进入21世纪以来,中国人口老龄化问题越来越突出。根据国家统计局第六次人口普查资料显示,2010年中国65岁及以上的老年人口达到1.2亿人,占全国总人口的8.9%,相当于平均十个人中就有一个是65岁以上的老年人。根据国际标准的划分,中国在第五次人口普查(2000年)时已进入了老龄化社会,65岁及以上老年人口占总人口比重为7.1%。由第六次人口普查资料显示,四川省老龄化进程速度在全国省市中仅次于重庆,属于人口老龄化问题严峻的省份,其65岁及以上老年人口占总人口的比例从2000年的7.56%上升到2010年11.25%,在短短的十年里提高了3.39个百分点。在人口老龄化的背景下,老年人口越来越多,不同年龄段的群体其消费方式不一样,老年人对消费的特殊偏好,对消费结构必然会产生一定的影响,从而影响社会经济的发展。研究人口老龄化对消费结构的影响,可以使我们更准确的把握内需的增长方式,由此拉动区域经济的健康持续增长。本文的研究主题是人口老龄化对消费结构的影响,主要是基于全国第六次人口普查资料,以及全国第四次和第五次人口普查数据和统计年鉴数据作为补充数据来重点研究四川省人口老龄化对消费结构的影响。首先对国内外人口老龄化影响消费结构的研究文献进行查阅和整理,了解这一领域的研究历程和最新进展后,明确四川省人口老龄化和消费结构的定义以及四川省人口老龄化对消费结构影响的作用机制；接着在对四川省人口老龄化和消费结构现状特点分析的基础上,利用灰色关联分析方法和偏最小二乘(PLS)回归对四川省人口老龄化和消费结构之间的关系进行较为系统的研究。本文实证研究的特点：一是样本量少,二是多因变量,因为消费结构是一个由多类消费资料组合而成的概念。这两个特点导致传统的经典统计分析方法在本文中并不适用,本文尝试利用解决少样本量和多因变量问题的灰色关联分析方法和偏最小二乘回归来深入研究人口老龄化对消费结构的影响。灰色关联分析主要分析人口老龄化和消费结构中各类消费资料数据之间变动趋势的相似程度,偏最小二乘回归主要分析数据之间的影响关系,由于这两种方法的侧重点不同,导致最后的研究结果有一些差异。灰色关联分析方法是分析人口老龄化和消费结构之间关系的一般分析方法,以往的文献中也有学者进行使用,偏最小二乘回归在目前检索的文献中,并没有人使用它来研究消费结构,所以本文尝试利用偏最小二乘回归分析方法研究人口老龄化对消费结构的影响,最后再和灰色关联分析方法进行比较,说明使用偏最小二乘回归的优势。灰色关联分析方法得出的结论是人口老龄化对医疗保健的影响最大,其次是衣着,再次是家庭设备及设施；运用偏最小二乘回归得出的结论是人口老龄化对教育文化娱乐类的影响最大,其次是医疗保健,再次是交通通讯类,从这两种方法的研究结果中都可以看出,人口老龄化对医疗保健类的消费影响大,这跟理论分析的结果也是相符的,从结果的理论上分析,偏最小二乘回归的结果比灰色关联分析方法的结果更可信,原因可能是因为灰色关联分析方法没有去掉收入等其他因素对消费结构的影响,这导致人口老龄化对消费结构的影响不显著或者结果出现偏差,偏最小二乘回归弥补了灰色关联分析方法的不足,它同时研究了收入、消费率和人口年龄结构对消费结构的影响,因此用偏最小二乘回归研究人口老龄化对消费结构的影响是剔除了收入、消费率等主要因素的影响,由此得出的结论比灰色关联分析更准确,更有说服力。本文使用的数据属于宏观数据,其数据都来自于历次人口普查资料、统计年鉴以及政府工作报告,由于自己没有进行实地调查,因此无法对很多人口特征进行细分的研究,例如分性别老年人口对消费结构的偏好,分市州老年人口对消费结构的偏好,这些都可以作为人口老龄化对消费结构影响的后续研究。