城乡居民养老保险对老年人的增收效应——基于CGSS微观调查数据的实证研究

樊 毅，张 英

（中南林业科技大学经济学院，湖南长沙410000）

一、引言

据2021年人口普查数据显示，我国60 岁以上人口数较十年前明显上升，达到总人口的18.7%，人口老龄化趋势日益加剧①。近年来，国家高度重视养老问题，积极制定相关方案，并于2014年发布正式文件，宣布建立并开始实施城乡居民基本养老保险制度（以下简称“城乡居民养老保险”）。截至2020年末，我国参加城乡居民养老保险的人数已达54244万人，比上年末增加978万人，参加养老保险的人数不断在扩大②。提高全民参加养老保险比率是老年养老的重要保障途径，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》要求参保率提高到95%，完善养老保险体系，使得人民老有所养。

我国城乡居民养老保险金由基础养老金和个人账户养老金两部分组成，前一部分是国家为老年人提供的基础保障，全国最低标准为每月88元，由中央或地方财政支付③；后者是个人缴纳储存的养老保险金，存入账户的金额越多、存入时间越长，得到的养老金就越多。从理论上看，养老金保障了老年人的生活质量，减少了老年人贫困比例，是退休老人的主要经济来源。然而从现实看，城乡居民养老保险是否可以保障老年人退休后的生活，增加其收入，真正实现“保民生、兜底线”的基本目标，还有待评估和检验。因此，本文重点估计城乡居民养老保险的实施对我国老年人产生的收入增收效应，并为调整和改革城乡居民养老保险提供切实可行的措施和建议。

二、文献综述

养老保险的增收效应一直是国内外学者积极研究的课题。查阅相关文献发现，多数关于增收效应的研究都是与减贫效应联系在一起的。

国外的文献主要从社会保障与公共转移支付方面对减贫和增收效应进行研究。House 等（1988）发现，身处贫困的老年人可以通过社会保障改变生活质量，帮助其脱贫［1］。Rivera-Marques等（2004）分析了墨西哥老年人的保障计划，长期的调查结果显示，该计划大量减少了贫困人数，但要注意贫困资格界定，否则会降低减贫效果［2］。Chen等（2009）从转移支付角度对中国长期贫困的影响因素进行分析，进一步确定转移支付可以增加收入。一些较贫困国家实施的养老保险，其减贫作用也纷纷得到验证［3］。Lloyd-Sherlock 等（2012）采用2002年和2008年的南非和巴西数据研究养老金对老年人福利及贫困的影响，结果表明，这些国家的养老金制度对家庭贫困的广度和深度都有显著影响，使样本家庭生活满意度不断提高［4］。

目前国内对养老保险的减贫增收效应的研究还较零散，部分学者认为养老保险制度具有一定的减贫增收效应，但尚未形成统一结论。范辰辰、陈东（2014）利用多元回归、工具变量法等计量模型对新农保的政策效果进行检验，结果发现：新农保可以解决农村贫困问题，提高农村居民收入。通过进一步对不同年龄的研究对象进行分组检验，检验证明：农村老年人受新农保政策影响较大［5］。朱火云（2017）把贫困分为收入贫困、健康贫困和精神贫困三种程度进行分析，研究表明城乡居民养老金虽然有助于减少收入贫困，但减贫力度较小，尚未对健康贫困和精神贫困形成显著影响［6］。宁满秀、杨志武等（2017）通过测度贫困发生率、贫困深度指数和贫困强度指数，分析了新型农村养老保险制度的减贫作用及其程度［7］。李杰、黄春杰（2019）研究了商业养老保险对老年人的增收效应，发现商业养老保险确实会对老年人的收入产生明显的增收效应［8］。还有部分学者认为养老保险制度不具有减贫增收效果。薛惠元（2013）采用广西和湖北抽样调研数据，利用双重差分法发现，由于农村老年人领取的养老金水平偏低，减贫效果有限，使得新农保的减贫效果并不明显［9］。解垩（2017）使用模糊断点回归2SLS 方法检验新型农村和城镇居民社会养老保险对老年人福利的影响，最终结果表明，养老保险对老年人口多维贫困和不平等问题没有明显的降低作用［10］。

通过回顾以上研究成果可以看到，国外研究大部分聚焦于社会保障以及转移支付这些国家实施的公共手段对老年人的减贫增收效果，且研究结论大部分都证实其在一定程度上减少了贫困，改善了老年人生活。但国内对养老保险制度的减贫增收效应研究，存在着养老保险制度具有一定的减贫增收效应和养老保险制度不具有减贫增收效果两种截然相反的结论。尽管研究结论有差异，但大部分文献都采用多元回归或工具变量法对所收集的数据进行分析验证。鉴于此，本文利用中国综合社会调查（CGSS）数据，采用普通最小二乘法和倾向得分匹配法来探讨城乡居民养老保险对老年人的增收效应。本文创新点在于以下两方面：第一，已有研究多是对新农保的减贫增收效应进行研究，但以城乡居民养老保险为对象开展的研究较少，因此讨论城乡居民养老保险的增收效应将更有研究价值。第二，已有对减贫增收效应的研究，大多数采取传统的最小二乘法（OLS），而倾向得分匹配法（PSM）对解决模型内生性问题更有效。

三、数据和变量

（一）样本来源

本文采用2020年10月发布的中国综合社会调查（Chinese General Social Survey，CGSS）数据④。该数据库收录了包括个人、社会、社区和家庭等数据，综合性较强，常被用作学术研究和社会调查，涉及全国31 个省级行政区，与参加城乡居民养老保险的地区一致，覆盖范围广，调查人群包括农村居民与城镇居民，共完成有效样本12582 个，代表性强。该数据调查对象的年龄分布广泛，各年龄段都有，考虑到本文研究目的为城乡居民养老保险对老年人的增收效应，故选取年龄60 岁及以上的人作为主要研究对象。通过对数据进一步整理，再次将关键变量缺失值和极端值样本剔除，得到总样本5084 个，其中参保样本4089 个，未参保样本995个。

（二）变量设定及统计性描述

1.被解释变量

本文选择“个人年收入”（y）作为研究的被解释变量，数据采用CGSS 微观调查数据中个人（2016年）全年的总收入，进行取对数处理（lny）作为最后的变量。

2.政策变量

本文研究内容为城乡居民养老保险对老年人收入的影响情况，因此选取“是否参加城乡居民养老保险”（insurance）为研究的政策变量。根据调查对象参与社会保障项目的真实情况，参加城乡居民养老保险赋值为1（实验组），未参加城乡居民养老保险赋值为0（对照组），且该变量为虚拟变量。

3.其他解释变量

除“是否参加城乡居民养老保险”此政策变量外，考虑到居民之间的异质性特征，本文还引进了性别（sex）、年龄（age）、身体健康状况（healthy）、受教育程度（education）、户口状况（household regis⁃ter）、工作情况（job）、婚姻状况（marry）、家庭规模（family）等变量，将其纳入模型进行控制。据已有文献的实证研究［11］可知，以上变量都对个人年收入有着显著的影响。本文主要考察在逐步引入新的变量后，城乡居民养老保险对老年人的增收效应是否还存在。

具体变量设定如下：

表1 变量设定及统计描述

四、模型建立

为实证评估城乡居民养老保险对老年人的增收效应，本文采用普通最小二乘法（Ordinary Least Squares，OLS）和倾向得分匹配法（Propensi⁃ty Score Matching，PSM），对数据进行分析计算并得出最后的结论。参考已有研究，首先建立OLS 回归模型对本文研究内容进行分析，但是否参加城乡居民养老保险是参加者自我选择的结果，收入高的人群有时并不需要参加城乡居民养老保险，而参加城乡居民养老保险的人多为退休后收入略低或是没有退休金的人。这就造成了实验组与对照组初始条件不同，存在选择偏差，因此这时就需要采用PSM 方法。PSM 方法是经济学界的常用方法，可以有效处理自我选择偏差。它采用“距离”相近的方法，将对照组和实验组的个体按照其各自的特性进行匹配，匹配过后的个体除是否接受处理外并无明显差异，这就在一定程度上降低了自我选择偏误。

（一）OLS多元线性回归

参照已有研究，构建回归方程为：

其中，lny为被解释变量，代表受访者的个人收入状况；insurance 为政策变量，代表城乡居民养老保险的参保情况；β 为待估计参数，表示城乡居民养老保险对老年人收入的影响效应；X为一系列控制变量的向量，代表性别、年龄、受教育程度等控制变量；α 为常数项；γ 为向量的系数；ε 为随机误差项。

（二）倾向得分匹配法

PSM 方法与OLS 方法类似，其主要区别在于OLS 是针对所有样本进行回归，而PSM 仅对选择出来的相似样本进行回归。具体步骤为：首先采用logit 回归方法估算出每个样本参与城乡居民养老保险的概率，即倾向得分，接着根据倾向得分的共同支撑域（Common Support）匹配实验组与对照组，然后采用匹配方法得出实验组的平均处理效应（ATT）。

根据原理，倾向得分公式可表示为：

进行倾向得分后，参加城乡居民养老保险的平均处理效应（ATT）为：

其中，Y1表示干预组样本接受干预时被解释变量的取值，Y0表示对照组样本没有接受干预时被解释变量的取值，其最终结果表示为参加城乡居民养老保险和未参加居民之间的收入差异。

五、实证结果分析

利用2020年发布的中国综合社会调查（CGSS）数据，采用普通最小二乘法和倾向得分匹配法进行实证分析，具体的分析结果如下。

（一）OLS回归结果分析

模型（1）至模型（3）是在加入了不同的控制变量后的结果，通过对城乡居民养老保险对老年人的实证分析（实证结果见表2），可以看出参加城乡居民养老保险对老年人确实存在一定的增收作用。

表2 OLS估计的回归结果

模型（1）参保情况的回归系数为0.506，在1%统计水平上显著，说明在其他条件不变的情况下，与未参加城乡居民养老保险的老年人相比，已参保的老年人其个人年收入增加幅度达到50.6%；模型（2）与（3）分别表示引入健康、受教育程度等其他控制变量后的回归结果，参保情况的回归系数分别为0.282 和0.142，在1%统计水平上显著，说明在引入不同的控制变量后，参加城乡居民养老保险对老年人的增收作用并未改变，将会给老年人年收入带来28.2%和14.2%的增幅；且三种模型的拟合优度逐渐增加，从0.037上升到0.271再上升到0.396，对模型的解释度越来越高，结果比较稳健。

从模型（3）来看，性别、教育、健康、婚姻、户口、工作状况等控制变量都与老年人的个人年收入有显著的正向关系，年龄和家庭规模变量对老年人个人年收入的影响甚微，这与本文的预期大体一致。具体来说，性别的回归系数为0.083，男性老人在60 周岁后其个人年收入要高于女性，比例达到8.3%左右；受教育程度的回归系数为0.502，老人的学历水平越高，对其老年后的收入更有利；健康状况的回归系数为0.203，身体健康的老年人会从事一些力所能及的工作，从而增加自己的收入；婚姻状况的回归系数为0.159，已婚会增加老人的收入，但该因素影响较小；工作状况的回归系数为0.313，有工作的老年人个人年收入比无工作的高出31.3%；户口状况的回归系数为1.171，说明拥有城市户口的老年人收入水平会更高。

（二）倾向得分匹配结果分析

1.老年人参与城乡居民养老保险的影响因素分析

从OLS 回归分析可以得出，城乡居民养老保险对老年人收入有明显的正向促进作用，但是利用OLS回归分析会出现自我选择偏差问题。想较准确地估计参加居民养老保险对老年人的增收效应是否有影响，就要选择影响老年人收入的相关变量进行分析，利用logit 估计倾向得分。参考以往学者对增收效应的研究，相关变量主要包括性别、年龄、受教育情况、婚姻状况、工作情况、户口状况和家庭规模，估计结果如表3所示。该表中显示，受教育程度、健康状况、婚姻状况、户口状况对是否参加城乡居民养老保险具有显著影响。其中受教育程度较高的老年人比其他老年人参保概率高7.8%，说明受教育程度高会促进老年人对城乡居民养老保险相关知识的了解，从而更容易参保；老年人有法定配偶、身体康健都会影响老年人参保积极性，其参保率分别比其他老年人高出7.8%和17%；拥有城市户口的老年人比其他老年人参保概率更高。

表3 参与城乡居民养老保险倾向得分的logit估计结果

2.城乡居民养老保险对老年人收入的影响

本文通过采取三种倾向得分匹配方法对老年人的收入效应进行估计，以确保最终结果的稳健性。从估计结果可以看出，利用一对四的近邻匹配方法，平均处理效应（ATT）的估计值为19.6%，对应的T 值为3.02，大于1.96 的临界值，故显著。半径匹配法的ATT结果为22.5%、核匹配法的ATT结果为21.2%，对应的T 值分别为3.89，3.64。总体来看，三种方法都表示出城乡居民养老保险对老年人收入有增收效应。通过对OLS 回归方法与PSM 方法的结果对比，发现此结论依然成立。值得注意的是，本文发现OLS 回归方法低估了城乡居民养老保险对老年人收入的影响，低估数值大约为5.4%～8.3%。

表4 倾向得分匹配法（ PSM）的处理效应

3.匹配性的平衡性检验

倾向得分匹配方法的结果是否可靠有用，需对匹配前后的控制组和处理组的差异进行验证。表5为三种匹配方法匹配前后平衡性检验结果。从平衡性检验结果可以看出，各个变量，匹配前的控制组与处理组大多存在较大差异，其标准化差距超过10%，且差异在1%水平上显著。但在匹配后，大多数变量的标准化偏差小于10%，而且大多数t检验的结果不拒绝处理组与控制组无系统差异的原假设。综合看，在匹配后各变量标准化偏差明显缩小，很好地消除了匹配后控制组与处理组总体差异，匹配效果良好。

表5 平衡性检验结果

自变量匹配情况近邻匹配方法偏差率 偏差降低率 p>|t|半径匹配法偏差率 偏差降低率 p>|t|核匹配法偏差率 偏差降低率 p>|t|healthy 89.0 53.7 60.1 marry 99.9 57.8 68.6 job -158.8 17.6 27.9 household register 98.7 94.0 95.2 family匹配前匹配后匹配前匹配后匹配前匹配后匹配前匹配后匹配前匹配后16.7 1.8 12.2 0.0-2.1 5.4 43.4-0.6 1.4-0.5-62.3 0.000 0.439 0.002 0.995 0.594 0.018 0.000 0.82 0.718 0.817 16.7 7.7 12.2 5.2-2.1 1.7 43.4 2.5 1.4 0.2 87.8 0.000 0.001 0.002 0.027 0.594 0.458 0.000 0.323 0.718 0.941 16.7 6.6 12.2 3.8-2.1 1.5 43.4 2.1 1.4-0.1 93.5 0.000 0.005 0.002 0.098 0.594 0.408 0.000 0.407 0.718 0.969

图1-3为三种匹配方法中各变量的标准化偏差图示。可以明显看出，各变量的标准化偏差匹配前较大，在匹配后都集中在0 前后。再次证明，经过倾向匹配方法后实验组和对照组在所有可观测特征上无任何差异，本文选择的变量与匹配方法是恰当的。

图1 近邻匹配法标准化偏差图

图2 半径匹配法标准化偏差图

图3 核匹配法标准化偏差图

六、结论与建议

（一）研究结论

根据实证分析结果，可得出以下结论：

1.城乡居民养老保险对老年人确实有增收效应，增收幅度在15%～22%之间，能够适当缓解当今中国的养老压力。

2.受教育程度、健康状况、婚姻状况、户口状况对老年人是否参加城乡居民养老保险具有显著影响，政府应着重从以上四方面采取具体措施来扩大城乡居民养老保险的覆盖率。

（二）政策建议

从本文结论来看，城乡居民养老保险可以对老年人的增收产生作用，然而在具体实施过程中还是存在一定的短板。为了更好地发挥城乡居民养老保险对老年人收入的积极作用，本文提出几点可供参考的建议：

第一，完善城乡居民养老保险的缴费调整机制。目前，城市和农村养老保险的参保比例呈现两极化发展态势，城市呈上升趋势，农村则相反。要解决这一问题，应该发挥政府的调控作用，合理设置城乡居民养老保险的缴费标准、比例和档次。另外，对收费档次进行调整时，要针对城乡居民的人均可支配收入进行调整，让缴费比例更加符合实际情况。通过完善个人实际收入与缴费之间的比例，使城乡居民养老保险制度得到可持续发展。

第二，创新城乡居民养老保险待遇的长效增长机制。我国的城乡经济发展不平衡这一事实，导致了城乡居民收入的差异，以及农村参加城乡居民养老保险的人数减少。农村地区的老人在60周岁后基本没有退休金及其他收入，贫穷亦是其不能参加城乡居民养老保险的因素之一。针对此问题，城乡居民养老保险可以与最低生活保障制度结合起来，进一步提高老年人的生活保障能力，规避贫困人口再次返贫，发挥城乡居民养老保险“保基本”的政策目标。具体来说，就是将城乡居民收入和基础性养老金关联起来，根据老年人不同层次的消费水平和收入情况，通过财政补贴的形式增加对基础养老金的补助。

第三，提升城乡居民养老保险基金的运行效益。为了避免城乡居民养老保险基金发生变相挪用现象，相关政府应该完善配套的监督机制，提升养老保险基金的运行效益。一方面，建立严格的城乡居民养老保险基金监管机制。如把每位参保人员的信息录入电脑系统，避免重复领取或冒领养老金的现象发生。另一方面，扩展监督渠道，扩大监督主体。如政府实行政务公开透明，让人们了解养老基金运行状况；建立群众监督机制，既保障了公众知情权、参与权与监督权，又提升了城乡居民养老保险基金的运行效益。

［注 释］

①数据来源：《第七次全国人口普查主要数据情况》。

②数据来源：《中华人民共和国2020年国民经济和社会发展统计公报》。

③数据来源：《关于2018年提高全国城乡居民基本养老保险基础养老金最低标准的通知》。

④2020年10月发布的是中国综合社会调查（CGSS）2017年的数据。