李超　羅潤東

摘要：老齡化對微觀儲(chǔ)蓄有生命周期消費(fèi)效應(yīng)和預(yù)防效應(yīng)兩方面影響，對我國家庭的凈效應(yīng)尚不明確。利用中國家庭追蹤調(diào)查2010-2014年面板數(shù)據(jù)，分析了家庭年齡結(jié)構(gòu)與儲(chǔ)蓄率的關(guān)系，顯示老齡化對我國微觀家庭儲(chǔ)蓄率的凈效應(yīng)為正，說明家庭由于老齡化產(chǎn)生的預(yù)防動(dòng)機(jī)大于生命周期消費(fèi)模式對儲(chǔ)蓄率的負(fù)效應(yīng)，我國以此收獲第二次人口紅利。老齡化對家庭是否選擇儲(chǔ)蓄和儲(chǔ)蓄規(guī)模都有顯著正效應(yīng)，說明第二次人口紅利同時(shí)體現(xiàn)在微觀儲(chǔ)蓄的參與決策和數(shù)量決策上。以上結(jié)論在對不同類型儲(chǔ)蓄和消費(fèi)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(chǔ)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(chǔ)蓄率的正效應(yīng)源于第二次人口紅利的預(yù)防動(dòng)機(jī)。

關(guān)鍵詞：老齡化；預(yù)防動(dòng)機(jī)；微觀家庭儲(chǔ)蓄率；第二次人口紅利

中圖分類號(hào)：C92-05；17832.22 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：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(jì)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(dòng)年齡人口數(shù)在2013年達(dá)到峰值，此后不斷下降。關(guān)于老齡化對經(jīng)濟(jì)的影響，較多研究基于資本市場視角探討老齡化與儲(chǔ)蓄和資本積累的關(guān)系，但結(jié)論并不明確。傳統(tǒng)生命周期消費(fèi)理論基于成年期高儲(chǔ)蓄、未成年和老年期負(fù)儲(chǔ)蓄的特征認(rèn)為老齡化會(huì)降低儲(chǔ)蓄率，不利于資本積累和經(jīng)濟(jì)增長；而第二次人口紅利理論則認(rèn)為老齡化會(huì)通過預(yù)防動(dòng)機(jī)產(chǎn)生未雨綢繆的儲(chǔ)蓄激勵(lì)，促進(jìn)資本積累和經(jīng)濟(jì)增長。而以上兩種機(jī)制對儲(chǔ)蓄的凈效應(yīng)還需驗(yàn)證，本文基于生命周期消費(fèi)效應(yīng)和第二次人口紅利效應(yīng)考察老齡化對儲(chǔ)蓄的凈效應(yīng)，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(jìn)資本積累和經(jīng)濟(jì)增長的政策含義。

一、文獻(xiàn)回顧

李和梅森（Lee&Mason;）等將預(yù)防動(dòng)機(jī)產(chǎn)生的儲(chǔ)蓄激勵(lì)效應(yīng)稱為第二次人口紅利。最早關(guān)注壽命延長、預(yù)防動(dòng)機(jī)與儲(chǔ)蓄率關(guān)系的是耶理（Yaari），賀菊煌等進(jìn)一步指出理性個(gè)體會(huì)為了保障更長的老年生活而提高儲(chǔ)蓄，謝辛斯基（Sheshinski）發(fā)現(xiàn)這會(huì)對儲(chǔ)蓄率產(chǎn)生正效應(yīng)，國外數(shù)據(jù)的研究證實(shí)了這一關(guān)系。此后學(xué)者們集中探討了第二次人口紅利的內(nèi)涵和機(jī)制等。

同時(shí)，生命周期消費(fèi)視角下的研究關(guān)注了老齡化對儲(chǔ)蓄率和資本積累的負(fù)效應(yīng)，但多基于宏觀視角。列伏（Leff）最早證實(shí)了生命周期消費(fèi)理論，此后舒爾茨（Schultz）等進(jìn)一步驗(yàn)證了老齡化與儲(chǔ)蓄率的負(fù)相關(guān)關(guān)系。但諸多學(xué)者后來發(fā)現(xiàn)生命周期消費(fèi)理論揭示的規(guī)律在不同區(qū)域和不同時(shí)期存在異質(zhì)性，老齡化對宏觀儲(chǔ)蓄率的影響并非簡單的負(fù)效應(yīng)。

國內(nèi)的相關(guān)理論和實(shí)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(huì)降低儲(chǔ)蓄率，與生命周期消費(fèi)理論一致。劉國斌等的分析也得出相似結(jié)論。而王金營等研究發(fā)現(xiàn)老齡化會(huì)降低消費(fèi)水平和邊際消費(fèi)傾向，似乎意味著對儲(chǔ)蓄率存在正效應(yīng)。同時(shí)，一些研究認(rèn)為老齡化對中國儲(chǔ)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(fèi)在總量層面上影響不大，尚不足以徹底改變中國的高儲(chǔ)蓄特征。

針對中國的實(shí)證分析多利用省級面板數(shù)據(jù)，但由于時(shí)間段選取、變量設(shè)定和計(jì)量方法不同，結(jié)論差異較大。汪偉、劉鎧豪等研究發(fā)現(xiàn)出生率對儲(chǔ)蓄率產(chǎn)生顯著負(fù)效應(yīng)，老年人口撫養(yǎng)比對儲(chǔ)蓄率產(chǎn)生顯著正效應(yīng)。史曉丹的結(jié)論恰好相反，認(rèn)為老年撫養(yǎng)比與儲(chǔ)蓄率負(fù)相關(guān)，少兒撫養(yǎng)比與儲(chǔ)蓄率呈正相關(guān)。范敘春等認(rèn)為老年和少兒人口撫養(yǎng)比對儲(chǔ)蓄率的影響取決于是否考慮時(shí)間效應(yīng)。而毛毅發(fā)現(xiàn)當(dāng)期老年人口撫養(yǎng)比對人均居民儲(chǔ)蓄的影響為負(fù)，上期老年人口撫養(yǎng)比對居民儲(chǔ)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(chǔ)蓄率的效應(yīng)都為負(fù)。

宏觀實(shí)證結(jié)論的分歧源于微觀個(gè)體或家庭儲(chǔ)蓄率的變動(dòng)趨勢與宏觀儲(chǔ)蓄率未必相同，宏觀儲(chǔ)蓄包括家庭儲(chǔ)蓄、企業(yè)儲(chǔ)蓄、政府儲(chǔ)蓄等，并且由于李嘉圖等價(jià)原理，家庭儲(chǔ)蓄受政府公共儲(chǔ)蓄影響并且二者變動(dòng)方向相反。而生命周期消費(fèi)理論所揭示的是微觀家庭儲(chǔ)蓄與老齡化的關(guān)系，因此老齡化對宏觀儲(chǔ)蓄率的影響未必為負(fù)。少數(shù)基于微觀視角的實(shí)證分析探討了老齡化對儲(chǔ)蓄率的影響，鄭妍妍等利用了中國家庭住戶收入調(diào)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(fèi)的影響，但在處理收入時(shí)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(fèi)的影響，因此難以判斷老齡化對儲(chǔ)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(fèi)有顯著負(fù)效應(yīng)，間接說明在收入不變的前提下，老齡化與微觀儲(chǔ)蓄率關(guān)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(jié)構(gòu)與消費(fèi)的關(guān)系，也可能存在遺漏變量偏差。

綜上，宏觀層面關(guān)于老齡化與儲(chǔ)蓄率關(guān)系的研究存在較大分歧，微觀層面老齡化對中國家庭儲(chǔ)蓄率的影響缺乏系統(tǒng)的實(shí)證研究；老齡化可能通過生命周期消費(fèi)效應(yīng)和預(yù)防動(dòng)機(jī)影響儲(chǔ)蓄行為，但實(shí)際凈效應(yīng)尚待明確，但預(yù)防動(dòng)機(jī)是否為中國提供了第二次人口紅利還缺乏實(shí)證檢驗(yàn)。本文基于微觀家庭決策視角，利用中國家庭追蹤調(diào)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(chǔ)蓄的影響效應(yīng)，實(shí)證考察中國第二次人口紅利的可得性，并對不同類型的儲(chǔ)蓄、儲(chǔ)蓄率、消費(fèi)和消費(fèi)率進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn)，此外細(xì)致分析了老齡化對微觀儲(chǔ)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(jì)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(diào)查（China Family Panel Studies，CFPS）。CFPS由北京大學(xué)中國社會(huì)科學(xué)調(diào)查中心（ISSS）實(shí)施，樣本覆蓋中國25個(gè)省/市/自治區(qū)、162個(gè)縣、635個(gè)村居，調(diào)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(shè)計(jì)使得樣本能夠代表大約95%的中國人口。CFPS調(diào)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(huì)、經(jīng)濟(jì)、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(diào)查界定出來的所有基線家庭成員及其今后的血緣/領(lǐng)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(jìn)行有效排序的基礎(chǔ)上進(jìn)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(jìn)一步進(jìn)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(jì)27629個(gè)家庭。

2.變量設(shè)定和描述性統(tǒng)計(jì)

本文的主要被解釋變量為家庭儲(chǔ)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(shè)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(zhuǎn)移性支出、福利性支出、建房住房貸款支出等。總支出中的轉(zhuǎn)移性支出、福利性支出和建房住房貸款支出不屬于消費(fèi)性支出，因此我們還計(jì)算了扣除消費(fèi)性支出的儲(chǔ)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(guān)系，大額消費(fèi)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(jié)構(gòu)類變量和家庭住院人數(shù)的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步計(jì)算了扣除日常性支出的儲(chǔ)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(chǔ)蓄額、消費(fèi)額和消費(fèi)率（=消費(fèi)額/總收入）作為被解釋變量，檢驗(yàn)所得結(jié)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?cè)丝诒戎亍⒑饬繐嵊棕?fù)擔(dān)的14歲及以下人口占家庭總?cè)丝诒戎?，分別記為percentage_60和percentage_14。隨著預(yù)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(biāo)準(zhǔn)，因此還將家庭中65歲以上人口占家庭總?cè)丝诒戎兀ㄓ洖閜ercentage_65）作為解釋變量，檢驗(yàn)結(jié)論的穩(wěn)健性?？刂谱兞堪彝ブ姓谏蠈W(xué)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(xiǎn)的人數(shù)、家庭中60歲以下有養(yǎng)老保險(xiǎn)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(jìn)行過祭祖掃墓類活動(dòng)，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(jì)量模型

我們使用了普通最小二乘法、隨機(jī)效應(yīng)和雙向固定效應(yīng)模型對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析，利用LM檢驗(yàn)、F檢驗(yàn)和Hausman檢驗(yàn)判斷何種方法更優(yōu)。此外，家庭儲(chǔ)蓄決策可以分為擁有不同決定機(jī)制的兩階段，第一階段為參與決策（participation decision），決定是否儲(chǔ)蓄；第二階段為數(shù)量決策（amountdecision），決定儲(chǔ)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(yàn)基礎(chǔ)回歸中模型結(jié)論的穩(wěn)健性，我們還使用了面板Heckman兩階段模型對儲(chǔ)蓄率進(jìn)行了分析；設(shè)置了家庭是否儲(chǔ)蓄這一虛擬變量，記為whether_saving，如果總收入減總支出的儲(chǔ)蓄額為正，則定義為1，否則為0。

三、計(jì)量分析結(jié)果

1.基礎(chǔ)回歸

表2報(bào)告了基礎(chǔ)回歸結(jié)果，被解釋變量為扣除總支出的儲(chǔ)蓄率。第1-2列使用普通最小二乘法，第3-4列使用隨機(jī)效應(yīng)回歸，第5-6列使用固定效應(yīng)回歸，第7-10列為面板Heckman Selection模型回歸結(jié)果，其中第一階段工具變量為“是否有接受過經(jīng)濟(jì)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?cè)丝诒戎貋砗饬考彝ヰB(yǎng)老壓力，第2、4、6、9、10列使用65歲及以上人口占家庭總?cè)丝诒戎睾饬考彝ヰB(yǎng)老壓力。

結(jié)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?cè)丝诘谋戎刈鳛榻忉屪兞?，無論使用OLS回歸還是面板隨機(jī)效應(yīng)和雙向固定效應(yīng)回歸，老齡化變量的估計(jì)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(chǔ)蓄率的凈效應(yīng)為正，預(yù)防動(dòng)機(jī)大于生命周期消費(fèi)效應(yīng)，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?cè)丝诒戎氐墓烙?jì)系數(shù)也顯著為正，但估計(jì)系數(shù)小于老齡化變量的估計(jì)系數(shù)。說明少兒人口數(shù)量增加也會(huì)提高家庭的儲(chǔ)蓄動(dòng)機(jī)，這或許源于家庭需要為未成年子女的未來教育和婚嫁進(jìn)行儲(chǔ)蓄，但這方面的儲(chǔ)蓄動(dòng)機(jī)小于老齡化帶來的預(yù)防儲(chǔ)蓄效應(yīng)。LM檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)結(jié)果分別拒絕了不存在隨機(jī)效應(yīng)和固定效應(yīng)的假設(shè)，Hausman檢驗(yàn)結(jié)果顯示固定效應(yīng)更優(yōu)。Heckman兩階段模型回歸結(jié)果證實(shí)了中國存在第二次人口紅利，并顯示老齡化對家庭是否進(jìn)行儲(chǔ)蓄和儲(chǔ)蓄量的兩階段決策都有顯著正效應(yīng)，說明第二次人口紅利同時(shí)體現(xiàn)在微觀儲(chǔ)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(chǔ)蓄決策只有規(guī)模效應(yīng)而無選擇效應(yīng)。Heckman兩階段模型的mills lambda估計(jì)值都在1%水平上顯著，說明存在樣本選擇效應(yīng)，有必要使用選擇模型。

控制變量的回歸結(jié)果中，number_insurance_60、number_insurance_59、Intotal_sset、whether_jizu等的估計(jì)結(jié)果進(jìn)一步驗(yàn)證了關(guān)于第二次人口紅利預(yù)防動(dòng)機(jī)與儲(chǔ)蓄率關(guān)系的結(jié)論。第一，家庭60歲以下有養(yǎng)老保險(xiǎn)的人數(shù)與家庭儲(chǔ)蓄率負(fù)相關(guān)，一方面由于家庭60歲以下成員繳納養(yǎng)老保險(xiǎn)的人越多，越不需要進(jìn)行預(yù)防性儲(chǔ)蓄，另一方面家庭60歲以下成員繳納養(yǎng)老保險(xiǎn)本身是一種儲(chǔ)蓄方式，對其他形式的儲(chǔ)蓄有擠出效應(yīng)。第二，家庭60歲以上有養(yǎng)老保險(xiǎn)的人數(shù)的估計(jì)系數(shù)顯著為負(fù)，也源于60歲以上領(lǐng)取養(yǎng)老保險(xiǎn)的人數(shù)越多，家庭未雨綢繆的預(yù)防性儲(chǔ)蓄動(dòng)機(jī)越弱。第三，資產(chǎn)水平對家庭儲(chǔ)蓄率的影響顯著為負(fù)，這是因?yàn)榧彝ベY產(chǎn)水平越高，平滑未來支出和抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力越強(qiáng)，越不需要為養(yǎng)老進(jìn)行預(yù)防性儲(chǔ)蓄。第四，衡量孝道水平的“是否祭祖掃墓”對儲(chǔ)蓄率的估計(jì)系數(shù)顯著為負(fù)，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(yù)防性儲(chǔ)蓄動(dòng)機(jī)越弱。

其他變量的回歸結(jié)果基本符合理論預(yù)期，家庭上學(xué)人數(shù)對儲(chǔ)蓄率有顯著負(fù)效應(yīng)，這是因?yàn)樯蠈W(xué)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(chǔ)蓄率越低。家庭規(guī)模對儲(chǔ)蓄率影響為負(fù)，可能源于家庭規(guī)模越大、基本消費(fèi)支出越高，從而儲(chǔ)蓄率越低。家庭中工作的人數(shù)的估計(jì)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(chǔ)蓄率有顯著正效應(yīng)。

2.穩(wěn)健性分析

由于轉(zhuǎn)移性支出和福利性支出有較強(qiáng)的社會(huì)資本投資屬性，建房住房貸款支出有較強(qiáng)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(fèi)性支出。另外這些支出也不屬于生命周期消費(fèi)理論中所研究的支出，可能與家庭年齡結(jié)構(gòu)相關(guān)度不高。因此，在計(jì)算儲(chǔ)蓄率時(shí)如果將這些支出當(dāng)作消費(fèi)性支出，對老齡化程度不高的家庭而言可能會(huì)低估預(yù)防效應(yīng)，而對老齡化程度較高的家庭可能會(huì)高估生命周期消費(fèi)效應(yīng)，會(huì)干擾關(guān)于預(yù)防動(dòng)機(jī)和生命周期消費(fèi)效應(yīng)相對規(guī)模的判斷。所以我們還計(jì)算了僅扣除消費(fèi)性支出的儲(chǔ)蓄額和儲(chǔ)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(guān)系，大額消費(fèi)支出也有較強(qiáng)突發(fā)性，不屬于日常性支出，我們還進(jìn)一步計(jì)算了扣除日常性支出的儲(chǔ)蓄額和儲(chǔ)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(chǔ)蓄額和儲(chǔ)蓄率為被解釋變量的雙向固定效應(yīng)回歸結(jié)果見表3。

表3結(jié)果顯示，無論使用何種儲(chǔ)蓄額和儲(chǔ)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?cè)丝诘谋戎貙彝?chǔ)蓄率的效應(yīng)都為正，并且都在1%水平上顯著，這進(jìn)一步證明了本文核心結(jié)論的穩(wěn)健性：老齡化帶來的預(yù)防動(dòng)機(jī)大于生命周期消費(fèi)效應(yīng)，對微觀家庭儲(chǔ)蓄率的凈效應(yīng)為正，中國可獲得第二次人口紅利。家庭少兒人口占總?cè)丝诒戎氐墓烙?jì)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(chǔ)蓄額和儲(chǔ)蓄率的影響不穩(wěn)健，對savings3估計(jì)結(jié)果不顯著；這是因?yàn)樵谟?jì)算savings3和saving_rate3時(shí)沒有扣除教育支出，而少兒人口大多需要教育支出，因此導(dǎo)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(chǔ)蓄率為負(fù)，很大程度源于被調(diào)查者傾向于少報(bào)家庭收入，而一般認(rèn)為關(guān)于家庭消費(fèi)的回答相對較為客觀。因此我們進(jìn)一步將家庭總消費(fèi)額和消費(fèi)率，不含轉(zhuǎn)移性支出、福利性支出和建房住房貸款支出的消費(fèi)額和消費(fèi)率，以及不含轉(zhuǎn)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(fèi)額和消費(fèi)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(yàn)家庭人口年齡結(jié)構(gòu)與相關(guān)消費(fèi)變量的關(guān)系?；貧w結(jié)果如表4所示。

表4顯示，無論使用哪種消費(fèi)額和消費(fèi)率，家庭老年人口撫養(yǎng)比的估計(jì)系數(shù)都顯著為負(fù)，說明老齡化對消費(fèi)的影響效應(yīng)為負(fù)，間接證明了老齡化有利于促進(jìn)中國家庭儲(chǔ)蓄，第二次人口紅利的預(yù)防儲(chǔ)蓄效應(yīng)大于生命周期消費(fèi)效應(yīng)。此外，家庭14歲及以下的少兒人口撫養(yǎng)比的回歸結(jié)果也基本顯著為負(fù)，與使用儲(chǔ)蓄額和儲(chǔ)蓄率作為被解釋變量的回歸所得結(jié)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(zhì)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(jìn)行子樣本回歸，考察老齡化對不同收入階層家庭儲(chǔ)蓄行為影響的差異。面板雙向固定效應(yīng)回歸結(jié)果見表5。

表5顯示，老齡化對任何收入階層家庭的儲(chǔ)蓄都有顯著正效應(yīng)，但對低收入家庭儲(chǔ)蓄率的估計(jì)系數(shù)大于中低收入家庭，進(jìn)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(chǔ)蓄的正效應(yīng)逐漸增大，說明第二次人口紅利的預(yù)防動(dòng)機(jī)在收入水平較低的家庭更為顯著。這進(jìn)一步證明了本文結(jié)論：低收入家庭承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)能力更弱，因此儲(chǔ)蓄的預(yù)防動(dòng)機(jī)更強(qiáng)，由此決定其預(yù)防性儲(chǔ)蓄效應(yīng)更大，從而老齡化對收入水平越低的家庭儲(chǔ)蓄率的正效應(yīng)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(xiǎn)覆蓋面更廣，可能會(huì)導(dǎo)致老齡化對微觀家庭儲(chǔ)蓄率的影響存在城鄉(xiāng)異質(zhì)性。此外以上回歸中，省份虛擬變量的聯(lián)合顯著性都較強(qiáng)，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(jìn)一步考察第二次人口紅利和老齡化影響效應(yīng)的區(qū)域差異，見表6。

表6結(jié)果顯示，家庭老年人口所占比重對所有子樣本中儲(chǔ)蓄率的回歸結(jié)果都顯著為正，但估計(jì)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(chǔ)蓄率的正效應(yīng)顯著大于城鎮(zhèn)家庭，對東、中、西部家庭儲(chǔ)蓄率的正效應(yīng)依次增大，并且Chow檢驗(yàn)結(jié)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(zhì)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(xiǎn)覆蓋面和保障程度遠(yuǎn)低于城鎮(zhèn)，由此決定了這部分家庭有更強(qiáng)烈的預(yù)防儲(chǔ)蓄動(dòng)機(jī)來進(jìn)行養(yǎng)老保障。老齡化對儲(chǔ)蓄率影響的區(qū)域差異驗(yàn)證了本文結(jié)論，即老齡化對微觀儲(chǔ)蓄率的正效應(yīng)源于第二次人口紅利的預(yù)防動(dòng)機(jī)。

四、結(jié)論與政策含義

本文利用中國家庭追蹤調(diào)查2010-2014年面板數(shù)據(jù)，通過探究年齡結(jié)構(gòu)與中國微觀家庭儲(chǔ)蓄率的關(guān)系，考察了老齡化對微觀家庭儲(chǔ)蓄決策的凈效應(yīng)，實(shí)證檢驗(yàn)了中國第二次人口紅利的可得性。分析結(jié)果顯示，第一，老齡化對中國微觀家庭儲(chǔ)蓄率有顯著正效應(yīng)，意味著家庭由于老齡化而產(chǎn)生的預(yù)防動(dòng)機(jī)大于生命周期消費(fèi)模式對儲(chǔ)蓄率的負(fù)效應(yīng)，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(chǔ)蓄和儲(chǔ)蓄規(guī)模都有顯著正效應(yīng)，意味著第二次人口紅利同時(shí)體現(xiàn)在微觀儲(chǔ)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(chǔ)蓄額和儲(chǔ)蓄率都有顯著正效應(yīng)，對三種不同類型的消費(fèi)額和消費(fèi)率的影響顯著為負(fù)，由此證明了以上結(jié)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(chǔ)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(chǔ)蓄率的正效應(yīng)源于第二次人口紅利的預(yù)防動(dòng)機(jī)。

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(jì)的影響時(shí)，不應(yīng)僅關(guān)注老齡化對第一次人口紅利的不利影響，還應(yīng)重視老齡化的預(yù)防儲(chǔ)蓄動(dòng)機(jī)創(chuàng)造的第二次人口紅利，客觀科學(xué)研判老齡化對中國資本積累和經(jīng)濟(jì)的凈效應(yīng)。第二，中國應(yīng)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(chǔ)蓄，提高其利用效率，促進(jìn)資本轉(zhuǎn)化和資本形成，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)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(jié)構(gòu)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(jì)帶來的緩沖期，加快要素市場調(diào)整和經(jīng)濟(jì)體制改革，提前評估并科學(xué)應(yīng)對老齡化對中國經(jīng)濟(jì)的長期影響。

[責(zé)任編輯 武玉]