居民受教育水平與家庭金融脆弱性實(shí)證研究

陶祥興,何嘉禾

(浙江科技學(xué)院 理學(xué)院,杭州 310023)

中國(guó)共產(chǎn)黨第十九次全國(guó)代表大會(huì)報(bào)告提出,要堅(jiān)決打好防范化解重大金融風(fēng)險(xiǎn)、精準(zhǔn)脫貧、污染防治的攻堅(jiān)戰(zhàn)。其中,打好防范化解重大風(fēng)險(xiǎn)攻堅(jiān)戰(zhàn),重點(diǎn)是防控金融風(fēng)險(xiǎn)。要深化金融體制改革,增強(qiáng)金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)能力,守住不發(fā)生系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的底線。家庭金融風(fēng)險(xiǎn)也是國(guó)家金融風(fēng)險(xiǎn)的重要組成部分。雖然與發(fā)達(dá)國(guó)家相比,中國(guó)居民一直是低債務(wù)率和高儲(chǔ)蓄率,但近年這一現(xiàn)象有所改變,居民加杠桿節(jié)奏明顯提升,導(dǎo)致家庭金融脆弱性這一議題引起廣泛關(guān)注。

家庭金融脆弱性指居民家庭經(jīng)歷財(cái)務(wù)困難的可能性或陷入財(cái)務(wù)困境的風(fēng)險(xiǎn),包括但并不限于貧困家庭[1]。一些研究將家庭金融脆弱性的研究視角限定在負(fù)債家庭,概念近似于債務(wù)負(fù)擔(dān)[2]、債務(wù)積壓[3]和過度負(fù)債等。家庭金融脆弱性一般采用負(fù)債相關(guān)指標(biāo)來度量,如家庭資產(chǎn)負(fù)債率、償債收入比等,超過這些指標(biāo)閾值的家庭為金融脆弱家庭。謝綿陛[4]認(rèn)為人力資本越高的家庭具有更高的債務(wù)收入比和負(fù)債概率,住房狀況是對(duì)家庭債務(wù)收入比影響效應(yīng)最大的因素,同時(shí)戶主受教育程度的增加會(huì)提高家庭負(fù)債的概率。何麗芬等[5]分析了居民家庭負(fù)債的狀況和結(jié)構(gòu),采用Probit模型和Tobit模型對(duì)影響家庭負(fù)債的因素進(jìn)行了實(shí)證分析,得出家庭的人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征對(duì)家庭是否持有負(fù)債及持有負(fù)債的程度存在一定的影響,而房產(chǎn)的持有狀況則有著非常顯著的影響。在居民受教育水平的研究方面,Anderloni等[6]的研究表明受教育水平高的人在收入和就業(yè)保障方面有更好的前景;Daud等[7]的研究表明馬來西亞的家庭債務(wù)水平持續(xù)較高,并且在亞洲保持最高。而高受教育水平有助于減輕家庭金融脆弱性,受教育水平低的人更易陷入經(jīng)濟(jì)上的困境,這是由于財(cái)務(wù)緩沖水平較低的家庭更易受到失業(yè)等負(fù)面沖擊,潛在的金融脆弱性可能更大;孟德鋒等[8]的研究采用有序Probit模型對(duì)2010年和2011年清華大學(xué)中國(guó)金融研究中心(China Center for Financial Research,CCFR)進(jìn)行的中國(guó)消費(fèi)金融現(xiàn)狀及投資者教育調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,結(jié)果表明提高金融素養(yǎng)能減輕家庭金融脆弱性,這在低收入家庭中最為明顯;李波等[9]使用Probit模型對(duì)2014年中國(guó)家庭追蹤調(diào)查(China Family Panel Studies,CFPS)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,結(jié)果表明金融素養(yǎng)對(duì)正規(guī)債務(wù)杠桿率和家庭金融脆弱性的緩釋效應(yīng)更大,在數(shù)字金融業(yè)態(tài)較為發(fā)達(dá)的地區(qū),金融素養(yǎng)發(fā)揮這種緩釋器效應(yīng)的效果更為明顯;張自然等[10]使用固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型對(duì)2010年、2012年和2014年CFPS數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,結(jié)果表明家庭負(fù)債對(duì)生存型消費(fèi)影響不顯著,對(duì)發(fā)展型與享樂型消費(fèi)有顯著的抑制作用;祝偉等[11]使用面板Probit/Tobit模型對(duì)2010年、2012年和2014年CFPS數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,結(jié)果表明醫(yī)療消費(fèi)和教育支出較高的家庭有較低的家庭負(fù)債;潘敏等[12]使用最小二乘法對(duì)2010年和2012年中國(guó)家庭金融調(diào)查(China Household Finance Survey,CHFS)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,結(jié)果表明家庭杠桿會(huì)促進(jìn)生存型消費(fèi)的增加,強(qiáng)化生存型消費(fèi)的財(cái)富消費(fèi)效應(yīng),但會(huì)抑制發(fā)展型與享受型消費(fèi);李濤等[13]采用固定效應(yīng)模型對(duì)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局2009年進(jìn)行的中國(guó)城鎮(zhèn)家庭調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行了研究,結(jié)果表明家庭住房資產(chǎn)主要呈現(xiàn)出消費(fèi)品屬性,只存在微弱的資產(chǎn)效應(yīng),不存在財(cái)富效應(yīng);張冀等[14]也采用有序Probit模型進(jìn)行研究,結(jié)果表明金融知識(shí)水平對(duì)降低受教育水平低的家庭金融脆弱性的作用最顯著。鑒于國(guó)內(nèi)較少有從居民受教育水平這一視角來對(duì)家庭金融脆弱性進(jìn)行研究,筆者采用經(jīng)典的有序Probit模型來對(duì)2018年CFPS數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析,探討家庭金融脆弱性的影響因素,尤其是居民受教育水平在其中的作用。通過建立計(jì)量模型并進(jìn)行經(jīng)濟(jì)含義分析,提出相應(yīng)的對(duì)策建議,以期為防范、化解重大金融風(fēng)險(xiǎn)及控制宏觀杠桿率提供一定的參考。

1 數(shù)據(jù)、變量與模型

1.1 數(shù)據(jù)來源

目前中國(guó)大多數(shù)關(guān)于家庭金融方向的研究采用中國(guó)家庭金融調(diào)查CHFS和CFPS的歷年數(shù)據(jù)。本研究采用北京大學(xué)社會(huì)科學(xué)調(diào)查中心收集的2018年CFPS數(shù)據(jù),包括25個(gè)省(自治區(qū)、直轄市),具有較高的可信度。該數(shù)據(jù)包括家庭人口數(shù)量、年齡、健康程度、受教育程度等人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征,也包括收入、消費(fèi)、儲(chǔ)蓄等經(jīng)濟(jì)類行為特征,在剔除異常值后,剩余36 395個(gè)有效樣本數(shù)據(jù)。

1.2 主要變量說明

失業(yè)勞動(dòng)力一般需要3～6個(gè)月的時(shí)間來實(shí)現(xiàn)再就業(yè)[15],所以家庭儲(chǔ)蓄水平不足以支撐3個(gè)月的生活支出表示較低的應(yīng)急儲(chǔ)蓄水平。參考Loke[16]的做法,將債務(wù)收入比超過30%的定義為有過度負(fù)債,具體采用指標(biāo)為家庭待償貸款額與年收入之比,比值大于30%賦值為1,反之為0;參考孟德鋒等[8]的做法,家庭總儲(chǔ)蓄額低于3個(gè)月家庭支出時(shí)定義為無應(yīng)急儲(chǔ)蓄,賦值為1,反之為0。具體變量說明見表1,描述性統(tǒng)計(jì)見表2。

表1 變量說明Table 1 Variable description

表2 描述性統(tǒng)計(jì)Table 2 Descriptive statistics

1.3 模型設(shè)定

有序Probit模型適用于具有天然排序性質(zhì)的離散數(shù)據(jù),如公司債券的評(píng)級(jí)、顧客滿意度等。本研究中被解釋變量“家庭金融脆弱性”的樣本數(shù)據(jù)為具有排序性質(zhì)的離散數(shù)據(jù),因此使用有序Probit模型來進(jìn)行估計(jì),構(gòu)建模型如下:

(1)

2 實(shí)證分析

考慮到居民受教育水平、家庭人口規(guī)模、城鎮(zhèn)化程度、家庭老齡化程度等各方面因素對(duì)家庭金融脆弱性可能存在的影響,本研究運(yùn)用有序Probit模型和最小二乘法分別對(duì)樣本進(jìn)行基準(zhǔn)回歸。

2.1 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

基準(zhǔn)回歸結(jié)果見表3。由表3可知,有序Probit模型回歸和最小二乘法回歸結(jié)果的估計(jì)系數(shù)符號(hào)基本上一致,這表明基準(zhǔn)回歸結(jié)果穩(wěn)健。表3中變量e的回歸數(shù)據(jù)表明家庭成員最高學(xué)歷在1%水平上顯著影響家庭金融脆弱性、過度負(fù)債與應(yīng)急儲(chǔ)蓄,且系數(shù)符號(hào)為負(fù)。這說明家庭成員最高學(xué)歷越高,家庭金融脆弱性越低,具有應(yīng)急儲(chǔ)蓄的可能性越大,具有過度負(fù)債的可能性越小。從系數(shù)層面看,家庭成員最高學(xué)歷對(duì)應(yīng)急儲(chǔ)蓄的影響較大,對(duì)過度負(fù)債的影響較小。家庭人口規(guī)模在1%的水平上顯著,且系數(shù)為正,這說明家庭人口越多,家庭金融脆弱性越高,存在過度負(fù)債和缺乏應(yīng)急儲(chǔ)蓄的可能性也越大。城鎮(zhèn)化程度在1%的水平上顯著,且系數(shù)為負(fù),說明農(nóng)村戶口的家庭金融脆弱性更高,這與大部分的研究結(jié)論相符。住房貸款金額在1%的水平上顯著,且系數(shù)為正,表明住房貸款金額越大,過度負(fù)債的可能性則越大,這符合事實(shí)邏輯。

表3 基準(zhǔn)回歸結(jié)果Table 3 Basic regression

2.2 邊際效應(yīng)分析

對(duì)于線性模型,邊際影響就是其估計(jì)系數(shù)值,但對(duì)于Logit、Probit等非線性模型,邊際影響與系數(shù)值不相等,因此對(duì)模型進(jìn)行邊際效應(yīng)分析,結(jié)果見表4。表4中變量e的回歸數(shù)據(jù)表明當(dāng)其他變量都處于均值時(shí),家庭內(nèi)成員最高學(xué)歷每提升1個(gè)單位,則家庭金融脆弱性為輕度脆弱的概率增加1.8%,而中度脆弱的概率減小0.5%,高度脆弱的概率減小1.2%,這與孟德鋒等[8]的研究結(jié)果一致。表4中變量x1的回歸數(shù)據(jù)表明家庭人口規(guī)模每增加1個(gè)單位,則家庭金融脆弱性為輕度脆弱的概率減小1.3%,而中度脆弱的概率增加0.4%,高度脆弱的概率增加0.8%。表4中變量x4的回歸數(shù)據(jù)表明戶主年齡每增加1個(gè)單位,則家庭金融脆弱性為輕度脆弱的概率增加0.2%,中度脆弱的概率增加0.1%,高度脆弱的概率也增加0.1%。

表4 邊際效應(yīng)分析

2.3 異質(zhì)性分析

居民消費(fèi)支出中房貸支出是較大的債務(wù)杠桿來源,同時(shí)由表2可知房貸支出對(duì)過度負(fù)債情況有較大的影響,因此對(duì)其進(jìn)行分組回歸。本研究按房貸支出是否大于其均值,將整體樣本分為高額房貸支出、低額房貸支出2組,使用有序Probit模型對(duì)家庭金融脆弱性進(jìn)行回歸分析,房貸支出分組回歸結(jié)果見表5。表5中變量e的回歸數(shù)據(jù)表明高額房貸支出組中的受教育水平對(duì)家庭金融脆弱性沒有顯著影響,而低額房貸支出組中的受教育水平對(duì)家庭金融脆弱性在1%的顯著性水平上具有負(fù)向影響。這意味著當(dāng)房貸支出較低時(shí),家庭總體消費(fèi)結(jié)構(gòu)傾向于其他方面,綜合其他研究結(jié)果[13-17],較大的可能是生存性消費(fèi)支出,此時(shí)居民受教育水平對(duì)家庭金融脆弱性有著顯著的影響。

表5 房貸支出分組回歸結(jié)果

2.4 內(nèi)生性檢驗(yàn)

為解決可能存在的內(nèi)生性問題,采用“家庭藏書量”作為本研究的工具變量進(jìn)行內(nèi)生性檢驗(yàn)。一個(gè)有效的工具變量應(yīng)滿足以下兩個(gè)條件,一是工具變量應(yīng)與內(nèi)生解釋變量相關(guān);二是工具變量與擾動(dòng)項(xiàng)不相關(guān)。由于本研究已將“家庭成員最高學(xué)歷”作為解釋變量,因此可以采用與受教育水平相關(guān)的變量作為解釋變量。根據(jù)常理推斷“家庭藏書量”這一變量應(yīng)與假設(shè)的內(nèi)生解釋變量“家庭成員最高學(xué)歷”具有正向相關(guān)性,但仍需進(jìn)行檢驗(yàn)。為了考察工具變量與假設(shè)的內(nèi)生解釋變量“家庭成員最高學(xué)歷”的相關(guān)性,需要進(jìn)行弱工具變量檢驗(yàn)。原假設(shè)為:工具變量“家庭藏書量”在第一階段回歸中的系數(shù)為0。弱工具變量檢驗(yàn)結(jié)果顯示F值為332.9,遠(yuǎn)大于臨界值10,所以強(qiáng)烈拒絕原假設(shè),不存在弱工具變量問題,因此可以使用“家庭藏書量”作為工具變量。

驗(yàn)證工具變量的合理性后,可以進(jìn)行內(nèi)生性檢驗(yàn)。傳統(tǒng)的豪斯曼(Hausman)檢驗(yàn)不適用于異方差的情形,因此采用改進(jìn)的杜賓-吳-豪斯曼(Durbin-Wu-Hausman,DWH)檢驗(yàn),該檢驗(yàn)在異方差的條件下適用且更穩(wěn)健。檢驗(yàn)結(jié)果顯示DWH檢驗(yàn)的p值為0.128,故接受原假設(shè),可知“家庭成員最高學(xué)歷”不是內(nèi)生變量,不需要引入工具變量。

3 結(jié) 語

本研究以北京大學(xué)社會(huì)科學(xué)調(diào)查中心收集的2018年CFPS數(shù)據(jù)為樣本,實(shí)證分析居民受教育水平對(duì)中國(guó)家庭金融脆弱性的影響。不同受教育水平的家庭,其金融脆弱性存在較大的差異,家庭成員受教育水平越低的群體,家庭金融脆弱性越高。對(duì)于房貸支出低的家庭,家庭金融脆弱性更顯著受到受教育水平的影響?？赡艿脑蚴窃撊巳旱南M(fèi)結(jié)構(gòu)更傾向于生存性消費(fèi),此時(shí)受教育水平的影響作用被明顯放大;而房貸支出較高的家庭,更傾向于發(fā)展型和享樂型消費(fèi),此類家庭群體的金融脆弱性不再主要被受教育水平所影響。家庭老齡化程度及家庭人口規(guī)模對(duì)家庭金融脆弱性有著正向影響,城鎮(zhèn)化水平對(duì)其有著負(fù)向影響。受教育水平低下是造成家庭金融脆弱性的重要原因之一,特別是對(duì)債務(wù)杠桿較高的家庭影響更為明顯。政府應(yīng)當(dāng)在一定程度上鼓勵(lì)并督促金融機(jī)構(gòu)設(shè)立并發(fā)展普惠金融事業(yè)部,增加普通居民家庭接觸、了解并利用消費(fèi)信貸的機(jī)會(huì),緩解流動(dòng)性約束,以滿足人民群眾多樣化、個(gè)性化的金融服務(wù)需求。另外,繼續(xù)深化房地產(chǎn)市場(chǎng)改革,堅(jiān)持“房住不炒”的基本理念,促進(jìn)房地產(chǎn)市場(chǎng)健康有序發(fā)展。將房?jī)r(jià)穩(wěn)定在合理區(qū)間內(nèi),從而優(yōu)化居民家庭債務(wù)結(jié)構(gòu),引導(dǎo)居民家庭合理使用債務(wù)杠桿,降低家庭金融脆弱性。需說明的是,本研究使用的數(shù)據(jù)為橫截面數(shù)據(jù),使用面板數(shù)據(jù)可能會(huì)得出不同的結(jié)果;北京大學(xué)社會(huì)科學(xué)調(diào)查中心的CFPS數(shù)據(jù)一般2年更新一次,與往年數(shù)據(jù)相比每次都有一定維度上的變化,因此在未來的研究中數(shù)據(jù)會(huì)更豐富,結(jié)論也更有參考價(jià)值。