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我国较高储蓄存款总额和储蓄率一直为我国的经济发展注入动力。然而，随着人口老龄化的影响，我国的储蓄存款将逐渐走低。本文通过对现实经济理解，运用计量经济学分析方法，根据中国1952-2005年的储蓄存款总额和国内生产总值，分析改革开放是否影响储蓄存款总额占GDP比重以及GDP对我国储蓄存款总额的影响，得出了经济改革可以增加储蓄存款总额占GDP比重以及储蓄存款总额随国内生产总值增加而增加的结论。
一、引言
中国的储蓄率明显地高于其他国家，并且还在波动中呈上升趋势（图1）。截至2015年底，我国的储蓄存款总额占GDP的比重达48.35%。然而，近年来随着人口老龄化的趋势，储蓄存款的降低趋势成为学术界关注的热点和迫切解决的问题。
本文的主要贡献有3个方面：首先，本文建立模型实证研究了经济改革对储蓄存款总额占GDP比重的影响，弥补了之前对经济改革的实证研究仅仅依赖简单的数据描述（龙志和，2001）的不足，为从经济改革方面为保证储蓄存款总额提供了实证依据；其次，本文建立的模型描述了我国储蓄存款总额与GDP之间存在的关系，可以从我国的实际国情出发，在一定意义上作为各年度储蓄存款总额偏高或偏低的判断标准；最后，中国的储蓄率情况与印度、新加坡等东南亚国家储蓄率情况有诸多相似之处，本文的研究具有进行国际比较的价值。
二、文献述评
目前国内对储蓄存款的影响因素的研究众多，但对于经济改革对储蓄存款的影响的研究则十分有限。
关于研究GDP与储蓄存款总额之间关系的文献主要将GDP作为其中一个解释变量，通过多元模型来观察GDP与储蓄存款总额之间关系。宋天鸽（2012）主要从理论层面剖析了中国高储蓄的原因包括GDP增加导致的人均可支配收入上升。刘巍（2003）研究了名义GDP、银行利率以及消费价格指数对储蓄存款总额的影响，得出了存量模型和增量模型，但并未对模型进行异方差和自回归检验。徐霞，何旻玖，刘琪（2015）研究了GDP和货币供应量M2对储蓄存款总额的影响，得出了储蓄存款总额的主要影响因素是GDP的结论。
本文将建立模型来检测经济改革对储蓄存款总额占GDP比重的影响以及GDP与储蓄存款总额之间关系，并对结果进行检验，弥补国内有关研究的空白。
三、实证策略
我们首先检验改革开放是否影响储蓄存款总额占GDP比重，通过构建含有虚拟变量的计量经济学模型从而判断改革开放（1978年）前后储蓄存款总额占GDP比重（）对时间的回归参数和常数项是否有显著变化。
之后，建立与的一元线性回归模型，运用OLS方法估计参数，并进行有关检验，得出储蓄存款总额与GDP之间的关系。
1. 实证检验改革开放对储蓄存款总额占GDP比重随时间的变动的影响
构建含虚拟变量的随时间变化的模型
其中，是储蓄存款总额占GDP比重，表示年份，是否在1978年后，是随机误差项，为模型的待估参数。
若待估参数、显著，即改革开放（1978年）前后序列对时间的回归参数和常数项是否有显著变化，证明经济改革对储蓄存款总额占GDP比重的影响存在
2. 实证检验储蓄存款总额与GDP之间的关系
建立Y与GDP的一元线性回归模型
其中，表示年时储蓄存款总额，表示年时国民生产总值，是随机误差项，为模型的待估参数
四、实证结果
1. 改革开放对储蓄存款总额占GDP比重随时间的变动的影响实证结果
通过Eviews对含虚拟变量的随时间变化的模型的参数进行OLS估计，得到的模型为：
得到的各估计参数对应的p值与模型的修正决定系数、F值分别如表1、表2所示：
由表1、表2可知修正决定系数和F值均足够大，模型的解释能力较强，常数项和各回归系数的t值均足够大，p值均小于0.05，各回归系数均通过显著性检验。所以，经济改革对储蓄存款总额占GDP比重有正向影响，且储蓄存款总额占GDP比重随时间变化的回归模型解释能力较强。
2. 储蓄存款总额与GDP之间的关系实证结果
通过Eviews对储蓄存款总额与GDP之间一元线性回归模型的参数进行OLS估计，得到的模型为：
得到的各估计参数对应的p值以及模型的修正决定系数、F值、DW值分别如表3，表4所示：
由表3，表4得知模型的F值为3325.750，表示模型的所有参数显著不全为0，修正决定系数为0.984说明模型整体拟合较好。常数项和GDP系数的t统计量值分别为-4.92和56.80，对应的p值为0.0000和0.0000均小于0.05，所以认为是显著的。
考虑到本文中的数据为时间序列数据并且时间跨度范围较大，所以虽然上面拟合的模型的各项参数都很显著，但模型仍然可能存在异方差和自相关的问题，由此進行异方差检验和自相关检验并进行处理。
（1）对于原模型异方差的检验
原假设：模型为同方差 备择假设：模型中存在着异方差
利用Eviews操作进行white检验，得到辅助回归式：
辅助回归式的以及对应的p值如表5所示：
由检验规则可知，模型的white统计量值为21.65811对应的p值<0.001，小于0.05的显著性水平，所以拒绝原假设，接受原模型存在异方差的备择假设，所以原模型存在异方差性。
（2）对于原模型自相关的检验
考虑到时间序列模型一般都存在着自相关的问题，并且原模型的残差图中残差曲线只穿过0轴一次，所以我们推测原模型可能存在自相关的问题，我们利用Eviews对原模型进行自相关DW检验
由表4中的原模型的DW值为0.140296，查DW表（n=54，k=1，，a=5%）得到=1.528， DW=0.140<1.528，所以该模型存在正自相关的问题。
（3）构建新模型
因为原模型存在异方差的问题，所以我们需要重新构建模型以消除异方差来保证模型的准确性，由于数据为时间序列模型，所以我们考虑使用对解释变量和被解释变量取对数进行模型修正。首先我们构建了新的序列LOGY和LOGGDP，分别取值为ln（Y）和ln（GDP）然后构建新模型：
由辅助回归式的系数值对LOGY和LOGGDP进行广义差分变换：
建立更新模型：， 并进行OLS回归得到更新模型为：
得到的各估计参数对应的p值以及模型的修正决定系数、F值、DW值分别如表6，表7所示：
五、结论
我国的经济发展一直受到高储蓄总额和储蓄率的推进，如今我国面临人口老龄化对经济发展的负面影响。可以利用我们的模型来判断当年的存款总额实际值与预期值的差距，并且根据差距值，结合发展目标，在适当的情况下调整政策，使得存款总额的实际值向着目标值趋近。（作者单位为华中师范大学）
一、引言
中国的储蓄率明显地高于其他国家，并且还在波动中呈上升趋势（图1）。截至2015年底，我国的储蓄存款总额占GDP的比重达48.35%。然而，近年来随着人口老龄化的趋势，储蓄存款的降低趋势成为学术界关注的热点和迫切解决的问题。
本文的主要贡献有3个方面：首先，本文建立模型实证研究了经济改革对储蓄存款总额占GDP比重的影响，弥补了之前对经济改革的实证研究仅仅依赖简单的数据描述（龙志和，2001）的不足，为从经济改革方面为保证储蓄存款总额提供了实证依据；其次，本文建立的模型描述了我国储蓄存款总额与GDP之间存在的关系，可以从我国的实际国情出发，在一定意义上作为各年度储蓄存款总额偏高或偏低的判断标准；最后，中国的储蓄率情况与印度、新加坡等东南亚国家储蓄率情况有诸多相似之处，本文的研究具有进行国际比较的价值。
二、文献述评
目前国内对储蓄存款的影响因素的研究众多，但对于经济改革对储蓄存款的影响的研究则十分有限。
关于研究GDP与储蓄存款总额之间关系的文献主要将GDP作为其中一个解释变量，通过多元模型来观察GDP与储蓄存款总额之间关系。宋天鸽（2012）主要从理论层面剖析了中国高储蓄的原因包括GDP增加导致的人均可支配收入上升。刘巍（2003）研究了名义GDP、银行利率以及消费价格指数对储蓄存款总额的影响，得出了存量模型和增量模型，但并未对模型进行异方差和自回归检验。徐霞，何旻玖，刘琪（2015）研究了GDP和货币供应量M2对储蓄存款总额的影响，得出了储蓄存款总额的主要影响因素是GDP的结论。
本文将建立模型来检测经济改革对储蓄存款总额占GDP比重的影响以及GDP与储蓄存款总额之间关系，并对结果进行检验，弥补国内有关研究的空白。
三、实证策略
我们首先检验改革开放是否影响储蓄存款总额占GDP比重，通过构建含有虚拟变量的计量经济学模型从而判断改革开放（1978年）前后储蓄存款总额占GDP比重（）对时间的回归参数和常数项是否有显著变化。
之后，建立与的一元线性回归模型，运用OLS方法估计参数，并进行有关检验，得出储蓄存款总额与GDP之间的关系。
1. 实证检验改革开放对储蓄存款总额占GDP比重随时间的变动的影响
构建含虚拟变量的随时间变化的模型
其中，是储蓄存款总额占GDP比重，表示年份，是否在1978年后，是随机误差项，为模型的待估参数。
若待估参数、显著，即改革开放（1978年）前后序列对时间的回归参数和常数项是否有显著变化，证明经济改革对储蓄存款总额占GDP比重的影响存在
2. 实证检验储蓄存款总额与GDP之间的关系
建立Y与GDP的一元线性回归模型
其中，表示年时储蓄存款总额，表示年时国民生产总值，是随机误差项，为模型的待估参数
四、实证结果
1. 改革开放对储蓄存款总额占GDP比重随时间的变动的影响实证结果
通过Eviews对含虚拟变量的随时间变化的模型的参数进行OLS估计，得到的模型为：
得到的各估计参数对应的p值与模型的修正决定系数、F值分别如表1、表2所示：
由表1、表2可知修正决定系数和F值均足够大，模型的解释能力较强，常数项和各回归系数的t值均足够大，p值均小于0.05，各回归系数均通过显著性检验。所以，经济改革对储蓄存款总额占GDP比重有正向影响，且储蓄存款总额占GDP比重随时间变化的回归模型解释能力较强。
2. 储蓄存款总额与GDP之间的关系实证结果
通过Eviews对储蓄存款总额与GDP之间一元线性回归模型的参数进行OLS估计，得到的模型为：
得到的各估计参数对应的p值以及模型的修正决定系数、F值、DW值分别如表3，表4所示：
由表3，表4得知模型的F值为3325.750，表示模型的所有参数显著不全为0，修正决定系数为0.984说明模型整体拟合较好。常数项和GDP系数的t统计量值分别为-4.92和56.80，对应的p值为0.0000和0.0000均小于0.05，所以认为是显著的。
考虑到本文中的数据为时间序列数据并且时间跨度范围较大，所以虽然上面拟合的模型的各项参数都很显著，但模型仍然可能存在异方差和自相关的问题，由此進行异方差检验和自相关检验并进行处理。
（1）对于原模型异方差的检验
原假设：模型为同方差 备择假设：模型中存在着异方差
利用Eviews操作进行white检验，得到辅助回归式：
辅助回归式的以及对应的p值如表5所示：
由检验规则可知，模型的white统计量值为21.65811对应的p值<0.001，小于0.05的显著性水平，所以拒绝原假设，接受原模型存在异方差的备择假设，所以原模型存在异方差性。
（2）对于原模型自相关的检验
考虑到时间序列模型一般都存在着自相关的问题，并且原模型的残差图中残差曲线只穿过0轴一次，所以我们推测原模型可能存在自相关的问题，我们利用Eviews对原模型进行自相关DW检验
由表4中的原模型的DW值为0.140296，查DW表（n=54，k=1，，a=5%）得到=1.528， DW=0.140<1.528，所以该模型存在正自相关的问题。
（3）构建新模型
因为原模型存在异方差的问题，所以我们需要重新构建模型以消除异方差来保证模型的准确性，由于数据为时间序列模型，所以我们考虑使用对解释变量和被解释变量取对数进行模型修正。首先我们构建了新的序列LOGY和LOGGDP，分别取值为ln（Y）和ln（GDP）然后构建新模型：
由辅助回归式的系数值对LOGY和LOGGDP进行广义差分变换：
建立更新模型：， 并进行OLS回归得到更新模型为：
得到的各估计参数对应的p值以及模型的修正决定系数、F值、DW值分别如表6，表7所示：
五、结论
我国的经济发展一直受到高储蓄总额和储蓄率的推进，如今我国面临人口老龄化对经济发展的负面影响。可以利用我们的模型来判断当年的存款总额实际值与预期值的差距，并且根据差距值，结合发展目标，在适当的情况下调整政策，使得存款总额的实际值向着目标值趋近。（作者单位为华中师范大学）