学文网年龄结构篇1
【关键词】人口年龄结构；金融资产结构；系统广义矩估计
0 引言
生命周期理论认为人口年龄结构会影响储蓄投资行为，进而经济中的各类经济主体也会随之调整其持有的金融资产组合，在宏观上反映则是全社会金融资产结构变化。金融资产结构是否与合理，将直接影响到宏观经济稳定与经济发展。
国外许多学者对其进行了深入研究。Goldsmith （1969）分析35个国家的历史数据，研究了各国的金融结构与金融发展问题，而金融资产的结构变化及其对经济增长的影响就是其研究的一个重要方面。Shaw（1973） 通过金融资产的存量和流量、金融体系的规模和结构衡量一国的金融业是处于金融深化还是金融抑制状态。Demirgüc Kunt和Levin （2001）研究了全世界150多个国家和地区金融市场和金融机构的规模、效率及业务活动。
在我们看来，关于人口年龄结构对金融资产结构影响的研究是有限的。因此，我们尝试通过实证分析方法研究人口年龄结构对金融资产结构的影响。
本文后面文章结构如下：第二部分为模型设定、变量描述和数据说明；第三部分为实证结果的分析，最后是结论。
1 模型、变量与数据
1.1 模型与变量
本文选择简约计量模型试***发现人口年龄结构与金融资产结构之间的联系。
1.1.1 被解释变量
我们选取的被解释变量为贷款率（LOANS），股票市值率（EQUITY）。其中贷款率为一国贷款量占当年GDP比例，股票市值率为一国股票市值占当年GDP比例。
1.1.2 解释变量
人口年龄结构变量。即20-39，40-64，65+。其中20-39是20-39岁人口占总人口比重，40-64是40-64岁人口占总人口比重，65+是65岁以上人口占总人口比重。
1.1.3 控制变量
（1）经济发展阶段。本文以对数形式的人均GDP来代替经济发展阶段。（2）经济环境。我们采用通货膨胀率来反映一国的经济环境。（3）对外开放程度。对外开放程度通常被认为是影响金融市场的重要因素。
根据上述分析，贷款率模型、股票市值率模型分别设定如下：
其中，下标i代表地区，t代表时间，则是随机扰动项。、X则是一组潜在的影响金融资产结构变化的控制变量，包括人均GDP、对外开放程度、通货膨胀率。
1.2 数据说明
2 方法与结果
我们运用系统广义矩（SYS-GMM）方法估计动态面板模型1-8，其中，模型1-4是贷款率模型，被解释变量为贷款率，解释变量逐项增减；模型5-8是股市市值率模型，被解释变量为股市市值率，被解释变量逐项增减。并参照Horioka和Wan（2007）的研究思路及以往研究文献，为了更好地控制内生性，我们将20-39、40-64和65+视为外生变量，人口因素一般情况下很少受到经济因素误差项的干扰，其他变量均按内生变量处理。各模型结果见表2。
注：本文使用计量统计软件STATA/SE11.0和Rodman（ 2006） 提供的“xtabond2”程序，并根据本文所设定的不同模型进行运算程序编写和运算.*、**、***分别表示在10%、5%和1%的水平上显著.括号中数值为稳健标准误.AR（1）、AR（2）和Sargan检验给出的都是其所对应的p值.
估计中使用稳健（robust）标准误来控制异方差。动态面板数据容易一阶自相关，但不应该存在二阶自相关。估计结果报告了AR（1）和AR（2）的P值，绝大部分方程中都满足这一条件。Sargan检验说明工具变量基本合理。
第一，银行贷款和股市市值总体上均存在强惯性，银行贷款和股市市值各滞后一期的系数分别为0.725、0.866。动态面板估计很好地反映了两者的行为特征。
第二，20-39和40-64与银行贷款率之间的正向关系非常显著。就金砖五国范围来看，20-39对银行贷款率有3.9的显著影响，40-64对银行贷款率2.472的显著影响。
第三，65+与银行贷款率之间的负向关系非常显著。就金砖5国范围来看，65+对银行贷款率有-3.258的显著影响。
第四，20-39、40-64和65+与股市市值之间的关系不显著。可能的原因是金砖五国股票市场体系不健全造成的。
3 结论
本文基于金砖五国面饭，使银行贷款和人口年龄结构的关系得到了有力的支持和证明，这在一定程度上说明了人口年龄结构与金融资产结构之间关联。当一国人口年龄结构发生变化时，各类经济主体的金融资产组合也会随之发生变化，进而一国的金融资产结构发生相应的变化。如果一国人口年龄结构与其金融资产结构发生不同步的变化时，将直接影响到宏观经济稳定与经济发展。因此，我国***府应该重视长期人口年龄结构变化带来的金融资产结构需求的变化，对国家未来金融资产结构和宏观经济***策进行相应地评估和调整。
【参考文献】
[1]Abel，A B.（2001）.“Will Bequests Attenuate the Predicted Meltdown in Stock Prices When Baby BoomersRetire？”[Z].Working paper no：01-2，The Wharton School of the University of Pennsylvania and NBER.
[2]Allen，F. and Gale，D.（2000）， “Comparing financial systems”，MIT Press[Z].
年龄结构篇2
关键词：人口年龄结构；人口负债；经济增长
中***分类号：F830.48 文献标识码：A
文章编号：1005-913X（2014）02-0015-02
我国人口年龄结构在现阶段出现了人口老龄化现象，人口老龄化对经济带来的问题主要是指人口负债，在医疗、财***支付和养老保险制度上。随着人口红利机会窗口逐渐消失，社会老龄化的现象越来越成为研究者关注的焦点。我们可以认为人口红利是对往期人力资本投资的一种收入，那么人口老龄化就是人口变迁所呈现的经济、社会负债。
一、中国人口年龄结构变化趋势
中国人口年龄结构主要表现在出生率、死亡率、人口增长率和总负担比、儿童抚养比以及老年抚养比两个方面。中国人口年龄结构转变是在国家***策的实施下提前发生和进行的。20世纪70年代，中国人口年龄结构开始发生巨大的变化，到90年代人口红利的机会窗口开始显示，但是随之2000年，全国65岁以上老人占全国人口总数达到了7%以上，也预示着中国人口老龄化也提前到来。
从下***可以看出，中国人口出生率从1978年到1987年都处以一个上升时期，最高点在1987年达到23.33个百分点。但从该年以后出生率都处于一个下降趋势，从最高点开始下降到2010年11.90个百分点；死亡率的变动情况一直处于一个变幅不大的水平区间，但是2000以后可以看出，死亡率开始上升。由于死亡率保持一种不变的速率，人口增长率的起伏与出生率正相关，在1987年是一个临界点，该点之前，人口增长率表现出高增长水平，1987年以后，人口增长率开始下降。
从人口总负担比、儿童抚养比和老人赡养比的情况来看，总抚养比与少儿抚养比正相关。自改革开放后，人口总负担比与少儿抚养比开始下降，大致可以分为三个阶段：第一阶段是1978年到1987年，在这一阶段总负担比和儿童负担比迅速下降，可表现为计划生育***策实施后，儿童数量开始下降而劳动者开始增加；第二阶段是1987年到1999年，总负担比和儿童负担比变化不大，处于平稳波动过程，可认为经过计划生育***策后，出生率陡然下降，但是随后出生率达到平稳下降水平，此时劳动力却在之前儿童成长后开始增多，也达到劳动者数量略有增长的平稳过程；第三阶段是2000年到现在，经过十多年人口变化后，十年前的劳动者开始走向老人阶段，老龄化开始出现。因此，总负担比中老人负担比开始增加，儿童负担比随着社会经济的发展，人们更加理性地对待“一个孩子“的问题，出生率下降。老人抚养比在三十多处于平稳增长阶段，以2000年是一个临界点，在2000年老人负担比上涨到7.0%以上，中国开始进入老龄化阶段。
中国经济奇迹有很大因素是来源于中国人口年龄结构的变动。中国经济增长中人口劳动力的贡献超过了25%。中国的人口红利逐渐式微，对于劳动力的减少和老人抚养比的上升会影响中国经济的可持续增长。也就是说人口年龄结构的进一步的发生改变，对中国经济会产生不确定的影响。
从下表中可以看出，15岁-59岁的劳动者在2008年出现下降，2012年出现负值，15岁-65岁这一年龄段的人口增长将会持续到2014年，达到9.97亿人口。社会总供给劳动力数量开始递减，劳动力出现短缺既能表现在总数量，也能表现在质量上面，中国对儿童成长教育的观点是以读大学本科、硕士研究生和博士生为荣，而对少年去参加技校，学一门技术的职业学校却带有鄙视心理，这种心理的作用也造成了我国劳动者在蓝领阶层出现短缺，在大学生及以上学历的水平上毕业生出现过剩的现象。
通过分析中国近三十年来的变动轨迹可以总结出我国人口年龄结构变动的总体呈现以下特征：第一，劳动人口在总人口比重逐渐上升，其中劳动人口中的就业人数也呈增长态势；第二，相比劳动人口比重，少年和老人人数在总人数的比重呈现相反趋势，儿童少年人数逐渐下降，老人人数比例逐渐增加；第三，与经济增长速度相比，人口结构转变速度要高与经济增长速度，这种人口转变速度不是指的是人口增长速度，而是人口逐渐老龄化速度加快，与之相配套的经济增长总体结构并不能与之相适应，会呈现养老福利基金缺口现象；第四，人口年龄结构变动特征和人口红利的出现、消失以及老龄化的出现是在计划性***策的干预和经济发展共同驱动的结果；第五，人口年龄结构变动具有不均衡特征，表现在城乡变动不均衡和地区变动不均衡。城乡人口年龄结构变动不均衡是因为农村中存在无限劳动供给使农村劳动力大量向城市迁移，地区人口年龄结构变动不均衡是因为东部地区经济发展程度要高于中西部地区，是中西部地区劳动力相东部地区迁移，随着西部地区的大开发***策和中部地区的崛起***策，以及东部发达城市生存成本过高导致东部地区劳动者又开始向中西部地区流动。
二、人口负债分析
随着人口红利机会窗口逐渐消失，人口老龄化就是人口变迁所呈现的经济、社会负债。老人的增加，势必会增加财***支付和较少生产劳动力，降低社会总体收入，对于这一系列的影响，可认为是人口负债。
老龄化对经济的影响主要表现在人口负债上面。中国在2000年就已经进入老龄化时期，但是中国经济尚未达到应有的发达水平，人民生活水平还没有得到质的提高，社会养老保险机制尚未完全建立，中国现行家庭的“四二一”格局使得家庭赡养压力增大，中国将会出现“未富先老”的局面。中国由于在***策上对人口变动实行强制性的管理，使得我国人口年龄结构与其他国家变动不一致，在中国经济运行规律上也表现不一致，使中国在没有达到富裕水平的时候人口就已经在开始老龄化，而这种“先老”的局面也增加了社会劳动力供给紧张的情况。
根据联合国对中国人口年龄结构的预测，在2030年以前，中国0-14岁区间的人口比重逐步下降，15-64岁区间的人数呈现先上升后下降的变动情况。劳动人口的绝对规模在2015年将会达到最高点。从而可以得出一个重要的信息，中国人口总体不仅出现老龄化，并且劳动力人口也在将来出现老龄化现象，这种现象对经济增长将会产生一定的副作用，也可以认为是提前到来的人口红利对在未来进行经济补偿，也就是人口负债会在我国出现。
三、人口年龄结构变动与经济增长可持续性分析
中国经济自改革开放后其增长速度年平均达到了9.79%，这种高速增长状况一直保持着持续性，被世界称为“经济奇迹”。中国经济增长模式一直是以高投资为主要形式，拉动中国经济的“三驾马车”——消费、投资和出口，其中投资对经济增长的贡献超过了50%，较高的资本形成率促使了中国经济的持续增长。但这与索洛模型所得出来的结论向左。索洛模型认为，资本对经济增长具有边际报酬递减规律，储蓄向投资转化的比率与人均产生水平成正相关，高的储蓄投资转化率可以促使人均产生的增加，但是这种稳定状态不是稳定的，具有不可持续性。中国能够保持经济增长的持续性，是因为中国人口年龄结构变动导致在劳动力市场供给方面有充足的劳动者。劳动者在各部门自由流动，由低生产率部门向高生产率部门转移，从农村向城市地区迁移，使得中国经济保持持续增长。
但是随着中国人口结构中老年人口逐渐增加，劳动者所占比开始下降，劳动力市场的无限供给开始向有限供给方向发展，“刘易斯拐点”即将出现。基于此背景，中国一直保持的高投资驱动高增长的模式可能受到挑战。另外，具有工作收入的人群具有投资扩散效应，他们对投资和储蓄的需求会导致外资流入国内；但随着人口偏向老年型转移，这种投资扩散效应也开始消失，随之对资本流入造成影响，甚至可能出现资本外流的情况。
年龄结构篇3
[关键词]经济失衡；人口年龄结构；生命周期假说
一、导言
近年来，我国宏观经济层面呈现出“高储蓄、高投资、高顺差”的“三高”症状，且有愈演愈烈之势，引发了包括产能过剩、分配失衡、结构僵化、贸易摩擦等在内的一系列问题，成为悬置在经济上方的一把达摩克利斯剑。对于内外部经济的失衡，经济学家早有关注，并提出了“发展模式说”、“经济转轨说”和“开放经济说”等一些富有启发性的观点。本文强调人口急剧转型所铸塑的“生之者众，食之者寡”的格局导致产出更多转化为储蓄，而后分解为投资和出口。有关人口结构与储蓄的研究可追溯至生命周期假说，该理论认为个体一生中的劳动供给酷似“驼形”（Hump Shaped），收入流与支出流存在时间上的错置，需要通过储蓄来“截长补短”，以维持一个均衡的消费水平；遗憾的是，早期的生命周期理论将生育率视为外生变量，忽略了储蓄对人口结构的反向影响，无法摆脱变量间联立关系的困扰（舒尔茨，2005；Hassan et al.，2011），国内一些学者认为应该充分考虑变量传导可能存在的滞后效应，建议采用面板VAR模型（董丽霞和赵文哲，2011）。
针对人口结构的“经常账户效应”，Higgins和Williamson（1997）的一项研究表明，如使用线性方程组，则人口结构对储蓄和投资影响的差额即为其对经常项目余额的影响；Higgins（1998）指出个体在投资需求上的重心较之于储蓄供给要来得早，如果一个地区中有大量人口处于劳动适龄阶段，他们将倾向于把多余的储蓄出口，出现“代际转移意义上的外贸顺差”；在经验分析中，大量的证据表明人口抚育比与经常项目余额间存在显著的负相关关系（Kiln和Lee，2007；朱超和周哗，2012）。此外，人口结构的变化是一个缓慢的过程，由此带来的全球经济不平衡的调整，也将是渐进的，基于人口结构来分析储蓄和贸易收支，应着力于中长期视角，短期内人口年龄结构的效应可能并不显著（李文星和徐长生，2008）。
关于人口年龄结构的储蓄效应，现有的研究文献均较为丰富，研究样本涉及多个国家或地区，即便研究结论不尽相同，也主要是由变量度量、计量模型和方法上的差异所致，对理论本身没有较大冲击。而人口结构对投资和经常项目的影响，则不多见，既没有坚实的理论基础，也缺乏有说服力的经验证据，本文旨在这方面做一些突破，我们将结合人口经济学的最新研究成果，阐述人口结构的变化如何引起物质资本投资的重塑，并将之推广到开放经济条件，考察储蓄投资的调整又如何进一步蔓延至经常项目余额，从而把内外失衡对接起来，纳入到统一的分析框架中。经验分析中，我们在采集中国省际层面数据的基础上，利用广义矩法（SYS-GMM）进行研究，以确保计量方程的稳健性。
二、中国人口结构转变的特征化事实
人口转型是指在“高出生率、高死亡率、低自然增长率”的原始人口再生产类型中，由于死亡率的先行下降，而过渡到“高出生率、低死亡率、高自然增长率”的传统人口再生产类型；而后因为出生率的下降，人口增长减速，从而进入“低出生率、低死亡率、低自然增长率”的现代人口再生产类型。对于人口转型的解释，相继出现了财富流理论（Caldwell，1980）、数量质量替论（Beeker，1976）和观念理论（Easterlin，1969）。中国的人口转型具有一定的特殊性，它不仅是生育观转变的产物，还是生育***策急速“刹车”提前催生的结果。从传统人口再生产类型到现代人口再生产类型，我国仅用了30年时间。目前我国的妇女总和生育率已经跌至更替水平以下，随着由人口年龄结构引发的人口惯性的逐渐释放，2030年左右中国人口将实现零增长，并逐渐进入负增长阶段（郭志刚，2012）。
华金平（2011）将建国以后中国的人口转型分为三个阶段，第一阶段。（1950-1973年）是死亡率下降占据人口转型的主导，人口死亡率从18‰。下降到7‰，人口出生率则基本维持在30‰，这一时期人口死亡率下降主要和农村合作医疗制度有关，所以这一阶段的人口转型称之为“制度型转变”；第二阶段（1973―1980年）是出生率下降占据人口转型的主导，人口出生率从28‰下降到18%o，死亡率则基本维持在7‰的水平，由于这一时期出生率下降主要与当时的计划生育控制有关，所以这一期间的人口转型可称之为“***策型转变”；第三阶段是（1980年以后）人口出生率和人口死亡率趋于稳定，社会经济环境对出生率和死亡率的影响凸显，死亡率继续小幅度下降，生育意愿趋缓，进入“发展型转变”的人口阶段。
随人口转型接踵而至的是人口结构的深刻变化。一方面，人口出生率的高低突变，形成特定时期内少儿人口比重的由高走低；另一方面，由于人口死亡率的先行下降，老年人口比重逐渐上扬，人口老年化愈演愈烈。我国是用了不到30年的时间完成了发达国家上百年的人口转变历程，目前无论是人口出生率、抑或人口死亡率均趋于稳定。但是，急剧的人口转型所带来的惯性作用不可能在短期内完全释放，人口出生率和死亡率的变化必然会在今后一段时间内得到显现，人口出生率从高基点突然下挫至低水平以后，人口结构将历经从“金字塔形”、“橄榄形”向“倒金字塔形”的嬗变。目前，我国少儿抚育负担以年均3.22%的幅度降低，老年抚育负担以1.46%的幅度增加，少儿人口负担降幅始终高于老年人口负担增幅，从而导致劳动力的总抚育负担以年均1.76%的幅度降低，人口学家称之为“人口红利”。
三、人口转变对储蓄、投资与经常项目的影响：理论阐释
人口年龄结构对于储蓄的影响源于个体追求平稳的生活方式，维持一个均衡的消费水平，然而其一生中的收入流在时间上的分布是不均匀的，为此个体需要通过储蓄来进行平滑，个体的储蓄遵循先上升而后下降的趋势。劳动适龄人口比重低的经济体可能因劳动力供给不足、老人护理和医疗支出增加而抑制社会总储蓄，相反，劳动适龄人口比重高的经济体可能因新知识、新观念、新技术的迅速蔓延，带来高增长和高储蓄。幼儿抚育比的提高对于储蓄的影响目前尚无定论，一方面，孩子作为家庭储蓄的替代物，充当着养老的作用，家庭中孩子数量增加时，父母可能因减少了后顾之忧而增加消费，另一方面，当家庭中孩子数量增加时，家庭中的少儿抚育负担增加，父母可能选择减少消费。
按照索洛模型的结论，经济均衡时，人均资本存量的变动等于人均新增投资减去人均资本折旧。换言之，当劳动适龄人口比重居高，劳动力供给充足时，为了维持恒定的人均资本存量就需要追加投资，而当劳动适龄人口比重低，劳动力供给较少时，则无须追加投资或追加较少的投资。研究表明，老年人口比重低的经济体，其国民收入中用于老人护理和医疗的支出减少，相应地用于“生产性”投资品的数量增加；相反，当人口老年化严重时，可能对住房、人力资本投资需求产生“挤出效应”，导致投资诱导不足。伴随着中国劳动适龄人口的增加，社会需要新增投资来与这部分新增劳动力相匹配，以确保一个均衡的人均资本存量。Batni et al.（2006）的研究表明发展中国家劳动力供给的增加提高了资本的边际产品价值，刺激了投资。
高人口抚育比的国家通常会呈现“低储蓄、低投资”的宏观经济结构，低人口抚育比的经济体一般对应着“高储蓄、高投资”的格局。由于个体的储蓄重心与投资需求并非同步，当一个地区的人口结构呈“橄榄形”时，将倾向于出口过剩储蓄，所以劳动适龄人口比重高的国家具有结构性的国民储蓄大于国内投资的倾向。从国民收入核算看，储蓄可以分解为国内投资和经常项目余额，一国储蓄和投资的不匹配，必然引起商品、资金和要素的流动，搅动着既有经济下的平衡关系，中国当下不断上扬的劳动适龄人口决定了在经常项目上呈顺差式不平衡，即以国外的形式持有储蓄；在人口老年化严重，国内储蓄不足时，再要求对方还本付息，即经常项目逆差。
四、人口转变如何影响经济失衡：经验分析
（一）模型的设定
根据理论分析和现有的实证文献，本文将解释变量分解为二类：第一类是共同变量，即对储蓄、投资和经常项目均存在影响，主要包括少儿人口抚育比（sd）、老年人口抚育比（ld）、人均预期寿命（sm）、经济增长率（g）、城镇化（urban）；第二类是特定变量，即只影响储蓄、投资和经常项目中的某一个，其中储蓄方程中引入了养老保险制度转轨（8eCU）和城乡居民收入差距（dis），投资方程中引入了利息率（inest），经常项目余额方程中引入了外商直接投资（fdi）和人民币实际汇率（rcer）。此外，在储蓄方程中引入了经济增长率和人口抚育负担的交互项，实证检验的方程形式具体如（8）、（9）、（10）式，其中下标i表示地区、下标t表示年份，s为居民储蓄率，inv为投资率、xm为经常项目，|α|
考虑到方程的联立性问题，如经济增长会影响储蓄和投资，但反过来储蓄和投资亦可能对增长生成反馈效应，其结果是解释变量外生性的经典假设不再成立，一般的最小二乘法、固定效应模型和随机效应模型得到的回归系数不再是无偏和一致的，所以这里引入了被解释变量的滞后项，即采用动态面板数据模型。然而，这又可能会带来自变量的滞后因变量与各截面上的个体效应和误差项相关（Mileva，2007），为此必须引入合适的工具变量，以解决普通面板回归难以化解的自相关和内生性问题，通过将弱外生变量的滞后项作为工具变量纳入到估计方程中，获得一致性估计。Arellano和Bond（1991）提出动态GMM法来进行估计，他认为，如果时间序列较短，且滞后的被解释变量和解释变量是长期一致性趋势，那么这些滞后的工具变量只是弱工具变量，但是在对原方程进行差分后，再用一组滞后的解释变量作为差分方程中相应变量的解释变量，就可以有效地克服自相关性、遗漏变量和反向因果关系对估计结果的干扰。本文利用statalo进行具体估计。
（二）变量测度与数据来源
1.自变量。储蓄率以居民储蓄率来，在中国统计局公布的省际层面数据中，没有“居民可支配收入”一栏，但是其列出了各地区农村居民和城市居民平均每人的年收入和消费情况，所以这里的储蓄率是城镇居民与农村居民储蓄率的加权平均；投资率以资本形成率，经常项目用出口/进口来。
2.共同变量。少儿人口抚育比为15岁以下人口占15-64岁数量的比重，老年人口抚育比为65岁以上人口占15-64岁数量的比重（Left，1969）；人均预期寿命根据胡英（2010）的做法推算得到；经济增长率用相近两年的GDP变化率替代；城镇化由城镇人口占总人口的比重来。
3.特定变量。城乡收入差距为城镇居民人均可支配收入除以农村居民人均纯收入；社会保障覆盖率采用参加养老保险人数占总人口的比重；利息率用借款利率；FDI为外商实际直接投资规模；人民币实际汇率等于由名义利率乘以相对物价水平，利息率和人民币实际汇率利用各地区的物价指数进行平滑。
本文的样本为1994-2010年30个省市自治区的面板数据（未包括重庆）。利息率和人民币实际汇率数据来源于世界银行数据库，人口结构数据来源于《中国人口统计年鉴》以及《中国人口和就业统计年鉴》，乡村居民人口数来源于《中国农村统计年鉴》，其余数据均来源于《中国统计年鉴》或者由此计算得到。为消除异方差，实证中除经济增长率（部分年份为负值）和时间虚拟变量外，其余变量均进行了对数化处理。
（三）计量回归结果
下表报告了使用工具变量法进行的二阶段GMM估计结果：
1.人口抚育负担对储蓄存在显著影响，且在1%显著性水平上通过了检验，少儿人口比重增加时，居民储蓄率不减反增，似乎有悖于经典的LC-PH假说。笔者以为其主要原因有二：第一，古典经济学过于强调劳动供给的外生性，认为劳动供给固定不变，后来的真实经济周期理论（RBC）对此进行了修正，认为工作与闲暇之际存在替代关系，当家庭中的收入减少或者负担增加时他们可能选择增加劳动供给，以维持一个不变的储蓄率。第二，家庭中少儿人口增加后，其需求结构出现调整，支出重心由一般的生活必需品转向教育，支出的时间模式亦将后移。所以当期少儿人口比重的增加，意味着家庭在未来将有一笔数额较大的教育支出，家庭由此选择削减当期消费，以满足未来支出需要，从这一点来看，它又恰恰吻合了生命周期理论的内涵。少儿人口抚育负担与投资之间存在负相关关系，由于少儿人口的增加，劳动适龄人口的相对减少，与之相配套的物质资本投资萎缩。经常项目余额作为国内储蓄投资的缺口，当少儿人口年龄结构的变化引起了高储蓄，而投资又不足以吸收时，经常项目呈现顺差。
2.老年人口抚育负担对储蓄、投资和经常项目的影响与生命周期理论是吻合的。中国老年人口比重的增加消解储蓄的机制其特殊性可能还在于，城镇居民因社会养老保险制度相对健全，因此对于其子女来说可能不构成一种负担，也就不会影响到年轻一代的劳动供给决策，而对于农村居民来说，由于养老保险制度覆盖面、保障程度等限制，其养老主要靠子女和自身的储蓄，而在子女经济能力有限的情况下，老人往往是维持低水平消费均衡；而在人口老年化、高龄化的背景下，老年人口对健康、医疗卫生的服务性需求激增，“银发市场”成为一道独特的风景，社会投资亦趋增。与此同时，人口老年化的降临，劳动适龄人口的下挫导致社会创新不足，社会总产出滑入增长缓慢的轨道，经常项目余额减少。当我们把少儿人口抚育负担与老年人口抚育负担合并后，发现总人口抚育负担与投资以及经常项目余额呈负相关关系，且在1%水平上通过了显著性检验，据此我们可以认为中国的高投资和高顺差部分是因为中国不断下行的人口抚育负担所致。
3.作为一种前瞻性因素（forard-looking），人均预期寿命对储蓄的影响显著为正，且在不同模型下保持了较高的稳定性。由于我国的退休年龄是刚性的，人均预期寿命的延长，意味着个体在退休后将有更长时间的非工作期和更大的消耗，从而需要进行更多的储蓄。此外，居民收入增长率，城镇化水平、外商直接额投资、人民币实际汇率等因素对于中国的内外部失衡亦具有重要影响，检验系数在10%水平上通过了显著性检验。GMM估计方法的有效性取决于所使用的工具变量是否是外生的，Sargan过度识别检验的p值为1，表明工具变量集是联合有效的；样本的残差序列相关性检验表明，差分后的残差只存在一阶序列相关而无二阶序列相关性，因此估计的结果可以断定原模型的误差项无序列相关，以上检验均表明我们模型的识别是恰当的。
五、结论性评述
基于人口结构视角，本文从理论与实证两方面解读了中国经济内部高储蓄、高投资，外部高顺差相互耦合的原因。我们发现，少儿人口抚育负担、老年人口抚育负担、人均预期寿命等因素对储蓄、投资和经常项目余额均存在显著影响，表明人口因素是构成中国经济失衡的因素之一。在当前国内消费低迷、出口受挫的背景下，如何从人口方面扩大消费、启动内需，对于经济可持续增长具有重要意义。本文的***策涵义如下：
1.劳动适龄人口是一个社会中消费的“主力***”，在中国当前“橄榄形”人口结构下，挖掘劳动适龄人口消费潜力，培育其新的消费热点对于撬动内需具有重要意义。研究表明，我国已经进入消费结构升级换代时期，消费方式逐步由生产型向发展型和享受型转变，我们应充分利用这一契机，适时引导劳动适龄人口将消费重心转向收入需求弹性较高的汽车、教育、医疗、旅游、电信、家庭娱乐等现代产品和服务，通过消费结构的升级来扩大内需。
年龄结构篇4
(一)模型设定主要就居民消费与城镇化和人口年龄结构的关系进行实证研究。以居民消费为因变量，基本解释变量为城镇化与人口年龄结构。设立以下基本的计量模型。其中，i代表我国各个省份，t代表年份;被解释变量CONS代表居民消费，用居民消费率表示，其计算公式为居民消费支出/支出法地区生产总值;URB代表城镇化，鉴于数据的准确性和易获取性，采用计算公式为城镇人口/各省总人口;CDR和ODR代表人口年龄结构，分别为少儿抚养比和老年抚养比;εi，t表示随机误差项;β，χ，δ，代表待估计的参数。Xit表示其他控制变量的向量;由于影响居民消费需求的因素较多，参考已有的研究，选择主要控制变量如下:考虑到通货膨胀会改变居民的消费水平和储蓄的决策，选取居民消费价格指数(CPI)，代表通货膨胀水平;根据凯恩斯的边际消费倾向递减规律，收入差距过大必将对居民消费会产生一定的影响，选取城乡收入差距(GAP)代表居民的收入差距;根据消费理论和现实基础，消费受到收入的影响，居民消费率不仅与收入增长率有关，还与当期的收入有关，鉴于数据的易获得性，文章采用地区人均实际GDP的对数(lnRPGDP)代表居民的当期收入，用人均实际GDP的增长率(RGDPI)代表居民收入增长率。ξi代表地区非观测效应，即不随时间变化的地区固定效应，反映了一些无法观察的地区差异性变量的影响;ηt代表时间非观测效应，即不随地区变化的时间固定效应，反映了不同年份***策对消费的影响;2008年发生了金融危机，为了拉动经济增长，我国采取了一系列刺激内需的***策措施。为此通过引入时间虚拟变量(DUMMY)使模型更加接近现实情况，在2008年以前，DUMMY值为0，2008年以后，其值为1。
(二)数据来源及描述在计算城镇化水平时，由于统计口径的调整以及多个省区在2005年将人口调整为常住人口，为了数据的准确性，选取2005年—2012年作为样本期，截面为中国大陆30个省份(因数据不完整，没有纳入)，并分东、中、西部三大地区①。居民消费率数据来源于2006年—2013年《中国统计年鉴》;城镇化率数据来源于《2013年中国统计年鉴》;2010年的人口年龄结构数据来自《中国2010年人口普查资料》，其他年份的数据来自历年《中国统计年鉴》;消费价格指数和人均实际生产总值均以2005年为基期计算所得;其他数据均来源于历年的《中国统计年鉴》以及各省《统计年鉴》。表1给出了各个变量的统计性描述。从表1数据可以看出，虽然东部地区的城镇化水平要明显高于中西部地区，且远远高于全国平均水平，但是其居民消费水平却低于中西部地区和全国水平。为此，将以散点***的形式来具体呈现两者之间的关系。从***1中的散点***中可以看出，居民消费率与城镇化水平存在一种非线性的正U型关系。在城镇化水平较低时，居民消费率随着城镇化的提高而降低;在城镇化发展到一定水平时，居民消费率随着城镇化水平的上升而提高。因此，尝试在计量模型中添加城镇化的二次项，探究城镇化是如何影响居民消费需求。在人口年龄结构方面，关于少儿抚养比，东部地区最低，中部其次，西部地区最高，其原因可能是由于东部地区较高的经济发展水平和较为开放的生育观念;对于老年抚养比，三个地区基本保持相同水平。为了从大体上描述城镇化和人口年龄结构与居民消费之间的关系，给出了两者之间的散点***。从***2和***3的散点***可以看出，少儿抚养比与居民消费率存在一种正相关系，少儿抚养比的提高会增加居民消费，少儿抚养比的降低会减少居民消费。而老年抚养比与居民消费率的拟合曲线近似一条直线，其对居民消费的作用不明显。在城乡收入差距方面，东部和中部地区水平相当，而西部地区的城乡收入差距要略高;关于人均实际生产总值增长幅度，中西部地区要明显高于东部地区，这证明次发达地区经济更具有发展潜力;东中西部人均实际生产总值的对数符合我国目前的经济发展实际。
(三)估计方法由于居民在长期的消费实践中会形成消费习惯，前期的消费对当期消费会产生影响，居民消费存在棘轮效应，将上期居民消费量作为被解释变量加入到模型中，构建动态面板数据模型。由于在动态面板中普遍存在自相关、异方差和个体效应。Arellano和Bover［15］(1995)与Blundell和Bond［16］(1998)在相关研究中提出，动态面板数据广义矩估计方法(GMMforDynamicPanelData)一方面能够控制个体效应，另一方面可以通过使用解释变量的滞后项作为工具变量来解决解释变量的内生性问题。居民消费率和一些解释变量之间可能是同时决定的，动态面板GMM估计通过选择合适的工具变量可以有效控制解释变量的内生性问题;当不可观察的变量与解释变量相关，或是遗漏了某些个影响因素时，GMM使用差分转换数据还可以克服遗漏变量问题。为此，采用动态面板GMM估计方法是合适的，而静态面板估计会使得结果产生偏误。差分GMM估计法可以通过对模型进行一阶差分来处理“动态面板偏差”(dynamicpanelbias)问题。但差分GMM估计必须满足两个前提条件:回归方程的随机误差项εi，t不存在自相关;以及内生解释变量具有弱外生性。由于差分GMM的缺点是无法估计个体效应ξi的系数以及可能导致弱工具变量问题，Blundell＆Bond(1998)将差分方程与水平方程作为一个系统进行广义矩估计，被称为“系统GMM”(SystemGMM)。系统GMM的优点是可以提高估计的效率，并且可以估计不随时间变化的变量的系数。其缺点是，必须要假定被解释变量的一阶差分滞后项与个体效应无关。一般情况下，系统GMM的估计方法要优于差分GMM的估计方法。系统GMM法又可分为一步法(one－stepsystemGMM)和两步法(two－stepsystemGMM)估计。相对于一步法，二步法估计不容易受到异方差的干扰。鉴于此，采取二步法进行估计。为了检验工具变量是否有效，借鉴Arellano和Bover(1995)和Blundell和Bond(1998)的研究，进行Sargan检验，其原假设是模型过度识别约束有效;另外还需要对随机误差项的一阶和二阶序列自相关进行检验，其原假设是随机扰动项不存在自相关。
二、实证结果与分析
在使用模型(2)进行估计之前，按照大多数研究的做法，首先研究居民消费与城镇化以及少儿抚养比与老年抚养比之间的线性关系，其具体形式为。文章分别采取差分GMM方法和系统GMM方法进行对比分析，实证结果见表2。表2给出了全国水平动态面板的差分和系统GMM估计结果，模型(1)和模型(2)分别是不加和加入控制变量的差分GMM估计结果，模型(3)和模型(4)分别是不加和加入控制变量的系统GMM估计结果。可以看到，模型(1)至模型(2)都通过了Sargan检验，说明模型所选取的工具变量是有效的。且模型(1)和模型(2)的一阶差分的残差只存在一阶序列相关，而不存在高阶序列相关，差分GMM估计结果不能拒绝模型中“随机扰动项不存在自相关”的原假设，说明差分GMM的估计量是一致的，模型(1)和模型(2)都是合适的。在系数GMM估计方面，滞后一期的居民消费率估计系数的符号为正，说明居民的消费习惯对居民消费产生较为显著的影响。原因可能是中国自古崇尚节俭，这种消费习惯是导致目前我国居民消费不足而储蓄增加的一个非常重要的原因。在未加入控制变量的条件下，URB的估计系数为负，且在10%的水平下未通过显著性检验，而在加入了所有控制变量以后，URB在5%的显著水平下通过了检验，且符号为正，说明在加入控制变量以后，模型得到了优化，所选取的控制变量是有效的。就人口年龄结构而言，在模型(1)和模型(2)中，CDR都在1%的显著性水平下通过了检验，且符号为正，说明就全国水平而言，少儿抚养比的提高会增加居民的消费需求，其原因可能是少儿没有参加工作，是家庭和社会净投入。在加入了所有控制变量滞后，ODR在1%的显著性水平下通过了检验，且符号为负，说明老年抚养比的提高会阻碍居民消费的提高，其原因可能一方面是老年人到了退休年龄仍然在工作，另一方面老年人崇尚节俭，开支较小。我国的少儿抚养比从1982年实施计划生育的54.6%一直下降到2012年的22.2%，而老年抚养比从1982年的8%上升到2012年的12.7%，少儿抚养比的下降和老年抚养比的增加同时降低了居民的消费需求拉动力。此外，我们也发现2008年时间虚拟变量的估计结果显著，表明金融危机对居民消费具有一定程度的影响。由于系统GMM方法能够解决模型内生性问题和遗漏变量问题，文章给出了系统GMM法的估计结果———模型(3)和模型(4)，两个模型都通过了Sargan检验和扰动项无二阶序列相关检验。在系数估计方面，与差分GMM估计法相比，不管是显著性水平还是符号，两者的差别不大，但是系统GMM法的Sargan检验值要明显高于差分GMM法，尤其是在加入控制变量以后，说明系统GMM的估计方法更有效率。鉴于此，文章在后文全部采用GMM估计法进行估计。综合上述分析，城镇化与居民消费之间呈正向关系，目前的人口年龄结构与居民消费呈负向关系。但是从散点***1中可以看出，城镇化与居民消费之间并不是正向关系，而是在起初阶段时呈现负向关系。鉴于此，文章采用模型(2)进行估计，即加入城镇化的二次项，分析城镇化对居民消费的影响形式，估计结果见表3。模型(1)到模型(5)均是采用系统GMM方法的估计结果，可以看出，在依次加入控制变量以后，模型全部通过了Sargan检验和随机扰动项无自相关检验。在所研究的变量中，除了ODR的显著性水平没有全部通过以外，其他变量的显著性水平都非常高。且少儿抚养比与老年抚养比的系数符号与前文分析一致。在模型(1)到模型(5)中可以看出，模型(5)的Sargan值最大，模型(5)估计结果更为准确。根据模型(1)～(5)计算出城镇化拐点分别为56.8%、56.23%、50.17%、51.47%和42.42%。由此可以得出，城镇化对居民消费并非简单的正向关系，而是存在正U型关系。这可能是由于在城镇化初期，住房支出占去居民大部分的收入，居民不得不减少其他方面的消费，居民消费率在城镇化前期一直是下降的。而当城镇化发展到一定成熟阶段，大部分居民住房问题得到解决，收入预期得到提高，居民会增加消费。这就不难解释近些年来我国居民消费率持续下降的原因，在城镇化初期，城镇化与人口年龄结构的双重负作用，是居民消费率下降的主要原因。2010年，我国的城镇化水平突破50%，已经接近拐点水平，城镇化的持续发展会提高居民的消费率。
在分析全国居民消费下降的原因的基础之上，尝试研究居民消费在不同地区之间的差异。为了探讨影响居民消费的区域差异，文章分别从东部、中部和西部进行模型的估计。在进行模型估计之前，分别对东部、中部和西部居民消费与城镇化分别进行关系散点***分析(散点***略)，结果表明不存在明显U型关系。因此文章建立线性模型进行估计，估计结果如表4所示。由于系统GMM法要优于差分GMM的估计方法，因此东中西部地区均采用系统GMM估计法进行估计。由表4可知，所有模型均通过了Sargan检验，表明所选取的工具变量是有效的，且一阶差分的存在一阶序列相关，而没有高阶序列相关，从而我们不能拒绝水平的残差序列不存在序列相关的原假设。在所有模型中，各地区居民消费率的滞后一期仍然显著影响着居民的当期消费。收入差距(GAP)没有出现在模型估计结果中，可能因为收入差距对居民消费需求不是简单线性关系，也可能不同省份城乡收入差距对居民消费影响特征不同。这与刘厚莲(2013)实证结果为城乡实际收入差距与居民消费需求呈现倒U型关系相一致。地区人均实际GDP的对数(lnRPGDP)对居民消费影响也不确定，可能是居民消费支出主要受受上期可支配收入影响，更有可能是各地区居民可支配收入占地区GDP比例不尽相同，通过人均GDP测算一个地区居民可支配收入可能不准确。例如:主要是靠投资拉动和能源消耗为主，投资主体主要是央企和大国企，这样的模式导致GDP确实很大，但老百姓从中取得的收入比重不会太高，这也就是外界通常所说的“只长骨头不长肉”;相反，广东、福建、浙江等地以轻工业为主，非公经济占比较高，GDP增长与居民收入的关联度也比较高，也就是“藏富于民”。在东部地区，URB的估计系数在5%的水平下显著为正，其系数值为0.142，说明城镇化率为增加1%，居民消费率会随之增加0.142个百分点。
东部地区城镇化的平均水平为62.39%，已超过拐点水平，城镇化的继续发展会促进居民消费的提高，这与上文的分析相符合。在人口年龄结构方面，少儿抚养比没有通过显著性检验，但其符号为正，说明在东部地区少儿抚养比对居民消费率起推动作用。老年人口抚养比在1%的显著性水平下通过了检验，其值为－0.3969，说明老年抚养比每增加1%，居民消费率会随之下降0.3969个百点。人口年龄结构在东部地区的作用效果与全国水平类似。就中西部而言，城镇化对居民消费的促进作用并不显著。中部和西部地区城镇化的平均水平分别为45.43%和41%，均位于拐点的左端。在城镇化初期，居民首要问题的是住房问题。住房占去居民大部分的消费开支，从而缩减居民在其他方面消费的开支。在人口年龄结构方面，中部地区少儿抚养比和老年抚养比对居民消费的影响都显著为正，西部地区老年抚养比虽然没有通过显著性检验，但其作用效果与中部地区类似，而与东部地区相反。究其原因可能有两方面:一是随着中西部生活水平提升，随着城镇化推进，越来越多老年人开始关注自身健康，增加医疗保健开支，二是中西部老年人收入比东部地区低;两者导致老年人口比重上升，提升居民消费比重。为了给出更加准确的解释，给出中西部居民医疗保健消费支出的不同。在医疗保健方面，中西部地区城镇和农村的消费支出占比都要高于东部地区，这与中西部的经济发展水平和医疗保障水平有关，医疗保障水平低会增加居民对医疗保健的投入。以上是基于东中西部地区分析城镇化和人口年龄结构对居民消费率的影响。可以看出，在东部地区，城镇化的持续发展会推动居民消费率的提高，而在中西部地区，其作用效果并不显著甚至其阻碍作用。在人口年龄结构方面，少儿抚养比在东中西部都起推动作用，而老年人口抚养比在东部地区起阻碍作用，而在中西部地区起一定的推动作用。
三、结论与建议
年龄结构篇5
一、近年来我市科级领导班子年龄结构的基本情况
近些年来，我市以建设高素质领导干部队伍为目标，认真贯彻中央干部队伍“四化”方针和德才兼备原则，大力推进干部队伍年轻化，不断深化干部人事制度改革，通过采取一系列有效措施，注重班子内部成员的优化组合，使科级领导班子结构发生了较大变化，整体素质明显提高。
(一)乡镇领导班子年龄结构概况：我市从20xx年乡(镇)******换届以来，全市21个乡(镇、街道)******班子238名成员中，35岁以下42人，40岁以下142人，占班子成员总数的59.6%。其中，30岁以下4名，占班子成员总数的1.6%。我市乡镇领导班子的年轻化配备，使我市乡镇领导干部的平均年龄较换届前降低了1.9岁(平均年龄37岁)。
表(1)乡(镇、街道)领导班子年龄结构分布情况表
年龄 30岁以下 31-35 36-40 41-45 46-50 51岁
以上
人数 4 38 100 64 21 11
所占
比例 1.6% 15.9% 42% 26.9% 8.8% 4.6%
(二)市直领导班子年龄结构概括：全市73个市直******班子309名成员中，30岁以下5人，40岁以下86人，41-45岁101人，占班子成员总数的32.7%， 51岁以上46人。
表(2)市直领导班子年龄结构分布情况表
年龄 30岁以下 31-35 36-40 41-45 46-50 51岁
以上
人数 5 14 67 101 76 46
所占
比例 1.6% 4.5% 21.7% 32.7% 24.6% 14.9%
从以上两张表中可以看出，我市乡镇领导班子以36—40岁为主体，市直领导班子以41—45岁为主体。全市科级领导班子36—45岁干部所占比例呈明显提高，51岁以上干部所占比例明显下降。总体看我市科级领导班子基本形成了以36至45岁左右干部为主体的梯次年龄结构。
二、领导班子年龄结构方面存在的问题及原因
经过全面仔细地分析领导班子的年龄数据，我市科级领导班子年龄结构不断趋于合理和优化，但仍然存在一些问题，其主要表现在以下三个方面：
一是少数科级领导班子年龄结构分布不均匀，年龄断层的问题还比较突出。我市科级领导班子平均年龄为37.8岁，绝大部分是60年代末和70年代初出生的;547名科级领导班子成员中，年龄在42岁左右的干部占了一半，而30岁以下干部人数偏少、比例偏低在一定程度上造成了干部年龄的断层。
二是少数科级领导干部走进年龄误区，滋生浮躁情绪。少数年纪偏大的干部抱着“船到码头车到站”的想法，认为自己既然已经升迁无望，于是便降低了对工作的要求，安于现状。少数年轻干部认为自己早晚要“接班”，沉醉于自身的年龄优势沾沾自喜，浮躁自满，不愿继续艰苦奋斗、刻苦工作。个别年轻干部还认为如果在某个年龄段上得不到提拔就前途无望了，于是产生了急功近利的倾向和投机心理，影响了工作的积极性。
三是少数年龄段干部***治理论素养不高，破解难题的能力不强。如有些新进领导班子的年轻干部，由于领导经验欠缺，缺乏工作经历等方面因素，在实践中难以干出群众满意的成绩，也难以达到组织上期望的成绩，在一定程度上影响了群众的认可度。
造成上述问题的原因有多个方面，既有历史的原因，也有机制上的不完善。归纳起来，主要有以下三个方面：
第一，干部的“进口”较窄，可用“资源”较缺乏。因《公务员法》规定，每年仅在有限编制范围内计划申报招录定额公务员，干部资源较缺乏，同时事业单位干部提拔又受到一定限制，而事业编干部在干部总量上占了大多数，因此难以从更广泛的渠道发现培养人才。干部“进口”较窄，可培养、选拔的范围比较小，在一定程度上导致“矮子中选高个”现象，从而影响干部的年龄结构。
第二，干部的“出口”较少，流动不畅，结构很难优化。20xx年机构改革以来，乡镇合并，职数精减，如我市乡镇由原来的21个减少到现在的18个，一些领导干部难以安置，使年轻干部很难有进步的空间。市直 部门领导班子成员中年龄最大的只有54岁，按照现行***策，意味着6年内都少有空缺，年长的干部退不出，年轻的干部上不来。加上干部交流渠道单一，下派多，上调少，影响了科级领导班子的年龄结构。
第三，一些年龄偏大的干部难以提拔重用。按照有关规定，我市的领导职数是固定的，且主任科员、副主任科员等非领导职数只有市直单位才能配备，乡镇不能配备，这使大多数年龄偏大的干部选拔和使用受到一定限制，而这部分干部的素质较高、能力较强、经验较丰富，因年龄关系而难以晋升职务，这一情况的发生在一定程度上导致部分领导人才的浪费，影响了领导班子年龄梯次结构。
三、对策建议
(一)正确理解、全面贯彻***的干部路线和方针***策。严格执行中央对各级领导班子年龄结构做出的明确要求，不要随意“加码”，不能搞“一刀切”。要按照干部队伍“四化”方针和德才兼备原则选拔任用干部，不唯年龄，不拘一格，大力选拔优秀人才，让各年龄段的干部***治上有奔头，工作上有劲头。在领导班子中实行老中青相结合的梯次配备，形成合理的年龄结构。要不断改进年轻干部培养选拔工作，努力实现干部选拔配备工作的科学化。不能把“年轻化”等同于“青年化”，要综合考虑领导班子建设的各方面因素和要求，切实增强领导班子的整体功能。
年龄结构篇6
关键词：Leff模型的提出 Leff模型的发展 数据选取
引言
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***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***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***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。
参考文献：
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11.Miles D..Modelling the impact of demographic change upon the economy[J]. Econ j，1999
年龄结构篇7
【关键词】生命周期假说；年龄结构；性别比；消费
人口年龄结构和消费的研究是建立在“生命周期假说”（LCH）的基础上。据LCH，一个国家的边际消费倾向与其人口年龄结构有关。如果年轻人和老年人的比例增加，社会的边际消费倾向会提高，如果中年人的比例越大，则MPC将减少。
一、数据选取
本文选取了在1980～2010期间，关于美国和中国人口特征（性别比、人口年龄结构）和消费方面的数据。数据来自EPS全球统计数据库的世界经济数据库和全球宏观经济数据库。
二、变量
本文中，被解释变量是最终消费。解释变量是人口特征的相关变量，可以分为两部分：少儿抚养比（CDR）和老年赡养负担（ODR），作为人口年龄结构的变量；性别比。另外，消费还会受到除人口因素之外的其他因素的影响，有必要选择其他变量，如利率，通货膨胀率，DPI，基尼系数。
三、模型设计
通过多元线性回归检验人口年龄结构、性别比对消费的影响，模型如下所示CONt=α+β·CONt-1+γ·CDRt+φ·ODRt+λ·RIt+ψ·AIt+ρ·IRt+θ·URt+μt，CONt和CONt-1分别是第t期和t-1期的消费，CDRt是少儿URt抚养比，ODRt是老年赡养负担，RIt是实际利率，AIt是人均收入，IRt是通胀率，URt是基尼系数，Ut是扰动项。
四、实证结果
为了避免伪回归，对数据进行处理，保证其平稳性，用处理后的数据进行回归。回归结果中CDR，ODR和SR的系数均为负。如果少儿占劳动人口的比例增加1％，消费量将减少0.79％。这一结果与LCH的观点矛盾。这种现象的一个合理的解释是流动性约束。至于为什么ODR的系数是不显着，也许是由于消费在很大程度上是取决于当前收入而不是长期收入。因此，中国的数据并不支持LCH的观点。在控制人口增长之后，正的SR系数表明，妇女往往比男性消费更多，这是与现实相一致。
对美国的数据进行回归。结果显示，CDR的系数为正，这意味着，随着儿童人口的增加，消费量将增加。它说明在美国，流动性约束的影响是非常小的。SR的系数也为正，这表明，即使在美国，女性也比男性消费得多。另外，无论是在美国和在中国的ODR的系数都为负。可能是因为要留遗产给子女或以前无计划的消费使老年之后用来消费的收入变少。
五、总结
在中国，由于流动性约束的存在，儿童人口的增加引起消费下降。然而，在美国，情况就不同了。此外，在这两个国家的老人的比例负消费都是负相关，这与LCH的观点相反。最后，这两个国家的数据都证明了女性比男性消费更多。
参 考 文 献
年龄结构篇8
领导班子年龄结构和干部任职年限合理化问题调研思考
全国组织工作会议指出，要认真研究解决领导班子年龄结构和干部任职年限合理化问题。年龄结构作为领导班子的重要构成要素之一，梯次配备能够促进班子内部经验、精力等方面互补，增强整体工作效能；年龄界限作为对干部任职的基本要求之一，合理划分能够促使干部在最佳年龄施展才能，充分发挥各个年龄段干部的优势和作用。本文结合贯彻落实相关***策的实践，就实现领导班子年龄结构和干部任职年限合理化问题提几点粗浅的意见、建议。
一、存在的问题
近年来，各地***不断探索改善领导班子年龄结构和干部任职年龄界限合理化工作，取得了一定成效，但也还存在一些不容忽视的矛盾和问题。
一是领导班子年龄结构呈现出木桶型、疙瘩型的状况。当前，各级******领导班子普遍存在年龄结构要么上下一般粗，基本上是“木桶”形状；要么“疙瘩”式分布不均匀，年龄扎堆、年龄老化、年龄断层的问题比较突出。在我市，市级******班子14名成员平均年龄为44岁，全部是60年代出生的，最小的39岁；554名科级领导班子成员中，年龄在45岁左右的干部占二分之一，35岁以下的年轻干部只有44名，仅占8。
二是部分结构型干部质量不高，公认度不够。有些按年龄杠杠硬框进领导班子的年轻干部，实践证明并不全是最优秀的，没有干出群众满意的成绩，也没有达到组织上期望的效果，以至于部分干部和群众对***的干部***策产生了怀疑，甚至提出了质疑。同时，在一定程度上挫伤了其他年龄段干部的积极性。
三是部分年龄偏大的干部工作激情提前衰退。干部任职年龄界限上的“一刀切”，使一些年富力强、工作敬业、业绩突出、群众公认的干部不得不退出领导岗位；相反，一些工作不思进取、敬业精神衰退、能力比较平庸的干部，因为年龄未到，还占据着领导岗位。实际上，干部的活力、积极性跟年龄没有必然联系，干部的激情在一定程度上主要取决于干部任职年龄界限，当规定干部60岁才退出领导岗位时，他55岁都还有激情，但当规定干部50岁就要退出领导岗位时，他可能48岁时就没有激情了。
二、原因分析
造成上述问题的原因有多个方面，既有历史的原因，也有机制上的不完善，还有地方在干部选拔任用工作中自身存在的不足。归纳起来，主要有以下四个方面：
第一，只注重换届时的掌握，而忽略平时的把关，使领导班子年龄结构没能保持动态的合理化配备。即使是换届时，往往也只对年轻干部职数作出硬性规定，而对其他年龄段的干部并没有明确要求。平常调整干部基本上是论资排辈、上级下派和以票定人，既没有严格注意领导班子年龄结构的合理配备，也没有高度重视对各个年龄段干部的选拔、培养和储备，导致换届时为了满足年龄结构上的硬性要求，往往是“矮子里面挑将***”。
第二，干部选拔任用中的民主不够，使领导班子的结构质量难以保证。一方面选拔的范围越来越小，对象越来越少。过去，干部可以从国有企业、事业单位优秀分子中选拔，现在实行公务员登记以后，这部分人才受到身份限制，难以进入地方******领导班子。干部选拔面窄了，质量自然受到影响。另一方面，选拔的方式不够科学，没有反映真正意义上的民主。比如，当前干部民主推荐的范围虽然不断扩大，但实际操作中仍然存在大量知情的人参与不了，参与的人大多又不知情的情况，看似尊重了民意，其实没有反映出真正的民意。众所周知，最了解干部的、与干部“亲密”接触的是其服务对象，而服务对象在参与推荐人员中所占比例很小。这就容易使那些天天埋头苦干、真抓实干的干部得票不高，使民主的真实性大打折扣。
第三，干部的出口不多，流动不畅，结构很难优化。这些年，基层的机构改革不断，乡镇合并，职数精减，干部出口越来越小。我市乡镇连续三次机构改革，领导职数由原来的17个乡镇301个减少到现在的10个乡镇80个，大量退出领导班子的干部无法安置，使年轻干部很难有进步的空间。市直部门领导班子成员中年龄最大的只有52岁，按照现行***策，意味着8年内都少有空缺，年长的干部退不出，年轻的干部就上不来。加上干部交流渠道单一，下派多，上调少，也进一步加重了基层干部的积压和结构失衡。
第四，对中老年龄段的干部在领导班子中的比例结构没有明确要求。在实际工作中，执行干部年龄***策存在片面倾向，对年轻干部比例和职数抠得比较紧，对其他年龄段干部的选拔和使用重视不够。而这部分干部在整个干部队伍中又处于“多数人”的位置，是支柱和中坚力量，如果这部分干部长期得不到重视，工作自然没有激情，班子也就缺少活力。“年轻干部是个宝，中年干部提不了，年长干部到站了”的顺口溜，就反映了这种现象。
三、对策和建议
1、对领导班子年龄结构要实行全过程监控
领导班子年龄结构和干部任职年限合理化问题。不仅换届时要严格考虑年龄的梯次配备，平时每次干部调整，都要充分考虑年龄结构的合理化，确保领导班子年龄始终保持动态的梯次化结构。要根据各个层次领导班子的实际情况，对年龄结构梯次配备作出相应的硬性规定，提出一套标准，制定较为科学的模型。比如，对县级******班子，可实行3：4：3的年龄结构，即35岁左右的占30，40岁左右的占40，45岁左右的占30。对乡镇领导班子，目前实行2：4：4的结构配备比较好，即30岁左右的20，35岁左右的40，40岁左右的40。因为农村正处在矛盾的高发期，需要大量有实际经验的干部，才能确保基层稳定。具体调整过程中，在符合模型规定的基础上，严格按照各年龄段配备人数要求和比例，缺哪个年龄段，就补哪个年龄段的干部。这样，有利于调动各个年龄段干部的积极性，提高领导班子的整体效能。
2、要有效扩大干部选拔任用中的民主。经济工作讲求数量和质量，干部工作也是一样，既要讲比例协调，更要讲干部质量。一是打破干部的身份界限，在更大范围选拔干部。在很多发达国家，启用人才不论身份，只要综合素质高、执***理念先进、群众拥护，就可能当选市长、州长，甚至总统。我们在选拔干部时，也应借鉴这些人类文明的成果，比如将企事业单位中懂经济的人才纳入视野，不拘一格使用，增强***和***府对经济领域的领导力。二是保障民主推举的真实性，让知情人选人。要进一步扩大基层干部群众在干部选任上的知情权和参与权，参加民主推举的对象要大量吸收了解真实情况的有关人员，防止出现单纯凭印象、凭档案资料来评价和推举干部的现象。比如，推举一名县处级干部，上级领导班子推荐票的权重应占30，同级别干部推荐票的权重应占30，干部所服务对象推荐票的权重应占40。这样选的干部，才会让领导放心，干部服气，群众满意。三是完善干部业绩认定方式，建立一套科学的实绩考核和评价机制，防止出现“王婆卖瓜，自卖自夸”，凭述职报告打印象分的现象。
年龄结构篇9
叶阿忠，男，福建三明人，福州大学经济与管理学院博士生导师，教授，研究方向：计量经济。
陈生明，男，福建福清人，福州大学经济与管理学院硕士研究生，研究方向：计量经济与区域经济。
摘要：伴随改革开放30多年来不断加快的经济增长，我国的人口年龄结构在悄然发生变化，然而城镇居民消费率却不断下降。文章基于中国30个省份1997-2012年的面板数据，利用面板半参数计量经济模型对人口年龄结构与居民消费之间的关系进行了实证研究。结果表明，中国儿童抚养系数对居民消费具有正的影响；中国老年抚养系数的变化对居民消费呈现先抑后扬的影响，在此基础上，本文就如何扩大内需，中国城镇居民的消费改善提出***策和建议。
关键词：儿童抚养比；老年抚养比；居民消费率；面板半参数计量经济模型
一、引言
2013年，中国的国内生产总值已达到5.7万亿美元，人均国内生产总值超过6600亿美元，跃升至中等收入国家，根据世界银行在2013年的数据显示，中国的居民消费率尚处于世界偏低水平。从1993年确立社会主义市场经济制度以来，中国的国内生产总值快速增长，与此同时也带来了居民收入的稳步上升，但与此形成鲜明对比的是我国居民消费率呈现长期的下降趋势，根据中国社科院的《社会蓝皮书》显示居民消费率从1997年的43.3%到2012年的32.9%，年均下降0.45个百分点。
20世纪70年代末，我国为实行改革开放，发展社会主义经济奠定基础，把实行计划生育，控制人口数量，提高人口素质确定为一项基本国策，但随着近三十年来生育率持续下降，我国人口年龄结构发生了较大变化，正逐步迈入老龄化社会，生育率低、人口结构老化、社保制度滞后已成未来发展的重大隐患，人口老龄化特征在不断显现。莫迪利安尼的生命周期假说理论开启了研究社会不同年龄结构与居民消费之间关系的先河，该理论认为人们为了平衡一生的消费总是在年轻时储蓄，年老时依靠年轻时的储蓄消费。因此基于莫迪利安尼的生命周期假说的理论基础，有关我国人口结构变动与消费率的关系，国内外不少学者进行了实证研究。总体来看，国内外研究者对人口结构与消费/储蓄的关系有如下几种观点：
第一，老龄化有利于消费增长。Leff（1969）使用74个国家的截面数据，通过计量检验，认为社会存在较高的老年人口比例不利于储蓄的提高，换言之，对消费增长有正向促进作用。舒尔茨（2005）在生命周期储蓄理论基础上，使用16个亚洲国家和地区的面板数据，采用多种动态面板回归模型计量检验了人口年龄结构对储蓄率的影响，其研究结论支持了生命周期理论的观点。
第二，老龄化不利于消费增长。Modigliani & Cao（2004）采用中国1953～2000年时间序列数据，对人口老龄化与储蓄率的关系进行了计量检验，得出了人口老龄化是中国出现高储蓄的一个重要原因的结论。
五、实证结果与分析
为了进一步探讨我国人口年龄结构与城镇居民消费的关系，实证分析过程中，首先对城镇居民消费率和老人抚养比等解释变量进行了单位根检验和协整检验，然后通过比较面板固定效应与随机效应回归模型、固定效用半参数面板模型的3种模型，，来探究少儿抚养率、老人抚养比与城镇居民消费率的关系。
（一）单位根检验和协整检验
大多数面板数据在时间维度上是非平稳的，为了避免伪回归，需要对主要变量进行单位根检验和协整检验。本文利用LLC方法（2002）对各变量进行面板单位根检验。表1的检验结果表明ROC、GRPI、YD、R、INF、RUI和OD均为零阶单整。
（二）模型比较与估计结果
前两个回归结果显示：（1）少儿抚养比（YD）对城镇居民消费率（GRPI）影响系数显著为正，少儿抚养比每增加一个百分点，城镇居民消费率就相应增加0.76个百分点，由此可以看出，一个家庭新生儿数目的减少，父母经济负担减轻，家庭支出相应减少；（2）老年抚养比（OD）对城镇居民消费率（GRPI）的影响系数为负，但其影响非显著，其原因在于老人的消费偏好相比于中青年阶段较为保守，由于我国的养老制度和社会保障制度并不完善，因此刚步入老龄阶段的老人更倾向于储蓄而非消费，因此在这一阶段，社会老龄化的增加会对整个社会消费带来正向作用。（3）此外，其他解释变量对居民消费率的影响。实际利率R与居民消费率呈正向关系。但由于我国在（1989年-2012）年间的样本期间实际利率在零附近上下波动，因而总体而言实际利率的变动对居民消费率的影响并不显著。
老年抚养比是本文重点考察的变量，前两个回归结果显示代表老年抚养比的OD对城镇居民消费率的影响并不显著，那么老年抚养比和居民消费率之间没有关系吗？显然不是，本文尝试使用固定效应半参数面板计量模型来做进一步的调整，采用Epanechnikov核函数和固定窗宽局部线性工具变量估计，并通过R、Eviews、Matlab和Gauss软件来实现半参数面板滞后模型估计。
其中偏导数***的横坐标表示人才外流变量RMit；纵坐标表示其对技术创新的偏导数（・）RMit，即为每提高一个单位的人才外流量引起技术创新能力的变化率。
从***1可以看出：（1）整体上，老年抚养比对居民消费呈现先抑制后促进的影响，当OD接近16，当老年抚养比低于OD时，偏导数值为负，但随着老年抚养比越来越高，社会老龄化人口规模不断扩大对城镇居民消费的促进作用将越来越大，此时老年抚养比的正效应一直大于负效应。其原因在于，当一个社会步入老龄阶段时，老年人口上升，人口红利减少，社会用于积累和投资的产出就会减少，未来的人均收入就会降低，从而抑制消费增长。
六、结论与建议
通过对我国人口年龄结构与居民消费关系的理论分析，并利用中国数据对若干相关问题进行了计量检验，可以得出如下结论：
第一，少儿抚养比的提高显著增加了城市居民和农村居民的消费支出；
第二，当一个社会在步入老龄化阶段之初，随着老龄人口的不断扩大，对整个社会的消费具有抑制作用，抑制作用会逐渐减弱，当老年抚养比超过一个特定值，即当老龄人口超过一定规模时，对社会的消费具有正向促进作用，因此，随着我国当前人口老龄化规模的不断扩大，其对我国城镇居民消费有正向的促进作用。基于此，笔者提出以下建议，加大对老年人的保障力度，完善老年人的养老保障和医疗保险体系，解决他们的后顾之忧，同时发展与老年人相关的娱乐健康产业，使他们愿意消费、乐于消费，只有这样，才能从根本上提升我国老年人的消费信心。（作者单位：福州大学经济与管理学院）
参考文献：
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年龄结构篇10
2010年四川人口总量较1953年的4434.38万人增加3607.37万人，年平均增加63.29万人，年均增长1.13%；14岁以下少年儿童人口和65岁及以上老年人口占人口总数的比例分别达到16.97%和10.95%，全省已经进入了老龄化社会行列。
人口数量及变动特点
人口数量现状：人口总数位居全国第四位
2010年第六次全国人口普查，四川省共登记常住人口8041.75万人，人口总数仅次于广东、山东和河南，位居全国第四位，约占全国人口总数的6.03%。其中，男性4082.78万人，占全省人口总数的51.19%；女性3958.97万人，占全省人口总数的48.81%。性比例男性较全国的50.77%低0.42个百分点，女性较全国的49.23%高0.42个百分点。性别比103.13，比全国平均水平低1.77。
人口数量变动特点：快速高速平稳低速负增长
2010年四川人口总量较1953年的4434.38万人（1953、1964、1982、1990年人口普查数据根据2010年的行***区划进行了调整，即不包括现重庆市人口）增加3607.37万人，年平均增加63.29万人，年均增长1.13%。结合六次普查间四川经济社会发展的不同状况，四川人口的发展过程可以划分为以下几个阶段。
第一阶段：人口快速增长（1953～1964年）
新中国成立后的15年间，我国经济社会发展经历了不同寻常的三个时期，四川人口的数量也出现了不同的变化：建国初期，社会安定，经济发展，人民的生活水平及医疗卫生条件不断得到改善。人口的发展也出现了新的特征，死亡率大幅度下降，出生率维持在较高水平，从而出现了人口自然增长率不断上升的人口快速增长状况；1959年至1961年，连续三年自然灾害，经济发展出现了波折，人民生活水平受到影响，致使人口死亡率突增，出生率锐减，自然增长率下降，人口数量减少；三年自然灾害过后，经济发展状况逐渐好转，人口发展不正常状态也迅速得到改变，人口死亡率开始大幅度下降，强烈的补偿性生育使人口出生率迅速回升，人口再次出现高增长。由于上述原因，这一阶段四川人口呈现出“波浪式”发展变化。11年间人口增加527.85万人，平均每年增加47.99万人，年均增长1.03%。
第二阶段：人口高速增长（1964～1982年）
1960年代中期，中国经济发展状况继续向好的方向转变，人口发展受自然条件及经济发展水平的影响状况得到改变，人口死亡率继续下降，人口出生率持续回升。特别是“”时期，四川人口发展出现了“无***府状态”，人口增长进入了建国以来前所未有的高峰期。进入1970年代中期，我国***府开始实行并陆续制定了计划生育***策，使人口高出生、高增长的势头得到迅速控制。人口出生率和自然增长率迅速下降，四川人口发展出现了根本性转变。尽管如此，这一阶段四川人口增长仍然较快。1982年比1964年增加人口2303.20万人，平均每年增加127.96万人，年平均增长2.14%。
第三阶段：人口平稳增长（1982～1990年）
1980年代，在计划生育***策更加完善并严格执行的同时，由于“第二次人口生育高峰”中出生的人口陆续进入生育年龄，加之1980年代初婚姻法的修改造成许多青年提前进入婚育行列，使得人口出生率出现回升。8年人口增加569.78万人，平均每年增加71.22万人，年平均增长0.95个百分点，增速较前一时期下降1.19个百分点。
第四阶段：人口低速增长（1990～2000年）
随着计划生育工作的不断加强，人口高出生状况得到控制，并持续稳步下降。2000年四川人口比1990年增加399.62万人，平均每年增加39.96万人，年平均增长0.50%，增速较前一时期下降约1倍。
第五阶段：人口缓慢减少（2000～2010年）
在严格执行计划生育***策和人口年龄结构变化的双重影响下，进入21世纪，四川人口出生率继续稳步下降。同时，随着经济体制改革的深入和市场机制作用的不断加强，人口流动的规模扩大。2010年第六次全国人口普查，四川流出省外人口达1050.55万人，比2000年普查时多356.77万人。因此，人口总量2010年较2000年减少193.08万人，平均每年减少19.31万人，年均减少0.24%。
人口年龄结构及变动特点
人口年龄结构现状：老年型
2010年四川人口平均年龄为37.39岁。其中，男性为37.09岁，女性为37.70岁，女性平均年龄较男性大0.61岁；年龄中位数为37.04岁，说明在四川人口总数中有一半人口在37.04岁以上。
2010年四川人口平均年龄较1953年的25.98岁增加11.41岁，平均每年增加0.20岁。从各时期增速来看，1953年至1964年呈下降趋势，1964年至1982年缓慢增加，1982年至2000年增速较快，2000年至2010年增速进一步加快，10年间平均每年增加0.38岁，增速比平均水平高约1倍。
2010年四川人口年龄中位数较1953年的22.02岁增加15.02岁，平均每年增加0.26岁。各时期年龄中位数的变化趋势同平均年龄一样，先小幅下降，后缓慢增加，之后增幅逐年加快（见表2）。
劳动年龄人口数呈起伏变化
2010年四川16岁及以上劳动年龄人口从“一普”时的3715.49万人增加到“六普”时的6544.47万人，增加2828.98万人，增幅达76.14%，平均每年增加49.63万人，年均增长约1个百分点。占人口总数比例也从1953年的60.90%上升到2010年的81.38%。
分阶段看，劳动年龄人口呈“波浪式”增减变化。1953～1964年间平均每年增长0.69%，1964～1982年、1982～1990年间的增幅分别为2.55%和2.99%，是劳动年龄人口增长最快的时期。之后10年劳动年龄人口又快速下降，平均每年下降2.39个百分点。2000～2010年小幅回升，平均每年增长0.44%（见表3）。
从年龄结构看，劳动年龄人口年龄老化现象已逐步显现。1953年16～45岁青壮年劳动力占劳动年龄人口比例69.04%，其中16～29岁青年劳动力占劳动年龄人口比例36.47%，2010青年和青壮年劳动力占比分别下降为24.08%和58.08%，而老年（45岁以上）劳动力所占比例较1953年上升了10.96个百分点。
少儿负担系数下降，老年负担系数上升
普查资料显示，四川少年儿童负担系数除1953～1964年间略有上升外，其余各时期均呈下降趋势。其中，1982～1990年下降幅度最大；老年负担系数则从相反方向变化，除1964年比1953年下降2.59个百分点外，其余各时期都表现为上升趋势，且后期上升的速度快于前期，2010年老年人口负担系数比2000年增长了4.36个百分点，是六次普查间增幅最大的时期；总负担系数呈逐步下降趋势，2010年较1953年下降32.89个百分点，平均每年下降0.58个百分点。负担系数降低，反映四川抚养人口承担的社会负担减轻（见表4）。
少年儿童人口比例下降，老年人口比例上升
普查资料显示，2010年四川14岁以下少年儿童人口比1953年时的2288.23万人减少923.57万人，所占比例较1953年下降20.54个百分点。从各时期看，1982年以前为增加趋势，之后至2010年为减少趋势。1953～1964年、1964～1982年间平均每年分别增长1.31%和1.46%；1982～1990年、1990～2000年、2000～2010年间平均每年分别下降3.94、2.85和3.05个百分点。
2010年四川60岁及以上老年人口比1953年增加883.61万人，平均每年增加15.50万人。从各时期老年人口增减变化来看，1953～1964年、1990～2000年为减少趋势，两个时期平均每年减少1.99%和0.22%。其余为增加趋势，1964～1982年、1982～1990年、2000～2010年平均每年分别增加4.33、3.37和3.41个百分点（见表5）。
小贴士：新中国建立以来的人口普查
新中国建立以来我国分别于1953、1964、1982、1990、2000和2010年成功地进行了六次全国人口普查，普查的“标准时间”和登记原则略有不同。其中，普查的标准时间，第一至第四次为“7月1日零时”，第五、六次为“11月1日零时”；普查的登记原则第一、三、四、五次为“常住地”，第二次为“户籍登记地”，第六次为“现住地”。