江蘇省人口結構變動的居民消費影響實證分析

馬麗麗，戴 迪

(齊齊哈爾大學 理學院，黑龍江 齊齊哈爾 161006)

0 引言

近年來，人口問題受到了許多學者的重視.宮旭等[1]利用中國1995—2009年省際面板數據，運用普通固定效應回歸、動態(tài)面板系統GMM估計和差分GMM估計方法研究人口結構對農村居民消費率的影響.朱勤和魏濤遠[2]指出居民家庭消費生命周期中存在30～34歲及45～49歲兩個消費高峰；城鄉(xiāng)居民消費差距最大的是高齡老人；農村老人在高齡階段的醫(yī)療保健消費明顯下降；農村中年婦女的醫(yī)療保健支出低于男性.冷建飛和黃施[3]指出少兒撫養(yǎng)比及老年撫養(yǎng)比正負沖擊對各項消費支出具有不同程度的影響，這種影響不僅會在期初對各項消費支出產生作用，某一些還會在中期轉變影響方向繼續(xù)作用于各項消費支出.郭文和孫濤[4]選擇中國30個省份2003—2012年的面板數據實證分析人口結構變動對區(qū)域能源消費碳排放量變動及其分解效應的影響.李春風和劉建江[5]在開放經濟體系下歸納了人口年齡結構變化情況.宋月萍[6]指出對流動人口家庭來說，嬰幼兒隨遷會顯著增加其醫(yī)療消費支出；學齡前兒童則會顯著增加家庭教育消費支出.姚玉劍[7]以我國1997—2016年人口與居民消費的相關數據為依據，定量研究人口總量和結構變動對居民消費的影響.李恒杰[8]以我國人口年齡結構為研究對象，通過構建VAR模型，分析了人口年齡結構變動對居民消費的影響.

目前，江蘇省的人口結構正在發(fā)生劇烈變動，且人口結構的變動在一定程度上影響居民的消費和經濟的發(fā)展.本文以江蘇省面板數據為樣本，以人口結構為研究對象，收集并整理人口結構數據與居民消費數據，通過理論與模型分析，得出人口結構中各變量與居民消費之間的影響關系.

1 變量選取與模型建立

1.1 模型選擇與建立

居民的消費習慣對于其實際消費水平會產生較大影響.因此，在進行實證的過程中將消費習慣設置為控制變量.在實際消費習慣分析過程中由于要考慮到消費滯后情況的影響，其中消費系數的變化則是與其消費行為有很大關系.但是這個方面的研究只注重消費習慣所產生的影響，而沒有考慮到消費習慣會隨著經濟水平變化而發(fā)生變化.所以在模型中加入滯后消費來作為控制變量能夠對于當期居民的消費習慣進行反應，同時還要考慮到當期消費習慣對于前期的影響以及其變化幅度的調整情況.在實際研究過程中，調整速度對消費的影響也需要深入研究.所以在構建模型的過程中引入變量Ct-1作為消費習慣的變化速度變量.從經濟學的角度來看，其能夠反映上一期新增信息，當Ct-1越大的情況下，表明居民消費習慣發(fā)生了更加快速的變化，消費者對于消費信息的敏感度更高.

基于以上分析，本文的計量模型為

CRit=β0+β1n1it+β2n2it+β3lnCit-2+β4Cit-1+β5rit+β6yit+ui+ξit.

其中：CR表示居民消費；n1表示少兒撫養(yǎng)比；n2表示老年撫養(yǎng)比；lnCt-2表示消費習慣；Ct-1表示消費習慣存量變化率；r表示實際利率；y表示收入增長率.

1.2 樣本獲取及描述性統計

本文在研究過程中將江蘇省作為具體對象，并且選取2003—2020年的面板數據作為樣本.選擇面板數據主要有以下3個方面的考量：

(1)在常規(guī)實證研究過程中選擇變量偏差是十分普遍的，主要表現在由于個體數據無法觀測或者出現異質性而造成實證結果出現偏差，當這種偏差是在特殊情況下出現而不是根據時間序列而變化的時候，面板數據則能夠有效解決這種偏差產生的影響.

(2)在使用面板數據的過程中出現時間序列以及截面數據的問題時，實證的時候需要考慮到個體變化情況，以及在不同時間變化下的影響.

(3)由于面板數據有較大容量，能夠提升實證結果的準確度.

由表1中的數據結果可以看出，在2003—2020年間，均值為42.34%.數據處理較為平穩(wěn)，標準差為0.87.在樣本期間的差異性則較大，最高值為49.88%.另外實際利率的平均值為0.87%，并且高低波動巨大.江蘇省的收入增加較高，均值為16.43%，可以看出江蘇省近些年來經濟發(fā)展迅速.

表1 變量的統計學描述

2 實證結果分析

2.1 變量平穩(wěn)性檢驗

在進行回歸分析之前，需要對數據進行檢驗，保障數據的平穩(wěn)性，本文采用單位根方法來進行檢驗.在使用單位根進行數據檢驗的過程中，可以采用兩種類型，一種是共同根，另外一種是不同根.在實踐中面板數據檢驗的過程中一般用兩種方式分別進行檢驗，當共同驗證數據平穩(wěn)的情況下進行下一步的分析，數據單位根檢驗結果如表2所示.

表2 單位根檢驗結果

表2顯示，數據為不存在單位根的平穩(wěn)序列，可以進行回歸分析.

2.2 模型估計

在進行面板數據分析的過程中常見有固定效應模型、隨機效應模型以及混合最小二乘估計模型.根據本文所選取的變量情況，分別采用3個模型進行回歸分析，其結果如下表所示：收入增長率為解釋變量，分別使用混合回歸、固定效應模型、隨機效應模型進行回歸，結果如表3所示.

表3 回歸結果

根據以上檢驗結果可以看出，固定效應模型檢驗效果最好，且3個模型的回歸都較為平穩(wěn).所以在實際進行實證分析的過程中應該以固定效應模型進行研究.

少兒撫養(yǎng)比(n1)對居民消費率的影響顯著為正，表明當少兒撫養(yǎng)比變動一個單位的情況下會對居民消費產生0.182個單位的影響.因此可以看出從我國計劃生育政策到全面開放二胎政策的整個人口政策歷程中，江蘇省的少兒撫養(yǎng)有很大的變化.通過消費支出情況可以看出其中關于子女消費方面有較大波動，同時對于養(yǎng)老也會產生間接影響，同時兩者之間會產生明顯作用，在經濟結構中所產生的影響也會下降.

老年撫養(yǎng)比(n2)對居民消費率的影響系數為-0.099.可以看出與生命周期理論呈現出相反的趨勢，并且在個人財富轉移體系的影響下，老年撫養(yǎng)比對居民消費會產生負面影響.根據實際情況及前文中的分析可以看出，江蘇省居民與我國傳統家庭一樣，有較強的家庭財富增值觀念.而且老年人有更強的儲蓄觀念，也就造成了江蘇省老齡人口增高，儲蓄也很高的情況.

消費習慣(lnCt-2)和習慣存量變化率(Ct-1)對居民消費率的影響一負一正.表明本文所提出變量的價值，從以上研究結果可以看出，居民消費習慣對于居民消費率產生負面影響，消費習慣是居民消費水平不斷下降的原因.同時習慣存量的變化表明居民對于新增信息的認知情況，當習慣存量產生變化的時候表明居民收入增長較為明顯，也影響其消費行為的變化.

結合以上分析表明，當利率上升的時候，居民則希望通過儲蓄來提升資產價值.同時也表明江蘇省雖然經濟快速發(fā)展，省內居民在理財上缺乏新型的手段，主要是依靠儲蓄來增加.當國家進行調控，利率下降的時候，居民消費受到較大影響.綜合以上結果可以看出，居民消費對于居民消費習慣的回歸系數值為-0.303，與持久假說理論相符.

2.3 穩(wěn)健性檢驗

為了檢驗回歸結果的可靠性，本文采用OLS回歸法再次檢驗江蘇省人口結構對消費的影響，各變量設置不變，檢驗結果見表4.

表4 人口結構對消費的影響的穩(wěn)健性檢驗結果

根據以上研究結果可以看出，雖然檢驗結果存在一定的變動，但是穩(wěn)健性檢驗結果符合穩(wěn)定性要求，表明本文研究結論可靠.

3 結語

本文選取江蘇省人口結構面板數據進行分析，分別采用混合回歸、固定效應模型、隨機效應模型等進行回歸，為了檢驗回歸結果的可靠性，采用OLS回歸法再次檢驗江蘇省人口結構對消費的影響.得出在人均收入方面，人均GDP與居民消費支出水平呈正相關關系，這符合理論預期，收入的增高會促使居民消費水平的增高.收入是消費的前提，只有收入增加，消費才有可能增加.這說明提高居民收入可以促進居民消費.在人口城鄉(xiāng)結構方面，城鎮(zhèn)化水平顯著正向影響居民消費，這樣的結果符合理論預期，人口城鄉(xiāng)結構會影響居民消費結構.這說明江蘇省人口在城鎮(zhèn)化的進程中有了很大的改變，居民在進入城鎮(zhèn)化生活水平后，不僅收入水平得到很大程度上提高，而且消費觀念發(fā)生了巨大的轉變，生活富足，消費支出也隨之增加.這也正好反映了我國大力發(fā)展城鎮(zhèn)化的成效，使人民生活變好的同時還促進居民消費，推動經濟發(fā)展.在人口年齡結構方面，少兒撫養(yǎng)比與居民消費有相對顯著的正相關關系，這與理論預期相符.近年來，在各方面都飛速發(fā)展的同時，人們的消費水平也有了很大提高，但生活壓力與消費支出也越來越大，其中就包括撫養(yǎng)子女的消費支出，撫養(yǎng)孩子的支出越來越大，會占到全部消費支出的很大比例.基于以上研究結論，應積極推動城鎮(zhèn)化發(fā)展，鼓勵生育，順勢引導居民促進消費.