《加快戶籍制度改革對擴大內需的影響——一個基于面板模型的定量估計-250219（24頁）.pdf》由會員分享，可在線閱讀，更多相關《加快戶籍制度改革對擴大內需的影響——一個基于面板模型的定量估計-250219（24頁）.pdf（24頁珍藏版）》請在三個皮匠報告上搜索。

1、 國投證券宏觀主題報告 國投證券宏觀主題報告 第 1 頁，共 24 頁 2025 年 2 月 加快戶籍制度改革對擴大內需的影響 一個基于面板模型的定量估計 袁方1 魏薇（聯系人）2 2025 年 02 月 19 日 內容提要內容提要 改革開放以來，我國在市場化與城鎮化方面取得了矚目進展，然而公共服務與社會保障依然存在明顯的城鄉分割、“城城”分割，進一步導致了城鄉、“城城”的收支錯配。一線城市為居民提供了更為豐富、優質的公共服務，但這些服務往往與戶籍深度綁定，而欠發達地區的公共服務水平則大幅低于一線城市。社會保障水平不足也是居民歸屬感安全感不足、需求被抑制的重要原因。經回歸測算，2011-201

2、9 年，北上廣深戶籍人口占比每提升 10%，人均消費同比將提升 2.9 個百分點，公共服務支出對消費的拉動乘數高達 1.9。省會城市這一乘數約為1.1，全國范圍約為0.65，雖小于1但高于居民消費傾向中樞（55%）。同時，全國養老保險密度每提升 10%，人均消費同比將提升 1.26 個百分點。因此，加快戶籍制度改革與提升公共服務水平對于擴大內需具有重要意義。對于一線城市，落戶政策的進一步放開和公共服務與戶籍的逐步解綁均能顯著提振居民消費。對于其他城市，提升公共服務水平、吸引人才流入、穩定常住人口需求則至關重要。與此同時，改善企業經營質量、提升社會保障的密度與深度也是改善居民長期消費及預期的重要

3、條件。風險提示：地緣政治風險，政策超預期，測算偏誤 1宏觀分析師，S1450520080004 2聯系人，S1450123100017 998685687 國投證券宏觀主題報告 國投證券宏觀主題報告 第 2 頁，共 24 頁 2025 年 2 月 當前，中國向更高消費驅動的轉型動力不足，疫情與地產沖擊加深了居民的預防性儲蓄動機。由投資驅動向消費驅動的轉型或許難以一蹴而就，但戶籍制度改革則可能通過改善消費結構、成為中短期內修復消費傾向的良方。二十屆三中全會決定中提出，要“推行由常住地登記戶口提供基本公共服務制度，推動符合條件的農業轉移人口社會保險、住房保障、隨遷子女義務教育等享有同遷入地戶籍人口

4、同等權利，加快農業轉移人口市民化”。戶籍制度改革對居民消費的提振作用幾何？背后的成本幾何？本文嘗試基于地級市層面數據與面板回歸模型對這些問題進行估計。一一、戶籍制度下的公共服務分割、戶籍制度下的公共服務分割 改革開放以來，我國經歷了漸進的市場化改革與戶籍制度改革。隨著城鎮化的推進，城鄉勞動力市場逐步融合，然而城鄉公共服務市場的差異依然存在，城鎮與城鎮間的公共服務市場差異也十分明顯。這種分割限制了非戶籍人口享受常住地公共服務的范圍與深度，例如在醫療、教育、保障性住房等方面。這種限制在公共資源與戶籍深度綁定的一線城市尤為明顯。接下來，我們以北上廣深四個一線城市為例進行分析。首先觀察我國城市戶籍人口

5、的變化趨勢。如下圖所示，2015年以前，隨著城鎮化進程的推進，大城市常住人口快速增加。在嚴格的戶籍管理制度下，大城市戶籍人口占比由 2000 年的 70%附近迅速降低至52%左右。2015 年后，我國逐漸跨過劉易斯第二拐點，勞動力供給趨于穩定，而戶籍限制條件也開始放松，許多常住人口獲得了大城市戶籍而定居，大城市戶籍人口占比逐步上升。gZnZmNsQoNtPsP8ObP8OoMqQtRmRkPrRnPjMsQnNbRqQzQxNrMsRwMmMsN 國投證券宏觀主題報告 國投證券宏觀主題報告 第 3 頁，共 24 頁 2025 年 2 月 圖1：北上廣深戶籍人口趨勢，%數據來源：Wind，國投證

6、券證券研究所 由于落戶政策通常對學歷、年齡、居住年限等設有較高的門檻，在此期間獲得戶籍的多為擁有高學歷的高質量就業人群（張吉鵬和陳翥，2024）。我們觀察北上廣三省與其他省份研究生學歷人口占比的差值發現，2015-2018年，這一指標快速增加，即大城市的人口學歷優勢在擴大。與此同時，這一指標的趨勢與北上廣深戶籍人口增速的趨勢高度相關。一方面，高學歷人口更容易獲得大城市戶籍；另一方面，高學歷人口也傾向于流向就業機會更多、公共服務更好的大城市。圖2：北上廣深戶籍人口 VS 學歷結構，%數據來源：Wind，國投證券證券研究所 11.522.533.5450.055.060.065.070.075.0

7、2000/122001/122002/122003/122004/122005/122006/122007/122008/122009/122010/122011/122012/122013/122014/122015/122016/122017/122018/122019/122020/122021/122022/12北上廣深戶籍人口占比戶籍人口增速（右軸）1.01.21.41.61.82.02.22015/122016/122017/122018/12研究生學歷人口占比：北上廣-其他省份北上廣深戶籍人口增速 國投證券宏觀主題報告 國投證券宏觀主題報告 第 4 頁，共 24 頁 2025 年

8、 2 月 接下來，我們觀察一線城市的公共服務支出與全國層面的差異。一線城市在醫療、教育等公共服務方面的財政支出顯著高于全國水平。2023年，北上廣深人均一般公共服務支出為 2,011 元/人，與全國平均的 1,507元/人相比高約 33%。2015年后，隨著戶籍制度的逐步放開，部分常住人口開始獲得當地公共服務的使用權，一線城市與全國的人均一般公共服務支出差距明顯擴大。圖3：財政支出中的公共服務支出，元/人 數據來源：常住人口口徑，Wind，國投證券證券研究所 再以教育支出為例，一線城市的人均教育支出水平比全國平均水平高約 70%，教育資源與其他城市相比更為優厚。然而，非戶籍人口往往難以享受當地

9、的教育資源，尤其是京滬地區?？梢钥吹?，一線城市與全國人均教育支出的差距也是自2015 年戶籍制度放松后開始擴大。900.01,100.01,300.01,500.01,700.01,900.02,100.02,300.02012/122013/122014/122015/122016/122017/122018/122019/122020/122021/122022/122023/12人均一般公共服務支出：北上廣深全國 國投證券宏觀主題報告 國投證券宏觀主題報告 第 5 頁，共 24 頁 2025 年 2 月 圖4：財政教育支出，元/人 數據來源：Wind，國投證券證券研究所 進一步地，我們將

10、一線城市 2013-2019年的平均教育支出增速對戶籍人口占比回歸發現，戶籍人口的變化對教育支出增速的解釋力度在 80%以上。這一結果說明，一線城市的教育資源高度集中于戶籍人口。圖5：一線城市戶籍人口占比 VS 教育支出增速（2013-2019），%數據來源：Wind，國投證券證券研究所 醫療衛生領域的財政支出也存在類似的情況。一線城市與全國在醫療衛生領域的人均支出差距自 2015年后開始擴大，疫情以來這一差距加速擴大。這一現象說1,000.01,500.02,000.02,500.03,000.03,500.04,000.04,500.05,000.05,500.02012/122013/1

11、22014/122015/122016/122017/122018/122019/122020/122021/122022/122023/12人均教育支出：北上廣深全國y=3.72 x+8.38 R =0.81P=0.00(2)02468101214-2.5-2-1.5-1-0.500.511.5人均教育支出增速北上廣深戶籍人口占比變化 國投證券宏觀主題報告 國投證券宏觀主題報告 第 6 頁，共 24 頁 2025 年 2 月 明，一線城市的醫療資源也與戶籍人口的擴張高度相關。圖6：財政醫療衛生支出，元/人 數據來源：Wind，國投證券證券研究所 進一步地，我們將所有省會城市的人均民生類財政支

12、出增速對戶籍人口占比變化回歸，以估算戶籍制度放開的成本。這里的民生類財政支出包括教育、醫療衛生與計劃生育、社會保障與就業、住房保障四個方面。2016-2019 年平均而言，省會城市戶籍人口占比每提升 10%，民生類公共服務支出將提升 9.3%。圖7：省會城市民生類財政支出 VS 戶籍人口占比（2016-2019），%數據來源：長春常住人口數據缺失，不包括在內，Wind，國投證券證券研究所 0.0500.01,000.01,500.02,000.02,500.03,000.03,500.04,000.02012/122013/122014/122015/122016/122017/122018/

13、122019/122020/122021/122022/122023/12人均醫療衛生支出：北上廣深全國y=0.93 x+7.16 R =0.07P=0.00(30)(20)(10)0102030-12-10-8-6-4-20246人均民生支出增速戶籍人口占比變化量 國投證券宏觀主題報告 國投證券宏觀主題報告 第 7 頁，共 24 頁 2025 年 2 月 公共服務支出的增加往往能夠降低居民生活成本、放松預算約束。仍以醫療衛生領域為例，可以看到，一線城市居民在醫療保健方面的支出占總消費支出的比例大幅低于全國平均水平。尤其是疫情防控力度較大的 2022年，一線城市居民的醫療保健支出下降幅度比全國

14、平均的下降幅度更大。我們將在面板回歸部分對城市公共服務支出的效果進行更為細致的量化。圖8：居民醫療保健類消費支出占比，%數據來源：Wind，國投證券證券研究所 二、社會保障水平的城鄉、“城城”分割二、社會保障水平的城鄉、“城城”分割 社會保障水平的分割主要體現在教育水平偏低的靈活就業群體中，尤其是外出農民工。這些勞動人口雖然由農村遷移至城市生活，但往往難以獲得與其他城鎮職工相同的社會保障水平，抑或是傾向于放棄繳納社保以換取更高的收入。根據文獻統計，截至 2019 年末，全國僅有 21%左右的農民工繳納了養老保險（程郁等，2022）。社會保障成本主要由企業和居民負擔。仍以一線城市為例，這些城市的

15、企業質4.04.55.05.56.06.57.07.58.08.59.02014/122015/122016/122017/122018/122019/122020/122021/122022/12居民醫療保健類消費占總消費比例：北上廣深全國 國投證券宏觀主題報告 國投證券宏觀主題報告 第 8 頁，共 24 頁 2025 年 2 月 量更高、福利待遇更好，能夠大幅緩解職工社保支出壓力，而欠發達地區的低質量企業則傾向于壓縮此部分成本，職工往往需要自行繳納。以養老保險為例，如下圖所示，全國平均的城鎮職工養老保險繳納金額占可支配收入比重大幅高于一線城市，2018 年這一差距高達 18%。這一結果并不

16、能說明非一線城市的社保強度更高（2013-2019年非一線城市的城鎮儲蓄率更高，預防性儲蓄動機更強），而是說明對于欠發達城市居民而言，自行繳納社保占據了相當一部分可支配收入。2023年，一線城市職工的養老保險繳納水平基本恢復至疫情前，而全國層面的這一指標與 2019 年相比仍有 4.2個百分點的缺口。疫情以來全國層面人均養老保險繳納金額與一線城市差距擴大，或由職工自行繳納保險金額減少導致。圖9：城鎮職工養老保險繳納金額占可支配收入比重，%數據來源：Wind，國投證券證券研究所 從參保人比例來看，一線城市常住人口口徑的城鎮職工養老保險密度比全國平均水平高約 15%，這一差距自 2011 年至 2

17、023年都較為穩定。以在職職工口徑估計的人均繳納金額來看，疫情前一線城市也略高于全國，疫情后二者差距迅速擴10.015.020.025.030.035.040.045.02013/122014/122015/122016/122017/122018/122019/122020/122021/122022/122023/12城鎮職工養老保險繳納金額占城鎮可支配收入比例-北上廣深全國 國投證券宏觀主題報告 國投證券宏觀主題報告 第 9 頁，共 24 頁 2025 年 2 月 大。其中，2023 年北上廣深人均養老保險繳納金額約為 2.3萬元/年，比全國平均水平的 1.9萬元/年高約 25%。圖10

18、：城鎮職工養老保險密度，%數據來源：城鎮職工養老保險密度=城鎮職工養老保險參保人數/常住人口數*100%，參保人包括在職職工和退休領取養老保險的職工，Wind，國投證券證券研究所 圖11：城鎮職工養老保險人均繳納金額，元/年 數據來源：分母剔除離退休人員，Wind，國投證券證券研究所 除養老保險外，在醫療保險、失業保險、公積金等社會保障方面，一線城市也大幅領先于全國水平，且領先幅度大于養老保險情形。以醫療保險為例，根據 Wind數據測算，2023 年北上廣深參保人數占常住人口的比例約為 66%，全國層面這一30.035.040.045.050.055.060.065.070.075.02011

19、/122012/122013/122014/122015/122016/122017/122018/122019/122020/122021/122022/122023/12城鎮職工養老保險密度：北上廣深（常住人口）全國（城鎮人口）8,000.010,000.012,000.014,000.016,000.018,000.020,000.022,000.024,000.026,000.02013/122014/122015/122016/122017/122018/122019/122020/122021/122022/122023/12城鎮職工養老保險人均繳納金額-北上廣深全國 國投證券宏觀

20、主題報告 國投證券宏觀主題報告 第 10 頁，共 24 頁 2025 年 2 月 數值僅為 40%，二者相差 26%；失業保險的這一差距則高達 33%。社會保障水平一方面直接影響居民可支配收入水平，另一方面間接影響居民的預防性儲蓄動機。我們將 2014-2023 年城鎮居民的儲蓄率變化量對養老保險繳納金額占比變化量回歸，對于全國層面而言，養老保險占比每降低 10個百分點，居民儲蓄率將提升 3.7個百分點。對于一線城市而言，相同條件下居民儲蓄率將提升4.8 個百分點，這或許與一線城市流動人口更多有關。圖12：全國-社保水平 VS 預防性儲蓄（2014-2023），%數據來源：Wind，國投證券證

21、券研究所 圖13：一線城市-社保水平 VS 預防性儲蓄（2014-2023），%數據來源：Wind，國投證券證券研究所 y=-0.37 x+0.71 R =0.45 P=0.00(3)(2)(1)012345-12-10-8-6-4-202468城鎮居民儲蓄率變化量養老保險繳納占可支配收入比重變化量y=-0.48 x+1.26 R =0.48 P=0.00(4)(2)02468-10-8-6-4-20246810城鎮居民儲蓄率變化量養老保險繳納占可支配收入比重變化量 國投證券宏觀主題報告 國投證券宏觀主題報告 第 11 頁，共 24 頁 2025 年 2 月 三、兩種分割下的收支錯配三、兩種分

22、割下的收支錯配 伴隨著公共服務的分割與社會保障的分割，常住人口與戶籍人口的消費傾向出現分化。2005 年附近我國跨過劉易斯第一拐點時，這一現象開始顯現。2015年后，在勞動力市場城鄉一體化基本完成、勞動供給結構相對穩定的情況下，我國城鄉居民、大城市與小城市居民的收支錯配更為明顯。國家統計局數據顯示，2015年以來全國居民儲蓄率始終穩定在 45%附近，而入戶調查數據顯示城鄉居民儲蓄率差距明顯放大。其中，2014年以來農村居民儲蓄率持續下降，而城鎮居民儲蓄率持續上升。圖14：城鄉居民儲蓄率，%數據來源：Wind，國投證券證券研究所 這一現象并非由農村居民消費傾向更高導致。事實上，在 2015 年后

23、的大部分時間內，農村地區 CPI 低于城市地區，即在勞動力供給趨于穩定后農村的消費需求并未顯著高于城市。0.05.010.015.020.025.030.035.040.045.02000/122001/122002/122003/122004/122005/122006/122007/122008/122009/122010/122011/122012/122013/122014/122015/122016/122017/122018/122019/122020/122021/122022/122023/12儲蓄率：城鎮儲蓄率：農村 國投證券宏觀主題報告 國投證券宏觀主題報告 第 12 頁，

24、共 24 頁 2025 年 2 月 圖15：城鄉 CPI，%數據來源：Wind，國投證券證券研究所 我們認為這一現象可從兩個角度進行解釋。一方面，非戶籍人口因無法享受常住地公共服務資源而增加生活成本、減少日常消費；另一方面，在城鎮工作的農村戶籍人口傾向于將收入向戶籍地轉移，以支持家庭其他成員的消費需求。二者疊加，流動人口收支出現錯配，因而以常住口徑統計的儲蓄率裂口擴大。參考經濟觀察報農民工的儲蓄率大約為 70%，假設外出農民工群體將 70%的收入匯回農村3，并重新計算城鄉收支，可得到較為平穩的城鄉儲蓄率曲線，同時得到與官方數據較為接近的加權儲蓄率。圖16：城鄉儲蓄率調整估計，%數據來源：使用常

25、住人口加權，Wind，國投證券證券研究所 3 https:/ 0.01.02.03.04.05.06.07.02000/122001/122002/122003/122004/122005/122006/122007/122008/122009/122010/122011/122012/122013/122014/122015/122016/122017/122018/122019/122020/122021/122022/122023/12農村CPI城市CPI10.015.020.025.030.035.040.045.050.055.060.02015/122016/122017/1220

26、18/122019/122020/122021/122022/122023/12農村儲蓄率估計城鎮儲蓄率估計常住人口加權儲蓄率估計國內總儲蓄率（國家統計局）國投證券宏觀主題報告 國投證券宏觀主題報告 第 13 頁，共 24 頁 2025 年 2 月 由于農村地區和欠發達城市的居民消費需求更弱，消費場景欠缺，這種錯配將導致宏觀總需求被抑制。事實上，不僅是城鄉間的錯配現象明顯，以北上廣深為代表的超大城市的儲蓄率比其他城市的城鎮儲蓄率上升的斜率也更為陡峭。一方面，城鎮與城鎮間的人口遷移或許也存在上述錯配；另一方面，疫情以來的疤痕效應對超大城市造成了更為深刻的影響。圖17：超大城市與其他城市居民儲蓄率

27、對比，%數據來源：使用常住人口加權，Wind，國投證券證券研究所 四、基于四、基于 2011-2019 年年 298 個地級市的面板分析個地級市的面板分析 1、模型設定、模型設定 我們基于 2011-2019 年地級市-年度層面數據，利用雙向固定效應模型進行面板回歸分析。一方面，這一模型能夠盡可能控制其他影響因素以驗證上述分析；另一方面，我們嘗試利用回歸系數估計戶籍制度全面放開的成本收益。具體來說，回歸數據來自城市統計年鑒，覆蓋全國 298 個地級市，模型如下：=+25.027.029.031.033.035.037.039.041.043.045.02013/122014/122015/12

28、2016/122017/122018/122019/122020/122021/122022/122023/12北上廣深加權儲蓄率其他城市城鎮加權儲蓄率 國投證券宏觀主題報告 國投證券宏觀主題報告 第 14 頁，共 24 頁 2025 年 2 月 其中，等式左側 consumption 為給定城市、年份的人均社會消費品零售總額同比，用于代理居民消費情況。右側關鍵自變量包括 RregisteredRatio 和 SecuredRatio，分別代表給定城市、年份的戶籍人口占比變化量和城鎮職工養老保險密度變化量?？刂谱兞?controls包括城市平均工資同比、房價、以及城鎮化率，分別用于控制收入效應

29、、財富效應，和剝離經濟發展時間趨勢、年齡結構的影響。和分別為城市、年份固定效應，最后一項為隨機擾動。進一步地，由于大城市樣本較少無法進行分樣本回歸，我們設置北上廣深和大城市兩種虛擬變量與關鍵自變量作交互，來檢驗大城市與其他城市間的差異。當給定城市屬于北上廣深或大城市時，虛擬變量取 1，否則取 0。為較好地刻畫戶籍化程度的影響，這里大城市取為近年來常住人口最多的十個城市，包括北上廣深、重慶、成都、蘇州、天津、西安和鄭州。2、實證結果、實證結果 由表 1第（1）列回歸結果可知，對于全部地級市平均而言，戶籍人口占比的提升對消費的提升作用不顯著。在第（2）-（3）列中，大城市、北上廣深虛擬變量與戶籍人

30、口占比交互項系數均顯著為正，說明對于大城市和北上廣深而言，戶籍人口占比的提升能夠顯著提振消費。平均而言，戶籍人口占比每提升 10%，大城市和北上廣深人均消費同比將分別提升 0.6和 1.1 個百分點。在第（4）-（5）列中，我們進一步控制城鎮職工養老保險密度，剝離社保程度影響。此時，北上廣深虛擬變量與戶籍人口占比的交互項系數依然顯著，而大城市交互項變得不顯著。這說明，除北上廣深外的大城市消費的提升依賴于高學歷、社保水平高的人口的流入，戶籍本身對消費的賦能較為有限。而對于北上廣 國投證券宏觀主題報告 國投證券宏觀主題報告 第 15 頁，共 24 頁 2025 年 2 月 深而言，戶籍的隱含價值十

31、分明顯。剝離社保程度影響后，北上廣深戶籍人口占比每提升 10%，人均消費同比將提升 2.9 個百分點。表 1 戶籍化程度顯著提振大城市消費 (1)(2)(3)(4)(5)變量 人均消費同比 人均消費同比 人均消費同比 人均消費同比 人均消費同比 戶籍人口占比 0.009 0.007 0.007 0.005 0.004 (0.015)(0.015)(0.015)(0.038)(0.037)大城市*戶籍人口占比 0.055*0.065 (0.032)(0.074)北上廣深*戶籍人口占比 0.107*0.290*(0.025)(0.168)城鎮職工養老保險密度 0.126*0.127*(0.058)

32、(0.057)平均工資同比-0.005-0.005-0.006 0.003 0.003 (0.039)(0.039)(0.039)(0.045)(0.045)房價 3.014*2.979*2.950*2.731*2.374 (1.507)(1.497)(1.495)(1.491)(1.566)常住人口城鎮化率 0.060 0.060 0.059-0.080-0.075 (0.235)(0.236)(0.235)(0.292)(0.293)城市、年份固定效應 是 是 是 是 是 觀測值 1,525 1,525 1,525 1,344 1,344 Adjusted R2 0.195 0.194 0

33、.194 0.179 0.179 注：括號中為標準誤，*、*、*分別表示在 1%、5%、10%的水平上顯著。數據來源：Wind，城市統計年鑒，國投證券證券研究所測算 基于表 1的結果，我們進一步驗證北上廣深戶籍化程度的作用渠道。如表2所示，我們在表 1第（5）列回歸的基礎上加入公共服務相關支出以及房價與北上廣深虛擬變量的交互項，以及這些變量的一次項?？梢钥吹?，第（1）-（3）列這些交互項系數均顯著為正，即北上廣深相對于其他城市的醫療、教育資源優勢能夠顯著提振居民消費，而北上廣深房地產獨特的投資屬性對消費也有顯著的擠入作用。在剝離這些與戶籍深入綁定的公共資源影響后，戶籍化程度本身的系數變得不顯著

34、，即說明北上廣深戶籍的隱含價值被這些公共資源所解釋，亦即北上廣深 國投證券宏觀主題報告 國投證券宏觀主題報告 第 16 頁，共 24 頁 2025 年 2 月 戶籍化程度提振消費的重要渠道之一是提供更好的公共服務。進一步地，我們在第（4）列中直接估計公共服務支出對消費的拉動作用。囿于地級市層面數據限制，這里的公共服務支出增速僅包括醫療和教育相關的支出。對于全部樣本地級市平均而言，公共服務支出增速每增加 10%，將拉動人均消費同比增加 1.4 個百分點。表 2 戶籍化程度提振消費的渠道公共服務 (1)(2)(3)(4)變量 人均消費同比 人均消費同比 人均消費同比 人均消費同比 戶籍人口占比 0

35、.003 0.005 0.004-0.002 (0.032)(0.035)(0.036)(0.022)城鎮職工養老保險密度 0.156*0.140*0.130*0.131*(0.057)(0.057)(0.057)(0.051)北上廣深*戶籍人口占比 0.098-0.008-0.050 (0.150)(0.135)(0.048)北上廣深*人均財政醫療支出 17.921*(9.290)人均財政醫療支出 10.245*(4.333)北上廣深*人均財政教育支出 10.702*(4.903)人均財政教育支出 3.123 (2.046)北上廣深*房價 6.098*(2.217)公共服務支出增速 0.13

36、7*(0.054)房價-1.886-0.951-0.124 2.709 (2.317)(1.835)(1.979)(1.802)平均工資同比 0.023 0.004 0.009-0.005 (0.048)(0.046)(0.046)(0.047)常住人口城鎮化率-0.070 0.013-0.012-0.065 (0.315)(0.298)(0.304)(0.301)城市、年份固定效應 是 是 是 是 觀測值 1,204 1,343 1,344 1,188 Adjusted R2 0.193 0.187 0.181 0.188 注：括號中為標準誤，*、*、*分別表示在 1%、5%、10%的水平上

37、顯著。數據來源：Wind，城市統計年鑒，國投證券證券研究所測算 國投證券宏觀主題報告 國投證券宏觀主題報告 第 17 頁，共 24 頁 2025 年 2 月 接下來我們驗證社會保障水平對消費的影響及其影響渠道。如表 3 所示，控制戶籍化程度影響的情況下，平均而言，城鎮職工養老保險密度的提升對所有樣本地級市消費都有顯著提升作用。其中，第（2）-（3）列中大城市和北上廣深虛擬變量與城鎮職工養老保險密度的交互項系數都不顯著，說明消費對社保水平的彈性在不同城市間沒有顯著異質差異。這也驗證了前文所述的，社保水平很大程度上取決于企業本身的經營質量。表 3 社會保障水平普遍提振城市消費 (1)(2)(3)變

38、量 人均消費同比 人均消費同比 人均消費同比 城鎮職工養老保險密度 0.126*0.140*0.128*(0.057)(0.065)(0.060)大城市*城鎮職工養老保險密度 -0.115 (0.082)大城市*戶籍人口占比 0.068 (0.075)北上廣深*城鎮職工養老保險密度 -0.035 (0.072)北上廣深*戶籍人口占比 0.291*(0.168)戶籍人口占比 0.007 0.004 0.004 (0.036)(0.037)(0.037)平均工資同比 0.004 0.004 0.003 (0.045)(0.045)(0.045)房價 2.833*2.736*2.374 (1.529

39、)(1.492)(1.567)常住人口城鎮化率-0.083-0.078-0.074 (0.291)(0.292)(0.294)城市、年份固定效應 是 是 是 觀測值 1,344 1,344 1,344 Adjusted R2 0.179 0.178 0.178 注：括號中為標準誤，*、*、*分別表示在 1%、5%、10%的水平上顯著。數據來源：Wind，城市統計年鑒，國投證券證券研究所測算 國投證券宏觀主題報告 國投證券宏觀主題報告 第 18 頁，共 24 頁 2025 年 2 月 最后，我們驗證社會保障提振居民消費的渠道。我們用消費支出占可支配收入的比重的變化來度量消費傾向的變化，如表 4第

40、（1）-（3）列所示，城鎮職工養老保險密度的增加能夠顯著提升居民消費傾向，與大城市、北上廣深虛擬變量交互項依然不顯著，說明這一影響渠道在不同城市間沒有明顯差異。在第（4）列中，我們將消費傾向的變化作為控制變量加入，此時城鎮職工養老保險密度的系數變得不顯著，即說明社保水平的提升能夠通過改善居民消費傾向來提振消費。表 4 社會保障提振消費的渠道緩解預防性儲蓄動機 (1)(2)(3)(4)變量 消費傾向 消費傾向 消費傾向 人均消費同比 戶籍人口占比 0.018 0.018 0.018-0.021 (0.014)(0.014)(0.014)(0.019)城鎮職工養老保險密度 0.067*0.074*

41、0.066*0.027 (0.026)(0.029)(0.027)(0.036)大城市*城鎮職工養老保險密度 -0.060 (0.045)北上廣深*城鎮職工養老保險密度 0.026 (0.035)消費傾向 1.478*(0.540)房價 0.991 0.996 0.990 1.368 (0.649)(0.650)(0.647)(0.963)常住人口城鎮化率 0.053 0.054 0.053-0.162 (0.106)(0.106)(0.106)(0.187)平均工資同比-0.371*-0.371*-0.371*0.553*(0.071)(0.071)(0.071)(0.113)城市、年份固定

42、效應 是 是 是 是 觀測值 1,344 1,344 1,344 1,344 Adjusted R2 0.219 0.218 0.218 0.550 注：括號中為標準誤，*、*、*分別表示在 1%、5%、10%的水平上顯著。數據來源：Wind，城市統計年鑒，國投證券證券研究所測算 五、基于面板回歸結果的消費測算五、基于面板回歸結果的消費測算 1、一線城市戶籍制度改革成本收益估計、一線城市戶籍制度改革成本收益估計 國投證券宏觀主題報告 國投證券宏觀主題報告 第 19 頁，共 24 頁 2025 年 2 月 考慮到過往戶籍化門檻較高，以下估計主要針對教育程度較高、就業質量較高的群體。消費端，根據表

43、 1 回歸，戶籍人口平均每增加 10%可帶來人均消費支出同比2.9 個百分點的提升。這一提升幅度對應于 2019 年社會消費品零售總額提升 1,439億元。成本端，2019 年常住人口合計 8,121萬人，人均民生類公共服務支出（教育、醫療衛生與計劃生育、社會保障與就業、住房保障四類財政支出）為9,849元/人。根據圖 7 中的回歸結果，戶籍人口平均每增加 10%對應人均民生類公共服務支出提升 9.3%，與 2019 年人口、財政支出基數相乘得到此類支出增加約 752 億元。與成本端合并來看，北上廣深人口戶籍化對消費的乘數約為 1.9。然而，工作人群的戶籍化往往伴隨著子女、老人的隨遷，這一估計

44、未將遷出地消費的下降計算在內，因而為上限?？紤]到遷出地消費水平普遍低于北上廣深，而上述乘數估計遠高于 1，預計實際乘數也將顯著高于 1。2、中小城市公共服務均等化成本收益估計、中小城市公共服務均等化成本收益估計 如下圖所示，全國層面而言，教育、醫療、就業和住房保障四個領域的公共服務支出水平大幅低于北上廣深地區，提升空間巨大。根據表 2 中估計，2011-2019年此類公共服務支出每提升 10%，將拉動人均消費同比增加 1.4 個百分點。經分組檢驗，與全國相比，這一彈性在省會城市和北上廣深外的大城市沒有顯著差異。全國來看，2019 年此類公共服務人均支出約 6,187 元/人，提升 619元/人

45、對應人均消費增加 405 元，乘數約為 0.65；省會城市來看，這一乘數約為 1.1。若以 2023年全國民生類支出水平計算，10%的提升幅度對應財政資金約 1.1 萬億元。國投證券宏觀主題報告 國投證券宏觀主題報告 第 20 頁，共 24 頁 2025 年 2 月 圖18：民生類公共服務人均支出，元/年 數據來源：使用常住人口加權，Wind，國投證券證券研究所 這一結果較為符合經濟學直覺。全國層面而言，許多欠發達地區依賴于區域間的轉移支付來滿足上述民生類支出，居民消費甚至低于此類支出。對于這些地區而言，消費的提升依賴于其他條件的改善，如更完善的基礎設施、更有利的營商環境等等。但即便在這種情況

46、下，考慮到居民儲蓄率在 45%左右，65%的乘數已高于居民 55%的消費傾向。省會城市層面而言，在人口素質相對更高、流動人口占比更高的情況下，公共服務的提升往往能夠有效放松預算約束、拉動消費，此時公共服務支出乘數高于 1。六、總結六、總結 改革開放以來，我國在市場化與城鎮化方面取得了矚目進展，然而公共服務與社會保障依然存在明顯的城鄉分割、“城城”分割。以北上廣深為代表的發達城市為居民提供了更為豐富、優質的公共服務，但這些服務往往與戶籍深度綁定。雖然 2014年后大城市落戶限制逐步放開，但依然存在大量常住人口無法享受與戶籍0.02,000.04,000.06,000.08,000.010,000

47、.012,000.014,000.02015/122016/122017/122018/122019/122020/122021/122022/122023/12民生類公共服務人均支出-全國北上廣深 國投證券宏觀主題報告 國投證券宏觀主題報告 第 21 頁，共 24 頁 2025 年 2 月 人口均等的公共服務，從而抑制了居民消費、阻礙了長期生活規劃。對于大城市而言，戶籍化程度的加深顯著提升了居民消費水平，但這一效果依賴于社會保障水平的同步提升。因此，部分高質量就業人群因戶籍制度放開而改善了消費，社會保障覆蓋不足的農民工群體則依然存在較高的預防性儲蓄。經回歸測算，剝離社會保障影響后，戶籍本身對

48、于消費的提振作用主要集中于北上廣深四個一線城市。平均而言，戶籍人口占比每提升 10%，人均消費同比將提升 2.9個百分點。社會保障本身對消費的拉動作用則顯著存在于全部樣本城市，養老保險密度每提升 10%，人均消費同比將提升 1.26 個百分點。戶籍化改革與公共服務支出的成本收益在不同城市中具有明顯異質性。對于一線城市而言，公共服務支出對消費的拉動乘數高達 1.9，剔除轉移支付的估計也顯著高于 1。對于省會城市而言，這一乘數約為 1.1；對于全國而言，這一乘數約為0.65，雖小于 1 但高于目前居民消費傾向中樞（55%）。因此，加快戶籍制度改革與提升公共服務水平對于擴大內需具有重要意義。對于一線

49、城市而言，由于戶籍與公共服務深度綁定，落戶政策的進一步放開和公共服務與戶籍的逐步解綁均能夠顯著提振居民消費。對于其他城市而言，提升公共服務水平、吸引人才流入、穩定常住人口需求則至關重要。城鄉、“城城”公共服務差異的收窄有利于釋放常住地居民需求，從而與人才引進形成正向循環反饋，促進區域間平衡發展。與此同時，生活安全感的提升有助于居民制定長遠計劃、穩定長期需求，因而改善企業經營質量、提升社會保障的密度與深度也是改善居民長期消費及預期的重要條件。國投證券宏觀主題報告 國投證券宏觀主題報告 第 22 頁，共 24 頁 2025 年 2 月 參考文獻：1程郁,趙俊超,殷浩棟,等.分層次推進農民工市民化破

50、解“愿落不能落、能落不愿落”的兩難困境J.管理世界,2022,38(04):57-64+81+65.2張吉鵬,陳翥.戶籍制度改革與城市落戶門檻的量化分析：19962024J.經濟學(季刊),2024,24(06):1781-1797 國投證券宏觀主題報告 國投證券宏觀主題報告 第 23 頁，共 24 頁 2025 年 2 月 團隊成員介紹團隊成員介紹 袁方，宏觀團隊負責人，中央財經大學經濟學學士，北京大學光華管理學院金融學碩士，曾在國家外匯管理局中央外匯業務中心工作兩年。2018 年 7 月加入國投證券證券研究所。魏薇，宏觀團隊分析師助理，北京師范大學數學學士，英國帝國理工學院理學碩士，北京大

51、學國家發展研究院金融學博士。2023 年 7 月加入國投證券證券研究所。分析師聲明分析師聲明 本報告署名分析師聲明，本人具有中國證券業協會授予的證券投資咨詢執業資格，勤勉盡責、誠實守信。本人對本報告的內容和觀點負責，保證信息來源合法合規、研究方法專業審慎、研究觀點獨立公正、分析結論具有合理依據，特此聲明。本公司具備證券投資咨詢業務資格的說明本公司具備證券投資咨詢業務資格的說明 國投證券股份有限公司（以下簡稱“本公司”）經中國證券監督管理委員會核準，取得證券投資咨詢業務許可。本公司及其投資咨詢人員可以為證券投資人或客戶提供證券投資分析、預測或者建議等直接或間接的有償咨詢服務。發布證券研究報告，是

52、證券投資咨詢業務的一種基本形式，本公司可以對證券及證券相關產品的價值、市場走勢或者相關影響因素進行分析，形成證券估值、投資評級等投資分析意見，制作證券研究報告，并向本公司的客戶發布。國投證券宏觀主題報告 國投證券宏觀主題報告 第 24 頁，共 24 頁 2025 年 2 月 免責聲明免責聲明 。本公司不會因為任何機構或個人接收到本報告而視其為本公司的當然客戶。本報告基于已公開的資料或信息撰寫，但本公司不保證該等信息及資料的完整性、準確性。本報告所載的信息、資料、建議及推測僅反映本公司于本報告發布當日的判斷，本報告中的證券或投資標的價格、價值及投資帶來的收入可能會波動。在不同時期，本公司可能撰寫

53、并發布與本報告所載資料、建議及推測不一致的報告。本公司不保證本報告所含信息及資料保持在最新狀態，本公司將隨時補充、更新和修訂有關信息及資料，但不保證及時公開發布。同時，本公司有權對本報告所含信息在不發出通知的情形下做出修改，投資者應當自行關注相應的更新或修改。任何有關本報告的摘要或節選都不代表本報告正式完整的觀點，一切須以本公司向客戶發布的本報告完整版本為準，如有需要，客戶可以向本公司投資顧問進一步咨詢。在法律許可的情況下，本公司及所屬關聯機構可能會持有報告中提到的公司所發行的證券或期權并進行證券或期權交易，也可能為這些公司提供或者爭取提供投資銀行、財務顧問或者金融產品等相關服務，提請客戶充分

54、注意?？蛻舨粦獙⒈緢蟾鏋樽鞒銎渫顿Y決策的惟一參考因素，亦不應認為本報告可以取代客戶自身的投資判斷與決策。在任何情況下，本報告中的信息或所表述的意見均不構成對任何人的投資建議，無論是否已經明示或暗示，本報告不能作為道義的、責任的和法律的依據或者憑證。在任何情況下，本公司亦不對任何人因使用本報告中的任何內容所引致的任何損失負任何責任。本報告版權僅為本公司所有，未經事先書面許可，任何機構和個人不得以任何形式翻版、復制、發表、轉發或引用本報告的任何部分。如征得本公司同意進行引用、刊發的，需在允許的范圍內使用，并注明出處為“國投證券股份有限公司證券研究所”，且不得對本報告進行任何有悖原意的引用、刪節和修

55、改。本報告的估值結果和分析結論是基于所預定的假設，并采用適當的估值方法和模型得出的，由于假設、估值方法和模型均存在一定的局限性，估值結果和分析結論也存在局限性，請謹慎使用。國投證券股份有限公司對本聲明條款具有惟一修改權和最終解釋權。國投證券證券研究所國投證券證券研究所 深圳市深圳市 地地 址：址：深圳市福田區福華一路深圳市福田區福華一路 119 號安信金融大廈號安信金融大廈 33 層層 郵郵 編：編：518046 上海市上海市 地地 址：址：上海市虹口區楊樹浦路上海市虹口區楊樹浦路168號國投大廈號國投大廈28層層 郵郵 編：編：200082 北京市北京市 地地 址：址：北京市西城區阜成門北大街北京市西城區阜成門北大街 2 號樓國投金融大廈號樓國投金融大廈 15 層層 郵郵 編：編：100034