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城镇家庭年龄结构对消费的非线性影响——基于机器学习方法的实证检验
作者姓名:陆地  张叶娜  冀淑静
作者单位:吉林财经大学统计学院
基金项目:国家社会科学基金青年项目“我国居民消费潜力的多维测度及消费政策优化研究”(21CTJ021);
摘    要:新发展格局下扩大有效内需成为我国现阶段重要目标,研究家庭人口年龄结构变动对居民消费需求的影响具有较强的现实意义。文章基于中国家庭追踪调查数据(CFPS2018),结合机器学习方法构建LASSO分位数回归及门限回归模型实证检验了家庭年龄结构对消费需求的非线性影响机制。研究发现:城镇居民家庭年龄结构对消费存在显著影响,伴随家庭消费层次提高,家庭少儿抚养比对消费的正向作用及家庭老年抚养比对消费的负向作用均减弱。进一步,门限回归结果表明当家庭中少儿与老年人口同时变化,只有家庭成员中少儿人口占老年人口的比例跨越门限阈值,此时家庭少儿抚养比提升对消费的刺激作用才能显现。由此,加强推进生育政策实施效果,完善养老保险体系,对释放有效内需具有重要作用。

关 键 词:家庭年龄结构  消费需求  机器学习  非线性影响
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