加快戶籍制度改革對(duì)擴(kuò)大內(nèi)需的影響-一個(gè)基于面板模型的定量估計(jì)

國(guó)投證券宏觀主題報(bào)告加快戶籍制度改革對(duì)擴(kuò)大內(nèi)需的影響袁方1魏薇（聯(lián)系人）2內(nèi)容提要改革開(kāi)放以來(lái)，我國(guó)在市場(chǎng)化與城鎮(zhèn)化方面會(huì)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。同比將提升2.9個(gè)百分點(diǎn)，公共服務(wù)支出對(duì)消費(fèi)的對(duì)于一線城市，落戶政策的進(jìn)一步放開(kāi)和公共服務(wù)與戶籍的逐步解綁均能顯著也是改善居民長(zhǎng)期消費(fèi)及預(yù)期的重要條件。風(fēng)險(xiǎn)提示：地緣政治風(fēng)險(xiǎn)，政策超預(yù)期，測(cè)算偏誤1宏觀分析師，yuanfang@，S1450520080004防性儲(chǔ)蓄動(dòng)機(jī)。由投資驅(qū)動(dòng)向消費(fèi)驅(qū)動(dòng)的轉(zhuǎn)型或許難以一蹴而就，但戶籍制度改革則可能通過(guò)改善消費(fèi)結(jié)構(gòu)、成為中短期內(nèi)修復(fù)消費(fèi)傾向的良方。務(wù)制度，推動(dòng)符合條件的農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口社會(huì)保險(xiǎn)、住房保障、隨遷子女義務(wù)教育等享有同遷入地戶籍人口同等權(quán)利，加快農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口市民化”。戶籍制度改革對(duì)居民消費(fèi)的提振作用幾何？背后的成本幾何？本文嘗試基于地級(jí)市層面數(shù)據(jù)與面板回歸模型對(duì)這些問(wèn)題進(jìn)行估計(jì)。一、戶籍制度下的公共服務(wù)分割推進(jìn)，城鄉(xiāng)勞動(dòng)力市場(chǎng)逐步融合，然而城鄉(xiāng)公共服務(wù)市場(chǎng)的差異依然存在，城鎮(zhèn)與城鎮(zhèn)間的公共服務(wù)市場(chǎng)差異也十分明顯。這種分割限制了非戶籍人口享受常住共資源與戶籍深度綁定的一線城市尤為明顯。接下來(lái)，我們以北上廣深四個(gè)一線城市為例進(jìn)行分析。首先觀察我國(guó)城市戶籍人口的變化趨勢(shì)。在嚴(yán)格的戶籍管理制度下，大城市戶籍人口占比由2000年戶籍限制條件也開(kāi)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。圖1：北上廣深戶籍人口趨勢(shì)，%75.02022/122021/122020/122019/122022/122021/122020/122019/122018/122017/122016/122015/122014/122013/122012/122011/122010/122009/122008/122007/122006/122005/122004/122003/122002/122001/122000/12北上廣深戶籍人口占比戶籍人口增速（右軸）4321數(shù)據(jù)來(lái)源：Wind，國(guó)投證券證券研究所戶籍人口增速的趨勢(shì)高度相關(guān)。一方面，高學(xué)歷人口更一方面，高學(xué)歷人口也傾向于流向就業(yè)機(jī)會(huì)更多、公共服務(wù)更好的大城市。圖2：北上廣深戶籍人口VS學(xué)歷結(jié)構(gòu)，%2018/122017/122016/122015/12研究生學(xué)歷人口占比：北上廣-其他省份北上廣深戶籍人口增速2018/122017/122016/122015/12研究生學(xué)歷人口占比：北上廣-其他省份北上廣深戶籍人口增速數(shù)據(jù)來(lái)源：Wind，國(guó)投證券證券研究所國(guó)投證券宏觀主題報(bào)告接下來(lái)，我們觀察一線城市的公共服務(wù)支出與全國(guó)層面的差異。北上廣深人均一般公共服務(wù)支出為2,011元/人，與全國(guó)平均的1,50服務(wù)的使用權(quán)，一線城市與全國(guó)的人均一般公共服務(wù)支出差距明顯擴(kuò)大。圖3：財(cái)政支出中的公共服務(wù)支出，元/人2,300.02,100.01,900.01,700.01,500.01,300.01,100.0900.0人均一般公共服務(wù)支出：北上廣深全國(guó)2023/122022/122021/122020/122019/122017/122016/122015/122014/122013/122012/122023/122022/122021/122020/122019/122017/122016/122015/122014/122013/122012/12數(shù)據(jù)來(lái)源：常住人口口徑，Wind，國(guó)投證券證券研究所教育資源與其他城市相比更為優(yōu)厚。然而，非戶籍人口往往難以享受當(dāng)?shù)氐慕逃Y源，尤其是京滬地區(qū)?？梢钥吹剑痪€城市與全國(guó)人均教育支出的差距也是自2015年戶籍制度放松后開(kāi)始擴(kuò)大。國(guó)投證券宏觀主題報(bào)告人均教育支出增速人均教育支出增速圖4：財(cái)政教育支出，元/人5,000.04,500.04,000.03,500.03,000.02,500.02,000.01,500.01,000.0人均教育支出：北上廣深全國(guó)2023/122022/122021/122020/122019/122018/122017/122016/122015/122014/122013/122012/122023/122022/122021/122020/122019/122018/122017/122016/122015/122014/122013/122012/12數(shù)據(jù)來(lái)源：Wind，國(guó)投證券證券研究所圖5：一線城市戶籍人口占比VS教育支出增速（2013-2019），%86420(2)y=3.72x+8.38R2=0.81P=0.00-2.5-2-1.5-1-0.500.5北上廣深戶籍人口占比變化數(shù)據(jù)來(lái)源：Wind，國(guó)投證券證券研究所人均民生支出增速人均民生支出增速圖6：財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出，元/人4,000.03,500.03,000.02,500.02,000.01,500.01,000.0500.0人均醫(yī)療衛(wèi)生支出：北上廣深全國(guó)2023/122022/122021/122020/122019/122018/122017/122016/122015/122014/122013/122012/122023/122022/122021/122020/122019/122018/122017/122016/122015/122014/122013/122012/12數(shù)據(jù)來(lái)源：Wind，國(guó)投證券證券研究所化回歸，以估算戶籍制度放開(kāi)的成本。生類公共服務(wù)支出將提升9.3%。圖7：省會(huì)城市民生類財(cái)政支出VS戶籍人口占比（2016-2019），%y=0.93x+7.16y=0.93x+7.16R2=0.07P=0.0000-12-10-8-6-4-20246戶籍人口占比變化量數(shù)據(jù)來(lái)源：長(zhǎng)春常住人口數(shù)據(jù)缺失，不包括在內(nèi)，Wind，國(guó)投證券證券研究所生領(lǐng)域?yàn)槔?，可以看到，一線城市居民在醫(yī)療保健方面的支出占總消費(fèi)支出的比醫(yī)療保健支出下降幅度比全國(guó)平均的下降幅度更大。我們將在面板回歸部分對(duì)城市公共服務(wù)支出的效果進(jìn)行更為細(xì)致的量化。圖8：居民醫(yī)療保健類消費(fèi)支出占比，%居民醫(yī)療保健類消費(fèi)占總消費(fèi)比例：北上廣深全國(guó)2022/122021/122020/122019/122017/122016/122015/122014/122022/122021/122020/122019/122017/122016/122015/122014/12數(shù)據(jù)來(lái)源：Wind，國(guó)投證券證券研究所二、社會(huì)保障水平的城鄉(xiāng)、“城城”分割農(nóng)民工。這些勞動(dòng)人口雖然由農(nóng)村遷移至城市生活，但往往難以獲得與其他城鎮(zhèn)職工相同的社會(huì)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(jù)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(fā)達(dá)地區(qū)的低質(zhì)量企業(yè)則傾向于壓縮此部分成本，職工往往需要自行繳納。儲(chǔ)蓄動(dòng)機(jī)更強(qiáng)），而是說(shuō)明對(duì)于欠發(fā)達(dá)城市居民而言，自行繳納社保占據(jù)了相當(dāng)國(guó)層面人均養(yǎng)老保險(xiǎn)繳納金額與一線城市差距擴(kuò)大，或由職工自行繳納保險(xiǎn)金額減少導(dǎo)致。圖9：城鎮(zhèn)職工養(yǎng)老保險(xiǎn)繳納金額占可支配收入比重，%2023/122022/122021/122020/122019/122018/122017/122016/122015/122014/122013/12城鎮(zhèn)職工養(yǎng)老保險(xiǎn)繳納金額占城鎮(zhèn)可支配收入比例-北上廣深全國(guó)2023/122022/122021/122020/122019/122018/122017/122016/122015/122014/122013/12城鎮(zhèn)職工養(yǎng)老保險(xiǎn)繳納金額占城鎮(zhèn)可支配收入比例-北上廣深全國(guó)數(shù)據(jù)來(lái)源：Wind，國(guó)投證券證券研究所均水平高約15%，這一差距自2011年至計(jì)的人均繳納金額來(lái)看，疫情前一線城市也略高于全國(guó)，疫情后二者差距迅速擴(kuò)大。其中，2023年北上廣深人均養(yǎng)老保險(xiǎn)繳納金額約為2.3萬(wàn)元/年，比全國(guó)平均水平的1.9萬(wàn)元/年高約25%。圖10：城鎮(zhèn)職工養(yǎng)老保險(xiǎn)密度，%75.0 -—一-—一45.0-35.0數(shù)據(jù)來(lái)源：城鎮(zhèn)職工養(yǎng)老保險(xiǎn)密度=城鎮(zhèn)職工養(yǎng)老保險(xiǎn)參保人數(shù)/常住人口數(shù)*100%，參保人包括在職職工和退休領(lǐng)取養(yǎng)老保險(xiǎn)的職工，Wind，國(guó)投證券證券研究所圖11：城鎮(zhèn)職工養(yǎng)老保險(xiǎn)人均繳納金額，元/年全國(guó)城鎮(zhèn)職工養(yǎng)老保險(xiǎn)人均繳納金額-北上廣深全國(guó)2023/122022/122021/122020/122019/122017/122016/122015/122014/122023/122022/122021/122020/122019/122017/122016/122015/122014/12數(shù)據(jù)來(lái)源：分母剔除離退休人員，Wind，國(guó)投證券證券研究所數(shù)據(jù)測(cè)算，2023年北上廣深參保人數(shù)占常住人口的比例約為66%，全國(guó)層面這一城鎮(zhèn)居民儲(chǔ)蓄率變化量城鎮(zhèn)居民儲(chǔ)蓄率變化量數(shù)值僅為40%，二者相差26%；失業(yè)保險(xiǎn)的這一差距則高達(dá)33%。預(yù)防性儲(chǔ)蓄動(dòng)機(jī)。我們將2014-2023年城鎮(zhèn)居民的儲(chǔ)蓄率變化量對(duì)養(yǎng)老保險(xiǎn)繳納4.8個(gè)百分點(diǎn)，這或許與一線城市流動(dòng)人口更多有關(guān)。圖12：全國(guó)-社保水平VS預(yù)防性儲(chǔ)蓄（2014-2023），%543y=-0.37x+y=-0.37x+0.71R2=0.45P=0.0010(3)-12-10-8-6-4-20246養(yǎng)老保險(xiǎn)繳納占可支配收入比重變化量數(shù)據(jù)來(lái)源：Wind，國(guó)投證券證券研究所城鎮(zhèn)居民儲(chǔ)蓄率變化量圖13：一線城市-社保水平VS預(yù)防性儲(chǔ)蓄（2014-2023），%城鎮(zhèn)居民儲(chǔ)蓄率變化量8y=-0.48x+1.26R2=0.48P=0.0042-10-8-6-4-202養(yǎng)老保險(xiǎn)繳納占可支配收入比重變化量數(shù)據(jù)來(lái)源：Wind，國(guó)投證券證券研究所三、兩種分割下的收支錯(cuò)配在勞動(dòng)力市場(chǎng)城鄉(xiāng)一體化基本完成、勞動(dòng)供給結(jié)構(gòu)相對(duì)穩(wěn)定的情況下，我國(guó)城鄉(xiāng)居民、大城市與小城市居民的收支錯(cuò)配更為明顯。國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)顯示，2015年以來(lái)全國(guó)居民儲(chǔ)蓄率始終穩(wěn)定在45%附近，而入戶調(diào)查數(shù)據(jù)顯示城鄉(xiāng)居民儲(chǔ)蓄率差距明顯放大。其中，2014年以來(lái)農(nóng)村居民儲(chǔ)蓄率持續(xù)下降，而城鎮(zhèn)居民儲(chǔ)蓄率持續(xù)上升。圖14：城鄉(xiāng)居民儲(chǔ)蓄率，% 儲(chǔ)蓄率：城鎮(zhèn)儲(chǔ)蓄率：農(nóng)村2023/122022/122021/122020/122019/122018/122017/122016/122015/122014/122013/122012/122011/122010/122009/122008/122007/122006/122005/122004/122003/122002/122001/122023/122022/122021/122020/122019/122018/122017/122016/122015/122014/122013/122012/122011/122010/122009/122008/122007/122006/122005/122004/122003/122002/122001/12數(shù)據(jù)來(lái)源：Wind，國(guó)投證券證券研究所這一現(xiàn)象并非由農(nóng)村居民消費(fèi)傾向更高導(dǎo)致。事實(shí)上，在2015年后的大部分時(shí)間內(nèi)，農(nóng)村地區(qū)CPI低于城市地區(qū)，即在勞動(dòng)力供給趨于穩(wěn)定后農(nóng)村的消費(fèi)需求并未顯著高于城市。2023/122022/122021/122020/122019/122018/122017/122016/122015/122014/122013/122012/122011/122010/122009/122008/122007/122006/122005/122004/122003/122002/122001/122000/12農(nóng)村CPI城市CPI2023/122022/122021/122020/122019/122018/122017/122016/122015/122014/122013/122012/122011/122010/122009/122008/122007/122006/122005/122004/122003/122002/122001/122000/12數(shù)據(jù)來(lái)源：Wind，國(guó)投證券證券研究所住地公共服務(wù)資源而增加生活成本、減少日常消費(fèi)；另一方面，在城鎮(zhèn)工作的農(nóng)村戶籍人口傾向于將收入向戶籍地轉(zhuǎn)移，以支持家庭其他成員的消費(fèi)需求。二者疊加，流動(dòng)人口收支出現(xiàn)錯(cuò)配，因而以常住口徑統(tǒng)計(jì)的儲(chǔ)蓄率裂口擴(kuò)大。到與官方數(shù)據(jù)較為接近的加權(quán)儲(chǔ)蓄率。圖16：城鄉(xiāng)儲(chǔ)蓄率調(diào)整估計(jì)，%農(nóng)村儲(chǔ)蓄率估計(jì)常住人口加權(quán)儲(chǔ)蓄率估計(jì)農(nóng)村儲(chǔ)蓄率估計(jì)常住人口加權(quán)儲(chǔ)蓄率估計(jì)2023/122022/122021/122020/122019/122018/122017/122016/122015/12國(guó)內(nèi)總儲(chǔ)蓄率（國(guó)家統(tǒng)計(jì)局）2023/122022/122021/122020/122019/122018/122017/122016/122015/12數(shù)據(jù)來(lái)源：使用常住人口加權(quán)，Wind，國(guó)投證券證券研究所3/s?id=1797640343301474107&wfr=spider&f國(guó)投證券宏觀主題報(bào)告導(dǎo)致宏觀總需求被抑制。事實(shí)上，不僅是城鄉(xiāng)間的錯(cuò)配現(xiàn)象明顯，以北上廣深為代表的超大城市的儲(chǔ)蓄率比其他城市的城鎮(zhèn)儲(chǔ)蓄率上升的斜率也更為陡峭。一方面，城鎮(zhèn)與城鎮(zhèn)間的人口遷移或許也存在上述錯(cuò)配；另一方面，疫情以來(lái)的疤痕效應(yīng)對(duì)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(chǔ)蓄率對(duì)比，%北上廣深加權(quán)儲(chǔ)蓄率其他城市城鎮(zhèn)加權(quán)儲(chǔ)蓄率2023/122022/122021/122020/122019/122017/122016/122015/122014/12 2013/122023/122022/122021/122020/122019/122017/122016/122015/122014/12 2013/12數(shù)據(jù)來(lái)源：使用常住人口加權(quán)，Wind，國(guó)投證券證券研究所四、基于2011-2019年298個(gè)地級(jí)市的面板分析1、模型設(shè)定回歸分析。一方面，這一模型能夠盡可能控制其他影響因素以驗(yàn)證上述分析一方面，我們嘗試?yán)没貧w系數(shù)估計(jì)戶籍制度全面放開(kāi)的成本收益。consumptionit=α+βRegisteredRatioit+ysecuredRatioit+xcontrolsit+δi+λt+εit國(guó)投證券宏觀主題報(bào)告右側(cè)關(guān)鍵自變量包括RregisteredRatio和SecuredRatio，分別代表給定城市、和剝離經(jīng)濟(jì)發(fā)展時(shí)間趨勢(shì)、年齡結(jié)構(gòu)的影響。δ和λ分別為城市、年份固定效應(yīng)，最后一項(xiàng)εit為隨機(jī)擾動(dòng)。進(jìn)一步地，由于大城市樣本較少無(wú)法進(jìn)行分樣本回歸，我們?cè)O(shè)置北上廣深和大城市兩種虛擬變量與關(guān)鍵自變量作交互，來(lái)檢驗(yàn)大城市與其他城市間的差異。籍化程度的影響，這里大城市取為近年來(lái)常住人口最多的十個(gè)城市，包括北上廣深、重慶、成都、蘇州、天津、西安和鄭州。2、實(shí)證結(jié)果提升對(duì)消費(fèi)的提升作用不顯著。在第（2）-（3量與戶籍人口占比交互項(xiàng)系數(shù)均顯著為正，說(shuō)明對(duì)于大城市和北上廣深而言，戶城市和北上廣深人均消費(fèi)同比將分別提升0.6度影響。此時(shí)，北上廣深虛擬變量與戶籍人口占比的交互項(xiàng)系數(shù)依然顯著，而大城市交互項(xiàng)變得不顯著。這說(shuō)明，除北上廣深外的大城市消費(fèi)的提升依賴于高學(xué)歷、社保水平高的人口的流入，戶籍本身對(duì)消費(fèi)的賦能較為有限。而對(duì)于北上廣國(guó)投證券宏觀主題報(bào)告深而言，戶籍的隱含價(jià)值十分明顯。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(fèi)同比將提升2表1戶籍化程度顯著提振大城市消費(fèi)(0.015)(0.015)0.055*(0.032)(0.015)(0.038)0.065(0.074)(0.037)(0.025)(0.168)-0.005-0.005-0.006(0.058)(0.057)(0.039)(0.039)(0.039)(0.045)(0.045)2.979**2.950**2.731*2.374(1.507)(1.497)(1.495)(1.491)(1.566)-0.080-0.075(0.235)(0.236)(0.235)(0.292)(0.293)是是是是是交互項(xiàng)系數(shù)均顯著為正，即北上廣深相對(duì)于其他城市的醫(yī)療、教育資源優(yōu)勢(shì)能夠顯著提振居民消費(fèi)，而北上廣深房地產(chǎn)獨(dú)特的投資屬性對(duì)消費(fèi)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(shù)變得不顯著，即說(shuō)明北上廣深戶籍的隱含價(jià)值被這些公共資源所解釋，亦即北上廣深國(guó)投證券宏觀主題報(bào)告戶籍化程度提振消費(fèi)的重要渠道之一是提供更好的公共服務(wù)。地級(jí)市層面數(shù)據(jù)限制，這里的公共服務(wù)支出增速僅包括醫(yī)療和教育相關(guān)的支出。同比增加1.4個(gè)百分點(diǎn)。表2戶籍化程度提振消費(fèi)的渠道——公共服務(wù)-0.002(0.032)(0.035)(0.036)(0.022)(0.057)(0.057)(0.057)(0.051)-0.008-0.050(0.150)(9.290)(0.135)(0.048)人均財(cái)政醫(yī)療支出(4.333)人均財(cái)政教育支出(4.903)3.123(2.046)(2.217)公共服務(wù)支出增速(0.054)-1.886-0.951-0.1242.709(2.317)(1.835)(1.979)(1.802)-0.005(0.048)(0.046)(0.046)(0.047)-0.070-0.012-0.065(0.315)(0.298)(0.304)(0.301)是是是是接下來(lái)我們驗(yàn)證社會(huì)保障水平對(duì)消費(fèi)的影響及其影響渠道。如表3所示，水平很大程度上取決于企業(yè)本身的經(jīng)營(yíng)質(zhì)量。表3社會(huì)保障水平普遍提振城市消費(fèi)(0.057)(0.065)-0.115(0.082)(0.060)(0.075)-0.035(0.072)(0.168)(0.036)(0.037)(0.037)(0.045)(0.045)(0.045)2.833*2.736*2.374(1.529)(1.492)(1.567)-0.083-0.078-0.074(0.291)(0.292)(0.294)是是是的比重的變化來(lái)度量消費(fèi)傾向的變化，如表4第（1老保險(xiǎn)密度的增加能夠顯著提升居民消費(fèi)傾向，與大城市、北上廣深虛擬變量交我們將消費(fèi)傾向的變化作為控制變量加入，此時(shí)城鎮(zhèn)職工養(yǎng)老保險(xiǎn)密度的系數(shù)變得不顯著，即說(shuō)明社保水平的提升能夠通過(guò)改善居民表4社會(huì)保障提振消費(fèi)的渠道——緩解預(yù)防性儲(chǔ)蓄動(dòng)機(jī)-0.021(0.014)(0.014)(0.014)(0.019)(0.026)(0.029)-0.060(0.045)(0.027)(0.036)(0.035)(0.540)(0.649)(0.650)(0.647)(0.963)-0.162(0.106)(0.106)(0.106)(0.187)-0.371***-0.371***-0.371***(0.071)(0.071)(0.071)(0.113)是是是是五、基于面板回歸結(jié)果的消費(fèi)測(cè)算億元。提升9.3%，與2019年人口、財(cái)政支出基數(shù)相乘得到此類支出增加約752億元。人群的戶籍化往往伴隨著子女、老人的隨遷，這一估計(jì)未將遷出地消費(fèi)的下降計(jì)算在內(nèi)，因而為上限?？紤]到遷出地消費(fèi)水平普遍低于北上廣深，而上述乘數(shù)估計(jì)遠(yuǎn)高于1，預(yù)計(jì)實(shí)際乘數(shù)也將顯著高于1。2、中小城市公共服務(wù)均等化成本收益估計(jì)圖18：民生類公共服務(wù)人均支出，元/年8,000.06,000.04,000.02,000.0北上廣深民生類公共服務(wù)人均支出-全國(guó)北上廣深2023/122022/122021/122020/122018/122017/122016/122023/122022/122021/122020/122018/122017/122016/12數(shù)據(jù)來(lái)源：使用常住人口加權(quán)，Wind，國(guó)投證券證券研究所的轉(zhuǎn)移支付來(lái)滿足上述民生類支出，居民消費(fèi)甚至低于此類支出。對(duì)于這些地區(qū)而言，消費(fèi)的提升依賴于其他條件的改善，如更完善的基礎(chǔ)設(shè)施、更有利的營(yíng)商于居民55%的消費(fèi)傾向。省會(huì)城市層面而言，在人口素質(zhì)相對(duì)更高、流動(dòng)人口占公共服務(wù)支出乘數(shù)高于1。六、總結(jié)為居民提供了更為豐富、優(yōu)質(zhì)的公共服務(wù)，但這些服務(wù)往往與戶籍深度綁定。雖人口均等的公共服務(wù)，從而抑制了居民消費(fèi)、阻礙了長(zhǎng)期生活規(guī)劃。賴于社會(huì)保障水平的同步提升。因此，部分高質(zhì)量就業(yè)人群因戶籍制度放開(kāi)而改善了消費(fèi)，社會(huì)保障覆蓋不足的農(nóng)民工群體則依然存在較高的預(yù)防性儲(chǔ)蓄。北上廣深四個(gè)一線城市。平均而言，戶籍人口占比每提養(yǎng)老保險(xiǎn)密度每提升10%，人均消費(fèi)同比將提升1.26個(gè)百分點(diǎn)。于一線城市而言，由于戶籍與公共服務(wù)深度綁