陳航+李景華

摘 要：作為2016年預(yù)算報(bào)告的重點(diǎn)，養(yǎng)老保險(xiǎn)基金支出在保障民生與促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面具有十分重要的意義。該文基于1989—2014年度時(shí)間序列數(shù)據(jù)，對(duì)我國(guó)基本養(yǎng)老保險(xiǎn)基金支出與農(nóng)村居民消費(fèi)的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證研究。線性回歸結(jié)果表明二者具有顯著正相關(guān)關(guān)系，協(xié)整回歸結(jié)果說(shuō)明基本養(yǎng)老保險(xiǎn)基金支出每提高1%，農(nóng)村居民消費(fèi)增加0.46%，Granger因果檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)前者對(duì)后者的影響是單向的，脈沖響應(yīng)分析結(jié)果顯示農(nóng)村居民消費(fèi)具有一定的慣性，養(yǎng)老保險(xiǎn)基金支出短期內(nèi)能迅速提升農(nóng)村居民消費(fèi)，具有更長(zhǎng)的延續(xù)性。方差分解結(jié)果表明，短期內(nèi)農(nóng)村居民消費(fèi)對(duì)自身貢獻(xiàn)度很大，但長(zhǎng)期來(lái)看養(yǎng)老保險(xiǎn)基金支出的貢獻(xiàn)度逐漸成為主導(dǎo)因素。

關(guān)鍵詞：養(yǎng)老保險(xiǎn)基金支出 農(nóng)村居民消費(fèi) 向量自回歸 脈沖響應(yīng)函數(shù) 方差分解

中圖分類號(hào)：F812.45 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-3791（2016）06（c）-0163-04

2016年3月初，財(cái)政部公布了《關(guān)于2015年中央和地方預(yù)算執(zhí)行情況與2016年中央和地方預(yù)算草案的報(bào)告》。在新預(yù)算報(bào)告中，將養(yǎng)老保險(xiǎn)金的支出作為財(cái)政改善民生的重要方式。包括提高養(yǎng)老金標(biāo)準(zhǔn)、完善養(yǎng)老保險(xiǎn)的個(gè)人賬戶、推進(jìn)養(yǎng)老保險(xiǎn)改革等多項(xiàng)財(cái)政政策。國(guó)外學(xué)者對(duì)養(yǎng)老保險(xiǎn)支出影響居民消費(fèi)的研究較早，Wilcox（1989）[1]研究發(fā)現(xiàn)美國(guó)的養(yǎng)老保險(xiǎn)福利增加能夠帶來(lái)居民消費(fèi)的顯著增加：每10%的養(yǎng)老金增加能夠在1%的顯著性水平下帶來(lái)1.4%零售額的增長(zhǎng)以及3%的耐用品消費(fèi)增長(zhǎng)。而至于為什么養(yǎng)老保險(xiǎn)支出能夠帶來(lái)消費(fèi)的增長(zhǎng)，F(xiàn)eldstein（1974）[2]認(rèn)為養(yǎng)老金帶來(lái)消費(fèi)的增加是因?yàn)槠渚哂匈Y產(chǎn)替代效應(yīng)。Hubbard，et al（1995）的研究則認(rèn)為包括養(yǎng)老保險(xiǎn)在內(nèi)的社會(huì)保險(xiǎn)制度減少了居民對(duì)于未來(lái)的不確定性預(yù)期，從而降低了預(yù)防性的儲(chǔ)蓄，提升消費(fèi)水平。目前，我國(guó)學(xué)者研究養(yǎng)老保險(xiǎn)基金支出對(duì)居民消費(fèi)的影響較少，但仍然略有探討。如，沈毅和穆懷中（2013）研究新型社會(huì)養(yǎng)老保險(xiǎn)對(duì)于農(nóng)村居民消費(fèi)的影響，其認(rèn)為新型社會(huì)養(yǎng)老保險(xiǎn)對(duì)于農(nóng)村居民消費(fèi)具有乘數(shù)效應(yīng)，但計(jì)量方法上有所欠缺，僅僅進(jìn)行了簡(jiǎn)單的最小二乘回歸而并未做異方差檢驗(yàn)、序列自相關(guān)檢驗(yàn)等。而姚曉壘和虞斌（2012）雖用較為現(xiàn)代的計(jì)量方法就養(yǎng)老保險(xiǎn)對(duì)全國(guó)居民消費(fèi)的影響進(jìn)行了研究，但并沒(méi)有特別地將農(nóng)村居民消費(fèi)與城鎮(zhèn)居民消費(fèi)相區(qū)分開(kāi)。而事實(shí)上我國(guó)農(nóng)村與城鎮(zhèn)人口年齡結(jié)構(gòu)有較大差別，且城鄉(xiāng)消費(fèi)差距較大（吳海江，何凌霄，張忠根，2014），因此，將二者合在一起研究會(huì)出現(xiàn)不能完全反應(yīng)養(yǎng)老保險(xiǎn)基金支出對(duì)于農(nóng)村居民消費(fèi)的真實(shí)影響。有必要將農(nóng)村居民消費(fèi)單獨(dú)提出進(jìn)行研究。同時(shí)基本養(yǎng)老保險(xiǎn)基金支出作為2016年財(cái)政預(yù)算民生保障領(lǐng)域的重點(diǎn)，研究其對(duì)于農(nóng)村居民消費(fèi)的影響具有較強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義。

1 建立模型

從現(xiàn)有研究成果來(lái)看，影響居民消費(fèi)的因素有許多，但經(jīng)典主流觀點(diǎn)則認(rèn)為影響因素主要有：一是收入水平。收入水平越高，居民消費(fèi)也就越大（Davidson，Hendry，Srba and Yeo，2014）。二是GDP增長(zhǎng)率。這種觀點(diǎn)將教育、儲(chǔ)蓄、收入都聯(lián)系起來(lái)，認(rèn)為最終GDP的增長(zhǎng)會(huì)影響教育、儲(chǔ)蓄以及收入，最終帶來(lái)居民消費(fèi)的增長(zhǎng)（Modigliani and Brumberg，1954）。三是國(guó)際收支。根據(jù)Harberger-Laursen-Metzler效應(yīng)，國(guó)際收支條件的改善會(huì)帶來(lái)儲(chǔ)蓄率的改變，因此，影響居民消費(fèi)（Obstfeld，1982）。四是政府支出。政府支出通過(guò)購(gòu)買(mǎi)性支出和轉(zhuǎn)移性支出影響收入水平和消費(fèi)需求，進(jìn)而影響居民消費(fèi)（Keynes，1936）。而基本養(yǎng)老保險(xiǎn)基金支出作為財(cái)政支出則包括在政府轉(zhuǎn)移性支出中。由此可見(jiàn)，養(yǎng)老保險(xiǎn)基金支出能夠?qū)用裣M(fèi)產(chǎn)生一定影響，但影響程度需要運(yùn)用實(shí)證分析的手段加以剖析。首先選取國(guó)家統(tǒng)計(jì)局公布的1989—2014年基本養(yǎng)老保險(xiǎn)基金支出和農(nóng)村居民消費(fèi)年度數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸。將上述數(shù)據(jù)制成折現(xiàn)圖和散點(diǎn)圖，發(fā)現(xiàn)養(yǎng)老保險(xiǎn)基金支出和農(nóng)村居民消費(fèi)具有一定的正相關(guān)關(guān)系。進(jìn)而假設(shè)農(nóng)村居民消費(fèi)與基本養(yǎng)老保險(xiǎn)基金支出之間服從回歸模型：NCXF=α+βYLBX+μ。其中NCXF為農(nóng)村居民消費(fèi)，YLBX為基本養(yǎng)老保險(xiǎn)基金支出。

2 線性回歸計(jì)量分析

對(duì)基本養(yǎng)老保險(xiǎn)基金支出與農(nóng)村居民消費(fèi)之間的關(guān)系先進(jìn)行相關(guān)系數(shù)的計(jì)量，利用Stata 12.0運(yùn)算，發(fā)現(xiàn)二者的相關(guān)系數(shù)r為 0.981 7，高度相關(guān)。初步推測(cè)可能具有線性相關(guān)關(guān)系，因此，進(jìn)行簡(jiǎn)單線性回歸，得到如下結(jié)果：

NCXFt=9423.60+2.2737YLBXt+μt （1）

（13.39） （25.27）

（1）擬合優(yōu)度和F檢驗(yàn)。R2=0.9638，模型擬合地非常好。F（1，24）=638.81，而在1%的顯著性水平下，自由度為（1，24）的F分布臨界值F0.01（1，24）=7.82，可以拒絕原假設(shè)，因而通過(guò)了F檢驗(yàn)。

（2）t 檢驗(yàn)。1%顯著性水平下t 臨界值為2.80，通過(guò)t 檢驗(yàn)。

（3）異方差檢驗(yàn)與矯正。采用White檢驗(yàn)法對(duì)模型的異方差進(jìn)行檢驗(yàn)，其輔助回歸結(jié)果為：

et2=-2372.79YLBX+0.1196YLBXt2+εt （2）

（-3.67） （3.64）

利用拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，LM值為9.69，而1%顯著性水平下的卡方臨界值c2（2）=9.21，通過(guò)了拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)。說(shuō)明模型存在異方差。異方差的矯正這里選用加權(quán)最小二乘法處理，權(quán)重wi=1/abs（et2），得到重新估計(jì)的結(jié)果為：

NCXFt=10333.18+2.3658YLBXt+μt

（14.48） （28.09）

D.W值為0.152，通過(guò)作e2-YLBX散點(diǎn)圖發(fā)現(xiàn)其分布不再具有線性性，說(shuō)明新的模型相較于（1）式削弱了異方差，且修正后的模型R2與t 檢驗(yàn)值都有一定提升，異方差的修正有效。

（4）序列自相關(guān)檢驗(yàn)及矯正。經(jīng)過(guò)查表發(fā)現(xiàn)5%顯著性水平下，dL=1.273，dU=1.444 6，對(duì)于（2）式有0

（5）結(jié)論。回歸結(jié)果表明基本養(yǎng)老保險(xiǎn)基金支出與農(nóng)村居民消費(fèi)具有顯著正相關(guān)關(guān)系。隨著中國(guó)老齡化程度的加深以及農(nóng)村年齡勞動(dòng)力進(jìn)城務(wù)工逐漸成為普遍現(xiàn)象，農(nóng)村老齡人口占總?cè)丝诒戎夭粩嗟靥嵘?shù)據(jù)顯示，僅2009年中國(guó)農(nóng)村老齡化水平就達(dá)到18.3%，是城鎮(zhèn)的2.3倍，農(nóng)村人口結(jié)構(gòu)中的老齡化現(xiàn)象更為普遍。而基本養(yǎng)老保險(xiǎn)基金則構(gòu)成了農(nóng)村老齡化人口的重要收入來(lái)源，同時(shí)養(yǎng)老保險(xiǎn)基金的增加有利于降低大部分低收入農(nóng)村居民對(duì)于未來(lái)的不確定預(yù)期，從而降低預(yù)防性儲(chǔ)蓄，有利于其消費(fèi)量的提升。

3 VAR模型計(jì)量分析

3.1 平穩(wěn)性和協(xié)整檢驗(yàn)

為了避免偽回歸的問(wèn)題。首先使用Eviews 8.0對(duì)基本養(yǎng)老保險(xiǎn)基金支出與農(nóng)村居民消費(fèi)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行ADF平穩(wěn)性檢驗(yàn)，即檢驗(yàn)以下3個(gè)模型中δ=0原假設(shè)能否被拒絕：

對(duì)于基本養(yǎng)老保險(xiǎn)基金支出與農(nóng)村居民消費(fèi)的檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

從檢驗(yàn)結(jié)果可以看出，兩個(gè)變量均不平穩(wěn)，都是二階單整序列。故對(duì)原始變量取對(duì)數(shù)，對(duì)取對(duì)數(shù)之后的序列進(jìn)行ADF檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)二者的一階差分序列均平穩(wěn)，即ln（NCXF）～I(xiàn)（1），ln（YLBX）～I(xiàn)（1）。對(duì)于兩變量的協(xié)整檢驗(yàn)一般采用Engle-Granger檢驗(yàn)方法。協(xié)整回歸結(jié)果如下：

ln（NCXF）=6.1698+0.4624ln（YLBX）

（61.20） （35.98）

接著對(duì)協(xié)整回歸結(jié)果的殘差序列et進(jìn)行ADF檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果顯示在5%的顯著性水平下可拒絕ADF原假設(shè)，殘差序列是平穩(wěn)的。說(shuō)明基本養(yǎng)老保險(xiǎn)支出與農(nóng)村居民消費(fèi)服從（1，1）階協(xié)整，兩變量的對(duì)數(shù)序列存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。協(xié)整回歸的結(jié)果表明基本養(yǎng)老保險(xiǎn)基金支出每提高1%，會(huì)帶來(lái)農(nóng)村居民消費(fèi)接近 0.46%的增加。

3.2 VAR模型實(shí)證檢驗(yàn)

對(duì)ln（NCXF）和ln（YLBX）建立非限制性向量自回歸模型，進(jìn)行Granger因果檢驗(yàn)，利用脈沖響應(yīng)函數(shù)及方差分解探究當(dāng)基本養(yǎng)老保險(xiǎn)基金支出發(fā)生變化時(shí)對(duì)于農(nóng)村居民消費(fèi)的影響和沖擊。

3.2.1 建立非限制性VAR模型及確定滯后的階數(shù)

對(duì)于基本養(yǎng)老保險(xiǎn)基金支出與農(nóng)村居民消費(fèi)建立的非限制性VAR（p）模型為：

…+

VAR模型中需要確定最優(yōu)滯后階數(shù)，如表2所示。評(píng)價(jià)的6個(gè)信息準(zhǔn)則中有5個(gè)將最優(yōu)滯后階數(shù)確定為2階，因此，該模型確定為非限制性VAR（2）模型。

3.2.2 穩(wěn)定性檢驗(yàn)

在進(jìn)行脈沖響應(yīng)函數(shù)以及方差分解前需要先對(duì)VAR模型的穩(wěn)定性進(jìn)行檢驗(yàn)。得到結(jié)果如圖2所示，可以看出所有的特征根倒數(shù)均落在單位圓內(nèi)，即說(shuō)明VAR模型是具有穩(wěn)定性的。接下來(lái)對(duì)基本養(yǎng)老保險(xiǎn)基金支出是否有助于對(duì)農(nóng)村居民消費(fèi)解釋進(jìn)行Granger因果檢驗(yàn)。

3.2.3 Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)

Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)是在包含了變量X、Y的過(guò)去信息的條件下，就使用X對(duì)變量Y的預(yù)測(cè)效果是否優(yōu)于僅僅利用Y的過(guò)去信息對(duì)Y的預(yù)測(cè)效果進(jìn)行檢驗(yàn)。主要利用最小二乘法估計(jì)如下兩個(gè)模型，并進(jìn)行受約束的F 檢驗(yàn)。

這里m的取值仍然為非限制性VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)，檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。結(jié)果表明lnYLBX是lnNCXF的Granger原因，拒絕了lnNCXF是lnYLBX的Granger原因的原假設(shè)，即基本養(yǎng)老保險(xiǎn)基金支出對(duì)農(nóng)村居民消費(fèi)具有單向影響。

3.2.4 脈沖響應(yīng)分析

脈沖響應(yīng)函數(shù)的結(jié)果如圖3和圖4所示。其中實(shí)線是脈沖響應(yīng)函數(shù)，虛線代表±2倍標(biāo)準(zhǔn)差偏離。圖3可以看出農(nóng)村居民消費(fèi)的變動(dòng)會(huì)對(duì)自身產(chǎn)生一定的影響，這也反映了居民消費(fèi)作為一種經(jīng)濟(jì)變量具有一定慣性。這與張書(shū)云和周凌瑤（2010）的研究結(jié)果一致。圖3還可以看出農(nóng)村居民消費(fèi)對(duì)自身誤差項(xiàng)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊響應(yīng)在第2期達(dá)到峰值，接著開(kāi)始衰減，在第8期時(shí)又開(kāi)始回升，12期開(kāi)始進(jìn)入長(zhǎng)期衰減階段，到了第60期基本平穩(wěn)，此時(shí)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊影響基本消失。這表明農(nóng)村居民消費(fèi)具有非常長(zhǎng)久的慣性，當(dāng)消費(fèi)習(xí)慣發(fā)生一單位的改變，在60期后（在這里一期代表一年）該消費(fèi)習(xí)慣才會(huì)從農(nóng)村居民消費(fèi)中消除。

圖4直觀地展現(xiàn)出國(guó)家基本養(yǎng)老保險(xiǎn)基金支出對(duì)于農(nóng)村居民消費(fèi)的影響。當(dāng)基本養(yǎng)老保險(xiǎn)基金的誤差項(xiàng)出現(xiàn)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊，農(nóng)村居民消費(fèi)直線上升0.075%到達(dá)第4期的峰值。接著下降直到第10期出現(xiàn)小幅度回升，從15期開(kāi)始進(jìn)入長(zhǎng)期衰退階段。直到第80期才基本平穩(wěn)。證明基本養(yǎng)老保險(xiǎn)支出對(duì)農(nóng)村居民消費(fèi)具有十分強(qiáng)的正相關(guān)影響，養(yǎng)老保險(xiǎn)的支出促進(jìn)了農(nóng)村居民消費(fèi)，這與上文中最小二乘擬合的結(jié)果不謀而合。同時(shí)，值得注意的是，養(yǎng)老保險(xiǎn)基金支出在短期內(nèi)可以迅速提升農(nóng)村居民的消費(fèi)。并且具有一定的延續(xù)性，可見(jiàn)養(yǎng)老保險(xiǎn)支出能長(zhǎng)期提升農(nóng)村居民消費(fèi)，影響時(shí)限比消費(fèi)本身的優(yōu)化調(diào)整影響還要長(zhǎng)。

3.2.5 方差分解

VAR模型中方差分解主要用于解釋內(nèi)生變量結(jié)構(gòu)沖擊的貢獻(xiàn)度。將導(dǎo)致對(duì)系統(tǒng)的預(yù)測(cè)均方誤差分解為不同解釋變量所做出的貢獻(xiàn)。該文使用方差分解目的是在導(dǎo)致農(nóng)村居民消費(fèi)的所有因素中將基本養(yǎng)老保險(xiǎn)基金支出對(duì)其的貢獻(xiàn)度求出。方差分解模型如下：

其中Φij為脈沖響應(yīng)函數(shù)，σjj為第j個(gè)變量標(biāo)準(zhǔn)差，RVCij（S）為第j個(gè)變量沖擊對(duì)總系統(tǒng)的相對(duì)方差貢獻(xiàn)率，RVC越大說(shuō)明j變量對(duì)系統(tǒng)的影響力也就越大。方差分解結(jié)果如圖5和圖6所示。圖5顯示對(duì)于農(nóng)村居民消費(fèi)影響貢獻(xiàn)度最大的是其本身，在0期時(shí)貢獻(xiàn)度高達(dá)100%，但隨著時(shí)間的推移，貢獻(xiàn)度快速下降，從0期的100%下降至40期的30%，其后保持穩(wěn)定不變。由此可見(jiàn)，原有農(nóng)村居民消費(fèi)對(duì)于將來(lái)居民消費(fèi)提升的貢獻(xiàn)度在不斷地減小，消費(fèi)慣性作用在不斷地降低。圖6表明基本養(yǎng)老保險(xiǎn)基金支出對(duì)農(nóng)村居民消費(fèi)貢獻(xiàn)度隨時(shí)間推移逐漸增大。直到40期保持穩(wěn)定，達(dá)到70%的水平。意味著養(yǎng)老保險(xiǎn)基金支出能夠?qū)r(nóng)村居民消費(fèi)提升產(chǎn)生比較大程度的影響。且影響程度逐漸提升。

4 結(jié)語(yǔ)

該文利用1989—2014年時(shí)間序列數(shù)據(jù)，建立簡(jiǎn)單回歸模型、協(xié)整回歸以及VAR模型，結(jié)合Granger因果檢驗(yàn)、脈沖響應(yīng)函數(shù)以及方差分析等方法，考察了國(guó)家基本養(yǎng)老保險(xiǎn)基金支出與農(nóng)村居民消費(fèi)之間的關(guān)系。得到如下結(jié)果：簡(jiǎn)單回歸模型證明了基本養(yǎng)老保險(xiǎn)基金支出與農(nóng)村居民消費(fèi)具有顯著正相關(guān)關(guān)系。

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