政府信任对基本养老保险参保影响的实证研究

政府信任对基本养老保险参保影响的实证研究

一、“政府信任”是基本养老保险工作的内在要求“互联网大会”再次引起了人们讨论政治的热情。2019年，《国家发改委工作报告》提出，“从市职业基本保险部门降低基本保险部门的费用，可以减少到16%。”他再次从背景转向舞台。2014年发布的《国务院关于建立统一的城乡居民基本养老保险制度的意见》，标志全国统一的城乡居民基本养老保险制度正式建立。到目前，虽然官方文件对“扩大覆盖面积”以及类似词汇的使用频率降低，但基本养老保险实际参与人员和应参人员之间的差距依然较大（在我国以基本养老保险为代表的社会保险，受政府的宏观调控影响较大，因此，广大人民群众对政府工作行为的满意程度，将直接反映人们对政府工作的“信任”，而广大人民的“政府信任”将直接影响我国基本养老保险的工作推进。本文基于上述观点，使用微观调查数据，研究被调查者的“政府信任”，是否会影响被调查者参保基本养老保险的意愿，以图为我国推进基本养老保险工作，化解基本养老保险基金筹建难题献计献策。二、基本养老保险的研究人们通过观察政府的行为，建立“政府信任”，进而决定是否响应政府号召，参与“基本养老保险”。因此，本文可以从三个方面来梳理文献：政府信任、基本养老保险需求、数据及研究方法。在“政府信任”方面，对人们通过观察政府的行为来选择自身配合与否的研究，已有深厚的基础。理性预期学派的著名论断——“卢卡斯批判”就指出人们会预期到政府的行为，进而做出自身的调整，使政府的政策达不到预期效果，因此，政府在施政过程中应充分调查民意（对于基本养老保险的研究，由于历史原因，对农村居民养老保险和城镇职工养老保险的研究居多。在研究方向上，一部分是把基本养老保险需求作为解释变量，探讨其对社会公平感（其中，此外，张川川与胡志成（2016)在研究方法方面（如表1），大部分学者选择使用国内已有的权威微观调查数据，建立Logit、PSM、多元线性模型来分析被调查者的行为、感知和统计学特征对因变量的影响，但存在对被调查者之间“异质性”带来的干扰有部分忽略。而使用自主调查数据虽然可以使研究问题更有针对性，但难以解决调查样本较少、地域范围狭窄、数据结论缺乏一般性的问题，而使用省级面板数据或建立精算模型则不能很好地反映大众真实的心理特征。因此，本文使用权威微观调查数据——CGSS(2015），建立Probit模型进行研究，随后使用“潜分类模型（LCM）”分子样本做稳健性检验，以缓解被调查者“异质性”带来的干扰。三、政府信任与参保基本养老保险在上述文献回顾的框架下，本文认为广大人民群众具有基本的理性特征，一方面出于对政府的基本信任，会对基本养老保险工作产生较大兴趣，至少在自己的预期下保持观望态度；另一方面，人们会实际结合自身的生活状况，和政府工作的满意程度，修正自身的“政府信任”预期，调整参保基本养老保险行为。因此，民众“政府信任”程度越高，越能积极配合参保基本养老保险。而由于“儒家文化”的长期影响，调查问卷中直接询问被调查者对政府的信任程度，得出的结果可能存在偏差。所以，研究时应当选取被调查者关于社会治安状况、环境保护、教育资源、医疗资源、官员腐败问题等等的满意度，侧面反映民众的“政府信任”。假设1:政府信任对民众参保基本养老保险有正向促进作用。民众是否参保基本养老保险还受自身的统计学特征影响，如性别、年龄、收入、受教育程度、婚姻状况、未成年子女等因素。考虑到被调查者之间的异质性，而收入和受教育程度的影响可能存在非线性影响，因此，在研究收入和教育的影响时，应当探讨是否存在“门限”“U型”效应。假设2：收入和受教育程度对民众参保行为可能存在非线性影响。四、确认测试（一）变量选取及赋值本文使用2018年发布的CGSS(2015)调查数据作为数据来源，具有较好的数据时效性。在CGSS(2015）调查问卷中有直接关于被调查者“是否参加城市/农村基本养老保险”的问题，由于CGSS(2015）问卷自身的设置局限，无法具体区分“城镇职工基本养老保险”和“城乡居民基本养老保险”具体的参保人数，所以，我们参照已有文献的做法（田玲，刘章艳，2017随后，利用调查问卷中有关“提供医疗服务、基础教育、国家安全、打击犯罪”等等9个问题的满意程度进行得分求和，来刻画“政府工作满意程度”作为核心解释变量。此外，本文分别使用向前和向后的逐步回归，剔除“年龄”“性别”等人口统计学特征，筛选出（对数）个人收入水平、受教育程度、户口、婚姻状况、工作状况、未成年子女数作为控制变量（如表2）。结合“受教育程度”、“收入水平”剔除样本中的在校学生，再剔除其他异常值和缺失值后共得到7478组样本观测值（如表3），本文使用STA-TA15做数据处理。从样本的统计特征来看（如表3），该样本中“城市/农村基本养老保险”覆盖率达74%，与“职工和城乡居民基本养老保险总体覆盖率已到80%左右”的说法基本相当（二）基于“教育”的“u型”影响模型根据理论假设以及指标选取，我们构造上述6个Probit模型，模型（1）为基准模型研究核心解释变量（satisfaction）对“基本养老保险（jbyl）”的影响，模型（2）加入受教育程度的平方项（edu^2）以探究“教育”是否存在“U型”影响。模型（3)(4）分别加入“bz”“bz2”构造“变截距”“变斜率”模型，探究收入可能存在的“门限”效应。模型（5)(6）分别基于“变截距”“变斜率”模型把前面的加入的变量整合，探究整体的影响。（三）教育程度对基本养老保险参保意愿的影响总体回归之前，经过VIF检验（如表3），各主要解释变量的VIF均未大于4，而且相对稳定，并没有较大的离群值，因此，各个主要解释变量不存在明显共线性。随后，使用STATA15建立Probit对样本进行回归，结果如表4。从上述模型（1)—(6）的回归结果中，核心解释变量“政府工作满意度（satisfaction）”均对被解释变量“基本养老保险（jbyl）”表现出强烈的正向影响，验证了之前的假设1，说明广大人民群众对政府的工作满意程度越高，越容易听从政府的号召，积极参保城市/农村基本养老保险，这对缓解我国基本养老保险基金缺口具有很好的指示意义。模型（1）与（2）、（5）、（6）对比，可以发现，“受教育程度（edu）”对“基本养老保险（jbyl）”具有“正U型”影响，即随着教育水平的提升，样本中被调查者的基本养老保险投保意愿，先下降后上升。可以解释为，当本调查者受教育程度较低时，虽然不能正确理解基本养老保险的益处，但受到政府的宣传影响较大，愿意投保基本养老保险。当被调查者的受教育程度有一定提高时，被调查者会在生活其他支出和基本养老保险支出上做权衡，但由于基本养老保险的保证程度较低、领取保险金的时间较晚，部分被调查者选择不去投保基本养老保险，转而进行其他消费，从而投保意愿有所下降。随着受教育程度的进一步提高，被调查者真正意识到基本养老保险的作用，因此在个人收入水平允许范围内积极投保，使得基本养老保险需求进一步上升，这说明了“教育（edu）”对因变量具有非线性影响。模型（3）、（4）与模型（1），模型（5）、（6）与模型（2）对比，可以发现单独把收入水平（lnpinc）放入回归模型中，收入水平（lnpinc）对被解释变量并无显著影响，但通过“收入标准1(bz）”“收入标准2(bz2）”把被调查者按平均收入水平区分后，收入水平（lnpinc）就表现出明显的负相关了，这验证已有的文献基础的观点，说明基本养老保险的保障能力有限，随着广大人民群众收入水平的提高，基础性的养老保险难以满足人们的生活需要，因而，随着收入水平的上升人们会降低基本养老保险的投保意愿。所以，收入水平（lnpinc）对参保基本养老保险的影响也是非线性的。其他人口统计学特征的回归结果也与文献基础符合，农业户口（hk）、家庭未成年子女数（kids）表现出对基本养老保险需求的显著负相关，说明具有农业户口的被调查者，一方面受收入所限，在基本养老保险支出和日常其他支出中，更看重后者；另一方面，受制于知识水平和观念所限，对基本养老保险的认识不足，“养儿防老”的观念“根深蒂固”，造成了具有农业户口（hk）的被调查者基本养老保险投保意愿不强烈。同样，家庭未成年子女数（kids）也代表了被调查者自身的家庭抚养负担，未成年子女越多，被调查者的生活支出压力越大，基础养老保险需求的表现将会让步。而拥有配偶（marriage）、拥有较为稳定的工作（work）会给被调查者生活上和心灵上带来支撑，拥有收入和生活较为稳定的家庭，有助于被调查者表现出投保基本养老保险的意愿。（四）按“潜分类”本的使用，分本文使用“潜分类模型（LCM）”进行稳健性检验，使用传统的Probit模型做分析时，其假定被调查者是同一类别的，只是他们对同一问题表达的情感强烈不同。但实际上，被调查者之间也存在异质性，因此当考虑异质性时，把被调查者分为不同类别是一种较好的解决方式。典型的LCM模型的含义可解释为（邱皓政，2008）：假设有n个外显变量（问题），以πt随后，对上述模型进行极大似然估计，并对估计结果进行迭代求解，得到潜在利用STATA15对样本进行“潜分类”分析时，发现当分为3类时，模型迭代不收敛，因此，样本只能分为2个潜分类，这也验证了总体回归中分别使用“收入标准1(bz）”“收入标准2(bz2）”把样本分为两类的可行性。对样本进行二分类的“潜分类”分析时，BIC为175985，分类后两个子样本的统计特征如表6。从上述两组的统计学特征中，我们可以明显看出子样本一的收入水平（lnpinc）、受教育程度（edu）、拥有固定劳动合同（work）都明显低于子样本二，而子样本一中农业户口（hk）的人群比例大于子样本二。是否拥有配偶（marriage）、拥有的未成年子女数（kids）在两个子样本之间的差别相对较小。因此，我们分别把子样本一称为“低收入、低学历、农业户口、无稳定工作组”，子样本二称为“高收入、高学历、非农户口、有稳定工作组”，经过对子样本进行Probit回归，结果如表7。即使考虑到被调查者之间的异质性，按“潜分类”分子样本回归，从结果中也能得到，被调查者对政府工作的满意度（satisfaction）依然对参保城市/农村基本养老保险（jbyl）具有显著的正向影响。收入水平（lnpinc）在“低收入、低学历、农业户口、无稳定工作组”中并不显著，而在高收入组中显著，说明收入水平（lnpinc）对参保城市/农村基本养老保险（jbyl）存在一定的“门限”影响。受教育水平（edu）在“低收入、低学历、农业户口、无稳定工作组”中显著为负相关，相反在另一组中表现为显著正相关，也能证明总体回归中，受教育水平（edu）存在的“正U型”效应。拥有农业户口（hk）、拥有未成年子女数（kids）对被解释变量具有显著的负向效应，此与总体回归符合；拥有配偶（marriage）对基本养老保险需求具有显著的正向促进作用；与第一组对比，拥有固定劳务合同（work）在“高收入、高学历、非农户口、有稳定工作组”表现出显著的正向促进作用，也验证了总体回归的结果。五、综合建议（一）基本养老保险参保意愿与居民“政府信任”的相关性推进基本养老保险参保工作是提升社会保障水平的大计，政府在此工作中起到指导和引领的作用，如何调动广大民众自发的参保意愿是政府工作中直面的问题。上文的实证结果显示，民众的基本养老保险参保意愿与居民的“政府信任”呈显著的正相关关系，因此，为广大人民群众切实谋福利、言出必行的政府，才能获得最广大人民群众的认可，进而使民众积极响应政府号召。各级政府应当借助当下热门的社交平台，如微博、QQ、微信等，定期披露基本养老保险的阶段性成果，使广大人民群众能够直观方便地了解到基本养老保险参保工作的进程，保障参保群众的知情权和监督权，提升参保人群的获得感，进而提升整个社会对政府工作的满意度和信任感，并由此进一步推进基本养老保险工作在全社会高质量地开展。（二）保障水平不高无论是总体回归中“农业户口（hk）”的显著负向影响，还是稳健性检验中低收入、低学历、农业户口、无稳定工作组，关于“收入水平（lnpinc）”“受教育程度（edu）”计量结果都没有表现出期望中的显著正向水平，说明农村基本养老保险工作没有达到农民期望。因此，虽然基本养老保险参保工作实现城乡统一覆盖，但在具体实施过程中仍需要考虑城乡差别，特别是在农村地区要因地制宜。要考虑基本保障水平与农村人口的经济承受能力相适应，投保基本养老保险本身就会对农民可支配收入造成挤占影响，倘若保障程度又不能与日益增长的生活基本开支、医疗保健支出匹配，就难以引起农村居民的兴趣。特别是，随着农村居民受教育程度的提升，他们逐渐意识到基本养老保险的保障水平不达预期，就进一步降低了自身的投保意愿。因此，优化精算模型，重新审定农村养老保险缴纳与保障水平仍要受到政府重视。（三）．保障居民就业生活促进就业拥有固定劳动合同可以显著促进居民参保基本医疗保险，就业是