人口年龄结构演变对居民消费的影响：理论机理与实证检验
○ 吴石英
（合肥师范学院 马克思主义学院，安徽 合肥 230601）
［摘 要］ 以1993——2014年的时间序列数据为基础，通过引入标准消费人概念来建立消费函数，分析人口年龄结构变动对居民消费的影响，借助灰色关联理论分析人口年龄结构与消费结构的关联度。研究发现，人口老龄化趋势会对中国居民的消费需求产生一定的抑制作用，且不同年龄组对不同消费项目的需求存在较大差距。因此，在经济增长方式转型的过程中，必须考虑人口年龄结构变化为经济社会发展所带来的巨大挑战。
［关键词］ 人口年龄结构；居民消费；消费结构；标准消费人；灰色关联
一、引言
据国家统计局统计，2001年我国老年人口总数达到9062万人，65岁及以上人口比重为7.1%，我国开始进入老龄化社会；2014年，我国老年人口总数达到13755万人，65岁及以上人口占比增至10.1%，老龄化程度不断加深。与发达国家不同，我国是在严格生育政策的干预下，因生育孩子数迅速下降而导致人口迅速进入老龄化状态，老龄化超前于经济发展，没有足够的时间为应对人口老龄化做准备，应对人口老龄化可能带来的负面影响的承受能力还较弱，这种“未富先老”的局面给我国经济社会发展和国家财政带来了巨大挑战。
将人口年龄结构变化纳入经济增长的研究中，一直是经济学、人口学等各学科的研究重点，尤其在当前经济增长向以扩大内需为主导的内向型经济增长方式转型的关键时期，人口年龄结构变动对居民消费的影响成为一项重要的研究课题。目前学界对人口年龄结构与居民消费关系的研究还没有得出一致的结论。李承政等、郑妍妍等、陈晓毅研究认为人口老龄化能够提高居民消费需求［1-3］；张乐等、毛中根、孙武福等则发现老年抚养比的提高是居民消费率下降的重要原因［4-5］；而李文星等研究发现老年抚养比的变动不会对居民消费造成显著影响［6］。诸多研究都是利用宏观面板数据构建计量模型进行检验，用老年抚养比、少儿抚养比或是少年儿童与老年人口占比来表示年龄结构［7-10］，用综合变量来表示年龄结构构建消费函数的实证分析较少，很难准确揭示人口年龄结构变动对居民消费需求的影响。王金营等通过计算标准化的消费人口，成功将人口年龄结构引入消费函数［11］；在此基础上，胡乃军等也利用标准消费人的概念对城镇人口老龄化与居民消费进行了研究［12］。然而，这些研究较多考虑人口年龄结构变动对消费总需求的影响，而忽略了其对消费结构的影响。显然，不同年龄的人口，社会所赋予的角色期待不一样，原来社会角色的需求将会由于角色的丧失而减少，甚至消失，新的社会角色需求又会大大增加，必然会引致不同消费项目需求的改变。因此，人口年龄结构变动对居民消费结构的影响还需要进一步证明。
面对人口年龄结构变动中人口老龄化这一在短时期内难以逆转的人口客观事实，研究人口年龄结构变动对居民消费的影响对当前的经济发展来说具有重要的现实意义。本文在已有研究的基础上，从居民消费需求和居民消费结构两个方面分析人口年龄结构对居民消费的影响。一是借用标准消费人口的概念将人口年龄结构作为一个综合指标带入回归方程中，分析人口年龄结构变动对居民消费需求的影响；二是利用灰色关联分析方法分析人口年龄结构与消费结构的关系。
二、人口年龄结构影响居民消费的理论机理
（一）收入分配效应
一般来讲，收入决定了居民的消费能力和消费水平，但随着年龄结构的变化，收入分配也会有所改变。从微观上来说，依据生命周期理论，纵观人的一生，在少年儿童时期，由于没有劳动能力而几乎没有收入，其消费来源于父母给予；刚刚参加工作时期，收入水平偏低，消费能力弱；步入中年后，收入逐步稳定并达到一生中的最高；随着年龄的增加，步入退休阶段，收入又会随之大幅度下降，收入主要来源于养老金、退休金、子女给予及储蓄。从宏观上来说，劳动年龄人口占比增加直接表现为经济生产过程中劳动力投入增加，从而经济产出增加，人均收入提升，具有收入增长效应，有利于居民消费水平的提升；反之，若少年人口或老年人口占比增加，则“生产型”人口会相对甚至绝对减少，“消费型”人口会相对或绝对增加，经济产出和人均收入均会下降，收入缩减会不利于居民消费水平的提升。此外，少年儿童群体基本是无收入群体，而老年人的收入增长难度又是逐步提高的，因而与劳动年龄人口的收入相比，代际收入增长表现出明显的非均衡性，代际收入差距乃至代际贫富差距均存在不断扩大的内在倾向，而这样的收入增长局面会对扩大消费需求产生不利的影响。
（二）预期不确定性效应
不确定性（Uncertainty）是“经济行为者在事先不能准确知道自己的某种决策的结果，或者说，只要经济行为者的一种决策的可能的结果不止一种，就会产生不确定性”［13］。奈特（Knight）将其定义为：“人们缺乏对事件的基本知识，对事件可能的结果知之甚少，因此，不能通过现有理论或经验进行预见和定量分析”［14］，即不确定性是人们无法预料和难以预测的变化。人口年龄结构变化不确定性效应表现为居民会因未来收入和支出的不确定性增加而减少自身当期消费。预防性储蓄假说指出了不确定性情况下的最优消费行为，认为行为人面对不确定的情况会采取更为谨慎的消费行为。在我国当前社会保障制度还不完善的条件下，随着年龄的增长，居民对未来收入和支出的不确定性会不断增加，尤其在农村地区，家庭养老仍然是主要的养老方式，人们不得不增加储蓄给父母养老或自我养老，从而减少消费支出，直接影响居民的消费倾向。
（三）消费惯性效应
中央层面的法规属于统领性和指导性的文件，在全国范围内都具备约束力，其修订变更需要一定的程序，因此其难免会相对缓慢、带有一定的形势滞后性；一旦修订完毕，其创新效应则将是“自上而下”的全面推进，势不可挡。和它所不同的是，新的政策出台往往是一项试点工作在地方展开的标志，每个地方都会根据自身的发展特色制定相应的社会组织管理战略，因此会呈现出“百花齐放”的局面；然而，地方的改革创新必须要得到中央的首肯、被证实是成熟可行的，才能上升为具有普遍广泛指导意义的举措。因此这是一个“自下而上”的过程，初始阶段虽进展迅速，然而后期发展则容易陷入“瓶颈”。
育苗期的管理：出苗后到真叶出现白天温度控制在20～22℃，夜间12℃左右，到1～3片真叶时，白天温度控制在25～30℃，夜间以12～15℃为宜，定植前3～5天，夜间温度降到10℃左右。待长到3叶期准备移栽前，加大通风量，减少浇水，进行炼苗。苗期主要喷施普利克、杀毒凡等药剂，防治幼苗病害。
三、人口年龄结构演变影响居民消费需求的实证分析
（一）分析思路和模型构建
如前文所述，由于生理因素、社会角色以及收入水平的差别，人在少年儿童时期（0-14岁）、劳动年龄时期（15-64岁）和老年时期（65岁及以上）均有不同的消费能力和消费需求，消费水平也存在一定的差距。一般来说，少年儿童和老年人的消费水平要低于劳动年龄人口，因此，我们可以将一个处于劳动年龄的人设定为标准消费人，然后根据一定的比例系数将少年儿童和老年人折算成标准消费人。
［1］周则明,胡友彬,张鹏,等.面向对象程序设计教学实践中的问题探微[J].教育教学论坛,2016(8):209-210.
假设少年儿童的平均消费水平相当于劳动年龄人口的α倍，老年人的平均消费水平相当于劳动年龄人口的β倍，标准消费人口总数为SCP，总人口数为P，其中0-14岁的少年儿童人口数为Ch，15-64岁的劳动年龄人口数为La，65岁及以上的老年人口数为Ag，则标准消费人规模为：
根据公式（1）——（3），以及假定的消费系数0.7，利用中国1990——2014年的相关数据，可以计算出1990——2014年少年儿童和老年人消费规模、标准消费人口总规模、每百人中标准消费人数量、标准消费人的消费水平等数据（见表2）。
式（4）两边同时乘以标准消费人规模SCPt，可以得到：
平泉市属于典型的山地城市，城市用地一方面受山地的影响，发展空间受到局限；另一方面又形成了山地与城市紧密相接、互为图底的关系。
设C表示居民消费总额，sc表示标准消费人的消费水平，则有：
因为经过人口年龄组消费水平之间的换算，标准消费人的消费水平已经排除了人口年龄结构的影响。因此，根据Keynes的绝对收入假说和Duesenberry的相对收入假说，消费水平主要受人均收入水平和消费习惯等因素的影响，用y表示人均收入水平，Y表示总收入，来构建标准消费人的消费函数模型。
通过引入标准消费人的概念，式（7）成功地将人口年龄结构引入消费函数中。
鸦片战争的失败导致国家主权的丧失，而协定关税是国家主权丧失的具体体现。晚清协定关税条件下的关税制度变迁使中国既不能通过关税制度奖励出口，也不能通过关税制度限制进口，国内产业发展失去屏障，国家积贫积弱，最终导致清朝帝国灭亡。
式（4）中，ut表示随机误差项。
其次，考虑消费习惯C（t-1）的消费函数模型为：
令
表示少年儿童人口占比；
表示劳动年龄人口占比；
，表示老年人口占比。
将（2）式代入（6）式，再等式两边同时除以Pt，整理得：
这次搬家妹妹没有请一天假，她深知老师是个神圣的职业，家可再大再新再好，但自己的脚步不在家中，而在教学路途，在她喜爱的每个学生心中。工作中废寝忘食和生职业惯性都是敬业的体现，我向所有的敬业者致敬。
首先，不考虑消费习惯C（t-1）的消费函数模型为：
乡村振兴具有一定的特点，即长期性和艰巨性。在进行振兴的过程中应该坚持一定的原则，即进行科学的规划，重视发展的质量，不追求速度建设，尤其是不能进行跟风建设，应该结合本地区发展的实际需要进行新农村的建设。在党的领导下将农村的建设推向新的发展高度，真正实现农村的发展和农民收入的提升。
（二）数据来源与计算
式（7）模型主要包括0-14岁人口占比、15-64岁人口占比、65岁及以上人口占比、人均收入、总收入、居民消费总额、人均消费水平等变量，其中，总收入用GDP值代替，人均收入用人均GDP代替。还需要确定少年儿童消费水平、老年人消费水平与劳动年龄人口消费水平之间的比例关系，即α和β值。在目前的研究中，某一地区或国家的这一比例还没有权威统一的数值，Stolnitz认为老年人口的消费水平相当于劳动年龄人口的80%［15］；于学军、李建民、刘洋则认为老年人口的消费水平相当于劳动年龄人口的70%［16-18］；王金营和付秀斌分两种情况确定该系数，将老年人折算成标准消费人的消费系数定为0.7和0.8，而将少年儿童折算成标准消费人的消费系数定为0.7和0.6［11］。本文均按照0.7的系数将少年儿童和老年人折算成标准消费人。
本文数据以1990年为基期，选取1990——2014年的时间序列数据，数据均来自2015年《中国统计年鉴》，具体如表1 所列。
表1 1990——2014年人口年龄结构、GDP、人均GDP和消费情况
式（1）两边同时除以P再乘以100，可以得到每百人中的标准消费人数量，公式为：
在社会不断发展和进步的背景下，年轻人成长环境中的消费项目比老年人早期成长环境中的消费项目更加丰富，消费环境也更加舒适。老年人消费群体在多年的生活中形成了自身的消费习惯，甚至会伴随一生，以致老年群体的边际消费倾向偏低。在购买商品时，老年人消费行为往往会受到以往消费习惯的影响而具有一定的惯性，更倾向于选择自己经常使用的品牌，而对新产品、新服务的消费意愿不太强烈甚至排斥。这种消费上的惯性效应制约了老年人整体的消费水平和消费层次的提升，从而不利于全社会消费水平的增长和消费结构的优化。
表2 标准消费人规模和标准消费人消费水平计算结果
表2数据显示，老年人消费规模和标准消费人总规模呈现明显的扩大态势，分别从1990年的4457.6万人、102924.9万人增至2014年的9628.5万人、125888.1万人。而少年儿童消费规模在20世纪90年代初有所增加，从1996年到2011年则持续下降，2012——2014年开始有所回升，但幅度较小，总体呈下降趋势。每100人中的标准消费人由1993年的90.0上升至2010年的92.4，但从2011年开始，又逐步呈现下降趋势，到2014年降为92.0。标准人的消费水平从1990年开始逐步增加，到2014年共增加18380.4元，24年间增加了21.05倍，年均增长率达到13.54%。不难发现，老年人消费规模是伴随少年儿童消费规模的迅速下降而快速提升的，且标准人消费规模的增加与老年人消费群体的增加有着密切的关系。
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（三）实证结果及分析
根据1990——2014年的人口年龄结构、GDP和消费的时间序列数据，运用最小二乘法对模型进行估计。首先对不考虑消费习惯的模型（4）进行估计，结果如下：
括号中为t值和p值，同时，R2= 0.9967，Adj R2=0.9965，F= 6865.79。可以看出，模型的拟合效果较好，且参数也通过了显著性检验，显示我国人均GDP水平与消费水平之间存在显著的影响关系。
当考虑消费习惯影响时，模型（5）的估计结果如下：
括号中为t值和p值，同时，R2= 0.9988，Adj R2=0.9987，F= 8847.52。该模型的拟合效果要优于模型结果（8），各参数也通过了显著性检验，表明人均GDP水平和前期标准消费人消费水平均对当期标准消费人的消费水平产生显著的正向影响，但是并没有显示人口年龄结构因素对居民消费水平的影响。
根据研究的问题，确定一个反映系统行为特征的参考序列（又称母序列），记为Y；确定若干个影响系统行为的比较序列（又称子序列），记为Xi。具体表示如下：
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由检验结果可知，随着人均GDP的提高，人口年龄结构变动或是人口抚养系数的提高
会削弱人均GDP水平提高对居民消费水平的提升作用，与居民消费水平呈负向关系，尤其是近年来人口老龄化程度的加深，老年人口规模的增加，对未来消费水平的提升会起到一定的抑制作用。
四、人口年龄结构与居民消费结构的灰色关联分析
（一）模型方法
本文采用灰色关联度的方法分析人口年龄结构变化对居民消费结构的影响，分析各年龄组人口占比与各消费项目支出占比之间的关联性。灰色关联是用来指事物间的一种不确定性关联，灰色关联分析的基本思想就是通过确定分析序列（包括参考序列和若干个比较序列）几何形状的相似程度来判断其关系是否紧密，越紧密说明序列的关联度越大，反之越小。具体计算步骤如下。
第一步：确定分析序列。
因此，将式（8）中的估计参数带入式（7）中，且
可以估计出含有人口年龄结构的消费函数，整理可以得到：
其中，t代表序列的长度，m表示比较序列的个数。
第二步：序列变量的无量纲化。
由于参考序列和比较序列的变量数据的单位不尽相同，难以对序列曲线的几何形状相似度进行直接比较和计算，因此必须进行两个序列变量数据的无量纲化处理。本文采用均值化的方法对参考序列和比较序列的数据进行无量纲化处理，得到如下序列：
第三步：计算参考序列和比较序列的关联系数。
修理工出了铺子以后就是一大下的油门，前轮离地了一米高。左小龙看得没有想法，只以为对方在骑马。修理工就这么抬着前轮开了五十米，缓缓将前轮放下，开到了左小龙的面前，说：“我知道原因了，是后轮的胎压太低了，所以你觉得车有点慢。我帮你把轮胎压力调整一点就好了，但也不能打得太多，到了夏天了胎压会升高得很快，容易爆胎。”
关联系数即为参考序列（Y）和各个比较序列（Xi）在每一时间点上的关联程度，记为
，可以由以下公式求出：
州、县（市）建立了投资创业管委会及政务服务中心，为社会投资者提供审批优质服务。抽调具有行政许可、审批和管理服务事项部门相关人员进驻政务服务中心集中办公，开展一站式服务。对在政务中心不能办理清楚的，由投资创业管委会安排专人陪同，协助到相关部门办理清楚。对简易程序无法办理的项目，根据项目性质由投资创业管委会或发改、招商、工信部门牵头相关单位集中开会，现场解决。
表示同时在j时刻各个参考序列和比较序列的绝对差，并从中选出最小值和最大值。其中，ρ为分辨系数，一般的取值范围为
，且ρ越小，分辨力越大，具体取值可以视情况而定，在本文中，取ρ= 0.5。
第四步：计算关联度。
由于有多个关联系数值，难以对序列的整体关联程度进行比较，因此有必要将各个时刻的关联系数集中为一个可以量化的数值，作为比较序列和参考序列关联程度的度量，在此可以通过求其平均值来解决。记ri为关联度，公式如下：
第五步：关联度排序。对计算出来的各序列之间的关联度进行大小排序。
（二）数据说明
表3 1993——2014年我国居民八项消费支出占比情况 单位：%
表3为1993——2014年我国居民八项消费支出占比情况。因中国居民消费项目的统计在1993年出现变化，为保证数据统计口径的一致性，所以本文所采用数据的时间限定为1993——2014年。其中人口年龄结构数据来自2015年《中国统计年鉴》（见表1）；各项居民消费支出占比数据根据1994——2015年《中国统计年鉴》中的相关数据整理得出。
然而，运行过程中仍体现出诸多不足：(1)商保公司经办过程中，凸显出基本医疗保险管理中心定位的不确定、职能如何转变、如何管办分离等需进一步探索；(2)医疗保险相关政策目前尚不完善，调整的可能性比较大，合同经办期限短，不利于建立稳定可持续发展的商保公司经办机制；(3)急需解决相关信息系统对接、信息交换和共享以及医保智能审核系统上线等；(4)医保经办服务具有特殊性，难以量化，存在隐蔽风险或行为，带来了考核指标设计的复杂性；(5)推行医疗服务联合共同体(医共体)，医疗机构与商保公司就经办服务工作认识上的存在疑问、配合支持上存在一定程度的抵触等。
（三）实证结果分析
根据灰色关联分析方法，选取人口年龄结构作为母序列，居民八项消费支出占比作为子序列。通过计算得到人口年龄结构与居民消费结构的关联度矩阵为：
从关联矩阵可知，少年儿童人口比重与各项消费支出占比的关联度从大到小依次为食品、杂项商品及服务、家庭设备用品及服务、衣着、居住、文教娱乐、医疗保健、交通通信。其中，少年儿童人口比重与食品、衣着、家庭设备用品及服务的关联度值要大于其他两个年龄段人口比重的这一关联度值，而与居住、医疗保健、交通通信、文教娱乐的关联度值相对最小，与杂项商品及服务的关联度值则介于其他两个年龄段人口比重的关联度值之间。可以看出，由于少年儿童正处于生理上升期，消化能力和吸收能力较好，对食品的需求最高，且由于其身高体重变化速度较快，对衣着的更新需求大。此外，少年儿童还处于没有收入的人生阶段，还不具有自主消费能力，其对居住、医疗保健、交通通信、文教娱乐方面的消费需求相对较弱。
劳动年龄人口与各项消费支出占比的关联度从大到小依次为居住、杂项商品及服务、文教娱乐、衣着、家庭设备用品及服务、食品、医疗保健、交通通信。其中，与其他两个年龄段人口相比，劳动年龄人口比重与居住、文教娱乐、杂项商品及服务的关联度值最大，而没有最小的关联度值。不难发现，劳动年龄人口由于工作、生活、婚姻或是孩子教育等种种原因，加之房子租金和商品房房价的不断上涨，他们对居住的需求最大，且租房、买房的开销成为其消费支出的重要组成部分。此外，当前年轻人对生活的品质正在进一步提升，对文教娱乐、衣着、家庭设备用品的消费需求也较高。
老年人口比重与各项消费支出占比的关联度从大到小依次为居住、医疗保健、文教娱乐、衣着、杂项商品及服务、食品、交通通信、家庭设备用品及服务。老年人口比重与居住消费占比的关联度较高，可能在很大程度上是因为当前很多老年人在中国传统观念的影响下，会用自己的积蓄为子女买房、装修，以致居住支出也随之大幅度增长。而老年人的生理机能在逐步下降，甚至受到疾病的困扰，直接提高了其在医疗方面的消费需求，老年人口比重与医疗保健消费的关联度也就必然会高于少年儿童和劳动年龄人口比重的关联度。此外，多数老年人受过去消费习惯的影响较深，其人口比重与文教娱乐消费的关联度低于少年儿童人口和劳动年龄人口比重的关联度。虽然老年人口比重与交通通信的关联度较小，但仍然要高于少年儿童人口比重和劳动年龄人口比重与交通通信的关联度，可能是因为老年人由于身体能力的限制，出行需要借助各种交通工具，且子女外出上学、工作或者不与其同住，只能借助通讯工具进行联系交流。老年人受消费习惯影响和生理限制，对食品、衣着的消费需求较低，且家庭设备用品一般较为完备或是需求较少，因此其人口比重与这三者的关联度要低于少年儿童人口比重和劳动年龄人口比重的关联度。
总体来看，食品、衣着、家庭设备用品及服务与少年儿童人口比重的关联度最高，居住、文教娱乐与劳动年龄人口比重的关联度最高，医疗保健、交通通信与老年人口比重的关联度最高，杂项商品及服务与劳动年龄人口比重的关联度最高。
2.3.5 重复性试验 取“2.1”项下米索硝唑pH敏感脂质体适量，共6份，按“2.2.4”项下方法制备经预处理的米索硝唑pH敏感脂质体溶液。以甲醇为空白，于322 nm波长处测定吸光度并计算主成分的含量。结果，米索硝唑含量平均值为99.20%，RSD为1.55%（n＝6），表明本方法重复性良好。
五、结论
本文在解析人口年龄演变对居民消费影响机制的基础上，引入标准消费人的消费函数和灰色关联分析方法分别实证分析了人口年龄结构变动对居民消费需求和消费结构的影响。从居民消费需求上来看，现阶段，人口老龄化的加速会对中国居民消费需求产生一定的抑制作用，因此，要实现扩大内需的经济发展战略必须要考虑人口年龄结构的变动问题。从居民消费结构上来看，在三个年龄阶段人口比重与各项消费占比关联度的比较中，少年儿童人口比重与食品、衣着、家庭设备用品及服务的关联度要高于其他两个年龄段；医疗保健、交通通信与老年人口比重的关联度最高；居住、文教娱乐、杂项商品及服务与劳动年龄人口比重的关联度最高。这说明中国人口老龄化趋势会刺激医疗保健、交通通信方面的消费，但是其他方面的消费会受到一定的冲击。
要实现经济增长方式向以扩大内需为主导的内向型经济增长方式转变，有必要逐步调整和完善人口政策，缓解人口老龄化进程。但是根据当前中国人口发展形态和人口老龄化趋势，人口老龄化在一定时期内难以逆转，扩大内需需要顺应人口老龄化的发展趋势。一方面，加快老年产业发展，开发老年消费市场，挖掘老年人消费潜力；另一方面，完善养老保障制度，缓解劳动力人口供养老年人和老年人自我养老的负担和压力，从而促进劳动年龄人口和老年人的消费。
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The impact of the evolution of population age structure on resident consumption: theoretical mechanism and empirical test
WU Shi-ying
（College of Marxism, Hefei Normal College, Hefei 230601, China）
Abstract： Based on the time series data from 1993 to 2014, the consumption function is established by introducing the concept of standard consumer to analyze the impact of population age structure change on residents' consumption, and the correlation degree between population age structure and consumption structure with the grey correlation theory. The result shows that the aging trend of population will have a certain inhibitory effect on the consumption demand of Chinese residents,and there is a big gap in the demand for different consumption items among different age groups. Therefore, in the process of the transformation of economic growth mode, we must take into consideration the huge challenge brought by the changes of population age structure for economic and social development.
Key words： the structure of population age; resident consumption; the pattern of consumption; standard consumer; grey correlation
［中图分类号］ C924.2
［文献标识码］ A
［文章编号］ 1671-8372（2019）02-0049-07
［基金项目］ 教育部人文社会科学研究青年项目（18YJC630072）
［收稿日期］ 2019-01-09
［作者简介］ 吴石英（1989-），女，湖南临澧人，合肥师范学院马克思主义学院讲师，博士。
［责任编辑 王艳芳］
标签：人口年龄结构论文; 居民消费论文; 消费结构论文; 标准消费人论文; 灰色关联论文; 合肥师范学院马克思主义学院论文;