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摘 要：本文尝试构建一个储蓄投资意愿指数，用以反映居民是倾向于储蓄投资或是倾向于消费的意愿程度。通过分析其时间序列发现，储蓄投资意愿指数长期处于2.6-2.9的稳定区间，但2012年后快速上升至3.6以上，原因包括：实际存款利率上升、理财产品收益率保持在高位、理财投资门槛降低。进一步实证分析影响储蓄投资意愿指数的因素包括信贷余额/GDP、工业部门利润率、同业拆借利率与CPI等，最后使用SARIMA模型对序列预测。储蓄投资意愿指数具有较强的时效性，是对消费率、投资率的一个补充，在经济结构转型的一段时期内，可作为判断政策是否有效、转型是否朝预期发展的指标之一。
关键词：储蓄投资意愿指数；消费；货币供应量；SARIMA
中图分类号：F014 文献标识码：A〓 文章编号：1003-9031（2016）06-0004-07 DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2016.06.01
一、引言
一直以来，中国都是一个高储蓄率、高投资率的国家，投资在经济增长中扮演着重要的角色但也招致了压制消费的批评，投资消费失衡长期困扰着中国经济，过度投资造成投资效率低下，导致过度能耗和资源破坏，还蕴藏着通货膨胀风险，投资和消费失衡造成了大范围的产能过剩等问题[1]。“十二五”以来，国家积极调整经济结构，提出了“收入倍增计划”，出台拉动内需的相关政策，消费在GDP中的占比逐渐提高，国家统计局数据显示，2014年中国支出法GDP为640796.4亿元，其中最终消费支出328311.2亿元，资本形成总额295022.3亿元，货物和服务净出口17462.9亿元，最终消费支出、资本形成总额、货物和服务净出口三大需求对国内生产总值（GDP）增长的贡献率分别为50.2%、48.5%、1.3%。消费对GDP的贡献已经超过了投资与净出口，但与发达国家消费对GDP的贡献率在70%左右还存在较大差距。
已有研究注重从宏观层面分析投资、消费比例对经济发展的影响，本文基于一个新的视角，从货币供应比率分析居民的投资与消费意愿，根据货币供应量构造了一个储蓄投资意愿指数，用以反映居民是倾向于现在消费，还是倾向于现在进行储蓄投资未来消费。
二、文献综述
本文分析的储蓄投资意愿指数主要涉及到投资、消费，以下从投资消费角度梳理相关文献。结合中国实际情况，主要研究涉及投资消费失衡问题。本文围绕着这个问题，从合理的投资消费率及比例、投资与消费相互关系的统计检验、对宏观经济的影响等角度进行了深入研究。
国外相关文献不多，Liu和Turnovsky（2005）系统的比较分析和探讨了消费外部性和生产外部性对经济增长率和消费资本比的影响[2]。国内方面，吴忠群、贺铿、蔡跃洲等研究了投资率与消费率的合理范围。通过对中国经济增长、消费和投资发展的历史轨迹进行分析，吴忠群（2002）定性与定量结合地给出一个合理的消费率、投资率等，通过国际比较得出，无论是消费增长率还是投资增长率，都有一个政策作用空间，宏观政策的力度不宜超出这个区间[3]。依据经济增长理论和经济发展战略思想，贺铿（2006）研究了中国经济发展的历史过程，在国际比较中探寻中国投资和消费的合理比例，同时为促进国民经济协调、快速发展提出相应的政策建议[4]。经济发展阶段及城市化水平、经济外向型程度、地域及文化传统、经济体制等都对投资消费结构有显著影响，在研究影响因素的基础上，蔡跃洲、王玉霞（2011）匡算中国合意投资消费区间，合意的投资率和消费率区间为40～45%和55～60%[5]。徐敏、邓绍建（2013）构建一个包括政府部门在内的三部门消费率决定模型，据此估算出我国合理的消费率，投资消费失衡实质上是两大部类的失衡，中国投资消费失衡是因为国民收入分配不合理导致政府收入和企业收入过高而居民收入过低，从而导致三大主体投资消费行为的总量和结构失衡，并最终造成两大部类之间的不平衡即投资消费失衡[6]。
投资率与消费率影响着经济发展速度，更细致的研究，资本的效用影响着投资消费率。中国投资消费失衡的形成机制可能与高积累的形成机制、循环积累机制和政府调控机制相关。邹卫星、房林（2008）建模分析发现，如果资本在效用中权重越大，生产外部性越高，则经济增长率越高，消费资本比越低。以中国经济1978—2006年的历史数据为样本，李占风、袁知英（2009）通过建立联立方程模型以及脉冲响应函数，分析消费、投资、净出口与经济增长之间的关系[7]。投资与消费的结构性矛盾与国民收入分配结构的失衡有密切的关系，刘伟、蔡志洲（2010）通过国民资金流量表核算资料，分析近年来中国国民收入分配格局的变化趋势及其对国内总需求结构的影响程度，并研究国民收入分配结构失衡的制度性背景[8]。
与上述研究的角度不一致，本文拟从货币供应视角分析政府、企业、居民的投资与消费意愿。一般对货币供应量的研究着重于货币供应、物价水平与经济增长的关系，以探讨货币供应量作为货币政策中介目标的合理性。货币供应量增长率变化对通胀变化有着明显影响，刘明志（2006）指出，在货币流通速度不稳定的情况下，继续使用货币供应量作为货币政策中介目标，可将中介目标动态化[9]。闰力、刘克宫、张次兰（2009）采用HP滤波法分离M1、GDP、CPI增长率序列的趋势成分和波动成分，运用VAR模型及其脉冲响应函数检验货币政策的有效性，货币供应量M1的波动对物价水平的影响十分明显，对经济增长有一定的影响[10]。在比率分析方面，蔡晓春、邹克（2012）通过确定性时间序列模型分析了1995年 12月至 2010年 12月的Mi/M0比率趋势，求出其季节波动、长期趋势与周期波动[11]。其它的研究还包括王丙参（2013）等[12]。
本文深入分析货币供应量各个层次的含义，发现广义货币供应量与狭义货币供应量之比与储蓄投资、消费存在十分密切的关系，拟从货币供应量比率这个角度探讨储蓄投资与消费之间的关系，构建了储蓄投资意愿指数，从序列蕴含的信息中深入挖掘影响储蓄投资、消费的因素。 三、储蓄投资意愿指数
（一）储蓄投资意愿指数定义
在定义储蓄投资意愿指数之前，有必要对货币供应量等几个概念进行阐述。货币供应量是指某个时点上全社会承担流通和支付手段的货币存量。现阶段，我国将货币供应量划分为三个层次[13]：
第一层次，流通中现金M0，即在银行体系外流通的现金。
第二层次，狭义货币供应量M1，M1=M0+活期存款。其中，活期存款包括：企业活期存款+机关团体部队存款+农村存款+个人持有的信用卡类存款。
第三层次，广义货币供应量M2，M2=M1+准货币。其中，准货币包括：城乡居民储蓄存款+企业存款中具有定期性质的存款+信托类存款+其他存款。
M1反映经济中的现实购买力，流动性较强，是国家中央银行重点调控对象。M2不仅反映现实的购买力，还反映潜在的购买力，M2与M1的差额是准货币，可以看出，准货币基本上表示定期存款，流动性较弱。若M1增速较慢，则消费和终端市场活跃，出现通货膨胀；若增速较快，则投资和中间市场活跃，出现资产泡沫。
M1的结构中，M0是我国居民消费品购买力实现的主要媒介手段，对全国零售商品物价指数产生重要影响；其余的活期存款部分是生产资料市场购买力的主要媒介，与生产资料价格水平和工业生产情况都有密切关系。
根据M1和M2的含义，本文构建的储蓄投资意愿指数如下：
DIt=（1）
将M2分解，公式（1）可变换为：
DIt==1+
（2）
继续将M1分解，公式（2）可变换为：
DIt=1+？艿1+ （3）
显而易见，储蓄投资意愿指数表示居民是倾向于现在消费，还是倾向于现在进行储蓄投资未来消费的一种意愿程度。准货币越高，DIt指数越高；现金与活期存款越低，指数越高。储蓄投资意愿指数指数越高，表明居民更加倾向于储蓄投资；储蓄投资意愿指数指数越低，表明居民更加倾向于持有现金现在消费，储蓄投资意愿指数某种程度上可以看作是消费意愿的逆指标，但同时，命名为储蓄投资意愿指数比消费意愿指数更为合理，这是因为居民持有现金与活期存款并不一定消费，由于应急需要等原因而持有较高的现金与活期存款，随着互联网金融货币基金具有随时可赎回的特点，这种持有比例在下降，储蓄投资水平上升，但消费水平并没有下降。
储蓄投资意愿指数以月为频率，与CPI、PPI等指标一样，具有较强的时效性，可以快速反映居民的储蓄投资与消费意愿；储蓄投资意愿指数是对消费率、投资率的一个补充，在经济结构转型、扩大消费对经济发展促进作用的一段时期内，可作为判断政策是否有效、转型是否朝预期发展的指标之一。
（二）指数的时间序列分析
通过中国人民银行网站收集了1992—2015年货币供应量的相关数据，其中，1995年以前只公布年底的数据，从1996年1月开始公布每月数据。根据货币供应量计算出储蓄投资意愿指数，图1为1995m12-2015m04储蓄投资意愿指数时间序列。中国的储蓄投资意愿指数变化大概经历了三个阶段：第一阶段为1992—1996年1季度，储蓄投资意愿指数较低，1992—1995年储蓄投资意愿指数分别为2.165、2.142、2.284、2.533，均未超过2.6。第二阶段为1996年2季度至2011年，储蓄投资意愿指数较为稳定，变化幅度不大，在2.6-3.0之间波动，其中又可以分为两个小阶段，第一个小阶段为1996-2004年，期间储蓄投资意愿指数基本上在2.6-2.8之间波动；第二个小阶段为2005—2011年，期间储蓄投资意愿指数基本在2.9左右，2011年12月储蓄投资意愿指数为2.938。第三个阶段为2012年至目前，从2012年开始，储蓄投资意愿指数开始快速上升，由3.170上升至2015年4月的3.807。
本文通过模型精确地计量2012年储蓄投资意愿指数序列的变化。当序列具有明显的确定性趋势，常常使用到残差自回归模型（auto-regressive）。对1995年12月—2015年4月的数据进行建模，根据序列的特点，本文考虑在残差自回归模型中引入虚拟变量考察2012年序列的突变。
模型的结构如下：
xt=？琢0+？琢1Tt+？琢2T2012t*（Tt-193）+？着t ？着t=？覫t？着t-1+…+？覫p？着t-p+at E（at）=0，Var（at）=？滓2，Cov（at，at-i）=0，？坌i≥1 （4）
其中，Tt表示确定性时间趋势，1995年12月为1，T2012t为虚拟变量，用以反映2012年开始DIt序列的突变，193表示2012年1月为193期，在乘法模型中应减掉。
通过EVIEWS8软件计算，模型的拟合结果如下：
xt=2.619+0.0015Tt+0.0215T2012t*（Tt-193）+？着t ？着t=0.807t？着t-1+at （5）
拟合系数均在1%的显著性水平下显著，调整的R2为0.8778，at的DW统计量为1.89，拒绝残差自相关的存在，模型效果较好。
可以看出，从2012年开始，储蓄投资意愿指数的趋势明显变化，2012年以前，储蓄投资意愿指数仅以每个月0.0015的速度增加，2012年开始，储蓄投资意愿指数以每个月0.0215的速度增加，平均增加速度为2012年以前的10倍。那么导致这种变化的原因是什么？接下来将对M1、M2的变化进行分解，然后，进一步分析储蓄投资意愿指数的影响因素。
由于M1、M2为绝对数且数据大，难以直接分析M1、M2的变化，相对而言，相对数更容易判断。根据储蓄投资意愿指数的定义，储蓄投资意愿指数可分解为两部分：
分析的时间序列趋势，见图2。受美国次贷危机影响，以出口为导向的外向型经济受到严重冲击，2009年开始，中国政府出台大规模的经济刺激计划，货币供应量快速上升，表现出跳跃上升的趋势，2009—2014年，的线性趋势不变。再看，其在2009—2011年处于较高水平，但从2011年开始已经表现出下降或者平稳的趋势。可以得出，主要是因为的变化导致了储蓄投资意愿指数在2012年快速上升。 进一步分析M0、M1的变化情况。2010年以前，基本上是M1同比增速高于M0同比增速，2010年年末，M1同比增长21.2%，M0同比增长16.7%，狭义货币乘数处于稳定的增长趋势。2011年开始，M1同比增速下降，M0同比增速上升，2011年年末，M1同比增长8.7%，M0同比增长13.7%，M1同比增速低于M0同比增速，储蓄投资意愿指数开始上升，从2012年开始，M1同比增速快速下降，2012年1月份下降至3.1%，2月份为4.3%，此时M0同比增速为8.8%，其余10个月均存在M1同比增速远低于M0同比增速的现象，此后从2013年开始，M1同比增速基本与M0同比增速相当，保持在一个稳定的水平，这导致了2012年以后储蓄投资意愿指数的快速上升，而在2012年以前，一旦出现背离，M1同比增速与M0同比增速将会向反方向调整。纵观1996—2015年，2012年以来M1同比增速的平均水平是最低的，而从2013年开始M0同比增速也处于较低水平且快速下降，可以判断，2012年以来，中央银行实行的是适度从紧的货币政策，货币供应量增速处于历年来的较低水平。
是什么导致了M1同比增速在2012年异常低于M0同比增速，且接下来没有回调，使得储蓄投资意愿指数快速上升？主要可能存在以下几方面原因：
实际存款利率上升。存款利率保持在较高水平，但CPI快速下降，2012年7月CPI同比增长下降至1.8%，使得实际存款利率上升到近年来少见的连续正利率，居民增加定期存款，用于消费的支出会减少，从而降低了居民的现金与活期存款意愿，导致M1同比增速下降。
理财产品收益率保持在高位。理财产品市场收益率高与实体经济债务水平上升、商业银行的存贷期限错配程度高有关，由于处于金融危机后商业银行贷款的偿还期，企业实体资金需求十分旺盛，一旦偿还困难很可能出现违约，商业银行有为其提供后续贷款的压力，但因存贷比限制，只有通过中间业务给企业实体提供资金，商业银行大量从银行间市场、理财产品市场拆借资金，在货币供应量适度从紧的政策下，资金供应紧张，理财产品收益率快速上升，人们大量买入理财产品与货币基金，降低了活期存款。
理财投资门槛降低。以余额宝为代表的互联网货币基金，拥有庞大的用户基础，理财投资门槛大大降低，以前不具备商业银行理财条件的年轻储户纷纷将活期存款搬离商业银行，互联网金融规模迅速扩张，至2015年一季度，余额宝规模超过7000亿元，用户规模超过1.5亿。面对来自移动互联网金融的压力，商业银行为了防止存款流失，纷纷绑定货币基金，推高收益理财产品，2014年初更有银行将传统理财产品的起始投资门槛从5万元降低为1万元。理财投资门槛降低也使得之前年份的同比增速回调没有实现。
四、储蓄投资意愿指数影响因素实证
根据式（3）可知，储蓄投资意愿指数DIt受定期存款、活期存款以及流通中的现金的共同影响。定期存款与存款利率水平有关，实际存款利率越高，居民的储蓄意愿越强，很显然，DIt也与消费者价格指数CPI相关，CPI越高，意味着通货膨胀相对较高，居民的储蓄意愿相对较低。活期存款以及流通中的现金则受短期理财产品利率、社会零售总额增速、投资门槛影响，另外信贷余额、盈利水平也会间接影响到储蓄投资意愿指数。
综合以上分析，本文初步纳入的影响变量包括：银行间同业拆借利率（BR）、CPI、社会零售总额增速（SR）、信贷余额/GDP（LOGDP）、工业部门利润率（LR）。
受数据质量、频率与公布的限制，本文使用2000—2014年的年度数据，其中，银行间同业拆借利率来源于上海同业拆借利率中心网站以及中经网，社会零售总额增速、工业部门利润率来源于国家统计局，信贷余额/GDP来源于中国人民银行与国家统计局，工业部门利润率用工业部门利润总额除以资产总额计算得到。
最终的回归结果如表1所示，模型拟合优度良好，残差不存在自相关。可以看出，储蓄投资意愿指数DI受信贷余额/GDP、CPI、银行间同业拆借利率与工业部门利润率的影响。LOGDP系数为正，在5%的显著性水平显著，表明信贷余额/GDP越高，企业实体部门偿债压力越大，资金需求增加，短期理财产品收益率会上升，居民的储蓄投资意愿增加；工业部门利润率越高，企业实体部门盈利能力越强，投资更多，会增加储蓄水平，进而提高储蓄投资意愿指数；滞后一期的BR对DI的影响为正且显著，表明同业拆借利率越高，会吸引人们将投入更多的活期存款与现金购买理财产品；CPI与DI正相关，在10%的显著性水平下显著，在2000—2006年左右表现为CPI较低，DI也较低，2007年以后CPI相对较高，DI相对也较高，如果单从2007年以后看，CPI与DI的相关系数为-0.409。
五、储蓄投资意愿指数预测
在对储蓄投资意愿指数进行预测之前，需要建立预测模型。根据序列本身的特点，本文考虑建立SARIMA模型，为了对预测结果进行检验，使用1996年1月-2014年12月的数据进行建模，2015年1-4月的数据用于预测精确度检验。
（一）模型建立
通过ARIMA模型对DIt序列建模，并不能消除高阶自相关性。可以确定，DIt序列具有高阶自相关，本身具有季节效应，但季节效应还具有相关性，比较适合用SARIMA模型进行拟合，一个完整的SARIMA模型可简记为ARIMA（p，d，s）×（P，D，Q）s [14-16]。
首先，对模型进行识别。对DIt序列做1阶12步差分，得到平稳序列。通过SAS软件中ARIMA程序identify对模型的自相关系数与偏自相关系数的特征进行识别，确定短期相关模型。偏自相关图显示，短期内存在1、3、4阶相关；自相关图显示，短期内存在1阶相关，尝试使用ARMA（1，3，4），1）提取模型的短期自相关信息。
进一步分析DIt序列的季节自相关特征，同样观察自相关图与偏自相关图中延迟12阶、24阶等以周期长度为单位的系数特征。从自相关图可以发现，延迟12阶与24阶的自相关系数与偏自相关系数均显著非零，但自相关系数24阶衰减得更快。可以尝试拟合以12步为周期的ARMA（1，1）模型或者ARMA（0，1）模型提取差分序列的季节自相关信息，经检验发现拟合ARMA（1，1）模型的AR（1）12在5%的显著性水平下不显著，但在10%的显著性水平显著，而ARIMA（（1，3，4），1，1）×（0，1，1）12所有的参数均在5%的显著性水平下显著，综合AIC与SBC统计量，发现ARIMA（（1，3，4），1，1）×（1，1，1）12比ARIMA（（1，3，4），1，1）×（0，1，1）12要小，所以，本文实际上拟合的乘积模型为ARIMA（（1，3，4），1，1）×（1，1，1）12。 其次，拟合模型结果。选用精确度比较高的非线性最小二乘法来估计参数，在SAS的ARIMA程序下输入estimate p=（1 3 4） （1） q=（1） （12）noint； run；，得到模型的拟合结果如下：
12DIt=？着t
模型的AIC与SBC统计量分别为-729.315与-709.091。
对拟合模型的残差进行白噪声与参数检验（见表2），结果显示，在10%的显著性水平下，该模型顺利通过残差白噪声和参数显著性检验。
（二）模型预测
通过SAS的FORECAST命令对DIt序列进行预测，预测结果见表3。模型预测能力可用MAPE（平均绝对百分比误差）度量。对模型预测能力的检验可分为对样本期内与对样本期外的模型预测能力检验两部分，对样本期内的预测能力检验通过观察所建模型的拟合值与实际值对比的拟合图，从总体上定性判断模型预测能力大小；对样本期内的预测能力检验通过将预测区间外推至建模所用样本之外几期进行预测，并将预测值与实际值进行比较，以定量评价模型预测能力。
样本期内，DIt序列预测的MAPE值为0.96%，表明模型的预测能力较高。样本期外，6期DIt序列预测的MAPE值为1.2%，表明模型的预测结果合理，预测精度较高；12期的DIt序列预测的MAPE值为2.6%，整体也处于较为合理的范围内。从2015年12期的预测误差看，由于季节效应的存在，1月份预测误差往往较大；2-7月份的预测误差均很小，但是从8月份开始，预测误差逐渐加大，到2015年12月底，预测误差加大到7.1%。预测误差的加大一方面与预测期数的增加有关，另一方面与中国人民银行大幅度降低了存款准备金率以及存贷款利率有关，因为随着货币政策的宽松，相关理财产品利率会下降，人们倾向于持有现金，所以2015年下半年储蓄投资意愿指数较预测值要低。
随着数据的更新，本文较为关心2016年的储蓄投资意愿指数，在更新2015年数据的基础上，进行第二阶段建模预测，得到的预测结果见表3（右侧）。由于2015年下半年开始，货币政策进行了较大调整，2016年的预测误差增大，总体走势则是储蓄投资意愿指数会逐渐下降至3.4-3.5。从1-4月的预测误差方向看，误差为负，显然，2015年可能存在过度调整的问题，因此，2016年储蓄投资意愿指数平均值应该在3.5左右。
六、结语
本文深入分析货币供应量各个层次的含义后构建了储蓄投资意愿指数，通过分析储蓄投资意愿指数时间序列挖掘信息，分析了储蓄投资意愿指数在2012年突变的原因，进一步实证分析了储蓄投资意愿指数的影响因素，并运用SARIMA模型对指数进行预测。主要的研究发现如下：
2012年以前，储蓄投资意愿指数基本在2.6-2.9之间，2012年以后，储蓄投资意愿指数快速上升至2015年4月的3.807，本文认为，主要与实际存款利率上升、理财产品收益率保持在高位以及互联网金融快速发展导致的理财投资门槛大大降低有关，而短期收益率上升与2009年经济刺激计划后存贷款期限错配导致的大量贷款到期、实体经济杠杆率过高有关。
进一步通过回归方程分析影响储蓄投资意愿指数的因素包括信贷余额/GDP、工业部门利润率、同业拆借利率与CPI等，信贷余额/GDP与工业部门利润率都对储蓄投资意愿指数有显著影响，与前面的分析相互呼应。
参考文献：
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已有研究注重从宏观层面分析投资、消费比例对经济发展的影响，本文基于一个新的视角，从货币供应比率分析居民的投资与消费意愿，根据货币供应量构造了一个储蓄投资意愿指数，用以反映居民是倾向于现在消费，还是倾向于现在进行储蓄投资未来消费。
二、文献综述
本文分析的储蓄投资意愿指数主要涉及到投资、消费，以下从投资消费角度梳理相关文献。结合中国实际情况，主要研究涉及投资消费失衡问题。本文围绕着这个问题，从合理的投资消费率及比例、投资与消费相互关系的统计检验、对宏观经济的影响等角度进行了深入研究。
国外相关文献不多，Liu和Turnovsky（2005）系统的比较分析和探讨了消费外部性和生产外部性对经济增长率和消费资本比的影响[2]。国内方面，吴忠群、贺铿、蔡跃洲等研究了投资率与消费率的合理范围。通过对中国经济增长、消费和投资发展的历史轨迹进行分析，吴忠群（2002）定性与定量结合地给出一个合理的消费率、投资率等，通过国际比较得出，无论是消费增长率还是投资增长率，都有一个政策作用空间，宏观政策的力度不宜超出这个区间[3]。依据经济增长理论和经济发展战略思想，贺铿（2006）研究了中国经济发展的历史过程，在国际比较中探寻中国投资和消费的合理比例，同时为促进国民经济协调、快速发展提出相应的政策建议[4]。经济发展阶段及城市化水平、经济外向型程度、地域及文化传统、经济体制等都对投资消费结构有显著影响，在研究影响因素的基础上，蔡跃洲、王玉霞（2011）匡算中国合意投资消费区间，合意的投资率和消费率区间为40～45%和55～60%[5]。徐敏、邓绍建（2013）构建一个包括政府部门在内的三部门消费率决定模型，据此估算出我国合理的消费率，投资消费失衡实质上是两大部类的失衡，中国投资消费失衡是因为国民收入分配不合理导致政府收入和企业收入过高而居民收入过低，从而导致三大主体投资消费行为的总量和结构失衡，并最终造成两大部类之间的不平衡即投资消费失衡[6]。
投资率与消费率影响着经济发展速度，更细致的研究，资本的效用影响着投资消费率。中国投资消费失衡的形成机制可能与高积累的形成机制、循环积累机制和政府调控机制相关。邹卫星、房林（2008）建模分析发现，如果资本在效用中权重越大，生产外部性越高，则经济增长率越高，消费资本比越低。以中国经济1978—2006年的历史数据为样本，李占风、袁知英（2009）通过建立联立方程模型以及脉冲响应函数，分析消费、投资、净出口与经济增长之间的关系[7]。投资与消费的结构性矛盾与国民收入分配结构的失衡有密切的关系，刘伟、蔡志洲（2010）通过国民资金流量表核算资料，分析近年来中国国民收入分配格局的变化趋势及其对国内总需求结构的影响程度，并研究国民收入分配结构失衡的制度性背景[8]。
与上述研究的角度不一致，本文拟从货币供应视角分析政府、企业、居民的投资与消费意愿。一般对货币供应量的研究着重于货币供应、物价水平与经济增长的关系，以探讨货币供应量作为货币政策中介目标的合理性。货币供应量增长率变化对通胀变化有着明显影响，刘明志（2006）指出，在货币流通速度不稳定的情况下，继续使用货币供应量作为货币政策中介目标，可将中介目标动态化[9]。闰力、刘克宫、张次兰（2009）采用HP滤波法分离M1、GDP、CPI增长率序列的趋势成分和波动成分，运用VAR模型及其脉冲响应函数检验货币政策的有效性，货币供应量M1的波动对物价水平的影响十分明显，对经济增长有一定的影响[10]。在比率分析方面，蔡晓春、邹克（2012）通过确定性时间序列模型分析了1995年 12月至 2010年 12月的Mi/M0比率趋势，求出其季节波动、长期趋势与周期波动[11]。其它的研究还包括王丙参（2013）等[12]。
本文深入分析货币供应量各个层次的含义，发现广义货币供应量与狭义货币供应量之比与储蓄投资、消费存在十分密切的关系，拟从货币供应量比率这个角度探讨储蓄投资与消费之间的关系，构建了储蓄投资意愿指数，从序列蕴含的信息中深入挖掘影响储蓄投资、消费的因素。 三、储蓄投资意愿指数
（一）储蓄投资意愿指数定义
在定义储蓄投资意愿指数之前，有必要对货币供应量等几个概念进行阐述。货币供应量是指某个时点上全社会承担流通和支付手段的货币存量。现阶段，我国将货币供应量划分为三个层次[13]：
第一层次，流通中现金M0，即在银行体系外流通的现金。
第二层次，狭义货币供应量M1，M1=M0+活期存款。其中，活期存款包括：企业活期存款+机关团体部队存款+农村存款+个人持有的信用卡类存款。
第三层次，广义货币供应量M2，M2=M1+准货币。其中，准货币包括：城乡居民储蓄存款+企业存款中具有定期性质的存款+信托类存款+其他存款。
M1反映经济中的现实购买力，流动性较强，是国家中央银行重点调控对象。M2不仅反映现实的购买力，还反映潜在的购买力，M2与M1的差额是准货币，可以看出，准货币基本上表示定期存款，流动性较弱。若M1增速较慢，则消费和终端市场活跃，出现通货膨胀；若增速较快，则投资和中间市场活跃，出现资产泡沫。
M1的结构中，M0是我国居民消费品购买力实现的主要媒介手段，对全国零售商品物价指数产生重要影响；其余的活期存款部分是生产资料市场购买力的主要媒介，与生产资料价格水平和工业生产情况都有密切关系。
根据M1和M2的含义，本文构建的储蓄投资意愿指数如下：
DIt=（1）
将M2分解，公式（1）可变换为：
DIt==1+
（2）
继续将M1分解，公式（2）可变换为：
DIt=1+？艿1+ （3）
显而易见，储蓄投资意愿指数表示居民是倾向于现在消费，还是倾向于现在进行储蓄投资未来消费的一种意愿程度。准货币越高，DIt指数越高；现金与活期存款越低，指数越高。储蓄投资意愿指数指数越高，表明居民更加倾向于储蓄投资；储蓄投资意愿指数指数越低，表明居民更加倾向于持有现金现在消费，储蓄投资意愿指数某种程度上可以看作是消费意愿的逆指标，但同时，命名为储蓄投资意愿指数比消费意愿指数更为合理，这是因为居民持有现金与活期存款并不一定消费，由于应急需要等原因而持有较高的现金与活期存款，随着互联网金融货币基金具有随时可赎回的特点，这种持有比例在下降，储蓄投资水平上升，但消费水平并没有下降。
储蓄投资意愿指数以月为频率，与CPI、PPI等指标一样，具有较强的时效性，可以快速反映居民的储蓄投资与消费意愿；储蓄投资意愿指数是对消费率、投资率的一个补充，在经济结构转型、扩大消费对经济发展促进作用的一段时期内，可作为判断政策是否有效、转型是否朝预期发展的指标之一。
（二）指数的时间序列分析
通过中国人民银行网站收集了1992—2015年货币供应量的相关数据，其中，1995年以前只公布年底的数据，从1996年1月开始公布每月数据。根据货币供应量计算出储蓄投资意愿指数，图1为1995m12-2015m04储蓄投资意愿指数时间序列。中国的储蓄投资意愿指数变化大概经历了三个阶段：第一阶段为1992—1996年1季度，储蓄投资意愿指数较低，1992—1995年储蓄投资意愿指数分别为2.165、2.142、2.284、2.533，均未超过2.6。第二阶段为1996年2季度至2011年，储蓄投资意愿指数较为稳定，变化幅度不大，在2.6-3.0之间波动，其中又可以分为两个小阶段，第一个小阶段为1996-2004年，期间储蓄投资意愿指数基本上在2.6-2.8之间波动；第二个小阶段为2005—2011年，期间储蓄投资意愿指数基本在2.9左右，2011年12月储蓄投资意愿指数为2.938。第三个阶段为2012年至目前，从2012年开始，储蓄投资意愿指数开始快速上升，由3.170上升至2015年4月的3.807。
本文通过模型精确地计量2012年储蓄投资意愿指数序列的变化。当序列具有明显的确定性趋势，常常使用到残差自回归模型（auto-regressive）。对1995年12月—2015年4月的数据进行建模，根据序列的特点，本文考虑在残差自回归模型中引入虚拟变量考察2012年序列的突变。
模型的结构如下：
xt=？琢0+？琢1Tt+？琢2T2012t*（Tt-193）+？着t ？着t=？覫t？着t-1+…+？覫p？着t-p+at E（at）=0，Var（at）=？滓2，Cov（at，at-i）=0，？坌i≥1 （4）
其中，Tt表示确定性时间趋势，1995年12月为1，T2012t为虚拟变量，用以反映2012年开始DIt序列的突变，193表示2012年1月为193期，在乘法模型中应减掉。
通过EVIEWS8软件计算，模型的拟合结果如下：
xt=2.619+0.0015Tt+0.0215T2012t*（Tt-193）+？着t ？着t=0.807t？着t-1+at （5）
拟合系数均在1%的显著性水平下显著，调整的R2为0.8778，at的DW统计量为1.89，拒绝残差自相关的存在，模型效果较好。
可以看出，从2012年开始，储蓄投资意愿指数的趋势明显变化，2012年以前，储蓄投资意愿指数仅以每个月0.0015的速度增加，2012年开始，储蓄投资意愿指数以每个月0.0215的速度增加，平均增加速度为2012年以前的10倍。那么导致这种变化的原因是什么？接下来将对M1、M2的变化进行分解，然后，进一步分析储蓄投资意愿指数的影响因素。
由于M1、M2为绝对数且数据大，难以直接分析M1、M2的变化，相对而言，相对数更容易判断。根据储蓄投资意愿指数的定义，储蓄投资意愿指数可分解为两部分：
分析的时间序列趋势，见图2。受美国次贷危机影响，以出口为导向的外向型经济受到严重冲击，2009年开始，中国政府出台大规模的经济刺激计划，货币供应量快速上升，表现出跳跃上升的趋势，2009—2014年，的线性趋势不变。再看，其在2009—2011年处于较高水平，但从2011年开始已经表现出下降或者平稳的趋势。可以得出，主要是因为的变化导致了储蓄投资意愿指数在2012年快速上升。 进一步分析M0、M1的变化情况。2010年以前，基本上是M1同比增速高于M0同比增速，2010年年末，M1同比增长21.2%，M0同比增长16.7%，狭义货币乘数处于稳定的增长趋势。2011年开始，M1同比增速下降，M0同比增速上升，2011年年末，M1同比增长8.7%，M0同比增长13.7%，M1同比增速低于M0同比增速，储蓄投资意愿指数开始上升，从2012年开始，M1同比增速快速下降，2012年1月份下降至3.1%，2月份为4.3%，此时M0同比增速为8.8%，其余10个月均存在M1同比增速远低于M0同比增速的现象，此后从2013年开始，M1同比增速基本与M0同比增速相当，保持在一个稳定的水平，这导致了2012年以后储蓄投资意愿指数的快速上升，而在2012年以前，一旦出现背离，M1同比增速与M0同比增速将会向反方向调整。纵观1996—2015年，2012年以来M1同比增速的平均水平是最低的，而从2013年开始M0同比增速也处于较低水平且快速下降，可以判断，2012年以来，中央银行实行的是适度从紧的货币政策，货币供应量增速处于历年来的较低水平。
是什么导致了M1同比增速在2012年异常低于M0同比增速，且接下来没有回调，使得储蓄投资意愿指数快速上升？主要可能存在以下几方面原因：
实际存款利率上升。存款利率保持在较高水平，但CPI快速下降，2012年7月CPI同比增长下降至1.8%，使得实际存款利率上升到近年来少见的连续正利率，居民增加定期存款，用于消费的支出会减少，从而降低了居民的现金与活期存款意愿，导致M1同比增速下降。
理财产品收益率保持在高位。理财产品市场收益率高与实体经济债务水平上升、商业银行的存贷期限错配程度高有关，由于处于金融危机后商业银行贷款的偿还期，企业实体资金需求十分旺盛，一旦偿还困难很可能出现违约，商业银行有为其提供后续贷款的压力，但因存贷比限制，只有通过中间业务给企业实体提供资金，商业银行大量从银行间市场、理财产品市场拆借资金，在货币供应量适度从紧的政策下，资金供应紧张，理财产品收益率快速上升，人们大量买入理财产品与货币基金，降低了活期存款。
理财投资门槛降低。以余额宝为代表的互联网货币基金，拥有庞大的用户基础，理财投资门槛大大降低，以前不具备商业银行理财条件的年轻储户纷纷将活期存款搬离商业银行，互联网金融规模迅速扩张，至2015年一季度，余额宝规模超过7000亿元，用户规模超过1.5亿。面对来自移动互联网金融的压力，商业银行为了防止存款流失，纷纷绑定货币基金，推高收益理财产品，2014年初更有银行将传统理财产品的起始投资门槛从5万元降低为1万元。理财投资门槛降低也使得之前年份的同比增速回调没有实现。
四、储蓄投资意愿指数影响因素实证
根据式（3）可知，储蓄投资意愿指数DIt受定期存款、活期存款以及流通中的现金的共同影响。定期存款与存款利率水平有关，实际存款利率越高，居民的储蓄意愿越强，很显然，DIt也与消费者价格指数CPI相关，CPI越高，意味着通货膨胀相对较高，居民的储蓄意愿相对较低。活期存款以及流通中的现金则受短期理财产品利率、社会零售总额增速、投资门槛影响，另外信贷余额、盈利水平也会间接影响到储蓄投资意愿指数。
综合以上分析，本文初步纳入的影响变量包括：银行间同业拆借利率（BR）、CPI、社会零售总额增速（SR）、信贷余额/GDP（LOGDP）、工业部门利润率（LR）。
受数据质量、频率与公布的限制，本文使用2000—2014年的年度数据，其中，银行间同业拆借利率来源于上海同业拆借利率中心网站以及中经网，社会零售总额增速、工业部门利润率来源于国家统计局，信贷余额/GDP来源于中国人民银行与国家统计局，工业部门利润率用工业部门利润总额除以资产总额计算得到。
最终的回归结果如表1所示，模型拟合优度良好，残差不存在自相关。可以看出，储蓄投资意愿指数DI受信贷余额/GDP、CPI、银行间同业拆借利率与工业部门利润率的影响。LOGDP系数为正，在5%的显著性水平显著，表明信贷余额/GDP越高，企业实体部门偿债压力越大，资金需求增加，短期理财产品收益率会上升，居民的储蓄投资意愿增加；工业部门利润率越高，企业实体部门盈利能力越强，投资更多，会增加储蓄水平，进而提高储蓄投资意愿指数；滞后一期的BR对DI的影响为正且显著，表明同业拆借利率越高，会吸引人们将投入更多的活期存款与现金购买理财产品；CPI与DI正相关，在10%的显著性水平下显著，在2000—2006年左右表现为CPI较低，DI也较低，2007年以后CPI相对较高，DI相对也较高，如果单从2007年以后看，CPI与DI的相关系数为-0.409。
五、储蓄投资意愿指数预测
在对储蓄投资意愿指数进行预测之前，需要建立预测模型。根据序列本身的特点，本文考虑建立SARIMA模型，为了对预测结果进行检验，使用1996年1月-2014年12月的数据进行建模，2015年1-4月的数据用于预测精确度检验。
（一）模型建立
通过ARIMA模型对DIt序列建模，并不能消除高阶自相关性。可以确定，DIt序列具有高阶自相关，本身具有季节效应，但季节效应还具有相关性，比较适合用SARIMA模型进行拟合，一个完整的SARIMA模型可简记为ARIMA（p，d，s）×（P，D，Q）s [14-16]。
首先，对模型进行识别。对DIt序列做1阶12步差分，得到平稳序列。通过SAS软件中ARIMA程序identify对模型的自相关系数与偏自相关系数的特征进行识别，确定短期相关模型。偏自相关图显示，短期内存在1、3、4阶相关；自相关图显示，短期内存在1阶相关，尝试使用ARMA（1，3，4），1）提取模型的短期自相关信息。
进一步分析DIt序列的季节自相关特征，同样观察自相关图与偏自相关图中延迟12阶、24阶等以周期长度为单位的系数特征。从自相关图可以发现，延迟12阶与24阶的自相关系数与偏自相关系数均显著非零，但自相关系数24阶衰减得更快。可以尝试拟合以12步为周期的ARMA（1，1）模型或者ARMA（0，1）模型提取差分序列的季节自相关信息，经检验发现拟合ARMA（1，1）模型的AR（1）12在5%的显著性水平下不显著，但在10%的显著性水平显著，而ARIMA（（1，3，4），1，1）×（0，1，1）12所有的参数均在5%的显著性水平下显著，综合AIC与SBC统计量，发现ARIMA（（1，3，4），1，1）×（1，1，1）12比ARIMA（（1，3，4），1，1）×（0，1，1）12要小，所以，本文实际上拟合的乘积模型为ARIMA（（1，3，4），1，1）×（1，1，1）12。 其次，拟合模型结果。选用精确度比较高的非线性最小二乘法来估计参数，在SAS的ARIMA程序下输入estimate p=（1 3 4） （1） q=（1） （12）noint； run；，得到模型的拟合结果如下：
12DIt=？着t
模型的AIC与SBC统计量分别为-729.315与-709.091。
对拟合模型的残差进行白噪声与参数检验（见表2），结果显示，在10%的显著性水平下，该模型顺利通过残差白噪声和参数显著性检验。
（二）模型预测
通过SAS的FORECAST命令对DIt序列进行预测，预测结果见表3。模型预测能力可用MAPE（平均绝对百分比误差）度量。对模型预测能力的检验可分为对样本期内与对样本期外的模型预测能力检验两部分，对样本期内的预测能力检验通过观察所建模型的拟合值与实际值对比的拟合图，从总体上定性判断模型预测能力大小；对样本期内的预测能力检验通过将预测区间外推至建模所用样本之外几期进行预测，并将预测值与实际值进行比较，以定量评价模型预测能力。
样本期内，DIt序列预测的MAPE值为0.96%，表明模型的预测能力较高。样本期外，6期DIt序列预测的MAPE值为1.2%，表明模型的预测结果合理，预测精度较高；12期的DIt序列预测的MAPE值为2.6%，整体也处于较为合理的范围内。从2015年12期的预测误差看，由于季节效应的存在，1月份预测误差往往较大；2-7月份的预测误差均很小，但是从8月份开始，预测误差逐渐加大，到2015年12月底，预测误差加大到7.1%。预测误差的加大一方面与预测期数的增加有关，另一方面与中国人民银行大幅度降低了存款准备金率以及存贷款利率有关，因为随着货币政策的宽松，相关理财产品利率会下降，人们倾向于持有现金，所以2015年下半年储蓄投资意愿指数较预测值要低。
随着数据的更新，本文较为关心2016年的储蓄投资意愿指数，在更新2015年数据的基础上，进行第二阶段建模预测，得到的预测结果见表3（右侧）。由于2015年下半年开始，货币政策进行了较大调整，2016年的预测误差增大，总体走势则是储蓄投资意愿指数会逐渐下降至3.4-3.5。从1-4月的预测误差方向看，误差为负，显然，2015年可能存在过度调整的问题，因此，2016年储蓄投资意愿指数平均值应该在3.5左右。
六、结语
本文深入分析货币供应量各个层次的含义后构建了储蓄投资意愿指数，通过分析储蓄投资意愿指数时间序列挖掘信息，分析了储蓄投资意愿指数在2012年突变的原因，进一步实证分析了储蓄投资意愿指数的影响因素，并运用SARIMA模型对指数进行预测。主要的研究发现如下：
2012年以前，储蓄投资意愿指数基本在2.6-2.9之间，2012年以后，储蓄投资意愿指数快速上升至2015年4月的3.807，本文认为，主要与实际存款利率上升、理财产品收益率保持在高位以及互联网金融快速发展导致的理财投资门槛大大降低有关，而短期收益率上升与2009年经济刺激计划后存贷款期限错配导致的大量贷款到期、实体经济杠杆率过高有关。
进一步通过回归方程分析影响储蓄投资意愿指数的因素包括信贷余额/GDP、工业部门利润率、同业拆借利率与CPI等，信贷余额/GDP与工业部门利润率都对储蓄投资意愿指数有显著影响，与前面的分析相互呼应。
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