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新型农村社会养老保险对家庭日常费用支出的影响

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新型农村社会养老保险对家庭日常费用支出的影响新型农村社会养老保险对家庭日常费用支出的影响 新型农村社会养老保险对家庭日常费用支出的影响[本文为国家自然科学基金重点项目“基于城乡协调发展的农村公共物品管理研究”(71033003)和青年项目“新型农村合作医疗对农民和基层医疗机构的动态影响研究”(71103171)以及“中国科学院地理科学与资源研究所优秀人才基金项目”(2011RC102)的阶段性成果。在此,我们要感谢那些在调查表设计、研究方案设计、数据收集与整理以及本文写作过程中给予帮助的所有人。特别感谢那些协助我们调查的所有地方领导和同仁。感谢所有的调查员...

新型农村社会养老保险对家庭日常费用支出的影响
新型农村社会养老保险对家庭日常费用支出的影响 新型农村社会养老保险对家庭日常费用支出的影响[本文为国家自然科学基金重点项目“基于城乡协调发展的农村公共物品管理研究”(71033003)和青年项目“新型农村合作医疗对农民和基层医疗机构的动态影响研究”(71103171)以及“中国科学院地理科学与资源研究所优秀人才基金项目”(2011RC102)的阶段性成果。在此,我们要感谢那些在调查表设计、研究 方案 气瓶 现场处置方案 .pdf气瓶 现场处置方案 .doc见习基地管理方案.doc关于群访事件的化解方案建筑工地扬尘治理专项方案下载 设计、数据收集与整理以及本文写作过程中给予帮助的所有人。特别感谢那些协助我们调查的所有地方领导和同仁。感谢所有的调查员,包括帮助我们安排与协调预调查培训和调查联系的工作人员。] 岳爱1 杨矗1 常芳1 田新1 史耀疆1[通讯作者。Email: shiyaojiang7@gmail。电话:。通讯地址:陕西西安市长安区西北大学南校区经济管理学院8502。邮编:710127。] 罗仁福2 易红梅2 1 西北大学经济管理学院,西安,710127,中国 2 中国科学院地理科学与资源研究所农业政策研究中心,北京,100101,中国 摘要:本文以消费和储蓄生命周期理论为基础,结合我国新农保政策实践,构建了新农保政策实施对农村居民消费影响的研究框架并提出待检验假说。在此基础上基于具有全国代表性的农户层面随机抽样调查数据, 分析 定性数据统计分析pdf销售业绩分析模板建筑结构震害分析销售进度分析表京东商城竞争战略分析 了新农保参保对农村居民家庭日常费用支出的作用机制和影响。利用新农保采用先试点,逐步推广的特点构建工具变量,很好的解决了估计中可能存在的内生性问 快递公司问题件快递公司问题件货款处理关于圆的周长面积重点题型关于解方程组的题及答案关于南海问题 ,并利用倾向 得分匹配法对上述分析结果进行稳健性检验。研究结果表明在控制其他因素影响的条件下,新农保政策实施后参保农户的家庭日常费用支出显著高于未参保农户。这一研究结果为通过提高农村社会保障水平,降低农村家庭养老等的预防性储蓄,提振消费,并进而扩大内需提供了佐证。今后国家应着力健全我国居民,特别是农村居民养老保障体系,加大新农保政策的宣传力度,改善政策设计,鼓励更多农户参与新农保。 关键字:新型农村社会养老保险;家庭日常费用支出;工具变量;倾向得分匹配。 中图分类号:F323.89文献标识码:A 引言 投资、消费和出口一直以来被看作是促进我国经济增长的三驾马车,但近年来消费对经济增长的作用越来越突出。2008年国际金融危机以来,国际市场需求不足导致出口增速放缓,扩大内需和促进消费成为确保我国经济持续、快速发展的关键。党的十八大 报告 软件系统测试报告下载sgs报告如何下载关于路面塌陷情况报告535n,sgs报告怎么下载竣工报告下载 进一步指出需要牢牢把握扩大内需这一战略基点,加快建立扩大消费需求长效机制,扩大国内市场规模,加速我国经济发展方式的转变。我国居民高储蓄率也为通过扩大内需,促进增长提供了可能,其中占我国人口60%的农村居民是我国最大和最具潜力的消费群体。 如何增加居民消费,扩大内需,打破储蓄率居高不下的状况,促进经济增长成为政府和学术界普遍关注的问题,学术界也存在一些不同的观点(白重恩等,2012)。有学者认为根源在于我国还没有建立健全的社会保障体系,家庭不得不为养老、教育及可能发生的大额医疗支出进行预防性储蓄,从而导致消费倾向 偏低,因此应该通过提高社会保障水平来促进消费。也有一些学者认为当前扩大内需,促进消费的根本在于提高居民可支配收入,考虑到提高社会保障水平有可能间接减少家庭的可支配收入,因此应该更多地通过国民收入的再分配来扩大内需,促进消费。 通过建立健全我国的社会保障体系,能否促进居民消费,扩大内需并进而促进经济增长,需要经济理论的支撑和实证研究的验证。在理论研究方面,Modigliani 1970提出并形成了消费和储蓄的生命周期理论,为研究社会保障对消费和储蓄的影响提供了理论基础。这一理论认为理性经济人会在相当长时期的跨度内进行消费和储蓄决策,根据效用最大化的原则在整个生命周期内实现消费的最佳配置。 通过对消费和储蓄的生命周期理论一些假定的完善,一些学者对这一理论进行丰富和扩展。对费尔迪斯坦在分析财富替代效应和引致退休效应的基础上提出扩展生命周期理论Feldstein, 1974,认为居民社会养老保险体系会影响个体生命周期内的收入流,并进而对个体的消费和储蓄决策产生影响,社会保障对消费和储蓄的净影响取决于财富替代效应与引致退休效应之间的权衡。在一个不考虑借贷约束及不确定性的生命周期消费储蓄模型中,消费、储蓄和养老金之间存在三种不同的关系。当养老保险的缴费和收益相当时,不会影响当期的消费;如果养老保险收益大于缴费,将会增加消费;当养老保险的收益小于缴费时,消费会下降Feldstein and Liebman, 2002Feldstein, 2002 #1。巴罗等人提出了代际转移支付理论,在消费和储蓄的生命周期理论中引入了代际之间的利他主义,进一步分析了社会保障对储蓄和消费的影响Barro, 1974。也有研究沿着Fisher 1930的思路,结合心理学理论,从个体行为分析的角度推演出理性经济人假定不 完全满足时社会保障对个人储蓄和消费的影响及其作用机理。上述研究为分析社会养老保险对储蓄和消费的影响进一步提供了理论分析框架。 以上述理论分析框架为指导,国际上有一些研究开始利用统计数据验证上述理论,实证地分析社会保障,特别是社会养老保险对储蓄和消费的影响,多数研究指出社会养老保险对减少储蓄或促进消费有一定的影响。利用美国1927-1971年总量时间序列数据,Feldstein 1974通过对消费函数的分析,估计出美国社会保障计划导致私人储蓄降低了30-50%。Danziger、Haveman and Plotnick 1981使用同样的数据,在调低Feldstein 1974研究中社会保障计划条件下的资本存量比率后,得出了不尽一致的结果。利用更新到1992年的时间序列数据,Feldstein 1995对上述关系再次进行验证,得出了相似的结果。但Leimer和Lesnoy 1982使用1957年至1977年间美国时间序列数据进行分析,实证估计结果表明社会保障对储蓄基本没有产生作用。也有研究利用养老保险在不同地区的差异估算社会养老保险对储蓄的挤出效应。使用加拿大的截面数据,估计出加拿大的社会养老保险缴纳的养老金替代了约25%的家庭储蓄Dicks-Mireaux and King, 1984。利用美国的截面数据,Hubbard 1986的研究发现美国社会养老保险缴纳的养老金对储蓄的替代率为18%。也有研究分析了养老保障对不同人群的消费和储蓄决策影响的异质性,指出社会养老保险对不同教育程度和资产家庭的消费和储蓄决策的影响存在较大差异Kotlikoff, 1979; Gale, 1998。也有一些研究直接分析社会保障体系对居民当前消费的影响,指出社会保障体系对消费有显著促进作用Kantor and Fishback, 1996; Engen and Gruber, 2001。 国内也有一些关于社会保障对居民消费行为的实证研究。刘畅2008,张继海(2008),以及杨河清等(2010)的研究指出提高社会保障水平能够改善居民的 消费预期,从而拉动消费,即社会保障对居民消费存在正向的引致效应。王晓霞和孙华臣2008使用多元回归模型证明了社会保障支出是居民消费的Granger原因,社会保障对我国居民消费存在挤出效应,社会保障每增加1%,消费支出下降0.37%。整体来看,国内关于养老保险对家庭消费和储蓄的实证研究还处于发展中阶段,且主要集中于研究城市养老保险对家庭消费和储蓄行为的影响。即使是自20世纪80年代中期开始的主要针对城市居民的养老保险改革,其对家庭消费和储蓄的影响还没有被充分地评价何立新 et al., 2008。由于我国农村养老保险改革滞后于城市养老保险,因此研究社会养老保险对农村居民储蓄和消费的影响非常少见,使用微观调查数据分析农村养老保险对农民消费支出的实证分析更是缺乏。 2009年国务院出台《关于开展新型农村社会养老保险试点的指导意见》,新型农村社会养老保险(简称“新农保”)开始逐步在全国推广,这一政策的实施为研究农村养老保险对农村居民的消费和储蓄的影响提供了可能。新农保与1992年实施的“老农保” 制度 关于办公室下班关闭电源制度矿山事故隐患举报和奖励制度制度下载人事管理制度doc盘点制度下载 相比,保障力度大大提高。新农保基金由个人缴费、集体补助、政府补贴三部分构成,缴费标准目前设为每年100元?500元5个档次,地方可以根据实际情况增设缴费档次。中央基础养老金标准为每人每月55元,地方政府可以根据实际情况提高基础养老金标准。因此新农保政策的实施既体现了政府的责任,增加了对农民参保和缴费的激励,更具有社会福利性,还部分解决了老农保保障水平过低和基金难以安全运营的问题徐清照, 2009。由于保障力度加大,同时这一政策采取先试点、后推广的方式逐步展开,这为实证研究新农保政策对农村居民消费的影响提供了可能。 在构建“内需驱动、消费支撑”发展模式,加速经济发展方式转变的要求 下,分析新农保政策对农村居民消费支出的影响就具有重要的现实意义。因此本文将根据相关经济学理论,使用农户层面的微观调查数据系统分析新农保对农村居民消费的影响及其作用机理。具体说来,在当前人口逐步老龄化和促消费、保增长的背景下,新农保政策的实施是否会影响农村居民的家庭日常费用支出?如有影响,是正向还是负向?影响的程度有多大?这些问题都迫切需要通过深入的实证研究给出答案。 数据及描述性统计分析 数据来源 本文使用的调查数据来源于中国科学院农业政策研究中心和西北大学西北社会经济发展研究中心于2012年4月开展的公共投资和公共服务调查。中国科学院农业政策研究中心和西北大学西北社会经济发展研究中心于2005年和2008年对样本村和样本农户进行了两轮调查,这一调查是第三轮跟踪调查。在第一轮调查中,采用了分层随机抽样的办法选取了样本村和样本农户。具体的抽样方法是:将所有省份台湾省,香港,澳门除外按农业生产条件和社会经济发展水平分成五大农业生态区域,同时由于北京、上海和天津的大部分地区已发展为城市,而西藏、新疆等地难以开展调研,因此在随机选择样本省时没有包括上述省、市或自治区。 跟据上述样本框,将全国分为5个农业生态区,在每个农业生态区随机选出1个样本省。这5个省分别是:江苏省代表东部沿海发达区域江苏、浙江、山东、福建、广东及海南;四川省代表西南地区的省份四川、贵州、云南、广西和重庆;陕西省代表黄土高原地区和西北地区山西、陕西、甘肃、青海、宁夏和内蒙古;河北省代表中北部省份河北、河南、安徽、湖北、湖南和江西;吉林省代表东北 地区辽宁、吉林和黑龙江[虽然分类标准和标准农业生态区有差异,但研究结果表明样本村具有很好的全国代表性。]。 在选取了样本省以后,在每个省又随机选取了5个样本县。选取样本县的方法是先将全省各个县按人均工业总产值大小按降序排列,然后按5等份分组,最后从每组中随机选出1个样本县。用人均工业总产值这一指标是基于相关研究结论而确定的Rozelle, 1996。因为人均工业总产值能很好地预测当地的生活水平和发展潜力,同时这一指标相对于农村人均纯收入等指标而言,具有更高的可信度。在选出样本县后,在每个县随机选取了2个样本乡镇,选取样本乡镇的方法和样本县选取的方法基本一致。在每个样本乡镇又按贫困和富裕程度不同分别随机选取2个样本行政村,最终调查了101个样本行政村[实际分析时有101个村比计划多出1个村,由于2005年第一轮调查时吉林恰好有两个样本村合并后又分开,所以将两村的信息都收集起来,并在跟踪调查一直沿用第一轮调查时的样本。]。在选定的样本村里,每个村根据花名册按照随机数随机抽取20个农户,101个村共随机抽取2020个农户样本。 本轮跟踪调查分类为两个阶段,第一个阶段是预调查,第二个阶段是实地调查。共招募了90个调查员,主要是全国农业大学农业经济专业的研究生。在预调查中,项目组首先对调查员进行了三天的培训,主要是讲解研究的目的,研究的方法和调查表内容。在室内培训结束后,项目组将90个调查员带到农村对他们进行为期3天的实地培训,确保调查员能准确理解调查表内容,高质量完成问卷调查。在实地培训结束后,将90个调查员分为5组,每组由一个项目组的老师带队,到一个样本省开展调查。每个村调查一天,包括各样本县之间交通时间,实地调查时间持续了近一个月。 在2012年的调查中,调查员不仅了解样本地区和农户的基本情况,还收集了县、乡镇、村和农户层面新农保实施的相关信息。在新农保方面,收集了养老保险的基本情况,包括从哪一年开始实施新农保,新农保基金筹集情况,新农保养老金待遇及领取,新农保基金管理,以及养老金个人缴费标准和补贴水平等。在农户层面,收集了家庭成员基本特征如年龄,性别等,以及家庭成员就业情况,教育情况,家庭资产,参加新农保情况。家庭日常费用支出方面收集家庭电费,水费,电话手机费,有线电视费,网络费,礼金等家庭日常费用支出。 (二)描述性统计分析 根据参保情况,将参与调查的2020个样本农户分为全家参保和未全家参保两大类[农户参保条件:16周岁以上有农村户口的人。同时如果是加入了城镇居民、职工养老保险或者被征地农民养老保险等也算作参保。]。调查结果显示,在2011年样本村全家参保的农户有922户,占样本总数的45.6%,部分或全部不参保的有1098户,占样本总数的54.4%。本文关注的因变量---家庭日常费用支出---包括了环境卫生费,水费,电费,电话手机费,有线电视费,网络费及礼金共7项家庭日常费用支出[经过30多年的快速发展,样本地区农村的衣、食等温饱问题基本解决,现阶段农村家庭支出增量部分主要来自于提高生活质量方面的支出,因此本文主要选择上述能基本反映家庭生活水平提高的日常费用支出作为主要研究对象。]。 表1比较了全家参保农户和未全家参保农户家庭基本特征及其差异的显著性。简单的描述统计分析结果表明全家参保农户有较高的家庭日常费用支出。和全家参保农户相比较,未全家参保农户有更低的平均年龄,完成初中教育比例较高,同时非农就业人口比例也比较高(t检验都在5%水平上显著)。 表1 两组农户统计性描述 变量 全家参保农户 未全家参保农户 全部农户 T检验P值 2011年人均日常支出(元) 1722 1406 1550 0.00 男性家庭成员比例% 52.78 52.07 52.40 0.28 家庭平均年龄(年) 43.50 38.40 40.70 0.00 完成初中教育比例% 42.10 49.55 46.15 0.00 家庭成员中有村干部% 13.34 12.93 13.12 0.79 家庭成员中有党员% 23.64 23 23.32 0.75 从事非农就业人口比例% 40.84 43.28 42.17 0.05 家庭人均资产(元) 3898 4644 4239 0.05 数据来源:作者调查 三、研究假说和计量经济模型分析结果 (一) 理论分析框架和研究假说 基于Modigliani 1970和Feldstein 1974的研究,结合我国新农保实施的现状,提出本文的分析框架和研究假说。图1指出了新农保对农村居民消费的影响及其作用机理。图1的横轴测度了代表性农户在工作阶段的消费和收入(分别用C1和Y1表示),纵轴测度了代表性农户在退休后的消费和收入(分别用C2和Y2表示)。为了简化起见,假设代表性农户工作时的收入不受新农保的影响,在取消农业税等税费的情况下,这一假定有一定的合理性。在没有新农保的情况 下,代表性农户的收入可以用点A表示,工作时的收入为Y1A,退休后代表性农户的收入为0。假定代表性农户可以以市场利率进行储蓄,因此代表性农户的预算线是经过点A的直线。在这种情况下代表性农户的消费均衡点将在点?处,代表性消费者将在工作期间消费C1A,同时储蓄Y1A-C1A。 当引入新农保后,情况发生了变化,首先是代表性农户需要缴纳一定的保费,其次是参保后将获得国家的补贴。为了简化起见,假设新农保养老金的收益率等于市场利率。在新农保政策没有补贴的情况下,代表性农户工作期间的收入包括两部分,第一部分是可支配收入Y1B,另一部分是新农保的所缴纳的保费Y1A-Y1B。在上述假定下,由于没有政府补贴,可推出代表性农户的预算线没有移动,所以代表性农户的消费均衡点仍将在点?处。 考虑到我国的新农保政策含有政府补贴,如中央基础养老金标准为每人每月55元,而且地方政府可以根据当地情况提高基础养老金的标准。在这种情况下,代表性农户的预算线出现了移动,点C为代表性农户在参与新农保后收入的初始位置,也就是说工作时的收入是Y1A,线段AC表示代表性农户退休后的收入水平。在这种情况下,代表性农户的消费均衡点将在点?处,代表性消费者将在 工作期间消费C1C,同时储蓄Y1B-C1C,缴纳新农保的保费Y1A-Y1B。在这一情况下,代表性农户参加新农保后的消费比未参加新农保时的消费高。 根据上述推理,本文提出的待验证假说是新农保政策的实施是否有助于提高农村居民的家庭日常费用支出。 (二) 模型设定和分析方法 根据上面理论分析框架和研究假说,提出本研究的实证分析模型。本文使 用的因变量是家庭日常费用支出,最关注的自变量是家庭是否全家参保。考虑到家庭其他特征也可能影响家庭日常费用支出,因此在实证分析模型(1)中还控制了男性成员比例,年龄,教育程度,非农就业人口比例等家庭特征。 (1) 在上述实证分析模型中y表示农户家庭的日常费用支出(自然对数值),主要关注的自变量I是一个二元变量,当其值为1时,表明该户为全家参保农户,值为0表示未全家参保农户。为一组外生控制变量,包括男性家庭成员比例,户平均年龄,完成初中教育的比例,从事非农就业人口比例,家庭人均资产,家里是否有村干部或者党员等。此外,考虑到村庄特征及地区间差异也可能会影响到日常费用支出,因此还加入了村级的年均收入以及表征地区特征的虚变量,当值为1时代表中东部省份,即河北,吉林,江苏,值为0代表西部省份,即四川和陕西。 对于上述的实证分析模型(1),如果I不能满足条件E(I’u)0,那么模型便存在内生性问题。在实证研究中,产生内生性问题的最主要原因是省略或遗漏重要解释变量。也就是说,本来某个重要变量应该包括在模型中作为控制变量,但是由于这个变量未被观测到或不可获取,由此导致内生性问题。在本研究中,农户家庭的一些未观测到的因素(如家庭关系的融洽性)可能既是决定农民是否参保的重要原因,同时又影响着农户的家庭日常费用支出,这就可能导致内生性问题。在这种情况下,实证分析模型(1)表现为式(2): (2) 其中Q表示家庭或其他层面未被观测到的因素,如果Q与变量I或者某些外生变量x1、x2和x3存在相关性,也就是 (3) 那么将式(3)代入式(2),可得到式(4),比较式(4)和式(1),可以看出,如果存在遗漏变量,OLS估计的结果是有偏的。即I的估计系数不再为b,而是。 (4) 对于内生性问题,计量经济学理论提出了一些可行解决方案,主要是工具变量法、倾向得分匹配法等。考虑到新农保政策的逐步推进的特点和调查数据的特点,本研究主要采用工具变量法和倾向得分匹配法进行分析。本文将充分利用新农保在我国逐步开展这一自然试验来构建工具变量。由于一个好的工具变量z,需要满足两个条件Wooldridge, 2002,因此文中也对工具变量的有效性进行了检验。这两个条件分别是工具变量z必须与式(1)中的u不相关,即covz,u0,以及工具变量z要与内生的变量相关,即对于式(5)中的工具变量z,要满足?0。 (5) 为了验证研究结果的稳健性,本文还使用倾向得分匹配法(Propensity Score Matching or PSM)来估计新农保对家庭日常费用支出的影响。倾向得分匹配法的核心是用尽量相似的控制组家庭和对照组家庭来进行比较,以减少估计偏误。与传统的一维配对方法不同,PSM可以将多个维度的信息浓缩成一个得分因子,同时在多个维度将全家参保的农户和未全家参保的农户进行匹配,从而得出参保对于家庭日常费用支出的净影响。该方法首先估算农户是否参保的决定方程,如式(6): (6) 其中z为影响农户是否全家参保的因素,PS为农户全家参保的概率,即倾向得分(Propensity Score)。根据上述回归方程,可以计算得出每一个样本农户全家参保的倾向得分,作为匹配的基础。 根据Becker and Ichino 2002 的研究,利用以下公式(7)可得出参保对于家庭日常费用支出的平均影响(the average effect of treatment on the treated ,ATT: (7) 其中,分别为全家参保与未全家参保农户组的家庭日常费用支出。由于PSz为连续变量,因此采用最近邻匹配(k-nearest neighbors matching)、半径匹配(Radius matching)与核匹配(Kernelmatching)进行分析。 最近邻匹配的规则为: (8) 其中下标i代表全家参保的农户,下标j代表未全家参保的农户,为与农户i成功匹配的农户j的集合,即倾向得分与农户i最为近似的农户集合。 类似地,半径搜索的规则为:(9) 其中, r 为预先设定的搜索半径,此时匹配农户的集合为倾向得分与农户i 的得分不大于搜索半径的所有农户。 匹配完成后,利用Becker and Ichino 2002的方法可得到ATT的计算公式: (10) 其中M 代表匹配方法,如最近邻匹配或半径匹配方法,T 代表全家参保农户组(参与组),C代表未全家参保农户组(控制组)。我们将与全家参保农户i 匹配成功且未全家参保农户的数量记为,则10式中的权重为,其中wij1/。假定权重wj不变且全家参保的农户相对独立,可以得到ATT的方差估算式: (11) 核匹配方法采用非参数估计方法,与以上两种匹配方法存在较大差异。为了对农户i进行匹配,需要将其PS值附近的未全家参保的农户进行加权,权重与 农户i和农户j的PS 值之差相关。因此,实际用来与农户i匹配对比的农户并非真实农户,而是依据特定因素构建的虚体农户(hypothesized household),其所对应的y值为反事实家庭日常费用支出,亦即对各农户的加权平均值。核匹配方法对应的ATT估算公式为: (12) 其中,hn为带宽参数bandwidth,决定了进入匹配范围的农户j的数量;G.为高斯核函数(Gaussian kernel function),决定了各匹配农户家庭日常费用支出 的权重。 (三) 实证计量模型分析结果 根据上述实证计量模型设定,本文首先报告普通最小二乘法和工具变量法的估计结果。虽然Hausman检验的p值为0.1524,无法拒绝模型的外生性,但考虑到Hausman检验的势不高,为了避免可能存在的省略或遗漏变量会导致内生性问题,表2不但列出普通最小二乘回归结果,还列出了使用工具变量的两阶段最小二乘回归结果,以验证分析结果的稳健性。为便于解释结果,回归采取对数线性模型,即因变量对家庭日常费用支出取对数。 根据普通最小二乘回归分析结果,新农保的实施有助于提高农村居民消费,同时不同类型家庭农户日常费用支出存在异质性。在其他条件不变的情况下,参加新农保农户的家庭日常费用支出比未参保农户多13%。家庭教育程度对家庭日常费用支出有正面作用,完成初中教育比例每提高1%,家庭日常费用支出增加0.36%,可能的解释是教育程度较高农户可能对信息获取有更高的要求,因此有线电视及网络费的支出较多。描述性分析结果也支持这一解释,样本家庭中受教育比例大于50%的家庭平均网络费支出为243元,远大于完成初中教育比例小于50% 的家庭平均网络费支出(88元)。 非农就业参与程度较高家庭日常费用支出要大于非农就业参与程度较低家庭。非农就业比例每增加1%,家庭日常费用支出增加0.55%。其原因在于非农就业人员需要更多的和家庭成员或其他客户联系,因此在话费等日常费用支出方面会比务农的家庭多。描述性分析结果也表明非农就业比例大于50%的家庭,人均手机电话费为434元,远大于比例小于50%的家庭的人均282元的话费支出。 此外,较富裕家庭和地区日常费用支出要高于较贫困家庭和贫困地区。家庭资产每增加1%,相应的家庭日常费用支出会增加0.16%。村级人均收入每增加1%,村家庭日常费用支出平均增加0.24%。中东部地区的家庭日常费用支出比西部地区多出大约15%。上述结果和描述性分析的结论也基本类似。 利用新农保采用先试点,逐步推广这一拟自然试验,提炼出农户是否全家参保这一变量的工具变量。具体说来,本文使用截至2011年,样本地区新农保实施的时间作为农户是否全家参保这一变量的工具变量。如2011年未实施新农保则该变量取值为0,2011年实施新农保则取值为1,2010年实施新农保则取值为2,2009年实施新农保则取值为3。 选取截至2011年,样本地区新农保实施的时间作为农户是否全家参保这一变量的工具变量的原因在于该村实施新农保的年份与农户家庭日常费用支出没有直接关系,但是与农户是否参保相关。因为新农保实施的时间越长,农民对于新农保的理解增加,农户就越倾向参保。第一阶段回归结果也表明,在其他条件不变的情况下,每多实施一年新农保,农户参保的概率增加13.47%,并且在1%水平上显著,说明该新农保实施时间这一变量符合工具变量的两个条件。同时一阶段回归的F统计值为40.70,大于10这一临界值,说明工具变量不是弱工具变量 Leimer, 1982。 工具变量回归结果和普通最小二乘回归结果基本一致。值得注意的是,工具变量分析结果表明农户参加新农保后,家庭日常费用支出有非常显著增加。在其他条件不变的情况下,参加新农保农户的家庭日常费用支出比未参保农户多26%,也就是新农保政策实施显著增加了农村居民的家庭日常费用支出。 表2 模型回归估计结果 自变量 因变量:日常费用支出 普通最小二乘回归(OLS) 工具变量回归(2SLS) 是否参保0不参保,1参保) 0.13*** 3.77 0.26*** 2.58 男性成员比例(%) -0.04 -0.38 -0.002 -0.45 平均年龄(年) 0.004*** 3.00 0.003* 1.88 完成初中教育比例(%) 0.36*** 6.26 0.003*** 6.39 家中是否有村干部 (0否,1是) 0.27*** 5.46 0.27*** 5.31 家中是否有党员 (0否,1是) -0.07* -1.76 -0.07* -1.72 非农就业比例(%) 0.55*** 8.49 0.01*** 8.48 家庭人均资产(元) 0.16*** 11.79 0.16*** 11.32 村级年均收入(元) 0.24*** 7.54 0.23*** 7.12 区域虚拟变量 (0西部,1中东部) 0.15*** 4.24 0.13*** 3.59 常数 2.92*** 10.05 3.01*** 10.08 观测值 2020 2020 调整R2 0.23 0.22 数据来源:作者调查*,**,*** 分别代表10%,5%和1%的显著水平 (四) 倾向得分匹配分析结果和稳健性检验 为了进一步验证分析结果的稳健性,本文使用倾向得分匹配法,进一步估计了新农保参保对农户家庭日常费用支出的影响。首先使用最为常用的最近邻匹配方法进行估计,然后用其他匹配方法做稳健性检测。图2是匹配后的倾向得分分布图,图中横轴代表倾向得分值,纵轴代表概率密度分布。从图2可以看出,样本农户中全家参保农户和未全家参保农户的倾向得分分布基本类似,匹配效果比较理想。 从匹配后的结果可以看出,使用最邻近匹配法,ATT的值为0.10,且在10%水平上显著,表明全家参保农户的家庭日常费用支出比未全家参保农户增加了10%(表3)。采用半径匹配法和核匹配方法估算新农保参保对农户家庭日常费用支出的影响和采用最邻近匹配法得出的结果基本一致,新农保政策实施将显著的提高农户的家庭日常费用支出。 图2 倾向得分概率分布图 数据来源:作者调查 表3 基于倾向得分匹配方法的ATT值 匹配方法 ATT [标准误用bootstrap方法计算而来(200次重复)。倾向得分(propensity score)的模型是:倾向得分probit(是否参与新农保,家庭的平均年龄,家庭中男性的比例,家庭中初中以上学历的比例,家庭中是否有村领导,家庭中是否有党员,非种养业人口比例,家庭资产,村子的平均收入水平,户主的户 口,家里是否有地,以及地区虚拟变量。该模型通过了配平检验。] 家庭日常费用支出(最邻近匹配法) 0.10(0.05)* 家庭日常费用支出(半径匹配法) 0.11(0.04)** 家庭日常费用支出(核匹配法) 0.12(0.04)** 数据来源:作者调查;括号内为t值;*,**分别代表10%和5%的显著水平 四、结果和讨论 新的复杂国际经济环境对我国经济发展带来了严峻挑战,如何落实18大关于牢牢把握扩大内需这一战略基点,加快建立扩大消费需求长效机制,扩大国内市场规模,加速我国经济发展方式的转变成为一个亟待解决的问题。以消费和储蓄的生命周期理论为基础,结合我国新农保实施的实际,本研究构建了新农保政策实施对农村居民消费影响的研究框架。在此基础上提出了本研究的待检验假说,并利用实证模型进行验证。 利用具有全国代表性的农户层面的随机抽样调查数据,本文分析了新农保参保对农村居民家庭日常费用支出的作用机制和影响。利用新农保采用先试点,逐步推广这一拟自然试验,以样本地区新农保实施的时间作为农户是否全家参保这一变量的工具变量,很好的解决了估计中可能存在的内生性问题。同时利用倾向得分匹配法对上述分析结果进行稳健性检验。研究结果表明在控制其他因素影响的条件下,新农保政策实施后参保农户的家庭日常费用支出显著高于未参保农户。 这一研究结果为通过提高农村社会保障水平,降低农村家庭养老等的预防性储蓄,提振消费,并进而扩大内需提供了佐证。研究结果表明农村居民的新农保参保支出和政府补贴会替代他们为养老而进行的预防性储蓄,杠杆作用较为明 显,较少的社会保障支出会替代较多的预防性储蓄,对促进农户家庭消费有显著作用。今后国家应着力健全我国居民,特别是农村居民养老保障体系,加大新农保政策的宣传力度,改善政策设计,鼓励更多农户参与新农保。 参考文献 白重恩, 吴斌珍, 金烨, 2012.中国养老保险缴费对消费和储蓄的影响.中国社会科学 8, 68-71. 何立新, 封进, 佐藤宏, 2008. 养老保险改革对家庭储蓄率的影响:中国的经验证据. 经济研究 10, 012. 刘畅, 2008. 社会保障水平对居民消费影响的实证分析. 消费经济 3, 75-77. 王晓霞, 孙华臣, 2008. 社会保障支出对消费需求影响的实证研究. 东岳论丛 6, 47-50. 徐清照, 2009. 现阶段新型农村社会养老保险制度的优点与缺陷分析??以山东省为例. 山东经济 3, 152-155. 杨河清, 陈汪茫, 2010. 中国养老保险支出对消费的乘数效应研究??以城镇居民面板数据为例. 社会保障研究 3,3-13. 张继海, 2008. 社会保障对中国城镇居民消费和储蓄行为影响研究. 中国社会科学出版社. 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In order to tackle of the endogeneity problem, we design the instrumental variable according to the point that the NRSPIP made a pilot first and extended gradually. Furthermore, we use propensity score matching method to take the robustness test of the result. The research results show that under controlling of other factors, the household expenditure of the insured farmers is significantly higher than the uninsured farmers. This provides the evidence of expanding the domestic demand to boost consumption by improving the social security and reducing precautionary savings in rural areas. For the future, the government should focus on improving the old-age security system of the residents especially the rural residents, and increasing the propaganda of the NRSPIP. Thus to encourage more rural residents to participate in the insurance program. Keyword:New rural social pension insurance system NRSPIP; Household daily expenditure; Instrumental variable; Propensity score matching
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