人口年齡與銀行信貸的實證研究
——基于61個國家面板數據

張葦錕，白福臣

（廣東海洋大學，廣東 湛江 524088）

人口年齡與銀行信貸的實證研究
——基于61個國家面板數據

張葦錕，白福臣

（廣東海洋大學，廣東 湛江 524088）

本文基于61個國家1991—2013年的面板數據，采用靜態面板和動態面板模型，使用固定效應（FE）、系統廣義矩（SYS-GMM）和混合最小二乘法（Pooled OLS）等方法考察人口年齡對銀行信貸的影響，并進行穩健性檢驗。結果發現，銀行信貸市場存在顯著人口年齡結構效應。具體到人口年齡結構內部，成年型人口對銀行信貸的影響是顯著正相關；青年型人口更多是依賴父母或長輩的金融支持，間接對銀行信貸產生影響；當步入老年化時，銀行信貸的渴求度會下降，更多追求安逸生活。

面板模型；人口年齡；銀行信貸

一、引言

全球人口年齡結構正呈現向老年型變遷的格局，隨著出生率的降低和預期壽命的延長，未來30多年間全球老年人口的比例將繼續增加。人口年齡的變遷將引發一國金融市場需求的變化，甚至會影響一個區域乃至全球銀行信貸的需求。永久性收入和后來生命周期假說相繼闡述個體年齡與消費、儲蓄行為之間的關系。

永久性收入假說沒有明確指出儲蓄和消費取決于年齡。它認為個人的消費很可能取決于永久性收入而不是當前可支配收入。由于個人會試圖避免消費隨著收入的短期波動而波動，當收入增長可持續時，他們會增加消費；當他們收入增長只是暫時的時，他們將會儲蓄而不會增加消費。此外，若實際收入低于永久性收入時，他們會減少消費。

生命周期假說則指出，人們在青年階段，開始職業生涯、組建家庭需要購買新房和大宗商品，此時消費很可能超過收入。如果金融市場充分發展和自由化，個人可能會基于未來預期勞動收入進行借貸。中年階段，支出開始穩定而勞動收入增加，個人此時將償還以前債務。進入退休階段，由于收入開始降低，個人可能會開始減少儲蓄或提取以前儲蓄。

上述兩個假說都表明通過對金融資產的積累和處置，人們會平滑自己一生的消費。隨著人口年齡結構變遷，社會人口年齡結構將會在年輕型、成年型和老年型之間更替，社會儲蓄也會在減少、增加和減少之間循環。實際上，個人的銀行信貸行為更符合生命周期假說，本文重點基于61個國家1991—2013年的經驗數據檢驗生命周期假說在發達國和欠發達國銀行信貸行為的適用性。

二、理論綜述

關于人口年齡結構效應的研究主要集中于宏觀經濟方面。Kohl等（1998）［1］和McMorrow等（2003）［2］研究了人口年齡結構變遷對宏觀經濟的影響，Dang等（2001）［3］和McMorrow等（2002）［4］證實人口年齡結構變遷對公共財政和養老金制度的影響。Poterba（2004）［5］和Davis Li（2003）［6］則更多關注人口年齡結構的變化趨勢和金融資產之間的關系。Bosworth等（2004）［7］研究人口年齡結構變化對于一國儲蓄的影響。

根據生命周期理論，退休人員較多的國家儲蓄率趨于下降，儲蓄的變化引起對銀行信貸需求的變化。Modigliant（1986）［8］指出生命周期的儲蓄遵循一個駝峰狀的模式：投資者持有的資產儲蓄數量隨著年齡增加而增加，退休后隨著年齡增長而減少。Higgins（1998）［9］試圖通過人口年齡的三階多項式來估計人口年齡結構的影響，結果表明其對儲蓄的影響很明顯。Bosworth等（2004）發現對年齡介于40到55歲的這個群體的儲蓄負面影響很顯著，超過年齡大于70歲的群體。Al-Eyd等（2006）［10］通過將15個國家的人口分為3個年齡組：20—39年齡組，40—64年齡組和65+年齡組，檢測了人口年齡結構對消費的影響超過傳統的決定因素（例如收入和財富），他們發現20—39這個年齡組對消費有顯著的正向影響，但中年人和老年人的消費行為沒有明顯的差異，他們認為這可能與現收現付的養老金制度有關。簡永軍等（2011）指出國際資本會從老齡人群較多地區向老齡人群較少地區流動，隨著中國的人口老齡化的到來，銀行儲蓄率會明顯降低，不利于中國金融市場的發展，提出應延遲退休年齡。Poterba等（2004）運用美國消費者財務狀況調查數據分析人口年齡結構變遷影響時，發現個人一生的財富呈現駝峰形狀，但金融資產在老年階段卻趨向平穩，這可能與預防性儲蓄或者遺贈動機有關。這與之前生命周期假說的研究結論不相一致，可能生命周期假說因國家或地域自身的特殊性而不同吧。

按照傳統的生命周期假說，在生命周期的不同階段，個體根據自身的偏好和風險厭惡程度決定當前的銀行信貸。青年時期，支出大于收入，個體很少進行諸如股票或債券的金融資產的配置并且需要外在金融支持（銀行信貸）。到中年時期，收入大于開支，個體開始配置金融資產且減少外在金融支持的需求。進入老年時期，收入來源的消失及開支的剛性存在，個體開始處置積累的股票或債券類的金融資產。為此，本文提出以下兩個假設：

假設1：在銀行信貸中存在人口年齡結構效應，不同人口年齡組，對銀行信貸的影響也不盡相同。

假設2：20—39年齡組對銀行信貸呈正效應，而40—64年齡組和65+年齡組與銀行信貸呈負相關。

三、變量和數據來源

（一）變量

本文選擇簡約計量模型試圖發現人口年齡結構與銀行信貸之間的關聯，根據已有的理論研究，引入相關的解釋變量進入模型，根據經濟直覺選擇更具可能性的控制變量。

被解釋變量：銀行信貸，以銀行信貸占GDP的比例衡量。

主解釋變量：參考Al-Eyd等（2006）的變量選取，本文模型不采用總撫養比、少年撫養比和老年撫養比，而是采用人口年齡分組，即20—39年齡組（20至39歲人口占當年總人口比重）、40—64年齡組（40—64歲人口占當年總人口的比重）和65+年齡組（65歲以上人口占當年總人口的比重），進一步捕捉人口年齡結構對于銀行信貸的影響。

控制變量：選取一些可能影響被解釋變量的控制變量。（1）金融發展程度。M2與GDP之比表示金融發展程度已經被世界銀行作為考察一國金融體系發展程度的重要指標并進行統計和公布。（2）通貨膨脹率。采用通貨膨脹率（GDP平減指數）來反映一國的經濟環境。一般而言，一國金融市場結構往往與該國的經濟環境存在顯著聯系。通貨膨脹則主要用來衡量一國宏觀經濟發展的穩定性與金融市場結構轉變的可能性。（3）城鎮化。一國城鎮化程度越高，社會對銀行信貸需求越高。

（二）數據來源

本文以61個國家為全樣本，細劃分26個發達國家（澳大利亞、奧地利、比利時、加拿大、捷克、匈牙利、丹麥、芬蘭、法國、德國、希臘、冰島、愛爾蘭、意大利、日本、盧森堡、荷蘭、新西蘭、挪威、葡萄牙、以色列、新加坡、西班牙、瑞典、英國和美國）和35個欠發達國家（阿根廷、孟加拉國、巴巴多斯、玻利維亞、博茨瓦納、巴西、保加利亞、智利、中國、哥倫比亞、哥斯達黎加、厄瓜多爾、埃及、斐濟、印度、牙買加、約旦、肯尼亞、馬來西亞、墨西哥、摩洛哥、尼日利亞、巴基斯坦、巴拿馬、秘魯、菲律賓、俄羅斯、南非、斯里蘭卡、泰國、特立尼達、多巴哥、突尼斯、斯威士蘭、土耳其和委內瑞拉）兩個子樣本，具體指標如表1所示，選擇1991—2013年的面板數據。采用面板數據進行分析主要基于兩個方向考慮：一是控制個體之間不可控制的異質性；二是便于描述和分析動態過程，以及處理誤差成分。

表1　變量指標和數據來源

四、實證分析

目前關于銀行信貸中的人口年齡結構效應研究尚未對使用靜態方法還是動態方法形成一致的觀點，為使結果具有更加廣泛的適用性，決定采取兩種方法進行檢驗。同時，輔之以面板固定效應（FE）和混合最小二乘回歸（Pooled OLS）作為穩健性檢驗。

（一）靜態面板分析

對于靜態面板數據的估計一般選用固定效應模型（FE）、隨機效應模型（RE）或者混合效應模型（BE）?？紤]到東盟各國的銀行信貸市場有著自身的特點，選用固定效應模型，Hausman檢驗得到p值為0，支持選擇固定效應模型，同時F檢驗p值為0，說明固定效應模型比混合效應更加合適?？紤]到可能存在時間效應，對模型進行雙向固定效應估計，并與普通的固定效應模型聯合進行LR檢驗，得到p值為0，再次證明了雙向固定效應模型更為有效，將靜態銀行信貸（Loan）模型假定為：

采用Stata12.0對以上模型進行靜態面板固定效應回歸分析，結果如表2所示，青年型、成年型和老年型人口結構對Loan的影響非常顯著。全樣本和發達國中，20—39年齡組對Loan有顯著的負影響，而在欠發達國中，20—39年齡組對銀行信貸有著顯著正影響，與假設2的前半部分不相一致，不同類型的國家，青年型人口對銀行信貸也不相同，可能是發達國家和欠發達國家的偏好不相一致，發達國家的青年偏好于租房而不急于買房，對銀行信貸的依賴度低。在成年型的全樣本下，40-64年齡組對銀行信貸有著顯著負影響，40-64年齡組每增加1%，銀行信貸減少1.71%，說明了成年化經濟體的銀行信貸市場信心向榮，驗證了假設2的后半部分，符合生命周期假說；而在子樣本下也部分成立，發達國家40-64年齡組對銀行信貸有著顯著負效應，欠發達國家卻與之相反。在老年型的全樣本下，65歲以上的年齡組對銀行信貸有顯著負影響，65歲以上年齡組增加1%，銀行信貸減少11.59%，說明了老年化經濟體的銀行信貸市場出現衰退現象。

老年型和成年型人群尤值得重點關注，原因有兩點：第一，在本文的樣本期，東盟個別國家于20世紀下半葉由青年型社會過度到當今的成年型社會，甚至有些國家進入老年型社會，40—64年齡組和65歲以上年齡組對銀行信貸市場產生重要的影響。第二，青年人從父母或長輩獲得金融支持在上升，即使青年人口比例下降，如果青年人獲得的銀行信貸力度是在上升的，青年人對銀行信貸的影響不會明顯減弱，只是間接通過成年人或者老年人對銀行信貸的影響來體現出來。這意味著，決定銀行信貸的更多是人口年齡結構中成年人和老年人，而不是青年人。

（二）動態面板分析

上述估計中，本文假定銀行信貸是隨著人口等因素的即期變化而變化，模型本身不存在自我動態調整過程。但是，現實情況往往不是這樣，銀行信貸通常具有路徑依賴的特征，前一期的銀行信貸狀況往往對當期結果存在一定程度的影響，對進一步考察制度變化過程中慣性具有十分重要的意義。為此，將模型因變量的滯后一期作為解釋變量引入模型中，重新構建銀行信貸（Loan）的動態模型：

動態面板模型可以有效識別被解釋變量因技術進步和消費習慣等因素影響而可能產生的慣性，但缺點是使模型產生明顯的內生性。參照Horioka等（2007）的研究思路及以往研究文獻，為更好地控制內生性，將20—39年齡組、40—64年齡組合65歲以上的年齡組視為外生變量，人口因素一般情況很少受到經濟因素誤差項的干擾，其他變量均按內生變量處理。

表2　全樣本、發達國家和欠發達國家在FE模型下的回歸結果

運用動態面板系統廣義矩（SYS-GMM），采用Stata12.0對61個國家全樣本和發達國家與欠發達國家兩個子樣本進行動態面板估計，并在估計中采用穩健（robust）標準誤控制異方差，動態面板模型容易一階自相關，但不應該存在二階自相關，結果如表3所示。觀察表3中的AR（1）和AR （2）的P值，絕大部分方程滿足這一條件，Sargan檢驗說明控制變量基本合理。

表3　全樣本、發達國家和欠發達國家在GMM模型下的回歸結果

總體上，銀行信貸存在強慣性，受自身影響較大。銀行信貸的人口年齡結構效應部分成立，支持20—39歲年齡組和銀行信貸的正向關系，但40—64歲年齡組和65歲以上年齡組與銀行信貸關系沒得到支持。欠發達國家20-39年齡組對銀行信貸的影響顯著，影響系數達到0.3個百分點，但61個國家全樣本和發達國20—39年齡組對銀行信貸的影響不顯著。金融發展程度與銀行信貸呈較強正向關系，對銀行信貸的正效應，欠發達國家比發達國家提高得更多，表明欠發達國家當前應加大金融體制的改革和創新，促進金融市場結構發展。通貨膨脹率和城鎮化對銀行信貸的影響均不顯著。

（三）穩健性檢驗

為驗證上述回歸結果的準確性，針對不同樣本組同時估計面板固定效應與混合最小二乘回歸的動態面板模型，回歸結果如表4所示。

表4　不同樣本中FE和OLS的回歸結果

續表

穩健性檢驗結果顯示，銀行信貸的人口年齡結構效應顯著存在，欠發達國的20—39年齡組對銀行信貸存在顯著影響，全樣本和發達國家中影響皆不顯著。不同樣本中，40-64年齡組合65歲以上年齡組均會對銀行信貸產生顯著影響，證明了本文靜態分析和動態分析的結果具有很好的穩定性。

五、結論

人口年齡和銀行信貸之間是否存在相關性的影響，是一個爭議已久的問題。本文構建靜態面板和動態面板模型，運用系統廣義矩 （SYSGMM）、混合面板最小二乘回歸（Pooled OLS）和面板固定效應回歸（FE）多種方法對61個國家1991—2013年的面板數據進行研究。

研究發現，銀行信貸的人口年齡結構效應顯著存在，驗證了假設1，不同人口年齡組對銀行信貸的渴求也不一樣。成年型人口結構與銀行信貸存在顯著正相關，老年型人口結構與銀行信貸呈顯著基本負相關，但銀行信貸的青年型人口結構效應得不到支持，假設2部分得以驗證，也從側面印證習總書記于2013年出訪俄羅斯所提出的“鞋子理論”，生命周期假說因國家或地區而宜。不同的國家，生命周期假說的思考維度理應不盡相同，應與國家本身的特殊國情相結合。具體到銀行信貸的人口年齡內部，成年型人口以財富保值和增值為養老準備，將資金投放到金融市場，尤其是證券市場，對銀行信貸的追求度會稍顯強；青年型人主要從父母親或長輩那兒得到金融支持，本身對銀行信貸不存在顯著影響；但當步入老年型社會，便會追求后期生活的安逸，對銀行信貸的渴求度會下降。值得一提的是，金融發展程度是有利于銀行信貸的，各國應重點關注本國金融的發展，尤其是欠發達國家要加大金融體制的改革和創新。

［1］Kohl，R and O’Brien P，”The Macroeconomics of Aging，Pensions and Savings:A survey”［N］.OECD paper；1998，AWP1.1

［2］McMorrow K and Roeger W，”Economic and Financial Market ConsequencesofAgingPopulation”［N］.EuropeanEconomy Economic Papers，2003，No182.

［3］Dang T T，Antolin P and Oxley H.”Fiscal Implications of Aging: projections of age-related spending”［N］.Economics Department Working Paper，2001，No.305.

［4］McMorrow K and Roeger W.”EU Pension Reform，An Overview of The Debate and An Empirical Assessment of The Main Policy Reform Options”［N］.European Economy Economic Papers，2002，No162.

［5］Poterba J.”The Impact of Population Aging on Financial Markets”［N］.NBER Working Paper，2004，No.1085.

［6］Davis E P and Li C.”Demographics and Financial Asset Prices in the Major Industrial Economies”［N］.Brunel University Working Paper，2003，No.03-07

［7］Bosworth B，Bryant R and Burtless G.“The Impact of Aging on Financial Markets and the Economy:A Survey”［M］.Mimeo，The Brookings Institution，2004.

［8］Modligiant F.“Life cycle，Individual Thrift，and the Wealth of Nations”［J］.American Economic Review，1986，vol76，pp297-312.

［9］Higgins M.”Demography，National Saving and International Capital Flows”［J］.International Economic Review，1998，39/3 43-69.

［10］Al-Eyd A，Barrell R and Davis E P.“Determinants of European Consumption-a panel approach”［M］.Mimeo NIESR London，2006.

F831；F224.9

A

1009-6566（2016）04-0030-06

2016-05-13

張葦錕（1990—），男，廣東佛山人，廣東海洋大學碩士研究生，研究方向為世界經濟。

白福臣（1962—），男，吉林樺甸人，廣東海洋大學教授，工學博士，研究方向為海洋經濟。