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一、數(shù)據(jù)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(biāo)之一。本文最終選擇6065個樣本量。其中參加養(yǎng)老保險的樣本共有4869個,沒有參加養(yǎng)老保險的樣本有1196個。參保率高達80%。本文估計收入的經(jīng)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(zhèn)職工的月工資,D是本文關(guān)注的主要變量,即養(yǎng)老保險。X是影響城鎮(zhèn)職工工資的其他控制變量,α和β是待估計參數(shù),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(jù)將城鎮(zhèn)職工分為兩個群體,“參加養(yǎng)老保險”為參與組,“沒有參加養(yǎng)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(shù),其次,在匹配的基礎(chǔ)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(jié)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(yǎng)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(yǎng)老保險對城鎮(zhèn)職工工資的影響是溢價效應(yīng)。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(zhèn)職工工資和參加養(yǎng)老保險之間是存在替代效應(yīng)的。為了確保養(yǎng)老保險對工資影響效果的準(zhǔn)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(jié)果進行穩(wěn)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(jié)果都具有統(tǒng)計學(xué)意義。
三、總結(jié)
由實證結(jié)果表明,養(yǎng)老保險對城鎮(zhèn)職工具有替代效應(yīng),企業(yè)為城鎮(zhèn)職工提供養(yǎng)老保險時,會將其作為用工城鎮(zhèn)轉(zhuǎn)嫁給城鎮(zhèn)職工,從而在短期內(nèi)降低城鎮(zhèn)職工工資。所以針對這些問題,社會保障部門在實施養(yǎng)老保險政策的時候,就應(yīng)該考慮到這些因素,為了保障城鎮(zhèn)職工的社會保障利益,首先,在指定養(yǎng)老保險政策的時候,應(yīng)該讓城鎮(zhèn)職工群體和企業(yè)都應(yīng)該少繳納養(yǎng)老金,而政府應(yīng)該給予更多的補貼。
作者:馬勝男 單位:南京財經(jīng)大學(xué)