影响我国居民储蓄的相关因素的实证分析
【摘要】本文旨在对影响我国居民储蓄的各种因素进行实证分析。首先，我们运用了宏观经济中的理论观点来选择经济变量；进而我们建立了理论模型。然后，收集了1994年至2000年的相关的季度数据，利用EVIEWS软件对计量模型进行了参数估计和检验，并加以修正。最后，我们对所得的分析结果作了经济意义的分析，并相应提出一些政策建议。
一．问题的提出
居民储蓄的持续增长已经成为我国的重要经济现象之一。居民储蓄存款总额是我国评价经济运行情况的一个重要总量指标，它与许多宏观经济指标之间都存在着密切联系。为了解释居民储蓄变动的原因，有必要引进居民储蓄函数，从数量上分析相关变量对居民储蓄变动的影响。
二．经济理论陈述
结合我国近几年的经济发展情况，提出以下几个变量：
收入水平：收入水平是影响储蓄的主要因素之一，由于居民可支配收入数据的不可获得性，本文将国内生产总值（GDP）作为衡量居民收入水平的指标。只有收入达到一定水平之后才能进行储蓄，而且根据凯恩斯的理论，边际消费倾向是递减的，收入水平越高，边际消费倾向越低，消费越少，储蓄越多。
利率水平：利率作为消费的机会成本也会对储蓄产生影响 ，从理论上说利率水平越高，消费的机会成本就越大，居民就会压缩当前消费，增加储蓄。反之，利率水平越低，消费的机会成本就越小，当前消费就会增加，储蓄就会减少。本文采用一年期存款利率水平作为指标。
物价水平：物价水平也可以影响储蓄和消费，物价水平越高，相同消费水平所支出的货币就越多，在货币收入一定的情况下，能供储蓄的货币就越少。同时，物价水平决定了实际利率，既定的名义利率下，物价水平与实际利率负相关。
其他投资渠道的发达程度：储蓄是一种投资行为，而除了银行储蓄外还有其他投资渠道，由于数据原因，本文只将股票市值作为其他投资渠道发达程度的衡量指标
制度因素：储蓄的一个目的是为大额支出积累资金，在缺乏流动性的情况下，进行大额消费只能依赖于自我积累，比如购买汽车住房。如果无法通过信贷进行支付，当积累的货币达到相应数额前，银行存款是必然选择。而如果出现制度创新，有机构提供贷款，那么一部分储蓄就不会发生，甚至相当部分储蓄从银行提出，转化为消费支出。我国从1998年开始出现才、消费信贷，1999年3月，中国人民银行发布《关于开展个人消费信贷的指导意见》，允许所有银行开办消费信贷。由于制度性因素无法用数量描述，本文以虚拟变量形式来衡量制度因素。1999年以前取值为0，之后取值为1。
三、相关数据收集
在收入指标和数据的选择上，我们所用的数据均来源于《中国统计年鉴》 所设模型的样本容量为26个左右，对于一元回归分析计算要求和目的已经足够了
居民储蓄存款（SA）
国内生产总值（GDP） 修正后国内生产总值*
（GDP1） 一年期存款利率
（R） 各期股市市值
（S） 零售物价指数
（P）
1994:1 15157.30 8260.000 10426.00 10.98000 3800.100 20.20000
1994:2 18349.90 7979.000 8280.000 10.98000 2698.810 19.60000
1994:3 19970.20 9476.000 10313.00 10.98000 4647.410 24.60000
1994:4 21518.40 18930.40 14310.00 10.98000 3690.620 23.20000
1995:1 23762.70 9811.000 12348.00 10.98000 3806.090 18.70000
1995:2 25572.10 13054.00 13549.00 10.98000 3694.480 16.00000
1995:3 27569.70 13630.00 14742.00 10.98000 4091.360 11.40000
1995:4 29662.20 21765.50 16585.00 10.98000 3474.370 8.300000
1996:1 33296.50 13156.00 16477.00 10.98000 3598.830 7.700000
1996:2 35457.90 16600.00 17213.00 9.180000 5969.550 5.900000
1996:3 37084.90 15919.00 16994.00 7.470000 7835.330 5.000000
1996:4 38520.80 22125.00 17134.00 7.470000 9842.370 4.400000
1997:1 41566.80 14685.60 18212.00 7.470000 14072.22 1.700000
1997:2 42771.20 18494.80 19166.00 7.470000 16664.70 0.800000
1997:3 44139.50 17971.60 18904.00 7.470000 14992.14 0.000000
1997:4 46279.80 23620.00 18628.00 5.670000 17529.23 -1.200000
1998:1 48686.50 15899.40 19504.00 5.220000 18679.34 -1.200000
1998:2 49949.90 18831.60 19499.00 5.220000 21412.13 -3.000000
1998:3 51580.70 19704.40 20471.00 4.770000 20452.64 -3.300000
1998:4 53407.50 25117.50 20127.00 3.780000 19505.65 -2.700000
1999:1 57814.60 16784.00 20365.00 3.780000 20180.13 -3.200000
1999:2 59183.50 19405.00 20114.00 2.250000 30099.90 -3.400000
1999:3 59364.30 19981.00 20638.00 2.250000 29126.22 -2.800000
1999:4 59621.80 25254.00 20381.00 2.250000 26610.92 -3.000000
2000:1 62492.30 18137.00 21929.00 2.250000 36716.92 -2.100000
2000:2 61842.40 21318.00 22126.00 2.250000 40690.00 -1.400000
*GDP1为GDP采用X-11程序调整后的数据。
本文采用的是1994—2000年的季度统计数据，原因在于：（1）一些变量的数据只有20世90年代后才有，比如股票市值，我国的股票市场1990年才在上海证券交易所正式成立。（2）这里所考虑的制度因素主要是消费信贷，是在1999年以后才有。（3）用近几年的季度数据比较有助于分析近期的宏观经济现象。
四.计量经济模型的建立
结合我国近几年的经济发展特征，我国居民储蓄函数可以表示为：
SAt = f (GDPt , Rt , Pt , St , DTt , Ut )
其中, SA为居民储蓄总额, GDP为国内生产总值, P为零售物价指数, R为一年期存款利率, S为各期股市市值, DT为各期制度因素变量值, U为随机扰动项, t表示时期.
所建立模型也可以表示为:
SA t = C+β1 GDPt +β2 Rt+β3 Pt+β4 St+β5 DTt+Ut
五、模型的求解和检验
我们分别利用EVIEWS软件，用最小二乘法进行回归分析及统计检验，并对模型进行了自相关和异方差检验。
(一)运用OLS估计方法对我们的模型参数进行估计
E-VIEWS处理如下：
Dependent Variable: SA
Method: Least Squares
Date: 06/07/05 Time: 15:48
Sample(adjusted): 1994:1 2000:2
Included observations: 26 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 48524.47 6356.585 7.633732 0.0000
GDP 0.100423 0.135290 0.742282 0.4661
P -643.3431 103.8092 -6.197361 0.0000
R -1537.739 538.1588 -2.857408 0.0094
S 0.346324 0.131971 2.624252 0.0159
R-squared 0.980977 Mean dependent var 40947.05
Adjusted R-squared 0.977354 S.D. dependent var 14964.18
S.E. of regression 2251.889 Akaike info criterion 18.44797
Sum squared resid 1.06E+08 Schwarz criterion 18.68991
Log likelihood -234.8236 F-statistic 270.7389
Durbin-Watson stat 1.183910 Prob(F-statistic) 0.000000
将回归结果整理如下：
SA=48524.47+0.100423GDP-643.3431P-1537.739R+0.346324S
（6356.585）（0.135290） （103.8092） （538.1588）（0.131971）
t =(7.633732) (0.742282) (-6.197361) (-2.857408) (2.624252)
R2=0.980977 F=270.7389 DW=1.183910
（1）分析：R2=0.980977表明方程拟和度较好，F统计量也明显显著表明模型
总体是显著的。
（2） 经济意义上的检验：由 β1=0.100423，β2=-1537.739，β3=-643.3431，
β4=0.346324， 可以看出，模型符合经济意义。
（3）多重共线性检验：查表t0.05=2.045 可见P，R，S的t统计量均大于2.045，但是GDP的t 统计量小于2.045。所以推断模型中解释变量确实存在多重共线性。
进行修正检验：
在一年之内，由于季节的变动，会使某些社会经济现象（一定的时间序列）产生规律性的变化，这种规律性变化通常称之为季节变动。为更准确地反映客观经济现象的本质，必须事先对季节变动因素作一定消除和调整。 季节调整就是将一个时间序列分解成以上各部分。我国一般采用美国商业部普查局开发的为官方使用并在世界上有着广泛影响的X-11季节调整程序。
因此,将变量GDP换成用X-11修正过的GDP1,再对模型进行拟合:
Dependent Variable: SA
Method: Least Squares
Date: 06/07/05 Time: 15:48
Sample(adjusted): 1994:1 2000:2
Included observations: 26 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 34155.23 6373.466 5.358972 0.0000
GDP1 1.129684 0.316974 3.563964 0.0018
R -1927.613 431.5944 -4.466261 0.0002
P -291.6585 131.6664 -2.215133 0.0379
S 0.176028 0.113278 1.553940 0.1351
R-squared 0.987836 Mean dependent var 40947.05
Adjusted R-squared 0.985519 S.D. dependent var 14964.18
S.E. of regression 1800.752 Akaike info criterion 18.00084
Sum squared resid 68096831 Schwarz criterion 18.24278
Log likelihood -229.0109 F-statistic 426.3468
Durbin-Watson stat 1.688843 Prob(F-statistic) 0.000000
将回归结果整理如下：
SA=34155.23+1.129684GDP1-291.6585P-1927.613R+0.176028S
（6373.466）（0.316974） （131.6664） （431.5944）（0.113278）
t =(5.358972) (3.563964) (-2.215133) (-4.466261) (1.553940)
R2= 0.987836 F= 426.3468 DW=1.688843
（1）分析：R2=0.987836表明方程拟和度较好，F统计量也明显显著表明模型
总体是显著的。
（2） 经济意义上的检验：由β1=1.129684，β2=-1927.613，β3=-291.6585，
β4= 0.176028, 可以看出，模型符合经济意义。
（3）多重共线性检验：查表t0.05=2.045 可见GDP,P，R的t统计量均大于2.045. 股市市值的t检验值为1.553940,虽然没有通过显著性为5%的t检验,但对10%的显著性水平还是显著,也就是说,股市市值对居民储蓄的影响也比较显著.可见，现在不存在多重共线性！
加入虚拟变量DT
DT 1999年以前取值为0，之后取值为1。
Dependent Variable: SA
Method: Least Squares
Date: 06/07/05 Time: 15:49
Sample(adjusted): 1994:1 2000:2
Included observations: 26 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 33277.24 5343.392 6.227736 0.0000
GDP1 1.069072 0.266079 4.017881 0.0007
R -1539.936 381.6622 -4.034815 0.0006
P -416.7197 117.1442 -3.557323 0.0020
S 0.101918 0.097706 1.043106 0.3093
DT 4042.587 1281.059 3.155661 0.0050
R-squared 0.991879 Mean dependent var 40947.05
Adjusted R-squared 0.989849 S.D. dependent var 14964.18
S.E. of regression 1507.668 Akaike info criterion 17.67369
Sum squared resid 45461238 Schwarz criterion 17.96402
Log likelihood -223.7580 F-statistic 488.5661
Durbin-Watson stat 1.770988 Prob(F-statistic) 0.000000
分析：从检验结果来看,加入虚拟变量Dt后, R2 的值升高,t值升高,DW值升高,.模型拟合更好了,说明应该加入Dt.
此时的回归结果整理如下：
SA=33277.24+1.069072GDP1-416.7197P-1539.936R+0.101918S+4042.587DT
（5343.392）（0.266079） （117.1442）（381.6622）（0.097706）(1281.059)
t =(6.227736) (4.017881) (-3.557323) (-4.034815) (1.043106) (3.155661)
R2= 0.991879 F= 488.5661 DW=1.770988
（1）分析：R2=0.991879表明方程拟和度较好，F统计量也明显显著表明模型
总体是显著的。
（2） 经济意义上的检验：由 β1=1.069072，β2=-1539.936，β3=-416.7197，
β4=0.101918,β5=4042.587, 可以看出，模型符合经济意义。
（3）多重共线性检验：查表t0.05=2.045 可见GDP,P，R的t统计量均大于2.045. 股市市值的t检验值为1.043106,虽然没有通过显著性为5%的t检验,但对10%的显著性水平还是显著,也就是说,股市市值对居民储蓄的影响也比较显著.可见，现在不存在多重共线性！
异方差检验:
用ARCH检验:
ARCH Test:
F-statistic 0.000341 Probability 0.985426
Obs*R-squared 0.000371 Probability 0.984639
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 06/07/05 Time: 15:57
Sample(adjusted): 1994:2 2000:2
Included observations: 25 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 1072100. 323349.0 3.315612 0.0030
RESID^2(-1) -0.001444 0.078172 -0.018467 0.9854
R-squared 0.000015 Mean dependent var 1069484.
Adjusted R-squared -0.043463 S.D. dependent var 1422749.
S.E. of regression 1453338. Akaike info criterion 31.29324
Sum squared resid 4.86E+13 Schwarz criterion 31.39075
Log likelihood -389.1655 F-statistic 0.000341
Durbin-Watson stat 1.976997 Prob(F-statistic) 0.985426
从以上结果看Probability的值,拒绝H0犯错误概率较大,同时残差序列的系数的t值并不显著,应该接受残差序列系数为零的原假设，即为模型不存在异方差.
自相关检验:
H0：ρ＝0，即Ut不存在一阶自回归;H1：ρ≠0,即Ut 存在一阶自回归。因为
DW＝1.770988查表得，当n＝26，k＝5时dL＝0.783，dU＝1.635，4－dU＝2.365，4－dL=3.217,可见dU<DW<4－dU, 表明不存在一阶自相关.
综上所述,我们最终得到居民储蓄的模型为:
此时的回归结果整理如下：
SA=33277.24+1.069072GDP1-416.7197P-1539.936R+0.101918S+4042.587DT
（5343.392）（0.266079） （117.1442）（381.6622）（0.097706）(1281.059)
t =(6.227736) (4.017881) (-3.557323) (-4.034815) (1.043106) (3.155661)
= 0.991879 F= 488.5661 DW=1.770988
模型拟合情况图:
(
六.居民储蓄函数模型实证分析结论
实证结果表明：
收入水平对居民储蓄有明显作用，收入水平越高，居民储蓄也相对越高，两者之间是正相关关系，这与一般理论一致。1994年以来，我国居民储蓄迅速增长的根本原因就是收入水平的提高。随着中国经济的发展，居民收入还会持续增长，如果其他因素不变的话，居民储蓄仍然会有相应的增长。要抑制储蓄，刺激消费，提高居民的边际消费倾向是关键。
名义利率与居民储蓄之间存在负相关关系，名义利率的降低不但不会减少储蓄，反而会增加储蓄，这似乎是与理论矛盾的。但是考虑到近几年来我国物价水平的持续下跌，虽然中国人民银行连续下调存款利率，但是由于利率下降速度小于物价跌幅，因此用名义利率不能说明本质问题。
物价水平对居民储蓄有负面影响。物价水平提高导致居民消费支出的增加，在一定收入条件下，储蓄必然会减少。
股市市值与居民储蓄有正相关关系：这个结论表面上看起来不符合逻辑.因为在收入水平一定的前提下,股票投资的增加势必导致银行储蓄的下降,两者之间应该是负相关,而不是正相关,出现这种结论的原因是:中国的股票市场还很年轻,制度不健全,市场不规范,炒作成分很大,投机气氛相当浓厚。这是中国股票市场的具体情况所决定的。
制度因素：有正面影响。面临流动性约束的消费者，当期消费受到制约，只能增加储蓄以积累资金，如果开展消费信贷，放松流通性约束，那么在大额消费之前不必压缩当前消费，而能够以来靠竟来收入扣除将来支出后的现金流，偿付当期消费的大件耐用消费品，这样一来，储蓄就会由于消费信贷而有所下降，但是实证结果似乎不符合逻辑推理。这就必须考察我国居民的消费习惯和消费信贷的实际情况。中国人向来是量入为出，要接受新观念，今天花明天的钱，可能需要一个较长期的过程。另一方面，消费信贷主要是住房消费信贷，本身是大笔开支，绝对数量大，而首期付款要求又较高，最需要买房的消费者中又以年轻人为主，积累的收入有限，可能达不到首期付款的标准，因此反而是减少当前消费，增加储蓄，因此可能造成消费信贷出现，反而造成储蓄增加的情况。
七．政策建议
然而，就目前情况来说，居民储蓄居高不下，也带来了诸多方面的负面影响。
首先，加剧了间接融资比重过高的不合理格局。权威人士提供的信息：目前，属于间接融资的银行存款和直接融资的有价证券之比为5：1，二者比例明显失调。眼下，从金融机构交易总体情况来看，由于储蓄高增长而形成了以贷款为主的间接融资格局。这种情况很不利于金融体系储蓄与投资转化机制的良性循环，并在一定程度上造成了企业融资渠道的不畅，特别是中小企业资金获取相当困难。
第二，因为专业银行财务风险高度集中，潜伏着一定的隐患。储蓄高增长使居民的金融债权主要集中在专业银行。这样一来，专业银行就成了聚合千百万居民家庭巨额债务的负债者。
第三，在一般情况下，居民储蓄率高居不下往往伴生着生活消费的下降以及平均消费水平的长期徘徊或下降。可见，储蓄与消费二者此消彼长的关系是毋庸置疑的。
那么，怎样才能使居民高额储蓄“消肿”？
一是加快发展直接投资。支持金融机构在规范化的前提下，开展金融创新，积极发展多样化金融工具，让居民的储蓄渠道通过市场多渠道回流企业。与此同时，协调好货币市场与资本市场之间的关系，引导居民储蓄适当向资本市场转移。
二是尽快完善社会保障体系，增强居民即期消费行为。应当看到，社会保障制度的完善是改善人们消费趋向的关键。在积极提升城镇居民收入的同时，研究如何提高消费者在未来生活方方面面的安全感，以提高居民即期消费水平。
三是调整产业结构和供给结构，转化高收入群体的长期储蓄为有效购买力。应该明白这样一层道理：如何成功启动高收入群体的高额购买力，成为消费需求主体，对经济增长的拉动作用至关重要。因此，要从满足更高层次的消费需求入手，加快调整和升级供给结构，增加高档商品、创新商品和投资品的供给，特别是增加服务性商品的供给，最大限度地满足高收入群体的消费需求。
参考文献现在国民经济统计中
1．《中国统计年鉴》
2．庞皓，《经济计量学》，西南财经大学出版社
3．魏仕贵，田椿生，《当代储蓄理论和实践》，中国金融出版社，1999
