全國統(tǒng)籌背景下基本養(yǎng)老金的區(qū)域非均衡發(fā)展——基于中國省級面板模型的實證分析

沈 燕，鄧大松

（1.武漢大學(xué) 政治與公共管理學(xué)院，湖北 武漢 430072；2.湖北師范學(xué)院 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，湖北黃石 435002）

一、問題的提出

十八屆三中全會通過的《中共中央關(guān)于全面深化改革若干重大問題的決定》明確提出：“建立更加公平可持續(xù)的社會保障制度，實現(xiàn)基本養(yǎng)老金全國統(tǒng)籌，建立健全合理兼顧各類人員的社會保障待遇確定和正常調(diào)整機制”，這些制度設(shè)計都旨在打破我國現(xiàn)行養(yǎng)老保險制度非均衡發(fā)展的“碎片化”狀態(tài)。養(yǎng)老保險制度非均衡發(fā)展主要體現(xiàn)在城鄉(xiāng)之間、不同體制之間以及不同地區(qū)之間，其中發(fā)展最不平衡的是城鄉(xiāng)養(yǎng)老保險制度。學(xué)者們關(guān)于城鄉(xiāng)養(yǎng)老保險制度的研究主要基于城鎮(zhèn)職工基本養(yǎng)老保險制度和新農(nóng)保制度之間的替代率水平、繳費模式、財政補貼、養(yǎng)老金轉(zhuǎn)續(xù)等問題展開分析（劉蕾，2010；[1]劉昌明，2010；[2]薛惠元，2013；[3]黃海良，2013；[4]等等）。2014 年2 月，國務(wù)院頒布《關(guān)于建立統(tǒng)一的城鄉(xiāng)居民基本養(yǎng)老保險制度的意見》，提出在全國范圍內(nèi)建立統(tǒng)一的城鄉(xiāng)居民基本養(yǎng)老保險制度城鄉(xiāng)養(yǎng)老保險制度，并逐步推動城鄉(xiāng)居民基本養(yǎng)老保險制度與其他社會保障制度相銜接。這將極大推動城鄉(xiāng)居民基本養(yǎng)老保險制度一體化，對養(yǎng)老保險制度均衡化發(fā)展具有里程碑意義。近期學(xué)者們關(guān)于養(yǎng)老保險制度非均衡發(fā)展的另一個研究重點是雙軌制養(yǎng)老保險制度。機關(guān)事業(yè)單位養(yǎng)老金與城鎮(zhèn)職工養(yǎng)老金之間替代率差異大和養(yǎng)老金調(diào)節(jié)機制不同導(dǎo)致兩者制度之間的待遇差別較大，可以通過建立“職業(yè)年金”使兩種養(yǎng)老保險制度實現(xiàn)并軌，改革最終將有利于降低財政支出（王曉軍，2007；[5]蔣云贊，2008；[6]鄭秉文，2009；[7]楊燕綏等，2010，2011；[8]張祖平，2012；[9]等等）從區(qū)域發(fā)展不平衡的角度，東、中、西部社會保障經(jīng)濟(jì)公平的非均衡程度顯著，尤其是東部與中、西部之間的非均衡程度尤為明顯，但是實行基本養(yǎng)老保險省級統(tǒng)籌后，基本養(yǎng)老金水平差距將大大減少（周明，2011；[10]江華，2012；[11]等等）。

中國養(yǎng)老金水平與收入水平、戶籍制度、地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等因素密切相關(guān)。從現(xiàn)有文獻(xiàn)來看，研究養(yǎng)老保險制度城鄉(xiāng)發(fā)展不平衡和體制發(fā)展不平衡的文獻(xiàn)較多，而研究區(qū)域發(fā)展不平衡的文獻(xiàn)較少；運用仿真模擬的方法研究非均衡發(fā)展的文獻(xiàn)較多，而運用面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實證研究非均衡發(fā)展的文獻(xiàn)較少。地區(qū)之間養(yǎng)老金水平的差異以及制度障礙將直接養(yǎng)老保險制度的全國統(tǒng)籌。本文將從區(qū)域發(fā)展不平衡的視角去分析我國基本養(yǎng)老保險制度的非均衡發(fā)展?fàn)顟B(tài)，分析地區(qū)之間養(yǎng)老金水平呈現(xiàn)何種非均衡狀態(tài)？運用省際面板數(shù)據(jù)模型深入分析養(yǎng)老金水平地區(qū)差異的影響因素，以及如何從這些影響因素入手來打破這種非均衡狀態(tài)，并最終實現(xiàn)城鎮(zhèn)基本養(yǎng)老保險制度的全國統(tǒng)籌。

二、養(yǎng)老保險制度地區(qū)發(fā)展不平衡的現(xiàn)狀

本文參考了《中國統(tǒng)計年鑒》中區(qū)域的劃分，把中國劃分為東部、中部和西部地區(qū)，其中，東部地區(qū)包括遼寧、河北、北京、天津、山東、江蘇、上海、浙江、福建、廣東、海南11 個省市；中部地區(qū)包括吉林、黑龍江、山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南8 個省區(qū)；西部地區(qū)包括內(nèi)蒙古、陜西、青海、寧夏、新疆、甘肅、貴州、云南、四川、重慶、西藏和廣西12 個省區(qū)。本文將從東、中、西部之間的對比分析以及三個地區(qū)不同省份之間的比較分析來研究我國養(yǎng)老保險制度地區(qū)發(fā)展不平衡的狀態(tài)。

（一）東、中、西部人均養(yǎng)老金的區(qū)域比較分析。

我國養(yǎng)老金水平地區(qū)差異較大，一直處于非均衡發(fā)展態(tài)勢。由圖1 所示，1999 年和2000 年西部地區(qū)人均養(yǎng)老金水平最高；2001 年及以后，東部地區(qū)人均養(yǎng)老金高于西部地區(qū)，西部養(yǎng)老金水平高于中部地區(qū)。其中，東部地區(qū)養(yǎng)老金水平與西部地區(qū)的差距較小，而兩者與中部地區(qū)的差距較為顯著，并且差距呈現(xiàn)逐步增長態(tài)勢。這種非均衡發(fā)展趨勢不利于養(yǎng)老保險地區(qū)之間的轉(zhuǎn)移接續(xù)，對我國養(yǎng)老金實現(xiàn)全國統(tǒng)籌形成制度障礙。

圖1 1999—2011年東、中、西部平均養(yǎng)老金水平的比較分析

圖2 2000年中、東、西部各省市人均養(yǎng)老金水平比較分析

圖3 2011年中、東、西部各省市人均養(yǎng)老金水平比較分析

以2000 年和2011 年為例，2000 年東、中、西部三個地區(qū)之間的差異程度并不顯著，在30 個省市（西藏除外）中北京市的人均養(yǎng)老金水平最高，海南省人均養(yǎng)老金水平最低，各省之間的變異系數(shù)為0.22；2011 年東、中、西部三個地區(qū)之間的差異程度相對顯著，尤其是東部與中、西部之間的差距再拉大，其中北京市的人均養(yǎng)老金水平仍然最高，湖南省人均養(yǎng)老金水平最低，各省之間的變異系數(shù)為0.19。

（二）中、東、西部地區(qū)內(nèi)部各省市間的比較分析。

從2000 年到2011 年，東部和西部地區(qū)內(nèi)部省份人均養(yǎng)老金水平的非均衡發(fā)展程度呈現(xiàn)下降趨勢，東部的變異系數(shù)從0.26 降到0.15，西部地區(qū)的變異系數(shù)從0.20 降到0.10；但是中部地區(qū)的人均養(yǎng)老金水平的差異程度有擴大趨勢，變異系數(shù)從0.08上升至0.13。對三個地區(qū)比較分析發(fā)現(xiàn)，東部地區(qū)的非均衡發(fā)展程度高于西部地區(qū)和中部地區(qū)；在2000 年和2005 年，西部地區(qū)的非均衡發(fā)展程度高于中部地區(qū)，而2011 年，中部地區(qū)非均衡發(fā)展程度擴大化并超過西部地區(qū)。

表1 2000 年和2011 年中、東、西部各省市人均養(yǎng)老金水平的基本指標(biāo)

圖4 東部11省2000年—2011年人均養(yǎng)老金水平的發(fā)展趨勢

圖5 中部8省2000年—2011年人均養(yǎng)老金水平的發(fā)展趨勢

圖6 西部12省2000年—2011年人均養(yǎng)老金水平的發(fā)展趨勢

三、區(qū)域發(fā)展不平衡下養(yǎng)老金水平影響因素的實證分析

（一）模型設(shè)定。

表2 2000 年、2005 年和2011 年中、東、西部各省市人均養(yǎng)老金水平（單位：元）

計量模型設(shè)定的目的是為了考察不同省際城鎮(zhèn)基本養(yǎng)老金水平的差異性及其影響因素，影響基本養(yǎng)老金水平的因素很多，本文主要從經(jīng)濟(jì)發(fā)展、人口結(jié)構(gòu)和制度本身三個方面展開分析?；居嬃糠匠淘O(shè)定如下：

其中，下標(biāo)i 表示省份，t 表示時間，yit=li為不可觀測的地區(qū)效應(yīng)，是一個不隨時間變化而變化的變量，它代表各個地區(qū)的異質(zhì)性，這些異質(zhì)性源于文化、歷史、社會等多方面因素；ut為不可觀測的時間效應(yīng)，是不隨省份變化而變化的變量，它解釋了所有沒有被包括在回歸模型中和時間有關(guān)的效應(yīng)。eit表示隨機干擾項，它服從獨立同分布。yit表示i 省份t 年的人均基本養(yǎng)老金水平，x1是表征經(jīng)濟(jì)發(fā)展的變量集，x2是表征養(yǎng)老保險制度的變量集，x3是表征人口結(jié)構(gòu)的變量集。根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論及其發(fā)展規(guī)律，本文設(shè)定的計量模型包含如下經(jīng)濟(jì)變量：

本文最終建立的計量模型如下：

人均基本養(yǎng)老金水平y(tǒng)it（元/人）：用城鎮(zhèn)養(yǎng)老保險基金支出除以離退休人數(shù)計算得到；

養(yǎng)老保險覆蓋率coverage（%）：通過城鎮(zhèn)養(yǎng)老保險參保人數(shù)除以城鎮(zhèn)勞動力人口數(shù)計算得到，其中城鎮(zhèn)勞動力人口等于地區(qū)城鎮(zhèn)人口數(shù)乘以15-64歲勞動力人口所占比率，而地區(qū)城鎮(zhèn)人口等于地區(qū)總?cè)丝诔艘猿擎?zhèn)人口所占比重；

養(yǎng)老保險負(fù)擔(dān)系數(shù)burden（%）：用離退休人數(shù)除以繳費人數(shù)得到；

老齡化aging（%）：計算65 歲及以上人口占總?cè)丝诘谋壤?/p>

實際GDP 增長率g▁gdp（%）：先將各省份的名義GDP 轉(zhuǎn)化為以1998 年為基年的實際GDP，然后由各省份的實際GDP 計算出實際GDP 增長率。

表3 回歸模型中包含的具體經(jīng)濟(jì)變量

（二）數(shù)據(jù)來源與處理。

本文確定的樣本區(qū)間為1999-2011 年，采用了中國30 個省、自治區(qū)及直轄市（西藏除外）的面板數(shù)據(jù)，本文的數(shù)據(jù)全部來自2000-2012 年《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國勞動統(tǒng)計年鑒》和《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》等。所有以價值形式表示的變量均用1999 年為基年的城鎮(zhèn)CPI 進(jìn)行了處理。為了消除數(shù)據(jù)可能存在的異方差，本文對各變量進(jìn)行了對數(shù)化處理。

表4 變量統(tǒng)計性描述

表5 面板回歸方程估計結(jié)果（1999-2011 年）

（三）計量結(jié)果及解釋。

各變量取對數(shù)后的統(tǒng)計性描述見表4：面板回歸結(jié)果見下表：

由于基本養(yǎng)老金水平會受到前期水平的影響，因此解釋變量中應(yīng)該包含滯后一期被解釋變量。面板模型解釋變量包含被解釋變量的滯后值時，被稱之為“動態(tài)面板數(shù)據(jù)”，此時如果使用組內(nèi)估計法（FE），得到的估計量是有偏的，尤其對于n 大T 小的面板數(shù)據(jù)，偏差較大。而當(dāng)滯后被解釋變量作為解釋變量時就會內(nèi)生性問題。內(nèi)生性問題會導(dǎo)致參數(shù)估計有偏，使估計結(jié)果出現(xiàn)較大偏誤，因此必須用工具變量法來克服內(nèi)生性問題。一個有效的工具變量應(yīng)當(dāng)滿足兩個條件：一是相關(guān)性，工具變量與內(nèi)生解釋變量高度相關(guān)；二是外生性，工具變量與擾動項不相關(guān)。為了解決動態(tài)面板模型中由滯后被解釋變量作為解釋變量帶來的內(nèi)生性問題，Arellano 和Bond（1991）提出了用一階差分廣義矩(first differenced GMM)估計方法來解決?；舅悸肥菍Σ罘趾蟮姆匠踢M(jìn)行GMM 估計，采用被解釋變量所有可能的滯后變量作為工具變量，缺陷是容易引發(fā)“弱工具變量問題”。為了克服這種弱工具變量問題，Arella-no 和Bover（1995）以及Blundell 和Bond（1998）提出了另外一種更加有效的方法，即系統(tǒng)廣義矩(Sys-tem GMM)估計方法?；舅悸肥菍⒉罘諫MM 與水平GMM 結(jié)合在一起，將差分方程與水平方程作為一個方程系統(tǒng)進(jìn)行GMM 估計。本文的分析主要建立在系統(tǒng)GMM 估計結(jié)果上，作為對照，本文將給出面板數(shù)據(jù)的混合普通最小二乘法（OLS）、固定效應(yīng)模型（FE）、隨機效應(yīng)模型（RE）和一階差分GMM 估計結(jié)果，實證分析結(jié)果見表5。

模型1 采用混合OLS 回歸，采用Newey-West一致性估計法修正可能存在的自相關(guān)異方差問題，回歸結(jié)果顯示，finance 與養(yǎng)老金水平之間沒有顯著關(guān)系，coverage 的符號與預(yù)期相反。模型2 采用固定效應(yīng)模型，并采用面板修正的標(biāo)準(zhǔn)差估計法（PCSE）克服自相關(guān)異方差問題，回歸結(jié)果顯示，finance、coverage 和aging 不顯著，變量wage 和g-gdp 與養(yǎng)老金水平呈正相關(guān)，burden 與與養(yǎng)老金水平呈負(fù)相關(guān)，且均在1%水平上顯著。模型2 中的F 檢驗結(jié)果顯示應(yīng)該選擇固定效應(yīng)模型。模型3 采用隨機效應(yīng)模型，同樣，finance 和aging 不顯著，但是coverage的符號與預(yù)期相反。模型3 中的hausman 檢驗結(jié)果也顯示應(yīng)該選擇固定效應(yīng)模型。對于模型4 和模型5，首先要判斷工具變量是否有效，表5 中最后兩行給出了工具變量的有效性檢驗值，AR（自回歸）檢驗主要是檢驗殘差項在差分回歸和差分-水平回歸中是否存在序列相關(guān)，原假設(shè)為不存在序列相關(guān)，殘差項允許存在一階序列相關(guān)，而不允許存在二階序列相關(guān)。一階差分GMM 和系統(tǒng)GMM 估計的AR（2）檢驗值的伴隨概率均在0.05 以上，說明本文所采用的的工具變量是有效的。Sargan 檢驗為工具變量的過度識別約束檢驗，用來判斷回歸古籍中使用的矩條件工具變量是否總體有效，原假設(shè)為工具變量有效。結(jié)果同樣顯示本文所采用的的工具變量是有效的。

表中參數(shù)估計的結(jié)果與我們的預(yù)期結(jié)果基本一致，第一，人均工資水平wage 的系數(shù)為正，并且所有模型在1%水平上都通過了顯著性檢驗，這與我國養(yǎng)老金水平的計發(fā)辦法是一致的。參保人員的養(yǎng)老金發(fā)放取決于本人退休前工資水平和當(dāng)?shù)厝司べY水平。伴隨著地區(qū)人均工資水平的提高，養(yǎng)老金水平也會相應(yīng)做出調(diào)整，因此經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)地區(qū)（西藏除外），人均養(yǎng)老金水平也越高。

第二，人均財政支出finance 的系數(shù)為正，但是除了一階差分GMM 模型，其他模型均沒有通過顯著性檢驗。這個結(jié)論與我國當(dāng)前財政支出模式是相符合的，從1999 年到2011 年，我國財政性社會保障支出占財政支出的比重從9.08%上升至10.17%，其中25%-32%左右的支出用于行政事業(yè)單位人員的離退休費支出，由此可見真正用于養(yǎng)老保險的財政支出是少之又少，與西方財政性社會保障支出水平差距甚遠(yuǎn)。

第三，實際GDP 增長率的系數(shù)為正，并通過了所有的顯著性檢驗。這點與經(jīng)濟(jì)學(xué)預(yù)期是相符的。許多學(xué)者的研究也證實，經(jīng)濟(jì)增長與社會保障之間存在相互促進(jìn)相互推動的作用，地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展越快，人均收入水平以及地區(qū)政府用于養(yǎng)老保險方面的財政支出水平也會隨之大幅度提升，這些都是提高地區(qū)養(yǎng)老金水平的重要因素。

第四，養(yǎng)老保險覆蓋率coverage 的系數(shù)為負(fù)，部分模型通過了顯著性檢驗。這與以前學(xué)者的研究結(jié)果不一致。一般而言，養(yǎng)老保險覆蓋率越高，越有利于養(yǎng)老保險制度的發(fā)展，但是，當(dāng)養(yǎng)老保險覆蓋率提高到一定程度，它對養(yǎng)老金水平可能存在負(fù)面影響。因為在人口老齡化程度不斷提高時，未來需要支付的養(yǎng)老金總額也隨之增加，若養(yǎng)老金收入一定，參保人數(shù)提高必將影響人均養(yǎng)老金水平。本文模型中coverage 雖然通過了顯著性檢驗，但是其系數(shù)非常小，因此其影響也非常有限。

第五，養(yǎng)老保險負(fù)擔(dān)率burden 的系數(shù)為負(fù)，并通過了所有的顯著性檢驗。這與經(jīng)濟(jì)學(xué)直覺是相符合的，意味著離退休人員數(shù)占繳費人數(shù)的比例體提高，即養(yǎng)老金支出增加而養(yǎng)老金收入減少，則養(yǎng)老金水平將會隨之降低。

第六，老齡化aging 的系數(shù)有正有負(fù)，但是部分模型沒有通過顯著性檢驗。人口結(jié)構(gòu)與養(yǎng)老金水平是密切聯(lián)系的，系統(tǒng)GMM 估計結(jié)果顯示兩者呈負(fù)相關(guān)，即人口老齡化程度的提高將阻礙養(yǎng)老金水平的增加。

四、結(jié)論及政策含義

我國養(yǎng)老金水平的地區(qū)差異性較大，影響?zhàn)B老金水平的因素有人均工資水平、地區(qū)實際GDP 增長率和養(yǎng)老保險負(fù)擔(dān)系數(shù)，其中人均工資水平和上一期養(yǎng)老金水平對當(dāng)期養(yǎng)老金水平的影響最大。從研究結(jié)論中對推動地區(qū)養(yǎng)老金水平均衡發(fā)展提出以下建議：

（一）區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡是養(yǎng)老金水平非均衡發(fā)展的根本因素之一。政府應(yīng)該加大對中西部地區(qū)公共服務(wù)、教育、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等方面的投入，從政策和稅收方面給予優(yōu)惠，改善當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)建設(shè)條件，推動欠發(fā)達(dá)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。經(jīng)濟(jì)增長有利于增加地區(qū)財政收入，提高地區(qū)勞動力收入水平，吸引當(dāng)?shù)貏趧恿倪w出向遷入轉(zhuǎn)變，增加養(yǎng)老保險繳費群體，提高養(yǎng)老保險覆蓋率，最終都將促進(jìn)養(yǎng)老金水平的調(diào)整與提高。

（二）加大財政轉(zhuǎn)移支付力度，尤其是增加對中部、西部部分地區(qū)社會保障支出。我國社會保障水平較低，社會保障占GDP 的比例約為2%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于美國15%以及日本25%的社會保障水平。2012年，社會保障支出占財政支出的比重約為11%左右，僅為西方發(fā)展國家均值比例的1/3。區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡導(dǎo)致各地區(qū)財政支出水平也大相徑庭，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高的地區(qū)，人均工資水平和地方財政支出水平也越高，這樣容易形成“馬太效應(yīng)”，即養(yǎng)老金水平較高的地區(qū)，獲得的財政轉(zhuǎn)移支付補貼也越多，進(jìn)而導(dǎo)致養(yǎng)老金非均衡發(fā)展趨勢擴大化。因此，中央財政應(yīng)該加大對中西部地區(qū)社會保障財政轉(zhuǎn)移支付力度。中央財政轉(zhuǎn)移支付應(yīng)根據(jù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和財政收入狀況采取“差別化”政策，對于東部財政收入較充裕的地區(qū)采取不補貼，而對于中西部財政收不抵支的地區(qū)采取多補貼，以此降低地區(qū)財政支出水平不平衡對養(yǎng)老金水平的影響。

（三）優(yōu)化人口結(jié)構(gòu)，促進(jìn)勞動力向中西部遷移，以減輕養(yǎng)老保險負(fù)擔(dān)壓力。人口老齡化加劇無疑對養(yǎng)老保險基金造成巨大壓力，擴大養(yǎng)老保險基金缺口，不利于養(yǎng)老金水平的調(diào)整與提高。在人口老齡化壓力下，我國調(diào)整了計劃生育制度，實行單獨二胎政策，以此來優(yōu)化人口結(jié)構(gòu)，減緩老齡化進(jìn)程。從理論上推算，單獨二胎政策在未來若干年以后對降低養(yǎng)老保險財務(wù)風(fēng)險有積極作用，但是這種作用對中西部地區(qū)尤其是欠發(fā)達(dá)地區(qū)的影響還有待考證。欠發(fā)達(dá)地區(qū)人口結(jié)構(gòu)優(yōu)化更依賴于勞動力流入和遷移，讓更多農(nóng)村剩余勞動力從流向發(fā)達(dá)城市向流入當(dāng)?shù)鼗蛑苓叧擎?zhèn)轉(zhuǎn)變，以降低區(qū)域老齡化程度。以農(nóng)民工為代表的流動人口，在當(dāng)?shù)乩U納養(yǎng)老保險，但是回原戶籍領(lǐng)取養(yǎng)老金，他們對于勞動力輸入地如北京、上海等發(fā)達(dá)城市的養(yǎng)老保險社會統(tǒng)籌基金做出巨大貢獻(xiàn)，可以考慮有中央政府牽頭，從勞動力輸入地的社會統(tǒng)籌基金中提取一部分建立養(yǎng)老保險調(diào)劑金，專門用以補貼勞動力輸出地養(yǎng)老保險基金。

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