人口問題與資產(chǎn)配置系列研究之三：人口老齡化對無風險利率長期走勢的影響

大類資產(chǎn)配置研究2023.07.03報告作者人口老齡化對無風險利率長期走勢的影響大類資產(chǎn)配置研究2023.07.03報告作者人口老齡化對無風險利率長期走勢的影響3939832大類資產(chǎn)配置專題報告證券研究報告——人口問題與資產(chǎn)配置系列研究之三本報告導讀：本文分析了人口老齡化對通脹和對自然利率的影響機制，并基于生命周期理論，構造“勞動力老齡化指標”，對名義利率具有指樞下行或暫未結束，人口與無風險利率關系的研究核心是把握人口對通脹和自然利率的生產(chǎn)國老齡化對消費國通脹產(chǎn)生上行壓力，并通過影響全球化進程老齡化對自然利率產(chǎn)生下行壓力，預期壽命延長與勞動力供給下降我們構造勞動力老齡化指標，對長期名義利率要組成部分和共性所在?；诖?，我們構造了青壯年勞動年齡人口 束，但斜率和空間有限。從勞動力老齡化指標走勢來看，主要發(fā)達風險提示：宏觀政策超預期、技術進步超預期、國際環(huán)境超預期、人口結構和社會保障制度改革超預期。了聯(lián)合國人口預測模型。證書編號wanghe27834@S3020003證書編號王大霽(分析師)證書編號8032694證書編號S2080007感謝博士后于文博對本文的貢獻。相關報告不同協(xié)方差矩陣估計方法對比分析2023.06.28堅定復蘇信心，配置成長與可選消費2023.06.25行業(yè)風格輪動背后的周期線索2023.06.252023.06.21基于宏觀因子的大類資產(chǎn)配置框架2023.06.14請務必閱讀正文之后的免責條款部分大類資產(chǎn)配置專題報告2of2of19 2.2.全球化到逆全球化，生產(chǎn)國老齡化對消費國的通脹上行壓力或將 5 7 因素 9 大類資產(chǎn)配置專題報告3of3of191.從通脹和自然利率角度分析老齡化對無風險名義利率的影響無風險利率是資產(chǎn)定價和資產(chǎn)配置中最為基礎的概念。人口對無風險利率的影響是研究人口與資產(chǎn)配置研究系列中的重要一環(huán)。無風險利率本質上是衡量投資的機會成本的抽象概念，無法直接觀測。對于不同的機間拆借利率，而個人投資者的無風險利率可能更接近定期存款利率或貨基于生產(chǎn)函數(shù)和生命周期理論等，人口年齡結構對通脹和自然利率產(chǎn)生影響。對于人口與無風險名義利率的長期關系的研究，核心在于把握人口對通脹和自然利率的影響。下文我們就這兩個方面分別展開論述，并試圖提煉出共性，構造勞動力老齡化指標，對名義利率的長期走勢進行2.生產(chǎn)國老齡化對消費國產(chǎn)生通脹上行壓力配的原因多樣，這些原因與人口年齡結構變化都存在直接或間接的聯(lián)系。2.1.人口老齡化具有一定的通脹效應脹可能產(chǎn)生一定的推動力。以下從需求和供給角度來分析。(1)從需求方面看，人口年齡結構變化通過改變總人口中儲蓄者與消費者的比例影響社會總需求。根據(jù)生命周期理論，人們通常用工作階段的收入平滑其一生的消費，在少兒和工作前期進行凈消費，工作中后期進行凈儲蓄，在老年時期進行凈消費。人口年齡結構變化影響通脹的結果主要取決于不同年齡段人口的比例和其儲蓄系數(shù)。通常來說，凈儲蓄者與通脹負相關，凈消費者與通脹正相關。(Lindh&Malmberg,2000)人口結構與通脹之間存在非線性關系，受撫養(yǎng)人具有一定的通脹屬性。(2015,2016,2018)對22個國家不同年份跨度的數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，人口年U歲)和老年人(65—釋通脹下行。大類資產(chǎn)配置專題報告4of4of1979歲)會引起通脹，但是最佳工作年齡群體(34—64歲)可以抑制通脹。受撫養(yǎng)人占比上升會提升通脹壓力，勞動年齡人口上升減輕通脹壓年人具有通脹效應影響由負轉正kts(2)從供給方面看，勞動年齡人口結構通過影響工資和生產(chǎn)率的增長率來影響通脹水平。價格增長率，即通脹率，由工資增長率和生產(chǎn)率增長率決定。具體關系。知能力、工作速度和學習能力要求高，那么年齡較大的勞動者的生產(chǎn)率會低于年齡較小者；如果行業(yè)對勞動者的工作經(jīng)驗要求高，那么年齡較大的勞動者則會更有優(yōu)勢。隨著技術變革和生產(chǎn)的自動化程度提高，越來越多的行業(yè)提高了對勞動者的學歷和人力資本的要求，高齡勞動者由于知識結構老化，生產(chǎn)率往往不如年輕勞動者。一般認為，勞動者在達到一定年齡(比如45歲)以后，勞動生產(chǎn)率會從頂峰轉趨下降，但工構看，人口老齡化會引起產(chǎn)業(yè)結構的變化。根據(jù)發(fā)達國家的歷史經(jīng)驗，人口老齡化的過程往往伴隨著去工業(yè)化的過程，服務業(yè)在國家經(jīng)濟中的地通過提高勞動生產(chǎn)率來消化勞動力老齡化帶來的成本壓力，但服務業(yè)部這就會在服務業(yè)部門中產(chǎn)生通脹壓力，若服務業(yè)部門的通脹進一步傳導大類資產(chǎn)配置專題報告5of5of19024680246802.2.全球化到逆全球化，生產(chǎn)國老齡化對消費國的通脹上行壓力或將凸顯過去幾十年部分發(fā)達國家人口老齡化，勞動年齡人口占比下降，與此同時通脹中樞下行，本國勞動年齡人口占比增速與通脹呈現(xiàn)正相關性(Goodhart&Pradhan,2020)。封閉經(jīng)濟體的觀察和全球化之間的矛盾造成的。認為老齡化具有通縮屬性的論據(jù)大多基于封閉經(jīng)濟體。而過去幾十年全球化貿(mào)易和產(chǎn)業(yè)分工體系的建立，以及各國老齡化節(jié)奏差異導致部分發(fā)達國家老齡化的同時，發(fā)展中國家人口紅利成為全球勞動CPI年CPI年增長率(右軸)6.00%5.00%4.00%2.00%1.00%0.00%00520102015202090%80%70%60%50%%美國英國費國”——發(fā)達經(jīng)濟體薪資增速停滯，通脹陷入低迷。近幾十年來發(fā)達國家的通脹下行趨勢主要由人口結構變化和全球化共同驅動，二者結合革開放和加入WTO，人口結構改善，世界有效勞動年齡人口增加了一于中國和東歐的有效勞動力供給增加使得貿(mào)易品的生產(chǎn)從高勞動成本移到低勞動成本的生產(chǎn)國，導致生產(chǎn)國的工資急劇上升，而消費國的工資則相對停滯，推動了消費國的產(chǎn)出上升和通脹下降。(Goodhart&Pradhan,2020)6of6of1905050503715960005000800400060030004002000200100000生產(chǎn)國步入老齡化，這種人口趨勢逆轉或將帶來消費國通脹上行壓力。在2010年以前快速上升，此后人口結構大規(guī)模逆轉，僅非洲和印度除外。近年來，全球貿(mào)易壁壘抬升，消費國通過政策鼓勵產(chǎn)業(yè)回流或者轉移，低成本高質量勞動力供給不足，消費國的通脹壓力或將逐步顯現(xiàn)。動作用。從數(shù)據(jù)上看(圖7)，生產(chǎn)國人口紅利與全球化同步，生產(chǎn)國的發(fā)展中國家加入全球貿(mào)易體系，帶來大量的勞動力供給，帶來低價優(yōu)質商品的同時，也削弱了消費國勞動力和工會的議價能力，中下層民眾“生產(chǎn)國人口紅利-消費國產(chǎn)業(yè)轉移-消費國貧富差距擴大-民粹主義-逆成為受人口因素影響的內生變量。加劇國際競爭；生產(chǎn)國經(jīng)濟發(fā)展到一定階段后老齡化提速，生產(chǎn)成本提升，也促使消費國轉向尋找新的人口紅利，推動全球化向分裂化、區(qū)域化轉變。但無論新的人口紅利來自印度還是非洲，外在環(huán)境的變化和內。(Goodhart&Pradhan,2020)同圖6全球勞動年齡人口增速下降中國(百萬人)主主要發(fā)達經(jīng)濟體(百萬人)世界(百萬人，右軸)0%3.50%3.00%2.50%2.00%1.50%1.00%0.50%0.00%國。國。停滯大類資產(chǎn)配置專題報告7of7of19素對生產(chǎn)國自身而言，老齡化對通脹的影響不明確。一方面，少兒人口比例下降對通脹產(chǎn)生一定的負面作用，且老齡化初期老年人口對通脹可能產(chǎn)生負面影響。陳衛(wèi)民和張鵬(2013)考察了中國1990-2010年人口年齡結構變化對通脹的影響，結果顯示：少兒人口比例上升會推動通脹上升，而勞動年齡人口和老年人口比重上升則降低通脹；人口結構與通脹之間存在非線性關系，當人口老齡化達到較高水平后，老年人口比重進”而對通脹產(chǎn)生正向影響。3.老齡化對各國自然利率均產(chǎn)生下行壓力3.1.人口老齡化對自然利率產(chǎn)生負面作用平等、對安全資產(chǎn)的需求等多種因素導致發(fā)達國家自然利率趨于下行(Summers,2014)，其中人口年齡結構是重要解釋因素。行貨幣政策中性情況下，實際利率與自然利率趨同。通過觀察實際利率走勢，可以大致判斷自然利率的中長期趨勢。過去40年，歐美發(fā)達國大類資產(chǎn)配置專題報告8of8of190246802024680246800.080.060.040.02 DHLW現(xiàn)，驅動美國自然利率下行三個主要因素包括收入不平等，人口結構變人口因素對發(fā)達經(jīng)濟體和新興經(jīng)濟體的自然利率都產(chǎn)生了負面影響。，年之后所有回落。背后的驅動因素中，全要素生產(chǎn)率的增速的走勢分化的重要原因。值得注意的是，人口因素對發(fā)達經(jīng)濟體和新興經(jīng)濟體的自然利率均產(chǎn)生了負面影響，其中日本、德國、中國的人口結構因素對自。利率走勢分化負面影響大類資產(chǎn)配置專題報告9of9of193.2.預期壽命延長和勞動力供給下降是主要影響因素人口因素，包括人口增速和年齡結構的變化、預期壽命延長等多方面，一是勞動力供給下降對自然利率帶來下行壓力。勞動力人口增速下降導致人均資本上升，企業(yè)的資本需求下降，邊際資本產(chǎn)出下降，這一變化預期壽命延長導致退休后時間增加，從生命周期理論來看，出于平滑消費的需求，年輕人儲蓄需求提高，資本供給提高，這一變化對應資本供。三是老年人占比提高對自然利率產(chǎn)生上行推力。人口增速下降最終導致?lián)狃B(yǎng)比提高，退休人口邊際儲蓄傾向低于勞動力人口，人口結構的變化導致總儲蓄率下降，這一變化對應資本供給曲線的內移，對實際利率產(chǎn)綜合而言，人口因素對自然利率的總體影響是負面的。Carvalhoet率下降1.5個百分點，預期壽命增加這一影響能夠解釋絕大部分。預期壽命延長的負面影響＞勞動力供給減少的負面影響＞老年人占比提高的正面影響(Papetti,2021)。影響遠大于人口增速下降老年人占比大類資產(chǎn)配置專題報告4.勞動力老齡化指標對名義利率具有指示意義之間的關系非線性，我們試圖尋找共性并利用可觀測的利率數(shù)據(jù)檢驗。結合理論和實證研究，我們假設人口結構與名義利率的關系大體可以分(1)勞動力人口對自然利率產(chǎn)生正向作用，受撫養(yǎng)人對自然利率產(chǎn)生(2)勞動力人口整體的通脹或通縮效應不明確，與勞動力人口的年齡青壯年勞動力人口(15-34歲)對自然利率和通脹均具有正向作用，中老年勞動力人口(35-64歲)對自然利率和通脹具有負人口結構的拐點和名義利率的拐點高度一致，相關系數(shù)在0.9左右，驗證了我們的假設。對于日本和中國來說，該指標與名義利率的相關系數(shù)大類資產(chǎn)配置專題報告00102030400010203040506070809000000000000000000000000000102030405060708090000000000000000102030405060708090008642010Y國債收益率(%)OECD:15-34歲/35-64歲(右軸)UN:15-34歲/35-64歲(右軸)1.10.90.80.70.60.58642010Y國債收益率(%)OECD:15-34歲/35-64歲(右軸)UN:15-34歲/35-64歲(右軸)8642010Y國債收益率(%)OECD:15-34歲/35-64歲(右軸)UN:15-34歲/35-64歲(右軸)830.90.80.60.510Y國債收益率(%)OECD:15-34歲/35-64歲(右軸)UN:15-34歲/35-64歲(右軸)610.60.410Y國債收益率(%)OECD:15-34歲/35-64歲(右軸)UN:15-34歲/35-64歲(右軸)86420貸款利率(%)10Y國債收益率(%)UN:15-34歲/35-64歲(右軸)1.30.90.70.50.3大類資產(chǎn)配置專題報告長期來看，勞動力老齡化程度與名義利率高度相關，拐點一致。歐美名義利率高點在1980年左右，正是二戰(zhàn)后嬰兒潮一代成長為青壯年勞動力的時間。根據(jù)OECD和UN的人口預測，美國2030-2050年、英國2040-2050年勞動力結構指標還將有所下行，之后維持在穩(wěn)定水平。德國、法國、日本勞動力結構指標快速下行階段已結束，未來整體平穩(wěn)?；诓煌募僭O條件和預測，部分國家勞動力結構指標甚至或有階段性過去十多年歐美發(fā)達國家在名義利率走勢與勞動力年齡結構出現(xiàn)了分化：勞動力年齡結構平穩(wěn)，而名義利率持續(xù)下行。這一現(xiàn)象與我們前文中討論的邏輯是一致的：全球化壓低了消費國的通脹，抵消了本國老齡化的通脹效應。疊加金融危機后消費國自然利率下行，因而名義利率持續(xù)下行。橫向來看，過去40年，生產(chǎn)國和消費國的勞動力年齡結構與利率的關系出現(xiàn)一定差異：消費國利率降幅高于勞動力年齡結構指標的降幅，生產(chǎn)國則反之。而未來，隨著消費國通脹壓力重新回歸，其名義利率年2000年2020年2000年2020年0.74.7003%0.89%.880.70.653%0.37%.810.61.55%6%-0.51%.99.72.619%.840.67.50--0.01%.635.8%4.3%間成長為青壯年勞動力，勞動力老齡化指標的高點也對應著以貸款利率為代表的名義利率的高點。過去30年，我國勞動力老齡化指標持續(xù)下口趨勢，長期來看，發(fā)達國家名義利率下行或已階段性結束。我5.風險提示1、宏觀政策超預期。宏觀政策可能使得實際利率持續(xù)偏離自然利率，念，忽略實際利率和自然利率之間的缺口變化，以及宏觀政策對通脹的2、技術進步超預期。技術進步、勞動力質量、全要素生產(chǎn)率等因素的大類資產(chǎn)配置專題報告論范圍內，這些因素對自然利率和通脹具有重要影響，也正是政策積極應對人口老齡化帶來的負面影響的發(fā)力方向所在。技術進步預期。國際外交、地緣政治、貿(mào)易環(huán)境、產(chǎn)業(yè)轉移超預期。印度和非洲成為全球僅存的人口紅利地區(qū)，超預期的產(chǎn)業(yè)轉移可能延遲退休(至65歲及之后)、移民放開、社會保障制度改革超預期等，BaumolWJ.MacroeconomicsofUnbalancedGrowth:TheAnatomyofUrbanCrisis[J].AmericanEconomicReview,1967,(3).BobeicaE,NickelC,LisE,etal.Demographicsandinflation[M].ECBworkingpaper7.CarvalhoC,FerreroA,NechioF.Demographicsandrealinterestrates:InspectingthemechanismJEuropeanEconomicReview8:208-226.FuchsV.TheServiceEconomy[R].NationalBureauofEconomicResearch,1968.GoodhartCAE,PradhanM.Thegreatdemographicreversal:Ageingsocieties,waninginequality,andaninflationrevival[M].London:PalgraveMacmillan,2020.HolstonK,LaubachT,WilliamsJC.Measuringthenaturalrateofinterest:Internationaltrendsanddeterminants[J].JournalofInternationalEconomics,2017,108:S59-S75.LiuY,WesteliusN.TheimpactofdemographicsonproductivityandinflationinJapan[J].JournalofInternationalCommerce,EconomicsandPolicy):1750008.JuseliusM,TakátsE.Candemographyaffectinflationandmonetarypolicy?[J].2015.JuseliusM,TakátsE.TheenduringlinkbetweendemographyandflationJLindhT,MalmbergB.Canagestructureforecastinflationtrends?[J].JournalofEconomicsandBusiness,2000,52(1-2):31-49.PapettiA.Demographicsandthenaturalrealinterestrate:historicalandprojectedpathsfortheeuroarea[J].JournalofEconomicDynamicsandControl2021,132:104209.PlatzerJ,PeruffoM.SecularDriversoftheNaturalRateofInterestintheUnitedStates:AQuantitativeEvaluation[M].InternationalMonetaryFund,022.大類資產(chǎn)配置專題報告therealinterestrateinthelastandnext50years:Ataletoldbyanoverlappinggenerationsmodel[J].MacroeconomicDynamics,2020,24(8):2060-2103.SummersLH.USeconomicprospects:Secularstagnation,hysteresis,andthezerolowerbound[J].Businesseconomics,2014,49(2):65-73.張鵬.人口年齡結構變化如何影響通貨膨脹?——理論解釋與經(jīng)驗證據(jù)[J].南開經(jīng)濟研究,2013(2):77-93.慕峰.老齡化兩百年——全球化視角下的中國人口問題，公眾號”太陽超常升起”2021.9.附錄：人口預測介紹年起開始發(fā)布覆蓋歐盟和歐洲自貿(mào)協(xié)定區(qū)國家的人口預測，目前最新的范圍更廣、發(fā)展歷史更長、影響力更大，被包括世界銀行、聯(lián)合國教科 LZ后不斷完善。目前，00M模型是人口估計被聯(lián)合國和歐盟等機構所采用的。簡單來說，00M模型對人口變化的各個組成部分進行預測，并最終整合形成對人口整體其中，人口變化最重要的組成部分為出生人口Bt、死亡人口Dt不同性別和年齡群體的人口特征有所差異，要素的預測還要對不同性別和年齡作相應的區(qū)分。在對各要素進行預測時，會結合已有數(shù)據(jù)，并采取定量與主觀定性相結合的方法，通過貝葉斯層級模型等概率方法進行我們主要參考和介紹聯(lián)合國的人口預測方法——群體要素人口預測模大類資產(chǎn)配置專題報告聯(lián)合國2022年公布的最新一期人口展望報告相較于之前的預測進行了重大改進，主要包括將之前的5×5(5的女性生育率以及出生性別比，以確定每年的新生兒數(shù)量及性別；分性別和年齡的死亡率，以確定每年的死亡人數(shù)；分性別和年齡的國際凈移民數(shù)量，以確定每年國際人口遷移水平和模式。在下文中，我們將詳細6.2.預測關鍵輸入指標生育率過程整體符合較為一致的階段性特征。生育率的預測包括：(1)總生育率；(2)分年齡生育率；(3)出生性別比共三個步驟。(一)總生育率預測具體而言，人口學研究的共識認為，生育率的演進普遍遵循以下的三階段特征：(1)轉換前階段(階段一)，高生育率時期；(2)轉換階段 (階段二)，生育率快速下降；(3)轉換后階段(階段三)，低生育率階段?；诿總€國家當前所處的生育率階段，可以預測其未來的生育進入了轉換后階段，否則認為該國繼續(xù)處于轉換階段。目前，世界上所 具體的函數(shù)參數(shù)則通過貝葉斯層級模型(BayesianHierarchicalModel，BHM果一國可能會進入轉換后階段，則轉換大類資產(chǎn)配置專題報告后階段的生育率被認為符合一階自回歸AR(1)模型，并且將最終趨近值。每個國家的生育率終值參考本國的歷史數(shù)據(jù)，以及世界上國家的數(shù)據(jù)。截至2021年，世界上已經(jīng)有包括中(二)分年齡生育率預測在確定總生育率預測后，分年齡生育率預測被分為低生育率國家組和其他國家組。對包括中國、韓國、瑞士在內的低生育率國家，由于其不同年齡生育率趨勢與全球普遍情況非常不同，其未來不同年齡的生育率被認為將延續(xù)2021年的情況。而對于其它國家，則認為其不同年齡生育率將在現(xiàn)有情況下逐步收斂至全球普遍情形。全球普遍情形則是由包括年齡在30歲以及上；(3)不屬于低生育率國家組。最后，得到的分年齡生育率在經(jīng)過必要的調整后，不同年齡的生育率加總后須與總生育率(三)出生性別比預測在大多數(shù)國家，出生性別比(男性與女性出生人口比)基本上處于1.03列混合模型進行預測(BayesianHierarchicalTimeSeriesMixtureModel)。死亡率聯(lián)合國對死亡率和分年齡死亡率的預測是通過預測預期壽命(LifeExpectancy)，并通過生命表(LifeTable)等方式倒算得到的。具體預測男性與女性預期壽命的差值，并得到男性預期壽命；第三，根據(jù)疾測值，(一)女性預期壽命預測女性預期壽命要長于男性。因此，在預期壽命預測時，聯(lián)合國選擇針對女性預期壽命和男女預期壽命差異分別預測。研究發(fā)現(xiàn)，預期壽命的變動與預期壽命水平之間存在一定的關系。每五年預期壽命的變化隨預期壽命水平的增加，增速在前期較快，在后期逐漸回落。在預期壽命較低時期，由于國家基本醫(yī)療和衛(wèi)生條件的改善，使得新生兒死亡率大幅降低，預期壽命快速提高。隨著預期壽命的上升，醫(yī)療衛(wèi)生條件進一步提高，重大傳染病得到有效控制，此時預期壽命仍然逐漸升高，但是改善速度較之前有所放緩，并最終達到一定均衡水平。具體而言，每個國家模型估計得到，并根據(jù)該國的預期壽命變化曲線預測未來的女性預期壽圖2：預期壽命變化曲線大類資產(chǎn)配置專題報告(二)男女預期壽命差異預測，及特殊調整研究發(fā)現(xiàn)，由于生理、行為和社會等多方面因素，男性預期壽命普遍低于女性。同時，男女性預期壽命差異在預期壽命較低時有擴大趨勢，但在女性預期壽命超過75歲后逐漸收斂。男女性預期壽命差異曲線預測通過自相關模型估計得到，并將女性