金融素养、个人养老准备与商业养老保险决策

■周海珍，吴美芹

本文基于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，分析了金融素养对家庭养老准备以及商业养老保险决策的影响。结果发现：个体的金融素养越髙，会更积极地进行养老准备，养老准备越完善，则对政府的依赖程度会越低，越倾向于购买商业养老保险。基于实证分析的结论，本文就养老保险的未来发展提出了相关建议。

一、引言与文献综述

随着我国人口老龄化程度的不断提高，老年抚养比不断上升，加重了社会的抚养负担，对我国社会基本养老保险制度也造成了巨大的挑战，基本养老保险的制度赡养率不断上升，2018年已经达到39.19%，养老基金负担不断加重。在此情形下，个人十分有必要提前做好养老准备，而不是一味地依赖国家养老，而商业养老保险可能是个人完善养老规划的重要途径之一。

2018年清华大学保险与风险管理研究中心和同方全球人寿保险有限公司发布的《2018年中国居民退休准备指数调查报告》显示，只有34%的受访者认为个人应该在养老收入中占主要来源，且只有20%的受访者购买了商业养老保险。而且，在对受访者金融素养的调查结果可以看到，虽然受访者关于存款利率和银行贷款方面的金融素养较高，但对于基本养老保险、风险分散以及债券定价等方面的了解远远不够，说明我国消费者金融素养的平均水平并不高。随着人口老龄化现象的加剧，金融素养将如何影响个体的养老保险准备以及商业养老保险投保决策，影响程度如何，深入探讨上述问题将有助于更全面认识金融素养在养老准备中所起的作用，对推动我国商业养老保险的发展起到重要作用。

养老准备是个体基于基本退休生活需要，对个人收入和资产进行统筹管理，从而实现退休生活目标的财务安排。国外利用微观数据进行的金融素养与养老规划的相关研究大多得出两者具有正相关关系的结论，认为金融素养提高了公众制定退休计划的可能性（Sckita，2011），较低的金融素养则会导致个人养老规划行为的匮乏和缺失（Cole，Sampson&Zia，2011；Xu&Zia，2012）。但是Diana（2011）在对新西兰的金融素养调查中并没有发现金融素养与养老规划之间具有显著的线性相关性。我国关于金融素养对养老规划的研究相对要少，得出的结论也大致相同，认为金融素养越高的个体，养老规划的程度越高，进而也会有更高水平的金融资产（高超，2014；袁海娜，2015）。

与其他金融决策行为类似，家庭商业保险购买行为是一个复杂的过程。由于商业保险同时具有保障和投资功能，居民需要权衡未来可能存在的风险和收益，要具有一定的信息获得和筛选能力，这意味着居民具备一定的金融素养。Rooij et al（2011）研究发现金融素养会对金融决策，包括家庭的保险行为产生重要影响。国内研究也得出了类似的结论，金融知识能提高家庭对商业保险的信任度，提高居民家庭参与商业保险的可能性和商业保险参与程度（秦芳等，2016；吴雨等，2017）。

虽然国外的研究大多认为金融素养会对养老规划和财富积累产生正向影响的结论。但我国对两者之间的研究相对较少，或者只用了部分地区的调研数据进行研究，代表性不高，并且在商业养老保险影响因素的研究中，人们往往忽略了金融素养这个重要的影响因素。因此，本文将利用2018年清华大学中国居民退休准备指数调研的相关数据研究金融素养对我国居民养老准备完善度和商业养老保险决策的影响，以期进一步推动我国商业养老保险的发展，并在一定程度上对现有的研究进行有效补充。

二、数据来源与变量统计分析

（一）数据来源

本文利用清华大学保险与风险管理研究中心和同方全球人寿保险有限公司2018年中国居民退休准备指数调查项目数据，该调研从2013年开始启动，是荷兰全球人寿退休准备指数调研项目的一部分。2018年的调查由调研公司Cicero Consulting通过互联网平台，面向全国29个省、市、自治区的2000个居民展开。问卷涉及居民基本信息、对未来经济和财务状况的预期、对退休生活的感性愿望和理性预期、退休准备情况、退休储蓄的动机和为退休生活所购买的金融理财产品、受访者预期的退休储蓄的支出方式及受访者的金融素养等九个方面，其主要目的是希望科学、系统地了解中国居民对退休准备的预期及其采取的行动。由于本文研究的是金融素养对居民养老准备完善度及商业养老保险决策的影响，针对的是未退休个体的养老准备及商业养老保险决策，因此本文剔除了受访者工作状态为已退休个体的数据，同时剔除了主要变量有缺失值的数据，最终使用的2018年中国退休准备指数调研数据中的有效样本量为1800个。

（二）变量设置

1.被解释变量

（1）养老准备完善度。本文通过居民对自身退休后生活的规划情况来分析居民养老准备完善度（Pension Preparation Perfection）。在问卷中有询问“您是否有规划过自己退休后的生活”，回答分三个程度。本文将从未想过要做退休规划赋值为1，想过但还没有具体规划赋值为2，已经有了具体的规划赋值为3，数字越大表示个体的养老准备行为越完善。

（2）养老责任意识。在问卷中询问了居民预计未来养老收入来源于政府的比例，本文用居民未来收入来源中非依靠政府的比例来代表个体的养老责任意识（Pension Responsibility Conscious），即未来养老收入来源于政府的比例越低，个体的养老责任意识越强。

（3）商业养老保险决策。商业养老保险为我国社会养老保险基金缺口提供有效补充的重要手段，是居民养老准备方式的重要组成部分。在问卷中，调研了居民为退休保障正在使用或曾经使用的财务手段，问题列举了许多可能的养老准备行为，选项中的可变年金及固定年金共同构成了商业养老保险变量（Commercial Endowment Insurance），即选择年金保险作为财务手段的认为购买了商业养老保险，赋值为1，反之为0。

2.解释变量

本文的目的在于分析居民金融素养对养老准备完善度及商业养老保险决策的影响。因此，合理构造衡量金融素养指标是实证分析的关键。国际上通用的金融素养衡量源自Lusardi&Mitchell（2014），利用复利计算、对通货膨胀理解及投资风险分散三个方面来评估，具有较强的代表性和科学性。2018年中国退休准备指数调研问卷在上述国际通用的3个问题的基础上，新增了贷款还款期限、贷款利率选择、债券定价和社会养老保险方面相关知识的问题，具有中国特色。因此，本文用这7个问题来度量调研样本的金融素养水平。表1给出了样本中金融素养相关问题回答情况的描述性统计。

从下表结果中可以看出，居民在关于存款利率计算的正确率最高达到77.22%，其次是居民对通货膨胀理解的正确率，约为67.61%。近年来我国大起大落的通货膨胀率对经济和居民的生活产生了巨大影响，也让居民增加了对通货膨胀相关知识的理解。相比之下，居民对社会养老保险方面的问题回答正确率为51.94%，说明了我国大多数居民不清楚实际的社保养老金缴纳比例，这也意味着大多数居民对社会养老保险是否可以给自己的退休生活提供保障，提供多大的保障并不是很清楚。居民对投资风险分散回答正确率则仅为40.94%，表明居民对金融市场通过组合投资分散风险的认识不高，这也会影响居民对养老资金的合理规划。其中居民对债券定价相关问题回答的正确率最低，只有28.44%，这可能是由于债券与居民在日常生活中的经济行为联系不大。

表1 金融素养相关问题回答情况的描述性统计表（总样本：1800）

由于本文选取的衡量金融素养变量的问题较多，很难对变量的影响效果进行衡量，因此将分别使用因子分析法和正确回答问题的个数来构建金融素养综合指标。在以回答问题正确个数为指标的构造方法中，本文对选取的7个问题的回答正确与否进行赋分，若回答正确则赋值1分，否则赋值0分，将7个问题的分值加总就为金融素养变量。该指标的取值越高，代表对相关金融素养问题的回答正确率越高，即金融素养水平越高。

由于衡量金融素养水平的问题较多，各问题之间可能会存在信息重叠，具有一定的相关性，所以本文同时参照Roij et al.（2011）运用因子分析方法来构建金融素养指标。对于个体来说，是否能够理解问题与是否能够正确回答问题所反映出来的金融素养水平是不一样的。相比较于回答错误，“不知道或拒绝回答”表明被调查者不能理解相关问题，缺乏基本的金融经济概念，其金融知识的匮乏程度更高，代表的金融素养水平更低。因此，本文在分析时，针对每个问题，构造两个虚拟变量：第一个虚拟变量为是否能够理解问题，考察居民是否能够理解基本金融经济概念。当受访者回答不知道或拒绝回答则表明其不能够理解问题，此时取值为0。当受访者做出了回答，无论回答是否正确都表示其能理解问题，取值为1；第二个虚拟变量为是否正确回答问题，该问题衡量受访者对相关知识的掌握与否，若正确回答则取值为1，否则取值为0。按照7个问题14个变量，运用迭代主因子法进行因子分析，依据各变量的因子载荷即可计算得出本文的金融素养指标。

3.控制变量

本文选取了年龄、性别、教育水平、婚姻状况、健康状况及家庭年收入、抚养孩子数、家庭所属经济带作为控制变量，排除除金融素养以外的因素对居民养老准备行为的影响，并将以上变量划分为个人特征因素和家庭特征因素。

（1）受访者个人特征。受访者个人特征因素包括年龄、性别、教育水平、婚姻状况、健康状况。年龄按照居民的实际年龄进行赋值。性别为女赋值0，男则赋值1；初中及以下学历赋值为1，高中学历赋值为2，大学（包括专科及本科）学历赋值为3，硕士及博士学历赋值为4；未婚赋值为0，已婚赋值为1，丧偶或者离异赋值为2；将健康状况为差或者一般的情况归为不健康，赋值为0，较好、很好归为健康，赋值为1。

（2）受访家庭特征。受访家庭特征因素包括家庭年收入、抚养孩子数、家庭所属经济带。参照《2018中国居民退休准备指数调研报告》中将个人年收入分为低收入、中等收入和高收入三个等级的分类标准①低收入：个人税前年收入低于30300元；中等收入：个人税前年收入30300-182099元；高收入：个人税前年收入高于182099元。，按照家庭中最常见的收入来源者为2人计算，本文将家庭年收入也分为低、中、高收入三类，分别记为1、2、3。家庭抚养孩子数是指经济依靠该家庭的孩子数量，按其实际的抚养个数进行赋值；本文按照国家“七五”计划提出的地区划分方法①国家“七五”计划提出的地区划分方法：经济一般地区：甘肃、贵州、宁夏、青海、陕西、四川、云南、重庆；经济较发达地区：安徽、河南、黑龙江、湖北、湖南、吉林、江西、内蒙古、山西、新疆；经济发达地区：北京、福建、广东、广西、河北、江苏、辽宁、山东、上海、天津、浙江。，将受访者家庭所处的29个省、市、自治区划分为经济一般地区即西部经济地带，经济较发达地区即中部经济地带，经济发达地区即东部经济地带，并分别赋值为0，1，2。所有的变量名称及赋值方法如表2所示。

表2 变量定义及赋值表

（三）变量描述性统计

从表3中可以看出，受访者养老准备完善度的均值为1.9，即大多数受访者有想过为未来养老做安排并且已经做了较完善的规划。养老责任意识的均值为56%，这表明受访者预期未来收入中源自政府的占比达到44%，个体对政府的依赖度较高，个人养老责任意识不足。商业养老保险决策的均值为0.2，即只有20%的受访者购买了商业养老保险，说明目前商业养老保险影响度不够。金融素养（得分加总）的均值为4.02，代表受访者在7道问题中平均正确回答4道；金融素养（因子分析）的最小值为-2.2365，最大值为0.5297，均值为0.0109，均说明我国居民金融素养的总体水平较低。个人特征方面，从表3中可以看出受访者以中年人为主，性别男女将近各一半，平均教育水平较高，且大多数受访者已婚；健康状况均值0.57，即健康和不健康的比例占比相差不大。家庭特征方面，家庭年收入的均值为2.17，即受访者的家庭年收入属于一个较高的收入水平，且被访者家庭大多属于经济较发达或者经济发达地区；可能是受之前计划生育政策的影响，大多数家庭以抚养1个小孩为主。

表3 变量描述性统计结果

三、模型构建及实证分析

（一）模型构建

为了分析金融素养对居民养老行为的影响，本文首先分析金融素养对养老准备完善度的影响，以探讨金融素养对养老准备的总体影响；其次考虑金融素养对个人养老责任意识的影响，分析金融素养不同的个体在未来的养老规划中对政府的依赖度；由于商业养老保险是个体依靠自身能力养老的主要方法之一，本文最后分析了金融素养对个体商业养老保险决策的影响。本文的实证部分将通过以上三个方面分析金融素养对个体养老行为的影响，分别运用有序多分类回归、OLS回归和Probit回归三种方法。具体的模型如下：

其中，Preparation代表养老准备完善度，Responsibility代表养老责任意识，Insurance代表商业养老保险决策，financial_literacy代表金融素养，X表示控制变量。

（二）实证结果

1.金融素养对养老准备完善度的影响

本文运用有序多分类回归模型（式1）来分析个体金融素养对养老准备完善度的影响，模型1和模型2分别表示用回答问题正确个数和因子分析度量的金融素养变量，最终回归结果如表4所示。

表4 金融素养与养老准备完善度

模型1的估计结果显示直接用回答正确个数得分加总度量的金融素养对养老准备完善度的影响不显著，这有可能是因为直接用得分加总度量的金融素养，没有考虑回答“不知道或算不出来”与回答不正确的人群的差别。模型2的估计结果显示用因子分析法度量的金融素养对养老准备完善度的影响在1%的水平上显著为正，表明个体的金融素养水平越高，个体的养老准备行为越完善。首先，居民的金融素养水平越高，意味着他们具备完成复杂计算和处理金融事务的能力，能对金融市场提供的各种养老产品及各种养老投资回报进行分析，更容易且更主动地参与到金融市场行为当中，做出符合自身状况的个性化养老规划行为；其次，金融素养较高的个体往往会更乐意参与养老准备行为，且更有信心认为自身做出的养老准备是完善的。因此，居民的金融素养水平越高，越倾向于进行养老准备行为，具备更加完善的养老规划。

在个人特征方面，年龄和婚姻状况对养老准备完善度都有显著的负向影响。这其中的原因可能在于：首先，随着社会一直倡导全民养老，较年轻的个体会通过互联网等渠道更多的感受到未来养老的压力，同时也会通过各种渠道接触到各种养老准备行为，比如社会养老保险、商业养老保险、房产、金融理财产品等，因而在社会环境的影响下积极进行养老准备，而且养老准备完善度是一个主观性的问题，年轻的时候大多对养老比较有信心，觉得自己准备得比较好。随着年龄的增长，离养老的时间越接近，反而觉得自身的养老准备不够完善；另外，丧偶或离异的个体会因为一个人生活感到养老压力更大，容易认为自身未来的养老准备是不完善的。而已婚居民可能由于家庭开支较大导致没有足够的资金为养老做好准备，未婚的个体则大多比较年轻，反而对养老充满信心。健康状况对养老准备完善度的影响显著为正，是因为身体健康状况好的个体，预期自身未来能够存活的时间较长，所需的养老费用更多，因而更愿意进行养老准备，而身体状况较差的个体，可能当前更多的资金运用在看病或者购买医疗保险、重大疾病保险上，从而没有过多的资金结余用于养老准备。

在家庭特征方面，家庭年收入对养老准备完善度有显著的正向影响。家庭年收入越高，说明家庭目前可以用于各项投资的资金越多，也越有能力为未来养老做好安排，养老准备行为越完善。抚养孩子数对养老准备完善度有显著的负向影响。当家庭需要抚养较多的小孩时，教育支出、生活支出、医疗费用支出都会上升，导致家庭的可支配收入下降，没有足够的资金来作为自身做好养老安排，而且由于受到我国传统观念“养儿防老”的影响，一些家庭把未来的养老寄托在孩子身上，以至于自身的养老准备行为反而不完善。

2.金融素养对养老责任意识的影响

本文运用OLS回归模型（式2）分析了个体金融素养对养老责任意识的影响，模型3和模型4分别表示用回答问题正确个数和因子分析度量的金融素养变量，具体回归结果如表5所示。

表5 金融素养与养老责任意识

模型3和模型4的实证结果显示了无论是用得分加总还是用因子分析度量的金融素养对个人养老责任意识都有显著的正向影响，个体对政府社会养老保险的依赖度随着个体金融素养水平的提高而下降。金融素养越高的个体，对相关金融知识的理解能力越强，也了解目前由于人口老龄化导致基本养老保险基金缺口扩大的状况，知晓单靠政府已经不能完全满足自身的养老需求，因而会提高个人的养老意识，积极寻找其他的渠道来补充国家养老的不足。

3.金融素养对商业养老保险决策的影响

本文运用Probit回归模型（式3）分析了个体金融素养对商业养老保险决策的影响，模型5和模型6分别表示用回答问题正确个数和因子分析度量的金融素养变量，具体回归结果如表6所示。

模型5和模型6的实证结果显示了无论是用得分加总还是用因子分析度量的金融素养对商业养老保险选择都有显著的正向影响。个体金融素养水平越高，越能认识到目前的社会养老保险不能够覆盖养老需求，同时保险意识也比较强，因而会积极寻求商业养老保险产品进行补充。此外，金融素养水平高的个体，也能凭借自身的金融知识对市面上的养老产品进行比较，通过计算产品收益率以及自身未来养老需求等，选择合适自己的保险产品来满足未来养老的需要。再者，金融素养越高的个体，他们的保险意识会比较强，也更能了解和接受商业养老保险。因此，金融素养水平越高的个体，将商业养老保险作为财务支持的可能性越大，越倾向于购买商业养老保险。

表6 金融素养与商业养老保险决策

在个人特征方面，教育水平和健康状况对商业养老保险决策有较显著的正向影响。学历水平越高的个体，保险意识以及对保险的接受度都比较高，会倾向于借助商业养老保险来对养老需求进行补充。健康状况的正向影响则说明在商业养老保险市场上存在一定程度的逆选择现象；当然，健康状况好的个体，当前医疗费用等支出较少，能有足够的资金来购买商业养老保险也是一个原因。

在家庭特征方面，家庭年收入对商业养老保险决策具有显著的正向影响，这也符合保险是较高层次需求这一特征。抚养孩子数对商业养老保险决策具有较显著的负向影响，这是由于一方面，抚养的孩子较多，家庭需要的各项支出越多，没有足够的经济能力投保；另一方面，也是受“养儿防老”观念的影响，认为未来儿女能支付自身的一部分养老费用，而不需要借助商业养老保险。

四、稳健性和内生性检验

（一）内生性检验

在上述实证分析中，金融素养变量可能会存在内生性问题。例如金融素养本身可能会受到居民养老规划行为的影响。当居民参与到金融市场中，他们可以学到更多的金融知识，相应的金融素养水平也会越高。在这种情况下，上文的估计结果可能会是有偏的。为了解决这一问题，本文参考宗庆庆等（2015）的方法，选取组群内其他个体的金融素养平均水平作为工具变量，借助两阶段最小二乘法（2SLS）进行估计，来矫正内生性带来的估计偏误。参照宗庆庆等（2015）的分组变量设置，本文将受访者年龄、教育水平、家庭所处的地区作为分组变量。本文将受访者按照年龄分为3组（45岁以下、45～60岁、60岁以上），按教育水平分为2组（大学本科/专科以下、大学本科/专科及以上）以及按照家庭所处的地区分为3组（东部、中部、西部）。因此，总共有3个年龄组*2个教育组*3个地区组共计18个组群，对于第i个个体，本文计算出其所在组群内的其他个体的平均金融素养水平并作为工具变量，对原模型进行检验，检验结果如表7所示。

表7 内生性检验结果

由表7可得，用Wald检验金融素养变量内生性的结果均在5%水平上拒绝了变量不存在内生性的假设，因而金融素养变量存在内生性问题。在上述所有回归中，F值均大于10，表明本文使用的工具变量不存在弱工具变量问题。在工具变量回归结果中，用回答正确个数衡量的金融素养对养老准备完善度影响不显著，用因子分析法衡量的金融素养对养老准备完善度有显著的正向影响；采用因子分析和回答问题正确个数衡量的金融素养对个人养老责任意识及商业养老保险决策均具有显著的正向影响，系数的绝对值比基本回归结果略大。因此，采用工具变量法进行的两阶段回归结果进一步表明，金融素养的增加会增强个人养老准备完善度，提高个人养老责任意识，也提高了个体参与商业养老保险的可能性。

（二）稳健性检验

在上述回归分析中，本文运用了国际上通用的三个问题加上仅中国区回答的四个问题共七个问题，分别用因子分析法和回答问题正确个数来度量金融素养，分析金融素养对个人养老准备完善度、养老责任意识及商业养老保险决策的影响。在稳健性检验中本文仅采用国际上通用的三个问题，通过因子分析法和回答问题正确个数来度量基础金融素养作为解释变量，对上述回归模型进行检验。基础金融素养对个人养老准备完善度、养老责任意识及商业养老保险决策的回归结果与模型1至模型6得到的回归结果中对应解释变量的系数符号相同，且系数数值和显著性相差不大，这表明了本文回归结果的稳健性。

五、结论及建议

不同于以往的文献侧重于研究金融素养对家庭金融资产的配置，本文基于清华大学和同方全球人寿2018年中国居民退休准备指数调研数据，从个人金融行为的角度分析了金融素养对个人养老准备完善度、养老责任意识及商业养老保险决策的影响，得到了以下结论：金融素养对养老准备完善度有显著正向影响，金融素养越高的个体参与养老准备行为的可能性越大，养老准备较完善；金融素养对养老责任意识有显著正向影响，金融素养水平的提高可以增强个体的养老责任意识，在面临养老压力时，对政府提供的社会养老保险依赖较低；金融素养对商业养老保险决策有显著正向影响，金融素养水平越高的个体会越倾向于选择商业养老保险这一重要手段对未来养老进行有效的补充；而教育水平越高、身体状况越健康、家庭年收入水平越高的个体，养老准备行为越完善，养老责任意识越强，越倾向于选择商业养老保险；年龄、婚姻状况、抚养孩子数对三者的影响是负的；性别、家庭所属经济带则对三者的影响不显著。

基于文章结论，本文提出以下政策建议：第一，要完善国家金融教育体系，提升国民金融素养水平。首先，我国需要制定和修改相关的法律法规，将提升全体国民的金融素养水平纳入至国家的战略层次。明确政府、金融机构以及其他社会组织在全民金融教育中的需要履行的职责和任务，同时设计金融教育的内容、方式、渠道及保障措施等。其次，由于金融知识需要涉及的内容比较复杂，在普及金融教育的时候，需要对消费者的金融素养水平有所了解，并且要明确应该重点普及的知识，使得个体的金融教育发挥最大的边际效用。最后，要充分发挥信息技术的优势，利用互联网传播快、内容丰富、成本低等便捷优点建立开放的教育平台，提供丰富完善的金融教育内容，并通过电视、广播等传统媒体，结合互联网等新型媒体，开展金融教育活动。同时，还要加强国际交流和合作，借鉴国外金融教育的先进经验，更好地促进国内金融教育的快速发展。

第二，大力推进养老保障“三支柱”体系建设。目前，我国社会养老保险的养老金缺口已经越来越大，随着人口老龄化现象的愈发严重，我国养老金有可能会出现入不敷出的现象。因此，我国要大力发展由政府、企业、个人三方合作的“三支柱”体系。在鼓励个人做好退休准备方面，政府应大力推进养老保障“三支柱”体系建设；其次，雇主也应该在帮助员工做好退休准备方面承担更多的责任，通过建立企业年金、职业年金等计划为雇员退休做准备，还可以为员工提供多样化的退休帮助，比如提高雇员的退休责任意识、金融教育、财务建议等。同时，应做好发展第三支柱的整体设计，全面推开税收递延型养老保险，鼓励其他金融机构提供相关养老金融产品。

第三，发展和创新具有针对性的保险产品和服务。商业养老保险是目前居民为社会养老保险保障不足进行的有效选择之一，但是是否选择商业养老保险也会受金融素养、保险意识、收入水平、婚姻及家庭抚养的小孩数的影响，因此要推进商业养老保险的覆盖面，就需要发展和创新具有针对性的保险产品和服务。例如，针对不同家庭收入水平及家庭结构（包括丁克家庭、独生子女家庭、二胎家庭、空巢家庭等）的居民，保险公司应利用其精算分析管理、全面服务资源等优势，研发出多种个性化的商业养老保险产品，有针对性的为他们提供与其购买力相匹配的，且满足他们家庭结构情况、家庭财富管理以及金融风险保障等需求的商业养老保险产品。此外，要引导居民对近年来蓬勃发展的新兴险种的参与。2018年税延型养老保险在经历多年的论证后启动试点，向更广范围推广；长期护理保险也在各地政府的推动下，从山东、江苏、新疆等多个省区推向全国。商业保险公司要做好新险种的宣传，创新自身的养老与服务，积极探索包含多种保险产品及保险服务的综合养老保障计划，来满足广大居民的需求。