人口老龄化视角下城乡家庭消费结构分析——基于CFPS2018数据

卢洁玉

(南京财经大学经济学院，江苏 南京210023)

一、引言

进入21世纪以来，人口老龄化形势越来越严峻。1999年我国60岁以上老年人口占总人口的10%，2019年底我国60岁以上老年人口占总人口的18.1%。随着人口老龄化程度的加深，与老年人相关的各种消费支出也在逐渐增加，尤其是医疗保健、护理服务、老年旅游休闲等服务需求，微观上，也会影响家庭的消费结构。本文通过研究人口老龄化视角下的城乡家庭消费结构，加强了对居民消费结构模式的探究。

已有不少的文献研究人口老龄化与消费结构之间的关系。Loayza等(2000)和王德文等(2004)研究发现，老年抚养比对消费率有显著的正向作用。李文星等(2008)运用1989～2004年的省级面板数据，分析发现少儿抚养比对消费存在较弱的负向影响，老年抚养比和消费不存在显著关系。汪伟和刘玉飞(2017)分析人口老龄化带来的消费结构变动情况，发现可以通过提高居民家庭的医疗保健支出来促进消费结构升级，并且农村地区人口老龄化的消费结构升级效应比城镇地区表现得更加强烈。刘利(2020)也认为农村比城镇地区的老年比重对消费结构的影响更为广泛。

基于以上研究背景，本文利用中国家庭追踪调查(CFPS)2018年的数据，利用普通最小二乘法和分位数回归，基于城乡二元经济结构，实证分析人口老龄化与城乡家庭消费结构之间的关系。

二、理论框架

依据凯恩斯的绝对收入假说，即在短期中，消费取决于收入，随着收入的增加消费也将增加，但消费的增长低于收入的增长。在家庭消费中，老龄人口与低龄人口在家庭规模的不同占比，也将影响家庭对不同种类商品的偏好，最终形成不同的家庭消费结构。

将一个家庭的人口分为老龄人口R1、劳动力人口R2以及低龄人口R3，家庭经济消费活动中，第i(i＝1，2，3)类人口选择价格为Pj(j＝1，2，…，n)的商品x(j)(j＝1，2，…，n)，收入为yi，偏好为假设同类型i(i＝1，2，3)的偏好相同，即会选择相同的消费集。根据个体偏好对数的可加性，知，其中表示第i类人口消费第j种商品的数量，另即用第i类人口对n种商品消费集偏好的加权平均表示总偏好。则第i类人口的消费选择为:

其中，i＝1，2，3，j＝1，2，…，n。将消费选择问题转化为预算约束下的效用函数的最大化问题。构建其拉格朗日函数:

由于偏好是单调的，预算约束在解的位置采取了等式的形式。拉格朗日一阶条件为:

再来计算第j种消费支出占总消费支出的比重δ:

其中，y3表示低龄人口的收入，即y3＝0，并同时将分子分母除以劳动力收入R2y2，得到:

从式(7)可以看出家庭消费结构δ(j)与老龄人口抚养比v、收入差距ω相关，进一步观察老龄人口抚养比和收入差距对家庭消费结构的影响因子，即利用式(7)对v、ω分别求偏导，可得:

从式(9)可以看出，由于ω＞0，即老龄人口抚养和收入差距对家庭消费结构的影响方向均取决于(α3j-α2j)的正负。表明老龄人口和劳动力人口对j类商品的相对偏好强度直接影响家庭的消费结构，若老龄人口对j类商品偏好大于劳动力人口，即α3j＞α2j，则老龄人口抚养比对j类商品的消费δ(j)影响为正，反之为负。收入差距对j类商品的消费δ(j)影响方向与老龄人口抚养比相同。

三、数据处理与模型构建

(一)数据处理

本文数据来源于中国家庭追踪调查(China family panel studies，CFPS)2018年的问卷调查数据，该数据是北京大学中国社会科学调查中心(ISSS)的追踪调查项目。中国家庭追踪调查(CFPS)研究主题包括经济活动、家庭关系与家庭动态、健康等，与本文研究对象家庭消费结构相契合，大大增加了实证结果的合理性。

在数据的处理过程中，本文首先将CFPS2018的家庭经济数据与家庭关系数据通过家庭样本编码进行了1:m的横向合并。其次，计算了家庭中低龄人口比重与老龄人口比重。关于低龄与高龄的定义，考虑到我国九年义务教育的实施强度，并且《中国儿童发展纲要(2011～2020年)》数据显示，2018年，我国九年义务教育人口覆盖率已达到100%。因此，本文将低龄人口比重定义为低于15周岁人口占家庭成员人口数的比重。同时，取男女退休年龄的最大值60岁作为老龄人口的划分界限，即将老龄人口比重定义为高于60周岁人口占家庭成员人口数的比重。由于CFPS并没有明确规定户主，所以本文将“房产证上的家人名字-1”定义为户主。家庭经济问卷的初始样本量为14241户，经过以上步骤处理后，共得8640户家庭样本量，包括城镇样本量4292户，农村样本量4348户。

表1汇报了被解释变量、核心解释变量以及控制变量的总体分布情况。从2018年的总体消费支出可以发现，食品支出占比最大，平均值超过1/3，其次是居住支出，可以看出房子的问题在总体消费结构中处于重要位置。与此同时，家庭中老龄人口的占比是低龄人口占比的4倍左右。本文所定义的户主年龄平均值为47岁，与社会对家庭户主的年龄期待相差不大，侧面反映了本文对户主变量选择的有效性。

表1 主要变量的描述性统计

(二)模型构建

本文将家庭消费结构分解为食品消费、衣着鞋帽消费、居住消费、家庭设备及日用品消费、交通通信消费、文教娱乐消费、医疗保健消费及其他消费共八类消费，以其占居民总消费支出的比重作为被解释变量。核心解释变量为家庭中老龄人口比重和低龄人口比重。另外将户主年龄、家庭人口规模、取对数的全部家庭纯收入、户主受教育年限以及健康状况作为控制变量。因此，建立如下基本计量模型:

其中，yk表示八类消费占居民总消费支出的比重；β0为常数项；ratio＿60k、ratio＿15k分别为老龄人口比重、低龄人口比重；X为控制变量，ε为残差项。

再来讨论本文的内生性问题，从遗漏变量上来看，影响家庭消费的主要因素是收入，将其他影响因素分为两类，从主观上来看，不同的消费观念、对未来收入的预期、从众心理、自我认知等都会影响各类消费的比重，但难以对以上主观因素进行测度。从客观上来看，物价水平、社会阶层、职业等也会影响家庭各类消费支出，这些变量与家庭中的个人特征又紧密相关，易引起多重共线问题；从双向因果来看，家庭消费对户主的健康状态可能具有一定影响，直观上来看，作用效果有限。

四、实证分析

(一)老龄化对消费结构的影响

考虑到城乡二元结构下消费结构的差异性，本文将样本进行了分类，并运用普通最小二乘法分别对城乡样本进行回归。城乡家庭结构对消费的影响结果如表2和表3所示。首先，老龄人口比重的增加均对家庭总消费有负向影响，说明总体上，老龄化日益严重并不利于经济增长。城镇和农村老龄人口比重对居住支出的影响相反，可能是因为农村地区居民想要为下一代在城里买房的支出，而城镇居民本身在城里就有房子，不需要为下一代考虑房子的问题。老龄人口比重对剩余七项消费都具有同向影响。从结果上来看，人口老龄化显著促进了食品和医疗保健消费支出，同时，也抑制了衣着鞋帽、家庭设备及日用品、交通通信和文教娱乐的支出。说明随着老龄化程度的持续深入，整个社会对医疗保健的需求会持续上升，与此同时，鉴于老年人对衣着时尚潮流、家庭设备的功能要求、外出以及娱乐的需求比较弱，老龄人口的比重越大，对该部分的需求则越弱。

表2 城镇老龄化对消费结构的影响

表3 农村老龄化对消费结构的影响

(二)分位数回归

随着因变量水平的不同，核心解释变量产生的影响有可能不同，而最小二乘回归只是估计了“平均影响”。分位数回归则利用解释变量的多个分位数得到了因变量条件分布的相应分位数方程。本文选取了0.1、0.5、0.9三个分位点来检验影响差异。

分位数回归进一步验证了上述基准回归结果的稳健性估计结果如表4所示。具体而言，无论是城镇还是农村，衣着鞋帽、家庭设备及日用品、交通以及娱乐的支出均随着人口老龄化比重的上升而减少，对医疗保健的需求则恰恰相反。城乡之间的区别在于，老龄人口比重的增加会使城镇家庭的食品支出先上升后下降，却会使农村家庭食品消费持续上升。

表4 老龄化对消费结构影响的分位数回归

五、结论

本文选取2018年的中国家庭追踪调查数据，分别通过最小二乘法和分位数分析了老龄人口比重对城乡家庭消费结构的影响效应。主要得到以下结论:第一，总体上，老龄人口比重的增加对家庭总支出有显著的负向作用，并且农村地区的作用更强；第二，随着老龄化程度的持续加深，城乡居民家庭消费结构中，对食物和医疗保健的需求显著的增加；第三，老龄人口比重越高，对医疗保健的需求也越高，对衣着鞋帽、家庭设备及日用品、交通以及娱乐的需求会减少。

以上结果均表明，老龄化的持续加深对社会整体的消费结构产生显著影响，尤其是对医疗保健的需求大幅度上升。针对此，既可以设计多样化的医疗保健服务刺激该部分消费的增加，也需要健全社会保障制度，防止人们为预防疾病保证养老，过度储蓄该部分支出，而过于挤压其他项支出。