漫谈社保对居民消费的影响.doc

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1、漫谈社保对居民消费的影响漫谈社保对居民消费的影响漫谈社保对居民消费的影响漫谈社保对居民消费的影响漫谈社保对居民消费的影响漫谈社保对居民消费的影响  一、数据来源及说明  根据我国社会保障体系统计的一般口径,将财政性社会保障支出分为社会保险、社会救助、社会福利和社会优抚四个组成部分。从图1可以看出,1978年以来,我国社会保障支出总量从18.91亿元增长到了2011年的11144亿元,年均增长20.6%。社会保障支出占财政支出的比重迅速增加,从1978年的1.69%增加到2011年的10.23%,并呈现出明显的阶段性特点。人均社会保障支出作为反映

2、社会保障水平的变量,由城镇社保支出总量与城镇总人口平均后得到;城镇居民人均收入作为城镇居民收入变量;城镇居民人均储蓄作为城镇居民人均存量资产变量;城镇居民人均生活消费支出作为城镇居民消费变量。由于物价指数中居民消费物价指数数据最为完整,因此对于时间序列数据以1978年为基期进行平减,面板数据则以各省份1987年数据为基期进行平减。此外,为平滑数据以减轻异方差的影响,并赋予系数“弹性”的经济学意义,对模型中各变量均取对数值。所使用的数据主要来源于历年《中国统计年鉴》、《新中国六十年统计资料汇编》、《中国财政年鉴》、《中国劳动和社会保障年鉴》。  

3、二、社会保障支出对城镇居民消费的动态影响  1.基于状态空间模型的实证检验首先建立状态空间模型,利用卡尔曼滤波(Kal-manFilter)的迭代算法计算随时间不断修正的可变参数值,来分析改革开放后政府财政社保支出对城镇居民消费需求的动态影响。该方法将理性预期、测量误差等不可观测因素并入可观测模型,使估计结果更加精准,具体如下:观察方程:lnct=c+βtlnsswt+ut(1)状态方程:βt=Φtβt-1+εt,t=1,2,…,T(2)并且假定(ut,εt)’~N()00,σ200(())Q,t=1,2,…,T(3)在式(1)中,须利用可观测

4、变量lnct和lnsswt来估计可变参数βt。式(3)中ut和εt相互独立且服从均值为0、方差为σ2、协方差矩阵为Q的正态分布。利用卡尔曼滤波推导状态向量得到如下估计结果④:lnct=4.19(0.01***)+βtlnsswt,βt=0.01(0.01)+0.96(0.03***)βt-1,t=1,2,…T可变参数βt是我国城镇居民消费对财政社保支出的动态弹性系数。给出了状态空间模型计算的βt在1978-2011年间的估计值。从估计结果来看,可变参数βt平均在0.3左右并显著,这说明我国社会保障支出对居民消费有明显的挤入效应,可分为三个阶段⑤

5、。第一个阶段为1978年至20世纪90年代初。系数βt平均在0.3左右,估计值较小但相对稳定。这一阶段是我国社会保障制度的探索和建立阶段,国家主导社会保障项目的建设,由企业负责资金的筹集、发放和管理,形成了“国家—单位”的社会保障模式。国家先后确立了退休养老、医疗、教育等一系列保障制度,对居民保障权益做出了比较宽泛的规范,其福利保障范围涵盖职工生活的各个方面。这种全面的福利保障制度使居民丧失了消费的选择权,居民的预期消费被压缩到较短的时期,居民的跨期消费选择是不必要也是不可能的。总体看来,这一时期财政社保支出对城镇居民消费的挤入作用较小,但相对

6、稳定。第二个阶段为20世纪90年代中期至21世纪初。动态弹性系数βt平均值降至0.2左右,计值较小而且波动较大。这一阶段是我国社会保障制度基本形成与目标模式的选择阶段。按照社会主义市场经济体制的要求,这一阶段我国开始进行社会保障制度的社会化改革,从“国家—单位”保障制向“国家—社会”保障制转变。这一改革探索建立了以社会保险为重点,国家、单位、个人共同负担的社会保障制度,改革内容涉及养老、医疗、教育等社会福利的重要方面,强调个人在改革中的责任,居民开始根据自己的承受能力通过市场满足自己的消费需求。由于原有的隐性社会福利制度解体,未来支出的不确定性

7、大大增加,使广大居民的消费预期发生变化。人们开始调整收支结构,重新分配收入在消费与储蓄上的比例,致使我国城镇居民消费行为呈现出不稳定状态。因此财政社保支出对城镇消费的挤入作用较小,而且波动较大。第三个阶段为21世纪初至今。动态弹性系数βt较平稳地维持在0.5-0.6之间,基本呈快速上升趋势。这一阶段是我国全面改善民生,完善现代社会保障基本制度的新阶段,政府财政用于社会保障的支出规模不断扩大,社会保障范围不断扩展,保障水平也有所提高。2002年,“三条保障线”的衔接工作有序展开,离退休人员及下岗失业人员实现了社会化管理。2005年,我国实现养老保

8、险省级统筹的省份达到17个,并将养老保险覆盖范围由职工向城镇灵活就业人员拓展。2007年,城镇居民基本医疗保险试点开始在一些地区开展。2009年,国务

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