老龄化对中国农村居民消费的影响分析

胡青华

内容摘要：本文利用中国中部地区六省2008-2016年的省际面板数据，采用系统GMM估计方法，探究了老龄化对农村居民消费的影响。研究结果发现，老龄化对农村居民消费呈现负面效应，但这一结果在统计意义上并不显著;而少年抚养比对农村居民消费的影响呈现显著的正面效应。结合政府支出对居民消费的影响，本文认为老龄化促使国民收入不得不更多的向老年人口倾斜，就业和社会保障支出有所增加。此外，农村居民的消费习惯较为稳定，崇尚节俭、谨慎消费依然是农村居民的主要消费理念。

关键词：老龄化   农村居民消费   中部地区

引言

人口年龄结构与居民消费之间的关系一直是学界探讨和争论的焦点。西方国家通过生命周期理论、家庭储蓄理论等较为快速地建立了相关模型和机制，但是在中国的实际研究中可以发现，这些理论还未能得到验证，这与中国特有的发展改革背景是息息相关的。中国的居民消费率相较于西方国家，一直处于相对较低的水平，更不用说在经济更不发达的农村地区。自2008年以来，中部地区湖北省、湖南省、江西省、安徽省、山西省和河南省六个省份的农村居民消费率就一直处于下降状态，近两年来虽有逐渐回升状态，但尚未达到过去的水平（见图1）。针对这一现象，国内很多学者通过社会结构、社会保障系统、收入分配不均等角度对此进行了探究和分析。但是，一个重要的因素可能被忽略了，那就是老龄化现象。

自2000年开始，中国就正式进入老龄化社会，农村人口的老龄化现象则更加严重。中国农村一直是一个有待开发的巨大消费市场。如果老龄化对农村居民消费起正面促进作用，那么如何引导农村消费力量就成为政府亟需关注的问题;但如果老龄化对农村居民消费起到的是负面抑制作用，那么如何通过应对老龄化问题来缓解居民消费率下降问题对政府来说也非常有必要。图2显示了2008-2016年中国中部六省农村老年抚养比的发展情况，可以看出是总体呈现一个缓慢的增长态势。

文献回顾

（一）老龄化与居民消费关系的经验研究

目前大多数经验研究对老龄化与居民消费之间的关系并没有得出一个统一结论。在国外文献中，很多研究通过不同的研究方法，如动态面板GMM估计、固定效应模型估计和面板协整估计等支持老龄化促进了居民消费的增长（Schrooten and Stephan，2005;Bagchi，2011;Ronald，2014），但也有研究认为老龄化降低了社会的居民消费率（Weil，1999），甚至两者之间并不存在联系（Kohara and Horioka，2006）。在国内文献的研究中，老龄化与居民消费之间的关系也大体呈现以上三种类型的结论。第一种观点认为，老龄化会正向促进消费的增长，不论是从城市居民消费倾向角度（王宇鹏，2011），还是从农村居民消费倾向角度（陈晓毅，2015）;第二种观点认为，老龄化与居民消费之间并不存在显著的相关关系（李文星等，2008）;第三种观点认为，老龄化会负向阻碍居民消费的增长，导致农村居民消费倾向的下降（袁志刚、宋铮，2000;田艺，2016）。因此，人口年龄结构与消费之间的关系依然是学界研究的焦点。

（二）老龄化影响居民消费的机制

关于人口年龄结构与居民消费之间的关系，最具有影响力的要属生命周期假说（Modigliani and Brumberg， 1954）和家庭储蓄需求模型（Samuelson，1958）。根据生命周期假说理论，消费者在不同的年龄阶段存在不同的储蓄和消费行为，青年时期取得的收入除了满足自身的生存需求外，一部分收入会储蓄起来，以满足老年的生活需求，因为老年阶段将对应负储蓄、没有收入的阶段。家庭储蓄需求模型则引入了家庭中孩子的数量和质量：当家庭中孩子的数量较多时，一个家庭会认为储蓄可以相对应减少;当孩子数量较少时，家庭对孩子投入的投资将会增加。除以上两种模型之外，一些宏观机制也会影响居民消费。直接途径为老龄化下老年人口规模的增大引起的居民消费及其结构的变化，间接途径则通过政府支出、储蓄、劳动力供给、社会保障等因素来影响居民消费。

模型构建

（一）样本选取与数据来源

本文使用的数据来源主要有国泰安数据库、国家统计局网站中各省的历年数据、中部六省的统计年鉴以及《中国人口和就业统计年鉴》。在已有文献的研究基础上，为了深入探究老龄化对农村居民消费的影响，本文选取了中部省份湖北省、湖南省、江西省、安徽省、山西省和河南省六个省份，最终整合为2008-2016年的省级面板数据。其中，《中国人口和就业统计年鉴》为本文提供了关键变量——农村老年抚养比和农村少儿抚养比，农村老龄化比率则由作者根据数据计算所得，国泰安数据库、国家统计局网站中各省的历年数据则为本研究提供了各个省份的经济状况数据，包括实际人均地区生产总值、农村居民人均纯收入、城乡居民消费水平的比值和人均财政社会保障支出等，中部六省的统计年鉴则帮助本文补充了部分缺失的数据。为了消除异方差的影响，本文还对实际人均地区生产总值、农村居民人均纯收入和人均财政社会保障支出进行了对数处理。

（二）变量和模型说明

无论是生命周期假说理论模型，还是家庭储蓄需求模型，都假定了消费者所处的制度和环境都相对稳定，但对于正处于转型时期的發展中国家而言，这一假定是不合理的。并且不同的模型之间的消费函数假定往往存在冲突，比如生命周期模型假定不同年龄段的消费和储蓄能力是不一样的，但也有消费模型认为不同年龄段的群体具备同样的储蓄和消费能力。因此，与依托于某种消费模型相反，本文选择简约型计量模型来分析老龄化对农村居民消费的影响。模型构建如下：

rconsit=α+β1odit+δcontrolit+ui+εit                            （1）

式（1）中，rconsit为被解释变量，表示各地区农村居民消费率;odit为解释变量，即农村老年抚养比;controlit表示控制变量，ui反映了地区差异，εit表示残差项。

农村居民消费率（rconsit）指农村居民消费支出占各地区的实际GDP比重。农村老年抚养比（odit）表示农村65岁及以上人口占农村14-64岁人口的比重。

控制变量（controlit）：本文选取了实际人均地區生产总值的对数（ln_pgdp）、农村居民人均纯收入的对数（ln_inco）、农村少儿抚养比（yd）、城乡居民消费水平的比值（rinco）、人均财政社会保障支出的对数（ln_gover）。收入是影响一个地区和消费者如何进行消费的主要变量，本文选取了实际人均地区生产总值和农村居民人均纯收入作为代理变量;城乡的收入差距水平也会对农村的消费水平产生影响，但本文未选用城乡收入之比，而是选用了更直接的城乡消费水平比值作为代理变量;社会保障水平也会影响消费者的消费和储蓄行为，本文因此引入了人均财政社会保障支出;农村少儿抚养比作为老龄化水平的控制变量，也是本文要关注的变量之一。

根据以上定义，可以将等式（1）展开，得到如下模型：

rconsit=α+β1odit+β2ydit+β3ln_pgdpit+β4ln_incoit+β5rincoit+β6ln_goverit+ui+εit                                   （2）

但是，一个人的消费行为往往具备很大的惯性，在实际消费过程中往往存在棘轮效应。为了检测过往的消费对现在消费行为的影响，本文在模型中引入被解释变量的滞后项，采用动态面板GMM的估计方法，最终得到面板数据模型如下：

rconsit=α+β0rconsit-1+β1odit+β2ydit+β3ln_pgdpit+β4ln_incoit+β5rincoit+β6ln_goverit+ui+εit              （3）

式（3）中，rconsit-1就表示滞后一期的农村居民消费率。

表1给出了主要变量的描述性统计分析。可以看出，农村老年的抚养比要远远低于农村少年的抚养比，平均值分别达到13.07和26.38。人均地区生产总值平均值要高于农村居民人均纯收入，说明我国农村居民人均纯收入相较于城市居民人均纯收入依然处在一个比较低的水平，这也可从城乡居民消费水平比值上体现出来，城市居民消费水平平均达到了农村居民消费水平的3倍左右，人均财政社会保障支出则处于一个较高的水平。

实证模型估计与结果分析

（一）平稳性检验

为了验证面板数据回归的平稳性，本文采用LLC检验方法对主要变量进行了单位根检验，检验结果如表2所示。从表2可以看出，本文计量模型中主要变量的p值都小于5%，即均在5%的水平下拒绝“面板包含单位根”的原假设。因此，可认为本文的面板为平稳过程。

（二）模型估计

本文采用动态面板GMM估计方法对方程（3）进行了回归分析。相比于静态面板回归估计方法，使用GMM估计方法不仅能有效考虑到棘轮效应，还能有效控制内生性问题和克服遗漏变量问题（Schrooten and Stephan，2005）。当前，使用较多的GMM估计方法有两种，分别为一阶差分GMM估计和系统GMM估计。由于在一阶差分方程中，水平滞后项被作为内生变量中的弱工具变量，系统广义矩估计往往能比差分广义矩估计利用更多的信息，结果也常常更加有效，因此本文将进一步选择系统GMM估计方法进行研究。

根据现有文献常用的处理方法，本文将农村老年抚养比和农村少年抚养比看作外生变量，而把实际人均地区生产总值对数、农村居民人均纯收入对数、城乡居民消费水平比值、人均财政社会保障支出对数要么视作弱外生变量，要么视作前定变量，同居民消费率一起将其滞后三期的值作为它们自己的工具变量。此外，为了保证模型结果的稳健性，本文在回归过程中使用稳健标准误进行估计。

（三）基本结果和分析

表3给出了系统GMM的回归结果。通过表3给出的AR检验结果可知，AR（1）和AR（2）统计量的p值分别为0.118和0.180，因此不能拒绝原模型中残差无自相关的假设。此外，sargan统计量对应的p值为0.258，不能拒绝原模型中工具变量是有效的原假设。因此，本文选取的滞后阶数和工具变量具有一定的合理性。

根据表3第二列显示，农村居民消费率滞后一期在1%的水平上显著为正，估计系数为0.420，说明农村居民的消费习惯的确存在棘轮效应。虽然西方文化中提前消费的理念逐渐为国内居民所接受，但是对中国农村居民而言，崇尚节俭、谨慎消费依然是主要的消费理念。此外，农村老年抚养比对农村居民消费呈现负面影响，但这一影响在统计意义上并不显著。农村少年抚养比对农村居民消费在5%的显著水平上呈现正面影响。其他控制变量人均财政和社会保障支出对农村居民消费率呈现显著的正面影响，说明保障水平越高，人们会趋向高消费;城乡消费水平比值对农村居民消费率呈现显著的负面影响，说明城乡差距会降低农村居民消费率。人均地区生产总值的估计系数为负数，原因可能在于农村居民的消费观念依然趋于保守，随着收入的增加人们更多的还是会选择储蓄而非消费。

（四）模型检验与结果分析

农村人口老龄化率。现有研究通常采用农村老年抚养比来研究老龄化对社会、经济的影响。农村老年抚养比是指农村65岁及以上人口占农村14-64岁人口的比例。为了确保结果的可靠性，在模型检验中，本文用农村人口老龄化率代替农村老年抚养比进行了检验，将农村老年抚养比和农村少年抚养比看作外生变量，而把实际人均地区生产总值对数、农村居民人均纯收入对数、城乡居民消费水平比值、人均财政社会保障支出对数要么视作弱外生变量，要么视作前定变量，同居民消费率一起将其滞后1到3期的值作为它们自己的工具变量。农村人口老龄化率是指农村65岁及以上人口占农村总人口的比例。从表4可看出，估计结果通过自相关序列和sargan检验。

通过表4可以看出，回归结果与基准回归结果较为一致。农村居民消费率滞后一期在1%的水平上显著为正，估计系数有所提高，为0.435。农村老年抚养比对农村居民消费呈现负面影响，但这一影响在统计意义上并不显著。农村少年抚养比对农村居民消费在10%的显著水平上呈现正面影响就业和社会保障支出。老龄化可以通过政府支出对居民消费水平产生影响，并且在政府各类支出项目中，就业和社会保障支出受老龄化影响比较大。因此，为了进一步探究老龄化对农村居民消费的影响路径，本文以就业和社会保障支出的对数为被解释变量、以人均地区生产总值、农村居民人均纯收入和城乡储蓄水平的对数以及城乡居民消费水平比值为控制变量进行了系统GMM估计，且同就业和社会保障支出的对数一起将其滞后3到5期的值作为它们自己的工具变量。根据表5可知，估计结果通过自相关序列和sargan检验，并且检验结果刚好与基准回归结果相对。

根据表5第二列显示，就业和社会保障支出滞后一期结果并不显著，说明过去的支出对现今的支出影响并不大。此外，可以看到的是，农村老年抚养比在10%的水平上显著为正，这一结果说明老龄化对就业和社会保障支出呈现正面影响，老龄化促进了就业和社会保障支出。农村少年抚养比对就业和社会保障支出也呈现正面影响，但其结果在统计意义上不显著。

生命周期理论认为15-64岁为劳动阶段，会积蓄收入和财富，65岁及以上则是消耗储蓄和增加消费的阶段。但是本文的结论认为老龄化并没有促進消费的增长。原因可能在于：第一，生命周期理论提出的背景与中国目前的背景不同。在中国，尤其是在农村地区，65岁及其以上的人口依然处于不得不劳作的阶段，并且由于农村的社会保障机制更加不健全，农村老人为了防止重大疾病等开销，会更加注重储蓄的积累。第二，中国农村地区代际关系的紧密程度相比于国外要紧密得多，老龄人口继续照顾子女甚至孙子、孙女是一种普遍被接受的现象，在这样的背景下，为给子孙后代留下更多财产，老龄人口会继续选择低消费和高储蓄的生活方式。

结论与建议

本文结合政府支出对居民消费的影响，认为老龄化促使国民收入不得不更多的向老年人口倾斜，就业和社会保障支出有所增加。此外，农村居民的消费习惯较为稳定，崇尚节俭、谨慎消费依然是农村居民的主要消费理念。

针对本文的结论，提出如下政策建议：首先，不断推进惠农政策、解决好“三农”问题，推动城乡发展一体化。增加农村居民收入是促进农村居民消费的主要途径。其次，重视老龄人口消费市场，刺激老龄人口消费。勤俭节约是老一辈人的生活理念，但随着生活水平的提高，老年消费市场有待进一步挖掘。最后，健全新型农村社会保障体系，完善养老保险机制，让农村居民消费无后顾之忧。

参考文献：

1.王宇鹏.人口老龄化对中国城镇居民消费行为的影响研究[J].中国人口科学，2011（1）

2.陈晓毅.基于年龄结构的我国居民消费研究[D].中央财经大学，2015

3.李文星，徐长生，艾春荣.中国人口年龄结构和居民消费：1989-2004[J].经济研究，2008（7）

4.田艺，张育洁.人口老龄化对农村居民消费行为的影响分析[J].商业经济研究，2016（1）

5.袁志刚，宋铮.人口年龄结构、养老保险制度与最优储蓄率[J].经济研究，2000（11）