我国居民杠杆率对人口出生率的影响研究_王少芬.pdf

2022年第4期（总第127期）No.4.2022General.No.127闽南师范大学学报（哲学社会科学版）JOURNAL OF MINNAN NORMAL UNIVERSITY（Philosophy and Social Sciences）我国居民杠杆率对人口出生率的影响研究王少芬（闽南师范大学 商学院，福建 漳州 363000）摘要:基于20172019年我国278个地级以上城市的数据，分析了居民杠杆率及其他因素对我国人口出生率的影响。实证结果表明，居民杠杆率对人口出生率存在明显的抑制效应，且抑制作用在中西部地区高于全国，而在东部地区不显著。其他控制变量中，经济发展水平、教育水平、居民的支出水平、养老保障水平对人口出生率有显著的正向影响，而医疗卫生水平、居民储蓄水平、医疗保障水平、收入分配差距对人口出生率有显著的负向影响。关键词:居民杠杆率；人口出生率；基尼系数中图分类号:F830 文献标识码:A 文章编号:2095-7114(2022)04-0013-07人口数量和结构是影响我国可持续发展的关键因素之一，近年来我国人口出生率持续下降，已经引起了社会的广泛关注。据统计，2019年我国人口出生率为10.48，全国出生人口数量为1465万人，是我国自1949年以来最低值。而此后的2020年、2021年人口出生率更是相继下降到8.52、7.52，人口发展进入关键转折期（如图1）。为了提高人口出生率、促进人口均衡发展，国家在逐步调整了计划生育政策的同时，还采取了教育“双减”、医疗加大采集、房地产坚持房住不炒等政策。与人口出生率持续下降相对应的是中国居民家庭债务规模的迅速增长。据国家金融与发展实验室提供的居民杠杆率（居民部门债务/GDP）原始数据，自 2008年金融危机以来，我国居民杠杆率一直呈现高速加杠杆态势，由 2008年末的18.43%上涨至2021年末的62.1%，十二年的时间累计上升了44个百分点。我国最近的人口出生率拐点是在2016年出现，而2016年也是居民开始加速加杠杆的开始。收稿日期 2022-07-31作者简介 王少芬，女，福建漳州人，闽南师范大学商学院讲师。基金项目 福建省社科规划一般项目（FJ2020B071）；福建省中青年教师教育科研项目（JAS20156）。数据来源：国家统计局,http:/ 20002021年中国人口出生率及居民杠杆率走势图 13DOI:10.16007/ki.issn2095-7114.2022.04.0092022年闽南师范大学学报（哲学社会科学版）当前，为实现我国经济的平稳健康有序发展，人口的数量和结构均衡稳定是当前以及未来很长一段时间都需要密切关注的重要问题。在高杠杆环境下，居民的生活和心理的压力都在增加，居民杠杆率的攀升是否会影响到人们的生育意愿、是否会抑制人口出生率，是直接效应还是间接效应，这都需要进一步检验，而解答这些问题也将有助于为政府出台相关政策提高人口出生率提供参考依据。一、文献综述关于人口出生率的影响因素问题，国内外学者均展开了广泛的研究。Becker的研究认为育龄父母越来越注重孩子质量，从而做出减少孩子数量的生育决策，导致人口出生率下降1。Abdul等人根据多指标聚类调查(MICS4)数据进行研究，结果显示非洲加纳的人均受教育年限每增加一年，出生人口的预期数量将减少0.252。国内的有些学者认为我国人口出生率的变动很大程度上取决于国家在生育政策上的调整。何亚丽等采用代际交迭模型进行研究，得出社会保障支出对于人口出生率具有抑制作用的结论3。张冲和万新月认为，人均受教育年限对人口出生率的影响呈“U”型，且存在空间溢出效应4。玛依拉 吐尔逊和常轩基于20012018年我国省级面板数据运用门限回归法分析人口出生率的影响因素，实证结果显示：生育保险对人口出生率有显著的促进作用，但是在不同的门限值下促进作用是有差异的，当以卫生医疗水平和人力资本水平为门限时促进作用是增强的，而以经济水平为门限时是减弱的5。杨斌和丁笠晋基于20102019年省级面板数据，关注房价上涨对人口出生率的影响，实证结果显示房价上涨对人口出生率具有显著的负向影响，这种影响还具有区域异质性，在东部省份以挤出效应为主，在中西部省份是以财富效应为主6。钟晓龙和王自锋在估算了20002017年283个地级市以上城市人力资本的基础上，实证分析了人力资本对人口出生率的非线性影响，认为人力资本会降低人口出生率7。以上研究从不同的视角对人口出生率的影响因素进行了分析，但鲜有看到关于居民杠杆率与人口出生率之间关系的研究。家庭经济收入是家庭生育决策一个不可忽视的重要因素，因此，本论文在归纳整理现有研究成果的基础上，拟构建经典的计量经济面板回归模型，以居民杠杆率为核心解释变量，将其他的影响因素作为控制变量，从居民的借贷水平、城市的经济发展水平、教育水平、医疗卫生水平、居民的收入水平、支出水平、储蓄水平、保障水平等方面多角度全方位地解析人口出生率的影响因素。二、变量选取与描述统计分析基于数据的可得性，本文采用我国20172019年278个地级以上城市的相关截面数据，深入分析居民杠杆率对人口出生率的影响。以城市人口出生率指标（人口出生率=年出生人数/年平均人数1000）作为被解释变量，用以衡量人口出生情况变动水平，记为Y。影响人口出生率的因素有很多，本文着重对比分析居民杠杆率对人口出生率的影响，基于此目的，需要控制其他的影响因素，因此以居民杠杆率为核心解释变量，将其他的影响因素作为控制变量。在控制变量的选取上借鉴以往相关研究的文献资料，结合数据的可获得性，分别从城市的经济发展水平、教育水平、医疗卫生水平、居民的收入水平、支出水平、储蓄水平、保障水平等方面考虑。最终初步选取的控制变量主要包括：城市地区生产总值增长率（百分比），记为X1；教育支出（千元/人），取对数记为X2；医院、卫生院床位数（张/千人），记为X3；职工平均工资（元），将其作对数处理，记为X4；人均社会消费品零售总额（万元），作对数处理后记为X5；将城乡居民储蓄年末余额（万元）除以年平均人口，得到人均储蓄，并作对数处理之后记为X6；将城镇基本医疗保险参保人数（人）除以年平均人口（万人），得到城镇基本医疗保险参保者占比，记为X7；将城镇基本养老保险参保人数（人）除以年平均人口（万人），得到城镇基本养老保险参保者占比，记为X8；家庭部门杠杆水平定义为：住户贷款余额占地区生产总值的百分比，又称家庭部门杠杆率，当期的家庭部门杠杆率记为X9；各地区基尼系数记为X10；上一期的家庭部门杠杆率记为X11。各变量的定义如表1所示，以上各变量的数据主要来源于各地级市历年统计年鉴、中国人民银行网站。对于个别缺失数 14第4期王少芬：我国居民杠杆率对人口出生率的影响研究三、居民杠杆率对人口出生率影响的实证分析为了分析居民杠杆率及其他多方面因素对人口出生率的影响作用，本文构建了一个基于278个地级以上城市的计量经济面板回归模型，模型设定如下：Yit=0+1X1it+2X2it+3X3it+4X4it+5X5it+6X6it+7X7it+8X8it+9X9it+10X10it+11X9iX10i+ui+i+it在上式中下标i代表城市，t代表年份。ui为各城市固定效应，代表了不随年份变化而变化的不可观测因素。i为年份固定效应，代表了不随城市变化而变化的不可观测因素。it则为随机扰动项，0为常数项，9为核心解释变量居民杠杆率的回归系数，18及10为其他控制变量的回归系数。11为居民杠杆率与基尼表2 各变量20172019年描述统计分析时间201720182019201720182019时间201720182019201720182019指标平均值平均值平均值标准差标准差标准差观测数指标平均值平均值平均值标准差标准差标准差观测数Y14.28412.14310.6235.0464.0403.164278X66.6387.2298.0353.6854.0344.500278X17.0666.9706.4282.9032.6182.639278X70.3200.3260.3260.2710.2700.253278X22.0332.1712.3061.2381.3331.402278X80.3420.3570.3620.2650.2620.255278X37.5148.0398.2312.9933.1653.100278X90.4760.4640.4940.2330.2280.240278X44.8204.8644.8980.0760.0780.080278X100.3460.3400.3330.1360.1350.137278X53.7433.8474.1662.2652.2772.483278X110.4460.4330.4620.2290.2220.233278表2为20172019年各变量的均值和标准差，通过对比分析可以清楚地看到，近三年来人口出生率（Y）的平均值有明显的下降，而体现各城市人口出生率分布统计量标准差是变小的，说明各城市人口出生率普遍呈下降趋势。影响因素方面，除了地区生产总值增长率（X1）的平均值由7.066%下降到6.428%以及体现贫富差距的基尼系数（X10）平均值由0.346下降到0.333，其他影响因素（X2X9、X11）这些指标的平均值均为逐年递增的。且所有的影响因素变量的标准差的变动差异都不是很大，即各变量在这三年的分布情况都相对比较平稳。表1 各变量定义变量X5 人均社会消费品零售总额（万元）对数变量Y 人口出生率（）X1 地区生产总值增长率（%）X2 教育支出（千元/人）对数X3 医院、卫生院床位数(张/千人)X4 职工平均工资(元)对数X6 城乡居民人均储蓄(万元)对数X7 城镇基本医疗保险参保人数占比X8 城镇基本养老保险参保人数占比X9 居民杠杆率（%）X10 基尼系数X11 上一期居民杠杆率（%）据的处理，当有相邻年份的数据时，可以采用插值的方法进行填补，对于缺失比较严重的变量或城市，只能作删除处理。152022年闽南师范大学学报（哲学社会科学版）表3 面板时间固定效应模型回归结果 全国变量常数项X1X2X3X4X5X6X7X8X9X10X9*X10R平方调整的R平方F统计量F统计量p值模型（1）系数-5.745(10.169)0.324*(0.048)1.465*(0.164)-0.097*(0.048)3.292(2.131)0.217*(0.021)-0.167*(0.094)-6.612*(0.054)2.249*(1.007)-1.535*(1.029)-0.111(0.662)0.179(0.088)0.3330.32231.4910.000模型（2）系数9.651*(0.559)0.336*(0.048)1.562*(0.154)-0.104*(0.048)0.252*(0.090)-0.172*(0.054)-6.688*(1.005)2.240*(1.025)-1.067*(0.541)0.3300.32140.4460.000东部模型（3）系数62.849*(21.415)0.417*(0.131)1.889(0.315)-0.271*(0.105)-10.484*(4.481)0.273(0.182)-0.410*(0.102)-4.850*(1.671)2.453(1.980)-1.543(1.166)-0.742*(0.344)0.912(0.638)0.3890.36113.7070.000模型（4）系数54.158*(19.467)0.387*(0.129)2.092*(0.289)-0.238*(0.104)-8.762*(4.063)-0.328*(0.095)-3.240*(1.339)-0.340*(0.137)0.3730.35318.7880.000中西部模型（5）系数-22.563*(10.453)0.179*(0.061)0.903*(0.182)0.045(0.053)6.974*(2.190)0.102(0.103)0.044(0.057)-7.028*(1.305)-0.122(1.174)-1.847*(0.611)-0.149(0.222)0.351(0.339)0.3130.29316.3060.000模型（6）系数-24.078*(10.411)0.168*(0.061)1.003*(0.173)7.375*(2.179)-5.609*(0.933)-1.622*(0.545)0.3020.29129.1090.000*表示p0.05，*表示p0.01，括号里的数字为回归系数的标准误差。系数交叉项的回归系数，用于检验基尼系数对居民杠杆率影响人口出生率的调节作用。当11与9系数符号相同时，表明存在调节作用，反之则不存在。我国地域辽阔，东中西部之间存在着较大差异，为分析居民杠杆率对人口出生率的影响在区域之间是否存在异质性，依照国家统计局的标准，将北京、天津、河北、辽宁、山东、上海、江苏、浙江、福建、广东和海南这些省市归为东部地区，而其余省市则归为中西部地区。（一）回归结果及异质性分析本面板回归模型的核心解释变量居民杠杆率X9，对人口出生率的影响为显著的负相关，居民杠杆率每增加1%，人口出生率将平均下降1.067。2008年到2016年，我国居民杠杆率快速上升，从18%左右升至45%。20172019 年，在国家去杠杆政策影响下，居民杠杆率相对得到控制，分别为 48.97%、52.1%和55.8%。我国的金融体系一直比较稳健，尽管居民杠杆率上升过快，对实体经济和金融体系没有产生直接影响，但是对人口出生率的抑制效应可能就是它所衍生的新的社会问题。目前我国城镇居民家庭运用杠杆现象较为普遍，且房贷是家庭负债的基本构成。居民购房高杠杆不仅会影响消费，还对人口出生率产生抑制作用。在分区域样本分析上，这种抑制作用在中西部地区表现显著，居民杠杆率每增加1%，人口出生率将平均下降1.622，而在东部地区则不显著（表3）。16第4期王少芬：我国居民杠杆率对人口出生率的影响研究其他控制变量的影响分析如下：地区生产总值增长率X1对人口出生率有显著的正向影响，且存在明显的区域异质性。就全国而言，地区生产总值增长率每增加一个单位即1%，人口出生率将平均增加0.336，且对东部地区的影响（0.387）比对中西部地区的影响（0.168）大。教育支出X2对人口出生率的影响为正向，即越重视教育的地区，其教育资源越丰富，教育水平越高，相应的人口出生率会较高。东部地区的教育投入优越于中西部地区，因此东部地区的教育支出对人口出生率的影响也大于中西部地区。医疗卫生水平X3对人口出生率的影响在全国及东部地区模型中具有显著的负向影响，而对中西部地区的影响不显著。在中西部，职工平均工资X4的上涨显著地提高了人口出生率，而在东部则显著地降低了人口出生率。产生这一差异的主要原因可能是由于区域经济发展水平的不同，在经济较发达的地区，女性的受教育水平和劳动参与率较高，并且在较高的工资水平下，女性生育的机会成本更高，因此生育率更低。与东部地区相比，中西部地区的社会经济文化等各方面水平都较为落后，职工平均工资的上涨对人口出生率的影响以财富效应为主，而东部地区以挤出效应为主。代表居民支出水平的X5人均社会消费品零售总额（万元）对数，对人口出生率的影响为正向，就全国范围而言在10%的显著性水平下显著，而在分地区情况下则均需要更高的显著性水平才会有显著影响。其含义为人均社会消费品零售总额每增加1%，人口出生率将平均增加0.252。代表居民储蓄水平的控制变量X6对人口出生率有显著的负向影响，在东部地区城乡居民人均储蓄每增加1%，人口出生率将平均减少0.382，而在全国范围下则是减少0.172。可见储蓄越充足的居民，他们经济上的安全感更高，面对压力巨大的社会环境，生育意愿明显受到抑制，而且这种现象在东部地区表现得更为明显。城镇基本医疗保险参保人数占比对人口出生率表现为显著的负向影响，这种影响在东、中西部之间也表现出异质性，中西部的抑制作用大于东部。即医疗保险参保人数越多的城市，其人口出生率越低。体现收入分配公平程度的指标基尼系数X10对人口出生率的影响，在东部地区是显著的负相关，即收入分配差距越大，人口出生率越低。而在中西部及全国样本回归中均不显著。在我国，东部地区和中西部地区收入分配差距较大，且这一差距还呈现逐年加大的趋势。最后一项居民杠杆率与基尼系数交叉项，其系数在全国样本及分区域样本回归中均不显著，表明基尼系数对居民杠杆率影响人口出生率的调节作用不显著。（二）稳健性检验为验证上述回归结果的可信度，对全国样本的面板回归模型进行稳健性检验。显著由于面板数据存在截面相关，采用稳健标准误可能会影响显著性检验的结果，表4中的模型（2）即为稳健标准误后的回归结果，可以看到回归系数没有发生变化，但是括号中参数的标准误得到了修正。表4 稳健性与内生性检验结果变量常数项X1X2X3X5X6模型（1）系数9.651*(0.559)0.336*(0.048)1.562*(0.154)-0.104*(0.048)0.252*(0.090)-0.172*(0.054)模型（2）稳健标准误法系数9.651*(0.791)0.336*(0.059)1.562*(0.253)-0.104*(0.070)0.252*(0.136)-0.172*(0.084)模型（3）X11为替代变量系数9.707*(0.557)0.335*(0.048)1.556*(0.154)-0.105*(0.048)0.249*(0.090)-0.171*(0.054)模型（4）X11为工具变量系数9.733*(0.563)0.336*(0.048)1.562*(0.155)-0.105*(0.048)0.251*(0.090)-0.172*(0.054)172022年闽南师范大学学报（哲学社会科学版）除了当年的居民杠杆率会影响当年的人口出生率外，过去的居民杠杆率也会影响当年的人口出生率，因此将滞后一期的居民杠杆率X11引入原模型进行面板回归，回归结果如表4中的模型（3）所示。滞后一期的居民杠杆率对人口出生率有显著的负向影响，且在绝对值上，其抑制作用大于当期居民杠杆率对人口出生率的影响。（三）内生性问题由于前期的居民杠杆率和当期的居民杠杆率具有高度相关性，而当期的人口出生率对前期的居民杠杆率无法产生影响。因此，以居民杠杆率的滞后一期X11作为核心解释变量居民杠杆率X9的工具变量，采用两阶段最小二乘法（2SLS）来解决回归模型的内生性问题。回归结果为表4的模型（4），该模型中居民杠杆率的回归系数在5%的水平下显著为负，表明居民杠杆率的提升会抑制人口出生率的增长，其结果与全国样本下的基础模型结论相一致，说明在克服内生性问题后，原面板回归模型的设计是合理的且选取的工具变量是有效的。四、研究结论及政策建议本文基于我国278个地级以上城市20172019年的相关数据，建立面板时间固定效应回归模型，实证分析了居民杠杆率及其他因素对我国人口出生率的影响。研究发现：在全国样本数据模型下，核心解释变量居民杠杆率对人口出生率有显著的负向作用，这种负向作用在东中西部地区间存在差异，在东部地区城市不显著，而在中西部地区是显著的，并且抑制作用大于全国样本数据模型。而其他控制变量中，代表城市的经济发展水平、教育水平、居民的支出水平、养老保障水平方面的解释变量对人口出生率有显著的正向影响，而代表医疗卫生水平、居民储蓄水平、医疗保障水平方面的解释变量对人口出生率有显著的负向影响。异质性分析发现，东部地区经济发展水平和医疗卫生水平对人口出生率的促进作用大于中西部地区；在东部地区，职工平均工资的上涨对人口出生率的有着显著的负向影响，这种影响体现为以挤出效应为主，而在中西部地区职工平均工资对人口出生率的影响则是显著为正，以财富效应为主，具有明显的区域异质性。代表收入分配差距的基尼系数在东部地区与人口出生率呈显著的负相关，即当收入分配差距缩小时是有利于提高人口出生率的。基于以上结论，本文提出以下五个方面的政策建议：一是家庭杠杆率攀升已成为影响我国人口出生续表4变量X7X8X9X11R平方调整的R平方F统计量F统计量p值模型（1）系数-6.688*(1.005)2.240*(1.025)-1.067*(0.541)0.3300.32140.4460.000模型（2）稳健标准误法系数-6.688*(1.583)2.240*(1.589)-1.067*(0.597)0.3300.32140.4460.000模型（3）X11为替代变量系数-6.663*(1.004)2.244*(1.025)-1.238*(0.555)0.3300.32240.6090.000模型（4）X11为工具变量系数-6.674*(1.005)2.236*(1.025)-1.238*(0.555)0.3290.32140.6090.000 18第4期王少芬：我国居民杠杆率对人口出生率的影响研究率的不可忽略的主要因素。政府应该运用好杠杆这把双刃剑，既要用它来刺激经济发展，更应该防范高债务给居民带来的经济和精神压力。可以加强对我国居民个人贷款的规模限额管理，严格控制居民杠杆率，及时重视居民债务的问题，对于当下的债务现状、债务违约隐患，适时进行化解和疏导，从而促进消费、激发社会活力、进而提高人口出生率。二是引导居民特别是年轻人树立合理的负债观念。在借贷之前应根据自身需求和还贷能力，认真考量之后再决定，并制定合理的“理债计划”，借贷的目的是使得家庭经济效益最大化。和谐的家庭和稳定的经济有利于提高生育意愿。三是在当前全球疫情的不利环境下，积极应对疫情促进国家经济稳定持续发展，从而有效地保障居民家庭收入的平稳性，降低并预防家庭债务风险。四是继续推进我国的教育、医疗、养老等社会保障体系的改革，不断完善各种社会福利制度，如完善婴幼儿托管市场、减轻义务教育额外的成本负担、合理的产假制度等，降低家庭生育机会成本，提高居民生育意愿。五是人口生育率的降低是内外因素共同作用的结果，在努力改善外部环境的同时，更应该让人们的内在思想发生转变，理性对待孩子的教育，避免“过度培养孩子”“期望完美子女”的行为和观念，减少家庭在子女教育方面不必要的支出，降低孩子的抚养成本，刺激生育意愿，促进人口出生率的上升4108。A Study on the Impact of Chinas Leverage Ratio on the Birth Rate in ChinaWANG Shao-fenAbstract:This paper,based on the data of 278 cities above the prefecture level in China from 2017 to 2019,analyzes the impact of the resident leverage ratio(RLR)and other factors on the birth rate.The empirical results show that RLR has a significant inhibitory effect on the birth rate,and the inhibitory effect in the central and western regions is greater than that of the whole country,but not significant in the eastern regions.Among other control variables,economic development level,education level,residents expenditure level,and pension security level have a significant positive impact on the birth rate.The medical and health level,household savings level,medical security level,and income distribution gap have a significant negative impact on the birth rate.Keywords:RLR;birth rate;Gini coefficient参考文献：1 Becker,G.A theory of marriage:partJ.Political Economy,1973(4):813-846.2 Abdul S S,Baba S S,Jabir H.The impact of Mothers Education of Fertility in GhanaJ.International Journal of Probability and Statistics,2018,7(2):38-42.3 何亚丽,林燕,张黎阳.教育及社保投入对生育率和教育水平的影响J.南开经济研究,2016(3):133-153.4 张冲,万新月.教育进步降低了人口出生率吗？J.统计与信息论坛,2019(7):108-114.5 玛依拉吐尔逊,常轩.我国人口出生率及其影响因素研究:基于动态GMM模型和门限模型的实证分析J.价格理论与实践,2019(11):53-56.6 杨斌,丁笠晋.房价上涨对我国人口出生率的影响:基于省级面板数据的实证分析J.西南石油大学学报(社会科学版),2022(2):35-42.7 钟晓龙,王自锋.高人力资本是否会降低人口出生率:基于地级以上城市宏观数据和CGSS微观数据的实证研究J.山西财经大学学报，2022(3):28-42,10.责任编辑陈丽 19