退休城镇居民消费变动及影响机制

张鹏 张兆安

摘   要：基于中国家庭金融调查数据和模糊断点方法，研究退休对城镇居民家庭消费的影响。研究结果发现，退休对城镇居民家庭总消费产生显著影响，显著增加了食品、医疗、旅游等家庭日常消费以及健康消费，并致使与工作相关的消费、家政服务、娱乐等消费显著下降，消费结构发生调整。影响机制研究发现，退休通过对城镇居民家庭的收入保障、房产、消费需求产生影响，从而引起居民家庭消费的变动。基于上述研究，建议加大退休居民收入保障力度，激发消费潜力，促进消费结构升级。

关键词：退休;城镇居民;家庭消费;影响机制;模糊断点回归

中图分类号：F830   文献标识码：B  文章编号：1674-2265（2022）03-0050-10

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2022.03.007

一、引言

人口老龄化和国内消费需求不足一直困扰着我国经济社会的发展。自2000年我国步入老龄化社会以来，老龄化程度不断加深。截至2020年底，我国65岁及以上人口达到约1.91亿人，占总人口的13.5%，远超老龄化标准（7%）。退休是居民迈入老年生活的重要时间节点，退休居民作为重要的消费主体，已逐渐成为日常消费的主力军。因此，研究退休对城镇居民家庭消费产生的影响，把握退休居民消费特点，激活退休居民消费潜力，对于扩内需、促发展具有重要意义。本文主要讨论以下两个问题：一是退休对城镇居民消费产生何种影响，究竟是抑制还是促进作用;二是探究退休对消费的影响机制。

根据生命周期假说，理性经济人将平滑其一生的消费。退休是居民可预期的事件，研究发现退休后居民消费下降，由此引来“退休消费之谜”（Retirement Consumption Puzzle）的争论（Hamermesh，1984）[1]。一方面，部分学者认为退休政策对消费的影响是平滑的，退休并未造成消费显著变动。根据美国CES数据研究显示，食品支出在退休后下降6%，非耐用品消费支出在退休前后是平滑的（Aguila等，2011）[2]。国内研究方面，学者从健康视角、烟酒消费、旅游消费等角度展开研究，均认为退休政策未对消费产生显著影响（雷晓燕等，2010;邹红等，2018;任明丽和孙琦，2020）[3-5]。另一方面，部分学者认为退休政策对消费支出造成显著影响。国外研究方面，学者研究美国消费时发现，退休后居民增加储蓄、减少消费和负债（Olafsson，2018）[6]。学者研究马来西亚消费发现，退休后消费下降11%～60%，退休后居民消费骤降（Alaudin，2019）[7]。国内研究方面，學者研究食物消费发现，退休后居民食物消费支出显著下降，其原因是退休居民具有更多的闲暇时间进行家庭生产，食物消费支出虽然减少但是营养物质的摄入并没有改变（邓婷鹤等，2016）[8]。宋泽（2018）[9]从夫妻二人家庭视角研究发现，丈夫的退休促使家庭消费显著下降。

除了研究退休是否对消费带来影响，学者还致力于研究退休对消费产生影响的原因。一是收入与储蓄的变动。退休后收入下降、储蓄不足，造成了退休后消费下降（Hamermesh，1984;Olafsson，2018）[1，6]。二是退休的不可预期性。疾病等不可预期因素可能迫使居民提前退休，居民没有为退休做好充足的准备，从而降低退休之后的消费。三是家庭异质性。退休后妻子或丈夫的消费行为偏好不一致，从而导致消费支出的差异性表现（宋泽2018）[9]。四是与工作相关的消费变动。退休后与工作相关消费支出显著下降，造成家庭整体消费变动。

综上，退休对消费产生的影响未有定论，仍需进一步研究探讨。一方面，部分研究忽视了内生性问题，除了退休政策，其他因素也可能引起消费变动。在计量方法的选择上，要考虑样本选择性误差和遗漏变量等原因造成的内生性问题，有效识别退休政策对于消费的影响。另一方面，部分文献虽得到了退休对消费产生影响的结论，但并未解释清楚该种影响产生的原因、相关干扰因素以及作用机理。

本文的主要贡献点在于：一是在研究方法方面，采用模糊断点回归计量分析方法，有效解决退休消费的内生性问题，进而得到更为稳健可信的结果。二是在研究内容方面，实证研究退休对于城镇居民总体消费支出以及消费结构细项产生的影响，分析退休之后城镇居民消费变动情况，为增进退休居民福祉、积极应对人口老龄化提供理论支撑。三是在影响机制研究方面，从收入、资产和消费需求的角度，探究退休消费的影响机制，为释放退休居民消费潜力、推动国内大循环提供参考。

二、理论模型与实证策略

（一）模型推导

生命周期假说是研究跨期消费行为的重要理论，其主要思想是理性消费者会根据终生收入，合理安排消费与储蓄，平滑其终生的消费效用。假设家庭目标是终其一生最大化家庭的终生效用[Ut]：

[Ut=maxEtk=tT（11+δ）k-tUCk，A（Xk）] （1）

s.t. [Wk+1=1+r（Wk+Ik-Ck）]

[∀ k=t，…，T]

其中，[r]表示利率，[δ]表示折现率，一般情况下[r]与[δ]相等。[Wk]表示家庭所拥有的财富与资产，[Ik]表示家庭所拥有的收入，[Ck]表示家庭所拥有的消费水平，[Xk]表示影响家庭边际效用的特征，如家庭人口数量、家庭人口年龄结构、家庭人口健康情况等。

构造拉格朗日函数，求解（1）的最大值问题。令：

[L=Etk=tT（11+δ）k-tUCk，A（Xk）+k=tT（11+δ）k-tλkAk+1-1+r（Wk+Ik-Ck）]  （2）

由式（2）对[Ck]求偏导：

[∂L∂Ck=Et（11+δ）k-tUcCk，A（Xk）+11+δk-tλk1+r=0]

由该式得到：

[EtUcCk，A（Xk）=-λk1+r]

[UcCk，A（Xk）=-λk1+r]

由此形成联立方程组：

[UcCk，A（Xk）=-λk1+rEtUcCk+1，A（Xk+1）=-λk+11+r]

求解得：

[UcCk，A（Xk）=λkλk+1EtUcCk+1，A（Xk+1）]  （3）

由式（2）对[Ak+1]求偏导：

[∂L∂Ak+1=11+δk-tλk-11+δk-t+1λk+11+r=0]

求解得：

[λkλk+1=1+r1+δ]  （4）

由式（3）和（4）求解得到：

[UcCk，A（Xk）=Et1+r1+δUcCk+1，A（Xk+1）]  （5）

[UCk，A（Xk）]表示效用函数，一般采用Constrant Relative Risk Aversion（CRRA）形式，具体如下：

[UCk，AXk=A（Xk）C1-ρt1-ρ]

其中[ρ]表示相对风险的厌恶系数。

同时，假设[AXk=exp（X'tΓ）]。[U]对[C]求偏导得：

[Uc=AXkC-ρt=exp（X'tΓ）C-ρt]  （6）

由式（5）和（6）求解得到：

[Et1+r1+δexp（X't+1Γ）C-ρt+1=exp（X'tΓ）C-ρt]

[Etln1+r1+δ+X't+1Γ1-ρ lnCt+1=X'tΓ1-ρ lnCt]

令[Γ=Γ1ρ]，则：

[X'tΓ-lnCt=Et1ρln1+r1+δ+X't+1Γ-lnCt+1]

[X'tΓ-lnCt=1ρln1+r1+δ+X't+1Γ-lnCt+1]

[lnCt+1-lnCt=X't+1-X'tΓ+1ρln1+r1+δ]

[∆lnCt=α0+∆X'tΓ+ε0]      （7）

在考虑退休前后消费变动情况问题时，需要在式（7）中加入退休变量[Rt]，则计量模型为：

[∆lnCt=α0+βRt+∆X'tΓ+ε0]   （8）

（二）断点回归方法

退休之前与退休之后，城镇居民消费可能发生变动。此种变动是由城镇居民退休事件引起的，还是其他因素导致的？退休是否为城镇居民消费变动的原因？在评估该问题时，可能面临着内生性问题。具体表現为：一是样本选择性误差。在问卷调查微观消费数据时，某些城镇家庭可能乐于配合，能够提供真实有效的消费数据;而某些家庭由于延迟或提前退休等原因，导致提供的数据无效，从而造成误差。二是遗漏变量带来的谬误。除了退休事件可能影响消费以外，还有收入等其他变量同样会对消费带来影响。城镇退休居民的收入来源主要是养老金收入，而养老金收入要明显低于退休前工资收入。除了养老金收入，城镇退休居民消费还受到预防性储蓄、家庭财富等因素影响。另外，与其他群体相比，城镇退休居民的生活状态发生改变，闲暇时间增加，身体机能逐渐衰退，安享晚年生活的意愿增强。这一系列的变化将对城镇退休居民消费偏好、消费需求产生影响，进而促使消费结构、消费支出水平发生变动。因此，在进行退休对消费影响的实证研究时，可能存在内生性问题。

断点回归计量分析方法（Regression Discontinuity Design）是政策评估计量经济学的重要内容，其主要作用是对政策实施后的因果效应进行评估。假定在一个连续变量上出现一个断点，断点一侧的个体受到政策干扰，而另一侧的个体未受到政策干扰，由此在断点附近形成一个准自然实验，考察政策干预带来的影响。为了有效解决内生性问题，准确识别退休政策与城镇居民消费变动的因果关系，根据我国现行的强制退休政策特点，本文拟采取断点回归分析方法。该方法可分为精确断点回归（Sharp RDD）和模糊断点回归（Fussy RDD）。精确断点回归分析方法是指个体与政策处理效应的关系是确定的，个体完全接受政策的处理效应;模糊断点回归方法指个体与政策处理效应的关系是随机的，个体接受处理效应与否是受到其他因素影响的。根据以上定义可以判断，城镇退休居民消费研究属于模糊断点回归分析方法范畴。

假设[R]代表处理变量退休，它由连续变量年龄（age）是否超过60岁断点（cutoff）决定。

[R=1      若age≥600       若age<60]

处理变量retirement是年龄的函数，在60岁处形成一个断点，这为评估处理退休（R）对年龄的因果效应提供了机会。我国的退休制度使年龄在小领域[60-ε，60+ε]之间的居民进行了随机分组，由此可视为准实验。在准实验的随机分组条件下，可以一致地估计在age=60岁附近的局部平均处理效应（local average treatment effect，LATE）。

假设[C]代表家庭所拥有的消费水平，[EC1-C0|age]代表所需评估的局部平均处理效应。由于[C=C0+R（C1-C0）]，故：

[EC|age=EC0|age+ERC1-C0|age                 =EC0|age+ER|age∙EC1-C0|age]（9）

对式（9）两边从age=60岁的右边取极限，可得：

[limage↓60EC|age=limage↓60EC0|age+limage↓60ER|age×limage↓60EC1-C0|age]  （10）

同理，对式（9）两边从age=60岁的左边取极限，可得：

[limage↑60EC|age=limage↑60EC0|age+limage↑60ER|age×limage↑60EC1-C0|age]  （11）

因假设函数[EC|age]、[ER|age]在age=60处连续，则左右极限相等，且等于其函数值。因此，将式（10）减去式（11），可得：

[limage↓60EC|age-limage↑60 EC|age   =limage↓60ER|age-limage↑60ER|age?EC1-C0|age]

（12）

根据模糊断点回归定义，在断点处个体得到处理的概率为[0<a<b<1]，即[b-a≠0]，相当于[limage↓60ER|age-limage↑60ER|age≠0]。故在60岁年龄断点处的局部平均处理效应为：

[EC1-C0|age=limage↓60EC|age-limage↑60 EC|agelimage↓60ER|age-limage↑60ER|age] （13）

三、数据与变量

（一）数据来源

目前，我国执行强制退休制度。强制性主要体现在退休年龄、最低养老保险缴费年限、养老保险缴费基数与缴费率等方面。退休制度主要面向城镇企事业单位和政府机关事业单位。一般情况下，男性干部或工人退休年龄为60周岁、女性干部和女性工人退休年龄分别为55周岁和50周岁。但是存在职工早退或内退的现象，如果职工从事高危或有害身体健康的工作，男性职工可以提前到55周岁或50周岁退休，女性职工可以提前到45周岁退休。

本文采用西南财经大学中国家庭金融调查（CHFS）2017年数据。结合强制退休政策，采取以下原则选取分析所需的样本：一是根据我国退休政策主要适用于城镇居民的现状，本文选取户主为非农业户口的家庭作为样本。二是由于女性退休年龄的口径较多，若选取女性研究对象，可能存在多个年龄断点。参考邹红和喻开志（2015）[10]、贾男（2020）[11]等做法，选取男性为研究对象，用城镇男性户主的状态作为该家庭的退休标志，若该男性户主退休，则认为该家庭为退休家庭，反之则认为该家庭为在职工作家庭。三是依据Lee和Lemieux（2010）[12]关于断点回归的使用要求，应在断点附近形成邻域，从而考察退休之前与退休之后的消费差异。我国男性居民退休年龄一般在60岁，因此，本文选取55—65岁之间的城镇男性户主家庭为样本。结合上述条件，最终选取2933个样本家庭作为分析样本。

图1为年龄与退休率的关系图。横轴代表年龄，其区间范围为50岁至70岁;纵轴代表退休率，具体计算方式是用某一年龄退休人数除以该年龄人数，其区间范围为0至1。由图1可知，在60岁左右两侧，退休率由0.3跳跃至0.7，在60岁年龄处形成一个明显的断点。由于存在早退、内退、延迟退休等现象，退休率并非从0直接跳跃至1。这表明我国退休政策符合模糊断点回归分析方法的要求，可以利用退休政策形成的断点效应开展进一步的分析。

（二）主要变量选择与处理

本文被解释变量为家庭总消费支出、各类明细消费支出等，解释变量为退休状态，工具变量为年龄，控制变量主要体现家庭特征与个人特征。具体如下：

1. 被解释变量。家庭总消费支出主要指该家庭在2016年1月至2016年12月所发生的消费总支出。消费结构细项包括：食品、水电燃气及物业、日用品、家政服务、本地交通、通讯及上网、娱乐、服装服饰、住房装修维修、旅游、医疗、代购等，涵盖了城镇退休居民主要消费类别。在计量分析中，本文将所有消费数据进行对数化处理。对于消费数值为0的样本在进行对数化时，按缺值处理。

2. 解释变量。退休变量为虚拟变量，若城镇男性户主处于退休状态，则定义退休变量R=1;若城镇男性户主处于工作状态，则定义退休变量R=0。

3. 工具变量。选取年龄作为退休变量的工具变量。若城镇男性户主超过60岁，则退休变量R=1;若城镇男性户主未超过60岁，则退休变量R=0。将年龄变量作为工具变量，是因为其满足如下两点：一是相关性，年龄与退休相关;二是外生性，年龄与扰动项不相关。

4. 控制变量。控制变量包含收入、住房、健康、教育等，体现城镇退休居民的个人特征和家庭特征。家庭可支配收入变量（income），主要指2016年度该户家庭所有成员的税后货币工资的累计加总收入。家庭住房面积变量（house），主要指该户家庭成员所拥有的所有产权住房累计加总面积。城镇男性户主的健康状况变量（health），主要指与同龄人相比，被调查者自述的健康状况。其中，health=1代表健康，health=0代表不健康。变量education表示城镇男性户主的受教育程度。其中，education=1代表高中及以上学历，education=0代表初中及以下学历。

（三）数据描述性统计

表1展示了变量描述性统计结果。所筛选的总体样本数量为2933个，其中退休样本数量为1458个，占比49.71%，说明近一半样本处于退休状态。平均年龄为60.22岁，接近法定退休年龄60岁断点。健康变量均值为0.87，说明大部分样本处于健康状态。教育变量均值为0.53，说明一半左右的样本受到高中及以上教育。

城镇居民家庭消费总支出由12项消费结构细项组成。根据具体消费内容，我们将消费分为家庭日常消费、工作相关消费、健康休闲消费、其他类型消费。其中，家庭日常消费涵盖退休居民家庭日常生活消费内容，主要包括食品、日用品、水电燃气及物业、通讯及上网等。工作相关消费涵盖居民工作状态时必要的消费内容，主要包括本地交通、服装服饰消费等。健康休闲消费主要包括医疗、娱乐、旅游等。其他类型消费指剩余类别的消费，主要包括家政服务、住房装饰装修、代购等消费内容。

具体而言，食品和医疗消费，平均值分别达到2.66万元和1.12万元，占到家庭总消费支出约六成。但食品和医疗消费又存在差异，二者的标准差分别为1.68万元和6.67万元，医疗消费的离散程度远高于食品消费。家政服务、代购、娱乐消费支出最少，均低于1000元，且标准差较大，说明这三类是非必需消费。另外，住房装修装饰、旅游、本地交通、服装服饰等消费标准差较大，说明这几类消费在不同样本间存在较大差异。

四、实证分析与检验

（一）实证回归结果

表2汇报了利用模糊断点回归方法对城鎮退休居民家庭总消费及各类消费结构细项进行非参数估计的结果，反映了退休对城镇居民家庭消费的影响。运用非线性拟合的方法判断断点左侧和右侧的回归系数，采用三角核（triangle kernel）、矩形核（rectangular kernel）或均匀核（uniform kernel）方法选择核密度函数，采用mserd或msetwo方法确定最优带宽，运用局部多项式方法确定一次型是最优拟合。图2—12展示了退休对各类消费影响的断点图。为了得到更稳健的回归结果，我们在计量模型中加入收入、住房、健康、教育等控制变量。实证分析结果显示，退休促使城镇居民家庭总体消费显著增加约1.75%，对于具体消费结构细项的影响存在差异。

在家庭日常消费方面，退休对该部分各消费细项均具有显著影响，但影响效应有正有负、有大有小。在1%显著性水平下，对食品、水电燃气及物业、通讯及上网费等消费的影响效应分别为3.07%、0.98%和0.26%。退休居民为了身体健康，倾向于采购品质更好的食品，健康饮食、绿色饮食投入较大;退休后居家时间更长，水电燃气消耗更多;网络普及带动退休居民更多地“触网”，相应的通讯及上网消费支出增大。在5%显著性水平下，退休对日用品消费影响效应为-0.24%，表明退休之后居民减少了日用品耗用。

在工作相关消费方面，退休对其具有负向影响。在1%显著性水平下，退休对本地交通影响效应为

-0.33%，但并不显著。退休后，居民不再需要工作通勤、工作服装采购，本地交通与服装服饰消费也相应减少。

在健康休闲消费方面，退休对其具有正向或负向的显著影响。在1%显著性水平下，退休对医疗和旅游消费的影响效应分别为2.07%和1.24%，对娱乐消费的影响效应为-0.72%。退休居民身体机能逐渐衰退，西医治疗、中医料理、健康保健养生等消费需求增加，在具有一定的财产与收入保障的前提下，退休居民更加关注身心健康，医疗和旅游消费支出增加;而娱乐消费支出的减少，一方面，由于工作相关的娱乐应酬减少;另一方面，由于旅游消费的增加对娱乐消费造成挤压。

在其他类型消费方面，退休对其具有正向或负向的影响。在1%显著性水平下，退休对家政服务的影响效应为-1.24%，对代购消费的影响效应为0.94%;退休对住房装修维修消费的影响效应为0.71%，但统计不显著。居民进入退休状态后，闲暇时间明显增多，具有更充裕的时间进行家务家政、房屋维修等劳动，家政服务、住房装修维修等方面的消费支出相应减少;代购消费作为一种新型消费方式，其增加说明退休家庭逐渐接受并增加海外商品消费。

总体而言，退休对城镇居民家庭总体消费产生正向促进作用，我国城镇居民家庭不存在“退休消费之谜”。退休居民关注身心健康与生活品质，食品、医疗、旅游等消费增幅较大。退休带来生活状态改变，造成了工作相关消费、家政服务消费等有所减少，水电燃气与物业、通讯及上网等消费支出有所增加。代购等新型消费模式受到退休居民家庭的青睐，部分退休居民家庭增加了此部分消费支出。

（二）稳健性检验

采用模糊断点回归分析方法，需要从参考变量和控制变量分布的连续性、安慰剂检验等方面进行稳健性检验。

1. 参考变量分布连续性检验。图13年龄变量的连续性检验。应用断点回归计量分析方法时，要求参考变量年龄在断点60岁附近进行随机选择，而非人为操纵。根据McCrary（2008）[13]提出的检验方法，年龄变量的核密度函数在断点附近应是连续的。核密度函数分布图显示，变量在断点附近是平滑的，符合参考变量分布连续性检验。进一步查看计算数值，在60岁断点两侧，年龄变量的密度差异[θ=0.125]，标准误差[SE=0.237]，符合连续性分布检验。

2. 控制变量连续性检验。表3进行了收入、住房、健康、教育等控制变量的连续性检验。在检验退休对消费的因果影响时，需排除其他变量在断点处是否存在跳跃，否则不能有效说明消费的变动是由退休引起的。为验证控制变量的连续性，使用断点回归计量方法将控制变量作为伪结果进行检验，查看相应的估计量是否显著。当估计量不显著时，说明协变量符合连续性假设。表3回归结果显示，控制变量的结果不显著。这说明控制变量在断点处没有明显的跳跃变化，进一步验证了断点回归设计的可行性。

3. 安慰剂检验。表4进行了不同年龄断点的安慰剂检验。根据断点回归计量分析方法的要求，在其他年龄断点处，消费变量不应存在跳跃，否则无法证明退休变量是导致消费变量跳跃的主要影响因素。安慰剂检验结果显示，回归系数在不同年龄断点处均不显著，满足断点回归设计要求。

五、影响机制分析

（一）收入保障

我国城镇退休居民主要收入来源是养老金收入。在整个生命周期内，理性经济人的收入与消费趋于平衡，长期消费处于稳定状态。退休代表居民跨入生命周期的晚期阶段，养老金收入相较于工资收入有所减少，收入增长预期也相应降低，进而会造成短期消费波动。

目前，我国第一支柱和第二支柱养老保险占比较高，第三支柱商业养老保险普及程度较低且占比较小，这意味着第三支柱商业养老保险发展潜力巨大。退休居民是否有意愿参与第三支柱养老保险来为退休消费提供更多的收入保障？我们利用中国家庭金融调查2017年数据，并设置哑变量，其中1表示具有商业保险，0表示无保险，实证检验退休对商业保险的影响（见表5）。回归结果显示，退休对商业保险产生显著的正向影响。这表明，部分城镇退休居民已不满足于基本养老金收入，提前进行退休规划，购入商业保险作为退休收入的补充。这一机制可以解释前一部分的实证分析结果，即退休对商业保险的正向作用，传导为退休收入的增加，从而促进了退休消费的增加。

在研究退休居民消费时，应考虑退休人口的特点，尤其是其身体机能与健康状况逐渐下降的现实。这一客观事实要求我们考虑到医疗消费，这也是退休居民消费与其他类型人口消费的显著不同之处。我国医保制度是有效保障退休居民享受医疗服务的重要手段，也是减轻退休居民医疗消费负担的重要措施。除了基本的医疗保险，补充医疗保险也逐渐为退休居民所采纳。我们利用中国家庭金融调查数据，并设置哑变量，其中1表示具有补充医疗保险，0表示无补充医疗保险，实证分析退休对补充医疗保险的影响（见表5）。回归结果显示，退休对补充医疗保险产生显著的正向影响。结合计量分析结果，这一机制表明退休对补充医疗保险产生正向作用，居民将在退休之后采用医疗保险和补充医疗保险的方式，降低自身对于医疗消费的开支，提升了其他领域的消费能力。

（二）房产

房产既是退休居民安享晚年生活的必要条件，也是退休居民家庭财产的重要组成部分。为了考察房产在退休消费中发挥的作用，我们借助研究样本，研究退休对房产的影响，继而探讨可能带来的消费变动。在研究样本中，我们设置“房产”变量，拥有自有住房设置为1，无自有住房设置为0。表6实证分析结果表明，退休对房产起到了正向影响作用。

对这一结果的解释是：首先，受到我国传统文化影响，我国退休居民家庭具有强烈的“老有所居”思想。在刚刚跨入退休年龄之际，退休居民身体健康状况尚可，一般会选择居家养老，不会采用出售或抵押房产的方式以房养老。其次，我国退休居民家庭具有馈赠动机。实证结果显示的退休居民家庭买房偏好，可能不是为了自己，而是為了子女。目前高企的房价使得很多退休居民为子女购房或支付购房首付款。最后，人口迁移导致父母退休之后跟随子女定居在新的城市，可能促进退休居民家庭在新的城市中购买住房。

退休对房产的正向影响作用，是否会传导至消费，仍受到多种因素制约。一方面，可能不利于促进消费。部分退休居民具有强烈的馈赠动机，选择将房产等重要财富馈赠给后代;部分退休居民为了辅助子女购房，增加储蓄，节省开支，可能对消费造成挤出。另一方面，存在促进房产的财富效应转换为消费的有利因素。拥有多套住房的退休居民，随着房价高企，其所获得的租金收入不断上升，从而可能促进消费。对于无房产的退休居民，目前高企的房价，导致其虽有购房意愿但无购房能力，进而选择与子女同住等居家养老方式或是居住在养老机构。其购房资金可以用于其他方面的消费，从而增加消费开支。

综上，研究结果表明，退休正向影响着房产。但是房产对退休居民消费的影响是多方面的，影响方向可能是正向的，也可能是负向的。

（三）消费需求

退休事件导致居民闲暇时间增加，生活重心转移到康养晚年，促使退休居民消费需求发生变化。但消费需求是否会进一步实质性地转化为消费行动，需要考虑退休居民群体特征、消费环境、消费供给等。

在中国家庭金融调查问卷中，存在关于“你家是否有过网上购物的经历”的问题。我们根据该问题，设置网购变量，研究退休对网购消费需求的影响。除了网购变量，我们根据问卷设置上网设备和移动支付变量，网购消费需求转化为实际消费行动，需要具备上网智能设备和网上支付等必要的条件。网购变量设置为哑变量，其中1指线上网购，0指线下实体店购物。移动支付变量设置为哑变量，其中1指采用网银、支付宝、微信等支付，0指采用现金、刷银行卡或信用卡等传统方式支付。上网设备变量设置为哑变量，其中1指使用手机设备，0指使用其他设备。表7实证分析结果显示，退休正向促进了居民网购消费。网购这种新型消费从潜在需求转换为有效需求，需要借助中介工具，我们同时考察了手机支付和上网设备。实证结果表明，退休也正向影响着移动支付行为，手机是城镇退休居民首选的上网设备。

对这一分析结果的解释是，城镇居民迈入退休生活后，身体健康程度尚可，具有稳定的养老金收入，闲暇时间显著增加，更容易接受新鲜事物，参与网购消费。与此同时，网购消费本身固有的便捷性，提高了消费感受、提升了消费需求;互联网应用和智能手机设备的普及，使得退休居民有机会广泛接触到网购消费，促进了退休居民网购消费需求的增加。但是，由于老龄化产品生产供给针对性不足、配套服务欠缺、市场定位模糊、区域发展不均衡，老龄化行业处于盲目自发的分散发展阶段，缺乏整体布局和系统规划，这些都制约着消费需求的有效释放。

六、结语

本文使用模糊断点回归方法，基于中国家庭金融调查2017年数据，研究退休对我国城镇居民消费的影响。研究结果发现，退休导致我国城镇居民家庭总体消费显著上升，消费结构发生变动，换言之，我国城镇居民家庭不存在“退休消费之谜”。由此，本文提出以下政策建议：

第一，转变观念，激发城镇退休居民消费潜力。传统观念认为退休居民行为节俭、观念保守、消费水平低。但近年来城镇居民退休群体，在建国之后出生，在改革开放之后求学与工作，随着国家经济高速发展和社会保障体制不断完善，其具有一定的消费能力，潜在的消费需求有待进一步释放。

第二，加大保障力度，促进消费水平的提高。收入和资产是城镇退休居民“能消费、敢消费”的重要保障。积极扩大退休居民养老金收入，完善养老、医疗等社会保障体系，可以降低未来不确定性带来的风险冲击，减少预防性储蓄，进一步增加并释放消费需求。

第三，关注潜在影响因素，促进消费升级。随着收入与社会保险等保障体系的完善，城镇退休居民对于消费质量的要求不断提高。为满足这一要求，一方面，从供给侧角度，应大力发展网上购物、移动支付等新兴消费模式，增加退休居民消费的便捷性，促进消费规模扩大与消费质量提升;另一方面，应根据退休居民消费特点，宣传推广老龄化消费产品，推动退休居民消费升级。

参考文献：

[1]Hamermesh D. 1984. Consumption During Retirement：the Missing Link in the Life Cycle [J].Review of Economics and Statistics，（1）.

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Changes in Consumption of Retired Urban Residents and the Influence Mechanism

——Based on CHFS

Zhang Peng1/Zhang Zhao'an2

（1.School of Economics and Management，Shanghai University of Political Science and Law，Shanghai   201701，China;

2. Shanghai Academy of Social Sciences，Shanghai   200020，China）

Abstract：Based on China Household Finance Survey（CHFS）and FRDD，we study the impact of retirement on urban residents' household consumption. It is found that retirement have a significant impact on urban residents' total household consumption，significantly increasing daily household consumption such as food，medical care and travel，as well as health consumption，and causing a significant decline in work-related consumption，domestic services and entertainment，and an adjustment in the consumption structure. The impact mechanism study finds that retirement causes changes in residential household consumption through its impact on urban households' income security，property，and consumption demand. Based on the above study，it is recommended to increase income protection for retired residents，stimulate consumption potential and promote the upgrading of consumption structure.

Key Words：retirement，urban residents，household consumption，influencing mechanism，FRDD