理論框架與變量選擇
（一）理論框架。英國CFLI組織提出金融包容的多層面特性及其與福利的內在關聯(lián)：金融排斥導致家庭預算資金的外流；包容意味著更強的金融意識，可增加人們獲得福利的可能性；包容表示可接觸到一系列金融產品能夠避免人們陷入或幫助人們走出貧困陷阱，而較低水平的金融包容將限制政府更為廣泛的福利改革策略的成功實施。筆者曾嘗試分析金融包容對中國城鄉(xiāng)居民福利的影響，遺憾的是，由于復合因果關系的存在，區(qū)域經濟福利的定量分析很難找到可信、共識性強的度量指標，而非經濟福利則因缺乏相應數(shù)據(jù)而無法展開量化研究。[4]本文在充分考察學理、中國國情及數(shù)據(jù)可得性的基礎上，提出以下三個假設：
H1:在其他條件不變的情況下，家庭金融包容水平越高，居民的消費水平及生活水平越高。這是金融包容作用于家庭福利水平的第一條渠道。
H2:在其他條件不變的情況下，家庭金融包容的提高可以緩解居民的過度負債（Over-indebtedness）以及可能由此造成的負面影響（包括對其心理健康和生理健康的損害）。這是金融包容作用于家庭福利水平的第二條渠道。
H3:在其他條件不變的情況下，家庭金融包容的提高可以促進居民主觀幸福感的提升。這是金融包容作用于家庭福利水平的第三條渠道。[5]
根據(jù)以上三條假定，本文依次采納多元線性回歸模型1[6]、二值響應模型2（Probit）及有序響應模型3（Ologit），模型形式略。此外，若某一區(qū)域債務負擔過重且居民主觀感受不幸福，很容易陷入金融沙漠（Financial Desertification）與社會排斥（Social Exclusion）的負反饋環(huán)，引發(fā)金融風險、經濟下滑與社會動蕩，為檢驗中國是否存在此類空間集聚的危險，在文章第四部分將采用空間計量方法深入討論。
（二）變量選擇。1.自變量。家庭金融包容指數(shù)（hfi）：側重需求主體的能動性、判斷力，用基于結果的資產價值法來衡量，體現(xiàn)了調查時點家庭的金融能力。根據(jù)Gloukoviezoff（2006）、Jones（2008）、Arnold等人（2011）以及Donnelly等人（2012）分析，剔除現(xiàn)金、民間借貸等非主流金融指標，保留是否具有常用活期存款賬戶、目前活期存款總額（元）、定期存款筆數(shù)與時點余額、股票目前市值（元）、股票賬戶現(xiàn)金余額（元）、非公開市場交易股票市值（元）、目前擁有基金市值（元）、期貨市價（元）、權證市價（元）、其他衍生品市值（元）、理財產品總市值（元）、黃金市值（元）及常用信用卡有幾張，由于指標眾多，采用主成分分析法，提取前兩個主成分，得出每個家庭的主流金融包容指數(shù)。取值范圍在[-0.1388,0.3851]；income：去年實收貨幣收入（取對數(shù)）；toincome：家庭全部收入，包括基本工資收入、財產性收入、投資性收入及其他收入；[7]gender：戶主性別，女性為1，男性為0；edu：以戶主文化程度為分類變量，沒上過學、上過小學與初中、上過高中（或高職、中專與大專）、上過大學本科及以上依次賦值1、2、3、4；loanedu：為了檢驗教育負債是否對生活消費具有擠出效應，引入家庭教育貸款指標；securityratio：家庭社會保障覆蓋率，由家庭中領取退休／離休工資或養(yǎng)老保險人數(shù)、擁有社會醫(yī)療保險人數(shù)、有失業(yè)保險人數(shù)及有住房公積金人數(shù)的總和占全部人口的比例來衡量；age：戶主年齡，18歲～30歲、31歲～55歲、56歲以上依次賦值1、2、3；marriage：婚姻狀況，未婚賦值0，已婚賦值1；family：家庭規(guī)模，用家庭總人口數(shù)度量；house：是否擁有房產，是賦值1，否賦值0；auto：是否擁有汽車，是賦值1，否賦值0；newbusi：是否經營工商業(yè)項目，是賦值1，否賦值0；rural：農村地區(qū)為1，城市地區(qū)為0；east和central：兩個啞變量表示東、中、西部控制變量，是為1，否為0；eco：社區(qū)或村落經濟狀況，從貧窮到富裕依次打分1分～10分；fcap：金融能力，分類變量，按照能力由低到高，依次得分為0、1、2、3；[8]risk1和risk2：兩個啞變量分別代表風險偏好與風險厭惡，[9]是為1，否為0；opi：對互聯(lián)網(wǎng)金融的接納程度（Arnold，2011），用常用的支付方式來衡量，網(wǎng)上銀行、信用卡賦值0；支付寶、財付通、找人代付、貨到付款及其他賦值1；borrow：主流及非主流金融的偏好，認為銀行可靠的賦值0，認為親戚、朋友、生意伙伴等其他非主流借貸可靠的賦值1；umempr：家庭失業(yè)率，用失業(yè)總人口／家庭總人口；belief：是否有宗教信仰，無信仰為1，其他為0；health：與同齡人相比，現(xiàn)在的身體狀況如何，為分類變量，按照非常好、很好、好、一般、不好分別賦值1、2、3、4、5；todebt：家庭負債（取對數(shù)），包括農業(yè)負債、工商業(yè)負債、非風險資產負債、風險資產負債、房屋負債、汽車負債[10]及其他負債；Quarrel：與愛人在生活中吵架的頻率？一個月1次及以上、兩到三個月1次、一年1到3次及沒有依次賦值1、2、3、4；idea1和idea2：兩個啞變量衡量是否具有家庭觀念。“您認為家庭在您生活中的重要程度是？”參照組為“一般”，“非常重要”與“重要”為具備家庭觀念，idea1=1，“不重要”與“非常不重要”為家庭觀念淡漠，idea2=1；trust：“您對初次見面的人信任程度”按照完全不相信到完全相信，依次賦值1分～5分；children：子女數(shù)量；poli：戶主政治面貌，中共黨員、共青團員為1；民主黨派或其他黨派、群眾為0。
2.因變量。（1）consum：家庭伙食支出占總支出（伙食支出、日用品消費、家政服務支出、交通通信支出及文化娛樂支出）比重，近似反映居民生活水平的高低，[11]考察影響它的自變量與控制變量，依次為hfi、income、edu、loanedu、securityratio、gender、age、marriage、family、house、auto、newbusi、rural、eco、east和central；（2）overdebt：過度負債或承付能力差為1，沒有過度負債為0，[12]考察影響它的自變量與控制變量，依次為hfi、income、fcap、risk1和risk2、opi、borrow、[13]umempr、family、house、auto、edu、age、securityratio、marriage、belief、gender、rural、eco、east和central；（3）happy:家庭的主觀幸福感。0表示非常不幸福和不幸福、1表示一般、2表示幸福和非常幸福?？疾煊绊懰淖宰兞颗c控制變量，依次為hfi、health、toincome、todebt、securityratio、umempr、house、auto、Quarrel、idea1和idea2、trust、eco、belief、edu、marriage、gender、age、family、poli、children、rural、east和central。采用不同模型分析時，其自變量與控制變量的選擇各不相同，按研究需要分為關鍵考察變量、家庭特征變量與區(qū)域特征變量三大類。本文將根據(jù)實證情況分別匯報各變量對家庭福利的影響及其經濟學意義。
計量結果
多元線性回歸模型分析結果。由于伙食支出是生存的必需品，屬于剛性需求，而其他支出僅限于日用品（如洗衣粉、香皂、衛(wèi)生紙、牙刷等）、家政服務（如保姆、小時工、家政服務公司的清潔、清洗與管道疏通等）、交通通信（交通費、自駕油費、電話費、網(wǎng)絡費）及基本文化娛樂支出（書報、雜志、影劇票等），衣著、奢侈品、耐用消費品等并未計入，因此不必考慮Donnelly（2012）提出的性格、情緒特征（如強迫購物癥）大幅影響消費的情況。如表1所示，在5%的顯著性水平上，hfi顯著為負，說明hfi每增加一個單位，會導致consum降低0.4477。家庭金融包容的水平的提高，意味著資產的高效管理，而穩(wěn)定的心理預期、預算約束的放松、豐富的金融產品的可接觸與可使用（如擁有活期賬戶、持有信用卡）等都有助于家庭方便、快捷地購買所需的消費品，引導其調整消費結構，并促進家庭福利水平的上升。這里consum與恩格爾系數(shù)相似，標志著家庭生活的富裕程度，該值越低，意味著家庭生活水平越高。在所有變量中，hfi對家庭的福利作用最強，H1成立；由于財產性收入、投資性收入的或然性和不穩(wěn)定，而根據(jù)持久收入假說，持久收入與持久消費之間才存在固定的比例關系，因而這里income衡量基本工薪收入對伙食消費比例的影響，它每變動1%，會導致consum降低0.7個百分點，說明家庭穩(wěn)定收入的增加會提升其福利水平；edu每上一個檔次，福利水平也會相應提高1.4個百分點，說明文化水平越高，其消費理念越先進，也更容易接納新的產品與適應新的生活模式。蓋洛普全球統(tǒng)計研究數(shù)據(jù)表明，最早接納互聯(lián)網(wǎng)金融的人群，其學歷基本都在大專以上，本科、碩士占比高達42.8%及15.7%；是否擁有住房、汽車等非金融性資產對消費的影響差異比較大，擁有汽車的家庭其伙食消費比要低0.1072，說明有汽車的家庭福利更好。擁有house的家庭，其consum卻增加了0.7個百分點。兩類家庭資產作用迥異的原因：購買住房與購買汽車相比，前者大大加重家庭的債務負擔，貨幣債務使家庭預算約束線內移，從而影響其生活質量；住房同時具備居住屬性與投資屬性，汽車則可歸入奢侈的耐用消費品。按照中國的傳統(tǒng)觀念，似乎擁有一套自己的住房才有了安定性與歸屬感，所以對于大部分普通平民家庭而言，更看重其居住屬性。在28143戶受訪者中，擁有住房的有19051戶，占67.69%，擁有汽車的只有3717戶，僅占13.21%。前者成為必需的家庭資產；age與marriage體現(xiàn)了家庭特征控制變量，年齡越大，其他支出會減少，生活模式回歸簡約，福利會相對降低3.79個百分點。理論上，家庭是基本生活保障單位，但這里已婚家庭的福利要低于未婚家庭的原因在于，已婚家庭包括了所有曾經有過婚姻經歷的家庭，如離婚、喪偶、獨居，這些生活事件會降低家庭福利水平（Lentonand Mosely，2008）；newbusi表明從事創(chuàng)業(yè)的家庭對生活質量相對較高，與不從事創(chuàng)業(yè)的家庭相比，其福利高1.96個百分點。可見，“大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新”不僅是拉動中國經濟的發(fā)動機之一，也是帶動居民福利提升的有效渠道。社區(qū)或村落的經濟狀況對consum的影響為負，說明受訪者居住地越富裕，其消費的示范效應越強，其貢獻為0.3個百分點。
家庭消費的總量與人口數(shù)相關，引入family，以控制家庭規(guī)模對食物消費占比的影響；securityratio則從制度層面控制了社會福利制度對家庭消費的作用。中國的福利制度不同于某些國家，不是選擇性的，而是具有廣覆蓋和普惠性，如社會醫(yī)療保險、社會養(yǎng)老保險等，具備正式工作的人一般可擁有企業(yè)年金、失業(yè)保險和住房公積金。社會保險不同于商業(yè)保險，后者是居民為了彌補社會保險的不足，自主選擇商業(yè)性保險機構投保、參保，前者則是為居民提供最基本的社會保障。引入securityratio是為了控制家庭社會保障覆蓋率的影響。此外，戶主性別的作用并不顯著，教育負債也沒有出現(xiàn)擠出效應，表1不再匯報。從區(qū)域控制變量來看，東部、中部地區(qū)的生活水平高于西部地區(qū)，東部地區(qū)比其他地區(qū)的福利高出1.98個百分點，而中部地區(qū)則相對高出0.7個百分點。說明生活福利的區(qū)域差異在中國依然存在，并可能持續(xù)一定時期；有趣的是，農村地區(qū)比城市地區(qū)的consum低了6.68個百分點，這并不是說農村地區(qū)的生活質量高于城市地區(qū)。從細化數(shù)據(jù)來看，consum的均值為0.7264，而城市consum的均值是0.7389，農村consum的均值為0.6993。這里用consumption指標來解釋，農村consumption的均值是5.7162，而城市該指標的均值是5.44，可見農村的伙食消費（月均1741元，城市為885元，大大低于農村）相對較高，而城市的其他支出相對較高，導致出現(xiàn)這樣的回歸結果。表1整理匯報了關鍵自變量和控制變量的回歸結果（顯著性水平低于5%的沒有列出，右側是consumption的回歸結果對比，顯著水平低于5%的不再匯報）。[14]
Probit模型分析結果。Overdebt反映家庭延遲還款的情況，在負債比的臨界值難以確定的條件下，可作為過度負債的衡量指標。以最大一筆借款[15]為例，中國家庭的農業(yè)借款、工商業(yè)借款、房屋借款、汽車借款、教育借款及其他借款未能按期還款的比例依次為10.79%、11.71%、14.31%、7.89%、10.79%及11.45%。這些借款多來源于父母、親戚、朋友、同事、民間金融組織、小額貸款公司及有合作關系的人或機構，屬于非主流金融渠道，其形式不規(guī)范、多以口頭協(xié)定為主。親屬、兄弟姐妹是家庭最信任的借款渠道，體現(xiàn)中國家庭的互助性及保障性功能。如在受訪的16120戶家庭中，有50.97%的家庭認為借錢最可靠的途徑仍是親戚，這一比例甚至高于主流金融機構（銀行僅占33.57%）?；谟H緣、人緣的借貸有非正式制度的制約，而民間金融組織的借款與之比較風險控制難度則相對較大，如利息成本高、蘊藏違約風險以及債務鏈條斷裂而引發(fā)的連鎖反應等，有可能引發(fā)地方金融風險，也是過度負債需要重點關注的方面；信用卡到期只償還最低還款額、延期償還、停止償還及其他的比例依次為6.82%、0.96%、0.6‰、7.27%，視為過度負債，而到期償還賬單總額（56.26%）及提前償還（28.63%）表明家庭償付能力較強；對于為什么沒有信用卡，在23599名受訪者中，有33.79%是喜歡現(xiàn)金消費、43.13%的居民是不了解信用卡、愿意使用而申請被拒只占0.58%，有2594戶家庭（占比10.99%）明確表示沒有還款能力（債務承擔能力已經有限，即過度負債）。
Probit模型回歸結果顯示，hfi顯著作用于overdebt，回歸系數(shù)為-8.3090，說明家庭金融包容水平越高，過度負債的幾率就越低，這與H2是吻合的。hfi不僅體現(xiàn)了某一時點家庭財務的實力，更是居民金融能力的反映。hfi越高，越善于進行財務規(guī)劃、合理編制財務預算、金融意識較強、具有前瞻性和靈活性、消息靈通、易于接納新生事物、總能保持收支平衡、自由選擇最合適的金融產品與服務等，基本不會陷入不可持續(xù)的債務陷阱，更不會出現(xiàn)由于過度負債而引發(fā)的心理壓力和焦慮緊張（Gloukoviezoff，2007；Ronald等人，2010）；income對overdebt是負貢獻（-0.0799），即收入[16]的增加會導致過度負債的減少；opi是對互聯(lián)網(wǎng)金融的采用情況，該指標反映了中國金融領域的最新發(fā)展態(tài)勢，這里的界定是狹義的互聯(lián)網(wǎng)金融（田霖，2016）。opi可以有效降低過度負債，回歸系數(shù)是-0.1212。眾所周知，互聯(lián)網(wǎng)金融方便、靈活、便捷，具有長尾化、低成本的優(yōu)勢，在信用評級（如螞蟻的“水文模型”、芝麻信用等）、貸款手續(xù)（無抵押要求、操作簡單）、價格優(yōu)惠（免息期、購買自建電商平臺的商品時可享受積分抵扣和優(yōu)惠券支付等）等方面都具有傳統(tǒng)金融所不具備的優(yōu)點：一是大數(shù)據(jù)風控和云計算的廣泛運用。以多年積累的交易和評級數(shù)據(jù)為參照，事先就能避免將款項貸放給資質不佳的消費者；二是全流程管理模式，實現(xiàn)線上24小時申請、審查與放貸，便于消費者隨時自助操作；三是貸款金額靈活，沒有門檻條件，小額資金需求[17]可以迅速得到滿足，幫助消費者臨時周轉與合理規(guī)劃資金的使用。可見，opi也可以提高家庭福利；從家庭控制變量看，risk1在5%的水平上顯著，回歸系數(shù)為0.0709，說明風險偏好的家庭更傾向于過度負債；越是年齡大的戶主行事更為謹慎、保守，因此age可減少負債比例（-0.1769），這也可能與消費觀念有關；家庭社會保障覆蓋率在1%的水平上顯著（-0.3174），說明完善的社會福利制度可以有效減少過度負債出現(xiàn)的幾率，社會保險是可以增進家庭福利水平的；umempr則會增加過度負債的可能性（0.1336），表明家庭失業(yè)率的上升會損害福利水平；擁有汽車的家庭比沒有汽車的家庭債務負擔輕，福利水平高（-0.1080）；戶主為女性的家庭傾向于減少借貸（-0.1769），這可能與男性與女性的性格差異有關，前者更喜歡冒險，行事比女性更激進；從區(qū)域控制變量來看，農村地區(qū)的債務負擔輕于城市地區(qū)（-0.1375），西部地區(qū)的過度負債最為嚴重（east=-0.1914，central=-0.0667）；受訪者居住地越富裕，其陷入過度負債困境的幾率越小（eco=-0.1404）。
Probit命令只能得到自變量的大小，為了得到自變量真正的作用，本文使用dprobit命令，以求出邊際作用dy/dx。表2不僅匯報了各變量的回歸系數(shù)，而且給出了dy/dx以及各自對應的穩(wěn)健標準誤、Z和P>|z|值。利用probit和dprobit回歸，兩種方法得出的各自變量的符號是一致的，不同的是回歸系數(shù)的大小發(fā)生了變化（如表2）從dy/dx的值來看，hfi同樣是對overdebt作用強度最高的，每變動一個單位，就會使過度負債的發(fā)生概率減少162%，再次驗證H2成立；income每增加1%，過度負債的可能性降低1.56%，擁有汽車的家庭過度負債的幾率降低2%；opi的采納者比不使用互聯(lián)網(wǎng)支付服務的家庭負債負擔降低2.25個百分點；風險偏好者的債務負擔要多出1.43%，而女性比男性過度負債的可能性低0.8個百分點；家庭失業(yè)比率每高一個百分點，導致其過度負債發(fā)生概率增加2.61%，而完善的社會保障則使其發(fā)生幾率降低6.2個百分點；從青年到中年、再從中年到老年，age會帶來負債比率降低3.45%；edu對overdebt的影響不顯著，說明文化程度或者教育水平對家庭過度負債情況沒有什么影響，性格的作用可能更為明顯。然而，度量金融能力的fcap也并不顯著，這與一般的預期不相符合。這是因為本文采用3個問卷指標用以衡量受訪者對基本經濟與金融信息的關注度以及基本的數(shù)字計算能力，前者是受訪者的自評，缺乏客觀的標準，有隨意性或夸大性，后者將“不知道”也計入了“計算錯誤”的范疇，而“不知道”的家庭其金融素養(yǎng)更為低下（Ronald等人，2010）。此外，研究需要能夠全面、完整、客觀衡量受訪者債務素養(yǎng)（Debt Literacy）的指標體系，以準確度量其對家庭負債的影響；borrow回歸結果顯示，似乎偏愛非主流金融的家庭其債務負擔相對小0.7個百分點，只是顯著性水平大大降低了。這一部分是由于非主流借貸有高達50.97%偏好向親戚借錢，而親戚之間的借貸通常不收利息，也不需要抵押，一定程度降低了償債負擔。比如以最大一筆借款為例，農業(yè)借款、工商業(yè)借款、房屋借款、汽車借款不需要支付利息的比例依次為87.75%、76.29%、94.56%及91.71%；社區(qū)經濟環(huán)境的dy/dx為-0.0081，可見區(qū)域特征變量對過度負債依然有較強的邊際作用。[18]
金融包容特別強調產品與服務在可支付范疇（Affordable），而過度負債可能引發(fā)居民面臨四大難題，即基本剝奪（Basic Deprivation）、次級剝奪（SecondaryDeprivation）、健康剝奪（Health Deprivation）和環(huán)境剝奪（Environmental Deprivation）（田霖，2012）。消費超出家庭承付能力的金融產品會直接影響居民的心理健康，而過度負債對身體健康的具體影響還不明確。身體狀態(tài)不佳可能既是過度負債的結果，又是其原因，如果沒有足夠的縱列數(shù)據(jù)，將很難判斷其因果關系（Ronald等人，2010）。誠然，理論上講，身體與心理健康相互影響、互為因果，但是主觀心理感受對客觀身體健康的影響機制較為復雜，且作用強度很難確定。需要參照國外經驗，對過度負債人群進行現(xiàn)場調研與深度訪談，了解其性格、偏好、家庭特征、社區(qū)環(huán)境、尤其是心理壓力（如焦慮、恐懼、絕望、不安全感）并由此不良的心理狀態(tài)而引發(fā)的身體不適與具體表現(xiàn)等。中國家庭金融調查并未設計涵蓋此類問題的問卷，因此，目前精確量化過度負債的心理壓力對身體健康的沖擊還比較困難。[19]故依據(jù)國外學者的研究結論，理論推斷過度負債也可能對中國居民的身心健康產生一定程度的傷害，H2成立。
Ologit模型分析結果。hfi的回歸系數(shù)為6.3815，且在5%的水平上顯著，充分說明家庭金融包容指數(shù)越高，則家庭成員的幸福感就越強烈。家庭富足、收支平衡、資產多元化、財務高效管理的家庭更能體會從財務安全到財務自由的幸福感，也可以更為隨性、自由地選擇喜歡的生活模式，其福利水平就越高，H3成立；health的回歸系數(shù)為負，說明身體狀況越差的人，越不容易感到幸福；家庭總收入與家庭總負債從兩個角度反映了對居民幸福感的影響，前者是顯著增加幸福感（0.0552），后者則是顯著降低幸福感（-0.0283）；家庭社會保障覆蓋率反映了社會基本福利制度對家庭福利的影響，顯然較為充分的社會保險提供了一定的經濟與生活安全保障，可以提高家庭的主觀幸福感受（0.5914）；家庭失業(yè)率的增加，會影響其生活質量，所以對福利、幸福感是消極負面作用（-0.2319）；汽車、住房類非金融資產對福利的影響與模型1類似，前者在1%的顯著性水平上提高幸福感，后者則在1%的顯著性水平上降低幸福感；Quarrel、idea1與idea2透視了受訪者對婚姻和家庭的態(tài)度，Quarrel在1%的水平上顯著（0.1544），說明夫妻爭吵的次數(shù)越少，家庭越幸福。后兩個指標度量受訪者是否具備家庭觀念。idea1的回歸系數(shù)是0.1544說明具有濃厚家庭觀念、對家庭懷有較重感情依賴的人（認為家庭在生活中重要或者非常重要）更容易感到幸福。中國家庭的傳統(tǒng)觀點是將家庭視為情感交流的場所（占受訪者的70.10%）以及生老病殘等生活保障單位（占受訪者的54.94%），家庭觀念淡薄的人（僅占受訪者的0.50%）往往主觀幸福感相對弱一些。與之對應，marriage的回歸結果顯示，已婚的人比未婚的人更容易感到家庭的溫暖和幸福；生活環(huán)境對居民幸福感的影響也至關重要，eco的回歸系數(shù)是0.0770且在1%的水平上顯著，表明受訪者居住地的經濟狀況越好，其幸福感越強烈，幸福的“傳染效應”明顯；從其他家庭特征控制變量來看，女性比較容易對生活現(xiàn)狀感到滿足，從而幸福感較強。年齡越大的人，生活閱歷豐富、家庭基礎牢固、心態(tài)比較淡定，也就更容易覺得幸福。family與children則是從另外一個角度證明了家庭人丁興旺、子女繞膝所帶來的主觀幸福感；區(qū)域控制變量在5%的水平上顯著，幸福感也存在一定程度的區(qū)域差異。農村地區(qū)的家庭與城市家庭比較，幸福感要相對低一些（-0.0951）。相對而言，西部地區(qū)的家庭主觀幸福感要弱于東部、中部地區(qū)的家庭（見表3）。
從幾率比來看，hfi具有帶動幸福感的倍增效應：在其他變量給定的情況下，hfi每上升一個單位，家庭感到幸福的幾率比會增加到原來的590倍，可見，hfi是對中國家庭幸福感最有影響力的變量，其作用力度也最大，再次驗證H3的成立；身體不健康會使幸福感降低35%；在其他變量保持不變的情況下，家庭收入每增加一個單位，會使幸福感提高6個百分點，而家庭負債每增加一個單位，則引發(fā)幸福感降低3%；擁有社會保障的家庭感到幸福的幾率比增加80%，而失業(yè)率增加的家庭感到幸福的幾率比降低21%；擁有汽車的家庭感到幸福的概率是沒有汽車家庭的1.53倍；不常吵架的夫妻，在其他條件不變的情況下，幸福幾率提高17%；對家庭有著深厚感情的受訪者其幸福幾率要高于家庭觀念淡薄的受訪者55%，而family、children則表明了每增加一口人或者一個子女，將會帶來家庭幸福幾率比分別提升7%和9%；在其他變量控制不變的前提下，已婚家庭的幸福感是未婚家庭的3倍，年老的人的幸福感幾率高于年輕人20%，而黨員、團員的幸福感是普通群眾的1.22倍；在5%的顯著性水平上，農村地區(qū)的幸福感要低于城市10%，東部地區(qū)的幸福幾率比高于其他地區(qū)12%，而中部地區(qū)的幸福幾率比則高于其他地區(qū)24%。
本文曾經提到過身體健康與心理健康之間的復雜關系：一般情況下，身體健康可以影響心理健康，并使心理上產生不悅的感受（Lenton等人，2008），模型3health的回歸系數(shù)與幾率比均驗證了身體越不好，就感覺越不幸福的假設；那么心理上的主觀感受是否能夠影響身體健康狀況呢？如果答案是肯定的，就意味著模型存在內生性。為了檢驗這個推測，這里采用變通后的處理，構建變量happy2：非常幸福和幸福賦值為1，而不幸福賦值為0，建立二元響應模型。工具變量（IV）的選擇上，本文采用了受訪者16歲以前的身體狀況。一般情況下身體底子好，就不容易生病，因此IV與health高度相關；同時16歲以前的身體狀況與受訪者當前的幸福感并不直接相關，IV與happy2不相關。使用此工具變量進行IV Probit的估計結果如表4。根據(jù)沃爾德檢驗結果，p值為0.000，故可以在1%的顯著性水平上判定health為內生變量。然而，其相關系數(shù)卻并不高，=0.2695。從回歸結果來看，ivprobit的估計結果與probit并無大的不同，不僅系數(shù)的符號相同，而且連系數(shù)的大小都沒有很大的變化（均在-0.45左右）。這說明即便忽略health的內生性，也不會出現(xiàn)明顯的高估或低估的情況。
本文進一步運用兩步回歸法進行驗證，研究表明，即便這里選擇的IV是個很好的工具變量（p值為0.000，在1%的顯著性水平上認為是內生變量）但是其回歸的結果仍然是沒有差別（happy2的回歸系數(shù)是-0.4881）。可見，health確實存在一定程度的內生性，但是并不嚴重，health與happy互為因果的情況并不明顯，模型3的內生性可以不予處理；health會影響幸福感，但幸福感對身體健康的作用強度并沒有像大多數(shù)學者預期的那么強烈。[20]
