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養老保險與城鎮職工工資效應探究

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養老保險與城鎮職工工資效應探究

一、數據來源及方法說明

CHIPS是目前衡量全國家庭住戶收入情況最好的指標之一。本文最終選擇6065個樣本量。其中參加養老保險的樣本共有4869個,沒有參加養老保險的樣本有1196個。參保率高達80%。本文估計收入的經典模型為明瑟工資方程,將此方程作如下變換:yj=Aj+αDj+βXj+Ej(1)式(1)中y是第j個城鎮職工的月工資,D是本文關注的主要變量,即養老保險。X是影響城鎮職工工資的其他控制變量,α和β是待估計參數,E是隨機誤差項。我們使用傾向得分匹配方法來控制個體的人力資本等特征變量,選擇性偏差問題將會得到解決。首先,我們根據將城鎮職工分為兩個群體,“參加養老保險”為參與組,“沒有參加養老保險”為控制組。ATT的計算分為兩個部分,首先使用Probit或者Logit模型得到傾向指數,其次,在匹配的基礎上計算ATT值,公式如式(2)所示:ATT=E[Y1i-Y0i|Di=1]={E[Y1i|Di=1]-E[Y0i|Di=1]}=E[{E[Y1i|Xi,Di=1]-E[Y0i|Xi,Di=0]}|Di=1](2)

二、實證結果

通過傾向得分匹配法的實證檢驗,我們可以分別計算匹配前與匹配后,養老保險的參與組和控制組的平均月工資,以及兩組之間的差異。表1中匹配前的參與組平均工資是2387元,控制組平均工資是2103元,匹配之前的ATT值是283元。顯然,匹配前的養老保險對城鎮職工工資的影響是溢價效應。但是,匹配之后的控制組工資上升為2553元,而且控制組工資高于參與組工資,城鎮職工工資和參加養老保險之間是存在替代效應的。為了確保養老保險對工資影響效果的準確性,接下來本文分別使用半徑匹配方法和核匹配方法重新估計,對上述結果進行穩健性檢驗。表2是分別使用一對一匹配方法和核匹配方法計算的ATT值,結果都具有統計學意義。

三、總結

由實證結果表明,養老保險對城鎮職工具有替代效應,企業為城鎮職工提供養老保險時,會將其作為用工城鎮轉嫁給城鎮職工,從而在短期內降低城鎮職工工資。所以針對這些問題,社會保障部門在實施養老保險政策的時候,就應該考慮到這些因素,為了保障城鎮職工的社會保障利益,首先,在指定養老保險政策的時候,應該讓城鎮職工群體和企業都應該少繳納養老金,而政府應該給予更多的補貼。

作者:馬勝男 單位:南京財經大學

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