计量经济学模型分析论文
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计量经济学模型分析论文
工商101
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我国城镇居民储蓄存款影响因素的实证分析
摘要:近年来,随着中国经济的飞速发展,一直保持在高水平上的中国储蓄率受到了越来越多国内外经济学家的关注。高储蓄率给我国经济发展带来充裕资金来源,是支持经济快速增长的重要因素。更为重要的是,源源不断的资金流保证了金融机构的流动性,增强了银行的稳定性。与此同时,也给我国经济发展带来前所未有的挑战,因为,过高的储蓄,必然伴随着投资或消费的不足。所以对影响居民储蓄的主要因素进行分析,才能在制定宏观政策上采取适当的措施,使储蓄率保持在一个适当的水平,促进经济增长。本文利用我国1982年以来的统计数字建立了可以通过各种检验的城镇居民储蓄率的模型。通过对该模型的经济含义分析可以得出可支配收入率对储蓄率的影响不大,还有利率对储蓄率的影响很小,值得注意的是,模型中的基尼系数对城镇居民的储蓄影响是相当大的。
3 引言(提出问题)
自1949年以来,中国储蓄率随着经济增长和收入水平提高呈不断上升趋势,因而高储蓄率也被认为是解释中国经济高速增长的一个主要因素。虽然高储蓄率总是会导致更高的收入及较高的经济增长率,但并非储蓄率越高越好,必然会存在一个最优的储蓄率。
据统计,我国近年来的实际GDP平均每年增长9%左右,而资本的净边际产量即(MPK-δ),约为0.9%。我国的资本收益(MPK-δ)=每年0.9%,大大低于经济的平均增长率(n+g=9%)。可见,我国的资本存量已经远远超过了黄金律水平。也就是说,当前我国的储蓄率和投资水平已经偏高,而消费率则偏低。所以我们应该降低储蓄率,减少投资,把收入的更大份额用于消费,这样就会立即提高消费水平,并最终达到更高消费水平的稳定状态。
那应该如何降低我国的储蓄率呢?下面我们将以城镇居民的数据为例进行分析。
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1、我国城镇居民储蓄模型各个解释变量及被解释变量的分析
一个社会的储蓄总量受很多因数的影响,根据经典西方宏观经济学理论,储蓄水平主要受收入因数、利息率、物价水平、收入分配等因数的影响:
1.1 收入因数
收入是决定储蓄的重要因数,收入的变化会直接决定着储蓄的变化。在其他条件不变的情况下,储蓄与可支配收入之间存在着正方向的变化关系,即居民的可支配收入增加,储蓄量增加;个人可支配收入减少,储蓄量减少。可支配收入是指居民户在支付个人所得税之后,余下的全部实际现金收入。在本文中,我们选用当年的收入增长率来考察收入因数对储蓄率的影响。具体数据来源见下表:
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年份 城镇居民总收入(亿元) 城镇居民收入增长率
1982 592.1933
1983 749.0475 0.264869934
1984 914.1264 0.220385089
1985 1009.357 0.104176446
1986 1149.824 0.139165412
1987 1257.59 0.093723563
1988 1566.149 0.245357008
1989 1854.698 0.184241122
1990 2375.313 0.280700971
1991 2773.216 0.167515864
1992 3382.571 0.219728929
1993 4058.501 0.199827095
1994 4560.049 0.123579703
1995 5306.382 0.163667824
1996 6520.586 0.228819425
1997 8550.009 0.311233327
1998 11946.17 0.397210898
1999 15065.02 0.261076104
2000 18051.03 0.198208003 6 2001 20356.87 0.127739779
2002 22572.76 0.108852141
2003 25610.08 0.134557035
2004 28828.97 0.125688358
2005 32969.98 0.14364071
2006 38677.3 0.173106495
数据来源:各年份的《中国统计年鉴》
1.2 利息率
在西方经济理论里,利率通常和储蓄成正比。因为利率的升降直接影响到存款的收益,所以西方国家能够轻松利用货币政策来调节居民储蓄。然而,从我国的利率政策可以看出,我国居民储蓄与利率存在弱化现象,即利率的下降并不一定能降低居民的储蓄存款。为什么在西方百试百灵的政策工具在我国却失灵了呢?这是因为:
首先,西方国家都是成熟的市场经济国家,居民的消费都具有经济学家所说的理性。当人们预期到利率的下降会降低他们的收入时,他们会迅速地转移资金,投向更为有利的投资对象。
其次,西方国家存在比较完善的社会保障制度。这就使得人们可以放心消费,放心投资,因为他们都有最后一道防线——比较完善和健全的社会保障。 7 最后,西方国家的消费理念和我们不一样,他们都已经习惯了贷款消费,并 且有良好的信用体系给予保障。
可见,利率对储蓄的影响很大,但是是有条件的,只有满足了相关条件,它才能发挥出作用来。
在本文中,我们选用的利息率是根据当年变动月份加权平均后的一年期储蓄存款加权利率。
1.3 物价水平
物价水平会导致居民户的消费倾向的改变,从而也就会改变居民户的储蓄倾向。本文用通货膨胀率来考察物价水平对储蓄率的影响。
1.4 收入分配
凯恩斯认为,收入分配的均等化程度越高,社会的平均消费倾向就会越高,社会的储蓄倾向就会越低。在国际上,衡量收入分配平均状况最常用的指数是基尼系数,本文选用的是中国1979年到2002年的各年的城镇居民收入的基尼系数。
8 1.5 储蓄水平
在本文中,我们用城镇居民的储蓄率作为被解释变量。计算方法是:储蓄率=当年城镇居民储蓄增量/当年城镇居民总可支配收入。具体数据来源见下表:
年份 城镇储蓄增量(亿元) 城镇居民总收入(亿元) 城镇居民储蓄率
1983 47.7 749.0475 0.06368087
1984 79.9 914.1264 0.08740586
1985 71.6 1009.357 0.07093626
1986 93.2 1149.824 0.08105586
1987 125.3 1257.59 0.09963501
1988 204 1566.149 0.13025584
1989 281.2 1854.698 0.15161502
1990 414.6 2375.313 0.17454542
1991 603.3 2773.216 0.2175453
1992 604.2 3382.571 0.17862152
1993 1104.4 4058.501 0.2721202
1994 1493.9 4560.049 0.32760614
1995 1646.7 5306.382 0.31032443
1996 1967.2 6520.586 0.3016907
1997 2735.2 8550.009 0.3199061
1998 5075.5 11946.17 0.42486435 9 1999 6763.9 15065.02 0.44898036
2000 7383.5 18051.03 0.40903477
2001 6297.4 20356.87 0.30935015
2002 5818.8 22572.76 0.25777978
2003 5438.2 25610.08 0.21234608
2004 3572.5 28828.97 0.1239205
2005 7964 32969.98 0.24155306
2006 11563.67 38677.3 0.29897822
数据来源:各年份的《中国统计年鉴》
2、模型的形式和参数估计以及各种检验
2.1 模型的建立
我们的模型是:rsave=c+b1×rgpi+b2×i+b3×rcpi+b4×gini+u 的形式
其中,c度量了截距项,它表示在没有收入的时候人们也要花钱消费,储蓄率rsave为负。
b1度量了当城镇个人可支配收入率rgpi变动1%时,储蓄增长率的变动。
b2 度量了当利率i变动一个单位,其实也就是1%时,储蓄的增量的变动。
b3度量了当通货膨胀率rcpi变动一个单位,储蓄增量的变动。 10 b4度量了基尼系数gini对储蓄率的影响。这也是本文的重点变量。
u是随机误差项。
我们的模型数据样本为从1979—2002年。
年份 城镇居民储蓄率 城镇居民收入增长率 一年期储蓄利率 通货膨胀率 城镇居民基尼系数
1979 0.06368087 0.264869934 3.78 0.02 0.16
1980 0.08740586 0.220385089 5.04 0.059804 0.15
1981 0.07093626 0.104176446 5.4 0.024052 0.15
1982 0.08105586 0.139165412 5.67 0.01897 0.15
1983 0.09963501 0.093723563 5.76 0.015071 0.16
1984 0.13025584 0.245357008 5.76 0.027948 0.19
1985 0.15161502 0.184241122 6.72 0.08836 0.19
1986 0.17454542 0.280700971 7.2 0.060109 0.2
1987 0.2175453 0.167515864 7.2 0.072901 0.23
1988 0.17862152 0.219728929 7.68 0.185312 0.23
1989 0.2721202 0.199827095 11.12 0.177765 0.23
1990 0.32760614 0.123579703 9.92 0.021141 0.24