■許莉 楊光裕

一、引言

近年來，我國持續(xù)的低生育水平和嚴(yán)重的少子化大大弱化了家庭養(yǎng)老的功能。第七次全國人口普查數(shù)據(jù)表明，2020年我國大陸地區(qū)育齡婦女總和生育率下降至1.3%，60歲及以上老年人口數(shù)為2.64億人，占總?cè)丝诘?8.7%。低生育水平下不斷延長的預(yù)期壽命進(jìn)一步加劇了我國的養(yǎng)老風(fēng)險。目前，我國商業(yè)養(yǎng)老保險發(fā)展的情況并不樂觀，截至2019年末，我國養(yǎng)老保險三支柱之比為73∶21∶6，商業(yè)養(yǎng)老保險所處的第三支柱占比非常小[1]。中國綜合社會調(diào)查（2017）數(shù)據(jù)顯示，僅有7.71%的受訪者購買了商業(yè)養(yǎng)老保險。近年來，國家在政策層面不斷推動商業(yè)養(yǎng)老保險發(fā)展。2014年國務(wù)院《關(guān)于加快發(fā)展現(xiàn)代保險服務(wù)業(yè)的若干意見》提出，要充分發(fā)揮商業(yè)保險對基本養(yǎng)老保險的補(bǔ)充作用。2017年國務(wù)院《關(guān)于加快發(fā)展商業(yè)養(yǎng)老保險的若干意見》指出，發(fā)展商業(yè)養(yǎng)老保險對應(yīng)對人口老齡化趨勢、進(jìn)一步保障和改善民生和促進(jìn)社會和諧穩(wěn)定等具有重要意義。商業(yè)養(yǎng)老保險要成為個人和家庭商業(yè)養(yǎng)老保障計劃的主要承擔(dān)者。2018年，財政部等五部門聯(lián)合印發(fā)《關(guān)于開展個人稅收遞延型商業(yè)養(yǎng)老保險試點(diǎn)的通知》。2021年5月，銀保監(jiān)會印發(fā)了在浙江?。ê瑢幉ㄊ校┖椭貞c市開展為期一年的專屬商業(yè)養(yǎng)老保險試點(diǎn)的通知。積極應(yīng)對人口老齡化趨勢，大力發(fā)展商業(yè)養(yǎng)老保險，增加老年人養(yǎng)老資源儲備，實現(xiàn)老有所養(yǎng)，成為我國養(yǎng)老保障體系發(fā)展的重要內(nèi)容。

目前關(guān)于商業(yè)養(yǎng)老保險參與影響因素的研究，主要從宏觀環(huán)境和微觀主體兩方面進(jìn)行探討。宏觀層面，秦云等[2]認(rèn)為死亡率、老年撫養(yǎng)比、城鎮(zhèn)化率、預(yù)期通脹率以及收入水平等因素會顯著影響居民對商業(yè)養(yǎng)老保險的需求。微觀層面，現(xiàn)有研究認(rèn)為個體特征因素如年齡[3]、受教育程度[4]等，以及家庭特征因素如兒女?dāng)?shù)量[5]、家庭人口結(jié)構(gòu)[6]、家庭養(yǎng)老計劃傾向[7]等影響了居民商業(yè)養(yǎng)老保險決策。

社會互動對居民金融決策的影響近年來得到越來越多的關(guān)注。研究發(fā)現(xiàn)，社會互動對家庭股市參與、風(fēng)險資產(chǎn)投資等活動具有正向影響[8—10]。但其中探討社會互動對居民商業(yè)保險購買影響的研究還非常有限，研究結(jié)論也不一致。Beiseitov 等[11]研究了社會互動對美國老年人參與健康保險的影響，發(fā)現(xiàn)社會互動高的家庭會減少對商業(yè)醫(yī)療保險的購買。何興強(qiáng)等[12]利用2004年廣東省居民調(diào)查數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)社會互動對居民的保險購買行為沒有顯著影響。宋濤等[13]利用2011年對1623 個農(nóng)民的調(diào)查數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)無論是以網(wǎng)絡(luò)規(guī)模還是互動頻率測量的社會互動對農(nóng)民購買商業(yè)養(yǎng)老保險意愿的影響在統(tǒng)計上都不顯著。然而，吳玉鋒等[14]基于陜西省和山東省1456個農(nóng)民的問卷調(diào)查數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，社會互動促進(jìn)了農(nóng)民參與基本養(yǎng)老保險，該正向效應(yīng)主要通過反映弱關(guān)系的地緣互動起作用，而反映強(qiáng)關(guān)系的血緣互動對農(nóng)民的參保行為沒有影響。李丁等[15]基于2013年中國家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù)構(gòu)建了綜合的社會互動指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)社會互動通過提高居民金融知識水平和對商業(yè)保險的信任度促進(jìn)了家庭商業(yè)保險參與的可能性與參與程度。彭魏倬加[16]利用2017年中國綜合社會調(diào)查數(shù)據(jù)，采取與鄰居、朋友社交娛樂的頻率來衡量社會互動，發(fā)現(xiàn)社會互動對居民商業(yè)養(yǎng)老保險參與有促進(jìn)作用。

Durlauf[17]認(rèn)為社會互動通過內(nèi)生互動和情景互動兩種渠道影響居民金融決策。具體來說，在商業(yè)養(yǎng)老保險的購買決策中，內(nèi)生互動通過雙向的口頭信息交流和共同話題交談降低保險參與成本和增加決策主體的主觀效應(yīng)，進(jìn)而促進(jìn)居民對商業(yè)養(yǎng)老保險的購買。情景互動則通過單向的結(jié)果示范效應(yīng)對商業(yè)養(yǎng)老保險參與產(chǎn)生不確定的影響，即若居民認(rèn)為商業(yè)養(yǎng)老保險購買結(jié)果較好時，會產(chǎn)生促進(jìn)購買的正向示范效應(yīng)，反之則產(chǎn)生降低購買的負(fù)向示范效應(yīng)。因此，社會互動對家庭商業(yè)養(yǎng)老保險購買決策的影響如何，要看兩種互動疊加之后的凈效果[17]。但是既有關(guān)于社會互動對金融決策影響效應(yīng)的實證研究還未能區(qū)分內(nèi)生互動和情景互動的不同效應(yīng)。

本文將從三個方面進(jìn)行拓展：第一，利用中國綜合社會調(diào)查（Chinese General Social Survey，CGSS）2015年和2017年的混合截面數(shù)據(jù)研究社會互動對居民商業(yè)養(yǎng)老保險參與的影響。該數(shù)據(jù)涉及全國31 個?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）和兩萬多戶家庭，不僅具有較強(qiáng)的代表性，而且可以考察個體特征在時間變化上的動態(tài)效果，信息含量更高。第二，將社會互動區(qū)分為內(nèi)生互動和情景互動，分別考察內(nèi)生互動和情景互動的不同效應(yīng)及社會互動的綜合效應(yīng)，可以更全面地衡量社會互動對商業(yè)養(yǎng)老保險參與的影響。第三，檢驗了養(yǎng)老觀念在社會互動影響商業(yè)養(yǎng)老保險參與中的中介作用，從實證分析的角度更加透徹地理解社會互動影響居民購買商業(yè)養(yǎng)老保險決策的作用機(jī)制。

二、研究設(shè)計

（一）數(shù)據(jù)與樣本

本文所用數(shù)據(jù)為中國綜合社會調(diào)查（CGSS）2015年和2017年的混合截面數(shù)據(jù)。其中2015年的樣本為10968個，2017年的樣本為12582個，包含個人特征、家庭情況、社會互動及商業(yè)養(yǎng)老保險等各方面信息。在剔除了缺失變量和異常值之后，最終獲得有效觀測樣本2015年9096 個、2017年11862 個，共計20958個樣本。

（二）變量

1.被解釋變量：居民商業(yè)養(yǎng)老保險參與

根據(jù)CGSS 問卷中“您目前是否參加了以下社會保障項目？”的答案來衡量居民商業(yè)養(yǎng)老保險參與情況。受訪者選擇參加了商業(yè)養(yǎng)老保險則該變量取值為1，沒有參加則取值為0。

2.解釋變量：社會互動

既有文獻(xiàn)主要采用三種方式衡量社會互動：一是體現(xiàn)社會互動的家庭支出，如禮金支出[18，19]、通訊支出[20]。二是體現(xiàn)社會互動的活動頻率，如拜訪鄰居與去教堂的頻率[8]、與鄰居交流的頻率[11]、進(jìn)行社交娛樂活動的頻繁程度[21]。三是親友數(shù)量，如給親朋好友拜年的總?cè)藬?shù)[12]，所擁有的親友、同事、熟人的數(shù)量[22]，兄弟姐妹人數(shù)[23]等。這些方法沒有考慮線上互動活動，同時也沒有區(qū)分內(nèi)生互動和情景互動兩種渠道，存在一定的局限性。

根據(jù)Durlauf[17]提出的影響機(jī)制，內(nèi)生互動是群體中人與人之間的相互影響，是一種同群效應(yīng)。情景互動指個體的行為決策受群體行為決策后果的影響，是單向的結(jié)果示范性效應(yīng)。本文用受訪者與鄰居、朋友進(jìn)行社交娛樂活動的頻繁程度來衡量內(nèi)生互動，用受訪者對媒體的使用頻率來衡量情景互動，最后將內(nèi)生互動和情景互動加總求和來構(gòu)建社會互動變量。

關(guān)于內(nèi)生互動，CGSS 問卷中設(shè)計了兩個問題：“請問您與鄰居進(jìn)行社交娛樂活動（如互相串門，一起看電視、吃飯、打牌等）的頻繁程度是”和“請問您與其他朋友進(jìn)行社交娛樂活動（如互相串門，一起看電視、吃飯、打牌等）的頻繁程度是”。兩個問題的答案選項為“1.幾乎每天；2.一周1 到2 次；3.一個月幾次；4.大約一個月1 次；5.一年幾次；6.一年1 次或更少；7.從來不”。本文分別合并選項3、4和選項5、6，按頻繁程度依次賦值5—1。

現(xiàn)實觀察表明，若人們從新聞媒體上觀察到某種行為決策帶來了正面效應(yīng)，則會學(xué)習(xí)跟進(jìn)；反之，若從新聞媒體上觀察到某種行為決策帶來了負(fù)面效應(yīng)，則會學(xué)習(xí)避免。隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展，居民對傳統(tǒng)媒體的使用逐漸減少，網(wǎng)絡(luò)新媒體憑借其具有信息時效性、互動性、豐富性等特點(diǎn)受到越來越多居民的喜愛。為了更好地反映受訪者對媒體的使用頻率，本文從傳統(tǒng)媒體和互聯(lián)網(wǎng)媒體兩方面衡量受訪者的媒體使用頻率。CGSS問卷設(shè)計的問題為“您對以下媒體的使用情況是：1.報紙；2.雜志；3.廣播；4.電視；5.互聯(lián)網(wǎng)（包括手機(jī)上網(wǎng)）”，相應(yīng)的選項為“從不；很少；有時；經(jīng)常；非常頻繁”。本文采用受訪者對報紙、雜志、廣播和電視這四者使用頻率的最大值來代表受訪者的傳統(tǒng)媒體使用頻率。按照頻繁程度由低到高分別賦值1—5。采用受訪者對互聯(lián)網(wǎng)（包括手機(jī)上網(wǎng)）的使用頻率來衡量互聯(lián)網(wǎng)使用頻率，同樣按照頻繁程度由低到高賦值1—5。

3.控制變量

既有研究表明，商業(yè)養(yǎng)老保險的參與還與個人特征因素和家庭特征因素相關(guān)。為降低估計偏誤，本文選擇年齡、性別、宗教信仰、健康狀況、婚姻狀況、對他人的信任、政治面貌、社保情況、家庭規(guī)模及金融投資經(jīng)驗等作為控制變量。設(shè)定受訪者性別為虛擬變量，男性為1，女性為0。受訪者宗教信仰為虛擬變量，有宗教信仰為1，無宗教信仰為0。受訪者健康狀況為定序變量，很不健康、比較不健康、一般、比較健康、很健康分別賦值1—5。受訪者婚姻狀況為虛擬變量，已婚或同居為1，其他為0。對他人的信任情況用問卷中“受訪者對絕大多數(shù)人都是可以信任的觀點(diǎn)的同意程度”這一問題來衡量，答案有“非常不同意；比較不同意；說不上同意不同意；比較同意；非常同意”，分別賦值1—5。政治面貌為虛擬變量，共產(chǎn)黨員賦值為1，否則為0。社保情況為虛擬變量，受訪者參加了社會保險的任意一種賦值為1，否則為0。采用是否從事股票、基金、債券、期貨、權(quán)證、炒房、外匯投資、其他等投資活動來衡量受訪者的金融投資經(jīng)驗，從事相關(guān)投資活動賦值為1，否則為0；采用家庭人口數(shù)量來衡量家庭規(guī)模。

（三）描述性統(tǒng)計

在有效樣本中，商業(yè)養(yǎng)老保險參與的比例為7.01%。表1描述性統(tǒng)計顯示，全樣本受訪者平均年齡約為55.4歲，男性占比為47.1%，有宗教信仰的受訪者占10.3%。78.2%的受訪者處于已婚或同居的婚姻狀態(tài)，93.7%的受訪者擁有基本社會保險。受訪者平均家庭人口數(shù)量為2.86人，9.2%的受訪者家庭參與了股票、基金、債券、期貨、權(quán)證、炒房、外匯投資、其他等投資活動。

表1 主要變量描述性統(tǒng)計

從參加商業(yè)養(yǎng)老保險和未參加商業(yè)養(yǎng)老保險的描述性統(tǒng)計來看：參保者的平均年齡約為50.5歲，未參保者的平均年齡約為55.8 歲，未參保者的年齡大于參保者，而參保者的健康狀況要高于未參保者。從婚姻狀況來看，參保者約有82.2%處于已婚或同居狀態(tài)，未參保者約有77.9%處于已婚或同居狀態(tài)，未參保者的已婚或同居比例明顯低于參保者。從政治面貌來看，參保者的黨員比例為17.6%，未參保者的黨員比例為10.3%，未參保者的黨員比例明顯低于參保者。從社保情況來看，參保者約有92.4%有社保，未參保者約有93.8%有社保，未參保者的社會保險參保情況略高于參保者。從家庭特征來看，參保者有29.5%從事股票、基金、債券、期貨、權(quán)證、炒房、外匯投資、其他等投資活動，未參保者的該項數(shù)值僅為7.7%，參保者的金融投資活動參與率要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于未參保者。此外，在平均家庭人口數(shù)量、性別比、宗教信仰、對他人的信任情況上，二者差異不大。

三、實證分析

（一）基準(zhǔn)回歸分析

由于居民是否參與商業(yè)養(yǎng)老保險是二元虛擬變量，本文采用Probit 模型考察社會互動對居民商業(yè)養(yǎng)老保險參與的影響。表2報告了社會互動對居民養(yǎng)老保險參與的Probit 回歸結(jié)果。由于CGSS 各年度調(diào)查都是單獨(dú)抽樣，因此先分別對2015年和2017年的數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸，然后把兩年數(shù)據(jù)混合起來，加入年份變量進(jìn)行控制，以增加樣本容量從而降低抽樣偏差的影響。表2（1）、（3）、（5）列是基于社會互動的Probit 估計結(jié)果，可以看出社會互動對居民商業(yè)養(yǎng)老保險參與具有正向影響，且在1%的水平上顯著。觀察邊際效應(yīng)發(fā)現(xiàn)，2017年社會互動對居民商業(yè)養(yǎng)老保險參與的正向影響比2015年有所降低。

從控制變量來看，年齡與商業(yè)養(yǎng)老保險參與呈現(xiàn)非線性關(guān)系。隨著年齡增加，居民參與商業(yè)養(yǎng)老保險的概率增大，但年齡增長到達(dá)一定臨界值后，二者會呈反方向變動，與Lee等[3]的研究結(jié)論一致。健康狀況對商業(yè)養(yǎng)老保險參與有顯著正向影響，說明身體健康的人預(yù)期自己的未來壽命較長，需要更多的養(yǎng)老資金支持老年時期的消費(fèi)，因而更愿意購買商業(yè)養(yǎng)老保險，這也表明商業(yè)養(yǎng)老保險市場存在一定的逆向選擇?；橐鰻顩r對商業(yè)養(yǎng)老保險參與有顯著的正向影響，說明婚姻會提升一個人的家庭責(zé)任感，更愿意提前為未來的生活做好規(guī)劃。從事金融投資活動對商業(yè)養(yǎng)老保險參與有顯著的正向影響，由于商業(yè)養(yǎng)老保險屬于比較復(fù)雜的金融產(chǎn)品，對產(chǎn)品的理解、條款的分析和價格的比較等都要求購買者具有一定的金融知識素養(yǎng)，參與金融投資活動的家庭具有更高的金融知識素養(yǎng)，從而購買商業(yè)養(yǎng)老保險的概率也更高[24]。社保情況對商業(yè)養(yǎng)老保險參與有顯著的負(fù)向影響，說明社會保險與商業(yè)養(yǎng)老保險之間存在一定的替代性，擁有社會保險的人會認(rèn)為自己老年時的醫(yī)療以及養(yǎng)老可以得到一定的保障，從而減少其對商業(yè)養(yǎng)老保險的參與程度。家庭規(guī)模越大，參與商業(yè)養(yǎng)老保險的概率越低，這與樊綱治等[6]的研究結(jié)果一致，因為人口較多的家庭具有較強(qiáng)的自我保障能力，家庭成員之間可以互相分擔(dān)養(yǎng)老風(fēng)險，對于人口較少的家庭，其養(yǎng)老風(fēng)險內(nèi)部消化比較困難，家庭成員傾向通過購買商業(yè)養(yǎng)老保險來抵御風(fēng)險，從而增加了參與商業(yè)養(yǎng)老保險的可能性。此外，回歸結(jié)果還表明，性別、宗教信仰和對他人的信任對居民商業(yè)養(yǎng)老保險參與的影響不顯著。

表2（2）、（4）、（6）列報告了內(nèi)生互動和情景互動對商業(yè)養(yǎng)老保險參與的影響系數(shù)。結(jié)果顯示，內(nèi)生互動對居民商業(yè)養(yǎng)老保險參與具有正向影響，但在統(tǒng)計意義上不顯著；情景互動對居民商業(yè)養(yǎng)老保險參與具有正向影響，且在1%的水平上顯著。說明社會互動對商業(yè)養(yǎng)老保險參與的促進(jìn)效應(yīng)主要來自情景互動?？赡艿脑颍阂皇且驗槲覈癖妼?nèi)生互動和情景互動的信任度不同，民眾對中央媒體的信任度總體上非常高[25]，而人際間的信任卻逐年降低[26]，因此居民更相信電視、報刊這類情景互動渠道提供的信息并據(jù)此進(jìn)行金融決策，對通過熟人社交這類內(nèi)生互動渠道獲取信息的依賴程度下降。二是相對內(nèi)生互動，情景互動的內(nèi)容更具有針對性。養(yǎng)老問題在多數(shù)人看來是比較遙遠(yuǎn)的話題，也比較沉重，日常交流中較少涉及。相比之下，無論是傳統(tǒng)媒體還是網(wǎng)絡(luò)媒體，近年來有關(guān)老齡化和長壽風(fēng)險的相關(guān)信息和討論較多，因此對居民購買商業(yè)養(yǎng)老保險的決策影響較大。

表2 社會互動對居民商業(yè)養(yǎng)老保險參與的影響

（二）異質(zhì)性分析

考慮到中國城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡、受訪者自身特征差異等因素，本文將樣本按照城鄉(xiāng)、年齡、政治面貌以及是否從事金融投資活動進(jìn)行分組，考察社會互動對居民商業(yè)養(yǎng)老保險參與影響的異質(zhì)性。

表3（1）至（4）列報告了按照城鄉(xiāng)進(jìn)行分組后的回歸結(jié)果。結(jié)果顯示，社會互動對農(nóng)村居民和城鎮(zhèn)居民商業(yè)養(yǎng)老保險參與都有顯著的正向影響。在農(nóng)村，社會互動主要通過情景互動渠道促進(jìn)居民商業(yè)養(yǎng)老保險參與，內(nèi)生互動渠道的正向作用不顯著。在城鎮(zhèn)，內(nèi)生互動和情景互動對商業(yè)養(yǎng)老保險參與均存在正向影響，且在1%的水平上顯著?？赡苁且驗檗r(nóng)村居民普遍持有傳統(tǒng)的“養(yǎng)兒防老”觀念，認(rèn)為養(yǎng)老是由子女負(fù)責(zé)的，因此很少就購買商業(yè)養(yǎng)老保險進(jìn)行交流。而城鎮(zhèn)居民較多接受自我養(yǎng)老的新觀念，更可能在交流過程中討論養(yǎng)老保險，從而導(dǎo)致內(nèi)生互動對城鎮(zhèn)居民的正向影響顯著。

表3（5）至（8）列按年齡進(jìn)行分組。本文按照聯(lián)合國教科文組織的定義，將18～45 歲年齡段的人定義為青年，其余年齡段的人定義為中老年?；貧w結(jié)果發(fā)現(xiàn)，社會互動對不同年齡段的居民均有顯著的促進(jìn)作用，但是對中老年居民的促進(jìn)作用更大。

表3 基于城鄉(xiāng)與年齡分組的全樣本社會互動對商業(yè)養(yǎng)老保險參與的影響

表4（1）至（4）列按是否從事金融投資活動進(jìn)行分組。結(jié)果顯示，社會互動對不同金融素養(yǎng)居民的商業(yè)養(yǎng)老保險參與均有顯著的正向影響；內(nèi)生互動對從事金融投資活動居民的正向影響顯著，對不從事金融投資活動居民的正向影響不顯著；情景互動對兩類居民均有顯著的促進(jìn)作用，但對不從事金融投資活動居民的促進(jìn)作用更大。

表4（5）至（8）列按政治面貌進(jìn)行分組。結(jié)果顯示，社會互動對黨員和非黨員居民均存在正向的促進(jìn)作用；內(nèi)生互動對黨員的正向影響在1%的水平上顯著，對非黨員商業(yè)養(yǎng)老保險參與具有負(fù)向影響，但在統(tǒng)計意義上不顯著；情景互動對兩類居民均有顯著的促進(jìn)作用，并且對非黨員居民的促進(jìn)作用更大。

表4 基于從事金融投資活動和政治面貌分組的社會互動對商業(yè)養(yǎng)老保險參與的影響

（三）穩(wěn)健性檢驗

1.內(nèi)生性問題

社會互動會在一定程度上促進(jìn)居民對商業(yè)養(yǎng)老保險的購買，但該模型可能存在一定的內(nèi)生性。一是存在變量遺漏問題，雖然本文模型中引入了一定數(shù)量的控制變量，但商業(yè)養(yǎng)老保險的購買還可能會受到性格、金融素養(yǎng)、風(fēng)險偏好、收入等因素的影響，因此模型的控制變量可能不完全。二是存在雙向因果關(guān)系，居民會通過社會互動了解有關(guān)商業(yè)養(yǎng)老保險的信息，從而購買商業(yè)養(yǎng)老保險。也可能是因為購買了商業(yè)養(yǎng)老保險而擁有與外界交流的共同話題，從而增加了社會互動。三是存在測量誤差。為此本文借鑒李丁等[15]的方法，采用區(qū)域?qū)用娴闹笜?biāo)作為個體層面指標(biāo)的工具變量進(jìn)行內(nèi)生性檢驗。由于省份是2017年CGSS數(shù)據(jù)庫中的最小層級區(qū)域單位，因此本文選擇除本受訪者之外的該省平均的社會互動、內(nèi)生互動、情景互動作為工具變量。因為生活在一個省份的居民在生活習(xí)俗、收入水平、文化等方面相似度較高，所以省份平均的社會互動水平和居民的社會互動水平高度相關(guān)，但是省份除本受訪者之外的社會互動與該居民商業(yè)養(yǎng)老保險參與行為沒有關(guān)系，因此滿足工具變量的基本假設(shè)。

表5為采用工具變量后社會互動對商業(yè)養(yǎng)老保險參與影響的回歸結(jié)果。結(jié)果顯示，工具變量的一階段F 值遠(yuǎn)大于10 的臨界值[27]，說明采用除本受訪者之外的省平均社會互動、內(nèi)生互動、情景互動作為工具變量是有效的，不存在弱工具變量問題。模型在1%的顯著性水平上通過了Wald 檢驗，即拒絕了“H0：社會互動為外生”的原假設(shè)，說明原模型中內(nèi)生性問題確實存在，采用工具變量法是合適的。表5的回歸結(jié)果顯示，在修正了內(nèi)生性偏誤之后，社會互動對商業(yè)養(yǎng)老保險參與影響的正向影響依舊在1%水平上顯著，該正向促進(jìn)作用主要通過情景互動渠道產(chǎn)生，內(nèi)生互動對商業(yè)養(yǎng)老保險參與的影響不顯著，與前文的結(jié)論一致。

表5 內(nèi)生性檢驗

2.替代性的社會互動指標(biāo)

本文使用受訪者對自己社交頻繁程度的度量作為社會互動的替代性指標(biāo)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗，根據(jù)CGSS 問卷中“在過去一年中，您是否經(jīng)常在您的空閑時間做下面的事情？（社交/串門）”的問題回答進(jìn)行衡量。表6（1）列的結(jié)果顯示，社會互動對居民商業(yè)養(yǎng)老保險參與具有正向影響，且在1%的水平上顯著。這與基準(zhǔn)模型回歸結(jié)果相同，證明了本文結(jié)果的穩(wěn)健性。

表6 穩(wěn)健性檢驗

3.將模型替換為Logit模型

為了確保模型的穩(wěn)健性，本文采用Logit模型對其進(jìn)行檢驗。表6（2）和（3）列的結(jié)果顯示，社會互動對居民商業(yè)養(yǎng)老保險參與存在正向影響，且在1%的水平上顯著；內(nèi)生互動對居民商業(yè)養(yǎng)老保險參與影響的正向影響不顯著；情景互動對居民商業(yè)養(yǎng)老保險參與影響存在顯著促進(jìn)作用。這與基準(zhǔn)模型回歸結(jié)果相同，證明了本文結(jié)果的穩(wěn)健性。

（四）作用機(jī)制檢驗

前文回歸結(jié)果表明，社會互動主要通過情景互動渠道對居民商業(yè)養(yǎng)老保險參與行為產(chǎn)生影響。情景互動渠道主要體現(xiàn)的是一種單向的結(jié)果示范效應(yīng)，但情景互動如何影響居民對商業(yè)養(yǎng)老保險的決策仍有待進(jìn)一步檢驗。既有文獻(xiàn)表明，居民的養(yǎng)老觀念會對商業(yè)養(yǎng)老保險的參與產(chǎn)生影響。如，王志剛等[28]指出，贊成“養(yǎng)兒防老”觀念對“新農(nóng)?！钡膮⑴c行為有顯著的負(fù)向影響。汪潤泉[29]指出，持有子女養(yǎng)老的觀念會對個體參加養(yǎng)老保險產(chǎn)生負(fù)向影響。同時，研究也表明，社會互動會對居民的養(yǎng)老觀念產(chǎn)生影響。羅玉峰等[30]指出，外出務(wù)工人員可以接觸并受到更多不同人群、文化和思想的影響，進(jìn)而對傳統(tǒng)的“養(yǎng)兒防老”觀念產(chǎn)生沖擊。也就是說，社會流動和文化交流會對外出務(wù)工人員的價值觀產(chǎn)生沖擊，弱化傳統(tǒng)的贍養(yǎng)理念。

為此，本文結(jié)合CGSS 數(shù)據(jù)的可得性，選取居民養(yǎng)老觀念作為中介變量進(jìn)行作用機(jī)制檢驗，探究養(yǎng)老觀念是否在社會互動影響居民商業(yè)養(yǎng)老保險參與中發(fā)揮中介效應(yīng)。本研究將養(yǎng)老觀念區(qū)分為自我養(yǎng)老觀念和依賴養(yǎng)老觀念。自我養(yǎng)老觀念是指有子女的老人養(yǎng)老主要由自己負(fù)責(zé)或由政府、子女、老人自己三方共同負(fù)責(zé)的觀念；依賴養(yǎng)老觀念是指有子女的老人養(yǎng)老主要由子女負(fù)責(zé)或由政府負(fù)責(zé)的觀念。采用CGSS 問卷中“您認(rèn)為有子女的老人的養(yǎng)老主要應(yīng)該由誰負(fù)責(zé)？1.主要由政府負(fù)責(zé)；2.主要由子女負(fù)責(zé)；3.主要由老人自己負(fù)責(zé)；4.政府/子女/老人責(zé)任均攤”這一問題來衡量。如果受訪者選擇3 或者4，則定義為自我養(yǎng)老，取值為1；否則為依賴養(yǎng)老，取值為0。檢驗過程借鑒方杰等[31]對于類別變量中介效應(yīng)檢驗的方法，具體的回歸結(jié)果如表7所示。

表7的回歸結(jié)果顯示，內(nèi)生互動和情景互動對養(yǎng)老觀念的影響均在1%的水平上顯著，表明內(nèi)生互動降低了居民的自我養(yǎng)老觀念，而情景互動會提升居民的自我養(yǎng)老觀念。綜合兩者之后，社會互動對養(yǎng)老觀念的影響在1%的水平上顯著為正。（2）和（4）列的回歸結(jié)果顯示，社會互動主要通過情景互動使得居民對養(yǎng)老觀念產(chǎn)生影響，情景互動程度提高，會促進(jìn)養(yǎng)老觀念向更契合老齡化時代需求的自我養(yǎng)老方向傾斜，進(jìn)而提升居民參與商業(yè)養(yǎng)老保險的可能性。根據(jù)Tofighi 等[32]提出的方法，使用R 軟件的RMediation 軟件包，并使用乘積分布法檢驗得到社會互動、內(nèi)生互動、情景互動Za×Zb的95%置信區(qū)間分別是[0.0007，0.0050]、[-0.0074，-0.0008]、[0.0026，0.0215]，均不包含0。說明養(yǎng)老觀念的中介效應(yīng)是顯著的，與前文的分析一致。

表7 社會互動、養(yǎng)老觀念與商業(yè)養(yǎng)老保險參與

四、結(jié)論與建議

隨著我國人口老齡化程度不斷加快，深度老齡化社會即將到來。因此，提前做好養(yǎng)老規(guī)劃、儲備適當(dāng)?shù)呢攧?wù)資源以實現(xiàn)幸福養(yǎng)老顯得尤為緊迫與必要。商業(yè)養(yǎng)老保險產(chǎn)品因具有專屬性、安全性、收益性和終身給付性等特點(diǎn)，在個人養(yǎng)老規(guī)劃中具有獨(dú)特優(yōu)勢。但是目前我國商業(yè)養(yǎng)老保險的發(fā)展還處于較低水平，商業(yè)養(yǎng)老保險的參與率還比較有限，無法適應(yīng)當(dāng)下老齡化社會的需要。在此背景下，探討我國居民商業(yè)養(yǎng)老保險參與的影響因素及其作用機(jī)制就顯得尤為重要。

本文利用中國綜合社會調(diào)查（CGSS）2015年和2017年的混合截面數(shù)據(jù)，實證研究了社會互動對居民商業(yè)養(yǎng)老保險參與的影響及其作用機(jī)制。研究發(fā)現(xiàn)，社會互動對居民商業(yè)養(yǎng)老保險參與有顯著的促進(jìn)作用，特別是情景互動對居民商業(yè)養(yǎng)老保險參與有顯著的正向影響，內(nèi)生互動的影響不顯著。異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)，內(nèi)生互動對城鎮(zhèn)居民、從事金融投資活動群體及黨員有正向影響且統(tǒng)計意義顯著。情景互動對所有群體具有顯著促進(jìn)作用，尤其對農(nóng)村、中老年人、不從事金融投資活動的居民及非黨員的促進(jìn)作用更大。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，養(yǎng)老觀念在社會互動與居民商業(yè)養(yǎng)老保險參與的關(guān)系中具有中介效應(yīng)，情景互動有助于居民接受自我養(yǎng)老的觀念，從而促進(jìn)其購買商業(yè)養(yǎng)老保險。

本文的研究為促進(jìn)我國商業(yè)養(yǎng)老保險市場發(fā)展提供了新的視角，應(yīng)重視社會互動等居民的社會特征在推動商業(yè)養(yǎng)老保險需求方面的作用，特別是要充分發(fā)揮通過情景互動改變居民養(yǎng)老觀念進(jìn)而促進(jìn)商業(yè)養(yǎng)老保險參與方面的積極作用。因此，有關(guān)部門要發(fā)揮主導(dǎo)作用，利用互聯(lián)網(wǎng)、報刊、廣播電視等媒介，加強(qiáng)對養(yǎng)老風(fēng)險和商業(yè)養(yǎng)老保險的宣傳介紹，提高民眾對商業(yè)養(yǎng)老保險的認(rèn)知水平，同時通過公益廣告、社區(qū)宣傳等方式強(qiáng)化居民的自我養(yǎng)老責(zé)任意識，促進(jìn)居民的養(yǎng)老觀念從傳統(tǒng)的養(yǎng)兒防老向現(xiàn)代的自我獨(dú)立養(yǎng)老轉(zhuǎn)變，積極應(yīng)對老齡化社會的新挑戰(zhàn)。此外，金融機(jī)構(gòu)要發(fā)揮指引作用，如保險公司、銀行等可以充分發(fā)揮在客戶數(shù)量等方面的優(yōu)勢，推廣普及商業(yè)養(yǎng)老保險產(chǎn)品，激發(fā)市場活力。最后，進(jìn)一步規(guī)范我國保險市場的發(fā)展，改善保險公司的服務(wù)水平，提升投保人的投保體驗和保障體驗，增強(qiáng)情景互動的正向示范效應(yīng)，從而提高我國居民參與商業(yè)養(yǎng)老保險的積極性，推動我國第三支柱養(yǎng)老保障體系的健康快速發(fā)展。

本文也存在一定的局限性。由于受數(shù)據(jù)庫限制，對居民的商業(yè)養(yǎng)老保險參與行為定義比較簡單，僅僅考察了居民是否參與商業(yè)養(yǎng)老保險，無法對居民商業(yè)養(yǎng)老保險參與的廣度和深度等其他相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行進(jìn)一步的研究。這將是未來研究的方向?！?/p>