人口老龄化和居民消费关系实证研究

《人口老龄化和居民消费关系实证研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、人口老龄化和居民消费关系实证研究　　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）14-0030-021引言11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，2

2、000-2011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

3、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11刘泰洪、魏瑞亮（2001）对我国老龄化进程进行了分析，

4、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

5、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。11一般而言，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

6、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

7、虑将人均消费额作为因变量。（2）自变量——人均GDP（AvgGDP）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。11（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

8、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）