姜 珂 昌忠澤

一、引言

近年來，全球經(jīng)常賬戶失衡問題逐漸成為學(xué)術(shù)界和政策制定者關(guān)注的熱點(diǎn)問題。新古典理論指出，資本會(huì)從資本密集度較高的發(fā)達(dá)國家流向資本密集度較低的發(fā)展中國家，從而形成發(fā)展中國家經(jīng)常賬戶逆差和發(fā)達(dá)國家經(jīng)常賬戶順差的國際收支格局。但目前的全球經(jīng)常賬戶失衡狀況與理論預(yù)測(cè)相悖，資本呈現(xiàn)出由發(fā)展中國家流向發(fā)達(dá)國家的趨勢(shì)，形成以美國為代表的發(fā)達(dá)國家經(jīng)常賬戶逆差，而以中國為代表的新興市場(chǎng)經(jīng)常賬戶順差。如圖1所示，1994年至2017年間，我國國際收支經(jīng)常賬戶實(shí)現(xiàn)了二十多年的順差。特別是我國在2001年加入WTO之后，貨物和服務(wù)凈出口額迅速擴(kuò)大，之后雖然經(jīng)歷了全球金融危機(jī)的沖擊，但現(xiàn)階段仍然維持在較高水平。

圖1 1994—2017年我國貨物和服務(wù)凈出口額 數(shù)據(jù)來源：歷年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》

目前已經(jīng)有諸多學(xué)者對(duì)我國經(jīng)常賬戶持續(xù)順差的原因進(jìn)行研究，但往往忽略了人口結(jié)構(gòu)變遷這個(gè)可能更為根本的結(jié)構(gòu)性原因。國外學(xué)者主要認(rèn)為產(chǎn)生經(jīng)常賬戶順差的原因是人民幣幣值的嚴(yán)重低估增強(qiáng)了中國產(chǎn)品的國際競(jìng)爭(zhēng)力。我國也有諸多學(xué)者對(duì)此問題進(jìn)行研究。余永定和覃東海(2006)[1]認(rèn)為，我國巨額的貿(mào)易順差是由內(nèi)需不足和我國的出口導(dǎo)向政策造成的。呂劍(2007)[2]認(rèn)為我國現(xiàn)存的二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)是造成巨額貿(mào)易順差的原因之一。項(xiàng)松林(2010)[3]指出，我國巨額貿(mào)易順差的原因之一是美元的過度發(fā)行。以上解釋均具有一定的合理性，但我國二十多年的經(jīng)常賬戶順差和美國持續(xù)多年的貿(mào)易逆差說明，存在某種決定性因素影響經(jīng)常賬戶的演變。人口是與經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展密切關(guān)聯(lián)的重要因素，對(duì)經(jīng)常賬戶的影響值得深究。

自20世紀(jì)70年代起，我國開始實(shí)施計(jì)劃生育政策，該政策極大地推動(dòng)了我國人口結(jié)構(gòu)的變遷。我國目前已經(jīng)進(jìn)入以低出生率、低死亡率、低人口增長(zhǎng)率為特征的階段。圖2給出了我國1994年至2017年間人口結(jié)構(gòu)的變化趨勢(shì)圖。由圖2可以看出，最近二十多年來，我國少兒撫養(yǎng)比逐年下降，老年撫養(yǎng)比則呈現(xiàn)遞增趨勢(shì)，總撫養(yǎng)比在2010年之前逐年遞減，2010年之后開始向遞增趨勢(shì)轉(zhuǎn)變?？梢钥闯觯吧僮踊焙汀袄淆g化”已經(jīng)成為我國人口結(jié)構(gòu)的新特征。

圖2 1994年至2017年我國人口年齡結(jié)構(gòu)變化 數(shù)據(jù)來源：歷年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》

基于以上分析，筆者試圖研究人口結(jié)構(gòu)變動(dòng)是否會(huì)對(duì)我國的經(jīng)常賬戶產(chǎn)生顯著影響，影響方向?yàn)檎蜻€是負(fù)向？老年人口變動(dòng)和少兒人口變動(dòng)對(duì)經(jīng)常賬戶的影響是否存在差別？本文利用我國除港澳臺(tái)外31個(gè)省份1998年至2016年的面板數(shù)據(jù)識(shí)別人口結(jié)構(gòu)變動(dòng)與經(jīng)常賬戶之間的關(guān)系。除此之外，還進(jìn)一步分析了老年撫養(yǎng)比和少兒撫養(yǎng)比變動(dòng)對(duì)經(jīng)常賬戶的作用，比較兩者之間的差異。

本文的結(jié)構(gòu)如下：第二部分梳理了人口結(jié)構(gòu)變動(dòng)影響經(jīng)常賬戶的相關(guān)文獻(xiàn)，并指出本文的貢獻(xiàn)；第三部分介紹了本文的數(shù)據(jù)、變量和模型設(shè)定；第四部分運(yùn)用面板VAR分析人口結(jié)構(gòu)變動(dòng)對(duì)經(jīng)常賬戶的影響；第五部分是研究結(jié)論與展望。

二、文獻(xiàn)綜述

根據(jù)開放經(jīng)濟(jì)的國民收入恒等式，經(jīng)常賬戶結(jié)余(CA)等于國內(nèi)儲(chǔ)蓄(NS)和投資(I)之間的差額，即NS-I=CA。當(dāng)本國投資無法完全吸收國內(nèi)儲(chǔ)蓄時(shí)，多余的儲(chǔ)蓄就要另尋出路，流出國外形成外部?jī)?chǔ)蓄，該渠道就是經(jīng)常賬戶(Obstfeld和Rogoff，1995[4])。在其他條件不變的情況下，某地區(qū)儲(chǔ)蓄率越高，投資率越低，經(jīng)常賬戶就越傾向于順差；而較低的儲(chǔ)蓄率和較高的投資率則會(huì)導(dǎo)致經(jīng)常賬戶逆差。所以，人口結(jié)構(gòu)會(huì)通過儲(chǔ)蓄和投資兩種渠道影響經(jīng)常賬戶，也相應(yīng)出現(xiàn)了很多相關(guān)研究。

人口結(jié)構(gòu)通過儲(chǔ)蓄渠道對(duì)經(jīng)常賬戶的影響主要以兩個(gè)理論為依托：生命周期理論和預(yù)防性儲(chǔ)蓄理論。Ando和Modigliani(1963)[5]提出生命周期理論，認(rèn)為個(gè)人收入會(huì)受到年齡的較大影響，當(dāng)個(gè)人處于工作年齡時(shí)，收入會(huì)呈現(xiàn)逐漸增長(zhǎng)趨勢(shì)，但當(dāng)個(gè)人退休后，會(huì)面臨收入的減少，更有甚者，退休就意味著失去收入。在生命周期內(nèi)，個(gè)人有追求消費(fèi)水平相對(duì)穩(wěn)定的動(dòng)機(jī)，儲(chǔ)蓄是平滑消費(fèi)的重要方式，通過儲(chǔ)蓄可以將工作年齡期間的收入轉(zhuǎn)移到退休后進(jìn)行消費(fèi)。所以，如果一個(gè)地區(qū)勞動(dòng)年齡人口占總?cè)丝诘谋戎剌^大，那么該地區(qū)的儲(chǔ)蓄率就會(huì)較高，這可能會(huì)帶來經(jīng)常賬戶盈余。但若一個(gè)地區(qū)的勞動(dòng)年齡人口相對(duì)較少，即撫養(yǎng)比較大，那么該地區(qū)會(huì)面臨較低的儲(chǔ)蓄率，從而容易造成經(jīng)常賬戶逆差。

人口結(jié)構(gòu)變動(dòng)對(duì)經(jīng)常賬戶產(chǎn)生影響的另一個(gè)渠道是基于預(yù)防性儲(chǔ)蓄理論。Leland(1968)[6]提出的預(yù)防性儲(chǔ)蓄理論認(rèn)為，個(gè)人未來的消費(fèi)和收入存在不確定性，個(gè)體會(huì)增加當(dāng)前儲(chǔ)蓄來應(yīng)對(duì)未來的不確定性。因此，撫養(yǎng)比較高的家庭會(huì)有更強(qiáng)的預(yù)防性儲(chǔ)蓄的動(dòng)機(jī)。一方面，對(duì)于老年撫養(yǎng)比較高的家庭來說，未來老人養(yǎng)老、醫(yī)療等大額支出的風(fēng)險(xiǎn)較高，子女就會(huì)通過擴(kuò)大目前儲(chǔ)蓄來應(yīng)對(duì)未來風(fēng)險(xiǎn)；另一方面，對(duì)于少兒撫養(yǎng)比較高的家庭來說，家庭中少兒未來的健康、教育支出也會(huì)面對(duì)較大的不確定性，父母會(huì)傾向于提高當(dāng)前的儲(chǔ)蓄率來應(yīng)對(duì)未來的不確定性。目前存在諸多采用預(yù)防性儲(chǔ)蓄理論解釋經(jīng)常賬戶問題的研究。Bernanke(2007)[7]指出我國社會(huì)保障系統(tǒng)尚不完善、金融部門尚不發(fā)達(dá)，這都是家庭預(yù)防性儲(chǔ)蓄增加的重要原因。Cooper(2008)[8]認(rèn)為，預(yù)期壽命的上升會(huì)增加社會(huì)的老年撫養(yǎng)比，從而提高家庭的預(yù)防性儲(chǔ)蓄，最終形成經(jīng)常賬戶順差。

還有學(xué)者基于投資渠道研究人口結(jié)構(gòu)對(duì)經(jīng)常賬戶的影響。Higgins和Williamson(1996)[9]、Copper(2008)[8]研究認(rèn)為，社會(huì)撫養(yǎng)比的增加會(huì)造成勞動(dòng)年齡人口的降低，當(dāng)社會(huì)勞動(dòng)生產(chǎn)率不變時(shí)，勞動(dòng)力總量的下降會(huì)帶來資本回報(bào)率和資本邊際產(chǎn)出的降低，這會(huì)使得企業(yè)的投資需求縮小，從而造成經(jīng)常賬戶順差。Higgins和Williamson(1996)[9]還從謹(jǐn)慎性投資的角度對(duì)經(jīng)常賬戶進(jìn)行解釋，他們認(rèn)為撫養(yǎng)比較高的地區(qū)會(huì)存在較高的謹(jǐn)慎性投資動(dòng)機(jī)，會(huì)降低對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的接受程度，從而在選擇投資項(xiàng)目時(shí)更加謹(jǐn)慎，最終也會(huì)導(dǎo)致投資率的下跌。

從研究方法來看，目前關(guān)于人口結(jié)構(gòu)和經(jīng)常賬戶的研究主要采用了兩種方法，一種是使用一般均衡模型研究人口結(jié)構(gòu)對(duì)經(jīng)常賬戶的一般均衡效應(yīng)，另一種是通過經(jīng)驗(yàn)回歸分析人口結(jié)構(gòu)對(duì)經(jīng)常賬戶的影響。其中，F(xiàn)ougere和Merette(1999)[10]、Brooks(2000)[11]、Feroli(2003)[12]等通過建立世代交疊模型對(duì)該問題進(jìn)行研究，通過對(duì)不同地區(qū)的數(shù)值模擬來發(fā)現(xiàn)人口結(jié)構(gòu)對(duì)儲(chǔ)蓄、投資乃至經(jīng)常賬戶的影響。還有學(xué)者通過經(jīng)驗(yàn)回歸來分析人口老齡化對(duì)經(jīng)常賬戶的影響。Higgins(1998)[13]運(yùn)用1950至1989年世界上100個(gè)國家和地區(qū)的面板數(shù)據(jù)來研究人口結(jié)構(gòu)的影響，研究結(jié)果表明老年撫養(yǎng)比和少兒撫養(yǎng)比均對(duì)儲(chǔ)蓄率、投資率和經(jīng)常賬戶存在負(fù)面影響。朱超和張林杰(2012)[14]通過對(duì)亞洲38個(gè)國家和地區(qū)進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)經(jīng)常賬戶在一定程度上可以由人口結(jié)構(gòu)變動(dòng)來解釋，并且老年撫養(yǎng)比對(duì)經(jīng)常賬戶的影響大于少兒撫養(yǎng)比。李兵和任遠(yuǎn)(2015)[15]使用二戰(zhàn)資料建立人口結(jié)構(gòu)的工具變量，運(yùn)用世界上165個(gè)國家2005年至2012年的面板數(shù)據(jù)，研究人口結(jié)構(gòu)是如何對(duì)經(jīng)常賬戶產(chǎn)生影響的。研究結(jié)果表明，在人口撫養(yǎng)比的作用下，一國的經(jīng)常賬戶會(huì)呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。朱超等(2018)[16]通過對(duì)世界上181個(gè)國家和地區(qū)1960年至2015年的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)老年人口和中年人口比重的上升會(huì)對(duì)經(jīng)常賬戶產(chǎn)生負(fù)向影響。

綜上所述，國內(nèi)外學(xué)者從多個(gè)角度研究了人口結(jié)構(gòu)變動(dòng)對(duì)經(jīng)常賬戶的影響，結(jié)論也不盡相同。目前國內(nèi)學(xué)者多采用全球范圍的大樣本數(shù)據(jù)實(shí)證研究人口結(jié)構(gòu)變動(dòng)對(duì)經(jīng)常賬戶的影響，卻對(duì)我國經(jīng)常賬戶順差背后的人口結(jié)構(gòu)效應(yīng)鮮有涉及。因此，本文采用面板向量自回歸模型(PVAR)，利用我國的省際數(shù)據(jù)實(shí)證分析人口結(jié)構(gòu)變動(dòng)對(duì)經(jīng)常賬戶的影響。與之前的研究相比，本文試圖在以下幾方面有所貢獻(xiàn)：第一，利用人口結(jié)構(gòu)變動(dòng)這個(gè)可能更為根本的結(jié)構(gòu)性原因解釋我國的長(zhǎng)期經(jīng)常賬戶順差現(xiàn)象，并在研究總撫養(yǎng)比作用的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步分析老年撫養(yǎng)比和少兒撫養(yǎng)比對(duì)經(jīng)常賬戶的影響，研究?jī)?nèi)容更加深入、細(xì)致。第二，通過面板VAR模型對(duì)我國省際數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以得出人口結(jié)構(gòu)對(duì)經(jīng)常賬戶的動(dòng)態(tài)影響。第三，通過實(shí)證分析，本文發(fā)現(xiàn)老年撫養(yǎng)比和少兒撫養(yǎng)比對(duì)經(jīng)常賬戶存在不同的效應(yīng)，這一結(jié)果蘊(yùn)含著值得深究的政策含義。

三、模型設(shè)定、變量與數(shù)據(jù)

(一)數(shù)據(jù)和變量

1.數(shù)據(jù)和變量選擇。

本文運(yùn)用我國31個(gè)省份1998年至2016年的面板數(shù)據(jù)分析人口結(jié)構(gòu)變化對(duì)經(jīng)常賬戶的影響。數(shù)據(jù)來自歷年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》。

本文選取的變量分別是撫養(yǎng)比、經(jīng)常賬戶、投資率、人均GDP、財(cái)政支出。模型中引入總撫養(yǎng)比、經(jīng)常賬戶和投資率，是因?yàn)檫@幾個(gè)變量是本文研究的核心變量，總撫養(yǎng)比的變化會(huì)對(duì)經(jīng)常賬戶和投資率產(chǎn)生一定的沖擊。模型還包括了人均GDP，因?yàn)檫@是衡量一個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的最佳指標(biāo)，并且也是投資率的重要決定因素。模型還引入了財(cái)政支出變量，因?yàn)樵谧非笞陨砝娴尿?qū)動(dòng)下，地方政府會(huì)對(duì)本地區(qū)的對(duì)外貿(mào)易活動(dòng)產(chǎn)生影響。各變量的取值及描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。

表1 變量描述性統(tǒng)計(jì)

2.數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)。

面板數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗(yàn)是進(jìn)行后續(xù)格蘭杰因果檢驗(yàn)的前提基礎(chǔ)，目前有很多方法可以用于變量的單位根檢驗(yàn)，例如ADF檢驗(yàn)、LM檢驗(yàn)、LLC檢驗(yàn)、KPSS檢驗(yàn)等。目前在國外研究中應(yīng)用較廣的是ADF檢驗(yàn)，所以本文選擇ADF進(jìn)行變量的單位根檢驗(yàn)，并同時(shí)給出了LM檢驗(yàn)和LLC檢驗(yàn)的結(jié)果。

各變量的平穩(wěn)性檢驗(yàn)的結(jié)果如表2所示，第二列和第三列是ADF檢驗(yàn)的結(jié)果，第四列和第五列是LM檢驗(yàn)的結(jié)果，第六列和第七列是LLC檢驗(yàn)的結(jié)果?？梢钥闯?，所有變量的平穩(wěn)性檢驗(yàn)均在5%的顯著性水平上拒絕原假設(shè)，表示數(shù)據(jù)平穩(wěn)。

表2 變量平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果

(二)模型設(shè)定

本文使用面板VAR模型研究人口結(jié)構(gòu)對(duì)經(jīng)常賬戶的影響。該模型無需對(duì)外生變量和內(nèi)生變量進(jìn)行區(qū)分，而是將所有變量都視為內(nèi)生變量。使用面板VAR模型具有以下明顯優(yōu)勢(shì)：第一，面板VAR模型可以分析人口結(jié)構(gòu)對(duì)經(jīng)常賬戶的動(dòng)態(tài)影響；第二，面板VAR模型允許人口結(jié)構(gòu)和宏觀經(jīng)濟(jì)變量之間存在交互關(guān)系。之前的研究都假定人口結(jié)構(gòu)變化是一個(gè)外生的過程，但事實(shí)證明，經(jīng)濟(jì)活動(dòng)會(huì)對(duì)人口結(jié)構(gòu)產(chǎn)生滯后影響，例如長(zhǎng)期的經(jīng)濟(jì)衰退容易導(dǎo)致高死亡率和低出生率的出現(xiàn)。此外，面板VAR允許相對(duì)較短的數(shù)據(jù)區(qū)間，所以本文采用1998年至2016年我國各省份的數(shù)據(jù)來分析人口結(jié)構(gòu)對(duì)經(jīng)常賬戶的影響。

面板VAR模型的表達(dá)式如式(1)所示：

(1)

其中：t代表的是年份，i表示的是省份，k代表模型的滯后階數(shù)；α0為截距項(xiàng)向量，αj為滯后變量的系數(shù)矩陣；yit是包含模型中所有內(nèi)生變量的列向量，yit-j為內(nèi)生變量的j階滯后項(xiàng)；ηi是無法觀測(cè)的個(gè)體效應(yīng)；Φt為解釋變量的時(shí)間趨勢(shì)特征，代表的是時(shí)間效應(yīng)；εit是隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

面板VAR模型實(shí)證分析的目的是獲得系數(shù)矩陣α0及αj的估計(jì)值，在估計(jì)前首先要去除個(gè)體效應(yīng)ηi和時(shí)間效應(yīng)Φt。個(gè)體效應(yīng)用前向均值差分法進(jìn)行去除，時(shí)間效應(yīng)采取組內(nèi)均值差分法去除，以盡量避免系數(shù)估計(jì)偏誤。接下來通過廣義矩估計(jì)方法(GMM)對(duì)面板VAR模型中的系數(shù)矩陣進(jìn)行估計(jì)。因?yàn)橐詥我环匠讨鸫位貧w的方式進(jìn)行估計(jì)的最小二乘估計(jì)存在估計(jì)偏誤，所以文章以Love和Zicchino(2006)[17]的方法為依托，利用自變量的滯后作為工具變量，通過廣義矩估計(jì)方法(GMM)對(duì)系數(shù)矩陣進(jìn)行估計(jì)。在利用廣義矩估計(jì)方法進(jìn)行估計(jì)時(shí)，雖然采用單一方程逐次估計(jì)的方式能夠獲得系數(shù)矩陣的一致估計(jì)，但方程組估計(jì)有利于估計(jì)有效性的提高(Holtz-Eakin等，1988[18])，所以本文采用Abrigo和Love(2016)[19]的做法進(jìn)行廣義矩估計(jì)。

1.基準(zhǔn)模型。

首先建立基準(zhǔn)模型分析總撫養(yǎng)比對(duì)經(jīng)常賬戶的沖擊，基準(zhǔn)模型中的yit=(all_dep，fiscal_exp，gdp_per，invest_rate，curr_account)′。具體來看，all_dep是總撫養(yǎng)比(65歲以上和14歲以下人口占15歲至64歲人口的比重)，gdp_per指的是人均GDP 的對(duì)數(shù)，fiscal_exp代表公共財(cái)政支出占GDP的比重，invest_rate代表投資率，curr_account代表經(jīng)常賬戶占GDP的比重。

此處采用面板VAR分析總撫養(yǎng)比對(duì)經(jīng)常賬戶以及投資率的影響，并通過遞歸識(shí)別策略來識(shí)別人口結(jié)構(gòu)變化沖擊。這意味著，排在總撫養(yǎng)比之前的變量對(duì)它們各自沖擊的當(dāng)期沒有反應(yīng)，而只有排在其后的變量對(duì)沖擊當(dāng)期有反應(yīng)。從yit中各變量的順序可以看出，撫養(yǎng)比的變化會(huì)在同期對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平產(chǎn)生影響，但經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不會(huì)在同期對(duì)撫養(yǎng)比產(chǎn)生影響。這種假定是合理的，從少兒撫養(yǎng)比來看，因?yàn)槿焉锲谳^長(zhǎng)，經(jīng)濟(jì)狀況對(duì)出生率產(chǎn)生影響至少需要一年的時(shí)間，從而難以在同期對(duì)少兒撫養(yǎng)比產(chǎn)生影響；從老年撫養(yǎng)比來看，老年撫養(yǎng)比的上升一般是人口老齡化變化的結(jié)果(如預(yù)期壽命的延長(zhǎng))，而不是由于經(jīng)濟(jì)狀況變化而導(dǎo)致的死亡率的短期變化。所以，雖然從長(zhǎng)期來看，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平最終會(huì)對(duì)撫養(yǎng)比產(chǎn)生影響，但這種影響一般是滯后的，不會(huì)在同期對(duì)撫養(yǎng)比產(chǎn)生影響。

2.拓展模型。

本文建立兩個(gè)拓展模型來分析少兒撫養(yǎng)比和老年撫養(yǎng)比對(duì)經(jīng)常賬戶的沖擊。通過這兩個(gè)模型的建立，可以分析少兒撫養(yǎng)比和老年撫養(yǎng)比的變化對(duì)經(jīng)常賬戶的影響是否存在差異。本文建立了兩個(gè)基于面板VAR的拓展模型，第一個(gè)模型中yit=(old_dep，child_dep，fiscal_exp，gdp_per，invest_rate，curr_account)′，該模型將第一個(gè)基準(zhǔn)模型中的總撫養(yǎng)比分解為老年撫養(yǎng)比和少兒撫養(yǎng)比，其中老年撫養(yǎng)比放在第一位，少兒撫養(yǎng)比緊隨其后，其他變量位置不變；第二個(gè)模型中yit=(child_dep，old_dep，fiscal_exp，gdp_per，invest_rate，curr_account)′，將少兒撫養(yǎng)比放在第一位，老年撫養(yǎng)比緊隨其后。之所以構(gòu)建以上兩個(gè)拓展模型，是因?yàn)槟壳皼]有理論對(duì)少兒撫養(yǎng)比和老年撫養(yǎng)比的順序進(jìn)行排列，故筆者做出以上兩種嘗試。

四、實(shí)證結(jié)果及分析

(一)基準(zhǔn)模型結(jié)果

1.單位根檢驗(yàn)。

首先對(duì)面板VAR模型進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，驗(yàn)證模型的穩(wěn)定性。圖3是模型的單位根檢驗(yàn)特征圖，可以看出特征值均小于1，都落在了單位圓之內(nèi)。所以面板VAR模型是穩(wěn)定的，可以進(jìn)行后續(xù)的脈沖響應(yīng)函數(shù)分析。

圖3 模型單位根檢驗(yàn)特征圖

2.滯后階數(shù)的選擇。

表3是滯后階數(shù)選擇判定表。根據(jù)AIC、BIC及HQIC等判定指標(biāo)，可以看出各準(zhǔn)則下最優(yōu)的滯后階數(shù)都是2階，所以本文選擇的滯后階數(shù)為2階。

表3 滯后階數(shù)選擇判定表

3.模型估計(jì)結(jié)果。

為了準(zhǔn)確分析人口結(jié)構(gòu)和經(jīng)常賬戶之間的互動(dòng)關(guān)系，同時(shí)考慮到各個(gè)變量之間的內(nèi)生性問題，筆者參考Love和Zicchino(2006)[17]的方法，構(gòu)建面板VAR模型進(jìn)行分析。表4是基準(zhǔn)模型的估計(jì)結(jié)果。

表4 面板VAR基準(zhǔn)模型估計(jì)結(jié)果

由表4可以看出，當(dāng)總撫養(yǎng)比(all_dep)作為被解釋變量時(shí)(第二列)，人均GDP(gdp_per)的一階滯后和二階滯后項(xiàng)都顯著，說明地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平會(huì)對(duì)總撫養(yǎng)比產(chǎn)生滯后的影響，這與之前的分析相吻合。除此之外，投資率(invest_rate)的一階滯后和二階滯后對(duì)總撫養(yǎng)比的影響都不顯著；經(jīng)常賬戶(curr_account)和財(cái)政支出(fiscal_exp)的一階滯后項(xiàng)對(duì)總撫養(yǎng)比的影響都顯著為負(fù)，二階滯后都不顯著。當(dāng)人均GDP作為被解釋變量時(shí)，總撫養(yǎng)比的一階滯后對(duì)人均GDP的影響不顯著，二階滯后會(huì)對(duì)人均GDP產(chǎn)生顯著的負(fù)向影響；同時(shí)總撫養(yǎng)比的一階滯后和二階滯后都會(huì)對(duì)財(cái)政支出產(chǎn)生顯著影響。當(dāng)投資率和經(jīng)常賬戶作為被解釋變量時(shí)，總撫養(yǎng)比的一階滯后和二階滯后對(duì)投資率影響均不顯著。

4.脈沖響應(yīng)分析。

為進(jìn)一步對(duì)各變量之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系進(jìn)行研究，本文進(jìn)行了脈沖響應(yīng)分析。圖4是基于基準(zhǔn)模型的脈沖響應(yīng)分析的結(jié)果，在此僅報(bào)告了總撫養(yǎng)比對(duì)其他變量的沖擊結(jié)果，各變量的名稱位于每個(gè)圖的頂部。

圖4反映的是各變量對(duì)總撫養(yǎng)比做出的脈沖響應(yīng)，施加標(biāo)準(zhǔn)為一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差。從經(jīng)常賬戶對(duì)總撫養(yǎng)比的沖擊響應(yīng)來看(如圖4-1所示)，該沖擊在總體上表現(xiàn)為先負(fù)向后正向。具體來看，在第一階段，總撫養(yǎng)比沖擊首先對(duì)經(jīng)常賬戶產(chǎn)生一定的負(fù)向作用，使得經(jīng)常賬戶在第1期下降約0.7個(gè)百分點(diǎn)，之后呈現(xiàn)上升趨勢(shì)；在第二階段，從第3期開始，總撫養(yǎng)比對(duì)經(jīng)常賬戶的沖擊變?yōu)檎驔_擊，并且正向沖擊持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)，在第11期達(dá)到峰值(約2.2個(gè)百分點(diǎn))，隨后逐漸回歸穩(wěn)態(tài)。這表明，從整體來看，總撫養(yǎng)比對(duì)經(jīng)常賬戶的沖擊為正向，但存在一定的滯后性。

圖4 基準(zhǔn)模型脈沖響應(yīng)

從圖4-2中可以看出，總撫養(yǎng)比對(duì)投資率的沖擊持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)，且整體上呈現(xiàn)負(fù)向沖擊。具體來看，在總撫養(yǎng)比的作用下，投資率的脈沖響應(yīng)函數(shù)曲線開始負(fù)向偏離，且偏離程度逐漸擴(kuò)大，在第8期下降到最小值，總撫養(yǎng)比一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊使得投資率下降約2.4個(gè)百分點(diǎn)。隨后該負(fù)向沖擊幅度逐漸減小，曲線開始向穩(wěn)態(tài)水平回歸。這說明總撫養(yǎng)比會(huì)對(duì)投資率產(chǎn)生一定的抑制作用，且作用持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)。該結(jié)論與謹(jǐn)慎性投資理論相吻合，總撫養(yǎng)比的增加會(huì)帶來謹(jǐn)慎性投資動(dòng)機(jī)的上升，使得對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的接受程度下降，從而導(dǎo)致投資率的下跌。經(jīng)常賬戶作為儲(chǔ)蓄和投資的差值，投資率的下降必然有利于經(jīng)常賬戶的上升，這與圖4-1的結(jié)果相一致。

圖4-3顯示的是總撫養(yǎng)比對(duì)人均GDP進(jìn)行一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差大小的沖擊得到的脈沖響應(yīng)。可以看出，在總撫養(yǎng)比的作用下，人均GDP會(huì)受到持續(xù)的負(fù)向影響。具體來看，初始階段該負(fù)向沖擊幅度逐漸增大，且在第9期達(dá)到最小值，總撫養(yǎng)比一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊會(huì)使得人均GDP的對(duì)數(shù)下降約0.03個(gè)百分點(diǎn)。隨后負(fù)向沖擊幅度逐漸減小，曲線向穩(wěn)態(tài)水平收斂。這說明從整體來看，當(dāng)總撫養(yǎng)比升高時(shí)，人均GDP會(huì)呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。這與現(xiàn)實(shí)狀況相符合，總撫養(yǎng)比的上升意味著全社會(huì)贍養(yǎng)老人、養(yǎng)育兒童的壓力增大，人口紅利降低，GDP構(gòu)成中消費(fèi)率上升，儲(chǔ)蓄率和投資率降低，從而導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度下降。

從圖4-4可以看出，總撫養(yǎng)比在整體上會(huì)對(duì)財(cái)政支出產(chǎn)生負(fù)向沖擊，但該沖擊有一定的滯后性。當(dāng)受到總撫養(yǎng)比一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊時(shí)，財(cái)政支出首先表現(xiàn)出一定程度的上升，但從第2期開始，財(cái)政支出受到的沖擊變?yōu)樨?fù)向，且沖擊幅度不斷增大，在第11期達(dá)到最大水平(下降約1.5個(gè)百分點(diǎn))，隨后逐漸回歸穩(wěn)態(tài)水平。總撫養(yǎng)比上升對(duì)財(cái)政支出的負(fù)向作用表明，我國的社會(huì)保障財(cái)政支出水平有待提高。

5.預(yù)測(cè)誤差的方差分解。

通過預(yù)測(cè)誤差的方差分解，可以得出每個(gè)沖擊對(duì)內(nèi)生變量的貢獻(xiàn)度，以此來衡量不同沖擊的重要性。本文的目的是分析人口結(jié)構(gòu)變動(dòng)對(duì)經(jīng)常賬戶、投資率等變量的影響，在此只匯報(bào)了經(jīng)常賬戶、投資率的方差分解結(jié)果。

表5給出了第5、10、15、20預(yù)測(cè)期內(nèi)的經(jīng)常賬戶的方差分解結(jié)果。可以看出，經(jīng)常賬戶受投資率的影響最大，約有39.1%至71.5%的波動(dòng)可以由投資率解釋。這與本文的理論分析相一致，經(jīng)常賬戶作為儲(chǔ)蓄和投資的差值，必然會(huì)受到投資率的直接影響。其次，經(jīng)常賬戶受自身的影響較大，從16.2%增加到20.9%。除此之外，總撫養(yǎng)比對(duì)經(jīng)常賬戶的影響逐漸增大，從第5期的1.5%增加到第20期的15.3%，實(shí)現(xiàn)了較大的增幅，是經(jīng)常賬戶波動(dòng)的重要原因之一。

表5 經(jīng)常賬戶(curr_account)的方差分解結(jié)果

表6是投資率的方差分解結(jié)果?？梢钥闯?，在投資率的解釋力度中，除了26.3%至74.2%的波動(dòng)可以由自身解釋外，總撫養(yǎng)比對(duì)投資率的解釋力度也很大，從8%增長(zhǎng)到了21.7%。這也間接證明了總撫養(yǎng)比對(duì)經(jīng)常賬戶的重要性，因?yàn)榭倱狃B(yǎng)對(duì)投資率的解釋程度較高且僅次于投資率自身，同時(shí)投資率又是經(jīng)常賬戶波動(dòng)最重要的原因。

表6 投資率(invest_rate)的方差分解結(jié)果

6.格蘭杰因果檢驗(yàn)。

利用格蘭杰因果檢驗(yàn)，可以通過分析一個(gè)變量是否對(duì)其他變量具有顯著影響，來證明該變量對(duì)其他變量是否存在時(shí)間上的因果關(guān)系。這也可以間接驗(yàn)證變量進(jìn)入面板VAR模型的順序是否合理。從理論上來說，內(nèi)生性較強(qiáng)的變量加入模型的順序應(yīng)較靠后，外生性較強(qiáng)的變量加入模型的順序應(yīng)較靠前。

表7是格蘭杰因果檢驗(yàn)的結(jié)果。由表7第二行可以看出，除了財(cái)政支出外，其他變量均不是總撫養(yǎng)比的格蘭杰原因，這說明總撫養(yǎng)比具有很強(qiáng)的外生性，這與其在模型中靠前的順序相吻合。此外，總撫養(yǎng)比還是投資率的格蘭杰原因，而投資率不是總撫養(yǎng)比的格蘭杰原因，這說明只存在總撫養(yǎng)比到投資率的單向因果關(guān)系。

表7 格蘭杰因果檢驗(yàn)

(二)拓展模型結(jié)果

該部分對(duì)拓展模型的脈沖響應(yīng)結(jié)果進(jìn)行分析。圖5匯報(bào)了脈沖響應(yīng)估計(jì)結(jié)果，拓展模型的具體結(jié)構(gòu)已在前文進(jìn)行介紹。圖5中第一列和第二列是模型yit=(old_dep，child_dep，fiscal_exp，gdp_per，invest_rate，curr_account)′的脈沖響應(yīng)結(jié)果，第一列是老年撫養(yǎng)比對(duì)其他變量的脈沖響應(yīng)，第二列是少兒撫養(yǎng)比對(duì)其他變量的脈沖響應(yīng)。由于兩種撫養(yǎng)比間的關(guān)系難以明確，下面采用第二個(gè)模型yit=(child_dep，old_dep，fiscal_exp，gdp_per，invest_rate，curr_account)′再次進(jìn)行估計(jì)，圖5的第三列和第四列是第二個(gè)拓展模型的脈沖響應(yīng)結(jié)果，其中第三列是老年撫養(yǎng)比對(duì)其他變量的脈沖響應(yīng)，第四列是少兒撫養(yǎng)比對(duì)其他變量的脈沖響應(yīng)。限于篇幅，圖5只給出撫養(yǎng)比對(duì)經(jīng)常賬戶、投資率、人均GDP和財(cái)政支出的脈沖響應(yīng)結(jié)果。

由圖5可以看出，第一列和第三列結(jié)果類似，說明根據(jù)兩個(gè)拓展模型得到的老年撫養(yǎng)比對(duì)其他變量的沖擊是類似的；第二列和第四列結(jié)果相近，說明基于兩個(gè)拓展模型得到的少兒撫養(yǎng)比對(duì)其他變量的影響也是相近的。這表明，老年撫養(yǎng)比和少兒撫養(yǎng)比在模型中的前后順序并不會(huì)對(duì)模型結(jié)果產(chǎn)生顯著影響。

由第一行第一列的小圖可以看出，在第一個(gè)拓展模型下，一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差老年撫養(yǎng)比的沖擊在短期內(nèi)會(huì)對(duì)經(jīng)常賬戶產(chǎn)生促進(jìn)作用，并在第5期達(dá)到峰值(約1.5個(gè)百分點(diǎn))，隨后促進(jìn)作用逐漸減小。第10期開始，老年撫養(yǎng)比對(duì)經(jīng)常賬戶的沖擊作用變?yōu)樨?fù)向，在第16期達(dá)到最小值后，開始逐漸向穩(wěn)態(tài)收斂。根據(jù)第一行第二列的小圖可以發(fā)現(xiàn)，基于第一個(gè)拓展模型，一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差少兒撫養(yǎng)比的沖擊在短期內(nèi)會(huì)對(duì)經(jīng)常賬戶產(chǎn)生抑制作用，但該抑制作用影響幅度較小且持續(xù)時(shí)間短。從第7期起，沖擊方向發(fā)生逆轉(zhuǎn)，少兒撫養(yǎng)比開始對(duì)經(jīng)常賬戶產(chǎn)生促進(jìn)作用，并在第15期達(dá)到峰值(約3個(gè)百分點(diǎn))，隨后逐漸回歸穩(wěn)態(tài)水平。第一行后兩列以第二個(gè)拓展模型為依托得到的沖擊結(jié)果與前兩列類似。

對(duì)比老年撫養(yǎng)比和少兒撫養(yǎng)比的沖擊可以發(fā)現(xiàn)，老年撫養(yǎng)比對(duì)經(jīng)常賬戶的沖擊在短期內(nèi)是正向的，長(zhǎng)期來看沖擊方向逆轉(zhuǎn)為負(fù)向；少兒撫養(yǎng)比對(duì)經(jīng)常賬戶的沖擊在短期內(nèi)是負(fù)向，但影響幅度較小，長(zhǎng)期影響為正向。從影響幅度來看，老年撫養(yǎng)比和少兒撫養(yǎng)比對(duì)經(jīng)常賬戶的沖擊都是正向沖擊的幅度大于負(fù)向沖擊，這也符合總撫養(yǎng)比會(huì)對(duì)經(jīng)常賬戶產(chǎn)生正向沖擊的事實(shí)。

圖5 拓展模型脈沖響應(yīng)結(jié)果

老年撫養(yǎng)比和少兒撫養(yǎng)比的不同脈沖響應(yīng)結(jié)果可從儲(chǔ)蓄和投資兩個(gè)渠道進(jìn)行解釋。老年撫養(yǎng)比在短期內(nèi)會(huì)對(duì)經(jīng)常賬戶產(chǎn)生正向沖擊，這可能是由于謹(jǐn)慎性投資動(dòng)機(jī)和預(yù)防性儲(chǔ)蓄動(dòng)機(jī)的驅(qū)動(dòng)。當(dāng)家庭面臨遞增的贍養(yǎng)老人的壓力時(shí)，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的接受能力會(huì)有一定程度的降低，從而在謹(jǐn)慎性投資動(dòng)機(jī)的驅(qū)動(dòng)下降低投資率，對(duì)經(jīng)常賬戶產(chǎn)生促進(jìn)作用。但由圖5可以看出，投資率對(duì)經(jīng)常賬戶的促進(jìn)作用相對(duì)較小，大部分的促進(jìn)作用可能是由預(yù)防性儲(chǔ)蓄動(dòng)機(jī)造成的。老年撫養(yǎng)比較高意味著家庭會(huì)面臨較高的醫(yī)療、養(yǎng)老等大額支出的風(fēng)險(xiǎn)，家庭傾向于提高儲(chǔ)蓄率來應(yīng)對(duì)這些風(fēng)險(xiǎn)，從而實(shí)現(xiàn)經(jīng)常賬戶的短期增長(zhǎng)。長(zhǎng)期來看，老年撫養(yǎng)比對(duì)經(jīng)常賬戶的沖擊變?yōu)樨?fù)向，這可能是由于投資率的上升會(huì)對(duì)經(jīng)常賬戶產(chǎn)生較大的抑制作用。少兒撫養(yǎng)比的結(jié)果則正好相反。短期內(nèi)少兒撫養(yǎng)比會(huì)對(duì)經(jīng)常賬戶產(chǎn)生較小的負(fù)向沖擊，這可能是生命周期理論和謹(jǐn)慎性投資理論共同導(dǎo)致的。在生命周期理論的驅(qū)動(dòng)下，少兒撫養(yǎng)比的上升意味著勞動(dòng)年齡人口的相對(duì)下降，這會(huì)導(dǎo)致儲(chǔ)蓄率的下降；謹(jǐn)慎性投資理論會(huì)使養(yǎng)育兒童負(fù)擔(dān)較大的家庭降低對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的接受程度，從而降低投資率。此外，短期內(nèi)儲(chǔ)蓄率的下降幅度會(huì)稍稍大于投資率的下降幅度，從而造成經(jīng)常賬戶短期內(nèi)的小幅下降。長(zhǎng)期來看，少兒撫養(yǎng)比對(duì)經(jīng)常賬戶的沖擊轉(zhuǎn)為正向，且投資率的方向并未發(fā)生改變，說明了儲(chǔ)蓄率顯著上升，這可能是由于預(yù)防性儲(chǔ)蓄動(dòng)機(jī)的驅(qū)動(dòng)。厘清不同階段老年撫養(yǎng)比和少兒撫養(yǎng)比對(duì)經(jīng)常賬戶的不同沖擊產(chǎn)生的原因，可以總結(jié)出撫養(yǎng)比狀況不同的家庭在不同時(shí)期進(jìn)行儲(chǔ)蓄和投資的規(guī)律，從而為相關(guān)政策的制定提供借鑒。

五、研究結(jié)論與展望

(一)研究結(jié)論

在全球經(jīng)濟(jì)失衡的背景下，本文試圖從人口結(jié)構(gòu)變動(dòng)角度對(duì)我國經(jīng)常賬戶的長(zhǎng)期順差現(xiàn)象進(jìn)行解釋。本文采用面板VAR模型，基于我國31個(gè)省份1998年至2016年的面板數(shù)據(jù)，對(duì)經(jīng)常賬戶的人口結(jié)構(gòu)效應(yīng)進(jìn)行研究。

人口結(jié)構(gòu)變動(dòng)的經(jīng)濟(jì)影響研究主要沿著兩條邏輯思路展開。一條是以Samuelson的世代交疊模型、Modigliani和Brumberg的生命周期假說為基礎(chǔ)，分析人口結(jié)構(gòu)變動(dòng)如何對(duì)儲(chǔ)蓄、消費(fèi)等經(jīng)濟(jì)行為產(chǎn)生影響；另一條是以Becker的人力資本投資理論為基礎(chǔ)，分析人口結(jié)構(gòu)變動(dòng)對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率和人力資本形成的影響。在開放經(jīng)濟(jì)中，人口結(jié)構(gòu)變動(dòng)通過對(duì)儲(chǔ)蓄的影響而間接地對(duì)資本流動(dòng)、經(jīng)常賬戶平衡以及實(shí)際匯率產(chǎn)生影響。

本文研究主要沿著生命周期理論和預(yù)防性儲(chǔ)蓄理論，即上述第一條邏輯思路展開，并得出了我們的主要研究結(jié)論。從整體來看，總撫養(yǎng)比的上升會(huì)對(duì)經(jīng)常賬戶產(chǎn)生正向沖擊，該結(jié)論符合預(yù)防性儲(chǔ)蓄和謹(jǐn)慎性投資理論。在進(jìn)一步考察了總撫養(yǎng)比的兩個(gè)組成部分——老年撫養(yǎng)比和少兒撫養(yǎng)比之后，發(fā)現(xiàn)老年撫養(yǎng)比和少兒撫養(yǎng)比對(duì)經(jīng)常賬戶的沖擊存在差異：老年撫養(yǎng)比對(duì)經(jīng)常賬戶的沖擊在短期內(nèi)為正向，這可能是由于謹(jǐn)慎性投資動(dòng)機(jī)和預(yù)防性儲(chǔ)蓄動(dòng)機(jī)的驅(qū)動(dòng)；而少兒撫養(yǎng)比在短期內(nèi)會(huì)對(duì)經(jīng)常賬戶產(chǎn)生較小幅度的負(fù)向沖擊，這可能是生命周期理論和謹(jǐn)慎性投資理論共同導(dǎo)致的。總之，研究結(jié)果表明人口結(jié)構(gòu)是對(duì)我國經(jīng)常賬戶產(chǎn)生影響的結(jié)構(gòu)性原因。

(二)管理啟示

目前我國正逐漸步入老齡化社會(huì)，未來老年撫養(yǎng)比會(huì)繼續(xù)保持上升趨勢(shì)。不僅如此，2015年我國召開的十八屆五中全會(huì)上公布了開放二孩政策，這可能會(huì)使我國迎來一輪嬰兒出生的高峰，從而提高少兒撫養(yǎng)比。老年撫養(yǎng)比和少兒撫養(yǎng)比的提高必然會(huì)帶來總撫養(yǎng)比的上升。本文研究結(jié)論顯示撫養(yǎng)比的上升會(huì)給經(jīng)常賬戶帶來正向沖擊，這意味著在未來我國撫養(yǎng)比可能持續(xù)上漲的情況下，我國的經(jīng)常賬戶盈余仍會(huì)長(zhǎng)期存在。

但是，如果將人口結(jié)構(gòu)變化導(dǎo)致的經(jīng)常賬戶盈余歸因于產(chǎn)業(yè)、貿(mào)易或投資政策的影響，那么相應(yīng)的產(chǎn)業(yè)、貿(mào)易或投資措施的實(shí)施不僅不會(huì)改變經(jīng)常賬戶盈余現(xiàn)狀，還可能造成嚴(yán)重后果。所以，我們要充分認(rèn)識(shí)我國經(jīng)常賬戶盈余的原因，避免不恰當(dāng)?shù)拇胧淼膿p失。

同時(shí)，我們研究發(fā)現(xiàn)儲(chǔ)蓄和投資是人口結(jié)構(gòu)影響經(jīng)常賬戶的兩個(gè)重要渠道，總撫養(yǎng)比對(duì)經(jīng)常賬戶的正向沖擊可以用謹(jǐn)慎性投資和預(yù)防性儲(chǔ)蓄理論進(jìn)行解釋，因此我國要進(jìn)一步健全社會(huì)保障體系，完善金融市場(chǎng)體系，從而緩解我國的經(jīng)常賬戶失衡。

此外，經(jīng)常賬戶順差輸出的資本可以理解為應(yīng)對(duì)老齡化等問題而存放在國外的儲(chǔ)蓄，隨著我國老齡化程度的加深，這些資本會(huì)在未來以逆差的形式回流，以實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期外部均衡。面對(duì)這種變動(dòng)，政策制定者要合理規(guī)劃這些國外儲(chǔ)蓄，實(shí)現(xiàn)跨期最優(yōu)化。

(三)局限與展望

由于數(shù)據(jù)可得性的限制，本文只能利用近20年較短的數(shù)據(jù)區(qū)間研究人口結(jié)構(gòu)變動(dòng)與經(jīng)常賬戶之間的關(guān)系?；谶@樣的數(shù)據(jù)特征，本文選取面板VAR模型進(jìn)行分析，該方法允許較短的數(shù)據(jù)區(qū)間，從而得到人口結(jié)構(gòu)對(duì)經(jīng)常賬戶的動(dòng)態(tài)影響。影響經(jīng)常賬戶的因素還有很多其他的重要因素，例如勞動(dòng)生產(chǎn)率、經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段以及政策性因素等，但若將過多的變量加入面板VAR模型中會(huì)導(dǎo)致過度參數(shù)化問題。所以，將更多的影響因素引入模型并根據(jù)影響因素的重要性加以優(yōu)化，改善模型信息不足問題，有待學(xué)界做出更進(jìn)一步的探索。