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        社會支出與貧困、不平等、經濟增長的關系研究

        2021-04-15 02:38:56編譯張笑麗
        中國社會保障 2021年8期
        關鍵詞:貧困率遺屬基尼系數(shù)

        ■編譯/張笑麗

        譯者單位:中國人民大學勞動人事學院

        以前,許多決策者和學者認為必須在減輕收入不平等和提高國內生產總值(GDP)增長率之間作出取舍。從最新研究來看,經驗證據(jù)并沒有證實再分配與經濟增長的負相關關系。然而,需要注意的是不同類型的再分配(比如不同社會支出項目)對貧困、不平等和經濟增長的影響存在差異。

        本研究分析不同社會支出項目與貧困率、基尼系數(shù)、GDP 增長率的關系:首先考察整體社會支出總額與貧困、不平等、GDP 增長的關系,回答通過社會公共支出來緩解貧困和不平等是否會以犧牲經濟增長為代價;然后分析“老年和遺屬保障”“傷殘保障”“醫(yī)療健康保障”“家庭保障”“失業(yè)保障和積極勞動力市場政策”和“住房和其他保障”六大類社會支出項目與貧困、不平等、GDP 增長的關系,以此揭示不同社會支出項目在緩解貧困、減輕不平等和刺激GDP 增長方面的相對重要性。本研究的創(chuàng)新之處是考察了哪種社會支出項目與貧困和不平等的負相關性最強,同時與經濟增長的正相關性最強,并且分析了在對貧困、不平等和經濟增長的影響上,以貧困者為瞄準對象的社會支出項目與普惠性社會支出項目的差異。

        研究方法

        本研究使用22 個歐盟成員國1990—2015 年間的面板數(shù)據(jù),樣本國家分別是奧地利、比利時、捷克、丹麥、愛沙尼亞、芬蘭、法國、德國、希臘、匈牙利、愛爾蘭、意大利、拉脫維亞、盧森堡、荷蘭、波蘭、葡萄牙、斯洛伐克、斯洛文尼亞、西班牙、瑞典和英國。在穩(wěn)健性分析中,研究選取32 個經合組織(OECD)成員國作為樣本國家進行了相同的分析。

        因變量是貧困率(轉移支付后的貧困率)、基尼系數(shù)(可支配收入下的基尼系數(shù))、三年期平均GDP 增長率。計算貧困率和基尼系數(shù)時所需數(shù)據(jù)來源于OECD 的收入分配數(shù)據(jù)庫,GDP 增長率數(shù)據(jù)則是來自OECD 的年度國民賬戶數(shù)據(jù)。

        主要解釋變量是社會公共支出總額(占GDP 的比重),包括現(xiàn)金和實物支出,并且被區(qū)分為“老年和遺屬保障支出”“傷殘保障支出”“醫(yī)療健康保障支出”“家庭保障支出”“失業(yè)保障和積極勞動力市場政策支出”“住房和其他保障支出”,數(shù)據(jù)來源于OECD 的社會支出數(shù)據(jù)庫。由于社會支出變量在解釋社會保護程度和慷慨性方面存在局限,本研究在回歸分析中納入了年份固定效應、國家固定效應以及大量經濟和人口控制變量,以控制不同人口和社會經濟趨勢以及不同制度特征的影響。在穩(wěn)健性分析中,分別考察了公共和強制性私人社會支出總額的影響,以及社會支出總額的影響。

        在分析對貧困和不平等的影響時,研究選取的控制變量有人均GDP、失業(yè)率、15—64 歲人口占比、65 歲及以上人口比重、工會密度,其中人口數(shù)據(jù)來源于聯(lián)合國經濟和社會事務部,其他數(shù)據(jù)均來自OECD 數(shù)據(jù)庫。在探究對GDP 增長的影響時,本研究控制了15—64 歲人口占比、65 歲及以上人口比重、總資本積累(年增長率)、受教育程度(25—64 歲人口中接受高等教育的比例)、出口額以及通貨膨脹等變量,相關數(shù)據(jù)來源于OECD 數(shù)據(jù)庫。

        最后,研究必須考慮內生性問題(主要是反向因果關系),因為社會支出影響貧困、不平等和經濟增長,而貧困、不平等和經濟增長也可能影響社會支出。對此,本研究的應對策略包括:使用(t-1)時期的社會支出變量;考慮不同的時間間隔(最長達5 年期滯后)并檢驗結果是否穩(wěn)?。徊捎脙呻A段最小二乘法回歸模型,并在其中使用(t-2)時期的社會支出變量作為工具變量;納入年份固定效應和國家固定效應以控制不同人口和社會經濟趨勢以及不同制度的影響。

        研究結果

        1990—2015 年間,全部樣本人口中9.2%的收入低于貧困線(即收入中位數(shù)的50%),基尼系數(shù)的平均值是0.29,平均GDP 增長率為2.4%。平均來看,公共社會支出總額占GDP 的22.1%,其中“老年和遺屬保障”支出規(guī)模最大(占GDP 的9.1%),其次是“醫(yī)療健康保障”支出(占GDP 的5.7%),隨后依次是“傷殘保障”支出(占GDP 的2.6%)、“家庭保障”支出(占GDP 的2.2%)、“失業(yè)保障和積極勞動力市場政策”支出(占GDP 的1.8%)、“住房和其他保障”支出(占GDP 的0.7%)。

        社會公共支出總額與貧困的關系。

        普通最小二乘法回歸分析結果顯示,社會公共支出總額對貧困的影響具有統(tǒng)計顯著性,回歸系數(shù)為-0.337,意味著社會公共支出總額增加1 個百分點,下一年的貧困率降低0.337 個百分點。此外,人均GDP 增加、15—64 歲人口比重以及65 歲及以上人口比重提高、工會密度增加也會降低貧困率,但是其回歸系數(shù)小于社會公共支出總額對貧困率的回歸系數(shù)。

        社會公共支出總額與不平等的關系。社會公共支出總額對基尼系數(shù)有顯著的負向影響,回歸系數(shù)為-0.0038,是基尼系數(shù)標準差的9%。這個回歸系數(shù)偏低,但明顯高于人均GDP、失業(yè)率和工會密度對基尼系數(shù)的回歸系數(shù)(它們分別是-0.0018、-0.0008和-0.0006)。

        社會公共支出總額與經濟增長的關系。公共社會支出總額對GDP 增長率有正向影響,但回歸系數(shù)不具有統(tǒng)計顯著性,這可能解釋了為什么已有研究對社會保護如何影響GDP 增長仍然存在爭議。

        不同社會支出項目與貧困、不平等和GDP 增長的關系。(1)社會支出中的家庭保障支出、失業(yè)保障和積極勞動力市場政策支出、住房和其他保障支出對減少貧困有顯著效應,其中家庭保障支出對貧困率的回歸系數(shù)最大(-1.156),即家庭保障支出占GDP的比重每提高1 個百分點,下一年的貧困率降低1.156 個百分點。(2)老年和遺屬保障支出以及家庭保障支出對降低基尼系數(shù)具有顯著的影響,回歸系數(shù)分別是-0.0058 和-0.0108。(3)只有住房和其他保障支出與GDP 增長率顯著相關,回歸系數(shù)是1.211,即住房和其他保障支出增加1 個百分點、未來三年的平均GDP 增長率提高1.211 個百分點。不過,國家用于住房和其他保障的支出僅占GDP 的0.7%,因此這類支出促進GDP 增長的作用較小。(4)從支出規(guī)模最大的兩項來看,“老年和遺屬保障”支出與不平等顯著負相關,但是與貧困或GDP 增長的關系不具有統(tǒng)計顯著性,這說明中等收入群體在老年和遺屬保障支出中受益最多;而醫(yī)療健康保障支出與任何因變量的關系都沒有統(tǒng)計顯著性。

        結 論

        首先,社會公共支出總額與貧困和不平等負相關,與GDP 增長不相關,這表明通過社會公共支出來緩解貧困和不平等不會以犧牲GDP 增長為代價。其次,不同社會支出項目的影響存在顯著差異,決策者能根據(jù)研究結果更精準地設計社會支出項目,從而在不損害GDP 增長的情況下提高減輕貧困和不平等的效果。需要提醒的是,回歸模型并不足以作出準確的因果推斷,而且決策者在設計社會支出項目時必須考慮貧困、不平等和經濟增長之外其他更宏觀的政策目標。

        具體到不同社會支出項目的影響,家庭保障支出與貧困和不平等的負相關性最強;失業(yè)保障和積極勞動力市場政策支出、住房和其他保障支出也能有效減輕貧困,但不能降低收入不平等;老年和遺屬保障支出與基尼系數(shù)負相關,但與貧困率的負相關在統(tǒng)計上不顯著。這樣看來,家庭保障支出、失業(yè)保障和積極勞動力市場政策支出、住房和其他保障支出是更精準地瞄準貧困者的,而老年和遺屬保障支出更具有普惠性,受益對象范圍更大。但是,以貧困者為瞄準對象的社會支出項目預算相對較少,老年和遺屬保障的支出規(guī)模更大,因此老年和遺屬保障支出仍然對緩解貧困至關重要。住房和其他保障支出與GDP增長率具有較強的正向關系,表明最有針對性地瞄準貧困者的社會支出類型與GDP 增長率正相關。

        總結而言,任何社會支出項目與GDP 增長率都不具有統(tǒng)計顯著的負相關,最有效緩解貧困的社會支出項目與經濟增長正相關。這表明,社會支出用于減輕貧困和不平等并不會犧牲經濟增長。此外,與貧困的負相關性最強的以及與不平等的負相關性最強的社會支出項目并不相同。相比僅僅以貧困者為受益對象的社會支出項目,老年和遺屬保障支出以及家庭保障支出這類受益對象范圍更廣的社會支出項目與收入不平等的負相關性最強。(文章來自《國際社會保障評論》Emile Cammeraat, “The relationship between different social expenditure schemes and poverty, inequality and economic growth”)■

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