从宏观方面来讲，苏基溶，廖进中（2010）对于影响城镇居民的动机进行了研究，研究发现生命周期动机、遗赠动机和预防性动机都在影响中国城镇居民储蓄决策。从微观的影响因素来讲，国内外的许多学者引入过许多不同的因素进行过分析。景学成等（1999）对于经济增长率、居民抚养系数利率和通货膨胀率的研究成果显示了经济增长率对居民储蓄率的影响在统计意义上不显著，居民储蓄率主要受居民收入水平和居民抚养系数的影响，居民收入水平对居民储蓄率有显著的正影响，居民抚养系数对居民储蓄率有显著的负影响，利率和通货膨胀率作为居民储蓄的机会成本对居民储蓄有影响。杜宇玮,刘东皇（2011）则考虑了中国转型的大背景，先运用状态空间模型和卡尔曼滤波算法全面估测了1979-2009年间中国城乡居民预防性储蓄动机强度的时序变化，进而对转型背景下中国居民预防性储蓄动机的影响因素做了实证分析。结果发现收入不确定性是中国居民预防性储蓄动机的主要影响因素，转型背景下制度不确定性作为一种系统性风险，是中国居民预防性储蓄行为的重要影响因素。而王麒麟，赖小琼（2012）以1999-2009年的省际面板数据为样本，对人口年龄结构、财政影响与高储蓄率的关系进行了实证分析，结果也同样支持了杜宇玮,刘东皇（2011）的研究成果。研究发现：影响我国高储蓄率的主要因素不是人口年龄结构，而是经济体的转型特征；财政收支比重对城乡居民储蓄率的影响也存在着明显的差异，税收规模对城镇居民储蓄率的影响为正，而对农村居民储蓄率的影响为负，支出规模对城镇居民储蓄率的影响为负，而对农村居民储蓄率的影响为正。上述研究采用的是全国或者省际层面的宏观数据，而谢勇（2011）用2006 年中国综合社会调查（CGSS2006）的微观数据，对于持久收入、收入的不确定性、户主年龄、家庭人口年龄结构和财富水平等因素进行了研究，分析了各因素对储蓄率产生的影响。王耀青,刘维奇（2009）对数据建立了非线性回归模型——函数系数回归模型。函数系数回归模型是非线性时间序列中一类很典型的回归模型，它与一般线性回归模型的区别在于，它的回归系数是一个函数而不是常数。对2001年2 月至2008年2 月期间我国居民储蓄的变化及其影响因素进行了研究，分析了房地产、股票、外汇市场以及利率和收入对储蓄的影响。65868

汪浩瀚，唐绍祥（2010）结合改革开放30年的历史数据，基于状态空间模型和卡尔曼滤波算法对中国农村居民储蓄动机强度的动态变化特征进行了分析，结果表明中国农村居民存在较强的预防性储蓄动机，但不同时期的预防性储蓄动机强度却各不相同。

李宏（2010）则采用非限制性向量自回归模型，对1978-2008年数据进行了实证研究，结果显示了我国居民储蓄水平与社会保障支出和经济增长之间存在长期均衡关系，且居民储蓄与滞后的社会保障支出之间有着负相关关系。论文网

刘安（2011）运用“趋势百分比法”“环比法”“逐步回归法”，对甘肃省居民储蓄的影响因素作了定性分析，从居民储蓄周期性增长趋势与居民储蓄影响因素方面，对影响甘肃省居民储蓄因素进行了定性分析。

国外学者Nicholas Sarantis和Chris Stewart(2003)引入了流动性对储蓄进行了分析，用ＧＭＭ估计分析了流动性对预防性储蓄的影响。David Frame（2013）则引入了地理因素对城市居民的储蓄进行了研究，研究表明居民储蓄不仅取决于财富、收入、市场价格，而且也有城市的具体因素如人口，供应紧张，并有土地成本。