边恕  杨柳青  孙雅娜/辽宁大学

 

    内容提要：我国城镇化水平的提高，导致了对城镇就业岗位需求的增加，使就业问题愈发凸显。本文就财政社会保障支出对就业的影响机制进行理论和实证分析，使用1987年-2016年的数据，基于财政社会保障支出、平均工资、资本投入、科技投入和就业量五个变量，建立VAR模型，通过实证分析发现财政社会保障支出对就业量呈积极的正向作用。为促进就业率增长，本文提出了提高财政社会保障支出水平、调整财政支出结构、扩大社会保障的覆盖面、缩小地区间财政社会保障支出差距等对策，以充分发挥财政社会保障支出在就业中“稳定器”的作用。

    关键词：社会保障支出  就业  稳定器

 

    一、引言

    随着我国城镇化建设步伐的逐步加速，大量农村劳动力不断向城市转移。李克强总理在2018年《政府工作报告》中指出[1]，在过去五年里“城镇化率从52.6%提高到58.5%，8000万农业转移人口成为城镇居民”。城镇化水平的提高意味着在城镇就业的劳动者人数的攀升，增加了对城镇就业岗位的需求量。财政社会保障支出是政府进行宏观调控的一项重要手段，对于完善就业市场、增加就业岗位、缓解社会就业压力都有着重要的影响，因此研究财政社会保障支出在就业中的作用，对促进社会和经济的健康、稳定发展具有重要意义。

    根据财政部《中国统计年鉴》的统计口径，财政社会保障支出包含财政对社会保险基金的补助、行政事业单位离退休补助、就业补助、城市居民最低生活保障、自然灾害生活补助和农村最低生活保障等六大财政社保支出项目，每个支出项目对就业的影响也各不相同。社会保险基金补助是政府财政对暂时或永久性失去劳动机会或丧失劳动能力的劳动者提供的补助津贴。2007年我国社会保险基金补助占财政社会保障支出的27.36%，至2016年其占比达到35.36%[2]，并在2011年占比首次超过行政事业单位离退休补助，一跃成为社会保障支出中的最大支出项。财政部门对社会保障支出结构的调整充分体现社会保险基金的重要性：一方面参加社会保障制度的失业人员可通过政府财政支出领取相应的补贴，获得基本生活保障；另一方面，使用社会保险基金可以对失业人员进行职业技术培训，从而为解决失业者再就业问题创造条件。

    行政事业单位离退休补助一直是社会保障支出的重要组成部分。持续且合理地发放离退休补助，有利于提高老年人的生活质量，同时能够带动医疗、养生、旅游、养老机构等服务产业的发展，为相关的服务岗位开辟新的就业市场。据测算，2015年我国老年人护理服务和生活照料的潜在市场规模超过了4500亿元，带来的养老服务就业岗位超过500万个[3]。

    就业补助是依据各项就业扶持政策所提供的财政支持，包括创业补贴、就业见习补贴、社会保险补贴和求职创业补贴等支出，目的是鼓励劳动力自主创业、自主择业。财政作用下的积极就业政策可以优化就业岗位和劳动力之间的配置和重组，帮助劳动力市场形成有效需求。

    针对社会保障对就业具有正向促进作用还是反向抑制作用的问题，国内学者分别提出不同的观点。姜丽美(2008)指出当社会保障制度发展水平不高时，不仅会严重阻碍劳动力之间的地区流动，而且影响劳动者就业时的行业选择偏好，限制就业形式的多样化发展^[1]。田宋、王飞跃(2015)以贵州省的数据为基础建立模型，认为财政社会保障支出对就业具有消极影响，但随着时间推移，社会保障支出可以有效消除它对就业的负面效应^[2]。王红钰(2017)发现社会保障支出和就业间的弹性系数为负，因此将长期存在微弱的负向作用，并伴随着一定的滞后性^[3]。一些学者的研究结果与之恰恰相反，郑功成(2017)认为社会保障对就业的发展起到明显的积极作用^[4]。邱荣燕、曹薇(2017)，刘汗青(2013)分别对中国东、中、西部三个地区进行实证分析，结果表明财政社会保障支出和就业有正相关关系，指出不同地区间的影响程度差距显著，并根据经济发展水平高低呈依次递减趋势^[5][6]。刘新(2010)指出失业者可以通过财政社会保障支出得到失业保险基金等相关补助，用于职业技能培训，从而保证人力资本素质的提升^[7]。李佳(2017)从社会保障、经济增长和就业三个方面进行探究，发现在不同的经济发展阶段，社会保障对就业的影响效应不尽相同^[8]。对于不同的社会保障主体，张旭升、吴中宇(2008)从社会保障制度变迁的角度分析了中年失业者再就业的就业倾向，并对此提出相关对策^[9]。刘俊霞(2008)从人力资本的角度出发，指出人力资本的价值在于提升劳动者就业水平，这样就能够有效缓解财政社会保障支出的给付压力^[10]。柯卉兵(2017)认为，在社会保障支出中存在着城乡社会保障支出水平与结构的不均衡，中央和地方政府财政支出存在明显不协调等问题^[11]。

    总体而言，虽然国内学者对财政社会保障支出与就业的关系进行了较多的探讨，但是大多数的研究仅局限于定性分析，另外也较少考察其他变量对就业的影响效果。本文针对现有研究的不足，从以下几方面加以深入分析：第一，将柯布—道格拉斯模型进行了拓展，将财政社会保障支出作为内生变量引入模型，使模型能够更加突出财政社会保障支出对就业的影响；第二，将考察时期加以拓展，分析了1987年-2016年近30年的数据，更加全面地研究了较长时期内财政社会保障支出与就业的数量关系，增强了研究结论的说服力；第三，运用VAR模型对影响就业的各变量进行了更具体的实证分析，测算了各个变量对就业变化的贡献度，为进一步提升财政社会保障支出对就业的影响效果提供了数据支撑。

    二、作用机理及模型设定

    (一)作用机理

    财政社会保障支出对就业会产生正向、负向的双向影响。在正向积极影响方面：第一，财政社会保障支出有利于增加消费需求。财政社会保障支出是居民收入的补充方式之一，在外部风险保持不变的前提下，个人预防性储蓄行为会因获得财政社会保障资金而减少，这将直接增加劳动者的可支配收入，有利于提高居民边际消费倾向，进而增加社会总需求。第二，财政社会保障支出有利于人力资本水平的提高。由于政府可以通过财政支出为失业人员提供职业技能培训和就业指导，使失业者的劳动技能得以提升，有利于充分提高求职人员与空缺岗位的匹配效率，从而拉动就业。在负向消极影响方面，提高财政社会保障支出水平，会使劳动者获取更多的补助和救助资金，容易造成受益者对补助产生依赖心理，从而降低其就业积极性，这将直接导致劳动力供给数量的下降(如图1所示)。

提供职业技能培训

降低劳动力就业欲望

提高社会总需求

优化人力资本质量

减少劳动供给量

衍生更多就业岗位

提高劳动者就业效率

就业量下降

就业量增加

提升边际消费倾向

 

 

 

 

 

 

 

 

 

图1   财政社会保障支出的就业效应作用机理

 

    (二)模型意义及指标设定

    本文研究财政社会保障支出与就业的影响作用，所使用的数据类型为时间序列数据，向量自回归模型(本文简称为“VAR模型”)研究所有内生变量对其某一滞后期进行回归的结果，能够有效地估计变量之间的动态关系，该模型不以复杂的金融经济理论为基础,再加上它是一种无约束水平的计量经济模型，使其在处理数据中具有通用性。社会保障制度是由社会、政府、企业和个人共同承担责任的一种体制，因此在制度运行过程中，不能单纯考虑财政社会保障支出这一单一指标对就业的影响。本文使用VAR模型将财政社会保障支出与就业等多个指标的滞后变量进行回归，以研究在社会经济发展多方面的共同作用下，财政社会保障支出对就业量的动态影响效应，并确定社会保障支出对就业是否具有预测能力。

    本文研究中所选取的变量来源于柯布—道格拉斯生产函数里的内生变量，即Y=f(K,A,L)，其中，Y表示工业总产出，K表示资本投入，A表示综合技术水平，L表示劳动力投入总量。将财政社会保障支出作为内生变量引入柯布—道格拉斯生产函数，其思想来源于巴罗(1990)对“AK”生产函数的设计。巴罗将政府财政支出引入到生产函数中，解释了市场并不能通过自身调节实现资源的最优配置，需要政府通过市场干预进行优化的原因。正是由于政府对市场的干预，使得经济增长模型内生化具有合理性，从而能够测算最优财政支出规模^[12]。财政社会保障支出作为国家财政支出的一部分，对国民收入再分配，维护社会经济的稳定发展起着不容忽视的作用。因此笔者可以将财政社会保障支出这一指标加入到生产函数模型当中来设计VAR模型，以加强模型对因变量的解释程度。新建模型如(1)式所示：

                                           (1)

    其中SC_t表示财政社会保障支出，t为时间函数，α表示为劳动力产出的弹性系数，β表示为资本产出的弹性系数，μ(μ≤1)表示随机扰动项，而在模型的操作中μ没有实际意义，因此在这里可以将随机扰动项μ忽略不计。Y_t对(1)式L_t求偏导，即可得出劳动边际产出，如(2)式所示：

                                                        (2)

 

    在市场经济条件下，每个经济主体的目标都是为了追求利润的最大化，在利润最大化时，劳动边际产量与实际工资相等，即MP(∂Y_t/∂L_t)=W/P表示为下面(3)式：

                                                            (3)

 

    其中，W表示名义工资，P表示物价水平，由于在实证分析时会对实际工资(W_t)的数据按居民消费价格指数进行折算，所以对(3)式做进一步简化:

                                                                          (4)

                                  (5)

    (5)式中所列的各要素即为本文进行VAR模型所使用的变量，将实际工资、技术水平、资本投入三个要素加入到研究财政社会保障支出对就业产生的影响中，可以更为真实地反映出就业人数的变化与其他变量之间存在的关系，所得结果能够与实际的市场经济状态更为吻合。

    三、实证分析

    本文所使用的数据均来源于1987年—2016年《中国统计年鉴》，由于在此30年间，《中国统计年鉴》对一些经济指标的统计口径做了相应调整，因此文中将某些变量的数据用相近的指标进行替代。本文共选取了六组指标，其取值方法参照刘新(2010)^[7]对城镇就业量、财政社会保障支出、资本投入、技术水平、平均工资和居民消费价格指数相互关系的研究成果。即Z_t=［L_t，SC_t，K_t，A_t，W_t］，为了使数据更为平稳，对模型中所使用的五组变量取对数或增长率，以削弱各个变量的异方差和共线性等问题。其中，L_t为就业人数，用城镇就业量的增长率表示；SC_t是财政社会保障支出，首先以1978年为基期对社会保障支出和就业支出进行折算，然后再计算其真实增长率来得到这一数据；K_t为资本投入，以1978年为基期来对历年资本形成总额进行折算，并取其实际值的对数；A_t为技术水平，以1978年为基期来对历年科学技术支出额进行折算，并取其实际值的对数。由于本文主要研究财政支出在就业中所发挥的作用，而财政科技支出作为财政总支出的分项之一，科技投入的数量和使用效果直接影响科技水平和科技竞争能力^[13]，因此在这里使用财政科技支出作为科技水平的衡量指标；W_t为平均工资，用城镇就业人员平均工资的增长率表示。本文对1987年-2016年的六组数据进行计算，得出如下结论：在测算期内，城镇就业量由13214万人上涨到41428万人，年增长率为4%；财政社会保障支出由1987年的37.4亿元递增到2016年的21591.45亿元，年增长率为25%；资本投入由4322亿元增至329727亿元，年增长率达16%；城镇就业人员平均工资由1987年的1459元递增到2016年的67569元，年增长率为14%；CPI指数以基期1978年为100的前提下，从1987年的144.53增长至2016年的627.5，2016年指数水平为1987年的4.34倍。本文利用以上基础数据，使用Eviews8.0 软件对模型进行分析检验。

    (一)ADF单位根检验

    本文基于VAR模型研究财政社会保障支出对就业的影响，为防止VAR模型的回归结果出现“伪回归”，首先对时间序列数据进行ADF单位根检验，以保证数据的平稳性。在原序列检验中，我们采用含有时间趋势项和截距项、仅含截距项以及不含时间趋势项和截距项的三种形式分别对变量进行检验。由表1可知，变量L_t、SC_t、K_t和A_t原序列均不平稳，所以根据AIC、SC、HQ信息准则，选取相对较优的检验形式，通过一阶差分检验后，五个变量均显示平稳，则L_t、SC_t、K_t、A_t和W_t为一阶单整序列。

表1  ADF单位根检验结果

注：检验类型(C，T，L)中的C、T、L 分别表示常数项、时间趋势和滞后阶数，^***、^** 分别表示在1%和5%的显著性水平上显著。

 

    (二)Johansen协整检验

    本文使用滞后长度标准来确定水平VAR模型最佳滞后阶数，即从较大的滞后阶数开始，比较每阶滞后期所对应的LR值、FPE值、AIC值、SC值以及HQ值。由表2计算结果可知，最佳滞后阶数为第2阶。

表2  水平VAR模型的最佳滞后阶数检验结果

注：^* 表示在5%的显著性水平上拒绝零假设。

 

    确定最佳滞后阶数后需要进行Johansen协整检验，目的是为了检验文中五个变量之间是否存在协整关系。如果存在协整关系则表明它们之间存在长期的均衡关系，由此可以确定它们之间均衡关系的表达式。在表3的协整关系检验中，迹检验的结果显示存在3个协整关系，而最大特征根检验结果显示它们之间存在1个协整关系。一般而言，迹检验和最大特征根检验结果不一致时，通常选择迹检验结果。所以，拟检验的五个变量之间在5%的显著性水平上存在3个协整关系，即r=3。

表3  协整向量个数r 的检验结果

注：^***表示在1%的显著性水平上拒绝零假设。

 

为减小模型测算中的误差，我们这里使用误差修正后的协整向量。标准化协整向量为(1.000 0，-0.093387,1.790162，C)，对应的协整方程(公式下的数值为标准差)为：

                                                         (6)

 

    协整方程的估计系数都通过了显著性检验，且在5%的显著性水平上，就业量与社会保障支出、工资水平、资本投入和技术水平之间存在长期稳定的均衡关系，由方程(6)可以看出，财政社会保障支出对就业量的弹性系数为0.093，表明财政社会保障支出与就业量呈正相关关系，社会保障财政支出每增加一个百分点，可以拉动就业增长0.093%，而工资水平与就业量呈负相关关系。

    (三)VECM误差修正模型

    在通过协整方程得出五个变量的长期均衡关系后，要构建VECM误差修正模型。该模型研究是，在长期均衡的关系中，一旦出现短期偏离均衡状态时，将其重新恢复到原始均衡状态的过程。误差修正模型估计结果见方程(7):

     (7)

    误差修正系数的大小代表了短期内偏离长期均衡状态的调整力度，由方程(7)可知，ΔLt的误差修正系数为-0.621038，说明变量之间存在长期的稳定关系，在短期动态波动的调整下可以逐渐实现均衡，但调整速度较慢，以短期波动为主。

    (四)Granger 因果关系检验

    对五组时间序列进行Granger 因果关系检验，由表4结果可知，在社会保障支出、资本投入、工资水平和科技投入对就业量的影响中，P值均大于0.05，表示不拒绝原假设，检验证明社会保障支出、资本投入、工资水平和科技投入对就业量无Granger 影响。

表4  Granger因果关系检验结果

原假设	F统计量	P值	结论
Sct对Lt无Granger影响	0.24092	0.8160	不拒绝
Kt对Lt无Granger影响	0.90950	0.4167	不拒绝
At对Lt无Granger影响	0.66810	0.5224	不拒绝
Wt对Lt无Granger影响	0.20519	0.8160	不拒绝

 

    (五)脉冲响应与方差分解分析

    在对VAR做脉冲响应分析之前，首先要保证VAR模型的稳定性。由图2AR特征根检验结果可知，VAR模型中五个特征根均落在圆内，即AR特征根的模都小于1，证明该VAR模型稳定。

 

              

图2   AR特征根检验

 

    从图2中可以看出，科技投入和财政社会保障支出对就业量的冲击在第4期之前呈正向响应，且这种正向冲击的响应在第2期达到最大，此后开始下降，到第4期以后出现负向响应，其中财政社会保障支出的波动幅度相对较大，约在12%左右。资本投入呈现相反的响应，第2期时负向响应变动幅度达到6%。工资水平在第3期之前为正向响应且逐渐增大，第3期至第5期之间则在正向和负向响应中反复变化，其中正向响应最大变动幅度为7%，负向响应最大变动幅度达6%。就业量在不同时期也会对自身的下一期变化产生正向或负向的影响。五个变量最终均在第6期以后趋于平稳，表明财政社会保障支出、资本投入、工资水平和科技投入对就业量增长有着长期的影响。在AR特征根检验的基础上可以进行脉冲响应分析，它反映了社会保障支出、科技投入、工资水平以及资本投入对就业量的一个标准差信息的响应程度。图3表现为持续较为平稳的响应。

图3  脉冲响应函数

 

    通过方差分解方法，可以计算就业量变化中各因素的贡献度，具体测算结果见表5。在各因素对就业量变动的影响程度看，就业量受到自身变化的影响程度达到82.9%—92.5%，资本投入的影响程度为2.3%—3.4%，技术投入的影响程度为1.7%—2.3%，有3.1%—4.2%的波动是由财政社会保障支出所贡献，有0.07%—7.2%的波动可由工资水平所解释。总体来看，工资水平的影响程度增长最快，对就业量变动的贡献也最大，其次是社会保障支出和资本投入，而技术投入对就业量的贡献最小。

表5  方差分解结果

Period	S.E.	Lt	Kt	At	SCt	Wt
1	0.030536	100.0000	0.000000	0.000000	0.000000	0.000000
2	0.031748	92.57176	2.520236	1.724366	3.103932	0.079706
3	0.032990	87.26367	2.396887	1.797768	3.564080	4.977599
4	0.033607	84.10919	2.991201	1.909045	3.726090	7.264472
5	0.034141	83.91403	3.199098	1.941511	3.825883	7.119476
6	0.034442	83.66537	3.176579	2.017468	4.065088	7.075491
7	0.034523	83.53170	3.202523	2.028557	4.125168	7.062553
8	0.034523	83.34541	3.250298	2.153597	4.122980	7.127720
9	0.034580	83.08899	3.293731	2.247545	4.151047	7.218782
10	0.034621	82.89765	3.389229	2.324337	4.153812	7.234976

 

    (六)实证结果分析

    由于影响就业水平的因素由多个内生变量组成，因此本文基于柯布-道格拉斯函数，运用VAR模型对实际工资、技术水平、资本投入、财政社会保障支出、就业量进行建模分析。通过对五个指标的实证检验可以看出，各变量之间存在长期稳定的均衡关系。由Johansen协整检验可知，财政社会保障支出和就业量之间存在长期的均衡关系，财政社会保障支出对就业量的弹性系数为0.093，即财政社会保障支出与就业量呈正相关关系，财政社会保障支出每上涨1%，可以带动0.093%的就业量增长。变量之间在短期波动中难免会偏离均衡状态，通过误差修正模型进行检验，发现结果均符合误差修正机制，可以通过调整恢复至长期的均衡状态。Granger因果关系检验表明，财政社会保障支出对就业量无Granger影响，这意味着财政社会保障支出对就业量的变化并没有预测能力。脉冲响应的结果显示，财政社会保障支出对就业量在不同时期呈现正向和负向响应，但最终趋于平稳状态。方差分解结果表明，在财政社会保障支出、工资水平、科技投入和资本投入四个变量中，工资水平的高低对城镇就业量的变动贡献率最大，其次是社会保障投入和资本投入，而技术水平对就业量波动的贡献率最小。

    四、结论和政策启示

    本文运用VAR模型对财政社会保障支出、就业量、工资水平、资本投入和技术水平五个变量进行分析，研究表明各变量之间有长期均衡的协整关系，其中财政社会保障支出对就业量的变化具有正向促进作用。方差分析结果表明，就业量的增长有3.1%—4.2%由财政社会保障支出贡献，财政社会保障支出在就业中发挥着不可否认的作用，但影响效应还比较有限，主要存在以下几点原因：

    第一，我国财政社会保障支出的投入总量偏少。如图4所示，在1999年之前，财政社会保障支出占财政支出比重(财政社会保障水平)仅在1.6%—5.5%左右。2016年的财政社会保障支出占财政支出比重提高到11.5%，但对比发达国家财政社会保障支出30%—50%的水平，我国仍存在很大差距。本文假设1987—2016年我国社保财政支出水平能够达到发达国家30%的平均水平，运用VAR模型重新进行测算，得出的结论是社会保障支出对就业量的弹性系数高达2.7%，也就是说社会保障支出每增加1%，能够带动就业增长2.7%，远高于目前0.093%的弹性系数，说明我国目前的社会保障水平并不高，财政社会保障支出在就业的影响作用上还有很大潜力。

图4  1987—2016年财政社会保障水平

    第二，财政社会保障支出中的构成项目对就业的影响作用相互抵消。财政社会保障支出结构中有多个项目，在大项上可以分为对社会保险基金的补助、社会福利支出(包含社会救济、社会补助、社会优抚等)，其中用于直接促进就业的支出比较少。财政社会保障支出的有限支出金额一方面影响了对就业的整体支出，另一方面也造成不同项目在就业作用上的相互影响，例如过度增加失业保险支出可能会导致就业人数的减少，此外社会救助中财政投入资金的增加，会导致有劳动能力的受助者降低劳动欲望，进而导致“失业陷阱”的出现，而不利于就业量的增加。

    第三，目前我国社会保障对制度外人员的覆盖面还较小。参保人群主要集中于城镇企事业单位的就业人员，对一些灵活就业人员、自营业者、农村进城务工人员的覆盖程度并不高。许多私营企业的社会保障参与意识薄弱，为了降低企业的经营成本，其对劳动者缴纳保险金的动机就会下降，会出现较多的逃避社会保障缴费的现象。从劳动者角度看，灵活就业人员的收入普遍较低，在支付日常生活费用后，剩余的资金并不充裕，如果缴纳社会保障费用则必然导致其可支配收入的进一步下降，会造成个人及家庭效用的急剧下降，因此部分灵活就业人员的参保热情较低。在财政社会保障支出水平较低的情况下，缴费领域的亏空额度始终难以弥补，因此也无法对就业产生更大的影响。

    第四，我国财政社会保障支出地区分配差异明显。目前我国社会保障统筹层次较低，社会保障的支出配置通常以该地区经济发展速度、人均收入和财政总支出等各项综合指标作为衡量依据，因此不同地区的社会保障资源配置也会有所差异。一般而言，经济发达地区的人均生活水平普遍较高，有利于财政收入的积累，进而也会促进社会保障功能趋于健全，财政社会保障水平会明显优于经济欠发达地区。因此就我国而言，东部地区的财政社会保障水平最高，其次是中部，而西部地区的水平较为落后。本文实证检验中所使用的是全国统计数据，而在实际的就业效果中，东部经济发达地区财政社会保障支出就业效应的大小会受到中部和西部的冲击，使模型整体效果有所折损。为提升财政社会保障支出对就业的促进效果，根据实证研究结果，提出以下对策：

    (一)增加财政对社会保障制度的支持力度

    财政社会保障支出对就业量具有正向促进作用，但由于目前我国财政社会保障支出水平较低等原因，导致对就业量的影响效果并不显著。因此应将财政社会保障的支出盘子整体做大，提高社会保障财政支出占财政总支出的比重，即使在支出结构比不变的情况下，总量的增加也能增强社会保障财政支出对就业的促进作用。各级地方政府应适度压缩行政管理费用，为社会保障支出提供资金支持，将更多的财政支出用于诸如社会保障等解决和改善民生问题的领域上来，还应注重财政支出的效用问题，提高资金使用效率。在社会保障制度的适度性方面，政府应做好测算，健全财政社会保障支出预算与决算体系，建立社会保障投入的长效机制，使之与经济发展速度相协调，设计科学的给付标准，既要防止过低的财政社会保障支出导致参保人无法满足基本生活需求，也要杜绝过高的财政投入削弱受助者的劳动积极性。

    (二)适度调整财政社会保障支出结构

    财政社会保障支出结构不均衡已成为我国社会保障制度改革的重点问题之一。在不影响财政对医疗养老等支出水平的前提下，适度调整财政社会保障支出结构，以防对失业保险和就业补贴的支出进行调整后，给其他财政保障性支出造成“挤出”效应。在此基础上，政府应重视失业保险在就业中发挥的重要作用，既要发挥失业保险对就业人员参与社会生产活动的激励引导作用，又要防止失业保险过高造成“养懒汉”现象的发生。首先，政府要合理利用财政社会保障的功能，从增加就业数量，提高就业质量和优化就业结构等多视角出发，将失业补助和促进再就业相结合，共同促进经济发展与民生的改善，努力保障就业任务的实现。其次，进一步明确各级政府在不同财政社会保障支出项目中的投入责任。政府可以在财政社会保障支出中增加对于就业扶持的支出：通过就业补助对失业者进行职业技能培训或成人教育等，提高劳动者技术素质，来更大程度地利用劳动力资源，提高失业人员的再就业效率，缓解一些岗位“用工难”的问题，促进我国劳动力资源从“数量型过剩”向“质量型优化”上的转变。政府也可以增加医疗及工伤保险中对遭受事故人员的康复支出，积极促进其恢复劳动能力，并防止受伤人员因事故造成生活贫困。此外还可以通过对老年人就业行动的财政补贴，来促进老年人对经济活动的参与度。

    (三)扩大社会保障制度的覆盖范围

    在扩大制度覆盖范围方面，政府部门应坚持“保基本，全覆盖，多层次”的原则，将更多的社会保障体系外人员纳入制度保障内。农民工和灵活就业人员是社会保障制度覆盖的主要缺口之一，所以政府应加强对这类人员的社会保障宣传力度，使制度外就业人员能够提高对社会保障重要性的认识，促使其积极加入社会保障制度。扩大制度覆盖范围的同时，还应提高社保统筹层次，以便更加便捷高效地实现参保人员社会保障资金的转接，从而提高就业者的参保积极性。财政部门可以建立社会保障特别备用金制度，用来对新加入社会保障制度者进行优惠补贴，通过在一定幅度内弥补个人缴费亏空来提高参保率，进而维护劳动者合法权益，实现促进就业增长和经济发展良性互动的目的。

    (四)减小地区间财政社会保障的支出差距

    由于我国不同地区间的经济发展水平、人均收入、财政收支水平等有明显差距，发展的不均衡会影响到地区间的社会保障财政支出水平，不利于社会保障制度运行的整体效益，因此应协调中央与地方、地方与地方之间的利益关系，鼓励地方政府间在社会保障领域实施互助共济行动，可由中央政府设计对口支援方案，推动经济发达地区的财政社会保障支出向经济欠发达地区进行转移，以此来加速社会保障的全国统筹进程，促进区域社会保障的协调发展，降低劳动力在不同地区间的流动成本，刺激劳动力的就业和参保动力，从而促进财政社会保障支出产生更加明显的就业效果。

 

参考文献：

〔1〕姜丽美.我国社会保障制度对就业的负面效应及对策研究[J].北京劳动保障职业学院学报，2008，2(04):25-26.

〔2〕田宋，王飞跃.社会保障支出的就业效应实证分析——基于贵州省数据[J].中国劳动，2015(04):62-68.

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