金融素养对家庭商业养老保险决策的影响研究

Research on the Impact of Financial Literacy on Family Business Pension Insurance Decisions

摘要: 针对当前我国养老保障体系面临的严峻挑战，本文在梳理前人研究成果的基础上，从金融素养能否促进家庭商业养老保险参与行为这一角度，进行了理论分析，然后，基于中国家庭金融调查数据库(CHFS) 2019年的样本数据，在测度个人金融素养的基础上，分别运用Probit和Tobit模型，从保险参与可能性和参与程度两个角度，验证了提升金融素养能够有效促进家庭商业养老保险参与行为。本文从金融素养角度尝试了新的研究突破，具有一定的理论与政策意义。

Abstract: In response to the severe challenges currently faced by China’s pension security system, this paper, based on a review of previous research, conducts a theoretical analysis from the perspective of whether financial literacy can promote household participation in business pension insurance. Then, using the sample data from the China Household Finance Survey (CHFS) in 2019, and after measuring individual financial literacy, it employs Probit and Tobit models to verify from the perspectives of the possibility and degree of insurance participation that enhancing financial literacy can effectively promote household participation in commercial pension insurance. This paper attempts a new research breakthrough from the perspective of financial literacy and has certain theoretical and policy significance.

1. 引言

在2023年10月中共中央金融工作会议上，党中央将养老金融列为我国迈向金融强国的五大战略篇章之一。在人口老龄化加速的当下，我国养老保障体系面临着前所未有的挑战。据国家统计局数据，截至2023年底，中国60岁及以上老年人口占比达21.1%，预计到2030年全国老年人口将突破3亿，传统以基本养老保险为主的养老保障体系面临“未富先老”与“养老金缺口扩大”的双重挑战。

为积极应对这一现状，国家陆续出台多项政策以推动养老保障体系的完善。如2017年国务院发布《关于加快发展商业养老保险的若干意见》，明确指出发展商业养老保险对缓解人口老龄化压力、保障民生具有重要意义；2021年“十四五”规划也着重强调要稳步建立长期护理保险制度，积极发展商业医疗保险。这些政策充分凸显了商业养老保险在我国养老保障体系中的关键地位，其作为养老“第三支柱”，对补充基本养老保险、提升家庭养老保障水平至关重要。然而，当前我国居民商业养老保险参与率较低。中国综合社会调查(2017)数据显示，仅有7.71%的受访者购买了商业养老保险。金融素养作为影响家庭金融决策的重要因素，在家庭商业养老保险参与中扮演着不可或缺的角色。Lusardi等(2017) [1]认为金融素养指个体对金融概念、产品和服务、风险等知识的掌握与了解，以及利用这些知识进行金融决策的能力。提升居民金融素养，有助于家庭更深入地理解商业养老保险的价值，做出更为合理的养老规划，进而推动商业养老保险市场的发展，完善我国养老保障体系。因此，深入研究金融素养对家庭商业养老保险参与的影响，具有重要的现实意义。

2. 文献综述

长期以来，现有文献从宏观层面和微观层面对家庭商业保险参与的影响因素进行了较为丰富的研究，同时，金融素养对家庭商业保险决策也有不可忽视的影响，但仅有少量文献研究了这一问题。国外学者Lusardi等(2011) [2]利用美国健康与退休研究(HRS)数据，发现金融素养显著影响家庭对年金产品的需求，金融素养较高的家庭更有可能购买年金产品。此外，一些研究还发现，金融素养不仅影响家庭是否参与商业养老保险，还会影响家庭对商业养老保险产品的投入水平(Wang et al., 2016) [3]。近年来，国内学者也开始关注金融素养对家庭商业养老保险参与的影响。吴雨等(2017) [4]利用中国家庭金融调查(CHFS)数据，研究发现金融素养对家庭商业保险参与具有显著的正向影响。周海珍和吴美芹(2020) [5]利用清华大学与同方全球保险2018年中国居民退休准备指数调研数据指出，个体金融素养越高，越倾向于购买商业养老保险。孟德锋、李丹和刘志友(2019) [6]通过构建保险素养指标，分析得出居民保险素养对商业养老保险决策有显著正向影响，且女性保险素养的积极作用更明显。此外，一些研究还探讨了金融素养影响家庭商业养老保险参与的异质性和作用机制，发现金融素养的影响在不同地区、不同收入水平和不同教育程度的家庭之间存在差异，信息获取和风险认知是金融素养影响家庭商业养老保险参与的重要渠道(郑路等，2024) [7]。部分文献也关注到社会互动、养老观念等因素与金融素养的交互影响。许莉和杨光裕(2023) [8]研究发现社会互动通过促进居民养老观念转变，进而影响商业养老保险参与。王秀景和王乔(2023) [9]探究了教育程度对家庭养老决策的影响，发现教育程度提升能增强家庭购买商业养老保险的意愿。

尽管已有研究取得了一定成果，但仍存在拓展空间。一方面，现有研究对金融素养的度量维度和方法尚未达成一致，不同度量方式可能导致研究结果存在差异。另一方面，对于金融素养影响家庭商业养老保险参与的深层次机制，如在不同经济环境和文化背景下的作用差异，还需进一步深入探讨。本文旨在基于现有研究，更全面深入地剖析金融素养对家庭商业养老保险参与的影响，为推动我国商业养老保险发展提供更具针对性的建议。

3. 理论分析与研究假设

金融素养的高低会从多个维度影响家庭在商业养老保险上的决策。具备较高金融素养的个体，在面对商业养老保险时，能够更有效地整合相关信息，清晰把握其条款内涵、保障范围、费率构成以及潜在的收益与风险，这为他们做出参与决策奠定了坚实基础。同时，他们对养老过程中可能出现的收入波动、医疗支出增加等风险有着更清醒的认识，也更能理解商业养老保险在转移这些风险、提供老年保障方面的实际价值。此外，较高的金融素养还能帮助他们摆脱认知偏差、短期利益诱惑等非理性因素的干扰，从自身长远养老需求出发进行理性判断。这些因素共同作用，使得金融素养高的家庭更倾向于主动购买商业养老保险，由此本文提出：

H1：金融素养对家庭购买商业养老保险有正向促进作用。

进一步来看，金融素养较高的家庭在购买商业养老保险后，由于能够持续深入地理解产品特性与自身养老需求的匹配度，会更合理地选择产品类型、确定投入额度，从而在参与深度和广度上不断提升。他们能根据对养老风险的动态评估和长期规划，调整在商业养老保险上的参与策略，确保参与程度与养老保障需求相适应。而金融素养较低的家庭，可能因信息整合不足、风险认知模糊或受非理性因素左右，即便参与商业养老保险，其参与程度也往往处于较低水平。因此，本文提出：

H2：金融素养对家庭商业养老保险参与程度有正向促进作用。

4. 研究设计

4.1. 数据来源及样本基本情况

本研究使用的数据来自中国家庭金融调查项目(CHFS) 2019年的调查问卷数据，该调查问卷数据覆盖地区广，精确度高，内容全面，数据代表性强。该数据提供了从年龄、性别等家庭人口特征、家庭资产结构和收支情况等方面的详细信息，对家庭整体的经济状况、家庭主要成员的个体特征、家庭所在的区域都进行了较为全面的刻画，数据较为完整。CHFS2019年第五轮调查样本覆盖全国29个省(自治区、直辖市)，样本规模为34,643户，本文在剔除了缺失值和异常值后，最后获得了5761个有效样本。

4.2. 变量选取及描述性统计

4.2.1. 被解释变量

目前人寿保险是我国居民参与商业养老保险最主要的形式。因此根据CHFS2019年问卷中“您有下列哪些保险(多选)：商业人寿保险，商业健康保险，其他商业保险，都没有”，选用居民是否购买商业人寿保险来衡量家庭商业养老保险购买情况，若购买了商业人寿保险则计1，选择其他选项计0。此外，本文选取家庭商业养老保险保费支出以及商业养老保险保费支出占家庭总消费的比重衡量家庭在商业养老保险方面的参与程度。

4.2.2. 解释变量

本文的核心解释变量是金融素养。参考王亚柯等(2024) [10]对金融素养的赋分方法，将受访者金融知识问卷部分的6个问题和家庭实际的资产配置情况作为金融素养的测度指标，如表1所示，对各项回答进行赋分，数值越大代表金融素养越高。然后，采用因子分析中的主成分分析法提取了4个因子。最后通过各因子得分及累计方差贡献占比加权构建金融素养综合指标。

Table 1. Financial literacy indicator measurement table

表1. 金融素养指标测度表

	指标	赋值
金融知识	是否正确计算银行利率	正确计算银行利率 = 1；未正确计算银行利率 = 0
	是否正确计算通货膨胀率	正确计算通货膨胀率 = 1；未正确计算通货膨胀率 = 0
金融技能	资产配置多样化	问卷中有金融产品购买的相关问题，若受访者购买了任意一种金融产品则记1分，没有购买记0分，最后将分数加总。若数字越大，说明受访者拥有的金融产品越多，即认为此家庭的资产配置程度越高
金融行为	对经济、金融的关注程度	将题设的选项按了解程度赋分，1~5分了解程度逐渐升高
	是否能正确辨析股票的风险大小	回答正确 = 1；回答错误 = 0
	是否能正确辨析基金的风险大小	回答正确 = 1；回答错误 = 0
金融态度	风险承受能力	将回答依据1~6分别记为五个层次，选择数字越大，风险承受能力越强

为了检验数据是否适合进行因子分析，本文使用STATA17.0软件对因子分析的数据进行KMO检验和Bartlett球形检验，KMO统计量的值为0.858，超过Kaiser所提出的最低要求0.6，Bartlett球形检验统计量达到1%的显著性水平，说明原始变量之间存在相关性，适用于因子分析。本文以特征值大于1作为提取标准，共提取4个公因子，4个公共因子累积方差贡献率达82.16%。最后，以各因子方差贡献率占累积方差贡献率的比重为各因子得分的权重，计算金融素养得分。5761个调研全样本金融素养极小值为0.03，极大值为4.42，总体均值为1.6，标准差为1.024。

4.2.3. 控制变量

通过文献梳理，可以发现影响家庭商业养老保险参与的因素主要分为内部和外部因素，内部因素是个人特征和家庭特征，而外部因素是地区发展和城乡差异等。因此，本文最终选取了三个方面的控制变量，包括受访者个体特征变量、家庭特征变量、地区变量。各变量的赋值、定义如表2所示，变量的描述性统计如表3所示。

Table 2. Related variable settings

表2. 相关变量设定

变量类型	变量名称	赋值说明
被解释变量	是否购买商业养老保险	购买商业人寿保险记1，否则记0
	商业养老保险保费支出	保费支出
	保费消费比	保费支出占家庭总消费比重
解释变量	金融素养	因子分析–主成分分析法的加权值

续表

个人特征变量	性别	受访者男性 = 1；女性 = 0
	年龄	受访者年龄
	教育	受访者受教育程度，将题设选项按受教育程度赋分，1~9分受教育程度逐渐升高
	是否党员	党员 = 1；非党员 = 0
	健康情况	健康 = 1；不健康 = 0
	政府、事业单位养老保障	参与政府、事业单位养老保险记1，否则记0
	城镇职工养老保障	参与城镇职工养老保险记1，否则记0
	普通居民社会保障	参与普通居民社会保险记1，否则记0
	是否幸福	幸福 = 1，不幸福 = 0
家庭特征变量	是否有房产	是 = 1；否 = 0
	是否负债	是 = 1；否 = 0
	总资产	家庭总资产取对数
	总消费	家庭总消费取对数
	家庭规模	家庭成员数量
	家庭社会保障情况	拥有基本社会养老保险家庭成员占家庭成员数比重
	14岁及以下孩子占比	14岁及以下人数占家庭成员数比重
	65岁及以上老人占比	65岁及以上人数占家庭成员数比重
区域特征变量	城乡	农村 = 1；城镇 = 0

Table 3. Descriptive statistics of variables

表3. 变量的描述性统计

变量	Obs	Mean	SD	Min	Max
是否购买商业养老保险	5761	0.0837	0.277	0.00	1.00
商业养老保险保费支出	5761	670.8483	4884.130	0.00	200000.00
保费消费比	5761	0.0056	0.040	0.00	1.00
金融素养	5761	1.6000	1.024	0.03	4.42
性别	5761	1.2467	0.431	1.00	2.00
年龄	5761	51.7434	13.641	16.00	101.00
教育	5761	4.2040	1.878	1.00	9.00
是否党员	5761	0.2364	0.425	0.00	1.00
健康情况	5761	0.8663	0.340	0.00	1.00
政府、事业单位养老保障	5761	0.1180	0.323	0.00	1.00
城镇职工养老保障	5761	0.3918	0.488	0.00	1.00
普通居民社会保障	5761	0.3583	0.480	0.00	1.00
是否幸福	5761	0.9563	0.205	0.00	1.00
是否有房产	5761	0.5914	0.492	0.00	1.00
是否负债	5761	1.44e+05	4.99e+05	0.00	1.40e+07

续表

总资产	5761	13.4833	1.676	5.20	20.41
总消费	5761	11.1684	0.915	7.64	15.47
家庭规模	5761	3.1805	1.422	1.00	15.00
家庭社会保障情况	5761	0.6939	0.308	0.00	1.00
14岁及以下孩子占比	5761	0.1214	0.171	0.00	0.71
65岁及以上老人占比	5761	0.1859	0.329	0.00	1.00
城乡	5761	0.1882	0.391	0.00	1.00

4.3. 模型设定

4.3.1. 金融素养对家庭商业养老保险购买可能性的影响

在金融素养对家庭商业养老保险购买可能性的影响中，由于“是否购买商业养老保险”是二元虚拟变量，因此采用Probit模型来分析金融素养影响商业养老保险购买的可能性，二元Probit模型是假设事件Y是一个未被观察到的潜在变量，且变量$X_i$ 与其存在线性关系，即：

$\text{Probit}\left(Y=1\right)=\alpha +{\beta }_1\text{Financial}{\text{literacy}}_i+{\beta }_2{X}_i+{\epsilon }_i$

其中，被解释变量Y表示受访者是否购买商业养老保险，如果购买则记为1，未购买则记为0，$\alpha$ 为常数项，Financial literacy_i表示金融素养，$X_i$ 为控制变量，包括个人特征变量和家庭特征变量以及地区特征变量。${\epsilon }_i$ 为随机扰动项。

4.3.2. 金融素养对家庭商业养老保险参与程度的影响

分析金融素养对家庭商业养老保险参与程度的影响，鉴于本次问卷调查中有很多家庭的商业养老保险保费支出为0，具有明显的截断特征，宜采用Tobit回归模型。其中，Tobit模型假设$y^{*}$ 是一个未被观察到的潜在变量，它与$X_i$ 之间存在线性关系，即：

$\text{Tobit}{y}^{*}=\alpha +{\beta }_1\text{Financial}{\text{literacy}}_i+{\beta }_2{X}_i+u_i$

其中，$y^{*}$ 表示当年家庭商业养老保险保费支出或为保费消费比，$\alpha$ 为常数项，Financial literacy_i表示金融素养，$X_i$ 为控制变量，${\epsilon }_i$ 为随机扰动项。

4.4. 实证结果分析

表4列(1)呈现了运用Probit模型进行回归分析的结果，由实证结果可以发现，金融素养对家庭商业养老保险购买可能性在1%的水平上呈现正向显著，边际效应为0.184，即金融素养得分高出1个单位，家庭购买商业养老保险的可能性就会大0.184个单位，假设1得到验证。表3后两列呈现了运用Tobit模型进行回归分析的结果，由实证结果可以发现，金融素养不论是对家庭商业养老保险保费支出还是家庭保费消费比都在1%的显著性水平上正向相关，边际效应分别为0.233和0.003，即家庭金融素养高出1个单位，理论上家庭在商业养老保险上支出的保费就会多出0.233个单位，同时家庭在商业养老保险上支出的保费占家庭总消费的比例也会大0.003个单位。

为处理样本选择性偏差引发的内生性问题，本研究采用倾向性得分匹配法。在分析方法上，本文借鉴了何伟静(2025) [11]的研究思路，依据家庭金融素养水平分组：实验组(高素养家庭)与控制组(低素养家庭)。以控制变量为协变量，通过Probit模型计算各样本的倾向性得分。匹配过程中运用了最近邻和核匹配两种技术，以确保结果的稳健性。结果显示，平均处理效应(ATT)的系数显著降低，这表明经过匹配处理后，两组样本之间的差异得到了大幅缩减，从而增强了本研究的可信度。此外，采用三种不同的匹配方法所得出的ATT值均在1%的显著性水平下显著，这进一步表明，即使考虑到样本选择性偏差的影响，高金融素养家庭对养老资产配置仍然具有显著的正向影响。这一结果验证了金融素养对养老资产配置具有积极影响，并且这种影响是稳健的。

Table 4. Empirical results

表4. 实证结果

变量	(1)	(2)	(3)
	是否购买	保费支出	保费消费比
金融素养	0.184^***	0.223^***	0.003^***
	(0.031)	(0.036)	(0.001)
性别	0.172^***	0.181^***	0.003^***
	(0.057)	(0.068)	(0.001)
年龄	−0.001	−0.002	0.000^**
	(0.003)	(0.003)	(0.000)
教育	0.026	0.064^***	0.001^***
	(0.021)	(0.024)	(0.000)
是否党员	0.019	−0.038	−0.002
	(0.062)	(0.073)	(0.001)
健康情况	0.304^***	0.117	0.002
	(0.110)	(0.091)	(0.002)
政府~保障	−0.350^**	−0.497^***	−0.005^*
	(0.140)	(0.161)	(0.003)
城镇~保障	−0.144	−0.183	0.000
	(0.117)	(0.138)	(0.003)
普通~保障	−0.052	−0.041	−0.002
	(0.119)	(0.137)	(0.003)
是否幸福	−0.027	−0.038	0.000
	(0.130)	(0.141)	(0.003)
是否有房产	−0.084	−0.043	−0.001
	(0.053)	(0.060)	(0.001)
是否负债	0.179^***	0.251^***	0.000
	(0.055)	(0.062)	(0.001)
总资产	0.086^***	0.057^**	0.001^***
	(0.024)	(0.025)	(0.000)
总消费	0.144^***	0.232^***	−0.002^***
	(0.039)	(0.044)	(0.001)
家庭规模	−0.072^***	−0.099^***	−0.000
	(0.026)	(0.027)	(0.000)

续表

家庭社保情况	−0.100	−0.012	0.001
	(0.149)	(0.167)	(0.003)
孩子占比	0.003	0.293	−0.002
	(0.196)	(0.231)	(0.004)
老人占比	−0.238^**	−0.116	−0.005^**
	(0.119)	(0.116)	(0.002)
城乡	0.099	0.217^**	0.003^*
	(0.100)	(0.093)	(0.002)
_cons	−4.695^***	−3.227^***	−0.005
	(0.466)	(0.514)	(0.010)
var..保~)		4.639^***
		(0.086)
var..保~)			0.002^***
			(0.000)
N	5761	5761	5761
adj. R-sq

Standard errors in parentheses, ^*p < 0.1, ^**p < 0.05, ^***p < 0.01.

5. 异质性分析和稳健性检验

5.1. 异质性分析

考虑到我国是典型的二元经济结构的国家，城镇与乡村的收入水平、金融环境都有很大的差距，在商业养老保险参与方面可能存在异质性，因此本文将分析金融素养对城镇和农村家庭商业养老保险的影响，具体结果如表5所示：

Table 5. The urban-rural heterogeneity of the impact of financial literacy on household commercial pension insurance decisions

表5. 金融素养对家庭商业养老保险决策影响的城乡异质性

变量	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)
	是否购买	保费支出	保费消费比	是否购买	保费支出	保费消费比
金融素养	0.256^**	0.187^***	0.005^**^*	0.182^***	0.219^***	0.003^***
	(0.124)	(0.063)	(0.001)	(0.032)	(0.041)	(0.001)
性别	0.432^*	0.207^*	0.001	0.165^***	0.187^**	0.004^***
	(0.225)	(0.106)	(0.002)	(0.059)	(0.078)	(0.001)
年龄	−0.005	−0.008^*	−0.000^**	−0.001	−0.000	0.000^***
	(0.010)	(0.005)	(0.000)	(0.003)	(0.004)	(0.000)
教育	0.203^**	0.085^**	0.000	0.016	0.053^*	0.001^***
	(0.090)	(0.041)	(0.001)	(0.022)	(0.028)	(0.001)

续表

是否党员	−0.169	−0.106	−0.001	0.035	−0.015	−0.002
	(0.244)	(0.106)	(0.002)	(0.064)	(0.085)	(0.002)
健康情况	−0.045	−0.038	−0.002	0.407^***	0.208^*	0.004^*
	(0.208)	(0.081)	(0.002)	(0.136)	(0.125)	(0.002)
政府~保障	0.000	−0.397	−0.006	−0.334^**	−0.504^***	−0.005
	(.)	(0.403)	(0.009)	(0.144)	(0.182)	(0.003)
城镇~保障	−0.086	0.137	0.010^*	−0.138	−0.201	0.000
	(0.551)	(0.265)	(0.006)	(0.121)	(0.159)	(0.003)
普通~保障	0.042	−0.075	−0.004	−0.077	−0.046	−0.001
	(0.447)	(0.196)	(0.004)	(0.125)	(0.161)	(0.003)
是否幸福	0.000	0.180	0.002	−0.111	−0.134	−0.000
	(.)	(0.143)	(0.003)	(0.137)	(0.182)	(0.003)
是否有房产	0.172	0.079	0.002	−0.110^*	−0.074	−0.002
	(0.172)	(0.073)	(0.002)	(0.056)	(0.072)	(0.001)
受否负债	−0.025	0.071	0.001	0.199^***	0.281^***	0.000
	(0.178)	(0.077)	(0.002)	(0.059)	(0.075)	(0.001)
总资产	0.132^*	0.047^*	0.000	0.080^***	0.062^**	0.002^***
	(0.071)	(0.028)	(0.001)	(0.026)	(0.031)	(0.001)
总消费	0.034	−0.002	−0.002^*	0.161^***	0.294^***	−0.003^***
	(0.119)	(0.052)	(0.001)	(0.042)	(0.054)	(0.001)
家庭规模	−0.037	−0.028	−0.000	−0.074^***	−0.105^***	−0.001
	(0.075)	(0.031)	(0.001)	(0.028)	(0.033)	(0.001)
家庭社保情况	0.239	0.235	0.006	−0.158	−0.084	−0.001
	(0.497)	(0.217)	(0.005)	(0.159)	(0.202)	(0.004)
孩子占比	−0.251	−0.174	−0.004	−0.022	0.290	−0.002
	(0.787)	(0.326)	(0.007)	(0.205)	(0.272)	(0.005)
老人占比	−0.082	−0.054	−0.001	−0.257^*	−0.195	−0.006^**
	(0.298)	(0.127)	(0.003)	(0.132)	(0.148)	(0.003)
_cons	−4.856^***	−0.608	0.025^*	−4.731^***	−3.924^***	−0.008
	(1.427)	(0.637)	(0.014)	(0.501)	(0.620)	(0.011)
var..f61~)		1.375^***			5.375^***
		(0.059)			(0.111)
var..f61~)			0.001^***			0.002^***
			(0.000)			(0.000)
N	996	1084	1084	4677	4677	4677
adj. R-sq

Standard errors in parentheses, ^*p < 0.1, ^**p < 0.05, ^***p < 0.01.

表5前三列为乡村家庭观测样本的结果，后三列为城镇家庭的结果。由结果可知，金融素养对农村、城镇家庭商业养老保险购买可能性分别在5%、1%的显著水平上正向相关，说明随着金融素养的提高，家庭购买商业养老保险的可能性越大。同时还可以得出金融素养对农村、城镇家庭商业养老保险参与程度均在1%的水平上正向相关，即金融素养越高，家庭保费支出越多，保费占家庭消费比例也越大。

5.2. 稳健性检验

为了保证实证结果的稳健性，本文将采用替换核心解释变量来进一步检验。替换核心解释变量衡量方法是指对于所问金融知识问题，根据农户回答按素养由低到高赋分，然后将其直接简单相加，最后将得分累计加总作为金融素养得评分，以此来衡量金融素养并进行稳健性检验。回归结果如表6所示，金融素养指标替换后，对家庭商业养老保险参与的可能性和参与程度仍旧是显著的正相关关系。综上，可以认为本文的回归结果是稳健的。

Table 6. Robustness test (replacing the financial literacy variable)

表6. 稳健性检验(替换金融素养变量)

变量	(1)	(2)	(3)
	是否购买	保费支出	保费消费比
金融素养	0.057^***	0.069^***	0.001^***
	(0.009)	(0.011)	(0.000)
性别	0.169^***	0.178^***	0.003^***
	(0.057)	(0.068)	(0.001)
年龄	−0.001	−0.001	0.000^**
	(0.003)	(0.003)	(0.000)
教育	0.026	0.064^***	0.001^***
	(0.021)	(0.024)	(0.000)
是否党员	0.017	−0.041	−0.002
	(0.062)	(0.073)	(0.001)
健康情况	0.296^***	0.106	0.002
	(0.110)	(0.091)	(0.002)
政府~保障	−0.349^**	−0.494^***	−0.005^*
	(0.140)	(0.161)	(0.003)
城镇~保障	−0.143	−0.182	0.001
	(0.117)	(0.138)	(0.003)
普通~保障	−0.057	−0.043	−0.002
	(0.119)	(0.137)	(0.003)
是否幸福	−0.034	−0.048	0.000
	(0.130)	(0.141)	(0.003)
是否有房产	−0.081	−0.039	−0.001
	(0.053)	(0.060)	(0.001)
是否负债	0.182^***	0.255^***	0.000
	(0.055)	(0.062)	(0.001)

续表

总资产	0.083^***	0.055^**	0.001^***
	(0.024)	(0.025)	(0.000)
总消费	0.140^***	0.226^***	−0.002^***
	(0.039)	(0.044)	(0.001)
家庭规模	−0.074^***	−0.101^***	−0.000
	(0.026)	(0.027)	(0.000)
家庭社保情况	−0.094	−0.006	0.001
	(0.149)	(0.167)	(0.003)
孩子占比	0.016	0.309	−0.002
	(0.196)	(0.231)	(0.004)
老人占比	−0.235^**	−0.110	−0.005^**
	(0.119)	(0.116)	(0.002)
城乡	0.108	0.223^**	0.003^*
	(0.100)	(0.093)	(0.002)
_cons	−4.759^***	−3.308^***	−0.006
	(0.466)	(0.512)	(0.010)
var..f61~)		4.637^***
		(0.086)
var..f61~)			0.002^***
			(0.000)
N	5761	5761	5761
adj. R-sq

Standard errors in parentheses, ^*p < 0.1, ^**p < 0.05, ^***p < 0.01.

6. 结论与建议

本文基于中国家庭金融调查(CHFS) 2019年的调查问卷数据，在测度个人金融素养的基础上，分别运用Probit和Tobit模型，从保险参与可能性和参与程度两个角度，验证了提升金融素养能够有效促进家庭商业养老保险参与行为。结果表明：(1) 金融素养越高，家庭购买商业养老保险的可能性越大；(2) 金融素养越高，家庭商业养老保险的保费支出越多；(3) 金融素养越高，家庭商业养老保险保费支出占家庭总消费的比例越大；(4) 与农村家庭相比，金融素养对城镇家庭的商业养老保险参与行为影响更为显著。

根据实证结果足以见得金融素养对于家庭商业养老保险参与行为有明显的促进作用，因此大力普及金融知识，提升个人金融素养水平是缓解当前养老问题的重要手段，同时相关金融机构要优化商业养老保险产品的设计和服务，政府也应不断推进并完善“第三支柱”养老金建设。将养老负担分散化，需要政府、金融机构及居民个人的共同努力。