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养老金待遇与家庭代际间教育投资论文范文

时间:2022-12-21 10:57:36

养老金待遇与家庭代际间教育投资论文

1研究设计

1.1调查过程目前我国已经实现了城镇和农村基本养老保险的制度全覆盖,全国的农村地区也基本实现了社会养老保险的制度全覆盖,但并不意味着城市和农村地区居民全部参加基本养老保险,也就是说,全国的城镇和农村地区居民的参保率并不是100%。因此,介于城乡居民参与社会养老保险的制度差异,本文的样本取样,采用调查问卷方法进行实地调查,调查员均为当地委托的大学生团队。抽样调查所在地集中在华北的邯郸、华中的武汉、华南的南宁、华东的南京以及西部的兰州,共5个城市。每个城市的市区抽取两个区,每个区选取3个社区,共调查30个社区;每个城市的农村地区选取2个区(县),每个区(县)选取2个乡(镇),每个乡镇选取1个村(社区),共20个村(社区)。采用便利抽样,调查对象为有子女但现未享受城乡居民基本养老保险、城镇职工基本养老保险、机关事业单位退休金待遇,以及未参加上述社会保险且未满60周岁的群体。共调查了466户,其中有效样本数量为408份,有效率为87.6%。

1.2变量及定义目前,从养老金制度参与角度而言,形成了四类人群,一类是机关事业单位群体,这类群体目前享有退休金并由财政支付;第二类是城镇职工,参加城镇职工基本养老保险;第三类是参加城乡居民基本养老保险制度的群体;第四类是因各种原因没有参加社会养老保险制度的人员群体。因此,为了探究我国社会养老保险待遇差别对于城乡居民对下一代的教育投资意愿的影响,本研究设置了4个体现养老金待遇群体的自变量,即上述四类人群。控制变量主要涉及个人和家庭的基本特征,包括性别、年龄、学历、配偶状况、户籍状况、家庭子女数、家庭经济条件、生活自理能力以及亲友探访频率等几个要素。考虑到目前政府已经基本保障了基础教育资源,实现了九年义务教育,并在全国农村地区实行了义务教育阶段免费的教育财政保障政策,由于本研究的因变量是一个考虑城乡居民代际间教育投资意愿的变量,因此将该因变量分为四个题项进行问卷调查:①不愿意对子女的教育进行投资;②愿意对子女的教育投资到高中及以下阶段;③愿意对子女的教育投资到大专及本科阶段;④愿意对子女的教育投资到研究生及以上阶段。上述变量定义及赋值情况见表1。

1.3检验模型与检验步骤鉴于本研究的因变量为分类变量,在此采用logistic模型进行回归,为提高检验的拟合优度,本文控制个人基本特征或家庭一些情况,考察城乡基本养老保险制度的养老金不同待遇对于家庭教育投资意愿的影响,检验步骤如下:第一步:确定自变量和控制变量的频次和频率,采用似然比检验分析自变量和控制变量的相关性,剔除不显著变量后,重新进行相关性检验,直到所有变量均通过似然比检验。第二步:形成解释变量和因变量的关系矩阵,通过监测数据,对各解释变量的回归系数进行求解,矩阵表达式如下。式中,x11、x12……xij分别代表反映个人基本特征以及家庭一些个体情况的解释变量(控制变量和自变量),其中没有反应控制变量进行估计的为模型1,加入控制变量进行估计的为模型2。i为样本数;j为解释变量的个数;m代表因变量Y的赋值(1~4分别代表“不愿意对子女的教育进行投资”、“愿意对子女的教育投资到高中及以下阶段”、“愿意对子女的教育投资到大专及本科阶段”以及“愿意对子女的教育投资到研究生及以上阶段”)。β0为常数项;βj是各解释变量的回归系数,体现影响家庭教育投资意愿的方向和程度。第三步,回归分析。将本研究设置的四个体现养老金待遇群体(自变量)以及学历、经济状况等体现个人影响因素的控制变量放入模型,进行Logistic模型分析,得到参数估计结果。由于模型的因变量中有4个类别,对于未加入控制变量的模型1,存在n个自由度;而对于加入控制变量的模型2,每一个自变量和控制变量分别含有n,k个变量取值,整体自由度为n×k,最终根据自变量的相伴概率进行整体以及自变量显著性检验。第四步:进行模型整体的有效性检验。对变量及其相应类别做整体检验,以确定该组数据是否拟合Logistic回归模型,其中原假设H0是该回归模型无效,且所有系数均为0。

2主要分析结果

经过Pearson卡方统计量的检验显示,Pearson值22.72,显著性为97.57,因此拒绝样本拟合情况在5%以内的原假设。为了检验自变量的显著性,本位首先采用似然比检验法进行检验(结果见表2),从表2(I)可以看出,在所有自变量中,“性别”、“年龄”以及“户籍状况”三个变量没有通过显著性检验(显著性均大于0.05),说明这三个影响家庭教育投资意愿的影响因素可以忽略,故除去这三个变量重新检验,结果见表2(II)。而表2(II)的结果显示,各变量均显著,因此,我们可运用有序多分类的Logistic模型进行回归,由于分类检验结果表较大,为了便于解释,我们分别给出组变量检验结果(因变量与自变量、控制变量相关性)和因变量整体相关性检验结果。表3回归结果显示,模型2的拟合优度检验结果NagelkerkeR2分别为0.720,正确率为79.24%,说明模型2的拟合度较好。而模型1的Chi-Square值为270.106,Sig值为0.000,表明模型总体上均有统计学意义。

从表3模型1的估计结果来看:较之于无参保不享受养老金待遇的人群,参加城乡居民基本养老保险、城镇职工基本养老保险以及机关事业单位享有退休金的群体对于下一代进一步教育投资的意愿整体较为显著,这类群体对于“家庭教育资助意愿”均愿意资助下一代就读到大专及本科以上,且相伴概率均小于0.05,本文验证假说1得到验证。但从机关事业单位群体的教育投资意愿的程度并不比城乡居民基本养老保险、城镇职工基本养老保险的群体高,模型1的回归结果也体现了这一检验值特点,因此,本文验证假说2并不能得到验证。“学而优则仕”、“耕读传家”的思想在中国文化传统中根深蒂固,无论是政府官员还是普通城乡居民,都会在可能的条件下支持下一代的教育。在组变量检验的模型中还看出(参见模型2),子女在两个及以上的家庭中,愿意资助子女学习到研究生及以上学历的相伴概率不显著,本研究的假说3得到验证。本文设置了四类体现养老金制度不同待遇的群体,并将这些群体对教育投资的意愿纳入同一框架,编制量表,基于对我国华东、华南、西部、华北及中部某一城市的城乡样本,采用Logistic模型进行了实证检验。结果显示:较之于华北和西部地区而言,华南地区样本显示出相对较高的家庭教育投资意愿;城乡居民有着不同养老金待遇,其教育投资的意愿明显不同;此外,在所有参保群体和未参保群体中,居民家庭中子女越多,对教育投资的意愿越低。这些结论引申的政策含义是:政府应以消除职业区别和城乡区别为公平目标,逐步完善养老金制度,在实现社会养老制度的全覆盖、全参与的同时,从根本上提高养老金保障水平,缩小城乡养老金待遇的差异,而且将有利于调节收入分配,引导家庭教育投资,进而有利于提高全民的人力资本水平。

作者:廖楚晖侯芳于凌云单位:西南交通大学公共管理学院经济管理学院

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