生命周期的儲蓄行為對國際貿易盈余的影響

摘要：持續的貿易盈余或者貿易赤字在當今的世界經濟中變得越來越常見，對于不同國家的貿易盈余或者貿易赤字經濟學家們給出了不同的解釋，但從根本上講都離不開人口結構這一經濟發展中最常見的經濟變量。將基于國民收支恒等式和生命周期理論建立計量經濟學模型，利用時間序列模型分析人口結構的變化對一國貿易盈余的影響。

關鍵詞：人口結構 貿易盈余 生命周期理論

中圖分類號：F83 文獻標志碼：A文章編號：1673-291X（2011）27-0067-02

引言

在過去的十幾年中，中國同美國或者說東亞新興經濟體對美國的貿易盈余引起了人們廣泛的注意和研究。二戰后隨著美蘇爭霸的加劇，處在美蘇爭霸前線的日本得到美國在經濟和政治上的支持，再加上日本原有的經濟實力，日本經濟得到快速的發展并在其后的二十到三十年中保持了巨大且持續的貿易盈余，但日本在政治上受制于美國，所以在20世紀90年代出美國連同其他幾個歐洲的老牌經濟強國同日本和德國簽訂了逼迫日元和德國馬克升值的“廣場協議”再加上日本經濟經歷了20世紀90年代初的房地產試產泡沫后陷入了經濟發展的停滯階段，但即使日本的匯率上升或者說日本經濟的發展變緩，但日本仍然保持著對美貿易的順差。中國在改革開放以后，中國經濟在總體上采取了類似東亞四小龍的出口導向型的經濟發展戰略，中國的經濟也在開放中快速的前進著。直到2001年中國加入WTO并在隨后的幾年中采取寬松的貨幣政策以及鼓勵出口和積極的招商引資政策，中國的出口增長的更加迅速。在國際分工由跨國公司主導的條件下，中國憑借自身龐大的勞動力以及優惠的招商引資政策吸引了大量的加工貿易型的公司落戶中國，從國外進口核心部件，在中國生產和組裝，然后向世界出口。從此中國的貿易盈余尤其是對美的貿易盈余引起了世界范圍內的注意，美國也多次就中國對美國的貿易盈余采取過貿易上的和政治上的一些針對性的措施，但效果并不顯著，隨后美國在中國的匯率問題上向中國政府施壓，但即使中國的匯率由過去1美元兌換8元人民幣上升為1美元兌換將近6美元的人民幣時，中國對美的貿易仍然未有所減少。從這些問題上看，很可能中國同美國以及日本同美國之間的貿易盈余并非人們所認為的是匯率上的問題。本文將從人口結構變化的角度對中美之間的這種貿易盈余進行分析。

一、文獻綜述

對于人口結構對貿易盈余的影響，大多經濟學家都是在生命周期理論的基礎上進行的分析。生命周期理論最早是由Modigliani（1970）提出的，Modigliani假設個體在其一生當中要經歷不同的三個儲蓄和消費階段，第一個階段是童年時期，個體在童年階段并沒有達到工作年齡，所以童年的個體消費將大于他們的收入，這就導致了這一年齡階段的負的儲蓄率。第二個階段是個體的工作年齡，個體在工作中賺的收入大于他們在日常生活中的消費，從而形成了經濟體中的大量的儲蓄。第三階段是個體退休后，個體的儲蓄率再次成為負的。因此，不同經濟體中不同的人口結構將會導致不同的儲蓄率。Carroll（1997）強調了預防性儲蓄率的不確定性在生命周期理論中的作用，同樣退休和死亡時間的不確定性老年人不儲蓄是加了重要的影響。Carroll同樣也強調人口結構的變化同樣會影響公共儲蓄率。經濟中被扶養人口的增加特別是老年人口的增加，將會通過增加養老金、醫療保險和其他方面的公共開支對公共儲蓄產生了負面的影響，實際上，發達經濟體中的老齡人口的增加是財政惡化的主要原因。如果政府不改變財政預算，政府的儲蓄就會下降。當經濟中老年人口增加時，工作年齡段的人口的收入就會減少反而對被扶養的老年人口的支出增加。扶養率的上升同樣會對國內投資產生負面的影響，低的勞動力增長和低的產出增長預期將會減少投資的報酬。除非技術創新過程加快，不然國內投資的需求就會降低。Soyoung Kim 和Jong（2008）認為，經常項目對儲蓄和投資不平衡的調整程度嚴重的依賴于這個國家的開放程度。在封閉的經濟體中，總的儲蓄和總的投資是一起發生變動的。所以經常項目是不會發生變動的。相反在一個小的開放的且資本流動十分充分的經濟體中，儲蓄率的增加將會通過增加國內儲蓄和投資之間的差值而導致經常項目的赤字。在前兩種情況的中間情況下，實際儲蓄率的上升以及投資率的下降將會導致經常項目的惡化。在實證分析方面，Tryggvi Thor Herbertsson（1999）認為，從國民收入等式和消費的生命周期理論出發使用了84國家的面板數據以國民收入恒等式為建模基礎對人口在決定國際貿易收支盈余中的是否扮演者重要的角色進行了實證分析，這里它使用WDI中15~64歲得工作年齡人口作為人口結構變化的數據，分析的結果顯示工作人口結構變量對國際貿易盈余有著正的顯著的影響。Henriksen（2002）認為，一個國家有著更多的勞動力進入勞動力市場，傾向于做一個資本的進口者從而能夠為每一有效勞動單位提供市場出清水平的資本，從而使兩國的資本的邊際產品相同。資本的出口國將會是那些有著大量工作年齡人口且有著高的生命預期以及少的年輕勞動力進入的國家。在其他條件相同的情況下，有著高的生命預期的國家在相同的退休年齡下往往傾向于做一個資本的出口者因為每一個單個的個人將會在他們工作的時候積累更多的財富。

二、模型的建立

本文將采用勞動人口和經常項目盈余的時間序列建立AR（P）模型進行實證分析，其中勞動年齡段人口的數據來自世界銀行的WDI數據庫，經常項目余額的數據來自世界銀行的WDI數據庫中的出口額和進口額的差額。建立如下的模型：

TSt=c+β0POP+■βjTSt-j-1

對于j的確定我們將使用赤池準則進行定階。而對于POP對TS是否有解釋能力我們將使用格蘭杰因果檢驗進行判斷，最后使用最小二乘法進行回歸。首先對兩個變量進行單位根檢驗，在5%的置信水平下解釋變量和被解釋變量都不是平穩的時間序列其中解釋變量LPOP的P值為0.0931被解釋變量的P值為0.7664，都不能通過5%的顯著性水平，對解釋變量和被解釋變量分別取一階差分然后再進行單位根檢驗，檢驗結果顯示解釋變量和被解釋變量的P值分別為0.0002和0.0393，通過5%的顯著性水平，所以解釋變量和被解釋變量同為一階單整序列。

由于用非平穩的時間序列建立模型可能會存在虛假回歸問題，因此在建立模型之前對上述變量作協整檢驗，以檢驗上述變量之間是否存在長期均衡的關系。這兩個時間序列都是一階單整的時間序列，接著我們對這個兩個時間序列進行協整分析判斷二者是否存在因果關系。協整檢驗的結果發現二者之間是存在長期的因果關系。然后我們利用赤池準則對AR（P）進行定階，定階的結果為：當為AR（1）模型時AIC的值為3.6622680，當模型變為被解釋變量的滯后兩期的AR（2）時的AIC值為2.490440，較上次有所減少，當模型變為被解釋變量的滯后三期的AR（3）時的AIC值為2.030202，當模型變為被解釋變量的滯后四期的AR（4）時的AIC值為2.30472，當模型變為被解釋變量的滯后五期的AR（5）時的AIC值為3.266843，所以當模型為AR（3）時的值最小，所以我們應當采用AR（3）模型對本文的研究對象進行回歸，回歸的結果為：

TSt=-5.188723+18.096POP+1.02TSt-1-0.12TSt-2+0.516TSt-3

（2.73） （5.65）（-0.72）（2.04）

（0.0000）（0.0000）（0.0000）（0.0000） （0.0000）

系數下方括號內的值分別為t統計量和對應的p值，系數均通過了5%的顯著性水平檢驗。接著對上述回歸殘差序列■t進行單位根檢驗，在5%的置信水平下■t的P值為0.0001，通過了單位根檢驗，回歸殘差序列是平穩的。

結論和政策建議

實證分析的結果顯示，中國的人口結構是有利于中國的貿易盈余的，這同中國的國情相符。中國作為一個處于價值鏈中間的裝配階段國家，進口零部件出口組裝完成的產品，中國的大多的進口都是用于生產而真正用于消費的產品很少，所以中國人口結構的變化對中國進口的影響很小反而中國的出口是在自身勞動力豐富的條件下進行的，依靠成本上的優勢在國際市場上同他國產品進行競爭。所以當中國的勞動力在總人口中的比重上升時，中國出口公司在勞動力市場處于買方市場，中國的出口公司可以取得成本優勢。而且中國的社保體系不完整，大多數的中國勞動者必須得為自己的養老問題和自己父母的養老問題做好準備，所以中國的儲蓄率高，中國的高儲蓄率又給社會帶來低的利率從而使出口公司的融資成本降低，出口又會增加。所以總的來說中國的人口結構在當前情況下是有利于中國的貿易盈余的。但長久考慮中國目前已經有些省份出現了用工荒，在加上中國出生率的下降和更長的生命預期，中國已經開始自身的老齡化階段了。而且有些經濟學家如巴曙松研究發現中國的人口紅利即將在未來的五年內消失，所以中國的出口企業已經到了調整產業結構的時候了，不要等到危機出現才開始升級產業。

參考文獻：

[1]Modigliani，F.，1970. The life-cycle hypothesis of saving and intercOuntry differences in saving ratios. In: Eltis，W.A.(ED.)，Induction，

Growth，and trade，Clarendon Press，London，PP，197-225.

[2]Carroll，C.D.，1997. Buffer stock saving and the life cycle/permane-nt income hypothesis. Quarterly Journal of Economics 112，1-55.

[3]Tryggvi T.H.，1999. Trade surpluses and life-cycle saving behavior. Economics Letters 227-237.

[4]Henriksen K.，2002. A Demographic Explanation of U.S. and Japanese Current Account Behavior. Ecnomics Letter 439-468.

[5]Soyoung Kim.，2008. Demographic changessaving and current accountAn analysis based on a panel VAR model. Japan and the

World Economy 20(2008)236-256.

[責任編輯 陳丹丹]