第１４卷第１期

２０１４年１０月

经 济 学 （季 刊）Ｃｈｉｎａ　Ｅｃｏｎｏｍｉｃ　Ｑｕａｒｔｅｒｌｙ

Ｖｏｌ．１４，Ｎｏ．１Ｏｃｔｏｂｅｒ，２０１４

中国居民退休前后的消费行为研究

李宏彬　施新政　吴斌珍＊

＊ 清华大学经济管理 学 院。通 信 作 者 及 地 址：吴 斌 珍，北 京 市 海 淀 区 清 华 大 学 经 济 管 理 学 院 经 济 系，１０００８４；电话：（０１０）６２７７２３７１；Ｅ－ｍａｉｌ：ｗｕｂｚｈ＠ｓｅｍ．ｔｓｉｎｇｈｕａ．ｅｄｕ．ｃｎ。特别感 谢 陈 小 龙 研 究 员 在 应 用 城市住户调查数据中给予的大量协助。另外要感谢Ｊａｉｍｉｅ　Ｌｉｅｎ、孟岭生、Ａｌｂｅｒｔ　Ｐａｒｋ、乔雪，各位参 加 国 家发展研究院“《经济学》（季刊）２０１３研讨会”会议的参会者提出的宝贵意见。李宏彬感谢国家自然科学基金杰出青年基金资助（项目编号７１０２５００４）。施新政感 谢 自 然 科 学 基 金 青 年 科 学 基 金 的 资 助（项 目 编 号

７１１０３１０８）。吴斌珍感谢自然科学青年 基 金 和 面 上 基 金（项 目 编 号７０９０３０４２及７１３７３１３６）的 资 助。当然，文责自负。

摘　要　本文基于城镇住户调查数据检验中国居民在退休前后

的消费是否平滑，是否存在退休消费之谜。基 于 中 国 的 强 制 退 休 制

度，我们使用断 点 回 归 法 估 计 了 退 休 对 家 庭 非 耐 用 品 消 费 的 影 响。结果显示退休会使家庭非耐用品消费减少２１％，其中与工作相关的

支出减少３３％，在家的食品支出减少１３％，但闲暇娱乐支出变化不

显著。剔除这 三 类 消 费 之 后，剩 余 的 消 费 在 退 休 后 没 有 显 著 变 化。因此，受到强制退休制度约束的居民，其生活 水 平 在 退 休 后 并 没 有

实质性下降。关键词　退休消费之谜，消费平滑，老龄化

一、引　　言

随着世界各国，包括中国，有越来越多的人即将步入退 休 生 活，他 们 退

休后的消费及生活水平将受到更多学者和社会舆论的关注。同时，中国居民

的高储蓄率一直是影响中国甚至世界经济发展的重要因素，快速发展的老龄

化，特别是大量人员的退休，会如何影响居民的储蓄行为，这无疑也将是一

个至关重要的问题。经典的生命周期理论认为一个理性预期的个体，在遇到

可预测的收入变化时，例如退休导致的收入变化时，能够平滑消费的边际效

用以及 消 费 本 身 （Ｍｏｄｉｇｌｉａｎｉ　ａｎｄ　Ｂｒｕｍｂｅｒｇ，１９５４；Ｆｒｉｅｄｍａｎ，１９５７）。然

而，很多针对发达国家的实证研究显示，退休后消费会显著下降。这被称为

　　

１１８　　 经 济 学 （季 刊） 第１４卷

退休消费之谜。１

１　Ｈａｍｅｒｍｅｓｈ（１９８４）最早 记 录 了 美 国 的 退 休 消 费 之 谜。其 他 基 于 美 国 数 据 的 研 究 包 括Ｂａｎｋｓ　ｅｔ　ａｌ．（１９９８）、Ｂｅｒｎｈｅｉｍｅｔ　ａｌ．（２００１）、Ｈｕｒｄ　ａｎｄ　Ｒｏｈｗｅｄｄｅｒ（２００３，２００６）、Ｌｕｎｄｂｅｒｇ　ｅｔ　ａｌ．（２００３）、Ｈｕｒｓｔ（２００３）、Ｌａｉｔｎｅｒ　ａｎｄ　Ｓｉｌｖｅｒｍａｎ（２００５）、Ａｎｇｕｉａｒ　ａｎｄ　Ｈｕｒｓｔ（２００５，２００７，２０１３）、Ｓｃｈｏｌｚ　ｅｔ　ａｌ．（２００６）、Ｈａｉｄｅｒａｎｄ　Ｓｔｅｐｈｅｎｓ（２００７）、Ａｍｅｒｉｋｓ　ｅｔ　ａｌ．（２００７）、Ｆｉｓｈｅｒ　ｅｔ　ａｌ．（２００８）、Ｈｕｒｓｔ（２００８）、Ａｇｕｉｌａ　ｅｔ　ａｌ．（２０１１）。也有一些实证研究针对其他发达国家，例 如 意 大 利（Ｍｉｎｉａｃｉ　ｅｔ　ａｌ．，２００２；Ｂａｔｔｉｓｔｉｎ　ｅｔ　ａｌ．，２００７，２００９；Ｍｉｎｉ－ｃａｃｉ　ｅｔ　ａｌ．，２０１０）、英 国（Ｓｍｉｔｈ，２００４，２００６）、德 国（Ｓｃｈｗｅｒｄｔ，２００５）、西 班 牙（Ｌｕｅｎｇｏ－Ｐｒａｄｏ　ａｎｄ　Ｓｅｖｉｌｌａ，２０１３）、法国（Ｍｏｒｅａｕ　ａｎｄ　Ｓｔａｎｃａｎｅｌｌｉ，２０１３）、日 本（Ｗａｋａｂａｙａｓｈｉ，２００８），以 及 韩 国（Ａｎ　ａｎｄ　Ｃｈｏｉ，２００４；Ｃｈｏ，２０１２）。２ 甘犁、刘国思、马双，“基本医疗保险对促进家庭消费的影响”，《经济研究》，２０１０年增刊，第３０—３８页。３ 白重恩、吴斌珍、金烨，“中国养老保险缴费对消费和储蓄的影响”，《中国社会科学》，２０１２年第８期，第

４８—７１页。

关于退休消费之谜存在的原因，文献已经给出一些解释。例如，Ｂａｎｋｓ　ｅｔａｌ．（１９９８）认为，退休时一些未预期到的负面冲击导致退休后消费下降。然

而，Ｈｕｒｓｔ　ａｎｄ　Ｒｏｈｗｅｄｄｅｒ（２００３），Ａｍｅｒｉｋｓ　ｅｔ　ａｌ．（２００７）的结果显示退休

时的消费下降是可预见的。Ｈｕｒｓｔ　ａｎｄ　Ｒｏｈｗｅｄｄｅｒ（２００３）认为退休后消费的

下降是因为与工作相关的支出下降，以及家庭生产 （比如自己做饭）与市场

活动 （比如外出就餐）之间的替代。这与其他一些研究的结论一致 （Ｈｕｒｓｔ，

２００８）。还有研究提出了其他解释。例如，Ｓｍｉｔｈ （２００６）指 出 在 英 国，非 自

愿退休是引起 男 性 在 退 休 后 食 品 支 出 下 降 的 一 个 重 要 原 因。Ｌｕｎｄｂｅｒ　ｅｔ　ａｌ．（２００３）认为丈夫退休后妻子在家庭内的讨价还价能力加强是导致储蓄增加或

消费减少的重要原因，因为女性通常比男性活得更久且更喜欢储蓄。Ｂａｔｔｉｓｔｉｎｅｔ　ａｌ．（２００９）指出在意大利，与父母同住的孩子数目下降是解释非耐用品消

费减少的一个重要因素。另外有一些关于中国的研究已经开始关注流动性约

束和 不 确 定 性 对 消 费 的 影 响，虽 然 他 们 并 没 有 直 接 关 注 退 休 消 费 之 谜

（Ｃｈａｍｏｎ　ａｎｄ　Ｐｒａｓａｄ，２０１０；甘 犁 等，２０１０２；白 重 恩 等，２０１２３，Ｂａｉ　ａｎｄＷｕ，２０１４）。

本文旨在检验中国是否也存在退休消费之谜。更具体的，我们用 中 国 城

镇住户调查数据 （ＵＨＳ）来检验家庭的非耐用品消费是否在户主退休后迅速

下降。如果下降，主要是哪一部分的非耐用品消费减少。研究退休消费之谜的最大难题在于退休决策的内生性，即退休和消费储

蓄行为往往都是个人的选择。不过在中国，退休往往是强制性的，这一特征

可以帮 助 我 们 识 别 退 休 对 消 费 的 影 响。更 具 体，在 中 国，政 府、公 共 部 门

（事业单位，包括但不限于医院、学校、社会团体组织等）、国有企 业、集 体

企业的正式职工在达到退休年龄后都会被要求强制退休。通常男性的退休年

龄是６０岁，而女性的退休年龄是５５岁。利用该强制退休政策，我们 采 用 断

点回归 （ＲＤ）方法来估计户主退休对家庭非耐用品消费的影响。我们发现，户主退休会使家庭非耐用品消费显著下降２１％。这其中的大

部分 （５５％）都可以被与工作相关的支出下降来解释。更具体的，退 休 使 与

第１期 李宏彬等：中国居民退休前后的消费行为研究 １１９　　

工作相关的支出显著下降３３％。另外，退休对在家的食品消费也有显著负面

的影响，在家的食品消费下降了约１３％。不过，退休对娱乐消费没有显著影

响。正如 Ｈｕｒｓｔ（２００８）所说，退休对与工作相关的支出、在家的食品消费，以及娱乐消费的影响可以用考虑家庭生产的扩展生命周期模型来解释，并不

是一个真正的谜。最后，在剔除与工作相关的支出、在家的食品支出以及娱

乐支出之后，剩余的非耐用品消费在退休后的变化不显著。这说明中国居民

在退休前后的生活水平并没有明显的下降，因此也就不存在真正的退休消费

之谜。本文对文献的贡献在于以下几个方面。第一，利用中国的强制退休政策，

我们使用ＲＤ方法来解决退休决策的内生性问题，进而得出一个可靠的估计。同时，本文使用的数据包含详细的家庭支出信息，这使得我们能够研究退休

如何影响各种不同类别的家庭支出。文献中使用ＲＤ方法的论文有Ｂａｔｔｉｓｔｉｎ　ｅｔａｌ．（２００９），然而，限于数据所限，他们仅估计了退休对总的非耐用品消费、在家的食品消费，以 及 规 律 性 的 在 外 就 餐 消 费 的 影 响。Ｈａｉｄｅｒ　ａｎｄ　Ｓｔｅｐｈｅｎｓ（２００７）为了解决退休的内生性问题，使用主观退休预期作为实际退休的工具

变量。他们也仅考察了家庭总消费的变化，没有考察更细致的支出类别。有

一些研究使用了更加 细 致 的 家 庭 消 费 信 息，例 如 Ａｇｕｉａｒ　ａｎｄ　Ｈｕｒｓｔ（２０１３），然而，他们仅简单比较了不同群组之间的支出，没有很好地解决退休的内生

性问题。虽然Ｆｉｓｈｅｒ　ｅｔ　ａｌ．（２００８）使用年龄的二阶多项式作为内生退休决策

的工具变量，但 这 个 工 具 变 量 的 有 效 性 还 值 得 商 榷，因 为 年 龄 会 直 接 影 响

消费。第二，现有的研究大多专注于发达国家的情况。据我们 所 知，本 文 是 第

一篇研究世界上最大的发展中国家的研究。相比于发达国家，发展中国家普

遍有着不完善的信贷市场和社会保障体系，而信贷市场和社保体系对于人们

能否平衡消费又至关重要，因此检验发展中国家的消费退休之谜对于检验生

命周期理论在发展中国家的适用性非常重要。另外，中国的经济在过去三十

年快速增长，制度 （包括退休制 度）也 经 历 了 很 多 变 化，人 们 在 退 休 前 很 可

能没有预期到这种增长和变化，因此他们退休前的储蓄可能不是理性预期下

的最优储蓄。此时他们在退休前后能否还像经典生命周期理论预测的那样平

滑消费，这需要实证研究给出答案。除了给现有的关于退休消费之谜的文献

增加新证据之外，我们的研究结果对正在经历老龄化及养老金改革的中国的

政策制定也有启发意义。不过需要指出的是，我们的结论仅限于受到强制退

休政策影响的政府、公共部门、国企、集体企业职工，能否将结论外 推 至 中

国所有人口，还需要进一步的研究。本文的结构安排如下：第二节介绍中国的退休制度；第三节描述 本 文 使

用的数据及变量；第四节介绍识别方法；第五节讨论结果；第六节是稳健性

检验；第七节是总结。

１２０　　 经 济 学 （季 刊） 第１４卷

二、中国的强制退休政策

在中国，在政府、公共部门、国企或集体企业工 作 的 男 性，正 常 的 退 休

年龄是６０岁。女性职工的退休年龄是５５岁或５０岁，取决于具体的职位。不

过，个人可能因为一些特殊原因而提前退休。这一退休政策 可 以 追 溯 到２０世 纪５０年 代。中 国 中 央 政 府 在１９５３年 和

１９５８年分别发布了两项关于国企和集体企业职工退休的政策文件。４据此，男

性职工的正常退休年龄是６０岁。不过在高危职业或对身体有害的职业工作的

男性，退休年龄是５５岁。女性退休年龄则更为复杂。从事管理或科研工作的

女性，其退休年龄是５５岁，其他女性退休年龄是５０岁。从事高危职 业 或 对

身体有害职业的女性退休年龄是４５岁。

４　１９５３年的文件是《劳动保险条例》，１９５８年的文件是《职工退休规定》。５　１９５５年的文件是《国家机关工作人员退休处理 暂 行 办 法》，１９７８年 的 文 件 是《关 于 工 人 退 休、退 职 的 暂行办法》，１９９３年的是《国家公务员暂行条例》。

对于政府或公共部门工作人员的退休年龄，中国政府在１９５５年、１９７８年

和１９９３年分别发布了三项文件。５根据这三项文件，政府部门男性工作人员的

退休年龄为６０岁，女性为５５岁。若职工因公伤残，男性退 休 年 龄 为５５岁，女性为４５岁。在公共部门就职的男性，其退休年龄规定等同于政府部门男性

职工，但在公共部门就职的女性职工年龄有所不同，即女性管理人员退休年

龄为５５岁，而女性工人退休年龄为５０岁。与政府部门相同，在公共 部 门 就

职的员工若因公伤残，男性退休年龄为５５岁，女性为４５岁。在２０世纪９０年代的国企改革过程中，中国政府在１９９４年发布了新的退

休政策。根据该政策，对于已破产的国企，其员工视同退休，提前正 常 退 休

年龄５年进入养老金系统。

三、数据和变量

本文使用的数据来源于国家统计局采集的城镇住户调查数据 （ＵＨＳ）。该

数据覆盖了中国所有的省 （市、区），采用分层随机抽样的方式确定样本。同

时这是一个轮换面板数据，每年样本中有１／３家庭会被替换，全部样本每三

年换一次。本质上该数据是重复截面数据。我们有１９９７年 到２００９年９个 省

份的数据。这９个 省 （市、区）分 别 是 北 京、辽 宁、浙 江、安 徽、湖 北、广

东、四川、陕西和甘肃，代表不同的区域和经济发展状况。我们样本 中 主 要

变量的均值和趋势与全国样本非常接近。调查记录了家庭成员的人口、收入

等信息，也有家庭消费的详细信息。因为 ＵＨＳ问卷设计和样本在２００２年之

后有所变化，本文采用２００２年到２００９年数据。

第１期 李宏彬等：中国居民退休前后的消费行为研究 １２１　　

退休变量是一个哑变量，用于表示个人的退休状态。如果某人在 就 业 栏

中回答的是 “退休人员”，则他 的 退 休 变 量 取 值 为１，否 则 取 值 为０。因 为 强

制退休政策仅适用于政府、公共部门、国企和集体企业职工，所以我们仅保

留在这四种部门工作的个人。由于消费的信息是在家庭层面的，同时男性的

退休政策比较简单，我们只选择了户主为男性的家庭。家庭的退休状态由户

主的退休状态决定。因为断点回归要估计在断点附近的退休效应，我们保留

户主年龄在６０岁左右的样本，即５０岁到７０岁。由于家庭的消费支出是年度

数据，因此户主年龄正好６０岁的家庭，其消费可能混合了退休前和退休后的

信息。因此，我们剔除了户主年龄正好是６０岁的家庭，这与Ｂａｔｔｉｓｔｉｎ　ｅｔ　ａｌ．（２００９）做法一致。这些样本筛选后，我们的样本共剩下３６　９７７个家庭。

我们关注的是家庭的非耐用品消费，包括与工作相关的支出、在 家 的 食

品支出、休闲支出，以及剩余的非耐用品消费。为了与文献保持一 致，我 们

没有将 教 育 支 出 和 医 疗 支 出 包 含 在 非 耐 用 品 消 费 中 （Ａｇｕｉａｒ　ａｎｄ　Ｈｕｒｓｔ，

２０１３）。与工作相关的支出包括外出就餐、交通、通信、衣着 （包含衣服、鞋

子等）支出。在家的食品支出是２４种在家消费的食品 （例如大米、猪肉、牛

肉、蛋类、鱼类、蔬菜等）支出总和。休闲支出包括旅游支 出、健 身 支 出 和

其他娱乐项目支出。剩余的非耐用品消费包括物业管理支出、租金、水电费、个人护理及其他。６

６ 对于房屋所有者而言，租金是指问卷 中 问 及 的“若 出 租 此 房 屋 给 别 人，要 收 多 少 租 金”；对 于 租 房 者 而言，租金是指实际支付的租金。

表１给出了本文所用变量的描述性统计。Ｐａｎｅｌ　Ａ部分显示了户主特征。户主平均年 龄 为５８岁，平 均 受 教 育 年 限 为１１年。３％的 户 主 是 少 数 民 族。

４８％的户主在问卷当年已退休。Ｐａｎｅｌ　Ｂ显示了家庭特征及消费支出。家庭平

均人口数为２．８，房屋面积是７８平方米。平均非耐用品消费是１８　６３３元，其

中与工作相关的支出是６　３５７元，在家的食品支出为８　５４６元，娱乐支出是９４９元，剩余的非耐用品消费为２　７８０元。另外与工作相关的支出中外出就餐支出约

１　８８４元，交通支出约９７８元，衣着支出约２　２１４元，通信支出约１　２７７元。

表１　描述性统计

均值 方差

Ｐａｎｅｌ　Ａ．户主特征

年龄 ５７．９７８　 ５．９３０教育年限 １１．１６４　 ３．０４７少数民族 ０．０２７　 ０．１６３是否退休 ０．４８１　 ０．５００Ｐａｎｅｌ　Ｂ．户特征

家庭人口数 ２．８３８　 ０．９３５住房面积（平方米） ７８．７２４　 ４０．４５２非耐用消费品的花费（元） １８　６３２．６１０　 １１　８７７．９７０

１２２　　 经 济 学 （季 刊） 第１４卷

（续表）

均值 方差

其中：

和工作相关的消费（元） ６　３５６．６５９　 ６　６９５．８０９在家饮食花费（元） ８　５４６．２６７　 ４　０７１．４６８娱乐花费（元） ９４９．１２７　 ２　６４８．２２０其他非耐用品消费（元） ２　７８０．３５２　 ２　５３１．８０８总样本数 ３６　９７７

四、实 证 方 法

（一）断点不连续回归

　　由于中国的制度使得男性退休的概率在６０岁前后有急剧的变化，我们可

以使用断点回归方法来分析退休对消费的影响。７这一方法也被Ｂａｔｔｉｓｔｉｎ　ｅｔ　ａｌ．（２００９）采用。和他们一样，我们首先估计以下回归方程：

Ｙｓｐｔ ＝α０＋α１Ｒｓｐｔ＋ｕｓｐｔ，其中Ｒｓｐｔ ＝１ｉｆｓ＞Ｓ． （１）

这里Ｙｓｐｔ代表省份ｐ、年份ｔ、户主年龄为ｓ的家庭平均的非耐用品消费支出，

Ｒｓｐｔ是省份ｐ、年份ｔ、户主年龄为ｓ的家庭中退休家庭的比例。在清晰的断点

回归 （ｓｈａｒｐ　ＲＤ）中，强制退休政策严格执行，因此如果户主年龄超过Ｓ，即

６０岁，则Ｒｓｐｔ取值为１，否则取值为０。注意到这里回归的变量是省份 －年份－年龄单位内的均值。

７ 最先由Ｔｈｉｓｔｌｅｔｈｗａｉｔｅ　ａｎｄ　Ｃａｍｐｂｅｌｌ（１９６０）提出，近年 来 在 很 多 实 证 问 题 中 被 使 用（Ｌｅｅ　ａｎｄ　Ｌｅｍｉｅｕｘ，２０１０给了详细回顾），使用方法也迅速发展（Ｌｅｅ　ａｎｄ　Ｌｅｍｉｅｕｘ，２０１０；Ｉｍｂｅｎｓ　ａｎｄ　Ｌｅｍｉｅｕｘ，２００８；Ｈａｈｎ　ｅｔａｌ．，２００１）。

如果条件均值Ｅ ［ｕ｜ｓ］在Ｓ处连续，干预 （即退休）的效应α１可通过以

下方程识别：

α１ ＝ｌｉｍｓ↓ｓＥ［Ｙ｜ｓ］－ｌｉｍｓ↑ｓＥ［Ｙ｜ｓ］． （２）

　　在该模型中，如果年龄ｓ通过Ｒｓｐｔ以外的途径影响Ｙ，那么ｕｓｐｔ也会与Ｒｓｐｔ相关。这会使得 （１）式估计得出的α１不一致。一个解决方法是设定一个条件

均值函数ｋ（ｓ）＝Ｅ［ｕ｜Ｒ，ｓ］作 为 结 果 方 程 中 的 “控 制 函 数” （Ｈｅｃｋｍａｎ和

Ｒｏｂｂ，１９８６），然后估计以下方程：

Ｙｓｐｔ ＝α０＋α１Ｒｓｐｔ＋ｋ（ｓ）＋ωｓｐｔ． （３）

　　只要ｋ（ｓ）随ｓ的变化是连续的，就可以通过Ｒｓｐｔ的非连续性来识别退休

对Ｙ 的影响。通常ｋ（ｓ）以ｓ （相对于Ｓ）的多项式来逼近。本文中多项式的

第１期 李宏彬等：中国居民退休前后的消费行为研究 １２３　　

阶数通过ＡＩＣ的方法来选择 （Ｌｅｅ　ａｎｄ　Ｌｅｍｉｅｕｘ，２０１０）。回归的标准差在年

龄、省份、年份集聚。我们进行了一些对ＲＤ假设条件的检验。Ｌｅｅ（２００８）提出了一项直接检

验连续性假设的检验方法，即检验退休和一些可能影响Ｙ 的前定特征是否有

联系，即估计以下方程：

Ｘｓｐｔ ＝β０＋β１Ｒｓｐｔ＋ｋ（ｓ）＋εｓｐｔ． （４）

如果β１不显著，则连续性假设成立。本文中检测的前定特征包括丈夫个人特

征 （受教育年限和是否少数民族）和家庭特征 （家庭人口规模和房屋面积）。

ＲＤ另一个需要注意之处是影响退休的变量 （或运行变量）被操纵的可能

性。本文中这不是一个大问题，因为此处运行变量是年龄，难以被操纵来影

响退休。

（二）模糊的断点回归和ＩＶ估计

在ＲＤ中，是否受到干预 （本文中为是否退休）会取决于运行变量ｓ。不

过，ｓ对是否受干预可能有随机的影响，这被称为模糊断点。这种情况下，方

程 （３）的ＯＬＳ估计可能有偏。本文中一个男性职工有可能６０岁 之 前 退 休，例如身体健康问题，也有可能迟于６０岁退休，例如在政府部门职位很高。这

种情况下，方程 （３）的ＯＬＳ估计可能受限于选择性偏差。这 时 用 一 个 比 较

外生的干预变量Ｅｓｐｔ能够避免由模糊断点导致的有偏估计。我们设定，如果户

主年龄超过６０岁，Ｅｓｐｔ取值为１，低于６０岁，取值为０。因为Ｅｓｐｔ自身没有模

糊性问题，所以能够清楚地估计可能被干预的效果。然而，检验是否可以退

休的影响并不是 我 们 的 最 终 目 标，估 计 退 休 对 消 费 的 影 响 才 是 本 文 的 目 标。

为了获得无偏估计，我们使用Ｅｓｐｔ作为Ｒｓｐｔ的工具变量 （ＩＶ），因为Ｅｓｐｔ能很好

地预测Ｒｓｐｔ但不存在选择性偏差 （与误差项不相关）。我们应用的具体估计方

法是两阶段工具变量法。

五、实 证 结 果

（一）第一阶段结果

　　图１描述了年龄与退休概率的关系。图中Ｘ 轴表示年龄与６０岁的差距，

Ｙ 轴表示退休的概率。图中的点表示退休虚拟变量的均值，即 各 个 年 龄 退 休

人员的比例。如上所述，丈夫年龄为６０岁的家庭已被剔除，以避免退休前的

消费和退休后的消费混合。在６０岁两侧，曲线由局部线性函数拟合得到。从

图中我们可以看出人们在６０岁前开始退休。５０岁的职工中有５％退休，该比

例逐渐增加，５９岁退休的职工比例达到５５％。然而，从５９岁到６１岁退休人

１２４　　 经 济 学 （季 刊） 第１４卷

员比例有一个明显的跳跃。６１岁的退休人员比例达到８０％，比５９岁 退 休 人

员比例高出２５％。随着年龄增大，退休人员比例越来越高。

图１　大于６０岁对退休的影响

注：（１）样本为户主年龄在５０到７０岁 （排除６０岁）的家庭。（２）Ｘ轴表示户主年龄与６０的差距。Ｙ 轴表示退休人员比例。（３）每个点表示各个年龄退休人员比例。６０岁两侧曲线由局部线性函数拟合所得。

表２的回归验证了图１中的结论。表中的结果变量是每年各省各年龄退

休人员比例。我们在每个回归中控制了省份虚拟变量和年份虚拟变量。在各

个回归中，我们控制了年龄的多项式 （相对于６０岁）。从第 （１）列到第 （４）列，多项式阶数从２增加到５。从表２可以看出，大于６０岁的哑变量的系数

均 在 １％ 水 平 上 显 著。第 （１）— （４）列，系 数 分 别 是 ０．３１７、０．２４１、

０．２４１、０．２１９。这说明控制不同阶数的多项式，６１岁退休的概率要比５９岁退

休的概率高出２２—３２个百分点。表２最后一行显示了 “大于６０岁”这 个 哑

变量的 系 数 为０的 原 假 设 的Ｆ 值。Ｆ 值 分 别 为８３０．４８、２２０．２９、２２９．２２、

１０６．２６，均远大于１０。这说明年龄大于６０这个哑变量能够很好地预测退休，这支持了我们使用该哑变量作为ＩＶ的方法。

表２　大于６０岁对退休的影响

（１） （２） （３） （４）

应变量：每个省每个年龄的退休人数

大于６０＝１　 ０．３１７（０．０１１）＊＊＊

０．２４１（０．０１６）＊＊＊

０．２４１（０．０１６）＊＊＊

０．２１９（０．０２１）＊＊＊

省份哑变量 Ｙｅｓ　 Ｙｅｓ　 Ｙｅｓ　 Ｙｅｓ年份哑变量 Ｙｅｓ　 Ｙｅｓ　 Ｙｅｓ　 Ｙｅｓ多项式 Ｙｅｓ　 Ｙｅｓ　 Ｙｅｓ　 Ｙｅｓ

第１期 李宏彬等：中国居民退休前后的消费行为研究 １２５　　

（续表）

（１） （２） （３） （４）

应变量：每个省每个年龄的退休人数

常数项 ０．５０６（０．０１２）＊＊＊

０．５４４（０．０１３）＊＊＊

０．５６７（０．０１４）＊＊＊

０．５７７（０．０１６）＊＊＊

样本数 １　４４０　 １　４４０　 １　４４０　 １　４４０Ｒ平方 ０．９５　 ０．９５　 ０．９５　 ０．９５

检验的Ｆ值：Ｈ０：“大 于６０＝１”这一哑变量的系数为０

８３０．４８　 ２２０．２９　 ２２９．２２　 １０６．２６

　　注：（１）括号内是稳健残差，允许在省－年份－年龄聚集；＊、＊＊、＊＊＊分别表示在１０％、５％、１％的水平

上显著。（２）年龄为６０岁的家庭已被剔除，已避免退休前与退休后消费混合。（３）第（１）—（４）列分别控制了年龄（相对于６０岁）的二阶、三阶、四阶和五阶多项式。

（二）假设前检验

这一节中我们将检验刚刚退休的个人与快要退休的个人在前定变量上有

何不同。这些前定变量包括两个个人变量 （受教育年限和是否少数民族），以

及两个家庭变量 （家庭人口规模和房屋面积）。

图２显示了检验结果。Ｘ轴表示年龄与６０岁的差距，Ｙ 轴表示前定变量

的均值。６０岁两侧的曲线由局部线性函数拟合得到。图２显示当年龄从５９岁

（退休前）增长到６１岁 （退休后）时，这些前定变量都没有明显跳跃。

图２　退休对前定变量的影响

注：（１）样本为户主年龄在５０到７０岁 （排除６０岁）的家庭。（２）Ｘ轴表示户主年龄与６０的差距。Ｙ 轴表示退休人员比例。（３）每个点表示前定变量的值。６０岁两侧曲线由局部线性函数拟合所得。

１２６　　 经 济 学 （季 刊） 第１４卷

表３显示了回归结果。表中结果变量是每年各省各年龄前定变量的均值：受教育年限 （第 （１）列），是否 少 数 民 族 （第 （２）列），家 庭 规 模 （第 （３）列），房屋面积 （第 （４）列）。每个回归都控制了省份虚拟变量和年份虚拟变

量。我们使用ＡＩＣ准则选 择 每 个 回 归 中 多 项 式 的 阶 数，结 果 是 在 第 （１）—（４）列中，我们分别控制了四阶、二阶、三阶和五阶多项式。在每个省份 －年龄－年份单位中，我们使用年龄是否大于６０岁这一哑变量 （Ｅｓｐｔ）作为每年各

省各年龄实际退休比例 （Ｒｓｐｔ）的ＩＶ。可以 看 出，退 休 比 例 前 的 系 数 均 不 显

著，这说明前定变量在退休前后没有显著跳跃。

表３　退休对前定变量的影响

（１） （２） （３） （４）

受教育年限 少数民族 家庭规模 居住面积

退休（大于６０岁 －０．８６０　 ０．００６ －０．００７ －７．０２１作为工具变量） （０．６６２） （０．０１１） （０．１７８） （８．７５１）

省份哑变量 Ｙｅｓ　 Ｙｅｓ　 Ｙｅｓ　 Ｙｅｓ年份哑变量 Ｙｅｓ　 Ｙｅｓ　 Ｙｅｓ　 Ｙｅｓ多项式 Ｙｅｓ　 Ｙｅｓ　 Ｙｅｓ　 Ｙｅｓ

常数项 １１．７４３（０．４００）＊＊＊

－０．００１（０．００６）

３．３７２（０．１１８）＊＊＊

１０５．１３７（５．５６８）＊＊＊

样本数 １　４４０　 １　４４０　 １　４４０　 １　４４０Ｒ平方 ０．４１　 ０．３８　 ０．３８　 ０．６９

　　注：（１）括号内是稳健残差，允许在省－年份－年龄聚集；＊、＊＊、＊＊＊分别表示在１０％、５％、１％的水平

上显著。（２）年龄为６０岁的家庭已被剔除，以避免退休前与退休后消费混合。（３）结果变量是省份－年 份－年 龄 单 位 内 均 值。“退 休”是 每 个 省 份－年 份－年 龄 单 位 内 退 休 人 员 的 比

例，“大于６０岁”是一个年龄是否大于６０岁的哑变量。（４）按照ＡＩＣ准则确定年龄（相对于６０岁）的多项式阶数。

（三）主要结果

图３显示了退休对总的非耐用品消费的影响，图４显示了退休对各种非

耐用品消费的影响，图中Ｘ轴表示年龄与６０岁的差距，Ｙ 轴表示各变量在每

年各省各年龄的均值。６０岁两侧的曲线由局部线性函数拟合得到。从图３可

以看出，当年龄从５９岁变为６１岁时，总的非耐用品消费有明显下 降，幅 度

达到１万元。图４显示退休后所有种类的非耐用品消费都下降，其中与工作

相关的支出下降 最 多，大 约 为５　０００元。而 娱 乐 支 出 和 剩 余 消 费 的 下 降 比 较

少，而且下降得比较平滑。虽然图形已经直观地展示了退休对家庭消费的影响，我们进一步用回归

来估计影响的幅度和显著性。表４显示了退休对家庭各种类别的消费的影响。每个回归都控制了省份和年份虚拟变量。我们根据ＡＩＣ准则控制了年龄 （相对

于６０岁）的多项式。这两个表格的结果变量都是年龄 －省份 －年份单位内消费均

值的对数值，同时我们使用年龄是否大于６０岁虚拟变量作为退休比例的ＩＶ。

第１期 李宏彬等：中国居民退休前后的消费行为研究 １２７　　

图３　退休对非耐用品消费的影响

注：（１）样本为户主年龄在５０到７０岁 （排除６０岁）的家庭。（２）Ｘ轴表示户主年龄与６０的差距。Ｙ 轴表示退休人员比例。（３）每个点表示非耐用品消费支出的数额 （单位：１　０００元）。６０岁两侧曲线由局部

线性函数拟合所得。

图４　退休对各种类非耐用品消费的影响

注：（１）样本为户主年龄在５０到７０岁 （排除６０岁）的家庭。（２）Ｘ轴表示户主年龄与６０的差距。Ｙ 轴表示退休人员比例。（３）每个点表示非耐用品消费支出的数额 （单位：１０００元）。６０岁两侧曲线由 局 部

线性函数拟合所得。

１２８　　 经 济 学 （季 刊） 第１４卷

表４　退休对各种类消费的影响

（１） （２） （３） （４） （５）

Ｌｎ（非耐用品

消费）Ｌｎ（与工作相

关的消费）Ｌｎ（在家饮食

的花费）Ｌｎ（闲暇

消费）Ｌｎ（其他非耐

用品消费）

退休（大于６０岁 －０．２０９ －０．３３４ －０．１３０ －０．５２６ －０．０９４作为工具变量） （０．０６４）＊＊＊ （０．０６８）＊＊＊ （０．０６０）＊＊ （０．３７４） （０．０９５）

省份哑变量 Ｙｅｓ　 Ｙｅｓ　 Ｙｅｓ　 Ｙｅｓ　 Ｙｅｓ年份哑变量 Ｙｅｓ　 Ｙｅｓ　 Ｙｅｓ　 Ｙｅｓ　 Ｙｅｓ多项式 Ｙｅｓ　 Ｙｅｓ　 Ｙｅｓ　 Ｙｅｓ　 Ｙｅｓ

常数项 ９．８８０（０．０４４）＊＊＊

８．８６３（０．０４７）＊＊＊

９．０５２（０．０４１）＊＊＊

６．８５９（０．２４５）＊＊＊

７．９２３（０．０６３）＊＊＊

样本数 １　４４０　 １　４４０　 １　４４０　 １　４４０　 １　４４０Ｒ平方 ０．８７　 ０．８３　 ０．８７　 ０．６６　 ０．７２

　　注：（１）括号内是稳健残差，允许在省－年份－年龄聚集；＊、＊＊、＊＊＊分别表示在１０％、５％、１％的水平

上显著。（２）年龄为６０岁的家庭已被剔除，以避免退休前与退休后消费混合。（３）结果变量是省份－年份－年龄单位内均值的对数值。“退休”是每个省份－年份－年龄单位内退休人

员的比例，“大于６０岁”是一个是否大于６０岁的哑变量。（４）按照ＡＩＣ准则确定年龄（相对于６０岁）的多项式阶数。在第（１）、（２）、（５）列中，控制了二阶多项

式，在第（３）列中控制了四阶多项式，在第（４）列中控制了五阶多项式。

表４显示了退休对总 的 非 耐 用 品 消 费 （第 （１）列）以 及 四 个 子 项 的 影

响：与工作相关的支出 （第 （２）列），在 家 的 食 品 支 出 （第 （３）列），娱 乐

支出 （第 （４）列），剩 余 的 非 耐 用 品 消 费 （第 （５）列）。在 第 （１）、（２）、（５）列中我们控制了二阶多项式，在第 （３）、 （４）列我们控制了四阶和五阶

多项式。

从第 （１）列我们可以看出退休比例前的系数为－０．２０９，且在１％水平上

显著。这说明退休会使得总的非耐用品消费下降２１％，大约３　８９４元。接下来

我们分析了退休对不同种类非耐用品消费的影响。第 （２）列显示退休会使与

工作相关的消费下降３３％ （约２　１２３元），且在１％水平上显著。８第 （３）列显

示退休会使在家的食品支出下降１３％ （约１　１１１元）且在５％的水平上显著。

第 （４）列显示退休对娱 乐 支 出 的 影 响 为 负，但 在１０％的 水 平 上 不 显 著。第

（５）列显示退休对剩余的非耐用品消费并没有显著的影响。

８ 虽然由于篇幅限制没有报告，我们也检查了退休对与工作相关的各类消费的影响。结果显示退休会使交通支出减少２９％，外出吃饭支出减少４５％，衣着支出减少２５％，通信支出减少３０％，这些变化都在１％的水平上显著。

总的来看，实证结果证实退休会显著减少家庭非耐用品消费，这 与 传 统

生命周期理论的 预 测 不 一 致。不 过 退 休 减 少 与 工 作 相 关 的 支 出 很 容 易 解 释，

因为如Ｈｕｒｓｔ（２００８）指出，与工作相关支出的下降能够很容易地被包括进生

命周期模型。因此并不能被称为退休消费之谜。Ａｇｕｉａｒ　ａｎｄ　Ｈｕｒｓｔ（２００５）指

出退休后时间成本下降，退休人员可能花更多时间去寻找价格更低的在家消

第１期 李宏彬等：中国居民退休前后的消费行为研究 １２９　　

费食品，这会导致在家食品支出的减少。退休后的替代效应可能导致退休人

员在娱乐上花费更多。我们的确发现退休对在家食品支出有负面影响，虽然

退休对娱乐支出的影响不显著。Ｈｕｒｓｔ（２００８）指出，退休对在家的食品支出

和娱乐支出的影响可以被包含家庭生产的扩展生命周期模型所解释，也就是

说，即使我们发现退休对在家的食品支出和娱乐支出有显著影响，这并不能

推出中国存在退休消费之谜的结论。最后退休对剩余的非耐用品支出没有显

著影响，说明包含家庭生产的扩展生命周期模型可以解释退休前后的消费行

为，因此可以以此认为中国并不存在真正的退休消费之谜。

六、稳健性检验

（一）使用家庭层面数据

　　之前的结果都是基于对省份－年份－年龄单位内均值的检验。这与Ｂａｔｔｉｓｔｉｎｅｔ　ａｌ．（２００９）采用的方法一致。理论上，这与基于家庭层面数据的回归应该

是一致的。我们对此做 了 稳 健 性 检 验，证 实 基 于 家 庭 层 面 的 回 归 结 果 与 表２基本一样 （基于篇幅限制没有报告）。

（二）数据包含户主年龄为６０岁的家庭

在本文的主体分析中，我们剔除了户主年龄为６０岁的家庭，以避免退休

前消费和退休后消费的混合。表５将户主年龄为６０岁的家庭包含进来，来检

验结果是否发生变化。同样的每个回归都控制了省份和年份虚拟变量，以及

男户主年龄 （相对于６０岁）的多项式。

表５　退休对各种类消费的影响（包含年龄为６０岁的个人）

（１） （２） （３） （４） （５）

Ｌｎ（非耐用品

消费）Ｌｎ（与工作相

关的消费）Ｌｎ（在家饮食

的花费）Ｌｎ（闲暇

消费）Ｌｎ（其他非耐

用消费品）退休（大于６０岁 －０．１６０ －０．３３９ －０．０７０　 ０．１９１ －０．０１６作为工具变量） （０．０９１）＊ （０．０７７）＊＊＊ （０．０８７） （０．８６５） （０．１３１）省份哑变量 Ｙｅｓ　 Ｙｅｓ　 Ｙｅｓ　 Ｙｅｓ　 Ｙｅｓ年份哑变量 Ｙｅｓ　 Ｙｅｓ　 Ｙｅｓ　 Ｙｅｓ　 Ｙｅｓ多项式 Ｙｅｓ　 Ｙｅｓ　 Ｙｅｓ　 Ｙｅｓ　 Ｙｅｓ

常数项 ９．８４３（０．０６２）＊＊＊

８．８６０（０．０５２）＊＊＊

９．０１４（０．０５８）＊＊＊

６．４０８（０．５３５）＊＊＊

７．８６３（０．０８６）＊＊＊

样本数 １　５１２　 １　５１２　 １　５１２　 １　５１２　 １　５１２Ｒ平方 ０．８７　 ０．８３　 ０．８７　 ０．６５　 ０．７２

　　注：（１）括号内是稳健残差，允许在省－年份－年龄聚集；＊、＊＊、＊＊＊分别表示在１０％、５％、１％的水平

上显著。（２）包含年龄为６０岁的样本。（３）结果变量是省份－年份－年龄单位内均值的对数值。“退休”是每个省份－年份－年龄单位内退休人

员的比例，“大于６０岁”是一个年龄是否大于６０岁的哑变量。（４）按照ＡＩＣ准则确定年龄（相对于６０岁）的多项式阶数。

１３０　　 经 济 学 （季 刊） 第１４卷

结果显示的基本结论与表４类似，除了对在家的食品支出的影响变得不

显著之外。更具体的，退休使非耐用品消费下降１６％ （第 （１）列），与工作

相关支出下降３４％ （第 （２）列），对在家的食品支出和娱乐支出的影响为负，但是不显著 （第 （３）、（４）列），剩余的非耐用品支出在退休前后变化不显著

（第 （５）列）。

（三）使用退休年龄附近的不同样本

最后，我们使用了不同的样本窗选择来检验退休对非耐用品消费的影响，看看结果是否稳健。表６汇报了结果，其中每个回归都控制了省份和年份虚

拟变量，并控制了依照ＡＩＣ准则确定的多项式。在第 （１）— （５）列中，我

们逐渐去除更多那些年龄远 离６０岁 的 样 本。在 第 （１）列 中，样 本 仅 包 含 户

主年龄在５１—６９岁 的 家 庭，而 第 （５）列 仅 包 含 户 主 年 龄 在５５—６５岁 的 家

庭。结果显示我们之前得到的结果比较稳健，虽然随着样本窗的扩大，估计

值的显著性下降。就退休对总的非耐用品消费的影响而言，所有系数均为负

值，从－０．１５９到－０．１０９，大部分与基准回归 （表４的第 （１）列）相近，而

且大多数系数均在１０％水平上显著。对除工作相关的支出、家庭食品消费支

出和闲暇支出之外的非耐用品消费而言，所有系数均不显著，说明并没有真

正意义上的退休消费之谜。

表６　稳健性检验：使用不同样本

（１） （２） （３） （４） （５）

年龄范围 ［５１，６９］ ［５２，６８］ ［５３，６７］ ［５４，６６］ ［５５，６５］

Ｌｎ（非耐用消费品） －０．１５９（０．０６９）＊＊

－０．１８０（０．０７１）＊＊

－０．１９３（０．０７５）＊＊

－０．１４３（０．０８０）＊

－０．１０９（０．０９１）

Ｌｎ（与工作相关的消费品） －０．３３８（０．０７５）＊＊＊

－０．２９２（０．０８５）＊＊＊

－０．２９７（０．０９３）＊＊＊

－０．２９７（０．１１５）＊＊

－０．３０３（０．１２４）＊＊

Ｌｎ（在家的饮食支出） －０．１０３（０．０６０）＊

－０．１１６（０．０６４）＊

－０．１１９（０．０６５）＊

－０．０８６（０．０７１）

－０．０８１（０．０８１）

Ｌｎ（闲暇支出） －１．０７２（０．７６４）

－０．７８０（０．５１３）

－０．８７８（０．６３１）

－１．２０６（０．６９３）＊

－１．１３１（０．８６８）

Ｌｎ（其他非耐用消费品） －０．０６４（０．１０３）

－０．１３３（０．１１０）

－０．１６７（０．１１４）

－０．０９４（０．１２１）

０．０４３（０．１４３）

　　注：（１）括号内是稳健残差，允许在省－年份－年龄聚集；＊、＊＊、＊＊＊分别表示在１０％、５％、１％的水平上显著。

（２）所有回归都控制了省份、年份固定效应。年龄为６０岁的家庭已被剔除，以避免退休前与退休后

消费混合。（３）结果变量是省份－年份－年龄单位内均值的对数值。“退休”是每个省份－年份－年龄单位内退休人

员的比例，“大于６０岁”是一个年龄是否大于６０岁的哑变量。（４）按照ＡＩＣ准则确定年龄（相对于６０岁）的多项式阶数。

（四）退休消费行为的异质性

平滑消费的能力和家庭的财富紧密相关。因此，我们想知道财富 如 何 影

第１期 李宏彬等：中国居民退休前后的消费行为研究 １３１　　

响家庭在退休前后的消费平滑。我们用家庭住房面积来 表 征 财 富 水 平。９住 房

面积在中位数以上的，我们称其为富裕家庭，住房面积在中位数以下的，我

们称其为贫穷家庭。表７第 （１）、（２）列结果显示：贫穷家庭退休后非耐用

品消费减少了２０％，而富裕家庭，退休后的非耐用品消费下降的少一些，只

减少了１１％。这 和 文 献 中 的 大 部 分 研 究 结 论 类 似 （Ｂｅｒｎｈｅｉｍｅｔ　ａｌ．，２００１；

Ｈｕｒｄ　ａｎｄ　Ｒｏｈｗｅｄｄｅｒ，２００３；Ａｇｕｉａｒ　ａｎｄ　Ｈｕｒｓｔ，２００５；Ａｍｅｒｉｋｓ　ｅｔ　ａｌ．，

２００７；Ｈｕｒｓｔ，２００８）。

表７　退休消费之谜的异质性

住房面积在中位数以下 住房面积在中位数以上

Ｌｎ（非耐用消费品） －０．１９８（０．０４７）＊＊＊

－０．１０８（０．０４３）＊＊

Ｌｎ（与工作相关的消费） －０．４６９（０．０９１）＊＊＊

－０．２７０（０．０７３）＊＊＊

Ｌｎ（在家的食品消费） －０．１１５（０．０９５）

－０．０５８（０．０３９）

Ｌｎ（闲暇消费） －０．７２８（０．２２３）＊＊＊

－０．２３０（０．３９１）

Ｌｎ（其他非耐用品消费） －０．０６３（０．０８３）

－０．０７２（０．１１３）

　　注：（１）括号内是稳健残差，允许在省－年份－年龄聚集；＊、＊＊、＊＊＊分别表示在１０％、５％、１％的水平

上显著。（２）年龄为６０岁的家庭已被剔除，以避免退休前与退休后消费混合。

９ 我们也尝试了住房价值，结果类似。

另外，我们发现两组家庭间的差别主要来自与工作相关的支出以及闲暇

娱乐支出的变化有所不同。与工作相关的支出，贫困家庭减少了４７％，而富

裕家庭只减少了２７％。这可能是因为富裕家庭的工作支出在家庭支出中的比

例比较低，而贫困家庭住的地方离工作地点比较远，交通等支出比较大。对

于闲暇娱乐支出，贫困家庭有显著的减少，而富裕家庭的变化不显著，这很

可能和贫困家庭更可能用闲暇时间代替闲暇支出导致的。不过，不论是那一

类家庭，在剔除与工作相关的支出、在家食品支出和闲暇支出之后，剩余的

消费在退休前后都没有明显的变化。这说明考虑家庭内生产后的生命周期理

论仍然适用于这两类家庭。我们也分析了不同教育水平的户主家庭之间的差

别。结果同样显示在剔除与工作相关的支出、在家食品支出和闲暇支出之后，两组家庭的剩余消费在退休前后没有显著的下降。

七、结　　论

本文使用中国城镇住户调查数据检验了中国是否存在退休消费下降之谜。

１３２　　 经 济 学 （季 刊） 第１４卷

基于中国的强 制 退 休 政 策，我 们 使 用ＲＤ方 法 识 别 退 休 对 家 庭 消 费 的 影 响。我们发现，退休会使总的非耐用品消费下降２１％。进一步地，我们考察了退

休对各个种类非耐用品消费的影响。我们发现退休会使得与工作相关的支出

下降３３％。另外，退 休 会 使 在 家 食 品 支 出 下 降１３％，娱 乐 支 出 下 降 则 不 显

著。当把这三类支出从总的非耐用品消费中剔除后，退休对剩余的非耐用品

消费不再有显著的影响。可以看到，退休后的消费下降基本可以由与工作相关的支出、在 家 食 品

支出、娱乐支出下降所解释，因为除这些支出之外，剩余消费在退休后没有

显著下降，这一结果可以由包含家庭生产的扩展生命周期模型所解释。因此

可以认为中国不存在真正的退休消费之谜。中国目前正经历着快速的人口老龄化。６０岁以上人口在人口中的比重已

从２０００年的１０％上升到２０１０年的１３％。很多学者担心老年人没有为退休做

好准备，导致退休后的生活水平及福利急剧下降。但是本文发现只有与工作

相关的支出以及在家食品支出在退休后出现明显的下降。工作相关的支出下

降不影响生活水平。在家食品支出的下降也并不代表福利的下降，因为可能

是退休后时间成本下降，退休人员可以花更多时间去寻找价格更低的可以在

家消费的食品。因此我们的结果 显 示，中 国 原 先 在 正 规 部 门 的 退 休 人 员 （即

受到强制退休政策影响的政 府、公 共 部 门、国 企 及 集 体 企 业 职 工）已 经 为 退

休做了充足的准备，能够在退休前后平滑生活水平。不过需要指出的是，我

们的分析只限于正规部门的退休人员，在将结论外推至中国所有退休人员时

需要比较谨慎。

参 考 文 献

［１］ Ｂａｉ，Ｃ．，ａｎｄ　Ｂ．Ｗｕ，“Ｈｅａｌｔｈ　Ｉｎｓｕｒａｎｃｅ　ａｎｄ　Ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ：Ｅｖｉｄｅｎｃｅ　ｆｒｏｍ　Ｃｈｉｎａｓ　Ｎｅｗ　ＣｏｏｐｅｒａｔｉｖｅＭｅｄｉｃａｌ　Ｓｃｈｅｍｅ”，Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅ　Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ，２０１４，４２（２），４５０—４６９．

［２］ Ｂａｉ，Ｃ．，ａｎｄ　Ｂ．Ｗｕ，ａｎｄ　Ｙ．Ｊｉｎ，“Ｅｆｆｅｃｔ　ｏｆ　ｔｈｅ　Ｏｌｄ－ａｇｅ　Ｉｎｓｕｒａｎｃｅ　Ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎ　ｏｎ　Ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎａｎｄ　Ｓａｖｉｎｇ”，Ｓｏｃｉａｌ　Ｓｃｉｅｎｃｅｓ　ｉｎ　Ｃｈｉｎａ，２０１２，８，４８—７１．

［３］ Ａｇｕｉａｒ，Ｍ．，ａｎｄ　Ｅ．Ｈｕｒｓｔ，“Ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ　ｖｅｒｓｕｓ　Ｅｘｐｅｎｄｉｔｕｒｅ”，Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｐｏｌｉｔｉｃａｌ　Ｅｃｏｎｏｍｙ，

２００５，１１３（５），９１９—９４８．［４］ Ａｇｕｉａｒ，Ｍ．，ａｎｄ　Ｅ．Ｈｕｒｓｔ，“Ｌｉｆｅ－ｃｙｃｌｅ　Ｐｒｉｃｅｓ　ａｎｄ　Ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ”，Ａｍｅｒｉｃａｎ　Ｅｃｏｎｏｍｉｃ　Ｒｅｖｉｅｗ，

２００７，９７（５），１５３３—１５５９．［５］ Ａｇｕｉａｒ，Ｍ．，ａｎｄ　Ｅ．Ｈｕｒｓｔ，“Ｄｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｎｇ　Ｌｉｆｅ－ｃｙｃｌｅ　Ｅｘｐｅｎｄｉｔｕｒｅｓ”，Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｐｏｌｉｔｉｃａｌ　Ｅｃｏｎ－

ｏｍｙ，２０１３，１２１（３），４３７—４９２．［６］ Ａｇｕｉｌａ，Ｅ．，Ｏ．Ａｔｔａｎａｓｉｏ，ａｎｄ　Ｃ．Ｍｅｇｈｉｒ，“Ｃｈａｎｇｅｓ　ｉｎ　Ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ　ａｔ　Ｒｅｔｉｒｅｍｅｎｔ：Ｅｖｉｄｅｎｃｅ

ｆｒｏｍ　Ｐａｎｅｌ　Ｄａｔａ”，Ｒｅｖｉｅｗ　ｏｆ　Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ　ａｎｄ　Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ，２０１１，９３（３），１０９４—１０９９．［７］ Ａｍｅｒｉｋｓ，Ｊ．，Ａ．Ｃａｐｌｉｎ，ａｎｄ　Ｊ．Ｌｅａｈｙ，“Ｒｅｔｉｒｅｍｅｎｔ　Ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ：Ｉｎｓｉｇｈｔ　ｆｒｏｍ　ａ　Ｓｕｒｖｅｙ”，Ｒｅ－

ｖｉｅｗ　ｏｆ　Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ　ａｎｄ　Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ，２００７，８９（２），２６５—２７４．［８］ Ａｎ，Ｃ．，ａｎｄ　Ｓ．Ｃｈｏｉ，“Ｉｓ　Ｔｈｅｒｅ　ａ　Ｒｅｔｉｒｅｍｅｎｔ－ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ　Ｐｕｚｚｌｅ　ｉｎ　Ｋｏｒｅａ？”，Ｗｏｒｋｉｎｇ　Ｐａｐｅｒ，

６１ｓｔ　Ｃｏｎｇｒｅｓｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ　Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ　ｏｆ　Ｐｕｂｌｉｃ　Ｆｉｎａｎｃｅ（ＩＩＰＦ），Ｊｅｊｕ，Ｋｏｒｅａ，２００４．［９］ Ｂａｔｔｉｓｔｉｎ，Ｅ．，Ａ．Ｂｒｕｇｉａｖｉｎｉ，Ｅ．Ｒｅｔｔｏｒｅ，ａｎｄ　Ｇ．Ｗｅｂｅｒ，“Ｈｏｗ　Ｌａｒｇｅ　ｉｓ　ｔｈｅ　Ｒｅｔｉｒｅｍｅｎｔ　Ｃｏｎ－

ｓｕｍｐｔｉｏｎ　Ｄｒｏｐ　ｉｎ　Ｉｔａｌｙ”，Ｗｏｒｋｉｎｇ　Ｐａｐｅｒ，２００７．

第１期 李宏彬等：中国居民退休前后的消费行为研究 １３３　　

［１０］Ｂａｔｔｉｓｔｉｎ，Ｅ．，Ａ．Ｂｒｕｇｉａｖｉｎｉ，Ｅ．Ｒｅｔｔｏｒｅ，ａｎｄ　Ｇ．Ｗｅｂｅｒ，“Ｔｈｅ　Ｒｅｔｉｒｅｍｅｎｔ　Ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ　Ｐｕｚｚｌｅ：

Ｅｖｉｄｅｎｃｅ　ｆｒｏｍ　ａ　Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ　Ｄｉｓｃｏｎｔｉｎｕｉｔｙ　Ａｐｐｒｏａｃｈ”，Ａｍｅｒｉｃａｎ　Ｅｃｏｎｏｍｉｃ　Ｒｅｖｉｅｗ，２００９，９９（５），

２２０９—２２２６．［１１］Ｂａｎｋｓ，Ｊ．，Ｒ．Ｂｌｕｎｄｅｌｌ，ａｎｄ　Ｓ．Ｔａｎｎｅｒ，“Ｉｓ　Ｔｈｅｒｅ　ａ　Ｒｅｔｉｒｅｍｅｎｔ－ｓａｖｉｎｇｓ　Ｐｕｚｚｌｅ？”，Ａｍｅｒｉｃａｎ　Ｅｃｏ－

ｎｏｍｉｃ　Ｒｅｖｉｅｗ，１９９８，８８（４），７６９—７８８．［１２］Ｂｅｒｎｈｅｉｍ，Ｂ．，Ｊ．Ｓｋｉｎｎｅｒ，ａｎｄ　Ｓ．Ｗｅｉｎｂｅｒｇ，“Ｗｈａｔ　Ａｃｃｏｕｎｔｓ　ｆｏｒ　ｔｈｅ　Ｖａｒｉａｔｉｏｎ　ｉｎ　Ｒｅｔｉｒｅｍｅｎｔ

Ｗｅａｌｔｈ　ａｍｏｎｇ　ＵＳ　Ｈｏｕｓｅｈｏｌｄｓ”，Ａｍｅｒｉｃａｎ　Ｅｃｏｎｏｍｉｃ　Ｒｅｖｉｅｗ，２００１，９１（４），８３２—８５７．［１３］Ｃｈａｍｏｎ，Ｍ．，ａｎｄ　Ｅ．Ｐｒａｓａｄ，“Ｗｈｙ　ａｒｅ　Ｓａｖｉｎｇ　Ｒａｔｅｓ　ｏｆ　Ｕｒｂａｎ　Ｈｏｕｓｅｈｏｌｄｓ　ｉｎ　Ｃｈｉｎａ　Ｒｉｓｉｎｇ？”，

Ａｍｅｒｉｃａｎ　Ｅｃｏｎｏｍｉｃ　Ｊｏｕｒｎａｌ：Ｍａｃｒｏｅｃｏｎｏｍｉｃｓ，２０１０，２（１），９３—１３０．［１４］Ｃｈｏ，Ｉ．，“Ｔｈｅ　Ｒｅｔｉｒｅｍｅｎｔ　Ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ　ｉｎ　Ｋｏｒｅａ：Ｅｖｉｄｅｎｃｅ　ｆｒｏｍ　ｔｈｅ　Ｋｏｒｅａｎ　Ｌａｂｏｒ　ａｎｄ　Ｉｎｃｏｍｅ

Ｐａｎｅｌ　Ｓｔｕｄｙ”，Ｇｌｏｂａｌ　Ｅｃｏｎｏｍｉｃ　Ｒｅｖｉｅｗ，２０１２，４１（２），１６３—１８７．［１５］Ｆｒｉｅｄｍａｎ，Ｍ．，“Ｔｈｅ　Ｐｅｒｍａｎｅｎｔ　Ｉｎｃｏｍｅ　Ｈｙｐｏｔｈｅｓｉｓ”，Ｃｈａｐｔｅｒ　ｉｎ　ＮＢＥＲ　ｂｏｏｋ　Ａ　Ｔｈｅｏｒｙ　ｏｆ　ｔｈｅ

Ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ　Ｆｕｎｃｔｉｏｎ，１９５７，２０—３７．［１６］Ｆｉｓｈｅｒ，Ｊ．，Ｄ．Ｊｏｈｎｓｏｎ，Ｊ．Ｍａｒｃｈａｎｄ，Ｔ．Ｓｍｅｅｄｉｎｇ，ａｎｄ　Ｂ．Ｔｏｒｒｅｙ，“Ｔｈｅ　Ｒｅｔｉｒｅｍｅｎｔ　Ｃｏｎｓｕｍｐ－

ｔｉｏｎ　Ｃｏｎｕｎｄｒｕｍ：Ｅｖｉｄｅｎｃｅ　ｆｒｏｍ　ａ　Ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ　Ｓｕｒｖｅｙ”，Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ　Ｌｅｔｔｅｒｓ，２００８，９９，４８２—４８５．［１７］Ｇａｎ，Ｌ．，Ｇ．Ｌｉｕ，ａｎｄ　Ｓ．Ｍａ，“Ｒｅｓｉｄｅｎｔ　Ｂａｓｉｃ　Ｍｅｄｉｃａｌ　Ｉｎｓｕｒａｎｃｅ　ａｎｄ　Ｈｏｕｓｅｈｏｌｄ　Ｃｕｒｒｅｎｔ　Ｃｏｎｓｕｍｐ－

ｔｉｏｎ”，Ｅｃｏｎｏｍｉｃ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ　Ｊｏｕｒｎａｌ（２０１０Ｓｕｐｐｌｅｍｅｎｔ）．（ｉｎ　Ｃｈｉｎｅｓｅ）［１８］Ｈａｉｄｅｒ，Ｓ．，ａｎｄ　Ｍ．Ｓｔｅｐｈｅｎｓ　Ｊｒ．，“Ｉｓ　Ｔｈｅｒｅ　ａ　Ｒｅｔｉｒｅｍｅｎｔ－ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ　Ｐｕｚｚｌｅ？Ｅｖｉｄｅｎｃｅ　Ｕｓｉｎｇ

Ｓｕｂｊｅｃｔｉｖｅ　Ｒｅｔｉｒｅｍｅｎｔ　Ｅｘｐｅｃｔａｔｉｏｎｓ”，Ｒｅｖｉｅｗ　ｏｆ　Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ　ａｎｄ　Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ，２００７，８９（２），

２４７—２６４．［１９］Ｈａｍｅｒｍｅｓｈ，Ｄ．，“Ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ　Ｄｕｒｉｎｇ　Ｒｅｔｉｒｅｍｅｎｔ：Ｔｈｅ　Ｍｉｓｓｉｎｇ　Ｌｉｎｋ　ｉｎ　ｔｈｅ　Ｌｉｆｅ　Ｃｙｃｌｅ”，Ｒｅｖｉｅｗ

ｏｆ　Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ　ａｎｄ　Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ，１９８４，６６（１），１—７．［２０］Ｈａｈｎ，Ｊ．，Ｐ．Ｔｏｄｄ，ａｎｄ　Ｗ．ｖａｎ　ｄｅｒ　Ｋｌａａｕｗ，“Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｔｒｅａｔｍｅｎｔ　Ｅｆｆｅｃｔｓ

ｗｉｔｈ　ａ　Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ－ｄｉｓｃｏｎｔｉｎｕｉｔｙ　Ｄｅｓｉｇｎ”，Ｅｃｏｎｏｍｅｔｒｉｃａ，２００１，６９（１），２０１—２０９．［２１］Ｈｅｃｋｍａｎ，Ｊ．，ａｎｄ　Ｒ．Ｒｏｂｂ，“Ａｌｔｅｒｎａｔｉｖｅ　Ｍｅｔｈｏｄｓ　ｆｏｒ　Ｓｏｌｖｉｎｇ　ｔｈｅ　Ｐｒｏｂｌｅｍ　ｏｆ　Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ　Ｂｉａｓ　ｉｎ

Ｅｖａｌｕａｔｉｎｇ　ｔｈｅ　Ｉｍｐａｃｔ　ｏｆ　Ｔｒｅａｔｍｅｎｔｓ　ｏｎ　Ｏｕｔｃｏｍｅｓ”，ｉｎ　Ｗａｉｎｅｒ，Ｈ．（ｅｄ．），Ｄｒａｗｉｎｇ　Ｉｎｆｅｒｅｎｃｅｓｆｒｏｍ　Ｓｅｌｆ－Ｓｅｌｅｃｔｅｄ　Ｓａｍｐｌｅｓ．Ｎｅｗ　Ｙｏｒｋ：Ｓｐｒｉｎｇｅｒ，２０００，６３—１０７．

［２２］Ｈｕｒｓｔ，Ｅ．，“Ｇｒａｓｓｈｏｐｐｅｒｓ，Ａｎｔｓ，ａｎｄ　Ｐｒｅ－ｒｅｔｉｒｅｍｅｎｔ　Ｗｅａｌｔｈ：Ａ　Ｔｅｓｔ　ｏｆ　Ｐｅｒｍａｎｅｎｔ　Ｉｎｃｏｍｅ”，

ＮＢＥＲ　ｗｐ　１００９８，２００３．［２３］Ｈｕｒｄ，Ｍ．，ａｎｄ　Ｓ．Ｒｏｈｗｅｄｄｅｒ，“Ｔｈｅ　Ｒｅｔｉｒｅｍｅｎｔ－ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ　Ｐｕｚｚｌｅ：Ａｎｔｉｃｉｐａｔｅｄ　ａｎｄ　Ａｃｔｕａｌ　Ｄｅ－

ｃｌｉｎｅｓ　ｉｎ　Ｓｐｅｎｄｉｎｇ　ａｔ　Ｒｅｔｉｒｅｍｅｎｔ”，ＮＢＥＲ，ＷＰ　９５８６，２００３．［２４］Ｈｕｒｄ，Ｍ．，ａｎｄ　Ｓ．Ｒｏｈｗｅｄｄｅｒ，“Ｓｏｍｅ　Ａｎｓｗｅｒｓ　ｔｏ　ｔｈｅ　Ｒｅｔｉｒｅｍｅｎｔ　Ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ　Ｐｕｚｚｌｅ”，Ｒａｎｄ　ＷＰ

３４２，２００６．［２５］Ｈｕｒｓｔ，Ｅ．，“Ｔｈｅ　Ｒｅｔｉｒｅｍｅｎｔ　ｏｆ　ａ　Ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ　Ｐｕｚｚｌｅ”，ＮＢＥＲ，ＷＰ　１３７８９，２００８．［２６］Ｉｍｂｅｎｓ，Ｇ．，ａｎｄ　Ｔ．Ｌｅｍｉｅｕｘ，“Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ　Ｄｉｓｃｏｎｔｉｎｕｉｔｙ　Ｄｅｓｉｇｎｓ：Ａ　Ｇｕｉｄｅ　ｔｏ　Ｐｒａｃｔｉｃｅ”，Ｊｏｕｒｎａｌ

ｏｆ　Ｅｃｏｎｏｍｅｔｒｉｃｓ，２００８，１４２（２），６１５—６３５．［２７］Ｌａｉｔｎｅｒ，Ｊ，ａｎｄ　Ｄ．Ｓｉｌｖｅｒｍａｎ，“Ｅｓｔｉｍａｔｉｎｇ　Ｌｉｆｅ－ｃｙｃｌｅ　Ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ　ｆｒｏｍ　Ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ　Ｂｅｈａｖｉｏｒ　ａｔ

Ｒｅｔｉｒｅｍｅｎｔ”，ＮＢＥＲ　ｗｐ　１１１６３，２００５．［２８］Ｌｅｅ，Ｄ．，“Ｒａｎｄｏｍｉｚｅｄ　Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ　ｆｒｏｍ　Ｎｏｎ－ｒａｎｄｏｍ　Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ　ｉｎ　ＵＳ　Ｈｏｕｓｅ　Ｅｌｅｃｔｉｏｎｓ”，Ｊｏｕｒｎａｌ

ｏｆ　Ｅｃｏｎｏｍｅｔｒｉｃｓ，２００８，１４２（２），６７５—６９７．［２９］Ｌｅｅ，Ｄ．，ａｎｄ　Ｔ．Ｌｅｍｉｅｕｘ，“Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ　Ｄｉｓｃｏｎｔｉｎｕｉｔｙ　Ｄｅｓｉｇｎ　ｉｎ　Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ”，Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｅｃｏｎｏｍｉｃ

Ｌｉｔｅｒａｔｕｒｅ，２０１０，４８，２８１—３５５．［３０］Ｌｉ，Ｗ．，ａｎｄ　Ｆ．Ｙａｎｇ，“Ｄｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｎｇ　Ｌｉｆｅ－ｃｙｃｌｅ　Ｅｘｐｅｎｄｉｔｕｒｅ　ｗｉｔｈ　Ｈｏｍｅ　Ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ”，Ｗｏｒｋｉｎｇ

ｐａｐｅｒ，２００９．［３１］Ｌｕｅｎｇｏ－Ｐｒａｄｏ，Ｍ．，ａｎｄ　Ａ．Ｓｅｖｉｌｌａ，“Ｔｉｍｅ　ｔｏ　Ｃｏｏｋ：Ｅｘｐｅｎｄｉｔｕｒｅ　ａｔ　Ｒｅｔｉｒｅｍｅｎｔ　ｉｎ　Ｓｐａｉｎ”，Ｅｃｏ－

ｎｏｍｉｃ　Ｊｏｕｒｎａｌ，２０１３，１２３（Ｊｕｎｅ），７６４—７８９．［３２］Ｌｕｎｄｂｅｒｇ，Ｓ．，Ｒ．Ｓｔａｒｔｚ，ａｎｄ　Ｓ．Ｓｔｉｌｌｍａｎ，“Ｔｈｅ　Ｒｅｔｉｒｅｍｅｎｔ－ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ　Ｐｕｚｚｌｅ：Ａ　Ｍａｒｉｔａｌ　Ｂａｒ－

ｇａｉｎｉｎｇ　Ａｐｐｒｏａｃｈ”，Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｐｕｂｌｉｃ　Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ，２００３，８７，１１９９—１２１８．［３３］Ｍｉｎｉａｃｉ，Ｒ．，Ｃ．Ｍｏｎｆａｒｄｉｎｉ，ａｎｄ　Ｇ．Ｗｅｂｅｒ，“Ｉｓ　Ｔｈｅｒｅ　ａ　Ｒｅｔｉｒｅｍｅｎｔ　Ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ　Ｐｕｚｚｌｅ　ｉｎ　Ｉｔａ－

ｌｙ？”，Ｗｏｒｋｉｎｇ　Ｐａｐｅｒ，２００２．

１３４　　 经 济 学 （季 刊） 第１４卷

［３４］Ｍｉｎｉｃａｃｉ，Ｒ．，Ｃ．Ｍｏｎｆａｒｄｉｎｉ，ａｎｄ　Ｇ．Ｗｅｂｂｅｒ，“Ｈｏｗ　Ｄｏｅｓ　Ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ　Ｃｈａｎｇｅ　ｕｐｏｎ　Ｒｅｔｉｒｅ－ｍｅｎｔ？”，Ｅｍｐｉｒｉｃａｌ　Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ，２０１０，３８，２５７—２８０．

［３５］Ｍｏｄｉｇｌｉａｎｉ，Ｆ．，ａｎｄ　Ｒ．Ｂｒｕｍｂｅｒｇ，“Ｕｔｉｌｉｔｙ　Ａｎａｌｙｓｉｓ　ａｎｄ　ｔｈｅ　Ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ　Ｆｕｎｃｔｉｏｎ：Ａｎ　Ｉｎｔｅｒｐｒｅ－ｔａｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｃｒｏｓｓ－ｓｅｃｔｉｏｎ　Ｄａｔａ”，ｉｎ　Ｋｕｒｉｈａｒａ，Ｋ．（ｅｄ．），Ｐｏｓｔ－Ｋｅｙｎｅｓｉａｎ　Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ，Ｎｅｗ　Ｂｒｕｎｓｗｉｃｋ，

ＮＪ：Ｒｕｔｇｅｒｓ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　Ｐｒｅｓｓ，１９５４，３８８—４３６．［３６］Ｍｏｒｅａｕ，Ｎ．，ａｎｄ　Ｅ．Ｓｔａｎｃａｎｅｌｌｉ，“Ｈｏｕｓｅｈｏｌｄ　Ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ　ａｔ　Ｒｅｔｉｒｅｍｅｎｔ：Ａ　Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ　Ｄｉｓｃｏｎｔｉ－

ｎｕｉｔｙ　Ｓｔｕｄｙ　ｏｎ　Ｆｒｅｎｃｈ　Ｄａｔａ”，ＩＺＡ　Ｗｏｒｋｉｎｇ　Ｐａｐｅｒ，Ｎｏ．７７０９，２０１３．［３７］Ｓｃｈｏｌｚ，Ｊ．，Ａ．Ｓｅｓｈａｄｒｉ，ａｎｄ　Ｓ．Ｋｈｉｔａｔｒａｋｕｎ，“Ａｒｅ　Ａｍｅｒｉｃａｎｓ　Ｓａｖｉｎｇ‘Ｏｐｔｉｍａｌｌｙｆｏｒ　Ｒｅｔｉｒｅ－

ｍｅｎｔ？”，Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｐｏｌｉｔｉｃａｌ　Ｅｃｏｎｏｍｙ，２００６，１１４（４），６０７—６４３．［３８］Ｓｃｈｗｅｒｄｔ，Ｇ．，“Ｗｈｙ　Ｄｏｅｓ　Ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ　Ｆａｌｌ　ａｔ　Ｒｅｔｉｒｅｍｅｎｔ？Ｅｖｉｄｅｎｃｅ　ｆｒｏｍ　Ｇｅｒｍａｎｙ”，Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ

Ｌｅｔｔｅｒｓ，２００５，８９，３００—３０５．［３９］Ｓｍｉｔｈ，Ｓ．，“Ｃａｎ　ｔｈｅ　Ｒｅｔｉｒｅｍｅｎｔ　Ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ　Ｐｕｚｚｌｅ　ｂｅ　Ｒｅｓｏｌｖｅｄ？Ｅｖｉｄｅｎｃｅ　ｆｒｏｍ　ＵＫ　Ｐａｎｅｌ　Ｄａｔａ”，

Ｔｈｅ　Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ　ｆｏｒ　Ｆｉｓｃａｌ　Ｓｔｕｄｉｅｓ，ＷＰ０４／０７，２００４．［４０］Ｓｍｉｔｈ，Ｓ．，“Ｔｈｅ　Ｒｅｔｉｒｅｍｅｎｔ　Ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ　Ｐｕｚｚｌｅ　ａｎｄ　Ｉｎｖｏｌｕｎｔａｒｙ　Ｅａｒｌｙ　Ｒｅｔｉｒｅｍｅｎｔ：Ｅｖｉｄｅｎｃｅ　ｆｒｏｍ

ｔｈｅ　Ｂｒｉｔｉｓｈ　Ｈｏｕｓｅｈｏｌｄ　Ｐａｎｅｌ　Ｓｕｒｖｅｙ”，Ｅｃｏｎｏｍｉｃ　Ｊｏｕｒｎａｌ，２００６，１１６（Ｍａｒｃｈ）Ｃ１３０—Ｃ１４８．［４１］Ｔｈｉｓｔｌｅｔｈｗａｉｔｅ，Ｄ．ａｎｄ　Ｄ．Ｃａｍｐｂｅｌｌ，“Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ－ｄｉｓｃｏｎｔｉｎｕｉｔｙ　Ａｎａｌｙｓｉｓ：Ａｎ　Ａｌｔｅｒｎａｔｉｖｅ　ｔｏ　ｔｈｅ

Ｅｘ　ｐｏｓｔ　Ｆａｃｔｏ　Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ”，Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｅｄｕｃａｔｉｏｎａｌ　Ｐｓｙｃｈｏｌｏｇｙ，１９６０，５１（６），３０９—３１７．［４２］Ｗａｋａｂａｙａｓｈｉ，Ｍ．，“Ｔｈｅ　Ｒｅｔｉｒｅｍｅｎｔ　Ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ　Ｐｕｚｚｌｅ　ｉｎ　Ｊａｐａｎ”，Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ　Ｅｃｏ－

ｎｏｍｉｃｓ，２００８，２１（４），９８３—１００５．

Ｄｏ　Ｃｈｉｎｅｓｅ　Ｈｏｕｓｅｈｏｌｄｓ　Ｓｍｏｏｔｈ　Ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎａｒｏｕｎｄ　Ｒｅｔｉｒｅｍｅｎｔ？

ＨＯＮＧＢＩＮ ＬＩ　ＸＩＮＺＨＥＮＧ ＳＨＩ　ＢＩＮＺＨＥＮ ＷＵ＊

＊ Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇ　Ａｕｔｈｏｒ：Ｂｉｎｚｈｅｎ，Ｗｕ，Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ　Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ，Ｓｃｈｏｏｌ　ｏｆ　Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ　ａｎｄ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，Ｔｓｉｎｇｈｕａ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ，１０００８４，Ｃｈｉｎａ；Ｔｅｌ：８６－１０－６２７７２３７１；Ｅ－ｍａｉｌ：ｗｕｂｚｈ＠ｓｅｍ．ｔｓｉｎｇｈｕａ．ｅｄｕ．ｃｎ．

（Ｔｓｉｎｇｈｕａ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ）

Ａｂｓｔｒａｃｔ　Ｕｓｉｎｇ　ｄａｔａ　ｆｒｏｍ　Ｃｈｉｎａｓ　Ｕｒｂａｎ　Ｈｏｕｓｅｈｏｌｄ　Ｓｕｒｖｅｙ，ｗｅ　ｔｅｓｔ　ｗｈｅｔｈｅｒ　ｒｅｔｉｒｅ－ｍｅｎｔ　ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ　ｐｕｚｚｌｅ　ｅｘｉｓｔｓ　ｉｎ　Ｃｈｉｎａ．Ｗｅ　ｅｘｐｌｏｉｔ　Ｃｈｉｎａｓ　ｍａｎｄａｔｏｒｙ　ｒｅｔｉｒｅｍｅｎｔ　ｐｏｌｉｃｙ　ａｎｄ

ａｐｐｌｙ　ｔｈｅ　ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ　ｄｉｓｃｏｎｔｉｎｕｉｔｙ　ａｐｐｒｏａｃｈ　ｔｏ　ｅｓｔｉｍａｔｅ　ｔｈｅ　ｉｍｐａｃｔ　ｏｆ　ｒｅｔｉｒｅｍｅｎｔ　ｏｎ　ｈｏｕｓｅｈｏｌｄ

ｎｏｎ－ｄｕｒａｂｌｅ　ｅｘｐｅｎｄｉｔｕｒｅｓ．Ｗｅ　ｆｉｎｄ　ｔｈａｔ　ｒｅｔｉｒｅｍｅｎｔ　ｒｅｄｕｃｅｓ　ｔｏｔａｌ　ｎｏｎ－ｄｕｒａｂｌｅ　ｅｘｐｅｎｄｉｔｕｒｅｓ　ｂｙａｂｏｕｔ　２１ｐｅｒｃｅｎｔ．Ｓｐｅｃｉｆｉｃａｌｌｙ，ｒｅｔｉｒｅｍｅｎｔ　ｒｅｄｕｃｅｓ　ｗｏｒｋ－ｒｅｌａｔｅｄ　ｅｘｐｅｎｄｉｔｕｒｅｓ　ａｎｄ　ｆｏｏｄ　ｅｘ－

ｐｅｎｄｉｔｕｒｅｓ　ａｔ　ｈｏｍｅ，ｂｕｔ　ｉｔ　ｄｏｅｓ　ｎｏｔ　ａｆｆｅｃｔ　ｅｎｔｅｒｔａｉｎｍｅｎｔ　ｅｘｐｅｎｄｉｔｕｒｅｓ．Ｍｏｒｅｏｖｅｒ，ｒｅｔｉｒｅｍｅｎｔ

ｈａｓ　ｎｏ　ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ　ｅｆｆｅｃｔ　ｏｎ　ｔｈｅ　ｒｅｍａｉｎｉｎｇ　ｎｏｎ－ｄｕｒａｂｌｅ　ｅｘｐｅｎｄｉｔｕｒｅｓ，ｗｈｉｃｈ　ｓｕｇｇｅｓｔｓ　ｔｈａｔ　ｔｈｅ

ｒｅｔｉｒｅｍｅｎｔ　ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ　ｐｕｚｚｌｅ　ｍａｙ　ｎｏｔ　ｅｘｉｓｔ　ｉｎ　Ｃｈｉｎａ　ｉｆ　ａｎ　ｅｘｔｅｎｄｅｄ　ｌｉｆｅ－ｃｙｃｌｅ　ｍｏｄｅｌ　ｗｉｔｈ

ｈｏｍｅ　ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ　ｉｓ　ｃｏｎｓｉｄｅｒｅｄ．

ＪＥＬ　Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ　Ｄ１２，Ｊ１４，Ｏ５３