卢 珊,杜宝贵

(东北大学 文法学院,辽宁 沈阳 110169)

一、引言与文献综述

党的十九大报告指出:“我国社会的主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分发展之间的矛盾”。其中,不平衡强调公平问题,不充分聚焦效率问题,实现平衡与充分发展,需要兼顾社会公平与经济效率。从当前的经济与社会总体形势来看,中国自2010年迈入中等偏上收入国家行列后,不断向高收入经济体迈进,但近年出现了经济增长速度显著放缓、居民收入差距常年高于警戒线并不断增大的不利状况,加之中国已在中等收入阶段的时间超过10年,正面临“中等收入陷阱”的风险,而如何顺利跨越“中等收入陷阱”,已然成为了新时代中国社会经济改革与发展面临的重大问题与严峻挑战。在当前阶段既要兼顾社会公平又要保持适度经济增长的新时代背景下,作为收入分配“调节器”与经济发展“推进器”的社会保障改革发展对于跨越“中等收入陷阱”意义重大。社会保障支出作为社会保障制度实施的关键环节,是社会保障制度成效的重要体现。然而,中国社会保障支出是否如政策预期肩负起了缩小收入分配差距、促进经济增长的双重制度使命,实现了促进社会公平、提高经济效率的双重目标?随着时间的推移,其影响又是否会发生动态变化?在社会保障改革发展的不同阶段又是否存在阶段性差异?在中国社会保障支出的政策效果尚不明确的现实背景下,对以上问题的回答不仅有助于政府准确识别社会保障支出在收入分配与经济发展中的作用,提高社会保障支出政策制定与实施的有效性和针对性,而且对于缩小收入分配差距、促进经济可持续发展十分关键。

从现有研究看,单独分析社会保障支出对收入分配差距或经济增长影响的研究居多,并且这些研究往往基于传统单向方程模型分析得出相互矛盾的结论。例如:一些学者从社会公平的角度出发,分析社会保障支出对收入分配差距的调节作用,既有经验证据表明,社会保障支出缩小了居民收入差距,也有研究发现其扩大了居民收入差距[1-2];一些学者从经济效率的角度出发,分析社会保障支出对经济增长的影响效应,既有研究结果显示社会保障支出促进了经济增长,亦有研究发现其抑制了经济增长[3-4]。然而事实上,社会保障支出与经济增长、收入差距之间可能存在相互影响关系,而基于传统单向方程模型的分析无法考虑多变量之间的相互作用,会使模型的估计结果出现偏误。对此,有少数研究采用了VAR模型来解决双向因果导致的内生性问题,并具体探讨了社会保障支出、收入分配差距及经济增长之间的互动关系。例如:丁少群和许志涛分析了中国1978—2010年社会保障总支出、全国居民收入差距与经济增长之间的互动关系,发现经济增长对社会保障总支出具有显著正向影响,而社会保障总支出未能有效发挥对经济增长的助推器作用,且在收入分配领域发挥了扩大收入差距的逆向调节作用[5]。

通过梳理文献发现,社会保障支出、收入分配差距与经济增长之间相互影响,但迄今为止,关于社会保障支出缩小还是扩大收入差距、促进还是阻碍经济增长尚无一致结论。目前,在研究内容、研究视角及研究方法方面均存在一些不足,有待进一步完善。首先,从研究内容上看,已有文献多从收入分配效应或经济增长效应的单一方面分析社会保障支出的作用,而鲜有同时将两大影响效应置于同一可比框架下的系统研究。其次,从研究视角上看,已有文献多从静态视角出发,忽略了时间因素的影响,仅能够实现对特定研究期内社会保障支出的平均收入分配效应或经济增长效应的考察,所得研究结论会受到样本选择区间的影响。最后,从研究方法上看,已有文献多采用传统单向方程模型,忽略了变量间互为因果关系带来的内生性问题,尽管有少数研究采用VAR模型解决了这一问题,但VAR模型仍存在两个主要的局限性:一是模型本质上属于常参数模型,固定参数的假定忽略了变量间的非线性、时变性等特征因素,所得结果只是特定研究时期内不随时间变化的均值,难以吻合和解释现实情况;二是模型存在参数估计自由度的限制,导致其所能够处理的变量有限。以往研究中仅包含了研究者所关心的社会保障支出、收入分配差距与经济增长三个变量,然而,收入分配差距与经济增长除受到社会保障支出的影响,还会受到其他诸多变量的影响,但由于涉及的变量较多无法被纳入VAR模型的统一框架下考虑,所建立的模型中遗漏部分影响因素,使得对社会保障支出冲击效应的识别出现偏误,所得研究结论偏离现实。针对以上不足,本文基于1978—2019年时间序列数据,创新性地应用带有随机波动率的时变参数因子扩展向量自回归(TVP-SV-FAVAR)模型,从连续时期和典型时期两个视角,探究中国自改革开放以来,社会保障支出对收入分配差距与经济增长的冲击效应在时间维度和响应维度的动态时变特征及不同社会保障改革时期的阶段性差异。

本文的创新之处主要体现在四个方面:第一,将社会保障支出对收入分配差距与经济增长的影响效应放在同一可比框架下的动态系统中进行分析,并比较了同一社会保障改革时期两者的效应差异,丰富了相关研究内容;第二,将研究视角拓展至非线性与动态时变视角,揭示了改革开放以来,社会保障支出对收入分配差距与经济增长的动态影响效应,所得研究结论更加贴近实际;第三,首次应用宏观计量经济分析中较为前沿的非线性时变分析工具——TVP-SV-FAVAR模型进行计量检验,不仅放松了传统线性、固定系数模型的前提假设与限制条件,亦通过因子增广的方式有效控制了其他可能影响结论的变量,提高了模型估计精度,分析结果更加稳健可靠;第四,得出了以往研究尚未发现的新结论,包括社会保障支出对收入分配差距与经济增长的冲击效应具有动态时变性与阶段性差异、时间滞后性与长短期效应差异等,不仅推进了对该问题的理解与认识,亦为适时做出科学的社会保障支出决策提供了数据支持与政策参考。

二、研究设计

(一)理论分析与研究假设

中国社会保障改革历程异常艰辛,从被动变革到主动变革、从自下而上探索到自上而下推进、从个别地区试点到全面总结经验推广、从单项改革到综合改革、从服务并服从于经济改革与发展到独成体系发展、从注重效率取向到以维系和促进社会公正为己任的渐进发展路径[6]。从具体社会保障项目来看,早期只有灾害救助制度,后来有了社会保险制度,而且社会保险各项目的出现也有先后,覆盖范围也经历了从城镇到乡村,从就业群体扩大到全体居民。可见,中国社会保障制度是通过不断推进试点与改革而逐步发展完善的,不同时期的制度设计与项目构成不同、覆盖范围与保障水平也不同。据此,探讨中国社会保障支出对收入分配差距与经济增长的影响离不开社会保障制度改革的时代背景,不可忽略时间因素的影响。

在理论和政策目标层面上,社会保障制度作为政府调节收入差距的重要政策工具,被赋予了缩小收入差距的制度使命,但在实践和政策效果层面上,受制度模式、覆盖范围、制度转轨等因素的影响,社会保障支出对收入分配差距可能会出现“正向调节”与“逆向调节”两种截然相反的效果,而是否真正起到了缩小收入差距的作用主要取决于一个国家社会保障制度的完善程度,如果制度设计不合理,有可能产生逆向调节效应[7]。因此,尽管在理论上,社会保障支出具有缩小收入分配差距的功能,但需要健全与公平的制度设计、适度的保障水平才能在实践中发挥应有作用。有效的社会保障支出不仅可以弥补市场在收入分配领域的失效,同时还会改变微观个体的预算收入约束和社会福利函数,影响其消费、储蓄、投资等微观经济决策,进而改变资本、人力等宏观经济变量,最终影响宏观经济增长[8]。由于社会保障制度建立的初衷并非为促进经济增长,因而社会保障支出与经济增长之间并不是天然的协同关系,既可能促进经济增长,也可能阻碍经济增长,一个制度设计适当、与经济发展水平相适应的社会保障支出能够促进经济增长,反之,则会阻碍经济增长[9]。

从实践和政策效果层面上看,中国社会保障支出对收入分配差距与经济增长影响的大小和方向在一定程度上存在不确定性,可能会随着制度的改革与完善而呈现出随时间不断变化的动态时变特征及阶段性变化规律。改革开放以来,中国社会保障制度始终具有明显的城乡二元结构特征和地区差异,主要表现为农村(落后地区)社会保障制度的项目设置、覆盖范围及保障水平均明显落后于城镇(发达地区)。近年来,随着中国社会保障体系建设提速,城乡、地区社会保障发展不平衡的局面得到了有效缓解,但由于历史欠账过多加之政策的滞后性,起步较晚的农村(落后地区)在社会保障项目覆盖范围与保障水平方面与城市(发达地区)相比仍存在较大差距,短期内仍难以扭转其对居民收入差距的逆向调节作用。与此同时,中国社会保障支出自改革开放以来一直处于较低水平,尚未达到最优支出规模[10]。根据福利支出最优规模Armey曲线可知:当福利支出规模较小时,福利支出规模的扩大将促进经济增长;当福利支出规模达到某一临界点之后,福利支出规模的扩大将阻碍经济增长[11]。据此可推断,中国社会保障支出水平的提高会对经济增长产生推动力。考虑到社会保障支出只是影响收入分配差距与经济增长的因素之一,即除了社会保障支出以外,还有其他诸多因素会对收入分配差距与经济增长产生影响[12-13],因此,需要将社会保障支出的影响从众多影响因素中剥离出来,否则所得结果就会偏离现实。基于以上理论分析,本研究在控制其他变量影响的基础上,提出如下假设:

假设1:社会保障支出对收入分配差距与经济增长的影响具有动态时变性,且存在阶段性差异。

假设2:改革开放以来社会保障支出始终对居民收入差距起到了逆向调节作用,且整体趋势不断减弱。

假设3:改革开放以来社会保障支出始终对经济增长起到了正向促进作用,且整体趋势不断增强。

宏观经济政策发挥效果一般存在时间滞后性,即政策实施后可能在当年不产生或产生较小的政策效果,而随着时间的推移逐渐显现直至完全发挥其政策效果。考虑到社会保障投入与收入分配差距、经济增长的结果之间的传导可能存在一定的时间滞后性及持续性,提出如下假设:

假设4:社会保障支出对收入分配差距与经济增长的影响具有时间滞后性,且存在长短期效应差异。

(二)数据来源、变量选取与转换

本文采用中国1978—2019年时间序列数据,主要包括三类变量:一是冲击变量,为社会保障支出(SSE),以全口径社会保障支出绝对值来衡量;二是被冲击变量,包括收入分配差距与经济增长,分别以基尼系数(GINI)与国内生产总值(GDP)来衡量;三是提取共同因子所需的变量,选取了67个可能对社会保障支出、收入分配差距与经济增长三者间关系产生影响的变量作为控制变量。相关数据来源于《中国统计年鉴》《中国财政年鉴》以及中经网统计数据库。具体变量测量指标的选取如下:

其一,全口径社会保障支出。选取王延中和龙玉其所论述的口径二作为全口径社会保障支出的统计口径,即财政社会保障支出与社会保险基金支出之和,减去财政对社会保险基金的补助[14](1)中国社会保险基金收支独立于一般政府预算,且社会保险基金支出的一部分是由财政对社会保险基金的补助筹集的,因存在重复计算的问题,故这部分应当予以剔除。。中国社会保障制度从建立至今不断地改革与完善,不同时期的社会保障支出所涵盖的项目及统计口径有所不同。据此对改革开放以来全口径社会保障支出的核算项目进行了整理,如表1所示。其二,基尼系数与国内生产总值GDP。国家统计局自2003年才开始公布官方的基尼系数数据,故2003—2019年采用国家统计局公布的官方数据,2003年以前采用田卫民的估算结果[15](2)由于田卫民在文章中只估算了1980年及以后的全国基尼系数,本文进一步利用同样的方法估算了1978年和1979年的全国基尼系数。;国内生产总值GDP采用2020年最新公布的修订数据。其三,提取共同因子所需的变量。综合考虑数据的可得性,针对性地选取了涵盖产出类、价格指数类、收入差距类与人口类四个层面67个变量,其中,产出层面包括三次产业增加值、三次产业对GDP的贡献率、财政收支、储蓄、消费、投资、进出口总额、劳动者报酬等25个变量;价格指数层面包括居民消费价格指数CPI、商品零售价格指数、工业生产者出厂价格指数、固定资产投资价格指数等4个变量;收入差距层面包括城镇与农村居民家庭恩格尔系数、贫困发生率、城镇与农村居民人均可支配收入、二元经济结构、财政分权、中央对地方政府的转移支付、税收收入等20个变量;人口类层面包括老年人口比重、老年抚养比、人口自然增长率、城镇化水平、劳动力人口、就业人员、城镇登记失业率等18个变量。

表1 中国自改革开放以来全口径社会保障支出的核算项目

考虑到社会保障支出与GDP均会受到价格水平变动的影响,通过定基居民消费价格指数CPI(1978年=100)将现价社会保障支出转化为以1978年为基期的不变价社会保障支出,通过定基GDP指数(1978年=100)将名义GDP转化为以1978年为基期的实际GDP。同时为了消除计量分析中可能存在的异方差现象,对以上变量均进行自然对数变换。对提取共同因子所需的67个变量进行以下四步处理:一是将所有涉及受货币价值影响的变量进行平减处理,以剔除价格水平变动的影响;二是对不平稳的数据采用取对数、差分等方式进行转换,使之最终达到平稳;三是将所有已经平稳化处理后的变量进行标准化处理,以消除数据量纲不同对分析结果的影响;四是将所有变量按照是否迅速对社会保障支出变动做出反应分为“快速反应变量”和“慢速反应变量”(3)由于用于提取共同因子的变量指标过多,限于文章篇幅,具体指标名称、数据来源、处理方式及结果不再赘述,如需要可以向笔者索要。。

(三)研究方法

本研究采用目前宏观计量经济分析中较为前沿的非线性时变分析方法——带有随机波动率的时变参数因子扩展向量自回归模型(Time Varying Parameter-stochastic Volatility-factor Augmented Vector Autoregressive Model,以下简称TVP-SV-FAVAR模型)进行计量分析。该模型由Korobilis于2013年提出,是在经典向量自回归模型(Vector Autoregressive Model,以下简称VAR模型)基础上的改进与扩展,加入了因子增广(FA)、时变参数(TVP)和随机波动(SV)等因素,极大地改善了VAR模型设定的局限性,提高了模型的估计精度[16]。

经典VAR模型设定的局限性主要体现在两个方面:一方面,VAR模型存在参数估计自由度的限制,可能会因为无法处理大规模变量而导致遗漏重要信息,从而带来估计偏误。为解决这一问题,Bernanke等将因子增广思想引入到VAR模型中,利用主成分分析法从大量宏观经济变量中提取几个共同因子,并与观测变量共同组成因子增广向量自回归模型(Factor Augmented Vector Autoregressive Model,以下简称FAVAR模型)[17]。另一方面,VAR模型要求参数和扰动项方差在研究期间不随时间变化,这一强假设可能产生模型误设问题。为解决这一问题,Nakajima等将时变参数和随机波动因素引入到VAR模型中,采取创新型随机游走的处理方法对模型的系数矩阵和扰动项的协方差矩阵进行时变性处理,赋予了模型随机波动性和时变特质,由此构建了带有随机波动率的时变参数向量自回归模型(Time Varying Parameter-Stochastic Volatility-Vector Autoregressive Model,以下简称TVP-SV-VAR模型)[18]。

TVP-SV-FAVAR模型综合了FAVAR模型与TVP-SV-VAR模型的优势,不仅解决了经典VAR模型存在的参数估计自由度限制带来的遗漏变量问题,而且放松了其系数矩阵和扰动项协方差矩阵非时变的条件约束,有效地捕捉样本期内变量间关系的非线性与时变特征,极大提高了模型估计精度,使模型分析结论更加稳健可靠。考虑到研究社会保障支出对收入分配差距与经济增长的动态冲击效应不仅需要控制诸多干扰变量,还需要捕捉冲击效应的时变性,因而TVP-SV-FAVAR模型具有较明显的优越性。

(四)模型构建

参照Primiceri的研究,将经典VAR模型(4)经典VAR模型的表达式为:yt=c1yt-1+c2yt-2+…+cpyt-p+vt。扩展为TVP-FAVAR模型,具体形式如下[19]:

yt=c1tyt-1+c2tyt-2+…+cptyt-p+vt

(1)

对于每一个i=1,2,…,n的原始时间序列xit,均可以认为是通过冲击变量sset、被冲击观测向量zt和不可观测的共同因子向量ft进行因子回归分析得到的,且残差项具有自相关性和随机波动性,形式如下:

(2)

xt=λfft+λzzt+λssesset+F(L)xt+εt

(3)

三、实证分析

(一)变量平稳性检验

为避免时间序列数据非平稳造成虚假回归,在进行模型构建之前,需要对变量进行单位根检验,以判断时间序列的平稳性。本研究借助Eviews10软件,采用ADF单位根检验方法(Augmented Dickey-Fuller Test)对本研究所涉及的变量进行单位根检验(5)限于文章篇幅,未列出提取共同因子所用的67个变量的ADF检验结果,如需要请与笔者联系。,检验结果如表2所示。冲击变量与被冲击变量的取对数序列在5%的显著性水平下均为非平稳序列,而经处理后所有取对数的一阶差分序列在5%的显著性水平下均平稳。而用于提取共同因子的67个变量的ADF检验结果显示,在5%的显著性水平下,9个变量原序列平稳,17个变量取对数后平稳,35个变量取对数后一阶差分平稳,6个变量取对数后二阶差分平稳。

表2 冲击变量与被冲击变量的ADF单位根检验结果

(二)TVP-SV-FAVAR模型估计

首先,对先验值进行设定,代表FAVAR方程的式(1)和代表因子方程的式(3)中参数先验分布分别满足以下等式:

(4)

(5)

其次,根据VAR模型下的赤池信息准则(AIC)、施瓦兹准则(SC)、汉南奎因准则(HQ)、似然比(LR)检验统计量及最终预测误差(PRE),确定最优滞后阶数为1阶,依据Bernanke等提出的敏感性分析方法,确定提取2个共同因子[17]。

最后,为了准确估计后验分布,防止初始赋值的偏误,借助Matlab R2019a软件,利用贝叶斯框架下的MCMC方法模拟30 000次,并舍弃初始3 000次抽取的预烧样本,采用Gibbs抽样方法进行参数估计,基于估计系数构造脉冲响应函数。

(三)社会保障支出对收入分配差距与经济增长的动态冲击效应

1.三维脉冲响应分析

从冲击时间、响应程度、持续期三个维度对基尼系数(GINI)与GDP受到一单位标准差的正向社会保障支出连续时期冲击后的动态响应过程进行三维脉冲响应分析,结果如图1和图2所示。

图1 基尼系数对社会保障支出连续时期冲击的三维脉冲响应

图2 GDP对社会保障支出连续时期冲击的三维脉冲响应

从图1可以看出,在样本区间内的连续时点给社会保障支出施加一个单位标准差的正向冲击,基尼系数的脉冲响应值在时间维度(6)YOZ平面为时间维度,代表社会保障支出冲击发生的时间点及其引起的基尼系数、GDP的脉冲响应水平。与响应维度(7)XOZ平面为响应维度,代表社会保障支出冲击引起的基尼系数、GDP的脉冲响应水平与持续期数。均发生了动态波动,且同一维度下的变动趋势基本一致,但脉冲响应强度存在显著差异。从时间维度看,社会保障支出冲击在不同提前期所引起的基尼系数的脉冲响应值在样本区间内均显著为正,且随时间的推移整体呈现出了近似“W型”的非线性动态变化过程,在1981—1990年与1997—2000年波动下降,1991—1996年与2001—2019年波动上升。由此可见,改革开放以来,中国社会保障支出对收入分配差距的影响存在较强的动态时变性,但始终没有起到降低居民收入分配差距的作用,反而进一步加大了收入不平等程度,对居民收入差距起到了逆向调节作用,尤其2001年以来,这一逆向调节作用不断增强。从响应维度看,基尼系数对于不同时点社会保障支出冲击所产生的脉冲响应值均呈现出了倒U型的变化过程,即从第1期以后开始产生正向脉冲响应,在第2期达到冲击极大值,随后这一正向影响呈现出持续下降的态势并逐渐收敛至0,响应持续期基本在6～10期左右,收敛性较好。由此可见,中国社会保障支出对居民收入差距的逆向调节作用具有一定的时间滞后性,且存在显著的长短期效应差异。

从图2可以看出,在样本区间内的连续时点给社会保障支出施加一个单位标准差的正向冲击,GDP的脉冲响应值在时间维度与响应维度均发生了动态波动,且同一维度下的变动趋势基本一致,但脉冲响应强度存在显著差异。从时间维度看,社会保障支出冲击在不同提前期所引起的GDP的脉冲响应值经历了由负转正的变化过程,即在第2期各年份GDP的脉冲响应值均显著为负,而在第3期及之后直至收敛前均显著为正,且随时间的推移呈现出了与基尼系数脉冲响应值近乎同步的“W型”非线性动态变化过程,自2001年以后,第2期呈现出了负向抑制作用逐渐减弱并趋于0的变化趋势,第3期及之后呈现出了正向促进作用不断增强的变化趋势。由此可见,改革开放以来,中国社会保障支出对经济增长的影响存在较强的动态时变性,且在短期与中长期存在着非对称的影响效应,表现为社会保障支出的提高在短期内阻碍了经济增长,而在中长期促进了经济增长,尤其自2001年以来,短期负向抑制作用逐渐减弱,中长期正向促进作用不断增强。从响应维度看,GDP对于不同时点社会保障支出冲击所产生的脉冲响应值均呈现出了近似“倒S型”的变化过程,即从第1期以后开始产生负向脉冲响应,在第2期达到负向冲击极小值,随后开始转为正向脉冲响应,并在第4～5期达到正向冲击极大值,而后缓慢下降并逐渐收敛至0,响应持续期基本在10～18期左右,收敛性较好。这一研究结果表明,中国社会保障支出对经济增长的影响存在时间滞后性,且长短期效应差异显著。

2.阶段脉冲响应分析

为进一步纵向比较不同社会保障改革时期的社会保障支出冲击引起的基尼系数与GDP的动态响应特征,同时横向比较同一社会保障改革时期的基尼系数与GDP面对社会保障支出冲击的动态响应特征,在以上三维脉冲响应分析的基础上,采用对不同时期脉冲响应值横向加总平均的办法进行阶段脉冲响应分析,同时引入响应极值、响应周期、短期效应、中期效应、长期效应及总效应等多重评价指标进行较为全面的比较分析。参照郑功成对中国社会保障制度改革阶段的划分[20],并结合党的十九大报告确立的新时代社会保障建设目标任务,将中国社会保障制度改革发展划分为:改革起步期(1986—1992年)、急剧变革期(1993—1997年)、独立建制期(1998—2008年)、全面推进建设期(2009—2016年)及新时代(2017—2019年)五个阶段,各阶段的社会保障支出对基尼系数与GDP冲击的阶段性脉冲响应结果如图3所示,具体冲击特征如表3所示。

图3 基尼系数(左)与GDP(右)对社会保障支出冲击的阶段性脉冲响应

表3 不同社会保障改革阶段的社会保障支出对基尼系数与GDP的冲击特征

从图3和表3可以看出,基尼系数、GDP对社会保障支出正向冲击的动态响应过程在不同社会保障改革阶段较为稳健,其变动趋势基本一致,而在不同评价指标下,不同阶段的社会保障支出对基尼系数与GDP的动态冲击特征以及同一阶段下的基尼系数与GDP面对社会保障支出冲击的动态响应特征均表现出显著的阶段性差异。具体而言:不同社会保障改革阶段的社会保障支出对基尼系数的动态冲击特征表现为:从响应极值看,响应极值呈现出波动上升的变化趋势,且极大值发生在“新时代”;从响应周期看,响应周期为7～10年,且随着社会保障改革进程的推进响应周期变长;从短期、中期、长期效应看,冲击效应始终为正,且不同阶段下的冲击效应均呈现出了波动上升的变化趋势,同一阶段下的短期效应大于中长期效应;从总效应看,冲击总效应始终为正,且呈现出了波动上升的变化趋势。

不同社会保障改革阶段的社会保障支出对GDP的动态冲击特征表现为:从响应极值看,响应极值呈现出波动上升的变化趋势,且极大值发生“新时代”;从响应周期看,响应周期为13～18年,且随着社会保障改革进程的推进响应周期变长;从短期、中期、长期效应看,在“改革起步期”“急剧变革期”与“独立建制期”的短期效应为负,其他阶段的各期冲击效应均为正,且不同阶段下的冲击效应均呈现出了波动上升的变化趋势,同一阶段下仅在“改革起步期”的短期效应大于中长期效应,其他阶段均为中长期效应大于短期效应。从总效应看,冲击总效应始终为正,且呈现出了波动上升的变化趋势。

比较同一社会保障改革阶段的基尼系数与GDP对社会保障支出冲击的动态响应差异发现:从响应极值看,基尼系数的响应极值大于GDP;从响应周期看,GDP的响应周期长于基尼系数;从短期效应与中期效应看,各阶段基尼系数的脉冲响应值均大于GDP;从长期效应与总效应看,在“改革起步期”与“急剧变革期”,基尼系数的脉冲响应值大于GDP,而在“独立建制期”“全面推进建设期”与“新时代”则与之相反。综上,假设1和假设4均得到了确证,假设2和假设3得到了部分确证。

(四)稳健性检验

为检验上述基于TVP-SV-FAVAR模型估计结果的稳健性,采用替换变量的方法进行检验。在上文的实证研究中,选取的社会保障支出指标代理变量为社会保障支出的绝对值,经济增长指标的代理变量为实际GDP,考虑到不同的指标选取可能会对模型估计结果产生影响,采用社会保障支出占GDP的比重作为社会保障支出的代理变量,实际GDP增长率作为经济增长的代理变量,依次进行替换并重新估计模型(8)首先,仅替换社会保障支出指标的代理变量并重新估计模型;其次,仅替换经济增长指标的代理变量并重新估计模型;最后,同时替换社会保障支出、经济增长指标的代理变量并重新估计模型。。对比上文结果发现(9)篇幅所限检验结果未列出,感兴趣者可向作者索取。,模型的脉冲响应结果并未发生实质性变化,在时间维度和响应维度的方向及变动趋势基本一致,仅在脉冲响应值上存在细微差异。因此,本文的估计结果是稳健的,核心结论并不会随着变量衡量方式的不同而改变。

四、研究结论与政策启示

本文采用中国1978—2019年时间序列数据,应用TVP-SV-FAVAR模型,实证检验了中国自改革开放以来,社会保障支出对收入分配差距与经济增长的动态冲击效应。研究发现:自改革开放以来,中国社会保障支出对收入分配差距与经济增长的影响均具有显著的动态时变性与阶段性差异、时间滞后性与长短期效应差异,具体表现为以下五方面:第一,社会保障支出对收入分配差距与经济增长的冲击效应在时间维度和响应维度上均具有动态时变特征。在时间维度均呈现出了“W型”的非线性动态变化过程,两者波动趋向同步,在1981—1990年与1997—2000年波动下降,1991—1996年与2001—2019年波动上升,而在响应维度两者存在显著差异,前者呈现出了“倒U型”的响应过程,后者呈现出了“倒S型”的响应过程。第二,社会保障支出对收入分配差距与经济增长的影响均存在时间滞后性,且长短期效应差异显著。其中,社会保障支出对收入分配差距的影响无论在短期还是中长期,始终起到了逆向调节作用;而社会保障支出对经济增长在短期起到了负向阻碍作用,而在中长期起到了正向促进作用。第三,不同社会保障改革阶段的社会保障支出对收入分配差距与经济增长的动态冲击效应均存在显著阶段性差异,其中,“改革起步期”的影响效应最小且持续时间最短,而随着社会保障发展阶段的变迁,整体呈现出了影响效应不断增强,持续时间不断变长的演变规律。第四,同一社会保障改革阶段的社会保障支出对收入分配差距与经济增长的影响均存在长短期效应差异,其中,各阶段的社会保障支出对收入分配差距的影响效应均为正,且短期效应均大于中长期效应,而社会保障支出对经济增长的影响在“改革起步期”“急剧变革期”与“独立建制期”的短期效应均为负,其他阶段的各期影响效应均为正,且仅在“改革起步期”的短期效应大于中长期效应,其他阶段的中长期效应均大于短期效应。第五,同一社会保障改革阶段的社会保障支出对收入分配差距与经济增长的冲击效应强度与持续期存在显著差异,其中,社会保障支出对经济增长影响的持续期长于对收入分配差距影响的持续期,且两者的效应大小存在显著差异,表现为:各阶段的社会保障支出在短期和中期对收入分配差距的影响效应强于对经济增长的影响效应,而从长期效应与总效应看,“改革起步期”与“急剧变革期”的社会保障支出对收入分配差距的影响效应大于对经济增长的影响效应,而在“独立建制期”“全面推进建设期”与“新时代”则与之相反。

根据以上研究结论,可以得到以下启示:第一,现阶段中国社会保障制度公平性问题仍旧突出,在加快建设中国特色社会保障体系的关键时期,应着眼于破解社会保障制度发展不平衡和不充分的问题,加快推进城乡社会保障制度一体化、基本社会保障服务均等化的改革进程,通过合理的制度设计和有效的制度实施,不断缩小城乡之间、地区之间、群体之间的社会保障水平差距,使社会保障尽快回归其缩小居民收入差距的制度使命。第二,现阶段中国不应将社会保障支出视为“非生产性”的消费性支出,认为其规模的扩大会阻碍经济增长,而应该继续合理增加社会保障支出,以满足人民日益提高的社会保障需求,同时更好地发挥其经济助推器的作用,但不可盲目地增加社会保障支出,其支出水平必须与经济发展水平相适应,否则,对经济增长的消极作用可能会显现出来。第三,为确保社会保障制度设计能够起到缩小收入差距、促进经济增长的作用效果,未来社会保障制度的改革与完善,需要依托于对社会保障支出效果的准确评估,不仅要关注其动态时变特征与阶段性差异,还应关注其时间滞后性与长短期效应差异,以提高改革措施的时效性与精准性,否则僵硬的调控政策非常容易导致政策目标与实践效果间出现偏差,从而产生一系列负面效应。

本研究丰富了已有研究成果,但仍存在一些不足之处:在TVP-SV-FAVAR模型的框架内纯粹“量化”分析了社会保障支出对收入分配差距与经济增长的动态冲击效应,由于缺乏微观基础,未通过逻辑完整的理论模型对冲击效果变化的原因及其内在传导机制进行更深入的分析。因此,未来还需要更加完善的理论推演和计量检验,进一步识别并阐述数据背后隐藏的深层次原因。