周利│人口老龄化、寿险持有与家庭资产配置效率

本文刊发于《现代经济探讨》2022年第1期

作者简介：周利，广东外语外贸大学金融学院副教授

内容提要：基于非期望产出的DEA-SBM模型，首先测度了家庭层面的资产配置效率，弥补了过去测度家庭效率时未考虑房产的不足；然后借助Tobit模型实证考察了人口老龄化对居民家庭资产配置效率的影响。研究结果显示，老龄化程度的加深将抑制居民家庭资产配置效率的提升，且投资者的风险态度、家庭持有商业寿险是这一负向效应的重要传导渠道。从异质性分析来看，对于低收入、西部地区家庭，以及中青年家庭和持有中高债务规模的家庭而言，老年人占比对家庭资产配置效率的负向效应更明显。进一步讨论发现，流动性约束的存在放大了老龄化的负向效应，而普及金融知识教育、增强社会互动是提升家庭资产配置效率的有效途径。

关键词：人口老龄化  寿险持有  家庭资产配置效率  非期望产出  DEA-SBM模型

基金项目：国家社会科学基金青年项目“人口老龄化与中国家庭资产配置效率研究”（编号：20CJL031）。

一、引言

　　人口老龄化是当前中国人口结构变迁的一个主要趋势。国家统计局的数据显示，截至2019年末，中国的老龄化率（65岁及以上人口占总人口的比重）已经达到了12.6％，远高于联合国划定的老龄化标准（7%），即将进入深度老龄化社会（14％）。现阶段，中国老年人的经济来源主要依靠家庭、公共养老金和财产性收入这三个方面，其中家庭支持为最主要来源，养老金次之，财产性收入最弱。而伴随中国社会老龄化进程的加速发展，居民可能遭受疾病、灾难性事故等风险的频度提高，以家庭和养老金为主要支柱的养老方式将迎来巨大挑战，而财产性收入作为养老支持的重要性正逐渐提高。中共十九大报告也指出，要积极应对人口老龄化，同时强调要“拓宽居民劳动收入和财产性收入渠道”，而合理有效的家庭资产配置是居民家庭获取财产性收入的主要途径之一。

　　人口老龄化背景下，家庭资产是否能合理配置以及资产回报率的高低将关系到未来的养老安全。而资产配置效率是指家庭通过最优化组合资金投入以取得最优资产回报的效果（齐明珠和张成功，2019），但现实中，各类资产投资的风险和回报差异很大，许多家庭的资产配置效率并不高，而有效配置家庭的资产组合对提高居民家庭财产性收入、维持养老安全具有重要意义。因此，如何科学地识别和测度当前中国家庭资产配置的效率？人口老龄化如何影响中国家庭资产配置的效率、内在的作用机理是怎样的？对这些问题的回答具有重要的理论与现实意义。

　　伴随人口老龄化的日益加深，商业人寿保险作为一种规避人身风险的重要手段逐渐受到投资者的青睐，其实质是一项基于保险精算技术实现社会资源的再分配、对长寿与死亡等人身风险予以保障的经济制度安排。根据中国银保监会统计数据，截止到2020年12月，人寿保险的原保险保费收入为23982亿元，人寿保险业在国民经济中的地位越来越重要。而从微观家庭角度来看，居民家庭对保险资产配置的倾向亦明显增强，西南财经大学公布的《中国家庭财富指数调研报告》（2020Q1）显示，2019年购买商业保险（包括商业人寿保险和商业健康保险等）的居民家庭增至10.8%，其中对商业人寿保险的配置意愿指数为111.6，仅略低于商业健康保险的配置意愿指数（114.6）。一方面，居民可以通过购买人寿保险来降低未来收入的不确定性，也更可能增加风险资产投资；另一方面，由于保险产品本身具有较大的现金价值，对其的购买反而会挤占风险资产的投资。正负两方面的效应同时发挥作用，人寿保险的持有将对家庭资产配置效率产生何种影响仍有待进一步探讨，而以往的实证研究中常常忽略了对人寿保险的关注。

　　在中国自2000年正式步入老龄化社会的进程中，老年人消费市场也逐步发展起来，而当老年人出现支大于收的缺口时，则将必须进行借贷来平滑消费以达到平衡。而债务一旦形成，便意味着其必须偿还，进而无疑增大家庭的负担，因此本研究将其作为非期望产出以考察其对家庭资产配置决策的影响。基于此，本文结合中国家庭金融调查（CHFS）的数据，首先运用非期望产出的DEA-SBM模型测算了家庭资产配置效率，然后在此基础上实证检验人口老龄化与家庭资产配置效率间的影响效应与作用机理。结果表明，人口老龄化将显著抑制家庭资产配置效率的提升，并通过削弱寿险资产与风险态度的正向效应而发挥作用。进一步地，为解决模型中的内生性，在运用加入关键遗漏变量、替换核心解释变量以及工具变量法等稳健性检验后，这一基准结论依然成立。这说明，中国已呈现显著的老龄化社会特征，并显著影响家庭资产配置效率，且其对风险态度与寿险资产持有的负向作用表明在关注人口结构变动的同时，亦需要高度关注其对投资者行为的影响。

　　区别于已有文献，本文的主要贡献在于：其一，已有的国内研究中在考察投资组合效率时或是仅考虑了流动资产，或是仅包括了金融资产，而本文拟在投资组合的范围上，将房产纳入投资组合，这一尝试拓展了家庭资产配置决策领域的研究视野。其二，通过家庭微观调查数据，引入基于微观数据的非径向DEA-SBM模型测度家庭资产配置的效率，可以分析微观个体决策行为背后的影响机制，弥补了现有基于宏观数据进行经验研究的缺陷。其三，多数研究认为风险态度的变化是人口老龄化影响家庭资产配置的中介渠道，本文另从寿险资产持有的视角探讨人口老龄化对家庭资产配置效率的作用机理，有助于中国居民家庭意识到商业保险的重要性，提高保险在家庭资产中的配置比重，发挥保险在优化家庭资产配置结构中的作用，是对已有研究的有益补充。

二、文献综述

　　资产配置效率问题是微观金融领域的经验研究命题。而关于人口老龄化与家庭资产配置效率，国内外已有相关研究围绕其展开论述，具体来看，主要包括如下两个维度。

　　其一，如何测度家庭的资产配置效率。已有文献主要从理论和实证检验两个层面展开论述。理论上，以均值方差框架下的有效前沿度量，最早由Markowitz（1952）提出。但该理论建立在严格的假设条件下，且是一个单期投资模型。在此基础上，Merton（1969）将单期拓展到多期。实证上，一是基于宏观数据的度量指标；一是基于微观数据的度量指标。前者主要是组合资产对数收益率和DEA模型。徐梅和宁薛平（2014）测算了居民家庭组合资产的对数收益率，构建GARCH-M模型度量家庭组合资产的风险，并进而分析了宏观经济变量对资产收益的作用。周弘和胡涛（2017）基于2016 年各省市的统计年鉴，引入DEA 模型分析了居民家庭资源利用效率。后者主要归为两类：一类是选用家庭的资产类别和资产多元化指数间接衡量居民家庭的资产配置效率（吴卫星等，2016）；一类是基于夏普比率直接测度居民家庭的资产配置效率（Grinblatt等，2011）。但由于难以获得居民投资账户数据，且居民家庭复杂的异质性特征及各不相同且难以观察的效用函数，衡量家庭投资组合的效率依然较为困难。

　　其二，人口老龄化对家庭资产配置效率的影响。已有的关于人口老龄化与家庭资产配置效率的研究，尚未得到一致结论。一种观点是人口老龄化与家庭资产配置效率间存在线性或非线性的关系（Flavin和Yamashita，2002）。在作用机理上，主要是借助风险态度进行传递。另一种观点认为人口老龄化与家庭资产配置效率没有关系（Pelizzon和Weber，2009）。可以发现，已有的研究多数采用指数替代法构造夏普比率以测度家庭资产配置的效率，但还可以引入基于微观数据的非径向DEA-SBM模型测度资产配置效率；而在人口老龄化影响家庭资产配置效率的驱动机制上，较多研究从风险态度的角度出发，忽略了其他作用机制可能带来的影响。

　　而在已有的关于老龄化与家庭资产配置效率的影响机制上，齐明珠和张成功（2019）指出年龄的变化将改变投资者的风险态度并进而影响居民家庭的资产配置效率。事实上，除却风险态度这一影响机制外，人口老龄化的变化也可能通过影响家庭部门对商业人寿保险的需求而影响家庭资产配置效率。对于投资者而言，人寿保险是给其不确定的生命周期提供经济保障的特殊产品（王向楠等，2013）。一方面，人寿保险的购买与家庭的人口年龄结构显著相关。Lin和Grace（2007）利用美国消费者金融调查数据（SCF）研究发现年轻的消费者更倾向于购买寿险以管理其家庭的金融脆弱性，而老年群体则倾向于购买债券以替代寿险。王向楠等（2013）指出家庭是否购买寿险的概率与年龄间呈“倒U”型关系。另一方面，人寿保险的持有将显著影响家庭资产配置效率。王向楠等（2013）研究发现家庭中寿险的持有量与股票的持有量显著正相关，这说明资产配置中寿险与股票呈互补关系，寿险发挥了保障属性。基于此，本文提出研究假说：

　　H1：人口老龄化影响家庭资产配置效率，并将通过风险态度和人寿保险持有两种渠道发挥作用。

三、数据来源、变量选择与描述性统计

　　1. 非期望产出的DEA-SBM模型

　　传统的DEA度量方法是径向的和角度的，难以考虑“松弛变量”对效率值的影响，也没有考虑同时使期望产出增加、非期望产出减少的技术变化，由此计算的效率值是不准确或有偏的。概括而言，主要存在如下两方面的缺陷：第一，径向DEA测度模型易导致投入要素的“拥挤”或“松弛”问题，而当存在投入或产出的非零松弛时，径向DEA模型会高估决策单位的效率值；第二，角度DEA方法仅考虑投入角度或者产出角度，由此导致测算出的效率值可能并不准确。基于此，Tone（2001）提出了非径向、非角度的DEA-SBM模型，并在此基础上了拓展了考虑非期望产出的效率测算。借鉴潘丹和应瑞瑶（2013）的做法，假设有K个决策单元家庭，每个决策家庭有N种投入X、M种期望产出Y和I种非期望产出U，则家庭资产配置效率的DEA-SBM模型可以表示为：

　　2. 投入产出变量

　　（1）产出变量：一是正常产出，选择家庭中的财产净收入来衡量家庭资产配置的正常产出；二是非期望产出，选择家庭中的未偿债务金额作为家庭资产配置的非期望产出。

　　（2）投入变量：从家庭资产配置的过程来看，其所投入的资源主要来自家庭自身的资源，此处选取家庭财富水平、户主受教育程度、年龄结构以及家庭规模这四类投入变量，关于各变量的详细说明参见表1。

　　3. Tobit回归模型

　　Tobit模型又称受限因变量模型，适用于因变量y有零值，而其他值为正且连续的情况。由非期望产出的DEA-SBM模型计算得出的家庭资产配置效率介于0与1之间，且连续，因此本文将进一步使用Tobit模型考察资产配置效率的影响因素，模型设定如下：

　　4. 数据来源与主要变量的描述性统计

　　微观家庭层面数据来自西南财经大学2013年、2015年和2017年在全国范围内开展的中国家庭金融调查（China Household Finance Survey，以下简称CHFS）。CHFS的数据涵盖了家庭的人口统计特征、资产与负债、收入与消费、保险与保障等各方面的微观信息，全面反映了居民家庭的基本状况，同时也详细询问了家庭银行存款、股票、债券、基金、银行理财、互联网理财等各类金融资产的持有情况，为本文的研究提供了良好的数据支撑。本文使用的省级层面经济变量数据来自中国统计年鉴。限于篇幅，本文不再给出主要变量的统计特征描述，如有需要，可向作者索要。

四、实证分析

　　（略）

五、进一步的讨论

　　（略）

六、结论与政策性建议

　　本文运用西南财经大学CHFS在2013年、2015年和2017年的微观调查数据研究了人口老龄化对居民家庭资产配置效率的影响。与传统的通过构建投资组合有效前沿或者计算夏普率衡量效率的研究方法不同，本文利用考虑非期望产出的DEA-SBM模型来测度家庭的资产配置效率；并在此基础上，采用Tobit模型做回归分析，结果显示：人口老龄化将显著抑制家庭资产配置效率，并主要通过影响家庭的风险态度、寿险资产持有来影响其资产配置效率。且在进行Lewbel工具变量、替换老龄化衡量指标、面板固定效应回归等稳健性检验后，基准实证结果仍然成立。异质性分析的结果显示，人口老龄化对家庭资产配置效率的影响存在显著的收入、区域、年龄结构以及债务规模的差异。进一步研究发现，流动性约束将恶化老年人占比对家庭资产配置效率的负效应，而通过普及金融知识教育、提高社会资本可以有效降低流动性约束的负向作用。基于此，本文给出了以下建议。

　　第一，老年群体的增加将显著抑制家庭的资产配置效率，这说明金融机构可适当加大对老年人的关注，借助专业的市场调研，向老年群体推出更多样化的金融产品；加快金融产品的创新，拓宽居民家庭的资产配置渠道。

　　第二，发展和完善商业人寿保险市场，分散老龄化加深的压力。商业保险和社会保障可以使家庭的内部风险转化为外部风险，从而成为家庭重要的风险分散工具。在人口老龄化程度日趋加深的当代，寿险产品的推广和完善将有很大的市场潜力，也为寿险业发挥社会服务功能提供了广泛的市场空间，使其成为社会保险的有效补充。

　　第三，普及居民家庭的金融知识教育，加大人力资本和社会资本投资，并以此增强居民家庭的财富管理能力。根据本文的研究结论，家庭的金融知识教育和丰富的社会资本将显著提高居民家庭的资产配置效率，这就要求居民家庭进行相关金融知识的学习和培训，增强社会互动，以此进一步提升居民家庭的财富管理能力，从而有助于家庭建立正确的财富配置理念。

责任编辑：李慧

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