城乡二元结构体制下人口年龄结构的储蓄效应研究

徐延明

一、引言

自改革开放以来，中国经济持续高速发展，在演绎 “中国式增长奇迹”的同时，呈现出 “高储蓄、低消费”的显著特征。如图1所示，无论是国民储蓄占GNI比重 （从宏观角度考察储蓄率）还是全国居民人均储蓄率 （从微观角度考察储蓄率），都呈现持续走高的趋势，被称为 “中国式高储蓄率困境”。国内外学术界就此问题从不同角度进行了分析，比如预防性储蓄［1－3］、中国人勤俭节约的传统生活习惯［4－6］、 流动性约束和收入不确定性［7－8］以及收入不平等［9－10］，这些研究为我们理解中国的高储蓄率现象提供了不同的视角。而根据生命周期假说，为了实现整个生命周期的效用最大化，代表性个体会根据总的预期收入，利用储蓄平滑各个时期的消费水平。在少儿期和老年期内消费会超过收入，处于负储蓄状态，而在成年期内由于收入水平较高，进行储蓄积累以偿还年轻时欠下的债务和积攒养老储蓄。［11］从微观的个人储蓄层面推广到宏观的社会储蓄层面：如果全社会的少儿人口或老年人口所占比重上升，则全社会的消费倾向会提高、储蓄率下降；如果全社会处于劳动年龄阶段的人口所占比重增大，则全社会的储蓄倾向将会上升。鉴于此，人口年龄结构变化很可能是中国持续高储蓄率的重要原因。

图1 1990—2014年国民储蓄占GNI比重、全国居民人均储蓄率、城镇居民人均储蓄率和农村居民人均储蓄率变化

事实上，中国式高储蓄率困境确实是在人口年龄结构转型过程中形成的。如图2所示，自20世纪90年代以来，我国的少儿抚养比逐年下降，而老年抚养比却不断上升，人口年龄结构呈现出 “少子化”①根据人口统计标准，0～14岁人口占比15%～18%为严重 “少子化”，15%以内为 “超少子化”。而2010年第六次人口普查数据显示：我国0～14岁人口总数为2.22亿，占我国人口比重16.60%，已经步入 “少子化”社会。和“老龄化”②根据国家统计局发布的2010年第六次全国人口普查主要数据公报 （第1号）显示，我国60岁及以上人口占总人口比重为13.26%；65岁及以上人口比重为8.87%。而国际上以65岁以上人口比重达到7%作为进入老龄化社会的标准。的新特征。

图2 1990—2014年中国人口抚养比、城镇人口抚养比和农村人口抚养比变化

本文的出发点在于，虽然全国居民人均储蓄率呈现出持续走高的趋势，但在我国城乡二元结构体制下，城镇居民人均储蓄率和农村居民人均储蓄率却呈现出截然不同的变化趋势：城镇居民人均储蓄率持续走高，而农村居民人均储蓄率却稳中有降 （见图1）。而由图2可知：无论是在城镇地区还是农村地区，少儿抚养比均呈现大幅下降趋势，老年抚养比均呈现持续上升趋势。在城乡人口年龄结构变化趋势相一致的背景下，城镇居民人均储蓄率和农村居民人均储蓄率却表现出截然相反的走势，这是否意味着在我国城乡二元结构体制下人口年龄结构的储蓄效应存在城乡差异呢？或者说人口年龄结构变化对城乡居民储蓄率的影响存在效应差异呢？这一问题在当前尚未引起学界的足够关注。本文试图结合我国经验数据深入探讨人口年龄结构储蓄效应的城乡差异，并对其效应差异进行对比分析，以便根据城镇地区和农村地区的民情差异，采取 “因地制宜”的策略，分别提出提高城乡居民消费率、释放高储蓄的有力举措，对于如何走出“高储蓄率困境”极具现实意义。

二、文献回顾

虽然探讨人口年龄结构变化与中国居民储蓄率相关关系的文献越来越丰富［12－19］，但鲜有文献对比分析人口年龄结构变化影响中国城乡居民储蓄率的效应差异。目前关于人口年龄结构变化影响中国城乡居民储蓄率的文献主要分为三类：第一，人口年龄结构与中国城镇居民储蓄率的关系 （Chamon和 Prasad，2008［20］）；第二，人口年龄结构与中国农村居民储蓄率的关系 （胡士华等， 2010［21］； 谢勇， 2011［22］）；第三，人口年龄结构与中国城乡居民储蓄率的关系（王麒麟和赖小琼2012［23］； 刘华， 2015［24］）。 此三类中，第一类和第二类都只是分别以中国城镇居民和农村居民为研究对象，并没有对比分析人口年龄结构变化影响城乡储蓄率的效应差异。第三类文献虽有涉及， 但王麒麟 （2012）［23］、 刘华 （2015）［24］在探讨人口年龄结构与城乡储蓄率之间的关系时存在以下问题：第一，在计量模型中没有引入被解释变量的滞后项，设定模型时均忽略了当期消费行为 （或者储蓄行为）受前期消费行为 （或者储蓄行为）影响的客观事实，这与相对收入假说①相对收入假说指出消费者的消费支出不仅受自己目前收入的影响，而且也受到自己过去收入和消费水平的影响，特别是过去 “高峰”时期的收入和消费水平的影响。相悖，模型设定偏误会使得估计结果与真实情况有所偏差。第二，所选取的控制变量并不是可度量的城乡差异指标，不能直接地为城乡居民储蓄率所存在的差异找到根源。第三，都没有对实证结果进行稳健性检验，其估计结果的可靠性值得商榷。第四，在研究人口年龄结构对居民储蓄率影响的偏效应②此处的偏效应是指若人均收入增长率不同，那么人口年龄结构对储蓄率的影响程度也不同，即人口年龄结构对储蓄的影响在一定程度上依赖于人均收入的增长。时，王麒麟 （2012）［23］分为东、中、西三个地区的做法存在主观偏误，而刘华（2015）［24］没有进行相应的探讨。第五，均没有测算人口年龄结构变化对城乡储蓄率变化的解释力度，因而文章说服力比较有限。

基于此，本文的不同之处在于： （1）基于当期消费行为 （或者储蓄行为）受前期消费行为 （或者储蓄行为）影响的客观事实，设立了动态面板模型，被解释变量滞后项的引入既可以在一定程度上缓解遗漏变量的问题， 又恰好与 Duesenberry （1949）［25］提出的相对收入假说相一致。并且，采用剔除离群值和替换核心变量两种方法进行了稳健性检验，稳健的检验结果大大增加了文章结论的可靠性和说服力。（2）分别建立了以城镇居民储蓄率和农村居民储蓄率为被解释变量的回归方程，并且基于数据的可得性，选取的都是可度量的城乡差异指标为解释变量，便于更直接地为城乡居民储蓄率所存在的差异找到根源。（3）以往的文献在研究人口年龄结构对居民储蓄率影响的偏效应时，均采用了两种方法：引入人口抚养比与居民收入增长率的交互项或者分为东、中、西三个地区。而本文突破性地采用了门槛回归的方法来探讨在不同水平的收入增长率下人口年龄结构影响城乡居民储蓄率的偏效应或者效应差异。与引入人口抚养比与居民收入增长率的交互项相比，门槛回归能够在一定程度上避免共线性问题；与分为东、中、西三个地区相比，门槛回归能够有效地防止主观偏误，因而其估计结果更加准确可靠。 （4）本文测算了城乡二元结构体制下人口年龄结构的储蓄效应差异：城镇人口抚养比变化能解释其储蓄率上升的9.2%，而农村老年抚养比变化能解释其储蓄率下降的85%。

三、理论模型

（一）代表性个体储蓄行为模型

假定代表性个体的生命周期主要分为三个不同阶段：i＝{1，2，3}，i＝1表示代表性个体处于少年期阶段，i＝2表示处于成年期阶段，i＝3表示处于老年期阶段，并对其作如下假定：

1.代表性个体的生育行为只会发生在第二阶段（成年期），若此阶段代表性个体需要抚养yd名处于少年期的子女、赡养od名处于老年期的老人，则少年抚养比和老年抚养比分别为yd和od。

2.当代表性个体处于第二阶段 （成年期），他被赋予1单位的劳动并用于工作，其在t期的工资ωt主要有四种去向：抚养孩子的支出、赡养老人的支出自己的消费支出和养老储蓄st。其中为代表性个体的子女 （处于第一阶段即少年期）的全部消费支出，即其消费支出完全来源于父母。而代表老年人的消费总支出，处于第二阶段的代表性个体为其提供的赡养费用所占比重为γ。t期利率水平为rt。

3.当代表性个体处于第三阶段 （老年期），由于其不再工作，进而没有工资收入，因而没有了储蓄的习惯。其在第三阶段的消费支出为源于第二阶段的储蓄和来自子女的赡养费。

基于假设1～3可得：

在第二阶段，代表性个体的预算约束为

代表性个体在第三阶段的预算约束为

代表性个体跨期约束条件为

基于尊老爱幼的优良传统，我们假定处于第二阶段的代表性个体分别从抚养子女和赡养父母的消费支出中间接获取效用，从而采用效用函数

其中，φ和ϕ分别表示从抚养子女和赡养老人的消费支出中间接获取效用的贴现率；β为贴现因子；三者取值均介于0和1之间。假定消费者效用函数为

给定约束条件下，代表性个体追求效用最大化，即

求得各时期的最优消费为：

将式 （8）、 （9）、 （10） 代入式 （3） 可得

把式 （11） 代入式 （10）、再代入式 （2） 可得

（二）一国储蓄率模型

假定代表性个体所在国家具有以下特征：

1.该经济体对外开放，资本和商品自由流动，国内利率水平rt等于当期国际利率水平r∗。

2.该经济体的生产函数为C－D形式：Yt＝其中，α介于 0和1之间，K为资本存量，Lw为参加工作的成年期劳动人口数量，劳动回报率为ωt，A代表技术水平，且增长率为g。

由对代表性个体所在经济体的特征假设1和假设2可得企业利润函数πt的表达式为

求得企业利润最大化时各要素的价格为：

由式 （14）可以求得

将式 （16） 代入式 （15）可得

将式 （16）代入C－D函数可得

鉴于只有处于成年期的代表性个体才有储蓄行为，将式 （17）代入式 （12），然后乘以成年期人口总数，再除以该经济体的总产出，便可求得该国储蓄率

不难验证：

依据式 （20）和式 （21），鉴于一国储蓄率对少儿抚养比或老年抚养比的一阶导数值均小于零，我们提出以下假说：

假说1：少儿抚养比对居民储蓄率产生负效应。

假说2：老年抚养比对居民储蓄率产生负效应。

四、实证分析及稳健性检验

（一）设定模型

由理论模型的推导过程可知，人口年龄结构变化对储蓄率变化具有显著影响。鉴于此，从两方面选取解释变量：一方面，人口年龄结构的指标用少儿抚养比和老年抚养比来衡量；另一方面，依据理论模型的推导过程、数据可得性和前人研究，选取人均实际收入及其增长率、通货膨胀率和实际利率作为控制变量。

本文对内生性问题尤为重视：一是联立性偏误。居民储蓄率受到人均实际收入、通货膨胀率、实际利率等因素的影响，与此同时，储蓄率可能对人均实际收入、实际利率等因素的变化都具有一定的影响作用。二是遗漏变量偏差。受限于数据的可得性①由于本文所选取的是每个省份城镇和农村两种地域的数据分别做回归，选取的都是可度量的城乡差异指标为解释变量，便于直接地为城乡居民消费率所存在的差异找到根源。因此，公共服务和社会保障这种变量只能找到样本内每个省份的数据，但是找不到该省份城镇地区和农村地区的数据。，公共服务、社会保障等宏观经济政策对储蓄率影响不能在回归方程中加以控制，如果这些被归入到误差项中的遗漏变量和其他解释变量存在相关性，将会导致内生性问题。因此，我们在回归方程中引入了储蓄率的滞后项②根据对模型样本残差序列的相关性检验可知，应该选取两阶滞后。，被解释变量滞后项的引入可以在一定程度上缓解遗漏变量的问题。而储蓄率滞后项的引入也恰好与 Duesenberry （1949）［25］提出的相对收入假说相一致③该假说认为当期的消费行为受过去的消费行为即滞后期消费行为的影响，又称为消费习惯的 “棘轮效应”，而储蓄作为消费的对立面，也必然会受到其滞后期储蓄行为的影响。。

综上所述，本文设定的检验模型为：

鉴于城乡二元结构体制下城镇和农村的地区异质性，本文分别设定城镇、农村的面板数据模型如下：

城镇地区设定模型一：

农村地区设定模型二：

其中，t表示样本中每个地区的观测年份，i代表样本中的被观测地区，本文中t＝2000，2001，…，2014；i＝1，2，3， …，27。SR表示储蓄率，YD表示少儿抚养比，OD表示老年抚养比，RINC表示人均实际收入，RRINC表示人均实际收入增长率，INF表示通货膨胀率，I表示实际利率，带有＿URBAN的变量代表该变量来自城镇地区，带有＿RURAL的变量代表该变量来自农村地区，ui为地区效应，εt i代表随机扰动项。

（二）变量的计算依据和数据的统计性描述

本文所采用的样本为中国27个省份2000—2014年的平衡面板数据，四个直辖市北京、天津、上海和重庆的农村居民消费价格指数完全缺失，所以被研究样本剔除。城乡人口抚养比数据来源于2001—2006年的 《中国人口统计年鉴》和2007—2015年 《中国人口和就业统计年鉴》，名义利率来源于世界银行数据库，其他数据来源于国家统计局和国泰君安数据库。各变量的计算依据和统计性描述如表1所示。

表1 分地区各变量的计算依据和统计性描述

（三）实证检验

动态面板数据模型的估计方法主要是DIF-GMM和SYS-GMM估计法。由于SYS-GMM将差分GMM与水平GMM结合在一起，在保证统计量一致性的同时提高了工具变量的估计效率，因而SYS-GMM通常而言具有更高的估计效率［26－27］，所以我们采用SYS-GMM进行估计。为了检验估计结果的稳健性，我们首先只对核心解释变量进行回归 （见表2第 （1）列和第 （6） 列），然后逐一加入控制变量以验证估计结果的稳健性 （见表2第 （2）～（5） 和 （7）～（10） 列）， 第 （5） 列和第（10）列即是对模型一和模型二的最终估计结果。样本残差序列的相关性检验显示，原模型的误差项不存在序列相关①由于经过了差分转换，所以残差项必定存在一阶序列相关，但不存在二阶序列相关，则不能拒绝原模型不存在序列相关性的原假设。。Sargan检验显示，工具变量集是联合有效 的。Wald检验显示，模型整体而言非常显著。

表2 SYS-GMM估计结果

根据表2的估计结果，实证分析结论如下：

1.在城镇地区，少儿抚养比对储蓄率具有显著的负效应，而老年抚养比却对储蓄率产生显著的正向影响，这一估计结果映射出一个事实：虽然 “尊老爱幼”是中华民族的传统美德，但在我国城镇地区，“爱幼”可能更加备受青睐。因为按照生命周期消费理论，少儿人口和老年人口属于纯消费者，当两者所占比例较高时，该地区的整体消费倾向会比较高，因而储蓄率较低，即无论是少儿抚养比还是老年抚养比都与居民储蓄率呈负相关关系。但是，本文的估计结果表明，只有少儿人口促进了消费率，映射出对“爱幼”的重视。至于老年抚养比对储蓄率所产生的正向影响，主要原因包括：一是子女效应导致了遗赠性储蓄的增长，拉高了储蓄率。鉴于城镇地区的生活成本较高，房价和物价持续走高，在养老金比较充裕②《中国老年社会追踪调查》报告显示：城市老年人有91.25%领取养老金，且71.93%的老年人最主要生活来源是养老金，像机关事业单位离退休老年人月平均养老金为3 175元。也就是说，养老金基本可以保障他们的生活。引自新华网：http：／／news.xinhuanet.com／city／2016－03／06／c＿ 128776691.htm。的背景下，城镇地区的老年人迫切希望自己的子女能够改善其生活水平，进而缩减消费增加储蓄，从而为子女遗赠财产。二是城镇老年人口固有的消费习惯是储蓄率难以下降的重要原因，回归结果也验证了这一点。本文样本期 （2000—2014）内的老年人口大多数出生于建国初期，在那个物资匮乏、生活艰难的年代出生的老年人口的消费习惯比较保守，崇尚节约。虽然拥有一定的退休金，但依旧保持着节约简朴的生活习惯，几乎不会购买任何的高档奢侈品，消费观念的落后也在一定程度上促进了储蓄率的增加。

鉴于此，本文认为，城镇地区人口年龄结构的储蓄效应能够较好地解释图1中所显示的城镇居民储蓄率的持续走高现象：一方面，计划生育这一基本国策虽然有效地控制了我国的人口增长，但是低生育率带来的城镇少儿抚养比的大幅下降在也带来了城镇居民消费倾向的下降，进而推动了城镇居民储蓄率的上升；另一方面，持续上升的城镇老年抚养比也在一定程度上促进了储蓄率的上升。经测算，城镇人口年龄结构变化能解释2000—2014年期间城镇储蓄率上升的9.2%。

2.在农村地区，少儿抚养比对储蓄率的影响并不显著，而老年抚养比对储蓄率具有显著的负效应，这一结论与生命周期消费理论也不完全吻合。少儿抚养比对储蓄率的影响并不显著，可能是由于两方面原因相互抵消造成的：一方面，少儿人口属于纯消费者，因而与储蓄率呈负相关关系；另一方面，由于农村生活环境落后且城乡差距日益增大，农村居民迫切希望自己的孩子能够改变 “面朝黄土背朝天”的命运，所以农村居民特别重视子女的教育问题，为此他们愿意省吃俭用，增加储蓄便于日后用于子女的人力资本投资，这在一定程度上又促进了农村居民的储蓄率。两种作用相互抵消，因而其影响并不显著。至于老年抚养比对储蓄率所产生的负效应，主要是由于在我国农村居民晚年的养老金收入极其单薄①《中国老年社会追踪调查》报告显示：在我国广大的农村地区，农村老年人有70.79%领取养老金，但仅有17.22%能够依靠养老金生活，月均养老金为141 元。 引自新华网： http： ／／news.xinhuanet.com／city／2016 －03 ／06／c＿ 128776691.htm。，老年人口所占比重的上升必然引起该地区储蓄率的下降。

鉴于此，本文同样认为，农村地区人口年龄结构的储蓄效应能够较好地解释图1中所显示的农村居民储蓄率的稳中有降现象，主要是由于持续上升的农村老年抚养比导致了储蓄率的下降。经测算，农村老年抚养比的变化能够解释2000—2014年期间农村储蓄率下降的85%②农村老年抚养比对农村地区储蓄率下降的解释力度如此之大，部分原因是由于农村地区储蓄率的变化趋势是稳重有降，下降幅度较小。。

（四）门槛效应

以往的研究文献表明：人口年龄结构对居民储蓄率的影响在一定程度上依赖于人均收入的增长，即存在偏效应。这方面的研究均采用了两种方法：引入人口抚养比与人均收入增长率的交互项或者分为东、中、西三个地区。但是，这两种方法都存在一定的缺陷，具体而言，引入交叉项会带来潜在的共线性问题，而人为分组又存在主观偏误。为了有效地避免以上两个问题，本文决定采用门槛回归的方法来探讨不同人均收入增长率下人口年龄结构对居民储蓄率影响的偏效应。对于城镇地区，我们选取城镇居民人均可支配实际收入增长率 （用RRINC＿URBAN表示）作为门槛变量；对于农村地区，我们选取农村居民人均实际纯收入增长率 （用RRINC＿RURAL表示）作为门槛变量。在得到F统计量后通过各门槛自助法300次得到各门槛假定下F统计量对应的P值 （见表3）。检验结果显示：在城镇地区，少儿抚养比的影响存在双重门槛，而老年抚养比的影响均存在三重门槛；在农村地区，老年抚养比的影响也存在三重门槛。门槛估计值如表4所示，进而作如下划分：在城镇地区，少儿抚养比的影响划分为城镇低收入增长率地区（RRINC＿URBAN≤6.55）、城镇中等收入增长率地区 （6.55＜RRINC＿URBAN≤7.56）和城镇高收入增长率地区 （RRINC＿URBAN＞7.56）三类不同地区，老年抚养比的影响划分为城镇低收入增长率地区（RRINC＿URBAN≤5.30）、城镇较低收入增长率地区 （5.30＜RRINC＿URBAN≤6.31）、城镇较高收入增长率地区 （6.31＜RRINC＿URBAN≤12.62）和城镇高收入增长率地区 （RRINC＿URBAN＞12.62）四类不同地区；在农村地区，老年抚养比的影响划分为农村低收入增长率地区 （RRINC＿RURAL≤5.34）、农村较低收入增长率地区 （5.34＜RRINC＿RURAL≤9.63）、农村较高收入增长率地区 （9.63＜RRINC＿RURAL≤12.54）和农村高收入增长率地区（RRINC＿RURAL＞12.54）四类不同的地区。

表3 门槛个数检验

表4 门槛估计值和置信区间

门槛回归结果如表5第 （11）～（13）列所示。第 （11）和 （12）列的回归结果表明：在城镇地区，随着收入增长率的不断上升，少儿抚养比对储蓄率的负效应越来越弱，这一结果充分验证了凯恩斯提出的边际消费倾向递减规律。而老年抚养比对储蓄率的正向影响却呈现倒U型关系，可能的解释是：在城镇地区，随着收入增长率逐步提高，老年人口进行遗赠性储蓄的能力随之增加 （低收入增长率地区、较低收入增长率地区和较高收入增长率地区估计结果的系数和T值依次增大）。在高收入增长率地区的统计显著性略有下降 （P值＝0.166），可能是因为高收入增长率地区经济发展形势积极向好，因而老年人口对其子女未来的收入状况相对乐观，部分老年人口进行遗赠性储蓄的动机减小，反而更加注重其自身的生活质量和消费，所以统计显著性略有下降。第 （13）列的回归结果表明：在农村地区，随着收入增长率的逐步提高，老年抚养比对储蓄率负效应也呈现倒U型关系。本文给出的解释是：在低收入增长率和较低收入增长率地区的落后农村地区，由于经济条件的客观限制，收入非常有限，老年抚养比对储蓄率负效应十分显著 （在1%水平上显著）；而在较高收入增长率和高收入增长率的农村地区，老年抚养比对储蓄率负效应逐步减弱 （在5%水平上显著，回归系数也相应减小），与边际消费倾向递减规律相吻合。

表5 门槛效应回归结果

（五）稳健性检验

为了进一步考察估计结果的稳健性，本文采取如下两种方法：其一，剔除极端值。具体做法为：对于城镇地区，对模型 （5）中的城镇少儿抚养比和城镇老年抚养比依次进行缩尾处理①具体而言，将落于 （5%，95%）之外的观察值分别替换为5%和95%分位上的数值。，重新回归得到模型（14）和 （15）；对于农村地区，采用同样的方法，对模型 （10）重新回归得到模型 （17）和 （18）。其二，替换指标法。对于城镇地区，采用城镇0～14岁少儿人口数占总人口比重 （用YR＿URBAN表示）和城镇65岁及以上老年人口数占总人口比重（用OR＿URBAN表示）分别替换城镇少儿抚养比和城镇老年抚养比，再次回归得到模型 （16）；对于农村地区，采用同样的方法，再次回归得到模型（19）。

表6 稳健性检验

续前表

将模型 （14）、模型 （15） 和模型 （16） 依次与模型 （5）对比发现：剔除一些离群的城镇地区人口抚养比样本值或者分别用城镇少儿、老年人口数占总人口比重进行替换后，回归结果比较稳健。而将模型（17）、模型 （18） 和模型 （19） 依次与模型 （10）对比可知：剔除一些离群的农村地区人口抚养比样本值或者分别用农村少儿、老年人口数占总人口比重进行替换后，各变量的符号和显著性比较一致，检验结果比较稳健。综上所述，本文估计结果的稳健性较好。

五、结论与政策启示

本文基于城乡差异的视角，分别以城镇地区和农村地区为研究对象，设定回归方程并利用2000—2014年中国省级面板数据进行了实证分析。文章研究结论表明：在城镇地区，少儿抚养比对城镇居民储蓄率产生负效应，而老年抚养比对城镇居民储蓄率具有正向影响；在农村地区，少儿抚养比对农村居民储蓄率的影响并不显著，而老年抚养比对农村居民储蓄率产生显著的负向影响。文章结论表明：我国居民储蓄率的长期走高主要源于城镇地区居民储蓄率的不断攀升，而城镇地区居民储蓄率不断攀升的人口根源是少儿抚养比的大幅下降和老年抚养比的不断上升。基于此，本文主要的政策启示如下：

在 “单独两孩”政策效果遇冷的背景下，中共十八届五中全会指出，全面实施一对夫妇可生育两个孩子的政策。在二孩政策的新形势下，加强 “二孩政策”在城镇地区的宣传引导力度应是很有必要的。本文检验结果表明，城镇地区少儿抚养比的大幅下降是导致我国储蓄率长期走高的重要原因之一。因此，在 “二孩政策”正式颁布的新形势下，以城镇地区为重点，加强城镇地区 “二孩政策”政策的宣传和推广。同时，“二孩政策”后续也需要许多公共服务政策去衔接，精简申请 “二孩政策”准生证所需的材料和程序，提升相关部门的办事效率和服务态度，及时向群众解释解答生育政策、人口计生法律法规等知识，使广大群众真正了解全面二孩政策的实质和内涵。通过确保 “二孩政策”政策在城镇地区的政策效果，在一定程度上有助于提高城镇地区的低生育率，从而提升城镇居民持续走低的消费率、促进高储蓄率的释放。此外，在 “少子化”背景下，加强全面两孩政策的宣传力度，有利于优化人口结构，促进人口均衡发展。

［1］齐天翔.经济转轨时期的中国居民储蓄研究——兼论不确定性与居民储蓄的关系［J］.经济研究2000（9）：25－33.

［2］施建淮，朱海婷.中国城市居民预防性储蓄及预防性动机强度：1999—2003［J］.经济研究2004（10）：66－74.

［3］周绍杰.中国城市居民的预防性储蓄行为研究［J］.世界经济，2010（8）：112－122.

［4］龙志和，王晓辉，孙艳.中国城镇居民消费习惯形成实证分析［J］.经济科学，2002（6）：29－35.

［5］Chamon M， Prasad E.Why are Saving Rates of Urban Households in China Rising？ ［R］.IMF Working Paper， 145， 2008.

［6］艾春荣，汪伟.习惯偏好下的中国居民消费的过度敏感性——基于1995—2005省际动态面板数据的分析［J］.数量经济技术经济研究，2008 （11）： 98－114.

［7］万广华，张茵，牛建高.流动性约束、不确定性与中国居民消费［J］.经济研究，2001（11）：35－44.

［8］杜海韬，邓翔.流动性约束和不确定性状态下的预防性储蓄研究——中国城乡居民的消费特征分析［J］.经济学 （季刊），2005（2）：297－316.

［9］Jin Y， Li H， Wu B.Income Inequality， Status Seeking， Consumption and Saving Behavior［J］.Tsinghua University Working Paper， 2009.

［10］汪伟，郭新强.收入不平等与中国高储蓄率：基于目标性消费视角的理论与实证研究［J］.管理世界，2011（9）：7－25.

［11］Modigliani F， Brumberg R.Utility Analysis and the Consumption Function： An Interpretation of the Cross Section Data［M］.Kurihara K K.Post－Keynesian Economics.New Brunswick， NJ： Rutgers University Press.1954.

［12］Kraay A.Household Saving in China［J］.World Bank Economic Review，2000，14 （3）：545－570.

［13］Horioka C Y， Wan J.The Determinants of Household Saving in China： A Dynamic Panel Analysis of Provincial Data［R］.NBER Working Papers，12723，2006.

［14］袁志刚，宋铮.人口年龄结构、养老保险制度与最优储蓄率［J］.经济研究，2000（11）：24－32.

［15］贺菊煌.用基本的生命周期模型研究储蓄率与收入增长率的关系［J］.数量经济技术经济研究，1998（3）：33－35.

［16］李文星，徐长生，艾春荣.中国人口年龄结构与居民消费：1989—2004［J］.经济研究，2008（7）：118－128.

［17］董丽霞，赵文哲.人口结构与储蓄率：基于内生人口结构的研究［J］.金融研究，2011（3）：1－14.

［18］杨继军，张二震.人口年龄结构、养老保险制度转轨对居民储蓄率的影响［J］.中国社会科学，2013（8）：47－66.

［19］刘铠豪，刘渝琳.破解中国高储蓄率之谜——来自人口年龄结构变化的解释［J］.人口与经济，2015（3）：43－56.

［20］Chamon M， Prasad E.Why Are Saving Rates of Urban Households in China Rising？ ［R］.NBER Working Papers， 14546， 2008.

［21］胡士华，李伟毅，赵佳.我国农村居民家庭储蓄率变动的决定因素——基于1997—2006年省际Panel数据的实证研究［J］.农业技术经济， 2010 （12）： 11－17.

［22］谢勇.中国农村居民储蓄率的影响因素分析［J］.中国农村经济，2011（1）：77－87.

［23］王麒麟，赖小琼.城乡差异视角下人口年龄结构的储蓄效应［J］.中南财经政法大学学报，2012（1）：65－70.

［24］刘华.城乡差异视角下人口年龄结构对居民储蓄率的影响研究［J］.商业经济研究，2015（20）：65－68.

［25］Duesenberry J S.Income， Saving and the Theory of Consumer Behaviors［M］.Cambridge： Harvard University Press， 1949： 145 －148.

［26］Arellano M， Bover O.Another Look at the Instrumental Variable Estimation of Error-Component Models ［J］.Journal of Econometrics， 1995， 68（1）：29－51.

［27］Blundell R， Bond S.Initial Conditions and Moment Restrictions in Dynamic Panel Data Models ［J］.Journal of Econometrics， 1998， 87 （1）：115－43.