2050年亚洲人口与消费（英）

亚洲人口与消费展望至2050年 Sakai ando，kaitoh hidano，以及 Jeongwon son WP/25/247 IMF工作文件描述作者研究进展，并发表以征求评论和鼓励辩论。 国际货币基金组织工作论文中表达的观点是作者的见解，不一定代表国际货币基金组织、其执行董事会或国际货币基金组织管理层（IMF）的观点。 IMF工作论文亚洲和大洋洲部门 亚洲人口与消费展望至2050年 准备人 安东崎、北户凯托、孙正温* 由安德烈亚·佩斯卡托里授权发行 2025年11月 IMF工作文件描述作者研究进展，并发表以征求评论和鼓励辩论。国际货币基金组织工作论文中表达的观点是作者的观点，不一定代表国际货币基金组织、其执行董事会或国际货币基金组织管理层的观点。 摘要：对亚洲总人口消费及其部门构成在向2050年过渡的影响是什么？尽管文献已经分别研究了总消费和个人消费类别，但同时研究这两方面的研究却很少。利用来自七个亚洲经济体的家庭消费调查和联合国人口预测，我们发现：(1) 当中年人口快速变化时，人口结构对总消费的构成效应可能很大；(2) 由于老龄化，一些类别，包括教育和交通，可能比其他类别，如健康，增长得更慢；(3) 这些影响是由于经济增长、生育率和移民等因数造成的。不确定 推荐引用：安藤，斋藤，日野海斗，兼永正雄（2025年），“迈向2050年的亚洲人口与消费”，国际货币基金组织工作论文第25/247号 工作论文 亚洲人口与消费展望至2050年 由Sakai Ando、Kaitoh Hidano和Jeongwon Son准备1 1. 简介 亚洲是人口最多的大洲，站在重塑该地区经济和社会结构的转变的最前沿。日本和韩国等经济体已经经历了人口下降和快速老龄化。即使是人口增长的经济体，如印度和菲律宾，在未来的几十年也将面临年龄结构的剧烈变化。 大规模的人口结构变化可以以可预测的方式改变消费模式。图1显示了S 中国的一个例子，在2016年实施独生子女政策后，0岁人口（即一年出生的婴儿数量）在2017年至2023年间减半。当婴儿数量减半时，服务他们的行业就会萎缩。妇产科医院数量在2018年上升，之后下降。经过几年的滞后，幼儿园数量开始减少。这种延迟的下降并不令人意外，因为婴儿首先消费医院服务，然后才是幼儿园服务。按照同样的逻辑，当这些婴儿在2030年代成为大学生时，对大学的需求可能会减少。 图1是中国0岁人口的具体示例，引发了一个更普遍的问题：人口结构如何影响未来在所有消费类别中的总消费和消费结构？不同的经济体面临着不同的人口压力，包括婴儿潮一代的退休、出生率的下降或迁移动态的变化。本文研究人口结构对所有经济体各消费类别的定量影响。 从政策角度来看，理解人口结构对消费的影响至关重要。例如，在一年内建设学校、修建道路或培训医生的政策将对未来几十年产生持久的影响。鉴于人口预测是最可靠的前瞻性数据之一，理解其对消费的影响并纳入政府预算过程非常重要。这种预测对于结构性改革和产业政策也很有用，因为具有不同人口结构的经济体在教育、休闲和卫生服务等领域可能具有不同的活力。 文献研究了人口结构对总消费的影响或分别研究了个人消费类别，但跨经济体研究这两方面的研究很少。Aksoy 等人 (2019)、Auclert 等人 (2021)、Kuhn 和 Prettner (2018) 以及 IMF (2025) 使用带有支出渠道的重叠代模型研究人口结构的影响，但忽略了不同消费类别的构成。对于个人消费类别，Mason 和 Miller (2018) 研究了人口结构对医疗支出的影响。Inoue 等人 (2021) 分析了人口结构对公共事业消费的影响。然而，这些论文忽略了总消费和消费类别之间的比较。Fougere 等人 (2013)和 Garau 等人 (2013) 是例外，他们在计算一般均衡模型中研究了这两方面，但分别关注加拿大和意大利，忽略了跨国视角。我们的论文通过研究总消费及其构成在不同经济体中的情况，为文献做出了贡献，使我们能够以一致的方式比较人口结构如何影响它们。 研究人口结构对消费的影响，我们将联合国（2024年）的人口预测结合起来针对七个经济体（中国、印度、日本、韩国、菲律宾、新加坡和图瓦卢）的家庭消费调查。国家的覆盖范围受限于家庭消费调查中年龄信息的可用性，但在收入水平和人口统计学方面它们具有充分的多样性。跨经济体协调家庭消费调查并使其单位与人口预测数据保持一致是非平凡的。我们开发了一种保守的估计方法，并讨论了测量误差。 在方法论上，我们将总消费分解为人口结构和人均消费的乘积。在基准情况下，我们保持每个年龄组的人均消费不变，仅改变人口结构。由于不同年龄组消费不同的商品篮子，根据人口结构的不同，不同的消费类别可能以不同于总人口的速度增长。这种基准设定的一个局限性是部分均衡，忽略了价格调整、收入分配和供应限制，但其优点是能够清晰地分离人口结构的影响。 基线结果表明中年人口在总消费中的重要性，并揭示了敏感于人口结构的消费类别。对于总消费，我们发现其增长主要遵循人口增长，因此人口结构对消费构成的效应有限。然而，当消费最多的中年群体急剧减少时，例如新加坡，人口结构和消费增长的符号会变得相反，这时它们的效应可能非常大。对于消费构成，老龄化是普遍现象，因此，像医疗保健和家具这类依赖老年人的消费类别的增长往往会快于依赖年轻人的类别，如教育和交通。这些结果为研究人口结构对结构性变化影响的文献提供了更细致的见解。例如，Cravino等人（2022年）表明，1982年至2016年间美国人口老龄化约占消费中服务份额增长的五分之一。我们的结果在服务内部和跨经济体上补充了他们，表明在许多亚洲经济体中，医疗保健服务的消费份额可能会比教育服务的消费份额增长得更多。 基线结果隔离了人口统计的影响，但人均消费在每个年龄群体中可能通过一般均衡效应受到许多其他因素的影响。例如，随着经济变得更加发达，一些年龄群体可能比其他群体更快地变得富有，需求和供给可能转向休闲、更多外出就餐和更多家庭装修。在一个扩展中，我们假设随着经济变得更加发达，消费模式会发生变化，并表明经济增长可以抵消人口统计学方面的不利影响，特别是在收入水平不同的消费类别中，如休闲、餐馆和酒店、以及家具。其他扩展改变了联合国 人口预测模型，例如总和生育率和净迁移，并表明这些因素可以显著影响消费预测，为基线结果周围的不确定性提供定量概念。 本文的结构如下。第二节描述数据。第三节解释方法。第四节展示基线结果。第五节说明扩展。第六节总结。 2.数据 本节解释了关于人口和消费的数据。虽然由于家庭消费调查数据的限制，我们重点关注六个大型经济体和一个小型经济体，但它们表现出不同的人口模式，从人口减少到人口增加的经济体。人口数据显示，老龄化在人口增加和减少的经济体中都是一种普遍模式。消费数据也显示出一些共同模式，例如教育服务的消费集中在少数年龄组，医疗服务的消费随年龄增长而增加，而交通运输的消费随年龄增长而减少。 2.1. 人口预测 人口预测数据来自联合国(2024年)，该机构使用队列要素法预测，表示向量的每个经济体从2024年到2100年的按年龄和性划分的人口。直地，假第t年每个年和性列的人口。下一段期的人口向量由...导出 是三个 年性特定 参数的函数，死亡率、生育率，和在过渡矩阵净迁移，这是概率的。。在展中，我在基线结果中，我们通过改变生育和移民参数，使用韩国和图瓦卢作为例子，进行中位数变体传导情景分析。 亚洲经济体的人口动态模式多样。图2显示，从2024年到2050年，一些经济体如印度和菲律宾预计将增长15%以上，而另一些经济体如日本和韩国将下降10%以上。 老龄化在人口减少和人口增加的经济体中都是一个普遍趋势。在2024年至2050年间，日本的人口将减少约15%，韩国减少约13%，中国减少约11%。附件一显示了每个经济体在2024年和2050年按年龄划分的人口特征。2024年的中国特征在0-4岁年龄段显示出急剧下降，与图1一致。（图12）到2050年，悬崖将移动到大约30-34岁。日本和韩国显示出类似压缩的年轻人口数量。（图10，图11）在日本，最年轻的群体规模远低于中年群体。在韩国，最年轻的群体大约是最多人口群体的四分之一。这些形状表明，在整个时间范围内，老年人口密度相对于较年轻年龄段有所上升。 人口增长的经济中也明显存在人口老龄化现象。菲律宾的人口预计将整体增长约16%，但0-4年龄段的人数明显少于邻近年龄段，这意味着未来学龄儿童相对于当前高峰将减少。（图16）印度呈现出相似的模式。（图15）最年轻的年龄段人数少于现在处于20多岁年龄段的人数，因此到本世纪中叶，人口主体将向更年长的劳动年龄段移动，尽管总人口会增加。新加坡呈现出极端的压缩现象。（图14）10岁以下的人口接近25-29岁年龄段人口的五分之一，这种结构预示着未来中年龄段人口将出现重大损失。图瓦卢的人口结构更接近经典的金字塔，但预测对外迁移民非常敏感，我们将在第5.3节明确讨论这一点。（图13）这些案例中的共同要素是，无论总人口是上升还是下降，老年年龄段人口的相对权重都在增加，而年轻年龄段人口的相对权重则在减少。 2.2. 消费数据 家庭消费调查为我们提供了第二组分析数据。表1总结了数据来源。这些调查通过详细类别记录家庭层面的支出，并附带人口统计信息。然而，这些类别的定义在不同经济体之间有所不同。为了实现横截面可比性，我们将项目映射到按用途划分的个人消费分类（COICOP）高级别组别——食品和饮料；酒精和烟草；服装；住房；公共事业；家具；健康；交通；信息；娱乐；教育；餐馆和酒店；保险；以及其他。 利用人口统计信息来构建针对特定年龄的消费特征。第一附表展示了每根据年龄划分的我们经济的消费结构。例如，图3展示了日本教育、交通和医疗的健康消费份额。教育消费集中在户主年龄在40至60岁的家庭中。医疗份额随年龄增长而增加，而交通份额则随年龄增长而下降。这些规律性符合生命周期需求，并支撑了人口结构对不同消费类别产生的异质性影响。 挑战在于并非所有家庭消费调查都报告所有家庭成员的年龄，因此将数据汇总为总消费需求的方法需要定制。例如，日本的家庭消费调查仅提供户主年龄。相比之下，印度的家庭消费调查提供所有家庭成员的年龄。如第3节所述，根据可用的家庭消费调查数据的粒度，我们采用不同的方法来估计每个消费类别的总消费。 3.方法论 本节描述了人口统计如何被结合到每个消费类别的总消费预测中。我们在一个理想的环境中说明概念框架，其中没有数据限制，然后解释我们如何在实践中进行估计。 3.1. 概念框架 表示 表示人口向量，其中每一行是每个年群体在的人口，以及消向量，其中每一行于每个休活的 平均消量等。年群体在的消。可以是消量或其子成部分，如食物，消量 ττ 在 k在可以表示 𝑘𝑘 𝑘𝑘𝑡𝑡表达式明，每个的消可以分解特定年的消。从0到t的消化可以写 这表明总消费的变化可以分解为由于人口结构变化的部分以及其余部分，包括消费模式的变化。然后可以通过将两边除以来获得增长率。. 0 各在不同年群体中的消份随保持不。假（消费恒定 = ）适用于所有类别，这意味着 0 文献（Mason和Miller，2018；Inoue等人，2021）。与只有一个消的文献不同， 每个年群体都随保持不。和第一学期中使用的部分均衡分析方法相同，分析方法展示了当每个类别的消费模式变化时，总实际消费如何变化。我们的