考虑居民养老保险和人口结构的中国消费函数

【摘 要 】本文运用广义可加模型利用省级数据对我国城镇居民消费情况进行研究.在基于广义可加模型的消费函数的构造上,考虑传统变量人均收入和人均GDP,并且在此基础上加入新的影响因素：养老保险和人口结构.实证结果显示：人均收入、人均GDP、居民养老保险占有率对于居民消费的影响都是正向的,使用常住人口构造的人口结构参数对于消费是先没有显著影响,在超过某一值后影响是负向的.最后本文根据结论提出对策建议.

【关 键 词 】消费函数 养老保险 广义可加模型

一、引言

我国“十二五”规划中扩大内需特别是消费需求,仍是当前一项十分重要的内容.目前,中国当期居民消费占当期GDP的比例还不到40%,而美国等发达国家的居民消费一般占GDP的比例超过65%.人口是影响经济变量的长期因素之一,中国的人口老龄化程度日益加深,对经济增的影响逐渐突显.老年人口在收入水平、生理机能和生命周期上有别于其它年龄段人群,使得人口老龄化得以通过消费量和消费结构两条途径影响经济增长.

二、消费函数研究现状

在对中国情况的研究,主要有以下几种描述人口结构的方法：袁志刚和宋铮（2000）通过数值模拟、国家统计局课题组（2004）引入人口年龄结构变量“老少比”、王德文等（2004）利用Leff模型、王金营（2006）引入“标准消费人”概念、陈佳瑛（2009）引入“主要储蓄人口比”、李文星（2008）引入“人口自然增长率”、汪伟（2009）、宋保林等（2010）引入“抚养系数”,得到了人口年龄结构对居民消费有显著影响的结论.

三、消费函数的建立

(一)广义可加模型的简介.

非参数模型可写为,其回归技术解决的问题就是如何根据数据（X,Y）估计出函数F,而没有参数这一概念,所以被称之为非参数模型.如果只是估计连续变量之间的非线性关系,那么可加模型会是最完美的选择.

（1）

其中为未知待估函数.对于可加模型使用的估计方法是Back-fitting方法.

(二)变量的选取.

本文使用了中国大陆31个省市区2010年的城镇居民消费水平con作为被解释变量,解释变量有：居民人均收入inc、各地人均GDP记作pgdp,各地区城镇企业职工基本养老保险拥有率ei,关于人口结构的变量的构造,王金营（2006）认为儿童和老龄人口的消费大概是成年人口的0.6到0.8,本文将儿童和老龄人口占总人口的比例乘以0.7再加上成年人口占的比例,得到“标准消费人”即正常消费人口与实际总人口的比值cao.以上所有涉及人民币的单位都是元,比例数据单位都是1%.所有数据来自《中国统计年鉴2011》或由其中数据计算所得.

(三)模型的建立.

首先,本文画出各个自变量之间的散点图矩阵,如图1.本文可以粗略的看到居民消费con和人均GDPpgdp、居民收入inc、城镇企业职工基本养老保险拥有率ei之间的正相关关系,con和cao之间的关系则是不那么明显.

图1 各个变量之间的散点图

四、基于可加模型的消费函数分析

首先对于线性部分的解释,可以看到,居民人均收入inc和人均GDPpgdp前面的系数都是大于零的,所以它们对消费的影响是正向的.平均而言,人均GDP高的地方人们的消费习惯是要高于人均GDP低的地方,人均可支配收入高的消费额是要高于人均可支配收入低的地方.

对于非参数部分的解释主要依靠对于函数图形的分析,图2是ei和cao非参数拟合的结果,图中可以看出各地区城镇企业职工基本养老保险拥有率ei和居民人均消费con之间的关系总体上还是正相关的.根据前面的分析,cao和con的关系应该是正相关的,本文利用中国统计年鉴的数据使用广义可加模型得到的结论是,con在cao为90到94之间,con几乎不受cao的影响,但是一旦cao突破94,con随着cao的增加急剧的下降.回到原始数据,发现cao超过94的地区主要分布在东部沿海,这一地区是我国经济相对发达的地区,这一地区的常住人口中外来人口占比很大,外来人口主要是中青年劳动力,外来人口使得这一地区的cao变高,但是外来人口需要抚养的老年及少儿大多在其户籍所在地,外来人口主要的消费还是在其户籍所在地.

图2 养老保险拥有率ei、人口结构cao的非参数拟合结果

五、结论和建议

根据本文的分析结果,消费和GDP是一种相互促进的关系,两者之间互为因果.政府需要采取措施让更多的居民拥有养老保险,我们从上面的模型分析中可以看出,养老保险所占比例在比较低的水平上时,对于消费的促进作用不是很明显,一旦养老保险的比例达到一定的水平时,养老保险对于消费的促进作用是非常明显的,我国要从实际情况出发,建立养老储备基金,由国家、企事业及个人合理负担,逐步扩大养老基金的统筹范围,实行基本养老保险、企业补充养老保险、个人储蓄性养老保险相结合的多层次养老保险体制.