【關(guān)鍵詞】家庭福利? 金融包容? 幸福

【中圖分類號】F830? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】A

【DOI】10.16619/j.cnki.rmltxsqy.2020.30.012

引言

金融包容（Financial Inclusion）緣起于國外的金融地理學(xué)（Financial Geography），2004年金雪軍、田霖將這一概念引入國內(nèi)時(shí)采用了金融排斥（Financial Exclusion）[1]、金融排除及金融排外性的說法。事實(shí)上，金融包容是金融排斥概念的擴(kuò)展與深化，是一個(gè)多維度的動(dòng)態(tài)復(fù)合概念（田霖，2013;Bhowmik等人，2013），指個(gè)體、群體、企業(yè)、組織或者地區(qū)等接觸（Access）并融入（Use）主流金融（Mainstream Finance）系統(tǒng)的過程與狀態(tài)。近十幾年來，中外學(xué)者對金融包容[2]的指數(shù)構(gòu)建、區(qū)域比較、影響因素的討論已經(jīng)相對充分與成熟（Chakrabarty，2013;Gloukoviezoff，2006;Kapoor，2014），而對其作用于居民福利水平的渠道與機(jī)制研究則較為欠缺，有限的文獻(xiàn)也多以定性研究為主或局限于某一小型社區(qū)的問卷調(diào)研。本文將采納China Household Finance Survey項(xiàng)目（CHFS）在中國的大型微觀調(diào)研數(shù)據(jù)[3]探討金融包容對中國家庭福利水平的影響，它覆蓋29個(gè)省、262個(gè)縣、1048個(gè)社區(qū)，樣本涵蓋28143戶家庭、97916個(gè)居民，調(diào)查方法科學(xué)、問卷設(shè)計(jì)合理，確保了樣本的代表性、信度和效度（甘犁等人，2013）。

福利研究概述

經(jīng)濟(jì)福利的內(nèi)涵?！案＠币辉~最初的解釋是人們對幸福的主觀感受和滿足程度。Pigou （1920）從經(jīng)濟(jì)角度出發(fā)，提出經(jīng)濟(jì)福利是社會福利的一部分。經(jīng)濟(jì)福利是從狹義角度來考慮的，而社會福利是從廣義角度來考慮的，具體包括經(jīng)濟(jì)福利、政治福利和文化福利（胡象明，2010）。蔡宏昭（2004）從消費(fèi)、收入、社會保障和個(gè)人主觀滿意度等方面來衡量居民的經(jīng)濟(jì)福利。王桂勝（2006）認(rèn)為經(jīng)濟(jì)福利體現(xiàn)為居民從自身的精神和物質(zhì)消費(fèi)中獲得的幸福和滿足感，這些效用都是居民收入帶來的利益。陳茜茜（2016）提出雖然可以用貨幣來衡量經(jīng)濟(jì)福利，但居民的經(jīng)濟(jì)福利不局限于收入和消費(fèi)兩方面，居民的文化教育水平、醫(yī)療衛(wèi)生水平、社會保障水平和環(huán)境保護(hù)水平也會影響到自身的經(jīng)濟(jì)福利?？梢钥闯?，學(xué)者們在研究經(jīng)濟(jì)福利時(shí)不再僅考慮消費(fèi)收入等純經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，也試圖從社會保障、文化、教育、環(huán)境等方面來考察經(jīng)濟(jì)福利。不過學(xué)界對經(jīng)濟(jì)福利的內(nèi)涵始終缺乏一個(gè)統(tǒng)一界定標(biāo)準(zhǔn)。

經(jīng)濟(jì)福利的測度。國內(nèi)外對于經(jīng)濟(jì)福利的測度并無統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，主要采用三類方法：

一是基于國民經(jīng)濟(jì)核算體系測度經(jīng)濟(jì)福利。如Pigou（1920）將經(jīng)濟(jì)福利與國民收入對等。在此基礎(chǔ)上，學(xué)者們多用GDP和GNP衡量經(jīng)濟(jì)福利。Daly和Cobb（1989）提出并構(gòu)建了可持續(xù)經(jīng)濟(jì)福利指數(shù)，該指數(shù)除了以GDP衡量物質(zhì)福利外，還考慮了非市場活動(dòng)、防護(hù)性支出、環(huán)境損害對經(jīng)濟(jì)福利的影響。這種指數(shù)構(gòu)建方法既反映了經(jīng)濟(jì)增長的可持續(xù)性，又體現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)福利的變化（唐蕾，2016）。

二是基于阿瑪?shù)賮啞どˋmartya Sen）的可行能力福利思想，采用數(shù)理經(jīng)濟(jì)學(xué)方法構(gòu)建福利指數(shù)模型。如Oni和Adepoju（2011）采用教育水平、醫(yī)療衛(wèi)生條件、住房狀況和安全性等方面的指標(biāo)，用模糊數(shù)學(xué)法將所有指標(biāo)形成一個(gè)綜合評價(jià)指數(shù)，對尼日利亞農(nóng)民進(jìn)行問卷調(diào)查并研究其福利水平。周義、李夢玄（2013）基于阿特金森的廣義均值不平等測度理論和阿瑪?shù)賮啞ど目尚心芰Ω＠枷?，考慮中國農(nóng)村物質(zhì)水平、中國農(nóng)村知識水平、中國農(nóng)村健康狀況和中國農(nóng)村環(huán)境狀況四個(gè)方面，構(gòu)建中國農(nóng)村社會福利指數(shù)新模型。

三是采用多指標(biāo)綜合計(jì)算評價(jià)經(jīng)濟(jì)福利水平。如余謙、高萍（2011）從收入分配與公平、醫(yī)療保障、教育文化、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)四方面衡量農(nóng)民福利，并運(yùn)用改進(jìn)的層次分析法確定各指標(biāo)在中國農(nóng)村福利指數(shù)中的權(quán)重。王修華、傅小勇、陳茜茜（2017）從反映居民個(gè)體的經(jīng)濟(jì)利益收入水平、消費(fèi)水平及反映社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的生活質(zhì)量水平出發(fā)研究居民經(jīng)濟(jì)福利指數(shù)。其中，收入水平和消費(fèi)水平用人均指標(biāo)來體現(xiàn)，生活質(zhì)量水平用群體消耗指標(biāo)來體現(xiàn)。

上述三種方法各有優(yōu)缺點(diǎn)，第一種方法簡單易行，但單純以GDP為主衡量經(jīng)濟(jì)福利，指標(biāo)較為單一，不能全面考慮經(jīng)濟(jì)發(fā)展的環(huán)境成本、收入分配等情況;第二種方法優(yōu)點(diǎn)在于通過調(diào)研獲得福利指標(biāo)的各類數(shù)據(jù)，較為準(zhǔn)確全面，但局限于某一年的截面數(shù)據(jù)，無法獲知?dú)v年福利變動(dòng)情況;第三種方法可以彌補(bǔ)第二種方法的不足，但目前大多數(shù)國內(nèi)學(xué)者還是偏向從收入、消費(fèi)兩方面測度經(jīng)濟(jì)福利，選取的指標(biāo)仍不太全面。

金融包容對經(jīng)濟(jì)福利的影響。王修華、何夢、關(guān)鍵（2014）詳細(xì)總結(jié)了國外學(xué)者在金融包容的經(jīng)濟(jì)福利效應(yīng)方面的研究。他們指出國外學(xué)者對金融包容的經(jīng)濟(jì)福利效應(yīng)研究主要體現(xiàn)在宏觀與微觀兩方面。在宏觀效應(yīng)方面，金融包容可以促進(jìn)貧困減少，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長，提高金融穩(wěn)定;在微觀效應(yīng)方面，金融包容能夠改善居民消費(fèi)和支出，促進(jìn)投資、提升健康水平和婦女權(quán)利。英國CFLI組織（the Community Finance and Learning Initiative）指出金融包容與福利的內(nèi)在關(guān)聯(lián)，認(rèn)為金融排斥會導(dǎo)致家庭預(yù)算資金的外流;更強(qiáng)的金融意識可以增加人們獲得福利的可能性;接觸一系列金融產(chǎn)品能夠使人們避免陷入貧困陷阱或幫助人們走出貧困陷阱的惡性循環(huán)。

國內(nèi)學(xué)者對金融包容的經(jīng)濟(jì)福利效應(yīng)研究集中體現(xiàn)在金融包容影響居民的收入水平、消費(fèi)水平等方面，也有學(xué)者重點(diǎn)研究金融包容對農(nóng)村居民收入的影響。如田霖（2011）認(rèn)為經(jīng)濟(jì)福利主要表現(xiàn)為金融包容影響居民的收入水平、消費(fèi)水平及家庭開支，同時(shí)從營養(yǎng)經(jīng)濟(jì)學(xué)角度論述了金融包容對非經(jīng)濟(jì)福利的影響。田杰、陶建平（2012）利用2006～2009年1877個(gè)縣（市）的數(shù)據(jù)，針對農(nóng)村普惠性金融發(fā)展對農(nóng)戶收入的影響進(jìn)行面板分析。湯凱、田璐（2013）以河南和江浙地區(qū)為例，分析了包容性金融對農(nóng)戶收入的影響。徐強(qiáng)、陶侃（2017）的實(shí)證結(jié)果表明，金融包容通過經(jīng)濟(jì)增長作用于貧困減緩，金融包容與貧困減緩之間呈現(xiàn)穩(wěn)定的正向關(guān)系，金融包容水平的提高有利于貧困的減緩甚至消除。尋努績（2015）通過實(shí)證研究得出農(nóng)村包容性金融服務(wù)水平與農(nóng)村居民收入水平間存在長期穩(wěn)定均衡關(guān)系的結(jié)論，并且分析了農(nóng)村金融包容性發(fā)展對福利增進(jìn)效用的影響機(jī)制，即前者通過影響農(nóng)村資本形成與配置降低居民獲得金融服務(wù)和產(chǎn)品的門檻，從而作用于農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展，進(jìn)而影響農(nóng)村居民收入變化和城鄉(xiāng)收入分配。

總體看來，研究尚存在以下不足：研究對象以金融包容自身居多，其福利影響研究相對較少;研究范疇以區(qū)域?qū)用婕翱臻g差異比較居多，家庭、個(gè)人微觀視角切入較少;定量分析以區(qū)域人均指標(biāo)（如機(jī)構(gòu)覆蓋率、金融產(chǎn)品與服務(wù)可達(dá)性、人均存貸款余額等）居多，以基于結(jié)果的家庭資產(chǎn)價(jià)值法衡量的角度較少，對家庭金融能力（Financial Capacity）的提升、家庭資產(chǎn)與負(fù)債的自主選擇與有效管理重視不夠（Jones，2006;2008）。家庭是社會的細(xì)胞，構(gòu)建創(chuàng)新、綠色、開放、協(xié)調(diào)、共享的社會，離不開家庭福利的完善與居民幸福感的提升。如何從金融供給側(cè)入手，在國際經(jīng)濟(jì)形勢復(fù)雜及國內(nèi)“三期疊加”（增長速度換檔期、結(jié)構(gòu)調(diào)整陣痛期、前期刺激政策消化期）的兩重艱難局面下，刺激消費(fèi)、優(yōu)化內(nèi)需、引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)升級、拉動(dòng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)、促進(jìn)居民的身心健康以及使每個(gè)中國家庭主觀感受到怡然、富足與幸福，關(guān)乎十三五規(guī)劃主要目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)，也是關(guān)乎民生的重要議題。

理論框架與變量選擇

（一）理論框架。英國CFLI組織提出金融包容的多層面特性及其與福利的內(nèi)在關(guān)聯(lián)：金融排斥導(dǎo)致家庭預(yù)算資金的外流;包容意味著更強(qiáng)的金融意識，可增加人們獲得福利的可能性;包容表示可接觸到一系列金融產(chǎn)品能夠避免人們陷入或幫助人們走出貧困陷阱，而較低水平的金融包容將限制政府更為廣泛的福利改革策略的成功實(shí)施。筆者曾嘗試分析金融包容對中國城鄉(xiāng)居民福利的影響，遺憾的是，由于復(fù)合因果關(guān)系的存在，區(qū)域經(jīng)濟(jì)福利的定量分析很難找到可信、共識性強(qiáng)的度量指標(biāo)，而非經(jīng)濟(jì)福利則因缺乏相應(yīng)數(shù)據(jù)而無法展開量化研究。[4]本文在充分考察學(xué)理、中國國情及數(shù)據(jù)可得性的基礎(chǔ)上，提出以下三個(gè)假設(shè)：

H1：在其他條件不變的情況下，家庭金融包容水平越高，居民的消費(fèi)水平及生活水平越高。這是金融包容作用于家庭福利水平的第一條渠道。

H2：在其他條件不變的情況下，家庭金融包容的提高可以緩解居民的過度負(fù)債（Over-indebtedness）以及可能由此造成的負(fù)面影響（包括對其心理健康和生理健康的損害）。這是金融包容作用于家庭福利水平的第二條渠道。

H3：在其他條件不變的情況下，家庭金融包容的提高可以促進(jìn)居民主觀幸福感的提升。這是金融包容作用于家庭福利水平的第三條渠道。[5]

根據(jù)以上三條假定，本文依次采納多元線性回歸模型1[6]、二值響應(yīng)模型2（Probit）及有序響應(yīng)模型3（Ologit），模型形式略。此外，若某一區(qū)域債務(wù)負(fù)擔(dān)過重且居民主觀感受不幸福，很容易陷入金融沙漠（Financial Desertification）與社會排斥（Social Exclusion）的負(fù)反饋環(huán)，引發(fā)金融風(fēng)險(xiǎn)、經(jīng)濟(jì)下滑與社會動(dòng)蕩，為檢驗(yàn)中國是否存在此類空間集聚的危險(xiǎn)，在文章第四部分將采用空間計(jì)量方法深入討論。

（二）變量選擇。1.自變量。家庭金融包容指數(shù)（hfi）：側(cè)重需求主體的能動(dòng)性、判斷力，用基于結(jié)果的資產(chǎn)價(jià)值法來衡量，體現(xiàn)了調(diào)查時(shí)點(diǎn)家庭的金融能力。根據(jù)Gloukoviezoff（2006）、Jones（2008）、Arnold等人（2011）以及Donnelly等人（2012）分析，剔除現(xiàn)金、民間借貸等非主流金融指標(biāo)，保留是否具有常用活期存款賬戶、目前活期存款總額（元）、定期存款筆數(shù)與時(shí)點(diǎn)余額、股票目前市值（元）、股票賬戶現(xiàn)金余額（元）、非公開市場交易股票市值（元）、目前擁有基金市值（元）、期貨市價(jià)（元）、權(quán)證市價(jià)（元）、其他衍生品市值（元）、理財(cái)產(chǎn)品總市值（元）、黃金市值（元）及常用信用卡有幾張，由于指標(biāo)眾多，采用主成分分析法，提取前兩個(gè)主成分，得出每個(gè)家庭的主流金融包容指數(shù)。取值范圍在[-0.1388，0.3851];income：去年實(shí)收貨幣收入（取對數(shù)）;toincome：家庭全部收入，包括基本工資收入、財(cái)產(chǎn)性收入、投資性收入及其他收入;[7]gender：戶主性別，女性為1，男性為0;edu：以戶主文化程度為分類變量，沒上過學(xué)、上過小學(xué)與初中、上過高中（或高職、中專與大專）、上過大學(xué)本科及以上依次賦值1、2、3、4;loanedu：為了檢驗(yàn)教育負(fù)債是否對生活消費(fèi)具有擠出效應(yīng)，引入家庭教育貸款指標(biāo);securityratio：家庭社會保障覆蓋率，由家庭中領(lǐng)取退休/離休工資或養(yǎng)老保險(xiǎn)人數(shù)、擁有社會醫(yī)療保險(xiǎn)人數(shù)、有失業(yè)保險(xiǎn)人數(shù)及有住房公積金人數(shù)的總和占全部人口的比例來衡量;age：戶主年齡，18歲～30歲、31歲～55歲、56歲以上依次賦值1、2、3;marriage：婚姻狀況，未婚賦值0，已婚賦值1;family：家庭規(guī)模，用家庭總?cè)丝跀?shù)度量;house：是否擁有房產(chǎn)，是賦值1，否賦值0;auto：是否擁有汽車，是賦值1，否賦值0;newbusi：是否經(jīng)營工商業(yè)項(xiàng)目，是賦值1，否賦值0;rural：農(nóng)村地區(qū)為1，城市地區(qū)為0;east和central：兩個(gè)啞變量表示東、中、西部控制變量，是為1，否為0;eco：社區(qū)或村落經(jīng)濟(jì)狀況，從貧窮到富裕依次打分1分～10分;fcap：金融能力，分類變量，按照能力由低到高，依次得分為0、1、2、3;[8]risk1和risk2：兩個(gè)啞變量分別代表風(fēng)險(xiǎn)偏好與風(fēng)險(xiǎn)厭惡，[9]是為1，否為0;opi：對互聯(lián)網(wǎng)金融的接納程度（Arnold，2011），用常用的支付方式來衡量，網(wǎng)上銀行、信用卡賦值0;支付寶、財(cái)付通、找人代付、貨到付款及其他賦值1;borrow：主流及非主流金融的偏好，認(rèn)為銀行可靠的賦值0，認(rèn)為親戚、朋友、生意伙伴等其他非主流借貸可靠的賦值1;umempr：家庭失業(yè)率，用失業(yè)總?cè)丝?家庭總?cè)丝?belief：是否有宗教信仰，無信仰為1，其他為0;health：與同齡人相比，現(xiàn)在的身體狀況如何，為分類變量，按照非常好、很好、好、一般、不好分別賦值1、2、3、4、5;todebt：家庭負(fù)債（取對數(shù)），包括農(nóng)業(yè)負(fù)債、工商業(yè)負(fù)債、非風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)負(fù)債、風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)負(fù)債、房屋負(fù)債、汽車負(fù)債[10]及其他負(fù)債;Quarrel：與愛人在生活中吵架的頻率？一個(gè)月1次及以上、兩到三個(gè)月1次、一年1到3次及沒有依次賦值1、2、3、4;idea1和idea2：兩個(gè)啞變量衡量是否具有家庭觀念?！澳J(rèn)為家庭在您生活中的重要程度是？”參照組為“一般”，“非常重要”與“重要”為具備家庭觀念，idea1=1，“不重要”與“非常不重要”為家庭觀念淡漠，idea2=1;trust：“您對初次見面的人信任程度”按照完全不相信到完全相信，依次賦值1分～5分;children：子女?dāng)?shù)量;poli：戶主政治面貌，中共黨員、共青團(tuán)員為1;民主黨派或其他黨派、群眾為0。

2.因變量。（1）consum：家庭伙食支出占總支出（伙食支出、日用品消費(fèi)、家政服務(wù)支出、交通通信支出及文化娛樂支出）比重，近似反映居民生活水平的高低，[11]考察影響它的自變量與控制變量，依次為hfi、income、edu、loanedu、securityratio、gender、age、marriage、family、house、auto、newbusi、rural、eco、east和central;（2）overdebt：過度負(fù)債或承付能力差為1，沒有過度負(fù)債為0，[12]考察影響它的自變量與控制變量，依次為hfi、income、fcap、risk1和risk2、opi、borrow、[13]umempr、family、house、auto、edu、age、securityratio、marriage、belief、gender、rural、eco、east和central;（3）happy：家庭的主觀幸福感。0表示非常不幸福和不幸福、1表示一般、2表示幸福和非常幸福?？疾煊绊懰淖宰兞颗c控制變量，依次為hfi、health、toincome、todebt、securityratio、umempr、house、auto、Quarrel、idea1和idea2、trust、eco、belief、edu、marriage、gender、age、family、poli、children、rural、east和central。采用不同模型分析時(shí)，其自變量與控制變量的選擇各不相同，按研究需要分為關(guān)鍵考察變量、家庭特征變量與區(qū)域特征變量三大類。本文將根據(jù)實(shí)證情況分別匯報(bào)各變量對家庭福利的影響及其經(jīng)濟(jì)學(xué)意義。

計(jì)量結(jié)果

多元線性回歸模型分析結(jié)果。由于伙食支出是生存的必需品，屬于剛性需求，而其他支出僅限于日用品（如洗衣粉、香皂、衛(wèi)生紙、牙刷等）、家政服務(wù)（如保姆、小時(shí)工、家政服務(wù)公司的清潔、清洗與管道疏通等）、交通通信（交通費(fèi)、自駕油費(fèi)、電話費(fèi)、網(wǎng)絡(luò)費(fèi)）及基本文化娛樂支出（書報(bào)、雜志、影劇票等），衣著、奢侈品、耐用消費(fèi)品等并未計(jì)入，因此不必考慮Donnelly（2012）提出的性格、情緒特征（如強(qiáng)迫購物癥）大幅影響消費(fèi)的情況。如表1所示，在5%的顯著性水平上，hfi顯著為負(fù)，說明hfi每增加一個(gè)單位，會導(dǎo)致consum降低0.4477。家庭金融包容的水平的提高，意味著資產(chǎn)的高效管理，而穩(wěn)定的心理預(yù)期、預(yù)算約束的放松、豐富的金融產(chǎn)品的可接觸與可使用（如擁有活期賬戶、持有信用卡）等都有助于家庭方便、快捷地購買所需的消費(fèi)品，引導(dǎo)其調(diào)整消費(fèi)結(jié)構(gòu)，并促進(jìn)家庭福利水平的上升。這里consum與恩格爾系數(shù)相似，標(biāo)志著家庭生活的富裕程度，該值越低，意味著家庭生活水平越高。在所有變量中，hfi對家庭的福利作用最強(qiáng)，H1成立;由于財(cái)產(chǎn)性收入、投資性收入的或然性和不穩(wěn)定，而根據(jù)持久收入假說，持久收入與持久消費(fèi)之間才存在固定的比例關(guān)系，因而這里income衡量基本工薪收入對伙食消費(fèi)比例的影響，它每變動(dòng)1%，會導(dǎo)致consum降低0.7個(gè)百分點(diǎn)，說明家庭穩(wěn)定收入的增加會提升其福利水平;edu每上一個(gè)檔次，福利水平也會相應(yīng)提高1.4個(gè)百分點(diǎn)，說明文化水平越高，其消費(fèi)理念越先進(jìn)，也更容易接納新的產(chǎn)品與適應(yīng)新的生活模式。蓋洛普全球統(tǒng)計(jì)研究數(shù)據(jù)表明，最早接納互聯(lián)網(wǎng)金融的人群，其學(xué)歷基本都在大專以上，本科、碩士占比高達(dá)42.8%及15.7%;是否擁有住房、汽車等非金融性資產(chǎn)對消費(fèi)的影響差異比較大，擁有汽車的家庭其伙食消費(fèi)比要低0.1072，說明有汽車的家庭福利更好。擁有house的家庭，其consum卻增加了0.7個(gè)百分點(diǎn)。兩類家庭資產(chǎn)作用迥異的原因：購買住房與購買汽車相比，前者大大加重家庭的債務(wù)負(fù)擔(dān)，貨幣債務(wù)使家庭預(yù)算約束線內(nèi)移，從而影響其生活質(zhì)量;住房同時(shí)具備居住屬性與投資屬性，汽車則可歸入奢侈的耐用消費(fèi)品。按照中國的傳統(tǒng)觀念，似乎擁有一套自己的住房才有了安定性與歸屬感，所以對于大部分普通平民家庭而言，更看重其居住屬性。在28143戶受訪者中，擁有住房的有19051戶，占67.69%，擁有汽車的只有3717戶，僅占13.21%。前者成為必需的家庭資產(chǎn);age與marriage體現(xiàn)了家庭特征控制變量，年齡越大，其他支出會減少，生活模式回歸簡約，福利會相對降低3.79個(gè)百分點(diǎn)。理論上，家庭是基本生活保障單位，但這里已婚家庭的福利要低于未婚家庭的原因在于，已婚家庭包括了所有曾經(jīng)有過婚姻經(jīng)歷的家庭，如離婚、喪偶、獨(dú)居，這些生活事件會降低家庭福利水平（Lentonand Mosely，2008）;newbusi表明從事創(chuàng)業(yè)的家庭對生活質(zhì)量相對較高，與不從事創(chuàng)業(yè)的家庭相比，其福利高1.96個(gè)百分點(diǎn)?？梢?，“大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新”不僅是拉動(dòng)中國經(jīng)濟(jì)的發(fā)動(dòng)機(jī)之一，也是帶動(dòng)居民福利提升的有效渠道。社區(qū)或村落的經(jīng)濟(jì)狀況對consum的影響為負(fù)，說明受訪者居住地越富裕，其消費(fèi)的示范效應(yīng)越強(qiáng)，其貢獻(xiàn)為0.3個(gè)百分點(diǎn)。

家庭消費(fèi)的總量與人口數(shù)相關(guān)，引入family，以控制家庭規(guī)模對食物消費(fèi)占比的影響;securityratio則從制度層面控制了社會福利制度對家庭消費(fèi)的作用。中國的福利制度不同于某些國家，不是選擇性的，而是具有廣覆蓋和普惠性，如社會醫(yī)療保險(xiǎn)、社會養(yǎng)老保險(xiǎn)等，具備正式工作的人一般可擁有企業(yè)年金、失業(yè)保險(xiǎn)和住房公積金。社會保險(xiǎn)不同于商業(yè)保險(xiǎn)，后者是居民為了彌補(bǔ)社會保險(xiǎn)的不足，自主選擇商業(yè)性保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)投保、參保，前者則是為居民提供最基本的社會保障。引入securityratio是為了控制家庭社會保障覆蓋率的影響。此外，戶主性別的作用并不顯著，教育負(fù)債也沒有出現(xiàn)擠出效應(yīng)，表1不再匯報(bào)。從區(qū)域控制變量來看，東部、中部地區(qū)的生活水平高于西部地區(qū)，東部地區(qū)比其他地區(qū)的福利高出1.98個(gè)百分點(diǎn)，而中部地區(qū)則相對高出0.7個(gè)百分點(diǎn)。說明生活福利的區(qū)域差異在中國依然存在，并可能持續(xù)一定時(shí)期;有趣的是，農(nóng)村地區(qū)比城市地區(qū)的consum低了6.68個(gè)百分點(diǎn)，這并不是說農(nóng)村地區(qū)的生活質(zhì)量高于城市地區(qū)。從細(xì)化數(shù)據(jù)來看，consum的均值為0.7264，而城市consum的均值是0.7389，農(nóng)村consum的均值為0.6993。這里用consumption指標(biāo)來解釋，農(nóng)村consumption的均值是5.7162，而城市該指標(biāo)的均值是5.44，可見農(nóng)村的伙食消費(fèi)（月均1741元，城市為885元，大大低于農(nóng)村）相對較高，而城市的其他支出相對較高，導(dǎo)致出現(xiàn)這樣的回歸結(jié)果。表1整理匯報(bào)了關(guān)鍵自變量和控制變量的回歸結(jié)果（顯著性水平低于5%的沒有列出，右側(cè)是consumption的回歸結(jié)果對比，顯著水平低于5%的不再匯報(bào)）。[14]

Probit模型分析結(jié)果。Overdebt反映家庭延遲還款的情況，在負(fù)債比的臨界值難以確定的條件下，可作為過度負(fù)債的衡量指標(biāo)。以最大一筆借款[15]為例，中國家庭的農(nóng)業(yè)借款、工商業(yè)借款、房屋借款、汽車借款、教育借款及其他借款未能按期還款的比例依次為10.79%、11.71%、14.31%、7.89%、10.79%及11.45%。這些借款多來源于父母、親戚、朋友、同事、民間金融組織、小額貸款公司及有合作關(guān)系的人或機(jī)構(gòu)，屬于非主流金融渠道，其形式不規(guī)范、多以口頭協(xié)定為主。親屬、兄弟姐妹是家庭最信任的借款渠道，體現(xiàn)中國家庭的互助性及保障性功能。如在受訪的16120戶家庭中，有50.97%的家庭認(rèn)為借錢最可靠的途徑仍是親戚，這一比例甚至高于主流金融機(jī)構(gòu)（銀行僅占33.57%）。基于親緣、人緣的借貸有非正式制度的制約，而民間金融組織的借款與之比較風(fēng)險(xiǎn)控制難度則相對較大，如利息成本高、蘊(yùn)藏違約風(fēng)險(xiǎn)以及債務(wù)鏈條斷裂而引發(fā)的連鎖反應(yīng)等，有可能引發(fā)地方金融風(fēng)險(xiǎn)，也是過度負(fù)債需要重點(diǎn)關(guān)注的方面;信用卡到期只償還最低還款額、延期償還、停止償還及其他的比例依次為6.82%、0.96%、0.6‰、7.27%，視為過度負(fù)債，而到期償還賬單總額（56.26%）及提前償還（28.63%）表明家庭償付能力較強(qiáng);對于為什么沒有信用卡，在23599名受訪者中，有33.79%是喜歡現(xiàn)金消費(fèi)、43.13%的居民是不了解信用卡、愿意使用而申請被拒只占0.58%，有2594戶家庭（占比10.99%）明確表示沒有還款能力（債務(wù)承擔(dān)能力已經(jīng)有限，即過度負(fù)債）。

Probit模型回歸結(jié)果顯示，hfi顯著作用于overdebt，回歸系數(shù)為-8.3090，說明家庭金融包容水平越高，過度負(fù)債的幾率就越低，這與H2是吻合的。hfi不僅體現(xiàn)了某一時(shí)點(diǎn)家庭財(cái)務(wù)的實(shí)力，更是居民金融能力的反映。hfi越高，越善于進(jìn)行財(cái)務(wù)規(guī)劃、合理編制財(cái)務(wù)預(yù)算、金融意識較強(qiáng)、具有前瞻性和靈活性、消息靈通、易于接納新生事物、總能保持收支平衡、自由選擇最合適的金融產(chǎn)品與服務(wù)等，基本不會陷入不可持續(xù)的債務(wù)陷阱，更不會出現(xiàn)由于過度負(fù)債而引發(fā)的心理壓力和焦慮緊張（Gloukoviezoff，2007;Ronald等人，2010）;income對overdebt是負(fù)貢獻(xiàn)（-0.0799），即收入[16]的增加會導(dǎo)致過度負(fù)債的減少;opi是對互聯(lián)網(wǎng)金融的采用情況，該指標(biāo)反映了中國金融領(lǐng)域的最新發(fā)展態(tài)勢，這里的界定是狹義的互聯(lián)網(wǎng)金融（田霖，2016）。opi可以有效降低過度負(fù)債，回歸系數(shù)是-0.1212。眾所周知，互聯(lián)網(wǎng)金融方便、靈活、便捷，具有長尾化、低成本的優(yōu)勢，在信用評級（如螞蟻的“水文模型”、芝麻信用等）、貸款手續(xù)（無抵押要求、操作簡單）、價(jià)格優(yōu)惠（免息期、購買自建電商平臺的商品時(shí)可享受積分抵扣和優(yōu)惠券支付等）等方面都具有傳統(tǒng)金融所不具備的優(yōu)點(diǎn)：一是大數(shù)據(jù)風(fēng)控和云計(jì)算的廣泛運(yùn)用。以多年積累的交易和評級數(shù)據(jù)為參照，事先就能避免將款項(xiàng)貸放給資質(zhì)不佳的消費(fèi)者;二是全流程管理模式，實(shí)現(xiàn)線上24小時(shí)申請、審查與放貸，便于消費(fèi)者隨時(shí)自助操作;三是貸款金額靈活，沒有門檻條件，小額資金需求[17]可以迅速得到滿足，幫助消費(fèi)者臨時(shí)周轉(zhuǎn)與合理規(guī)劃資金的使用。可見，opi也可以提高家庭福利;從家庭控制變量看，risk1在5%的水平上顯著，回歸系數(shù)為0.0709，說明風(fēng)險(xiǎn)偏好的家庭更傾向于過度負(fù)債;越是年齡大的戶主行事更為謹(jǐn)慎、保守，因此age可減少負(fù)債比例（-0.1769），這也可能與消費(fèi)觀念有關(guān);家庭社會保障覆蓋率在1%的水平上顯著（-0.3174），說明完善的社會福利制度可以有效減少過度負(fù)債出現(xiàn)的幾率，社會保險(xiǎn)是可以增進(jìn)家庭福利水平的;umempr則會增加過度負(fù)債的可能性（0.1336），表明家庭失業(yè)率的上升會損害福利水平;擁有汽車的家庭比沒有汽車的家庭債務(wù)負(fù)擔(dān)輕，福利水平高（-0.1080）;戶主為女性的家庭傾向于減少借貸（-0.1769），這可能與男性與女性的性格差異有關(guān)，前者更喜歡冒險(xiǎn)，行事比女性更激進(jìn);從區(qū)域控制變量來看，農(nóng)村地區(qū)的債務(wù)負(fù)擔(dān)輕于城市地區(qū)（-0.1375），西部地區(qū)的過度負(fù)債最為嚴(yán)重（east=-0.1914，central=-0.0667）;受訪者居住地越富裕，其陷入過度負(fù)債困境的幾率越?。╡co=-0.1404）。

Probit命令只能得到自變量的大小，為了得到自變量真正的作用，本文使用dprobit命令，以求出邊際作用dy/dx。表2不僅匯報(bào)了各變量的回歸系數(shù)，而且給出了dy/dx以及各自對應(yīng)的穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤、Z和P>|z|值。利用probit和dprobit回歸，兩種方法得出的各自變量的符號是一致的，不同的是回歸系數(shù)的大小發(fā)生了變化（如表2）從dy/dx的值來看，hfi同樣是對overdebt作用強(qiáng)度最高的，每變動(dòng)一個(gè)單位，就會使過度負(fù)債的發(fā)生概率減少162%，再次驗(yàn)證H2成立;income每增加1%，過度負(fù)債的可能性降低1.56%，擁有汽車的家庭過度負(fù)債的幾率降低2%;opi的采納者比不使用互聯(lián)網(wǎng)支付服務(wù)的家庭負(fù)債負(fù)擔(dān)降低2.25個(gè)百分點(diǎn);風(fēng)險(xiǎn)偏好者的債務(wù)負(fù)擔(dān)要多出1.43%，而女性比男性過度負(fù)債的可能性低0.8個(gè)百分點(diǎn);家庭失業(yè)比率每高一個(gè)百分點(diǎn)，導(dǎo)致其過度負(fù)債發(fā)生概率增加2.61%，而完善的社會保障則使其發(fā)生幾率降低6.2個(gè)百分點(diǎn);從青年到中年、再從中年到老年，age會帶來負(fù)債比率降低3.45%;edu對overdebt的影響不顯著，說明文化程度或者教育水平對家庭過度負(fù)債情況沒有什么影響，性格的作用可能更為明顯。然而，度量金融能力的fcap也并不顯著，這與一般的預(yù)期不相符合。這是因?yàn)楸疚牟捎?個(gè)問卷指標(biāo)用以衡量受訪者對基本經(jīng)濟(jì)與金融信息的關(guān)注度以及基本的數(shù)字計(jì)算能力，前者是受訪者的自評，缺乏客觀的標(biāo)準(zhǔn)，有隨意性或夸大性，后者將“不知道”也計(jì)入了“計(jì)算錯(cuò)誤”的范疇，而“不知道”的家庭其金融素養(yǎng)更為低下（Ronald等人，2010）。此外，研究需要能夠全面、完整、客觀衡量受訪者債務(wù)素養(yǎng)（Debt Literacy）的指標(biāo)體系，以準(zhǔn)確度量其對家庭負(fù)債的影響;borrow回歸結(jié)果顯示，似乎偏愛非主流金融的家庭其債務(wù)負(fù)擔(dān)相對小0.7個(gè)百分點(diǎn)，只是顯著性水平大大降低了。這一部分是由于非主流借貸有高達(dá)50.97%偏好向親戚借錢，而親戚之間的借貸通常不收利息，也不需要抵押，一定程度降低了償債負(fù)擔(dān)。比如以最大一筆借款為例，農(nóng)業(yè)借款、工商業(yè)借款、房屋借款、汽車借款不需要支付利息的比例依次為87.75%、76.29%、94.56%及91.71%;社區(qū)經(jīng)濟(jì)環(huán)境的dy/dx為-0.0081，可見區(qū)域特征變量對過度負(fù)債依然有較強(qiáng)的邊際作用。[18]

金融包容特別強(qiáng)調(diào)產(chǎn)品與服務(wù)在可支付范疇（Affordable），而過度負(fù)債可能引發(fā)居民面臨四大難題，即基本剝奪（Basic Deprivation）、次級剝奪（SecondaryDeprivation）、健康剝奪（Health Deprivation）和環(huán)境剝奪（Environmental Deprivation）（田霖，2012）。消費(fèi)超出家庭承付能力的金融產(chǎn)品會直接影響居民的心理健康，而過度負(fù)債對身體健康的具體影響還不明確。身體狀態(tài)不佳可能既是過度負(fù)債的結(jié)果，又是其原因，如果沒有足夠的縱列數(shù)據(jù)，將很難判斷其因果關(guān)系（Ronald等人，2010）。誠然，理論上講，身體與心理健康相互影響、互為因果，但是主觀心理感受對客觀身體健康的影響機(jī)制較為復(fù)雜，且作用強(qiáng)度很難確定。需要參照國外經(jīng)驗(yàn)，對過度負(fù)債人群進(jìn)行現(xiàn)場調(diào)研與深度訪談，了解其性格、偏好、家庭特征、社區(qū)環(huán)境、尤其是心理壓力（如焦慮、恐懼、絕望、不安全感）并由此不良的心理狀態(tài)而引發(fā)的身體不適與具體表現(xiàn)等。中國家庭金融調(diào)查并未設(shè)計(jì)涵蓋此類問題的問卷，因此，目前精確量化過度負(fù)債的心理壓力對身體健康的沖擊還比較困難。[19]故依據(jù)國外學(xué)者的研究結(jié)論，理論推斷過度負(fù)債也可能對中國居民的身心健康產(chǎn)生一定程度的傷害，H2成立。

Ologit模型分析結(jié)果。hfi的回歸系數(shù)為6.3815，且在5%的水平上顯著，充分說明家庭金融包容指數(shù)越高，則家庭成員的幸福感就越強(qiáng)烈。家庭富足、收支平衡、資產(chǎn)多元化、財(cái)務(wù)高效管理的家庭更能體會從財(cái)務(wù)安全到財(cái)務(wù)自由的幸福感，也可以更為隨性、自由地選擇喜歡的生活模式，其福利水平就越高，H3成立;health的回歸系數(shù)為負(fù)，說明身體狀況越差的人，越不容易感到幸福;家庭總收入與家庭總負(fù)債從兩個(gè)角度反映了對居民幸福感的影響，前者是顯著增加幸福感（0.0552），后者則是顯著降低幸福感（-0.0283）;家庭社會保障覆蓋率反映了社會基本福利制度對家庭福利的影響，顯然較為充分的社會保險(xiǎn)提供了一定的經(jīng)濟(jì)與生活安全保障，可以提高家庭的主觀幸福感受（0.5914）;家庭失業(yè)率的增加，會影響其生活質(zhì)量，所以對福利、幸福感是消極負(fù)面作用（-0.2319）;汽車、住房類非金融資產(chǎn)對福利的影響與模型1類似，前者在1%的顯著性水平上提高幸福感，后者則在1%的顯著性水平上降低幸福感;Quarrel、idea1與idea2透視了受訪者對婚姻和家庭的態(tài)度，Quarrel在1%的水平上顯著（0.1544），說明夫妻爭吵的次數(shù)越少，家庭越幸福。后兩個(gè)指標(biāo)度量受訪者是否具備家庭觀念。idea1的回歸系數(shù)是0.1544說明具有濃厚家庭觀念、對家庭懷有較重感情依賴的人（認(rèn)為家庭在生活中重要或者非常重要）更容易感到幸福。中國家庭的傳統(tǒng)觀點(diǎn)是將家庭視為情感交流的場所（占受訪者的70.10%）以及生老病殘等生活保障單位（占受訪者的54.94%），家庭觀念淡薄的人（僅占受訪者的0.50%）往往主觀幸福感相對弱一些。與之對應(yīng)，marriage的回歸結(jié)果顯示，已婚的人比未婚的人更容易感到家庭的溫暖和幸福;生活環(huán)境對居民幸福感的影響也至關(guān)重要，eco的回歸系數(shù)是0.0770且在1%的水平上顯著，表明受訪者居住地的經(jīng)濟(jì)狀況越好，其幸福感越強(qiáng)烈，幸福的“傳染效應(yīng)”明顯;從其他家庭特征控制變量來看，女性比較容易對生活現(xiàn)狀感到滿足，從而幸福感較強(qiáng)。年齡越大的人，生活閱歷豐富、家庭基礎(chǔ)牢固、心態(tài)比較淡定，也就更容易覺得幸福。family與children則是從另外一個(gè)角度證明了家庭人丁興旺、子女繞膝所帶來的主觀幸福感;區(qū)域控制變量在5%的水平上顯著，幸福感也存在一定程度的區(qū)域差異。農(nóng)村地區(qū)的家庭與城市家庭比較，幸福感要相對低一些（-0.0951）。相對而言，西部地區(qū)的家庭主觀幸福感要弱于東部、中部地區(qū)的家庭（見表3）。

從幾率比來看，hfi具有帶動(dòng)幸福感的倍增效應(yīng)：在其他變量給定的情況下，hfi每上升一個(gè)單位，家庭感到幸福的幾率比會增加到原來的590倍，可見，hfi是對中國家庭幸福感最有影響力的變量，其作用力度也最大，再次驗(yàn)證H3的成立;身體不健康會使幸福感降低35%;在其他變量保持不變的情況下，家庭收入每增加一個(gè)單位，會使幸福感提高6個(gè)百分點(diǎn)，而家庭負(fù)債每增加一個(gè)單位，則引發(fā)幸福感降低3%;擁有社會保障的家庭感到幸福的幾率比增加80%，而失業(yè)率增加的家庭感到幸福的幾率比降低21%;擁有汽車的家庭感到幸福的概率是沒有汽車家庭的1.53倍;不常吵架的夫妻，在其他條件不變的情況下，幸福幾率提高17%;對家庭有著深厚感情的受訪者其幸福幾率要高于家庭觀念淡薄的受訪者55%，而family、children則表明了每增加一口人或者一個(gè)子女，將會帶來家庭幸福幾率比分別提升7%和9%;在其他變量控制不變的前提下，已婚家庭的幸福感是未婚家庭的3倍，年老的人的幸福感幾率高于年輕人20%，而黨員、團(tuán)員的幸福感是普通群眾的1.22倍;在5%的顯著性水平上，農(nóng)村地區(qū)的幸福感要低于城市10%，東部地區(qū)的幸福幾率比高于其他地區(qū)12%，而中部地區(qū)的幸福幾率比則高于其他地區(qū)24%。

本文曾經(jīng)提到過身體健康與心理健康之間的復(fù)雜關(guān)系：一般情況下，身體健康可以影響心理健康，并使心理上產(chǎn)生不悅的感受（Lenton等人，2008），模型3health的回歸系數(shù)與幾率比均驗(yàn)證了身體越不好，就感覺越不幸福的假設(shè);那么心理上的主觀感受是否能夠影響身體健康狀況呢？如果答案是肯定的，就意味著模型存在內(nèi)生性。為了檢驗(yàn)這個(gè)推測，這里采用變通后的處理，構(gòu)建變量happy2：非常幸福和幸福賦值為1，而不幸福賦值為0，建立二元響應(yīng)模型。工具變量（IV）的選擇上，本文采用了受訪者16歲以前的身體狀況。一般情況下身體底子好，就不容易生病，因此IV與health高度相關(guān);同時(shí)16歲以前的身體狀況與受訪者當(dāng)前的幸福感并不直接相關(guān)，IV與happy2不相關(guān)。使用此工具變量進(jìn)行IV Probit的估計(jì)結(jié)果如表4。根據(jù)沃爾德檢驗(yàn)結(jié)果，p值為0.000，故可以在1%的顯著性水平上判定health為內(nèi)生變量。然而，其相關(guān)系數(shù)卻并不高，=0.2695。從回歸結(jié)果來看，ivprobit的估計(jì)結(jié)果與probit并無大的不同，不僅系數(shù)的符號相同，而且連系數(shù)的大小都沒有很大的變化（均在-0.45左右）。這說明即便忽略health的內(nèi)生性，也不會出現(xiàn)明顯的高估或低估的情況。

本文進(jìn)一步運(yùn)用兩步回歸法進(jìn)行驗(yàn)證，研究表明，即便這里選擇的IV是個(gè)很好的工具變量（p值為0.000，在1%的顯著性水平上認(rèn)為是內(nèi)生變量）但是其回歸的結(jié)果仍然是沒有差別（happy2的回歸系數(shù)是-0.4881）?？梢姡琱ealth確實(shí)存在一定程度的內(nèi)生性，但是并不嚴(yán)重，health與happy互為因果的情況并不明顯，模型3的內(nèi)生性可以不予處理;health會影響幸福感，但幸福感對身體健康的作用強(qiáng)度并沒有像大多數(shù)學(xué)者預(yù)期的那么強(qiáng)烈。[20]

進(jìn)一步討論

為了驗(yàn)證傳統(tǒng)計(jì)量模型分析結(jié)論的穩(wěn)健性，本文根據(jù)模糊曲線（Fuzzy Curve）原理（李斌，2003;田霖，2005）編程，該方法特別適合復(fù)雜系統(tǒng)的多變量、非線性問題的研究，[21]可以有效判別輸入變量對輸出變量的貢獻(xiàn)彈性，既不需要復(fù)雜的非線性技術(shù)建模，又有效地規(guī)避了傳統(tǒng)計(jì)量模型由于內(nèi)生性、多重共線性、序列相關(guān)及異方差所導(dǎo)致的結(jié)論非一致性、有效性不足的問題。此外，本文采用空間計(jì)量軟件Geoda分析變量的空間相關(guān)關(guān)系，以檢驗(yàn)中國金融包容、過度負(fù)債及家庭幸福感的空間分布特征，[22]并探討中國是否存在金融沙漠及社會排斥集聚區(qū)域的可能性，這不僅嚴(yán)重影響居民的幸福感，也是一個(gè)國家經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定、社會穩(wěn)定的警戒紅線（Red Line）。

圖1的模糊曲線擬合效果比較好，呈現(xiàn)負(fù)向貢獻(xiàn)，即家庭金融包容指數(shù)的增加確實(shí)降低伙食消費(fèi)的相對比重，證明居民家庭生活水平隨之在提高，這也是金融包容的福利表現(xiàn)之一。后期擬合曲線略微上升，表明隨著家庭金融包容水平的提高，對食物的要求更精細(xì)化、高端化或者綠色消費(fèi)需求（Green Consumption）增加，[23]如天然綠色、原生態(tài)、價(jià)格相對昂貴的有機(jī)食品，原裝進(jìn)口食品等消費(fèi)量提高;家庭對食物營養(yǎng)配比的要求也越來越高，居民膳食日趨科學(xué)與理性，這些均是消費(fèi)升級的重要特征，會引發(fā)食物支出某種幅度的上升。圖2中hfi對過度負(fù)債比的貢獻(xiàn)彈性為0.141，其二次擬合曲線呈現(xiàn)較為明顯的右下傾斜的形狀?？梢?，較高的家庭金融包容水平預(yù)示著參與主體金融能力較強(qiáng)及具備相對較高的債務(wù)素養(yǎng)，一定程度上可以降低其過度負(fù)債的可能性，從而減小對其身體與心理健康的損害;家庭金融包容水平起初會大幅降低過度負(fù)債的可能性，隨著包容水平越來越高，擬合曲線變得趨于平緩，即存在一個(gè)拐點(diǎn)，雖然拐點(diǎn)的具體位置無法準(zhǔn)確定位，但驗(yàn)證了負(fù)債（Debt）對經(jīng)濟(jì)發(fā)展是必要的，只有過度負(fù)債才是要避免的，而有時(shí)候出于財(cái)務(wù)靈活安排及周轉(zhuǎn)目的而導(dǎo)致的延遲付款、償付基本款項(xiàng)以及自我排斥而不愿申領(lǐng)信用卡（自我判斷缺乏還款能力）等情況會在一定程度、一定時(shí)期存在，有其合理的一面，且無法完全消除。

圖3的模糊曲線顯示，家庭金融包容水平對居民幸福感具有非常顯著的正向貢獻(xiàn)，其彈性高達(dá)0.206。驗(yàn)證了前文計(jì)量結(jié)果的穩(wěn)健性，說明金融包容作用于中國家庭福利的第三種渠道或機(jī)制是有效的。這也是近期學(xué)界與實(shí)踐部門強(qiáng)調(diào)金融供給側(cè)改革的原因之一：催生新金融、促進(jìn)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)、對接實(shí)體經(jīng)濟(jì)、以金融引導(dǎo)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革、介入產(chǎn)業(yè)鏈優(yōu)化與商業(yè)模式創(chuàng)新、建設(shè)綠色金融以及實(shí)現(xiàn)金融新常態(tài)的引領(lǐng)等（吳敬璉等，2016），而家庭福利的改進(jìn)也是提升金融包容的題中應(yīng)有之義。

圖4數(shù)據(jù)點(diǎn)密集于第一、三象限，且莫蘭指數(shù)（Moran's I）為0.2288，說明hfi具有正的空間相關(guān)性;overdebt的莫蘭指數(shù)為負(fù)，呈空間負(fù)相關(guān)關(guān)系（圖5）;hfi與happy的莫蘭指數(shù)為0（圖略），表現(xiàn)為空間隨機(jī)性?？梢?，我國家庭金融包容水平存在空間集聚和溢出效應(yīng)，表現(xiàn)為高高（High-High）、低低（Low-Low）水平的集中，較容易針對不同集聚特征，制定區(qū)域差別化政策;overdebt的特點(diǎn)則為高低（High-Low）、低高（Low-High）的空間分布，導(dǎo)致過度負(fù)債的甄別與政策引導(dǎo)難度較大，需要精確到每個(gè)社區(qū)及家庭，然而中國家庭由使用排斥引發(fā)接觸排斥進(jìn)而出現(xiàn)金融沙漠的概率很低，此類區(qū)域金融風(fēng)險(xiǎn)可控;中國居民的主觀幸福感受到諸多要素的影響，金融包容水平顯著影響微觀家庭與個(gè)體的幸福程度但兩者的空間擴(kuò)散效應(yīng)并不明顯。

中國家庭的happy存在空間正相關(guān)，而unhappy則呈空間負(fù)相關(guān)。說明居民的心理比較健康，樂于分享快樂，社區(qū)的模范示范效應(yīng)顯著，而攀比心理誘發(fā)的不滿與不快卻微乎其微。可見國外需要重點(diǎn)解決的紅色風(fēng)險(xiǎn)警戒區(qū)域和社會排斥問題在中國并不存在，總體而言，中國社會保持穩(wěn)定、居民安居樂業(yè)，主觀的不幸福感受僅囿于個(gè)案，不會演變成嚴(yán)重的社會問題。[24]

結(jié)論與啟示

家庭金融包容通過作用于居民消費(fèi)、家庭負(fù)債與主觀幸福感受，可以有效改進(jìn)家庭福利水平，但其作用的強(qiáng)度、渠道與機(jī)制有所不同。家庭金融包容與家庭資產(chǎn)不同，它不納入現(xiàn)金、民間與私人借貸，是家庭微觀金融能力提升的結(jié)果，也是家庭金融資產(chǎn)的有效配置和管理，是個(gè)體的理性、自主選擇，更是完全融入主流金融的客觀反映。在當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)形勢下，迫切需要激發(fā)家庭對主流金融的需求。CHFS數(shù)據(jù)顯示，在受訪的28143戶家庭中，明確表示不需要銀行貸款的家庭占比很高：農(nóng)業(yè)經(jīng)營只有7.1%的家庭獲取了主流金融支持，沒有貸款的家庭中“不需要”占比78.10%;工商業(yè)貸款、房屋貸款及汽車貸款這一比例分別達(dá)到79.79%、77.52%與89.75%，而利用銀行貸款的家庭只分別占到了12.12%、10.52%及9.38%，這是亟待發(fā)掘的業(yè)務(wù)藍(lán)海。銀監(jiān)會公布了2015年中國31個(gè)省、市、自治區(qū)商業(yè)銀行的不良貸款數(shù)據(jù)，有12個(gè)省市的不良貸款率超過了商業(yè)銀行整體不良率（1.74%）。本文研究發(fā)現(xiàn)，家庭對主流金融的違約率卻是極低的，以信用卡為例，延期償還、停止償還的比例僅為0.96%、0.6‰，不良率基本可以忽略不計(jì);沒有還款能力的10.99%人群選擇了自我排斥而不去申領(lǐng)信用卡，對銀行也并未造成實(shí)質(zhì)的損失。可見，主流金融機(jī)構(gòu)可以尋找有效路徑，刺激微觀家庭的創(chuàng)業(yè)、創(chuàng)新需求以及消費(fèi)信貸需求，從而達(dá)到既提升了家庭的福利水平，又找了新的業(yè)務(wù)生長點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)供需雙方的共生雙贏。

鑒于某些家庭特征變量和區(qū)域特征變量顯著影響家庭福利水平，需要彌補(bǔ)要素短板并做好配套服務(wù)，特別是鼓勵(lì)非主流金融參與到家庭經(jīng)濟(jì)生活中。例如，研究已初步表明，互聯(lián)網(wǎng)金融（opi）的接納和逐步普及有利于降低過度負(fù)債及增加居民福利。事實(shí)上，以阿里、京東為首的一大批互聯(lián)網(wǎng)巨頭早已涉水消費(fèi)金融，并計(jì)劃布局與銀行的信用卡中心平分天下、錯(cuò)位經(jīng)營?；ヂ?lián)網(wǎng)金融獨(dú)特的智能風(fēng)控系統(tǒng)、龐大的客戶基數(shù)群、靈活的程序處理以及自有的信用評價(jià)體系都使其具備了傳統(tǒng)金融所沒有的優(yōu)勢，在帶動(dòng)消費(fèi)、提振經(jīng)濟(jì)方面的表現(xiàn)可圈可點(diǎn);其自有電商平臺滿足客戶個(gè)性化需求的產(chǎn)品定制化浪潮對消費(fèi)結(jié)構(gòu)的升級也具有一定的作用。主流金融的服務(wù)對象是中國人民銀行個(gè)人征信記錄中的8.6億人口，其余的3500萬在校學(xué)生、2.7億藍(lán)領(lǐng)及大多數(shù)農(nóng)村戶籍群體都被排斥在主流金融系統(tǒng)之外，[25]而這恰恰是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)未來要拓展的市場。如以“愛學(xué)貸”為代表的校園消費(fèi)金融、以“買單俠”和“拍分期”為代表的藍(lán)領(lǐng)消費(fèi)分期、以及以“農(nóng)分期”和“什馬金融”為代表的農(nóng)村消費(fèi)金融等對各類群體能夠同等享受普惠金融服務(wù)、提升微觀主體的生活品質(zhì)與福利水平等功不可沒。除了鼓勵(lì)新興的金融業(yè)態(tài)之外，還需要提升家庭收入水平、提高金融素養(yǎng)、降低失業(yè)率、強(qiáng)化社會保障、發(fā)揮社會網(wǎng)絡(luò)的模仿示范效應(yīng)、倡導(dǎo)家庭資產(chǎn)配置的豐富化、合理化以及防范不同區(qū)域的福利水平差異過大等。

提高家庭福利需要貫徹“精準(zhǔn)”原則。與精準(zhǔn)扶貧類似，家庭福利的改善不能僅局限于大的區(qū)域?qū)用?，微觀個(gè)體的性格、年齡、家庭特征、主要經(jīng)濟(jì)來源等都需要全面考慮，因而需要針對不同區(qū)域、不同家庭、不同風(fēng)險(xiǎn)偏好、不同金融素養(yǎng)、不同資金需求等，推行不同的福利改進(jìn)計(jì)劃。如深入到每戶家庭進(jìn)行調(diào)研，確定其收入水平、資產(chǎn)狀況、房屋、汽車擁有情況、成員身體狀況、是否參加社會及商業(yè)保險(xiǎn)等，進(jìn)行精準(zhǔn)識別，識別確定后制定相應(yīng)的增進(jìn)福利計(jì)劃，分年度滾動(dòng)，視家庭狀況調(diào)整;參考國外經(jīng)驗(yàn)，社區(qū)醫(yī)生上門服務(wù)時(shí)可以潛移默化地為家庭成員普及金融知識;銀行深入社區(qū)推介產(chǎn)品，特別是從金融供給側(cè)設(shè)計(jì)、開發(fā)出真正符合消費(fèi)者需求的可承付的、滿意的金融產(chǎn)品與服務(wù);成立社區(qū)互助委員會，利用社區(qū)的示范效應(yīng)及親朋、好友、鄰居的影響力，對家庭的經(jīng)濟(jì)決策產(chǎn)生積極影響;相關(guān)咨詢與管理機(jī)構(gòu)可以專設(shè)家庭金融咨詢與規(guī)劃，幫助每個(gè)家庭量體裁衣，定制特色化的家庭資產(chǎn)保值增值管理規(guī)劃;金融素養(yǎng)的終生學(xué)習(xí)與培訓(xùn)，針對不同年齡層、不同背景、不同工作性質(zhì)的人群開展專門的金融素養(yǎng)培訓(xùn)。金融知識的普及則可以線上線下結(jié)合，實(shí)現(xiàn)金融教育的網(wǎng)絡(luò)化、在線化、形象化、通俗化，使消費(fèi)者可以利用碎片化的時(shí)間了解最新的經(jīng)濟(jì)、金融信息與動(dòng)態(tài);關(guān)注債務(wù)素養(yǎng)的提高，幫助家庭選擇、確定合適的負(fù)債水平等。

學(xué)科發(fā)展與展望。金融排斥、金融包容的理念是伴隨著2003年金融地理學(xué)（Financial Geography）的引入，而逐漸被學(xué)者認(rèn)識和接受的。起初該學(xué)科也遭受了種種否定與質(zhì)疑，從不被認(rèn)可到目前金融包容理念被普遍接受及深入研究，再到普惠金融上升為國家層面的戰(zhàn)略規(guī)劃（2016年1月，國務(wù)院發(fā)布了《推進(jìn)普惠金融發(fā)展規(guī)劃（2016-2020年）》），每一門新興學(xué)科的發(fā)展道路是崎嶇的，也必然要經(jīng)過懷疑、探索及反復(fù)試錯(cuò)的過程。家庭金融作為一門新興學(xué)科在中國的發(fā)展道路也一樣，對其理論框架、實(shí)地調(diào)研的問卷設(shè)計(jì)、統(tǒng)計(jì)指標(biāo)值的合理性等，都曾有過不同的聲音。與此同時(shí)，它又確實(shí)彌補(bǔ)了國內(nèi)微觀數(shù)據(jù)長期缺乏的不足，使久被擱置的大規(guī)模家計(jì)研究成為可能。一些學(xué)者開始利用CHFS數(shù)據(jù)庫，展開醫(yī)學(xué)、養(yǎng)老、救助、住房、投資等方面的研究，這是中國家庭經(jīng)濟(jì)研究的重大進(jìn)展，也對實(shí)踐具有一定的指導(dǎo)意義。未來中國家庭金融的發(fā)展還需要突出學(xué)科特色與優(yōu)勢、加強(qiáng)學(xué)理層面的闡釋以及豐富家庭金融的數(shù)據(jù)庫資源，并為有興趣的學(xué)者提供包容、開放的交流與討論的平臺與渠道。

（本文系國家社會科學(xué)基金項(xiàng)目“虛擬集聚背景下服務(wù)鄉(xiāng)村振興的金融包容體系重構(gòu)研究”的階段性成果，項(xiàng)目批準(zhǔn)號：20BJY117）

注釋

[1]國外金融地理學(xué)家著重從20世紀(jì)90年代開始關(guān)注金融排斥問題，2007年之前，翻譯不一。2007年李仁貴編輯與筆者充分討論后，認(rèn)為翻譯為“金融排斥”更符合經(jīng)濟(jì)學(xué)的習(xí)慣與范式。具體參見：《金融排斥理論評介》，《經(jīng)濟(jì)學(xué)動(dòng)態(tài)》，2007年第6期。

[2]中國學(xué)者多采用“普惠金融”這一表述，事實(shí)上，“普惠金融”與“金融包容”學(xué)術(shù)溯源與概念界定不同。因與本文研究主題不直接相關(guān)，故不再贅述。具體可參見筆者對互聯(lián)網(wǎng)金融、金融包容、普惠金融的內(nèi)在邏輯與差異的相關(guān)闡述：《互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展軌跡與未來展望》，《人民論壇·學(xué)術(shù)前沿》，2016年三月下。

[3]2011年開始，西南財(cái)經(jīng)大學(xué)的家庭金融調(diào)查研究中心每兩年開展一次全國大型的實(shí)地調(diào)查。目前有2011、2013、2015、2017、2019年的實(shí)地調(diào)研數(shù)據(jù)。甘犁教授倡導(dǎo)的家庭金融學(xué)將與公司金融、資本定價(jià)一起成為金融學(xué)研究的三大主導(dǎo)方向，筆者認(rèn)為家庭金融學(xué)也是家庭經(jīng)濟(jì)學(xué)的重要構(gòu)成部分，在中國有很好的發(fā)展前景。

[4]具體參見：《我國城鄉(xiāng)居民金融包容與福利變化的營養(yǎng)經(jīng)濟(jì)學(xué)探析》，《金融理論與實(shí)踐》，2011年第9期，第3～7頁。該文的分析偏重營養(yǎng)經(jīng)濟(jì)學(xué)視角與區(qū)域范疇。

[5]家庭負(fù)債指標(biāo)未計(jì)入家庭金融包容指數(shù)，原因如下：①時(shí)點(diǎn)和時(shí)期指標(biāo)不同，本文以前者為準(zhǔn);②存在交叉重復(fù)計(jì)算，比如往年借貸已經(jīng)在下一期以收入或家庭資產(chǎn)再配置的形式體現(xiàn)出來;③容易引發(fā)內(nèi)生性問題;④一些借款未能嚴(yán)格區(qū)分主流借貸與非主流借貸，而后者并不是金融包容所要考察的范疇。金融包容微觀視角的考察和度量參見筆者發(fā)表《金融包容的需求側(cè)與供給側(cè)》一文，詳見《浙江大學(xué)學(xué)報(bào)》2017年第4期。

[6]VIF不存在大于10的方差膨脹因子，表明不存在多重共線性問題;為了避免異方差問題，進(jìn)行穩(wěn)健回歸，并輸出穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤;通過變量數(shù)量、取值范疇的反復(fù)調(diào)整試錯(cuò)，使內(nèi)生性控制在可接受程度內(nèi)。

[7]由于存在異常值，需要進(jìn)行縮尾處理，將落于（1%，99%）之外的觀察值分別替換為1%和99%分位上的數(shù)值，缺失值則根據(jù)實(shí)際情況，采取刪除或者取均值的方法，其他數(shù)據(jù)的缺失值、異常值采用相同的處理方法，后文不再贅述。實(shí)收稅后貨幣工資、農(nóng)業(yè)經(jīng)營收入、工商業(yè)經(jīng)營收入、非風(fēng)險(xiǎn)性資產(chǎn)收入、風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)收入、現(xiàn)金、其他收入計(jì)入該指標(biāo)。

[8]大型實(shí)地調(diào)研問卷對受訪者的金融能力進(jìn)行考評：您平時(shí)對經(jīng)濟(jì)、金融方面的信息關(guān)注度如何？（非常關(guān)注與很關(guān)注賦值1，一般、很少關(guān)注與從不關(guān)注賦值0）;假設(shè)您現(xiàn)在有100塊錢，銀行的年利率是4%，如果您把這100元錢存5年定期，5年后您獲得的本金和利息為？假設(shè)您現(xiàn)在有100塊錢，銀行的年利率是5%，通貨膨脹率每年是3%，您的這100元錢存銀行一年之后能夠買到的東西將？后兩題，答對賦值1，答錯(cuò)賦值0。這三題最高得分為3分，任意答對兩題得2分，答對一題得1分，既不關(guān)注經(jīng)濟(jì)、金融信息又答不出后兩題，視作缺乏金融能力，得分0。引入金融能力指標(biāo)以區(qū)別于一般的文化水平與受教育水平指標(biāo)。

[9]CHFS的問題是“如果您有一筆資產(chǎn)，將選擇哪種投資項(xiàng)目？1.高風(fēng)險(xiǎn)、高回報(bào)項(xiàng)目;2.略高風(fēng)險(xiǎn)、略高回報(bào)項(xiàng)目;3.平均風(fēng)險(xiǎn)、平均回報(bào)項(xiàng)目;4.略低風(fēng)險(xiǎn)、略低回報(bào)項(xiàng)目;5.不愿意承擔(dān)任何風(fēng)險(xiǎn)。3為參照組，為風(fēng)險(xiǎn)中性;1和2為風(fēng)險(xiǎn)偏好;4和5界定為風(fēng)險(xiǎn)厭惡。

[10]統(tǒng)計(jì)了家庭第1、第2、第3套住房的負(fù)債及第1、第2輛汽車的負(fù)債。

[11]該變量為恩格爾系數(shù)（Engel's Coefficient）的替代性指標(biāo)。恩格爾系數(shù)是食物支出總額占個(gè)人消費(fèi)支出總額的比重。低于40%為步入富裕水平，59%以上為貧困，50%～59%為溫飽，40%～50%為小康，30%～40%為富裕，低于30%為最富裕。同理，consum越低，表示生活水平越高，福利越好。consum的取值范圍為[0.0063， 1]。為了便于比較，引入consumption=伙食支出/其他支出。

[12]由于家庭負(fù)債/家庭收入其分子分母的某些構(gòu)成指標(biāo)存在時(shí)點(diǎn)、口徑選取不同或重復(fù)計(jì)算問題，且無法確定合理的臨界值（究竟超過何值即為過度負(fù)債？），因而本文采用如下替代指標(biāo)度量：“是否按期還款？”“是”與“還未開始還款”界定為不存在過度負(fù)債，而“否”則意味延遲付款，可被視為過度負(fù)債[9-10]，共計(jì)入了農(nóng)業(yè)借款、工商業(yè)借款、汽車借款、房屋借款、教育貸款及其他借款;信用卡歸還欠款則將“到期只償還最低還款額”、“延期償還”、“停止償還”及“其他”視為過度負(fù)債，而“到期償還賬單金額”及“提前償還”視為不存在過度負(fù)債;“為什么沒有信用卡”反映家庭的承付能力，“沒有還款能力”被視作過度負(fù)債。

[13]由于2013年被稱為中國的互聯(lián)網(wǎng)金融元年，因此opi、borrow指標(biāo)（模型2需要考察的關(guān)鍵變量）不存在2011年數(shù)據(jù)。筆者曾嘗試采納2011年、2013年的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行各模型的分析，遺憾的是，這兩年的統(tǒng)計(jì)口徑略有差異，如受訪者主觀態(tài)度指標(biāo)、受訪者對婚姻和家庭的看法等;重復(fù)截面僅有6000多個(gè)家庭且諸多指標(biāo)存在大量缺失值，樣本量無法滿足需求;盡管用固定效應(yīng)做計(jì)量檢驗(yàn)時(shí)，部分解決了內(nèi)生性問題，卻因?yàn)檫z漏變量產(chǎn)生新的內(nèi)生性。因此，本文仍然采用2013年的截面數(shù)據(jù)，并將家庭特征、區(qū)域特征作為控制變量。

[14]CHFS統(tǒng)計(jì)了受訪戶去年的消費(fèi)支出，包括購買衣物、住房裝修與維修擴(kuò)建、家庭耐用消費(fèi)品、奢飾品、教育、出國留學(xué)、購買交通工具及其零部件、交通工具、旅游與保健支出。本文沒有采納這種統(tǒng)計(jì)口徑進(jìn)行分析。比如耐用消費(fèi)品支出并不是衡量家庭生活質(zhì)量的滿意指標(biāo)，也許家庭已經(jīng)擁有基本的耐用消費(fèi)品而選擇不再支出。

[15]問卷中“是否延遲付款”只提供了除銀行貸款之外的借款數(shù)據(jù)。

[16]為了避免內(nèi)生性，只采納了基本工資收入，財(cái)產(chǎn)性收入與投資性收入不計(jì)入。

[17]“阿里小貸”最出名的案例是其最小金額的貸款只有83元。

[18]LPM回歸結(jié)果不理想，故不再匯報(bào)，而限值因變量模型可以克服LPM的缺陷。

[19]后文IVProbit模型將繼續(xù)討論這一問題。

[20]限于篇幅，兩步估計(jì)法的回歸結(jié)果略。需要的話可以向作者索取。

[21]特別感謝南開大學(xué)的侯慶虎老師提供的編程指導(dǎo)與幫助。

[22]分別統(tǒng)計(jì)了29個(gè)省份相關(guān)變量的數(shù)據(jù)值，西藏與新疆的缺失值用均值替代;空間權(quán)重采納K-nearest-4neighbors。

[23]阿里研究院在2016年7月發(fā)布了中國綠色消費(fèi)者報(bào)告，闡釋了一個(gè)以綠色消費(fèi)者為中心的時(shí)代的到來及其衍生的經(jīng)濟(jì)價(jià)值、環(huán)境價(jià)值和產(chǎn)業(yè)價(jià)值。資料來源鏈接：http：//mp.weixin.qq.com/s？__biz=MjM5NTg0NDE1Mw==&mid=2652593683&idx=1&sn=881ff98539b519bc71ba24b02c37454c&scene=2&srcid=0805Pcgo4fsoOoLCgfHKOVRF&from=timeline&isappinstalled=0#wechat_redirect。

[24]需要注意的是，本文只給出了全局莫蘭指數(shù)（Global Moran's I），并未分析局部莫蘭指數(shù)（Local Moran's I）;此外，莫蘭指數(shù)只是衡量空間相關(guān)性的一個(gè)重要指標(biāo)，如果想要得出更為精確的結(jié)果，還需要結(jié)合其他數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)和綜合考量（Anselin，2000）。

[25]周家俊、Iris：《行業(yè)報(bào)告：我國當(dāng)前的互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融行業(yè)布局》 ，2016年8月11日，http：//mp.weixin.qq.com/s？__biz=MjM5MzM4NTYzMw==&mid=2651317608&idx=5&sn=7311e2aea06728714f19cbd359e69d9c&scene=0#wechat_redirect。

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責(zé) 編∕鄭韶武