中国老年消费的地区差异及影响因素分析——基于结构方程模型和分位数回归的研究

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2012年开始,我国60岁及以上老年人口数量以每年约1000万人的速度增长,未来20年,我国人口老龄化水平将达到高峰。我国人口老龄化趋势越来越快,老龄化问题也成为中国社会发展和经济增长所关注的主要问题之一。消费者群体中老年消费者的比重日益提高,老年人口的消费对整个居民消费市场的影响逐渐突出。国内学者多从微观角度出发,对我国老年消费特征分布和影响因素进行研究,主要涉及收入、受教育程度、年龄、城镇与农村等诸多变量,但研究宏观因素,如宏观政策因素、地区因素,对老年消费影响差异的学者甚少,且针对老年消费的地区差异研究较少。
  因此本文利用中国健康与养老追踪调查(CHARLS)微观数据库中的2015年全国调查数据,选取变量宏观政策因素(养老保险是否覆盖、新农保是否覆盖覆盖、医疗保险是否覆盖、养老保险收入、新农保收入)、个人因素(性别、年龄、健康状况、老年收入)、地区因素(东中西部地区、发达地区和不发达地区),来研究老年消费的地区差异及其影响因素,并提出针对性政策建议。本文首先探究了老年消费以及各自变量的分布规律,采用Spearman秩相关检验方法对老年消费、宏观政策因素、个人因素分别与地区因素进行相关性检验,并运用Kruskal-Wallis秩检验方法检验地区因素对老年消费是否存在显著影响。其次运用基尼系数、Atkinson指数、Theil指数三种方法测算老年消费以地区为分组是否存在消费不平等。然后建立宏观政策因素、个人因素、地区因素和老年消费四个潜变量的结构方程模型,以观测变量之间的关系来研究老年消费与宏观政策因素、个人因素和地区因素的关系。再建立均值回归模型,研究各自变量对老年消费的影响程度,并对比讨论宏观政策因素中不同变量对老年消费的影响程度大小。最后根据老年消费的非参数核密度分布存在明显的尖峰及右偏的情况,建立分位数回归模型,捕捉到不同分位数老年消费水平的特征,进一步准确地刻画老年消费的影响因素。同时对老年消费取对数,使得因变量基本对称,并建立半对数模型,与分位数回归做对比。
  研究结果表明:第一,中国老年消费基于地区差异存在消费不平等且宏观政策水平在不同地区间存在差异。东部地区老年消费高于中部地区和西部地区,发达地区老年消费高于不发达地区老年消费。第二,通过对模型的分析,对老年消费有显著影响作用的因素分别是:养老保险是否覆盖、新农保是否覆盖、养老保险收入、新农保收入、年龄、老年收入、东中西部地区、发达地区和不发达地区。第三,宏观政策因素、个人因素、地区因素对老年消费有正向影响,地区因素对宏观政策因素、个人因素有正向影响。第四,养老保险覆盖率对老年消费的影响程度大于新农保覆盖率,新农保收入对老年消费的影响程度大于养老保险收入。第五,对于低消费老年群体,养老保险是否覆盖影响程度最大,对于高消费老年群体,新农保是否覆盖影响程度最大。提高保险收入对低消费老年群体产生的消费边际效应要高于高消费老年群体的消费边际效应。
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