随着我国养老保险制度的不断完善,越来越多的居民被纳入到养老保险的保障范围中,居民的收入得到了一定的保障,根据消费支出理论,收入的增加会刺激消费者进行消费,但是对于不同偏好的消费者,收入效应刺激的消费程度是不一样的,本文将从养老保险的角度出发,来探究我国城乡居民消费支出的差异性,以更好地了解现今中国的养老保险制度及城乡经济发展差距。本文主要研究养老保险对中国城乡居民消费结构的影响,以及养老保险与中国居民消费的一般关系,并在此基础上分析养老保险对城镇与乡村居民消费影响的差异性,利用实证分析厘清养老保险对我国城乡居民消费性支出差异性的影响及其显著性,最后总结并提出相应的政策性建议。 With the continuous improvement of the endowment insurance system in our country, more and more residents are included in the security scope of the endowment insurance. The income is ensured in a certain way. According to the theory of consumer expenditure, the increase of income will stimulate consumers to consume. But for consumers with different preferences, the income effects stimulate different levels of consumption. From the perspective of endowment insurance, this paper will explore the differences of consumption expenditure between urban and rural residents in China, in order to better understand the current endowment insurance system and the gap between urban and rural economic development. This paper mainly studies the impact of endowment insurance on the consumption structure of urban and rural residents in China, as well as the general relationship between endowment insurance and Chinese residents’ consumption, and on this basis analyzes the difference of the impact of endowment insurance on the consumption of urban and rural residents, and uses empirical analysis to clarify the impact of endowment insurance on the difference of urban and rural residents’ consumption expenditure and its significance. Finally, the corresponding policy suggestions are summarized and put forward.
随着我国养老保险制度的不断完善,越来越多的居民被纳入到养老保险的保障范围中,居民的收入得到了一定的保障,根据消费支出理论,收入的增加会刺激消费者进行消费,但是对于不同偏好的消费者,收入效应刺激的消费程度是不一样的,本文将从养老保险的角度出发,来探究我国城乡居民消费支出的差异性,以更好地了解现今中国的养老保险制度及城乡经济发展差距。本文主要研究养老保险对中国城乡居民消费结构的影响,以及养老保险与中国居民消费的一般关系,并在此基础上分析养老保险对城镇与乡村居民消费影响的差异性,利用实证分析厘清养老保险对我国城乡居民消费性支出差异性的影响及其显著性,最后总结并提出相应的政策性建议。
养老保险,居民消费支出,城乡差异
—Based on the Analysis of Chinese Household Finance Survey Data
Yaohui Yu
School of Management, Shanghai University of Engineering Science, Shanghai
Received: Mar. 24th, 2023; accepted: Apr. 20th, 2023; published: Apr. 27th, 2023
With the continuous improvement of the endowment insurance system in our country, more and more residents are included in the security scope of the endowment insurance. The income is ensured in a certain way. According to the theory of consumer expenditure, the increase of income will stimulate consumers to consume. But for consumers with different preferences, the income effects stimulate different levels of consumption. From the perspective of endowment insurance, this paper will explore the differences of consumption expenditure between urban and rural residents in China, in order to better understand the current endowment insurance system and the gap between urban and rural economic development. This paper mainly studies the impact of endowment insurance on the consumption structure of urban and rural residents in China, as well as the general relationship between endowment insurance and Chinese residents’ consumption, and on this basis analyzes the difference of the impact of endowment insurance on the consumption of urban and rural residents, and uses empirical analysis to clarify the impact of endowment insurance on the difference of urban and rural residents’ consumption expenditure and its significance. Finally, the corresponding policy suggestions are summarized and put forward.
Keywords:Endowment Insurance, Household Consumption Expenditure, Urban-Rural Difference
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社会保障是影响居民消费的重要因素。社会保障通过影响居民的可支配收入、促进社会公平、降低居民预防性储蓄等多个方面拉动居民消费,并且营造一个“安全网”,为国民经济的发展和人民的安居乐业创造稳定的社会环境。养老保险是社会保障的重要组成部分,也是政府社会保险支出中占比最大的险种。随着我国养老保险制度的发展,养老保险对居民消费的影响引起学者们越来越的关注,研究养老保险对居民消费产生的影响具有重要的理论价值和实践意义。目前,我国的养老保险制度依然存在基本养老保险保障力度有限,尤其是城乡居民养老保险保障力度不足等问题 [
影响消费支出的因素有很多,英国经济学家Keynes认为,在短期内,消费是由收入决定的,消费会随着人们的收入增加而增加,但是不会一直增加,根据边际消费倾向递减规律,当收入增加时,用于消费支出占收入的比重会减小。美国的经济学家Modigliani提出了生命周期理论,该理论强调了消费与个人生命周期阶段的关系,认为个体的消费支出受到个体一生的收入水平影响,而不是由当期的收入决定的,理性的消费者会根据一生的收入来安排消费和储蓄,进行跨期消费–储蓄决策,根据效用最大化原则在整个生命周期内实现消费的最优配置 [
在理论研究的基础上,学者们还通过实证方法分析养老保险对消费的影响。Christoffel研究了意大利的数据,得出了养老保险对居民的储蓄有“挤出效应”,会提高人们的消费支出。白重恩(2012)运用中国 30个省份2002~2007年的面板数据,实证研究了我国现收现付制养老保险对储蓄的影响。研究结果表明,现收现付制养老保险对我国居民消费有显著的促进作用,即对储蓄有“挤出”效应,并且这种挤出效应在不断扩大 [
已有的研究主要都是从理论思辨的角度以及对面板数据的实证分析研究来探讨养老保险对居民消费产生的影响,但是对于养老保险与消费之间的存在怎样的关系,目前学界尚未得出统一的结论。随着我国养老保障制度的不断完善与发展,人们生活水平的不断提高,养老保险与居民消费之间的关系也越来越复杂,基于此,本文将研究养老保险对中国城乡居民消费结构的影响,研究养老保险与家庭消费之间的关系,并在此基础上具体分析养老保险对城镇与乡村居民消费影响的差异性,利用实证分析厘清养老保险对我国城乡居民消费性支出差异性的影响及其显著性,总结并提出相应的政策性建议 [
本文所用的数据来自于西南财经大学中国家庭金融资产调查与研究中心的中国家庭金融调查(CHFS)。2019年追踪调查覆盖全国29个省(自治区、直辖市),170个城市,345个区县,1360个村(居)委会,获得有效样本34,640户,数据具有全国、省级代表性。
在进行数据预处理时,首先运用stata17将CHFS数据库中2019年的hh数据表、hhid数据表和master数据表进行合并,将每个家庭的访谈数据放在一张表格中。第一步先筛选出来户主年龄超过16岁的家庭访谈数据,再将所需要的问卷问题进行逐个筛选,保留与本研究相关的问题编号及户主回答的情况。
(一) 模型及变量选取
本文主要分析养老保险对居民消费的差异性影响,被解释变量是消费支出,为了更好地验证养老保险与居民消费的关系,本文选择了皮尔逊相关系数模型。皮尔逊相关系数适用范围:两个变量之间是线性关系,都是连续数据;两个变量的总体是正态分布,或接近正态的单峰分布;两个变量的观测值是成对的,每对观测值之间相互独立。
模型的计算公式可以写成:
ρ X , Y = C o v ( X , Y ) σ X σ Y
C o v ( X , Y ) 为随机变量X、Y的协方差,
σ X , σ Y 分别表示随机变量X、Y的标准差,
ρ X , Y ∈ [ 0 , 1 ] 越大,代表随机相关性越强。
皮尔逊相关系数的值介于−1~1,表示两个变量间的相关程度,相关程度随着数值的增加而增大,但并不表示存在因果关系。其中,1表示变量完全正相关,0表示无关,−1表示完全负相关。对于皮尔逊相关系数的可靠性来说,变量的取值区间越大,观测值的个数越多,代表性越强,相关系数受抽样误差的影响越小,结果越可靠。反之,如果样本数据较少,结果可能不具有代表性,不相关的两个变量,计算结果也可能相关。
本文采用了2019年我国家庭金融调查的具体数据结果以及全国居民消费性支出情况,具有较强的代表性。数据样本选取了全国31个省份的居民消费支出、家庭总收入、养老保险和个人特征数据。
1) 居民家庭消费支出。根据CHFS问卷,把家庭消费支出进行汇总计算所得。其中消费类型分为食品消费、衣着消费、居住消费、家庭设备服务消费、交通信息消费、教育文娱消费以及其他消费八类。其中食品消费是根据伙食费、烟酒支出和自产农产品加总得出。居住消费包括房屋租金、水电燃料费、物业管理费、暖气费等,还有用于房屋装修、维修的支出。家庭设备服务消费是根据家庭购买家具和家用电器支出、日用品支出、家政支出以及个人的美容护理支出加总所得。交通信息消费包括购买交通工具支出、家用汽车交通费、本地乘车交通费、长途交通费、通讯费和汽车保养费。教育文娱消费包括教育支出、娱乐支出和旅游支出。其他消费是根据受访家庭全年的奢侈品支出、婴儿用品支出、社会保护支出和其他支出进行汇总计算所得。
2) 家庭总收入。家庭总收入由工资性收入、农业收入、工商业收入、财产性收入和转移性收入五个分项组成。其中,工资性收入是指各家庭成员从事主要工作与其他工作获得的收入,主要工作收入是指从事正式或者非正式雇佣工作(自由职业)获得的税后工资、税后奖金、税后补贴的总和。农业收入是指家庭从事农、林、牧、副、渔业生产经营活动收益扣除各项成本(如人力成本、租赁成本、农资成本等)后的销售净利润或农产品净产值。工商业收入是指家庭从事个体户、租赁、运输、网店、经营企业等工商业生产经营项目获得的税后净利润。财产性收入是指家庭凭借自有的房屋、土地、金融资产等财产获得的收入。转移性收入是指家庭成员退休金收入、住房公积金收入、社会救济收入、转移收入、保险理赔收入等的总和。
3) 养老保险。这一变量描述的是受访家庭的户主参加社会养老保险的情况,养老保险主要包括的类型有:基本养老保险、城镇居民养老保险、商业养老保险、企业补充养老保险以及离退休后从所属机关和事业单位领取的退休金等。
4) 个人特征。个人特征变量主要包括户主性别、户主婚姻状况、户主受教育程度、健康状况、是否为农村户口6类。
在取得上述居民家庭消费、养老保险和户主的个人特征相关数据后,对变量进行赋值,赋值方法如表1所示。
变量名称 | 赋值方法 |
---|---|
养老保险 | 0 = 无,1 = 有 |
户口类型 | 0 = 城镇,1 = 农村 |
户主性别 | 0 = 女,1 = 男 |
婚姻状况 | 0 = 未婚,1 = 已婚 |
受教育程度 | 0 = 本科以下,1 = 本科及以上 |
健康状况 | 0 = 不健康,1 = 健康 |
表1. 变量赋值表
(二) 描述性统计
变量名称 | 最小值 | 最大值 | 均值 | 标准偏差 | 方差 |
---|---|---|---|---|---|
食品消费支出 | 240 | 743,400 | 18153.45 | 21185.294 | 448816671.7 |
衣着消费支出 | 0 | 50,000 | 1493.23 | 2357.904 | 5559712.63 |
居住消费支出 | 0 | 1,401,248 | 5609.3675 | 23589.45342 | 556462312.7 |
家庭设备服务消费支出 | 0 | 307,200 | 4126.19 | 8019.26 | 64308530.98 |
医疗保健消费支出 | 0 | 701,669 | 7736.04 | 22204.753 | 493051042.3 |
交通信息消费支出 | 0 | 614,900 | 9323.06 | 27392.37 | 750341926.2 |
教育文娱消费支出 | 0 | 2,325,289 | 4224.26 | 24751.34 | 612628818.6 |
其他消费支出 | 0 | 373,000 | 4143.95 | 13669.088 | 186843963.4 |
总消费支出 | 1356 | 2,334,863 | 52151.1232 | 65161.0989 | 4,245,968,809 |
家庭总收入 | −5,493,190 | 7,863,131 | 45610.27549 | 138285.5823 | 19,122,902,261 |
养老保险参保情况 | 0 | 1 | 0.89 | 0.31 | 0.096 |
是否是农村户口 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
性别 | 0 | 1 | 0.5 | 0.5 | 0.25 |
受教育程度 | 0 | 1 | 0.2 | 0.397 | 0.157 |
婚姻状况 | 0 | 1 | 0.65 | 0.476 | 0.226 |
健康状况 | 0 | 1 | 0.81 | 0.393 | 0.154 |
表2. 农村居民消费支出情况
变量名称 | 最小值 | 最大值 | 均值 | 标准偏差 | 方差 |
---|---|---|---|---|---|
食品消费支出 | 240 | 1,860,000 | 29311.48 | 30410.79 | 924816151.1 |
衣着消费支出 | 0 | 187,357 | 2782.93 | 5170.526 | 26734339.47 |
居住消费支出 | 0 | 1,201,200 | 10654.7223 | 30519.05411 | 931,412,664 |
家庭设备服务消费支出 | 0 | 1,092,000 | 8882.04 | 18826.997 | 354455799.6 |
医疗保健消费支出 | 0 | 1,050,300 | 9449.68 | 21320.105 | 454546858.8 |
交通信息消费支出 | 0 | 3,216,000 | 17682.72 | 56572.741 | 3,200,474,992 |
教育文娱消费支出 | 0 | 170,000,000 | 17529.14 | 1138494.71 | 1.29617E+12 |
其他消费支出 | 0 | 5,000,000 | 6108.09 | 55823.632 | 3,116,277,871 |
总消费支出 | 1188 | 170,046,230 | 99049.4935 | 1143516.678 | 1.30763E+12 |
家庭总收入 | −2,561,824 | 12,100,000 | 103067.1156 | 229163.8110 | 52516052251.219 |
养老保险参保情况 | 0 | 1 | 0.9 | 0.3 | 0.09 |
是否是农村户口 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
性别 | 0 | 1 | 0.5 | 0.5 | 0.25 |
受教育程度 | 0 | 1 | 0.18 | 0.384 | 0.148 |
婚姻状况 | 0 | 1 | 0.67 | 0.472 | 0.223 |
健康状况 | 0 | 1 | 0.81 | 0.391 | 0.153 |
表3. 城镇居民消费支出情况
表2和表3分别报告了农村和城镇居民的消费情况和主要变量的描述性统计结果,从上述两个表中,我们可以看出城镇居民消费的均值是999049.4935,而农村居民消费的均值为52151.12,城镇消费的均值约为农村居民消费的四倍,与理论上的假设相符合。从养老保险的参保情况来看,城镇居民的参保的均值和农村居民的参保均值都在0.9这个值附近,初步说明我国社会养老保险的覆盖面比较广泛,有九成的居民都在养老保险制度的覆盖范围中。从户主性别这一控制变量来看,无论是在农村还是城镇,其均值都是0.5,说明在所有的受访家庭中,男性户主和女性户主所占的比重是一样大的。从受教育程度这个变量来看,农村居民受教育程度的均值为0.2,城镇居民受教育程度的均值为0.18,说明在所有的受访家庭中,无论是农村户口,还是城镇户口,拥有本科及以上学历的户主都比较少,受教育程度相差不大。从婚姻状况这个变量来看,农村居民的婚姻状况均值为0.65,城镇居民婚姻状况的均值为0.67,说明在所有的受访家庭中,多数户主都是已婚状态。从健康状况来看,农村居民和城镇居民关于健康状况的均值都是0.81,说明多数受访家庭户主都比较健康。
根据表2,在农村居民的消费结构中,占比最大的是食品消费支出,其次是交通信息消费支出。除了其他消费支出外,占比最少的用于衣着消费的支出,其次是用于家庭设备服务方面的支出。值得注意的是,在农村居民消费中,用于教育文娱消费的支出虽然占比不大,但是标准偏差比较大。在所有的消费支出中,标准偏差最大的是交通信息消费支出,这说明每个家庭用于交通信息的支出相差很大。
根据表3,在城镇居民的消费结构中,占比最大的是食品消费支出,其次是交通信息消费支出,此外,用于教育文娱方面的消费支出也占比较大,除了其他支出外,占比最少的是衣着消费支出。在各项消费支出中,标准偏差最大的是教育文娱消费支出,这说明在所有的受访城镇家庭中,每个家庭用于教育文娱方面的支出相差很大,不同的家庭有不同的消费观念和消费意愿。
(1) | (2) | (3) | (4) | (5) | (6) | (7) | ||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
1) 总消费 | 皮尔逊相关性 | 1 | 0.003 | −0.007 | −0.004 | 0.006 | 0.004 | 0.035** |
Sig. | 0.662 | 0.301 | 0.533 | 0.398 | 0.584 | 0 | ||
2) 养老保险 | 皮尔逊相关性 | 0.003 | 1 | −0.015* | −0.692** | 0.470** | −0.140** | 0.001 |
Sig. | 0.662 | 0.03 | 0 | 0 | 0 | 0.888 | ||
3) 性别 | 皮尔逊相关性 | −0.007 | −0.015* | 1 | 0.021** | −0.007 | 0.051** | −0.003 |
Sig. | 0.301 | 0.03 | 0.002 | 0.316 | 0 | 0.639 | ||
4) 受教育程度 | 皮尔逊相关性 | −0.004 | −0.692** | 0.021** | 1 | −0.423** | 0.182** | −0.012 |
Sig. | 0.533 | 0 | 0.002 | 0 | 0 | 0.066 | ||
5) 婚姻状况 | 皮尔逊相关性 | 0.006 | 0.470** | −0.007 | −0.423** | 1 | −0.088** | 0.005 |
Sig. | 0.398 | 0 | 0.316 | 0 | 0 | 0.463 | ||
6) 健康状况 | 皮尔逊相关性 | 0.004 | −0.140** | 0.051** | 0.182** | −0.088** | 1 | 0.002 |
Sig. | 0.584 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0.714 | ||
7) 家庭总收入 | 皮尔逊相关性 | 0.035** | 0.001 | −0.003 | −0.012 | 0.005 | 0.002 | 1 |
Sig. | 0 | 0.888 | 0.639 | 0.066 | 0.463 | 0.714 |
表4. 城镇居民消费主要变量的相关性分析
**在0.01级别(双尾),相关性显著。*在0.05级别(双尾),相关性显著。
(1) | (2) | (3) | (4) | (5) | (6) | (7) | ||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
1) 总消费 | 皮尔逊相关性 | 1 | 0.009 | 0.007 | −0.025** | −0.003 | −0.011 | 0.233** |
Sig. | 0.298 | 0.469 | 0.005 | 0.712 | 0.206 | 0 | ||
2) 养老保险 | 皮尔逊相关性 | 0.009 | 1 | −0.037** | −0.691** | 0.478** | −0.147** | 0.001 |
Sig. | 0.298 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0.909 | ||
3) 性别 | 皮尔逊相关性 | 0.007 | −0.037** | 1 | 0.037** | −0.018* | 0.052** | 0.01 |
Sig. | 0.469 | 0 | 0 | 0.045 | 0 | 0.264 | ||
4) 受教育程度 | 皮尔逊相关性 | −0.025** | −0.691** | 0.037** | 1 | −0.417** | 0.201** | −0.001 |
Sig. | 0.005 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0.949 | ||
5) 婚姻状况 | 皮尔逊相关性 | −0.003 | 0.478** | −0.018* | −0.417** | 1 | −0.083** | −0.005 |
Sig. | 0.712 | 0 | 0.045 | 0 | 0 | 0.601 | ||
6) 健康状况 | 皮尔逊相关性 | −0.011 | −0.147** | 0.052** | 0.201** | −0.083** | 1 | 0.005 |
Sig. | 0.206 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0.553 | ||
7) 家庭总收入 | 皮尔逊相关性 | 0.233** | 0.001 | 0.01 | −0.001 | −0.005 | 0.005 | 1 |
Sig. | 0 | 0.909 | 0.264 | 0.949 | 0.601 | 0.553 |
表5. 农村居民消费主要变量的相关性分析
**在0.01级别(双尾),相关性显著。*在0.05级别(双尾),相关性显著。
表4和表5分别报告了城镇居民消费和农村居民消费主要表变量的皮尔逊线性相关性分析。皮尔逊线性相关性分析是度量两个定量变量关系相关程度的分析方法。当我们在判断两个变量之间的线性关系时,当线性相关系数越大,则两个定量变量的相关程度越大,线性相关系数越小,则两个定量变量的相关程度越小。从表4中,我们可以看出养老保险和城镇居民消费具有正的相关性,相关系数为0.003,相关性较弱,但是不显著。在表5中,养老保险和农村居民总消费也具有正的相关性,相关系数为0.009,相关性较弱,但是相关性系数大于与城镇居民总消费的相关系数,说明养老保险对农村居民消费的影响程度大于城镇居民消费的影响程度。
(三) 回归分析
城镇居民消费 | 系数 | 标准错误 | t | 显著性 | B的95%置信区间 | |
---|---|---|---|---|---|---|
下限 | 上限 | |||||
(常量) | 75311.969 | 40865.835 | 1.843 | 0.065 | −4787.964 | 155411.902 |
养老保险 | −4046.957 | 36879.009 | −0.11 | 0.913 | −76332.427 | 68238.513 |
性别 | −15912.678 | 15395.678 | −1.034 | 0.301 | −46089.297 | 14263.942 |
受教育程度 | −9115.6 | 28218.056 | −0.323 | 0.747 | −64424.989 | 46193.79 |
婚姻状况 | 12184.479 | 18679.275 | 0.652 | 0.514 | −24428.224 | 48797.182 |
健康状况 | 14026.157 | 20003.198 | 0.701 | 0.483 | −25181.527 | 53233.841 |
家庭总收入 | 0.173 | 0.034 | 5.148 | 0 | 0.107 | 0.238 |
R | 0.036a | R方 | 0.001 | F变化量 | 4.813 | |
平方和 | 3.7893E+13 | 自由度 | 6 | 均方 | 6.3155E+12 |
表6. 养老保险对城镇居民消费影响的回归结果
因变量:城镇居民总消费。自变量:是否参加养老保险、户主性别、户主受教育程度、户主的婚姻状况、户主的健康状况、家庭总收入。字母a是指该值是经自由度调整后得到的值。
表6报告了以城镇居民消费为解释变量的回归结果,结果显示,在以城镇居民消费为被解释变量的回归结果中,回归模型的判定系数R方0.001,拟合度较低。从解释变量的回归系数来看,养老保险的回归系数为−4046.957,小于0,结果并不显著,从回归结果来看,养老保险对城镇居民消费的具有负向影响。
农村居民消费 | 系数 | 标准错误 | t | 显著性 | B的95.0%置信区间 | |
---|---|---|---|---|---|---|
下限 | 上限 | |||||
(常量) | 52251.286 | 2942.883 | 17.755 | 0 | 46482.773 | 58019.799 |
养老保险 | −2236.659 | 2663.009 | −0.84 | 0.401 | −7456.573 | 2983.256 |
性别 | 692.464 | 1145.377 | 0.605 | 0.545 | −1552.655 | 2937.584 |
受教育程度 | −6054.505 | 2030.076 | −2.982 | 0.003 | −10033.772 | −2075.238 |
婚姻状况 | −1742.235 | 1380.746 | −1.262 | 0.207 | −4448.714 | 964.244 |
健康状况 | −1337.496 | 1487.565 | −0.899 | 0.369 | −4253.357 | 1578.365 |
家庭总收入 | 0.11 | 0.004 | 26.532 | 0 | 0.102 | 0.118 |
R | 0.235a | R方 | 0.055 | F变化量 | 119.564 | |
平方和 | 2.88468E+12 | 自由度 | 6 | 均方 | 4.80779E+11 |
表7. 养老保险对农村居民消费的回归结果
因变量:农村居民总消费。自变量:是否参加养老保险、户主性别、户主受教育程度、户主的婚姻状况、户主的健康状况、家庭总收入。字母a是指该值是经自由度调整后得到的值。
表7报告了以农村居民消费为解释变量的回归结果,结果显示,在以农村居民消费为被解释变量的回归结果中,回归模型的判定系数R方0.055,拟合度较低。从解释变量的回归系数来看,养老保险的回归系数为−2236.659,小于0,结果并不显著,从回归结果来看,养老保险对农村居民消费的也具有负向影响。
1) 城镇居民消费 | 2) 农村居民消费 | |
---|---|---|
养老保险 | −4046.957 (−0.11) | −2236.659 (−0.84) |
性别 | −15912.678 (−1.034) | 692.464 (0.605) |
受教育程度 | −9115.6 (−0.323) | −6054.505 (−2.982) |
婚姻状况 | 12184.479 (0.652) | −1742.235 (−1.262) |
健康状况 | 14026.157 (0.701) | −1337.496 (−0.899) |
家庭总收入 | 0.173 (5.148) | 0.11 (26.532) |
表8. 结果汇总
注:括号内为T统计量。
表8报告了农村和城镇消费影响的结果汇总,其中1)列为以城镇居民消费作为被解释变量的回归结果,2)列为以农村居民消费为被解释变量的回归结果,1)和2)对比,作为农村和城镇居民消费的差异分析。结果显示,1)列中,养老保险的回归系数为−4046.957,2)列中的养老保险的回归系数为−2236.659,通过对比分析不难看出,养老保险对城镇居民消费的影响程度较大,而对农村居民消费的影响程度较小,且都具有负向的影响。
通过上述的分析,我们发现养老保险对城镇居民消费和农村居民消费都具有负的影响性,并且对城镇居民消费的影响程度较大。对其他变量而言,家庭总收入对城镇居民消费和农村居民消费都具有正向影响,城镇家庭的消费高于农村家庭的消费,已婚家庭的消费支出大于未婚家庭的消费支出。农村居民的消费结构中,占比最大的是食品消费支出,其次是交通信息消费支出。除了其他消费支出外,占比最少的用于衣着消费的支出,其次是用于家庭设备服务方面的支出。在城镇居民的消费结构中,占比最大的是食品消费支出,其次是交通信息消费支出,此外,用于教育文娱方面的消费支出也占比较大,除了其他支出外,占比最少的是衣着消费支出。
为进一步发挥养老保险对城乡居民消费的促进作用,提出如下建议:第一,逐步提高农村居民养老保险的保障水平,缩小养老保险的城乡差距 [
余瑶慧. 养老保险对中国城乡居民消费影响的差异性研究——基于中国家庭金融调查数据的分析A Study on the Difference of the Influence of Endowment Insurance on the Consumption of Urban and Rural Residents in China—Based on the Analysis of Chinese Household Finance Survey Data[J]. 运筹与模糊学, 2023, 13(02): 1284-1293. https://doi.org/10.12677/ORF.2023.132130
https://doi.org/10.1086/260246