數字金融對家庭信貸約束的影響研究
——基于CHFS 數據的實證分析

尹文彪，郭子川，葛新杰，鄭添揚，張 璇

（安徽大學 經濟學院， 安徽 合肥 230601）

一、引言

信貸約束，是指信貸需求主體在信貸市場現行條件限制下，無法獲得足夠的信貸資金，即借款人自己所期望得到的貸款金額不能被信貸機構所滿足的情況(Blinder& Stiglitz,1983)。已有文獻指出，信貸約束的形成受到資金配給制度(Boucher，2008)、人情面子觀念(王芳，2005)、高昂的信貸交易成本 (Blinder & Stiglitz,1983)、金融機構受到嚴格管制(Cater，1988)等因素的影響。本文參照尹志超(2018)的計算方法，使用2019年CHFS 數據，發現我國居民家庭總體信貸約束為17.04%，遠超發達國家信貸約束平均水平，這說明我國家庭信貸約束依然較為嚴重。已有研究指出(尹志超，2018)，當前我國居民消費率較低的一個重要原因就是家庭面臨著嚴重的信貸約束。因此緩解信貸約束，有利于刺激消費需求，加快構建新發展格局。

近年來，數字金融發展受到高度重視，并取得了顯著成效。2022年1 月，央行發布《金融科技發展規劃(2022-2025)》，明確提出要將數字元素與金融服務相融合，推動金融服務的數字化轉型。在新一代信息技術的推動下，金融交易方式和服務模式在不斷地演進，使得數字金融逐漸成為金融發展的主流。與傳統金融相比，數字金融具有覆蓋區域范圍廣泛、服務成本更低、服務群體更加普遍多樣等特征(楊米會，2021)。數字金融作為新興金融模式，通過先進的服務方式，可以有效彌補傳統金融的不足(王修華等，2022)，對經濟生活的方方面面產生深遠影響。而數字金融如何影響家庭信貸約束，進而對居民消費產生影響，則有待于進一步研究。

二、機制與研究假設

數字金融緩解家庭信貸約束的理論機制在于：

第一，隨著科學技術的不斷發展，金融實體機構對數字金融的限制逐漸減輕。數字金融通過先進技術使得金融服務迅速普及到相對落后的地區，大大延伸金融可及半徑，提高居民獲取金融產品的可能性。而且基于長尾效應，數字金融為大量零散客戶提供金融服務，從而獲取了大量受眾(王華等，2018)，金融可及性逐漸提高，而金融可及性提高會加劇銀行等金融機構之間進行業務競爭，降低家庭獲得金融服務的門檻，居民獲得貸款的難度降低(顧俊青，2019)，因此金融可及性可以有效提高家庭信貸需求。

第二，在傳統金融中，銀行等金融機構憑借有限的手段掌握的客戶信息不夠完善，于是在銀行與客戶之間存在信息不對稱。Stiglitz(1982)指出，信息不對稱的金融市場會阻礙部分家庭享受需求的金融服務，并且面臨嚴重的信貸約束。除此之外，信息不對稱會使得放款人出于安全的目的加大對貸后資金的監督從而增大成本(尹志超等，2018)，促使利率高于均衡水平，導致還款人負擔過重而違約，不利于信貸約束的緩解。另一方面，在數字金融的諸多功能中，使用最為頻繁的是支付功能(尹志超等，2019)。數字支付的高速發展帶動了多樣化金融需求的快速增長，以及非現金支付工具的使用。居民家庭在使用支付寶、微信等移動支付時往往需要先綁定銀行卡、信用卡(Mishra & Bishtss，2013)，通過與銀行卡綁定的移動支付軟件進行直接支付，因而交易雙方會為金融機構留下大量交易數據，掌握客戶更多的金融信息痕跡，緩解信息不對稱程度，并通過數據處理技術的運用，精準判斷客戶的信用風險等級，避免逆向選擇行為的發生，從而提高信貸利用率(Mbiti & David，2013)，同時，金融機構通過客戶信息積累，為不同地區、不同家庭提供滿足個性化需求的差異化金融產品，進而使家庭更有可能獲得金融機構提供的信貸。

綜上，提出本文待驗證的假設如下：

H1：數字金融的發展可以提升金融可及性，放松家庭信貸約束。

H2：數字金融快速發展帶動的數字支付可以緩解借貸雙方的信息不對稱，從而有利于緩解家庭信貸約束。

三、變量說明與模型設定

(一)變量說明

本文實證所用微觀家庭數據主要來自于2017年以及2019年的中國家庭金融調查(CHFS)；宏觀數據主要來自于《2018 中國統計年鑒》。

1.信貸約束的衡量。信貸約束的識別以及衡量問題是影響實證結果的重要方面。我們參照尹志超(2018年)的做法，使用“需要但沒有申請、或者申請被拒絕”來衡量家庭信貸約束。此外，根據“申請被拒絕”及“需要但沒有申請”，分別生成虛擬變量供給型信貸約束、需求型信貸約束。

2.數字金融家庭。本文以家庭購物結算方式來判斷該家庭是否為數字金融家庭。根據調查問卷中，“您及家人在購物時(包括網購)，通常會使用如下哪些支付方式？”這一問題，回答使用銀行卡、信用卡、支付寶、手機銀行等的家庭認為是互聯網那個金融家庭，而使用現金結算的家庭為非數字金融家庭。

3.機制中間變量的衡量。數字金融促進銀行卡的使用，緩解信息不對稱，進而緩解信貸約束。因此我們使用家庭擁有銀行卡總數作為中間機制變量。本文參照林毅夫等(2005)對于金融可得性的衡量方法，將居民家庭在生產經營、以及非生產經營(如金融資產投資、非金融資產投資等) 通過銀行等正規金融機構的借款總和對家庭金融可得性進行衡量。

4.其他變量。為分析數字金融對我國家庭信貸約束的影響，本文選取以下控制變量：戶主特征變量(戶主年齡、年齡平方、戶主性別、戶主是否為黨員、戶主文化程度)，家庭特征變量(家庭人數、家庭人均收入)，宏觀經濟變量(金融發展水平、政府干預水平)。進一步，我們剔除了其他變量的缺失值，最后樣本量為9506 個。表1 為變量的描述性統計。考慮到變量的內生性問題，我們選取戶主對于陌生人的信任程度作為工具變量，以便于實證分析。

表1 樣本描述性統計

(二)模型設定與內生性討論

我們首先分析數字金融對家庭信貸約束的影響，鑒于研究對象是涉及家庭信貸約束的虛擬變量，故選用Probit 回歸模型，具體的模型為：

其中，被解釋變量C表示家庭信貸約束，具體來看，又分為需求型信貸約束與供給型信貸約束。解釋變量HLW為是否為數字金融家庭。X為其他控制變量。考慮到模型存在的內生性問題，我們選擇“對陌生人的信任程度”作為工具變量，對內生性問題進行緩解，后文也給出了相應的檢驗結果。

進一步，為驗證數字金融影響家庭信貸約束的內在機制，我們在模型(1)的基礎上引入交叉項，將模型設定為：

其中，A為機制變量，代表金融可及性或數字支付。其他變量與模型(1)含義相同。重點關注交叉項系數，并預期α系數為負。

四、實證結果及分析

(一)數字金融對家庭信貸約束的影響

數字金融對家庭信貸約束影響的回歸結果見表2。第(1)、(2)列結果均在1%水平上顯著，且符號為負，說明數字金融對家庭信貸約束有顯著負向影響。

表2 數字金融對家庭信貸約束的影響

考慮到內生性問題，我們采用工具變量進行兩階段估計。在一階段檢驗中，F 統計量為388.71(p 值=0.000)，大于10 的經驗值，表明不存在弱工具變量問題。同時，第(2)列Wald 內生性檢驗顯著，說明工具變量“對陌生人的信任程度”的選取是合適的。第(2)列結果在考慮內生性問題后，結果在1%水平上顯著，表明成為數字金融家庭會使得家庭信貸約束顯著降低70%的概率水平。第(6)列結果表明，成為數字金融家庭在1%水平上能夠顯著降低供給型信貸約束62.3%的概率水平。第(3)、(4)列結果雖然說明不存在弱工具變量的問題，但第(4)列未通過Wald內生性檢驗，表明內生性問題不嚴重，進一步說明第(3)列估計結果無偏。第(3)列結果表明，成為數字金融家庭會使得家庭需求型信貸約束在1%水平下降低34.0%的概率水平。

(二) 數字金融對家庭信貸約束的影響路徑之一：金融可及性

數字金融通過金融可及性對家庭信貸約束影響的回歸結果見表3。與表2 分析類似，第(1)、(5)列的回歸結果有偏；第(3)列結果無偏。從第(2)列回歸結果可以看出，數字金融家庭通過提高金融可得性，顯著緩解信貸約束水平。第(6)列回歸結果顯示，數字金融家庭的金融可得性每提高1 單位，供給型信貸約束顯著降低4.3%的概率。第(3)列回歸結果可以看金融可及性提高1 單位。需求型信貸約束在1%的顯著性水平下顯著降低7.6%的概率，這充分驗證了假設H1。

表3 金融可及性對家庭信貸約束的影響

(三)數字金融對家庭信貸約束的影響路徑之二：數字支付

數字支付對家庭信貸約束影響的回歸結果見表4。與表3 分析類似，第(1)、(5)列的回歸結果有偏；第(3)列結果無偏。從第(2)列回歸結果來看，家庭儲蓄卡數量與信貸約束在1%的顯著性水平下影響顯著，即數字金融家庭的儲蓄卡數量越多，家庭就更傾向于擺脫信貸約束的影響。從第(6)列回歸結果來看，家庭儲蓄卡數量在5%的顯著性水平下影響顯著，具體來講，數字金融家庭的儲蓄卡數量越多，信息不對稱就越能得到緩解，家庭更有可能擺脫供給型信貸約束的影響。從回歸結果可以看家庭儲蓄卡數量在1%的顯著性水平下顯著降低需求型信貸約束的概率，即家庭儲蓄卡數量增加1 單位，顯著降低需求型信貸約束6.49%的概率水平。這有力地支持了本文的研究假設H2。

表4 數字支付對家庭信貸約束的影響

(四)異質性檢驗：數字金融對城鄉家庭信貸約束的影響

我們分別使用城鎮與農村樣本進行回歸，實證結果通過了內生性檢驗，并表明，成為數字金融家庭對于信貸約束的緩解作用在城鄉都較為顯著，但城市緩解作用更強，農村緩解作用偏弱。

五、結論及政策建議

數字金融運用互聯網信息技術手段與傳統金融服務相結合，對整個金融行業的發展產生了深刻的影響，而其與家庭信貸約束之間的關系則是本文關注的重點。通過研究發現，數字金融的發展提升了金融可及性，顯著降低了家庭信貸約束；同時加快了數字支付的發展，緩解了信息不對稱問題，極大提高了居民家庭獲得正規信貸的可能性，進而降低家庭約束。

結合上述結論，本文提出如下政策建議：第一，推廣金融app，降低資金需求者獲取金融信息的成本及難度，便于選擇與其需求相匹配的金融產品，緩解信貸約束。第二，政府加強對貸款流向的監管，防止經營用途貸款違規流入房地產領域或股票市場投機，緩解結構性資金緊張，強化家庭信貸供給。第三，推動區塊鏈技術在信貸市場的應用，發揮其去中心化優勢，形成新型信用生成機制，有效緩解信息不對稱。總之，通過推動數字金融發展，降低家庭信貸約束，從而推動消費升級，釋放內需潛力，培育完整的內需體系，助力新發展格局，推動經濟高質量發展。