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我国城乡居民储蓄影响因素的实证分析

学号********班级08金融1班

 

计量经济学期末课程设计

 

南京审计学院2008级金融学院

 

题目:

我国城乡居民储蓄影响因素的实证分析

 

学生姓名庄梦琦学号********

专业金融学班级1班

2010年6月8日

我国城乡居民储蓄影响因素的实证分析

0805013308金融一班庄梦琦

摘要金融危机爆发后为促进经济发展,我国多次采用利率政策调节居民储蓄与消费,但收效甚微。

本文通过选取城镇居民人均可支配收入、农村居民家庭人均纯收入、实际存款利率、通货膨胀率四个指标,基于1980年至2009年样本数据建立多元回归模型,检验了四个变量对于城乡居民储蓄的影响,并提出了四个政策建议:

增加城镇居民人均可支配收入以及农村居民家庭人均纯收入、完善资本市场以及农村金融市场、慎重使用利率政策、建立健全社会保障制度以及完善税收财政体制。

关键词居民储蓄人均可支配收入多元回归

 

一、引言

居民储蓄是影响国民经济发展的重要变量之一,也是促进我国经济转型的重要环节。

通过储蓄而累积的巨大资本对于卓有成效的投资和消费市场的建立是非常有帮助的。

一直以来,我国主要通过出口拉动经济,其他两架马车尤其是消费扮演的角色却无足轻重,而过高的储蓄是导致这一结果的重要原因之一。

基于此,我国曾多次采用利率政策以期影响居民的储蓄行为,但这对于数千年传统思维根深蒂固的消费和储蓄观的冲击显然是十分有限的。

自1978年改革开放以来,我国城乡居民储蓄存款余额由210.6亿元增长到2009年的260772亿元,增幅达1237倍之多,而2008年至2009年增长率也达到了20%,这种大额度、高增长的居民储蓄情况制约着我国经济的转型。

2008年金融危机以来,拉动内需、加大投资力度更是成了各国政府宏观政策的重中之重。

我国也投放了4万亿人民币用于救助市场。

随着各国量化宽松货币政策实施而来的问题是各个市场面临着巨大的通胀压力,我国截至2011年4月的CPI(居民消费价格指数)达到了近一年的最高值5.3%。

控制通货膨胀与拉动经济运行称为市场面临的主要难题。

在这一过程中,通过有效手段在保持合理通货膨胀的同时充分释放居民储蓄的巨大购买力对于改善目前后金融危机时代的困境是大有裨益的。

基于此,本文通过选取通货膨胀率、实际存款利率、城镇居民人均可支配收入与农村居民家庭人均纯收入四个变量建立多元线性计量模型,探讨影响我国城乡居民储蓄的主要因素,并提出了如何有效调节居民储蓄以满足经济增长需求的政策建议。

二、文献综述

居民储蓄问题一直是国内外学界研究的重点之一。

目前对居民储蓄的研究主要基于经典消费储蓄理论,通过进行影响居民储蓄行为的因素分析和实证检验来为政府制定宏观经济政策提供建议。

国外研究的基石是经典消费理论。

凯恩斯的绝对收入理论强调绝对收入决定当前消费。

该理论认为在短期中,收入与消费是相关的,即消费取决于收入,消费与收入之间的关系即消费倾向。

边际消费倾向是正数且小于1,其随收入的增加而递减,并小于平均消费倾向,这就是所谓的边际消费递减规律。

杜森贝提出的相对收入理论则认为消费并不取决于当期绝对收入水平,而是取决于相对收入水平,即相对于他人收入水平和本人历史上最高的收入水平。

这一理论因认为消费习惯和消费者周围的消费水平决定消费者的消费、当期消费是相对地被决定的而得名。

该理论与绝对收入理论的区别还在于,杜森贝认为从长期来看,平均消费倾向和储蓄倾向是稳定的,但从短期来看,储蓄率和边际消费倾向决定于掀起收入与高峰收入的比例i,由此导致短期消费波动较大,同时由于习惯效应的存在,收入减少对消费减少的作用不大,而收入增加对消费增加作用较大。

莫迪利安尼的生命周期假说强调当前消费支出与家庭整个一生的全部预期收入相互联系,每个家庭都是根据其一生的全部预期收入来安排自己的消费支出,即在每一时点上,每个家庭的消费和储蓄决策都反映了该家庭希望在其生命周期各个阶段达到消费的理想分布,以实现一生消费效用最大化的企图。

该理论的意义在于把消费与一生的收入与财产联系起来,成功的解释了长期消费函数的稳定性与短期消费波动的原因。

在长期中,财产与可支配收入的比率大致是不变的,可支配收入中劳动收入的比率(YL/YD)也是大致不变的,因此,长期平均消费倾向是稳定的,边际消费倾向与平均消费倾向大致相等。

但在短期中,财产与可支配收入的比率是变动的,其原因主要是资本市场的价格变动

基于国外著名经济学家建立的经典消费理论,我国学者从不同视角探讨了造成我国居民储蓄不断增高的因素以及提供了具有可操作性的政策建议。

宋铮(1999)[]基于预防性储蓄假说理论,通过对中国居民面临的个人风险和系统性风险的定性分析以及实证检验,得出了预防性储蓄过高是造成我国居民高储蓄的主要原因,并在此基础上提出了三点旨在启动中国居民消费需求,用以扩大内需、确保中国经济快速增长的政策建议。

卢君生、蔡锐(2004)[]基于欧文费雪的跨时消费理论检验了影响我国居民储蓄的影响因素,认为居民收入、实际利率对于储蓄有正效应,名义利率、通货膨胀对储蓄有负效应,此外,居民遗产动机、对未来预期的不确定性以及金融机构的消费信贷约束也会影响储蓄,且实际利率与名义利率对城镇储蓄和乡村储蓄的影响是有差别的。

其中,实际利率对城镇储蓄的影响较为明显,名义利率则对乡村储蓄的影响较为明显。

董章清(2006)[]简要回顾了居民储蓄的研究历程,通过选取城镇居民人均可支配收入、农村居民家庭人均纯收入、名义利率、实际利率和通货膨胀率五个指标检验了居民储蓄的影响因素,提出了保持我国经济的持续均衡的发展增加居民的可支配收入、建立健全社会保障制度、慎重调整存款利率、改善我国其他的投融资市场环境等四项政策建议。

孙丽(2007)[]建立了多元线性回归模型探讨了影响我国城乡居民储蓄的主要因素,发现居民人均可支配收入、名义利率、实际利率等都与储蓄存在较明显的正相关性。

张琳(2007)[]纳入了商品零售价格指数作为影响居民储蓄的变量之一进行实证检验,并提出了维持现有利率水平、完善资本市场加快储蓄分流速度、建立健全社会保障制度、加强个人所得税征管工作、放宽企业集资和民间借贷条件的审批制度五项政策建议。

汪伟(2008)[]基于1995-2005年省际动态面板数据的分析,从具有习惯偏好于流动性约束的消费函数出发检验了中国居民储蓄率的决定因素,认为城镇样本较好地支持了永久收入假设而农村样本较好的支持了凯恩斯理论;长期收入增长率是居民储蓄率的基本决定因素,高增长是高储蓄的主要原因;居民储蓄行为模式、人口年龄结构、社会保障制度、不确定性、信贷约束以及地区差异都是居民储蓄率的重要决定因素,但这些因素对城镇与农村居民储蓄率的影响存在显著差异。

陆佳怡(2010)[]纳入了证券市场对资金的吸纳程度这一指标作为影响居民储蓄的因素之一,通过实证检验发现了如下几个事实:

居民消费价格指数对于居民储蓄的影响不显著;城镇居民人均可支配收入是居民储蓄的主要影响因素,而农村人均纯收入则影响不显著;利率对于居民储蓄的影响效应正在弱化;股票市场筹资额的影响正在逐渐加大。

谢勇(2011)[]使用2006年综合社会调查的微观数据,在综合考虑生命周期-持久收入假说和与方向储蓄理论的基础上,对城镇居民储蓄率的影响因素进行了实证研究,得出如下结论:

持久收入、收入的不确定性与城镇居民储蓄率之间存在着显著的正相关关系,并并且收入差距的上升将会导致城镇居民总体储蓄率的上升;中国城镇居民储蓄率显示出U型的生命周期特征,在考虑了家庭的教育、医疗支出以后,这一特征表现得更加显著;家庭的人口年龄构成对于储蓄率产生了显著的影响;城镇居民的住房财富水平与其储蓄率之间基本没有显著关系,但户主的政治面貌、受教育程度、性别对城镇居民储蓄率存在一定影响。

三、模型设定与检验

3.1模型设定

3.1.1变量选取

如前所述,根据国内外学者对于居民储蓄决定因素的研究,本文将选取城镇居民人均可支配收入、农村居民家庭人均纯收入、实际存款利率和通货膨胀率四个指标探讨1980年至2009年影响我国城乡居民储蓄的主要因素,寻找后金融危机时代通过合理利用居民储蓄促进经济增长和遏制通货膨胀的有效宏观调控政策。

城镇居民人均可支配收入。

指城镇居民家庭人均可用于最终消费支出和其它非义务性支出以及储蓄的总和,即居民家庭可以用来自由支配的收入。

它是家庭总收入扣除交纳的所得税、个人交纳的社会保障费以及调查户的记账补贴后的收入。

计算公式为:

可支配收入=家庭总收入-交纳的所得税-个人交纳的社会保障支出-记帐补贴。

一般来说,城镇居民人均可支配收入越高,居民储蓄会越多。

农村居民家庭人均纯收入。

“农民人均纯收入”指的是按农村人口平均的农民纯收入,反映的是一个国家或地区农村居民收入的平均水平,计算公式为:

农民人均纯收入=(农村居民家庭总收入—家庭经营费用支出—生产性固定资产折旧—税金和上交承包费用—调查补贴)/农村居民家庭常住人口。

实际存款利率。

当实际利率大于零时,居民将资金存在银行才能获得利息;而只有当实际利率大于居民能从其他投资渠道获得的必要收益率时,居民才会增加储蓄。

由此,实际利率是影响居民储蓄的一个重要金融变量。

通货膨胀率。

通货膨胀率是货币超发部分与实际需要的货币量之比,用以反映通货膨胀、货币贬值的程度;而价格指数则是反映价格变动趋势和程度的相对数。

当通货膨胀率大于名义利率导致实际利率为负时,居民不倾向于持有货币而是倾向于持有实物保值,这会在一定程度上降低居民储蓄。

3.1.2样本数据

本文选取1980年~2009年中国城乡居民储蓄、城镇居民人均可支配收入、农村居民家庭人均纯收入、实际利率和通货膨胀率数据进行分析。

其中实际利率是根据公式“实际利率=(名义利率-通货膨胀率)/(1+通货膨胀率)”计算而得。

选取这样的时间段涵盖了我国自改革开放以来完整的居民储蓄的变化,也包括了金融危机发生前后的所有样本,具有很强的代表性。

样本如表1所示:

表1居民储蓄影响因素样本数据

年份

城乡居民储蓄(亿元)

城镇居民人均可支配收入(元)

农村居民家庭人均纯收入(元)

实际利率(%)

通货膨胀率(%)

1980

399

444

191

-0.23

6

1981

524

463

223

3.28

2.4

1982

675.4

500

270

4.85

1.9

1983

892.5

526

309.8

5.26

1.5

1984

1214.7

608

355.3

3.93

2.8

1985

1623

690

397

-2.25

9.3

1986

2237

828

424

0.66

6.5

1987

3075

916

419

-0.09

7.3

1988

3807

1119

545

-8.55

18.8

1989

5135

1260

602

-5.68

18

1990

7034

1387

630

5.37

3.1

1991

9110

1570

710

4.02

3.4

1992

11545

1826

784

1.09

6.4

1993

14764

2337

921

-4.81

14.7

1994

21519

3179

1220

-10.57

24.1

1995

29662

3893

1578

-5.23

17.1

1996

38521

4839

1926

-0.77

8.3

1997

46280

5160

2090

2.79

2.8

1998

53407

5425

2160

4.62

-0.8

1999

59622

5854

2210

3.70

-1.4

2000

64300

6280

2253

1.57

0.4

2001

73762

6860

2366

1.27

0.7

2002

86911

7703

2476

2.80

-0.8

2003

103618

8472

2622

1.04

1.2

2004

119555

9422

2936

-1.59

3.9

2005

141051

10493

3255

0.71

1.8

2006

161587

11759

3587

1.00

1.5

2007

172534

13786

4140

-0.63

4.8

2008

217885

15781

4761

-3.45

5.9

2009

260772

17175

5153

2.97

-0.7

数据来源:

中国统计局网站

3.1.3模型建立

由于城乡居民储蓄、城镇居民人均可支配收入、农村居民家庭人均纯收入都是绝对数,而其他两个指标是相对数,所以在模型中将这三个数据取对数。

根据上述分析,现建立模型如下:

上述模型中,

~

表示常值系数;S表示城乡居民储蓄;U表示城镇居民人均可支配收入;V表示农村居民家庭人均纯收入;r表示实际存款利率;

表示通货膨胀率;

表示随机扰动项。

3.2模型拟合

利用样本数据,通过Eviews软件对上述模型进行拟合得到如下结果:

DependentVariable:

LNS

Method:

LeastSquares

Date:

06/06/11Time:

12:

48

Sample:

19802009

Includedobservations:

30

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.

C

-4.816907

0.452161

-10.65308

0.0000

LNU

1.115493

0.455739

2.447658

0.0217

LNV

0.761485

0.526386

1.446630

0.1604

R

0.066402

0.033393

1.988502

0.0578

PI

0.048299

0.021059

2.293548

0.0305

R-squared

0.991540

Meandependentvar

9.684565

AdjustedR-squared

0.990187

S.D.dependentvar

2.010020

S.E.ofregression

0.199114

Akaikeinfocriterion

-0.238862

Sumsquaredresid

0.991164

Schwarzcriterion

-0.005329

Loglikelihood

8.582929

F-statistic

732.5608

Durbin-Watsonstat

0.428077

Prob(F-statistic)

0.000000

回归方程为:

LNS=-4.816906684+1.115493298*LNU+0.7614852921*LNV+0.06640225285*R+0.04829891623*PI

3.3模型检验

3.3.1经济意义检验

根据上述模型拟合结果,每当城镇居民人均可支配收入增加1个百分点,城乡居民储蓄也增加约1.11个百分点,这与实际经济意义相符;当农村居民家庭人均纯收入增加1个百分点,城乡居民储蓄增加约0.76个百分点,与现实经济意义相符;当实际存款利率提高1%,城乡居民储蓄增加约0.066个百分点,符合实际经济意义;当通货膨胀率增加1%,城乡居民储蓄增加约0.048个百分点,这与实际经济意义相悖。

3.3.2统计检验

拟合优度。

修正前的R平方为0.991540,而修正后的R平方也达到了0.990187,可见模型与样本数据的拟合程度非常高。

F检验。

由回归结果可以看出,针对零假设H0:

=…=

=0,F值为732.5608,其P值非常小0.000000,在0.1的显著性水平下F检验显著,说明上述四个变量联合起来对于城乡居民储蓄有较强的解释作用。

t检验。

根据模型估计结果,在系数等于0的零假设下,常数项、城镇居民人均可支配收入、农村居民家庭人均纯收入、实际存款利率、通货膨胀率的t值分别为-10.65308、2.447658、1.446630、1.988502、2.293548,P值分别为0.0000、0.0217、0.1604、0.0578、0.0305,在0.1的显著性水平下,除了农村居民家庭人均纯收入以外的其他变量对于城乡居民储都有显著的影响。

3.3.3多重共线性检验

上述模型中,农村居民家庭人均纯收入的系数不显著,但模型的总体拟合程度即R平方很大,说明可能存在多重共线性。

检验是否存在多重共线性。

利用简单相关系数法检验多重共线性的程度。

计算各解释变量,结果如表2所示。

U和V相关系数以及r与pi相关系数很高,表明可能存在较为严重的多重共线性。

表2模型中各解释变量相关系数矩阵

LnU

LnV

R

pi

LnU

1

0.9970

-0.0728

-0.2419

LnV

0.9970

1

-0.0646

-0.2391

R

-0.0728

-0.0646

1

-0.9047

pi

-0.2419

-0.2391

-0.9047

1

修正。

利用逐步回归法解决多重共线性问题。

首先用lnS分别对lnU、lnV、r、pi进行一元回归,结果表明:

加入lnU的经调整的R平方较大且显著性检验均通过,为0.986859。

进一步加入lnV,经调整的R平方有所增大为0.988777,但此时LnU系数的P值为0.1388,在0.1的显著性水平下不显著,故删除lnV变量。

以经调整的R平方、t检验、F检验以及系数经济意义为检验指标哦,经过反复调试,最终发现农村居民家庭人均纯收入、实际存款利率以及通货膨胀率对于城乡居民储蓄的影响都是不显著的,所以最后确定模型为:

LNS=-3.565427496+1.669045032*LNU

回归结果如下:

DependentVariable:

LNS

Method:

LeastSquares

Date:

06/07/11Time:

12:

08

Sample:

19802009

Includedobservations:

30

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.

C

-3.565427

0.286964

-12.42463

0.0000

LNU

1.669045

0.035757

46.67726

0.0000

R-squared

0.987312

Meandependentvar

9.684565

AdjustedR-squared

0.986859

S.D.dependentvar

2.010020

S.E.ofregression

0.230421

Akaikeinfocriterion

-0.033480

Sumsquaredresid

1.486622

Schwarzcriterion

0.059933

Loglikelihood

2.502207

F-statistic

2178.766

Durbin-Watsonstat

0.198162

Prob(F-statistic)

0.000000

3.3.4异方差检验

首先,利用残差的图形检验异方差的存在性。

利用残差平方对被解释变量作图,结果如图1所示;可见异方差是有可能的。

图1残差对被解释变量散点图

其次,利用White异方差检验。

检验结果如下所示。

在0.01的显著性水平下可以认为不存在异方差。

WhiteHeteroskedasticityTest:

F-statistic

4.634745

Probability

0.018604

Obs*R-squared

7.667180

Probability

0.021632

TestEquation:

DependentVariable:

RESID^2

Method:

LeastSquares

Date:

06/07/11Time:

12:

50

Sample:

19802009

Includedobservations:

30

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.

C

1.671692

0.758506

2.203926

0.0362

LNU

-0.392942

0.196309

-2.001653

0.0555

LNU^2

0.023248

0.012465

1.865018

0.0731

R-squared

0.255573

Meandependentvar

0.049554

AdjustedR-squared

0.200430

S.D.dependentvar

0.082176

S.E.ofregression

0.073480

Akaikeinfocriterion

-2.288960

Sumsquaredresid

0.145782

Schwarzcriterion

-2.148840

Loglikelihood

37.33440

F-statistic

4.634745

Durbin-Watsonstat

0.571520

Prob(F-statistic)

0.018604

3.3.5自相关检验

首先,利用残差图进行检验。

结果如图2所示;可见残差并不是随机变动而是存在一定的变动趋势,所以自相关是可能存在的。

其次,利用Durbin-Watson检验。

由估计结果可知,DW值为0.198162,在样本容量为30,解释变量为1个,显著性水平为0.01的条件下,查表知dL=1.133,dU=1.263,DW小于DL,表明存在正的一阶序列相关。

修正。

利用Cochrane-Orcutt迭代法对模型进行修正

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