牛 子 豪

(西南財經(jīng)大學(xué) 社會發(fā)展研究院，四川 成都 611130)

中國的人口政策經(jīng)歷了4次重大調(diào)整，即鼓勵生育、節(jié)制生育、限制生育和鼓勵生育。伴隨著人口政策的4次重大調(diào)整[1]，中國的人口年齡結(jié)構(gòu)也由年輕型轉(zhuǎn)變?yōu)槟昀闲?。尤其是近年來，中國的人口出生率持續(xù)保持下降的趨勢。實體經(jīng)濟的發(fā)展和人口出生率的變化之間存在一定的聯(lián)系，如房價和人口出生率存在顯著的負向相關(guān)性，房價上漲使每年新出生人口降低了6.3%[2]。金融發(fā)展與人口出生率的變化存在一定的聯(lián)動效應(yīng)[3]，中國經(jīng)濟快速發(fā)展依靠的是高投資，高投資會刺激高信貸的產(chǎn)生，而高信貸是高M2或者高貨幣增長的原因[4]。關(guān)于中國高M2/GDP的成因，學(xué)界主要從兩方面進行解釋：一是市場化改革；二是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷[5]。中國M2的增速長期保持著正向增長的趨勢，這導(dǎo)致經(jīng)濟對貨幣發(fā)行的依賴度非常高。作為貨幣政策的中介目標[6]，M2會通過一定的傳導(dǎo)關(guān)系影響社會生產(chǎn)、居民消費和居民儲蓄，并進一步影響人們的生育決策，從而在一段時間后影響人口出生率。反之，人口出生率會影響人口年齡結(jié)構(gòu)，進而影響社會生產(chǎn)、居民消費和居民儲蓄，并影響全社會對貨幣供應(yīng)量的需求。在以往的研究中，很少有人關(guān)注金融因素與人口因素之間的關(guān)系，忽略了人口出生率與M2同比增長率之間的關(guān)系。因此，下文將人口出生率與M2同比增長率之間的關(guān)系作為研究的重點。

一、理論分析與假設(shè)

文章研究重點為人口出生率與M2同比增長率之間的關(guān)系，該小節(jié)進行理論分析并提出研究假設(shè)。

(一)M2同比增長率的時滯問題

貨幣政策是宏觀經(jīng)濟調(diào)控的常用手段。貨幣政策實施的有效性取決于經(jīng)濟的開放程度和流動性等因素。寬松的貨幣政策可能刺激商業(yè)銀行等金融機構(gòu)降低貸款申請的審批門檻，從而增加了商業(yè)銀行自身面臨的風險。因此，央行應(yīng)利用貨幣政策對商業(yè)銀行實施宏觀調(diào)控，以有效抵消銀行金融風險擴張的可能。貨幣政策具有時滯效應(yīng)，即貨幣政策的制定需要一定的時間才能達到主要或全部效果。貨幣政策時滯效應(yīng)的影響包括內(nèi)部時滯與外部時滯，內(nèi)部時滯是指從政策制定到貨幣當局采取行動的這段時間；外部時滯主要由客觀的市場經(jīng)濟條件和金融環(huán)境決定，具體指貨幣當局從開始采取行動到影響政策目標的過程。

該研究中，時滯不僅指金融因素之間的時滯，還指金融因素與人口因素之間的時滯。每個國家每年都會有一個GDP目標，在實現(xiàn)GDP目標的過程中會根據(jù)對M2供應(yīng)量的預(yù)期而制定一個貨幣政策，貨幣政策的制定會導(dǎo)致M2供應(yīng)量變化，進而導(dǎo)致銀行貸款基準利率調(diào)控預(yù)期的改變?？梢姡斨贫素泿耪吆螅琈2供應(yīng)量發(fā)生改變，并在一段時間后對銀行貸款基準利率產(chǎn)生影響，這些因素的變化將導(dǎo)致一段時間后居民儲蓄率發(fā)生變化，而居民儲蓄率和人口出生率之間又相互影響。因此，可以發(fā)現(xiàn)金融因素與人口因素之間會以貨幣發(fā)生改變?yōu)樵搭^產(chǎn)生具有時滯效應(yīng)的聯(lián)動反應(yīng)，即M2同比增長率的變化和人口出生率的變化反應(yīng)不同步，兩者之間存在時滯效應(yīng)。

(二)M2同比增長率突變引發(fā)的時滯

M2同比增長率的突變和人口出生率之間的變化具有時滯。2008年，全球性的金融風暴對當時中國的經(jīng)濟環(huán)境產(chǎn)生了巨大的影響[7]，為了確保GDP增長的平穩(wěn)性以及防止金融風險對當時中國的經(jīng)濟環(huán)境造成重大損失，央行調(diào)高當時M2的供應(yīng)量以達到降低資金成本的目的。這導(dǎo)致2009年的M2同比增長率產(chǎn)生突變，并達到一定時期內(nèi)的峰值。這說明當經(jīng)濟環(huán)境發(fā)生突然變化時，央行會臨時制定應(yīng)急的貨幣政策以保證GDP增長的軟著陸。這種臨時制定的貨幣政策會在一段時間后對人口出生率產(chǎn)生影響，即人口出生率的波峰會在之后的某個時期出現(xiàn)。

(三)人口出生率和M2同比增長率的關(guān)系

M2可以反映現(xiàn)實的購買力與潛在的購買力，超發(fā)的貨幣可以進入生產(chǎn)、消費和交換等環(huán)節(jié)，具體包括股市、樓市和企業(yè)等。超發(fā)的貨幣進入股市會使股市大漲，低價持有股票資產(chǎn)的人就會變得更有錢，沒有股票資產(chǎn)的人其財富水平會萎縮。當超發(fā)的貨幣進入樓市，如不考慮限購、限售和限貸等因素，樓市價格也會上漲，但沒有房子的人則無法享受房產(chǎn)增值帶來的好處。當超發(fā)的貨幣進入企業(yè)，企業(yè)通過擴大生產(chǎn)規(guī)模可以刺激經(jīng)濟社會的發(fā)展，通過雇傭更多人才和提高工資等手段可以將錢傳導(dǎo)到企業(yè)員工手中，這樣社會中每個人手里的錢都能相應(yīng)增多。所以，M2的變化對普通社會個體的影響，要看其持有的資產(chǎn)增值速度是否會超過M2的增速，如果超過了，那么這個個體將變得更加富有；如果沒有超過，那么這個個體將變得更加貧窮。

M2同比增長率的變化會通過影響宏觀層面生產(chǎn)、消費和交換等環(huán)節(jié)而影響個體的實際儲蓄水平、消費水平、生存安全感、生育決策以及個體老年時期享有的社會福利待遇水平，進而影響全社會人口發(fā)展速度?；诖诉壿嬁梢园l(fā)現(xiàn)，M2同比增長率的變化會通過一系列的傳導(dǎo)反應(yīng)最終影響到人口出生率，即M2同比增長率的上漲、下降和滯脹都會對人口未來的發(fā)展速度產(chǎn)生影響。

(四)假設(shè)

基于上述理論分析，M2同比增長率的變化會通過影響個體的儲蓄水平而影響個體的生育時間，并進一步在宏觀層面以人口出生率數(shù)據(jù)變化的方式體現(xiàn)，因此提出假設(shè)1：

假設(shè)1：M2同比增長率與人口出生率正相關(guān)，即同向反應(yīng)。

上述理論分析論述了金融因素之間存在的時滯以及金融因素與人口因素之間存在的時滯，由此提出假設(shè)2與假設(shè)3：

假設(shè)2：M2同比增長率與人口出生率具有時滯，即不同步。

假設(shè)3：當M2同比增長率突然發(fā)生變化時，其對人口出生率的影響具有時滯，即在之后的幾期會有反應(yīng)。

二、數(shù)據(jù)來源、變量介紹以及描述性統(tǒng)計分析

該部分對數(shù)據(jù)來源和關(guān)鍵變量進行介紹，并進行描述性統(tǒng)計分析。

(一)數(shù)據(jù)來源與變量介紹

文章主要探索中國的人口出生率與M2同比增長率之間的關(guān)系，因此所需要的是一定時間段內(nèi)的具有一定可獲得性與可操作性的數(shù)據(jù)?；诖?，選取2000-2019年中華人民共和國國家統(tǒng)計局和中央人民銀行所公布的調(diào)查統(tǒng)計數(shù)據(jù)。其中，國家統(tǒng)計局2000年和2010年公布的數(shù)據(jù)為當年人口普查數(shù)據(jù)，其他年份的數(shù)據(jù)為每年人口抽樣調(diào)查推算數(shù)據(jù)。使用軟件STATA16.0進行實證分析。

研究的一個關(guān)鍵變量為人口出生率，該指標可以反映出一個國家或者地區(qū)在某一時刻的人口的出生水平。當一個國家或者地區(qū)的人口死亡率水平長時間處于相對平穩(wěn)的狀態(tài)下，單一的人口出生率指標可以反映出一個國家或者地區(qū)的人口在未來的發(fā)展速度。另一個關(guān)鍵變量為M2同比增長率，該指標可以反映M2當期發(fā)展水平與去年同期發(fā)展水平對比而達到的相對發(fā)展速度，M2同比增長率計算方式如公式(1)所示：

(1)

公式(1)中，M2GR代表M2同比增長率，X2代表本年廣義貨幣供應(yīng)量指標的值，X1代表去年同期該指標的值。

(二)描述性統(tǒng)計分析

基于理論分析和關(guān)鍵變量的選取作人口出生率與M2同比增長率的折線圖(圖1)，以便對兩者之間的關(guān)系有初步了解。

圖1 人口出生率與M2同比增長率折線

由圖1可以看出：1.2000-2019年，人口出生率單調(diào)遞減，這期間M2同比增長率除2009年的突變外，其余時間在模糊軌跡下單調(diào)遞減。因此，可以推測隨著M2同比增長率在模糊軌跡上的單調(diào)遞減，人口出生率會隨之下降，且兩者之間的反應(yīng)不同步。2.M2同比增長率的突變發(fā)生在2009年，人口出生率則是在2016年發(fā)生輕微的突變，考慮到與人口相關(guān)的指標在經(jīng)濟社會穩(wěn)態(tài)運行時不會發(fā)生太大變化，所以這種輕微的突變不可以被忽視。因此，可以推測M2同比增長率的突變會引起人口出生率的突變，且兩者之間的聯(lián)動反應(yīng)具有一定的時滯性。這是由于當M2發(fā)生變化時，其不會立刻與其他經(jīng)濟因素和金融因素發(fā)生聯(lián)動反應(yīng)，而是具有時滯性，因此這種時滯性作用到人口學(xué)的指標變動也應(yīng)當具有時滯性。

三、實證分析

向量自回歸模型(VAR模型)是西姆斯在1980年引入到經(jīng)濟學(xué)中的基于數(shù)據(jù)統(tǒng)計性質(zhì)建立的模型[8]，該模型更易于了解變量沖擊對系統(tǒng)的影響。

(一)VAR模型設(shè)計

基于描述性統(tǒng)計分析結(jié)果，以中國的人口出生率與M2同比增長率的關(guān)系作為研究對象，并建立能夠體現(xiàn)兩者關(guān)系的VAR模型：yt=α0=α1yt-1+…+αpyt-p+εt；t=1，2，…，t。其中：yt為t期時被解釋變量樣本值的n維列向量，具體指人口出生率與M2同比增長率的方程；αi是n×n維系數(shù)矩陣，其中α0為n×1維常數(shù)項列向量；εt為n維擾動變量，即εt是n維白噪聲的推廣，又稱“向量白噪聲過程”或“新息過程”，即隨機誤差項組成的n×1維列向量；p為滯后階數(shù)；t為樣本個數(shù)。

(二)變量的平穩(wěn)性檢驗

為避免出現(xiàn)偽回歸，在使用VAR模型進行實證研究前必須檢驗序列變量是否為平穩(wěn)的時間序列[9]。該文采用單位根的ADF檢驗方法對中國的人口出生率和M2同比增長率進行平穩(wěn)性檢驗(表1)。

表1 人口出生率和M2同比增長率的ADF檢驗數(shù)據(jù)

當P=2時，實證檢驗結(jié)果表明人口出生率的ADF檢驗統(tǒng)計量為-2.494>-3.240，所以無法在10%的水平上拒絕存在單位根的原假設(shè)，即認為人口出生率是不平穩(wěn)的過程。進一步對人口出生率的一階差分進行檢驗，檢驗結(jié)果-3.394<-3.000，所以認為人口出生率的一階差分是平穩(wěn)的。由上述可知人口出生率是I(1)的過程[10]。

當P=2時，實證檢驗結(jié)果表明M2同比增長率的ADF檢驗統(tǒng)計量為-2.381>-3.240，所以無法在10%的水平上拒絕存在單位根的原假設(shè)，即認為M2同比增長率是不平穩(wěn)的過程。進一步對M2同比增長率的一階差分進行檢驗，檢驗結(jié)果-5.296<-3.750，所以認為M2同比增長率的一階差分是平穩(wěn)的。由上述可知M2同比增長率是I(1)的過程[11]。

(三)變量的協(xié)整性檢驗

人口出生率和M2同比增長率經(jīng)過一階差分后都是I(1)的過程且同階，所以是平穩(wěn)序列，可以進行協(xié)整性檢驗，待檢驗變量數(shù)為2，選擇滯后階數(shù)為1，實證檢驗結(jié)果見表2和表3。通過觀察表中打星號的位置可以得知，跡檢驗?zāi)軌虮砻饔?個線性無關(guān)的協(xié)整向量；同時，因為在表3中第一行數(shù)據(jù)表明16.87>10.0514，所以最大特征值的檢驗結(jié)果表明在5%的顯著度水平上無法拒絕“協(xié)整秩為0”的原假設(shè)。因此綜合跡檢驗和最大特征值檢驗的結(jié)果，選擇協(xié)整秩為0，并且可以得知當協(xié)整秩為0時，在5%的顯著度水平上，人口出生率和M2同比增長率之間存在協(xié)整關(guān)系的假設(shè)成立，說明兩者之間存在長期均衡關(guān)系。

表2 跡檢驗數(shù)據(jù)

表3 最大特征值檢驗數(shù)據(jù)

(四)VAR模型的滯后階數(shù)確定與穩(wěn)定性檢驗

基于VAR模型并采用LR、FPE、AIC、HQIC和SBIC等方法來確定滯后階數(shù)P(表4)。由表4可以看到最優(yōu)滯后階數(shù)集中在滯后4期即P=4時，此時的LR、AIC和HQIC最優(yōu)。但經(jīng)過實證檢驗發(fā)現(xiàn)此時的VAR(4)模型有2個單位根落在單位圓之外(圖2)，這說明VAR(4)模型不穩(wěn)定。不平穩(wěn)的VAR模型不可以做脈沖響應(yīng)函數(shù)分析和方差分析，因此選擇滯后1階即P=1，并建立滯后1期的VAR模型，即VAR(1)，實證結(jié)果表明VAR(1)模型所有特征根落在單位圓之內(nèi)，且特征根的倒數(shù)小于1(圖3)，這說明VAR(1)模型是穩(wěn)定的。

表4 VAR模型滯后階數(shù)的確定

圖2 VAR(4)模型穩(wěn)定性檢驗 圖3 VAR(1)模型穩(wěn)定性檢驗

(五)格蘭杰因果關(guān)系檢驗

采用格蘭杰因果關(guān)系檢驗法對人口出生率與M2同比增長率之間是否構(gòu)成因果關(guān)系進行驗證(表5)。實證結(jié)果表明，當滯后階數(shù)為1時，無論以人口出生率還是以M2同比增長率為被解釋變量，其P值均遠大于0.05。因此，兩者互不為格蘭杰原因。

表5 VAR模型的格蘭杰因果關(guān)系檢驗結(jié)果

(六)聯(lián)合顯著性與白噪聲的檢驗結(jié)果

由表6可知，當階系數(shù)為1時，單一方程人口出生率和單一方程M2同比增長率，以及作為兩個方程的整體，其聯(lián)合顯著性檢驗的實證結(jié)果均是高度顯著的。表7是VAR模型殘差是否存在白噪聲的檢驗結(jié)果，實證檢驗結(jié)果表明可以接受殘差“無自相關(guān)”的原假設(shè)，即VAR模型的殘差檢驗結(jié)果為白噪聲。

表6 VAR模型各階系數(shù)的聯(lián)合顯著性檢驗結(jié)果

表7 VAR模型殘差是否存在白噪聲的檢驗結(jié)果

(七)脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

基于VAR模型對中國的人口出生率與M2同比增長率之間的傳導(dǎo)關(guān)系進行脈沖響應(yīng)函數(shù)的實證分析，并選擇時間滯后為1期。圖4表示的是比較兩種變量排序下的人口出生率對M2同比增長率的脈沖響應(yīng)圖，圖5表示的是比較兩種變量排序下的M2同比增長率對人口出生率的脈沖響應(yīng)圖，圖6表示的是正交化的脈沖響應(yīng)圖。圖中：Graphs by irfname表示脈沖名稱，impulse variable表示沖擊變量，and response variable表示響應(yīng)變量，iu和ui表示變量的兩種不同排序，95%CI表示95%置信區(qū)間，orthogonalized irf表示正交脈沖響應(yīng)函數(shù)的圖線。從圖4～圖6可以發(fā)現(xiàn)：

圖6 正交化的脈沖響應(yīng)

第一，給人口出生率一個標準差大小的沖擊之后，觀察M2同比增長率的脈沖響應(yīng)函數(shù)(圖4)。從圖4可以發(fā)現(xiàn)，當給人口出生率一個沖擊后，其對M2同比增長率立刻有一個正向的影響，即在沖擊之后的第0年出現(xiàn)影響。這種影響程度在第三期達到峰值后趨于穩(wěn)定，并逐漸下降。當變換變量次序后，人口出生率對M2同比增長率沖擊的脈沖響應(yīng)幅度有所變化，但兩者變動方向依然相似。

圖4 比較兩種變量排序下的人口出生率對M2同比增長率的脈沖響應(yīng)

第二，給M2同比增長率一個標準差大小的沖擊之后，觀察人口出生率的脈沖響應(yīng)函數(shù)(圖5)。從圖5可以發(fā)現(xiàn)，當給M2同比增長率一個沖擊后，其對人口出生率立刻有一個正向的影響，即在沖擊之后的第0年出現(xiàn)影響。這種影響程度在第三期達到峰值后趨于穩(wěn)定，并逐漸下降。當變換變量次序后，M2同比增長率對人口出生率沖擊的脈沖響應(yīng)幅度有所改變，但兩者變動方向依然相似。

圖5 比較兩種變量排序下的M2同比增長率對人口出生率的脈沖響應(yīng)

綜上所述，M2同比增長率對人口出生率的傳導(dǎo)具有時滯，即短期內(nèi)M2同比增長率的變化不會立刻使人口出生率發(fā)生變化。

(八)方差分解分析

表8和表9是方差分析結(jié)果可知，表中的iu和ui表示變量的兩種不同排序。由人口出生率的方差分解結(jié)果可知，變換變量次序?qū)θ丝诔錾实念A(yù)測方差結(jié)果影響不大(表8)。在表頭為iu的次序中人口出生率的預(yù)測方差在第八期有73.38%的預(yù)測來自于人口出生率本身，有26.62%的預(yù)測來自于M2同比增長率。在表頭為ui的次序中人口出生率的預(yù)測方差在第八期有71.46%的預(yù)測來自于人口出生率本身，有28.54%的預(yù)測來自于M2同比增長率。這意味著人口出生率主要受其自身的影響，很少受到變量M2同比增長率的影響，且變換變量次序?qū)Y(jié)果的影響不大。

表8 人口出生率的方差分解結(jié)果

由M2同比增長率的方差分解結(jié)果可知，變換變量次序?qū)2同比增長率的預(yù)測方差結(jié)果影響不大(表9)。在表頭為iu的次序中M2同比增長率的預(yù)測方差在第八期有86.47%的預(yù)測來自于M2同比增長率自身，有13.53%的預(yù)測來自于人口出生率的影響。在表頭為ui的次序中M2同比增長率的預(yù)測方差在第八期有87.79%的預(yù)測自于M2同比增長率本身，有12.21%的預(yù)測來自于人口出生率。這意味著M2同比增長率主要受到自身的影響，很少受到變量人口出生率的影響，且變換變量次序?qū)Y(jié)果的影響不大。

表9 M2同比增長率的方差分解結(jié)果

聚焦于中國的人口出生率與M2同比增長率之間的關(guān)系，利用選取的調(diào)查統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行描述性統(tǒng)計分析，并基于VAR模型進行實證分析與檢驗。描述性統(tǒng)計分析結(jié)果顯示：1.兩個變量之間同步運動，即假設(shè)1得到驗證。2.M2同比增長率的突變會引起人口出生率的突變，兩個變量之間的反應(yīng)具有一定的時滯，即假設(shè)3得到驗證。通過實證分析得出以下結(jié)論：1.滯后1階的VAR模型是穩(wěn)定的，殘差檢驗結(jié)果是白噪聲；2.人口出生率與M2同比增長率兩者互不為格蘭杰原因；3.在5%的顯著度水平上人口出生率和M2同比增長率之間存在協(xié)整關(guān)系的假設(shè)成立，兩者之間存在長期均衡關(guān)系；4.M2同比增長率對人口出生率的傳導(dǎo)具有3期時滯，即假設(shè)2得到驗證；5.M2同比增長率和人口出生率主要受到自身的影響?；诶碚摲治龊脱芯拷Y(jié)論提出如下政策建議：1.過去大多數(shù)研究認為，人口數(shù)量的增長會給經(jīng)濟社會帶來巨大的發(fā)展?jié)摿?，但忽略了人口?shù)量過度增長所帶來的負面效應(yīng)，人口數(shù)量的變化具有內(nèi)在的深刻規(guī)律，要鼓勵科研人員跳出固有的思維模式，為探求人口發(fā)展的一般性規(guī)律作出新的貢獻。2.金融因素和人口因素之間存在一定的關(guān)系，要更加全面系統(tǒng)地認識人口問題和金融問題，在制定相關(guān)金融政策與人口政策時。要考慮它們之間的聯(lián)動效應(yīng)。

宏觀經(jīng)濟調(diào)控中常用的方法之一是對一個國家或者地區(qū)的貨幣政策進行調(diào)整從而影響整個經(jīng)濟系統(tǒng)的運行。過去的大量研究都未曾注意到金融因素和人口因素之間會相互影響，對M2同比增長率和人口出生率等因素加以考慮能夠促進人口系統(tǒng)與經(jīng)濟系統(tǒng)的健康運行。