數(shù)字金融滲透與中國家庭債務(wù)擴張
——基于房貸和消費的傳導(dǎo)機制

王海軍 楊虎

歷次金融危機表明，信貸快速增長和杠桿率急劇上升加速了金融的系統(tǒng)性風(fēng)險，家庭債務(wù)（消費信貸和住房抵押貸款）的攀升往往是金融危機爆發(fā)的導(dǎo)火索［1］（P1755-1817）。在無政策干預(yù)情況下，家庭過度借貸將導(dǎo)致經(jīng)濟陷入借貸約束收緊、消費減少、資產(chǎn)價格下跌的“債務(wù)—通縮”惡性循環(huán)，最終導(dǎo)致金融危機發(fā)生并引發(fā)經(jīng)濟進入長期衰退通道［2］（P104994-104995）［3］（P1-22）。2020年以來，為應(yīng)對全球疫情大流行造成的嚴重沖擊，世界主要經(jīng)濟體的大規(guī)模寬松貨幣政策外溢導(dǎo)致了“高債務(wù)+高通脹”預(yù)期上升，因此，抑制家庭債務(wù)的過度擴張成為全球共識。隨著中國經(jīng)濟進入新發(fā)展階段，中國家庭杠桿率快速增長所積累的債務(wù)風(fēng)險受到廣泛關(guān)注，家庭負債率節(jié)節(jié)攀升成為經(jīng)濟運行和金融安全的潛在隱患。從衡量家庭債務(wù)風(fēng)險的主要指標(biāo)——杠桿率和債務(wù)收入比①根據(jù)國際清算銀行的定義，居民杠桿率指的是一國和地區(qū)居民部門的債務(wù)與GDP之比。根據(jù)中國人民銀行的定義，債務(wù)收入比是債務(wù)余額與家庭可支配收入之比，能直觀地反映居民家庭的債務(wù)規(guī)模。來看，中國家庭債務(wù)規(guī)模龐大且增長迅速。國際貨幣基金組織在2017年10月發(fā)布的《全球金融穩(wěn)定報告》中指出：當(dāng)住戶部門杠桿率低于10%時，該國的債務(wù)增加將有利于經(jīng)濟增長；當(dāng)住戶部門杠桿率高于30%時，該國的中期經(jīng)濟增長將會受到負面影響；而當(dāng)住戶部門杠桿率超過65%時，將會影響到該國的金融穩(wěn)定。筆者利用國家統(tǒng)計局和中國人民銀行相關(guān)數(shù)據(jù)計算了1994-2020年中國家庭杠桿率和債務(wù)收入比（見圖1）。

圖1 中國家庭負債水平測度

從杠桿率看，1994年至2008年的15年間，我國家庭杠桿率整體保持在20%以下的較低水平，2008年末為17.87%。2008年金融危機發(fā)生后，隨著“四萬億”刺激政策的推出，房地產(chǎn)市場快速回暖，家庭杠桿率快速上升，2013年首次突破30%，此后連續(xù)快速上升至今，2020年增長至62.2%。根據(jù)國際清算銀行的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，2020年末我國家庭杠桿率已超過60.3%的世界平均水平，比G20整體的59.8%高出2.4個百分點，并與日本和歐盟相當(dāng)，同時接近日本20世紀(jì)90年代經(jīng)濟泡沫破滅前60%的水平［4］。從增幅看，我國家庭杠桿率增幅處于較高區(qū)間，2020年上升6.4個百分點，高于美國、日本和歐盟的4.9%。從債務(wù)收入比來看，我國家庭債務(wù)收入比在1994年不足20%，金融危機后的2009年突破50%，2016年再次突破100%，之后急劇上升到2020年的139.06%，已超過2020年的美國的97.40%和日本的125.38%，同時也超過日本20世紀(jì)90年代經(jīng)濟泡沫破滅前該指標(biāo)的數(shù)值（120%）和2008年美國次貸危機爆發(fā)前該指標(biāo)的數(shù)值（134.62%）?？紤]到還存在隱藏的民間借貸等無法準(zhǔn)確統(tǒng)計，我國家庭負債狀況事實上比統(tǒng)計的可能還要嚴重。中國家庭債務(wù)規(guī)模和擴張速度已瀕臨危機邊緣，如不能及時進行有效遏制和強力干預(yù)，極有可能引發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險，嚴重威脅金融安全。

與此同時，近年來以大數(shù)據(jù)、人工智能、5G、物聯(lián)網(wǎng)等為代表的現(xiàn)代信息技術(shù)創(chuàng)新深刻改變了金融格局和金融供給模式，推動了金融數(shù)字化和互聯(lián)網(wǎng)化，促進金融服務(wù)可觸達、可體驗、可持續(xù)，效率和質(zhì)量明顯提升，數(shù)字金融已經(jīng)成為普惠金融的重要源動力和增長點。與傳統(tǒng)金融機構(gòu)的排他性對比，數(shù)字金融滿足了那些通常難以享受到金融服務(wù)的中小微企業(yè)和低收入家庭的需求，擴大了金融服務(wù)區(qū)域和用戶范圍，降低了金融服務(wù)門檻，使金融服務(wù)平民化趨勢更加顯現(xiàn)，體現(xiàn)了普惠金融的應(yīng)有之義［5］（P1401-1418）。在數(shù)字金融的推動下，以信用卡、消費貸、移動支付為主流產(chǎn)品的消費金融快速擴張。然而，數(shù)字金融在推動金融普惠和金融深化的同時，金融的過度自由化也帶來一系列不當(dāng)行為和侵害消費者權(quán)益的金融亂象。2015年以來，P2P行業(yè)暴雷、校園貸、電信詐騙和大型互聯(lián)網(wǎng)平臺壟斷定價及違規(guī)放貸等風(fēng)險事件層出不窮，其共同特征就是各類新興業(yè)態(tài)借助移動互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字工具從事非法或非正規(guī)借貸，透支家庭和個人消費能力，最終引發(fā)各類社會問題，嚴重威脅金融安全。其中幾類典型事實尤為值得關(guān)注：一是誘導(dǎo)借貸，大型互聯(lián)網(wǎng)平臺通過掌握的消費大數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)消費場景，進行過度營銷貸款或類信用卡透支，不當(dāng)宣揚借貸消費、超前享受觀念，誘導(dǎo)消費者無節(jié)制消費，對金融知識薄弱人群、沒有穩(wěn)定收入來源的青少年和低收入家庭存在嚴重誤導(dǎo)［6］；二是被動借貸，互聯(lián)網(wǎng)平臺利用平臺壟斷優(yōu)勢和信息不對稱，將借款設(shè)計為客戶的默認選項，導(dǎo)致客戶容易被剝奪其他付款選擇權(quán)并“被貸款”；三是變相放貸，部分助貸平臺聯(lián)合金融機構(gòu)采取降低借款門檻、編造借款用途甚至偽造相關(guān)資質(zhì)證明等方式變相放貸、倒貸①倒貸是借貸市場中同一借款人在前一筆借款即將到期時，通過臨時拆借資金，將抵押物從原貸款機構(gòu)解押后，立即再向第二家貸款機構(gòu)抵押并獲得貸款的行為。借款人對原貸款人的還款實則來自第二家貸款機構(gòu)的授信，借款人并沒有真正還款，貸款也沒有真正解除，而僅依賴抵押物的市場價格。理論上，只要抵押物的價格不斷上漲或至少保持平穩(wěn)，借款人只需定期支付利息就可以實現(xiàn)永續(xù)借款。、轉(zhuǎn)貸和續(xù)貸；四是高息放貸，互聯(lián)網(wǎng)平臺和金融機構(gòu)相互滲透，行業(yè)陷入惡性競爭，并對借款人進行掠奪性放貸，而獲客成本和融資成本不降反升，導(dǎo)致普惠變成“普貴”，支付寶旗下的“花唄”和“借唄”年化利率曾一度高達24%。近幾年發(fā)生的金融亂象不同程度地與管制放松條件下金融數(shù)字化和過度創(chuàng)新有關(guān)［7］（P3-9）。

以上現(xiàn)象引起筆者的思考：數(shù)字金融在踐行普惠金融理念和緩解金融抑制的同時，是否在一定程度和范圍內(nèi)助長了貸款機構(gòu)過度授信和家庭過度借貸，加劇了中國家庭債務(wù)風(fēng)險的脆弱性和不穩(wěn)定性；如果數(shù)字金融存在債務(wù)助推放大作用，具體的傳導(dǎo)機制和途徑又是什么。針對上述問題，筆者以北京大學(xué)中國家庭追蹤調(diào)查（CFPS）微觀數(shù)據(jù)為樣本，構(gòu)建數(shù)字金融與家庭債務(wù)風(fēng)險的理論與計量分析模型，探究二者的內(nèi)在聯(lián)系和作用機理。

一、文獻綜述

對家庭債務(wù)問題的研究可追溯至2008年全球性金融危機之后關(guān)于危機成因的大討論，主要研究成果集中在家庭負債動因、經(jīng)濟后果和風(fēng)險治理三個方面。

在家庭負債動因方面，已有研究從生命周期理論、消費理論和人力資本理論出發(fā)，探索了決定家庭負債的微觀因素［8］（P55-66），發(fā)現(xiàn)家庭負債隨著戶主年齡的增加而下降［9］（P467-505）［10］（P1449-1494）；而人力資本、受教育程度、金融素養(yǎng)對家庭負債也存在顯著影響，高學(xué)歷和較高金融素養(yǎng)的家庭更會規(guī)劃家庭財務(wù)，理性借貸［11］（P1553-1604）。家庭凈財富和家庭收入對負債的影響相對復(fù)雜，表現(xiàn)為相對于高收入群體，中低收入者的消費和儲蓄選擇更易受到資產(chǎn)價格尤其是房產(chǎn)價格上漲的影響，因此在資產(chǎn)價格暴漲中傾向于多負債；相對于租房家庭而言，有房家庭的住房財富效應(yīng)帶來的高收入預(yù)期會增強消費傾向，因而也有更強的借貸動機［12］（P30-45）。總的說來，不同家庭的統(tǒng)計學(xué)特征、財務(wù)狀況、健康狀態(tài)、職業(yè)、種族乃至原有的負債水平差異都會對家庭負債決策產(chǎn)生重要影響［13］（P19-29）［14］（P401-426）。除了家庭微觀特征外，GDP、利率、稅率和住房抵押政策對家庭債務(wù)也有直接影響，通常處在經(jīng)濟擴張期、長期的低利率和減稅政策會刺激家庭的債務(wù)擴張［15］（P27-30），而房地產(chǎn)價格上漲、銀行在自由化市場中尋求盈利回報以及人口老齡化也是家庭債務(wù)增長的重要原因［16］（P109-141）。

家庭債務(wù)風(fēng)險的經(jīng)濟后果主要表現(xiàn)在對資產(chǎn)價格和宏觀經(jīng)濟影響兩方面。從對資產(chǎn)價格影響方面看，由于家庭債務(wù)中有相當(dāng)大比例與住房貸款有關(guān)，而住宅又具有明顯的金融屬性，因此家庭債務(wù)對房地產(chǎn)市場周期和價格波動存在重要影響［17］（P50-66）。家庭房屋資產(chǎn)對家庭消費具有明顯的財富效應(yīng)，房屋按揭貸款為家庭購房帶來杠桿。當(dāng)房屋價值提高時會引起更大的財富效應(yīng)，相比單一住房家庭，多套房家庭的房屋資產(chǎn)具有更明顯的財富效應(yīng)；房產(chǎn)占家庭資產(chǎn)比重較低的家庭，房屋資產(chǎn)的財富效應(yīng)較大，隨著房屋投資屬性的降低、消費屬性的提高，房屋的財富效應(yīng)會下降［18］（P62-75）。從對宏觀經(jīng)濟影響看，大量研究認為家庭債務(wù)的擴張和杠桿率的持續(xù)上升對信貸市場會產(chǎn)生負向溢出效應(yīng)［19］（P2667-2702），并造成失業(yè)率上升［1］（P1755-1817）、居民消費擠出［20］（P42-60）、企業(yè)信貸供給減少［21］（P71-87），進而導(dǎo)致經(jīng)濟波動甚至陷入中長期衰退［22］（P66-77）。此外，家庭負債還抑制了創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)［23］（P121-134），加大了居民財富分配不平等［13］（P19-29），導(dǎo)致勞動力市場黏性增強［24］（P1771-1795）等問題。

在風(fēng)險治理上，鑒于家庭債務(wù)風(fēng)險對經(jīng)濟社會的危害已取得廣泛共識，因此政策的有效干預(yù)、合理控制家庭負債規(guī)模就有十分重要的意義［20］（P42-60）。一方面，要以宏觀審慎視角密切關(guān)注家庭的債務(wù)變化，尤其是考慮到貨幣政策影響宏觀經(jīng)濟的一個重要渠道是家庭資產(chǎn)負債表，緊縮性的貨幣政策將直接導(dǎo)致家庭資產(chǎn)負債表惡化［8］（P55-66）。對家庭在房地產(chǎn)領(lǐng)域不斷攀升的杠桿率，需要在執(zhí)行銀行業(yè)敏感性壓力測試中多關(guān)注房地產(chǎn)貸款風(fēng)險，在強化“因城施策”的房地產(chǎn)宏觀調(diào)控、推進“租購并舉”等房地產(chǎn)領(lǐng)域供給側(cè)改革的同時，打擊利用短期消費貸款等違規(guī)加杠桿炒房的投機亂象，維護房地產(chǎn)市場的平穩(wěn)健康發(fā)展［25］（P32-47）。另一方面，利用雙支柱調(diào)控可以緩解由家庭債務(wù)違約引發(fā)的房價下跌和信用收縮，在應(yīng)對債務(wù)違約對實體經(jīng)濟負面影響時，相較于資本類宏觀審慎工具，信貸類工具能夠引導(dǎo)商業(yè)銀行加大對家庭的信貸支持，有效協(xié)調(diào)貨幣政策。此外，鑒于受教育水平較低、健康狀況較差的年輕家庭更容易受到不利貨幣政策沖擊的影響，社會發(fā)展過程中城市化、老齡化等經(jīng)濟結(jié)構(gòu)變動對家庭杠桿增速也存在一定影響，這意味著貨幣政策及監(jiān)管政策調(diào)整需要更多關(guān)注這些群體的利益及其對宏觀經(jīng)濟的影響［8］（P55-66）。

綜上，在當(dāng)前數(shù)字經(jīng)濟背景下，數(shù)字金融會對微觀家庭的貨幣需求、負債水平、消費選擇和資產(chǎn)配置產(chǎn)生沖擊。以網(wǎng)絡(luò)借貸為代表的數(shù)字金融可以匹配無抵押的借款需求，形成銀行外部融資市場，并對以銀行為核心的傳統(tǒng)信貸渠道產(chǎn)生弱化、擠出和替代作用，降低了貨幣政策的有效性，給貨幣供需均衡的政策操作實踐增加了難度，因為任何旨在抑制杠桿作用的緊縮性貨幣政策都可能通過數(shù)字金融渠道導(dǎo)致債務(wù)杠桿率升高［26］（P617-639）。目前部分學(xué)者已經(jīng)開始關(guān)注數(shù)字金融對家庭債務(wù)的影響，如馬源聰?shù)龋?7］（P130-149）指出網(wǎng)絡(luò)借貸加劇了家庭債務(wù)杠桿率的攀升，并可能削弱償債能力；許月麗等［28］（P66-80）認為數(shù)字金融會對家庭的投資性貨幣需求具有顯著影響；賈鵬飛等［25］（P32-47）指出金融過度自由化會導(dǎo)致家庭過度負債，當(dāng)杠桿率超過合理限度，可能造成經(jīng)濟陷入“債務(wù)—通縮”的惡性循環(huán)。而如何理解數(shù)字金融驅(qū)動下中國家庭債務(wù)風(fēng)險的新變化和新趨勢，目前的研究文獻尚未給出完整答案。因此，探究金融數(shù)字化過程中我國家庭債務(wù)風(fēng)險形成的機理特征，尤其是信貸軟約束造成的過度授信與過度信貸如何助長家庭債務(wù)規(guī)模的擴張，豐富家庭金融理論和風(fēng)險治理理論，具有積極意義。同時，測度數(shù)字金融在使用廣度、使用深度和金融數(shù)字化程度等不同維度對中國家庭債務(wù)風(fēng)險形成的作用，也為數(shù)字金融實踐發(fā)展提供新的研究視角。揭示數(shù)字金融對家庭債務(wù)風(fēng)險影響的傳導(dǎo)機制，即房貸負債的替代效應(yīng)和對消費支出的擠出效應(yīng)，可以為系統(tǒng)性金融風(fēng)險治理提供研究支持。同時，我們也驗證了家庭統(tǒng)計學(xué)特征、財務(wù)特征、時間特征和區(qū)域經(jīng)濟特征對數(shù)字金融影響家庭債務(wù)風(fēng)險的異質(zhì)性。

二、理論分析

以往對家庭債務(wù)及其風(fēng)險研究主要設(shè)在傳統(tǒng)金融市場格局內(nèi)，探討銀行授信、非正規(guī)金融組織及民間借貸對家庭負債選擇的影響。在數(shù)字經(jīng)濟背景下，金融供給方式和借款人需求更加復(fù)雜，對家庭債務(wù)風(fēng)險形成機理研究需要融入更多維度的考量。筆者在總結(jié)大量經(jīng)驗事實的基礎(chǔ)上，將數(shù)字金融驅(qū)動下家庭債務(wù)風(fēng)險形成機理劃分為市場驅(qū)動、過度授信、過度借貸和風(fēng)險暴露四個典型階段（見圖2）。

圖2 嵌入數(shù)字金融的家庭債務(wù)風(fēng)險形成機理

（一）市場驅(qū)動

市場驅(qū)動是數(shù)字金融背景下家庭債務(wù)風(fēng)險形成的關(guān)鍵因素，具體概括為數(shù)字滲透、貨幣寬松、監(jiān)管放松、行業(yè)競爭和征信缺陷五個方面的因素。

1.數(shù)字滲透。消費金融是數(shù)字滲透最高的領(lǐng)域之一，數(shù)字滲透對消費金融的影響既包括供給端的影響也包括需求端的影響。從供給端影響看，數(shù)字滲透顯著增強了金融機構(gòu)和類金融機構(gòu)在渠道獲客、服務(wù)展業(yè)、貸款管理和風(fēng)險控制等方面的能力，尤其是克服了傳統(tǒng)金融模式下對“長尾客戶”觸達不深的問題。借助移動互聯(lián)網(wǎng)和金融大數(shù)據(jù)，將更多以家庭為單位的借款人納入金融服務(wù)體系。從需求端看，數(shù)字滲透改變了人們的生活和工作方式，線上消費、網(wǎng)上工作和網(wǎng)絡(luò)社交更加普及，用戶的金融需求和消費行為也呈現(xiàn)個性化、多元化和超前化特點，年輕家庭更容易接受網(wǎng)絡(luò)借貸和超前消費，金融業(yè)態(tài)數(shù)字化恰恰迎合了這一需求。

2.貨幣寬松。寬松的貨幣環(huán)境是引起家庭債務(wù)風(fēng)險上升的動力之一。尤其是在經(jīng)濟增速放緩和后金融危機時期，政府采取積極的貨幣政策刺激經(jīng)濟，創(chuàng)造寬貨幣的外部環(huán)境，導(dǎo)致金融機構(gòu)的借貸資金充裕，而消費作為拉動經(jīng)濟的重要動力，整個社會通過家庭的加杠桿刺激來消費，導(dǎo)致家庭債務(wù)快速增長。在不考慮家庭借款人異質(zhì)性情形下，單純加杠桿政策將引起高杠桿家庭的過度借貸［29］（P251-261）。

3.監(jiān)管不足。政府對金融業(yè)的監(jiān)管不足也是促使家庭債務(wù)風(fēng)險上升的重要外因。一是對互聯(lián)網(wǎng)金融、金融科技等新興金融業(yè)態(tài)和服務(wù)模式的監(jiān)管滯后，降低了金融從業(yè)門檻，導(dǎo)致家庭出現(xiàn)多頭借貸；二是對部分金融產(chǎn)品監(jiān)管不足，如放松了對信用卡業(yè)務(wù)的限制，增加了可開展信用卡業(yè)務(wù)的經(jīng)營主體，擴大信用卡使用范圍，對信用卡交易提供優(yōu)惠的稅收政策，導(dǎo)致家庭信用卡滲透率快速上升；三是金融消費者權(quán)益保護力度不夠，導(dǎo)致金融交易數(shù)字化、金融產(chǎn)品結(jié)構(gòu)化過程中存在虛假宣傳、誤導(dǎo)銷售、捆綁搭售等問題。

4.行業(yè)競爭?；ヂ?lián)網(wǎng)公司和金融科技公司對金融業(yè)務(wù)的滲透引發(fā)金融行業(yè)競爭加劇。由于傳統(tǒng)對公業(yè)務(wù)增加乏力，金融機構(gòu)將業(yè)務(wù)重點放在零售業(yè)務(wù)，尤其是信用卡業(yè)務(wù)拓展上。為了爭奪客戶，銀行采取廣告促銷、捆綁銷售和刷卡優(yōu)惠等手段，對客戶資質(zhì)和還款能力沒有嚴格審核，降低辦卡門檻，貸款額度也往往超過了持卡人的還款能力。

5.征信缺失。征信體系是最重要的金融基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，完善的征信體系有助于識別和抑制不良信用行為的發(fā)生，同時對打擊逃廢債具有重要作用。而征信體系的不完善則容易導(dǎo)致信貸部門在借款人風(fēng)險評估上出現(xiàn)漏洞，出現(xiàn)共債率①共債是指在多個平臺上同時存在債務(wù)的現(xiàn)象。典型共債者的產(chǎn)生，往往來源于超出收入能力可負擔(dān)的消費需求，進而產(chǎn)生借貸需求。套利投資者的出現(xiàn)以及共債者將貸款挪作他用，使整個共債風(fēng)險鏈條變得異常脆弱。攀升，加劇信用風(fēng)險。

（二）過度授信

金融機構(gòu)過度授信通常表現(xiàn)為單個銀行對某一客戶授信超過企業(yè)的實際需求，或者多個銀行在對同一客戶授信時，未準(zhǔn)確剔除其他銀行的影響，造成授信總額遠超過客戶實際合理需求。一直以來，銀行授信集中在大中企業(yè)，小微企業(yè)和個體家庭獲得銀行貸款難度較大，過度授信不夠明顯。但隨著網(wǎng)絡(luò)借貸和中小銀行的擴張發(fā)展，金融機構(gòu)提供授信的能力不斷提升［30］（P60-61）。數(shù)字滲透和寬松的政策環(huán)境導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)借貸等新興金融業(yè)態(tài)的出現(xiàn)，并形成網(wǎng)貸平臺P2P模式和金融機構(gòu)與互聯(lián)網(wǎng)公司合作的助貸/聯(lián)合貸款模式，在追逐規(guī)模和利潤的驅(qū)使下，金融機構(gòu)、助貸平臺和網(wǎng)貸平臺存在過度營銷、誘導(dǎo)式放貸和掠奪式放貸的情況，為了獲得更多的用戶和放款額度，對用戶的審核流于形式，不重視用戶的借款用途和還款能力，導(dǎo)致對部分家庭成員超過其合理需求和償付能力的過度授信。與授信不足的情況恰恰相反，部分家庭借款人的信息被反復(fù)利用，并出現(xiàn)多頭借貸和重復(fù)續(xù)貸的現(xiàn)象。

（三）過度借貸

過度授信會導(dǎo)致借款人形成信貸軟約束［31］（P40-60），誘使部分家庭借款人出現(xiàn)過度借貸，超過了家庭可支配收入支撐范圍，導(dǎo)致債務(wù)杠桿率、債務(wù)收入比和償債收入比等債務(wù)指標(biāo)出現(xiàn)異常上升。借款人通過信用卡透支、信用卡變現(xiàn)、抵質(zhì)押物超額或重復(fù)抵質(zhì)押以及多頭借貸等手段獲得大量消費貸資金，進行“炒房”投資、借新還舊、以貸養(yǎng)貸等行為，存在該行為的借款者受“逆向激勵”影響更大，違約率更高［28］（P130-149）。第一，在經(jīng)濟繁榮周期，寬松的信貸政策和看漲的房產(chǎn)資產(chǎn)價格可能會導(dǎo)致借款人盲目樂觀，低估了借貸風(fēng)險，過度進行負債，此時家庭資產(chǎn)負債率快速攀升。第二，過度借貸存在嚴重的負外部性，導(dǎo)致家庭陷入債務(wù)約束并形成習(xí)慣性貸款。很多資質(zhì)不足的借款人在被銀行拒絕后轉(zhuǎn)而向網(wǎng)絡(luò)平臺借款。由于網(wǎng)絡(luò)平臺審核簡單，借款人往往更容易獲得貸款，從信用卡和花唄、微粒貸開始，逐漸在網(wǎng)貸平臺鋌而走險，加重了自己的還貸負擔(dān)，多頭借貸之后騰挪無能，最終淪為被催討的對象。第三，部分家庭借款人存在不良消費習(xí)慣，借款資金并未用于日常消費，而是將輕易得來的貸款用于網(wǎng)絡(luò)賭博、線下賭博、投資炒房、炒股等，甚至存在逃避債務(wù)的僥幸心理，忽視了過度借貸的潛在危害和法律風(fēng)險。家庭負債本是平滑跨期消費的重要手段，但大量的經(jīng)驗研究表明，過度借貸的資金較少用于維持家庭正常水平的消費［32］（P1917-1937），而是用來進行房產(chǎn)、股市等高風(fēng)險領(lǐng)域的投資或投機。因此，數(shù)字金融對家庭正常消費可能還存在“擠出效應(yīng)”，同時也加速了房貸對家庭消費支出的“替代效應(yīng)”。

（四）危機暴露

新古典經(jīng)濟學(xué)理論認為，信貸擴張周期中，家庭是利用更便宜的信貸購買資產(chǎn)的理性代理人，因此理論上市場一般均衡條件是債務(wù)上升與資產(chǎn)增加之間的平衡［16］（P109-141）。然而，歷次金融危機反復(fù)證明，家庭的過度借貸會增加未來信貸約束收緊的可能性，因為其借貸行為會產(chǎn)生“負外部性”［25］（P32-47），一旦經(jīng)濟環(huán)境惡化，外部信貸政策和監(jiān)管政策收緊，導(dǎo)致房產(chǎn)等抵質(zhì)押資產(chǎn)價格下跌時，在此之前從事的高風(fēng)險投資失敗的可能性加大，還款來源不確定性增強，家庭無法通過房產(chǎn)的繼續(xù)上漲進行倒貸和續(xù)貸，家庭的信貸約束緊縮，同時家庭表現(xiàn)出進一步借款的沖動。當(dāng)最先到期的債務(wù)無法償付時，資金杠桿破裂，最后借款人不得不選擇主動違約或被動違約。信貸違約的直接后果就是形成金融機構(gòu)和網(wǎng)貸平臺的壞賬。當(dāng)大量的借款人在同一周期內(nèi)出現(xiàn)群體性違約現(xiàn)象，則可能導(dǎo)致借貸市場出現(xiàn)系統(tǒng)性金融風(fēng)險，孕育了金融危機產(chǎn)生的可能性［33］（P124-140）。

綜上，數(shù)字金融為家庭和個人在銀行等傳統(tǒng)金融市場之外開辟了一條新的融資渠道，某種程度上推動了金融自由化、便利化和金融效率的提升，滿足了家庭借款合理需求，對家庭債務(wù)可持續(xù)性具有積極作用。但是，不顧金融風(fēng)險規(guī)律，過度授信和過度借貸，必然會造成“債務(wù)—通縮”的惡性循環(huán)，對家庭債務(wù)風(fēng)險形成放大效果?；谝陨戏治?，本文提出如下基本假設(shè)：

H1：數(shù)字金融有可能對家庭債務(wù)風(fēng)險具有放大作用，尤其是數(shù)字金融的廣泛滲透性和易得性會助長家庭債務(wù)擴張；在推動金融深化和效率方面，數(shù)字金融則有可能對家庭債務(wù)風(fēng)險產(chǎn)生一定緩釋作用。

H2：數(shù)字金融推動了房貸負債比例的上升，并對家庭正常消費產(chǎn)生擠出效應(yīng)；房貸和消費的結(jié)構(gòu)異動是家庭杠桿率攀升的主要傳導(dǎo)因素。

H3：數(shù)字金融對家庭債務(wù)風(fēng)險的作用機理存在異質(zhì)性特征，家庭收入水平、初始負債規(guī)模、地區(qū)發(fā)展程度等因素對數(shù)字金融與家庭債務(wù)關(guān)系會產(chǎn)生一定影響。

三、研究設(shè)計

基于研究假設(shè)，本文選取中國家庭跟蹤調(diào)查（CFPS）2010-2018年五次抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)，構(gòu)建數(shù)字金融對中國家庭債務(wù)風(fēng)險影響的計量模型。

（一）變量選取

在剔除數(shù)據(jù)嚴重缺失的變量，并利用STATA軟件對缺失重要變量的樣本按照插值法進行數(shù)據(jù)補齊后，最終獲取17843條有效樣本，變量選擇及數(shù)據(jù)來源說明如下。

1.因變量。住戶部門杠桿率是衡量家庭債務(wù)風(fēng)險的通用指標(biāo)之一，但是該指標(biāo)以GDP為計算基礎(chǔ)；而本文以家庭微觀數(shù)據(jù)為研究對象，因此該指標(biāo)并不適用本文研究?？紤]到微觀樣本的特殊性并借鑒相關(guān)研究，本文構(gòu)造三個指標(biāo)用來衡量家庭債務(wù)風(fēng)險，分別是債務(wù)收入比（DTI）、償債收入比（DSI）和金融資產(chǎn)負債率（FAI），三項指標(biāo)數(shù)值越高代表家庭債務(wù)風(fēng)險越高。其中：債務(wù)收入比為家庭債務(wù)余額與家庭年可支配收入之比，該指標(biāo)直接反映家庭債務(wù)總體規(guī)模；償債收入比為家庭每年待償還債務(wù)金額與家庭年可支配收入之比，該指標(biāo)反映家庭短期償債能力和短期流動性；金融資產(chǎn)負債率是家庭債務(wù)余額與家庭持有的各類金融資產(chǎn)余額之比，該指標(biāo)反映家庭長期償債能力和長期流動性。風(fēng)險指標(biāo)均根據(jù)CFPS數(shù)據(jù)庫相關(guān)數(shù)據(jù)計算所得。

2.自變量。本文選擇北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心發(fā)布的數(shù)字普惠金融系列指數(shù)作為衡量數(shù)字金融發(fā)展程度的代理變量，選擇理由主要基于該指數(shù)是國內(nèi)首個覆蓋縣域級層面、多個維度刻畫數(shù)字金融發(fā)現(xiàn)內(nèi)涵和特征的研究成果，展現(xiàn)了數(shù)字金融發(fā)展模式很強的空間集聚性和空間異質(zhì)性［5］（P1401-1418），這與本文的研究目的較為符合。具體而言，本文選擇該系列指數(shù)中數(shù)字金融覆蓋廣度（breadth）、數(shù)字金融使用深度（depth）和金融數(shù)字化程度（digit），三個指標(biāo)分別刻畫了數(shù)字金融發(fā)展的滲透性和可得性、多樣化程度和使用效率、數(shù)字技術(shù)驅(qū)動金融的強度和效果。根據(jù)前述分析，數(shù)字金融覆蓋廣度和金融數(shù)字化程度體現(xiàn)為金融增量和新興金融業(yè)態(tài)的擴張，因而可能與家庭債務(wù)風(fēng)險正相關(guān)，而數(shù)字金融使用深度則體現(xiàn)為金融存量和傳統(tǒng)金融服務(wù)的優(yōu)化，因此可能與家庭債務(wù)風(fēng)險負相關(guān)。

3.中介變量。為考察數(shù)字金融通過房貸和消費兩個途徑對家庭債務(wù)風(fēng)險影響的機制效應(yīng)，本文選擇房貸負債比（MDR）和消費性支出占比（NE）兩個指標(biāo)作為中介變量。其中：房貸負債比是家庭待償房貸余額與家庭債務(wù)余額之比，該指標(biāo)反映家庭債務(wù)結(jié)構(gòu)中的房貸權(quán)重；消費性支出占比是家庭當(dāng)年消費性支出占家庭總支出的比例。消費性支出主要包括家庭設(shè)備及日用品支出、衣著鞋帽支出、文教娛樂支出、食品支出、房租支出、醫(yī)療保健支出、福利性支出、轉(zhuǎn)移性支出和其他類消費支出共9類。以上指標(biāo)根據(jù)CFPS數(shù)據(jù)庫相關(guān)變量計算所得。

4.控制變量。根據(jù)以往文獻研究結(jié)論，結(jié)合本文研究需要，考慮以下控制變量：①家庭成員平均年齡（age），家庭平均年齡越大的家庭通常意味著年長者占比越高，年長者收入和儲蓄率相對較高，消費傾向偏低，因此家庭成員平均年齡越大，負債規(guī)模可能越??；②家庭成員學(xué)歷構(gòu)成（education），學(xué)歷學(xué)識影響家庭成員對負債的態(tài)度和對金融知識的運用能力，家庭成員中高學(xué)歷者占比越高，越可能做出理性的資產(chǎn)負債配置決策，因此負債規(guī)?？刂频靡苍胶侠?；③家庭成員職業(yè)構(gòu)成（occupation），相比從事自由職業(yè)、個體經(jīng)營和小規(guī)模企業(yè)的工作，國企、政府、事業(yè)單位和大型企業(yè)的職位更加穩(wěn)定，福利待遇和社會保障更為完善，因此家庭成員中擁有國企等職位比例越高，家庭舉債的傾向也越低；④家庭成員就業(yè)構(gòu)成（job），家庭成員中失業(yè)者占比越高，對外尋求經(jīng)濟救濟的意愿也越強，因此會增加家庭負債可能性；⑤家庭性別構(gòu)成（gender），通常認為女性相比男性，對待負債的態(tài)度更為謹慎和保守，因此家庭中成年女性成員占比越高，越有可能抑制導(dǎo)致高杠桿的家庭財務(wù)決策；⑥家庭可支配收入（income），從家庭財務(wù)的角度看，負債是對家庭收入和平滑跨期消費的補充，因此家庭可支配收入越高，負債的必要性可能越低；⑦經(jīng)濟發(fā)展水平（GDP），家庭所在地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平越高，家庭成員職業(yè)發(fā)展和收入機會也越多，相對欠發(fā)達地區(qū)而言，家庭負債比例可能較低；⑧房地產(chǎn)指數(shù)（real estate），大量研究表明，商品房對家庭存在財富效應(yīng)和投資效應(yīng)，因此家庭所在地的房地產(chǎn)價格水平越高、增速越快，家庭通過房貸舉債的可能性越大，因此家庭債務(wù)膨脹速度也越快。上述變量中，①-⑥項反映家庭層面人口統(tǒng)計學(xué)特征和財務(wù)狀況，⑦-⑧項則反映宏觀經(jīng)濟特征?？刂谱兞繑?shù)據(jù)根據(jù)CFPS數(shù)據(jù)庫和國家統(tǒng)計局相關(guān)數(shù)據(jù)整理計算所得。

以上變量名稱及相關(guān)說明見表1。

表1 主要變量設(shè)定

（二）描述性統(tǒng)計

在回歸之前，對數(shù)據(jù)進行必要的處理：（1）為了消除異方差，對指數(shù)型變量外的其他變量都采取對數(shù)形式；（2）對全部變量進行方差膨脹因子（VIF）診斷，最高值為9.67，模型均值為3.71，均值在0-10之間，結(jié)合全變量相關(guān)系數(shù)矩陣，相關(guān)系數(shù)最高值為0.2269，因此變量整體不存在嚴重的多重共線性問題；（3）借鑒李維安和馬超［34］（P109-126）的研究，對連續(xù)變量按照1%和99%的標(biāo)準(zhǔn)進行Winsorize處理，以控制極端值影響。

表2 為變量的描述性統(tǒng)計，各變量標(biāo)準(zhǔn)差最大為11.4994，說明各變量的描述性統(tǒng)計均在正常范圍內(nèi)。

表2 描述性統(tǒng)計

（三）模型設(shè)計

為驗證數(shù)字金融對家庭債務(wù)風(fēng)險的影響及傳導(dǎo)機制，本文采用逐步回歸法構(gòu)建計量模型：第一步，構(gòu)建數(shù)字金融（DF）對家庭債務(wù)風(fēng)險（DEBT）的基準(zhǔn)回歸模型，參數(shù)β1反映了數(shù)字金融對家庭債務(wù)風(fēng)險的總效應(yīng)。如果其顯著為正，則表明數(shù)字金融對家庭債務(wù)風(fēng)險存在放大效應(yīng)，即數(shù)字金融推動了家庭債務(wù)風(fēng)險的上升，計量模型為（1）。第二步，構(gòu)建數(shù)字金融對中介變量影響的基準(zhǔn)回歸模型，如果參數(shù)μ1顯著為正，而δ1顯著為負，說明數(shù)字金融對房貸負債具有助推作用，對消費性支出具有抑制作用，模型為（2）和（3）。第三步，將第二步中回歸的結(jié)果帶入計量模型（1）得到模型（4）并進行回歸，α1反映了數(shù)字金融對家庭債務(wù)風(fēng)險的直接效應(yīng)，參數(shù)α2和α3反映了數(shù)字金融通過房貸和消費的傳導(dǎo)對家庭債務(wù)風(fēng)險的間接效應(yīng)，也即中介效應(yīng)。如果α1、α2和α3均顯著，且有β1＞α1，則傳導(dǎo)機制成立，表明數(shù)字金融通過對房貸負債的放大和對消費性支出的抑制推高了家庭債務(wù)風(fēng)險。

四、實證分析

根據(jù)以上模型設(shè)計和數(shù)據(jù)，本文首先對數(shù)字金融和家庭債務(wù)風(fēng)險進行基準(zhǔn)回歸，以檢驗數(shù)字金融滲透對家庭債務(wù)風(fēng)險的基本影響；然后對數(shù)字金融影響家庭債務(wù)的傳導(dǎo)機制進行檢驗，探究房貸和消費的中介效應(yīng)；最后，對實證結(jié)果進行異質(zhì)性和穩(wěn)健性檢驗，確保結(jié)論可靠。

（一）基準(zhǔn)回歸

表3 為計量模型（1）的基準(zhǔn)回歸結(jié)果，所有回歸模型均控制個體和時間固定效應(yīng)。其中回歸模型1為因變量和自變量中的債務(wù)收入比單獨擬合結(jié)果，回歸模型2為全變量回歸結(jié)果，回歸模型3和模型4是因變量與自變量中的償債收入比和金融資產(chǎn)負債率的全變量回歸結(jié)果①限于篇幅，控制變量逐個加入回歸結(jié)果省略。。估計結(jié)果顯示，數(shù)字金融對家庭債務(wù)收入比、償債收入比和金融資產(chǎn)負債率均存在顯著影響。以模型1、模型3和模型4為例，數(shù)字金融覆蓋廣度指標(biāo)每升高1%，將導(dǎo)致債務(wù)收入比提高6.7244%，償債收入比提高3.1042%，金融資產(chǎn)負債率提高1.2841%；金融數(shù)字化程度指標(biāo)每升高1%，將導(dǎo)致債務(wù)收入比提高0.9528%，償債收入比提高0.2412%，金融資產(chǎn)負債率提高0.2589%；數(shù)字金融使用深度指標(biāo)每升高1%，將導(dǎo)致債務(wù)收入比降低6.1407%，償債收入比降低0.1982%，金融資產(chǎn)負債率降低2.4381%。這表明，數(shù)字金融覆蓋廣度和金融數(shù)字化程度的確對家庭債務(wù)風(fēng)險具有放大作用，尤其是數(shù)字金融覆蓋廣度對家庭流動性和償債能力的負面影響更大。而數(shù)字金融使用深度則會對家庭債務(wù)風(fēng)險具有一定緩釋作用，這可能是因為數(shù)字金融使用深度表征了金融機構(gòu)對原有借款家庭（“熟客”）金融服務(wù)效率的改進和融資成本的降低，如滿足借款人多元化、全生命周期金融需求、提升金融服務(wù)附加值等。就金融機構(gòu)而言，“熟客”相對于“生客”的審核風(fēng)險更低、信用記錄更完整、客戶開發(fā)本更低；就家庭借款人而言，能夠得到金融機構(gòu)持續(xù)的低成本融資對家庭資產(chǎn)、收入和負債始終保持在一個良性的匹配區(qū)間內(nèi)至關(guān)重要。因此本文假說1成立。

表3 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

控制變量整體較為顯著，以模型2、模型3、模型4為例，家庭平均年齡對債務(wù)收入比、償債收入比和金融資產(chǎn)負債率的影響顯著為負，家庭平均年齡每增長1%，將促使債務(wù)收入比、償債收入比和金融資產(chǎn)負債率分別下降0.1223%、4.2896%和0.4187%，家庭平均年齡對償債收入比的影響最大。家庭成員學(xué)歷構(gòu)成對家庭債務(wù)風(fēng)險的影響顯著為負，家庭成員中高學(xué)歷占比每提高1%，將促使債務(wù)收入比、償債收入比和金融資產(chǎn)負債率分別下降0.2156%、0.2269%和0.114%，家庭成員學(xué)歷構(gòu)成對債務(wù)收入比的影響最大。家庭成員職業(yè)構(gòu)成變量僅在模型2中顯著，回歸參數(shù)在全部模型中均為負值，表明家庭成員在國企等單位任職占比有可能對家庭債務(wù)風(fēng)險產(chǎn)生負向影響。家庭成員就業(yè)比例、女性成員占比和家庭可支配收入對家庭債務(wù)風(fēng)險的影響均顯著，表明家庭成員中擁有穩(wěn)定職業(yè)比例越多、成年女性比例越高、家庭收入水平越高，越有能力抑制家庭高負債的沖動，尤其是家庭可支配收入對抑制債務(wù)收入比的擴張作用最強。最后，宏觀變量GDP對家庭債務(wù)風(fēng)險的影響總體為負，地區(qū)房價指數(shù)對家庭債務(wù)風(fēng)險影響總體為正，進一步說明經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)的家庭債務(wù)風(fēng)險相對偏小，而房價高漲的地區(qū)則有可能推動家庭債務(wù)擴張。

（二）機制檢驗

依據(jù)計量模型2、模型3、模型4，表4展示了數(shù)字金融對家庭債務(wù)影響的傳導(dǎo)機制檢驗結(jié)果。其中模型1、模型2是數(shù)字金融對房貸負債比和消費性支出占比影響的回歸結(jié)果。結(jié)果顯示，數(shù)字金融覆蓋廣度和金融數(shù)字化程度對房貸負債比具有顯著的正向影響，意味著數(shù)字金融的規(guī)模滲透和數(shù)字技術(shù)加速了家庭房貸舉債的可能性，而數(shù)字金融使用深度對房貸負債比則具有一定抑制作用；數(shù)字金融覆蓋廣度和金融數(shù)字化程度對消費性支出占比的影響顯著為負，與對房貸負債比的作用正好相反，表明數(shù)字金融在某種程度上對家庭一般性消費具有擠出效應(yīng)，這種擠出效應(yīng)也暗含著房貸對消費的替代效應(yīng)，數(shù)字金融使用深度對消費性支出占比則存在正向作用。模型3、模型4、模型5展示了根據(jù)計量模型4的最終回歸情況。可以看到，數(shù)字金融各項指標(biāo)的估計參數(shù)在5%的水平上顯著，其參數(shù)絕對值均小于基準(zhǔn)回歸結(jié)果中的對應(yīng)數(shù)值。房貸負債比和消費性支出占比對家庭債務(wù)風(fēng)險的影響也在5%的水平上顯著，其中房貸負債比對家庭債務(wù)風(fēng)險的影響顯著為正，表明數(shù)字金融通過推動房貸負債比例的上升而加劇了家庭流動性風(fēng)險，削弱了家庭償債能力。消費性支出占比對家庭債務(wù)風(fēng)險的影響顯著為負，進一步說明數(shù)字金融通過對消費性支出的擠出和房貸的替代助推了家庭債務(wù)風(fēng)險。因此本文假設(shè)2整體成立。

表4 傳導(dǎo)機制檢驗結(jié)果

（三）異質(zhì)性檢驗

由于本文樣本涉及的家庭分布于中國28個省、區(qū)和直轄市，區(qū)域跨度及城鄉(xiāng)差別較大，經(jīng)濟發(fā)展水平不均衡，此外家庭個體層面的特征差異也較大，因此，為考察數(shù)字金融對家庭債務(wù)風(fēng)險影響的異質(zhì)性特征，本文在基準(zhǔn)回歸基礎(chǔ)上，將原始樣本進行重新分組，進一步考察家庭收入差異、負債差異和區(qū)域差異對基準(zhǔn)回歸結(jié)果的調(diào)節(jié)影響。具體操作如下：（1）根據(jù)家庭年可支配收入高低進行排序，將全部樣本劃分為高收入家庭（前25%）、低收入家庭（后25%）和中等收入家庭（剩余50%）三組；（2）根據(jù)家庭初始負債水平（采用負債收入比指標(biāo)）高低排序，將全部樣本劃分為高負債家庭（前25%）、低負債家庭（后25%）和中等負債家庭（剩余50%）三組；（3）按照家庭所在地區(qū)屬性，將樣本劃分為城鎮(zhèn)家庭和農(nóng)村家庭兩組；（4）按照家庭所在省份，將樣本劃分為東部省份家庭、中部省份家庭和西部省份家庭三組。以債務(wù)收入比為因變量進行重新回歸，檢驗結(jié)果見表5和表6。

表5 異質(zhì)性檢驗（1）

表6 異質(zhì)性檢驗（2）

從收入分組可以明顯看出，數(shù)字金融對中等收入和低收入家庭的債務(wù)風(fēng)險影響最為顯著，尤其是對低收入家庭的影響最大，而高收入家庭中只有金融數(shù)字化程度對債務(wù)風(fēng)險有一定影響，這一結(jié)論與基準(zhǔn)回歸中家庭可支配收入對債務(wù)風(fēng)險的檢驗結(jié)果一致。負債分組結(jié)果顯示，數(shù)字金融對不同初始負債水平家庭債務(wù)風(fēng)險的影響表現(xiàn)出明顯差異。初始負債水平低的家庭，數(shù)字金融使用廣度和深度會對家庭負債產(chǎn)生一定緩釋作用，但顯著性水平僅為10%，同時金融數(shù)字化對家庭負債風(fēng)險的影響仍顯著為正。初始負債高的家庭，數(shù)字金融各項指標(biāo)對家庭債務(wù)風(fēng)險的影響均顯著為正，且回歸參數(shù)值最高，證明高負債家庭有更強烈的過度借貸傾向，數(shù)字金融對高負債家庭的過度授信作用也最大。數(shù)字金融對中等負債家庭債務(wù)風(fēng)險的影響總體上顯著為負，說明數(shù)字金融對中等負債規(guī)模家庭的債務(wù)風(fēng)險具有一定緩釋作用。城鄉(xiāng)分組結(jié)果顯示，數(shù)字金融對城鎮(zhèn)家庭和農(nóng)村家庭的債務(wù)風(fēng)險影響均顯著，但對城鎮(zhèn)家庭影響更大，這也從側(cè)面說明數(shù)字金融在城鎮(zhèn)的滲透程度更高，因而對城鎮(zhèn)家庭負債選擇影響也更大。最后從省域分組情況來看，可以明顯看到數(shù)字金融對中西部地區(qū)家庭的債務(wù)風(fēng)險影響更顯著，對中部省份的影響又高于西部省份。概況而言，數(shù)字金融對家庭債務(wù)風(fēng)險的助推作用隨家庭收入的上升而下降，并隨著家庭負債規(guī)模的攀升而加強，這一規(guī)律在城鎮(zhèn)和中西部地區(qū)家庭更為明顯。本文還考察了以償債收入比和金融資產(chǎn)負債率為因變量的異質(zhì)性檢驗，結(jié)果與以上結(jié)論基本一致。因此，研究假設(shè)3成立。

（四）穩(wěn)健性檢驗

為進一步控制內(nèi)生性問題，保障研究結(jié)果的穩(wěn)健性，本文主要采用工具變量、滯后期檢驗和樣本重組等方法進行穩(wěn)健性和內(nèi)生性檢驗，檢驗結(jié)果詳見表7。

表7 工具變量檢驗

1.工具變量回歸。根據(jù)工具變量的設(shè)計思路，需找到與自變量（數(shù)字金融）高度相關(guān)、但又不會直接影響因變量（家庭債務(wù)風(fēng)險）的變量?；谝陨峡剂?，我們利用CFPS數(shù)據(jù)庫相關(guān)數(shù)據(jù)構(gòu)造三個工具變量，一是家庭成員會移動上網(wǎng)和電腦上網(wǎng)的占比（internet），代表家庭整體對數(shù)字技術(shù)的接受程度；二是家庭成員使用移動上網(wǎng)進行學(xué)習(xí)、工作、消費和社交的平均頻率（frequency），代表家庭成員對數(shù)字技術(shù)使用的黏性強度；三是家庭成員對通過移動互聯(lián)網(wǎng)獲取信息重要程度的主觀評價（evaluation），評價越高代表家庭對數(shù)字技術(shù)主觀上更為重視。采用這些指標(biāo)作為工具變量的理由基于兩點：首先，數(shù)字金融依賴于數(shù)字技術(shù)的滲透和拓展，若家庭對數(shù)字技術(shù)本身接受度越高，使用黏性越強，數(shù)字金融就越易進行推廣和傳播，三個工具變量與數(shù)字金融高度正相關(guān)。其次，家庭對數(shù)字金融技術(shù)的接受和使用情況雖然有助于數(shù)字金融的推廣，但是其本身作為傳播渠道和媒介并不構(gòu)成對家庭負債決策內(nèi)容的直接影響，三個工具變量與其他內(nèi)生變量和誤差項均不存在顯著的相關(guān)關(guān)系。因此，本文工具變量的選擇具有合理性。表7的結(jié)果顯示，三個工具變量對家庭債務(wù)變量的回歸結(jié)果較為顯著，尤其是家庭成員移動上網(wǎng)比例和對移動技術(shù)的主觀評價對家庭債務(wù)風(fēng)險的影響更大。因此，本文的基準(zhǔn)回歸結(jié)果是穩(wěn)健的。

2.滯后期回歸?？紤]到數(shù)字金融對家庭債務(wù)風(fēng)險的影響可能存在滯后性，因此在基準(zhǔn)回歸模型中加入自變量滯后1期和滯后2期以檢驗基準(zhǔn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。表7的回歸結(jié)果顯示，在滯后1期時，數(shù)字金融對家庭債務(wù)風(fēng)險的影響仍較為顯著，但是回歸參數(shù)值較基準(zhǔn)回歸結(jié)果偏??；滯后2期時，數(shù)字金融對家庭債務(wù)風(fēng)險的影響不再顯著。這反映了數(shù)字金融對家庭債務(wù)風(fēng)險的影響存在隨時間的推移而減弱的跡象。由于本文選用的是每隔兩年采樣的離散型變量，這意味著數(shù)字金融對家庭債務(wù)風(fēng)險的影響當(dāng)期最強，并可持續(xù)保持2-3年的影響。但是，數(shù)字金融對家庭債務(wù)風(fēng)險影響的衰減顯然不是一個自然的過程，當(dāng)債務(wù)到期臨近而負債率居高不下的時候，最終必然通過抵押物變現(xiàn)、擔(dān)保生效、債務(wù)重組或司法執(zhí)行等方式對債務(wù)風(fēng)險進行化解。綜上，即使考慮滯后期的影響，基準(zhǔn)回歸結(jié)果結(jié)論仍然穩(wěn)健。

3.剔除特殊樣本。通過如下步驟對樣本進行精簡：第一步，剔除在四次抽樣調(diào)查中家庭地址發(fā)生省級變化的樣本合計1056個；第二步，剔除家庭成員人數(shù)與個體ID數(shù)不一致的樣本合計3245個；第三步，剔除家庭成員中有未成年人的樣本合計3191個；最后，在剩余樣本中選擇三個因變量指標(biāo)均不為0的樣本，最終選擇9613個樣本進行再次回歸。結(jié)果顯示，數(shù)字金融三項指標(biāo)對家庭債務(wù)風(fēng)險三項指標(biāo)的影響仍然顯著，并不改變本文研究結(jié)論。

五、結(jié)論與建議

中國家庭債務(wù)規(guī)模和擴張速度已瀕臨危機邊緣，如不及時干預(yù)和遏制，將嚴重危害金融安全和金融穩(wěn)定，損害經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的基礎(chǔ)，同時也與黨的十九大報告提出的不斷滿足人民日益增長的美好生活需求的經(jīng)濟社會發(fā)展目標(biāo)不符。為此，筆者通過數(shù)字金融與家庭債務(wù)風(fēng)險的理論和計量模型，探討了數(shù)字金融發(fā)展對家庭債務(wù)風(fēng)險的影響和作用機理，得出結(jié)論：第一，數(shù)字金融在提高金融效率的同時，也具有信貸軟約束特征，導(dǎo)致信貸市場出現(xiàn)過度授信和過度借貸，對家庭債務(wù)擴張形成助推放大作用，加大了家庭負債的脆弱性和不穩(wěn)定性；第二，數(shù)字金融使用廣度和金融數(shù)字化程度對家庭債務(wù)風(fēng)險具有明顯放大效應(yīng)，數(shù)字金融的快速滲透和廣泛應(yīng)用推動了家庭負債擴張，而數(shù)字金融使用深度則可對家庭債務(wù)風(fēng)險發(fā)揮一定緩釋作用；第三，數(shù)字金融對家庭債務(wù)擴張作用主要通過推動房貸負債比的上升和擠占消費性支出的傳導(dǎo)機制實現(xiàn)；第四，經(jīng)過異質(zhì)性檢驗發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融對家庭債務(wù)風(fēng)險的放大影響隨著家庭收入的上升而下降，但隨著家庭負債規(guī)模的攀升而加強，這種作用規(guī)律在城鎮(zhèn)和中西部地區(qū)家庭更為明顯；第五，穩(wěn)健性檢驗表明，數(shù)字金融對家庭債務(wù)風(fēng)險的影響存在時間遞減規(guī)律，數(shù)字金融對家庭債務(wù)風(fēng)險當(dāng)期影響最強，在滯后1期時減弱、滯后2期后不再顯著。此外，控制家庭成員個體特征、財務(wù)特征、宏觀經(jīng)濟特征和采用工具變量、樣本調(diào)整等方法進行穩(wěn)健性檢驗，并沒有改變本文結(jié)論。

由于數(shù)字金融覆蓋群體本身具有相對脆弱性和敏感性［35］（P1-16），其帶來的金融過度自由化中極有可能對家庭債務(wù)風(fēng)險具有加速放大效應(yīng)。因而在政策應(yīng)對層面我們需要做到：

一是加強數(shù)字金融監(jiān)管，防范系統(tǒng)性重大金融風(fēng)險。需要把握好推進數(shù)字金融發(fā)展和防范金融風(fēng)險的動態(tài)平衡，堅持審慎監(jiān)管和行為監(jiān)管，完善數(shù)字金融監(jiān)管體系，提升監(jiān)管科技水平，有效遏制數(shù)字技術(shù)驅(qū)動金融過度自由化和無序競爭引發(fā)的金融風(fēng)險亂象，防止群體性和家庭債務(wù)崩裂導(dǎo)致民間金融塌陷，致使資金鏈出現(xiàn)多米諾骨牌斷裂，并快速傳導(dǎo)至非金融和金融機構(gòu)，形成債務(wù)風(fēng)險的跨部門和跨區(qū)域傳染。同時要讓金融機構(gòu)、互聯(lián)網(wǎng)公司、金融監(jiān)管者和家庭擔(dān)負起各自的責(zé)任，共同打造好金融教育、機構(gòu)自律管理和家庭消費者保護的監(jiān)管“三支柱”，堅決守住不發(fā)生系統(tǒng)性重大金融風(fēng)險的底線。

二是嚴控住戶部門杠桿攀升，提早布局風(fēng)險化解工作。政府需要將控制住戶部門杠桿率攀升作為新時期統(tǒng)籌重大金融風(fēng)險防范化解工作的重要內(nèi)容。一方面，我國住戶部門負債規(guī)模連續(xù)攀升，1994年至2020年，住戶部門杠桿率累計上升了53.89個百分點，僅在“十三五”期間就上升了17.24個百分點，并有加速上升勢頭，增幅超過了同期非金融企業(yè)和政府部門。另一方面，我國住戶部門通過初次分配和再分配獲得的全部可支配收入在國民總收入中所占比重呈現(xiàn)逐年下降趨勢，初次分配比例從2000年的67.15%下降至2018年的不足60%，表明住戶部門對債務(wù)的維系能力和償債能力在下降。與其他部門相比，住戶部門債務(wù)危機最容易演變?yōu)樯鐣C。因此，必須對住戶部門杠桿率進行強有力的政策干預(yù)。

三是穩(wěn)定房地產(chǎn)市場預(yù)期，堅持“住房不炒”政策定位。從世界范圍看，房貸是家庭債務(wù)的主要構(gòu)成部分。截至2020年末，我國個人住房貸款余額達33.44萬億元，是2008年的11.56倍，占住戶部門債務(wù)總額的比例為54.50%。住戶部門杠桿率的快速上升與住房貸款的擴張和房地產(chǎn)市場泡沫式發(fā)展密切相關(guān)。在各種因素推動下，房產(chǎn)的金屬投資屬性遠超消費屬性，且房地產(chǎn)與金融活動交織呈現(xiàn)出非常強的商業(yè)周期性。美日等國的經(jīng)濟危機均表明，房貸的快速增長最終會加劇住戶部門負債，從而引發(fā)嚴重債務(wù)危機和風(fēng)險傳染。