唐嘉燕 廖慈純 李雨浠 周燕

摘 要：本文基于2019年中國(guó)家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù)，考察了文化屬性、投資與理財(cái)、家庭消費(fèi)等因素對(duì)居民家庭儲(chǔ)蓄分流的影響和儲(chǔ)蓄轉(zhuǎn)化的約束因素。建立RF模型進(jìn)行特征提取得出儲(chǔ)蓄卡的數(shù)量及居民日常支出，可作為居民儲(chǔ)蓄行為的主要參考特征的結(jié)論，RF模型有利于預(yù)判信息不對(duì)稱下的居民儲(chǔ)蓄決策行為，并且結(jié)合索洛模型分析出知識(shí)缺失是阻礙居民儲(chǔ)蓄轉(zhuǎn)化投資的關(guān)鍵因素，從而推測(cè)儲(chǔ)蓄—投資平衡條件需要社會(huì)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的創(chuàng)新和針對(duì)性措施的配合。

關(guān)鍵詞：儲(chǔ)蓄決策? 儲(chǔ)蓄—投資平衡? 隨機(jī)森林? 特征提取? 索洛模型

中圖分類號(hào)：F832.22 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-0298（2020）08（b）--02

近年來(lái)的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)顯示，我國(guó)儲(chǔ)蓄率傾向下滑的趨勢(shì)較明顯，因此研究居民儲(chǔ)蓄率變化對(duì)于我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)在拉動(dòng)內(nèi)需、保持經(jīng)濟(jì)等方面不可或缺。而儲(chǔ)蓄的合理利用、解決金融機(jī)制現(xiàn)狀矛盾、投資轉(zhuǎn)化[1]等可行性方案需要以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，借助信息技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析，進(jìn)而得出說(shuō)服性強(qiáng)的結(jié)論與解決措施。

首先，文化屬性是影響居民儲(chǔ)蓄的必要因素，馮偉[2]等人發(fā)現(xiàn)語(yǔ)言因素對(duì)各地的對(duì)外貿(mào)易、人力資本積累和市場(chǎng)交易具有抑制作用。文化屬性包含很多方面，不同文化對(duì)國(guó)民儲(chǔ)蓄的選擇有著不容小覷的影響。其次，消費(fèi)需求是拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式的基礎(chǔ)條件，任思儒[3]等人以城鎮(zhèn)居民重點(diǎn)消費(fèi)系數(shù)的時(shí)空變化為研究對(duì)象，深入分析居民消費(fèi)對(duì)總產(chǎn)出的拉動(dòng)作用，發(fā)現(xiàn)儲(chǔ)蓄與消費(fèi)能力的關(guān)聯(lián)。再次，風(fēng)險(xiǎn)組合不同的金融理財(cái)產(chǎn)品對(duì)居民儲(chǔ)蓄存在分流[4]，這一定程度上拓寬了投資行為;李津[5]等人發(fā)現(xiàn)合理優(yōu)化儲(chǔ)蓄與投資的關(guān)系可提高資源配置，緩解賬戶長(zhǎng)期失衡的狀態(tài)。最后，保險(xiǎn)是保障個(gè)人或家庭財(cái)務(wù)規(guī)劃的重點(diǎn)，對(duì)居民儲(chǔ)蓄有替代作用，張祎桐發(fā)現(xiàn)保險(xiǎn)是居民儲(chǔ)蓄和投資產(chǎn)品選擇的不可遺漏的因素。

綜上所述，基于大數(shù)據(jù)特征，本文將建立高準(zhǔn)確率的模型分析、預(yù)判居民的儲(chǔ)蓄行為，通過(guò)索洛模型剖析儲(chǔ)蓄轉(zhuǎn)化中阻礙居民的可能因素，提出個(gè)性化理財(cái)方案，縮小地區(qū)收入差距，培養(yǎng)新的儲(chǔ)蓄熱點(diǎn)，刺激儲(chǔ)蓄行為，促進(jìn)資金流動(dòng)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

1 基于RF模型的居民儲(chǔ)蓄決策預(yù)判

1.1 模型構(gòu)建與特征選取

RF算法（Random forest）的原理是利用多棵決策樹對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練并預(yù)測(cè)。而建模過(guò)程是利用原始數(shù)據(jù)集隨機(jī)生成新數(shù)據(jù)集，進(jìn)而訓(xùn)練生成決策樹，最終結(jié)合所有決策結(jié)果作為隨機(jī)森林RF的預(yù)測(cè)結(jié)果。

本文選取2019年12月西南財(cái)經(jīng)大學(xué)更新的中國(guó)家庭金融調(diào)查廣東省數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象，數(shù)據(jù)來(lái)源于西南財(cái)經(jīng)大學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)，選擇其中調(diào)查對(duì)象的基本個(gè)人信息、儲(chǔ)蓄情況、家庭消費(fèi)與支出情況、資本分配等變量進(jìn)行研究分析。

利用MATLAB建模軟件隨機(jī)選取8%的樣本數(shù)據(jù)作為隨機(jī)森林的訓(xùn)練集，分別對(duì)4種居民儲(chǔ)蓄決策行為（活期存款行為、定期存款行為，*活期存款額度，定期存款額度）進(jìn)行多分類涉及，通過(guò)現(xiàn)有的信息技術(shù)實(shí)現(xiàn)基于集成算法的決策樹評(píng)估模型并求解，得出RF模型下的準(zhǔn)確率為

數(shù)據(jù)特征對(duì)模型中構(gòu)建的每棵決策樹所作貢獻(xiàn)的大小將作為居民儲(chǔ)蓄決策的特征重要性進(jìn)行評(píng)估，求和得出總排名（表1）。

1.2 實(shí)證結(jié)果與分析

特征得分將作為居民儲(chǔ)蓄決策預(yù)判的影響因子排名檢驗(yàn)，結(jié)果表明儲(chǔ)蓄/活期存折的數(shù)量和持有現(xiàn)金額是最能直接反映居民儲(chǔ)蓄決策的特征。儲(chǔ)蓄作為消費(fèi)剩余流入非銀行渠道還與投資目的和偏好等相關(guān)，以上特征的排名符合現(xiàn)實(shí)情況，同時(shí)擴(kuò)展可能影響因子作為理財(cái)機(jī)構(gòu)推廣的主要評(píng)判對(duì)象。

另外，在運(yùn)算量和數(shù)據(jù)量不變的條件下，RF模型準(zhǔn)確率在本文的居民儲(chǔ)蓄決策上均高于80%，即該模型在對(duì)預(yù)判居民儲(chǔ)蓄行為上有操作性，可作為人工判斷的主要依據(jù)，降低居民因個(gè)人隱私和其他信息缺失造成的信貸條件不足等風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)銀行可根據(jù)組合模型建立客戶畫像，提高業(yè)務(wù)效率。通過(guò)預(yù)判居民儲(chǔ)蓄行為刺激居民多儲(chǔ)蓄并不是促進(jìn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的最佳方法，提高居民幸福感應(yīng)適當(dāng)安排儲(chǔ)蓄流入非銀行渠道的轉(zhuǎn)化決策。

2 投資轉(zhuǎn)化分析

儲(chǔ)蓄投資轉(zhuǎn)換機(jī)制影響著整個(gè)社會(huì)資金的投資方向與效率[6]，根據(jù)索洛模型中儲(chǔ)蓄—投資平衡公式，高儲(chǔ)蓄率的存款規(guī)模側(cè)面表現(xiàn)出我國(guó)投資渠道的狹窄，若分散社會(huì)資金，將大大穩(wěn)定當(dāng)前經(jīng)濟(jì)體系，達(dá)到實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)福利的黃金律水平。本文選取問(wèn)卷中居民關(guān)于金融產(chǎn)品的選擇（圖1）的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。

由于居民市場(chǎng)意識(shí)增強(qiáng)和物價(jià)膨脹，居民在資產(chǎn)選擇上有較強(qiáng)的趨利動(dòng)機(jī)，但針對(duì)股票、基金、債券等其他理財(cái)產(chǎn)品，居民對(duì)投資產(chǎn)品的風(fēng)險(xiǎn)收益選擇的局限見表2。

根據(jù)索洛經(jīng)濟(jì)模型進(jìn)行儲(chǔ)蓄—投資轉(zhuǎn)化，發(fā)現(xiàn)金融投資知識(shí)是阻礙居民選擇金融產(chǎn)品的主要因素。而我國(guó)還不能針對(duì)性地提供合適居民儲(chǔ)蓄的投資理財(cái)方案。因此，部分政府通過(guò)發(fā)放地方債券、工業(yè)基金等方式刺激居民儲(chǔ)蓄轉(zhuǎn)化。資金限制、時(shí)間成本高與手續(xù)麻煩三個(gè)約束條件主要?dú)w結(jié)于相關(guān)知識(shí)的缺失，而相關(guān)知識(shí)不足阻礙居民選擇安全性、流動(dòng)性和盈利性相匹配的理財(cái)產(chǎn)品。

同時(shí)，仍存在小比例廣東省居民因其他阻礙不選擇理財(cái)產(chǎn)品。有30%居民為預(yù)備黨員或中共黨員，5.39%居民在國(guó)企或國(guó)有控股企業(yè)上班，因?yàn)閲?guó)家及部分企業(yè)有相關(guān)規(guī)定。此外13.26%居民未購(gòu)買任何類型的社保，Goldman[7]等人利用HRS調(diào)查數(shù)據(jù)證明，醫(yī)療保險(xiǎn)使儲(chǔ)蓄更趨于分流至非銀行渠道，因此保險(xiǎn)購(gòu)買情況也是其他可能阻礙因素。

3 結(jié)論與建議

本文系統(tǒng)探討了文化屬性、投資與理財(cái)、家庭消費(fèi)與其他因素對(duì)居民儲(chǔ)蓄決策和儲(chǔ)蓄轉(zhuǎn)化的影響。實(shí)證方法主要是采用RF算法來(lái)測(cè)試廣東省居民儲(chǔ)蓄決策模型判別的準(zhǔn)確率，同時(shí)特征提取出主影響特征，結(jié)合索洛模型解釋居民非銀行渠道的儲(chǔ)蓄轉(zhuǎn)化的阻礙因素。高新技術(shù)和新型模型的結(jié)合有利于提高銀行業(yè)務(wù)的服務(wù)效率，選擇性刺激居民儲(chǔ)蓄和投資決策;本文研究發(fā)現(xiàn)金融知識(shí)的缺失是阻礙居民選擇理財(cái)產(chǎn)品的主要因素，居民投資轉(zhuǎn)化的發(fā)展和引導(dǎo)應(yīng)從知識(shí)儲(chǔ)備上加強(qiáng)，對(duì)理財(cái)機(jī)構(gòu)提出建議，進(jìn)而推動(dòng)社會(huì)價(jià)值流動(dòng)循環(huán)，在普惠金融建設(shè)和精準(zhǔn)扶貧中推動(dòng)金融市場(chǎng)繁榮發(fā)展。

基于數(shù)據(jù)條件下金融業(yè)逐漸獲得大數(shù)據(jù)技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，相關(guān)理財(cái)機(jī)構(gòu)應(yīng)根據(jù)金融市場(chǎng)動(dòng)態(tài)開展精準(zhǔn)營(yíng)銷，根據(jù)不同類型居民的實(shí)時(shí)情況，調(diào)整產(chǎn)品的結(jié)構(gòu)滿足特定性需求。目前銀行仍是居民資金流入的主要渠道，部分銀行可通過(guò)分析地區(qū)性實(shí)地銀行分布以及人群銀行使用偏好情況來(lái)吸收更大存款和追隨者，再者各類機(jī)構(gòu)還可以主要從信貸流程和服務(wù)效率兩方面進(jìn)行創(chuàng)新吸引民眾，在居民信息不充足的條件下采用信息技術(shù)，建立有效模型完善居民信用數(shù)據(jù)庫(kù)，利用當(dāng)?shù)靥卣魈岢鲠槍?duì)地方文化的方案。

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