李 瓊,陳 婷
(吉首大學(xué) 商學(xué)院,湖南 吉首 416000)
我國社會(huì)保障水平區(qū)域差異及協(xié)調(diào)發(fā)展的路徑選擇
——基于主成分分析的實(shí)證研究
李 瓊,陳 婷
(吉首大學(xué) 商學(xué)院,湖南 吉首 416000)
社會(huì)保障水平體現(xiàn)了城鄉(xiāng)居民分享社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展成果的高低程度。基于全面性、可行性與數(shù)據(jù)的可獲得性等原則,構(gòu)建26個(gè)具體指標(biāo),運(yùn)用主成分分析法進(jìn)行對(duì)31個(gè)省的社會(huì)保障水平進(jìn)行實(shí)證研究。分析結(jié)果顯示,我國社會(huì)保障水平呈梯度發(fā)展態(tài)勢(shì),存在明顯的區(qū)域差異性。東部地區(qū)的社會(huì)保障水平總體上高于中西地區(qū),西部地區(qū)的社會(huì)保障水平又低于中部地區(qū)。因此,應(yīng)該從宏觀設(shè)計(jì)、中觀策劃和微觀操作三個(gè)層面確保社會(huì)保障水平的區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。具體而言,要堅(jiān)持統(tǒng)籌區(qū)域社會(huì)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)的發(fā)展理念,優(yōu)化財(cái)政支出結(jié)構(gòu),均衡區(qū)域財(cái)政負(fù)擔(dān)。同時(shí),調(diào)動(dòng)企業(yè)、居民的參保積極性,擴(kuò)大社會(huì)保障的整體惠及面。
社會(huì)保障水平;區(qū)域差異;主成分分析
社會(huì)保障制度是衡量社會(huì)整體福利水平的重要標(biāo)志。黨的十八大提出全面建成覆蓋城鄉(xiāng)居民的社會(huì)保障體系,以保證社會(huì)和諧穩(wěn)定。黨的十八屆五中全會(huì)進(jìn)一步提出建立更加公平可持續(xù)的社會(huì)保障制度的改革目標(biāo),標(biāo)志著我國社會(huì)保障制度改革進(jìn)入一個(gè)新的重要時(shí)期。由于我國地緣遼闊,不同地區(qū)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展、人口結(jié)構(gòu)、教育程度等方面存在很大的差異,導(dǎo)致了社會(huì)保障支出的地區(qū)差異仍然十分顯著,對(duì)居民幸福感產(chǎn)生了重要的影響[1]。因此,如何在我國東中西部存在“發(fā)展失衡”的背景下,盡可能協(xié)調(diào)區(qū)域的社會(huì)保障水平以保障每個(gè)公民的生存權(quán)、發(fā)展權(quán)以及提高幸福感,將是我國政府以及理論界長(zhǎng)期值得關(guān)注的重大問題。
梳理已有文獻(xiàn),國外學(xué)者較早涉及社會(huì)保障水平研究的是美國經(jīng)濟(jì)學(xué)家薩繆爾森[2]。之后,不少學(xué)者從理論或?qū)嵶C角度剖析了影響社會(huì)保障水平的相關(guān)因素。這些因素包括居民收入水平[3]、政策因素[4]、人均國內(nèi)生產(chǎn)總值和撫養(yǎng)比[5]、財(cái)政支出規(guī)模,社會(huì)保障支出結(jié)構(gòu)[6]、人口老齡化[7]、居民消費(fèi)水平[8]。20世紀(jì)90年代以來,在借鑒國外理論和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上,國內(nèi)學(xué)者對(duì)構(gòu)成社會(huì)保障體系核心因素的社會(huì)保障水平給予了高度關(guān)注,并且圍繞著社會(huì)保障水平的內(nèi)涵[9,10]、影響因素[11,12]、評(píng)價(jià)指標(biāo)[13,14]、與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系[15- 17]、地區(qū)差異[18-21]等視角展開持續(xù)相關(guān)的研究。本文在理論界相關(guān)研究的基礎(chǔ)上,將全體居民納入考察的范圍,基于全面性、可行性、數(shù)據(jù)的可獲得性等原則設(shè)計(jì)指標(biāo)體系。采用主成分分析法,對(duì)31省市的社會(huì)保障水平計(jì)算綜合得分并進(jìn)行排序,并按照可持續(xù)、全面協(xié)調(diào)的理念提出應(yīng)對(duì)策略,以期縮小地區(qū)間的發(fā)展差距,提高居民的幸福感。
(一)主成分分析的原理
1933年,霍特林首次提出了主成分分析法 (Principal Component Analysis PCA),它通過研究指標(biāo)體系的內(nèi)在結(jié)構(gòu)關(guān)系,利用降維的思想線性變換,將原來相互聯(lián)系的多個(gè)指標(biāo)轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個(gè)綜合指標(biāo)。主成分分析的優(yōu)點(diǎn)在于簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),確定的權(quán)數(shù)是基于數(shù)據(jù)分析而得出指標(biāo)之間的內(nèi)在結(jié)構(gòu)關(guān)系,不受主觀因素的影響,有較好的客觀性。
假定有N個(gè)樣本,每個(gè)樣本有P個(gè)變量,構(gòu)成一個(gè)N*P階的數(shù)據(jù)矩陣。
X=X1,X2,X3…,XP為原指標(biāo)變量,通過降維處理后的綜合指標(biāo)設(shè)為Z1,Z2,Z3,…,Zm(m
上式是主成分分析的數(shù)學(xué)模型,其中Li12+Li12+…+ Lim2=1(i=1,2,3,…,m)新變量指標(biāo)Z1,Z2,Z3,… ,Zm分別稱為原變量指標(biāo)X1,X2,X3,…,XP的第一,第二,…,第M主成分。其中,Z1在總方差中所占比例最大,它綜合反映原有變量X1,X2,X3,…,XP的能力最強(qiáng),其余主成分Z2,Z3,Z4,…,Zm在總方差中所占比例依次遞減。Z1是X1,X2,X3,…,XP的一切線性組合中方差最大者,Z2是與Z1不相關(guān)的X1,X2,X3,…,XP的所有線性組合中方差最大者,Zm是與Z1不相關(guān)的Z1,X2,Z3,…,Zm-1的X1,X2,X3,…,XP的所有線性組合中方差最大者。
(二)主成因分析法運(yùn)用于社會(huì)保障能力評(píng)價(jià)的優(yōu)點(diǎn)及步驟
社會(huì)保障水平是由多因素綜合影響的結(jié)果,每個(gè)因素不同程度地影響社會(huì)保障水平的高低,同時(shí)諸多因素之間相互作用、彼此相關(guān)。多元回歸方法作為研究多個(gè)自變量對(duì)因變量影響的統(tǒng)計(jì)方法,從理論上可用于社會(huì)保障水平影響因素的分析。但是,多元回歸分析方法只有在多個(gè)自變量之間相互獨(dú)立的情況下,所得結(jié)果才具備合理性。如果變量間存在共線性現(xiàn)象,則會(huì)出現(xiàn)不合理的分析結(jié)果。因而,傳統(tǒng)相關(guān)分析方法不能解決多個(gè)指標(biāo)之間信息相互交叉的現(xiàn)象,不利于解決信息兀余和精確測(cè)度[22]。運(yùn)用主成分分析法對(duì)社會(huì)保障水平進(jìn)行分析,有利于解決影響社會(huì)保障保障水平的變量間的共線性問題,通過降維處理,將具有錯(cuò)綜復(fù)雜關(guān)系的多個(gè)變量簡(jiǎn)化為有代表意義的少數(shù)幾個(gè)新變量。
采用這一方法進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)社會(huì)保障水平的步驟如下:(1)第一步:建立原始的數(shù)據(jù)運(yùn)用儲(chǔ)存矩陣X,形成X*P 的社會(huì)保障水平評(píng)價(jià)指標(biāo)矩陣;(2)第二步:將標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)輸入SPSS22.0進(jìn)行主成分分析;(3)第三步:適應(yīng)性檢驗(yàn)。巴特利特球度檢驗(yàn)和KMO檢驗(yàn)方差方法分析,判定是否適應(yīng)進(jìn)行因子分析;(4)確定公因子個(gè)數(shù)。根據(jù)特征值和累計(jì)方差貢獻(xiàn)率確定因子數(shù)。觀察各個(gè)特征值,一般選取特征值大于1的;選取累計(jì)方差貢獻(xiàn)率大于0.8時(shí)特征個(gè)數(shù)為因子個(gè)數(shù);(5)確定主成分表達(dá)式。根據(jù)SPSS22輸出的因子得分系數(shù)矩陣,寫出主成分的成達(dá)式為:Fn=a1X1+a2X2+a3X3+…anXn。其中,F(xiàn)n為各主成分得分,n為原始數(shù)據(jù)指標(biāo)個(gè)數(shù),a1,a2,…,an,為主成分m的因子得分系數(shù)。(6)計(jì)算綜合得分并排序。采用因子加權(quán)總分的方法,以m個(gè)因子的方差貢獻(xiàn)為權(quán)數(shù)為F=(b1F1+b2F2+b3F3+…bnFn)/C。其中,F(xiàn)為綜合得分,m為主成分個(gè)數(shù),F(xiàn)1,F(xiàn)2,..Fn為主成分得分,b1,ab2,…,bn,為主成分1,2,…,m的方差貢獻(xiàn)率,C為公因子1,2,…,m的累計(jì)貢獻(xiàn)率。
(一)社會(huì)保障水平指標(biāo)體系的構(gòu)建
科學(xué)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系能客觀全面地反映各地區(qū)的社會(huì)治理水平程度的高低。如劉常株(2005)選用了9個(gè)指標(biāo)進(jìn)行社會(huì)保障水平的測(cè)度,得出社會(huì)保障水平綜合排名前三名的分別的上海、遼寧、天津。排名在最后三名的分別的西藏、貴州、廣西;劉群超(2010)選取了20 個(gè)指標(biāo),得出我國31個(gè)省市的社會(huì)保障水平的綜合情況:排在前三名的分別是北京、上海、廣東。排在最后三名是分別是貴州、甘肅、云南。本文在前人研究的基礎(chǔ)上,以面向全體居民的視角,堅(jiān)持全面性、可操作性、可比性、科學(xué)性等原則,根據(jù)十七大報(bào)告中提出的“三個(gè)基礎(chǔ),三個(gè)重點(diǎn)和兩個(gè)補(bǔ)充”的意見,篩選出最有代表性,有影響力的26個(gè)因素。并且,按照層級(jí)遞進(jìn)的關(guān)系,將社會(huì)保障水平指標(biāo)體系分為目標(biāo)層、準(zhǔn)則層及指標(biāo)層等三大層級(jí)(見表1)。
表1 社會(huì)保障水平評(píng)價(jià)指標(biāo)構(gòu)成
(二)數(shù)據(jù)來源及說明
本文以我國31個(gè)省市作為評(píng)價(jià)區(qū)域,指標(biāo)相關(guān)數(shù)據(jù)來源于:《中國勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》(2015)、《人力資源和社會(huì)保障事業(yè)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》(2014)、《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》(2015)、各省市《統(tǒng)計(jì)年鑒》(2015)、《中國衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)年鑒》(2015)、各省市《國民經(jīng)濟(jì)國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》(2014)、CNKI數(shù)據(jù)庫。具體數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)工具為SPSS22.0,分析方法為主成分分析法。
根據(jù)上述主成分分析的步驟,形成一個(gè)31*26 的社會(huì)保障水平評(píng)價(jià)指標(biāo)矩陣。矩陣26代表26個(gè)因子變量,矩陣31代表31個(gè)省市區(qū)。以便樣本數(shù)據(jù)在統(tǒng)一條件下進(jìn)行有效分析,本文采用了標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了無量綱化處理。按照“歸納主要公因子——計(jì)算各公因子得分——計(jì)算各地區(qū)社會(huì)保障綜合水平得分——進(jìn)行社會(huì)保障水平排序”的步驟比較各地區(qū)的社會(huì)保障水平,并提出社會(huì)保障區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的可行性路徑。
(三)主成分分析的過程與結(jié)果
1.適宜性檢驗(yàn)
首先考察收集到的原有變量之間是否存在一定的線性關(guān)系,是否適合采用因子分析提取因子。這里,借助變量的相關(guān)系數(shù)矩陣、反映像相關(guān)矩陣、巴特利特球度檢驗(yàn)和KMO檢驗(yàn)方法進(jìn)行分析。一般情況下,KMO值越大,主成分分析越適合。KMO>0.9非常適合,0.8 表2 KMO和Bartlett的檢驗(yàn) 2.主成分特征根值及方差貢獻(xiàn)率的求解、提取公因子 根據(jù)特征值大于1,累計(jì)方差貢獻(xiàn)率大于80%的原則提取公因子,本次分析中5個(gè)因子共解釋了原有變量總方差的84.86%,這說明原有變量的信息丟失較少,因子分析效果理想。因子旋轉(zhuǎn)后,重新分配了各因子解釋原有變量的方法,但總的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率沒有改變,沒有影響原有變量的共同度,反而使得因子更易于解釋(見表3)。 表3 因子解釋原有變量總方差的情況 注:提取方法為主成分分析 3.因子的命名解釋 為了因子含義更為清晰,采用方差極大法對(duì)因子載荷矩陣實(shí)行正交旋轉(zhuǎn)。按第1個(gè)因子載荷降序的順序輸出旋轉(zhuǎn)后的因子載荷,旋轉(zhuǎn)在3次迭代后收斂,分析結(jié)果如表4所示。 表4 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣 提取方法為主成分分析法,由表4可知,城鎮(zhèn)醫(yī)療保險(xiǎn)覆蓋率(X3)、新型農(nóng)村合作醫(yī)療覆蓋率(X7)、城鄉(xiāng)居保覆蓋率(X8)、工傷保險(xiǎn)覆蓋率(X9)、城鎮(zhèn)養(yǎng)老保險(xiǎn)覆蓋率(X4)、失業(yè)保險(xiǎn)覆蓋率(X5)等在第1個(gè)因子上有較高的載荷,第1個(gè)因子主要解釋了這幾個(gè)變量,可解釋為社會(huì)保障覆蓋率因子。養(yǎng)老保險(xiǎn)基金累計(jì)結(jié)余(X11)、醫(yī)療保險(xiǎn)基金累計(jì)結(jié)余(X10)、失業(yè)保險(xiǎn)基金累計(jì)結(jié)余(X13)、城鄉(xiāng)居?;鸾Y(jié)余基金(X15)、新型農(nóng)村合作醫(yī)療基金結(jié)余(X16)、生育保險(xiǎn)基金累計(jì)結(jié)余(X12)、工傷保險(xiǎn)基金累計(jì)結(jié)余(X14)在第2個(gè)因子上有較高的載荷,第2個(gè)因子主要解釋了這幾個(gè)變量,可解釋為社會(huì)保障基金結(jié)余因子。第三主因子在社會(huì)保障支出占GDP比重(X1)、社會(huì)保障支出占財(cái)政支出比重(X2)等指標(biāo)中具有較大載荷值,可解釋為社會(huì)保障支出因子。人均農(nóng)村最低生活保障支出(X21)、人均醫(yī)療救助支出(X20)、人均城市最低生活保障支出(X17)在第4個(gè)因子上有較高的載荷,第4個(gè)因子主要解釋了這幾個(gè)變量,可解釋為社會(huì)救助因子。第5個(gè)因子在指標(biāo)在城鎮(zhèn)社區(qū)服務(wù)設(shè)施(x24)、每千老年人口養(yǎng)老床位數(shù)(X26)、老年人口撫養(yǎng)比(X23)、社會(huì)福利企業(yè)個(gè)數(shù)(X25)上有較大的載荷,第四因子可命名為“社會(huì)福利因子”。 4.確定因子得分系數(shù),求因子得分函數(shù) 采用回歸估計(jì)法因子得分系數(shù),輸出因子得分系數(shù),得到因子得分系數(shù)矩陣(表5) 表5 因子得分系數(shù)矩陣 根據(jù)表5可寫出以下因子得分函數(shù): F1=-0.323X1-0.201X2+0.082X3+0.816X4+0.087X5+0.417X6+0.065X7+0.087X8+…+0.106X26 F2=-0.323X1-0.218X2-0.02X3+.322X4-0.008X5-0.089X6-.077X7-.098X8+…+0.202X26 F3=0.666X1+0.432X2-.0141X3-0.501X4-0.126X5-0.089X6-0.0124X7-0.112X8+…+0.002X26 F4=-0.313X1-0.025X2+0.322X3+0.211X4-0.233X5-0.032X6-0.029X7+0.011X8+…+0.602X26 F5=-0.006X1+0.004X2+0.014X3-0.121X4-0.005X5+0.002X6+0.212X7+0.103X8+…-0.332X26 5.各省市自治區(qū)的社會(huì)保障水平綜合得分排名 以5個(gè)因子的方差貢獻(xiàn)率作為權(quán)數(shù),則有:F=0.342/0.846F1+0.205/0.849F2+0.171/0.846F3+0.088/0.849F4+0.043/0.849F5=(0342F1+0.205F2+0.121F3+0.088F4+0.043 F5)/0.849 表6 各省市社會(huì)保障水平綜合得分及排序 在計(jì)算模型中,F(xiàn)1、F2、F3、F4、F5、分別代表各個(gè)公共因子的值,F(xiàn)代表綜合得分,輸出結(jié)果設(shè)置為降序排列,輸出31個(gè)地區(qū)的社會(huì)保障水平綜合得分排名。綜合因子得的均值為0,標(biāo)準(zhǔn)得分1,正值表示高于平均水平,負(fù)值表示低于平均水平(如表6所示)。 根據(jù)計(jì)算的綜合得分情況可以發(fā)現(xiàn),各省市地區(qū)社會(huì)保障水平存在較大的差異。其中,社會(huì)保障水平較高的有上海、北京、廣東等3省市,綜合得分均大于1。浙江、天津、江蘇、福建、遼寧、江西、山東等7省市的綜合得分為0至1的區(qū)域。除了前兩類,其他21個(gè)省的綜合得分小于0。貴州、甘肅、廣西等3省的綜合得分排在最末三位。很顯然,我國社會(huì)保障水平呈現(xiàn)東中西梯度發(fā)展趨勢(shì),這與經(jīng)濟(jì)的發(fā)展保持了一致性。從2014年的人均GDP來看,31省地區(qū)的人均GDP排在前五位的分別是天津、北京、上海、江蘇以及浙江等。同期,社會(huì)保障水平排在前五位的分別是上海、北京、廣東、江蘇以及浙江。人均GDP排在后五位的分別是甘肅、貴州、云南、西藏以及安徽等。同期,社會(huì)保障水平排在后五位的分別是貴州、甘肅、廣西、云南以及西藏等(表7)。 表7 31省市人均GDP排名及社會(huì)保障水平綜合排名對(duì)比情況 注:人均GDP的數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》(2015) 采用因子法對(duì)31省的社會(huì)保障水平綜合得分計(jì)算,發(fā)現(xiàn)我國社會(huì)保障水平差異明顯,經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)的社會(huì)保障水平明顯高于經(jīng)濟(jì)不發(fā)達(dá)地區(qū),東部地區(qū)的社會(huì)保障水平明顯高于中西部地區(qū)。為此,應(yīng)依托“經(jīng)濟(jì)建設(shè)”為中心,從宏觀、中觀以及微觀等多條路徑謀求區(qū)域社會(huì)保障水平協(xié)調(diào)發(fā)展。 (一)宏觀設(shè)計(jì):堅(jiān)持統(tǒng)籌區(qū)域社會(huì)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)的發(fā)展理念 區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡是導(dǎo)致社會(huì)保障水平區(qū)域性差異的重要原因,協(xié)調(diào)社會(huì)保障水平區(qū)域發(fā)展本質(zhì)上是區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展。經(jīng)濟(jì)發(fā)展是社會(huì)保障健康可持續(xù)運(yùn)行的基礎(chǔ)保障,提高各省社會(huì)保障水平的主路徑無疑是堅(jiān)持以經(jīng)濟(jì)建設(shè)為中心。新形勢(shì)下堅(jiān)持統(tǒng)籌區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展理念,國家應(yīng)主導(dǎo)制定區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃,促進(jìn)發(fā)展平衡,同時(shí)引入市場(chǎng)化的力量,為籌區(qū)域社會(huì)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)提供動(dòng)力支撐[24]。最大限度地發(fā)揮各地區(qū)的比較優(yōu)勢(shì),實(shí)施區(qū)域支持性優(yōu)惠政策,塑造要素有序自由流動(dòng)、主體功能約束有效、基本公共服務(wù)均等、資源環(huán)境可承載的區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展新格局。 (二)中觀策劃:優(yōu)化財(cái)政支出結(jié)構(gòu),均衡區(qū)域財(cái)政負(fù)擔(dān) 社會(huì)保障制度的公共品屬性決定了其提供者和主導(dǎo)者只能為政府。政府不僅承擔(dān)了建制立章的責(zé)任,還負(fù)有一定的資金責(zé)任。我國的社會(huì)保障體系包含社會(huì)救助、社會(huì)保險(xiǎn)以及社會(huì)福利等三個(gè)層次。在資金有限的情況下,公共財(cái)政應(yīng)將一般性、競(jìng)爭(zhēng)性領(lǐng)域讓位于市場(chǎng),優(yōu)化支出結(jié)構(gòu),切實(shí)提高用于社會(huì)保障等民生領(lǐng)域的投入,提高社會(huì)保障支出占GDP和財(cái)政支出的比重。 (三)微觀操作:調(diào)動(dòng)企業(yè)、居民的參保積極性,擴(kuò)大惠及面 社會(huì)保障是社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“穩(wěn)定器”,具有效分散居民年老、疾病、失業(yè)等風(fēng)險(xiǎn)的功能。根據(jù)大數(shù)法則,社會(huì)保障的覆蓋面越廣,抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力越強(qiáng)[23]。以2014年社會(huì)保險(xiǎn)覆蓋率為例:城鎮(zhèn)醫(yī)療保險(xiǎn)覆蓋率(X3)、城鎮(zhèn)企業(yè)養(yǎng)老保險(xiǎn)覆蓋率 (X4)、失業(yè)保險(xiǎn)覆蓋率 (X5)、生育保險(xiǎn)覆蓋率(X6)、工傷保險(xiǎn)覆蓋率(X7)、新型農(nóng)村合作醫(yī)療覆蓋率(X8)、城鄉(xiāng)居民基本養(yǎng)老保險(xiǎn)覆蓋率(X9)等來看,北京市分別為77%、75%、57%、50%、49%、99.5%、79%(由于數(shù)據(jù)的可得性,城鄉(xiāng)居保覆蓋率采用已參保的農(nóng)村人數(shù)與農(nóng)村勞動(dòng)年齡人口之比。),貴州分別為25%、26%、14%、18%、19%、99%、75%。除了新農(nóng)合覆蓋率和城鄉(xiāng)居保覆蓋率以外,北京市其他幾項(xiàng)社會(huì)保障覆蓋率遠(yuǎn)高于貴州省。為了推進(jìn)社會(huì)保障事業(yè)、促進(jìn)社會(huì)保障水平的區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展,應(yīng)將立法的強(qiáng)制手段與彈性的激勵(lì)政策相結(jié)起來。以立法的強(qiáng)制性保證各類企業(yè)、單位、個(gè)人參加社會(huì)保險(xiǎn),建立用人單位依法參保的制約機(jī)制,減少和杜絕參保人員流失。同時(shí),設(shè)計(jì)彈性的激勵(lì)機(jī)制,充分調(diào)動(dòng)企業(yè)、個(gè)人的參保積極性,特別是調(diào)動(dòng)中西部地區(qū)的農(nóng)民群體積極參加城鄉(xiāng)居民基本養(yǎng)老保險(xiǎn)、新型農(nóng)村合作醫(yī)療制度,切實(shí)擴(kuò)大社會(huì)保險(xiǎn)覆蓋面[25]。 [1]殷金朋,趙春玲,賈占標(biāo),倪志良. 社會(huì)保障支出、地區(qū)差異與居民幸福感[J].經(jīng)濟(jì)論壇,2016(3). 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河南師范大學(xué)學(xué)報(bào)(哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版)2017年3期