长寿风险感知与年金保险需求研究：基于中国的长寿风险调整年龄的视角

 

关键词： 长寿风险；风险感知；年金保险；风险调整年龄；老龄化；行为经济学

 

引言：长寿风险时代与中国年金保险发展困局

 

全球范围内的人口老龄化浪潮，正将“长寿风险”——即个人或机构因寿命超过预期而面临财务资源耗竭的风险——推至养老保障体系改革的核心。中国作为世界上老年人口规模最大、老龄化速度最快的主要经济体之一，其面临的挑战尤为严峻。国家统计局2024年数据显示，我国65岁及以上老年人口占比已达15.6%，较2020年提升2.1个百分点；人均预期寿命增至79岁，其中8个省市突破80岁关口。与此同时，“未富先老”的人口转型特征显著，劳动年龄人口以年均683万的速度萎缩，老年抚养比攀升至22.5%。

 

在这一宏观背景下，作为对冲个人长寿风险核心金融工具的商业年金保险，其市场发展却显著滞后于现实需求。数据显示，2015年我国居民家庭商业年金资产占比仅为家庭总财富的1.5%，与发达国家平均水平存在量级差距（秦云，2019）；截至2019年末，作为第三支柱重要组成部分的商业养老保险规模仅2.45亿元。尽管2018年4月启动了个人税收递延型养老保险试点，意在通过税收激励撬动市场需求，但政策实施两年间参保人数仅4.76万人，效果远低于预期。这种供给潜力巨大与实际需求不振之间的“供需错配”，即经典的“年金谜题”，已成为制约我国多层次、多支柱养老保障体系完善的关键瓶颈。

 

破解这一谜题，亟需超越传统分析范式。既有文献主要沿两条路径展开：一是宏观制度视角，聚焦遗产动机（Lockwood, 2012）、市场不完全性（Reichling & Smetters, 2015）等结构性因素对年金需求的抑制；二是微观行为视角，从心理账户、跨期偏好不一致（Gao, 2009）、年金货币价值低估（Duxbury et al., 2013）及主观寿命误判（毛羽、陈秉正，2022）等认知偏差出发，解释个体决策对理论最优水平的系统性偏离。然而，这些研究存在局限：宏观视角往往忽视中国内部巨大的区域制度与环境异质性；微观分析则多依赖主观问卷调查，数据效度存疑，且未能系统考察客观死亡率空间分化如何结构化地塑造个体的风险认知与决策环境。

 

一、核心概念构建：长寿风险调整年龄与长寿风险感知

 

（一）长寿风险调整年龄：客观风险的区域化度量

长寿风险并非均匀分布。由于经济发展水平、医疗卫生条件、环境质量、生活方式等因素的不同，不同地区的居民即使实际年龄相同，其面临的死亡风险（即生存概率）也存在系统性差异。为量化这种差异，Milevsky（2020）提出了“长寿风险调整年龄”的概念。它并非指生理年龄，而是一个基于客观死亡率数据计算的风险等价年龄指标。其基本原理是：通过比较特定地区、特定年龄个体的死亡率与某个参考标准（如全国平均或全球平均）的差异，将该个体的实际年龄“调整”为一个新的年龄值。这个新年龄值意味着，该个体在当前地区所面临的死亡风险，等同于参考标准下一个具有该新年龄的个体所面临的风险。

 

例如，测算结果显示，我国北京地区50岁男性的长寿风险调整年龄为43.8岁，而在西藏地区50岁男性的长寿风险调整年龄则为58.1岁。这一结果直观表明：北京50岁男性群体的实际死亡风险较低，其风险状况更像全国平均意义上43.8岁的男性，呈现出“风险年轻化”特征；相反，西藏50岁男性群体的死亡风险较高，其风险状况相当于全国平均意义上58.1岁的男性。因此，长寿风险调整年龄将不可直接比较的地区性死亡率差异，转化为一个可跨地区横向比较的统一标尺，为客观评估和比较不同区域居民的长寿风险暴露程度提供了科学工具。

 

（二）长寿风险感知：主观认知的行为化桥梁

然而，个体的经济决策并非完全依据客观数据，更深受其主观认知的影响。本文在此基础上提出“长寿风险感知”概念，旨在捕捉个体对客观长寿风险差异的主观体验和解读。它是指个体基于其所处地区的客观长寿风险环境，结合自身的风险敏感性、信息处理方式和生活经验，所形成的一种对未来生存不确定性的主观判断和感受。

 

关键之处在于，客观风险（由长寿风险调整年龄反映）与主观感知之间并非简单的一一对应关系。同样的客观风险环境，不同个体可能产生不同程度的风险感知。例如，生活在预期寿命普遍较长的地区（如上海、北京），一个风险敏感性高的个体，可能会过度关注自己“可能活得更久”的信息，从而形成高于客观现实的主观寿命预期，进而高估自身的长寿风险。反之，一个风险敏感性低的个体，可能对此类信息反应平淡。这种主观认知的差异，会直接导向不同的财务准备行为。

 

（三）长寿风险感知的量化模型：主客观的融合

为将这一理论概念操作化，本文构建了以下量化模型来度量个体i在地区j的长寿风险感知τ(x, i)：

 

τ(x, i) = ( x / ε(x, i) )^γ

 

其中：

 

x：个体的实际年龄。

 

ε(x, i)：个体i所在地区、年龄x对应的长寿风险调整年龄（客观风险指标）。

 

x / ε(x, i)：客观风险比。该比值揭示了客观风险偏离的方向与程度。

 

若比值 > 1：意味着 ε(x, i) < x，即该地区该年龄群体的长寿风险调整年龄低于实际年龄，表明其面临的客观长寿风险较高（因为他们在风险上“更年轻”，意味着预期生存期更长）。

 

若比值 < 1：意味着 ε(x, i) > x，即长寿风险调整年龄高于实际年龄，表明其面临的客观长寿风险较低。

 

γ：长寿风险感知系数（γ ≥ 0）。这是本文引入的核心行为参数，用以刻画个体主观风险敏感性。

 

γ > 1：表示个体为“风险感知放大者”。他们对客观风险比（x/ε）的反应是超线性的，即会放大客观风险差异对其心理的影响。例如，当客观风险比略大于1时，其感知到的风险τ会显著升高。

 

γ = 1：表示个体为“风险感知中性者”，其主观感知与客观风险比呈线性关系。

 

0 ≤ γ < 1：表示个体为“风险感知钝化者”。他们缩小了客观风险差异的影响，对风险信息反应不足。

 

示例阐释：

假设地区A（如上海）一位65岁男性，其长寿风险调整年龄ε为60岁（因死亡率低，风险更“年轻”）。

 

客观风险比 = 65 / 60 ≈ 1.083 (>1)，表明客观长寿风险较高。

 

若该个体γ=2（高敏感放大者），则其长寿风险感知 τ = (1.083)^2 ≈ 1.173。较高的感知值会强烈暗示他需要为更长的退休生活做准备。

 

若该个体γ=0.5（低敏感钝化者），则 τ = (1.083)^0.5 ≈ 1.041。感知风险仅微升，他可能不会显著调整其养老规划。

 

相反，假设地区B（如某些高死亡率地区）一位50岁男性，其ε为55岁（风险更“老”）。

 

客观风险比 = 50 / 55 ≈ 0.909 (<1)，表明客观长寿风险较低。

 

若γ=2，τ = (0.909)^2 ≈ 0.826，显著低于1，可能使其严重低估长寿风险，导致养老储备不足。

 

若γ=0.5，τ = (0.909)^0.5 ≈ 0.953，低估程度稍轻。

 

该模型的意义在于，它首次将区域客观死亡率数据（通过ε(x,i)）与行为经济学中的个体异质性参数（γ）相结合，创造了一个既能反映宏观地理差异，又能容纳微观心理偏差的统一分析框架。长寿风险感知τ(x, i)作为一个合成的中间变量，直接联通了外部客观风险环境与内部主观决策过程。

 

二、中国的长寿风险调整年龄：测算与区域格局

 

（一）数据与方法

为刻画中国内部的区域长寿风险差异，本文基于中国第七次人口普查（2020年）的权威数据。数据涵盖了全国31个省、自治区、直辖市（以下统称“地区”）分年龄（0-99岁）、分性别的人口总数与死亡人口数。这为计算各地区、各年龄别的死亡率提供了坚实基础。

 

计算方法上，本文参考精算学原理，首先计算各地区分性别、分年龄的中心死亡率，并以此为基础，通过生命表技术或模型生命表方法，推算出能够综合反映各年龄别死亡率的概要指标——长寿风险调整年龄。具体而言，是将各地区各年龄的死亡率曲线与全国平均死亡率曲线进行比较，找到在全国曲线上具有相同死亡风险的对应年龄，该年龄即为该地区该群体的长寿风险调整年龄。

 

（二）测算结果与区域特征

表1（示例性结果）清晰地展现了中国长寿风险调整年龄巨大的区域分化格局。以50岁男性这一重要养老规划起点年龄为例：

 

低风险（调整年龄远低于实际年龄）地区：主要集中在东部沿海发达省市。以上海为极值，50岁男性的长寿风险调整年龄低至41.73岁，北京为43.81岁。这意味着上海的50岁男性，其死亡风险仅相当于全国平均41.73岁男性的水平，预期生存年限更长，因而面临的个人长寿风险最高。天津、江苏、浙江、广东等地也表现出类似特征。

 

高风险（调整年龄接近或高于实际年龄）地区：主要集中在西部和部分中部省份。西藏是另一个极值，50岁男性的长寿风险调整年龄高达58.06岁，与上海相差达16.33岁。这意味着西藏50岁男性的死亡风险相当于全国平均58.06岁的男性，预期生存年限相对较短，个人长寿风险较低。青海、云南、贵州等地的调整年龄也显著偏高。

 

性别差异：整体而言，女性各年龄段的预期寿命普遍高于男性，因此在同一地区，相同实际年龄的女性，其长寿风险调整年龄通常低于男性，表明女性群体面临的个人长寿风险整体高于男性。这凸显了在养老规划中关注性别差异的重要性。

 

这种“东低西高”的地理分布与我国社会经济发展水平、医疗卫生资源配置、环境污染程度以及生活习惯的区域差异高度吻合。它从实证上确证了在中国语境下，使用一个全国统一的“平均预期寿命”或年龄来指导所有人的养老金融决策是严重偏误的。一个上海的50岁男性和一个西藏的50岁男性，他们为退休生活进行财务准备的紧迫性、所需储备的总额理论上应有巨大差别。

 

三、长寿风险感知影响年金保险需求的传导机制

 

本文的核心论点是：上述客观存在的区域长寿风险差异（ε），并非直接作用于年金需求，而是通过塑造个体的长寿风险感知（τ），进而影响其储蓄、消费和保险购买决策。传导机制如下图所示：

 

【客观区域风险 ε(x,i)】 → 【个体主观感知 τ(x,i) = (x/ε)^γ】 → 【金融决策行为（储蓄/消费/年金购买）】

 

具体传导路径如下：

 

客观风险信息输入：个体身处特定地区，通过社会观察、媒体报道、亲友经历等渠道，无意识地接收关于本地居民健康状况、普遍寿命长度的环境信息。这些信息汇集成其对本地生存风险的整体印象。地区的长寿风险调整年龄ε(x,i)在宏观上量化了这种环境风险。

 

主观感知形成与调节：个体基于接收到的环境风险信息，结合自身的风险感知系数γ，形成独特的长寿风险感知τ(x,i)。高γ值的个体（如教育水平高、金融素养好、对健康更关注者）在低ε地区（如上海），会形成强烈的长寿风险感知（τ值高），深刻意识到自己极有可能活到90甚至100岁，从而产生对“活得太久、钱不够用”的强烈焦虑。而在高ε地区（如西藏），高γ值个体可能对长寿风险相对漠视（τ值低）。低γ值个体则相反，无论身处何地，其对长寿风险的感知都较为迟钝。

 

行为决策输出：最终的长寿风险感知τ直接驱动养老财务决策。

 

高τ值（高风险感知）：会激励个体采取行动对冲风险。理论上，这应显著提升年金保险的需求，因为年金的核心功能正是将一笔资金转化为与生命等长的、不可耗尽的终身收入流，完美对冲“活得太久”的风险。同时，高τ值也会促使个体增加预防性储蓄、延迟退休或增加退休后工作。

 

低τ值（低风险感知）：则导致个体低估长寿风险，认为现有的储蓄或社保养老金已足够覆盖退休生活，从而抑制年金保险的需求，可能导致过早消耗资产，晚年陷入贫困。

 

区域需求差异的形成：在一个地区内部，居民的客观风险ε相似，但个体间的γ值分布不同，导致年金需求存在微观差异。在地区之间，由于ε的系统性差异，即使两个地区居民的γ值分布相同，低ε地区（如上海）居民的平均τ值也会高于高ε地区（如西藏），从而在宏观上表现为前者的年金保险潜在需求和有效需求高于后者。这为解释中国年金市场“东部沿海需求相对活跃、西部内陆需求相对低迷”的区域不平衡现象提供了新的机制性解释。

 

四、研究启示与政策建议

 

本研究从长寿风险调整年龄和风险感知的视角，为破解中国年金保险市场发展困境、完善养老保障体系提供了以下启示与建议：

 

对保险产品设计与营销的启示：

 

精细化定价与区域差异化产品：保险公司应摒弃基于全国平均寿命表的单一产品定价模式。利用各地区长寿风险调整年龄数据，开发更具区域针对性的年金产品。对于低ε地区（长寿风险高），可以提供起始领取年龄更晚、领取金额更高、更强调终身保障的产品；对于高ε地区，则可以设计更灵活、兼顾中期养老需求的产品。

 

消费者教育与感知引导：营销重点应从单纯的产品推销转向长寿风险教育。特别是在低ε地区，应通过可视化工具（如“您的风险调整年龄仅为XX岁”），帮助客户准确认知自身面临的超长寿命风险，从而激活其真实需求。针对高γ值人群进行精准沟通，效果会更佳。

 

对公共政策制定的建议：

 

第三支柱政策的区域倾斜与精准激励：个人养老金制度、税延养老保险等政策应考虑地区风险差异。在低ε、长寿风险突出的地区，可适当提高税收优惠额度、提供财政补贴，以更强的激励手段鼓励居民利用年金工具进行对冲。

 

发布官方区域长寿风险指标：建议统计部门或金融监管部门定期测算并发布各省市的分性别、分年龄长寿风险调整年龄参考值，作为公共信息产品。这不仅能提升公众风险意识，也能为金融市场提供权威的定价基准，降低交易成本。

 

金融素养提升计划：将长寿风险认知教育纳入国民金融素养提升行动计划。帮助公众理解区域风险差异、识别自身风险感知特点（γ值），做出更理性的终身财务规划。

 

对学术研究的展望：

 

实证检验感知系数γ：未来研究可通过设计严谨的实验或大规模问卷，结合心理学量表，实际测量中国居民的γ值，并探究其与人口统计学特征、金融素养、健康状冴等因素的关系。

 

动态与跨期研究：长寿风险感知τ可能随时间、重大公共卫生事件（如新冠疫情）、社会保障政策变化而动态调整。追踪研究其动态变化对年金需求的影响具有重要价值。

 

扩展至其他养老决策：本框架可扩展至研究退休时点选择、房产变现（以房养老）、医疗护理保险购买等一系列关联决策。

 

结论

 

在人口老龄化纵深发展的时代，有效管理个人长寿风险是维护老年生活品质、减轻社会养老负担的战略性议题。本文通过构建“长寿风险调整年龄—长寿风险感知系数—年金保险需求”的分析框架，揭示了在中国广袤而差异显著的国土上，客观存在的区域死亡率分化如何通过微观个体的主观认知滤镜，最终塑造出年金保险市场复杂的需求图谱。研究表明，忽视这种“宏观区域异质性×微观行为异质性”的交互影响，是导致简单化的年金产品与政策难以激发有效需求的重要原因。

 

破解“年金谜题”，需要一场从“以产品为中心”到“以客户风险为中心”的范式变革。这要求市场参与者与政策制定者必须具备一双“风险调整的眼镜”，既能看清不同地区地图上颜色各异的长期风险等高线，也能洞察每个个体心中那台放大或缩小风险的“感知调节器”。唯有将精算科学的客观精确与行为经济学的心理洞察深度融合，才能设计出真正贴合国人多样化、差异化长寿风险需求的养老金融解决方案，从而推动中国商业年金保险市场突破瓶颈，在积极应对人口老龄化的国家战略中发挥其应有的支柱性作用。