任碧云 楊鴻濤

自經濟學誕生以來，儲蓄與投資問題就是研究重點，但不同流派的理論解釋和政策主張不盡相同。古典學派認為，通過利率的調節(jié)作用，儲蓄可以全部、自動地轉化為投資，二者處于均衡狀態(tài)，無須國家干預。受此影響，馬克思主義經濟學也假設儲蓄全部轉化為投資。與古典學派奉行經濟自由主義不同，瑞典學派和凱恩斯主義都認為，由于市場機制不完善，儲蓄并不會完全、自動地轉化為投資，從而為政府干預經濟提供了理論依據。新古典主義在研究經濟增長問題時，假定儲蓄可全部、自動地轉化為投資。發(fā)展經濟學在研究發(fā)展中國家資本形成過程時將儲蓄向投資轉化視為一個自然而然的過程。金融自由化學派特別關注儲蓄向投資轉化的金融路徑，認為發(fā)展中國家大都存在嚴重的“金融壓抑”，影響了儲蓄動機、投資意愿和儲蓄向投資的轉化，最終抑制了經濟增長。在實證研究方面，國外大量文獻集中于儲蓄與投資相關性分析，但結論不完全一致。Feldstein 和Horioka(1980)率先對16 個OECD 國家1960—1974 年國內投資率與國內儲蓄率的數據進行回歸分析，發(fā)現回歸系數(saving-retention coefficients)接近于1，表明絕大部分新增儲蓄都留在了本國，而不是在國際間自由流動，被學界稱為Feldstein-Horioka 之謎。Penati 和Dooley(1984)、Frankel 等(1986)、De Hann 和Siermann(1994)、De Vita 和 Abott(2001)、Narayan(2005)等人的研究都確認了Feldstein 和Horioka 的發(fā)現，證實大多數國家的儲蓄與投資高度相關，具有協(xié)整關系。但也有一些學者如Miller(1988)和Krol(1996)認為，一些國家儲蓄與投資的相關性并不高，不存在協(xié)整關系。中國學者自20世紀90 年代中后期開始重視儲蓄—投資轉化的研究，基本結論是中國儲蓄—投資轉化效率低下。楊思群(1998)、吳少新(1998)、胥良(1998)等人率先對中國經濟轉型初期以國有銀行為主導的儲蓄—投資轉化機制進行了系統(tǒng)分析，應展宇(2003)又重點討論了資本市場在儲蓄—投資轉化過程中發(fā)揮的作用，姚海明(2007)闡述了中國非正規(guī)金融——民間借貸、地下錢莊、民間集資等——路徑的儲蓄-投資轉化機制，任碧云(2006)提出市場主導型模式是中國儲蓄—投資轉化機制的目標模式。于春海(2007)計算得出中國儲蓄—投資轉化率為0.841，包群等(2004)估算中國政府和居民部門儲蓄投資轉化率分別為0.913 和0.348，封福育(2010)分析中國東、中、西部所屬省份儲蓄—投資轉化率分別為0.41、0.62和0.79。肖紅葉和周國富(2000)指出中國儲蓄-投資轉化的有效性與某些發(fā)達國家相比仍存在較大差距。

基于以上分析，本文試圖在Feldstein 和Horioka 研究模型基礎上作進一步擴展，對中國儲蓄-投資轉化率從總量、分部門、分地區(qū)3 個維度進行全面分析與國際比較，以準確評估中國儲蓄-投資轉化的質量、效率以及存在的問題，并從金融視角提出有針對性的對策建議。

一、理論基礎

本文所稱儲蓄，是指一個經濟主體在一定時期內的可支配收入扣除當期消費后的余額。本文所稱投資僅限于實物投資，是指一個經濟主體在一定時期內新形成的資本存量。本文所稱儲蓄-投資轉化率，是指一個經濟主體在一定時期內將儲蓄轉化為投資的比例，可用公式表示為：

其中，φ 代表儲蓄-投資轉化率，I 代表投資，S 代表儲蓄，i 代表投資率，s 代表儲蓄率。

首先，假設一定量的資本、勞動和知識被組合起來生產產品，生產函數為柯布-道格拉斯形式，則有：

其中，Y 代表產出，K 代表資本，A 代表知識，L 代表勞動，AL 代表有效勞動，t 代表時間。

其次，假設產出為一種產品，在消費與投資之間分配，用于投資的份額為s，并且用于投資的1 單位產出可獲得1 單位新資本，現有資本以速率δ 折舊，則有：

假設資本折舊率 δ=0 ，則資本的動態(tài)變化為：

關于知識積累本文采用新增長理論中的“干中學”(learning-by-doing)思想，即知識積累是傳統(tǒng)經濟活動的副產品，知識的增加量是資本增加量的函數，此時，新知識的生產函數為：

其中，B 為轉移參數，代表決定知識積累是否成功的其他因素；θ 代表現有資本存量對知識積累的影響①這里我們假設 θ ＞0 ，即假定現有資本存量為知識積累提供物質基礎，使得知識積累更容易成功。。

知識的動態(tài)變化為：

假設勞動以不變的正的增長率n 增長，則勞動的動態(tài)變化為：

將式(5)代入式(2)得：

此時，資本K 成為惟一的生產性投入品，經濟增長由資本K 的動態(tài)變化決定。

將式(8)代入式(4)得出資本的動態(tài)變化為：

資本K 的增長率為：

將式(8)兩邊取對數再求關于時間的微分，得到 gK(t )的增長率為：

將式(11)兩邊同乘以 gK(t)，得：

此時，資本增長率 gK(t )的初始值由式(10)給出，后續(xù)變化由式(12)決定。影響資本增長率動態(tài)變化的惟一不確定的參數是(θ -1) 的符號。

當 θ ＜ 1時，無論經濟的初始條件如何，gK都收斂于，經濟處于一條平衡增長路徑上，經濟的長期增長率是人口增長率n 的函數，這與現實情況不符。

由于B 與L 為固定值，因此儲蓄率成為影響經濟增長率的主要因素①新增長理論將上述 θ=1 且 n=0 時的模型稱為線性增長模型。。

將θ =1 和 n=0 代入式(8)得：

其中，b 代表資本的邊際產出②有的文獻使用“A”代替b，本文為避免與前面分析中的知識A 相混淆而使用b。。

在前面分析資本積累時，我們曾假設產出“在消費與投資之間分配，用于投資的份額為s”，這實際上隱含著“儲蓄全部轉化為投資”的假設。由于在現實的儲蓄—投資轉化過程中，一部分儲蓄會被漏損，因此有必要引入儲蓄—投資轉化率，將資本積累由式(4)變?yōu)椋?/p>

資本增長率由式(13)變?yōu)椋?/p>

經濟增長率由式(15)變?yōu)椋?/p>

至此，我們構建了一個金融內生增長模型。式(20)表明，經濟增長率由三個因素決定：一是儲蓄—投資轉化率φ，二是儲蓄率s，三是資本的邊際產出b，且三者均與經濟增長率成正比。

二、實證研究

（一）總量分析

1. 數據來源

本文將總儲蓄率定義為國內總儲蓄與國內生產總值的比值，將總投資率定義為資本形成總額與國內生產總值的比值。相關數據取自國際貨幣基金組織的世界經濟展望數據庫，包括中、美、英等10 個國家1980 年至2011 年數據。由于是比值形式，價格因素已被剔除。

2. 基本模型

Feldstein 和Horioka(1980)通過建立以下模型對儲蓄與投資數據進行分析：

該模型具有形式簡單明了的優(yōu)點，但忽略了國家間經濟發(fā)展不平衡等問題對儲蓄—投資轉化率的影響。本文對式(21)作進一步擴展，假設樣本國家既存在個體差異，又存在結構變化，進而建立如下面板數據模型：

其中，ij為T×1 維投資率向量，其分量為第j 個國家總投資率時間序列；α 為常數截距項，為橫截面?zhèn)€體成員對常數截距項的偏離值；sj為T×k 維儲蓄率向量，k為不同口徑儲蓄率的個數①當研究總儲蓄率時，k=1；當研究居民、企業(yè)、政府三部門儲蓄率時，k=3。；為k×1 維系數向量；為T×1 維隨機誤差項向量，滿足均值為0 且方差為的假設；N 為樣本國家的個數，T 為觀測時期數。

3. 確定個體影響形式

面板數據模型根據個體影響形式的不同，分為固定影響模型和隨機影響模型，當樣本數據包含的個體成員是研究總體的所有成員時，應選擇固定影響模型；當樣本數據包含的個體成員是隨機從研究總體的所有單位中抽取時，如果僅僅對樣本自身進行分析，則應選擇固定影響模型；如果想通過樣本對總體進行分析，則應選擇隨機影響模型(高鐵梅，2009)。顯然，本文應該選擇固定影響模型。

4. 確定模型類型

面板數據模型根據截距項α 和系數向量β 的不同，可分為不變系數模型、變截距模型及變系數模型三種類型。樣本數據究竟符合哪種類型主要檢驗如下兩個假設(高鐵梅，2009)：。

經F 檢驗在5%的顯著性水平下拒絕假設 H2和 H1，因此本文建立固定影響變系數面板數據模型用于下一步分析。

5. 平穩(wěn)性檢驗

使用EViews6.0 單位根檢驗對10 個國家總儲蓄率和總投資率序列進行平穩(wěn)性檢驗。結果表明，10 國家總儲蓄率和總投資率序列的水平值含有不同單位根，是非平穩(wěn)的；一階差分值不含相同單位根，也不含不同單位根，是平穩(wěn)的。因此，總儲蓄率和總投資率序列都是I(1)過程，可進行協(xié)整檢驗。

6. 協(xié)整檢驗

對10 個國家總儲蓄率和總投資率序列進行協(xié)整檢驗，Pedroni 檢驗不能完全判定面板數據之間是否存在協(xié)整關系，Kao 檢驗和Johansen 檢驗表明存在協(xié)整關系。綜合分析可以得出，總儲蓄率與總投資率面板數據存在協(xié)整關系。

7. 估計與檢驗

使用廣義最小二乘法對式(22)進行估計，估計結果D.W.統(tǒng)計量的值為0.35，表明殘差序列可能存在較強的序列相關。由各截面殘差序列相關圖可以看出，10 個截面殘差序列均是一階序列相關的。因此，需要對原靜態(tài)模型進行修正，建立動態(tài)模型。

8. 修正后的估計與檢驗

使用一階自回歸AR(1)模型將式(22)修正為：

其中，εjt為均值為0 且方差為常數的白噪聲。使用EViews6.0 進行估計，結果為：

表1 修正后相關國家儲蓄—投資轉化率估計結果

對修正后估計的殘差序列進行相關性檢驗和單位根檢驗結果表明，修正后估計的殘差序列不存在序列相關且是平穩(wěn)的。因此，表1 的估計結果是有效的。

9. 結果分析

中國1980—2011 年間總儲蓄率和總投資率平均高達45%,,和41%,,，是10 個國家中最高的，幾乎為10 個國家平均水平的2 倍。與此形成鮮明對比的是，中國總儲蓄—總投資轉化率僅為0.84，盡管與世界主要經濟體相比處于較高水平，但與亞洲主要經濟體相比仍是較低的。這說明中國儲蓄—投資轉化過程存在一些問題，儲蓄—投資轉化的質量和效率還有待提高。

（二）分部門分析

本部分重點對中國和美國居民、企業(yè)、政府三部門儲蓄率①本文將居民儲蓄率定義為居民當期可支配收入扣除當期消費后的余額與國內生產總值的比值；將企業(yè)儲蓄率定義為企業(yè)當期稅后利潤扣除當期股息支出后的余額與國內生產總值的比值；將政府儲蓄率定義為各級政府當期財政收入扣除當期公共消費支出后的余額與國內生產總值的比值。和投資率②本文將居民投資率定義為居民用于購置住宅等實物方面的資本性支出與國內生產總值的比值；將企業(yè)投資率定義為企業(yè)用于購置廠房、機器設備、存貨及住宅性固定資產的資本性支出占國內生產總值的比值；將政府投資率定義為政府用于建設基礎設施、公共服務項目的資本性支出占國內生產總值的比值。數據進行分析，數據來源分別為中國國家統(tǒng)計局和美國聯邦儲備銀行發(fā)布的資金流量表。

首先建立如下用于分部門儲蓄—投資轉化率分析的面板數據模型：

其中，ijt為第j 個國家第t 期總投資率，α 為常數截距項，為第j 個國家對常數截距項的偏離值，β hj為第j 個國家居民部門儲蓄—投資轉化率，s hjt為第j 個國家第t期居民儲蓄率，cβ 為企業(yè)部門儲蓄—投資轉化率，sc 為企業(yè)儲蓄率，gβ 為政府部門儲蓄—投資轉化率，sg 為政府儲蓄率，u 為隨機誤差項。

使用前述方法對式(31)進行修正，建立如下動態(tài)模型：

其中，εjt為均值為0 且方差為常數的白噪聲。模型修正后的估計結果為：

表2 中國和美國分部門儲蓄—投資轉化率估計結果

中國分部門儲蓄率和投資率具有兩個明顯特點。一是中國居民、企業(yè)、政府儲蓄率和投資率均明顯高于美國水平，特別是居民儲蓄率和投資率是美國的數倍。二是從儲蓄資源流向看，中國明顯是由居民部門流入企業(yè)部門，而美國則是由企業(yè)部門流入政府部門。中國分部門儲蓄—投資轉化率存在兩個問題。一是中國企業(yè)部門儲蓄—投資轉化率偏低，僅為美國的85%,,左右。二是中國分部門儲蓄—投資轉化率差距較大，企業(yè)部門轉化率僅為居民部門和政府部門的60%,,左右，表明中國部門間儲蓄—投資轉化效率的不平衡。

（三）分地區(qū)分析

本部分對中國分省(自治區(qū)、直轄市)儲蓄率①本文將某省儲蓄率定義為該省支出法計算的地區(qū)生產總值扣除最終消費后的余額與該省支出法計算的地區(qū)生產總值的比值。和投資率②本文將某省投資率定義為該省資本形成總額與該省支出法計算的地區(qū)生產總值的比值。數據進行分析，數據來源于《中國統(tǒng)計年鑒》，時間跨度為1980—2012 年。

按前述方法建立如下用于分地區(qū)儲蓄—投資轉化率分析的動態(tài)面板數據模型：

其中，εjt為均值為0 且方差為常數的白噪聲。使用EViews6.0 進行估計，結果為：

表3 中國分省儲蓄—投資轉化率估計結果

續(xù)表3

從表3 可以看出，在10%,,顯著性水平下，北京等16 個地區(qū)儲蓄—投資轉化率的估計結果是顯著的，呈現較明顯的區(qū)域差異。東部地區(qū)最高的遼寧省和中部地區(qū)最高的湖南省的儲蓄—投資轉化率是西部地區(qū)最低的新疆自治區(qū)的2.2 倍。同時，華中地區(qū)(如湖南、湖北、江西)和華東地區(qū)(如安徽、浙江、福建)的儲蓄—投資轉化率較高，而華北(如河北、北京、內蒙古)和西北地區(qū)(如陜西、新疆)的儲蓄—投資轉化率較低。將表3 與表1 進行對比還可以發(fā)現，與世界主要經濟體相比，中國分省儲蓄—投資轉化率總體上處于較高水平，高于英、美等發(fā)達國家；但與亞洲主要經濟體相比，除遼寧等少數省份儲蓄—投資轉化率高于印度、印度尼西亞及日本外，其余大部分省份均低于上述三國。

四、結論與政策建議

本文構建的金融內生增長模型表明，儲蓄—投資轉化率是決定經濟增長的重要因素之一。本文實證研究表明，無論從總量看，還是從分部門、分地區(qū)看，中國儲蓄率和投資率明顯高于全球主要經濟體，但中國儲蓄—投資轉化率僅處于中游偏上水平，高于歐美發(fā)達國家，但低于亞洲主要國家。這反映出中國儲蓄—投資轉化主要存在三方面問題：一是總體轉化效率仍不高；二是企業(yè)部門轉化率偏低；三是地區(qū)間轉化不平衡，經濟不發(fā)達地區(qū)特別是農村地區(qū)轉化率偏低。由于金融轉化機制已成為中國儲蓄—投資轉化的核心機制，本文針對上述問題從金融視角提出如下政策建議。

第一，深化金融改革，提高金融路徑儲蓄—投資轉化的總體效率。在中國經濟步入新常態(tài)背景下，人口老齡化等因素會拉低國民總儲蓄率，以往高儲蓄率支撐高投資率，進而拉動經濟高速增長的發(fā)展模式不可持續(xù)，因此必須深化金融重點領域改革，提高儲蓄—投資轉化總體效率，促進經濟發(fā)展方式轉變。一是加快推進利率和匯率形成機制改革，使利率和匯率真正反映國內和國際兩個市場的資金供求狀況，減少央行干預對要素價格的扭曲，提高資金配置效率。二是深化國有商業(yè)銀行轉型升級，提高自主定價能力和風險管理水平，規(guī)范收費項目和服務標準，減少儲蓄資源漏損。三是深化股票發(fā)行制度改革，健全多層次資本市場體系，增強資本市場在儲蓄—投資轉化過程中的地位和作用，提高直接融資比重。

第二，擴大金融開放，引導儲蓄資源流入投資效率較高的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)企業(yè)。中國經濟轉型期存在較為明顯的信貸配給，處于壟斷地位的國有銀行將絕大多數儲蓄資源分配給相對低效的國有企業(yè)和政府融資平臺，因此必須擴大金融對內開放，支持創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)企業(yè)發(fā)展，提高全社會的投資效率。一是盡快取消對民營資本進入金融業(yè)的歧視性、限制性規(guī)定，支持民營資本出資設立銀行等金融機構，鼓勵各類機構公平競爭和錯位發(fā)展。二是大力扭轉信貸偏向國有企業(yè)和政府融資平臺的局面，通過調整優(yōu)化監(jiān)管政策，引導金融機構將更多資金分配到創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)企業(yè)。三是鼓勵P2P、股權眾籌等互聯網金融發(fā)展，明確適度監(jiān)管政策，完善征信體系建設，滿足創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)企業(yè)金融服務需求。

第三，發(fā)展普惠金融，提升農村地區(qū)儲蓄—投資轉化率。中國城鄉(xiāng)二元經濟結構決定了金融資源在城市與農村之間配置的不平衡，因此必須通過發(fā)展普惠金融，改善農村地區(qū)金融服務能力和水平。一是大力發(fā)展村鎮(zhèn)銀行、農業(yè)貸款公司、農村資金互助社、小額貸款公司等小型金融機構，加快國家開發(fā)銀行、農業(yè)發(fā)展銀行等政策性銀行改革，分類實施農村信用合作社改制重組，建立完善多層次、廣覆蓋的涉農金融機構體系。二是調整完善監(jiān)管政策，鼓勵金融機構擴大農村市場投放，嚴格限制農村資金外流，改善農村資金供給狀況。三是鼓勵涉農金融產品和服務創(chuàng)新，發(fā)展土地承包經營權、農民房屋財產權質押貸款等新業(yè)務，拓寬“三農”融資渠道，提高農村地區(qū)儲蓄者與投資者之間的交易效率。

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