人口老齡化對我國貨幣政策傳導機制的影響

趙悅+曾悅

摘 要：人口老齡化通過影響人們的經濟行為，改變貨幣政策運行的宏觀經濟環境，進而影響貨幣政策的傳導機制和效果。建立面板數據模型和VAR脈沖響應函數模型，研究人口老齡化對儲蓄率、投資率、利率以及家庭資產配置結構的影響，發現人口老齡化會提升我國的投資率、儲蓄率和利率水平，同時改變家庭資產配置結構，使得人們的資產配置更傾向于非信貸渠道，進而對貨幣政策效果有削弱作用。

關鍵詞：人口老齡化；貨幣政策；利率渠道；財富渠道

中圖分類號：F820 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2016）24-0089-03

一、人口老齡化對貨幣政策傳導的利率渠道和財富渠道的影響機制

貨幣政策影響實體經濟的主要渠道為利率渠道、財富渠道、匯率渠道和信貸渠道。其中，人口老齡化對貨幣政策傳導機制的影響主要通過利率渠道和財富渠道實現。

老齡化影響真實的利率水平，且主要通過影響儲蓄和投資之間的均衡關系繼而影響實際利率。一方面，人口老齡化會使整個社會的儲蓄率上升。Bean的研究顯示，老年人的儲蓄行為并不像生命周期理論所解釋的那樣處于低水平，相反，他們的實際儲蓄率可能較高。另一方面，人口老齡化會降低整個社會的投資水平。Trichet認為，老齡化使勞動力增長率下降，生產更加集中資本，新資本的邊際生產力及邊際回報率下降，從而資本存量增長率和投資率下降，進而降低整個社會的投資水平。

人口老齡化影響貨幣政策的財富渠道主要通過家庭資產配置結構變動實現。老年人財富積累更多，擁有更多資產進行分散投資。同時，風險厭惡程度隨年齡增長而增加，老齡人口偏好投資債券等低風險產品，政府債券的需求將會相對增加。不同資產，如股票、債券等，對利率的彈性不同，因而人口老齡化對家庭資產配置結構的改變會影響利率政策效果。

二、實證分析

（一）利率渠道

1.模型設定。設定模型形式如下。

模型I：saveratei=β0+β1×Agingi+β2×GDPi+β3×Populationt+ε1

模型II：Investmenti=γ0+γ1×Agingi+γ2×GDPi+γ3×Populationt+ε2

其中，Aging、Saverate、Investment、GDP、Population分別為老年人口撫養比、儲蓄率、投資、地區生產總值增速和地區年末總人口，β0、γ0為常數項，β1、β2、β3、γ1、γ2、γ3分別為相應解釋變量的系數因子。

2.數據說明。本部分的面板數據按照國家統計局的劃分口徑分為東部、中部、西部三個區域。①樣本區間為2000—2014年，所有數據均根據歷年《中國統計年鑒》整理得到。

特別說明，Saverate、Investment表示儲蓄率和投資，其中Saverate指“國民儲蓄率”指標，且國民儲蓄率=（各地區國內生產總值-各地區最終消費支出）/各地區國內生產總值，Investment指《中國統計年鑒》“全社會固定資產投資”。

3.單位根檢驗。單位根檢驗采用Levin-Lin-Chu檢驗方法，結果（見下頁表1）。

結果表明，GDP、Population、Saverate在5%的顯著水平上拒絕了原假設，即該變量的面板數據為平穩過程。Investment在5%的顯著水平上接受了原假設，該變量的面板數據不為平穩過程。則對Investment做一階差分，即得到D（Investment）后，對其再進行檢驗在5%的顯著水平上拒絕了原假設，即該變量的變化率的面板數據為平穩過程。

4.模型設定及形式檢驗。對模型I和模型II進行形式設定檢驗（如下頁表2所示）。

5.回歸分析。利用全國、東部、中部和西部的面板數據，分別對模型I和模型II進行相應的固定效應或隨機效應回歸分析，結果（如下頁表3所示）。

從面板回歸結果可以看出：

第一，口老齡化與儲蓄率方面。在全國和各地區，人口老齡化與儲蓄率均呈正相關關系，且存在地區差異。GDP對儲蓄率的影響在全國、東部和中部高度顯著，地區間差異不明顯。人口總量對儲蓄率的影響較小。第二，人口老齡化與投資方面。人口老齡化對投資變化的影響高度顯著且呈現地區差異，對東部地區影響大，對中西部地區影響小。GDP增速對投資變化率的影響只對西部地區顯著。人口總量對投資變化率的影響很小。第三，人口老齡化與利率方面。人口老齡化對利率的影響，取決于儲蓄率和投資對人口老齡化的反應程度。就全國范圍而言，人口老齡化與儲蓄率、投資變化率均呈正向關系，并且儲蓄率對人口老齡化的正向反應程度小于投資變化率。在這種情況下，人口老齡化帶來的投資增速上升的速度快于儲蓄率下降的速度，將引起利率上升。

（二）財富渠道

1.數據說明。為檢驗人口老齡化對家庭資產配置結構的影響，將家庭的資產配置分為銀行類金融資產和非銀行類金融資產。其中，銀行類金融資產以人民幣存款表示，非銀行類金融資產以股票流通市值和證券投資基金規模表示，用人民幣存款/（股票流通市值+證券投資基金規模）代表銀行類金融資產與非銀行類金融資產的比例，用Bankrate表示。分析變量Aging和Bankrate的樣本區間為1993—2014年，①所有數據根據歷年《中國統計年鑒》整理。

2.單位根和協整檢驗。首先，對數據進行單位根檢驗。檢驗方法采用ADF檢驗，結果（見表4），Aging和Bankrate在5%的顯著水平上均為非平穩序列。

因此，對Aging和Bankrate采取一階差分單位根檢驗，結果顯示Aging和Bankrate均為一階單整序列，結果（見表5）。

由于Aging和Bankrate均為一階單整序列，我們可以利用Johansen檢驗判斷他們之間是否存在協整關系。結果（如表6所示）。

跡檢驗和最大特征值檢驗結果顯示，Aging和Bankrate在5%的顯著性水平上至少存在一個協整方程，也即Aging和Bankrate之間存在長期協整關系。

3.基于VAR模型的脈沖響應分析。由于Aging和Bankrate均服從一階單整且存在長期協整關系，我們可以利用向量自回歸模型（VAR）進行脈沖響應分析，進一步分析二者之間的關系。首先建立Aging和Bankrate的VAR模型進行脈沖響應分析，估計得到的VAR模型特征多項式根的倒數均在單位圓內，因此，VAR模型穩定。

三、結論和建議

根據計量模型的結果，可以得出以下結論：

第一，我國人口老齡化對投資和儲蓄均表現出正影響，且影響程度存在地區差異。人口老齡化對東部地區的儲蓄率、投資率影響較小，對中西部地區影響較大。總體來看，人口老齡化對投資的正向影響大于對儲蓄率的正影響，其結果為升高利率水平。

第二，人口老齡化通過改變家庭資產配置結構，影響貨幣政策傳導機制。人口老齡化會使銀行類金融資產相對非銀行類金融資產的比例降低，使得銀行類金融機構在整個金融體系中的比重下降，直接融資的比重將上升，貨幣政策傳導機制的信貸渠道將減弱或淡化。

根據實證檢驗結論，提出政策建議如下：

其一，改革和完善社會保障制度，全面建成覆蓋城鄉居民的社會保障體系。實現基礎養老金全國統籌，擴大社會保障基金籌資渠道，發展養老基金投資，增強老齡化人口的風險承受能力和抗通脹能力。

其二，進一步完善貨幣政策的中介目標體系。隨著老齡化程度提高，銀行金融機構在整個金融體系中的比重不斷下降，直接融資比重可能會上升，使得以商業銀行為主要渠道的貨幣政策傳導機制的作用不斷下降，M2指標的可測、可控性和其與宏觀經濟變量的相關程度下降，其作為貨幣政策中介目標的效力會隨著金融體系結構的改變而弱化。

其三，由于人口老齡化對我國東部、中部、西部在儲蓄率、投資利率等方面的影響程度不同，進而使貨幣政策的傳導效應也會產生差異。因此，貨幣當局應考慮各地區的實際情況，探索具有結構性效應的政策操作工具。

參考文獻：

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[責任編輯 陳丹丹]