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老龄化、预防动机与家庭储蓄率

范文

李超　罗润东

摘要：老龄化对微观储蓄有生命周期消费效应和预防效应两方面影响，对我国家庭的净效应尚不明确。利用中国家庭追踪调查2010-2014年面板数据，分析了家庭年龄结构与储蓄率的关系，显示老龄化对我国微观家庭储蓄率的净效应为正，说明家庭由于老龄化产生的预防动机大于生命周期消费模式对储蓄率的负效应，我国以此收获第二次人口红利。老龄化对家庭是否选择储蓄和储蓄规模都有显著正效应，说明第二次人口红利同时体现在微观储蓄的参与决策和数量决策上。以上结论在对不同类型储蓄和消费的回归中均稳健。此外，老龄化虽提高了各收入阶层、区域和城乡家庭的储蓄，但对收入水平较低的家庭和农村、中西部家庭影响更大，间接印证了老龄化对微观储蓄率的正效应源于第二次人口红利的预防动机。

关键词：老龄化；预防动机；微观家庭储蓄率；第二次人口红利

中图分类号：C92-05；17832.22 文献标识码：A 文章编号：10130-4149（2018）02-0104-10

DOI：10.3969/j.issn.1000-4149.2018.02.010

改革开放以来我国持续高速的经济增长有赖于人口红利，但近年来人口快速老龄化，2010-2015年老年人口抚养比从11.9%增长到14.3%，劳动年龄人口数在2013年达到峰值，此后不断下降。关于老龄化对经济的影响，较多研究基于资本市场视角探讨老龄化与储蓄和资本积累的关系，但结论并不明确。传统生命周期消费理论基于成年期高储蓄、未成年和老年期负储蓄的特征认为老龄化会降低储蓄率，不利于资本积累和经济增长；而第二次人口红利理论则认为老龄化会通过预防动机产生未雨绸缪的储蓄激励，促进资本积累和经济增长。而以上两种机制对储蓄的净效应还需验证，本文基于生命周期消费效应和第二次人口红利效应考察老龄化对储蓄的净效应，以此研判中国能否获得第二次人口红利，并提出老龄化条件下促进资本积累和经济增长的政策含义。

一、文献回顾

李和梅森（Lee&Mason;）等将预防动机产生的储蓄激励效应称为第二次人口红利。最早关注寿命延长、预防动机与储蓄率关系的是耶理（Yaari），贺菊煌等进一步指出理性个体会为了保障更长的老年生活而提高储蓄，谢辛斯基（Sheshinski）发现这会对储蓄率产生正效应，国外数据的研究证实了这一关系。此后学者们集中探讨了第二次人口红利的内涵和机制等。

同时，生命周期消费视角下的研究关注了老龄化对储蓄率和资本积累的负效应，但多基于宏观视角。列伏（Leff）最早证实了生命周期消费理论，此后舒尔茨（Schultz）等进一步验证了老龄化与储蓄率的负相关关系。但诸多学者后来发现生命周期消费理论揭示的规律在不同区域和不同时期存在异质性，老龄化对宏观储蓄率的影响并非简单的负效应。

国内的相关理论和实证研究也存有较大分歧。理论研究方面，刘永平等基于世代交叠模型和数值模拟发现老龄化会降低储蓄率，与生命周期消费理论一致。刘国斌等的分析也得出相似结论。而王金营等研究发现老龄化会降低消费水平和边际消费倾向，似乎意味着对储蓄率存在正效应。同时，一些研究认为老龄化对中国储蓄率的影响并不显著，如陈彦斌等研究发现，人口老龄化对中国居民消费在总量层面上影响不大，尚不足以彻底改变中国的高储蓄特征。

针对中国的实证分析多利用省级面板数据，但由于时间段选取、变量设定和计量方法不同，结论差异较大。汪伟、刘铠豪等研究发现出生率对储蓄率产生显著负效应，老年人口抚养比对储蓄率产生显著正效应。史晓丹的结论恰好相反，认为老年抚养比与储蓄率负相关，少儿抚养比与储蓄率呈正相关。范叙春等认为老年和少儿人口抚养比对储蓄率的影响取决于是否考虑时间效应。而毛毅发现当期老年人口抚养比对人均居民储蓄的影响为负，上期老年人口抚养比对居民储蓄并没有显著影响。董丽霞等、王德文等发现少儿和老年人口抚养比对储蓄率的效应都为负。

宏观实证结论的分歧源于微观个体或家庭储蓄率的变动趋势与宏观储蓄率未必相同，宏观储蓄包括家庭储蓄、企业储蓄、政府储蓄等，并且由于李嘉图等价原理，家庭储蓄受政府公共储蓄影响并且二者变动方向相反。而生命周期消费理论所揭示的是微观家庭储蓄与老龄化的关系，因此老龄化对宏观储蓄率的影响未必为负。少数基于微观视角的实证分析探讨了老龄化对储蓄率的影响，郑妍妍等利用了中国家庭住户收入调查1988-2007年数据探讨了老龄化和少子化对中国城镇家庭消费的影响，但在处理收入时使用的是虚拟变量分组，无法在充分控制收入的前提下分析老年和少儿人口抚养比对消费的影响，因此难以判断老龄化对储蓄的影响。丁继红等基于CHNS微观家庭数据分析发现，老年人口抚养比（65岁以上人口比重）对中国农村家庭消费有显著负效应，间接说明在收入不变的前提下，老龄化与微观储蓄率关系为正；但是没有控制少儿人口抚养比，无法全面分析家庭年龄结构与消费的关系，也可能存在遗漏变量偏差。

综上，宏观层面关于老龄化与储蓄率关系的研究存在较大分歧，微观层面老龄化对中国家庭储蓄率的影响缺乏系统的实证研究；老龄化可能通过生命周期消费效应和预防动机影响储蓄行为，但实际净效应尚待明确，但预防动机是否为中国提供了第二次人口红利还缺乏实证检验。本文基于微观家庭决策视角，利用中国家庭追踪调查2010-2014年面板数据，通过分析老龄化对中国微观家庭储蓄的影响效应，实证考察中国第二次人口红利的可得性，并对不同类型的储蓄、储蓄率、消费和消费率进行了稳健性检验，此外细致分析了老龄化对微观储蓄率影响的阶层、城乡和区域差异。

二、数据处理与计量模型

1.数据来源

本文数据来自中国家庭追踪调查（China Family Panel Studies，CFPS）。CFPS由北京大学中国社会科学调查中心（ISSS）实施，样本覆盖中国25个省/市/自治区、162个县、635个村居，调查对象包含样本家户中的全部家庭成员，其分层多阶段抽样设计使得样本能够代表大约95%的中国人口。CFPS調查问卷共有社区问卷、家庭问卷、成人问卷和少儿问卷四种类型，旨在反映中国社会、经济、人口、教育和健康的变迁。CFPS在2010年正式开展访问，经2010年基线调查界定出来的所有基线家庭成员及其今后的血缘/领养子女将作为CFPS的基因成员，成为永久追踪对象，目前共有2010、2012和2014年三期面板数据。CFPS在充分利用辅助信息对抽样框进行有效排序的基础上进行了三阶段不等概率的系统PPS整群抽样，为保证样本代表性，CFPS进一步进行了全国整合样本再抽样。

本文使用的是2010、2012和2014年全国整合样本面板数据，共计27629个家庭。

2.变量设定和描述性统计

本文的主要被解释变量为家庭储蓄率，等于（家庭总收入一总支出）/家庭总收入，记为saving_rate。总支出包括家庭设备及日用品支出、衣着鞋帽支出、文教娱乐支出、食品支出、交通通信支出、居住支出、医疗支出、转移性支出、福利性支出、建房住房贷款支出等。总支出中的转移性支出、福利性支出和建房住房贷款支出不属于消费性支出，因此我们还计算了扣除消费性支出的储蓄率，作为稳健性分析中的被解释变量，记为saving_rate2。此外，由于教育支出和医疗支出与家庭成员的年龄和健康状况有较大关系，大额消费支出也有较大突发性，不属于日常性支出；因此我们在控制家庭人口年龄结构类变量和家庭住院人数的基础上，进一步计算了扣除日常性支出的储蓄率②，在稳健性分析中作为因变量，记为saving_rate3。另外，在稳健性分析中，我们还将不同类型的储蓄额、消费额和消费率（=消费额/总收入）作为被解释变量，检验所得结论的稳健性。

本文解释变量包括衡量家庭养老压力的60岁及以上人口占家庭总人口比重、衡量抚幼负担的14岁及以下人口占家庭总人口比重，分别记为percentage_60和percentage_14。随着预期寿命的延长和延迟退休政策的推广，65岁越来越普遍地成为跨越老年的标准，因此还将家庭中65岁以上人口占家庭总人口比重（记为percentage_65）作为解释变量，检验结论的稳健性。控制变量包括家庭中正在上学的人数、家庭中正在工作的人数、家庭规模、家庭中60岁及以上有养老保险的人数、家庭中60岁以下有养老保险人数、过去一年家庭住院人数、家庭总资产对数值、家庭净收入对数值、是否祭祖扫墓（是=1，否=0）等。“是否祭祖扫墓”是衡量孝道文化的虚拟变量，如果家庭过去一年进行过祭祖扫墓类活动，说明孝道水平较高。此外，还控制了年份虚拟变量和省份虚拟变量，详见表1。

3.计量模型

我们使用了普通最小二乘法、随机效应和双向固定效应模型对样本数据进行了分析，利用LM检验、F检验和Hausman检验判断何种方法更优。此外，家庭储蓄决策可以分为拥有不同决定机制的两阶段，第一阶段为参与决策（participation decision），决定是否储蓄；第二阶段为数量决策（amountdecision），决定储蓄规模。为分别探究老龄化对两阶段决策的影响，以及检验基础回归中模型结论的稳健性，我们还使用了面板Heckman两阶段模型对储蓄率进行了分析；设置了家庭是否储蓄这一虚拟变量，记为whether_saving，如果总收入减总支出的储蓄额为正，则定义为1，否则为0。

三、计量分析结果

1.基础回归

表2报告了基础回归结果，被解释变量为扣除总支出的储蓄率。第1-2列使用普通最小二乘法，第3-4列使用随机效应回归，第5-6列使用固定效应回归，第7-10列为面板Heckman Selection模型回归结果，其中第一阶段工具变量为“是否有接受过经济管理教育的家庭成员”的虚拟变量，如果有则定义为1，否则为0。第1、3、5、7、8列使用60岁及以上人口占家庭总人口比重来衡量家庭养老压力，第2、4、6、9、10列使用65岁及以上人口占家庭总人口比重衡量家庭养老压力。

结果显示，无论使用60岁以上还是65岁以上家庭成员占家庭总人口的比重作为解释变量，无论使用OLS回归还是面板随机效应和双向固定效应回归，老龄化变量的估计系数都在1%水平上显著为正，说明老龄化对中国微观家庭储蓄率的净效应为正，预防动机大于生命周期消费效应，为中国提供了第二次人口红利。14岁及以下家庭成员占家庭总人口比重的估计系数也显著为正，但估计系数小于老龄化变量的估计系数。说明少儿人口数量增加也会提高家庭的储蓄动机，这或许源于家庭需要为未成年子女的未来教育和婚嫁进行储蓄，但这方面的储蓄动机小于老龄化带来的预防储蓄效应。LM检验和F检验结果分别拒绝了不存在随机效应和固定效应的假设，Hausman检验结果显示固定效应更优。Heckman两阶段模型回归结果证实了中国存在第二次人口红利，并显示老龄化对家庭是否进行储蓄和储蓄量的两阶段决策都有显著正效应，说明第二次人口红利同时体现在微观储蓄的参与决策和数量决策上。而少儿人口比重对家庭的储蓄决策只有规模效应而无选择效应。Heckman两阶段模型的mills lambda估计值都在1%水平上显著，说明存在样本选择效应，有必要使用选择模型。

控制变量的回归结果中，number_insurance_60、number_insurance_59、Intotal_sset、whether_jizu等的估计结果进一步验证了关于第二次人口红利预防动机与储蓄率关系的结论。第一，家庭60岁以下有养老保险的人数与家庭储蓄率负相关，一方面由于家庭60岁以下成员缴纳养老保险的人越多，越不需要进行预防性储蓄，另一方面家庭60岁以下成员缴纳养老保险本身是一种储蓄方式，对其他形式的储蓄有挤出效应。第二，家庭60岁以上有养老保险的人数的估计系数显著为负，也源于60岁以上领取养老保险的人数越多，家庭未雨绸缪的预防性储蓄动机越弱。第三，资产水平对家庭储蓄率的影响显著为负，这是因为家庭资产水平越高，平滑未来支出和抵御风险的能力越强，越不需要为养老进行预防性储蓄。第四，衡量孝道水平的“是否祭祖扫墓”对储蓄率的估计系数显著为负，说明孝道水平越高，越可以依賴下一代赡养解决养老问题，预防性储蓄动机越弱。

其他变量的回归结果基本符合理论预期，家庭上学人数对储蓄率有显著负效应，这是因为上学的人数越多，所需教育支出越高。同样，家庭住院的人数越多，医疗支出越高，储蓄率越低。家庭规模对储蓄率影响为负，可能源于家庭规模越大、基本消费支出越高，从而储蓄率越低。家庭中工作的人数的估计系数为正但不稳健，这可能源于我们也控制了家庭收入，家庭收入对储蓄率有显著正效应。

2.稳健性分析

由于转移性支出和福利性支出有较强的社会资本投资属性，建房住房贷款支出有较强的资产投资属性，因此家庭总支出中的三类支出不属于消费性支出。另外这些支出也不属于生命周期消费理论中所研究的支出，可能与家庭年龄结构相关度不高。因此，在计算储蓄率时如果将这些支出当作消费性支出，对老龄化程度不高的家庭而言可能会低估预防效应，而对老龄化程度较高的家庭可能会高估生命周期消费效应，会干扰关于预防动机和生命周期消费效应相对规模的判断。所以我们还计算了仅扣除消费性支出的储蓄额和储蓄率，分别记为savings2、saving_rate2。此外，由于教育支出和医疗支出与家庭成员的年龄和健康状况有较大关系，大额消费支出也有较强突发性，不属于日常性支出，我们还进一步计算了扣除日常性支出的储蓄额和储蓄率，在稳健性分析中作为因变量，记为savings3、saving_rate3。以不同类型的储蓄额和储蓄率为被解释变量的双向固定效应回归结果见表3。

表3结果显示，无论使用何种储蓄额和储蓄率，无论使用60岁还是65岁及以上的老年人口抚养比来衡量老龄化程度，家庭老年人口占总人口的比重对家庭储蓄率的效应都为正，并且都在1%水平上显著，这进一步证明了本文核心结论的稳健性：老龄化带来的预防动机大于生命周期消费效应，对微观家庭储蓄率的净效应为正，中国可获得第二次人口红利。家庭少儿人口占总人口比重的估计系数也显著为正，但是少儿人口抚养比对扣除了日常性支出的储蓄额和储蓄率的影响不稳健，对savings3估计结果不显著；这是因为在计算savings3和saving_rate3时没有扣除教育支出，而少儿人口大多需要教育支出，因此导致少儿人口抚养比对不含教育支出的家庭支出影响的顯著性降低。

样本中许多家庭的储蓄率为负，很大程度源于被调查者倾向于少报家庭收入，而一般认为关于家庭消费的回答相对较为客观。因此我们进一步将家庭总消费额和消费率，不含转移性支出、福利性支出和建房住房贷款支出的消费额和消费率，以及不含转移性支出、福利性支出、建房住房贷款支出、教育支出和医疗支出的消费额和消费率作为被解释变量，以家庭60岁及以上老年人口抚养比作为衡量老龄化的解释变量，检验家庭人口年龄结构与相关消费变量的关系。回归结果如表4所示。

表4显示，无论使用哪种消费额和消费率，家庭老年人口抚养比的估计系数都显著为负，说明老龄化对消费的影响效应为负，间接证明了老龄化有利于促进中国家庭储蓄，第二次人口红利的预防储蓄效应大于生命周期消费效应。此外，家庭14岁及以下的少儿人口抚养比的回归结果也基本显著为负，与使用储蓄额和储蓄率作为被解释变量的回归所得结论一致。

3.分阶层和区域的子样本回归

为考察第二次人口红利在不同收入阶层中的异质性，根据2010、2012和2014年三期样本中家庭收入均值的分位数，将家庭划分为低收入、中低收入、中高收入和高收入家庭四类，以此进行子样本回归，考察老龄化对不同收入阶层家庭储蓄行为影响的差异。面板双向固定效应回归结果见表5。

表5显示，老龄化对任何收入阶层家庭的储蓄都有显著正效应，但对低收入家庭储蓄率的估计系数大于中低收入家庭，进而大于中高收入和高收入家庭，即随收入水平降低，老龄化对微观储蓄的正效应逐渐增大，说明第二次人口红利的预防动机在收入水平较低的家庭更为显著。这进一步证明了本文结论：低收入家庭承担风险能力更弱，因此储蓄的预防动机更强，由此决定其预防性储蓄效应更大，从而老龄化对收入水平越低的家庭储蓄率的正效应越大。

由于中国存在显著的城乡二元差异，城镇家庭收入和资产水平更高、养老保险覆盖面更广，可能会导致老龄化对微观家庭储蓄率的影响存在城乡异质性。此外以上回归中，省份虚拟变量的联合显著性都较强，表明老龄化的影响存在显著的区域差异。因此，将样本划分为城镇和农村家庭，以及东部、中部和西部家庭，进一步考察第二次人口红利和老龄化影响效应的区域差异，见表6。

表6结果显示，家庭老年人口所占比重对所有子样本中储蓄率的回归结果都显著为正，但估计系数体现出显著的区域差异：老龄化对农村家庭储蓄率的正效应显著大于城镇家庭，对东、中、西部家庭储蓄率的正效应依次增大，并且Chow检验结果显示不同子样本的差异是显著的。这表明第二次人口红利在中国城乡和各区域都存在，但有显著的区域异质性，在农村和中西部地区更为显著。这是由于中国农村和中西部家庭收入水平偏低，尤其是农村养老保险覆盖面和保障程度远低于城镇，由此决定了这部分家庭有更强烈的预防储蓄动机来进行养老保障。老龄化对储蓄率影响的区域差异验证了本文结论，即老龄化对微观储蓄率的正效应源于第二次人口红利的预防动机。

四、结论与政策含义

本文利用中国家庭追踪调查2010-2014年面板数据，通过探究年龄结构与中国微观家庭储蓄率的关系，考察了老龄化对微观家庭储蓄决策的净效应，实证检验了中国第二次人口红利的可得性。分析结果显示，第一，老龄化对中国微观家庭储蓄率有显著正效应，意味着家庭由于老龄化而产生的预防动机大于生命周期消费模式对储蓄率的负效应，中国以此收获了第二次人口红利。第二，老龄化对家庭是否选择储蓄和储蓄规模都有显著正效应，意味着第二次人口红利同时体现在微观储蓄的参与决策和数量决策上。此外老龄化对三种不同类型的储蓄额和储蓄率都有显著正效应，对三种不同类型的消费额和消费率的影响显著为负，由此证明了以上结论的稳健性。第三，老龄化对各收入阶层、区域和城乡家庭储蓄的影响都显著为正，但在收入水平较低的家庭和农村、中西部地区更为显著，这也间接印证了老龄化对微观储蓄率的正效应源于第二次人口红利的预防动机。

本文政策涵义包括，首先，以资本积累和资本市场视角考察老龄化对中国经济的影响时，不应仅关注老龄化对第一次人口红利的不利影响，还应重视老龄化的预防储蓄动机创造的第二次人口红利，客观科学研判老龄化对中国资本积累和经济的净效应。第二，中国应积极利用老龄化创造的第二次人口红利，有效利用未雨绸缪偏好带来的新增储蓄，提高其利用效率，促进资本转化和资本形成，推动经济持续增长。第三，在第二次人口红利的利用方面，需要注意其阶层、城乡和区域的结构性差异，更加有针对性地制定政策措施，合理利用第二次人口红利为中国经济带来的缓冲期，加快要素市场调整和经济体制改革，提前评估并科学应对老龄化对中国经济的长期影响。

[责任编辑武玉]

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