[摘要]近年来，中国人口老龄化程度不断加剧，居民养老的需求增长旺盛，且我国养老三支柱体系发展不均衡，作为第三支柱重要组成部分的商业养老保险发展潜力巨大。本文利用2017年中国综合社会调查（CGSS）数据，建立Logistic模型，研究个人、家庭、观念、信息、参保情况等五方面因素对居民商业养老保险参保率的影响，并探究影响因素在不同地区之间的差异。研究表明：总体来看，年龄、城乡居住地、健康状况、家庭投资情况、社交信息、商业医疗保险购买情况对居民商业养老保险需求有显著影响；在地区差异方面，商业医疗保险参保情况对于东、中、西部居民的商业养老保险需求均呈现显著影响，而年龄、城乡居住地、健康状况、家庭投资、社交信息等因素对东、中、西部居民商业养老保险需求影响均存在差异。
一、引言
（二）我国养老三支柱体系现状随着老龄化程度的加深，亟需建立完善的养老体系满足居民养老保障需求。目前我国已经初步构建了“三支柱”养老体系：第一支柱为政府主导的基本养老保险，主要包括基本养老保险和职工养老保险；第二支柱为企事业单位发起的，包括企业年金和职业年金；第三支柱是由居民自愿购买的个人储蓄性养老保险和商业养老保险构成，用于弥补第一二支柱无法覆盖的保障需求。然而现阶段我国三支柱发展不均衡，第一支柱占比过高，第二支柱规模尚可，第三支柱的发展潜力亟待挖掘。
表12019-2021年我国社会保障数据（单位：万亿元、万人）
二、文献综述
式（2）中的odds被称作优势比，指某种结果发生的概率与某种结果不发生的概率的比值，通过大量检验，自变量和LogitP二者呈线性关系，由此得到多个自变量的Logistic模型如式（3）所示，以及与之等价的式（4）：
表2主要变量含义
表3主要变量的描述性统计
2.主要变量是否购买商业养老保险的差异本文按照是否购买商业养老保险将样本分为两组，描述性统计结果如表4。购买商业养老保险的受访者，较未购买商业养老保险的受访者更为年轻，平均年龄差为6岁。且购买商业养老保险的受访者普遍受教育程度更高，家庭收入更高，且更普遍的从事投资活动，说明他们的教育水平与经济状况普遍更好。67.7%的购买商业养老保险的受访者主要信息获取渠道是互联网，且82.7%的购买了商业养老保险的受访者也购买了商业医疗保险，这些比例都明显高于未购买商业养老保险的受访者。但两组样本在健康状况、养老观念和社交方面均值相差不大。
表4主要变量是否购买商业养老险的差异
表5东中西部样本主要变量描述性统计
四、实证分析
表6logistic回归结果
注：表中所示*，**，***分别表示回归结果在1%、5%，10%的显著性水平下显著。
为检验各变量之间是否存在多重共线性，分别计算各样本下的自变量的方差膨胀因子值（VIF）,结果如表7所示，各自变量的方差膨胀因子值（VIF）均小于10，故不存在多重共线性。为检验模型是否具有稳健性，运用Probit回归等方法对样本数据再次进行回归，回归结果显示模型系数方向和显著性均无较大变化，故模型具有稳健性。