農(nóng)民工參加城鎮(zhèn)職工養(yǎng)老保險的影響因素
——基于2008～2010年面板數(shù)據(jù)的分析

章　莉

(南京財經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟學(xué)院，江蘇 南京 210023)

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農(nóng)民工參加城鎮(zhèn)職工養(yǎng)老保險的影響因素
——基于2008～2010年面板數(shù)據(jù)的分析

章莉

(南京財經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟學(xué)院，江蘇 南京 210023)

摘要：本文根據(jù)中國家庭收入調(diào)查2008～2009年和2009～2010年的面板數(shù)據(jù)，使用二元logit面板模型和二元logit模型考察了農(nóng)民工參保狀態(tài)及其變化趨勢的影響因素。面板固定效應(yīng)模型的回歸結(jié)果顯示簽訂合同可以明顯提高農(nóng)民工的參保可能性，證實了2008年勞動合同法的政策效應(yīng)。面板隨機效應(yīng)模型的回歸結(jié)果則揭示了工資收入水平更高、在東部打工以及受教育程度更高的農(nóng)民工參加養(yǎng)老保險的可能性更大。農(nóng)民工退保和新參保行為影響因素的實證分析結(jié)果表明：失去勞動合同對農(nóng)民工退保的負(fù)面作用要大于簽訂勞動合同對農(nóng)民工參保的積極作用，工資收入的增長有助于提高農(nóng)民工的新參保率、降低農(nóng)民工的退保率。

關(guān)鍵詞：農(nóng)民工；城鎮(zhèn)職工養(yǎng)老保險；勞動合同；新農(nóng)保；參保率；退保

一、引言

我國城鎮(zhèn)職工養(yǎng)老保險制度的設(shè)計初衷是為了解決城鎮(zhèn)國有企業(yè)職工的養(yǎng)老保障問題，農(nóng)民工群體原本就不在計劃保障對象之列。2009年新農(nóng)保試點前，農(nóng)民工基本處于無養(yǎng)老保險的狀態(tài)，推行新農(nóng)保之后他們又被不適當(dāng)?shù)丶{入到保障水平極低的新農(nóng)保中①。2014年全國農(nóng)民工監(jiān)測調(diào)查報告顯示，截止到2014年底，中國農(nóng)民工總數(shù)達(dá)1.68億，其中參加城鎮(zhèn)職工基本養(yǎng)老保險的比率僅為16.4%[1]，遠(yuǎn)低于同期城鎮(zhèn)就業(yè)人員60%左右的參保水平。城鎮(zhèn)職工養(yǎng)老保險制度應(yīng)以全體勞動者為保障對象，而將農(nóng)民工群體納入到城鎮(zhèn)職工養(yǎng)老體系中則是新型城鎮(zhèn)化的應(yīng)有之義。

以“大統(tǒng)籌小賬戶”、“部分積累基金制度”為特征的城鎮(zhèn)職工養(yǎng)老保險本質(zhì)上是一種準(zhǔn)公共產(chǎn)品，作為該制度的供求雙方，政府、企業(yè)和農(nóng)民工是該制度實施過程中的主要權(quán)利義務(wù)主體。從承擔(dān)義務(wù)的角度看，政府作為養(yǎng)老金制度的供給方，負(fù)責(zé)設(shè)計、監(jiān)督、實施和不斷完善制度；農(nóng)民工作為養(yǎng)老金制度的需求方，有義務(wù)繳納養(yǎng)老金個人賬戶的保費；作為用工方，企業(yè)則有義務(wù)為農(nóng)民工繳納養(yǎng)老金統(tǒng)籌賬戶的保費。從享受權(quán)利或獲得利益角度看，政府向居民提供養(yǎng)老保險可以消除(老年)貧困和實現(xiàn)收入再分配，以維持社會和諧穩(wěn)定；農(nóng)民工參保則有利于平滑一生消費，規(guī)避老年貧困風(fēng)險；企業(yè)則可通過穩(wěn)定用工和提高勞動效率獲得間接收益。

在實踐中，農(nóng)民工參保擴面工作推進(jìn)困難的原因往往可以歸結(jié)為三方主體中一方或多方不承擔(dān)應(yīng)盡義務(wù)或義務(wù)履行不足?，F(xiàn)有文獻(xiàn)的研究結(jié)論也都或多或少強調(diào)了其中的某一點或幾點。從政府主體義務(wù)角度看，政府的問題主要在于提供的制度不夠完善。如學(xué)者們普遍指出統(tǒng)籌層次低、轉(zhuǎn)移接續(xù)困難是農(nóng)民工參保率低的主因[2][3][4]。針對這個問題，我國于2009年和2010年相繼出臺了《城鎮(zhèn)職工基本養(yǎng)老保險關(guān)系轉(zhuǎn)移接續(xù)暫行辦法》和《中華人民共和國社會保險法》。雖然根據(jù)最新法律規(guī)定，農(nóng)民工不能再退保取現(xiàn)，但是由于轉(zhuǎn)移接續(xù)手續(xù)復(fù)雜，實際操作困難，農(nóng)民工退保和斷保問題依然嚴(yán)峻。據(jù)報道，截至2013年10月底，全國當(dāng)年累計有3800萬人中斷繳納保險，農(nóng)民工是主要群體[5]。

因為不能直接從養(yǎng)老繳費中受益，除非受到強力約束，企業(yè)缺乏為農(nóng)民工繳納養(yǎng)老保險的動力。在實踐中，勞動合同是確認(rèn)雇傭關(guān)系的重要法律文件，從而不和農(nóng)民工簽訂勞動合同就成為企業(yè)規(guī)避繳費義務(wù)的第一步。學(xué)者們通過研究發(fā)現(xiàn)勞動合同的簽訂狀況和農(nóng)民工參保有顯著的正相關(guān)關(guān)系，有勞動合同的農(nóng)民工的參保率通常數(shù)倍于沒有勞動合同的農(nóng)民工[6][7][8]。

而從農(nóng)民工自身角度看，農(nóng)民工參保與否與其繳費能力有關(guān)。雖然農(nóng)民工是參保的主要受益人，但是在養(yǎng)老保險轉(zhuǎn)接手續(xù)繁瑣、未來參保收益不明確、繳費負(fù)擔(dān)相對較重的前提下，農(nóng)民工的參保決策受其收入水平的影響。美國的歷史經(jīng)驗證明工資每增加一個標(biāo)準(zhǔn)差，工人的參保概率將會提高10%～15%[9]。這個經(jīng)驗對于中國農(nóng)民工同樣適用。學(xué)者們通過研究證實了農(nóng)民工的工資水平和參保率之間也具有正向關(guān)系，收入更高的農(nóng)民工通常參保概率更大[7][10][11]。

綜上所述，農(nóng)民工參保與否受到多方面因素的影響。本文計劃考察各相關(guān)因素對農(nóng)民工參保狀態(tài)的影響，重點關(guān)注《勞動合同法》是否起到了約束企業(yè)的作用，失去勞動合同和新簽勞動合同對農(nóng)民工參保行為的影響是否有所不同，引發(fā)農(nóng)民工退保的因素又有哪些等等。本文將使用2008～2010年面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實證研究。面板模型在政策效果評估上具有突出優(yōu)勢，本文使用面板固定效應(yīng)模型估計2008年《勞動合同法》對農(nóng)民工參保的政策效應(yīng)。除此之外，本文還利用面板數(shù)據(jù)追蹤同一樣本群體的特性，形成退保農(nóng)民工和新參保農(nóng)民工樣本，實證分析導(dǎo)致農(nóng)民工退出養(yǎng)老保險或者新加入養(yǎng)老保險的影響因素，彌補目前關(guān)于農(nóng)民工退保、新參保的研究僅有統(tǒng)計描述分析，而沒有計量分析的不足。

二、面板數(shù)據(jù)描述性分析

CHIPs是具有權(quán)威性的全國家庭入戶調(diào)查數(shù)據(jù)，迄今為止已開展五輪。作為2008年第四輪調(diào)查的后續(xù)項目，2009年、2010年分別對2008年和2009年的調(diào)查對象進(jìn)行了追蹤調(diào)查，獲得了國內(nèi)稀有的2008～2010年農(nóng)民工面板數(shù)據(jù)。連續(xù)三年的數(shù)據(jù)調(diào)查遍布中國東、中、西部9個省份和直轄市的15個城市。其中2008～2010年3年的樣本數(shù)分別為8446、9347和8846個，且2009年追蹤到的2008年調(diào)查樣本有3432個，2010年追蹤到的2009年調(diào)查樣本有2450個。因為農(nóng)民工流動性很強，2010年追蹤到的2008年樣本數(shù)過少，所以本文最終決定使用2008～2009年、2009～2010年兩輪2年期的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行計量實證分析。

本文將樣本年齡設(shè)定在16～60歲，刪除重要缺失變量和存在明顯錯誤變量的樣本后，2008～2009年、2009～2010年面板數(shù)據(jù)中分別有2296和1619個有效樣本。表1和表2分別報告了這些樣本的參保狀態(tài)及主要影響因素的跨期變化情況。

表1顯示，雖然從2008年到2010年農(nóng)民工的參保率有了比較明顯的上升，但是整體水平仍然很低。具體而言，2008年的參保率為19.6%(=450/2296)，2009年小幅上升到21.4%，2010年漲幅增加，但仍僅有27.8%的水平。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，2010年參保率上升幅度較大主要受益于新參保率的上升和退保率的下降。表1顯示在2008年沒有保險的1846位農(nóng)民工中僅有176人在2009年參加了保險，新參保率為9.5%；與之對應(yīng)，2009～2010年間新參保率上升到14.1%。與之相反，在2008年有保險的450位農(nóng)民工中有135人在2009年退出了養(yǎng)老保險，退保率高達(dá)30%；而2009～2010年間退保率下降到23.8%。顯然，只有在提高新參保率的同時不斷降低退保率，才能提高農(nóng)民工整體的參保水平，本文將在第四部分詳細(xì)分析哪些因素會影響新參保行為和退保行為。

表1　2008～2009年和2009～2010年農(nóng)民工參保狀態(tài)的變化情況

表2則報告了2008～2009年、2009～2010年參保狀態(tài)影響因素的變化情況，包括外出務(wù)工地區(qū)、個人特征(年齡、性別、婚姻狀況、受教育年限)、工作狀況(小時工資、就業(yè)類型)的變化情況。這些變量中有一些隨時間變化(time-variant)，被稱為時變變量；而另一些不隨時間變化(time-invariant)，被稱為時不變變量。通常通過計算面板數(shù)據(jù)的組間方差和組內(nèi)方差識別時變變量和時不變變量，識別標(biāo)準(zhǔn)為：(1)如果變量是時不變因素，則組內(nèi)方差為0；(2)相對于整體方差，組內(nèi)方差越大，則變量隨時間變化越大；(3)相對于整體方差，組間方差越大，則變量在個體間差異越大。

表2　相關(guān)變量面板數(shù)據(jù)的變化情況

首先，時不變變量包括性別和地區(qū)(直轄市、東部、中部、西部虛擬變量)。其中，務(wù)工地不變的原因在于CHIPs是入戶調(diào)查數(shù)據(jù)，只有那些在調(diào)查期間沒有更換住址的樣本才能被追蹤到。表2還顯示2008～2009年、2009～2010年兩輪面板數(shù)據(jù)中性別和地區(qū)變量的整體均值亦基本相同，這意味著2008～2010年間農(nóng)民工的性別分布和勞動力地區(qū)流向分布基本沒有變化。

其次，隨時間輕微變化的變量包括年齡、受教育年限和婚姻狀況。由于使用的面板數(shù)據(jù)只包含相鄰兩年的數(shù)據(jù)，農(nóng)民工的年齡、受教育年限和婚姻狀況在這么短的期間內(nèi)幾乎不變。

再次，隨時間變化較大的變量是農(nóng)民工的小時工資。在兩輪面板數(shù)據(jù)中小時工資的組內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)差超過整體標(biāo)準(zhǔn)差的50%，且組間標(biāo)準(zhǔn)差比組內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)差更大，這說明農(nóng)民工的小時工資不僅隨時間變化大，而且在個體間的差異更大。

最后，隨時間變化最大的變量是農(nóng)民工的就業(yè)類型。本文根據(jù)農(nóng)民工的就業(yè)性質(zhì)將其分成有合同的受雇者、無合同的受雇者和靈活就業(yè)人員②三種類型。數(shù)據(jù)顯示每一種就業(yè)類型的變異程度都很大，不僅個人就業(yè)類型隨時間變化大，而且就業(yè)類型在個體間的差異更大，表現(xiàn)為組間標(biāo)準(zhǔn)差和整體標(biāo)準(zhǔn)差非常接近。不僅如此，2009～2010年農(nóng)民工就業(yè)類型分布與2008～2009年相比在整體上也發(fā)生了顯著變化：靈活就業(yè)者的比重下降了12.5個百分點，而有合同的工人增加了10個百分點。這個變化很可能與2008年實施的新《勞動合同法》中增加了無固定期限合同條款有關(guān)，該條款規(guī)定企業(yè)若不及時與受雇農(nóng)民工簽訂合同則視為和農(nóng)民工簽訂了無固定期限合同。

三、農(nóng)民工參保狀態(tài)的影響因素分析

農(nóng)民工的參保狀態(tài)只有參保和不參保兩種情形，且本文使用的是面板數(shù)據(jù)，因而本文采用二元面板logit模型分析農(nóng)民工參保的影響因素。根據(jù)不同的假設(shè)，二元面板logit模型分為固定效應(yīng)模型(FE)、隨機效應(yīng)模型(RE)和混合面板模型(Pooled)。模型的適用性取決于自變量的特征[12](P18)。本文在回歸結(jié)果中將同時報告包含和不包含年度變量的Pooled模型、 RE模型和FE模型四種面板logit模型的估計系數(shù)(見表3)。關(guān)于二元面板logit模型的詳細(xì)介紹可參閱Cameron等人的著作[13](P615-630)。

表3　二元面板 logit 回歸結(jié)果

注：*、**、***分別表示顯著性水平為10%、5%、1%，表4同。

(一)模型效果的比較

通過比較兩輪面板數(shù)據(jù)回歸結(jié)果的顯著性、參數(shù)估計值大小以及參數(shù)估計值的符號，本文發(fā)現(xiàn)：首先，加入年度虛擬變量的Pooled1和沒有年度虛擬變量的Pooled模型的估計結(jié)果無論是在顯著性還是數(shù)值上都很接近。時間虛擬變量顯示相對于2008年，農(nóng)民工在2009年的參保率不顯著上升；而相對于2009年，2010年農(nóng)民工的參保率則顯著上升，這可能是因為2009年頒布并于2010年開始實施的《城鎮(zhèn)職工基本養(yǎng)老保險關(guān)系轉(zhuǎn)移接續(xù)暫行辦法》起了一定效果。

其次，將隨機效應(yīng)RE模型和混合截面Pooled模型相比，回歸系數(shù)的顯著性區(qū)別不大，系數(shù)符號的方向也一致，但是回歸系數(shù)的絕對值明顯變大。鑒于RE模型考慮了不可觀測的時不變變量的影響，而在混合截面模型中這些變量被當(dāng)做隨機誤差項處理，在進(jìn)行計量分析時，通常認(rèn)為RE模型的估計結(jié)果更有效。

最后，與RE模型相比，F(xiàn)E模型中不僅系數(shù)的顯著性和數(shù)值大小發(fā)生了變化，甚至系數(shù)的符號都發(fā)生了改變。其中，不隨時間變化的性別和地區(qū)變量的影響被完全刪除了；變化極少的受教育程度、年齡和婚姻狀況的影響要么被刪除，要么不顯著；對參保狀態(tài)有顯著影響的僅有隨時間變化較大的小時工資和就業(yè)類型。以就業(yè)類型為例，和無合同的工人相比，有合同的農(nóng)民工參保可能性明顯增強。例如，2008～2009年和2009～2010年簽訂了勞動合同的農(nóng)民工和沒有簽訂勞動合同的農(nóng)民工相比，其參保的對數(shù)發(fā)生比分別顯著提高了108%和138%。

在FE模型和RE模型的選擇問題上，一方面，F(xiàn)E模型消除了時不變變量的影響，在估計時變變量的效果，尤其評估政策效應(yīng)時優(yōu)勢突出，因此當(dāng)本文著重考察隨時間變化的合同狀態(tài)的影響，從而評估《勞動合同法》的政策效應(yīng)時，F(xiàn)E模型是首選。利用Hausman方法得到的檢驗結(jié)果也顯示，RE模型和FE模型的估計結(jié)果并不一致，本文中FE模型對合同效應(yīng)的估計結(jié)果一致性更高。另一方面，不可否認(rèn)，農(nóng)民工的年齡、務(wù)工地的地區(qū)分布和受教育年限等因素也是影響其參保與否的重要變量，研究者對這些變量的效應(yīng)同樣感興趣，而由于這些變量是時不變的，在FE模型估計中都會被略去，從而無法對其進(jìn)行考察，所以當(dāng)需要分析重要的時不變變量對農(nóng)民工參保狀態(tài)的影響時，RE模型是必要的，而且如前述原因，其回歸結(jié)果優(yōu)于Pooled模型。

(二)RE模型的回歸結(jié)果分析

第一，表3中的RE模型回歸結(jié)果顯示，就業(yè)類型對農(nóng)民工參保狀態(tài)的影響最為顯著：有合同的農(nóng)民工參保概率最大，而靈活就業(yè)農(nóng)民工參?？赡苄宰钚?。具體而言，在兩輪面板數(shù)據(jù)中，簽訂勞動合同的農(nóng)民工和沒有簽訂勞動合同的農(nóng)民工相比，其參保的對數(shù)發(fā)生比都顯著提高了300%以上。而2009～2010年靈活就業(yè)農(nóng)民工的參?？赡苄圆粌H顯著低于簽訂了勞動合同的農(nóng)民工，而且顯著低于沒有合同的農(nóng)民工，這表明靈活就業(yè)人員正日益成為農(nóng)民工中養(yǎng)老保險最缺乏的群體。

第二，農(nóng)民工地區(qū)流向?qū)⒈顟B(tài)影響也很顯著?；貧w結(jié)果顯示流向東部地區(qū)的農(nóng)民工參保的可能性最大。在2008～2009年流向東部地區(qū)的農(nóng)民工和流向西部地區(qū)的農(nóng)民工相比，其參保的對數(shù)發(fā)生比顯著提高了299%；2009～2010年這個數(shù)值雖有所下降，但仍達(dá)209%。西部地區(qū)農(nóng)民工的參保狀況堪憂，該地區(qū)的參保率不僅低于東部，而且低于直轄市和中部地區(qū)。

第三，受教育年限對農(nóng)民工的參?？赡苄杂绊懕容^顯著，受教育程度越高的農(nóng)民工參?？赡苄栽酱?。表3中RE模型的回歸結(jié)果顯示受教育年限每提高一年，農(nóng)民工參保的對數(shù)發(fā)生比可以顯著提高30%左右。

第四，小時工資對農(nóng)民工參?？赡苄杂酗@著的正向影響，且作用有隨時間增強的趨勢。2008～2009年農(nóng)民工小時工資每增加1元，參保對數(shù)發(fā)生比提高2個百分點左右；而到了2009～2010年，這個數(shù)值提高到了7個百分點。農(nóng)民工的工資水平對農(nóng)民工參保決策的影響意味著提高農(nóng)民收入水平的政策也會有助于提高農(nóng)民工的參保率。

第五，從個人特征變量來看，婚姻狀況對農(nóng)民工參保狀態(tài)有顯著影響，已婚者參?？赡苄愿?，而性別和年齡的影響都不夠顯著。

四、農(nóng)民工退保和新參保行為的影響因素分析

(一)數(shù)據(jù)處理

長期以來農(nóng)民工退保率居高不下，尤其是春節(jié)返鄉(xiāng)前的退保潮頻發(fā)現(xiàn)象引發(fā)了各界的關(guān)注。退保是動態(tài)行為，只有那些在兩個觀測時點參保狀態(tài)發(fā)生了變化的樣本才能滿足分析的需要。因此，單個年份的截面數(shù)據(jù)，或者不同年份、不同樣本的混合截面數(shù)據(jù)都無法用于考察退保的影響因素。而農(nóng)民工面板數(shù)據(jù)的缺乏導(dǎo)致目前對退保行為的研究僅停留在描述性統(tǒng)計和案例分析層面，計量實證分析極少。本文使用的面板數(shù)據(jù)為研究農(nóng)民工的退保行為和新參保行為提供了基礎(chǔ)。為了分析影響農(nóng)民工退保的因素，本文首先構(gòu)造“退?！碧摂M變量：將第一年參保但第二年退保的樣本的退保變量賦值為1；將第一年參保且第二年仍參保的樣本的退保變量賦值為0，在此基礎(chǔ)上用二元logit模型對影響退保行為的因素進(jìn)行實證分析。與之對應(yīng)，本文還構(gòu)造了“新參保”虛擬變量并對其影響因素進(jìn)行實證分析。

在處理因變量動態(tài)變化的同時，本文還對自變量進(jìn)行了如下處理：首先，將隨時間變化的就業(yè)類型和工資水平變量設(shè)定為狀態(tài)變動虛擬變量，其中就業(yè)類型變化包括“就業(yè)類型不變”、“得到合同”和“失去合同”三種情況；工資水平變化包括“工資提高”和“工資未提高”兩種情況。其次，對于那些時不變變量(性別、外出務(wù)工地區(qū))或者變化不大的變量(年齡、受教育程度、婚姻狀況)，統(tǒng)一使用第一年的數(shù)據(jù)。

(二)Logit回歸結(jié)果分析

農(nóng)民工退保和新參保的二元Logit回歸結(jié)果在表4中列出，表4分別報告了每一個變量的回歸系數(shù)β和該變量在均值處的邊際效應(yīng)(MEM)?；貧w結(jié)果顯示對退保和新參保產(chǎn)生較顯著影響的變量主要是就業(yè)類型、收入狀況和受教育程度。

首先，就業(yè)類型變化對農(nóng)民工退保或新參保行為的影響最為顯著，且失去合同的消極作用遠(yuǎn)大于得到合同的積極作用。具體而言，2008～2009年失去勞動合同的農(nóng)民工退保的可能性比就業(yè)類型沒有變化的農(nóng)民工高32%，2009～2010年這個數(shù)值更是大幅上升到56%。與此同時，失去勞動合同的農(nóng)民工新參保的可能性也比就業(yè)類型沒有變化的農(nóng)民工在兩個年份分別低7%和12%。與失去合同的效應(yīng)相比，得到合同雖然有利于增加參保概率，但是其影響不僅在統(tǒng)計上不顯著，且邊際效應(yīng)也非常小。本文對退保和新參保行為的研究結(jié)果為明確勞動合同法執(zhí)行的著力點提供了依據(jù)：為了提高農(nóng)民工的參保率，防止農(nóng)民工失去合同比增加他們的勞動合同簽訂率更重要。

表4　退保、新參保行為的logit分析結(jié)果

其次，與預(yù)期一致，工資提高可以增加農(nóng)民工新參保的可能性，降低退保的可能性。2009～2010年工資提高的農(nóng)民工新參保概率比未提高的農(nóng)民工顯著高6%；而2008～2009年的數(shù)據(jù)顯示，工資提高農(nóng)民工的退保概率比未提高的農(nóng)民工顯著低13%。

最后，多受教育有助于提高農(nóng)民工新參保的可能性，降低其退保的可能性。在兩個年份的樣本中，受教育年限每增加一年可以使農(nóng)民工新參保概率分別顯著提高1.3和2.4個百分點，2008～2009的數(shù)據(jù)則顯示，多受一年教育可以顯著降低退保概率2.2個百分點。

五、結(jié)論和政策建議

本文使用2008～2009年、2009～2010年兩輪面板數(shù)據(jù)，考察了2008～2010年間合同簽訂狀況、收入水平、受教育程度等因素對農(nóng)民工參保狀態(tài)以及退保、新參保行為的影響。研究結(jié)果證實了簽訂合同對農(nóng)民工參保有積極的正向作用，因此2008年實施的新《勞動合同法》通過提高農(nóng)民工的合同簽訂率，對提高農(nóng)民工的參保率產(chǎn)生了積極效果。除此之外，提高工資水平和增加受教育年限不僅可以顯著提高農(nóng)民工的參保可能性，而且有助于提高農(nóng)民工的新參保率、降低農(nóng)民工的退保率。

基于實證分析的結(jié)果，本文提出以下政策建議：

首先，嚴(yán)格執(zhí)行勞動合同法，提高合同簽訂率可以有效增加農(nóng)民工的參保率，尤其是防止退保、斷保發(fā)生的政策重點應(yīng)當(dāng)在于防范農(nóng)民工失去勞動合同。根據(jù)本文的實證分析，失去合同導(dǎo)致退保發(fā)生的概率遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于得到合同增加的新參保概率。如果在實踐中僅關(guān)注新合同的簽訂，而不關(guān)注農(nóng)民工在轉(zhuǎn)換工作、合同到期時續(xù)簽合同，那么失去合同引發(fā)的斷保將會抵消新簽合同帶來的新參保，從而在整體上削弱合同法的效力。

其次，提高農(nóng)民工的收入水平有助于提高農(nóng)民工的參保率。本文的實證研究發(fā)現(xiàn)收入水平有所提高的農(nóng)民工更傾向于加入養(yǎng)老保險且更不容易退保和斷保，而且收入對參保的正向作用還呈現(xiàn)逐年增強的趨勢。可以預(yù)期隨著農(nóng)民工收入水平不斷提高，儲蓄能力不斷增強，參保的可能性也會大大提高。因此，保障農(nóng)民工的基本收入水平、完善農(nóng)民工工資增長機制、消除農(nóng)民工和城鎮(zhèn)職工“同工不同酬”的不平等現(xiàn)象都將有助于提高農(nóng)民工的參保水平。

再次，提高農(nóng)民工的受教育程度是提高農(nóng)民工參保率的重要措施。一般而言，受教育程度更高的農(nóng)民工更可能獲得提供養(yǎng)老金的好工作，同時也更可能獲得更高的收入，進(jìn)而增強個人繳費能力。不僅如此，受教育程度的提高還有利于增加農(nóng)民工對社會養(yǎng)老保險政策的理解，克服農(nóng)民工在養(yǎng)老決策中出現(xiàn)短視行為[14][15][16][17][18]，幫助他們理性地平衡現(xiàn)在消費和未來消費。

最后，制定針對靈活就業(yè)農(nóng)民工的特殊政策是提高農(nóng)民工參保率的必要舉措。靈活就業(yè)人口在農(nóng)民工群體中的比重超過30%，而其繳納養(yǎng)老保險的比例僅有6%。本文的實證研究顯示靈活就業(yè)人口是養(yǎng)老保障缺失最嚴(yán)重的群體，他們的參保狀況不僅不如有勞動合同的農(nóng)民工，甚至不如沒有勞動合同的農(nóng)民工。為解決靈活就業(yè)者參保率低的問題，一些國家制定了具有針對性的養(yǎng)老金政策，例如智利的靈活繳費制度、澳大利亞的靈活提現(xiàn)制度、英美的減稅激勵等[19]。而我國現(xiàn)行養(yǎng)老金制度不僅沒有相關(guān)的優(yōu)惠、扶持政策，相反還存在靈活就業(yè)人員個人繳費負(fù)擔(dān)重、手續(xù)復(fù)雜繁瑣等缺陷。因此，從農(nóng)民工的就業(yè)特征出發(fā)，為靈活就業(yè)的農(nóng)民工提供更多的低繳費檔次的選擇，并開設(shè)綠色通道、簡化手續(xù)、提高經(jīng)辦人員的服務(wù)水平以提高靈活就業(yè)農(nóng)民工群體的參保率。

注釋：

①根據(jù)《中國養(yǎng)老金發(fā)展報告2013》，2012年城鎮(zhèn)職工人均養(yǎng)老金占城鎮(zhèn)居民可支配收入的85%；而新農(nóng)保人均養(yǎng)老金僅占農(nóng)村居民家庭人均純收入的11%，新農(nóng)保的保障水平遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于城鎮(zhèn)職工養(yǎng)老保險。

②靈活就業(yè)人員包括自我雇傭者、沒有工資的家庭幫工、小時工、臨時工等。

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(責(zé)任編輯：易會文)

收稿日期：2016-03-17

基金項目：中國博士后科學(xué)基金第55批面上項目“城鎮(zhèn)職工養(yǎng)老保險制度和農(nóng)民工經(jīng)濟能力匹配性研究”(2014M550650)；教育部人文社會科學(xué)研究基金項目“中國城市勞動力市場的戶籍歧視及其對策”(13YJC790212)

作者簡介：章莉(1976— )，女，江蘇南京人，南京財經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院副教授，北京師范大學(xué)經(jīng)濟與工商管理學(xué)院博士后。

中圖分類號：F323.6

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1003-5230(2016)04-0149-08