新冠疫情导致了居民存款激增吗？*

叶德珠，罗霜梅

（暨南大学经济学院，广东 广州 510632）

一、引言

2020年初新冠疫情爆发，无论是物流、消费、股市还是人们的生活状态等都受到了相当大的影响。储蓄作为居民防御风险的手段之一，在其他金融资产前景扑朔迷离时成为了一种风险规避手段。一方面，传统的预防性储蓄理论提出，基于对未来的不确定性预期，居民的消费水平会下降，由此产生预防性储蓄。但是预防性储蓄理论相关的验证较为有限，场景并不充沛，新冠疫情作为一个短期巨大的冲击，为该理论提供了一个较好的场景，能够对预防性储蓄理论进行验证，同时也是对灾难风险理论的一个有效验证。另一方面，在如今严峻的国际环境下，对外贸易遭到冲击，如何将物资用于内部消费、提升居民的生活水平、刺激居民消费成为一个亟待解决的问题。人们不仅仅关心是否产生了存款激增，也关心存款行为的动态特征以及其持续性，存款行为在农村居民和城镇居民中是否存在区别也是需要研究清楚的问题。当经济内循环作为一个重要的战略导向被提出，改善居民储蓄行为是刺激消费的重要方向，因此对于新冠冲击下储蓄行为的研究十分迫切。

在新冠疫情的冲击下，我国2020年存款情况与往年存在着显著的差异，即便是在经济基本面受挫的情况下，居民储蓄仍旧体现出了强劲的增长态势。具体表现为：2020年1月居民储蓄增加42015.22亿元；3月份居民存款大幅增长23775.56亿元，与严峻的产业状况相悖；5月份住户人民币存款增加4819亿元，仍旧处于较高水平；6月末居民储蓄存款余额仍在增长。另外，根据中国人民银行调查统计司发布的调查问卷统计数据，2020年第一季度倾向于“更多储蓄”的居民占到了53%，环比上升7.3个百分点；2020年第二季度倾向于“更多储蓄”的居民占52.9%，仍然保持高水平。从这个在全国50个城市进行的2万户城镇储户问卷调查可以直观地看到，新冠疫情的爆发激起了居民强烈的储蓄意愿，偏离了之前的稳定值。值得一提的是，疫情后储蓄大幅上升的现象并不是中国独有的，欧元区在2020年第一季度家庭储蓄率出现了大幅增长。2020年4—7月，美国消费者的储蓄总额高达12.5万亿美元，囤积现金的现象不仅仅出现在高收入家庭，在不同收入群体都有所表现。由此可见，研究新冠疫情对于居民储蓄的影响是一个有着重要现实意义的选题。

本文以新冠疫情作为准自然实验，根据2018年第一季度到2020年第二季度的省际面板数据，系统性考察新冠疫情对于居民储蓄存款行为产生的影响及其作用机制；将新冠疫情作为储蓄决定因素引入储蓄决定模型，探讨新冠疫情的冲击对居民储蓄行为的影响。在此基础上进一步研究冲击产生的动态效应、城镇居民和农村居民受冲击的储蓄决定表现差异、疫情冲击对居民储蓄行为影响的作用机制。

本文可能的贡献主要体现在：利用新冠疫情这个外生冲击对预防性储蓄理论以及灾难风险理论进行验证，通过对疫情对储蓄冲击的动态效应、异质性以及机制分析探明了新冠疫情对居民储蓄作用的变化、城镇居民和农村居民在受冲击后储蓄表现的不同之处以及影响机制，有利于提出更加具有针对性的政策意见。

二、文献综述与理论分析

（一）文献综述

就储蓄的决定因素来说，最早的古典经济学认为利率是影响储蓄的重要因素，后期逐渐将收入水平引入决定模型，生命周期假说更是将现期收入进行拓宽，指出人们会根据一生的收入进行消费储蓄安排。但是对于储蓄决定的研究并没有就此止步，Carroll等（2000）认为高增长导致高储蓄，并且提出了前瞻性消费者在快速增长的经济中会节省更少。中国高储蓄之谜亦是吸引了学者们进行研究，Modigliani和Cao（2004）认为中国的高储蓄率归因于人口结构和收入增长。储蓄决定理论近些年来亦有了一定的拓展。汪红驹和张慧莲（2006）认为，对储蓄存款需求的影响可以通过通货膨胀率、消费者风险偏好来解释。陈健等（2012）认为信贷约束也会对居民消费造成影响。汪伟（2008）认为城镇与农村居民储蓄存在显著的差异。王锋等（2016）认为居民储蓄率在区域、男女性别以及家庭规模层面存在差异化表现，并且发现了居民储蓄率存在空间正相关性、女性储蓄水平更高以及小型规模家庭消费率更高的特征。

对于新冠疫情对经济的影响研究，截至目前也有少量的研究成果。刘长安（2020）认为，新冠疫情在经济周期、三大产业比重、拥有的经济形态等方面都与非典疫情时的社会环境不同。进一步地，何诚颖等（2020）认为新冠疫情导致了消费减少、外贸受限、投资下降、产业发展受到重创以及资本市场波动激烈。吴婷婷和朱昂昂（2020）认为新冠疫情将对全球产业链带来冲击，甚至会破坏国际供应链的整体性。田盛丹（2020）认为在各个经济主体和行业部门受到疫情的影响中，居民消费受到的负面影响尤为严重。同时就疫情影响的阶段性以及持续性来看，尹彦辉等（2020）认为疫情的影响是阶段性的，以短期冲击为主，长期效应不显著。娄飞鹏（2020）认为从长期看传染病疫情并不能改变长期的经济决定因素，并且疫情的发生导致了存款结构的变化。

总的来看，当前文献对疫情与居民存款关系的讨论尚不够全面。以往的文献中，只考虑到了收入、经济增长、信贷约束等对储蓄的影响，未曾探讨过在极端风险事件发生的情况下，个体储蓄行为会出现怎样的表现，以及这种表现的影响机理。在疫情冲击下，难以用传统的储蓄决定因素解释为什么在经济基本面严峻、居民收入状况不佳的情况下还是存在高储蓄倾向。同时现有的疫情经济学研究，基本上是集中于疫情对经济宏观层面的冲击，或者是疫情对产业结构、对外贸易造成的影响，鲜有文献通过实证检验新冠疫情给微观个体储蓄行为决策带来的影响。储蓄是影响我国经济内循环战略的重要一环，探讨清楚新冠疫情这种极端风险事件对其造成的影响，有助于储蓄决定因素的丰富，同时也是我国切实需要解决的问题。

（二）理论分析

Leland（1968）认为不确定性的存在使居民的消费并不总是平滑的，并且提出了预防性储蓄理论。在不确定情况下，预期未来消费的边际效用要大于确定情况下的边际效用。未来的风险越大，预期未来消费的边际效用越大，消费者的储蓄动机就越强。朱春燕和臧旭恒（2001）认为，人们会因为不确定性而谨慎性储蓄，不确定性与财富积累之间为正相关关系，不确定性越高，财富积累越多。凌晨和张安全（2012）认为城乡居民储蓄行为存在非常强的预防性动机。在预防性储蓄理论基础上，张建华和孙学光（2009）认为预防性动机是通过影响居民的收入和通货膨胀率而对储蓄造成了影响。施建淮和朱海婷（2004）认为预防性动机确实存在，但是并不像人们预期的那么强。

在新古典经济学下，Charlotte和Edward（2004）认为，巨型灾害造成的破坏性大，这类自然灾害会因为消费者心理或者社会捐助等因素的影响造成储蓄行为的变化。同时，许闲（2013）认为自然灾害可以对资本、储蓄以及劳动力等变量产生影响，揭示了自然灾害在短期和长期对一国宏观经济带来的影响。晁江锋（2019）认为，巨灾事件下适度的价格粘性使得货币政策能够有效刺激企业的投资以及产出规模，但对居民消费有一定的抑制作用。陈国进等（2014）认为，灾难风险主要通过两个途径对我国的宏观经济产生影响：一是灾难的实际发生对实体经济的重大损害，二是经济主体对灾难风险的预期冲击。

结合预防性储蓄理论以及灾难风险理论，新冠疫情爆发后，无论是经济基本面还是人们的正常生活都受到了一定程度的冲击，投资者或消费者基于历史上已经发生的灾难性事件，存在对未来不确定性的心理预期，即灾难性预期或灾难风险，从而使得居民的投资-消费决策更加谨慎，产生预防性储蓄的可能性大幅增加。具体而言，预防性储蓄的增加可能通过两个渠道体现：一方面，疫情的发生使居民产生不乐观的预期，疫情严重地区的居民更可能产生恐慌的情绪，并且对于未来的经济走势更加悲观，对自己的收入水平有较低的预期，消费者信心下挫，产生收紧消费、增加预防性储蓄的情况。另一方面，国际大环境的恶劣以及经济基本面的消极表现也会波及到资本市场，可以看到疫情爆发后金融市场产生了剧烈波动，其中美国金融市场甚至出现了多次熔断，同时国内资本市场尚不成熟以及散户居多，动荡更加剧烈，风险程度加大。由此可能导致投资者面对市场风险而选择规避的态度，并且在受灾越严重的地区，负面预期可能越多，进而选择更加保守的投资方式，即将资金进行储蓄。总之，疫情冲击后居民的储蓄意愿将会大幅攀升，进而导致存款激增。

三、研究设计

（一）样本与数据

本文选择2018年第一季度到2020年第二季度的数据，具体包括有关居民存款、经济指标、疫情状况的数据，以省级行政区域为截面。数据来源于国家统计局、中国人民银行以及国泰安数据库。最终得到310个样本数据，构成一个平衡面板数据。

（二）模型设计与变量定义

新冠疫情的发生是一个黑天鹅事件，对于个体而言是一个外生冲击，可视为一个具有随机性的自然实验。在以往文献对于居民储蓄决定因素的研究的基础上，考虑到疫情的冲击是完全覆盖了各个省份，本文参考Nunn和Qian（2011）的模型建立方法，借助以下连续型DID模型衡量新冠疫情对居民储蓄率的影响，该模型区别于传统的标准形式双重差分模型：

其中：post为疫情冲击的时间虚拟变量，degree为疫情严重程度衡量指标，其系数为本文的重点观测估计量，体现了在新冠疫情发生之后，疫情严重程度的不同对居民储蓄率带来的净效应。模型同时控制居民储蓄率的其他影响因素：收入、利率、通货膨胀、信贷约束，以及体现居民储蓄率惯性趋势的滞后一期的居民储蓄率。考虑到储蓄率还可能受到春节等季节性因素的影响，上述模型将时间固定效应以及个体固定效应分离出来，更为精确地反映了时间特征以及个体特征，替代原来粗糙的冲击变量以及分组变量，进行更为细致的固定效应控制。同时，引入连续型DID模型的原因在于该模型形式更加灵活且便于理解，适用于疫情这种冲击面十分广的准自然实验。并且该模型没有逆向因果关系，使用双向固定效应估计更是避免了遗漏变量导致的偏误问题，能够有效避免内生性的问题，有利于本文后续进一步的研究以及使稳健性检验内容更加丰富。

1.被解释变量

Savingit，居民储蓄率。等于（人均可支配收入-人均消费支出）/人均可支配收入。

2.解释变量

postt×degreei，冲击虚拟变量与程度连续型变量的交乘项。

postt，疫情爆发时间虚拟变量。在2020年之前的样本取0，2020年之后的样本取1。

degreei，疫情严重程度，为连续型变量。在该指标构建时，利用了变量标准化的特点，按照极差归一化的数据标准化方法能够直接将变量转换为0到1的数值，同时充分体现了严重程度。本文选取新冠患病人数累计值作为原始指标，以其归一化之后的值代表个体遭受疫情冲击的严重程度。

3.控制变量

Incomeit，人均可支配收入的对数值。收入是影响居民储蓄决策的重要解释变量。一般而言，随着收入的增长，居民储蓄率也会相应地增长。

Rateit，利率，以全国银行间同业拆借加权平均利率来衡量。利率对储蓄的影响会因为收入效应以及替代效应的相对大小而具有不同的表现。由于中国人民银行公布了同业拆借利率的月度数据，故计算算数平均数代表季度利率水平。我国对于居民存款利率采取了规定基准利率，各银行可根据市场情况进行上下浮动的利率决定政策。考虑到同业拆借利率能够很好地解释市场资金供求状况，由此本文将其作为代表利率水平指标。

Inflationit，通货膨胀率。本文选取居民消费价格指数作为通货膨胀率的衡量，一般而言，通货膨胀率越大，储蓄越低。

Creditit，信贷约束，以M2/GDP作为信贷约束的衡量。信贷约束指标越大，体现了信贷约束程度越小。

LSavingit，滞后一期的居民储蓄率，由于储蓄行为存在惯性作用，因此引入居民储蓄率的滞后一期。

所有变量具体定义如表1所示：

表1 变量定义

四、实证分析

（一）描述性统计分析

表2列示了主要变量的描述性统计分析结果。从中可以看出，我国居民的储蓄率水平较高，平均而言居民收入的30.98%形成了储蓄。不同样本之间的收入水平存在着较大的差异，并且城镇居民的收入比农村居民的收入高，且差异更大，这与我国的实际国情相符合。利率水平平均在3.1473%，不同时期利率水平变化较大。通货膨胀率差别比较小，相对比较平稳。信贷约束的均值为8.0510，且不同时期的信贷约束差距很大，由此也会产生相应的储蓄差异，这符合我国的实际情况。

表2 主要变量的描述性统计结果

在对总体样本进行了描述性统计分析之后，本文对疫情前后的储蓄率水平以及相关变量分别进行了描述性统计，如表3所示：

表3 分样本描述性统计

从表3可以看到，疫情前后居民储蓄率从29.55%上升到了36.72%，是一个大幅度的上升。同时本文对与疫情对应的季度数据也做了验证，结果发现，2018年和2019年第一二季度的储蓄率均值为31.147%，疫情之后的2020年第一二季度储蓄率均值为36.72%，因此不用太过担心是否是季节性因素导致的差别，可以直观看到受新冠疫情的影响，居民储蓄率确实有了大幅上升。另外在疫情冲击之后，居民可支配收入大幅度下降，这与疫情期间复工复产受到限制紧密相关。在利率水平上，疫情期间我国实施了宽松的货币政策，市场利率处于较低的状态。疫情初期医药防护等物品价格飞涨，交通物流受限，通货膨胀率在疫情期间有所上升。同时，宽松的货币政策环境以及对中小企业实施的帮扶政策，均是信贷约束指标上升的原因。

（二）疫情对居民储蓄率的影响

为了更加规范化地分析新冠疫情对储蓄率的影响，下面进行回归分析。首先将控制变量和居民储蓄率进行了回归，随后引入交乘项进行回归分析，模型同时对时间和个体固定效应进行控制，并且统一使用稳健标准误。最终的回归结果中如表4所示，其中第（1）列仅包含常规解释变量的回归结果，第（2）列是引入交乘项后的回归结果，第（3）、（4）列反映了新冠疫情的动态效应。

表4 基准回归结果

从第（2）列回归结果可以看出，交乘项的系数显著为正，说明受疫情冲击越严重的地区，居民的预防性储蓄动机增强越明显，因而居民储蓄增加得越多。通过观测第（3）、（4）列所描述的动态效应可以知道，疫情冲击更严重的地区储蓄增加更多的情况，在2020年第一季度和第二季度都是显著存在的，说明新冠疫情对储蓄率的影响具有一定的持续性。

（三）城乡异质性分析

在进行城乡异质性分析时，分别对城镇居民储蓄率及其影响因素、农村居民储蓄率及其影响因素进行回归，探讨不同疫情严重程度的地区对于居民储蓄率产生的影响在城镇居民与农村居民之间是否存在显著的差异。表5列示了回归结果，其中第（1）、（2）列为城镇居民储蓄率的回归结果，第（3）、（4）列为农村居民储蓄率的回归结果。从中可以看到，第（4）列中的交乘项系数比第（2）列中更大，说明在受到疫情冲击之后，农村居民的储蓄增量多于城镇居民。这种差别可能来源于农村居民受到冲击之后产生的预防性储蓄动机更大，并且农村居民的投资替代产品相较于城镇居民更少，储蓄是其主要的防患手段。

表5 新冠疫情影响的城乡异质性分析

（四）稳健性检验

基准回归中的被解释变量为储蓄增长率，该指标在构建时将股票等金融市场投资一并纳入储蓄，未将金融市场投资从居民存款中剥离出来。由于在疫情中实行了货币宽松等刺激政策，使得居民名义收入增加，在这种情况下可能会带动金融市场资产的投资，改变资产配置结构。为了研究新冠疫情对居民存款行为的影响，需要寻找一个更加干净的指标，为此将住户存款增长率作为被解释变量。从新的回归结果（见表6）可以看到，疫情发生后，受灾越严重的地区住户存款增长率越大，并且这种影响在2020年第一季度和第二季度都是成立的，由此可见基准回归的结论是稳健的。

表6 稳健性回归结果

五、影响机制检验

为了进一步探讨新冠疫情对居民储蓄的影响机制，利用引入交乘项的方式进行进一步分析，回归方程如下所示：

其中channel即为待研究的渠道变量。第一，新冠疫情爆发后，疫情严重地区的居民更可能产生恐慌的情绪，并且对于未来的经济走势更加悲观，对自己的收入水平有较低的预期，消费信心下降，由此可能会进行预防性储蓄以防患于未然。鉴于此，本文引入第一个渠道变量——消费者信心指数（CCI）。第二，疫情冲击带来了金融市场的波动，虽然在2020年第二季度初期出现了一波短暂的投资热，但是仍然难以令人无视国内国际金融市场的负面冲击。其中美国金融市场甚至出现了多次熔断，国内金融市场受到疫情影响的程度也在加大。由此可能导致投资者面对市场风险而选择规避的态度，并且在受灾越严重的地区，负面预期可能越严重，进而可能选择更加保守的投资方式，即将资金进行储蓄。鉴于此，本文引入第二个渠道变量——投资者情绪指数（CICSI）。

从回归结果（见表7）可以看出，消费者信心指数和投资者情绪指数的回归系数显著为负，说明消费者信心下挫以及投资者情绪悲观时，储蓄率将会上升。同时通过其与疫情的交乘项可以看出，在疫情冲击后，受灾程度更大地区的消费者信心指数与投资者情绪指数对储蓄率的负向影响更大，两个指数的下降将使储蓄率产生更大幅度的增加，由此可见消费者信心指数与投资者情绪指数两个渠道的影响是显著的。

表7 新冠疫情对居民存款行为的影响渠道检验

Post×degree×CCI -0.0029***（0.0007）Post×degree×CICSI -0.0084***（0.0020）CCI -0.0358***（0.0034）CICSI -0.0901***（0.0085）控制变量 控制 控制个体固定效应 控制 控制时间固定效应 控制 控制R-sq 0.4215 0.4215

六、结论与启示

新冠疫情爆发后，各界人士对于居民会产生报复性储蓄还是报复性消费意见不一，实际情况如何以及其可持续性、作用机制等都是需要回答的问题。本文根据2018年第一季度到2020年第二季度的省际面板数据，以新冠疫情作为准自然实验，尝试对这些问题进行分析。实证结果发现：疫情期间的居民储蓄率确实有了很大的提升，且受灾越严重的地区居民储蓄率越高，确实形成了存款激增；疫情的影响具有一定的持续性，在2020年第一季度和第二季度都存在显著影响；农村居民的反应较城镇居民更为显著。对作用机制的进一步研究发现，新冠疫情对居民储蓄的影响主要是通过影响消费者信心和投资者情绪来实现的。

上述结果的政策含义是：推进经济内循环，促进居民将储蓄转化为消费，需要使居民产生积极乐观的经济预期，在复工复产上还需要做进一步努力。同时，鉴于我国的证券市场波动性较大，营造一个稳定、良好的投资环境，也是促进内需的另一个重要路径。