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第14卷第1期
2014年10月
经 济 学 (季 刊)China Economic Quarterly
Vol.14,No.1October,2014
中国居民退休前后的消费行为研究
李宏彬 施新政 吴斌珍*
* 清华大学经济管理 学 院。通 信 作 者 及 地 址:吴 斌 珍,北 京 市 海 淀 区 清 华 大 学 经 济 管 理 学 院 经 济 系,100084;电话:(010)62772371;E-mail:wubzh@sem.tsinghua.edu.cn。特别感 谢 陈 小 龙 研 究 员 在 应 用 城市住户调查数据中给予的大量协助。另外要感谢Jaimie Lien、孟岭生、Albert Park、乔雪,各位参 加 国 家发展研究院“《经济学》(季刊)2013研讨会”会议的参会者提出的宝贵意见。李宏彬感谢国家自然科学基金杰出青年基金资助(项目编号71025004)。施新政感 谢 自 然 科 学 基 金 青 年 科 学 基 金 的 资 助(项 目 编 号
71103108)。吴斌珍感谢自然科学青年 基 金 和 面 上 基 金(项 目 编 号70903042及71373136)的 资 助。当然,文责自负。
摘 要 本文基于城镇住户调查数据检验中国居民在退休前后
的消费是否平滑,是否存在退休消费之谜。基 于 中 国 的 强 制 退 休 制
度,我们使用断 点 回 归 法 估 计 了 退 休 对 家 庭 非 耐 用 品 消 费 的 影 响。结果显示退休会使家庭非耐用品消费减少21%,其中与工作相关的
支出减少33%,在家的食品支出减少13%,但闲暇娱乐支出变化不
显著。剔除这 三 类 消 费 之 后,剩 余 的 消 费 在 退 休 后 没 有 显 著 变 化。因此,受到强制退休制度约束的居民,其生活 水 平 在 退 休 后 并 没 有
实质性下降。关键词 退休消费之谜,消费平滑,老龄化
一、引 言
随着世界各国,包括中国,有越来越多的人即将步入退 休 生 活,他 们 退
休后的消费及生活水平将受到更多学者和社会舆论的关注。同时,中国居民
的高储蓄率一直是影响中国甚至世界经济发展的重要因素,快速发展的老龄
化,特别是大量人员的退休,会如何影响居民的储蓄行为,这无疑也将是一
个至关重要的问题。经典的生命周期理论认为一个理性预期的个体,在遇到
可预测的收入变化时,例如退休导致的收入变化时,能够平滑消费的边际效
用以及 消 费 本 身 (Modigliani and Brumberg,1954;Friedman,1957)。然
而,很多针对发达国家的实证研究显示,退休后消费会显著下降。这被称为
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退休消费之谜。1
1 Hamermesh(1984)最早 记 录 了 美 国 的 退 休 消 费 之 谜。其 他 基 于 美 国 数 据 的 研 究 包 括Banks et al.(1998)、Bernheimet al.(2001)、Hurd and Rohwedder(2003,2006)、Lundberg et al.(2003)、Hurst(2003)、Laitner and Silverman(2005)、Anguiar and Hurst(2005,2007,2013)、Scholz et al.(2006)、Haiderand Stephens(2007)、Ameriks et al.(2007)、Fisher et al.(2008)、Hurst(2008)、Aguila et al.(2011)。也有一些实证研究针对其他发达国家,例 如 意 大 利(Miniaci et al.,2002;Battistin et al.,2007,2009;Mini-caci et al.,2010)、英 国(Smith,2004,2006)、德 国(Schwerdt,2005)、西 班 牙(Luengo-Prado and Sevilla,2013)、法国(Moreau and Stancanelli,2013)、日 本(Wakabayashi,2008),以 及 韩 国(An and Choi,2004;Cho,2012)。2 甘犁、刘国思、马双,“基本医疗保险对促进家庭消费的影响”,《经济研究》,2010年增刊,第30—38页。3 白重恩、吴斌珍、金烨,“中国养老保险缴费对消费和储蓄的影响”,《中国社会科学》,2012年第8期,第
48—71页。
关于退休消费之谜存在的原因,文献已经给出一些解释。例如,Banks etal.(1998)认为,退休时一些未预期到的负面冲击导致退休后消费下降。然
而,Hurst and Rohwedder(2003),Ameriks et al.(2007)的结果显示退休
时的消费下降是可预见的。Hurst and Rohwedder(2003)认为退休后消费的
下降是因为与工作相关的支出下降,以及家庭生产 (比如自己做饭)与市场
活动 (比如外出就餐)之间的替代。这与其他一些研究的结论一致 (Hurst,
2008)。还有研究提出了其他解释。例如,Smith (2006)指 出 在 英 国,非 自
愿退休是引起 男 性 在 退 休 后 食 品 支 出 下 降 的 一 个 重 要 原 因。Lundber et al.(2003)认为丈夫退休后妻子在家庭内的讨价还价能力加强是导致储蓄增加或
消费减少的重要原因,因为女性通常比男性活得更久且更喜欢储蓄。Battistinet al.(2009)指出在意大利,与父母同住的孩子数目下降是解释非耐用品消
费减少的一个重要因素。另外有一些关于中国的研究已经开始关注流动性约
束和 不 确 定 性 对 消 费 的 影 响,虽 然 他 们 并 没 有 直 接 关 注 退 休 消 费 之 谜
(Chamon and Prasad,2010;甘 犁 等,20102;白 重 恩 等,20123,Bai andWu,2014)。
本文旨在检验中国是否也存在退休消费之谜。更具体的,我们用 中 国 城
镇住户调查数据 (UHS)来检验家庭的非耐用品消费是否在户主退休后迅速
下降。如果下降,主要是哪一部分的非耐用品消费减少。研究退休消费之谜的最大难题在于退休决策的内生性,即退休和消费储
蓄行为往往都是个人的选择。不过在中国,退休往往是强制性的,这一特征
可以帮 助 我 们 识 别 退 休 对 消 费 的 影 响。更 具 体,在 中 国,政 府、公 共 部 门
(事业单位,包括但不限于医院、学校、社会团体组织等)、国有企 业、集 体
企业的正式职工在达到退休年龄后都会被要求强制退休。通常男性的退休年
龄是60岁,而女性的退休年龄是55岁。利用该强制退休政策,我们 采 用 断
点回归 (RD)方法来估计户主退休对家庭非耐用品消费的影响。我们发现,户主退休会使家庭非耐用品消费显著下降21%。这其中的大
部分 (55%)都可以被与工作相关的支出下降来解释。更具体的,退 休 使 与
第1期 李宏彬等:中国居民退休前后的消费行为研究 119
工作相关的支出显著下降33%。另外,退休对在家的食品消费也有显著负面
的影响,在家的食品消费下降了约13%。不过,退休对娱乐消费没有显著影
响。正如 Hurst(2008)所说,退休对与工作相关的支出、在家的食品消费,以及娱乐消费的影响可以用考虑家庭生产的扩展生命周期模型来解释,并不
是一个真正的谜。最后,在剔除与工作相关的支出、在家的食品支出以及娱
乐支出之后,剩余的非耐用品消费在退休后的变化不显著。这说明中国居民
在退休前后的生活水平并没有明显的下降,因此也就不存在真正的退休消费
之谜。本文对文献的贡献在于以下几个方面。第一,利用中国的强制退休政策,
我们使用RD方法来解决退休决策的内生性问题,进而得出一个可靠的估计。同时,本文使用的数据包含详细的家庭支出信息,这使得我们能够研究退休
如何影响各种不同类别的家庭支出。文献中使用RD方法的论文有Battistin etal.(2009),然而,限于数据所限,他们仅估计了退休对总的非耐用品消费、在家的食品消费,以 及 规 律 性 的 在 外 就 餐 消 费 的 影 响。Haider and Stephens(2007)为了解决退休的内生性问题,使用主观退休预期作为实际退休的工具
变量。他们也仅考察了家庭总消费的变化,没有考察更细致的支出类别。有
一些研究使用了更加 细 致 的 家 庭 消 费 信 息,例 如 Aguiar and Hurst(2013),然而,他们仅简单比较了不同群组之间的支出,没有很好地解决退休的内生
性问题。虽然Fisher et al.(2008)使用年龄的二阶多项式作为内生退休决策
的工具变量,但 这 个 工 具 变 量 的 有 效 性 还 值 得 商 榷,因 为 年 龄 会 直 接 影 响
消费。第二,现有的研究大多专注于发达国家的情况。据我们 所 知,本 文 是 第
一篇研究世界上最大的发展中国家的研究。相比于发达国家,发展中国家普
遍有着不完善的信贷市场和社会保障体系,而信贷市场和社保体系对于人们
能否平衡消费又至关重要,因此检验发展中国家的消费退休之谜对于检验生
命周期理论在发展中国家的适用性非常重要。另外,中国的经济在过去三十
年快速增长,制度 (包括退休制 度)也 经 历 了 很 多 变 化,人 们 在 退 休 前 很 可
能没有预期到这种增长和变化,因此他们退休前的储蓄可能不是理性预期下
的最优储蓄。此时他们在退休前后能否还像经典生命周期理论预测的那样平
滑消费,这需要实证研究给出答案。除了给现有的关于退休消费之谜的文献
增加新证据之外,我们的研究结果对正在经历老龄化及养老金改革的中国的
政策制定也有启发意义。不过需要指出的是,我们的结论仅限于受到强制退
休政策影响的政府、公共部门、国企、集体企业职工,能否将结论外 推 至 中
国所有人口,还需要进一步的研究。本文的结构安排如下:第二节介绍中国的退休制度;第三节描述 本 文 使
用的数据及变量;第四节介绍识别方法;第五节讨论结果;第六节是稳健性
检验;第七节是总结。
120 经 济 学 (季 刊) 第14卷
二、中国的强制退休政策
在中国,在政府、公共部门、国企或集体企业工 作 的 男 性,正 常 的 退 休
年龄是60岁。女性职工的退休年龄是55岁或50岁,取决于具体的职位。不
过,个人可能因为一些特殊原因而提前退休。这一退休政策 可 以 追 溯 到20世 纪50年 代。中 国 中 央 政 府 在1953年 和
1958年分别发布了两项关于国企和集体企业职工退休的政策文件。4据此,男
性职工的正常退休年龄是60岁。不过在高危职业或对身体有害的职业工作的
男性,退休年龄是55岁。女性退休年龄则更为复杂。从事管理或科研工作的
女性,其退休年龄是55岁,其他女性退休年龄是50岁。从事高危职 业 或 对
身体有害职业的女性退休年龄是45岁。
4 1953年的文件是《劳动保险条例》,1958年的文件是《职工退休规定》。5 1955年的文件是《国家机关工作人员退休处理 暂 行 办 法》,1978年 的 文 件 是《关 于 工 人 退 休、退 职 的 暂行办法》,1993年的是《国家公务员暂行条例》。
对于政府或公共部门工作人员的退休年龄,中国政府在1955年、1978年
和1993年分别发布了三项文件。5根据这三项文件,政府部门男性工作人员的
退休年龄为60岁,女性为55岁。若职工因公伤残,男性退 休 年 龄 为55岁,女性为45岁。在公共部门就职的男性,其退休年龄规定等同于政府部门男性
职工,但在公共部门就职的女性职工年龄有所不同,即女性管理人员退休年
龄为55岁,而女性工人退休年龄为50岁。与政府部门相同,在公共 部 门 就
职的员工若因公伤残,男性退休年龄为55岁,女性为45岁。在20世纪90年代的国企改革过程中,中国政府在1994年发布了新的退
休政策。根据该政策,对于已破产的国企,其员工视同退休,提前正 常 退 休
年龄5年进入养老金系统。
三、数据和变量
本文使用的数据来源于国家统计局采集的城镇住户调查数据 (UHS)。该
数据覆盖了中国所有的省 (市、区),采用分层随机抽样的方式确定样本。同
时这是一个轮换面板数据,每年样本中有1/3家庭会被替换,全部样本每三
年换一次。本质上该数据是重复截面数据。我们有1997年 到2009年9个 省
份的数据。这9个 省 (市、区)分 别 是 北 京、辽 宁、浙 江、安 徽、湖 北、广
东、四川、陕西和甘肃,代表不同的区域和经济发展状况。我们样本 中 主 要
变量的均值和趋势与全国样本非常接近。调查记录了家庭成员的人口、收入
等信息,也有家庭消费的详细信息。因为 UHS问卷设计和样本在2002年之
后有所变化,本文采用2002年到2009年数据。
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退休变量是一个哑变量,用于表示个人的退休状态。如果某人在 就 业 栏
中回答的是 “退休人员”,则他 的 退 休 变 量 取 值 为1,否 则 取 值 为0。因 为 强
制退休政策仅适用于政府、公共部门、国企和集体企业职工,所以我们仅保
留在这四种部门工作的个人。由于消费的信息是在家庭层面的,同时男性的
退休政策比较简单,我们只选择了户主为男性的家庭。家庭的退休状态由户
主的退休状态决定。因为断点回归要估计在断点附近的退休效应,我们保留
户主年龄在60岁左右的样本,即50岁到70岁。由于家庭的消费支出是年度
数据,因此户主年龄正好60岁的家庭,其消费可能混合了退休前和退休后的
信息。因此,我们剔除了户主年龄正好是60岁的家庭,这与Battistin et al.(2009)做法一致。这些样本筛选后,我们的样本共剩下36 977个家庭。
我们关注的是家庭的非耐用品消费,包括与工作相关的支出、在 家 的 食
品支出、休闲支出,以及剩余的非耐用品消费。为了与文献保持一 致,我 们
没有将 教 育 支 出 和 医 疗 支 出 包 含 在 非 耐 用 品 消 费 中 (Aguiar and Hurst,
2013)。与工作相关的支出包括外出就餐、交通、通信、衣着 (包含衣服、鞋
子等)支出。在家的食品支出是24种在家消费的食品 (例如大米、猪肉、牛
肉、蛋类、鱼类、蔬菜等)支出总和。休闲支出包括旅游支 出、健 身 支 出 和
其他娱乐项目支出。剩余的非耐用品消费包括物业管理支出、租金、水电费、个人护理及其他。6
6 对于房屋所有者而言,租金是指问卷 中 问 及 的“若 出 租 此 房 屋 给 别 人,要 收 多 少 租 金”;对 于 租 房 者 而言,租金是指实际支付的租金。
表1给出了本文所用变量的描述性统计。Panel A部分显示了户主特征。户主平均年 龄 为58岁,平 均 受 教 育 年 限 为11年。3%的 户 主 是 少 数 民 族。
48%的户主在问卷当年已退休。Panel B显示了家庭特征及消费支出。家庭平
均人口数为2.8,房屋面积是78平方米。平均非耐用品消费是18 633元,其
中与工作相关的支出是6 357元,在家的食品支出为8 546元,娱乐支出是949元,剩余的非耐用品消费为2 780元。另外与工作相关的支出中外出就餐支出约
1 884元,交通支出约978元,衣着支出约2 214元,通信支出约1 277元。
表1 描述性统计
均值 方差
Panel A.户主特征
年龄 57.978 5.930教育年限 11.164 3.047少数民族 0.027 0.163是否退休 0.481 0.500Panel B.户特征
家庭人口数 2.838 0.935住房面积(平方米) 78.724 40.452非耐用消费品的花费(元) 18 632.610 11 877.970
122 经 济 学 (季 刊) 第14卷
(续表)
均值 方差
其中:
和工作相关的消费(元) 6 356.659 6 695.809在家饮食花费(元) 8 546.267 4 071.468娱乐花费(元) 949.127 2 648.220其他非耐用品消费(元) 2 780.352 2 531.808总样本数 36 977
四、实 证 方 法
(一)断点不连续回归
由于中国的制度使得男性退休的概率在60岁前后有急剧的变化,我们可
以使用断点回归方法来分析退休对消费的影响。7这一方法也被Battistin et al.(2009)采用。和他们一样,我们首先估计以下回归方程:
Yspt =α0+α1Rspt+uspt,其中Rspt =1ifs>S. (1)
这里Yspt代表省份p、年份t、户主年龄为s的家庭平均的非耐用品消费支出,
Rspt是省份p、年份t、户主年龄为s的家庭中退休家庭的比例。在清晰的断点
回归 (sharp RD)中,强制退休政策严格执行,因此如果户主年龄超过S,即
60岁,则Rspt取值为1,否则取值为0。注意到这里回归的变量是省份 -年份-年龄单位内的均值。
7 最先由Thistlethwaite and Campbell(1960)提出,近年 来 在 很 多 实 证 问 题 中 被 使 用(Lee and Lemieux,2010给了详细回顾),使用方法也迅速发展(Lee and Lemieux,2010;Imbens and Lemieux,2008;Hahn etal.,2001)。
如果条件均值E [u|s]在S处连续,干预 (即退休)的效应α1可通过以
下方程识别:
α1 =lims↓sE[Y|s]-lims↑sE[Y|s]. (2)
在该模型中,如果年龄s通过Rspt以外的途径影响Y,那么uspt也会与Rspt相关。这会使得 (1)式估计得出的α1不一致。一个解决方法是设定一个条件
均值函数k(s)=E[u|R,s]作 为 结 果 方 程 中 的 “控 制 函 数” (Heckman和
Robb,1986),然后估计以下方程:
Yspt =α0+α1Rspt+k(s)+ωspt. (3)
只要k(s)随s的变化是连续的,就可以通过Rspt的非连续性来识别退休
对Y 的影响。通常k(s)以s (相对于S)的多项式来逼近。本文中多项式的
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阶数通过AIC的方法来选择 (Lee and Lemieux,2010)。回归的标准差在年
龄、省份、年份集聚。我们进行了一些对RD假设条件的检验。Lee(2008)提出了一项直接检
验连续性假设的检验方法,即检验退休和一些可能影响Y 的前定特征是否有
联系,即估计以下方程:
Xspt =β0+β1Rspt+k(s)+εspt. (4)
如果β1不显著,则连续性假设成立。本文中检测的前定特征包括丈夫个人特
征 (受教育年限和是否少数民族)和家庭特征 (家庭人口规模和房屋面积)。
RD另一个需要注意之处是影响退休的变量 (或运行变量)被操纵的可能
性。本文中这不是一个大问题,因为此处运行变量是年龄,难以被操纵来影
响退休。
(二)模糊的断点回归和IV估计
在RD中,是否受到干预 (本文中为是否退休)会取决于运行变量s。不
过,s对是否受干预可能有随机的影响,这被称为模糊断点。这种情况下,方
程 (3)的OLS估计可能有偏。本文中一个男性职工有可能60岁 之 前 退 休,例如身体健康问题,也有可能迟于60岁退休,例如在政府部门职位很高。这
种情况下,方程 (3)的OLS估计可能受限于选择性偏差。这 时 用 一 个 比 较
外生的干预变量Espt能够避免由模糊断点导致的有偏估计。我们设定,如果户
主年龄超过60岁,Espt取值为1,低于60岁,取值为0。因为Espt自身没有模
糊性问题,所以能够清楚地估计可能被干预的效果。然而,检验是否可以退
休的影响并不是 我 们 的 最 终 目 标,估 计 退 休 对 消 费 的 影 响 才 是 本 文 的 目 标。
为了获得无偏估计,我们使用Espt作为Rspt的工具变量 (IV),因为Espt能很好
地预测Rspt但不存在选择性偏差 (与误差项不相关)。我们应用的具体估计方
法是两阶段工具变量法。
五、实 证 结 果
(一)第一阶段结果
图1描述了年龄与退休概率的关系。图中X 轴表示年龄与60岁的差距,
Y 轴表示退休的概率。图中的点表示退休虚拟变量的均值,即 各 个 年 龄 退 休
人员的比例。如上所述,丈夫年龄为60岁的家庭已被剔除,以避免退休前的
消费和退休后的消费混合。在60岁两侧,曲线由局部线性函数拟合得到。从
图中我们可以看出人们在60岁前开始退休。50岁的职工中有5%退休,该比
例逐渐增加,59岁退休的职工比例达到55%。然而,从59岁到61岁退休人
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员比例有一个明显的跳跃。61岁的退休人员比例达到80%,比59岁 退 休 人
员比例高出25%。随着年龄增大,退休人员比例越来越高。
图1 大于60岁对退休的影响
注:(1)样本为户主年龄在50到70岁 (排除60岁)的家庭。(2)X轴表示户主年龄与60的差距。Y 轴表示退休人员比例。(3)每个点表示各个年龄退休人员比例。60岁两侧曲线由局部线性函数拟合所得。
表2的回归验证了图1中的结论。表中的结果变量是每年各省各年龄退
休人员比例。我们在每个回归中控制了省份虚拟变量和年份虚拟变量。在各
个回归中,我们控制了年龄的多项式 (相对于60岁)。从第 (1)列到第 (4)列,多项式阶数从2增加到5。从表2可以看出,大于60岁的哑变量的系数
均 在 1% 水 平 上 显 著。第 (1)— (4)列,系 数 分 别 是 0.317、0.241、
0.241、0.219。这说明控制不同阶数的多项式,61岁退休的概率要比59岁退
休的概率高出22—32个百分点。表2最后一行显示了 “大于60岁”这 个 哑
变量的 系 数 为0的 原 假 设 的F 值。F 值 分 别 为830.48、220.29、229.22、
106.26,均远大于10。这说明年龄大于60这个哑变量能够很好地预测退休,这支持了我们使用该哑变量作为IV的方法。
表2 大于60岁对退休的影响
(1) (2) (3) (4)
应变量:每个省每个年龄的退休人数
大于60=1 0.317(0.011)***
0.241(0.016)***
0.241(0.016)***
0.219(0.021)***
省份哑变量 Yes Yes Yes Yes年份哑变量 Yes Yes Yes Yes多项式 Yes Yes Yes Yes
第1期 李宏彬等:中国居民退休前后的消费行为研究 125
(续表)
(1) (2) (3) (4)
应变量:每个省每个年龄的退休人数
常数项 0.506(0.012)***
0.544(0.013)***
0.567(0.014)***
0.577(0.016)***
样本数 1 440 1 440 1 440 1 440R平方 0.95 0.95 0.95 0.95
检验的F值:H0:“大 于60=1”这一哑变量的系数为0
830.48 220.29 229.22 106.26
注:(1)括号内是稳健残差,允许在省-年份-年龄聚集;*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平
上显著。(2)年龄为60岁的家庭已被剔除,已避免退休前与退休后消费混合。(3)第(1)—(4)列分别控制了年龄(相对于60岁)的二阶、三阶、四阶和五阶多项式。
(二)假设前检验
这一节中我们将检验刚刚退休的个人与快要退休的个人在前定变量上有
何不同。这些前定变量包括两个个人变量 (受教育年限和是否少数民族),以
及两个家庭变量 (家庭人口规模和房屋面积)。
图2显示了检验结果。X轴表示年龄与60岁的差距,Y 轴表示前定变量
的均值。60岁两侧的曲线由局部线性函数拟合得到。图2显示当年龄从59岁
(退休前)增长到61岁 (退休后)时,这些前定变量都没有明显跳跃。
图2 退休对前定变量的影响
注:(1)样本为户主年龄在50到70岁 (排除60岁)的家庭。(2)X轴表示户主年龄与60的差距。Y 轴表示退休人员比例。(3)每个点表示前定变量的值。60岁两侧曲线由局部线性函数拟合所得。
126 经 济 学 (季 刊) 第14卷
表3显示了回归结果。表中结果变量是每年各省各年龄前定变量的均值:受教育年限 (第 (1)列),是否 少 数 民 族 (第 (2)列),家 庭 规 模 (第 (3)列),房屋面积 (第 (4)列)。每个回归都控制了省份虚拟变量和年份虚拟变
量。我们使用AIC准则选 择 每 个 回 归 中 多 项 式 的 阶 数,结 果 是 在 第 (1)—(4)列中,我们分别控制了四阶、二阶、三阶和五阶多项式。在每个省份 -年龄-年份单位中,我们使用年龄是否大于60岁这一哑变量 (Espt)作为每年各
省各年龄实际退休比例 (Rspt)的IV。可以 看 出,退 休 比 例 前 的 系 数 均 不 显
著,这说明前定变量在退休前后没有显著跳跃。
表3 退休对前定变量的影响
(1) (2) (3) (4)
受教育年限 少数民族 家庭规模 居住面积
退休(大于60岁 -0.860 0.006 -0.007 -7.021作为工具变量) (0.662) (0.011) (0.178) (8.751)
省份哑变量 Yes Yes Yes Yes年份哑变量 Yes Yes Yes Yes多项式 Yes Yes Yes Yes
常数项 11.743(0.400)***
-0.001(0.006)
3.372(0.118)***
105.137(5.568)***
样本数 1 440 1 440 1 440 1 440R平方 0.41 0.38 0.38 0.69
注:(1)括号内是稳健残差,允许在省-年份-年龄聚集;*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平
上显著。(2)年龄为60岁的家庭已被剔除,以避免退休前与退休后消费混合。(3)结果变量是省份-年 份-年 龄 单 位 内 均 值。“退 休”是 每 个 省 份-年 份-年 龄 单 位 内 退 休 人 员 的 比
例,“大于60岁”是一个年龄是否大于60岁的哑变量。(4)按照AIC准则确定年龄(相对于60岁)的多项式阶数。
(三)主要结果
图3显示了退休对总的非耐用品消费的影响,图4显示了退休对各种非
耐用品消费的影响,图中X轴表示年龄与60岁的差距,Y 轴表示各变量在每
年各省各年龄的均值。60岁两侧的曲线由局部线性函数拟合得到。从图3可
以看出,当年龄从59岁变为61岁时,总的非耐用品消费有明显下 降,幅 度
达到1万元。图4显示退休后所有种类的非耐用品消费都下降,其中与工作
相关的支出下降 最 多,大 约 为5 000元。而 娱 乐 支 出 和 剩 余 消 费 的 下 降 比 较
少,而且下降得比较平滑。虽然图形已经直观地展示了退休对家庭消费的影响,我们进一步用回归
来估计影响的幅度和显著性。表4显示了退休对家庭各种类别的消费的影响。每个回归都控制了省份和年份虚拟变量。我们根据AIC准则控制了年龄 (相对
于60岁)的多项式。这两个表格的结果变量都是年龄 -省份 -年份单位内消费均
值的对数值,同时我们使用年龄是否大于60岁虚拟变量作为退休比例的IV。
第1期 李宏彬等:中国居民退休前后的消费行为研究 127
图3 退休对非耐用品消费的影响
注:(1)样本为户主年龄在50到70岁 (排除60岁)的家庭。(2)X轴表示户主年龄与60的差距。Y 轴表示退休人员比例。(3)每个点表示非耐用品消费支出的数额 (单位:1 000元)。60岁两侧曲线由局部
线性函数拟合所得。
图4 退休对各种类非耐用品消费的影响
注:(1)样本为户主年龄在50到70岁 (排除60岁)的家庭。(2)X轴表示户主年龄与60的差距。Y 轴表示退休人员比例。(3)每个点表示非耐用品消费支出的数额 (单位:1000元)。60岁两侧曲线由 局 部
线性函数拟合所得。
128 经 济 学 (季 刊) 第14卷
表4 退休对各种类消费的影响
(1) (2) (3) (4) (5)
Ln(非耐用品
消费)Ln(与工作相
关的消费)Ln(在家饮食
的花费)Ln(闲暇
消费)Ln(其他非耐
用品消费)
退休(大于60岁 -0.209 -0.334 -0.130 -0.526 -0.094作为工具变量) (0.064)*** (0.068)*** (0.060)** (0.374) (0.095)
省份哑变量 Yes Yes Yes Yes Yes年份哑变量 Yes Yes Yes Yes Yes多项式 Yes Yes Yes Yes Yes
常数项 9.880(0.044)***
8.863(0.047)***
9.052(0.041)***
6.859(0.245)***
7.923(0.063)***
样本数 1 440 1 440 1 440 1 440 1 440R平方 0.87 0.83 0.87 0.66 0.72
注:(1)括号内是稳健残差,允许在省-年份-年龄聚集;*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平
上显著。(2)年龄为60岁的家庭已被剔除,以避免退休前与退休后消费混合。(3)结果变量是省份-年份-年龄单位内均值的对数值。“退休”是每个省份-年份-年龄单位内退休人
员的比例,“大于60岁”是一个是否大于60岁的哑变量。(4)按照AIC准则确定年龄(相对于60岁)的多项式阶数。在第(1)、(2)、(5)列中,控制了二阶多项
式,在第(3)列中控制了四阶多项式,在第(4)列中控制了五阶多项式。
表4显示了退休对总 的 非 耐 用 品 消 费 (第 (1)列)以 及 四 个 子 项 的 影
响:与工作相关的支出 (第 (2)列),在 家 的 食 品 支 出 (第 (3)列),娱 乐
支出 (第 (4)列),剩 余 的 非 耐 用 品 消 费 (第 (5)列)。在 第 (1)、(2)、(5)列中我们控制了二阶多项式,在第 (3)、 (4)列我们控制了四阶和五阶
多项式。
从第 (1)列我们可以看出退休比例前的系数为-0.209,且在1%水平上
显著。这说明退休会使得总的非耐用品消费下降21%,大约3 894元。接下来
我们分析了退休对不同种类非耐用品消费的影响。第 (2)列显示退休会使与
工作相关的消费下降33% (约2 123元),且在1%水平上显著。8第 (3)列显
示退休会使在家的食品支出下降13% (约1 111元)且在5%的水平上显著。
第 (4)列显示退休对娱 乐 支 出 的 影 响 为 负,但 在10%的 水 平 上 不 显 著。第
(5)列显示退休对剩余的非耐用品消费并没有显著的影响。
8 虽然由于篇幅限制没有报告,我们也检查了退休对与工作相关的各类消费的影响。结果显示退休会使交通支出减少29%,外出吃饭支出减少45%,衣着支出减少25%,通信支出减少30%,这些变化都在1%的水平上显著。
总的来看,实证结果证实退休会显著减少家庭非耐用品消费,这 与 传 统
生命周期理论的 预 测 不 一 致。不 过 退 休 减 少 与 工 作 相 关 的 支 出 很 容 易 解 释,
因为如Hurst(2008)指出,与工作相关支出的下降能够很容易地被包括进生
命周期模型。因此并不能被称为退休消费之谜。Aguiar and Hurst(2005)指
出退休后时间成本下降,退休人员可能花更多时间去寻找价格更低的在家消
第1期 李宏彬等:中国居民退休前后的消费行为研究 129
费食品,这会导致在家食品支出的减少。退休后的替代效应可能导致退休人
员在娱乐上花费更多。我们的确发现退休对在家食品支出有负面影响,虽然
退休对娱乐支出的影响不显著。Hurst(2008)指出,退休对在家的食品支出
和娱乐支出的影响可以被包含家庭生产的扩展生命周期模型所解释,也就是
说,即使我们发现退休对在家的食品支出和娱乐支出有显著影响,这并不能
推出中国存在退休消费之谜的结论。最后退休对剩余的非耐用品支出没有显
著影响,说明包含家庭生产的扩展生命周期模型可以解释退休前后的消费行
为,因此可以以此认为中国并不存在真正的退休消费之谜。
六、稳健性检验
(一)使用家庭层面数据
之前的结果都是基于对省份-年份-年龄单位内均值的检验。这与Battistinet al.(2009)采用的方法一致。理论上,这与基于家庭层面数据的回归应该
是一致的。我们对此做 了 稳 健 性 检 验,证 实 基 于 家 庭 层 面 的 回 归 结 果 与 表2基本一样 (基于篇幅限制没有报告)。
(二)数据包含户主年龄为60岁的家庭
在本文的主体分析中,我们剔除了户主年龄为60岁的家庭,以避免退休
前消费和退休后消费的混合。表5将户主年龄为60岁的家庭包含进来,来检
验结果是否发生变化。同样的每个回归都控制了省份和年份虚拟变量,以及
男户主年龄 (相对于60岁)的多项式。
表5 退休对各种类消费的影响(包含年龄为60岁的个人)
(1) (2) (3) (4) (5)
Ln(非耐用品
消费)Ln(与工作相
关的消费)Ln(在家饮食
的花费)Ln(闲暇
消费)Ln(其他非耐
用消费品)退休(大于60岁 -0.160 -0.339 -0.070 0.191 -0.016作为工具变量) (0.091)* (0.077)*** (0.087) (0.865) (0.131)省份哑变量 Yes Yes Yes Yes Yes年份哑变量 Yes Yes Yes Yes Yes多项式 Yes Yes Yes Yes Yes
常数项 9.843(0.062)***
8.860(0.052)***
9.014(0.058)***
6.408(0.535)***
7.863(0.086)***
样本数 1 512 1 512 1 512 1 512 1 512R平方 0.87 0.83 0.87 0.65 0.72
注:(1)括号内是稳健残差,允许在省-年份-年龄聚集;*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平
上显著。(2)包含年龄为60岁的样本。(3)结果变量是省份-年份-年龄单位内均值的对数值。“退休”是每个省份-年份-年龄单位内退休人
员的比例,“大于60岁”是一个年龄是否大于60岁的哑变量。(4)按照AIC准则确定年龄(相对于60岁)的多项式阶数。
130 经 济 学 (季 刊) 第14卷
结果显示的基本结论与表4类似,除了对在家的食品支出的影响变得不
显著之外。更具体的,退休使非耐用品消费下降16% (第 (1)列),与工作
相关支出下降34% (第 (2)列),对在家的食品支出和娱乐支出的影响为负,但是不显著 (第 (3)、(4)列),剩余的非耐用品支出在退休前后变化不显著
(第 (5)列)。
(三)使用退休年龄附近的不同样本
最后,我们使用了不同的样本窗选择来检验退休对非耐用品消费的影响,看看结果是否稳健。表6汇报了结果,其中每个回归都控制了省份和年份虚
拟变量,并控制了依照AIC准则确定的多项式。在第 (1)— (5)列中,我
们逐渐去除更多那些年龄远 离60岁 的 样 本。在 第 (1)列 中,样 本 仅 包 含 户
主年龄在51—69岁 的 家 庭,而 第 (5)列 仅 包 含 户 主 年 龄 在55—65岁 的 家
庭。结果显示我们之前得到的结果比较稳健,虽然随着样本窗的扩大,估计
值的显著性下降。就退休对总的非耐用品消费的影响而言,所有系数均为负
值,从-0.159到-0.109,大部分与基准回归 (表4的第 (1)列)相近,而
且大多数系数均在10%水平上显著。对除工作相关的支出、家庭食品消费支
出和闲暇支出之外的非耐用品消费而言,所有系数均不显著,说明并没有真
正意义上的退休消费之谜。
表6 稳健性检验:使用不同样本
(1) (2) (3) (4) (5)
年龄范围 [51,69] [52,68] [53,67] [54,66] [55,65]
Ln(非耐用消费品) -0.159(0.069)**
-0.180(0.071)**
-0.193(0.075)**
-0.143(0.080)*
-0.109(0.091)
Ln(与工作相关的消费品) -0.338(0.075)***
-0.292(0.085)***
-0.297(0.093)***
-0.297(0.115)**
-0.303(0.124)**
Ln(在家的饮食支出) -0.103(0.060)*
-0.116(0.064)*
-0.119(0.065)*
-0.086(0.071)
-0.081(0.081)
Ln(闲暇支出) -1.072(0.764)
-0.780(0.513)
-0.878(0.631)
-1.206(0.693)*
-1.131(0.868)
Ln(其他非耐用消费品) -0.064(0.103)
-0.133(0.110)
-0.167(0.114)
-0.094(0.121)
0.043(0.143)
注:(1)括号内是稳健残差,允许在省-年份-年龄聚集;*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著。
(2)所有回归都控制了省份、年份固定效应。年龄为60岁的家庭已被剔除,以避免退休前与退休后
消费混合。(3)结果变量是省份-年份-年龄单位内均值的对数值。“退休”是每个省份-年份-年龄单位内退休人
员的比例,“大于60岁”是一个年龄是否大于60岁的哑变量。(4)按照AIC准则确定年龄(相对于60岁)的多项式阶数。
(四)退休消费行为的异质性
平滑消费的能力和家庭的财富紧密相关。因此,我们想知道财富 如 何 影
第1期 李宏彬等:中国居民退休前后的消费行为研究 131
响家庭在退休前后的消费平滑。我们用家庭住房面积来 表 征 财 富 水 平。9住 房
面积在中位数以上的,我们称其为富裕家庭,住房面积在中位数以下的,我
们称其为贫穷家庭。表7第 (1)、(2)列结果显示:贫穷家庭退休后非耐用
品消费减少了20%,而富裕家庭,退休后的非耐用品消费下降的少一些,只
减少了11%。这 和 文 献 中 的 大 部 分 研 究 结 论 类 似 (Bernheimet al.,2001;
Hurd and Rohwedder,2003;Aguiar and Hurst,2005;Ameriks et al.,
2007;Hurst,2008)。
表7 退休消费之谜的异质性
住房面积在中位数以下 住房面积在中位数以上
Ln(非耐用消费品) -0.198(0.047)***
-0.108(0.043)**
Ln(与工作相关的消费) -0.469(0.091)***
-0.270(0.073)***
Ln(在家的食品消费) -0.115(0.095)
-0.058(0.039)
Ln(闲暇消费) -0.728(0.223)***
-0.230(0.391)
Ln(其他非耐用品消费) -0.063(0.083)
-0.072(0.113)
注:(1)括号内是稳健残差,允许在省-年份-年龄聚集;*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平
上显著。(2)年龄为60岁的家庭已被剔除,以避免退休前与退休后消费混合。
9 我们也尝试了住房价值,结果类似。
另外,我们发现两组家庭间的差别主要来自与工作相关的支出以及闲暇
娱乐支出的变化有所不同。与工作相关的支出,贫困家庭减少了47%,而富
裕家庭只减少了27%。这可能是因为富裕家庭的工作支出在家庭支出中的比
例比较低,而贫困家庭住的地方离工作地点比较远,交通等支出比较大。对
于闲暇娱乐支出,贫困家庭有显著的减少,而富裕家庭的变化不显著,这很
可能和贫困家庭更可能用闲暇时间代替闲暇支出导致的。不过,不论是那一
类家庭,在剔除与工作相关的支出、在家食品支出和闲暇支出之后,剩余的
消费在退休前后都没有明显的变化。这说明考虑家庭内生产后的生命周期理
论仍然适用于这两类家庭。我们也分析了不同教育水平的户主家庭之间的差
别。结果同样显示在剔除与工作相关的支出、在家食品支出和闲暇支出之后,两组家庭的剩余消费在退休前后没有显著的下降。
七、结 论
本文使用中国城镇住户调查数据检验了中国是否存在退休消费下降之谜。
132 经 济 学 (季 刊) 第14卷
基于中国的强 制 退 休 政 策,我 们 使 用RD方 法 识 别 退 休 对 家 庭 消 费 的 影 响。我们发现,退休会使总的非耐用品消费下降21%。进一步地,我们考察了退
休对各个种类非耐用品消费的影响。我们发现退休会使得与工作相关的支出
下降33%。另外,退 休 会 使 在 家 食 品 支 出 下 降13%,娱 乐 支 出 下 降 则 不 显
著。当把这三类支出从总的非耐用品消费中剔除后,退休对剩余的非耐用品
消费不再有显著的影响。可以看到,退休后的消费下降基本可以由与工作相关的支出、在 家 食 品
支出、娱乐支出下降所解释,因为除这些支出之外,剩余消费在退休后没有
显著下降,这一结果可以由包含家庭生产的扩展生命周期模型所解释。因此
可以认为中国不存在真正的退休消费之谜。中国目前正经历着快速的人口老龄化。60岁以上人口在人口中的比重已
从2000年的10%上升到2010年的13%。很多学者担心老年人没有为退休做
好准备,导致退休后的生活水平及福利急剧下降。但是本文发现只有与工作
相关的支出以及在家食品支出在退休后出现明显的下降。工作相关的支出下
降不影响生活水平。在家食品支出的下降也并不代表福利的下降,因为可能
是退休后时间成本下降,退休人员可以花更多时间去寻找价格更低的可以在
家消费的食品。因此我们的结果 显 示,中 国 原 先 在 正 规 部 门 的 退 休 人 员 (即
受到强制退休政策影响的政 府、公 共 部 门、国 企 及 集 体 企 业 职 工)已 经 为 退
休做了充足的准备,能够在退休前后平滑生活水平。不过需要指出的是,我
们的分析只限于正规部门的退休人员,在将结论外推至中国所有退休人员时
需要比较谨慎。
参 考 文 献
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HONGBIN LI XINZHENG SHI BINZHEN WU*
* Corresponding Author:Binzhen,Wu,Economics Department,School of Economics and Management,Tsinghua University,Beijing,100084,China;Tel:86-10-62772371;E-mail:wubzh@sem.tsinghua.edu.cn.
(Tsinghua University)
Abstract Using data from Chinas Urban Household Survey,we test whether retire-ment consumption puzzle exists in China.We exploit Chinas mandatory retirement policy and
apply the regression discontinuity approach to estimate the impact of retirement on household
non-durable expenditures.We find that retirement reduces total non-durable expenditures byabout 21percent.Specifically,retirement reduces work-related expenditures and food ex-
penditures at home,but it does not affect entertainment expenditures.Moreover,retirement
has no significant effect on the remaining non-durable expenditures,which suggests that the
retirement consumption puzzle may not exist in China if an extended life-cycle model with
home production is considered.
JEL Classification D12,J14,O53
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