基本养老基金与社会融资规模的影响关系检验

（一）参数选取、数据处理及单位根检验

1.参数选取、数据处理

为研究中国基本养老基金与社会融资之间的关联，中国基本养老基金分别选取基本养老基金收入和基本养老基金支出两个指标参数，社会融资则分别选取股票融资、信贷融资、债券融资3个指标参数。考虑到现实数据的可获得性，基本养老基金收入和支出来自中国人力资源和社会保障部统计数据的2014年1月—2017年8月的月度数据，并且基本养老基金收入、支出分别为城镇职工养老基金收入、支出与城乡居民养老基金收入、支出之和，股票融资、信贷融资和债券融资则来自中国人民银行官方网站统计数据中2014年1月—2017年8月的月度数据。为研究问题的便利，对以上时间系列数据进行自然对数处理，基本养老基金收入、基本养老基金支出、股票融资、信贷融资、债券融资时间系列参数变量分别以Ys、Yz、Gr、Xr、Zr表示。

2.单位根检验

对以上时间系列参数变量进行ADF单位根检验，检验结果显示基本养老基金收入Ys、基本养老基金支出Yz、股票融资Gr、信贷融资Xr、债券融资Zr均存在单位根，即都是不平稳的，这说明Ys、Yz、Gr、Xr、Zr均不是零阶单整系列I（0）。

继续对以上系列的一阶差分系列进行ADF单位根检验，其ADF检验结果如表5-1所示：

表5-1　参数变量一阶差分系列ADF单位根检验结果

注：（C，T，N）指进行ADF单位根检验的类型，D指时间系列变量的一阶差分，其中C指常数项，T指时间趋势项，N指滞后阶项，***指1%的显著性状态。

从表5-1可以看出：Ys、Yz、Gr、Xr、Zr的一阶差分系列均不存在单位根，即都是平稳的，也就是说时间系列变量Ys、Yz、Gr、Xr、Zr均是一阶单整系列I（1）。

（二）VAR模型构建

1.滞后长度标准

为确定VAR模型的滞后阶数，选择最大的滞后阶数，其部分检验结果如表5-2所示：

表5-2　VAR模型滞后长度标准检验结果

注：LR代表对数似然值，AIC代表赤池信息准则值，SC代表施瓦茨准则值。

依据LR（似然比）检验规则、AIC信息准则和SC准则，即如果LR＞χ20.05就拒绝原假设以及AIC和SC值尽量小的标准，确定滞后阶数为3比较符合实际。因此，后面的实证检验均是基于3阶滞后建立的VAR模型。

2.VAR模型建立

基于三阶滞后建立时间系列变量Gr、Xr、Zr、Ys、Yz的向量自回归VAR（3）模型。其模型如下：

其中，δ为待估计的系数矩阵，ε为扰动向量，T为样本量。

（三）实证检验

1.格兰杰（Granger）因果关系检验

（1）AR根

为了检验建立的VAR（3）模型的稳定性如何，进行AR根估计。当被估计的VAR（3）模型的根模倒数小于1时，也就是均在单位圆内时，表示VAR（3）模型是稳定的，否则表示VAR（3）模型并不稳定。VAR（3）模型的AR根图如图5-1所示：

图5-1　AR根模

从图5-1可以看出，AR根的模全部是在单位圆之内，即建立的VAR（3）模型是稳定的。

（2）格兰杰（Granger）因果关系检验

为了检验一个时间系列变量的滞后变量能否在VAR（3）模型中其他变量中被引入，进行VAR（3）模型的Granger因果检验。当一个时间系列变量的滞后变量能够影响到其他时间系列变量时，就说明它们之间存在Granger因果关系。VAR（3）模型的Granger因果检验结果如表5-3所示：

表5-3　VAR（3）模型系列变量Granger因果相关性检验结果

注：为节约篇幅，表中只列出5%及以上显著性水平上存在Granger因果关系的变量，其他未列出的变量关系均表示不能在5%显著性水平下拒绝原假设。

从表5-3可以看出：社会融资和基本养老基金中任意变量都会受到其他4组变量的共同影响；股票融资是不受基本养老基金影响的；信贷融资和债券融资是受到基本养老基金收入影响的；同时，基本养老基金支出是受到信贷融资影响的，基本养老基金收入是不受社会融资影响的。

2.JJ协整与VEC模型检验(www.xing528.com)

（1）JJ协整检验

为验证建立的VAR（3）模型中时间序列变量之间是否存在协整关系，进行JJ检验。在进行JJ检验时，采取常见的有确定性趋势且协整方程只有截距形式的方程。VAR（3）模型中时间系列变量Gr、Xr、Zr、Ys、Yz之间JJ检验结果如表5-4所示：

表5-4　时间系列协整检验的结果

注：*是指在10%的显著性水平下不能接受原假设，**是指在5%的显著性水平下不能接受原假设，***是指在1%的显著性水平下不能接受原假设。

从表5-4可以看出：按照迹检验的结果，VAR（3）模型存在3个协整向量；按照最大特征根检验的结果，VAR（3）模型也存在3个协整向量。总之，中国股票融资、信贷融资、债券融资、基本养老基金收入、基本养老基金支出这5个变量是存在协整关系的。

在此基础上估计协整向量矩阵β，其协整向量矩阵β估计结果如表5-5所示：

表5-5　VAR（3）模型协整向量矩阵β估计结果

注：（　）里数据是指相应系数所对应的t统计量值。

假定股票融资Gr、信贷融资Xr、债券融资Zr与基本养老基金收入Ys、基本养老基金支出Yz之间具备长期均衡关系，给出其他变量系数约束是零，其股票融资、信贷融资、债券融资长期均衡方程分别如下：

协整方程1

Grt=33.7763-23.5680Yst+21.1040Yzt+ecm1t

协整方程2

Xrt=7.8629+1.9116Yst-1.1814Yzt+ecm2t

协整方程3

Zrt=-13.3340+19.1477Yst-16.4818Yzt+ecm3t

协整方程1、协整方程2、协整方程3分别是指股票融资方程、信贷融资方程、债券融资方程，其中ecm是指各协整回归方程的残差项，即误差修正模型中所指的误差修正项。

从上述3个长期均衡方程可以看出：在其他条件确定的时候，中国基本养老基金收入平均增加1%，股票融资平均降低23.5680%，信贷融资平均增加1.9116%，债券融资平均增加19.1477%；同样，在其他条件确定的时候，中国基本养老基金支出平均增加1%，股票融资平均增加21.1040%，信贷融资平均降低1.1814%，债券融资平均降低16.4818%。这也说明中国基本养老基金与社会融资之间存在长期均衡的协整关系。

（2）VEC模型检验

从表1看出，VAR（3）模型各变量系列均属于I（1）系列，JJ协整检验的两个统计量基本意味着存在3个协整向量。在上述长期均衡方程的基础上，建立反映变量之间短期关系的向量误差修正VEC模型：

其中，yt=（Grt，Xrt，Zrt，Yst，Yzt）'，ecmt-1=（ecm1t-1，ecm2t-1，ecm3t-1）'，。

对于VEC模型估计后不显著（t统计量值小）变量进行忽略，经过处理后股票融资Gr、信贷融资Xr、债券融资Zr的VEC模型分别如下：

股票融资Gr的VEC模型：

信贷融资Xr的VEC模型：

债券融资Zr的VEC模型：

从上述3个VEC模型的估计结果可以看出：在放宽其他变量约束为零的限制后，股票融资、信贷融资、债券融资长期误差修正后的协整关系发生了一些变化，具体为：中国股票融资分别受到基本养老基金收入与支出滞后期的影响，其中对于基本养老基金收入滞后一期（反向影响系数23.7791）和基本养老基金支出滞后一期、二期的影响（同向影响系数1.5503，2.2701）较明显；中国信贷融资受到基本养老基金收入滞后三期的影响，不过影响较小；中国债券融资受到基本养老基金收入与支出的滞后期影响，其中对于基本养老基金收入滞后一期、二期（反向影响系数2.1516，1.2313）和基本养老基金支出滞后一期、二期（正向影响系数1.0374，1.3049）的影响较明显。

（四）研究结论及建议

从上面的实证检验可以发现：在中国社会融资与基本养老基金的协调效应中，基本养老基金收入与社会融资的信贷融资和债券融资存在因果关系，信贷融资与基本养老基金支出存在因果关系。从长期来讲，社会融资分别与基本养老基金存在长期均衡关系；从短期来讲，社会融资分别受到基本养老基金不同滞后期的多样化影响。实际上，中国社会融资与基本养老基金之间复杂的协调效应是同中国目前实行的养老保险制度和养老基金的运营管理密切相关的：第一，中国社会融资市场发展不平衡，尤其是股票市场相对不成熟，制约了基本养老基金的运营管理。为了规避养老基金管理中的风险，中国基本养老基金投资对股票等高风险投资工具进行了诸多限制，银行存款和债券等安全性投资工具在养老基金管理中长期被运用。第二，中国养老保险制度实行社会统筹与个人账户相结合的统账结合制度，对于统筹基金实行现收现付，对于个人账户基金实行基金积累。长期下来，随着基本养老基金收入规模的不断增大，为安全考虑，其资产配置中对股票等风险资产的配置比重相对会不断下降，而对信贷和债券等安全性较高资产的配置比重相对会上升。第三，中国社会融资的不同融资之间存在一定的相互替代和影响，并且融资结构会发生变化，这也会影响中国基本养老基金收入与支出的管理和选择。随着社会融资结构调整及其市场变化带来的养老基金资产配置的变化，在基本养老基金管理方面会做出适应性调整。

这里结合目前中国养老基金管理及社会融资变化调整趋势提出两点政策建议：第一，完善基本养老基金管理体系。中国基本养老基金作为社会性公共基金，理应交由社会自治性机构进行管理。全国社保基金理事会应该能够对中国基本养老基金等社保基金进行独立管理和运营，减少政府及相关行政部门的干预和影响。在基本养老基金筹集和待遇支付方面尝试实行政府监管下的全面市场化管理。同时，借鉴大多数的发达国家经验，养老基金投资运营宜采用审慎原则，进一步放宽基本养老基金在资本市场等长期融资市场投资工具的限制，进一步发挥其在社会融资市场完善和结构优化调整中的积极促进作用。第二，调整优化社会融资结构。调整并优化社会融资体系中直接融资与间接融资的比重结构，提高社会直接融资的比重，使直接融资市场在养老基金资产配置管理中发挥更为重要和积极的载体作用。同时，对于间接融资中不同融资类型的比例结构进行微调，提高非信贷融资，特别是提高债券和股票融资对养老基金投资管理的保障支持力度，不仅尽可能发挥不同类型融资市场对养老基金高效管理的促进作用，而且使得社会融资结构的优化带动中国基本养老基金资产配置的优化，最终实现中国基本养老基金与社会融资之间的现实协调效应。