我国居民养老金融资产配置的影响因素研究

陈曦 江世银

摘   要：养老金养老和住房养老成为我国居民养老模式最普遍的两种选择，但以投资金融市场方式养老的参与度较低、发展空间有限。本文基于CHFS2017年的数据，采用二元Logistic模型和OLS回归模型，从居民的家庭情况、经济状况、行为特征三个方面对我国居民养老金融资产配置的影响因素进行了实证分析与研究。结果显示，居民不同的个体特征对其养老金融产品的持有与投资回报均具有显著的影响。其中，受教育程度和收入水平的提高有助于居民持有养老金融资产并提高盈利水平，现金与活期存款、定期存款等，对养老金融产品的持有及投资回报也具有正向作用。养老保险持有的影响不显著，子女数量、家庭健康状况属于无关变量。

关键词：养老金融;投资回报;Logistic模型;OLS回归;CHFS

中图分类号：F830.9  文献标识码：B  文章编号：1674-2265（2020）03-0065-07

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2020.03.011

一、引言

据国家统计局（2018）发布的人口数据显示，我国60周岁及以上的老龄人口达到2.5亿人，占人口总数的17.90%，相比2017年末增长了0.60%，老龄化增速加快。美国经济咨商局发布的全球GDP和人均GDP数据显示，发达国家步入老龄化社会时人均GDP约10000美元，而我国2001年步入老龄化社会时人均GDP只有1000美元左右。由此可见，尽管我国已是世界第二大经济体，但经济发展水平和老龄化程度严重不匹配，在老龄化背景下出现了“未富先老”“未备先老”现象。

据《中国健康与养老报告》（2015）显示，我国城镇50—60岁即将退休的老年人养老资产的构成中，“以养老金养老”和“以房养老”成为我国居民养老模式最普遍的两种选择，占比共计达到80%。《中国家庭金融资产配置风险报告》（2015）显示，中国家庭资产配置中，金融资产占比仅1成左右，用于养老的金融资产更是少之又少。由此可以看出，居民以现有资产配置方式养老，可使用的资源太少、消费能力太弱、增值空间有限。因此，发展金融服务养老亟须提上日程。

学术界对养老金融的关注度虽然逐渐提升，但很多是从宏观层面研究我国养老金融模式的发展与不足，微观层面也很少针对养老方面进行深入研究。本文在借鉴已有成果的基础上，拟从我国居民养老金融资产配置的影响因素着手，深入研究居民个体特征对养老金融产品持有的影响，并筛选出显著变量研究居民异质性对其养老金融产品投资回报额的影响。

二、文献综述与研究假設

（一）文献综述

“养老金金融”最早出现在Blake（2006）的著作《养老金金融学》一书中。他认为，“养老金金融” 主要研究养老基金投资与金融资产、不动产、衍生工具和另类投资的关系。在这一认知基础上，国内外学者提出了含义更为广阔的“养老金融”的概念。郑秉文（2012）将“养老金融”定义为以“银发族”为服务的目标群体，以老年服务为产品开发特征，以老龄化为引领的、潜力巨大的金融服务产业。杨燕绥（2012）等人提出，养老金融源自个人财富的积累和家庭养老的理财规划：个人财富是人力资本投入产出的剩余，家庭养老理财规划是对这个剩余的风险管理。张佩和毛茜（2014）认为，养老金融不仅包括基本养老保险的发展，还包括养老产业的金融创新与支持，以及为老年人提供相应的养老金融产品和服务。江世银（2018）等总结认为，养老金融学主要是研究银行、证券、保险、信托、基金等各类金融机构如何积极应对老龄化社会发展要求、满足养老人群美好生活需要、增强养老领域金融服务能力的新兴金融学科。

1. 养老金融资产的界定。养老金融资产是指单位或个人所拥有的用于养老目的的、以价值形态存在的资产。蔡逢敏（2006）通过整理资料发现，虽然为老年人提供退休收入的形式有社会养老保障体系、家庭或社区支持、公司养老金计划、个人投资等多种，但个人在金融资产上的投资仍是十分重要的一环。《养老金融蓝皮书：中国养老金融发展报告》（2017）将养老金融划分为三类：养老金金融、涉老服务金融和养老产业金融。养老金融的实施主体主要是与养老有关的储蓄类金融机构、保险机构、证券类机构等。《中国养老金融调查报告》（2017）显示，银行存款或银行理财依旧是被调查者养老资产配置方式的首选，其次是商业养老产品，购买股票或者基金方式只占13.20%，购买房产方式只占比10.00%。王嘉怡（2019）通过总结大量文献发现，我国养老金融主要集中在银行储蓄类金融产品上，保险类养老产品已经开发许多，但证券类养老金融产品相对稀少又缺乏特色，基金和信托类养老金融产品也才刚刚起步，发展空间很大。基于以上成果，本文将市场上的养老金融产品分为两大类：风险产品和无风险产品。风险产品包括股票、养老基金及其他养老理财产品，无风险产品包括养老保险和储蓄。

2. 养老金融资产配置。对于居民养老金融资产配置的研究，John（1999）等人利用生命周期模型模拟了投资者一生的投资过程，认为将退休时的一半财富投资于股票市场可增加总福利。Sung等（2008）利用盈余模型对韩国1999—2006年期间固定收益养老基金资产的配置数据研究得出，养老基金的盈余风险管理应根据其与负债的相关性和波动性来选择养老基金资产类别，而不是根据其预期回报。国内外更多学者则是从居民异质性的角度强调居民不同个体特征在资产配置中的作用。胡振等（2015）通过Tobit模型研究得出，户主个人及家庭禀赋，如年龄、受教育水平、职业、婚姻状况、收入稳定性、风险态度、工资等，不仅是影响居民是否持有金融资产的重要因素，也是影响其金融资产持有额的重要因素。因此，在制定居民金融资产相关政策时，尤其是涉及养老资产时，必须要考虑居民的异质性。张庆伟（2016）在BMS-BDR模型的基础上，通过构建离散模型得出结论：虽然初始资产对早期养老的配置具有很大影响，但随着年龄的增加，只要工资水平和收益水平保持相对稳定，初始条件的影响会逐步消除，配置结果具有一致性收敛性。付琳（2018）通过将中国模式与英国模式、加拿大模式和美国模式对比，发现我国现存养老体系的主要问题体现在缺少个人养老资产配置途径，个人资产无法合理增值，也没有强制性企业年金制度。Alserda等（2019）采用扩大彩票选择方法从来自不同养老计划的成员中分析个人养老金与收入风险偏好，结果表明：成员风险偏好具有很强的异质性，只能从个人养老计划特征方面进行预测。这些研究有其合理的一面，但也存在更深入研究的必要，如养老金融资产状况及行为特征如何影响他们的选择。基于此，本文分别从家庭情况、经济状况、行为特征三个方面对我国居民养老金融资产配置的影响因素进行定量分析。

（二）研究假说

对于人生阶段的划分，不同的学者有不同的划分方式。Bodie（1992）等人在研究消费与储蓄的生命周期假说背景下，将人的一生划分为青年时期（20—35岁）、中年时期（35—55岁）和老年时期（55岁以后）。文中（2004）则认为人生理财应该划分为六个阶段：单身期、家庭形成期、家庭成长期、子女大学教育期、家庭成熟期和退休期。其中，家庭成熟期是指子女参加工作到家长退休的这段时期，理财优先顺序为资产增值管理、养老规划、特殊目标规划、应急基金。邱宜干（2018）先将人生资产配置大致划分为三个阶段：青年阶段 （22—44岁）、壮年阶段（45—74岁）和老年阶段（75岁以上）。对于壮年阶段，他又进一步划分为子女参加工作后和子女参加工作前。他认为，子女参加工作后的阶段需要通过购买中短期国债、债券型基金、保本型银行理财产品等来为退休后的老年生活做准备。

基于以上研究成果，本文将人生的不同阶段划分为：第一阶段为20—30岁低收入的青年阶段，第二阶段为30—50岁高收入的中年阶段，第三阶段为50—60岁稳定收入的相对老年阶段，第四阶段为60岁以后低收入的老年阶段。处于第二阶段的居民面临着“上有老下有小”的局面，结余少，难以为养老做准备。处于第四阶段的居民收入和支出相对减少，抵抗风险能力大大减弱。而处于第三阶段的居民，人生趋于平稳，子女、住房压力相对减少，且面临着更加紧迫的养老压力，因此我们将研究对象设定为处于50—60岁相对老年阶段的人群，并研究此阶段居民养老金融资产配置的影响因素。据此提出以下三个假说：

H1：家庭基本特征会对居民养老金融资产的持有与投资回报产生一定影响。

首先，受教育程度高、对金融知识有一定了解的居民对养老金融产品的潜在价值可能会有更加深入的了解，因此更倾向于持有养老金融产品并获得较高的收益。其次，受传统“养儿防老”观念的影响，假设子女数量越多的家庭，选择持有养老金融产品的可能性就越小，获得收益相应也就越少。最后，健康状况较差的家庭可能有很大比重的资金投资于医疗等其他方面，健康状况较好的家庭会有很多富余的资金进行养老金融产品的投资。

H2：经济状况会对居民养老金融产品的持有与投资回报产生一定影响。

收入越高，越会加大对金融产品的持有，多样化的配置也会使得养老金融资产的投资回报加大。职业属性也会影响居民养老金融资产的持有。政府机关或事业单位等工作单位较为稳定的居民会减少养老金融产品的持有，企业或个体工商户等不稳定职业的居民可能会增加对金融产品的持有。

H3：行为特征会显著影响居民养老金融资产的持有与投资回报。

购买养老保险的居民可能会认为没有必要持有其他养老金融资产，即养老保险与其他养老金融资产的持有具有“替代关系”，因此养老保险的持有对养老金融资产的持有与投资回报具有反向影响。活期存款、定期存款等资产参与度较高的居民，家庭财富也相对较高，因此养老金融资产参与度就较高，取得收益就越高。

三、实证分析

（一）数据来源

本文所使用的数据来源于中国家庭金融调查（CHFS）2017年的相关数据。CHFS旨在收集全国范围内家庭金融微观层面的数据，内容涵盖了受访者的基本信息、家庭信息、健康、工作、退休、养老、家庭财富等。2017年第四轮调查共采集样本40011户，覆盖全国29个省、355个区县、1428个社区，具有全国、省级和部分副省级城市代表性。本文选取了处于50—60岁相对老年阶段的人群作为研究对象，为了保证后续分析的有效性，剔除了无效样本，并对少量缺失信息但有重大影响的变量做了模拟处理，得到了有效样本8403份。

（二）模型选取与变量说明

本文考察的是我国居民养老金融资产配置的影响因素。居民是否持有养老金融资产为二元变量，我们选择Logistic回归模型反映其与各个自变量之间的关系。关于居民不同个体特征对其养老金融资产投资回报额的影响，使用OLS回归模型反映其与显著自变量之间的相关关系。

1. Logistic模型及其變量说明。

（1）模型与变量。在分析养老金融资产的持有时，我们选用二元Logistic模型。将持有养老金融资产赋值为1，未持有养老金融资产赋值为0，模型的基本形式如下：

上式中[Yi]指的是养老金融资产的持有率，包括[Y1]股票债券持有，[Y2]养老基金持有，[Y3]养老理财产品持有;[Xij]为解释变量。本文将解释变量划分为三类：家庭情况、经济状况和行为特征。家庭情况包括家庭金融知识了解程度、受教育程度、子女数量、家庭健康状况，经济状况包括职业背景、收入情况，本文设定收入高于平均值的群体为高收入群体，收入低于平均值的群体为低收入群体。行为特征包括养老保险持有、现金与活期存款持有、定期存款持有。因受数据和实际情况的影响，我们暂不考虑养老信托持有。

（2）样本概况与回归结果。根据以上变量设置，对有效样本进行统计分析，年龄区间为50—60岁的有效问卷8403份。其中，对金融知识有一定了解的人数占比14.59%，对金融知识了解很少甚至不了解的占比85.41%。受教育程度为初中及以下占比59.20%，高中或大专达到32.20%，本科及以上占比8.60%。子女数量方面只有一个子女的占比最大，约占67.50%。家庭健康状况方面，认为较好的占81.25%。职业背景方面，企业占比最多，达到62.30%;政府机关或事业单位占比9.00%。收入状况低于平均值的占比66.74%，高于平均值的占比33.26%。行为特征中，养老保险的持有率为84.10%，现金与活期存款的持有率为84.70%，定期存款的持有率为32.50%。

为了更加准确地分析影响居民参与金融养老的相关因素，我们对模型中的各个解释变量进行多重共线性检验，检验结果显示各个变量的方差膨胀因子值（VIF）均远远小于10，说明变量之间不存在多重共线性问题。根据Logistic模型的预测结果，我们认为显著性低于或等于5%是有效的。

结果表明：（1）对于股票债券的持有，X1金融知识了解程度、X5职业背景呈负向影响;X2受教育程度、X3子女数量、X6收入状况、X7养老保险持有、X8活期存款持有、X9定期存款持有呈正向影响;X4家庭健康状况影响不显著。（2）对于养老基金的持有，X1金融知识了解程度、X5职业背景呈负向影响;X2受教育程度、X6收入状况、X7养老保险持有、X8活期存款持有、X9定期存款持有呈正向影响;X3子女数量、X4家庭健康状况影响不显著。（3）对于其他理财产品的持有，X1金融知识了解程度、X5职业背景呈负向影响;X2受教育程度、X7养老保险持有、X8活期存款持有、X9定期存款持有呈正向影响;X3子女数量、X4家庭健康状况影响不显著。

同时，为了使回归结果更加精确，我们采用似不相关回归模型（SUR）将各个方程进行联合估计，以便减少方程间误差项扰动带来的估计偏差，从而提高估计效率。假定各方程的变量之间没有内在联系，但各方程扰动项之间存在相关性，其基本方程式如下：

由上述结果可以看出，Chi2数值很大，P值很小，整体预测正确百分比为73.03%，说明方程拟合度较好。同时如表2所示，各个自变量的方差膨胀因子值（VIF）均在1—2左右，远远小于10，自变量之间也不存在多重共线性问题，因此模型是可靠的。

最后，为了确定自变量对因变量影响的重要程度，我们选取了R?对自变量的解释程度进行排序。

综合Y1、Y2、Y3的R?结果发现，X1金融知识、X2受教育程度、X5职业背景、X6收入情况、X7养老保险持有、X8活期存款持有、X9定期存款持有对金融养老产品的持有具有较大的影响;X3子女数量、X4家庭健康状况影响不显著。其中，X2受教育程度对三者的影响均为最大。

2. OLS回归模型及其变量说明。根据上述回归结果，剔除X3子女数量、X4家庭健康状况两个无关变量，重新修改其他自变量的赋值情况，建立OLS回归模型以分析金融养老产品盈利额与这些自变量之间的关系。关于金融养老产品盈利额的OLS回归模型公式如下：

其中，Y为养老金融产品投资回报额。K1为金融知识了解程度，K2为受教育程度，K3为职业背景，K4为收入情况，K5为养老保险费用总额，K6为现金与活期存款总额，K7为定期存款总额。具体定义见表5。

养老金融资产投资收入这一数据较难获得。我们在上述8403个有效样本中，筛选出持有养老金融产品并愿意透露投资回报额的家庭，共得到有效样本1270个。

从表6描述性统计可以看出，自变量中，收入情况、现金与活期存款总额、定期存款总额差异均十分巨大;养老保险费用总额由于涉及多种保险类型，因此保费差距也十分巨大。因变量中，养老金融资产的投资回报年收益最大值为260万，最小值为负值-24.9万，说明居民不同养老金融资产投资效果存在显著的不同，优化投资决策十分必要。

从表7回归结果可以看出：（1）养老金融产品投资回报额与K2受教育程度虽然呈正相关，但相关性并不强;K3职业背景、K1金融知识了解程度与其相关性更低。这可能是由于中国养老金融市场发展尚不健全，居民进行养老金融资产的投资过程中存在许多非理性行为，资产配置效率低。（2）养老金融资产投资回报额与K4收入情况、K6现金与活期存款总额、K7定期存款总额均呈正相关，这说明收入越高、财富状况越好的家庭，越倾向于积极配置金融资产为养老做准备。同时，资产较为丰厚的家庭，也可以选择不同的资产配置结构，从而提高金融资产的收益率。（3）K5养老保险费用总额虽然对养老金融资产盈利额具有负向影响，但与其相关关系不显著。这可能是由于我国居民配置用于养老目的的金融资产占比较低，持有养老保险的居民并不一定会减少对金融养老产品的持有。

四、假说验证与实证分析

根据上述模型得到的结果，我们对研究假说进行验证与分析：

对于H1：（1）受教育程度对养老金融产品的持有具有显著的正向影响，但对其投资回报的影响不显著，这说明知识储备虽然能够促使居民持有养老金融产品，但对其投资水平的影响并不大。金融知识了解程度显著性不强甚至产生负向影响，可能与我国金融养老市场发展不健全、居民的投资行为存在大量非理性因素有关。（2）子女数量和家庭健康状况属于无关变量，可能是由于我国现代社会保障体系的完善与发展，居民承受风险的能力与这两个变量不再紧密相关。

对于H2，（1）家庭收入决定着可用资金的多少，总收入稳定的家庭可能倾向于拥有更多养老金融资产，从而获得更高收益。（2）职业属性对居民养老金融资产的持有影响并不显著，可能是因为只有少数居民工作单位为政府机关或事业单位，部分居民为个体户或者务农谋生。

对于H3，（1）养老保险也属于养老金融产品的组成部分，但可能由于我国居民选择传统养老方式较为普遍，因此养老保险费用总额对养老金融资产盈利额影响的显著性很低。（2）现金与活期存款、定期存款等象征着家庭财富，家庭财富状况越好的家庭，越倾向于积极配置养老金融资产并更可能取得较高的收益。

五、结论与建议

本文利用2017年CHFS数据，通过Logistic模型和OLS回归模型，对我国居民养老金融资产配置的影响因素进行了实证分析与研究。结果表明，我国居民对养老金融市场的参与度很低，资产配置效率不高，投资回报额存在巨大差异。居民不同的个体特征也影响着养老金融资产的配置与效率。本文基于以上研究分别从两个层面提出建议：居民层面合理选择养老金融产品，及时把控投资风险;国家层面支持养老金融产业发展，规范养老金融市场运作。

（一）居民層面

居民的养老金融资产的投资回报存在着巨大的差别，风险性较大，甚至有些出现损失惨重的情况。根据本文的研究结果，知识储备和财富状况对于我国居民进入养老金融市场具有重要的推动作用。学历高的居民相对更容易接触到金融市场，学习金融知识的能力相对较强，因此更可能持有多样化的养老金融资产并获得较高收益。因此财富状况好、收入高的居民风险承担能力较强，可以根据自身情况选择高风险高收益的产品。但受教育水平高、知识储备丰富并不代表个人投资可以获得相应较高的收益。风险投资具有很大的不确定性，尤其在我国养老金融市场尚不健全，居民投资具有非理性的情况下，这一特点更加凸显。因此在持有养老金融资产后，居民需要根据自身财富状况、家庭情况和市场状况，及时调整养老金融资产的配置与结构。当损失达到止损线时要选择及时收手，将风险控制在可承受范围内。同时，相对老年群体在选择养老金融产品时，需要结合自身的实际情况，多积累资金、多学习金融知识，及时优化资产配置，减少投资非理性行为，以提高投资回报率。

（二）國家层面

随着我国老龄化问题的严重和“未富先老”“未备先老”现象的暴露，养老产业逐渐成为经济发展的又一焦点。但居民投资用于养老目的的金融资产占比非常少，这与我国养老金融市场发展不健全有很大的关系。我国养老产业处于刚起步阶段，依然具有福利性与低盈利性的特点，因此政府或政府性金融机构的支持就显得非常重要。

针对养老金融市场上产品稀缺、部分养老金融产品功能名不副实的现象，政府应有针对性地进行管理，鼓励金融机构立足于老年群体的特征，加大产品创新力度，更加有效地满足老年人融资、理财等各方面的金融需求。同时借鉴英美日等发达国家处理老龄化的经验，对养老产业给予信贷支持、提供扶持养老基金等，提高养老产业市场化运作，加强对养老产业市场化的监督与管理，以保障老年群体的合法权益。

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Abstract：Old-age pension and housing old-age pension are the two most common choices for residents' pension mode in China. However，the pattern of investing in financial markets has low participation and limited development space. Based on the data of CHFS in 2017，using binary Logistic model and OLS regression model，this paper makes empirical analysis and research on the influencing factors of Chinese residents' endowment financial asset allocation from three aspects including family situation，economic situation and behavioral characteristics of the residents. The results show that different individual characteristic of residents has a significant impact on the holding and return on investment of their pension financial products. The improvement of education level and income level will help residents to hold financial assets for the aged and increase their profitability. Cash，current deposits，time deposits and other symbols of family wealth will also have a positive effect on the holding and return on investment of financial products for the aged. The influence of endowment insurance holding is not significant，and the number of children and family health are irrelevant variables.

Key Words：pension finance，return on investment，Logistic model，OLS regression，CHFS