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    人口年齡結(jié)構(gòu)能解釋金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)變化嗎

    2014-08-21 20:28:25侯熠
    科技視界 2014年20期

    侯熠

    【摘 要】生命周期理論認(rèn)為人口年齡結(jié)構(gòu)會影響儲蓄投資行為,進(jìn)而經(jīng)濟(jì)中的各類經(jīng)濟(jì)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(jié)構(gòu)變化。本文嘗試建立動態(tài)面板面板模型,運(yùn)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(jìn)行了分析。分析發(fā)現(xiàn),銀行貸款的人口年齡齡結(jié)構(gòu)效應(yīng)表現(xiàn)顯著關(guān)系,但股票市值的人口年齡結(jié)構(gòu)效應(yīng)表現(xiàn)不顯著關(guān)系。

    【關(guān)鍵詞】人口年齡結(jié)構(gòu);金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu);系統(tǒng)廣義矩估計

    0 引言

    生命周期理論認(rèn)為人口年齡結(jié)構(gòu)會影響儲蓄投資行為,進(jìn)而經(jīng)濟(jì)中的各類經(jīng)濟(jì)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(jié)構(gòu)變化。金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)是否與合理,將直接影響到宏觀經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定與經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

    國外許多學(xué)者對其進(jìn)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(jié)構(gòu)與金融發(fā)展問題,而金融資產(chǎn)的結(jié)構(gòu)變化及其對經(jīng)濟(jì)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(jié)構(gòu)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(jī)構(gòu)的規(guī)模、效率及業(yè)務(wù)活動。

    在我們看來,關(guān)于人口年齡結(jié)構(gòu)對金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)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(jié)構(gòu)對金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)的影響。

    本文后面文章結(jié)構(gòu)如下:第二部分為模型設(shè)定、變量描述和數(shù)據(jù)說明;第三部分為實證結(jié)果的分析,最后是結(jié)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(jié)構(gòu)與金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)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(dāng)年GDP比例,股票市值率為一國股票市值占當(dāng)年GDP比例。

    1.1.2 解釋變量

    人口年齡結(jié)構(gòu)變量。即20-39,40-64,65+。其中20-39是20-39歲人口占總?cè)丝诒戎兀?0-64是40-64歲人口占總?cè)丝诒戎兀?5+是65歲以上人口占總?cè)丝诒戎亍?/p>

    1.1.3 控制變量

    (1)經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段。本文以對數(shù)形式的人均GDP來代替經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段。(2)經(jīng)濟(jì)環(huán)境。我們采用通貨膨脹率來反映一國的經(jīng)濟(jì)環(huán)境。(3)對外開放程度。對外開放程度通常被認(rèn)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(shè)定如下:

    其中,下標(biāo)i代表地區(qū),t代表時間,則是隨機(jī)擾動項。、X則是一組潛在的影響金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)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(jié)果

    我們運(yùn)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(xiàn),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(jì)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(jié)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(shè)定的不同模型進(jìn)行運(yùn)算程序編寫和運(yùn)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(biāo)準(zhǔn)誤.AR(1)、AR(2)和Sargan檢驗給出的都是其所對應(yīng)的p值.

    估計中使用穩(wěn)?。╮obust)標(biāo)準(zhǔn)誤來控制異方差。動態(tài)面板數(shù)據(jù)容易一階自相關(guān),但不應(yīng)該存在二階自相關(guān)。估計結(jié)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(qiáng)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(guān)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(fù)向關(guān)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(guān)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(jié)論

    本文基于金磚五國面飯,使銀行貸款和人口年齡結(jié)構(gòu)的關(guān)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(jié)構(gòu)與金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)之間關(guān)聯(lián)。當(dāng)一國人口年齡結(jié)構(gòu)發(fā)生變化時,各類經(jīng)濟(jì)主體的金融資產(chǎn)組合也會隨之發(fā)生變化,進(jìn)而一國的金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)發(fā)生相應(yīng)的變化。如果一國人口年齡結(jié)構(gòu)與其金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)發(fā)生不同步的變化時,將直接影響到宏觀經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定與經(jīng)濟(jì)發(fā)展。因此,我國政府應(yīng)該重視長期人口年齡結(jié)構(gòu)變化帶來的金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)需求的變化,對國家未來金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)和宏觀經(jīng)濟(jì)政策進(jìn)行相應(yīng)地評估和調(diào)整。

    【參考文獻(xiàn)】

    [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(zé)任編輯:孫珊珊]

    【摘 要】生命周期理論認(rèn)為人口年齡結(jié)構(gòu)會影響儲蓄投資行為,進(jìn)而經(jīng)濟(jì)中的各類經(jīng)濟(jì)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(jié)構(gòu)變化。本文嘗試建立動態(tài)面板面板模型,運(yùn)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(jìn)行了分析。分析發(fā)現(xiàn),銀行貸款的人口年齡齡結(jié)構(gòu)效應(yīng)表現(xiàn)顯著關(guān)系,但股票市值的人口年齡結(jié)構(gòu)效應(yīng)表現(xiàn)不顯著關(guān)系。

    【關(guān)鍵詞】人口年齡結(jié)構(gòu);金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu);系統(tǒng)廣義矩估計

    0 引言

    生命周期理論認(rèn)為人口年齡結(jié)構(gòu)會影響儲蓄投資行為,進(jìn)而經(jīng)濟(jì)中的各類經(jīng)濟(jì)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(jié)構(gòu)變化。金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)是否與合理,將直接影響到宏觀經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定與經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

    國外許多學(xué)者對其進(jìn)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(jié)構(gòu)與金融發(fā)展問題,而金融資產(chǎn)的結(jié)構(gòu)變化及其對經(jīng)濟(jì)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(jié)構(gòu)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(jī)構(gòu)的規(guī)模、效率及業(yè)務(wù)活動。

    在我們看來,關(guān)于人口年齡結(jié)構(gòu)對金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)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(jié)構(gòu)對金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)的影響。

    本文后面文章結(jié)構(gòu)如下:第二部分為模型設(shè)定、變量描述和數(shù)據(jù)說明;第三部分為實證結(jié)果的分析,最后是結(jié)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(jié)構(gòu)與金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)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(dāng)年GDP比例,股票市值率為一國股票市值占當(dāng)年GDP比例。

    1.1.2 解釋變量

    人口年齡結(jié)構(gòu)變量。即20-39,40-64,65+。其中20-39是20-39歲人口占總?cè)丝诒戎兀?0-64是40-64歲人口占總?cè)丝诒戎兀?5+是65歲以上人口占總?cè)丝诒戎亍?/p>

    1.1.3 控制變量

    (1)經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段。本文以對數(shù)形式的人均GDP來代替經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段。(2)經(jīng)濟(jì)環(huán)境。我們采用通貨膨脹率來反映一國的經(jīng)濟(jì)環(huán)境。(3)對外開放程度。對外開放程度通常被認(rèn)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(shè)定如下:

    其中,下標(biāo)i代表地區(qū),t代表時間,則是隨機(jī)擾動項。、X則是一組潛在的影響金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)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(jié)果

    我們運(yùn)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(xiàn),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(jì)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(jié)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(shè)定的不同模型進(jìn)行運(yùn)算程序編寫和運(yùn)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(biāo)準(zhǔn)誤.AR(1)、AR(2)和Sargan檢驗給出的都是其所對應(yīng)的p值.

    估計中使用穩(wěn)健(robust)標(biāo)準(zhǔn)誤來控制異方差。動態(tài)面板數(shù)據(jù)容易一階自相關(guān),但不應(yīng)該存在二階自相關(guān)。估計結(jié)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(qiáng)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(guān)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(fù)向關(guān)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(guān)系不顯著。可能的原因是金磚五國股票市場體系不健全造成的。

    3 結(jié)論

    本文基于金磚五國面飯,使銀行貸款和人口年齡結(jié)構(gòu)的關(guān)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(jié)構(gòu)與金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)之間關(guān)聯(lián)。當(dāng)一國人口年齡結(jié)構(gòu)發(fā)生變化時,各類經(jīng)濟(jì)主體的金融資產(chǎn)組合也會隨之發(fā)生變化,進(jìn)而一國的金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)發(fā)生相應(yīng)的變化。如果一國人口年齡結(jié)構(gòu)與其金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)發(fā)生不同步的變化時,將直接影響到宏觀經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定與經(jīng)濟(jì)發(fā)展。因此,我國政府應(yīng)該重視長期人口年齡結(jié)構(gòu)變化帶來的金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)需求的變化,對國家未來金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)和宏觀經(jīng)濟(jì)政策進(jìn)行相應(yīng)地評估和調(diào)整。

    【參考文獻(xiàn)】

    [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(zé)任編輯:孫珊珊]

    【摘 要】生命周期理論認(rèn)為人口年齡結(jié)構(gòu)會影響儲蓄投資行為,進(jìn)而經(jīng)濟(jì)中的各類經(jīng)濟(jì)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(jié)構(gòu)變化。本文嘗試建立動態(tài)面板面板模型,運(yùn)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(jìn)行了分析。分析發(fā)現(xiàn),銀行貸款的人口年齡齡結(jié)構(gòu)效應(yīng)表現(xiàn)顯著關(guān)系,但股票市值的人口年齡結(jié)構(gòu)效應(yīng)表現(xiàn)不顯著關(guān)系。

    【關(guān)鍵詞】人口年齡結(jié)構(gòu);金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu);系統(tǒng)廣義矩估計

    0 引言

    生命周期理論認(rèn)為人口年齡結(jié)構(gòu)會影響儲蓄投資行為,進(jìn)而經(jīng)濟(jì)中的各類經(jīng)濟(jì)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(jié)構(gòu)變化。金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)是否與合理,將直接影響到宏觀經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定與經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

    國外許多學(xué)者對其進(jìn)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(jié)構(gòu)與金融發(fā)展問題,而金融資產(chǎn)的結(jié)構(gòu)變化及其對經(jīng)濟(jì)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(jié)構(gòu)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(jī)構(gòu)的規(guī)模、效率及業(yè)務(wù)活動。

    在我們看來,關(guān)于人口年齡結(jié)構(gòu)對金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)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(jié)構(gòu)對金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)的影響。

    本文后面文章結(jié)構(gòu)如下:第二部分為模型設(shè)定、變量描述和數(shù)據(jù)說明;第三部分為實證結(jié)果的分析,最后是結(jié)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(jié)構(gòu)與金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)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(dāng)年GDP比例,股票市值率為一國股票市值占當(dāng)年GDP比例。

    1.1.2 解釋變量

    人口年齡結(jié)構(gòu)變量。即20-39,40-64,65+。其中20-39是20-39歲人口占總?cè)丝诒戎兀?0-64是40-64歲人口占總?cè)丝诒戎兀?5+是65歲以上人口占總?cè)丝诒戎亍?/p>

    1.1.3 控制變量

    (1)經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段。本文以對數(shù)形式的人均GDP來代替經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段。(2)經(jīng)濟(jì)環(huán)境。我們采用通貨膨脹率來反映一國的經(jīng)濟(jì)環(huán)境。(3)對外開放程度。對外開放程度通常被認(rèn)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(shè)定如下:

    其中,下標(biāo)i代表地區(qū),t代表時間,則是隨機(jī)擾動項。、X則是一組潛在的影響金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)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(jié)果

    我們運(yùn)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(xiàn),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(jì)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(jié)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(shè)定的不同模型進(jìn)行運(yùn)算程序編寫和運(yùn)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(biāo)準(zhǔn)誤.AR(1)、AR(2)和Sargan檢驗給出的都是其所對應(yīng)的p值.

    估計中使用穩(wěn)健(robust)標(biāo)準(zhǔn)誤來控制異方差。動態(tài)面板數(shù)據(jù)容易一階自相關(guān),但不應(yīng)該存在二階自相關(guān)。估計結(jié)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(qiáng)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(guān)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(fù)向關(guān)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(guān)系不顯著。可能的原因是金磚五國股票市場體系不健全造成的。

    3 結(jié)論

    本文基于金磚五國面飯,使銀行貸款和人口年齡結(jié)構(gòu)的關(guān)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(jié)構(gòu)與金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)之間關(guān)聯(lián)。當(dāng)一國人口年齡結(jié)構(gòu)發(fā)生變化時,各類經(jīng)濟(jì)主體的金融資產(chǎn)組合也會隨之發(fā)生變化,進(jìn)而一國的金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)發(fā)生相應(yīng)的變化。如果一國人口年齡結(jié)構(gòu)與其金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)發(fā)生不同步的變化時,將直接影響到宏觀經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定與經(jīng)濟(jì)發(fā)展。因此,我國政府應(yīng)該重視長期人口年齡結(jié)構(gòu)變化帶來的金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)需求的變化,對國家未來金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)和宏觀經(jīng)濟(jì)政策進(jìn)行相應(yīng)地評估和調(diào)整。

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    [責(zé)任編輯:孫珊珊]

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