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山西省养老保险基金收支平衡影响因素分析
摘 要:文章针对目前山西省乃至全国的养老保险基金收支不平衡,养老保险运行机制亟待科学化的问题,以及当前的政府部门决策需要一套科学完善的养老保险基金收支测算机制入手,提炼了养老保险收支平衡影响因素,并对影响收支平衡因素展开相关性分析.文章引入灵敏度分析、收支平衡分析以及养老保险基金收支现状的风险分析等分析概念,从多个维度对山西省养老保险基金收支影响因素进行评估分析.
关键词：养老保险 收支平衡 要素分析 相关性
中图分类号：F840 文献标识码：A
文章编号：1004-4914（2017）12-152-03
养老保险收支余额很大程度上可以作为养老保险收支是否平衡的衡量和代表.在对养老保险收支平衡进行分析时,假定养老保险的缴费收入完全用于企业退休职工的养老保险发放,而不考虑养老保险基金用于管理等方面的费用和支出.本文中影响养老保险收支平衡的因素主要考虑人口指标、经济指标、养老保险体制等方面.
一、山西省养老保险收支平衡影响因素分析
基于上述概念,分析影响养老保险收支平衡的主要因素时应当从影响其收入和影响其支出两个方面入手,通过收与支之间的相互关系来进行养老保险基金收支平衡的分析.影响养老保险基金收入的主要因素有缴费率、参保人数、养老保险基金增值率、转移收入、财政补贴收入.影响养老保险基金支出的主要因素有抚养比、利率、支出占财政支出比、GDP、参保人数、CPI增长率、通胀率、平均工资、替代率、人均可支配收入、就业人数、平均工资增长率.
由于影响养老保险基金收入的主要因素无法单纯的用数值衡量,本文主要考虑影响养老保险基金支出的各个因素.
运用山西省2005-2013年的时间序列数据,对山西省养老保险收支平衡影响因素进行实证分析（见表1）.
二、指标的相关性检验
为了分析变量之间是否存在某种依存关系,以及这种关系的密切程度,我们进行了相关性分析,其密切程度的大小用相关系数来衡量.由于所研究的变量存在的是线性相关关系,因此,运用SPSS统计软件对各变量进行Pearson相关性分析,得到各自变量与因变量之间的相关关系表（见表2）.
三、主成分回归分析
根据多重共线性检验对指标的检验表明,有些回归系数不能通过显著性检验,存在多重共线性问题.因此在本文中,选择运用主成分回归来解决多重共线性问题.
（一）进行主成分分析确定所需主成分
主成分的统计解释的总方差表明,前三个特征根的累积贡献率为91.387%,即前三个主成分包含了原有12个指标的91.387%的信息,所以选取前三个主成分来代替原有的12个指标变量.
碎石图(见图1)也显示前三个主成分的特征根大于1,进一步说明取前三个主成分的有效性.
根据成分矩阵(表3)可得到如下主成分分析结果：
第一主成分Z1与X3,X4,X5,X8,X10,X11呈现较强的正相关,与X12呈现较强的负相关,而这几个变量综合反映了社会经济水平,因此可认为第一主成分是社会经济水平的代表.
第二主成分Z2与X6,X7呈现较强的正相关,与X9呈现较强的负相关,而这几个变量综合反映了市场物价调控的情况,因此可认为第二主成分Z2代表了市场物价调控能力.
第三主成分Z3与X9呈现较强的正相关,X3呈现较强的负相关,而这几个变量综合反映了养老保险水平情况,因此可认为第三主成分Z3在一定程度上代表了养老保险水平.
显然,用三个主成分Z1,,Z2,Z3代替原来12个变量X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8,X,9,X10,X11,X12描述养老保险收支情况,可以使问题进一步简化、明了.
（二）主成分回归分析模型结果及误差检验
由前面分析可知,前三个主成分包含了原有12个指标的91.387%的信息,所以下面采用前三个主成分来代替原有的12个变量进行主成分回归分析.
按此主成分回归分析的模型拟合果显示模型拟合较好(R2等于0.897).
误差检验结果显示,此主成分回归模型的最大相对误差为21.59%,最小误差为1.71%,主成分回归分析的模型拟合情况结果显示模型拟合较好(R2等于0.897).但是由于变量的量纲不统一,单从回归系数无法直观看出影响养老保险收支余额的主要因素.
四、统一量纲主成分回归分析
为统一量纲,以2009年为基准,计算与2009年相比各指标的增长率,在此基础上,继续进行主成分回归分析.
（一）进行主成分分析确定所需主成分
表5显示了特征根由大到小的次序排列、各主成分的贡献率及累积贡献率.第一主成分的特征根为8.458,它解释了基金变化的70.485%；第二主成分的特征根为2.128,它解释了基金变化的17.736%；第三主成分的特征根为1.021,它解释了基金变化的8.512%.前三个特征根的累积贡献率为96.733%,即前三个主成分包含了原有12个指标的96.733%的信息,所以本例可以取前三个主成分来代替原有的12个指标变量.
碎石图显示前三个主成分的特征根大于1,进一步说明取前三个主成分.
（二）主成分回归分析模型结果及误差检验
由表5可知,前三个主成分包含了原有12个指标的96.733%的信息,所以下面采用前三个主成分来代替原有的12个变量进行主成分回归分析.
主成分回归分析的模型拟合情况结果显示模型拟合较好(R2等于0.927).
误差检验结果显示,此主成分回归模型的最大相对误差为28.95%,最小误差为2.93%,统一量纲主成分回归分析的模型拟合情况结果显示模型拟合比上面模型好（R2等于0.927）.因此,建议选统一量纲主成分回归模型.
五、结论
根据线性回归方程分析,利率、人均可支配收入、全省GDP水平、平均工资对养老保险基金余额影响显著.利率水平、GDP、平均工资与养老保险基金余额呈正相关关系,而平均工资增长率与养老保险基金余额呈负相关关系.
[本文由山西省国际合作计划项目《养老金收支测算与评估机制仿真平台系统研究》（2015081014）、山西省社会发展项目《社会保险综合数据OLAP决策应用平台》（项目编号20130313012-1）和山西省回国留学人员科研资助项目《社会保险综合数据OLAP决策应用平台》（项目编号2013-155）资助.]
参考文献：
[1] 黄晗.城镇居民养老保险筹资标准的测算与分析[J].江西财经大学学报,2012(4)
[2] 孙博,雍岚.养老保险替代率警戒线测算模型及实证分析——以陕西省为例[J].人口与经济,2008(5)
[3] 李宇.北京市养老保险隐性债务规模测算及政策模拟[D].首都经济贸易大学,2013
（作者单位：山西省人力资源和社会保障科学研究所 山西太原 030006）
[作者简介：安晓东,博士研究生学历,教授级高级工程师,供职于山西省人力资源和社会保障科学研究所,研究方向：社会保障.]
（责编：贾伟）
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