保险素养与商业养老保险决策
孟德锋，李 丹，刘志友
（南京审计大学 金融学院，江苏 南京 211815）
摘要： 商业养老保险是应对人口老龄化的有效方案之一。通过构建中国居民的保险素养指标，采用清华大学中国城市居民消费金融调查数据，考察了中国城市居民的保险素养水平，并分析了保险素养对居民商业养老保险决策的影响及其性别差异。结果表明：（1）城市居民的保险素养偏低，他们对不同类型保险的认知存在较大差异，女性的保险素养低于男性但统计上不显著；（2）居民的保险素养对其商业养老保险决策有显著的正向影响，而且女性保险素养对其商业养老保险决策的积极作用比男性更高；（3）风险承受能力、家庭净资产、家庭总人口和子女人数能提高居民购买商业养老保险的倾向，自有住房则产生了明显的负向影响。因此，提高居民保险素养，能够更好地发挥商业养老保险应对人口老龄化的积极作用。
关键词： 保险研究；金融素养；保险素养；商业养老保险；保险需求；性别差异
一、引言
2019年4月，中国社科院发布《中国养老金精算报告2019—2050年》预测，全国城镇企业职工基本养老保险基金可能到2035年耗尽累计结余，引发了人们对养老金可持续性的担忧。众所周知，未富先老是我国经济社会发展显著特征之一，民政部《2017年社会服务发展统计公报》显示，截至2017年底，我国60周岁及以上人口2.4亿人，占总人口的17.3%，65周岁及以上人口1.58亿人，占总人口的11.4%。人口老龄化逐渐加重，需要建立养老储蓄、养老投资、商业养老保险等多样化的养老资金积累渠道，建立健全多样化的社会养老保障体系。商业养老保险成为缓解当前社会养老保险基金压力的主要途径之一。
多样化的养老资金积累方式，对居民个人的储蓄、投资、保险等金融知识储备和应用能力提出了更高要求，但实际情况并不乐观。2015年花旗银行和友邦保险联合发布的《中国居民养老准备洞察报告》表明，受访者对退休养老的知识掌握和储备状况明显不足，不仅不了解养老政策和趋势，而且对退休后可能面临的财务缺口没有充分认识。中国人民银行发布的《2017年消费者金融素养调查报告》显示，居民对信用知识和储蓄知识的掌握较好，但对保险知识的认知较差，4个保险知识问题中，正确回答具有保险与投资的双重功能的保险产品不一定“保本”的比率最高，只达到61.41%，而对同一财产向多家保险公司投保后发生损失能获得更多的赔偿持否定态度的仅为35.78%。《中国居民养老准备洞察报告》的调查也显示，近七成受访者已开始退休养老投资或储蓄，但对养老金融产品认知较模糊；75%的受访者已持有人身保险产品，但商业养老年金保险的持有比例仅为21%；对于现在还未购买商业养老年金的人群，仅17%的受访者未来会考虑为家庭购买。本文认为缺乏保险素养可能是导致我国居民购买商业养老保险较少的重要原因之一。
2008年美国次贷危机后金融素养进入学术视野，金融素养是居民对金融概念和风险的认知、理解以及应用该认知和理解的技能、动机与信心（OECD，2016）[1]。多数研究发现金融素养高的家庭增加了健康保险和人寿保险等商业保险的需求（Allgood和Walstad，2016）[2]，并能更好地做出退休养老规划（Lusardi和Mitchell，2007）[3]。国内学者也证实金融素养能提高我国居民的商业保险需求（秦芳等，2016）[4]。我国居民金融素养的提高，能促使其更好地制定退休养老规划（施喜容、孟德锋，2018）[5]，促进商业养老保险的购买决策（吴雨等，2017）[6]。
与其他金融产品和服务相比，居民购买商业保险的决策尤其复杂（Tennyson，2011）[7]，这些决策要求居民具有更高的成熟度和参与度（McCormack等，2009）[8]，即更高的保险素养（Tennyson，2011）。但多数金融素养的研究集中在投资、融资和储蓄方面（Kim等，2013）[9]，对保险领域的金融素养研究非常有限（Tennyson，2011）。保险素养包括三层含义：一是理解保险术语，对待选的保险产品有足够的了解；二是对保险单承保的风险有正确的认识；三是能够运用保险知识和认知评估待选的保险产品，并做出与感知风险相一致的保险决策（Lin等，2019）[10]。保险素养低的居民会出现许多和传统经济理论不符的行为偏差，如不对称地对待损失和收益——过高估计高概率的损失事件，但对低概率的风险事故视而不见，或者忽视不同免赔额相关的价格和风险权衡而倾向于购买低免赔额的保险产品等（Tennyson，2011）。居民的金融素养不一定能转化为保险素养，主要是由于保险术语不像投资或退休储蓄的账户余额那么直观，而且居民受到保险保障的潜在风险与资产价格波动所代表的风险性质不同（Lin等，2019）。
已有的保险素养文献中，Tennyson（2011）提出了保险素养概念，比较了美国全国保险专员协会（NAIC）的保险智商测试结果和Bristow和Tennyson（2001）[11]的保险问题调查结果，都发现美国居民的保险素养水平偏低。Driver等（2018）[12]通过访谈法，也发现澳大利亚居民的保险素养水平普遍较低。有文献将保险素养扩展到寿险素养，认为在缩小澳大利亚居民寿险素养差距方面，理财顾问发挥了积极作用（Core Data，2014）[13]；有文献将保险素养细分到健康保险素养，Kim等（2013）对此综述，认为许多美国居民的健康保险素养较差，但通过学习相关的个人金融教育课程可以显著改善居民购买健康保险的决策。少量文献考察了保险素养对保险决策的影响，Uddin（2017）[14]利用Bristow 和Tennyson（2001）的保险素养调查表，发现保险素养对印度居民的小额保险需求产生了显著的促进作用；而Bonan等（2017）[15]发现，保险素养对塞内加尔的居民投保决策没有正面影响，采取积极的营销措施才能提高健康保险的接受程度。
目前，国外金融素养文献关注保险素养对商业养老保险决策的研究较少，而国内金融素养研究主要偏重投资或融资，虽然有少量几篇文献探讨了金融素养对商业养老保险需求、商业人寿保险需求的影响，但是缺乏从保险素养角度分析我国居民商业养老保险决策所受的影响。已有文献也缺乏对保险素养的统一度量方法。本文试图弥补以上不足，集中回答以下问题：（1）我国居民保险素养水平是什么样的状况？（2）保险素养对我国居民商业养老保险决策能否产生显著的促进作用？（3）我国居民的保险素养有无性别差异？女性保险素养对其商业养老保险决策的影响，和男性相比有无明显的不同？本文尝试建立我国居民保险素养的度量方法，在此基础上分析保险素养对我国居民商业养老保险决策的具体影响，试图为这一问题提供初步答案，以便为更好地发挥商业养老保险的作用、制定和实施相关养老保险政策，以及促进养老问题的多样化解决提供科学依据和有益思路。
二、数据、变量和模型
（一）数据
本文使用数据来自2012年清华大学中国金融研究中心进行的中国城市居民家庭消费金融调查。该调查对北京、上海、广州等全国24个代表性城市的居民进行了电话和网络调查，包括城市居民家庭的基本情况、金融教育、经济状况、金融行为、金融消费者保护、金融知识、消费习惯和生活态度等七个方面的主要内容，在24个城市抽样比例大致相等，保证了调查的有效样本户数量，共调查3122户居民。本研究剔除了年龄在60周岁及以上的受访者样本以及缺失关键变量数据的样本，最终得到的有效样本量为3090户。
（二）变量
1.保险素养
金融素养研究中经济合作组织OECD对金融素养的定义获得广泛认可，在这一定义下，Lusardi和Mitchell（2008）[16]采用利率计算、通胀认知和风险分散3个问题来构建金融素养指标的方法，被用于OECD成员国金融素养的国别比较。大量金融素养的研究在这3个问题基础上进行了拓展（Lusardi和Mitchell，2014）[17]。我国金融素养的研究使用较多的西南财经大学中国家庭金融调查则直接应用了这3个金融素养问题。
（3）充分利用好固控设备及时清除无用固相，在施工过程中，将振动筛网换为80目筛布，充分过滤较大颗粒钻屑，利用除砂器和离心机及时清除钻井液中无用固相，严格控制固相含量在20%内，这一系列措施有效降低了钻井液摩阻，保证了井下安全。
对保险素养的度量方法讨论较少。一些文献使用访谈或分项统计的调查问题来分析保险素养（Driver等，2017；Core Data，2014），另一些健康保险素养文献则设置了居民对健康保险的信心和健康保险比较等方面复杂的问题来分析健康保险决策（Kim等，2013）。较为简明规范的保险素养调查表主要是美国全国保险专员协会（NAIC）的保险智商测试、Bristow和Tennyson（2001）的保险问题调查，这两项调查都设置了10个问题，主要询问保险单语言、保险原理和保险合同的特点等保险问题，全面覆盖人身保险和财产保险类型，试图全面地评估所有年龄段的成年人的保险素养（Tennyson，2011）。
第（1）（3）列控制变量的估计结果显示，户主个人特征变量中，女性变量的边际效应均为0.043，都在5%的水平上显著，这与文献发现女性比男性更喜欢制定养老计划（吴雨等，2017）、购买商业保险（秦芳等，2016）的结论是一致的。户主的风险承受能力更强，购买商业养老保险的可能性更高，这和文献中购买商业保险、人寿保险的研究结果类似（秦芳等，2016）。家庭人口变量中，家庭规模的边际效应为0.02，子女人数的边际效应为0.05，都在5%的水平上显著，说明总人口多、子女多的家庭，更倾向于通过商业养老保险储蓄养老资金。
表1 调查问卷和相关文献的保险素养问题比较
表2给出了3个保险素养相关问题的回答情况统计，寿险问题回答正确的比例最高，为79.81%，回答错误和不知道的各占10%左右；意外伤害保险问题回答正确的比例也超过一半，但仍有31.91%的受访者回答错误，15.63%的人不知道；健康保险问题回答正确的比例最低，只有18.06%，而59.97%的受访者回答错误，这一比例在3个问题中错误率最高。另外，有21.97%的受访者不知道如何回答，也是3个问题中最高的比例。从整体情况看，寿险回答情况最好，意外伤害保险次之，健康保险最差。
表2 保险素养问题回答情况统计分析
本文主要关注保险素养对城市居民商业养老保险决策行为的影响，因变量设置为居民是否购买商业养老保险的虚拟变量，购买商业养老保险为1，没有购买为0。调查数据显示，有55.28%的居民购买了商业养老保险，总样本中有38.54%的男性购买商业养老保险，高于女性16.74%的购买比例。
表3 保险素养问题回答选项情况分布
利用Rooij等（2011）[18]、秦芳等（2016）、吴雨等（2017）研究方法，本文首先采用因子分析法将3个保险素养相关问题合成保险素养（因子分析）指标用于实证分析，然后采用选项分数加总的方法构建保险素养（评分加总）指标用于稳健性检验。
3.注重培养学生语文学习的兴趣。我们不妨试想，学生如果对语文学习没有兴趣，他怎可能会自觉地预习语文？所以，要想学生自觉预习语文，不可忽视了培养学生对语文学习的兴趣。
采用利息计算、通胀认知和分散风险3个问题构建金融素养指标时，相关文献认为金融素养包括理解相关金融概念，以及在此基础上进行正确计算两个层次的能力。Rooij等（2011）认为，受访者回答“不知道”和回答错误，两者代表的金融素养水平是不同的：回答“不知道”表明受访者不能理解基本金融概念；而回答错误说明受访者虽然理解了金融概念，但不能进行正确的金融计算，显然回答“不知道”的受访者更缺乏金融素养。Rooij等（2011）、秦芳等（2016）、吴雨等（2017）对构建金融素养指标的3个问题都设置了“是否正确回答”和“是否理解该问题”的虚拟变量。
本文对保险素养的3个问题，都同样设置了两个虚拟变量：一是“是否正确回答”虚拟变量，回答正确取值为1，回答错误取值为0，衡量受访者能否正确地计算；二是“是否理解该问题”虚拟变量，即无论受访者回答正确或错误，都取值为1，表明其理解了该问题涉及的保险概念，只是计算结果有出入，但是，受访者回答“不知道”则取值为0，表明其并不清楚该问题所涉及的金融概念，更缺乏保险素养。本文依据保险素养的3个相关问题共6个虚拟变量采用迭代主因子法进行因子分析，构建保险素养（因子分析）指标。表4给出了保险素养（因子分析）的估计结果。利用特征值大于1的原则，本文可以保留第1个因子，其累计方差贡献率达到93.7%，大于累计方差贡献率达到80%的一般要求。表5给出了保险素养（因子分析）的KMO检验结果，和秦芳等（2016）、吴雨等（2017）结果类似，本文的KMO检验值几乎都大于0.6，表明适合采用因子分析法。按照旋转后的因子载荷计算保险素养（因子分析）指标，其描述统计结果见表6。
表4 保险素养（因子分析）结果
表5 保险素养（因子分析）KMO检验结果及各因子载荷
接下来，构建保险素养（评分加总）指标，即用受访者正确回答保险素养问题的个数来衡量保险素养水平，对保险素养的3个问题，每答对一个问题记1分，这样3个问题全部答错就是最低分0分，全部回答正确则为最高分3分。从表3可看出，3个保险素养问题全部答错的受访家庭比例为12.10%，这一结果大大低于秦芳等（2016）对金融素养问题全部答错的54.7%的比例，而全部答对的比例为10.26%，也高于秦芳等（2016）对应指标1.7%的数值。这表明本研究的受访者对保险问题的认知水平，要比利率计算、通胀认知和分散风险等普通的金融问题的认知水平更高。保险素养（评分加总）的描述统计结果见表6。
表10第（1）（5）列给出了男性的保险素养对商业养老保险决策的影响结果，第（2）（6）列给出了女性的保险素养影响其购买商业养老保险的结果。可以发现，男性和女性的保险素养都对其商业养老保险决策产生了积极的正向影响，这进一步证实了本文之前的估计结果。但男性和女性保险素养的边际效应不同，男性保险素养（因子分析）的边际效应为0.087，高于女性的0.071，且男性的保险素养（评分加总）边际影响为0.058，也略高于女性的0.052，总体上，男性保险素养的边际影响更高。控制变量对商业养老保险决策的影响中，女性居民的风险承受能力和子女人数产生的正向影响低于男性，但是女性居民的家庭净资产和家庭总人数带来的正向影响、自有住房产生的负向影响等，其边际影响高于男性。
表6 保险素养描述统计
表7 保险素养相关问题的性别差异
我们对保险素养的性别差异感兴趣，对3个保险素养问题以及2个保险素养指标进行了性别差异分析，表7给出了相应统计结果。在意外伤害保险问题上，女性和男性的保险素养存在着明显的性别差异——女性回答正确率低于男性4.49个百分点，在5%的水平上显著，而且女性回答错误率也在5%的水平上，显著高出男性4.31%，表明女性对意外伤害保险的认知程度较低。在寿险问题、健康保险问题以及2个保险素养指标上，女性和男性的保险素养没有统计上的差异。如寿险问题，女性回答正确率为79.11%，略低于男性回答正确率80.09%；健康保险问题上，女性和男性的正确回答率分别为18.66%和17.81%，女性正确率略高，但回答不知道的比率要比男性低1.52个百分点；女性的保险素养（因子分析）平均值比男性低0.02分，而且女性保险素养（评分加总）平均值也比男性低0.05分，但这些差异在统计上都不显著。
2.因变量和其他控制变量
表3给出了3个问题回答选项分布情况，3个问题中2个回答正确的比例最高，1个回答正确比例次之，3个全部回答正确的比例最低，仅为10.26%，平均正确回答问题的个数为1.5个，正好是3个问题的一半。这种情况和表2显示出的受访者对寿险和意外保险问题回答较好但对健康保险问题回答较差的情况一致。
参考金融素养对商业保险需求影响的相关文献，本文加入了户主个人特征和家庭特征等控制变量。户主个人特征变量包括性别、已婚、年龄和年龄平方项、教育水平、风险承受能力（秦芳等，2016；吴雨等，2017），家庭特征变量包括家庭总收入（对数）（秦芳等，2016；吴雨等，2017）、家庭净资产（对数）和社会养老保险（秦芳等，2016）、子女人数（吴雨等，2017）、自有住房、家庭人数、家庭成员健康状况（秦芳等，2016）等。各个控制变量的具体说明及描述统计见表8。23个城市虚拟变量以上海为参照。
从图4可以看出，对于该数据集，使用CLIQUE算法聚类时，外部圆环部分缺失大量边界，圆心部分被聚类成两个不同的类，虽然GPCLIQUE算法的聚类质量有所提升，但效果也不理想，使用改进算法聚类时，成功找回外部圆环的边界和圆心，聚类效果明显。因此，使用本文提出的方法改进CLIQUE算法，能够有效的提高聚类结果的准确率。
表8给出了变量的描述统计。个人特征上，女性占比29%，多数为已婚家庭，占比为84%；本文选取的25—59岁之间的受访者，平均年龄为33.94岁；初中和高中学历的受访者合计占总样本的12.13%，大学学历占到76.15%，硕士以上学历占到11.72%，总体上接近90%的受访者都有大学以上的教育水平。风险承受能力均值为2.909，处于中等承受能力。家庭特征方面，每年总收入平均值为14.921万元，家庭净资产平均值为181.74万元；90.6%的居民家中有社会养老保险，而且90.4%的居民拥有自有住房；平均家庭人口3.1人，每户家庭平均有子女0.5人，家庭成员健康程度平均值为3.674，这一数值较高，因为回答“良好”的受访者占到69.42%，回答“一般”的受访者占到28.71%。
已有文献中金融素养变量具有内生性，本文认为保险素养可能也有内生性问题，主要来自保险素养变量构建过程中的测量误差、可能会有遗漏变量同时影响保险素养和商业养老保险决策，以及保险素养和商业养老保险可能存在的反向因果等问题。需要用工具变量来解决这一问题。已有文献在处理金融素养内生性时用到的工具变量，有受访者在校期间是否有经济或金融的学习经历（Lusardi和Tufano，2015）[19]，受访者是否有经济管理方面的高等教育学历（吴锟、吴卫星，2018）[20]，受访者上学期间是否接受过金融或经济学课程（秦芳等，2016；吴雨等，2018）等，因此，本文将清华大学调查问卷中的两个问题，即受访者或配偶“是否学习过的经济类的专业知识”和“是否学习过的金融类的专业知识”合并，设置经济金融专业知识的虚拟变量作为保险素养的工具变量，学习过经济或金融专业知识为1，否为0，来处理其内生性问题。选用带有连续协方差工具变量的Probit模型（IV-Probit）进行两阶段估计，并利用Wald变量外生性检验考察金融素养变量是否内生的问题，用AR（Anderson-Rubin）检验考察是否存在弱工具变量的问题。
表8 变量描述统计
3.模型设定
活动现场，参与国家宪法日集中宣传活动的13个单位部门通过悬挂宣传横幅、摆放法治宣传展板、发放宣传资料、设立法律法规咨询台等宣传形式，就宪法及其相关的法律法规进行宣传，并为群众送去了普法书籍、宣传册等法治宣传品。当天累计共发放各类宣传资料300多份，解答群众法律咨询20余人次。□
本文采用Probit模型来分析保险素养对商业养老保险决策的影响，具体模型形式如下：
1.4 内在机制——适应的机理 第(3)小题： 研究发现，水稻的抗病表现不仅需要自身抗病基因(R1、 R2、 R3等)编码的蛋白，也需要Mp基因(A1、 A2、 A3等)编码的蛋白。只有R蛋白与相应的A蛋白结合，抗病反应才能被激活。若基因型为R1R1r2r2R3R3和r1r1R2R2R3R3的水稻，被基因型为a1a1A2A2a3a3的Mp侵染，推测这两种水稻的抗病性表现依次为____________。
有些一词多译可以根据语境具体化词义,如“主债权”的两个译名“the principal creditor’s right”和“the principal claim”。claim含义很宽泛,除债权外,还有请求、主张的含义,在此就可以根据语境将其具体化。
4．疗效评估：评估指标主要为消化不良症状(脂肪泻、体重减轻、腹胀)以及营养状况的改善[32]。胰腺外分泌功能检测亦可协助评估疗效，如13C-MTG-BT检查有助于评价PERT的治疗效果[40]，而FE-1检查只能测定自身胰酶分泌情况，因此不用于评估疗效。
三、实证分析
（一）保险素养与商业养老保险决策
表9 保险素养与商业养老保险决策
我们关注保险素养是否影响了居民的商业养老保险决策，表9给出了相应的Probit模型估计结果，第（1）（2）列采用的是因子分析的保险素养指标，第（3）（4）列采用评分加总的保险素养指标。
稀有血型的一些特性也可以运用。例如：U-表型通常为S-s-，伴随GPB的缺失或改变。Jk（a-b-）红细胞在2M尿素溶液中可使红细胞膜的完整性保持6 h以上，而携带Jka或JKb抗原的红细胞则会发生溶血[12]。孟买型和类孟买型都缺乏正常的H基因，但孟买型为非分泌型，类孟买型多为分泌型，检测患者的Lewis血型抗原可判断患者为分泌型或非分泌型[13]，辅助鉴别孟买型或类孟买型。AnWj-的红细胞不具有正常的Lutheran抗原。
表9第（1）—（3）列给出了保险素养对居民购买商业养老保险可能性的影响结果。在控制了户主个人特征、家庭特征变量和城市变量后，保险素养对居民商业养老保险决策产生了显著的正向影响，保险素养（因子分析）的系数为0.082，保险素养（评分加总）的边际影响为0.054，两个系数值都通过了1%水平的显著性检验。这表明，保险素养高的居民，更倾向于购买商业养老保险。
本文尝试构建保险素养指标，基本原则有两条：一是选取较少的典型保险问题，类似Lusardi和Mitchell（2008）的3个金融素养问题，便于合成保险素养指标并用于实证分析；二是险种覆盖要全面，类似NAIC的保险智商测试、Bristow和Tennyson（2001）的调查。清华大学的调查问卷中没有设置财产保险问题，但有3个人身保险问题，涵盖了寿险、意外伤害保险和健康保险。寿险问题主要询问定期寿险和终身寿险在死亡赔付时间上的差别，意外伤害保险问题涉及残疾情况下只能获得保险金额一定比例给付的情况，健康保险问题主要询问医疗保险的免赔额高低与保费多少之间的关系。这基本符合本文的两个原则。虽然该调查问卷没有财产保险问题，但是Tennyson（2011）认为美国居民对人身保险相关问题较熟悉而对财产保险了解较少，中国人民银行《2017年消费者金融素养调查报告》中也提到我国居民对人身保险也更为熟悉。因此，选取人们更为熟悉的人身保险来构建保险素养指标，有较大的可行性。清华大学调查问卷中3个人身保险问题，和国外保险素养文献的相关问题类似，考察受访者的侧重点也相似，具体情况见表1。
式（1）中，i为受访家庭编号，DECISION为商业养老保险决策变量，IL为保险素养变量，X为户主个人特征和家庭特征等相关控制变量，α、β、γ为待估参数，ε为残差项。
家庭经济变量中，家庭净资产的边际效应约为0.15，在1%水平上显著，但家庭总收入的系数值0.013并不显著，说明居民的商业养老保险决策更多的和家庭财富紧密联系。第（1）（3）列居民家庭拥有社会养老保险的边际效应都不显著，文献认为社会保险和商业人身保险之间存在替代效应，同时社会保险水平高的家庭对应更高收入可以引致更强商业保险购买力，两种效应抵消使得社会保险系数不再显著（秦芳等，2016）。自有住房对商业养老保险产生了显著的负向影响，边际效应约为11%。2008年后我国房价一直处于上涨态势，房价上涨对拥有房产者产生的较高的财富效应，可能使受访者放弃收益相对较低的商业养老保险。
表9第（1）（3）列保险素养可能存在内生性问题，所以第（2）（4）列报告了经工具变量处理后的估计结果。对保险素养内生性进行的Wald检验，都拒绝了保险素养是外生的假设，因此保险素养的确存在内生性问题。工具变量“经济金融专业知识”对保险素养的回归估计的t值都在5%的水平上显著，说明两者相关性较强。弱工具变量的AR检验值分别为13.99和13.73，都在1%的水平上显著，说明经济金融专业知识是合适的工具变量，不存在弱工具变量的问题。第（2）（4）列结果中，保险素养（因子分析）的边际影响为0.90，保险素养（评分加总）的边际效应为1.167，都通过1%的显著性检验，其他变量估计结果和第（1）（2）列类似。工具变量估计结果进一步说明了保险素养高的居民家庭购买商业养老保险的可能性更高，缺乏保险素养的家庭则降低了购买商业养老保险的积极性。
（二）保险素养与商业养老保险决策的性别差异
本文进一步探讨商业养老保险决策的性别差异，分析女性和男性的保险素养不同，是否是女性更喜欢购买商业养老保险的原因。表10给出了这一估计结果。第（1）—（4）列采用保险素养（因子分析）指标，第（5）—（8）列采用保险素养（评分加总）指标。
表10 保险素养与商业养老保险决策的性别差异
表6给出了两种方法计算的保险素养的描述统计结果。因子分析计算的保险素养指标平均值为0.002，最小值为-2.705，最大值为0.721，不同居民的保险素养差异明显。通过回答正确问题个数加总计算的保险素养指标平均值为1.5，和表3分析情况一致。
由此可见，实施风险管理方案，能够有效防范护理过程中存在的风险因素，既提高了手术成功率，还有助于建立起良好的护患关系，具有良好的临床意义，值得进一步应用与推广。
对于保险素养可能的内生性问题，表10第（3）（7）列给出了经过工具变量处理的男性保险素养的影响结果，第（4）（8）列是女性保险素养的工具变量估计结果。这4个含工具变量的模型估计结果中，Wald外生性检验结果表明，保险素养的外生假设被拒绝，说明保险素养的确存在内生性问题。工具变量的t值都至少在10%的水平上显著，而且弱工具变量的AR检验值也都在5%的水平上显著拒绝“经济金融专业知识”变量是弱工具变量的假设，表明该工具变量是一个合适的工具变量。第（3）（4）列男性和女性的保险素养（因子分析）的边际效应分别为0.886和0.933，表明经过工具变量处理后，女性的保险素养对购买商业养老保险可能性的影响比男性更高，而保险素养的内生性问题使女性保险素养的边际影响被低估，从而低于男性保险素养的边际影响。表（7）（8）列男性和女性保险素养（评分加总）的边际效应的对比也呈现出相同的结果，表明女性保险素养对商业养老保险决策的影响的确高于男性，而且也证明了女性保险素养的边际效应被低估的情况。其他控制变量的结果和第（1）（2）（5）（6）列类似。
四、稳健性检验
本文对实证分析结果进行了稳健性检验，主要采用了两种方式：一种是采用秦芳等（2016）的思路，将保险素养的3个问题是否正确回答的3个虚拟变量加入模型中，考察不同问题所代表的保险素养对居民购买商业养老保险的影响；第二种方式是用受访者对养老金保险产品的了解程度作为保险素养的代理变量，对养老金产品了解程度越深，知道的保险知识越多，运用保险知识的能力越强，保险素养就越高。表11给出了两种稳健性检验的估计结果。第（1）—（3）列是3个保险问题回答正确的估计结果，第（4）—（6）列是养老金产品了解程度的估计结果。
第（1）列是利用全部样本估计的3个保险问题回答正确的结果，寿险、意外伤害保险和健康保险的3个问题回答正确的边际效应分别为0.075、0.044和0.048，都在5%的水平上显著，说明受访者对这3个问题的正确认知提高了他们购买商业养老保险的可能性。第（2）（3）列分别是男性和女性正确回答3个保险问题的估计结果。男性正确回答寿险问题和意外伤害保险问题显著提高了他们购买商业养老保险的倾向，但男性回答健康保险问题的边际影响不显著；女性正确回答意外伤害保险问题和健康保险问题，使她们更倾向于购买商业养老保险，但女性对寿险问题的回答则没有显著效果。男性和女性的对比中，男性对寿险问题正确认知产生的边际影响要显著大于女性，而女性对于意外伤害保险问题和健康保险问题的正确看法的边际效应则高出男性很多。
前一观点把电机视为电路元件，对于定、转子上各有一套绕组的隐极电机，两绕组轴线之间的交角θm是随时间变化的。对磁链通过电流和电感表示，定、转子绕组之间的互感为Lsrcosθme，(θme=pθm是电角度)，由磁共能对θm求偏导数，可得电磁转矩
第（4）列全样本估计结果表明，养老金产品了解程度的边际效果为0.029，在1%的水平上显著，加深居民对养老金产品的了解，能促进其购买商业养老保险的倾向。第（5）（6）列的男性、女性群体的估计结果显示，养老金产品了解程度的边际影响分别为0.027和0.038，都通过了1%水平的统计检验，说明同等条件下增加女性对养老金产品的认识，能促使其购买商业养老保险的可能性比男性更高。这和本文利用工具变量对保险素养变量处理后得到的结果一致。
表11 保险素养与商业养老保险决策（稳健检验）
五、结论和建议
本文使用2012年清华大学中国城市居民消费金融调查的微观数据，构建保险素养指标，分析提高居民的保险素养是否有助于提高其购买商业养老保险决策的可能性。研究结果显示：
（1）我国城市居民的保险素养偏低，对不同类型人身保险的认知存在较大差异，女性的保险素养低于男性，这一差异统计上不显著；
（2）居民的保险素养对其商业养老保险决策产生了显著的正向影响，这一影响的性别差异明显，女性保险素养对商业养老保险决策的积极作用，比男性更高；
（3）风险承受能力、家庭净资产、家庭总人口和子女人数能提高居民购买商业养老保险的倾向，自有住房则产生了明显的负向影响。
本文的结论有重要的启示。要发挥商业养老保险的积极作用，提高居民的金融素养，特别是保险素养，是有效的途径之一。保险素养和金融素养有一定的差别，比如保险原理、术语等比一般的金融知识更难懂，而且保险承保的风险和投资风险有较大差别。因此，提高商业养老保险的参与率要从以下两方面入手：一方面要从供给端入手，保险监管部门要加强监管，引导人寿保险公司在商业养老保险产品上提高信息披露水平，尽可能使用消费者容易理解的语言来表述保险单条款。另一方面从需求端入手，政府部门需要制定国民金融素养提升规划，重点突出保险素养的作用，积极引导人们对社会养老保险政策的关注和理解。各类保险公司也要加强养老保险宣传，积极和其他企业合作，在普通产品营销中加入保险知识竞赛，或者开展专业性的保险教育、培训等，引导人们对商业养老保险的关注，激发人们对养老问题的兴趣和思考，提高人们学习养老保险知识的主动性和持续性。
我们去到纳平山时，死者已经入殓7天。我们到的这天，是接客办酒席（闹丧）的前一天——从这天开始，死者家开始挂鼓，吹芦笙。
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文章编号： 1003-4625（2019）12-0095-09
中图分类号： F840.612
文献标识码： A
收稿日期： 2019-07-11
基金项目： 本文是国家社科基金重大项目“金融服务养老的理论框架、国际经验、中国路径研究”（编号：17ZDA072）；国家自然科学基金项目“非正规金融与异质性农村家庭创业：驱动机理及适宜边界”（编号：71703070）；江苏高校哲学社科重点项目“新时代系统性金融风险演化机理、预警与防控机制研究”（编号：2018SJZDI103）；南京审计大学青年教师科研培育项目“利率市场化下社会资本对农户正规信贷约束的影响及机制研究”（18QNPY003）；江苏省高校优势学科建设工程三期项目应用经济学（苏政办发〔2018〕87号）；江苏省高校品牌专业建设一期工程项目金融学（编号：PPZY2015B104）的成果。
作者简介： 孟德锋（1979—），男，河南沁阳人，博士，副教授，研究方向：家庭金融和金融风险管理；李丹（1987—），女，山东省邹平市人，博士，讲师，研究方向：农村金融；刘志友（1962—），男，江苏金坛人，经济学学士，教授，研究方向：金融理论与金融制度。
（责任编辑：张艳峰）
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