徐貴雄，趙昕東

（華僑大學(xué)a.經(jīng)濟與金融學(xué)院；b.統(tǒng)計學(xué)院；c.數(shù)量經(jīng)濟研究院，福建廈門361000）

一、引言及文獻綜述

當(dāng)前，國際社會新冠疫情肆虐、中美貿(mào)易摩擦形勢日趨嚴(yán)峻，我國政府提出“逐步形成以國內(nèi)大循環(huán)為主體、國內(nèi)國際雙循環(huán)相互促進”的新發(fā)展格局。而鼓勵和促進居民消費是發(fā)展經(jīng)濟“內(nèi)循環(huán)”的有效舉措。回顧我國改革開放以來的社會經(jīng)濟發(fā)展歷程，可以發(fā)現(xiàn)人口數(shù)量、年齡結(jié)構(gòu)和居民消費有著復(fù)雜的關(guān)系。40多年來，中國經(jīng)濟和社會快速發(fā)展，創(chuàng)造了世界發(fā)展的奇跡，但是相應(yīng)的人口問題也越來越突出，尤其是我國已經(jīng)進入人口老齡化快速發(fā)展階段。截至2019年底，中國65歲及以上的人口約為1.76億，占總?cè)丝跀?shù)的12.6%。

一般而言，不同年齡階段的人口群體其消費方式和消費特點也不同，老年人口作為一個特殊群體，其生理、心理的變化導(dǎo)致老年人消費需求偏好也隨之發(fā)生變化。Wakabayashi（2008）[1]運用截面數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)日本家庭退休后的消費預(yù)期和實際消費都遠低于退休前的消費水平；Sawyer（2019）[2]的研究也發(fā)現(xiàn)越來越多的老年人影響了巴西的居民消費；李通屏和李建民（2006）[3]的研究表明消費率在人口轉(zhuǎn)變過程中的下降具有必然性；汪偉（2010）[4]認為人口年齡結(jié)構(gòu)的變化能夠很好地解釋居民消費率的變動；而代金輝和馬樹才（2017）[5]的研究發(fā)現(xiàn)人口老齡化的加深是居民實際消費行為變化的原因。

關(guān)于人口老齡化對居民消費的影響研究可以分為人口老齡化積極促進居民消費增長（Horioka&Wan，2007[6]、陸曉峰，2017[7]）；人口老齡化消極影響居民消費增長（Wakabayashi，2008[1]、李通屏和李建民，2006[3]）；人口老齡化對居民消費的影響不顯著（李文星等，2009[8]）；人口老齡化對居民消費的影響是動態(tài)變化的（Aksoy等，2019[9]、于瀟和孫猛，2012[10]）。而居民消費往往受到家庭特征因素的影響，王芳和黃莉芳（2019）[11]的研究發(fā)現(xiàn)居民自身所具有的家庭特征在消費時存在明顯的偏好，趙昕東和李林（2016）[11]研究則說明消費戶主的受教育水平和家庭子女?dāng)?shù)量對消費具有正向影響且對于低收入家庭影響顯著，戶主年齡、戶主健康狀況和家庭規(guī)模對于家庭消費具有顯著的影響。

在研究領(lǐng)域和實證方法上，大多數(shù)文獻在宏觀層面上利用面板數(shù)據(jù)進行研究（Horioka，2007）[6]、Wakabayashi，2008）[1]、李通屏和李建民，2006[3]、陸曉峰，2017[7]等）。同時，隨著研究的深入，一些學(xué)者開始關(guān)注微觀領(lǐng)域，利用社會調(diào)查進行研究（王芳和黃莉芳，2019[11]、趙昕東和李林，2016[12]等）。在微觀層級上的研究方法主要以回歸分析研究為主，有時借助分位數(shù)進行消費分層分析（楊浩2019[13]）。也有學(xué)者結(jié)合線性和非線性的特點，采用半?yún)?shù)模型進行分析，李紅梅（2012）[14]采用可加的半?yún)?shù)分位數(shù)回歸模型分析居民個人收入影響因素，鄭萬吉（2015）[15]采用可加的半?yún)?shù)分位數(shù)回歸分析城鄉(xiāng)家庭收入的作用方式及程度，趙昕東和李林（2016）[11]采用可加的半?yún)?shù)分位數(shù)回歸模型，研究家庭經(jīng)濟因素及家庭人口特征對于消費的影響。

綜上所述，人口老齡化對消費的影響多以宏觀面板數(shù)據(jù)進行實證研究；居民消費受到家庭特征因素的影響，考察家庭老齡人口數(shù)目與消費的影響的研究甚少；方法上，結(jié)合線性和非線性的特點，采用半?yún)?shù)模型能夠更好地在微觀層面上分析各類因素的影響效果；利用半?yún)?shù)分位數(shù)研究消費的文獻并不多。因此，本文在方法上借鑒李紅梅（2012）[14]、鄭萬吉（2015）[15]、趙昕東和李林（2016）[11]等采用可加的半?yún)?shù)分位數(shù)，在微觀層面上，利用2018年中國家庭追蹤調(diào)查（China Family Panel Studies，CFPS）數(shù)據(jù)庫，創(chuàng)新性地從家庭人口老齡數(shù)目特征出發(fā)，研究家庭人口老齡化對消費支出的影響。

本文的邊際貢獻可能為：（1）以家庭為研究單位，探究家庭老齡人口數(shù)與消費支出的關(guān)系；（2）通過家庭老齡人口數(shù)，劃分家庭為：老齡家庭、年輕家庭和混合家庭，討論三者家庭在消費支出的差異；（3）橫向?qū)Ρ热N老齡人口數(shù)不同的家庭的消費結(jié)構(gòu)；（4）利用可加半?yún)?shù)分位數(shù)得出不同消費層級的區(qū)別和非參數(shù)（教育）的影響。

二、數(shù)據(jù)來源和變量處理

（一）數(shù)據(jù)來源

本文所使用的數(shù)據(jù)來源于中國家庭追蹤調(diào)查（China Family Panel Studies，CFPS），CFPS 是一項全國性、綜合性的社會追蹤調(diào)查項目，旨在通過追蹤收集個體、家庭、社區(qū)三個層次的數(shù)據(jù)，反映中國社會、經(jīng)濟、人口、教育和健康的變遷，為學(xué)術(shù)和政策研究提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。CFPS重點關(guān)注中國居民的經(jīng)濟與非經(jīng)濟福利，包括經(jīng)濟活動、教育獲得、家庭關(guān)系與家庭動態(tài)、人口遷移、身心健康等多種研究主題。2010年，CFPS在全國25個省/市/自治區(qū)正式實施基線調(diào)查，最終完成14960戶家庭、42590位個人的訪問。基線調(diào)查界定出的所有家庭成員及其今后新生的血緣/領(lǐng)養(yǎng)子女被定義為CFPS 基因成員，是CFPS 調(diào)查的永久追蹤對象，每兩年訪問一次。2018 年，CFPS 在全國31 個省/市/自治區(qū)開展調(diào)查，完成14241戶家庭、32669位個人的訪問，家庭問卷涉及298個問題，個人問卷涉及997個問題。CFPS的主體問卷類型包括家庭成員問卷、家庭問卷、少兒問卷和社區(qū)問卷4類。其中，居民消費支出、家庭人口規(guī)模等家庭層次的變量在家庭庫中，而成年人的年齡和教育程度等變量則是在成人庫中，為了變量分析的需要，我們將兩個數(shù)據(jù)庫進行了合并，并對合并后的數(shù)據(jù)庫從長表到寬表進行了轉(zhuǎn)換。

本文根據(jù)研究的需要，以家庭支出為研究對象，選擇影響家庭支出的影響因素，首先剔除家庭總支出“拒答”的及回答“不知道”的記錄，然后分析家庭人口數(shù)，發(fā)現(xiàn)家庭人數(shù)是1～21人之間，進一步分析發(fā)現(xiàn)超過15人的只有3條記錄，所以刪除這部分?jǐn)?shù)據(jù)，最后得到12663條有效記錄。

（二）變量選擇

1.家庭消費支出

CFPS2018調(diào)查的總支出分為三大類：一是居民日常消費支出，指的是家庭日常的衣食住行等開銷，具體包括衣著鞋帽、食品、居住、家庭設(shè)備及日用品、交通通信、文教娛樂、醫(yī)療保健、其他消費性支出等八類子類；二是保障性支出，指的是購買各種保險，包括養(yǎng)老、醫(yī)療、財產(chǎn)等；三是轉(zhuǎn)移性支出，包括家庭對親朋好友及社會的捐助。在這三類支出中，居民日常消費支出最為重要，直接體現(xiàn)著家庭的日常消費能力和生活水平，本文以這一組數(shù)據(jù)來研究家庭消費結(jié)構(gòu)的差異。從表1可見，在樣本中，居民日常消費性支出平均為63519.90元（占家庭總支出的49.13%），其中，食品支出所占的比例最高，每戶家庭平均支出19589.29 元（占居民日常消費性支出的30.84%），其次是居住支出，平均每家支出12243.60 元（占居民日常消費性支出的19.28%），剩余各項消費支出依次是家庭設(shè)備及日用品支出（9343.44 元）、文教娛樂（6547.75 元）、醫(yī)療保?。?099.80 元）、交通通信（5338.40 元）、衣著鞋帽支出（3122.11元）、其他消費性支出（1235.51元）。

2.家庭老齡化程度

本文的核心自變量是家庭老齡化程度，國際上用60歲以上的人口占總?cè)丝诘谋戎販y量老齡化水平，比例達10%以上稱之為老齡化社會。本文中以家庭內(nèi)成員大于等于60歲以上的老年人占家庭總?cè)丝跀?shù)的比重作為計算家庭老齡化程度的指標(biāo)，值越高表示家庭老齡化程度越高，樣本數(shù)據(jù)顯示，老齡化程度的均值為20.03%，遠遠高于國際認定的標(biāo)準(zhǔn)。

3.家庭收入

相關(guān)研究表明對消費影響的眾多因素中，收入是非常重要的一個因素，收入的高低直接影響著消費水平，不同收入群體的消費也不一樣。樣本數(shù)據(jù)顯示，2018年家庭人均純收入33876.59元。

4.教育水平

CFPS調(diào)查中，受教育水平分為未上學(xué)、小學(xué)、一直到研究生9個等級，為了分析整個家庭的受教育水平對家庭支出的影響，這里采用平均受教育年限，樣本數(shù)據(jù)顯示，家庭成員平均受教育年限為5.27年。

5.城鄉(xiāng)屬性

考慮到我國城鄉(xiāng)二元差異，本文將城鄉(xiāng)屬性也引入到研究中，樣本數(shù)據(jù)中，城鎮(zhèn)家庭占53.8%，農(nóng)村家庭占46.2%，城鎮(zhèn)家庭比例略高于農(nóng)村家庭。

三、研究方法

為了更深入了解家庭老齡化對消費分層的影響，采用分位數(shù)回歸模型。但是各分位點的變量之間可能存在高度的非線性相關(guān)關(guān)系，文章將線性分位數(shù)回歸模型進行改進，增加半?yún)?shù)回歸，構(gòu)造可加的半?yún)?shù)分位數(shù)回歸模型。文章根據(jù)不同的家庭人口特征，將家庭分為三類，為了考察家庭之間的差異性和橫向?qū)Ρ认M結(jié)構(gòu)的差異，采用方差分析和Scheffe檢驗。

（一）可加的半?yún)?shù)分位數(shù)模型

假設(shè) Y 為連續(xù)型隨機變量，累積分布函數(shù)為 Fy(·)，yq為 Y 的總體 q 分位數(shù)，則 q = P(Y ≤ yq)=Fy(yq)。此時q分位數(shù)將yq將總體分布函數(shù)分為兩個部分。其中，總體分布小于或者等于yq概率為q，大于yq的概率為（1-q）。如果Fy（x）單調(diào)遞增，則yq= F-1y(q)，F(xiàn)-1y(·)為Fy(·)的逆函數(shù)。

表1 主要變量描述性統(tǒng)計

對于回歸模型，則有條件分布y|x的累積分布函數(shù)Fy|x(·)。條件分布y|x的總體q分位數(shù)，記為yq，則q = P(Y ≤ yq)=Fy|x(yq)。如果Fy|x(·)遞增，則yq=(q)。

Koenker和Bassett最早提出分位數(shù)回歸方法（QR），也就是關(guān)于被解釋變量Y的條件分布估計解釋變量X參數(shù)的回歸方法，根據(jù)解釋變量的不同分位點樣本X含有的不同信息對被解釋變量Y進行回歸分析。最簡單的分位數(shù)回歸模型為線性分位數(shù)回歸，表達式為：

式（1）表示小于或者等于Y的分位數(shù)Qτ的概率為τ。最小二乘法的估計要求模型的隨機擾動項要服從獨立同分布，而分位數(shù)回歸不對模型做任何分布假設(shè)，且不對矩函數(shù)有任何要求，這就非常適合部分不存在階矩函數(shù)的數(shù)據(jù)，即可能存在的異常數(shù)據(jù)不會影響到模型的參數(shù)估計。

在20世紀(jì)80年代，半?yún)?shù)回歸模型開始得到越來越多的學(xué)者的關(guān)注。常用的半?yún)?shù)回歸模型表示為：

其中，(X,Z) ∈Rp× R1的隨機向量，Z為有限閉集，β為p× 1維的未知參數(shù)向量，g(Z)隨機定義在有限閉集上的未知函數(shù)，ε為均值為0，方差為δ2的隨機向量，且(X,Z)之間互相獨立。式（2）中的第一項是參數(shù)的部分，可以事先假定分布形式；第二部分是非參數(shù)部分，分布形式未知，用來表示因變量的局部調(diào)整，兩部分互相結(jié)合，故稱為半?yún)?shù)回歸模型。

可加的半?yún)?shù)分位數(shù)模型就是半?yún)?shù)回歸模型和分位數(shù)模型相結(jié)合，并且假設(shè)模型的非參數(shù)部分是可加的，從而構(gòu)造可加的半?yún)?shù)分位數(shù)模型，表達式如下：

其中，τ為分位數(shù)，Qτ為因變量Y的第τ分位數(shù)為模型的參數(shù)部分為模型的可加的非參數(shù)部分，gj為單維的連續(xù)的函數(shù)，可用向量表示為g =(g1,g2,g3,...,gJ)。此時，針對參數(shù)βτ和gj可以通過下面式子最小解求解得到：

此時，ρτ(u) = u(τ - I(u ＜ 0))為分位數(shù)的目標(biāo)函數(shù)為向量g函數(shù)的梯度向量或者導(dǎo)數(shù)的總變量。如果g有絕對連續(xù)的導(dǎo)數(shù)g′：? →?，此時總變差可以表示為：

若g具有絕對連續(xù)的梯度向量g：?2→ ?，則：

此式中?2g(z)為函數(shù)向量g的海塞（Hessian）矩陣，‖ · ‖為矩陣的希爾伯特—斯密特范數(shù)（Hilbert-Schmidt norm）。

參數(shù)λ 為光滑系數(shù)，決定模型擬合的光滑程度。文章采用Koernker（2011）優(yōu)化的SIC，選取合適的λ值，其中SIC的表達式為：

文章通過R語言軟件中的quantreg中的“rqss”來求解實現(xiàn)。

顯而易見，使用可加的半?yún)?shù)分位數(shù)模型具有以下幾個優(yōu)點：（1）模型涵蓋信息比較全，可加的半?yún)?shù)分位數(shù)模型包含了線性和非線性兩個部分，所以不僅可以觀測到線性和非線性的信息，還可以觀察變量的具體變動情況；（2）收斂速度較快，可加的半?yún)?shù)分位數(shù)模型與非參數(shù)回歸模型比較，需要的樣本量比較少，而且由于存在線性部分，模型的收斂速度較快；（3）具有較好的穩(wěn)健性，與參數(shù)回歸模型相比，模型不需要非常嚴(yán)格的假定，即使數(shù)據(jù)存在非正態(tài)性或異常值影響較大的情況下，可加的半?yún)?shù)分位數(shù)模型仍有較好的穩(wěn)健性。

（二）方差分析和Scheffe多重比較檢驗

方差分析又稱變異分析，是英國統(tǒng)計學(xué)家Fisher于1923年提出的一種統(tǒng)計方法，用于多組均數(shù)之間的顯著性檢驗。其基本思想是把所有觀察值之間的變異分解為幾個部分。即把描寫觀察值之間的變異的離差平方和分解為某些因素的離差平方和及隨機抽樣誤差的離均差平方和，進而計算其相應(yīng)的均方差，構(gòu)成F 統(tǒng)計量。文章依據(jù)家庭老齡化程度不同將家庭結(jié)構(gòu)分為年輕家庭（家里都是年輕人，沒有老人），老年家庭（家里只有老人）和混合家庭（既有年輕人，又有老人）三種類型。為了比較不同類型家庭的消費差異，采用方差分析。

用方差分析對三種類型家庭的各項消費做顯著性檢驗，如果差異有顯著意義，說明總體來看各類家庭某項消費之間有顯著性差異，但這并不意味著任意兩個家庭的某項消費之間均有差異，需要比較三種類型家庭在各項消費的內(nèi)部差異，從而進一步對三種類型家庭各項消費之間的兩兩比較。Scheffe是運用較為廣泛的一種兩兩比較方法，是方差齊次時事后多重比較的方法之一，一般用于檢驗每一個平均數(shù)的線性組合，并提供水準(zhǔn)保護。

四、實證研究及分析

（一）老齡化對消費支出的分位數(shù)回歸分析

研究中，因變量是各項人均消費支出，以家庭老齡化為核心變量，考慮到其他變量的影響，同時，將收入、教育程度、城鄉(xiāng)屬性作為控制變量。為消除家庭規(guī)模的影響，把各項總量指標(biāo)轉(zhuǎn)化為人均指標(biāo)，最終確定人均年收入、家庭老齡化程度、城鄉(xiāng)屬性、人均受教育年限設(shè)置為自變量，通過計算和模型比較，老齡化程度、家庭收入、城鄉(xiāng)屬性為參數(shù)變量，人均受教育年限為非參數(shù)變量。

不同分位點的消費體現(xiàn)了每個家庭消費的層次，本文按照比較詳細的消費分級，分位點從0 開始，每個分位點間隔0.1，參數(shù)部分的分位數(shù)回歸如表2所示，分位點越低表示消費階層越低，即分位點由低到高分別對應(yīng)由低消費階層到中等消費階層到高消費階層。

表2 參數(shù)部分回歸結(jié)果

由表2可以得到，消費的支出和家庭的平均年收入呈正相關(guān)，高消費家庭往往也是高收入家庭。從消費量角度出發(fā)，高收入的家庭即使儲蓄絕對量高于低收入家庭，可供消費的絕對量仍然高于低收入家庭。

通過城鄉(xiāng)虛擬變量對的消費支出效應(yīng)可以發(fā)現(xiàn)，不管是在城鎮(zhèn)還是鄉(xiāng)村，在人口老齡化背景下，城鎮(zhèn)和農(nóng)村對消費支出都起到積極作用，即在老齡化背景下，城鎮(zhèn)和農(nóng)村均增加家庭平均消費支出。為了進一步探討影響狀況，采用交叉項老齡化程度*城鄉(xiāng)虛擬變量（X5=X2*X3）替代城鄉(xiāng)虛擬變量（X4），可以發(fā)現(xiàn)交叉項前的系數(shù)為正（限于文章篇幅，已省略），且消費層級越高，數(shù)值越大，說明對比農(nóng)村人口，城鎮(zhèn)人口受老齡化影響更大。

根據(jù)家庭消費層級可以發(fā)現(xiàn)，不管是在低消費層級家庭還是高消費層級家庭，家庭的老齡人口越多，消費支出越少，家庭老齡人口指標(biāo)對消費支出起到消極阻礙作用，這可能是在居民消費中，不僅僅考慮以個體為單位，更多地考慮家庭主體，特別是在家庭存在老齡人口時，家庭的消費更加的謹(jǐn)慎。

事實上老齡化通過老年人口的收入，消費習(xí)慣、消費心理、消費傾向和儲蓄等消費組合對消費支出和消費支出結(jié)構(gòu)產(chǎn)生影響。首先，對比年輕群體，老年群體相對收入降低，消費支出減少。老年人的消費支出來源于年輕工作時的儲蓄、年輕時購買的社會養(yǎng)老金的保障和其他家庭成員的轉(zhuǎn)移支付。因此，絕大多數(shù)老齡人在老年時收入銳減，消費支出減少。其次，隨著家庭老年人口的增多，家庭的老齡程度加深，家庭年輕子女的撫養(yǎng)負擔(dān)加重，年輕子女相應(yīng)的也主動減少消費。且隨著家庭老年人預(yù)期壽命延長，勞動人口在年輕工作時對自身的預(yù)期壽命延長的預(yù)期，相應(yīng)地會增加儲蓄而減少消費，從而保障其自身在老齡階段的養(yǎng)老生活。最后，老年人消費習(xí)慣、消費心理具有不同的差異性。老年人在進行消費選擇時，主要是基于實用性進行購買，精挑細選，不容易出現(xiàn)沖動性消費。

為了更好的討論家庭老齡結(jié)構(gòu)對消費的影響，探析產(chǎn)生家庭老齡人口數(shù)阻礙消費支出的原因，文章接下來把家庭分類為老年家庭（2個及以上老齡人口）、年輕家庭（0個老齡人口）、混合家庭（1個老齡人口）借助方差分析對消費結(jié)構(gòu)的各項消費支出進行討論研究。

同時，由表1可以得出，在我國，家庭平均受教育年限并不高，只有5.27年，這只相當(dāng)于平均受教育為小學(xué)畢業(yè)左右。這恰恰說明我國教育薄弱，即便在21世紀(jì)初期起我國各類高校進行了擴招，但是當(dāng)前從總的社會水平來看，家庭平均受教育還遠遠不足。根據(jù)家庭平均受教育年限的非參數(shù)效應(yīng)，如圖1所示。

圖1按照分位點0.1～0.9得到，每列的抬頭圖分別為0.1、0.4 和0.7。由圖1 可以得到，在家庭平均受教育年限為1-9年也就是基礎(chǔ)義務(wù)教育階段、高中教育（10～12 年）階段和大學(xué)高校教育（13～16年）階段，受教育程度與家庭消費支出效應(yīng)大體呈正相關(guān)的特點。而受教育程度為碩士及以上（17 年及以上）和受教育程度為博士以上（19 年以上）家庭消費支出效應(yīng)在不同消費層級上有所差異。

圖1 家庭平均受教育年限對家庭消費支出的非參數(shù)影響

（二）三種類型家庭結(jié)構(gòu)的消費支出的方差分析

文章采用的樣本，年輕家庭為8002 戶，占63.2%，老年家庭為1382戶，占10.9%，混合家庭為3279戶，占25.9%，進一步探析產(chǎn)生家庭老齡人口阻礙消費支出的原因，考慮到消費支出與家庭人口數(shù)相關(guān)，本文在對三類家庭的消費結(jié)構(gòu)進行方差分析和Scheffe多重比較檢驗，為了消除家庭規(guī)模的影響，把所有支出轉(zhuǎn)化為人均支出進行分析。

在表3的方差分析表中可以看到，各項消費支出的F檢驗結(jié)果都比較顯著，說明老年家庭、年輕家庭、混合家庭在各項消費支出中的差異在統(tǒng)計學(xué)上比較顯著。年輕家庭的人均居民消費支出最高（25303.8元），其次是老年家庭（19252.6元），混合家庭的消費最低（15399.5元）。從消費結(jié)構(gòu)的橫向來比，這三類家庭結(jié)構(gòu)中支出最多的都是飲食支出。計算其他各項支出占消費支出的比重可以發(fā)現(xiàn)老年家庭在醫(yī)療保健方面的支出占比較高，達到22.1%，高于年輕家庭和混合家庭。三種類型家庭消費結(jié)構(gòu)相比，老年家庭在其他6項支出方面的占比都較低，計算可知，文化、教育、娛樂支出方面，老年家庭在這項消費僅占4.1%，而年輕家庭占到了8.1%，這或許是當(dāng)家庭老齡人口大于或者等于2個時，家庭成員選擇更多的時間來陪伴老人，另一方面也說明了老年家庭生活消費比較少用在文化娛樂方面，生活或許比較單調(diào)，娛樂比較匱乏。

（三）三種類型家庭結(jié)構(gòu)的各項消費支出的Scheffe多重比較檢驗

表3的方差分析說明三種類型家庭在各項消費中存在差異，為了進一步比較這三種類型家庭結(jié)構(gòu)之間在各項消費支出上的內(nèi)部差異，本文采用Scheffe多重比較檢驗，結(jié)果如表4所示。

表3 三種類型家庭人均各項消費支出的方差分析

從表4可以看出，人均消費性支出方面，老年家庭、混合家庭、年輕家庭三類家庭兩兩之間差異顯著。人均食品支出方面，年輕家庭與混合家庭之間的差異顯著，但與老年家庭之間的支出不顯著，混合家庭與老年家庭之間的差異顯著。這或許是由于當(dāng)家庭老年人口多時，家庭成員之間形成更好的默契，以老齡人飲食習(xí)慣為主；在居住方面，混合家庭與老年家庭之間不顯著，其他兩兩之間差異都顯著。這或許以我國現(xiàn)有的住房政策等息息相關(guān)，一方面家庭老齡人自身住房需求已經(jīng)從改善型過渡到適用性，另一方面當(dāng)存在老齡人時，家庭的經(jīng)濟支出或許需要向老齡人給予傾斜；而在醫(yī)療保健方面，年輕家庭與混合家庭之間差異不顯著，與老年家庭之間差異比較顯著，老年家庭與混合家庭之間差異也比較明顯。這或許是由于老齡人口數(shù)越多，醫(yī)療保健的支出就會越多。

表4 三種類型家庭人均各項消費支出的Scheffe多重比較檢驗

續(xù)表

五、結(jié)論、政策和建議

本文的研究表明，家庭的老齡人口越多，家庭平均消費支出越少，家庭老齡人口數(shù)量對家庭平均消費支出起到消極阻礙作用。

不同的消費支出層級，受教育程度與家庭消費支出效應(yīng)不一致，低消費層級和中上消費層級教育帶來的消費支出效應(yīng)明顯，中下消費支出層級和高消費支出層級，有所差異，在大學(xué)本科及以下的受教育程度下，與家庭消費支出效應(yīng)大體呈正相關(guān)，這說明當(dāng)前我國仍然需要增加義務(wù)教育到高等大學(xué)教育的投入。在碩士及以上的教育則需因勢利導(dǎo)，鼓勵低消費層級和中上消費層級教育攻讀更高的學(xué)位，而中下消費支出層級和高消費支出層級根據(jù)自己所處的經(jīng)濟狀況和社會機會，適當(dāng)?shù)毓プx學(xué)位。

根據(jù)家里老齡人口數(shù)量不同分為老年家庭、年輕家庭、混合家庭，這三類家庭在各項消費支出中具有顯著差異，年輕家庭的人均居民消費支出最高（25303.8 元），其次是老年家庭（19252.6 元），混合家庭的消費最低（15399.5元）。從消費結(jié)構(gòu)的橫向來比，家庭支出最多的都是飲食支出。老年家庭在醫(yī)療保健方面的支出占比高于年輕家庭和混合家庭。文化教育娛樂支出方面，老齡家庭消費僅占4.1%，而年輕家庭消費占到了8.1%。而通過老年家庭、年輕家庭、混合家庭三者兩兩的消費結(jié)構(gòu)橫向?qū)Ρ劝l(fā)現(xiàn)，人均消費性支出、人均食品支出、居住支出和醫(yī)療保健等支出具有不同的差異性。

我國正處于老齡化社會，對于不同的家庭，老齡人口數(shù)量不同，可以采取不同的措施促進消費。例如年輕家庭更注重享受式消費，可以在衣食住行和娛樂等領(lǐng)域出臺更多的政策，而老齡家庭更注重食物和醫(yī)療健康，可以在醫(yī)療健康領(lǐng)域出臺更多的引導(dǎo)政策。同時，老齡家庭的消費支出大于混合家庭，從個體考慮，家庭老齡人口越多，家庭個體的消費就越高，政府在制定政策時應(yīng)該關(guān)注老齡人的消費需求，在政策上予以傾斜照顧，創(chuàng)造更適宜的養(yǎng)老環(huán)境。更進一步我們可以從三方面著手促進消費：一是著眼頂層設(shè)計，加快經(jīng)濟發(fā)展，改善經(jīng)濟結(jié)構(gòu)，轉(zhuǎn)變經(jīng)濟發(fā)展方式；二是立足老齡群體著手，保障社會環(huán)境，發(fā)揮老年資源；三是統(tǒng)籌其他年齡群體著手，改善人口年齡結(jié)構(gòu)，適時改變?nèi)丝谡?，放開生育。