□孫玉棟 梅正午 劉文璋

（中國人民大學公共管理學院，北京100872）

改革開放以來，我國的居民消費支出呈現(xiàn)大幅增加的趨勢，在發(fā)達國家中僅次于美國。然而，我國居民的消費率卻相對偏低，低于同時期的美、英、德等發(fā)達國家水平。截至2018年底，我國居民的消費率尚未達到40%①資料來源于經(jīng)濟合作和發(fā)展組織（OECD)官方網(wǎng)站關于各國消費支出和消費率的對比。https://data.oecd.org/hha/household-spending.htm，訪問時間：2020-03-25。。居民消費不僅對于穩(wěn)定內需、發(fā)展經(jīng)濟至關重要，也會影響到居民的幸福感與階層認同[1-2]，而這直接關系到社會穩(wěn)定。因而，對居民消費的影響因素進行深入探討具有重要意義。

黨的十九屆四中全會報告指出，要“健全以稅收、社會保障、轉移支付等為主要手段的再分配調節(jié)機制”。養(yǎng)老保險不僅是社會保障的重要組成部分，而且還會對居民的消費產(chǎn)生重要影響，由此引出以下的研究問題：

（1）在我國老齡化程度不斷加深的背景下，養(yǎng)老保險會對居民的家庭消費水平以及家庭消費結構產(chǎn)生怎樣的影響？商業(yè)性養(yǎng)老保險和基本養(yǎng)老保險對居民家庭消費的影響有何差異？（2）中間的影響機制是什么？總收入和再分配偏好是否是關鍵作用變量？（3）養(yǎng)老保險對居民家庭消費的影響在不同群體之間有何差異？

從以上問題出發(fā)，本文利用CGSS（2015）的數(shù)據(jù)，使用傾向得分匹配法（PSM）、OLS 和Ologit 模型，對不同類別養(yǎng)老保險對居民家庭消費水平及消費結構的影響及內在機制進行了實證分析，并利用工具變量法克服了可能存在的內生性問題。同以往研究相對比，本文的不同點主要集中在三個方面：首先，本文實證對比分析了基本養(yǎng)老保險和商業(yè)性養(yǎng)老保險對居民家庭總消費與消費結構的影響；其次，區(qū)分了基本養(yǎng)老保險和商業(yè)性養(yǎng)老保險各自對不同群體家庭消費的影響；最后，深入全面地分析了養(yǎng)老保險對居民家庭消費的影響機制，并據(jù)此提出相關政策建議。

一、文獻綜述與研究假設

（一）研究現(xiàn)狀述評

當前就養(yǎng)老保險和居民消費之間的關系研究主要集中于五個類別：

第一類研究指出，基本養(yǎng)老保險促進了居民消費。岳愛等利用新型農(nóng)村社會養(yǎng)老保險試點作為工具變量，分析了新農(nóng)保對家庭消費支出的影響，發(fā)現(xiàn)參加新農(nóng)保的人員在日常消費方面要明顯超過非參保人員[3]。張川川等在使用中國健康與養(yǎng)老追蹤調查數(shù)據(jù)的基礎上，利用雙重差分和斷點回歸的方法，測算并分析了新農(nóng)保的政策效應，發(fā)現(xiàn)新農(nóng)保能夠在一定程度上增加家庭的消費[4]。趙青、李珍基于跨國的對比發(fā)現(xiàn)，公共養(yǎng)老金的覆蓋率在較高GDP分組國家可以明顯地帶動居民消費，在低GDP 分組國家對消費的帶動則相對較弱，并進一步提出，不應該夸大公共養(yǎng)老金制度對居民消費的帶動作用[5]。

第二類研究認為，基本養(yǎng)老保險擠出了居民消費。李珍、趙青結合消費理論，研究了城鎮(zhèn)養(yǎng)老保險制度和城鎮(zhèn)居民消費之間的動態(tài)關系，發(fā)現(xiàn)1987—2012年的養(yǎng)老保險對城鎮(zhèn)居民消費存在擠出效應[6]。

第三類研究則是介于擠入居民消費與擠出居民消費之間。白重恩等的研究發(fā)現(xiàn)，在2006 年以前，養(yǎng)老保險的覆蓋率能夠帶來居民的消費增加，但當繳費前的收入與養(yǎng)老保險覆蓋率一定時，提高養(yǎng)老保險的繳費率則會抑制居民的消費，養(yǎng)老保險的繳費負擔會對居民的消費產(chǎn)生負面影響[7]?？禃〉然?012年中國追蹤調查數(shù)據(jù)的研究表明，基本養(yǎng)老保險可以增加高收入家庭的當期消費，但是當存在信貸約束時，低收入家庭參加基本養(yǎng)老保險并不能夠帶動其當期的消費[8]。

第四類研究指出，基本養(yǎng)老保險與居民消費之間沒有關系。顧海兵、張實桐認為，社會保障更多的是實現(xiàn)收入由高收入者或中高收入者向低收入者的轉移，并不會對居民的消費產(chǎn)生影響[9]。

第五類觀點認為，基本養(yǎng)老保險與居民消費之間存在門檻效應。侯向群基于全國31個?。▍^(qū)、市）2001—2017年的面板數(shù)據(jù)，利用門檻回歸模型分析了社會養(yǎng)老保險和居民消費之間的關系，發(fā)現(xiàn)城鎮(zhèn)企業(yè)職工基本養(yǎng)老保險的覆蓋率和替代率對居民的消費存在門檻效應：當收入較低時，基本養(yǎng)老保險并不會導致居民消費的增加，而一旦超過某個收入門檻以后，則會增加居民的消費[10]。

通過對現(xiàn)有文獻的梳理發(fā)現(xiàn)，有不少學者關注研究基本養(yǎng)老保險與居民消費之間的關系，上述研究在豐富現(xiàn)有文獻的同時，也為本文提供了研究的基礎。但當前研究仍舊存在以下可以改進的空間：第一，在關于養(yǎng)老保險對居民消費的影響方面，現(xiàn)有研究尚未達成一致意見；第二，現(xiàn)有研究大多集中在養(yǎng)老保險對居民總消費的影響層面，而對于居民消費結構影響的分析少有涉及；第三，養(yǎng)老保險包括基本養(yǎng)老保險和商業(yè)性養(yǎng)老保險，現(xiàn)有文獻聚焦于分析基本養(yǎng)老保險對居民消費的影響，但是缺乏商業(yè)性養(yǎng)老保險與基本養(yǎng)老保險對居民消費影響的對比分析；第四，現(xiàn)有研究缺乏就養(yǎng)老保險對居民消費的影響機制而進行的深入全面的分析。因此，本文圍繞上述問題提出研究假設，并通過實證分析加以檢驗。

（二）研究假設

1.養(yǎng)老保險對居民家庭消費規(guī)模的影響分析

根據(jù)消費理論，本文分別從居民的家庭總消費、生存性消費和發(fā)展性消費三大方面全面反映居民的家庭消費情況。參考張翼對居民消費的劃分[11]，本文的生產(chǎn)性消費包括居民在衣著、食物、住房、醫(yī)療方面的消費支出，發(fā)展性消費主要指居民在教育、交通、休閑娛樂方面的消費支出。就養(yǎng)老保險與居民消費之間的關系而言，養(yǎng)老保險有利于減少居民未來面臨的不確定性風險，增加居民的消費規(guī)模。由預防性儲蓄理論可知，未來面臨的不確定性風險是居民用來確定其儲蓄水平的重要依據(jù)之一。如果居民感知未來的不確定性風險較小，其會在消費方面有所增加，在儲蓄方面有所減少。養(yǎng)老保險的出現(xiàn)無疑在一定程度上可以降低居民未來所面臨的不確定性，從而在一定程度上能夠起到增加居民消費的作用。康書隆等指出，公共養(yǎng)老保險有利于幫助居民分散長壽的風險，降低居民的儲蓄率[8]。Feldstein 對1929—1971年的數(shù)據(jù)進行分析后發(fā)現(xiàn)，社會養(yǎng)老保險有利于擠出居民的私人儲蓄，增加居民的消費[12]。此外，無論是在收入回報還是應對風險的能力方面，商業(yè)性養(yǎng)老保險的效應均要優(yōu)于基本養(yǎng)老保險。結合以上分析，本文提出以下假設：

假設1：養(yǎng)老保險可以顯著增加居民家庭消費規(guī)模

假設1a：基本養(yǎng)老保險可以顯著增加居民家庭總消費、生存性消費和發(fā)展性消費

假設1b：商業(yè)性養(yǎng)老保險可以顯著增加居民家庭總消費、生存性消費和發(fā)展性消費

假設1c：商業(yè)性養(yǎng)老保險對居民家庭消費的增加效應要大于基本養(yǎng)老保險

2.養(yǎng)老保險對居民家庭消費結構的影響分析

隨著中國特色社會主義進入新時代，人民群眾的消費需求也發(fā)生了相應的轉變，除了滿足衣著、食物等生存性消費以外，人們越來越多地開始追求教育培訓、休閑娛樂等發(fā)展性消費。張翼特別指出，當前我國社會各階層的消費情況已經(jīng)發(fā)生了變化，由生存性消費向發(fā)展性消費轉變[11]。因而本文認為，養(yǎng)老保險在減少居民未來面臨的不確定性的同時，在一定程度上對居民發(fā)展性消費的拉動作用要大于生存性消費。由此，我們提出如下假設：

假設2：養(yǎng)老保險對發(fā)展性消費的拉動作用大于生存性消費

假設2a：基本養(yǎng)老保險對發(fā)展性消費的拉動作用大于生存性消費

假設2b：商業(yè)性養(yǎng)老保險對發(fā)展性消費的拉動作用大于生存性消費

3.收入增長視角下養(yǎng)老保險對居民家庭消費的影響分析

通常來講，不論是參加基本養(yǎng)老保險還是參加商業(yè)性養(yǎng)老保險，都需要居民個人支付一定的費用，這會對居民的當期收入產(chǎn)生所謂的擠出效應。然而，參加養(yǎng)老保險也有可能增加居民收入。就基本養(yǎng)老保險而言，研究表明，對于未滿60周歲的個人，新型農(nóng)村社會養(yǎng)老保險會增加其外出就業(yè)的概率[13]；對于已經(jīng)滿60歲的居民，則可以領取養(yǎng)老金。以上兩種辦法都能夠帶來居民當期收入的增加。城鄉(xiāng)居民基本養(yǎng)老保險與新農(nóng)保都可以帶來城鄉(xiāng)家庭的工資性收入、經(jīng)營性收入、財產(chǎn)性收入以及家庭總收入的增加[14]。對于商業(yè)性養(yǎng)老保險而言，其保障層次較廣，針對性較強，可以顯著帶動農(nóng)村女性的就業(yè)[15]，從而增加其收入。此外，部分商業(yè)性養(yǎng)老保險可以使參保居民每年享受與保險公司經(jīng)營狀況相關的分紅，其參保的保單也可以用來貸款。居民可以通過貸款的方式來優(yōu)化其資產(chǎn)的配置，這在一定程度上有利于增加其當期的收入。由此本文認為，雖然參加養(yǎng)老保險需要居民當期繳納一定的費用，但是就總體而言，其通過增加居民的勞動供給和優(yōu)化居民的資產(chǎn)配置也會增加居民的總收入，并且居民總收入的增加有可能大于居民當期繳納的費用，而這在一定程度上有利于刺激居民的消費。因而，我們提出如下假設：

假設3：養(yǎng)老保險可以顯著增加居民的總收入（進而增加居民總消費）

假設3a：基本養(yǎng)老保險可以顯著增加居民的總收入

假設3b：商業(yè)性養(yǎng)老保險可以顯著增加居民的總收入

4.再分配偏好視角下養(yǎng)老保險對居民家庭消費的影響分析

基本養(yǎng)老保險作為一種重要的再分配手段，同居民的再分配偏好密不可分。居民的再分配偏好會對居民的消費帶來一定的影響：居民的再分配偏好越強，表明居民對其目前的收入分配不滿意，從而會增加居民的儲蓄傾向，減少居民的消費傾向；居民的再分配偏好越弱，表明居民對當前的收入分配比較滿意，有利于降低居民的儲蓄傾向，增加居民的消費傾向。我國現(xiàn)行的養(yǎng)老保險制度包括現(xiàn)收現(xiàn)付制和基金積累，而以上兩種方式會產(chǎn)生代際內與代際間的收入再分配。養(yǎng)老保險能夠在某種程度上實現(xiàn)收入從高收入群體轉向低收入群體，進而有利于維護社會公平[16]，而這無疑有助于降低居民的再分配偏好，減少儲蓄傾向。就商業(yè)性養(yǎng)老保險而言，雖然居民能夠自主決定參保與否，但是考慮到商業(yè)性養(yǎng)老保險給予居民退休后的養(yǎng)老金水平往往要高于基本養(yǎng)老保險的養(yǎng)老金水平，加之部分商業(yè)性養(yǎng)老保險還具有分紅的功能，每年會依據(jù)保險公司的實際運營情況給予參保者一定的分紅，因而，商業(yè)性養(yǎng)老保險在某種程度上也能夠減弱居民再分配偏好。因此，本文提出以下假設：

假設4：養(yǎng)老保險可以顯著降低居民的再分配偏好（進而增加居民總消費）

假設4a：基本養(yǎng)老保險可以顯著降低居民的再分配偏好

假設4b：商業(yè)性養(yǎng)老保險可以顯著降低居民的再分配偏好

結合假設3和假設4，本文認為，養(yǎng)老保險能夠通過增加居民的收入和減弱居民的再分配偏好，進而影響居民的家庭消費（見圖1）。

二、數(shù)據(jù)、變量及模型選取

（一）數(shù)據(jù)來源

本文利用的數(shù)據(jù)來源于中國人民大學社會學系同香港科技大學社會科學部合作開展的2015年度《中國綜合社會調查(CGSS)》項目。該調查項目采用了多階分層概率抽樣設計，其調查點覆蓋了我國內地除西藏、海南、新疆之外的28 個?。▍^(qū)、市）的478 個村（居），共完成有效問卷10 968 份。通過對漏答、錯答、缺失樣本的處理，共得出2197個有效樣本。

（二）變量測量及描述性統(tǒng)計

1.因變量。本文的因變量是居民的家庭消費，包含居民的家庭總消費、生存性消費和發(fā)展性消費。考慮到數(shù)據(jù)的平穩(wěn)度以及克服變量間的非線性問題，先對家庭總消費、生存性消費與發(fā)展性消費加1，之后分別取自然對數(shù)。

圖1 養(yǎng)老保險對居民家庭消費的影響機制

2.自變量。本文的自變量為居民是否加入養(yǎng)老保險，具體可以分為基本養(yǎng)老保險和商業(yè)性養(yǎng)老保險，參加賦值為1，未參加賦值為0。

3.控制變量。為了更好地明確居民參加養(yǎng)老保險的影響因素，本文參考姜向群、張強、柳清瑞的研究成果[17-19]，選取了個體、家庭特征作為控制變量。其中，個體特征方面，主要包括居民的政治面貌、受教育程度、性別、年齡以及工作情況；家庭特征方面，主要包括家庭有無轎車和家庭的經(jīng)濟狀況感知、資產(chǎn)情況。鑒于年齡和受教育程度對居民是否參加養(yǎng)老保險可能會存在非線性的關系，本文進一步選取了年齡的平方項和受教育程度的平方項。各個變量的描述性統(tǒng)計見表1。

表1 變量的描述性統(tǒng)計

（三）模型的選取

在模型的選取方面，本文使用的是傾向得分匹配法（PSM）而沒有采用傳統(tǒng)的回歸分析方法(OLS)，原因在于：第一，居民參與養(yǎng)老保險有可能會受到某些不可觀測因素的影響，而這些不可觀測因素又有可能跟家庭消費有關，使用OLS 有可能導致對結果的估計有所偏誤；第二，跟傳統(tǒng)的回歸分析方法相比較而言，傾向得分匹配法（PSM）可以比較好地克服有偏估計與樣本“自選擇”所導致的偏誤，考慮到PSM 無須事前對函數(shù)形式、參數(shù)約束以及誤差分布項進行假定，對于解釋變量也沒有嚴格外生性的要求，故在處理變量的內生性問題時具備一定的優(yōu)勢。結合以上分析，本文運用傾向得分匹配法（PSM）來進行實證研究。

（四）基于傾向得分匹配的居民養(yǎng)老保險反事實分析框架

在CGSS居民問卷中，關于自變量的具體問題是：受訪者是否有加入的城市/農(nóng)村基本養(yǎng)老保險、受訪者是否有加入的商業(yè)性養(yǎng)老保險，符合反事實分析框架。對個體i來講，未來的消費會存在兩種情況，一種情況為居民參加基本養(yǎng)老保險和商業(yè)性養(yǎng)老保險的未來家庭消費，即Y1i；另一種情況則是居民沒有參加基本養(yǎng)老保險和商業(yè)性養(yǎng)老保險時的未來家庭消費，即Y0i。

關于反事實分析框架的具體步驟如下：

首先，選擇協(xié)變量Xi。當選擇協(xié)變量時，應當盡量包含對居民是否參與養(yǎng)老保險能產(chǎn)生影響的相關變量，以保證可忽略性假設得到實現(xiàn)。在現(xiàn)有文獻作為參考的基礎上，本文分別選取了個體、家庭方面的特征作為協(xié)變量。

其次，對傾向得分進行估計。本文使用Logit模型來計算居民參與養(yǎng)老保險的傾向得分值。依據(jù)Rosenbaum、Rubin[20]的建議，本文通過在模型當中引入Xi的高次項（受教育程度的平方項和年齡的平方項）來增加方程形式的靈活性，從而起到提升結果準確度的目的。

再次，進行傾向得分匹配。第一，選擇匹配方法。由于匹配方法本身并無好壞之分，但是不同的匹配方法會產(chǎn)生一定的測算偏差，因而，即使處理樣本相同的數(shù)據(jù)，也會在計量結果上有一定的差異。究竟應該采取何種辦法匹配才可以取得最優(yōu)的結果，目前學界尚未達成一致的意見。本文分別采用了六種方法來進行匹配。（1）k 近鄰匹配，該匹配方式通過找到傾向得分比較接近的k 個不同組個體進行配對。在本文中，把k 設定為4，進行一對四匹配，最終實現(xiàn)均方誤差的最小化。（2）卡尺匹配，該匹配方式對傾向得分的絕對距離存在一定的限定。在經(jīng)過測算以后，本文把卡尺的范圍設置為0.01。（3）卡尺內k 近鄰匹配，該匹配方式在給定卡尺范圍內尋找發(fā)現(xiàn)k 近鄰匹配，本文設置的卡尺范圍為0.01，在匹配方面進行一對四匹配。（4）核匹配。本文使用默認的函數(shù)和帶寬。（5）樣條匹配。本文利用spline 命令進行默認回歸。（6）馬氏匹配。本文利用mahal 命令進行默認回歸。第二，檢驗平衡性。如果傾向得分的估計結果比較準確，那么可以利用標準化偏差來檢測在匹配以后，Xi在處理組跟對照組之間的分布是否滿足數(shù)據(jù)平衡。

最后，計算平均處理效應。平均處理效應一共包括三類：第一為處理組的平均處理效應（ATT），即參與養(yǎng)老保險的居民家庭消費變化的平均值；第二為對照組的平均處理效應，即未參與養(yǎng)老保險的居民家庭消費變化的平均值（ATU）；第三則是全樣本的平均處理效應（ATE），即隨機樣本居民在家庭消費方面的變化。本研究更適合用ATT 進行分析，計算過程為：首先，對參加養(yǎng)老保險居民未參加養(yǎng)老保險時其消費行為進行估計；其次，求差，即用居民的消費行為減去參加養(yǎng)老保險居民在未參加養(yǎng)老保險時的消費行為；最后，針對上述之差求處理組的均值。

三、居民參與養(yǎng)老保險的影響因素分析

為了實現(xiàn)樣本之間的匹配，本文分析了居民參與養(yǎng)老保險的影響因素，估計結果見表2。由表2 可以看出，就基本養(yǎng)老保險而言，受教育程度“B=0.355，P≤0.01”，這表明居民的受教育程度越高，越有可能參加基本養(yǎng)老保險?？赡艿脑蚴请S著居民受教育程度的提高，其對于養(yǎng)老的重視程度越來越高。年齡“B=0.141，P≤0.01”，這說明年齡越大，居民越有可能參加基本養(yǎng)老保險?？赡艿慕忉屖请S著居民年齡的增加，其對于養(yǎng)老的需求會日益增加。就商業(yè)性養(yǎng)老保險而言，受教育程度“B=0.521，P≤0.05”，這說明居民的受教育程度越高，其越有可能參加商業(yè)養(yǎng)老保險。可能的原因之一是，當居民的受教育程度提高時，其更能意識到商業(yè)養(yǎng)老保險可以帶來的效益，從而對商業(yè)性養(yǎng)老保險的重視程度會更高。年齡“B=0.109，P≤0.01”，這說明年齡越大的居民，其參加商業(yè)性養(yǎng)老保險的可能越大?？赡艿慕忉屖请S著居民年齡的增加，其對于養(yǎng)老質量的需求會比以往更加強烈。工作情況“B=0.646，P≤0.01”，表明相較于沒有工作的居民而言，有工作的居民會更有可能去參加商業(yè)性養(yǎng)老保險，可能的解釋在于，有工作的居民往往擁有更穩(wěn)定的收入來源，從而為其參加商業(yè)性養(yǎng)老保險提供資金支持。家庭轎車“B=0.602，P≤0.01”，表明相較于沒有轎車的居民而言，有轎車的居民會更有可能參加商業(yè)性養(yǎng)老保險，可能原因在于有轎車的居民通常具有一定的經(jīng)濟條件，在參加商業(yè)性養(yǎng)老保險方面具有更多的可能性。家庭經(jīng)濟狀況感知“B=0.252，P≤0.1”，表明家庭經(jīng)濟狀況感知越好的居民，參加商業(yè)性養(yǎng)老保險的可能性越大?？赡艿脑蚴羌彝ソ?jīng)濟狀況感知越好的居民往往更加具有參加商業(yè)性養(yǎng)老保險的動機。家庭資產(chǎn)“B=0.304，P≤0.01”，意味著家庭資產(chǎn)與居民參加商業(yè)性養(yǎng)老保險之間具有顯著的正向相關。結合本文利用的是家庭所擁有的房產(chǎn)數(shù)量來衡量家庭資產(chǎn)，可能的解釋是，家庭的房產(chǎn)數(shù)量越多，其家庭資產(chǎn)越雄厚，越擁有多余的資金來參加商業(yè)性養(yǎng)老保險。

四、養(yǎng)老保險對居民家庭消費的影響效應測算

（一）傾向得分的共同取值范圍

本文測量出居民i參與養(yǎng)老保險的傾向得分，為了保證樣本數(shù)據(jù)的匹配質量，在測算出傾向得分以后，繪制了基本養(yǎng)老保險、商業(yè)性養(yǎng)老保險的核密度函數(shù)圖（見圖2和圖3）。由圖2和圖3可以發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)的觀測值都在共同取值范圍內（on support）①基于篇幅所限，本文僅僅呈現(xiàn)了以家庭總消費為例的核密度函數(shù)圖，其他的如有需要，可聯(lián)系作者。，故本文在進行傾向得分匹配時損失的樣本并不多。

表2 基于logit模型的居民參與養(yǎng)老保險的估計結果

圖2 核密度函數(shù)圖（基本養(yǎng)老保險）

圖3 核密度函數(shù)圖（商業(yè)性養(yǎng)老保險）

（二）平衡性檢驗

在平衡性檢驗方面，本文參考Rubin[21]的做法，分別從標準化偏差、均值以及LR 統(tǒng)計量三個部分來進行平衡性檢驗。第一，就匹配前后處理組與對照組匹配變量的標準化偏差進行對比。如果匹配以后處理組與對照組樣本之間的標準化偏差小于20%，說明匹配比較成功；當標準化偏差變小時，表明兩組的差異有所減小。第二，就處理組與對照組的匹配變量在均值方面差異進行判斷，可以借用t檢驗來考察差異是否顯著。第三，分別考察偽R（2Pseudo-R2）、卡方偏差均值（mean bias）、B值和R值②偏差均值（mean bias）即標準化偏差均值。B即為Rubin’s B，表示處理組與對照組之間PS均值的標準化差異；R為Rubin’s R，即處理組與對照組之間PS方差之比。根據(jù)Rubin，B<25%以及R在[0.5，2]內，可以認為匹配平衡性假定條件得到充分的滿足。，這能夠從總體上去判斷匹配是否滿足了平衡性假定。匹配平衡性假定檢驗結果見表3①基于篇幅所限，本文僅匯報了k近鄰匹配（k=4）的匹配平衡性假定檢驗結果。其他五類穩(wěn)健性檢驗（卡尺匹配、卡尺內k近鄰匹配、核匹配、樣條匹配、馬氏匹配）的匹配平衡性假定檢驗結果暫未匯報。如有需要，可以聯(lián)系作者。。由表3 可以看出，不論是基本養(yǎng)老保險還是商業(yè)性養(yǎng)老保險，同匹配之前的結果相對比，自變量在匹配后的標準化偏差均有所減小，且偏差均低于10%；匹配后的t檢驗表明處理組與控制組不存在系統(tǒng)差異；匹配后的偽R2、卡方、偏差均值、B 值以及R 值都有所下降，并且所有的B 值也都小于25%，所有的R值的取值范圍也都在[0.5，2]內。結合上述分析可以看出，采用傾向得分匹配法可以消除處理組與對照組在自變量分布方面的差異，且能夠解決樣本自選擇所帶來的估計偏誤。

表3 自變量匹配平衡性假定檢驗結果

（三）養(yǎng)老保險對居民家庭消費的影響效應測算和組群差異分析

1.影響效應測算

本文分別計算了基本養(yǎng)老保險和商業(yè)性養(yǎng)老保險對居民家庭總消費、生存性消費和發(fā)展性消費的平均處理效應，結果見下文表4②在標準誤方面，通過自助抽樣500次得到標準誤。另外，在匯報方面，本文直接匯報了相應的P值，并未匯報t值。此外，雖然在基本醫(yī)療保險中，就生存性消費和發(fā)展性消費而言，部分匹配方法的P值大于0.1，但是僅為少數(shù)部分，且超出0.1的范圍相對比較小。本文就部分P值大于0.1的檢驗方法，進一步計算了其在自助抽樣500次前的t值，t值均大于1.65，故本文在此也默認其為顯著。。運用6 種匹配方法所獲取的計量結果基本相一致，說明本文的結果較為穩(wěn)健。參考王慧玲、孔榮[22]的做法，本文通過6 種匹配方法的算術平均值來表征影響效應，從而有利于后文的實證分析。

在經(jīng)過傾向得分匹配的反事實估計后，就基本養(yǎng)老保險而言，參加基本養(yǎng)老保險會顯著增加居民的家庭總消費，影響的凈效應為0.136，這意味著在考慮了居民選擇性偏差后，參與基本養(yǎng)老保險會使居民家庭總消費顯著提高13.6%。從生存性消費來看，處理組的平均處理效應（ATT）為0.118，這意味著，參與基本養(yǎng)老保險會使得居民的家庭生存性消費顯著增加11.8%；從發(fā)展性消費來看，處理組的平均處理效應（ATT）為0.219，這表明，參與基本養(yǎng)老保險能夠使得居民的家庭發(fā)展性消費顯著增加21.9%。由此不難發(fā)現(xiàn)，參加基本養(yǎng)老保險可以顯著增加居民的家庭生存性消費和發(fā)展性消費，假設1a得到支持。

就商業(yè)性養(yǎng)老保險而言，參加商業(yè)性養(yǎng)老保險會顯著增加居民的家庭總消費，影響的凈效應為0.361，這意味著在考慮了居民選擇性偏差后，參與商業(yè)性養(yǎng)老保險會使居民家庭總消費顯著提高36.1%。從生存性消費來看，處理組的平均處理效應（ATT）為0.357，這表明，參與商業(yè)性養(yǎng)老保險會使得居民的家庭生存性消費顯著提升35.7%；從發(fā)展性消費來看，處理組的平均處理效應（ATT）為0.381，這意味著，參與商業(yè)性養(yǎng)老保險會使得居民的家庭發(fā)展性消費顯著提升38.1%。因而，參加商業(yè)性養(yǎng)老保險可以顯著增加居民的家庭生存性消費和發(fā)展性消費，假設1b得到支持。進一步對比分析可以發(fā)現(xiàn)，在居民家庭總消費、生存性消費和發(fā)展性消費方面，商業(yè)養(yǎng)老保險的增加效應均大于基本養(yǎng)老保險，假設1c得到支持，從而假設1得到支持。不論是商業(yè)性養(yǎng)老保險，還是基本養(yǎng)老保險，其對發(fā)展性消費的帶動作用均大于生存性消費，假設2a與假設2b均得到支持，進而假設2得到支持。

結合以上分析可以發(fā)現(xiàn)，基本養(yǎng)老保險和商業(yè)性養(yǎng)老保險均可以顯著增加居民的家庭總消費、生存性消費、發(fā)展性消費；不論是基本養(yǎng)老保險，還是商業(yè)性養(yǎng)老保險，其對居民的家庭發(fā)展性消費的促進作用均要大于對居民的家庭生存性消費；在居民家庭總消費、生存性消費和發(fā)展性消費方面，商業(yè)性養(yǎng)老保險的促進作用均大于基本養(yǎng)老保險。

2.組群差異分析

在實際情況中，不同收入群體的居民，其參與養(yǎng)老保險的情況也會不同，因為收入的高低會直接關系到居民是否有多余的資金來參加養(yǎng)老保險，這點在商業(yè)性養(yǎng)老保險方面可能會更加明顯。雖然本文利用處理組的平均處理效應（ATT）來測量養(yǎng)老保險對居民家庭消費的凈效應，但是平均處理效應（ATT）僅僅可以反映出參與養(yǎng)老保險的居民家庭消費變化的平均值，卻無法呈現(xiàn)出樣本居民影響效應的結構性差異，也就是不同收入群體的差異。為此，本文進一步探討了不同收入群體居民的組群差異，從而有助于進一步豐富養(yǎng)老保險對居民家庭消費效應的研究內容。具體的劃分標準參考李強、徐玲界定我國當前收入水平劃分的做法：把個人年收入小于35 000元的界定為低收入群體，把個人年收入大于35 000元的界定為中高收入群體[23]。不同收入群體的回歸結果見表5。

由表5 可以發(fā)現(xiàn)，針對低收入群體而言，居民參加基本養(yǎng)老保險以后，可以顯著提升18.2%的居民家庭總消費、35.9%的居民家庭發(fā)展性消費?？赡艿脑蚴请S著人民生活水平的不斷改善，居民的需求日益多元化，并且開始追求更高質量的生活標準，致使對于發(fā)展性消費的需求日益增加。而參加基本養(yǎng)老保險會給低收入群體提供一個對未來比較穩(wěn)定的預期，降低居民未來面臨的不確定性，進而提升居民的總消費和發(fā)展性消費。對于中高收入群體而言，居民參加商業(yè)性養(yǎng)老保險以后，可以顯著提升30%的居民家庭總消費、31%的居民家庭生存性消費?？赡艿慕忉屖菍τ谥懈呤杖肴后w而言，其一般具備參加商業(yè)性養(yǎng)老保險的經(jīng)濟條件，而隨著居民消費的升級，這一群體的居民在生存性消費方面可能提出更高的要求。參加商業(yè)性養(yǎng)老保險可為中高收入群體降低未來面臨的不確定性，從而帶來其在生存性消費方面及總消費的增加。

表4 養(yǎng)老保險傾向得分匹配的處理效應

3.內生性問題討論

本文所研究的養(yǎng)老保險對居民家庭消費的影響，可能存在變量的內生性問題。通常而言，內生性問題包括遺漏變量、測量誤差以及雙向因果。雖然本文利用傾向得分匹配方法能夠有效避免樣本自選擇所帶來的偏差，也選取了包括政治面貌、受教育程度、受教育程度平方、性別、年齡、年齡平方、工作情況在內的個體特征，以及包括家庭轎車、家庭經(jīng)濟狀況感知、家庭資產(chǎn)在內的家庭特征作為協(xié)變量，以避免遺漏變量所帶來的內生性問題，但是為了解決其他可能存在的內生性問題，則需要借助于工具變量法。本文工具變量的選取參考魯元平等在考察我國基本養(yǎng)老保險與居民再分配偏好時的做法，選取受訪者“所在村/居委會的居民參加基本養(yǎng)老保險的比例”作為居民是否參加基本養(yǎng)老保險的工具變量[24]。一方面，受訪者“所在村/居委會的居民參加基本養(yǎng)老保險的比例”會對居民是否參加基本養(yǎng)老保險產(chǎn)生影響；另一方面，“受訪者所在村/居委會的居民參加基本養(yǎng)老保險的比例”也會通過影響居民是否參加基本養(yǎng)老保險進而對居民的家庭消費情況產(chǎn)生影響。因此，受訪者“所在村/居委會的居民參加基本養(yǎng)老保險的比例”是一個相對比較合理的工具變量。同理，在商業(yè)性養(yǎng)老保險的工具變量選擇方面，本文選取“受訪者所在村/居委會的居民參加商業(yè)性養(yǎng)老保險的比例”作為居民是否參加商業(yè)性養(yǎng)老保險的工具變量。表6 分別包含了基本養(yǎng)老保險和商業(yè)性養(yǎng)老保險工具變量回歸的結果。

由表6 的（1）（3）兩列可以看出，“受訪者所在村/居委會的居民參加基本養(yǎng)老保險的比例”與基本養(yǎng)老保險之間具有顯著的正向相關關系；“受訪者所在村/居委會的居民參加商業(yè)性養(yǎng)老保險的比例”與商業(yè)性養(yǎng)老保險之間具有顯著的正向相關關系。第一階段的F 檢驗值說明本文所采納的工具變量通過了弱工具變量，表明本文所選取的工具變量和自變量之間具有比較強的相關關系。由表6的第（2）（4）列可以發(fā)現(xiàn)，參加基本養(yǎng)老保險和商業(yè)性養(yǎng)老保險都可以顯著增加居民的家庭消費，并且商業(yè)性養(yǎng)老保險對居民家庭消費的帶動作用要大于基本養(yǎng)老保險，這跟PSM 方法得出的結果一致，比較有效地支持了這一分析方法。

表5 分樣本回歸結果

表6 養(yǎng)老保險對居民家庭消費的工具變量回歸結果

4.收入增長和再分配偏好視角下養(yǎng)老保險對居民家庭消費的影響機制

考慮到養(yǎng)老保險可能會對于居民的個人收入和再分配偏好產(chǎn)生影響，進而影響居民的家庭消費，本文利用OLS 模型分析了收入增長視角下養(yǎng)老保險對居民家庭消費的影響，利用Ologit 模型分析了再分配偏好①在CGSS問卷中，關于衡量居民再分配偏好的問題為“您是否同意以下說法，應該從有錢人那里征收更多的稅來幫助窮人？”一共有5個備選答案，1表示“非常不同意”，2表示“同意”，3表示“無所謂”，4表示“同意”，5表示“非常同意”。在本文中，對其進行轉換，從1-5，分別表示從非常同意到非常不同意。這樣，從1-5，意味著居民的再分配偏好越來越弱，從而便于進行相應的分析。視角下養(yǎng)老保險對居民家庭消費的影響，回歸結果見表7①表7中的樣本數(shù)量和文中其他表格中的樣本數(shù)量有一定的區(qū)別。原因在于CGSS問卷中關于居民消費的樣本缺失值相對較多，經(jīng)過對缺失值的處理后，樣本損失較多。表7主要分析的是養(yǎng)老保險對居民的總收入以及再分配偏好的影響，為了避免損失過多樣本，本文重新對變量進行了處理，最終導致樣本方面的差異。。由表7 的（5）（6）（9）（10）列可以發(fā)現(xiàn)，無論是基準回歸，還是加入控制變量以后的回歸，基本養(yǎng)老保險和商業(yè)性養(yǎng)老保險都會對居民的總收入產(chǎn)生顯著的正向影響，并且商業(yè)性養(yǎng)老保險帶來的收入增加效應要大于基本養(yǎng)老保險。因此，假設3a與假設3b分別得到支持，進而假設3 得到支持。居民的總收入增加，無疑會在一定程度上增加居民的消費水平。鑒于商業(yè)性養(yǎng)老保險對收入的增加效應要大于基本養(yǎng)老保險，因而其對于消費的帶動作用會大于基本養(yǎng)老保險，這也在一定程度上支持了假設1c。由表7的（7）（8）（11）（12）列可以發(fā)現(xiàn)，對于基本養(yǎng)老保險而言，無論是否引入控制變量，基本養(yǎng)老保險都會對居民的再分配偏好產(chǎn)生顯著的正向影響，即基本養(yǎng)老保險會顯著增加居民的再分配偏好，因此，假設4a 未得到支持?？赡艿慕忉屖桥c目前我國的基礎養(yǎng)老金的發(fā)放水平較低有關[10]。而隨著居民生活成本的提升，較低的養(yǎng)老金水平導致居民在主觀上希望可以進行更高程度的再分配。居民的再分配偏好越強，說明其對當前的收入分配越不滿意，從而增加其儲蓄傾向，進而導致基本養(yǎng)老保險對于居民家庭消費的帶動作用相對較小。降低居民的再分配偏好，從而假設4b 得到支持。居民的再分配偏好變弱，說明其對當前的收入分配相對比較滿意，從而會增加其消費的傾向，進而導致商業(yè)性養(yǎng)老保險對于居民家庭消費的帶動作用相對較大，這在一定程度上也支持了假設1c。

五、結論與政策建議

本文結合CGSS（2015）的數(shù)據(jù)，分別從收入增長和再分配偏好視角分析了養(yǎng)老保險影響居民家庭消費的機制；利用logit 模型探討了影響居民參加養(yǎng)老保險的因素；使用傾向得分匹配法（PSM）分別測算了基本養(yǎng)老保險和商業(yè)性養(yǎng)老保險對居民家庭總消費、生存性消費和發(fā)展性消費的影響，對比分析了基本養(yǎng)老保險和商業(yè)性養(yǎng)老保險對不同收入群體家庭消費水平的影響；利用OLS 模型實證分析了養(yǎng)老保險對居民總收入的影響；利用Ologit 模型實證分析了養(yǎng)老保險對居民再分配偏好的影響。為了避免遺漏變量、測量誤差和反向因果導致的內生性，從而使得估計結果有偏差，本文進一步采用工具變量法來克服可能存在的內生性問題。本文得出的結論如下：

第一，基本養(yǎng)老保險和商業(yè)性養(yǎng)老保險均會對于商業(yè)性養(yǎng)老保險而言，無論是否引入控制變量，商業(yè)性養(yǎng)老保險都會對居民的再分配偏好產(chǎn)生顯著的負向影響，因而商業(yè)性養(yǎng)老保險會顯著對居民家庭總消費、生存性消費和發(fā)展性消費產(chǎn)生正凈效應的影響。

第二，商業(yè)性養(yǎng)老保險對居民家庭總消費、生存性消費和發(fā)展性消費的增加效應均大于基本養(yǎng)老保險。當使用工具變量法進一步解決內生性問題以后，商業(yè)性養(yǎng)老保險對居民家庭消費的增加效應依舊大于基本養(yǎng)老保險；基本養(yǎng)老保險與商業(yè)性養(yǎng)老保險對居民發(fā)展性消費的增加效應要大于生存性消費。

第三，分樣本回歸的結果顯示：對低收入群體而言，基本養(yǎng)老保險可以顯著增加其家庭總消費和發(fā)展性消費；而對中高收入群體而言，商業(yè)性養(yǎng)老保險則可以顯著增加其家庭總消費和生存性消費。

第四，基本養(yǎng)老保險和商業(yè)性養(yǎng)老保險會通過影響居民的總收入以及再分配偏好而影響居民的家庭消費，其中基本養(yǎng)老保險對于收入的增加效應相對較小，并且會顯著增加居民的再分配偏好，這在一定程度上導致其對居民家庭消費的帶動作用較小。

商業(yè)保險是我國社會保障體系的重要組成部分，為居民參與社會保障打下了良好的基礎。作為第三支柱的商業(yè)性養(yǎng)老保險，不僅可以更好地拉動消費，對于應對愈發(fā)嚴峻的人口老齡化形勢也十分重要，其可以分擔第一支柱過重的保障負擔和覆蓋第二支柱沒有覆蓋的其他經(jīng)濟活動人口。然而，我國對第三支柱商業(yè)性養(yǎng)老保險的稅收優(yōu)惠力度較低，在一定程度上影響了個體的參保意愿，并阻礙了商業(yè)性養(yǎng)老保險自身的發(fā)展。因而，迫切需要從供給端出發(fā)，加大對于第三支柱商業(yè)性養(yǎng)老保險的稅收優(yōu)惠力度。同時，個人稅收遞延型商業(yè)性養(yǎng)老保險試點已經(jīng)開始，并且在2019 年以賬戶制為基礎全面推開，為加大對商業(yè)性養(yǎng)老保險的稅收優(yōu)惠力度提供了條件。由此，本文的政策建議如下：

第一，以稅收優(yōu)惠為動力，進一步促進第三支柱商業(yè)性養(yǎng)老保險的發(fā)展。未來可以考慮把商業(yè)性養(yǎng)老保險納入稅收體系中，將第三支柱的個人養(yǎng)老金繳費納入專項或專項附加扣除，實施稅前的減免，激勵居民參加商業(yè)性養(yǎng)老保險，倒逼相關部門加快第三支柱個人養(yǎng)老金制度的建設力度，以更好地促進我國經(jīng)濟的發(fā)展，也在一定程度上有利于緩解老齡化所帶來的壓力。

第二，就目前已經(jīng)實施的個稅遞延型養(yǎng)老保險而言，還存在一定的改善空間。隨著2019年《中華人民共和國個人所得稅法》規(guī)定以居民個人“每一納稅年度收入額減除費用六萬元”為扣除標準以后①詳見《中華人民共和國個人所得稅法》第6條。，會使享受個稅遞延型養(yǎng)老保險優(yōu)惠政策的人群有所減少。未來可以考慮適當調整個稅遞延型養(yǎng)老保險在領取時適用的稅率，從而更持續(xù)地促進商業(yè)性養(yǎng)老保險的發(fā)展。

第三，進一步提升養(yǎng)老金的基礎水平。就基本養(yǎng)老保險而言，其對于居民總收入的增加效應相對較小，并且會增加居民的再分配偏好，導致對居民家庭消費的帶動作用較小。因而未來需要進一步提升養(yǎng)老金的基礎水平，加快落實養(yǎng)老金動態(tài)調整機制，使養(yǎng)老金水平的確定與物價上漲幅度以及其他社會保障標準的調整相互聯(lián)系起來。