陳志濤 史清華

摘 要： 老齡化與少子化已經(jīng)是中國明顯的趨勢，在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)內(nèi)循環(huán)的今天，有必要深入研究“兩化”對居民消費的影響?；谏轿鬓r(nóng)村固定觀察點2008—2017年的微觀農(nóng)戶家庭數(shù)據(jù)，對家庭成員進(jìn)行細(xì)致的定義，并構(gòu)建家庭人均消費關(guān)于年齡結(jié)構(gòu)的函數(shù)，估算了家庭成員的廣義邊際消費傾向。研究發(fā)現(xiàn)：家庭中受撫養(yǎng)者的消費能力較高，在這個群體中又以14歲以上學(xué)生的消費能力最高;受贍養(yǎng)者的消費能力最低。由此可見，少子化和老齡化將給農(nóng)村消費帶來較大沖擊。因此，中國需要做好應(yīng)對逐漸到來的消費低迷的準(zhǔn)備。

關(guān)鍵詞： 年齡結(jié)構(gòu);消費;農(nóng)村固定觀察點;邊際消費傾向

中圖分類號： F 063.2

文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A

The Influence of Aging and Declining Birthrate on Rural Residents′ Consumption： Take Shanxi as an Example

CHEN Zhitao SHI Qinghua

（Antai College of Economics & Management， Shanghai Jiao Tong University， Shanghai 200030， China）

Abstract： The aging and declining birthrate are already obvious trends in China. Today，as the internal economic cycle is promoted， it is necessary to thoroughly study their impact on household consumption. This paper uses the Microeconomic data from 2008 to 2017 in Shanxi rural fixed observation points to define and distinguish different family members ，and constructs a function of family per capita consumption on the age structure， and estimates the generalized marginal consumption of family members. The results show that young dependents have higher spending power，and in this group，the spending power of students aged 14 and above is the highest; old dependents have the lowest spending power. It can be seen that declining birthrate and aging will bring greater impact on rural consumption. Therefore，China needs to be prepared to cope with the slumping consumption.

Key words： age structure; consumption; rural fixed observation point; marginal propensity to consume

中國少子化趨勢已經(jīng)非常明顯，根據(jù)中國國家統(tǒng)計局發(fā)布的數(shù)據(jù)，2019年中國全年出生人口1465萬人，在2018年已經(jīng)快速滑坡的基礎(chǔ)上繼續(xù)減少了58萬人。同時，中國老齡化程度也越來越高，65歲及以上人口占比已經(jīng)從2000年的7%上升到了2019年的12.6%。老齡化與少子化為中國未來的發(fā)展帶來了不少阻力，消費、投資、出口都會受到深刻影響，這構(gòu)成了我們的研究背景。

綜觀相關(guān)研究可以發(fā)現(xiàn)，利用宏觀和微觀的數(shù)據(jù)得出的結(jié)論完全相反，單獨考慮農(nóng)村居民或城市居民的行為也可能得出不同的結(jié)果，以消費為研究對象和以儲蓄為研究對象也可能得到不一致的結(jié)論。此外，我們也發(fā)現(xiàn)以往的文獻(xiàn)存在一些不足。第一，解釋變量的內(nèi)在含義存在問題。由于數(shù)據(jù)可得性問題，大部分學(xué)者采用的人口年齡結(jié)構(gòu)變量是少兒撫養(yǎng)比和老年贍養(yǎng)比，但作為分母的15～64歲人口并不一定是勞動力，初中生、高中生、大學(xué)生等也被納入其中，然而這三類人群不僅不是撫養(yǎng)兒童、贍養(yǎng)老人的勞動力，反而是家庭消費的最大貢獻(xiàn)者。第二，回歸系數(shù)的經(jīng)濟(jì)學(xué)含義不夠直觀。以往的研究多沒有針對不同的群體構(gòu)建出消費函數(shù)，而只是將人口結(jié)構(gòu)作為因變量找到其與消費的相關(guān)關(guān)系，因此只能夠從回歸系數(shù)的正負(fù)判斷因變量的定性影響而無法映射直觀的經(jīng)濟(jì)學(xué)含義。第三，微觀數(shù)據(jù)處理不夠謹(jǐn)慎。使用微觀數(shù)據(jù)進(jìn)行分析時，原始數(shù)據(jù)往往比較粗糙甚至存在系統(tǒng)性的統(tǒng)計偏差，部分學(xué)者不加以細(xì)致處理，部分學(xué)者則將其簡單地舍棄，這導(dǎo)致珍貴的原始資料得到錯誤的結(jié)論或者其核心特征被輕易忽視。

鑒于此，本文首先充分地審查了原始數(shù)據(jù)并做了細(xì)致的數(shù)據(jù)預(yù)處理，接著以凱恩斯消費函數(shù)為基礎(chǔ)（Keynes，1999），從不同類型家庭成員的微觀消費函數(shù)出發(fā)，構(gòu)建出家庭人均消費函數(shù)與回歸模型，最后，通過回歸得到可直觀地映射不同類型家庭成員廣義邊際消費傾向的回歸系數(shù)。

1 數(shù)據(jù)處理與變量選擇

1.1 數(shù)據(jù)處理

本文使用山西農(nóng)村固定觀察點的觀察數(shù)據(jù)，時間跨度為2008—2017年，刪除消費為零的明顯錯誤樣本后共有9409個樣本。該數(shù)據(jù)為非平衡面板數(shù)據(jù)，在十年的時間里共涉及12個村、1010個農(nóng)戶。山西省位于中國華北地區(qū)，經(jīng)濟(jì)在全國處于中等偏下水平，2019年GDP總量為17027億元，占全國總量的1.72%。在改革開放后，無論是經(jīng)濟(jì)整體（GDP和糧食總產(chǎn)量），還是民眾經(jīng)濟(jì)生活（農(nóng)民純收入及來源構(gòu)成），在全國省級經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的份額整體變化不大，因此山西農(nóng)村對中國農(nóng)村具有比較好的代表性（彭小輝等，2017）。

農(nóng)戶家庭微觀消費數(shù)據(jù)一般需要進(jìn)行三方面調(diào)整（萬廣華等，2003），其中最重要的一項為家庭中的特殊事件所增加的家庭支出不能看作家庭成員的消費而應(yīng)該做平滑處理。若家庭發(fā)生了特殊事件，如婚嫁、生日宴會，則會對家庭消費帶來沖擊，相當(dāng)于該家庭增加了一個消費時間在200～250天的成員，一個四口之家的食品預(yù)算支出會增加15%左右。顯然，增加的這部分消費不應(yīng)視為家庭成員在該年的消費，故需要識別出來并使用前后兩年數(shù)據(jù)的均值進(jìn)行替代。本文也試圖去識別出現(xiàn)重大事件支出的樣本，但是發(fā)現(xiàn)由于所研究問題的特性，數(shù)據(jù)處理方法需要在萬廣華等（2003）的基礎(chǔ)上加以改進(jìn)，同時也發(fā)現(xiàn)本文所采用的十年農(nóng)戶微觀數(shù)據(jù)并不適合構(gòu)建面板回歸模型。

設(shè)發(fā)生重大事項的家庭在未發(fā)生重大事項時的食品消費為C0，家庭人口為P0，人均食品消費為PC0;發(fā)生重大事項之后的食品消費為C1，家庭人口為P1，人均食品消費為PC1。假設(shè)發(fā)生重大事件支出的家庭相當(dāng)于增加了一個消費時間在225天左右的家庭成員，則PC1=C1+（C1/P1）（225/365）P1，人均食品消費的變化率PC1-PC0PC0=P0P11+225365P1-1。通過程序?qū)Ψ线@個條件的家庭進(jìn)行識別，結(jié)果發(fā)現(xiàn)9409個樣本中有3404個樣本發(fā)生了重大事件支出，這顯然超過了真實值，千戶十年不大可能每年有三百多戶都在發(fā)生重大事件。

查看被識別出來的數(shù)據(jù)可以找到原因：只要家庭出現(xiàn)人口數(shù)的調(diào)整，幾乎都被識別為有重大事項支出，這背后的原因一方面在于出現(xiàn)人口調(diào)整的時候家庭一般會舉辦宴席，拉高了人均消費，但是更主要的原因在于存在大量“家庭成員已經(jīng)不統(tǒng)計為家庭成員而其消費依然計入家庭消費，或者家庭成員依然統(tǒng)計為家庭成員而其消費已經(jīng)不計入家庭消費”的情況（1258個家庭人口數(shù)存在調(diào)整的樣本中有800個左右存在這樣的偏差）。出現(xiàn)這種現(xiàn)象情有可原：家庭人口的調(diào)整往往不是正好出現(xiàn)在統(tǒng)計時點前后，因此在統(tǒng)計時人口和消費的變化是屬于本年還是下一年難以同時做出精確的劃分。

因此，當(dāng)家庭人口發(fā)生調(diào)整時，用統(tǒng)計的總消費除以統(tǒng)計的總?cè)丝诘玫降哪衬耆司M與真實的人均消費會有較大差異，因而在對耐用品消費進(jìn)行平滑處理之后，為了提高數(shù)據(jù)質(zhì)量依然需要進(jìn)一步對家庭人口結(jié)構(gòu)及消費進(jìn)行平均化處理。求均值的方法一方面可以平滑人口數(shù)的統(tǒng)計偏差，另一方面還可以很好地解決家庭發(fā)生重大事件帶來的消費數(shù)據(jù)失真問題：家庭發(fā)生重大事件增加的消費雖然不能直接代表當(dāng)年該家庭的消費，但若移除農(nóng)戶這部分用于維護(hù)其社會關(guān)系的支出，也就無法反映出農(nóng)村居民的消費特點，而如果將之保留并平滑到多個年份，則可以很好地代表農(nóng)戶在其社會網(wǎng)絡(luò)中必要的人情消費（金曉彤和陳藝妮，2008）。

1.2 變量選擇

在對消費的研究中，因變量的選取可以是消費率，也可以是人均消費，若選擇消費率作為研究對象，實際上相當(dāng)于是在對儲蓄率進(jìn)行研究。而考慮到微觀數(shù)據(jù)中家庭純收入存在為零或者為負(fù)的情況，選擇農(nóng)戶人均消費作為研究變量可以更好地反映農(nóng)村居民消費的特征。

國內(nèi)外關(guān)于年齡結(jié)構(gòu)如何影響家庭消費的研究中，多采用少兒撫養(yǎng)比和老年贍養(yǎng)比作為解釋變量（少兒撫養(yǎng)比為0～14歲兒童人口數(shù)除以15～64歲人口數(shù)，老年贍養(yǎng)比為65歲及以上的老年人口數(shù)除以15～64歲人口數(shù)）。前文已述該變量存在不足，本文充分利用了微觀數(shù)據(jù)的優(yōu)勢并對其進(jìn)行了相應(yīng)的改進(jìn)。第一，由于農(nóng)村勞動力的不足，許多農(nóng)村家庭15～64歲人口數(shù)為零，從而導(dǎo)致少兒撫養(yǎng)比和老年贍養(yǎng)比的分母為零，失去了其經(jīng)濟(jì)意義。為了保留零值數(shù)據(jù)從而反映農(nóng)村多樣化的家庭人口結(jié)構(gòu)，本文各種比例數(shù)據(jù)的分母采用家庭總?cè)丝?。第二，年齡所在區(qū)間相同的家庭成員的消費行為也會因其身份特征呈現(xiàn)明顯差異，如兒童是否上學(xué)、勞動力是否外出務(wù)工、老人是否依然務(wù)工，因此本文對身份特征進(jìn)行了進(jìn)一步的劃分。

具體而言，本文將家庭成員分成了六類：M1（0～14歲未入學(xué)兒童）、M2（0～14歲學(xué)生）、M3（14歲以上學(xué)生）、M4（在村勞動力）、M5（外出勞動力）、M6（受贍養(yǎng)者，也即幾乎不再務(wù)工的老年人）。其中，M1、M2、M3均為“受撫養(yǎng)者”，M4、M5均為撫養(yǎng)兒童、贍養(yǎng)老人的“實際勞動力”，M6為“受贍養(yǎng)者”。

1.3 描述性統(tǒng)計

如圖1所示，簡單以年齡對農(nóng)村人口進(jìn)行劃分時，可以清楚地發(fā)現(xiàn)山西兒童人口占比和老年人口占比的走勢呈“剪刀差”形狀。山西農(nóng)村少兒占比越來越低而老年人口占比越來越高，這個結(jié)果與中國整體的年齡結(jié)構(gòu)走勢類似。

1.4 模型的構(gòu)建

設(shè)家庭成員總數(shù)

P=∑m1Mi

Mi為符合某一個特征的家庭成員人數(shù)。設(shè)家庭純收入為Y，則人均純收入y=Y/P。家庭成員Lj享受的收入份額是家庭人均純收入的λj倍，λj代表了家庭內(nèi)部對其轉(zhuǎn)移收入的意愿。參考凱恩斯的消費函數(shù)，本文構(gòu)建的家庭成員Lj的消費函數(shù)為

cj=aj+bjλjy

bj代表該家庭成員的邊際消費傾向。假設(shè)符合同一特征的家庭成員消費行為同質(zhì)，則該類家庭成員總消費

Ci=（ai+bi λi y）Mi

家庭的總消費

C=∑m1（ai+bi λi y）Mi

家庭人均消費

c=∑m1（ai+bi λi y）Mi/P=∑m1（ai+bi λi y）wi=∑m1aiwi+∑m1bi λi wiy

其中，wi為Mi在家庭成員中的占比。由于中長期消費函數(shù)平均消費率不變，Ci=（ai+biλi y）Mi轉(zhuǎn)化為Ci=biλi yMi，此時農(nóng)戶家庭人均消費函數(shù)變成

c=∑m1bi λi wi y=∑m1βiwi y

其中，βi=biλi 為該類成員在家庭環(huán)境中的廣義邊際消費傾向（未作特殊說明，下文所述邊際消費傾向均指廣義邊際消費傾向）。應(yīng)當(dāng)注意的是，將之稱為廣義邊際消費傾向的原因在于其不代表獨立個體的邊際消費傾向，而是同時包含了家庭對家庭成員的轉(zhuǎn)移收入意愿及個人邊際消費傾向。最后，家庭作為一個整體，必然存在公共品的消費，設(shè)家庭人均公共品消費為α，則最后的農(nóng)戶家庭人均消費函數(shù)調(diào)整為

c=α+∑m1βi wi y

由此，我們的模型構(gòu)建為

cj=α+∑m1βi wij yj +εj

α和β為待估計的參數(shù)，其映射的經(jīng)濟(jì)學(xué)含義分別為家庭公共品消費與某類家庭成員的廣義邊際消費傾向。

2 計量結(jié)果分析

由上文可知本文數(shù)據(jù)并不適合做面板數(shù)據(jù)回歸模型，而應(yīng)首先將數(shù)據(jù)作平均化處理。表2中：第一個回歸模型為加入年固定效應(yīng)的雙向固定效應(yīng)模型;平均值回歸模型（一）為10年平均值回歸結(jié)果;平均值回歸模型（二）為2008—2012年平均值回歸結(jié)果;平均值回歸模型（三）為2013—2017年平均值回歸結(jié)果。

首先，可以發(fā)現(xiàn)雙向固定效應(yīng)模型的可決系數(shù)極低，說明其解釋能力較低，其中一個重要原因可能在于未平均化的人均消費帶來的失真。其次，平均值回歸模型（一）的邊際消費傾向估計結(jié)果全部在1%水平下顯著，可決系數(shù)達(dá)到了0.345，說明模型具有較好的解釋力。將數(shù)據(jù)分解為2008—2012年及2013—2017年的兩個平均數(shù)據(jù)后再進(jìn)行回歸發(fā)現(xiàn)邊際消費傾向有一定程度的變化。0～14歲未入學(xué)兒童比例的影響由不顯著變?yōu)轱@著，出現(xiàn)這樣結(jié)果的原因很可能因為少子化的趨勢，樣本數(shù)據(jù)非零值較少，因此即使出現(xiàn)少數(shù)異常值也會導(dǎo)致估計的結(jié)果不顯著或者與真實值存在較大的誤差。為了解決非零值樣本過少導(dǎo)致的統(tǒng)計偏差影響過大的問題，下文模型將0～14歲兒童作為整體進(jìn)行分析。

模型（一）將0～14歲兒童（M1+M2）視為一個整體;模型（二）將“受撫養(yǎng)者”（M1+M2+M3）視為一個整體，這類家庭成員的共同特征是他們沒有自己獨立的收入但其消費在家庭消費中的占比卻很高;模型（三）在模型（二）的基礎(chǔ)上將勞動力（M4+M5）視為一個整體，不再區(qū)分勞動力是否為外出勞動力，由此家庭成員被區(qū)分為受撫養(yǎng)者、勞動力和受贍養(yǎng)者?；貧w結(jié)果發(fā)現(xiàn)各模型的解釋變量對消費的影響均在1%水平下顯著，且可決系數(shù)均在0.25以上，說明模型具有較好的解釋力。

首先，觀察“受撫養(yǎng)者”的消費變化。通過模型（一）可以發(fā)現(xiàn)兒童的邊際消費傾向由0.359上升為0.641，14歲以上學(xué)生的邊際消費傾向由0.661上升到1.157。14歲以上的學(xué)生主要為初中生、高中生和大學(xué)生，其消費行為有更大的自主性，因此相對小學(xué)生而言其消費傾向更高，同時也進(jìn)一步表明若將這三類成員當(dāng)作勞動力進(jìn)行分析會帶來較大的偏差。模型（二）將兒童和14歲以上學(xué)生加總為“受撫養(yǎng)者”進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)“受撫養(yǎng)者”的邊際消費傾向在2012年后增加了將近一倍。模型（三）將家庭成員分為受撫養(yǎng)者、勞動力和受贍養(yǎng)者三類，得出了與模型（二）相同的結(jié)論。同時，可以發(fā)現(xiàn)2012年后受撫養(yǎng)者的邊際消費傾向遠(yuǎn)大于受贍養(yǎng)者和勞動力的邊際消費傾向，這背后的原因在于農(nóng)村家庭越來越愿意將收入投入到教育中去。

其次，觀察“勞動力”的消費變化。模型（一）和模型（二）的回歸結(jié)果同時表明，在村勞動力和外出勞動力在這兩個時段的邊際消費傾向變化趨勢相反。在村勞動力占比越來越低，而由表2的回歸結(jié)果可知其邊際消費傾向卻有了大幅提高，且同時可以發(fā)現(xiàn)外出勞動力邊際消費傾向下降的幅度則約等于在村勞動力邊際消費傾向上升的幅度。將這兩類家庭成為作為勞動力整體分析時，由于外出勞動力消費能力的下降抵消了在村勞動力消費能力的上升，勞動力在這兩個時段的邊際消費傾向變化不大。

再次，觀察“受贍養(yǎng)者”的消費變化。結(jié)合三個模型的回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，受贍養(yǎng)者（也即沒有獨立收入來源的老人）的邊際消費傾向一直較低，在0.3左右，且在2012年后還發(fā)生了一定程度的下降。老年人邊際消費傾向性較低可以找到多方面原因：第一，農(nóng)村老年人的消費習(xí)慣本身就比較保守，消費需求較小;第二，相對于城鎮(zhèn)，農(nóng)村老年人的消費可行性空間較小;第三，老年人缺乏穩(wěn)定的收入，因此未來不確定性對其影響更大。

最后，觀察家庭公共品消費的變化。家庭的人均公共品消費在1100～1500元，該值在2012年前后兩個時間段變化不大。

3 結(jié)論、建議和研究的不足

山西作為中國一個比較有代表性的省，已經(jīng)呈現(xiàn)出比較明顯的少子化和老齡化趨勢。關(guān)于年齡結(jié)構(gòu)如何影響消費已有大量的文獻(xiàn)，但以往研究一方面多采用少兒撫養(yǎng)比和老年贍養(yǎng)比來代表人口結(jié)構(gòu)，具有一定局限性;另一方面大多未從家庭成員的消費函數(shù)出發(fā)找出家庭人均消費函數(shù)與年齡結(jié)構(gòu)的關(guān)系，無法直觀地對比不同家庭成員的邊際消費傾向。

本文利用微觀數(shù)據(jù)的優(yōu)點對家庭人口結(jié)構(gòu)做了細(xì)致的拆解，同時也充分分析了微觀數(shù)據(jù)存在的偏差并通過平均化處理進(jìn)行規(guī)避。由此我們可以得到“使用微觀數(shù)據(jù)時需要深入了解統(tǒng)計指標(biāo)的內(nèi)在含義及潛在偏差”的啟示。

基于凱恩斯消費函數(shù)建立家庭人均消費關(guān)于家庭人口結(jié)構(gòu)的函數(shù)，通過對平均化處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析發(fā)現(xiàn)受撫養(yǎng)者的消費能力較高，其中以14歲以上的學(xué)生消費能力最高，而受贍養(yǎng)老人的邊際消費傾向則是最低的。因此，中國少子化和老齡化的趨勢勢必會給農(nóng)村消費帶來較大沖擊。隨著人口紅利的逐漸消失，中國應(yīng)該做好應(yīng)對隨之而來的消費低迷的準(zhǔn)備。

而如何進(jìn)行應(yīng)對，我們可以從廣義邊際消費傾向的回歸結(jié)果中進(jìn)行解答：

第一，兒童群體或?qū)W生群體的廣義邊際消費傾向較強并有明顯上升趨勢，其根本原因在于農(nóng)村家庭越來越愿意將收入投入到子女的教育中去，那么政策便應(yīng)當(dāng)順應(yīng)這種趨勢，建立好教育的市場化機制或幫扶機制助力農(nóng)村家庭更好地對接教育資源。

第二，農(nóng)村老人廣義邊際消費傾向最低且仍有下降的趨勢，這充分反映了中國農(nóng)村老年人福利水平受抑制的現(xiàn)狀，不管這種抑制是來自老年人主觀選擇還是客觀環(huán)境，改善農(nóng)村養(yǎng)老方式、提升農(nóng)村老年人幸福感是當(dāng)下農(nóng)村刻不容緩的任務(wù)之一。

最后，本文聚焦于年齡結(jié)構(gòu)如何影響農(nóng)村消費，但同時也發(fā)現(xiàn)在村勞動力和外出勞動力的消費行為也有較大差異。在中國城鎮(zhèn)化程度不斷提高的背景下，深入探討人口流動對消費的影響也是一個非常有價值的課題，有待我們進(jìn)一步分析。

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收稿日期：2020-11-19

基金項目：國家自然科學(xué)基金重點項目“新時期扶貧開發(fā)理論與政策研究”（71833003）;國家自然科學(xué)基金面上項目“城鎮(zhèn)化背景下勞動力轉(zhuǎn)移與村莊秩序問題研究”（71773076）;國家自然科學(xué)基金面上項目“中國農(nóng)村貧困成分的識別、分解及其改變的路徑研究”（71673186）

作者簡介：陳志濤（1995—），男，江西上饒人，碩士研究生，研究方向：農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)，E-mail：orangeach@sjtu.edu.cn;史清華（通信作者）（1964—），男，特聘教授、博士生導(dǎo)師，研究方向：農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)，E-mail：shq@sjtu.edu.cn。