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世代交叠模型(戴蒙德世代交叠模型)

人口老龄化,人口,储蓄率世代交叠模型(戴蒙德世代交叠模型)

发布时间：2020-12-06加入收藏来源：互联网点击：

Sung Young（2005）利用韩国1975-2002年的经济数据对扩展后的生命周期假说进行检验。其研究发现，收入增长以及收入增长的不确定都会推动储蓄率的增长。而少儿和老年抚养比的提升则会对储蓄率产生负向影响，并且其预测随着韩国抚养比的变化，其国内储蓄率将从2002年的40%降至2030年的26%。

Davis（2006）基于1960-2002年的72个国家（23个OECD国家，36个新兴国家，13个转型国家）数据，使用具有固定效应的GLS面板技术进行研究,发现人口老龄化影响了私人储蓄水平的上升。其有关储蓄对年龄分布的回归研究显示，20-39岁和40-64岁人群占比对于私人储蓄具有正面效应，并且40-64岁人群占比具有更大相关系数,而65岁及以上人群占比对于储蓄则具有重要负面效应。

Auerbach et al.（1991）使用了生命周期模型、利他家庭模型以及简化计量模型，三种储蓄模型来检验人口结构变化对美国储蓄率的影响。三种模型均支持美国储蓄率在此后的15年预计相对平稳，之后受制于人口压力将出现较大回落。

（2）人口老龄化的“寿命效应”

部分学者放松了生命周期模型部分假设，引入预期寿命、代际财产遗赠、预防储蓄、消费限制等因素后，认为人口老龄化对储蓄率的影响有限，甚至还有所助益。

Weil （1994）认为代际关系导致的“遗赠”和“转移”是宏微观数据研究结论出现差异的主要原因。其选用了14个国家1960-1985年的经济数据，引入代际互动，从微观和宏观角度展开研究。其研究结果发现，微观层面看，老龄人口的储蓄率出现上升，但是遗产遗赠预期往往导致青年群体的储蓄率出现下行，进而导致整个社会储蓄率的下降。

Carrol（1997）认为居民储蓄应该被视为风险缓冲垫，而非基于生命周期理论。无论何时，居民的消费增速均将与其收入增速持平以保证自身的抗风险能力。由于老年群体的收入增速明显放缓，且其无法将养老金的未来收入贴现进行借款限制其流动改善，老龄人口提取储蓄用于消费的情况要小于预期。

Poterba（1994）基于OECD六个国家的消费者支出持续调研数据，对群体效应进行控制并构建储蓄-年龄数据库，发现家庭储蓄率在人们退休之后保持超出预期的正向效应。Hilderbran（2001）的研究结果亦支持老年人群很少或几乎没有消耗财富，人口老龄化对总体储蓄率的影响有限。Brooks（2006）针对股市规模较大的几个国家，包括澳大利亚、加拿大、新西兰、英国和美国的研究结果发现，在退休期间，家庭金融财富的规模仍在持续增长，很少出现储蓄率的下降。

Borsch-Supan Stahl（1991）将老年人群身体方面的消费限制引入生命周期模型中，其研究发现老龄人口由于健康逐渐恶化，在食物、旅行、交通等方面的支出均明显放缓。消费限制引致了老龄人口储蓄率的被动上升。

（3）人口老龄化与中国“储蓄率”

研究显示，在我国人口老龄化的“寿命效应”大于“负担效应”，因此，自2000年我国进入老龄化社会以来，我国居民的储蓄率不降反升。学者普遍认为几个方面的因素是导致中国储蓄率持续上行的原因。

第一，预期寿命的变化与储蓄率正相关。章元和王驹飞（2019）利用我国2005-2013年地级市面板数据，对城镇居民预期寿命变化和储蓄率的关系进行研究。其研究结果发现，预期寿命延长1年会使得城镇居民的家庭储蓄率提高3.7%。

第二，生育率的下降、家庭养老保障的减少可能导致预防储蓄增加。İmrohoroğlu Zhao（2015）使用1980-2010年的人口和经济数据来考察一孩政策和养老风险对储蓄率的影响，其研究结果认为，1980-2010年间储蓄率由20%上升至35%，其中有10个百分点的增长来自一孩政策导致的低生育率以及养老风险推升预防储蓄的贡献。

李超、罗润东（2018）利用中国家庭追踪调查2010-2014年的面板数据，基于生命周期效应和预防效应两方面来分析家庭年龄结构与储蓄率的关系。其研究同样认为，对于中国而言，当前由老龄化导致的预防动机大于生命周期模式对储蓄率的负效应，老龄化对家庭储蓄率净效应为正。并且老龄化对低收入家庭、农村家庭和中西部家庭影响更为明显。作者认为“老龄化对微观储蓄率的正效应源于第二次人口红利的预防动机”。

汪伟和艾春荣（2015）建立了简单的三期世代交叠模型，并考虑了人口老龄化寿命预期增加和养老负担增大两种效应对家庭储蓄决策及经济中总储蓄率的影响。其使用了第三至第六次人口普查数据以及对应的经济数据进行分析。其研究发现，预期寿命提高1岁，可推升储蓄率0.82个百分点；出生率每下降1‰，储蓄率提升1.01个百分点。但是中国老年人口比重上升并未导致储蓄率下降。这可能与中国尚处于老龄化初期，人口老龄化负担效应仍未完全显现有关。而出生率的下降则显著推升。这一结论在东中西部地区间并未存在异质。而其研究认为未来我国居民储蓄率取决于人口老龄化寿命效应和负担效应叠加之下的净效应情况。模型预测结果显示，未来东中西部地区的国民储蓄率将呈现出先上升后下降的倒U型，

人口老龄化下储蓄率的上升对消费产生了一定的抑制。毛中根、孙武福和洪涛（2013）的研究发现，老年抚养比的提高是导致居民消费降低的重要原因，并且城镇居民消费支出受人口老龄化影响的程度明显高于农村，东中西部地区的居民消费受老龄化影响逐渐减小。老人抚养的成本越高，消费需求受到抑制的程度越深。

2、人口老龄化和消费偏好

从消费结构的角度来看，现有研究结果均显示，不同年龄阶段的居民存在着明显不同的消费偏好。随着老龄化人口占比的提升，国家的消费结构亦往往随之发生改变，并且在不同国家对不同行业的影响存在一定差别。综合来看，医疗服务、社会和个人服务等服务消费占比往往随着老龄化的发展而提高。衣着、文娱活动、交通通信消费占比则倾向于下行。

Thießen（2007）利用 54 个国家或地区面板数据进行的实证研究表明，人口老龄化将促进金融服务、房地产及相关服务，社区、社会和个人服务，休闲娱乐活动和健康等行业比重的提高，并对农业、采矿业和制造业产生不利影响。

Siliverstovs 等（2011）进行了类似的跨国数据的实证研究。研究结果表明，人口老龄化有助于社区、社会和个人服务以及金融服务等行业就业比重的提高，同时抑制了农业、制造业、建筑业和采矿业。

Fougere 等（2007）发现，尽管人口老龄化的劳动力供给冲击对各产业所占比重影响较大，但人口老龄化所引起的需求结构变化仍较大地促进了金融、保险、卫生服务和房地产等部门，相对地，建筑、教育、制造业、批发和零售业占国民经济的份额则有所下降。

朱勤和魏涛远（2015）选用《中国家庭追踪调查（CFPS）》2010年基线调查数据库中的居民消费数据，建立分年龄组的居民消费模型对城乡不同年龄阶层居民的消费模式进行量化和分析。其研究结果显示，从我国居民生命周期来看，30-34岁、45-49岁时期是居民的两个消费高峰期。“双驼峰”的生命周期模式与陈佳瑛（2009）的研究结论相同。从居民的消费结构来看，我国居民在衣着、居住、家庭设备、交通通信等方面的消费占比随居民年龄走势呈现倒U型。食品支出的绝对值较为稳定，占比呈现U型走势。文娱消费的高峰期在20-24岁、45-49岁。医疗支出占比则随着年龄增长逐步提升。

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