［摘 要］以1993——2014年的时间序列数据为基础，通过引入标准消费人概念来建立消费函数，分析人口年龄结构变动对居民消费的影响，借助灰色关联理论分析人口年龄结构与消费结构的关联度。研究发现，人口老龄化趋势会对中国居民的消费需求产生一定的抑制作用，且不同年龄组对不同消费项目的需求存在较大差距。因此，在经济增长方式转型的过程中，必须考虑人口年龄结构变化为经济社会发展所带来的巨大挑战。
［关键词］人口年龄结构；居民消费；消费结构；标准消费人；灰色关联
一、引言
据国家统计局统计，2001年我国老年人口总数达到9062万人，65岁及以上人口比重为7.1%，我国开始进入老龄化社会；2014年，我国老年人口总数达到13755万人，65岁及以上人口占比增至10.1%，老龄化程度不断加深。与发达国家不同，我国是在严格生育政策的干预下，因生育孩子数迅速下降而导致人口迅速进入老龄化状态，老龄化超前于经济发展，没有足够的时间为应对人口老龄化做准备，应对人口老龄化可能带来的负面影响的承受能力还较弱，这种“未富先老”的局面给我国经济社会发展和国家财政带来了巨大挑战。
将人口年龄结构变化纳入经济增长的研究中，一直是经济学、人口学等各学科的研究重点，尤其在当前经济增长向以扩大内需为主导的内向型经济增长方式转型的关键时期，人口年龄结构变动对居民消费的影响成为一项重要的研究课题。目前学界对人口年龄结构与居民消费关系的研究还没有得出一致的结论。李承政等、郑妍妍等、陈晓毅研究认为人口老龄化能够提高居民消费需求［1-3］；张乐等、毛中根、孙武福等则发现老年抚养比的提高是居民消费率下降的重要原因［4-5］；而李文星等研究发现老年抚养比的变动不会对居民消费造成显著影响［6］。诸多研究都是利用宏观面板数据构建计量模型进行检验，用老年抚养比、少儿抚养比或是少年儿童与老年人口占比来表示年龄结构［7-10］，用综合变量来表示年龄结构构建消费函数的实证分析较少，很难准确揭示人口年龄结构变动对居民消费需求的影响。王金营等通过计算标准化的消费人口，成功将人口年龄结构引入消费函数［11］；在此基础上，胡乃军等也利用标准消费人的概念对城镇人口老龄化与居民消费进行了研究［12］。然而，这些研究较多考虑人口年龄结构变动对消费总需求的影响，而忽略了其对消费结构的影响。显然，不同年龄的人口，社会所赋予的角色期待不一样，原来社会角色的需求将会由于角色的丧失而减少，甚至消失，新的社会角色需求又会大大增加，必然会引致不同消费项目需求的改变。因此，人口年龄结构变动对居民消费结构的影响还需要进一步证明。
面对人口年龄结构变动中人口老龄化这一在短时期内难以逆转的人口客观事实，研究人口年龄结构变动对居民消费的影响对当前的经济发展来说具有重要的现实意义。本文在已有研究的基础上，从居民消费需求和居民消费结构两个方面分析人口年龄结构对居民消费的影响。一是借用标准消费人口的概念将人口年龄结构作为一个综合指标带入回归方程中，分析人口年龄结构变动对居民消费需求的影响；二是利用灰色关联分析方法分析人口年龄结构与消费结构的关系。
奖惩机制不完善是企业全面预算管理工作在开展过程中遇到的主要问题。因此，企业要加强对奖惩机制建立工作的重视，结合全面预算管理工作涉及的各个领域，综合员工的工作状态和工作积极性等因素，建立科学的奖惩机制，使员工加强对预算工作的重视。同时企业在经营过程中还可以将预算执行状况和员工的经济效益以及部门效益结合起来，利用奖惩结合的手段，合理开展各项预算管理工作，提高员工参与预算管理工作的积极性，推动企业全面预算管理工作合理开展。企业还要加大对于新人才的重视，及时引入高素质人才，推动其不断完善全面预算管理模式，调动员工的工作积极性，将全面预算管理工作的各项要求落实到实处，提高企业的经济效益。
二、人口年龄结构影响居民消费的理论机理
（一）收入分配效应
一般来讲，收入决定了居民的消费能力和消费水平，但随着年龄结构的变化，收入分配也会有所改变。从微观上来说，依据生命周期理论，纵观人的一生，在少年儿童时期，由于没有劳动能力而几乎没有收入，其消费来源于父母给予；刚刚参加工作时期，收入水平偏低，消费能力弱；步入中年后，收入逐步稳定并达到一生中的最高；随着年龄的增加，步入退休阶段，收入又会随之大幅度下降，收入主要来源于养老金、退休金、子女给予及储蓄。从宏观上来说，劳动年龄人口占比增加直接表现为经济生产过程中劳动力投入增加，从而经济产出增加，人均收入提升，具有收入增长效应，有利于居民消费水平的提升；反之，若少年人口或老年人口占比增加，则“生产型”人口会相对甚至绝对减少，“消费型”人口会相对或绝对增加，经济产出和人均收入均会下降，收入缩减会不利于居民消费水平的提升。此外，少年儿童群体基本是无收入群体，而老年人的收入增长难度又是逐步提高的，因而与劳动年龄人口的收入相比，代际收入增长表现出明显的非均衡性，代际收入差距乃至代际贫富差距均存在不断扩大的内在倾向，而这样的收入增长局面会对扩大消费需求产生不利的影响。
（二）预期不确定性效应
式（4）两边同时乘以标准消费人规模SCPt，可以得到：
其次，宿迁市的农产品电子商务物流服务不能达到需求。在宿迁广大农村地区虽然实现了网通，但其宽带建设还十分落后，导致网络运行速度慢，而且成本高，使农产品电子商务信息不能及时在买家、卖家以及物流公司间快速传递。在运输方面，农产品具有特殊性，需要较高要求的保鲜设备和快速的物流体系。宿迁市在农产品电子商务物流运输冷藏物品方面，公路运量约占25%，铁路运量约占55%[4]。一方面冷藏设备落后老化，另一方面公路运输和铁路运输都需要花费大量时间，大大加重了农产品电子商务物流的运输成本。作为电子商务最重要的配套设施之一，物流配套体系的不完善，影响了宿迁市电子商务的进一步发展。
（三）消费惯性效应
在社会不断发展和进步的背景下，年轻人成长环境中的消费项目比老年人早期成长环境中的消费项目更加丰富，消费环境也更加舒适。老年人消费群体在多年的生活中形成了自身的消费习惯，甚至会伴随一生，以致老年群体的边际消费倾向偏低。在购买商品时，老年人消费行为往往会受到以往消费习惯的影响而具有一定的惯性，更倾向于选择自己经常使用的品牌，而对新产品、新服务的消费意愿不太强烈甚至排斥。这种消费上的惯性效应制约了老年人整体的消费水平和消费层次的提升，从而不利于全社会消费水平的增长和消费结构的优化。
三、人口年龄结构演变影响居民消费需求的实证分析
（一）分析思路和模型构建
如前文所述，由于生理因素、社会角色以及收入水平的差别，人在少年儿童时期（0-14岁）、劳动年龄时期（15-64岁）和老年时期（65岁及以上）均有不同的消费能力和消费需求，消费水平也存在一定的差距。一般来说，少年儿童和老年人的消费水平要低于劳动年龄人口，因此，我们可以将一个处于劳动年龄的人设定为标准消费人，然后根据一定的比例系数将少年儿童和老年人折算成标准消费人。
本工程位于陕西省汉中市石马路与傥骆路十字东北侧地块，连通西成高铁汉中站，交通十分便利。本工程总建筑面积155 536m2，地上建筑面积 97 728m2，含东、西翼塔楼（22 层，高100m）和裙房（3～5 层，最高 38m），包括百货、超市、电影院、兼具餐饮功能。地下建筑面积57 808m2，为2层地下室。各单体之间在地上均设缝相互分开独立，2层地下室联成一体，结构模型如图1所示。
（4）医院按照部门设置明细账，直接费用计入对应的支出科目中，经济性支出计入对应的经济分类科目中，间接费用则需按比例分配。
假设少年儿童的平均消费水平相当于劳动年龄人口的α倍，老年人的平均消费水平相当于劳动年龄人口的β倍，标准消费人口总数为SCP，总人口数为P，其中0-14岁的少年儿童人口数为Ch，15-64岁的劳动年龄人口数为La，65岁及以上的老年人口数为Ag，则标准消费人规模为：
文献[1,2]提出了具有谐振直流环节软开关拓扑结构的三电平逆变器，但是因为直流母线之间设置了4个分压电容，在分压不均时，软开关的实现条件影响会受到影响.文献[3～5]提出了具有谐振极软开关拓扑结构的有源三电平逆变器，但是如果该拓扑结构应用到单相全桥三电平逆变器中，辅助开关数将多达8个，控制相对繁琐.文献[6]提出了具有谐振极软开关拓扑结构的无源三电平逆变器，辅助电路无辅助开关器件，控制相对简单，但是直接串接在逆变器桥臂上的无源辅助器件的通态损耗会阻碍逆变器效率提高.
其中，t代表序列的长度，m表示比较序列的个数。
《桥隧施工与养护》课程的培养目标是通过引领教学活动，使学生具备铁道工程专业高技能人才所必需的桥隧构造方面的基本理论知识，桥隧施工、桥隧养护维修的基本技能和职业素养。
与此同时，老百姓的生活实现小康，放在过去想都不敢想的楼房轿车成为标配。高跟鞋之于我，更是“喜欢咱就买”。鞋柜打开来满是春夏秋冬的各款高跟鞋，高筒矮腰，粗跟细跟，不一而足。
令表示少年儿童人口占比；表示劳动年龄人口占比；，表示老年人口占比。
设C表示居民消费总额，sc表示标准消费人的消费水平，则有：
因为经过人口年龄组消费水平之间的换算，标准消费人的消费水平已经排除了人口年龄结构的影响。因此，根据Keynes的绝对收入假说和Duesenberry的相对收入假说，消费水平主要受人均收入水平和消费习惯等因素的影响，用y表示人均收入水平，Y表示总收入，来构建标准消费人的消费函数模型。
2.4.6 对照品溶液的配制 （HPIC-CD法） 取“2.4.1”项下硫酸滴定液适量，用水定量稀释成含硫酸硫酸盐 （SO4）40、60、80μg·mL-1的溶液作为对照溶液（1）、（2）、（3），对浓度和相应硫酸盐峰面积计算标准曲线。
首先，不考虑消费习惯C（t-1）的消费函数模型为：
式（4）中，ut表示随机误差项。
其次，考虑消费习惯C（t-1）的消费函数模型为：
不确定性（Uncertainty）是“经济行为者在事先不能准确知道自己的某种决策的结果，或者说，只要经济行为者的一种决策的可能的结果不止一种，就会产生不确定性”［13］。奈特（Knight）将其定义为：“人们缺乏对事件的基本知识，对事件可能的结果知之甚少，因此，不能通过现有理论或经验进行预见和定量分析”［14］，即不确定性是人们无法预料和难以预测的变化。人口年龄结构变化不确定性效应表现为居民会因未来收入和支出的不确定性增加而减少自身当期消费。预防性储蓄假说指出了不确定性情况下的最优消费行为，认为行为人面对不确定的情况会采取更为谨慎的消费行为。在我国当前社会保障制度还不完善的条件下，随着年龄的增长，居民对未来收入和支出的不确定性会不断增加，尤其在农村地区，家庭养老仍然是主要的养老方式，人们不得不增加储蓄给父母养老或自我养老，从而减少消费支出，直接影响居民的消费倾向。
由于参考序列和比较序列的变量数据的单位不尽相同，难以对序列曲线的几何形状相似度进行直接比较和计算，因此必须进行两个序列变量数据的无量纲化处理。本文采用均值化的方法对参考序列和比较序列的数据进行无量纲化处理，得到如下序列：
通过引入标准消费人的概念，式（7）成功地将人口年龄结构引入消费函数中。
（二）数据来源与计算
式（7）模型主要包括0-14岁人口占比、15-64岁人口占比、65岁及以上人口占比、人均收入、总收入、居民消费总额、人均消费水平等变量，其中，总收入用GDP值代替，人均收入用人均GDP代替。还需要确定少年儿童消费水平、老年人消费水平与劳动年龄人口消费水平之间的比例关系，即α和β值。在目前的研究中，某一地区或国家的这一比例还没有权威统一的数值，Stolnitz认为老年人口的消费水平相当于劳动年龄人口的80%［15］；于学军、李建民、刘洋则认为老年人口的消费水平相当于劳动年龄人口的70%［16-18］；王金营和付秀斌分两种情况确定该系数，将老年人折算成标准消费人的消费系数定为0.7和0.8，而将少年儿童折算成标准消费人的消费系数定为0.7和0.6［11］。本文均按照0.7的系数将少年儿童和老年人折算成标准消费人。
本文数据以1990年为基期，选取1990——2014年的时间序列数据，数据均来自2015年《中国统计年鉴》，具体如表1 所列。
表1 1990——2014年人口年龄结构、GDP、人均GDP和消费情况
年份0-14岁人口占比（%）15-64岁人口占比（%）65岁及以上人口占比（%）GDP（亿元）人均GDP（元）居民消费总额（亿元）人均消费水平（元）1990 27.7 66.7 5.6 18774.3 1653.9 9435.0 714.0 1991 27.7 66.3 6.0 21895.5 1902.7 10544.5 896.0 1992 27.6 66.2 6.2 27068.3 2323.5 12312.2 1057.0 1993 27.2 66.7 6.2 35524.3 3014.5 15696.2 1332.0 1994 27.0 66.6 6.4 48459.6 4066.0 21446.1 1799.0 1995 26.6 67.2 6.2 61129.8 5073.6 28072.9 2330.0 1996 26.4 67.2 6.4 71572.3 5878.4 33660.3 2765.0 1997 26.0 67.5 6.5 79429.5 6457.3 36626.3 2978.0 1998 25.7 67.6 6.7 84883.7 6834.8 38821.8 3126.0 1999 25.4 67.7 6.9 90187.7 7199.3 41914.9 3346.0 2000 22.9 70.1 7.0 99776.3 7902.2 46987.8 3721.4 2001 22.5 70.4 7.1 110270.4 8670.1 50708.8 3987.0 2002 22.4 70.3 7.3 121002.0 9450.3 55076.4 4301.5 2003 22.1 70.4 7.5 136564.610599.6 59343.8 4606.0
年份0-14岁人口占比（%）15-64岁人口占比（%）65岁及以上人口占比（%）GDP（亿元）人均GDP（元）居民消费总额（亿元）人均消费水平（元）2004 21.5 70.9 7.6 160714.412400.1 66587.0 5137.6 2005 20.3 72.0 7.7 185895.814258.9 75232.4 5770.6 2006 19.8 72.3 7.9 217656.616602.1 84119.1 6416.3 2007 19.4 72.5 8.1 268019.420337.1 99793.3 7572.2 2008 19.0 72.7 8.3 316751.723912.0115338.3 8707.0 2009 18.5 73.0 8.5 345629.225962.6126660.9 9514.4 2010 16.6 74.5 8.9 408903.030567.5146057.610918.5 2011 16.5 74.4 9.1 484123.536017.6176532.013133.6 2012 16.5 74.1 9.4 534123.039544.3198536.814698.9 2013 16.4 73.9 9.7 588018.843320.1219762.516190.2 2014 16.5 73.4 10.1 636138.746628.5242927.417806.4
根据公式（1）——（3），以及假定的消费系数0.7，利用中国1990——2014年的相关数据，可以计算出1990——2014年少年儿童和老年人消费规模、标准消费人口总规模、每百人中标准消费人数量、标准消费人的消费水平等数据（见表2）。
表2 标准消费人规模和标准消费人消费水平计算结果
年份标准消费人的消费水平（元）1990 22161.3 4457.6 102924.9 90.0 916.7 1991 22466.5 4856.6 104114.1 89.9 1012.8 1992 22637.3 5052.6 105303.9 89.9 1169.2 1993 22523.9 5102.3 106677.2 90.0 1471.4 1994 22652.0 5335.4 107855.4 90.0 1988.4 1995 22552.6 5257.0 109202.6 90.2 2570.7 1996 22617.7 5483.1 110345.8 90.2 3050.4 1997 22465.1 5659.5 111572.6 90.3 3282.7 1998 22444.8 5851.3 112634.1 90.3 3446.7 1999 22365.0 6075.3 113597.3 90.3 3689.8 2000 20308.4 6174.7 115393.1 91.0 4072.0 2001 20101.2 6343.4 116293.6 91.1 4360.4 2002 20141.8 6563.9 117007.7 91.1 4707.1 2003 19991.3 6784.4 117751.7 91.1 5039.7 2004 19562.9 6899.9 118646.8 91.3 5612.2 2005 18552.8 7038.5 119788.3 91.6 6280.4 2006 18172.7 7293.3 120534.0 91.7 6978.9 2007 17962.0 7445.2 121240.2 91.8 8231.0 2008 17616.2 7669.2 121965.4 91.8 9456.6 2009 17261.3 7914.9 122660.2 91.9 10326.2 2010 15581.3 8325.8 123845.1 92.4 11793.6 2011 15514.8 8601.6 124399.4 92.3 14190.7 2012 15600.9 8899.8 124903.7 92.2 15895.2 2013 15630.3 9212.7 125425.0 92.2 17521.4 2014 15790.6 9628.5 125888.1 92.0 19297.1少年儿童消费规模（万人）老年人消费规模（万人）标准消费人规模（万人）每百人中标准消费人数量（人）
表2数据显示，老年人消费规模和标准消费人总规模呈现明显的扩大态势，分别从1990年的4457.6万人、102924.9万人增至2014年的9628.5万人、125888.1万人。而少年儿童消费规模在20世纪90年代初有所增加，从1996年到2011年则持续下降，2012——2014年开始有所回升，但幅度较小，总体呈下降趋势。每100人中的标准消费人由1993年的90.0上升至2010年的92.4，但从2011年开始，又逐步呈现下降趋势，到2014年降为92.0。标准人的消费水平从1990年开始逐步增加，到2014年共增加18380.4元，24年间增加了21.05倍，年均增长率达到13.54%。不难发现，老年人消费规模是伴随少年儿童消费规模的迅速下降而快速提升的，且标准人消费规模的增加与老年人消费群体的增加有着密切的关系。
目前行业比较注重对塑料管道生产的投入，而对应用技术研究投入较少，造成工程技术标准、施工技术不配套。有的用户、设计、施工、监理等部门对塑料管道产品的性能、特点、设计、安装等技术了解不够，不能很好地针对具体工程选用合适的材料，也很难做到充分发挥塑料管道的优良特性，影响了塑料管道的合理设计、使用和应用领域的进一步扩大。
（三）实证结果及分析
根据1990——2014年的人口年龄结构、GDP和消费的时间序列数据，运用最小二乘法对模型进行估计。首先对不考虑消费习惯的模型（4）进行估计，结果如下：
植物根际促生菌(PGPR)是指定殖于植物根际系统，并能促进植物生长的一类细菌的总称[8-10]。PGPR以多种不同方式和途径影响植物的代谢过程，表现为促进植物生长，改善作物品质，提高植物的抗病性。PGPR微生物菌剂在可持续农业生产，特别是绿色、有机生态农业中具有广阔的应用前景。有效地将丰富的PGPR微生物资源引入设施农业，利用PGPR生物制剂减轻土壤盐害的不利影响，改善土壤和作物品质对设施蔬菜可持续发展具有重要意义[11-12]。笔者于2015—2017年在盐渍化较重的设施大棚中开展了相关试验，结果表明，“苗壮素”对黄瓜作物具有较明显的促生抗逆作用。
当考虑消费习惯影响时，模型（5）的估计结果如下：
括号中为t值和p值，同时，R2= 0.9967，Adj R2=0.9965，F= 6865.79。可以看出，模型的拟合效果较好，且参数也通过了显著性检验，显示我国人均GDP水平与消费水平之间存在显著的影响关系。
括号中为t值和p值，同时，R2= 0.9988，Adj R2=0.9987，F= 8847.52。该模型的拟合效果要优于模型结果（8），各参数也通过了显著性检验，表明人均GDP水平和前期标准消费人消费水平均对当期标准消费人的消费水平产生显著的正向影响，但是并没有显示人口年龄结构因素对居民消费水平的影响。
根据研究的问题，确定一个反映系统行为特征的参考序列（又称母序列），记为Y；确定若干个影响系统行为的比较序列（又称子序列），记为Xi。具体表示如下：
因此，将式（8）中的估计参数带入式（7）中，且可以估计出含有人口年龄结构的消费函数，整理可以得到：
扎赉特旗节水增粮行动项目区共有31个地下水灌溉片区，采用就近打井的方式取用片区周边地下水。由于本次地下水水源地较多，所涉及的水文地质单元较大，出于安全考虑，将扎赉特旗划分为多个流域，按流域将31个片区划分为14个论证单元，论证面积6 128.7km2。
由检验结果可知，随着人均GDP的提高，人口年龄结构变动或是人口抚养系数的提高会削弱人均GDP水平提高对居民消费水平的提升作用，与居民消费水平呈负向关系，尤其是近年来人口老龄化程度的加深，老年人口规模的增加，对未来消费水平的提升会起到一定的抑制作用。
四、人口年龄结构与居民消费结构的灰色关联分析
（一）模型方法
本文采用灰色关联度的方法分析人口年龄结构变化对居民消费结构的影响，分析各年龄组人口占比与各消费项目支出占比之间的关联性。灰色关联是用来指事物间的一种不确定性关联，灰色关联分析的基本思想就是通过确定分析序列（包括参考序列和若干个比较序列）几何形状的相似程度来判断其关系是否紧密，越紧密说明序列的关联度越大，反之越小。具体计算步骤如下。
第一步：确定分析序列。
人才队伍建设是亳文化“走出去”的关键和保障，必须加强专业人才培养力度。首先，要立足本市实际，实施人才培育工程，制定亳文化产业人才规划，强化文化人才培养工作。亳州学院、亳州职业技术学院、亳州中药科技学校等院校开设相关专业，培养出适合亳文化“走出去”的专门人才。其次，亳文化主体单位、文化企业自己选拔人才，送往专业机构和高校进行定向培养。再次，加大引进国内外文化人才的力度，借助外来人才弥补亳文化人才的不足。总之，通过内培外引等方式，培养一批德才兼备的高、精、专的亳文化产业人才队伍，为亳文化“走出去”提供人才保障。
式（1）两边同时除以P再乘以100，可以得到每百人中的标准消费人数量，公式为：
第二步：序列变量的无量纲化。
将（2）式代入（6）式，再等式两边同时除以Pt，整理得：
第三步：计算参考序列和比较序列的关联系数。
关联系数即为参考序列（Y）和各个比较序列（Xi）在每一时间点上的关联程度，记为，可以由以下公式求出：
表示同时在j时刻各个参考序列和比较序列的绝对差，并从中选出最小值和最大值。其中，ρ为分辨系数，一般的取值范围为，且ρ越小，分辨力越大，具体取值可以视情况而定，在本文中，取ρ= 0.5。
第四步：计算关联度。
由于有多个关联系数值，难以对序列的整体关联程度进行比较，因此有必要将各个时刻的关联系数集中为一个可以量化的数值，作为比较序列和参考序列关联程度的度量，在此可以通过求其平均值来解决。记ri为关联度，公式如下：
第五步：关联度排序。对计算出来的各序列之间的关联度进行大小排序。
（二）数据说明
表3 1993——2014年我国居民八项消费支出占比情况 单位：%
年份 食品 衣着 居住 家庭设备用品及服务杂项商品及服务199352.2512.368.57 7.97 2.92 3.40 8.76 3.77 199452.2511.918.67 7.93 2.97 4.05 8.42 3.79 199551.6211.598.81 7.44 3.78 4.74 8.46 3.55 199650.8111.699.47 6.96 3.67 4.48 9.24 3.68 199748.8210.8610.20 6.93 4.17 4.94 10.28 3.79 199846.899.7810.94 7.41 4.61 5.37 11.12 3.88 199944.589.2711.09 7.71 5.10 6.12 11.87 4.25 200041.878.9412.35 6.75 6.17 9.20 11.35 3.36 200140.558.9712.62 6.43 6.24 8.57 13.18 3.45 200239.688.8511.76 5.96 6.79 9.59 14.15 3.22 200339.078.8511.92 5.82 7.00 10.45 13.84 3.05 200439.948.6211.29 5.30 7.03 11.06 13.67 3.08 200538.839.0411.23 5.31 7.32 11.83 13.27 3.16 200637.569.2811.91 5.42 7.05 12.46 13.09 3.23 200737.959.3411.77 5.68 6.88 12.75 12.37 3.27 200839.319.2412.24 5.81 6.93 11.93 11.22 3.32 200937.619.3312.51 6.10 7.75 12.44 10.83 3.43 201037.009.5712.14 6.40 7.47 13.17 10.94 3.32 201137.359.8911.61 6.54 7.44 12.49 11.23 3.45 201236.369.6511.17 6.34 7.46 12.61 12.91 3.50 201334.948.7413.78 6.88 7.98 13.38 11.57 2.73 201434.658.5213.51 6.91 8.18 13.92 11.54 2.75医疗保健交通通信文教娱乐
表3为1993——2014年我国居民八项消费支出占比情况。因中国居民消费项目的统计在1993年出现变化，为保证数据统计口径的一致性，所以本文所采用数据的时间限定为1993——2014年。其中人口年龄结构数据来自2015年《中国统计年鉴》（见表1）；各项居民消费支出占比数据根据1994——2015年《中国统计年鉴》中的相关数据整理得出。
（三）实证结果分析
根据灰色关联分析方法，选取人口年龄结构作为母序列，居民八项消费支出占比作为子序列。通过计算得到人口年龄结构与居民消费结构的关联度矩阵为：
从关联矩阵可知，少年儿童人口比重与各项消费支出占比的关联度从大到小依次为食品、杂项商品及服务、家庭设备用品及服务、衣着、居住、文教娱乐、医疗保健、交通通信。其中，少年儿童人口比重与食品、衣着、家庭设备用品及服务的关联度值要大于其他两个年龄段人口比重的这一关联度值，而与居住、医疗保健、交通通信、文教娱乐的关联度值相对最小，与杂项商品及服务的关联度值则介于其他两个年龄段人口比重的关联度值之间。可以看出，由于少年儿童正处于生理上升期，消化能力和吸收能力较好，对食品的需求最高，且由于其身高体重变化速度较快，对衣着的更新需求大。此外，少年儿童还处于没有收入的人生阶段，还不具有自主消费能力，其对居住、医疗保健、交通通信、文教娱乐方面的消费需求相对较弱。
总之，种子具有有性繁殖特点，基于对种子形态特征的分析，研究其与植被恢复、演替之间的关系。植被演替也给予种子的生产以及散布而形成，种子形态对植被的传播能力具有重要的影响。基于生物学、生态学角度分析种子特征对植被恢复造成的影响，阐述植被恢复演替的干扰性因素，对于促进植物学的发展具有重要意义。
劳动年龄人口与各项消费支出占比的关联度从大到小依次为居住、杂项商品及服务、文教娱乐、衣着、家庭设备用品及服务、食品、医疗保健、交通通信。其中，与其他两个年龄段人口相比，劳动年龄人口比重与居住、文教娱乐、杂项商品及服务的关联度值最大，而没有最小的关联度值。不难发现，劳动年龄人口由于工作、生活、婚姻或是孩子教育等种种原因，加之房子租金和商品房房价的不断上涨，他们对居住的需求最大，且租房、买房的开销成为其消费支出的重要组成部分。此外，当前年轻人对生活的品质正在进一步提升，对文教娱乐、衣着、家庭设备用品的消费需求也较高。
老年人口比重与各项消费支出占比的关联度从大到小依次为居住、医疗保健、文教娱乐、衣着、杂项商品及服务、食品、交通通信、家庭设备用品及服务。老年人口比重与居住消费占比的关联度较高，可能在很大程度上是因为当前很多老年人在中国传统观念的影响下，会用自己的积蓄为子女买房、装修，以致居住支出也随之大幅度增长。而老年人的生理机能在逐步下降，甚至受到疾病的困扰，直接提高了其在医疗方面的消费需求，老年人口比重与医疗保健消费的关联度也就必然会高于少年儿童和劳动年龄人口比重的关联度。此外，多数老年人受过去消费习惯的影响较深，其人口比重与文教娱乐消费的关联度低于少年儿童人口和劳动年龄人口比重的关联度。虽然老年人口比重与交通通信的关联度较小，但仍然要高于少年儿童人口比重和劳动年龄人口比重与交通通信的关联度，可能是因为老年人由于身体能力的限制，出行需要借助各种交通工具，且子女外出上学、工作或者不与其同住，只能借助通讯工具进行联系交流。老年人受消费习惯影响和生理限制，对食品、衣着的消费需求较低，且家庭设备用品一般较为完备或是需求较少，因此其人口比重与这三者的关联度要低于少年儿童人口比重和劳动年龄人口比重的关联度。
总体来看，食品、衣着、家庭设备用品及服务与少年儿童人口比重的关联度最高，居住、文教娱乐与劳动年龄人口比重的关联度最高，医疗保健、交通通信与老年人口比重的关联度最高，杂项商品及服务与劳动年龄人口比重的关联度最高。
五、结论
本文在解析人口年龄演变对居民消费影响机制的基础上，引入标准消费人的消费函数和灰色关联分析方法分别实证分析了人口年龄结构变动对居民消费需求和消费结构的影响。从居民消费需求上来看，现阶段，人口老龄化的加速会对中国居民消费需求产生一定的抑制作用，因此，要实现扩大内需的经济发展战略必须要考虑人口年龄结构的变动问题。从居民消费结构上来看，在三个年龄阶段人口比重与各项消费占比关联度的比较中，少年儿童人口比重与食品、衣着、家庭设备用品及服务的关联度要高于其他两个年龄段；医疗保健、交通通信与老年人口比重的关联度最高；居住、文教娱乐、杂项商品及服务与劳动年龄人口比重的关联度最高。这说明中国人口老龄化趋势会刺激医疗保健、交通通信方面的消费，但是其他方面的消费会受到一定的冲击。
要实现经济增长方式向以扩大内需为主导的内向型经济增长方式转变，有必要逐步调整和完善人口政策，缓解人口老龄化进程。但是根据当前中国人口发展形态和人口老龄化趋势，人口老龄化在一定时期内难以逆转，扩大内需需要顺应人口老龄化的发展趋势。一方面，加快老年产业发展，开发老年消费市场，挖掘老年人消费潜力；另一方面，完善养老保障制度，缓解劳动力人口供养老年人和老年人自我养老的负担和压力，从而促进劳动年龄人口和老年人的消费。
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The impact of the evolution of population age structure on resident consumption: theoretical mechanism and empirical test
WU Shi-ying
（College of Marxism, Hefei Normal College, Hefei 230601, China）
Abstract：Based on the time series data from 1993 to 2014, the consumption function is established by introducing the concept of standard consumer to analyze the impact of population age structure change on residents' consumption, and the correlation degree between population age structure and consumption structure with the grey correlation theory. The result shows that the aging trend of population will have a certain inhibitory effect on the consumption demand of Chinese residents,and there is a big gap in the demand for different consumption items among different age groups. Therefore, in the process of the transformation of economic growth mode, we must take into consideration the huge challenge brought by the changes of population age structure for economic and social development.
Key words：the structure of population age; resident consumption; the pattern of consumption; standard consumer; grey correlation
［中图分类号］C924.2
［文献标识码］A
［文章编号］1671-8372（2019）02-0049-07
［基金项目］教育部人文社会科学研究青年项目（18YJC630072）
［收稿日期］2019-01-09
［作者简介］吴石英（1989-），女，湖南临澧人，合肥师范学院马克思主义学院讲师，博士。
［责任编辑 王艳芳］
标签：人口论文; 消费水平论文; 年龄结构论文; 序列论文; 少年儿童论文; 社会科学总论论文; 人口学论文; 世界各国人口调查及其研究论文; 《青岛科技大学学报(社会科学版)》2019年第2期论文; 教育部人文社会科学研究青年项目(18YJC630072)论文; 合肥师范学院马克思主义学院论文;