中国机关事业单位养老保险改革：国际比较及实证研究

上一节使用横截面数据的同时考虑了养老基金、法律起源和资源禀赋说对金融发展特别是股票市场发展的影响，受制于样本容量，使用横截面数据无法进一步研究不同养老金模式下养老基金对金融发展的影响，因此这里使用面板数据进行实证分析。

1.模型设定和数据说明

根据前文OLS估计结果，这里使用股票市值与GDP之比（SMC）作为被解释变量，解释变量包括养老基金资产规模与GDP之比（PAP）、人均GDP和政府消费与GDP之比（CG）。理论上，前两个变量和金融发展正相关，而第三个变量和金融发展负相关，这是因为政府消费与GDP之比越高，表明政府对社会经济干涉的程度越深，这不利于金融发展。为了计算养老基金对股票市值的弹性，这里对上述所有变量取对数后进行估计。估计的方程形式如下：

方程中下标i代表国家，t代表年份，α表示截距项，β为解释变量对股票市值的弹性，u为随机误差项。本节面板数据使用经合组织（OECD）26个国家2001到2008年的数据，其中股票市值使用世界银行金融发展和结构数据库（2012），养老金资产规模占GDP比重使用OECD的Pension Markets in Focus（2012），人均GDP和政府消费占GDP比重（CG）都来自宾州大学Penn World Table 7.1的数据。

为了研究不同养老金模式下养老基金对金融发展的影响，本节分别对26个国家进行估计，其中英美模式7个、大陆模式9个、智利模式5个、北欧模式5个。由于这里使用数据中的国家数大于年份，因此属于短面板数据，故采取变截距模型进行估计。根据F统计量检验，这里应该拒绝混合模型，采取个体固定效应模型。进一步根据Hausman检验结果，全部国家、英美模式和北欧模式应该采取固定效应进行估计，大陆模式和智利模式应该采取随机效应进行估计。在进行固定效应估计时，考虑到各国国家养老基金对金融发展影响的差异，使用GLS法（Cross-section Weights）进行估计。

2.估计结果(www.xing528.com)

表14.3给出了面板数据的估计结果。首先，在保持人均GDP和政府消费比重不变的前提下，养老金资产规模对股票市值的影响在所有的模型中都显著，估计的弹性在0.28%到0.73%之间。这意味着养老金资产规模每增加1%，股票市值将增加0.28%到0.73%之间。这个结果值得关注的一点是，养老金资产对金融发展的影响在金融市场发达、养老金资产规模大的英美国家较小，而在金融市场不太发达、养老金资产规模较小的欧洲大陆国家、新兴市场的拉美国家和中东欧国家较大。例如，在人均GDP和政府消费比重不变的情况下，在英美模式下，养老金资产规模每增加1%，股票市值将增加0.28%，而在大陆模式下，则为0.33%，而智利模式下则为0.58%，北欧模式下则高达0.73%。这意味着养老金资产规模的增加对股票市场发展的影响，在那些非英美法系、金融市场相对不发达、经济发展水平相对落后的国家更加显著。

其次，在其他变量不变的情况下，人均GDP在四个模型中都显著，对金融发展的弹性在0.55和2.27之间，这表明经济发展水平仍然是影响金融发展的重要因素。在北欧模式下，人均GDP不显著的原因是由于该变量和政府消费高度相关，这也是在智利模式下显著性水平下降的原因。

最后，在其他变量不变的情况下，政府消费比重在三个模型中都显著，对金融发展的弹性在 − 0.74和 − 2.28之间，这表明以政府消费占比为指标的政府对社会经济活动干预的程度越深，对金融发展的负面影响越大。这一估计结果和通常的经济理论是一致的。在智利模式下，该变量不显著的原因是和人均GDP的相关度较高。

表14.3　面板数据估计结果

注：***、**、*分别表示在1%、5%和10%的水平上显著，括号内为t值。