樊 毅，張 英

（中南林業(yè)科技大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院，湖南長沙410000）

一、引言

據(jù)2021年人口普查數(shù)據(jù)顯示，我國60 歲以上人口數(shù)較十年前明顯上升，達到總?cè)丝诘?8.7%，人口老齡化趨勢日益加?、佟＝陙?，國家高度重視養(yǎng)老問題，積極制定相關(guān)方案，并于2014年發(fā)布正式文件，宣布建立并開始實施城鄉(xiāng)居民基本養(yǎng)老保險制度（以下簡稱“城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險”）。截至2020年末，我國參加城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險的人數(shù)已達54244萬人，比上年末增加978萬人，參加養(yǎng)老保險的人數(shù)不斷在擴大②。提高全民參加養(yǎng)老保險比率是老年養(yǎng)老的重要保障途徑，《中華人民共和國國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠景目標綱要》要求參保率提高到95%，完善養(yǎng)老保險體系，使得人民老有所養(yǎng)。

我國城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險金由基礎(chǔ)養(yǎng)老金和個人賬戶養(yǎng)老金兩部分組成，前一部分是國家為老年人提供的基礎(chǔ)保障，全國最低標準為每月88元，由中央或地方財政支付③；后者是個人繳納儲存的養(yǎng)老保險金，存入賬戶的金額越多、存入時間越長，得到的養(yǎng)老金就越多。從理論上看，養(yǎng)老金保障了老年人的生活質(zhì)量，減少了老年人貧困比例，是退休老人的主要經(jīng)濟來源。然而從現(xiàn)實看，城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險是否可以保障老年人退休后的生活，增加其收入，真正實現(xiàn)“保民生、兜底線”的基本目標，還有待評估和檢驗。因此，本文重點估計城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險的實施對我國老年人產(chǎn)生的收入增收效應(yīng)，并為調(diào)整和改革城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險提供切實可行的措施和建議。

二、文獻綜述

養(yǎng)老保險的增收效應(yīng)一直是國內(nèi)外學(xué)者積極研究的課題。查閱相關(guān)文獻發(fā)現(xiàn)，多數(shù)關(guān)于增收效應(yīng)的研究都是與減貧效應(yīng)聯(lián)系在一起的。

國外的文獻主要從社會保障與公共轉(zhuǎn)移支付方面對減貧和增收效應(yīng)進行研究。House 等（1988）發(fā)現(xiàn)，身處貧困的老年人可以通過社會保障改變生活質(zhì)量，幫助其脫貧［1］。Rivera-Marques等（2004）分析了墨西哥老年人的保障計劃，長期的調(diào)查結(jié)果顯示，該計劃大量減少了貧困人數(shù)，但要注意貧困資格界定，否則會降低減貧效果［2］。Chen等（2009）從轉(zhuǎn)移支付角度對中國長期貧困的影響因素進行分析，進一步確定轉(zhuǎn)移支付可以增加收入。一些較貧困國家實施的養(yǎng)老保險，其減貧作用也紛紛得到驗證［3］。Lloyd-Sherlock 等（2012）采用2002年和2008年的南非和巴西數(shù)據(jù)研究養(yǎng)老金對老年人福利及貧困的影響，結(jié)果表明，這些國家的養(yǎng)老金制度對家庭貧困的廣度和深度都有顯著影響，使樣本家庭生活滿意度不斷提高［4］。

目前國內(nèi)對養(yǎng)老保險的減貧增收效應(yīng)的研究還較零散，部分學(xué)者認為養(yǎng)老保險制度具有一定的減貧增收效應(yīng)，但尚未形成統(tǒng)一結(jié)論。范辰辰、陳東（2014）利用多元回歸、工具變量法等計量模型對新農(nóng)保的政策效果進行檢驗，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：新農(nóng)?？梢越鉀Q農(nóng)村貧困問題，提高農(nóng)村居民收入。通過進一步對不同年齡的研究對象進行分組檢驗，檢驗證明：農(nóng)村老年人受新農(nóng)保政策影響較大［5］。朱火云（2017）把貧困分為收入貧困、健康貧困和精神貧困三種程度進行分析，研究表明城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老金雖然有助于減少收入貧困，但減貧力度較小，尚未對健康貧困和精神貧困形成顯著影響［6］。寧滿秀、楊志武等（2017）通過測度貧困發(fā)生率、貧困深度指數(shù)和貧困強度指數(shù)，分析了新型農(nóng)村養(yǎng)老保險制度的減貧作用及其程度［7］。李杰、黃春杰（2019）研究了商業(yè)養(yǎng)老保險對老年人的增收效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)商業(yè)養(yǎng)老保險確實會對老年人的收入產(chǎn)生明顯的增收效應(yīng)［8］。還有部分學(xué)者認為養(yǎng)老保險制度不具有減貧增收效果。薛惠元（2013）采用廣西和湖北抽樣調(diào)研數(shù)據(jù)，利用雙重差分法發(fā)現(xiàn)，由于農(nóng)村老年人領(lǐng)取的養(yǎng)老金水平偏低，減貧效果有限，使得新農(nóng)保的減貧效果并不明顯［9］。解堊（2017）使用模糊斷點回歸2SLS 方法檢驗新型農(nóng)村和城鎮(zhèn)居民社會養(yǎng)老保險對老年人福利的影響，最終結(jié)果表明，養(yǎng)老保險對老年人口多維貧困和不平等問題沒有明顯的降低作用［10］。

通過回顧以上研究成果可以看到，國外研究大部分聚焦于社會保障以及轉(zhuǎn)移支付這些國家實施的公共手段對老年人的減貧增收效果，且研究結(jié)論大部分都證實其在一定程度上減少了貧困，改善了老年人生活。但國內(nèi)對養(yǎng)老保險制度的減貧增收效應(yīng)研究，存在著養(yǎng)老保險制度具有一定的減貧增收效應(yīng)和養(yǎng)老保險制度不具有減貧增收效果兩種截然相反的結(jié)論。盡管研究結(jié)論有差異，但大部分文獻都采用多元回歸或工具變量法對所收集的數(shù)據(jù)進行分析驗證。鑒于此，本文利用中國綜合社會調(diào)查（CGSS）數(shù)據(jù)，采用普通最小二乘法和傾向得分匹配法來探討城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險對老年人的增收效應(yīng)。本文創(chuàng)新點在于以下兩方面：第一，已有研究多是對新農(nóng)保的減貧增收效應(yīng)進行研究，但以城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險為對象開展的研究較少，因此討論城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險的增收效應(yīng)將更有研究價值。第二，已有對減貧增收效應(yīng)的研究，大多數(shù)采取傳統(tǒng)的最小二乘法（OLS），而傾向得分匹配法（PSM）對解決模型內(nèi)生性問題更有效。

三、數(shù)據(jù)和變量

（一）樣本來源

本文采用2020年10月發(fā)布的中國綜合社會調(diào)查（Chinese General Social Survey，CGSS）數(shù)據(jù)④。該數(shù)據(jù)庫收錄了包括個人、社會、社區(qū)和家庭等數(shù)據(jù)，綜合性較強，常被用作學(xué)術(shù)研究和社會調(diào)查，涉及全國31 個省級行政區(qū)，與參加城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險的地區(qū)一致，覆蓋范圍廣，調(diào)查人群包括農(nóng)村居民與城鎮(zhèn)居民，共完成有效樣本12582 個，代表性強。該數(shù)據(jù)調(diào)查對象的年齡分布廣泛，各年齡段都有，考慮到本文研究目的為城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險對老年人的增收效應(yīng)，故選取年齡60 歲及以上的人作為主要研究對象。通過對數(shù)據(jù)進一步整理，再次將關(guān)鍵變量缺失值和極端值樣本剔除，得到總樣本5084 個，其中參保樣本4089 個，未參保樣本995個。

（二）變量設(shè)定及統(tǒng)計性描述

1.被解釋變量

本文選擇“個人年收入”（y）作為研究的被解釋變量，數(shù)據(jù)采用CGSS 微觀調(diào)查數(shù)據(jù)中個人（2016年）全年的總收入，進行取對數(shù)處理（lny）作為最后的變量。

2.政策變量

本文研究內(nèi)容為城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險對老年人收入的影響情況，因此選取“是否參加城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險”（insurance）為研究的政策變量。根據(jù)調(diào)查對象參與社會保障項目的真實情況，參加城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險賦值為1（實驗組），未參加城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險賦值為0（對照組），且該變量為虛擬變量。

3.其他解釋變量

除“是否參加城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險”此政策變量外，考慮到居民之間的異質(zhì)性特征，本文還引進了性別（sex）、年齡（age）、身體健康狀況（healthy）、受教育程度（education）、戶口狀況（household regis?ter）、工作情況（job）、婚姻狀況（marry）、家庭規(guī)模（family）等變量，將其納入模型進行控制。據(jù)已有文獻的實證研究［11］可知，以上變量都對個人年收入有著顯著的影響。本文主要考察在逐步引入新的變量后，城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險對老年人的增收效應(yīng)是否還存在。

具體變量設(shè)定如下：

表1 變量設(shè)定及統(tǒng)計描述

四、模型建立

為實證評估城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險對老年人的增收效應(yīng)，本文采用普通最小二乘法（Ordinary Least Squares，OLS）和傾向得分匹配法（Propensi?ty Score Matching，PSM），對數(shù)據(jù)進行分析計算并得出最后的結(jié)論。參考已有研究，首先建立OLS 回歸模型對本文研究內(nèi)容進行分析，但是否參加城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險是參加者自我選擇的結(jié)果，收入高的人群有時并不需要參加城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險，而參加城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險的人多為退休后收入略低或是沒有退休金的人。這就造成了實驗組與對照組初始條件不同，存在選擇偏差，因此這時就需要采用PSM 方法。PSM 方法是經(jīng)濟學(xué)界的常用方法，可以有效處理自我選擇偏差。它采用“距離”相近的方法，將對照組和實驗組的個體按照其各自的特性進行匹配，匹配過后的個體除是否接受處理外并無明顯差異，這就在一定程度上降低了自我選擇偏誤。

（一）OLS多元線性回歸

參照已有研究，構(gòu)建回歸方程為：

其中，lny為被解釋變量，代表受訪者的個人收入狀況；insurance 為政策變量，代表城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險的參保情況；β 為待估計參數(shù)，表示城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險對老年人收入的影響效應(yīng)；X為一系列控制變量的向量，代表性別、年齡、受教育程度等控制變量；α 為常數(shù)項；γ 為向量的系數(shù)；ε 為隨機誤差項。

（二）傾向得分匹配法

PSM 方法與OLS 方法類似，其主要區(qū)別在于OLS 是針對所有樣本進行回歸，而PSM 僅對選擇出來的相似樣本進行回歸。具體步驟為：首先采用logit 回歸方法估算出每個樣本參與城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險的概率，即傾向得分，接著根據(jù)傾向得分的共同支撐域（Common Support）匹配實驗組與對照組，然后采用匹配方法得出實驗組的平均處理效應(yīng)（ATT）。

根據(jù)原理，傾向得分公式可表示為：

進行傾向得分后，參加城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險的平均處理效應(yīng)（ATT）為：

其中，Y1表示干預(yù)組樣本接受干預(yù)時被解釋變量的取值，Y0表示對照組樣本沒有接受干預(yù)時被解釋變量的取值，其最終結(jié)果表示為參加城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險和未參加居民之間的收入差異。

五、實證結(jié)果分析

利用2020年發(fā)布的中國綜合社會調(diào)查（CGSS）數(shù)據(jù)，采用普通最小二乘法和傾向得分匹配法進行實證分析，具體的分析結(jié)果如下。

（一）OLS回歸結(jié)果分析

模型（1）至模型（3）是在加入了不同的控制變量后的結(jié)果，通過對城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險對老年人的實證分析（實證結(jié)果見表2），可以看出參加城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險對老年人確實存在一定的增收作用。

表2 OLS估計的回歸結(jié)果

模型（1）參保情況的回歸系數(shù)為0.506，在1%統(tǒng)計水平上顯著，說明在其他條件不變的情況下，與未參加城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險的老年人相比，已參保的老年人其個人年收入增加幅度達到50.6%；模型（2）與（3）分別表示引入健康、受教育程度等其他控制變量后的回歸結(jié)果，參保情況的回歸系數(shù)分別為0.282 和0.142，在1%統(tǒng)計水平上顯著，說明在引入不同的控制變量后，參加城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險對老年人的增收作用并未改變，將會給老年人年收入帶來28.2%和14.2%的增幅；且三種模型的擬合優(yōu)度逐漸增加，從0.037上升到0.271再上升到0.396，對模型的解釋度越來越高，結(jié)果比較穩(wěn)健。

從模型（3）來看，性別、教育、健康、婚姻、戶口、工作狀況等控制變量都與老年人的個人年收入有顯著的正向關(guān)系，年齡和家庭規(guī)模變量對老年人個人年收入的影響甚微，這與本文的預(yù)期大體一致。具體來說，性別的回歸系數(shù)為0.083，男性老人在60 周歲后其個人年收入要高于女性，比例達到8.3%左右；受教育程度的回歸系數(shù)為0.502，老人的學(xué)歷水平越高，對其老年后的收入更有利；健康狀況的回歸系數(shù)為0.203，身體健康的老年人會從事一些力所能及的工作，從而增加自己的收入；婚姻狀況的回歸系數(shù)為0.159，已婚會增加老人的收入，但該因素影響較?。还ぷ鳡顩r的回歸系數(shù)為0.313，有工作的老年人個人年收入比無工作的高出31.3%；戶口狀況的回歸系數(shù)為1.171，說明擁有城市戶口的老年人收入水平會更高。

（二）傾向得分匹配結(jié)果分析

1.老年人參與城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險的影響因素分析

從OLS 回歸分析可以得出，城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險對老年人收入有明顯的正向促進作用，但是利用OLS回歸分析會出現(xiàn)自我選擇偏差問題。想較準確地估計參加居民養(yǎng)老保險對老年人的增收效應(yīng)是否有影響，就要選擇影響老年人收入的相關(guān)變量進行分析，利用logit 估計傾向得分。參考以往學(xué)者對增收效應(yīng)的研究，相關(guān)變量主要包括性別、年齡、受教育情況、婚姻狀況、工作情況、戶口狀況和家庭規(guī)模，估計結(jié)果如表3所示。該表中顯示，受教育程度、健康狀況、婚姻狀況、戶口狀況對是否參加城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險具有顯著影響。其中受教育程度較高的老年人比其他老年人參保概率高7.8%，說明受教育程度高會促進老年人對城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險相關(guān)知識的了解，從而更容易參保；老年人有法定配偶、身體康健都會影響老年人參保積極性，其參保率分別比其他老年人高出7.8%和17%；擁有城市戶口的老年人比其他老年人參保概率更高。

表3 參與城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險傾向得分的logit估計結(jié)果

2.城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險對老年人收入的影響

本文通過采取三種傾向得分匹配方法對老年人的收入效應(yīng)進行估計，以確保最終結(jié)果的穩(wěn)健性。從估計結(jié)果可以看出，利用一對四的近鄰匹配方法，平均處理效應(yīng)（ATT）的估計值為19.6%，對應(yīng)的T 值為3.02，大于1.96 的臨界值，故顯著。半徑匹配法的ATT結(jié)果為22.5%、核匹配法的ATT結(jié)果為21.2%，對應(yīng)的T 值分別為3.89，3.64。總體來看，三種方法都表示出城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險對老年人收入有增收效應(yīng)。通過對OLS 回歸方法與PSM 方法的結(jié)果對比，發(fā)現(xiàn)此結(jié)論依然成立。值得注意的是，本文發(fā)現(xiàn)OLS 回歸方法低估了城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險對老年人收入的影響，低估數(shù)值大約為5.4%～8.3%。

表4 傾向得分匹配法（ PSM）的處理效應(yīng)

3.匹配性的平衡性檢驗

傾向得分匹配方法的結(jié)果是否可靠有用，需對匹配前后的控制組和處理組的差異進行驗證。表5為三種匹配方法匹配前后平衡性檢驗結(jié)果。從平衡性檢驗結(jié)果可以看出，各個變量，匹配前的控制組與處理組大多存在較大差異，其標準化差距超過10%，且差異在1%水平上顯著。但在匹配后，大多數(shù)變量的標準化偏差小于10%，而且大多數(shù)t檢驗的結(jié)果不拒絕處理組與控制組無系統(tǒng)差異的原假設(shè)。綜合看，在匹配后各變量標準化偏差明顯縮小，很好地消除了匹配后控制組與處理組總體差異，匹配效果良好。

表5 平衡性檢驗結(jié)果

自變量匹配情況近鄰匹配方法偏差率 偏差降低率 p>|t|半徑匹配法偏差率 偏差降低率 p>|t|核匹配法偏差率 偏差降低率 p>|t|healthy 89.0 53.7 60.1 marry 99.9 57.8 68.6 job -158.8 17.6 27.9 household register 98.7 94.0 95.2 family匹配前匹配后匹配前匹配后匹配前匹配后匹配前匹配后匹配前匹配后16.7 1.8 12.2 0.0-2.1 5.4 43.4-0.6 1.4-0.5-62.3 0.000 0.439 0.002 0.995 0.594 0.018 0.000 0.82 0.718 0.817 16.7 7.7 12.2 5.2-2.1 1.7 43.4 2.5 1.4 0.2 87.8 0.000 0.001 0.002 0.027 0.594 0.458 0.000 0.323 0.718 0.941 16.7 6.6 12.2 3.8-2.1 1.5 43.4 2.1 1.4-0.1 93.5 0.000 0.005 0.002 0.098 0.594 0.408 0.000 0.407 0.718 0.969

圖1-3為三種匹配方法中各變量的標準化偏差圖示。可以明顯看出，各變量的標準化偏差匹配前較大，在匹配后都集中在0 前后。再次證明，經(jīng)過傾向匹配方法后實驗組和對照組在所有可觀測特征上無任何差異，本文選擇的變量與匹配方法是恰當(dāng)?shù)摹?/p>

圖1 近鄰匹配法標準化偏差圖

圖2 半徑匹配法標準化偏差圖

圖3 核匹配法標準化偏差圖

六、結(jié)論與建議

（一）研究結(jié)論

根據(jù)實證分析結(jié)果，可得出以下結(jié)論：

1.城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險對老年人確實有增收效應(yīng)，增收幅度在15%～22%之間，能夠適當(dāng)緩解當(dāng)今中國的養(yǎng)老壓力。

2.受教育程度、健康狀況、婚姻狀況、戶口狀況對老年人是否參加城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險具有顯著影響，政府應(yīng)著重從以上四方面采取具體措施來擴大城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險的覆蓋率。

（二）政策建議

從本文結(jié)論來看，城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險可以對老年人的增收產(chǎn)生作用，然而在具體實施過程中還是存在一定的短板。為了更好地發(fā)揮城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險對老年人收入的積極作用，本文提出幾點可供參考的建議：

第一，完善城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險的繳費調(diào)整機制。目前，城市和農(nóng)村養(yǎng)老保險的參保比例呈現(xiàn)兩極化發(fā)展態(tài)勢，城市呈上升趨勢，農(nóng)村則相反。要解決這一問題，應(yīng)該發(fā)揮政府的調(diào)控作用，合理設(shè)置城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險的繳費標準、比例和檔次。另外，對收費檔次進行調(diào)整時，要針對城鄉(xiāng)居民的人均可支配收入進行調(diào)整，讓繳費比例更加符合實際情況。通過完善個人實際收入與繳費之間的比例，使城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險制度得到可持續(xù)發(fā)展。

第二，創(chuàng)新城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險待遇的長效增長機制。我國的城鄉(xiāng)經(jīng)濟發(fā)展不平衡這一事實，導(dǎo)致了城鄉(xiāng)居民收入的差異，以及農(nóng)村參加城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險的人數(shù)減少。農(nóng)村地區(qū)的老人在60周歲后基本沒有退休金及其他收入，貧窮亦是其不能參加城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險的因素之一。針對此問題，城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險可以與最低生活保障制度結(jié)合起來，進一步提高老年人的生活保障能力，規(guī)避貧困人口再次返貧，發(fā)揮城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險“?；尽钡恼吣繕?。具體來說，就是將城鄉(xiāng)居民收入和基礎(chǔ)性養(yǎng)老金關(guān)聯(lián)起來，根據(jù)老年人不同層次的消費水平和收入情況，通過財政補貼的形式增加對基礎(chǔ)養(yǎng)老金的補助。

第三，提升城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險基金的運行效益。為了避免城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險基金發(fā)生變相挪用現(xiàn)象，相關(guān)政府應(yīng)該完善配套的監(jiān)督機制，提升養(yǎng)老保險基金的運行效益。一方面，建立嚴格的城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險基金監(jiān)管機制。如把每位參保人員的信息錄入電腦系統(tǒng)，避免重復(fù)領(lǐng)取或冒領(lǐng)養(yǎng)老金的現(xiàn)象發(fā)生。另一方面，擴展監(jiān)督渠道，擴大監(jiān)督主體。如政府實行政務(wù)公開透明，讓人們了解養(yǎng)老基金運行狀況；建立群眾監(jiān)督機制，既保障了公眾知情權(quán)、參與權(quán)與監(jiān)督權(quán)，又提升了城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險基金的運行效益。

［注 釋］

①數(shù)據(jù)來源：《第七次全國人口普查主要數(shù)據(jù)情況》。

②數(shù)據(jù)來源：《中華人民共和國2020年國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報》。

③數(shù)據(jù)來源：《關(guān)于2018年提高全國城鄉(xiāng)居民基本養(yǎng)老保險基礎(chǔ)養(yǎng)老金最低標準的通知》。

④2020年10月發(fā)布的是中國綜合社會調(diào)查（CGSS）2017年的數(shù)據(jù)。