教育水平如何影響?zhàn)B老計(jì)劃
——基于中國(guó)家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù)的實(shí)證分析

李榮彬

（中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué) 公共管理學(xué)院，湖北 武漢 430073）

一、引言

隨著公共衛(wèi)生投入的增加和醫(yī)療技術(shù)水平的不斷進(jìn)步，目前人類有可能比歷史上任何時(shí)期都活的更久。2016年，中國(guó)人均預(yù)期壽命為76.4歲，預(yù)計(jì)2060年會(huì)提高到85歲，在此期間，65歲及以上人口比重也將會(huì)從10.8%上升到29.83%。人均預(yù)期壽命延長(zhǎng)要求老年人必須擁有更高的經(jīng)濟(jì)收入和更多的養(yǎng)老資源，這不僅會(huì)改變他們的養(yǎng)老觀念，甚至?xí)母旧细淖兾磥?lái)幾代人的養(yǎng)老決策。在這種背景下，如何科學(xué)、合理地制定養(yǎng)老規(guī)劃，已經(jīng)成為實(shí)現(xiàn)老有所養(yǎng)、老有所依、老有所樂和老有所安的重要途徑。

目前，學(xué)術(shù)界從家庭人口結(jié)構(gòu)變化和社會(huì)保障制度轉(zhuǎn)型視角出發(fā)，對(duì)我國(guó)養(yǎng)老保險(xiǎn)制度面臨的困難與挑戰(zhàn)進(jìn)行了深入探討。首先，從家庭人口結(jié)構(gòu)來(lái)看，20世紀(jì)80年代，我國(guó)家庭平均人口數(shù)為4.430人，2014年則下降到2.970人，之后年份基本保持不變。雖然我國(guó)已經(jīng)放開“二孩”政策，但這一舉措未能改變我國(guó)現(xiàn)有的家庭人口結(jié)構(gòu)，人口出生率一直保持“低位”（王躍生，2013），[1]家庭呈現(xiàn)小型化與空巢化發(fā)展趨勢(shì)，“代際反哺危機(jī)”日益加劇，傳統(tǒng)的養(yǎng)老方式難以為繼（劉智勇和賈先文，2019）。[2]其次，20世紀(jì)90年代，我國(guó)按照“社會(huì)統(tǒng)籌與個(gè)人賬戶相結(jié)合、權(quán)利與義務(wù)相對(duì)應(yīng)”的原則先后建立了城鎮(zhèn)職工基本養(yǎng)老保險(xiǎn)、城鎮(zhèn)居民基本養(yǎng)老保險(xiǎn)和新型農(nóng)村養(yǎng)老保險(xiǎn)。然而，這些制度設(shè)計(jì)都是建立在預(yù)期壽命較短，退休之后生存期較短的假設(shè)之上，隨著人口老齡化的日益加劇，養(yǎng)老保障制度的財(cái)務(wù)壓力也不斷凸顯。有研究表明，我國(guó)養(yǎng)老金替代率已經(jīng)從1997年的76.3%下降到2017年的42%，僅占到退休前工資收入的25%～50%（鄭秉文，2018），[3]遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于國(guó)際勞動(dòng)組織公約劃定的55%的養(yǎng)老金替代率。因此，對(duì)個(gè)人來(lái)說，企業(yè)和國(guó)家層面上的養(yǎng)老保障模式并不能有效應(yīng)對(duì)日益增加的養(yǎng)老需求壓力，急需提前制定養(yǎng)老計(jì)劃。

本文的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)在于：第一，國(guó)內(nèi)有關(guān)教育水平如何影響?zhàn)B老計(jì)劃的研究較少，現(xiàn)有文獻(xiàn)也只是將教育水平作為一個(gè)控制變量，相比之下，本文將教育水平作為關(guān)鍵因素納入分析框架之中，研究教育水平對(duì)養(yǎng)老計(jì)劃的影響，拓展了現(xiàn)有的研究視角，豐富了養(yǎng)老計(jì)劃決策的理論解釋。第二，盡管一些文獻(xiàn)實(shí)證分析了教育水平與養(yǎng)老計(jì)劃之間的關(guān)系，但研究結(jié)論并不一致，并且尚未對(duì)影響機(jī)制進(jìn)行深入探討?；诖耍疚膹睦碚撋侠迩辶私逃綄?duì)養(yǎng)老計(jì)劃的影響機(jī)制，提出教育水平有助于提高個(gè)人的金融素養(yǎng)，對(duì)養(yǎng)老計(jì)劃具有正向影響。此外，教育水平與養(yǎng)老計(jì)劃之間的關(guān)系還會(huì)受到個(gè)人風(fēng)險(xiǎn)偏好的調(diào)節(jié)作用。

二、文獻(xiàn)綜述

最早有關(guān)養(yǎng)老計(jì)劃的研究可以追溯至生命周期假說，該理論認(rèn)為整個(gè)生命周期內(nèi)的收入趨勢(shì)酷似“駝形”，早期階段和退休階段處于駝谷，中年時(shí)期則綿延至駝峰，因此，個(gè)人必須有計(jì)劃地進(jìn)行儲(chǔ)蓄和消費(fèi)，才能優(yōu)化資源配置，實(shí)現(xiàn)一生效用最大化（Modigliani和Brumberg，1954）。[4]有學(xué)者將生命周期劃分成三個(gè)階段：第一階段為人力資本積累階段，主要表現(xiàn)為縱向人力資本的代際傳遞和橫向人力資本的不斷累積；第二階段為人力資本的轉(zhuǎn)化階段，在人力資本向金融資本的轉(zhuǎn)化過程中，人力資本越高，所獲得的金融資本也就越多；第三階段為金融資本的兌現(xiàn)階段，由于退休之后收入銳減，但消費(fèi)水平不會(huì)降低，為了維持基本生活需求，人們不得不消費(fèi)之前積累的金融資本以換取所需的生存資料（Samuelson，1958）。[5]Friedman（1957）將收入?yún)^(qū)分為暫時(shí)性收入和持久性收入兩個(gè)部分，認(rèn)為消費(fèi)支出不是由暫時(shí)性收入決定的，而只取決于持久性收入，因此，理性消費(fèi)者為了實(shí)現(xiàn)終生效用最大化，會(huì)根據(jù)持久性收入多少來(lái)做出相應(yīng)的消費(fèi)決策。[6]

影響?zhàn)B老計(jì)劃的因素不僅包括個(gè)體特征、家庭特征、職業(yè)類型和認(rèn)知能力（張文娟和紀(jì)競(jìng)垚，2018；封鐵英和范晶，2020），[7-8]還包括制度約束，政府信任以及“養(yǎng)兒防老”意識(shí)（常芳等，2014；張波，2018）。[9-10]除上述因素外，風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度和金融知識(shí)也會(huì)影響個(gè)人的養(yǎng)老計(jì)劃（Huzdik等，2014；吳雨等，2017）。[11-12]

教育水平會(huì)影響?zhàn)B老計(jì)劃，但所得結(jié)論并不一致。有學(xué)者認(rèn)為，教育水平與養(yǎng)老計(jì)劃正相關(guān)。教育水平是一個(gè)人學(xué)識(shí)、能力的綜合體現(xiàn)，教育水平越高，個(gè)人擁有的財(cái)務(wù)知識(shí)越多，也就越有可能制定養(yǎng)老計(jì)劃（Yoshino等，2016）。[13]Allgood等（2011）對(duì)四所大學(xué)的實(shí)證分析表明，與受教育水平低的人相比，接受過大學(xué)及以上學(xué)歷教育的人更有可能制定儲(chǔ)蓄計(jì)劃，但不同專業(yè)之間存在顯著差異，經(jīng)濟(jì)學(xué)專業(yè)學(xué)生的儲(chǔ)蓄率要遠(yuǎn)高于其他專業(yè)。[14]還有部分學(xué)者則認(rèn)為教育水平對(duì)養(yǎng)老計(jì)劃的影響是非線性的。Schreiner等（2002）對(duì)2364名受訪者的調(diào)查結(jié)果顯示，與沒有接受過金融教育的人相比，那些接受過金融教育的儲(chǔ)蓄更少，但這種影響是非線性的，當(dāng)接受過8到10小時(shí)的金融教育后，儲(chǔ)蓄率不增反降。[15]除此之外，另外一些學(xué)者則認(rèn)為教育水平不會(huì)影響個(gè)人的養(yǎng)老計(jì)劃。雖然教育水平能夠幫助人們獲得并理解相關(guān)金融知識(shí)，從而制定出科學(xué)、合理的養(yǎng)老計(jì)劃，但這一過程會(huì)受到不同教育層次與不同生活經(jīng)歷組合的影響，導(dǎo)致最終結(jié)果存在很大的隨機(jī)性與偶然性，如Ameriks等（2003）研究發(fā)現(xiàn)，在現(xiàn)實(shí)生活中，教育水平對(duì)個(gè)人養(yǎng)老計(jì)劃的影響是微不足道的。[16]

綜上所述，本文利用2015年中國(guó)家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù)，通過因果識(shí)別策略克服各種內(nèi)生性偏誤，實(shí)證分析了教育水平對(duì)養(yǎng)老計(jì)劃的影響。如果教育水平能夠幫助人們制定科學(xué)、合理的養(yǎng)老計(jì)劃，那么通過恰當(dāng)?shù)募夹g(shù)手段精確識(shí)別上述影響效應(yīng)的大小，有助于了解養(yǎng)老計(jì)劃決策的行為邏輯，為我國(guó)養(yǎng)老保障制度調(diào)整和改革提供經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

三、數(shù)據(jù)及變量說明

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源

本文使用西南財(cái)經(jīng)大學(xué)中國(guó)家庭金融調(diào)查中心開展的第三次中國(guó)家庭金融調(diào)查（China Household Finance Survey，簡(jiǎn)稱CHFS）數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。該調(diào)查旨在采用科學(xué)抽樣設(shè)計(jì)、先進(jìn)調(diào)查技術(shù)和管理手段，為科學(xué)研究提供高質(zhì)量微觀數(shù)據(jù)。此次調(diào)查充分考慮了樣本的年齡分布、城鄉(xiāng)比例、性別結(jié)構(gòu)以及不同城市的差異，采取三階段分層、與人口規(guī)模成比例（PPS）的抽樣方法。調(diào)查對(duì)象覆蓋全國(guó)29個(gè)省份、353個(gè)縣（市、區(qū)）、1373個(gè)村（社區(qū)）的37348戶家庭。調(diào)查內(nèi)容包括人口與就業(yè)、資產(chǎn)與負(fù)債、保險(xiǎn)與保障、家庭與婚姻等方面。根據(jù)研究需要，本文將研究對(duì)象的年齡限定在25～59歲，剔除相關(guān)變量的缺失值、錯(cuò)填及不符合條件的樣本后，最終得到19358個(gè)有效樣本。

（二）模型設(shè)定與變量選擇

本文主要探討教育水平對(duì)養(yǎng)老計(jì)劃的影響，由于養(yǎng)老計(jì)劃為二分類變量，本文采用二元Probit模型進(jìn)行回歸。基準(zhǔn)模型形式設(shè)定如下：

上式中，retire_plan表示養(yǎng)老計(jì)劃，其測(cè)量方式主要有兩種，第一種通常用“是否有養(yǎng)老計(jì)劃”來(lái)衡量，第二種則用養(yǎng)老金財(cái)富或其他投資的所有權(quán)來(lái)反映。本文采用第一種測(cè)量方式，用問卷中“您有計(jì)劃過養(yǎng)老嗎”進(jìn)行具體測(cè)量，將“有”設(shè)置為1，“否”設(shè)置為0。除上述問題外，問卷中還進(jìn)一步詢問了被訪者“您計(jì)劃最主要的養(yǎng)老方式是什么”，根據(jù)研究需要，本文歸納出“投資/儲(chǔ)蓄”“子女/親人支持”“社會(huì)養(yǎng)老保險(xiǎn)”“離退休工資”“商業(yè)養(yǎng)老保險(xiǎn)”和“其他”六種養(yǎng)老方式，每一類均設(shè)置成虛擬變量。

edu表示教育水平。教育水平用問卷中“您的文化程度是”進(jìn)行測(cè)量，其選項(xiàng)包括沒上過學(xué)、小學(xué)、初中、高中、中專/職高、大專/高職、大學(xué)本科、碩士研究生和博士研究生。本文依據(jù)被試者的最高學(xué)歷進(jìn)行賦值，沒有上過學(xué)為0，小學(xué)學(xué)歷為6，初中學(xué)歷為9，高中、中專/職高學(xué)歷為12，大專/高職學(xué)歷為15，大學(xué)學(xué)歷為16，碩士研究生學(xué)歷為19，博士研究生學(xué)歷為22。

在回歸分析時(shí)，對(duì)協(xié)變量進(jìn)行控制有助于提高估計(jì)結(jié)果的精度，但將一些不合格的變量納入模型則會(huì)帶來(lái)嚴(yán)重的估計(jì)偏差。根據(jù)已有研究，本文的控制變量主要包括以下幾類：（1）個(gè)體特征變量，包括年齡、性別、婚姻狀況、戶籍性質(zhì)和是否工作。年齡為連續(xù)變量，取值介于25～59歲；性別為二分類變量，1表示男性，0表示女性；婚姻狀況包括未婚、已婚/同居、離婚/喪偶三類；戶籍性質(zhì)，1表示農(nóng)業(yè)，0表示非農(nóng)業(yè)；工作狀態(tài)，1表示工作，0表示不工作。（2）家庭特征變量，包括家庭人口數(shù)量、家庭總收入和家庭總資產(chǎn)，在分析時(shí)將家庭總收入和家庭總資產(chǎn)進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理。（3）地區(qū)特征變量，包括所屬城鄉(xiāng)和所屬地區(qū)，城鄉(xiāng)為二分類變量，1表示農(nóng)村，0表示城市；地區(qū)為多分類變量，1表示東部，2表示中部，3表示西部。具體描述如表1所示。

表1 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

四、實(shí)證結(jié)果及分析

（一）基準(zhǔn)回歸

表2的回歸結(jié)果顯示，教育水平對(duì)養(yǎng)老計(jì)劃具有顯著的正向影響，即個(gè)人制定養(yǎng)老計(jì)劃的概率會(huì)隨著教育水平的提高而增加。具體來(lái)看，第1列報(bào)告了未加入任何控制變量時(shí)教育水平對(duì)養(yǎng)老計(jì)劃的影響，研究發(fā)現(xiàn)，受教育水平每增加1%，個(gè)人制定養(yǎng)老計(jì)劃的概率就會(huì)增加0.4%。第2列控制了個(gè)體特征變量后，教育水平的估計(jì)系數(shù)仍然顯著為正，且較之前有所提高，受教育水平每增加1%，個(gè)人制定養(yǎng)老計(jì)劃的概率就會(huì)增加0.7%。第3列則進(jìn)一步控制了家庭特征變量，結(jié)果顯示，教育水平對(duì)養(yǎng)老計(jì)劃仍然具有顯著的正向影響，第4列繼續(xù)控制了地區(qū)特征變量，發(fā)現(xiàn)上述結(jié)論依然成立。究其原因，在制定養(yǎng)老計(jì)劃時(shí)，不僅需要考慮到成本、收益和回報(bào)率，了解利率、通貨膨脹以及風(fēng)險(xiǎn)分散等概念，還需要掌握利息復(fù)利的計(jì)算，名義價(jià)值與實(shí)際價(jià)值的區(qū)別等金融知識(shí)（Brown和Graf，2013），[17]而教育水平的提高則能夠增強(qiáng)個(gè)人的財(cái)務(wù)知識(shí)和金融素養(yǎng)，提前制定養(yǎng)老計(jì)劃，從而達(dá)到規(guī)避養(yǎng)老風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)效用最大化。

表2 教育水平對(duì)養(yǎng)老計(jì)劃的影響

雖然教育水平對(duì)養(yǎng)老計(jì)劃具有正向影響，但也會(huì)受到個(gè)人風(fēng)險(xiǎn)偏好的調(diào)節(jié)作用。一方面，教育水平能夠強(qiáng)化自我認(rèn)同，教育水平越高，個(gè)人就越有可能因過度自信而出現(xiàn)決策行為單一化，導(dǎo)致養(yǎng)老計(jì)劃的多樣性降低。另一方面，教育水平能夠幫助人們接受更具廣度和深度的信息和知識(shí)，使他們?cè)谥贫B(yǎng)老計(jì)劃時(shí)更加理性。因此，第6列加入了教育水平與風(fēng)險(xiǎn)偏好的交互項(xiàng)，回歸結(jié)果顯示，與風(fēng)險(xiǎn)中性相比，風(fēng)險(xiǎn)偏好的交互項(xiàng)系數(shù)為正，但不顯著；相比之下，風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避的交互系數(shù)為負(fù)，且在1%的置信水平上顯著，由此可以表明，教育水平與養(yǎng)老計(jì)劃之間的正向關(guān)系不會(huì)受到風(fēng)險(xiǎn)偏好的影響，但卻會(huì)受到風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避的抑制作用。

（二）內(nèi)生性檢驗(yàn)

表2的回歸結(jié)果顯示，教育水平對(duì)養(yǎng)老計(jì)劃具有顯著的正向影響，但這一結(jié)論可能面臨著“內(nèi)生性”的困擾。首先，教育水平和養(yǎng)老計(jì)劃都是決策變量，教育水平在一定程度上會(huì)影響?zhàn)B老計(jì)劃，而那些想為養(yǎng)老制定計(jì)劃的人有可能傾向于接受更多的教育，因此教育水平和養(yǎng)老計(jì)劃可能存在互為因果的關(guān)系；其次，雖然在基礎(chǔ)回歸模型中控制了可能影響?zhàn)B老計(jì)劃的變量，但仍然可能存在遺漏變量問題，從而導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果存在偏差。為解決上述問題，本文選擇“父輩教育水平”和“全省平均教育水平”作為個(gè)人教育水平的工具變量進(jìn)行處理，原因在于，第一，個(gè)體教育水平與父輩教育水平密切相關(guān)，父輩的教育水平越高，其子代的教育水平也越高，但子代的教育水平不太可能影響父輩的教育水平。第二，省內(nèi)平均教育水平會(huì)顯著影響個(gè)人的教育水平，但反過來(lái)看，省內(nèi)平均教育水平屬于省級(jí)層面的宏觀變量，個(gè)人教育水平不會(huì)直接影響到全省的教育水平。

表3為教育水平影響?zhàn)B老計(jì)劃的IV-probit估計(jì)結(jié)果，DWH檢驗(yàn)結(jié)果表明，工具變量均在1%的置信水平上顯著，由此表明可能存在內(nèi)生性，工具變量的F值則表明“父輩教育水平”和“省內(nèi)平均教育水平”不存在弱工具變量問題。第1列報(bào)告了僅使用“父輩教育水平”作為工具變量得到的估計(jì)結(jié)果，發(fā)現(xiàn)教育水平對(duì)養(yǎng)老計(jì)劃仍然具有顯著的正向影響，這進(jìn)一步驗(yàn)證了基準(zhǔn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。然而，如果僅使用單一工具變量進(jìn)行內(nèi)生性檢驗(yàn)，會(huì)剔除不是由該工具變量產(chǎn)生的個(gè)人教育水平的變化，從而導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果存在偏差。因此，為了提高回歸結(jié)果的估計(jì)精度，第2列匯報(bào)了同時(shí)使用“父輩教育水平”和“省內(nèi)平均教育水平”兩個(gè)工具變量所得到的估計(jì)結(jié)果，結(jié)果顯示，教育水平的估計(jì)系數(shù)仍然為正，且在1%的置信水平下顯著，再次表明基準(zhǔn)回歸結(jié)果是穩(wěn)健的。

表3 內(nèi)生性檢驗(yàn)：工具變量法

（三）教育水平對(duì)養(yǎng)老方式選擇的影響

表4匯報(bào)了教育水平對(duì)不同養(yǎng)老計(jì)劃的估計(jì)結(jié)果。在第1列、第3列、第4列和第5列中，教育水平的估計(jì)系數(shù)為正值，且均在1%的置信水平下顯著，由此表明，教育水平越高，個(gè)人選擇投資/儲(chǔ)蓄、社會(huì)養(yǎng)老保險(xiǎn)、離退休工資和商業(yè)養(yǎng)老保險(xiǎn)等養(yǎng)老方式的概率就越高。在第2列，教育水平對(duì)選擇“親屬支持”具有擠出效應(yīng)，即教育水平越高，選擇“親屬支持”的概率越低。然而，本文并未發(fā)現(xiàn)教育水平影響其他養(yǎng)老方式選擇的證據(jù)。

表4 教育水平對(duì)不同養(yǎng)老計(jì)劃選擇的影響

隨著人口老齡化和家庭結(jié)構(gòu)的迅速變化，傳統(tǒng)以家庭為單位的養(yǎng)老模式日漸勢(shì)弱，社會(huì)養(yǎng)老保險(xiǎn)模式成為主流。然而，我國(guó)社會(huì)養(yǎng)老保險(xiǎn)的保障水平低，替代率低，基金可持續(xù)面臨著嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。這些問題不斷沖擊著現(xiàn)有的養(yǎng)老保障體系，迫使人們制定更多的養(yǎng)老計(jì)劃，有依靠子女轉(zhuǎn)移支付的家庭養(yǎng)老，有依靠自己投資和儲(chǔ)蓄的獨(dú)立養(yǎng)老，有依靠城鎮(zhèn)居民養(yǎng)老保險(xiǎn)和新農(nóng)保等的社會(huì)保險(xiǎn)，還有依靠商業(yè)養(yǎng)老保險(xiǎn)等其他養(yǎng)老方式。然而，無(wú)論上述哪一種養(yǎng)老方式，教育水平都發(fā)揮著重要作用，教育水平越高，個(gè)人掌握的金融知識(shí)越多，也越有可能懂得風(fēng)險(xiǎn)分散的原理和方法，進(jìn)行簡(jiǎn)單的經(jīng)濟(jì)計(jì)算，在制定養(yǎng)老計(jì)劃的過程中也更加理性。

五、穩(wěn)健性檢驗(yàn)及異質(zhì)性分析

（一）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

在基礎(chǔ)回歸中，教育水平是通過詢問個(gè)人文化程度手工計(jì)算得到的，有可能存在測(cè)量誤差。為了進(jìn)一步驗(yàn)證基礎(chǔ)回歸結(jié)果的穩(wěn)定性，本文借鑒楊筠等（2018）的做法，[18]首先將教育水平看作1到9的定序變量，采用Oprobit模型進(jìn)行重新估計(jì)，表5第1列顯示，教育水平對(duì)養(yǎng)老計(jì)劃具有顯著的正向影響，教育水平越高，個(gè)人制定養(yǎng)老計(jì)劃的概率越高。其次，將教育水平設(shè)置成虛擬變量，第2列的回歸結(jié)果顯示，與沒有上過學(xué)的人相比，擁有小學(xué)學(xué)歷、初中學(xué)歷、高中學(xué)歷、中專/職高、大專/高職和大學(xué)本科學(xué)歷的人，其制定養(yǎng)老計(jì)劃的概率更高，由此證實(shí)，教育水平對(duì)養(yǎng)老計(jì)劃具有正向影響。對(duì)于被解釋變量“養(yǎng)老計(jì)劃”，本文利用“您計(jì)劃最主要的養(yǎng)老方式是什么？”來(lái)構(gòu)建兩個(gè)新的測(cè)量指標(biāo)，第3列以養(yǎng)老計(jì)劃數(shù)量作為被解釋變量，采用OLS進(jìn)行回歸，發(fā)現(xiàn)教育水平對(duì)養(yǎng)老計(jì)劃具有顯著的正向影響，第4列將第3列的連續(xù)變量設(shè)置成虛擬變量，采用二元Probit模型進(jìn)行估計(jì)，再次驗(yàn)證了上述研究結(jié)論的穩(wěn)健性。

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（二）異質(zhì)性分析

本文研究發(fā)現(xiàn)，教育水平對(duì)養(yǎng)老計(jì)劃具有促進(jìn)作用，但是這種影響效應(yīng)可能會(huì)在不同時(shí)代、不同地區(qū)之間存在差異，對(duì)此，表6展開了進(jìn)一步研究?；貧w結(jié)果顯示，在時(shí)代方面，對(duì)出生于60年代和70年代的個(gè)人，教育水平對(duì)其養(yǎng)老計(jì)劃具有顯著的正向影響，相比之下，教育水平對(duì)出生于50年代和80年代個(gè)體養(yǎng)老計(jì)劃的影響不顯著。在城市教育水平對(duì)養(yǎng)老計(jì)劃的估計(jì)系數(shù)為正，且在1%的置信水平下顯著；相比之下，在農(nóng)村教育水平對(duì)養(yǎng)老計(jì)劃的影響較弱，僅在5%的置信水平下顯著。在地區(qū)方面，教育水平對(duì)養(yǎng)老計(jì)劃的正向影響僅出現(xiàn)在東部和中部的子樣本中，而在西部地區(qū)不顯著。

表6 異質(zhì)性分析

六、教育水平影響?zhàn)B老計(jì)劃的機(jī)制

教育水平對(duì)養(yǎng)老計(jì)劃具有正向影響，那么這種影響是通過何種機(jī)制實(shí)現(xiàn)的呢？根據(jù)已有理論，教育水平能夠提高公眾對(duì)知識(shí)信息獲得的開放度，幫助人們通過報(bào)刊書籍等信息媒介，接觸到較高廣度和深度的信息知識(shí)（Grabe等，2009），[19]進(jìn)而能夠降低認(rèn)知偏差，避免養(yǎng)老決策時(shí)面臨的方案選擇違約，交流溝通不暢，財(cái)務(wù)知識(shí)匱乏以及決策信息過載等潛在風(fēng)險(xiǎn)，最終促使養(yǎng)老計(jì)劃的制定與實(shí)施。為此，本文通過判斷教育水平是否會(huì)提高個(gè)人的金融素養(yǎng)，如果教育水平的系數(shù)顯著為正，則可以判定上述機(jī)制存在。

2015年中國(guó)家庭金融調(diào)查問卷設(shè)置了“利率計(jì)算”“通貨膨脹”“投資風(fēng)險(xiǎn)”三個(gè)方面的問題，本文以此來(lái)測(cè)量個(gè)人的金融素養(yǎng)。在分析時(shí)，以金融素養(yǎng)作為被解釋變量，以教育水平作為核心解釋變量，估計(jì)教育水平對(duì)金融素養(yǎng)的影響，如果教育水平的估計(jì)系數(shù)顯著為正，則可以判斷教育水平是通過增強(qiáng)個(gè)人金融素養(yǎng)而提高擁有養(yǎng)老計(jì)劃的概率。在表7中，第1列的被解釋變量為有序分類變量，取值1-3，數(shù)值越大則代表金融素養(yǎng)水平越高，回歸時(shí)采用有序Probit模型進(jìn)行估計(jì)；第2列為二元分類變量，將正確回答1個(gè)及以上的設(shè)置為1，將正確回答0個(gè)的設(shè)置為0，采取二值Probit模型進(jìn)行估計(jì)；在3列中，借鑒尹志超等（2014）的做法，[20]針對(duì)每個(gè)問題分別構(gòu)建“是否正確回答”和“是否直接回答”兩個(gè)變量，并進(jìn)一步對(duì)這6個(gè)變量進(jìn)行因子分析，提取一個(gè)公因子——金融素養(yǎng)。在表7中，第1列到第3列的估計(jì)結(jié)果均表明，教育水平能夠顯著提高個(gè)人金融素養(yǎng)。

表7 教育水平對(duì)金融素養(yǎng)的影響

七、結(jié)論與啟示

隨著我國(guó)人口老齡化到來(lái)以及社會(huì)保障制度轉(zhuǎn)型，個(gè)體陷入貧困的可能性會(huì)進(jìn)一步增加，這無(wú)疑會(huì)加劇未來(lái)潛在的養(yǎng)老風(fēng)險(xiǎn)，因此，人們需要理性研判，提前制定相應(yīng)的養(yǎng)老計(jì)劃，實(shí)現(xiàn)整個(gè)生命周期內(nèi)資源的最優(yōu)配置。然而，中國(guó)人普遍缺乏經(jīng)濟(jì)規(guī)劃和養(yǎng)老準(zhǔn)備，2015年中國(guó)家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，只有35.25%的制定過養(yǎng)老計(jì)劃，其中超過半數(shù)的人依靠投資/儲(chǔ)蓄，其次為社會(huì)養(yǎng)老保險(xiǎn)模式和家庭養(yǎng)老模式，所占比例分別為45.61%和31.22%，而參加商業(yè)保險(xiǎn)的比例僅為7.69%。

本文利用2015年中國(guó)家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù)，通過因果識(shí)別策略克服各種內(nèi)生性偏誤，實(shí)證分析了教育水平對(duì)養(yǎng)老計(jì)劃的影響，研究發(fā)現(xiàn)：第一，教育水平對(duì)養(yǎng)老計(jì)劃具有顯著的正向影響，并且在進(jìn)行內(nèi)生性及穩(wěn)健性檢驗(yàn)后，上述結(jié)論依然成立。第二，教育水平與養(yǎng)老計(jì)劃之間的關(guān)系受到風(fēng)險(xiǎn)偏好的調(diào)節(jié)作用，與風(fēng)險(xiǎn)中性相比，風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避會(huì)降低教育水平對(duì)養(yǎng)老計(jì)劃的正向影響。第三，教育水平有助于提高個(gè)人的金融素養(yǎng)，進(jìn)而對(duì)養(yǎng)老計(jì)劃制定具有促進(jìn)作用。

如何做出科學(xué)、合理的養(yǎng)老計(jì)劃，事關(guān)老年人的晚年幸福。本文提出以下幾點(diǎn)建議：第一，在個(gè)人層面，首先，應(yīng)該努力接受更多的教育，掌握更多的財(cái)務(wù)知識(shí)和金融素養(yǎng)，不斷提高自身的決策能力；其次，樹立正確的養(yǎng)老預(yù)期，克服社會(huì)不確定性帶來(lái)的恐懼心理，積極通過市場(chǎng)化進(jìn)行養(yǎng)老規(guī)劃，促進(jìn)養(yǎng)老方式多元化。第二，在政府層面，相關(guān)部門應(yīng)該采取有效措施進(jìn)行大力宣傳，提高民眾的養(yǎng)老規(guī)劃意識(shí)，使其能夠充分認(rèn)識(shí)到養(yǎng)老計(jì)劃在退休后的重要作用，進(jìn)而結(jié)合實(shí)際制定符合自身需要的養(yǎng)老計(jì)劃。與此同時(shí)，政府部門還可以根據(jù)居民的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度提供相應(yīng)的養(yǎng)老計(jì)劃類型，增加一些收益高、有保障的金融產(chǎn)品，為居民購(gòu)買保險(xiǎn)，投資股票、債券等方面提供咨詢服務(wù)。第三，養(yǎng)老金收入正飽受通貨膨脹的影響，因此，需要在堅(jiān)持社會(huì)保險(xiǎn)制度的基礎(chǔ)上，建立全生命周期的養(yǎng)老賬戶，完善企業(yè)年金制度和個(gè)人儲(chǔ)蓄養(yǎng)老保險(xiǎn)計(jì)劃等多支柱的養(yǎng)老保障體系，合理分擔(dān)個(gè)人、企業(yè)與政府的養(yǎng)老責(zé)任；探索新型養(yǎng)老模式，促進(jìn)家庭養(yǎng)老、社會(huì)養(yǎng)老與商業(yè)養(yǎng)老相結(jié)合。