馮明緣

（河北經(jīng)貿(mào)大學(xué)金融學(xué)院,河北 石家莊 050061）

2021年《中華人民共和國國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》提出要全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興，健全城鄉(xiāng)融合發(fā)展體制機制。2020年，我國常住人口城鎮(zhèn)化率達(dá)到63.89%，預(yù)計到2025年達(dá)到65.5%。在推進(jìn)城鎮(zhèn)化過程中，農(nóng)民土地被征收，導(dǎo)致失地農(nóng)民的生存及養(yǎng)老方式改變。不把失地農(nóng)民養(yǎng)老保障問題解決，可能會影響城鎮(zhèn)化發(fā)展及社會和諧。十多年來，各省市、自治區(qū)具體問題具體分析，根據(jù)本地區(qū)情況，出臺并不斷優(yōu)化、更新失地農(nóng)民養(yǎng)老保險政策。

由于目前我國失地農(nóng)民養(yǎng)老保險政策還不夠完善，或者各地配套政策實施不到位，導(dǎo)致失地農(nóng)民購買失地農(nóng)民養(yǎng)老保險的積極性不高。為了提高失地農(nóng)民養(yǎng)老保險的有效需求，本文從失地農(nóng)民角度，分析影響失地農(nóng)民養(yǎng)老保險需求的因素，以此為提高失地農(nóng)民養(yǎng)老保險參保率建言獻(xiàn)策，以期提高失地農(nóng)民養(yǎng)老保障水平，維護(hù)社會穩(wěn)定。

1 文獻(xiàn)綜述及研究假設(shè)

在失地農(nóng)民養(yǎng)老保障的必要性問題上，郝丹等（2017）通過定性分析，認(rèn)為現(xiàn)階段人口老齡化嚴(yán)重，有必要建立失地農(nóng)民養(yǎng)老保障體系[1]；李雷等（2020）認(rèn)為新型城鎮(zhèn)化發(fā)展離不開失地農(nóng)民養(yǎng)老，保障失地農(nóng)民養(yǎng)老利益能推動新農(nóng)村建設(shè)[2]；周建再等（2016）分析了蘇州的案例，認(rèn)為經(jīng)濟發(fā)展中要實施失地農(nóng)民保障制度改革[3]。

有些學(xué)者用定量方式分析了影響失地農(nóng)民養(yǎng)老保障水平的因素。熊文等（2021）使用Logit回歸和PSM傾向性得分匹配方法，對北京周邊郊區(qū)失地農(nóng)民和未失地農(nóng)民進(jìn)行了兩次調(diào)查，分析兩者的社會保障水平差異化程度，經(jīng)過實證分析發(fā)現(xiàn)，究其根本，失地農(nóng)民的工作收入、學(xué)歷、工作類型、政治面貌等因素造成了其社會保障水平的不同[4]。崔紅志（2013）基于對6個不同省份的農(nóng)戶聚集地的調(diào)查問卷，發(fā)現(xiàn)與之前的生活水平相比，失地農(nóng)民的收入有所增加但不持續(xù)，不同地區(qū)的養(yǎng)老金待遇差異顯著，主要由失地農(nóng)民社會保障制度和相關(guān)政策不健全導(dǎo)致。王積田（2016）采用Logistic回歸模型進(jìn)行實證分析，分析了浙江東陽市245位失地農(nóng)民參加商業(yè)養(yǎng)老保險意愿的影響因素，結(jié)果表明，失地農(nóng)民的年齡、參加其他養(yǎng)老保險、養(yǎng)老需求等因素影響顯著，性別、文化程度和婚姻狀況等因素影響不顯著[5]。黃英君（2016）以重慶渝北區(qū)轉(zhuǎn)戶人口為調(diào)查對象，使用Logistic回歸模型和逐步分析法分析轉(zhuǎn)戶人口購買養(yǎng)老保險情況，得出社會因素如給付情況和周圍人群購買情況影響顯著[6]。

綜上所述，已有文獻(xiàn)大部分針對失地農(nóng)民養(yǎng)老保障的必要性以定性角度研究了失地農(nóng)民養(yǎng)老保障制度和現(xiàn)狀，認(rèn)為失地農(nóng)民的養(yǎng)老保障水平較之前有所提高，但提高失地農(nóng)民養(yǎng)老保障水平任務(wù)緊迫；少部分文獻(xiàn)通過小規(guī)模調(diào)查數(shù)據(jù)分析某一地區(qū)的失地農(nóng)民參保意愿及其影響因素。但其中存在幾點不足：（1）通過調(diào)查問卷得到的數(shù)據(jù)較少；（2）只關(guān)注某一地區(qū)，由于地區(qū)間發(fā)展不平衡等問題，很難得到影響失地農(nóng)民參保意愿因素的共性分析；（3）少有文獻(xiàn)對失地農(nóng)民養(yǎng)老保險需求的影響因素做定量分析。對此，本文運用2015年中國健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查（CHARLS）數(shù)據(jù)在個人因素、家庭因素、其他參保情況和養(yǎng)老需求四個方面進(jìn)行Logit分析，之后再用probit進(jìn)行穩(wěn)健性回歸。

2 研究設(shè)計

2.1 數(shù)據(jù)來源及處理

本文數(shù)據(jù)來源于2015年中國健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查（CHARLS）數(shù)據(jù)，旨在了解45歲以上的中國中老年人的健康和養(yǎng)老問題。本文對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了如下篩選和處理：（1）篩選出了被征地的農(nóng)民樣本，并針對失地農(nóng)民是否參加了失地農(nóng)民養(yǎng)老保險，參加了記為1，沒參加記為0；（2）缺失數(shù)據(jù)處理，如對年齡處理，可以通過出生年月計算得出。最后得到3 063個樣本數(shù)據(jù)。

2.2 模型構(gòu)建

上式中，p表示因變量發(fā)生的概率，即參加失地農(nóng)民養(yǎng)老保險發(fā)生的概率；X1為參保后獲得的養(yǎng)老金，X2是性別，X3是婚姻狀態(tài)，X4是子女?dāng)?shù)量，X5是年齡，X6是死亡風(fēng)險，X7是參加社會養(yǎng)老保險，X8是參加商業(yè)養(yǎng)老保險，X9是家庭收入，X10是健康狀況；β1、β2……β10是各自變量回歸系數(shù)，μi為隨機擾動項。

2.3 變量觀測

2.3.1 因變量

本文的因變量是失地農(nóng)民對失地農(nóng)民養(yǎng)老保險的參保意愿，問題設(shè)置是“你是否參加了失地農(nóng)民養(yǎng)老保險”，已參保記為1，未參保記為0。

2.3.2 自變量

根據(jù)CHARLS數(shù)據(jù)問題設(shè)置，本文從參保能獲得的養(yǎng)老金、個人基本信息、家庭因素、參加其他養(yǎng)老保險情況和養(yǎng)老需求5個維度設(shè)置10個自變量（如表1）。其中，個人信息包括性別、年齡及婚姻狀況；家庭因素主要以家庭收入和子女?dāng)?shù)量體現(xiàn)；參加其他養(yǎng)老保險情況包括社保和商業(yè)養(yǎng)老保險；養(yǎng)老需求以死亡風(fēng)險和健康狀況體現(xiàn)，死亡風(fēng)險低，則養(yǎng)老需求高。

表1 變量及其賦值

3 實證分析

3.1 描述性分析

樣本數(shù)據(jù)男女比例各半，年齡均值為58歲，子女人數(shù)平均為2～3個。根據(jù)數(shù)據(jù)可知，失地農(nóng)民參加失地農(nóng)民養(yǎng)老保險的意愿不強烈，參保后得到的養(yǎng)老金水平不高，大部分失地農(nóng)民已經(jīng)參加了社會養(yǎng)老保險，而參加商業(yè)養(yǎng)老保險的人數(shù)非常少。樣本的平均死亡風(fēng)險中等，平均健康水平中等。

3.2 Logit回歸

對以上變量做Logit分析，以“是否投保失地農(nóng)民養(yǎng)老保險”為被解釋變量，分別對解釋變量做Logit分析，得到五個模型：模型一為“個人信息因素+家庭因素+養(yǎng)老需求+參加其他養(yǎng)老保險情況”，模型二為“個人信息因素”，模型三為“家庭因素”，模型四為“養(yǎng)老需求”，模型五為“參加其他養(yǎng)老保險情況”。Logit回歸結(jié)果如表2。

表2 Logit回歸結(jié)果分析

從表2得出的結(jié)論與本文假設(shè)一致，表現(xiàn)在不管增加或減少其他變量參與回歸，“參保后得到的養(yǎng)老金”變量結(jié)果在1%的置信水平下顯著，且符號為正，即失地農(nóng)民參保后得到的養(yǎng)老金越多，其投保意愿越大。模型二表明，“年齡”變量在1%的置信水平下顯著，符號為負(fù)，即隨著年齡的增大，失地農(nóng)民投保意愿降低。這是因為可能失地農(nóng)民考慮到年齡越大，享受到養(yǎng)老金的年限越短，性價比不高。但“性別”和“婚姻狀況”不顯著。這與模型五的結(jié)論相一致，“死亡風(fēng)險”變量在1%的置信水平下顯著，符號為正，表明死亡風(fēng)險越小，投保意愿越大；但“健康狀況”并不顯著。模型三表明家庭收入與投保意愿無關(guān)；“子女?dāng)?shù)量”變量在1%的置信水平下顯著，表明子女?dāng)?shù)量越多，失地農(nóng)民養(yǎng)老保險投保意愿越不強烈。這表明現(xiàn)在大部分失地農(nóng)民“養(yǎng)兒防老”的思想還根深蒂固，相比于花錢買養(yǎng)老保險，更愿意子女來養(yǎng)老。模型四中為其他養(yǎng)老保險參保情況，“參加社會養(yǎng)老保險”和“參加商業(yè)養(yǎng)老保險”分別在1%和5%的置信水平下顯著。其中，“參加社會養(yǎng)老保險”符號為負(fù)，可能是部分農(nóng)民因為收入限制或者認(rèn)知有限等只能選擇一種保障；而參加了商業(yè)養(yǎng)老保險的農(nóng)民，可能由于其對保險的認(rèn)知程度較高，又有足夠的財力，所以才會盡可能購買更多的養(yǎng)老保險，以獲得更好的生活保障。

4 結(jié)論與政策建議

研究結(jié)果表明，失地農(nóng)民參保后得到的養(yǎng)老金越多，死亡風(fēng)險越小，年齡越小，子女?dāng)?shù)量越少，有其他參加養(yǎng)老保險方式，那么其投保意愿就更強烈，但投保意愿與性別、婚姻狀況、家庭收入和健康狀況無關(guān)。結(jié)論具有的政策含義如下：首先，應(yīng)提高失地農(nóng)民參保后的養(yǎng)老金水平，養(yǎng)老金水平越高，失地農(nóng)民投保意愿越強烈，有助于失地農(nóng)民老年生活得到保障，吸引更多失地農(nóng)民參保；其次，應(yīng)加大對養(yǎng)老保險制度的宣傳力度，提高農(nóng)民的保險意識，對于失地農(nóng)民養(yǎng)老保險，讓更多失地農(nóng)民了解該政策的惠農(nóng)力度，同時推廣參保社會養(yǎng)老保險和商業(yè)養(yǎng)老保險，提高失地農(nóng)民老年生活水平；再次，增加農(nóng)村免費身體檢查活動，擴大受益農(nóng)民人群，保障中老年健康水平，這是中老年人的養(yǎng)老前提，也能減輕養(yǎng)老負(fù)擔(dān)；最后，政府、企業(yè)應(yīng)該創(chuàng)造更多就業(yè)崗位，積極開展農(nóng)民再就業(yè)培訓(xùn)，促使農(nóng)民努力轉(zhuǎn)變思維，自力更生，保證自己生存的同時為社會貢獻(xiàn)力量。