完善基本養(yǎng)老保險(xiǎn)制度是增進(jìn)民生福祉與加強(qiáng)社會(huì)治理的關(guān)鍵要義。過往研究主要關(guān)注基本養(yǎng)老保險(xiǎn)對幸福感的主效應(yīng),鮮有探討異質(zhì)性和中介效應(yīng)�；谥袊C合社會(huì)調(diào)查2015年的數(shù)據(jù),利用有序Logit模型和傾向得分匹配模型,重點(diǎn)探討基本養(yǎng)老保險(xiǎn)對居民幸福感的影響機(jī)制。研究表明:參加基本養(yǎng)老保險(xiǎn)對居民幸福感具有顯著正向作用;基本養(yǎng)老保險(xiǎn)顯著提升中低收入居民的幸福感,但對高收入居民的影響微弱;社會(huì)信任在基本養(yǎng)老保險(xiǎn)參與和居民幸福感之間發(fā)揮部分中介作用。因此,為了提升居民幸福感,我國在多層次養(yǎng)老保險(xiǎn)體系建設(shè)中應(yīng)以基本養(yǎng)老保險(xiǎn)制度為重點(diǎn),同時(shí)加快推進(jìn)第二層次的企業(yè)年金制度和第三層次的個(gè)人儲(chǔ)蓄性養(yǎng)老保險(xiǎn)制度的發(fā)展,努力為培育社會(huì)信任提供公平正義的養(yǎng)老保險(xiǎn)制度環(huán)境。 

【文章來源】：社會(huì)保障研究. 2020,(03)CSSCI

【文章頁數(shù)】：10 頁

【部分圖文】：

假設(shè)模型

正如前文所言,對是否參加基本養(yǎng)老保險(xiǎn)的政策干預(yù)不滿足嚴(yán)格外生,而是緣于個(gè)人有意識(shí)的選擇,這就可能產(chǎn)生自我選擇偏誤的內(nèi)生性問題,造成錯(cuò)誤的因果推斷。因此,本文利用傾向得分匹配模型,構(gòu)建一個(gè)反事實(shí)估計(jì)框架,以期修正有序Logit模型結(jié)果。為了避免對某種匹配方法的依賴,保證匹配結(jié)果的穩(wěn)健性,本文同時(shí)采用近鄰匹配(1∶4)、半徑匹配(半徑0.03)和核匹配(帶寬0.06)方法。需要強(qiáng)調(diào)的是,傾向得分匹配法需要進(jìn)行平衡性檢驗(yàn),主要判斷控制組和處理組在協(xié)變量方面是否有顯著差異。已有研究表明,近鄰匹配、半徑匹配和核匹配的分析結(jié)論基本一致[31]。因此,本文接下來主要陳述全樣本的近鄰匹配法的平衡性檢驗(yàn)結(jié)果。圖2反映了協(xié)變量標(biāo)準(zhǔn)化偏差的近鄰匹配前后分布特征,可以發(fā)現(xiàn),大多數(shù)協(xié)變量在匹配后的標(biāo)準(zhǔn)化偏差縮小,并且小于10%。圖3反映了傾向得分共同取值范圍,可以發(fā)現(xiàn),大多數(shù)觀測樣本均在共同取值范圍內(nèi),故在進(jìn)行傾向得分匹配時(shí)僅會(huì)丟失很少部分樣本。綜上所述,近鄰匹配法基本通過平衡性檢驗(yàn)。圖3 傾向得分的共同取值范圍

圖2 近鄰匹配后協(xié)變量的標(biāo)準(zhǔn)化偏差圖示根據(jù)表4可以發(fā)現(xiàn),在全樣本中,3種匹配方法的處理組平均處理效應(yīng)估計(jì)值(ATT)依次為0.085、0.063和0.068,且均在1%的水平上顯著。該結(jié)果表明,表1中模型1的估計(jì)系數(shù)0.148高估了基本養(yǎng)老保險(xiǎn)對幸福感的影響,但仍可證明基本養(yǎng)老保險(xiǎn)顯著提升了居民的幸福感。在中低收入居民樣本中,三種匹配方法的平均處理效應(yīng)估計(jì)值依次為0.093、0.086和0.088,且均在1%的水平上顯著。該結(jié)果表明,表1中模型2的估計(jì)系數(shù)0.161高估了基本養(yǎng)老保險(xiǎn)對幸福感的影響,但仍可證明參加基本養(yǎng)老保險(xiǎn)顯著提升了中低收入居民的幸福感。在高收入居民樣本中,三種匹配方法的平均處理效應(yīng)估計(jì)值依次為0.024、0.001和-0.003,但并不顯著,這表明參加基本養(yǎng)老保險(xiǎn)不能顯著提升高收入居民的幸福感。綜上所述,假設(shè)1、假設(shè)2和假設(shè)3均得到修正和通過檢驗(yàn)。

【參考文獻(xiàn)】：
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