人口抚养比变化的影响

人口抚养比变化的影响

一、国内外相关研究文献综述

因为发达国家早在20世纪上半叶就已经经历了人口变革和人口老龄化，故对人口年龄结构和消费或者储蓄关系的研究较早。

Nathaniel(1969)最早使用实证的方法研究抚养比和储蓄率之间的关系，得出了少儿抚养比和老年抚养比与储蓄率之间均具有显著的负相关性

的结论。Thornton(2001)采用1956—1995年的时间序列数据，分析美

国人口抚养比对家庭储蓄率的影响，研究结论表明少儿抚养比和老年

抚养比均对美国的个人储蓄有显著的负影响。Loayza等(2000)使用面

板数据实行实证分析，发现少儿抚养比与老年抚养比的上升都将使得

储蓄率降低。近年来，国内学者也逐渐开始对我国的人口抚养比与储

蓄的关系实行研究。王德文等(2004)将中国的数据使用于Leff模型后

发现，人口年龄结构的变化对储蓄率具有显著的负影响，即少儿抚养

比和老年抚养比的升高均会造成储蓄率的降低。袁志刚等(2000)通过

数值模拟研究，发现人口抚养比的变化对储蓄率是有影响的。唐东波(2007)使用向量自回归模型，实证分析人口年龄结构等因素对中国居

民储蓄的影响，研究得出不论是在短期还是长期，人口年龄结构均会

对中国的居民储蓄起到显著的扩张性作用，并且人口老龄化会促动居

民储蓄增加。从以上研究可知，关于人口抚养比变化对居民储蓄率的

影响，不同的研究方法得到的结论不尽相同，但综合国内外绝绝大多

数的研究能够发现，人口抚养比变化对居民储蓄率确实是有一定影响的。

二、人口抚养比变化对居民储蓄影响的理论机制分析

在很多以人口年龄结构和消费或储蓄关系作为研究对象的研究中，一

般均是以生命周期理论(LCH)和家庭储蓄需求模型(HSDM)作为该项研究

的理论出发点，这些理论为研究人口抚养比变化和储蓄之间的关系提

供了一个有效的框架。由莫迪利安尼提出的生命周期理论认为，理性

的消费者总是根据其预期寿命和一生的收入水平合理安排消费和储蓄

的比例，以便在整个生命周期内实现消费的最佳配置。在工作阶段，收入逐步增加并且会大于消费，消费者此时会为今后的老年时代实行储蓄积累;在退休阶段，收入减少，消费会超过收入，人们又会用储蓄支付消费，从而形成负储蓄。生命周期消费理论也分析了其他一些影响消费与储蓄的因素，比如高的遗产税率会促使人们减少欲留给后代的遗产从而增加消费，而低的遗产税率则会对人们的储蓄产生激励，对消费产生抑制，健全的社会保障体系会使储蓄减少等。由萨缪尔森提出的家庭储蓄需求模型则认为，少儿人口的数量和储蓄数量之间存有替代关系，孩子能够被看作是储蓄的替代物。当孩子数量较多时，用于子女的费用就会增加，人们会认为对于自己未来的养老会得到保障，从而作为养老保证的储蓄就会相对应减少;而当孩子数量较少时，则要增加储蓄以防老。与我国的实际状况相结合实行分析能够知道，在我国，因为当前人们的子女数量减少，社会保障体系的不健全以及又没有遗产税方面的限制，这些原因均会使得人们倾向于增加储蓄而抑制消费。

三、基于时间序列的实证研究

(一)变量的定义和数据来源本文实证分析人口抚养比变化和居民储蓄率的关系，所涉及的变量包括：居民储蓄率(s)，居民储蓄率=居民储蓄/(居民储蓄+居民消费);少儿抚养比(x1)，等于0～14岁人口数与15～64岁人口数之比;老年抚养比(x2)，等于65岁及以上人口数与15～64岁人口数之比。为了消除变量之间可能存有的异方差，我们先对变量取对数。选择的样本数据为1990—2009年的我国少儿抚养比、老年抚养比和居民储蓄率。经济变量数据来源于历年《中国统计年鉴》，人口数据来自历年《中国人口统计年鉴》。

(二)变量平稳性检验为了避免虚假回归，在实行数据协整分析之前先对数据实行平稳性检验。对时间序列实行平稳性检验的方法有多种，本文采用最常用ADF检验。检验结果见表1。从表1能够看出，在5%的显著性水平上，所有变量均不平稳，但是一阶差分均平稳，所以时间序列数据均是一阶单整的。

(三)VAＲ模型滞后阶数的确定VAＲ模型不以严格的经济理论为依据，它采用多方程联立的形式，对每个方程中的内生变量对模型的全部内

生变量的滞后值实行回归，从而估计全部内生变量间的动态关系。VA

Ｒ模型除了要满足平稳性条件外，还要确定滞后期［10］。本文对最

优滞后期的选择根据AIC和SC信息准则来确定，当二者达到最小时，

此时的阶数为最优阶数。由lns、lnx1和lnx2的Johansen协整检验

结果能够看出：AIC统计量在K=1时最小(－13．85298)，SC统计量在

K=1时最小(－13．77114)，所以滞后期为1。

(四)协整检验在确定了最优滞后期的基础上，为了探索变量之间是否

具有长期稳定关系，需要实行协整检验。本文采用基于VAＲ模型的Johansen协整检验，检验结果见表3和图1。表3中，r表示协整关系的个数。在5%的临界水平下，迹统计量表明(32．64207＞29．79707)

应该拒绝没有协整关系(r=0)的原假设，对应的接受存有一阶协整关系，最大特征值统计量也是拒绝r=0，接受r≤1，即最多存有一阶协整关系。结论是：在5%显著水平下，lns，lnx1和lnx2之间存有一阶协整

关系。通过对AＲ根图形(图2)的验证可知，VAＲ模型是稳定的。这说

明lns，lnx1和lnx2之间存有长期的稳定关系。

(五)格兰杰因果关系检验上述的johansen协整检验得出了lns，lnx1以及lnx2三个变量间是存有协整关系的，但因为协整关系只能说明变

量之间有因果关系，并不能具体指出因果关系的方向。为了进一步验

证变量lns，lnx1和lnx2之间的因果方向，我们对这3个变量实行格

兰杰因果关系检验。在滞后期为2时，从格兰杰检验结果中能够看出：(1)lnx1是lns的格兰杰原因，而lns不是lnx1的格兰杰原因，即少

儿抚养比是居民储蓄率的格兰杰原因，而居民储蓄率不是少儿抚养比

的格兰杰原因;(2)lnx2是lns的格兰杰原因，而lns不是lnx2的格兰杰原因，即老年抚养比是居民储蓄率的格兰杰原因，而居民储蓄率不

是老年抚养比的格兰杰原因。图2AＲ根图形稳定性检验

(六)脉冲响应分析因为格兰杰因果关系检验存相关系仅仅说明和验证

了变量之间的因果关系，具体的影响过程和方向还能够借助脉冲响应