城鎮家庭戶主人格特征與家庭負債行為

(東南大學經濟管理學院 江蘇 南京 211189)

一、引言

家庭負債對城鎮居民家庭的跨期消費決策具有重要意義，一方面，負債可以使家庭提前獲得資金，解決其在大宗消費耐用品、教育和醫療等方面的資金需求，從而熨平家庭的收入與消費。另一方面，家庭負債還能夠滿足家庭尤其是高收入家庭的投資需求，家庭通過舉債的方式購買投資性住房以提高其財產性收入的現象已越發普遍。

隨著中國家庭主動負債意識不斷增強，中國家庭的負債規模和結構發生了巨大的變化。截至2017年末，金融機構全部住戶貸款余額為40.50萬億元，與之相比2007年金融機構僅為5.07萬億元。十年間，中國家庭在金融機構的負債增長了近8倍，其中，消費性貸款在金融機構全部住戶貸款余額中的占比從64.62%到77.83%上升了近13%。自美國2008次貸危機后，長期以來未被高度關注的家庭負債問題逐漸成為學術界研究的重點，同時，在中國家庭負債情況日趨嚴峻的背景下，國內關于家庭負債的文獻也開始涌現。要全面理解家庭的負債行為，必須對其影響因素進行深入研究，已有文獻主要從人口統計學、風險態度、預期、稅收、家庭經濟、家庭結構和社會資本等因素方面進行了探析(陳斌開和李濤，2011；何麗芬等，2012；)。然而，目前從心理學中人格特征因素的角度進行研究的文獻較為缺乏。事實上，有學者發現包括人格特征在內的心理學因素是負債行為的重要影響因素(Lea等，1993；Webley，1994；)。在假定其他因素完全一致的情況下，家庭戶主人格特征的不同也會導致其所在家庭負債行為的差異。因此，研究人格特征對家庭負債行為的影響具有重要意義。

本文基于2014年中國家庭追蹤調查(CFPS)的微觀數據，研究了家庭戶主的“大五”人格特征對家庭負債的影響。研究結果顯示，戶主人格特征中，順同性維度下順從性表現得增強會促進家庭參與和擁有更多的負債。

本文結構安排如下：第二部分對相關文獻進行總結；第三部分介紹本文所使用的數據和變量；第四部分運用實證分析考察戶主人格特征對家庭負債的影響，并進行了穩健性檢驗；第五部分為結論。

二、文獻綜述

(一)“大五”人格特征的測量

“大五”人格模型是當前國際上最具影響力的人格研究范式，在過去幾十年得到了心理學研究者的廣泛研究，并被證明具有跨語言、跨評定者和跨文化的一致性與穩定性。自上世紀90年代初有研究者(王登峰，1994)將其介紹到國內后，國內研究者也積極展開了相應研究。“大五”人格模型起源于Odbert(1936)首創性提出的人格特質理論，他們承襲并發展了Galton(1884)所提出的詞匯學假說的思想，認為大多數的人格特質都會被編碼到自然語言中去。之后，眾多心理學研究者應用因素分析法在不同樣本間進行了大量的獨立研究，研究結果一致表明，人格特征具有一定的層次結構且可以被歸類為五大類。Goldberg(1981)將人格特征的這五個因素稱為“大五”因素，提出了人格的“大五”(Big Five)或五因素模型(Five-Factor Model)，五個因素分別是開放性(Openness to Experience)、嚴謹性(Concientiousness)、外向性(Extraversion)、順同性(Agreeableness)和神經質(Neuroticism)或情緒穩定性(Emotional Stability)。

Costa與McCrae自上世紀80年代以來對人格的五因素結構進行了深入研究，他們認為在每個人格大維度下還包含若干個特質，即使維度水平得分相同的個體也可能因特質的差異而表現出不同的行為特征，維度水平的測量可以反映個體行為的傾向，特質水平的測量則可以反映更具體、更特異的個體特征。他們于1985年編制了包含神經質、外向性和開放性三個人格特征維度的NEO個性問卷(Neuroticism Extraversion Openness Personality Inventory,NEO-PI)，隨后于1992年對問卷進行修訂，增設了對順同性和嚴謹性兩個維度的測量，最終得到NEO-PI-R量表(Revised Neuroticism Extraversion Openness Personality Inventory)。目前，基于NEO-PI-R的“大五”人格測驗在國際上已得到了普遍的認可和廣泛的應用。

(二)人格特征對家庭負債的影響

人格經濟學作為經濟學與人格心理學的交叉學科，是近年來經濟學中方興未艾的重要研究領域，主要分析個體人格特征對經濟行為和表現的影響，具有廣闊的研究前景，已有大量文獻實證檢驗了“大五”人格模型和一系列經濟行為和表現之間的關系。在人格經濟學領域中，專門考察人格特征對家庭水平負債影響的文獻較為匱乏，已有文獻主要在研究人格特征對家庭金融決策的影響時涉及到了對家庭負債的探討，Nyhus和Webley(2001)較早地實證研究了人格特征在家庭儲蓄與借貸行為中的作用，他們將家庭金融負債視為一種“負儲蓄”并考察了人格特征對其影響。結果顯示神經質、順同性和自主性與持有負債的概率正相關，嚴謹性則反之；外向性和自主性與負債持有量正相關，順同性則反之。Taylor(2014)首次將人格特征引入家庭金融領域，運用“大五”人格分類法系統性地研究了人格特征對家庭無擔保負債的影響。研究結果顯示開放性、外向性、順同性和神經質均與負債持有概率和持有量正相關，嚴謹性則反之。此外，人格特征對不同類型家庭無擔保負債持有概率的影響大小和顯著程度具有差異性。例如，神經質與持有租購負債的概率正相關；開放性與持有信用卡負債的概率正相關，嚴謹性則反之。然而，Brown和Taylor(2014)的研究只停留在“大五”人格特征最表層的五個維度，而沒有討論這五個維度下細分維度的人格特征，這可能會掩蓋細分維度人格特征的重要差異和其對家庭金融行為的不同影響(李濤和張文韜，2015)。本文將彌補以上不足。

三、數據樣本、變量設定和描述性統計

(一)數據樣本

本文所采用的微觀數據來源于北京大學中國社會科學調查中心2014年在全國范圍內開展的第三輪中國家庭追蹤調查(China Family Panel Studies,CFPS)。樣本覆蓋了全國29個省/市/自治區的13946個家庭。其中，調查問卷內容包括家庭的收入與支出、資產與負債和家庭人口特征等信息。本文在剔除農村家庭樣本、非戶主樣本和戶主信息缺失或異常的樣本后，共保留了2092個有效樣本。

(二)變量設定

本文因變量包括反映家庭負債選擇和負債規模的兩個被解釋變量，Debt_Hold表示家庭是否持有負債，有則記為1，否則記為0；Debt_Scale表示家庭負債規模，用家庭負債總額的對數表示。

自變量為人格特征變量，本文采用了文獻中普遍使用的“大五”人格模型，該模型包括嚴謹性、外向性、順同性和開放性五個維度。我們從2014年CFPS發布的調查問卷中選取了14個調查問題，在“大五”人格維度下設定了條理性、審慎性、熱情性、信任、順從性、行動、價值、焦慮、抑郁和脆弱性共10個細分特質的人格特征變量，衡量指標參考了羅杰和戴曉陽(2015)編制的大五人格量表以及李濤和張文韜(2015)構造的人格特征變量。本文在嚴謹性維度下構建了條理性和審慎性兩個細分維度的人格特征變量，條理性由“受訪者的衣裝整潔程度”和“受訪家戶家居的整潔程度”兩個問題共同測量，審慎性由“受訪者對調查的疑慮”問題測量；在外向性維度下構建了熱情性細分維度的人格特征變量，由“受訪者的待人接物水平”問題測量；在順同性維度下構建了信任和順從性兩個細分維度的人格特征變量，信任由“對陌生人的信任程度”問題測量，順從性由“受訪者對調查的配合程度”問題測量；在開放性維度下構建了行動和價值兩個細分維度的人格特征變量，行動由“受訪者對調查的興趣”問題測量，價值由“為了傳宗接代，人應至少生一個兒子”問題測量；在神經質維度下構建了焦慮、抑郁和脆弱性三個細分維度的人格特征變量，焦慮由“感到精神緊張的頻率”和“感到坐臥不安、難以保持平靜的頻率”兩個問題共同測量，抑郁由“感到情緒沮喪、郁悶、做什么事情都不能振奮的頻率”問題測量，脆弱性由“感到未來沒有希望的頻率”、“做任何事情都感到困難的頻率”和“認為生活沒有意義的頻率”三個問題共同測量。

本文選取的14個調查問題分為受訪者自評和訪員觀察兩類，其中受訪者自評問題的打分區間包括1-5分和0-10分兩種情況，訪員觀察問題的打分區間為1-7分。我們對打分區間為1-7分和0-10分問題的得分區間進行了統一的標準化調整，使其轉化為1-5分。調查問題得分越高，則與之對應的人格特征表現越強。

其他控制變量主要分為以下兩類：第一類為家庭戶主的人口統計學變量，包括性別、年齡、受教育年限、婚姻狀況、健康狀況、認知能力、風險態度和所在省份。第二類家庭經濟變量和家庭結構變量，包括家庭總收入、金融資產、住房資產、是否擁有一套以上住房以及家庭規模。認知能力下的字詞能力和數學能力得分區間分別為0-34分和0-24分，本文同樣進行了標準化處理使其均轉化為1-5分，得分越高則則相應的認知能力表現越強。

(三)描述性統計

表1給出了相關變量的定義與描述性統計。從表2可以看出家庭平均負債參與率為23%，平均負債規模為45696元。戶主的10個人格特征中，順同性下的順從性均分為4.28分表現最強，神經質下的脆弱性均分為1.34分表現最弱，其余人格特征得分介于1.34和4.28分之間。家庭年均總收入為76549元，家庭住房資產平均市場價值為792457元，遠遠大于家庭金融資產平均市場價值的97031元，且平均20%的家庭擁有一套以上住房。家庭在灶人數平均值為3.21，說明城鎮居民家庭的主流家庭結構為三口之家。戶主中47%為男性，65歲及以上戶主最多，其次是50-54歲之間，20歲以下戶主最少。戶主平均受教育年限約為10.39年，即為初中或高中水平。79%的戶主處于已婚或同居狀態。戶主自評健康狀況均值為3.02分，即比較健康。戶主認知能力下的字詞能力均值為3.63分，高于數學能力的2.75分。戶主風險態度均值為3.02分，說明城鎮家庭戶主平均風險厭惡程度較高。

表1 變量定義及描述性統計

四、城鎮家庭戶主人格特征和家庭負債的實證分析

(一)城鎮家庭戶主人格特征與家庭負債選擇

本文采用Probit模型分析人格特征對家庭負債選擇的影響。模型設定如下：

Debt_Choicei*=α+β1Big_Fivei+β2Xi+εi

(1)

(2)

Debt_Choicei*為潛變量(Latent Variable)，不可觀測。Debt_Choicei表示家庭是否持有住房負債，等于1表示家庭持有住房負債，否則為0。Big_Fivei表示家庭戶主的“大五”人格特征變量，Xi為其他控制變量，包括戶主的人口統計學變量、家庭經濟變量和家庭結構變量。εi表示獨立同分布的隨機誤差項。回歸系數反映的是潛變量變化的結果，實際意義不易理解，因此我們在Probit模型回歸結果中給出的是便于直觀理解的邊際效應，即自變量對家庭住房負債持有可能性的邊際影響。

表2匯報了全樣本中“大五”人格特征對家庭負債選擇影響的估計結果。第(1)列模型1為不考慮人格特征時家庭負債選擇影響因素的估計結果，第(2)列模型2為人格特征對家庭負債選擇影響的估計結果。由表3可以看出，在保持其他條件不變的情況下，加入人格特征變量后，模型擬合值上升了0.7%，且順同性下的順從性對家庭負債選擇的影響十分顯著，說明人格特征是影響家庭負債行為的重要因素。

在人格特征方面，僅有順同性下的順從性對家庭持有負債的概率有顯著的正向影響，即家庭戶主順從性越高則越有可能持有家庭負債。這可能是由于順從性越強的人越多地為家庭和他人考慮，更加慷慨，因而更有可能選擇負債。

在收入和家庭資產方面，收入對家庭負債選擇的影響不穩定，金融資產會顯著降低家庭負債的可能性，住房資產則反之。住房資產較金融資產而言對家庭負債概率的影響程度更大，當金融資產增長1%時，家庭負債概率降低1.7%，當住房資產增長1%時，家庭負債概率增加8%。擁有一套以上住房的家庭較僅有一套住房的家庭而言更有可能持有負債。

在戶主人口統計學特征方面，戶主數學方面的認知能力對家庭負債選擇有顯著的正向影響。戶主風險態度對家庭負債選擇則具有顯著的負向影響，即戶主風險厭惡程度越高，其持有家庭負債的概率越低。

表2 “大五”人格特征對家庭負債的影響：Probit回歸結果

注：(1)為了解釋的方便，我們匯報的是平均邊際效應而非回歸系數；(2)*、**、***分別表示回歸系數在10%、5%和1%的置信水平上顯著；(3)限于篇幅，部分不顯著的控制變量和人格特征變量、年齡變量和25個省份虛擬變量沒有列出，感興趣的讀者可以向作者索取。

(二)穩城鎮家庭戶主人格特征與家庭負債規模

本文采用Tobit模型分析人格特征對家庭住房負債規模的影響。模型設定如下：

lnDebt_All*=α+β1Big_Fivei+β2Xi+εi

(3)

(4)

lnDebt_Alli*為潛變量(Latent Variable)，不可觀測。lnDebt_Alli表示家庭持有的住房負債規模，當家庭持有的住房負債規模大于0時，lnDebt_Alli等于lnDebt_Alli*的值，否則為0。Big_Fivei、Xi和εi的含義與其在Probit模型中的含義相同。

表3匯報了全樣本中“大五”人格特征對家庭負債規模影響的估計結果。第(1)列模型1為不考慮人格特征時家庭負債規模影響因素的估計結果，第(2)列模型2為人格特征對家庭負債規模影響的估計結果。由表4可以看出，在保持其他條件不變的情況下，加入人格特征變量后，模型擬合值上升了0.2%，且順同性下的順從性對家庭負債規模的影響十分顯著。

表3 “大五”人格特征對家庭負債的影響：Tobit回歸結果

注：(1)為了解釋的方便，我們匯報的是平均邊際效應而非回歸系數；(2)*、**、***分別表示回歸系數在10%、5%和1%的置信水平上顯著；(3)限于篇幅，部分不顯著的控制變量和人格特征變量、年齡變量和25個省份虛擬變量沒有列出，感興趣的讀者可以向作者索取。

從回歸結果可以看出，順同性下的順從性對家庭持有負債規模也具有顯著的正向影響，即家庭戶主順從性越高則家庭負債規模越大。此外，家庭收入和金融資產對家庭負債規模的影響顯著為正，住房資產則反之。擁有一套以上住房的家庭較僅有一套住房的家庭而言持有更多的負債。戶主數學方面的認知能力對家庭負債選擇有顯著的正向影響，風險態度則反之。

(三)穩健性檢驗

為了檢驗以上結果的穩健性，本文用兩種方法進行了穩健性檢驗，一是考慮2016年調查數據；二是將城鎮家庭收入水平最高和最低1%和5%的樣本刪除，以剔除極端值的影響。

根據2016年調查數據無法建立與上文對應的人格特征變量體系，而心理學主流看法認為個體的人格特征在其整個生命周期中具有穩定性，如Caspi等(2005)、Borghans等(2008)，故而我們保持實證模型不變并將2014年家庭戶主人格特征變量引入2016年調查數據，考察2014年戶主人格特征對2016年家庭負債行為的影響。由于2016年數據中沒有風險態度和字詞方面的認知能力的相關問題，故我們同樣將2014年戶主風險態度變量作為2016年戶主風險態度變量，并基于2016年已有數據新增記憶方面的認知能力這一變量。本文就2014年戶主人格特征對家庭負債選擇和規模進行了回歸分析，結果顯示戶主人格特征對家庭負債選擇和規模的影響與前文一致，戶主人格特征中僅順同性維度下的順從性對家庭負債選擇和規模仍然具有顯著的正向影響。此外，本文剔除城鎮家庭收入水平最高和最低1%和5%的樣本后就戶主人格特征與家庭負債行為進行了實證分析。結果顯示，剔除這些家庭后，戶主人格特征對家庭負債選擇和規模的影響與前文無顯著性差異，戶主人格特征中順同性維度下的順從性在兩個子樣本內中對家庭負債選擇和規模仍然具有顯著的正向影響。運用以上兩種方法得出的的回歸結果表明文本的估計結果是穩健的，戶主人格特征中，順同性維度下順從性表現得增強會促進家庭參與和擁有更多的負債。限于篇幅，穩健性檢驗的結果沒有在文中展現，感興趣的讀者可以向作者索取。

五、結論

本文基于中國家庭追蹤調查(CFPS)數據實證研究了戶主人格特征對家庭負債行為的影響。本文在構建戶主人格特征變量時以文獻中普遍接受的“大五”人格分類法為基礎，在該五大維度下建立了10個細分特質維度，力圖揭示細分維度的人格特征對家庭負債選擇和規模的影響。在進行回歸分析時，本文分別建立了未加入人格特征變量和加入人格特征變量的模型，考察了戶主人格特征對家庭是否持有負債和負債規模票的影響。

研究發現經過穩健性檢驗后，在戶主的10個細分維度人格特征中，僅有順同性維度下的順從性人格特征對家庭負債行為有顯著且穩健的正向影響。戶主的順從性人格特征表現越強，其家庭持有負債的可能性越高，負債持有規模也越大。