“以債生財”還是“因債致貧”？
——家庭住房債務對貧困脆弱性的影響

姚玲珍，張雅淋

(上海財經大學 公共經濟與管理學院，上海 200433)

一、 引 言

消除貧困是中華民族的千年夙愿，也是黨對全國人民的莊嚴承諾。脫貧攻堅，事關全面建成小康社會大局，事關民族團結、社會穩(wěn)定，同時也能夠反映國家治理水平[1]。改革開放以來，我國實施大規(guī)模扶貧開發(fā)工作，憑借國家制度體系的政治和行政優(yōu)勢，運用中央和地方政府財政儲備，形成“精準行政扶貧模式”[2]，貧困發(fā)生率大幅下降。然而，值得警惕的一個問題是，已脫貧人口是否會在面臨巨大負向沖擊或較大消費波動時再度陷入貧困，導致返貧現象的發(fā)生？從脫貧的長效機制來看，也應考慮到這種未來風險問題的存在。貧困脆弱性概念由此產生。所謂的貧困脆弱性，是指一個家庭未來陷入貧困的概率，是一種事前測度，在某種程度上體現出前瞻性。黨的十九大報告中強調，“增進民生福祉是發(fā)展的根本目的”，需要“不斷滿足人民日益增長的美好生活需要，使人民獲得感、幸福感、安全感更加充實、更有保障、更可持續(xù)”。2020年是國家脫貧攻堅的決勝之年，全國人民要脫貧摘帽奔小康。而在脫貧摘帽之后，也要避免返貧現象的發(fā)生。盡管當前我國脫貧攻堅的對象多限于農村家庭，但城市家庭也存在未來陷入貧困的風險。因此，關注貧困脆弱性，既有助于增進民生福祉，又充分彰顯了我國新時代發(fā)展新理念。

住房是最基本的生活必需品，獲得適足的住房水平是個人生存和發(fā)展的前提條件。自1998年我國住房市場化改革以來，商品住房銷售價格呈現出快速上漲的趨勢，房價收入比持續(xù)攀升，城市家庭購房壓力不斷加大。于是，貸款成為一種常規(guī)性的購房方式，且住房貸款在家庭消費貸款中的主體地位日益顯現。根據2019年11月中國人民銀行發(fā)布的《中國金融穩(wěn)定報告》，2018年末，我國個人住房貸款余額為25.8萬億元，2008年末該數值僅約3.0萬億元。其間，個人住房貸款余額在家庭部門消費貸款余額中所占的比例始終保持在53%—87%的較高區(qū)間。與其他普通商品不同的是，住房商品兼具消費品與投資品的雙重屬性。在房價不斷上漲的情況下，其投資屬性催生出投機“炒房”行為，而中低收入群體因購房負擔過重導致家庭杠桿率攀升。由住房引發(fā)的社會財富再分配加劇了社會不平等和“馬太效應”，已經影響到居民福祉。借債可作為經濟個體平滑消費路徑的重要方式[3]，而住房債務作為家庭獲取住房這一消費品的不得已選擇，能夠在一定程度上緩解短期流動性約束。但一旦有過度累積，也將強化“房奴效應”，刺激“因債致貧”現象的發(fā)生。因此，住房債務與貧困脆弱性之間或許存在某種關聯。本文將以此為核心，在梳理國內外相關文獻的基礎上，嘗試利用2016年中國家庭追蹤調查(CFPS)數據進行分析，以期為相關研究補充經驗證據。

本文研究具有重要的理論價值和現實意義。理論價值在于，關注點不僅契合新發(fā)展理念下增進民生福祉的發(fā)展目標，也有助于進一步深化對于貧困脆弱性的理解。現實意義在于，在當前房貸壓力普遍較大的背景下，關注住房債務的影響效應，能夠為進一步提高住房貸款效率，防范化解系統(tǒng)性金融風險提供有效依據。

二、 文獻回顧、理論分析與研究假設

作為發(fā)展經濟學中的一個熱點話題，關于貧困脆弱性的研究首先集中于對其所做的測度問題。綜合而言，期望效用的脆弱性(Vulnerability as Low Expected Utility，VEU)、期望貧困的脆弱性(Vulnerability as Expected Poverty，VEP)、風險暴露的脆弱性(Vulnerability as Uninsured Exposure to Risk，VER)是三種常用方式。其中，期望效用的脆弱性(VEU)是引入反映個人偏好的效用函數，將消費水平的期望效用低于確定性等值效用的程度作為貧困脆弱性[4]。期望貧困的脆弱性(VEP)將脆弱性解讀為一種事前風險，包含兩種情況：一種是目前非貧困但將跌落到貧困線以下；另一種是目前貧困并將繼續(xù)處于貧困狀態(tài)[5]。風險暴露的脆弱性(VER)是家庭在面對風險沖擊時尋求效用最大化所做的消費選擇[6]，一般以敏感程度系數反映。影響以上三種測度方式優(yōu)劣勢的主要是樣本質量，特別是樣本選擇偏誤[7]。

貧困脆弱性的形成機制也是近年來學術界廣泛探討的問題，目前已基本形成一套較為完整的理論體系。除了社會經濟制度、公共轉移支付、社會資本等[8-9]宏觀層面的諸多因素之外，健康風險[10]、收入波動[11]等微觀因素也可能導致一夜致貧或一夜返貧現象的發(fā)生。在相同的收入約束前提下，貧困人口更意愿用未來消費替換當期消費。電商平臺制度創(chuàng)新有助于改善貧困人口消費意愿[12]。生命周期理論也認為，理性消費者會以一生作為時間跨度來尋求效用最大化，而儲蓄或借債是平滑消費路徑的有效方式[11]。在此過程中，一旦消費者對信貸的依賴程度上升，便容易將其視為一種生活方式或生存手段，在面臨多種選擇時，處于貧困線邊緣的人口或將做出更多的錯誤選擇[12]。例如，Ziliak(2015)[13]的研究顯示，貧困人口產生不良偏好和行為習慣的概率比非貧困人口更高。事實上，貧困的內涵具有多維性，并非僅指收入貧困，消費、資產、教育、健康、信息、生活狀況、基本生活設施條件等也涵蓋其中[16-19]。融資約束對緩解多維貧困起到抑制作用[15]，而外部的信貸支持可視為緩解多維貧困的重要方式[20]。盡管信貸配給水平與收入和資產水平息息相關，但居民認知能力的提升可以通過增加信貸可得性進而實現脫貧[21]。

家庭負債最初是源自于平滑跨期消費的需要[22]。在我國房價不斷上漲的情況下，越來越多的人成為“房奴”。住房首付款的支付，將消耗家庭較多的財富積累，但與此同時，在短期內，他們通常不會再有特定的大額消費計劃，加上按揭的方式也將平滑一定的還貸壓力。因此，有房債家庭的預防性儲蓄動機相對較小，其消費傾向或將高于無房債家庭[23]。在此值得關注的一個問題是，住房債務的背后對應的是住房資產，可通過住房商品的“財富效應”或“資產效應”[24]，降低有房債家庭未來陷入貧困的概率。盡管基于地區(qū)經濟不平衡和居民收入差異，住房的財富效應會存有差異[25]，但綜合而言，適度的住房債務或因住房“財富效應”或“資產效應”的存在而產生“以債生財”的可能，有利于緩解家庭貧困脆弱性。據此，本文提出如下研究假設：

假設H1：適度的住房債務存在“以債生財”的可能，有利于緩解家庭貧困脆弱性。

與此同時，住房需求的釋放促使房價飆升，不斷上漲的房價使得我國住房的投資屬性凸顯。而投資需求又進一步推升房價，使得普通居民的購房能力急劇下降。在主觀可支付能力不足與客觀良好的信貸政策環(huán)境雙重因素刺激下，家庭借貸意愿被進一步激發(fā)，風險偏好也有所提高[22]。但不可否認的一種現實情況是，住房債務是把雙刃劍，在緩解短期流動性約束的同時，如果有過度累積，便可能對消費產生一定的“擠出”或抑制影響[27]，即在此過程中發(fā)揮作用的主要是因按揭貸款而進行預防性儲蓄所產生的“房奴效應”[28-29]。而住房負債率越高，消費增長速度越緩慢，且這種“擠出”或抑制影響在房價更高的地區(qū)體現得更為明顯[26]。從這個角度來看，過度的住房債務累積或將加劇“房奴效應”，從而遮掩甚至吞噬“財富效應”或“資產效應”，增加家庭未來陷入貧困的概率或可能性，刺激“因債致貧”現象的發(fā)生。基于上述分析，本文提出如下研究假設：

假設H2：相對過多的住房債務會提高家庭未來陷入貧困的可能性，刺激“因債致貧”現象的發(fā)生。

三、 模型與變量

(一) 模型設定

首先，為考察家庭住房債務與貧困脆弱性兩者之間的線性相關關系，本文構建如下回歸模型：

Povertyij=α+βhouselevij+γXij+θj+εij

(1)

其中，被解釋變量Poverty表示家庭i的貧困脆弱性；解釋變量houselev作為家庭住房債務的度量，是本文的核心關注點；X代表控制變量的集合；θ作為地區(qū)固定效應，用以緩解自然災害等不隨時間而變的區(qū)位特征可能對貧困脆弱性產生的影響；ε為誤差項，服從標準正態(tài)分布；下標i和j分別代表家庭個體及其所在地區(qū)。此外，在后續(xù)實證過程中，本文將對穩(wěn)健標準誤在區(qū)縣層面進行聚類。

其次，考慮到在住房首付款支付后，按揭還款壓力也會相應地平滑到后面一段時期內，可能不會較大程度地改變消費狀況。但如若房貸壓力過大，也可能弱化對未來收入的預期，對消費、居民身心健康等都帶來負面影響。因而，家庭住房債務與貧困脆弱性兩者之間的非線性相關關系也是本文研究的重點。為此，本文構建回歸模型如下：

(2)

如若家庭住房債務與貧困脆弱性兩者之間存在非線性相關關系，那么根據二次函數圖像的特征，便可求得其頂點的橫坐標的取值(應為-β1/2β2)。

(二)數據來源

本文選用數據來源于2016年的中國家庭追蹤調查數據(China Family Panel Studies，CFPS)。該項目的調查內容覆蓋社區(qū)、家庭、個人等多個層面，能夠有效支撐微觀領域的多項實證研究。為使研究結論更為可靠，本文對原始數據樣本做了如下幾方面的預處理：第一，鑒于家庭戶主年齡可能會造成借債或消費等行為方式的不同，本文限定戶主年齡為21歲至65歲；第二，樣本中存在一些缺失或無效值，本文將其予以剔除；第三，異常值的存在可能會帶來研究結論的有偏估計，因此，本文將家庭收入、家庭資產以及有債家庭住房債務總量等各項指標進行縮尾處理。最終得到9056個樣本觀測值。

(三) 變量設定

1. 被解釋變量。家庭貧困脆弱性是本文的被解釋變量。本文采用期望貧困的脆弱性(VEP)方法進行測度。其基本方程為：

VEPit=Pr(Ci,t+1≤poor)

(3)

其中，VEPit表示家庭i在t時期的貧困脆弱性，表征家庭未來消費支出超過某個設定的門檻值(即貧困線poor)的概率。Ci,t+1為家庭i在t+1時期的消費水平(1)本文采用消費標準而非收入標準來定義貧困脆弱性，主要是考慮到，如果不將收入變量進行控制，將導致較為嚴重的內生性問題。而如若采用收入標準進行定義，則無法將收入作為控制變量引入回歸模型。。具體估計過程如下：

首先，采用三階段廣義最小二乘法(FGLS)估計消費方程：

lnCi=Xiβ+ei

(4)

此處的Xi表示個體特征(2)以戶主為決策代理人。(性別、年齡、年齡平方項/100、受教育年限、戶口、婚姻、健康以及是否享有醫(yī)療保險)、家庭特征(家庭規(guī)模、少兒撫養(yǎng)比、老年撫養(yǎng)比、非住房債務資產比、家庭總資產、家庭總收入)以及所處東中西部地區(qū)的虛擬變量。由此可以看出各類因素對于家庭暫時性消費和未來消費都會有不同程度的影響，即：

(5)

其次，在此基礎上，估計消費對數的期望值和方差：

(6)

(7)

最后，假設消費對數值服從標準正態(tài)分布，則貧困脆弱性計算公式為：

(8)

需要說明的是，借鑒已有文獻[13]，本文也采用2015年世界銀行所提出的貧困線標準(每人每日生活支出1.9美元)對貧困脆弱性進行估計。(3)貧困線，是在一定的時間、空間和社會發(fā)展階段的條件下，維持人們的基本生存所必需消費的物品和服務的最低費用，貧困線又叫貧困標準。世界銀行2015年10月初宣布，按照購買力平價計算，將國際貧困線標準從此前的每人每天生活支出1.25美元上調至1.9美元。

2. 核心解釋變量。家庭住房債務是本文研究所關注的核心解釋變量。本文將采用家庭是否負有住房債務這一虛擬變量以及家庭住房債務資產比(即住房債務規(guī)模占家庭總資產的比重)這一相對量指標進行度量。由于虛擬變量的平方項不具有現實意義，故本文在分析家庭住房債務資產比對貧困脆弱性的非線性影響時，僅采用家庭住房債務資產比這一相對量指標進行測度。

3. 控制變量。本文的控制變量主要包含個體和家庭兩個層面。前者以戶主作為決策行為人，包含性別、年齡、年齡平方項/100、受教育年限、戶口、婚姻、健康以及是否享有醫(yī)療保險等變量；后者則包含家庭規(guī)模、少兒撫養(yǎng)比、老年撫養(yǎng)比、非住房債務資產比、家庭總資產、家庭總收入等變量。

(四) 變量統(tǒng)計描述

表1列示了變量定義與描述性統(tǒng)計。從貧困脆弱性這一指標來看，其最小值與最大值差距懸殊，標準差約為0.224，表明不同家庭貧困脆弱性程度有著較大區(qū)別。負有住房債務和住房債務資產比這兩個指標的標準差分別為0.395和0.308，在一定程度上表明我國家庭住房負債情況存在較大差異。此外，為了更好地展示本文所選用樣本的貧困脆弱性與住房債務資產比的分布狀況，本文繪制了圖1和圖2所示的密度圖。從圖1可以看出，家庭貧困脆弱性取值在0～1區(qū)間內，且絕大多數都低于0.6，即絕大多數家庭未來陷入貧困的概率低于0.6。表明總體而言，家庭未來陷入貧困的風險較低，但也有一部分群體在未來陷入貧困的可能性較大。從圖2可以看出，負債家庭的住房債務資產比多在0.5以下。

表1 變量定義與描述性統(tǒng)計

圖1 貧困脆弱性的分布狀況

圖2 住房債務資產比的分布狀況(4) 僅包含有住房債務的家庭。

四、 實證結果及分析

(一) 家庭住房債務對貧困脆弱性的線性影響

表2是基于全樣本所得的家庭住房債務對貧困脆弱性的線性影響結果。其中，前兩列是以家庭是否負有住房債務這一虛擬變量作為核心解釋變量所得；后兩列是以家庭住房債務資產比作為核心解釋變量所得。為確?；貧w結果具有可信度，奇數列僅控制了個體特征和家庭特征，偶數列則同時將地區(qū)固定效應引入回歸模型。第(2)列的回歸結果顯示，對于負有住房債務的家庭而言，其平均貧困脆弱性程度低于無住房債務的家庭，所得回歸系數為-0.012，且在1%的顯著性水平下顯著。從第(4)列的回歸結果來看，住房債務資產比對于貧困脆弱性存在顯著的負向影響，所得回歸系數為-0.016，也具有1%的顯著性水平。從某種意義上來說，“財富效應”也存在于家庭債務市場[27]。住房債務水平的高低在一定程度上也意味著住房資產水平的高低，房價上漲的趨勢將直接帶來“財富效應”。盡管住房債務尚未結清，但按揭的方式也將緩解一定的償債壓力，從而降低未來陷入貧困的概率。從這一角度來看，適度的住房債務將體現出“財富效應”，產生“以債生財”的可能。由此，較好地支持了本文的假設H1。

表2 家庭住房債務對貧困脆弱性的線性影響

(續(xù)表)

個體特征和家庭特征也會影響家庭貧困脆弱性。首先，從個體特征來看，相對于戶主為女性的家庭，戶主為男性的家庭未來陷入貧困的概率或可能性更大；而年齡與貧困脆弱性之間存在著顯著的U型非線性關系；戶主受教育年限這一指標所得系數顯著為負，這是由于文化程度越高，越有可能具備人力資本優(yōu)勢，通過人力資本優(yōu)勢的有效發(fā)揮而獲取更高收入，從而降低未來陷入貧困的概率；戶主的婚姻狀態(tài)也對于貧困脆弱性有顯著影響。其次，從家庭特征來看，家庭規(guī)模對貧困脆弱性的影響顯著為正，這是由于家庭規(guī)模越大，消費水平越高；老年人口撫養(yǎng)比和少兒人口撫養(yǎng)比這兩個變量所得系數均顯著為正，從側面表明人口老齡化和少兒教育已經對家庭總的消費支出帶來一定沖擊；家庭總收入和家庭總資產的系數均顯著為負，前者可通過“收入效應”來解釋，而后者則可以通過“資產效應”或“財富效應”來理解。

為確保研究結論具有可信度，本文采用兩種策略進行穩(wěn)健性檢驗。第一，已有研究通常也將貧困脆弱性的閾值作為是否脆弱的評判標準，來確定家庭貧困脆弱的程度。參考斯麗娟(2019)[28]的方法，本文也選取29%、49%和79%三個閾值標準，定義未來貧困發(fā)生的概率低于29%為不脆弱、29%～49%為低度脆弱、49%～79%為中度脆弱、79%以上為高度脆弱，采用Ordered Probit模型進行穩(wěn)健性檢驗。第二，為緩解樣本選擇偏誤可能帶來的內生性問題，本文擬使用傾向得分匹配(PSM)中的核匹配方式進行檢驗。將是否負有住房債務作為一個準自然實驗，負有住房債務記為treated=1(處理組)，否則記為treated=0(控制組)。穩(wěn)健性檢驗結果如表3所示。其中，前兩列是以貧困脆弱程度作為被解釋變量，采用有序邏輯回歸Ordered Probit模型所得回歸結果；后兩列是采用傾向得分匹配(PSM)后的樣本進行回歸所得結果。所得住房債務這一核心解釋變量的回歸系數均為負且具有統(tǒng)計意義上的顯著性。因而，可以認為，表2中所得的基準回歸結果具有可靠性。

表3 穩(wěn)健性檢驗

(二) 家庭住房債務對貧困脆弱性的非線性影響

以上分析表明，家庭住房債務可在一定程度上降低貧困脆弱性。但客觀而言，過度的住房負債無疑會給居民帶來較重的償債壓力，擠占其維持正常生活水準的現金流。那么，家庭住房債務對貧困脆弱性的降低效應是否存在一個最優(yōu)點，即兩者之間是否存在非線性相關關系？本部分將基于模型(2)展開探討，所得回歸結果如表4所示。為使研究結論具有穩(wěn)健性，本文采用逐步回歸法進行分析，并分別將引入地區(qū)固定效應之前的回歸結果一并列示。

表4的回歸結果表明，家庭住房債務規(guī)模與貧困脆弱性之間呈現出“U型”關系，即住房債務規(guī)模先是降低貧困脆弱性，而在達到一定規(guī)模后，會起到加劇作用。根據回歸系數，得到降低效應與加劇作用轉變的點約為137.5%。(5)根據表4第(6)列所得回歸結果，該點=-(-0.044)/2* 0.016=1.375，即為137.5%。換言之，當家庭住房債務資產比達到137.5%之前，住房債務主要表現出凈“財富效應”，有利于緩解家庭貧困脆弱性；而在住房債務資產比達到這一峰值之后，“房奴效應”將占主導地位，加大家庭未來陷入貧困的可能性。借貸市場中存在的抵押機制，使得家庭債務與流動性約束存在正向關系，當住房債務資產比過高時，資產價格波動對消費的沖擊也更為明顯[29]。于是，家庭所獲得的收入將更多地用來償還債款，而不得已降低消費水平。在此，驗證了本文的假設H2。在本文所選用樣本中，超過137.5%這一閾值的樣本在負有住房債務樣本中約占6.06%。

表4 家庭住房債務對貧困脆弱性的非線性影響：基于OLS回歸

對于住房債務與貧困脆弱性兩者之間因樣本選擇性偏誤所產生的內生性問題，與前文一致，本文仍然使用PSM中的核匹配方法來處理。所得回歸結果(表5)顯示，家庭住房債務規(guī)模與貧困脆弱性之間同樣呈現出“U型”關系，即住房債務規(guī)模先是降低貧困脆弱性，而在達到一定規(guī)模后，會起到加劇作用。由此可以認為，表4中所得回歸結果具有可靠性。

表5 家庭住房債務對貧困脆弱性的非線性影響：基于PSM樣本

(三) 家庭住房債務對貧困脆弱性的影響：基于分位數回歸

對于被解釋變量條件分布的描述，分位數回歸是一種有效方式。為探討不同貧困脆弱性程度的家庭對于住房債務的依賴性，本文擬采用0.25、0.5和0.75三個分位數展開分析。所得回歸結果如表6所示。其中，前3列列示了不同分位數水平下家庭住房債務與貧困脆弱性之間的線性相關關系；后3列則列示了不同分位數水平下兩者之間的非線性相關關系。

表6前3列的回歸結果顯示，在不同分位數水平上，家庭住房債務對貧困脆弱性均具有統(tǒng)計意義上的顯著降低效應。從系數大小來看，在0.5的分位數水平上，這種降低效應體現得最為明顯。后3列的回歸結果顯示，在0.25和0.5這兩個分位數水平上，家庭住房債務對貧困脆弱性的影響呈現“U型”，且拐點分別存在于127.8%和138.2%；而在0.75的分位數水平上，這種“U型”特征已不再具備?？赡艿慕忉屧谟冢瑢τ谖磥碡毨Т嗳跣猿潭容^高的群體而言，其當前也可能面臨一定程度的貧困，而在獲取住房貸款購買住房之后，房價的上漲將通過“財富效應”或抵押擔保渠道來緩解融資約束。同時，該類家庭未來進行消費、投資或借債決策也將更加趨于理性。因而，住房債務對該類家庭的貧困脆弱性僅可能存在線性影響。而伴隨著我國住房價格的上漲，更多的住房投資需求被進一步激發(fā)出來，尤其是對于那些有房無債且貧困脆弱性程度處于中低層次的家庭，他們或許會在這個過程中受益并實現財富快速增長，財富差距將進一步拉大[30]。而一旦為購房過度借貸，便可能加大未來陷入貧困的概率。

表6 家庭住房債務對貧困脆弱性的影響：基于分位數回歸

(四) 家庭住房債務對貧困脆弱性影響的異質性分析

家庭收入和資產水平是影響消費、投資、借貸決策和借貸規(guī)模等的重要因素。為考察不同收入和不同資產水平家庭的住房債務對貧困脆弱性影響的差異，本文分別按照家庭總收入和家庭總資產的1/3和2/3分位點，將樣本劃分為三組展開實證探討。所得回歸結果分別如表7和表8所示。其中，奇數列列示了住房債務與貧困脆弱性兩者之間的線性相關關系；偶數列列示了兩者之間的非線性相關關系。

表7中奇數列的回歸結果顯示，無論對于處于何種收入水平的家庭而言，住房債務都會降低貧困脆弱性。但對比各組樣本所得回歸系數大小發(fā)現，隨著收入的增加，住房債務對貧困脆弱性的降低程度將會變小。表明收入水平越高的群體，貧困脆弱性對于住房債務的依賴程度越低?？赡艿脑蛟谟?，對于收入水平較低的群體，其面臨信貸約束或流動性約束的可能性越大，住房債務可以通過財富效應或資產抵押效應對此有所緩解；而收入水平較高的群體通常受到的信貸約束或流動性約束相對較小，無需或鮮少需要通過債務形式來緩解。表7中偶數列的回歸結果顯示，對于中低收入家庭而言，住房債務與貧困脆弱性之間存在顯著的“U型”非線性相關關系；而對于高收入家庭，這種“U型”關系并不存在統(tǒng)計意義上的顯著性。表明中低收入家庭如若有過高的住房債務，“房奴效應”將會逐漸顯現，進而加劇貧困脆弱性程度。

表8中奇數列的回歸結果顯示，無論對于處于何種資產水平的家庭，住房債務都會顯著降低貧困脆弱性。但對比各組樣本所得回歸系數大小，發(fā)現住房債務對貧困脆弱性的降低程度在中等資產水平的家庭中更為明顯，暗示了中等資產水平的家庭更需要通過住房債務來緩解流動性約束。表8中偶數列的回歸結果顯示，對于中低資產水平的家庭而言，住房債務與貧困脆弱性之間存在顯著的“U型”非線性相關關系；而對于高資產水平家庭，這種“U型”關系并不存在統(tǒng)計意義上的顯著性，這是由于通常情況下，具有高資產水平的家庭債務償付能力也相對較高。

表8 家庭住房債務對貧困脆弱性影響的異質性分析：按資產分組

五、 研究結論與政策啟示

房價的持續(xù)上漲一度讓很多家庭成為“房奴”。住房債務能夠在一定程度上緩解短期流動性約束，但過度的住房債務，也會弱化收入預期，增大未來致貧的可能。本文基于2016年中國家庭追蹤調查(CFPS)數據，使用期望貧困的脆弱性(VEP)方法測度家庭的貧困脆弱性，實證檢驗了家庭住房債務對貧困脆弱性的影響。實證研究結果表明，平均而言，負有住房債務的家庭平均貧困脆弱性程度顯著低于無住房債務的家庭。進一步研究發(fā)現，以住房債務資產比度量的住房債務壓力與貧困脆弱性之間呈現出“U型”的非線性關系，且非線性拐點為137.5%。即當住房債務資產比達到這一拐點之前，住房債務主要表現出凈“財富效應”，存在“以債生財”的可能，有利于緩解家庭貧困脆弱性；在此之后，“房奴效應”將會占主導地位，刺激“因債致貧”現象的發(fā)生。而對于貧困脆弱性處在0.75分位數水平上的家庭而言，這種“U型”特征并不適用。此外，住房債務與貧困脆弱性之間的關系也會因家庭特征的不同而有所差異。一方面，按照家庭收入區(qū)分樣本之后發(fā)現，收入水平越低的群體，貧困脆弱性對于住房債務的敏感度越高，兩者之間的“U型”關系也僅適用于中低收入階層。另一方面，按照家庭資產水平區(qū)分樣本之后發(fā)現，住房債務對貧困脆弱性的降低效應在中等資產水平的家庭中體現得更為明顯，且也存在一個非線性拐點。

基于研究發(fā)現，本文認為，為進一步減緩相對貧困，避免“因債致貧”，增進民生福祉，可從提高住房信貸效率、發(fā)揮住房信貸效能的角度加以考量。第一，研究證實住房債務資產比對貧困脆弱性存在先緩解后加劇的影響。因此，建議授信部門設置一個住房債務資產比的警戒線，運用互聯網技術和大數據思維，動態(tài)監(jiān)測負有住房債務家庭的還貸情況，掌握其還貸能力，對家庭住房債務資產比達到或超過這一警戒線的群體給予債務警示。同時，重點關注即將達到這一警戒線的群體，避免其進一步提高住房債務負擔。第二，研究表明，收入水平越低的群體，貧困脆弱性對于住房債務的敏感度越高。但考慮到該類群體面臨信貸約束或流動性約束的可能性較大，從政策上對脫貧戶“扶上馬送一程”、防止脫貧戶返貧的角度來看，建議相關部門在確保市場穩(wěn)定、金融體系運行健康以及總體風險可控的前提下，建立分級標準，實行精準調控，適度放寬針對該類家庭的信貸約束。必要時可通過貼息減稅類的相關政策，提高其住房金融可得性。第三，房價快速上漲顯著削弱了居民家庭的住房可支付能力，增大了其負債購房的可能，加大了他們的購房成本和負債壓力。同時，過度的住房債務累積產生的負面危害不僅存在于家庭部門內部，還會傳導到企業(yè)部門或金融系統(tǒng)，誘發(fā)連鎖反應。因此，建議居民家庭在進行資產和負債的配置時，一要系統(tǒng)權衡資產的流動性與收益性，優(yōu)化家庭資產結構，提高家庭資產的創(chuàng)收能力，進而增強微觀個體的收入水平和韌性；二要根據預期資產收益和工作收入等，準確評判自身償債能力，將住房債務規(guī)模限定在合理的可控區(qū)間，保持償債壓力的適度性。政府部門和授信機構則可以通過構建科學合理的指標，對家庭部門的住房債務實行風險管理與成本控制，保障金融供給與消費需求兩端的合理配置，防范住房債務危機及其可能引發(fā)的系統(tǒng)性金融風險。