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中国人口老龄化对居民储蓄率影响的定量分析_基于VAR模型的方法_王森

一、研究背景

人口年龄结构的变化对一个国家的经济会产生什么作用?人口老龄化对一个经济体的消费、投资、储蓄、养老保险体系和经济增长会产生怎样的影响?一直是人口研究领域讨论的热点问题。在人口年龄结构对居民储蓄影响的理论分析方面,莫迪格里亚尼(M odigliani,1954)的生命周期理论具有非常重要的理论地位。该理论认为,一个人倾向于平滑其终生的消费,当其处于工作阶段时一般会积极储蓄,为退休以后的消费进行积累,从而在退休后可以使用工作阶段的储蓄,使得退休后的消费与退休前相差不多,按照这种观点,人口老龄化作为老年人口比例上升的一种结果,随着人口老龄化程度的加深,一般来说,居民的储蓄率呈下降趋势。虽然从理论上讲,随着老年人占总人口比例的上升,储蓄率将会下降。但是,由于影响居民储蓄率的因素非常多,每种因素的作用在不同的国家、在同一个国家的不同时期可能并不一致,所以要想准确地分析中国的人口老龄化对储蓄率的真实影响,就需要利用有关的历史数据,运用计量分析的方法进行实证分析,进而得出具有较强说服力的结论。

目前学术界关于人口年龄结构变化和人口老龄化对居民储蓄的影响的文献非常多,于学军(1996)认为,中国人口老龄化和老年人口的增多不但会降低总的储蓄水平,而且会抑制储蓄增长率的提高,这势必要影响资本的积累和投资,从而对经济的发展产生不利的影

中国人口老龄化对居民储蓄率影响的定量分析

——

—基于VAR模型的方法

王森

响。杜本峰(2007)认为人口老龄化会使中国储蓄率和投资率下降,加大了资本积累的不确定性,影响金融市场的稳定,进而导致经济发展出现波动。但已有研究绝大多数是定性分析,定量分析比较少。在定量分析方面,所使用的分析方法主要是回归分析,没有考虑到所使用的时间序列数据可能存在的非平稳性问题,进而分析结论可能存在一定的“伪回归”问题。本文将使用向量自回归模型和协整检验的方法,就人口老龄化对居民的储蓄率的影响进行实证分析。

二、建立模型与计量分析

(一)变量定义和数据来源说明

一个国家的储蓄率与其社会文化、传统习俗、发展历史、社会保障系统的完善程度和居民自身投资决策行为等多种因素相联系,因此,在建立中国人口储蓄率影响的实证分析模型时,必须将那些不容易量化的变量排除在模型之外,否则无法进行实证分析。根据Ed-wards等人的研究,影响居民储蓄率的变量主要包括居民收入增长率、人口年龄结构、相对价格、利率和通货膨胀。本文模型中变量的选取建立在Edwards的模型理论基础上,鉴于相对价格变量在数据获取上的不可操作性,模型中没有加以考虑。本文利用中国1979~2009年的数据,主要是居民储蓄增长率、居民收入增长率、老年人口抚养比、名义利率和通货膨胀率。建立以下模型:

SIR t=β0+β1×INF t+β2×IR t+β3×ODR t+β4×IIR t+μt(1)

其中,SIR

t 表示t年的居民储蓄增长率;INF

t

表示t年的通货膨胀率;IR

t

表示t年的名

义利率;ODR

t 表示t年的老年人口抚养比;IIR

t

表示t年的居民人均收入增长率。

居民储蓄率的一般定义是城乡居民每年年底的储蓄存款余额除以对应年份的国内生产总值,按此定义,中国2006年和2009年的居民储蓄率高达76.25%和77.76%,鉴于本文主要目的是分析人口老龄化对居民储蓄率的影响,所以选择居民储蓄增长率作为被解释

变量会更科学、更合理。SIR

t =S t-S t-1

GDP t

,其中S

t

表示t年城乡居民年末的储蓄存款余额,

t=1979,1980,……,2009,即本模型的样本区间范围为1979~2009年。

通货膨胀率一般有零售价格指数、GDP缩减指数和消费价格指数3种表示方法,考虑到消费品价格的变动对居民的消费或储蓄行为的影响比较大,所以本文使用消费价格指数来表示通货膨胀率。

名义利率取中国人民银行一年期存款基准利率,如果某一年的利率进行了调整,那么该年的利率取调整前后利率的平均值。

衡量人口老龄化的指标主要有老少比和老年抚养比,本文选择老年人口抚养比作为解

释变量,定义ODR

t =P65+

P15~64

,其中ODR表示老年人口抚养比,P

65+

表示65岁及以上人口数

量,P 15~64表示15~64岁劳动年龄人口的数量。中国1979~1988年的老年人口抚养比数据在中经网中没找到,本文根据已知年份的数据,采用指数平滑法求得相应的未知数据。

鉴于居民收入数据不容易获得的情况,本文用人均GDP 增长率来代替居民人均收入增长率,定义居民收入增长率IIR t =

GDP t /N t -GDP t -1/N t -1

GDP t /N t

,其中,N t 表示t 年的全国人口总数。

本研究模型中所有原始数据均来源于中经网统计数据库,并经作者整理得到,个别数据使用指数平滑法求得。模型中所有变量均采用百分比的形式。因为5个变量都是时间序列数据,如果直接做回归分析,可能出现“伪回归”问题,所以在进行经济计量分析时,必须首先对变量的平稳性进行检验,否则可能出现伪回归。

(二)变量的平稳性检验

本文首先使用扩充的迪基—富勒ADF 单位根检验方法对时间序列平稳性进行单位根检验,检验结果如表1所示。

从表1可以看出,变量SIR 、INF 、IR 、ODR 和IIR 都是非平稳时间序列,

5个变量经过一阶差分以后都是平稳时间序列,即变量SIR 、INF 、IR 、ODR 和IIR 都是一阶单整即I

(1)。在5个变量都是一阶单整的情况下,需要对其进行协整检验分析。

在表1的基础上使用Johansen 协整检验,对序列SIR 、INF 、IR 、ODR 和IIR 之间是否存在协整关系进行检验,最大特征根统计量和迹统计量两种方法都显示5个变量序列之间存在协整关系。检验结果如表2所示。

从表2可以看出,迹统计量检验法和最大特征根统计量检验法均显示5个变量存在一个协整方程:

SIR t =4.51INF t -10.93IR t -6.32ODR t +1.78IIR t

t =(4.84)(-4.83)(-2.89)(4.27)

t 值显示,变量INF 、IR 、ODR 和IIR 的系数都通过了显著性检验,它们对被解释变量SIR

注:零假设H 0存在单位根;D (SIR )、D (INF )、D (IR )、D (ODR )和D (IIR )分别表示SIR 、INF 、IR 、ODR 和IIR 的一阶差分;c 和t 分别表示带有常数项和趋势项,p 表示滞后阶数;临界值是指在1%的显著性水平下得到的ADF 值。

表1

ADF 检验结果

变量检验类型(c ,t ,p )

统计量临界值结论SIR (c ,t ,7)-3.1223-4.2967不拒绝INF (c ,t ,7)-3.2043-4.3098不拒绝IR (c ,t ,7)-2.1023-4.3098不拒绝ODR (c ,t ,7)-2.7723-4.2967不拒绝IIR (c ,t ,7)-3.5955-4.3393不拒绝D (SIR )(c ,t ,7)-6.6978-4.3098拒绝D (INF )(c ,t ,7)-4.5447-4.3561拒绝D (IR )(c ,t ,7)-3.7706-3.6793拒绝D (ODR )(c ,t ,7)-8.0269-4.3098拒绝D (IIR )

(c ,0,7)

-3.7574

-3.7115

拒绝

注:**表示在1%的显著性水平下拒绝原假设。

表2

Johansen 协整检验结果

原假设H 0

迹统计量(P 值)最大特征根统计量(P 值)

0个协整向量110.63(0.0000)

**

41.79(0.0046)

**

最多1个协整向量

68.85(0.0002)

**

35.88(0.0034)

**

均有显著影响。

(三)建立向量回归模型

向量自回归模型(VAR ),可以用来分析经济系统中某个变量的变动对其他变量的反应,本模型主要分析通货膨胀率、名义利率、老年抚养比和居民人均收入增长率对居民储蓄率的影响。向量自回归模型是基于数据的统计性质建立模型,VAR 模型把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型,从而将单个变量自回归模型推广到由多元时间序列组成的“向量”自回归模型。VAR 模型常用于预测相互联系的时间序列习题及分析随机误差项对变量系统的动态冲击,从而解释各种经济冲击对经济变量造成的影响。

1.脉冲响应分析

利用EViews5.1软件,使用相关数据,得到由变量SIR 、INF 、IR 、ODR 和IIR 组成的VAR 模型的脉冲响应图形(见图1~4)。

从图1可以看出,当本期给通货膨胀率一个正的冲击之后,居民储蓄增长率会在第一期有一个较快的上升趋势,在第二期到达最高的状态,然后开始回落,在第五期居民储蓄增长率变为负数,此后在小幅震荡中趋于零。从图2可以看出,利率的一个正的冲击,会使得居民储蓄增长率在第一期有一个快速的上升趋势,并在较高的位置持续到第四期,然后回落,并逐渐趋近于零。从图3和图4可以看出,老年人口抚养比和居民人均收入增长率的变动对居民储蓄增长率的影响都为正,但这种影响相对于利率和通胀率来说要小很多。就是说,随着老年人口抚养比和居民人均收入增长率的上升,居民储蓄增长率也在增加。

从以上4个图的比较中可以看出,利率的变动对居民储蓄增长率的影响最大并且持续时间比较长。中国改革开放30多年来,人口老龄化并没有对居民储蓄产生负的影响,而是正的影响,部分原因可能是,虽然中国老年人口的数量和比例在较快增加,但依然享有

“人口红利”图1

SIR 对INF

冲击的响应函数

图2

SIR 对IR

冲击的响应函数

图3

SIR 对ODR

冲击的响应函数

图4

SIR 对IIR

冲击的响应函数

的优势,劳动力资源丰富,劳动年龄人口比例比较高。

2.方差分解分析

从表3可以看出,居民储蓄增长率具有较强的惯性,受自身滞后变量的影响非常大,其作用从第二年的80.35%下降至第三年的65.72%,

以后几年逐渐稳定在60%左右。居民收入增长率对居民储蓄率的影响作用比较大,呈现逐渐增强然后比较稳定的趋势,从第二年的10.19%增加到第三年的18.41%、第四年的23.47%,以后逐渐稳定在25%左右的水平。

3.分析结果的理论解释

相对于人均收入增长率来说,中国的通货膨胀率对居民储蓄率的影响作用要小一些,基本稳定在11%~14%的水平。模型中对居民储蓄率影响最小的是老少比和利率,二者对居民储蓄率的影响大约在1%的水平,原因如下。

(1)从理论上讲,随着人口老龄化程度的加深,老年人口占总人口的比例上升,人们基于退休后能维持正常消费水平的需要,会在劳动年龄阶段增加储蓄减少消费,进而提高居民储蓄率水平。但这种老年人口比例的上升对居民储蓄率的影响程度很可能在不同的国家有所不同。在中国,人们储蓄的主要目的是为了教育投资、购买住房或耐用消费品等,因而人口老龄化对居民储蓄率的影响相对于发达国家而言要小。

(2)从理论上讲,利率对居民储蓄的影响比较大,但模型的结论并不支持这种观点,这主要因为,一是对居民储蓄影响大的是实际利率,而本模型将通货膨胀率和名义利率作为两个变量单独引入,分别分析它们对居民储蓄率的影响,使用的是名义利率,而名义利率不能准确真实地反映居民储蓄的实际收益率。二是中国的利率不是完全市场化的,为了有利于经济的高速增长中国政府对利率水平有较强的控制和干预,总体来说中国的金融发展水平较低,利率水平偏低。

(3)发达国家的人口老龄化几乎同时伴随着劳动力数量的不足,而中国由于巨大的人口数量和特殊的计划生育政策,出现了人口老龄化与劳动力充足并存的现象,劳动年龄人口的比例比较大,人们对未来人口老龄化快速发展的趋势认识不足,人们进行储蓄用于养老的意识比较弱,在一定程度上影响了储蓄率的提高。

三、结论与政策建议

综合以上分析,本文认为,中国的人口老龄化过程对居民储蓄率具有一定的影响,但总

滞后期(年)

12345678910SIR 10080.3565.7261.1760.5360.8060.8160.7460.7460.82IIR 010.1918.4123.4725.4125.4825.3825.3025.2225.09INF 07.9514.3013.5012.1211.7611.6711.6411.6011.54ODR 0 1.030.970.850.770.82 1.00 1.18 1.30 1.41IR

0.47

0.60

1.00

1.17

1.13

1.13

1.14

1.13

1.13

表3

4个变量对居民储蓄增长率(SIR )的贡献度%

编辑部声明

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体来说影响作用比较小,利率对居民储蓄的影响也不大,而对居民储蓄影响较大的因素是居民收入增长率和通货膨胀率。但是,随着中国人口老龄化趋势的快速发展,必然面临养老体系的财务可持续发展问题,进而对人们的养老观念和养老方式产生较大的影响。从个人来讲,人们将会采取为养老而储蓄的行为,使中国的居民储蓄率有提高的趋势。

根据本文关于利率对居民储蓄率影响不大的分析结果,提出以下政策建议:(1)从整个社会来讲,中国正处于人口老龄化的初期阶段,需要充分利用现在的丰富劳动力所形成的“人口红利”,将高额的居民储蓄有效地转化为投资,不断增加社会财富,通过经济持续稳定地增长,为将来积极应对中国人口老龄化打下坚实的物质基础。(2)改革现行的养老保险制度,鼓励并促进个人增加储蓄用于养老,加大养老金账户中个人积累的数量和比例。郑秉文(2009)指出,全国试点省份做实个人账户仅为1100亿元,1万多亿元的空账形成的转型成本成为财政的空前压力。养老金缺口问题,可以通过国有资产划拨、提高退休年龄或提高投资收益等政策来缓解,但相对来讲,鼓励居民储蓄和增强居民的自我养老意识,才是解决养老金巨大缺口的主要办法。

参考文献:

1.于学军(1996):《中国人口老化与储蓄》,《人口与经济》,第3期。

2.杜本峰(2006):《人口老龄化与金融市场的影响分析》,《经济问题》,第6期。

3.郑秉文(2009):《中国社会保障60年:成就与教训》,《中国人口科学》,第5期。

4.M odigliani (1954):Utility Analysis and the Consumption Function :An Interpretation of Cross-Section Data.Post-Keynesian Economics.

(责任编辑:朱犁)

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