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變量選擇與模型建立

變量選取stata8.0軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，數(shù)據(jù)來源于2006~2012年的中國統(tǒng)計(jì)年鑒，涉及中國大陸除西藏外的30個(gè)省、自治區(qū)、直轄市。被解釋變量為養(yǎng)老保險(xiǎn)支出額，解釋變量為社會(huì)平均工資、地方政府財(cái)政支出、老齡人口比例、離退休人數(shù)、醫(yī)療保險(xiǎn)支出額。1.社會(huì)平均工資。城鎮(zhèn)企業(yè)職工基本養(yǎng)老保險(xiǎn)待遇給付與社會(huì)平均工資密切相關(guān)，社會(huì)平均工資越高，職工的養(yǎng)老保險(xiǎn)金就越高，因此養(yǎng)老保險(xiǎn)基金支出總額越高。近年來，隨著我國經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展，社會(huì)平均工資也逐年提高。本文采用的數(shù)據(jù)來源于每年4～5月各地人力資源與社會(huì)保障部門定期的在崗職工社會(huì)平均工資，這也是養(yǎng)老保險(xiǎn)給付的基本依據(jù)之一。2.地方政府財(cái)政支出。社會(huì)保障支出是政府財(cái)政支出的重要組成部分，財(cái)政支出增加帶來的財(cái)政社會(huì)保障支出增加的連帶效應(yīng)，可以反映政府對(duì)社會(huì)保障事業(yè)的重視程度。3.老齡人口比例?；攫B(yǎng)老保險(xiǎn)用來保障退休職工的基本生活，因而各地區(qū)老齡人口越多，養(yǎng)老保險(xiǎn)基金支出額也應(yīng)增加。4.離退休人數(shù)。離退休人數(shù)是指在基本養(yǎng)老保險(xiǎn)制度覆蓋范圍內(nèi)的保險(xiǎn)給付對(duì)象，是制度的直接受益者，顯然離退休人數(shù)與養(yǎng)老保險(xiǎn)基金支出額正相關(guān)。5.醫(yī)療保險(xiǎn)支出額。隨著年齡的增長疾病風(fēng)險(xiǎn)增加，且養(yǎng)老保險(xiǎn)基金針對(duì)沒有醫(yī)療保險(xiǎn)的被保障者提供醫(yī)療服務(wù)，因此，醫(yī)療保險(xiǎn)支出額也可以解釋養(yǎng)老保險(xiǎn)支出。

模型建立本文采用面板數(shù)據(jù)模型，其形式包括以下三種：基本模型：yit=α+β1gdpit+β2averinit+β3oldproit+β4finanreit+εit固定效應(yīng)模型：yit=αi+β1gdpit+β2averinit+β3oldproit+β4finanreit+εit隨機(jī)效應(yīng)模型：yit=α+μi+β1gdpit+β2averinit+β3oldproit+β4finanreit+εit其中，i=1,30;t=2005,2011基本模型即混合估計(jì)模型，其基本思想是從時(shí)間上看，不同個(gè)體之間不存在顯著差異；從截面上看，不同截面之間也不存在顯著性差異。固定效應(yīng)模型基本思想是不同的截面或不同的時(shí)間序列，模型的截距不同；即不同個(gè)體的差異與時(shí)間無關(guān)，同一個(gè)體在不同的時(shí)期有差異，不同個(gè)體不同時(shí)期有差異；隨機(jī)效應(yīng)模型與固定效應(yīng)模型的區(qū)別之一是隨機(jī)效應(yīng)模型要求個(gè)體效應(yīng)分量與解釋變量不相關(guān)。F檢驗(yàn)可以判別基本模型與固定效應(yīng)模型，hausman檢驗(yàn)判別固定效應(yīng)模型與隨機(jī)效應(yīng)模型。

模型檢驗(yàn)

在基本模型檢驗(yàn)中需要注意，老年人口比例變量（old-pro）不顯著，這說明對(duì)于城鎮(zhèn)企業(yè)基本養(yǎng)老保險(xiǎn)支出而言，全國人口老齡化并非其顯著影響因素，社會(huì)平均工資、財(cái)政支出額、離退休人員、醫(yī)療保險(xiǎn)支出額是重要的影響因素，這是因?yàn)榛攫B(yǎng)老保險(xiǎn)制度并非覆蓋全部老年人口，而是僅針對(duì)城鎮(zhèn)企業(yè)職工進(jìn)行選擇性保障，即受到了覆蓋范圍限定。固定效應(yīng)模型檢驗(yàn)進(jìn)行固定效應(yīng)模型檢驗(yàn)，結(jié)果如下所示：R-sq:within=0.9553;between=0.9724;overall=0.9443檢驗(yàn)結(jié)果顯示，F(xiàn)=10.28，個(gè)體效應(yīng)顯著，故拒絕原假設(shè)，即不選基本模型，選擇固定效應(yīng)模型。隨機(jī)效應(yīng)模型檢驗(yàn)隨機(jī)效應(yīng)模型檢驗(yàn)結(jié)果如下所示：R-sq:within=0.9487；between=0.9731；overall=0.9616

檢驗(yàn)結(jié)果來看，檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量w=16.86>χ20.005(4)=14.86，故拒絕原假設(shè)“H0：個(gè)體影響與回歸量無關(guān)”，即使用固定效應(yīng)模型，而非隨機(jī)效應(yīng)模型。經(jīng)濟(jì)分析固定效應(yīng)模型是適用模型，但在上述固定效應(yīng)模型的回歸結(jié)果中，財(cái)政支出的符號(hào)與經(jīng)濟(jì)意義相反，自變量可能存在共線性。進(jìn)行自變量相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)可以看出，財(cái)政支出與醫(yī)療保險(xiǎn)支出相關(guān)系數(shù)較高0.8582。為避免多重共線性，考慮將財(cái)政支出與醫(yī)療保險(xiǎn)分別加入模型，于是有模型（1）及模型（2），固定效應(yīng)模型回歸結(jié)果如下所示?？煞謩e采用如下模型進(jìn)行判斷：模型一：Y=0.0017averin+0.0551finanex+1.6426benefit-per-180.4861（1）(2.48)(5.79)(9.99)(-7.89)R2(within)=0.9233,R2(between)=0.9361,R2(overall)=0.9155,F(3,177)=709.75F(29,177)=8.85〉F0.01(30,200)=1.79模型二：Y=0.0022averin+1.0660medicalex+1.6733benefit-per-184.2648（2）(5.49)(13.59)(17.57)(-14.74)R2(within)=0.9553,R2(between)=0.9724,R2(overall)=0.9448,F(3,177)=1261.10F(29,177)=11.14〉F0.01(30,200)=1.79

結(jié)論

根據(jù)固定效應(yīng)模型（1），邊際分析結(jié)果為：社會(huì)平均工資每增加1元，基金支出增加0.0017億元；而財(cái)政支出增加1元，基本養(yǎng)老保險(xiǎn)基金支出增加0.0551元；而離退休人數(shù)每增加1人，基本養(yǎng)老保險(xiǎn)基金支出每年將增加1.6426萬元。從固定效應(yīng)模型（2）來看，醫(yī)療保險(xiǎn)支出每增加1元，養(yǎng)老保險(xiǎn)支出將增加1.0660元?？傊覈幕攫B(yǎng)老保險(xiǎn)制度收到覆蓋范圍限制，而與全國老齡化無關(guān)，僅與覆蓋范圍內(nèi)的老齡化程度高度正相關(guān)；隨著退休人數(shù)的增加，基金支出額將大幅增長，如果對(duì)基金入口不加管理，將導(dǎo)致基金入不敷出；而地方政府財(cái)政支出增加，帶來的養(yǎng)老保險(xiǎn)支出增加額較低，說明政府支出的重點(diǎn)不在基本養(yǎng)老保險(xiǎn)領(lǐng)域，未來仍需增加政府對(duì)養(yǎng)老保障的投入；醫(yī)療保險(xiǎn)支出是養(yǎng)老保險(xiǎn)支出增加的重要原因，醫(yī)療保險(xiǎn)支出增加帶來更高比例的養(yǎng)老保險(xiǎn)支出增加，說明養(yǎng)老保險(xiǎn)醫(yī)療保險(xiǎn)聯(lián)系緊密，“老有所養(yǎng)，病有所醫(yī)”這一民生工程可以通過以一帶二的途徑實(shí)現(xiàn)，醫(yī)療保險(xiǎn)與養(yǎng)老保險(xiǎn)仍實(shí)現(xiàn)協(xié)同發(fā)展，而不能孤立單一地進(jìn)行某一制度的改革。

作者：王智廣單位：內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)