人口結構變化對居民儲蓄意愿的影響機制分析

段宇婷

摘? ?要：我國人口自然增長率在2022年首次出現負增長，達到-0.6%，而日韓等國家相較中國已先行步入老齡化社會。基于此，對人口年齡結構的變動特征與居民儲蓄率的變化情況之間的關系進行研究具有重要的現實意義，能夠順應人口年齡結構的變化趨勢，制定合理的人口戰略與生育政策，同時積極制定合理的經濟政策、社會政策、財政政策等，以適應人口負增長時代的需要。以中國及周邊國家作為研究對象，選取1991—2021年的相關數據，通過建立多元線性回歸模型研究在生育率普遍降低的國家中，人口結構變化對居民儲蓄意愿的影響。研究結果表明，人口結構的變化對居民儲蓄意愿產生顯著影響。

關鍵詞：人口結構；生育率；儲蓄意愿

中圖分類號：F063.4? ? ? ?文獻標志碼：A? ? ? 文章編號：1673-291X（2023）13-0004-03

引言

我國龐大的人口規模為國家基礎設施建設和各行各業的有序運轉提供了充足的勞動力資源，促進我國經濟在改革開放四十余載實現跨越式發展。截至當前，居民的平均壽命已增長至77.93歲，主要健康指標現居發展中國家前列。與此同時，近年來我國人口出生率呈現下降趨勢，盡管在2016年我國全面放開二孩政策，2021年放開三孩政策，但政策的推行并沒有對居民生育意愿產生顯著作用，生育率仍呈現持續降低的趨勢，人口結構也隨之發生變化。在2022年，我國人口自然增長率首次下降至負值，達到-0.60%?？傮w來看，近三十年來，少兒撫養系數呈現下降趨勢，老年撫養系數則呈現增長態勢。從2020—2021年中國儲蓄率增長了近15個百分點，種種跡象表明國家人口結構的變化對居民儲蓄存款意愿的影響正逐漸加大?；诖?，在生育率降低的時代背景下，人口結構的變化和居民儲蓄意愿之間的關系成為重要的研究課題。

一、人口結構理論基礎

（一）人口轉變理論

人口轉變理論（Demography Transition Theory）大體形成于20世紀30年代，根據人口轉變理論，在1990—2021年間，從我國總體上來看，呈現兒童撫養比系數持續下降、老年人撫養系數持續上升，同時中國家庭的儲蓄率水平上升的趨勢。

（二）莫迪利安尼和布魯的生命周期假說

莫迪利安尼和布魯（Modigliani and Brumberg）提出的生命周期假說是經濟學領域里最早開始研究人口年齡結構變化與居民儲蓄水平變動情況之間影響機制的理論假說，主要是為了解決短期儲蓄函數與中長期儲蓄函數的矛盾，因此該理論兼顧了儲蓄理論的短期與長期的觀點。生命周期假說認為，個體進行消費與儲蓄的主要目的是為了獲得個體消費與儲蓄的效用最大化。

（三）經濟學視角：預防性儲蓄理論

預防性儲蓄理論由利蘭德（Leland）在1968年提出，預防性儲蓄理論主要包括不確定性理論以及消費者的跨期抉擇理論。預防性儲蓄理論強調不確定性對居民消費行為和居民儲蓄行為的影響。個體進行儲蓄的目的不僅是為在整個生命周期的各個階段更加均衡地消費，更是為了在發生不確定事件時更好地抵御風險。

個體會因為不確定性因素增強、流動性約束風險增強而加強預防性儲蓄的意愿，與此同時，不確定性風險增強會導致預防性儲蓄目標的提高，從而導致這一時期居民儲蓄率水平呈現不斷提高的趨勢。

（四）研究假設

人口結構變化帶來的撫養系數改變與居民儲蓄率具有相關關系，居民的儲蓄意愿和老年撫養系數、少兒撫養系數之間存在長期穩定的傳導關系。即，解釋變量老年撫養系數和少兒撫養系數的改變對居民的儲蓄意愿具有顯著的影響。

二、文獻綜述

梳理關于人口年齡結構概念的過往文獻。Wei Yigang et al，Mohd Siti Nur Ain et al等人都在該領域有自己獨特的見解，本文認為一個國家或者地區的人口年齡結構通常情況下是指：一個國家或者地區的人口總體中，各個年齡組的人口數量占總人口數量的比例，可以根據定義將其分為年輕型、成年型以及老年型。人口年齡結構可以使用許多不同的計算指標來衡量、測算和表達，其中與人口撫養比相關的衡量指標，如老年撫養系數和兒童撫養系數，是可以衡量人口結構變化的重要指標。

其次，梳理關于人口年齡結構轉變產生影響的過往文獻。根據Anjali Taneja（2018），Desmond O'Neill（2011）等人的研究發現：通常情況下，老年撫養系數表現為持續增大，少兒撫養系數表現為持續減小，意味著這個國家或者地區將由人口紅利期進入人口負債期。

最后，從影響因素出發進行文獻梳理。影響居民儲蓄水平高低的因素有很多，具體而言，微觀層面有個人收入水平、個人消費水平，個人創新能力，個人受教育水平等，宏觀層面有老年撫養比、性別比、人均受教育年限和城鎮化水平等，都會對居民儲蓄率產生不同程度影響。

三、數據來源與樣本選擇

（一）數據來源

本文選取1991—2021年總共31年的年度最新數據，為了統一數據統計口徑，本文選取的數據都來自于Our World in Data以及Data.worldbank網站。

（二）樣本選擇

由于世界國家數量較多，地理環境和文化差異較大，且各個國家在經濟發展水平和生育觀念上存在較大分歧，考慮到地理環境因素和文化差異，為了保證數據的完整性和結果的可靠性，經過篩選，本文最終選取中國及其周邊的國家作為研究樣本，分別是中國、日本、韓國、馬來西亞和新加坡。通過分別獲取各個國家的居民的儲蓄率、老年撫養比、少兒撫養比、各個國家的人均GDP、銀行年存款利率和消費者價格指數（通脹水平）建立模型探究人口結構變化對居民儲蓄意愿的影響。

（三）變量定義與描述性統計

1.被解釋變量。居民儲蓄率（SR）：本文選取各國的儲蓄率作為被解釋變量，理論上人口結構對儲蓄意愿的影響最直接表現在于居民儲蓄率的增減變化，由于該數據指標國家統計局并未直接給出，該數據最終通過搜集和計算得到。

2.解釋變量。老年撫養系數（Old）：老年人口占國家總勞動人口的比例，作為衡量一個國家和地區人口結構變化的指標。少兒撫養系數（Child）：少兒人口數量占國家總勞動人口的比例，作為衡量一個國家和地區人口結構變化的指標。

3.控制變量。利率（I）：選取各個國家的年存款利率；通貨膨脹率（CPI）：選取消費者價格指數CPI來衡量國家的通貨膨脹率；人均GDP（GDP）：選取人均GDP研究居民收入對居民儲蓄意愿的影響。

四、實證分析

（一）回歸模型的建立

選取上述變量定義中的儲蓄水平SR作為被解釋變量，老年撫養系數、少兒撫養系數作為解釋變量，利率水平、通脹率、人均生產總值作為控制變量，構建如下多元線性回歸模型：

SR=β0+β1Old+β2Child+β3I+β4CPI+β5GDP+εi

其中SR作為被解釋變量，代表的是居民的儲蓄水平，Old和Child分別代表老年撫養系數和少兒撫養系數，是該模型的解釋變量，而I、CPI、GDP分別代表利率水平、消費者價格指數（衡量通脹率）、人均生產總值，是該模型的控制變量，β0是常數項，εi是殘差項。以下展示出上述多元回歸模型的回歸結果，其中R2的值為0.479，調整后的R2為0.4615：

SR=56.80-0.48Old-0.33Child+0.74I+0.67CPI-0.0000632GDP

上述結果表明，老年撫養系數和少兒撫養系數對居民儲蓄意愿具有抑制作用，而利率和通脹水平對居民儲蓄意愿產生顯著的促進作用，即老年人口和少兒人口占國家總勞動人口的比例越高，國家居民的儲蓄意愿越弱；而存款利率越高，消費者價格指數越高，居民的儲蓄意愿越強，鑒于人均GDP這一變量對居民儲蓄意愿的影響不顯著，為了使模型更具說服力，試圖尋找更加恰當的控制變量進行分析。

（二）模型修正

考慮到初次建模過程中，選取的變量GDP回歸結果不顯著，因此將控制變量GDP替換為Edu，即教育支出占國家GDP的比率，以此來衡量一個國家對教育的重視程度，從而探索國家對教育的重視程度對居民儲蓄意愿是否有顯著的影響，再次對模型進行回歸分析。

建立多元線性回歸模型及結果如下，回歸結果R2的值為0.5159，調整后的R2為0.4996：

SR=β0+β1Old+β2Child+β3I+β4CPI+β5Edu+εi

根據結果得到最終的回歸模型：

SR=57.821-0.499Old-0.178Child+0.855I+0.544CPI-1.730Edu

從上述結果中可以看出，老年撫養系數、少兒撫養系數、存款利率和物價水平以及國家對教育的重視程度對于居民儲蓄意愿的影響顯著，其中老年撫養系數和少兒撫養系數以及對教育的重視程度對居民的儲蓄意愿有顯著的抑制作用，即老年人口和少兒人口占勞動力人口的比例越高，國家對教育的重視程度越高，居民的儲蓄意愿越弱；而存款利率和通脹水平對居民儲蓄具有促進作用，存款利率越高，消費者價格指數（通脹水平）越高，居民的儲蓄意愿越強，符合實際情況，也印證了前文假設：即人口結構的變化對居民的儲蓄意愿具有顯著影響。

模型解釋變量顯著性水平較高，具有良好的解釋效果。R2以及調整后的R2相對較大，模型具有一定的擬合優度，表明模型的建立相對成功。

（三）研究結論

本文以人口年齡結構與居民儲蓄意愿之間的影響機制作為研究對象，選取1991—2021年五個國家總共31年的調查統計數據，基于多元線性回歸模型進行實證分析，最終得出結論并驗證了前文假設。

研究結果表明，代表人口結構的撫養系數與居民儲蓄率、居民儲蓄意愿存在顯著的相關性，居民儲蓄意愿和老年撫養系數、少兒撫養系數之間存在長期穩定的傳導關系，即人口結構變化對居民儲蓄意愿有顯著影響。一個國家的老年撫養系數和少兒撫養系數越高，國家對教育的重視程度越高，居民的儲蓄意愿越弱；而存款利率越高，通脹水平（消費者價格指數）越高，居民的存款意愿越強。

（四）不足與反思

1.選擇的樣本數量較少。本文僅選取了五個國家近31年的數據，并不具有真正的代表性。后續考慮對更多國家數據進行收集和分類對比，探索地區差異對居民儲蓄意愿的影響。

2.模型可以選取更好的解釋變量，通過增加解釋變量、選用更具解釋力的解釋變量進行分析，從而提高該模型的擬合效果。

參考文獻：

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