人口特征变动对居民消费结构的影响

摘要：人既是生产主体，也是消费主体，无论是消费总量还是消费结构，都会受到人口特征的影响。分析人口特征变动对居民消费结构的影响，对相关经济政策的制定具有非常重要的理论和实践意义。将人口特征变量分为人口自然变量、人口社会变量和人口迁移变量，基于1998—2017年省际面板数据对影响居民消费结构的人口特征因素进行实证分析，并根据模型中是否考虑消费习惯分别建立静态固定效应模型和动态GMM模型进行研究。结果发现，九年义务教育的普及和受教育门槛的降低使大专及以上学历人口比重显著增加，人口城镇化率也逐年上升；居民消费结构产生了比较明显的改变，且容易受到上期消费习惯的影响；在表征人口自然变动的变量中，自然增长率的提高会加大对食品和住房的需求，男性比重的增加会提高购房、购车支出比重，老年人口对医疗服务的需求更大；在表征人口社会变动的变量中，家庭户规模的增大会增加基础性支出，而受教育程度高的人群在教育、文化、娱乐方面支出比重较高；在表征人口迁移变动的变量中，城镇化水平的提高使人们在教育、文化、娱乐方面的支出增加，有助于人们生活水平的提高。因此，为进一步扩大消费需求，建议加大老年产业开发力度，完善老年服务体系；优化人口教育结构，改善居民消费结构；有效配置资源，加大医疗教育投资力度；倡导居民树立新的消费观念，促进消费结构升级；有效提高居民消费水平，促进城镇化发展，提高城镇化质量。

关键词：人口特征；消费结构；静态固定效应模型；动态GMM模型

中图分类号：F014.5文献标识码：A文章编号：1007-8266（2019）06-0087-11

改革开放至今，我国经济经历了从高速增长到中高速增长再到平稳增长的发展历程。纵观全球，世界经济发展速度放缓，以往的出口拉动型模式已经不能满足我国经济发展的需要，作为拉动经济发展的“三驾马车”之一，扩大消费需求特别是内需成为保持我国经济增长的基石。近年来，不仅居民消费总量有了较大幅度的增加，其在各项商品和服务上的消费比重也发生了明显改变。 1998年，我国居民食品支出比重为41.9%，居住支出比重为9.8%；2017年，食品支出比重为28.6%，居住支出比重为22.8%。1998年与2017年食品和居住支出比重的总和均在50%左右，但两者各自所占的比重发生了很大的变化。人既是生产主体，也是消费主体，无论是消费总量还是消费结构都会受到人口特征的影响。因此，分析人口特征变动对居民消费结构的影响，对相关经济政策的制定具有非常重要的理论和实践意义。

一、文献综述

最早研究人口与消费之间关系的学者是莫迪利亚尼（Modigliani F）等[ 1 ]，他们的生命周期假说指出，理性的消费者要平滑一生的消费使得其一生的消费支出等于其一生的收入与财富之和。因此，少年和老年时期的消费会高于收入，中年时期的消费会低于收入。当人口自然增长率上升时，处在幼年时期的人口比重增加，居民消费水平也会随之提高。从微观层面看，人口自然增长率与消费之间的关系是正向的。从宏观层面看，某一时期某一国家的资本存量是固定的，此时该国自然增长率的提高会带来人均资本存量的下降，为保持经济增长速度不变，就需要通过降低消费来维持现有的人均资本存量；相反，自然增长率的下降会导致人均资本存量的增加，如果此时的最优人均资本存量小于人均資本存量，那么居民就会通过增加消费来达到最优人均资本存量，即人口自然增长率与消费之间的关系是反向的。由此可以看出，人口自然增长率对居民消费的影响在理论层面上并未达成一致。国内学者有关这方面的理论研究不多，主要致力于使用相关数据（微观家庭调查数据或宏观数据）来实证分析人口自然变动率对消费的影响。李文星等[ 2 ]基于1952—2004年中国宏观经济时间序列数据和协整回归方法进行研究发现，人口自然增长率对居民消费具有显著正向影响，但所纳入的变量仅包括人口自然增长率和收入，人口指标和控制变量较少，且该回归结果比较适用于长期。还有部分学者在已有研究基础上进行拓展，研究消费结构的影响因素，大多集中于年龄结构对消费结构的影响。茅锐等[ 3 ]、王雪琪等[ 4 ]的研究均发现，老年人在医疗保健方面支出较高，青少年在教育、文化、娱乐方面支出较高。张玉周[ 5 ]分别从城镇和乡村角度入手就年龄结构对居民消费结构的影响进行分析，发现年龄结构对农村居民消费结构的影响大于对城镇居民的影响。

除人口自然增长率和年龄结构外，有关城镇化对居民消费影响的研究成果也比较多。国外主要基于经济增长视角研究两者之间的关系。路易斯（Lewis W A）[ 6 ]的二元经济理论指出，城市以第二、第三产业为主，农村则偏重于第一产业，城市的高工资会吸引农村劳动力向城市转移，由此促使城镇化水平提高，而城市生产力水平的提高会增加居民收入，这也会进一步带动居民消费。杜森贝里（Duesenberry J S）[ 7 ]则认为，由于对农产品的需求得到了满足，剩余劳动力就会转向需求更旺的工业部门，从而促进城镇化水平的提高，同时这种变化也会影响农民的消费观念，推动整体消费水平的提高。亨德森（Henderson J V）等[ 8 ]认为，在经济发展过程中，伴随着产业结构的优化，主要表现为第二、第三产业逐渐代替第一产业成为社会主导产业，因此农村的大量劳动力会流向城市，带动产业发展，进而促进消费。国内学者主要致力于使用相关数据进行实证分析，尽管大多数研究结果均表明，城镇化水平的提高有利于促进居民消费，但雷潇雨等[ 9 ]发现，如果城镇化速度过快，反而会抑制消费率的提高。此外，不同的学者所选取的数据和方法也不尽相同。潘明清等[ 10 ]使用1996—2011年的省际面板数据，通过动态广义矩估计（Generalized Method of Moments，GMM）模型进行了分析；丁忠民等[ 11 ]采用VAR模型就城镇化水平对重庆市城镇居民消费结构的影响进行了分析；付波航等[ 12 ]使用动态系统GMM模型研究了城镇化对居民消费率的影响；范兆媛等[ 13 ]基于2004—2015年30个省（市、区）的面板数据，利用动态空间误差模型就城镇化对居民消费率的影响进行了分析。

对相关文献进行系统梳理发现，之前的研究已经分别从理论和实证层面对影响居民消费的人口特征因素进行了较为丰富的研究。但是，已有研究所选的人口特征指标比较单一，较多关注人口自然增长率、年龄结构或者城镇化水平，有关家庭规模、受教育程度等的研究非常少，不能全面反映人口特征对居民消费的影响；大多数研究关注人口特征对居民消费总体的影响，有关居民消费结构的研究比较少，且在研究人口特征对居民消费结构的影响时，更侧重于人口年龄结构的影响效果。因此，本文决定从人口自然特征变动、人口社会特征变动、人口迁移特征变动三个方面入手，外加一些控制变量来研究人口特征对居民消费结构的影响。

二、我国人口特征与消费结构变动分析

本文的研究范围为1998—2017年全国31个省市自治区，全部数据来源于1999—2018年《中国统计年鉴》。

（一）我国人口特征变动分析

人口特征所包含的变量众多，按照吴石英[ 14 ]的分类方式，人口特征变动可以分为人口自然特征变动、人口社会特征变动、人口迁移特征变动三类。人口自然特征变动包括三个最基本的指标，即人口数量、人口年齡结构及人口性别结构；人口社会特征变动指人口在家庭、阶级、宗教、文化教育、部门以及职业等方面的变动；最能体现人口迁移特征变动的是城乡之间的人口流动，因此可以通过城镇化率来描述。本文也采用这种方式进行相关研究。

1.人口自然特征分析

人口的自然特征包括自然增长率、性别比及年龄结构，统计范围为1998—2017年我国人口自然增长率、性别比及各年龄组人口比重。具体参见表1和表2。

从表1和表2可以看出，我国人口的自然增长率从1998—2011年呈现明显的下降趋势，特别是1998—2005年下降速度更快，平均年下降率达到了6.5%，这主要归因于计划生育政策的实施。与此同时，1998—2011年尽管15～64岁人口比重基本保持小幅度上升态势，但0～14岁人口比重的下降与65岁及以上人口比重的上升使得未来几年内劳动力人数下降，进而造成人口红利的减少；2012—2017年，人口自然增长率呈现小幅度波动，2016年达到了近11年来的最高值5.86‰，但2017年又出现明显的下降。由此看出，二胎政策的实施并没有明显促进生育率的提高，反而导致0～14岁和15～64岁人口比重下降，65岁及以上人口比重持续上升，这不仅进一步加重了劳动人口的生活负担，更严重的是造成了劳动力人数下降，且这种人口结构的形势还会进一步持续。

根据李雨潼[ 15 ]的观点，世界上绝大多数国家总人口的性别比范围在95～102（女性=100）之间，但我国每年的人口性别比均明显大于102，1998—2009年平均为106.2，尽管从2010年起明显下降，但也维持在105左右，总体而言我国总人口性别比一直偏高。

2.人口社会特征分析

（1）人口受教育程度

表3显示了1998—2017年全国受教育程度为大专及以上的人口占6岁以上人口数量的比重。总体来看，呈上升趋势，1998—2009年增长速度较快，1998年所占比重为2.79%，2009年为7.29%，平均增长率为9.1%。随后几年，大专及以上人口所占比重均在10%以上，2011—2017年的平均增长率为11.94%，劳动人口比重平均下降幅度为0.6%，因此教育红利可以大大抵消人口红利下降产生的影响，推动产业逐步由劳动密集型向技术密集型转变。

（2）平均家庭户规模

从表4可以看出，1998—2017年平均家庭户规模基本是逐年下降的。1998—2004年均维持在3.36以上，但从2005年开始，家庭平均人口数均不足3.2人，特别是2013年和2014年每户只有2.98人和2.97人，家庭规模小型化是未来很长一段时间内我国家庭模式的主要特征，这与社会、经济、文化、人口等方面的共同影响有关。从人口方面来看，结婚年龄的推迟、较低的生育率、不婚率和离婚率的提高都会导致家庭规模的缩小。

3.人口迁移特征分析

从表5可以得出，1998—2017年中国人口的城镇化水平发展较快，1998年仅有33.35%，2017年达到了58.51%，平均每年增长1.32个百分点。从城镇化的一般规律[ 16 ]来看，一个国家的城镇化率在30%～70%之间时，城镇化速度比较快。我国现在的城镇化率是58.51%，仍然处于较快发展区间，但2017年我国户籍人口城镇化率为42.35%，落后于常住人口城镇化率约16个百分点，使城镇化率大打折扣。因此，要赶超中等偏上国家65%的水平，甚至高收入国家84%的水平，仍然有很长的一段路要走。

（二）我国消费结构变动分析

表6显示了2013—2017年全国居民消费结构的变化趋势。消费分类依据《中国统计年鉴》中对居民人均消费支出的分类。具体计算方法为：

某类消费支出比重=某类人均消费支出/居民人均消费支出

由表6可以发现，人均食品烟酒支出及衣着消费支出均呈现明显下降趋势，恩格尔系数由2013年的31.2%下降到2017年的29.33%，同时居民在医疗保健，交通通信和教育、文化、娱乐方面的支出比重上升，说明过去这些年居民的生活水平不断提高，消费结构得到改善。而居民的居住支出比重先缓慢下降再缓慢上升，虽然变化不大，但始终维持在22%左右，说明居民的住房压力一直没有得到缓解。同时，城乡居民在居住方面的支出比重差异不大，根据2018年《中国统计年鉴》数据，2013—2017年城镇居民的平均居住消费支出比重为22.6%，农村居民的平均居住消费支出比重为21.1%。因此，如何控制房价过快上涨，减小居民住房压力成为当下需要重点考虑的问题。

三、实证分析

（一）模型构建

关于消费结构的研究，王雪琪等[ 4 ]对相关模型进行了总结，比较有代表性的经济理论是斯通（Stone R）[ 17 ]建立的线性支出系统（Linear Expendi？ ture System，LES）模型、路迟（Liuch A）[ 18 ]建立的扩展线性支出系统（Extended Linear Expenditure Sys？ tem，ELES）模型以及迪顿（Deaton A）等[ 19 ]建立的近乎理想需求系统（Almost Ideal Demand System，AIDS）模型。LES模型和ELES模型的被解释变量为各类消费的绝对额，主要测度收入与自身价格对商品消费的影响；而AIDS模型的被解释变量为各类消费支出所占的比重，所考虑的价格包括自身与其他分类商品的价格，因此考虑得更加全面。

从研究效果来看，首先，这几类模型都没有考虑人口因素的影响，而本文研究的重点在于人口特征变动对居民消费的影响；其次，数据样本期间内，政府出台了房改、教改、医改等多项改革措施，居民所处的消费环境并不稳定，难以符合现有的消费函数的假定。因此，本文的研究思路为：以各类消费品的消费比重为被解释变量，以人口特征变量为核心解释变量，以人均收入、第三产业产值比重、储蓄率为控制变量。为减少模型可能产生的异方差性，对人均收入取自然对数。模型（1）设定如下：

（二）变量说明

反映人口自然特征变动的人口出生率、死亡率、老年抚养比（65岁及以上人口占劳动年龄人口比重）与性别比（女性人口数=100）均通过直接查阅得到；反映人口社会特征变动的家庭户规模与受教育程度分别用平均每个家庭的人口数量、大专及以上人口数占6岁以上人口数的比重表示；反映人口迁移变动的人口城镇化率用城镇人口占常住总人口的比重表示。在控制变量中，居民人均收入仅有2013—2017年的数据，因此1998—2012年的居民人均收入数据通过对城镇居民人均可支配收入与农村居民人均纯收入进行加权平均得到。计算公式为：

居民人均收入=（城镇人口数×城镇居民人均可支配收入+农村人口数×农村居民人均纯收入）/总人口数

第三产业产值比重通过计算第三产业GDP占总体GDP比重得到；居民储蓄率可以反映居民的消费潜力与储蓄能力，用居民存款余额占总体GDP的比重表示。为剔除价格因素的影响，以1998年为基期，根据居民消费价格指数（Consumer Price Index，CPI），得出1998—2017年各省份的通货膨胀指数，将所有的名义值转化为实际值。

（三）实证分析

模型（1）不含被解释变量的滞后项，使用静态面板数据回归即可。经过F检验发现，固定效应模型优于混合最小二乘法（OLS）模型。之后的豪斯曼（Hausman）检验表明，食品烟酒，衣着，生活用品及服务，交通通信，教育、文化、娱乐，居住，其他用品及服务支出应选择个体固定效应模型，医疗保健支出应选择随机效应模型。回归结果参见表7。

然后，以模型（3）中水平项的滞后项yi，t-2作为相应差分项的工具变量。阿雷利亚诺等[ 21 ]后来又提出了系统GMM估计方法，该方法将差分方程中的一阶差分滞后项Δyi，t-1作为水平方程中因变量滞后项yi，t-1的工具变量，同时将水平方程中的滞后项yi，t-2作为差分方程中相应差分项的工具变量。因此，本文应用不同的广义矩估计法即差分GMM和系统GMM模型对样本数据进行分析，同时给出各方程工具变量过度识别的检验统计量即萨耿（Sargan）检验，及差分方程误差项自相关检验结果。具体参见表8、表9。

对比静态固定效应模型与差分GMM和系统GMM模型可知，静态固定效应模型的R2较低，自变量的系数有多个没有通过显著性检验，且发现被解释变量的滞后项影响效果显著，说明静态固定效应模型缺失了重要的解释变量。GMM回归结果中的萨耿检验值远大于0.1，不存在过度识别问题，表明工具变量选取比较恰当，且随机扰动项的差分项存在一阶自相关，不存在二阶自相关，说明模型水平方程的误差项不存在序列相关问题，模型拟合程度较好。因此，本文主要利用差分GMM与系统GMM模型的估计结果进行分析。

从表征人口自然特征的指标来看，两个模型均发现，人口自然出生率的上升会带来食品烟酒、居住和其他用品及服务支出比重的增加，同时会带来医疗保健支出比重的下降，但两个模型得出的对衣着支出比重，教育、文化、娱乐支出比重的影响方向不确定，不过影响效果均比较小。同時，差分GMM模型还发现，人口自然出生率的上升会使生活用品及服务支出比重上升，交通通信支出比重下降，生活用品及服务的主要支出在于汽车、家电等方面，而人口数量的增加一部分体现为家庭数量的增加，一部分体现为每户家庭平均人口数的增加，家庭数量的增加使得对住房和汽车的需求增加。老年人口抚养比的上升会使食品烟酒、衣着、其他用品及服务的支出比重下降，而使医疗保健支出比重增加，这是因为我国老年人固有勤俭节约的观念，对衣着类消费不敏感，对餐饮质量的要求也比较低，同时近年来医药费上升速度较快，对老年人来说是一笔不小的开销和费用。男性比重的上升会带来生活用品及服务和居住支出比重的上升，如前文所述，生活用品及服务支出主要集中在汽车支出方面，而传统观念认为购房购车是男性结婚的必备条件，因此男性大多数的支出都集中于此。同时，男性对交通通信的支出较少，因为现如今出差等均有补贴，而工作繁忙也使得男性没有充足的时间外出旅游。此外，系统GMM模型还发现，男性人口比重的上升使得居民在食品烟酒、衣着方面的支出比重下降，这是因为男性一般不看重吃喝质量和服装品牌等。

从表征人口社会特征的指标来看，家庭户规模的上升会降低生活用品及服务、居住和其他用品及服务支出的比重，这是因为住房、汽车等商品的需求主要以家庭而非个体为主，在总人口数量不变的前提下，家庭户规模的扩大意味着家庭数量的减少，因此会降低在居住和生活用品及服务等方面的需求。两个模型得出的家庭户规模对衣着支出比重的影响方向不确定，如果家庭中的大多数人年龄偏小，那么对时尚品牌的需求较高，会相应增加衣着支出，而老年人口较多的家庭衣着支出比重往往较低。受教育程度越高，食品烟酒，生活用品及服务，交通通信的支出比重越低，医疗保健，教育、文化、娱乐，居住和其他用品及服务的支出比重越高。首先，受教育程度较高的人往往看重养生与保健，同时对精神文化追求较高，如高级知识分子对下一代的教育投资一般很大，而对物质方面要求较低；其次，受教育程度高的人大多生活在发达的一线城市，房价与物价水平均较高，因此其在居住和其他用品及服务方面的支出比重也居高不下。

从表征人口迁移特征的指标来看，城镇人口在食品烟酒、生活用品及服务、其他用品及服务方面的支出比重较低，在交通通信与教育、文化、娱乐方面的支出比重较高。首先，城镇人口的收入水平普遍高于农村，而城镇与农村的食品烟酒与生活用品及服务价格水平相差不大，因此城镇人口在这个方面的支出比重较低；其次，城镇人口对精神层面的需求较高，主要体现在教育、文化、娱乐方面。

从被解释变量的滞后项来看，系统GMM模型估计结果显示，所有滞后项对被解释变量均有显著正向影响，说明我国人口消费在很大程度上会受到消费习惯即上一期消费的影响。

在控制变量中，人均收入对数的增加带来了食品烟酒、衣着支出比重的下降，教育、文化、娱乐支出比重的上升。这说明，随着生活水平的提高，人们对物质文化的需求基本得到满足，对精神文化的追求增加；第三产业占GDP比重的增加意味着产业结构优化，服务业更加发达，人们在教育、文化、娱乐方面的支出增加。同时，服务业发达的地区大多集中在经济发达的一线城市，因此住房成本也比较高；根据边际消费递减倾向原理，储蓄率的提高也是居民收入水平提高的表现，因此储蓄率上升会使居民在食品烟酒与衣着方面的支出比重下降，而在教育、文化、娱乐方面的支出比重上升。

四、结论及建议

本文利用我国1998—2017年省际面板数据，研究了人口特征变动对居民消费结构的影响，将人口特征分为人口自然特征、人口社会特征及人口迁移特征三类来进行分析，并在此基础上引入收入、第三产业产值比重、储蓄率等控制变量，同时根据模型中是否加入被解释变量的滞后项，分别建立静态个体固定效应模型和动态面板数据GMM模型，其中动态面板数据GMM模型包括差分GMM模型和系统GMM模型。由于差分GMM模型和系统GMM模型均表明，滞后项的影响效果显著，因此本文的实证结论均来源于动态面板数据模型。

（一）结论

第一，1998—2017年，我国居民自然增长率下降趋势明显，同时15～64岁人口比重也逐渐下降，人口老龄化问题日益突出。九年义务教育的普及和受教育门槛的降低使大专及以上学历人口比重显著提高，人口城镇化率也逐年上升。

第二，我国居民消费结构变化明显，食品烟酒及衣着支出比重下降，而医疗保健，交通通信及教育、文化、娱乐支出比重上升，由此可以看出，居民生活水平提高，更加注重生活质量。

第三，在人口特征变量中，人口自然出生率的上升也即儿童比重的增加会使得满足基本生活需求的成本增加，体现在食品、住房等方面，但医疗费用有所下降。相反，老年人口比重的增加使得医疗保健支出比重明显上升。性别差异可以体现在食品、衣着、生活用品及服务、居住等方面。可以看出，女性在食品及衣著方面支出较多，其中一大部分归因于对奢侈品的青睐；而男性消费集中在生活用品及服务和居住方面，这也从侧面反映出结婚成本较高。值得注意的是，家庭户规模的上升会使居住和生活用品及服务支出比重下降，因此适当增加家庭人口数也是降低居住与生活用品及服务支出比重的方法。受教育程度高的人及城镇人口在医疗保健，教育、文化、娱乐及居住方面的支出比重较高。

第四，我国居民的消费会受到消费习惯（或消费观念）的影响，消费支出比重的一阶滞后项对当期消费支出具有显著正向影响。

第五，人均收入水平的提高与储蓄率的增加均可体现出居民生活水平的提高，因此总体来说教育、文化、娱乐支出比重上升，食品烟酒及衣着支出比重下降。第三产业占GDP比重较高的地区服务业相对比较发达，当地的居民也会相应增加教育、文化、娱乐方面的支出。

（二）建议

根据本文的研究结论，提出如下建议：

第一，加大老年产业开发力度。当前老龄化问题严重，而供老年人消费和服务的产品较少，老年人的精神娱乐文化生活得不到满足。因此，国家应该出台相应的政策，大力扶持老年产业发展，为老年人口提供更加丰富多彩的服务，完善老年服务体系。

第二，优化人口教育结构。研究结果表明，提高人口受教育程度可以提高居民消费水平，优化居民消费结构。因此，首先，要加大教育投入力度，深化教育体制改革，增加民办高校所占比重，构建完善的公办民办相结合的教育体系；其次，要加强农村基础教育设施建设，提高农村教育水平，促进发达地区与贫困地区的教育流动，缩小地区教育资源差距。

第三，有效配置资源，加大医疗教育投资力度。在人口老龄化和全面放开“二孩”政策的背景下，人口自然特征特别是人口年龄结构的变化对各类消费需求产生了较大的影响。老年人对医疗保健需求较大，可能会导致对医疗部门需求的膨胀，而医疗费用居高不下也会加重居民的生活负担。因此，政府首先要加大医疗投入，将更多的资源分配到医药行业；其次要降低医疗费用，从根本上解决居民看病难、看病贵的问题；同时全面提高国民素质，加大教育投资力度，弥补人口红利下降带来的劳动力不足。

第四，倡导居民树立新的消费观念，改善消费结构。消费习惯是影响消费结构的关键因素，我国居民的消费观念还停留在勤俭节约、高储蓄率的阶段，而扩大内需、刺激居民消费是保持我国经济平稳发展的基石。因此，相关部门要倡导居民树立新的消费观念，从根本上改善我国居民消费不足的现状，促进消费结构升级，保持经济稳定发展。

第五，有效提高居民消费水平，促进城镇化发展，提高城镇化质量。研究表明，城镇化水平与收入水平的提高确实能够增加居民在教育、文化、娱乐以及交通通信方面的支出比重，降低在食品烟酒方面的支出比重，推动消费结构的优化和消费水平的提高。因此，政府需要通过招商引资带动就业，刺激经济，增加居民收入，改善居民消费不足的现状，同时加大户籍人口城镇化进程，完善养老、医疗等各项医疗保障制度，切实提高我国居民的消费水平。

注释：

①2000年无0～6岁人口数据，故在计算受教育程度为大专及以上人口所占比重时，0～6岁人口数据利用0～14岁人口数据减半估算得到。

②《中国统计年鉴》中全国居民消费结构仅有2013—2017年数据，考虑到后文所有研究均为各地区，因此1998—2012年的数据并未进行估算。

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Task Group

（Beijing Technology and Business University，Beijing100048，China）

Abstract：Population is both the main body of production and the main body of consumption. Therefore，the analysis of the impact of demographic changes on the consumption structure of residents has theoretical and practical significance for the formulation of relevant economic policies. The authors first divide demographics variables into natural population variables，social variables and population migration variables，and then makes empirical analysis to analyze the factors of the population characteristics influencing the residents’ consumption structure through the provincial panel data from 1998 to 2017. Based on whether the model considering spending habits，the static fixed effects model and dynamic model of the GMM is established respectively. The research results show that：the popularization of nine-year compulsory education and the reduction of the educational threshold have significantly increased the proportion of the population with college degree or above，and the population urbanization rate has also increased year by year；the consumption structure of residents has changed obviously and is easily affected by the consumption habit of the previous period；among the variables that represent the natural change of population，the increase of natural growth rate will increase the demand for food and housing，the increase of the proportion of men will increase the expenditure on house purchase and car purchase，and the increase of the elderly population will increase the demand for medical treatment；among the variables that represent the demographic and social changes，the increase of family size will increase the basic expenditure，while the population with high education level has a large proportion of the expenditure on culture，education and entertainment；and among the variables that represent the change of population migration，the improvement of urbanization makes people spend more on culture，education and entertainment，which is helpful to improve people’s living standard. In view of the above conclusions，the following suggestions are put forward：optimizing the structure of population education，allocating resources effectively and increasing investment in medical education；advocating residents to set up new consumption idea and improving consumption structure；and raising the level of household consumption，promoting urbanization，and improving the quality of urbanization.

Key words：demographiccharacteristics；consumptionstructure；staticfixed-effectregressionmodel；dynamicGMMmodel

收稿日期：2019-04-23

基金項目：教育部人文社会科学基金项目“我国一线城市家庭金融：配置特征、行为偏差及政策含义”（13YJA790091）

作者简介：课题负责人乔云霞（1971—），女，山西省长治市人，北京工商大学经济学院副教授，经济学博士，主要研究方向为宏观经济及金融市场实证；课题组成员武俊鲜。