老龄化顾虑对商业养老保险参与的影响研究
曹然　孙乐∗
（山东农业大学，山东 泰安 271018）

      摘要：人口老龄化背景下，商业养老保险参与是缓解养老保障压力的重要路径。本文基于中国综合社会调查（CGSS）数据，采用Logit模型探究老龄化顾虑对商业养老保险参与的影响及机制。研究发现：老龄化顾虑正向驱动参保行为，但调节效应分析发现投资行为通过风险分散效应削弱此作用。异质性分析表明，高收入群体因经济能力与风险规避动机较强，更易将顾虑转化为参保行动；西部地区因社会保障不足，居民对商业保险的补充需求更敏感。
      关键词：老龄化顾虑；商业养老保险参与；投资行为
引言
      我国人口老龄化程度持续加深，传统养老模式面临挑战。家庭养老功能伴随家庭结构小型化与代际支持能力下降而逐渐弱化[1]，基本养老保险体系面临老年抚养比攀升的收支压力[2]。商业养老保险作为三支柱养老保险体系的重要组成，对缓解公共财政压力、提升个体养老质量具有独特价值[3]，但实际参与率仍较低。既有研究表明，商业养老保险参与受个体及家庭特征、城乡差异等多重因素影响[4-7]。值得注意的是，老龄化进程的加速催生了人们的老龄化顾虑，即个体对老年阶段经济保障、健康风险及社会功能衰退等的担忧。这种由未来不确定性引发的主观心理状态如何转化为具体参保决策，是厘清商业养老保险需求驱动机制的关键。有学者指出，养老规划倾向会显著提升家庭商业养老保险参与概率[8]，在家庭资产配置中，风险金融资产比例随老龄人口占比上升而降低[9]，老龄抚养负担亦抑制居民购买商业养老保险[10]。也有研究指出，风险金融资产配置与商业保险参与呈正向关联。
      现有研究对个体主观感知与家庭资源约束的交互效应探讨较少，缺乏对东中西部经济带差异的考察；明晰了诸多影响养老担忧度和保险参与的因素，但结论有所分歧，对老龄化顾虑这一核心主观动因探讨不足。老龄化顾虑驱动个体通过保险对冲风险，而投资行为可能通过分散风险或挤占资金削弱保险需求，但鲜有研究分析三者的关系。基于此，本文构建老龄化顾虑的多维测量框架，探讨老龄化顾虑对商业养老保险参与决策的影响，着重分析投资行为在其中的调节作用。
一、理论分析与研究假设
      人口老龄化是驱动商业养老保险市场发展的重要因素，根据生命周期理论，个体的老龄化顾虑会使其意识到老年时期收入将锐减，而医疗保健等消费需求会攀升。商业养老保险具有长期稳定性，可作为老年生活的经济保障。因此，当个体感受到老龄化带来的压力和不确定性，即存在老龄化顾虑时，其会倾向于通过参与商业养老保险来进行养老规划。
      现代投资组合理论指出，个体通过多元化资产配置分散风险，具有投资行为的个体通常具备较高的金融素养和风险承受能力，倾向于通过多元化资产配置来分散风险，从而降低对商业养老保险的依赖。我国是高储蓄国家，居民的预防性储蓄会挤占商业养老保险的配置空间。因此，尽管老龄化顾虑本身可能激发保险需求，但是投资行为的风险分散与流动性优势反而可能弱化参保的边际效用。
尽管老龄化顾虑本身可能激发保险需求，但是投资行为的风险分散与流动性优势反而可能弱化参保的边际效用。
      收入水平与区域经济差异是影响商业养老保险参与的重要情境因素。第一，高收入群体经济能力与风险规避动机更强，更易将养老顾虑转化为参与行为。第二，在社会保障水平较低的地区，居民对商业保险的补充性需求更突出[11]。我国西部地区基本养老保险的覆盖面狭窄，居民对老龄化风险的敏感性可能更高，商业保险的补充功能更凸显。据此，本文提出如下假说。
      假说1：老龄化顾虑能够促进商业养老保险参与。
      假说2：投资行为对老龄化顾虑促进商业养老保险参与具有负向调节作用。
      假说3：老龄化顾虑促进商业养老保险参与在高收入群体、西部地区表现得更加显著。
二、研究设计
（一）模型设定
      由于被解释变量是否参与商业养老保险为 0-1 的变量，因此本文选取logit模型，基准模型设定如下：

式中：p为家庭参加商业养老保险的概率；β0为常数项；β1、β2为回归系数；concerns为老龄化顾虑；control 为控制变量；ε为随机误差项。
      在模型 （1） 的基础上进一步加入是否参与投资活动的交互项，以考察投资行为对老龄化顾虑促进商业养老保险参与的影响。调节效应模型的具体形式如下：

式中：invest表示投资行为；γ0为常数项；γ1、γ2、γ3为回归系数；其他控制变量同前。
（二）数据与变量
      1.数据来源及处理
      本文数据来源于 2021 年中国综合社会调查(ChineseGeneral Social Survey)，进行数据清洗并剔除无效、极端样本后，最终共筛选出符合需求的1 968份样本进行分析。
      2.变量选取与描述性统计
      被解释变量为参与商业养老保险的情况。参与商业养老保险的取值为1，未参与的取值为0。核心解释变量为老龄化顾虑。老龄化顾虑为综合概念，由多方面因素反映，故采用熵值法进行综合测度。参考穆光宗对个人层面养老风险的定义，设定一级指标为老龄化顾虑，二级指标为自主能力及经济能力、健康功能、社会功能、家庭及社会支持，并对应 17 个三级指标 （表 1）。权重结果显示，健康功能维度权重显著突出，表明受访者对健康衰退引发的身体痛苦及社会角色失能存在普遍且异质性的担忧，符合生命周期理论中健康风险对养老规划的驱动逻辑。医疗信息理解障碍相关指标权重次之，反映医疗资源获取能力的差异化进一步加剧了老龄化顾虑。自主能力及经济依赖性指标权重中等，其影响受家庭代际支持削弱，而社会支持感知维度权重最低，可能与传统养老观念有关。
      参照现有文献，本文选取的个人特征变量包括性别、年龄、婚姻状况、教育水平、户籍地及基本养老保险参保情况，且为探究年龄对商业养老保险参与是否为非线性影响，进一步加入年龄的平方项。家庭特征变量有：家庭收入、是否从事投资活动、养老责任主体认知。变量说明及样本的描述性统计见表2。
三、实证结果分析
（一）基准回归与调节效应分析
      老龄化顾虑、投资行为与商业养老保险参与的关系如表3所示。第(1)列为仅控制人口统计学变量的基准回归结果，显示老龄化顾虑在 10% 水平上显著，表明其对商业养老保险参与存在显著正向影响，初步支持研究假设。第（2） 列进一步纳入养老保险、家庭收入等社会经济变量后，老龄化顾虑的方向与显著性未发生实质性变化，说明其促进作用具有稳健性，验证了假说1。同时，投资行为在1%水平上显著，说明投资行为对商业养老保险参与同样存在显著促进作用，参与投资的个体更可能配置商业养老保险。
      调节效应模型中，老龄化顾虑与投资行为的交互项系数显著为负，表明投资行为削弱了老龄化顾虑对商业养老保险参与的正向效应，验证了假说2。此外，家庭年收入在1%水平上显著提升参保概率，城市户籍在5%水平上正向驱动，表明经济能力和区域发展水平是重要驱动因素；教育水平仅在初始模型中显著，其影响可能通过其他因素间接体现；年龄及其平方项分别呈现显著正向和负向作用，揭示参保概率随年龄增长呈倒U形趋势，中年群体可能更积极进行养老规划。

（二）异质性分析
      本文通过因子分析法来测量老龄化顾虑这一解释变量，进行了稳健性检验，结果与基准回归的结果基本一致。在此基础上根据个人收入水平、所处经济带对样本进行分组回归。结果如表4所示，老龄化顾虑对商业养老保险参与的促进作用只存在于高收入样本和西部地区样本中，假设3得到验证。中低收入家庭受限于可支配收入，更依赖基本养老保险或家庭代际支持。即使存在老龄化顾虑，其参保决策仍受制于经济可行性而非更高层次的保障需求。我国东部地区的社会保障水平较高,中部次之,西部最低[12]，社会保障体系较为完善的地区，居民对商业保险的依赖度较低。
      此外，经济较为发达的地区居民的金融素养较高，可能更倾向于通过多元化投资，而非单一保险工具应对养老风险，导致老龄化顾虑的驱动作用被稀释。

四、结语
      本文基于中国综合社会调查数据，结果表明：个体对老年生活的经济安全、健康风险及社会功能衰退的担忧程度越高，越倾向于通过购买商业养老保险来对冲风险；尽管投资行为本身正向影响商业养老保险参与，但个体的投资行为会减弱老龄化顾虑对商业养老保险参与的正向影响；异质性分析发现，老龄化顾虑对商业养老保险参与的促进作用在高收入群体和西部地区更为显著。基于此，本文提出如下政策建议。首先，要依托大数据推广智能化养老规划工具，推动居民将主观担忧转化为可视化的养老缺口评估。其次，政府应引导保险公司设计兼顾保障功能与资金流动性的产品，平衡短期资金需求与长期保障目标，缓解投资行为对参保的抑制效应。最后，要强化区域化保障协同，推动商业保险与现有养老服务体系衔接，在社保缺位的西部地区，加大财政补贴与税收优惠力度，强化商业保险对社会保障缺口的补充作用，对高收入群体完善激励相容机制，引导其将经济能力转化为养老保障储备。
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