社会保障支出、人口年龄结构对居民消费影响研究

■ 薛思齐（湖南大学经济与贸易学院 长沙 410079）

引言

进入21世纪后，我国经济持续保持快速增长，直至2011年我国经济增长率都保持在8%以上，而从2012年开始我国经济增长速度逐年放缓，2014年经济增长率降到7.4%。经济增长主要依靠消费、投资和净出口来拉动，而近年来我国呈现投资过热、贸易顺差持续扩大的现象，与此同时我国居民长期以来消费不振，导致我国经济结构失衡。数据显示，我国居民消费率从1990年的46.7%下降到2013年的34.09%，降幅明显。因此，提振消费者信心对于拉动经济、转变经济增长方式至关重要。对未来的不确定性是我国居民消费不振的一个主要原因，而完善的社会保障制度能弱化不确定性预期。计划生育政策也导致我国人口年龄结构在悄然发生变化。因此，本文在考虑我国当前人口年龄结构的背景下研究社会保障支出对居民消费的影响是具有理论和现实意义的。

关于社会保障与居民消费之间的关系，国外学者的研究主要基于Modigliani和Brumberg（1954）提出的生命周期假说，在此基础上进行理论拓展和实证研究，研究结论并不一致。Feldstein（1974）在扩展的生命周期理论下提出社会保障对个人储蓄具有“财富替代效应”和“引致退休效应”，二者的相对强度决定了社会保障对个人储蓄的净效应。他还运用美国的时间序列数据研究了净社会保障财富对总消费的影响，发现社会保障减少了个人储蓄而增加了消费。Leimer等（1982）通过实证研究得出社会保障挤出居民消费。Barro（1978）提出的私人代际转移支付理论认为社会保障对国民储蓄没有影响。国内主流观点认为社会保障对我国居民消费有促进作用（姜百臣，2010）。另有一些学者认为社会保障支出对居民消费有阻碍作用（王晓霞等，2008）。

基于近年来我国人口年龄结构的变化，部分学者开始关注人口年龄结构对居民消费的影响。理论基础源于生命周期假说，该理论表明一国劳动人口比重与社会总储蓄率正相关，少儿和老年人口比重与社会总储蓄率负相关。Higgins等（1997）认为人口年龄结构变动是近期亚洲国家储蓄率上升和经济增长的核心因素，但保罗·舒尔茨（2005）对亚洲16个国家和地区的研究表明一国人口年龄结构与储蓄率之间的关系并不显著。袁志刚（2000）通过构建两期叠代模型发现人口老龄化会激励居民增加储蓄而减少消费。李文星（2008）认为人口年龄结构变动并非导致我国目前居民消费率过低的原因。

通过梳理以往文献，笔者认为存在以下问题：首先，均是单方面考虑社会保障支出或者人口年龄结构变化对居民消费的影响，并没有将二者结合进行研究；其次，均使用国际面板数据或我国省际面板数据，忽视了我国城乡消费差异较大的现状。本文在现有文献的基础上做了进一步的分析：第一，以生命周期假说为理论依据，旨在研究在我国人口年龄结构变动的大环境下，社会保障支出对居民消费的影响；第二，对居民消费水平的测度使用居民消费率和居民消费支出额两个指标，并对城镇居民消费水平和农村居民消费水平分别进行研究；第三，使用省际动态面板数据，运用一步系统广义矩估计方法，避免内生性问题。

模型设定与数据说明

（一）模型设定

首先，本文将居民消费率作为衡量居民消费水平的指标，即将居民消费水平占人均GDP的比重作为被解释变量，则基本面板回归方程设定如下：

其中，i代表地区，t代表时间，Ut为未观测到的地区特质效应，ξit为随机扰动项。本文关注的重点解释变量X为政策人口变量，包括实际社会保障支出的对数、少儿抚养比、老年抚养比和总抚养比。其中lnSSE表示剔除了通胀因素的实际社会保障支出对数值；少儿抚养比和老年抚养比统称为社会抚养比，用来反映我国的人口年龄结构。Y表示模型的控制变量，包括实际收入增长率、实际利率、城乡收入差距和通货膨胀率。影响居民消费率的是实际收入的增长率，而不是收入水平（Modigliani and Cao，2004），受数据的限制，本文用人均实际GDP增长率（RPGDPR）作为实际收入增长率的代理变量；实际利率（RR）等于一年期存款名义利率的加权平均值减去CPI的增长率；由于缺少各省份的基尼系数，本文使用城乡收入比作为衡量城乡收入差距的指标，即城镇居民家庭人均可支配收入与农村居民家庭人均纯收入的比值（URRI）。国内相关文献的实证研究结论基本一致，都认为城乡收入差距的扩大对居民消费有负面影响（朱国林等，2002；陈斌开，2012）；通货膨胀率（INF）由CPI计算得出，通常反映价格波动或宏观经济的不确定性对居民消费的影响，但影响的方向不确定。考虑到居民受消费习惯的影响，居民消费率会具有很大的惯性，因此本文在解释变量中加入居民消费率的滞后一期项ROCit-1。

表1 社会保障支出构成项目

表2 变量的描述性统计

表3 面板数据的单位根检验

表4 Kao协整检验结果

基于以上分析，本文最终得到以下动态面板模型，式（2）使用少儿抚养比（CDR，0-14岁人口占15-64岁人口的比重）和老年抚养比（ODR，65岁及以上人口占15-64岁人口的比重）衡量我国人口年龄结构，式（3）使用总抚养比（DR）衡量。

（二）数据说明

国内对社会保障支出的研究主要使用两个指标，财政社保支出和社会保障总支出（包括财政社保支出和社会保险基金支出）。因为社会保障总支出涵盖面更广，因而本文使用该衡量指标。社会保障支出的数据来源于《中国统计年鉴》、《中国劳动统计年鉴》，由于统计口径的变动，社会保障支出组成也有一定差别：2007年之后我国对政府收支分类项目的设置进行了改革，将抚恤和社会福利救济费、行政事业单位离退休经费、社会保障补助支出合并为“社会保障和就业”。虽然新旧统计口径之间存在一些差别，但总体内容是一致的，表现出较强的连续性。表1列出了不同时期社会保障支出的组成部分。

本文采用中国29个省（市、自治区）2001-2012年的宏观面板数据进行实证研究，因重庆和西藏部分数据缺失而未包括在内（不包括港澳台地区）。表2是式（2）和式（3）中各变量的基本描述性统计。少儿抚养比、老年抚养比和总抚养比数据来源于《中国统计年鉴》和《中国人口统计年鉴》，一年期存款名义利率来源于中国人民银行，其他数据均取自相应年份的《中国统计年鉴》和《新中国六十年统计资料汇编》。为消除通货膨胀因素，本文以2001年为基期对相应数据进行了修正。

实证分析

（一）面板数据单位根检验

为了防止伪回归出现，本文采用LLC和IPS检验方法对数据进行单位根检验，检验数据的平稳性。检验结果如表3所示，二者检验结果不一致，表明所有变量一阶差分后均是平稳序列，可以进一步分析。

（二）面板数据协整检验

目前面板数据协整检验方法主要分为两大类：一类是在Engle-Granger两步法的基础上进行推广，即利用面板回归方程计算得到的残差构造统计量进行检验，主要有Pedroni检验和Kao检验；另一类是建立在Johansen协整检验基础上的面板协整检验，可以检验多个变量之间的协整关系，允许面板数据存在空间相关性。本文使用Eviews 8.0软件对数据进行Kao检验，其原假设为不存在协整关系，检验结果如表4所示，表明在1%的显著性水平下拒绝原假设，即变量间存在长期均衡关系，可以进一步进行回归分析。

（三）动态面板GMM估计结果与分析

本文最终确定的计量模型将被解释变量的滞后一期引入，会造成解释变量间严重的内生性问题，由此得出的参数是有偏和非一致的。本文采用一步系统GMM估计方法，可以很好地解决内生性问题。使用Stata 11.0计量软件进行估计，结果如表5所示。

从四个模型检验结果来看，Sargan检验和Hansen检验均接受原假设，表明本文选用的工具变量是有效的。AR（1）检验均拒绝了原假设，而AR（2）接受原假设，表明随机扰动项存在一阶序列相关但不存在二阶序列相关。因此，本文使用的估计方法是有效的，可以对实证结果进一步解读：

首先，滞后一期的居民消费率均显著为正，即滞后一期居民消费率的降低会很大程度上引起当期居民消费率的降低，说明我国居民的当期消费受过去消费习惯的影响。其次，四个模型中社会保障支出对居民消费率都是正的影响，但在模型1中社会保障支出不显著，而模型3和4中社会保障支出显著，说明社保支出对居民消费的拉动作用并不明显。再次，少儿抚养比和老年抚养比对居民消费率的影响均显著为正，说明生命周期假说在我国成立。一方面，随着孩子数目的减少，父母在子女身上的总支出减少。另一方面，部分父母依靠子女养老的观念逐步转变，父母会增加储蓄来保障退休生活，因而少儿抚养比的下降不利于我国消费率的提高；老年人主要是消费者而不是储蓄者，他们已经解决了子女教育、嫁娶和住房问题，没有后顾之忧，因而老年抚养比的升高有利于居民消费；由模型4可以看出社会总抚养比的下降会抑制消费。最后，人均实际GDP增长率对居民消费率的影响显著为负，经济的快速增长带动居民实际收入的增长，进而转化为居民的高储蓄率；其余三个控制变量（RR、URRI、INF）的符号保持稳定，但均不显著。

此外，本文将居民消费支出额作为衡量居民消费水平的指标对模型进行了拓展。全国层面使用居民消费水平的对数值，城镇层面使用城镇居民人均全年消费性支出的对数值，农村层面使用农村居民人均全年生活消费支出的对数值，数据来源于国泰安数据库，并以2001年为基期进行了平减。此外，影响居民消费支出的重要因素是实际收入，本文使用人均实际GDP的对数值（lnRPGDP）作为代理变量；并加入了城镇化指标（UR，即常住城镇人口占总人口的比重）作为控制变量。估计结果如表6所示。

从全国层面来看，综合比较模型3、模型4、模型5和模型6，各主要解释变量的显著性和系数基本保持一致，而其他控制变量由之前的不显著变得显著，这进一步证实了模型估计的可靠性；城镇居民层面的估计结果与全国层面基本保持一致，可见当前人口年龄结构的变化和社会保障体系的不完善能够在一定程度上解释城镇居民消费不振的现状。另外，城镇化率与城镇居民消费正相关，说明城镇化水平的提高拉动城镇居民消费；而农村居民层面的估计结果出现了明显的变异，说明该模型并不适用于农村地区。

表5 动态面板GMM估计结果

表6 拓展的动态面板GMM估计结果

结论与建议

本文以生命周期理论为出发点，运用我国2001-2012年的省际面板数据和一步系统GMM估计方法考察了社会保障支出、人口年龄结构对我国居民消费的影响。实证分析得出：社会保障支出对居民消费具有弱显著的正效应，且这种影响不大，因而近年来我国社会保障的改善并不能缓解我国居民消费不振的现状；少儿抚养比和老年抚养比对居民消费率的影响均显著为正，生命周期理论在我国成立。我国少儿抚养比大幅下降可以解释居民消费率的持续走低。老年抚养比虽有上升，但对居民消费率的拉动作用有限。总的来看，由于总抚养比逐年降低，人们倾向于储蓄而非消费，因此人口年龄结构的变化是居民消费率下降的一个原因；居民消费率的滞后一期对当期消费有显著的正效应，说明我国居民消费具有惯性；模型可以较好地解释我国城镇居民家庭消费不足问题，但不适用于农村居民家庭。基于此，本文提出以下建议：

首先，进一步完善我国社会保障体系，减少居民对未来收支的不确定性，增强居民消费信心。具体而言，在现有的社会保障制度基础上，进一步健全社保制度；统筹城乡社会保障制度，着力健全农村社会保障体系，缩小城乡社保差距；从资金、物力和人力上加大社会保障支出力度，有效地促进社会保障制度的运行；完善社会保障监管体系，提高社会保障实施过程中的透明度，使居民切实从社会保障体系中获益。

其次，结合我国人口年龄结构变化趋势，提倡少儿品质教育、注重劳动人口的技能培训和综合素质提升、完善养老保障体系。重视育儿质量，加大在少儿培养方面的投入与支出，拉动消费；鉴于我国老龄化速度加快，一方面我们要完善老年人的医疗保险和养老保障，另一方面应提高劳动人口技能水平和综合素质，注重人才培养，从依靠“人口红利”逐步转变为依靠“技术人才”，积累人力资本优势，确保经济社会的持续健康发展。

1.Feldstein, Martin. Social Security, Induced Retirement and Aggregate Capital Accumulation[J].Journal of Political Economy, 1974, 82(5)

2.Leimer D. R., Lesnoy S. D. . Social Security and Private Saving: New Time-series Evidence[J].The Journal of Political Economy, 1982, 3

3.Barro, Robert J..The Impact of Social Security on Private Saving[M].Washington, American Enterprise Institute,1978

4.姜百臣，马少华，孙明华.社会保障对农村居民消费行为的影响机制分析[J].中国农村经济，2010（11）

5.王晓霞，孙华臣.社会保障支出对消费需求影响的实证研究[J].东岳论丛，2008，29（6）

6.Higgins, M. and J. G. Williamson. Age Structure Dynamics in Asia and Dependence on Foreign Capital [J].Population and Development Review, 1997, 23(2)

7.保罗·舒尔茨.人口结构和储蓄：亚洲的经验证据及其对中国的意义[J].经济学（季刊），2005（3）

8.袁志刚，宋铮.人口年龄结构、养老保险制度与最优储蓄率[J].经济研究，2000（11）

9.李文星，徐长生，艾春荣.中国人口年龄结构和居民消费：1989-2004[J].经济研究，2008（7）