城鎮(zhèn)職工養(yǎng)老保險基金支出對城鎮(zhèn)居民消費的影響研究
——基于省際面板數(shù)據(jù)的實證分析

張國海，王楓林

(安徽財經(jīng)大學 財政與公共管理學院，安徽 蚌埠 233000)

城鎮(zhèn)職工養(yǎng)老保險基金支出對城鎮(zhèn)居民消費的影響研究
——基于省際面板數(shù)據(jù)的實證分析

張國海，王楓林

(安徽財經(jīng)大學 財政與公共管理學院，安徽 蚌埠 233000)

消費在經(jīng)濟發(fā)展中扮演越來越重要的角色，完善可靠的社會保障體系是擴大消費的伴隨條件。基于2003-2012年的省際面板數(shù)據(jù)，本文運用固定效應模型實證分析了我國城鎮(zhèn)職工養(yǎng)老保險基金支出對城鎮(zhèn)居民消費的影響。研究發(fā)現(xiàn)，城鎮(zhèn)職工養(yǎng)老保險基金支出有助于拉動城鎮(zhèn)居民消費，然而各地區(qū)存在顯著差異性?；谘芯拷Y果，本文提出了完善社會保障制度的相關建議。

城鎮(zhèn)職工養(yǎng)老保險基金支出；城鎮(zhèn)居民消費；固定效應模型；地區(qū)差異

消費,尤其是居民消費在推動經(jīng)濟增長的進程中起著越來越顯著的作用，然而我國居民消費占GDP的比重不斷下降，由2000年的47%下降至2013年的27%，城鎮(zhèn)居民的平均消費傾向由2000年的79.6%下降至2013年的66.9%。與此同時，我國城鄉(xiāng)居民人民幣儲蓄存款(年末余額)由2000年的64332.38億元攀升至2013年的447601.60億元，增長了383269.22億元。我國居民積累著大量儲蓄存款而不敢消費，主要原因在于居民對未來支出的不確定性較大，只能減少即時消費，增加預防性儲蓄。社會保障作為社會的安全網(wǎng)和減震器，其內(nèi)在特征就是用經(jīng)濟手段解決或者緩和社會矛盾，減小居民的不安全預期，引導居民擴大消費。近年來，我國養(yǎng)老體系的覆蓋面逐步擴大，養(yǎng)老保險基金支出對于居民消費的影響引起學界廣泛的關注。由于2002年以前城鎮(zhèn)居民家庭人均現(xiàn)金消費支出數(shù)據(jù)的部分缺失,故本文利用2003～2012年全國31個省市的相關數(shù)據(jù)，實證分析我國城鎮(zhèn)職工養(yǎng)老保險基金支出對于城鎮(zhèn)居民消費的影響,探究近年來我國一系列社會保障政策的出臺對于城鎮(zhèn)居民消費產(chǎn)生的影響,以期提出完善社會保障制度的相關政策性建議。

1 文獻回顧

隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展，社會保障尤其是養(yǎng)老保障與經(jīng)濟增長、居民消費是否存在相關關系引起世界范圍內(nèi)眾多學者的關注。國外學者的研究大多基于凱恩斯的有效需求不足理論或者Modigliani與Brumberg(1954)的生命周期假說，利用不同的計量經(jīng)濟學方法和擴展的計量模型，以一國內(nèi)各個地區(qū)或者世界范圍內(nèi)的不同國家為研究對象，得出的研究結果也不盡相同。目前國外的研究現(xiàn)狀主要有以下三種觀點：一是認為社會保障制度能夠促使居民減少儲蓄，增加消費。Feldstein(1974)[1]采用美國1929～1971年(1941～1946年除外)的時間序列數(shù)據(jù)，第一次將養(yǎng)老保障作為變量，實證分析了養(yǎng)老保障制度對美國居民消費和儲蓄行為的影響，得出養(yǎng)老保障制度對于美國居民消費支出的貢獻率維持在30%～50%之間，能夠顯著擴大美國居民的消費。Feldstein的研究結果進一步指出養(yǎng)老保障制度對美國居民會產(chǎn)生“資產(chǎn)替代效應”和“退休效應”。由于人們退休后可以獲得養(yǎng)老金，并可以大致預期財富的規(guī)模，因此人們會將退休后獲得的養(yǎng)老金在整個生命周期內(nèi)進行合理分配，增加即時消費以提高生活質(zhì)量；然而，由于退休金的誘惑，也有一部分人傾向于提前退休，進而增加即時儲蓄以維持退休后的生活質(zhì)量。這是兩種作用相反的效應，養(yǎng)老保障對于消費的影響取決于兩種效應相減后的“凈效應”。Feldstein關于養(yǎng)老保險和居民消費關系的研究對后來學者產(chǎn)生了很大影響。Wouter Zant(1988)[2]選取荷蘭1957～1986年的養(yǎng)老金支出、居民消費額和儲蓄額等數(shù)據(jù)為樣本，實證檢驗了養(yǎng)老保障對于荷蘭居民消費的影響，得出養(yǎng)老保障和荷蘭居民消費之間存在正相關關系，即能夠擴大消費，減少儲蓄。H.Yigit Aydede(2007)[3]第一次運用時間序列數(shù)據(jù)分析養(yǎng)老保障和發(fā)展中國家消費水平之間的關系，并以土耳其樣本，研究結果表明土耳其的社會保障體系較為發(fā)達，養(yǎng)老金替代率達到87.2%，養(yǎng)老保障增加居民消費的作用明顯。二是認為社會保障制度會促使居民增加儲蓄，減少消費。Phillip Cagan(1965)[4]以參加養(yǎng)老金保險的居民數(shù)據(jù)為樣本，發(fā)現(xiàn)養(yǎng)老保險對居民消費會產(chǎn)生“擠出”效應。Kotlikoff(1979)[5]利用生命周期儲蓄模型進行研究，得出社會保障會減少消費，增加儲蓄。最后，還有一部分學者認為社會保障制度和居民消費支出之間沒有關系，或關系不確定。Barro(1974)[6]利用財富的代際轉移學說，認為上一代人基于遺贈動機，會盡可能為下一代人遺留更多的財富，可預期的遺贈財富會減少人們的不安全預期，養(yǎng)老保障對消費水平的影響取決于二者的相對強度。Davis(1995)[7]分析了12個OECD國家的養(yǎng)老制度，認為人們基于對通貨膨脹率的擔憂和對政府的不信任心理，養(yǎng)老保險支出對消費的影響不確定，要根據(jù)各個國家的具體情況而定。Melvin、Takashi Unayama(2011)[8]利用日本家庭的月度收支數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)由于收入的差別和人們消費觀念的不同，居民退休后的消費行為并沒有出現(xiàn)顯著提高，養(yǎng)老金財富對人們消費支出的影響不明顯。

國內(nèi)學者對社會保障和經(jīng)濟發(fā)展、居民消費之間的關系研究大多在借鑒西方經(jīng)典理論的基礎上，利用不同的計量經(jīng)濟學方法和計量模型進行實證研究，也有許多學者考察不同國家養(yǎng)老保障制度的安排，借鑒國際經(jīng)驗，提出相關政策建議。陳樹文(2002)[9]分別從基尼系數(shù)、恩格爾系數(shù)和消費傾向三個角度進行理論分析，發(fā)現(xiàn)社會保障能夠有效刺激居民消費，拉動內(nèi)需。樊綱，王小魯(2004)[10]利用我國各省市(西藏除外)1996-2001年的數(shù)據(jù)，建立中國各省份的“消費條件指數(shù)”(CFI)，發(fā)現(xiàn)養(yǎng)老保險水平的提高有助于擴大居民消費。楊翠迎，何文炯(2004)[11]運用社會保障水平發(fā)展系數(shù)(CSS)指標，實證分析我國社會保障水平和經(jīng)濟發(fā)展之間的關系，發(fā)現(xiàn)在經(jīng)濟不同的發(fā)展階段，社會保障對經(jīng)濟發(fā)展、居民消費的影響不同，并指出我國社會保障發(fā)展呈現(xiàn)出典型的城鄉(xiāng)二元性，城市社會保障水平較高，農(nóng)村社會保障水平較低。孫永勇(2007)[12]總結了國外學者關于社會保障和居民儲蓄行為關系的理論分析和計量模型，指出影響居民消費或儲蓄行為的因素復雜，無法建立精確的實證模型，認為社會保障與居民消費、儲蓄的關系無法確定。張繼海(2008)[13]選取遼寧省2002年和2003年城鎮(zhèn)居民家計調(diào)查數(shù)據(jù),指出社會保障養(yǎng)老金財富對居民消費水平具有明顯的拉動作用。陳夢真(2010)[14]采用理論分析和實證檢驗相結合的方法，以現(xiàn)代消費函數(shù)理論模型為基礎，發(fā)現(xiàn)養(yǎng)老保障能夠有效降低城鎮(zhèn)居民對于未來的不確定性預期，增加即時的邊際消費傾向。顧海兵，張實桐(2010)[15]遵循邏輯分析的研究路徑，指出社會保障只是政府利用稅收和轉移性支付等手段進行的社會財富再分配，不會對居民消費產(chǎn)生任何影響。趙建國，李佳(2011)[16]在消費者最優(yōu)理論模型中引入收入變量，發(fā)現(xiàn)社會保障支出能夠有效促進城鎮(zhèn)和農(nóng)村居民的消費，并且對農(nóng)村居民消費水平的提升作用更大。余官勝，王睿(2011)[17]利用我國省際面板數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，社會保障參與率對居民消費的影響和經(jīng)濟發(fā)展的不同階段相關，只有當經(jīng)濟發(fā)展水平較高時，社會保障參與率才能有效刺激居民消費。劉苓玲，徐雷(2012)[18]利用擴展的杜森貝利消費函數(shù)，發(fā)現(xiàn)我國社會保障支出與居民消費存在顯著正相關，并且對西部地區(qū)居民消費的刺激作用最大，東部最小。

已有的國內(nèi)外文獻表明，由于各國的具體國情不同，及學者們利用的數(shù)據(jù)和方法不同，得出的結論不盡相同。本文在借鑒國內(nèi)外研究成果的基礎上，結合我國具體國情，采用省際面板數(shù)據(jù)考察城鎮(zhèn)職工養(yǎng)老保險基金支出對于城鎮(zhèn)居民消費的影響，以期為我國社會保障事業(yè)的發(fā)展建言獻策。

2 實證分析

2.1 模型設定及數(shù)據(jù)來源

本文在Ando和Modigliani建立的生命周期模型基礎上，引入養(yǎng)老保險基金支出變量，建立新的消費函數(shù)：

Ct=α+β1Yt+β2Wt-1+β3St+μt

(1)

模型中，Ct代表第t期消費性支出，Yt代表第t期的收入，Wt-1代表第t-1期的儲蓄額，St代表第t期養(yǎng)老保險基金支出, μ為隨機擾動項。

由于相關數(shù)據(jù)的可得性及統(tǒng)計口徑的差異，本文選取2003-2012年全國31個省市共310個面板數(shù)據(jù)樣本進行實證分析。其中，消費性支出以當期各地區(qū)城鎮(zhèn)居民人均現(xiàn)金消費性支出表示，收入以當期城鎮(zhèn)職工人均工資性收入表示，儲蓄額以當期城鄉(xiāng)居民人均儲蓄存款(年末余額)表示，養(yǎng)老保險基金支出以當期各地區(qū)城鎮(zhèn)職工養(yǎng)老保險基金支出除以年末城鎮(zhèn)職工養(yǎng)老保險參保人數(shù)得出(由于城鄉(xiāng)居民基本養(yǎng)老保險體系和城鎮(zhèn)職工養(yǎng)老體系的繳付機制及收支水平存在較大差距，故本文未將其納入研究范圍)。本文建立的最終計量模型如下：

Cit=αi+β1iYit+β2iWi(t-1)+β3iSit+μit(其中i=1,2,3,…31 t=1,2,3,…10)

(2)

本文所有數(shù)據(jù)均來源于《中國統(tǒng)計年鑒》及《中國勞動統(tǒng)計年鑒》，數(shù)據(jù)分析軟件采用Eviews6.0。

2.2 單位根檢驗

為了保證數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性,防止出現(xiàn)偽回歸現(xiàn)象,必須對數(shù)據(jù)進行單位根檢驗,以保證其平穩(wěn)性。本文采用ADF單位根檢驗方法，檢驗結果見表1。

表1 單位根檢驗結果

說明：檢驗形式(C,T,L)中，C、T、L分別代表常數(shù)項、時間趨勢和滯后階數(shù)，***表示在1%水平上顯著，**表示在5%水平上顯著。

上述檢驗結果表明，Ct、St的水平檢驗結果的P值均為1.0左右，說明數(shù)據(jù)不能拒絕存在單位根的假設。而兩個變量經(jīng)過一階差分后的檢驗結果均小于0.05的臨界值，即均為I(1)過程，兩變量的序列均為平穩(wěn)的，符合面板協(xié)整檢驗的前提。

圖1與圖2分別反映2003-2012年我國各省市城鎮(zhèn)居民人均現(xiàn)金消費性支出和養(yǎng)老保險基金支出的時序圖，可以看出二者的變化趨勢具有一定的線性關系。

Fig. 1 Per capita cash consumption expenditures in all the provinces and cities

Fig. 2 Per capita pension insurance fund expenditures in all the provinces and cities

2.3 協(xié)整關系檢驗

Ct、St兩個變量的ADF單位根檢驗結果表明二者均為一階單整，符合面板協(xié)整檢驗的前提。為了保證回歸結果的準確性和平穩(wěn)性，本文采用擴展的E-G兩步法對Ct、St兩個變量進行協(xié)整關系檢驗，檢驗結果見表2。

表2 協(xié)整檢驗結果

說明：原假設為不存在協(xié)整關系。***表示在1%的顯著性水平上拒絕原假設。

上述檢驗結果表明，Panel ADF和Group ADF的統(tǒng)計量值均穩(wěn)定在0.0000的水平上，通過了1%的顯著性水平測驗，拒絕不存在協(xié)整關系的原假設。因此，我國31個省市的城鎮(zhèn)職工養(yǎng)老保險基金人均支出和現(xiàn)金消費性支出存在長期的均衡關系。

2.4 面板協(xié)整模型的選擇

根據(jù)(1)式中α(常數(shù)項)、β(系數(shù)項)是否為常數(shù)，可以將面板協(xié)整模型分為3種，即：

混合回歸模型：αi=α，βi=β

(3)

截距模型： αi≠α，βi=β

(4)

變系數(shù)模型：αi≠α，βi≠β

(5)

其中，α、β的不同對于研究各省市城鎮(zhèn)居民自發(fā)消費及人均養(yǎng)老保險基金支出等相關變量對被解釋變量的意義具有重要影響。一般情況下，利用樣本數(shù)據(jù)分析推斷總體數(shù)據(jù)的效應，應建立隨機效應回歸模型；而直接對所有數(shù)據(jù)進行回歸分析，應建立固定效應回歸模型,即變系數(shù)模型。由于本文直接采用2003-2012年我國31個省市的全部數(shù)據(jù)，因此，本文預期采用固定效應模型，下面將進行驗證。

要判斷面板數(shù)據(jù)采用何種模型，只須利用F統(tǒng)計量值驗證以下兩個假設：

H1:∶ β1=β2=…=βN

H2:∶α1=α2=…=αN, β1=β2=…=βN。

若得到的統(tǒng)計量F2的值接受假設H2，則采用混合回歸模型；反之，則利用F1的值檢驗假設H1，若接受H1，則采用變截距模型；若統(tǒng)計量F2、F1的值分別不接受假設H2、H1，則采用變系數(shù)模型。

F統(tǒng)計量的公式為：

(6)

(7)

其中，S1、S2、S3分別表示變系數(shù)模型、變截距模型和混合回歸模型估計的殘差平方和，N為橫截面的個體數(shù)(本文為31)，K為模型中解釋變量的個數(shù)(本文為3),T代表模型中的時間序列數(shù)(本文為10)。

利用Eviews6.0軟件對(2)式分別進行變系數(shù)、變截距和混合模型回歸估計，得到S1=10865075，S2=82475357，S3=283000000，將S1、S2、S3的值分別代入(6)、(7)兩式，得到F1=13.621,F2=38.822。查詢F分布表，在α=0.01的顯著性水平下，F(xiàn)0.01(90,186)的值在1.32～1.47之間，F(xiàn)0.01(120,186)=1.32，由于統(tǒng)計量F1、F2的值分別大于相應的臨界值，故拒絕接受假設H1、H2，本文采取固定效應回歸模型。

進一步對面板數(shù)據(jù)進行Hausman檢驗，檢驗結果見表3：

表3 Hausman檢驗結果

檢驗結果表明，面板數(shù)據(jù)的統(tǒng)計量值為33.336961，相應的概率(P值)為0.0000，即拒絕存在隨機效應模型的原假設，應建立固定效應模型。

2.5 模型運行結果

運用Eviews6.0軟件最終得到本文的回歸方程：

Cit= 1062.823 + 0.761334Yit+ 0.063798Wi(t-1) + 0.062110Sit+ μit

(110.2962) (0.036384) (0.015327) (0.023535)

(0.0000) (0.0000) (0.0000) (0.0088)

說明：括號內(nèi)第一行數(shù)字為標準差，第二行數(shù)字為P值。

回歸方程的可決系數(shù)R2=0.983974，P值為0.000000，方程顯著性明顯。各地區(qū)城鎮(zhèn)職工養(yǎng)老保險基金支出對于城鎮(zhèn)居民消費的估計參數(shù)見表4：

表4 各省變系數(shù)模型的估計參數(shù)

說明:αi, β3i分別代表各省人均自發(fā)消費及城鎮(zhèn)職工養(yǎng)老保險基金支出額的變系數(shù)。

2.6 實證結果解釋

首先,影響城鎮(zhèn)居民消費水平的最大因素是收入水平,估計參數(shù)達到0.761334,即收入增加1%可以帶動消費0.76%,作用顯著,這符合凱恩斯的絕對收入假說。表明政府當前的首要任務是提升經(jīng)濟發(fā)展水平，增加居民可支配收入，以擴大居民消費，促進經(jīng)濟發(fā)展。

其次，城鎮(zhèn)職工養(yǎng)老保險基金支出能夠有效拉動城鎮(zhèn)居民消費，估計參數(shù)為0.062110，即養(yǎng)老保險基金投入每增加1%，城鎮(zhèn)居民消費提高0.06%,作用顯著。

最后，城鎮(zhèn)職工養(yǎng)老保險基金支出對各地區(qū)城鎮(zhèn)居民消費水平的影響存在顯著性差異，既有促進作用，也有阻礙作用，不能一概而論。其中，對內(nèi)蒙古，山東，天津的正向作用最顯著，估計參數(shù)分別達到0.519588，0.482249，0.391942；對廣西，湖北，海南的負向作用最大，估計參數(shù)為-0.278915，-0.254129，-0.246850。內(nèi)蒙古位于我國北方地區(qū)，人口稀少且煤炭等礦產(chǎn)資源豐富，近年來國家財政投入支持力度較大，當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展迅速，社會保障體系逐步完善，大大降低了居民對未來支出的不確定性；天津，山東屬于東部沿海省市，經(jīng)濟發(fā)展水平較高，社會保障體系較完善，居民對于養(yǎng)老、醫(yī)療等顧慮較少，當期消費支出較多。湖北，廣西，海南處于我國中西部地區(qū)，經(jīng)濟發(fā)展水平較低，財政收入少，人口基數(shù)大，社會保障體系不完善，居民只能減少即時消費，增加儲蓄。而養(yǎng)老保險支出對于我國經(jīng)濟發(fā)展水平最高的北京，上海具有明顯的阻礙作用。一方面，北京，上海的財政社會保障投入力度較大，社會保障體系建設完善，居民退休后的養(yǎng)老、醫(yī)療支出較少；但另一方面，北京，上海的房價、物價水平一直居高不下，子女教育成本過大，對居民生活造成較大負擔，大大擠出了居民的當期消費。

3 結論與建議

本文基于2003～2012年我國各省市的面板數(shù)據(jù)實證分析了城鎮(zhèn)職工養(yǎng)老保險基金支出對于城鎮(zhèn)居民消費的影響,研究結果顯示養(yǎng)老保險基金支出對于拉動城鎮(zhèn)居民消費具有顯著的正向作用，但對各地區(qū)的影響存在顯著差異性，既有正向作用，也有負向作用。這和各地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平、居民收入、物價水平、消費觀念等因素有關。

針對研究結果，本文提出以下相關建議：

第一，收入仍然是影響城鎮(zhèn)居民消費的首要因素，政府應當將發(fā)展經(jīng)濟擺在首要位置，增強經(jīng)濟實力，提高居民收入，社會保障制度建設和經(jīng)濟發(fā)展階段相適應，避免社會保障建設水平過高，阻礙經(jīng)濟發(fā)展，最終影響居民福利的提高。

第二，加快社會保障相關制度建設，盡早完成養(yǎng)老、醫(yī)療、教育等民生工程改革，降低居民對未來的不確定性，增加即期消費。當前要解決的問題主要是養(yǎng)老保險制度的“碎片化”，提高政策的有效性；完善農(nóng)民工等流動性較大的社會弱勢群體的養(yǎng)老保障建設；提高基礎養(yǎng)老金統(tǒng)籌層次，早日實現(xiàn)全國統(tǒng)籌，建成覆蓋全體國民的更可靠的養(yǎng)老保障體系。

第三，各地區(qū)的養(yǎng)老保障制度建設要根據(jù)當?shù)貙嶋H情況而定。具體來說，東部經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)可逐步提高養(yǎng)老保障水平，提振居民消費信心；中西部地區(qū)應先加快經(jīng)濟建設，增加當?shù)鼐用袷杖耄僦鸩教岣唣B(yǎng)老保障水平。

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(責任編輯：竇 鵬)

The Impact of Chinese Urban Workers’ Endowment Insurance on People’s Consumption——An Empirical Study Based on Inter-province Dynamic Panel Data.

ZHANG Guo-hai，WANG Feng-lin

(School of Public Finance and Management，Anhui University of Finance and Economics,Bengbu 233000,China)

Consumption plays an increasingly important role in economic development, and integrated social security is the prerequisite. Based on inter-province panel data from 2003 to 2012, this paper uses the varying co-efficient model of the fixed effect to analyse empirically the relation of urban worker’s endowment insurance spending on the impact of household consumption. The study found that urban worker’s endowment insurance can expand people’s consumption, but regional differences exist. Based on the empirical analysis, the paper proposes related suggestions for improving social security.

Urban worker’s endowment insurance; Household consumption; Fixed effect model; Regional differences.

2014-08-21

張國海(1965-)，男，安徽省滁州市人，學士，教授，主要從事商業(yè)保險與社會保障研究。

F840.67

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1673-8772(2015)01-0087-07