經(jīng)濟高質(zhì)量增長背景下城鎮(zhèn)居民家庭負債行為的影響因素分析

何翠平

近年來，我國居民杠桿率快速攀升，截至2019年年末，我國居民杠桿率超過50%，而受到新冠疫情的影響，居民部門負債規(guī)模還將進一步推高。2018年4月，中央財經(jīng)委員會首次提出“結(jié)構(gòu)性去杠桿”，為打好“防范化解金融風險攻堅戰(zhàn)”劃定基本思路，要求分部門、分債務(wù)類型實現(xiàn)宏觀杠桿率穩(wěn)定和逐步下降。深入摸清我國居民負債行為以及掌握其微觀影響因素，有針對性地合理引導(dǎo)家庭部門理性負債、拉動消費、優(yōu)化整個宏觀經(jīng)濟杠桿以及經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展具有重大意義。

一、文獻綜述

一是居民家庭負債方面。國內(nèi)學者的研究表明，我國家庭債務(wù)不斷上升，風險有所積聚。二是居民負債水平的影響因素方面。國內(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、社會學特征等方面刻畫家庭負債的研究相對較少。因此，本文基于上述研究的基礎(chǔ)，運用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債行為的微觀影響因素，增強量化分析的理論基礎(chǔ)。

二、城鎮(zhèn)居民家庭負債行為的微觀影響因素

居民是否負債以及負債多少是需要關(guān)注的兩個主要微觀方面，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模型分別對廣東居民負債行為的微觀影響因素進行實證檢驗。

（一）模型的構(gòu)建及變量選取

1、模型選取。在研究自變量對因變量影響的可能性方面，學術(shù)界普遍采用Biprobit模型，進一步研究決定因素則用Tobit模型。本文考察自變量對居民家庭負債影響時，不同居民家庭的負債占家庭總資產(chǎn)的比重各異，有些居民家庭無負債，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量模型。

2、變量選取與描述性統(tǒng)計。選取居民家庭債務(wù)、資產(chǎn)負債率（家庭負債總額/總資產(chǎn)）作為因變量，自變量包含有家庭的人口社會學變量，如戶主年齡（age）、學歷（edu）、職業(yè)（job）、家庭數(shù)量（family_size），還有家庭的經(jīng)濟變量，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（consump）。變量描述性統(tǒng)計結(jié)果如下（見表1）。

（二）居民家庭負債選擇的影響因素分析

我們選擇對家庭是否負債進行分析，分為有負債和無負債兩種情況，選擇家庭經(jīng)濟屬性和人口社會學特征兩大類作為影響因素，通過對這些影響因素的分析得出影響家庭負債的主要因素。其中，家庭經(jīng)濟屬性包括金融資產(chǎn)、房產(chǎn)、車和其他資產(chǎn)、收入、消費;家庭人口社會學特征包括年齡、教育、工作、家庭人口數(shù)。此外，考慮到地區(qū)差異，我們在對全樣本進行分析的同時，分別對珠三角、粵東、粵西、粵北四個地區(qū)進行了單獨分析。

1、家庭經(jīng)濟屬性影響因素當中，金融資產(chǎn)、房產(chǎn)、車產(chǎn)、家庭收入對家庭負債選擇具有顯著的影響，且家庭收入對家庭負債選擇的影響程度更大。一是金融資產(chǎn)與家庭負債為負相關(guān)關(guān)系，表明金融資產(chǎn)的增加會降低家庭負債的可能性。二是車產(chǎn)、房產(chǎn)與家庭負債為正相關(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。三是家庭收入對家庭負債選擇也具有顯著的影響，家庭收入越高，家庭負債可能性越低。相對于房產(chǎn)、車產(chǎn)，家庭收入對家庭負債選擇的影響程度是最高的。

2、家庭人口社會學影響因素當中，年齡以及教育對家庭負債選擇具有顯著的影響，且教育程度對家庭負債影響程度較大。一是年齡越大，家里有一定的積蓄，家庭選擇負債的可能性越低，因此對家庭負債的影響程度較低。二是教育程度對家庭負債的影響程度較大。三是家庭人口數(shù)量對家庭負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）廣東居民家庭負債程度的微觀影響因素分析

為進一步了解家庭負債程度的影響因素，我們建立了相關(guān)模型進行計算分析?？紤]到地區(qū)差異，本文進行全樣本分析的同時，分別對珠三角、粵東、粵西、粵北進行了單獨分析。

1、家庭經(jīng)濟屬性影響當中，金融資產(chǎn)、車產(chǎn)、家庭收入對家庭負債程度具有顯著的影響，且家庭收入對家庭負債程度的影響程度更大。一是金融資產(chǎn)對家庭負債程度的影響為負相關(guān)關(guān)系，也就是金融資產(chǎn)增加而家庭負債率會下降。二是在全樣本中，車產(chǎn)以及家庭收入對家庭負債程度影響程度較大，其中，家庭收入對家庭負債程度影響更大。相對于粵西北部地區(qū)，珠三角及粵東地區(qū)的家庭收入對家庭負債程度影響更顯著，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)濟環(huán)境有著密切關(guān)系。

2、家庭人口社會學影響因素當中，年齡對家庭負債率有著負向相關(guān)關(guān)系的影響，教育程度對家庭負債率有著正相關(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家庭負債率有著顯著負相關(guān)關(guān)系，呈現(xiàn)出隨著年齡的增加，家庭資產(chǎn)負債率降低的趨勢。二是在全樣本和子樣本中，教育程度對家庭負債率有著顯著正相關(guān)的影響。值得關(guān)注的是，相對于其他影響因子，教育程度回歸系數(shù)的絕對值是最高的，這表明高學歷對家庭負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)居民家庭負債意愿和負債程度最重要的影響因素。通過模型的計算檢驗結(jié)果發(fā)現(xiàn)，家庭金融資產(chǎn)對城鎮(zhèn)居民家庭負債選擇和負債程度的影響較大，且為負相關(guān)關(guān)系，金融資產(chǎn)的增加會降低家庭選擇負債的概率和負債程度。相對于金融資產(chǎn)、房產(chǎn)、車產(chǎn)、家庭收入這幾個因素而言，家庭收入對家庭負債選擇和負債程度的影響程度是最高的。

第二，家庭房產(chǎn)與城鎮(zhèn)居民家庭負債選擇的影響是正相關(guān)的，但對城鎮(zhèn)居民家庭負債程度的影響并不大。這主要是購房屬于大額消費居民一般選擇貸款消費，但由于當前限購、限貸政策的實施，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)的增加與居民負債率提高的顯著關(guān)系會弱化，這與當前的現(xiàn)實較為吻合。

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

（作者單位：中國人民銀行陽江市中心支行）