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收稿日期：2014-04-02
摘 要：
综合运用静态面板与动态面板模型考察中国1998—2012年人口结构变迁对财政社会保障支出水平的影响。固定效应、系统广义矩估计（SYS-GMM）方法实证分析结果均显示：老年人口抚养比对人均财政社会保障支出存在正的显著影响，即老龄化是导致财政社会保障支出压力的原因；而少年儿童抚养比与人均财政社会保障支出之间存在显著的负相关关系；此外，财政社会保障支出表现出较强的惯性。基于此，为缓解财政社会保障支出压力并有效应对人口老龄化，应提高财政支出配置效率和财政社会保障支出水平。
关键词：
人口老龄化；人均财政社会保障支出；动态面板；系统GMM
文章编号：2095-5960（2014）04-0091-07；中图分类号：F810；文献标识码：A
一、引言
党的十八届三中全会明确提出，要积极应对人口老龄化，加快建立社会养老服务体系和发展老年服务产业。实现这一目标，需要相应的财政支出倾斜保障，这既是我国现实国情的迫切需要，也是人口老龄化与财政社会保障支出之间的内生要求。自实施计划生育政策以来，我国人口结构发生了巨大变化，人口老龄化加剧、少年儿童抚养比不断下降，人口增长模式已从“高出生、低死亡，高增长”转向“低出生、低死亡、低增长”。2013年底我国60周岁以上老年人口已接近2亿，2020年将达到2.43亿，2025年将突破3亿①①数据来自《国务院关于加快发展养老服务业的若干意见》。。与人口老龄化相伴的是财政社会保障支出的不断上升(如图1所示)，但无论人均绝对数量还是其在财政支出中所占相对比例中国都还远小于发达国家［1][2][3］。随着老龄化的加剧，一方面，财政的社会保障支出正面临供不应求。另一方面，存在财政支出结构不合理、财政支出配置效率低下等突出问题；2013年，为贯彻中央“八项规定”，厉行缩减“三公经费”，年底上万
图1 人口结构（CDR、ODR）与财政社会保障支出变化趋势②
②数据来自《中国统计年鉴》、《中国财政年鉴》，其中CDR表示少年儿童抚养比（%），ODR表示老年人口抚养比（%），SSE表示财政社会保障支出（千亿）。
亿的财政资金结余就是明证，这既表明了盘活财政存量、优化财政支出结构的必要性，也为提高财政社会保障支出水平提供了可能性。本文实证分析人口老龄化与财政社会保障支出水平之间的关系，继而说明提高财政支出配置效率与财政社会保障支出水平的必要性与可行性。
二、文献综述
国外研究人口结构与财政社会保障支出的文献较多，但结论不尽相同。Razin等［4］(2002)开启了人口老龄化与社会保障水平问题的讨论，他利用美国和12个东欧国家的静态面板数据，并采用OLS方法估计发现抚养比与财政社会保障支出水平存在显著的负相关关系。然而，Bryant［5］（2003）指出如果将抚养比分为老年人口抚养比和少年儿童抚养比，老年人口抚养比的上升将显著促使财政社会保障支出水平上升，少年儿童抚养比的上升将显著导致财政社会保障支出水平下降。
Avelino［6］等(2005) 在研究开放度、民主对于社会福利支出水平的影响时，将65岁以上人口比重作为控制变量，发现其在1%的显著性水平上与社会保障支出水平正相关。A.Shelton［7］（2007）在研究影响财政支出的因素时发现，15岁以下人口比重与财政社会保障支出水平之间存在负相关关系，65岁以上人口比重与财政社会保障支出水平之间存在正相关关系，但估计结果均不显著。Sanz 和J.Velazquez［8］（2007）利用OECD国家（除4个成员国）1970—1997年的面板数据和ECM模型研究发现，人口老龄化导致财政支出增加主要是由于人口老龄化促使财政社会保障支出增加引起的，且这种关系无论在长期还是短期均存在。
Galasso和Profeta［9］（2007）指出在研究人口老龄化对社会福利支出水平的影响时，政治因素和经济因素存在完全相反的作用，因此总的影响是取决于两者的相对强弱；Disney［10］ (2007)则认为人口老龄化将导致更高的人均福利支出。J.Sorensen［11］（2013）将人口分为8个年龄段，利用 OLS方法对22个国家的面板数据估计发现51岁以上人口倾向于更少的教育支出，更多的医疗卫生支出和养老保险支出。
国内这方面的研究总体较少。张天芳［12］（2006）建立非参数回归模型，分析了人口老龄化与社会保障支出之间的动态关系，研究表明随着我国人口老龄化的加剧，政府财政在社会保障支出方面将面临更大的压力。童玉芬、刘广俊［13］（2008）以北京市为例，建立二元线性回归方程发现65岁以上人口比重每提高1个百分点，社会保障支出占GDP的比重就会提高约2.029个百分点。李洪心、李巍［14］（2012）利用时间序列数据以老龄人口抚养比为控制变量并建立回归模型，指出人口老龄化通过促进财政社会保障支出增加从而使财政支出增加。王云多、徐振兴（2013）通过将生育偏好选择异质性加入简化的三期迭代模型，分析人口老龄化背景下生育偏好异质性对现收现付养老金缴费率选择的影响。[15]
本文与已有研究主要有以下区别：第一，文章采用省级面板数据实证分析了人口结构与财政社会保障支出之间的关系，这在国内目前还没有；而国外相关文献主要是通过研究人口结构与财政支出之间的关系来间接研究，直接研究两者之间关系的文献较少。第二，为了验证老龄化是财政社会保障支出水平增长的原因，本文综合采用了静态与动态模型。动态面板数据模型能够更好地克服内生性问题，而以往的研究大多使用静态模型。第三，本文更多地考虑了人口因素，即以人口结构（老年人口抚养比、少年儿童抚养比）为核心解释变量，同时还考虑了人口密度。
三、模型、变量和数据
（一)建立模型
建立计量模型的目的是为了考察人口结构与财政社会保障支出之间的关系，考虑到影响财政社保支出的因素很多，在控制了其他可能因素的情况下，我们建立如下的基准模型：
LnPSSEit=β0+β1LnODRit+β2LnCDRit+β3Πit+νi+εit（1）
式（1）中，下标 i、t表示省份、年份；β1、β2、β3分别为各变量的系数矩阵，εit是随机干扰项，νi代表不可观测的地区效应，用于控制省份的固定效应。Π表示影响财政社会保障支出的控制变量矩阵，本文选取了失业率（UNEM）、财政分权度(FD)、人口密度(PD)、人均国内生产总值(PGDP)、对外开放度(OPEN)五类。老年人口抚养比（CDR）与少年儿童抚养比（ODR）是本文关注的核心解释变量。
（二）变量选取
（1）财政社会保障支出水平（PSSE），衡量财政社会保障支出水平分为绝对指标和相对指标。绝对指标是指剔除了人口总量影响的人均财政社会保障支出，相对指标指财政社会保障支出占GDP或财政支出的比重。本文采用的是绝对指标。（2）人口结构，本文选用老年人口抚养比（CDR）和少年儿童抚养比(ODR)来衡量。前者等于65岁以上人口占15—64岁人口的比重，后者等于0—14岁人口占15—64岁人口的比重。（3）控制变量包括五类：失业率（UNEM），由于我国只公布城镇登记失业率，虽然这无法准确衡量我国的失业情况，但是没有其他更好的替代数据，我们只好选择该指标作为失业率的度量；财政分权度（FD），衡量财政分权度的指标较多，本文将采用省本级预算内财政收入占省本级预算内支出与中央转移支付之和的比重来衡量；人口密度（PD），即剔除了各省份人口总量影响的每平方公里人口数；人均国内生产总值（PGDP），即人均GDP，是反映地区经济发展水平的指标；对外开放度（OPEN），等于各省当年以美元兑人民币中间价折算的进出口总额占当年地区GDP的比例。
（三）数据来源
考虑到我国社会保障事业的建立与发展主要是在1997年以后［16］，因此本文选取1998—2012年31个省、自治区、直辖市的共465个省级面板数据；数据分别来自《中国统计年鉴》、《中国财政年鉴》、《中国人口统计年鉴》。此外为了保持数据结构的平稳以及尽可能地消除异方差问题对实证结果的影响，本文对所有的指标都进行了对数化处理。
需要说明的是，我国的财政支出统计口径在2007年进行了较大调整，1998—2007年财政社会保障支出为抚恤和社会福利救济费、行政事业单位的离退休费、社会保障补助支出等三项支之和，而2007年以后是指社会保障和就业支出。总的来看，新、旧统计口径之间虽然存在一定的差异，但主体内容是一致的。根据《中国财政年鉴》公布的按照新的口径重新计算的1998—2006年财政社会保障支出，发现2002年以后新、旧口径的统计结果之间仅相差2%左右，表现出了较强的连续性［15］，因此，本文选取1998—2012年的数据进行实证研究是合理的。各变量描述性统计见表1。
表1变量的描述性统计
变量
观测值
平均值
标准方差
最小值
最大值〖BHD〗 PSSE
465
443.8430
451.2636
17.0908
3365.959ODR（%）
465
11.5851
2.5236
6.13
21.88CDR（%）
465
27.7549
8.6078
9.64
57.78PGDP
465
19478.30
16740.07
2301.476
93173PD
465
369.5779
441.0441
2.0964
2888.696FD
465
0.3587
0.2127
0.0250
2.7050OPEN
465
0.3083
0.3965
0.0320
1.7215UNEM（%）
465
3.5843
0.7483
0.6
6.5
四、计量分析及讨论
为了使计量结果更加准确和稳健，本文做了三方面分析：一是分时段分析，考虑到2007年财政支出统计口径发生了较大调整，为使估计结果更加稳健，本文分1998—2006，2007—2012，1998—2012三个时段进行分析，并与以下两种分析结合；二是基准回归分析，主要采用固定效应和随机效应两种方法进行分析；三是稳健性分析，为了克服内生性对估计结果稳健性的影响，本文采用SYS-GMM方法进行稳健性检验。本文所有估计均采用Stata 12.0软件进行。
（一）基准回归分析
根据静态计量模型（1），对其进行固定效应和随机效应模型估计。表2报告了基准回归估计的结果。从表2分时段回归结果可以看出：（1）根据Hausman检验的伴随P值均小于1%可知，模型采用固定效应均优于随机效应。
（2）1998—2012年和1998—2006年两个时段的固定效应结果均表明老年人口抚养比与人均财政社会保障支出之间存在正相关关系。（虽然模型3中固定效应估计结果不显著，但老年人口抚养比的系数为正与模型1中固定效应模型的估计结果保持了较好的一致性，此外，随机效应中其系数变为负。该结果是否稳健，还需要进一步的审慎检验进行判断，见表3）。（3）模型1与模型3中少年儿童抚养比与人均财政社会保障支出均在1%的显著性水平上负相关，这与我们的预期一致。
（4）在模型2中，不论是固定效应还是随机效应，少年儿童抚养比与人均财政社会保障支出之间的负相关关系均不显著，这可能是由于2007年财政支出统计口径调整引起的。（5）从控制变量来看，人均GDP、失业率均显著地促进了人均财政社会保障支出增加，这与我们的预期一致。可能的解释是，人均GDP越大，相应的地方经济越发达，地方政府拥有更多的资金可用于财政社会保障支出；失业率越高，用于补助失业保险的财政社会保障支出也相应越多，从而人均财政社会保障支出上升。财政分权度在1%的水平上与人均财政社会保障支出负相关，这与我们的预期相悖，可能的解释是：财政分权度越高，地方政府支配财政支出的权利越大，在主要以GDP为政绩考核标准的情况下，地方政府倾向于追求GDP的增长，这就可能导致地方财政支出偏向能够提高GDP的方向而不是社会保障支出，同时财政分权引起的地方腐败也可能导致人均财政社会保障支出降低。对外开放度、人口密度对财政社会保障支出水平也存在着不同程度的影响。
表2人口结构变迁与财政社会保障支出水平的基准回归结果
变量
模型1 1998—2006年 模型2 2007—2012年 模型3 1998—2012年
FEREFEREFERE
LnODR
0.3031**
(0.1756)
0.1629
(0.1763)
0.0459*
(0.1168)
0.0278*
(0.0991)
0.0706
(0.1174)
-0.2115**
(0.1070)LnCDR
-1.2948***
(0.2272)
-1.1753***
(0.1977)
-0.0352
(0.1712)
-0.1394
(0.1372)
-0.8294***
(0.1385)
-0.9211***
(0.1321)LnPGDP
0.9139***
(0.0953)
1.0192***
(0.0988)
1.0666***
(0.0443)
1.0434***
(0.0418)
1.0232***
(0.0383)
1.0879***
(0.0391)LnUNEM
0.1924*
(0.1075)
0.3363***
(0.1041)
-0.1606*
(0.1334)
-0.2012*
(01234)
0.13 43*
(0.0795)
0.2654***
(0.0813)LnPD
0.2909
(0.4946)
-0.2017***
(0.0591)
0.0820
(0.3385)
0.0198
(0.5493)
1.0143***
(0.2486)
-0.1601***
(0.0519)LnFD
-0.5358***
(0.0644)
-0.5812***
(0.0677)
-0.8287***
(0.1300)
-0.8066***
(0.1069)
-0.5363***
(0.0560)
-0.5815***
(0.0585)LnOPEN
0.2495***
(0.0772）
0.0218
(0.0652)
0.0270
(0.0480)
-0.0001
(0.0414)
0.3110***
(0.0402)
0.1651***
(0.0384)C (常数项)
-1.5764
(3.2749)
-0.6861
(1.4867)
-5.4585***
(1.9196)
-4.5953***
(0.9047)
-7.1816***
(1.7361)
-1.1352*
(0.886)年份变量
是
是
是
是
是
是R2：within
0.8922
0.8866
0.9044
0.9038
0.9454
0.9405 F或 Wald检验 P值
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
Hausman检验P值
0.0000
0.0029
0.0001
观测值
279
279
186
186
465
465注：FR、RE分别表示固定效应模型、随机效应模型；***、**、*分别表示在1%、5%和10%的显著性水平上显著。（）中的数值是估计系数的标准差。
（二）稳健性（动态回归）分析
虽然在前面的计量检验中我们控制了一系列可能影响财政社会保障支出水平的其他因素，但方程（1）仍然存在一些因素可能导致人口结构与随机误差项之间存在高度相关的因素。第一，我们可能没有控制住一些同时影响人口结构与财政社会保障支出的变量，这可能导致方程存在内生性问题。第二，财政社会保障支出水平与人口结构和控制变量可能存在双向因果关系，如老龄化会对财政社会保障支出产生压力，反过来财政社会保障支出水平的上升有利于人口寿命延长从而导致老年人口抚养比进一步上升，对此必须处理联立内生性问题。
考虑到人均财政社会保障支出可能具有长期的影响，同时考察基准回归结论的稳健性，本文在回归方程（1）的基础上加入被解释变量的滞后一期 LnPSSE_1 。此时计量方程实际上是一个动态的面板模型，这将导致被解释变量 LnPSSE 受其滞后一期值的影响而产生自相关。
为了克服自相关与内生性问题，我们将采用动态广义矩估计（GMM）方法进行分析，包括差分广义矩估计（DIF-GMM）与系统广义矩估计（SYS-GMM）。为此建立如下动态回归方程（2）：
LnPSSEit=β0+β1PLnPSSEi,t－1+β2LnCDRit+β3LnODRit+β4Πit+νi+εit （2）
下面我们要考虑采用DIF-GMM还是SYS-GMM。DIF-GMM的思路是首先对方程（2）进行差分变换，消除固定效应νi的影响，得到如下的差分方程（3）：
ΔLnPSSEit=β1ΔLnPSSEi,t－1+β2ΔLnCDRit+β3ΔLnODRit+β4ΔΠit+Δεit（3）
然而此时滞后被解释变量的一阶差分项△ LnPSSEi,t-1 与差分误差项Δεit之间存在较强的相关性，这可能导致内生性问题；为了克服内生性，将用解释变量的滞后期作为上述差分方程（3）中相应变量的工具变量。但在上述差分过程中会导致部分样本信息的损失，同时在解释变量具有时间持续性的情况下，DIF-GMM的滞后工具变量与差分项内生变量之间的相关性较小，这将导致工具变量的有效性减弱，而DIF-GMM估计量易受弱工具变量的影响而产生有限样本偏误。
为了克服DIF-GMM方法的不足，Arellano和Bover［17］（1995）、Blundell和Bond［18］（1998）提出了SYS-GMM估计量。他们指出SYS-GMM估计量充分利用了差分方程和水平方程，同时还增加了差分变量滞后期作为水平方程中相应变量的工具；通常情况下系统广义矩估计（SYS-GMM）比差分广义矩估计（DIF-GMM）更有效，能更好地控制内生性。此外根据表3中模型4、模型5及模型6中DIF-GMM与SYS-GMM方法估计后的AR（2）与Sargan检验伴随P值可知，同一模型中SYS-GMM估计的AR(2)与Sargan检验伴随P值均大于DIF-GMM估计的AR（2）与Sargan检验伴随P值，因此在本文中选取DIF-GMM方法优于SYS-GMM方法。一般情况下，两步法估计（Tow-step SYS-GMM）优于一步法估计(One-step SYS-GMM)。综上，本文宜采用两步法系统广义矩估计。
表3〖JZ（〗人口结构变迁与财政社会保障支出水平的动模型回归结果（稳健性分析）
变量
模型4 1998—2006 模型5 2007—2012 模型6 1998—2012
DIF-GMMSYS-GMMDIF-GMMSYS-GMMDIF-GMMSYS-GMM
LnPSSE_1
0.3459***
(0.0260)
0.4144***
(0.0169)
-0.3086***
(0.0302)
-0.3099**
(0.2100)
0.2257***
(0.0272)
0.3125***
(0.0226)LnODR
0.0852*
(0.0524)
0.5147*
(0.0375)
0.1160
(0.0930)
0.0521
(0.0546)
0.1418***
(0.2723)
0.0621***
(0.0210)LnCDR
-0.6437***
(0.1021)
-0.5044***
(0.0734)
-0.1303
(0.1350)
-0.0594
(0.1054)
-0.6614**
(0.0455)
-0.4258***
(0.0365)LnPGDP
0.6195***
(0.0643)
0.5766***
(0.0313)
1.3644***
(0.0779)
1.3117***
(0.0499)
0.7503***
(0.0415)
0.7282***
(0.0320)LnUNEM
0.2111***
(0.0901)
0.2130***
(0.0788)
-0.0193
(0.1928)
-0.1109
(0.1731)
0.1945***
(0.0362)
0.2048***
(0.0430)LnPD
-0.2748
(0.3406)
-0.0680**
(0.0326)
0.4503
(0.3155)
0.0156
(0.0670)
0.8198***
(0.2033)
-0.0499***
(0.0137)LnFD
-0.3602***
(0.1114)
-0.3230***
(0.0523)
-0.6280***
0.1660
-0.6593***
(0.0916)
-0.3506***
(0.0407)
-0.3801***
(0.0469)LnOPEN
-0.0134
(0.0333)
-0.1040**
(0.0297)
-0.1123***
(0.0448)
-0.1460***
(0.0513)
-0.0114
(0.0117)
-0.0499***
(0.0137)C （常数项）
0.4297
(1.9224)
-0.8407
(0.5630)
-8.9220***
(1.7727)
-5.8036***
(0.7631)
-5.9603***
(1.0050)
-2.3440***
(0.3597)年份变量
是
是
是
是
是
是Wald 检验 P 值
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00AR(2)
0.0314
0.0404
0.2138
0.2409
0.8095
0.7626Sragan
0.0249
0.1149
0.0962
0.1322
0.2520
0.9066 观测值
217
248
124
155
403
434
注：DIF-GMM、SYS-GMM分别表示差分广义矩估计、系统广义矩估计；Sargan、AR（2）分别用于判断动态面板模型工具变量的选取是否存在过度识别和残差是否存在二阶序列相关。其他同表2。
下面将对表3的估计结果进行分析。模型5中部分估计结果不显著可能是由于2007年财政支出统计口径变化引起的，因此我们主要关心模型4和模型6即1998—2006年和1998—2012年的SYS-GMM估计结果。根据模型4、模型6的SYS-GMM即第二、第四列估计结果可知：
（1）从动态估计方法可以得到老年人口抚养比显著地促使人均财政社会保障支出上升，少年儿童抚养比显著导致人均财政社会保障支出下降的结论，这也在很大程度上说明了本文的计量结果具有较强的稳健性。这意味着老龄化显著地促使财政社会保障支出水平上升，这与财政社会保障支出的方向有关。因为财政社会保障支出包括抚恤和社会福利救济费、行政事业单位的离退休费、社会保障补助支出，其中后两项主要用于老年人口，随着老龄人口的上升从而造成财政社会保障支出增加。这里我们主要关心1998—2012年即模型6的回归结果，具体地：以模型6中SYS-GMM估计结果为例，在控制住其他变量的情况下，老年人扶养比上升1%，将导致财政社会保障支出上升00621%；少年儿童抚养比上升1%，人均财政社会保障支出会下降04258个百分点。
（2）由AR（2）和Sargan test检验伴随P值可知，各方程均不存在二阶序列相关且工具变量的选择合理；模型整体显著性Wald检验伴随P值表明模型整体非常显著。
（3）动态模型的回归结果表明 LnPSSE_1 的系数均在1%的水平下显著为正，说明上一期财政社会保障支出对本期财政社会保障支出存在正的惯性影响，同时也表明模型中没有出现的因素影响着财政社会保障支出水平的上升。
通过对比以上6个模型的估计结果可以发现：除模型2与模型4可能由于2007年数据统计口径变化导致部分估计结果不显著外，其余4个模型无论是分时段静态模型1(FE)、模型3(FE)还是分时段动态模型4(SYS-GMM)、模型6(SYS-GMM)，其估计结果均表明老年人口抚养比、少年儿童抚养比与人均财政社会保障支出之间的正负关系、显著程度上均保持了较好的一致性。控制变量中，人均GDP、失业率、财政分权度与人均财政社会保障支出在静态和动态模型中的正负关系与显著性水平上也都保持了较好的一致性。因此，计量结果具有很好的稳健性。
五、结论与建议
本文综合运用静态、动态面板模型考察了我国1998—2012年人口结构（老年人口抚养比、少年儿童抚养比）变迁对财政社会保障支出水平的影响；对模型分别采用固定效应和随机效应、系统广义矩估计（SYS-GMM）方法。实证分析结果显示：老年人口抚养比对人均财政社会保障支出存在正的显著的影响，而少年儿童抚养比与人均财政社会保障支出之间存在显著的负相关关系。这说明了人口结构与财政社会保障支出水平之间的因果关系，为解决财政社会保障支出压力、人口老龄化问题提供了理论基础。同时，2013年末上万亿的财政支出节余表明了改革和优化财政支出结构的必要性，也为提高财政社会保障支出水平提供了可能性。因此，随着老龄化的到来，为满足老龄人口对养老服务体系和老年服务产品的有效需求，应盘活财政存量、提高财政支出效率，提高财政社会保障支出水平，在缓解财政社会保障支出不足的同时有效解决老龄化问题。
根据以上分析，本文就影响财政社会保障支出的供需两方面提出对策建议：
从供给方面看。首先，应该改革财政支出结构，继续压缩“三公经费”，进一步提高财政社会保障支出占比。我国是世界上行政成本最高的国家之一，每年的行政管理开支占财政支出的1/4，而美国、日本等国的行政管理开支仅为财政支出的1/10［1］，因此压缩不必要的财政开支还有很大的空间。在节约不必要的财政支出的同时使财政支出向社会保障倾斜，既可提高财政支出效率，又可提高财政社会保障支出水平。其次，在财政社会保障支出中，特别要加大老龄事业费投入，为充分满足老龄人口对养老服务体系和老年服务产品的需求提供可持续的资金支持。最后，应加快健全社会保障基金自动平衡机制，降低财政对社会保险基金的缺口补助。要改变财政社会保障资金主要依靠国家财政的局面，应发挥各级养老基金会的作用，引导民营资本和外资投入老龄事业，形成多元化的投入机制。
从需求方面看。可制定渐进式延迟退休年龄政策，在一定程度上放松计划生育政策，促进人口长期均衡发展。从实证分析结论可知老龄人口增加会对财政社会保障支出产生巨大的压力，而少年儿童抚养比的上升可在一定程度上缓解这种压力；我国长期实施计划生育导致了老龄化的加速到来，导致对财政社会保障支出的需求快速上升。因此，可适当延迟退休年龄，以减少被抚养人口数量；应在一定程度上放松计划生育政策，提高少年儿童抚养比，降低老年人口抚养比的上升速度，在缓解老龄化对财政社会保障支出的压力的同时有效地解决老龄化问题。
〖HT5”H〗参考文献：
［1］财政部社会保障司课题组. 社会保障支出水平的国际比较［J］. 财政研究，2007（10）: 36-42.
［2］杨勇刚，董芳. 我国财政社会保障支出的困境和出路 ［J］. 经济论坛，2010（5）:54-56.
［3］刘畅. 我国财政社会保障支出困境与对策建议 ［J］.中央财经大学学报，2009（9）:17-22.
［4］Razin, A. , Sadka, E. , Swagel, P. The ageing population and the size of welfare state ［J］. Journal of Political Economy, 2002, 110: 900-918.
［5］Bryant, J.Modeling the Effect of Population Ageing on Government Social Expenditure ［R］. New Zealand Treasury Working Paper, 2003, Vol. 03/15.
［6］Avelino, G. , S. Brown, D., Hunter, W. The Effects of Capital Mobility, Trade Openness, and Democracy on Social Spending in Latin America, 1980—1999 ［J］. American Journal of Political Science, 2005, 49(2): 625-641.
［7］A. Shelton, C. The size and composition of government expenditure ［J］.Journal of Public Economics,2007, (91): 2230-2260.
［8］Sanz, I. , J. Velazquez, F. The role of ageing in the growth of government and social welfare spending in the OECD ［J］.European Journal of Political Economy,2007, (23): 917-931.
［9］Galasso, V. , Profeta, P. How does ageing affect the welfare state? ［J］. European Journal of Political Economy,2007,(23): 554-563.
［10］Disney, R. Population ageing and the size of the welfare state: Is there a puzzle to explain? ［J］. European Journal of Political Economy, 2007, (23), 542-553.
［11］J.Sorensen, R. Does aging affect preferences for welfare spending? A study of peoples’ spending preferences in 22 countries, 1985-2006 ［J］. European Journal of Political Economy, 2013,( 29): 259-271.
［12］张天芳，王林，吕王勇. 人口老龄化与社会保障支出的动态关系 ［J］. 统计与决策，2006,(11): 78-79.
［13］童玉芬，刘广俊. 北京市人口老龄化及对社会保障支出的影响 ［J］. 人口与发展，2008(4): 14-20..
［14］李洪心，李巍. 人口老龄化对我国财政支出规模的影响——从社会保障角度出发 ［J］. 南京人口管理干部学院学报，2012（4）: 33-37.
[15]王云多，徐振兴.人口老龄化背景下生育偏好异质性对养老金缴费率的影响[J].贵州财政大学学报，2013（4）：106-110.
［16］徐倩，李放. 我国财政社会保障支出的差异与结构：1998—2009 ［J］. 改革，2012(2): 47-52.
［17］Arellano, M. , O.Bover. Another Look at the Instrumental Variable Estimation of Error-components Models ［J］. Journal of Econometrics,1995, 68(1): 29-51.
［18］Blundell, R. , R. and S. Bond. Initial Conditions and Moment Restrictions in Dynamic Panel Data Models ［J］. Journal of econometrics,1998,87(1): 115-43.
Evolution of the Demographic Age Structure and Fiscal Social Security Expenditure level
- Based on the Empirical Analysis of Provincial Panel Data.
LIU Lüji1, LI Qiao1, ZHANG Xindan2
(1.School of Economics, Southwest University of Political Science and Law, Chongqing 401120; 2.School of Law, Southwest University, Chongqing 400700)
Abstract：
This paper using static panel and dynamic panel model analyses the effect of evolution of the demographic age structure to fiscal social security expenditure level of 1998—2012 fiscal years. The fixed effects model and the system GMM empirical results show that: Firstly, the elderly dependency ratio has a significant positive impact on per capita fiscal social security expenditure. Secondly, there is a significant negative correlation between child dependency ratio and per capita social security expenditure .Therefore, in order to reduce the pressure on fiscal social security expenditure and effectively deal with ageing, it is necessary to improve the efficiency of fiscal spending, further improve fiscal social security expenditure level.
Key words：
ageing; fiscal social security expenditure; dynamic panel; the system GMM
责任编辑：吴锦丹
萧敏娜 常明明
摘 要：
综合运用静态面板与动态面板模型考察中国1998—2012年人口结构变迁对财政社会保障支出水平的影响。固定效应、系统广义矩估计（SYS-GMM）方法实证分析结果均显示：老年人口抚养比对人均财政社会保障支出存在正的显著影响，即老龄化是导致财政社会保障支出压力的原因；而少年儿童抚养比与人均财政社会保障支出之间存在显著的负相关关系；此外，财政社会保障支出表现出较强的惯性。基于此，为缓解财政社会保障支出压力并有效应对人口老龄化，应提高财政支出配置效率和财政社会保障支出水平。
关键词：
人口老龄化；人均财政社会保障支出；动态面板；系统GMM
文章编号：2095-5960（2014）04-0091-07；中图分类号：F810；文献标识码：A
一、引言
党的十八届三中全会明确提出，要积极应对人口老龄化，加快建立社会养老服务体系和发展老年服务产业。实现这一目标，需要相应的财政支出倾斜保障，这既是我国现实国情的迫切需要，也是人口老龄化与财政社会保障支出之间的内生要求。自实施计划生育政策以来，我国人口结构发生了巨大变化，人口老龄化加剧、少年儿童抚养比不断下降，人口增长模式已从“高出生、低死亡，高增长”转向“低出生、低死亡、低增长”。2013年底我国60周岁以上老年人口已接近2亿，2020年将达到2.43亿，2025年将突破3亿①①数据来自《国务院关于加快发展养老服务业的若干意见》。。与人口老龄化相伴的是财政社会保障支出的不断上升(如图1所示)，但无论人均绝对数量还是其在财政支出中所占相对比例中国都还远小于发达国家［1][2][3］。随着老龄化的加剧，一方面，财政的社会保障支出正面临供不应求。另一方面，存在财政支出结构不合理、财政支出配置效率低下等突出问题；2013年，为贯彻中央“八项规定”，厉行缩减“三公经费”，年底上万
图1 人口结构（CDR、ODR）与财政社会保障支出变化趋势②
②数据来自《中国统计年鉴》、《中国财政年鉴》，其中CDR表示少年儿童抚养比（%），ODR表示老年人口抚养比（%），SSE表示财政社会保障支出（千亿）。
亿的财政资金结余就是明证，这既表明了盘活财政存量、优化财政支出结构的必要性，也为提高财政社会保障支出水平提供了可能性。本文实证分析人口老龄化与财政社会保障支出水平之间的关系，继而说明提高财政支出配置效率与财政社会保障支出水平的必要性与可行性。
二、文献综述
国外研究人口结构与财政社会保障支出的文献较多，但结论不尽相同。Razin等［4］(2002)开启了人口老龄化与社会保障水平问题的讨论，他利用美国和12个东欧国家的静态面板数据，并采用OLS方法估计发现抚养比与财政社会保障支出水平存在显著的负相关关系。然而，Bryant［5］（2003）指出如果将抚养比分为老年人口抚养比和少年儿童抚养比，老年人口抚养比的上升将显著促使财政社会保障支出水平上升，少年儿童抚养比的上升将显著导致财政社会保障支出水平下降。
Avelino［6］等(2005) 在研究开放度、民主对于社会福利支出水平的影响时，将65岁以上人口比重作为控制变量，发现其在1%的显著性水平上与社会保障支出水平正相关。A.Shelton［7］（2007）在研究影响财政支出的因素时发现，15岁以下人口比重与财政社会保障支出水平之间存在负相关关系，65岁以上人口比重与财政社会保障支出水平之间存在正相关关系，但估计结果均不显著。Sanz 和J.Velazquez［8］（2007）利用OECD国家（除4个成员国）1970—1997年的面板数据和ECM模型研究发现，人口老龄化导致财政支出增加主要是由于人口老龄化促使财政社会保障支出增加引起的，且这种关系无论在长期还是短期均存在。
Galasso和Profeta［9］（2007）指出在研究人口老龄化对社会福利支出水平的影响时，政治因素和经济因素存在完全相反的作用，因此总的影响是取决于两者的相对强弱；Disney［10］ (2007)则认为人口老龄化将导致更高的人均福利支出。J.Sorensen［11］（2013）将人口分为8个年龄段，利用 OLS方法对22个国家的面板数据估计发现51岁以上人口倾向于更少的教育支出，更多的医疗卫生支出和养老保险支出。
国内这方面的研究总体较少。张天芳［12］（2006）建立非参数回归模型，分析了人口老龄化与社会保障支出之间的动态关系，研究表明随着我国人口老龄化的加剧，政府财政在社会保障支出方面将面临更大的压力。童玉芬、刘广俊［13］（2008）以北京市为例，建立二元线性回归方程发现65岁以上人口比重每提高1个百分点，社会保障支出占GDP的比重就会提高约2.029个百分点。李洪心、李巍［14］（2012）利用时间序列数据以老龄人口抚养比为控制变量并建立回归模型，指出人口老龄化通过促进财政社会保障支出增加从而使财政支出增加。王云多、徐振兴（2013）通过将生育偏好选择异质性加入简化的三期迭代模型，分析人口老龄化背景下生育偏好异质性对现收现付养老金缴费率选择的影响。[15]
本文与已有研究主要有以下区别：第一，文章采用省级面板数据实证分析了人口结构与财政社会保障支出之间的关系，这在国内目前还没有；而国外相关文献主要是通过研究人口结构与财政支出之间的关系来间接研究，直接研究两者之间关系的文献较少。第二，为了验证老龄化是财政社会保障支出水平增长的原因，本文综合采用了静态与动态模型。动态面板数据模型能够更好地克服内生性问题，而以往的研究大多使用静态模型。第三，本文更多地考虑了人口因素，即以人口结构（老年人口抚养比、少年儿童抚养比）为核心解释变量，同时还考虑了人口密度。
三、模型、变量和数据
（一)建立模型
建立计量模型的目的是为了考察人口结构与财政社会保障支出之间的关系，考虑到影响财政社保支出的因素很多，在控制了其他可能因素的情况下，我们建立如下的基准模型：
LnPSSEit=β0+β1LnODRit+β2LnCDRit+β3Πit+νi+εit（1）
式（1）中，下标 i、t表示省份、年份；β1、β2、β3分别为各变量的系数矩阵，εit是随机干扰项，νi代表不可观测的地区效应，用于控制省份的固定效应。Π表示影响财政社会保障支出的控制变量矩阵，本文选取了失业率（UNEM）、财政分权度(FD)、人口密度(PD)、人均国内生产总值(PGDP)、对外开放度(OPEN)五类。老年人口抚养比（CDR）与少年儿童抚养比（ODR）是本文关注的核心解释变量。
（二）变量选取
（1）财政社会保障支出水平（PSSE），衡量财政社会保障支出水平分为绝对指标和相对指标。绝对指标是指剔除了人口总量影响的人均财政社会保障支出，相对指标指财政社会保障支出占GDP或财政支出的比重。本文采用的是绝对指标。（2）人口结构，本文选用老年人口抚养比（CDR）和少年儿童抚养比(ODR)来衡量。前者等于65岁以上人口占15—64岁人口的比重，后者等于0—14岁人口占15—64岁人口的比重。（3）控制变量包括五类：失业率（UNEM），由于我国只公布城镇登记失业率，虽然这无法准确衡量我国的失业情况，但是没有其他更好的替代数据，我们只好选择该指标作为失业率的度量；财政分权度（FD），衡量财政分权度的指标较多，本文将采用省本级预算内财政收入占省本级预算内支出与中央转移支付之和的比重来衡量；人口密度（PD），即剔除了各省份人口总量影响的每平方公里人口数；人均国内生产总值（PGDP），即人均GDP，是反映地区经济发展水平的指标；对外开放度（OPEN），等于各省当年以美元兑人民币中间价折算的进出口总额占当年地区GDP的比例。
（三）数据来源
考虑到我国社会保障事业的建立与发展主要是在1997年以后［16］，因此本文选取1998—2012年31个省、自治区、直辖市的共465个省级面板数据；数据分别来自《中国统计年鉴》、《中国财政年鉴》、《中国人口统计年鉴》。此外为了保持数据结构的平稳以及尽可能地消除异方差问题对实证结果的影响，本文对所有的指标都进行了对数化处理。
需要说明的是，我国的财政支出统计口径在2007年进行了较大调整，1998—2007年财政社会保障支出为抚恤和社会福利救济费、行政事业单位的离退休费、社会保障补助支出等三项支之和，而2007年以后是指社会保障和就业支出。总的来看，新、旧统计口径之间虽然存在一定的差异，但主体内容是一致的。根据《中国财政年鉴》公布的按照新的口径重新计算的1998—2006年财政社会保障支出，发现2002年以后新、旧口径的统计结果之间仅相差2%左右，表现出了较强的连续性［15］，因此，本文选取1998—2012年的数据进行实证研究是合理的。各变量描述性统计见表1。
表1变量的描述性统计
变量
观测值
平均值
标准方差
最小值
最大值〖BHD〗 PSSE
465
443.8430
451.2636
17.0908
3365.959ODR（%）
465
11.5851
2.5236
6.13
21.88CDR（%）
465
27.7549
8.6078
9.64
57.78PGDP
465
19478.30
16740.07
2301.476
93173PD
465
369.5779
441.0441
2.0964
2888.696FD
465
0.3587
0.2127
0.0250
2.7050OPEN
465
0.3083
0.3965
0.0320
1.7215UNEM（%）
465
3.5843
0.7483
0.6
6.5
四、计量分析及讨论
为了使计量结果更加准确和稳健，本文做了三方面分析：一是分时段分析，考虑到2007年财政支出统计口径发生了较大调整，为使估计结果更加稳健，本文分1998—2006，2007—2012，1998—2012三个时段进行分析，并与以下两种分析结合；二是基准回归分析，主要采用固定效应和随机效应两种方法进行分析；三是稳健性分析，为了克服内生性对估计结果稳健性的影响，本文采用SYS-GMM方法进行稳健性检验。本文所有估计均采用Stata 12.0软件进行。
（一）基准回归分析
根据静态计量模型（1），对其进行固定效应和随机效应模型估计。表2报告了基准回归估计的结果。从表2分时段回归结果可以看出：（1）根据Hausman检验的伴随P值均小于1%可知，模型采用固定效应均优于随机效应。
（2）1998—2012年和1998—2006年两个时段的固定效应结果均表明老年人口抚养比与人均财政社会保障支出之间存在正相关关系。（虽然模型3中固定效应估计结果不显著，但老年人口抚养比的系数为正与模型1中固定效应模型的估计结果保持了较好的一致性，此外，随机效应中其系数变为负。该结果是否稳健，还需要进一步的审慎检验进行判断，见表3）。（3）模型1与模型3中少年儿童抚养比与人均财政社会保障支出均在1%的显著性水平上负相关，这与我们的预期一致。
（4）在模型2中，不论是固定效应还是随机效应，少年儿童抚养比与人均财政社会保障支出之间的负相关关系均不显著，这可能是由于2007年财政支出统计口径调整引起的。（5）从控制变量来看，人均GDP、失业率均显著地促进了人均财政社会保障支出增加，这与我们的预期一致。可能的解释是，人均GDP越大，相应的地方经济越发达，地方政府拥有更多的资金可用于财政社会保障支出；失业率越高，用于补助失业保险的财政社会保障支出也相应越多，从而人均财政社会保障支出上升。财政分权度在1%的水平上与人均财政社会保障支出负相关，这与我们的预期相悖，可能的解释是：财政分权度越高，地方政府支配财政支出的权利越大，在主要以GDP为政绩考核标准的情况下，地方政府倾向于追求GDP的增长，这就可能导致地方财政支出偏向能够提高GDP的方向而不是社会保障支出，同时财政分权引起的地方腐败也可能导致人均财政社会保障支出降低。对外开放度、人口密度对财政社会保障支出水平也存在着不同程度的影响。
表2人口结构变迁与财政社会保障支出水平的基准回归结果
变量
模型1 1998—2006年 模型2 2007—2012年 模型3 1998—2012年
FEREFEREFERE
LnODR
0.3031**
(0.1756)
0.1629
(0.1763)
0.0459*
(0.1168)
0.0278*
(0.0991)
0.0706
(0.1174)
-0.2115**
(0.1070)LnCDR
-1.2948***
(0.2272)
-1.1753***
(0.1977)
-0.0352
(0.1712)
-0.1394
(0.1372)
-0.8294***
(0.1385)
-0.9211***
(0.1321)LnPGDP
0.9139***
(0.0953)
1.0192***
(0.0988)
1.0666***
(0.0443)
1.0434***
(0.0418)
1.0232***
(0.0383)
1.0879***
(0.0391)LnUNEM
0.1924*
(0.1075)
0.3363***
(0.1041)
-0.1606*
(0.1334)
-0.2012*
(01234)
0.13 43*
(0.0795)
0.2654***
(0.0813)LnPD
0.2909
(0.4946)
-0.2017***
(0.0591)
0.0820
(0.3385)
0.0198
(0.5493)
1.0143***
(0.2486)
-0.1601***
(0.0519)LnFD
-0.5358***
(0.0644)
-0.5812***
(0.0677)
-0.8287***
(0.1300)
-0.8066***
(0.1069)
-0.5363***
(0.0560)
-0.5815***
(0.0585)LnOPEN
0.2495***
(0.0772）
0.0218
(0.0652)
0.0270
(0.0480)
-0.0001
(0.0414)
0.3110***
(0.0402)
0.1651***
(0.0384)C (常数项)
-1.5764
(3.2749)
-0.6861
(1.4867)
-5.4585***
(1.9196)
-4.5953***
(0.9047)
-7.1816***
(1.7361)
-1.1352*
(0.886)年份变量
是
是
是
是
是
是R2：within
0.8922
0.8866
0.9044
0.9038
0.9454
0.9405 F或 Wald检验 P值
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
Hausman检验P值
0.0000
0.0029
0.0001
观测值
279
279
186
186
465
465注：FR、RE分别表示固定效应模型、随机效应模型；***、**、*分别表示在1%、5%和10%的显著性水平上显著。（）中的数值是估计系数的标准差。
（二）稳健性（动态回归）分析
虽然在前面的计量检验中我们控制了一系列可能影响财政社会保障支出水平的其他因素，但方程（1）仍然存在一些因素可能导致人口结构与随机误差项之间存在高度相关的因素。第一，我们可能没有控制住一些同时影响人口结构与财政社会保障支出的变量，这可能导致方程存在内生性问题。第二，财政社会保障支出水平与人口结构和控制变量可能存在双向因果关系，如老龄化会对财政社会保障支出产生压力，反过来财政社会保障支出水平的上升有利于人口寿命延长从而导致老年人口抚养比进一步上升，对此必须处理联立内生性问题。
考虑到人均财政社会保障支出可能具有长期的影响，同时考察基准回归结论的稳健性，本文在回归方程（1）的基础上加入被解释变量的滞后一期 LnPSSE_1 。此时计量方程实际上是一个动态的面板模型，这将导致被解释变量 LnPSSE 受其滞后一期值的影响而产生自相关。
为了克服自相关与内生性问题，我们将采用动态广义矩估计（GMM）方法进行分析，包括差分广义矩估计（DIF-GMM）与系统广义矩估计（SYS-GMM）。为此建立如下动态回归方程（2）：
LnPSSEit=β0+β1PLnPSSEi,t－1+β2LnCDRit+β3LnODRit+β4Πit+νi+εit （2）
下面我们要考虑采用DIF-GMM还是SYS-GMM。DIF-GMM的思路是首先对方程（2）进行差分变换，消除固定效应νi的影响，得到如下的差分方程（3）：
ΔLnPSSEit=β1ΔLnPSSEi,t－1+β2ΔLnCDRit+β3ΔLnODRit+β4ΔΠit+Δεit（3）
然而此时滞后被解释变量的一阶差分项△ LnPSSEi,t-1 与差分误差项Δεit之间存在较强的相关性，这可能导致内生性问题；为了克服内生性，将用解释变量的滞后期作为上述差分方程（3）中相应变量的工具变量。但在上述差分过程中会导致部分样本信息的损失，同时在解释变量具有时间持续性的情况下，DIF-GMM的滞后工具变量与差分项内生变量之间的相关性较小，这将导致工具变量的有效性减弱，而DIF-GMM估计量易受弱工具变量的影响而产生有限样本偏误。
为了克服DIF-GMM方法的不足，Arellano和Bover［17］（1995）、Blundell和Bond［18］（1998）提出了SYS-GMM估计量。他们指出SYS-GMM估计量充分利用了差分方程和水平方程，同时还增加了差分变量滞后期作为水平方程中相应变量的工具；通常情况下系统广义矩估计（SYS-GMM）比差分广义矩估计（DIF-GMM）更有效，能更好地控制内生性。此外根据表3中模型4、模型5及模型6中DIF-GMM与SYS-GMM方法估计后的AR（2）与Sargan检验伴随P值可知，同一模型中SYS-GMM估计的AR(2)与Sargan检验伴随P值均大于DIF-GMM估计的AR（2）与Sargan检验伴随P值，因此在本文中选取DIF-GMM方法优于SYS-GMM方法。一般情况下，两步法估计（Tow-step SYS-GMM）优于一步法估计(One-step SYS-GMM)。综上，本文宜采用两步法系统广义矩估计。
表3〖JZ（〗人口结构变迁与财政社会保障支出水平的动模型回归结果（稳健性分析）
变量
模型4 1998—2006 模型5 2007—2012 模型6 1998—2012
DIF-GMMSYS-GMMDIF-GMMSYS-GMMDIF-GMMSYS-GMM
LnPSSE_1
0.3459***
(0.0260)
0.4144***
(0.0169)
-0.3086***
(0.0302)
-0.3099**
(0.2100)
0.2257***
(0.0272)
0.3125***
(0.0226)LnODR
0.0852*
(0.0524)
0.5147*
(0.0375)
0.1160
(0.0930)
0.0521
(0.0546)
0.1418***
(0.2723)
0.0621***
(0.0210)LnCDR
-0.6437***
(0.1021)
-0.5044***
(0.0734)
-0.1303
(0.1350)
-0.0594
(0.1054)
-0.6614**
(0.0455)
-0.4258***
(0.0365)LnPGDP
0.6195***
(0.0643)
0.5766***
(0.0313)
1.3644***
(0.0779)
1.3117***
(0.0499)
0.7503***
(0.0415)
0.7282***
(0.0320)LnUNEM
0.2111***
(0.0901)
0.2130***
(0.0788)
-0.0193
(0.1928)
-0.1109
(0.1731)
0.1945***
(0.0362)
0.2048***
(0.0430)LnPD
-0.2748
(0.3406)
-0.0680**
(0.0326)
0.4503
(0.3155)
0.0156
(0.0670)
0.8198***
(0.2033)
-0.0499***
(0.0137)LnFD
-0.3602***
(0.1114)
-0.3230***
(0.0523)
-0.6280***
0.1660
-0.6593***
(0.0916)
-0.3506***
(0.0407)
-0.3801***
(0.0469)LnOPEN
-0.0134
(0.0333)
-0.1040**
(0.0297)
-0.1123***
(0.0448)
-0.1460***
(0.0513)
-0.0114
(0.0117)
-0.0499***
(0.0137)C （常数项）
0.4297
(1.9224)
-0.8407
(0.5630)
-8.9220***
(1.7727)
-5.8036***
(0.7631)
-5.9603***
(1.0050)
-2.3440***
(0.3597)年份变量
是
是
是
是
是
是Wald 检验 P 值
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00AR(2)
0.0314
0.0404
0.2138
0.2409
0.8095
0.7626Sragan
0.0249
0.1149
0.0962
0.1322
0.2520
0.9066 观测值
217
248
124
155
403
434
注：DIF-GMM、SYS-GMM分别表示差分广义矩估计、系统广义矩估计；Sargan、AR（2）分别用于判断动态面板模型工具变量的选取是否存在过度识别和残差是否存在二阶序列相关。其他同表2。
下面将对表3的估计结果进行分析。模型5中部分估计结果不显著可能是由于2007年财政支出统计口径变化引起的，因此我们主要关心模型4和模型6即1998—2006年和1998—2012年的SYS-GMM估计结果。根据模型4、模型6的SYS-GMM即第二、第四列估计结果可知：
（1）从动态估计方法可以得到老年人口抚养比显著地促使人均财政社会保障支出上升，少年儿童抚养比显著导致人均财政社会保障支出下降的结论，这也在很大程度上说明了本文的计量结果具有较强的稳健性。这意味着老龄化显著地促使财政社会保障支出水平上升，这与财政社会保障支出的方向有关。因为财政社会保障支出包括抚恤和社会福利救济费、行政事业单位的离退休费、社会保障补助支出，其中后两项主要用于老年人口，随着老龄人口的上升从而造成财政社会保障支出增加。这里我们主要关心1998—2012年即模型6的回归结果，具体地：以模型6中SYS-GMM估计结果为例，在控制住其他变量的情况下，老年人扶养比上升1%，将导致财政社会保障支出上升00621%；少年儿童抚养比上升1%，人均财政社会保障支出会下降04258个百分点。
（2）由AR（2）和Sargan test检验伴随P值可知，各方程均不存在二阶序列相关且工具变量的选择合理；模型整体显著性Wald检验伴随P值表明模型整体非常显著。
（3）动态模型的回归结果表明 LnPSSE_1 的系数均在1%的水平下显著为正，说明上一期财政社会保障支出对本期财政社会保障支出存在正的惯性影响，同时也表明模型中没有出现的因素影响着财政社会保障支出水平的上升。
通过对比以上6个模型的估计结果可以发现：除模型2与模型4可能由于2007年数据统计口径变化导致部分估计结果不显著外，其余4个模型无论是分时段静态模型1(FE)、模型3(FE)还是分时段动态模型4(SYS-GMM)、模型6(SYS-GMM)，其估计结果均表明老年人口抚养比、少年儿童抚养比与人均财政社会保障支出之间的正负关系、显著程度上均保持了较好的一致性。控制变量中，人均GDP、失业率、财政分权度与人均财政社会保障支出在静态和动态模型中的正负关系与显著性水平上也都保持了较好的一致性。因此，计量结果具有很好的稳健性。
五、结论与建议
本文综合运用静态、动态面板模型考察了我国1998—2012年人口结构（老年人口抚养比、少年儿童抚养比）变迁对财政社会保障支出水平的影响；对模型分别采用固定效应和随机效应、系统广义矩估计（SYS-GMM）方法。实证分析结果显示：老年人口抚养比对人均财政社会保障支出存在正的显著的影响，而少年儿童抚养比与人均财政社会保障支出之间存在显著的负相关关系。这说明了人口结构与财政社会保障支出水平之间的因果关系，为解决财政社会保障支出压力、人口老龄化问题提供了理论基础。同时，2013年末上万亿的财政支出节余表明了改革和优化财政支出结构的必要性，也为提高财政社会保障支出水平提供了可能性。因此，随着老龄化的到来，为满足老龄人口对养老服务体系和老年服务产品的有效需求，应盘活财政存量、提高财政支出效率，提高财政社会保障支出水平，在缓解财政社会保障支出不足的同时有效解决老龄化问题。
根据以上分析，本文就影响财政社会保障支出的供需两方面提出对策建议：
从供给方面看。首先，应该改革财政支出结构，继续压缩“三公经费”，进一步提高财政社会保障支出占比。我国是世界上行政成本最高的国家之一，每年的行政管理开支占财政支出的1/4，而美国、日本等国的行政管理开支仅为财政支出的1/10［1］，因此压缩不必要的财政开支还有很大的空间。在节约不必要的财政支出的同时使财政支出向社会保障倾斜，既可提高财政支出效率，又可提高财政社会保障支出水平。其次，在财政社会保障支出中，特别要加大老龄事业费投入，为充分满足老龄人口对养老服务体系和老年服务产品的需求提供可持续的资金支持。最后，应加快健全社会保障基金自动平衡机制，降低财政对社会保险基金的缺口补助。要改变财政社会保障资金主要依靠国家财政的局面，应发挥各级养老基金会的作用，引导民营资本和外资投入老龄事业，形成多元化的投入机制。
从需求方面看。可制定渐进式延迟退休年龄政策，在一定程度上放松计划生育政策，促进人口长期均衡发展。从实证分析结论可知老龄人口增加会对财政社会保障支出产生巨大的压力，而少年儿童抚养比的上升可在一定程度上缓解这种压力；我国长期实施计划生育导致了老龄化的加速到来，导致对财政社会保障支出的需求快速上升。因此，可适当延迟退休年龄，以减少被抚养人口数量；应在一定程度上放松计划生育政策，提高少年儿童抚养比，降低老年人口抚养比的上升速度，在缓解老龄化对财政社会保障支出的压力的同时有效地解决老龄化问题。
〖HT5”H〗参考文献：
［1］财政部社会保障司课题组. 社会保障支出水平的国际比较［J］. 财政研究，2007（10）: 36-42.
［2］杨勇刚，董芳. 我国财政社会保障支出的困境和出路 ［J］. 经济论坛，2010（5）:54-56.
［3］刘畅. 我国财政社会保障支出困境与对策建议 ［J］.中央财经大学学报，2009（9）:17-22.
［4］Razin, A. , Sadka, E. , Swagel, P. The ageing population and the size of welfare state ［J］. Journal of Political Economy, 2002, 110: 900-918.
［5］Bryant, J.Modeling the Effect of Population Ageing on Government Social Expenditure ［R］. New Zealand Treasury Working Paper, 2003, Vol. 03/15.
［6］Avelino, G. , S. Brown, D., Hunter, W. The Effects of Capital Mobility, Trade Openness, and Democracy on Social Spending in Latin America, 1980—1999 ［J］. American Journal of Political Science, 2005, 49(2): 625-641.
［7］A. Shelton, C. The size and composition of government expenditure ［J］.Journal of Public Economics,2007, (91): 2230-2260.
［8］Sanz, I. , J. Velazquez, F. The role of ageing in the growth of government and social welfare spending in the OECD ［J］.European Journal of Political Economy,2007, (23): 917-931.
［9］Galasso, V. , Profeta, P. How does ageing affect the welfare state? ［J］. European Journal of Political Economy,2007,(23): 554-563.
［10］Disney, R. Population ageing and the size of the welfare state: Is there a puzzle to explain? ［J］. European Journal of Political Economy, 2007, (23), 542-553.
［11］J.Sorensen, R. Does aging affect preferences for welfare spending? A study of peoples’ spending preferences in 22 countries, 1985-2006 ［J］. European Journal of Political Economy, 2013,( 29): 259-271.
［12］张天芳，王林，吕王勇. 人口老龄化与社会保障支出的动态关系 ［J］. 统计与决策，2006,(11): 78-79.
［13］童玉芬，刘广俊. 北京市人口老龄化及对社会保障支出的影响 ［J］. 人口与发展，2008(4): 14-20..
［14］李洪心，李巍. 人口老龄化对我国财政支出规模的影响——从社会保障角度出发 ［J］. 南京人口管理干部学院学报，2012（4）: 33-37.
[15]王云多，徐振兴.人口老龄化背景下生育偏好异质性对养老金缴费率的影响[J].贵州财政大学学报，2013（4）：106-110.
［16］徐倩，李放. 我国财政社会保障支出的差异与结构：1998—2009 ［J］. 改革，2012(2): 47-52.
［17］Arellano, M. , O.Bover. Another Look at the Instrumental Variable Estimation of Error-components Models ［J］. Journal of Econometrics,1995, 68(1): 29-51.
［18］Blundell, R. , R. and S. Bond. Initial Conditions and Moment Restrictions in Dynamic Panel Data Models ［J］. Journal of econometrics,1998,87(1): 115-43.
Evolution of the Demographic Age Structure and Fiscal Social Security Expenditure level
- Based on the Empirical Analysis of Provincial Panel Data.
LIU Lüji1, LI Qiao1, ZHANG Xindan2
(1.School of Economics, Southwest University of Political Science and Law, Chongqing 401120; 2.School of Law, Southwest University, Chongqing 400700)
Abstract：
This paper using static panel and dynamic panel model analyses the effect of evolution of the demographic age structure to fiscal social security expenditure level of 1998—2012 fiscal years. The fixed effects model and the system GMM empirical results show that: Firstly, the elderly dependency ratio has a significant positive impact on per capita fiscal social security expenditure. Secondly, there is a significant negative correlation between child dependency ratio and per capita social security expenditure .Therefore, in order to reduce the pressure on fiscal social security expenditure and effectively deal with ageing, it is necessary to improve the efficiency of fiscal spending, further improve fiscal social security expenditure level.
Key words：
ageing; fiscal social security expenditure; dynamic panel; the system GMM
责任编辑：吴锦丹
萧敏娜 常明明