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【题目】老龄化对我国居民消费的影响分析
【第一章】人口老龄化与居民消费关系探究绪论
【第二章】人口老龄化影响居民消费的文献综述
【第三章】人口老龄化概况
【第四章 第五章】居民消费现状及人口老龄化影响机制
【第六章】全国层面居民消费实证分析
【结论/参考文献】人口老龄化背景下消费经济研究结论与参考文献
第二章 文献综述
国内外学术界关于人口老龄化对居民消费影响的研究文献并不多，本文文献回顾分为三个部分。第一部分是从理论研究角度回顾，主要分析人口年龄结构是通过何种途径对消费产生影响的，为后期的实证研究提供理论基础；第二部分是人口年龄结构与居民消费关系的实证研究，主要是介绍国内外使用时间序列数据、面板数据和横截面数据等计量方法进行实证分析所得到的结果；第三部分介绍生命周期理论的内容及扩展与延伸。
2.1 人口老龄化对居民消费的理论研究
消费理论的研究起源于上世纪 30 年代，经本文研究，在八十多年的理论发展中比较重要的理论主要有以下几个。
（一）绝对收入假说
绝对收入假说是 20 世纪 30 年代凯恩斯在《就业、利息和货币通论》中提出的，是现代消费理论的起点，为以后的发展起到了奠基作用，凯恩斯认为，消费者会根据自己现期收入来决定自己的消费支出水平，消费者收入的增加与消费者支出的增加成正比，但是增长的比例却是越来越小，即边际消费倾向递减。但是凯恩斯的这一消费理论也有缺陷，他只考虑了现期收入对消费支出的影响，并没有将一生的收入在既定的预算约束下最优化，另外也没有考虑流动性约束。因此在解释消费问题上有一定的缺陷。
（二）相对收入假说
相对收入假说是 20 世纪 40 年代末詹姆斯。杜森贝里在《收入、储蓄和消费者行为理论》一书中提出的，是与凯恩斯绝对收入假说相对的理论，他在前人的基础上引入了社会和心理两个因素，得出消费者的消费不仅受现期、往期收入影响，而且还会受到消费者相关群体消费的间接影响。他强调消费者的自身和相关群体的消费行为的相互影响，消费者的消费支出取决于消费者相对收入而不是绝对收入，为以后的消费行为研究奠定了基础。
（三）生命周期假说
上世纪 50 年代莫迪利安尼和布伦博格的生命周期假说（Life Cycle Hypothesis）是人口因素和居民消费联系起来的理论研究起源。它是基于微观消费者行为，生命周期假说认为，消费者都是理性消费者，他们的消费决策始终是动态最优的。生命周期假说加入了理论的微观基础，改进了凯恩斯的消费理论，但是其并未考虑诸如馈赠和预防等心理因素（Carroll and Summers, 1991）[1].Haque（1999）[2]基于生命周期理论模型，加入谨慎动机后，发现不仅没有负效应，反而对消费有促进作用。
（四）持续收入假说
弗里德曼（Friedman,1957）的持久收入假说（Permanent Income Hypothesis）将收入分为两部分：持久收入（permanent income）和暂时收入（transitory income）。他认为消费者收入中的这两部分收入的总和决定着消费者的消费上限。无论是哪一部分收入增加，消费都会增加。生命周期假说和持久收入假说两者之间的差别在于：两者分别从支出和收入的角度分析对消费的影响。但是从人口年龄结构与消费的关系角度看，两者结论相仿。
（五）家庭储蓄需求模型
家庭储蓄需求模型（Household Saving Demand Model）是 Samuelson 提出的（ Samuelson[4].1958; Nether[5],1971），它认为养子能防老，储蓄也能防老，在养老保障这方面，两者存在着相同的功能，能够相互补充，相互替代。即家庭储蓄需求模型的结论是子女数量与储蓄之间存在着天然的替代关系。在此基础之上，Becker（1981）[6]在对该模型又加入了新的内涵，即不仅子女与储蓄之间有替代关系，而且子女自身特征，数量与质量两者也存在替代关系，假定收入一定，当家庭中子女较多时，家庭对每个子女投入将下降，从而导致消费减少，反之亦然。
（六）宏观机制影响人口因素影响居民消费是多方面的，宏观机制是不可或缺的一环。CutlerSummers and Akerlof（1999）[7]的研究表明：在一个较短的时期内，劳动年龄人口数量的下降将会带来社会中居民消费的增加。但从一个较长的时期来观察的话，劳动年龄人口的下降，直接导致三级产业体系中工人数量的减少，最终将会使得国民生产总值的降低，进而影响居民消费水平。值得一提的是，在劳动人口数量减少的同时，这种社会经济现象会反过来倒逼技术革新，如果技术革新成功的话，将会在一定程度上弥补劳动年龄人口下降带来的弊端，最后效果如何将由二者作用大小综合决定。
小结：以上消费函数理论从各个角度对居民消费进行了研究，凯恩斯的绝对收入假说和杜森贝里的相对收入假说都属于短期消费函数理论，消费行为是短视的，相对收入假说在绝对收入假说基础上加入社会和心理因素是一大进步；生命周期假说与持久收入假说是长期消费函数模型，考虑的是人一生中收入总和在一生中各阶段的合理安排；家庭储蓄需求模型将家庭因素纳入模型证明了家庭因素对居民消费的影响；另外 Cutler Summers and Akerlof 认为人口因素还可以通过宏观机制对居民消费产生影响。
从以上理论综述可以得出，消费函数理论在发展过程中不断丰富，人口因素对居民消费的影响逐渐被关注，但至今理论界并未达成统一，还需运用数据进行实证分析。
2.2 人口老龄化对居民消费的实证研究
本节实证研究综述将分为国外和国内两部分来阐述，第一部分为国外研究文献综述，第二部分为国内研究文献综述。
（一）国外研究文献综述最初对人口年龄结构和居民消费之间的关系进行研究的是美国著名经济学家莫迪利安尼（Modigliani, 1966）[8].基于自己创立的生命周期假说，莫迪利安尼运用多国横截面数据研究表明：老龄化与储蓄（消费）率负（正）相关。
在莫迪利安尼生命周期理论的基础之上，勒夫（Leff,1969）[9]运用比前者更多国家的横截面数据创立了自己的模型，最后却得出与前者相同的结论。在进行实证分析过程中未对国家的特殊性进行特殊考虑，致使结果有所偏差。
该理论在之后的几年里受到了嘉波达（Gupta）[10]和亚当斯密（Adams,1971）[11]的质疑，嘉波达认为勒夫笼统地将不发达国家放到一起进行分析得出的结果是不准确的，其将不发达国家分高、中、低三类，结论得出：唯有第一类人口老龄化与储蓄（消费）率负（正）相关。亚当斯密认为，高生育率会导致劳动人口增加，技术，产出增加，最终导致储蓄增长。因此，人口老龄化与居民储蓄（消费）之间并不存在必然联系。
由于研究数据和方法的差异，结论也无法达成一致，因此，接下来的研究都在勒夫模型的基础上做了调整。例如增长率效应模型（The Rate of Growth EffectModels）（Mason[12], 1981;Fry and Mason[13], 1981;Mason[14], 1987）为避免出现多重共线，在勒夫模型中加入收入与人口老龄化因素的交叉项，但结论仍未达到预期。
Wilson（2000）[15]变化方法运用时间序列数据对加拿大与澳洲做实证分析，结论表明两者并无关系。而 Modigliani and Cao（2004）[16]对中国的时间序列数据的作协整分析，人口老龄化能够解释中国的消费现状。这表明发达国家与发展中国家的情形存在一定的差异。
在估计方法方面，广义 OLS 估计未能解释人口老龄化与消费之间的关系（ Ramajo[17],2006 ） , 而 动 态 面 板 GMM 估 计 （ Loayza[18].2000;Schrooten andStephan[19],2005）、面板协整估计（Hondroyiannis[20], 2006; Sarantis and Stewart[21],2001）和静态固定效应模型估计（Callen and Thimann[22],1997;Elbadawi and Mwega[23],2000）的结论大部分可以解释两者关系。
Eizenga（1996）[24]; Somermeyer Bannink（1973）[25]经过多年研究发现发达国家的数据可以解释人口老龄化与消费两者之间的关系，Kelley and Peek（1974）[26],Kelley（1980）[27]的研究却发现发展中国家的数据不能解释人口年龄结构与居民消费之间存在着某种关系。
Demery and Duck（2006）[28]运用英国数据协整回归分析了人口老龄化和消费之间的关系，结论表明：可以解释两者之间存在关系，这也印证了 Eizenga 和Somermeyer Bannink 的结论。
Kraay（2000）[29]搜集了中国从改革开放到1989年的省际面板数据，运用两阶段OLS估计方法进行估计，结论表明：人口老龄化与居民消费之间并不存在关系。
Wilson（2000）[30]运用发达国家的面板数据做回归估计也未得到确定性的关系。
Modigliani and Cao（2004）[31]运用1953年到2000年老年人口抚养比和居民消费的时间序列数据做了实证分析，结论表明两者关系显著。
Kohara 和 Horioka[32]利用日本的微观数据做实证分析，结论表明 LCH 理论在日本并未做到因地制宜，家庭资产数量与丈夫的学历才是影响消费的关键因素。
Horioka and Wan（2006）[33]利用动态面板 GMM 估计方法对中国 1995 年到 2004年的省域面板数据进行协整回归分析结果表明中国人口老龄化与居民消费的关系统计上不显著。
Midori Wakabayashi（2008）[34]搜集日本截面数据做回归分析得出结论，表明日本家庭退休后的消费预期和实际消费都远低于退休前的消费水平，这生命周期假说的结论并不一致。
小结：从以上国外经济学者的研究结论可以得出，第一，各学者对两者关系的研究结论不一致，不同经济发展水平的国家所表现出的二者关系在各学者的研究结论中也未达成一致意见；我认为，各位学者得到不同的结论与国家的体制制度、所处的发展阶段、人口老龄化的程度、他们搜集的数据和所使用的研究方法是密不可分的；第二，就分析方法而言，显然面板数据分析方法要比广义 OLS 估计要好得多，于是本文采用面板数据的分析方法分析此问题。
（二）国内研究文献回顾
国内的经济学者对人口老龄化与居民消费实证研究并不多见，而且由于方法与数据的不同，研究结论有所不同。
于学军（1996）[35]运用中国的人口与消费的数据研究后认为中国人口老龄化与居民消费之间存在正效应，对储蓄率的增长有抑制作用，得到的此结论与国外研究学者研究的发达国家情形有所差异。
于学军（2009）[36]从理论分析的角度分析了消费需求在经济增长中的作用的重要性，并提出应将扩大消费需求和解决人口老龄化问题协调考虑，只有这样才能使这两个问题都能得到很好的解决，最终将助中国经济成功转型。
贺菊煌在 2000[37]年、2002[38]年、2004[39]年期间潜心研究了老龄化与消费之间的关系，结论表明两者之间存在正相关关系，但关系不是很明显。
王德文等人（2004）[40]运用勒夫模型对中国的省际数据进行实证研究，结论同样揭示了两者关系的正效应。在人口老龄化与居民消费之间关系问题上，国内也存在着不同的声音。袁志刚和宋铮（2000）[41]构建跨时叠代模型，实证研究发现中国人口老龄化与居民消费存在负相关关系。并且他们认为中国人口老龄化是解释不同于西方的中国独有高储蓄现象的关键因素之一。
李晓（2005）[42]认为分析了福建省人口老龄化对经济发展的影响，结论表明，人口老龄化对经济发展既有积极作用又有消极作用。
王德文（2006）[43]认为，自从上世纪六十年代东亚经济人口阶段的转变，劳动年龄人口年龄中位数不断提升，并且比重越来越大，劳动力与高储蓄对东亚经济的增长都有促进作用。
唐东波（2007）[44]运用 VAR 模型实证分析了中国人口老龄化对居民消费的影响，得出两者表现为负相关。
国家统计局课题组（2004）[45]将老少比引入消费函数对人口老龄化与居民消费倾向的关系进行研究分析，结果发现，居民消费倾向将会随着老龄化的发展不断降低。
付秀彬和王金营（2006）[46]引入标准消费人概念，构造中国消费函数模型，利用 1978-2003 年时间序列数据对其构造的模型进行 OLS 回归分析。结果表明人口老龄化对居民消费存在负相关关系。
郑长德（2007）[47]搜集 1989 年-2005 年全国省域面板数据，运用固定效应模型对中国人口老龄化与居民消费的关系进行了实证分析，结果表明老年抚养比与居民消费存在负相关关系。
徐长生和李文星（2008）[48]运用动态面板 GMM 估计方法也对郑长德的数据进行实证分析。研究结论表明，中国人口老龄化对居民消费的影响并不显著。
王森（2010）[49]根据中国 1978-2007 年的数据，运用向量自回归模型和误差修正模型实证分析了中国人口老龄化与居民消费的关系，结论表明，中国人口老龄化对居民消费的影响分为两个阶段，第一个阶段是在老龄化初期，呈现出正效应，第二个阶段是深度老龄化期间，将呈现出负效应。
陈冲（2013）[50]基于 Modigliani 的生命周期假说，运用动态规划建立了人口老龄化对居民消费影响的的理论函数模型，研究结果表明：中国人口老龄化对城镇居民消费的影响不显著，对农村居民消费表现为较为显著的负效应。小结：从以上国内研究可以看出，关于人口老龄化与消费之间的关系，于学军、贺菊煌、王德文等人认为存在正效应；而袁志刚、唐东波、郑长德等人认为存在负效应；徐长生等人认为两者关系不显著；李晓、王森等人认为两者的关系是先表现为正效应，达到一定程度便转化为负相应；陈冲认为两者关系对于城镇不显著，对于农村有较为显著的负效应。
诸学者之所以得出的结论不同，笔者认为主要原因有以下两点：1、在模型构建方面的差异所致。比如贺菊煌 2000 年只是将人口因素中的自然增长率引入模型，并未考虑人口年龄结构因素；王德文 2004 年的研究并未在模型中解决变量之间的多重共线问题；王金营虽引入标准消费人概念，但老年人口和少年人口的比重系数有待商榷；2、研究方法不同所致。比如李晓只是分析了福建一个省份的情况，并不能反映全国的真实情况；国家统计局的研究仅仅考虑了居民消费倾向，没能反映整个消费状况；李文星等人的研究并未对全国分区域分别进行实证研究。
本文将人口年龄结构纳入模型，用收入与抚养比的交互项避免多重共线，从理论与实证两方面分析人口老龄化与居民消费之间的关系，并在实证分析中将全国分区域分别进行回归分析，弥补了前人研究的不足。
