人口年齡結構和產業結構變遷對我國居民儲蓄率的影響

張靜 張元怡

摘 要：本文把2003年至2016年我國31個省市區的面板數據作為研究樣本，運用動態面板數據模型，采用GMM估計方法探究了人口年齡結構和產業結構變遷與居民儲蓄率的關系，實證結果顯示：兒童撫養比例與居民儲蓄率有著負向關聯性，老年人撫養比例與儲蓄率有著正向關聯性；即便人口年齡結構同居民儲蓄率有著明顯的關聯性，但其關聯程度并不大，真正對儲蓄率有較大影響的是產業結構的變遷，本文用二三產業比表示我國產業結構的變化特征，發現二三產業比是影響居民儲蓄率的極其關鍵的因素；此外，前期儲蓄率的表現對當期儲蓄率有正向影響。由此，我們得出相應的結論以及建議。

關鍵詞：儲蓄率；人口年齡結構；產業結構變遷；動態面板數據模型

一、引言

生命周期假說模型說明了人口結構變化與儲蓄率的關系。其基本思想是：個人為了最大化自己一生的總效用，依據預期的一生的總收入，在每個時期平穩地進行消費。所以，個體在兒童和退休后的老年期間的收入低、消費高，消耗儲蓄；在成年期間的收入高、消費低，會進行儲蓄。此外，生命周期理論也可以從人均收入增長率與儲蓄率的關聯的角度來進行思考：當經濟增長較快，經濟中的年輕人相比于中老年人，會更為富足，從而會更多地進行儲蓄，相應地也比處于經濟增長較慢時的個體有更高的儲蓄率。因此，經濟的高增長與儲蓄率應該呈正相關，這一點與后面的實證結果也吻合。

大量的文獻利用宏觀數據在對生命周期假說進行實證檢驗的基礎上，對年齡結構與儲蓄率的關聯性進行了考察，但獲得的結論不盡相同，原因可能是數據處理、模型設定、樣本構成和估計方法等的不同。有些許學者研究了我國的人口年齡結構與儲蓄率的關系。汪偉（2009）把生命周期理論作為起點，實證檢驗得出：計劃生育政策引起的撫養比例的降低使得儲蓄率連續上升。邵陽（2013）通過對我國2001-2009年31個省市的面板數據的實證研究，得出結論：我國經濟轉型的特點與居民的高儲蓄率有很大關聯性。大多數關于中國高儲蓄率的研究都注意到了人口結構與儲蓄率的關聯，然而卻極少注意到產業結構變遷與居民儲蓄率的關聯性。汪偉（2009）把工業產值占國內生產總值的比值作為一個控制變量納入了模型中，結果工業產值占GDP的比對儲蓄率的影響并不顯著。邵陽（2013）把第三產業產值占GDP比重和二三產業產值之比這兩個因素也作為控制變量納入了模型中，結果發現二三產業比與我國居民儲蓄率呈正向關系，然而此文的主題是人口結構和財政政策與儲蓄率的關系，涉及到產業結構變化的分析不多。也就是說，盡管有研究注意到了產業結構變遷對儲蓄率的影響，產業結構變遷這個因素卻不是研究重點。沒有專門分析產業結構變遷與居民儲蓄率關系的探究，更沒有把大家公認的人口年齡結構與產業布局變遷這兩種變量結合起來共同考察的研究。

二、模型與數據

（一）模型建立

鑒于以上分析，本文在黃瑋（2014）的“我國居民儲蓄率的影響因素及實證研究”一文基礎上，加入產業結構變遷這一影響因素，同時考慮到居民當年的儲蓄率受前一期的影響可能性較大，采用動態面板數據模型。在計量分析上，此文將引入一些控制變量，控制別的可能影響儲蓄率的潛在因素。模型設定如下：

由于本文設定的是動態面板數據模型，解釋變量的內生性問題會導致參數估計的非一致性，故用 GMM 估計法來估計參數。目前比較常用的GMM估計方法有兩種，差分廣義矩估計和系統廣義矩估計。

對動態面板數據模型來說，要增強參數估計結果的可靠性，還需要對模型設定的合理性和工具變量的有效性進行檢驗。一般來說，Sargan 檢驗常用來檢驗工具變量的有效性，AR（ 2） 統計量則用來檢驗原模型一階差分后是否存在二階自相關問題。

（二）變量選取

本文的被解釋變量是中國居民儲蓄率，解釋變量是少兒撫養比、老年撫養比、二三產業比、，控制變量有：經濟增長率、財政支出比重、財政收入比重、通貨膨脹率、住房價格、城市化指標、人口自然增長率

（三）數據來源

在本文中，我們選取了全國31個省市區2003-2016年的樣本組成的面板數據來做回歸。之所以選取2003-2016年的數據是因為：有資料顯示，我國儲蓄率是在21世紀初開始逐年增加的，運用2000年以后的數據能夠深入地去分析居民儲蓄率的影響因素，并且2000年以后的數據可以保證我國31個省市區的完整性；而最近能得到的各省市區的年度數據是2016年，所以數據來源截止到2016年。數據來源于中國統計年鑒和中國人口與就業年鑒。

三、實證結果以及分析

（一）實證結果

從表 1 中可以看出： 模型系數聯合顯著性的 Wald 檢驗值都在 1% 的水平上顯著；差分GMM一步估計的Sargan 檢驗概率值為0.0001，說明差分 GMM 工具變量無效，即工具變量與誤差項相關或誤差項存在異方差的可能。而差分GMM兩步估計的Sargan檢驗概率值為1.0000，說明二階差分 GMM 估計的工具變量是有效的，同時AR（1）的p值表明差分的誤差項存在一階自相關是不顯著的，AR（2）的p值表明差分的誤差項存在二階自相關是不顯著的。系統GMM方法一步估計和兩步估計的檢驗結果與差分GMM方法的結果類似，即一步系統GMM估計方法優于兩步系統GMM估計方法。而Blundell Bond和Windmeijer（1998）曾用蒙特卡羅模模擬實驗表明 ， 在有限樣本情況之下 ， 系統估計比差分估計的有效性要更好。基于以上分析，本文主要采用二步系統GMM估計結果來分析年齡結構和產業結構變遷對我國居民儲蓄率的影響。

（二）實證分析

從表中可以看出，撫養比例對居民儲蓄率的效應系數都在1%的程度上拒絕系數為0的原假設，即十分顯著。少年兒童撫養比例與老年人撫養比例對儲蓄率的影響存在著巨大差異，少年兒童撫養比例的系數為-0.2662，而退休老年人撫養比例的系數為0.4383。兒童撫養比例與儲蓄率有著正向關聯性，而老年人撫養比例與儲蓄率有著負向關聯性。

二三產業比對儲蓄率的影響也與我們的猜想相吻合。我們預計，當二三產業產值比較大時，即服務業產值相對較小時，人們的消費額度會減少而儲蓄率會增加。表中的結論印證了這一預估。表中可以看出，二三產業產值比對居民儲蓄率的效應都在1%的程度上拒絕系數為0的原假設，并且系數值很大，其系數遠遠大于人口年齡結構對居民儲蓄率的影響系數，這說明產業結構變遷是影響我國居民儲蓄率的一個極其重要的因素，在分析居民儲蓄率的影響因素時，需要考慮產業結構的變遷，進一步說明本文模型設定的合理性。

居民儲蓄率的滯后項在四種估計方法下均在 1% 水平下顯著，系數都在 0.3以上，這說明我國居民儲蓄率受前一期的影響非常顯著，這在現實情況中是解釋得通的。居民儲蓄率在上一期較高說明居民對于儲蓄的偏好較強，那么當期的儲蓄率也會較高，即我國居民在進行儲蓄決策時會依賴其之前的習慣性偏好，慣性偏好對其儲蓄行為有著比較重要的長期影響。

四、結論與建議

此文我們運用2003-2016年中國31個省市區的面板數據以及GMM估計方法探究了人口年齡結構和產業結構的變遷同人們儲蓄率之間的關聯性，可以得出以下的幾條結論以及相關建議。

第一，由于人口結構同儲蓄率存在著比較明顯的關聯性，那么在人口年齡結構發生變化的過程中，高儲蓄率可能就有其存在的客觀必然性，而國民經濟核算中，儲蓄等于投資，所以人口結構的變化就使得我們要保持較高的投資率，這有助于支撐我國經濟的快速增長。此外，我們還應該注意到，我國的退休老年人的人口數量非常大，而我國的養老保險體制不夠健全，尤其是農村區域的養老保險水平較低，所以，在我國經濟飛速增進的同時，應該緊迫性地建立與完善養老保險體制。

第二，二三產業產值比同儲蓄率的關聯性較人口年齡結構同儲蓄率的關聯性強，即二三產業產值比是居民高儲蓄率的貢獻者中的非常重要的一個。近幾十年來，我國經濟體明顯發生著變化，這種變化不僅僅表現在產業結構的變遷上，而且也影響著人們的儲蓄行為。隨著我國人口年齡結構的轉變，人口紅利期漸漸不存在，當前正是優化產業布局、推動產業的升級與轉移、轉變經濟增長方式、加速人力資本的積累的有力時機。對此，我們要積極做好準備，提高產業技術水平，大力促進具有節能環保特點的新型產業的發展，同時推進區域布局的調整。

參考文獻：

[1] Modiligliani， Franco and Shi Larrry Cao. The Chinese Saving Puzzle and the Life-Cycle Hypothesis. Journal of Economic Literature， 2004， Vol. 42.

[2] 汪偉.經濟增長、人口結構變化與中國高儲蓄率[J].經濟學（季刊），2009年第9卷第1期.

[3] 李雪松，黃彥彥.房價上漲、多套房政策與中國城鎮居民儲蓄率[J].經濟研究，2015年第9期.

[4] 楊天宇，榮雨菲.高收入會導致高儲蓄率嗎——來自中國的證據[J].經濟學家， 2015年4月.

[5] 邵陽.人口年齡結構和財政政策對中國居民高儲蓄率的影響[D].北京：首都經濟貿易大學，2011.

作者簡介：

張靜，女，漢族，碩士，單位：中央財經大學中國經濟與管理研究院

張元怡，女，漢族，碩士，單位：中央財經大學中國經濟與管理研究院