李超　羅潤東

摘要：老齡化對微觀儲蓄有生命周期消費效應和預防效應兩方面影響，對我國家庭的凈效應尚不明確。利用中國家庭追蹤調查2010-2014年面板數(shù)據(jù)，分析了家庭年齡結構與儲蓄率的關系，顯示老齡化對我國微觀家庭儲蓄率的凈效應為正，說明家庭由于老齡化產(chǎn)生的預防動機大于生命周期消費模式對儲蓄率的負效應，我國以此收獲第二次人口紅利。老齡化對家庭是否選擇儲蓄和儲蓄規(guī)模都有顯著正效應，說明第二次人口紅利同時體現(xiàn)在微觀儲蓄的參與決策和數(shù)量決策上。以上結論在對不同類型儲蓄和消費的回歸中均穩(wěn)健。此外，老齡化雖提高了各收入階層、區(qū)域和城鄉(xiāng)家庭的儲蓄，但對收入水平較低的家庭和農(nóng)村、中西部家庭影響更大，間接印證了老齡化對微觀儲蓄率的正效應源于第二次人口紅利的預防動機。

關鍵詞：老齡化；預防動機；微觀家庭儲蓄率；第二次人口紅利

中圖分類號：C92-05；17832.22 文獻標識碼：A 文章編號：10130-4149（2018）02-0104-10

DOI：10.3969/j.issn.1000-4149.2018.02.010

改革開放以來我國持續(xù)高速的經(jīng)濟增長有賴于人口紅利，但近年來人口快速老齡化，2010-2015年老年人口撫養(yǎng)比從11.9%增長到14.3%，勞動年齡人口數(shù)在2013年達到峰值，此后不斷下降。關于老齡化對經(jīng)濟的影響，較多研究基于資本市場視角探討老齡化與儲蓄和資本積累的關系，但結論并不明確。傳統(tǒng)生命周期消費理論基于成年期高儲蓄、未成年和老年期負儲蓄的特征認為老齡化會降低儲蓄率，不利于資本積累和經(jīng)濟增長；而第二次人口紅利理論則認為老齡化會通過預防動機產(chǎn)生未雨綢繆的儲蓄激勵，促進資本積累和經(jīng)濟增長。而以上兩種機制對儲蓄的凈效應還需驗證，本文基于生命周期消費效應和第二次人口紅利效應考察老齡化對儲蓄的凈效應，以此研判中國能否獲得第二次人口紅利，并提出老齡化條件下促進資本積累和經(jīng)濟增長的政策含義。

一、文獻回顧

李和梅森（Lee&Mason;）等將預防動機產(chǎn)生的儲蓄激勵效應稱為第二次人口紅利。最早關注壽命延長、預防動機與儲蓄率關系的是耶理（Yaari），賀菊煌等進一步指出理性個體會為了保障更長的老年生活而提高儲蓄，謝辛斯基（Sheshinski）發(fā)現(xiàn)這會對儲蓄率產(chǎn)生正效應，國外數(shù)據(jù)的研究證實了這一關系。此后學者們集中探討了第二次人口紅利的內(nèi)涵和機制等。

同時，生命周期消費視角下的研究關注了老齡化對儲蓄率和資本積累的負效應，但多基于宏觀視角。列伏（Leff）最早證實了生命周期消費理論，此后舒爾茨（Schultz）等進一步驗證了老齡化與儲蓄率的負相關關系。但諸多學者后來發(fā)現(xiàn)生命周期消費理論揭示的規(guī)律在不同區(qū)域和不同時期存在異質性，老齡化對宏觀儲蓄率的影響并非簡單的負效應。

國內(nèi)的相關理論和實證研究也存有較大分歧。理論研究方面，劉永平等基于世代交疊模型和數(shù)值模擬發(fā)現(xiàn)老齡化會降低儲蓄率，與生命周期消費理論一致。劉國斌等的分析也得出相似結論。而王金營等研究發(fā)現(xiàn)老齡化會降低消費水平和邊際消費傾向，似乎意味著對儲蓄率存在正效應。同時，一些研究認為老齡化對中國儲蓄率的影響并不顯著，如陳彥斌等研究發(fā)現(xiàn)，人口老齡化對中國居民消費在總量層面上影響不大，尚不足以徹底改變中國的高儲蓄特征。

針對中國的實證分析多利用省級面板數(shù)據(jù)，但由于時間段選取、變量設定和計量方法不同，結論差異較大。汪偉、劉鎧豪等研究發(fā)現(xiàn)出生率對儲蓄率產(chǎn)生顯著負效應，老年人口撫養(yǎng)比對儲蓄率產(chǎn)生顯著正效應。史曉丹的結論恰好相反，認為老年撫養(yǎng)比與儲蓄率負相關，少兒撫養(yǎng)比與儲蓄率呈正相關。范敘春等認為老年和少兒人口撫養(yǎng)比對儲蓄率的影響取決于是否考慮時間效應。而毛毅發(fā)現(xiàn)當期老年人口撫養(yǎng)比對人均居民儲蓄的影響為負，上期老年人口撫養(yǎng)比對居民儲蓄并沒有顯著影響。董麗霞等、王德文等發(fā)現(xiàn)少兒和老年人口撫養(yǎng)比對儲蓄率的效應都為負。

宏觀實證結論的分歧源于微觀個體或家庭儲蓄率的變動趨勢與宏觀儲蓄率未必相同，宏觀儲蓄包括家庭儲蓄、企業(yè)儲蓄、政府儲蓄等，并且由于李嘉圖等價原理，家庭儲蓄受政府公共儲蓄影響并且二者變動方向相反。而生命周期消費理論所揭示的是微觀家庭儲蓄與老齡化的關系，因此老齡化對宏觀儲蓄率的影響未必為負。少數(shù)基于微觀視角的實證分析探討了老齡化對儲蓄率的影響，鄭妍妍等利用了中國家庭住戶收入調查1988-2007年數(shù)據(jù)探討了老齡化和少子化對中國城鎮(zhèn)家庭消費的影響，但在處理收入時使用的是虛擬變量分組，無法在充分控制收入的前提下分析老年和少兒人口撫養(yǎng)比對消費的影響，因此難以判斷老齡化對儲蓄的影響。丁繼紅等基于CHNS微觀家庭數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，老年人口撫養(yǎng)比（65歲以上人口比重）對中國農(nóng)村家庭消費有顯著負效應，間接說明在收入不變的前提下，老齡化與微觀儲蓄率關系為正；但是沒有控制少兒人口撫養(yǎng)比，無法全面分析家庭年齡結構與消費的關系，也可能存在遺漏變量偏差。

綜上，宏觀層面關于老齡化與儲蓄率關系的研究存在較大分歧，微觀層面老齡化對中國家庭儲蓄率的影響缺乏系統(tǒng)的實證研究；老齡化可能通過生命周期消費效應和預防動機影響儲蓄行為，但實際凈效應尚待明確，但預防動機是否為中國提供了第二次人口紅利還缺乏實證檢驗。本文基于微觀家庭決策視角，利用中國家庭追蹤調查2010-2014年面板數(shù)據(jù)，通過分析老齡化對中國微觀家庭儲蓄的影響效應，實證考察中國第二次人口紅利的可得性，并對不同類型的儲蓄、儲蓄率、消費和消費率進行了穩(wěn)健性檢驗，此外細致分析了老齡化對微觀儲蓄率影響的階層、城鄉(xiāng)和區(qū)域差異。

二、數(shù)據(jù)處理與計量模型

1.數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)來自中國家庭追蹤調查（China Family Panel Studies，CFPS）。CFPS由北京大學中國社會科學調查中心（ISSS）實施，樣本覆蓋中國25個省/市/自治區(qū)、162個縣、635個村居，調查對象包含樣本家戶中的全部家庭成員，其分層多階段抽樣設計使得樣本能夠代表大約95%的中國人口。CFPS調查問卷共有社區(qū)問卷、家庭問卷、成人問卷和少兒問卷四種類型，旨在反映中國社會、經(jīng)濟、人口、教育和健康的變遷。CFPS在2010年正式開展訪問，經(jīng)2010年基線調查界定出來的所有基線家庭成員及其今后的血緣/領養(yǎng)子女將作為CFPS的基因成員，成為永久追蹤對象，目前共有2010、2012和2014年三期面板數(shù)據(jù)。CFPS在充分利用輔助信息對抽樣框進行有效排序的基礎上進行了三階段不等概率的系統(tǒng)PPS整群抽樣，為保證樣本代表性，CFPS進一步進行了全國整合樣本再抽樣。

本文使用的是2010、2012和2014年全國整合樣本面板數(shù)據(jù)，共計27629個家庭。

2.變量設定和描述性統(tǒng)計

本文的主要被解釋變量為家庭儲蓄率，等于（家庭總收入一總支出）/家庭總收入，記為saving_rate?？傊С霭彝ピO備及日用品支出、衣著鞋帽支出、文教娛樂支出、食品支出、交通通信支出、居住支出、醫(yī)療支出、轉移性支出、福利性支出、建房住房貸款支出等?？傊С鲋械霓D移性支出、福利性支出和建房住房貸款支出不屬于消費性支出，因此我們還計算了扣除消費性支出的儲蓄率，作為穩(wěn)健性分析中的被解釋變量，記為saving_rate2。此外，由于教育支出和醫(yī)療支出與家庭成員的年齡和健康狀況有較大關系，大額消費支出也有較大突發(fā)性，不屬于日常性支出；因此我們在控制家庭人口年齡結構類變量和家庭住院人數(shù)的基礎上，進一步計算了扣除日常性支出的儲蓄率②，在穩(wěn)健性分析中作為因變量，記為saving_rate3。另外，在穩(wěn)健性分析中，我們還將不同類型的儲蓄額、消費額和消費率（=消費額/總收入）作為被解釋變量，檢驗所得結論的穩(wěn)健性。

本文解釋變量包括衡量家庭養(yǎng)老壓力的60歲及以上人口占家庭總人口比重、衡量撫幼負擔的14歲及以下人口占家庭總人口比重，分別記為percentage_60和percentage_14。隨著預期壽命的延長和延遲退休政策的推廣，65歲越來越普遍地成為跨越老年的標準，因此還將家庭中65歲以上人口占家庭總人口比重（記為percentage_65）作為解釋變量，檢驗結論的穩(wěn)健性?？刂谱兞堪彝ブ姓谏蠈W的人數(shù)、家庭中正在工作的人數(shù)、家庭規(guī)模、家庭中60歲及以上有養(yǎng)老保險的人數(shù)、家庭中60歲以下有養(yǎng)老保險人數(shù)、過去一年家庭住院人數(shù)、家庭總資產(chǎn)對數(shù)值、家庭凈收入對數(shù)值、是否祭祖掃墓（是=1，否=0）等?！笆欠窦雷鎾吣埂笔呛饬啃⒌牢幕奶摂M變量，如果家庭過去一年進行過祭祖掃墓類活動，說明孝道水平較高。此外，還控制了年份虛擬變量和省份虛擬變量，詳見表1。

3.計量模型

我們使用了普通最小二乘法、隨機效應和雙向固定效應模型對樣本數(shù)據(jù)進行了分析，利用LM檢驗、F檢驗和Hausman檢驗判斷何種方法更優(yōu)。此外，家庭儲蓄決策可以分為擁有不同決定機制的兩階段，第一階段為參與決策（participation decision），決定是否儲蓄；第二階段為數(shù)量決策（amountdecision），決定儲蓄規(guī)模。為分別探究老齡化對兩階段決策的影響，以及檢驗基礎回歸中模型結論的穩(wěn)健性，我們還使用了面板Heckman兩階段模型對儲蓄率進行了分析；設置了家庭是否儲蓄這一虛擬變量，記為whether_saving，如果總收入減總支出的儲蓄額為正，則定義為1，否則為0。

三、計量分析結果

1.基礎回歸

表2報告了基礎回歸結果，被解釋變量為扣除總支出的儲蓄率。第1-2列使用普通最小二乘法，第3-4列使用隨機效應回歸，第5-6列使用固定效應回歸，第7-10列為面板Heckman Selection模型回歸結果，其中第一階段工具變量為“是否有接受過經(jīng)濟管理教育的家庭成員”的虛擬變量，如果有則定義為1，否則為0。第1、3、5、7、8列使用60歲及以上人口占家庭總人口比重來衡量家庭養(yǎng)老壓力，第2、4、6、9、10列使用65歲及以上人口占家庭總人口比重衡量家庭養(yǎng)老壓力。

結果顯示，無論使用60歲以上還是65歲以上家庭成員占家庭總人口的比重作為解釋變量，無論使用OLS回歸還是面板隨機效應和雙向固定效應回歸，老齡化變量的估計系數(shù)都在1%水平上顯著為正，說明老齡化對中國微觀家庭儲蓄率的凈效應為正，預防動機大于生命周期消費效應，為中國提供了第二次人口紅利。14歲及以下家庭成員占家庭總人口比重的估計系數(shù)也顯著為正，但估計系數(shù)小于老齡化變量的估計系數(shù)。說明少兒人口數(shù)量增加也會提高家庭的儲蓄動機，這或許源于家庭需要為未成年子女的未來教育和婚嫁進行儲蓄，但這方面的儲蓄動機小于老齡化帶來的預防儲蓄效應。LM檢驗和F檢驗結果分別拒絕了不存在隨機效應和固定效應的假設，Hausman檢驗結果顯示固定效應更優(yōu)。Heckman兩階段模型回歸結果證實了中國存在第二次人口紅利，并顯示老齡化對家庭是否進行儲蓄和儲蓄量的兩階段決策都有顯著正效應，說明第二次人口紅利同時體現(xiàn)在微觀儲蓄的參與決策和數(shù)量決策上。而少兒人口比重對家庭的儲蓄決策只有規(guī)模效應而無選擇效應。Heckman兩階段模型的mills lambda估計值都在1%水平上顯著，說明存在樣本選擇效應，有必要使用選擇模型。

控制變量的回歸結果中，number_insurance_60、number_insurance_59、Intotal_sset、whether_jizu等的估計結果進一步驗證了關于第二次人口紅利預防動機與儲蓄率關系的結論。第一，家庭60歲以下有養(yǎng)老保險的人數(shù)與家庭儲蓄率負相關，一方面由于家庭60歲以下成員繳納養(yǎng)老保險的人越多，越不需要進行預防性儲蓄，另一方面家庭60歲以下成員繳納養(yǎng)老保險本身是一種儲蓄方式，對其他形式的儲蓄有擠出效應。第二，家庭60歲以上有養(yǎng)老保險的人數(shù)的估計系數(shù)顯著為負，也源于60歲以上領取養(yǎng)老保險的人數(shù)越多，家庭未雨綢繆的預防性儲蓄動機越弱。第三，資產(chǎn)水平對家庭儲蓄率的影響顯著為負，這是因為家庭資產(chǎn)水平越高，平滑未來支出和抵御風險的能力越強，越不需要為養(yǎng)老進行預防性儲蓄。第四，衡量孝道水平的“是否祭祖掃墓”對儲蓄率的估計系數(shù)顯著為負，說明孝道水平越高，越可以依賴下一代贍養(yǎng)解決養(yǎng)老問題，預防性儲蓄動機越弱。

其他變量的回歸結果基本符合理論預期，家庭上學人數(shù)對儲蓄率有顯著負效應，這是因為上學的人數(shù)越多，所需教育支出越高。同樣，家庭住院的人數(shù)越多，醫(yī)療支出越高，儲蓄率越低。家庭規(guī)模對儲蓄率影響為負，可能源于家庭規(guī)模越大、基本消費支出越高，從而儲蓄率越低。家庭中工作的人數(shù)的估計系數(shù)為正但不穩(wěn)健，這可能源于我們也控制了家庭收入，家庭收入對儲蓄率有顯著正效應。

2.穩(wěn)健性分析

由于轉移性支出和福利性支出有較強的社會資本投資屬性，建房住房貸款支出有較強的資產(chǎn)投資屬性，因此家庭總支出中的三類支出不屬于消費性支出。另外這些支出也不屬于生命周期消費理論中所研究的支出，可能與家庭年齡結構相關度不高。因此，在計算儲蓄率時如果將這些支出當作消費性支出，對老齡化程度不高的家庭而言可能會低估預防效應，而對老齡化程度較高的家庭可能會高估生命周期消費效應，會干擾關于預防動機和生命周期消費效應相對規(guī)模的判斷。所以我們還計算了僅扣除消費性支出的儲蓄額和儲蓄率，分別記為savings2、saving_rate2。此外，由于教育支出和醫(yī)療支出與家庭成員的年齡和健康狀況有較大關系，大額消費支出也有較強突發(fā)性，不屬于日常性支出，我們還進一步計算了扣除日常性支出的儲蓄額和儲蓄率，在穩(wěn)健性分析中作為因變量，記為savings3、saving_rate3。以不同類型的儲蓄額和儲蓄率為被解釋變量的雙向固定效應回歸結果見表3。

表3結果顯示，無論使用何種儲蓄額和儲蓄率，無論使用60歲還是65歲及以上的老年人口撫養(yǎng)比來衡量老齡化程度，家庭老年人口占總人口的比重對家庭儲蓄率的效應都為正，并且都在1%水平上顯著，這進一步證明了本文核心結論的穩(wěn)健性：老齡化帶來的預防動機大于生命周期消費效應，對微觀家庭儲蓄率的凈效應為正，中國可獲得第二次人口紅利。家庭少兒人口占總人口比重的估計系數(shù)也顯著為正，但是少兒人口撫養(yǎng)比對扣除了日常性支出的儲蓄額和儲蓄率的影響不穩(wěn)健，對savings3估計結果不顯著；這是因為在計算savings3和saving_rate3時沒有扣除教育支出，而少兒人口大多需要教育支出，因此導致少兒人口撫養(yǎng)比對不含教育支出的家庭支出影響的顯著性降低。

樣本中許多家庭的儲蓄率為負，很大程度源于被調查者傾向于少報家庭收入，而一般認為關于家庭消費的回答相對較為客觀。因此我們進一步將家庭總消費額和消費率，不含轉移性支出、福利性支出和建房住房貸款支出的消費額和消費率，以及不含轉移性支出、福利性支出、建房住房貸款支出、教育支出和醫(yī)療支出的消費額和消費率作為被解釋變量，以家庭60歲及以上老年人口撫養(yǎng)比作為衡量老齡化的解釋變量，檢驗家庭人口年齡結構與相關消費變量的關系。回歸結果如表4所示。

表4顯示，無論使用哪種消費額和消費率，家庭老年人口撫養(yǎng)比的估計系數(shù)都顯著為負，說明老齡化對消費的影響效應為負，間接證明了老齡化有利于促進中國家庭儲蓄，第二次人口紅利的預防儲蓄效應大于生命周期消費效應。此外，家庭14歲及以下的少兒人口撫養(yǎng)比的回歸結果也基本顯著為負，與使用儲蓄額和儲蓄率作為被解釋變量的回歸所得結論一致。

3.分階層和區(qū)域的子樣本回歸

為考察第二次人口紅利在不同收入階層中的異質性，根據(jù)2010、2012和2014年三期樣本中家庭收入均值的分位數(shù)，將家庭劃分為低收入、中低收入、中高收入和高收入家庭四類，以此進行子樣本回歸，考察老齡化對不同收入階層家庭儲蓄行為影響的差異。面板雙向固定效應回歸結果見表5。

表5顯示，老齡化對任何收入階層家庭的儲蓄都有顯著正效應，但對低收入家庭儲蓄率的估計系數(shù)大于中低收入家庭，進而大于中高收入和高收入家庭，即隨收入水平降低，老齡化對微觀儲蓄的正效應逐漸增大，說明第二次人口紅利的預防動機在收入水平較低的家庭更為顯著。這進一步證明了本文結論：低收入家庭承擔風險能力更弱，因此儲蓄的預防動機更強，由此決定其預防性儲蓄效應更大，從而老齡化對收入水平越低的家庭儲蓄率的正效應越大。

由于中國存在顯著的城鄉(xiāng)二元差異，城鎮(zhèn)家庭收入和資產(chǎn)水平更高、養(yǎng)老保險覆蓋面更廣，可能會導致老齡化對微觀家庭儲蓄率的影響存在城鄉(xiāng)異質性。此外以上回歸中，省份虛擬變量的聯(lián)合顯著性都較強，表明老齡化的影響存在顯著的區(qū)域差異。因此，將樣本劃分為城鎮(zhèn)和農(nóng)村家庭，以及東部、中部和西部家庭，進一步考察第二次人口紅利和老齡化影響效應的區(qū)域差異，見表6。

表6結果顯示，家庭老年人口所占比重對所有子樣本中儲蓄率的回歸結果都顯著為正，但估計系數(shù)體現(xiàn)出顯著的區(qū)域差異：老齡化對農(nóng)村家庭儲蓄率的正效應顯著大于城鎮(zhèn)家庭，對東、中、西部家庭儲蓄率的正效應依次增大，并且Chow檢驗結果顯示不同子樣本的差異是顯著的。這表明第二次人口紅利在中國城鄉(xiāng)和各區(qū)域都存在，但有顯著的區(qū)域異質性，在農(nóng)村和中西部地區(qū)更為顯著。這是由于中國農(nóng)村和中西部家庭收入水平偏低，尤其是農(nóng)村養(yǎng)老保險覆蓋面和保障程度遠低于城鎮(zhèn)，由此決定了這部分家庭有更強烈的預防儲蓄動機來進行養(yǎng)老保障。老齡化對儲蓄率影響的區(qū)域差異驗證了本文結論，即老齡化對微觀儲蓄率的正效應源于第二次人口紅利的預防動機。

四、結論與政策含義

本文利用中國家庭追蹤調查2010-2014年面板數(shù)據(jù)，通過探究年齡結構與中國微觀家庭儲蓄率的關系，考察了老齡化對微觀家庭儲蓄決策的凈效應，實證檢驗了中國第二次人口紅利的可得性。分析結果顯示，第一，老齡化對中國微觀家庭儲蓄率有顯著正效應，意味著家庭由于老齡化而產(chǎn)生的預防動機大于生命周期消費模式對儲蓄率的負效應，中國以此收獲了第二次人口紅利。第二，老齡化對家庭是否選擇儲蓄和儲蓄規(guī)模都有顯著正效應，意味著第二次人口紅利同時體現(xiàn)在微觀儲蓄的參與決策和數(shù)量決策上。此外老齡化對三種不同類型的儲蓄額和儲蓄率都有顯著正效應，對三種不同類型的消費額和消費率的影響顯著為負，由此證明了以上結論的穩(wěn)健性。第三，老齡化對各收入階層、區(qū)域和城鄉(xiāng)家庭儲蓄的影響都顯著為正，但在收入水平較低的家庭和農(nóng)村、中西部地區(qū)更為顯著，這也間接印證了老齡化對微觀儲蓄率的正效應源于第二次人口紅利的預防動機。

本文政策涵義包括，首先，以資本積累和資本市場視角考察老齡化對中國經(jīng)濟的影響時，不應僅關注老齡化對第一次人口紅利的不利影響，還應重視老齡化的預防儲蓄動機創(chuàng)造的第二次人口紅利，客觀科學研判老齡化對中國資本積累和經(jīng)濟的凈效應。第二，中國應積極利用老齡化創(chuàng)造的第二次人口紅利，有效利用未雨綢繆偏好帶來的新增儲蓄，提高其利用效率，促進資本轉化和資本形成，推動經(jīng)濟持續(xù)增長。第三，在第二次人口紅利的利用方面，需要注意其階層、城鄉(xiāng)和區(qū)域的結構性差異，更加有針對性地制定政策措施，合理利用第二次人口紅利為中國經(jīng)濟帶來的緩沖期，加快要素市場調整和經(jīng)濟體制改革，提前評估并科學應對老齡化對中國經(jīng)濟的長期影響。

[責任編輯 武玉]