一、 引言

人口老龄化背景下，老年人消费及其相关的福利问题日益引起经济学家的重视。近来“退休后居民消费支出明显下降”这一现象受到发达国家学者们的密切关注(Banks et al., 1998; Aguiar and Hurst, 2005, 2007; Battistin et al., 2009)，该现象之所以倍受重视的原因是：传统的生命周期理论认为：理性个体会依据其一生收入(而非当前收入) 来安排不同时期的消费(Modigliani, 1954; Friedman, 1957)。因此，退休作为一个可以预期的事件不应导致消费的急速下降。经济学家把退休后消费支出的下降称为“退休—消费”之谜(Retirement-Consumption Puzzle)(Schwerdt, 2005; Smith, 2006; Wakabayash, 2008)。

该问题的早期研究认为，个体储蓄不足(Hamermesh, 1984)、没有做好退休准备(Bernheim et al., 2001) 以及退休后的预料外冲击(如健康恶化等) 导致个体消费支出下降，进而福利受损(Banks et al., 1998)。随着研究的深入，越来越多的证据表明：对消费支出分解后，所谓“退休—消费之谜”可能只存在于工作相关的支出(如交通、衣着等) 和食物花费上，甚至只存在于食物支出上(Hurd and Rohwedder, 2006)。以上结论主要来自对发达国家的研究，那么，发展中国家情况如何？李宏彬等(2013, 2015)和邹红等(2015)采用我国统计局数据证实了退休后消费支出下降的事实，但没有讨论其原因和影响。我国是人数众多的发展中国家，老龄化已是我们必须面对的现实^①，食物支出是老年人日常消费的主要支出部分，如果退休影响食物消费，影响程度如何？如何影响？上述问题将直接关系到老年人福利。

① 2010年的第六次人口普查结果：60岁以上人口占全部人口比例13.26%，比2000年人口普查上升2.93%，其中65岁以上老人占比8.87%，比2000年上升1.91%，二者都高于国际“老龄化社会”标准。最近公布的国家统计局数据显示：2014年60岁及以上人口达到15.6%，其中65岁以上人口达到10.1%，老年化速度在加快。

针对上述研究不足，本文利用2011年中国居民健康与营养调查(CHNS) 以及我国城市居民饮食消费与健康调查数据，基于Becker理论，将家庭生产概念纳入消费理论，通过讨论家庭生产行为变化来探究退休后食物消费支出下降的原因；进而分析退休对食物消费数量和质量的影响。与已有研究相比，本文有两方面不同：一是研究把注意力集中在食物消费上，细致分析退休对食物消费支出、消费数量以及质量的影响。二是，将生产概念纳入消费理论，通过对家庭食物生产函数分析来求证：退休后时间成本下降导致家庭食物生产要素投入比变化是否是“退休-消费之谜”的原因。基于此，本文旨在阐明并实证退休对食物消费影响的机理，为研究老年人福利以及未来政策制定提供新视角。

本文余下部分安排如下：第二部分介绍本文理论解释及研究假设；第三部分介绍研究方法；第四部分介绍所用数据及相关变量定义；第五部分实证分析与结果讨论；第六部分进行稳健性分析；第七部分总结全文。

二、 理论解释及研究假设 (一) 理论基础：Becker家庭生产函数分析

Becker对家庭生产函数分析认为：当市场产品被用作市场以外生产过程的投入要素，消费者对这些市场产品的需求是一种派生需求，类似于厂商对任何生产要素的派生需求。令家庭生产函数为

$U = u({Z_1},{Z_2}, \cdots {Z_n})$

(1)

这里Z_i既表示商品数量，也表示商品提供的服务。商品由家庭通过市场产品向量和家庭自由时间向量生产出来

${Z_i} = {z_i}({x_i},{t_i};E)$

(2)

这里E表示生产所处环境的变量向量。这些“环境变量”反应生产过程的技术水平。效用最大化受生产函数(2) 的限制，同时受到家庭的时间限制

$T = {t_w} + \sum\limits_{i = 1}^n {{t_i}} $

(3)

和收入限制

$I = \sum\limits_{i = 1}^n {{p_i}{x_i}} $

(4)

这里的t_wt_i分别表示家庭用于劳动市场和生产Z_i时间，p_i、x_i分别表示用与生产Z_i市场产品投入的价格和数量。时间与货币的限制条件合并为“充分收入”S的单一资源限制。

$S = wT + V = \sum\limits_i {(w{t_i} + {p_i}{x_i})} $

(5)

这里w是工资率，假设为常数，V表示家庭的非工资收入。由(5) 可知“充分收入”既包括时间限制，又包括货币限制。具体到食物消费上，x_i包括食物原材料的投入；t_i表示购买原材料或者原材料加工的时间投入；上述中Z_i可以表示为在家或在外消费，差异仅在于投入要素的组合不同。对上述拉格朗日求导可知最优消费组合为：Z_i*=f(w_i;, p_i, V)，其中，p_i是食品价格；相应的食物支出$Ex{p_i} = \sum\limits_{i = 1}^n {{p_i}*Z_i^*} = f({w_i},V)$。退休后的时间成本w′_r(工资率) 下降，相应的食物支出为$Ex{{p}_{r}}=\sum\limits_{i=1}^{n}{{{p}_{i}}*Z_{i}^{*}}=f(w_{r}^{'},V)$。意味着时间成本下降会影响食物支出，即提出假设1：

假设1：退休后食物支出下降，即退休消费之谜存在。

与此同时，退休后的最优消费组合变为Z_r*=f(w′_r, p_i, V)，意味着退休后时间成本变化会影响食物支出和消费量(或转形为质量)，然而对两者的影响相同吗？换言之，食物支出下降是否意味着实际食物消费量(或转形为质量) 的下降？对此问题的解释将有助于我们深入了解所谓“谜”的本质。

上述分析可得ΔExp=Δp*Δz=f(Δw, V)，如果退休不会对退休者所购食品的价格产生影响，则意味着退休对食物支出(ΔExp) 和消费量(Z) 的影响是相同的；反之则需要分开对两者分别分析。那么，退休是否会影响退休者的食物采购价格？

家庭对食物需求并不在于食物本身，而在于食物能够满足家庭效用。这个过程可理解为家庭试图保证生产成本最小而实现效用最大化。由以上分析(1)(2) 可知，家庭生产将会对要素价格和生产力的变化做出反应。生产与消费的替代弹性愈大，那么，时间要素投入的增量也就愈大。实际食物消费可看作投入时间t和食物原材料x两种要素的家庭生产函数。实现最优意味着

$\frac{{M{U_t}}}{{M{U_x}}} = \frac{{M{P_t}}}{{M{P_x}}} = \varphi \left( {x,{\rm{ }}t} \right)$

退休后，货币收入减少，其边际效用(边际产值) 相对增加，理性消费更倾向于减少货币支出而增加时间投入。这一过程可以视为退休后时间成本下降引起的要素投入比价相对变化，家庭生产转向用相对便宜的时间来替代相对昂贵的市场原材料投入。在家庭食物生产上，具体表现为花更多时间来寻找购买物美价廉的食品及其原料；或花更多的时间来自己制作食物，替代较贵的成品食物或减少餐馆就餐。由此提出假设2：

假设2：退休后家庭生产^①时间明显增加。

① 家庭生产指食物购买和食物制作这2种活动

理论上，延长家庭生产时间能够通过替代来减少食物支出，并且不影响实际食物消费；但现实中，这种替代关系能否发生以及发生程度是受环境变量(E) 的影响的。比如，家庭的食物制作能力会影响家庭生产对市场食品支出的替代程度。所以，通过延长家庭生产时间来替代消费支出的实际影响仍不能确定，需要进一步讨论。

在考察数量变化的同时必须考察质量的变化，因为家庭可能为了维持食物消费量而降低食物质量，就如低收入多子女家庭的常见做法。所以提出假设3、4。

假设3: 延长家庭生产时间能够保证食物消费数量不变。

假设4: 延长家庭生产时间能够保证食物消费质量不变。

(二) 模型设定

为了验证上述假说，本节将上述假设公式化，以期为计量分析做基础。对假设简化分析：研究不考虑家庭成员间的影响，将家庭简化为只包含一个成员，在个人层面分析退休的影响；但鉴于数据限制，本研究仅对食物支出分析立足于家庭层面。如此做可能遇到的疑问是：如果家庭中包含子女或者儿童，家庭食物支出不一定会下降。所以我们预期家庭结构会对食物支出产生正向影响。所以，倘若在家庭层面上证实存在食物支出下降，反而在个人层面上影响会更大。

将假设1公式化为(4)，即退休后消费支出变化。Expenditure_i代表样本中第i个家庭对食物总支出，包括了在家和在外的食物消费支出；Retired_i是退休(虚拟) 变量；Z代表包括家庭规模的控制变量。给定(4) 式参数的无偏估计，如果α₁＜ 0，说明本文样本居民退休后的确存在食物消费支出的下降。

$Expenditur{e_i} = {{\rm{\alpha }}_0} + {{\rm{\alpha }}_1}Retire{d_i} + {{\rm{\alpha }}_2}{Z_i} + {u_i}$

(4)

将假设2公式化为(5)，即退休对家庭生产时间的影响。Time_ih 表示i个体每天用于h类家庭生产的时间，在控制其他变量Z_ih后，参数δ_1h 衡量退休对家庭生产时间影响。例如，当关注h=食物制作时间时，δ_ih＞0意味着退休个体延长了家庭食物制作时间。

$Tim{e_{ih}} = {\delta _0} + {\delta _{ih}}Retire{d_{ih}} + {\delta _{ih}}{Z_{ih}} + {\omega _{ih}}$

(5)

将假设3公式化为(6)。即退休对食物消费量的影响。Consumption_ik表示食物消费量。β_1k＞0意味着在数量层面上退休对食物消费没有影响。

最后考察对消费质量的影响。以往对质量的度量多采用价格、商标等来反映质量。由于研究数据限制，本研究质量分析借鉴了Aguiar and Hurst (2005)的分析方法：将退休对个体实际食物消费影响类比收入减少的影响。通常随着收入增加，个体会消费更多高质量的食品，所以收入弹性的大小能够间接反映质量差别^②举例来说，通常有机牛肉(高质量) 比普通牛肉的收入弹性大，即收入增加使得个体会增加有机牛肉消费；收入减少则反之。。对于弹性大的食品，如果退休影响和收入影响相反，即(6) 式中β_1k的方向和(7) 式中η_ig方向相反，就认为食物消费质量受到影响；反之则认为没有影响。

② 举例来说，通常有机牛肉(高质量) 比普通牛肉的收入弹性大，即收入增加使得个体会增加有机牛肉消费；收入减少则反之。

$Consumptio{n_{ik}} = {{\rm{\beta }}_0} + {{\rm{\beta }}_{1k}}Retire{d_i} + {{\rm{\beta }}_{2k}}{Z_i} + {v_{ik}}$

(6)

$Consumptio{n_{ig}} = {\eta _0} + {\eta _{1g}}Incom{e_i} + {\eta _{2g}}{Z_i} + {\varepsilon _{ig}}$

(7)

三、 估计方法

在上述分析框架下，退休作为主要变量存在内生性问题，简单OLS估计会导致系数估计的不一致。我国现行退休制度^①下，“强制性”退休政策为采用断点回归解决内生性问题奠定基础。断点回归(Regression Discontinuity) 的基本逻辑是：利用生活中一些明确的规则(即断点) 来设计随机对照实验。在规则周围一个小范围内(即带宽^②) 设计干预组和对照组，考察与规则相关行为(或计划等) 的局部平均处理效应(Local Average Treatment Effect)。其假定在规则邻域内的个体，除了在是否符合处理规则上存在差异，其他特征相同或相似，由此判断处理组“接受处理”后与对照组的差异。本研究认为年龄在60岁附近的个体系统无差异，而年龄对于食物消费的影响是连续的，给定年龄的条件下，居民食物消费的条件分布函数/条件分布特征在间断点处的不连续性，即认为是由于退休带来的。

① 对于公务员, 男性的正常退休年龄是60周岁, 女性是55周岁；而对于因劳致疾丧失劳动能力的人员, 男性和女性分别可以在55周岁和45周岁退休。对于事业单位的工作人员, 男性正常的退休年龄也是60周岁；女性如果是干部, 可以在55岁正常退休，如果不是可以在50岁正常退休。类似的, 对于因劳致疾丧失劳动能力的人员, 男性和女性可以分别提前到50周岁和45周岁退休。

② 样本距离断点的距离称之为带宽(bandwidth), 带宽越小, 对控制变量形式的要求就越小, 但是会损失更多的样本观测值, 从而减少估计的精度(Hahn, 2001)。结合本研究对年龄的控制形式，故研究带宽限定为断点60岁前后10岁的样本。

断点回归可分为两类，精确断点回归(SRD) 和模糊断点回归(FRD)。前者在断点处个体得到的处理概率从0直接跳跃至1；后者个体处理概率从a跳跃至b(0＜a＜b＜1)。我国现行退休制度下不是所有人都在规定的退休年龄停止工作，个体是否退休会受其他因素影响，比如个体健康状况恶化会导致提前退休；而企业高管更可能被返聘而延迟退休。所以，退休制度使得个体退休的可能性在法定退休年龄处发生跳跃，但退休与否的概率并不是完全从0 变动到1。图 1反映了现行制度下男女退休率变化，横轴代表年龄，纵轴是每个年龄上退休与否变量的均值即退休率。图 1.A反映了男性在不同年龄阶段退休的概率，在50岁的时候，退休率大约10%，在55岁时比例增加到近50%，可以清晰看到60岁男性的退休率出现明显跳跃，61岁以后接近80%。相反，图 1.B中女性的退休年龄相对不清晰，主要由于已婚女性退休决策较为复杂(Hurd，2006)。男性退休率清晰的断点为识别退休和食物消费的因果关系提供基础。所以本研究样本定义为城市的男性样本，采用模糊断点(Fuzzy RD) 回归的方法分析退休的影响。

Fuzzy RD非参数估计可通过两阶段最小二乘法(2SLS) 实现，等同于IV估计(Cook，2008; Lee and Lemieux, 2010)。我国现行制度对退休的影响可以表示为(8)，

${R_i} = {\alpha _0} + {\alpha _1}{D_i} + {\alpha _2}(ag{e_i} - c) + {\alpha _3}{(ag{e_i} - c)^2} + {\delta _i}$

(8)

其中c是规定的退休年龄，倘若个体年龄超过退休年龄c，D=1，反之D=0。通过(age_i－c) (age_i－c)²来控制年龄带来的影响，以此将退休的影响从年龄的影响中剥离出来。二阶段方程回归设计等同于(4) 至(6)，唯一的区别是在上述方程基础上添加年龄的多项式来控制年龄的影响。本文将报告Fuzzy RD的IV参数估计结果。

四、 数据及变量处理 (一) 数据来源

本文数据主要来自2011年中国居民健康与营养调查项目(China Health and Nutrition Survey，CHNS) 数据。该调查始于1989年，于2011年增加上海、北京及重庆三个直辖市，并扩大各抽样省(市) 的样本容量。CHNS收集了个人和家庭的社会经济特征、营养和健康状况以及社区环境；调查记录了个体和家庭连续3天的食物消费信息。包括每餐的就餐地点、就餐种类及数量、以及就餐人数，但缺乏对消费支出记录。

为了弥补这一缺陷，研究采用城市居民饮食消费与健康状况调查(UHCS)。该数据源于作者2011年对我国6个城市分别为北京、南京、成都、西安、沈阳和厦门的居民饮食消费与健康状况调查。调查样本依托国家统计局各个城市的样本，采用分层随机抽样的方法获取，调查收集了以家庭为单位的各个成员社会经济特征；调查记录了家庭连续7天的食物消费信息，包括每餐的就餐地点、就餐种类及数量、以及就餐人数。同CHNS数据最大的不同之处在于同时记录了具体每种食物的购买价格和购买地点，通过价格就能折算出家庭每天在各类食物上的消费支出^①。

① 关于量数据库基本变量比较情况，可向作者索要。

(二) 关键变量定义和样本特征

退休是本研究的关键变量，如果受访者在CHNS(2012)调研中回答“没有工作”且其原因是“退休”，即退休变量为1，反之为0。对于退休后返聘人员，我们同样视之为工作。结合本文第三部分研究方法和退休制度：我国事业单位、国有企业和集体企业较严格地执行着退休制度，女性退休情况比男性复杂，所以研究选取男性作为研究样本；为了更好地控制年龄效应，本研究进一步将样本的年龄区间限定在50—70岁。

本研究主要考察退休对食物支出、家庭生产时间以及实际食物消费量的影响，各个变量测度如下：

(1) 食物支出：由于CHNS仅仅包含社区价格，缺少具体食物消费支出数据，所以研究采用作者城市调查数据弥补。消费支出指连续7天以家庭为单位的食物开支。与此同时，笔者同时运用CHNS社区价格粗略计算个体消费支出，以作为参考。上述所有消费支出用CPI平减后取对数。

(2) 家庭生产时间：指CHNS中记录个体每天食物制作和食物购买的时间。

(3) 食物消费：包括数量和质量。采用个体连续3天大类具体食物种类选取采用大类的食物编码。以水果为例，此大类包含若干小类，如以苹果和梨为代表的仁果类以及以西瓜、甜瓜为代表的瓜果类；但考虑到现实中，个体每天消费的水果不可能涉及所有这些小类，在下文分析中我们将其归并为一大类，即“水果”。食物的消费频数作为数量度量；考虑到不同类型消费不能加总，进一步将具体食物消费折算成营养摄入来反映消费量变化。关于消费质量采用Aguiar and Hurst (2005)方法。同时考虑在外就餐情况。表 1显示主要变量情况。此外，研究对控制变量的选取遵循尽可能外生的准则，选取了个体受教育程度、民族、健康情况、收入(CPI平减)、省份等作为控制变量，鉴于篇幅限制没有汇报。

五、 经验分析结果 (一) 退休对食物消费支出的影响

表 2显示在控制其他因素后退休对消费支出的影响。首先，一阶段工具变量对退休与否的回归^②中R²=41.4%, F-statistic= 125.7，意味选取工具变量可行。下面分析第二阶段退休对食物消费的影响。表 2第(1) 列表示以家庭为单位，退休后食物消费支出减少18%，在10%水平上显著；该结果与邹红等(2015)、李宏彬等(2015)采用国家统计局数据得到的研究结论相同。作为比较，第(3) 列基于CHNS社区价格获得以个人为单位的食物支出，结果显示食物支出减少了30%，在10%水平上显著。可见，无论是个人还是家庭层面都证实退休后食物支出的下降，存在“退休-消费之谜”。进一步将食物支出分为在家、在外消费支出后发现：在外食物支出下降45%，在5%水平上显著；而在家食物支出没有下降，意味着食物支出下降主要是来自在外就餐的下降。第(2)(4) 显示就餐平均每天减少0.5次(3.5/7)；在家就餐平均每天增加0.3次(2.7/7)，也印证了上述结论。

② 篇幅限制没有报告，可向作者索要。

(二) 退休消费之谜的解释：时间替代效应

表 3显示了退休对个体家庭生产(时间) 的影响，即(2) 式估计结果。退休后个体每天用于家庭生产时间增加46分钟，意味着每月会增加近30个小时用于家庭生产，倘若我们认为退休后的时间成本(以工资代替) 是退休前的一半(我国小时工资平均在15元左右)，则退休后家庭生产折合到劳动力市场价值225元，与退休后食物支出降低18%(样本均值1400元) 大致相同；以此证实家庭生产对食物支出的替代。那么，个体是如何通过延长家庭生产时间实现对食物支出的替代的？家庭生产包括食物购买和食物制作两个活动环节，至少可以通过这两个环节实现对食物支出的替代。从食物购买时间来看，退休后平均每天增加33分钟食物购买时间，意味着退休个体投入更多时间来搜寻物美价廉的食品最终导致食物支出下降。从食物制作时间来看，退休后增加食物制作时间的统计结果不显著，但食物消费地点和消费类型的变化间接反映了食物制作的替代作用。

在外就餐变化而言，退休个体减少了45%的在外就餐，在5%水平显著，将在外就餐分解为餐馆和食堂就餐发现：退休个体的餐馆就餐减少17%，在1%水平显著；食堂就餐减少了31%，在5%水平显著。意味着退休后个体更倾向于在家就餐，食物制作主要弥补了由于不工作带来的食堂就餐减少。从食物消费类型看，退休个体消费家庭制作食物的概率增加53%，在5%水平显著；消费饭店加工食物的概率减少36%，在5%水平显著。可以认为退休个体时间充裕，通过自己制作食物来替代市场提供食物，以饭店加工食物为例，家庭生产替代餐馆制作主要节省了餐馆加工食物的服务费和制作费用，从而使食物支出下降。

(三) 替代效应对食物消费影响：数量还是质量？

既然食物支出下降是家庭生产时间替代的结果，那么替代程度如何？它将直接关乎对个体实际食物消费的影响。表 5A(1) 列显示以消费频数为代表，退休对不同种食物实际消费的影响。总体来看，退休后减少了动物产品、海产品消费；增加了水果、蔬菜的消费。考虑到不同食物种类的影响不能加总，故很难判断整体食物消费量的变化，对此，本研究将3天具体食物消费转换为营养摄入量，由表 5B发现：退休后个体卡路里摄入减少10.5%，但统计不显著。故以此判断退休对食物消费数量的影响还需慎重，因为退休后的劳动强度下降，身体所需卡路里自然会减少，考虑上述情况下卡路里减少是一个自然过程，所以退休对其的影响应该很小，Hurst(2008)认为退休对卡路里摄入没有影响。从其他营养摄入分析看，退休个体减少了35%脂肪的摄入，在5%水平上显著；增加了17%碳水化合物，在10%水平上显著；增加了12%蛋白质的摄入，但统计不显著。在能量摄入总量不变的前提下，退休个体的营养摄入结构发生变化。倘若认为脂肪减少有助于健康，那么，退休反而改善了摄入的营养物质结构。

营养结构改善是否意味着消费质量的提高？研究借鉴Aguiar and Hurst(2005)的分析框架，采用未退休个体^①收入弹性作为质量的间接度量。随着收入增加，个体会消费更多高质量食品；退休后收入减少，给定弹性较大的食品(高质量)，退休的影响应和收入(增加) 影响方向相反。表 5A部分(2) 列表示不同食品的收入弹性，范围在0.494(动物产品) 至-0.127(谷物) 不等；动物产品、水果和蛋类这些收入弹性较高的食品，退休没有减少对其的消费，最为明显的是水果的消费频数增加了1.985，在5%水平上显著。可见，退休后食物消费支出的下降没有导致实际消费数量(卡路里) 和质量的下降。

① 未退休个体即对照组。本文将对照组定义为40-55岁男性，通常这部分样本还在工作。

六、 稳健性及其他经济检验

现在我们将对上述研究方法的有效性、稳健性进行检验。具体有：控制变量在断点附近是否连续；选择断点的唯一性以及不同年龄区间估计结果的一致性。RD估计方法的一个假设检验是其他控制变量在断点处是平滑的。通过控制变量健康状况、家庭规模、受教育程度、收入等变量作因变量回归发现：控制变量不受退休影响，基本假设得到满足。通过检验年龄驱动变量的密度函数是否在阀值处存在断点，并没有发现除法定年龄以外的退休断点。最后，考察在不同带宽情况下，退休对于食物支出、时间以及具体食物消费(量) 影响。鉴于篇幅限制，这里没有一一汇报结果，以食物消费为例，表 5显示了在不同带宽情况下退休的影响，可知结果在不同年龄区间稳定且没有改变，但越靠近断点作用越大。

既然“退休消费支出下降”幅度可能在不同财富水平、教育程度以及父母是否与子女同住的群体表现不同(Hurd and Rohwedder, 2006)，那么，这些群体的实际消费如何变化？表 6记录了不同类型个体实际消费变化。

表 6的第一、二行可知，从卡路里摄入看，退休没有对高、低收入个体产生明显影响，这一结论与以消费支出衡量消费得到的结果相同(Cho, 2012; Fisher et al, 2008)。从剩下三种营养物质摄入看，尽管退休影响不显著，但对高收入群体的影响显著大于低收入。可能是由于高收入个体退休前在外就餐频数高，在外食物消费相对是高热量、高脂肪，退休后更多在家就餐，热量和脂肪摄入明显减少。但低收入个体退休后脂肪、蛋白质等摄入的减少值得关注。

表 6的第三、四行可知，从卡路里摄入看，退休没有对不同教育程度个体产生明显影响。从剩下三种营养物质摄入看，低学历者受到退休的影响更大。可能是由于高学历者自身饮食更加合理，退休前后变化不大。未来应更关注退休对低学历群体的影响。

表 6的第五、六行可知，从卡路里摄入看，从卡路里摄入看，尽管退休对其的影响都不显著，但从影响程度上看，与子女合住的个体影响较大。剩下三种营养物质摄入也证实这一结论，可能的解释是与子女合住，个体显示出强烈的“利他性”，相关研究也发现有孩子的家庭中退休对消费支出的抑制效应较大(Haider, 2007)。

七、 主要结论

本文基于Becker家庭生产理论，利用CHNS数据在断点回归框架下，从家庭生产视角探究退休后食物支出下降的原因，以及退休对老年人食物消费数量、质量的影响。研究发现：

第一，工具变量参数估计结果显示退休后食物支出降低(-18%)，说明我国也存在“退休-消费之谜”的现象。

第二，退休后食物支出下降的原因有三：其一是减少在外就餐，降低食物支出；其二是通过延长食物购买时间来获取同质同量下的价廉食物；其三是通过增加家庭制作食物时间，以便宜的自制食物来替代相对较贵的市场成品食物。

第三，由于食物支出下降是以增加家庭食物生产时间来替代货币支出的形式实现的，所以，这种替代在总体上没有导致退休者的食物福利水平的下降。但退休后出现了食物种类结构和营养摄入结构的变化，主要表现为脂肪摄入减少、蛋白摄入增加。

第四，从不同退休者类型看，低收入、低学历个体食物消费较易受到退休的影响。

我国目前正经历快速老龄化，未来将会有越来越多的退休老人。本研究结论表明退休后食物支出下降并不意味着实际食物福利水平下降，并不像有些学者所担心的退休导致老年人食物福利水平下降，这对于正确估计老年人的食物福利水平具有较好的参考价值。本研究结论启示我们，在快速老龄化社会中，退休后食物支出下降会使食物消费额的增长受到一定影响，并且随着老龄人数的增多而扩大影响。本研究结论也启示我们，老龄人口的食物种类结构和营养摄入结构会起变化，要求农业政策针对这种需求变化，做好农产品供给方面相应的调整准备。本研究结论还启示我们，在考虑老龄人口生活福利时，要特别关注低收入、低学历老龄人口的食物福利水平。