侯熠

【摘 要】生命周期理論認(rèn)為人口年齡結(jié)構(gòu)會(huì)影響儲(chǔ)蓄投資行為，進(jìn)而經(jīng)濟(jì)中的各類(lèi)經(jīng)濟(jì)主體也會(huì)隨之調(diào)整其持有的金融資產(chǎn)組合，在宏觀上反映則是全社會(huì)金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)變化。本文嘗試建立動(dòng)態(tài)面板面板模型，運(yùn)用系統(tǒng)廣義矩（GMM）方法對(duì)金磚5國(guó)家1988-2010年的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析。分析發(fā)現(xiàn)，銀行貸款的人口年齡齡結(jié)構(gòu)效應(yīng)表現(xiàn)顯著關(guān)系，但股票市值的人口年齡結(jié)構(gòu)效應(yīng)表現(xiàn)不顯著關(guān)系。

【關(guān)鍵詞】人口年齡結(jié)構(gòu)；金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)；系統(tǒng)廣義矩估計(jì)

0 引言

生命周期理論認(rèn)為人口年齡結(jié)構(gòu)會(huì)影響儲(chǔ)蓄投資行為，進(jìn)而經(jīng)濟(jì)中的各類(lèi)經(jīng)濟(jì)主體也會(huì)隨之調(diào)整其持有的金融資產(chǎn)組合，在宏觀上反映則是全社會(huì)金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)變化。金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)是否與合理，將直接影響到宏觀經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定與經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

國(guó)外許多學(xué)者對(duì)其進(jìn)行了深入研究。Goldsmith （1969）分析35個(gè)國(guó)家的歷史數(shù)據(jù)，研究了各國(guó)的金融結(jié)構(gòu)與金融發(fā)展問(wèn)題，而金融資產(chǎn)的結(jié)構(gòu)變化及其對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響就是其研究的一個(gè)重要方面。Shaw（1973） 通過(guò)金融資產(chǎn)的存量和流量、金融體系的規(guī)模和結(jié)構(gòu)衡量一國(guó)的金融業(yè)是處于金融深化還是金融抑制狀態(tài)。Demirgüc Kunt和Levin （2001）研究了全世界150多個(gè)國(guó)家和地區(qū)金融市場(chǎng)和金融機(jī)構(gòu)的規(guī)模、效率及業(yè)務(wù)活動(dòng)。

在我們看來(lái)，關(guān)于人口年齡結(jié)構(gòu)對(duì)金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)影響的研究是有限的。因此，我們嘗試通過(guò)實(shí)證分析方法研究人口年齡結(jié)構(gòu)對(duì)金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)的影響。

本文后面文章結(jié)構(gòu)如下：第二部分為模型設(shè)定、變量描述和數(shù)據(jù)說(shuō)明；第三部分為實(shí)證結(jié)果的分析，最后是結(jié)論。

1 模型、變量與數(shù)據(jù)

1.1 模型與變量

本文選擇簡(jiǎn)約計(jì)量模型試圖發(fā)現(xiàn)人口年齡結(jié)構(gòu)與金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)之間的聯(lián)系。

1.1.1 被解釋變量

我們選取的被解釋變量為貸款率（LOANS），股票市值率（EQUITY）。其中貸款率為一國(guó)貸款量占當(dāng)年GDP比例，股票市值率為一國(guó)股票市值占當(dāng)年GDP比例。

1.1.2 解釋變量

人口年齡結(jié)構(gòu)變量。即20-39，40-64，65+。其中20-39是20-39歲人口占總?cè)丝诒戎兀?0-64是40-64歲人口占總?cè)丝诒戎兀?5+是65歲以上人口占總?cè)丝诒戎亍?/p>

1.1.3 控制變量

（1）經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段。本文以對(duì)數(shù)形式的人均GDP來(lái)代替經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段。（2）經(jīng)濟(jì)環(huán)境。我們采用通貨膨脹率來(lái)反映一國(guó)的經(jīng)濟(jì)環(huán)境。（3）對(duì)外開(kāi)放程度。對(duì)外開(kāi)放程度通常被認(rèn)為是影響金融市場(chǎng)的重要因素。

根據(jù)上述分析，貸款率模型、股票市值率模型分別設(shè)定如下：

其中，下標(biāo)i代表地區(qū)，t代表時(shí)間，則是隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。、X則是一組潛在的影響金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)變化的控制變量，包括人均GDP、對(duì)外開(kāi)放程度、通貨膨脹率。

1.2 數(shù)據(jù)說(shuō)明

2 方法與結(jié)果

我們運(yùn)用系統(tǒng)廣義矩（SYS-GMM）方法估計(jì)動(dòng)態(tài)面板模型1-8，其中，模型1-4是貸款率模型，被解釋變量為貸款率，解釋變量逐項(xiàng)增減；模型5-8是股市市值率模型，被解釋變量為股市市值率，被解釋變量逐項(xiàng)增減。并參照Horioka和Wan（2007）的研究思路及以往研究文獻(xiàn)，為了更好地控制內(nèi)生性，我們將20-39、40-64和65+視為外生變量，人口因素一般情況下很少受到經(jīng)濟(jì)因素誤差項(xiàng)的干擾，其他變量均按內(nèi)生變量處理。各模型結(jié)果見(jiàn)表2。

注：本文使用計(jì)量統(tǒng)計(jì)軟件STATA/SE11.0和Rodman（ 2006） 提供的“xtabond2”程序，并根據(jù)本文所設(shè)定的不同模型進(jìn)行運(yùn)算程序編寫(xiě)和運(yùn)算.*、**、***分別表示在10%、5%和1%的水平上顯著.括號(hào)中數(shù)值為穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤.AR（1）、AR（2）和Sargan檢驗(yàn)給出的都是其所對(duì)應(yīng)的p值.

估計(jì)中使用穩(wěn)?。╮obust）標(biāo)準(zhǔn)誤來(lái)控制異方差。動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)容易一階自相關(guān)，但不應(yīng)該存在二階自相關(guān)。估計(jì)結(jié)果報(bào)告了AR（1）和AR（2）的P值，絕大部分方程中都滿(mǎn)足這一條件。Sargan檢驗(yàn)說(shuō)明工具變量基本合理。

第一，銀行貸款和股市市值總體上均存在強(qiáng)慣性，銀行貸款和股市市值各滯后一期的系數(shù)分別為0.725、0.866。動(dòng)態(tài)面板估計(jì)很好地反映了兩者的行為特征。

第二，20-39和40-64與銀行貸款率之間的正向關(guān)系非常顯著。就金磚五國(guó)范圍來(lái)看，20-39對(duì)銀行貸款率有3.9的顯著影響，40-64對(duì)銀行貸款率2.472的顯著影響。

第三，65+與銀行貸款率之間的負(fù)向關(guān)系非常顯著。就金磚5國(guó)范圍來(lái)看，65+對(duì)銀行貸款率有-3.258的顯著影響。

第四，20-39、40-64和65+與股市市值之間的關(guān)系不顯著?？赡艿脑蚴墙鸫u五國(guó)股票市場(chǎng)體系不健全造成的。

3 結(jié)論

本文基于金磚五國(guó)面飯，使銀行貸款和人口年齡結(jié)構(gòu)的關(guān)系得到了有力的支持和證明，這在一定程度上說(shuō)明了人口年齡結(jié)構(gòu)與金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)之間關(guān)聯(lián)。當(dāng)一國(guó)人口年齡結(jié)構(gòu)發(fā)生變化時(shí)，各類(lèi)經(jīng)濟(jì)主體的金融資產(chǎn)組合也會(huì)隨之發(fā)生變化，進(jìn)而一國(guó)的金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)發(fā)生相應(yīng)的變化。如果一國(guó)人口年齡結(jié)構(gòu)與其金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)發(fā)生不同步的變化時(shí)，將直接影響到宏觀經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定與經(jīng)濟(jì)發(fā)展。因此，我國(guó)政府應(yīng)該重視長(zhǎng)期人口年齡結(jié)構(gòu)變化帶來(lái)的金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)需求的變化，對(duì)國(guó)家未來(lái)金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)和宏觀經(jīng)濟(jì)政策進(jìn)行相應(yīng)地評(píng)估和調(diào)整。

【參考文獻(xiàn)】

[1]Abel，A B.（2001）.“Will Bequests Attenuate the Predicted Meltdown in Stock Prices When Baby BoomersRetire？”[Z].Working paper no：01-2，The Wharton School of the University of Pennsylvania and NBER.

[2]Allen，F(xiàn). and Gale，D.（2000）， “Comparing financial systems”，MIT Press[Z].

[3]Ameriks Jand Zeldes， S.（2000）.“How Do Households Portfolio Shares Vary with Age？”[Z]. Working paper：Columbia University and TIAA-CREF.

[4]Ando，A and F Modigliani（1963）.“The‘Life Cycle Hypothesis of Saving： Aggregate Implications and Tests”[Z].American Economic Review，Vol 53， pp 55-84.

[責(zé)任編輯：孫珊珊]

【摘 要】生命周期理論認(rèn)為人口年齡結(jié)構(gòu)會(huì)影響儲(chǔ)蓄投資行為，進(jìn)而經(jīng)濟(jì)中的各類(lèi)經(jīng)濟(jì)主體也會(huì)隨之調(diào)整其持有的金融資產(chǎn)組合，在宏觀上反映則是全社會(huì)金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)變化。本文嘗試建立動(dòng)態(tài)面板面板模型，運(yùn)用系統(tǒng)廣義矩（GMM）方法對(duì)金磚5國(guó)家1988-2010年的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析。分析發(fā)現(xiàn)，銀行貸款的人口年齡齡結(jié)構(gòu)效應(yīng)表現(xiàn)顯著關(guān)系，但股票市值的人口年齡結(jié)構(gòu)效應(yīng)表現(xiàn)不顯著關(guān)系。

【關(guān)鍵詞】人口年齡結(jié)構(gòu)；金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)；系統(tǒng)廣義矩估計(jì)

0 引言

生命周期理論認(rèn)為人口年齡結(jié)構(gòu)會(huì)影響儲(chǔ)蓄投資行為，進(jìn)而經(jīng)濟(jì)中的各類(lèi)經(jīng)濟(jì)主體也會(huì)隨之調(diào)整其持有的金融資產(chǎn)組合，在宏觀上反映則是全社會(huì)金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)變化。金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)是否與合理，將直接影響到宏觀經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定與經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

國(guó)外許多學(xué)者對(duì)其進(jìn)行了深入研究。Goldsmith （1969）分析35個(gè)國(guó)家的歷史數(shù)據(jù)，研究了各國(guó)的金融結(jié)構(gòu)與金融發(fā)展問(wèn)題，而金融資產(chǎn)的結(jié)構(gòu)變化及其對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響就是其研究的一個(gè)重要方面。Shaw（1973） 通過(guò)金融資產(chǎn)的存量和流量、金融體系的規(guī)模和結(jié)構(gòu)衡量一國(guó)的金融業(yè)是處于金融深化還是金融抑制狀態(tài)。Demirgüc Kunt和Levin （2001）研究了全世界150多個(gè)國(guó)家和地區(qū)金融市場(chǎng)和金融機(jī)構(gòu)的規(guī)模、效率及業(yè)務(wù)活動(dòng)。

在我們看來(lái)，關(guān)于人口年齡結(jié)構(gòu)對(duì)金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)影響的研究是有限的。因此，我們嘗試通過(guò)實(shí)證分析方法研究人口年齡結(jié)構(gòu)對(duì)金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)的影響。

本文后面文章結(jié)構(gòu)如下：第二部分為模型設(shè)定、變量描述和數(shù)據(jù)說(shuō)明；第三部分為實(shí)證結(jié)果的分析，最后是結(jié)論。

1 模型、變量與數(shù)據(jù)

1.1 模型與變量

本文選擇簡(jiǎn)約計(jì)量模型試圖發(fā)現(xiàn)人口年齡結(jié)構(gòu)與金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)之間的聯(lián)系。

1.1.1 被解釋變量

我們選取的被解釋變量為貸款率（LOANS），股票市值率（EQUITY）。其中貸款率為一國(guó)貸款量占當(dāng)年GDP比例，股票市值率為一國(guó)股票市值占當(dāng)年GDP比例。

1.1.2 解釋變量

人口年齡結(jié)構(gòu)變量。即20-39，40-64，65+。其中20-39是20-39歲人口占總?cè)丝诒戎兀?0-64是40-64歲人口占總?cè)丝诒戎兀?5+是65歲以上人口占總?cè)丝诒戎亍?/p>

1.1.3 控制變量

（1）經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段。本文以對(duì)數(shù)形式的人均GDP來(lái)代替經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段。（2）經(jīng)濟(jì)環(huán)境。我們采用通貨膨脹率來(lái)反映一國(guó)的經(jīng)濟(jì)環(huán)境。（3）對(duì)外開(kāi)放程度。對(duì)外開(kāi)放程度通常被認(rèn)為是影響金融市場(chǎng)的重要因素。

根據(jù)上述分析，貸款率模型、股票市值率模型分別設(shè)定如下：

其中，下標(biāo)i代表地區(qū)，t代表時(shí)間，則是隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。、X則是一組潛在的影響金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)變化的控制變量，包括人均GDP、對(duì)外開(kāi)放程度、通貨膨脹率。

1.2 數(shù)據(jù)說(shuō)明

2 方法與結(jié)果

我們運(yùn)用系統(tǒng)廣義矩（SYS-GMM）方法估計(jì)動(dòng)態(tài)面板模型1-8，其中，模型1-4是貸款率模型，被解釋變量為貸款率，解釋變量逐項(xiàng)增減；模型5-8是股市市值率模型，被解釋變量為股市市值率，被解釋變量逐項(xiàng)增減。并參照Horioka和Wan（2007）的研究思路及以往研究文獻(xiàn)，為了更好地控制內(nèi)生性，我們將20-39、40-64和65+視為外生變量，人口因素一般情況下很少受到經(jīng)濟(jì)因素誤差項(xiàng)的干擾，其他變量均按內(nèi)生變量處理。各模型結(jié)果見(jiàn)表2。

注：本文使用計(jì)量統(tǒng)計(jì)軟件STATA/SE11.0和Rodman（ 2006） 提供的“xtabond2”程序，并根據(jù)本文所設(shè)定的不同模型進(jìn)行運(yùn)算程序編寫(xiě)和運(yùn)算.*、**、***分別表示在10%、5%和1%的水平上顯著.括號(hào)中數(shù)值為穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤.AR（1）、AR（2）和Sargan檢驗(yàn)給出的都是其所對(duì)應(yīng)的p值.

估計(jì)中使用穩(wěn)?。╮obust）標(biāo)準(zhǔn)誤來(lái)控制異方差。動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)容易一階自相關(guān)，但不應(yīng)該存在二階自相關(guān)。估計(jì)結(jié)果報(bào)告了AR（1）和AR（2）的P值，絕大部分方程中都滿(mǎn)足這一條件。Sargan檢驗(yàn)說(shuō)明工具變量基本合理。

第一，銀行貸款和股市市值總體上均存在強(qiáng)慣性，銀行貸款和股市市值各滯后一期的系數(shù)分別為0.725、0.866。動(dòng)態(tài)面板估計(jì)很好地反映了兩者的行為特征。

第二，20-39和40-64與銀行貸款率之間的正向關(guān)系非常顯著。就金磚五國(guó)范圍來(lái)看，20-39對(duì)銀行貸款率有3.9的顯著影響，40-64對(duì)銀行貸款率2.472的顯著影響。

第三，65+與銀行貸款率之間的負(fù)向關(guān)系非常顯著。就金磚5國(guó)范圍來(lái)看，65+對(duì)銀行貸款率有-3.258的顯著影響。

第四，20-39、40-64和65+與股市市值之間的關(guān)系不顯著?？赡艿脑蚴墙鸫u五國(guó)股票市場(chǎng)體系不健全造成的。

3 結(jié)論

本文基于金磚五國(guó)面飯，使銀行貸款和人口年齡結(jié)構(gòu)的關(guān)系得到了有力的支持和證明，這在一定程度上說(shuō)明了人口年齡結(jié)構(gòu)與金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)之間關(guān)聯(lián)。當(dāng)一國(guó)人口年齡結(jié)構(gòu)發(fā)生變化時(shí)，各類(lèi)經(jīng)濟(jì)主體的金融資產(chǎn)組合也會(huì)隨之發(fā)生變化，進(jìn)而一國(guó)的金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)發(fā)生相應(yīng)的變化。如果一國(guó)人口年齡結(jié)構(gòu)與其金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)發(fā)生不同步的變化時(shí)，將直接影響到宏觀經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定與經(jīng)濟(jì)發(fā)展。因此，我國(guó)政府應(yīng)該重視長(zhǎng)期人口年齡結(jié)構(gòu)變化帶來(lái)的金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)需求的變化，對(duì)國(guó)家未來(lái)金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)和宏觀經(jīng)濟(jì)政策進(jìn)行相應(yīng)地評(píng)估和調(diào)整。

【參考文獻(xiàn)】

[1]Abel，A B.（2001）.“Will Bequests Attenuate the Predicted Meltdown in Stock Prices When Baby BoomersRetire？”[Z].Working paper no：01-2，The Wharton School of the University of Pennsylvania and NBER.

[2]Allen，F(xiàn). and Gale，D.（2000）， “Comparing financial systems”，MIT Press[Z].

[3]Ameriks Jand Zeldes， S.（2000）.“How Do Households Portfolio Shares Vary with Age？”[Z]. Working paper：Columbia University and TIAA-CREF.

[4]Ando，A and F Modigliani（1963）.“The‘Life Cycle Hypothesis of Saving： Aggregate Implications and Tests”[Z].American Economic Review，Vol 53， pp 55-84.

[責(zé)任編輯：孫珊珊]

【摘 要】生命周期理論認(rèn)為人口年齡結(jié)構(gòu)會(huì)影響儲(chǔ)蓄投資行為，進(jìn)而經(jīng)濟(jì)中的各類(lèi)經(jīng)濟(jì)主體也會(huì)隨之調(diào)整其持有的金融資產(chǎn)組合，在宏觀上反映則是全社會(huì)金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)變化。本文嘗試建立動(dòng)態(tài)面板面板模型，運(yùn)用系統(tǒng)廣義矩（GMM）方法對(duì)金磚5國(guó)家1988-2010年的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析。分析發(fā)現(xiàn)，銀行貸款的人口年齡齡結(jié)構(gòu)效應(yīng)表現(xiàn)顯著關(guān)系，但股票市值的人口年齡結(jié)構(gòu)效應(yīng)表現(xiàn)不顯著關(guān)系。

【關(guān)鍵詞】人口年齡結(jié)構(gòu)；金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)；系統(tǒng)廣義矩估計(jì)

0 引言

生命周期理論認(rèn)為人口年齡結(jié)構(gòu)會(huì)影響儲(chǔ)蓄投資行為，進(jìn)而經(jīng)濟(jì)中的各類(lèi)經(jīng)濟(jì)主體也會(huì)隨之調(diào)整其持有的金融資產(chǎn)組合，在宏觀上反映則是全社會(huì)金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)變化。金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)是否與合理，將直接影響到宏觀經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定與經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

國(guó)外許多學(xué)者對(duì)其進(jìn)行了深入研究。Goldsmith （1969）分析35個(gè)國(guó)家的歷史數(shù)據(jù)，研究了各國(guó)的金融結(jié)構(gòu)與金融發(fā)展問(wèn)題，而金融資產(chǎn)的結(jié)構(gòu)變化及其對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響就是其研究的一個(gè)重要方面。Shaw（1973） 通過(guò)金融資產(chǎn)的存量和流量、金融體系的規(guī)模和結(jié)構(gòu)衡量一國(guó)的金融業(yè)是處于金融深化還是金融抑制狀態(tài)。Demirgüc Kunt和Levin （2001）研究了全世界150多個(gè)國(guó)家和地區(qū)金融市場(chǎng)和金融機(jī)構(gòu)的規(guī)模、效率及業(yè)務(wù)活動(dòng)。

在我們看來(lái)，關(guān)于人口年齡結(jié)構(gòu)對(duì)金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)影響的研究是有限的。因此，我們嘗試通過(guò)實(shí)證分析方法研究人口年齡結(jié)構(gòu)對(duì)金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)的影響。

本文后面文章結(jié)構(gòu)如下：第二部分為模型設(shè)定、變量描述和數(shù)據(jù)說(shuō)明；第三部分為實(shí)證結(jié)果的分析，最后是結(jié)論。

1 模型、變量與數(shù)據(jù)

1.1 模型與變量

本文選擇簡(jiǎn)約計(jì)量模型試圖發(fā)現(xiàn)人口年齡結(jié)構(gòu)與金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)之間的聯(lián)系。

1.1.1 被解釋變量

我們選取的被解釋變量為貸款率（LOANS），股票市值率（EQUITY）。其中貸款率為一國(guó)貸款量占當(dāng)年GDP比例，股票市值率為一國(guó)股票市值占當(dāng)年GDP比例。

1.1.2 解釋變量

人口年齡結(jié)構(gòu)變量。即20-39，40-64，65+。其中20-39是20-39歲人口占總?cè)丝诒戎兀?0-64是40-64歲人口占總?cè)丝诒戎兀?5+是65歲以上人口占總?cè)丝诒戎亍?/p>

1.1.3 控制變量

（1）經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段。本文以對(duì)數(shù)形式的人均GDP來(lái)代替經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段。（2）經(jīng)濟(jì)環(huán)境。我們采用通貨膨脹率來(lái)反映一國(guó)的經(jīng)濟(jì)環(huán)境。（3）對(duì)外開(kāi)放程度。對(duì)外開(kāi)放程度通常被認(rèn)為是影響金融市場(chǎng)的重要因素。

根據(jù)上述分析，貸款率模型、股票市值率模型分別設(shè)定如下：

其中，下標(biāo)i代表地區(qū)，t代表時(shí)間，則是隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。、X則是一組潛在的影響金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)變化的控制變量，包括人均GDP、對(duì)外開(kāi)放程度、通貨膨脹率。

1.2 數(shù)據(jù)說(shuō)明

2 方法與結(jié)果

我們運(yùn)用系統(tǒng)廣義矩（SYS-GMM）方法估計(jì)動(dòng)態(tài)面板模型1-8，其中，模型1-4是貸款率模型，被解釋變量為貸款率，解釋變量逐項(xiàng)增減；模型5-8是股市市值率模型，被解釋變量為股市市值率，被解釋變量逐項(xiàng)增減。并參照Horioka和Wan（2007）的研究思路及以往研究文獻(xiàn)，為了更好地控制內(nèi)生性，我們將20-39、40-64和65+視為外生變量，人口因素一般情況下很少受到經(jīng)濟(jì)因素誤差項(xiàng)的干擾，其他變量均按內(nèi)生變量處理。各模型結(jié)果見(jiàn)表2。

注：本文使用計(jì)量統(tǒng)計(jì)軟件STATA/SE11.0和Rodman（ 2006） 提供的“xtabond2”程序，并根據(jù)本文所設(shè)定的不同模型進(jìn)行運(yùn)算程序編寫(xiě)和運(yùn)算.*、**、***分別表示在10%、5%和1%的水平上顯著.括號(hào)中數(shù)值為穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤.AR（1）、AR（2）和Sargan檢驗(yàn)給出的都是其所對(duì)應(yīng)的p值.

估計(jì)中使用穩(wěn)健（robust）標(biāo)準(zhǔn)誤來(lái)控制異方差。動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)容易一階自相關(guān)，但不應(yīng)該存在二階自相關(guān)。估計(jì)結(jié)果報(bào)告了AR（1）和AR（2）的P值，絕大部分方程中都滿(mǎn)足這一條件。Sargan檢驗(yàn)說(shuō)明工具變量基本合理。

第一，銀行貸款和股市市值總體上均存在強(qiáng)慣性，銀行貸款和股市市值各滯后一期的系數(shù)分別為0.725、0.866。動(dòng)態(tài)面板估計(jì)很好地反映了兩者的行為特征。

第二，20-39和40-64與銀行貸款率之間的正向關(guān)系非常顯著。就金磚五國(guó)范圍來(lái)看，20-39對(duì)銀行貸款率有3.9的顯著影響，40-64對(duì)銀行貸款率2.472的顯著影響。

第三，65+與銀行貸款率之間的負(fù)向關(guān)系非常顯著。就金磚5國(guó)范圍來(lái)看，65+對(duì)銀行貸款率有-3.258的顯著影響。

第四，20-39、40-64和65+與股市市值之間的關(guān)系不顯著?？赡艿脑蚴墙鸫u五國(guó)股票市場(chǎng)體系不健全造成的。

3 結(jié)論

本文基于金磚五國(guó)面飯，使銀行貸款和人口年齡結(jié)構(gòu)的關(guān)系得到了有力的支持和證明，這在一定程度上說(shuō)明了人口年齡結(jié)構(gòu)與金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)之間關(guān)聯(lián)。當(dāng)一國(guó)人口年齡結(jié)構(gòu)發(fā)生變化時(shí)，各類(lèi)經(jīng)濟(jì)主體的金融資產(chǎn)組合也會(huì)隨之發(fā)生變化，進(jìn)而一國(guó)的金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)發(fā)生相應(yīng)的變化。如果一國(guó)人口年齡結(jié)構(gòu)與其金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)發(fā)生不同步的變化時(shí)，將直接影響到宏觀經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定與經(jīng)濟(jì)發(fā)展。因此，我國(guó)政府應(yīng)該重視長(zhǎng)期人口年齡結(jié)構(gòu)變化帶來(lái)的金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)需求的變化，對(duì)國(guó)家未來(lái)金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)和宏觀經(jīng)濟(jì)政策進(jìn)行相應(yīng)地評(píng)估和調(diào)整。

【參考文獻(xiàn)】

[1]Abel，A B.（2001）.“Will Bequests Attenuate the Predicted Meltdown in Stock Prices When Baby BoomersRetire？”[Z].Working paper no：01-2，The Wharton School of the University of Pennsylvania and NBER.

[2]Allen，F(xiàn). and Gale，D.（2000）， “Comparing financial systems”，MIT Press[Z].

[3]Ameriks Jand Zeldes， S.（2000）.“How Do Households Portfolio Shares Vary with Age？”[Z]. Working paper：Columbia University and TIAA-CREF.

[4]Ando，A and F Modigliani（1963）.“The‘Life Cycle Hypothesis of Saving： Aggregate Implications and Tests”[Z].American Economic Review，Vol 53， pp 55-84.

[責(zé)任編輯：孫珊珊]