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摘 要：随着我国人口数量不断增长，城乡居民的生活水平呈现出层次不一、贫富差距逐渐拉大的趋势。在城镇化进程不断加快的视角下，城乡居民生活得到较大的改善。本文针对我国居民社会保障情况进行抽样的调查，借助于中国社会综合调查数据库CGSS，从各个角度探讨我国居民的社会保障情况，根据调查结果提出社会保障制度的改进措施。
关键词：城市化；社会保障统计；调查分析；改进措施
社会保障是保障我国劳动力较弱的人群而制定的一种制度，主要对象是年老、疾病、伤残等丧失劳动力或劳动力较弱的人群，通过国民经济分配及再分配将给这部分人群提供一定的物质帮助及社会服务，保证他们的基本生活。自我国改革开放以来，社会得到快速的建设，在此过程中，社会保障的作用尤为重要。在我国城乡居民文化水平及贫富差距不同的国情下，只有做好社会保障事业的配套工作才能使社会各方面的改革得到更快的推进[1]。因此，在我国城镇化进程不断加快的视角下，研究我国城乡居民社会保障情况具有十分重要的意义。
一、研究数据来源以及数据特征
本文研究的社会统计调查数据主要来自于中国调查开放数据库CGSS，该数据库记載着我国每年中国城乡居民的生活综合调查数据统计，本文获取的数据是在2014年关于居民社会保障数据，采用抽样调查的方式。该数据划分初级抽样、二级抽样、三级抽样，一级以区、县；二级以乡镇、街道；三级以居委会及村委会，最后在每一个家庭中抽取一个为抽样样本，此次调查的范围包括全国二十二个省、四个自治区、四个直辖市，总样本拥有数量在9470个，其中含有3938个农村居民样本，5532个城镇居民样本[2]。
此次调查内容问题通过长时间的考虑决定从个人、健康、家庭、环境及社区管理等七个层次，而社会保障调查则从个人收入、就业情况、教育程度、工作单位属性、户籍、居住地点六个方面来研究我国社会保障情况，此次社会保障调查方案汲及的指标并不全面，具体从我国居民的养老保险、医疗保险、失业保险三个方面进行社会保障状况的调查。相关统计的数据如表1所示：
从表1中可看出，我国居民参与社会保障的具体情况，如以下结果：
农村居民参加医疗保险及养老保险、失业保险远远要超过城镇居民，从中得出农村的社会保障还处于低级水平；居民受教育的程度决定其对社会保障的认识程度，其中文化越高参保率越高，其中受高等教育的人群远远要超过初等教育的居民；居民收入越高参与各类保险的数率起高，高等收入人群的参保率远远要大于中低收入人群；失业居民参与各类保险的数率较大，其比就业居民参与的保险率要多[3]，但其中要注意的一点就是失业居与参与就业保险的参保率整个上来看与就业居民参保率无太大差距；从参保率的分析可以看出，在公有制单位上班的人群参与养老保险及医疗保险的人数均处于较高水平，但私有制人群参与各类保险的人数接近于0，从中可以看出，私有制企业对社会保障制度的不重视或者不健全；东部地区为经济较发达的地区，其居民各类保险的人数及命中率率均处于较高水平，其中中部地区居民参与保险的人数均超过西部地区，但从参保率来看其相差不大，从而说明中部地区社会保障制度的覆盖率还处于较低水平。
二、构建模型及结果分析
此次调查分析采用logistic模型，logistic模型建立的回归模型主要是依据二分类及多分类解释变量，其中解释变量可划分为定量或定性数据，通常模型形式如下：lgngit（Y≤j）=βj0+β1x1+
其中：longit（P（Y≤J））=lnP（Y≤j）1-P（Y≤J）
Longistic模型的应用到了一个重要的系数，即估计优势比OR（OddsRatio）。优势比是指一件事物会发生的概率与不发生的概率之比，通过概率之比分析解释变量变化发生的优势变动情况，以便更好的分析被解变量的作用[4]。其中二分类的优势比如下所示[5]：
OR=p（Y1≤J）/P（Y1>j）p（y1≤j）/P（Y1>J）
本文所研究的社会保障情况并未根据一定的顺序关系，因此，采用无序分类被解释变量的logictic模型，并建立起养老保险、医疗保险及失业保险的无序二分类被解释变量模型，这对这三大类均采用0、1量化处理，即参保等于1，未参保等于0，如以下形式所示：
longit（P）=Lnp1-p=α1+βX+εi
公式中代表的含义为截距项；P代表参保率；代表误差项；X代表解释变量距阵，针对教育水平及个人年收入均采用实际值；而就业状况、居住地区、户籍及工作单位均采用虚拟变量，即城镇等于1；农村等于0；就业等于1；失业等于0；依次类推。由于该模型作为一种非线性模型，因此采用未知总体参数的最大似然估计法，最终估计的结果具有一致生、渐近有效性、渐进正态性，假设deviance与pearson可对longistic回归模型参数所估计的0进行卡方值判断，则可通过deviance与pearson进行模型的拟和优度的准则判断，这些模型可通过SAS9.0进行参数估计与检验实现[6]。
表2是通过最大似然估计法得到的养老保险、医疗保险及失业保险的回归估计，如表2所示：
总结：
通过表1表2中分析发现，居民参与社会保障的实际情况受到一定情况的影响，但其存在着一定的异同点[7]：（1）由于城镇化进程加快其经济的发展，其保障制度较健全，因此，城市户籍能够促进居民参与各类社会保障。（2）教育程度高的居民对社会保障的认识程度越高，其参保率越高。（3）国有企业对社会保障制度的建设较健全，其社会保障优势远远超过私有制企业。（4）居民在就业情况下对失业保险较积极，反而对其他两个保险并不积极。（5）东部区为经济较发达地区，居民参与社会保障的积极性比中部、西部地区的居民要高，这对于个人保障有一定的帮助作用。（作者单位：江苏沛县龙固镇政府）
参考文献：
[1] 羊勇.我国城镇化进程中的城镇居民收入差距动态研究[D].西南财经大学，2014.
[2] 张建霞.浙江省农民工市民化进程中的社会保障问题研究[D].浙江财经学院，2012.
[3] 柯特.温州新型城镇化进程中农民面临的问题及对策[D].浙江海洋学院，2014.
[4] 杨瑞芳.我国城镇化进程中失地农民利益保护研究[D].山西师范大学，2014.
[5] 曹荣丽.城镇化进程中农民工社会权利保障问题研究[D].新疆师范大学，2012.
[6] 刘洋.城镇化背景下农民工市民化的社会保障问题研究[D].山东财经大学，2015.
[7] 胡放之，李良.城镇化进程中民生改善进程问题研究——基于湖北城镇化进程中低收入群体住房、就业及社会保障的调查[J].湖北社会科学，2015，02：82-87.
关键词：城市化；社会保障统计；调查分析；改进措施
社会保障是保障我国劳动力较弱的人群而制定的一种制度，主要对象是年老、疾病、伤残等丧失劳动力或劳动力较弱的人群，通过国民经济分配及再分配将给这部分人群提供一定的物质帮助及社会服务，保证他们的基本生活。自我国改革开放以来，社会得到快速的建设，在此过程中，社会保障的作用尤为重要。在我国城乡居民文化水平及贫富差距不同的国情下，只有做好社会保障事业的配套工作才能使社会各方面的改革得到更快的推进[1]。因此，在我国城镇化进程不断加快的视角下，研究我国城乡居民社会保障情况具有十分重要的意义。
一、研究数据来源以及数据特征
本文研究的社会统计调查数据主要来自于中国调查开放数据库CGSS，该数据库记載着我国每年中国城乡居民的生活综合调查数据统计，本文获取的数据是在2014年关于居民社会保障数据，采用抽样调查的方式。该数据划分初级抽样、二级抽样、三级抽样，一级以区、县；二级以乡镇、街道；三级以居委会及村委会，最后在每一个家庭中抽取一个为抽样样本，此次调查的范围包括全国二十二个省、四个自治区、四个直辖市，总样本拥有数量在9470个，其中含有3938个农村居民样本，5532个城镇居民样本[2]。
此次调查内容问题通过长时间的考虑决定从个人、健康、家庭、环境及社区管理等七个层次，而社会保障调查则从个人收入、就业情况、教育程度、工作单位属性、户籍、居住地点六个方面来研究我国社会保障情况，此次社会保障调查方案汲及的指标并不全面，具体从我国居民的养老保险、医疗保险、失业保险三个方面进行社会保障状况的调查。相关统计的数据如表1所示：
从表1中可看出，我国居民参与社会保障的具体情况，如以下结果：
农村居民参加医疗保险及养老保险、失业保险远远要超过城镇居民，从中得出农村的社会保障还处于低级水平；居民受教育的程度决定其对社会保障的认识程度，其中文化越高参保率越高，其中受高等教育的人群远远要超过初等教育的居民；居民收入越高参与各类保险的数率起高，高等收入人群的参保率远远要大于中低收入人群；失业居民参与各类保险的数率较大，其比就业居民参与的保险率要多[3]，但其中要注意的一点就是失业居与参与就业保险的参保率整个上来看与就业居民参保率无太大差距；从参保率的分析可以看出，在公有制单位上班的人群参与养老保险及医疗保险的人数均处于较高水平，但私有制人群参与各类保险的人数接近于0，从中可以看出，私有制企业对社会保障制度的不重视或者不健全；东部地区为经济较发达的地区，其居民各类保险的人数及命中率率均处于较高水平，其中中部地区居民参与保险的人数均超过西部地区，但从参保率来看其相差不大，从而说明中部地区社会保障制度的覆盖率还处于较低水平。
二、构建模型及结果分析
此次调查分析采用logistic模型，logistic模型建立的回归模型主要是依据二分类及多分类解释变量，其中解释变量可划分为定量或定性数据，通常模型形式如下：lgngit（Y≤j）=βj0+β1x1+
其中：longit（P（Y≤J））=lnP（Y≤j）1-P（Y≤J）
Longistic模型的应用到了一个重要的系数，即估计优势比OR（OddsRatio）。优势比是指一件事物会发生的概率与不发生的概率之比，通过概率之比分析解释变量变化发生的优势变动情况，以便更好的分析被解变量的作用[4]。其中二分类的优势比如下所示[5]：
OR=p（Y1≤J）/P（Y1>j）p（y1≤j）/P（Y1>J）
本文所研究的社会保障情况并未根据一定的顺序关系，因此，采用无序分类被解释变量的logictic模型，并建立起养老保险、医疗保险及失业保险的无序二分类被解释变量模型，这对这三大类均采用0、1量化处理，即参保等于1，未参保等于0，如以下形式所示：
longit（P）=Lnp1-p=α1+βX+εi
公式中代表的含义为截距项；P代表参保率；代表误差项；X代表解释变量距阵，针对教育水平及个人年收入均采用实际值；而就业状况、居住地区、户籍及工作单位均采用虚拟变量，即城镇等于1；农村等于0；就业等于1；失业等于0；依次类推。由于该模型作为一种非线性模型，因此采用未知总体参数的最大似然估计法，最终估计的结果具有一致生、渐近有效性、渐进正态性，假设deviance与pearson可对longistic回归模型参数所估计的0进行卡方值判断，则可通过deviance与pearson进行模型的拟和优度的准则判断，这些模型可通过SAS9.0进行参数估计与检验实现[6]。
表2是通过最大似然估计法得到的养老保险、医疗保险及失业保险的回归估计，如表2所示：
总结：
通过表1表2中分析发现，居民参与社会保障的实际情况受到一定情况的影响，但其存在着一定的异同点[7]：（1）由于城镇化进程加快其经济的发展，其保障制度较健全，因此，城市户籍能够促进居民参与各类社会保障。（2）教育程度高的居民对社会保障的认识程度越高，其参保率越高。（3）国有企业对社会保障制度的建设较健全，其社会保障优势远远超过私有制企业。（4）居民在就业情况下对失业保险较积极，反而对其他两个保险并不积极。（5）东部区为经济较发达地区，居民参与社会保障的积极性比中部、西部地区的居民要高，这对于个人保障有一定的帮助作用。（作者单位：江苏沛县龙固镇政府）
参考文献：
[1] 羊勇.我国城镇化进程中的城镇居民收入差距动态研究[D].西南财经大学，2014.
[2] 张建霞.浙江省农民工市民化进程中的社会保障问题研究[D].浙江财经学院，2012.
[3] 柯特.温州新型城镇化进程中农民面临的问题及对策[D].浙江海洋学院，2014.
[4] 杨瑞芳.我国城镇化进程中失地农民利益保护研究[D].山西师范大学，2014.
[5] 曹荣丽.城镇化进程中农民工社会权利保障问题研究[D].新疆师范大学，2012.
[6] 刘洋.城镇化背景下农民工市民化的社会保障问题研究[D].山东财经大学，2015.
[7] 胡放之，李良.城镇化进程中民生改善进程问题研究——基于湖北城镇化进程中低收入群体住房、就业及社会保障的调查[J].湖北社会科学，2015，02：82-87.