杨 平

（新疆师范大学商学院，乌鲁木齐 830017）

一、引言

自改革开放以来，我国居民储蓄率一直处于较高的状态，我国居民储蓄呈现出明显的快速上升趋势，从1978年的210.6亿元增加到2020年的920864.6万亿元，42年间的总体增幅达到4372倍（见图1）。

图1 1978-2020年间我国居民储蓄存款余额（左轴）及增长率（右轴）

根据世界银行公布的数据，2000-2019年间，世界各国总储蓄占GDP的百分比主要波动范围为15%-35%之间，而中国的总储蓄占GDP的百分比都高于43%，在2008-2010年更是均高达于50%，这远高于世界其他国家水平。

造成我国居民高储蓄率最主要的原因在于经济增长速度的不断加快，且我国大多数居民以工资收入为主，要素收入分配的不均，使居民储蓄率不断升高，再加上害怕风险和寻求安稳的心理习惯，使得大多数人选择增加储蓄来应对未来可能的风险，最后政府高税收和政府主导的高投资也是我国高储蓄率的原因之一。

二、文献综述

目前，对我国居民高储蓄率的研究主要分为以下方面：第一，研究人口变化对高储蓄率的影响。从人口结构变化的角度分析人口结构作用于居民储蓄率的理论机制，综合考察了人口年龄结构、人口流入、人力资本提升等因素对于我国居民储蓄率的作用效果。

第二，对居民高储蓄率现象产生的原因进行分析。我国学者对此的研究原因主要集中在代际收入流动、国内生产总值、居民收入差距、消费需求不足、投资体系尚未健全、传统思想观念等方面影响。

第三，对我国居民高储蓄率的影响因素的研究。我国学者主要侧重于居民可支配收入、经济增长、通货膨胀率、利率及人口抚养比等视角展开分析，研究发现，居民可支配收入与居民储蓄率呈正相关关系，一年期存款利率在不同学者的研究中对居民储蓄率的影响不同。

综上所述，随着居民高储蓄率研究的进一步加深，学者们已经建立了比较全面的居民高储蓄率测量指标，并对影响居民高储蓄率的因素进行了研究，但目前国内学者对我国居民高储蓄率的影响因素研究数据较陈旧，且所构建的模型不一，研究结果也不同，本文在借鉴前人研究的基础上，分析了2000-2019年我国居民高储蓄率的现状、产生此现象的原因，并讨论了居民储蓄率过高对我国经济的影响，最后利用SPSS软件建立回归方程分析影响我国居民高储蓄率的因素。

三、实证分析

（一）变量选择

本文选取居民储蓄率为被解释变量，解释变量选取国内生产总值、居民可支配收入、消费价格指数代表消费品价格水平、一年期存款利率以及股票市价总值。

1.国内生产总值。衡量一个国家经济实力最主要的指标就是国内生产总值，国内生产总值的大小和国家发展水平呈正相关关系，国内生产总值数值越大，居民收入显著增加，居民储蓄也随之越高。

2.居民可支配收入。居民的收入与储蓄率成正相关关系，根据储蓄函数s(y)=-α+(1-β)y可得：随着居民收入水平的提高，居民储蓄率也会随之增加。

3.消费品价格水平。对储蓄存款而言，消费品的价格水平会影响消费品的需求，消费品的价格水平越高，消费值越大，储蓄率越小。

4.一年期存款利率。根据货币市场均衡条件M/P=ky-hr可得：当利率下降时，储蓄会减少。

5.股票市价总值。储蓄作为盈余资金的投资渠道之一，在有其他可以赚取更多收入的投资渠道的情况下，储蓄将会减少。

（二）模型假设

多元线性回归分析过程中存在多个自变量。设Y为因变量，X1，X2......Xk为因变量，则多元线性回归模型为：

Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+ε，其中常数项是β0，β1，β2......βk是回归系数，β1为X1，X2......Xk固定时，X1对Y偏回归系数，同理β2为X1，X2......Xk固定时，X2对Y的偏回归系数。

（三）实证分析过程

通过论述，本文选取了中国统计年鉴2000-2019年统计公报以及中国人民银行官网的数据，Y表示居民储蓄值，X1表示国内生产总值，X2表示个人可支配收入，X3表示消费价格指数，X4表示一年期存款利率，X5表示股票市价总值。

Yt=β0+β1X1t+β2X2t+β3X3t+β4X4t+β5X5t，t=1，2，3...20

1.描述性统计量

由上述分析及表1可知，20年来，居民储蓄额和储蓄率均有较大幅度的增长。此外，在这20年间，居民消费价格虽有一点波动，但总体上呈上升趋势；而一年期存款利率和股票市价总值波动较大，总体来说不太稳定。

表1 描述性统计量

2.多重相关系数和变异程度解释

由表2可以看出，模型的复相关系数R=0.987，一般情况下，R值在0-1之间，R值越大线性关系越强。判定系数R2=0.975，表明自变量可以解释95%的因变量变异，回归方程高度显著。调整判定系数R2，相对于R2来说没有怎么变动，因此分析结果可以得知自变量对因变量变异有着高的影响程度。同时R2和R2的值都接近于1，表明模型的拟合优度较好，得宾——沃森检验值为1.842，说明其观测值具有相互独立性。

表2 模型汇总b

3.模型的统计学意义检验

该表格可以进行F值检验，来检验模型的统计学意义，由表格结果可得F=108.008，P＜0.001，因此显示自变量与因变量之间存在线性相关关系，通过了F检验，即拟合的方程具有统计学意义。

4.统计性检验

表4为多元线性回归的系数列表，表中显示了该模型的偏回归系数的标准误差、常数、标准化偏回归系数，回归系数检验的t统计量观测值和相应的概率p值，共线性统计量显示了变量的容差和方差膨胀因子（VIF）。

表4 系数a

由结果可得：本研究纳入的自变量中，个人可支配收入的P值具有统计学意义，即个人可支配收入是影响居民储蓄率较高的主要因素。

根据表4，建立线性回归方程为：

y=177126.774-0.005x1+11.266x2-494.704x3+8346.805x4-0.028x5其中，截距a=177126.774，斜率b1=-0.005，b2=11.266，b3=-494.704，b4=8346.805，b5=-0.028。

5.回归标准化残差直方图和正态P-P图

图2是回归标准化残差图，由图可以判断标准化残差大致处于正态分布的情形。由图3可以看出：残差效果较好，所有的点大致分布在直线附近，可以认为残差符合正态分布的要求。

图2 回归标准化残差直方图

图3 居民储蓄值的正态P-P图

（四）实证结果分析

上述模型通过了拟合度检验，且拟合优度比较良好。模型通过了F检验，说明模型之间存在较为明显的线性关系，并且两个自变量之间没有明显的多重共线性关系，结果较为精确。对各解释变量进行多元回归分析，输出结果如表5、表6所示。

根据表5输出结果，除一年期存款利率外，其余变量之间存在较强的相关关系，适合进行主成分分析。表6给出了相关阵的特征根及对应主成分的方差贡献率及累计贡献率，本文保留了大于1的特征根，可以看到仅提取了1个主成分，其方差贡献率为69.268%，说明该第一主成分很大程度上提取了原始变量的大部分信息。这样由分析原来的5个变量转化为仅需分析1个综合变量，极大地起到了降维的作用。

表5 样本相关矩阵a

表6 解释的总方差

从经济学的意义上来讲，国内生产总值、个人可支配收入、消费价格指数、一年期存款利率和股票市价总值之间存在正相关关系，则回归方程为：

由理论可知，可通过因子负荷量来解释主成分成因或原始变量对主成分的重要性，根据Component Matrix表中第一主成分对应的因子负荷量，可看到X2、X3、X5在第一主成分中占较大比重，这说明第一主成分主要综合了个人可支配收入、居民消费价格指数和股票市价总值三种因素，即个人可支配收入对居民高储蓄率的影响最大，其次为消费价格指数和股票市价总值。

四、结论及对策建议

（一）研究结论

通过对数据的相关分析可知，国内生产总值、个人可支配收入、消费价格指数、一年期存款利率和股票市价总值是影响我国居民高储蓄率的重要变量，且对储蓄率水平的影响机制不同，表现为：一年期存款利率与储蓄率呈负相关关系，国内生产总值、个人可支配收入、消费价格指数和股票市价总值与储蓄率呈正向相关关系，其中，影响我国居民高储蓄率现状的最主要因素是个人可支配收入。

（二）降低我国居民储蓄率的对策建议

1.完善社会保障体系，鼓励居民消费

社会保障制度不完善是影响我国当前扩大内需的主要制约因素。完善社会保障制度，这一举措既能降低政府储蓄率，也能够通过缓解居民的预防性储蓄动机而降低居民储蓄率。因此，政府要加大建立和完善就业、医疗、养老等社会保障体系，以此来增加我国居民的即期消费，降低远期消费以及预期收入的不确定性。

2.扩大消费需求，促进居民消费水平

“十四五”规划提出我国要全面促进消费，要做到提升传统消费、培育新型消费、发展服务消费、培育城市消费以及扩大农村消费，提高农民收入、企业退休人员基本养老金、部分优抚对象待遇和城乡居民最低生活保障水平；提升产品质量安全，提供良好的消费环境，为确保消费者权益，企业和政府要共同发挥力量，促进消费。

3.拓展消费市场，扩大消费空间

随着网络的普及，我国的网络购物用户达到7.82亿，网络销售在我国的销售市场的地位越来越高。2014年至2020年期间，我国网络零售额一直保持着两位数的增长速度，网购火爆不仅刺激消费、扩大内需，而且也使消费者获得物美价廉的商品、经营者获得强劲发展的动力。因此，需要加强网络购物安全保障，使消费者放心购买，网络消费可以刺激消费从而有效地扩大消费空间。