变量之间的共线性问题，本文也进行了检验，结果显示，所有变量的VIF系数均小于10，说明不存在共线性问题。

通过上述检验，说明上述模型较为可信。

从估计结果可以看出，在10%的显著性水平下，除居民年龄、性别指标外，健康状况、户口类别、受教育程度、婚姻状况均对居民是否持有金融风险资产有显著影响。

对于健康状况health指标，估计系数符号为正，说明健康状况对是否持有金融风险资产risk存在显著正向影响，即居民的健康状况越好，越有可能持有风险性金融资产，支持假设1。

(二)收入在健康状况与家庭风险金融资产持有上中介效应分析1.根据假设2，可以得到以下方程组：(r 1)(r 1)P ln1P isk i isk Health Contral αββε=1==+×+×+−1ln i Income Health Contral αγγε=+×+×+(r 1)2(r 1)P ln1P isk i isk Health InIncome Contral αθθθε=1==+×+×+×+−2.中介效应分析表3　收入对健康状况与风险金融资产持有的中介效应因变量risk因变量lnIncome 因变量risk变量估计系数显著性估计系数显著性估计系数显著性health 0.09**0.050.09***0.000.020.62lnIncome 0.94***0.00age 0.000.14-0.01***0.000.000.56household 1.00***0.000.49***0.000.84***0.00edu 0.64***0.000.27***0.000.44***0.00marriage 0.170.100.38***0.00-0.150.18sex -0.080.330.010.60-0.080.35常量-5.07***0.009.55***0.00-14.49***0.00注：*、**、***分别表示变量在10%、5%、1%的显著性水平下显著。