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    社會保險參與與居民獲得感
    ——基于CLDS201數(shù)據(jù)的實證研究

    2023-11-20 09:17:06曹銀川程旭張王予會
    農(nóng)業(yè)與技術(shù) 2023年21期
    關(guān)鍵詞:農(nóng)村戶口參與率被訪者

    曹銀川 程旭 張王予會

    (沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,遼寧 沈陽 110866)

    引言

    我國社會保障體系在過去只有城鎮(zhèn)職工養(yǎng)老保險和城鎮(zhèn)職工醫(yī)療保險,自2009年以來,在完善城鄉(xiāng)居民基本社會保險的基礎(chǔ)上,逐步建立了城鄉(xiāng)居民基本醫(yī)療保險和城鄉(xiāng)居民基本養(yǎng)老保險,實現(xiàn)了對廣大城鄉(xiāng)非工作居民特別是農(nóng)村居民的保險覆蓋。

    “獲得感”一詞在習(xí)近平總書記系列講話中被多次提及。其不僅體現(xiàn)了國家建設(shè)和社會治理價值理念的躍遷,也是公共政策領(lǐng)域和主觀社會福利領(lǐng)域的重大理論創(chuàng)新。因此,研究社會保險參與對居民獲得感的影響不僅能促進(jìn)《“十四五”公共服務(wù)規(guī)劃》的實施,而且有著一定的現(xiàn)實意義。根據(jù)本文研究的思路及相關(guān)文獻(xiàn)的閱讀整理,通過選取CLDS2016年數(shù)據(jù),利用實證分析法,在分析時運用Stata軟件的Order Logit模型進(jìn)行實證分析,從定量的角度研究了社會保險參與對居民獲得感的影響,同時通過熵值法來定義醫(yī)療保險、養(yǎng)老保險及居民獲得感,避免了人為因素的影響,保證了分析的客觀性。

    1 文獻(xiàn)綜述

    1.1 社會保險相關(guān)研究

    有關(guān)社會基本保險的研究眾多,陳昕從社會基本保險的角度出發(fā)研究社會基本保險對代際私人轉(zhuǎn)移支付的影響[1]。王義從社會保險參與對流動人口工資的影響進(jìn)行研究發(fā)現(xiàn),養(yǎng)老保險和醫(yī)療保險在不同程度上顯著提高了流動人口的工資水平[2]。在居民在幸福感方面,楊閩軍發(fā)現(xiàn),不同種類的社會保險對農(nóng)村居民帶來的幸福感不盡相同、同種保險對不同年齡段和不同地區(qū)的農(nóng)村居民所帶來的幸福感也隨年齡和居住地而變化[3]。也有學(xué)者在公共政策視域下研究,得出參加基本醫(yī)療保險可以顯著提升居民幸福感的結(jié)論[4]。

    1.2 居民獲得感相關(guān)研究

    獲得感是居民在物質(zhì)、精神、文化層面上獲得或產(chǎn)生的一種積極、幸福、快樂的感覺。文宏等認(rèn)為,獲得感應(yīng)該是民眾對社會發(fā)展水平與民生的獲得感受轉(zhuǎn)化而來的一種綜合感知水平[5]。王浦劬等將居民獲得感劃分為時間與空間2個維度,源于個人利益與他人利益獲得和實現(xiàn)狀態(tài)的對比[6]。秦國文從改革發(fā)展的角度研究發(fā)現(xiàn),居民獲得感分為理論獲得感、現(xiàn)實獲得感以及預(yù)期獲得感[7]。除了微觀個體層面,也有學(xué)者從宏觀層面進(jìn)行測度,如陽義南等從城鄉(xiāng)公共服務(wù)差距、交通條件等層面進(jìn)行宏觀指標(biāo)的設(shè)計并以此來進(jìn)行分析[8]。研究發(fā)現(xiàn),獲得感因群體、個體的差異而不同。如,個人的階層狀況、社會地位、學(xué)歷水平等基于個體層面的因素;也有部分學(xué)者聚焦于經(jīng)濟(jì)水平、減稅降費、相對收入等宏觀經(jīng)濟(jì)情況的因素[9]。

    2 居民獲得感影響因素的樣本描述性統(tǒng)計分析

    2.1 數(shù)據(jù)來源

    數(shù)據(jù)來源于2016年中國勞動力動態(tài)調(diào)查(China Labor-force Dynamics Survey)。CLDS數(shù)據(jù)的樣本覆蓋了中國大陸29個省市(西藏、海南除外),在抽樣方法上,采用了多階段、多層次與勞動力規(guī)模成比例的概率抽樣方法,保證了樣本數(shù)據(jù)的代表性,可靠性和有效性,調(diào)查對象為樣本家庭戶中的全部勞動力(15~64歲的家庭成員)。

    2.2 變量選取及描述性分析

    2.2.1 變量選取

    2.2.1.1 被解釋變量:居民獲得感

    本文主要通過被訪者的客觀情況和主觀態(tài)度來衡量居民的獲得感。同時依照學(xué)者陽義南[8]的方法,從時空2個維度來考察居民獲得感,即時間維度上的“縱向獲得感”和空間維度上的“橫向獲得感”。在居民獲得感衡量時采用熵值法,從公平感、生活掌控度、生活滿意度、發(fā)展感4個角度來衡量居民的縱向獲得感,同時通過被訪者與身邊親戚、同學(xué)、鄰居、其他居民的比較中獲得居民的橫向獲得感,兩者共同構(gòu)成居民總獲得感。將獲得感的得分進(jìn)行賦值,將獲得感分?jǐn)?shù)在20分及以下的賦值為1,21~40分的賦值為2,以此類推,最后將81~100分的賦值為5,分?jǐn)?shù)越高表明居民的獲得感越強。

    2.2.1.2 解釋變量:社會保險參與

    本文通過熵值法將數(shù)據(jù)中的城鎮(zhèn)職工基本醫(yī)療保險、城鎮(zhèn)居民基本醫(yī)療保險和新型農(nóng)村合作醫(yī)療定為醫(yī)療保險定義為醫(yī)療保險參與,將城鎮(zhèn)職工基本養(yǎng)老保險、城鎮(zhèn)居民社會養(yǎng)老保險和新型農(nóng)村社會養(yǎng)老保險定義為養(yǎng)老保險參與。

    2.2.1.3 控制變量:居民自身情況

    本文在選取被訪者性別、年齡、受教育程度、政治面貌、身體健康狀況為控制變量的基礎(chǔ)上,還加入被訪者的收入、自評健康、過去2周是否有傷病作為控制變量。

    2.2.2 變量描述性分析

    為了解變量具體情況,本文將變量進(jìn)行了描述性分析,分析結(jié)果見表1。

    表1 變量選取及描述性分析

    由表1可知,樣本中的總體獲得感均值為3.02,處中等水平,說明我國居民獲得感較好;橫向獲得感的均值為2.61,分?jǐn)?shù)不高,即被訪者認(rèn)為,與身邊親戚、同學(xué)、鄰居及其他居民相比,其生活并沒有過的更好;但縱向獲得感的均值為3.56,說明多數(shù)被訪者認(rèn)為自己的生活與之前相比變得更好。在解釋變量中,通過熵值法算出的醫(yī)療保險和養(yǎng)老保險的參與率分別為26%和12%,但由于熵值法中各保險權(quán)重的存在,使得這一比率無法充分反映各保險的參與情況,下文將對本文選取的醫(yī)療保險和養(yǎng)老保險參與率以及對應(yīng)的權(quán)重進(jìn)行詳細(xì)說明。工傷保險和失業(yè)保險的參與率也比較低,分別為12%和11%,說明這2種保險的覆蓋范圍和保障水平并不完善。在控制變量中,被訪者收入均值為2.13萬元,可以看出被訪者年收入較低。性別分布狀況中,男性占48%,女性占52%,性別占比相對均衡。受教育程度均值為2.06,說明被訪者的學(xué)歷以高中、職高、技校、中專為主,受教育程度偏低。年齡均值為2.74,說明被訪者年齡集中在41~60歲。對于婚姻狀況,86%的受訪者有配偶。自評健康的均值為3.61,說明被訪者認(rèn)為自己比較健康。有政治面貌的被訪者只有8%,占比較低。被訪者過去兩周有傷病的比率為11%,比率相對較低。

    3 社會保險參與與居民獲得感的實證分析

    3.1 熵值法

    熵值法是用來判斷指標(biāo)離散程度的數(shù)學(xué)方法,一般根據(jù)各項數(shù)據(jù)指標(biāo)值的離散程度來確定指標(biāo)的不同權(quán)重,若數(shù)據(jù)包含的信息量大,則該數(shù)據(jù)的不確定性就越小,最終的熵值也會越小,基本原理如下。

    對正向數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理:

    (1)

    對負(fù)向數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理:

    (2)

    計算i個樣本占j個指標(biāo)的權(quán)重:

    (3)

    計算熵值:

    (4)

    式中,k=1/ln(n)>0。

    計算第j項指標(biāo)的熵冗余度:

    gj=1-ej

    (5)

    定義第j項指標(biāo)的權(quán)重;

    (6)

    計算指標(biāo)j權(quán)重得分:

    (7)

    3.1.1 獲得感各指標(biāo)權(quán)重

    本文中的橫向獲得感、縱向獲得感以及總獲得感均是通過熵值法計算不同指標(biāo)權(quán)重得到,不同指標(biāo)對獲得感權(quán)重影響情況見表2。

    表2 獲得感指標(biāo)權(quán)重

    3.1.2 社會保險參與及權(quán)重情況

    上文描述性分析展示的醫(yī)療保險和養(yǎng)老保險參與率無法準(zhǔn)確反映具體險種的參與情況,不同社會醫(yī)療和養(yǎng)老保險的參與及權(quán)重情況見表3。

    表3 社會保險參與率及權(quán)重

    由表3可知,保險參與率越高其權(quán)重也相應(yīng)越大。通過各保險參與率可以看出,對應(yīng)每一種保險,醫(yī)療類保險的參與率均大于養(yǎng)老保險的參與率。其中,城鎮(zhèn)居民的醫(yī)療和養(yǎng)老保險參與率分別為13.25%和8.08%;新型農(nóng)村合作醫(yī)療的參保率為62.50%,遠(yuǎn)高于新型農(nóng)村社會養(yǎng)老保險35.78%的參與率??梢园l(fā)現(xiàn)以醫(yī)療、養(yǎng)老、工傷、失業(yè)為代表的社會保險種類繁多,且在我國不同省份和城市其對應(yīng)的繳費標(biāo)準(zhǔn)也不盡相同,這也造成了我國社會保險異地辦理、繳費難的現(xiàn)象。

    3.2 模型構(gòu)建

    本文選取的關(guān)于居民獲得感的數(shù)據(jù)在通過熵值法進(jìn)行處理后,主要是以分類數(shù)據(jù)為主的離散數(shù)據(jù)。由于被解釋變量包含3類離散數(shù)值,即總獲得感、橫向獲得感、縱向獲得感,因而選取有序概率模型Order Logit進(jìn)行估計。有序概率模型的一般形式:

    Yi=βXi+εi

    (8)

    式中,Yi是潛在變量;Xi是解釋變量的集合;β是待估計參數(shù);εi是隨機變量(或隨機擾動項)。由此,估計居民獲得感的模型可以設(shè)定為:

    (9)

    式中,Ri表示社會保險參與;Zi表示控制變量;εi表示隨機干擾項;β和γ分別表示對應(yīng)系數(shù)。當(dāng)Y*≤20,Y取值為1;當(dāng)20

    3.3 回歸分析

    本文的實證部分采用了Stata 16軟件的Order Logit模型對整理后的2016年CLDS數(shù)據(jù)進(jìn)行了實證分析。

    由表4可知,醫(yī)療保險無論對居民的總獲得感還是縱向獲得感都在1%的顯著性水平下顯著,為正向的促進(jìn)作用,說明醫(yī)療保險的醫(yī)療費用報銷特征可以顯著提升居民的獲得感。養(yǎng)老保險對居民的總的獲得感、橫向獲得感以及縱向獲得感均在1%的顯著性水平下正向顯著,且都為正向的促進(jìn)作用。但是工傷保險對居民的橫向獲得感、縱向獲得感和居民總獲得感都為負(fù)向影響,但影響并不顯著,而失業(yè)保險在1%的顯著性水平下負(fù)向影響居民縱向獲得感,可能原因是工傷和失業(yè)保險需要長期繳納、出險頻率較低,居民難以體會其作用。個人特征方面,個人的收入、受教育程度、年齡、政治面貌、自評健康均在1%的顯著性水平下正向影響居民的橫向獲得感、縱向獲得感及總獲得感;而性別、婚姻狀況和個體過去2周是否有傷病情況在1%的顯著性水平下對居民的橫向獲得感、縱向獲得感及總獲得感起負(fù)向抑制作用,說明與女性相比,男性居民的獲得感更差;與已婚居民獲得感相比,未婚居民的獲得感更好;過去2周沒有傷病的居民獲得感更好。

    表4 Ologit回歸結(jié)果

    3.4 異質(zhì)性分析

    3.4.1 性別異質(zhì)性分析

    將數(shù)據(jù)按性別進(jìn)行分類后,性別異質(zhì)性分析結(jié)果如表5所示。

    表5 性別異質(zhì)性分析回歸結(jié)果

    分析發(fā)現(xiàn),醫(yī)療保險分別在10%和1%的顯著性水平下對女性居民和男性居民獲得感產(chǎn)生正向影響。而養(yǎng)老保險分別在1%和10%的顯著性水平下對女性居民和男性居民獲得感產(chǎn)生正向影響。可以發(fā)現(xiàn)醫(yī)療保險對男性居民獲得感提升更明顯,養(yǎng)老保險對女性居民獲得感提升作用更明顯。而工傷保險和失業(yè)保險和前文得到的結(jié)論相一致。個體特征對居民獲得感的影響基本一致,即個體的收入越高、受教育程度越高、年齡越大、具有政治面貌以及個體對自身健康的感知越好,個體的獲得感越強;婚姻狀況和過去2周是否有傷病對男性和女性獲得感的影響和前文結(jié)論相一致。

    3.4.2 戶口性質(zhì)異質(zhì)性分析

    觀察不同戶口性質(zhì)居民獲得感是否存在差異,結(jié)果如表6所示。

    表6 戶口性質(zhì)異質(zhì)性回歸結(jié)果

    通過分析發(fā)現(xiàn),醫(yī)療保險正向影響農(nóng)村戶口和非農(nóng)村戶口居民的獲得感,但對農(nóng)村戶口居民影響更加顯著。而養(yǎng)老保險對農(nóng)村戶口居民獲得感影響顯著。工傷保險對農(nóng)村戶口居民和非村戶口居民沒有顯著影響,失業(yè)保險對農(nóng)村戶口居民產(chǎn)生負(fù)向影響,對非農(nóng)村戶口居民沒有顯著性影響??梢园l(fā)現(xiàn)社會保險對農(nóng)村居民獲得感的影響更為顯著,可能是地區(qū)發(fā)展不平衡所致。個人特征方面,個體的收入、受教育程度、政治面貌及自評健康情況均在1%的顯著性水平下對農(nóng)村戶口和非農(nóng)村戶口居民獲得感產(chǎn)生正向影響?;橐鰻顩r和過去2周是否有傷病對農(nóng)村戶口和非農(nóng)村戶口居民獲得感均具有負(fù)向顯著影響,說明個體特征對不同戶口性質(zhì)居民的獲得感影響沒有顯著差異。

    3.5 穩(wěn)健性檢驗

    為了進(jìn)一步驗證上文研究是否具有穩(wěn)健性,本文又采用Order Probit模型進(jìn)行了數(shù)據(jù)的穩(wěn)健性檢驗,結(jié)果如表7所示。

    表7 穩(wěn)健性檢驗回歸結(jié)果

    在對數(shù)據(jù)采用Order Probit回歸進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗后可以發(fā)現(xiàn),穩(wěn)健性檢驗得到的數(shù)據(jù)和前文回歸得到的結(jié)論一致,說明數(shù)據(jù)通過了穩(wěn)健性檢驗。

    4 結(jié)論與建議

    本文運用2016年CLDS數(shù)據(jù),通過Order Logit模型,分析了不同種類的社會保險對居民獲得感的影響,結(jié)果顯示,實證分析中,具有報銷特征的醫(yī)療保險和可以為退休居民提供穩(wěn)定的資金來源的養(yǎng)老保險可以顯著提升居民獲得感。因此,建立健全以醫(yī)療和養(yǎng)老為代表的社會保障體系可以在滿足我國居民醫(yī)療的需求和應(yīng)對的老齡化問題的基礎(chǔ)上更好地提升我國居民的獲得感。工傷保險、失業(yè)保險的參與率較低,分別為12%和11%。因此,創(chuàng)新社會保險收付機制,擴(kuò)大工傷、失業(yè)保險覆蓋范圍,提升居民獲得感。在戶口性質(zhì)異質(zhì)性分析中,社會保險對農(nóng)村戶口居民獲得感的影響要明顯大于對非農(nóng)村戶口居民獲得感的影響。因此,國家應(yīng)完善廣大農(nóng)村地區(qū)的社會保險體系,縮小社會保險在農(nóng)村地區(qū)與城鎮(zhèn)地區(qū)間的差距。同時發(fā)揮社會力量和專業(yè)機構(gòu)作用,讓市場上有形的手和無形的手結(jié)合起來,提高我國社保體系的運行效率,讓我國社保體系充分惠于民、利于民。

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