經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量增長(zhǎng)背景下城鎮(zhèn)居民家庭負(fù)債行為的影響因素分析

何翠平

近年來，我國(guó)居民杠桿率快速攀升，截至2019年年末，我國(guó)居民杠桿率超過50%，而受到新冠疫情的影響，居民部門負(fù)債規(guī)模還將進(jìn)一步推高。2018年4月，中央財(cái)經(jīng)委員會(huì)首次提出“結(jié)構(gòu)性去杠桿”，為打好“防范化解金融風(fēng)險(xiǎn)攻堅(jiān)戰(zhàn)”劃定基本思路，要求分部門、分債務(wù)類型實(shí)現(xiàn)宏觀杠桿率穩(wěn)定和逐步下降。深入摸清我國(guó)居民負(fù)債行為以及掌握其微觀影響因素，有針對(duì)性地合理引導(dǎo)家庭部門理性負(fù)債、拉動(dòng)消費(fèi)、優(yōu)化整個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)杠桿以及經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有重大意義。

一、文獻(xiàn)綜述

一是居民家庭負(fù)債方面。國(guó)內(nèi)學(xué)者的研究表明，我國(guó)家庭債務(wù)不斷上升，風(fēng)險(xiǎn)有所積聚。二是居民負(fù)債水平的影響因素方面。國(guó)內(nèi)外大多數(shù)的研究主要從家庭債務(wù)端來剖析居民家庭債務(wù)水平，而從家庭資產(chǎn)狀況、居民收入、社會(huì)學(xué)特征等方面刻畫家庭負(fù)債的研究相對(duì)較少。因此，本文基于上述研究的基礎(chǔ)，運(yùn)用2019年2900戶的調(diào)查數(shù)據(jù)從微觀視角構(gòu)建模型，深入剖析居民家庭負(fù)債行為的微觀影響因素，增強(qiáng)量化分析的理論基礎(chǔ)。

二、城鎮(zhèn)居民家庭負(fù)債行為的微觀影響因素

居民是否負(fù)債以及負(fù)債多少是需要關(guān)注的兩個(gè)主要微觀方面，本文采用廣東省2900戶城鎮(zhèn)居民的調(diào)查數(shù)據(jù)，采用Probit、Tobit模型分別對(duì)廣東居民負(fù)債行為的微觀影響因素進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。

（一）模型的構(gòu)建及變量選取

1、模型選取。在研究自變量對(duì)因變量影響的可能性方面，學(xué)術(shù)界普遍采用Biprobit模型，進(jìn)一步研究決定因素則用Tobit模型。本文考察自變量對(duì)居民家庭負(fù)債影響時(shí)，不同居民家庭的負(fù)債占家庭總資產(chǎn)的比重各異，有些居民家庭無負(fù)債，即數(shù)據(jù)中存在許多零值，普通模型不適用，Tobit模型是處理此類問題的較為適合非線性的計(jì)量模型。

2、變量選取與描述性統(tǒng)計(jì)。選取居民家庭債務(wù)、資產(chǎn)負(fù)債率（家庭負(fù)債總額/總資產(chǎn)）作為因變量，自變量包含有家庭的人口社會(huì)學(xué)變量，如戶主年齡（age）、學(xué)歷（edu）、職業(yè)（job）、家庭數(shù)量（family_size），還有家庭的經(jīng)濟(jì)變量，如金融資產(chǎn)（finasset）、車產(chǎn)（carasset）、房產(chǎn)（houseasset）、其他資產(chǎn)（otherasset）、收入（income）、消費(fèi)（consump）。變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如下（見表1）。

（二）居民家庭負(fù)債選擇的影響因素分析

我們選擇對(duì)家庭是否負(fù)債進(jìn)行分析，分為有負(fù)債和無負(fù)債兩種情況，選擇家庭經(jīng)濟(jì)屬性和人口社會(huì)學(xué)特征兩大類作為影響因素，通過對(duì)這些影響因素的分析得出影響家庭負(fù)債的主要因素。其中，家庭經(jīng)濟(jì)屬性包括金融資產(chǎn)、房產(chǎn)、車和其他資產(chǎn)、收入、消費(fèi);家庭人口社會(huì)學(xué)特征包括年齡、教育、工作、家庭人口數(shù)。此外，考慮到地區(qū)差異，我們?cè)趯?duì)全樣本進(jìn)行分析的同時(shí)，分別對(duì)珠三角、粵東、粵西、粵北四個(gè)地區(qū)進(jìn)行了單獨(dú)分析。

1、家庭經(jīng)濟(jì)屬性影響因素當(dāng)中，金融資產(chǎn)、房產(chǎn)、車產(chǎn)、家庭收入對(duì)家庭負(fù)債選擇具有顯著的影響，且家庭收入對(duì)家庭負(fù)債選擇的影響程度更大。一是金融資產(chǎn)與家庭負(fù)債為負(fù)相關(guān)關(guān)系，表明金融資產(chǎn)的增加會(huì)降低家庭負(fù)債的可能性。二是車產(chǎn)、房產(chǎn)與家庭負(fù)債為正相關(guān)關(guān)系，這表明車房資產(chǎn)越多的家庭，選擇貸款的可能性更大。三是家庭收入對(duì)家庭負(fù)債選擇也具有顯著的影響，家庭收入越高，家庭負(fù)債可能性越低。相對(duì)于房產(chǎn)、車產(chǎn)，家庭收入對(duì)家庭負(fù)債選擇的影響程度是最高的。

2、家庭人口社會(huì)學(xué)影響因素當(dāng)中，年齡以及教育對(duì)家庭負(fù)債選擇具有顯著的影響，且教育程度對(duì)家庭負(fù)債影響程度較大。一是年齡越大，家里有一定的積蓄，家庭選擇負(fù)債的可能性越低，因此對(duì)家庭負(fù)債的影響程度較低。二是教育程度對(duì)家庭負(fù)債的影響程度較大。三是家庭人口數(shù)量對(duì)家庭負(fù)債也有著顯著的影響。除了粵西地區(qū)，全樣本和子樣本都呈現(xiàn)出一致的正向影響，即家庭成員越多的家庭更愿意去貸款。

（三）廣東居民家庭負(fù)債程度的微觀影響因素分析

為進(jìn)一步了解家庭負(fù)債程度的影響因素，我們建立了相關(guān)模型進(jìn)行計(jì)算分析?？紤]到地區(qū)差異，本文進(jìn)行全樣本分析的同時(shí)，分別對(duì)珠三角、粵東、粵西、粵北進(jìn)行了單獨(dú)分析。

1、家庭經(jīng)濟(jì)屬性影響當(dāng)中，金融資產(chǎn)、車產(chǎn)、家庭收入對(duì)家庭負(fù)債程度具有顯著的影響，且家庭收入對(duì)家庭負(fù)債程度的影響程度更大。一是金融資產(chǎn)對(duì)家庭負(fù)債程度的影響為負(fù)相關(guān)關(guān)系，也就是金融資產(chǎn)增加而家庭負(fù)債率會(huì)下降。二是在全樣本中，車產(chǎn)以及家庭收入對(duì)家庭負(fù)債程度影響程度較大，其中，家庭收入對(duì)家庭負(fù)債程度影響更大。相對(duì)于粵西北部地區(qū)，珠三角及粵東地區(qū)的家庭收入對(duì)家庭負(fù)債程度影響更顯著，表明珠三角地區(qū)及粵東地區(qū)居民隨著收入的提高，更愿意去提高家庭負(fù)債率，提高家庭杠桿率。這與珠三角及粵東地區(qū)繁華的經(jīng)濟(jì)環(huán)境有著密切關(guān)系。

2、家庭人口社會(huì)學(xué)影響因素當(dāng)中，年齡對(duì)家庭負(fù)債率有著負(fù)向相關(guān)關(guān)系的影響，教育程度對(duì)家庭負(fù)債率有著正相關(guān)關(guān)系的影響。一是除了粵西地區(qū)外，全樣本和子樣本年齡對(duì)家庭負(fù)債率有著顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，呈現(xiàn)出隨著年齡的增加，家庭資產(chǎn)負(fù)債率降低的趨勢(shì)。二是在全樣本和子樣本中，教育程度對(duì)家庭負(fù)債率有著顯著正相關(guān)的影響。值得關(guān)注的是，相對(duì)于其他影響因子，教育程度回歸系數(shù)的絕對(duì)值是最高的，這表明高學(xué)歷對(duì)家庭負(fù)債率的影響程度最高。

三、本文主要結(jié)論

第一，家庭收入是城鎮(zhèn)居民家庭負(fù)債意愿和負(fù)債程度最重要的影響因素。通過模型的計(jì)算檢驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，家庭金融資產(chǎn)對(duì)城鎮(zhèn)居民家庭負(fù)債選擇和負(fù)債程度的影響較大，且為負(fù)相關(guān)關(guān)系，金融資產(chǎn)的增加會(huì)降低家庭選擇負(fù)債的概率和負(fù)債程度。相對(duì)于金融資產(chǎn)、房產(chǎn)、車產(chǎn)、家庭收入這幾個(gè)因素而言，家庭收入對(duì)家庭負(fù)債選擇和負(fù)債程度的影響程度是最高的。

第二，家庭房產(chǎn)與城鎮(zhèn)居民家庭負(fù)債選擇的影響是正相關(guān)的，但對(duì)城鎮(zhèn)居民家庭負(fù)債程度的影響并不大。這主要是購(gòu)房屬于大額消費(fèi)居民一般選擇貸款消費(fèi)，但由于當(dāng)前限購(gòu)、限貸政策的實(shí)施，居民持有2套房或2套房以上在銀行貸款首期有所提高甚至全款，因此房產(chǎn)的增加與居民負(fù)債率提高的顯著關(guān)系會(huì)弱化，這與當(dāng)前的現(xiàn)實(shí)較為吻合。

第三，高學(xué)歷的人群更愿意去選擇負(fù)債且家庭負(fù)債率高。在模型的計(jì)算檢驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在人口社會(huì)學(xué)特征的變量當(dāng)中，職業(yè)對(duì)城鎮(zhèn)居民家庭的負(fù)債選擇和負(fù)債程度的影響均不顯著;年齡越大，家庭負(fù)債選擇概率越低，負(fù)債程度也會(huì)相應(yīng)降低。對(duì)城鎮(zhèn)居民家庭的負(fù)債選擇和負(fù)債程度的影響均是負(fù)向顯著的，但年齡因素對(duì)家庭負(fù)債選擇和負(fù)債程度影響有限;相對(duì)于其他影響因素，教育程度因素對(duì)家庭負(fù)債選擇和負(fù)債程度影響程度最大。

（作者單位：中國(guó)人民銀行陽江市中心支行）