养老保险基金支出对农村居民消费的影响研究

陈航+李景华

摘 要：作为2016年预算报告的重点，养老保险基金支出在保障民生与促进经济发展方面具有十分重要的意义。该文基于1989—2014年度时间序列数据，对我国基本养老保险基金支出与农村居民消费的关系进行实证研究。线性回归结果表明二者具有显著正相关关系，协整回归结果说明基本养老保险基金支出每提高1%，农村居民消费增加0.46%，Granger因果检验发现前者对后者的影响是单向的，脉冲响应分析结果显示农村居民消费具有一定的惯性，养老保险基金支出短期内能迅速提升农村居民消费，具有更长的延续性。方差分解结果表明，短期内农村居民消费对自身贡献度很大，但长期来看养老保险基金支出的贡献度逐渐成为主导因素。

关键词：养老保险基金支出 农村居民消费 向量自回归 脉冲响应函数 方差分解

中图分类号：F812.45 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2016）06（c）-0163-04

2016年3月初，财政部公布了《关于2015年中央和地方预算执行情况与2016年中央和地方预算草案的报告》。在新预算报告中，将养老保险金的支出作为财政改善民生的重要方式。包括提高养老金标准、完善养老保险的个人账户、推进养老保险改革等多项财政政策。国外学者对养老保险支出影响居民消费的研究较早，Wilcox（1989）[1]研究发现美国的养老保险福利增加能够带来居民消费的显著增加：每10%的养老金增加能够在1%的显著性水平下带来1.4%零售额的增长以及3%的耐用品消费增长。而至于为什么养老保险支出能够带来消费的增长，Feldstein（1974）[2]认为养老金带来消费的增加是因为其具有资产替代效应。Hubbard，et al（1995）的研究则认为包括养老保险在内的社会保险制度减少了居民对于未来的不确定性预期，从而降低了预防性的储蓄，提升消费水平。目前，我国学者研究养老保险基金支出对居民消费的影响较少，但仍然略有探讨。如，沈毅和穆怀中（2013）研究新型社会养老保险对于农村居民消费的影响，其认为新型社会养老保险对于农村居民消费具有乘数效应，但计量方法上有所欠缺，仅仅进行了简单的最小二乘回归而并未做异方差检验、序列自相关检验等。而姚晓垒和虞斌（2012）虽用较为现代的计量方法就养老保险对全国居民消费的影响进行了研究，但并没有特别地将农村居民消费与城镇居民消费相区分开。而事实上我国农村与城镇人口年龄结构有较大差别，且城乡消费差距较大（吴海江，何凌霄，张忠根，2014），因此，将二者合在一起研究会出现不能完全反应养老保险基金支出对于农村居民消费的真实影响。有必要将农村居民消费单独提出进行研究。同时基本养老保险基金支出作为2016年财政预算民生保障领域的重点，研究其对于农村居民消费的影响具有较强的现实意义。

1 建立模型

从现有研究成果来看，影响居民消费的因素有许多，但经典主流观点则认为影响因素主要有：一是收入水平。收入水平越高，居民消费也就越大（Davidson，Hendry，Srba and Yeo，2014）。二是GDP增长率。这种观点将教育、储蓄、收入都联系起来，认为最终GDP的增长会影响教育、储蓄以及收入，最终带来居民消费的增长（Modigliani and Brumberg，1954）。三是国际收支。根据Harberger-Laursen-Metzler效应，国际收支条件的改善会带来储蓄率的改变，因此，影响居民消费（Obstfeld，1982）。四是政府支出。政府支出通过购买性支出和转移性支出影响收入水平和消费需求，进而影响居民消费（Keynes，1936）。而基本养老保险基金支出作为财政支出则包括在政府转移性支出中。由此可见，养老保险基金支出能够对居民消费产生一定影响，但影响程度需要运用实证分析的手段加以剖析。首先选取国家统计局公布的1989—2014年基本养老保险基金支出和农村居民消费年度数据进行回归。将上述数据制成折现图和散点图，发现养老保险基金支出和农村居民消费具有一定的正相关关系。进而假设农村居民消费与基本养老保险基金支出之间服从回归模型：NCXF=α+βYLBX+μ。其中NCXF为农村居民消费，YLBX为基本养老保险基金支出。

2 线性回归计量分析

对基本养老保险基金支出与农村居民消费之间的关系先进行相关系数的计量，利用Stata 12.0运算，发现二者的相关系数r为 0.981 7，高度相关。初步推测可能具有线性相关关系，因此，进行简单线性回归，得到如下结果：

NCXFt=9423.60+2.2737YLBXt+μt （1）

（13.39） （25.27）

（1）拟合优度和F检验。R2=0.9638，模型拟合地非常好。F（1，24）=638.81，而在1%的显著性水平下，自由度为（1，24）的F分布临界值F0.01（1，24）=7.82，可以拒绝原假设，因而通过了F检验。

（2）t 检验。1%显著性水平下t 临界值为2.80，通过t 检验。

（3）异方差检验与矫正。采用White检验法对模型的异方差进行检验，其辅助回归结果为：

et2=-2372.79YLBX+0.1196YLBXt2+εt （2）

（-3.67） （3.64）

利用拉格朗日乘数检验发现，LM值为9.69，而1%显著性水平下的卡方临界值c2（2）=9.21，通过了拉格朗日乘数检验。说明模型存在异方差。异方差的矫正这里选用加权最小二乘法处理，权重wi=1/abs（et2），得到重新估计的结果为：

NCXFt=10333.18+2.3658YLBXt+μt

（14.48） （28.09）

D.W值为0.152，通过作e2-YLBX散点图发现其分布不再具有线性性，说明新的模型相较于（1）式削弱了异方差，且修正后的模型R2与t 检验值都有一定提升，异方差的修正有效。

（4）序列自相关检验及矫正。经过查表发现5%显著性水平下，dL=1.273，dU=1.444 6，对于（2）式有0

（5）结论。回归结果表明基本养老保险基金支出与农村居民消费具有显著正相关关系。随着中国老龄化程度的加深以及农村年龄劳动力进城务工逐渐成为普遍现象，农村老龄人口占总人口比重不断地提升。数据显示，仅2009年中国农村老龄化水平就达到18.3%，是城镇的2.3倍，农村人口结构中的老龄化现象更为普遍。而基本养老保险基金则构成了农村老龄化人口的重要收入来源，同时养老保险基金的增加有利于降低大部分低收入农村居民对于未来的不确定预期，从而降低预防性储蓄，有利于其消费量的提升。

3 VAR模型计量分析

3.1 平稳性和协整检验

为了避免伪回归的问题。首先使用Eviews 8.0对基本养老保险基金支出与农村居民消费的时间序列数据进行ADF平稳性检验，即检验以下3个模型中δ=0原假设能否被拒绝：

对于基本养老保险基金支出与农村居民消费的检验结果如表1所示。

从检验结果可以看出，两个变量均不平稳，都是二阶单整序列。故对原始变量取对数，对取对数之后的序列进行ADF检验，发现二者的一阶差分序列均平稳，即ln（NCXF）～I（1），ln（YLBX）～I（1）。对于两变量的协整检验一般采用Engle-Granger检验方法。协整回归结果如下：

ln（NCXF）=6.1698+0.4624ln（YLBX）

（61.20） （35.98）

接着对协整回归结果的残差序列et进行ADF检验。检验结果显示在5%的显著性水平下可拒绝ADF原假设，残差序列是平稳的。说明基本养老保险支出与农村居民消费服从（1，1）阶协整，两变量的对数序列存在长期稳定的均衡关系。协整回归的结果表明基本养老保险基金支出每提高1%，会带来农村居民消费接近 0.46%的增加。

3.2 VAR模型实证检验

对ln（NCXF）和ln（YLBX）建立非限制性向量自回归模型，进行Granger因果检验，利用脉冲响应函数及方差分解探究当基本养老保险基金支出发生变化时对于农村居民消费的影响和冲击。

3.2.1 建立非限制性VAR模型及确定滞后的阶数

对于基本养老保险基金支出与农村居民消费建立的非限制性VAR（p）模型为：

…+

VAR模型中需要确定最优滞后阶数，如表2所示。评价的6个信息准则中有5个将最优滞后阶数确定为2阶，因此，该模型确定为非限制性VAR（2）模型。

3.2.2 稳定性检验

在进行脉冲响应函数以及方差分解前需要先对VAR模型的稳定性进行检验。得到结果如图2所示，可以看出所有的特征根倒数均落在单位圆内，即说明VAR模型是具有稳定性的。接下来对基本养老保险基金支出是否有助于对农村居民消费解释进行Granger因果检验。

3.2.3 Granger因果关系检验

Granger因果关系检验是在包含了变量X、Y的过去信息的条件下，就使用X对变量Y的预测效果是否优于仅仅利用Y的过去信息对Y的预测效果进行检验。主要利用最小二乘法估计如下两个模型，并进行受约束的F 检验。

这里m的取值仍然为非限制性VAR模型的最优滞后阶数，检验结果如表3所示。结果表明lnYLBX是lnNCXF的Granger原因，拒绝了lnNCXF是lnYLBX的Granger原因的原假设，即基本养老保险基金支出对农村居民消费具有单向影响。

3.2.4 脉冲响应分析

脉冲响应函数的结果如图3和图4所示。其中实线是脉冲响应函数，虚线代表±2倍标准差偏离。图3可以看出农村居民消费的变动会对自身产生一定的影响，这也反映了居民消费作为一种经济变量具有一定惯性。这与张书云和周凌瑶（2010）的研究结果一致。图3还可以看出农村居民消费对自身误差项一个标准差的冲击响应在第2期达到峰值，接着开始衰减，在第8期时又开始回升，12期开始进入长期衰减阶段，到了第60期基本平稳，此时标准差的冲击影响基本消失。这表明农村居民消费具有非常长久的惯性，当消费习惯发生一单位的改变，在60期后（在这里一期代表一年）该消费习惯才会从农村居民消费中消除。

图4直观地展现出国家基本养老保险基金支出对于农村居民消费的影响。当基本养老保险基金的误差项出现一个标准差的冲击，农村居民消费直线上升0.075%到达第4期的峰值。接着下降直到第10期出现小幅度回升，从15期开始进入长期衰退阶段。直到第80期才基本平稳。证明基本养老保险支出对农村居民消费具有十分强的正相关影响，养老保险的支出促进了农村居民消费，这与上文中最小二乘拟合的结果不谋而合。同时，值得注意的是，养老保险基金支出在短期内可以迅速提升农村居民的消费。并且具有一定的延续性，可见养老保险支出能长期提升农村居民消费，影响时限比消费本身的优化调整影响还要长。

3.2.5 方差分解

VAR模型中方差分解主要用于解释内生变量结构冲击的贡献度。将导致对系统的预测均方误差分解为不同解释变量所做出的贡献。该文使用方差分解目的是在导致农村居民消费的所有因素中将基本养老保险基金支出对其的贡献度求出。方差分解模型如下：

其中Φij为脉冲响应函数，σjj为第j个变量标准差，RVCij（S）为第j个变量冲击对总系统的相对方差贡献率，RVC越大说明j变量对系统的影响力也就越大。方差分解结果如图5和图6所示。图5显示对于农村居民消费影响贡献度最大的是其本身，在0期时贡献度高达100%，但随着时间的推移，贡献度快速下降，从0期的100%下降至40期的30%，其后保持稳定不变。由此可见，原有农村居民消费对于将来居民消费提升的贡献度在不断地减小，消费惯性作用在不断地降低。图6表明基本养老保险基金支出对农村居民消费贡献度随时间推移逐渐增大。直到40期保持稳定，达到70%的水平。意味着养老保险基金支出能够对农村居民消费提升产生比较大程度的影响。且影响程度逐渐提升。

4 结语

该文利用1989—2014年时间序列数据，建立简单回归模型、协整回归以及VAR模型，结合Granger因果检验、脉冲响应函数以及方差分析等方法，考察了国家基本养老保险基金支出与农村居民消费之间的关系。得到如下结果：简单回归模型证明了基本养老保险基金支出与农村居民消费具有显著正相关关系。

参考文献

[1] Wilcox，D.W.Social Security Benefits，Consumption Expenditure， and the Life Cycle Hypothesis[J].Journal of Political Economy，1989，97（2）：288-304.

[2] Feldstein，M.Social Security，Induced Retirement，and Aggregate Capital Accumulation[J].Journal of Political Economy，1974，82（5）：905-926.