中国城镇居民养老保险对消费行为的影响论文

《中国城镇居民养老保险对消费行为的影响论文》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。

1、中国城镇居民养老保险对消费行为的影响论文导读：本论文是一篇关于中国城镇居民养老保险对消费行为的影响的优秀论文范文,对正在写有关于养老保险论文的写作者有一定的参考和指导作用。摘要：现阶段我国面对人口老龄化加剧和内需疲软难题，研究城镇居民养老保险对消费的影响，有利于为我国建立扩大消费需求长效机制提供理论支撑和政策倡议。文章通过使用1980-2010年中国城镇居民人均消费性支出、人均可支配收入、人均储蓄和人均养老保险支出等数据，基于Feldstein生命周期假说模型，实证分析中国城镇居民养老保险对消费行为的影响效应。分析结果表明，中国城镇居民人均养老保险支出每增加1%，消费

2、就会增加0.5%，说明城镇居民养老保险对消费有较大的推动作用，另外增加居民的人均可支配收入，也可以扩大消费。关键字：城镇居民；养老保险；消费行为1004-1494（2013）02-0053-05一、研究背景党的十八大报告指出，我们要加快建立扩大消费需求长效机制，释放居民消费潜力，改善需求结构，依靠消费需求拉动中国经济发展。现阶段，中国城镇居民消费疲软，人们更倾向于把钱储蓄起来，而不是用来消费。完善养老保险制度，增加城镇居民养老保险收入，可以为城镇居民消费提供坚强有力的后盾，很大程度上可以免除人们养老的后顾之忧，推动居民消费。国外学者关于养老保险对居民消费和储蓄的研究由

3、来已久。1974年，美国学者Feldstein在《JournalofPoliticalEconomy》杂志上，发表了题为《InducedRetirementandAggregateCapitalAccumulation》的论文，开辟了现收现付制养老保险分析的新领域，对其后各国学者们研究养老保险有很大的影响。Feldstein首次把养老保险财富作为内生变量加入到传统生命周期模型中，估算现收现付制养老保险对居民消费的影响。Feldstein研究结果指出，养老保险对居民消费会产生两种作用相反的效应：一是“资产替代效应”，即人们在退休时可以获得养老金，因此人们可以不必在退休前

4、拼命地为老年生活赚钱储蓄，而可以拿出多一点钱用于消费，从这一点上说养老保险减少了个人储蓄，增加了消费；二是“引致退休效应”，即养老保险制度的存在诱使人们选择提前退休，从而导致退休后存活时间延长，人们需要在退休之前积累更多的储蓄，因此养老保险会减少消费，增加储蓄。Feldstein认为，养老保险对居民消费的净效应取决于“资产替代效应”与“引致退休效应”的相对强度[1]。我国学者关于养老保险对消费的影响研究大多数是定性方面，定量分析比较少。在定量分析方面，使用的分析策略大多没有考虑到时间序列数据存在非平稳性，进而分析结论可能存在一定的“伪回归”理由。基于中国养老保险情况，

5、相比于农村，城镇居民的养老保险体系较为完善中国城镇居民养老保险对消费行为的影响由提供海量免费论文范文的http:www.zbjy.cn整理提供,希望对您的论文写作有帮助.，因此本文研究养老保险对消费行为的影响是以城镇居民为样本的。运用Feldstein生命周期假说模型，使用多元回归和协整分析策略，建立协整模型和误差修正模型，从长期和短期两个方面就我国城镇居民养老保险对消费行为的影响进行实证分析。二、建立模型与计量分析（一）变量定义及数据来源Feldstein生命周期假说理论认为，居民收入、储蓄和养老保险金与居民消费密切相关。因此建立模型如下：Ct=α+βYDt+γ1W

6、t-1γ2SSWt（1）其中Ct是t期的消费支出，YDt是t期的可支配收入，Wt-1是上一年末的储蓄，SSWt是政府养老保险支出。鉴于我国数据情况，为了保证数据的准确性和完整性，本文将Wt-1换成Wt，采用1980-2010年的时间序列数据，t表示各个年份。变量Coumet、YDt、Wt、分别使用的是1980-2010年的中国城镇居民人均消费性支出、人均可支配收入、人均储蓄和人均养老保险支出数据。SSWt是城镇基本养老保险基金支出除以年末参加城镇基本养老保险人数，数据来自《中国劳动与社会保障统计年鉴》，Coumet和YDt数据来自各年的《中国统计年鉴》，Wt数据来源于

7、《中国农村金融统计年鉴》。（二）模型建立运用Feldstein的生命周期假说模型进行分析。模型如下：Coumet=α+βYDt+γ1Wt+γ2SSWt+μt（2）因为大部分时间序列都有一个随机的趋势，因此大部分时间序列是“非平稳”时间序列。如果我们采用“非平稳”的时间序列进行分析，那么将会出现“伪回归”的现象，由此得出的结论很可能是错误的。为了保证分析的准确性，要求时间序列是“平稳”的。因此在对时间序列作协整分析时，首先要对时间序列做平稳性检验，我们采用的策略是对时间序列进行单位根检验[2]。（三）变量的单位根检验通过观察变量Coumet、YDt、W