我國基本養老保險與商業養老保險的關聯性
——基于養老基金視角的檢驗

張細松，劉 靜，張曉云

(山東財經大學公共管理學院，山東濟南 250014)

一、引言

在多層次養老保障體系之中，基本養老保險是基礎組成部分，商業養老保險是作為一種補充。不過，隨著多支柱養老金體系的構建與完善，國家層面上對商業養老金的鼓勵發展和政策支持力度不斷加強，商業養老保險越來越成為我國多層次養老體系中的重要組成部分。商業養老保險與基本養老保險既有關聯，又有區別。一方面，他們在保險對象、保險功能以及保險技術層面有相同的基礎和聯系且存在互動性。另一方面，他們在保險實施方式、服務的對象、作用的發揮、業務涉及領域以及滿足需求層次方面存在互動的差異性[1]。而且商業養老保險與基本養老保險之間的互動性會隨著資本市場等金融市場的發展完善、相互滲透和融合、主要參與主體參與深度不斷加大以及養老保障制度改革的進一步深入而更為密切和頻繁。

在具體業務層面上，商業養老基金與基本養老基金之間的關聯性日益加深，它們共同成為多支柱養老金體系中相互影響和補充的不可或缺的組成部分。據人力資源和社會保障部、我國保監會官方統計數據顯示，2017年1月至11月，我國壽險公司原保險保費收入大約2.49萬億元，壽險業務給付大約0.43萬億元，我國基本養老保險基金收入大約3.94萬億元(其中城鎮職工基本養老保險基金收入約為3.65萬億元，城鄉居民基本養老保險基金收入約為0.29萬億元)，同時基本養老保險基金支出約為3.59萬億元(其中城鎮職工基本養老保險基金支出大約3.37萬億元，城鄉居民基本養老保險基金支出大約0.22萬億元)。

從這些數據可以看出，我國基本養老基金與商業養老基金都有了很大的規模。養老基金在本質上講就是一種社會儲蓄，在資本市場中進行有效配置后，不僅能夠在實體經濟中供給生產資本，而且能夠實現最大化的投資回報。養老基金的市場化運作需要資本市場這樣的基礎性條件，同時資本市場發展與完善也需要養老基金這樣的機構投資者[2]119。我國基本養老基金與商業養老基金在資本市場等金融市場中必然發生這樣那樣的聯系。

二、文獻綜述

從養老保障體系的發展來看，經歷了從單層次到多層次的發展演變過程，而且現在越來越傾向于通過構建多支柱的養老金體系來緩解并解決人口老齡化下的養老保障壓力，尤其是商業養老保險越來越受到重視，其發展的迫切性越來越高。

因此，從兩個方面對相關文獻進行回顧：一是商業保險養老保險與基本養老保險的相關關系；二是基于兩者相互關系需要大力發展商業養老保險的影響因素。

(一)商業養老保險與基本養老保險的相關關系

從相關研究來講，近年來研究較多的是商業養老保險與基本養老保險的關系。如許飛瓊(2010)認為，商業保險應該與基本養老保險等社會保障有機結合，進行分工協作，促進共同發展[3]。劉立剛(2013)認為，商業保險在社會保障方面具有強大的補充作用，應該清除商業保險在養老保險中發揮補充功能面臨的障礙[4]。劉敏(2016)認為，商業保險參與養老保險事業方面能夠采用提供商業性養老年金、老年人護理保險產品等措施[5]。曹德云(2017)認為，在我國養老金體系之中，保險業通過成立專業養老金管理公司，積極開展第三支柱業務能夠促進養老業務進行全面深入發展[6]。徐衛周、張文政(2017)認為，商業養老保險作為養老金體系的第三支柱，其主要形式為投資型和保險型兩種模式的個稅遞延型商業養老保險[7]。

(二)商業養老保險發展的影響因素

對于發展商業養老保險，相關研究起步相對較早。Stanley(1973)發現，收入的不確定性是是否參與壽險等商業保險的主要考慮因素[8]。Truett等(1990)對實際數據進行計量分析發現，對壽險等商業保險需求產生影響的主要因素包括收入、教育水平以及年齡等[9]。Kim(1993)對世界多個國家進行研究發現，影響壽險需求的因素是多方面的，其中就包括社會保障支出水平、收入水平以及老年贍養比等[10]。Chang(2004)等發現兒女數量、實際生活水平以及長大獨立的時間跨度等因素很大程度上影響壽險的需求[11]。鐘春平、陳靜(2012)在分析壽險需求影響因素發現，社會保障支出、儲蓄存款以及教育水平是正相關的，人口負擔比是負相關的，而人均GDP等影響不明顯[12]。在國內，隨著養老保險制度改革的進一步深入，近年相關研究也較多。姜永宏、蔣偉杰(2014)在分析我國壽險需求影響因素發現，收入水平和存款數量是正向影響的，金融市場規模是反向影響的，而教育程度影響并不明顯[13]。于長永、李敏(2015)實證檢驗認為，農民購買商業養老保險的意愿受文化程度以及商業養老保險市場可及性等方面因素的影響，其中就包括新型農村社會養老保險的實際試點情況[14]。鄭秉文(2016)認為，在進行社會保險改革時同時開展商業養老保險改革是未來養老保險改革的“大邏輯”，其中進行供給側結構改革對于我國商業養老保險發展有利[15]。陳其芳(2016)調查分析發現，影響參與商業養老保險的因素包括家庭收入、對保險熟悉程度、養老態度、受教育水平以及年齡等，且它們是正向相關的[16]。王積田、陳巧丹等(2016)實際調研發現，有沒有參與其他養老保險、對養老的期望和家庭收入以及年齡等很大程度上影響商業養老保險需求的意愿[17]。張強、楊宜勇(2017)實證檢驗則認為，參與基本社會醫療保險、兒女數量等對于參與商業養老保險具有顯著的降低作用，而參與基本養老保險與參與商業養老保險并無顯著關聯[18]。

從上述國內外的相關研究來看，對于商業養老保險與基本養老保險的相互關系，一方面是肯定了兩者之間存在的關聯性與區別，其中又主要是肯定了商業養老保險對于基本養老保險的不可或缺的補充作用，另一方面對于影響商業養老保險因素中涉及過基本社會保險的影響，但主要還是家庭收入、教育程度、年齡等非社會保險的因素?？傮w上，這些研究對于兩者之間存在的具體影響關系的實際數據檢驗是不充分的，尤其在深入研究商業養老保險受到的來自基本養老保險的實際影響的研究略顯不足，而這種實際影響在當前實踐中卻是客觀普遍存在的現象。

三、VAR模型構建

(一)參數選取、數據處理及單位根檢驗

為研究我國商業壽險業務與我國基本養老基金之間存在的實際關聯，分別選取我國商業壽險業務和我國基本養老基金的指標參數。我國商業壽險業務指標參數選取壽險公司保險保費收入和業務給付兩項指標參數變量，我國基本養老基金選取基本養老基金收入(包括城鎮職工養老基金收入和城鄉居民養老基金收入之和)和基本養老基金支出(包括城鎮職工養老基金支出和城鄉居民養老基金支出之和)。數據為2014年1月份至2017年10月份的月度數據，其中我國壽險公司保險保費收入和業務給付數據來自我國保監會官方網站的統計數據，我國養老基金收入和支出數據來自我國人力資源和社會保障部官方網站的統計數據。為便于后期數據進行實證檢驗，對以上指標參數的時間序列數據分別進行自然對數處理，并分別以Ss(代表商業壽險保費收入)、Sj(代表商業壽險業務給付)、Ys(代表基本養老基金收入)、Yz(代表基本養老基金支出)。

對以上指標參數的時間系列進行ADF單位根檢驗，檢驗結果顯示均存在單位根，即都是不平穩的。繼續對以上指標參數時間序列進行一階差分系列的ADF單位根檢驗，其檢驗結果如表1所示。

表1 相關變量系列進行一階差分的平穩性檢驗結論

注：(C,T,N)是代表進行ADF平穩性檢驗的類型，D是代表相關變量的一階差分，其中C是代表指常數項，T是代表時間趨勢項，N是代表滯后階項，***是指1%的顯著性狀態。

從表1可以看出，以上相關變量系列的一階差分系列均不存在單位根，都是平穩的，也就是都屬于I(1)單整系列。

(二)VAR模型構建

1.滯后長度標準檢驗

為確定建立VAR模型的滯后階數，進行VAR模型的滯后長度標準檢驗。其檢驗結果如表2所示。

表2 VAR模型滯后長度標準檢驗結果

注：LR是作為對數似然值，AIC是作為赤池信息準則值，SC是作為施瓦茨準則值。

2. VAR模型構建

基于滯后4階建立Ss、Sj、Ys、Yz之間的VAR(4)模型，其模型如下：

在VAR模型中，δ代表進行估計的系數矩陣，ε代表擾動向量，T代表樣本量。

四、關聯性實證檢驗

(一)Granger因果關系檢驗

在進行VAR(4)模型Granger因果關系檢驗前，需要驗證建立的VAR(4)模型的穩定性。

1.AR根

在被估計的VAR(4)模型全部根模的倒數都比1小時，換句話說都在單位圓之內時表示該模型是穩定的，否則則是不穩定的。對VAR(4)模型進行AR根模檢驗，其結果如圖1所示。

圖1 AR根模

從圖1可以看出，建立的VAR(4)模型的單位根模都是在單位圓之內的，也就是說所建立的VAR(4)模型是符合穩定性條件的。

2.Granger因果關系

為了進一步驗證一個時間系列變量的滯后變量是否能夠在建立的VAR(4)模型其他變量中被引入，進行VAR(4)模型的Granger因果關系驗證。一旦一個時間系列變量的滯后變量無論如何都可以對其他時間系列變量產生影響時，這就代表在這些變量之間是有Granger因果關系的，否則則代表沒有。建立的VAR(4)模型的Granger因果關系驗證結果如表3所示。

表3 VAR(4)模型系列變量Granger因果關系驗證結果

注：表3中列出的是在5%及以上顯著性水平上有相關Granger因果關系的變量，其他未列出的均代表在5%及以上顯著性水平下不存在Granger因果關系。

從表3可以看出，任意變量均受到其余變量的共同影響；無論商業壽險保費收入還是業務給付均分別受到基本養老基金收入、支出的影響；無論基本養老基金收入還是支出均分別受到商業壽險保費收入、業務給付的影響。

(二)JJ協整與VEC模型檢驗

1. JJ協整檢驗

為了進一步檢驗建立的VAR(4)模型中各指標參數變量之間是否存在協整關系，進行JJ協整檢驗。在開展JJ協整檢驗時，運用普遍的帶有確定性趨勢并且該協整方程只含截距形式的方程。其JJ協整檢驗結果如表4所示。

表4 VAR(4)模型各時間系列進行JJ協整關系檢驗的結果

注： *是指在5%及以上的顯著性狀態下不能接受原假設。

表5 VAR(4)模型進行估計協整向量矩陣β的結果

注：()里數據是指相應系數所對應的t統計量值。

根據表5，我國商業壽險保費收入、商業壽險業務給付、我國基本養老基金收入、基本養老基金支出之間存在長期協整關系，其長期均衡方程為：

Sst=3.501 0+0.422 4Sjt+1.255 9Yst-0.457 0Yzt+ecmt

其中ecm是代表長期均衡方程的殘差項，也就是誤差修正模型中代表的誤差修正項。

從上式中可以看出，在其他條件一定的時候，我國基本養老基金收入每提高1%，我國商業壽險保費收入平均增加1.255 9%；我國基本養老基金支出每提高1%，我國商業壽險保費收入平均降低0.457 0%；我國商業壽險業務給付每提高1%，我國商業壽險保費收入平均增加0.422 4%。換句話說，在我國商業壽險保費收入與商業壽險業務給付、我國基本養老基金收入、基本養老基金支出之間是存在長期協整關系的。

2.VEC模型檢驗

從表1顯示，建立的VAR(4)模型各指標參數變量均屬于I(1)協整系列，JJ協整檢驗的結果顯示他們之間存在1個協整向量。在上述建立的長期均衡關系的基礎上，建立能夠反映我國商業壽險保費收入、商業壽險業務給付、我國基本養老基金收入、基本養老基金支出之間短期關系的向量誤差修正(VEC)模型，其VEC模型如下：

其中，yt=(Sst，Sjt，Yst，Yzt)'，

對建立的VEC模型進行估計后t統計量不顯著的變量(包括滯后項)進行忽略。結果處理后，我國商業壽險保費收入的向量誤差修正VEC模型如下：

從我國商業壽險保費收入VEC模型可以看出，經過長期誤差修正后，指標參數變量之間的關系發生了一些變化：對于我國商業壽險保費收入，誤差修正系數為-1.778 3，受到自身滯后一期、滯后二期的正向影響系數分別為1.547 0、1.110 6，受到自身滯后四期的反向影響系數為-0.236 9，受到我國商業壽險業務給付滯后一期的反向影響系數為-1.915 2，受到我國商業壽險業務給付滯后二期的正向影響系數為1.006 6。同時，受到我國基本養老基金收入滯后一期、滯后三期的正向影響系數分別為1.043 4、1.484 8，受到我國基本養老基金支出滯后三期、滯后四期的反向影響系數分別為-1.394 7、-1.528 3。

五、結論及啟示

(一)結論

從上述研究可以得出以下兩點主要結論：

第一，我國基本養老保險與商業養老保險之間整體上存在實際關聯。從Granger因果關系檢驗發現，基本養老基金收入、支出和商業壽險保費收入、業務給付之間是分別相互影響的。

第二，我國商業養老保險與基本養老保險之間存在穩定的長期和短期影響關系。從JJ協整和VEC模型檢驗發現，我國商業壽險保費收入與基本養老基金收入、支出之間存在長期均衡關系，且短期內商業壽險保費收入業務受到基本養老基金收入、支出的不同滯后影響。

(二)啟示

實際上，我國基本養老保險與商業養老保險在養老基金層面的實際關聯，恰恰是多層次養老保障體系構建中遇到的問題與發展趨勢的一種現實體現。因此，得出三點啟示：首先，解決我國老齡化趨勢下養老待遇支付壓力問題需要構建多支柱養老金體系。這種多支柱養老金體系不僅包括基本養老基金，還包括商業養老基金以及個人或家庭儲蓄養老基金等。其次，要不斷完善我國基本養老基金管理制度。需要對現有的基本養老保險基金管理制度進行深度改革，尤其在其投資運營管理方面要逐步實現與商業養老基金一樣的市場化投資績效管理。最后，要健全商業養老保險與基本養老保險之間的互聯機制。這種互聯機制一方面體現在總體制度設計上，基本養老保險與商業養老保險互為補充，在參保、待遇支付等環節上不存在制度障礙；另一方面體現為在具體操作層面上，具有成熟的信息技術支撐系統，兩者之間有完善的對接機制和可行的對接窗口，真正實現互聯和互動。