人口老龄化与家庭商业保险参与——基于CHFS数据的实证分析

张正平，赵丙楠，程 灿

（1.北京工商大学 经济学院，北京 100048；2.北京工商大学 数字金融研究中心，北京 100048）

一、引言

人口老龄化是我国当前和今后很长一段时期所面临的基本国情和重要挑战。自20 世纪90 年代以来，随着人类寿命的延长和社会经济的快速发展，我国65 岁及以上的老年人口数量不断增加，而同时出生率持续下降，导致了老年人口比例的快速上升，人口老龄化的速度不断加快。据统计，2021 年我国65岁及以上老年人口已经超过1.9 亿人，占总人口的13.5%，预计到2035年将达到25%左右，那时我国将进入超级老龄化社会。①国家统计局.中国统计年鉴2021[EB/OL].[2021-05-11].http://www.stats.gov.cn/sj/zxfb/202302/t202302031901083.html.现阶段我国的人口老龄化进程速度已超过经济发展速度，存在“未富先老、未备先老”等一系列难题，引起广泛关注[1]。

保险业是我国经济社会发展建设的“助推器”和“稳定器”，是我国现代金融体系的重要支柱之一。尽管我国已经向居民提供基本医疗保险和基本养老保险，但实际情况是仍有家庭未能参保。“十四五”规划提出要加快健全覆盖全民、统筹城乡、公平统一、可持续的多层次社会保障体系。商业保险不仅可在短期内为社会保险的部分空白提供有效补充，其盈利性特征也能更多地提升效率，有利于进一步扩大我国保险覆盖范围，在满足社会成员基本保障需求的基础上，契合不同层次消费群体的多样化需求，提升社会保障服务质量[2]。虽然我国保险业取得了长足发展，总保费收入整体上升，但保险密度和保险深度还有较大的提升空间[3]。在这种背景下，作为社会保险有力的补充和支撑，商业保险应抓住机遇，积极参与养老市场，缓解社会保障压力。那么，在我国人口老龄化不断加剧的背景下，家庭人口结构的老龄化（简称“人口老龄化”）是否影响家庭商业保险参与？其影响机制是什么？是否存在异质性？这正是本文要研究的问题。

近年来，有关人口老龄化的研究逐渐增多，与本文相关的研究主要集中在三个方面。

第一，人口老龄化的影响。大量的文献关注了人口老龄化的影响。例如，在宏观层面，有研究关注人口老龄化与政府债务，认为人口老龄化的加深会增加政府债务风险[4]；有研究更多关注人口老龄化与国家经济活力，发现人口老龄化对产业结构优化或升级存在阻碍作用[5]、对经济发展有抑制作用[6]或导致收入不平等的扩大[7]。在微观层面，有研究指出，随着人口老龄化不断深化，家庭在医疗健康方面的消费显著增加，且抑制了其他类型的消费[8]。

第二，商业保险参与的影响因素。国外学者对商业保险的研究较早，形成了较为丰富的成果。例如，有研究指出，收入高的家庭参与商业保险的概率更高[9]；进一步地，职业、家庭教育程度、家庭参与工作的人数、年龄和家庭规模的不同被证实对家庭商业保险的需求有显著的影响[10]；相比未婚家庭，已婚家庭参与商业保险的可能性更高[11]；未来收入的不确定性也会影响人寿保险的购买需求[12]；金融素养高的家庭购买商业保险的可能性更大[13]。近年来，国内一些研究发现，家庭人均收入高、儿童占比高、金融素养高和风险厌恶的家庭更倾向购买商业保险[14-16]。

第三，人口老龄化与商业保险参与。梳理文献可知，直接探讨人口老龄化与家庭商业保险参与关系的文献并不多，且大多文献是宏观层面的探讨。例如，一些宏观层面的研究发现，人口老龄化程度的加深刺激了居民对寿险的需求[17]；有研究表明，人口老龄化对我国人身保险市场的正向推动作用更强[3]；在人口老龄化背景下，商业保险有助于增强居民消费信心[18]；老年人的生活保障需求成为商业保险市场发展的动力[19]；商业保险通过市场化运作方式并针对老年人的需求设计个性化的保险产品，缓解老龄化带来的社会保障压力并促进保险市场发展[2]。微观层面的研究相对较少，多以家庭为研究对象。例如，有研究认为，家庭中老年人占比的提高降低了家庭购买商业保险的概率，但少儿占比的提高促进家庭购买商业保险[15]；家庭中老年人和青年人数量的增多会抑制家庭对商业保险的参与[20]；家庭中老年人口数量增加降低了家庭参与商业保险的意愿[21]；人口老龄化对家庭商业保险参与的广度和深度都有显著负向影响[18]。

由上述文献梳理可知：首先，已有文献多从宏观层面关注人口老龄化对经济发展、产业结构、居民收入和消费等方面的影响，得到了一些有价值的研究发现；其次，有关家庭商业保险参与影响因素的研究多聚焦在家庭文化程度、家庭劳动力数量、家庭规模等家庭特征上，为深入理解家庭商业保险参与的规律提供了重要的依据；再次，部分文献关注到家庭人口结构特征尤其是人口老龄化对家庭商业保险参与的影响，但这些文献多采用全国或省级层面的宏观数据进行分析，并非真正意义上的微观实证研究，仅有少量文献采用家庭层面的微观数据进行讨论，但多存在样本量较小、对作用机制分析不充分等问题[15,18,20-21]。据此，本文从微观家庭层面出发，基于2019年中国家庭金融调查数据（CHFS），实证研究人口老龄化对家庭商业保险参与的影响，讨论异质性以及影响机制。本文的主要创新为：（1）本文以家庭为研究对象，考察了人口老龄化对家庭商业保险参与的影响，拓宽了人口老龄化影响的研究范围；（2）实证检验并比较了人口老龄化对家庭商业保险参与的异质性影响，丰富了对人口老龄化影响的认知；（3）揭示了人口老龄化通过影响家庭可用资金和家庭健康水平进而影响家庭商业保险参与的机制，解释了二者关系。

后文安排如下：第二部分是理论分析与假设提出，第三部分为研究设计，第四部分为实证检验及其结果分析，第五部分为异质性分析，第六部分为机制检验，第七部分为研究结论及政策启示。

二、理论分析与假设提出

（一）人口老龄化对家庭商业保险参与的影响

从家庭层面看，人口老龄化给家庭商业保险参与带来了严峻的挑战。

首先，老龄化家庭对商业保险的需求较弱，且参保寿险较多。一方面，家庭购买商业保险与其人口年龄结构有关。老龄化家庭参与到商业保险的概率相对会更低，其原因可能在于：多数中老年人参加的医疗保险属于基本医疗保险，并且在进行养老规划的老年人中，超过半数的老年人选择现金储蓄的方式，仅有17.06%的老年人选择购买商业保险与投资理财[22]。基于美国消费者金融调查数据的一项研究发现，青年人更有可能购买商业保险作为家庭应对不确定性冲击的手段，而年老的消费者更可能选择债券作为替代[10]。另一方面，老龄化家庭对保险机构信任程度偏低也会造成家庭参与商业保险的意愿较弱。近年来，一些保险机构为了谋取不正当利益，经常对老年人进行欺诈，老年人上当受骗的新闻也屡见不鲜。当家里的老年人受到金融欺诈时，整个家庭都会受到财务损失的打击，家里的其他成员可能会因此产生怨恨、不安全感等消极情绪，从而对金融机构形成负面情绪或者不信任[23]。此外，老年人可能因为年龄原因，在与保险机构的交流中存在一些沟通障碍，容易存在信息不对称或出现误解；并且老年人的社交网络相对较小，缺乏社交资源，也会导致他们在投保和保险索赔过程中缺乏对应的支持和帮助[24]。因此，老龄化严重的家庭很难建立起对保险机构的信任。

其次，老龄化家庭参保受到的限制更多。一方面，人口老龄化给家庭带来了较为沉重的负担，促使家庭压缩商业保险方面的消费支出，家庭面临更大的参保可用资金限制。例如，有研究认为，家庭老年人口比例的显著上升，使得家庭在养老方面的负担加重，进而成为限制消费的重要原因[25]。并且，随着家庭老龄化程度提升，家庭人均收入也面临着养老压力增加和劳动力减少等问题带来的冲击，这进一步削减了家庭可用于参与商业保险的资金[22]。另一方面，许多商业保险产品都设定了年龄限制和健康状况限制。对于老龄化家庭来说，即使在老年人身体健康的状况下，其购买商业保险的费率也会更高，甚至无法购买合意的商业保险，这会让老年人和其他家庭成员感到压力和不舒适，因此降低购买保险的意愿[15,23]。

综上，从家庭层面看，人口老龄化降低了家庭对商业保险的信任程度以及需求，并且给生活带来了负担，因此抑制了商业保险消费。据此，提出假设H1。

假设H1：人口老龄化抑制家庭商业保险参与。

（二）人口老龄化影响家庭商业保险参与的机制

老龄化严重的家庭可能由于较低的健康水平导致家庭更少地参与商业保险。

首先，人口老龄化降低了整个家庭的健康水平。一方面，随着年龄增长，老年人的身体机能往往下降，因此存在较多健康问题，易造成意外事件，给家庭增添了一定隐患，使家庭承受着较大的经济负担[8]。另一方面，老年人大多有家庭照护的需求，长期照护工作会影响照护者身心健康，可能会削弱家庭成员的身体素质和免疫力。因此，老龄化不仅对老年人的健康构成了威胁，对整个家庭的健康状况也有着负面影响[26]。

其次，更低的家庭健康水平加强了家庭参保的客观约束限制。一方面，健康水平低的家庭受到可用参保资金的限制更强。具体而言，身体状况不佳者可能经常需要就医，从而增加家庭的支出和财务压力，而老龄化家庭的财务压力相对更大[27]。同时，健康水平低可能意味着这些家庭成员更容易罹患疾病或受伤，为应对可能的医疗费用支出冲击，家庭会尽可能缩减各期支出，对这类家庭来说，商业保险参与的预期收益产生的激励不足，参保资金会被进一步削减[28]。另一方面，健康水平低的家庭受到参保准入的限制也更强。保险公司可能会对这些家庭进行更严格的筛选，提高保费费率或者拒绝提供保险，这是因为商业保险公司希望最大限度地减少风险，从而确保保险费用的可持续性[23]。这意味着，对于健康状况不佳的家庭来说，他们在购买商业保险时面临更多的障碍和挑战，降低其购买商业保险的可能性。

综上，老龄化严重的家庭可能由于健康水平较低导致家庭更少地参与商业保险。据此提出假设H2。

假设H2：人口老龄化通过降低家庭健康水平抑制家庭商业保险参与。

人口老龄化可能会挤占家庭可用资金，家庭可用资金的减少将抑制家庭商业保险参与。

首先，人口老龄化挤占了家庭可用资金。随着全球人口老龄化的加剧，越来越多的家庭开始面临可支配资金的挤占问题。老龄化的加深对家庭经济长期稳定有不利影响，民众需要额外的资金用于养老、医疗费用及其他与老龄化有关的支出，这可能会挤占原本可以用于其他方面消费的资金[25,29]。例如，有证据表明，在过去10 年中，老年人医疗支出在家庭总支出中所占比例越来越高，且今后还将进一步加大[30]。此外，家庭还需要付出更多的时间和精力来照顾老年人，这可能会影响职业发展和薪资收入，降低家庭可用资金[25]。

其次，可用资金的挤占降低了商业保险方面的支出。家庭可用资金的下降，是影响其参加商业保险的主要原因。当家庭面临经济困难时，他们更有可能优先满足日常生活需要，而减少商业保险的支出[30]。这一结果与相关研究得出的结论相似：当家庭可用资金不足时，家庭在消费上会选择关键性商品与服务，而将商业保险视为次要开销[7]；同时，当家庭人均收入下降时，他们也更容易放弃商业保险的购买。简言之，当家庭可用资金减少时，他们购买商业保险的意愿和能力会受到抑制。

综上，人口老龄化严重挤占了家庭可用资金，家庭可用资金的减少将抑制家庭商业保险参与。据此提出假设H3。

假设H3：人口老龄化通过挤占家庭可用资金抑制家庭商业保险参与。

三、研究设计

（一）数据来源

本文所使用的数据来自2019 年中国家庭金融调查数据库，该调查覆盖了全国29 个省份（不包括新疆、西藏及港、澳、台地区）、343 个区县、1360 个村（居）委会共计34643户家庭和107008个家庭成员的信息。①由于数据可得性问题，本文仅采用2019 年CHFS 截面数据进行研究（其他年份的数据有多个关键变量信息是缺失的），并在稳健性检验中用CFPS面板数据重新进行回归，以弥补截面数据的不足。经过去除严重缺失值后，最终得到了16622户家庭样本。其中，11688 户为农村家庭，4934 户为城镇家庭。

（二）变量选取

1.被解释变量：家庭商业保险参与

参考相关文献，根据调查问卷中该项“是否购买商业保险”的回答情况，回答“购买”赋值为1，相反则为0[15]。

2.解释变量：人口老龄化

参考相关文献，将人口老龄化定义为家庭中65岁以上老年人口占家庭总人数的比例[15]。

3.控制变量

参考现有文献，从三个层面选取控制变量。

第一，家庭层面的控制变量，包括家庭人均收入、自有住房和家庭人口规模[31]。

第二，户主特征因素。如受教育水平较高等，有研究表明，这类家庭的风险和保险意识更强，更可能购买商业保险[31]，据此引入户主年龄、教育年限、性别、健康水平、就业和婚姻状况等控制变量。

第三，引入风险偏好作为居民主观态度层面的控制变量，风险偏好会对家庭参保商业保险造成影响[14]。

4.机制变量

首先，家庭健康水平。参考相关文献，将家庭健康水平定义为家庭所有成员健康水平之和与家庭总成员数之比[32]。其次，家庭可用资金。参考相关文献，将家庭可用资金定义为家庭持有的现金、活期存款、第三方支付账户余额和股票账户现金余额之和加1后取对数[33]。②由于家庭持有的现金、活期存款、第三方支付账户余额和股票账户现金余额之和存在零值，无法取对数，因此参考相关文献的做法，将家庭可用资金加1后取对数，避免将零值取对数后影响回归结果的准确性。具体的变量定义如表1所示。

表1 变量定义表

（三）模型选择

为了研究人口老龄化对家庭参保商业保险的影响，在相关文献的基础上，构建Probit 模型考察人口老龄化对家庭参保商业保险可能性的影响[15]。

其中，insur 表示家庭是否购买商业保险的虚拟变量，家庭购买商业保险则取值为1，相反取值为0；old 是本文关注的核心解释变量人口老龄化；X 为控制变量，包括了家庭层面、户主层面以及主观态度的相关变量；μ为随机误差项。

为了识别人口老龄化影响家庭商业保险参与的机制，参考相关文献，建立如下模型[34]：

其中，M 为机制变量，包括家庭健康水平和家庭可用资金；old 代表人口老龄化；X 为控制变量。式（3）用于检验核心解释变量与机制变量之间的关系，如γ1显著、符号符合预期，且已有理论或文献可证实M 影响家庭商业保险参与，则说明人口老龄化能够通过M影响家庭商业保险参与。

四、实证检验及其结果分析

（一）描述性统计分析

样本中主要变量的描述性统计结果如表2 所示。其中，被解释变量家庭商业保险参与的均值为0.09，标准差为0.287，表明家庭商业保险参与总体水平较低。解释变量人口老龄化的均值为0.349，标准差为0.418，说明样本中老年人在家庭中平均占比达到34.9%，人口老龄化趋于严重。从控制变量来看，家庭层面、户主特征因素和主观态度等控制变量标准差较大，说明家庭在这些方面有较大差异。

表2 描述性统计结果

（二）基准回归结果

表3 列（1）显示了人口老龄化影响家庭商业保险参与的回归结果。①首先，检验结果表明各变量的方差膨胀因子数值均远小于10，模型不存在多重共线性问题。其次，模型Wald 值的P 值低于0.01，表明整体模型是显著的。再次，为了规避模型中可能存在的异方差问题，在回归分析中采用稳健标准误，使得实证结果更为可靠。结果显示，人口老龄化对家庭购买商业保险的回归系数显著为负值，表明人口老龄化显著抑制了家庭商业保险的参与，与现有研究的结论一致[15]，假设1 得到了验证。从经济意义来看，人口老龄化的边际效应为-0.045，即当其他因素不变时，如果家庭人口老龄化水平上升一单位，家庭商业保险参与的概率会降低4.5%。表3中列（2）—列（4）分别显示了人口老龄化对家庭参与不同种类商业保险影响的估计结果。结果表明，人口老龄化显著抑制了家庭购买商业人寿保险和商业健康保险，而对其他商业保险参与的影响系数为负但不显著。其可能的原因是：从我国商业保险市场的产品结构来看，市场中主要险种为健康保险和人寿保险，其他商业保险的市场份额较小[18]。因此人口老龄化对家庭参与人身保险的影响是显著的，对家庭参与其他类保险的影响则不显著。

从表3 列（1）中控制变量的结果来看，绝大多数控制变量均对家庭商业保险参与有显著影响。对比表3 列（2）—列（4）可知，家庭人均收入的回归系数为正但多数不显著。可能的原因是：户主没有工作的家庭抵御风险的能力较弱，为降低风险他们也会参与商业保险来对冲不确定性[35]。表3 列（4）中其他商业保险中绝大多数变量不显著。可能的原因是：从现实来看，我国各类商业保险发展不平衡，市场中多以健康保险和人寿保险这两类人身保险为主，2018 年财产保险业务占比仅为28.33%，人身保险业务占比高达71.64%，财产保险和人身保险比例严重失衡[2]；而且，从统计结果来看，家庭其他商业保险参与的均值仅为0.015，表明家庭参与这类保险的概率只有1.5%。

（三）稳健性检验

1.更换变量

借鉴相关文献的做法，将被解释变量更换为家庭商业保险参与程度，并将商业保险参与程度分为参与广度、参与深度、参与密度三个不同维度[36]。其中，参与广度采用家庭保费支出加1 后取对数进行衡量，参与深度用家庭保费支出与家庭人均收入之比来度量，参与密度用家庭人均保费支出加1 后取对数来度量。①由于参与广度和参与密度可能存在极端数值，较大的跨度可能导致回归结果产生偏差。因此，将家庭保费支出和家庭人均保费支出分别加1再取对数是为了避免零值取对数产生错误，对回归结果产生影响。由于家庭购买商业保险的费用只能观测到正值，因此，采用Tobit 模型估计人口老龄化对家庭商业保险参与程度的影响，并引入与前文基准回归相同的控制变量。表4 的回归结果表明，人口老龄化显著抑制了家庭商业保险的参与广度、参与深度和参与密度，证实了人口老龄化会抑制家庭商业保险的参与意愿。

2.更换回归方法

参考相关文献的做法，采用OLS 和Logit 模型进行回归[31]。表5 中列（1）和列（2）的结果表明，更换回归模型后人口老龄化仍显著地抑制了家庭商业保险参与。

3.更换数据来源

为克服数据不同以及截面数据对估计结果的影响，参考相关文献的做法，利用2014年、2016年和2018年北京大学中国家庭追踪调查（CFPS）数据共4835户家庭重新进行回归[31]。①由于CFPS 三期面板数据无法区分商业保险种类，且合并后机制变量与异质性变量缺失值较多，无法满足论文研究需要，因此仅用于基准回归部分的稳健性检验。引入的控制变量包括户主年龄、工作状况、婚姻状况、户主性别、教育年限、家庭规模、家庭资产、家庭负债和家庭人均收入。表6 的结果表明，数据更换为CFPS 三期面板数据后，人口老龄化仍显著地抑制家庭商业保险参与的意愿。

表6 更换CFPS面板数据

4.考虑样本选择性偏差

前文基准回归数据来源于2019 年CHFS 数据，可能存在样本选择偏差问题。例如，生活水平越高的家庭越倾向于进行问卷调查，越愿意分享家庭状况，同时家庭生活水平高的家庭更有能力购买商业保险，所以可能导致回归结果与实际情况产生偏差。为减轻由于样本选择偏差造成的估计偏误，参照相关文献，运用倾向得分匹配法（PSM）估算人口老龄化对家庭商业保险参与的“处理效应”[37]。其步骤为：首先，选择适合匹配的协变量；其次，参考相关文献，将人口老龄化程度高于中位数的家庭设定为高龄组（处理组），低于中位数的家庭设定为低龄组（对照组），通过Logit 模型估计得到倾向得分[38]；再次，基于筛选出的协变量对其进行配对，在配对样本基础上计算出样本平均处理效果（ATT）。

（1）选择匹配变量。回归结果表明，LR 统计量为9981，其P 值为0.000，表明模型整体拟合效果较好；并且，婚姻状态、教育年限、户主健康水平、自有住房、风险偏好、工作状况、家庭规模和户主性别均对受访者使用互联网产生了显著的影响。这表明，选择的匹配变量是符合要求的。

（2）Logit 模型回归结果。针对16622 个样本进行分组，最终选出16622 个样本进行匹配。其中，处理组（高龄组）4255 个，控制组（低龄组）12367 个。匹配后，处理组中有4255 个样本在共同取值范围内，控制组中有5216 个样本在共同取值范围内，这说明匹配后仍具有大量样本，不会导致结果出现重大偏误。

（3）PSM 的处理效应。为了使匹配结果具有稳健性，分别对样本进行K 近邻匹配（一对一的匹配，一对四的匹配）、半径匹配、局部线性回归匹配与核匹配对结果进行估计，并计算不同匹配方法下的平均处理效应（ATT）。表7 显示了基于PSM 得到的影响。结果表明，在5 种匹配方法中，人口老龄化对高龄组家庭商业保险参与的影响分别低于低龄组家庭4.9%、4.8%、4.0%、4.0%和3.2%，且各匹配方法的T值均在1%的水平上显著，这说明老龄化程度高的家庭参与商业保险的可能性更低。值得注意的是，表7 中5 种匹配方法的平均处理效应值和显著性水平都比较接近，说明估计结果具有稳定性。

运用PSM 模型需要满足条件独立假设，保证匹配前后高龄组与低龄组不存在明显系统差异，需要进行匹配后的平衡性检验。表8 的结果显示，匹配后所有变量的标准化偏差均大幅缩小，标准化偏差均小于5%；8 个变量的T 检验结果均无法拒绝处理组与控制组无差异的原假设。可见，经PSM 后基本消除了处理组与控制组间可观测变量的显性偏差，通过了平衡性检验，PSM结果可靠。

表8 倾向得分匹配平衡性检验

五、异质性分析

由于城乡地区和不同家庭自身特征存在较大差异，可能会导致人口老龄化对家庭商业保险参与的抑制作用存在差异。因此，本文从家庭金融素养、城乡、有无少儿抚养以及是否经历重大负面事件等角度进一步分析人口老龄化对家庭商业保险参与影响的异质性。

（一）家庭金融素养的异质性

参考相关文献的做法，根据对CHFS 问卷中金融素养问题的回答情况分组，将回答正确的数量在中位数以下的家庭定义为低金融素养家庭，位于中位数以上的定义为高金融素养家庭[39]。表9 列（1）和列（2）的结果显示，高、低金融素养家庭的组间系数差异显著，结果具有可比性；两组家庭中，人口老龄化的系数均为显著的负值，且低金融素养家庭系数绝对值较大，表明在低金融素养家庭中人口老龄化对家庭商业保险参与的抑制作用更大，与现有研究的发现一致[39]。这可能是因为：商业保险虽然被视为既能提供保险保障又能用于投资理财的金融产品，但其费率和合同条款相对复杂，低金融素养家庭可能难以准确理解商业保险的复杂条款，从而形成不信任和抗拒情绪；相反，拥有较高金融素养家庭更有能力对保险产品进行理性分析，认识到商业保险对家庭对冲未来风险、缓解养老负担的重要作用，更有可能依据现实情况选购相应的商业保险[40]。因此，低金融素养家庭在参与商业保险时受人口老龄化的影响较强。

表9 人口老龄化影响家庭商业保险参与的异质性

（二）城乡家庭的异质性

参考相关文献的做法，根据家庭所在地区将所有样本家庭分为城镇家庭和农村家庭[36]。表9 列（3）和列（4）的结果显示，城乡家庭的组间系数差异显著，结果具有可比性；农村地区家庭人口老龄化系数的绝对值较大，表明人口老龄化对农村地区家庭商业保险参与的抑制作用更大，也与现有研究的发现一致[36]。这可能是因为，一方面，保险企业会将销售的重心放在购买力更强、需求更丰富的城市居民身上；另一方面，居民的养老观念在城乡中存在较大差异，农村居民相比城市居民可能更希望由子女养老，这种养老观念弱化了农村家庭对商业保险的需求[41]。因此，农村家庭在参与商业保险时受人口老龄化的影响较强。

（三）家庭成员结构的异质性

参考相关文献的做法，将家庭中有14 岁及以下的成员定义为有少儿抚养家庭，否则定义为无少儿抚养家庭[15]。表9 列（5）和列（6）的结果显示，不同成员结构的家庭组间系数差异显著，结果具有可比性；有少儿抚养家庭的人口老龄化系数的绝对值较大，表明人口老龄化对有少儿抚养的家庭商业保险参与的抑制作用更大，也与现有研究的发现一致[25]。这可能是因为：一方面，随着生活水平的提高，我国大部分家庭在少儿身上的支出不断增加，而且随着孩子的年龄增长，这些费用也会逐渐上涨，家庭的少儿抚养负担不断加重；另一方面，家庭养育负担会影响到消费者的消费行为，父母们在抚养孩子期间，会减少其他方面消费[42]。相比来说，有少儿抚养的老龄化家庭有着更重的经济负担，此类家庭商业保险的参与意愿更低。因此，有少儿抚养的家庭在参与商业保险时受人口老龄化的影响较强。

（四）家庭经历的异质性

参考相关文献的做法，根据2019 年CHFS 问卷中问项“是否经历对家庭影响重大的负面事件”，回答“经历人为灾害、重大疾病、家庭经济状况急剧恶化”则定义为经历过重大负面事件家庭[19]。表9 列（7）和列（8）的结果显示，不同经历家庭组间系数差异显著，结果具有可比性；未经历过重大负面事件家庭的人口老龄化系数的绝对值较大，表明人口老龄化对未经历过重大负面事件的家庭商业保险参与的抑制作用更大，也与现有研究的发现类似[43]。这可能是因为：家庭经历过重大负面事件后会深刻认识到重大事件严重影响生活质量和财务稳定，其感受比没有经历过重大负面事件的家庭更清晰。为此，他们更愿意购买商业保险来对冲未来不确定性风险，从而弱化了老龄化对其参与商业保险的抑制作用[19]。因此，未经历过重大负面事件的家庭在参与商业保险时受人口老龄化的影响较强。

六、机制检验

上述实证结果表明，人口老龄化显著抑制了家庭商业保险参与。那么，究竟是什么原因导致了这种抑制作用呢？有必要进一步分析其作用机制。参考相关研究，实证检验X对M的影响，并通过理论分析论证M与Y的关系，从而识别M的机制作用[34]。

（一）降低家庭健康水平

表10 列（1）显示，人口老龄化影响家庭商业保险参与的估计系数显著为负，在列（2）中，人口老龄化对家庭健康水平的估计系数在1%水平上显著为负，这表明人口老龄化不仅抑制了家庭商业保险参与，同时也显著降低了家庭健康水平。其可能的原因在于：一方面，人口老龄化意味着家庭中老年人数比例增加，家庭中可能会有更多的慢性疾病、残疾和认知障碍患者；另一方面，家庭中老年人需要更多的照顾和支持，这会增加家庭的负担和压力，可能会影响到其他家庭成员的生活和工作，导致其他家庭成员出现健康问题[26]。进一步地，参考相关文献，用家庭保健服务支出衡量家庭健康水平，对上述机制进行稳健性检验[44]。通常，家庭健康水平越低，家庭保健服务支出越高，二者为负相关关系。由表10 列（3）的回归结果可知，人口老龄化的估计系数仍显著为正，这表明人口老龄化增加了家庭保健服务支出，降低了家庭健康水平。

表10 人口老龄化影响家庭商业保险参与的机制：家庭健康水平

进一步分析家庭健康水平与家庭商业保险参与的关系。当家庭成员出现健康问题时，需要更多的经济支出用于医疗保健方面，这会导致家庭财务压力增大，此时家庭可能减少商业保险方面的开支[23,27]。例如，有证据表明，健康程度低的居民在商业保险方面的支出更少[35]；此外，家庭成员的健康状况也会影响到保险公司对该家庭的风险评估，如果家庭的成员有慢性疾病或其他健康问题，保险公司可能会认为该家庭的风险较高，从而提高保险费用或拒绝提供保险[27]。因此，家庭健康水平与家庭商业保险参与显著负相关。

综上，人口老龄化通过降低家庭健康水平抑制家庭商业保险参与，假设2得到了支持。

（二）降低家庭可用资金

表11 列（1）表明，人口老龄化影响家庭商业保险参与的估计系数显著为负，在列（2）中，人口老龄化对家庭可用资金的影响系数显著为负，这表明人口老龄化不仅抑制了家庭商业保险参与，同时也显著降低了家庭可用资金。进一步地，参考相关文献的做法，替换机制变量对作用机制进行稳健性检验[45]。由于股票账户流动性相比现金类资产较低，且家庭一般不会将所持有的未到目标价格的股票轻易变现，因此将家庭可用资金的范围限定为高流动性的现金、活期存款与第三方支付账户余额和进行机制的稳健性检验。由表11 列（3）的结果可知，人口老龄化仍显著降低了家庭可用资金。

表11 人口老龄化影响家庭商业保险参与的机制：家庭可用资金

进一步分析家庭可用资金与家庭商业保险参与的关系。家庭可用资金体现了家庭可以灵活运用的流动性资产，显然，稳定的物质基础是家庭购买商业保险进行风险防控和资产配置的重要前提，这意味着家庭可用资金的增多使其有更充足的资金配置商业保险[35]。例如，当家庭可用资金减少时，更倾向于购买较低保额的商业保险或者不购买保险[29]。简言之，家庭可用资金与家庭商业保险参与显著正相关。

综上，人口老龄化通过挤占家庭可用资金来抑制家庭商业保险参与，假设3得到了支持。

七、研究结论及政策启示

（一）研究结论

本文采用2019 年中国家庭金融调查数据，实证研究了人口老龄化对居民家庭商业保险参与的影响，并深入探寻了其作用机制。主要结论如下：（1）基准回归发现，人口老龄化显著降低了家庭商业保险参与，并且，显著抑制了家庭商业人寿保险和商业健康保险的参与，但对其他商业保险参与的影响则不显著，该结论在替换被解释变量、更换回归方法和数据来源、考虑样本选择偏差等一系列稳健性检验后仍然成立；（2）机制检验表明，人口老龄化影响家庭商业保险参与的机制是多方面的，既可以通过降低家庭健康水平抑制家庭商业保险参与，也可以通过挤占家庭可用资金抑制家庭商业保险参与；（3）异质性检验表明，人口老龄化对于不同地区和不同特征的家庭会产生差异性影响，人口老龄化显著抑制了低金融素养、农村地区、有少儿抚养和未经历过重大负面事件家庭的商业保险参与。

（二）政策启示

上述结论对于促进我国商业保险发展、缓解家庭养老压力有一定的政策启示。

首先，积极采取措施应对老龄化对家庭参保的不利影响。一方面，政府应进一步优化已经出台的生育鼓励和优惠政策，以更有效地提高出生率，延缓老龄化进程。例如，对于生育二孩、三孩的家庭，大幅提高生育津贴、延长育儿假、发放育儿补助等。另一方面，保险机构应从老年人养老、医疗、家庭护理、失能等方面，着眼老年人的需求特点，开发有针对性的保险产品。例如，保险机构可开发长期护理保险等养老保险产品，以提供更全面、更贴心的保障；积极优化保险业务流程，充分利用科技赋能产品创新，通过线上线下多渠道提升保险产品和服务的适老化水平，帮助老年人跨越“数字鸿沟”，改善购买商业保险的体验。

其次，针对家庭特征创新保险服务。保险机构应针对不同家庭特征的客户，进行精准画像，匹配不同类型产品，根据不同家庭的需求创新其保险服务。例如，针对低金融素养家庭，保险机构应对相关保险产品进行详细讲解，尤其是保障型商业保险，如养老年金、重大疾病保险等，增进低金融素养家庭对金融产品的了解；农村家庭对于农业生产和医疗等方面的保障具有更大的需求，商业保险机构可以从这两方面设计相应的保险产品；未经历过重大负面事件的家庭对风险感知较弱，保险机构应为此类家庭普及相关金融和风险知识，并对家庭进行综合风险评估，针对其存在的潜在重大风险提供特定的商业保险。

再次，大力提升家庭健康水平。家庭健康水平的下降显著抑制了家庭参与商业保险的积极性。为此，政府相关部门应开展对居民的健康教育。例如，借助互联网媒介传授饮食健康知识、提供老年保健场所和养护服务、举行健康教育咨询与讲座等，以此来提高居民的健康认知能力，培养居民科学的生活习惯和保健意识，促进居民健康水平的改善。

最后，提高家庭可用资金水平。家庭负担与家庭可用资金显著负相关，政府应积极减轻家庭负担，增加家庭可用资金。例如，政府应该持续加大对养老事业的投入，完善基本养老服务体系，加大政府购买养老服务力度，完善社区（村）养老服务设施，进一步优化土地、财政、税费等政策，鼓励发展养老产业，引导各种社会力量参与养老产业发展，降低家庭养老负担，提高家庭可用资金水平。