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人口老龄化与我国商业银行流动性关系的实证研究

放大字体  缩小字体 发布日期:2015-06-16  浏览次数:224
  摘   要:基于1996-2012年时间序列数据,本文建立向量误差修正(VEC)模型,并运用协整分析、Granger因果检验对人口老龄化与我国商业银行流动性的关系进行实证研究。结果表明,人口老龄化与我国商业银行流动性之间存在长期的均衡,人口老龄化每加剧1%,将引起商业银行贷存比降低0.0830%;误差修正机制使得短期内人口老龄化与我国商业银行流动性的非均衡状态逐步趋于均衡;人口老龄化是我国商业银行流动性的单向Granger原因。
  关键词:VEC模型;人口老龄化;商业银行;流动性
  中图分类号:F830.31                   文献标识码:B                      文章编号:1674-0017-2015(4)-0016-04
  改革开放以来,我国经济社会迅速发展,受医疗服务改善、预期寿命延长、出生率下降等诸多因素的影响,我国人口年龄结构发生了显著的变化。国家统计局数据显示:2000年末,我国65周岁及以上人口达到8913万人,占总人口比例的7.01%,依照联合国关于老龄化的划分标准,标志着我国自21世纪开始就已进入老龄化国家。国家统计局2012年社会发展统计公报显示,到2012年年末,65周岁及以上人口12714万人,占总人口的9.4%。人口老龄化程度的不断加深将对社会经济发展和人民生活等各个领域带来广泛而深刻的影响。对于政府来说,人口老龄化带来的首要问题便是养老金赤字压力下的养老金制度安排和变革问题。在改革中,一种从依靠公共财政工具向依靠私人金融工具转变的制度发挥了重要的作用。对于商业金融机构来说,这种养老金“私有化”无疑创造了巨大的商机,而作为我国金融体系中最主要的参与机构,商业银行应该依靠自身的优势,紧紧抓住我国人口老龄化和养老金市场化带来的机会,从养老金金融发展中寻找新的利润增长点。因此,为了顺应养老金“私有化”,商业银行必须保持较高的流动性,以便随时应付客户提存的需要,所以研究人口老龄化与商业银行流动性之间的关系具有重要的意义。
  一、文献综述
  之前学者关于人口老龄化与商业银行流动性之间关系并没有进行直接研究。王刚2004年以某商业银行对北京市经济影响进行分析,得出2020年前,北京市的储蓄率仍将保持增长趋势,2020年后,人口老龄化对北京市居民储蓄率产生负面影响,进而影响商业银行的流动性;石莹、赵健以国际数据为经验,探索人口老龄化给中国金融市场带来的巨大商业金融需求,提出商业银行介入养老金金融业务,既可以规避由于“金融脱媒”带来的收入风险,又可以通过加强商业银行的流动性进而提供专业的养老金服务创造新的利润增长点;徐丹通过分析我国老龄化社会对养老金融特殊需求以及现阶段商业银行养老金融业务的发展情况,表明我国养老金融处于“零散”发展状态,养老产业涉及较少以及产品服务较弱的不足,并且指出商业银行流动性不足很可能是导致上述情况的直接原因;刘嘉伟、项银涛通过对我国住房反向抵押贷款的分析,提出实行住房反向抵押贷款,有效地解决人口老龄化所带来的养老金下行的困难,有力地保障老年人的晚年生活,在实践中,应该选择成熟的具有较好流动性的商业银行作为试点;陈煌生、陈天玮结合国内人口现状和人口老龄化对商业银行业务经营活动影响的分析,认为随着老龄化的推进,居民的储蓄率会下降,贷款需求将放缓,从而商业银行的流动性会大大提高;娄飞鹏认为人口老龄化为商业银行老年金融业务提供了机遇,但却导致商业银行的贷款行业分布不平衡,间接地降低商业银行的盈利能力,同时也不利于商业银行发展互联网金融业务。之前学者对人口老龄化对商业银行的研究都未进行直接论述,大都是研究商业银行对人口老龄化这一不可逆转的社会现象所应该采取的策略以及建议。因此,本文在前人研究的基础上,对近年来人口老龄化与商业银行流动性的代理指标进行实证分析,并相应地提出策略与建议。
  二、实证分析
  (一)变量选择
  人口老龄化对商业银行流动性的影响表现在:人口老龄化加剧,养老保险受限,居民储蓄下降,贷款减少,从而导致商业银行流动性充裕。因此本文所要分析的变量应包括人口老龄化、养老保险、居民储蓄率、商业银行流动性等。
  1、人口老龄化指标。根据国际通行的老龄化衡量标准,为避免人口老龄化预测数据与实际情况的偏差,选取老年抚养比(ODR)作为参数。
  2、商业银行流动性指标。本文采用存贷比(CDB)来反映商业银行流动性。考虑到数据可得性,本文只分析国有四大商业银行的流动性。
  从数据来源方面看,ODR的数据来源于国家统计局历年中国统计年鉴,CDB的数据来源于国研网数据中心。ODR均选取1996-2012年的年度数据,并进行相应处理;CDB选取1996-2012年四大国有商业银行资产负债表的年末数据,并且进行处理。为了消除数据中可能存在的异方差情况,将上述时间序列数据进行自然对数处理,变化后的变量相应为LODR、LCDB。
  (二)变量平稳性检验
  由于经济变量中绝大多数的时间序列数据并非是平稳性的,这样所研究的结果存在伪回归的问题,为了避免这种情况,必须先对数据进行单位根检验,本文采用了ADF检验法对上述时间序列的平稳性进行检验,检验结果如表1所示。
  从表中的检验结果我们可以看出:LODR、LCDB的ADF统计值的绝对值小于5%水平下临界值的绝对值,这说明这两个序列在95%的置信水平都是非平稳的。进一步检验显示,DLODR、DLCDB在95%的置信水平上都是平稳的,即LODR、LCDB均为一阶单整序列。
  (三)协整检验分析
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