1、068经济论坛人口老龄化对居民消费水平的影响研究以 A 省为例文/马晓瑄 韩桂兰本文在研究A省人口老龄化和居民消费水平现状变化的基础前提下，根据A省19982020年人口老龄化、消费水平指数和人均GDP的相关数据，构建了一个计量消费经济模型，分析了A省人口老龄化对居民消费水平的影响。结果表明，A省人口老龄化对居民消费水平的增长起着抑制的作用，少儿抚养比和人均GDP对居民消费水平有促进作用。1 引言目前关于人口老龄化方面的研究多是集中在全国的层面，而很少从省域角度进行考虑，特别是对于A省的相关研究少之又少。文章系统地分析了A省人口老龄化对居民消费水平的影响，让读者对老年人口的增多给居民消费所带来
2、影响有着更加深刻和理性的认识。结合A省的发展特点，提出与提高老年人消费水平的相关政策建议。也为政府解决人口老龄化的压力和消费动力不足的难题，提供相应的政策参考。从中国人口老龄化对居民总体消费水平变动的重大影响来看，学者们有着不同的观点，主要分为三种：一是人口老龄化会促进居民消费水平。张微微1和何春（2018）通过研究表明：城镇地区人口老龄化对居民消费率具有显著的促进作用。孙婷婷2（2020）研究得出人口老龄化和房价均会促进居民消费水平的增长。马千惠3（2022）运用知识图谱的方法分析得到老年人的消费行为、消费需求主要是为了满足高质量生活，消费心理受到了补偿性消费理论视角与场域理论影响。二是人口
3、老龄化会抑制居民消费水平。刘红梅4等（2018）通过实证得到上海市老龄化程度的进一步加深会导致居民消费动力相对不足。彭博5（2020）提出政府部门需要充分重视由人口年龄结构变化带来的老龄化人口增长对居民消费的影响。三是人口老龄化对居民消费水平的影响具有不确定、不显著性。孙蕾6（2015）通过剔除物价变化因素，建立VAR模型得出我国人口老龄化对居民消费没有确定性的影响。2 A省人口老龄化和居民消费水平的现状2.1 老年人口比重国际上通常认为，当一个国家或地区的65岁以上人口数占总人口的比重达到7%，那就意味着这个国家或地区的人口是处于老龄化的7。44.555.566.577.588.519981
4、999200020012002200320042005200620072008200920102011201220132014201520162017201820192020图1 19982020年A省老年人口比重图1 19982020年A省老年人口比重从图1可以看出，2008年A省65岁及以上的人口占比为7.19%，但随后到2009年就下降到了6.66%，直到2015年A省65岁及以上的人口占比才增长到7%，为7.19%以上，且之后的几年里一直处于增长状态，这说明A省从2015年真正步入了老龄化社会。2.2 人口抚养比人口抚养比是指总人口中非劳动年龄人口与劳动年龄人069经济论坛口之比，用来
5、表示每100名劳动年龄人口大致要负担多少名非劳动年龄人口。老年抚养比是指65岁及以上人口占15-64岁人口数的比例，少儿抚养比是指0-14岁人口占15-64岁人口数的比例。在A省老年人口比重变化的同时，老年抚养比和少儿抚养比也在发生变化，从图2可以看出，1998年A省老年人口抚养比为7.72，到2020年增长为11.12，而1998年的少儿抚养比为46.24，到了2020年下降为32.158，从总体上来看A省的老年抚养比呈波动增长趋势，而少儿抚养比呈现出相反的波动下降趋势。近几年A省的老年抚养比是呈稳步增长趋势的，2013年的老年抚养比为8.75，到了2020年增长为11.12，年均增长量为0
6、.3。0102030405019981999200020012002200320042005200620072008200920102011201220132014201520162017201820192020老年抚养比少儿抚养比图2 19982020年A省人口抚养比图2 19982020年A省人口抚养比2.3 居民消费水平0200040006000800010000120001400016000180002000019981999200020012002200320042005200620072008200920102011201220132014201520162017201820192
7、020图3 19982020年A省人均消费支出图3 19982020年A省人均消费支出文章用A省人均消费支出来衡量居民的消费水平8。从图3可以看出，19982000年A省人均消费性支出呈上升趋势，由2615元增长到3207元，增长462元；20002001年A省人均消费性支出开始下降，由3207元减少到2882元，下降325元；20012019年呈稳步上升趋势，由2882元增长到17397元，增长14515元；20192020年由17397元降低到16512元，降低了885元。A省人均消费支出在2012年的环比增长量最高为1596，2020年的环比增长量最低为-885，2011年的环比增长速度
8、最快为0.203，2001年的环比增长速度最慢为-0.101。2001年和2020年的逐期增长量和环比增长速度均为负数，说明这两年的人均消费支出与前一年相比是略微下降的，其余年份均是增长的。3人口老龄化对居民消费水平的实证分析3.1 模型设定文中以经济变量消费水平指数为自变量，人均GDP为一个解释变量的基础上又加入老少比、劳动人口比重这两个人口变量来作为人口老龄化的解释变量，最后构建出包含经济变量和人口变量的综合影响的消费函数9。具体为：Y=F(X)其中，Y 为消费水平指数，X 为影响消费水平的解释变量。由于解释变量的数量为4，我们用来表示各变量之前的系数。基础消费函数为线性函数，我们引入变量
9、均为时间序列数据，则消费函数模型可以进一步写为：Y=c+iXi（i=1，2，3）解释变量代表一系列影响居民消费水平的因素，如本文所关注的人口变量死亡率、老少比等。为了提高模型的稳健性，笔者还加入了人均GDP代表经济。由解释变量得到的扩展模型为：Y=c+1X1+2X2+3X3+模型中Y为消费水平指数，X1、X2、X3为自变量，为回归常数，1、2、3为解释变量的回归系数，为随机扰动表2 原序列单位根检验表2 原序列单位根检验消费水平指数老年人口比重少儿抚养比人均GDPtProb.*tProb.*tProb.*tProb.*-0.4484970.8831-1.3317620.5949-3.70862
10、70.0114-1.3180270.6023表3 二阶差分序列单位根检验表3 二阶差分序列单位根检验消费水平指数老年人口比重少儿抚养比人均GDPtProb.*tProb.*tProb.*tProb.*-7.0011250.0000-7.8074820.0000-4.4844570.0028-5.1110640.0007070经济论坛项。3.2 变量选取及数据来源文章选取19982020年A省人口老龄化与居民消费水平相关变量的数据来进行人口老龄化对居民消费水平的影响分析。因变量消费水平指数（Y）用人均消费支出的对数表示，解释变量为老年人口比重（X1）、少儿抚养比（X2）、人均GDP（X3）。文中
11、使用老年人口比重表示人口老龄化程度，用少儿抚养比作为对劳动人口抚养少儿负担的描述变量，用人均GDP衡量经济发展状况。所用到的原始数据均来源于中国人口和就业统计年鉴中国统计年鉴以及A省统计年鉴。对各变量进行描述性统计分析，得出结果如下表：表1各变量的描述统计分析表1各变量的描述统计分析N平均数最大值最小值标准偏差消费水平指数238.79599.7647.9180.6735老年人口比重236.46948.084.520.9511少儿抚养比2332.9360946.2427.164.6832 人均GDP239.910910.8898.7280.7446从描述统计分析可以看出各个变量的变动幅度和大致分
12、布。少儿抚养比的变动最大，其平均数为32.93609，标准差为4.6832，变动范围从27.16到46.24，说明A省少儿抚养比变动幅度较大；消费水平指数的变动最小，其平均数为8.7959，标准差为0.6735，变动范围从7.918到9.764，说明A省消费水平指数的变动幅度很小。3.3 模型检验3.3.1平稳性检验首先对原序列进行单位根检验，判断其是否有单位根即是否为平稳序列，若原序列为非平稳序列，之后再对数据进行差分运算确定序列的单整阶数。由表2可以看到只有少儿抚养比单位根检验的P值小于显著性水平0.05，为0.014，通过检验，为平稳序列。其余原序列均未通过检验，我们再对其进行差分运算，
13、使其差分后平稳。由表3可以看出所有序列的二阶差分序列单位根检验的P值均小于显著性水平0.05，通过检验，为平稳序列，所以消费水平指数、老年人口比重、少儿抚养比以及人均GDP序列为二阶差分平稳序列，即二阶单整序列。由数据的描述统计分析结果可得，A省居民消费水平与各变量之间存在一定的相关关系，通过stata软件采用最小二乘估计法进行回归分析,结果如下：Y=-2.163-0.083X1+0.024X2+1.081X3 （1）Std.error（-1.396）（-0.083）（0.024）（1.081）t （-6.83）（-3.00）（6.55）（30.63）P值 （0.000）（0.007）（0.0
14、00）（0.000）回归方程的回归平方和为9.9120，残差平方和很小，为0.0672。F检验的P值为0.0000，小于=0.05，说明该模型的解释效果在总体上是显著的，各解释变量的联合线性作用也是显著的。R2=0.9933，=0.9922，可决系数和修正的可决系数都很高，说明该模型整体的拟合性很好。各解释变量的回归系数的P值均小于显著水平=0.05，说明解释变量均通过了显著性水平为0.05的检验。3.3.2多重共线性检验为了检验本文各变量之间是否存在多重共线性，对各自变量做VIF检验，得到X1、X2、X3的VIF值分别为4.32、4.29、1.82，均小于10，这说明各变量之间是不存在多重共
15、线性的。3.3.3异方差检验为了确定该模型是否存在异方差，本文通过怀特检验的方法来检验异方差，怀特检验得到的 P值为0.0695，大于=0.05，接受同方差的原假设，说明该模型不存在异方差。3.3.4自相关检验为了确定该模型是否存在自相关，通过BG检验的方法来检验自相关，由检验结果可知，BG检验的P值为0.3373，大于=0.05，在0.05的显著性水平上接受无自相关的原假设，故不存在自相关。综上，A省居民的消费函数模型记为（2）：Y=-2.163-0.083X1+0.024X2+1.081X3 （2）从以上模型可以看出，影响A省居民消费水平的主要因素为老年人口比重和人均GDP。少儿抚养比和人
16、均GDP与居民消费水平指数之间呈正相关关系，说明少儿抚养比和人均GDP对居民消费水平指数的增长具有促进作用。在其他条件不变的情况下，当少儿抚养比每变动一个单位，居民消费水平指数增加0.024个单位；当人均GDP每变动一个单位，居民消费水平指数增加1.081个单位。老年人口比重与居民消费水平指数之间呈负相关关系。说明老年人口比重对居民消费水平指数的增长具有抑制作用。在其他条件不变的情况下，071经济论坛/作者简介/马晓瑄，新疆财经大学统计与数据科学学院，研究方向：应用统计，社会经济统计；韩桂兰，新疆财经大学大学统计与数据科学学院。参考文献:1张微微,何春.人口老龄化的居民消费效应的测度与比较J.统计与决策，2018(15):23-27.2孙婷婷.人口老龄化、房价对居民消费水平的影响研究D.江西财经大学，2020（11）:56.3马千惠.人口老龄化背景下老年人的消费行为研究基于CiteSpace的知识图谱分析J.财富时代，2022(01):145-147.4刘红梅等.上海市人口老龄化对居民储蓄影响的实证研究J.华东经济管理，2018（04）：19-25.5彭博.人口年龄结构对我国服务业的影