浙江居民儲蓄與股票交易額的關(guān)系研究

[摘要]在當前居民儲蓄過高、股票市場低迷的形勢下，研究它們的關(guān)系將有助于二者在經(jīng)濟發(fā)展中更好地發(fā)揮作用。本文以浙江省為研究對象，概述了該省居民儲蓄與股票市場的現(xiàn)狀，通過Johansen協(xié)整檢驗、Granger因果檢驗、向量自回歸（VAR）模型、脈沖響應(yīng)函數(shù)、方差分解等方法對居民儲蓄與股票交易額的關(guān)系進行研究。得出四點結(jié)論：一是居民儲蓄與股票交易額沒有長期的穩(wěn)定關(guān)系；二是股票交易額的變化影響著居民儲蓄，而居民儲蓄的變化并不明顯影響股票交易額；三是股票交易額對居民儲蓄的響應(yīng)時間持續(xù)1年左右，在第2個季度到達頂點；四是居民儲蓄對股票交易額的貢獻率在30%左右，而股票交易額對居民儲蓄無明顯貢獻。

[關(guān)鍵詞]居民儲蓄；股票交易額；向量自回歸模型；脈沖響應(yīng)函數(shù)；方差分解

[中圖分類號]F832 [文獻標識碼]A [文章編號]1005-6432（2013）44-0028-04

1引言

隨著經(jīng)濟的增長，我國居民儲蓄不斷攀升，近年來一直居于世界首位，而儲蓄過高意味著投資或消費的不足，資金的活躍度低，不利于社會的發(fā)展。另外，我國股票市場在2011年年底再次轉(zhuǎn)入低迷期，股票交易額在較低的水平上浮動，幾乎停滯不前，股票市場未能充分發(fā)揮其對經(jīng)濟的積極作用。因此，在這個時期研究居民儲蓄與股票交易額的關(guān)系極為必要，將有助于透視居民儲蓄、股票市場間相互影響的周期與程度，引導居民儲蓄向股票市場投資合理轉(zhuǎn)化，從而降低居民儲蓄，推動股票市場進一步發(fā)展，使二者在經(jīng)濟發(fā)展中更好地發(fā)揮作用。國內(nèi)曾有學者對我國居民儲蓄與股票交易額的關(guān)系進行實證研究，陳玉珍等（2005）認為，股票交易額影響著我國居民儲蓄的變動，但居民儲蓄的增長并沒有引起股票交易額的增長。吳平凡（2007）的研究結(jié)果表明，股市交易的活躍程度和股指漲跌影響著投資者以及潛在投資者的儲蓄行為，用來分流儲蓄的股市并沒有在很大程度上吸引住居民儲蓄?？得让龋?009）認為股票交易量 80%的增長依靠于經(jīng)濟增長和居民儲蓄，而股市自身的發(fā)展對股票交易量的影響只占到 20%左右。李溪（2010）研究發(fā)現(xiàn)，長期來看居民儲蓄額與股票市場成交額之間互為Granger原因，并且存在協(xié)整關(guān)系。張春雷（2011）通過實證分析推論出股票需求與儲蓄存款同比增長率呈負相關(guān)關(guān)系。袁奧博（2013）研究認為，股票交易與居民儲蓄存在長期穩(wěn)定的關(guān)系，股票交易與居民儲蓄負相關(guān)。

目前，國內(nèi)學者均是對全國股票交易額與居民儲蓄的關(guān)系進行研究，但全國范圍內(nèi)股票市場并未充分普及，經(jīng)濟發(fā)展不均勻。因此，本文以經(jīng)濟與股市均較為協(xié)調(diào)的浙江省作為研究對象，試圖得出更有說服力的研究結(jié)果。

2現(xiàn)狀概述

自2002年，浙江省居民儲蓄快速上升，由年初的8823.12億元突破萬億元大關(guān)，增長至年末的11242.84億元，接著以較快速度增長，至2012年年末，居民儲蓄余額已達66679.08億元。其中，2002—2007年增幅較為平穩(wěn)，2008年開始加速，2009年增幅最大，比年初將近增加1萬億元，2011年后增幅減緩。據(jù)統(tǒng)計，浙江省近年來人均居民儲蓄在全國各省市中名列前茅，反映了本省人均收入水平較高，同時意味著可能存在消費或投資不足的問題。另外，浙江省股票交易額近年來經(jīng)歷了劇烈的波動，在2007年4月從3681.17億元急速上升至9192.53億元，接著大幅度向下波動，到2008年10月降至低谷1306.26億元，2009年7月至2011年7月的兩年間，一直在6000億元的水平上下波動，其中在2010年11月與2011年3月兩個時間段內(nèi)驟增，分別高達18397.87億元與13857.52億元，然后快速跌落。2011年8月至今，股票交易額在4000億元的水平上下波動。

近年來，浙江省股票市場的發(fā)展得益于經(jīng)濟政策、國際環(huán)境等有利條件，股票作為企業(yè)融資的來源，居民投資的渠道，對社會經(jīng)濟有多方面的影響。然而，從以上的數(shù)據(jù)分析中并不能看出居民儲蓄與股票交易額的具體關(guān)系。因此，本文試圖通過向量自回歸（VAR）模型等方法對兩者關(guān)系進行深入研究。

3實證研究

3.1數(shù)據(jù)收集

本文采用2009年1季度—2013年1季度浙江省經(jīng)濟相關(guān)數(shù)據(jù)進行實證檢驗，樣本數(shù)據(jù)均由浙江省統(tǒng)計局及上海證券交易所、深圳證券交易所相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)整理、計算而得。所選取的指標為浙江省城鄉(xiāng)居民存款儲蓄余額與股票交易額。由于數(shù)據(jù)的自然對數(shù)變換不改變原有的協(xié)整關(guān)系，并能使其趨勢線性化，消除時間序列中存在的異方差現(xiàn)象，所以我們對所選的指標取了對數(shù)，分別記為：LSAVING，LSTOCK。

3.2單位根檢驗

單位根檢驗（Unit Root Test）主要用來判定時間序列的平穩(wěn)性。如果一個時間序列的均值或協(xié)方差函數(shù)隨時間變化而改變，那么這個序列就是不平穩(wěn)的時間序列。如果改時間序列經(jīng)過一階差分后變?yōu)槠椒€(wěn)序列，則稱該序列為一階單整序列，記為I（1）；如果是經(jīng)過d次差分后才平穩(wěn)，則稱為d階單整序列，記為I（d）。

在進行時間序列分析時，應(yīng)先進行平穩(wěn)性檢驗并確定單整階數(shù)。本文采用ADF檢驗方法，結(jié)果如表2所示。

從表2中可以看出，序列LSAVING，LSTOCK的ADF統(tǒng)計量均大于5%顯著水平下的臨界值，接受原假設(shè)，即時間序列是非平穩(wěn)序列，含有單位根；而一階差分序列*LSAVING，*LSTOCK的ADF統(tǒng)計量均小于5%顯著水平下的臨界值，拒絕原假設(shè)，是平穩(wěn)序列，因此確定LSAVING和LSTOCK序列具有一階差分平穩(wěn)性即I（1）過程。

3.3協(xié)整檢驗

Johansen協(xié)整檢驗是基于回歸系數(shù)的協(xié)整檢驗，也稱為JJ（Johansen-Juselius）檢驗。這種檢驗法是Johansen和Juselius共同提出的在VAR模型的基礎(chǔ)上對回歸系數(shù)進行檢驗的方法，可以進行多變量協(xié)整檢驗。通過上面的單位根檢驗，可知LSAVING和LSTOCK是同階單整序列，滿足協(xié)整檢驗前提?，F(xiàn)采用Johansen法來判斷協(xié)整關(guān)系是否存在，檢驗結(jié)果如表3所示。

由表3可知，在5%的顯著性水平上，沒有協(xié)整關(guān)系的假設(shè)被接受。因此，居民儲蓄與股票交易額沒有長期的穩(wěn)定關(guān)系。

3.4Granger因果檢驗

Granger因果檢驗法，主要用來分析變量間的因果關(guān)系，判斷一個變量的變化是否是另一個變量變化的原因。通過Granger因果檢驗可判斷出變量y能在多大程度上被變量x的過去值解釋，即加入變量x的滯后期后是否提高了解釋力度。如果x與y的相關(guān)系數(shù)在統(tǒng)計上是顯著的，則說明“y是由x Granger引起的”。

如果變量y受到變量x的滯后期影響，則x與y之間的Granger因果關(guān)系成立。Granger因果檢驗結(jié)果與滯后期p的確定有關(guān)。

Granger因果檢驗的原假設(shè)是：

H0：變量x不能Granger引起變量y

備擇假設(shè)是：

H1：變量x能Granger引起變量y

由表4的檢驗結(jié)果可知，在5%的顯著性水平下，變量LOG（SAVING）能Granger引起變量LOG（STOCK），即拒絕原假設(shè)；但變量LOG（STOCK）不能Granger引起變量LOG（SAVING），即接受原假設(shè)。這一結(jié)果表明，股票交易額的變化影響著居民儲蓄，而居民儲蓄的變化并不能明顯影響股票交易額。

3.5VAR模型及其檢驗

向量自回歸（Vector Autoregressive，VAR）模型可以用來預(yù)測相關(guān)聯(lián)的經(jīng)濟時間序列系統(tǒng)，并分析隨機擾動對變量系統(tǒng)的動態(tài)沖擊，進一步解釋經(jīng)濟沖擊對經(jīng)濟變量所產(chǎn)生的影響。在建立好VAR模型后，應(yīng)檢驗被估計的VAR模型是否恰當。VAR模型滯后結(jié)構(gòu)的確定非常重要，在滯后結(jié)構(gòu)中可以確定合理的滯后階數(shù)p，判斷模型的穩(wěn)定性，下面進行AR根的圖檢驗。

若VAR模型所有根模的倒數(shù)均小于1，即都落在單位圓內(nèi)，則該模型是穩(wěn)定的；若VAR模型所有根模的倒數(shù)均大于1，即都在單位圓外，則該模型是不穩(wěn)定的。若被估計的VAR模型不穩(wěn)定，那么得到的結(jié)果有些是無效的。根據(jù)VAR模型，可生成AR根的圖，從圖1可以看出，所有單位根均落于單位圓內(nèi)，因而所建立的VAR模型是穩(wěn)定的。

3.6脈沖響應(yīng)函數(shù)

脈沖響應(yīng)函數(shù)（Impulse Response Function，IRF）分析方法可用來描述一個內(nèi)生變量對由誤差項所帶來的沖擊的反應(yīng)，就是在隨機誤差項上施加一個標準差大小的沖擊后，對內(nèi)生變量的當期值和未來值所產(chǎn)生的影響程度。

圖2中橫軸表示沖擊作用的滯后期間數(shù)（單位：季度），實線表示脈沖響應(yīng)函數(shù)，虛線表示正負兩倍標準差偏離帶。從中可以看出，當在本期給居民儲蓄一個標準差的沖擊后，股票交易額的響應(yīng)在第2個季度達到最大，以后開始回落，第4期以后收斂于0，說明股票交易額對居民儲蓄的響應(yīng)時間持續(xù)1年左右。而居民儲蓄對股票交易額的響應(yīng)先負后正，在0附近小幅波動，響應(yīng)不明顯。

3.7方差分解

方差分解（Variance Decomposition）同樣可用來研究VAR模型的動態(tài)特征。它通過分析每個結(jié)構(gòu)沖擊對內(nèi)生變量變化產(chǎn)生影響的程度來評價不同結(jié)構(gòu)沖擊的重要性。VAR模型中的方差分解可以給出隨機誤差項的相對重要信息。

方差分解的基本思想是，把系統(tǒng)中的全部內(nèi)生變量（k個）的波動按其成因分解為與各個方程信息相關(guān)聯(lián)的k個組成部分，從而得到信息對模型內(nèi)生變量的相對重要程度。

從圖3所示的方差分解圖中可以看出，浙江省居民儲蓄對股票交易額的貢獻率在30%左右，而股票交易額對居民儲蓄無明顯貢獻。

4結(jié)論

根據(jù)浙江省居民儲蓄與股票交易額的實證研究結(jié)果，結(jié)合本省的現(xiàn)狀與實際情況，得出以下結(jié)論：

第一，居民儲蓄與股票交易額沒有長期的穩(wěn)定關(guān)系。股票交易額的波動性極大，其變化多數(shù)源于經(jīng)濟政策、國際環(huán)境與自身發(fā)展等因素，受居民儲蓄的影響極小。第二，股票交易額的變化影響著居民儲蓄，而居民儲蓄的變化并不明顯影響股票交易額。當股票交易額大幅度上升時，居民儲蓄的增速明顯減緩，大量儲蓄被轉(zhuǎn)移到股市投資上。第三，股票交易額對居民儲蓄的響應(yīng)時間持續(xù)1年左右，在第2個季度到達頂點。當股市行情上揚時，部分居民儲蓄轉(zhuǎn)至股市，股票交易額受其影響的周期為1年左右，影響程度在半年后最為顯著。第四，居民儲蓄對股票交易額的貢獻率在30%左右，而股票交易額對居民儲蓄無明顯貢獻。股市行情走好時，股票交易額約有30%的增長量來源于居民儲蓄。

居民在擁有資金時更傾向于儲蓄，僅把股票市場當做一個投機的場所。當股票市場處于牛市時，居民往往把儲蓄轉(zhuǎn)向股市；當其處于熊市時，資金再次流回儲蓄。因此，完善相關(guān)制度，提供有利條件促進股市健康發(fā)展，有助于解決儲蓄過高的問題，在經(jīng)濟發(fā)展中更好地發(fā)揮作用。

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