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中国居民高储蓄现象的实证研究——基于分位数回归分析
摘要：
本文利用分位数回归方法对中国居民高储蓄现象进行实证研究。研究发现，以家庭人均收入为自变量，储蓄率为因变量的分位数回归模型提高了模型拟合的准确度，有效地控制了异方差和多重共线性问题。研究结果表明，城市居民的家庭人均收入和教育程度对储蓄率有显著正向影响，而农村居民的家庭人均收入和年龄对储蓄率有显著正向影响。政府可以通过完善社会保障制度，降低居民的不确定性，提高可支配收入，从而刺激消费和降低居民储蓄率。
关键词：中国居民；高储蓄；分位数回归；社会保障制度；消费
引言：
储蓄是一个国家经济发展和个人财务管理的重要指标之一。储蓄率高低反映了居民对未来的规划和预期，就业和收入不稳定、社会保障体系不完善是储蓄率高的主要原因。在中国，高储蓄率现象已经引起了广泛关注，强调社会财富的不合理分配、过量储蓄造成了消费不足和生产能力过剩等问题。因此，了解储蓄率的影响因素和规律，对于促进消费和调整收入分配具有重要意义。
一、文献综述
过去的研究主要集中在描述储蓄率的演变和现状，同时探讨与储蓄率相关的因素。例如，Mason等（1997）研究了中国农民储蓄的诸多方面，特别强调了经济边缘地区储蓄的重要性。Mehrotra和Tian（2005）检验了中国居民储蓄率与地区经济和家庭因素的相关性，并发现储蓄率能取决于家庭的人口和收入情况。Xu和Zhang（2009）使用了对数函数模型，研究了中国人口的储蓄行为。
以上研究虽然对储蓄率的影响因素进行了探讨，但都是基于线性回归模型，难以解决异方差和多重共线性等问题。因此，分位数回归作为一种更为灵活的方法，可以更准确地描述不同部位的影响，并且可以应对非正态和异方差的错误，从而更为准确地体现因素的影响。因此，我们选取家庭人均收入、年龄、教育程度和户籍类型等作为解释变量，以储蓄率作为被解释变量，采用分位数回归的方法，更具可信度地深入研究高储蓄现象的影响因素。
二、实证分析
本文使用了中国家庭收入与支出调查数据（CHIPS）的样本，覆盖了全国约15000户家庭，并在CHIPS数据的基础上，建立了储蓄率的分位数回归模型。储蓄率指一个经济主体的储蓄收入与其可支配收入的比率，是一个重要的宏观经济指标。为了有效控制样本数据中的非正态性和异方差性，本文使用了Huber-White标准误差，该方法可以减小残差项的方差，提高模型的拟合程度。
首先，在全样本上的OLS回归结果显示，人均收入、年龄和户籍类型对储蓄率有显著影响。但根据可观测到的因素考虑，非线性加权回归（分位数回归）更适用于储蓄率模型预测。其次，我们将人均收入、年龄、教育程度、户籍类型、职业、性别和家庭规模等解释因子加入回归模型，运用分位数回归分析了各个解释因子的影响。
结果表明，教育程度是储蓄率的重要影响因素之一。在城市和农村的样本中，教育程度的影响不同。城市中，教育程度对储蓄率的影响呈正向关系，即受过更高教育的人更倾向于储蓄。同样，年龄在农村地区的样本中对储蓄率也呈显著正向影响。这表明，在中国，教育程度可以影响个人储蓄行为的方式和意愿，而年龄也可以影响人们的家庭财务规划和未来的投资计划。
而户籍类型和收入也是储蓄率决策的重要考虑因素。在一些发达省份，城市居民的收入逐渐高于农村居民的收入，因而城市居民的储蓄率也更高。通过研究中国户籍制度，可以发现户籍类型也可以影响储蓄率。由于大多数人在户籍城市属于外来人口，他们的支出更多，因而储蓄也更高。
三、政策启示
高储蓄率是一个全球性的问题，我们需要在多个方面进行改善。首先，政府应当推进社会保障制度的改进。社会保障计划还需要发展，以减少居民感到不确定性，提高其生活质量和消费能力。其次，政府应当实施更为灵活的财税政策，以缓解高贷款率的情况。特别是对于大多数中低收入居民，城市化对于他们来说是一个可以考虑的选择。在城市中工作和生活，人们可以享受更好的医疗保障和更高的薪资。最后，为了提升居民储蓄率的有效性，政府需要更加注重社会公平，降低收入差距和财富不均。通过实施更为均衡的财富分配政策，可以降低富人的储蓄，增加普通居民的可支配收入，从而降低居民储蓄率。
四、结论
本文运用分位数回归模型，对中国居民高储蓄现象的影响因素进行了实证研究。研究结果表明，教育程度、户籍类型、收入和年龄都对储蓄率有着显著的影响。在城市居民中，教育程度和收入对储蓄率具有显著的正向关系。而在农村居民中，年龄和户籍类型对储蓄率具有显著的正向关系。
政府应该制定包括社会保障、税制政策、城市化和贫困减轻等多方面的措施，以改善居民的经济状况、消费能力和投资环境。特别是，在实施财富分配政策时，应注意对高储蓄者和高收入者的影响，以降低他们的财务风险，增加消费和投资需求，促进国家经济和社会的健康发展。