法定存款準備金率是法律規定的商業銀行準備金與商業銀行吸收存款的比率。商業銀行吸收的存款不能全部放貸出去，必須按照法定比率留存一部分作爲隨時應付存款人提款的準備金。
打比方說，如果存款準備金率爲10%，就意味着金融機構每吸收1000萬元存款，要向央行繳存100萬元的存款準備金，用於發放貸款的資金爲900萬元。倘若將存款準備金率提高到20%，那麼金融機構的可貸資金將減少到800萬元。在存款準備金制度下，金融機構不能將其吸收的存款全部用於發放貸款，必須保留一定的資金即存款準備金，以備客戶提款的需要，因此存款準備金制度有利於保證金融機構對客戶的正常支付。
當代各國都由中央銀行頒佈法定準備率，其標準不一。有的國家只頒佈一個準備率，即所有金融機構無論其吸收存款數額大小，都按統一的標準繳納存款準備金；有的國家則對不同性質的金融機構實施不同的法定準備率，如商業銀行與信託投資公司、信用合作社等分別實行不同的法定準備率；也有的國家按存款規模的不同實施不同的法定準備率，存款規模越大，則法定準備率越高。
存款準備金作用：
在實行中央銀行制國家,法定準備率往往被視作中央銀行重要的貨幣政策手段之一。中央銀行調整法定準備率對金融機構以及社會信用總量的影響較大。從直觀上看，中央銀行規定的法定準備率越高，商業銀行等上繳的存款準備金就越多,其可運用的資金就越少,從而導致社會信貸總量減少；反之，如果中央銀行規定的法定準備率低，商業銀行等上繳的存款準備金就少，其可運用的資金來源就多，從而導致社會信貸量增大。進一步分析，法定準備率與派生存款的關係爲：
D=E\frac{1}{r}
式中D爲派生存款；E爲原始存款；r爲法定準備率；1/r爲存款貨幣的擴張乘數,它與法定準備率呈反比變化法定準備率越低，存款貨幣擴張乘數越大；反之，則越小。
可以通過Python進行程序化獲取數據，通過baostock接口即可輕鬆獲取，示例代碼如下：
import baostock as bs
import pandas as pd
# 登陸系統
lg = bs.login()
# 顯示登陸返回信息
print('login respond error_code:'+lg.error_code)
print('login respond error_msg:'+lg.error_msg)
# 獲取存款準備金率
rs = bs.query_required_reserve_ratio_data(start_date="2010-01-01", end_date="2018-12-31")
print('query_deposit_rate_data respond error_code:'+rs.error_code)
print('query_deposit_rate_data respond error_msg:'+rs.error_msg)
# 打印結果集
data_list = []
while (rs.error_code == '0') & rs.next():
# 獲取一條記錄，將記錄合併在一起
data_list.append(rs.get_row_data())
result = pd.DataFrame(data_list, columns=rs.fields)
# 結果集輸出到csv文件
result.to_csv("D:/required_reserve_ratio.csv", encoding="gbk", index=False)
print(result)
# 登出系統
bs.logout()
參數含義：
start_date：開始日期，格式XXXX-XX-XX，發佈日期在這個範圍內，可以爲空；
end_date：結束日期，格式XXXX-XX-XX，發佈日期在這個範圍內，可以爲空；
yearType:年份類別，默認爲0，查詢公告日期；1查詢生效日期。
示例數據：
