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政策管控视域下我国企业年金投资收益率研究(6)
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摘要：4.随机效应模型的检验与分析 最后考虑是否选用随机效应模型。经布伦斯和帕甘（Breusch & Pagan）的LM 检验可以发现，无法拒绝原假设“不存在个体随机效应
4.随机效应模型的检验与分析
最后考虑是否选用随机效应模型。经布伦斯和帕甘（Breusch & Pagan）的LM 检验可以发现，无法拒绝原假设“不存在个体随机效应”。 故在随机效应模型和混合OLS 模型两者选择中，应选择混合OLS 回归。 综合考虑，个体存在双向固定效应，不存在随机效应，最终选用模型应为加入时间趋势项的双向固定效应模型（表6）。
（四）回归结果分析
回归系数优先使用表4 FE_trend 的结果作为参考。 模型F 值显著，整体显著性通过检验，模型可行。 由各个自变量的t 检验结果可知，量化投资限制、可投资产品种类、注册资本限制、无风险准备金计划资产占比、养老金产品管理情况、公司数量、组合数、是否含权、上证综指以及时间趋势项对年金计划加权平均收益率有显著的影响。
表4 模型回归分析结果Robust t-statistics in parentheses注：*** 表示p<0.01，** 表示p<0.05，* 表示p< （1） （2） （3） （4） （5）OLS FE_robust FE FE_trend RE ***（-9.50）type -0.947***（-12.55）-2.577***（-14.72）-2.600***（-14.32）-2.600***（-9.43）-2.255***（-12.78）-0.947***（-16.45）capreq -0.047（-0.46）-0.956***（-12.80）-0.956***（-16.27）-0.880***（-11.92）-0.047（-0.46）lnrcr 2.309**（2.17）-0.184（-1.67）-0.184（-1.62）-0.606***（-5.54）2.309（1.31）anpm 3.026***（13.57）2.265**（2.14）2.265（1.27）2.793***（2.69）3.026***（15.91）lcomp -0.016（-0.45）3.356***（13.22）3.356***（14.45）4.547***（17.46）-0.016（-0.34）lemp 0.028（0.46）0.241*（1.79）0.241（1.17）0.423***（3.23）0.028（0.32）lasset -0.027（-0.49）-0.053（-0.29）-0.053（-0.27）-0.303**（-2.01）-0.027（-0.35）ptf 0.008（0.60）-0.470***（-3.09）-0.470***（-2.80）-0.023（-0.16）0.008（0.46）eq 0.151**（2.10）0.034*（1.69）0.034（1.17）0.051***（3.02）0.151（1.39）lni 9.484***（12.31）0.554**（2.35）0.554*（1.69）0.431**（2.36）9.484***（23.20）t 9.521***（12.31）9.521***（23.09）9.389***（12.23）-0.088***（-10.96）Constant -34.099***（-10.20）-34.099***（-6.00）Observations 1,121 1,121 1,121 1,121 1,121 R-squared 0.443 0.457 0.457 0.475 Number of plann 58 58 58 58 Annuityptf FE YES YES YES Quarter FE ***（-8.17）-30.202***（-5.13）-33.760***（-9.21）
两类自变量相比，可得出政策管控因素对加权平均收益率的影响相比年金计划个体差异因素更加重要的结论。 尤为显著的是量化投资限制、可投资产品种类、养老金产品管理情况三项，在1%的置信度下显著，对于收益率的影响至关重要。个体效应中的变量在加入时间趋势项前统计显著性不强，加入后显著性有较为明显的提升，可以考虑是对于时间变化较为敏感，而对收益率影响有限。
表5 混合OLS 模型回归结果Number of obs=1,121 F(11,57)=79.73 Prob＞F=0.000 0 R-squared=0.444 Root MSE=0.952(Std. Err. adjusted for 58 clusters in plann)y Coef. Robust Std.Err. t P＞|t| ［95% Conf. Interval］qrstc -2.577 0.175 -14.72 0.000 -2.927 -2.226 type -0.947 0.075 5 -12.55 0.000 -1.098 -0.796 capreq -0.047 4 0.102 -0.46 0.645 -0.252 0.157 lnrcr 2.309 1.064 2.17 0.034 0.178 4.44 anpm 3.026 0.223 13.57 0.000 2.58 3.473 lcomp -0.016 1 0.035 8 -0.45 0.656 -0.087 8 0.055 7 lemp 0.028 4 0.061 4 0.46 0.645 -0.094 5 0.151 lasset -0.026 6 0.054 4 -0.49 0.627 -0.136 0.082 4 ptf 0.007 69 0.012 8 0.6 0.551 -0.018 0.033 4 eq 0.151 0.071 8 2.1 0.040 0.007 15 0.295 lni 9.484 0.771 12.31 0.000 7.941 11.03_cons -34.1 3.344 -10.2 0.000 -40.79 -27.4 Linear regression
其他条件不变的情况下，年度收益率提升1%要求养老金产品管理水平、管理效率提升一倍左右。随着政策文件的不断完善，养老金产品管理水平不断提升。在实践层面，则应更注重在以往政策效果研究的基础上不断总结经验、狠抓落实，在切实提升投资效率，完善规则规范的基础上出台政策，才能有效提升管理能力。
无风险准备金计划资产占比实质上是指集合计划资产占比。结果表明集合计划资产占比的不断增加，对收益率有着正向的影响。集合计划中包含广大中小企业，长远来讲对于社会福利的普惠、经济效率的提升、市场完善有重大拉动作用。
其他条件不变的情况下，季度加权平均收益率每上升1%，各类量化投资限制共计下降2.255%。对于风险资产配置比例的限制越高（管控越宽松），量化投资限制指标越小。 提高量化投资限制，主要是指已经拥有投资经验的风险资产投资种类，在已有限制的基础上，上调最高可配比的比例。 例如，仅考虑股票一类，将股票投资限制由目前的30%上升到32.255%有利于这一目的的实现。 放宽量化投资限制有利于国内养老金市场化投资在考核和投资理念上更加趋向长周期投资， 克服短期资产波动和流动性低等风险，以获取长期风险溢价。
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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