基于多元統(tǒng)計分析的中國各省養(yǎng)老保險水平評價及其影響因素研究

劉桂紅，管 強，鄭舒頤

(1．三明學院 人事處，福建 三明 365004；2.三明學院 信息工程學院，福建 三明 365004)

0 引言

我國老齡人口的平均年增長速度和比重都超過了世界的老齡化速度和比重[1].如何保障老年人的生活，是政府和社會必須面對的問題.養(yǎng)老保險是社會保障體系的重要組成部分.我國不同省域經(jīng)濟發(fā)展不同，人口數(shù)目不一，國家早期扶持力度不同，導致我國養(yǎng)老保險發(fā)展不均衡.如果沒有及時采取措施，就會導致差異程度越來越高，對國家整體發(fā)展造成消極的影響.本文從多角度構建綜合評價體系，評估不同地區(qū)的養(yǎng)老保險水平，找出差異所在，以此促進養(yǎng)老保險水平均衡發(fā)展.

國外較早研究養(yǎng)老保險待遇主要是從人口結構角度，研究養(yǎng)老金的變化，證明生產(chǎn)率和人口增長率對養(yǎng)老金水平起正向影響.Giorgio[2]對多個國家和地區(qū)的經(jīng)濟狀況和社會養(yǎng)老保險水平情況進行研究，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)社會養(yǎng)老保險水平高，二者呈正相關，因此提高經(jīng)濟發(fā)展水平是提高社會養(yǎng)老保險水平的重要途徑.但國外的國情和社會制度與國內(nèi)有著本質(zhì)差異，其研究結果未必適合國內(nèi)情況.

近年來，國內(nèi)的眾多學者對養(yǎng)老保險各區(qū)域發(fā)展進行評價和分析.目前我國基本養(yǎng)老保險發(fā)展水平各地區(qū)之間呈正空間自相關關系[3-4].學者認為區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的不同是造成養(yǎng)老保險差異的主要原因[5-6].曲卉竹等[7-8]的研究表明城市的養(yǎng)老保險水平明顯高于農(nóng)村.

養(yǎng)老保障水平發(fā)展差異不僅受區(qū)域經(jīng)濟影響，還與城市化、人口老齡化、參保率、替代率等有關.趙麗娜[9]從經(jīng)濟和人口、財政支持方面對安徽省城鎮(zhèn)職工基本養(yǎng)老保險分析，得到安徽省養(yǎng)老保險協(xié)調(diào)度低、區(qū)域差異大，受參保率、替代率的影響較大的結論.劉昊等[10]以山東省作為研究主體，通過因子分析得出各地存在明顯差異，且與經(jīng)濟發(fā)展，居民收入，人口等高度相關.陳迪紅等[11]探討?zhàn)B老保障水平發(fā)展現(xiàn)狀，發(fā)現(xiàn)養(yǎng)老保障水平發(fā)展存在明顯差異，總體偏低，其受經(jīng)濟增長、城市化及人口老齡化的影響較深，提出政府適當增加在社會保障方面投入，完善制度建設的意見.韓小鳳等[12]指出現(xiàn)有養(yǎng)老保險制度由于統(tǒng)籌區(qū)域之間仍存在“壁壘”,造成各區(qū)域的差異，需要超越既有的制度安排,提升基礎養(yǎng)老金的統(tǒng)籌層次,加強養(yǎng)老保險管理體制建設,實現(xiàn)福利資源的公平有效供給.周宇和段小萍[13],高誠[14]從養(yǎng)老保險基金收支角度，分析各區(qū)域的差異，并論述那些因素對基金收支的影響.

綜合已有研究成果，基本上從某個側面(經(jīng)濟方面[5-6]，保險制度[12]，養(yǎng)老保險基金收支[13-14])入手對養(yǎng)老保險發(fā)展水平進行評價和討論.對養(yǎng)老保險影響因素考慮不夠全面，針對全國地區(qū)差異研究很少，大部分數(shù)據(jù)僅針對單一年份進行收集研究.本文則在選取一段連續(xù)的年份，綜合考慮多個因素構建養(yǎng)老保險評價體系，研究各區(qū)域間的差異及各區(qū)域在時間軸上的變化，揭示影響?zhàn)B老保險水平的重要影響因素，從而有針對地提出相應的建議，促進養(yǎng)老保險均衡發(fā)展.

1 養(yǎng)老保險水平的區(qū)域差異分析

在評價養(yǎng)老保險水平時，目前常用單一指標養(yǎng)老保險系數(shù)來評價.雖然采用單一指標，在實際操作中計算簡易，收集數(shù)據(jù)便利，但這并不能完全反映出養(yǎng)老保險水平.為了更好評價養(yǎng)老保險水平，豐富養(yǎng)老保險水平內(nèi)涵，本文結合我國目前養(yǎng)老保險制度實情，構建全面、系統(tǒng)的養(yǎng)老保險水平評估指標體系.

1.1 養(yǎng)老保險水平評估指標體系的構建

目前，不同領域的學者對養(yǎng)老保險水平的認識不同，受主觀因素的影響，建立的指標體系具有局限性，使得得出的結論各有千秋，且準確性略差.本著指標選取的科學性、全面性、代表性、簡潔性原則，本文選取養(yǎng)老保險基金占有率(%)、參保率(%)、人均GDP(萬/人)、養(yǎng)老保險基金保障額(萬/人)、居民消費水平(元)、老年人口撫養(yǎng)比(人口抽樣調(diào)查)(%)6個指標構建養(yǎng)老保險水平評價指標體系，如表1所列.

1.2 數(shù)據(jù)的收集與處理

選取2012-2017年全國31個省域養(yǎng)老保險水平相關指標的數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局)，分析養(yǎng)老保險制度改革后各省域養(yǎng)老保險水平.數(shù)據(jù)如表2所列.

表1 養(yǎng)老保險水平評價指標體系

表2 2012-2017年全國各省域原始數(shù)據(jù)

2 各省養(yǎng)老保險水平的區(qū)域差異

利用聚類分析對2012-2017年各省域養(yǎng)老保險進行聚類，得到的譜系圖如圖1所示.

觀察圖1，每張譜系圖的第一類都為天津、上海、北京，而這三地在我國各方面發(fā)展都名列前茅，可以推測第一類的養(yǎng)老保險水平比較高.從聚類圖可以看出將養(yǎng)老保險水平分為一、二、三、四檔比較適宜.為了方便分析區(qū)域是否存在差異，根據(jù)每檔間的差異，將檔量化，分別賦值為4、3、2、1.整理數(shù)據(jù)得到如表3所列.

表3 2012-2017年養(yǎng)老保險水平檔次數(shù)值表

為了論證地區(qū)差異，利用方差分析進行檢驗方差分析結果如表4所列.對表4進行轉(zhuǎn)置，即行因素為年份，列因素為地區(qū).取顯著性水平α=0.05，由表3可知FR=1.086484811Fα=1.535366646,所以拒絕原假設，表明列因素之間差異顯著，說明地區(qū)對養(yǎng)老保險水平檔次有顯著影響.且表中的行的P值大于0.05，列的P值小于0.05，也可得到地區(qū)對養(yǎng)老保險水平檔次有顯著影響.因此，養(yǎng)老保險水平存在地區(qū)差異.

圖1 2012-2017年各省域養(yǎng)老保險聚類分析圖

表4 方差分析表

3 養(yǎng)老保險水平區(qū)域差異的影響因素

哪些因素導致各省域養(yǎng)老保險水平存在顯著差異？利用因子分析研究各指標變量對養(yǎng)老保險水平的重要性,即影響程度.先以2014年各省域的數(shù)據(jù)進行詳細因子分析.后面對表2中每年數(shù)據(jù)進行因子分析.對2014年數(shù)據(jù)進行KMO和巴特利特球形度檢驗，結果見表5.KMO=0.606，說明數(shù)據(jù)適合做因子分析.

表5 2014年KMO和巴特利特球形度檢驗表

2014年數(shù)據(jù)因子分析特征根與方差貢獻率見表6.選取大于1特征根兩個，累積貢獻率達到77%以上，可以選取兩個公共因子.

表6 2014年特征根與方差貢獻率表

對這兩個因子進行旋轉(zhuǎn)，獲得成分矩陣見表7.

表7 2014年成分矩陣

由表7可知,第一個公共因子在養(yǎng)老保險基金占有率、人均GDP、養(yǎng)老保險基金保障額、居民消費水平這幾個變量上有較大載荷，說明4個變量具有很強的相關性，歸為一類，且均與經(jīng)濟有關，故命名為經(jīng)濟因子.第二個公共因子在參保率、老年人口撫養(yǎng)這兩個變量上有較大載荷，且均與人口有關，故命名為人口因子.說明這兩個因子是造成各省域養(yǎng)老保險水平差異的主要因素.由表6可知：50.790%>26.541%，說明第一個公共因子即經(jīng)濟因子對養(yǎng)老保險水平的影響更大.

經(jīng)濟因子用F1表示，人口因子用F2表示.2014年因子得分系數(shù)矩陣如表8所列.由得分系數(shù)矩陣可知兩個因子的得分表達式為

表8 2014年因子得分系數(shù)矩陣

按綜合得分=∑各因子得分×對應因子方差貢獻率÷累積貢獻率計算得到綜合得分F排名,見表9.

在經(jīng)濟因子得分中上海、北京、天津遠高于其他省域，符合北上廣是我國經(jīng)濟實力最強的實情.總體經(jīng)濟因子得分為正的只有11個，為負的多達20個，經(jīng)濟差距明顯，最高分與最低分之間相差4，單從數(shù)據(jù)來看，各省域經(jīng)濟失衡.在人口因子得分中山東、重慶、四川均大于1.5，符合三者已經(jīng)進入高度老齡化的實情.同樣，人口因子得分為正的個數(shù)遠小于得分為負的個數(shù)，說明各省人口有差異.

觀察排名和相應的綜合得分可知上海、北京、天津、遼寧、浙江、江蘇、山東、重慶、廣東、四川、黑龍江、湖北、內(nèi)蒙古的綜合得分為正，說明養(yǎng)老保險水平較好，其他省域的綜合得分為負，說明養(yǎng)老保險水平較差.而較差的占全國的近3/5，說明我國養(yǎng)老保險水平整體偏低.影響?zhàn)B老保險主要因素是經(jīng)濟和人口，其機理分析如圖2所示.

表9 2014年因子得分及排名表

圖2 影響機理分析圖

類似2014年，對其他年份進行因子分析.從KMO和巴特利特球形度檢驗獲得6年的KMO值均大于0.5，說明每年都適合因子分析.對每年進行因子分析，獲得特征根與方差貢獻率，可知每一年前兩個特征根累積貢獻率均達到75%以上，因此每年影響?zhàn)B老保險因素均提取兩個因子.為了更好確定各因素指標的影響，化簡綜合得分，獲得各指標在綜合得分中的權重系數(shù)(指標系數(shù))，通過指標系數(shù)大小判斷各指標的影響程度大小，其指標系數(shù)計算結果如表10所列.

表10 2012-2017年指標系數(shù)表

從表10發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟因子(居民消費水平、人均GDP、養(yǎng)老保險基金保障額、養(yǎng)老保險基金占有率)中系數(shù)基本靠近0.2，而人口因子(老年人口撫養(yǎng)比、參保率)系數(shù)更靠近0.1.說明經(jīng)濟的影響大概是人口因素影響的2倍.6年里除2012年外，各指標系數(shù)波動不大，說明實行城鄉(xiāng)居民社會養(yǎng)老保險制度后，影響?zhàn)B老保險水平差異的各因素比重相對穩(wěn)定.居民消費水平平均占比約為0.199，人均GDP平均占比約為0.185，養(yǎng)老保險基金保障額平均占比約為0.170，均呈增長趨勢，最后趨于一個較為固定的比值，說明三者對養(yǎng)老保險水平的影響變化波動不大；參保率平均占比約為0.104，呈下降趨勢，說明參保率對養(yǎng)老保險水平的影響逐漸減弱；老年人口撫養(yǎng)比平均占比約為0.133，呈不斷增長趨勢，且在未來還有增長的趨勢，說明人口老齡化是一種必然趨勢，且對養(yǎng)老保險水平的影響逐漸增強.因此影響?zhàn)B老保險重要性大小依次為居民消費水平、人均GDP、養(yǎng)老保險基金保障額、養(yǎng)老保險基金占有率、老年人口撫養(yǎng)比、參保率.

計算每年各省域的綜合得分，每一年排名如表11所列.從表11發(fā)現(xiàn)在2012年至2017年的綜合得分排名中，上海第一名，北京第二名，西藏最后一名是固定不變的，其他省域排名變動基本上下2至3個名次.間接說明影響各省域養(yǎng)老保險水平差異的因素比重相對穩(wěn)定.

表11 綜合得分排名表

4 結論與建議

研究分析表明各省域養(yǎng)老保險水平存在顯著差異.在經(jīng)濟因子中，養(yǎng)老保險基金保障額這一指標影響程度最大，在其他影響因素不變的情況下，養(yǎng)老保險基金保障額越高，養(yǎng)老保險水平越高.而人口因子中，雖然各省域老年人口撫養(yǎng)比逐漸增大，老年人口負擔壓力大，但是祖國的繁榮昌盛、全民族素質(zhì)的提高、人均收入的提高，刺激了人民的繳費能力，提高了參加養(yǎng)老保險的意愿，從而對養(yǎng)老保險水平起正向影響.

因此本文從以下方面提出建議促進養(yǎng)老保險水平的均衡發(fā)展,加快各省域經(jīng)濟發(fā)展，縮小經(jīng)濟差異，提高在養(yǎng)老保險方面支出.第一，各省域應促進當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展，只有良好的經(jīng)濟基礎，才能有充足財力投入到養(yǎng)老保險事業(yè).第二，各省域間經(jīng)濟的協(xié)調(diào)發(fā)展，經(jīng)濟差異是影響?zhàn)B老保險水平的主要原因，通過政府的宏觀調(diào)控，對經(jīng)濟相對落后的省域進行扶持，將差異控制在一個合理的范圍.第三，加強對養(yǎng)老保險的財政投入，擴大覆蓋面.

當前我國的財政投入十分有限，居民在養(yǎng)老保險上的繳費參與意愿偏低，加大財政投入，從而刺激居民在養(yǎng)老保險方面的消費.第四，完善養(yǎng)老保險制度，加強監(jiān)管.在現(xiàn)有基礎上，繼續(xù)完善，做到養(yǎng)老保險的全面覆蓋，調(diào)整基礎養(yǎng)老金，增加養(yǎng)老金支出的有效供給，鼓勵社會企業(yè)幫助提高養(yǎng)老保險待遇，積極發(fā)展相關慈善活動，用群眾的力量幫助群眾.