东方企业文化・百家论坛 2013 年 9 月132我国社会养老保险发展影响因素分析——基于我国 31 个省市的面板数据模型梁 力 （南京大学商学院金融与保险学系， 南京， 210093） 摘 要： 本文利用 全国 31 个省市的样本数据建立了 面板数据模型， 对影响我国社会养老保险发展的因素进行了 实证分析， 结果表明， 城市化率、 老年抚养比、 人均可支配收入、 受教育水平均与养老覆盖率呈正向关且统计上显著， 居民消费物价指数则与养老保险覆盖率呈负 相关关系。 针对实证结果， 得出了 相应的结论。 关键词： 社会养老保险 覆盖率 人口 老龄化 面板数据模型中图分类号： F840.67文献标识码： A文章编号： 1672—7355（2013） 09—0132—01 一、 引言“老有所养， 老有所依” 是自古以来国民所追求的理想生活状态， 而在未来十至二十年时间里， 我国第一批独生子女家庭的父母将逐步进入老年期。 随着第一个老年人口增长高峰的到来， 中国正迈入老龄化社会， 如何建立完善的养老保障制度， 成为我国社会经济生活中面临的重要课题。 作为养老保障体制的第一大支柱， 基本社会养老保险的发展状况备受关注， 研究我国居民社会养老保险的影响因素将对有效推进养老保障“广覆盖” 具有重要意义。

本文的展开基于对以下问题的探究： 我国城乡 居民社会养老保险的覆盖率由哪些因素决定？ 在面临人口老龄化的新阶段， 我国需要从哪几个方面着手加大基本养老险的覆盖范围？ 出于对上述问题的考察， 本文首先对我国养老体制的结构和现状进行阐述， 然后用实证的方法， 通过定性描述和定量的面板数据回归模型对 2000 年至 2009 年我国 31 个省市的养老保险覆盖率与城市化率、 受教育水平、 老年抚养比、 居民收入状况、 物价水平等变量的关系进行分析，来探究我国基本养老保险的内在决定机制， 试图得出结论并为养老体制的政策制定提供相应的建议。 二、 文献综述作为关系国计民生的经济热点领域， 对社会养老保险的相关研究历来都备受关注， 学界从未停止过对养老问题的各方面探究， 现存的研究成果相当丰富。 从实证角度， 国内大量学者对社会养老保险的覆盖面影响因素的问题进行了 大量的研究。 李永杰（2004） 认为实行养老保险费税务征收， 有利于扩大覆盖面， 提高征收率。 鲁全（2006） 的研究表明企业的公私制度性、 就业状况、 对保险的认知程度和收入水平与养老保险参与状况关系显著， 公有制企业、 正规就业及了 解保险制度者参保率更高。

王晓军、 赵彤（2006） 进一步运用全国 31 个省市数据进行定量实证分析， 证实了 我国养老保险存在地区间差异。 郑功成（2008） 通过定性分析认为加快城市化进程和提高城市化水平， 是提高社会保障覆盖率的有效途径。 赵桂玲、 周稳海（2009） 的实证研究表明农村养老保险参保意愿与农民年收入水平呈负相关关系， 与受教育水平、 家庭子女数、 每月开支、 政府补助成正相关关系。 陈永 （2009）的研究认为人均购买养老保险与人均收入成正比， 抚养系数比成正比。 安华（2010） 将就业率与城市化率对参保率的影响进行了 实证研究， 得出的结论为参保率与就业率和城市化率之间存在着高度正相关性， 并以此为基础， 提出了提高养老保险参保率的政策建议。 杨胜刚、 朱琦（2011）利用 VAR 模型从实证角度考虑人口结构和居民可支配收入增长对于社会基本养老保险基金收入增长的影响， 认为可通过适当修改当前人口生育政策和加强基本养老保险金的依法缴纳来缓解社会未来养老压力。 张红梅， 周燕（2011）运用面板数据的实证研究发现农村居民的老年抚养比、 物价上涨水平、 农民收入水平等因素成为影响农村社会养老保险覆盖率的主要因素。

三、 实证分析（一） 样本、 数据及符号说明本文选取了 2000 年至 2009 年 10 年全国 31 个省的面板数据作为研究样本， 被解释变量为社会养老保险发展水平， 本文用城镇养老保险人口/总人口近似描述社会养老保险覆盖率。 由前文的分析可知， 养老保险覆盖率和多个因素相关， 鉴于前人研究的经验以及数据的可得性， 本文选取了 城市化率（城镇人口/总人口）、 受教育水平（人均受教育年限）、 老年抚养比（65 岁以上人口数/15‐64 岁人口数）、 居民收入状况（人均可支配收入）、 物价水平（居民消费价格指数） 作为解释变量， 具体见表 1。 所选数据均来自 2000 至 2009 年的中国农村统计年鉴、 中国统计年鉴。 表 1、 变量含义及符号说明变量符号COV变量含义社会养老保险覆盖率城市化率居民受教育水平老年抚养比物价水平居民可支配收入衡量指标城镇养老保险参保人口/总人口城镇人口/总人口人均受教育年限 65 岁以上人口数 /15‐64 岁人口数以 2000 年为基期的 CPI农民纯收入与城镇居民可支配收入加权平均值单位%CITY%EDU年%FYBCPI 元/人INCOME（二） 面板数据模型实证检验由于我国养老保险实施年限不长， 可得时间序列数据年限不多， 为了 更加准确地考察养老保险发展状况的影响因素， 本文选用面板数据模型进行估计。 以各省和自治区为横截面单元， 基于 2000 年至 2009 年组成的面板数据作为研究对象。 本文的估计模型可用以下式子表示： （下转 24 页）