预防性储蓄的重要性研究：基于中国的经验分析，本文主要内容关键词为：预防性论文,中国论文,重要性论文,经验论文，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。
一 引言
中国居民高储蓄一直受到各界的广泛关注。统计资料显示，从1998年以来，中国城乡居民的储蓄率始终维持在20％以上，并呈现出持续增长趋势，与之相对应，居民消费支出占国民生产总值的比率较低，且呈现不断下降趋势。1991～1998年，最终居民消费率基本维持在47％左右，而1998～2010年，则由46.48％下降到33.22％。因此，探究中国居民高储蓄率背后的原因，对于扩大内需、优化结构和促进增长具有非常重要的理论和政策含义。
近年来，对于中国高储蓄率问题的研究已有很大的进展。刘金全和郭整风(2002)、贾德奎和施红俊(2003)、蔡昉(2004)及何新华和曹永福(2005)等文献在确定性条件下分别从经济增长、收入分配差距和人口结构变化等方面解释了中国的高储蓄率问题。而Deaton(1991)指出，不确定性会大大改变消费者的消费行为，传统的持久收入-生命周期理论模型对于未来的各种不确定性不够重视，因此，经济主体的行为可能偏离其标准模型预测。预防性储蓄理论则在吸收了理性预期思想的基础上将不确定性引入分析框架来研究消费者跨期优化选择行为，大大提高了模型的解释与预测能力。所谓预防性储蓄，是指风险厌恶型消费者为应对未来收入不确定性而进行的额外储蓄(Leland，1968)。预防性储蓄量与未来收入下降的风险正相关。由于预防性储蓄理论更接近现实，在分析西方国家居民的储蓄与消费行为中得到广泛运用。事实上，中国经济社会正处于转型期，其发展不平衡及不确定性相对于西方发达国家更为严重，因此，国内学者也开始尝试使用预防性储蓄理论来解释和检验中国居民的高储蓄行为。
国外已有文献对于居民预防性储蓄的研究主要分三类：首先是关于预防性储蓄动机存在性的理论研究，这一类研究主要是从数理推导上得出预防性储蓄动机存在的条件及其均衡路径；其次是关于预防性储蓄动机存在性的经验研究；最后是关于预防性储蓄重要性的研究，即居民储蓄中有多少储蓄可以由预防性储蓄来解释。
在对预防性储蓄动机存在性的理论研究中，Leland(1968)、Sandmo(1970)、Miller(1974、1976)和Sibley(1975)先后在两时期模型和更一般化的多时期模型中得出一致的结论：如果效用函数是时间可加的，那么当效用函数的三阶导数大于0时，消费者存在预防性储蓄动机。随后，Kimball(1990)定义了绝对谨慎系数-u
/u″，并指出可以以此来衡量消费者预防性储蓄动机的强度。在此基础上，Lee和Sawada(2007)等引用Dynan(1993)所提出的预防性储蓄模型，通过二阶泰勒近似得到的欧拉方程将不确定性引入模型，得出不确定性条件下检验预防性储蓄动机强度的计量模型并进行分析，结论认为现实生活中居民明显存在预防性储蓄动机。但是，对于预防性储蓄重要性这一问题的研究结论，在国外的研究文献中还备受争议。
由于在不确定性条件下不可能对于任何形式的效用函数都求出明确的显示解，所以对于预防性储蓄重要性的研究，国外文献通常采用的方法有三种：一是采用数值模拟的办法近似地求解预防性储蓄者的消费和储蓄函数，并将其与确定性等价下消费者的消费行为进行对比以求得预防性储蓄的绝对水平，从而对预防性储蓄的重要性问题进行讨论，如Zeldes(1989)、Carroll和Kimball(1996)等；二是采用实验经济学的方法在实验室中研究当未来收入存在不确定性时消费者的预防性储蓄问题，如Ballinger等(2003)；三是基于特殊形式的效用函数，从包含收入不确定性的消费者跨期选择模型中推导出消费者的消费和储蓄路径，从而直接估计出预防性储蓄在居民财富积累中所占的比例。对于数值模拟，其局限性在于模型设定都比较简单，而且要对一些参数赋值。实验研究虽然可以在受控的环境下研究消费者的预防性储蓄行为，但是由于其小样本性质或者实验中货币激励作用太弱而有其局限性。因此，国外对于预防性储蓄重要性问题的研究大多采用第三种方法，但是不同的文献得出的结论不尽相同。Skinner(1988)认为美国居民的预防性储蓄在总储蓄中所占比例达到56％。Caballero(1991)也认为收入不确定性所导致的预防性储蓄是美国总财富积累的一个重要来源，预防性储蓄动机能够解释美国财富积累的60％。相反，也有一些文献认为，预防性储蓄并不是很重要。Lusardi(1998)分析美国健康与退休研究(HRS)的数据发现，美国家庭虽然存在显著的预防性储蓄动机，但是预防性储蓄对财富积累的贡献却不是很大，只占到整个财富积累的1％～3.5％。Guiso等(1992)使用来自意大利的家庭收入与财富调查(SHIW)数据分析发现，预防性储蓄只占总储蓄的很小一部分。Wilson(1998)的结果也表明预防性储蓄在财富积累中的作用不明显。
国内关于预防性储蓄的研究主要集中在第二类研究，即检验居民的预防性储蓄动机强度。宋铮(1999)运用1985～1997年的年度时序资料，以居民的收入标准差作为未来收入不确定性的指标，对居民储蓄额的年增加值进行回归分析，结果表明，中国居民对于未来收入的不确定性具有正向的储蓄动机。万广华等(2003)、杭斌和申春兰(2005)、田岗(2005)和易行健等(2008)认为中国农村居民存在显著的预防性储蓄动机。同时，孙凤(2001)、龙志和与周浩明(2000)、施建淮和朱海婷(2004)的研究表明中国城市居民也显著地存在预防性储蓄动机。周绍杰(2010)利用微观数据以及易行健等(2011)利用最新的省际数据同样检测到中国居民具有较强的预防性储蓄动机。最近，凌晨和张安全(2012)对比分析了城市和农村居民的预防性储蓄动机强度，认为城市居民比农村居民的预防性储蓄动机更强。
在国内已有文献中，虽然对城乡居民的预防性储蓄动机强度做了检验，但是必须指出的是，尽管已有文献几乎都认为中国城乡居民存在(较强的)预防性储蓄动机，但这与预防性储蓄重要性——中国居民预防性储蓄在居民总储蓄中占有多大比例以及这一比例是否足够高以至于成为解释“高储蓄、低消费”主要原因——是两个不同的问题。遗憾的是，对于预防性储蓄重要性的研究目前还很少有文献涉及，但对这一问题的研究无疑具有重要的理论和政策含义。本文首先从标准的跨期消费决策模型推导出代表性消费者的预防性储蓄函数，进而得到人均预防性财富函数，然后根据中国地级市层面的居民消费支出实际数据对人均预防性财富函数中的参数赋值，并测算出城乡居民的财富积累中预防性财富所占比例，为预防性储蓄的重要性提供经验证据。考虑到中国有别于西方国家的文化背景，与国外文献以个人为单位来建构模型不同，本文尝试以家庭作为基本单位来建构模型，同时，鉴于中国经济处于高增长时期，在模型中我们考虑了居民收入增长的时间趋势，并在此基础上进行经验分析。此外，在实证策略上，考虑到中国特有的城乡二元经济结构，城乡居民的预防性储蓄动机可能存在较大差异，本文尝试在同一理论框架下运用统一的统计口径分别对城乡居民的预防性储蓄进行经验检验，有利于提出有针对性的政策建议。
本文剩余部分结构如下：第二部分，在确定性视界下建立代表性消费者面临收入不确定性时的优化模型，并识别出收入不确定性对于居民财富积累的影响；第三部分讨论预防性储蓄模型中的参数取值问题；第四部分测算出不同参数取值下的预防性储蓄导致的城乡居民财富积累水平以及城乡居民的财富积累中预防性储蓄所占的比例；第五部分是小结及相应的政策建议。
二 理论模型
近年来，尽管预防性储蓄理论把引起预防性储蓄的不确定性因素从收入的不确定性扩展到了生命长度及消费支出等的不确定性，但正如郭香俊和杭斌(2009)指出的，消费者的预防性储蓄行为主要是未来劳动收入不确定性和凸的边际效用这两个因素相结合的产物。所以，本文只关注由于收入的不确定性所引起的预防性储蓄，并将其与其他的储蓄分离开来。
此外，国外文献中预防性储蓄模型一般以个体作为决策单位。然而，基于中国的文化背景，家庭纽带相比西方国家更为紧密，家庭往往才是经济活动的最小单位，居民的货币收入大多数以家庭为单位进行消费，家庭的消费以消费品共同使用、消费支出统一安排为特征，所以本文尝试以家庭作为基本单位构建模型并在此基础上进行经验分析。为了简化，我们假定每一家庭具有相同的人口数量并基本保持稳定，且整个家庭的总效用是分离可加的，即整个家庭的总效用是单个家庭成员的效用之和，则家庭决策者面临的最大化家庭总效用就等价于最大化单个家庭成员的效用。考虑有限期模型中决策周期为T的某一代表性消费者i作为家庭决策者在每一期的消费-储蓄选择。首先假定代表性消费者i作为家庭消费的决策者在第t期的效用函数具有常绝对风险规避系数，即
，且效用函数是时间分离可加的。再假定消费者外生给定的初始财富水平为
=0，消费者在每一期都可以以固定实际利率r在资本市场进行借贷。考虑到中国经济处于高增长时期，代表性消费者的人均劳动收入增长存在一个时间趋势，为了在理论模型中刻画这一特征，我们假设人均实际收入按照一个预期固定的数额增长。
综合上述信息，家庭代表性消费者最大化现值期望效用，其相对应的优化问题为：
为了方便求解出财富函数的显示解，我们必须令(6)式中的实际利率为0。实际上，Caballero(1991)指出对利率设定的简化，并不会弱化文章的主要结论。另外，2005～2009年中国通货膨胀率的算术平均值和几何平均值分别为2.875％和1.266％，一年期存款利率算术平均值和几何平均值分别为2.824％和1.318％，通胀率与名义利率基本持平，实际利率仅为5‰左右，因而我们将利率设定为0，这与实际情况偏离不大，不会对文章的结论产生严重的影响。实际利率设定为0，则欧拉方程和约束条件转化为：
(一)决策期限T和初始年龄
在Caballero(1991)的理论模型中，代表性消费者是能够在整个生命周期中进行最优消费决策的，因此T的取值就是居民的预期寿命长度，分别取值为57和69。但是，在中国，尤其是在中国农村地区，家庭往往才是经济活动的最小单位，居民的货币收入大多数以家庭为单位进行消费，家庭的消费以消费品共同使用、消费支出统一安排为特征。因此，消费者的优化问题，我们应该以家庭为基本单位进行分析。
在一个家庭中，家庭成员一般是在参加工作具有稳定收入或结婚以后一直到退休以前这段时期内拥有家庭消费的决策权。因而，虽然当前中国人均预期寿命约74.83岁，但是考虑到当前中国城乡居民的平均结婚年龄为30岁和退休年龄为60岁，所以，本文中我们将T取值为30进行计算，且=30，我们认为，对这一参数的校正，更符合现实，并提高了预防性储蓄占总储蓄的比例的测量精度。②
(二)人口年龄结构P(j)
由于本文采用的是2005～2009年的居民消费数据，因此人口年龄结构也应该采用该时期的数据。但是考虑到人口年龄结构数据的可获得性，本文将通过对2000年第五次人口普查和2010年第六次人口普查统计的中国城乡居民年龄结构数据进行加权平均，近似地计算出该时期内中国城乡居民的人口年龄结构。
根据公式(26)计算所得数据可以绘制2005～2009年平均年龄为j的人口的概率分布，如图1所示。③可以看出，2005～2009年平均年龄分布，城镇20～55岁的中年人较农村居民比例更高，这与在城市化进程中越来越多的成年农村人口转移到城市的现实相符。因为农村人口向城市转移主要是在30岁以前，且很少存在从城市向农村转移的情况，而家庭决策者的年龄又主要是在30岁到60岁之间，所以，对于所有家庭决策者，在他的决策期限内，他要么始终是城市居民，要么始终是农村居民。进而，这种人口转移并不会对本文估计的城乡人口年龄结构产生影响。
但是，假定出生率等于死亡率显然不符合实际情况，因而上述估计的结果可能存在偏差。由于中国人口的自然增长率一直维持在5‰以上，所以如果第五次人口普查后第t年的人口真实年龄结构为P(j)，显然有：
由(32)式可知，截距项
是与各地区的实际利率水平和消费者的主观贴现率相关的。其中主观贴现率是不可观测的，并且在每个个体之间是存在差异的，如果直接对(32)式进行混合回归(pooled regression)，则可能遗漏了不可观测的个体差异。这种情况下，一般可以通过对原模型进行“除均值(mean-differencing)”或“一阶差分”变换消除个体异质性后再使用OLS一致地估计参数。但是，除均值(FE)的估计系数与一阶差分(FD)的估计系数往往有较大差别。一般认为，FE比FD更有效率，故本文采用固定效应模型得到参数的一致估计量。另外，各地区的利率水平每年可能存在相同的变动趋势，因此在固定效应模型中还应该考虑时间效应，即双向固定效应。
因为本文仅考察了收入的不确定性，方程(32)式可能遗漏了收入以外的不确定性因素，所以模型存在内生性问题。固定效应模型虽然在一定程度上处理了个体异质性问题，但由于回归模型本身包含内生解释变量，为了得到一致的估计量，我们仍然需要采用工具变量法来解决模型的内生性问题。本文将滞后一期和滞后两期的人均收入作为工具变量。我们首先从逻辑上来说明我们所选取的工具变量的有效性。Leland(1968)指出高收入对应着高风险，因为高收入存在更多的投机特性。故滞后一期和滞后两期的收入与衡量收入不确定性的消费增长量的平方是相关的。未来的不确定性是与未来状况相联系的，因此滞后一期和滞后两期的人均收入与未来收入以外的不确定性因素并不是显著相关的，即滞后一期和滞后两期的人均收入与扰动项不相关。最后，从检验结果来看，弱工具变量检验的F值较大，④不存在弱工具变量问题，而且过度识别检验的P值均大于0.7，接受“所有工具变量均外生”的原假设，因而统计检验结果也证实了工具变量的有效性。
当工具变量个数多于内生变量个数时，对面板数据进行广义矩估计(GMM)会更有效率，因此本文对上述固定效应-工具变量模型采用广义矩估计进行回归。本文所采用的是来自《中国区域经济统计年鉴》2005～2009年各地级城市的面板数据，包括各地级城市居民的人均纯收入和人均消费支出。考虑到在中国二元经济结构的背景下，城乡之间可能存在较大差异，我们首先把数据分为农村和城市两个样本。由于数据的缺失，农村样本包括319个地级城市的数据，城市样本包括297个地级城市的数据。然后，以2005年为基期，计算出2006～2009年每年的消费支出增长量和收入增长量的平方，分别作为被解释变量和解释变量。主要变量的描述性统计如表1所示。
作为对比，表2同时报告了固定效应和固定效应工具变量法的估计结果。对于城市和农村两个样本，由固定效应工具变量法得到的参数估计值均高于由固定效应法得到的参数估计值。内生性检验结果也表明模型确实存在内生性问题，所以我们支持固定效应-工具变量法的回归结果，认为城市
估算出预防性储蓄引起的中国城乡居民人均财富积累水平。如表4所示，当T取值为30，并根据(26)式计算的2005～2009年平均人口年龄结构给
(j)赋值后估算出的结果是：农村和城市居民预防性储蓄导致的财富积累分别为2847.49元和7724.47元，城市居民是农村居民的2.71倍。这与凌晨和张安全(2012)“城市居民相对谨慎系数是农村居民相对谨慎系数的两倍”的结论基本一致。因此，从绝对量上来看，收入不确定性确实会使中国城乡居民进行较多的储蓄，且城市居民的预防性储蓄引起的中国农村和城市居民财富积累远高于农村居民。究其原因，可能有如下三方面：首先，从消费支出的范围和形式变化来看，近年来城市不断攀升的房价增大了城市居民消费支出的不确定性，而对农村居民实行的新农合以及免除义务教育阶段学费等政策降低了农村居民消费支出的不确定性，这与2004年以来中国城市居民的储蓄率一直高于农村居民的储蓄率相符；其次，从中国城乡居民的收入结构变化来看，自1998年国企改革开始，城市居民的收入来源中不确定性较大的财产性收入所占的比重也越来越高，而在农村居民的收入来源中不确定性较小的工资性收入所占比重越来越高；最后，从收入水平来看，城市居民的收入水平远远高于农村居民的收入水平，高收入对应着高风险，因为高收入存在更多的投机特性。
此外，依据不同的人口年龄结构P(j)估算的结果可能不一致。为了保证本文估计结果的可靠性，我们分别以2005～2009年平均人口年龄结构的下界和上界为基础，重新估计了城乡居民为应对收入不确定性而产生的财富积累水平。结果发现，依据人口年龄结构P(j)的下界和上界估计得到的结果并无显著差异，故本文结论的可靠性并不会因为近似人口年龄结构(j)的估计偏差而受到影响，因而我们也无需寻求更优的方法来估算人口年龄结构的近似值。
(二)预防性财富占实际财富积累的比重
衡量预防性储蓄重要性的一个重要指标是预防性储蓄导致的人均财富积累在城乡居民人均总财富中的比重，
根据甘犁等(2012)的CHFS的数据显示，中国家庭财富净值的均值为665187元。其中，城市家庭财富净值均值为1467860元；农村家庭财富净值均值为117928元。由于CHFS数据报告的是城乡居民的家庭净财富而不是人均财富，所以本文首先要根据CHFS数据计算出城乡居民的人均财富水平。由第六次人口普查数据可知，中国农村居民的家庭规模均值为3.33人户，城市居民的家庭规模均值为2.71人户，进而得到农村和城市家庭近似的人均财富分别为35371元和542246元。
陈彦斌(2008)利用奥尔多投资研究中心的家庭资产调查数据系统，计算了中国2007年城市和农村的财富分布。为了避免极端值对数据分析的可靠性造成影响，陈彦斌采用Morissette和Zhang(2006)所建议的方法，进行全样本(全部家庭)、剔除最高财富1％、剔除最高财富5％等分组讨论的方法监测极端值对财富分布的影响。其中，城市居民的人均财富水平为305990元，去掉1％和5％的最富有家庭后城市居民的人均财富水平分别为286007元和252511元；农村居民的人均财富水平为84248元，去掉1％和5％的最富有家庭后农村居民的人均财富水平分别为57463元和47109元。钟伟(2010)指出“目前，中国城镇居民人均拥有财富量约为23万元，其中确权财富约为人均20万元；农村居民人均拥有财富约为17.5万元，其中确权财富约为人均5万元。”
需要注意的是，上述城乡居民财富水平数据均包含了不动产财富，事实上不动产财富的流动性较低，与金融财产之间不存在明显的替代关系。黄平(2006)和骆祚炎(2007)等文献均表明不动产不存在明显的财富效应。所以测算预防性财富占居民财富中的比重时，使用流动性较强的金融财产可能更为合适。根据CHFS的调查数据显示，中国城市家庭的金融财产大约是111714元，农村家庭的金融财产大约是30996元，换算为人均量则城市居民和农村居民的人均金融财产分别是41268元和9297元。
由表5和表6的测算结果可知，从城乡居民的总财富水平来看，预防性财富在其中所占比例较低。依据CHFS所提供的城乡居民人均财富水平来估计，如果将决策期限设为30年，则预防性储蓄只可以解释农村居民8％左右的财富积累和城市居民1.5％左右的财富积累，即使决策期限设为40年，预防性储蓄只可以解释农村居民18％左右的财富积累和城市居民3％左右的财富积累。但是，从预防性财富在城乡居民的金融财产中所占比重来看，即使决策期限取值为30年，预防性储蓄也可以解释城市和农村居民金融财产积累的20％和30％左右；当决策期限取值为40年时，预防性储蓄则可以解释城市和农村居民金融财产积累的40％和70％左右。因此，我们认为预防性储蓄可以在很大程度上解释中国城乡居民的高储蓄问题。
五 结论及政策建议
本文尝试在同一理论框架下运用统一的统计口径对城乡居民预防性储蓄所致的财富水平进行了测算，研究结果表明由中国城乡居民收入不确定性而引起的预防性储蓄至少能够解释城乡居民人均金融财产积累的20％和30％左右。在当前中国城乡居民的储蓄率偏高以及内需乏力的背景下，这一结论具有重要的理论价值和现实意义。
事实上，本文所采用的是较为保守的估计，而且本文仅仅分析了收入不确定性所导致的预防性储蓄对居民财富积累的贡献。除了收入的不确定性，消费支出、价格、制度、预期寿命和流动性约束等因素的不确定性也会引起中国城乡居民的预防性储蓄，考虑到这些不确定因素后，我们认为居民预防性储蓄实际上能在更大程度上解释城乡居民当前的高储蓄率现象。将这些不确定性谨慎地引入我们的分析框架进行分析是下一步的研究方向。
本研究具有重要的政策含义。我们要扩大内需，一个有效的途径是通过降低城乡居民收入的未来不确定性进而降低城乡居民的预防性储蓄水平。一方面，从收入不确定性所导致的预防性储蓄角度来看，保证经济快速稳定的增长，减小城乡居民收入的不确定性是降低城乡居民的预防性储蓄水平的核心。另一方面，除收入不确定性之外的其他因素所致的预防性储蓄角度来看，稳定物价、建立覆盖城乡的基本医疗和养老保险制度、完善义务教育体系及增进教育公平、促进劳动力及资本等要素市场的自由流动以及保证食品安全等，都将成为较少预防性储蓄的重要因素。
最后，需要指出的是，虽然城市居民的预防性财富水平要远远高于农村居民的预防性财富水平，但是考虑到在中国特有的城乡二元结构下，农村居民的收入水平和绝对消费水平仍远远低于城镇居民，而且预防性财富在农村居民总财富中的比重更高，所以增加对农村的政策倾斜力度能更大程度地提高全社会的福利水平和消除城乡差异，也有利于经济发展和社会稳定。
注释：
①具体推导过程见附录。
②我们将决策期限规定为30～60岁的另一个优势在于：如果到30岁才具有完全决策权并拥有下一代，到60岁左右退休，开始丧失家庭消费的决策权时，下一代正好30岁，家庭决策权由上一代转移到下一代。这样就保证了每个家庭每个时期只有一个实质性的决策者。
③具体人口年龄结构数据可向作者索取。
④判断弱工具变量的方法主要有两种：方法一是根据Shea’s partial 
。但是具体该值多低才构成弱工具变量，目前尚无共识。另一种方法是在第一阶段回归中检验假设“工具变量的系数为0”。经验规则表明：如果此检验的F统计量大于10，则拒绝“存在弱工具变量”的原假设，不必担心弱工具变量问题。
⑤http://finance.ifeng.com/news/special/shourufenpei/20100607/2284853.shtml.