罗春霞 叶祥凤
成都信息工程大学
人口老龄化是全球性的、不可逆转的现象,是人类社会发展的一种自然规律和必然趋势。2017年,我国60岁及以上老年人口2.41亿人,占总人口的比重为17.3%;其中,65岁及以上老年人口为1.58亿人,占比为11.4%。老年人口所占比重较2016年明显上升,老龄化速度进一步加快。据测算,我国老年人口将在2050年达到峰值,为4.87亿人。这个数字将超过美国人口总数。从实行计划生育政策以来,从实行计划生育的政策以来,我国的人口年龄结构从年轻型逐步转变成老年型仅用了三十年左右,与西方发达国家上百年的人口转变历程相比我国老龄化程度速度更快、时间更短。我国在经济尚未发达时就进入老龄化社会,具有“未富先老”、“未备先老”、“人口众多、结构老化”等特点。人口“又老又多”必将成为贯穿于我国社会发展的新国情。
人口老龄化程度不断加深将导致我国劳动人口越来越少,这将对收入、储蓄以及社会抚养比系数等与居民消费有关的变量产生显著影响。随着社会的发展变化,老年人的消费方式、需求与喜好已逐步向高质量、个性化过渡,这有利于实现老年消费升级。老龄化社会下产生的“银发经济”将利于民生问题的解决,蕴含着新的产业机会,甚至成为调结构促增长的新亮点,推动经济结构的优化、转型。为此,对我国人口老龄化对居民消费的影响及其发展趋势研究具有现实意义。
对二者的研究一般包括理论分析和实证研究两部分。理论分析主要集中在老年群体的消费行为特征分析上,但学者们更多精力还是关于消费函数模型在人口学中的应用以及计量模型方法的检验上。
生命周期假说、绝对收入假说等为研究老龄化与消费关系提供了框架,是相关文献研究的理论出发点。主要理论模型如下:
1.绝对消费函数模型。该理论认为影响消费水平的因素中收入水平最重要,并提出总消费是总收入函数的观点,即Ct=a+bYt。其中C表示总消费,Y表示总收入,t表示某一时期,b称为边际消费倾向,其值介于0与1之间。
2.生命周期假说。理论要点为:消费水平受个人现在、过去和未来三个不同阶段的收入水平的影响。人们通过估计预期生命范围内得到的收入来安排人生各阶段的消费情况,使其达到最高的满意度。生命周期假说为绝对收入假说消费函数模型提供了微观基础的支撑与补充。
3.世代交叠模型。该模型假设人的生命周期只有年轻阶段和老年阶段。当处于年轻阶段时通过劳动积累货币、资本;当处于老年阶段时则不再参加任何社会工作,以年轻阶段的储蓄来维持基本生活。布兰查德(1985)在原模型的基础上作了大量修正并提出连续的世代交叠模型,增强了模型的合理性。
4.家庭储蓄需求模型。该模型认为子女的个数将显著的影响一个家庭消费和储蓄情况。具体来说,当后代数量较多时,家长对生活充满信心,从而促进家庭消费、减少生活储蓄;当后代数量较少时,家长担心未来生活得不到保障,从而减少家庭消费、增加生活储蓄。
以上模型从经济学的角度为研究二者的关系提供了理论支撑,但以我国或某一区域为研究对象时发现仍存在不足。以家庭储蓄需求模型为例,因计划生育政策,多数家庭不能决定生育子女的个数,所以不能在研究家庭储蓄的有关问题时把后代数量作为解释变量进行分析,如果只是套用模型则可能会对结果造成偏差。
对二者关系的实证研究多数是以国家、省际、城乡等比较宏观的层面进行实证检验。由于各自开展研究的理论、方法、样本覆盖范围及其观察期等不同,使得研究结果往往存在着一定差异。
1.研究分析内容
由于学者研究侧重点不同,选择的解释变量存在差异,主要包括三类:一是直接选择代表老龄化和居民消费含义的变量进行分析,如王森(2010)选取的指标是人均GDP和反映人口老龄化的老少比等指标,吴姝嫔等(2015)在此基础上进行了优化,选择了较为微观并剔除了物价变化因素影响的人均消费支出及人均可支配收入等3个指标;二是选择学者们达成相对共识的变量,如王欢、黄健元(2015)将居民消费率、人均收入增长率、老年抚养比系数、通货膨胀率、城乡居民收入比引入霍尔(Hall)的个人消费模型进行分析;三是选择学者自身较为关注的变量进行分析,如徐国祥、刘利(2016)选取了我国31个省市2001-2012年老年抚养比、人均收入、城镇和农村收入比、地区工业总产值与GDP之比、通货膨胀率、实际利率、社会保障支出与GDP之比。
2.研究分析方法
一是把与人口相关的指标直接引入消费函数模型进行分析,比较典型的有:王金营(2006)在消费函数中引入“标准消费人”并在此基础上分析人口变量对消费的影响。胡乃军、杨燕绥、于淼(2014)在已有的标准消费人口的研究基础上,加入“标准收入人口”的概念,进一步改善了模型。王宇鹏(2011)把平均消费倾向作为居民消费行为的解释变量引入消费函数中并建立理论模型和计量模型。陈冲(2013)利用动态规划的原理分析二者之间的关系;二是采用计量分析方法直接对人口老龄化及居民消费相关的变量进行统计检验,主要以回归模型为主,综合运用了单位根检验、固态面板效应、分位数回归等方法。田艺、张育洁(2016)、单奕(2015)采用OLS回归和协整分析的方法分析老龄化背景下居民消费结构的变化情况。王森(2010),孙蕾、吴姝嫔(2015)运用向量自回归模型分析消费、收入和老少比之间的关系。代金辉、马树才(2017)分析人口老龄化对城镇居民储蓄率、消费规模与结构的影响也采用此法。李洪心、高威(2008),陆熠(2011)运用的方法是灰色关联度分析。
3.不同角度和方法的结论存在着差异
国内外研究者对人口结构与居民消费或储蓄的关系有正面影响、负面影响、动态变化影响、无显著影响4种。
(1)存在正向影响。王笳旭(2015)运用的研究表明城、乡人口老龄化分别对城、乡居民消费率有正向影响。谭江蓉(2012)利用1995-2010年间两次普查和1%人口抽样调查的省际数据,从四个截面考察人口迁移、老龄化等因素对农村消费倾向的影响大小,发现农村老龄化增强了农村居民消费意愿。
(2)存在消极影响。李春琦、张杰平(2009)指出,农村居民消费习惯比较稳定,但是人口抚养比系数对城镇居民的消费行为有明显的消极影响,得出的结论与胡乃军等(2014)大致相同。黄明清、聂高辉(2015)结果表明人口老龄化对中西部地区的消费水平有抑制作用,但会促进东部地区的居民消费水平。Modigliani和Cao(2004)曾利用我国1953年到2000年的数据,分析储蓄与社会抚养比之间的关系,研究发现人口老龄化不利于居民消费。
(3)存在正负交错影响。于潇等(2012)的研究结果表明人口老龄化对居民消费存在阶段性影响而仅仅是简单的线性关系,因为在老龄化初期会促进居民消费,但当老龄化程度不断加深时对居民消费将从正向的促进作用转变成负向的抑制作用。
(4)无显著影响。黄健元等(2012)、王欢等(2015)发现,现阶段整体来看老龄化对城、乡居民消费率的作用并不显著。此外,不少外国学者运用协整分析、动态面板GMM等方法对中国各省份家庭数据进行分析,但结果表明我国老龄化并不会导致储蓄率上升或是下降。
(5)部分学者关注人口老龄化与居民消费两者之间的变化趋势,认为人口变动对居民消费增长有影响。姬俊双、赵立姣(2013)综合关联分析和灰色预测模型发现,老年人的消费更加成熟、理性,并且有消费结构升级的趋势。朱勤等(2016)在对未来中国人口与居民消费的模拟分析中表明,人口变动将显著影响居民消费规模与消费结构。在假设性别等其他条件不变的情况下,2010-2050年人口变动对居民消费增长的贡献率为15.6%。
阅读文献还发现以下研究亟待完善:一是表征年龄结构和居民消费水平的变量或指标往往比较粗略、宏观,不能相对准确描述不同年龄段的消费模式及特征。二是多数学者更加关注消费总量,忽略了消费结构之间的差异,很少从人口结构变化的角度来研究居民消费规模和消费结构的变化趋势。三是现有研究的前瞻性不足,尚未对我国人口老龄化形势下的消费变化做出预测展望。主要原因是区分不同年龄居民消费数据很难获得。
目前关于人口老龄化对居民消费影响及其发展趋势的研究,多数学者是利用整个国家的宏观数据,以实证研究为主。在描述居民年龄组别的消费模式特征及差异的基础上,模拟分析人口老龄化对未来居民消费规模和消费结构的影响是今后值得深入研究的方向。它对于进一步解析人口老龄化与居民消费关系的影响十分重要。