人口老龄化对居民消费的实证研究

人口老龄化对中国居民消费的影响————基于生命周期理论摘要：消费作为拉动经济增长的三驾马车之一对经济增长具有很强的推动作用。但是近年来中国的经济增速趋缓，中国的消费特别是居民的最终消费呈逐年下降的趋势，其原因是否与中国的人口老龄化有关呢?本文基于莫迪利安尼的生命周期假说理论，在理论分析的基础上，利用中国1992-2013年的相关数据，通过构建多元线性回归模型和总体线性回归函数，对人口老龄化与中国居民消费之间的关系进行了实证研究。研究结果发现少儿抚养比对居民消费率有显著性的正向影响，老年抚养比对居民消费率没有显著性影响。另外，由于中国居民消费习惯非常稳定，导致经济快速增长的同时却伴随着居民消费率的下降。因此，促进中国内需持续增长必须改善人口结构和加强社会保障支出以改变居民的消费习惯。关键词：居民消费率、生命周期理论、人口抚养比、人口老龄化一、引言根据人口普查，2000年，我国65岁及以上老年人口在总人口中所占比重达到7%，依联合国制定的标准（一个国家和地区60岁以上人口占总人口的10%以上或65岁以上的人口占总人口的7%以上，该国和地区就步入了社会老龄化阶段），我国迎来了人口老龄化时代。到2014年中国65岁及以上老年人口约为1.38亿人，占总人口的比重高达10.06%，老龄化的现象更加严峻。从人口老龄化预测趋势上看，中国老龄化人口在2050年将会超过4亿，人口老龄化系数高达30%。而“老龄化社会”反映了我国的人口结构发生了历史性的变化，人口的再生产类型从“高出生率、低死亡率和高自然增长率”类型转变为“低出生率、低死亡率和低自然增长率”，表现在实际中就是生育率的逐步下降和老龄化趋势的持续性加剧。这一转变可能会对我国的储蓄率、消费率，进而对整个国民经济的发展产生影响。经济学家普遍认为，消费对整个国民经济的健康长远发展具有举足轻重的作用。但是改革开放30年来，中国一直保持着较高的经济增长率，而居民的最终消费却一直处于低迷状态，没有得到很好地挖掘，中国居民消费率呈长期下降的趋势。2014年中国居民最终消费率为31.16%，远远低于世界的平均水平61%。中国居民消费意愿过低导致中国国内消费不足，这是一直令人困扰而至今未能解决，并有可能影响中国经济持续发展的重大经济问题。国内许多学者对居民消费不足的原因进行了多角度的探讨。其中，有关人口老龄化对居民消费和经济增长的影响研究越来越受到重视。因为不同年龄结构的人的消费类型、消费习惯和消费方式是不同的，而这些因素对居民消费水平的影响是不可忽视的。莫迪利安尼的生命周期假说理论开启了研究人口老龄化与居民消费之间关系的先河。该理论的基本思想是人们为了平滑一生的消费总是在年轻时储蓄，年老时依靠年轻时的储蓄消费，因此如果社会中老年人的比重上升时，居民总消费将趋于上升。即一个国家的人口年龄结构与该国的居民消费率存在着相关关系，一国的人口抚养比越高，则该国的消费率越高。本文将利用动态面板GMM估计方法和时间序列数据数据(1992—2013年)深入考察中国人口老龄化对居民消费的影响，从中找出解决中国目前消费低迷的问题的契机，进而找出解决我国经济发展动力问题所在，为扩大国内消费提供新的战略视角，指导中国经济转型和可持续发展。二、文献回顾基于莫迪利安尼的生命周期假说理论基础，国内外很多学者对人口结构变动与消费率或储蓄率的关系进行了实证研究。早期主要是利用跨国时间序列数据做横截面回归经验结果并不完全支持人口年龄结构与消费率之间的关系。例如列夫（1969，1971）利用47个欠发达国家、20个西方发达国家和7个东欧社会主义国家的截面数据进行估计，分析出人均收入水平、经济增长速度、少儿抚养比、老年抚养比和总抚养比对国民储蓄具有显著影响，其中各抚养比与储蓄率均呈负相关关系。然而Ram(1982)利用1977年128个国家的截面数据进一步分析，发现并不能证实抚养系数对储蓄率有显著影响。另外，虽然面板数据兼有截面数据和时间序列数据的信息，能改善估计结果。但是，使用面板数据来估计人口年龄结构和储蓄率之间的关系同样没有得到统一的结论。Kraay(2000)利用中国1978－1989年各省居民储蓄家庭调查面板数据进行分析，结果表明在样本期间老年人抚养系数对储蓄的影响在统计上不显著。霍瑞尔卡等人运用生命周期模型对1995～2004年的中国分省家庭调查数据进行了动态面板分析，发现中国的消费率主要取决于消费习惯和收入增长率，只有1/4的样本数支持人口抚养比与居民消费率之间存在着统计上的显著性关。国内研究方面有关人口结构变动的影响依然主要集中在分析居民储蓄率方面，也有部分学者对居民消费率的影响进行了有益探讨。例如李文星、徐长生、艾春荣利用中国1989—2004年的省际面板数据和动态面板GMM估计方法,考察了中国人口年龄结构(儿童和老年抚养系数)变化对居民消费的影响。结果发现,中国儿童抚养系数对居民消费具有负的影响,即中国儿童抚养系数的下降反而提高了居民消费率,但这种影响并不大；中国老年抚养系数变化对居民消费的影响并不显著。因此,他们认为中国人口年龄结构变化并不是中国目前居民消费率过低的原因。李响、王凯(2010)对1993-2007年中国人口年龄变动对农村居民消费的影响进行了实证分析,结果显示农村少儿抚养比的下降与老人抚养比的上升都不利于农村居民消费的提升。还有陈冲（2011）利用1993-2008年29个省份的面板数据对我国农村人口变动对其消费的影响进行了实证检验,研究结果表明:少儿抚养系数和老年抚养系数对农村居民的消费均具有负的影响,即当前我国少儿抚养系数的下降提高了农村居民消费率,而老年抚养系数的上升抑制了农村居民的消费。另外,他还发现农村居民的消费习惯非常稳定,伴随着农民收入水平的稳定增长,消费率呈现下降趋势。罗光强、谢卫卫以生命周期理论为基础构建了一个包含人口抚养比的居民消费模型，考察人口抚养比对居民消费率的影响，利用2001～2011年中国省际面板数据进行实证研究，结果表明:少儿抚养比对居民消费率有显著性的正向影响，老年抚养比对居民消费率有显著性的负向影响，即少儿抚养比越低、老年抚养比越高，居民消费率越低。以上研究成果的梳理可以看出，我国人口老龄化究竟对居民的消费支出产生了什么样的影响，不同的计量模型和数据的选择得出的结论不尽相同，并且很多国外研究成果是通过分析储蓄率来间接反映人口老龄化与消费的关系。本文与已有研究成果不同的是：首先，在研究方法上本文是在生命周期假说理论的框架下，建立人口老龄化对居民消费产生直接影响的理论模型，通过理论模型分析人口老龄化对居民消费决策的影响。其次，由于微观数据收集的困难，本文使用的是宏观数据，避免了数据统计误差。当然本文还存在着一些不足之处。比如：使用宏观数据不能直接可靠地区分不同质的消费者的消费行为，会导致对影响居民消费因素的分析考虑不全面。另外，虽然城镇和农村的社会保障形式、收入水平、消费习惯等因素存在显著的差异，但是由于数据搜集的困难，本文在选取研究对象时并未区分城镇居民与农村居民以对比分析人口老龄化对城镇和农村居民消费的不同作用。三、计量模型和数据（一）计量模型本文借鉴已有的国内外研究成果,选取了居民消费率(CR)替代消费水平作为被解释变量。另外由于本文的研究目的是依据莫迪利安尼的生命周期消费理论来分析人口结构变动对消费的影响，而居民的负担主要包括少儿抚养和老人赡养,因此本文将负担系数划分为少儿抚养系数(YDR)和老人抚养系数(ODR)两个部分,并同时考察了这两类抚养系数对居民消费率的影响。除此之外,由于影响居民消费的因素有很多，社会保障水平、收入差距、通货膨胀率、货币财政政策、城镇化率等也都是极为重要的影响因素。因此在实证计量部分，本文将感兴趣的GDP增长率作为解释变量纳入了模型。应当注意的是这样做是为了分析居民收入增长率对居民消费率的影响。最后，考虑到我国居民崇尚勤俭节约的消费习惯，消费行为往往受到过去消费习惯的影响,解释变量中还添加了滞后一期的消费率作为解释变量。这样构建的估计方程为:CRt=A+B1ODR2+B2YDR2+B3LOG(GG)+B4CRt-1本文的实证部分将会基于上式展开分析。人口的结构变动究竟对居民的消费起到了什么样的作用,将取决于上述参数的大小与符号。（二）数据说明本文使用的数据是1993-2014年时间序列数据。1990年－2001年少儿抚养比和老年抚养比的数据取自《1990年以来中国常用人口数据集》，1989年的数据取自《1990年中国人口统计年鉴》，2002－2010年的数据取自《中国统计年鉴》。居民消费率、滞后一期的消费率和收入增长率数据是根据历年的《中国统计年鉴》计算出来的。由于重庆市1997年才从四川省划分出来成为直辖市,因此缺少1997年以前的数据,另外西藏自治区部分年份的数据在统计年鉴中也无法找到,故将西藏和重庆这两个地区的数据在样本中剔除。其中，居民消费率是指居民消费支出与地区生产总值的比值；少儿抚养比是指0-14岁人口占15-64岁人口的比例；老年抚养比是指65岁以上人口占15-64岁人口的比例。另外，由于地区的居民收入数据很难得到，因此本文用实际地区人均国民生产总值增长率来代替居民收入增长率。四、模型估计结果表一DependentVariable:CRMethod:LeastSquaresDate:11/14/15Time:18:07Sample(adjusted):19922013Includedobservations:22afteradjustmentsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C17.738746.5005692.7287970.0143ODR^20.0036690.0173810.2111170.8353YDR^20.0040340.0009354.3126790.0005LOG(GG)-3.8421320.873949-4.3962870.0004CR(-1)0.6690680.0942577.0983310.0000R-squared0.985322Meandependentvar41.97590AdjustedR-squared0.981868S.D.dependentvar4.830473S.E.ofregression0.650442Akaikeinfocriterion2.174387Sumsquaredresid7.192273Schwarzcriterion2.422352Loglikelihood-18.91826Hannan-Quinncriter.2.232800F-statistic285.2985Durbin-Watsonstat1.815865Prob(F-statistic)0.000000根据表一的估计结果，DW值接近2，说明不存在多重共线性，F检验显著。同时可以看出除了ODR2外，其他变量系数结果都显著，ODR2和CR之间无线性关系。这一结果与生命周期理论并不完全一致，按照生命周期理论，老年抚养比对居民消费率的影响系数应该为正。剔除老年抚养比ODR这个变量再做多元回归模型为：CRt=A+B1YDR2+B2LOG(GG)+CRt-1回归结果如下表二DependentVariable:CRMethod:LeastSquaresDate:11/14/15Time:18:08Sample(adjusted):19922013Includedobservations:22afteradjustmentsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C18.915193.2572295.8071430.0000YDR^20.0039790.0008744.5536670.0002LOG(GG)-3.9312930.744548-5.2801100.0001CR(-1)0.6574570.0744878.8264620.0000R-squared0.985283Meandependentvar