人口老龄化对我国货币政策传导机制的影响

赵悦+曾悦

摘 要：人口老龄化通过影响人们的经济行为，改变货币政策运行的宏观经济环境，进而影响货币政策的传导机制和效果。建立面板数据模型和VAR脉冲响应函数模型，研究人口老龄化对储蓄率、投资率、利率以及家庭资产配置结构的影响，发现人口老龄化会提升我国的投资率、储蓄率和利率水平，同时改变家庭资产配置结构，使得人们的资产配置更倾向于非信贷渠道，进而对货币政策效果有削弱作用。

关键词：人口老龄化；货币政策；利率渠道；财富渠道

中图分类号：F820 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2016）24-0089-03

一、人口老龄化对货币政策传导的利率渠道和财富渠道的影响机制

货币政策影响实体经济的主要渠道为利率渠道、财富渠道、汇率渠道和信贷渠道。其中，人口老龄化对货币政策传导机制的影响主要通过利率渠道和财富渠道实现。

老龄化影响真实的利率水平，且主要通过影响储蓄和投资之间的均衡关系继而影响实际利率。一方面，人口老龄化会使整个社会的储蓄率上升。Bean的研究显示，老年人的储蓄行为并不像生命周期理论所解释的那样处于低水平，相反，他们的实际储蓄率可能较高。另一方面，人口老龄化会降低整个社会的投资水平。Trichet认为，老龄化使劳动力增长率下降，生产更加集中资本，新资本的边际生产力及边际回报率下降，从而资本存量增长率和投资率下降，进而降低整个社会的投资水平。

人口老龄化影响货币政策的财富渠道主要通过家庭资产配置结构变动实现。老年人财富积累更多，拥有更多资产进行分散投资。同时，风险厌恶程度随年龄增长而增加，老龄人口偏好投资债券等低风险产品，政府债券的需求将会相对增加。不同资产，如股票、债券等，对利率的弹性不同，因而人口老龄化对家庭资产配置结构的改变会影响利率政策效果。

二、实证分析

（一）利率渠道

1.模型设定。设定模型形式如下。

模型I：saveratei=β0+β1×Agingi+β2×GDPi+β3×Populationt+ε1

模型II：Investmenti=γ0+γ1×Agingi+γ2×GDPi+γ3×Populationt+ε2

其中，Aging、Saverate、Investment、GDP、Population分别为老年人口抚养比、储蓄率、投资、地区生产总值增速和地区年末总人口，β0、γ0为常数项，β1、β2、β3、γ1、γ2、γ3分别为相应解释变量的系数因子。

2.数据说明。本部分的面板数据按照国家统计局的划分口径分为东部、中部、西部三个区域。①样本区间为2000—2014年，所有数据均根据历年《中国统计年鉴》整理得到。

特别说明，Saverate、Investment表示储蓄率和投资，其中Saverate指“国民储蓄率”指标，且国民储蓄率=（各地区国内生产总值-各地区最终消费支出）/各地区国内生产总值，Investment指《中国统计年鉴》“全社会固定资产投资”。

3.单位根检验。单位根检验采用Levin-Lin-Chu检验方法，结果（见下页表1）。

结果表明，GDP、Population、Saverate在5%的显著水平上拒绝了原假设，即该变量的面板数据为平稳过程。Investment在5%的显著水平上接受了原假设，该变量的面板数据不为平稳过程。则对Investment做一阶差分，即得到D（Investment）后，对其再进行检验在5%的显著水平上拒绝了原假设，即该变量的变化率的面板数据为平稳过程。

4.模型设定及形式检验。对模型I和模型II进行形式设定检验（如下页表2所示）。

5.回归分析。利用全国、东部、中部和西部的面板数据，分别对模型I和模型II进行相应的固定效应或随机效应回归分析，结果（如下页表3所示）。

从面板回归结果可以看出：

第一，口老龄化与储蓄率方面。在全国和各地区，人口老龄化与储蓄率均呈正相关关系，且存在地区差异。GDP对储蓄率的影响在全国、东部和中部高度显著，地区间差异不明显。人口总量对储蓄率的影响较小。第二，人口老龄化与投资方面。人口老龄化对投资变化的影响高度显著且呈现地区差异，对东部地区影响大，对中西部地区影响小。GDP增速对投资变化率的影响只对西部地区显著。人口总量对投资变化率的影响很小。第三，人口老龄化与利率方面。人口老龄化对利率的影响，取决于储蓄率和投资对人口老龄化的反应程度。就全国范围而言，人口老龄化与储蓄率、投资变化率均呈正向关系，并且储蓄率对人口老龄化的正向反应程度小于投资变化率。在这种情况下，人口老龄化带来的投资增速上升的速度快于储蓄率下降的速度，将引起利率上升。

（二）财富渠道

1.数据说明。为检验人口老龄化对家庭资产配置结构的影响，将家庭的资产配置分为银行类金融资产和非银行类金融资产。其中，银行类金融资产以人民币存款表示，非银行类金融资产以股票流通市值和证券投资基金规模表示，用人民币存款/（股票流通市值+证券投资基金规模）代表银行类金融资产与非银行类金融资产的比例，用Bankrate表示。分析变量Aging和Bankrate的样本区间为1993—2014年，①所有数据根据历年《中国统计年鉴》整理。

2.单位根和协整检验。首先，对数据进行单位根检验。检验方法采用ADF检验，结果（见表4），Aging和Bankrate在5%的显著水平上均为非平稳序列。

因此，对Aging和Bankrate采取一阶差分单位根检验，结果显示Aging和Bankrate均为一阶单整序列，结果（见表5）。

由于Aging和Bankrate均为一阶单整序列，我们可以利用Johansen检验判断他们之间是否存在协整关系。结果（如表6所示）。

迹检验和最大特征值检验结果显示，Aging和Bankrate在5%的显著性水平上至少存在一个协整方程，也即Aging和Bankrate之间存在长期协整关系。

3.基于VAR模型的脉冲响应分析。由于Aging和Bankrate均服从一阶单整且存在长期协整关系，我们可以利用向量自回归模型（VAR）进行脉冲响应分析，进一步分析二者之间的关系。首先建立Aging和Bankrate的VAR模型进行脉冲响应分析，估计得到的VAR模型特征多项式根的倒数均在单位圆内，因此，VAR模型稳定。

三、结论和建议

根据计量模型的结果，可以得出以下结论：

第一，我国人口老龄化对投资和储蓄均表现出正影响，且影响程度存在地区差异。人口老龄化对东部地区的储蓄率、投资率影响较小，对中西部地区影响较大。总体来看，人口老龄化对投资的正向影响大于对储蓄率的正影响，其结果为升高利率水平。

第二，人口老龄化通过改变家庭资产配置结构，影响货币政策传导机制。人口老龄化会使银行类金融资产相对非银行类金融资产的比例降低，使得银行类金融机构在整个金融体系中的比重下降，直接融资的比重将上升，货币政策传导机制的信贷渠道将减弱或淡化。

根据实证检验结论，提出政策建议如下：

其一，改革和完善社会保障制度，全面建成覆盖城乡居民的社会保障体系。实现基础养老金全国统筹，扩大社会保障基金筹资渠道，发展养老基金投资，增强老龄化人口的风险承受能力和抗通胀能力。

其二，进一步完善货币政策的中介目标体系。随着老龄化程度提高，银行金融机构在整个金融体系中的比重不断下降，直接融资比重可能会上升，使得以商业银行为主要渠道的货币政策传导机制的作用不断下降，M2指标的可测、可控性和其与宏观经济变量的相关程度下降，其作为货币政策中介目标的效力会随着金融体系结构的改变而弱化。

其三，由于人口老龄化对我国东部、中部、西部在储蓄率、投资利率等方面的影响程度不同，进而使货币政策的传导效应也会产生差异。因此，货币当局应考虑各地区的实际情况，探索具有结构性效应的政策操作工具。

参考文献：

[1] 邵伏军，等.中国人民银行金融研究重点课题获奖报告[R].北京：中国金融出版社，2012.

[2] 米什金.货币金融学[M].北京：中国人民大学出版社，1998.

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[4] 汪伟，钱文然.人口老龄化的储蓄效应[J].经济学动态，2011，（3）.

[责任编辑 陈丹丹]