毛鳳華

我國較高儲蓄存款總額和儲蓄率一直為我國的經濟發(fā)展注入動力。然而，隨著人口老齡化的影響，我國的儲蓄存款將逐漸走低。本文通過對現(xiàn)實經濟理解，運用計量經濟學分析方法，根據中國1952-2005年的儲蓄存款總額和國內生產總值，分析改革開放是否影響儲蓄存款總額占GDP比重以及GDP對我國儲蓄存款總額的影響，得出了經濟改革可以增加儲蓄存款總額占GDP比重以及儲蓄存款總額隨國內生產總值增加而增加的結論。

一、引言

中國的儲蓄率明顯地高于其他國家，并且還在波動中呈上升趨勢（圖1）。截至2015年底，我國的儲蓄存款總額占GDP的比重達48.35%。然而，近年來隨著人口老齡化的趨勢，儲蓄存款的降低趨勢成為學術界關注的熱點和迫切解決的問題。

本文的主要貢獻有3個方面：首先，本文建立模型實證研究了經濟改革對儲蓄存款總額占GDP比重的影響，彌補了之前對經濟改革的實證研究僅僅依賴簡單的數據描述（龍志和，2001）的不足，為從經濟改革方面為保證儲蓄存款總額提供了實證依據；其次，本文建立的模型描述了我國儲蓄存款總額與GDP之間存在的關系，可以從我國的實際國情出發(fā)，在一定意義上作為各年度儲蓄存款總額偏高或偏低的判斷標準；最后，中國的儲蓄率情況與印度、新加坡等東南亞國家儲蓄率情況有諸多相似之處，本文的研究具有進行國際比較的價值。

二、文獻述評

目前國內對儲蓄存款的影響因素的研究眾多，但對于經濟改革對儲蓄存款的影響的研究則十分有限。

關于研究GDP與儲蓄存款總額之間關系的文獻主要將GDP作為其中一個解釋變量，通過多元模型來觀察GDP與儲蓄存款總額之間關系。宋天鴿（2012）主要從理論層面剖析了中國高儲蓄的原因包括GDP增加導致的人均可支配收入上升。劉?。?003）研究了名義GDP、銀行利率以及消費價格指數對儲蓄存款總額的影響，得出了存量模型和增量模型，但并未對模型進行異方差和自回歸檢驗。徐霞，何旻玖，劉琪（2015）研究了GDP和貨幣供應量M2對儲蓄存款總額的影響，得出了儲蓄存款總額的主要影響因素是GDP的結論。

本文將建立模型來檢測經濟改革對儲蓄存款總額占GDP比重的影響以及GDP與儲蓄存款總額之間關系，并對結果進行檢驗，彌補國內有關研究的空白。

三、實證策略

我們首先檢驗改革開放是否影響儲蓄存款總額占GDP比重，通過構建含有虛擬變量的計量經濟學模型從而判斷改革開放（1978年）前后儲蓄存款總額占GDP比重（）對時間的回歸參數和常數項是否有顯著變化。

之后，建立與的一元線性回歸模型，運用OLS方法估計參數，并進行有關檢驗，得出儲蓄存款總額與GDP之間的關系。

1. 實證檢驗改革開放對儲蓄存款總額占GDP比重隨時間的變動的影響

構建含虛擬變量的隨時間變化的模型

其中，是儲蓄存款總額占GDP比重，表示年份，是否在1978年后，是隨機誤差項，為模型的待估參數。

若待估參數、顯著，即改革開放（1978年）前后序列對時間的回歸參數和常數項是否有顯著變化，證明經濟改革對儲蓄存款總額占GDP比重的影響存在

2. 實證檢驗儲蓄存款總額與GDP之間的關系

建立Y與GDP的一元線性回歸模型

其中，表示年時儲蓄存款總額，表示年時國民生產總值，是隨機誤差項，為模型的待估參數

四、實證結果

1. 改革開放對儲蓄存款總額占GDP比重隨時間的變動的影響實證結果

通過Eviews對含虛擬變量的隨時間變化的模型的參數進行OLS估計，得到的模型為：

得到的各估計參數對應的p值與模型的修正決定系數、F值分別如表1、表2所示：

由表1、表2可知修正決定系數和F值均足夠大，模型的解釋能力較強，常數項和各回歸系數的t值均足夠大，p值均小于0.05，各回歸系數均通過顯著性檢驗。所以，經濟改革對儲蓄存款總額占GDP比重有正向影響，且儲蓄存款總額占GDP比重隨時間變化的回歸模型解釋能力較強。

2. 儲蓄存款總額與GDP之間的關系實證結果

通過Eviews對儲蓄存款總額與GDP之間一元線性回歸模型的參數進行OLS估計，得到的模型為：

得到的各估計參數對應的p值以及模型的修正決定系數、F值、DW值分別如表3，表4所示：

由表3，表4得知模型的F值為3325.750，表示模型的所有參數顯著不全為0，修正決定系數為0.984說明模型整體擬合較好。常數項和GDP系數的t統(tǒng)計量值分別為-4.92和56.80，對應的p值為0.0000和0.0000均小于0.05，所以認為是顯著的。

考慮到本文中的數據為時間序列數據并且時間跨度范圍較大，所以雖然上面擬合的模型的各項參數都很顯著，但模型仍然可能存在異方差和自相關的問題，由此進行異方差檢驗和自相關檢驗并進行處理。

（1）對于原模型異方差的檢驗

原假設：模型為同方差 備擇假設：模型中存在著異方差

利用Eviews操作進行white檢驗，得到輔助回歸式：

輔助回歸式的以及對應的p值如表5所示：

由檢驗規(guī)則可知，模型的white統(tǒng)計量值為21.65811對應的p值<0.001，小于0.05的顯著性水平，所以拒絕原假設，接受原模型存在異方差的備擇假設，所以原模型存在異方差性。

（2）對于原模型自相關的檢驗

考慮到時間序列模型一般都存在著自相關的問題，并且原模型的殘差圖中殘差曲線只穿過0軸一次，所以我們推測原模型可能存在自相關的問題，我們利用Eviews對原模型進行自相關DW檢驗

由表4中的原模型的DW值為0.140296，查DW表（n=54，k=1，，a=5%）得到=1.528， DW=0.140<1.528，所以該模型存在正自相關的問題。

（3）構建新模型

因為原模型存在異方差的問題，所以我們需要重新構建模型以消除異方差來保證模型的準確性，由于數據為時間序列模型，所以我們考慮使用對解釋變量和被解釋變量取對數進行模型修正。首先我們構建了新的序列LOGY和LOGGDP，分別取值為ln（Y）和ln（GDP）然后構建新模型：

由輔助回歸式的系數值對LOGY和LOGGDP進行廣義差分變換：

建立更新模型：， 并進行OLS回歸得到更新模型為：

得到的各估計參數對應的p值以及模型的修正決定系數、F值、DW值分別如表6，表7所示：

五、結論

我國的經濟發(fā)展一直受到高儲蓄總額和儲蓄率的推進，如今我國面臨人口老齡化對經濟發(fā)展的負面影響。可以利用我們的模型來判斷當年的存款總額實際值與預期值的差距，并且根據差距值，結合發(fā)展目標，在適當的情況下調整政策，使得存款總額的實際值向著目標值趨近。（作者單位為華中師范大學）