劉呂吉 李橋 張馨丹

收稿日期：2014-04-02

摘 要：

綜合運(yùn)用靜態(tài)面板與動態(tài)面板模型考察中國1998—2012年人口結(jié)構(gòu)變遷對財政社會保障支出水平的影響。固定效應(yīng)、系統(tǒng)廣義矩估計（SYS-GMM）方法實證分析結(jié)果均顯示：老年人口撫養(yǎng)比對人均財政社會保障支出存在正的顯著影響，即老齡化是導(dǎo)致財政社會保障支出壓力的原因；而少年兒童撫養(yǎng)比與人均財政社會保障支出之間存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系；此外，財政社會保障支出表現(xiàn)出較強(qiáng)的慣性。基于此，為緩解財政社會保障支出壓力并有效應(yīng)對人口老齡化，應(yīng)提高財政支出配置效率和財政社會保障支出水平。

す丶詞：

人口老齡化；人均財政社會保障支出；動態(tài)面板；系統(tǒng)GMM

の惱鹵嗪牛2095-5960（2014）04-0091-07；中圖分類號：F810；文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

一、引言

黨的十八屆三中全會明確提出，要積極應(yīng)對人口老齡化，加快建立社會養(yǎng)老服務(wù)體系和發(fā)展老年服務(wù)產(chǎn)業(yè)。實現(xiàn)這一目標(biāo)，需要相應(yīng)的財政支出傾斜保障，這既是我國現(xiàn)實國情的迫切需要，也是人口老齡化與財政社會保障支出之間的內(nèi)生要求。自實施計劃生育政策以來，我國人口結(jié)構(gòu)發(fā)生了巨大變化，人口老齡化加劇、少年兒童撫養(yǎng)比不斷下降，人口增長模式已從“高出生、低死亡，高增長”轉(zhuǎn)向“低出生、低死亡、低增長”。2013年底我國60周歲以上老年人口已接近2億，2020年將達(dá)到2.43億，2025年將突破3億①①數(shù)據(jù)來自《國務(wù)院關(guān)于加快發(fā)展養(yǎng)老服務(wù)業(yè)的若干意見》。。與人口老齡化相伴的是財政社會保障支出的不斷上升(如圖1所示)，但無論人均絕對數(shù)量還是其在財政支出中所占相對比例中國都還遠(yuǎn)小于發(fā)達(dá)國家［1][2][3］。隨著老齡化的加劇，一方面，財政的社會保障支出正面臨供不應(yīng)求。另一方面，存在財政支出結(jié)構(gòu)不合理、財政支出配置效率低下等突出問題；2013年，為貫徹中央“八項規(guī)定”，厲行縮減“三公經(jīng)費(fèi)”，年底上萬

圖1 人口結(jié)構(gòu)（CDR、ODR）與財政社會保障支出變化趨勢②

②數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國財政年鑒》，其中CDR表示少年兒童撫養(yǎng)比（%），ODR表示老年人口撫養(yǎng)比（%），SSE表示財政社會保障支出（千億）。

億的財政資金結(jié)余就是明證，這既表明了盤活財政存量、優(yōu)化財政支出結(jié)構(gòu)的必要性，也為提高財政社會保障支出水平提供了可能性。本文實證分析人口老齡化與財政社會保障支出水平之間的關(guān)系，繼而說明提高財政支出配置效率與財政社會保障支出水平的必要性與可行性。

二、文獻(xiàn)綜述

國外研究人口結(jié)構(gòu)與財政社會保障支出的文獻(xiàn)較多，但結(jié)論不盡相同。Razin等［4］(2002)開啟了人口老齡化與社會保障水平問題的討論，他利用美國和12個東歐國家的靜態(tài)面板數(shù)據(jù)，并采用OLS方法估計發(fā)現(xiàn)撫養(yǎng)比與財政社會保障支出水平存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。然而，Bryant［5］（2003）指出如果將撫養(yǎng)比分為老年人口撫養(yǎng)比和少年兒童撫養(yǎng)比，老年人口撫養(yǎng)比的上升將顯著促使財政社會保障支出水平上升，少年兒童撫養(yǎng)比的上升將顯著導(dǎo)致財政社會保障支出水平下降。

Avelino［6］等(2005) 在研究開放度、民主對于社會福利支出水平的影響時，將65歲以上人口比重作為控制變量，發(fā)現(xiàn)其在1%的顯著性水平上與社會保障支出水平正相關(guān)。A.Shelton［7］（2007）在研究影響財政支出的因素時發(fā)現(xiàn)，15歲以下人口比重與財政社會保障支出水平之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系，65歲以上人口比重與財政社會保障支出水平之間存在正相關(guān)關(guān)系，但估計結(jié)果均不顯著。Sanz 和J.Velazquez［8］（2007）利用OECD國家（除4個成員國）1970—1997年的面板數(shù)據(jù)和ECM模型研究發(fā)現(xiàn)，人口老齡化導(dǎo)致財政支出增加主要是由于人口老齡化促使財政社會保障支出增加引起的，且這種關(guān)系無論在長期還是短期均存在。

Galasso和Profeta［9］（2007）指出在研究人口老齡化對社會福利支出水平的影響時，政治因素和經(jīng)濟(jì)因素存在完全相反的作用，因此總的影響是取決于兩者的相對強(qiáng)弱；Disney［10］ (2007)則認(rèn)為人口老齡化將導(dǎo)致更高的人均福利支出。J.Sorensen［11］（2013）將人口分為8個年齡段，利用 OLS方法對22個國家的面板數(shù)據(jù)估計發(fā)現(xiàn)51歲以上人口傾向于更少的教育支出，更多的醫(yī)療衛(wèi)生支出和養(yǎng)老保險支出。

國內(nèi)這方面的研究總體較少。張?zhí)旆迹?2］（2006）建立非參數(shù)回歸模型，分析了人口老齡化與社會保障支出之間的動態(tài)關(guān)系，研究表明隨著我國人口老齡化的加劇，政府財政在社會保障支出方面將面臨更大的壓力。童玉芬、劉廣?。?3］（2008）以北京市為例，建立二元線性回歸方程發(fā)現(xiàn)65歲以上人口比重每提高1個百分點，社會保障支出占GDP的比重就會提高約2.029個百分點。李洪心、李巍［14］（2012）利用時間序列數(shù)據(jù)以老齡人口撫養(yǎng)比為控制變量并建立回歸模型，指出人口老齡化通過促進(jìn)財政社會保障支出增加從而使財政支出增加。王云多、徐振興（2013）通過將生育偏好選擇異質(zhì)性加入簡化的三期迭代模型，分析人口老齡化背景下生育偏好異質(zhì)性對現(xiàn)收現(xiàn)付養(yǎng)老金繳費(fèi)率選擇的影響。[15]

本文與已有研究主要有以下區(qū)別：第一，文章采用省級面板數(shù)據(jù)實證分析了人口結(jié)構(gòu)與財政社會保障支出之間的關(guān)系，這在國內(nèi)目前還沒有；而國外相關(guān)文獻(xiàn)主要是通過研究人口結(jié)構(gòu)與財政支出之間的關(guān)系來間接研究，直接研究兩者之間關(guān)系的文獻(xiàn)較少。第二，為了驗證老齡化是財政社會保障支出水平增長的原因，本文綜合采用了靜態(tài)與動態(tài)模型。動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型能夠更好地克服內(nèi)生性問題，而以往的研究大多使用靜態(tài)模型。第三，本文更多地考慮了人口因素，即以人口結(jié)構(gòu)（老年人口撫養(yǎng)比、少年兒童撫養(yǎng)比）為核心解釋變量，同時還考慮了人口密度。

三、模型、變量和數(shù)據(jù)

（一)建立模型

建立計量模型的目的是為了考察人口結(jié)構(gòu)與財政社會保障支出之間的關(guān)系，考慮到影響財政社保支出的因素很多，在控制了其他可能因素的情況下，我們建立如下的基準(zhǔn)模型：

LnPSSE﹊t=β0+β1LnODR﹊t+β2LnCDR﹊t+β3Π﹊t+ν璱+ε﹊tВ1）

式（1）中，下標(biāo) i、t表示省份、年份；Е陋1?、β??、β?Х直鷂各變量的系數(shù)矩陣，Е弄﹊t是隨機(jī)干擾項，Е酮璱Т表不可觀測的地區(qū)效應(yīng)，用于控制省份的固定效應(yīng)。Е藹П硎居跋觳普社會保障支出的控制變量矩陣，本文選取了失業(yè)率（UNEM）、財政分權(quán)度(FD)、人口密度(PD)、人均國內(nèi)生產(chǎn)總值(PGDP)、對外開放度(OPEN)五類。老年人口撫養(yǎng)比（CDR）與少年兒童撫養(yǎng)比（ODR）是本文關(guān)注的核心解釋變量。

（二）變量選取

（1）財政社會保障支出水平（PSSE），衡量財政社會保障支出水平分為絕對指標(biāo)和相對指標(biāo)。絕對指標(biāo)是指剔除了人口總量影響的人均財政社會保障支出，相對指標(biāo)指財政社會保障支出占GDP或財政支出的比重。本文采用的是絕對指標(biāo)。（2）人口結(jié)構(gòu)，本文選用老年人口撫養(yǎng)比（CDR）和少年兒童撫養(yǎng)比(ODR)來衡量。前者等于65歲以上人口占15—64歲人口的比重，后者等于0—14歲人口占15—64歲人口的比重。（3）控制變量包括五類：失業(yè)率（UNEM），由于我國只公布城鎮(zhèn)登記失業(yè)率，雖然這無法準(zhǔn)確衡量我國的失業(yè)情況，但是沒有其他更好的替代數(shù)據(jù)，我們只好選擇該指標(biāo)作為失業(yè)率的度量；財政分權(quán)度（FD），衡量財政分權(quán)度的指標(biāo)較多，本文將采用省本級預(yù)算內(nèi)財政收入占省本級預(yù)算內(nèi)支出與中央轉(zhuǎn)移支付之和的比重來衡量；人口密度（PD），即剔除了各省份人口總量影響的每平方公里人口數(shù)；人均國內(nèi)生產(chǎn)總值（PGDP），即人均GDP，是反映地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的指標(biāo)；對外開放度（OPEN），等于各省當(dāng)年以美元兌人民幣中間價折算的進(jìn)出口總額占當(dāng)年地區(qū)GDP的比例。

（三）數(shù)據(jù)來源

考慮到我國社會保障事業(yè)的建立與發(fā)展主要是在1997年以后［16］，因此本文選取1998—2012年31個省、自治區(qū)、直轄市的共465個省級面板數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)分別來自《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國財政年鑒》、《中國人口統(tǒng)計年鑒》。此外為了保持?jǐn)?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的平穩(wěn)以及盡可能地消除異方差問題對實證結(jié)果的影響，本文對所有的指標(biāo)都進(jìn)行了對數(shù)化處理。

需要說明的是，我國的財政支出統(tǒng)計口徑在2007年進(jìn)行了較大調(diào)整，1998—2007年財政社會保障支出為撫恤和社會福利救濟(jì)費(fèi)、行政事業(yè)單位的離退休費(fèi)、社會保障補(bǔ)助支出等三項支之和，而2007年以后是指社會保障和就業(yè)支出。總的來看，新、舊統(tǒng)計口徑之間雖然存在一定的差異，但主體內(nèi)容是一致的。根據(jù)《中國財政年鑒》公布的按照新的口徑重新計算的1998—2006年財政社會保障支出，發(fā)現(xiàn)2002年以后新、舊口徑的統(tǒng)計結(jié)果之間僅相差2%左右，表現(xiàn)出了較強(qiáng)的連續(xù)性［15］，因此，本文選取1998—2012年的數(shù)據(jù)進(jìn)行實證研究是合理的。各變量描述性統(tǒng)計見表1。

ケ1變量的描述性統(tǒng)計

變量

觀測值

平均值

標(biāo)準(zhǔn)方差

最小值

最大值〖BHD〗 PSSE

465

443.8430

451.2636

17.0908

3365.959ODR（%）

465

11.5851

2.5236

6.13

21.88CDR（%）

465

27.7549

8.6078

9.64

57.78PGDP

465

19478.30

16740.07

2301.476

93173PD

465

369.5779

441.0441

2.0964

2888.696FD

465

0.3587

0.2127

0.0250

2.7050OPEN

465

0.3083

0.3965

0.0320

1.7215UNEM（%）

465

3.5843

0.7483

0.6

6.5

四、計量分析及討論

為了使計量結(jié)果更加準(zhǔn)確和穩(wěn)健，本文做了三方面分析：一是分時段分析，考慮到2007年財政支出統(tǒng)計口徑發(fā)生了較大調(diào)整，為使估計結(jié)果更加穩(wěn)健，本文分1998—2006，2007—2012，1998—2012三個時段進(jìn)行分析，并與以下兩種分析結(jié)合；二是基準(zhǔn)回歸分析，主要采用固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)兩種方法進(jìn)行分析；三是穩(wěn)健性分析，為了克服內(nèi)生性對估計結(jié)果穩(wěn)健性的影響，本文采用SYS-GMM方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗。本文所有估計均采用Stata 12.0軟件進(jìn)行。

（一）基準(zhǔn)回歸分析

根據(jù)靜態(tài)計量模型（1），對其進(jìn)行固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)模型估計。表2報告了基準(zhǔn)回歸估計的結(jié)果。從表2分時段回歸結(jié)果可以看出：ィ1）根據(jù)Hausman檢驗的伴隨P值均小于1%可知，模型采用固定效應(yīng)均優(yōu)于隨機(jī)效應(yīng)。

（2）1998—2012年和1998—2006年兩個時段的固定效應(yīng)結(jié)果均表明老年人口撫養(yǎng)比與人均財政社會保障支出之間存在正相關(guān)關(guān)系。（雖然模型3中固定效應(yīng)估計結(jié)果不顯著，但老年人口撫養(yǎng)比的系數(shù)為正與模型1中固定效應(yīng)模型的估計結(jié)果保持了較好的一致性，此外，隨機(jī)效應(yīng)中其系數(shù)變?yōu)樨?fù)。該結(jié)果是否穩(wěn)健，還需要進(jìn)一步的審慎檢驗進(jìn)行判斷，見表3）。ィ3）模型1與模型3中少年兒童撫養(yǎng)比與人均財政社會保障支出均在1%的顯著性水平上負(fù)相關(guān)，這與我們的預(yù)期一致。

（4）在模型2中，不論是固定效應(yīng)還是隨機(jī)效應(yīng)，少年兒童撫養(yǎng)比與人均財政社會保障支出之間的負(fù)相關(guān)關(guān)系均不顯著，這可能是由于2007年財政支出統(tǒng)計口徑調(diào)整引起的。ィ5）從控制變量來看，人均GDP、失業(yè)率均顯著地促進(jìn)了人均財政社會保障支出增加，這與我們的預(yù)期一致?？赡艿慕忉屖?，人均GDP越大，相應(yīng)的地方經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)，地方政府擁有更多的資金可用于財政社會保障支出；失業(yè)率越高，用于補(bǔ)助失業(yè)保險的財政社會保障支出也相應(yīng)越多，從而人均財政社會保障支出上升。財政分權(quán)度在1%的水平上與人均財政社會保障支出負(fù)相關(guān)，這與我們的預(yù)期相悖，可能的解釋是：財政分權(quán)度越高，地方政府支配財政支出的權(quán)利越大，在主要以GDP為政績考核標(biāo)準(zhǔn)的情況下，地方政府傾向于追求GDP的增長，這就可能導(dǎo)致地方財政支出偏向能夠提高GDP的方向而不是社會保障支出，同時財政分權(quán)引起的地方腐敗也可能導(dǎo)致人均財政社會保障支出降低。對外開放度、人口密度對財政社會保障支出水平也存在著不同程度的影響。

ケ2人口結(jié)構(gòu)變遷與財政社會保障支出水平的基準(zhǔn)回歸結(jié)果

變量

模型1 1998—2006年 模型2 2007—2012年 模型3 1998—2012年

FEREFEREFERE

LnODR

0.3031**

(0.1756)

0.1629

(0.1763)

0.0459*

(0.1168)

0.0278*

(0.0991)

0.0706

(0.1174)

-0.2115**

(0.1070)LnCDR

-1.2948***

(0.2272)

-1.1753***

(0.1977)

-0.0352

(0.1712)

-0.1394

(0.1372)

-0.8294***

(0.1385)

-0.9211***

(0.1321)LnPGDP

0.9139***

(0.0953)

1.0192***

(0.0988)

1.0666***

(0.0443)

1.0434***

(0.0418)

1.0232***

(0.0383)

1.0879***

(0.0391)LnUNEM

0.1924*

(0.1075)

0.3363***

(0.1041)

-0.1606*

(0.1334)

-0.2012*

(01234)

0.13 43*

(0.0795)

0.2654***

(0.0813)LnPD

0.2909

(0.4946)

-0.2017***

(0.0591)

0.0820

(0.3385)

0.0198

(0.5493)

1.0143***

(0.2486)

-0.1601***

(0.0519)LnFD

-0.5358***

(0.0644)

-0.5812***

(0.0677)

-0.8287***

(0.1300)

-0.8066***

(0.1069)

-0.5363***

(0.0560)

-0.5815***

(0.0585)LnOPEN

0.2495***

(0.0772）

0.0218

(0.0652)

0.0270

(0.0480)

-0.0001

(0.0414)

0.3110***

(0.0402)

0.1651***

(0.0384)C (常數(shù)項)

-1.5764

(3.2749)

-0.6861

(1.4867)

-5.4585***

(1.9196)

-4.5953***

(0.9047)

-7.1816***

(1.7361)

-1.1352*

(0.886)年份變量

是

是

是

是

是

是R2：within

0.8922

0.8866

0.9044

0.9038

0.9454

0.9405 F或 Wald檢驗 P值

0.0000

0.0000

0.0000

0.0000

0.0000

0.0000

Hausman檢驗P值

0.0000

0.0029

0.0001

觀測值

279

279

186

186

465

465注：FR、RE分別表示固定效應(yīng)模型、隨機(jī)效應(yīng)模型；***、**、*分別表示在1%、5%和10%的顯著性水平上顯著。（）中的數(shù)值是估計系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差。

（二）穩(wěn)健性（動態(tài)回歸）分析

雖然在前面的計量檢驗中我們控制了一系列可能影響財政社會保障支出水平的其他因素，但方程（1）仍然存在一些因素可能導(dǎo)致人口結(jié)構(gòu)與隨機(jī)誤差項之間存在高度相關(guān)的因素。第一，我們可能沒有控制住一些同時影響人口結(jié)構(gòu)與財政社會保障支出的變量，這可能導(dǎo)致方程存在內(nèi)生性問題。第二，財政社會保障支出水平與人口結(jié)構(gòu)和控制變量可能存在雙向因果關(guān)系，如老齡化會對財政社會保障支出產(chǎn)生壓力，反過來財政社會保障支出水平的上升有利于人口壽命延長從而導(dǎo)致老年人口撫養(yǎng)比進(jìn)一步上升，對此必須處理聯(lián)立內(nèi)生性問題。

考慮到人均財政社會保障支出可能具有長期的影響，同時考察基準(zhǔn)回歸結(jié)論的穩(wěn)健性，本文在回歸方程（1）的基礎(chǔ)上加入被解釋變量的滯后一期 LnPSSE_1 。此時計量方程實際上是一個動態(tài)的面板模型，這將導(dǎo)致被解釋變量 LnPSSE 受其滯后一期值的影響而產(chǎn)生自相關(guān)。

為了克服自相關(guān)與內(nèi)生性問題，我們將采用動態(tài)廣義矩估計（GMM）方法進(jìn)行分析，包括差分廣義矩估計（DIF-GMM）與系統(tǒng)廣義矩估計（SYS-GMM）。為此建立如下動態(tài)回歸方程（2）：

LnPSSE﹊t=β0+β1PLnPSSE﹊,t－1+β2LnCDR﹊t+β3LnODR﹊t+β4Π﹊t+ν璱+ε﹊t （2）

下面我們要考慮采用DIF-GMM還是SYS-GMM。DIF-GMM的思路是首先對方程（2）進(jìn)行差分變換，消除固定效應(yīng)Е酮璱У撓跋歟得到如下的差分方程（3）：

ЕLnPSSE﹊t=β1ΔLnPSSE﹊,t－1+β2ΔLnCDR﹊t+β3ΔLnODR﹊t+β4ΔΠ﹊t+Δε﹊tВ3）

然而此時滯后被解釋變量的一階差分項△ LnPSSE﹊,t-1 與差分誤差項Еう弄﹊tе間存在較強(qiáng)的相關(guān)性，這可能導(dǎo)致內(nèi)生性問題；為了克服內(nèi)生性，將用解釋變量的滯后期作為上述差分方程（3）中相應(yīng)變量的工具變量。但在上述差分過程中會導(dǎo)致部分樣本信息的損失，同時在解釋變量具有時間持續(xù)性的情況下，DIF-GMM的滯后工具變量與差分項內(nèi)生變量之間的相關(guān)性較小，這將導(dǎo)致工具變量的有效性減弱，而DIF-GMM估計量易受弱工具變量的影響而產(chǎn)生有限樣本偏誤。

為了克服DIF-GMM方法的不足，Arellano和Bover［17］（1995）、Blundell和Bond［18］（1998）提出了SYS-GMM估計量。他們指出SYS-GMM估計量充分利用了差分方程和水平方程，同時還增加了差分變量滯后期作為水平方程中相應(yīng)變量的工具；通常情況下系統(tǒng)廣義矩估計（SYS-GMM）比差分廣義矩估計（DIF-GMM）更有效，能更好地控制內(nèi)生性。此外根據(jù)表3中模型4、模型5及模型6中DIF-GMM與SYS-GMM方法估計后的AR（2）與Sargan檢驗伴隨P值可知，同一模型中SYS-GMM估計的AR(2)與Sargan檢驗伴隨P值均大于DIF-GMM估計的AR（2）與Sargan檢驗伴隨P值，因此在本文中選取DIF-GMM方法優(yōu)于SYS-GMM方法。一般情況下，兩步法估計（Tow-step SYS-GMM）優(yōu)于一步法估計(One-step SYS-GMM)。綜上，本文宜采用兩步法系統(tǒng)廣義矩估計。

ケ3〖JZ（〗人口結(jié)構(gòu)變遷與財政社會保障支出水平的動模型回歸結(jié)果（穩(wěn)健性分析）

變量

模型4 1998—2006 模型5 2007—2012 模型6 1998—2012

DIF-GMMSYS-GMMDIF-GMMSYS-GMMDIF-GMMSYS-GMM

LnPSSE_1

0.3459***

(0.0260)

0.4144***

(0.0169)

-0.3086***

(0.0302)

-0.3099**

(0.2100)

0.2257***

(0.0272)

0.3125***

(0.0226)LnODR

0.0852*

(0.0524)

0.5147*

(0.0375)

0.1160

(0.0930)

0.0521

(0.0546)

0.1418***

(0.2723)

0.0621***

(0.0210)LnCDR

-0.6437***

(0.1021)

-0.5044***

(0.0734)

-0.1303

(0.1350)

-0.0594

(0.1054)

-0.6614**

(0.0455)

-0.4258***

(0.0365)LnPGDP

0.6195***

(0.0643)

0.5766***

(0.0313)

1.3644***

(0.0779)

1.3117***

(0.0499)

0.7503***

(0.0415)

0.7282***

(0.0320)LnUNEM

0.2111***

(0.0901)

0.2130***

(0.0788)

-0.0193

(0.1928)

-0.1109

(0.1731)

0.1945***

(0.0362)

0.2048***

(0.0430)LnPD

-0.2748

(0.3406)

-0.0680**

(0.0326)

0.4503

(0.3155)

0.0156

(0.0670)

0.8198***

(0.2033)

-0.0499***

(0.0137)LnFD

-0.3602***

(0.1114)

-0.3230***

(0.0523)

-0.6280***

0.1660

-0.6593***

(0.0916)

-0.3506***

(0.0407)

-0.3801***

(0.0469)LnOPEN

-0.0134

(0.0333)

-0.1040**

(0.0297)

-0.1123***

(0.0448)

-0.1460***

(0.0513)

-0.0114

(0.0117)

-0.0499***

(0.0137)C （常數(shù)項）

0.4297

(1.9224)

-0.8407

(0.5630)

-8.9220***

(1.7727)

-5.8036***

(0.7631)

-5.9603***

(1.0050)

-2.3440***

(0.3597)年份變量

是

是

是

是

是

是Wald 檢驗 P 值

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00AR(2)

0.0314

0.0404

0.2138

0.2409

0.8095

0.7626Sragan

0.0249

0.1149

0.0962

0.1322

0.2520

0.9066 觀測值

217

248

124

155

403

434

注：DIF-GMM、SYS-GMM分別表示差分廣義矩估計、系統(tǒng)廣義矩估計；Sargan、AR（2）分別用于判斷動態(tài)面板模型工具變量的選取是否存在過度識別和殘差是否存在二階序列相關(guān)。其他同表2。オ

下面將對表3的估計結(jié)果進(jìn)行分析。模型5中部分估計結(jié)果不顯著可能是由于2007年財政支出統(tǒng)計口徑變化引起的，因此我們主要關(guān)心模型4和模型6即1998—2006年和1998—2012年的SYS-GMM估計結(jié)果。根據(jù)模型4、模型6的SYS-GMM即第二、第四列估計結(jié)果可知：

（1）從動態(tài)估計方法可以得到老年人口撫養(yǎng)比顯著地促使人均財政社會保障支出上升，少年兒童撫養(yǎng)比顯著導(dǎo)致人均財政社會保障支出下降的結(jié)論，這也在很大程度上說明了本文的計量結(jié)果具有較強(qiáng)的穩(wěn)健性。這意味著老齡化顯著地促使財政社會保障支出水平上升，這與財政社會保障支出的方向有關(guān)。因為財政社會保障支出包括撫恤和社會福利救濟(jì)費(fèi)、行政事業(yè)單位的離退休費(fèi)、社會保障補(bǔ)助支出，其中后兩項主要用于老年人口，隨著老齡人口的上升從而造成財政社會保障支出增加。這里我們主要關(guān)心1998—2012年即模型6的回歸結(jié)果，具體地：以模型6中SYS-GMM估計結(jié)果為例，在控制住其他變量的情況下，老年人扶養(yǎng)比上升1%，將導(dǎo)致財政社會保障支出上升00621%；少年兒童撫養(yǎng)比上升1%，人均財政社會保障支出會下降04258個百分點。

（2）由AR（2）和Sargan test檢驗伴隨P值可知，各方程均不存在二階序列相關(guān)且工具變量的選擇合理；模型整體顯著性Wald檢驗伴隨P值表明模型整體非常顯著。

（3）動態(tài)模型的回歸結(jié)果表明 LnPSSE_1 的系數(shù)均在1%的水平下顯著為正，說明上一期財政社會保障支出對本期財政社會保障支出存在正的慣性影響，同時也表明模型中沒有出現(xiàn)的因素影響著財政社會保障支出水平的上升。

通過對比以上6個模型的估計結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)：除模型2與模型4可能由于2007年數(shù)據(jù)統(tǒng)計口徑變化導(dǎo)致部分估計結(jié)果不顯著外，其余4個模型無論是分時段靜態(tài)模型1(FE)、模型3(FE)還是分時段動態(tài)模型4(SYS-GMM)、模型6(SYS-GMM)，其估計結(jié)果均表明老年人口撫養(yǎng)比、少年兒童撫養(yǎng)比與人均財政社會保障支出之間的正負(fù)關(guān)系、顯著程度上均保持了較好的一致性?？刂谱兞恐校司鵊DP、失業(yè)率、財政分權(quán)度與人均財政社會保障支出在靜態(tài)和動態(tài)模型中的正負(fù)關(guān)系與顯著性水平上也都保持了較好的一致性。因此，計量結(jié)果具有很好的穩(wěn)健性。

五、結(jié)論與建議

本文綜合運(yùn)用靜態(tài)、動態(tài)面板模型考察了我國1998—2012年人口結(jié)構(gòu)（老年人口撫養(yǎng)比、少年兒童撫養(yǎng)比）變遷對財政社會保障支出水平的影響；對模型分別采用固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)、系統(tǒng)廣義矩估計（SYS-GMM）方法。實證分析結(jié)果顯示：老年人口撫養(yǎng)比對人均財政社會保障支出存在正的顯著的影響，而少年兒童撫養(yǎng)比與人均財政社會保障支出之間存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。這說明了人口結(jié)構(gòu)與財政社會保障支出水平之間的因果關(guān)系，為解決財政社會保障支出壓力、人口老齡化問題提供了理論基礎(chǔ)。同時，2013年末上萬億的財政支出節(jié)余表明了改革和優(yōu)化財政支出結(jié)構(gòu)的必要性，也為提高財政社會保障支出水平提供了可能性。因此，隨著老齡化的到來，為滿足老齡人口對養(yǎng)老服務(wù)體系和老年服務(wù)產(chǎn)品的有效需求，應(yīng)盤活財政存量、提高財政支出效率，提高財政社會保障支出水平，在緩解財政社會保障支出不足的同時有效解決老齡化問題。

根據(jù)以上分析，本文就影響財政社會保障支出的供需兩方面提出對策建議：

從供給方面看。首先，應(yīng)該改革財政支出結(jié)構(gòu)，繼續(xù)壓縮“三公經(jīng)費(fèi)”，進(jìn)一步提高財政社會保障支出占比。我國是世界上行政成本最高的國家之一，每年的行政管理開支占財政支出的1/4，而美國、日本等國的行政管理開支僅為財政支出的1/10［1］，因此壓縮不必要的財政開支還有很大的空間。在節(jié)約不必要的財政支出的同時使財政支出向社會保障傾斜，既可提高財政支出效率，又可提高財政社會保障支出水平。其次，在財政社會保障支出中，特別要加大老齡事業(yè)費(fèi)投入，為充分滿足老齡人口對養(yǎng)老服務(wù)體系和老年服務(wù)產(chǎn)品的需求提供可持續(xù)的資金支持。最后，應(yīng)加快健全社會保障基金自動平衡機(jī)制，降低財政對社會保險基金的缺口補(bǔ)助。要改變財政社會保障資金主要依靠國家財政的局面，應(yīng)發(fā)揮各級養(yǎng)老基金會的作用，引導(dǎo)民營資本和外資投入老齡事業(yè)，形成多元化的投入機(jī)制。

從需求方面看?？芍贫u進(jìn)式延遲退休年齡政策，在一定程度上放松計劃生育政策，促進(jìn)人口長期均衡發(fā)展。從實證分析結(jié)論可知老齡人口增加會對財政社會保障支出產(chǎn)生巨大的壓力，而少年兒童撫養(yǎng)比的上升可在一定程度上緩解這種壓力；我國長期實施計劃生育導(dǎo)致了老齡化的加速到來，導(dǎo)致對財政社會保障支出的需求快速上升。因此，可適當(dāng)延遲退休年齡，以減少被撫養(yǎng)人口數(shù)量；應(yīng)在一定程度上放松計劃生育政策，提高少年兒童撫養(yǎng)比，降低老年人口撫養(yǎng)比的上升速度，在緩解老齡化對財政社會保障支出的壓力的同時有效地解決老齡化┪侍?。?/p>

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Evolution of the Demographic Age Structure and Fiscal Social Security Expenditure level

- Based on the Empirical Analysis of Provincial Panel Data.

LIU Lü瞛i1, LI Qiao1, ZHANG Xin瞕an2

(1.School of Economics, Southwest University of Political Science and Law, Chongqing 401120; 2.School of Law, Southwest University, Chongqing 400700)

Abstract：

This paper using static panel and dynamic panel model analyses the effect of evolution of the demographic age structure to ゝiscal social security expenditure level of 1998—2012 fiscal years. The fixed effects model and the system GMM empirical ﹔esults show that: Firstly, the elderly dependency ratio has a significant positive impact on per capita fiscal social security expenditure. Secondly, there is a significant negative correlation between child dependency ratio and per capita social ﹕ecurity 猠xpenditure .Therefore, in order to reduce the pressure on fiscal social security expenditure and effectively deal with ageing, it is necessary to improve the efficiency of fiscal spending, further improve fiscal social security expenditure level.

Key words：

ageing; fiscal social security expenditure; dynamic panel; the system GMM

責(zé)任編輯：吳錦丹

蕭敏娜 常明明