日本語要約

本研究は、高齢者の貯蓄行動を再検討し、特に遺贈動機に焦点を当てています。このテーマは、高齢者の経済的行動を理解する上で重要であり、将来的な政策形成に影響を与える可能性があります。著者らは、AHEADデータを用いて、Kaji et al.（2023）の逆構造推定フレームワークを適用し、シミュレーション法（SMM）と最尤推定を組み合わせた手法を採用しました。この手法では、ニューラルネットワークを用いた柔軟な識別器がデータの最も情報的な特徴を選択します。モデルにはDe Nardi et al.（2010）の枠組みを採用し、性別や健康履歴を考慮することで、遺贈動機の特定精度が向上することを示しました。結果として、遺贈動機は高齢者の貯蓄の13%から19%を説明し、特に富裕層だけでなく全ての恒常所得五分位にわたって影響を及ぼすことが明らかになりました。この研究は、健康に関連する生存期待の異質性が遺贈動機と予防的貯蓄動機を区別するための重要な要因であることを示唆しています。