收藏 分销(赏)

金融知识养老计划与家庭保险决策.doc

上传人:w****g 文档编号:3333979 上传时间:2024-07-02 格式:DOC 页数:29 大小:1.12MB
下载 相关 举报
金融知识养老计划与家庭保险决策.doc_第1页
第1页 / 共29页
金融知识养老计划与家庭保险决策.doc_第2页
第2页 / 共29页
金融知识养老计划与家庭保险决策.doc_第3页
第3页 / 共29页
金融知识养老计划与家庭保险决策.doc_第4页
第4页 / 共29页
金融知识养老计划与家庭保险决策.doc_第5页
第5页 / 共29页
点击查看更多>>
资源描述

1、金融知识 养老计划与家庭保险决策(上)2023-03-15内容提纲:本文使用中国家庭金融调查(CHFS)2023年数据,研究了金融知识对我国家庭养老计划和商业保险购买行为的影响。我们认为,我国家庭养老计划意识薄弱,社会保障水平较低,商业保险参与局限性,这意味着我国家庭养老规划现状亟须改善。研究发现:金融知识水平的提高将显著促进我国家庭养老计划的改善,且金融知识水平对养老计划的促进作用在非公务员(参公)家庭更为明显;金融知识有助于我国家庭养老计划的多样化,即促进家庭通过养儿防老、社会保障和商业保险等多种养老方式进行养老;金融知识将促进家庭购买商业保险,提高家庭对商业保险的信任度。关键词:金融知识

2、,养老计划,保险决策一、引言记录数据显示,截至2023年我国60周岁及以上人口2.12亿,占总人口的15.5%;65周岁及以上人口1.38亿,占总人口的10.1%,这使我国成为世界上第一个老年人口突破2亿的国家。随着人口老龄化问题日益严重,“家庭养老”作为我国最传统的养老方式日益受到挑战,独立养老受限于较高的条件且功能有限(胡仕勇、李洋,2023;乐章,2023)。近些年来,为构建起较为全面的社会养老保障体系,在深化改革城乡公司职工养老保险的基础上,我国相继建立了新型农村社会养老保险和城乡居民养老保险(王亚柯等,2023),特别是2023年9月开始推行的新型农村社会养老保险制度(以下简称“新农

3、保”)广受关注。然而,由于社会保障水平不高,社会保障养老对家庭养老的替代作用有限(张川川、陈斌开,2023)。相对较低的社会保障水平使提高家庭制定多样化养老计划的意识显得十分必要,而商业保险也许是家庭养老计划多样化的重要途径之一。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指出,2023年我国重要城市居民的养老知识指数较低,约四成受访者还不够了解养老的相关政策和趋势,受访者对养老规划金融产品的认知还比较模糊,并且受访者过于依赖国家养老金,持有商业养老保险者比例偏低。本文认为金融知识缺少也许是导致我国家庭养老计划单一和商业保险购买率低的重要因素之一。随着我国养老问题的日益突出,金融知识将

4、如何影响我国家庭养老计划的制定和养老方式的选择?其影响机制是如何的?对上述问题的回答将有助于更加全面结识金融知识对家庭经济、金融行为的重要作用,推动我国养老计划的制定和商业保险的发展。金融知识反映的是人们掌握基本金融概念以及在使用和管理资金(资源)的时候可以运用这些知识、技能有效配置金融资源以实现终生财务保障的能力(Hung et al,2023;尹志超等,2023)。目前,家庭面临的养老方式较多,有依靠子女转移支付的家庭养老、依靠自己投资和储蓄的独立养老、依靠城乡居民养老保险和新农保的社会基本保险,尚有依靠商业养老保险和商业医疗保险等商业保险养老方式。家庭需要基于理性制定养老计划并选择合理的

5、养老方式,而金融知识是实现这一目的的重要因素。吴海盛、江巍(2023)研究发现,中青年农民养老模式的选择意愿受到对社会养老保险和商业养老保险的认知限度等因素的显著影响。常芳等(2023)研究发现,农村居民对新农保筹资的构成和缴费细则缺少了解是导致农户参保率偏低的因素。由此可见,缺少对相关保障体系的了解是制约我国保障体系发展的重要因素,而金融知识有助于家庭增长对社会养老、商业保险养老等养老保障体系的认知度和信任度,进而有助于家庭制定养老计划并选择合适的养老方式。国外研究发现,金融知识水平与家庭金融决策密切相关(Lusardi,2023),金融知识水平越高的家庭往往储蓄越多(Bernheim &

6、Garrett,2023)、会积累更多的财富(Stango & Zinman,2023),而金融知识水平较低的家庭则往往缺少财富积累和退休规划(Lusardi & Mitchell,2023;Van Rooij et al,2023a)、投资缺少多样性(Guiso & Jappelli,2023;Abreu & Mendes,2023;Mouna & Jarboui,2023)、股票市场参与度较低(Van Rooij et al,2023b)、投资效率也较低(Calvet et al,2023;Klapper et al,2023;Gaudecker,2023),并且往往承担更高的贷款成本(D

7、isney & Gathergood,2023)。国内学者也发钞票融知识水平的提高会推动家庭参与金融市场(尹志超等,2023)、增长风险资产的配置及其投资多样性(曾志耕等,2023;吴雨等,2023)、提高家庭参与商业保险的也许性(秦芳等,2023)、减少家庭金融排斥的概率(张号栋、尹志超,2023),并且还会提高家庭正规信贷需求并促进家庭积极申请贷款(宋全云等,2023)。然而,由于缺少详尽的微观数据,鲜有文献就金融知识与我国家庭养老计划的制定、养老方式的选择、商业保险购买决策之间的关系及其作用机制进行进一步研究。本文借助于中国家庭金融调查(China Household Finance S

8、urvey,CHFS)2023年数据,在分析我国家庭养老计划和商业保险购买行为现状的基础上,实证检查金融知识水平对家庭养老计划及家庭保险购买决策的影响。数据描述性记录分析发现,我国家庭养老意识薄弱、社会保障水平较低、商业保险参与局限性,这些现象说明我国家庭养老规划现状亟须改善。进一步的实证研究表白,金融知识水平的提高将显著改善我国家庭养老计划现状,表现为:金融知识水平的提高促进家庭制定养老计划,且该促进作用在非公务员家庭更为明显。同时,金融知识有助于我国家庭养老计划方式的多样化,促进家庭通过养儿防老、社会保障和商业保险等多种方式进行养老。最后,本文发钞票融知识能促进家庭购买商业保险,并提高家庭

9、对商业保险的信任,这将有助于我国商业保险覆盖率的提高。本文研究拓展了金融知识、养老准备和保险等领域的相关研究,为促进我国家庭养老计划的制定和保险事业的发展提供了实证依据。二、数据介绍、变量定义与现状分析(一)数据介绍本文使用的数据来自西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心于2023年在全国范围内开展的第二轮中国家庭金融调查(China Household Finance Survey,CHFS)。中国家庭金融调查采用三阶段分层、与人口规模成比例(PPS)的抽样方法,旨在通过科学抽样、现代调查技术和调查管理手段,收集中国家庭金融微观信息,以便为国内外研究者提供研究中国家庭金融问题的高质量微观数据

10、。CHFS数据在人口年龄结构、城乡人口结构、性别结构等多个方面与国家记录局数据相一致,数据具有代表性。2023年,CHFS数据样本覆盖了全国29个省(市、区)、262个县(区、县级市)、1048个社区(村),共获得28000多户家庭的资产与负债、收入与支出、保险与保障、家庭人口特性及就业等方面的具体信息。中国家庭金融调查在保险与保障模块,具体询问了家庭社会保险、保障、商业保险和养老计划等问题,这为本文的研究提供了较好的数据支持。(二)模型设定本文重要分析金融知识水平对家庭养老计划及商业保险购买决策的影响,采用Probit模型进行实证检查,模型设定如下:其中,Retire_plan是虚拟变量,表

11、达家庭是否有养老计划,取值为1表达家庭有养老计划,反之为0;Financial_Literacy为解释变量,表达家庭金融知识水平;X为控制变量,是残差项。其中,Insurance是虚拟变量,表达家庭是否购买商业保险,取值为1表达家庭购买商业保险,反之为0;Financial_Literacy为解释变量,表达家庭金融知识水平。(三)变量定义1.金融知识水平。如前文所述的金融知识含义,金融知识水平不仅涉及对金融常识、基本金融知识和金融产品的了解,也涉及人们理解和运用金融相关知识、信息的能力(Huston,2023)。2023年中国家庭金融调查设计了关于利率计算、对通货膨胀的理解以及投资风险认知3个

12、问题,以考察家庭金融知识水平。表1给出了金融知识相关问题回答对的、错误、不知道各选项的分布情况。可以发现,利率计算、通货膨胀和投资风险三个问题所有回答对的的家庭仅有1.65%,所有家庭平均对的回答的问题个数为0.60,可见我国家庭金融知识缺少现象严重。参照已有文献(Van Rooij et al,2023;尹志超等,2023)的做法,本文采用因子分析的方法构建金融知识指标。与Van Rooij et al(2023)同样,本文认为回答错误与回答算不出来或不知道所代表的金融知识水平是不同的,因此针对每个问题分别构建了“是否对的回答”和“是否直接回答(这里回答不知道或算不出来即为间接回答)”两个哑

13、变量。依据3个问题6个变量我们采用迭代主因子法进行因子分析,结果如表2所示。表3中的KMO检查结果表白样本适合做因子分析。依据Eigenvalue大于等于1的原则,可以保存一个因子,即为金融知识。依据表2中各变量的因子载荷,采用Bartlett(1937)的方法即可计算得出本文的金融知识指标,其描述性记录如表4所示。2.养老计划。中国家庭金融调查2023年调查问卷设计了关于家庭是否有养老计划的问题。假如受访者回答“有”,则养老计划取值为1,否则为0。3.养老方式。中国家庭金融调查2023年调查问卷设计了关于家庭养老方式选择的问题。按照问卷中选项的设立,本文将养老计划方式划分为子女赡养、自己储蓄

14、投资、社会保障(涉及社会养老保险、离退休工资)、商业养老保险和其他(包含配偶或亲属支持、其他)五类。4.家庭社会保障类型。本文将家庭的社会保障水平分为以下四类:(1)公务员(参公)社会保障,是指家庭拥有公务员(参公)养老/医疗保险;(2)城乡职工社会保障,是指家庭拥有城乡职工养老/医疗保险;(3)普通居民社会保障,是指家庭拥有城乡(农村)居民养老/医疗保险;(4)无社会保障覆盖,是指无任何社会养老/医疗保险覆盖家庭。整体而言,这四类家庭社会保障水平依次递减。5.家庭商业保险购买情况及商业保险信任限度。根据家庭对商业保险的信任限度,分为相信、居于相信与不相信之间和不相信三类。6.控制变量。家庭的

15、养老计划和保险行为是基于家庭各因素的综合决策行为,因而本文实证分析中还控制了家庭资产、收入、男孩数量、女孩数量、劳动力总数、劳动力平均年龄、劳动力平均教育年龄、党员数、居住农村等特性变量。同时,对家庭养老计划的回答来自于受访者,所以还控制了受访者年龄、性别、教育年限等特性变量。样本选择上,剔除了60岁以上、存在缺失值数据的样本。具体的变量描述性记录结果如表5所示。(四)我国家庭养老计划与保险行为现状分析1.我国家庭养老计划与养老方式现状。图1显示,我国36.4%的家庭有养老计划。其中,城市地区37.4%的家庭有养老计划,农村地区34.3%的家庭有养老计划。可以发现,无论在城市地区还是农村地区,

16、有养老计划的家庭比例都不高。这表白我国家庭养老计划比较缺失、养老准备意识比较薄弱。从图2中养老方式分布来看,“子女赡养”和“社会保障养老”两类养老方式的占比最高(高于50%);同时,28.1%的家庭选择“自己储蓄投资”养老方式,仅有6.9%的家庭选择“商业养老保险”养老方式。综合图1和图2,可以发现我国有养老计划的家庭占比较低,并且多采用“子女赡养”和“社会保障养老”方式,通过“商业养老保险”方式养老的比例较低。2.社会养老与医疗保险覆盖现状。现有文献研究表白,社会保障制度对家庭养老机制具有显著影响(郭庆旺等,2023;郭凯明、龚六堂,2023),家庭社会保障水平的差异也许会导致家庭养老计划的

17、差异。整体而言,前文所言的四类家庭社会保障水平依次递减。从图3可以看出,我国家庭社会保障水平以普通居民社会保障为主,整体保障水平并不高。3.家庭商业保险购买情况。如图4所示,我国购买商业保险的家庭比例较低,仅有21.8%的家庭购买了商业保险。同时,城乡之间家庭商业保险购买现状差异较大,城市地区购买商业保险的家庭比例(26.2%)是农村地区购买商业保险的家庭比例的两倍多(12.8%)。从家庭购买的商业保险的类型来看,购买商业人寿保险的家庭比例最高,另一方面为商业医疗保险和商业养老保险。4.家庭对商业保险的态度。我国购买商业保险的家庭比例较低,一个也许的因素是我国家庭目前对于商业保险的信任水平较低

18、。图5进一步分析了我国家庭对商业保险信任水平的分布状况。根据家庭对商业保险的信任限度问题的回答情况,分为相信、居于相信与不相信之间和不相信三类。可以看出,我国家庭对商业保险的信任限度不高,仅有48.1%的家庭相信所购买的商业保险会按照承诺履行。从城乡分布来看,我国家庭对商业保险信任水平城乡差异不大,整体信任水平都不高。我国家庭商业保险购买比例较低也许与对商业保险的信任限度不高相关。5.金融知识水平与家庭养老、保险行为。从前文分析可以看出,我国有养老计划的家庭比例较低,有养老计划家庭所计划的养老方式以“子女赡养”和“社会养老”为主。同时,我国购买商业保险的家庭比例很低,居民对商业保险信任度不高。

19、本文试图从金融知识的视角来解释这些现象。图6给出了金融知识水平与家庭养老、商业保险购买行为的相关关系。如图6所示,随着金融知识水平的提高,有养老计划的家庭比例逐步提高,选择“社会养老”和“商业保险养老”的比例逐步提高,同时购买商业保险的比例越来越大。因而,本文认为家庭金融知识缺少也许是导致我国家庭养老计划缺失、养老方式选择单一以及商业保险购买率低等现状的重要因素。三、实证结果(一)金融知识对家庭养老计划决策的影响1.基本结果及差异性分析。与其他金融决策行为类似,制定养老计划是一个较为专业的过程,需要家庭具有前瞻性和财务管理能力。金融知识有助于家庭意识到养老计划的重要性并帮助家庭增长对社会保障养

20、老、商业保险养老等不同养老方式的认知与了解,进而有助于家庭制定养老计划。因此,本文预期金融水平的提高将增长家庭制定养老计划的也许性。表6报告了金融知识对家庭有养老计划也许性的估计结果。其中,第(1)列为基本结果,第(2)列进一步控制了家庭社会保障水平差异,第(3)列分析的是金融知识对不同社会保障水平家庭的养老计划影响差异。第(1)列估计结果中,金融知识对家庭有养老计划的边际效应为0.045,在1%水平上显著。这表白,金融知识水平一个标准差的增长将使家庭制定养老计划的也许性增长4.74个百分点,从而证实了本文的预期。第(2)列以有公务员(参公)社会保障覆盖家庭为基本对照组,引入城市职工社会保障、

21、普通居民社会保障和无社会保障覆盖三个虚拟变量以控制家庭的社会保障水平。回归结果表白,相对于公务员(参公)社会保障覆盖家庭,只拥有城市职工社会保障和普通居民社会保障家庭更倾向于制订养老计划。这重要是由于公务员家庭拥有比较全面的保障,退休后生活有较好的保障。与其相比,非公务员家庭面临更多不拟定性,老年生活也许面临更大的风险,因此更需要制定养老计划。由于不同社会保障水平家庭对养老计划的需求不同,金融知识对各类家庭制定养老计划也许性的边际效应也许也存在着显著差异。第(3)列进一步验证了金融知识对不同社会保障水平家庭养老计划的差异性影响。估计结果显示,金融知识水平对只有城市职工社会保障和基本居民社会保障

22、家庭养老计划制定的影响更大。这说明,金融知识更多地促进了社会保障水平相对较低的家庭制定养老计划。此外,资产、收入越高和劳动力年龄越大家庭越倾向于制定养老计划,而男孩数量越多家庭制定养老计划的也许性较低。2.金融知识与家庭养老方式选择。“家庭养老”作为我国最传统的养老方式仍然占据着重要地位(胡仕勇、李洋,2023)。然而,随着我国人口老龄化问题的日益严重,传统家庭养老方式日益受到挑战,独立养老受到较高的条件限制且其功能有限(乐章,2023),因此居民养老需要政府、社会与家庭共同承担。目前我国家庭的新型养老方式同时具有保障和投资的功能,家庭需要具有一定的财务分析能力才干权衡预期收益和风险水平,这使

23、金融知识在养老方式选择决策中具有重要作用。表7给出了金融知识对家庭养老方式选择的估计结果。第(1)(4)列依次分析了金融知识对“子女赡养”、“社会保障”、“商业保险”和“自己储蓄、投资”四类养老方式的选择,第(5)列分析了金融知识对养老方式数量的影响。第(1)(4)列结果表白,金融知识一个标准差的增长将使家庭选择“子女赡养”、“社会保障”和“商业保险”三类养老方式的也许性依次显著增长2.53、2.63和2.11个百分点,并使家庭对“自己储蓄、投资”这类养老方式的选择也许性显著下降1.47个百分点。这说明,随着社会保险、商业保险等新型养老方式的发展,金融知识水平的提高将推动家庭运用这些新的养老方

24、式。第(5)列以家庭养老方式数量作为被解释变量,估计了金融知识对家庭养老方式多元化的影响。回归结果显示,金融知识水平对养老方式数量的边际效应为0.052,在1%水平上显著。这表白,金融知识水平越高,家庭选择的养老方式越多,其养老计划越具多样性,从而有助于提高其养老保障力度。上文分析表白,金融知识水平的提高促进家庭制定养老计划并促进家庭养老方式多元化。由于我国社会养老保障水平不高,需要商业保险进行补充,但是我国家庭商业保险参与率较低且将商业保险作为养老方式的家庭比例更低,而金融知识水平的提高将促进家庭通过商业保险养老。因此,金融知识水平提高促进家庭商业保险购买决策也许是改善和促进家庭制定养老计划

25、和养老方式多样化的重要渠道之一。(二)金融知识与商业保险决策1.金融知识对家庭商业保险购买决策的影响。社会保障是政府为了保障人们基本生活水平而制定的保险制度,我国整体保障水平并不高。商业保险作为保险市场的重要组成部分,是对社会保险的有效补充,有助于提高社会整体的保障水平。商业保险条款内容复杂,需要家庭具有较高的财务分析能力去获取和分析参保信息。金融知识水平的提高有助于增强家庭对商业保险的了解,进而促进家庭的商业保险购买。本文将商业保险划分为商业养老保险、商业医疗保险和商业人身保险,以探讨金融知识对家庭各类商业保险购买行为的影响以及各类家庭之间的差异性,回归结果如表8所示。表8中,第(1)(2)

26、(3)(5)(6)(7)列分别给出了各分项保险购买的估计结果,第(4)(8)列给出了家庭整体商业保险购买的估计结果。第(1)(4)列结果显示,金融知识的边际效应均在1%水平上显著为正,这说明家庭金融知识水平每增长一个标准差将使其购买“商业养老保险”“商业医疗保险”和“商业人身保险”三类商业保险的也许性依次显著增长0.6、2.45和1.90个百分点。从交叉项估计系数来看,虽然第(5)(6)列估计系数不显著,但是第(7)(8)列金融知识水平与城市职工社会保障和普通居民社会保障交叉项估计系数都在10%水平上显著为正。这说明整体而言,金融知识对商业保险购买的促进作用在社会保障水平相对较低的家庭中作用更

27、大。2.金融知识影响家庭商业保险购买决策的机制分析。在对我国家庭保险行为的现状分析中,本文认为我国家庭购买商业保险比例较低的一个重要的因素也许在于普通家庭对于商业保险缺少了解和信任。金融知识水平的提高有助于家庭加深对商业保险的了解,减少居民因对商业保险的偏颇认知而积极放弃购买商业保险的也许性,进而增长商业保险购买意愿。为了验证这一影响机制,本文进一步分析金融知识对家庭商业保险信任度的影响。这里将受访者对商业保险的态度分为不相信、居于相信与不相信之间和相信三类,并采用多元Probit(Mprobit)模型进行估计,结果见表9。从估计结果来看,金融知识一个标准差的增长将使家庭对商业保险“不相信”和

28、“居于相信与不相信之间”的也许性显著下降3.69和1.16个百分点,同时使家庭对商业保险持“相信”态度的也许性显著增长4.84个百分点。这说明金融知识水平的提高将增长家庭对于商业保险的信任度。综合以上分析可以看出,金融知识显著促进了家庭养老计划的制定,并且促进作用在非公务员(参公)家庭更为明显。同时,金融知识水平的提高使家庭养老方式趋于多样化,促进了养儿防老、社会保障和商业保险等多种养老方式的选择。对家庭商业保险的分析中,本文还发钞票融知识水平显著促进了家庭商业保险的购买,这与金融知识显著提高家庭对商业保险的信任度有关。四、稳健性和内生性检查为了验证上文重要估计结果的稳健性,本文对金融知识采用

29、新的衡量方法,以家庭对的回答金融知识问题数来计算金融知识得分,并以此重新衡量家庭金融知识水平。表10中第(1)(2)列给出了相应的估计结果。表10中第(1)(2)列估计结果与上文基本一致,这说明本文估计较为稳健。然而,金融知识还也许因漏掉变量和反向因果等问题而存在内生性。一方面,本文关注金融知识对家庭养老计划和商业保险购买决策的影响,也许忽略了个人能力、地方文化等因素的影响;另一方面,养老计划制定和商业保险购买也许会影响金融知识水平,即反向因果影响。因而,本文尝试采用工具变量的方法予以解决,选用“上学期间是否上过经济金融类课程”作为金融知识水平的工具变量。一方面,上学期间上过经济金融类课程与一

30、个人的金融知识水平呈正相关关系;另一方面,上学期间是否上过经济金融类课程是在上学期间就拟定的,相对家庭的经济行为为外生。因而,选用上学期间是否上过经济金融类课程作为工具变量是合适的。从工具变量有效性检查结果来看,一阶段估计的F值为165.85,工具变量t值为12.25,在1%的水平上显著,排除了弱工具变量问题。第(3)列中关于养老计划的工具变量回归的DWH外生性检查结果的p值为0.00,显著拒绝金融知识变量不存在内生性的原假设;第(4)列中关于商业保险的工具变量回归的DWH外生性检查结果同样显著拒绝了金融知识变量不存在内生性的原假设。可以发现,第(3)(4)列的工具变量回归结果中,金融知识指标

31、的系数仍在1%水平上显著为正。这证实了本文分析结果的稳健性、可靠性。一个人的金融知识水平与其生活的地区、年代密切相关,因而家庭的金融知识水平和该地区类似家庭是相关的,但其他家庭的金融知识水平对家庭自身经济活动影响较小。本文还尝试运用家庭所在县(区)除自身以外与受访者处在同一年龄段的其他家庭的平均金融知识作为工具变量,第(5)(6)列估计结果仍然可靠。五、结论与启示本文运用中国家庭金融调查(CHFS)2023年数据,研究了金融知识对我国家庭养老计划和保险购买行为的影响。我们对家庭养老计划与保险行为的现状分析发现,我国有养老计划的家庭只有36.4%。子女赡养(51.3%)和社会保障养老(54.4%

32、)是目前家庭的重要养老方式,自己储蓄和投资的养老方式次之,而选择商业保险方式养老的家庭只有6.9%,这也许与我国家庭对商业保险信任度较低有关。由此可知,我国家庭养老计划意识薄弱、社会保障力度较低、商业保险参与明显局限性,这都说明了我国家庭养老规划现状急需改善。本文实证分析发现:(1)金融知识水平显著促进家庭养老计划的改善,且金融知识对养老计划的促进作用在非公务员(参公)家庭更为明显;(2)金融知识有助于家庭养老计划的多样化,显著增长了家庭对子女赡养、社会保障和商业保险等养老方式的选择;(3)金融知识能显著提高家庭对商业保险的信任水平、促进家庭购买商业保险。本文从微观层面上检查了金融知识对家庭养

33、老计划和商业保险购买决策的影响,拓展了金融知识、养老和保险等领域的相关研究,为促进我国家庭养老计划的制定和保险市场的发展提供了实证依据。从我国人口老龄化发展过程来看,面临老龄化问题最为严峻的人群是在本世纪20至40年代步入老年的中青年人。如何制定养老计划、选择合理的养老方式等直接关系到其晚年的幸福。因此,政府需要提倡家庭较早制定完善的养老计划,提高金融知识水平是重要手段之一。相关部门应积极开展各类型金融教育活动,帮助家庭结识到养老计划的重要性并熟悉了解各类养老方式的优劣,从而推动家庭结合自身实际情况积极积极地制定养老计划,并积极使用新型养老方式,将子女养老、社会养老和商业养老相结合,从而更好地

34、应对我国日益严峻的老龄化问题,提高老年的生活品质。注释:数据来源于我国民政部发布的2023年社会服务发展记录公报。关于家庭是否有养老计划的问题为“您有计划过养老吗?1.有2.否”。关于家庭养老方式选择的问题为“您计划最重要的养老方式是什么?(多选题)1.子女赡养;2.自己储蓄、投资;3.社会养老保险;4.离退休工资;5.商业养老保险;6.配偶或亲属支持;7.其他。”这里将年龄为16至64岁的家庭人员定义为家庭劳动力。中国家庭金融调查设计了家庭对商业养老保险的信任限度,本文依据该问题衡量家庭对商业保险的态度。具体问题为“假如你购买了商业养老保险,您是否相信将来它会按照承诺的那样给您钱?1.完全不

35、可以相信;2.比较不相信;3.居于相信与不相信之间;4.比较相信;5.完全相信”。本文将“完全不可以相信”“比较不相信”归类于“不相信”,将“比较相信”“完全相信”归类于“相信”。受访者是最了解家中经济状况的人,因而受访者对商业保险的态度一定限度上可以反映家庭对商业保险的态度。参考文献:常芳等,2023:新农保实行现状及参保行为影响因素基于5省101村调查数据的分析,管理世界第3期。郭凯明 龚六堂,2023:社会保障、家庭养老与经济增长,金融研究第1期。郭庆旺 贾俊雪 赵志耘,2023:中国传统文化信念、人力资本积累与家庭养老保障机制,经济研究第8期。胡仕勇 李洋,2023:农村老年人家庭养老

36、满意度的影响因素分析,中国农村经济第12期。秦芳 王文春 何金财,2023:金融知识对商业保险参与的影响来自中国家庭金融调查(CHFS)数据的实证分析,金融研究第10期。宋全云 吴雨 尹志超,2023:金融知识视角下的家庭信贷行为研究,金融研究第6期。王亚柯等,2023:我国养老保障水平差异研究基于替代率与相对水平的比较分析,管理世界第8期。吴海盛 江巍,2023:中青年农民养老模式选择意愿的实证分析以江苏省为例,中国农村经济第11期。吴雨 彭嫦燕 尹志超,2023:金融知识、财富积累和家庭资产结构,当代经济科学第4期。乐章,2023:依赖与独立:新农保试行条件下的农民养老问题,中国农村经济第

37、11期。尹志超 宋全云 吴雨,2023:金融知识、投资经验与家庭资产选择,经济研究第4期。尹志超等,2023:金融知识、创业决策和创业动机,管理世界第1期。张川川 陈斌开,2023:“社会养老”能否替代“家庭养老”?来自中国新型农村社会养老保险的证据,经济研究第11期。张号栋 尹志超,2023:金融知识和中国金融的金融排斥基于CHFS数据的实证研究,金融研究第7期。曾志耕等,2023:金融知识与家庭投资组合多样性,经济学家第6期。Abreu,M. & V. Mendes(2023),“Financial literacy and portfolio diversification”,Quant

38、itative Finance 10(5):515528.Bartlett,M.(1937),“The statistical connection of mental factors”,British Journal of Psychology 28(1):97104.Bernheim,B. D. & D. M. Garrett(2023),“The effects of financial education in the workplace:Evidence from a survey f households”,Journal of Public Economics 87(78):14

39、871519.Calvet,L. et al(2023),“Measuring the financial sophistication of households”,American Economic Review 99(2):393398.Disney,R. & J. Gathergood(2023),“Financial literacy and consumer credit portfolios”,Journal of Banking & Finance 37(7):22462254.Gaudecker,H. M. V.(2023),“How does household portf

40、olio diversification vary with financial literacy and financial divice?”,Journal of Finance 70(2):489507.Guiso,L. & T. Jappelli(2023),“Financial literacy and portfolio diversification”,Centre for Studies in Economics and Finance Working Paper,No. 212.Hung,A. H. et al(2023),“Defining and measuring fi

41、nancial literacy”,RAND Labor and Population Working Paper,No. WR708.Huston,S. J.(2023),“Measuring financial literacy”,Journal of Consumer Affairs 44(2):296316.Klapper,L. et al(2023),“Financial literacy and its consequences:Evidence from Russia during the financial crisis”,Journal of Banking & Financ

42、e 37(10):39043923.Lusardi,A. & O. S. Mitchell(2023),“Financial literacy and retirement planning:New evidence from the RAND American Life Panel”,NBER Working Paper No. 12585.Lusardi,A.(2023),“Household saving behavior:The role of financial literacy,information and financial education programs”,NBER W

43、orking Paper No. 13824.Mouna,A. & A. Jarboui(2023),“Financial literacy and portfolio diversification:An observation from the Tunisian tock market”,International Journal of Bank Marketing 33(6):808822.Stango,V. & J. Zinman(2023),“Exponential growth bias and household finance”,Journal of Finance 64(6)

44、:28072849.Van Rooij,M. et al(2023a),“Financial literacy and retirement planning in the Netherlands”,Journal of Economic sychology 32(4):593608.Van Rooij,M. et al(2023b),“Financial literacy and stock market participation”,Journal of Financial Economics 01(2):449472.作者:西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心 吴雨 江西财经大学金融学院杨超 首都经济贸易大学金融学院 尹志超来源:经济学动态2023年第12期

展开阅读全文
部分上传会员的收益排行 01、路***(¥15400+),02、曲****(¥15300+),
03、wei****016(¥13200+),04、大***流(¥12600+),
05、Fis****915(¥4200+),06、h****i(¥4100+),
07、Q**(¥3400+),08、自******点(¥2400+),
09、h*****x(¥1400+),10、c****e(¥1100+),
11、be*****ha(¥800+),12、13********8(¥800+)。
相似文档                                   自信AI助手自信AI助手
搜索标签

当前位置:首页 > 管理财经 > 金融保险

移动网页_全站_页脚广告1

关于我们      便捷服务       自信AI       AI导航        获赠5币

©2010-2025 宁波自信网络信息技术有限公司  版权所有

客服电话:4008-655-100  投诉/维权电话:4009-655-100

gongan.png浙公网安备33021202000488号   

icp.png浙ICP备2021020529号-1  |  浙B2-20240490  

关注我们 :gzh.png    weibo.png    LOFTER.png 

客服