養(yǎng)老金與資本市場(chǎng)關(guān)系及對(duì)中國(guó)養(yǎng)老金發(fā)展的啟示
——基于34個(gè)國(guó)家的向量誤差修正模型的實(shí)證分析

楊一帆　程子建

(1.西南交通大學(xué)國(guó)際老齡科學(xué)研究院；2.西南交通大學(xué)公共管理與政法學(xué)院　四川成都　610031)

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·經(jīng)濟(jì)與管理·

養(yǎng)老金與資本市場(chǎng)關(guān)系及對(duì)中國(guó)養(yǎng)老金發(fā)展的啟示
——基于34個(gè)國(guó)家的向量誤差修正模型的實(shí)證分析

楊一帆1程子建2

(1.西南交通大學(xué)國(guó)際老齡科學(xué)研究院；2.西南交通大學(xué)公共管理與政法學(xué)院四川成都610031)

摘要：本文利用OECD國(guó)家養(yǎng)老金與資本市場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行二者的因果分析，并采用條件異方差方法得出四種程度不同的互動(dòng)關(guān)系集，然后建立起協(xié)整和向量誤差修正模型分析養(yǎng)老金投資與資本市場(chǎng)的相互作用，對(duì)殘差項(xiàng)進(jìn)行拉格朗日乘子檢驗(yàn)驗(yàn)證殘差不存在自相關(guān)，佐證了模型定階的穩(wěn)健性。擬合結(jié)果顯示，養(yǎng)老金與資本市場(chǎng)的規(guī)模擴(kuò)張和穩(wěn)定性的關(guān)系因各國(guó)資本積累水平、風(fēng)險(xiǎn)偏好和管理體制方面的差異而有所不同，最后得出中國(guó)養(yǎng)老金在入市時(shí)機(jī)、投資主體精簡(jiǎn)與統(tǒng)一、投資風(fēng)險(xiǎn)控制、養(yǎng)老金投資配套改革方面的啟示。

關(guān)鍵詞：養(yǎng)老金投資；格蘭杰因果分析；向量誤差修正模型

隨著經(jīng)濟(jì)迅猛發(fā)展以及社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)損失預(yù)期值的擴(kuò)大，養(yǎng)老保險(xiǎn)作為老年人晚年生活保障在實(shí)際生活中發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。由于前期各國(guó)采取的待遇確定型(Defined Benefit，DB)養(yǎng)老金存在諸如入不敷出、供給需求不匹配、難以可持續(xù)發(fā)展等問(wèn)題，因此1980年以后多數(shù)國(guó)家將養(yǎng)老金轉(zhuǎn)向繳費(fèi)確定型(Defined Contribution，DC)，它要求企業(yè)為每個(gè)職工建立個(gè)人賬戶，個(gè)人賬戶采用完全積累制，職工退休后的收益取決于資本市場(chǎng)波動(dòng)、資產(chǎn)配置組合收益、投資行為決策等因素。由于DC型養(yǎng)老金收益自負(fù)盈虧的特點(diǎn)，一方面可以解決國(guó)家財(cái)政壓力，另一方面又可以扭轉(zhuǎn)過(guò)去養(yǎng)老金收益增長(zhǎng)率常年低于通貨膨脹率的尷尬局面。因此對(duì)DC型養(yǎng)老金的研究受到學(xué)者廣泛關(guān)注。

一、已有研究回顧

近年來(lái)，對(duì)養(yǎng)老金與資本市場(chǎng)進(jìn)行研究的文獻(xiàn)日漸增多。英國(guó)學(xué)者圣格(Singh)從理論和實(shí)證分析層面上對(duì)發(fā)展中國(guó)家養(yǎng)老金投資與資本市場(chǎng)之間互為因果關(guān)系提出質(zhì)疑[1]。Vittas(2003)運(yùn)用實(shí)證模型證明，在拉美國(guó)家中養(yǎng)老金投資與資本市場(chǎng)間確實(shí)存在顯著且良性的互動(dòng)關(guān)系。學(xué)者張松[2](2006)以經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織(OECD)中34 個(gè)國(guó)家1980—2001年近21年間的宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)與養(yǎng)老金數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，運(yùn)用Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)法得出“單向因果”、“雙向因果”以及“沒(méi)有因果”三類關(guān)系集，其中以養(yǎng)老金單向促進(jìn)資本市場(chǎng)發(fā)展為多數(shù)，并且創(chuàng)新性提出一般性約束條件，但并未就約束性條件的傳導(dǎo)機(jī)制進(jìn)行量化。而從投資行為角度進(jìn)行研究的文獻(xiàn)中，席紅輝(2008)對(duì)比了美國(guó)與中國(guó)養(yǎng)老金的特征,分析了其對(duì)養(yǎng)老金積累績(jī)效的影響。Brennan、Schwartz 、Lagnado(1997)分析了基于債券、股票和現(xiàn)金三種資產(chǎn)的動(dòng)態(tài)投資問(wèn)題,他們假設(shè)短期利率、長(zhǎng)期債券利率和股票的分紅收益均服從馬爾可夫過(guò)程,并證明考慮資產(chǎn)預(yù)期收益的策略將顯著提高收益率。Brennan(1998)研究了長(zhǎng)期投資者的投資組合問(wèn)題,研究表明不確定預(yù)期收益下,投資者風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置比例變化的方向取決于對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的容忍程度。Xia(2004)基于連續(xù)時(shí)間模型證明了忽略預(yù)期將大大提高投資者的機(jī)會(huì)成本。Battocchio、Menoncin研究了在通貨膨脹下DC 型養(yǎng)老金資產(chǎn)的最優(yōu)配置問(wèn)題。理論研究與經(jīng)驗(yàn)表明養(yǎng)老金與資本市場(chǎng)的互動(dòng)不是必然的[3]。本文研究即是在前人基礎(chǔ)上，將養(yǎng)老金與資本市場(chǎng)的交互作用進(jìn)行格蘭杰因果分析，并通過(guò)最新收集數(shù)據(jù)對(duì)這種關(guān)系運(yùn)用模型進(jìn)行探究，得出結(jié)論并提出建議。

養(yǎng)老金投資與資本市場(chǎng)的互為因果的運(yùn)動(dòng)過(guò)程可以大體分為兩大類，一是養(yǎng)老金投資與資本市場(chǎng)規(guī)模擴(kuò)張的互動(dòng)關(guān)系，二是養(yǎng)老金投資與市場(chǎng)穩(wěn)定性的互動(dòng)關(guān)系[4]。穩(wěn)定性、長(zhǎng)期性、規(guī)模性的資金流對(duì)資本市場(chǎng)的發(fā)展至關(guān)重要，而養(yǎng)老金投資作為一種逐利投資已經(jīng)成為資本市場(chǎng)發(fā)展的穩(wěn)定利器[5]。作為一種長(zhǎng)期負(fù)債，養(yǎng)老金證券化之后必然要在不同的時(shí)期尋求期限、風(fēng)險(xiǎn)、收益相匹配的長(zhǎng)期資產(chǎn)，從長(zhǎng)期來(lái)看，其穩(wěn)定性要遠(yuǎn)優(yōu)于普通投資者。這種結(jié)果能很大程度上改變市場(chǎng)交易過(guò)于頻繁。其追求長(zhǎng)期穩(wěn)定收益的意愿，能避免其作出像普通投資機(jī)構(gòu)追求絕對(duì)收益一樣的非理性投機(jī)行為，降低市場(chǎng)波動(dòng)。

二、研究方法

在構(gòu)建模型之前，為了排除變量間可能存在偽回歸，先期就需要進(jìn)行單位根檢驗(yàn)(Unit Root Test)。常用的單位根檢驗(yàn)有Dickey-Fuller檢驗(yàn)、Augment Dickey-Fuller檢驗(yàn)、Phillips-Perron單位根檢驗(yàn)、DF-GLS檢驗(yàn)。對(duì)于序列{yt} ，考慮模型：

yt=a1+a1yt-1+εt

其中，{εt}為白噪聲。若-11，則yt發(fā)散。一般假設(shè)a1不會(huì)大于1，所以DF檢驗(yàn)的原假設(shè)為a1=1，備擇假設(shè)為a1<1。檢驗(yàn)t統(tǒng)計(jì)量Z(t)越小，越傾向于拒絕原假設(shè)，即越不可能存在單位根。DF檢驗(yàn)的一個(gè)缺陷在于，其使用的是AR(1)過(guò)程，如果時(shí)間序列存在高階自相關(guān)，將會(huì)違反擾動(dòng)項(xiàng){εt}是獨(dú)立白噪聲的假設(shè)。這時(shí)使用ADF檢驗(yàn)，引入高階滯后項(xiàng)，假設(shè)對(duì)于以下AP(p)模型，其擾動(dòng)項(xiàng){εt}為白噪聲：yt=a0+a1yt-1+……+bpyt-p+εt

對(duì)DF檢驗(yàn)另一種修正是PP檢驗(yàn)。PP檢驗(yàn)采用一階自回歸和異方差自相關(guān)穩(wěn)健的標(biāo)準(zhǔn)差，即：

Δyt=b0+δyt-1+εt

格蘭杰因果(Grange Casuality)應(yīng)用于模型中目的是確定一個(gè)變量是否為另一個(gè)變量的格蘭杰因，其基本思想為：如果x是y的格蘭杰因，那么給定y的過(guò)去值之后，x的過(guò)去值還可以幫助預(yù)測(cè)y的未來(lái)值。在條件異方差的算法前提下Granger Casuality的模型為：

yt=γ+Σi=1pαiyt-i+Σj=1qβjXt-j+εt(檢驗(yàn)原假設(shè)H0:β1=β2=……=βq=0)當(dāng)且僅當(dāng)尚不能拒絕H0時(shí)，則稱x是y的“格蘭杰因”，反之亦然。

向量誤差修正模型(Vector Error Correction Model)相關(guān)變量間可能存在長(zhǎng)期的均衡關(guān)系，變量的短期變動(dòng)就是向著這個(gè)長(zhǎng)期均衡關(guān)系的部分調(diào)整，考慮AR(1)，yt=a0+a1yt-1+εt。

假設(shè)a1<1，則{yt}為平穩(wěn)過(guò)程。對(duì)方程兩邊求期望值，并令長(zhǎng)期均衡y=E(yt)=E(yt-1),則可得y=a0/(1-a1)。將a0=(1-a1)y代回AR(1)的原方程，并在方程兩邊同時(shí)減去yt-1，整理后得到：Δyt=(1-a1)(y-yt-1)+εt

以上是AR(1)的誤差修正模型，它將Δyt表達(dá)為對(duì)其長(zhǎng)期均衡的偏離(y-yt-1)的部分調(diào)整加上擾動(dòng)項(xiàng)。對(duì)于協(xié)整的秩為h的VEC模型，

yt=v+δt+Φ1yt-1+……+Φpyt-p+εt

可以導(dǎo)出向量誤差修正形式(VECM)

Δyt=v+δt+αβ’yt-1+Τ1Δyt-1+Τ2Δyt-2+……+ΤpΔyt-p+εt

其中，Γs=-(Φs+1+……Φp),αβ’=-(In-Φ1-Φ2-……-Φp)。

αβ為兩個(gè)nxh的滿列秩矩陣(αβ不唯一)，這樣zt-1=a’yt-1即為誤差修正項(xiàng)，代表了變量間的長(zhǎng)期關(guān)系，α是調(diào)整參數(shù)矩陣。

三、格蘭杰因果檢驗(yàn)結(jié)果

首先對(duì)OECD中34個(gè)樣本國(guó)家的養(yǎng)老金投資與資本市場(chǎng)指標(biāo)進(jìn)行格蘭杰因果分析。結(jié)果見表1。

表1　養(yǎng)老金投資與資本市場(chǎng)格蘭杰因果關(guān)系分析

其中，PI表示養(yǎng)老金投資，ME表示資本市場(chǎng)。當(dāng)給定顯著性水平為5%時(shí)，PI→ME表示養(yǎng)老金單向促進(jìn)資本市場(chǎng)發(fā)展，ME→PI表示資本市場(chǎng)發(fā)展單向促進(jìn)養(yǎng)老金投資，PI?ME表示養(yǎng)老金投資與資本市場(chǎng)發(fā)展互為因果關(guān)系，PI!=ME表示養(yǎng)老金與資本市場(chǎng)發(fā)展不存在互為因果關(guān)系。以此為劃分依據(jù)，將OECD中34個(gè)國(guó)家劃分為四類，如表2所示。

表2　部分OECD國(guó)家養(yǎng)老金投資與資本市場(chǎng)因果關(guān)系表

四、實(shí)證分析

前期格蘭杰因果分析得到，在以上四類國(guó)家中均是發(fā)達(dá)國(guó)家與發(fā)展中國(guó)家并存，理論上由于發(fā)達(dá)國(guó)家資本流動(dòng)性和經(jīng)濟(jì)開放程度要強(qiáng)于發(fā)展中國(guó)家，開放下的資本市場(chǎng)作為一個(gè)整體，不同國(guó)家可視為獨(dú)立的機(jī)構(gòu)投資者參與其中，而不同國(guó)家因其不同的積累水平和風(fēng)險(xiǎn)偏好，它們?cè)陴B(yǎng)老金資產(chǎn)配置上面的策略[6]也是不盡相同的，因此有必要進(jìn)一步探究造成這種差異性的原因。養(yǎng)老金投資與資本市場(chǎng)的關(guān)系如圖1所示。

圖1　養(yǎng)老金投資與資本市場(chǎng)關(guān)系

張松(2006)認(rèn)為養(yǎng)老金投資作用于資本市場(chǎng)有三大效應(yīng)傳導(dǎo)機(jī)制。其一是利率效應(yīng)：養(yǎng)老金投資支出增加導(dǎo)致市場(chǎng)利率下降，進(jìn)而抬高養(yǎng)老金融衍生物價(jià)格，最終推動(dòng)資本市場(chǎng)發(fā)展。其二流動(dòng)效應(yīng)：養(yǎng)老金投資支出增加致使個(gè)人資產(chǎn)組合流動(dòng)性下降，會(huì)導(dǎo)致流動(dòng)性資產(chǎn)需求上升，最終推動(dòng)資本市場(chǎng)發(fā)展。其三長(zhǎng)期效應(yīng)：養(yǎng)老金投資支出增加使長(zhǎng)期儲(chǔ)蓄比例提高，優(yōu)化了社會(huì)儲(chǔ)蓄結(jié)構(gòu)，從而增加了長(zhǎng)期資金供給，進(jìn)而促進(jìn)資本市場(chǎng)發(fā)展。

另一方面，資本市場(chǎng)反作用于養(yǎng)老金投資的兩大效應(yīng)傳導(dǎo)機(jī)制。其一增長(zhǎng)效應(yīng)體現(xiàn)在，市場(chǎng)發(fā)展通過(guò)乘數(shù)-加速數(shù)效應(yīng)促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)和社會(huì)總收入的增加，養(yǎng)老金投資的供給來(lái)源得到增多；其二盈利效應(yīng)表現(xiàn)在，資本市場(chǎng)的發(fā)展為養(yǎng)老金投資支出提供復(fù)雜多樣的投資產(chǎn)品和杠桿工具，良好的市場(chǎng)環(huán)境總能使養(yǎng)老金投資收益得到預(yù)期回報(bào)。[2]

基于五大效應(yīng)基礎(chǔ)上，選取變量如下:

(1)利差(interest_margin)，即貸款利率減去存款利率；

(2)股票交易周轉(zhuǎn)率(stockexc_rate),周轉(zhuǎn)率即指一定時(shí)期內(nèi)股票交易總額除以該時(shí)期上市公司平均市值的結(jié)果；

(3)上市公司資本總額占gdp百分比(capital_gdp)；

(4)S&P全球股票指數(shù)(sp_index), 用來(lái)衡量股市中的美元價(jià)格變化，其中包括S&P/IFCI和S&P/Frontier BMI國(guó)家指數(shù)；

(5)養(yǎng)老金支出占gdp百分比(peninv_gdp)；

(6)gdp增長(zhǎng)率(gdp_inc)；

(7)貸款的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)(loan_risk)；

(8)股票交易額占gdp百分比增長(zhǎng)率(stockgdp_inc)。

養(yǎng)老金投資與資本市場(chǎng)規(guī)模擴(kuò)張關(guān)系模型:

(1)ΔD_peninv_gdpt=β1(D_peninv_gdpt-1+β2D_capital_gdpt-1+μ0)+ μ1

ΔD_capital_gdpt=α1(D_peninv_gdpt-1+α2D_capital_gdpt-1+ψ0)+ψ1

養(yǎng)老金投資與資本市場(chǎng)穩(wěn)定關(guān)系模型：

(2) ΔD_peninv_gdpt=Φ1(D_peninv_gdpt-1+Φ2sp_indext-1+ξ0)+ξ1

Δsp_indext=γ1(D_peninv_gdpt-1+γ2sp_indext-1+ω0)+ω1

其中D_capital_gdp衡量資本市場(chǎng)規(guī)模擴(kuò)張速度；D_peninv_gdp衡量養(yǎng)老金投資增長(zhǎng)率；sp_index代表各國(guó)股票價(jià)格指數(shù)的波動(dòng)，其絕對(duì)值的大小反映資本市場(chǎng)穩(wěn)定程度。時(shí)間序列往往帶有非平穩(wěn)趨勢(shì),因此需要對(duì)變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)[7]，采用Dickey-Fuller test對(duì)各變量實(shí)施單位根假設(shè)檢驗(yàn)，結(jié)果表明上述變量中除少數(shù)不平穩(wěn)，其余均通過(guò)單位根假設(shè)檢驗(yàn)。隨后不平穩(wěn)變量對(duì)其一階差分再進(jìn)行檢驗(yàn)后取得平穩(wěn)。

考慮到市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的信息滯后性，需要對(duì)模型進(jìn)行定階，綜合采用貝葉斯信息準(zhǔn)則(BIC)和赤池信息準(zhǔn)則(AIC)等。如表3所示。

表3　滯后階數(shù)的確定

注：*表示在5%水平上顯著

根據(jù)信息準(zhǔn)則最小的原則，在90%的置信度下，選取變量滯后1期值為最佳。在下文進(jìn)行的VEC模型的統(tǒng)計(jì)回歸中，將進(jìn)一步檢驗(yàn)滯后階數(shù)的可靠性，然后進(jìn)行約翰遜協(xié)整檢驗(yàn)。對(duì)于VEC模型：

Δyt=v+δt+αβ’yt-1+Γ1Δyt-1+Γ2Δyt-2+……+Γp-1Δyt-p+1+εt

這是對(duì)差分序列Δyt的建模，模型中的常數(shù)向量v未差分序列有線性趨勢(shì)，δt意味著未差分序列有二次趨勢(shì)，將v和δ寫成如下形式：

v=αμ+γ；δ=αpt+ν；δ=αρt+τt

其中，μ和ρ都是hx1的參數(shù)向量，γ和τ為nx1的參數(shù)向量；且γ和αμ正交，τ和αρ正交，因此得到VEC模型：

Δyt=α(β’yt-1+μ+ρt)+Γ1Δyt-1+Γ2Δyt-2+……+Γp-1Δyt-p+1+γ+τt+εt

由此得到協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示。

表4　協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果

根據(jù)結(jié)果，在rank=0時(shí)，跡統(tǒng)計(jì)量的值為33.6551，大于5%臨界值15.41，在rank=1時(shí)，跡統(tǒng)計(jì)量的值為10.0023，小于5%臨界值10.7625，因而不能拒絕存在1個(gè)或小于1個(gè)協(xié)整關(guān)系的原假設(shè)。綜合可以得到協(xié)整關(guān)系為1個(gè)。

模型采用ML算法擬合VEC模型。擬合度如表5所示，可以證明模型的擬合度優(yōu)，估計(jì)值的穩(wěn)健性可靠。

表5　模型擬合優(yōu)度

擬合模型的結(jié)果如表6所示。

表6　養(yǎng)老金投資對(duì)資本市場(chǎng)的規(guī)模擴(kuò)張和穩(wěn)定性的影響

注：***、**、*分別代表1%、5%、10%顯著性水平

由上述系數(shù)矩陣可以得到方程組：

(1)ΔD_peninv_gdpt=0.05 (D_peninv_gdpt-1+0.16D_capital_gdpt-1-0.18)+ 0.024

ΔD_capital_gdpt=0.09(D_peninv_gdpt-1+0.16D_capital_gdpt-1-0.18)+0.13

(2)ΔD_peninv_gdpt=0.005(D_peninv_gdpt-1+0.02sp_indext-1-0.29)+0.022

Δsp_indext=-0.06(D_peninv_gdpt-1+0.02sp_indext-1-0.29)-0.023

對(duì)殘差進(jìn)行的拉格朗日乘子檢驗(yàn)可以看到在5%的顯著性水平下，尚不能拒絕滯后1期沒(méi)有自相關(guān)的原假設(shè)，也就是說(shuō)殘差不存在自相關(guān)，同時(shí)對(duì)殘差進(jìn)行的正態(tài)性檢驗(yàn)可以看到，不能拒絕殘差分別服從正態(tài)分布的原假設(shè)，也不能拒絕兩方程的殘差服從聯(lián)合正態(tài)分布的假設(shè)。如表7所示。

表7　殘差自相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果

通過(guò)向量誤差修正模型可以得出，在方程組(1)中當(dāng)D_peninv_gdpt為被解釋變量時(shí)，D_peninv_gdpt-1和D_capital_gdpt-1顯著為正，系數(shù)分別為0.05和0.008，說(shuō)明上一期的養(yǎng)老金投資增長(zhǎng)與資本累積確實(shí)對(duì)當(dāng)期養(yǎng)老金投資收益產(chǎn)生緩慢的正向作用。當(dāng)D_capital_gdpt為被解釋變量時(shí)，D_peninv_gdpt-1對(duì)其作用系數(shù)為0.09，同樣是緩慢而穩(wěn)定的，合理的解釋是因?yàn)轲B(yǎng)老金投資數(shù)額龐大，與資本市場(chǎng)進(jìn)行相互作用時(shí)需要一個(gè)穩(wěn)定的運(yùn)動(dòng)過(guò)程，這樣有助于改善經(jīng)濟(jì)時(shí)滯性問(wèn)題，給予市場(chǎng)參與者足夠的決策時(shí)間[8]，與前期理論分析相一致。在方程組(2)中，當(dāng)sp_indext為解釋變量時(shí)，D_peninv_gdpt-1和sp_indext-1系數(shù)顯著為負(fù)，分別為-0.06和-0.0012。數(shù)理上表示為若D_peninv_gdpt-1(上一期養(yǎng)老金投資支出)sp_indext-1(資本市場(chǎng)上一期價(jià)格波動(dòng))增加一個(gè)單位時(shí)，對(duì)sp_indext(當(dāng)期價(jià)格波動(dòng))分別產(chǎn)生6%和0.12%消極作用，同時(shí)調(diào)整系數(shù)的絕對(duì)值相對(duì)較小，這保證了若當(dāng)期資本市場(chǎng)價(jià)格長(zhǎng)期偏離均衡值時(shí)，二者交互作用會(huì)使其朝著長(zhǎng)期均衡值下調(diào)，這與前期理論分析——養(yǎng)老金投資增長(zhǎng)對(duì)穩(wěn)定資本市場(chǎng)價(jià)格變動(dòng)具有消極作用，而上一期資本市場(chǎng)的價(jià)格波動(dòng)會(huì)對(duì)當(dāng)期波動(dòng)產(chǎn)生負(fù)向影響——相吻合。因?yàn)轲B(yǎng)老金作為機(jī)構(gòu)投資者，其本身長(zhǎng)期性和固定性的特點(diǎn)可以在一定程度上緩和眾多參與者間的矛盾，參與資本市場(chǎng)運(yùn)作可以避免交易的頻繁進(jìn)行從而穩(wěn)定市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)。而上一期資本市場(chǎng)價(jià)格變動(dòng)會(huì)對(duì)當(dāng)期價(jià)格產(chǎn)生負(fù)向影響，合理的解釋是，在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制下，非理性市場(chǎng)參與者會(huì)受到價(jià)格時(shí)滯的影響而作出逆市場(chǎng)風(fēng)向的行為。

五、啟示

本文結(jié)合OECD34個(gè)國(guó)家1980年至2014年間養(yǎng)老金與資本市場(chǎng)數(shù)據(jù)來(lái)研究二者之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)兩者互動(dòng)關(guān)系在不同國(guó)家的表現(xiàn)不同，這說(shuō)明養(yǎng)老金與資本市場(chǎng)的互動(dòng)關(guān)系并不是必然發(fā)生的。形成良好的傳導(dǎo)路徑需要媒介的支持，同時(shí)這也受到資本市場(chǎng)現(xiàn)狀、養(yǎng)老金法律法規(guī)和管理體制等諸多約束性條件限制。而我國(guó)資本市場(chǎng)相對(duì)西方國(guó)家起步較晚，資本流動(dòng)相對(duì)僵化、配套設(shè)施不完善、養(yǎng)老金法律法規(guī)不健全、管理體制混亂等一系列問(wèn)題都對(duì)養(yǎng)老金可持續(xù)發(fā)展構(gòu)成嚴(yán)重威脅。因此從本研究得出的養(yǎng)老金在中國(guó)發(fā)展的啟示可以從入市時(shí)機(jī)、投資主體精簡(jiǎn)與統(tǒng)一、投資風(fēng)險(xiǎn)控制、養(yǎng)老金投資配套改革[8]四個(gè)方面來(lái)闡述。

首先，實(shí)證分析可以得到，高度發(fā)達(dá)與自由的資本市場(chǎng)并不是進(jìn)行養(yǎng)老金投資的充分條件，也就是說(shuō)確保養(yǎng)老金保值增值，資本市場(chǎng)并不是唯一的限制性條件，而養(yǎng)老金在資本市場(chǎng)不成熟的國(guó)家如智利、愛(ài)沙尼亞、斯洛文尼亞等國(guó)，二者互動(dòng)作用卻更明顯。因此我國(guó)養(yǎng)老金決不能等資本市場(chǎng)發(fā)展成熟了再入市，必須對(duì)現(xiàn)行養(yǎng)老金管理體制進(jìn)行深度改革，不能眼看養(yǎng)老金貶值而入不敷出，要通過(guò)市場(chǎng)的力量緩解財(cái)政負(fù)擔(dān)，養(yǎng)老金改革相關(guān)配套法律法規(guī)也應(yīng)以促進(jìn)其可持續(xù)發(fā)展為方向進(jìn)行修訂。

其次，養(yǎng)老金投資主體應(yīng)是一個(gè)統(tǒng)一的、行為和決策高度一致的機(jī)構(gòu)投資者，而現(xiàn)行的養(yǎng)老金籌集與發(fā)放權(quán)力分散在兩千多個(gè)獨(dú)立的行政單位手中，通過(guò)前期理論分析可以知道，養(yǎng)老金投資需要一個(gè)穩(wěn)定而長(zhǎng)期的營(yíng)運(yùn)過(guò)程，過(guò)多的參與者會(huì)打破這一長(zhǎng)期均衡體制，造成資本市場(chǎng)的動(dòng)蕩，不利于養(yǎng)老金的長(zhǎng)期受益。而進(jìn)行全國(guó)統(tǒng)籌在目前來(lái)看成本高、難度大。因此需要將養(yǎng)老金的籌集與發(fā)放權(quán)統(tǒng)一到省一級(jí)的主體中，并采取信托方式進(jìn)行營(yíng)運(yùn)。

再次，養(yǎng)老金投資作為一種證券化的投資工具，其投資模式和規(guī)則也應(yīng)遵從金融衍生品的投資方式，因養(yǎng)老金債務(wù)長(zhǎng)期性、風(fēng)險(xiǎn)性、收益性的特點(diǎn)，需要在市場(chǎng)上尋找期限匹配、風(fēng)險(xiǎn)匹配、收益匹配的相關(guān)投資產(chǎn)品，做到資產(chǎn)負(fù)債匹配原則才能在源頭避免管理混亂。同時(shí)相關(guān)部門應(yīng)放寬投資管制，提高投資者數(shù)量和質(zhì)量。

最后，養(yǎng)老金的籌集與發(fā)放雖然掌握在政府手里，但是其投資活動(dòng)的開展需要暴露在公眾的監(jiān)督之下，應(yīng)建立完善的《養(yǎng)老金投資運(yùn)營(yíng)管理辦法》，明確投資范圍及資產(chǎn)負(fù)債匹配原則，建立投資機(jī)構(gòu)評(píng)估準(zhǔn)則，豐富第三方評(píng)估機(jī)構(gòu)，建立信息披露機(jī)制，財(cái)務(wù)報(bào)表和稅務(wù)報(bào)表應(yīng)由有資質(zhì)的會(huì)計(jì)師事務(wù)所進(jìn)行審計(jì)，確保一系列投資行為在法律框架下進(jìn)行。

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[責(zé)任編輯劉瑜]

收稿日期：2016-03-24

作者簡(jiǎn)介：楊一帆(1984—)，男，副教授，西南財(cái)經(jīng)大學(xué)與德國(guó)馬普學(xué)會(huì)國(guó)際社會(huì)保障研究所聯(lián)合培養(yǎng)博士，西南交通大學(xué)國(guó)際老齡問(wèn)題研究院副院長(zhǎng)，研究方向：社會(huì)保障、養(yǎng)老經(jīng)濟(jì)。

中圖分類號(hào)：F842.6；F832.5

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1672-8505(2016)04-0068-07

The Relation Between Pension and Capital Market and Its Enlightenment for China Pension Development:An Empirical Analysis Based on Vector Error Correction Model of 34 Countries

YANG Yi-fan1CHENG Zi-jian2

(1.ResearchInstituteofInternationalAgingScience,SouthwestJiaotongUniversity;2.SchoolofPublicManagement&PoliticsandLaw,SouthwestJiaotongUniversity,Chengdu,Sichuan, 610031,China)

Abstract:This paper performs the cause-and-effect analysis via the data of OECD national pension funds and capital market and finds 4 interaction relation sets of different levels by using the method of conditional heteroscedasticity. And it then establishes the cointegration and vector error correction model to analyze the mutual effect between pension investments and capital markets. The examination of the residual item via Lagrange multiplier test verifies the fact that the residual item has no self-correlation, which proves the stability of the model order. The results show that the relation between pension investment and capital market expansion and stability varies according to different capital accumulation, risk preferences, and management system. Finally, the essay, based on the international comparative analysis, clarifies the enlightenment of China pension development in several aspects.

Key words：pension investment; Grange causality; Vector Error Correction Model