淺析我國養老保險制度對居民消費的影響

摘 要：引入行為經濟學的相關概念，使得行為生命周期模型較為適用于實際經濟行為，相對于生命周期模型而言會出現不同的預測結果。其中，養老保險制度對居民消費的影響恰為其一。因此，本文基于上述理論對我國實際經濟情況進行探討分析，以驗證行為生命周期模型的合理性。結果表明，養老保險制度會抑制居民消費，與生命周期模型預測結果相反。最后，給出相應的政策建議，包括改變養老保險金籌資模式和改變現行工資制度，以提高我國居民消費率。

關鍵詞：養老保險制度；居民消費；行為生命周期模型

中圖分類號：F220 文獻標識碼：A 文章編號：1003-9031（2012）10-0043-04 DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2012.10.12

一、引言

行為生命周期模型是結合行為經濟學理論與生命周期模型而形成的。由于行為經濟學理論的引入，使得行為生命周期模型的行為人有很多非理性限制，進而該模型特別適用于描述實際行為，而非如同生命周期模型般僅總結行為人理性行為特征。同時，由于行為人的非理性限制，使得行為生命周期模型對一些經濟現象的預測可能將完全不同于生命周期模型。其中，養老保險制度對居民消費的影響恰為其中之一。根據生命周期模型可以預測：當養老金增加時，儲蓄則會相應減少、消費增加①。而根據行為生命周期模型做出的預測則恰恰相反：養老金的增加會使儲蓄增加、消費減少。那么，究竟哪種模型的預測結果會符合我國實際？根據我國政府近年來一直致力于建立健全社會養老保險制度，而我國居民儲蓄率卻沒有下降趨勢[1]，我們可做出初步判斷，即行為生命周期模型的預測結果會與中國實際較為符合。

二、行為生命周期模型

（一）自我控制模型

基于消費者的感性和理性沖突，行為生命周期模型假設個人作出兩組共存卻不一致的偏好：一個關注長期（稱作計劃者），另一個關注短期（稱作執行者）。假設一個人的生命周期延續至T期，則生命周期收入流：y=（y1，…，yT）。總財富為LW=∑Tt=1Yt。消費流用c=（c1，…，cT）表示。且生命周期預算約束為∑ct=LW。

又由于計劃者利用意志力減少消費，會對其正面效用（快樂效用）產生負面影響，即痛苦效用。因此以Zt表示消費者總效用，其為快樂效用和痛苦效用的加總。并令意志力努力變量為？茲t，表示t期運用的意志力數量。并假設消費減少導致的邊際效用遞減比運用意志力時相應的效用損失要小，可得到：

D=*->0 （1）

其中，在？茲=0時求值。差分D可看作運用意志力的凈邊際成本。

因此，由于意志力成本高昂，計劃者需要采取一些諸如強制性定期儲蓄等技巧以獲得自我控制。

（二）心智賬戶模型

一個簡單的公式化的心智賬戶體系把財富分為三個組成部分：現有可支配收入（I）、現有資產（A）和未來收入（F）。且在一個給定的時期，可支配收入的邊際消費傾向最高，未來收入（F）邊際消費傾向最低，現有資產（A）的邊際消費傾向居中，即：

1≈？墜C/？墜I>？墜C/？墜A>？墜C/？墜F （2）

且行為生命周期總消費函數對于三類賬戶有不同的衡量標準，即：

C=f（I，A，F） （3）

對于短期收入賬戶（I），用符號mt表示其在第t期開始的余額。假定誘惑越大，選擇任何給出的消費水平ct

？墜/？墜mt（*）<0 （4）

綜上，結合上述兩個模型，筆者可對養老金對居民消費的影響做出預測，而這個預測將在下文闡述。

三、模型分析

設想一個人為了應對日后的退休而儲蓄他或她10%的年收入。假設總儲蓄部分由以下部分構成：6%作為養老金計劃；4%作為自由處置儲蓄。若他或她被迫把養老金的比例從6%提高到7%，總儲蓄、總消費會發生何種變化？（撇開以下因素：捐贈所得、流動性約束、稅率、保留退休金權利的收益，以及被勸誘退休）生命周期模型的預測是：總儲蓄、消費不會受影響。即令PS為養老儲蓄金，DS為自由處置儲蓄，則生命周期模型預測是dDS/dPS=-1.0。然而實際上，通過格林（Green，1981）以及庫爾茲（Kurz，1981）等人的實證分析表明，dDS/dPS的數值與-1.0相距甚遠，甚至有些測算為正值[2]。

而通過行為生命周期模型則可做出如下預測：隨著養老金儲蓄的改變，自由處置儲蓄發生相應變化的程度（在絕對價值意義上）小于1.0。

這意味著當強制性質的養老金增加時，自由儲蓄的減少額會小于相應的養老金增加的數值。通過不等式（4）可以推出結論：養老保險會抑制消費。即增加養老金的提取（△s），則財富從I賬戶轉移到F賬戶，并假設Ct（s）

同時，通過簡單的理論分析也可以得出此結論。對于行為經濟學理論中的典型家庭來說，短期收入賬戶的邊際消費傾向接近于1，但是遠期財富賬戶的邊際消費傾向為0。首先是由于自我控制成本高昂。當人們面臨即期消費或遠期消費時，很難抵制當前消費沖動的誘惑。其次是大多數家庭在進行消費決策時，是按照一整套心智賬戶體系做出判斷的。比如，雖然房子和養老金賬戶對于人們來說是財富，但人們在決定即期消費時很少考慮到這些賬戶的實際價值，而是以當前手中的短期收入或流動性資產做決策。當然，對于當前大額消費和日常消費，我們在做出決策時所判斷的標準也是不同的，即通過不同的心智賬戶進行判斷。

因此，當養老金計劃從短期收入賬戶向遠期財富賬戶轉移1元時，人們容易忽略這部分資產的當前效用，而是作為財富儲蓄起來，即總儲蓄幾乎也增加1元。又由于支出通常調整到與可支配收入一致的水平，所以工資的扣除額度減少了用于支付的貨幣。因此，一旦養老金繳費變成養老金財富，就會相應地抑制消費。

四、數據說明與實證分析

（一）時間序列數據模型

1.數據來源

本文的數據都來源于國家統計局網站中國統計年鑒，最終選取了1989—2010年的基本養老保險基金（P）作為養老保險的量化指標，國民總收入GDP（Y）作為收入的量化指標，居民消費額（PC）作為消費的量化指標。在這里做一點說明，我們本來準備選取居民的收入作為收入的指標，但是沒有搜集到關于居民收入或者居民儲蓄的相關數據，而國民總收入是包括居民收入在內的，對養老保險基金和居民消費都有一定程度的影響，并且國民總收入還包含其它的因素，這些因素也會影響養老保險基金和居民消費。最后筆者選擇以國民總收入替代居民收入作為收入的指標。 所有的統計分析均在Eviews5.0軟件上完成。

2.回歸分析

（1）平穩性檢驗

在對時間序列數據進行分析之前，需要先進行平穩性檢驗，首先采用ADF方法對P、Y、PC三個樣本數據進行檢驗，經檢驗三列數據都是非平穩的，檢驗結果如下：

考慮搜集到的是年度數據，數據間隔很大，誤差相應偏大，不利于建立模型分析。所以對三列數據進行對數處理，得到新的三列數據樣本，再次進行ADF檢驗后，顯示新的三列數據都是平穩的，檢驗結果如下（下文的模型分析討論都建立在新的三列數據之上）：

（2）協整檢驗

進行平穩性檢驗后，還需要檢驗數據之間的長期均衡關系，即進行協整檢驗，直接對新的三列平穩數據LOGP、LOGPC、LOGY進行回歸后得到殘差序列resid，對殘差序列做單位根檢驗結果如下：

殘差序列resid無單位根，t統計量小于各顯著水平下的臨界值，所以新的三列平穩數據之間是協整的，它們之間存在穩定的均衡關系。

（3）格蘭杰因果關系檢驗

最后還需要進行格蘭杰因果關系檢驗，從統計的角度確定數據之間的因果關系，在Eviews5.0上進行滯后兩期的格蘭杰因果關系檢驗，顯示結果如下：

經查表得，在5%的顯著水平下，F0.05（2，20）=3.10的臨界值，根據表中的F統計量大于該值的項，表明LOGP、LOGPC、LOGY之間存在因果關系，并且LOGP、LOGY是LOGPC的格蘭杰原因，因而最終選擇LOGP、LOGY作為解釋變量，LOGPC作為因變量。

（4）建立回歸方程

準備工作已經完成，下面進行回歸分析，在Eviews5.0中回歸得到的結果為：

LOGPCt=-0.1919606174*LOGPt+1.193600559*LOGYt

（0.030700） （0.051600）

t=（-6.252704） （23.13173）

-1.699886597

（0.378567）

（-4.490318）

R2=0.998452，R2=0.998289，F=6127.260，DW=1.214117

結果中擬合優度達到了0.998452，但是DW統計量為1.214117，這時的樣本量為22，解釋變量有2個，在5%的顯著水平下，查DW統計表得：dL=1.147，dU=1.541？圯dL？芻DW？芻dU，無法判斷是否存在自相關性，還需進行進一步檢驗。

（5）檢驗異方差性與自相關性

對方程進行懷特檢驗結果如下：

nR2=2.605989？芻？字20.05（2）=5.991，不能拒絕原假設，結果顯示不存在異方差性。

用拉格朗日乘數法（LM法）對方程進行滯后一階的檢驗結果如下：

LM（1）=（n-1）R2=2.250969？芻？字20.05（1）=3.841，無法拒絕原假設，結果顯示也不存在自相關性。綜上所述，最終的回歸方程為：

LOGPCt=-0.1919606174*LOGPt+1.193600559*LOGYt

（0.030700） （0.051600）

t=（-6.252704） （23.13173）

-1.699886597

（0.378567）

（-4.490318）

R2=0.998452，R2=0.998289，F=6127.260，DW=1.214117

此時t檢驗與F檢驗都很顯著，擬合優度也高達0.998452，且不存在異方差性和自相關性，說明模型擬合效果很好。根據方程結果顯示，養老保險基金平均每增加一元，居民的消費就會減少0.2元，表明養老保險對消費的抑制作用。

（二）截面數據模型

1.數據來源

數據也來源于《中國統計年鑒2011》，筆者搜集了全國31個地區（北京、天津、河北、山西、內蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、上海、江蘇、浙江、安徽、福建、江西、山東、河南、湖北、湖南、廣東、廣西、海南、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆等）的總消費支出和收入金額，二者之比為最終消費率（FCR），還有各地年末參加城鎮企業職工基本養老保險人數和總人數，定義二者之比為養老保險覆蓋率（COVER）。

2.回歸分析

由于這部分統計數據屬于截面數據，不需要進行平穩性檢驗、協整檢驗等，所以可以直接進行回歸，得到的結果為：

FCRi=0.5141004915-0.1557488609*COVERi

（0.026077） （0.117266）

t=（19.71460） （-1.328167）

R2=0.057341，R2=0.024835，F=1.764027，DW=1.291555

可以看出擬合系數R2=0.057341很低，說明結果很不理想，于是本文采用懷特檢驗來檢驗異方差性，得出的結果：

由上可知，nR2=16.71744>？字20.05（2）=5.9915，式中有兩項含有解釋變量，因而自由度為2，所以拒絕原假設，表明模型存在異方差性。

筆者采取加權最小二乘法（WLS法）對異方差進行修正，選取的權數為1/COVER，再次回歸得到的結果為：

R2=0.984656，R2=0.984127，F=58.70096，DW=1.559097

最終R2=0.984656，F檢驗與t檢驗也都非常顯著。對樣本量為31，有一個解釋變量的模型，在5%的顯著水平下，查DW統計表得，dL=1.363，dU=1.496，模型中dU？芻DW？芻4-dU=2.504，因而不存在自相關性，模型擬合效果很好。結果說明了各地養老保險與消費呈負相關關系，也即養老保險對消費有抑制作用。

五、結論及政策建議

通過對我國養老保險制度與居民消費關系的實證分析，發現養老金對居民私人消費的抑制作用及養老保險覆蓋率高的城市消費低的現象，驗證了行為生命周期模型的相關理論，并得出：養老金的增加會抑制居民消費。這意味著如果我國政府以提高居民消費率為最終政策目標，那么通過建立廣覆蓋的居民養老保險制度的方式是行不通的。

因此，根據行為生命周期模型理論，筆者建議一方面改變養老保險金的籌資方式、降低居民的繳費率并提高居民收入，使居民的現有可支配收入賬戶的數值增加進而增加居民消費率，同時以其他資金來補充養老保險基金。至于其他資金的來源，可通過國企分紅來補充[3]。另一方面，由于短期收入賬戶的消費傾向高，如若政府想提高居民消費率、降低儲蓄率，可從改變現行的工資制度著手，如降低年終獎金額度（減少現有資產賬戶收入）或將年終獎改為季度獎勵（使得獎金數額不足夠大以被居民編入現有資產賬戶）等方式。

需要補充的是，筆者在對不同城市間的養老保險覆蓋率和消費率做實證分析時，發現北京和上海與其他城市差異較大，即養老金對消費的影響不明顯。究其原因，本文推測為北京和上海的經濟水平發達，居民生活水平較高，養老金的扣除額度對居民的可支配收入賬戶影響不大。如果此推測正確，也可驗證筆者在上文提出建議的合理性。

（責任編輯：張恩娟）

參考文獻：

[1]Peter·Diamond， Hannu·Vartiainen.行為經濟學及其應用[M].北京：中國人民大學出版社，2011.

[2]李白茹.養老保險發展對居民個人儲蓄影響實證研究[J].商業時代，2009（23）.

[3]白重恩.養老保險抑制消費[J].上海經濟，2011（9）.