我国居民储蓄影响因素的实证分析.docx

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我国居民储蓄影响因素的实证分析

三模型的设定

1影响因素的分析

（1）收入水平

按照经典经济学理论，收入是影响储蓄的主要因素，只有当收入超过最低的需求后储蓄才能成为可能，在此之前都是负储蓄，而其储蓄应该与收入呈同方向变动的关系。

即收入增加，储蓄增加，收入减少，储蓄减少。

但是根据凯恩斯的宏观经济学原理，真正对居民储蓄有影响的是居民可支配收入。

可支配收入是指居民家庭在支付所得税后所剩余的全部现金收入。

在考虑到这个因素的情况下，我们选择居民可支配收入（X1）作为解释变量。

（2）利率

利率的升降直接影响到存款的收益，但是在考虑到利率时，利率对储蓄的影响可以分为替代效应和收入效应。

即:

收入效应是指当利率增加时，人民会认为收入增加，进而扩大消费，导致储蓄减少；替代效应是指当利率增加时，人们会认为当期消费成本的增加，就会相应的减少消费，增加储蓄。

这两种效应相反并且交织在一起，只有当替代效应大于收入效应时，降低利率才能减少储蓄。

但是由于居民具有“货币幻觉”，所以本文采用一年期存款名义利率作为解释变量。

（3）居民消费物价水平

对于价格需求弹性低的商品来说，商品价格的变动基本上对商品的需求量没有什么影响，而对于价格需求弹性高的商品来说，物价的微小变动会引起对消费品需求的大幅度波动，因此消费品的价格水平对居民的储蓄存款也有一定的影响。

文章利用城镇居民消费价格指数（CPI）来代表消费品的价格水平,将其作为解释变量。

（4）证券市场对资金的吸纳程度

由于居民储蓄是作为剩余资金的一种投资渠道，当有其他的能获得更多收益的投资渠道时，理论上居民储蓄必然下降。

在这里，本文选取股票筹资额作为解释变量。

而对于我国债券市场，虽然我国债券和票据发行量比较大，但是主要是财政政策和货币政策的工具，而且对象主要是针对金融机构发行，一般居民很少有机会能够参与，并且大部分居民也缺少金融理财意识，很少能够想到去投资债券，故在此不考虑债券和票据发行量为解释变量。

（5）基尼系数

基尼系数是定量测定收入分配差异程度，国际上用来综合考察居民内部收入分配差异状况的一个重要分析指标，0.2到0.4之间都定义为分配合理，0.4作为收入分配差距的警戒线，超过的话表示收入分配差距较大，基尼系数越大表示收入分配差距越大。

本文也将其作为一个解释变量。

（6）恩格尔系数

恩格尔系数是衡量一个国家和地区人民生活水平的状况，一个国家或家庭生活越贫困，居民储蓄越少，恩格尔系数就越大；反之，生活越富裕，居民储蓄越多，恩格尔系数就越小，这一项也是需要被列为影响因素即为解释变量。

（8）其他因素

1）体制因素。

随着市场经济的不断发展，使得居民收入分配越来越与其劳动成果和市场不确定状态结合起来。

在这种情况下，一方面，居民必须为下岗与再就业之间的各项支出而储蓄，另一方面，社会福利制度f如我国劳动就业、养老、医疗、教育、住房等制1的改革，使得居民必须为某些消费而储蓄。

如果在体制方面进行制度创新，如消费信贷，那么一部分储蓄就不会发生，甚至还有相当一部分储蓄会转化为消费支出。

由于体制性因素是定性的变量，很难用数值来衡量，故归为其他因素。

2）人口结构因素。

根据生命周期模型可得出，一国人口结构年轻化，该国储蓄将会上升，当进入老年化时，储蓄将会降低，但是由于数据收集原因，也归为其他因素.其他因素在本文中用随机扰动项u来表示。

2、模型的设定

Y代表城镇居民储蓄额

X1代表城镇居民可支配收入

X2代表一年期储蓄利率

X3代表居民消费价格指数

X4代表股票筹资额

X5代表城镇居民的恩格尔系数。

X6代表居民基尼系数

基于以上数据，初步建立模型

Y=C+C1*X1+C2*X2+C3*X3+C4*X4+C5*X5+C6*X6+

三数据的收集

本文收集了我国1991-2008年城镇居民有关居民储蓄的相关数据

年份

城镇居民存款额（亿元）Y

城镇居民人均可支配收入（元）X1

一年期存款名义利率X2

居民消费物价（CPI）X3

股票筹资额（亿元）X4

城镇居民家庭恩格尔系数（%）X5

基尼系数X6

1991

6790.9

1700.6

7.65

100

5.00

53.8

0.32

1992

8678.1

2026.6

7.65

106.4

94.09

53.0

0.34

1993

11627.3

2577.4

10.98

122

375.47

50.3

0.36

1994

16702.8

3496.2

10.98

151.4

326.78

50.0

0.36

1995

23466.7

4283.0

10.98

177.3

150.32

50.1

0.35

1996

38520.8

4838.9

7.47

192

425.08

48.8

0.38

1997

46289.8

5160.3

5.67

197.4

1293.82

46.6

0.38

1998

53407.5

5425.1

3.78

195.8

841.52

44.7

0.39

1999

59621.8

5854.0

2.25

193

944.56

42.1

0.4

2000

64332.4

6280.0

2.25

193.8

2103.24

39.4

0.44

2001

71188.7

6859.6

2.25

195.1

1252.34

38.2

0.45

2002

86910.7

7702.8

1.98

193.6

961.75

37.7

0.45

2003

103617.7

8472.2

1.98

195.9

1357.75

37.1

0.47

2004

119555.4

9421.6

2.25

203.5

1510.94

37.7

0.47

2005

141050.99

10493.0

2.25

209.4

1882.51

36.7

0.49

2006

161587.3

11759.5

2.52

212.56

5594.29

35.8

0.5

2007

172616.1

13785.8

4.14

222.76

8680.17

36.3

0.49

2008

217885.4

15780.8

2.25

223.65

3852.21

37.9

0.469

注：

以上数据来源各年份中国统计年鉴，其中一年期存款名义利率以每年中国人民银行公布的12月31号的利率计算

居民消费物价指数以1991年的作为100，其他年份以此为基础计算。

四模型的估计与调整

用最小二乘法，利用Eviews软件可得估计结果如下：

报告形式：

Y=-231749.0055+16.42993689*X1-2379.358184*X2-179.2068309*X3-1.173736816*X4+2888.496473*X5+280128.5968*X6

（90116.06）（0.709842）（645.4535）（53.46934）（0.761909）（1081.343）（107460.9）

T=（-2.571673）（23.14590）（-3.686335）（-3.351581）（-1.540521）（2.671212）（2.606795）

R2=0.997470

0.996090F=722.7352S.E=3916.876D.W=2.207394

统计检验：

判定系数：

R2=0.997470接近于1，表明模型对样本数据拟合优度高。

F检验：

F=722.7352,大于临界值3.09,其P值0.000000也明显小于

说明价格和售后服务对销售量Y有显著影响，模型线性关系显著

T检验：

股票筹资额（X4）的t值小于2，表明股票筹资额对城镇居民储蓄（Y）没有显著影响，其他各参数的t值的绝对值均大于2，表明其他各参数对城镇居民储蓄（Y）有显著影响。

但由于本题中Std.Error过大，可能存在多重共线性，现对其进行计量经济检验：

计量经济检验：

多重共线性检验：

由于选择的影响因素过多，所以估计模型之前，应先分析各个因素与被解释变量之间的关系，以及因素之间的相关程度，利用COR命令进行相关系数检验，得相关系数矩阵为：

通过计算表明，各解释变量都与被解释变量居民储蓄存款额高度相关，且解释变量之间也是两两高度相关的。

先按照逐步回归原理建立回归模型。

1）建立一元回归模型

根据理论分析，城镇居民可支配收入应是居民储蓄的主要影响因素，相关系数检验也表明，城镇居民可支配收入与居民储蓄额的相关性最强。

所以，以Y=a+bX+

作为最基本的模型

2）将其余的变量逐个引入模型，估计结果列入下表（第二行为t检验值）

模型

x1

x2

x3

x4

x5

x6

ˉR2

R2

y=f（x1）

36.56426

0.987435

0.988174

y=f（x1,x2）

15.09752

27.118

-874.296

-1.3487

0.988047

0.989043

y=f（x1,x3）

16.8958

26.647

-170.4595

-2.520838

0.990586

0.991693

y=f（x1,x4）

16.07959

22.02354

-1.079162

-0.83143

0.987188

0.988695

y=f（x1,x5）

15.54760

18.61176

-35.55132

-0.68832

0.986601

0.988178

y=f（x1,x6）

15.12452

15.75835

36007.91

0.55200

0.986864

0.988409

y=f（x1,x3，x2）

16.48658

32.24045

-233.1923

-4.144054

-1555.174

-4.144054

0.994248

0.995263

y=f（x1,x3,x4）

17.80440

21.17572

-190.4423

-2.891046

-1.689108

-1.558420

0.991404

0.992921

y=f（x1,x3,x5）

16.31378

22.77023

-224.5384

-3.043729

-723.5720

-1.531847

0.991361

0.992886

y=f（x1,x3,x6）

15.96555

19.61698

-203.8396

-3.082513

93303.34

1.686331

0.991616

0.993096

y=f（x1,x3,x2,x4）

17.09145

23.68849

-1417.797

-2.912781

-240.1595

-4.300250

-1.057342

-1.172975

0.994399

0.995717

y=f（x1,x3,x2,x5）

16.72856

27.26386

-1946.986

-2.711620

-216.9362

-3.541938

428.9453

0.742113

0.994058

0.995456

y=f（x1,x3,x2,x6）

16.38938

22.77678

-1485.636

-2.451016

-235.1522

-3.977066

11583.78

0.199648

0.993825

0.995278

y=f（x1,x3,x2,x4,x5）

17.24424

22.02129

-1744.244

-2.355497

-226.5254

-3.673219

-0.982486

-1.052966

346.7425

0.596933

0.994107

0.995840

y=f（x1,x3,x2,x4,x6）

16.93647

20.00040

-1275.643

-2.047455

-244.3358

-4.157797

-1.115343

-1.181054

22424.81

0.387357

0.994007

0.995770

经过以上的逐步引入检验过程，最终确定居民储蓄存款函数为

（9884.014）（0.721509）（55.84779）（486.7502）（0.901419）

T=（23.68849）（-4.300250）（-2.912781）（-1.172975）

R2=0.995717

0.994399F=755.4960S.E=4687.855D.W=1.393262

统计检验：

判定系数：

R2=0.995717接近于1，表明模型对样本数据拟合优度高。

F检验：

F=755.4960,大于临界值3.09,其P值0.000000也明显小于

说明各个解释变量对居民储蓄存款Y有显著影响，模型线性关系显著

T检验：

股票筹资额（X4）的t值小于2，表明股票筹资额对城镇居民储蓄（Y）没有显著影响，其他各参数的t值的绝对值均大于2，表明其他各参数对城镇居民储蓄（Y）有显著影响。

计量经济学检验：

1）自相关检验：

给定显著性水平0.05，查DW表，当n=18,k=4时，得下限值dL=0.820,上限值dU=1.872

因为DW统计量为1.393262位于dL=0.820dU=1.872之间所以无法判断是否存在自相关性。

偏相关系数检验：

从上图中可以看出，我国城镇居民储蓄存款模型不存在一阶、二阶、三阶、四阶、五阶的自相关性

作异方差的White检验如下表所示。

检验知Obs*R-squared=11.41227,表明不存在异方差性。

从White检验知Obs*R-squared=11.41227,明显大于自由度为4，显著性水平为为0.05的

2值为11.071表明不存在异方差性。

所以本文的最终模型估计结果为：

（9884.014）（0.721509）（55.84779）（486.7502）（0.901419）

T=（23.68849）（-4.300250）（-2.912781）（-1.172975）

R2=0.995717

0.994399F=755.4960S.E=4687.855D.W=1.393262

该模型表示，当利率变动1%时，城镇居民储蓄率会随之变动1417.796608元，并且是利率上升，城镇居民储蓄率上升；利率下降，城镇居民储蓄率也下降。

当居民人消费物价指数上升一个点，城镇居民储蓄下降240.1595元。

当股票筹资额增加一亿元，居民存款储蓄下降1.05734215亿元

四本文的结论与建议

在中国，大部分老百姓是有有钱不敢花的观念，有钱都往银行存，这也是导致中国储蓄率居高不下的首要原因。

高储蓄率虽然为银行提供了充足的贷款资金，但同时也隐藏着巨大的隐患，高储蓄率表明居民消费不多，需求也随着下降，导致国内内需不足。

从宏观角度看，居民可支配收入中扣除投资部分后的支出结构由消费和储蓄两部分组成，消费指当期消费，储蓄指未来消费，两者之间此消彼长。

居民储蓄额过高必然导致消费的不足，对经济发展很不利。

从模型看出利率对储蓄率的影响很大，表示若想要降低储蓄率一项很有效的措施就是降低银行的存款利率，这样居民手头有余钱就会更趋向于投资或消费，增加投资或消费需求。

提供多样化金融工具，规范股票市场，积极引导民间投资，给予无息贷款等都是帮助中层阶级居民赚取利润，增加收入的可行方法，而且这在增加居民收入提高机会的同时还给居民提供了很好的投资渠道及信息。

上述降低利率和缩小收入分配差距的方法是能帮助降低储蓄率，但这些都只是最终解决过高储蓄率的暂时手段，能根本解决问题的是完善中国对居民的保障机制。

我国居民不敢花钱的一个根本原因就是中国的社会保障机制不够完善。

住房，医疗，教育方面的保障需要不断改革完善，现在很少中国居民可以买得起房，医疗费用也很高，教育方面只是九年义务教育费用很少，而高中大学的学费对于一个工薪阶层的家庭承担起来是比较沉重的。

当有福利保证时，居民担子就会减轻很多。

中国人的传统观念还是身边留点钱养老，提前消费的观点还没有形成，那是因为在中国生存凡事都得靠自己，政府给予的保障不够全面，所以说完善中国的社保机制，控制住房，医疗，教育费用，降低居民的支出预期，这是降低居民储蓄最根本的方法。