新常态下可比居民储蓄率的变动趋势研究，本文主要内容关键词为：常态论文,变动论文,居民论文,趋势论文,储蓄率论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
0 引言 1978年的改革开放，开启了中国经济现代意义上的增长。改革开放以来的30多年中，中国经济保持了年均9.8％的高速增长，最近20年①的年均增长率达到10.3％，最近10年②的年均增长10.2％。从1978-2013年，作为一个人口超过13亿的大国，人均GDP由154美元上升到6807美元，按照购买力评价计算，有220国际元上升到11904国际元③；由货物贸易占世界份额不足1％到成为第一货物出口大国；制造业增加值超过美国，成为全球第一制造业大国；成为仅次于美国的世界第二大经济体。即使放在整个人类历史的进程看，这都是一串耀眼的数据，堪称“中国奇迹”。 很多学者认为，这段时期中国的高储蓄、高投资的经济发展模式与经济起飞时期的日本、韩国和中国台湾相似，高储蓄率使得发展资本密集型产业成为可能，在工业化时期和经济赶超时期起到了促进经济增长的关键作用。世界银行的报告④也指出东亚国家和地区经济发展的过程中，高储蓄率起到了至关重要的作用。然而，即使是亚洲之间跨国比较也显示，中国的储蓄率明显地高于其他国家⑤，居民储蓄率(Household Saving Rate)一直维持在25％以上的水平，并且还在波动中呈上升趋势，尤其是2000年之后，居民储蓄率进入了加速上升的通道，从2000年的25.45％猛升到2010年的42.1％(如图1)。
图1 中国居民储蓄率(2000-2011) 数据来源：居民储蓄率根据《中国统计年鉴》(2001-2014)资金流量表(实物交易)计算得到，居民储蓄率=住户部门总储蓄/住户部门可支配总收入。 从2010年二季度以来，中国GDP增速总体呈现回调态势，季度GDP累计同比看增速已经连续下降10个季度；即便考虑2011年一季度的小幅反弹，当季GDP增速回调也持续到了6个季度。虽然2012年三季度以来，短期内出现了一些积极因素，四季度增长止跌且小幅回升，但缺乏回升强劲动力，全年GDP增长率为7.8％。2013年与2012年情形类似，GDP增长率呈U型变化，全年为7.7％，2014年上半年GDP增长率为7.4％(如图2所示)。中国经济的增速在经历了2010年和2011年的快速回落后，2012-2014年GDP增长率稳定在7.8％～7.4％的区间内，从以往的高速增长阶段过渡到了中高速增长的“新常态”阶段。
图2 2010年以来的GDP季度累计同比 数据来源：国家统计局 过去三十年高速的经济增长，通常被认为是依赖要素投入和外需，是以环境污染和资源粗放投入为代价的。在新常态下，除了经济增速放缓之外，在很多方面都有了一些新的变化：一是外贸出口增幅大幅回落到5％～10％的增长区间，出口对经济增长的贡献度持续减小，未来高水平引进来与大规模走出去会同步发生。二是官方数据显示2012年消费占GDP的比重开始超过投资，虽然2013年有所反复，但2014年消费再次超过投资，且大的变动趋势已经显现。以往模仿型排浪式消费结束，未来将代之以消费的多样化。三是2013年第三产业比重首次超过第二产业，未来相对于传统产业的相对饱和，新商业模式将不断涌现成为新增长点。四是与经济结构调整相对应，劳动力、土地等要素投入的增长速度也在放缓，劳动力的“刘易斯拐点”已经出现，未来的经济增长将更加依赖人力资本积累和技术进步。五是基础设施投资的潜力和空间明显缩小，2010年以来基础设施投资增长明显回落，占固定资产投资比重从近10年来的接近30％下降到目前的20％左右。未来基础设施投资将从“铁公机”更多的向公共消费型投资转变。六是地方融资平台、房地产市场风险明显增加，化解高杠杆和泡沫化风险是未来降低系统金融风险的持续工作。七是总体资产回报率有所下降，产能过剩问题相当突出，未来化解产能过剩需要探索产业方向，根据白重恩、钱颖一和谢长泰(2007)的研究，资本回报率2008年以后出现了重大变化，由以前的17％左右下滑至13％左右，而且存在继续下滑的趋势。八是多年快速的经济增长已经让环境资源的承载能力达到或接近极限，环境和资源将成为未来经济增长硬约束。 因此，在当前新常态下转型升级和结构调整深化的大背景下，对中国居民高储蓄率及其未来变化趋势的研究就显得尤为重要。本文重点解决了两个问题：中国的居民储蓄率真的如此之高吗？新常态下未来几年中国居民储蓄率还会继续上涨吗？文章分为四个部分，第一部分是问题的提出；第二部分通过对资金流量表的分析，对中国居民储蓄率进行了可比调整，发现居民储蓄率比调整前低了7.22个百分点，调整后的居民储蓄率与日韩经济起飞时的居民储蓄率相差不大；第三部分通过协整检验和误差修正模型，说明了二十多年来的高速经济增长和不断老龄化的人口结构是促成我国居民储蓄率波动中不断提高的主要原因，并在此基础上预测了未来我国居民储蓄率变动的趋势；第四部分是结论。 1 中国居民储蓄率的计量与调整 常见的居民储蓄(Household Saving Rate)有三种计量方法：第一，来自住户调查的数据，计算可支配收入中未用于消费的部分，如Kraay(2000)，Horioka和Wan(2007)等；第二，资金流量表中住户部门的总储蓄，如Kuijs(2005)，李扬和殷剑锋(2007)等；第三，通过估算实物资产和金融资产得到的居民财富改变量，如人民银行课题组(1999)，Modigliani和Cao(2004)，Wen(2009)等。 袁志刚等(2010)的研究中指出，前两种度量方法是一致的，即用可支配收入减掉支出来度量储蓄，他们之间的差异在于统计口径不一样，资金流量表(实物交易)中住户的可支配收入是经过初次分配和再次分配后的余额，其中包括的收入和消费统计范围比较全面，比住户调查数据更能反映实际情况，但缺点是资金流量表从1993年才开始公布，而且数据滞后性比较大。对于第三种通过估算居民财富改变量的方法来计算储蓄率，由于不同学者在估算时采用了不同的指标和方法，使得估算数据的可信度存在质疑。 本文使用1993-2011年资金流量表(实物交易)中的住户部门的数据作为计算居民储蓄率的基础，借鉴任若恩和覃筱(2006)的研究成果，对资金流量表(实物交易)住户部门的数据做适当的调整。我们认为，经过计量调整后的居民储蓄率(Household Saving Rate)从统计口径上更具有跨国可比性，从变化趋势上更能准确地反映居民的储蓄行为，因此，本文对居民储蓄率的研究建立在可比调整的基础上。具体说来，可比调整后的居民储蓄率(Household Saving Rate)在口径上与官方储蓄率的差异主要有一下几个方面： 第一，可支配收入的调整。按照统计局的统计口径，居民的社会保险待遇计入居民消费，其中居民自己缴存的社会保险费用已经从“初次分配总收入”中减掉了，但是单位为员工缴存的社会保险算在劳动者报酬中，算作“可支配总收入”之中，最终被算作了储蓄。所以，可支配收入的计算中应该减掉单位社会保险缴费之后才是合理的。 第二，居民最终消费支出的调整。居民消费数据是指常住住户对货物和服务的全部最终消费支出。从理论上说，其中的服务包括单位以实物报酬及实物转移的形式提供给劳动者的服务、住户的自有住房服务、金融机构提供的金融媒介服务和保险公司提供的保险服务。但是在GDP实际核算中由于诸多原因，并未对其中金融机构提供的媒介服务和保险公司提供的保险服务进行处理。这在很大程度上低估了中国居民的最终消费，进而高估了居民储蓄率(任若恩和覃筱，2006)。所以，对居民最终消费支出需要进行金保调整才是合理的。 第三，居民总支出的调整。利息支出和转移支付支出，作为支出的项目，并没有包含在中国居民的消费支出中。所以，金保调整之后的居民最终消费，再加上居民利息支出和转移支付支出之后，得到的才是居民总支出。用可支配收入减去居民总支出之后，剩余的就是中国居民的总储蓄。 第四，居民净储蓄的调整。总储蓄中有两项还需要处理，一是从总储蓄中减掉单位社会保险缴费；二是处理固定资本消耗。中国居民可支配收入中并没有出去固定资本消耗，因此得到的是毛储蓄率的概念。理论上说，应该在中国居民可支配收入中除去固定资产折旧后得到中国居民净储蓄，净储蓄更能准确衡量居民的实际储蓄行为。但是，一方面我们无法获得中国固定资产折旧分居民和社会的数据；另一方面，事实上毛储蓄率的国际可比性要强于净储蓄率⑥(任若恩和覃筱，2006)。可比居民储蓄率调整过程见表1～表4。
表2-4是针对上文中第一至第四点对资金流量表(实物交易)中的居民储蓄和居民可支配收入进行了调整，表4中显示了2000-2011年可比调整前后居民储蓄率的变动情况。 如表4所示，从变化幅度上来看，调整前的居民储蓄率从2000年的25.45％提升到2011年的40.88％，升高了15.43％，调整后的可比居民储蓄率从2000年的19.24％提高到了2011年的31.95％，提高了12.71％，最近10年的范围内，居民储蓄率提高的涨幅有变窄；从变化趋势上来看，最近10年的区间内，2010年是居民储蓄率的高点，2011年居民储蓄率有下降的趋势；从水平值上来看，可比居民储蓄率平均比调整前降低了7.22个百分点，至27.29％，标准差降低了0.77个百分点。特别是2008年之后(包括2008年)，调整后的居民储蓄率平均比调整前降低了8个百分点，调整后的可比居民储蓄率与20世纪七八十年代日本、韩国和中国台湾地区的居民储蓄率相差不大，从这一点来说，中国居民的高储蓄率中，有大约7％～8％的部分可以通过统计口径不同这一点来作出解释，这也是Kraay(2000)所说的除去经济增长和人口结构因素外10％的高储蓄率的原因所在。 2 可比居民储蓄率的影响因素和预测 弗里德曼(1957)的持久收入假说理论(Permanent Income Hypothesis Theory)认为居民消费是取决于居民的持久收入。持久收入是收入中人们预期持续到未来的那一部分，区别于收入中人们并不预期持续的那一部分——暂时性收入，简言之居民消费是预期持久收入的函数，而与现期收入的关系不大。从经济增长的角度来看，人们对自己未来持久收入的预期，往往与经济发展速度相关，事实上，东亚国家和地区在经济高速增长时期的高储蓄率就说明了这一点。日本经济起飞时储蓄率⑦达到了35％以上，香港、韩国、泰国、马来西亚等地区和国家在经济起飞时储蓄率在30％、甚至在40％以上(王行文，2004)。1978年以来中国GDP增长率年均接近10％，如此高速的增长率给人们带了更高的未来收入预期，提高了持久收入水平，因为储蓄是持久收入的函数，所以储蓄与当期收入的比值也就是储蓄率会显得很高，从这个角度来说，中国经济的高速增长以及对未来持续增长的预期似乎可以解释中国的高储蓄率。 此外，人口结构也是解释储蓄率的重要变量。生命周期假说理论(Life Cycle Hypothesis Theory)认为，退休是收入发生变动的重要原因，随着步入老年，人们预期收入会在退休后大幅下降，但用消费来衡量的收入水平却不会大幅度下降，因此需要在年轻的时候储蓄，用于弥补退休后的消费。所以，从社会的角度，如果老年人的比例增大，消费倾向会提高，储蓄率会下降。但很多实证也表明，老年人消费自己财富的速度并没有像想象中的那么快，反而随着年龄的增长储蓄率不降反升，这其中可能是因为预防性储蓄(Precautionary Saving)——老年人出于未来寿命预期不确定性和生病花销不确定性考虑而额外的储蓄。 解释中国居民储蓄率的实证文献可谓汗牛充栋，其中：Modigliani and Cao(2004)把中国的居民高储蓄归因于经济的增长和人口格局的变化。他们认为居民储蓄的上升一方面是因为改革开放带来的经济增长和增长前景；另一方面是因为计划生育政策导致中国社会人口结构变化造成的，该政策导致就业人口占总人口比率的不断上升。Horioka和Wan(2007)认为中国居民高储蓄率的主要决定因素是收入增长率和滞后的储蓄率，计量结果支持了生命周期假说和储蓄行为中惯性的存在。因此，只要中国维持较高的经济增长率，居民储蓄率也将维持在较高的水平上。Wen(2009)对中国居民储蓄率的研究发现，基于流动性约束和持久收入理论，即使在利率不提高的情况下，居民储蓄率也会随着收入增长率的提高而不断地上升，并通过数据校正和模拟发现，在利率保持在1％不变的条件下，只要收入增长率从1％提高到10％，居民的储蓄率就可以从5％提高到25％。国内许多学者(王德文，2004；中国人民银行研究局课题组，1999；何新华和曹永福，2005；李杨和殷剑峰，2005、2007；汪伟，2008；陈如和李杏，2010；吉馨，2010)也得出类似的结论⑧。 基于居民储蓄率的可比调整，本文试图从人口结构和持久收入理论两个方面建立模型来预测未来我国居民储蓄率的变动趋势。我们选取过去五年的GDP增长率作为衡量预期持久收入的变量⑨。选取65岁以上的人口占工作人口的比例作为衡量我国人口结构的变量⑩。考虑到人口结构变量、持久收入变量和储蓄率的时间序列通常是非平稳的，如果他们之间不存在协整关系，直接对他们构造的回归模型就存在“伪回归”的问题，因此该部分将利用协整理论和ECM模型(误差修正模型)进行分析。 2.1 数据说明 本文选取了1993-2011年的时间序列数据来进行分析，样本期为19年。调整前的居民储蓄率来自《中国统计年鉴》(1994-2014)资金流量表(实物交易)中住户部门总储蓄与可支配总收入之比；1993-2000年的可比居民储蓄率(Saving)来自任若恩和覃筱(2006)的研究，2001-2011年居民储蓄率来自上一节中应用同一方法的计量调整；老龄化比率(Age)为65岁以上人口占总工作人口(15～65岁)的比重，数据取自世界银行WDI数据库；人均GDP增长率(gGDP)为人均GDP增长率的移动平均(11)，根据世界银行WDI数据库的数据计算得到(如表5)。
2.2 单位根检验 变量的平稳性是回归预测的基础，如果变量是非平稳的，非常有可能会造成伪回归的问题，因此首先要对各个变量进行平稳性检验。本文采用了常见的ADF法对老龄化比率(
)、人均GDP增长率(
)和居民储蓄率(
)的水平值和一阶差分进行了单位根检验，检验结果见表6。
表6的结果表明，三个变量的水平序列不存在单位根，是不平稳的。但对这三个变量一阶差分序列的检验均可在5％的显著性水平上拒绝原假设(其中，
在1％的显著性水平上也能拒绝原假设，
在5％的显著性水平上拒绝原假设)，说明一阶差分序列是平稳的，即系统呈现I(1)，变量之间可能存在协整关系。 2.3 协整检验 常用的协整检验由两种：一是对回归残差进行的协整检验，如EG两步法。该方法易于计算，但在小样本情况下，其参数估计误差较大，而且当变量个数超过两个时，对于变量间可能存在的多个协整关系，该方法无法找到所有可能的协整向量，因此多用于两个变量间协整关系的检验；二是对回归系数进行的协整检验，如Johansen协整检验，适合多变量的协整检验(吉馨，2010)。因此，本文将采用Johansen协整检验的方法来检验变量间长期协整关系(陈如和李吉，2010)(12)，检验结果如表7。
由表7，“不存在协整关系”和“至少存在一个协整关系”的原假设都在1％的显著性水平下遭到拒绝。 假设：
、
和
存在协整关系。
回归结果和残差的平稳性检验结果如表8和表9所示，公式(1)的各项回归系数均在1％水平下显著，残差
的水平值也通过了平稳性检验(如表9所示)，因此，可以说
、
和
之间存在长期协整关系。
2.4 误差修正模型 根据表8中协整检验的结果，建立
、
和
三变量间的误差修正模型(ECM model)：
根据公式(3)的计算结果如表10：
根据ECM模型，式(1)代表长期的均衡关系，式(2)中的α反映变量之间偏离长期均衡状态时将其调整到均衡状态的调整速度，式(3)中的第二项和第三项代表短期均衡关系。从式(4)可知，长期来看GDP增长率与居民储蓄率正相关，老龄化程度与居民储蓄率正相关，回归系数分别为0.0146和0.0557。GDP增长率与居民储蓄率正相关的结论与持久收入假说相一致——长期保持在高速的经济增长率提高了居民对未来持久收入的预期水平，因为储蓄是预期持久收入的函数，所以居民储蓄随着持久收入的提高而升高，而当期收入变化不大，所以居民储蓄与当期收入的比值也就是居民储蓄率会随着GDP增长率的提高而升高，从数值的长期关系上说，在其他条件不变的情况下，GDP增长率下降30％，则居民储蓄率下降0.43％；老龄化程度与居民储蓄率正相关的结论与生命周期假说中的推论不相符，在其他条件不变的情况下，老龄化程度的提高没有带来负储蓄，反而带来了储蓄率的提升，可能的解释是预防性储蓄和遗产馈赠效应共同作用的结果，由于寿命可能比预期的要长以及生病等未来账单的不确定性和遗产馈赠的正激励存在，老年人的反应可能是更多的储蓄，以便为未来的偶发事件做更好的准备，这也与一些研究老年人消费和储蓄的实证结果相符(吉馨，2010)(13)。从式(3)可知，短期来看GDP的增长率与居民储蓄率正相关，人口结构中老年人占比与居民储蓄率正相关，回归系数分别为0.0082和0.0473。 2.5 未来中国居民储蓄率的预测——基于误差修正模型的估计 基于误差修正模型的估计结果，即式(5)，本文在假设未来不同人均GDP增长率和老龄化比率的前提下，预测了未来中国居民储蓄率的走势情况。 假设了2014-2020年中国GDP的增长率分别为5％、6％、7％和8％四种不同情况，同时假设老龄化比率在2013年12.1％的基础上每年提高0.05％，到2015年老龄化比率达到12.24％，2020年达到12.49％(14)。 根据式(5)，2012-2020年的居民储蓄率预测如表11。
由预测结果表11得到：在未来GDP年均增长5％的假设下，调整后的居民储蓄率2010年达到最高的34.15％，从2011年开始持续下降，中间会略有回升，但下降的总体趋势不变，至2020年大致下降到30.75％；在GDP年均增长6％的假设下，调整后的居民储蓄率从2014年开始基本保持稳定，一直在31％～32％左右；在GDP年均增长7％的假设下，调整后的可比储蓄率保持小幅增长，至2020年大约在33.65％的水平上；在GDP年均增长8％的假设下，2011年之后居民储蓄率年均增长0.3％～0.4％，至2020年达到35.11％。 进一步，经过对老龄化比率变动幅度假设的敏感度分析(见附录)，当年均老龄化比率每年增长幅度超过0.09％时，未来GDP年均5％的条件下，调整后的居民储蓄率才能在未来保持基本稳定，更低的GDP增长率才能使居民储蓄率呈现下降趋势。 3 结论 借鉴前人对居民储蓄率国际可比调整的计量方法，本文通过对2000-2011年12张资金流量表(实物交易)的调整发现，近十几年来，调整后居民储蓄率平均比调整前降低了7.22％，调整后的居民储蓄率均值为27.29％。 进一步在居民储蓄率可比调整的基础上，本文从经济学的基本理论出发，在持久收入和人口结构理论的基础上建立了误差修正模型，通过实证发现，近二十年来波动中不断上升的居民储蓄率可以通过期间内高速的经济增长率和人口老龄化结构的变化两个方面得到很好的解释；进一步，本文借助此模型，在假设人口结构趋势变动的基础上发现，一方面，只要中国经济继续保持高增长(GDP增长率6％以上)，高储蓄率仍然会持续稳定；另一方面，随着未来中国经济增长率的放缓(GDP增长率6％以下)，中国居民储蓄率呈现倒U型的变动趋势。未来十年中国经济转入中高速增长阶段，“十三五”时期，7％～8％的增长区间将成为新常态，基于此我们预测到2020年中国可比居民储蓄率仍将小幅上涨。更长期的未来，随着中国人均GDP水平的持续提高，居民储蓄率将会随着经济增长的进一步放缓而呈现倒U型逆转。 当然，由于假设的简化，还有很多可能影响未来储蓄率变化的因素没有在模型中体现出来，对于未来人口结构的预测数据还存在着很大的改进余地，这些都是未来研究进一步扩展的方向。 附录1
注释： ①最近20年指的是1993-2013年。 ②最近10年指的是2003-2013年。 ③这里的购买力平价数据取自World Development Indicators database.Database updated on 1 July 2014。 ④摘引自世界银行(World Bank)，《东亚复兴：关于经济增长的观点》，2007年。 ⑤根据Kuijs(2005)的统计，2002年美国、日本、印度和韩国的储蓄率分别为14.3％、25.5％、28.3％和31％。 ⑥由于各国在估算固定资产消耗时的假设基础不同，对于固定资产的范围界定也有差异，因此各国的固定资本折旧数据本身就不可比，所以不除去固定资产消耗的数据得到的毛储蓄率的国际可比性反而更强。 ⑦这里的储蓄率指的是国民储蓄率(national saving)。 ⑧更为详细的文献综述参考张明(2007)和袁志刚等(2010)。 ⑨Modigliani and Cao(2004)，Wen(2009)中用过去十四年的人均可支配收入的均值来表示持久收入，这里由于选取的时间序列数据较短，用过去五年的人均GDP的移动平均来表示持久收入。 ⑩老龄化比率(65岁以上人口/15～64岁人口的比例)与幼年抚养率(0～14岁人口/15～64岁人口的比例)相关系数达到-0.955，这里只选取老龄化比率作为人口结构变动的指标。 (11)这里我们采用最近两年移动平均。 (12)通过单位根检验，各变量为I(1)平稳序列。 (13)研究老年人的消费和储蓄的相关文献有：Albert Ando and Arthur Kennickell,"How Much(or Little) Life Cycle Saving Is There in Micro Data?" in Rudiger Dornbusch,Stanley Fischer,and John Bossons,eds.,Macroeconomics and Finance:Essays in Honor of Franco Modigliani(Ando and Arthur,1986):159-223; and Michael Hurd(Hurd,1990),"Research on the Elderly:Econometric Status,Retirement,and Consumption and Saving," Journal of Economic Literature 28(June 1990):565-589. (14)关于对未来老龄化比率变动的敏感度分析见文后附录1。
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