本文从文献中储蓄率-年龄曲线的形态的分歧入手,分析了这一分歧的根源,探讨了家庭结构因素对储蓄率-年龄曲线反常形态的解释。本文发现并论证教育收费改革可以解释储蓄率的正U形之谜。此外,本文还进一步考察了高校收费改革对代际流动性的影响。Modigliani＆Brumberg（1954）提出的生命周期假说认为,消费者的储蓄率-年龄曲线呈倒U形。欧美国家的不少文献都验证了生命周期假说的这一经典预测。周绍杰等（2009）利用中国城镇住户调查（UHS）数据,采用Deaton＆Paxson（1994）中的Age-Period-Cohort分解方法,发现家庭消费支出、家庭收入和家庭储蓄率均随户主年龄的增大而上升。但Chamon＆Prasad（2010）利用中国城镇住户调查数据,采用类似的分解方法,却发现家庭消费-户主年龄曲线和家庭收入-户主年龄曲线表现为倒U形,同时家庭储蓄率-户主年龄曲线表现为正U形,其特点是中年户主家庭储蓄率较低。这就产生了两个问题,为什么以上两篇论文采用类似的方法和数据,却得到了完全不一样的结果呢?为什么以上两篇论文所得到的家庭储蓄率-户主年龄曲线都不是生命周期假说所预测的倒U形呢?此外,Song＆Yang（2010）、Chamon et al.（2013）、范叙春和朱保华（2013）、Rosenzweig＆Zhang（2014）、李蕾和吴斌珍（2014）及本文第三章等陆续发现中国城镇住户调查、中国家庭收入调查（CHIPS）和中国家庭追踪调查（CFPS）等数据中,家庭储蓄率-户主年龄曲线呈现正U形,其突出特点是中年家庭的储蓄率最低。本文第二章,对以上第一个问题进行了解释,发现APC分解的共线性识别方法的不同是储蓄率-年龄形态的分歧的根源。所谓APC分解就是指将我们关注的变量（例如消费、收入和储蓄率）分解为三部分,即年龄效应（age effects）、组群效应（cohort effects）、年份效应（period or year effects）,分别跟被调查者的年龄、出生年份和调查发生的年份有关。在利用数据进行APC分解时,通常的做法是将a（age）、c（cohort）和/p/t（year）这三个分类变量分别设置一组虚拟变量,并在每组中分别去掉一个虚拟变量之后,放入研究所关心的回归方程中。由于age=year-cohort,这三组虚拟变量之间存在共线性,如果不施加约束,无法求得OLS估计量。Yang et al.（2008）提出了基于主成分回归的IE估计法,能解决这一问题。经济学文献中普遍沿用Deaton＆Paxson（1994）、Deaton（1997）中的做法,限定年份效应加总为0,且年份效应没有趋势项。周绍杰等（2009）亦是如此。Chamon＆Prasad（2010）则指出中国数据中家庭收入、消费和储蓄率都有着明显的上升趋势,即几乎所有组群的收入、消费和储蓄率都随时间快速上升,这种情况应该被认为是年份效应而非年龄效应,因此限定年份效应没有时间趋势就不符合现实情况,他们转而限定出生年份组群效应没有趋势。Heathcote et al.（2010）认为如果研究者的目的主要是得到年龄效应,与其同时把年龄、年份、出生年份三组虚拟变量都放入回归方程,不如舍弃年份和出生年份中相对不重要的一组。本文将以上四种方法用于UHS数据的分析。从这四种方法的结果来看,出现了一个规律,凡是APC分解中不控制时间趋势,得到的年龄效应一定是一条斜向上的直线,如采用限定年份效应无趋势和舍弃年份效应来解决共线性问题。如果APC分解中控制了时间趋势,那么家庭消费和家庭收入的年龄效应均是倒U形,家庭储蓄率的年龄效应则表现出中年户主最低的特点,如采用IE法、限定出生年份无趋势和舍弃出生年份效应来解决共线性问题。这就解释了周绍杰等（2009）、Chamon＆Prasad（2010）的分歧,周绍杰等（2009）的APC分解没有控制时间趋势,而是将年份效应限定为周期波动,Chamon＆Prasad（2010）则直接控制了时间趋势。本文第二章的内容,已经说明了APC分解的共线性识别方法的重要性,虽然不同的共线性识别方法会得到不同的储蓄率的生命周期形态,但识别方法本身并不能解释中年户主家庭储蓄率较低的正U形之谜。本文第三章则将APC分解运用于考察家庭结构对储蓄率的影响。基于UHS数据的分析表明,Rosenzweig＆Zhang（2014）、李蕾和吴斌珍（2014）所强调的老年长辈和成年后代的同住因素可能不是解释中年户主家庭储蓄率较低的反常现象的关键,而22岁及以下的后代数量可能更加重要;当控制22岁及以下后代数量后,所得的家庭储蓄率-户主年龄曲线接近于倒U形,而成年后代和长辈数量则没有此效果;本文这里采用了相同的共线性识别方法和相同的回归方程,相比更早期的数据,在2002至2009年UHS数据的回归中,22岁及以下后代数量的解释力更强。基于CFPS数据的分析发现,中年家庭储蓄率最低的现象在CFPS2010年至2016年数据中也得到了验证,表明这一反常现象不是短期现象;控制同住的长辈和成年后代,并不能使得该反常现象消失,这与UHS数据的发现一致;控制在校大学生人数和高中生人数,可以使得中年户主家庭储蓄率最低的反常现象基本消失;在校大学生、高中生、初中生人数及婴儿人数均对储蓄率有着显著负影响,其中在校大学生和高中生人数的回归系数绝对值最大,具有最强的解释力。在以上结果的启发下,本文仔细考察了1986年-2009年各年份UHS数据中的家庭储蓄率-户主年龄曲线。本文发现,1996年似乎是分界点,在此之前家庭储蓄率-户主年龄曲线大概呈倒U形,而在此之后城镇家庭储蓄率-户主年龄曲线开始呈现中年户主（40-45岁左右）家庭储蓄率较低的正U形,且越来越明显。结合历史背景,本文认为1994-1997年间的高校收费改革所导致的教育负担上升可能是引起家庭储蓄率-户主年龄曲线转变的重要原因。在1994年之前,中国的普通高等学校及中等专业学校有较大部分是公费培养,大部分学生不用交学费,国家还给学生发放一些生活补贴。此外,本文还发现UHS数据中,家庭的教育支出占比-户主年龄曲线呈倒U形,且该曲线随时间整体上移,这意味着教育支出对家庭储蓄率的影响是越来越大的,这也暗示教育方面的政策冲击或许能解释储蓄率的正U形之谜。本文第四章则论证,1997年左右的大中专教育收费改革,能够解释储蓄率正U形之谜。从理论上来说,在公费或者没有借贷约束的情况下,家庭的消费是平滑的,储蓄率-年龄曲线可能为倒U形;在自费且存在借贷约束的情况下,在高中和大学之前,家庭可能为教育而储蓄,高中和大学阶段,家庭面临着较高的教育支出,且孩子因读书没有全职工作的收入,家庭储蓄率可能较低;孩子毕业后,家庭收入上升,教育支出减少,家庭储蓄率可能回升;这可能造成了储蓄率-年龄曲线的正U形。基于城镇住户调查数据,本文以1997年左右的教育收费改革为准自然实验,进行了一系列双重差分估计。本文发现,1997年及以后,相对于其他家庭,有15-23岁后代的家庭,其储蓄率显著下降。动态分析则表明18-23岁后代对家庭储蓄率的负向作用在1997-2002年间迅速增强,在2002-2009年间逐渐减弱。这在一定程度上与高校生均学费负担的走势相一致。动态分析还发现,双重差分中1997年前的交叉项系数基本不显著,这也验证了双重差分估计所需要的共同趋势假设。回归分析中,得到的家庭储蓄率的年份效应从1997年起几乎是直线向上的,这意味着1997年-2009年大部分家庭都经历了储蓄率的长期上行,这正是我国储蓄率不断攀高之谜的体现。回归分析中,得到的家庭储蓄率-户主年龄曲线总体呈现倒U形,比较接近生命周期理论的预测结果。数据显示,中年家庭中15-23岁后代的数量最多,这些家庭储蓄率受到的负向冲击更大,进而可能出现储蓄率相对较低的现象。机制分析表明,有15-23岁后代的家庭,一方面因学杂费有着相对较高的消费支出,另外一方面因后代就业比例下降而有着相对较低的收入,进而导致了低储蓄率。安慰剂检验、样本微调、同住偏差分析、排除同期其他政策等研究表明,本文的结果具有较强稳健性。异质性分析显示,低收入家庭受到的负向冲击更大。本文第五章研究了高等教育学费的提高对教育代际流动性的影响。现有文献着重于分析始于1999年的高校扩招对代际流动性的影响,大多发现高校扩招并未提高反而降低了代际流动性和教育机会的公平,这些文献中有的采用对比扩招前后代际流动性的方法来研究扩招的影响,鉴于高校扩招同时伴随着学费的快速上涨,本文认为这样的估计结果可能反映了教育扩张和学费上涨的混合效应。如果扩招是在公费体制下,那么低收入家庭的子代可能不会因为高额学费而放弃或降低高等教育,扩招很可能会带来代际流动性的改善。通过构建教育的代际流动性模型,理论研究部分从借贷约束的角度分析高等教育学费提高对教育代际流动性的影响。在本文的模型中,高学历的父代,收入较高,无需借贷就可以支付高等教育学费,借贷约束并不紧,支付学费对自身的消费影响较小;低学历的父代,收入较低,仅靠自身无法支付高等教育学费,在面临借贷约束的情况下,支付学费对其自身的消费影响较大,子代可能放弃高等教育。当学费上升后,会有更多的父代借贷约束变紧,从而造成教育的代际流动性下降。实证研究部分以1986年左右的高校收费改革及资助改革为准自然实验,使用2000年的人口普查数据和中国家庭追踪调查（CFPS）数据,识别高校学费的提高对教育代际流动性的影响。通过基准回归和多个分组回归,研究发现高校收费改革所带来的家庭教育负担的上升,增强了教育的代际相关性,降低了教育的代际流动性,此效果在高收费的省份更为显著。城乡异质性分析表明,代际流动性的下降在高收费城镇地区更显著,这与收费改革的增量改革性质相符。主要实证结果在考虑了同住偏差、政府对基础教育的投入和高校录取率等因素后依然成立。