張若瑾 鄧啓平 劉 科

（西南財經(jīng)大學(xué)保險學(xué)院，四川成都611130）

管理理論與創(chuàng)新

新農(nóng)保參保行為影響因素的中西部跨省研究
——基于1010份問卷的實證分析

張若瑾 鄧啓平 劉 科

（西南財經(jīng)大學(xué)保險學(xué)院，四川成都611130）

在人口老齡化背景下，完善農(nóng)村養(yǎng)老保障是社會保障可持續(xù)性發(fā)展的重點。立足新農(nóng)保實施現(xiàn)狀，探討影響其需求和實施效果主要因素，有助于解決其推進難題。依托2015年云南、青海、貴州等橫跨中西部地區(qū)7個?。ㄊ校?010份問卷調(diào)查，研究建立工具變量Logit（簡稱IV-Logit）模型，并通過兩階段回歸法（2SLS）進行參數(shù)估計。研究發(fā)現(xiàn)：金融機構(gòu)空間集聚對參保行為的影響具有顯著正向影響。此外，新農(nóng)保參保情況的地區(qū)差異較大。年齡大收入高、信息渠道廣、養(yǎng)老模式單一的農(nóng)戶新農(nóng)保參保率較高。同時，數(shù)據(jù)顯示村委會等鄉(xiāng)鎮(zhèn)政府在推進農(nóng)村社保中起重要的作用，體現(xiàn)了政府加大宣傳解釋力度、加強金融機構(gòu)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的必要性。

新型農(nóng)村社會養(yǎng)老保險；參保行為；工具變量Logit回歸

一、引言

社會保障制度（Social Security System）對經(jīng)濟發(fā)展、社會福利提升的作用是國內(nèi)外學(xué)術(shù)界長久以來關(guān)注的重點。一些學(xué)者認(rèn)為建立社會保障制度鼓勵提前退休、減少總儲蓄并降低資本累積（Thompson，1983）〔1〕，而另有學(xué)者卻認(rèn)為社會保障制度有利于增加人力資本積累（Drazen，1978；Black，1987）〔2〕〔3〕。還有學(xué)者關(guān)注社會保障體系再分配作用機理（Conde-Ruiz and Profeta，2007）〔4〕，認(rèn)為低代間再分配社保體系國家有較高養(yǎng)老支出。

十八屆五中全會期間，我國提出建立更公平可持續(xù)的社會保障制度。其中，完善農(nóng)村養(yǎng)老保障是發(fā)展重點。近年，我國人口老齡化趨勢加強、勞動力鄉(xiāng)城遷徙等社會變革都使農(nóng)村養(yǎng)老問題日漸凸顯。追溯歷史，我國對農(nóng)村社會保障問題的研究始于1986年。截至2006年，全國有31個?。ㄊ小^(qū)）不同程度地開展了農(nóng)村社會養(yǎng)老保險工作，積累保險基金354億元，5374萬農(nóng)民參保。然而，在此期間，我國還沒有將農(nóng)村養(yǎng)老納入公共財政覆蓋的范疇。農(nóng)村保障覆蓋率較低問題依然存在（2009年覆蓋率只有3%）。

2009年，政府在覆蓋全國10%的縣（市、區(qū)）開展了新型農(nóng)村社會養(yǎng)老保險（簡稱“新農(nóng)?！保┰圏c工作，并擴展到全國。新農(nóng)保的推行標(biāo)志著我國社會農(nóng)村養(yǎng)老保障事業(yè)發(fā)展到一個新階段。相比自我繳費為主的老農(nóng)保，新農(nóng)保借鑒了城鎮(zhèn)職工統(tǒng)賬結(jié)合的模式，采取個人繳費、集體補助和政府補貼相結(jié)合、三方籌資模式。中央財政對地方進行補助，再直接補貼到農(nóng)民頭上。新農(nóng)保是繼農(nóng)業(yè)直補和新型農(nóng)村合作醫(yī)療等惠農(nóng)政策之后的又一項重大惠農(nóng)政策。

在我國城鄉(xiāng)二元經(jīng)濟結(jié)構(gòu)框架下，農(nóng)村養(yǎng)老保險成為社會保障體系重要組成部分。對廣大農(nóng)民而言，新農(nóng)保的實施在一定程度上減輕了養(yǎng)老擔(dān)憂、提高了退休保障。截至2013年底，新農(nóng)保參保人數(shù)已達4.6億。然而由于政府養(yǎng)老保障意識的城市偏向、現(xiàn)行保障水平低以及地域經(jīng)濟收入差異等，我國養(yǎng)老保險參與意愿較低問題不容忽視（羅楠和張永春，2014；周瑩，2009；曹文獻，2012）〔5〕〔6〕〔7〕。

另一方面，作為一項自愿參與的公共政策，農(nóng)民真實參保意愿直接關(guān)系新農(nóng)保覆蓋面及實施效果?，F(xiàn)存文獻中，諸多實證學(xué)者主要從人口特征（如收入、職業(yè)等）和外界因素（如政策、地域差異等）對新農(nóng)保參保意愿進行研究，發(fā)現(xiàn)農(nóng)民性別、收入、耕地使用方式等都影響顯著（張娟等，2010；王媛，2011；金剛等，2014）〔8〕〔9〕〔10〕。此外，一些學(xué)者發(fā)現(xiàn)農(nóng)民對新農(nóng)保籌資構(gòu)成和繳費細則缺乏了解，導(dǎo)致參保率偏低，認(rèn)為加強政策宣傳解釋力度對參保意愿有正向影響（常芳等，2014；涂愛仙和黑啟明，2015）〔11〕〔12〕。

除上述因素，李明源和曲曉忠（2016）〔13〕研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)戶所在地域不同經(jīng)濟發(fā)展水平對參保意愿有一定的影響。曹文獻（2012）〔14〕和郝金磊（2013）〔15〕都在研究中強調(diào)中國地域差異、經(jīng)濟發(fā)展差異以及居民收入差異的存在，認(rèn)為農(nóng)村養(yǎng)老保障制度模式不能“一刀切”。本文進一步指出農(nóng)戶所在地金融機構(gòu)集聚程度會影響參保意愿和實施效果。保險公司分布密度大的地域參保率很可能會較高。因此，本文就金融機構(gòu)集聚對新農(nóng)保參保行為影響機理展開實證研究。具體而言，本研究依托2015年橫跨中西部地區(qū)的云南、青海、貴州等7個?。ㄊ校?010份問卷調(diào)查，較為全面地收集了具有地區(qū)代表性農(nóng)村社會保障的現(xiàn)狀信息。此外，除金融機構(gòu)集聚變量外，問卷也詳細調(diào)查了新農(nóng)保參保意愿諸多影響因素，包括人口因素、個人的預(yù)期養(yǎng)老方式（黃瑞芹和謝冰，2012）〔16〕、新農(nóng)保繳費和保障水平評價（周瑩，2009；張鳴鳴2013；王良健和劉敏 2015；陳曉麗，2015）〔17〕〔18〕〔19〕〔20〕，以及其他商業(yè)保險參保狀況等。本文依托較大范圍的廣闊區(qū)域調(diào)研數(shù)據(jù)，分?。ㄊ校┑胤从沉诵罗r(nóng)保實施現(xiàn)狀，使實證分析結(jié)果具有代表性。此外，本文重點討論了模型內(nèi)生性問題并采用了工具變量Logit（簡稱IV-Logit）模型及兩階段回歸法（2SLS）進行了參數(shù)估計。同時，本文也考察了地域差異、農(nóng)戶評價對新農(nóng)保參保行為的影響（吳玉峰，2011；馬紅鴿，2016；穆懷中和閆琳琳，2012）〔21〕〔22〕〔23〕。

與我國城鄉(xiāng)二元經(jīng)濟結(jié)構(gòu)相比，大多數(shù)西方國家以城鄉(xiāng)一體化為發(fā)展模式，城鄉(xiāng)差別較小。因此，與我國不同，其農(nóng)村養(yǎng)老保障問題往往被納入整個養(yǎng)老保險體系中進行研究。而現(xiàn)有研究更聚焦于養(yǎng)老保險體系改革及可持續(xù)性問題的研究。Supan（2000）〔24〕研究了德國社會養(yǎng)老保險體系的問題，認(rèn)為體制設(shè)計的改進和預(yù)留基金可以改善養(yǎng)老保險體系。Disney（2000）〔25〕研究了經(jīng)合組織（OECD）國家養(yǎng)老保險體系的資金缺口，并模擬評估了四種體制改革的優(yōu)缺點。Bongaarts（2004）〔26〕也認(rèn)為大部分OECD國家的現(xiàn)收現(xiàn)付式籌資模式的養(yǎng)老保險體系是不可持續(xù)的。他指出降低個人養(yǎng)老金替代率、轉(zhuǎn)向完全積累制籌資模式、延長退休年齡，以及引入移民政策等可提高養(yǎng)老保險支付能力。同樣的，Blake和Mayhew（2006）〔27〕研究了英國養(yǎng)老保險體系，也得到相似結(jié)論，認(rèn)為英國的養(yǎng)老保險體系不具備財務(wù)可持續(xù)性，政府必須通過延長退休年齡、提高生育水平、發(fā)展經(jīng)濟水平等方案才能提高養(yǎng)老保險體系的可持續(xù)運行能力。

上文介紹了研究背景以及研究方法。下面首先對樣本及變量進行描述說明。其次介紹包括一般線性模型、概率選擇模型，以及工具變量法的實證模型。第三部分進行回歸結(jié)果解釋說明。最后給出結(jié)論與政策啟示。本文對完善新型農(nóng)村社會養(yǎng)老保險制度提供重要依據(jù)，具有理論和現(xiàn)實意義。

二、樣本及變量描述

本文依托2015年6月至9月中國保險共7?。ㄊ校?010份分省市問卷調(diào)研數(shù)據(jù)，較為全面地收集了具有地區(qū)代表性農(nóng)村社會保障現(xiàn)狀信息。如后面的表1所示，剔除異常值、缺失值后，本研究主要采用中西部省份云南（彌渡、威信等13縣）、青海（格爾木市、湟源縣及化隆縣）、貴州（開陽、興仁等8縣）、四川（樂至、雙流等15縣）、廣西（武鳴、馬山等16縣）、重慶（石柱、合川等16縣）、甘肅（蘭州市、瓜州等5縣）7?。ㄊ校?shù)據(jù)。具體而言，本文將新農(nóng)保參保意愿的主要影響因素分為個體特征、金融機構(gòu)集聚和制度評價三個維度。農(nóng)戶是否參加新農(nóng)保（0=否；1=是）作為被解釋變量。

（一）人口特征變量

農(nóng)民參加養(yǎng)老保險意愿與自身人口特征相關(guān)。本文使用人口變量包括：年齡（AGE）、文化水平（EDU）、家庭年收入（INC）、信息渠道（CHANL）、養(yǎng)老模式數(shù)量（RETIRE），以及商業(yè)養(yǎng)老保險繳費（PREM）。

農(nóng)民了解新農(nóng)保政策渠道越多，就更能理解新農(nóng)保的重要性。所以信息渠道數(shù)量對新農(nóng)保參保意愿應(yīng)有一定影響。問卷中給出了解新農(nóng)保政策的6種渠道：宣傳資料、電視、報刊、網(wǎng)絡(luò)、親朋好友、村委會。表1中總樣本顯示，了解新農(nóng)保的渠道比較單一。其中，只通過1種渠道的受訪者超過半數(shù)，占比57%，而通過3種渠道以上的受訪者不足5%。此外，通過村委會得知新農(nóng)保的農(nóng)戶人數(shù)最多，占比74.46%。這體現(xiàn)村委會等鄉(xiāng)鎮(zhèn)政府在推進農(nóng)村社保中起重要的作用。

對農(nóng)村養(yǎng)老保險而言，年齡是參保意愿的重要影響因素。相比于中青年，處于被贍養(yǎng)階段老年農(nóng)民更具有養(yǎng)老期望。如表1所示，總樣本顯示，約30%受訪者在45歲以上，已逐步進入被贍養(yǎng)階段。各省年齡分布較為均衡。此外，總體受訪者文化水平偏于中下，大學(xué)以下學(xué)歷受訪者約占87%。青海省和甘肅省文化水平分別為最高和最低，大學(xué)以上學(xué)歷者分別占28.57%和1.25%。

另一方面，大多受訪者家庭年收入較低，總樣本僅有約17%受訪者在5萬以上。其中分別以重慶市和貴州省為收入最高和最低，年收入5萬以上受訪者占比分別為60.27%和0.54%。這也體現(xiàn)了我國經(jīng)濟發(fā)展的區(qū)域差距。

養(yǎng)老模式的選擇在一定程度上會影響新農(nóng)保參保行為。例如，更傾向于儲蓄養(yǎng)老或商業(yè)養(yǎng)老保險的農(nóng)戶對新農(nóng)保依賴性較低。其參保積極性可能會低于單一依靠社保養(yǎng)老的農(nóng)戶。問卷對養(yǎng)老模式設(shè)置了6類，分別為：家庭養(yǎng)老、儲蓄養(yǎng)老、社會保險、商業(yè)保險、土地養(yǎng)老、集體養(yǎng)老。如表1所示，選擇一種或兩種受訪者約占總樣本的82%。其中，選擇了家庭養(yǎng)老的農(nóng)戶最多，約占52.21%。我們進一步定義養(yǎng)老方式多樣化指3種及以上，因此具有此類特征的受訪者僅占約15%。

此外，問卷還了解了受訪者商業(yè)養(yǎng)老保險繳費情況。從總樣本得知，受訪者的繳費差異比較大。其中，商業(yè)養(yǎng)老保險繳費平均值為1436.36元，約有3.3%的農(nóng)戶沒有購買商業(yè)養(yǎng)老保險，而保費最高者繳費高達29000元。從各省情況來看，四川省平均繳費最高（2425元），甘肅省最低（172元）。

（二）金融機構(gòu)集聚

李明源和曲曉忠（2016）〔28〕研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)戶所在地域不同經(jīng)濟發(fā)展水平對其參保意愿有一定的影響。本文進一步指出農(nóng)戶所在地域金融機構(gòu)集聚程度對參保意愿也有較大影響。本文調(diào)研省份主要位于中西部地區(qū)，將“居住地保險公司數(shù)量”（COMY）作為衡量金融機構(gòu)集聚程度指標(biāo)。通常經(jīng)濟越發(fā)達地區(qū)，金融服務(wù)機構(gòu)就越多。那么居住地保險公司較多農(nóng)戶，金融活動較便利，參保率較高。表1顯示，居住地只有1家保險公司的農(nóng)戶458戶，占比45.35%，；有2家保險公司的農(nóng)戶367戶，占比36.34%；居住地有3家及以上保險公司的農(nóng)戶183戶，約占總量的18.12%。由此可見，就保險公司分布數(shù)量來看，地區(qū)存在較大差異。各省來看，保險公司分布最多和最少的分別為青海省和甘肅省。

（三）制度評價

農(nóng)民對政策、經(jīng)辦服務(wù)滿意度對新農(nóng)保參保決策有正向影響（穆懷中和閆琳琳，2012）〔29〕。胡芳肖等（2014）〔30〕研究發(fā)現(xiàn)養(yǎng)老金待遇水平、地方政府經(jīng)辦服務(wù)能力、新農(nóng)保抱怨處理機制對滿意度有顯著影響。本研究將新農(nóng)保制度評價劃分為二維，即對繳費額和保障水平評價，并認(rèn)為其會直接影響參保意愿。簡言之，對新農(nóng)保評價較高的農(nóng)戶參保意愿會比較強烈。本文選取對繳費額（0=低；1=高）和保障水平（0=高；1=低）兩個層面作為制度評價指標(biāo)。例如，如果農(nóng)戶認(rèn)為繳費額太高保障水平又低，那么其參保積極性就會大大降低。我們發(fā)現(xiàn)，大部分農(nóng)戶對新農(nóng)保評價較高，認(rèn)為其繳費低且保障水平高。如表1所示，約占總樣本72%受訪者認(rèn)為新農(nóng)保繳費額低，約65%受訪者認(rèn)為新農(nóng)保保障水平較高。此外，各省對繳費額評價分布比較平均。相比其他省市，貴州省和重慶市部分農(nóng)戶認(rèn)為保障水平較低。

（四）參保意愿

參保意愿為本文被解釋變量（參保Y等于1；反之Y等于0）。從表1可以看出，總樣本中只有約43%農(nóng)戶參加了新農(nóng)保。各省參保率存在差異，其中青海省參保率最低（28.57%），甘肅省參保率最高（82.5%）。

表1 各省份調(diào)研數(shù)據(jù)的統(tǒng)計描述

三、模型及估計方法

本文逐層遞進建立三種模型，其中工具變量Logit（IV-Logit）模型為研究重點。首先，本研究建立一般線性模型作為基準(zhǔn)模型。其次，建立二元Logit回歸模型。最后針對模型內(nèi)生性問題建立工具變量Logit模型，并通過兩階段回歸法（2SLS）進行參數(shù)估計。

（一）線性模型

假定農(nóng)戶參加新農(nóng)保的決定過程可以用以下一般線性模型表示：

其中，當(dāng)農(nóng)戶參加新農(nóng)保時，Y等于1，反之Y等于0。公式（1）中將“居住地保險公司數(shù)量”（COMY）作為衡量金融機構(gòu)集聚程度指標(biāo)。此外，可觀測變量中人口特征向量（X）包括為性別（GEN）、文化程度（EDU）、家庭年收入（INC）、信息渠道（CHANL）、養(yǎng)老模式（RETIRE）以及繳納商業(yè)養(yǎng)老保險保費（PREM）；制度評價向量（Z）包括：繳費金額評價（AMOT）、保障水平評價（LEVEL）。其具體劃分則根據(jù)問卷的設(shè)置以及模型估測要求，描述具體參見下表3。

（二）概率模型（Logit）

考慮到被解釋變量是定性決策問題，可以用離散數(shù)據(jù)表示。本文同時使用離散概率模型（Discrete Choice Model，簡稱DCM）中的Logit模型進行回歸。例如，農(nóng)戶是否參加新農(nóng)保，分別用0和1來表示。即0為“否”，1 為“是”。

基于隨機效用認(rèn)為決策者的效用可以被分解為兩部分，一部分與可觀測因素相關(guān)，即效用確定部分；另一部分與不可觀測因素相關(guān)，用效用隨機項來表示，此部分也通常被稱為效用干擾項。對于某一農(nóng)民，隨機效用Y*被視為潛在變量，其表達式如下：

公式（2）中可觀測變量與上文方程（1）中相同。那么，當(dāng)農(nóng)戶參加新農(nóng)保時，Y等于1；反之Y等于0?；谝陨侠碚摚绻麑⒂^測到的參保情況看作Y*超越閾值的自然結(jié)果，其表達式為，

假設(shè)隨機向量εi為i.i.d.Gumbel分布，則公式（3）中ψ是Logistic分布。公式（3）中各變量描述如表3所示。在引入的農(nóng)戶人口特征因素變量中，有些無法用準(zhǔn)確的測量值來描述。其具體劃分則根據(jù)問卷的設(shè)置以及模型需要。如表4所示，是否參與新農(nóng)保與新農(nóng)保是否可被其他商業(yè)保險替代在模型中作為被解釋變量，為兩分類變量，因為其可描述為“是”和“否”兩種情況。同理，解釋變量如性別、覺得繳費金額是否高、覺得保障水平是否低都為兩分類變量，其均可描述為“有”和“無”兩種情況，且相互之間無等級順序。本文將一些其他解釋變量如文化水平、家庭年收入等進行等級劃分；其余變量如年齡、信息渠道數(shù)量、養(yǎng)老模式數(shù)量、居住地保險公司數(shù)量、商業(yè)養(yǎng)老保險所繳保險等為連續(xù)變量。

（三）工具變量模型（Instrumental Variable，簡稱 IV）

在上述估計中，某些不可觀測因素可能會同時影響受訪農(nóng)戶新農(nóng)保參保決策與商業(yè)養(yǎng)老保險繳費（PREM），從而導(dǎo)致PREM與殘差項產(chǎn)生相關(guān)性，并由此產(chǎn)生內(nèi)生性問題。為了避免由內(nèi)生性引發(fā)的估計偏誤，本文采用工具變量法對上述模型進行調(diào)整。

本文使用農(nóng)戶對農(nóng)業(yè)保險保障水平期望作為工具變量。農(nóng)戶對農(nóng)險保障水平期望為50%、70%、90%或100%。那么，對農(nóng)險保障水平的期望與商業(yè)養(yǎng)老保險繳費為什么存在相關(guān)性呢？一般認(rèn)為，農(nóng)戶不滿足社保提供的保障水平會購買商業(yè)養(yǎng)老保險，那么，如果對農(nóng)險保障水平期望較高農(nóng)戶對社保期望也高的話，極可能繳納較高商業(yè)養(yǎng)老保費。換言之，對保障水平期望較高農(nóng)戶可能繳納較高商業(yè)養(yǎng)老保費。因此，二者之間存在相關(guān)性。但是，對農(nóng)險保障水平期望對新農(nóng)保參保決策并沒有直接影響。因此，這一變量可以作為合理工具變量來解決上述內(nèi)生性問題。

使用工具變量后，模型（1）和（3）將分別調(diào)整為IV-OLS和IV-Logit模型，并通過兩階段回歸法（2SLS）進行參數(shù)估計。

接下來將對工具變量進行相關(guān)檢驗：首先，對工具變量的外生性進行檢驗；其次，檢驗是否存在弱工具變量問題；最后，檢驗商業(yè)養(yǎng)老保險繳費是否存在內(nèi)生性問題。表2給出了工具變量檢驗的結(jié)果。首先，Hausman給出的檢驗結(jié)果為拒絕原假設(shè)，即原模型中確實存在內(nèi)生變量。從Pearson工具變量相關(guān)性檢驗可以看出不能拒絕工具變量與被解釋變量的相關(guān)系數(shù)r=0的原假設(shè)（p-Value：0.7702）。所以，本文選用的工具變量是外生的，這滿足了工具變量第一個條件。一階估計中工具變量在5%水平上顯著，但F值小于10，說明工具變量可能為弱工具變量。

表2 商業(yè)養(yǎng)老保險繳費（PREM）內(nèi)生性檢驗

內(nèi)生性檢驗的結(jié)果表明：商業(yè)養(yǎng)老保險繳費（PREM）存在較強內(nèi)生性。商業(yè)養(yǎng)老保險繳費與殘差項確實產(chǎn)生相關(guān)性。同時，通過表2也可以看出“農(nóng)業(yè)保險保障水平期望”可作為弱工具變量。

（四）變量選取及描述

表3 變量描述表

依據(jù)現(xiàn)存文獻及上述討論，本文將參保決策影響因素分為個體特征、地區(qū)發(fā)展、制度評價三個層面。下頁表4初步構(gòu)建新農(nóng)保參保意愿影響因素作用方向預(yù)期，說明如下。

1.年齡（AGE）。一般認(rèn)為，年齡越大養(yǎng)老需求越急切，新農(nóng)保參保意愿越高；反之則越低。因此，我們期望年齡與參保意愿呈正相關(guān)。

2.文化水平（EDU）。具有較高文化程度的農(nóng)戶，更可能具有養(yǎng)老和風(fēng)險意識。同時也更易于認(rèn)可接受新政策。所以我們期望受教育程度越高的人，參保意愿越強烈。

3.家庭年收入（INC）。當(dāng)收入水平較高時，農(nóng)戶家庭有較高的購買能力。因此收入水平越高對養(yǎng)老保險需求也會越高，反之則越低。所以，工資收入應(yīng)該和新農(nóng)保參保意愿正相關(guān)。

4.信息渠道（CHANL）。通常中國的民生政策都以“惠民”為目的，對政策了解的越透徹越有利于做出正確的決策。信息渠道越多越有助于對政策的了解，更能理解新農(nóng)保對養(yǎng)老的重要作用。所以我們期望信息渠道數(shù)量對農(nóng)戶新農(nóng)保參保意愿有正向影響。

5.養(yǎng)老模式（RETIRE）。本研究養(yǎng)老模式分為家庭養(yǎng)老、儲蓄養(yǎng)老、社會保險、商業(yè)保險、土地養(yǎng)老以及集體養(yǎng)老。養(yǎng)老模式對新農(nóng)保參保意愿影響較為復(fù)雜。一方面，養(yǎng)老模式越單一，可能對社保養(yǎng)老依賴性越強，新農(nóng)保參保積極性越高。另一方面，如果農(nóng)戶具有養(yǎng)老模式多樣性，可能對社保養(yǎng)老參與的積極性也越高。因此，這一因素作用方向尚不明確。

6.繳費額評價（AMOT）。在一定保障水平下，受訪者若覺得新農(nóng)保繳費金額高，那么農(nóng)戶參保的可能性就越低，所以期望其影響為負(fù)。

7.保障水平評價（LEVEL）。在一定繳費水平下，若農(nóng)戶認(rèn)為保障水平低，那么其參保意愿就越低，所以期望其影響為負(fù)。

8.金融機構(gòu)集聚程度（COMY）。將“居住地保險公司數(shù)量”作為衡量金融機構(gòu)集聚程度指標(biāo)。居住地保險公司越多，農(nóng)戶購買保險越便利，參加新農(nóng)?？赡苄栽礁?。換言之，保險公司數(shù)量越多，其宣傳影響越大，一定程度上提高了當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶的養(yǎng)老風(fēng)險意識。所以期望其影響為正。

9.商業(yè)養(yǎng)老保險繳費（PREM）。所繳商業(yè)養(yǎng)老保險保費越高的農(nóng)戶，越重視養(yǎng)老問題，也越有經(jīng)濟能力參加新農(nóng)保，所以期望其影響為正。

表4 新農(nóng)保參保意愿影響因素作用方向預(yù)期

四、估計結(jié)果

（一）線性模型估計結(jié)果：工具變量OLS

下頁表5給出了參保意愿影響因素的OLS和工具變量OLS回歸結(jié)果。我們發(fā)現(xiàn)，居住地金融機構(gòu)集聚程度較高的農(nóng)戶新農(nóng)保參保率較高。此外，年齡較大、收入高、信息渠道廣的農(nóng)戶新農(nóng)保參保率較高。實證結(jié)果體現(xiàn)了政府加大宣傳解釋力度、推進農(nóng)村金融基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的必要性。

模型（1）給出了OLS基準(zhǔn)估計結(jié)果。從人口特征因素看，年齡大受訪者參保概率較高，其影響在1%水平上顯著（系數(shù)：0.092；p-值：0.000）。年齡段每高一個階段，參保概率提高9.2%。結(jié)果與我們預(yù)期相符，這是因為高齡農(nóng)戶存在養(yǎng)老危機，更具參保動機。

家庭年收入的影響在1%水平上顯著為正（系數(shù)：0.036；p-值：0.006）?；貧w結(jié)果與期望相符，說明年收入越高的家庭購買力越高。較富裕的家庭對新農(nóng)保的需求越高，參與新農(nóng)保的積極性越高。家庭收入每高一個層次，參保概率提高3.6%。

我們發(fā)現(xiàn)信息渠道數(shù)量也正向影響參保行為，在1%水平上顯著（系數(shù)：0.072；p-值：0.000），并且渠道每增加一種，農(nóng)戶參保概率會相應(yīng)提高7.2%。即農(nóng)戶信息渠道越多，對政策了解越深入，參保概率越高。此結(jié)果也驗證了政府加大宣傳解釋力度的必要性。

最后，居住地金融機構(gòu)集聚程度在10%水平上顯著，且系數(shù)為正（系數(shù)：0.031；p-值：0.076）。結(jié)果說明保險公司較多地區(qū)農(nóng)戶參加新農(nóng)保概率較高。保險公司數(shù)量越多，其宣傳影響越大，可在一定程度上提高當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶養(yǎng)老風(fēng)險意識。此結(jié)果也反映出居住地金融環(huán)境對參保行為的影響。居住地金融環(huán)境較活躍的農(nóng)戶，購買新農(nóng)保便利，參保可能性高。

此外，文化水平作用方向的回歸結(jié)果與期望不符。結(jié)果表明受教育越高的農(nóng)戶參保率越低。其影響在1%水平上顯著（系數(shù)：-0.273；p-值：0.001）。文化每提高一個層次，參保概率會下降27.2%?？赡艿慕忉尀槲幕潭容^高的較多為年輕人，養(yǎng)老危機感較小，所以參保積極性不高。

表5 新農(nóng)保參保意愿影響因素：基準(zhǔn)OLS、工具變量OLS估計結(jié)果

從制度評價看，繳費額評價對參保決策的影響與預(yù)期相左。認(rèn)為保費太高的農(nóng)戶參保率反而較高。其在5%水平上顯著，且系數(shù)為正（系數(shù)：0.083；p-值：0.014）?？赡艿慕忉尀槭茉L農(nóng)戶的“一分錢一分貨”價值觀。受訪農(nóng)戶普遍文化程度較低，相比知識水平高的人投機意識更薄弱，這會驅(qū)使他們選擇繳費水平高的新農(nóng)保去獲取更高的保障。

模型（2）通過工具變量法來控制遺漏變量可能產(chǎn)生的內(nèi)生性問題。表5模型（2）給出了兩階段最小二乘估計（2SLS）的工具變量OLS（在線性模型基礎(chǔ)上加工具變量）估計結(jié)果。從結(jié)果可以看出，當(dāng)商業(yè)養(yǎng)老保險繳費（PREM）的內(nèi)生性被控制以后，上述各因素的影響依然顯著，部分系數(shù)的絕對值與模型（1）相比有所增長。例如，工具變量OLS結(jié)果表明，年齡依然在1%的水平上顯著，且系數(shù)為正（系數(shù)：0.093；p-值：0.000）。再次說明年齡大的受訪者參保概率較高。此外，信息渠道的影響在5%的水平上顯著，與模型（1）結(jié)果相比，渠道每增加一種，農(nóng)戶參保的平均概率會增加7.7%。

此外，在使用工具變量后，各地人口、地域差異以及政策評價因素的影響與基準(zhǔn)模型相比在絕對值和顯著性上均無明顯變化，這進一步說明模型（1）、模型（2）結(jié)果的穩(wěn)定性。

（二）概率模型估計結(jié)果：工具變量Logit

下頁表6給出了參保意愿影響因素的離散概率選擇模型Logit和IV-Logit（工具變量Logit）回歸結(jié)果。同時，為了輔助說明，我們也計算了比值比（Odds Ratio）。結(jié)果顯示，各影響因素顯著性變化較小，絕對值數(shù)值都有所升高，說明對參保率邊際影響增大。

模型（3）給出了Logit基準(zhǔn)估計結(jié)果。結(jié)果顯示，居住地金融機構(gòu)集聚程度較高的農(nóng)戶新農(nóng)保參保率較高，并在10%水平上顯著（系數(shù)：0.139；p-值：0.07）。從人口特征因素看，年齡的影響與模型（1）、模型（2）類似結(jié)論，即年齡大受訪者參保概率較高。其在1%水平上顯著（系數(shù)：0.411；p-值：0.000）。此外，概率發(fā)生值之比（Odds Ratio）為1.508，說明高齡受訪者參保概率約為低齡受訪者的1.5倍。這是因為高齡受訪者存在養(yǎng)老危機，更具有參保動機。

從文化水平的影響來看，模型（3）得出了與模型（1）、（2）類似的結(jié)論。文化水平的影響為負(fù)，并在1%水平上顯著（系數(shù)：-1.18；p-值：0.001）。結(jié)果與我們的期望相左，說明文化水平越低的農(nóng)戶越可能參加新農(nóng)保。此外，概率發(fā)生值之比（Odds Ratio）為0.307，低文化農(nóng)戶參保概率約為高文化農(nóng)戶的3.27倍。

家庭年收入的影響在1%水平上顯著為正（系數(shù)：0.156；p-值：0.006）?；貧w結(jié)果與期望相符，說明年收入越高的家庭購買力越高，對新農(nóng)保的需求越高，參與新農(nóng)保的可能性越高。其中，概率發(fā)生值之比（Odds Ratio）為1.17，說明高收入家庭參保概率約為低收入家庭的1.17倍。

同樣，信息渠道數(shù)量也顯著正向影響參保行為。其影響在1%水平上顯著（系數(shù)：0.319；p-值：0.000）。這與我們的期望相符，進一步驗證了解新農(nóng)保渠道越多，農(nóng)戶參保概率越高。概率發(fā)生值之比（Odds Ratio）為1.376，說明信息渠道較多農(nóng)戶參保概率約為較少農(nóng)戶的1.376倍。

與模型（1）和模型（2）的結(jié)果相符，繳費額評價同樣在5%的水平上顯著，且系數(shù)為正（系數(shù)：0.363；p-值：0.013）。

最后，居住地保險公司數(shù)量在10%水平上顯著，且系數(shù)為正（系數(shù)：0.139；p-值：0.070）。結(jié)果說明保險公司較多地區(qū)的農(nóng)戶參加新農(nóng)保概率較高。這一類受訪者的參保概率比其他類受訪者高5%。此外，在模型（3）的估計下，出現(xiàn)了新的顯著變量。養(yǎng)老模式的影響在10%水平上顯著，且系數(shù)為負(fù)（系數(shù)：-0.504；p-值：0.098）。同時，概率發(fā)生值之比（Odds Ratio）為0.604。結(jié)果說明，養(yǎng)老模式越單一的受訪者越容易參加新農(nóng)保，概率為多元化養(yǎng)老模式受訪者的0.604倍。較方式單一的農(nóng)戶，具有多樣化養(yǎng)老方式農(nóng)戶對養(yǎng)老保險依賴性小。例如，選擇儲蓄養(yǎng)老或商業(yè)養(yǎng)老保險的農(nóng)戶對新農(nóng)保的依賴性較小，參保率相對較低。

模型（4）通過工具變量法來控制遺漏變量可能產(chǎn)生的內(nèi)生性問題。表6給出了IV-Logit（在概率模型基礎(chǔ)上加工具變量）估計結(jié)果。從結(jié)果可以看出，當(dāng)商業(yè)養(yǎng)老保險繳費（PREM）的內(nèi)生性被控制以后，年齡、文化水平、家庭年收入、了解新農(nóng)保渠道數(shù)量以及繳費額評價的影響依然顯著。然而，各回歸系數(shù)絕對值都有所下降。例如，年齡在1%的水平上顯著，且系數(shù)為正（系數(shù)：0.256；p-值：0.000）。結(jié)果與我們的預(yù)期相符。概率發(fā)生值之比（Odds Ratio）為1∶152，說明高齡受訪者參保概率約為低齡受訪者的1.15倍。家庭年收入變量在5%的水平上顯著，且系數(shù)為正（系數(shù)：0.099；p-值：0.015）。說明年收入越高的家庭購買力越高，對新農(nóng)保的需求越高，參與新農(nóng)保的可能性越高，并且高收入家庭參保概率約為低收入家庭的1.107倍。信息渠道數(shù)量顯著性有所減弱，在5%水平上顯著，說明信息渠道較多農(nóng)戶參保概率約為較少農(nóng)戶的1.008倍。繳費額評價在5%的水平上顯著，且系數(shù)為正（系數(shù)：0.230；p-值：0.012）。這與期望相左。

在使用工具變量后，其他人口因素及地域差異因素的影響與基準(zhǔn)模型相比在絕對值和顯著性上均無明顯變化，這進一步說明模型（1）、模型（2）結(jié)果的穩(wěn)定性。同時。IV-Logit估計結(jié)果在絕對之上與基準(zhǔn)模型（3）有較大差異，說明內(nèi)生性檢驗和IV估計結(jié)果是有效的。

表6 新農(nóng)保參保意愿影響因素：基準(zhǔn)Logit、工具變量Logit估計結(jié)果

五、結(jié)論與政策啟示

本文依托2015年對中西部地區(qū)7個?。ㄊ校?010份問卷調(diào)查，較為全面地收集了有地區(qū)代表性農(nóng)村社會保障的現(xiàn)狀信息，著重研究了金融機構(gòu)集聚度對新農(nóng)保參保行為的影響。此外，本文還討論了其他諸多影響因素，包括人口因素、個人預(yù)期養(yǎng)老模式、對新農(nóng)保繳費和保障水平評價，以及商業(yè)養(yǎng)老保險參保狀況等。我們發(fā)現(xiàn)，金融機構(gòu)集聚度對新農(nóng)保參保行為具有顯著影響。此外，年齡較大、收入高、信息渠道廣的農(nóng)戶新農(nóng)保參保率較高。結(jié)果體現(xiàn)了政府加大宣傳解釋力度、加強金融機構(gòu)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的必要性。

除此之外，本文對今后的研究有如下政策啟示：

（一）進一步發(fā)揮村委會及相關(guān)政府的宣傳作用，加大宣傳解釋力度，拓寬農(nóng)戶對新農(nóng)保了解渠道。本文實證分析體現(xiàn)了村委會在新農(nóng)保推進過程中的重要作用。鄉(xiāng)鎮(zhèn)政府可加大政策解釋力度，通過制作宣傳手冊，組織學(xué)習(xí)大會等方式，拓寬農(nóng)戶信息渠道，提高農(nóng)民對新農(nóng)保的認(rèn)識。另一方面，保險公司可派專業(yè)人員深入農(nóng)村，向農(nóng)戶介紹新農(nóng)保的基礎(chǔ)知識，結(jié)合實際案例，使農(nóng)戶切身感受到參保的作用。

（二）切實增強農(nóng)戶對新農(nóng)保的評價和信任。吳玉峰（2011）〔31〕研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)民對新農(nóng)保信任度是影響參保決策的主要因素。馬紅鴿（2016）〔32〕研究也發(fā)現(xiàn)，個人對村干部和社會保障政策的信任度顯著正向影響新農(nóng)保參保意愿。政府可考慮進一步優(yōu)化新農(nóng)保政策設(shè)計，監(jiān)督其實施過程，提高實行效率效果。

（三）加強農(nóng)村金融機構(gòu)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。本文實證分析表明，農(nóng)戶居住地金融環(huán)境顯著影響新農(nóng)保參保行為。政府可考慮加強農(nóng)村金融機構(gòu)建設(shè)，提高金融服務(wù)質(zhì)量，為農(nóng)戶創(chuàng)造良好活躍的金融氛圍。另一方面，居住地保險公司數(shù)量越多，其宣傳影響越大，也在一定程度上提高了當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶的養(yǎng)老風(fēng)險意識。

（四）重視加強其他惠農(nóng)與非惠農(nóng)政策對新農(nóng)保的輔助。李偉和姜東升（2015）〔33〕研究發(fā)現(xiàn)，超期繳費激勵政策也會極大促進參保積極性。因此，其他政策的實施和掛鉤可能會積極影響新農(nóng)保參保意愿，政府在設(shè)計推行新政策時可考慮政策之間的相關(guān)性。

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Evaluating the Willingness to Enrollment in the New Rural Social Pension Insurance:An Empirical Evidence from 1010 Survey Data

ZHANG Ruojin DENG Qiping LIU Ke
（School of Insurance，Southwestern University of Finance and Economics，Chengdu 611130,China）

The new rural social pension insurance is an important part of the social security system in China.It is also a necessary program facing the acceleration of aging in the population.This paper evaluates factors that affect enrollment in the new pension insurance for rural residents.Surveys have been conducted in seven provinces and 1010 data collected for analysis.We discuss endogeneity problem and use IV-Logit for robust results.We compare results from linear regression,the logit and the IV-logit.We find that age,education,channels and satisfaction are all important factors in rural households’decision to participate in the new pension program.

new rural social pension insurance;willingness to participate;IV-Logistic Regression

F840.64

A

1002-3291（2017）06-0056-12

2017-05-10

張若瑾，女，天津人，經(jīng)濟學(xué)博士，西南財經(jīng)大學(xué)保險學(xué)院副教授，碩士生導(dǎo)師。研究方向：農(nóng)業(yè)經(jīng)濟學(xué)和農(nóng)村發(fā)展經(jīng)濟學(xué)等。

國家自然科學(xué)基金項目（71603211）；四川省社科規(guī)劃重點理論專項課題（SC16LL010）；四川省農(nóng)村發(fā)展研究中心青年項目（CR1621）。

【責(zé)任編輯 裴鴻池】