孙 一 副教授 牟莉莉 副教授 陈广山 教授

（辽宁对外经贸学院 辽宁大连 116052）

当前而言，我国人口老龄化趋势不断加剧，中青年人口红利优势逐渐消退，鼓励二胎政策虽然出台，但出生率始终未能达到预期目标，人口年龄结构出现不断变化对我国零售业发展及其转型升级的影响作用必将越来越大。在此背景下，如何激发居民消费繁荣零售业发展、促进零售业转型升级来对冲投资乏力、出口不确定性，规避经济下行，实现经济稳健可持续发展已成为政府关注的焦点。然而，零售业的发展及其转型升级受众多因素影响，最为关键的是消费对象中人口结构的变化（包括年龄，以及由此引发的不同年龄阶段对零售业需求特征的变化），因为消费与人类生命周期密切相关，在不同阶段对消费的影响作用不一致。因此，按照人类生命周期，分析人口结构变化对零售业的发展及其转型升级显得尤为重要，这对于我国扩大内需市场、促进经济发展具有重要的现实意义。

零售业转型升级及其相关研究综述

关于零售业转型升级，国内比较典型的是从新零售的概念切入进行了较多的界定，最早出现在实务界。马云、张勇等（2016）提出，线上线下与物流的结合，诞生出新零售，并认为传统零售走向新零售必须完成服务者的可识别、可触达、可洞察和可服务过程。刘强东（2017）则认为新零售本质上就是无界零售，其最终的目标是要实现“知人、知货、知场”的基础上重构零售业，降低零售业的成本，提高零售业运行效率和体验。赵树梅和徐晓红（2017）认为，零售业转型升级是指零售业依赖于互联网技术，对传统零售方式加以改进和创新，用新的理念和思维将货物和服务出售给消费者的零售业务活动。杜睿云和蒋侃（2017）则认为，零售业转型升级的最大作用力是互联网，基于互联网技术，通过大数据、人工智能等技术手段的应用，对商品生产、流通和销售过程进行改造升级，实现线上线下服务、体验以及与物流业深度融合的新零售模式。王宝义（2017）认为零售业转型升级的本质就是新零售，应该是以全渠道和泛零售形态来更好地满足消费者的消费、娱乐、社交等需求的综合型零售业态。王坤和相峰（2018）提出零售业转型升级应该以大数据和人工智能等新技术为驱动力对传统零售业进行重构。杨坚争等（2018）则认为零售业转型升级是依赖于大数据挖掘技术来实现消费者的切实需求，云计算、人工智能、物流技术创新和效率的提升等创新能力融入所有零售环节中，提高零售业的运行效率，将线上线下零售渠道打通，提供各类娱乐、社交、体验化的营销活动。焦志伦和刘秉镰（2019）基于消费者渠道行为视角，从渠道协同、体验叠加、数据洞察、技术赋能的角度分析并提出了零售业转型升级的路径机制。

零售业发展及转型与人口结构变化密切相关，但从人口结构变化视角来研究零售业转型升级的文献较为鲜见，仅有的研究也更多是考虑人口年龄结构变化对零售业发展的影响，更多是基于社会消费品零售视角切入。刘铠豪（2016）基于2000-2013年省级面板数据就人口年龄结构变化对我国居民消费率的影响进行了研究。刘颖和王洋（2019）则从我国人口年龄结构的动态分布现状入手，提出了人口年龄结构对零售业发展的影响效应假设并对此进行了实证检验，发现少儿人口和劳动人口对零售业的发展具有显著的正向推动作用，而老年人口对零售业的发展具有一定的抑制作用。

理论影响机制及假设的提出

传统意义上而言，人口结构变化强调人口年龄结构的构成。事实上，人口结构变化既包括人口年龄结构的变化，更深层次的是反映人口年龄层次里消费者消费需求特征的变化。不同年龄阶段人口对零售业转型升级的需求存在一定的差异性，但对于零售业转型升级的最终目标（核心目标）却具有相似性，一般表现为消费的及时性、便利性、体验性和经济性，拓展而言就是享受性和社会性购物价值的实现（如图1所示），具体包括聚会、互动等社交价值，炫耀、自尊等展示价值，美好、惬意等满足价值，知识获取、领悟等学习价值，新奇、冒险等快乐体验价值，以及其它附加价值的体现。

根据我国不同阶段年龄人口的比例，如表1所示（需要说明的是，2010年的人口抽样数据缺失，因此采用2009年和2011年数据的平均数予以近似衡量），少儿阶段人口呈下降趋势，青年阶段和中年阶段人口结构变化相对稳定，老年阶段人口结构增长迅速。

少儿阶段（14周岁及以下）本身并没有足够的消费能力，对零售业的转型升级并不能通过自身来体现，更多是通过其父母来体现。在当前家庭教育受到足够重视的背景下，家庭对少儿成长的关注越来越大，传统形式的以解决吃饱穿暖为主要标准的理念已经完全得到逆转，不少家庭在中高档食品和衣着上进行消费，对于进口产品、体验类产品的需求越来越大，家庭通过网络购物来便利地获取相关商品已成为较为普遍的现象。因此，对中高档商品、文教用品等的需求带动了对零售业态的转型升级。从整体上看，少儿阶段人口年龄结构的变化对零售业态的发展及其转型升级应该存在正向的促进效应。因此，得到理论假设：

表1 我国不同阶段年龄人口比例（单位：%）

假设1：少儿阶段人口变化（增加）对零售业发展具有正向促进作用；

假设2：少儿阶段人口变化（增加）对零售业转型升级具有推动作用。

青年人口（15-34周岁）经历了互联网时代的冲击，大都是网络原住民，对于零售业态的理念、体验方面具有更多的需求，对于零售业态的转型升级起到较大的推动作用。当前网红电商、直播电商、短视频带货等网络零售业态的主要群体来自于青年群体，这些新型业态的出现与繁荣从某种程度上而言就是传统零售业态的转型升级，刺激了消费，促进了零售业的发展。青年人口的增长直接释放了消费红利，在一定程度上增加了零售业态的劳动要素，能够为更多的零售业提供服务，推动零售业发展的同时，促进零售业态的转型升级。因此，理论上而言，青年人口群体的扩大对于零售业发展具有显著的推动作用，对于零售业转型升级具有较好的内生促动作用，且相比于其他年龄阶段人口变化对零售业转型升级的推动作用更强。因此，得到理论假设：

假设3：青年阶段人口变化（增加）对零售业发展具有正向促进作用；

假设4：青年阶段人口变化（增加）对零售业转型升级具有显著的推动作用，且影响作用最大。

中年阶段（35-59周岁）是我国人口年龄结构中占比最高的群体，也是我国最主要的劳动人口。中年阶段劳动人口的增长所释放出来的“人口红利”对经济增长具有积极的促进作用，同时也有利于自身消费水平的提高。中年阶段群体经过奋斗之后，或多或少在事业上有所成绩，是财富的主要持有者，也是最主要的消费群体。中年阶段人口的增加，通过自身的劳动获得社会报酬，增加收入，积蓄财富，为家庭在各类消费支出方面打下坚实的基础。因此，从理论上而言，中年阶段人群的增长对零售业发展的促进作用最大。同时，中年阶段人群具有较为丰富的阅历知识，比较容易接受新兴零售业的模式，也有利于零售业态的转型升级。因此，提出假设：

假设5：中年阶段人口变化（增加）对零售业发展具有正向的促进作用，且影响作用最大；

假设6：中年阶段人口变化（增加）对零售业转型升级具有积极的促进作用。

老年阶段（60周岁及以上）相比于其他年龄阶段群体而言，在消费需求、消费习惯、消费偏好等方面具有明显的自身特征，对消费的影响也相对较为复杂。虽然老年阶段群体在年轻时候积攒了不少财富，但老年人相对来说属于保守型的消费群体，倾向于节俭、实用、功能性消费特征。同时，老年群体虽然有养老金，但总体收入水平相对不高，对消费的积极性不足，往往对零售业的发展产生负向的抑制作用（或作用性不明显）。更为突出的是，老年群体往往为了预防养老所需，把财富更多地进行储蓄，这种保守的心理将直接导致对消费的抑制作用。在当前我国老龄化不断加速的背景下，老年阶段人口的增加显然不利于我国零售业的发展。更进一步地是，老年群体对于知识的更新、新兴商业模式的接受需要一个过程，相比年轻群体而言具有较强的排斥性，使得老年阶段人口变化对零售业转型升级产生的作用并不是很明显。因此，提出假设：

假设7：老年阶段人口变化（增长）对零售业发展具有显著的负向抑制效应；

假设8：老年阶段人口变化（增长）对零售业转型升级具有显著的负向抑制效应。

实证检验

（一）模型设定

为了检验人口结构变化对零售业发展及其转型升级的影响效应，建立模型如式（1）和（2）所示：

其中， LnRetailt、LnInternet-Retailt分别表示零售业发展情况与零售业转型升级情况，Childrent、Youngt、Middlet、Oldt分别表示人口结构变化中的少儿阶段人口变量、青年阶段人口变量、中年阶段人口变量和老年阶段人口变量，controlt表示控制变量。

（二）变量选取及数据来源说明

零售业发展情况（LnRetailt）。采用社会消费品零售额来衡量我国零售业发展情况，实证研究时对此进行取对数处理，数据来自于Wind数据库。

零售业转型升级变量（LnInternet-Retailt）。零售业转型升级一般是指传统零售业向网络零售转型，通过大数据、云计算等互联网技术，带动传统线下零售业的线上化，也有文献认为是贸易的数字化。为了简要直观地衡量我国零售业转型升级情况，本文选取我国网络零售业发展情况予以衡量，同样对该数据进行取对数处理，原始数据来自于Wind数据库。

人口年龄结构变化采用少儿阶段（Childrent）、青年阶段（Youngt）、中年阶段（Middlet）和老年阶段（Oldt）的比重予以衡量，原始数据来自于Wind数据库关于不同年龄阶段的抽样调查数据（如表1所示）。

控制变量（controlt）。除了人口年龄结构会影响零售业和零售业转型升级以外，收入、学历、城镇化水平可能也会对零售业发展以及零售业转型升级产生影响。因此，在实证研究中，分别纳入收入变量（LnIncomet，采用人均可支配收入衡量）、学历变量（Educationt，受高等教育人群占比，采用大专及以上人群占比）和城镇化水平（Townt，采用城镇化率衡量），变量数据均来自于wind数据库。

（三）模型估计及结果分析

本文进行实证研究的样本期为2005-2018年的时间序列数据，样本量为14个。采用stata软件对式（1）和式（2）进行实证估计，得到实证估计结果如式（3）和式（4）所示：

其中，R2为 0.95。

其中，R2为 0.88。

对式（3）和式（4）的自相关性和多重共线性进行检验，发现模型具有较好的稳健性，满足不存在自相关和多重共线性要求。式（3）的估计结果显示，少儿阶段人口结构变化（增长）、青年阶段人口结构变化（增长）、中年阶段人口结构变化（增长）对我国零售业发展（规模）具有显著的正向效应，影响系数分别为0.1038、0.2247和0.3085，验证了假设1、假设3以及假设5的前半部分。老年阶段人口变化对我国零售业发展（规模）则具有显著的负向抑制效应，影响系数为0.1126，验证了假设7。这些结论与刘颖和王洋（2019）所得到的研究结论基本一致，不同的是，本文中将人口结构变化分为了少儿阶段、青年阶段、中年阶段和老年阶段，而刘颖和王洋（2019）的研究仅仅将人口结构变化划分为少儿阶段、劳动人口和老年人口三个阶段。显然，本文的划分更能够精确地分析不同年龄阶段人口结构变化对零售业发展的影响及其比较。式（3）的结果还表明，中年阶段人口结构变化（增长）是影响我国零售业发展的最主要群体，影响作用力度最大，验证了假设5的后半部分。与此同时，人均可支配收入对我国零售业发展具有正向的促进作用，城镇化率对我国零售业发展的影响效应为0.0748，而学历水平（受高等教育人群占比）对我国零售业发展的影响效应并不显著，这表明学历对零售业发展并不产生直接影响。从影响系数来看，收入仍然是影响我国零售业发展的最主要因素，其影响效应强度超过中年阶段人口结构变化（增长）对零售业发展的影响。

进一步从人口结构变化（增长）对零售业转型升级的影响效应估计结果（4）式来看，少儿阶段人口结构变化（增加）对我国零售业转型升级的影响效应并不存在（影响系数相对应的统计量不显著），假设2不成立。原因可能在于，少儿阶段人口虽然对产品同样存在体验、中高档商品、文教用品等的需求，但这种需求更多地是通过青年阶段人群或者中年阶段人群的消费来实现，而少儿阶段本身对网络零售类为代表的零售业态升级并没有产生直接的影响效应，继而导致少儿阶段人口结构变化（增加）对零售业态升级的影响效应不显著。青年阶段人口结构变化（增加）、中年阶段人口结构变化（增加）对零售业转型升级的影响效应显著，且青年阶段人口结构变化（增加）对零售业态转型升级的影响效应最强，验证了假设4和假设6。但是，实证估计结果显示，老年阶段人口结构变化（增加）对我国零售业转型升级的影响会产生负向的抑制效应，系数为-0.1084，验证了假设8。同时，人均可支配收入、学历水平（受高等教育人群占比）和城镇化率对我国零售业转型升级也具有显著的正向促进作用。

结论及建议

本文研究结论：第一，青年阶段和中年阶段人口结构变化（增加）无论是对零售业发展，还是对零售业转型升级均具有显著的正向促进作用，且两者分别成为零售业转型升级和零售业发展的中坚力量。老年阶段人口结构变化（增加）则无论是对零售业发展还是零售业转型升级都会带来负向抑制作用，而少儿阶段人口结构变化仅仅只是对零售业发展产生了显著的正向促进作用，对于零售业转型升级并没有产生显著的影响效应。第二，收入和城镇化率均是影响我国零售业发展及其转型升级的重要影响因素，且收入是影响零售业发展及其转型的最重要因素，其影响力度最大，而学历水平对我国零售业发展的影响效应并不存在，但对我国零售业转型升级的影响效应不容忽视。

对此，应当做好以下几点：一是充分挖掘青年阶段人口和中年阶段人口的消费潜力，发挥他们对零售业发展的影响作用力度，特别是青年阶段人口对零售业转型升级的驱动作用和中年阶段人口对零售业发展的驱动作用，政府应该在鼓励消费方面出台相关政策，来激发消费潜力的发挥；二是鼓励二胎，优化人口结构，在国家鼓励二胎的政策导向基础上，进一步加大对二胎生育补贴、孕妇休假等方面的政策落地，为培育未来的青年阶段人口和中年阶段人口做好铺垫，继而发挥少儿阶段、青年阶段和中年阶段人口结构变化（增加）对零售业发展的正向驱动作用；三是加大养老等社会保障制度建设，释放老年群体的消费潜力，减缓老年阶段人群对零售业发展的负向抑制作用；四是加大对老年阶段人群的知识普及教育，特别是新兴信息技术在零售业的应用方面的教育，通过夜大、宣传普及教育等方式加大对老年群体的网络零售模式普及，激发老年群体在休闲、娱乐、教育和保健等方面的消费积极性，改变老年群体的消费理念，来减缓老年群体对零售业发展及其转型升级的负向抑制作用。