人口年龄结构与居民消费关系研究评述

　　近些年来，我国的人口年龄结构发生重大变化，人口年龄结构从高少儿人口抚养比类型迅速转变为高老年人口抚养比的类型，让我国在经济完全发展之前就进入老龄化社会，即我国的老龄化超前于经济发展。而消费是经济增长的主要动力之一，因此研究人口年龄结构与居民消费的关系，有助于明晰我国人口年龄结构将对居民消费产生的影响，为我国的人口政策及经济发展提供理论上的参考。

　　传统的生命周期理论认为，总储蓄和总消费会部分地取决于人口的年龄分布，当有更多人处于储蓄年龄时储蓄率就会上升，老年人只消费过去积累的储蓄，如果社会上的老年人比例增大，则消费倾向会提高 （F.Modigliani，Brumberg，1954；Ando，Modigliani，1963）。生命周期消费理论为人口年龄结构与居民消费的关系的研究提供了理论依据，此后对于该领域的研究均以生命周期的消费理论为基础展开。模型的优化与数据的选取是该领域研究的两个最主要方向。本文分别从Leff模型优化与相关实证研究、数据选取存在的差异两个方面回顾总结人口年龄结构与消费关系这一问题的研究成果。

　　Leff模型优化与相关实证研究

　　（一）Leff模型的提出

　　F.Modigliani（1954）虽然提出了生命周期理论，并且通过列举当时美国人口年龄结构与储蓄的数据验证了其理论的正确性，但并没有对两者的关系通过实证分析手段进行精确的验证。Leff（1969）是最早用实证分析的方法对生命周期理论进行验证的学者。他的研究着眼于人口年龄结构与总储蓄率的关系，进而人口年龄结构的变化通过利率的传导机制对居民总消费影响。首先，Leff将老少人口抚养比这一概念引入他的实证模型，用这两个指标衡量了社会的老龄化和幼儿化程度，解决了老龄化与幼儿化无法量化的难题。之后他分别对74个国家的宏观经济数据进行检验，又将这74个国家划分为发达国家组与发展中国家组，但无论是将老年抚养比和少儿抚养比分开讨论还是将两者综合讨论，老少抚养率的提高对于储蓄率都有明显的负效应。

　　（二）Leff模型的发展与早期应用

　　在Leff之后，也有许多学者（Attfield和Cannon 2003；Higgins 1998；Horioka 1997；Masson 1996等）运用Leff的实证模型进行研究，研究结果也都支持生命周期理论，即当人口中的老龄人群增加时，居民的储蓄率会下降，整体消费水平会上升。其中Fair和Dominguez（1991） 将每10年划分为一个生命周期，通过对美国经济数据的研究指出，相对于的收入而言，20-30岁之间的劳动力人口比于其他年龄段的人口消费更少。Kelley和Schmidt（1996）应用Leff模型对20世纪60年代、70年代、80年代的88个国家的抚养比与利率之间的关系进行预测。他们的研究发现不同时代背景下老年人抚养比的影响效果也不同，如在80年代较高的抚养比会明显降低总储蓄率，但在60年代与70年代这一影响效果却十分微小，回归结果也并不显著。日本学者Horioka（1997）运用日本政府调查数据对日本家庭的储蓄率进行了研究，结果发现退休人口的净储蓄率和预防性动机与生命周期理论十分相和，并且人口年龄结构的变化是净储蓄率变动的主导因素。同时他还发现，与欧美国家相比，日本人的预防性动机更加强烈，年轻的日本人更倾向于储蓄而不是消费。据此他指出，日本人的生活习惯与生命周期理论更加契合。Higgins（1998）对于100多个国家的宏观经济数据进行了研究，也发现了老少人口抚养比与储蓄率之间的负相关关系。但他同时也指出这种负相关关系并不一定表明老人减少家庭资产来补贴消费，储蓄的减少也可能是老年人抚养负担加重的后果。总体上讲，这些研究大多围绕生命周期理论，即较高的老年抚养比和少儿抚养比是否会导致社会总储蓄的降低。

　　（三）Leff模型的改进

　　虽然Leff的模型很好的描述了人口年龄结构与储蓄率之间的关系，为之后的研究奠定了良好的理论基础，但不论从理论上还是从模型的设计上仍然存在需要改进的方面。Adams（1971），Goldberger（1973）和Ram（1982）对Leff研究结果的稳健性提出了质疑。其中Adams认为总储蓄率的变动是诸多经济因素的综合体现，抛开各国国情不谈而仅仅考虑老少抚养比这一解释变量是难以得到合理的预期研究成果的；Goldberger则认为居民的储蓄行为拥有较强烈的“棘轮效应”，即储蓄行为不仅要受到当期收入的影响，同时也会受到上一期储蓄水平的影响，显而易见Leff的模型设定没有考虑到这种所谓惯性的存在；Ram则认为Goldberger对于Leff的计量模型修改是合理的，但是当滞后被解释变量被用来作为解释变量时，模型又引入了内生性问题。Ram通过工具变量法对Leff模型中存在的内生性问题进行了修正。结合1977年128个国家的数据，应用改进后的Leff模型最终得出了与Leff相似的结论。

　　Bloom（2003）对Leff的经验模型再次进行了修改，模型中不仅包含了人口抚养比，同时还加入了人口预期寿命这一变量，他的实证结果表明绝对寿命预期延长，会增加储蓄率，但在数据统计检验方面并不显著。针对这一现象，Bloom给出的解释为：虽然更长的生命预期会导致预期工作年限的延长，但延长的工作年限所带来的工资收入并不足以弥补更长的生命预期背景下老年人退休后的消费需求。因此，从这方面讲理性的劳动力人口倾向于增加储蓄；然而更长的生命预期可能是医疗水准提高和生产力进步的产物，这必然会刺激老年人对于更优的产品和服务的需求，储蓄也会随着消费的提高而降低。基于上述两种考虑，Bloom认为预期寿命的延长对储蓄的影响可能是不明确的。之后为了研究更长的寿命对储蓄的影响效果，Bloom等学者运用方差分解（Variance Decomposition）的方法分析储蓄的分离效应，通过1960年至1994年68个国家的人口统计数据发现，不论是人口年龄结构还是预期寿命，都对储蓄率有着显著的影响。其结论为，较长的生命预期对总储蓄率的影响效应为正，较高的人口抚养比对于总储蓄率的影响为负。 　　Bloom（2007）等依然沿用之前的经验模型，但模型中不仅保存了原有的预期寿命和老年人口抚养比，还加入了社会保障体系情况这一变量。他们的研究发现预期寿命与储蓄率之间的关系取决于社会保障体系制度是否完善。当国家拥有完善的养老保障金制度并且工人具有强烈的退休动机时，较长的预期寿命会对储蓄率产生正效应；然而当政府采取公共基金的量入为出抚恤金系统或高相似度的养老金系统时，这种正效应便会消失。

　　关于宏观经济数据与抽样数据存在的差异

　　如前文所述的研究中，学者大多利用宏观经济数据进行研究，这类研究也基本符合生命周期理论，而且实证检验的指标大多是显著的。然而，另一些学者利用抽样数据时却发现，人口年龄结构的分布与消费与储蓄之间并不存在关系，或仅仅存在很微弱的相关关系，如Park（1999）和Bosworth（1991）等。Park对当时的美国2000多个家庭进行了连续十年的抽样调查，调查包括家庭的年龄组成、收入、支出、受教育情况、家庭住房状况、社会保障等方面。通过对这些数的据研究，Parker发现人口年龄分布的变动不会对消费和储蓄率发生影响，或轻微影响，这与之前应用总量宏观经济数据研究所获得的结果是不相符的。

　　针对这一差异很多学者做出了解释。首先，Weil（1994）指出，如果一个家庭中存在两代人之间相互影响的行为，则该行为对于居民消费的影响是非常巨大的。他特别研究了遗产这一关乎两代人之间的经济行为，结果显示，在受到调查的家庭中，那些可以获得或预期会获得丰厚遗产的年轻人具有更高的边际消费倾向。而由于这类两代人之间经济行为所引起的消费变化是无法从宏观经济数据中得到体现的。其次，Miles（1999）指出可能导致两类数据估计结果差异的另一方面原因是由于家庭抽样调查数据研究经常使用的储蓄率高估了养老金资产的价值。这种高估往往制造出老年人收入提高的假象。此外，Deaton和Paxson（2000）强调家庭抽样调查数据难免存在抽样误差，因为这些数据都是基于家庭，而不是基于个人。虽然家庭抽样数据在样本选择和抽样方法上存在较大争议，但Demery和Duck（2001）通过对上述问题的修正，首先，该方程在采纳数据前先进行了Spearman秩相关系数检验，尽量保证样本数据对于Spearman秩相关系数检验的显著性，这就降低了Weil所提出的两代人之间经济行为的影响程度；其次，数据选取的时限较短，用季度数据代替年度数据来扩充样本容量，这样做的目的是为了削弱过长经济周期所引发的经济坏境与个人决策的不确定性。于是根据1996-2000年的英国家庭抽样调查数据推导出一个符合生命周期模型的短期储蓄年龄分布方程。

　　结论

　　Leff模型及其相关改进模型仍然是人口年龄结构与消费关系的主要研究方法。该方法以计量经济模型为基础，科学客观地搭建了人口年龄结构与居民消费之间关系的桥梁。由于计量经济学方法的多样性，从回归分析的结果出发，能引申出许多更加深入的分析结果。通过Leff模型分析人口年龄结构与居民消费的关系已经形成了比较完整的理论体系。但Leff模型发展至今，虽然经过无数次的改良仍然无法得出一个最具有普遍性与通用性的形式，变量与数据的选取仍然是学者们争论的焦点。从理论上讲，我国2000年以后才步入老龄化社会的行列，而学者们真正意义上定量的研究该问题也仅仅是在上世纪90年代后，研究的方法与角度也大多模仿西方学者的成果。人口年龄结构对居民消费的影响效果虽然不确定，但人口老龄化却是每个新兴经济体在发展过程中都必须面对的一条鸿沟，如何在人口老龄化的背景下处理好二者的关系显得尤为重要。鉴于我国的人口老龄化才刚刚开始，从时效性上讲，对于该问题的研究具有广阔的发展前景。