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    基于CHARLS經(jīng)驗數(shù)據(jù)的失地農(nóng)民養(yǎng)老保險需求影響因素分析

    2021-11-26 13:19:48馮明緣
    中阿科技論壇(中英文) 2021年11期
    關(guān)鍵詞:失地農(nóng)民投保養(yǎng)老金

    馮明緣

    (河北經(jīng)貿(mào)大學(xué)金融學(xué)院,河北 石家莊 050061)

    2021年《中華人民共和國國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》提出要全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興,健全城鄉(xiāng)融合發(fā)展體制機(jī)制。2020年,我國常住人口城鎮(zhèn)化率達(dá)到63.89%,預(yù)計到2025年達(dá)到65.5%。在推進(jìn)城鎮(zhèn)化過程中,農(nóng)民土地被征收,導(dǎo)致失地農(nóng)民的生存及養(yǎng)老方式改變。不把失地農(nóng)民養(yǎng)老保障問題解決,可能會影響城鎮(zhèn)化發(fā)展及社會和諧。十多年來,各省市、自治區(qū)具體問題具體分析,根據(jù)本地區(qū)情況,出臺并不斷優(yōu)化、更新失地農(nóng)民養(yǎng)老保險政策。

    由于目前我國失地農(nóng)民養(yǎng)老保險政策還不夠完善,或者各地配套政策實施不到位,導(dǎo)致失地農(nóng)民購買失地農(nóng)民養(yǎng)老保險的積極性不高。為了提高失地農(nóng)民養(yǎng)老保險的有效需求,本文從失地農(nóng)民角度,分析影響失地農(nóng)民養(yǎng)老保險需求的因素,以此為提高失地農(nóng)民養(yǎng)老保險參保率建言獻(xiàn)策,以期提高失地農(nóng)民養(yǎng)老保障水平,維護(hù)社會穩(wěn)定。

    1 文獻(xiàn)綜述及研究假設(shè)

    在失地農(nóng)民養(yǎng)老保障的必要性問題上,郝丹等(2017)通過定性分析,認(rèn)為現(xiàn)階段人口老齡化嚴(yán)重,有必要建立失地農(nóng)民養(yǎng)老保障體系[1];李雷等(2020)認(rèn)為新型城鎮(zhèn)化發(fā)展離不開失地農(nóng)民養(yǎng)老,保障失地農(nóng)民養(yǎng)老利益能推動新農(nóng)村建設(shè)[2];周建再等(2016)分析了蘇州的案例,認(rèn)為經(jīng)濟(jì)發(fā)展中要實施失地農(nóng)民保障制度改革[3]。

    有些學(xué)者用定量方式分析了影響失地農(nóng)民養(yǎng)老保障水平的因素。熊文等(2021)使用Logit回歸和PSM傾向性得分匹配方法,對北京周邊郊區(qū)失地農(nóng)民和未失地農(nóng)民進(jìn)行了兩次調(diào)查,分析兩者的社會保障水平差異化程度,經(jīng)過實證分析發(fā)現(xiàn),究其根本,失地農(nóng)民的工作收入、學(xué)歷、工作類型、政治面貌等因素造成了其社會保障水平的不同[4]。崔紅志(2013)基于對6個不同省份的農(nóng)戶聚集地的調(diào)查問卷,發(fā)現(xiàn)與之前的生活水平相比,失地農(nóng)民的收入有所增加但不持續(xù),不同地區(qū)的養(yǎng)老金待遇差異顯著,主要由失地農(nóng)民社會保障制度和相關(guān)政策不健全導(dǎo)致。王積田(2016)采用Logistic回歸模型進(jìn)行實證分析,分析了浙江東陽市245位失地農(nóng)民參加商業(yè)養(yǎng)老保險意愿的影響因素,結(jié)果表明,失地農(nóng)民的年齡、參加其他養(yǎng)老保險、養(yǎng)老需求等因素影響顯著,性別、文化程度和婚姻狀況等因素影響不顯著[5]。黃英君(2016)以重慶渝北區(qū)轉(zhuǎn)戶人口為調(diào)查對象,使用Logistic回歸模型和逐步分析法分析轉(zhuǎn)戶人口購買養(yǎng)老保險情況,得出社會因素如給付情況和周圍人群購買情況影響顯著[6]。

    綜上所述,已有文獻(xiàn)大部分針對失地農(nóng)民養(yǎng)老保障的必要性以定性角度研究了失地農(nóng)民養(yǎng)老保障制度和現(xiàn)狀,認(rèn)為失地農(nóng)民的養(yǎng)老保障水平較之前有所提高,但提高失地農(nóng)民養(yǎng)老保障水平任務(wù)緊迫;少部分文獻(xiàn)通過小規(guī)模調(diào)查數(shù)據(jù)分析某一地區(qū)的失地農(nóng)民參保意愿及其影響因素。但其中存在幾點(diǎn)不足:(1)通過調(diào)查問卷得到的數(shù)據(jù)較少;(2)只關(guān)注某一地區(qū),由于地區(qū)間發(fā)展不平衡等問題,很難得到影響失地農(nóng)民參保意愿因素的共性分析;(3)少有文獻(xiàn)對失地農(nóng)民養(yǎng)老保險需求的影響因素做定量分析。對此,本文運(yùn)用2015年中國健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查(CHARLS)數(shù)據(jù)在個人因素、家庭因素、其他參保情況和養(yǎng)老需求四個方面進(jìn)行Logit分析,之后再用probit進(jìn)行穩(wěn)健性回歸。

    2 研究設(shè)計

    2.1 數(shù)據(jù)來源及處理

    本文數(shù)據(jù)來源于2015年中國健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查(CHARLS)數(shù)據(jù),旨在了解45歲以上的中國中老年人的健康和養(yǎng)老問題。本文對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了如下篩選和處理:(1)篩選出了被征地的農(nóng)民樣本,并針對失地農(nóng)民是否參加了失地農(nóng)民養(yǎng)老保險,參加了記為1,沒參加記為0;(2)缺失數(shù)據(jù)處理,如對年齡處理,可以通過出生年月計算得出。最后得到3 063個樣本數(shù)據(jù)。

    2.2 模型構(gòu)建

    上式中,p表示因變量發(fā)生的概率,即參加失地農(nóng)民養(yǎng)老保險發(fā)生的概率;X1為參保后獲得的養(yǎng)老金,X2是性別,X3是婚姻狀態(tài),X4是子女?dāng)?shù)量,X5是年齡,X6是死亡風(fēng)險,X7是參加社會養(yǎng)老保險,X8是參加商業(yè)養(yǎng)老保險,X9是家庭收入,X10是健康狀況;β1、β2……β10是各自變量回歸系數(shù),μi為隨機(jī)擾動項。

    2.3 變量觀測

    2.3.1 因變量

    本文的因變量是失地農(nóng)民對失地農(nóng)民養(yǎng)老保險的參保意愿,問題設(shè)置是“你是否參加了失地農(nóng)民養(yǎng)老保險”,已參保記為1,未參保記為0。

    2.3.2 自變量

    根據(jù)CHARLS數(shù)據(jù)問題設(shè)置,本文從參保能獲得的養(yǎng)老金、個人基本信息、家庭因素、參加其他養(yǎng)老保險情況和養(yǎng)老需求5個維度設(shè)置10個自變量(如表1)。其中,個人信息包括性別、年齡及婚姻狀況;家庭因素主要以家庭收入和子女?dāng)?shù)量體現(xiàn);參加其他養(yǎng)老保險情況包括社保和商業(yè)養(yǎng)老保險;養(yǎng)老需求以死亡風(fēng)險和健康狀況體現(xiàn),死亡風(fēng)險低,則養(yǎng)老需求高。

    表1 變量及其賦值

    3 實證分析

    3.1 描述性分析

    樣本數(shù)據(jù)男女比例各半,年齡均值為58歲,子女人數(shù)平均為2~3個。根據(jù)數(shù)據(jù)可知,失地農(nóng)民參加失地農(nóng)民養(yǎng)老保險的意愿不強(qiáng)烈,參保后得到的養(yǎng)老金水平不高,大部分失地農(nóng)民已經(jīng)參加了社會養(yǎng)老保險,而參加商業(yè)養(yǎng)老保險的人數(shù)非常少。樣本的平均死亡風(fēng)險中等,平均健康水平中等。

    3.2 Logit回歸

    對以上變量做Logit分析,以“是否投保失地農(nóng)民養(yǎng)老保險”為被解釋變量,分別對解釋變量做Logit分析,得到五個模型:模型一為“個人信息因素+家庭因素+養(yǎng)老需求+參加其他養(yǎng)老保險情況”,模型二為“個人信息因素”,模型三為“家庭因素”,模型四為“養(yǎng)老需求”,模型五為“參加其他養(yǎng)老保險情況”。Logit回歸結(jié)果如表2。

    表2 Logit回歸結(jié)果分析

    從表2得出的結(jié)論與本文假設(shè)一致,表現(xiàn)在不管增加或減少其他變量參與回歸,“參保后得到的養(yǎng)老金”變量結(jié)果在1%的置信水平下顯著,且符號為正,即失地農(nóng)民參保后得到的養(yǎng)老金越多,其投保意愿越大。模型二表明,“年齡”變量在1%的置信水平下顯著,符號為負(fù),即隨著年齡的增大,失地農(nóng)民投保意愿降低。這是因為可能失地農(nóng)民考慮到年齡越大,享受到養(yǎng)老金的年限越短,性價比不高。但“性別”和“婚姻狀況”不顯著。這與模型五的結(jié)論相一致,“死亡風(fēng)險”變量在1%的置信水平下顯著,符號為正,表明死亡風(fēng)險越小,投保意愿越大;但“健康狀況”并不顯著。模型三表明家庭收入與投保意愿無關(guān);“子女?dāng)?shù)量”變量在1%的置信水平下顯著,表明子女?dāng)?shù)量越多,失地農(nóng)民養(yǎng)老保險投保意愿越不強(qiáng)烈。這表明現(xiàn)在大部分失地農(nóng)民“養(yǎng)兒防老”的思想還根深蒂固,相比于花錢買養(yǎng)老保險,更愿意子女來養(yǎng)老。模型四中為其他養(yǎng)老保險參保情況,“參加社會養(yǎng)老保險”和“參加商業(yè)養(yǎng)老保險”分別在1%和5%的置信水平下顯著。其中,“參加社會養(yǎng)老保險”符號為負(fù),可能是部分農(nóng)民因為收入限制或者認(rèn)知有限等只能選擇一種保障;而參加了商業(yè)養(yǎng)老保險的農(nóng)民,可能由于其對保險的認(rèn)知程度較高,又有足夠的財力,所以才會盡可能購買更多的養(yǎng)老保險,以獲得更好的生活保障。

    4 結(jié)論與政策建議

    研究結(jié)果表明,失地農(nóng)民參保后得到的養(yǎng)老金越多,死亡風(fēng)險越小,年齡越小,子女?dāng)?shù)量越少,有其他參加養(yǎng)老保險方式,那么其投保意愿就更強(qiáng)烈,但投保意愿與性別、婚姻狀況、家庭收入和健康狀況無關(guān)。結(jié)論具有的政策含義如下:首先,應(yīng)提高失地農(nóng)民參保后的養(yǎng)老金水平,養(yǎng)老金水平越高,失地農(nóng)民投保意愿越強(qiáng)烈,有助于失地農(nóng)民老年生活得到保障,吸引更多失地農(nóng)民參保;其次,應(yīng)加大對養(yǎng)老保險制度的宣傳力度,提高農(nóng)民的保險意識,對于失地農(nóng)民養(yǎng)老保險,讓更多失地農(nóng)民了解該政策的惠農(nóng)力度,同時推廣參保社會養(yǎng)老保險和商業(yè)養(yǎng)老保險,提高失地農(nóng)民老年生活水平;再次,增加農(nóng)村免費(fèi)身體檢查活動,擴(kuò)大受益農(nóng)民人群,保障中老年健康水平,這是中老年人的養(yǎng)老前提,也能減輕養(yǎng)老負(fù)擔(dān);最后,政府、企業(yè)應(yīng)該創(chuàng)造更多就業(yè)崗位,積極開展農(nóng)民再就業(yè)培訓(xùn),促使農(nóng)民努力轉(zhuǎn)變思維,自力更生,保證自己生存的同時為社會貢獻(xiàn)力量。

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