老龄人口占比对广东省居民家庭消费的异质性影响

查晓薇

摘 要：本文基于2016年中国家庭动态跟踪调查广东省数据，采用分位数回归、分组回归的方法，就家庭老龄人口占比对于消费的异质性影响进行了探讨。研究结果表明：从家庭异质性的角度，家庭老龄人口占比对低消费、户主低学历及农村家庭的消费负向影响更大;从消费类型异质性角度，家庭老龄人口占比对医疗保健支出有正向影响，对家庭设备用品及服务支出、交通与通讯支出、衣着支出和教育文娱支出有显著负向影响，且在部分类型支出的全分位数回归中存在“断点”现象。

关键词：老龄人口占比;家庭消费;家庭异质性

中图分类号：F063.2 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2021）01（a）--03

随着居民可支配收入的增长，我国消费水平有所提升，消费逐渐成为经济稳定增长的重要动力。2018年，我国最终消费对GDP的贡献率（最终消费贡献率为最终消费增量与支出法GDP增量之比）达到76.2%，而其中居民消费贡献率为39.4%，从趋势上看，仍有较大的消费潜力释放空间。

广东省老龄化程度低于全国平均水平，但其老龄人口比重自2013年突破7.0%以来，呈不断增长态势。因此，本文选取广东省作为研究地区，探究地区内部家庭老龄人口占比与消费的关系。

1 文献综述

Modigliani等提出的生命周期假说认为：“人会在生命不同阶段进行消费的分配，在青壮年时期进行储蓄，而在儿童时期和老年时期进行消费。因此，在一个儿童和老年人占比较高的经济体中，消费率通常更高。”基于生命周期理论，外国学者对此进行了一系列实证研究。Weil（1999）[1]指出老龄化会使社会的消费率下降;Ramajo等（2006）[2]则认为人口的年龄结构并未显著影响居民消费水平。

国内学者延续国外的思路进行该问题的研究，但未有定论：李文星等（2008）[3]发现老年抚养比和消费不存在显著关系;罗光强等（2013）[4]认为老年抚养比对消费有显著负向影响。

在前期研究中，学界多采用宏观数据进行实证，但易忽视微观中的消费异质性，导致误差。为此，近年来部分学者利用微观数据进行研究：王聪等（2019）[5]研究发现，在收入最低组、中下组和最高组中，老年人口占比能够显著降低家庭消费水平。林晓珊（2018）[6]认为，比起年轻及混合家庭，老年家庭整体消费水平更低。

上述研究表明，老龄化对消费水平具有复杂影响，且由于数据层面和样本时间跨度不同，现有结论存在差异。本文使用CFPS2016广东省数据，采用分位数回归和分组回归的方法，探究异质家庭中老龄人口占比对消费的影响差异，并进一步探讨老龄人口占比对各类型消费支出的影响异质性。

2 数据来源和模型构建

2.1 数据来源与变量选取

本文采用2016年中国家庭追踪调查（CFPS2016）微观数据进行实证研究，所选取的广东省样本具有省级独立代表性，适合进行地区截面分析。根据研究需要，对家庭、成人和少儿问卷数据库进行合并，通过数据处理，最后得到有效家庭样本667条，并设定变量如下：

2.1.1 居民消费性支出

在基准回归模型中，以家庭消费性支出（Ci）为被解释变量。在消费类型异质性研究中，以食品支出（food）、衣着支出（dress）、居住支出（house）、家庭设备用品及服务支出（daily）、医疗保健支出（med）、交通与通讯支出（trco）和教育文娱支出（eec）代替Ci，作为被解释变量进行研究。

2.1.2 家庭人口、财务、户籍特征

以一个家庭中的老龄人口比重（65岁及以上人口/总人口，OR）和少儿人口比重（15岁及以下人口/总人口，YR）来衡量家庭年龄结构（Agei），将老龄人口比重作为主要解释变量，为完整描述家庭人口年龄结构，加入少儿人口比重。

根据现已论证的消费影响因素，引入家庭纯收入（Income）、家庭净资产（Asset）和家庭规模（Size）作为年龄结构之外的家庭特征因素（Familyi）。为体现中国特殊的城乡二元结构，引入城乡因素（Urbani）。而后对被解释变量（Ci），以及家庭特征层面的数值型变量取对数，减少截面数据的异方差性。

2.1.3 户主特征

将户主的人口特征（Headi）作为家庭消费变动的解释因素之一，包括户主婚姻状况（Headma），户主是否为中共党员（Headco）。户主的婚姻状况（Headma）是对家庭结构的反映，而户主是否为党员也对消费存在一定影响。此外，在对户主学历的异质性研究中，记户主最高学历为Headedu，作为分组变量。

2.2 模型构建

根据生命周期假说，构建包含收入和财富的消费函数模型。这一函数构建于个人或家庭整个生命周期的消费行为之上，但截面数据难以反映出同一对象年龄对于消费行为的动态影响，因此在模型中加入人口年龄变量。由于家庭微观截面数据具有异质性，进一步加入城乡和户主人口特征变量，由此构建模型（1）：

其中Agei包含OR和YR;Familyi包含Income，Asset和Size;Headi包含Headma和Headco，均为0-1变量，户主已婚或同居、户主为中共党员时分别取1;家庭户籍为城镇时Urbani取值为1，农村时取值为0。

本文主要探讨家庭、消费类型异质性两个方面对老龄人口占比和居民消费之间关系的影响。在研究家庭异质性因素时，采用分位数回归和分组回归的形式;在研究消费类型异质性时，用Cij表示食品支出、衣着支出等七类消费支出，从而替代Ci，由此构建模型（2）：

2.3 变量描述性统计

2016年调查数据显示，广东省家庭年消费平均为60091元，家庭纯收入平均为93311元，平均消费倾向 （平均消费倾向指消费支出在收入中的比率）為64.4%。样本家庭中老龄人口占比平均为17%，可见广东省常住家庭（住户过滤的设计要求受访家庭户中至少有一名成员在抽样社区居住时间满6个月）的老龄化程度较高。

3 实证结果

3.1 老龄人口占比对居民消费影响的分位数回归结果及分析

模型（1）的分位数回归结果表明：老龄人口占比对家庭消费具有显著负向影响。在低消费家庭中，老龄人口占比对家庭消费的抑制作用更强，但在中高消费家庭中，老龄人口对消费的负向影响有所减弱，且变化不明显。对于少儿人口而言，在中低消费家庭，少儿人口占比能够显著提高家庭消费，但在高消费家庭，这种影响并不显著。从家庭结构来看，户主婚姻状况对于中等消费家庭的影响显著，在低、高消费家庭中，该影响不显著。

3.2 老龄人口占比对居民消费影响的家庭特征异质性研究

老龄人口占比对居民家庭消费的影响在不同家庭特征下具有显著差异。

家庭户籍的分组回归结果表明：家庭老龄人口占比对其消费性支出的影响在城乡差异下呈现出异质性。家庭老龄人口占比上升10个百分点，将会引起农村家庭消费平均减少3.1%，对城镇家庭则无显著影响。户主已婚或同居会使农村家庭消费平均增长33%，对城镇家庭无显著影响。由此可见，人口年龄结构、家庭结构对农村家庭消费的影响均更大。

户主学历的分组回归结果表明：家庭老龄人口占比上升10个百分点，会使低学历组家庭消费支出平均减少2.2%，对高学历组家庭的消费无显著影响。少儿人口占比的增加则对高学历组家庭的消费有显著的正向影响，对低学历组家庭消费作用不显著。

3.3 老龄人口占比对居民消费影响的消费类型异质性研究

模型（1）的回归结果表明：老龄人口占比对居民家庭消费有显著的负向影响，而家庭消费是由食品支出，衣着支出等八项不同类型支出构成的，仅由模型（1）的结果难以精准得出老龄人口占比对于各項支出的影响，因此，根据模型（2）进行关于消费支出类型的异质性研究。

家庭老龄人口占比对食品和居住支出无显著影响;对医疗保健支出有显著正向影响;对家庭设备用品及服务支出、交通与通讯支出、衣着支出和教育文娱支出的负向影响依次增大。

为研究在分项消费的不同水平下，老龄人口占比对各项消费的具体影响变化，作全分位数图。当衣着支出分位数水平在0.1～0.4时，老龄人口占比对家庭衣着支出有显著负向影响，且影响较大，随着分位数增加，这种负向影响快速下降;在0.4分位点之后，这种影响关系较小，且变化幅度趋于平缓。

交通与通讯支出的全分位数图中也存在着能够明显区分影响大小的分位数点0.2，在该“断点”前，老龄人口占比对交通与通讯支出的负向影响较大，而在该点后影响较小。

当家庭设备用品及服务支出分位数小于0.2时，老龄人口占比对家庭设备用品及服务支出有显著负向影响，这种影响随分位数增加而逐渐减小;当家庭设备用品及服务支出分位数水平在0.2～0.8时，负向影响较小且无明显变动;当分位数水平进一步增大时，负向影响再一次逐渐扩大。

以上三类消费支出的全分位数图刻画了老龄化对日常消费项在不同消费水平下的影响，图中出现的“断点”则反映出：在低消费家庭中，各分项消费受到老龄化削减作用较大，因此改善低消费家庭的生活水平，可能会使断点的位置左移，进而释放更大的消费能力。

4 结论与建议

本文使用CFPS2016广东省数据，研究了老龄人口占比对于家庭消费的微观影响：根据分位数回归结果，在低消费家庭中，老龄人口占比对于家庭消费的负向影响高于中、高消费家庭;根据异质性研究结果，在农村和户主学历更低的家庭中，老龄人口占比对于家庭消费的负向影响更大;老龄人口占比将显著增加医疗保健支出，对于家庭设备用品及服务支出、交通与通讯支出、衣着支出和教育文娱支出的削弱作用依次增大。

基于上述结论，本文对广东省应对老龄化问题提出以下几点建议：（1）推进养老保险制度的改革，提高养老保险覆盖率，实现“老有所养”。（2）加强对于弱势群体的发展帮扶，推动城乡一体化，保障教育公平。（3）推动产业结构升级，释放老龄人口消费能力。

参考文献

David N. Weil.Population Growth， Dependency， and Consumption[J].The American Economic Review，1999，89（2）.

Julián Ramajo，AgustínGarcía，MontserratFerré.Explaining aggregate private saving behaviour： new evidence from a panel of OECD countries[J].Applied Financial Economics Letters，2006，2（5）.

李文星，徐长生，艾春荣.中国人口年龄结构和居民消费：1989—2004[J].经济研究，2008（07）.

罗光强，谢卫卫.中国人口抚养比与居民消费——基于生命周期理论[J].人口与经济，2013（05）.

王聪，杜奕璇.人口年龄结构与我国家庭消费行为——基于CFPS2016微观数据的实证分析[J].产经评论，2019（04）.

林晓珊.家庭老龄化、消费结构与消费分层——基于CFPS2012的数据分析[J].东南大学学报（哲学社会科学版），2018（02）.