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摘 要：随着我国社会的进步与发展，社会养老保险水平逐渐提高，这使得越来越多离、退休人员的基本生活得到了应有的保障。目前，我国不同地区的养老保险水平呈现出明显的差异性，极不利于我国构建良好的、可持续养老保障体系。国内对养老保险制度的研究大多是从理论上，如果采取定量研究，从一个全新的视角，更能客观、全面地把握一个国家或地区的社会养老保险水平。选取10个影响社会养老保险的指标，运用因子分析法建立综合评价模型。研究发现，河南省18个市的社会养老保险水平的发展是不平衡的。但在人口老龄化背景下，研究如何缩减各地区之间的养老保险水平的差异，实现可持续发展的社会养老保险制度，具有重要的意义。
关键词：社会养老保险水平;因子分析;指标
在我国社会经济发展过程中，养老保险制度的发展有着极重要的作用，在有效保障离退休人员基本生活的同时，也促进了收入再分配的相对公平性。本课题研究的社会养老保险指的是：在一定时期内，一个国家或地区社会成员所享受到的社会养老保障经济待遇的高低程度[1]。本研究拟通过运用因子分析法对社会养老保险发展水平进行定量分析并进行综合评价，通过对河南省18个地区的比较与分析，力求全面把握全省各地的社会养老保险水平。
1 构建养老保险水平影响因素指标体系
对社会养老保险水平影响因素的研究，我们要进行系统分析与确定。因为这些指标要运用到衡量社会养老水平的计算中，所以这些指标的准确性高度影响着我们政策实施的结果。本研究通过对现有文献相关指标的分析与梳理，并遵循全面性、客观性、可实施性原则[2]，选取了以下10个因素，作为研究河南省各地区社会养老保险水平的指标。这些指标分别反映出河南省的社会经济发展、人口以及社会生活等状况，适合用来分析各地区的社会养老保险水平差异。具体指标如下：
X1—地区生产总值（亿元），X2—各地市总人口（万人），X3—地方财政收入（万元），X4—农村居民年人均可支配收入（元），X5—城镇非私营单位在岗职工平均工资（元），X6—就业人数（万人），X7—离退休人数（人），X8—城镇社会基本养老保险参保人数（万人），X9—用于社会保障和就业的财政支出（万元），X10—城镇居民家庭年人均收入（元）。
2 河南省社会养老保险水平影响因素研究——以因子分析法为基础
2.1 影响因素的因子分析检验
根据因子分析要求，首先需要对我们选取因素之间的相关性进行分析。我们运用SPSS22软件分析河南省18个地区的数据，得出变量之间的相关系数都比较高的结论，因此我们要拒绝零假设。这时，由于各个指标之间的相关性较强，需要对它们进行降维。接下来要做的就是判断这些指標是否符合作因子分析检验的条件。根据规定，指标（Kaiser Meyer Olkin，KMO）的值与Bartlett都要符合一定的标准。经过软件计算得出，该数据的KMO值为.741，并且P<0.05，因此，可以确定他们适合用于作因子分析。
2.2 相关系数矩阵的特征根、方差贡献率
从表1可以看出，第一成分的初始特征根为5.998，解释了总变异的59.980%;第二成分的初始特征根是3.168，它解释了总变异的31.684%，其结果都大于1;但是从第三成分开始，其初始特征根均小于1，所以选择两个公共因子就可以得到91.664%的总方差，该结果是理想的。
2.3 提取公共因子
为了方便对因子命名，需要将矩阵旋转，并自动排序，这样可以看出得分的高低，从而方便命名。根据各因子相对主成分因子得分系数的高低，可以将指标进行分类。第一主成分F1：X1（地区生产总值），X3（地方财政收入），X4（农村居民年人均可支配收入），X5（城镇非私营单位在岗职工平均工资），X8（城镇社会基本养老保险参保人数），X10（城镇居民家庭年人均收入），将其命名为经济收入因子。第二主成分：X2（各地级市总人口），X6（就业人数），X9（用于社会保障和就业的财政支出），X7（离退休人数），将其命名为人口与社会保障支出因子。
2.4 构建综合评价函数
根据因子得分矩阵，可以构成两个主因子函数：
F1=0.154X1-0.090X2+0.185X3+0.216X4+0.181X5-0.061X6+0.034X7+0.0.187X8-0.013X9+0.213X10
F2=0.071X1+0.257X2+0.018X3-0.169X4+0.004X5+0.248X6+0.188X7+0.032X8-0.224X9-0.104X10
两个主成分对社会养老保险水平影响程度的综合得分：F=（59.980F1+31.684F2）/91.664，表2为河南省18个地级市的综合得分。
3 河南省各地区社会养老保险水平综合评价
从表3的计算结果来看，郑州市数据结果遥遥领先，其经济发展水平与社会保障水平都位于前列，接下来分别是洛阳市、漯河市、南阳市与开封市。排在后5名的分别是驻马店市、济源市、濮阳市、三门峡市以及鹤壁市。通过比较，后5名与前几名城市的分数差距很大，可以看出河南省养老保险水平地区差异很显著。
再分别来看两个主要因子的结果：先看F1，即经济收入因子，位于前5名的分别是郑州、洛阳、济源、许昌与焦作，说明这几个地区的经济发展水平比较好。相反，位于后5名的濮阳、商丘、信仰、驻马店以及周口，其城市的经济与人民收入相比较而言低很多。第一名郑州市为3.621 62，最后一名周口市为﹣.982 44，两者之间的差距很明显。在提取公共因子时，第一成分的初始特征根就解释了总变异的59.980%，由此也说明，经济收入是影响地区之间养老保险水平差异的关键因素。再看F2的结果，得分在前列的地区，在综合养老保险水平中同样也处于前列，这也间接说明养老保险的财政支出与养老保险是息息相关的。不过，值得关注的是驻马店，其F2得分较高，但是其综合养老保险水平却处于第14名，这充分说明，虽然该市的社会保障投入较多，但是自身的社会经济发展较为落后，影响了其整体得分。处于F2第一名的周口，其F1经济发展因子排在最后一位，主要可能是因为此地区人口非常多，是河南省少数人口突破千万的城市，达到了1 149万人，但政府高度重视该地区的社会保障发展水平（用于社会保障与就业的支出为69.74万元），因此其养老保险综合得分处于第8名。这说明，社会保障发展水平不仅与经济发展水平有关，还与政府的财政投入、人口结构等有关。
4 结语
首先，一个城市的养老保险水平在很大程度上取决于当地政府对社会养老保险的支出，而养老保险的支出又与当地的经济发展密切相关。可以从综合得分看出，得分高的地区不一定在各个方面得分都高。所以，要想提高一个国家或地区的社会养老保险水平，最根本的手段还是加强当地的经济建设，经济的发展才是其社会养老保险水平提高的根本保障。
其次，各地区的社会养老保险水平应考虑与其他地区之间的平衡。因为各地区综合发展水平的差异，各个地区之间在养老保险缴费标准、缴费方式、给付标准、账户管理等方面存在一定的差异，但是这在一定程度上有失公允，因此，我们应考虑地区之间的平衡性，养老保险政策发展制度的设计应统筹全局，做到合理衔接，真正实现劳动者退休后能够老有所养、老有所依。
最后，要健全法律法规，加强养老保险的监管力度。无规矩不成方圆，任何一项措施的执行都要有一定的约束，否则很难执行下去。法律就是约束人的行为，告诫人们什么样的行为就要承担什么样的责任。为保证养老保障体系的贯彻执行，必须有严格法律法规对其进行约束，加大监管力度，不能流于形式，应做好法律法规的宣传。
[参考文献]
[1]华 凤.安徽省社会养老保险水平地区差异实证研究[D].蚌埠：安徽财经大学，2018.
[2]刘萍萍.基于因子分析法的我国各地区社会保障水平综合评价[J].社会保障研究，2011（2）：84-92.
关键词：社会养老保险水平;因子分析;指标
在我国社会经济发展过程中，养老保险制度的发展有着极重要的作用，在有效保障离退休人员基本生活的同时，也促进了收入再分配的相对公平性。本课题研究的社会养老保险指的是：在一定时期内，一个国家或地区社会成员所享受到的社会养老保障经济待遇的高低程度[1]。本研究拟通过运用因子分析法对社会养老保险发展水平进行定量分析并进行综合评价，通过对河南省18个地区的比较与分析，力求全面把握全省各地的社会养老保险水平。
1 构建养老保险水平影响因素指标体系
对社会养老保险水平影响因素的研究，我们要进行系统分析与确定。因为这些指标要运用到衡量社会养老水平的计算中，所以这些指标的准确性高度影响着我们政策实施的结果。本研究通过对现有文献相关指标的分析与梳理，并遵循全面性、客观性、可实施性原则[2]，选取了以下10个因素，作为研究河南省各地区社会养老保险水平的指标。这些指标分别反映出河南省的社会经济发展、人口以及社会生活等状况，适合用来分析各地区的社会养老保险水平差异。具体指标如下：
X1—地区生产总值（亿元），X2—各地市总人口（万人），X3—地方财政收入（万元），X4—农村居民年人均可支配收入（元），X5—城镇非私营单位在岗职工平均工资（元），X6—就业人数（万人），X7—离退休人数（人），X8—城镇社会基本养老保险参保人数（万人），X9—用于社会保障和就业的财政支出（万元），X10—城镇居民家庭年人均收入（元）。
2 河南省社会养老保险水平影响因素研究——以因子分析法为基础
2.1 影响因素的因子分析检验
根据因子分析要求，首先需要对我们选取因素之间的相关性进行分析。我们运用SPSS22软件分析河南省18个地区的数据，得出变量之间的相关系数都比较高的结论，因此我们要拒绝零假设。这时，由于各个指标之间的相关性较强，需要对它们进行降维。接下来要做的就是判断这些指標是否符合作因子分析检验的条件。根据规定，指标（Kaiser Meyer Olkin，KMO）的值与Bartlett都要符合一定的标准。经过软件计算得出，该数据的KMO值为.741，并且P<0.05，因此，可以确定他们适合用于作因子分析。
2.2 相关系数矩阵的特征根、方差贡献率
从表1可以看出，第一成分的初始特征根为5.998，解释了总变异的59.980%;第二成分的初始特征根是3.168，它解释了总变异的31.684%，其结果都大于1;但是从第三成分开始，其初始特征根均小于1，所以选择两个公共因子就可以得到91.664%的总方差，该结果是理想的。
2.3 提取公共因子
为了方便对因子命名，需要将矩阵旋转，并自动排序，这样可以看出得分的高低，从而方便命名。根据各因子相对主成分因子得分系数的高低，可以将指标进行分类。第一主成分F1：X1（地区生产总值），X3（地方财政收入），X4（农村居民年人均可支配收入），X5（城镇非私营单位在岗职工平均工资），X8（城镇社会基本养老保险参保人数），X10（城镇居民家庭年人均收入），将其命名为经济收入因子。第二主成分：X2（各地级市总人口），X6（就业人数），X9（用于社会保障和就业的财政支出），X7（离退休人数），将其命名为人口与社会保障支出因子。
2.4 构建综合评价函数
根据因子得分矩阵，可以构成两个主因子函数：
F1=0.154X1-0.090X2+0.185X3+0.216X4+0.181X5-0.061X6+0.034X7+0.0.187X8-0.013X9+0.213X10
F2=0.071X1+0.257X2+0.018X3-0.169X4+0.004X5+0.248X6+0.188X7+0.032X8-0.224X9-0.104X10
两个主成分对社会养老保险水平影响程度的综合得分：F=（59.980F1+31.684F2）/91.664，表2为河南省18个地级市的综合得分。
3 河南省各地区社会养老保险水平综合评价
从表3的计算结果来看，郑州市数据结果遥遥领先，其经济发展水平与社会保障水平都位于前列，接下来分别是洛阳市、漯河市、南阳市与开封市。排在后5名的分别是驻马店市、济源市、濮阳市、三门峡市以及鹤壁市。通过比较，后5名与前几名城市的分数差距很大，可以看出河南省养老保险水平地区差异很显著。
再分别来看两个主要因子的结果：先看F1，即经济收入因子，位于前5名的分别是郑州、洛阳、济源、许昌与焦作，说明这几个地区的经济发展水平比较好。相反，位于后5名的濮阳、商丘、信仰、驻马店以及周口，其城市的经济与人民收入相比较而言低很多。第一名郑州市为3.621 62，最后一名周口市为﹣.982 44，两者之间的差距很明显。在提取公共因子时，第一成分的初始特征根就解释了总变异的59.980%，由此也说明，经济收入是影响地区之间养老保险水平差异的关键因素。再看F2的结果，得分在前列的地区，在综合养老保险水平中同样也处于前列，这也间接说明养老保险的财政支出与养老保险是息息相关的。不过，值得关注的是驻马店，其F2得分较高，但是其综合养老保险水平却处于第14名，这充分说明，虽然该市的社会保障投入较多，但是自身的社会经济发展较为落后，影响了其整体得分。处于F2第一名的周口，其F1经济发展因子排在最后一位，主要可能是因为此地区人口非常多，是河南省少数人口突破千万的城市，达到了1 149万人，但政府高度重视该地区的社会保障发展水平（用于社会保障与就业的支出为69.74万元），因此其养老保险综合得分处于第8名。这说明，社会保障发展水平不仅与经济发展水平有关，还与政府的财政投入、人口结构等有关。
4 结语
首先，一个城市的养老保险水平在很大程度上取决于当地政府对社会养老保险的支出，而养老保险的支出又与当地的经济发展密切相关。可以从综合得分看出，得分高的地区不一定在各个方面得分都高。所以，要想提高一个国家或地区的社会养老保险水平，最根本的手段还是加强当地的经济建设，经济的发展才是其社会养老保险水平提高的根本保障。
其次，各地区的社会养老保险水平应考虑与其他地区之间的平衡。因为各地区综合发展水平的差异，各个地区之间在养老保险缴费标准、缴费方式、给付标准、账户管理等方面存在一定的差异，但是这在一定程度上有失公允，因此，我们应考虑地区之间的平衡性，养老保险政策发展制度的设计应统筹全局，做到合理衔接，真正实现劳动者退休后能够老有所养、老有所依。
最后，要健全法律法规，加强养老保险的监管力度。无规矩不成方圆，任何一项措施的执行都要有一定的约束，否则很难执行下去。法律就是约束人的行为，告诫人们什么样的行为就要承担什么样的责任。为保证养老保障体系的贯彻执行，必须有严格法律法规对其进行约束，加大监管力度，不能流于形式，应做好法律法规的宣传。
[参考文献]
[1]华 凤.安徽省社会养老保险水平地区差异实证研究[D].蚌埠：安徽财经大学，2018.
[2]刘萍萍.基于因子分析法的我国各地区社会保障水平综合评价[J].社会保障研究，2011（2）：84-92.