三、实证分析
（一）变量选择与模型设定
本书对社会保障失业效应的考察主要通过分析社会保障支出对失业率的影响来实现。由于失业率与经济增长速度、劳动生产率、劳动参与率、劳动力成本等重要指标具有密切的关系，因此我们将这些指标作为控制变量。本书实证所用数据来自OECD网站统计数据库，取值范围为OECD35个成员国1980—2015年的数据，但由于各国各项指标的数据可获得性不同，最终有效样本量为860个。其中，失业率以ur表示；社会保障支出为社保支出占GDP的比例，以sc_gdp表示；经济增长率以g表示；劳动参与率以lfpr表示；劳动生产率以lpdy表示，劳动力成本以lc表示。在数据处理过程中，un、sc_gdp、g、lfpr的取值均为去除百分号之后的绝对数值，lpdy为不变价格条件下的工人每小时产生的GDP（GDP per hour worked），lc为每单位劳动力每小时工作获得补偿的增长率，包含工资、薪金和雇主的社会保障支出。
根据经济学的基本理论，失业率和社会保障支出两个经济指标具有以下特点：第一，均属于经济发展中的内生变量；第二，失业具有“回滞效应”，社会保障支出具有“刚性”特点和“棘轮效应”；第三，基于不同的理论分析，两者之间的关系也不同。基于上述特点，本书采用面板数据向量自回归模型（PVAR）分析社会保障支出与失业之间的关系。PVAR不依赖于任何先验的经济理论，将所有变量均视为内生，能够分解出各个冲击对变量的影响，从而得到排除其他因素干扰的影响因子，最终真实反映出各变量之间的“纯粹”关系。
模型设定如下：
其中，Zit=（unit，sc_gdpit，git，lfprit，lpdyit，lcit）是基于面板数据6×1的变量向量，i代表各成员国，t代表年份，p表示滞后期数，βo表示截距向量，βj表示滞后变量的系数矩阵，fi为个体效应，dt为时间效应，eit为随机干扰项。
实证思路如下：第一，基于前述的理论分析，首先对失业率、社会保障支出、经济增长率三个变量进行三变量PVAR分析，考察它们之间的作用；第二，分别增加劳动生产率、劳动参与率、工资水平等指标进行四变量的PVAR分析，以此考察社会保障支出分别与劳动生产率、劳动参与率、工资水平之间的关系。第三，1990年以来大部分OECD国家相继采取了一系列措施对社会保障制度进行改革，因此本书将选择1990—2015年的数据对失业与社会保障的关系进行分析，进而与前述结果进行比较，以反映社会保障制度改革对失业的影响。第四，由于OECD国家的社会保障体制并不相同，本书还将对不同类型的国家组合分别进行实证检验，以此反映不同的社会保障制度条件下，社会保障支出与失业的关系。
本书采用Stata 13.0软件进行估计，利用世界银行I.Love＆L.Zicchino（2006）的PVAR程序及连玉君（2010）的PVAR2程序实现。PVAR的实证分析步骤主要包括样本平稳性检验、滞后阶选取、GMM估计、脉冲响应方程、方差分解、格兰杰因果检验。
（二）实证研究结果
单位根检验显示，在1%的显著性水平下，除经济增长率g之外，其余五个变量均为非平稳变量，对此本书采用HP滤波的方式消除各个变量的趋势值，以sc_cyc、ur_cyc、g_cyc、lfpr_cyc、lpdy_cyc、lc_cyc分别取代sc_gdp、ur、g、lfpr、lpdy、wage进行检验。根据AIC、BIC与HQIC规则，最优滞后阶数为2阶。在估计模型参数之前，本文采用前向均值差分法（即Helmert转换）和去除组内均值法分别消除个体效应和时间效应。
1.经济增长率、失业率、社会保障支出三变量PVAR分析
利用GMM方法估计的g_cyc、ur_cyc、sc_cyc三变量PVAR结果如表2-4所示。
表2-4 g_cyc、ur_cyc、sc_cyc三变量PVAR结果
注：*** p＜0.01，** p＜0.05，* p＜0.1。
从表2-4的回归结果可以得知，当经济增长率为响应变量时，滞后期的社会保障支出和就业率的作用不显著；当失业率为响应变量时，滞后一期的经济增长率对失业率的作用为负，滞后一期的社会保障支出对失业率的作用为正，也就是社会保障支出推动失业率上升；当社会保障支出为响应变量时，滞后一期经济增长率对社会保障支出的作用为负，滞后期的失业率对社会保障支出的作用不显著。
PVAR模型的估计结果显示系统各变量间的直接关系，但彼此的动态变化关系还需运用脉冲响应函数进行检验。PVAR的脉冲响应是某一变量的正交化新息列对系统中其他变量及自身的冲击所作的动态反映。本文采用蒙特卡罗（Monte-Carlo）200次模拟定义脉冲响应函数的标准差，对应生成5%—95%的置信区间。此外，由于PVAR程序采用的是Cholesky分解方法，系统变量的顺序不同会导致结果产生较大差异。为此，本书根据三个变量的特性，将系统变量顺序设置为g_cyc、ur_cyc、sc_cyc，其脉冲响应函数结果如图2-37所示。
图2-37 g_cyc、ur_cyc、sc_cyc三者的脉冲响应函数
从脉冲响应结果可以得知，社会保障支出对失业率的冲击显著为正，且呈现先增强后减弱的趋势，在第三期达到最大值，第六期后逐渐趋于0，即社会保障支出增加会导致失业率上升；经济增长率对失业率的冲击显著为负，这符合奥肯定律。经济增长率对社会保障支出的冲击效应显著为负，在第三期之后逐渐收敛至0，即经济增长速度上升，导致社会保障支出占GDP的比例下降；失业率对社会保障支出的当期冲击为正，第一期以后就不再显著，也就是说，从统计结果来讲，失业率上升导致当期社会保障支出增加，但对后期的社会保障支出影响不显著。
2.经济增长率、失业率、社会保障支出、劳动参与率等四变量PVAR分析
利用GMM方法估计的g_cyc、ur_cyc、sc_cyc、lfpr_cyc四变量PVAR结果如表2-5所示。
表2-5 g_cyc、ur_cyc、sc_cyc、lfpr_cyc四变量PVAR结果
注：*** p＜0.01，** p＜0.05，* p＜0.1
从表2-5的GMM估计结果来看，失业率与社会保障之间的关系并没有显著的改变，与三变量的回归结果基本一致。当劳动参与率作为响应变量时，滞后一期的社会保障支出和失业率对劳动参与率的作用为负，即社会保障支出和失业率上升均导致劳动参与率下降。滞后一期的劳动参与率对经济增长率、失业率、社会保障支出的作用不显著。
根据四个变量的特性，将系统变量顺序设置为lfpr_cyc、g_cyc、ur_cyc、sc_cyc，其脉冲响应函数结果如图2-38所示。
图2-38 g_cyc、ur_cyc、sc_cyc、lfpr_cyc四变量的脉冲响应函数
从脉冲响应来看，当失业率作为响应变量时，经济增长、社会保障支出与失业率之间的动态关系与三变量条件的脉冲结果基本一致。劳动参与率对失业率的冲击为负，即面对来自劳动参与率的一个正交化新息，失业率会下降，但只局限于当期。当劳动参与率作为响应变量时，社会保障支出对劳动参与率的冲击效应为负，在第三期后逐步收敛，也就是说，社会保障支出上升，导致后期的劳动参与率下降；经济增长率对劳动参与率的冲击效应为正，在第二期滞后逐步收敛，即经济增长率增加，将推动劳动参与率上升。
3.经济增长率、失业率、社会保障支出、劳动生产率等四变量PVAR分析(https://www.daowen.com)
利用GMM方法估计的g_cyc、ur_cyc、sc_cyc、lpdy_cyc四变量PVAR结果如表2-6所示。
表2-6 g_cyc、ur_cyc、sc_cyc、lpdy_cyc四变量PVAR结果
注：*** p＜0.01，** p＜0.05，* p＜0.1
从GMM估计结果来看，失业率与社会保障支出之间的关系与上述两个回归结果基本保持一致。当劳动生产率作为响应变量时，滞后一期的社会保障支出对劳动生产率的作用显著为正，即社会保障支出增加将促进劳动生产率提高。滞后一期的经济增长率和失业率对劳动生产率的作用不显著。
根据四个变量的特性，将系统变量顺序设置为lpdy_cyc、g_cyc、ur_cyc、sc_cyc，其脉冲响应函数结果如图2-39所示。
图2-39 g_cyc、ur_cyc、sc_cyc、lpdy_cyc四变量的脉冲响应函数
从脉冲响应来看，当失业率作为响应变量时，经济增长率和社会保障支出对失业率的动态冲击效应仍然与前述结果基本一致。劳动生产率对失业率的动态冲击为负效应，且在第二期达到最大值，之后逐渐收敛，即劳动生产率上升会降低失业率。这说明劳动生产率提高的“成本效应”超过“替代效应”，有助于降低失业率。当劳动生产率作为响应变量时，社会保障支出对劳动生产率的冲击为正效应，在第二期达到最大值，之后逐渐收敛。
4.经济增长率、失业率、社会保障支出、劳动力成本等四变量PVAR分析
利用GMM方法估计的g_cyc、ur_cyc、sc_cyc、lc_cyc四变量PVAR结果如表2-7所示。
表2-7 g_cyc、ur_cyc、sc_cyc、lc_cyc四变量PVAR结果
注：*** p＜0.01，** p＜0.05，* p＜0.1
根据表2-7的GMM估计结果可知，在加入劳动力成本作为控制变量的情况下，社会保障支出与失业率的相互作用在方向上仍然与前面的估计结果保持一致，但在统计学意义上，社会保障支出对失业率的影响没有通过显著性检验。[6]劳动力成本对失业率的影响同样不显著。劳动力成本作为响应变量时，滞后一期的失业率对劳动力成本的作用为负，即失业率上升，导致下一期的劳动力成本下降，这符合基本的经济学原理。滞后一期社会保障支出与劳动力成本的关系并不显著，这在一定程度上驳斥了社会保障支出会增加劳动力成本的观点。
根据四个变量的特性，将系统变量顺序设置为lpdy_cyc、g_cyc、ur_cyc、lc_cyc，其脉冲响应函数结果如图2-40所示。
图2-40 g_cyc、ur_cyc、sc_cyc、lc_cyc四变量脉冲响应
从脉冲响应来看，经济增长率对其他三变量的动态冲击效应都比较显著，对失业率和社会保障支出的冲击效应均为负，对劳动力成本的冲击效应为正；社会保障支出、失业率和劳动力成本三者之间的相互冲击效应不显著。
综合上述四个角度的实证结果可以得出，社会保障支出上升会导致劳动参与率下降、劳动生产率上升，但对劳动力成本的影响并不显著；劳动参与率下降会导致失业率上升，但劳动生产率上升会降低失业率，劳动力成本对失业率的作用不显著；社会保障支出增大会加剧失业，但失业率上升也会导致当期社会保障支出增加。对此，笔者认为，其合理的解释只能是社会保障制度的确存在“道德风险”，也就是说由于社会保障制度的存在，使得一部分本来可以就业的劳动者退出劳动力市场，从而导致失业率上升。尽管社会保障支出增加有利于劳动生产率提高，从而可以降低失业率，但并不能消除社会保障制度“道德风险”带来的负面效应。
然而，20世纪90年代以来，OECD国家的社会保障呈现出大范围的“再商品化”改革趋势，其主要表现为增强市场因素和个人责任，削弱国家因素和政府责任，即提升个人福利获取水平与市场之间的联系程度。这种改革趋势的一个结果是，具有完全劳动能力的劳动者如果想获得较高的社会福利保障，必须积极参与劳动力市场，加大劳动力供给，这增加了他们的就业压力。为了更好地揭示当前社会保障制度与失业率之间的关系，需要对上述实证结果进行异质性检验，即剔除20世纪80年代的数据，针对OECD国家1990年以来的数据进行分析。
（三）异质性检验
利用GMM方法估计1990—2015年g_cyc、ur_cyc、sc_cyc三变量PVAR结果如表2-8所示。
表2-8 g_cyc、ur_cyc、sc_cyc三变量PVAR结果
注：*** p＜0.01，** p＜0.05，* p＜0.1
表2-8的GMM估计结果表明，剔除20世纪80年代的数据之后，经济增长率对失业率、社会保障支出的影响与前述估计结果基本一致，但滞后一期的社会保障支出对失业率的影响不再显著。进一步做脉冲响应分析，其结果如图2-41所示。
图2-41 1990—2015年g_cyc、ur_cyc、sc_cyc三变量脉冲响应结果
从脉冲响应结果来看，当失业率作为响应变量时，面对来自社会保障支出的一个信息冲击，失业率会上升，但置信区间的下限取值并不显著大于0，因此这种影响并不显著。此外，笔者在以上基础上增加了劳动参与率、劳动生产率、劳动力成本等变量进行检验，结果与三变量的检验结果一致。同时，社会保障支出对劳动参与率、劳动生产率、劳动力成本的影响与包含20世纪80年代数据的检验结果亦一致，即社会保障支出增加导致劳动参与率下降、劳动生产率提高。值得一提的是，四变量的异质性检验结果显示，劳动生产率提高仍有助于降低失业率，但劳动参与率对失业率的冲击效应不再显著。由此可以表明，20世纪90年代以来，OECD国家进行的社会保障制度“再商品化”改革有效降低了社会保障制度的“道德风险”，社会保障支出增加不会加剧失业。