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改革开放以来，我国经济经历由高速增长向中高速增长的转变，经济结构不断转型，经济增长动力由出口驱动和投资驱动向消费驱动转变，2022年我国居民消费占GDP的比例为53.9%，与发达国家相比还有一定距离，现阶段我国居民消费不足现象较为明显（陈斌开和李涛，2019）。养老保险是促进居民消费提升的重要抓手之一，城乡居民养老保险作为我国养老保险体系的重要组成部分，在促进居民消费方面发挥着重要作用。城乡居民养老保险影响消费的作用机制较为复杂。一方面，城乡居民养老保险的参保人员可以在退休后获得稳定收入，降低了未来的不确定性，提高了抵抗风险的能力，这和养老储蓄的作用类似，因此居民会减少储蓄并提升现期消费，即产生预期效应。另一方面，养老保险缴费也会占据工作期间获得的部分收入，增加收入约束，挤出部分消费，由此产生负担效应。因此，城乡居民养老保险究竟会促进，或是抑制居民消费，所得结论莫衷一是。而我国养老保险体系主要由城镇职工基本养老保险体系和城乡居民养老保险体系共同构成，现有研究主要集中在城镇职工基本养老保险对居民消费的影响，且多采用宏观数据进行研究，而考察城乡居民养老保险对居民消费影响的研究较少。同时，基于消费结构视角，居民消费可以分为基本生存型消费和发展享受型消费，城乡居民养老保险对居民消费结构又会产生怎样的影响？为回答上述问题，本文采用CFPS合成的面板数据和截面数据，运用面板模型和PSM等方法深入分析城乡居民养老保险对家庭消费的影响。
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Feldstein（1974）将养老保险对消费的作用归结为两点：第一为引致退休效应，即养老保险的参保居民会存在提前退休的动机，提前退休将会延长退休期，导致居民需要准备大量储蓄来应对退休期，因此养老保险会减少居民年轻时期的消费。第二为养老保险对储蓄的替代效应，养老保险可以激发居民年轻时期的消费，最终的效应取决于两者之和。基于美国1929−1971年时间序列数据的分析发现，从总效应角度，养老保险会促进居民消费的提升。Dicks-Mireaux和King（1984）运用1977年8279个加拿大居民数据得到类似结论。Attanasio和Rohwedder（2003）运用英国1974−1987年家庭收入调查数据，采用理论模型和经验分析相结合的方法，发现养老金对储蓄存在显著的替代效应。Barr和Diamond（2006）同样认为养老保险的收入再分配效应可以极大提升居民消费。Lachowska和Myck（2018）基于1997−2003波兰家庭调查数据，采用DID方法发现养老金与居民储蓄具有替代关系。Lefebvre和Perelman（2020）运用欧洲健康、老龄化和退休调查的数据，发现养老保险对储蓄存在替代效应。Newall和Peacey（2021）通过理性预期消费模型也得到类似结论。有学者采用不同样本或方法进行分析，得到相反或不显著的结论。Hubbard和Judd（1987）运用一般均衡模型发现，在不完全竞争市场，由于居民存在预算约束，养老保险对储蓄不存在替代效应，甚至可能抑制居民消费。Gale和Scholz（1994）基于行为金融学理论中的心理账户理论，分析认为储蓄账户的边际消费倾向要远高于养老保险的消费倾向，二者不能相互替代。Thaler（1990）引入短视和非理性人的概念，认为现实中很难有一个人可以将整个生命周期的财富进行完美规划，而参与养老保险甚至会提升储蓄并抑制居民消费。Zeldes（1989）认为养老保险缴纳加剧了居民的预算约束，可能会抑制消费。Samwick（1998）运用1992年美国消费者金融调查数据发现，如果家庭面临大额支出的风险，那么养老保险不会促进消费，甚至会抑制消费。Alessie等（2013）也在考虑流动性约束的情况下证明了这一结论。Santen（2019）运用2006−2011年荷兰家庭调查数据同样发现，如果不考虑预算约束，那么养老保险对消费的促进效果并不明显。
国内文献也关注养老保险和消费的问题，主要从城镇职工基本养老保险和城乡居民养老保险两个方面展开。一方面，有学者发现城镇职工养老保险可以促进居民消费。石阳和王满仓（2010）运用我国2002−2007年省域面板数据发现，城镇职工基本养老保险可以挤出居民储蓄，促进消费提升。白重恩等（2012）运用我国2002−2009年城镇居民住户调查数据发现，城镇职工基本养老保险覆盖率可以促进居民消费，而养老保险缴费率则会抑制居民消费。康书隆等（2017）运用我国2012年CFPS数据发现，参保城镇职工基本养老保险可以显著促进居民家庭消费。赵昕东等（2017）基于我国2001−2014年面板数据，运用GMM方法，发现养老保险缴费率和养老保险覆盖率对居民储蓄具有负向影响，由此促进居民消费。王亚柯和刘雪颖（2020）通过我国2018年CHIPS数据发现，参加城镇职工基本养老保险可以显著促进居民家庭消费。孙玉栋等（2021）通过2015年CGSS数据发现，城镇职工基本养老保险可以显著促进家庭总消费的提升。另一方面，也有学者得到相反或不显著的结论。张士斌（2009）运用我国2000−2008年面板数据并采用广义矩估计的方法发现，城镇职工养老保险支出对居民储蓄影响不大，对消费也不会产生影响。邹红等（2013）运用2002−2009年广东城镇住户调研数据发现，参保家庭的消费支出越高，缴费率越高，消费支出越低。邱俊杰和李承政（2014）基于我国1991−2011年省级面板数据并采用动态面板模型发现，城镇职工基本养老保险覆盖率并没有促进我国消费率的提高。李珍和赵青（2015）运用我国1987−2012年时间序列和面板数据发现，城镇职工基本养老保险抑制居民消费。
学者主要从新型农村养老保险（以下简称新农保）和城镇居民养老保险（以下简称城居保）角度分析城乡居民养老保险对居民消费的影响，但得到的结论不尽相同。一方面，有学者发现新农保和城居保可以显著促进居民消费。马光荣和周广肃（2014）运用我国2010年和2012年CFPS数据发现，新农保显著促进居民消费。陈飞等（2020）采用中国健康与养老追踪调查（CHARLS）数据，运用模糊RD和RD-DID模型，研究发现新农保可以促进老年人消费。石贝贝（2017）运用2011−2013年CHARLS数据并采用多元回归分析发现，参加农村居民养老保险可以提高老年人消费率。张征宇和曹思力（2021）通过2011−2012年CHARLS数据，运用工具变量分位数回归方法进行实证检验，发现新农保政策对农村居民的家庭消费存在普遍的促进作用。臧旭恒和李晓飞（2021）运用2013−2017年CHFS数据发现，城居保可以促进家庭人均消费。另一方面，也有学者发现城乡居民养老保险对居民消费不会产生影响。焦克源和井亚琼（2013）运用世代交叠模型发现，我国新农保政策对家庭储蓄的替代效应不明显，因此无法促进居民消费。解垩（2015）运用CHARLS数据发现，新农保对居民的总消费在统计上不显著，可能的原因是养老金水平较低。费舒澜等（2020）运用2016年中国劳动力动态调查数据（CLDS）发现，城乡居民养老保险对流动人口的消费没有显著影响。张开然和胡鑫怡（2022）运用2011−2019年中国家庭金融调查数据同样发现，养老保险对消费的影响不显著。
大多学者采用宏观数据进行分析，特别是从宏观层面展开指标刻画，在进行理论和计量模型分析后，所得结论却各有不同。例如，仅从宏观层面的养老保险覆盖率这一指标看，不同研究模型和计量分析所得到的结论迥然相反。同时，宏观层面的居民消费率，也很难真实反映微观家庭消费的异质性，且鲜有文献从城乡居民养老保险角度分析家庭消费水平和消费结构的异质性。因此，本文运用数理模型进行分析，采用2010−2020年中国家庭追踪调查数据，计算样本的城乡居民养老保险参保人数和消费率等变量，运用面板模型、Heckman两步法和PSM方法进行论证，深入分析城乡居民养老保险对消费率和消费结构的影响。
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本文采用典型的三期OLG模型（Overlapping Generation Model），将城乡居民养老保险的统筹账户和个人账户纳入模型，假设代表性个人共存活三期，分别为少儿期、成年期和老年期。在少儿期，代表性个人没有获得收入的能力，在此期间的消费来自父母的抚养，消费量为
$C_0^t$ 。进入成年期后，代表性个人通过劳动赚取一定收入$\omega _1^t$ ，主要用于抚养后代、个人消费、储蓄、缴纳养老保险和赡养老人。此时，考虑双向代际转移的作用，赡养老人需要花费部分收入，代际转移为$\theta _1^t{P_t}\omega _1^t$ ，资本市场利率为${r_{t + 1}}$ ，资本市场贴现率则表示为${R_{t + 1}}$ ，即${R_{t + 1}}{\text{ = }}\left( {1{\text{ + }}{r_{t + 1}}} \right)$ ，代表性个人在老年期获得的储蓄总额为${s_t}{R_{t{\text{ + }}1}}$ 。缴纳的城乡居民养老保险分为统筹账户和个人账户，个人账户中的资金为收入的固定比例$\varsigma $ ，随着资本市场贴现率的变化而变化，因此老年期得到的个人账户中的养老金可以表示为$\varsigma \omega _1^t{R_{t + 1}}$ 。而统筹账户中，养老金会受到城乡居民养老保险参保率等因素的影响，参考蔡兴（2015）的做法，本文将城乡居民养老保险替代率设为$\rho $ ，成年期所缴纳的比率为$\beta $ ，由此可以得到老年期统筹账户的养老金为$\rho _1^t\beta \omega _1^t$ 。因此，代表性个人在两期的预算约束为：$$ C_1^t + b{r_t}C_0^t + S_1^t = {\omega ^t} - \varsigma {\omega ^t}{{ - }}\theta P\omega - \rho _1^t\beta {\omega ^t} $$ (1) $$ C_1^{2t} = {R_{t + 1}}S_1^t + \varsigma {\omega ^t}{R_{t + 1}} + \theta b{r_t}{\omega ^{t + 1}} + \frac{{\rho _2^t\beta {\omega ^{t + 1}}b{r_t}}}{P} $$ (2) 三期的消费效用函数表示为：
$$ MaxE\left[ U \right]{{ = U}}\left( {C_1^t} \right) + \delta br_t^{1 - \alpha }U\left( {C_0^t} \right) + P\phi U\left( {C_2^t} \right) $$ (3) 其中，
$\delta br_t^{1 - \alpha }$ 为父母养育子女所获得的效用，$0 < \alpha < 1$ ，即表示效用随着生育率的上升而边际递减，$\delta $ 为效用贴现率，$\phi$ 为时间贴现率，计算三期稳态消费可以得到如下均衡方程：$$ C_0^t = \frac{{br_t^{1 - \alpha }\delta \left[ {\omega _1^t - \theta P\omega _1^t - \rho _1^t\beta \omega _1^t + \rho _2^t\beta \omega _2^tb{r_t}/{R_{t + 1}}P + \theta _1^t\beta \omega _2^t b{r_t}/{R_{t + 1}}} \right]}}{{1 + br_t^{1 - \alpha }\delta + P\phi }} $$ (4) $$ C_1^t = \frac{{\omega _1^t - \theta P\omega _1^t - \rho _1^t\beta \omega _1^t + \rho _2^t\beta \omega _2^tb{r_t}/{R_{t + 1}}P + \theta _1^t\beta \omega _2^t b{r_t}/{R_{t + 1}}}}{{1 + br_t^{1 - \alpha }\delta + P\phi }} $$ (5) $$ C_2^t = \frac{{P\phi \left( {1 + {r_{t + 1}}} \right)\left[ {\omega _1^t - \theta P\omega _1^t - \rho _1^t\beta \omega _1^t + \rho _2^t\beta \omega _2^tb{r_t}/{R_{t + 1}}P + \theta _1^t\beta \omega _2^t b{r_t}/{R_{t + 1}}} \right]}}{{1 + br_t^{1 - \alpha }\delta + P\phi }} $$ (6) 由此得到总消费和储蓄为：
$$\begin{split} {S^t} =& \frac{{P\phi \left[ {\omega _1^t - \theta P\omega _1^t - \rho _1^t\beta \omega _1^t + \rho _2^t\beta \omega _2^tb{r_t}/{R_{t + 1}}P + \theta _1^t\beta \omega _2^t b{r_t}/{R_{t + 1}}} \right]}}{{1 + br_t^{1 - \alpha }\delta + P\phi }} \\&- \varsigma \omega _1^t - \frac{{\rho _2^t\beta \omega _2^tb{r_t}}}{{{R_{t + 1}}}P} - \frac{{\theta_1^t br_t\omega _2^t}}{{{R_{t + 1}}}} \end{split} $$ (7) $$ {C^t} = \frac{{\left( {1{{ + }}br_t^{1 - \alpha }\delta {{ + }}P\phi {R_{t + 1}}} \right)\left[ {\omega _1^t - \theta P\omega _1^t - \rho _1^t\beta \omega _1^t + \rho _2^t\beta \omega _2^tb{r_t}/{R_{t + 1}}P + \theta _1^t\beta \omega _2^t b{r_t}/{R_{t + 1}}} \right]}}{{1 + br_t^{1 - \alpha }\delta + P\phi }} $$ (8) 根据（7）式，由总储蓄对城乡居民养老保险参保率求导可知：
$\partial S_1^t/\partial \rho < 0$ ，即参保城乡居民养老保险会负向影响居民家庭储蓄率，这意味着城乡居民养老保险会减少家庭储蓄，促进家庭消费。通过分析（8）式可知，$\partial {C^t}/\partial \rho $ 的方向取决于${\beta \omega _2^tb{r_t}/{R_{t + 1}}P{{ - }}\beta \omega _1^t} $ 的值，城乡居民养老保险通过保险缴费$\beta \omega _1^t$ 和未来预期收入$\beta \omega _2^t$ 来影响居民家庭消费，其内在作用机制主要表现为城乡居民养老保险对家庭消费产生负担效应和预期效应。城乡居民养老保险缴费会占据参保人现期部分收入，挤出现期部分消费从而产生负担效应，但同时也使参保人在退休后可以获得持续的收入，通过减少未来不确定性产生预期效应。城乡居民养老保险对居民消费的最终影响表现为两种效应的共同作用，具体需要实证研究进行论证，因此本文在理论模型的基础上得到如下两个命题：命题1：参保城乡居民养老保险可以使居民对未来产生良好预期，所产生的预期效应大于负担效应，由此促进现期消费。
命题2：参保城乡居民养老保险无法使居民对未来产生良好预期，所产生的预期效应小于负担效应，由此减少现期消费。
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为分析城乡居民养老保险与家庭消费之间的关系，本文采用多个实证策略进行分析，数据来自2010−2020年中国家庭追踪调查数据库。首先，运用各期数据合成的面板数据，在问卷中对样本养老保险参保类别进行筛选，主要选取参加新农保、城镇居民养老保险和城乡居民养老保险的样本，计算得到家庭参保人数，将“家庭中城乡居民养老保险参保人数”和“家庭是否拥有城乡居民养老保险参保人员”分别设定为核心解释变量进行计量分析。其次，为分析城乡居民养老保险对消费率的内在作用机制，参考潘敏和刘知琪（2018）的做法，将家庭消费率进行分解，将家庭消费中的食品、衣着和居住归类为生存型消费，将医疗保健、交通通信、文教娱乐和其他消费归类为发展享受型消费。同时，根据城乡差别分为低、中、高三种收入水平，对养老保险和家庭消费率进行分析，由此判断基于收入效应的城乡居民养老保险对家庭消费的影响。最后，在2020年的调研问卷中，CFPS数据库增加了关于家庭信贷约束的问题，即“您家借钱金额较大时（例如用于买房、经营周转等），有没有被拒绝的经历？”以此判断在信贷约束条件下，城乡居民养老保险对家庭消费的影响。
本文采用中国家庭追踪调查（CFPS）数据，主要原因如下：第一，CFPS主要从个人、家庭和社区三个层面进行数据收集，记录我国社会、经济、人口、教育和居民健康的发展进程，样本覆盖我国25个省（自治区、直辖市），调查对象包含样本家户中的全部家庭成员，在全国层面上具有代表性。第二，CFPS数据样本数量巨大，2010年基线数据包含14960个家庭、33600名成年人、8990名少儿，在2012年、2014年、2016年、2018年和2020年又进行追踪调查，从样本量角度极大提高了计量的准确性和可靠性。第三，从技术手段上，CFPS采用较为先进的数据获取手段，例如CAPI（计算机辅助面访调查）和CATI（计算机辅助电访调查），数据的准确性、科学性较高。本文对家庭关系库和个人信息库进行核对，计算少儿抚养比和老年抚养比。由于消费率出现左侧拖尾的情况，本文进行5%的截尾处理。CPI以省级层面数据为基础，以2010年为基期的环比价格指数来表示。
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本文采用多种计量方法，运用OLS回归、静态面板模型进行分析。为防止随机缺漏的样本和自选择问题，本文运用Heckman两步法：第一阶段为消费决策阶段（Participation Process），即家庭是否超额消费，若消费率大于1，则W_consume取值为1，否则为0；第二阶段为消费数量决策阶段（Amount Process），探究城乡居民养老保险对家庭消费的作用，同时考虑消费结构和收入水平的影响。为防止样本选择偏误问题，本文运用2020年截面数据进行PSM分析，从借贷约束视角分样本检验。
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从微观数据库研究消费率相关问题，学界有较为一致的计算方法，即消费率（cr）=家庭总支出/家庭可支配收入，将农村居民的收入口径与城镇居民的口径统一。其中，家庭总消费除包括食品、衣着、居住、家庭设备及用品、医疗保健、交通通信、文教娱乐、其他消费支出外，还包括家庭转移性支出（eptran）、福利性支出（epwelf）和建房购房贷款支出（mortage）。因此，在稳健性检验中，本文分别设定不同消费率。
首先，由于eptran、epwelf和mortage具有投资和福利转移的性质，将总支出中的这三部分排除后得到消费率cr1。其次，由于文教娱乐和医疗保险不属于日常性消费支出，再剔除文教娱乐支出得到日常性消费率cr2。控制变量的选取参考已有研究，主要包括家庭总收入、家庭正在上学的人数、一年内有过住院的人数、家庭工作的人数、医疗保险的参保人数、家庭金融资产的对数、家庭房地产的对数、家庭其他资产的对数、省份的基尼系数和CPI。
据此，本文构建如下计量分析模型：
$$ \begin{split} cr_i^t =& \alpha + {\beta _1}oldinsur_i^t + {\beta _2}ydr{\textit{14}}_i^t + {\beta _3}fincome_i^t + {\beta _4}studynumber_i^t {{ + }}{\beta _5}familysize_i^t \\&+ {\beta _6}mediinsur_i^t + {\beta _7}hosnumber_i^t + {\beta _8}worknumber_i^t + {\beta _9}pgini_i^t \\& + {\beta _{10}}realty + {\beta _{11}}financial + {\beta _{12}}othera + {\beta _{13}}cpi_i^t + {u_i} + \varepsilon _i^t \end{split} $$ (9) 本文将核心解释变量设定为家庭内是否拥有城乡居民养老保险参保人员这一虚拟变量ifoldinsur，构建如下计量分析模型：
$$ \begin{split} cr_i^t =& \alpha + {\beta _1}ifoldinsur_i^t + {\beta _2}ydr{\textit{14}}_i^t + {\beta _3}fincome_i^t + {\beta _4}studynumber_i^t + {\beta _5}familysize_i^t \\& +{\beta _6}mediinsur_i^t + {\beta _7}hosnumber_i^t + {\beta _8}worknumber_i^t + {\beta _9}pgini_i^t + {\beta _{10}}realty \\& + {\beta _{11}}financial + {\beta _{12}}othera + {\beta _{13}}cpi_i^t + {u_i} + \varepsilon _i^t \end{split} $$ (10) -
由表1的回归结果可知，在运用OLS回归、静态面板模型和Heckman两步法后，无论是否控制东、中、西部效应，或是控制时间效应，家庭中参加城乡居民养老保险人数的增加均会引起家庭总消费率的提升，即本文的命题1得到验证。城乡居民养老保险对家庭消费存在负担效应和预期效应两种作用，即同时存在挤出和挤进两种影响。考虑到参保人员多为没有固定工作或者收入较低者，缴费承受能力有限，保险缴费会占据其部分收入，因此会挤出其部分消费，即产生负担效应；而城乡居民养老保险也会通过保障其退休后的生活并减少未来的不确定性而产生预期效应，由此促进当期消费。
表 1 家庭养老保险参保人数与消费
变量 OLS
(1)OLS
(2)OLS
(3)Fe
(4)Fe
(5)oldinsur 0.047*** 0.048*** 0.017** 0.060*** 0.060*** (0.007) (0.007) (0.008) (0.009) (0.009) 是否控制变量 是 是 是 是 是 是否控制年份 否 否 是 否 否 是否控制东、中、西部 否 是 是 否 是 豪斯曼检验 0.000 0.000 Observations 42645 42645 42645 42645 42645 R-squared 0.365 0.367 0.371 0.448 0.449 注：*、**和***分别指在10%、5%和1%的水平下显著，括号内为回归标准误。下同。 具体来看，首先，参保城乡居民养老保险意味着在退休之后可以获得稳定的收入，这是永久性收入的重要来源，而永久性收入的增加可以提高居民消费率。其次，从预期效应来看，参加城乡居民养老保险人数的增加，可以提升整个家庭的风险抵抗能力，降低不确定性，因此会减少手中由于谨慎性而持有的货币资金，即减少预防性储蓄，提升现期消费率。同时，城乡居民养老保险还具有风险共担性，所有的参保人员可以因此分散风险，降低未来收入的不确定性，进而减少预防性储蓄并增加消费。这与诸多学者基于微观数据得到的结论一致（康书隆等，2017；朱诗娥等，2019），微观数据可以更为准确地反映消费率和家庭参保人数等指标，得到的结论能够更真实地反映我国家庭的现实情况。从我国家庭样本回归的结果来看，城乡居民养老保险最终会促进家庭消费率的提升，即提升城乡居民养老保险覆盖率可以显著促进居民消费。
表 1 家庭养老保险参保人数与消费
变量 Fe
(6)Re
(7)Re
(8)Re
(9)Heckman
Participation
Process
(10)Heckman
Amount
Process
(11)oldinsur 0.020** 0.056*** 0.057*** 0.023*** 0.025*** 0.109*** (0.009) (0.007) (0.007) (0.008) (0.006) (0.031) 是否控制变量 是 是 是 是 是 是 是否控制年份 是 否 否 是 是否控制东、中、西部 是 否 是 是 豪斯曼检验 0.000 Observations 42645 42645 42645 42645 42645 42645 R-squared 0.452 由控制变量的回归系数（未报告，备索）可知，家庭收入与消费率的回归系数为负，符合边际消费递减规律。随着家庭总收入的增加，居民会提升储蓄，减少消费。家中正在上学人数与消费率呈现正相关关系，同样符合我国居民家庭的现实。上学人数越多意味着家庭将进行更多教育支出，因此家庭中正在上学人数的增加会显著促进消费率的提升。家庭住院人数的增加也会提升家庭消费支出。综上，本文设定模型较为合理，所得结论符合现实。
表 2 家庭成员是否参保与消费
变量 Fe
(6)Re
(7)Re
(8)Re
(9)Heckman
Participation
Process
(10)Heckman
Amount
Process
(11)ifoldinsur 0.054** 0.146*** 0.076*** 0.078*** 0.067*** 0.260*** (0.024) (0.019) (0.020) (0.020) (0.017) (0.079) 是否控制变量 是 是 是 是 是 是 是否控制年份 是 否 否 是 是否控制东中西部 是 否 是 是 豪斯曼检验 0.000 Observations 42645 42645 42645 42645 42645 42645 R-squared 0.452 参考已有文献的做法，本文将家庭是否有成员参加城乡居民养老保险作为虚拟变量进行分析，结果见表2。无论是否控制东、中、西部效应，或是控制时间效应，有城乡居民养老保险参保人员的家庭均会有更高的消费率，表明城乡居民养老保险对消费率具有促进作用。选用家庭是否参保作为核心解释变量意味着，如果不考虑家庭养老保险覆盖率的大小，只考虑家庭的参保情况，拥有城乡居民养老保险参保人员的家庭会有更高的风险抵抗效应，预防性储蓄减少，家庭消费率提升，因此参保家庭会比未参保家庭拥有更高的消费率。
表 2 家庭成员是否参保与消费
变量 OLS
(1)OLS
(2)OLS
(3)Fe
(4)Fe
(5)ifoldinsur 0.125*** 0.062*** 0.064*** 0.150*** 0.150*** (0.019) (0.020) (0.020) (0.023) (0.023) 是否控制变量 是 是 是 是 是 是否控制年份 否 否 是 否 否 是否控制东、中、西部 否 是 是 否 是 豪斯曼检验 0.000 0.000 Observations 42645 42645 42645 42645 42645 R-squared 0.365 0.370 0.371 0.448 0.448 -
本文将消费率分解为生存型消费率和发展享受型消费率，即在家庭总消费中，食品、衣着和居住支出所占总消费的比例构成生存型消费率，医疗保健、交通通信、文教娱乐和其他消费所占总消费的比例构成发展享受型消费率，并以这两个变量为被解释变量分别进行回归分析，结果见表3。无论是否控制东、中、西部效应，或是时间效应，家庭养老保险参保人数的增加，会降低家庭总消费中生存型消费的比例，同时提升总消费中发展享受型消费的比例，即城乡居民养老保险主要通过减少家庭生存型消费和增加发展享受型消费来对总消费率产生促进作用。生存型消费属于较为低层次的消费，家庭养老保险人数的增加可以促进总消费率的提升，其内在作用机制是降低生存型消费的比例、提升发展享受型消费的比例，即城乡居民养老保险可以优化家庭消费结构。
表 3 家庭养老保险参保人数与消费结构
变量 生存型消费率 发展享受型消费率 Fe
(1)Fe
(2)Fe
(3)Fe
(4)Fe
(5)Fe
(6)oldinsur −0.004*** −0.007*** −0.007*** 0.010*** 0.005*** 0.005*** (0.001) (0.001) (0.001) (0.002) (0.002) (0.002) 是否控制变量 是 是 是 是 是 是 是否控制年份 否 否 是 否 否 是 是否控制东、中、西部 否 是 是 否 是 是 豪斯曼检验 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 Constant 0.737*** 0.514*** 0.475*** 1.602*** 0.0453 −0.371* (0.022) (0.109) (0.125) (0.037) (0.167) (0.198) Observations 42645 42645 42645 42645 42645 42645 R-squared 0.084 0.098 0.104 0.107 0.144 0.144 -
本文进一步分城乡进行分组回归（见表4和表5）后发现，在2010−2020年合成面板数据中，城乡居民养老保险参保人数的增加可以显著促进农村和城镇家庭消费率的提升，其内在作用机制表现为城乡居民养老保险对家庭消费产生的负担效应和预期效应。具体来看，由于参保缴费会占据现期的部分收入，对家庭消费产生负担效应，但同时也使参保人员退休后的生活更有保障并减少未来不确定性，从而对家庭消费产生预期效应。从总效应角度，城乡居民养老保险最终会促进城镇和农村家庭消费率的提升。而相比于农村，城乡居民养老保险对城镇家庭消费的促进作用更强，这是由于农村家庭收入普遍低于城镇家庭收入，通过对城镇和农村家庭可支配收入计算可知，在2010−2020年样本中，城镇家庭年度可支配收入的平均数为52091.28元，中位数为41500元，而农村家庭年度可支配收入的平均数为38156.11元，中位数为27200元。农村家庭缴费能力有限且收入较低，对保险缴费的敏感程度较高。因此，城乡居民养老保险对农村家庭消费产生的负担效应较高，预期效应较低，参保城乡居民养老保险对其消费的促进作用弱于城镇家庭。同时，城镇居民在总收入分配中更加注重消费。本文通过对2010−2020年样本家庭可支配收入中消费支出的比例进行计算后发现，城镇家庭消费率的平均数为76.9%，中位数为77.3%，而农村家庭消费率的平均数为72.2%，中位数为71.6%。本文进一步在总支出中扣除转移性支出、福利性支出、建房贷款支出和文教娱乐支出，得到家庭日常性消费，分别计算城镇家庭和农村家庭的日常性消费率后发现，城镇家庭日常性消费率的平均数为67.6%，中位数为65.3%，而农村家庭日常性消费率的平均数为63.2%，中位数为60.7%。可见，相比于农村，城乡居民养老保险对城镇家庭消费的促进作用更强。
表 4 家庭养老保险参保人数与消费：分城乡
变量 2010−2020 2010−2014 2016−2020 城镇
(1)农村
(2)城镇
(3)农村
(4)城镇
(5)农村
(6)oldinsur 0.076*** 0.047*** 0.033*** 0.017** 0.080*** 0.059** (0.010) (0.011) (0.007) (0.008) (0.016) (0.023) 是否控制变量 是 是 是 是 是 是 是否控制年份 是 是 是 是 是 是 是否控制东、中、西部 是 是 是 是 是 是 豪斯曼检验 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 Observations 20537 22108 10396 10057 10141 12051 R-squared 0.434 0.447 0.293 0.327 0.460 0.481 此外，2014年，新农保和城居保合并为城乡居民养老保险，城乡居民养老保险对家庭消费的促进作用明显提升，这是由于公平、统一、规范的管理制度使得家庭对城乡居民养老保险的未来收益有了更为充足的信心，更多家庭参与城乡居民养老保险，城乡居民养老保险的预期效应大幅度提升。因此，2014年后，城乡居民养老保险对城镇和农村家庭消费的促进作用更强。
表 5 家庭养老保险参保人数与消费结构：分城乡
变量 城镇 农村 生存型消费率
(1)发展享受型消费率
(2)生存型消费率
(3)发展享受型消费率
(4)oldinsur −0.008*** 0.009*** −0.006*** 0.008*** (0.002) (0.003) (0.001) (0.003) 是否控制变量 是 是 是 是 是否控制年份 是 是 是 是 是否控制东、中、西部 是 是 是 是 豪斯曼检验 0.000 0.000 0.000 0.000 Observations 20537 20537 22108 22108 R-squared 0.126 0.395 0.101 0.397 本文对城镇和农村家庭的消费结构分解后发现，城乡居民养老保险人数的增加会促进城镇与农村家庭消费结构的优化，即家庭总消费中生存型消费的比例减少，发展享受型消费的比例增加。从促进程度来看，城镇居民在参保人数增加后会更大幅度地削减生存型消费，同时更大幅度地提升发展享受型消费比例，即相比于农村家庭，城乡居民养老保险对城镇家庭消费结构的优化程度更强。综上，相比于城镇家庭，城乡居民养老保险对农村家庭总消费率的提升作用更弱，对农村家庭消费结构的优化作用也更弱。
-
本文参考康书隆等（2017）的做法，将所有样本分为高、中、低三个收入群体，在对2010−2014年短面板数据进行回归（见表6）后发现，在中等收入和高收入家庭中，城乡居民养老保险可以显著促进家庭消费率的提升，而在低收入家庭中，城乡居民养老保险与消费率的回归系数虽为正，但并不显著，可能的原因是城乡居民养老保险对低收入家庭消费产生的负担效应和预期效应相互抵消。在我国低收入家庭中，缴纳城乡居民养老保险费用会占据较多家庭收入，由此挤出部分消费，且低收入家庭本身对城乡居民养老保险缴费额度较为敏感，使得城乡居民养老保险对消费的促进作用不显著，在低收入家庭中难以体现出正向的预期效应。与农村家庭的回归结果一致，在采用2016−2020短面板数据后，养老保险对消费的促进作用开始显现，这是我国统一实施城乡居民养老保险政策的结果。
表 6 家庭养老保险参保人数与消费：分高、中、低收入
变量 2010−2014 2016−2020 低收入
(1)中等收入
(2)高收入
(3)低收入
(4)中等收入
(5)高收入
(6)oldinsur 0.046 0.060*** 0.036*** 0.074* 0.061*** 0.042*** (0.034) (0.014) (0.009) (0.041) (0.015) (0.010) 是否控制变量 是 是 是 是 是 是 是否控制年份 是 是 是 是 是 是 是否控制东、中、西部 是 是 是 是 是 是 豪斯曼检验 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 Observations 7028 7027 7051 7172 7174 7193 R-squared 0.500 0.130 0.073 0.531 0.123 0.082 -
在2020年的调查问卷中，中国家庭追踪调查数据库增加了关于家庭信贷约束的问题，即“您家借钱金额较大时（例如用于买房、经营周转等），有没有被拒绝的经历？”本文共得到8490个样本，其中不适用的样本为1162个，不知道的样本为8个，而拒绝回答的样本为3个，在剔除这些样本后，将剩余回答分为“有”和“没有”两种情况，对其进行虚拟变量赋值后回归，结果见表7。
表 7 考虑信贷约束水平
变量 OLS
存在信贷约束
(1)OLS
不存在信贷约束
(2)oldinsur 0.057** 0.088*** (0.024) (0.017) 是否控制变量 是 是 是否控制东、中、西部 是 是 Observations 1460 5857 R-squared 0.240 0.258 由表7的回归结果可知，相比于存在信贷约束的家庭，城乡居民养老保险对不存在信贷约束的家庭消费的促进作用更强，即家庭如果拥有融资约束，例如在购房或经营周转的过程中借款被拒，那么需要进行长时间的储蓄来缓解现有的信贷约束，导致城乡居民养老保险对消费的促进作用减弱。从家庭总收入视角，如果家庭面临信贷约束，那么参保费用会加剧家庭预算约束，城乡居民养老保险对消费的预期效应减弱，此时家庭难以实施跨期借贷，消费减少。因此，当家庭存在信贷约束时，城乡居民养老保险对家庭消费的促进作用降低。
为削弱样本选择偏误和内生性问题，参考Heckman等（1997）的做法，本文选取倾向得分匹配法对2020年截面数据进行进一步分析。若家庭拥有参保居民，则处理变量ifoldinsurance取值为1；若家庭没有成员参保，则处理变量ifoldinsurance取值为0。Rosenbaum和Rubin（1983）发现在满足共同支撑和条件独立性假设时，运用Logit回归得到的概率值可以很好地对多维变量进行降维。因此，本文分别对全样本和考虑信贷约束效应后的回归结果进行分析。采用不同方法进行匹配，可以估算到城乡居民养老保险与家庭消费之间存在正向效应，而城乡居民养老保险对不存在信贷约束家庭消费率的促进作用要高于存在信贷约束的家庭，即信贷约束会削弱城乡居民养老保险对家庭消费的促进作用。在运用最近邻匹配、半径匹配、核匹配以及马氏距离匹配后，平均处理效应同样显著为正，表明在消除样本选择偏误的情况下，相比于没有参保成员的家庭，拥有城乡居民养老保险参保成员的家庭消费更高，即信贷约束会削弱城乡居民养老保险对家庭消费的促进作用。
-
本文从总支出中将转移性支出、福利性支出和建房贷款支出扣除后得到消费率cr1，由于文教娱乐支出不属于日常性消费，剔除后得到日常性消费率cr2，回归结果见表8、表9。由回归结果可知，在采用OLS回归、静态面板模型和Heckman两步法进行分析后，城乡居民养老保险参保人数与总消费率cr1、cr2的回归系数均为正，即城乡居民养老保险对家庭消费存在促进作用，本文结论稳健。
表 8 家庭养老保险参保人数与cr1
变量 OLS
(1)Fe
(2)Re
(3)Heckman
Participation
Process
(4)Heckman
Amount
Process
(5)oldinsur 0.059*** 0.057** 0.042** 0.034** 0.290*** (0.020) (0.027) (0.021) (0.006) (0.126) 是否控制变量 是 是 是 是 是 是否控制年份 是 是 是 是否控制东、中、西部 是 是 是 豪斯曼检验 0.000 Observations 42633 42633 42633 43653 43653 R-squared 0.342 0.401 表 9 家庭养老保险参保人数与cr2
变量 OLS
(1)Fe
(2)Re
(3)Heckman
Participation
Process
(4)Heckman
Amount
Process
(5)oldinsur 0.023*** 0.017*** 0.012** 0.032*** 0.056*** (0.005) (0.006) (0.005) (0.007) (0.020) 是否控制变量 是 是 是 是 是 是否控制年份 是 是 是 是否控制东、中、西部 是 是 是 豪斯曼检验 0.000 Observations 41465 41465 41465 41465 41465 R-squared 0.352 0.436 -
现阶段，内循环成为我国双循环发展战略的重点，而消费则是畅通我国内循环的重要环节，完善的城乡居民养老保险体系是促进消费增长的关键因素。本文基于2010−2020年中国家庭追踪调查（CFPS）数据，探究我国城乡居民养老保险与家庭消费之间的关系。研究从消费水平、消费结构和收入差距三个视角展开分析，基于2020年截面数据采用PSM方法，最后进行稳健性检验。研究发现，我国城乡居民养老保险整体上促进了居民消费率的提升，从消费结构角度，该促进作用通过降低总消费中生存型消费的比例和提高发展享受型消费的比例来实现，即城乡居民养老保险可以优化家庭消费结构。在城镇居民和中高收入群体中，城乡居民养老保险对消费的促进作用更为明显。
本文提出以下政策建议：（1）积极扩大城乡居民养老保险覆盖率，从本文结论可知，拥有更多城乡居民养老保险参保人员的家庭，其消费率更高，因此扩大城乡居民养老保险覆盖率可以促进家庭消费率的提升。（2）关注低收入群体和农村家庭的参保率，对这部分群体可以适当降低缴费率，城乡居民养老保险缴费会占据低收入群体和农村家庭的部分收入，挤出其部分消费，因此可以通过降低农村家庭和低收入群体城乡居民养老保险缴费率来实现居民收入再分配。（3）实现城乡居民养老金的高效投资，提升养老金收益率，在扩大城乡居民养老保险覆盖面的基础上将养老金进行合理的资本转化，提高退休居民的收入预期，以此促进居民消费率的提升。
-
摘要: 研究采用2010−2020年中国家庭追踪调查（CFPS）数据，运用面板模型、Heckman两步法和倾向得分匹配法（PSM），实证分析城乡居民养老保险和家庭消费之间的关系。采用合成面板数据发现，城乡居民养老保险参保人数的增加促进家庭消费率的提高；从消费结构来看，城乡居民养老保险可以促进家庭消费结构的优化，提高总消费中发展享受型消费的比例。考虑城乡和收入差异后发现，在城镇居民和中高收入群体中，养老保险对消费的促进作用更为明显；新农保和城居保合并为城乡居民养老保险后，城乡居民养老保险对低收入群体和农村家庭消费的促进作用不断提升。对2020年截面数据进行信贷约束分析后发现，相比于存在信贷约束的家庭，城乡居民养老保险对不存在信贷约束的家庭消费的促进作用更强。因此，我国应积极实施扩大城乡居民养老保险覆盖率等政策，促进家庭消费。
The Rural and Urban Household Pension Scheme and Household Consumption: Empirical Test Based on the Micro-data
Abstract: The study uses the panel data, heckman two-step method and PSM model to test the relationship between the urban and rural household pension scheme and household consumption based on the CFPS database from 2010 to 2020. Using the composite panel data, it is found that the increase of the number of urban and rural residents participating in the pension scheme promotes the increase of household consumption rate. From the perspective of consumption structure, the urban and rural household pension scheme can promote the optimization of household consumption structure and increase the proportion of pleasure-oriented consumption in total consumption. After considering the difference between urban and rural areas and income, it is found that in urban residents and middle and high income groups, the promotion effect is more obvious. With the new rural scheme and urban residence scheme merged into urban and rural residents’ pension scheme, the promoting effect of urban and rural residents’ pension scheme on consumption will be increased in low-income groups and rural families. Using the cross-section data in 2020 to test the credit constraint, it is found that compared with families with credit constraint, the pension scheme promoting effect will be enhanced in families without credit constraint. So policies should be carried out like enlarging the pension coverage in order to promote the household consumption. -
表 1 家庭养老保险参保人数与消费
变量 OLS
(1)OLS
(2)OLS
(3)Fe
(4)Fe
(5)oldinsur 0.047*** 0.048*** 0.017** 0.060*** 0.060*** (0.007) (0.007) (0.008) (0.009) (0.009) 是否控制变量 是 是 是 是 是 是否控制年份 否 否 是 否 否 是否控制东、中、西部 否 是 是 否 是 豪斯曼检验 0.000 0.000 Observations 42645 42645 42645 42645 42645 R-squared 0.365 0.367 0.371 0.448 0.449 注：*、**和***分别指在10%、5%和1%的水平下显著，括号内为回归标准误。下同。 
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1 家庭养老保险参保人数与消费
变量 Fe
(6)Re
(7)Re
(8)Re
(9)Heckman
Participation
Process
(10)Heckman
Amount
Process
(11)oldinsur 0.020** 0.056*** 0.057*** 0.023*** 0.025*** 0.109*** (0.009) (0.007) (0.007) (0.008) (0.006) (0.031) 是否控制变量 是 是 是 是 是 是 是否控制年份 是 否 否 是 是否控制东、中、西部 是 否 是 是 豪斯曼检验 0.000 Observations 42645 42645 42645 42645 42645 42645 R-squared 0.452
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2 家庭成员是否参保与消费
变量 Fe
(6)Re
(7)Re
(8)Re
(9)Heckman
Participation
Process
(10)Heckman
Amount
Process
(11)ifoldinsur 0.054** 0.146*** 0.076*** 0.078*** 0.067*** 0.260*** (0.024) (0.019) (0.020) (0.020) (0.017) (0.079) 是否控制变量 是 是 是 是 是 是 是否控制年份 是 否 否 是 是否控制东中西部 是 否 是 是 豪斯曼检验 0.000 Observations 42645 42645 42645 42645 42645 42645 R-squared 0.452
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表 2 家庭成员是否参保与消费
变量 OLS
(1)OLS
(2)OLS
(3)Fe
(4)Fe
(5)ifoldinsur 0.125*** 0.062*** 0.064*** 0.150*** 0.150*** (0.019) (0.020) (0.020) (0.023) (0.023) 是否控制变量 是 是 是 是 是 是否控制年份 否 否 是 否 否 是否控制东、中、西部 否 是 是 否 是 豪斯曼检验 0.000 0.000 Observations 42645 42645 42645 42645 42645 R-squared 0.365 0.370 0.371 0.448 0.448
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表 3 家庭养老保险参保人数与消费结构
变量 生存型消费率 发展享受型消费率 Fe
(1)Fe
(2)Fe
(3)Fe
(4)Fe
(5)Fe
(6)oldinsur −0.004*** −0.007*** −0.007*** 0.010*** 0.005*** 0.005*** (0.001) (0.001) (0.001) (0.002) (0.002) (0.002) 是否控制变量 是 是 是 是 是 是 是否控制年份 否 否 是 否 否 是 是否控制东、中、西部 否 是 是 否 是 是 豪斯曼检验 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 Constant 0.737*** 0.514*** 0.475*** 1.602*** 0.0453 −0.371* (0.022) (0.109) (0.125) (0.037) (0.167) (0.198) Observations 42645 42645 42645 42645 42645 42645 R-squared 0.084 0.098 0.104 0.107 0.144 0.144
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表 4 家庭养老保险参保人数与消费：分城乡
变量 2010−2020 2010−2014 2016−2020 城镇
(1)农村
(2)城镇
(3)农村
(4)城镇
(5)农村
(6)oldinsur 0.076*** 0.047*** 0.033*** 0.017** 0.080*** 0.059** (0.010) (0.011) (0.007) (0.008) (0.016) (0.023) 是否控制变量 是 是 是 是 是 是 是否控制年份 是 是 是 是 是 是 是否控制东、中、西部 是 是 是 是 是 是 豪斯曼检验 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 Observations 20537 22108 10396 10057 10141 12051 R-squared 0.434 0.447 0.293 0.327 0.460 0.481
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表 5 家庭养老保险参保人数与消费结构：分城乡
变量 城镇 农村 生存型消费率
(1)发展享受型消费率
(2)生存型消费率
(3)发展享受型消费率
(4)oldinsur −0.008*** 0.009*** −0.006*** 0.008*** (0.002) (0.003) (0.001) (0.003) 是否控制变量 是 是 是 是 是否控制年份 是 是 是 是 是否控制东、中、西部 是 是 是 是 豪斯曼检验 0.000 0.000 0.000 0.000 Observations 20537 20537 22108 22108 R-squared 0.126 0.395 0.101 0.397
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表 6 家庭养老保险参保人数与消费：分高、中、低收入
变量 2010−2014 2016−2020 低收入
(1)中等收入
(2)高收入
(3)低收入
(4)中等收入
(5)高收入
(6)oldinsur 0.046 0.060*** 0.036*** 0.074* 0.061*** 0.042*** (0.034) (0.014) (0.009) (0.041) (0.015) (0.010) 是否控制变量 是 是 是 是 是 是 是否控制年份 是 是 是 是 是 是 是否控制东、中、西部 是 是 是 是 是 是 豪斯曼检验 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 Observations 7028 7027 7051 7172 7174 7193 R-squared 0.500 0.130 0.073 0.531 0.123 0.082
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表 7 考虑信贷约束水平
变量 OLS
存在信贷约束
(1)OLS
不存在信贷约束
(2)oldinsur 0.057** 0.088*** (0.024) (0.017) 是否控制变量 是 是 是否控制东、中、西部 是 是 Observations 1460 5857 R-squared 0.240 0.258
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表 8 家庭养老保险参保人数与cr1
变量 OLS
(1)Fe
(2)Re
(3)Heckman
Participation
Process
(4)Heckman
Amount
Process
(5)oldinsur 0.059*** 0.057** 0.042** 0.034** 0.290*** (0.020) (0.027) (0.021) (0.006) (0.126) 是否控制变量 是 是 是 是 是 是否控制年份 是 是 是 是否控制东、中、西部 是 是 是 豪斯曼检验 0.000 Observations 42633 42633 42633 43653 43653 R-squared 0.342 0.401
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表 9 家庭养老保险参保人数与cr2
变量 OLS
(1)Fe
(2)Re
(3)Heckman
Participation
Process
(4)Heckman
Amount
Process
(5)oldinsur 0.023*** 0.017*** 0.012** 0.032*** 0.056*** (0.005) (0.006) (0.005) (0.007) (0.020) 是否控制变量 是 是 是 是 是 是否控制年份 是 是 是 是否控制东、中、西部 是 是 是 豪斯曼检验 0.000 Observations 41465 41465 41465 41465 41465 R-squared 0.352 0.436
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