住房价格与中国居民储蓄率——基于面板联立方程的经验分析

骆祖春，江苏省社会科学院财贸研究所，江苏南京210013

李勇刚，安徽财经大学经济学院，安徽蚌埠233030

李祥，中国建设银行江苏省分行住房金融与个人信贷部，江苏南京210002

一、引言

改革开放以来，中国经济保持高速增长势头，GDP的年均增速超过了9%。然而，伴随国民经济高速增长的是储蓄率的居高不下，且持续上升。崇尚节俭一直是中华民族的传统美德。三千多年前中国人就形成了“耕九余三，耕三余一”①该句话出自西周初期的著名政治家、思想家、文学家、军事家周公旦所著的儒家经典《周礼》。、储存粮食以备荒年的习惯，这也曾是两千多年来一家一户的小农经济追求的目标[1]23-33。然而，1999年以来这一勤俭持家的传统似乎发扬光大了，1999年国民储蓄率仅为38.6%，到2011年则达50.6%，明显高于世界上其他主要经济体，也高于韩国、新加坡和中国台湾等东亚儒家文化圈中的国家和地区。从储蓄余额看，2011年我国城乡居民人民币储蓄存款余额已经突破34万亿元，若按储蓄总额占GDP比重计算，当前我国储蓄率已然高居世界第一。尽管在我国社会经济快速发展过程中，高储蓄曾起过举足轻重的作用，是我国经济率先复苏的重要原因，为政府基础设施投资和房地产业成为国民经济的双轮驱动提供了有力保障，然而在实体经济复苏乏力的今天，过高储蓄率引起的储蓄和投资结构的严重失衡，将成为中国经济长期稳定增长的隐患。

与此同时，1999年我国基本取消住房福利分配制度，住房需求被极大释放，房地产业高速发展，房地产市场不断发育和完善[2]，房价也随之大幅上涨。全国商品住宅价格从1992年的996元/平方米上涨至2012年的5 430元/平方米，已超出普通居民的住房支付能力，城镇房价收入比也已明显脱离普通居民收入水平。面对过高的房价，部分未购房居民选择推迟购房或租房，减少消费支出，增加收入中的储蓄部分以待将来购房，即“为买房而储蓄”。然而，一个不容忽视的现实是，受传统观念的影响，我国中、低收入群体只能依靠几代人的积蓄、亲戚朋友的借款或通过按揭贷款和公积金贷款以实现“居者有其屋”的梦想，这导致过高还债压力和还贷压力，使已购房者的消费目标和储蓄行为发生较大变动，进而引起储蓄或消费的减少。

一个值得注意的现象是，2000年以来，伴随城镇化的快速推进和房价的过快上涨，居民储蓄率并未呈现出大幅上涨趋势。2011年，居民储蓄率从2000年的21.0%上升至24.8%①资料来源于2001—2013年《中国统计年鉴》中的资金流量表(实物交易)。，增幅仅为3.8个百分点，远低于同期国民储蓄率15.9个百分点的增幅。同时，居民储蓄率与房价的变动趋势并未一致，在某些年份两者的变动趋势甚至完全相反，如2008年，受全球金融危机的影响，我国住房销售价格明显回落，但居民储蓄率却逆势上扬。因此，那种认为高房价导致了中国居民高储蓄率的观点是值得商榷的。而政府储蓄率和企业储蓄率则分别由2000年的-1.4%和14.1%上升至2011年的5.8%和20.0%，增幅分别为7.1个百分点和5.9个百分点。由此可以看出，中国国民储蓄率的不断上升主要是由政府储蓄和企业储蓄的增加而导致的。那么高房价真是导致中国居民储蓄率上升的重要影响因素吗?若是，那除了房价之外，还有哪些重要因素提升了中国居民储蓄率?这有待进一步的实证检验。对于这些问题的研究，有助于制定合理的扩内需政策与房地产调控政策，从而促进社会经济的持续稳定增长。

二、文献综述

中国异乎寻常的高储蓄率成为国内外学者研究的热点，他们分别从不同视角进行了解释。一些学者将中国居民的高储蓄问题归因于中国文化传统中的节俭习惯[3]98-114。一直以来，崇尚节俭成为中国的传统美德。然而，节俭习惯仅能解释中国居民储蓄为何维持在高位的原因，并不能完全解释中国储蓄率的不断走高[4]7-26。

也有学者基于收入不确定性角度来解释中国高储蓄率问题。他们认为中国居民较高的收入不确定性能有效解释中国城镇居民储蓄率的上涨[5]1-20[6]93-130。Chamon et al.进一步指出收入不确定性和购买住房动机推动了中国年轻人群体储蓄率的大幅上涨[7]。万广华等基于中国1961—1998年度时间序列数据研究发现，消费者收入不确定性的增大导致了低消费、高储蓄现象的产生[8]35-44。而源自于未来收入不确定性的预防性储蓄[7]93-130，也是导致中国储蓄率快速上升的一个重要原因[9]46-51[10]100-106[11]113-124。

自从Ando和Modigliani提出生命周期理论以来，人口年龄结构对储蓄率的影响开始成为学者关注的焦点[12]55-84。Leff使用跨国数据实证发现少儿抚养比和老年抚养比与总储蓄率负相关[13]886-896。之后，Higgins和Williamson使用亚洲国家面板数据研究发现，抚养系数与居民储蓄率显著负相关[14]261-293。袁志刚和宋铮、Modigliani和Cao则认为中国计划生育政策引起的人口结构变化是高储蓄率产生的重要原因[15]24-33[16]145-170。之后，一些学者利用中国经验数据研究发现，少儿抚养比和老年抚养比与储蓄率之间存在显著负相关关系[17]2-11[18]4-16。汪伟以生命周期理论为出发点，利用中国1989—2006年省级面板数据分析发现，抚养系数的下降是导致中国居民储蓄率上升的重要因素[19]29-52。但郑长德利用省级面板数据研究发现，居民储蓄率和少儿抚养比之间存在负相关关系，和老年抚养比之间存在正相关关系[20]1-5。然而，Goldberger经过实证研究，并未发现少儿抚养比和老年抚养系数对储蓄率产生显著影响[21]232-233。Kelley和 Schmidt基于 Leff分析框架，利用89个国家20世纪60年代、70年代和80年代的数据实证发现，不同时期抚养比系数与储蓄率的关系存在显著差异，但20世纪60年代至70年代储蓄率与抚养比关系不显著，而80年代少儿抚养比和老年抚养比与储蓄率之间存在负相关关系[22]365-386。刘士杰和张士斌利用中国2002—2006省级面板数据，将人口年龄结构因素纳入绝对收入和恒久收入理论模型，实证发现，老年抚养比与储蓄率之间存在负相关关系，但少儿抚养比与储蓄率的关系不显著[23]1-7。

虽然以上文献在一定程度上能够有效解释中国高储蓄率现象，但是还有一个因素却较少有人关注，那就是住房价格。一些学者的经验研究表明，高房价并不一定导致储蓄率提高[24]997-1023[25]189-201。Engelhardt使用美国1984—1989年65岁以下居民的家庭资产和债务数据分析房价与储蓄关系，研究发现居民从房价上涨中得到增值收益对他们的储蓄行为并没有显著影响[26]313-336。然而，一些学者则通过实证研究发现房价与储蓄率之间存在稳定的正相关关系，房价上涨将提高储蓄率[27]591-621。

随着中国房价的过快上涨，部分学者开始关注中国高房价在居民储蓄率上涨中的作用。Chamon和Prasad认为住房、教育和医疗支出是导致中国年轻群体和老年人口高储蓄率的重要原因[7]93-130。陈彦斌和邱哲圣构建包含房价、住房需求内生和生命周期特征的Bewley模型，研发发现，部分年轻家庭为了追赶高速增长的房价而不得不增加储蓄[28]25-38。陈崇和葛扬基于1997—2008年中国省级面板数据分析发现，全国层面和中西部地区，房价对储蓄的影响显著为正，而东部地区房价与储蓄的关系并不显著[29]72-79。陈斌开和杨汝岱基于2002—2007年中国城镇住户调查(UHS)的微观数据分析发现，住房价格的上涨使得年轻人不得不“为买房而储蓄”，老年人则要为子女买房而储蓄，房价每上升1个百分点，城镇居民储蓄率上升0.067个百分点[30]110-122。但Wang和Wen研究发现，在不考虑信贷约束和人口增长的情况下，房价的快速上涨和其他生活成本的提高并不能完全解释中国居民的高储蓄问题。在完全信贷约束下，居民储蓄率对房价变动极其敏感，而当信贷约束一定时(如规定50%首付)，房价对居民储蓄率的影响程度大大降低[31]。

综上所述，学术界已对中国高储蓄行为以及储蓄率的持续上升问题进行了一定研究，但是，现有研究未考虑储蓄对房价的影响，也较少考虑房价与储蓄率之间的内生互动关系。即使考虑房价对储蓄率的影响，也仅仅进行机理分析，或利用时间序列数据进行较为简单的实证分析。尽管少量文献利用中国省级面板数据进行了研究，但因控制变量过少，仅用静态面板模型进行分析，难以克服遗漏变量和变量之间反向因果关系的干扰，导致所得估计结果存在偏误。基于此，本文利用1999—2011年中国31个省市区面板数据实证研究房价与居民储蓄率的相互影响关系。

与以往的研究相比，本文可能的贡献在于:一是构建包含住房消费因素的两期交叠模型，从理论上探究房价与居民储蓄率之间的互动关系；二是构建包括人口年龄结构、收入不确定性等因素的面板联立方程模型实证检验房价与居民储蓄率的关系，有助于厘清高房价对居民储蓄率的影响机理，以更好地解释“中国储蓄率”之谜和“储蓄搬家”现象。

文章余下内容安排如下:第三部分引入住房消费因素，构建两期交叠模型进行理论分析，第四部分为计量模型的设定和数据来源，第五部分为实证结果与分析，第六部分为本文的结论及政策建议。

三、理论模型

借鉴袁志刚和宋铮(2000)关于世代交叠模型的思想，本文对交叠模型进行了拓展，加入了住房消费因素，构建两期交叠模型研究房价与储蓄率的关系[15]24-33。

(一)个人

假设在一个封闭经济体中，存在无数个人和企业，假设代表性个体只生活两个时期:青年期和老年期。消费品的价格标准化为1，而生活时期的青年人在其年轻时供给1个单位的劳动，且将其所得到的收入用于消费和储蓄，其中消费分为一般商品消费和住房消费；在第2个时期，个人处于老年阶段，只消费其获得的储蓄和利息。令为第一期普通商品消费，ct＋1为第二期的商品消费为第一期住房消费为住房价格，普通商品价格仍标准化为1，第二期不存在住房消费，可得消费者的效用函数表达式:其中，u′＞0，u″＜0，0 ＜γ ＜1，β为主观贴现率，β∈(0，1)。假设住房消费是一般消费的函数，即为了分析简便，本文假设代表性个人的收入或财富既定不变，当其住房消费支出增加(或者住房服务提供的租金支出)时，将会对其非住房消费支出产生挤出效应，由此可得，对于代表性个人而言，一般商品消费与住房消费具有相互替代关系，因此，我们将住房消费函数进一步设定为如下线性函数形式:

由(2)式可进一步得到消费者所面对约束条件为

(二)企业

假设封闭经济体中企业生产的产品都是同质的，仅利用资本和劳动力进行生产，其生产函数为

其中，f1(kt，lt) ＞ 0，f2(kt，lt) ＞ 0，f11(kt，lt) ＜ 0，f22(kt，lt) ＜0。 yt为企业的产出，kt为资本存量，lt为劳动数量。假设市场是完全竞争的，则可得资本价格即利率等于边际生产率，劳动价格即工资等于边际生产率，进而得到:

当市场出清时，资本需求总量等于储蓄的本息和，企业的劳动力需求总量等于市场劳动力供给，都为nt，则可知下一期资本总量为本期劳动力增量乘以本期储蓄，资本和劳动力的表达式为:

为了简化分析，我们构建一个简单的两期交叠模型分析房价对居民储蓄的影响。假设第1时期的青年人提供劳动力，数量标准化为1；第1期的老年人为退休工人，仅仅进行消费，第2期青年人的数量为n。根据前面的分析，可得到第1期青年人的最大化效用表达式:

对储蓄s求最优解，可得:

由(10)式和(11)式，可得:

由(12)式和(13)式，以及 α＞0，f1＞0，进而由可得:

由此，可以得到如下命题:

命题1 在其他商品消费、收入水平等一定，且住房资产占居民总资产比重较高的条件下，房价水平越高，意味着居民在住房上的支出增加，相应降低了居民收入中用于储蓄的比重，导致储蓄率下降，即房价与居民储蓄率负相关。

命题2 在其他商品消费、收入水平等不变的条件下，储蓄率越高，则居民收入中用于储蓄的比重越高，意味着收入中用于住房消费的比重下降，从而引起住房需求的不足和房价的下降，即居民储蓄率与房价负相关。

四、模型的设定与数据来源

(一)面板联立方程模型的设定

既有研究多是基于预设的理论，采用静态单方程面板模型研究房价对居民储蓄率的影响，没有考虑房价与居民储蓄率之间可能存在内生性及双向作用关系，有可能导致内生变量

其中，Ii表示i地区城乡居民可支配总收入；Ci表示i地区城乡居民的总消费支出；i＝1，2，…，31。城镇居民可支配总收入用城镇总人口与城镇居民人均可支配收入之积表示，农村居民总纯收入用农村总人口与农村居民人均纯收入之积表示，居民总消费支出为城镇居民消费支出与农村居民消费支出之和。

住房价格(HP):本文用商品房平均销售价格衡量住房价格水平，由商品房销售额除以销售面积可得。

人口年龄结构:本文用少儿抚养比(CDR)和老年抚养比(ODR)衡量人口年龄结构的变化情况，少儿抚养比用0-14岁总人口数与15-64岁总人口数之比表示，老年抚养比用65岁及以上总人口数与15-64岁总人口数之比表示。

收入差距(IG):本文采用泰尔指数度量城偏差或联立方程偏差[32]，难以得到一致性估计。基于此，本文将构建包含房价与居民储蓄率的面板数据联立方程模型，综合考察两者的内在反馈作用机制。

其中，下标i和t分别表示区域及时间；SRit表示居民储蓄率；HPit表示房价；Xit表示一系列控制变量，储蓄率方程中的控制变量包括人口年龄结构、收入差距、城镇和农村未来收入不确定性、社会保障补助支出和教育经费支出；房价方程的控制变量包括收入差距、社会保障补助支出、教育经费支出、人口密度、城镇化率和居民收入水平。 α0、β0表示截距项，α1、α2、β1、β2分别表示各变量系数；μit、υit表示随机误差项。各变量的具体说明如下。

居民储蓄率(SR):由于历年《中国统计年鉴》中并没有直接给出省级层面的居民储蓄率的数据，也没有给出城乡居民可支配总收入的数据，仅给出了全国层面的城镇居民人均可支配收入和农村居民人均纯收入数据，因此本文用城镇居民可支配总收入与农村居民总纯收入之和衡量城乡居民可支配总收入，并将其扣除城乡总消费支出之后的部分称为居民总储蓄，进而利用城乡居民总储蓄与城乡居民可支配总收入的比值衡量居民储蓄率，计算公式为乡收入差距程度。用TIi表示第i个横截面单元在第t时期的泰尔指数，其定义和计算公式为

其中，j＝1，2分别表示城镇和农村地区；Qi表示i地区的总人口；Qij表示i地区城镇或农村的总人口；Ii表示i地区居民的总收入，Iij表示i地区城镇或农村居民的总收入。

未来收入的不确定性(INC):本文分别用城镇居民未来收入的不确定性(CINC)和农村居民未来收入的不确定性(RINC)衡量收入不确定性对储蓄率的影响。本文采用城镇居民和农村居民下一期收入与当期收入比值的平方作为收入不确定性衡量指标，计算公式为

其中，i＝1，2分别表示城镇和农村地区，INCi表示城镇或农村的收入不确定性，yi，t和 yi，t＋1分别表示第t期和第t＋1期的城镇人均可支配收入或农村地区的人均纯收入。

城市化率(UR):在社会经济快速转型期，城市化是影响住房价格的重要因素。本文采用城市常住人口与总人口之比表示城市化水平。

居民收入水平(PGDP):收入水平是影响居民储蓄和房价的重要因素，为更好衡量居民收入对储蓄和房价的影响，我们利用人均国内生产总值作为居民收入的衡量指标。

教育经费支出(ES):教育支出作为居民生活成本的重要组成部分，政府财政支出中的教育支出规模越大，则居民的教育负担越轻，从而居民收入中用于子女教育投资的储蓄比重下降。因此，本文采用人均教育支出衡量居民教育支出程度。

社会保障补助支出(SSE):社会保障补助支出是政府向社会困难群体提供的基本生活保障支出，社会保障补助支出增加，中低收入群体的生活负担越低，则有助于释放消费潜力，减少储蓄。本文采用人均社会保障和就业支出衡量社会保障补助支出水平。

人口密度(PD):人口密度是影响房价的重要人口因素，本文用城市人口密度衡量地区城镇人口变动情况。

产业结构(IS):产业结构的升级有可能改变社会经济中的收入分布，进而对居民储蓄产

本文选取1999-2011年全国31个省市区样本组成的面板数据进行实证检验。住房价格，人均国内生产总值，第二、三产业产值，财政支出数据来自于国研网宏观数据库；城镇地区人口总量和农村地区人口总量数据来源于《新中国60年统计资料汇编》、《中国统计年鉴2009-2012》以及各省市区历年《统计年鉴》；城镇居民人均可支配收入、农村居民人均纯收入、教育经费支出、社会保障补助支出和人口密度数据来源于《中国统计年鉴2000-2012》；少儿抚养比和老年抚养比数据来源于《中国统计年鉴(2006-2010)》、《中国人口与就业统计年鉴2012》和《1990年以来中国常用人口数据集(1999-2004)》。为消除异方差的干扰和量纲问题，本文在进行实证之前对各变量进行了自然对数处理。表1是数据的描述性统计量。生较大影响。因此，本文用第二、三产业总产值与GDP的比值衡量产业结构的变迁。

政府支出(GSR):政府扩大支出、增加转移支付等行为，将改变人们的收入分布，影响人们的消费目标和储蓄行为[4]7-26，从而对居民储蓄率产生影响。因此，本文采用政府预算内财政支出占GDP比重来控制政府支出行为的影响。

(二)数据来源与描述性统计

表1 各变量的描述性统计量

五、实证结果与分析

(一)平稳性检验

为了避免伪回归问题产生，本文选择面板单位根检验中的LLC检验和ADF-Fisher检验分别对面板数据进行单位根检验，结果如表2所示。从表2可知，除了城镇居民未来收入不确定性、农村居民未来收入不确定性和产业结构之外，其他变量都是一阶单整，体现出一定平稳性。为了检验各变量之间是否存在长期协整关系，本文采用Kao检验法对面板数据进行协整检验，原假设为“无协整关系”。检验结果如表3所示，检验结果在5%的水平上拒绝了原假设，表明各变量之间存在长期均衡关系，可以进行回归分析。

表2 各变量序列的ADF检验结果

表3 模型协整关系检验

(二)面板联立方程的估计结果

根据联立方程模型的阶条件和秩条件，可知方程(14)和(15)均为过度识别，因此，本文利用三阶段最小二乘法对面板数据进行估计。由表4可知，房价方程和储蓄率方程的R2值较高和D-W值接近2.0，表明面板联立方程模型的估计结果具有较高的无偏性和有效性。

储蓄率方程中，房价对储蓄率的影响在5%水平上显著为负，表明储蓄率随着房价的过快上涨而下降，验证了命题1的合理性。近年来，我国房价的大幅上涨产生了被动储蓄效应，即部分居民难以承受过高的购房压力而选择延迟购房，引起居民储蓄的增加，即“为购房而储蓄”。但与此同时，受中国传统住房消费观念以及房价上涨预期的影响，大部分居民仍然选择购房。面对过高的房价，仅有少部分购房者能够一次性支付购房款，大部分购房者即使依靠几代人的积蓄、亲戚朋友的借款也仅能支付首付，并通过提前透支未来的储蓄还贷或偿还其他借款，导致了大部分购房者的储蓄被转化为购房支出(高收入者除外)。我们将房价上涨所引起的储蓄的下降称为房价的储蓄挤出效应，即高房价引发了“储蓄搬家”①“储蓄搬家”是指居民将储蓄存款从银行取出，转而投向相对收益较高的房地产、股票等资产类产品的自发性行为。。此外，因房地产市场财富效应的存在[33]21-28，房价的快速上涨将增加居民收入中用于消费的部分，从而对储蓄产生不利影响。在现阶段我国房价过快上涨、房价收入比过高的情况下，房价的储蓄挤出效应和财富效应所引起的储蓄减少量远大于被动储蓄效应所增加的储蓄量，因而房价的过快上涨将引起储蓄率的下降。

表4 全国样本数据的联立方程估计结果

进一步考察其他影响因素对居民储蓄率的经济效应。少儿抚养比和老年抚养比的估计系数显著为负，与汪伟的研究结论一致[19]29-52，也与生命周期假说一致。这表明现阶段我国正经历制度转型，随着儿童和老年人口的增加，教育、医疗等生活成本相应提高，收入中用于消费支出的部分增加，而用于储蓄部分相应减少，进而导致居民储蓄率下降。值得注意的是，收入差距的估计系数为负，但不显著，表明城乡收入差距并不是影响居民储蓄率的重要因素。城镇居民未来收入的不确定性对储蓄率的影响在10%的水平上显著为正，而农村居民收入的不确定性对储蓄率的影响在10%的水平上接近显著为负。教育支出和社会保障补助支出对储蓄率的影响均在10%的水平上显著，说明当前教育、医疗和社会保障等支出的增加有助于减轻人们的生活负担，从而增加储蓄。

房价方程中，居民储蓄率的估计系数在10%的水平上显著为负，表明居民储蓄率的提高抑制了房价的过快上涨，验证了命题2的合理性。原因在于储蓄率越高，居民收入中用于消费的部分将越少，进而影响居民的住房消费和其他商品的消费，即储蓄的增加将挤出普通居民的住房需求，从而导致抑制房价的过快上涨。收入差距的估计系数在1%的水平上显著为负，表明收入差距的拉大将抑制普通居民的住房需求，进而导致房价的下降。社会保障补助支出、城镇化率和居民收入均对房价起显著的促进作用，而教育支出和人口密度的估计系数为正，但不显著。

综上所述，房价与储蓄率之间存在内生互动关系，且房价对居民储蓄率的负向作用程度更大。其中，房价过快上涨将导致储蓄率下降，而居民储蓄率的提高将进一步抑制房价的过快上涨。从各变量的估计系数来看，人口年龄结构对居民储蓄率的影响程度最大，城镇居民未来收入的不确定性、教育支出和社会保障补助支出等显著促进了居民储蓄率的提高，而人口年龄结构则抑制了居民储蓄率的提高。

(三)稳健性检验

尽管面板联立方程在一定程度上克服了变量之间可能存在的相关性问题[32]，但该方法在很大程度上依赖于模型的设定和工具变量的选择，这也是实证中比较棘手的问题。系统广义矩估计法(SYS-GMM)则能有效解决该问题。鉴于此，为了保证本文估计结果的可靠性和稳定性，笔者采用系统广义矩估计法进行重新回归分析，以校正模型中的内生性问题和重要变量的遗漏问题。此外，考虑产业结构的升级和地方政府的支出行为也可能影响居民储蓄行为，因此本文在计量模型中添加了产业结构和政府支出占GDP比重两个变量，以考察产业结构变迁和地方政府支出行为对居民储蓄的影响。作为对照，笔者也报告了混合最小二乘法(POLS)、随机效应模型(RE)、固定效应模型(FE)和差分广义矩估计法(DIF-GMM)的估计结果，如表5所示。由Sargan检验的P值为1.000可知，不能拒绝工具变量联合有效的原假设；由残差自相关检验AR(1)和AR(2)的P值分别为0.0002和0.103可知，二阶差分方程中的残差项不存在自相关，这表明笔者设定的动态面板广义矩模型符合矩约束条件的要求。此外，模型(5)的滞后一期被解释变量的估计系数大于0.4，进一步表明系统GMM估计结果具有更高稳健性①由Blundell、Windmeijer和Bond(2001)研究表明，当系统GMM估计中滞后一期被解释变量的系数大于0.4时，系统GMM估计比差分GMM估计更有效率；反之，当滞后一期系数小于0.4时，差分GMM估计则比系统GMM估计更有效率。。

由表5可知，在模型(1)—(5)中，笔者所关心的住房价格对居民储蓄率的影响系数均显著为负，表明房价的上涨并没有引起居民储蓄率的提高；同时，各个模型的解释变量和控制变量的估计系数符号和显著性差别不大，表明估计结果具有一定稳健性。模型(5)中，抚养比的估计系数与面板联立方程模型的估计结果很接近，其中，少儿抚养比对储蓄率的影响在1%的水平上显著为负，老年抚养比对储蓄率的影响则在10%的水平上显著为负，亦表明人口年龄结构的变迁显著降低了居民储蓄率。其他控制变量中，收入差距对储蓄率的影响仍然不显著，城镇居民未来收入的不确定性对储蓄率的影响在1%的水平上仍然显著为正，而农村居民未来收入的不确定性对储蓄率的影响则在5%的水平上显著为负。教育支出和社会保障补助支出对储蓄率的影响分别在10%和5%的水平上显著为正，表明教育、医疗等社会保障支出的增加确实有助于减轻居民生活负担，增加收入中用于储蓄的部分。值得注意的是，产业结构和政府支出占GDP比重对居民储蓄率的影响为负，说明产业结构的升级增加了企业储蓄，对居民储蓄产生了替代效应，而政府支出规模的扩大则在一定程度挤入居民消费，从而导致居民储蓄率的降低，但是，估计系数的显著程度均不高。此外，在模型(4)和模型(5)中，滞后一期居民储蓄率的估计系数在1%的水平上显著为正，表明中国传统的节俭习惯形成了很强的储蓄惯性，不仅导致了储蓄率的居高不下，也引起了储蓄率的稳步上涨，使我国居民储蓄行为呈现出明显的“棘轮效应”。

上述结果显示，各核心变量的估计系数符号和显著性均未发生本质性的改变，这表明了本文的估计结果是基本稳健的。

表5 房价对储蓄率影响的稳健性检验结果

六、结论与建议

本文在世代交叠模型框架下，构建了一个包含住房消费的拓展的两期交叠模型来分析房价与储蓄率之间的内生性及其相互影响。结果表明，房价与储蓄率之间存在着显著的负向相互影响。本文利用1999-2011年中国31个省市区的面板数据，构建面板联立方程模型实证检验房价与居民储蓄率的互动影响。研究结果发现:(1)房价与储蓄率之间存在内生性关系，房价的上涨并未导致中国高储蓄率，且房价与储蓄率之间存在显著的负相关关系，房价的过快上涨是产生“储蓄搬家”的重要因素；(2)房价与居民储蓄率之间存在非线性作用关系，房价对储蓄率的影响大于储蓄率对房价的影响；(3)滞后一期储蓄率对当期储蓄率的影响显著为正，表明中国传统的储蓄习惯是影响居民储蓄的重要因素，储蓄行为亦呈现出明显的“棘轮效应”。此外，本文的经验分析还发现，人口年龄结构是影响居民储蓄率最重要的因素，房价、城镇和农村居民收入不确定性、教育支出及社会保障补助支出也是影响居民储蓄率的重要决定因素。

本文认为房价并不是1999年以来中国国民储蓄率居高不下且快速上涨的原因，在中国经济增长方式还没有实现真正转型之前，还需要一个较高储蓄率来支撑中国经济增长。与此同时，为了消除过高储蓄率对未来经济结构的不利影响，应从以下几点着手。

第一，正视房价对储蓄率的抑制作用。尽管房价对高储蓄率的影响显著为负，但仍需控制房价的过快上涨，以避免居民福利的损失和宏观经济大幅波动，以及由高房价引发的被动储蓄效应大于其储蓄挤出效应，以致进一步推高储蓄率。

第二，完善社会保障制度，提高城乡养老保障水平。随着老龄化速度的加快，老龄人口规模的快速扩张，应加大政府对医疗、教育和养老等方面的支出，抓紧建立适合中国国情的可持续的养老保障模式，扭转居民的储蓄惯性，弱化人口结构转变及储蓄惯性对储蓄率的正向影响，减少预防性储蓄。

第三，加快收入分配制度改革，提高普通劳动者在国民收入二次分配中的比例。进一步完善社会主义市场经济体制，打破行业垄断；同时，健全社会保障体系，实现城乡保障一体化，以缩小收入差距，降低储蓄率。

第四，加强各种社会制度的延续性和稳定性。在促进各种社会制度优化调整的同时，应通过保持制度的稳定性，提高普通居民对未来收入的预期，降低未来收入的不确定性，减少因不确定性导致的储蓄的增加。

第五，倡导积极健康的消费观念，改变传统的储蓄习惯。我国传统的储蓄习惯推动储蓄率的持续上涨，形成了储蓄的“棘轮效应”。对此，在完善社会保障体系以消除居民消费后顾之忧的同时，应通过舆论的正面引导，逐步改变居民储蓄习惯和消费习惯，增加消费，抑制储蓄的进一步增加。

[1]胡戟:《从耕三余一说起——我国传统小农经济的生产效率和生产结构问题》，载《中国农史》1983年第4期。

[2]高波、赵奉军:《中国房地产周期波动与宏观调控》，北京:商务印书馆2012年版。

[3]艾春荣、汪伟:《习惯偏好下的中国居民消费过度敏感性——基于1995—2005际动态面板数据的分析》，载《数量经济技术经济研究》2008年第9期。

[4]汪伟、郭新强:《收入不平等与中国高储蓄率:基于目标性消费视角的理论与实证研究》，载《管理世界》2011年第9期。

[5]Blanchard O.， Giavazzi F..“Rebalancing Growth in China:A Three-handed Approach”，China and the World Economy，2006，14(4)。

[6]Chamon M.D.， Prasad E..“Why are Saving Rates of Urban Households in China Rising”，American Economic Journal:Macroeconomics，2010，2(1)。

[7]Chamon M.， Liu K.and E.Prasad.“The Puzzle of China’ s Rising Household Saving Rate”，Working Paper No.6028，2011.

[8]万广华、张茵、牛建高:《流动性约束、收入不确定性与中国居民消费》，载《经济研究》2001年第11期。

[9]宋铮:《中国居民储蓄行为研究》，载《金融研究》1999年第6期。

[10]罗楚亮:《经济转轨，不确定性与城镇居民消费行为》，载《经济研究》2004年第4期。

[11]杨汝岱、陈斌开:《高等教育改革、预防性储蓄与居民消费行为》，载《经济研究》2009年第8期。

[12]Ando A.and F.Modigliani.“The Life Cycle Hypothesis of Saving:Aggregate Implications and Tests”，The A-merican Economic Review，1963，53.

[13]Leff N.H..“Dependency Rates and Savings Rate”，A-merican Economic Review，1969， 59.

[14]Higgins M.and J.G.Williamson.“Age Structure Dynamics in Asia and Dependence on Foreign Capital”，Population and Development Review，1997，23(2).

[15]袁志刚、宋铮:《人口年龄结构、养老保险制度与最优储蓄率》，载《经济研究》2000年第11期。

[16]Modigliani F.and S.L.Cao.“The Chinese Saving Puzzle and the Life-Cycle Hypothesis”，Journal of Economic Literature， 2004，42(1).

[17]王德文、蔡昉、张学辉:《人口转变的储蓄效应和增长效应——论中国增长可持续性的人口因素》，载《人口研究》2004年第5期。

[18]朱超、周晔:《储蓄率、经常项目顺差与人口结构变迁》，载《财经研究》2011年第1期。

[19]汪伟:《经济增长、人口结构变化与中国高储蓄》，载《经济学(季刊)》2009年第9期。

[20]郑长德:《中国各地区人口结构与储蓄率关系的实证研究》，载《人口与经济》2007年第6期。

[21]Goldberger A..“Dependency Rates and Savings Rates:Further Comment”，American Economic Review，1973，63(1).

[22]Kelley A.C， Schmidt R.M..“Saving，Dependency and Development”，Journal of Population Economics，1996，9(4).

[23]刘士杰、张士斌:《收入、人口年龄结构和中国城乡居民储蓄》，载《人口与经济》2009年第5期。

[24]Yoshikawa H.and F.Ohtaka.“An Analysis of Female Labor Supply，Housing Demand and the Saving Rate in Japan”，European Economic Review，1989，33(5).

[25]Ohtake F.and M.Shintani.“The effect of Demographics on the Japanese Housing Market”，Regional Science and Urban Economics，1996，26(2).

[26]Engelhardt G.V..“House Prices and Home Owner Saving Behavior”，Regional Science and Urban Economics，1996，26(3-4).

[27]Campbell J.Y.， and J F.Cocco.“How Do House Prices Affect Consumption?Evidence From Micro Data”，Journal of Nonetary Economics，2007，54(3).

[28]陈彦斌、邱哲圣:《高房价如何影响居民储蓄率和财产不平等》，载《经济研究》2011年第10期。

[29]陈崇、葛扬:《房地产价格波动的储蓄效应研究:1997-2008——基于省际面板数据的实证检验》，载《产业经济研究》2011年第3期。

[30]陈斌开、杨汝岱:《土地供给、住房价格与中国城镇居民储蓄》，载《经济研究》2013年第1期。

[31]Wang X.and Y.Wen.“Can Rising Housing Prices Explain China′s High Household Saving Rate”，Working Paper，2010.

[32]陈强:《高级计量经济学及Stata应用》，北京:高等教育出版社2010年版。

[33]王先柱、赵奉军:《房价波动与财政收入:传导机制与实证分析》，载《财贸经济》2012年第11期。