如何理解中国老年群体的消费行为

Abstract 老龄化是全球的重大现象。理解老年人的经济行为变得越来越重要。基于一家中国主要科技公司的自有账户级数据集，我们尝试调查老年人的消费模式并建立若干基本事实。首先，我们观察到从40岁开始消费逐渐平稳下降，而不是出现结构性减少。其次，不同年龄段的消费构成存在显著差异。老年人在与外貌相关和娱乐类别的支出明显较少，但餐饮支出没有减少，这与流行的观点相矛盾，即食品支出被家庭生产（如在家烹饪）所替代。第三，老年人使用消费者信用的可能性低于年轻一代，但老年消费者信用使用者的使用水平与年轻人相似。最后，在新冠肺炎疫情期间，老年人增加了医疗和健康支出，但总体消费减少。我们讨论了部分研究发现与现有文献之间的差异原因。 JEL 分类D12; D15; G4; G5 关键词消费 ； 在线支付 ； 生命周期 ； 老龄化 ； 信用 ； 队列 1 Introduction 全球人口老龄化趋势加剧。作为世界上最大的国家之一，中国60岁及以上老年人口数量显著增加。1占 19.8%2到 2022 年底 ， 中国将进入中等老龄化社会3随着老龄化问题进一步加剧，老年人在未来将占人口的更大比例。站在适度老龄化社会的门槛上，我们对老年人的认识仍然非常有限。 目前，对中国老年人的经济研究主要集中在几个方面，包括身体健康和心理健康问题（例如，Feng等，2020；Fang等，2023），退休和养老政策（例如，Cheng等，2018；Si和Chu，2022；Lee等，2022），以及住房与居住安排（例如，Xie，2018；Hanewald等，2020；Guo等，2022）。当然，这些话题最直接地关联到老年人，并且反映了他们最为迫切的需求。然而，另一方面，研究人员对于作为日益增长的一般人口子样本的老年人所面临的最基本经济和金融问题的研究却相对较少，包括他们如何储蓄、消费、借贷和投资。 在这项工作中，我们试图调查老年人的消费模式。老年人的消费至关重要，因为随着发达国家和发展中国家的老龄人口迅速增长，他们的消费模式对整体经济将产生重大影响。除了老龄化人口占比的增加，老年人通常比年轻一代拥有更多的可支配收入，尤其是在城市地区居住的人群中。此外，老年人是医疗保健、旅游和资产管理等多个行业的主要目标客户群体。 相较于现有分析消费行为的经验文献，这些文献通常基于可能存在测量误差的访谈数据或调查数据，我们在此研究中使用的是由中国一家重要科技公司提供的专属在线支付数据集。该数据集覆盖了从2020年1月到2021年12月全国20万名用户的在线支付记录。由于新冠疫情爆发，出于卫生原因在线支付变得主流，这进一步证明了该数据集的代表性。细化的数据展示了18个支出类别和五种支付选择（从信用到非信用）的详细信息。 我们全面考察了老年人的消费模式，并建立了关于这一人口群体的几个事实。首先，在总体水平上，消费在40岁之后逐渐减少，而不是在某个年龄突然下降。其次，尽管在与外貌相关和娱乐类别的支出有所下降，但餐饮支出却不会随着年龄的增长而减少，这与现有文献形成鲜明对比。第三，老年人不太可能使用消费者信用。然而，使用消费者信用的老年人中，有相同比例的人成为透支者并支付利息。此外，我们还研究了新冠肺炎对老年人消费的影响。随着城市内新确诊病例的增加，老年人减少了总消费并增加了医疗支出，这可能导致其他类别支出被挤出。 论文其余部分的结构如下。第2节介绍了本工作中分析的数据，并展示了总结性统计信息。在第3节中，我们分析了消费如何随年龄变化。在第4节中，我们进一步将总消费分解为不同类别，并探讨哪些类别对年龄敏感。在第5节中，我们将消费按支付渠道进行拆解，包括信用（信用卡和消费者信贷）和非信用（支付宝账户余额、余额宝账户余额和借记卡）。在第6节中，我们总结发现并讨论潜在的影响。 2 数据和变量 该研究使用的数据集由中国重要的金融科技公司蚂蚁集团提供。蚂蚁集团的在线支付工具支付宝在中国及全球范围内广泛使用。除了便捷的在线支付功能外，支付宝APP还集成了资产管理选项，其中包括全球最大货币市场基金之一的余额宝（Yu’ebao）。除了余额宝之外，支付宝APP上还有多种投资工具可供选择。本研究是在蚂蚁开放研究实验室（Ant Open Research Laboratory）通过远程方式进行的，该实验室位于蚂蚁集团环境中。数据由蚂蚁集团研究院进行抽样和脱敏处理后存储于蚂蚁开放研究实验室。该实验室是一个沙盒环境，作者只能在此进行实证分析，原始数据对我们不可见。 我们的样本包括200,000名活跃的支付宝用户，这些用户有24个月的数据，包括用户基本信息（性别、年龄以及省级和城市级别的匿名地理位置）、月度支付情况以及资产管理系统余额。具体而言，月度支付数据包括总支付额、18个类别下的支付额以及5个渠道下的支付额。 18个类别包括医疗与健康、食品杂货、娱乐、服装、母婴护理、交通、汽车保养、服务、餐饮、电器、费用和充值。4家居装饰、美容、酒店与旅行、体育、教育与培训、宠物用品、住房与财产管理。这18个类别由蚂蚁集团分类，原为中文。18个类别的中英对照表详见附录1。 支付渠道表明货币的来源 - 信用或非信用。信用卡和消费信贷 (华北5都是作为信用渠道考虑的。非信用渠道包括余额支付、支付宝支付和借记卡。变量及其定义见表1。 表2展示了全样本和年龄60岁及以上用户的数据汇总统计。平均而言，60岁以上用户的月消费为2,485元，比全样本低1,000元。通过剖析购物场景，差异主要体现在线上消费上。老年人在线上消费方面少花费约762元，在线下消费方面少花费约203元。耐用商品、非耐用商品和服务的支出比例对老年人和全样本来说大致相同。支付渠道则表现出显著差异，信用支付仅占总消费的33%。 而在使用信用支付渠道时，老年人的消费信贷占比仅为整体样本的一半（22% 对 43.7%），且老年人使用信用卡的比例与普通用户无显著差异（均为11%）。在三种非信用支付渠道中，老年人最偏好借记卡。老年人通过借记卡进行的消费占其总消费的45%，而普通用户这一比例为28.2%。相比之下，老年人使用余额宝进行的消费也高于普通用户（分别为16% 和10.6%）。考虑到对比对象为老年人和整体样本，与年轻一代的差异更大。 图 1 ： 年龄分布 由于年龄是本研究的核心要素，我们在图1中进一步展示了用户年龄的分布情况。样本用户的年龄范围从18岁到80岁不等。在后续章节的正式分析中，用户被分成了5年一个区间进行分组，因此图1也遵循了相同的分类方式。根据第七次全国人口普查公报（第5号），2020年60岁及以上的个体占总人口的18.7%。然而，只有约2%的样本用户年龄在60岁以上，这可能是由于你需要我继续翻译下去吗？如果没有，我会假设这段内容已经结束。 老年人之间的数字鸿沟。尽管我们的样本在一定程度上偏向左侧与总体不符，它仍可能是可用的最佳数据集，适合于了解老年人的消费行为。 接下来，图2展示了总消费和支付选择随年龄的变化情况。总消费在36-40岁之间达到顶峰，每月达到4,000元，之后逐渐下降。60岁以上用户的月消费低于2,500元，而76-80岁的用户仅花费1,500元/月。信用消费的趋势与总消费一致，在36-40岁时达到最高点2,500元，而在76-80岁时降至几乎为零。相比之下，非信用消费在18至60岁之间的各年龄段变化不大，但60岁及以上的人群使用自有资金（即非信用）消费略多。 图3展示了按年龄组划分的耐用品、非耐用品和服务的消费情况。服务支出和非耐用品支出表现出相似的趋势：在40岁之前上升，在随后的年龄段逐渐下降。Fernández-Villaverde和Krueger（2007）的研究也发现，总体消费和非耐用品支出呈现出类似驼峰形的模式，但他们的峰值出现在40至50岁之间。耐用品支出在整个年龄段内没有显著变化。这与Agarwal等人（2015）的研究结果不同，后者发现耐用品支出在退休前后出现大幅下降。 3 年龄与消费 我们遵循Agarwal等人（2015年）的工作，通过将总支出的对数回归到年龄虚拟变量上来剖析消费的年龄效应，同时控制城市固定效应和年月固定效应。为了创建年龄虚拟变量，我们将年龄20岁及以下作为基准，并使用5年一个区间来分组年龄从21岁到70岁的用户。形式上，估计了如下方程： wherei代表每个用户 ，c代表用户居住的城市和t标识年月。Age是由一组虚拟变量标识的用户年龄组，分别为21-25岁、25-30岁、…、65-70岁。城市和年-月固定效应分别用6和8表示。7. 回归系数详见附录2。为了可视化年龄与消费之间的关系，结果也在图4中进行了绘制。结果显示，随着年龄从20岁增长到25岁，消费水平有所增加。从26岁到40岁，消费水平相对稳定。40岁以上，消费随年龄逐渐下降，但下降趋势较为平稳，而非在任何年龄段出现结构性减少。将5年区间改为2年、3年、4年区间或不进行分组，结果与5年区间类似，只是波动性更大。图4中的回归结果显示的趋势与图2的汇总统计数据相似，除了36-40岁之间的峰值。一个合理的解释是年轻人和中年人在不同年龄段的消费模式存在差异。 中老年用户在高消费城市分布更为密集，因此城市固定效应吸收了一部分他们的消费。 在当前的研究文献中，年龄与消费之间的关系大多简化为退休与消费之间的关系，因为退休是影响收入的最显著因素。退休消费悖论指的是生命周期消费理论与现实世界观察到的现象之间的差异。根据Franco Modigliani提出的生命周期消费理论，为了最大化效用，理性个体应该在整个生命周期内平滑消费水平。如果生命周期消费理论正确，那么在退休前人们应该储蓄足够的资金，以确保退休后能够维持相同的消费水平。然而，许多研究表明，在退休后，消费水平显著下降（Banks等人，1998；Bernheim等人，2001；Dybvig和Liu，2010；Li等人，2015），部分原因是家庭生产活动的替代，但也有人认为可替代消费的比例非常有限（Been等人，2021）。 在这个数据集中，工作状态无法从数据集中观察到。与之前报道在退休时出现显著下降的研究相比，我们的研究从宏观层面提供了视角，表明55岁、60岁或其他任何年龄时消费并不会结构性地下降。存在两种可能的解释来 reconciliate 这一研究与现有文献之间的差异。首先，整体观察到的逐渐减少可能是不同年龄段退休后消费减少的综合效果。其次，这也可能是由于中国人的高储蓄率导致的消费平稳下降的结果，他们提前规划并且不太容易出现一些经济体中观察到的过度消费现象（Olafsson & Pagel,2018）。这一“提前规划”的论点与Haider和Stephens（2007）的工作相一致，通过用主观退休日期替换年龄，消费下降减少了三分之一。 4 构图效果 由于消费生命周期特征在不同类别中存在巨大的异质性（Aguiar & Hurst, 2013；Agarwal et al., 2015），我们进一步按类别分解消费。基于方程（1），因变量分别替换为18个类别的支出对数。正式地，估计方程（2）： 回归结果详见附录2。相应的系数图示见图5。为了清晰呈现，图5被分为面板A和面板B，每个面板包含9个类别。 面板 B 注 ： A 组和 B 组绘制方程(2) 的回归系数 ， 系数见附录 2 。 随着用户年龄的增长，对美容、服饰、娱乐、交通、教育和培训、酒店和旅行的支出逐渐降低。母婴护理产品的支出在31-35岁年龄段达到最大值，并在56岁以上再次回升，可能是因为孙子辈的出生（或多个孙子辈）。60岁以后，餐饮和健康相关支出略有增加。其他类别，如宠物用品、住房及物业管理、体育和服务业在不同年龄段保持相对稳定。 尽管观察到的趋势与文献一致，即服装和娱乐支出的下降幅度大于食品支出（Agarwal等，2015），但餐饮支出是个例外。文献指出，退休人员会减少工作相关支出（Aguiar & Hurst，2005）和食品支出，因为可以将更多时间 devoted于在家准备食物（