1.6　社会保险经济学的分析方法

和其他学科相比，经济学在分析方法上更注重定量分析、对因果关系的识别、对个体行为的探究。主要的分析方法有以下几种：

1.6.1　福利分析方法

通过个体效用最大化得到社会保险政策对个体行为的影响，通过社会福利最大化讨论最优社会保险水平等是社会保险经济学中重要的分析方法。

例如，在考察养老保险对储蓄的影响时，根据生命周期理论可知，人们通过最大化一生的期望效用得到对储蓄的选择。储蓄的主要目的是积累资产，用于退休之后的消费。假设人们存活若干期，没有不确定性，通过最大化一生的期望效用，决定各个时期的消费水平，从而可得到各时期的储蓄水平。同时，个体面临预算约束，即各期的消费加储蓄要等于各期的收入。

可见，个体的养老储蓄水平取决于收入水平和时间偏好。在其他情况相同时，收入水平越高的个体，养老储蓄水平越高，但储蓄率（储蓄/收入）并不随收入的变化而变化。时间贴现率越大，储蓄水平越低。

这一分析的含义是，即使没有养老保险制度，通常，个人也会为未来的养老储蓄，但对于短视的人而言，其时间贴现率较大，即对未来不够重视，因而工作时期储蓄较少，很可能会陷入老年贫困。政府强制性推出养老保险的一个重要理由就是克服个人可能出现的短视行为，体现政府的父爱主义。[12]

政府提供的养老保险缴费率的高低取决于社会中居民的短视程度，以及政府的社会福利函数。[13]有研究设定了一个等于工作人口和退休人口效用之和并按人数作为权重的社会福利函数，证明在所有居民都完全短视（即工作时不为退休做任何储蓄）、人口增长率为0的情况下，最优缴费率为50％，这也是现收现付制缴费率的上限。[14]但一个社会中不可能所有人都完全短视，一种情况是社会中的人有一定程度的短视；另一种情况是，社会中一部分人按照生命周期理论预计的那样理性地储蓄，另一部分人则完全短视。在第一种情况下，人们越不短视，所要求的最优缴费率就越低，当人们的理性达到一定程度时，最优缴费率为0；在第二种情况下，社会中有1/4的人完全短视时，最优缴费率为11％；社会中有一半的人完全短视时，最优缴费率为25％。

1.6.2　大样本微观计量方法

经济学领域越来越多地运用数据和经验研究方法，评价社会保险项目的效果，如基于大样本的计量经济模型就是其中的一种。越来越多的微观调查数据为这一方法的采用提供了可能。

大样本微观数据可以考察不同类型个体在社会保险项目中受到的不同影响，或者不同个体选择的差异对社会保险项目运行的影响。大样本数据，一是样本量大，且具有代表性，二是样本所包含的信息丰富，充分体现个体差异。由此可以观察到个体间多个维度上的差异。

试举一例说明。对于医疗保险中的逆选择问题，需要区分个体多维度的私人信息，如健康状况、风险偏好等。在比较我国不同类型医疗保险（城镇职工医疗保险简称“城职保”，城乡居民医疗保险简称“居民医保”）参保人的健康状况时，基于2014年中国家庭追踪调查数据（CFPS），我们分别考察了雇主提供城职保（强制参加）、自愿参加城职保和自愿参加居民医保三类参保者人群的差异，包括自评健康（好）的比例、有慢性病的比例、总医疗支出对数以及医保报销支出对数。从图1-4可见，自愿参加城职保的群体较之强制参加的群体，虽然拥有的医保类型一样，但他们在四个健康维度上都表现出更高的风险，即健康状况较差的人更可能选择参加城职保，他们的医疗费用也更高。[15]

数据来源：根据2014年中国家庭追踪调查数据（CFPS）绘制。

1.6.3　对因果关系的识别

理论上，我们可以得出社会保险会对个体行为产生一系列影响的判断，而且我们也的确观测到社会保险和很多现象之间存在相关关系，比如社会保险与工资的关系，医疗保险与医疗支出的关系，社会保险和劳动参与的关系。但可能还有很多其他因素也在影响个体行为，我们看到的这些变量之间的相关性，可能是其他因素的影响所致。更为严重的是，因为其他因素的存在，可能导致我们观测到的相关性和理论预计不一致。

例如，我们观测到有医疗保险的人，医疗支出更高。理论上有几种解释：一是医疗支出高的人更可能购买保险；二是因为有了医疗保险，降低了医疗消费价格，所以医疗支出更高；三是那些风险规避倾向高的人既会购买更多的保险，又会有更多的医疗消费。因而，仅仅看变量之间的关系，我们并不清楚二者之间的因果关系。只有因果关系才是我们评价政策效果的依据，比如，回答“如果我们提高报销比例，是否会导致医疗费用的大幅上涨”这样的问题。

再如，理论上我们可以得到养老保险的引入会导致老年劳动供给下降的结论，但影响劳动供给的因素很多，如果我们仅仅基于养老保险和劳动供给这两个因素进行比较，得到的结果很可能是有养老保险的人，劳动供给反而更高。这其中一个重要的原因是参加养老保险的人和没有参加养老保险的人并不是同一类人，而我们无法完全控制这两类人的异质性。比如，能力强的人更可能参加养老保险，同时也有更多劳动供给，而个体的能力又很难完全控制。

计量经济学为因果识别提供了一些工具和策略，是经济学研究越来越重视的方法，包括工具变量法、政策实验等。

1.6.4　政策实验方法

越来越多的研究采用双重差分（difference in difference）方法识别因果关系，从而考察某一政策的影响。例如，政府对老年时期的伤残补贴政策是否会导致劳动力供给下降是一个有争论的问题，加拿大政府的改革提供了一个政策实验。1987年，覆盖加拿大多数人的养老金体系（CPP）改革，提高了老年伤残补贴，而覆盖魁北克省的养老金体系（QPP）并未改革，表1-3是改革前后两种体系提供的福利（每年），以及两种体系下45—59岁人口中提前退休的比例。

资料来源：J. Gruber，Disability Insurance Benefits and Labor Supply，Journal of Political Economy，2000，108，p.1175。

用双重差分的方法，以CPP为实验组、QPP为对照组，以对照组在改革前后时点上的变化控制其他因素的影响，因而可以计算得出CPP待遇水平变化对提前退休有正向影响，使得提前退休比例上升了2.7％。还需要进一步检验的是，在改革前实验组和对照组的提前退休比例在时间趋势上是一致的。这说明较高的养老待遇会导致劳动供给下降。

政策实验方法越来越受到重视的原因，一是该方法的设计思想便于识别因果关系；二是当今世界各国不断推出相关的改革实验为这一方法的实施提供了条件；三是大样本数据的可得性提高，为区分实验组和对照组及二者差异的统计检验提供了可能。

1.6.5　行为经济学的方法

传统上，行为分析和福利分析所采用的经济学模型是一致的，人是理性地从最大化自身福利出发作出决策。在进行福利分析时，我们同样假设人们会在不同的政策环境下各自作出最优的选择，经济学基于人们的显示性偏好对政策的福利效果作出分析。

但现实中有越来越多的现象无法用传统的决策模型解释，行为经济学由此发展起来。行为经济学融入心理学和神经系统学的视角，对人们的储蓄行为、风险性行为、社会保险参与行为作出新的解释。这一视角面临的挑战是，如果人们不是最大化自身效用，那么如何进行福利分析？此时，显示性偏好并非最优的选择。最新的研究进展考虑到人们作出决策时可能会犯错，或者决策过程存在不一致性，从而修改对福利的定义。

行为经济学为政府干预提供了新的理由，现实中人们不一定按照理性人假设行事。当人们未能作出最优化选择时，即使是在完善的市场中，政府也有必要进行干预，例如，要求短视的人为退休进行储蓄，或者要求对风险估计不足的人购买医疗保险。

社会保险具有跨学科特征，涉及公共管理学、政治学、社会学、人口学、保险学、经济学、公共卫生学等诸多学科领域的知识与方法。[16]本书强调经济学的方法和视角，但并不排斥其他学科的研究方法。经济学模型力求简洁而有解释力，包含诸多假设条件，但复杂的现实世界有时并不符合这些假设，也难以完全用模型刻画。经济学和其他学科之间具有很强的互补性，其他学科的研究结论可以对经济学分析加以补充，也可对经济学方法提出挑战，促进其不断发展。