Did Social Security Fee Cuts Boost Employment?Empirical Evidence from Online Recruitment Data
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摘要: 供给侧结构性改革以来，我国先后多次出台企业社保降费政策，以降低企业的成本负担、激发其活力，其中以2019年出台的《降低社会保险费率综合方案》的力度最大。利用2019年日度在线招聘岗位数据，以浙江省为控制组，以与浙江社会经济较为相似但企业养老保险缴费率受《方案》影响需要下调的江苏省为对照组，构建双重差分模型考察本次降费的就业效应。研究发现：综合方案的出台促进了在线招聘岗位数量的增加，产生了良好的就业促进作用，且该效应主要通过促进社会创业活动来实现；异质性分析表明，本次降费对无工作经验要求、低学历、低工资、非国有企业、缴费不规范行业的就业促进作用更加显著，对养老保险参保率低、财政实力弱、人口老龄化严重城市的就业促进作用更加显著。因此，降费有助于改善群体间、区域间的收入分配格局，从而推动共同富裕的实现。本研究为降低社会保险费率以激发企业活力、稳定社会就业提供了实证证据和启示。Abstract: A number of policies for social insurance fee cuts have been implemented to lower corporate costs and to stimulate vitality ever since the structural reforms on the mitigation side started. "Comprehensive Plan for Reducing Social Insurance Rate"(Referred to as Comprehensive Plan) in 2019 promoted the maximum cuts of corporate social insurance fee rate. The paper used data of daily online recruitment in 2019 and constructed a DID model to investigate the employment effects of the Comprehensive Plan by taking Zhejiang province as the control group and Jiangsu province as the treatment group, for the two provinces are economically and socially similar and Jiangsu's employer old-age insurance rate needs to be lowered as a result of the Comprehensive Plan whereas Zhejiang does not need to. It is found that the Comprehensive Plan promoted the expansion of recruitment agencies and have positive employment effects; the positive employment effects are achieved by promoting social entrepreneurship activities. The results of heterogeneity analysis prove that the Comprehensive Plan has a more significant role in promoting recruitment of no-work-experience-requirements, lower education, lower wages, and irregular payment industry, and in promoting jobs in cities with low pension insurance participation rates, weaker financial strength, and serious aging populations. The findings of this research reflect fee cuts help to improve the income distribution pattern between groups and regions, and are beneficial to promote the realization of common wealth. This study provides empirical evidence and enlightenment for lowering social insurance fee rate to stimulate enterprise vitality and stabilize social employment.
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表 1 浙江省和江苏省在线招聘岗位和新增工商登记注册企业样本行业分布
行业 在线招聘岗位样本量(个) 新增工商登记注册企业样本量(万个) (1) (2) (3) (4) (5) (6) 浙江省 江苏省 合计 浙江省 江苏省 合计 交通运输、仓储和邮政业 9 443 12 049 21 492 1.49 3.01 4.5 住宿和餐饮业 4 351 4 453 8 804 10.36 6.61 16.97 信息传输、软件和信息技术服务业 156 747 115 079 271 826 3.6 3.12 6.72 公共管理、社会保障和社会组织 43 3 46 0 0 0 农、林、牧、渔业 1 051 1 541 2 592 1.09 1.49 2.58 制造业 105 623 151 118 256 741 8.33 5.53 13.86 卫生和社会工作 3 238 5 662 8 900 0.22 0.21 0.43 居民服务、修理和其他服务业 10 779 6 662 17 441 3.97 4.11 8.08 建筑业 23 084 48 620 71 704 2.98 6 8.98 房地产业 25 803 48 165 73 968 1.4 1.85 3.25 批发和零售业 142 483 217 212 359 695 47.07 38.74 85.81 教育业 12 474 19 994 32 468 0.83 0.93 1.76 文化、体育和娱乐业 12 771 8 570 21 341 1.45 0.84 2.29 水利、环境和公共设施管理业 1 636 3 231 4 867 0.17 0.27 0.44 电力、热力、燃气及水生产和供应业 423 962 1 385 0.03 0.05 0.08 科学研究和技术服务业 99 064 151 748 250 812 2.8 4.37 7.17 租赁和商务服务业 125 865 191 782 317 647 9.26 19.77 29.03 采矿业 37 22 59 0 0 0 金融业 16 255 15 730 31 985 0.04 0.04 0.08 合计 751 170 1 002 603 1 753 773 95.09 96.94 192.03 
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表 2 主要变量及其定义
变量类别 变量名称 变量符号 变量定义 被解释变量 招聘岗位数 lnjobs 各城市每个行业每日在线招聘岗位数量，取对数 解释变量 省份×政策实施时间虚拟变量 treat_post 省份虚拟变量与政策实施月份的交乘项 中介变量 新增工商登记注册企业数量 lnnum 各城市每个行业每月新增工商登记注册企业数量，取对数 岗位分组指标 无经验要求招聘岗位数 jobs_noex 各城市每个行业每日的无经验要求在线招聘岗位数量 有经验要求招聘岗位数 jobs_ex 各城市每个行业每日的有经验要求在线招聘岗位数量 硕博学历要求招聘岗位数 jobs_doc 各城市每个行业每日硕士或博士学历要求在线招聘岗位数量 本科学历要求招聘岗位数 jobs_bac 各城市每个行业每日本科学历要求在线招聘岗位数量 大专及以下学历要求岗位数 jobs_jun 各城市每个行业每日大专及以下学历要求在线招聘岗位数量 高工资岗位数 jobs_high 各城市每个行业每日高于所有在线招聘岗位薪酬中位数的岗位数量，岗位薪酬取薪酬区间的中值 低工资岗位数 jobs_low 各城市每个行业每日低于所有在线招聘岗位薪酬中位数的岗位数量，岗位薪酬取薪酬区间的中值 所有制 gy 国有企业招聘为1，其他为0 行业 industry 社保缴费较为规范的行业为0，包括信息传输、软件和信息技术服务业，金融业，房地产业，租赁和商务服务业，科学研究和技术服务业，水利、环境和公共设施管理业，居民服务、修理和其他服务业，教育业，文化、体育和娱乐业，公共管理、社会保障和社会组织；其他行业为1 城市分组指标 养老保险参保率 pension 参保率=城镇职工养老保险参保人数/全社会就业人数。低于均值为1，否则为0 财政实力1 fin1 财政实力=(公共预算收入-公共预算支出)/公共预算收入。低于均值为1，否则为0 财政实力2 fin2 财政实力=(公共预算收入-公共预算支出)/常住人口数。低于均值为1，否则为0 老年人口占比 aging 60岁及以上人口所占比重。高于均值为1，否则为0 老年抚养比 oyratio 60岁及以上人口与15~59岁人口之比。高于均值为1，否则为0
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表 3 主要变量的描述性统计分析
变量 观测值 均值 标准差 最小值 最大值 lnjobs 73 781 1.925 1.426 0.095 8.004 treat=0 31 206 1.861 1.434 0.095 8.004 treat=1 42 575 1.971 1.419 0.095 7.559 post=0 30 870 1.930 1.451 0.095 8.004 post=1 42 911 1.921 1.409 0.095 7.669 lnnum 73 781 5.175 1.741 0 8.753 jobs_noex 73 781 13.910 23.157 0 96 jobs_ex 73 781 3.551 6.552 0 27 jobs_doc 73 781 0.080 0.272 0 1 jobs_bac 73 781 3.580 6.431 0 26 jobs_jun 73 781 13.929 23.286 0 97 jobs_high 73 781 5.349 9.508 0 38 jobs_low 73 781 12.198 20.307 0 85 gy 73 781 0.004 0.066 0 1 industry 73 781 0.439 0.496 0 1 fin1 73 781 0.323 0.468 0 1 fin2 73 781 0.220 0.414 0 1 pension 73 781 0.420 0.494 0 1 aging 73 781 0.288 0.453 0 1 oyratio 73 781 0.332 0.471 0 1
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表 4 降费政策与在线招聘：基准估计结果
变量 (1) (2) (3) (4) (5) treat_post 0.067 9**(2.79) 0.093 1***(3.26) 0.121***(3.42) 0.128***(3.62) 0.126***(3.66) treat 0.070 5(0.20) 2.062***(123.26) 2.901***(43.16) 2.960***(43.28) 2.977***(43.26) post -0.048 2***(-3.56) -0.055 4***(-2.83) -0.075 3***(-3.45) -0.219***(-5.53) -0.235***(-5.97) 城市 NO YES YES YES YES 行业 NO NO YES YES YES 月 NO NO NO YES YES 日 NO NO NO NO YES _cons 1.889***(6.55) 0.810***(69.66) -0.645***(-5.36) -0.876***(-6.67) -0.948***(-6.89) N 73 781 73 781 73 781 73 781 73 781 注：括号内为t值，标准误经过城市层面的Cluster调整；***、**、*分别表示双尾检验在1%、5%和10%的水平上统计显著。下表同。
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表 5 稳健性检验
变量 (1) (2) (3) (4) 以福建为对照组 以厦门为控制组 次严格去重 严格去重 treatfj_post 0.107**(2.71) treatxm_post 0.105**(3.09) treat_post 0.135***(3.90) 0.134***(3.94) treatfj -3.377***(-37.07) treatxm 0.145***(5.13) treat 2.979***(43.42) 2.991***(44.78) post -0.306***(-5.78) -0.409***(-5.29) -0.239***(-6.19) -0.244***(-6.27) 城市 YES YES YES YES 行业 YES YES YES YES 月 YES YES YES YES 日 YES YES YES YES _cons 2.572***(22.84) 1.444***(7.63) -0.951***(-6.89) -0.949***(-6.85) N 45 355 18 472 72 224 69 609
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表 6 中介效应估计
变量 (1) (2) lnnum lnjobs treat_post 0.265***(5.27) 0.037 9(0.95) treat 1.241***(33.32) 2.563***(34.35) post -0.144***(-4.63) -0.187***(-4.92) lnnum 0.334***(6.57) 城市 YES YES 行业 YES YES 月 YES YES 日 YES YES _cons 4.272***(37.37) -2.374***(-8.07) N 73 781 73 781
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表 7 社保降费政策的就业效应：岗位异质性
变量 (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) (11) jobs_noex jobs_ex jobs_jun jobs_bac jobs_doc jobs_low jobs_high 国有 非国有 lnjobs lnjobs treat_post 1.757*** 0.191 1.579*** 0.429*** 0.009 47** 1.488** 0.557*** -0.143 0.128*** 0.151*** 0.108*** (4.62) (0.86) (3.42) (2.85) (2.32) (2.76) (4.74) (-0.96) (3.74) (3.59) (3.56) treat 38.84*** 10.27*** 38.65*** 10.67*** 0.296*** 33.82*** 15.79*** 2.980*** 2.980*** 2.764*** 3.130*** (17.29) (15.23) (16.81) (16.41) (16.14) (16.99) (16.37) (9.14) (43.26) (30.83) (55.25) post -2.868*** -0.332 -2.179*** -1.002*** -0.004 71 -3.315*** -0.060 5 0.241 -0.238*** -0.165*** -0.291*** (-3.44) (-1.56) (-3.17) (-3.56) (-0.60) (-3.97) (-0.21) (0.91) (-6.00) (-3.17) (-8.66) 城市 YES YES YES YES YES YES YES YES YES YES YES 行业 YES YES YES YES YES YES YES YES YES YES YES 月 YES YES YES YES YES YES YES YES YES YES YES 日 YES YES YES YES YES YES YES YES YES YES YES _cons -19.89*** -5.526*** -20.82*** -5.007*** -0.141*** -17.03*** -8.631*** -0.777* -0.948*** -1.033*** 0.556*** (-4.30) (-3.69) (-4.19) (-3.91) (-3.78) (-4.29) (-3.87) (-1.84) (-6.90) (-9.12) (7.35) N 73 781 73 781 73 781 73 781 73 781 73 781 73 781 325 73 456 32 418 41 363
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表 8 社保降费政策的就业效应：城市异质性
变量 (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) pension=1 pension=0 全样本 fin1=1 fin1=0 全样本 fin2=1 fin2=0 treat_post 0.189*** 0.033 7 0.031 6 0.172*** 0.090 3** 0.073 7** 0.153** 0.113*** (6.75) (1.22) (1.38) (4.23) (2.80) (2.39) (3.27) (3.08) treat 1.187*** 2.406*** 3.032*** 1.166*** 1.745*** 3.008*** 0.557*** 2.321*** (44.17) (59.49) (54.36) (42.93) (42.56) (46.18) (19.29) (41.90) post -0.203*** -0.244*** -0.233*** -0.196*** -0.245*** (-6.02) (-4.13) (-5.91) (-4.72) (-4.89) (-5.94) (-3.11) (-5.35) treat_post_pension 0.174*** (6.86) treat_post_fin1 0.155*** (3.78) treat_post_fin2 treat_post_aging treat_post_oy 城市 YES YES YES YES YES YES YES YES 行业 YES YES YES YES YES YES YES YES 月 YES YES YES YES YES YES YES YES 日 YES YES YES YES YES YES YES YES _cons -0.659*** -0.443** -0.951*** -0.503** 0.188 -0.950*** -0.459* -0.351** (-4.74) (-2.53) (-6.91) (-2.91) (1.35) (-6.89) (-2.17) (-2.43) N 31 005 42 776 73 781 23 845 49 936 73 781 16 256 57 525 变量 (9) (10) (11) (12) (13) (14) (15) 全样本 aging=1 aging=0 全样本 oyratio=1 oyratio=0 全样本 treat_post 0.101*** 0.110** 0.104** 0.0889** 0.124*** 0.0837** 0.0653* (2.82) (3.25) (2.61) (2.22) (3.57) (2.66) (2.04) treat 2.992*** 1.445*** 3.086*** 2.999*** 1.350*** 2.371*** 3.013*** (43.70) (52.41) (45.07) (43.34) (35.91) (48.88) (47.06) post -0.234*** -0.121** -0.267*** -0.234*** -0.124** -0.271*** -0.234*** (-5.95) (-2.38) (-5.67) (-5.94) (-2.85) (-5.49) (-5.93) treat_post_pension treat_post_fin1 treat_post_fin2 0.117** (2.57) treat_post_aging 0.0984** (2.36) treat_post_oy 0.143*** (3.74) 城市 YES YES YES YES YES YES YES 行业 YES YES YES YES YES YES YES 月 YES YES YES YES YES YES YES 日 YES YES YES YES YES YES YES _cons -0.949*** -0.640*** -1.114*** -0.950*** -0.467** -0.447*** -0.951*** (-6.89) (-3.62) (-7.17) (-6.88) (-2.63) (-3.11) (-6.90) N 73 781 21 263 52 518 73 781 24 524 49 257 73 781
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