陳航+李景華

摘 要：作為2016年預(yù)算報告的重點，養(yǎng)老保險基金支出在保障民生與促進經(jīng)濟發(fā)展方面具有十分重要的意義。該文基于1989—2014年度時間序列數(shù)據(jù)，對我國基本養(yǎng)老保險基金支出與農(nóng)村居民消費的關(guān)系進行實證研究。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)果說明基本養(yǎng)老保險基金支出每提高1%，農(nóng)村居民消費增加0.46%，Granger因果檢驗發(fā)現(xiàn)前者對后者的影響是單向的，脈沖響應(yīng)分析結(jié)果顯示農(nóng)村居民消費具有一定的慣性，養(yǎng)老保險基金支出短期內(nèi)能迅速提升農(nóng)村居民消費，具有更長的延續(xù)性。方差分解結(jié)果表明，短期內(nèi)農(nóng)村居民消費對自身貢獻度很大，但長期來看養(yǎng)老保險基金支出的貢獻度逐漸成為主導(dǎo)因素。

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

中圖分類號：F812.45 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2016）06（c）-0163-04

2016年3月初，財政部公布了《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)算草案的報告》。在新預(yù)算報告中，將養(yǎng)老保險金的支出作為財政改善民生的重要方式。包括提高養(yǎng)老金標準、完善養(yǎng)老保險的個人賬戶、推進養(yǎng)老保險改革等多項財政政策。國外學(xué)者對養(yǎng)老保險支出影響居民消費的研究較早，Wilcox（1989）[1]研究發(fā)現(xiàn)美國的養(yǎng)老保險福利增加能夠帶來居民消費的顯著增加：每10%的養(yǎng)老金增加能夠在1%的顯著性水平下帶來1.4%零售額的增長以及3%的耐用品消費增長。而至于為什么養(yǎng)老保險支出能夠帶來消費的增長，F(xiàn)eldstein（1974）[2]認為養(yǎng)老金帶來消費的增加是因為其具有資產(chǎn)替代效應(yīng)。Hubbard，et al（1995）的研究則認為包括養(yǎng)老保險在內(nèi)的社會保險制度減少了居民對于未來的不確定性預(yù)期，從而降低了預(yù)防性的儲蓄，提升消費水平。目前，我國學(xué)者研究養(yǎng)老保險基金支出對居民消費的影響較少，但仍然略有探討。如，沈毅和穆懷中（2013）研究新型社會養(yǎng)老保險對于農(nóng)村居民消費的影響，其認為新型社會養(yǎng)老保險對于農(nóng)村居民消費具有乘數(shù)效應(yīng)，但計量方法上有所欠缺，僅僅進行了簡單的最小二乘回歸而并未做異方差檢驗、序列自相關(guān)檢驗等。而姚曉壘和虞斌（2012）雖用較為現(xiàn)代的計量方法就養(yǎng)老保險對全國居民消費的影響進行了研究，但并沒有特別地將農(nóng)村居民消費與城鎮(zhèn)居民消費相區(qū)分開。而事實上我國農(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出現(xiàn)不能完全反應(yīng)養(yǎng)老保險基金支出對于農(nóng)村居民消費的真實影響。有必要將農(nóng)村居民消費單獨提出進行研究。同時基本養(yǎng)老保險基金支出作為2016年財政預(yù)算民生保障領(lǐng)域的重點，研究其對于農(nóng)村居民消費的影響具有較強的現(xiàn)實意義。

1 建立模型

從現(xiàn)有研究成果來看，影響居民消費的因素有許多，但經(jīng)典主流觀點則認為影響因素主要有：一是收入水平。收入水平越高，居民消費也就越大（Davidson，Hendry，Srba and Yeo，2014）。二是GDP增長率。這種觀點將教育、儲蓄、收入都聯(lián)系起來，認為最終GDP的增長會影響教育、儲蓄以及收入，最終帶來居民消費的增長（Modigliani and Brumberg，1954）。三是國際收支。根據(jù)Harberger-Laursen-Metzler效應(yīng)，國際收支條件的改善會帶來儲蓄率的改變，因此，影響居民消費（Obstfeld，1982）。四是政府支出。政府支出通過購買性支出和轉(zhuǎn)移性支出影響收入水平和消費需求，進而影響居民消費（Keynes，1936）。而基本養(yǎng)老保險基金支出作為財政支出則包括在政府轉(zhuǎn)移性支出中。由此可見，養(yǎng)老保險基金支出能夠?qū)用裣M產(chǎn)生一定影響，但影響程度需要運用實證分析的手段加以剖析。首先選取國家統(tǒng)計局公布的1989—2014年基本養(yǎng)老保險基金支出和農(nóng)村居民消費年度數(shù)據(jù)進行回歸。將上述數(shù)據(jù)制成折現(xiàn)圖和散點圖，發(fā)現(xiàn)養(yǎng)老保險基金支出和農(nóng)村居民消費具有一定的正相關(guān)關(guān)系。進而假設(shè)農(nóng)村居民消費與基本養(yǎng)老保險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，YLBX為基本養(yǎng)老保險基金支出。

2 線性回歸計量分析

對基本養(yǎng)老保險基金支出與農(nóng)村居民消費之間的關(guān)系先進行相關(guān)系數(shù)的計量，利用Stata 12.0運算，發(fā)現(xiàn)二者的相關(guān)系數(shù)r為 0.981 7，高度相關(guān)。初步推測可能具有線性相關(guān)關(guān)系，因此，進行簡單線性回歸，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。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)，因而通過了F檢驗。

（2）t 檢驗。1%顯著性水平下t 臨界值為2.80，通過t 檢驗。

（3）異方差檢驗與矯正。采用White檢驗法對模型的異方差進行檢驗，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，通過了拉格朗日乘數(shù)檢驗。說明模型存在異方差。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），得到重新估計的結(jié)果為：

NCXFt=10333.18+2.3658YLBXt+μt

（14.48） （28.09）

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

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

（5）結(jié)論?；貧w結(jié)果表明基本養(yǎng)老保險基金支出與農(nóng)村居民消費具有顯著正相關(guān)關(guān)系。隨著中國老齡化程度的加深以及農(nóng)村年齡勞動力進城務(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年中國農(nóng)村老齡化水平就達到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)老保險基金則構(gòu)成了農(nóng)村老齡化人口的重要收入來源，同時養(yǎng)老保險基金的增加有利于降低大部分低收入農(nóng)村居民對于未來的不確定預(yù)期，從而降低預(yù)防性儲蓄，有利于其消費量的提升。

3 VAR模型計量分析

3.1 平穩(wěn)性和協(xié)整檢驗

為了避免偽回歸的問題。首先使用Eviews 8.0對基本養(yǎng)老保險基金支出與農(nóng)村居民消費的時間序列數(shù)據(jù)進行ADF平穩(wěn)性檢驗，即檢驗以下3個模型中δ=0原假設(shè)能否被拒絕：

對于基本養(yǎng)老保險基金支出與農(nóng)村居民消費的檢驗結(jié)果如表1所示。

從檢驗結(jié)果可以看出，兩個變量均不平穩(wěn)，都是二階單整序列。故對原始變量取對數(shù)，對取對數(shù)之后的序列進行ADF檢驗，發(fā)現(xiàn)二者的一階差分序列均平穩(wěn)，即ln（NCXF）～I（1），ln（YLBX）～I（1）。對于兩變量的協(xié)整檢驗一般采用Engle-Granger檢驗方法。協(xié)整回歸結(jié)果如下：

ln（NCXF）=6.1698+0.4624ln（YLBX）

（61.20） （35.98）

接著對協(xié)整回歸結(jié)果的殘差序列et進行ADF檢驗。檢驗結(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。說明基本養(yǎng)老保險支出與農(nóng)村居民消費服從（1，1）階協(xié)整，兩變量的對數(shù)序列存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。協(xié)整回歸的結(jié)果表明基本養(yǎng)老保險基金支出每提高1%，會帶來農(nóng)村居民消費接近 0.46%的增加。

3.2 VAR模型實證檢驗

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

3.2.1 建立非限制性VAR模型及確定滯后的階數(shù)

對于基本養(yǎng)老保險基金支出與農(nóng)村居民消費建立的非限制性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。評價的6個信息準則中有5個將最優(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

在進行脈沖響應(yīng)函數(shù)以及方差分解前需要先對VAR模型的穩(wěn)定性進行檢驗。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)，即說明VAR模型是具有穩(wěn)定性的。接下來對基本養(yǎng)老保險基金支出是否有助于對農(nóng)村居民消費解釋進行Granger因果檢驗。

3.2.3 Granger因果關(guān)系檢驗

Granger因果關(guān)系檢驗是在包含了變量X、Y的過去信息的條件下，就使用X對變量Y的預(yù)測效果是否優(yōu)于僅僅利用Y的過去信息對Y的預(yù)測效果進行檢驗。主要利用最小二乘法估計如下兩個模型，并進行受約束的F 檢驗。

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)老保險基金支出對農(nóng)村居民消費具有單向影響。

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。其中實線是脈沖響應(yīng)函數(shù)，虛線代表±2倍標準差偏離。圖3可以看出農(nóng)村居民消費的變動會對自身產(chǎn)生一定的影響，這也反映了居民消費作為一種經(jīng)濟變量具有一定慣性。這與張書云和周凌瑤（2010）的研究結(jié)果一致。圖3還可以看出農(nóng)村居民消費對自身誤差項一個標準差的沖擊響應(yīng)在第2期達到峰值，接著開始衰減，在第8期時又開始回升，12期開始進入長期衰減階段，到了第60期基本平穩(wěn)，此時標準差的沖擊影響基本消失。這表明農(nóng)村居民消費具有非常長久的慣性，當消費習慣發(fā)生一單位的改變，在60期后（在這里一期代表一年）該消費習慣才會從農(nóng)村居民消費中消除。

圖4直觀地展現(xiàn)出國家基本養(yǎng)老保險基金支出對于農(nóng)村居民消費的影響。當基本養(yǎng)老保險基金的誤差項出現(xiàn)一個標準差的沖擊，農(nóng)村居民消費直線上升0.075%到達第4期的峰值。接著下降直到第10期出現(xiàn)小幅度回升，從15期開始進入長期衰退階段。直到第80期才基本平穩(wěn)。證明基本養(yǎng)老保險支出對農(nóng)村居民消費具有十分強的正相關(guān)影響，養(yǎng)老保險的支出促進了農(nóng)村居民消費，這與上文中最小二乘擬合的結(jié)果不謀而合。同時，值得注意的是，養(yǎng)老保險基金支出在短期內(nèi)可以迅速提升農(nóng)村居民的消費。并且具有一定的延續(xù)性，可見養(yǎng)老保險支出能長期提升農(nóng)村居民消費，影響時限比消費本身的優(yōu)化調(diào)整影響還要長。

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)沖擊的貢獻度。將導(dǎo)致對系統(tǒng)的預(yù)測均方誤差分解為不同解釋變量所做出的貢獻。該文使用方差分解目的是在導(dǎo)致農(nóng)村居民消費的所有因素中將基本養(yǎng)老保險基金支出對其的貢獻度求出。方差分解模型如下：

其中Φij為脈沖響應(yīng)函數(shù)，σjj為第j個變量標準差，RVCij（S）為第j個變量沖擊對總系統(tǒng)的相對方差貢獻率，RVC越大說明j變量對系統(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顯示對于農(nóng)村居民消費影響貢獻度最大的是其本身，在0期時貢獻度高達100%，但隨著時間的推移，貢獻度快速下降，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，原有農(nóng)村居民消費對于將來居民消費提升的貢獻度在不斷地減小，消費慣性作用在不斷地降低。圖6表明基本養(yǎng)老保險基金支出對農(nóng)村居民消費貢獻度隨時間推移逐漸增大。直到40期保持穩(wěn)定，達到70%的水平。意味著養(yǎng)老保險基金支出能夠?qū)r(nóng)村居民消費提升產(chǎn)生比較大程度的影響。且影響程度逐漸提升。

4 結(jié)語

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

參考文獻

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