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中國(guó)城鎮(zhèn)企業(yè)基本養(yǎng)老保險(xiǎn)負(fù)擔(dān)地區(qū)差異及其財(cái)政補(bǔ)助研究

發(fā)布時(shí)間:2019-11-13 15:45
【摘要】:在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)中,政府對(duì)社會(huì)保障承擔(dān)著“最后責(zé)任”,或稱(chēng)兜底責(zé)任。在現(xiàn)階段我國(guó)各地區(qū)城鎮(zhèn)企業(yè)職工基本養(yǎng)老保險(xiǎn)負(fù)擔(dān)差異顯著的情況下,政府為平衡各地區(qū)的負(fù)擔(dān)所作的努力十分重要。但是由于缺乏統(tǒng)一的補(bǔ)助規(guī)則,各地區(qū)城鎮(zhèn)企業(yè)職工基本養(yǎng)老保險(xiǎn)財(cái)政補(bǔ)助的依據(jù)并不明確,所以有必要通過(guò)建立地方城鎮(zhèn)企業(yè)職工基本養(yǎng)老保險(xiǎn)負(fù)擔(dān)與其財(cái)政補(bǔ)助之間的聯(lián)系,探討政府對(duì)城鎮(zhèn)企業(yè)職工基本養(yǎng)老保險(xiǎn)的財(cái)政責(zé)任是否到位和財(cái)政補(bǔ)助是否有效。 首先,文章選取制度贍養(yǎng)比、歷史債務(wù)狀況、基金缺口和人均繳費(fèi)率四個(gè)指標(biāo),利用《2011年中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和相關(guān)研究成果中的數(shù)據(jù)計(jì)算出相應(yīng)的指標(biāo)值,對(duì)全國(guó)31個(gè)。ㄊ、自治區(qū))的城鎮(zhèn)企業(yè)職工基本養(yǎng)老保險(xiǎn)的負(fù)擔(dān)情況進(jìn)行逐項(xiàng)分析;在此基礎(chǔ)上利用因子分析法,對(duì)全國(guó)31個(gè)。ㄊ、自治區(qū))城鎮(zhèn)企業(yè)職工基本養(yǎng)老保險(xiǎn)的總體負(fù)擔(dān)進(jìn)行綜合分析,并得出其制度負(fù)擔(dān)的綜合排名;其次,文章以31個(gè)。ㄊ、自治區(qū))城鎮(zhèn)企業(yè)職工基本養(yǎng)老保險(xiǎn)補(bǔ)助占財(cái)政支出的比重為指標(biāo),比較分析了1996年至2000年和2010年我國(guó)31個(gè)。ㄊ小⒆灾螀^(qū))城鎮(zhèn)企業(yè)職工基本養(yǎng)老保險(xiǎn)所獲得的財(cái)政補(bǔ)助情況;第三,文章利用相關(guān)分析方法,,建立31個(gè)。ㄊ、自治區(qū))城鎮(zhèn)企業(yè)職工基本養(yǎng)老保險(xiǎn)負(fù)擔(dān)和政府財(cái)政補(bǔ)助之間的數(shù)量聯(lián)系;最后,提出對(duì)策建議。 通過(guò)分析,本文得出結(jié)論:(1)我國(guó)31個(gè)。ㄊ、自治區(qū))城鎮(zhèn)企業(yè)職工基本養(yǎng)老保險(xiǎn)的制度負(fù)擔(dān)差異明顯,上海(負(fù)擔(dān)最重,第1)、遼寧(負(fù)擔(dān)排名第2)等老工業(yè)基地的養(yǎng)老保險(xiǎn)制度負(fù)擔(dān)明顯沉重,而廣東(負(fù)擔(dān)最輕,第31位)、浙江(負(fù)擔(dān)排名第30)等沿海地區(qū)的養(yǎng)老保險(xiǎn)制度負(fù)擔(dān)明顯輕微。(2)我國(guó)31個(gè)。ㄊ小⒆灾螀^(qū))政府財(cái)政對(duì)其城鎮(zhèn)企業(yè)職工基本養(yǎng)老保險(xiǎn)的補(bǔ)助同其養(yǎng)老保險(xiǎn)制度負(fù)擔(dān)之間具有數(shù)量上的正向相關(guān)性;0.717的相關(guān)系數(shù)表明地方政府對(duì)養(yǎng)老保險(xiǎn)的補(bǔ)助基本有效。
【圖文】:

散點(diǎn)圖,散點(diǎn)圖,基本養(yǎng)老保險(xiǎn),財(cái)政


圖 5.2 帶回歸線(xiàn)的散點(diǎn)圖從圖 5.2 的結(jié)果可以看出,除去個(gè)別離散程度較高的數(shù)據(jù)對(duì),隨著數(shù)據(jù)軸 X向右推移,大多數(shù)數(shù)據(jù)對(duì)呈現(xiàn)向右上方延伸的趨勢(shì),這表明隨著城鎮(zhèn)企業(yè)職工基本養(yǎng)老保險(xiǎn)負(fù)擔(dān)的加重,財(cái)政對(duì)其基金補(bǔ)助支出的比例相應(yīng)增加,因此我們得出結(jié)論,城鎮(zhèn)企業(yè)職工基本養(yǎng)老保險(xiǎn)負(fù)擔(dān)與財(cái)政對(duì)其基金補(bǔ)助這兩個(gè)變量間可能存在較強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)系。5.2.2 相關(guān)系數(shù)分析法的應(yīng)用通過(guò)離散圖我們已經(jīng)知道所研究的兩個(gè)變量間可能存在較強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)系,但這種擬合關(guān)系并不精確。為了得到更為精確的結(jié)果,我們選用相關(guān)系數(shù)分析方法進(jìn)行后續(xù)的研究。按照變量的不同層次需要采用不同的相關(guān)系數(shù)測(cè)度方法:1、當(dāng)測(cè)量的是兩個(gè)定類(lèi)變量之間的相關(guān)關(guān)系的時(shí)候,主要有 Lambda 系數(shù)與 Tau-y 系數(shù)兩種方法:

散點(diǎn)圖,置信區(qū)間,散點(diǎn)圖,基本養(yǎng)老保險(xiǎn)


圖 5.3 添加置信區(qū)間的散點(diǎn)圖從圖中可以看出:(1)全國(guó)共有 9 個(gè)省市的樣本點(diǎn)落在了置信區(qū)間內(nèi),他們分別是河北、陜西、廣東、安徽、寧夏、浙江、北京、新疆和內(nèi)蒙古,說(shuō)明這些省市的城鎮(zhèn)企業(yè)職工基本養(yǎng)老保險(xiǎn)財(cái)政補(bǔ)助程度與城鎮(zhèn)企業(yè)職工基本養(yǎng)老保險(xiǎn)負(fù)擔(dān)之間的相關(guān)度與總體估計(jì)值的相似度最高。(2)有 16 個(gè)省市的樣本點(diǎn)落在了置信區(qū)間外,但離置信區(qū)間較近。其中有 9 個(gè)樣本點(diǎn)落在置信區(qū)間的左上方,這些地區(qū)分別是黑龍江、天津、吉林、湖南、重慶、山西、河南、海南與江西,說(shuō)明這些省市的城鎮(zhèn)企業(yè)職工基本養(yǎng)老保險(xiǎn)財(cái)政補(bǔ)助程度與城鎮(zhèn)企業(yè)職工基本養(yǎng)老保險(xiǎn)負(fù)擔(dān)之間的相關(guān)度與總體估計(jì)值接近,但略高于總體估計(jì)值;另外 7個(gè)樣本點(diǎn)則落在了置信區(qū)間的右下方,這些地區(qū)分別是四川、甘肅、云南、貴州、廣西、山東與江蘇,說(shuō)明這些省市的城鎮(zhèn)企業(yè)職工基本養(yǎng)老保險(xiǎn)財(cái)政補(bǔ)助程度與城鎮(zhèn)企業(yè)職工基本養(yǎng)老保險(xiǎn)負(fù)擔(dān)之間的相關(guān)度與總體估計(jì)值接近,但略低于總體估計(jì)值,。(3)最后剩下的 6 個(gè)樣本點(diǎn)則偏離置信區(qū)間較遠(yuǎn),其中有兩個(gè)樣本點(diǎn)位于置信區(qū)間的左上方,分別是遼寧和湖北,說(shuō)明這兩個(gè)省市的城鎮(zhèn)企業(yè)職工基本養(yǎng)老保險(xiǎn)財(cái)政補(bǔ)助程度與基本養(yǎng)老保險(xiǎn)負(fù)擔(dān)之間的相關(guān)度很高,遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于總體
【學(xué)位授予單位】:南京財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2013
【分類(lèi)號(hào)】:F842.67

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào):2560367

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