老龄化对居民消费的影响效应及其路径研究

李静萍,陈 南

(中国人民大学 a.应用统计科学研究中心;b.统计学院,北京 100872)

一、引 言

中国经济步入新常态以来,扩大内需成为经济增长的重要驱动力。特别是在当前不确定性增强的国际环境和结构转型的国内环境下,中国正在构建以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局,内需对经济增长重要性将进一步提升。内需由消费和投资两部分组成,长期以来,中国内需结构呈现投资率偏高、消费率偏低的失衡局面,因此,提振消费需求、提高居民消费水平是扩大内需的关键和难点。

与此同时,中国正经历由老龄化社会向超老龄社会的深刻转变。从2000年第五次人口普查到2020年第七次人口普查,中国60周岁以上老年人口的数量及占全国总人口的比重分别由1.30亿和10.5%提高到2.64亿和18.7%。据预测,到2035年,中国60周岁以上人口数量将升至4.1亿,占比将达到29.8%左右,到21世纪中叶将超过37%[1]。

人口作为消费的主体,其年龄结构的老化将在经济、社会、文化、心理等诸多因素的共同作用下深刻影响人的消费行为,对居民消费的规模和结构产生长期性、基础性的影响。一方面,人口老龄化会给就业、创新、社会保障和经济增长等带来系统性制约,从而导致居民消费潜力不能充分释放,为提振内需增加了不确定性;另一方面,老年人口的迅速膨胀孕育着“银发经济”的契机,开发消费新动能,探索新的产业路径,通过创新使经济适应新的人口动态从而促进其发展,则为扩大内需提供了机遇。由此可见,准确把握老龄化对于居民消费的影响,对于中国扩大内需、实现国内国际双循环的良好格局具有重要意义。

经典的消费理论中,生命周期理论、家庭储蓄需求模型、预防性储蓄理论和流动性约束理论等从微观主体出发揭示了消费行为受年龄阶段或养老预期的影响,为居民消费与年龄结构的关系提供了基本线索。但是在宏观层面,由于经济增长、收入分配差距、社会保障、消费异质性等因素与老龄化产生复杂的交互效应,共同影响消费水平,现有的实证研究结论存在明显差异。

现有研究文献多数关注的是老龄化对储蓄率的影响。由于储蓄率和消费率之和为1,因此对储蓄率的研究等价于对消费率的研究。国外关于老龄化对储蓄率影响的研究结论并不一致。在基于跨国面板数据的研究中,有的发现老龄化抑制储蓄率,有的发现无显著影响,有的则发现具有正向效应[2-4]。利用协整分析考察储蓄率与老龄化之间的长期关系,基于美国的研究则表明老年抚养比对储蓄率的影响呈倒U形[5]。在关于中国老龄化与储蓄率的研究中,有研究认为老龄化导致了中国的高储蓄率,如通过构建两期迭代模型发现在一定养老制度下老龄化会激励居民储蓄,将中国家庭高储蓄率的根源解释为缺少养老保障[6-7]。有研究则认为老龄化会带来降低储蓄率的“负担效应”和提高储蓄率的“寿命效应”这两种方向相反的效应[8]。有学者在实证分析中引入老年抚养系数与收入增长率的交互效应,同样认为老龄化对中国储蓄率存在两种方向相反的影响,计量检验发现正向影响起了主导作用,但是随着老龄化程度的加深负向影响将逐渐显现[9]。还有研究揭示了老龄化影响存在异质性,发现随着老龄人口比重的提高城镇家庭储蓄率上升而农村家庭储蓄率下降[10]。

在直接研究老龄化对中国消费率影响的研究中,结论也存在明显分歧,负向影响、影响不显著以及正向影响的分析结论都可以见到,同样也有城乡异质性的发现[11-14]。其中,研究者利用2018年和2019年住户调查的数据从微观层面进行实证分析,发现老年人口比例提高对家庭消费率产生不利影响,但是有助于提高消费收入弹性[11]。

总的来看,国内外对老龄化与消费率的研究没有达成一致结论,不过多数研究发现老龄化抑制储蓄率,即提高消费率。

在为数不多的直接考察老龄化对居民消费支出影响的文献中,基于挪威的研究认为年龄结构在消费函数中发挥重要作用,老龄化会导致消费增加[15]。在老龄化对中国居民消费水平影响宏观层面的研究中,有学者基于省级面板数据的计量检验,发现老年抚养比与城镇居民消费支出存在显著的正相关关系[16],并通过生命周期理论解释了这一结论,不过更多的研究则表明老龄化水平的提高会抑制居民消费[17]。基于微观数据,利用中国综合社会调查(CGSS)数据和中国家庭追踪调查(CFPS)数据的研究发现:家庭老龄人口数量越多,消费支出越低[18-19];年龄效应与分项支出间存在因果关系[20]。有研究在消费模型中引入了老龄化与收入的交互项,即同时考虑了老龄化对居民消费的直接效应和间接效应,但是研究结论存在分歧,交互项系数有的显著为正,有的显著为负[18,21]。

现有文献为认识老龄化与消费的关系提供了重要参考,但是由于研究使用的样本、模型设置和实证分析方法等存在差异,导致这些研究缺乏共识。更重要的是,这些研究都不能充分揭示老龄化对居民消费的影响机制。基本消费函数将消费区分为与收入无关的自发消费和与收入有关的引致消费。老龄化既可能影响自发消费,即直接影响消费水平,也可能通过影响边际消费倾向而间接影响消费水平。对于以消费率(或储蓄率)作为研究对象的研究,由于该类研究考察的是老龄化对平均消费倾向(即消费与收入之比)的影响,而平均消费倾向的变化既可能受老龄化对消费支出直接效应的影响,也可能是老龄化通过影响边际消费倾向产生的间接效应,因此此类研究没有深入揭示老龄化对居民消费的影响路径。对于以消费水平作为研究对象的研究,多数研究只是在消费函数中简单添加老龄化变量,从而仅观察了老龄化对消费的直接效应,忽略了老龄化对边际消费倾向的影响;有的研究在消费模型中引入了老龄化与收入的交互项,虽然这种做法同时考虑了老龄化的直接效应和间接效应,但交互项意味着将老龄化对边际消费倾向的影响默认为线性形式,该研究假定缺少理论依据。

为了厘清老龄化对居民消费的影响机制,本文推导了引入年龄结构的宏观消费模型,发现老龄化一方面对居民消费支出产生直接作用,这一效应由老年人口将壮年时期积累的储蓄用于消费所致,本文称之为“储蓄效应”;另一方面通过影响居民边际消费倾向进而影响居民消费支出,本文称之为“边际效应”。换言之,老龄化对居民消费支出具有“双重效应”,这一事实被多数文献所遗漏。同时,考虑到老龄化与边际消费倾向之间可能并非简单的线性关系,为了更好地探索老龄化对边际消费倾向的影响,本文的实证分析部分采用非参数模型探索二者之间可能存在的复杂关系。

本文的主要贡献有三个方面。第一,建立老龄化与居民消费支出关系的理论模型,引入年龄结构拓展消费函数,发现老龄化在直接影响居民消费之外,还通过对边际消费倾向的影响作用于居民消费,从而全面揭示了老龄化对居民消费的影响路径。第二,在实证分析部分,采用半参数模型,探索老龄化对边际消费倾向的非线性影响,并运用“半变系数动态面板广义矩估计”方法解决模型中的内生性问题。第三,讨论了双重效应的作用机制,验证了收入差距是老龄化影响边际消费倾向的中介变量,即老龄化通过扩大收入差距对边际消费倾向产生抑制作用。

二、理论模型

世代交叠模型是具有微观基础的宏观经济模型,本文借鉴其理论,建立引入人口年龄结构的居民消费模型。基本思想是:将人的一生抽象为壮年和老年两个离散时期(1)个体在少年时期的消费由父母负担而缺乏自主性,本文出于简洁性考虑未在模型中纳入少年时期,但这并不影响分析老龄化影响消费的主要结论。,分别以下标1和2表示,在个体追求一生总效用最大化的前提下,研究同一时期壮年和老年个体总消费、总收入以及年龄结构间的关系。结合中国国情,模型特别考虑了家庭层面壮年人口向老年人口的转移支付。模型基于如下假定:

(1)将壮年个体人数作为基准数1。设壮年个体的收入(未扣除对老年人的转移支付)为Y1,其用途除个人消费和留出一部分进行储蓄外,需承担对O名老人的赡养即O为老年抚养比。记壮年个体消费为C1,储蓄为S,在家庭层面对老年人的平均转移支付为T。

(2)设老年个体的收入包括两部分:一部分为从壮年个体处获得的转移性收入T;另一部分为其他收入Y2。

(3)老年个体将收入和壮年期的储蓄全部用于消费,在老年期无储蓄行为,且不会将财富转移给下一代,即去世时储蓄为0(2)如果存在老年人对壮年人的遗赠,可以视为抵消壮年人对老年人的转移支付,即转移支付是净额。。

根据如上假定,在t时期壮年个体的预算约束为:

C1,t+St+OtTt=Y1,t

(1)

t时期老年个体的预算约束为:

C2,t=Y2,t+Tt+St-1

(2)

其中,St-1为老年个体在壮年时的储蓄。

在t+1时期,t时期壮年个体进入老年期,其预算约束为:

C2,t+1=Y2,t+1+Tt+1+St

(3)

将式(3)代入式(1),得到综合预算约束为:

V=C1,t+OtTt+βtC2,t+1-Y1,t=0

(4)

综上,个体要实现一生效用最大化,就是求解如下的优化问题:

s.t.:C1,t+OtTt+βtC2,t+1-Y1,t=0

(5)

构造Lagrange函数,可解得在最优化目标函数时,t时期壮年个体的消费C1,t和对老年个体的转移性支付Tt。再结合式(2),可得t时期壮年个体与老年个体的总消费为:

(6)

t时期壮年个体与老年个体的总收入为Yt=Y1,t-OtTt+Ot·(Y2,t+Tt)=Y1,t+OtY2,t。不妨设Y2,t=αY1,t,结合式(6),壮年个体和老年个体总消费与总收入的关系可表达为:

(7)

式(7)中,Yt前面的系数即为边际消费倾向,可以看到,边际消费倾向是老龄化的函数,记为a(Ot);并记b=St-1,显然有b>0。则式(7)可简记为:

Ct=a(Ot)Yt+bOt

(8)

式(8)的理论模型是对基本消费函数Ct=aYt+b的拓展,揭示出老龄化对居民消费具有双重效应。一方面,老龄化对居民消费存在直接的正向效应,即影响自发消费的部分,该效应与当期壮年个体和老年个体的总收入无关,而与老年个体的储蓄水平有关,本文将这种直接效应称之为“储蓄效应”;另一方面,老年抚养比通过影响边际消费倾向进而影响居民的消费支出,即影响引致消费的部分,影响程度与当期收入有关,本文称之为“边际效应”,并且边际消费倾向是老龄化的非线性函数。

由此得到本文的两个研究假设如下:

假设1:老龄化对居民消费存在直接的正向影响;

假设2:边际消费倾向为老龄化的非线性函数。

三、实证分析

考虑到不同地区消费习惯的差异,本文使用省级面板数据构建宏观层面的计量经济模型,以体现地区效应。

(一)模型、变量与数据

式(9)是基本消费函数,未考虑年龄结构变量:

conit=β1incit+vit,vit=λi+εit

(9)

其中,i代表地区,t代表时间,inc为人均可支配收入,con为人均消费支出,λi为个体效应,εit为随机误差。在估计过程中将通过Hausman检验来判断个体效应属于固定效应还是随机效应。

依据式(8)的理论模型,引入老年抚养比(old)变量,既考虑其直接效应,又将边际消费倾向表示为老龄化的函数,得到式(10)所示的半变系数静态面板模型:

conit=g(oldit)incit+β2oldit+vit

(10)

关于模型中核心变量的测量做如下说明:

(1)本文使用的收入和消费数据是住户调查的数据。中国收入和消费的宏观数据有两个来源:一是国民经济核算资金流量表中的住户部门收入和消费支出;二是住户调查的收入和消费支出,二者采用不同的统计口径,关键的差异在于对间接计算的金融中介服务支出和保险服务支出的处理方法不同(3)《中国国民经济核算知识读本》编写组.中国国民经济核算知识读本.北京:中国统计出版社,2020年,第42页。。国民经济核算体系的收入分配和消费核算对金融中介服务支出和保险服务支出进行虚拟计算,住户调查则不做此类虚拟计算。本文认为,对金融中介服务支出和保险服务支出的虚拟计算虽然符合国民经济核算理论,但是就现实中居民消费决策而言,这些虚拟消费并不在考虑范围内。此外,虚拟计算本身有很多假定,例如基准利率的选择具有很强的主观性,导致虚拟计算的金融中介服务存在误差。基于上述考虑,本文在实证分析中采用了住户调查的收入和消费支出。

(2)本文使用老年抚养比来度量老龄化。联合国发布的《世界人口老龄化2019》(4)United Nations.World population ageing 2019.https:∥www.un.org/en/development/desa/population/publications/pdf/ageing/WorldPopulationAgeing2019-Report.pdf。详细介绍了老龄化的统计测度指标,包括老年人口占总人口比重(亦称老年人口系数)、人口年龄中位数、老年抚养比,以及基于老年抚养比延伸构造的预期寿命老年抚养比和经济老年抚养比等。老年抚养比通常定义为老年人口数与壮年人口数之比,其概念最早由拉脱维亚经济学家、统计学家和人口学家Carl Ballod提出,联合国人口司第一任司长Frank Notestein将其纳入人口司公布的标准指标。相比于老年人口系数等简单度量,老年抚养比不仅反映了人口老龄化程度,而且反映了劳动人口的经济负担,具备双重统计意义,已成为最常用的老龄化测度指标,在国内外研究文献中普遍使用。因此,本文采用老年抚养比来刻画老龄化程度,具体而言是每100名15周岁(含)至65周岁人口所抚养的65周岁及以上的人口数。

进一步在模型中引入控制变量。首先,消费具有惯性和棘轮效应,因此在模型中添加人均消费支出的一阶滞后(cont-1)以控制前期消费的影响。其次,结合现有文献的研究结果,本文还引入其他控制变量X,包括:(1)储蓄(savt-1),用上一年末的城乡人均储蓄存款余额来测量。财富存量是收入之外影响居民消费的主要资金来源,考虑储蓄是中国居民主要的财富形式(5)对于大多数中国家庭而言,住房是非常重要的财富,很多关于消费的研究特别是基于微观数据的研究引入了住房变量,如杭斌和闫娜娜。本文之所以没有考虑该变量,原因如下:首先,住房属于固定资产,流动性很差,并非支持消费的主要资金来源,这也是万晓莉等的观点;其次,住房财富通过财富效应、收入预期和利率等共同因素、信贷效应等三个方面的渠道影响消费(尹志超等),本文已经把反映这些渠道的变量作为控制变量纳入模型,因此不需要在模型中包含住房变量。[22-24]。(2)城镇化率(ur),用城镇人口所占比例来测量,在中国的二元经济结构下,城乡居民的消费异质性突出。(3)实际利率(rate),用一年期定期存款利率与居民消费价格指数(CPI)之差来测量。利率对消费可能既有负的替代效应,也有正的收入效应,利率对居民消费的净效应取决于两个效应的相对大小。(4)社会保障(gov),用人均财政支出来度量。根据预防性储蓄理论,完善的社会保障制度能够降低居民预期的不确定性,并分担个人养老负担,对消费形成溢出效应。

上述控制变量既可能直接影响消费支出,也可能影响边际消费倾向,本文同时考虑了这两条路径。此外,本文还考虑了收入对边际消费倾向的影响。综上,得到式(11)所示的包含个体效应的半变系数动态面板模型:

conit=β1(oldit,incit,X)incit+β2oldit+β3conit-1+β4X+vit

β1(oldit,incit,X)=g(oldit,incit)+ρX

(11)

式(11)中,将控制变量X对边际消费倾向的影响设定为线性形式,是因为:如果将所有变量与边际消费倾向的关系设定为非参函数,会导致维数灾难,对于给定的样本量,模型的估计结果精度将大大变差。鉴于本文关注的重点是老龄化对居民消费的影响,对控制变量与边际消费倾向的关系做了简化处理。特别地,如果g(old,inc)也简化为old和inc的线性函数,式(11)即转化为包含交互项的参数模型。

考虑到加入世界贸易组织(WTO)后中国的宏观经济结构发生了较大变化,本文选取2002—2020年全国31个省、自治区、直辖市(港澳台除外)的面板数据进行实证分析。人均储蓄存款的数据来自《中国金融年鉴》;由于四大商业银行是代表性存款类金融机构(6)2019年末四大行人民币住户存款占比为43.1%。,一年期定期存款利率选择四大商业银行公布的利率;其他变量的数据均来自《中国统计年鉴》。为避免通货膨胀的影响,使用以2002年为基期的CPI指数对各价值变量进行缩减。

初步观察老龄化与居民消费支出的关系。

首先,将样本按照人均可支配收入等分为三组,组内以老年抚养比的最大值和最小值的平均值作为阈值,区分为低抚养比组和高抚养比组,绘制人均消费支出箱线图(见图1)。可以看到,各收入水平下低抚养比组的人均消费支出的中位数均明显偏低。

图1 老龄化与人均消费支出

其次,以老年抚养比的最大值和最小值的平均值作为阈值,将样本分为低抚养比组和高抚养比组,分别绘制人均消费支出与人均可支配收入散点图(见图2)。图中直线为拟合的线性关系,斜率代表边际消费倾向。可以看到,高抚养比组的回归直线斜率小于低抚养比组,意味着高抚养比组的边际消费倾向低于低抚养比组。

图2 老龄化与边际消费倾向

(二)估计方法

估计模型(11)需要同时处理固定效应和滞后因变量带来的问题。Cai和Li提出了非参数动态面板的广义矩估计方法(NPGMM),但其模型中不包含固定效应和常系数的解释变量[25];Sun等提出了变系数固定效应模型的局部线性估计,但其只针对静态模型,解释变量中不包含因变量的滞后变量[26]。本文结合二者研究,提出“半变系数动态面板广义矩估计方法”。

考虑如下模型:

(12)

其中,Xit为d维向量,其系数是p维向量Zit的函数g(Zit),g(·)为Rp(p≥1)上的光滑函数,Fit为f维向量,其系数为常数。

假定误差项满足如下条件:E(εit|Xit)=0,E(εit|Zit)=0,E(εit|Yit-1,Yit-2,…,Yi1)=0 (t≥2)

通过分组一阶差分去除个体效应,有:

(13)

(14)

对式(12)进行局部线性展开,在z的邻域处有:

(15)

相应地,Yit-1也可作类似展开,则式(13)在z的邻域处近似为:

(16)

其中,Uit为m2=d(p+1)+f+1维向量。根据式(16),总体矩条件(14)表达为:

(17)

从而样本矩条件可表述为:

(18)

(19)

将估计过程逐点遍历,则对于样本中Z的每一个取值Zit,均能得到式(12)的一组系数的估计。最终式(12)的估计分两步进行:

第一步,使用逐点估计的均值作为常系数的估计,即:

(20)

第二步,令:

(21)

减去常系数部分,重复上述过程,估计式(22)可得到g(Zit)的估计。

(22)

实证分析中,带宽h的选择通过交叉验证确定,估计量方差通过Bootstrap方法估计。

(三)实证分析结果

利用F检验、LM检验和Hausman检验对个体效应的存在性及类型进行识别,结果表明各参数模型均存在显著的固定效应,因此在半变系数模型中也采用固定效应假设。

未引入控制变量的估计结果见表1,其中模型(1)～(3)采用差分估计,模型(4)采用半变系数动态面板广义矩估计。图3为表1中模型(4)的边际消费倾向的估计,置信区间通过500次Bootstrap模拟得到。

表1 未引入控制变量的计量模型估计结果

表1中,在模型(1)的基础上仅直接添加老年抚养比变量之后,模型(2)的结果显示老年抚养比对人均消费支出的直接影响并不显著。模型(3)进一步引入老年抚养比与收入的交互项,发现抚养比具有显著的正系数,但是交互项系数显著为负,表明老龄化对边际消费倾向存在抑制作用。由此说明将老龄化的影响分解为两种效应是有必要的,否则两种效应相互抵消,会产生老龄化对居民消费没有显著影响的错误判断。模型(4)将边际消费倾向设定为老年抚养比的函数,图3显示,随着老年抚养比的上升,边际消费倾向呈现下降趋势,不过当老年抚养比达到较高水平(约18%)之后有所减缓,同时抚养比的正系数依然显著。

从模型(3)和模型(4)来看,在未引入其他控制变量的情况下,老龄化对居民消费存在直接的促进作用,但对居民边际消费倾向存在抑制效应。

引入控制变量后的估计结果见表2,其中模型(5)和模型(6)采用GMM估计,使用cont-2作为工具变量。模型(7)采用半变系数动态面板广义矩估计,图4为对g(old,inc)的估计。

表2 引入控制变量的计量模型估计结果

表2中,模型(5)没有考虑各因素对边际消费倾向的影响,同样发现老龄化的直接效应并不显著。模型(6)和模型(7)考虑了“边际效应”,结果发现老龄化降低了边际消费倾向,但同时具有显著的直接正向效应,这与未引入控制变量的模型的结论相同。图4显示,加入控制变量后,在给定收入水平下,g(old,inc)与老龄化关系的总体走势与表1中模型(4)一致。模型(6)和模型(7)都是能够体现老龄化对消费具有双重效应的模型。比较这两个模型可以发现,模型(7)具有更大优势。一方面,边际消费倾向与收入并非二次关系,非参函数的设定更能保证边际消费倾向非负且递减的理论性质;另一方面,模型(6)没有捕捉到边际消费倾向随老龄化加深的非线性变化趋势,相比之下,模型(7)较好地体现了这一非线性趋势,发现随着老龄化加深,边际消费倾向下降的趋势有所弱化。

图4 引入控制变量后g(old,inc)估计结果

综合上述模型估计结果,本文认为两个研究假说成立,即老龄化对中国居民消费具有两种效应:“储蓄效应”表现为老年抚养比对人均消费支出的直接促进作用,“边际效应”体现为对居民边际消费倾向的抑制作用。需要指出的是,虽然老龄化对边际消费倾向的影响为负,但边际消费倾向始终为正。

四、进一步讨论

(一)稳健性检验

本节通过改变模型形式和改变老龄化测量指标来考察本文所提出模型的估计结果的稳健性。

首先,为避免模型形式设置不当对估计结果的影响,采用门限模型来估计收入对消费的非线性影响,以老年抚养比作为门限变量。式(23)为单门限模型,其中的I是示性函数或虚拟变量。若存在多个门限值,只要引入相应的虚拟变量即可。通过Bootstrap方法计算F统计量,检验门限效应的显著性。

conit=[β1(oldit)+β2incit+β3X]·incit+β4oldit+β5X+vit

(23)

门限模型的检验及估计结果见表3。表3显示,存在三个显著的门限值,伴随抚养比的提高,估计的边际消费倾向呈现阶梯式下降,且在其他因素一定的条件下,老年抚养比大于18%后边际消费倾向不再变化,与本文发现的边际效应一致。同时,门限模型中抚养比具有显著的正向系数,同样表明存在储蓄效应。

表3 门限回归估计结果

其次,为避免老龄化指标选择不当对估计结果的影响,使用老年人口系数,即65周岁及以上的人口数占总人口数的百分比,代替老年抚养比进行建模。老年人口系数的显著性及边际消费倾向随老年人口系数变化的走势均与模型(5)～(7)相同,表明本文提出的老龄化的双重效应具有稳健性(7)由于篇幅限制,更换老龄化测度指标的稳健型检验的结果未予以展示,读者可向作者索要。。

(二)机制分析

老龄化对居民消费的“储蓄效应”符合生命周期理论:纵观人的一生,在壮年期收入大于消费,属于“生产型”人口;而步入老年期后,将年轻时的储蓄用于消费,消费大于收入,属于“消费型”人口。因此在其他因素一定条件下,老龄化加深使得“消费型”人口比重提高,老年群体将壮年期储蓄用于消费,对居民消费起到直接的正向作用。

需要说明的是,“储蓄效应”由老年个体消费积累的储蓄引致,与当期收入无关,而边际消费倾向在数学上表示为消费对收入的偏导数,经济学含义是收入增加产生的引致消费。因此,即使老年个体的消费大于收入,也并不意味着老年群体的边际消费倾向更高。因此,本文提出的两种效应并不矛盾,反而全面揭示了老龄化影响居民消费的路径。

对于“边际效应”,本文认为主要源于如下两个方面的原因:

第一,预防性储蓄动机。首先,寿命的延长是老龄化社会的一项重要表征。对年轻人而言,预期寿命延长,就意味着在壮年时期需要积累更多的储蓄,以备养老的需要;而对老年人来说,为了给高龄阶段提供足够的保障,也会压缩在低龄阶段的消费。其次,由于老年抚养比在相当一段时期内将保持上升态势,预示着壮年子女的整体抚养压力在一定时期内将逐渐增大,而对每个老年人的相对抚养能力将变弱。根据家庭储蓄需求模型,子女和储蓄是互为替代的两个养老工具,当壮年人预感到步入老年后子女的赡养能力不足时,更有可能会选择在年轻时增加储蓄以保障晚年生活。因此,老龄化将通过强化预防性储蓄动机而降低边际消费倾向。

第二,收入分配差距扩大。在初次分配过程中,要素贡献决定要素收入,伴随经济增长方式向依赖技术进步和资本贡献转型,收入分配将更多地流向拥有技术和资本的劳动年龄人口,虽然社会保障和扶贫力度不断加大,但收入再分配过程并不能完全弥合初次分配产生的差距,总体上老龄化加剧了代际收入的非均衡性,从而扩大了社会整体的收入差距。根据边际消费倾向递减规律,高收入群体边际消费倾向低,低收入群体边际消费倾向高,在国民总收入既定条件下,收入差距扩大对边际消费倾向产生负面影响。

关于预防性储蓄已有较多文献进行研究,本文主要对收入分配机制进行检验。

建立式(24)所示的模型考察老龄化对收入差距的影响。采用2010—2018年CFPS五次调查数据(每两年调查一次)计算每个省级地区的人均家庭纯收入的80%分位数与20%分位数之比,来度量各地区的收入差距(Gap)。控制变量(X1)还考虑了经济水平、公共教育、交通便利程度、城市化、社会保障等其他可能影响收入差距的因素,分别用人均GDP(agdp)、大专以上学历占比(edu)、单位面积公共汽车运营线路总长度(tra)、城市化率(ur)、人均政府支出(gov)来测量。控制变量的数据来自《中国统计年鉴》。

Gapit=β1oldit+β2X1+vit

(24)

建立式(25)所示的包含收入差距与人均收入的交互项的参数模型,检验收入差距对边际消费倾向的影响。控制变量X与第三部分相同。

conit=(β1Gapit+β2incit+β3X+β0)·incit+β4Gapit+β5X+vit

(25)

模型估计结果分别见表4和表5。表4中老年抚养比具有显著的正系数,表明老龄化扩大了收入差距。表5中交互项系数显著为负,表明收入差距对边际消费倾向具有负向效应。由此可见,收入差距是老龄化抑制边际消费倾向的中介变量。

表4 老龄化影响收入差距的计量检验

表5 收入差距影响边际消费倾向的计量检验

五、结论与政策建议

本文在老龄化日益加剧的背景下研究老龄化对居民消费的影响,通过建立理论模型,提出老龄化对居民消费的双重效应,即老龄化对居民消费水平的影响取决于“储蓄效应”与“边际效应”的综合作用。现有文献仅考虑老龄化对消费率的影响或仅考虑老龄化对居民消费直接效应的做法,都无法揭示老龄化对居民消费的全面影响。本文提出的双重效应,有助于解释现有研究中存在的争议。

进一步地,本文对理论假说进行实证检验,得到具有稳健性的结论:一方面,老龄化通过抑制边际消费倾向对居民消费产生消极影响,这一消极影响会随着老龄化的加深而逐步弱化;另一方面,老龄化对居民消费水平存在直接的促进作用。该结论弥补了现有文献对老龄化影响居民消费机制研究的缺陷,对于在老龄化背景下消费政策的制定也有实际的参考价值。第七次人口普查结果显示,截至2020年11月,中国整体老年抚养比为19.7%,根据本文的研究推断,老龄化导致居民边际消费倾向持续下行的速度将较为缓慢。但是需要注意的是,由于中国各地区人口结构的差异,在有些地区,特别是老龄化程度较低的地区,其老龄化程度的加深会伴随着边际消费倾向的快速下降,因此这些地区应格外关注和解决人口老龄化对居民消费的不利影响。

对于边际效应产生的根源,本文发现,老龄化通过扩大收入差距降低了居民的边际消费倾向。这表明,代际间的共同富裕是共同富裕的重要内涵之一。实现代际间共同富裕,既是立足老龄化国情提振居民消费、助力高质量发展的必由路径,也是关怀老年公民、推进中国式现代化的必然要求。

为此,本文建议从如下六个方面着手,优化社会财富的分配与流通,解决老龄化对消费可能产生的负面冲击。一是加强顶层设计,改革收入分配制度,提高收入再分配在收入分配中的作用,征收资本税,控制收入分配差距的扩大。二是建立多支柱、广覆盖、可持续的养老保障体系,提高老年人的支付能力,推动医疗保险制度“适老化”改革,弱化居民的预防性储蓄动机。三是适当放松金融机构对家庭的信贷约束,鼓励一定程度的家庭消费性贷款和抵押贷款,削弱流动性约束。四是通过财政政策加大对贫困家庭的公共人力资本的投资力度和精准度,为低收入家庭的子女在求学、创业等方面提供一定幅度内的有效支持,减弱阶层固化,提升代际收入流动性。五是扩大老年人口在经济、政治、社会、文化活动中的参与程度,发展“银发经济”,拓宽老年人二次就业的渠道。六是继续弘扬社会主义孝道文化,让敬老、爱老在全社会蔚然成风,鼓励家庭赡养老人,突出成年群体的赡养责任,实现由老年群体“馈赠”向成年群体“反哺”的转变,促进财富在代际间的“倒流”。