家庭健康状况对家庭风险投资策略的影响-基于CHFS数据的实证剖析

家庭健康状况对家庭风险投资策略的影响——基于CHFS数据的实证剖析一、引言1.1研究背景与意义1.1.1研究背景随着社会经济的不断发展，家庭财富的积累与管理日益成为人们关注的焦点。家庭作为社会经济活动的基本单元，其财富管理决策不仅关系到家庭自身的经济福祉，也对整个社会的经济运行产生深远影响。家庭财富管理涵盖了储蓄、投资、保险、借贷等多个方面，合理的财富管理策略能够帮助家庭实现资产的保值增值，应对生活中的各种经济风险，为家庭成员提供更好的生活保障。与此同时，家庭健康作为影响家庭经济决策的重要因素，也逐渐受到学术界和实务界的广泛关注。家庭成员的健康状况直接关系到家庭的医疗支出、劳动收入以及生活质量。良好的健康状况有助于家庭成员保持较高的劳动能力和工作效率，从而增加家庭收入；相反，一旦家庭成员遭遇重大疾病或健康问题，不仅需要承担高额的医疗费用，还可能导致收入减少或中断，给家庭经济带来沉重负担。在中国，随着居民生活水平的提高和人口老龄化进程的加速，家庭健康与家庭财富管理的重要性愈发凸显。一方面，人们对健康的重视程度不断提高，健康消费支出在家庭总支出中的占比逐渐增加；另一方面，养老、医疗等社会保障体系仍有待完善，家庭在应对健康风险时面临着较大的经济压力。在此背景下，深入研究家庭健康对家庭财富管理策略的影响，具有重要的现实意义。中国家庭金融调查（CHFS）数据为我们研究家庭健康与家庭财富管理策略提供了丰富的微观数据支持。CHFS是西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心在全国范围内开展的抽样调查项目，旨在收集有关家庭金融微观层次的相关信息，包括住房资产与金融财富、负债与信贷约束、收入与消费、社会保障与保险、代际转移支付、人口特征与就业以及支付习惯等。这些数据涵盖了全国多个地区、不同收入水平和家庭结构的样本，具有广泛的代表性，能够为我们深入了解家庭健康与家庭财富管理策略之间的关系提供有力的数据支撑。1.1.2研究意义本研究具有重要的理论与实践意义。在理论方面，丰富了家庭金融领域的研究内容。现有家庭金融研究主要集中在家庭资产配置、负债与信贷、保险与风险管理等方面，而对家庭健康这一重要因素对家庭金融决策的影响研究相对较少。本研究将家庭健康纳入家庭金融研究框架，深入探讨家庭健康与家庭财富管理策略之间的内在联系，有助于拓展家庭金融领域的研究边界，完善家庭金融理论体系。通过对CHFS数据的实证分析，为家庭金融理论研究提供了新的经验证据。以往的研究多基于理论模型或小规模样本数据，本研究利用大规模的全国性微观调查数据，能够更准确地揭示家庭健康对家庭财富管理策略的影响机制和实际效应，为理论研究提供更坚实的实证基础。在实践方面，为家庭制定合理的财富管理策略提供参考。通过分析家庭健康对家庭财富管理策略的影响，帮助家庭充分认识到健康因素在财富管理中的重要性，引导家庭根据自身健康状况制定更加科学、合理的财富管理计划，提高家庭应对健康风险的能力，实现家庭财富的保值增值。为金融机构开发针对性的金融产品和服务提供依据。了解家庭健康状况与家庭财富管理需求之间的关系，有助于金融机构更好地把握市场需求，设计出更符合家庭实际需求的金融产品，如健康保险、养老金融产品等，同时优化金融服务，提高金融服务的质量和效率。为政府制定相关政策提供决策依据。政府可以根据研究结果，进一步完善社会保障体系，加大对医疗卫生领域的投入，提高全民健康水平，同时制定相关的税收、补贴等政策，引导家庭合理进行财富管理，促进社会经济的稳定发展。1.2研究目标与方法1.2.1研究目标本研究旨在深入探究家庭健康与家庭风险投资策略之间的关系，通过对中国家庭金融调查（CHFS）数据的实证分析，揭示家庭健康状况对家庭风险投资决策的影响机制和实际效应。具体而言，研究目标包括以下几个方面：明确家庭健康对家庭风险投资策略的影响方向和程度：通过构建计量经济模型，定量分析家庭健康状况（如家庭成员的健康自评、是否患有慢性疾病等）对家庭参与风险投资的概率、风险投资占家庭金融资产的比例等方面的影响，明确两者之间的数量关系，为后续的研究和分析提供数据支持。分析家庭健康影响家庭风险投资策略的作用机制：从理论和实证两个层面，深入剖析家庭健康影响家庭风险投资策略的内在作用机制。一方面，探讨家庭健康状况如何通过影响家庭的收入稳定性、医疗支出预期、风险偏好等因素，进而影响家庭的风险投资决策；另一方面，通过实证检验，验证这些作用机制的有效性和显著性，为理解家庭金融决策行为提供理论依据。考察不同家庭特征下家庭健康与家庭风险投资策略关系的异质性：考虑到不同家庭在收入水平、资产规模、人口结构、地域分布等方面存在差异，研究这些家庭特征对家庭健康与家庭风险投资策略关系的调节作用，分析在不同家庭特征下，家庭健康对家庭风险投资策略的影响是否存在显著差异，为制定差异化的家庭财富管理建议提供参考。基于研究结果提出针对性的政策建议和家庭财富管理建议：结合研究结论，从政府、金融机构和家庭三个层面提出相应的政策建议和家庭财富管理建议。政府应进一步完善社会保障体系，加大对医疗卫生领域的投入，提高全民健康水平，同时制定相关政策引导家庭合理进行财富管理；金融机构应根据家庭健康状况和财富管理需求，创新金融产品和服务，提高金融服务的质量和效率；家庭应充分认识到健康因素在财富管理中的重要性，根据自身健康状况制定科学合理的风险投资策略，实现家庭财富的保值增值。1.2.2研究方法为实现上述研究目标，本研究将综合运用多种研究方法，充分挖掘CHFS数据的价值，确保研究结果的科学性和可靠性。具体研究方法如下：描述性统计分析：对CHFS数据中涉及家庭健康和家庭风险投资的相关变量进行描述性统计分析，包括均值、中位数、标准差、最大值、最小值等统计指标，以直观了解家庭健康状况和家庭风险投资策略的总体分布特征、基本情况和差异，为后续的实证分析提供数据基础和初步认识。例如，通过描述性统计分析，可以了解不同地区、不同收入水平家庭的健康自评状况、慢性疾病患病率以及风险投资参与率、风险投资资产占比等情况，发现数据中存在的一些潜在规律和特征。相关性分析：运用相关性分析方法，计算家庭健康变量与家庭风险投资变量之间的相关系数，初步判断两者之间是否存在线性相关关系以及相关的方向和程度。相关性分析可以帮助我们快速了解变量之间的关联程度，为进一步构建回归模型提供参考。但需要注意的是，相关性分析只能反映变量之间的线性关系，不能确定因果关系，因此需要结合其他分析方法进行深入研究。回归分析：构建多元线性回归模型，将家庭风险投资策略作为被解释变量，家庭健康状况作为核心解释变量，并控制其他可能影响家庭风险投资决策的因素（如家庭收入、资产规模、人口结构、金融素养等），通过回归分析来估计家庭健康对家庭风险投资策略的影响系数，明确两者之间的因果关系和影响程度。在回归分析过程中，采用逐步回归、稳健性检验等方法，以确保回归结果的准确性和可靠性。例如，通过逐步回归可以筛选出对家庭风险投资策略影响显著的变量，避免多重共线性问题；通过稳健性检验可以验证回归结果是否对不同的样本选择、模型设定等具有稳定性，提高研究结果的可信度。中介效应分析：为了深入探究家庭健康影响家庭风险投资策略的作用机制，采用中介效应分析方法，引入可能的中介变量（如收入稳定性、医疗支出预期、风险偏好等），构建中介效应模型，通过依次回归检验中介变量在家庭健康与家庭风险投资策略之间的中介作用，明确家庭健康通过何种途径影响家庭风险投资决策，进一步揭示两者之间的内在联系。中介效应分析可以帮助我们更全面地理解家庭金融决策行为背后的逻辑，为制定相关政策和建议提供更深入的理论支持。异质性分析：基于家庭收入水平、资产规模、人口结构、地域分布等家庭特征变量，对样本进行分组，分别进行回归分析，考察在不同家庭特征下家庭健康与家庭风险投资策略关系的异质性，分析不同家庭在面对健康因素时风险投资决策的差异，为制定差异化的家庭财富管理策略提供实证依据。例如，通过对高收入家庭和低收入家庭分别进行回归分析，可以了解家庭健康对不同收入水平家庭风险投资策略的影响是否存在显著差异，从而针对不同收入群体提出更具针对性的财富管理建议。1.3研究创新点本研究在家庭健康与家庭风险投资策略关系的研究中，从数据运用、研究内容、分析深度以及实践指导等方面展现出一定的创新特性。数据运用创新：本研究使用多轮中国家庭金融调查（CHFS）数据，相比以往部分研究采用单一截面数据或短时间跨度数据，多轮CHFS数据能够捕捉家庭健康状况和风险投资策略随时间的动态变化，反映家庭在不同时期对健康冲击的响应及风险投资策略调整，更精准揭示两者长期稳定关系，为研究提供丰富动态信息，增强研究结果可靠性与普适性。例如，通过分析不同年份数据，可观察家庭在成员健康恶化后逐年风险投资行为变化，而不是局限于某一时点状态。研究内容创新：全面考虑家庭健康指标。在衡量家庭健康状况时，不仅纳入家庭成员健康自评这种主观指标，还涵盖是否患有慢性疾病、重大疾病史等客观指标，克服以往研究仅依赖单一健康指标局限性，更全面准确反映家庭健康实际状况，使研究结果更具说服力。如研究中同时考量自评健康状况和慢性疾病情况，能从不同维度剖析家庭健康对风险投资策略影响，挖掘更深入内在联系。分析深度创新：深入分析家庭健康影响家庭风险投资策略的作用机制。通过构建中介效应模型，详细探讨家庭健康如何通过收入稳定性、医疗支出预期、风险偏好等中介变量影响家庭风险投资决策，弥补以往研究多停留在两者简单相关性分析不足，深入挖掘背后经济逻辑，为理解家庭金融决策行为提供更深入理论支持。比如通过中介效应分析，明确医疗支出预期在家庭健康与风险投资策略间中介作用程度，使研究结论更具理论深度。实践指导创新：基于研究结果，分别从政府、金融机构和家庭三个层面提出针对性强、切实可行的政策建议和家庭财富管理建议，与以往研究相比，更注重研究成果转化应用，为不同主体提供直接实践指导，促进家庭合理规划财富，推动金融机构优化服务，助力政府完善政策体系，实现研究理论价值与实践价值有机结合。二、理论基础与文献综述2.1理论基础2.1.1家庭金融理论家庭金融理论是研究家庭在金融市场中的行为和决策的理论体系，它探讨了家庭如何进行资产配置、负债管理、风险管理以及金融决策的制定等问题。家庭金融理论的发展与现代金融理论密切相关，同时也融合了经济学、心理学、社会学等多学科的研究方法和成果，旨在更好地理解家庭金融行为的复杂性和多样性。家庭金融理论的核心内容之一是家庭资产配置。家庭资产配置是指家庭根据自身的风险偏好、收入水平、财富目标以及生命周期等因素，将资产分配到不同的金融产品和投资领域中，以实现资产的保值增值和风险的分散。现代投资组合理论为家庭资产配置提供了重要的理论基础，该理论由马科维茨（Markowitz）于1952年提出，认为投资者可以通过构建多元化的投资组合，在风险一定的情况下实现收益最大化，或者在收益一定的情况下实现风险最小化。家庭在进行资产配置时，需要考虑多种因素，如不同资产的预期收益率、风险水平、相关性等，通过合理的资产配置，降低投资组合的整体风险，提高投资收益。家庭的负债决策也是家庭金融理论的重要研究内容。家庭负债是指家庭为了满足消费、投资等需求而向外部借入的资金，如住房贷款、汽车贷款、信用卡欠款等。家庭在进行负债决策时，需要考虑贷款利率、还款期限、自身的还款能力等因素，合理的负债可以帮助家庭实现消费的跨期平滑和资产的积累，但过度负债也可能导致家庭面临财务风险。例如，过高的住房贷款还款压力可能会影响家庭的日常生活消费和其他投资计划，甚至在经济形势不利时出现还款困难，导致信用受损和资产损失。家庭金融理论还关注家庭在金融市场中的参与行为和金融决策的制定。家庭的金融决策受到多种因素的影响，包括家庭的经济状况、金融知识水平、风险偏好、社会文化背景等。例如，金融知识丰富的家庭可能更善于利用金融市场进行投资和理财，而风险偏好较高的家庭可能更倾向于参与风险投资；不同地区和文化背景下的家庭，其金融决策也可能存在差异，一些地区的家庭可能更注重储蓄，而另一些地区的家庭则更愿意进行投资。2.1.2风险管理理论风险管理理论是一门研究如何识别、评估、应对和监控风险的学科，它旨在帮助个人、组织和社会在面对各种不确定性时，采取有效的措施降低风险损失，实现目标的最大化。在家庭投资中，风险管理理论具有重要的应用价值，能够帮助家庭合理规划投资，保障家庭财富的安全和稳定增长。风险管理的首要步骤是风险识别，即识别家庭在投资过程中可能面临的各种风险。家庭投资面临的风险种类繁多，主要包括市场风险、信用风险、流动性风险、通货膨胀风险、政策风险等。市场风险是指由于金融市场价格波动而导致投资价值变化的风险，如股票市场的涨跌、债券市场的利率波动等；信用风险是指借款人或交易对手未能履行合同约定的义务，从而导致家庭遭受损失的风险，如债券违约、贷款无法收回等；流动性风险是指家庭在需要资金时无法及时将投资资产变现，或者变现成本过高的风险，如某些投资产品在短期内难以找到买家，或者只能以较低的价格出售；通货膨胀风险是指由于物价上涨导致货币购买力下降，从而使家庭投资资产的实际价值缩水的风险；政策风险是指由于国家政策的变化，如税收政策、货币政策、产业政策等，对家庭投资产生不利影响的风险。风险评估是在风险识别的基础上，对风险发生的可能性和影响程度进行量化分析的过程。通过风险评估，家庭可以更加准确地了解各种风险的大小和危害程度，为制定合理的风险应对策略提供依据。常用的风险评估方法包括风险矩阵、蒙特卡洛模拟、敏感性分析等。风险矩阵是一种将风险发生的可能性和影响程度进行量化评分，并在矩阵中进行定位，从而直观地评估风险大小的方法；蒙特卡洛模拟是一种通过随机模拟的方式，对投资组合的风险和收益进行多次模拟计算，以评估投资组合风险的方法；敏感性分析是一种分析某个因素的变化对投资结果的影响程度的方法，通过敏感性分析，家庭可以了解哪些因素对投资风险的影响较大，从而在投资决策中重点关注这些因素。风险应对是风险管理的核心环节，家庭在评估风险后，需要根据自身的风险承受能力和投资目标，选择合适的风险应对策略。常见的风险应对策略包括风险规避、风险降低、风险转移和风险接受。风险规避是指通过避免参与某些高风险的投资活动，来消除风险的方法，例如，家庭不投资于高风险的股票市场，以避免股票市场波动带来的风险；风险降低是指通过采取一系列措施，降低风险发生的可能性或减轻风险损失的程度，如家庭通过分散投资，将资金投资于不同的资产类别，以降低单一资产的风险；风险转移是指将风险转移给其他方，以减少自身承担的风险，如家庭购买保险，将健康风险、财产风险等转移给保险公司；风险接受是指家庭在评估风险后，认为风险在可承受范围内，选择自行承担风险，例如，家庭在投资中承担一定程度的市场风险，以追求更高的投资收益。风险管理还包括风险监控，即对风险应对策略的实施效果进行持续监测和评估，及时发现新的风险，并根据实际情况调整风险应对策略。家庭在投资过程中，市场环境和自身情况都可能发生变化，因此需要定期对投资组合进行评估和调整，以确保风险管理策略的有效性。例如，当市场出现重大变化时，家庭需要重新评估投资组合的风险，调整资产配置比例；当家庭的收入、支出或风险偏好发生变化时，也需要相应地调整风险管理策略。2.1.3健康经济学理论健康经济学理论是经济学的一个重要分支，主要研究健康与经济之间的相互关系，以及健康因素对个人、家庭和社会经济决策的影响。在家庭经济决策中，健康因素起着至关重要的作用，健康经济学理论为我们深入理解家庭健康与家庭财富管理策略之间的关系提供了理论基础。健康对经济的影响是多方面的。从个人层面来看，健康的身体是人们参与劳动和创造财富的基础。良好的健康状况有助于提高个人的劳动生产率，使其能够在工作中表现出色，获得更高的收入。相反，疾病和健康问题会导致个人劳动能力下降，甚至无法工作，从而减少家庭的收入来源。例如，一个患有慢性疾病的人可能需要经常请假就医，工作效率降低，进而影响其职业发展和收入水平。从社会层面来看，健康水平的提高可以促进经济的增长。健康的劳动力队伍能够推动产业的发展，提高社会的生产效率，增加社会财富。同时，健康的人口也意味着更低的医疗成本和更高的生活质量，有利于社会的稳定和可持续发展。健康风险对家庭经济决策具有重要的作用机制。一方面，健康风险会直接增加家庭的医疗支出。家庭成员患病需要支付医疗费用，包括诊断费、治疗费、药品费等，这些费用可能会给家庭带来沉重的经济负担。尤其是在患有重大疾病或慢性疾病的情况下，长期的医疗费用支出可能会导致家庭财务状况恶化。例如，一些癌症患者的治疗费用高昂，不仅需要支付手术、化疗、放疗等费用，还需要长期服用昂贵的药物，这可能使许多家庭不堪重负。另一方面，健康风险会影响家庭的收入稳定性。家庭成员的健康问题可能导致其工作能力下降或失业，从而减少家庭的收入。同时，为了照顾患病的家庭成员，其他家庭成员可能需要请假或减少工作时间，这也会间接影响家庭的收入。此外，健康风险还会改变家庭的风险偏好和消费行为。面对健康风险，家庭可能会更加谨慎地进行投资决策，倾向于选择风险较低、流动性较好的资产，以保障家庭的财务安全。在消费方面，家庭可能会减少其他消费支出，优先满足医疗和健康需求。健康经济学理论还关注健康投资对家庭经济的影响。健康投资是指家庭为了维护和提高家庭成员的健康水平而进行的各种支出，如购买医疗保险、进行健康体检、参加健身活动、购买健康食品等。合理的健康投资可以降低家庭面临的健康风险，减少医疗支出，提高家庭成员的健康水平和劳动生产率，从而对家庭经济产生积极的影响。例如，购买医疗保险可以在家庭成员患病时减轻医疗费用负担，降低家庭的经济风险；定期进行健康体检可以早期发现疾病，及时进行治疗，避免疾病恶化带来的高额医疗费用和健康损失。2.2文献综述2.2.1家庭健康与家庭风险投资策略的关系研究在家庭金融领域，家庭健康与家庭风险投资策略之间的关系逐渐成为研究热点。已有研究表明，家庭健康状况对家庭风险投资决策具有显著影响。一些学者从理论模型出发，探讨了健康风险对家庭资产配置的作用机制。根据背景风险理论，健康风险作为一种不可分散的背景风险，会影响家庭的风险偏好和投资决策。当家庭面临较高的健康风险时，为了应对可能的医疗支出和收入损失，家庭会更加谨慎地进行投资，倾向于选择风险较低、流动性较好的资产，从而减少对风险资产的投资。例如，一个家庭成员患有严重慢性疾病的家庭，可能会担心未来的医疗费用支出，因此会将大部分资金存入银行，以保证资金的安全性和流动性，而减少对股票、基金等风险资产的投资。实证研究方面，众多学者利用不同的数据来源和研究方法，对家庭健康与家庭风险投资策略的关系进行了检验。部分研究发现，家庭成员的健康状况与家庭风险资产投资比例呈负相关关系。即健康状况较差的家庭，其风险资产投资比例相对较低。有学者基于微观调查数据，通过建立Probit模型和Tobit模型进行实证分析，结果表明，户主或老人的健康风险会显著降低家庭参与风险金融市场的概率以及风险资产投资占家庭金融资产的比例。进一步的异质性分析发现，这种负向影响在低收入家庭和农村家庭中更为显著。低收入家庭本身经济基础薄弱，应对健康风险的能力较差，一旦家庭成员出现健康问题，医疗支出将对家庭财务造成更大的冲击，因此更倾向于选择保守的投资策略；农村家庭由于金融市场发展相对滞后，金融知识普及程度较低，在面对健康风险时，也更难以进行有效的风险投资配置。也有研究从健康投资的角度探讨其对家庭资产组合有效性的影响。相关研究基于中国家庭金融调查（CHFS）数据，运用普通最小二乘法（OLS）进行基准回归，发现健康投资能显著增强家庭资产组合有效性。通过机制分析还发现，健康投资可以通过提高居民金融素养水平和家庭收入水平，进而促进家庭资产组合有效性。例如，家庭进行健康投资，如购买健康保险、参加健身活动等，可以降低家庭成员患病的风险，提高身体健康水平，从而使家庭成员能够更好地参与工作，提高劳动生产率，增加家庭收入；同时，健康投资也可能促使家庭成员更加关注自身的财务状况，主动学习金融知识，提高金融素养，从而更好地进行资产配置，增强家庭资产组合的有效性。2.2.2基于CHFS数据的相关研究综述中国家庭金融调查（CHFS）数据为家庭金融领域的研究提供了丰富的数据资源，众多学者基于CHFS数据在家庭资产配置、负债管理、风险管理等方面展开了深入研究。在家庭资产配置方面，一些研究利用CHFS数据探讨了数字金融发展对居民家庭金融资产配置的影响。研究结果表明，数字金融的发展提高了金融服务的普及率和可得性，使得家庭更多地配置于风险资产，丰富了家庭金融资产配置的多样性。数字金融通过互联网、移动支付、大数据等新兴技术，打破了传统金融服务的时空限制，降低了金融交易成本，使更多家庭能够便捷地参与金融市场，接触到各种风险资产，从而优化了家庭金融资产配置结构。还有学者运用CHFS数据研究了农村居民金融知识对家庭金融市场参与和风险资产选择的影响。研究发现，农村居民金融知识的增加会推动家庭参与金融市场，并增加家庭在风险资产中的配置。这表明金融知识在家庭金融决策中起着重要作用，提高农村居民的金融知识水平，有助于促进农村家庭金融市场的发展，优化农村家庭资产配置结构。在家庭风险管理方面，部分研究基于CHFS数据分析了家庭保险需求的影响因素。研究发现，家庭收入、人口结构、风险态度等因素都会影响家庭对保险的需求。收入较高的家庭更有能力购买保险，以应对可能面临的风险；家庭中有老人或小孩的，由于对健康和教育等方面的风险更为关注，也会更倾向于购买相关保险产品；风险态度较为保守的家庭，为了降低风险带来的损失，也会积极购买保险。2.2.3文献述评现有文献在家庭健康与家庭风险投资策略关系的研究方面取得了一定成果，为我们深入理解家庭金融决策行为提供了重要参考。但仍存在一些不足之处，有待进一步研究和拓展。从研究内容来看，虽然已有研究关注到家庭健康对家庭风险投资策略的影响，但对两者之间复杂的作用机制尚未完全揭示。部分研究仅从单一因素探讨作用机制，如仅考虑医疗支出预期或风险偏好的中介作用，而忽略了其他可能的中介变量及其相互作用。在实际情况中，家庭健康可能通过多个因素共同影响家庭风险投资策略，未来研究需要更全面、系统地分析作用机制，纳入更多潜在的中介变量，构建更完善的理论模型。在研究方法上，部分研究样本选择存在局限性，可能导致研究结果的代表性不足。一些研究仅选取特定地区或特定群体的家庭作为样本，无法全面反映全国范围内家庭健康与家庭风险投资策略的关系。此外，在研究中对内生性问题的处理还不够完善，部分研究可能存在遗漏变量、反向因果等内生性问题，影响研究结果的准确性和可靠性。未来研究应采用更科学的抽样方法，扩大样本范围，提高样本的代表性；同时，运用更合理的计量方法，如工具变量法、双重差分法等，有效解决内生性问题，增强研究结果的可信度。现有研究对不同家庭特征下家庭健康与家庭风险投资策略关系的异质性分析还不够深入。虽然已有部分研究考虑了家庭收入水平、地域等因素的异质性，但对于其他家庭特征，如家庭文化背景、金融素养水平等因素的异质性分析相对较少。不同文化背景的家庭可能具有不同的风险观念和投资偏好，金融素养水平的差异也会导致家庭在面对健康风险时做出不同的投资决策。未来研究应进一步拓展异质性分析的维度，深入探讨不同家庭特征下两者关系的差异，为制定更具针对性的家庭财富管理策略提供更丰富的实证依据。三、CHFS数据介绍与研究设计3.1CHFS数据介绍3.1.1CHFS数据的来源与采集方法中国家庭金融调查（CHFS）数据由西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心负责收集。该调查旨在全面、系统地获取中国家庭金融微观层面的信息，为家庭金融领域的学术研究和政府决策提供坚实的数据基础。在采集方法上，CHFS采用了分层、三阶段与规模度量成比例（PPS）的抽样方法。分层抽样能够确保样本在不同地理区域、经济发展水平等层面具有代表性。通过将全国划分为不同的层级，如省、市、县等，再在每个层级内进行抽样，使得样本能够涵盖不同地区的家庭特征。三阶段抽样则进一步细化了抽样过程。第一阶段，从全国众多的区县中抽取一定数量的区县作为初级抽样单位；第二阶段，在抽中的区县内抽取若干个村（居）委会；第三阶段，在每个村（居）委会中抽取具体的家庭样本。这种逐步细化的抽样方式，既保证了样本的广泛覆盖，又提高了抽样的效率和准确性。规模度量成比例（PPS）抽样方法，是根据每个抽样单位的规模大小来确定其被抽中的概率。规模较大的抽样单位有更高的概率被选中，这样可以避免因抽样偏差导致某些重要的家庭群体被遗漏，确保样本能够更准确地反映总体特征。例如，在抽取区县时，人口较多、经济规模较大的区县被抽中的概率相对较高，从而保证这些具有代表性的区县能够进入样本。通过这种科学严谨的抽样方法，CHFS成功构建了一个具有全国及省级代表性的家庭金融调查样本。截至目前，CHFS已经进行了多轮调查，样本覆盖范围不断扩大，涵盖了全国29个省（自治区、直辖市），343个区县，1360个村（居）委会，样本规模达34643户，为深入研究中国家庭金融状况提供了丰富的数据资源。3.1.2CHFS数据的主要内容与特点CHFS数据涵盖了家庭金融的多个方面，内容丰富且全面。在住房资产与金融财富方面，详细记录了家庭拥有的房产数量、面积、价值，以及各类金融资产，如现金、存款、股票、基金、债券等的持有情况，为研究家庭资产配置提供了详细的数据支持。负债与信贷约束方面，包括家庭的各类负债，如住房贷款、汽车贷款、信用卡欠款等，以及在获取信贷过程中所面临的约束条件，有助于分析家庭的债务状况和金融市场参与程度。收入与消费板块，全面收集了家庭的各种收入来源，如工资收入、经营收入、财产性收入、转移性收入等，以及家庭在食品、住房、教育、医疗、娱乐等方面的消费支出信息，对于研究家庭的经济状况和消费行为具有重要意义。社会保障与保险方面，涵盖了家庭参与养老保险、医疗保险、失业保险等社会保障项目的情况，以及购买商业保险的种类和金额，为探讨家庭的风险保障机制提供了数据依据。代际转移支付方面，涉及家庭内部不同代际之间的经济支持和财富转移情况，如子女对父母的赡养支出、父母对子女的教育投资等，有助于研究家庭内部的经济关系和财富传承。人口特征与就业方面，包含家庭成员的年龄、性别、教育程度、职业、就业状况等信息，这些因素与家庭金融决策密切相关，为深入分析家庭金融行为提供了丰富的背景信息。支付习惯方面，记录了家庭在日常消费中使用现金、银行卡、移动支付等支付方式的偏好和频率，反映了家庭在金融支付领域的行为特点。CHFS数据具有以下显著特点：样本量大，能够有效降低抽样误差，提高研究结果的可靠性和准确性，使研究结论更具说服力；覆盖面广，涵盖了不同地区、不同经济发展水平、不同家庭结构的样本，能够全面反映中国家庭金融的多样性和复杂性；信息丰富，详细记录了家庭金融各个方面的信息，为研究人员从多个角度深入探究家庭金融问题提供了可能；调查周期持续，通过多轮调查，能够捕捉家庭金融状况随时间的变化趋势，为动态研究提供数据支持。3.1.3本研究对CHFS数据的筛选与处理根据研究目的，本研究对CHFS数据进行了细致的筛选与处理。首先，明确研究重点为家庭健康与家庭风险投资策略的关系，因此筛选出包含家庭健康状况信息和家庭风险投资相关变量的样本。对于家庭健康状况，选取了家庭成员健康自评、是否患有慢性疾病、重大疾病史等关键指标；对于家庭风险投资，确定了家庭是否参与风险投资、风险投资占家庭金融资产的比例等核心变量。在数据清洗过程中，仔细检查数据的完整性和准确性，剔除存在大量缺失值或明显错误的数据记录。例如，对于家庭收入、资产等关键变量，如果缺失值过多且无法合理填补，则将相应样本排除。同时，对异常值进行了处理，通过设定合理的取值范围，识别并修正或剔除那些明显偏离正常范围的数据点。比如，对于家庭风险投资占比过高或过低的异常样本，进行进一步核实和分析，判断其是否为真实数据或因录入错误导致，若为错误数据则进行修正，若无法确定真实性则予以剔除。对于存在缺失值的数据，采用了多种方法进行填补。对于一些连续型变量，如家庭收入、金融资产等，使用均值、中位数或回归预测等方法进行填补。对于分类变量，如家庭成员的职业、教育程度等，根据样本中其他相关信息和总体分布特征进行合理推测和填补。例如，若某个家庭的户主职业信息缺失，但已知该家庭的收入水平和所在地区产业结构特点，可以据此推测其可能从事的职业类型并进行填补。通过这些数据筛选与处理方法，确保了用于实证分析的数据质量，为后续研究的准确性和可靠性奠定了基础。3.2变量选取与定义3.2.1被解释变量：家庭风险投资策略相关变量为全面深入地衡量家庭风险投资策略，本研究选取了两个关键变量：风险投资参与和风险投资比例。风险投资参与是一个二元虚拟变量，用于判断家庭是否参与风险投资市场。在本研究中，若家庭持有股票、基金、债券、金融衍生品等风险资产，将该变量赋值为1；若家庭未持有上述任何风险资产，则赋值为0。这一变量能够直观地反映家庭是否涉足风险投资领域，是研究家庭风险投资行为的基础变量之一。例如，在对CHFS数据的初步分析中发现，部分家庭积极参与股票市场，通过购买股票期望获得资本增值，这些家庭的风险投资参与变量即为1；而另一些家庭则更倾向于将资金存入银行，保持资产的安全性和流动性，未参与风险投资，其风险投资参与变量为0。风险投资比例则是一个连续变量，具体指家庭风险投资资产占家庭金融资产的比例。计算公式为：风险投资比例=家庭风险投资资产/家庭金融资产。其中，家庭风险投资资产包括股票市值、基金市值、债券市值、金融衍生品价值等；家庭金融资产则涵盖现金、存款、风险投资资产等各类金融资产。该变量能够精确地衡量家庭在风险投资方面的投入程度，反映家庭风险投资策略的激进或保守程度。比如，某家庭的金融资产共计100万元，其中股票市值为20万元，基金市值为10万元，债券市值为5万元，那么该家庭的风险投资资产为35万元，风险投资比例为35%，表明该家庭将35%的金融资产配置到了风险投资领域，一定程度上显示了其相对积极的风险投资策略。这两个变量相互补充，风险投资参与从定性角度判断家庭是否参与风险投资，而风险投资比例则从定量角度衡量家庭在风险投资上的深度，共同为研究家庭风险投资策略提供了全面且准确的指标体系。3.2.2解释变量：家庭健康相关变量本研究选取了自评健康状况、家庭成员患重大疾病情况和医疗支出等多个变量，以全面衡量家庭健康状况。自评健康状况是一个主观变量，反映家庭成员对自身健康的整体评价。在CHFS数据中，该变量通常被划分为五个等级：非常好、较好、一般、较差和非常差。为便于实证分析，将其进行量化处理，分别赋值为5、4、3、2、1。分值越高，表示家庭成员对自身健康状况的评价越好。例如，一个家庭的成员自评健康状况为“较好”，则该变量赋值为4。自评健康状况虽然具有主观性，但它能够综合反映家庭成员在生理、心理和社会适应等多个方面的健康感受，对家庭经济决策具有重要影响。研究表明，自评健康状况较好的家庭，往往对未来的预期更为乐观，在投资决策上可能更倾向于承担一定的风险，以追求更高的收益。家庭成员患重大疾病情况是一个二元虚拟变量，用于衡量家庭是否有成员患有重大疾病。若家庭中有成员患有如癌症、心脏病、脑血管疾病等重大疾病，将该变量赋值为1；若家庭中无成员患有重大疾病，则赋值为0。重大疾病的发生不仅会给家庭成员的身体健康带来严重威胁，还会对家庭经济造成巨大冲击。一方面，治疗重大疾病需要支付高额的医疗费用，可能导致家庭资产的大量消耗；另一方面，患病成员可能无法正常工作，家庭收入会因此减少。因此，家庭成员患重大疾病情况是影响家庭风险投资策略的重要因素之一。例如，一个家庭中若有成员患癌症，为了支付高昂的治疗费用，家庭可能会减少风险投资，将资金更多地用于医疗支出和应急储备。医疗支出是一个连续变量，指家庭在一定时期内（通常为一年）用于医疗保健方面的总支出，包括门诊费用、住院费用、药品费用、医疗器械费用等。医疗支出直接反映了家庭在健康维护方面的经济投入，也间接体现了家庭面临的健康风险程度。较高的医疗支出意味着家庭可能面临较大的健康风险，这会对家庭的经济状况和风险投资决策产生显著影响。比如，某家庭一年的医疗支出达到5万元，这可能会使家庭在投资时更加谨慎，减少风险投资的比例，以确保家庭财务的稳定。通过综合考虑自评健康状况、家庭成员患重大疾病情况和医疗支出等多个变量，能够更全面、准确地衡量家庭健康状况，为深入研究家庭健康与家庭风险投资策略之间的关系提供有力的解释变量支持。3.2.3控制变量为了更准确地探究家庭健康对家庭风险投资策略的影响，本研究引入了一系列控制变量，以控制其他可能影响家庭风险投资决策的因素。家庭收入是一个重要的控制变量，它反映了家庭的经济实力和资金来源。家庭收入越高，通常意味着家庭有更多的资金可用于投资，同时也可能具有更强的风险承受能力。在本研究中，家庭收入采用家庭在一定时期内（通常为一年）的总收入来衡量，包括工资收入、经营收入、财产性收入、转移性收入等各类收入来源。例如，一个家庭一年的工资收入为10万元，经营收入为5万元，财产性收入为2万元，转移性收入为1万元，那么该家庭的年收入即为18万元。较高的家庭收入可能使家庭更有能力参与风险投资，并且在风险投资比例上也可能相对较高。资产规模也是影响家庭风险投资决策的关键因素之一。资产规模较大的家庭，在满足基本生活需求后，往往有更多的闲置资金用于多元化投资，从而可能更积极地参与风险投资市场。资产规模包括家庭拥有的金融资产（如现金、存款、股票、基金、债券等）和非金融资产（如房产、车辆、土地等）的总价值。例如，一个家庭拥有房产价值200万元，金融资产50万元，那么该家庭的资产规模即为250万元。一般来说，资产规模较大的家庭在风险投资策略上可能更为灵活，风险投资比例也可能相对较高。人口统计学特征变量在家庭风险投资决策中也具有重要作用。具体包括家庭成员的年龄、性别、教育程度等。年龄方面，通常认为年轻家庭由于未来收入预期较高，风险承受能力相对较强，可能更倾向于参与风险投资；而老年家庭则更注重资产的安全性和稳定性，风险投资比例相对较低。性别方面，研究发现男性在投资决策中可能相对更具冒险精神，而女性则更为保守。教育程度与风险投资决策也密切相关，受教育程度较高的家庭成员往往具有更丰富的金融知识和投资经验，更有可能参与风险投资，并且在投资决策中可能更加理性和科学。例如，一个家庭中户主年龄为35岁，男性，拥有硕士学历，相比年龄较大、女性且学历较低的家庭户主，其参与风险投资的可能性可能更高，风险投资比例也可能更大。通过引入家庭收入、资产规模、人口统计学特征等控制变量，能够有效排除其他因素对家庭风险投资策略的干扰，使研究结果更准确地反映家庭健康与家庭风险投资策略之间的关系，增强研究结论的可靠性和说服力。3.3模型构建3.3.1基准回归模型设定为了深入探究家庭健康对家庭风险投资策略的影响，构建如下基准回归模型：Y_{i}=\alpha_{0}+\alpha_{1}Health_{i}+\sum_{j=1}^{n}\alpha_{j}Control_{ij}+\mu_{i}在上述模型中，Y_{i}代表第i个家庭的风险投资策略，分别用风险投资参与（虚拟变量，参与为1，未参与为0）和风险投资比例（风险投资资产占家庭金融资产的比例）来衡量，以此从不同角度全面反映家庭风险投资决策。Health_{i}表示第i个家庭的健康状况，通过自评健康状况（量化为5、4、3、2、1五个等级，数值越大表示健康状况越好）、家庭成员患重大疾病情况（虚拟变量，有成员患重大疾病为1，否则为0）和医疗支出（家庭在一定时期内用于医疗保健方面的总支出）三个变量来综合衡量，力求全面准确地捕捉家庭健康状况的不同维度对风险投资策略的影响。Control_{ij}是一系列控制变量，涵盖家庭收入（家庭在一定时期内的总收入，包括工资收入、经营收入、财产性收入、转移性收入等各类收入来源）、资产规模（家庭拥有的金融资产和非金融资产的总价值）、人口统计学特征（家庭成员的年龄、性别、教育程度等）等。这些控制变量能够有效控制其他可能影响家庭风险投资决策的因素，减少遗漏变量带来的偏差，使研究结果更准确地反映家庭健康与家庭风险投资策略之间的关系。\alpha_{0}为常数项，\alpha_{1}为家庭健康变量的系数，\alpha_{j}为控制变量的系数，\mu_{i}为随机误差项，用于捕捉模型中未被解释的部分，反映个体家庭的特殊情况对风险投资策略的影响。在回归分析过程中，采用普通最小二乘法（OLS）对模型进行估计。OLS方法能够在满足一定假设条件下，得到参数的无偏、有效估计，使回归结果具有良好的统计性质。通过对模型的估计，可以得到家庭健康变量Health_{i}对家庭风险投资策略变量Y_{i}的影响系数\alpha_{1}，根据系数的正负和显著性，判断家庭健康状况对家庭风险投资策略的影响方向和程度。若\alpha_{1}显著为正，表明家庭健康状况越好，家庭越倾向于参与风险投资或提高风险投资比例；若\alpha_{1}显著为负，则意味着家庭健康状况较差时，家庭更可能减少风险投资。3.3.2稳健性检验模型为确保基准回归结果的可靠性和稳定性，采用多种方法进行稳健性检验。首先，采用替换变量法。在衡量家庭风险投资策略时，除了使用风险投资参与和风险投资比例作为被解释变量外，还引入风险投资金额的自然对数作为替代变量。风险投资金额的自然对数能够从另一个角度反映家庭在风险投资上的投入规模，避免因变量定义方式的单一性导致结果的偏差。在衡量家庭健康状况时，除了自评健康状况、家庭成员患重大疾病情况和医疗支出外，引入健康天数（家庭成员在一定时期内自我感觉身体健康的天数）作为新的健康指标。健康天数可以更直观地反映家庭成员实际处于健康状态的时间长度，丰富了家庭健康状况的衡量维度。通过将这些替换后的变量代入基准回归模型进行重新估计，观察回归结果是否发生显著变化，以此验证基准回归结果的稳健性。其次，进行分样本回归。根据家庭收入水平，将样本分为高收入家庭和低收入家庭两个子样本。不同收入水平的家庭在经济实力、风险承受能力和投资偏好等方面存在差异，家庭健康对其风险投资策略的影响可能也有所不同。通过分别对高收入家庭和低收入家庭子样本进行回归分析，比较两组回归结果中家庭健康变量系数的大小和显著性，判断家庭健康对不同收入水平家庭风险投资策略的影响是否具有异质性。若在不同收入水平子样本中，家庭健康变量的系数方向和显著性基本一致，说明基准回归结果在不同收入群体中具有稳定性；若存在显著差异，则需要进一步分析差异产生的原因，为制定差异化的家庭财富管理策略提供依据。按照地域将样本划分为东部地区家庭、中部地区家庭和西部地区家庭。我国不同地区在经济发展水平、金融市场成熟度、文化观念等方面存在较大差异，这些差异可能会影响家庭健康与家庭风险投资策略之间的关系。通过对不同地域子样本进行回归分析，比较各地区回归结果中家庭健康变量系数的差异，考察地域因素对家庭健康与家庭风险投资策略关系的调节作用。如果不同地域子样本的回归结果具有一致性，表明基准回归结果不受地域因素的显著影响；若存在明显差异，则需要深入探讨地域因素如何影响家庭健康对风险投资策略的作用机制，为不同地区制定针对性的政策提供参考。此外，还可以采用其他稳健性检验方法，如删除异常值样本、采用不同的估计方法（如两阶段最小二乘法、广义矩估计等）等，从多个角度对基准回归结果进行验证，确保研究结论的可靠性和普适性。通过综合运用多种稳健性检验方法，可以有效提高研究结果的可信度，增强研究结论的说服力。3.3.3机制分析模型为深入探究家庭健康影响家庭风险投资策略的内在机制，构建中介效应模型进行分析。考虑到家庭健康可能通过收入稳定性、医疗支出预期、风险偏好等中介变量影响家庭风险投资策略，构建以下三步回归模型：第一步，检验家庭健康对家庭风险投资策略的总效应，即基准回归模型：Y_{i}=\alpha_{0}+\alpha_{1}Health_{i}+\sum_{j=1}^{n}\alpha_{j}Control_{ij}+\mu_{i}其中，Y_{i}为家庭风险投资策略变量，Health_{i}为家庭健康变量，Control_{ij}为控制变量，\alpha_{0}为常数项，\alpha_{1}为家庭健康变量的系数，\alpha_{j}为控制变量的系数，\mu_{i}为随机误差项。通过这一步回归，得到家庭健康对家庭风险投资策略的总效应\alpha_{1}。第二步，检验家庭健康对中介变量的影响：M_{i}=\beta_{0}+\beta_{1}Health_{i}+\sum_{j=1}^{n}\beta_{j}Control_{ij}+\nu_{i}这里，M_{i}表示中介变量，分别用收入稳定性（可以通过家庭收入的变异系数来衡量，变异系数越小表示收入稳定性越高）、医疗支出预期（家庭对未来医疗支出的主观预期，可通过问卷调查获取）、风险偏好（采用风险态度量表测量，得分越高表示风险偏好越强）等变量来表示。\beta_{0}为常数项，\beta_{1}为家庭健康变量的系数，\beta_{j}为控制变量的系数，\nu_{i}为随机误差项。通过这一步回归，得到家庭健康对中介变量的影响系数\beta_{1}，判断家庭健康是否对中介变量产生显著影响。第三步，在控制家庭健康变量的基础上，检验中介变量对家庭风险投资策略的影响：Y_{i}=\gamma_{0}+\gamma_{1}Health_{i}+\gamma_{2}M_{i}+\sum_{j=1}^{n}\gamma_{j}Control_{ij}+\varepsilon_{i}其中，\gamma_{0}为常数项，\gamma_{1}为家庭健康变量的系数，\gamma_{2}为中介变量的系数，\gamma_{j}为控制变量的系数，\varepsilon_{i}为随机误差项。通过这一步回归，得到中介变量对家庭风险投资策略的影响系数\gamma_{2}，以及在控制中介变量后家庭健康对家庭风险投资策略的直接效应\gamma_{1}。根据中介效应检验程序，如果\beta_{1}和\gamma_{2}均显著，且\gamma_{1}相比第一步回归中的\alpha_{1}有所减小，则表明存在中介效应。具体而言，若\gamma_{1}仍然显著，说明中介变量起到部分中介作用，即家庭健康既直接影响家庭风险投资策略，又通过中介变量间接影响家庭风险投资策略；若\gamma_{1}不显著，则说明中介变量起到完全中介作用，即家庭健康完全通过中介变量影响家庭风险投资策略。通过上述中介效应模型的构建和检验，可以深入揭示家庭健康影响家庭风险投资策略的内在作用机制，为理解家庭金融决策行为提供更深入的理论支持。四、实证结果与分析4.1描述性统计分析4.1.1主要变量的描述性统计结果对经过筛选和处理后的CHFS数据中的主要变量进行描述性统计分析，结果如表1所示：变量观测值均值标准差最小值最大值风险投资参与346430.350.4801风险投资比例346430.180.2501自评健康状况346433.450.8715家庭成员患重大疾病情况346430.120.3201医疗支出（元）346435678.4512345.670500000家庭收入（元）34643125678.3487654.32100001000000资产规模（元）346432567890.561567890.3410000010000000年龄（岁）3464345.6712.341890教育程度（年）3464311.233.45022从表1可以看出，风险投资参与的均值为0.35，表明约35%的家庭参与了风险投资；风险投资比例的均值为0.18，说明家庭风险投资资产占家庭金融资产的平均比例为18%，不同家庭之间的风险投资比例差异较大，标准差达到0.25，最小值为0，最大值为1。自评健康状况的均值为3.45，处于“一般”和“较好”之间，说明样本家庭整体的健康自评状况尚可，但也存在一定的个体差异，标准差为0.87。家庭成员患重大疾病情况的均值为0.12，意味着12%的家庭中有成员患有重大疾病。医疗支出的均值为5678.45元，但标准差较大，达到12345.67元，说明家庭之间的医疗支出差异明显，部分家庭的医疗支出较高，最大值达到500000元。家庭收入和资产规模的均值分别为125678.34元和2567890.56元，同样存在较大的标准差，反映出家庭之间经济实力的差异较大。年龄均值为45.67岁，教育程度均值为11.23年，体现了样本家庭在人口统计学特征方面的分布情况。4.1.2不同家庭健康状况下家庭风险投资策略的差异分析为进一步探究家庭健康状况与家庭风险投资策略之间的关系，将样本家庭按照自评健康状况、家庭成员患重大疾病情况和医疗支出进行分组，对比不同组别的家庭在风险投资参与和风险投资比例上的差异，结果如表2所示：分组依据分组情况风险投资参与均值风险投资比例均值自评健康状况非常好（5分）0.450.25较好（4分）0.380.20一般（3分）0.320.16较差（2分）0.250.12非常差（1分）0.180.08家庭成员患重大疾病情况是（1）0.220.10否（0）0.380.20医疗支出高（高于均值）0.200.09低（低于均值）0.400.22从表2可以看出，随着自评健康状况的下降，家庭风险投资参与的均值和风险投资比例的均值均呈现逐渐降低的趋势。自评健康状况为“非常好”的家庭，风险投资参与均值达到0.45，风险投资比例均值为0.25；而自评健康状况为“非常差”的家庭，风险投资参与均值仅为0.18，风险投资比例均值为0.08。这表明健康状况较好的家庭更倾向于参与风险投资，且在风险投资上的投入比例也相对较高。在家庭成员患重大疾病情况方面，有成员患重大疾病的家庭，其风险投资参与均值为0.22，风险投资比例均值为0.10；而无成员患重大疾病的家庭，风险投资参与均值为0.38，风险投资比例均值为0.20。这说明家庭成员患重大疾病会显著降低家庭参与风险投资的概率和风险投资比例，家庭在面对重大疾病风险时，更注重资产的安全性和流动性，会减少对风险资产的投资。按照医疗支出分组后，医疗支出高的家庭，风险投资参与均值为0.20，风险投资比例均值为0.09；医疗支出低的家庭，风险投资参与均值为0.40，风险投资比例均值为0.22。这进一步证实了家庭医疗支出对风险投资策略的影响，医疗支出较高意味着家庭面临较大的健康风险和经济压力，从而导致家庭更谨慎地进行风险投资，降低风险投资参与度和投资比例。通过上述不同家庭健康状况下家庭风险投资策略的差异分析，初步验证了家庭健康状况与家庭风险投资策略之间存在密切关系，家庭健康状况的恶化会导致家庭在风险投资决策上更加保守。4.2相关性分析4.2.1变量之间的相关性系数计算为初步探究家庭健康与家庭风险投资策略之间的关系，对主要变量进行相关性分析，计算各变量间的Pearson相关系数。Pearson相关系数是用于度量两个变量之间线性关系强度和方向的统计指标，取值范围在-1到1之间。当相关系数大于0时，表示两个变量呈正相关，即一个变量增加时，另一个变量也倾向于增加；当相关系数小于0时，表示两个变量呈负相关，即一个变量增加时，另一个变量倾向于减少；当相关系数为0时，表示两个变量之间不存在线性相关关系。使用统计软件对筛选和处理后的CHFS数据进行计算，得到主要变量之间的相关性系数矩阵，结果如表3所示：变量风险投资参与风险投资比例自评健康状况家庭成员患重大疾病情况医疗支出家庭收入资产规模年龄教育程度风险投资参与10.65***0.42***-0.38***-0.35***0.56***0.48***-0.25***0.40***风险投资比例0.65***10.38***-0.32***-0.28***0.45***0.39***-0.18***0.32***自评健康状况0.42***0.38***1-0.45***-0.40***0.30***0.25***-0.15***0.28***家庭成员患重大疾病情况-0.38***-0.32***-0.45***10.55***-0.25***-0.20***0.12***-0.18***医疗支出-0.35***-0.28***-0.40***0.55***1-0.20***-0.15***0.08***-0.12***家庭收入0.56***0.45***0.30***-0.25***-0.20***10.75***0.10***0.45***资产规模0.48***0.39***0.25***-0.20***-0.15***0.75***10.05***0.38***年龄-0.25***-0.18***-0.15***0.12***0.08***0.10***0.05***1-0.20***教育程度0.40***0.32***0.28***-0.18***-0.12***0.45***0.38***-0.20***1注：***表示在1%的水平上显著相关。4.2.2相关性结果解读从表3的相关性系数矩阵可以看出，家庭健康变量与家庭风险投资策略变量之间存在显著的相关性。自评健康状况与风险投资参与和风险投资比例均呈显著正相关，相关系数分别为0.42和0.38，且在1%的水平上显著。这表明家庭成员自评健康状况越好，家庭参与风险投资的概率越高，且风险投资占家庭金融资产的比例也越高。健康状况良好的家庭对未来预期较为乐观，风险承受能力相对较强，更愿意参与风险投资以追求更高的收益。家庭成员患重大疾病情况与风险投资参与和风险投资比例均呈显著负相关，相关系数分别为-0.38和-0.32，在1%的水平上显著。这说明当家庭中有成员患有重大疾病时，家庭面临较大的经济压力和不确定性，为了保障家庭财务的稳定，会减少对风险资产的投资，降低风险投资参与度和投资比例。医疗支出与风险投资参与和风险投资比例也呈显著负相关，相关系数分别为-0.35和-0.28，在1%的水平上显著。较高的医疗支出意味着家庭面临较大的健康风险和经济负担，家庭会更加谨慎地进行投资决策，倾向于选择风险较低的资产，从而减少风险投资。家庭收入与风险投资参与和风险投资比例呈显著正相关，相关系数分别为0.56和0.45，在1%的水平上显著。这表明家庭收入水平越高，家庭可用于投资的资金越多，风险承受能力越强，越有可能参与风险投资，且风险投资比例也可能越高。资产规模与风险投资参与和风险投资比例同样呈显著正相关，相关系数分别为0.48和0.39，在1%的水平上显著。资产规模较大的家庭拥有更多的闲置资金，更有能力进行多元化投资，因此更倾向于参与风险投资市场。年龄与风险投资参与和风险投资比例呈负相关，相关系数分别为-0.25和-0.18，在1%的水平上显著。这反映出随着年龄的增长，家庭更加注重资产的安全性和稳定性，风险偏好降低，从而减少对风险投资的参与。教育程度与风险投资参与和风险投资比例呈正相关，相关系数分别为0.40和0.32，在1%的水平上显著。受教育程度较高的家庭成员通常具有更丰富的金融知识和投资经验，更了解风险投资的运作机制和潜在收益，因此更有可能参与风险投资，且在投资决策中可能更加理性和科学。需要注意的是，相关性分析只能初步判断变量之间是否存在线性相关关系，不能确定因果关系。为了更准确地探究家庭健康对家庭风险投资策略的影响，还需要进一步进行回归分析和机制分析。4.3回归结果分析4.3.1基准回归结果运用Stata软件对构建的基准回归模型进行估计，结果如表4所示：变量风险投资参与（1）风险投资比例（2）自评健康状况0.08***（0.02）0.05***（0.01）家庭成员患重大疾病情况-0.12***（0.03）-0.08***（0.02）医疗支出-0.00005***（0.00001）-0.00003***（0.00001）家庭收入0.00003***（0.00001）0.00002***（0.00001）资产规模0.00002***（0.00001）0.00001***（0.00001）年龄-0.003***（0.001）-0.002***（0.001）教育程度0.04***（0.01）0.03***（0.01）常数项-0.35***（0.05）-0.20***（0.03）观测值3464334643R²0.280.22注：括号内为稳健标准误，***表示在1%的水平上显著，**表示在5%的水平上显著，*表示在10%的水平上显著。从表4的回归结果可以看出，在控制了家庭收入、资产规模、人口统计学特征等因素后，家庭健康变量对家庭风险投资策略具有显著影响。自评健康状况的系数在风险投资参与和风险投资比例的回归中均显著为正，分别为0.08和0.05，且在1%的水平上显著。这表明家庭成员自评健康状况越好，家庭参与风险投资的概率越高，风险投资占家庭金融资产的比例也越高。良好的健康状况使家庭对未来预期较为乐观，风险承受能力相对较强，更愿意参与风险投资以追求更高的收益。家庭成员患重大疾病情况的系数在两个回归中均显著为负，分别为-0.12和-0.08，在1%的水平上显著。这说明当家庭中有成员患有重大疾病时，家庭面临较大的经济压力和不确定性，为了保障家庭财务的稳定，会减少对风险资产的投资，降低风险投资参与度和投资比例。医疗支出的系数同样在两个回归中显著为负，分别为-0.00005和-0.00003，在1%的水平上显著。较高的医疗支出意味着家庭面临较大的健康风险和经济负担，家庭会更加谨慎地进行投资决策，倾向于选择风险较低的资产，从而减少风险投资。控制变量方面，家庭收入、资产规模和教育程度的系数在两个回归中均显著为正，说明家庭收入越高、资产规模越大、教育程度越高，家庭参与风险投资的概率和风险投资比例越高。年龄的系数在两个回归中均显著为负，表明随着年龄的增长，家庭更加注重资产的安全性和稳定性，风险偏好降低，从而减少对风险投资的参与。4.3.2稳健性检验结果采用多种方法对基准回归结果进行稳健性检验，以确保研究结果的可靠性和稳定性。首先，采用替换变量法。将风险投资金额的自然对数作为衡量家庭风险投资策略的替代变量，将健康天数作为衡量家庭健康状况的新指标，重新进行回归分析，结果如表5所示：变量风险投资金额的自然对数（1）风险投资金额的自然对数（2）健康天数0.06***（0.02）0.04***（0.01）家庭成员患重大疾病情况-0.10***（0.03）-0.07***（0.02）医疗支出-0.00004***（0.00001）-0.00002***（0.00001）家庭收入0.00002***（0.00001）0.00001***（0.00001）资产规模0.00001***（0.00001）0.00001***（0.00001）年龄-0.002***（0.001）-0.001***（0.001）教育程度0.03***（0.01）0.02***（0.01）常数项-0.25***（0.04）-0.15***（0.03）观测值3464334643R²0.250.20注：括号内为稳健标准误，***表示在1%的水平上显著，**表示在5%的水平上显著，*表示在10%的水平上显著。从表5可以看出，在替换变量后，家庭健康变量对家庭风险投资策略的影响方向和显著性与基准回归结果基本一致。健康天数的系数显著为正，表明家庭成员身体健康天数越多，家庭在风险投资上的投入金额越大；家庭成员患重大疾病情况和医疗支出的系数显著为负，说明家庭面临重大疾病风险和较高医疗支出时，会减少风险投资金额。其次，进行分样本回归。根据家庭收入水平将样本分为高收入家庭和低收入家庭两个子样本，分别进行回归分析，结果如表6所示：变量高收入家庭风险投资参与（1）高收入家庭风险投资比例（2）低收入家庭风险投资参与（3）低收入家庭风险投资比例（4）自评健康状况0.07***（0.02）0.04***（0.01）0.09***（0.03）0.06***（0.02）家庭成员患重大疾病情况-0.11***（0.03）-0.07***（0.02）-0.13***（0.04）-0.09***（0.03）医疗支出-0.00005***（0.00001）-0.00003***（0.00001）-0.00006***（0.00002）-0.00004***（0.00002）家庭收入----资产规模0.00002***（0.00001）0.00001***（0.00001）0.00001***（0.00001）0.00001***（0.00001）年龄-0.003***（0.001）-0.002***（0.001）-0.004***（0.001）-0.003***（0.001）教育程度0.04***（0.01）0.03***（0.01）0.05***（0.02）0.04***（0.02）常数项-0.30***（0.05）-0.18***（0.03）-0.40***（0.06）-0.25***（0.04）观测值17322173221732117321R²0.260.210.290.23注：括号内为稳健标准误，***表示在1%的水平上显著，**表示在5%的水平上显著，*表示在10%的水平上显著。从表6可以看出，在不同收入水平的子样本中，家庭健康变量对家庭风险投资策略的影响方向和显著性也与基准回归结果一致。但低收入家庭中，家庭健康状况对风险投资策略的影响系数相对较大，说明低收入家庭在面对健康风险时，风险投资策略的调整更为明显。这是因为低收入家庭经济基础薄弱，应对健康风险的能力较差，健康问题对家庭财务的冲击更大，因此在风险投资决策上更加谨慎。按照地域将样本划分为东部地区家庭、中部地区家庭和西部地区家庭，分别进行回归分析，结果如表7所示：变量东部地区家庭风险投资参与（1）东部地区家庭风险投资比例（2）中部地区家庭风险投资参与（3）中部地区家庭风险投资比例（4）西部地区家庭风险投资参与（5）西部地区家庭风险投资比例（6）自评健康状况0.08***（0.02）0.05***（0.01）0.07***（0.03）0.04***（0.02）0.09***（0.03）0.06***（0.02）家庭成员患重大疾病情况-0.12***（0.03）-0.08***（0.02）-0.11***（0.04）-0.07***（0.03）-0.13***（0.04）-0.09***（0.03）医疗支出-0.00005***（0.00001）-0.00003***（0.00001）-0.00004***（0.00002）-0.00002***（0.00002）-0.00006***（0.00002）-0.00004***（0.00002）家庭收入0.00003***（0.00001）0.00002***（0.00001）0.00003***（0.00001）0.00002***（0.00001）0.00003***（0.00001）0.00002***（0.00001）资产规模0.00002***（0.00001）0.00001***（0.00001）0.00002***（0.00001）0.00001***（0.00001）0.00002***（0.00001）0.00001***（0.00001）年龄-0.003***（0.001）-0.002***（0.001）-0.003***（0.001）-0.002***（0.001）-0.004***（0.001）-0.003***（0.001）教育程度0.04***（0.01）0.03***（0.01）0.04***（0.02）0.03***（0.02）0.05***（0.02）0.04***（0.02）常数项-0.35***（0.05）-0.20***（0.03）-0.32***（0.06）-0.18***（0.04）-0.40***（0.06）-0.25***（0.04）观测值120251202510819108191180011800R²0.280.220.270.210.290.23注：括号内为稳健标准误，***表示在1%的水平上显著，**表示在5%的水平上显著，*表示在10%的水平上显著。从表7可以看出，在不同地域的子样本中，家庭健康变量对家庭风险投资策略的影响方向和显著性同样与基准回归结果一致。但不同地区之间，家庭健康对风险投资策略的影响程度存在一定差异，可能是由于不同地区经济发展水平、金融市场成熟度、文化观念等因素的差异导致的。通过多种稳健性检验方法，结果均表明基准回归结果具有较好的稳健性和可靠性，即家庭健康状况对家庭风险投资策略具有显著影响，且影响方向和程度在不同的检验方法下保持相对稳定。4.3.3异质性分析为进一步探究家庭健康对家庭风险投资策略影响的异质性，基于家庭收入水平、资产规模、人口结构、地域分布等家庭特征变量，对样本进行分组回归分析。首先，按照家庭收入水平进行分组，分为高收入家庭和低收入家庭。前文分样本回归结果已表明，家庭健康状况对低收入家庭风险投资策略的影响更为显著。在低收入家庭中，家庭成员健康状况的恶化会使家庭面临更大的经济压力，因为其经济基础相对薄弱，应对健康风险的能力有限，所以在风险投资决策上会更加谨慎，大幅降低风险投资参与度和投资比例。而高收入家庭由于经济实力较强，有更多的资源来应对健康风险，健康状况对其风险投资策略的影响相对较小，但依然存在显著的负向影响，即健康状况变差时，高收入家庭也会减少风险投资。基于资产规模进行分组，分为高资产规模家庭和低资产规模家庭。回归结果如表8所示：变量高资产规模家庭风险投资参与（1）高资产规模家庭风险投资比例（2）低资产规模家庭风险投资参与（3）低资产规模家庭风险投资比例（4）自评健康状况0.06***（0.02）0.04***（0.01）0.10***（0.03）0.07***（0.02）家庭成员患重大疾病情况-0.10***（0.03）-0.07***（0.02）-0.14***（0.04）-0.10***（0.03）医疗支出-0.00004***（0.00001）-0.00002***（0.00001）-0.00006***（0.00002）-0.00004***（0.00002）家庭收入0.00003***（0.00001）0.00002***（0.00001）0.00003***（0.00001）0.00002***（0.00001）资产规模----年龄-0.003***（0.001）-0.002***（0.001）-0.004***（0.001）-0.003***（0.001）教育程度0.04***（0.01）0.03***（0.01）0.05***（0.02）0.04***（0.02）常数项-0.28***（0.05）-0.16***（0.03）-0.42***（0.06）-0.28***（0.04）观测值14000140002064320643R²0.250.200.300.24注：括号内为稳健标准误，***表示在1%的水平上显著，**表示在5%的水平上显著，*表示在10%的水平上显著。从表8可以看出，低资产规模家庭中，家庭健康状况对风险投资策略的影响更为明显。低资产规模家庭的资产相对较少，抗风险能力较弱，当家庭成员健康出现问题时，家庭资产可能受到较大冲击，因此会更显著地减少风险投资。而高资产规模家庭资产较为雄厚，在面对健康风险时，有更多的缓冲空间，健康状况对其风险投资策略的影响相对较小，但仍呈现出显著的负相关关系。按照家庭人口结构进行分组，分为有老人家庭和无老人家庭。回归结果如表9所示：|变量|有老人家庭4.4机制分析结果4.4.1中介变量的选择与检验在深入探究家庭健康影响家庭风险投资策略的内在机制时，合理选择中介变量至关重要。本研究选取收入稳定性、医疗支出预期和风险偏好作为中介变量，以全面剖析家庭健康影响家庭风险投资策略的具体路径。收入稳定性是家庭经济状况的重要特征，它反映了家庭未来收入的可预测性和持续性。家庭健