智能养老健康政策与居民储蓄行为：基于家庭资产配置视角的微观证据

《Economic Analysis and Policy》：The Intelligent Elderly Health Care Policy and Residents' Saving Behaviors: Micro-Evidence from the Perspective of Household Asset Allocation

　　

**摘要**

积极应对人口老龄化与扩大内需是实现宏观经济高质量发展的关键挑战，而完善智能养老健康政策（IEHCP）下的服务供给则构成了优化家庭财务决策的基础性基础设施。本文利用中国家庭追踪调查（CFPS）2012年至2022年的面板数据，采用多期双重差分模型，系统考察了智能养老健康示范政策对老年家庭储蓄行为的影响。研究发现，该政策显著降低了老年家庭的储蓄规模，有效释放了居民休眠资本。机制分析表明，缓解预防性储蓄动机、减轻刚性医疗支出负担以及激发享乐性消费替代是政策发挥释储效应的核心传导渠道。异质性分析显示，该政策的释储效应在地域位于东部地区、互联网使用群体以及教育程度较高的家庭中更为显著。本文深化了对新型养老模式与微观家庭财务行为之间因果关系的理论认知，为优化顶层政策架构、释放内需潜力提供了坚实的实证支撑。

**引言**

在全球经济增长动能放缓与国际需求持续承压的背景下，中国作为世界第二大经济体和超大规模消费市场，持续推进扩大内需战略。这一战略不仅是稳定国内经济增长、推动高质量发展的战略选择，也为全球经济复苏和国际市场稳定提供了重要支撑。持续推进内需扩大战略有助于增强国内经济循环的内生驱动力，同时借助中国市场的巨大优势，为全球产业和供应链稳定以及世界经济增长注入新动力。在此背景下，家庭消费已成为促进国内经济循环、增强经济增长内生驱动力的关键基础。消费的持续增长不仅取决于收入水平，更根本地植根于家庭的跨期资源配置决策之中，其中居民储蓄是连接当期消费与未来安全的核心变量。储蓄规模作为家庭资产配置的重要组成部分，不仅直接决定了消费的释放程度，也深刻反映了家庭对未来收入、医疗支出及养老风险的预期评估。尤其是对于步入养老阶段的老年家庭而言——其特征为健康脆弱性加剧、照护需求激增以及收入流趋于稳定甚至萎缩——储蓄在平滑消费、应对不确定性及保障晚年生活方面的效用日益凸显，因此，其储蓄行为对于扩大内需具有至关重要的现实意义（Ma et al., 2024）。然而，当前中国老年家庭的消费仍受到现实约束的束缚，包括服务供给不足、消费范式落后以及高品质养老服务的可及性受限，致使养老资源的供需失衡问题极为突出。这本质上意味着社会养老资源配置的效率仍有待提升，这不仅强化了家庭的预防性储蓄动机、抑制了老年消费潜力的释放，也在一定程度上阻碍了经济高质量发展的持续推进。

随着大数据、云计算和人工智能等数字技术的兴起与广泛渗透，解决传统养老模式中固有的服务供需错配、信息不对称和配置低效等长期问题，新的路径已经出现。通过将数字技术嵌入健康监测、远程照护、应急响应和日常生活服务等养老模式，智能养老健康提升了这些服务的可及性和精准度，从而缓解了老年家庭面临的健康冲击和预期照护支出不确定性，进而降低其预防性储蓄需求，最终影响家庭资产配置与消费决策（Cuomo et al., 2023）。基于上述背景，为加速"科技赋能养老"模式的制度化进程，工业和信息化部于2017年联合相关部门发布了《智能养老健康产业发展行动计划（2017-2020年）》，并持续推进试点示范工作。2017年至2023年间，相关主管部门先后实施了六批次智能养老健康应用试点示范，形成了涵盖99个示范基地、387个示范街区（乡镇）和240家示范企业的政策架构，逐步建立了从区域行政管辖到微观企业实体的多层次制度体系，为智能养老服务供给体系的优化和养老资源的高效配置奠定了关键的政策基础。

关于智能养老健康示范政策（IEHCP）引发的经济后果及影响家庭储蓄行为的决定因素，现有文献已展开了较为深入的探讨。关于示范IEHCP的经济效应，已有研究表明该政策对老年人的健康状况（Zhang et al., 2025）、主观幸福感（Liu and Li, 2026）和社区医疗服务的可及性（Zhao et al., 2022）具有显著的正向促进作用。与此同时，关于老年家庭储蓄规模决定因素的研究，现有文献主要从养老保险和金融发展的角度展开。在养老保险领域，Jin et al.（2011）提出养老金财富对居民储蓄具有显著的挤出效应；Etgeton et al.（2023）和García-Miralles and Leganza（2024）随后发现养老金财富与家庭储蓄之间存在明显的替代关系。在金融发展方面，互联网金融（Xin et al., 2024）和数字金融（Li et al., 2020; Ma et al., 2024）等模式通过提升流动性管理能力和风险分散能力，降低了家庭储蓄率；反之，Lusardi（2008）和Jappelli and Padula（2013）则认为金融素养的提升增强了家庭的跨期规划能力，从而提高家庭储蓄规模。然而，作为兼具数字技术赋能和公共养老服务优化双重属性的制度安排，示范IEHCP鲜少被纳入现有研究中的家庭储蓄行为分析框架。基于这一空白，本文将示范IEHCP与老年家庭储蓄行为置于统一的分析框架中，这不仅从数字养老政策如何影响家庭资产配置的新视角拓展了居民储蓄行为的相关研究，也为优化智能养老制度设计、释放银发群体消费潜力以及服务于扩大内需战略提供了重要的实证支撑。

基于上述分析，本文利用中国家庭追踪调查（CFPS）2012年至2022年的面板数据，将中国政府于2017年至2021年间分六批次实施试点示范的IEHCP政策作为准自然实验，采用多期双重差分（DID）方法，系统考察该政策对老年家庭储蓄行为的影响及机制路径。与现有文献相比，本文的边际贡献主要体现在以下方面：第一，现有研究关于智慧医疗和养老示范政策的关注主要集中在其对老年人健康状况、主观幸福感和社区医疗服务的福利效应上，而关于家庭储蓄行为的研究主要考察了养老保险和金融发展等因素。然而，仍存在缺乏将智慧医疗和养老政策与家庭资产配置行为相整合的分析框架的问题。本研究率先将智能养老健康应用试点示范政策与老年家庭储蓄行为纳入统一的分析框架，这不仅从数字养老制度如何影响家庭资产配置的角度深化了对新型养老模式与微观家庭财务行为之间因果关系的理论认知，也为优化智能养老政策设计、释放银发群体消费潜力和服务于扩大内需战略提供了实证依据。第二，现有研究关于家庭储蓄行为决定因素的探讨主要集中在养老金财富、金融发展等因素对储蓄水平的直接影响上，而对数字养老政策影响家庭储蓄决策的内在机制关注不足。本研究从预防性储蓄动机、刚性医疗支出负担和享乐性消费替代三个维度展开机制检验，从而阐明了两者之间内在的传导路径。第三，现有文献对智慧医疗和养老政策在不同类型家庭间的异质性效应关注有限，难以准确识别政策适用边界。本文从家庭地理位置、互联网使用状况和教育程度三个层面进行异质性分析，识别了政策效应在不同老年家庭类型中的差异化表现，从而更精确地界定了政策效用的边界。

研究发现，智慧医疗和养老应用试点示范政策显著降低了老年家庭的储蓄水平，且该结论在经过一系列稳健性检验和内生性处理后仍然成立。机制分析进一步揭示，该政策通过削弱预防性储蓄动机、减轻刚性医疗支出负担以及激发享乐性消费替代来降低家庭储蓄。异质性分析表明，该政策的释储效应在东部地区家庭、互联网使用者以及教育程度较高的个体中更为显著。

**分段摘要**

**理论分析与研究假设**

根据生命周期消费理论，理性家庭在其生命周期内基于对未来收入、支出和风险的预期，进行跨期资源配置以实现消费平滑（Modigliani and Brumberg, 2013）。当家庭面临退休期间医疗支出、长期照护需求以及养老服务可及性的高度不确定性时，往往倾向于增加预防性储蓄以应对潜在风险。

**因变量**

储蓄率（Saverate）。参照Chen et al.（2019）的方法，该指标以家庭总收入与家庭消费支出之间的差额除以家庭总收入来衡量。

**自变量**

核心解释变量为智慧健康养老政策，通过虚拟变量交互项Treat × Time进行精确量化。Treat表示政策分组，通过匹配官方公布的名单来确定。

**基准回归**

本研究估计了智慧健康养老政策对老年人口储蓄率的影响，基准回归结果见表2。具体而言，表2的第（1）和（2）列呈现了回归模型关于政策对储蓄率影响的估计结果。智慧健康养老政策的回归系数分别为-0.1767和-0.1790，均在统计上显著。

**结论与政策启示**

智能养老健康政策作为积极应对人口老龄化的关键举措，对于优化居民家庭财务决策具有深远意义。本文利用2012年至2022年间六波CFPS非平衡面板数据，采用多期双重差分模型，系统考察了该政策对银发家庭储蓄行为的影响，并验证了其稳健性。

**未引用参考文献**

Cao et al., 2022；Deaton and Paxson, 2000

**作者贡献声明（CRediT）**

尹玉亮：写作—审阅与编辑、写作—原稿撰写、软件、资源、项目管理、正式分析、数据管理、概念化。
廖浩源：验证、监督、软件、方法论、调查。
王婧：写作—原稿撰写、可视化、验证、方法论、调查。

**作者信息**

尹玉亮 | 廖浩源 | 王婧
北京工商大学数学与统计学院，北京，102488，中国