中國家庭壽險資產和其他資產選擇研究：基于生命周期風險和資產同時配置

王向楠，孫祁祥，王曉全

(1.北京大學經濟學院，北京100871;2.西南財經大學保險學院，四川成都611130)

一、引言和文獻回顧

金融是現代經濟的核心，家庭在社會經濟活動中發揮著基礎性作用，家庭金融已經成為現代金融學研究的一個重要前沿領域。隨著我國居民收入和財富水平的增長以及債券、股票、保險等金融市場和金融產品的不斷發展，我國居民家庭的資產種類日益增加，資產選擇行為越發復雜。不同家庭、同一個家庭在不同生命周期階段所選擇的資產種類不同，所持有的某類資產占家庭資產組合的比重也不同，那么，家庭的哪些異質性決定了家庭將總資產如何配置于各類具體資產，不同類別的資產之間又存在何種相互影響關系?這是本文要研究的問題。

近年來我國居民家庭的資產選擇問題日益受到關注。史代敏和宋艷利用四川省城鎮居民調查數據，研究了家庭金融資產總量、存款(股票、壽險)占家庭金融資產份額的決定因素，發現家庭財富的增加將引起儲蓄、股票份額的增加，但對壽險份額的影響不顯著，年齡對三類金融資產份額的影響均不顯著［1］。李濤的研究發現，社會互動顯著影響了個人當期和未來的投資意愿，并且高收入、高學歷、高年齡居民的股市參與更為積極［2］;周銘山等進一步研究發現，在相對財富關注度高、收入分布集中度高的社區(村)，社會互動推動股市參與的作用更為顯著［3］。吳衛星，齊天翔［4］，吳衛星，易盡燃，鄭建民等［5］利用十幾個城市的調查數據研究了生命周期、財富和房地產投資對家庭資產組合選擇的影響，主要發現，隨著被調查者年齡的增加，其家庭資產的風險結構呈現“鐘”型，即先低風險后高風險最后再低風險;財富增長會促進家庭對各類資產的持有;房地產投資對居民個人的股票投資以“擠出”效應為主。刑春冰研究了我國城鎮家庭的股票投資行為，發現家庭股票參與概率受到家庭總財富、戶主收入和教育水平的影響，與戶主年齡呈“倒U”型，而財富水平對股票占家庭資產份額的影響為負向顯著［6］。

不同金融資產可以滿足不同家庭多樣化投資的需要，其中，人壽保險是為人們在不確定的生命周期中提供經濟保障的特殊產品。國內外學者對壽險需求問題進行了大量的實證研究，國外的研究無論是從宏觀的國家地區層面還是從微觀的個人家庭層面均比較豐富，對此感興趣的讀者可參考Zietz、Hussels et al.、Outreville 的綜述性研究［7－9］;國內已有百余篇文獻研究了我國壽險需求問題，如孫祁祥，賁奔［10］，孫祁祥，鄭偉等［11］，這些研究主要是從產業發展、制度變遷、國際比較、區域差距等相對宏觀層面展開的，對此感興趣的讀者可參考王向楠和徐舒［12］、王向楠和張立明［13］綜述性較強的研究。對于家庭層面的保險資產選擇問題，除史代敏和宋艷、吳衛星和齊天翔的研究有所關注外，魏華林和楊霞通過總結近幾十年來日、美、英、法等發達國家的家庭金融資產組合的發展軌跡，發現隨著國民財富的增長，儲蓄存款在家庭金融資產中的份額將逐漸下降，保險資產的份額將不斷上升，并認為保險資產在我國家庭金融資產中的地位仍然不高［14］。

以往文獻對相關問題的研究是深入且有效的，對本研究也有借鑒意義。國內以往家庭金融領域的研究較少關注到壽險資產，其所用數據的調查對象也主要是個人而不是家庭，并且較少考慮到家庭幾類資產的選擇決策是聯合決定的，可能并沒有明顯的先后順序。本文利用中國家庭收入調查(CHIPS)提供的大樣本數據研究我國城鎮家庭的壽險和儲蓄、股票、房產四類資產的選擇問題，聯合估計幾類資產的選擇方程，并且格外關注家庭所處生命周期及其財務風險狀況對四類資產配置的影響。

二、研究設計

本節介紹本文所用樣本和家庭資產的分類、采用的計量模型、家庭生命周期中財務風險及其度量指標，以及研究中選擇的其他一些變量。

(一)樣本介紹和家庭資產分類

本文的樣本來自于中國家庭收入調查(Chinese household income project survey，CHIPS)，數據通過國家統計局城市調查隊和農村調查隊統一收集，首席專家為李實教授。2003年的調查涉及北京、遼寧、江蘇、山西、安徽、河南、湖北、廣東、重慶、四川、云南、甘肅等12個省(市)，調查了家庭所有成員的年齡、性別、教育程度、婚姻狀況、收入支出、資產負債等信息。由于只對城鎮家庭設計了保險和其他金融資產的問卷，所以本文使用CHIPS關于城鎮家庭調查部分的數據①我國于2008年8月開始推廣旨在開發農村市場的小額人身保險，至2010年，其保費收入總量占我國人壽保險總保費收入的比重仍不足0.05%(資料來源:中國金融網.中國人壽就2010年農村小額人身保險試點答記者問［EB］.2010－07－08:http://www.zgjrw.com/News/201078/Insurance/120727372200.shtml;歐陽曉紅.國壽農村小額保險市場份額超九成［EB］.2010－08－23:http://finance.jrj.com.cn/biz/2010/08/2311498004194.shtml.)。據孫祁祥和鄭偉、王向楠和王曉全的調查研究，我國農村居民對壽險的了解程度和投保程度均大幅低于城鎮居民［15－16］。。城鎮家庭數據分為四個模塊:(1)城鎮個人收入、消費和就業數據(2)城鎮家庭收入、消費和就業數據(3)城鎮個人年收入數據(4)城鎮家庭資產、支出、收入和基本情況數據，我們按照個人識別碼和家庭識別碼將四個模塊的相關數據進行整合，得到本研究所需的原始樣本和變量。本研究關注的對象為核心家庭，即夫妻雙方或者連同其未婚子女共同生活的家庭，我們進一步剔除戶主或其配偶年齡小于20歲的家庭和總資產為零的、總資產不等于各分項資產之和的(考慮四舍五入)、家庭總收入小于等于零的家庭，最終得到了5732個樣本。

結合本文研究目的和CHIPS樣本情況，我們將家庭資產分為壽險類、儲蓄類(固定收益類)、股票類、房產類和其他類。這五類資產的具體情況如下:(1)壽險類資產，它等于家庭持有的長期商業人壽保險的現金價值之和。由于財產保險和短期人身保險沒有現金價值，故不列入家庭資產，樣本中并無長期壽險保單面值和風險保額的數據，故本文更多從家庭資產選擇的角度分析壽險需求。(2)儲蓄類資產，它等于家庭期末持有的現金、銀行活期存款、各種期限的定期存款以及各種債券的價值總和。由于中國家庭所持有的債券主要是國債、金融債和高級別的企業債，所以較之股票投資的高風險、高收益特征，中國的債券更接近于定期存款，二者都是低風險(無風險)和固定收益類的金融資產。(3)股票類資產，它等于家庭持有的股票賬戶的總市值。(4)房產資產，它等于家庭自有房屋的市場價值。(5)其他資產，即不屬于上述四類資產的資產。

(二)計量方法

本文研究我國城鎮家庭壽險、儲蓄、股票和房產四類資產的選擇決策，包括是否持有某類資產的決策和將總資產如何配置各類資產的決策。由于這四類資產中任何一類資產并非所有的家庭均會持有，故先研究家庭是否持有某類資產，使用Probit模型。對于某類金融資產在家庭金融資產的份額，如直接刪除沒有持有該類資產家庭的樣本或者把沒有持有該類資產家庭的該類資產持有份額視為0，所得到的估計結果通常是有偏和不一致的，故本文使用Tobit模型研究這類截取數據。

家庭的資產選擇行為即家庭以何種形式保持其資產并沒有明顯的先后順序，因此，更應當將家庭主要資產的持有決策納入到一個同時決定的框架中。然而，流動性較差的房產畢竟是不同于壽險、股票、儲蓄的實物資產，既有消費性又有投資性，房產占我國城鎮家庭資產的最大份額(下文描述分析可知)，加之我國家庭的房產需求具有一定的剛性色彩，故房產在家庭資產配置中的地位可能與其他資產不同。Flavin and Yamashita認為，房產投資與消費的雙重性質使家庭金融投資呈現隨生命周期變化的特點［17］，吳衛星和齊天翔研究發現，房產投資擠出了我國居民的股票投資。因此，本文在估計四類是否持有的決定后，還將家庭房產資產的持有狀況作為一個自變量，控制并分析其對三類金融資產持有決策的影響。

本文將結合似無相關回歸(seemingly unrelated regressions，SUR)①以往一些研究利用似無相關回歸研究了與本文類似問題，如家庭對幾類基本商品的需求方程組(Deaton and Muellbauer)、個人藥物開支中處方藥物和其他藥物的構成(Cameron and Trivedi)、員工對五項保險計劃的選擇 (Einav et al.)［18－20］。和 Probit回歸，通過偽極大似然法(simulated maximum likelihood)聯合估計家庭“是否”持有某類資產的方程;結合SUR和Tobit回歸，聯合估計家庭三類金融資產占家庭金融資產“份額”的方程。具體而言，將進行如下3組回歸。第1組回歸聯合估計家庭是否持有四類資產的方程組，如(1)式所示，四個子回歸的因變量分別為D_insu、D_sav、D_stock、D_house，它們都是虛擬變量，取 1代表持有該類資產。第2組回歸將家庭是否持有房產(D_house)作為一個自變量，聯合估計家庭是否持有壽險、儲蓄、股票這三類金融資產的方程組，如(2)式所示，三個子回歸的因變量分別為D_insu、D_sav、D_stock。第3組回歸將家庭是否持有房產(D_house)作為一個自變量，聯合估計家庭三類資產占家庭金融資產份額的方程組，如(3)式所示，三個子回歸的因變量分別為insu_F、sav_F、stock_F。

在三組回歸中，除了是否將D_house作為一個自變量外，其他自變量(x)相同。1(·)為示性函數，()中的條件成立則取1，否則取0。ε1－ ε4、μ1－ μ4、υ1－υ4為每組回歸的干擾項，本文采用SUR方法估計每一組回歸的作用就在于:如果四類資產或三類金融資產的持有決策是聯合決定的，或者說某些不可觀測因素同時影響了四類資產或三類金融資產的選擇，那么每組回歸的子回歸干擾項的聯合分布并不等于它們邊緣分布的積，此時通過估計每組回歸的子回歸殘差的方差－協方差矩陣可以提高每個子回歸估計的有效性，并且通過考察子回歸殘差的相關性可以檢驗在控制了模型中已經納入的自變量后，因變量之間還具有的相關關系。

(三)家庭生命周期及風險度量

根據Ando and Modigliani的生命周期理論，家庭收入在青年時和老年時較低，在中年時較高，財富隨著年齡增長在臨近退休時達到最高值，家庭在不同生命周期階段的收入流和所承擔的責任義務不同［21］。一般而言，20～30歲為家庭形成期，這時的家庭大多收入較低，注重積累財富，因而儲蓄率較高，其他資產持有規模較小;31～40歲為家庭成長期，此時家庭收入逐步增加且生活較為穩定，已經積累了一定財富，償還住房貸款壓力較大，壽險資產持有較多;41～50歲為家庭成熟期，此時家庭的收入和資產一般保持增長，而家庭中子女一般處于中學到大學畢業階段，家庭金融產品的持有規模、結構和層次差異較大;51～65歲為家庭穩定期，此時家庭的經濟狀況一般達到高峰狀態，自保能力增強，子女實現自立，債務負擔逐漸減輕，加之預期壽命減少造成的人力資本不確定性降低，壽險資產會減少。本文使用夫妻的平均年齡(age)和平均年齡的平方項(age2/100)聯合度量家庭所處的生命周期階段。

為了衡量生命周期中的家庭財務風險狀況，我們基于 Campbell、Lewis et al.、Auerbach and Kotlikoff、Bernheim et al.的研究思想和方法［22－26］，主要對Lin and Grace所構建的一個衡量家庭財務脆弱程度的綜合性指標(financial vulnerability index，FVI)進行修正和簡化［27－28］。當夫妻雙方都生存時，家庭i的生活水平(以消費支出度量)如(4)式所示。其中，incomei表示家庭i的總收入，βi表示家庭i的消費傾向;Ki表示家庭i中小孩數量，c表示小孩－成人消費支出的轉化因子，Bernheim et al.以及隨后的一些研究設置C=0.5;0.678表示家庭的規模經濟程度。

不同生命周期和收入結構家庭的財務脆弱程度如何，本文使用(5)式中的FVI反映。對于構建該指標需要說明的是，第一，Imax，i=max(Ihus，i，Iwife，i)表示家庭i中夫妻雙方較高的勞動性收入(工資性收入、經營性凈收入和家務勞動的自評收入之和)。第二，βmin，i和分別為夫妻雙方中勞動性收入較高者去世后家庭的消費傾向和消費水平，本文將樣本中低收入的30%的家庭、中等收入的50% 的家庭、高收入的20% 的家庭的消費傾向分別設置為1、0.9、0.85①Lin and Grace基于美國消費者支出調查，為不同收入組群的家庭設置了不同的消費傾向:家庭年度收入分別為30000美元以下、40000～49999美元、50000～69999美元的家庭的消費傾向分別設定為1、0.90、0.84。。第三，由于我國城鎮家庭的子女普遍不多，且我國(未成年人)的社會保障制度遠不如西方發達國家完善，本文令轉化因子c=1。第四，qmax，i為夫妻勞動性收入較高者的——年死亡率，1－qmin，t為另一方的生存概率，二者通過我國2000～2003年的經驗生命表獲得②生命表提供一定人群隨年齡變化的死亡率分布信息。生命表根據所統計的人口群體不同可以分為國民生命表(national life table)和經驗生命表(experience life table)，前者以一個國家(或地區)全體人口為對象編制而成，后者又稱普通生命表(general life table)，基于壽險行業被保險人的實際死亡資料編制而成。國民生命表難以獲取(是否有)，并且雖然經驗生命表的死亡率較之國民生命表應會要高一些，但是兩個生命表在不同年齡之間的相對差異是非常穩定的，故本文使用經驗生命表仍能充分反映家庭之間的差異。Lin and Grace(2007)、Frees and Sun(2010)的研究使用的也是北美精算師協會(SOA)提供的經驗生命表。。第五，是年金貼現因子，其中，z表示夫妻雙方勞動性收入較高者的年齡，65－z表示財務沖擊對家庭影響的持續期限，設定年化貼現率為5%。

本文的財務脆弱性指標FVI可以反映出:夫妻年齡越小則其去世給另一方帶來的財務影響就越大;家庭總收入一定的情況下，夫妻雙方的勞動性收入相差越大則財務風險越大;此外，FVI也考慮了家庭的財產性收入、消費傾向、子女數量和家庭規模經濟效果。本文樣本中有11個家庭的FVI小于0，這是因為這些家庭的非勞動性收入遠遠大于夫妻雙方的勞動性收入，使得夫妻任何一方去世，都會令另一方反而在“經濟上”受益(占有了更多的非勞動性收入)。為了解決FVI小于0而不能進行對數變換的問題，本文設置(6)式中的變換規則:對每個家庭的FVIi，減去所有家庭中FVI的最小值(min(FVIi))，再加上0.0001，從而得到Log(FVI)i，這便保持了原有樣本信息也適應了對數運算規則。

(四)其他變量

本文其他的自變量中還包括家庭總資產(Log(asset))、家庭總收入(Log(income))、家庭是否負債(D_debt)，樣本中15.68% 的家庭持有負債，令這部分家庭的 D_debt=1，沒有負債家庭的D_aebt=0。家庭教育程度(education)，使用夫妻雙方平均的受教育年限度量。家庭中小孩數量(kid)，本文樣本中無小孩、有1個小孩、有2個小孩和有3個小孩的家庭占比分別為19.18%、73.17%、7.34%和0.31%。引入虛擬變量D_south用以控制南、北方家庭在壽險資產及其他資產選擇上可能的差異，D_south=1表示樣本來自南方。進一步剔除丈夫或妻子年齡超過65歲的502個家庭，本文計量分析的最終樣本量為5230個家庭。變量的描述統計情況請見表1，表2報告了樣本的地區分布。

表1 描述性統計量

表2 樣本的地區分布

三、實證結果和分析

先描述分析我國城鎮家庭的資產狀況，通過變量的均值統計和相關分析得到大致的初步結論，再通過計量分析得到進一步的正式結論。

(一)均值統計和相關分析

先來描述分析四類資產各種組合分類的家庭構成情況(共16種組合)。通過表3可知，第一，超過半數的家庭(51.41%)僅同時持有了儲蓄和房產兩類資產，并且僅持有儲蓄和僅持有房產的家庭占比也分別達到了9.70%和9.42%。沒有持有儲蓄和房產卻持有了壽險或股票的家庭則極少，其占比分別僅為0.19%和0.17%。四類資產都未持有的家庭占比為2.06%。因此，儲蓄和房產是我國城鎮家庭持有資產的主要形式。第二，持有房產家庭的總資產平均起來都要高于沒有房產的家庭，其中，僅持有房產一類資產的家庭的平均總資產為87946元，而同時持有壽險、儲蓄和股票三類資產(卻未持有房產)的家庭平均總資產為72315元，前者仍然大于后者。此外，家庭一旦持有房產，房產占家庭總資產的份額平均起來都超過或接近50%，故房產是我國城鎮家庭最主要的資產持有形式，房產對其他資產可能產生較大的擠出作用。第三，比較壽險與儲蓄、股票三類金融資產，在沒有持有房產的家庭中，僅持有壽險家庭的平均總資產為30819元，低于僅持有儲蓄家庭的43931元和僅持有股票家庭的32380元;在已經持有房產家庭中，僅持有壽險家庭的平均總資產為103188元，也低于僅持有儲蓄家庭的143348元和僅持有股票家庭的145211元，故在家庭總資產較低時，具有保障職能的壽險較之儲蓄、股票可能是被優先考慮的。第四，總體而言，無論是在持有房產前還是持有房產后，隨著家庭總資產的增加，家庭金融資產較之實物資產的占比在提高，與此同時，家庭在金融資產之間的選擇上表現出分散化的趨勢。

表3 四類資產各種組合分類的家庭構成情況(共16種組合)

再來描述分析家庭生命周期中的資產組合配置。從表4可知，隨著年齡增長，家庭的總資產先增加后減少呈“倒U”型，在50～55歲時達到最高，在55～60歲其次，基本符合生命周期假說。壽險資產和股票資產的持有率呈“倒U”型，儲蓄資產和房產的持有率隨年齡變化的趨勢則不明顯。

表4 不同生命周期階段的家庭資產狀況

最后描述分析家庭五類資產的相關關系。表5計算了五類資產持有量之間的相關系數，都呈現高度正相關，這主要是由于家庭總資產變動帶來的規模效應。分析各項資產“份額”之間的關系更具意義，從表6可知，除壽險以外的其他四類資產——儲蓄、股票、房產和其他資產——的相關系數都為負，前三類資產之間的負相關高度顯著。房產與其他資產的相關性都為負向顯著，故房產可能擠出了家庭其他資產的持有;壽險資產則比較特殊，它與儲蓄、股票、房產資產分別表現為不顯著相關、顯著正相關和顯著負相關，壽險產品具有保障屬性，而股票屬于高風險資產，二者可能具有互補性。由于即使各類資產之間不相關甚至微弱正相關，在“份額”指標之間也很可能表現出負相關，因而壽險資產和股票資產正相關的結論是相對較強的。

表5 各類資產持有總量的相關關系

表6 各類資產占家庭總資產份額的相關關系

(二)計量分析

進行如下3組回歸，第1組回歸聯合估計家庭是否持有壽險、儲蓄、股票和房產四類資產的方程(式1)，結果報告于表7;第2組回歸將D_house作為一個自變量，聯合估計家庭是否持有三類金融資產的方程(式2)，結果報告于表8;第3組回歸將D_house作為一個自變量，聯合估計三類金融資產分別占家庭金融資產份額的方程(式3)，結果報告于表9。通過實證結果可以得到如下幾方面結論。

1.生命周期及其風險的影響。在壽險(股票)的回歸結果中，(夫妻平均)年齡(age)的系數顯著為正，而(夫妻平均)年齡平方(age2/100)的系數顯著為負，這說明不僅家庭壽險(股票)的持有概率(M1、M2)，并且壽險(股票)占家庭金融資產的份額(M3)都是先隨著家庭年齡的增長呈“倒U”型。壽險承保被保險人尚未實現的人力資本，為家庭其他成員提供經濟保障，通常中年家庭既要撫養未成年子女又要贍養老人，其負擔重于青年和(臨近)退休的家庭，故中年家庭的壽險需求更強。青年家庭通常面臨融資約束和有限的流動資金，而老年家庭往往減少持有風險性資產，故家庭股票投資也呈現生命周期跡象。年齡因素對家庭房產持有的影響不顯著，我國各年齡段家庭的房產自有率普遍較高;儲蓄資產只有在考察其占金融資產份額時(M3)才出現了隨年齡變化的“U”型，這與壽險和股票占金融資產份額呈“倒U”型相反。

對比以往研究，史代敏和宋艷的研究未發現年齡對壽險、儲蓄、股票占金融資產份額具有顯著影響;吳衛星和齊天翔的研究未發現年齡顯著影響了股市參與，刑春冰研究發現我國家庭股市參與率存在生命周期特點，不過并未發現年齡對股票占家庭金融資產份額有顯著影響。Gusio et al.［29］對多個發達國家的研究、吳衛星等對我國的研究均發現，隨著年齡的增長，家庭風險性金融資產參與率呈“倒U”型，而無風險金融資產參與率呈“U”型，本文關于股票和儲蓄的研究結果與其類似。不過，吳衛星等發現保險產品持有率隨年齡變動呈現明顯的“U”型，本文結果與其相反，由于保險資產既不是風險性資產(股票、期貨等)也不是通常說的無風險資產(儲蓄等)，而是具有保障功能的資產，本文關于家庭壽險資產持有的實證結果與家庭生命周期風險變化特征相符。

本文改進的家庭財務脆弱指數(FVI)顯著影響了家庭壽險資產的選擇，平均而言，家庭財務脆弱程度每提高1%，家庭購買壽險的概率將會提高約2.5%(M1、M2)，壽險占家庭金融資產的份額也將提高約0.5%(M3)，FVI對家庭其他資產的持有決策都沒有發現顯著影響。這表明，第一，家庭會對自身風險狀況的高低有所評價，如夫妻高收入一方的年齡很大而低收入一方的年齡很小的家庭、沒有什么財產性收入且夫妻一方的勞動性收入遠高于另一方的家庭，會感受到自身的財務脆弱性;第二，壽險產品通過社會化的風險集合和分散機制可以為家庭提供高效率的保障，這是包括具有一定自我保障功能的儲蓄在內的家庭其他資產所不具備的。

2.不同類別資產之間的關系。房產兼具消費品和投資品性質，我國城鎮家庭的房產需求有一定剛性色彩，房產(D_house)對家庭金融資產的持有產生了擠出作用。較之無自有房產的家庭，自有房產家庭的壽險、儲蓄、股票的持有概率分別要低約5%、9%、10%(M2)，股票占金融資產份額也要低約5%(M3)。Flavin and Yamashita、Cocco［30］的研究發現，房產持有情況的差異能夠很好地解釋家庭股票投資的異質性，家庭在房產上的過度投資降低了金融資產的持有比例。本文中四類資產聯立模型(M2)的殘差檢驗顯示，控制了模型的自變量后，子回歸 D_house與 D_insu、D_sav、D_stock殘差之間的相關系數分別達到了 －0.169、－0.652、－0.172，均高度顯著，這進一步說明房產對家庭的三類金融資產具有擠出作用。

關于三類金融資產之間的關系，通過3組回歸子回歸殘差的相關關系可以發現，無論是考察三類資產的持有率(M1和M2)還是占家庭金融資產的份額(M3)，也無論是否控制家庭房產上的異質性，壽險方程和股票方程的殘差均呈顯著正相關。這支持壽險和股票具有互補品關系，壽險屬于保障性資產，而股票屬于浮動收益的風險性資產，二者對家庭構建分散化的資產組合具有重要意義。

3.總資產、總收入和是否負債。第一，總資產(asset)更多的家庭具有更大范圍內配置資產的能力，故總資產對家庭四類資產的持有概率都有正向顯著影響(M1和M2);不過，總資產只是顯著提高了股票占家庭金融資產的份額(M3)，這是因為總資產越多的家庭的抗風險能力越強，可以更多地將金融資產配置于股票。第二，控制了家庭總資產后，考察作為流量的收入(income)的影響。在持有率上，收入對壽險、股票的影響正向顯著(M1、M2)，而對房產的影響為負向顯著(M1);從三類金融資產占所有金融資產的份額上講，收入對壽險、股票的影響正向顯著(M3)，而對儲蓄的影響為負(M3)。本文這一發現表明，隨著家庭收入提高和流動性改善，家庭將更多地持有金融資產，尤其是更多地持有壽險資產和股票資產，同時降低家庭金融資產中儲蓄所占的過高比重。第三，負債(D_debt=1)家庭的儲蓄資產持有率更低而房產的持有率更高(M1、M2)，由于樣本中家庭的負債主要由購房所致而償還負債減少了儲蓄，對此不進行過多解釋。負債家庭的壽險持有率更高而股票持有率更低(M1、M2)，雖然這些影響并不都是顯著的，但也至少支持了壽險和股票的不同性質:負債的家庭更需要維持財務穩定，而壽險保單可以用于償還家庭成員去世后的按揭付款和其他債務，壽險給付金還享有債務清算時的豁免權;股票則屬于風險性資產，負債的家庭可能會投資得更為謹慎。

4.其他因素。第一，更高的教育水平(education)促進了家庭壽險和股票的持有(M1、M2、M3)。這與以往大多數研究結論一致。保險產品的條款較為復雜且具有專業性，教育可以度量人力資本，故更高的教育水平促進了家庭持有壽險;股市也存在信息成本，教育會提高家庭的信息處理能力進而影響股票投資的成本和收益。第二，家庭中小孩數目(kid)對四類資產的影響都不顯著，這與樣本中城鎮家庭的小孩數目普遍較少有關。第三，比較有趣的是，控制了其他因素后，較之北方家庭，南方家庭(D_south=1)持有壽險、股票的概率分別要高約 6.5%、8.5%(M1、M2)，壽險、股票占家庭金融資產的份額分別要高約2.0%、4.5%(M3);而南方家庭持有儲蓄、房產的概率分別要低約1.5%、1.5%(M1、M2)，儲蓄占家庭金融資產的份額要低約4.5%(M3)。由于壽險和股票屬于更為新型的金融產品，而儲蓄和房產屬于更為傳統的資產持有形式，本文這一發現，可能反映了南、北方家庭在理財觀念和意識上的整體性差異。

表7 家庭四類資產是否持有的聯合決定

表8 家庭壽險、儲蓄、股票資產是否持有的聯合決定

四、結 語

本文從生命周期風險和資產同時配置的視角研究我國城鎮家庭的壽險和儲蓄、股票、房產四類資產的選擇問題。研究主要發現，第一，我國家庭的壽險和股票資產的持有狀況隨年齡增長呈“倒U”型，存在生命周期跡象。第二，家庭的財務脆弱程度只是顯著影響了家庭的壽險資產的持有，這凸顯出壽險產品所具有的保障職能。第三，家庭資產配置中，房產擠出了金融資產投資，壽險與股票呈互補關系;隨著收入提高和流動性改善，家庭將更多地持有金融資產，尤其壽險和股票資產。第四，負債家庭將更多地持有了壽險而更少地持有了儲蓄。第五，較之北方家庭，我國南方家庭更傾向于持有壽險和股票，而更不傾向于持有儲蓄和房產。本文使用我國家庭收入調查數據，樣本量更大、代表性更強，通過結合SUR和Probit回歸、SUR和Tobit回歸進行聯立估計，得以控制并檢驗家庭幾類資產選擇的相關關系。

表9 壽險、儲蓄、股票占家庭金融資產份額的聯合決定

在國內以往家庭金融領域的研究中，關注壽險資產的不多，考慮多類資產聯合選擇問題的文獻還很少，故本文豐富了國內家庭金融領域的研究。本文有助于理解我國家庭壽險資產和其他資產的選擇行為，尤其是不同資產之間的差異，進而能夠為設計和改革相關政策提供一定的依據和參考。當然，本文也存在著一些局限性。第一，不同資產在獲取時和持有時會有不同的交易成本和持有成本，不同類型的收入也面臨不同稅率，由于樣本中很有限的家庭稅項支出信息難以對應于每類資產和每類收入，故本文對此沒有給予更多關注。第二，本文并沒有發現家庭財務脆弱性對于股票這類風險資產的選擇具有顯著影響，這可能是需要進一步研究的。

［1］史代敏，宋艷.居民家庭金融資產選擇的實證研究［J］.統計研究，2005(10):43 －49.

［2］李濤.社會互動、信任與股市參與［J］.經濟研究，2006(1):34－45.

［3］周銘山，孫磊，劉玉珍.社會互動、相對財富關注及股市參與［J］.金融研究，2011(2):172－184.

［4］吳衛星，齊天翔.流動性、生命周期與投資組合相異性——中國投資者行為調查實證分析［J］.經濟研究，2007(2):97－110.

［5］吳衛星，易盡然，鄭建明.中國居民家庭投資結構:基于生命周期、財富和住房的實證分析［J］.經濟研究，2010(增刊):72－82.

［6］邢春冰.參與成本、異質性與股市投資——基于城鎮家庭數據的實證分析［J］.南方經濟，2011(9):17－29.

［7］Zietz E N.An examination of the demand for life insurance［J］.Risk Management and Insurance Review，2003，6:159－191.

［8］Hussels S，Ward D，Zurbruegg R.Stimulating the demand for insurance［J］.Risk Management and Insurance Review，2005，8:257 －278.

［9］Outreville J F.The relationship between insurance and economic development:85 empirical papers for a review of the literature［J］.Risk Management and Insurance Review，2012，16:71 －122.

［10］孫祁祥，賁奔.中國保險產業發展的供需規模分析［J］.經濟研究，1997(3):55 －61.

［11］孫祁祥，鄭偉，鎖凌燕，何小偉.市場經濟對保險業發展的影響:理論分析與經驗證據［J］.金融研究，2010(2):158－172.

［12］王向楠，徐舒.人壽保險需求的結構性差異:保障和投資［J］.金融評論，2012(4):66－74.

［13］王向楠，張立明.樣本構成、研究設計與壽險需求的影響因素——基于Meta回歸的再分析［J］.山西財經大學學報，2012(5):43－51.

［14］魏華林，楊霞.家庭金融資產與保險消費需求相關問題研究［J］.金融研究，2007(10):70－81.

［15］孫祁祥，鄭偉.中國保險業發展報告 2012［M］.北京大學出版社，2012.

［16］王向楠，王曉全.中國人壽保險需求調查分析［J］.金融理論與實踐，2013(1):82－86.

［17］Flavin M，Yamashita T.Owner－ Occupied housing and the composition of the household portfolio［J］.American Economic Review，2002，92:345 －362.

［18］Deaton A，Muellbauer J.An almost ideal demand system［J］.American Economic Review，1980，70:312 －326.

［19］Cameron A C，Trivedi P K.Microeconometrics using stata［M］.Stata Press，2009.

［20］Einav L，Finkelstein A，Pascu I，CullenM R.How general are risk preferences?Choices under uncertainty in different domains［R］.NBER Working Paper，2010.

［21］Ando A，Modigliani F.The‘Life Cycle’hypothesis of savings:Aggregate implications and tests［J］.American Economic Review，1963，53:55 －84.

［22］Campbell R A.The demand for life insurance:An application of the economics of uncertainty［J］.Journal of Finance，1980，35，1155 －1172.

［23］Lewis F D.Dependents and the demand for life insurance［J］.American Economic Review，1989，79:452 －467.

［24］Auerbach A J，Kotlikoff L J.The adequacy of life insurance purchases［J］.Journal of Financial Intermediation，1991，1:215 －241.

［25］Bernheim B D，Forni L，Gokhale J，Kotlikoff L J.The mismatch between life insurance holdings and financial vulnerabilities:Evidence from the health and retirement study［J］.American Economic Review，2003，93:354 －365.

［26］Bernheim B D，Carman K G，Gokhale J，Kotlikoff L J.Are life insurance holdings related to financial vulnerabilities?［J］.Economic Inquiry，2003，41:531 －554.

［27］Lin Y，Grace M Y.Household life cycle protection:Life Insurance holdings，financial vulnerability and portfolio implications［C］.American Risk and insurance Association Annual Meeting，2004.

［28］Lin Y，Grace M F.Household life cycle protection:Life insurance holdings，financial vulnerability，and portfolio implications［J］.Journal of Risk and Insurance，2007，74:141－173.

［29］Gusio L，Haliassos M，Jappelli T.Household portfolios:an intemationa1 comparison［R］.Centre for Studies in Economics and Finance Working Paper，2005.

［30］Cocco J F.Portfolio choice in the presence of housing［J］.Review of Financial Studies，2005，18:535 － 567.