褚文杰 祖培福 倪妍

[摘 要] 基于黑龍江省2009-2018年的數(shù)據(jù)，通過灰色關(guān)聯(lián)分析將影響居民消費(fèi)水平的城鎮(zhèn)人均消費(fèi)支出、養(yǎng)老保險(xiǎn)覆蓋率、養(yǎng)老保險(xiǎn)繳費(fèi)率、老年撫養(yǎng)比、人口死亡率和性別比六個(gè)基本養(yǎng)老保險(xiǎn)指標(biāo)進(jìn)行排序，進(jìn)而利用逐步回歸分析建立二者之間的回歸模型，并對(duì)模型進(jìn)行了誤差分析。研究結(jié)果表明，基本養(yǎng)老保險(xiǎn)水平的提高對(duì)居民消費(fèi)水平有著促進(jìn)作用。

[關(guān)鍵詞] 基本養(yǎng)老保險(xiǎn);居民消費(fèi)水平;灰色關(guān)聯(lián)分析;逐步回歸分析

[中圖分類號(hào)] O29[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A[文章編號(hào)] 1009-6043（2020）07-0006-03

Abstract： Based on the data of Heilongjiang Province from 2009 to 2018， through the grey correlation analysis， this paper sorts out the six basic endowment insurance indicators， namely， urban per capita consumption expenditure， endowment insurance coverage rate， endowment insurance payment rate， elderly dependency ratio， population mortality rate and gender ratio， and then establishes a regression model between them by using stepwise regression analysis， and carries out a model error analysis. The results show that the improvement of basic endowment insurance level can promote the consumption level of residents.

Key words： basic endowment insurance， consumption level of residents， grey correlation analysis， stepwise regression analysis

一、引言

一直以來，養(yǎng)老保險(xiǎn)制度是否能夠刺激消費(fèi)動(dòng)力的增長(zhǎng)是學(xué)術(shù)研究的焦點(diǎn)。學(xué)術(shù)界認(rèn)為，健全的養(yǎng)老保險(xiǎn)制度對(duì)于降低居民的儲(chǔ)蓄和增加居民消費(fèi)有明顯的促進(jìn)作用。王綠蔭等（2018）利用中國(guó)31個(gè)省城鎮(zhèn)居民家庭的宏觀面板數(shù)據(jù)研究得出：城鎮(zhèn)居民人均養(yǎng)老保險(xiǎn)支出每增加1%，城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)性支出增加0.585%[1]。Gormley T等（2010）也指出：如果不存在養(yǎng)老保險(xiǎn)制度，那么理性消費(fèi)者將會(huì)增加現(xiàn)期儲(chǔ)蓄，從而減少消費(fèi)[2]。

就我國(guó)人口結(jié)構(gòu)而言，我國(guó)已經(jīng)邁入了老齡化社會(huì)，為了能夠使老年人的基本生活得到保障，擁有穩(wěn)定可靠的生活來源，養(yǎng)老保險(xiǎn)制度顯得愈發(fā)重要。然而，養(yǎng)老保險(xiǎn)制度從最初的“現(xiàn)收現(xiàn)付”模式發(fā)展到社會(huì)統(tǒng)籌與個(gè)人賬戶相結(jié)合的“部分累積制”模式，其制度本身的改變與社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展是息息相關(guān)的，而社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展又是與居民消費(fèi)密不可分的，在一定程度上養(yǎng)老保險(xiǎn)會(huì)引起居民消費(fèi)水平的波動(dòng)。如今，我國(guó)的消費(fèi)動(dòng)力明顯不足，已然成為制約我國(guó)經(jīng)濟(jì)持續(xù)健康發(fā)展的重要障礙因素，這就使得利用養(yǎng)老保險(xiǎn)機(jī)制來刺激消費(fèi)動(dòng)力變得尤為重要。

二、基本養(yǎng)老保險(xiǎn)對(duì)居民消費(fèi)變動(dòng)影響的灰色關(guān)聯(lián)度分析

為研究黑龍江省居民消費(fèi)水平的變化及基本養(yǎng)老保險(xiǎn)與其的關(guān)系，將運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)法對(duì)其進(jìn)行分析，此方法以灰色理論為基礎(chǔ)，以各指標(biāo)的樣本數(shù)據(jù)為依據(jù)，通過計(jì)算灰色關(guān)聯(lián)度量化指標(biāo)間的強(qiáng)弱次序，達(dá)到分析各指標(biāo)與整體系統(tǒng)的關(guān)聯(lián)程度，是相對(duì)某一基準(zhǔn)的多指標(biāo)分析法，且此方法對(duì)樣本的分布規(guī)律及樣本量均無明確限制[3]。具體分析過程如下：

（一）建立分析數(shù)據(jù)列

設(shè)本文的參考數(shù)列為人均消費(fèi)支出，即Y={y（k）|k=1，2，...，10}，影響參考數(shù)列的比較數(shù)列為養(yǎng)老保險(xiǎn)覆蓋率（X1）、養(yǎng)老保險(xiǎn)繳費(fèi)率（X2）、老年撫養(yǎng)比（X3）、人口死亡率（X4）和性別比（X5），記為Xi ={xi（k）k=1，2，...，10;i=1，2，...，5}，詳細(xì)數(shù)據(jù)如表1所示：

（二）原始數(shù)據(jù)的無量綱化處理

由表4可以得到各因素與人均消費(fèi)支出之間的關(guān)聯(lián)度均大于0.5，說明各因素與人均消費(fèi)支出之間均有一定的關(guān)系。且關(guān)聯(lián)度的排序?yàn)閞4>r1>r3>r5>r2，即人口死亡率>養(yǎng)老保險(xiǎn)覆蓋率>老年撫養(yǎng)比>性別比>養(yǎng)老保險(xiǎn)繳費(fèi)率。

由此可以得到一些啟發(fā)，從表3中可知人口死亡率和養(yǎng)老保險(xiǎn)覆蓋率與人均消費(fèi)支出之間的關(guān)聯(lián)度相差無幾，且均與人均消費(fèi)支出關(guān)聯(lián)度較高，排除正影響和負(fù)影響的因素，在分析人均消費(fèi)支出時(shí)，或者說分析居民消費(fèi)水平時(shí)應(yīng)當(dāng)多加關(guān)注人口死亡率和養(yǎng)老保險(xiǎn)覆蓋率對(duì)其的影響。

基于此，說明所選取的指標(biāo)均對(duì)人均消費(fèi)支出有一定的影響，為進(jìn)一步探究養(yǎng)老保險(xiǎn)對(duì)人均消費(fèi)支出的影響，采用逐步回歸分析對(duì)其未來走勢(shì)進(jìn)行研究。

三、基于逐步回歸分析的基本養(yǎng)老保險(xiǎn)對(duì)居民消費(fèi)變動(dòng)的預(yù)測(cè)研究

（一）建立逐步回歸的預(yù)測(cè)模型

在建立回歸模型時(shí)，總希望最后得到的模型是準(zhǔn)確的，以便進(jìn)行接下來的分析。此時(shí)，如果將所有的變量全部引入模型中，不僅分析的過程復(fù)雜化了，變量間的相互影響（即多重共線性）也可能會(huì)使最終得到的模型與實(shí)際不相符或者是虛假的。為了避免上述情況的發(fā)生，就需要在引入變量的時(shí)候作出限制，將會(huì)產(chǎn)生多重共線性的變量及時(shí)剔除。逐步回歸作為回歸分析法的一種，有效避免了變量間的多重共線性。