人口老龄化对城乡居民消费影响分析

于瑛英

(北京信息科技大学 信息管理学院，北京 100192)

0 引言

经济学理论认为，影响居民消费的因素很多，其中人口年龄结构的变化对居民消费产生重要的影响。由于长久以来的计划生育政策导致的新生儿数量减少以及老龄化导致的老年人口数量的增加，引起了中国居民年龄结构的巨大变化。根据联合国对人口老龄化的定义，我国早已步入了老龄化阶段，并且老龄化程度越来越严重。老龄化对居民消费的影响研究多数基于生命周期理论，这是美国经济学家Modigliani等[1]最早提出的，用来研究人口年龄结构与居民消费之间的关系。该理论认为，理性个体会根据自己未来的预期收入平滑各个时期的消费，以实现整个生命周期的效用最大化。一般情况下，少儿和老年人口比重大，消费率偏高；中年人比重大，消费率偏低。Dekle[2]从投资的角度研究了人口老龄化对居民消费的作用，研究表明人口老龄化降低了投资水平，促进了消费，验证了生命周期假说；谭江蓉等[3]利用人口普查数据调查了人口老龄化对农村居民消费的影响，研究表明人口老龄化对农村居民的消费具有显著的正向影响；于洋等[4]也认为老年抚养比对居民消费有显著的正向影响。这些都验证了生命周期假说理论。但是也有一些研究中存在一些与生命周期假设不同的情形：李春琦等[5]通过宏观经济模型，考察人口结构对居民消费的影响，发现农村地区老年抚养比对居民消费有显著的负面影响；而宋宝庆等[6]根据传统消费理论，对我国人口年龄结构和居民消费进行研究，发现老年抚养比上升会导致居民消费边际倾向下降；王森[7]和李响等[8]都不认为老年抚养比的上升会带来居民消费的增长。另外还有部分学者通过研究发现人口老龄化对居民消费的影响并不显著，如Charles等[9]利用GMM估计方法进行研究的结果显示老年抚养系数对储蓄率的影响在统计意义上并不显著；李文星等[10]和王欢等[11]也得出了相似的结论。上述研究表明学者们认为人口老龄化会对居民消费率产生影响，但并不确定是否存在影响以及正影响还是负影响，也并没有将城镇和乡村进行对比分析。本文借鉴前人经验，从城镇和乡村两个角度分析人口老龄化对消费的影响。

1 变量选择与数据来源

影响消费的因素很多，本文选择了几个主要因素，着重分析老龄化对消费的影响如表1所示。

表1 变量定义表

1.1 变量的选择

1)人均消费支出C。为体现居民消费水平，选取居民人均消费支出作为因变量。人均消费支出是反映社会消费需求的主体，也能反映出居民生活水平和生活质量。

2)老年抚养比O。本文采用了老年抚养比来反映人口老龄化程度。老年抚养比是人口中老年人人数与劳动年龄人数的比例，用于表示每100名劳动年龄人口中有多少老年人被抚养。老年抚养比是反映老龄化的首选变量。

3)人均可支配收入I。居民人均可支配收入是指居民全部收入中能用于自由支配的部分。人均可支配收入能够最直观地反映出居民收入的变化。根据凯恩斯消费理论，收入与消费呈正相关，收入越高，消费相对越高。因此将人均可支配收入作为影响消费水平的一个重要因素。

4)城镇化率U。城镇化率是指一个地区城镇常住人口占该地区常住人口的比例，是一个国家或地区经济发展水平的反映。一般来说，它指的是城市数量的增加和城市规模的扩大，带来居住区域的自然面貌和人们生活方式的逐渐改变。因此城镇化率的高低会影响居民的生活水平，从而也对消费水平产生影响。

5)城乡收入比R。采用城乡收入比来比较城乡收入差距。根据凯恩斯的绝对收入假说，收入越低，平均消费倾向越高。

1.2 数据来源

本文选取了中国大陆地区除香港、澳门外的29个省市1997-2016年的不同省级宏观面板数据进行分析。因西藏自治区存在大量的数据缺失，而云南省数据获取存在难度，故不把西藏和云南的数据列入面板数据中。

在本文研究中用到的变量有城镇与农村居民人均可支配收入和人均消费支出、老年抚养比、城镇化率和城乡收入比。农村和城市地区的人均可支配收入来源于《中国统计年鉴》；农村和城市老年抚养比率相关数据来源于《中国人口与就业统计年鉴》，最终的人口老年抚养比数值是由乡村和城镇的数据计算得出；城乡收入比来源于《中国统计年鉴》，最终的数值是通过城镇与农村人均可支配收入计算而得；农村与城镇居民人均消费支出的数据出自《中国金融年鉴》；城镇化率的最终数值是通过《中国统计年鉴》的数据计算得到。

2 模型的建立与检验

2.1 模型的建立

本文将居民人均消费支出、人口老年抚养比、居民人均可支配收入、城镇化率、城乡收入比分别设定为C、O、I、U和R。由于变量单位不同且数值差距较大，故将所有变量取对数以达到标准化的目的，还可以消除自相关和异方差。故设定模型为

lnCit=αlnOit+βlnIit+γlnRit+θlnUit+εit

式中：i为不同的省份；t为年份；ε为随机误差项。

2.2 模型的检验

在选择面板数据估计模型之前首先要对相关数据进行检验，要保证数据的平稳性，并且要确保各变量间不存在线性关系，避免各个变量相互影响从而导致结果不准确。下面的结果来自Eviews和Stata软件。

1)单位根检验。单位根检验必须要满足同阶单整的条件才能进行后续检验，如果原始序列不稳定会导致伪回归现象的出现，带来结果的偏差。因此有必要用d阶差分来测试其稳定性。首先对城市数据进行了单位根检验，检验结果如表2所示。

从表2可以看出，5个变量序列中有4个没有通过ADF测试，是非平稳的。对5个序列进行一阶差分检验，结果显示在1%的显著水平下每个序列都通过了检验，可知各个序列为一阶单整。对农村数据进行单位根检验，检验结果如表3所示。

表2 城镇单位根检验

表3 农村单位根检验

同样的，从表3中可以看出，5个变量序列中依然有4个未通过ADF检验，是非平稳序列。对5个序列再进行一阶差分检验，结果显示在1%的显著水平下每个序列全部通过了检验，可知各个序列为一阶单整。

2)协整检验。协整过程可以看作是一个特殊的向量单位根过程。时间序列可能是非平稳的，但是其线性组合可能是平稳的，这反映了变量之间的长期稳定关系，称为协整关系。

从表4中可以看出，城镇和乡村的结果都通过了显著性检验，表明这2个地区的数据之间都存在长期稳定的协整关系。

表4 协整检验

3)共线性检验。如果变量之间有多重共线性，则模型的精度会严重降低。通常的判断方法为：当10>VIF>0时，不存在多重共线性；当100≥VIF>10时，存在较显著的多重共线性；当VIF≥100，呈现极强多重共线性。

从表5中可以发现，VIF值并没有超过10，因此，可以认定对于城镇而言，各变量间不存在多重共线性。

表5 城镇数据VIF检验

从表6中可以发现，VIF的相关值也没有超过10，可以认定对于农村而言，各变量间也并不存在多重共线性。

表6 农村数据VIF检验

2.3 模型分析

一般来说，面板数据主要考虑2种估计方法，即随机效应模型和固定效应模型。本文主要使用Hausman测试来确定具体的模型。Hausman检验是一种确定有效估计量与一致估计量之间是否存在显著偏差的方法。对原始假设的Hausman检验被确定为随机效应模型，估计替代假设是固定效应模型，只要根据p值的观测结果可以选择并设置估计模型。

3 实证分析

3.1 城镇居民消费分析

1)各变量对城镇居民消费的影响。通过hausman检验，可知p值为0.768 8，城镇数据接受原假设。最终确定使用随机效应模型进行估计，分析结果如表7所示。

表7 城镇数据计量分析结果

2)城镇结果的分析。如表7所示，城市老年人口抚养比越高，城市居民消费水平也越高。从系数上可以看出，城镇居民的老年抚养比率每增加1%，城镇居民的消费就会增加0.131%；人均可支配收入、城镇化率和城乡收入比每增加1%，城镇居民消费水平分别增加0.9%、0.123%和0.024 5%。可以看出，老年抚养比对消费有正面作用，这与生命周期假说所吻合。此外，表中也显示人均可支配收入越髙，居民消费也越髙，这与经济学理论相一致。对于城镇数据而言，城镇化率是对消费产生影响最小的一项指标。

3.2 农村居民消费分析

通过hausman检验，可知p值为0.205，农村数据接受原假设，最终确定使用随机效应模型进行估计，分析结果如表8所示。

表8 农村数据计量分析结果

从表8可以看出，农村老年抚养比增加1%会导致农村消费增加0.254%。人均可支配收入和城市化率对农村居民消费水平影响也是非常显著的。其中人均可支配收入和城乡收入比与农村居民消费水平呈正相关，人均可支配收入和城乡收入比增加，会导致农村居民消费水平分别提高1.108%和0.07%。城镇化率的每一次增长都会导致农村消费减少0.155%。可以看出，老年抚养比对消费有正面作用，这依然符合生命周期假说。此外对于农村人口而言，居民可支配收入是对居民消费影响最大的变量，这也依然符合经济学的理论，收入水平越高，消费水平越高。这里城镇化率对居民消费是负影响，可能的原因是当一个地区城镇化之后，物价也可能会同时上涨，这会引起农村居民的不适应，导致消费的减少。

3.3 分析结果的比较

表9是关于老年抚养比、人均可支配收入、城乡收入比和城镇化率对消费水平的影响情况。

表9 城镇和农村的影响系数

关于老年抚养比，城乡老年抚养比对消费水平都有正面作用，受抚养率越高，消费越高。老年抚养比对农村人口消费的影响几乎是城市人口消费的2倍，说明老龄化问题将在更大程度上促进农村居民消费。不管是人均可支配收入还是城乡收入比都会促进居民消费。其中，城镇居民人均可支配收入和农村居民人均可支配收入的影响系数没有显著差异。这显示出不论是城镇还是农村人口收入的增加都会引起消费的提高。除此之外，尽管城乡收入比对农村人口和城镇人口的消费都具有促进作用，但城乡收入比对城镇人口消费的影响是农村的近乎3倍。城镇化率对城市居民消费的影响作用较小，然而另一方面，城镇化率对农村人口消费有负面影响。这可能是城镇化进程过快导致物价上涨，致使居民消费负担加大而导致的。

4 结束语

本文通过收集1997-2016年全国29个省市的面板数据，对数据进行检验和建模，使用随机效应模型对研究对象进行实证分析。分析结果显示：不论是城镇还是农村人口老年抚养比的增长都将会促进他们各自的消费，这与生命周期假想理论相符。人均可支配收入也是一项对城乡居民消费都有促进作用的影响因素。根据模型计算的结果来看，无论对城镇还是农村居民，人均可支配收入都是对消费水平影响最大的因素。城乡收入比也是一个能够促进城镇和农村居民消费的因素，并且从数据中发现其实城镇乡村收入比在逐年减小，我国正在渐渐缩小贫富的差距。城镇化率的增加促进了城市居民的消费，但却对农村居民消费产生了负面影响，可能是城镇化的快速发展使农村居民无法适应城镇化带来的物价过快上涨，从而限制了农村居民的消费。因此在老龄化的现状下，应关注和扩展老年消费市场，重点关注医疗、保健等领域，推动居民消费的增加。同时在城镇化的进程中，提高农村居民的收入，使得他们能够适应城镇居民的消费水平，从而促进消费。