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摘要：基于中国省级和美国、德国、日本、英国、法国、意大利、加拿大、韩国G8国家2000年至2017年的平衡面板数据进行回归分析后发现，中国房价对储蓄率影响呈“倒U”型，即房价温和上涨会拉动储蓄率上升，但超过某个临界点后会对储蓄率产生明显的挤出效应；中国人口老龄化率上升尚不足以解释中国储蓄率的变化；2008年金融危机后中国储蓄率下降主要归因为房价过快上涨，金融业快速发展，政府在医疗、社保、教育的公共支出增加，保险行业壮大以及经济增速下调；G8国家低储蓄的原因主要是政府在医疗、社保、教育方面有较高的公共支出。与G8国家相比，中国的医疗、社保、教育支出占GDP比重低是中国储蓄率居高不下的重要原因，中国房价上涨对居民财富的挤出效应巨大，对储蓄率的下降有明显作用。在未来，中国储蓄率下降将是长期现象，并会推高融资成本，但必须警惕由于经济增长放缓、房价过快上涨以及人口老龄化等消极因素导致的储蓄率太快下降，避免融资成本过快上涨。
关键词：储蓄率下降；房价“倒U型”；政府公共支出；金融市场
中图分类号：F832.22文献标识码：A文章编号：1007-8266（2019）07-0073-12
一、引言
从世界银行数据显示的各国总储蓄占国民收入比看，1992年至今中国储蓄率呈先升后降态势。为进行对比分析，本文使用国家统计局资金流量表数据，计算总储蓄、政府部门储蓄、住户部门储蓄占各自可支配收入的比例[ 1 ]，以及构成总储蓄的非金融企业部门、金融企业部门、政府部门、住户部门储蓄结构，基本确立以下事实：
一是我国储蓄率先升后降态势明显。世界银行和国家统计局数据均显示，2000年到2016年中国总储蓄率呈先升后降之势，2008年是储蓄率变化的显著拐点。從部门看，1992年至今住户部门储蓄率也呈先升后降态势，最近一次下调拐点为2010年；政府部门储蓄率变化更为复杂，1992年从22%下跌后回升到1997年的21.9%，随后开始下跌到2000年的-9.4%，2007年又回升到29.9%，2008年到2014年在26.4%～31.0%间波动，随后下滑到2016年的19.6%。政府部门储蓄率波动较大，是因与住户部门相比，政府部门储蓄具备更多的宏观经济政策调控特征，如实施大规模赤字政策会消耗政府储蓄。
二是总储蓄构成中，住户部门仍然是总储蓄来源的大头。住户部门储蓄比重1992年至今均在50%上下波动，非金融企业储蓄占比总体上呈先升后降态势，金融类企业储蓄占比呈上升趋势，政府部门储蓄呈先降后升态势。
三是与2008年相比，2017年77.4%省市区储蓄率相对下降。根据中国统计年鉴计算各省市区2017年相对于2008年的储蓄率水平，有7省市区的储蓄率相对上升，上升最多前五位为贵州（10.7%）、吉林（6.2%）、福建（4.0%）、山西（3.1%）、湖北（2%），有24个省市区的储蓄率相对下降，下降最多的前五位为辽宁（-17.95%）、新疆（-17.43%）、内蒙古（-13.98%）、海南（-13.27%）、西藏（-12.83%）。
四是家庭负债率明显上升。2018年1月人民日报海外版发文《中国家庭债务率已接近美国水平要高度警惕》[ 2 ]，称“新增贷款流向房地产比重处于历史高位，房地产贷款余额占全部贷款余额的比重还在继续升高，房贷为主体的家庭债务失控有可能直接影响金融稳定性”。中国社会科学院的研究报告指出，居民部门杠杆率有上升趋势，2017年第三季度为48.6%，而且未包含民间借贷。[ 3 ]根据中国社会科学院《国家资产负债表》的测算，2013年到2017年中国居民部门负债占GDP比重的增速分别为13.3%、7.1%、9.6%、12.5%、9.1%，明显高于GDP增速，2017年负债率达到49%的历史新高，负债率上升意味着家庭部门储蓄下降。
本文将从经济增长、人口结构调整、金融市场发展以及市场化改革方面进行文献回顾，以说明中国储蓄率始终居于高位的原因。2000年到2008年间，中国储蓄率持续走高，但2008年金融危机以后，中国高储蓄率开始出现趋势性下跌，与此背景相一致的事实有：中国经济进入调速换挡期，GDP增速持续下降，房地产价格持续飙升，人口老龄化比率越来越高且正在加速，中国近年来积极推动金融改革，金融市场深度和广度都快速扩展。因此，本文结合中国储蓄率变化以及其特征展开讨论，回答三个问题：一是影响中国储蓄率变化的主要因素是什么；二是为何2008年危机之后中国储蓄率下降；三是中国与发达国家储蓄率变化的主因是否不同。
二、文献回顾
（一）文献回顾
凯恩斯（Keynes）[ 4 ]定义储蓄为“所得减去消费开支，为所得与消费之差”，影响所得和消费的因素也会影响个人储蓄，储蓄是个人实际所得与消费的函数。凯恩斯认为，单位工资、净所得数量、资本价值意外变化、时间贴现率或利率、财政政策、预期不确定性都会影响个人消费，人性心理特征、社会习俗与社会制度等也会对储蓄产生影响。凯恩斯列举了八种个人储蓄动机，包括“预防性储蓄、未来生活支出、投资性储蓄、平滑性消费动机、个人独立、未来投资、留给后人、吝啬欲”，说明了四种企业储蓄动机，包括“未来投资留存收益、未来经济缓冲储备、改善性动机、由技术和资产设备类型决定的谨慎性动机”。事实上，凯恩斯所分析的储蓄和消费行为是基于静态的当期绝对收入理论。弗里德曼（Friedman）[ 5 ]则从动态角度提出永久收入假说（The Permanent Income Hypoth esis），认为某个时刻永久财富由当期收入与未来各期预期收入对当前贴现决定，个人消费由该时刻永久财富与边际消费倾向共同决定，当期储蓄则等于当期收入扣减当期消费，因此按照弗里德曼的逻辑，未来个人收入取得较快增长时，理性消费者会减少当期储蓄。安多和莫迪利安尼（Ando& Modigliani）[ 6 ]提出了生命周期假说（Life Cycle Hypothesis），认为消费者会平滑安排各期消费，追求终生效用最大化，个人消费约束等式左边由当前资产与未来各期收入贴现构成，右边由各期消费贴现与生命末期资产余值构成。消费者储蓄动机包括遗产动机，即积累资产可以通过遗产增加后代福利；平滑消费，通过储蓄调整当前消费数量，以获得长期终生最大效用；预防性动机，对未来不可控因素冲击以防万一；收入冲击，如突然中奖获得大笔彩票收入等。 对于中国高储蓄现象，现有研究有多种解释，如经济增长因素、人口特征变化、金融市场特征、转型过程中制度切换等。
一是经济增长因素。储蓄率可以被定义为可支配收入与边际消费倾向的函数关系，卡罗尔与韦尔（Carroll & Weil）[ 7-8 ]实证研究居民消费习惯在增长和储蓄中的联系，认为消费习惯将使转移动态过程中的增长与储蓄呈正相关性，并以格兰杰因果检验验证了东亚国家高增速与高储蓄的正相关性。杨与张（Yang & Zhang）等[ 9 ]认为，中国经济在较长时期保持高速增长，而消费市场发展相对滞后，当居民消费跟不上增长速度，消费惯性下储蓄会增加。莫迪利安尼等[ 10 ]使用中国数据验证了生命周期理论，发现经济增长和以工作年龄人口/未成年人口表示的抚养比率对1953—2000年中国储蓄率产生正向影响。陈利平[ 11 ]、王弟海等[ 12 ]、汪伟[ 13 ]、张（Zhang）等[ 14 ]认为，经济高增速是中国长期高储蓄的主要原因，因为经济高增速意味着更高的资本回报率，个人消费成本会上升，加入WTO后，出口导向的经济增长驱动企业利润增加，政府税收和个人收入也获得增长。同时，中国资本产出弹性较大而劳动产出弹性较小，决定初次收入分配中两种要素所得比重“重资轻劳”，较低的劳动收入决定了较低的居民消费水平，从而导致相对较高的储蓄率[ 12，15 ]。
二是人口特征因素。柯蒂斯（Curtis）等[ 16 ]认为，尽管可以从多角度理解中国高储蓄现象，但他们用1955—2009年中国数据研究发现，人口特征是中国高储蓄率的最主要原因。他们研究中国1963—2009年数据发现，家庭储蓄率会随着劳动报酬快速上升而下降，劳动收入较低时，家庭会基于预防性动机进行更多储蓄，20世纪80年代中国实施独生子女政策，降低人口出生率并缩减家庭规模，冲击传统养儿防老生育理念，导致住户部门增加储蓄抵御老年阶段生活风险，驱动住户部门储蓄率上升。而中国老龄化加速到来，也将降低储蓄年龄劳动力比重，劳动密集型产出模式下会引起经济增速下调，婴儿潮人口退休也使社会消费支出增加，进一步降低中国储蓄率[ 17 ]。
三是金融市场因素。查蒙（Chamon）等[ 17 ]研究中国1990—2005年微观储蓄数据发现，在不发达金融市场中，年轻家庭会为将来购买住房等主要耐用资产进行储蓄，不会为一般中、低档耐用品进行储蓄，随着工作年龄上升储蓄率也急剧上升，由于担心未被预期的预防性需求，较老家庭储蓄率也较高。随着金融市场发展，他们认为中国未来储蓄率会走低，一是因为金融市场提供了借贷便利以供消费者举债消费高端耐用品，二是金融市场为家庭理财提供了更丰富的投资渠道。王与文（Wang & Wen）[ 18 ]认为，在金融市场不完善时，经济高速增长则暗含高储蓄，中国高房价不能解释高储蓄现象，房价上涨并不迫使家庭储蓄，个人面临无保险特殊风险冲击以及信贷约束时，对永久收入的边际储蓄增大，个人会留存部分财富来对冲未来风险[ 19-20 ]。哈博（Harbaugh）[ 21 ]认为，长期以来，中国保险市场发育缓慢，导致个人有较强的预防性储蓄动机，信贷市场不发达也导致个人无法顺利实现不同生命周期内的消费平滑，特别是年轻一代无法获得充分金融支持，如实现教育融资和购买住房，因此会增加个人预防性储蓄。从投资角度看，哈博认为，如果金融市场是彻底开放的，国内投资需求可以由国内和国际资本实现，不会因为国内投资需求变动对国内储蓄产生较大影响，只有在不开放的金融市场中，国内投资需求冲击才会改变本国储蓄率。
四是制度转型改革因素。首先，国有企业改革破坏原有隐形社保规则。在计划经济向市场经济转型中，国有企业改革和住房改革打破职工铁饭碗，导致大规模下岗潮以及原有社会安全网破坏，个人承担了更多医疗和教育支出，家庭增加了预防性储蓄；其次，社保医疗体系不健全，政府对社保和健康等公共服务支出不足，驱动政府储蓄率上升[ 11 ]。第三，养老金体系改革。冯（Feng）等[ 22 ]从养老金角度解释了中国高储蓄现象，对养老金改革前后两组截面数据进行分析发现，养老金替代率降低会提高储蓄率。
五是文化因素。亚洲文化强调长期和未来，通过代际之间教育将这种理念传递到下一代[ 21 ]，因此文化因素也可能是中国长期保持较高储蓄率的原因之一，但同为亚洲文化的中国台湾和日本，文化因素无法解释其储蓄率伴随经济增速下调的现象。
（二）模型设计
值得注意的是，本文考虑房价对储蓄率挤出的非线性效应，这种非线性效应可能来自收入效应，即房价温和上升阶段，房地产拉动其他行业增长，通过收入效应提高储蓄率；也可能是居民收入与房价之间的竞争性“赛跑”效应，即居民为置业而被迫储蓄[ 24 ]。当房价持续上升超过某临界值时，房价上升挤出居民财富使储蓄率下降，即房价平方项系数β2<0。
三、实证过程
（一）模型设定与变量选择
本文分别从经济增长、人口结构、金融市场状况、政府医疗社保教育支出着手，分析上述因素对我国各省市区储蓄率的影响，各因素选取逻辑如下：
1.經济增长因素，选取各省市区实际经济增速以及住宅平均销售价格。2008年以来中国经济增速逐渐下调，尤其是2012年后进入新常态和“L型”增长阶段，其中重要特征是实体经济低迷与房地产价格急剧上涨并存。本文选择经济增速和房价作为经济层面的主要变量，希望验证2008年后中国经济增速下调以及房价上涨是否导致了储蓄率的下降。 2.人口结构因素，选取老龄化率、老龄化率增速以及人口自然增长率。世界银行数据显示，2000年后，日本家庭储蓄率持续跌落，2014年首度跌至-0.3%水平，随后反弹到2016年的2.6%。除经济长期陷入停滞边缘外，日本持续加剧的人口老龄化可能是其储蓄率下降的重要长期原因。2008年以来，中国人口老龄化率增速呈急剧拉升态势，2008年中国老龄化率为8.08%，增速为1.63%，而2017年老龄化率为10.64%，增速為5.12%。因此，加入人口特征变量是为检验人口增速、人口老龄化率以及老龄化速度对中国储蓄的影响。中国可能与日本有类似经历，世界银行数据显示，2000年以来日本老龄化率持续上升，2017年达27%，较长时间内老龄化增速保持在3%高位。矢代与大石（Yashiro & Oishi）[ 25 ]认为，人口老龄化导致年轻劳动力比重下降以及老年人口占比上升，制约投资的同时也加速居民财富消耗，导致2007年开始日本总储蓄率下降。
3.金融市场状况。随着中国金融业发展和制度改革，居民的信贷约束逐渐弱化，居民投资渠道更丰富，更有机会通过信贷途径平滑消费。保险市场发展也提高了保险密度和保险深度，即人均保费收入与每单位GDP对应保费收入增加，居民可通过保险市场抵御不可预知风险，从而减弱预防性储蓄动机。
4.政府公共开支。一是政府积极推动社保体系改革，提高社保投入占GDP比重，2000—2018年间，中国基本建成了五项保险的医疗体系，推动新农合改革，提高农村社保覆盖率，推进事业单位社保改革并终结社保“双轨制”，社会安全网络得到显著加强。二是中国社保体系的历史遗留问题与老龄化问题交织在一起加剧了养老金空账现象，政府通过财政对社保账户的转移支付增加。三是2006年启动九年义务教育，增加对公民基础教育的投入。政府上述三方面增加社保、医疗、教育财政转移，降低了政府储蓄，也弱化了居民预防性储蓄动机（参见图1）。
表2的相应数据来源：中国省级数据源于中国国家统计局以及2001—2018年中国保险统计年鉴，G8国家数据来自经济合作与发展组织（OECD）数据库。本文所选数据样本时段为2000年到2017年。中国大陆31个省市区平衡面板数据样本为558个，G8国家包括美国、德国、日本、英国、法国、意大利、加拿大、韩国。世界银行数据显示2017年G8国家经济总量占世界经济总量的47.4%，占除中国之外世界经济体量的55.9%，这些国家有着成熟的市场经济体制，选用这些国家作为代表样本，对分析发达国家储蓄率下降的原因有一定代表性。在操作过程中，以世界银行GDP平减指数（2015年=100）计算实际房价和实际人均保费。
表3是对原始变量的描述性统计。为了在回归中更利于使用同量纲系数进行比较解释，本文将原始序列进行标准化处理（参见表4），即通过将原始序列减去序列均值后除以标准差，得到以均值为0、标准差为1的标准化序列，此时标准化序列有统一量纲。
本文实证包括三部分：一是通过简单散点关系，观测自变量与总储蓄率间的线性趋势；二是使用中国省级面板回归，定量分析各自变量对总储蓄率的影响，分段分析2000年到2017年、2000年到2007年、2008年到2017年的情形，并用DID法进行模型稳健性检验；三是分析美国、德国、日本、英国、法国、意大利、加拿大、韩国G8国家储蓄率的影响因素。
（二）实证结果
1.中国储蓄率与自变量的散点关系。在经济方面，房价水平较低时，房价上涨对储蓄率有拉动效应，当房价突破6 000元/㎡时，房价上涨对储蓄有挤出效应；GDP增速对储蓄率有拉动效应。在人口方面，老龄化率上升后，其他条件不变时，由于储蓄年龄人口降低以及老龄人口对社会财富的消耗，储蓄率理论上应随之下降，但中国则相反，中国老龄化率加速度上升后储蓄率随之下降；人口增长速度与储蓄率线性关系微弱，多数散点为垂线分布。在公共支出方面，政府医疗、教育支出占比越高，储蓄率越低。在金融市场方面，金融业增加值占GDP比重、保费占GDP比重越高，储蓄率越低，真实人均保费与储蓄率之间存在弱正相关性（参见图2）。自变量与储蓄率之间的散点图有利于直观了解二者间的趋势关系，但由于使用时序数据，散点拟合趋势的截距中可能包含固定效应或者随机效应，因此不能直接由此判断变量之间的真实线性程度，还需要通过面板回归进一步佐证。
2.中国省级平衡面板回归结果。表5给出四组模型，第一、第二组分别使用带有一阶自相关的固定效应和随机效应对2000年到2017年的中国总体情况进行估计，通过虚拟变量对2008年金融危机进行识别；第三、第四组分别使用带有一阶自相关的固定效应和随机效应对2000年到2007年、2008年到2017年分阶段估计。通过Hausman检验，全时段回归以及分时段回归模型均支持固定效应，为便于对照分析，表5给出了全时段的随机效应和固定效应，但分时段中只给出固定效应结果。中国省级面板数据常规估计结果如下：
（1）房地产价格。总体上看，房价与储蓄率之间呈“倒U型”关系，但分段回归结果系数不显著。2000年到2017年间，影响中国各省市区总储蓄率因素中，房价与储蓄率呈“倒U型”关系，即房价较低时与储蓄率呈正相关性，当房价升到某个临界点后与储蓄率呈负相关性。本文对此的理解是，房价温和上升阶段的收入效应以及竞争性“储蓄”推高了储蓄率，收入效应表现为房地产行业带动其他行业增长，竞争性“储蓄”则是居民在高房价下为买房进行的储蓄[ 26 ]。当房价持续上升超过某临界值时，房价上升挤出居民储蓄使储蓄率下降，即房价平方项系数β2<0。对于中国房价和储蓄率之间的关系，国内学者尚无一致性结论。赵西亮等[ 27 ]研究2000年和2007年中国居民收入调查（CHIP）数据后，并未发现房价和储蓄之间的竞争性“赛跑”现象；王与文（Wang & Wen）[ 18 ]也认为高房价不会导致储蓄率上升。 （2）GDP增速。GDP对中国储蓄率有显著解释力度。总体上，2000年到2017年间储蓄率可以由GDP增速解释，2000年到2007年间经济增长对中国储蓄率上升的解释力度在所有时期内最大，但2008年以后随中国经济增速回落，GDP增速对储蓄率解释力度开始下降，GDP增速系数为正，但是不显著。由此推定，中国GDP增速对储蓄率影响可能是“非对称”的，即经济高增长对储蓄率拉升较强，而当经济增速放缓后，经济增长对储蓄率的影响开始减弱。
（3）人口特征。在短期内人口特征变化对中国储蓄率下降无显著解释力度，但长期内可能会有显著影响。在第一、第三、第四组固定效应模型中，老龄化率以及老龄化率增速对储蓄率没有显著解释。从二者相关性看，总体上储蓄率与老龄化率正相关，与老龄化增速负相关；分阶段看，2008年到2017年间老龄化率上升以及老龄化率增速上升，对储蓄率均产生挤出效应，但不显著。人口增速对储蓄率没有显著解释力。
（4）政府公共支出。政府在医疗、社保、教育的公共开支增加，会导致中国储蓄率下调。总体上如此，分阶段亦如此，尤其是在2008年以后，政府在这些方面的公共开支增多，对储蓄率产生了更强的抑制。
（5）金融市场。金融和保险业发展对储蓄率有显著的抑制。一是金融总体规模，即金融业增加值占GDP比重越高，产生的抑制性越强，从总体和分阶段都产生了显著抑制性。尤其在2008年以后，中国金融规模快速扩张，在政府逐步推动汇率市场化、利率市场化改革，以及在科技催生互联网金融的情况下，家庭投资更加多元化，所面临的信贷约束比以往变弱，使用信贷平滑消费几率增大，从而削弱家庭储蓄动机。在分阶段模型中，2008年到2017年结果更具显著性，金融市场发展对储蓄抑制性也更强。二是保险市场发展，以保费占GDP比重衡量的保费深度增加，对储蓄率会有显著抑制，2008年以来保险市场发展对储蓄率抑制力度更大。以人均保费衡量的保费密度上升，虽在总体上对储蓄率未产生显著影响，但分组样本中呈显著正向影响。
为验证表5估计结果的稳健性，本文使用DID方法进一步估计结果。时间以2000年到2007年为控制组（值为0），2008年到2017年为实验组（值为1），时间虚拟变量记为XI：2008。首先计算每年31个省市区平均GDP，将GDP高于平均水平者定义为实验组，低于平均水平者定义为控制组，分组虚拟变量记为pro_type。采用类似自然实验，对表5结果进行DID估计（参见表6）。结果显示，2008年以前储蓄率在不同经济分组中差异明显，但2008年以后差异不显著。同时控制时间和经济因素后，储蓄率在不同时段和经济分组中存在显著差异。
表7给出DID法估计结果，包括三组：第一组为带一阶自回归的固定效应，第二组为带一阶自回归的随机效应，第三组为稳健的面板广义最小二乘法（克服相关残差结构以及一阶自相关）。第一、第二组Hausman检验支持固定效应模型，与表5结果对比，各变量系数符号方向一致，老龄化增速对储蓄率的负面影响更加显著，总体上尽管2008年以后储蓄率走低，但平均储蓄率仍然高于2008年前，2008年后经济发达地区储蓄率则相对更低。
3. G8国家国别平衡面板回归结果
表8为美国、德国、日本、英国、法国、意大利、加拿大、韩国G8国家样本2000—2017年平衡面板数据四组回归结果。第一、第二组给出克服一阶自相关的固定效应与随机效应模型，Hausman检验支持随机效应；第三组为2000—2007年样本回归，Hausman检验也支持随机效应；第四组为2008—2017年样本回归，Hausman检验支持固定效应模型。在分析过程中，首先通过散点关系大致判断各国老龄化率与储蓄率关系，发现各国存在较大差异性。德国呈正相关，日本、加拿大呈负相关，英国、法国、意大利呈“U型”相关，美国呈“倒N型”相关。为研究各国老龄化对储蓄率的影响，以加拿大作为参照，表8中设置地区与老龄化交互项，并设置虚拟变量以指定2008年前后状况。
由于个体固定效应模型本身考虑了个体特征，第一、第四组中个体虚擬变量没有回归系数，但其交互项有相关回归结果。
（1）房价。对G8各国储蓄率影响不显著，不存在“倒U型”关系或显著的线性关系。
（2）GDP增速。经济增速可以显著正向解释各国储蓄率，从分阶段的结果看，危机后阶段更为明显。
（3）老龄化率。对各国储蓄率总体没有显著解释力度。从分国别不同时段回归看，法国在危机前随老龄化率上升其储蓄率显著下降，英国在危机后随老龄化率上升其储蓄率显著下降。值得注意的是，研究结果显示日本老龄化率上升后对其储蓄率产生负面影响，但是这种影响不显著。
（4）政府医疗、社保和教育支出。该变量总体以及分时段对储蓄率都有显著抑制作用，危机之前该变量对储蓄率的抑制作用比危机后强。
（5）金融业发展。金融业占GDP比重越高，储蓄率会越低，但总体回归的系数不显著，分段回归则比较显著；保费深度提高，储蓄率会降低，但各组回归系数均不显著；保险密度在各组回归中也没有统一的显著性。
四、结论、对比与启示
（一）结论
本文基于中国省级和美国、德国、日本、英国、法国、意大利、加拿大、韩国G8国家2000年到2017年的平衡面板数据，得到以下主要结论：
1.房价对中国储蓄率呈“倒U型”影响，即房价温和上涨拉动中国储蓄率提升，具体机制可能是收入效应与居民储蓄与房价的“竞赛”效应。当房价超过某个水平时，会对中国储蓄率产生挤出效应，而房价对G8国家的储蓄率无此效应。 2.目前老龄化率上升不能显著解释中国储蓄率变化，也不能解释G8国家总体储蓄率变化。从国别看，老龄化率上升后法国、英国储蓄率分别在危机前、危机后显著下降，其余各国影响不显著。老龄化率增速对中国和G8国家都有负向影响，但在各组回归中表现的显著性有所差异，对储蓄率不具备稳定的显著性作用，人口增速也不能显著解释储蓄率变化。与其余变量相比，人口变量的变化相对较慢，不足以解释短期内中国储蓄率的下降。
3.危机后中国储蓄率下降的主要原因应归结为金融业快速扩张、政府在医疗社保教育方面的公共支出增加、保险行业壮大以及经济增速下调。在对比2008年前后分组研究后发现，2008年危机之后前三个变量显著性和影响程度都在提升，危机之前中国经济快速扩展对储蓄率有显著拉动效应，但危机之后经济增速放缓，对储蓄率的影响也开始减弱。
4.G8国家之所以保持较低储蓄率，是因为政府的医疗、社保、教育公共支出占比长期保持较高水平。经济增速对G8国家储蓄率有显著正向解释能力，危机后随着经济增速放缓，其储蓄率也随之回落，尤其是在2008年到2010年期间十分显著。政府医疗社保教育公共支出对发达国家储蓄率也有显著负向影响，但危机后该变量影响力度开始减弱，而金融规模扩张对储蓄率抑制力度正在加强，表现为危机后该变量系数比危机前小，保险市场发展会降低G8国家的储蓄率，但各阶段模型都无显著性。
（二）主要对比
基于以上结论，本文认为有以下三个方面值得对比。
1.中国在医疗社保教育三类支出占GDP比重明显低于G8国家，该因素是解释为何中国储蓄率居高不下的重要原因：政府支出不足导致政府储蓄率过高，同时这三项因素是居民预防性储蓄动机的主要考虑因素。对比发现，2017年G8国家这三项支出占GDP比重达39%，2017年法国政府医疗、社保、教育支出占GDP比重高达56.6%，随后是意大利42.6%、美国41.5%、德国41.2%、日本38.1%、英國36%、加拿大35.4%、韩国24.2%。经合组织（OECD）[ 28 ]报告显示，2018年法国社保支出继续引领经合组织各国，占GDP比重达32%，与G8国家相比中国各省级政府三项支出占GDP比重要低得多，2017年全国平均水平为4.5%，全国最高的为西藏17.3%，最低的为江苏和天津2.3%，除西藏之外的省份平均为4.1%。G8国家政府在医疗社保教育较大比重的公共支出，是这些国家储蓄率保持相对较低水平的主要原因。
2.房价对中国储蓄率呈“倒U型”影响，而在G8国家中没有这种关系。2000年以来，2017年中国实际房价是2000年的2.8倍，其余各国相对倍数为：加拿大2.2倍、德国3.2倍、日本2.9倍、美国2.1倍、英国2.1倍、韩国2.9倍、法国2倍。2017年中国实际房价是2008年的1.8倍，其余各国相对倍数为：加拿大1.7倍、德国1.6倍、日本1.6倍、美国1.6倍、英国1.5倍、韩国1.5倍、法国1.5倍。2008年以后中国房价增长倍数高过G8国家，但同期中国政府平均医疗、社保、教育公共支出严重低于发达国家，即便中国房价上涨幅度与发达国家一致，中国房价上涨对居民财富的挤出效应仍十分巨大，因为居民还需要将收入分配在医疗、社保、教育方面，当房价涨幅超过居民收入涨幅时，居民不可能将更多可支配收入进行储蓄，不仅如此，房价上涨还挤出了居民未来的可支配收入。
3.中国与发达国家金融市场对储蓄率影响程度不同。中国金融市场发育较晚，市场机制不完善，开放程度也较低，居民直接或间接投资渠道单一，资本市场面临的信贷约束相对较强，金融市场发展滞后，制约居民投资和消费行为，保险市场不完善也使居民更倾向于通过储蓄抵抗未来不可预期因素的冲击，并重点防备医疗、教育与养老。近年来随着中国金融市场改革逐步深化，金融市场发展为居民投资提供了丰富渠道，征信体系建立以及普惠金融深化改革，使中国居民更深地融入到金融市场发展中，居民信贷约束更弱，更能通过保险市场分散未来不可预知的风险。
（三）启示
1.中国储蓄率下降将是长期现象。2012年以后中国经济进入相对较长的调整期，经济增速持续下调以及结构性矛盾显著。短期来看，中国面临高杠杆率与高房价，房价持续膨胀将进一步削弱未来家庭财富；中期来看，影响中国储蓄率变化的三种主要力量都在增强，即金融市场改革进一步深化、政府在医疗社保教育公共支出方面加大力度、保险行业壮大。长期来看，影响中国储蓄率的长期因素正在凸显，人口老龄化率增速不断加快，婴儿潮出生人口逐渐老化，计划生育政策使人口结构出现断层，人口老龄化加速也意味着储蓄劳动年龄人口占比加速下降，社会资源消耗速度加快。因此，中国储蓄率下降将是长期趋势。对中国储蓄而言，积极因素是中国金融市场和保险市场逐步发育成熟，政府在民生方面支出提高，但消极因素则是中国经济增速放缓、过高的房价以及加剧的人口老龄化。
2.储蓄率下降会推高融资成本。2000年中国启动城镇化和区域发展战略，推动大规模投资，高储蓄为此提供充裕融资来源，储蓄率降低的直接后果是投资的融资来源减少，金融市场化改革加大利率双向波动，资金供给减少后推升融资成本，不利于转型阶段投资增长以及当前经济增长。储蓄率降低的另一个后果为债务率上升，导致金融外部风险增大[ 29 ]。
3.中国储蓄率下降可能是中国经济转型阶段的正常现象，但也需警惕由于房价等消极因素导致的过快下降。为避免融资成本过快上涨以及潜在的债务风险，需优化投资结构，提高国内投资效率，进一步加快国有企业市场化改革，促进民营企业健康发展。 参考文献：
[1]赵春萍，国家统计局国民经济计算司.资金流量表编制说明[Z/OL].（2010-09-10）[2019-05-29].https：//wenku.bai du.com/view/bf4bfa6a561252d380eb6ea7.html.
[2]卫庶，赵鹏飞.中国家庭债务率已接近美国水平要高度警惕[A/OL].（2018-01-16）[2019-05-29].http：//finance.sina. com.cn/china/gncj/2018- 01- 16/doc- ifyqrewi5000403.sht ml.
[3]中国社会科学院.继续坚持结构性去杠杆——中国去杠杆进程报告（2018年三季度）[R/OL].（2019- 01- 02）[2019-05-29].http：//finance.eastmoney.com/a/2019010210 17533177.html.
[4]KEYNES JOHN MAYNARD.The general theory of employ ment，interest and money[M].London：Macmillan，1936：33-55.
[5]FRIEDMAN M.NBER：a theory of the consumption func tion：the permanent income hypothesis[J/OL].（1957- 06-21）[2019-05-29].https：//www.nber.org/chapters/c4405.pdf.
[6]ANDO A，MODIGLIANI F.The“life cycle”hypothesis of saving：aggregate implications and tests[J].American eco nomic review，1963（1）：55-84.
[7]CARROLL C D，OVERLAND J，WEIL D N.Saving and growth with habit formation[J].American economic review，2000（3）：341-355.
[8]CARROLL C D，WEIL D N.Saving and growth：a reinter pretation[R].Working paper，1993.
[9]YANG D T，ZHANG J，ZHOU S.Why are saving rates so high in China [J].Ssrn electronic journal，2011（2）：249-278.
[10]MODIGLIANI，FRANCO，SHI LARRY CAO.The Chi nese saving puzzle and the life cycle hypothesis[J].Journal of economic literature，2004（3）：145-170.
[11]陳利平.高增长导致高储蓄：一个基于消费攀比的解释[J].世界经济，2005（11）：3-9.
[12]王弟海，龚六堂.增长经济中的消费和储蓄——兼论中国高储蓄率的原因[J].金融研究，2007（12）：1-16.
[13]汪伟.中国居民储蓄率的决定因素——基于1995——2005年省际动态面板数据的分析[J].财经研究，2008（2）：53-64.
[14]ZHANG L M，RAY BROOKS，DING D，et al.IMF：China’s high savings：drivers，prospects，and policie[J/OL].（2018-12-18）[2019-05-29].https：//www.imf.org/en/Publications/ WP/Issues/2018/12/11/Chinas- High- Savings- DriversProspects-and-Policies-46437.
[15]刘遵义.中国储蓄率较高的原因分析[Z/OL]（.2009-07-04）[2019-05-29].http：//finance.sina.com.cn/hy/20090704/ 11466440140_4.shtml.
[16]CURTIS C C，LUGAUER S，MARK N C.NBER：demo graphic patterns and household saving in China[J/OL].（2011-02-01）[2019-05-29].https：//www.nber.org/papers/ w16828.
[17]MARCOS CHAMON，ESWAR PRASAD.Determinants of household saving in China[J/OL].（2005-10-11）[2019-05-29]. https：//www.researchgate.net/publication/228728598_ Determinants_of_Household_Saving_in_China.
[18]WANG X，WEN Y.Housing prices and the high Chinese saving rate puzzle[J].China economic review，2012（2）：265-283.
[19]WEN Y.Saving and growth under borrowing constraints：explaining the“high saving rate”puzzle[R].Working pa per，2009. [20]WEN Y.Explaining China’s trade imbalance puzzle[R]. Working paper，2011.
[21]RICK HARBAUGH.China’s high savings rates[C].The Rise of China Revisited：Perception and Reality，2004.
[22]FENG J，HE L，SATO H.Public pension and household saving：evidence from urban China[J/OL].（2009-03-04）[2019- 05- 29].https：//helda.helsinki.fi/bof/bitstream/han dle/123456789/8176/161478.pdf sequence=1.
[23]BADI H，BALTAGI，PING X WU.Unequally spaced panel data regressions with Ar（1）disturbances[J].Econometric theory，2000（6）：814-823.
[24]楊华磊，何凌云，汪伟.人口世代更迭与资本红利——中国储蓄率的倒U型之谜[J].国际金融研究，2017（4）：24-33.
[25]NAOHIRO YASHIRO，AKIKO SATO OISHI.Population aging and the savings-investment balance in Japan//.Mi chael D. Hurd，Naohiro Yashiro，The Economic Effects of Aging in the United States and Japan[M].Chicago：Universi ty of Chicago Press，1996：59-87.
[26]陈彦斌，邱哲圣.高房价如何影响居民储蓄率和财产不平等[J].经济研究，2011（10）：25-38.
[27]赵西亮，梁文泉，李实.房价上涨能够解释中国城镇居民高储蓄率吗 ——基于CHIP微观数据的实证分析[J].经济学（季刊），2014（1）：81-102.
[28]OECD.Public social spending is high in many OECD coun tries[A/OL].（2019-01-02）[2019-05-29].http：//www.oecd. org/els/soc/OECD2019-Social-Expenditure-Update.pdf.
[29]李若谷.警惕中国储蓄率过快下滑的趋势[J].经济导刊，2017（9）：30-39.
Did High Housing Price Crowd out China’s Savings
——on the Reasons for the Changes in China’s Savings Rate after 2008 Financial Crisis
SHI Xian-jin
（National School of Development，Peking University，Beijing100871，China）
Abstract：Based on the balance panel data from 2000 to 2017 of G8 countries and China’s provinces，the author carries out and regression analysis. It is found that：（1）The impact of China’s housing prices on the savings rate is“inverted U”，that is，the moderate increase in house prices will drive the savings rate to rise，but after a certain critical point，the savings rate will be significantly crowded out；（2）Changes in demographic characteristics are not sufficient to explain changes in China’s savings rate；（3）The main factors behind the decline in China’s savings rate after the financial crisis should be attributed to the rise of housing price，the rapid development of the financial industry，the increase in government public spending on medical，social security，and education，the rapid development of insurance industry，and the slow down of China’s economic growth；（4）The reason for low savings in G8 countries is that the government has higher public expenditures in medical care，social security，and education. Comparing to G8 countries，the low proportion of government expenditure on medical，social security，and education is the important reason for the high savings rate in China；the crowding-out effect of the rising housing price in China on residents’wealth is significant；and it will also significantly reduce the savings rate. In the future，the reducing savings rate will exist in China in the long run，and it will increase the cost of financing. We should also guard against that the savings rate be reduced rapidly because of such negative factors as the slow down economic growth，the rapidly rising housing price，and the aging problem，and prevent the rapidly rising cost of financing.
Key words：savings rate decline；“inverted U-shape”housing price；government public expenditure；financial market
关键词：储蓄率下降；房价“倒U型”；政府公共支出；金融市场
中图分类号：F832.22文献标识码：A文章编号：1007-8266（2019）07-0073-12
一、引言
从世界银行数据显示的各国总储蓄占国民收入比看，1992年至今中国储蓄率呈先升后降态势。为进行对比分析，本文使用国家统计局资金流量表数据，计算总储蓄、政府部门储蓄、住户部门储蓄占各自可支配收入的比例[ 1 ]，以及构成总储蓄的非金融企业部门、金融企业部门、政府部门、住户部门储蓄结构，基本确立以下事实：
一是我国储蓄率先升后降态势明显。世界银行和国家统计局数据均显示，2000年到2016年中国总储蓄率呈先升后降之势，2008年是储蓄率变化的显著拐点。從部门看，1992年至今住户部门储蓄率也呈先升后降态势，最近一次下调拐点为2010年；政府部门储蓄率变化更为复杂，1992年从22%下跌后回升到1997年的21.9%，随后开始下跌到2000年的-9.4%，2007年又回升到29.9%，2008年到2014年在26.4%～31.0%间波动，随后下滑到2016年的19.6%。政府部门储蓄率波动较大，是因与住户部门相比，政府部门储蓄具备更多的宏观经济政策调控特征，如实施大规模赤字政策会消耗政府储蓄。
二是总储蓄构成中，住户部门仍然是总储蓄来源的大头。住户部门储蓄比重1992年至今均在50%上下波动，非金融企业储蓄占比总体上呈先升后降态势，金融类企业储蓄占比呈上升趋势，政府部门储蓄呈先降后升态势。
三是与2008年相比，2017年77.4%省市区储蓄率相对下降。根据中国统计年鉴计算各省市区2017年相对于2008年的储蓄率水平，有7省市区的储蓄率相对上升，上升最多前五位为贵州（10.7%）、吉林（6.2%）、福建（4.0%）、山西（3.1%）、湖北（2%），有24个省市区的储蓄率相对下降，下降最多的前五位为辽宁（-17.95%）、新疆（-17.43%）、内蒙古（-13.98%）、海南（-13.27%）、西藏（-12.83%）。
四是家庭负债率明显上升。2018年1月人民日报海外版发文《中国家庭债务率已接近美国水平要高度警惕》[ 2 ]，称“新增贷款流向房地产比重处于历史高位，房地产贷款余额占全部贷款余额的比重还在继续升高，房贷为主体的家庭债务失控有可能直接影响金融稳定性”。中国社会科学院的研究报告指出，居民部门杠杆率有上升趋势，2017年第三季度为48.6%，而且未包含民间借贷。[ 3 ]根据中国社会科学院《国家资产负债表》的测算，2013年到2017年中国居民部门负债占GDP比重的增速分别为13.3%、7.1%、9.6%、12.5%、9.1%，明显高于GDP增速，2017年负债率达到49%的历史新高，负债率上升意味着家庭部门储蓄下降。
本文将从经济增长、人口结构调整、金融市场发展以及市场化改革方面进行文献回顾，以说明中国储蓄率始终居于高位的原因。2000年到2008年间，中国储蓄率持续走高，但2008年金融危机以后，中国高储蓄率开始出现趋势性下跌，与此背景相一致的事实有：中国经济进入调速换挡期，GDP增速持续下降，房地产价格持续飙升，人口老龄化比率越来越高且正在加速，中国近年来积极推动金融改革，金融市场深度和广度都快速扩展。因此，本文结合中国储蓄率变化以及其特征展开讨论，回答三个问题：一是影响中国储蓄率变化的主要因素是什么；二是为何2008年危机之后中国储蓄率下降；三是中国与发达国家储蓄率变化的主因是否不同。
二、文献回顾
（一）文献回顾
凯恩斯（Keynes）[ 4 ]定义储蓄为“所得减去消费开支，为所得与消费之差”，影响所得和消费的因素也会影响个人储蓄，储蓄是个人实际所得与消费的函数。凯恩斯认为，单位工资、净所得数量、资本价值意外变化、时间贴现率或利率、财政政策、预期不确定性都会影响个人消费，人性心理特征、社会习俗与社会制度等也会对储蓄产生影响。凯恩斯列举了八种个人储蓄动机，包括“预防性储蓄、未来生活支出、投资性储蓄、平滑性消费动机、个人独立、未来投资、留给后人、吝啬欲”，说明了四种企业储蓄动机，包括“未来投资留存收益、未来经济缓冲储备、改善性动机、由技术和资产设备类型决定的谨慎性动机”。事实上，凯恩斯所分析的储蓄和消费行为是基于静态的当期绝对收入理论。弗里德曼（Friedman）[ 5 ]则从动态角度提出永久收入假说（The Permanent Income Hypoth esis），认为某个时刻永久财富由当期收入与未来各期预期收入对当前贴现决定，个人消费由该时刻永久财富与边际消费倾向共同决定，当期储蓄则等于当期收入扣减当期消费，因此按照弗里德曼的逻辑，未来个人收入取得较快增长时，理性消费者会减少当期储蓄。安多和莫迪利安尼（Ando& Modigliani）[ 6 ]提出了生命周期假说（Life Cycle Hypothesis），认为消费者会平滑安排各期消费，追求终生效用最大化，个人消费约束等式左边由当前资产与未来各期收入贴现构成，右边由各期消费贴现与生命末期资产余值构成。消费者储蓄动机包括遗产动机，即积累资产可以通过遗产增加后代福利；平滑消费，通过储蓄调整当前消费数量，以获得长期终生最大效用；预防性动机，对未来不可控因素冲击以防万一；收入冲击，如突然中奖获得大笔彩票收入等。 对于中国高储蓄现象，现有研究有多种解释，如经济增长因素、人口特征变化、金融市场特征、转型过程中制度切换等。
一是经济增长因素。储蓄率可以被定义为可支配收入与边际消费倾向的函数关系，卡罗尔与韦尔（Carroll & Weil）[ 7-8 ]实证研究居民消费习惯在增长和储蓄中的联系，认为消费习惯将使转移动态过程中的增长与储蓄呈正相关性，并以格兰杰因果检验验证了东亚国家高增速与高储蓄的正相关性。杨与张（Yang & Zhang）等[ 9 ]认为，中国经济在较长时期保持高速增长，而消费市场发展相对滞后，当居民消费跟不上增长速度，消费惯性下储蓄会增加。莫迪利安尼等[ 10 ]使用中国数据验证了生命周期理论，发现经济增长和以工作年龄人口/未成年人口表示的抚养比率对1953—2000年中国储蓄率产生正向影响。陈利平[ 11 ]、王弟海等[ 12 ]、汪伟[ 13 ]、张（Zhang）等[ 14 ]认为，经济高增速是中国长期高储蓄的主要原因，因为经济高增速意味着更高的资本回报率，个人消费成本会上升，加入WTO后，出口导向的经济增长驱动企业利润增加，政府税收和个人收入也获得增长。同时，中国资本产出弹性较大而劳动产出弹性较小，决定初次收入分配中两种要素所得比重“重资轻劳”，较低的劳动收入决定了较低的居民消费水平，从而导致相对较高的储蓄率[ 12，15 ]。
二是人口特征因素。柯蒂斯（Curtis）等[ 16 ]认为，尽管可以从多角度理解中国高储蓄现象，但他们用1955—2009年中国数据研究发现，人口特征是中国高储蓄率的最主要原因。他们研究中国1963—2009年数据发现，家庭储蓄率会随着劳动报酬快速上升而下降，劳动收入较低时，家庭会基于预防性动机进行更多储蓄，20世纪80年代中国实施独生子女政策，降低人口出生率并缩减家庭规模，冲击传统养儿防老生育理念，导致住户部门增加储蓄抵御老年阶段生活风险，驱动住户部门储蓄率上升。而中国老龄化加速到来，也将降低储蓄年龄劳动力比重，劳动密集型产出模式下会引起经济增速下调，婴儿潮人口退休也使社会消费支出增加，进一步降低中国储蓄率[ 17 ]。
三是金融市场因素。查蒙（Chamon）等[ 17 ]研究中国1990—2005年微观储蓄数据发现，在不发达金融市场中，年轻家庭会为将来购买住房等主要耐用资产进行储蓄，不会为一般中、低档耐用品进行储蓄，随着工作年龄上升储蓄率也急剧上升，由于担心未被预期的预防性需求，较老家庭储蓄率也较高。随着金融市场发展，他们认为中国未来储蓄率会走低，一是因为金融市场提供了借贷便利以供消费者举债消费高端耐用品，二是金融市场为家庭理财提供了更丰富的投资渠道。王与文（Wang & Wen）[ 18 ]认为，在金融市场不完善时，经济高速增长则暗含高储蓄，中国高房价不能解释高储蓄现象，房价上涨并不迫使家庭储蓄，个人面临无保险特殊风险冲击以及信贷约束时，对永久收入的边际储蓄增大，个人会留存部分财富来对冲未来风险[ 19-20 ]。哈博（Harbaugh）[ 21 ]认为，长期以来，中国保险市场发育缓慢，导致个人有较强的预防性储蓄动机，信贷市场不发达也导致个人无法顺利实现不同生命周期内的消费平滑，特别是年轻一代无法获得充分金融支持，如实现教育融资和购买住房，因此会增加个人预防性储蓄。从投资角度看，哈博认为，如果金融市场是彻底开放的，国内投资需求可以由国内和国际资本实现，不会因为国内投资需求变动对国内储蓄产生较大影响，只有在不开放的金融市场中，国内投资需求冲击才会改变本国储蓄率。
四是制度转型改革因素。首先，国有企业改革破坏原有隐形社保规则。在计划经济向市场经济转型中，国有企业改革和住房改革打破职工铁饭碗，导致大规模下岗潮以及原有社会安全网破坏，个人承担了更多医疗和教育支出，家庭增加了预防性储蓄；其次，社保医疗体系不健全，政府对社保和健康等公共服务支出不足，驱动政府储蓄率上升[ 11 ]。第三，养老金体系改革。冯（Feng）等[ 22 ]从养老金角度解释了中国高储蓄现象，对养老金改革前后两组截面数据进行分析发现，养老金替代率降低会提高储蓄率。
五是文化因素。亚洲文化强调长期和未来，通过代际之间教育将这种理念传递到下一代[ 21 ]，因此文化因素也可能是中国长期保持较高储蓄率的原因之一，但同为亚洲文化的中国台湾和日本，文化因素无法解释其储蓄率伴随经济增速下调的现象。
（二）模型设计
值得注意的是，本文考虑房价对储蓄率挤出的非线性效应，这种非线性效应可能来自收入效应，即房价温和上升阶段，房地产拉动其他行业增长，通过收入效应提高储蓄率；也可能是居民收入与房价之间的竞争性“赛跑”效应，即居民为置业而被迫储蓄[ 24 ]。当房价持续上升超过某临界值时，房价上升挤出居民财富使储蓄率下降，即房价平方项系数β2<0。
三、实证过程
（一）模型设定与变量选择
本文分别从经济增长、人口结构、金融市场状况、政府医疗社保教育支出着手，分析上述因素对我国各省市区储蓄率的影响，各因素选取逻辑如下：
1.經济增长因素，选取各省市区实际经济增速以及住宅平均销售价格。2008年以来中国经济增速逐渐下调，尤其是2012年后进入新常态和“L型”增长阶段，其中重要特征是实体经济低迷与房地产价格急剧上涨并存。本文选择经济增速和房价作为经济层面的主要变量，希望验证2008年后中国经济增速下调以及房价上涨是否导致了储蓄率的下降。 2.人口结构因素，选取老龄化率、老龄化率增速以及人口自然增长率。世界银行数据显示，2000年后，日本家庭储蓄率持续跌落，2014年首度跌至-0.3%水平，随后反弹到2016年的2.6%。除经济长期陷入停滞边缘外，日本持续加剧的人口老龄化可能是其储蓄率下降的重要长期原因。2008年以来，中国人口老龄化率增速呈急剧拉升态势，2008年中国老龄化率为8.08%，增速为1.63%，而2017年老龄化率为10.64%，增速為5.12%。因此，加入人口特征变量是为检验人口增速、人口老龄化率以及老龄化速度对中国储蓄的影响。中国可能与日本有类似经历，世界银行数据显示，2000年以来日本老龄化率持续上升，2017年达27%，较长时间内老龄化增速保持在3%高位。矢代与大石（Yashiro & Oishi）[ 25 ]认为，人口老龄化导致年轻劳动力比重下降以及老年人口占比上升，制约投资的同时也加速居民财富消耗，导致2007年开始日本总储蓄率下降。
3.金融市场状况。随着中国金融业发展和制度改革，居民的信贷约束逐渐弱化，居民投资渠道更丰富，更有机会通过信贷途径平滑消费。保险市场发展也提高了保险密度和保险深度，即人均保费收入与每单位GDP对应保费收入增加，居民可通过保险市场抵御不可预知风险，从而减弱预防性储蓄动机。
4.政府公共开支。一是政府积极推动社保体系改革，提高社保投入占GDP比重，2000—2018年间，中国基本建成了五项保险的医疗体系，推动新农合改革，提高农村社保覆盖率，推进事业单位社保改革并终结社保“双轨制”，社会安全网络得到显著加强。二是中国社保体系的历史遗留问题与老龄化问题交织在一起加剧了养老金空账现象，政府通过财政对社保账户的转移支付增加。三是2006年启动九年义务教育，增加对公民基础教育的投入。政府上述三方面增加社保、医疗、教育财政转移，降低了政府储蓄，也弱化了居民预防性储蓄动机（参见图1）。
表2的相应数据来源：中国省级数据源于中国国家统计局以及2001—2018年中国保险统计年鉴，G8国家数据来自经济合作与发展组织（OECD）数据库。本文所选数据样本时段为2000年到2017年。中国大陆31个省市区平衡面板数据样本为558个，G8国家包括美国、德国、日本、英国、法国、意大利、加拿大、韩国。世界银行数据显示2017年G8国家经济总量占世界经济总量的47.4%，占除中国之外世界经济体量的55.9%，这些国家有着成熟的市场经济体制，选用这些国家作为代表样本，对分析发达国家储蓄率下降的原因有一定代表性。在操作过程中，以世界银行GDP平减指数（2015年=100）计算实际房价和实际人均保费。
表3是对原始变量的描述性统计。为了在回归中更利于使用同量纲系数进行比较解释，本文将原始序列进行标准化处理（参见表4），即通过将原始序列减去序列均值后除以标准差，得到以均值为0、标准差为1的标准化序列，此时标准化序列有统一量纲。
本文实证包括三部分：一是通过简单散点关系，观测自变量与总储蓄率间的线性趋势；二是使用中国省级面板回归，定量分析各自变量对总储蓄率的影响，分段分析2000年到2017年、2000年到2007年、2008年到2017年的情形，并用DID法进行模型稳健性检验；三是分析美国、德国、日本、英国、法国、意大利、加拿大、韩国G8国家储蓄率的影响因素。
（二）实证结果
1.中国储蓄率与自变量的散点关系。在经济方面，房价水平较低时，房价上涨对储蓄率有拉动效应，当房价突破6 000元/㎡时，房价上涨对储蓄有挤出效应；GDP增速对储蓄率有拉动效应。在人口方面，老龄化率上升后，其他条件不变时，由于储蓄年龄人口降低以及老龄人口对社会财富的消耗，储蓄率理论上应随之下降，但中国则相反，中国老龄化率加速度上升后储蓄率随之下降；人口增长速度与储蓄率线性关系微弱，多数散点为垂线分布。在公共支出方面，政府医疗、教育支出占比越高，储蓄率越低。在金融市场方面，金融业增加值占GDP比重、保费占GDP比重越高，储蓄率越低，真实人均保费与储蓄率之间存在弱正相关性（参见图2）。自变量与储蓄率之间的散点图有利于直观了解二者间的趋势关系，但由于使用时序数据，散点拟合趋势的截距中可能包含固定效应或者随机效应，因此不能直接由此判断变量之间的真实线性程度，还需要通过面板回归进一步佐证。
2.中国省级平衡面板回归结果。表5给出四组模型，第一、第二组分别使用带有一阶自相关的固定效应和随机效应对2000年到2017年的中国总体情况进行估计，通过虚拟变量对2008年金融危机进行识别；第三、第四组分别使用带有一阶自相关的固定效应和随机效应对2000年到2007年、2008年到2017年分阶段估计。通过Hausman检验，全时段回归以及分时段回归模型均支持固定效应，为便于对照分析，表5给出了全时段的随机效应和固定效应，但分时段中只给出固定效应结果。中国省级面板数据常规估计结果如下：
（1）房地产价格。总体上看，房价与储蓄率之间呈“倒U型”关系，但分段回归结果系数不显著。2000年到2017年间，影响中国各省市区总储蓄率因素中，房价与储蓄率呈“倒U型”关系，即房价较低时与储蓄率呈正相关性，当房价升到某个临界点后与储蓄率呈负相关性。本文对此的理解是，房价温和上升阶段的收入效应以及竞争性“储蓄”推高了储蓄率，收入效应表现为房地产行业带动其他行业增长，竞争性“储蓄”则是居民在高房价下为买房进行的储蓄[ 26 ]。当房价持续上升超过某临界值时，房价上升挤出居民储蓄使储蓄率下降，即房价平方项系数β2<0。对于中国房价和储蓄率之间的关系，国内学者尚无一致性结论。赵西亮等[ 27 ]研究2000年和2007年中国居民收入调查（CHIP）数据后，并未发现房价和储蓄之间的竞争性“赛跑”现象；王与文（Wang & Wen）[ 18 ]也认为高房价不会导致储蓄率上升。 （2）GDP增速。GDP对中国储蓄率有显著解释力度。总体上，2000年到2017年间储蓄率可以由GDP增速解释，2000年到2007年间经济增长对中国储蓄率上升的解释力度在所有时期内最大，但2008年以后随中国经济增速回落，GDP增速对储蓄率解释力度开始下降，GDP增速系数为正，但是不显著。由此推定，中国GDP增速对储蓄率影响可能是“非对称”的，即经济高增长对储蓄率拉升较强，而当经济增速放缓后，经济增长对储蓄率的影响开始减弱。
（3）人口特征。在短期内人口特征变化对中国储蓄率下降无显著解释力度，但长期内可能会有显著影响。在第一、第三、第四组固定效应模型中，老龄化率以及老龄化率增速对储蓄率没有显著解释。从二者相关性看，总体上储蓄率与老龄化率正相关，与老龄化增速负相关；分阶段看，2008年到2017年间老龄化率上升以及老龄化率增速上升，对储蓄率均产生挤出效应，但不显著。人口增速对储蓄率没有显著解释力。
（4）政府公共支出。政府在医疗、社保、教育的公共开支增加，会导致中国储蓄率下调。总体上如此，分阶段亦如此，尤其是在2008年以后，政府在这些方面的公共开支增多，对储蓄率产生了更强的抑制。
（5）金融市场。金融和保险业发展对储蓄率有显著的抑制。一是金融总体规模，即金融业增加值占GDP比重越高，产生的抑制性越强，从总体和分阶段都产生了显著抑制性。尤其在2008年以后，中国金融规模快速扩张，在政府逐步推动汇率市场化、利率市场化改革，以及在科技催生互联网金融的情况下，家庭投资更加多元化，所面临的信贷约束比以往变弱，使用信贷平滑消费几率增大，从而削弱家庭储蓄动机。在分阶段模型中，2008年到2017年结果更具显著性，金融市场发展对储蓄抑制性也更强。二是保险市场发展，以保费占GDP比重衡量的保费深度增加，对储蓄率会有显著抑制，2008年以来保险市场发展对储蓄率抑制力度更大。以人均保费衡量的保费密度上升，虽在总体上对储蓄率未产生显著影响，但分组样本中呈显著正向影响。
为验证表5估计结果的稳健性，本文使用DID方法进一步估计结果。时间以2000年到2007年为控制组（值为0），2008年到2017年为实验组（值为1），时间虚拟变量记为XI：2008。首先计算每年31个省市区平均GDP，将GDP高于平均水平者定义为实验组，低于平均水平者定义为控制组，分组虚拟变量记为pro_type。采用类似自然实验，对表5结果进行DID估计（参见表6）。结果显示，2008年以前储蓄率在不同经济分组中差异明显，但2008年以后差异不显著。同时控制时间和经济因素后，储蓄率在不同时段和经济分组中存在显著差异。
表7给出DID法估计结果，包括三组：第一组为带一阶自回归的固定效应，第二组为带一阶自回归的随机效应，第三组为稳健的面板广义最小二乘法（克服相关残差结构以及一阶自相关）。第一、第二组Hausman检验支持固定效应模型，与表5结果对比，各变量系数符号方向一致，老龄化增速对储蓄率的负面影响更加显著，总体上尽管2008年以后储蓄率走低，但平均储蓄率仍然高于2008年前，2008年后经济发达地区储蓄率则相对更低。
3. G8国家国别平衡面板回归结果
表8为美国、德国、日本、英国、法国、意大利、加拿大、韩国G8国家样本2000—2017年平衡面板数据四组回归结果。第一、第二组给出克服一阶自相关的固定效应与随机效应模型，Hausman检验支持随机效应；第三组为2000—2007年样本回归，Hausman检验也支持随机效应；第四组为2008—2017年样本回归，Hausman检验支持固定效应模型。在分析过程中，首先通过散点关系大致判断各国老龄化率与储蓄率关系，发现各国存在较大差异性。德国呈正相关，日本、加拿大呈负相关，英国、法国、意大利呈“U型”相关，美国呈“倒N型”相关。为研究各国老龄化对储蓄率的影响，以加拿大作为参照，表8中设置地区与老龄化交互项，并设置虚拟变量以指定2008年前后状况。
由于个体固定效应模型本身考虑了个体特征，第一、第四组中个体虚擬变量没有回归系数，但其交互项有相关回归结果。
（1）房价。对G8各国储蓄率影响不显著，不存在“倒U型”关系或显著的线性关系。
（2）GDP增速。经济增速可以显著正向解释各国储蓄率，从分阶段的结果看，危机后阶段更为明显。
（3）老龄化率。对各国储蓄率总体没有显著解释力度。从分国别不同时段回归看，法国在危机前随老龄化率上升其储蓄率显著下降，英国在危机后随老龄化率上升其储蓄率显著下降。值得注意的是，研究结果显示日本老龄化率上升后对其储蓄率产生负面影响，但是这种影响不显著。
（4）政府医疗、社保和教育支出。该变量总体以及分时段对储蓄率都有显著抑制作用，危机之前该变量对储蓄率的抑制作用比危机后强。
（5）金融业发展。金融业占GDP比重越高，储蓄率会越低，但总体回归的系数不显著，分段回归则比较显著；保费深度提高，储蓄率会降低，但各组回归系数均不显著；保险密度在各组回归中也没有统一的显著性。
四、结论、对比与启示
（一）结论
本文基于中国省级和美国、德国、日本、英国、法国、意大利、加拿大、韩国G8国家2000年到2017年的平衡面板数据，得到以下主要结论：
1.房价对中国储蓄率呈“倒U型”影响，即房价温和上涨拉动中国储蓄率提升，具体机制可能是收入效应与居民储蓄与房价的“竞赛”效应。当房价超过某个水平时，会对中国储蓄率产生挤出效应，而房价对G8国家的储蓄率无此效应。 2.目前老龄化率上升不能显著解释中国储蓄率变化，也不能解释G8国家总体储蓄率变化。从国别看，老龄化率上升后法国、英国储蓄率分别在危机前、危机后显著下降，其余各国影响不显著。老龄化率增速对中国和G8国家都有负向影响，但在各组回归中表现的显著性有所差异，对储蓄率不具备稳定的显著性作用，人口增速也不能显著解释储蓄率变化。与其余变量相比，人口变量的变化相对较慢，不足以解释短期内中国储蓄率的下降。
3.危机后中国储蓄率下降的主要原因应归结为金融业快速扩张、政府在医疗社保教育方面的公共支出增加、保险行业壮大以及经济增速下调。在对比2008年前后分组研究后发现，2008年危机之后前三个变量显著性和影响程度都在提升，危机之前中国经济快速扩展对储蓄率有显著拉动效应，但危机之后经济增速放缓，对储蓄率的影响也开始减弱。
4.G8国家之所以保持较低储蓄率，是因为政府的医疗、社保、教育公共支出占比长期保持较高水平。经济增速对G8国家储蓄率有显著正向解释能力，危机后随着经济增速放缓，其储蓄率也随之回落，尤其是在2008年到2010年期间十分显著。政府医疗社保教育公共支出对发达国家储蓄率也有显著负向影响，但危机后该变量影响力度开始减弱，而金融规模扩张对储蓄率抑制力度正在加强，表现为危机后该变量系数比危机前小，保险市场发展会降低G8国家的储蓄率，但各阶段模型都无显著性。
（二）主要对比
基于以上结论，本文认为有以下三个方面值得对比。
1.中国在医疗社保教育三类支出占GDP比重明显低于G8国家，该因素是解释为何中国储蓄率居高不下的重要原因：政府支出不足导致政府储蓄率过高，同时这三项因素是居民预防性储蓄动机的主要考虑因素。对比发现，2017年G8国家这三项支出占GDP比重达39%，2017年法国政府医疗、社保、教育支出占GDP比重高达56.6%，随后是意大利42.6%、美国41.5%、德国41.2%、日本38.1%、英國36%、加拿大35.4%、韩国24.2%。经合组织（OECD）[ 28 ]报告显示，2018年法国社保支出继续引领经合组织各国，占GDP比重达32%，与G8国家相比中国各省级政府三项支出占GDP比重要低得多，2017年全国平均水平为4.5%，全国最高的为西藏17.3%，最低的为江苏和天津2.3%，除西藏之外的省份平均为4.1%。G8国家政府在医疗社保教育较大比重的公共支出，是这些国家储蓄率保持相对较低水平的主要原因。
2.房价对中国储蓄率呈“倒U型”影响，而在G8国家中没有这种关系。2000年以来，2017年中国实际房价是2000年的2.8倍，其余各国相对倍数为：加拿大2.2倍、德国3.2倍、日本2.9倍、美国2.1倍、英国2.1倍、韩国2.9倍、法国2倍。2017年中国实际房价是2008年的1.8倍，其余各国相对倍数为：加拿大1.7倍、德国1.6倍、日本1.6倍、美国1.6倍、英国1.5倍、韩国1.5倍、法国1.5倍。2008年以后中国房价增长倍数高过G8国家，但同期中国政府平均医疗、社保、教育公共支出严重低于发达国家，即便中国房价上涨幅度与发达国家一致，中国房价上涨对居民财富的挤出效应仍十分巨大，因为居民还需要将收入分配在医疗、社保、教育方面，当房价涨幅超过居民收入涨幅时，居民不可能将更多可支配收入进行储蓄，不仅如此，房价上涨还挤出了居民未来的可支配收入。
3.中国与发达国家金融市场对储蓄率影响程度不同。中国金融市场发育较晚，市场机制不完善，开放程度也较低，居民直接或间接投资渠道单一，资本市场面临的信贷约束相对较强，金融市场发展滞后，制约居民投资和消费行为，保险市场不完善也使居民更倾向于通过储蓄抵抗未来不可预期因素的冲击，并重点防备医疗、教育与养老。近年来随着中国金融市场改革逐步深化，金融市场发展为居民投资提供了丰富渠道，征信体系建立以及普惠金融深化改革，使中国居民更深地融入到金融市场发展中，居民信贷约束更弱，更能通过保险市场分散未来不可预知的风险。
（三）启示
1.中国储蓄率下降将是长期现象。2012年以后中国经济进入相对较长的调整期，经济增速持续下调以及结构性矛盾显著。短期来看，中国面临高杠杆率与高房价，房价持续膨胀将进一步削弱未来家庭财富；中期来看，影响中国储蓄率变化的三种主要力量都在增强，即金融市场改革进一步深化、政府在医疗社保教育公共支出方面加大力度、保险行业壮大。长期来看，影响中国储蓄率的长期因素正在凸显，人口老龄化率增速不断加快，婴儿潮出生人口逐渐老化，计划生育政策使人口结构出现断层，人口老龄化加速也意味着储蓄劳动年龄人口占比加速下降，社会资源消耗速度加快。因此，中国储蓄率下降将是长期趋势。对中国储蓄而言，积极因素是中国金融市场和保险市场逐步发育成熟，政府在民生方面支出提高，但消极因素则是中国经济增速放缓、过高的房价以及加剧的人口老龄化。
2.储蓄率下降会推高融资成本。2000年中国启动城镇化和区域发展战略，推动大规模投资，高储蓄为此提供充裕融资来源，储蓄率降低的直接后果是投资的融资来源减少，金融市场化改革加大利率双向波动，资金供给减少后推升融资成本，不利于转型阶段投资增长以及当前经济增长。储蓄率降低的另一个后果为债务率上升，导致金融外部风险增大[ 29 ]。
3.中国储蓄率下降可能是中国经济转型阶段的正常现象，但也需警惕由于房价等消极因素导致的过快下降。为避免融资成本过快上涨以及潜在的债务风险，需优化投资结构，提高国内投资效率，进一步加快国有企业市场化改革，促进民营企业健康发展。 参考文献：
[1]赵春萍，国家统计局国民经济计算司.资金流量表编制说明[Z/OL].（2010-09-10）[2019-05-29].https：//wenku.bai du.com/view/bf4bfa6a561252d380eb6ea7.html.
[2]卫庶，赵鹏飞.中国家庭债务率已接近美国水平要高度警惕[A/OL].（2018-01-16）[2019-05-29].http：//finance.sina. com.cn/china/gncj/2018- 01- 16/doc- ifyqrewi5000403.sht ml.
[3]中国社会科学院.继续坚持结构性去杠杆——中国去杠杆进程报告（2018年三季度）[R/OL].（2019- 01- 02）[2019-05-29].http：//finance.eastmoney.com/a/2019010210 17533177.html.
[4]KEYNES JOHN MAYNARD.The general theory of employ ment，interest and money[M].London：Macmillan，1936：33-55.
[5]FRIEDMAN M.NBER：a theory of the consumption func tion：the permanent income hypothesis[J/OL].（1957- 06-21）[2019-05-29].https：//www.nber.org/chapters/c4405.pdf.
[6]ANDO A，MODIGLIANI F.The“life cycle”hypothesis of saving：aggregate implications and tests[J].American eco nomic review，1963（1）：55-84.
[7]CARROLL C D，OVERLAND J，WEIL D N.Saving and growth with habit formation[J].American economic review，2000（3）：341-355.
[8]CARROLL C D，WEIL D N.Saving and growth：a reinter pretation[R].Working paper，1993.
[9]YANG D T，ZHANG J，ZHOU S.Why are saving rates so high in China [J].Ssrn electronic journal，2011（2）：249-278.
[10]MODIGLIANI，FRANCO，SHI LARRY CAO.The Chi nese saving puzzle and the life cycle hypothesis[J].Journal of economic literature，2004（3）：145-170.
[11]陳利平.高增长导致高储蓄：一个基于消费攀比的解释[J].世界经济，2005（11）：3-9.
[12]王弟海，龚六堂.增长经济中的消费和储蓄——兼论中国高储蓄率的原因[J].金融研究，2007（12）：1-16.
[13]汪伟.中国居民储蓄率的决定因素——基于1995——2005年省际动态面板数据的分析[J].财经研究，2008（2）：53-64.
[14]ZHANG L M，RAY BROOKS，DING D，et al.IMF：China’s high savings：drivers，prospects，and policie[J/OL].（2018-12-18）[2019-05-29].https：//www.imf.org/en/Publications/ WP/Issues/2018/12/11/Chinas- High- Savings- DriversProspects-and-Policies-46437.
[15]刘遵义.中国储蓄率较高的原因分析[Z/OL]（.2009-07-04）[2019-05-29].http：//finance.sina.com.cn/hy/20090704/ 11466440140_4.shtml.
[16]CURTIS C C，LUGAUER S，MARK N C.NBER：demo graphic patterns and household saving in China[J/OL].（2011-02-01）[2019-05-29].https：//www.nber.org/papers/ w16828.
[17]MARCOS CHAMON，ESWAR PRASAD.Determinants of household saving in China[J/OL].（2005-10-11）[2019-05-29]. https：//www.researchgate.net/publication/228728598_ Determinants_of_Household_Saving_in_China.
[18]WANG X，WEN Y.Housing prices and the high Chinese saving rate puzzle[J].China economic review，2012（2）：265-283.
[19]WEN Y.Saving and growth under borrowing constraints：explaining the“high saving rate”puzzle[R].Working pa per，2009. [20]WEN Y.Explaining China’s trade imbalance puzzle[R]. Working paper，2011.
[21]RICK HARBAUGH.China’s high savings rates[C].The Rise of China Revisited：Perception and Reality，2004.
[22]FENG J，HE L，SATO H.Public pension and household saving：evidence from urban China[J/OL].（2009-03-04）[2019- 05- 29].https：//helda.helsinki.fi/bof/bitstream/han dle/123456789/8176/161478.pdf sequence=1.
[23]BADI H，BALTAGI，PING X WU.Unequally spaced panel data regressions with Ar（1）disturbances[J].Econometric theory，2000（6）：814-823.
[24]楊华磊，何凌云，汪伟.人口世代更迭与资本红利——中国储蓄率的倒U型之谜[J].国际金融研究，2017（4）：24-33.
[25]NAOHIRO YASHIRO，AKIKO SATO OISHI.Population aging and the savings-investment balance in Japan//.Mi chael D. Hurd，Naohiro Yashiro，The Economic Effects of Aging in the United States and Japan[M].Chicago：Universi ty of Chicago Press，1996：59-87.
[26]陈彦斌，邱哲圣.高房价如何影响居民储蓄率和财产不平等[J].经济研究，2011（10）：25-38.
[27]赵西亮，梁文泉，李实.房价上涨能够解释中国城镇居民高储蓄率吗 ——基于CHIP微观数据的实证分析[J].经济学（季刊），2014（1）：81-102.
[28]OECD.Public social spending is high in many OECD coun tries[A/OL].（2019-01-02）[2019-05-29].http：//www.oecd. org/els/soc/OECD2019-Social-Expenditure-Update.pdf.
[29]李若谷.警惕中国储蓄率过快下滑的趋势[J].经济导刊，2017（9）：30-39.
Did High Housing Price Crowd out China’s Savings
——on the Reasons for the Changes in China’s Savings Rate after 2008 Financial Crisis
SHI Xian-jin
（National School of Development，Peking University，Beijing100871，China）
Abstract：Based on the balance panel data from 2000 to 2017 of G8 countries and China’s provinces，the author carries out and regression analysis. It is found that：（1）The impact of China’s housing prices on the savings rate is“inverted U”，that is，the moderate increase in house prices will drive the savings rate to rise，but after a certain critical point，the savings rate will be significantly crowded out；（2）Changes in demographic characteristics are not sufficient to explain changes in China’s savings rate；（3）The main factors behind the decline in China’s savings rate after the financial crisis should be attributed to the rise of housing price，the rapid development of the financial industry，the increase in government public spending on medical，social security，and education，the rapid development of insurance industry，and the slow down of China’s economic growth；（4）The reason for low savings in G8 countries is that the government has higher public expenditures in medical care，social security，and education. Comparing to G8 countries，the low proportion of government expenditure on medical，social security，and education is the important reason for the high savings rate in China；the crowding-out effect of the rising housing price in China on residents’wealth is significant；and it will also significantly reduce the savings rate. In the future，the reducing savings rate will exist in China in the long run，and it will increase the cost of financing. We should also guard against that the savings rate be reduced rapidly because of such negative factors as the slow down economic growth，the rapidly rising housing price，and the aging problem，and prevent the rapidly rising cost of financing.
Key words：savings rate decline；“inverted U-shape”housing price；government public expenditure；financial market