转型经济中的农户储蓄研究.doc

转型经济中的农户储蓄研究摘要：本文运用江苏、浙江两地多年来农户家庭的调查资料，对决定中国农户家庭储蓄行为的影响因素进行了探索。从实际出发，构建了较为丰富的解释。研究发现：a）农户居民的纯收入与消费支出对储蓄行为的贡献较大；b）经济方展方面，利用非农投工比例的数据更为近似的体现了农村的实际发展情况；c）在解释储蓄的增长发展中，文化因素是一个相当重要的因素；d）涉及农户财富水平的因素中，由于资料的来源较为困难，转而用居民的平均居住面积近似取代，但效果不佳，贡献不显著，予以剔除。关键词：农户 储蓄模型 一 引言发端于20世纪70年代末80年代初的一场变革，不仅给中国经济的发展带来了希望，更给世界经济的发展带来了希望。经过20多年的持续不断的发展，中国经济已经发生了翻天覆地的变化，这一变化不知体现现在GDP总量的持续高速上升，更体现在为世人关注的拥有绝对多数的农民收入的不断增长，购买力的不断提高，以及生活水平的不断改变。当然同时还伴随着农户经济发展的不平衡性的加剧。理性的中国农民在这一社会经济的变革中，不断的调整家庭经济结构，将家庭资源向非农非粮方向转移。经历了长期短缺经济的中国，面对突如其来的农产品的极大供给，一时陷入了供过于求的困境。加之不平衡性的经济发展和雷同性的经济结构使得中国农民在选择家庭投资方向时，短期内很难找到良策，以至到90年代末出现了农户经济收入呈现持续徘徊或下降过程。面对估计金融危机，出口受限，国内需求低迷，产品大量积压，而居民储蓄又持续不断攀升的重重困难，中国政府虽于90年代中后期先后多次采用降低储蓄利率、开征利息税、实行储蓄实名制、大量发行国债等多种调节经济发展步伐的对策，来扩大内需，启动国内消费市场，特别是拥有9亿农民的农村消费市场，但效果十分有限，居民的储蓄水平依旧呈攀升趋势。在这一背景下，我们开始了关于本模型的研究。二数据资料的初步分析 本文运用一组连续的农户家庭调查资料，时间跨度为14年，即19912004年，资料来源涉及浙江和江苏两省，之所以选择这两个省源于该两省处于改革开放后，经济发展较为明显和迅速的省份，数据的变化较为突出，能够较为显著的表现出农村家庭各方面的变化情况，且该两省数据的取得也相对较为容易取得。而年度的选取恰为社会与政策正处于变革的时期，从中我们能够更好的体会研究主题的深刻变化。数据的收集主要来源于“中国农村统计年鉴”、“中经专网”、“江苏、浙江两省统计网站”等。并选取纯收入，生活消费支出，非农投工比例，教育因素，财富水平为重要指标，研究其对储蓄水平的影响。首先，持久收入假说理论将财富水平和收入作为储蓄的决定因素，数据收集了江浙两省1980到2005纯收入情况，从数据我们可以发现，农户居民的纯收入增长明显（从1980年的江561，浙609（元/人）分别增长到2005的江5276，浙6660），这重要的影响了居民实际的储蓄水平，两者表现出正的关系，符合经济意义。而财富水平的代表因素较难取得，经过讨论，决定以农户的住房面积为代替，表现其财富的变化情况，而这一点在后来发现，对储蓄的贡献并不显著，并引起多重共线，予以剔除，对于这方面的讨论随后进行。其次，根据预防性储蓄动机理论，一般认为，家庭经营中农业的成分过高将面对的风险也增大，由此以农业经营为主的农户家庭储蓄要于非农户。而城市化、工业化带来更多的投资机会，由此刺激了农户储蓄。事实上农民进入乡镇村企业常常需要资金，名义上的银行储蓄实际上已变成投资。由此我们相信，非农化的进程加快意味着农村储蓄的上升。由此引入了非农投工比例，该数据利用农村非从事农业工作的农户比上总的农村从业人口得到。他表现了工业化对储蓄的影响。最后，文化因素对于储蓄的影响是相当重要的，我们选取了两省1980到2004年15岁以上农户人均的受教育平均年数为参考，作为另一个解释变量。三模型估计我们以农村居民储蓄水平为被解释变量，同时引入的解释变量包括纯收入（income），生活消费支出（com），非农工投比例（industry），财富（fortune），教育因素（edu）（一 ）总体估计Dependent Variable: YMethod: Least SquaresSample: 1 26Included observations: 26VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.INCOME-0.2565500.105807-2.4247080.0249COM0.3889660.1135603.4252020.0027INDUSTRY113.4583686.83930.1651890.8705FORTUNE10.3682813.620830.7612070.4554EDU442.2316132.20043.3451610.0032C-2762.418412.6638-6.6941140.0000R-squared0.980380Mean dependent var731.4219Adjusted R-squared0.975475S.D. dependent var376.6920S.E. of regression58.99210Akaike info criterion11.19186Sum squared resid69601.36Schwarz criterion11.48219Log likelihood-139.4942F-statistic199.8708Durbin-Watson stat1.809779Prob(F-statistic)0.000000由此可见，该模型R-squared=0.936419，Adjusted R-squared=0.924309可决系数很高 ，F检验值199.8708,明显显著。但是当=0.5时，因此，INDUSTRY和FORTUNE的t检验不显著。这表明可能存在严重的多重共线性。并根据查表的dL0.783 , du=1.635, du DW（1.809779）2所以根据DW检验，不存在自相关。（二） 相关系数矩阵YINCOMECOMINDUSTRYFORTUNEEDUY10.9649690700.9236777730.9256627730.9385355170.957705474INCOME0.964969070910.9694345140.9206620680.9142403980.926775138COM0.92367777380.96943451410.9256498390.8129231660.825205173INDUSTRY0.92566277370.9206620680.92564983910.8067515210.861636819FORTUNE0.93853551770.9142403980.8129231660.80675152110.975490595EDU0.95770547420.9267751380.8252051730.8616368190.9754905951数据表明，各解释变量相互之间的相关系数较高，证实确实存在严重的多重共线性（三）修正多重共线性1、 一元回归结果变量INCOMECONSUMEINDUSTRYFORTUNEEDUCATION参数估计值0.2854080.3750795268.99276.02573510.8202T统计量18.0183611.8095811.9857513.3201016.30504R-squared0.9311650.8531810.8568520.8808490.917200Adjusted R-squared0.9282970.8470630.8508870.8758840.91375其中加入INCOME的方程，Adjusted R-squared最大，以INCOME为基础，顺次加入其他变量逐步回归，结果如下：2、二元线性回归INCOMECONSUMEINDUSTRYFORTUNEEDUCATION Adjusted R-squaredAdjusted R-squaredIncomeconsume0.341597275 （5.268976）-0.07957650 （-0.894019）0.933477Incomeindustry0.192637（5.687708）27.79120（2.996035）0.950488Incomefortune0.218839（5.667781）1391.543（1.872681）0.940272Incomeeducation0.162239（4.919250）239.6675（4.029663 ） 0.959652其中将EDUCATION加入到方程中的R-squared最大选择保留EDUCATION,再加入其他变量回归3、三元线性回归INCOMECONSUMEINDUSTRYFORTUNEEDUCATION Adjusted R-squareincome,consumeeducation-0.246274(-2.718204)0.386655(4.674254)503.3198(7.091818) 0.976996IncomeIndustryeducation0.105804(2.665379)1254.825(2.219383)232.6752(4.225876) 0.962537Incomefortuneeducation0.162813(4.793409)-2.176533(-0.137064)252.6894(2.240393) 0.954189当再将CONSUME加入到方程中时，Adjusted R-square最大，保留CONSUME再加入其它变量4、四元线性回归INCOMECONSUMEINDUSTRYFORTUNEEDUCATION Adjusted R-squareAdjusted R-squaredIncomeconsumeeducationindustry-0.257984(-2.463441)0.403786(3.645827)-142.0550(5.775688)515.7925 0.979811 (3.687323 ) Incomeindustryeducationfortune-0.263821-2.8077630.4009524.7000159.2686640.798683457.6157 0.9803534.994205当加入INDUSTRY后虽然没有加入FORTUNE后的Adjusted R-square高，但是FORTUNE没有通过T检验，不显著，说明该解释变量引起严重多重共线性应予以剔除。最后修正严重多重共线性影响的回