人口老龄化与居民消费关系实证分析

时间:2022-09-23 05:44:14

人口老龄化与居民消费关系实证分析

摘 要:基于1978—2008年间甘肃省的老龄人口抚养比、人均消费、人均GDP的时间序列数据,借助协整分析、VAR模型及脉冲响应函数等分析工具,实证研究甘肃省的人口老龄化现象对居民消费产生的影响。实证结果表明,甘肃省人均收入的增长及老龄产业的发展刺激了短期的消费增长。

关键词:老龄人口抚养比;人口年龄结构;消费函数;老龄化

中图分类号:F2

文献标识码:A

文章编号:1672-3198(2013)14-0030-02

1 引言

消费作为与投资、出口一起并称为拉动经济的“三驾马车”之一,其与目前中国的经济发展水平极不相称。据统计,2000-2011年期间,消费需求对GDP的贡献率由651%降至55%,与发达国家的此项差距逐年扩大。这10年也是中国社会人口类型的转型期,截至2011年年末,中国大陆老龄人口(65岁及以上老人)总数为123亿,约占总人口的91%,老龄化问题凸显。甘肃省的人口结构类型早在2000年就迈入了老年型结构,2009年老龄人口总数达20187万,占人口总数的759%,呈逐年递增趋势。虽然甘肃省人口老龄化的速度仍慢于全国平均水平,但其过程伴随着经济发展水平低下,社会保障和权益保护相对落后,社会环境承受能力较弱等不利条件,由此可见,其人口老龄化速度超前于本地区的经济发展水平提升速度,即呈现出“未富先老”的局面。此外,省内城乡之间、各市州之间的人口年龄结构差异显著。老龄化程度最高的嘉峪关市,其人口老龄化程度达达925%,而张掖市则最低,老龄化程度只有405%。因此,研究如何在应对人口老龄化问题同时合理提升本省的经济发展水平,就显得十分必要。

已有的研究多着重分析人口老龄化对整个国家经济增长、消费水平变动的影响,对老龄化地域差异性的研究较为忽视。本文在研究人口老龄化问题的同时,注重分析了其与经济发展的相互影响,并通过计量分析方法来分析甘肃省人口老龄化问题。

2 文献综述

刘泰洪、魏瑞亮(2001)对我国老龄化进程进行了分析,认为当前我国社会即将进入人口红利末期,老龄化人口数量即将急剧上升,由此会推动了老年人消费需求的迅速增长。人口年龄结构的不同必然会导致不同的消费需求,老龄人口所具有的收入稳定性、独特的消费倾向和行为使老龄人口的消费需求呈现出与其他年龄段群体截然不同的消费特征。张旭、卢百魁(2007)、李然、黄薇(2007)等用单位根检验、自回归模型、协整分析、误差修正模型、Granger因果检验等方法来分析了收入水平对消费的影响。祁鼎、王师等(2012)通过引入年龄因素作为消费函数的内生变量,针对人口函数的不同给出了消费函数的几种形式。

尽管学者们对老龄化与居民消费已有了部分研究,但是研究仅限于全国范畴,并没有考虑到东中西部、各省老龄化的差异性。本文以甘肃省为探讨对象,弥补了老龄化省际研究的空白。

3 构建模型

3.1 建立模型及指标

假设人均消费水平既定,在绝对收入假说的基础上建立消费函数模型,即:

Cons=c×P(1)

在实际生活中,c是一个变量,受到人均国民生产总值、人均可支配收入、消费习惯以及年龄结构等较多因素的影响。

一般而言,中年人的消费水平较之青少年和老年人口的消费水平偏高,而且随着年龄的变化,人们对特定种类物质和精神生活的需求会发生相应的变化。由于身体和精神条件的变化,老年人更倾向于消费医疗卫生、保健产品、娱乐产品和服务。据相关理论和现实观察显示,不同年龄段的人群会体现不同的消费特征,那么从理论上说,在居民消费价格及收入水平既定的情况下,作为影响总需求及总消费水平的一个因素,人口年龄结构变化将在部分程度上影响消费。而这正契合本文所建立的模型。

本文的因变量设定为消费性指标,自变量设定为收入水平及人口老龄化结构相关指标,下面将对模型所涉及的指标作出相关解释:

(1)因变量——人均消费(CONS)。以往的文献通常会使用总消费额或消费所占GDP比重来反映消费水平。但由于甘肃省各个区域之间经济发展不平衡,城乡收入差距较大,为了消除收入差距带来的模型偏误以及更好的契合实际,本文考虑将人均消费额作为因变量。

(2)自变量——人均GDP(Avg GDP)来解释收入水平。本文为了能更好地反映个体的绝对收入水平,选取了人均GDP而未使用GDP总量。因为GDP总量不仅取决于人均GDP也取决于人口总量。

(3)自变量——老龄人口抚养比(R) 来解释人口老龄化结构。这一比值能更直观且客观的反映出,甘肃省社会中所需负担的老龄人口消费的比重。

(4)从经济理论上讲,还有物价、个人消费倾向、利率等因素能够对人均消费水平造成影响。为了简单并且更好得契合本文的研究目的,使模型具有较强的解释能力,本文摒弃人口总量、城乡收入结构等显著性不高的因素,只选取以上3个主要指标作为研究对象。

基于以上分析,构造人均消费函数为:

3.2 选取数据样本

(1)老龄人口抚养比的计算。用老龄人口抚养比来反映人口年龄结构。R表示甘肃省老龄人口抚养比,即65岁及以上人口数(老年人口数)除以15—65岁人口数量(劳动力数量)。

(2)人均消费(CONS)和人均GDP(Avg GDP)的计算。为了使人均消费和人均收入水平不受物价因素的影响,均采用1978年的不变价格来计算,以期能够比较客观地衡量人们的实际消费和收入水平,从而使模型更具解释性。

4 模型分析

经济系统中存在的一些时间序列,虽然在经济意义上彼此不相关,但是由于二者表现出共同的变化趋势,当对它们进行回归时往往表现出较高的拟合优度和统计显著性。但这种回归结果并没有实际意义,是一种虚假的回归,即伪回归。虚拟的伪回归是因为时间序列的不平稳而产生的,因此有必要先进行平稳性检验。本文通过Eview5.0软件进行计量分析。

4.1 单位根的ADF检验

为了避免伪回归,可通过引入趋势变量t消除这种趋势性影响。但这种方法仅用于趋势变量是确定性的,不适用于趋势变量为随机性的。要判断一个时间序列的趋势是确定性的还是随机性,可以通过增广Dickey-Fuller单位根检验法来检验序列平稳性。若检验结果表明时间序列有单位根,则该时间序列具有随机性趋势;若没有,则具有确定性趋势。ADF检验结果见表1。

从表中可以看出,变量cons、agdp和R都是非平稳时间序列,而三个变量经过一阶差分以后都是平稳时间序列。即三个变量都是一阶单整即I(1)。

4.2 协整性检验

经济系统中的某些变量具有长期依存关系,即均衡关系,这种均衡关系的存在是经济计量建模的依据,协整就是这种均衡关系的统计表示。当因随机干扰这些变量偏离其均衡点时,均衡机制会在下一期进行调整使其重新回到均衡状态。因为协整检验的前提是对系统内,各个变量用ADF进行单位根检验,只有确定了各变量单整阶数相同,变量之间才可能协整。根据4.1可知三个变量都是一阶单整,在此基础上进行协整检验,结果见表2。

从以上计量结果可以看出,三个变量间存在一个协整关系,其协整方程可以描述如下:

CONS(t)= 0.5699avg gdp(t)-5284.37R(t)

其中,人均GDP和老龄人口抚养比对人均消费的影响显著性较高,其t检验值分别为17.94和9.75。从协整回归结果可以看到,人均GDP的增长对人均消费的贡献显著为正,其系数与其他研究所测算的消费倾向数值接近;同时,老龄化人口抚养比对人均消费的贡献显著为负,但需要关注的是这一结论只是表明三者之间长期稳定的关系,在短期波动中互相扰动的关系是复杂的。为进一步揭示人均消费、人均GDP和老龄人口抚养比之间的短期扰动关系,VAR的脉冲响应分析是必要的。

4.3 向量自回归模型(VAR)及IRF分析

IRF方法(Impulse Response Function,即脉冲响应函数)刻画了内生变量对误差变化大小的反应。在向量自回归模型中,所有的变量之间都有一定的相关性。因此,任何一个变量的冲击不仅会影响自身的变化,而且还会对其他变量产生影响。由于脉冲响应的结果受到乔利斯基所分解的方程顺序的影响,在前两步检验的基础上,确定变量顺序为:人均消费、人均GDP、老龄人口抚养比。

可见,当第一期和第二期老龄抚养比产生连续两期正的冲击后,人均消费成上升趋势并逐渐成为正的响应,但是这些正的响应的边际趋势是减少的,并于第三期达到响应的最大正值,从第三期后,老龄人口抚养比对人均消费持续呈现负的响应趋势,并逐步趋于收敛。

4.4 模型结果分析

(1)从短期来看,甘肃省的人均消费数额在5年内会持续增加。据申社芳(2010)研究,甘肃省的人口老龄化速度落后于全国平均水平有5年的时间,而5年之后(即2016年)其人口老龄化程度可达到20.12%,进入典型的老龄型社会。经过以上的分析,

笔者认为,甘肃省的人均消费水平会随着人口老龄化程度的加深而继续提高。究其原因主要有以下三点:一方面随着经济社会的不断发展,收入水平会继续维持上升的趋势。由于甘肃省的地缘劣势,其在全国经济发展中属于较为落后的省份,其在2005年进入老年型社会时,人均GDP仅为903美元,低于全国平均水平1000美元,更远远低于发达国家进入老年型社会时10000美元的水平,故其仍具有较大的提升空间,即使是在全国经济发展速度放缓的大趋势下,甘肃省收入水平仍具有提高空间。另一方面,前已述及,甘肃省人口老龄化速度落后于全国平均水平5年之久,国际上一般认可“人口红利期”的总人口抚养比小于50%,而甘肃省目前的总抚养比只有40%左右,其仍处于人口红利的末期,那么在“刘易斯拐点”来临之前,甘肃省能够充分利用仍然重复的富足劳动力,发展东、中部地区已经或者即将因为人口老龄化而边缘化的产业,增加生产,刺激消费。此外,随着人口老龄化程度的加深,人们的消费结构也会发生变化,一批适合老年人消费的产业会逐渐获得发展。医疗卫生、社会保障、陪护、家政服务、保健等老年人产业会吸引更多的老龄人口进行消费。

(2)从长期来看,随着老龄化进程的加快,甘肃省消费结构及消费水平的变动情况不同于全国的整体情况。经过以上分析,笔者认为,人口老龄化与消费水平的变动将呈现以下关系:短期内为边际效应递减的正效应,即人口老龄化能够带动消费水平的提高,但对其提升的水平递减;三期过后,老龄人口抚养比对消费水平所呈现的是持续的负效应,并逐渐趋于收敛。但是学者王森(2010)认为在全国整体的老龄人口抚养比与消费水平之间是正负效应交替影响,而非持续固定的正效应或者负效应。

笔者认为以上差别的出现在于以下三个原因:一方面,由于地处西北,经济发展发展长期落后,甘肃省的物质生产基础仍然十分脆弱,虽然短期内人口老龄化能够对消费水平的提高提供正效应,但是长期来看,物质生产资料的缺乏,高素质劳动人口供给的不足等不利经济发展的因素便逐渐显露出来,并抵消了人口老龄化所带来的正效应。而从全国的角度来看,由于人口年龄结构的地区性差异逐年扩大,全国范围内既存在人口老龄化程度高的经济发达地区,也存在人口老龄化程度较低的地区,故其会出现正负效应交替影响的局面。另一方面,在甘肃省内,能够满足老龄人口物质和精神需求的银色产业发展的滞后,无法跟随人口老龄化的脚步适时地做出调整。此外,本文所选用来表示人口老龄化的指标是老龄人口抚养比,而王森(2010)在研究全国水平时,所选用的指标是总抚养比(老少抚养比)。所选指标的不同也会带来测量结果的差异。

5 结论

本文运用了协整分析、ADF单位根检验等方法测验出人均国民生产总值、人均消费额与老龄人口抚养比三个变量之间具有稳定的长期均衡关系,也就是说三者之间有一个协整关系。通过分析向量自回归模型的结果能够看出,老龄人口抚养比与人均消费之间存在这样一种关系,前者对后者的影响经过边际趋势递减的正效应之后,随即进入到负效应且趋于收敛。经过以上分析,笔者认为,随着甘肃省老龄人口抚养比即人口老龄化程度的加深,其整体消费水平的提高区间会逐渐缩小,并最终会使未来的消费水平降低。期许本文能为甘肃省应对人口老龄化发展问题提供有效的理论依据。

参考文献

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