政策管控视域下我国企业年金投资收益率研究(4)

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摘要：在考量面板数据的回归时，通常假设不同个体之间扰动项相互独立，但同一个个体在不同时期的扰动项之间也常常存在自相关，所以将每个个体不同时期所

在考量面板数据的回归时，通常假设不同个体之间扰动项相互独立，但同一个个体在不同时期的扰动项之间也常常存在自相关，所以将每个个体不同时期所有观测值归纳为一个“聚类”采用聚类稳健标准误，是真实标准误的一致估计。

考虑固定效应模型组内估计量(FE)方法时，是通过把每个年金计划因变量和自变量取值表示成它们与其各自均值的离差，从而达到消除固定效应β1i的目的。 将n 个均值修正后的变量混合在一起做OLS 估计，方程不含截距项。考虑到可能存在组内自相关，使用每个个体为聚类的聚类稳健标准误（robust SE）。

考虑固定效应模型最小二乘虚拟变量法（LSDV）时，对于n 个不同截距，在方程中引入（n-1）个个体虚拟变量，好处是可以得到对于个体异质性ui的估计。

考虑时间固定效应时，如果仅考虑单向的个体固定效应，为节省参数，引入时间趋势项t（trend）：

而当既考虑个体固定效应，又考虑时间固定效应时，使用LSDV 法对每一个季度定义一个虚拟变量，应考虑方程：

考虑随机效应模型（RE）时，个体效应ci与解释变量均不相关，故OLS 一致。

其中假定β1i是一个均值为β1的随机变量，而不是固定的，故每个年金组合的截距值可表示为β1i=βi+ci，ci是均值为零的随机误差项，且有εit=ci=uit。

（二）变量和数据

本文选取了11 个自变量，可分为三类。

第一类自变量为政策管控变量， 旨在通过量化指标研究有官方披露数据的2013—2019 年间有关企业年金投资管理的相关政策变动的情况。包括量化投资限制、投资产品种类、注册资本要求、无风险准备金计划资产占比和养老金产品管理情况5 项。 数据主要来源于相关政策中提取的具有共性和变化的关键点。

第二类自变量为企业年金基金个体差异变量，目的之一在于从2013—2019 年人力资源社会保障部披露的企业年金数据中选取能够体现企业年金基金集合计划之间差异的指标， 通过固定效应模型分析其与年金计划收益率之间有无必然联系。目的之二在于和政策管控变量相比，对比两者哪个对收益率影响更为显著，以便在未来政策规划层面提出一些有建设性的对策建议。第二类变量包括企业数、员工数、资产规模、组合数、是否含权5 项。 由于企业年金集合计划随着市场不断完善和发展，有些年度有新加入组合，为不损失样本容量，仍使用非平衡面板数据。

第三类自变量是上证综指走势。目的在于剔除外在经济环境对于企业年金基金收益率的影响，突出关键变量的影响。 数据来源是wind 数据库。

因变量是企业年金年度加权平均收益率，数据来源是人社部官网披露的全国企业年金基金业务《全国企业年金基金业务数据摘要》。

1.解释变量的定义和影响预估

表2 对变量进行了定义，并对其影响进行了预估。

2.解释变量统计特征描述

数据呈现非平衡面板数据的特征，且个体n 在47～58 个组合之间，时期T 为21 个季度，属于短面板。 其中对于波动性较强的变量进行了取对数处理①数据描述统计特征的表格由于篇幅的原因这里不再赘述，有需要的读者可以向作者索取。 需要指出的是2013—2014 年官方数据仅披露年度数据，2015 年起披露季度数据，故2013—2014 年所采用的季度数据由平均值得出。 数据来源：人社部2013—2019 年《季度全国企业金基金业务数据摘要》。。

各年金计划随时间变化收益率呈现出变化，有的年金计划成立时间较晚，时间跨度不完整。 可以看出收益率随时间波动较大，且不同年金计划之间呈现一定的相似性，考虑经济环境波动造成的整体、系统性的影响，需要单独设置第三类变量，将之剔除后再评估政策因素及个体差异因素两者影响孰大。

3.关键变量政策管控变量

政策管控变量依据2004—2019 年人社部下发的政策文件中相关规定选取。

表2 模型所采用的变量、其定义及影响预估情况①考虑到相比2011 年初期的政策，后期开放的投资产品种类较多，由此政策也规定了更多的限制条款，使得“量化投资限制”一值变高。 可是这并不意味着管控更加趋严，相反，限制条款增加的原因是原本完全不允许投资的产品目前放开了投资，只不过仍停留在部分放开阶段，存在一条30%的控制线。因此，笔者在计算早期的量化投资限制百分比时，将2013 年后新放开的投资品种在2011—2013 年设置为100%的限制，与其他100%～x%一同求和。 另外，由于人社部〔2013〕23 号文件规定“投资银行活期存款、中央银行票据，一年期以内（含一年）的银行定期存款，债券回购、货币市场基金、货币型养老金产品的比例，合计不低于投资组合委托投资资产净值的5%”，此处的“不低于”与其余有关商业银行理财产品信托产品、股票，股票基金，混合基金，投资连结保险产品（股票投资比例高于30%）、股票型养老金产品等投资限制的“不高于”相反，不利于计算，故在计算时将“活期不低于5%”转换为“非活期不高于95%”，以保持符号一致。②企业年金基金集合计划中，投资组合官方数据披露仅显示为“固定收益类”或“含权益类”，并不披露具体配置比例和资产种类，故只能使用“0、0.5、1”代指权益类资产配置情况。不是所有集合计划内的投资组合每个统计期间都有资产配置，所以存在有的集合计划包含“含权益类”的投资组合，但是当年却在“是否含权”这一变量下显示为“0”的可能性，判断依据在于当年披露的收益率数据中，含权益类加权平均收益率是否为“0”。变量 定义 影响预估 影响预估符号自变量x 监管因素量化投资限制（qrstc） （100%～所有受限资产类别投资限制）之和①允许投资的限制为100%～x%，限制越高表示越自由 -可投资产品种类（type）种类个数， 过渡年份采用简单平均值种类越多市场环境更为自由，种类少则表示监管更为严格审慎 +注册资本要求（capreq）有量化注册资本/资产净值限制记为1，无为0有资金具体数额限制表示监管力度严格，无量化限制而采用资质限制显示管控宽松 -无需提取风险准备金的年金计划资产占比（nonrcr）企业年金中的集合计划不提取风险准备金，其余计划投资管理人需提取20%风险准备金，计算集合计划资产占总体比例得出集合计划承担风险能力较强，比例越高风险资产配置越灵活 +养老金产品管理情况（anpm）养老金产品出台—加强管理—规范管理的过程，以0，1/3，2/3，1 表示变化新文件出台意味着养老金产品投资的进一步开放和规范化 +自变量z 年金计划个体因素企业数量(comp) 人社部披露数据中企业的数量 参与企业数量多收益率高 +员工数量(emp) 人社部披露数据中员工的数量 参与员工数量多收益率高 +资产规模（asset） 人社部所披露的各个集合计划披露的资产金额 资产规模大收益率高 +组合数（ptf） 一个集合计划内所包含的投资组合数 组合数多有利于分散风险 +是否含权益类（eq）集合计划内的数个投资组合中是否包含含权益类的组合，纯股票类记为1，混合类记为0.5，纯债类记为0②权益类资产配置比例越高收益率越高 +

文章来源：《大众投资指南》 网址: http://www.dztzznzzs.cn/qikandaodu/2021/0708/1209.html

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