互联网社会参与对老年家庭风险资产配置的影响和机制研究*
原新 张圣健
一、引言
我国正在经历一场超大规模、超快速度、超高水平的老龄化浪潮。根据国家统计局的数据和联合国的预测,60岁及以上老年人口占比将从2023年的21.1%提升至2035年的30.3%,到2050年将达到38.8%。①人口老龄化是今后我国长时期的人口基本国情,老年人口占比显著的老龄化社会是今后的基本社会形态,对经济运行全领域、社会建设各环节、社会文化多方面,乃至国家综合实力和国际竞争力,都具有深远影响。挑战与机遇并存,积极应对人口老龄化成为一项国家战略。社会的老龄化程度不断加深,会带来社会保障、社会服务、公共安全、权益维护、平等参与、文化娱乐、数字化适应等全方位、多维度的挑战(原新,2023)。
2002年,世界卫生组织提出以“健康、参与、保障”为三大支柱的“积极老龄化”理念。“保障”,包括经济保障(养老保险制度)、医疗保障(长期护理保险制度和医疗保障制度)、服务保障(养老服务制度)、精神保障和各项权益保障,其中以经济保障为首。在经济保障上,我国已经逐步建立起包含基本养老金、职业(企业)年金和个人养老金(及商业养老保险)的三支柱养老保险体系,但发展还不平衡、不充分,基本养老金替代率逐年下降,职业(企业)年金、个人养老金参加比例低位徘徊(于胜楠,2023),老年人的经济保障不够充盈。具体表现在:一方面,基本养老金缺口越来越大。预计2035年基本养老金缺口将高达30.27万亿元,缺口大小是2019年(9713亿元)的30倍以上(张琳琳等,2023)。在总额有限的情况下,公共福利性的、政策性的保障覆盖面越高,保障水平必然越低,需要个人选择性的、市场性的额外收入来源进行补充。另一方面,老年人的各种类型收入受限。一则,工资性收入难以正常获取。退休后的老年人受到的法律保护减少,获取工资性收入的难度大于退休前。二则,转移性收入和经营性收入不均。养老金的获取取决于退休前的工作单位,社会团体和家庭内部的转移支付也因人而异,经营企业的老年人仍是少数,转移性收入和经营性收入覆盖面较窄。三则,财产性收入水平较低。我 国居民缺乏投资意识,金融财富以现金和平均利率较低的储蓄为主,投资意愿较低。合理的家庭金融投资不仅要规避风险,也要注重收益和风险的均衡。发达国家的经验是在较低且可控的风险敞口下,通过适当的资产配置提升老年家庭(本文特指老年人为户主的家庭)的资产收益率。西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心“中国家庭金融调查”(China Household Finance Survey, CHFS)2019年数据显示,家庭成员平均年龄在60岁以上的老年家庭,户均金融资产为9.7万元,其中48.80%的金融资产为现金和银行存款。相比之下,同年美国和西欧国家家庭的金融资产中,现金和银行存款占比之和分别为13.30%和34.30%(朱文佩、林义,2022)。若我国老年家庭户均金融资产的现金和存款占比降至欧美平均水平,则该部分资产年利率每提升1%,全国老年家庭每年财产性收入总和将增加超过500亿元。③当其他类型收入的增长难以为继时,提升财产性收入将是未来必然之选。因此,要完善老年人的经济保障,促进家庭风险资产配置,培养投资意识是十分重要的。
“参与”,在实践上体现为老年社会参与。我国正迈入数字化社会和数字化经济时代,互联网作为社会参与的渠道在老年群体中已相当普及。根据中国互联网信息中心发布的数据计算,2011年—2022年,60岁及以上的老年互联网网民数量从359万人增至15138万人,占老年人口总数的比例从1.94%上升至54.06%。同时,我国城镇和农村地区的互联网普及率均逐年上升,2023年6月分别达到 85.1%和60.5%。②互联网改变了老年人的社交、学习、生活和娱乐方式,对老年人的家庭决策存在潜在影响。若老年互联网社会参与能够促进家庭风险资产配置,那么“参与”就不仅是“积极老龄化”理念的要求和目的,还是促进“保障”的手段和方法。本文考察老年互联网社会参与对家庭风险资产配置的影响,寻找其作用机制,以期为社会治理提出有效建议。
二、文献综述与研究假设
(一)互联网社会参与的理论研究和概念界定
现有实证研究通常将互联网使用作为老年人的一种独立行为进行研究(陆杰华、李芊,2022),但深入分析便会发现其在理论上多有疏漏。一方面,互联网行为的共性不在于行为本身,互联网仅仅是行为渠道。老年人使用互联网,涉及社交、学习、工作、生活、娱乐等方面,其行为内容和行为目的各不相同,所以,互联网使用不是某种特定行为,而是以互联网为渠道进行活动的统称。渠道是达成目的的手段,从老年人的视角出发,线上行为是线下行为的代替,比如,老年人在街边闲聊和在网上聊天是老年人社交分别在线下渠道和线上渠道的体现。
另一方面,互联网行为的共性在于行为结果,既然互联网使用是利用线上渠道进行原本在线下进行的活动,那么老年人互联网使用的本质就是对应线下活动的概括,即进行社会参与。老年社会参与作为一个源自社会互动的理论概念,早在20世纪30年代便用来描述老年人被排除在社会主流的互动生活之外的社会事实(朱荟、肖春卉,2023)。老年人社会参与的核心是社会交往和互动(Utz, et al., 2002),目的在于通过在社会活动中与他人互动和分享资源,提升生活质量和满意度(Aroogh & Shahboulaghi, 2020)。社会参与一般分为正式参与和非正式参与两大类。前者包括经济劳动和志愿服务等有报酬或有社会意义的活动,后者包括给朋友打电话、锻炼身体等无直接回报的个人活动(Buffel, et al., 2014)。互联网上老年人的行为多种多样,既有线上会议、线上志愿活动等有直接社会价值,属于正式参与的行为,也有锻炼身体、亲友聊天等注重个人层面的非正式参与。线上线下的行为结果一一对应,可知互联网使用就是线上社会参与。互联网行为和社会参与的共性相同,即加强了老年人的社会联系。
综上所述,互联网的本质是渠道,老年人使用互联网的本质是进行社会参与。互联网使用并非一种独立行为,而是包含了各种老年社会参与的一类综合行为,本文统称为互联网社会参与。互联网社会参与种类越复杂,投射到线下渠道,老年人与外界的联系也越紧密,社会参与效果越好。本文将依此思路构建互联网社会参与得分,分析互联网社会参与对老年家庭风险资产配置的影响。
(二)老年互联网社会参与对家庭风险资产配置的影响机制分析
互联网社会参与是老年人的个人行为,家庭风险资产配置是老年家庭决策,互联网社会参与对家庭风险资产配置的影响是老年人个人行为通过直接改变自身的知识、偏好和能力等特征,从而间接影响老年家庭决策的过程。对于老年家庭来说,进行风险资产配置决策至少需要老年人具备三个与投资风险和收益相关的要素:第一,即时的金融信息,是老年家庭风险资产配置的基础。老年人需要掌握一定的金融市场和金融产品的信息,以获得对潜在投资对象的认知。第二,平衡的风险偏好,是老年家庭风险资产配置的推手。风险资产配置的特点是收益与风险并存,老年人相较年轻人更为谨慎,也更难接受承担更多风险。只有当老年人认为目前承担的风险低于可承担的风险时,才会增加风险资产配置。第三,较高的金融素养,是老年家庭风险资产配置的保证。更多的金融常识和更强的投资能力可以帮助老年人平衡投资的收益和风险,金融素养越高,老年人会越相信自己的判断,才更可能下决心进行风险资产配置。这三个要素各有侧重,囊括了老年家庭风险资产配置的外生和内生原因。老年人在互联网社会参与过程中会被动接受信息推送,在与外界交流中调整风险偏好,潜移默化地学习金融知识,最终改变家庭金融决策。因此,“互联网社会参与—金融信息、风险偏好、金融素养—家庭风险资产配置”的传导机制可能存在,金融信息、风险偏好、金融素养这三个要素,是该机制的潜在中介变量,其共性是调整了老年人对投资收益和风险的判断,本文称之为收益风险机制。
基于收益风险机制构建相应的理论传导模型,如图1所示,老年互联网社会参与和三个中介变量间的联系源自各种社会学理论。第一,信息理论认为,老年社会参与能够通过信息的交流促进社会网络的延展,并提高人们的紧密程度(Aroogh & Shahboulaghi, 2020)。因此,老年人可以通过社会参与强化社会网络从而获得更多金融产品信息。第二,社会互动效应理论认为,个体行为会受到社会群体中其他人行为与特征的直接影响,并且影响会在群体中交互回荡(Durlauf, et al., 2010),老年人偏保守的风险偏好会因此提高至社会平均水平。第三,现代化理论认为,现代化社会中技术的发展令老年人的地位随着经验和技能价值的降低而下降,老年人需要进行社会参与、提高自身能力才能适应改变(Cowgill, et al., 1974)。互联网社会参与是老年人学习金融知识,使用投资工具和提升自身金融素养的途径。如图1所示,行为金融理论中的过度自信理论认为:居民对自身水平常常会过度自信,对所掌握的金融信息的准确性会过度高估,导致原本不打算进行投资理财的那部分居民参与进来(Fischhoff, 1977)。与年轻人相比,老年人金融素养较低,即使自身风险偏好更低,也会产生过度自信,并对收益率估计过高,对波动性估计过低,对自身能力估计过强,从而增加对风险资产的投资。
实证研究中,三个中介变量均有以全龄人口为样本的实证证据。以金融信息为中介变量,有研究发现,互联网媒体的理财信息会促进家庭参与理财产品市场(张旭阳、吴卫星,2020);以风险偏好为中介变量,有研究发现,互联网使用能显著促进农户家庭风险金融资产配置,且农户越偏好风险就越倾向于配置风险性金融资产(喻言、徐鑫,2022);以金融素养为中介变量,过往研究表明,互联网使用对股票市场参与的积极影响是由金融素养较高的家庭驱动的(Glaser & Klos, 2013)。
根据以上理论分析、理论模型和实证证据,老年人社会参与行为可能通过金融信息、风险偏好和金融素养改变老年家庭风险资产配置。现有文献还提供了其他潜在的影响机制,诸如以健康或社会资本为中介变量的间接传导机制,但限于篇幅,本文将专注于与金融相关的中介变量,在实证研究部分检验收益风险机制的存在性和三个潜在中介变量在老年人和老年家庭样本中所起的作用。
三、数据来源与实证策略
本文采用CHFS2017年数据,调查样本包括全国29个省、市、自治区(未覆盖西藏、新疆和港澳台地区)40011个家庭的微观数据。CHFS数据库包含人口特征、个人互联网社会参与行为、就业、家庭风险资产配置、保险与保障等基本信息,利用多项措施控制抽样误差和非抽样误差,数据代表性好、质量高,能够满足本研究的需要(甘犁等,2016)。由于2019年CHFS调查问卷中未包含互联网使用的相关问题,因此本文未采用该数据。数据处理过程中,保留了户主年龄在60岁及以上的家庭样本,保留了户主的个人信息,并剔除了核心解释变量和被解释变量数据缺失、指标值不合理的样本,最终保留样本量15406个。
(一)被解释变量
家庭资产分为金融资产和实物资产,金融资产又分为风险资产和无风险资产。被解释变量是老年家庭是否有风险资产和风险资产占金融资产的比例。本文将风险资产定义为除现金和银行存款以外的所有金融资产,包括股票、基金、互联网理财、金融理财、债券、金融衍生品、黄金和其他非人民币资产。家庭风险资产取值为问卷中关于各类金融资产市值问题的回答。调查数据显示,样本中10.59%的老年家庭配置了风险资产,风险资产占家庭金融资产的平均比例为5.07%,家庭风险资产配置水平较低,老年家庭大多喜欢持有现金和定期、活期存款。
(二)解释变量
以老年户主为老年人社会参与的行为主体,参考尹志超等(2014)构建金融素养指数的方法,使用其对互联网社会参与行为问题的回答构建互联网社会参与得分。第一个问题:“您目前主要利用网络进行以下哪些活动(可多选):①社交(微信/QQ等聊天,逛贴吧等);②了解资讯;③购买产品;④销售产品和服务(除了包含卖农产品和服务外,也包含应聘找工作、发布出租房屋广告、发布民间贷款广告、网上拍卖等);⑤娱乐(玩游戏,听歌,看电影/电视剧等);⑥其他。”前5个选项分别涉及社交、学习、生活、工作和娱乐等行为,参与各类行为的老年人占比分别为17.65%、17.10%、6.74%、0.66%和13.14%。第二个问题:“目前您最主要的上网设备”。使用手机和平板电脑的老年人分别占总样本的17.68%和0.71%。将7个选项取值对应地转换为7个0—1二值变量作为分析样本,采用主成分分析的方法提取因子降维,得到7个因子。由于不需要对因子赋予含义,因此不需要正交旋转。选取特征值大于1的两个因子(特征值分别为4.2504和1.0096),采用因子加权法(Bartlett, 1937),用两个因子的方差解释率(分别为0.6072和0.1442,代表各因子的解释力度)对二者加权,得到本文的老年互联网社会参与得分。为了便于解释,参考边燕杰等(2000)的转换公式将上述两个因子进行0到10的分值转换④,描述性统计见表2。
(三)控制变量
在老年人的个人特征上,选取年龄、年龄平方、性别、受教育水平、身体自评健康情况、最近一周是否工作、是否领取养老金、受教育水平;在家庭特征上,选取城乡、家庭总资产的对数、家庭总收入的对数、同居的家庭规模;在地区特征上,选取家庭所在地区(东部地区、中部地区、西部地区和东北地区)的虚拟变量作为控制变量。解释变量的定义和描述性统计信息详见表2。
实证分析分为两个层次:一是老年互联网社会参与行为对家庭配置风险资产概率的影响,使用多元概率比回归模型(以下简称“probit模型”)进行分析;二是老年互联网社会参与行为对家庭风险资产配置比例的影响,使用截取回归(tobit)模型进行分析。
四、实证结果
(一)老年互联网社会参与对家庭风险资产配置有显著促进作用
表3汇报了老年户主互联网社会参与行为对家庭风险资产配置影响的边际效应,第2—4列和第5—7列分别逐步加入了个人、家庭和地区因素作为控制变量。我们发现,老年互联网社会参与行为对家庭风险资产配置有正向影响,在1%的显著性水平下,老年互联网社会参与行为分值每提升1分,进行家庭风险资产配置的概率和家庭风险资产占比分别提升1.96%和0.17%。
(二)内生性分析及稳健性检验
潜在的内生性问题主要有三个。其一,遗漏变量问题,如老年人在家庭决策上的主导能力,接受信息的能力等,或许会显著改变老年互联网社会参与行为对家庭决策的影响。其二,模型设定问题,样本的分布可能不符合模型的要求。其三,双向因果问题,已经决定进行风险配置的家庭可能为了进行更精准的决策增加了互联网的使用。以上讨论的潜在内生性问题将会使估计系数不一致,影响实证结果的可靠性。本文采用工具变量、替换模型、替换被解释变量方法进行稳健性检验。
1. 使用“互联网网龄”作为工具变量
老年人的互联网使用“行为”(互联网社会参与)和使用“能力”(数字素养)是老年人互联网使用分别在行为和能力视角下的一体两面。能力因素已经在行为因素中体现,残差项自然也不应包括能力因素。工具变量在排除与解释变量的相关性,即“老年人使用互联网时间越长,使用量越大/使用能力越强”的能力和行为因素后,相当于“网龄”减去了“网”,仅剩下“龄”,理论上“网龄”与残差项无关。使用工具变量后,解释变量的影响仍显著为正(表4第2、3列),且一阶段F值为939.81,p<0.001,网龄不存在弱工具变量问题。
2. 替换模型
将probit模型改为分类评定(logit)模型进行回归,发现互联网社会参与行为对风险资产配置仍有促进作用,且均在1%的水平上显著(参见表4第4列)。
3. 替换关键被解释变量
上文仅能看出互联网社会参与行为对家庭风险资产配置有客观促进作用,而大量进行单一种类的风险资产配置还可能是因为对于风险的误判,不能说明主观上家庭更倾向风险资产配置。当家庭对风险资产有充分认识后,会倾向于配置更多种类的资产以平衡收益率和降低风险。CHFS数据中的金融资产包括活期存款、定期存款、股票、基金、互联网理财、金融理财、债券、金融衍生品、黄金和非人民币资产共10种,用金融资产种类替代被解释变量,使用有序多元概率比回归模型(以下简称“ordered probit模型”)进行估计可知,老年互联网社会参与行为对家庭风险资产的配置的影响在1%的水平上显著为正(表4第5列),与基准回归的结论一致。
以上结果说明无内生性问题,基准回归结论稳健。由于使用工具变量法得到的因子有信息损失,因此仍旧使用原有解释变量进行回归。
(三)异质性检验
城乡的互联网普及率存在差别,不同年龄段的老年人其社会参与方式和深度也多有不同。考虑到分样本控制变量的系数差异,使用似不相关回归检验了城乡异质性和年龄异质性。
考察城乡异质性。比较表5第2、4列和3、5列,发现老年互联网社会参与对家庭风险资产配置概率的影响上,城镇略大于乡村,对家庭风险资产配置占比的影响反之。使用似不相关回归比较两组系数,差异的卡方分别为0.12和1.14,对应的显著性水平均大于0.1,系数区别均不显著。城乡居民投资各有长处和短板,一方面,城镇金融投资氛围和环境均优于乡村,老年人更可能实践其投资意愿。国家统计局数据显示,2023年城镇和乡村居民人均可支配收入分别为51839元和21699元,其中财产性净收入分别占可支配收入的10.40%和2.49%。⑤城镇退休人员有定期的养老金收入,农村多数老人没有规律性的收入来源,当前城镇退休人员基本养老金为每人每月平均3326元,农村居民基本养老保险每人每月平均仅179元。⑥所以,即使在实证中控制了老年家庭的资产收入,城镇老年家庭周围人的资产收入也高于乡村,投资能力更强,投资氛围也更足。同时,城镇金融机构密度更大,便捷性高,产品齐全,服务完备,投资机会更多,选择投资的可能性略高。但另一方面,乡村老年家庭获取经济收入的意愿更强。乡村老年家庭的基础投资水平较低,且乡村老龄化率更高,老年家庭与社会联系更紧密。面临投资机会时,乡村老年家庭更愿意提高风险资产配置比例。城乡投资氛围、环境和意愿各有优劣,影响互相抵消,所以量化结果上互联网社会参与对城乡老年家庭的促进程度相近。
考察年龄异质性。对比表5第6、8列和7、9列,发现相较中高龄(70岁以上)老年家庭,进行互联网社会参与的低龄(60岁—69岁)老年家庭持有风险资产概率略高,占比相近,似不相关回归结果的显著性水平也均大于0.1,区别同样不显著。一方面,不同年龄段的老年人受影响不同的原因来自投资习惯和对数字化社会的适应程度。在投资决策上,中高龄老年人在中青年时代收入有限,未有风险资产配置的概念和机会,投资保守固化,消费谨慎节俭,风险意识很低,无风险资产配置意愿和动力,不会轻易改变投资决策;在数字化时代的适应水平上,中高龄老年人沦为“数字难民”的概率更高,在数字鸿沟面前,既缺乏学习能力和手段,也缺少突破数字屏障的动机。另一方面,不同年龄段老年人的社会关系的差别有对冲作用,会降低区别的显著性。与中高龄老年人相比,低龄老年人与外界接触更多,与社会联系更为紧密,互联网社会参与在低龄老年人生活中的占比更小,因而同样频次的互联网行为对中高龄老年人决策的冲击更大。因此,不同年龄段的老年人受互联网社会参与的影响相近是两方向影响综合作用的结果。
(四)收益风险机制检验
为验证收益风险机制,对金融信息、风险偏好和金融素养三个变量分别进行中介效应检测。金融信息的取值根据老年人对“您平时对经济、金融方面的信息关注程度如何?”这一问题的回答,从“非常关注”到“从不关注”5个选项分别赋值为4至0的递减整数;风险偏好的取值根据老年人对“如果您有一笔资金用于投资,您最愿意选择何种投资项目?”这一问题的回答,从“高风险、高回报的项目”到“不愿因承担任何风险”5个选项代表的风险偏好逐项降低,分别赋值为4至0的递减整数;金融素养的取值参考尹志超等(2014)的方法,使用CHFS调查问卷中的1个主观问题和6个客观问题的回答使用因子分析法构建金融素养指数,构建流程同互联网社会参与得分(表6、7、8)。由于调查样本中仅有部分受调查者回答了金融素养的相关问题,为使样本数量一致,未回答者的金融素养用样本中平均金融素养代替。
检验方法参考温忠麟和叶宝娟(2014)的中介效应检验三步法,采用层级回归方式,分别建立解释变量对被解释变量,解释变量对中介变量,解释变量和中介变量对被解释变量的回归模型。结果表明,金融信息、风险偏好和金融素养三个变量的中介机制均在1%的水平上显著(表9),证明互联网社会参与培养了老年人了解金融信息的习惯,增加了老年人的风险偏好,提高了老年人的金融素养,改变了老年人对于投资结果的效用预期,促进了老年家庭的风险资产配置,收益风险机制显著。
(五)进一步分析
为进一步验证理论,本文进一步检验了文献综述中提到的两类老年互联网社会参与对家庭风险资产配置的影响。正式参与涵盖了老年人因经济劳动或志愿活动而被动使用互联网进行的活动,相关程序中信息密集,门槛更高,老年人在进行正式参与过程中更加专注于原本的目的,与社会的联系面单一,且获得信息面更窄。相对的,非正式参与主要包括老年人以兴趣为动机的,主动使用互联网进行的社交、学习和娱乐活动,对应的程序界面友好,使用更便捷,参与过程更加全面,老年人也更容易获得与金融相关的信息,综合自身风险偏好,提高金融素养。理论上,二者均能加强老年人与外界的联系,但在非正式参与中,老年人与社会的联系面更广,因此,两种互联网社会参与对老年家庭风险资产配置的影响应在方向上有一致性,前者在影响强度上弱于后者。
根据老年人的互联网社会参与行为,设置“正式参与”和“非正式参与”两个0—1二值变量作为解释变量。若老年人有经济劳动或志愿活动等正式参与行为,则将“正式参与”设为1,反之设为0。若老年人在互联网上有社交、娱乐等行为,则将“非正式参与”设为1,反之设为0。在15406个样本中,有正式参与行为的老年人共132人,有非正式参与行为的老年人有3581人。使用与基准回归相同的方法进行检验。检验结果如表10所示,发现二者对家庭风险资产的持有概率和持有比例均有显著正向影响,但正式参与的影响系数低于非正式参与,且正式参与对家庭风险资产占比影响的显著性低于非正式参与。若互联网使用本身是影响家庭风险资产配置的核心,则不同类型参与效果应该近似。但正式参与和非正式参与促进作用强弱与理论分析一致,侧面说明老年人与外界联系的强弱,即互联网社会参与的行为结果才是影响家庭风险资产配置决策的核心。
五、研究结论和政策启示
通过老年互联网社会参与对老年家庭风险资产配置影响的实证研究,我们得到如下结论:其一,互联网社会参与能显著提高老年家庭进行风险资产配置的概率和风险资产配置占家庭金融资产的比例。其二,不同老年群体的投资决策受互联网社会参与的影响略有差别,但差别不显著。城乡比较,互联网社会参与对城镇老人投资可能的影响略大于乡村老人,对投资比例的影响相反。分年龄段比较,互联网社会参与对低龄老年人的影响略大于中高龄老年人。异质性在统计学上显著性较低,但老年人所处环境和群体差别客观存在,仍须积极应对。其三,收益风险机制显著。互联网社会参与能加深老年人与外界的联系,正面反馈包括畅通的信息渠道、合理的风险偏好和更高水平的金融素养。这三者不仅是行为结果的体现,也是合理金融决策的关键要素,有助于促进老年家庭进行风险资产配置。其四,正式参与和非正式参与对老年家庭风险资产配置均有正向促进作用,但由于行为过程的参与深度和接触的信息量不同,非正式参与的促进作用强于正式参与。这一结论进一步证实了对家庭风险资产配置有影响的是“与外界联系”的行为结果,而非某种特定的行为本身。
互联网社会参与能够合理化老年家庭风险资产配置,提供额外资产收益,间接多样化老年家庭经济收入,完善老年期经济保障。结论的理论意义在于证明“积极老龄化”理念的三大支柱之间是相辅相成的。“参与”不仅是“积极老龄化”的要求,也是加强“保障”的手段和方法。现实意义在于提供了新的政策思路,通过支持互联网社会参与鼓励老年家庭风险资产配置,积极参与家庭、社区和社会发展,既是积极老龄观的体现,也能增加老年家庭的收入来源,协助构建多层次养老保障体系。具体提出以下建议。
第一,加强数字适老化,帮助老年人跨越数字鸿沟,融入数字社会,降低老年互联网社会参与的成本。从政府角度,需强化基础设施建设,推进互联网适老化,突破第一道“接入沟”。同时,加强数字技能教育和培训,提升老年人数字素养,让老年人适应数字生活、习惯数字生活,享受数字生活,跨越第二道“技术沟”。加强政企合作,建立包含生活缴费、信息平台、文化传播、老年教育等功能的互联网综合平台,填平第三道“内容沟”。从企业角度,需优化程序设计,特别是改善以工作和生活为目的的应用程序的用户界面设计,拓宽正式参与和非正式参与的使用场景,让老年人了解并依靠互联网的便捷性,全方位提高其使用积极性,逐渐转被动使用为主动使用,帮助老年人翻越第四道“意愿沟”。全社会共同建设适老、亲老、尊老的数字社会,全面增强老年互联网社会参与。
第二,重视老年人群体差别,实施针对性措施。一是区分城乡。虽然城乡老年人受互联网社会参与的影响相似,但城乡短板不同。乡村应重在金融环境建设,完善数字化社会和金融服务的基础设施,营造投资氛围。城镇则重在宣传教育,纠正老年人远离社会主体的自我认知,增强老年人与社会的联系。二是关注低龄老年人。我国的人口老龄化存在低龄化特点,2030年至21世纪中期,低龄老年人的人口规模始终徘徊在2亿人左右,占总人口的比例约为15%。低龄老年人规模大、占比高,经济保障需求时间久、金额高,须促进低龄老年人家庭资产的合理配置,实现养老资产保值。相对而言,中高龄老年人对资产保值的需求更低,且生活习惯更难改变。因此,鼓励低龄老年人的互联网社会参与的政策效果会较好。
第三,推进金融适老化,规范金融信息传播渠道。金融企业须强化金融服务的宣传,推进适老化设施建设,提高服务便捷性,发展老年普惠金融,提供多样化的金融工具。监管部门须规范金融信息报道和传播,完善收益和风险信息披露制度,保障信息渠道的高效性和即时性,减少网上不实信息和误导性信息,引导老年家庭合理投资。金融适老化、数字适老化和金融数字化互相结合,鼓励老年人通过互联网金融参与数字经济,共享经济社会发展成果。
第四,帮助老年人正确认识收益和风险,提升老年人的金融素养。以金融机构为服务主体,线上线下相结合,通过使用大字体、多图片、易理解的方式为老年人提供非营利性的讲座和培训,帮助老年人树立收益和风险均衡的金融投资理念,增进老年人对于金融信息的理解和分析的能力。鼓励、支持老年人终身学习,提高他们的信息处理能力,间接增进其金融素养和投资信心。
*本文系国家社科基金重大项目“研究阐释党的十九届六中全会精神”(项目编号:22ZDA098)的阶段性成果。
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Utz, R. L., et al., 2002, “The Effect of Widowhood on Older Adults' Social Participation: An Evaluation of Aactivity, Disengagement, and Continuity Theories,” The Gerontologist, Vol. 42, No. 4, pp. 522-533.
①数据来源:《数据概览:2022年人口相关数据》,国家发展和改革委员会网站,https://www.ndrc.gov.cn/fggz/fgzy/jjsjgl/202301/t20230131_1348088_ext.html,2024年3月12日访问;“World Population Prospects 2022,” United Nations, https://population.un.org/wpp/, 2024年3月12日访问。
②《中国互联网络发展状况统计报告》,中国互联网信息中心网站, https://www.cnnic.net.cn/6/86/88/index.html,2024年3月12日访问。
③估计方法如下:2020年第七次全国普查时,全国共约4.94亿户。根据CHFS2019年数据,老年家庭约占总家庭数的42.5%,家庭平均金融资产9.7万元。美国和欧洲平均现金和存款比率为:(13.3%+34.3%)/2=23.8%。当年利率提升1%,在不考虑所得税的情况下,收入(年利息)约提升:97000×(48.8%-23.8%)×4.94×42.5%×1%=509.13亿元。此外,必须说明的是,本文所采用的数据只为体现老年家庭金融资产结构变化,由于数据可得性的问题,未直接比较我国老年家庭和欧美老年家庭的金融资产结构。
④转换公式:转换后的因子值f_score=(f+B)×A。其中原因子值为f,因子最大值为f_max,最小值为f_min,A=10/(f_max-f_min),B=(1/A)-f_min。
⑤《2023年居民收入和消费支出情况》,国家统计局网站,https://www.stats.gov.cn/sj/zxfb/202401/t20240116_1946622.html,2024年3月12日访问。
⑥《城乡养老保障差距较大 全国人大常委会委员建议动态调整城乡居民基础养老金标准》,中国人大网,http://www.npc.gov.cn/npc/c30834/202301/dd0a52a4a5e340e08
4936522ba64750a.shtml,2023年11月27日访问。
张圣健:南开大学经济学院(Zhang Shengjian, School of Economics, Nankai University)