昝婷

【摘 要】文章基于2017年西南財(cái)經(jīng)大學(xué)中國(guó)家庭金融調(diào)查與研究中心開(kāi)展的“中國(guó)金融家庭追蹤調(diào)查”數(shù)據(jù)，通過(guò)probit模型和OLS回歸研究了戶(hù)主金融意識(shí)的高低是否對(duì)家庭住房負(fù)債成本有影響。結(jié)果表明：戶(hù)主金融意識(shí)越高，家庭負(fù)債的可能性就越大，同時(shí)金融意識(shí)高的家庭住房負(fù)債成本更低。戶(hù)主的工資收入、家庭住房數(shù)量的多少、戶(hù)主是否已婚等與家庭住房負(fù)債成本顯著相關(guān)。

【關(guān)鍵詞】家庭金融;負(fù)債成本;金融意識(shí)

【中圖分類(lèi)號(hào)】F830.5 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A 【文章編號(hào)】1674-0688（2020）11-0116-03

1 文獻(xiàn)綜述

“家庭金融”一詞正式出現(xiàn)是在2006年的美國(guó)金融學(xué)年會(huì)上，哈佛大學(xué)講座教授campbell提出將家庭金融作為新的金融研究方向。2010年4月7日，由西南財(cái)經(jīng)大學(xué)組建的中國(guó)家庭金融調(diào)查與研究中心成立代表國(guó)內(nèi)家庭金融研究的開(kāi)始。隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和居民消費(fèi)理念的轉(zhuǎn)變，傳統(tǒng)的“量入為出”消費(fèi)觀念正逐漸被打破，越來(lái)越多的家庭傾向于“提前消費(fèi)”，家庭債務(wù)的問(wèn)題也漸漸凸顯。住房貸款是家庭負(fù)債的主要構(gòu)成，在有負(fù)債的家庭中，家庭住房貸款的占比達(dá)到76.8%。過(guò)去的10多年中，我國(guó)居民杠桿率從2008年的17.9%上升到2018年49%，而美國(guó)從20%增長(zhǎng)到50%約用40年。

近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者在家庭負(fù)債方面的研究取得了豐富的研究成果?？藏悹枺?006）報(bào)告中指出，低收入和低教育水平的個(gè)人（這些特征與金融意識(shí)密切相關(guān)）在利率下降時(shí)期不太可能再融資;Annamaria Lusardi（2015）通過(guò)實(shí)證研究得出金融意識(shí)較低的家庭傾向于以高成本的方式進(jìn)行交易，使用高成本的借款，產(chǎn)生更高的費(fèi)用。金融知識(shí)水平較低的人往往會(huì)不能判斷自己的債務(wù)過(guò)高。從國(guó)內(nèi)研究文獻(xiàn)來(lái)看，何麗芬和吳衛(wèi)星等人（2012）通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)，房產(chǎn)持有狀況、是否持有金融資產(chǎn)、家庭風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度、家庭消費(fèi)預(yù)期等對(duì)家庭負(fù)債與否具有顯著的影響。吳衛(wèi)星（2018）發(fā)現(xiàn)，金融素養(yǎng)高的家庭更能持有負(fù)債及從正規(guī)渠道取得借款，并且金融素養(yǎng)的提高可以降低家庭過(guò)度負(fù)債。

2 數(shù)據(jù)來(lái)源、變量與模型

2.1 數(shù)據(jù)

本文選取的數(shù)據(jù)來(lái)源于西南財(cái)經(jīng)大學(xué)中國(guó)家庭金融調(diào)查與研究中心“中國(guó)家庭金融調(diào)查”（CHFS）的數(shù)據(jù)樣本。該項(xiàng)目每?jī)赡暾{(diào)研一次，在全國(guó)范圍內(nèi)開(kāi)展，旨在收集我國(guó)居民微觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)。涵蓋人口特征信息、住房資產(chǎn)、金融資產(chǎn)、借貸資金、消費(fèi)情況、保險(xiǎn)參與等多方面的信息，CHFS第四輪全國(guó)調(diào)查（CHFS2017）數(shù)據(jù)共采集樣本40 011戶(hù)，覆蓋全國(guó)29個(gè)省、355個(gè)區(qū)縣、1 428個(gè)社區(qū)，具有全國(guó)、省級(jí)和部分副省級(jí)城市代表性。在對(duì)數(shù)據(jù)的處理過(guò)程中，為了避免結(jié)果受極端值的影響，本文對(duì)關(guān)鍵變量的缺失值和極端值進(jìn)行了處理，其中家庭收入約1%的樣本進(jìn)行縮尾處理。

2.2 變量

2.2.1 被解釋變量

（1）是否有負(fù)債。問(wèn)卷中的利率計(jì)算、通貨膨脹、股票基金問(wèn)題：？譹 是否有醫(yī)療借款。？譺 是否有因從事工商業(yè)未還清的民間借款。? 是否有未還清的銀行貸款。 是否有未還清的教育負(fù)債。? 是否有其他負(fù)債。根據(jù)這5個(gè)問(wèn)題的回答情況，構(gòu)建“是否負(fù)債“的二值虛擬變量，有負(fù)債取值為1，反之則為0。

（2）住房負(fù)債成本。問(wèn)卷中的房貸問(wèn)題：“這套住房每月的房貸是多少？”根據(jù)居民的回答情況和房貸利率構(gòu)造住房負(fù)債成本，住房負(fù)債成本為連續(xù)變量。

2.2.2 核心解釋變量

本文所關(guān)注的核心解釋變量是居民金融意識(shí)水平。參考之前大部分文獻(xiàn)選取利率計(jì)算、通貨膨脹、股票基金風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題回答，受訪對(duì)象的問(wèn)題回答情況見(jiàn)表1。從表1可以看出，我國(guó)居民的金融意識(shí)水平偏低，還有很大的提升空間。

本文用熵值法構(gòu)建金融意識(shí)變量，與Rooij等一樣，本文認(rèn)為問(wèn)題回答不出來(lái)與問(wèn)題回答錯(cuò)誤所代表的居民金融意識(shí)是不一樣的，因此本文將問(wèn)題回答不出來(lái)賦值為1，問(wèn)題回答錯(cuò)誤賦值為2，回答正確賦值為3，用熵值法確定通貨膨脹、利率計(jì)算、風(fēng)險(xiǎn)選擇的權(quán)重，再用得出的權(quán)重乘以居民問(wèn)題回答結(jié)果，得到居民金融意識(shí)指標(biāo)fin_awareness。

2.2.3 控制變量

參照以往文獻(xiàn)，控制了可能與金融意識(shí)或者家庭負(fù)債相關(guān)的戶(hù)主特征變量及家庭特征變量，包括戶(hù)主性別、年齡平方/100、是否已婚、受教育狀況、工資收入、身體健康狀況、幸福感、家庭人口數(shù)量及家庭住房數(shù)量等，剔除了控制變量中存在的缺失值變量。

2.3 相關(guān)性分析

由于本文涉及研究標(biāo)量較多，可能存在共線性問(wèn)題，因此本文進(jìn)行了方差膨脹因子（VIF）檢驗(yàn)，結(jié)果顯示最大值為1.31，均值為1.10，一般認(rèn)為VIF值大于10具有多重共線性。通過(guò)檢驗(yàn)得出變量之間沒(méi)有多重共線，可以進(jìn)行下一步分析。

2.4 模型

本文主要研究金融意識(shí)與家庭房貸成本之間的關(guān)系，主要分為兩個(gè)部分：一是金融意識(shí)是否能夠?qū)彝ナ欠褙?fù)債產(chǎn)生影響。二是金融意識(shí)是否與家庭房貸成本有關(guān)系。第一部分主要采用probit模型，具體如下：

Prob（Debt=1）=α×fin_awareness+β×X+cons+ε （1）

其中，Debt代表家庭負(fù)債，Debt=1代表家庭有貸款，fin_awareness代表居民金融意識(shí)，X代表一系列控制變量，包括性別、年齡平方/100、是否已婚、是否農(nóng)村戶(hù)口、學(xué)歷情況、戶(hù)主工資收入、住房數(shù)量、家庭成員數(shù)量、健康狀況、幸福感;cons代表截距項(xiàng)，ε代表隨機(jī)誤差項(xiàng)。在模型（1）中，金融意識(shí)可能與家庭是否負(fù)債存在內(nèi)生性關(guān)系。一方面，可能存在反向影響關(guān)系，居民可能因?yàn)橛辛素?fù)債，所以會(huì)主動(dòng)關(guān)注財(cái)經(jīng)信息，提高自己的金融意識(shí);另一方面，可能存在遺漏變量。因此，本文參考以往學(xué)者的做法，加入父母最高教育情況，家中是否有人從事金融行業(yè)構(gòu)造工具變量，使用IV-probit模型處理內(nèi)生性問(wèn)題，具體模型如下：

fin_? ?factor=γ×IVfin_awareness+μ×X+cons+ω （2）

其中，IVfin_awareness代表金融意識(shí)的工具變量。

對(duì)于第二部分家庭房貸成本的關(guān)系，因?yàn)榧彝ヘ?fù)債成本為連續(xù)變量，所以本文采用OLS進(jìn)行回歸。同樣考慮到內(nèi)生性的問(wèn)題，本文采用和是否負(fù)債一樣的方法，采用加入工具變量進(jìn)行2SLS回歸。

Cost=α×fin_awareness+β×X+cons+ε （3）

其中，Cost代表家庭房貸負(fù)擔(dān)成本;其余變量與上文一致。

3 回歸結(jié)果及分析

3.1 金融意識(shí)與家庭是否負(fù)債

表2是運(yùn)用probit和IV-probit回歸的結(jié)果，公式（1）和公式（3）代表的是基本模型分析結(jié)果和加入內(nèi)生變量的回歸結(jié)果，從基本回歸模型結(jié)果可以看出金融意識(shí)高低與家庭是否負(fù)債存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，也就是說(shuō)，金融意識(shí)越高的家庭，其負(fù)債的可能性越大。通常，居民在銀行進(jìn)行借貸時(shí)，銀行會(huì)調(diào)查家庭償還能力。在戶(hù)主為男性的家庭中，家庭負(fù)債的概率更高，女性戶(hù)主對(duì)于貸款一般比較謹(jǐn)慎，不愿意接觸民間借貸等高利率借貸?；貧w結(jié)果中顯示戶(hù)主收入越高其負(fù)債的可能性越大，負(fù)債可以使家庭實(shí)現(xiàn)提前消費(fèi)。戶(hù)主年齡與家庭是否負(fù)債呈現(xiàn)反向關(guān)系，這說(shuō)明戶(hù)主年齡越大，其借貸的可能性越低，這是比較符合現(xiàn)實(shí)情況的，相較于年輕人，風(fēng)險(xiǎn)承受能力更低。值得注意的是，家庭幸福感的高低與是否借貸呈反向變動(dòng)的關(guān)系，家庭幸福感越高的家庭越注重風(fēng)險(xiǎn)，幸福感低的家庭負(fù)債的概率更高。

3.2 金融意識(shí)與家庭住房負(fù)債成本

本文以普通最小二乘法和兩階段最小二乘法的回歸結(jié)果進(jìn)行分析。其中，OLS是基本模型的分析結(jié)果，2SLS是加入工具變量后的回歸結(jié)果。

從基本模型的回歸結(jié)果可以看出，戶(hù)主是否已婚對(duì)家庭負(fù)債成本具有顯著的正向影響，作為一家之主的戶(hù)主在進(jìn)行負(fù)債抉擇時(shí)更多的是站在家庭的角度考慮，因此在住房成本的考慮上更謹(jǐn)慎。值得注意的是，戶(hù)主戶(hù)口是農(nóng)村與住房負(fù)債成本顯著正相關(guān)，說(shuō)明農(nóng)村居民在進(jìn)行住房貸款時(shí)負(fù)擔(dān)的成本更高。和預(yù)期一樣，戶(hù)主工資收入和家庭住房數(shù)量多少與借貸成本正向變動(dòng)，銀行在開(kāi)展借貸時(shí)會(huì)對(duì)個(gè)人收入和家庭情況展開(kāi)調(diào)查，收入越高、家庭狀況越好的家庭更容易從銀行取得較低的借款。

本文研究發(fā)現(xiàn)，金融意識(shí)與家庭負(fù)債成本呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，在構(gòu)建金融意識(shí)指標(biāo)時(shí)，熵值法算出來(lái)的權(quán)重乘以相應(yīng)的問(wèn)題回答情況，數(shù)值越高代表金融意識(shí)越高，這代表金融意識(shí)越高的家庭，更容易取得較低的住房貸款。這表明金融意識(shí)越高的家庭在取得住房貸款時(shí)會(huì)計(jì)算房貸負(fù)擔(dān)成本。

4 結(jié)論與政策性建議

居民家庭借貸行為影響的不僅是居民自身，作為微觀主體的家庭與宏觀經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行息息相關(guān)。本文通過(guò)實(shí)證研究得出的結(jié)果表明：金融意識(shí)的高低對(duì)家庭是否參與借貸及住房貸款成本有顯著的影響，金融意識(shí)越高的家庭更可能擁有負(fù)債，金融意識(shí)越高的家庭其在進(jìn)行住房貸款時(shí)所負(fù)擔(dān)的成本相較于金融意識(shí)不高的家庭更低。

我國(guó)農(nóng)村居民和城鎮(zhèn)居民在杠桿率上具有很大的差別，根據(jù)回歸結(jié)果可以看出，農(nóng)村居民負(fù)債參與度較低，這表明居民負(fù)債率主要集中在城鎮(zhèn)家庭。不同城市的家庭的杠桿率也不一樣，居住在一、二線城市的居民杠桿率更高，這是因?yàn)橐?、二線城市消費(fèi)水平、房?jī)r(jià)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平更高，居住在三、四線城市的家庭其房?jī)r(jià)較低，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平跟不上一、二線城市。在將來(lái)的發(fā)展中，我國(guó)政府應(yīng)該從兩個(gè)方面入手：一方面，政府可以通過(guò)加強(qiáng)金融監(jiān)管和進(jìn)行多方調(diào)控抑制房?jī)r(jià)的上升，同時(shí)將“房住不炒”的理念貫徹到底，防止居民因?yàn)檫^(guò)多的住房提高杠桿率，給宏觀經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行產(chǎn)生不良影響。另一方面，有針對(duì)性地提升居民的金融意識(shí)，尤其是給予農(nóng)村居民開(kāi)展更多的金融知識(shí)培訓(xùn)，普及居民的金融知識(shí)。

參 考 文 獻(xiàn)

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