人口老齡化與我國商業(yè)銀行流動性關(guān)系的實(shí)證研究

黃明清

摘 ? 要：基于1996-2012年時(shí)間序列數(shù)據(jù)，本文建立向量誤差修正（VEC）模型，并運(yùn)用協(xié)整分析、Granger因果檢驗(yàn)對人口老齡化與我國商業(yè)銀行流動性的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證研究。結(jié)果表明，人口老齡化與我國商業(yè)銀行流動性之間存在長期的均衡，人口老齡化每加劇1%，將引起商業(yè)銀行貸存比降低0.0830%;誤差修正機(jī)制使得短期內(nèi)人口老齡化與我國商業(yè)銀行流動性的非均衡狀態(tài)逐步趨于均衡;人口老齡化是我國商業(yè)銀行流動性的單向Granger原因。

關(guān)鍵詞：VEC模型;人口老齡化;商業(yè)銀行;流動性

中圖分類號：F830.31 ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：B ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號：1674-0017-2015（4）-0016-04

改革開放以來，我國經(jīng)濟(jì)社會迅速發(fā)展，受醫(yī)療服務(wù)改善、預(yù)期壽命延長、出生率下降等諸多因素的影響，我國人口年齡結(jié)構(gòu)發(fā)生了顯著的變化。國家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)顯示：2000年末，我國65周歲及以上人口達(dá)到8913萬人，占總?cè)丝诒壤?.01%，依照聯(lián)合國關(guān)于老齡化的劃分標(biāo)準(zhǔn)，標(biāo)志著我國自21世紀(jì)開始就已進(jìn)入老齡化國家。國家統(tǒng)計(jì)局2012年社會發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)顯示，到2012年年末，65周歲及以上人口12714萬人，占總?cè)丝诘?.4%。人口老齡化程度的不斷加深將對社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人民生活等各個(gè)領(lǐng)域帶來廣泛而深刻的影響。對于政府來說，人口老齡化帶來的首要問題便是養(yǎng)老金赤字壓力下的養(yǎng)老金制度安排和變革問題。在改革中，一種從依靠公共財(cái)政工具向依靠私人金融工具轉(zhuǎn)變的制度發(fā)揮了重要的作用。對于商業(yè)金融機(jī)構(gòu)來說，這種養(yǎng)老金“私有化”無疑創(chuàng)造了巨大的商機(jī)，而作為我國金融體系中最主要的參與機(jī)構(gòu)，商業(yè)銀行應(yīng)該依靠自身的優(yōu)勢，緊緊抓住我國人口老齡化和養(yǎng)老金市場化帶來的機(jī)會，從養(yǎng)老金金融發(fā)展中尋找新的利潤增長點(diǎn)。因此，為了順應(yīng)養(yǎng)老金“私有化”，商業(yè)銀行必須保持較高的流動性，以便隨時(shí)應(yīng)付客戶提存的需要，所以研究人口老齡化與商業(yè)銀行流動性之間的關(guān)系具有重要的意義。

一、文獻(xiàn)綜述

之前學(xué)者關(guān)于人口老齡化與商業(yè)銀行流動性之間關(guān)系并沒有進(jìn)行直接研究。王剛2004年以某商業(yè)銀行對北京市經(jīng)濟(jì)影響進(jìn)行分析，得出2020年前，北京市的儲蓄率仍將保持增長趨勢，2020年后，人口老齡化對北京市居民儲蓄率產(chǎn)生負(fù)面影響，進(jìn)而影響商業(yè)銀行的流動性;石瑩、趙健以國際數(shù)據(jù)為經(jīng)驗(yàn)，探索人口老齡化給中國金融市場帶來的巨大商業(yè)金融需求，提出商業(yè)銀行介入養(yǎng)老金金融業(yè)務(wù)，既可以規(guī)避由于“金融脫媒”帶來的收入風(fēng)險(xiǎn)，又可以通過加強(qiáng)商業(yè)銀行的流動性進(jìn)而提供專業(yè)的養(yǎng)老金服務(wù)創(chuàng)造新的利潤增長點(diǎn);徐丹通過分析我國老齡化社會對養(yǎng)老金融特殊需求以及現(xiàn)階段商業(yè)銀行養(yǎng)老金融業(yè)務(wù)的發(fā)展情況，表明我國養(yǎng)老金融處于“零散”發(fā)展?fàn)顟B(tài)，養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)涉及較少以及產(chǎn)品服務(wù)較弱的不足，并且指出商業(yè)銀行流動性不足很可能是導(dǎo)致上述情況的直接原因;劉嘉偉、項(xiàng)銀濤通過對我國住房反向抵押貸款的分析，提出實(shí)行住房反向抵押貸款，有效地解決人口老齡化所帶來的養(yǎng)老金下行的困難，有力地保障老年人的晚年生活，在實(shí)踐中，應(yīng)該選擇成熟的具有較好流動性的商業(yè)銀行作為試點(diǎn);陳煌生、陳天瑋結(jié)合國內(nèi)人口現(xiàn)狀和人口老齡化對商業(yè)銀行業(yè)務(wù)經(jīng)營活動影響的分析，認(rèn)為隨著老齡化的推進(jìn)，居民的儲蓄率會下降，貸款需求將放緩，從而商業(yè)銀行的流動性會大大提高;婁飛鵬認(rèn)為人口老齡化為商業(yè)銀行老年金融業(yè)務(wù)提供了機(jī)遇，但卻導(dǎo)致商業(yè)銀行的貸款行業(yè)分布不平衡，間接地降低商業(yè)銀行的盈利能力，同時(shí)也不利于商業(yè)銀行發(fā)展互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)務(wù)。之前學(xué)者對人口老齡化對商業(yè)銀行的研究都未進(jìn)行直接論述，大都是研究商業(yè)銀行對人口老齡化這一不可逆轉(zhuǎn)的社會現(xiàn)象所應(yīng)該采取的策略以及建議。因此，本文在前人研究的基礎(chǔ)上，對近年來人口老齡化與商業(yè)銀行流動性的代理指標(biāo)進(jìn)行實(shí)證分析，并相應(yīng)地提出策略與建議。

二、實(shí)證分析

（一）變量選擇

人口老齡化對商業(yè)銀行流動性的影響表現(xiàn)在：人口老齡化加劇，養(yǎng)老保險(xiǎn)受限，居民儲蓄下降，貸款減少，從而導(dǎo)致商業(yè)銀行流動性充裕。因此本文所要分析的變量應(yīng)包括人口老齡化、養(yǎng)老保險(xiǎn)、居民儲蓄率、商業(yè)銀行流動性等。

1、人口老齡化指標(biāo)。根據(jù)國際通行的老齡化衡量標(biāo)準(zhǔn)，為避免人口老齡化預(yù)測數(shù)據(jù)與實(shí)際情況的偏差，選取老年撫養(yǎng)比（ODR）作為參數(shù)。

2、商業(yè)銀行流動性指標(biāo)。本文采用存貸比（CDB）來反映商業(yè)銀行流動性。考慮到數(shù)據(jù)可得性，本文只分析國有四大商業(yè)銀行的流動性。

從數(shù)據(jù)來源方面看，ODR的數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計(jì)局歷年中國統(tǒng)計(jì)年鑒，CDB的數(shù)據(jù)來源于國研網(wǎng)數(shù)據(jù)中心。ODR均選取1996-2012年的年度數(shù)據(jù)，并進(jìn)行相應(yīng)處理;CDB選取1996-2012年四大國有商業(yè)銀行資產(chǎn)負(fù)債表的年末數(shù)據(jù)，并且進(jìn)行處理。為了消除數(shù)據(jù)中可能存在的異方差情況，將上述時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行自然對數(shù)處理，變化后的變量相應(yīng)為LODR、LCDB。

（二）變量平穩(wěn)性檢驗(yàn)

由于經(jīng)濟(jì)變量中絕大多數(shù)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)并非是平穩(wěn)性的，這樣所研究的結(jié)果存在偽回歸的問題，為了避免這種情況，必須先對數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，本文采用了ADF檢驗(yàn)法對上述時(shí)間序列的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

從表中的檢驗(yàn)結(jié)果我們可以看出：LODR、LCDB的ADF統(tǒng)計(jì)值的絕對值小于5%水平下臨界值的絕對值，這說明這兩個(gè)序列在95%的置信水平都是非平穩(wěn)的。進(jìn)一步檢驗(yàn)顯示，DLODR、DLCDB在95%的置信水平上都是平穩(wěn)的，即LODR、LCDB均為一階單整序列。

（三）協(xié)整檢驗(yàn)分析

協(xié)整檢驗(yàn)是分析變量之間是否存在長期的均衡關(guān)系。由單位根檢驗(yàn)中可以得知，LODR、LCDB都是同階單整序列，滿足進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)的前提條件。進(jìn)一步采用Johansen協(xié)整檢驗(yàn)法對多變量序列進(jìn)行向量協(xié)整檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

由協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果中的跡檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量大于5%顯著水平臨界值以及伴隨概率0.0362，可以看出在95%的置信水平下拒絕無協(xié)整關(guān)系的原假設(shè)，這說明我們的變量之間存在協(xié)整關(guān)系;進(jìn)一步對應(yīng)原假設(shè)最多一個(gè)協(xié)整關(guān)系，我們在檢驗(yàn)結(jié)果中可以看出其相對應(yīng)的伴隨概率為0.4643大于0.05，說明在95%的置信水平下接受原假設(shè)，因此可以得出各變量之間存在唯一的協(xié)整關(guān)系，也就是說人口老齡化與商業(yè)銀行流動性之間存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，并且由分析可知標(biāo)準(zhǔn)化后的均衡方程為：

LCDB=-0.0830*LODR+2.7216

（1.2315） ? ? （0.1683） ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （1）

從長期來看，人口老齡化與存貸比存在負(fù)相關(guān)相關(guān)，其中人口老齡化每加劇1%，將引起商業(yè)銀行貸存比降低0.0830%，這與我國當(dāng)前人口老齡化導(dǎo)致儲蓄率下降，使得商業(yè)銀行的貸存比下降的事實(shí)相符合。

（四）格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)

協(xié)整分析只能說明人口老齡化與商業(yè)銀行流動性之間存在長期的均衡穩(wěn)定關(guān)系，但是不能說明它們之間是否存在經(jīng)濟(jì)意義上的因果關(guān)系。為了確定人口老齡化與商業(yè)銀行流動性之間的相互關(guān)系，對文中的各個(gè)變量之間的關(guān)系進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示：

從表3中可以，在5%的顯著水平下，商業(yè)銀行流動性不是人口老齡化的Granger原因，說明我國商業(yè)銀行流動性對人口老齡化并沒有顯著的影響;另外，人口老齡化是我國商業(yè)銀行流動性的Granger原因，說明人口老齡化對我國商業(yè)銀行流動性具有顯著影響，事實(shí)也正是如此，1996-2012年以來我國的人口老齡化越來越加劇，而我國商業(yè)銀行的貸存比也是逐年減少，并且在2005年以來貸存比都低于75%的界限，表明我國商業(yè)銀行出現(xiàn)流動性過剩的現(xiàn)象。

（五）VEC模型估計(jì)

協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果表明，人口老齡化與我國商業(yè)銀行流動性之間存在長期的均衡，但是這一均衡并不是不變的，而是一種動態(tài)的均衡。當(dāng)均衡系統(tǒng)受到?jīng)_擊，這種均衡會被打破，而系統(tǒng)又會通過一定的誤差校正機(jī)制逐步恢復(fù)到均衡狀態(tài)。在此，筆者通過建立誤差修正模型（VEC）來考察人口老齡化與我國商業(yè)銀行流動性的短期關(guān)系。通過檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)VEC模型的所有特征根都落下單位圓內(nèi)，如圖1所示，因此VEC模型分析的結(jié)果可靠。由于本文重點(diǎn)討論人口老齡化對我國商業(yè)銀行流動性的影響，在此僅討論我國商業(yè)銀行流動性的短期方程，得出VEC模型如下。

在短期內(nèi)，對我國商業(yè)銀行流動性而言，貸存比滯后一期和滯后二期的系數(shù)值為正，協(xié)整關(guān)系的誤差修正項(xiàng)系數(shù)為負(fù)，所以當(dāng)我國商業(yè)銀行流動性出現(xiàn)過剩時(shí)，誤差修正機(jī)制將會使得商業(yè)銀行流動性減弱。對人口老齡化而言，雖然老年撫養(yǎng)比滯后二期的系數(shù)值為正，但是老年撫養(yǎng)比的滯后一期的負(fù)面影響遠(yuǎn)大于滯后二期的正面影響，因此在短期內(nèi)人口老齡化會降低我國商業(yè)銀行貸存比，也就是說在短期內(nèi)人口老齡化對我國商業(yè)銀行流動性具有正面影響。

（六）脈沖響應(yīng)分析

脈沖響應(yīng)函數(shù)用來衡量來自隨機(jī)擾動項(xiàng)的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊對內(nèi)生變量當(dāng)前和未來取值的影響，能夠比較直觀地刻畫出變量之間的動態(tài)交互作用及其效應(yīng)。由于上文建立的VEC模型經(jīng)檢驗(yàn)是穩(wěn)定的，因此可以進(jìn)行脈沖響應(yīng)函數(shù)分析。圖2給出了LCDB、LODR對LCDB的沖擊響應(yīng)圖，其中，橫軸表示沖擊作用的滯后階數(shù)（單位：年），縱軸表示響應(yīng)的大小。

圖2（a）給出了我國商業(yè)銀行存貸比對自身的脈沖響應(yīng)。在第1期對存貸比一個(gè)單位的正向沖擊后，存貸比脈沖響應(yīng)會在第2期達(dá)到最大，然后開始下降，在第5期后穩(wěn)定，并且從響應(yīng)圖上可以看到我國商業(yè)銀行貸存比對自身沖擊所帶來的響應(yīng)都是正向的。從圖2（b）中可以看出，在第1期對老年撫養(yǎng)比一個(gè)單位的正向沖擊后，商業(yè)銀行貸存比脈沖響應(yīng)會在前3期出現(xiàn)下降的負(fù)向作用，并且在第3期達(dá)到最低點(diǎn)，表明當(dāng)期老年撫養(yǎng)比對貸存比的抑制作用達(dá)到最大，從第3期后，脈沖響應(yīng)開始上升，并且在第6期達(dá)到負(fù)向作用的穩(wěn)定狀態(tài)，從而可知，在長期老年撫養(yǎng)比對商業(yè)銀行貸存比具有抑制作用，也就是說，人口老齡化會加劇我國商業(yè)銀行的流動性。總之，人口老齡化對我國商業(yè)銀行貸存比的脈沖響應(yīng)函數(shù)的分析結(jié)果與上文的協(xié)整分析的結(jié)果一致。

三、結(jié)論與啟示

本文通過協(xié)整分析、Granger因果檢驗(yàn)對人口老齡化與我國商業(yè)銀行流動性之間關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證分析，我們可以得出以下主要結(jié)論：（1）在長期，人口老齡化與我國商業(yè)銀行流動性存在穩(wěn)定的均衡關(guān)系。每增加1%的老年撫養(yǎng)比，將引起我國商業(yè)銀行貸存比降低-0.0830%，也就是說人口老齡化會加劇我國商業(yè)銀行流動性的過剩情況。從短期的VEC模型來看，人口老齡化與我國商業(yè)銀行流動性之間存在動態(tài)非均衡，誤差修正機(jī)制的存在使得人口老齡化與我國商業(yè)銀行流動性在長期中逐步趨于均衡，這一點(diǎn)也與人口老齡化對我國商業(yè)銀行貸存比的脈沖響應(yīng)函數(shù)的分析結(jié)果相一致。（2）Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)表明，人口老齡化是我國商業(yè)銀行流動性的Granger原因，并且是一個(gè)單向因果關(guān)系，說明當(dāng)前人口老齡化在一定程度上加強(qiáng)了我國商業(yè)銀行流動性。

由上述結(jié)論可以得出以下啟示：首先，商業(yè)銀行應(yīng)該把握人口老齡化這一趨勢所帶來的老年金融業(yè)務(wù)，積極地開發(fā)老年金融產(chǎn)品，用來疏導(dǎo)過剩的流動性。針對不同老年客戶的需求，開發(fā)不同類別的金融產(chǎn)品組合，不僅可以大大滿足老年人的需求，還能很大程度上削弱商業(yè)銀行流動性。其次，加大老年金融產(chǎn)品的創(chuàng)新，降低金融產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)。由于養(yǎng)老醫(yī)療等項(xiàng)目占用資金大、期限長，商業(yè)銀行可以通過對長期、大額養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)信貸資產(chǎn)進(jìn)行重組創(chuàng)新，降低其風(fēng)險(xiǎn)，改變原來老產(chǎn)業(yè)信貸資產(chǎn)流動性差的特性。最后，組建老年金融機(jī)構(gòu)，提高綜合金融服務(wù)，降低商業(yè)銀行流動性。老年人口的消費(fèi)需求不僅催生了以老齡產(chǎn)業(yè)為代表的行業(yè)發(fā)展，也將帶動其對金融服務(wù)的需求日益多元化，單獨(dú)由商業(yè)銀行提供金融服務(wù)顯然無法滿足其需求。為此，商業(yè)銀行在為老年人口提供金融服務(wù)時(shí)要注意做好異業(yè)合作，以此擴(kuò)大客戶來源，減少信息不對稱，分散服務(wù)老年人口的風(fēng)險(xiǎn)。

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The Empirical Study on the Relationship between the Aging Population and the Liquidity of Commercial Banks in China

HUANG Mingqing

（School of Information Management， Jiangxi University of Finance and Economics， Nanchang 330013）

Abstract：Based on time-series data from 1996 to 2012， the paper makes an empirical research on the relationship between the aging population and the liquidity of commercial banks in China by establishing VEC model， making the co-integration analysis and Granger causality test. The results show that there exists a long-term equilibrium between the aging population and the liquidity of commercial banks. That is， 1% increase in the aging population could decrease the LDR with a rate of 0.0830%. The error correction mechanism transfers the non-equilibrium state of the aging population and the liquidity of commercial banks in short-term into equilibrium gradually. And the aging population is the unidirectional Granger cause of the liquidity of commercial banks.

Keywords： VEC model; the aging population; commercial bank; liquidity

責(zé)任編輯、校對：張宏亮