中国的退休消费难题外文翻译资料

中国的退休消费难题

Hongbin Li, Xinzheng Shi, and Binzhen Wu

摘要：本文考察了中国家庭退休后的消费是否平稳，正如莫迪利亚尼和布伦伯格(1954)的理论所预测的那样。发达国家的证据有好有坏然而，这一假设几乎没有得到来自发展中国家的数据的检验，也没有来自中国的数据，因为在中国，由于流动性限制和养老金不足，平滑可能更加困难。

关键词：退休消费； 非耐用品； UHS；消费平稳度

本文考察了中国家庭退休后的消费是否平稳，正如莫迪利亚尼和布伦伯格(1954)的理论所预测的那样。对发达国家研究得出的结论来看有多种情况(Banks, Blundell, and Tanner 1998; Hurst 2008; Battistin et al. 2009; Luengo-Prado and Sevilla 2013);然而，这一假设几乎没有得到来自发展中国家的数据的检验，也没有来自中国的数据，因为在中国，由于流动性限制和养老金不足，消费平稳可能更加困难。

在经验上，中国为这一测试提供了一个自然的实验。在政府、公共部门、国有企业(SOE)和集体所有企业(COE)等部门，男性的强制性退休年龄为60岁，女性为55岁，这允许我们使用回归不连续(RD)方法来确定退休对消费的因果影响。此外，我们使用的独特数据集——中国城市家庭调查(UHS)包括家庭消费每一项的详细信息，这使我们能够将与工作有关的支出、在家消费的食物支出和娱乐支出从其他支出中分离出来。由于缺乏可靠的数据，这项任务对于大多数以前的研究来说都是困难的。我们也利用2008年进行的调查数据来调查退休前后家庭生产活动的时间分配的变化。

我们发现退休使总非耐用支出减少了20%。减少的原因是与工作有关的支出和在家吃饭的支出减少了。此外，退休后，丈夫花在购物和准备食物上的时间增加了。我们的研究结果可以用包含家庭生产的生命周期模型来解释，表明中国退休人员的消费平稳度较好。

一、样本和模型

主要的分析依赖于UHS的数据。UHS是由中国国家统计局(NBS)进行的。UHS覆盖中国所有省份，本文采用概率抽样和分层多阶段方法来选择家庭。它是一个旋转面板数据，每年更换三分之一的样本，每三年更换一次完整的样本。我们可以使用北京、辽宁、浙江、安徽、湖北、广东、四川、陕西和甘肃这9个省份收集的数据，这些省份代表了不同的地区和经济状况。我们的论文着重于从2002年到2009年收集的数据。

考虑到强制性退休政策只适用于政府、公共部门、国有企业和COEs，我们只使用这四类机构的退休人员和个人的记录。在本文中，家庭的退休状况是由丈夫的退休状况决定的。采用RD方法估计退休的影响;因此，我们保留丈夫年龄在60岁(男性退休年龄)左右的家庭，即从50岁到70岁。我们排除了丈夫年龄为60岁的家庭，以避免在退休前和退休后消费。最终，UHS的36,974户家庭被保留下来。

Table 1—Effects of Being Older Than 60 on Retirement

Older than 60 = 1 0.318

(0.019)*** (0.033)*** (0.015)*** (0.018)*** (0.018)***

Province dummies No No Yes Yes Yes

Year dummies No No Yes Yes Yes

Constant 0.546 0.614 0.534 0.533 0.557

Observations

R2

F-value of H₀ that the coefficients on the variable older than 60 1 and its

( = )

interactions with polynomial terms are equal to 0

Notes: Polynomial function of age relative to 60 not shown. Robust standard errors clustered over province-age in parenthesis.

a Polynomial function of age relative to 60 controlled has the first order on either side of 60.

b Polynomial function of age relative to 60 controlled has the second order on either side of 60.

c Polynomial function of age relative to 60 controlled has the first order on the left of 60 and the second order on the right.

d Polynomial function of age relative to 60 controlled has the third order on the left of 60 and the second order on the right.

*** Significant at the 1 percent level.

** Significant at the 5 percent level.

* Significant at the 10 percent level.

（注:年龄相对于60的多项式函数未显示。在括号中，稳健的标准误差聚集在省际之上。相对于60岁的多项式函数控制在60的两边都有第一阶。

相对于60岁的多项式函数在60的两边都是二阶的。

相对于60岁的c多项式函数在60岁左右为一阶，在60岁左右为二阶。相对于60岁的年龄的多项式函数在60岁的左边是第三阶，在右边是第二阶。***在1%水平上显著。

**在5%水平上显著。

* 10%水平显著。）

我们关注的是家庭非耐用品支出，其中包括与工作有关的支出、在家里消费的食物支出、娱乐支出以及其他非耐用品支出。根据文献，我们将教育和医疗保健支出排除在非耐用支出中(Aguiar and Hurst 2007)

在我们的样本中，丈夫的平均年龄为58岁，平均受教育年限为11年。大约3%的丈夫是少数民族。在调查进行时，共有48%的丈夫和58%的妻子退休了。平均家庭人口2.8人，住房面积约79平方米。

除了UHS，2008年由国家统计局进行的调查也被用作数据来源。这项调查覆盖了中国的十个省份。我们使用上述文本中描述的相同方法来选择本次调查的样本。最后，我们从调查数据中获得了2321个家庭。本文只使用了丈夫的样本。

我们估计如下公式:

(1) Y_hpt = alpha;₀ alpha;₁R_hpt k(s) omega;_hpt

Y_hpt是p省和t年家庭h的结果变量。我们调查支出和时间使用。R_hpt是丈夫是否退休的一个指标。k(s)近似于丈夫年龄s的多项式函数(相对于60岁)。采用赤池信息准则(AIC)选择k(s)的标准。在现实中，强制性退休政策可能不会得到严格执行。为了解决这个问题，我们引入了第二个处理变量E_hpt，如果丈夫的年龄等于1表示大于60岁，小于60岁等于0。为了得到这一效应的无偏估计，我们使用E_hpt作为R的一个工具。

Schooling Family Housing Wife was

Years Minority size area retired =1

(1)a (2)a (3)b (4)a (5)b

Retired (older than minus;0.748 0.003 minus;0.007 minus;4.525 minus;0.037

60 as an IV) (0.463) (0.022) (0.177) (8.734) (0.075)

Constant 11.053 0.022 2.942 69.680 0.582

(0.324)*** (0.015) (0.123)*** (5.936)*** (0.052)***

Notes: Province and year dummies not shown. Polynomial function of age relative to 60 not shown. Robust standard errors clustered over province-age in parenthesis.

a Polynomial function of age relative to 60 controlled has the second order on either side of 60.

b Polynomial function of age relative to 60 controlled has the third order on the left of 60 and the second order on the right.

*** Significant at the 1 percent level.

** Significant at the 5 percent level.

* Significant at the 10 percent level.

（注:年龄相对于60的多项式函数未显示。在括号中，稳健的标准误差聚集在省际之上。相对于60岁的多项式函数控制在60的两边都有第一阶。

相对于60岁的多项式函数在60的两边都是二阶的。

相对于60岁的c多项式函数在60岁左右为一阶，在60岁左右为二阶。相对于60岁的年龄的多项式函数在60岁的

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