我国居民储蓄影响因素的实证分析

1、我国居民储蓄影响因素的实证分析一、居民储蓄存款的理论基础在西方经济理论界，关于个人消费储蓄的理论函数不胜枚举。其中，比较著名的有斯密西斯的“绝对收入理论”、杜森贝的“相对收入理论”、弗里德曼的“持久收入理论”和莫迪里亚尼的“储蓄生命周期论”。凡此种种，各有千秋。但是，总的来说，这些经济学大师的个人消费储蓄的理论函数都是建立在西方发达国家的经济运行环境基础之上的，与我国的宏观经济环境有一定的差距，不能生搬硬套。现代经济理论的精髓在于，首先对某一时空的经济运行环境（即前提假设）进行抽象概括，然后建立与该时空的属性贴近的、反映某一经济现象内在数量关系和逻辑关系的理论函数。只有这样，才能比较准确地反映

2、经济现实，为决策提供依据。二、问题的提出改革开放以来，我国的居民储蓄额一直持续且迅速的增长。据报道，2003年2月末，我国国内全部金融机构（含外资机构）本外币的居民储蓄存款余额已达10.03万亿元；2003年9月末，居民人民币储蓄存款余额又创10万亿元新高。10万亿元储蓄大体上相当于我国2002年的国内生产总值（GDP）,1990年2001年我国居民存款余额的年增长率达17.8%。这种储蓄增量可以说是很大一部分来自于我国改革开放后的人民收入的增长，但是居民储蓄的增速略高于居民可支配收入的增速，这表明储蓄增量还有一部分来自于居民的“超储蓄”。居民“超储蓄”反映居民储蓄意愿在增强。随着我国住房、医

3、疗、养老等社会福利体制的进一步改革，人们在考虑收入的支配时，防患意识明显提高。为应对不确定性，许多居民进行预防性储蓄。而且我国目前的投资市场还并不健全，因此很多居民选择了保守，即传统的储蓄。近来，居民储蓄存款的迅猛增长势头已有所放缓。2004年一季度，我国居民储蓄存款余额为11.2万亿元，同比增长18.3%。而2003年一至四季度同比增幅分别为20.1%、19.5%、19.9%、19.2%。今年1月份全国居民储蓄增幅同比再度下降，当月居民储蓄存款增加2683亿元，比上年同期少增2924亿元，以百分比来算，同比增长11.9%，增幅比上年12月末下降3.5个百分点，比上年同期低8.6个百分点之多。

4、那么，究竟都有些什么因素影响了我国的居民储蓄额的变化呢？尽管前人已经有一些研究这个问题的文献，但是在解释变量的选择上存在着差异，而且在数据的选用上往往采用跨度较长的年度数据，使得拟合的模型缺乏指导性，同时，这些文献的研究已经离现在的时代较远。针对上述情况，本文收集了我国近4年来的全国数据，并加以实证分析，分析我国居民储蓄增长的影响因素。三、变量的引入根据宏观经济学和微观经济学的理论，并结合中国近几年经济发展的实际情况，在最初建立的模型中，可能影响储蓄增长的解释变量有：股票成交额居民的储蓄资金是作为剩余资金的一种投资渠道，股票作为剩余资金的另一投资渠道，可带来更多的收益，理论上会造成居民储蓄的下

5、降。由于数据获取的局限性，本文采用股票成交额作为衡量股票这一投资渠道的指标。消费价格指数物价指数会带来居民消费的变化，从而带来居民储蓄额的变化。理论上讲商品价格上升会导致居民储蓄的减少，在此选用居民消费物价指数作为衡量商品物价的指标。3.利率理论上说，储蓄利率越高，居民的储蓄倾向就会越高。但由于对于未来不确定性的影响，人们的存款动机主要是备于未来不时之需，而取息增值的动机相对较弱。虽然近来我国银行存款的实际利率经常为负值，人们为安全和损失最小化起见，仍以银行存款为主要储蓄渠道，城乡居民储蓄存款额还是持续上升的。由此看来，银行存款利率虽对城乡居民储蓄存款有影响，但影响程度不会很大。4.人身险我国

6、住房、医疗、养老等社会福利体制改革在不断深入，总的趋势是许多由单位负担的支出将转由个人承担。近年来，越来越多的居民选择了投保，这就成为了又一个资金的流出渠道。理论上说，保险的增加会导致居民储蓄的减少。由于保险收入中包括财产险等各种险种，而由于近年来福利体制的改变，直接影响到人身险的投保额，因此我们认为人身险较具代表性，本文选择人身险的保费收入作为衡量居民投保额的指标。5.居民的收入水平。这些年我国城乡居民储蓄的高速增长尽管是多方面的因素共同作用的结果，但最主要的原因应该还是经济的高速增长所带来的城乡居民收入的大幅度的增长，可以说，城乡居民收入一直是决定居民储蓄的最主要因素。由于居民的人均可支配

7、收入最具代表性，因此选用此数据。6.其他影响因素居民储蓄行为的决定是个相当复杂的过程，影响居民储蓄的因素除了以上所述的主要影响因素以外还有其他一些因素。从近几年我国经济运行的实际情况来看，产业结构调整、国企改革和政府机构改革以及由三者带来的结果使居民对未来收入和支出的预期发生了变化，但由于这些因素无法用数据表达，且也不能简单的用虚拟变量来模拟，所以用随机变量（卩）来进行处理。四、模型分析：1.相关数据收集为了更好的符合现在的实际情况，我们选用了20012004年共4年的季度数据，分析居民储蓄额的影响因素。搜集的数据现列如下：日期股票成交消费价利率人身险（万人均可支配居民存款额额（亿元）格指数元

8、）收入（元）（亿元）2001.110058.85102.71.9827306642408.74032.752001.214765.15101.41.9837024772123.391263.452001.37358.1799.91.9831624852262.31624.062001.46123.0199.71.9846440052346.432509.792002.17891.1499.21.7167094482314.514965.872002.28953.4399.21.7151582712267.412983.492002.36425.3199.31.7169043702273.022

9、427.262002.44720.5899.61.7175031832301.52771.62003.16673.85100.91.7192918292759.697657.192003.211353.73100.31.7174858182412.263106.732003.35447.16101.11.7169043702535.542790.992003.48640.54103.21.7175031832635.82729.052004.116415.541031.7192204533196.698254.532004.29620.971051.7186544842698.241920.2

10、92004.38337.69105.21.7169043702797.341666.272004.47959.77102.41.7175031832937.764096.652.模型设定和检验（1）首先我们设定了一般模型：Y=a+卩1X+卩2X2+卩3X3+卩4X4+卩5X5+yY居民储蓄额a截距项0代定参数X1股票成交总额X2消费价格指数X3储蓄利率X4人身险投保额X5人均可支配收入根据上表的数据利用最小二乘法进行拟合和分析，得出如下显示结果：DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:06/14/05Time:11:30Sample:2001:12

11、004:4Includedobservations:16VariableCoeffieientStd.Errort-StatistieProb.C57351.4124650.112.3266190.0423X10.1454440.1192241.2199280.2505X2-794.4077241.6983-3.2867730.0082X33748.3575791.9740.6471640.5321X40.0002490.0004100.6083190.5565X56.7737682.1879563.0959340.0113R-squared0.718069Meandependentvar34

12、24.998AdjustedR-squared0.577103S.D.dependentvar2019.011S.E.ofregression1312.974Akaikeinfoeriterion17.47797Sumsquaredresid17238995Sehwarzeriterion17.76769Loglikelihood-133.8238F-statistie5.093926Durbin-Watsonstat1.797255Prob(F-statistie)0.013996从上面的初步拟合结果可见，可决系数R2的值较好，F检验通过，说明模型拟合尚可。解释变量X2,X5的t值较为显著，

13、从经济意义来分析，当消费价格指数升高时，居民储蓄减少，符合经济意义；人均可支配收入增加，居民储蓄额增加，也符合经济意义。似,x3,x4的t值均不显著，且股票成交额以及人身险的经济意义不符合，说明模型存在着多重共线性。（2）多重共线性的修正为了修正多重共线性，我们选择逐步回归法，对X至X5进行逐步回归，得到的R2的修正值分别为：ycx10.065899ycx20.000108ycx30.099393ycx40.262239ycx50.358475由上可见，x5的拟合程度最好，继续进行两个解释变量的拟合，得到的R2的修正值分别为：ycx5x10.269844ycx5x20.599979ycx5x3

14、0.261566ycx5x40.283995由上可见，x5与x2的拟合程度最好，继续进行三个解释变量的拟合，得到的R2的修正值分别为：ycx5x2x10.632065ycx5x2x30.581008ycx5x2x40.567485由上可见，x5、x2和x1的拟合程度最好，继续进行四个解释变量的拟合，得到的R2的修正值分别为：ycx5x2x1x30.601322ycx5x2x1x40.599447由此可见X3,X4的引入对被解释变量的意义不大，因此删去这两个变量，再对Y=a+卩X1+卩2X2+卩5X5+P进行最小二乘回归，得到如下显示结果：DependentVariable:YMethod:Le

15、astSquaresDate:06/14/05Time:12:33Sample:2001:12004:4Ineludedobservations:16VariableCoeffieientStd.Errort-StatistieProb.C65657.8019739.583.3262010.0060X10.1558260.1066781.4607120.1698X2-807.4507217.3731-3.7145840.0030X57.2536641.4336515.0595750.0003R-squared0.705652Meandependentvar3424.998AdjustedR-s

16、quared0.632065S.D.dependentvar2019.011S.E.ofregression1224.684Akaikeinfocriterion17.27107Sumsquaredresid17998211Schwarzcriterion17.46422Loglikelihood-134.1686F-statistic9.589368Durbin-Watsonstat1.757439Prob(F-statistic)0.001649从上边中可以看出，其中X的t值仍不显著。我们进行经济意义的分析，发现股票成交额对居民储蓄额的影响不显著可能是因为居民进行股票投资所用的资金应该是储

17、蓄循环外的资金，它与出于谨慎性动机的储蓄存款替代性较小故去掉X1.再对Y=a+卩2X2+卩5X5+P进行最小二乘回归，得到如下显示结果：.DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:06/14/05Time:12:39Sample:2001:12004:4Includedobservations:16VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C59062.5820036.642.9477280.0113X2-732.1103220.1803-3.3250490.0055X57.3839251.4919614

18、.9491400.0003R-squared0.653315Meandependentvar3424.998AdjustedR-squared0.599979S.D.dependentvar2019.011S.E.ofregression1276.968Akaikeinfocriterion17.30973Sumsquaredresid21198412Schwarzcriterion17.45459Loglikelihood-135.4778F-statistic12.24902Durbin-Watsonstat1.469082Prob(F-statistic)0.001022此时模型的可决系

19、数R2,F检验值较原来的模型都有所改善，同时，所有剩余的变量的t值都通过了检验。从上面的分析中可知，各参数估计值也符合经济意义。(3)Granger因果性检验以及协整误差校正进一步进行经济变量间的Granger因果性检验，结果显示三阶滞后的消费价格指数是引起居民储蓄额变化的因素，如下：PairwiseGrangerCausalityTestsDate:06/14/05Time:12:49Sample:2001:12004:4Lags:3NullHypothesis:ObsF-StatisticProbabilityYdoesnotGrangerCauseX2130.594460.64130X2

20、doesnotGrangerCauseY7.492690.01877于是令解释变量X6=X2(-3)。而人均可支配收入与居民储蓄增加额之间没有Granger因果关系。我们认为这能是因为人均可支配收入是在当期影响储蓄，不存在滞后效应，所以Granger因果关系检验不适用，但根据经济理论和其它实证研究可知人均可支配收入是影响居民储蓄额的重要因素。再对各变量进行平稳性检验，发现X6无趋势项无截距项一阶差分平稳，X5有趋势项有截距项一阶差分平稳，Y有趋势项有截距项一阶差分平稳。对Y=a+卩5X5+卩6X6+P进行最小二乘回归，得到的残差项零阶平稳。故进行协整误差校正。DependentVariable

21、:Y1Method:LeastSquaresDate:06/14/05Time:13:16Sample(adjusted):2002:12004:4Includedobservations:12afteradjustingendpointsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-9.85E-141.46E-12-0.0672480.9483X514.7405941.00E-144.74E+140.0000X61-640.02572.60E-12-2.46E+140.0000E1.0000001.54E-156.51E+140.0000E(-1

22、)-1.0000001.95E-15-5.13E+140.0000R-squared1.000000Meandependentvar132.2383AdjustedR-squared1.000000S.D.dependentvar3457.328S.E.ofregression4.66E-12Akaikeinfocriterion-49.05163Sumsquaredresid1.52E-22Schwarzcriterion-48.84959Loglikelihood299.3098F-statistic1.51E+30Durbin-Watsonstat2.548868Prob(F-stati

23、stic)0.0000004)异方差检验：对长期模型Y=a+卩5X5+卩6X6+P进行ARCH异方差检验:ARCHTest:F-statistic0.832106Probability0.383129Obs*R-squared0.921822Probability0.336997TestEquation:DependentVariable:RESIDEMethod:LeastSquaresDate:06/14/05Time:13:26F-statistie0.635145Probability0.651732Sample(adjusted):2002:12004:4Ineludedobserv

24、ations:12afteradjustingendpointsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C2835380.1036847.2.7346170.0210RESIDA2(-1)-0.2854340.312908-0.9121980.3831R-squared0.076818Meandependentvar2180796.AdjustedR-squared-0.015500S.D.dependentvar2572708.S.E.ofregression2592569.Akaikeinfocriterion32.52521Sumsquar

25、edresid6.72E+13Schwarzcriterion32.60603Loglikelihood-193.1513F-statistic0.832106Durbin-Watsonstat1.362875Prob(F-statistic)0.383129对模型进行WHITE检验：WhiteHeteroskedasticityTest:Obs*R-squared3.133369Probability0.535760TestEquation:DependentVariable:RESIDEMethod:LeastSquaresDate:06/30/05Time:19:07Sample:200

26、1:42004:4Ineludedobservations:13VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-7.59E+095.14E+09-1.4756290.1783X540790.5851105.230.7981680.4478X5A2-7.6387409.527205-0.8017820.4458X61.49E+081.01E+081.4682350.1802X6A2-735820.5501560.9-1.4670610.1805R-squared0.241028Meandependentvar2118538.AdjustedR-squa

27、red-0.138457S.D.dependentvar2473387.S.E.ofregression2639068.Akaikeinfocriterion32.69347Sumsquaredresid5.57E+13Schwarzcriterion32.91076Loglikelihood-207.5076F-statistic0.635145Durbin-Watsonstat2.428943Prob(F-statistic)0.651732模型的P值大于0.03,且T值小于2,则接受原假设，认为无异方差性。本模型DW=1.75,无自相关。对短期模型Y1=a+卩51X51+卩6径6严+6(

28、-1)+卩进行ARCH异方差性检验，得：ARCHTest:F-statistic1.845169Probability0.207416Obs*R-squared1.871512Probability0.171302TestEquation:DependentVariable:RESIDA2Method:LeastSquaresDate:06/14/05Time:13:32Sample(adjusted):2002:22004:4Ineludedobservations:11afteradjustingendpointsVariableCoefficientStd.Errort-Statisti

29、cProb.C8.90E-246.60E-241.3482060.2105RESIDA2(-1)0.4898340.3606041.3583700.2074R-squaredAdjustedR-squaredS.E.ofregressionF-statistie1.36E-231.94E-233.11E-451.9375030.170137Meandependentvar0.077930S.D.dependentvar1.86E-23Sumsquaredresid1.845169Durbin-WatsonstatProb(F-statistic)0.207416同理，该模型的P值大于0.03，

30、且T值小于2,接受原假设，认定模型不存在异方差。该模型DW=2.558998,不存在自相关性。3.引入虚拟变量在数据搜集过程中，我们发现四个季度的居民储蓄额有明显的递增趋势，说明季节因素也对居民储蓄额产生了影响，为了解释这种影响，我们引入了虚拟变量。规定：D2=1二季度d3=1三季度D4=1四季度=0其他季度=0其他季度=0其他季度引入虚拟变量后，模型变为Yr+卩5X5+卩6X6+卩7D2+卩8D3+卩9。4+卩，对模型用最小二乘估计法进行回归后，得到如下显示结果：DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:06/14/05Time:17:20Samp

31、le(adjusted):2001:42004:4Ineludedobservations:13afteradjustingendpointsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C39533.0615781.092.5050910.0407X52.4683030.8156473.0261920.0192X6-392.6110164.0646-2.3930260.0480D2-3632.834627.7078-5.7874600.0007D3-3907.832625.8427-6.2441120.0004D4-2983.334618.5267-

32、4.8232910.0019R-squared0.931380Meandependentvar3683.055AdjustedR-squared0.882365S.D.dependentvar2081.573S.E.ofregression713.9356Akaikeinfocriterion16.28350Sumsquaredresid3567928.Schwarzcriterion16.54425Loglikelihood-99.84275F-statistic19.00217Durbin-Watsonstat2.256683Prob(F-statistic)0.000605由上面结果可以

33、看出，可决系数R2=0.931380，拟合程度较好，且F值较大，通过了F检验，同时各个解释变量的T值都较大，通过了T检验。各参数估计值也符合经济意义。此模型无多重共线性，对模型进行异方差检验，得出结果如下：ARCHTest:F-statistic2.150456Probability0.173256Obs*R-squared2.123827Probability0.145024TestEquation:DependentVariable:RESIDEMethod:LeastSquaresDate:06/14/05Time:20:57Sample(adjusted):2002:12004:4In

34、cludedobservations:12afteradjustingendpointsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C388627.1107177.23.6260230.0046RESIDA2(-1)-0.4409110.300667-1.4664430.1733R-squared0.176986Meandependentvar277358.6AdjustedR-squared0.094684S.D.dependentvar275586.2S.E.ofregression262215.0Akaikeinfocriterion27.94

35、273Sumsquaredresid6.88E+11Schwarzcriterion28.02355Loglikelihood-165.6564F-statistic2.150456Durbin-Watsonstat1.530591Prob(F-statistic)0.173256WhiteHeteroskedasticityTest:F-statistic2.120648Probability0.212532Obs*R-squared9.724540Probability0.204728TestEquation:DependentVariable:RESIDEMethod:LeastSqua

36、resDate:06/30/05Time:19:29Sample:2001:42004:4Includedobservations:13VariableCoeffieientStd.Errort-StatistieProb.C-7.90E+084.30E+08-1.8371850.1256X53616.6654145.0160.8725330.4228X5A2-0.6547850.778308-0.8412930.4386X6154847588492438.1.8233580.1279X6A2-76359.0942017.71-1.8173070.1289D2388245.3188538.32

37、.0592380.0945D330401.98198477.60.1531760.8842D4287495.8188789.01.5228420.1883R-squared0.748042Meandependentvar274456.0AdjustedR-squared0.395300S.D.dependentvar264061.2S.E.ofregression205340.5Akaikeinfoeriterion27.57798Sumsquaredresid2.11E+11Sehwarzeriterion27.92565Loglikelihood-171.2569F-statistie2.

38、120648Durbin-Watsonstat1.434518Prob(F-statistie)0.212532由上表可见，P值大于0.05，且T值小于2,因此接受原假设，模型不存在异方差。原模型DW检验值=10530591,因此无自相关性。综上：长期模型：Y=39533.06+2.468303X5-392.6110X6-3632.834D2-3907.832D3-2983.334D4同理，对短期模型引入季节变量D2,D3,D4,回归得到：DependentVariable:Y1Method:LeastSquaresDate:06/15/05Time:13:17Sample(adjusted)

39、:2002:12004:4Ineludedobservations:12afteradjustingendpointsVariableCoeffieientStd.Errort-StatistieProb.C-7.55E-131.17E-11-0.0642820.9518X514.7405941.96E-142.42E+140.0000X61-640.02575.96E-12-1.07E+140.0000E1.0000005.35E-151.87E+140.0000E(-1)-1.0000007.22E-15-1.38E+140.0000D21.69E-112.40E-110.7026950.

40、5210D33.21E-131.53E-110.0210080.9842D4-1.06E-111.31E-11-0.8058000.4655R-squared1.000000Meandependentvar132.2383AdjustedR-squared1.000000S.D.dependentvar3457.328S.E.ofregressionSumsquaredresid-48.10816-47.784897.70E-12Akaikeinfocriterion2.37E-22SchwarzcriterionLoglikelihood296.6490F-statistic3.17E+29

41、Durbin-Watsonstat2.176497Prob(F-statistic)0.000000(R2,t值都很好，参数估计符合经济意义，但F过大？)此模型无多重共线性，DW值通过检验，无自相关。对模型进行异方差检验，亦无异方差性。得出结果如下：ARCHTest:F-statistic0.038024ProbabilityObs*R-squared0.046279Probability0.8497250.829670TestEquation:DependentVariable:RESIDEMethod:LeastSquaresDate:06/15/05Time:13:18Sample(ad

42、justed):2002:22004:4Ineludedobservations:11afteradjustingendpointsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C2.25E-231.12E-232.0108620.0752RESIDA2(-1)-0.1103800.566054-0.1949990.8497R-squared0.004207Meandependentvar2.10E-23AdjustedR-squared-0.106436S.D.dependentvar2.48E-23S.E.ofregression2.61E-23S

43、umsquaredresid6.12E-45F-statistic0.038024Durbin-Watsonstat1.359721Prob(F-statistic)0.849725综上，误差校正后的短期模型为：Y1=-7.55E-13+4.740594X51-640.0257X61+e+e(-1)+1.69E-11D2+3.21E-13D3-1.06E-11D4五、结论存款利息不是居民储蓄额的决定因素调查结果显示，加息对居民储蓄心理和行为的影响逐渐减弱，居民对存款利率的认可程度有所降低，储蓄意愿回落，尽管居民储蓄意愿降低，但这并不会导致储蓄存款的实际大幅降低。这是因为我国居民的投资渠道仍非常

44、有限，而这些有限的投资领域如房地产、股市、保险等目前仍存在各自的问题，如房地产正面临调整、股市长期低迷、保险品种有限等等，因此，尽管实际利率为负利率或对储蓄存款利率不满意，但仍会有相当多的居民选择储蓄。所以，存款利率的变动对居民储蓄额的影响不大。股票市场价值与居民储蓄无关这似乎有悖常理，这与大部分的文献研究的结果也不同：大部分文献认为股票市场价值与居民储蓄相关。但其实股票市场价值与居民储蓄无关有其深层次的原因。第一，居民得到按揭贷款和消费信贷有较大阻碍；第二，由于种种原因居民对未来预期较为谨慎；第三，股票市场本身的缺陷制约着居民参与投资。因此，这三个关键问题的解决也是转化存款为投资或消费，拉动经济增长的途径。收入水平对我国居民储蓄的影响较大由模型中解释变量人均可支配收入的系数可知，储蓄受人民收入的影响较大，这与理论是相符的，也非常符合我国经济运行的实际情况。因此，在其他因素不变的情况下，要拉动消费，抑制储蓄过快增长，关键在于提高居民边际消费倾向。六总结我们通过这次的论文写作对计量经济学有了更深入更透彻的了解和领会。在课堂上我们学到，计量经济学是以经济理论和经济数据的事实为依据，运用数学和统计学的方法，通过建立数学模型来研究经济数量关系和规律。在实际的操作和运用中，我们深切的理解到计量经济学的精髓在于经济现象的理解和经济关系的把握