侯熠

【摘 要】生命周期理論認為人口年齡結構會影響儲蓄投資行為，進而經(jīng)濟中的各類經(jīng)濟主體也會隨之調(diào)整其持有的金融資產(chǎn)組合，在宏觀上反映則是全社會金融資產(chǎn)結構變化。本文嘗試建立動態(tài)面板面板模型，運用系統(tǒng)廣義矩（GMM）方法對金磚5國家1988-2010年的面板數(shù)據(jù)進行了分析。分析發(fā)現(xiàn)，銀行貸款的人口年齡齡結構效應表現(xiàn)顯著關系，但股票市值的人口年齡結構效應表現(xiàn)不顯著關系。

【關鍵詞】人口年齡結構；金融資產(chǎn)結構；系統(tǒng)廣義矩估計

0 引言

生命周期理論認為人口年齡結構會影響儲蓄投資行為，進而經(jīng)濟中的各類經(jīng)濟主體也會隨之調(diào)整其持有的金融資產(chǎn)組合，在宏觀上反映則是全社會金融資產(chǎn)結構變化。金融資產(chǎn)結構是否與合理，將直接影響到宏觀經(jīng)濟穩(wěn)定與經(jīng)濟發(fā)展。

國外許多學者對其進行了深入研究。Goldsmith （1969）分析35個國家的歷史數(shù)據(jù)，研究了各國的金融結構與金融發(fā)展問題，而金融資產(chǎn)的結構變化及其對經(jīng)濟增長的影響就是其研究的一個重要方面。Shaw（1973） 通過金融資產(chǎn)的存量和流量、金融體系的規(guī)模和結構衡量一國的金融業(yè)是處于金融深化還是金融抑制狀態(tài)。Demirgüc Kunt和Levin （2001）研究了全世界150多個國家和地區(qū)金融市場和金融機構的規(guī)模、效率及業(yè)務活動。

在我們看來，關于人口年齡結構對金融資產(chǎn)結構影響的研究是有限的。因此，我們嘗試通過實證分析方法研究人口年齡結構對金融資產(chǎn)結構的影響。

本文后面文章結構如下：第二部分為模型設定、變量描述和數(shù)據(jù)說明；第三部分為實證結果的分析，最后是結論。

1 模型、變量與數(shù)據(jù)

1.1 模型與變量

本文選擇簡約計量模型試圖發(fā)現(xiàn)人口年齡結構與金融資產(chǎn)結構之間的聯(lián)系。

1.1.1 被解釋變量

我們選取的被解釋變量為貸款率（LOANS），股票市值率（EQUITY）。其中貸款率為一國貸款量占當年GDP比例，股票市值率為一國股票市值占當年GDP比例。

1.1.2 解釋變量

人口年齡結構變量。即20-39，40-64，65+。其中20-39是20-39歲人口占總人口比重，40-64是40-64歲人口占總人口比重，65+是65歲以上人口占總人口比重。

1.1.3 控制變量

（1）經(jīng)濟發(fā)展階段。本文以對數(shù)形式的人均GDP來代替經(jīng)濟發(fā)展階段。（2）經(jīng)濟環(huán)境。我們采用通貨膨脹率來反映一國的經(jīng)濟環(huán)境。（3）對外開放程度。對外開放程度通常被認為是影響金融市場的重要因素。

根據(jù)上述分析，貸款率模型、股票市值率模型分別設定如下：

其中，下標i代表地區(qū)，t代表時間，則是隨機擾動項。、X則是一組潛在的影響金融資產(chǎn)結構變化的控制變量，包括人均GDP、對外開放程度、通貨膨脹率。

1.2 數(shù)據(jù)說明

2 方法與結果

我們運用系統(tǒng)廣義矩（SYS-GMM）方法估計動態(tài)面板模型1-8，其中，模型1-4是貸款率模型，被解釋變量為貸款率，解釋變量逐項增減；模型5-8是股市市值率模型，被解釋變量為股市市值率，被解釋變量逐項增減。并參照Horioka和Wan（2007）的研究思路及以往研究文獻，為了更好地控制內(nèi)生性，我們將20-39、40-64和65+視為外生變量，人口因素一般情況下很少受到經(jīng)濟因素誤差項的干擾，其他變量均按內(nèi)生變量處理。各模型結果見表2。

注：本文使用計量統(tǒng)計軟件STATA/SE11.0和Rodman（ 2006） 提供的“xtabond2”程序，并根據(jù)本文所設定的不同模型進行運算程序編寫和運算.*、**、***分別表示在10%、5%和1%的水平上顯著.括號中數(shù)值為穩(wěn)健標準誤.AR（1）、AR（2）和Sargan檢驗給出的都是其所對應的p值.

估計中使用穩(wěn)?。╮obust）標準誤來控制異方差。動態(tài)面板數(shù)據(jù)容易一階自相關，但不應該存在二階自相關。估計結果報告了AR（1）和AR（2）的P值，絕大部分方程中都滿足這一條件。Sargan檢驗說明工具變量基本合理。

第一，銀行貸款和股市市值總體上均存在強慣性，銀行貸款和股市市值各滯后一期的系數(shù)分別為0.725、0.866。動態(tài)面板估計很好地反映了兩者的行為特征。

第二，20-39和40-64與銀行貸款率之間的正向關系非常顯著。就金磚五國范圍來看，20-39對銀行貸款率有3.9的顯著影響，40-64對銀行貸款率2.472的顯著影響。

第三，65+與銀行貸款率之間的負向關系非常顯著。就金磚5國范圍來看，65+對銀行貸款率有-3.258的顯著影響。

第四，20-39、40-64和65+與股市市值之間的關系不顯著?？赡艿脑蚴墙鸫u五國股票市場體系不健全造成的。

3 結論

本文基于金磚五國面飯，使銀行貸款和人口年齡結構的關系得到了有力的支持和證明，這在一定程度上說明了人口年齡結構與金融資產(chǎn)結構之間關聯(lián)。當一國人口年齡結構發(fā)生變化時，各類經(jīng)濟主體的金融資產(chǎn)組合也會隨之發(fā)生變化，進而一國的金融資產(chǎn)結構發(fā)生相應的變化。如果一國人口年齡結構與其金融資產(chǎn)結構發(fā)生不同步的變化時，將直接影響到宏觀經(jīng)濟穩(wěn)定與經(jīng)濟發(fā)展。因此，我國政府應該重視長期人口年齡結構變化帶來的金融資產(chǎn)結構需求的變化，對國家未來金融資產(chǎn)結構和宏觀經(jīng)濟政策進行相應地評估和調(diào)整。

【參考文獻】

[1]Abel，A B.（2001）.“Will Bequests Attenuate the Predicted Meltdown in Stock Prices When Baby BoomersRetire？”[Z].Working paper no：01-2，The Wharton School of the University of Pennsylvania and NBER.

[2]Allen，F(xiàn). and Gale，D.（2000）， “Comparing financial systems”，MIT Press[Z].

[3]Ameriks Jand Zeldes， S.（2000）.“How Do Households Portfolio Shares Vary with Age？”[Z]. Working paper：Columbia University and TIAA-CREF.

[4]Ando，A and F Modigliani（1963）.“The‘Life Cycle Hypothesis of Saving： Aggregate Implications and Tests”[Z].American Economic Review，Vol 53， pp 55-84.

[責任編輯：孫珊珊]

【摘 要】生命周期理論認為人口年齡結構會影響儲蓄投資行為，進而經(jīng)濟中的各類經(jīng)濟主體也會隨之調(diào)整其持有的金融資產(chǎn)組合，在宏觀上反映則是全社會金融資產(chǎn)結構變化。本文嘗試建立動態(tài)面板面板模型，運用系統(tǒng)廣義矩（GMM）方法對金磚5國家1988-2010年的面板數(shù)據(jù)進行了分析。分析發(fā)現(xiàn)，銀行貸款的人口年齡齡結構效應表現(xiàn)顯著關系，但股票市值的人口年齡結構效應表現(xiàn)不顯著關系。

【關鍵詞】人口年齡結構；金融資產(chǎn)結構；系統(tǒng)廣義矩估計

0 引言

生命周期理論認為人口年齡結構會影響儲蓄投資行為，進而經(jīng)濟中的各類經(jīng)濟主體也會隨之調(diào)整其持有的金融資產(chǎn)組合，在宏觀上反映則是全社會金融資產(chǎn)結構變化。金融資產(chǎn)結構是否與合理，將直接影響到宏觀經(jīng)濟穩(wěn)定與經(jīng)濟發(fā)展。

國外許多學者對其進行了深入研究。Goldsmith （1969）分析35個國家的歷史數(shù)據(jù)，研究了各國的金融結構與金融發(fā)展問題，而金融資產(chǎn)的結構變化及其對經(jīng)濟增長的影響就是其研究的一個重要方面。Shaw（1973） 通過金融資產(chǎn)的存量和流量、金融體系的規(guī)模和結構衡量一國的金融業(yè)是處于金融深化還是金融抑制狀態(tài)。Demirgüc Kunt和Levin （2001）研究了全世界150多個國家和地區(qū)金融市場和金融機構的規(guī)模、效率及業(yè)務活動。

在我們看來，關于人口年齡結構對金融資產(chǎn)結構影響的研究是有限的。因此，我們嘗試通過實證分析方法研究人口年齡結構對金融資產(chǎn)結構的影響。

本文后面文章結構如下：第二部分為模型設定、變量描述和數(shù)據(jù)說明；第三部分為實證結果的分析，最后是結論。

1 模型、變量與數(shù)據(jù)

1.1 模型與變量

本文選擇簡約計量模型試圖發(fā)現(xiàn)人口年齡結構與金融資產(chǎn)結構之間的聯(lián)系。

1.1.1 被解釋變量

我們選取的被解釋變量為貸款率（LOANS），股票市值率（EQUITY）。其中貸款率為一國貸款量占當年GDP比例，股票市值率為一國股票市值占當年GDP比例。

1.1.2 解釋變量

人口年齡結構變量。即20-39，40-64，65+。其中20-39是20-39歲人口占總人口比重，40-64是40-64歲人口占總人口比重，65+是65歲以上人口占總人口比重。

1.1.3 控制變量

（1）經(jīng)濟發(fā)展階段。本文以對數(shù)形式的人均GDP來代替經(jīng)濟發(fā)展階段。（2）經(jīng)濟環(huán)境。我們采用通貨膨脹率來反映一國的經(jīng)濟環(huán)境。（3）對外開放程度。對外開放程度通常被認為是影響金融市場的重要因素。

根據(jù)上述分析，貸款率模型、股票市值率模型分別設定如下：

其中，下標i代表地區(qū)，t代表時間，則是隨機擾動項。、X則是一組潛在的影響金融資產(chǎn)結構變化的控制變量，包括人均GDP、對外開放程度、通貨膨脹率。

1.2 數(shù)據(jù)說明

2 方法與結果

我們運用系統(tǒng)廣義矩（SYS-GMM）方法估計動態(tài)面板模型1-8，其中，模型1-4是貸款率模型，被解釋變量為貸款率，解釋變量逐項增減；模型5-8是股市市值率模型，被解釋變量為股市市值率，被解釋變量逐項增減。并參照Horioka和Wan（2007）的研究思路及以往研究文獻，為了更好地控制內(nèi)生性，我們將20-39、40-64和65+視為外生變量，人口因素一般情況下很少受到經(jīng)濟因素誤差項的干擾，其他變量均按內(nèi)生變量處理。各模型結果見表2。

注：本文使用計量統(tǒng)計軟件STATA/SE11.0和Rodman（ 2006） 提供的“xtabond2”程序，并根據(jù)本文所設定的不同模型進行運算程序編寫和運算.*、**、***分別表示在10%、5%和1%的水平上顯著.括號中數(shù)值為穩(wěn)健標準誤.AR（1）、AR（2）和Sargan檢驗給出的都是其所對應的p值.

估計中使用穩(wěn)?。╮obust）標準誤來控制異方差。動態(tài)面板數(shù)據(jù)容易一階自相關，但不應該存在二階自相關。估計結果報告了AR（1）和AR（2）的P值，絕大部分方程中都滿足這一條件。Sargan檢驗說明工具變量基本合理。

第一，銀行貸款和股市市值總體上均存在強慣性，銀行貸款和股市市值各滯后一期的系數(shù)分別為0.725、0.866。動態(tài)面板估計很好地反映了兩者的行為特征。

第二，20-39和40-64與銀行貸款率之間的正向關系非常顯著。就金磚五國范圍來看，20-39對銀行貸款率有3.9的顯著影響，40-64對銀行貸款率2.472的顯著影響。

第三，65+與銀行貸款率之間的負向關系非常顯著。就金磚5國范圍來看，65+對銀行貸款率有-3.258的顯著影響。

第四，20-39、40-64和65+與股市市值之間的關系不顯著?？赡艿脑蚴墙鸫u五國股票市場體系不健全造成的。

3 結論

本文基于金磚五國面飯，使銀行貸款和人口年齡結構的關系得到了有力的支持和證明，這在一定程度上說明了人口年齡結構與金融資產(chǎn)結構之間關聯(lián)。當一國人口年齡結構發(fā)生變化時，各類經(jīng)濟主體的金融資產(chǎn)組合也會隨之發(fā)生變化，進而一國的金融資產(chǎn)結構發(fā)生相應的變化。如果一國人口年齡結構與其金融資產(chǎn)結構發(fā)生不同步的變化時，將直接影響到宏觀經(jīng)濟穩(wěn)定與經(jīng)濟發(fā)展。因此，我國政府應該重視長期人口年齡結構變化帶來的金融資產(chǎn)結構需求的變化，對國家未來金融資產(chǎn)結構和宏觀經(jīng)濟政策進行相應地評估和調(diào)整。

【參考文獻】

[1]Abel，A B.（2001）.“Will Bequests Attenuate the Predicted Meltdown in Stock Prices When Baby BoomersRetire？”[Z].Working paper no：01-2，The Wharton School of the University of Pennsylvania and NBER.

[2]Allen，F(xiàn). and Gale，D.（2000）， “Comparing financial systems”，MIT Press[Z].

[3]Ameriks Jand Zeldes， S.（2000）.“How Do Households Portfolio Shares Vary with Age？”[Z]. Working paper：Columbia University and TIAA-CREF.

[4]Ando，A and F Modigliani（1963）.“The‘Life Cycle Hypothesis of Saving： Aggregate Implications and Tests”[Z].American Economic Review，Vol 53， pp 55-84.

[責任編輯：孫珊珊]

【摘 要】生命周期理論認為人口年齡結構會影響儲蓄投資行為，進而經(jīng)濟中的各類經(jīng)濟主體也會隨之調(diào)整其持有的金融資產(chǎn)組合，在宏觀上反映則是全社會金融資產(chǎn)結構變化。本文嘗試建立動態(tài)面板面板模型，運用系統(tǒng)廣義矩（GMM）方法對金磚5國家1988-2010年的面板數(shù)據(jù)進行了分析。分析發(fā)現(xiàn)，銀行貸款的人口年齡齡結構效應表現(xiàn)顯著關系，但股票市值的人口年齡結構效應表現(xiàn)不顯著關系。

【關鍵詞】人口年齡結構；金融資產(chǎn)結構；系統(tǒng)廣義矩估計

0 引言

生命周期理論認為人口年齡結構會影響儲蓄投資行為，進而經(jīng)濟中的各類經(jīng)濟主體也會隨之調(diào)整其持有的金融資產(chǎn)組合，在宏觀上反映則是全社會金融資產(chǎn)結構變化。金融資產(chǎn)結構是否與合理，將直接影響到宏觀經(jīng)濟穩(wěn)定與經(jīng)濟發(fā)展。

國外許多學者對其進行了深入研究。Goldsmith （1969）分析35個國家的歷史數(shù)據(jù)，研究了各國的金融結構與金融發(fā)展問題，而金融資產(chǎn)的結構變化及其對經(jīng)濟增長的影響就是其研究的一個重要方面。Shaw（1973） 通過金融資產(chǎn)的存量和流量、金融體系的規(guī)模和結構衡量一國的金融業(yè)是處于金融深化還是金融抑制狀態(tài)。Demirgüc Kunt和Levin （2001）研究了全世界150多個國家和地區(qū)金融市場和金融機構的規(guī)模、效率及業(yè)務活動。

在我們看來，關于人口年齡結構對金融資產(chǎn)結構影響的研究是有限的。因此，我們嘗試通過實證分析方法研究人口年齡結構對金融資產(chǎn)結構的影響。

本文后面文章結構如下：第二部分為模型設定、變量描述和數(shù)據(jù)說明；第三部分為實證結果的分析，最后是結論。

1 模型、變量與數(shù)據(jù)

1.1 模型與變量

本文選擇簡約計量模型試圖發(fā)現(xiàn)人口年齡結構與金融資產(chǎn)結構之間的聯(lián)系。

1.1.1 被解釋變量

我們選取的被解釋變量為貸款率（LOANS），股票市值率（EQUITY）。其中貸款率為一國貸款量占當年GDP比例，股票市值率為一國股票市值占當年GDP比例。

1.1.2 解釋變量

人口年齡結構變量。即20-39，40-64，65+。其中20-39是20-39歲人口占總人口比重，40-64是40-64歲人口占總人口比重，65+是65歲以上人口占總人口比重。

1.1.3 控制變量

（1）經(jīng)濟發(fā)展階段。本文以對數(shù)形式的人均GDP來代替經(jīng)濟發(fā)展階段。（2）經(jīng)濟環(huán)境。我們采用通貨膨脹率來反映一國的經(jīng)濟環(huán)境。（3）對外開放程度。對外開放程度通常被認為是影響金融市場的重要因素。

根據(jù)上述分析，貸款率模型、股票市值率模型分別設定如下：

其中，下標i代表地區(qū)，t代表時間，則是隨機擾動項。、X則是一組潛在的影響金融資產(chǎn)結構變化的控制變量，包括人均GDP、對外開放程度、通貨膨脹率。

1.2 數(shù)據(jù)說明

2 方法與結果

我們運用系統(tǒng)廣義矩（SYS-GMM）方法估計動態(tài)面板模型1-8，其中，模型1-4是貸款率模型，被解釋變量為貸款率，解釋變量逐項增減；模型5-8是股市市值率模型，被解釋變量為股市市值率，被解釋變量逐項增減。并參照Horioka和Wan（2007）的研究思路及以往研究文獻，為了更好地控制內(nèi)生性，我們將20-39、40-64和65+視為外生變量，人口因素一般情況下很少受到經(jīng)濟因素誤差項的干擾，其他變量均按內(nèi)生變量處理。各模型結果見表2。

注：本文使用計量統(tǒng)計軟件STATA/SE11.0和Rodman（ 2006） 提供的“xtabond2”程序，并根據(jù)本文所設定的不同模型進行運算程序編寫和運算.*、**、***分別表示在10%、5%和1%的水平上顯著.括號中數(shù)值為穩(wěn)健標準誤.AR（1）、AR（2）和Sargan檢驗給出的都是其所對應的p值.

估計中使用穩(wěn)?。╮obust）標準誤來控制異方差。動態(tài)面板數(shù)據(jù)容易一階自相關，但不應該存在二階自相關。估計結果報告了AR（1）和AR（2）的P值，絕大部分方程中都滿足這一條件。Sargan檢驗說明工具變量基本合理。

第一，銀行貸款和股市市值總體上均存在強慣性，銀行貸款和股市市值各滯后一期的系數(shù)分別為0.725、0.866。動態(tài)面板估計很好地反映了兩者的行為特征。

第二，20-39和40-64與銀行貸款率之間的正向關系非常顯著。就金磚五國范圍來看，20-39對銀行貸款率有3.9的顯著影響，40-64對銀行貸款率2.472的顯著影響。

第三，65+與銀行貸款率之間的負向關系非常顯著。就金磚5國范圍來看，65+對銀行貸款率有-3.258的顯著影響。

第四，20-39、40-64和65+與股市市值之間的關系不顯著?？赡艿脑蚴墙鸫u五國股票市場體系不健全造成的。

3 結論

本文基于金磚五國面飯，使銀行貸款和人口年齡結構的關系得到了有力的支持和證明，這在一定程度上說明了人口年齡結構與金融資產(chǎn)結構之間關聯(lián)。當一國人口年齡結構發(fā)生變化時，各類經(jīng)濟主體的金融資產(chǎn)組合也會隨之發(fā)生變化，進而一國的金融資產(chǎn)結構發(fā)生相應的變化。如果一國人口年齡結構與其金融資產(chǎn)結構發(fā)生不同步的變化時，將直接影響到宏觀經(jīng)濟穩(wěn)定與經(jīng)濟發(fā)展。因此，我國政府應該重視長期人口年齡結構變化帶來的金融資產(chǎn)結構需求的變化，對國家未來金融資產(chǎn)結構和宏觀經(jīng)濟政策進行相應地評估和調(diào)整。

【參考文獻】

[1]Abel，A B.（2001）.“Will Bequests Attenuate the Predicted Meltdown in Stock Prices When Baby BoomersRetire？”[Z].Working paper no：01-2，The Wharton School of the University of Pennsylvania and NBER.

[2]Allen，F(xiàn). and Gale，D.（2000）， “Comparing financial systems”，MIT Press[Z].

[3]Ameriks Jand Zeldes， S.（2000）.“How Do Households Portfolio Shares Vary with Age？”[Z]. Working paper：Columbia University and TIAA-CREF.

[4]Ando，A and F Modigliani（1963）.“The‘Life Cycle Hypothesis of Saving： Aggregate Implications and Tests”[Z].American Economic Review，Vol 53， pp 55-84.

[責任編輯：孫珊珊]