近年來，許多優(yōu)秀的文章討論了我國基本養(yǎng)老保險(xiǎn)制度。例如，在現(xiàn)收現(xiàn)付制與基金制的選擇上，封進(jìn)(2004)[5]從整個(gè)社會(huì)福利最大化的角度進(jìn)行了討論，認(rèn)為現(xiàn)收現(xiàn)付制在收入分配、消除貧困、避免資本市場沖擊上要優(yōu)于基金制，同時(shí)兩者之間存在一個(gè)最優(yōu)的組合，我國則應(yīng)以現(xiàn)收現(xiàn)付制為主。程永宏(2005)[6]也從人口老齡化與現(xiàn)收現(xiàn)付制的實(shí)證關(guān)系上進(jìn)行了分析，并得出結(jié)論：若經(jīng)濟(jì)增長速度與人口老齡化速度滿足一定關(guān)系后，人口老齡化并不必然導(dǎo)致現(xiàn)收現(xiàn)付制出現(xiàn)支付危機(jī)。相應(yīng)地，只要我國總產(chǎn)出增長率不低于4％，現(xiàn)收現(xiàn)付制將能應(yīng)對人口老齡化問題。孫祁祥(2001)從我國養(yǎng)老保險(xiǎn)實(shí)施過程中產(chǎn)生的個(gè)人賬戶“空賬”問題入手，討論了個(gè)人賬戶“空賬”形成的根本原因。該文認(rèn)為，我國養(yǎng)老保險(xiǎn)實(shí)施過程中，退休人員的增長比例高于職工的增長比例，養(yǎng)老保險(xiǎn)覆蓋面存在制度偏向，保費(fèi)收繳率低、企業(yè)欠繳普遍以及灰色收入帶來的繳費(fèi)基數(shù)過低等，是導(dǎo)致“空賬”的主要原因。而出現(xiàn)養(yǎng)老保險(xiǎn)“空賬”后，政府應(yīng)當(dāng)承擔(dān)改革中所產(chǎn)生的轉(zhuǎn)軌成本，積極擴(kuò)大養(yǎng)老保險(xiǎn)的覆蓋面，提高保費(fèi)的收繳率。就“空賬”問題，王燕等(2001)[7]進(jìn)一步考察了不同制度設(shè)計(jì)對支付隱性債務(wù)和轉(zhuǎn)軌成本的效果，趙耀輝等(2001)從養(yǎng)老保險(xiǎn)最優(yōu)制度設(shè)計(jì)的角度上探討了企業(yè)欠繳、拒繳的根本原因。一些文獻(xiàn)也探討了養(yǎng)老保險(xiǎn)在其他方面的經(jīng)濟(jì)含義，如何立新(2007)[8]分析了養(yǎng)老保險(xiǎn)制度改革的收入分配效應(yīng)，通過采用微觀調(diào)查數(shù)據(jù)，對1997年與2005年兩次養(yǎng)老金改革對居民終身養(yǎng)老金純收益進(jìn)行計(jì)算發(fā)現(xiàn)，1997年改革所帶來的代際受益不平衡較2005年大。

然而，從企業(yè)工資水平、雇用水平的角度分析養(yǎng)老保險(xiǎn)制度的國內(nèi)文獻(xiàn)還較少，這正是本文研究的內(nèi)容。值得說明的是，國外有幾篇早期的文獻(xiàn)與本文的研究類似(Gruber and Krueger, 1990; Gruber, 1994)。其中，Gruber and Krueger(1990)考察了政府強(qiáng)制企業(yè)為員工提供“勞動(dòng)補(bǔ)償險(xiǎn)”(類似于我國工傷保險(xiǎn))對員工工資以及企業(yè)雇用人數(shù)的影響。結(jié)論顯示，“勞動(dòng)補(bǔ)償險(xiǎn)”的繳費(fèi)比例每增加1％，將顯著擠出0.5％的職工工資；相反，對企業(yè)雇用人數(shù)沒有顯著影響。該文依賴的識(shí)別基礎(chǔ)，是美國各州在“勞動(dòng)補(bǔ)償險(xiǎn)”繳費(fèi)比例規(guī)定上存在的差異以及同一個(gè)州在各年份上的不同變動(dòng)趨勢。Gruber(1994)沿用相同的思路，考察了企業(yè)提供“生育保障”(類似于我國的生育保險(xiǎn))是否對處于生育年齡且已婚女性的工資有擠出效應(yīng)，以及這部分人群受雇概率是否顯著降低。結(jié)論依然類似，強(qiáng)制企業(yè)為員工提供“生育保障”將使企業(yè)顯著擠出員工工資，但對企業(yè)雇用人數(shù)沒有顯著影響。

三、數(shù)據(jù)描述

本文使用的數(shù)據(jù)為1998—2007年制造業(yè)企業(yè)報(bào)表數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)是我國“工業(yè)統(tǒng)計(jì)報(bào)表制度”收集的工業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的一部分。工業(yè)統(tǒng)計(jì)報(bào)表制度是國家為了解工業(yè)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)狀，制定經(jīng)濟(jì)政策，編制和檢查工業(yè)計(jì)劃執(zhí)行情況而制定的統(tǒng)計(jì)報(bào)表制度，分為年報(bào)和定期報(bào)表兩部分，分別由綜合表和基層表構(gòu)成。綜合表由各省、自治區(qū)、直轄市統(tǒng)計(jì)局或有關(guān)部門報(bào)送給國家統(tǒng)計(jì)局?；鶎颖碛蓢医y(tǒng)計(jì)局制訂，各省、自治區(qū)、直轄市結(jié)合地方要求進(jìn)行補(bǔ)充后，交由轄區(qū)內(nèi)的工業(yè)企業(yè)填報(bào)。我們的數(shù)據(jù)對應(yīng)于工業(yè)統(tǒng)計(jì)報(bào)表制度中的“法人單位基本情況”表與“工業(yè)企業(yè)主要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)”表，兩者均屬于“年報(bào)”和“基層報(bào)表”，其填報(bào)對象是“轄區(qū)內(nèi)規(guī)模以上工業(yè)法人企業(yè)”，即國有和國有控股企業(yè)以及年銷售收入500萬元以上的非國有企業(yè)。數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)有工業(yè)增加值、工業(yè)總產(chǎn)值、工業(yè)銷售產(chǎn)值、主要工業(yè)產(chǎn)品產(chǎn)量、銷售量、庫存量，以及主要財(cái)務(wù)成本指標(biāo)和從業(yè)人員、工資總額等。表3是該數(shù)據(jù)的總體描述，包括各年企業(yè)數(shù)、企業(yè)雇用人數(shù)加總、企業(yè)增加值加總以及各自占全國第二產(chǎn)業(yè)總就業(yè)人數(shù)與總產(chǎn)值的比重。從表中可以看出，該數(shù)據(jù)樣本量大，代表性好。1998年，數(shù)據(jù)包含16萬個(gè)企業(yè)，企業(yè)總雇用人數(shù)占全國工業(yè)企業(yè)總雇用人數(shù)的34％，企業(yè)增加值占全國工業(yè)企業(yè)總產(chǎn)值的43％。到2007年，企業(yè)數(shù)增加到34萬左右，雇用總?cè)藬?shù)及產(chǎn)品增加值分別占到第二產(chǎn)業(yè)的38％、85％。雇用人數(shù)占第二產(chǎn)業(yè)總雇用人數(shù)的比重雖略有增加，但產(chǎn)品增加值占比的增幅卻非常顯著，這與制造業(yè)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)進(jìn)步有關(guān)。

用此數(shù)據(jù)分析養(yǎng)老保險(xiǎn)企業(yè)繳費(fèi)與企業(yè)行為的關(guān)系有幾個(gè)優(yōu)點(diǎn)。首先，它收集的對象是企業(yè)而非居民個(gè)體，因此我們可控制企業(yè)各方面的狀況。但也正因?yàn)榇?，我們無法控制居民個(gè)體的特征，如個(gè)體的受教育程度、工作經(jīng)驗(yàn)、工作能力等。相比企業(yè)數(shù)據(jù)，個(gè)體數(shù)據(jù)雖在研究中經(jīng)常使用，但也有其不足。個(gè)體數(shù)據(jù)往往難以控制個(gè)體間的差異，如在衡量員工工作能力方面，個(gè)體數(shù)據(jù)就顯得乏力，而這通常會(huì)帶來回歸的內(nèi)生性問題。相反，企業(yè)作為擬制法人，它的經(jīng)濟(jì)行為更加指標(biāo)化，通過適當(dāng)選取各種指標(biāo)，企業(yè)間的異質(zhì)性是比較容易消除的。其次，企業(yè)作為決策的主體，制度的改變對其的影響更為直接，同時(shí)用企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析可能規(guī)避個(gè)體的職業(yè)選擇行為。再次，該數(shù)據(jù)樣本量大，它可以有效地避免不合理抽樣所帶來的偏差。最后，此數(shù)據(jù)的收集對象是我國制造業(yè)企業(yè)，它們對勞動(dòng)力成本上漲最為敏感，因此在回歸中養(yǎng)老保險(xiǎn)企業(yè)繳費(fèi)比例的變動(dòng)帶來的各種影響最容易被發(fā)現(xiàn)。

數(shù)據(jù)清理分為幾個(gè)步驟。首先，本文排除了不采用企業(yè)會(huì)計(jì)制度以及機(jī)構(gòu)類型屬于事業(yè)、機(jī)關(guān)、社會(huì)團(tuán)體、民辦非企業(yè)單位的樣本數(shù)據(jù)。同時(shí)在企業(yè)營業(yè)狀態(tài)上，我們只保留目前正處于營業(yè)狀態(tài)的企業(yè)。其次，根據(jù)工業(yè)統(tǒng)計(jì)報(bào)表制度給出的數(shù)據(jù)邏輯關(guān)系，我們對數(shù)值的合理性進(jìn)行判斷。本文排除了明顯不符合數(shù)據(jù)邏輯的樣本。[9]最后，對最終使用數(shù)據(jù)中的異常值，本文對其上下各2.5％的樣本進(jìn)行了縮尾處理。

另外，構(gòu)成本文數(shù)據(jù)的還有全國各地/市1998—2007年養(yǎng)老保險(xiǎn)企業(yè)繳費(fèi)比例數(shù)據(jù)以及各地/市宏觀經(jīng)濟(jì)變量。對于前者，由于沒有統(tǒng)一的獲取渠道，我們只能通過瀏覽當(dāng)?shù)卣W(wǎng)站或社保局網(wǎng)站、查詢有關(guān)政策法規(guī)、搜索新聞報(bào)道等方式收集，因此數(shù)據(jù)存在缺失。根據(jù)表1，[10]本文最終收集了643個(gè)地、市養(yǎng)老保險(xiǎn)企業(yè)的繳費(fèi)比例數(shù)據(jù)，占應(yīng)收集數(shù)據(jù)(337×10年)的19.1％，約81％的地/市養(yǎng)老保險(xiǎn)企業(yè)繳費(fèi)比例數(shù)據(jù)缺失。對養(yǎng)老保險(xiǎn)企業(yè)繳費(fèi)比例在樣本時(shí)間段的期初與期末保持不變的地、市，本文假設(shè)這期間養(yǎng)老保險(xiǎn)企業(yè)繳費(fèi)比例未作調(diào)整，通過對期間缺失數(shù)據(jù)的填充，我們總計(jì)得到778個(gè)地/市的數(shù)據(jù)，占應(yīng)收集數(shù)據(jù)的23.1％。但無論怎樣，數(shù)據(jù)的缺失始終是本文首先要面對的問題。大量數(shù)據(jù)缺失使數(shù)據(jù)嚴(yán)重不平衡，回歸中較難使用面板回歸，但好在數(shù)據(jù)的缺失是非意愿的，且具有一定的隨機(jī)性，因此這種缺失對結(jié)論的影響也不是無法控制。同時(shí)，我們還借助了2004—2005年遼陽、鞍山養(yǎng)老保險(xiǎn)制度的大幅度下降帶來的“準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)”，對文章結(jié)論進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。通過縮小數(shù)據(jù)搜集的范圍，我們可以完全消除養(yǎng)老保險(xiǎn)企業(yè)繳費(fèi)比例在搜集過程中的誤差。從表1可以看出，企業(yè)養(yǎng)老保險(xiǎn)繳費(fèi)比例基本上為20％左右。其中，1998年企業(yè)的平均繳費(fèi)比例略低，為17.8％，2000年企業(yè)平均繳費(fèi)比例較高，為21.1％。但需要強(qiáng)調(diào)的是，這些結(jié)果僅對應(yīng)我們收集到養(yǎng)老保險(xiǎn)繳費(fèi)比例的地/市。雖然企業(yè)平均繳費(fèi)比例變化不大，但企業(yè)養(yǎng)老保險(xiǎn)企業(yè)繳費(fèi)比例的地區(qū)差異非常顯著，比如深圳在1998—2000年間，非本市戶籍居民的養(yǎng)老保險(xiǎn)繳費(fèi)比例僅為7％，而青島、鄭州在對應(yīng)期間的繳費(fèi)比例為25.5％與24％，要高出深圳17—18個(gè)百分點(diǎn)。地區(qū)間企業(yè)繳費(fèi)的差異是本文因果關(guān)系識(shí)別的基礎(chǔ)。

對全國各地、市1998—2007年宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)如國內(nèi)生產(chǎn)總值、總?cè)丝?、職工平均工資、市平均雇用人數(shù)等，我們可以從中經(jīng)數(shù)據(jù)網(wǎng)上獲得，數(shù)據(jù)相對完整。

通過企業(yè)所在地變量與年份變量，我們將企業(yè)微觀數(shù)據(jù)與地、市養(yǎng)老保險(xiǎn)企業(yè)繳費(fèi)比例數(shù)據(jù)合并，選出那些既有企業(yè)微觀數(shù)據(jù)又有企業(yè)所在地養(yǎng)老保險(xiǎn)企業(yè)繳費(fèi)比例數(shù)據(jù)的樣本，構(gòu)成本文使用的樣本，總計(jì)約69萬個(gè)。值得說明的是，由于問卷在不同年份有所差異，因此分析問題時(shí)采用的具體數(shù)據(jù)需根據(jù)問題本身決定。例如，2006—2007年問卷詢問了企業(yè)的養(yǎng)老、醫(yī)療保險(xiǎn)繳費(fèi)情況，因此分析企業(yè)是否參加養(yǎng)老保險(xiǎn)以及其帶來的樣本選擇問題則只能采用2006—2007年的數(shù)據(jù)。

表4給出了變量的定義以及描述性統(tǒng)計(jì)。從表中可以看出，企業(yè)存貨占比約為17％。絕大多數(shù)企業(yè)為內(nèi)資企業(yè)，僅13％的企業(yè)有外資參與。企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債比大于1，平均為2.59。單位產(chǎn)值盈利不大，平均僅2％。在控股情況上，國家絕對控股與相對控股的企業(yè)占比12％，集體控股企業(yè)僅占3％。在收入方面，職工月平均工資為1 200元，低于市轄區(qū)職工月平均工資(1 814元＝21 768元/12個(gè)月)。[11]員工除工資外還可以享受到一定數(shù)量的福利。平均來講，企業(yè)每月平均為每位員工支出福利128元，約占工資總額的10.67％?？疾靻T工福利主要基于幾方面的原因。首先，根據(jù)我國會(huì)計(jì)制度的規(guī)定，企業(yè)應(yīng)付福利不包括企業(yè)為員工支付的養(yǎng)老保險(xiǎn)繳費(fèi)，[12]因此企業(yè)可以在應(yīng)付工資與應(yīng)付福利之間調(diào)整，以此來規(guī)避養(yǎng)老保險(xiǎn)繳費(fèi)，同時(shí)又不影響員工的福利。其次，從企業(yè)應(yīng)付福利的內(nèi)容來看，它更著重于企業(yè)非生產(chǎn)性建設(shè)投資，與傳統(tǒng)意義上的獎(jiǎng)金、津貼還是存在一些區(qū)別，因此企業(yè)在應(yīng)付工資與應(yīng)付福利之間調(diào)整是否能實(shí)現(xiàn)企業(yè)預(yù)期目的仍值得討論?？赡芨鼮橘N近現(xiàn)實(shí)的情況是企業(yè)在員工工資與獎(jiǎng)金津貼上進(jìn)行調(diào)整。

本部分將先給出回歸模型，然后用該模型對企業(yè)人均工資進(jìn)行回歸，考察更高的養(yǎng)老保險(xiǎn)企業(yè)繳費(fèi)比例是否使企業(yè)擠出員工工資。然后，我們進(jìn)一步在Heckman方法框架下考察樣本選擇問題，分析企業(yè)是否參加養(yǎng)老保險(xiǎn)的選擇對回歸的影響。最后，本部分以2004—2005年遼陽、鞍山養(yǎng)老保險(xiǎn)繳費(fèi)比例的大幅下降帶來的“準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)”對結(jié)論進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

(一)初步回歸模型

我們首先建立如下回歸模型：

其中

表示企業(yè)平均工資的對數(shù)，i代表企業(yè)，j代表地區(qū)，t代表時(shí)間。X是企業(yè)的特征變量，包括企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債比、企業(yè)存貨占比、產(chǎn)品盈利比、企業(yè)控股情況、企業(yè)資產(chǎn)狀況等，以控制企業(yè)間的差異。Ratio為地、市養(yǎng)老保險(xiǎn)企業(yè)繳費(fèi)比例，根據(jù)前面的描述，該比例將隨地區(qū)和時(shí)間變化。PD為地區(qū)虛擬變量，以控制地區(qū)固定效應(yīng)。具體地，它又分兩種情況：若采用1998—2007年數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸，則PD為市固定效應(yīng)。因?yàn)榇藭r(shí)回歸樣本對應(yīng)的時(shí)間足夠長，養(yǎng)老保險(xiǎn)企業(yè)繳費(fèi)比例在時(shí)間上的變化足夠明顯，因此控制市固定效應(yīng)不會(huì)帶來多重共線性問題。但若采用2006—2007年數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，則PD為省固定效應(yīng)。這種情況下，雖然部分地、市養(yǎng)老保險(xiǎn)企業(yè)繳費(fèi)比例在2006—2007年間有所調(diào)整，但時(shí)間畢竟有限，調(diào)整幅度不大，因此控制省固定效應(yīng)是合理的選擇。Ψ為地、市宏觀經(jīng)濟(jì)變量，如市GDP對數(shù)、市總?cè)丝趯?shù)、市職工平均工資對數(shù)、市職工人數(shù)對數(shù)等，用以控制地區(qū)隨時(shí)間變化的變量。同時(shí)加入市總?cè)丝趯?shù)與市職工人數(shù)對數(shù)是為了控制各地、市的失業(yè)情況。td為時(shí)間虛擬變量，用以控制整體的宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境。u為殘差項(xiàng)，β、θ、γ為回歸參數(shù)。其中，θ表示養(yǎng)老保險(xiǎn)企業(yè)繳費(fèi)比例每增加1個(gè)百分點(diǎn)，企業(yè)對職工工資的調(diào)整幅度。若它顯著小于O則表示養(yǎng)老保險(xiǎn)企業(yè)繳費(fèi)比例的上漲對員工工資有擠出效應(yīng)。

在控制地區(qū)固定效應(yīng)以及時(shí)間效應(yīng)后，本文通過各地、市養(yǎng)老保險(xiǎn)企業(yè)繳費(fèi)比例隨時(shí)間的變化差異來識(shí)別養(yǎng)老保險(xiǎn)企業(yè)繳費(fèi)比例對企業(yè)行為的影響，與Gruber and Krueger(1990)、Gruber(1994)的文獻(xiàn)類似，它相對微觀的企業(yè)數(shù)據(jù)來講是外生的。[13]同時(shí)，本文控制了一些地區(qū)隨時(shí)間變化的宏觀經(jīng)濟(jì)變量，如國內(nèi)生產(chǎn)總值對數(shù)、總?cè)丝趯?shù)等宏觀經(jīng)濟(jì)變量；為消除地/市社保局基于當(dāng)?shù)貏趧?dòng)力成本或就業(yè)狀況考慮制定養(yǎng)老保險(xiǎn)企業(yè)繳費(fèi)比例的影響，本文控制了職工平均工資對數(shù)以及總就業(yè)人數(shù)對數(shù)等變量。這些都保證了關(guān)鍵變量的外生性。