摘要: 本文基于2018年中国综合社会调查(CGSS)数据，建立Logit回归模型分析影响中年群体养老保险参保行为选择的因素，分别从社会性养老保险与商业性养老保险两方面出发，研究结果表明：中年群体的年龄、政治面貌、受教育程度、家庭经济状况、邻里社交的频繁程度、社交串门频率对其参加社会性养老保险参保情况具有显著性影响；居住地、自评健康状况、受教育程度、家庭经济状况、个人年收入、邻里社交的频繁程度、社交串门频率、与不住在一起的亲戚聚会的频繁程度、上网情况都对中年群体参加商业性养老保险产生显著影响。
Abstract:
Based on the data of China’s General Social Survey ( CGSS ) in 2018, this paper establishes a Logit regression model to analyze the factors affecting the choice of endowment insurance participation behavior of middle-aged groups, starting from two aspects of social endowment insurance and commercial endowment insurance. The results show that the age, political status, education level, family economic status, frequency of neighborhood social interaction and frequency of social networking of middle-aged groups have a significant impact on their participation in social endowment insurance. Residence, self-rated health status, education level, family economic status, personal annual income, frequency of neighborhood social interaction, frequency of social networking, frequency of gathering with relatives who do not live together, and Internet access have a significant impact on the participation of middle-aged groups in commercial pension insurance.
1. 问题的提出
据国家统计局统计数据显示，2022年城镇参加养老保险及城乡居民社会养老保险参保人数一共有105,301万人 [1] ，而且截至2022年末我国老年群体(60周岁及以上)人口数量达28,004万人，相当于占全国人口比重为19.8% [2] 。伴随着人口老龄化程度的不断加深，根据联合国《世界人口展望2022》方案预测数据，我国将在2020年2.64亿人的基础上，人口老龄化水平从18.7%倍增至40%以上 [3] [4] 。对于即将步入老年的中年群体而言，参加养老保险在一定程度上可为其老年生活质量做一定的保障，也是积极应对人口老龄化的重要体现。
有关影响养老保险参与因素的研究成果丰富，以下从社会性养老保险与商业性养老保险两方面总结相关研究。在社会性养老保险方面，年龄、受教育程度、收入水平、健康状况、子女数量等变量对居民参保意愿有着影响显著 [5] [6] ，同样也受社会环境因素影响 [7] [8] 。在商业性养老保险方面，受教育程度、家庭经济状况、子女数量等因素影响城镇居民参加商业养老保险的需求 [9] [10] [11] 。
总结以上有关养老保险参与的影响因素研究，归纳已有研究中影响养老保险参与的因素主要包括人口学因素、健康因素、社会经济因素、社会交往因素等。中年群体有别于青年群体与老年群体，他们生活在社会经济快速发展阶段，有一定的经济基础，而他们也不得不为即将到来的老年阶段做准备。因此，为探究中年群体养老保险参保行为抉择的影响因素，将人口学因素、健康因素、社会经济因素、社会交往因素作为探究中年群体参加社会性养老保险与商业性养老保险的影响因素，提高中年群体参加养老保险的积极性，积极应对人口老龄化。
2. 数据与方法
2.1. 数据
本文基于2018年中国综合社会调查(CGSS)数据，以养老保险参保情况作为调查对象。不同国家或国际组织对中年群体的界定标准并不统一，世界卫生组织将45~59岁作为中年人群的界定标准，我国的《中长期青年发展规划(2016~2025年)》规定青年的年龄范围在14~35周岁，国家统计局规定35岁以上就开始步入中年。综合相关文献，将35~59周岁作为中年群体的界定标准，因此筛选35~59周岁受访者后得到5697个样本。
2.2. 变量
2.2.1. 因变量
因变量分为社会性养老保险参保情况与商业性养老保险参保情况。根据调查中“您目前是否参加了以下社会保障项目？”的选项，将衡量社会性养老保险参保情况的指标选择的是“城市/农村基本养老保险”这一选项，将“商业性养老保险”作为衡量商业性养老保险参保情况的指标。先将选择“不适用”“不知道”“拒绝回答”等选项设置为缺失值后，将“参加了”赋值为1，“没有参加”赋值为0。
2.2.2. 因变量
本文探究影响中年群体养老保险参保的因素，将可能影响目标群体要保险参保情况的变量分为四类，包括人口学变量、健康变量、社会经济变量、社会交往变量。其中，人口学变量选取年龄、性别、婚姻状况、居住地、政治面貌等变量；健康变量为自评健康状况，基于中年群体从主观角度出发对自身健康状况的评估；社会经济变量包括受教育程度、工作状态、家庭经济状况、个人年收入等变量，反应中年群体所具有的外在资源禀赋；社会交往变量包括邻里社交、社交串门频率、与不住在一起的亲戚聚会频繁程度、上网情况等，在数字时代中除亲友邻里等线下社交外，线上社交越发频繁，因此将上网情况也加入社会交往变量中。具体变量及变量处理请参照表1。
Table 1. Independent variables and treatment
表1. 自变量及处理
2.3. 方法
模型中因变量为二分类变量，采用Logit回归方法分析，建立实证模型：
模型一为中年群体社会性养老保险参保影响因素模型，模型二为中年群体商业性养老保险参保影响因素模型。模型分析过程如下：首先将自变量全部加入模型中，再将p值大于0.05的自变量依次剔除，直到剩下的所有自变量显著性均小于0.05，得到最终分析结果。
3. 研究结果
3.1. 描述性分析
参加社会性养老保险的中年人有4244人，占75.52%，参加商业性养老保险的中年人有606人，占10.89%，可见，中年人参加养老保险的种类主要以社会性养老保险为主。
在纳入本研究的样本中，女性有3091人，占比54.26%，男性有2606人，占比45.74%，平均年龄为47.6岁，且大多为已婚、居住地在城镇以及非党员。大多数受访者认为自己的健康状况为一般及以上，比较健康占比42.26%。受教育程度为初中及以下，占比64.22%，专科及以上学历的中年人仅占16.68%，五成的中年人现从事非农业工作的，从事农业工作的中年人占两成，将近一半的受访者都认为家庭经济状况为平均水平，2017年平均个人年收入为52232.56元。在有关社会交往方面，样本数据显示邻里社交的频繁程度的差别并不大，频繁程度为几乎每天的占13.89%，社交串门频率也不高，主要频率为很少，与不住在一起的亲戚聚会的频繁程度为一周数次占样本总量的66.46%，数据显示四分之三的受访者都上过网，说明大多数受访者已接入网络。变量的描述性统计结果见表2。
Table 2. Descriptive statistical results of variables
表2. 变量的描述性统计结果
3.2. Logit回归分析
表3为中年群体养老保险参保影响因素Logit回归分析结果。
Table 3. Logit regression analysis results of influencing factors of middle-aged group pension insurance participation
表3. 中年群体养老保险参保影响因素Logit回归分析结果
注：*** p < 0.001, ** p < 0.01, * p < 0.05。
模型一为中年群体社会性养老保险参保影响因素模型，通过Logit回归结果可知，中年人的年龄、政治面貌、受教育程度、家庭经济状况、邻里社交的频繁程度、社交串门频率对其参加社会性养老保险参保情况具有显著性影响，且年龄、政治面貌、受教育程度、家庭经济状况、社交串门频率对中年人参加社会性养老保险存在正向影响，而邻里社交反而不利于其参保，存在负向影响。模型二为中年群体商业性养老保险参保影响因素模型，数据分析结果表明居住地、自评健康状况、受教育程度、家庭经济状况、个人年收入、邻里社交的频繁程度、社交串门频率、与不住在一起的亲戚聚会的频繁程度、上网情况都对其参保行为产生显著影响。居住在城镇、自评健康状况越好、受教育程度越高、家庭经济状况越好、个人年收入越高、邻里社交越少、社交串门频率高、与不住在一起的亲戚聚会越多且有上网行为的中年人越倾向于参加商业性养老保险。
对比模型一与模型二，受教育程度和家庭经济状况都对中年群体参加社会性养老保险和商业性养老保险产生显著影响，且都为正向影响，但中年群体参加社会性养老保险受年龄和政治面貌影响，居住地、自评健康状况以及个人年收入仅对该群体成员参加商业性养老保险有显著的正向影响。由于社会性养老保险的普及性较广，影响其参保情况的因素较少，但不可否认有着更高的受教育程度的中年群体对参加社会性养老保险的接受程度以及认知度更高，有利于其参保情况。同时，家庭经济状况越好，所能用于参加社会性养老保险的资金也相对较为宽裕。商业性养老保险往往由专业的保险公司负责，其宣传推广直接关系着中年群体的参保情况。居住在城镇、自评健康状况越好、个人年收入越高的中年群体参加商业性养老保险的可能性明显越大，可能的原因是居住在城镇有更多的渠道了解有关商业性养老保险的相关信息，自评健康状况越好、个人年收入越高的中年人对其晚年生活的期望也可能越好，受教育程度也会帮助其在抉择所参保养老保险时帮助做出理性选择。
中年群体在参加两种不同性质养老保险时，在一定程度上受社会交往因素的影响。邻里社交的频繁程度对中年群体参加社会性养老保险与商业性养老保险的影响都为负向影响，而社交串门频率却恰恰相反，该变量对中年群体参保起着积极影响，针对这两个变量，都可归为社交变量，但前一个变量设定了对象是邻居，第二个变量的对象群体更为广泛，邻里社交在特定情况下不利于中年群体进行养老保险参保抉择，而其具体原因需要进一步的研究证实。与不住在一起的亲戚聚会的频繁程度、上网情况都只对受访者参加商业性养老保险有显著影响，可能的原因是与亲戚聚会可有利于有关商业性养老保险的交流推广，且亲戚间的推荐会使被推荐者更加信赖，上网行为有利于受访者通过网络了解更多相关信息，都明显有利于中年群体参加商业性养老保险。
4. 结论与政策建议
本文基于2018年中国综合社会调查(CGSS)数据，采用Logit回归模型分析了中年群体养老保险参保影响因素。通过实证研究，本文得到以下四个研究结论：第一，年龄、政治面貌对中年群体参加社会性养老保险有显著影响，居住地对中年群体参加商业性养老保险有显著影响。第二，自评健康状况对中年群体参加商业性养老保险存在正向影响。第三，受教育程度、家庭经济状况对中年群体参加任一性质的养老保险都有显著影响，而个人年收入对参加商业性养老保险的影响更为显著。第四，社会交往因素中，邻里社交的频繁程度不利于中年群体参加养老保险，但社交串门频率却相反，与不住在一起的亲戚聚会的频繁程度与是否上过网都能促进中年群体参加商业性养老保险。
综合本文分析结果及研究结论，本文提出以下三点政策建议。第一，政府作为社会性养老保险的供给主体，加强政策宣传，运用电视、广播等传统媒体以及网络新媒体，多种宣传媒介加强对社会性养老保险制度的宣传，并将宣传工作下沉到基层，通过社交扩大宣传范围，让中年群体更加了解这些政策，从而提高其主动参保率。第二，鼓励支持商业性养老保险的发展，扩大商业性养老保险知识宣传，畅通发展环境。商业性养老保险的蓬勃发展，可以扩大我国居民参加养老保险的选择范围，对社会性养老保险起到了较好的补充作用，对我国养老保障体系发展有着重要意义。第三，提高中年群体经济收入。经济收入水平直接影响了中年群体参加养老保险的积极性，且更高的收入水平使得该群体有更好的养老预期，因此，政府应通过各种方式从根本上提高城乡居民的经济收入。