高中淋

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農(nóng)村社會保障消費效應(yīng)的空間特征
——基于空間異質(zhì)性的研究

高中淋

摘要：運用2003—2013年中國省級面板數(shù)據(jù)，研究農(nóng)村社會保障對居民消費的影響。研究發(fā)現(xiàn)：我國東、中、西部3個區(qū)域各省份的農(nóng)村社會保障水平對農(nóng)村居民消費的影響存在空間異質(zhì)性。東部地區(qū)各省農(nóng)村社會保障對農(nóng)村居民消費呈正向的影響，中、西部地區(qū)各省農(nóng)村社會保障對農(nóng)村居民消費有呈正向影響的，也有呈反向影響的。各地區(qū)農(nóng)村居民可支配收入對農(nóng)村居民消費有顯著的正向影響，東、中部地區(qū)城鎮(zhèn)化率對農(nóng)村居民消費有顯著的正向影響，西部地區(qū)城鎮(zhèn)化率在10%的水平下才會對農(nóng)村居民的消費有顯著影響。

關(guān)鍵詞：農(nóng)村；社會保障；居民消費；空間異質(zhì)性

在新常態(tài)下促使國民經(jīng)濟能夠平穩(wěn)運行，民生事業(yè)得到持續(xù)的改善，實現(xiàn)經(jīng)濟、社會持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展，是當(dāng)前黨和政府工作的重心。2015年政府工作報告提出要加快培育消費增長點，加強社會保障和增加居民收入。作為政府調(diào)節(jié)居民收入的一種手段，社會保障必然會影響城鄉(xiāng)居民的收入水平以及消費行為。當(dāng)前，我國各地區(qū)發(fā)展的不平衡，地區(qū)間農(nóng)村社會保障支出水平存在差異，促使地區(qū)間農(nóng)村居民的收入差距進一步拉大，導(dǎo)致農(nóng)村社會保障對居民消費的影響存在空間異質(zhì)性。

一、文獻回顧

目前，國內(nèi)學(xué)術(shù)界就社會保障對居民消費的影響進行了大量研究，但由于采用數(shù)據(jù)、研究方法的不同，尚未有統(tǒng)一定論。

（一）正向影響

齊思穎以擴展的生命周期模型為理論基礎(chǔ)，使用1993—2011年的時間序列數(shù)據(jù)探討了我國社會保障的消費效應(yīng)。研究表明，轉(zhuǎn)移性收入對城鄉(xiāng)居民消費有積極作用，但其對農(nóng)村居民的消費效應(yīng)小于對城鎮(zhèn)居民的消費效應(yīng)［1］。丁軍超選取2001—2011年全國31個省的省際面板數(shù)據(jù)，運用動態(tài)面板模型進行實證研究，發(fā)現(xiàn)社會保障的增加能顯著促進居民消費［2］。胡兵等人通過研究發(fā)現(xiàn)：農(nóng)村社會保障對農(nóng)村居民消費有促進作用［3］。肖攀等人基于1998—2012年的省級面板數(shù)據(jù)，通過實證分析表明：農(nóng)村社會保障能顯著增加居民的消費，且消費效應(yīng)存在顯著的區(qū)域異質(zhì)性［4］。楊志明通過實證研究指出：長期而言，農(nóng)村社會保障對農(nóng)村居民消費有積極作用［5］。尹華北通過分析社會保障對中國農(nóng)村居民消費的影響，認(rèn)為擴大農(nóng)村社會保障覆蓋率和提高保障水平，能增加農(nóng)村居民的消費支出，緩解農(nóng)村居民消費的不確定性，促進農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展［6］。紀(jì)江明等人建立了Panel Data模型，運用1991—2008年的相關(guān)數(shù)據(jù)，研究了我國4大區(qū)域農(nóng)村社會保障與居民消費的關(guān)系發(fā)現(xiàn)：4個地區(qū)農(nóng)村社會保障對其居民消費支出的影響程度有所不同。東、東北、中、西北4個地區(qū)的農(nóng)村社會保障每增加1%，居民消費支出分別會增加0.262%、0.145%、0.237%和0.087%。西部地區(qū)這一影響程度最小，東部地區(qū)最大，但都是起正向的影響效應(yīng)［7］。

（二）負(fù)向影響

楊永杰通過分析發(fā)現(xiàn)：當(dāng)前我國的社會保障沒有增加居民消費，反而抑制了居民消費［8］。劉新等人通過研究發(fā)現(xiàn)，社會保障支出擠出了消費［9］。張亞君運用時間序列數(shù)據(jù)研究社會保障對城鄉(xiāng)居民消費的影響，結(jié)果表明：較低的社會保障阻礙了居民消費的增長［10］。

（三）影響不確定

謝文等人通過對我國農(nóng)村社會保障支出與居民支出關(guān)系的實證研究，發(fā)現(xiàn)我國農(nóng)村社會保障對農(nóng)村居民消費沒有起到促進作用［11］。

通過對文獻的梳理發(fā)現(xiàn)，多數(shù)學(xué)者通過實證分析研究，基本肯定了社會保障消費效應(yīng)的積極作用；少數(shù)學(xué)者認(rèn)為社會保障抑制了居民消費、或?qū)用裣M沒有影響。當(dāng)前，我國各區(qū)域發(fā)展不平衡，地區(qū)間農(nóng)村社會保障支出水平存在差異，拉大了地區(qū)間農(nóng)村居民的收入差距，使得農(nóng)村社會保障對農(nóng)村居民消費的影響存在明顯的空間異質(zhì)性。但是，現(xiàn)有研究中對此方面的研究還比較少。因此，筆者重點分析農(nóng)村社會保障對農(nóng)村居民消費影響的空間異質(zhì)性，提出假設(shè)：由于我國地區(qū)差異，農(nóng)村社會保障對農(nóng)村居民消費的影響存在空間異質(zhì)性。

二、研究設(shè)計

（一）變量選取

紀(jì)江明等人為研究不同區(qū)域農(nóng)村社會保障的消費效應(yīng)，選取了人均社會保障支出、城市化率、人均GDP、居民收入GINI系數(shù)4個變量［7］。顧靜等人以生命消費理論為基礎(chǔ)，用居民社會保障支出、居民前期儲蓄額、人均可支配收入為解釋變量，研究了社會保障消費效應(yīng)的地區(qū)差異性［12］。楊志明以生命消費理論為基礎(chǔ)，將社會保障變量引入生命周期假說模型，構(gòu)建了消費模型［5］。參考現(xiàn)有的相關(guān)研究，筆者構(gòu)造了如下變量進行研究。

1.社會保障因素

參照已有文獻的研究，由于農(nóng)村地區(qū)未公布社會保障支出數(shù)據(jù)，而在農(nóng)村居民的轉(zhuǎn)移性收入中，政府的轉(zhuǎn)移支付達(dá)到80%以上。因此，筆者選取人均轉(zhuǎn)移收入來說明農(nóng)村地區(qū)的社會保障支出水平。

2.收入因素

絕對收入假說認(rèn)為，短期內(nèi)，收入決定消費，且隨著收入的增加，消費也隨之增加。筆者選取的人均可支配收入是用剔除了轉(zhuǎn)移收入之后的農(nóng)村居民人均純收入來表示。

3.另外，城市化進程對社會保障改革發(fā)展、居民消費所造成的影響也有所不同，筆者以城鎮(zhèn)化率來衡量城市化進程。

因此，筆者以農(nóng)村居民人均消費支出（C）為解釋變量，人均社會保障支出（S）、居民可支配收入（I）、城鎮(zhèn)化率（U）為被解釋變量。所選取變量的描述性統(tǒng)計見表1。

表1變量的描述性統(tǒng)計

筆者建立如下模型進行分析：

（二）單位根檢驗

為避免偽回歸問題，需對變量進行平穩(wěn)性檢驗，本次研究對C、S、I、U進行ADF平穩(wěn)性檢驗。結(jié)果表明，3個地區(qū)各變量在水平的序列值和一階差分序列下，都不能拒絕零假設(shè)。只有在二階差分序列下，才能拒絕零假設(shè)，說明各變量二階差分后的序列數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的。并且，取對數(shù)后的序列l(wèi)nC、lnS、lnI、lnU各自都是一階單整的，可進一步做面板分析。

三、實證分析

（一）模型構(gòu)建

利用Panel Data模型，對我國省級農(nóng)村社會保障消費效應(yīng)的空間異質(zhì)性進行深入分析。

Panel Data模型的一般形式為：

式中：α為截距系數(shù)；β為斜率系數(shù)；εnt為隨機擾動項；下標(biāo)n表示不同的地區(qū)；t代表時間。

為更好地分析我國省級農(nóng)村社會保障對農(nóng)村居民消費影響的空間異質(zhì)性，建立模型（3）：

同時，對模型（3）兩邊變量取自然對數(shù)，以使變量的數(shù)值處于一個量綱上：

針對選擇哪種面板模型進行估計，應(yīng)用Hausman提出的基于隨機效應(yīng)估計量與固定效應(yīng)估計量兩者差異的檢驗，得到Hausman檢驗統(tǒng)計量的值為16.907 7，相對應(yīng)的概率為0.000 7?？梢姡瑧?yīng)拒絕零假設(shè)，選擇個體固定效應(yīng)模型。再通過F檢驗，結(jié)果顯示應(yīng)建立變系數(shù)模型。

（二）面板數(shù)據(jù)模型參數(shù)估計

1.東部地區(qū)回歸結(jié)果

R2值為0.996 427，說明該模型得到了較高的擬合優(yōu)度。估計結(jié)果表明：I、U對C的影響程度顯著（P<0.01）。各地區(qū)各省變系數(shù)模型的估計系數(shù)見表2。從估計系數(shù)來看，東部地區(qū)各省的農(nóng)村社會保障支出對農(nóng)村居民消費的影響程度并不一致，但其影響效應(yīng)都是正向的。從結(jié)果來看，社會保障支出在北京、廣東對農(nóng)村居民消費的促進作用最大，其次是吉林、天津、黑龍江、江蘇、遼寧等，浙江和福建最小。

2.中部地區(qū)回歸結(jié)果

R2值為0.996 935，說明該模型得到了較高的擬合優(yōu)度。估計結(jié)果表明：I、U對C的影響程度顯著（P< 0.01）。從估計系數(shù)來看，中部地區(qū)各省的農(nóng)村社會保障支出對農(nóng)村居民消費的影響效應(yīng)有正向的，也有反向的，且影響程度并不一致。從結(jié)果來看，只有江西呈反向影響，其余5個省份都是正向影響。其中，山西的社會保障支出對農(nóng)村居民消費的促進作用最大，其次是湖北和江蘇，湖南最小。

表2各地區(qū)各省變系數(shù)模型的估計系數(shù)

3.西部地區(qū)回歸結(jié)果

R2值為0.996 038，說明該模型得到了較高的擬合優(yōu)度。估計結(jié)果表明：I對C的影響高度顯著（P<0.01）；U對C的影響在0.1的水平下才顯著。從估計系數(shù)來看，西部地區(qū)各省的農(nóng)村社會保障支出對農(nóng)村居民消費的影響效應(yīng)有正向的，也有反向的，且影響程度并不一致。從結(jié)果來看，只有廣西呈反向影響，其余10個省份都是正向的影響。其中，寧夏的社會保障支出對農(nóng)村居民消費促進作用最大，其次是青海、甘肅、新疆、貴州，云南最小。

四、結(jié)論及建議

由于我國地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的不平衡，地方財政轉(zhuǎn)移支付水平的不同，當(dāng)前，我國農(nóng)村社會保障的覆蓋面及保障力度存在著明顯的地區(qū)差異。各地區(qū)農(nóng)村社會保障對其農(nóng)村居民消費支出的影響效應(yīng)和影響程度有所不同?？偟膩碚f，東部地區(qū)農(nóng)村社會保障支出對其農(nóng)村居民消費支出的影響程度最大，其次是西部地區(qū)，中部地區(qū)最小。具體來說，東部地區(qū)各省農(nóng)村社會保障支出對農(nóng)村居民消費為正向的影響。其中，北京、廣東的農(nóng)村社會保障支出對農(nóng)村居民消費的促進作用最大，其次是吉林、天津、黑龍江、江蘇、遼寧等，浙江和福建最小。中部地區(qū)各省農(nóng)村社會保障支出對農(nóng)村居民消費有正向影響的，也有反向影響的。其中，江西的農(nóng)村社會保障支出對農(nóng)村居民消費有抑制作用；山西的社會保障支出對農(nóng)村居民消費促進作用最大；其次是湖北和江蘇；湖南最小。西部地區(qū)各省農(nóng)村社會保障支出對農(nóng)村居民消費有正向影響的，也有反向影響的。其中，廣西西的農(nóng)村社會保障支出對農(nóng)村居民消費有抑制作用；寧夏的社會保障支出對農(nóng)村居民消費的促進作用最大；其次是青海、甘肅、新疆、貴州；云南最小。

另外，不同地區(qū)的農(nóng)村居民收入水平、城市化進程對農(nóng)村居民消費支出的影響也有所不同。東、中部地區(qū)各省I、U對C的影響高度顯著（P<0.01）。西部地區(qū)各省I對C的影響高度顯著（P<0.01），U在0.1的水平下，才對C有影響（P<0.1）。

政府需增強社會保障的轉(zhuǎn)移支付功能以及對居民可支配收入的調(diào)節(jié)力度，以推動社會保障對居民消費的影響。還需因地制宜，結(jié)合地區(qū)情況來發(fā)展農(nóng)村社會保障：中、西部地區(qū)應(yīng)重點發(fā)展社會救濟和社會福利，使得區(qū)域間農(nóng)村社會保障水平的差距逐步縮小，從而提高中西部貧困農(nóng)村地區(qū)的生活水平和消費；在東部地區(qū)，應(yīng)重點發(fā)展社會保險、社會福利項目。同時，在推進城鎮(zhèn)化的進程中，要統(tǒng)籌發(fā)展城鄉(xiāng)社會保障，把城市化進程中轉(zhuǎn)變?yōu)槌擎?zhèn)居民的人員納入城鎮(zhèn)社會保障體系。

參考文獻：

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[12]顧靜，吳忠.社會保障、居民消費與地區(qū)差異性：基于2006—2010年各省面板數(shù)據(jù)的實證研究[J].社會保障研究，2013（1）.

（編輯：唐龍）

中圖分類號：F840.66

文獻標(biāo)識碼：A

文章編號：1673-1999（2016）05-0034-04

作者簡介：高中淋（1991-），女，西南大學(xué)（重慶400715）經(jīng)濟管理學(xué)院企業(yè)管理專業(yè)2014級碩士研究生，研究方向為人力資源管理。

收稿日期：2016-02-24