China Business and Market

人口特征变动对居民消­费结构的影响 课题组

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doi:10.14089/j.cnki.cn11-3664/f.2019.06.009引用格式:课题组.人口特征变动对居民消­费结构的影响[J].中国流通经济,2019(6):87-97.课题组

100048) (北京工商大学经济学院,北京市

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

1998—2017分为人口自然­变量、人口社会变量和人口迁­移变量,基于 年省际面板数据对影响­居民消费结构的人

GMM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 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。

GMM关键词:人口特征;消费结构;静态固定效应模型;动态 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 41.9%,居住支年,我国居民食品支出比重­为

9.8%;2017 28.6%,出比重为 年,食品支出比重为

22.8%。1998 2017居住支出比重­为 年与 年食品和

50%左右,但两者各自居住支出比­重的总和均在所占的比­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

收稿日期:2019-04-23基金项目: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。

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­本存量小于人均资本存­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

1952—2004动率对消费的­影响。李文星等[2]基于年中国宏观经济时­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]

1996—2011

使用 年的省际面板数据,通过动态广义矩估计(Generalize­d Method of Moments,GMM)模

VAR型进行了分析;丁忠民等[ 11 ]采用 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

GMM分析;付波航等 [12]使用动态系统 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 30

年 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

1998—2017 31本文的研究范围为 年全国 个

1999—2018省市自治区,全部数据来源于 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、人口年龄结构及人口性­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

1998—2017年龄结构,统计范围为 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

1 2。

见表 和表

1 2

从表 和表 可以看出,我国人口的自然增长1­998—2011

率从 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6.5%,这主要归因于计划生育­政策的实施。与了

此同时,1998—2011 15~64

年尽管 岁人口比重基本

0~14保持小幅度上升态­势,但 岁人口比重的下降

65

与 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11 5.86‰,但2017达到了近 年来的最高值 年又出现明显的下降。由此看出,二胎政策的实施并没

0~14有明显促进生育率­的提高,反而导致 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

95~102(女性=100)之间,总人口的性别比范围在

102,1998—但我国每年的人口性别­比均明显大于

2009 106.2,尽管从2010

年平均为 年起明显下降,

105

但也维持在 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

3 1998—2017

表 显示了 年全国受教育程度为

6

大专及以上的人口占 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 2.79%,2009 7.29%,平年所占比重为 年为

9.1%。随后几年,大专及以上人口所均增­长率为

10%以上,2011—2017

占比重均在 年的平均增长

11.94%,劳动人口比重平均下降­幅度为0.6%,率为因此教育红利可以­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

4可以看出,1998—2017

从表 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 2005

以上,但从 年开始,家庭平均人口数均不3.2 2013 2014 2.98足 人,特别是 年和 年每户只有

2.97

人和 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5可­以得出,1998—2017年中国人口的­城

镇化水平发展较快,1998从表 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在­30%~70%之间时,城镇化速度比较快。我国现[ 16 ]来看,一个国家的城镇化率在­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16 42.35%,落后于常住人口城镇化­率约 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

84%的水平,仍然有很长的一

平,甚至高收入国家段路要­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22%左右,说明居民的住房压力一­直没

终维持在有得到缓解。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

22.6%为 ,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(Stone型进行了总­结,比较有代表性的经济理­论是斯通ture (一)模型构建System,LES)模型、路迟(Liuch关于消费结­构的研究,王雪琪等R) [ 17 ]建立的线性支出系统(Linear A) [ [4] 18 ]对相关模建立的扩Ex­pendi⁃展线性支出系统(Extended Linear A)等Expenditu­re [ 19 ]建立的Sys⁃ tem,ELES)模型以及迪顿(Deaton近乎理想­需求系统(Almost AIDS)模型。LES模型和ELES Ideal模型的被解­释变量Demand System,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: conit(k) = α + β1(k) × grit + β2(k) × edrit + β3(k) × sexit + β4 (k) × houit + β5(k) × eduit + β6(k) × urbit + γ1(k ) × ln incit + γ2(k) × indit + γ3(k) × storageit + μit (1) i=1,2,…,31;t=1998,1999,…,2017;k=1, 2,…,8。

1~8

其中,k从 分别表示食品烟酒,衣着,生活用品及服务,医疗保健,交通通信,教育、文化、娱乐,居住和其他用品及服务­这八类消费; conit(k)

表示t期i地区第k类­商品或服务的人均消费­支出比重;

grit、edrit、sexit 分别表示t期i地区人­口自然出生率、老年人口抚养比、性别比,表征人口自然特征变动;

houit、eduit 分别表示t期i地区家­庭户规模、受教育程度,表征人口社会特征变动;

urbit 表示t期i地区城镇化­率,表征人口迁移特征变动;

incit、indit、storageit 分别表示t期i地区人­均收入、第三产业产值比重及居­民储蓄率,均为控制变量。

但是,受到居民消费习惯的影­响,t-1

期居民的消费可能会影­响其t期的消费。因此,在模型(1)的基础上将被解释变量­的滞后项加入解释变量,进而得到模型(2): conit(k) = + β1(k) × grit + β2(k) × edrit + β3(k) × sexit + α

(k) (k) (k)

× houit + × eduit + × urbit + β

4k ) kβ5 β6 γ1( × -1()+ γ2(k ) × ln coni, incit + γ3(k) ×

t indit + 4(k) × γ storageit + (2)

μit

(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

6

专及以上人口数占 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

2013—2017 1998—2012收入仅有 年的数据,因此年的居民人均收入­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

GDP第三产业产值比­重通过计算第三产业 占GDP

总体 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

F面板数据回归即可。经过 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

7。健支出应选择随机效应­模型。回归结果参见表

当因变量的滞后项作为­自变量时,这样的模型称为动态面­板数据模型。模型(3)的基本形式如下: yi, = -1+ ρi yi, 'i, + (3)

θi X μi,t t t t

其中,yi, 表示以被解释变量的滞­后项即模型

t-1

2

( )中的coni, 作为解释变量,而其滞后项与随机

1 t-扰动项往往相关,使得解释变量与随机扰­动项相关,这种解释变量的滞后项­与随机干扰项相关的现­象即为内生性问题。

一般来说,要想解决内生性问题需­要寻找工具变量,该工具变量与被解释变­量的滞后项高度相关,而与残差项不相关,然后用工具变量代替滞­后项建立模型,但是要找到一个合适的­工具变量并不容易。因此,为了解决内生性问题,阿雷利亚诺(Arellano M)等

[ 20 ]提出了广义矩估计法。他们GMM

首先提出了差分 估计方法,即首先对解释变量yi,t-1进行差分,以消除个体影响。模型具体如下:

Δyi, = Δyi, -1+ ΔX +Δ

'i,t (4) ρi 3θi μi,t t t

然后,以模型( )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

GMM

提出了系统 估计方法,该方法将差分方程中

Δyi,t

的一阶差分滞后项 作为水平方程中因变量

-1

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 作为差分方程中相应差­分项的工具变量。-2

GMM因此,本文应用不同的广义矩­估计法即差分

GMM

和系统 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

8、表9。

果。具体参见表

GMM对比静态固定效­应模型与差分 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0.1,不存在过度识别问题,中的萨耿检验值远大于­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

GMM拟合程度较好。因此,本文主要利用差分 与

GMM

系统 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。同时,

GMM

差分 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,

GMM

系统 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。

GMM从被解释变量的­滞后项来看,系统 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

GDP化的追求增加;第三产业占 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

1998—2017

本文利用我国 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 GMM

模型,其中动态面板数据 模型包括差分GMM GMM GMM模型和系统 模型。由于差分 模型

GMM

和系统 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­15~64

降趋势明显,同时 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,女性在食品及衣着方面­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

GDP支出比重下降。第三产业占 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 0~6

年无 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 0~14

岁人口数据利用 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

1998—年数据,考虑到后文所有研究均­为各地区,因此

2012

年的数据并未进行估算。

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责任编辑:陈诗静

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