家庭信贷可得性的影响因素分析

刘婷

如今扩大内需中的居民消费已经成为促进国家经济持续发展的重点，而家庭信贷消费是居民消费的重要组成部分，所以本文着重从微观视角对家庭信贷可得性的相关影响因素进行探讨。本文采用2010年北大研究中心关于家庭信贷的调查数据，分别构建Probit模型和Logistic模型进行回归，对家庭信贷的影响因素进行探究。实证结果发现户主特征和家庭特征都会对信贷可得性产生不同影响。最后本文结合实证结果对如何促进家庭信贷的发展提出了一些政策建议。

家庭信贷 影响因素

Probit模型 Logistic模型

家庭信贷的含义和作用

家庭信贷主要是指由于个人或家庭在当前的消费或是费用支出中无法承担或是承担压力过大，而向商业银行或者其他金融机构申请的资金支持。

家庭信贷可以通过其平滑收支的作用，给消费者选择消费对象以及抉择合适消费时间的可能，以达到家庭消费效用最大化的目的，更有助于提高个人以及家庭的生活质量。如今伴随我国经济的不断发展，家庭信贷在经济生活中发挥的作用也越来越举足轻重。一方面，鼓励家庭信贷的发展可以刺激居民消费、扩大内需。另一方面，发展家庭信贷也对银行进行多样化发展的改革多有益处。

家庭信贷可得性影响因素的理论分析

本文主要从户主特征和家庭特征两方面来探讨对家庭信贷可得性的影响。

在户主特征方面考虑了以下方面的影响：年龄、婚姻状况和教育程度。

一般来说随着户主年龄的增加，会对家庭支出承担越来越大的责任，而工作能力却会因年龄渐长而下降，使个人收入降低。在中国这样一个医疗养老体系都不是十分完善的发展中国家，人们更偏好用储蓄为未雨绸缪。所以认为年龄的增加会对家庭信贷产生负面影响；一般认为在婚状态的家庭支出负担更大，会对信贷需求产生负面影响；受教育水平高的居民一般具备更好的还款能力，也能更好地接受相应的金融知识和信贷消费理念，所以教育水平会产生积极影响。

在家庭特征方面考虑以下方面的影响：家庭人均收入、家庭其他资产总值、家庭人口数、家庭所在地区、城乡分布以及家庭拥有手机数量。

家庭人均收入、家庭其他资产总值越高，代表家庭的偿债能力越强。家庭人口数反映了家庭所承担的负担，负担越重对未来不可预期事件的担忧越大，家庭的消费会更加谨慎。普遍认为地区经济越发达，金融体系越完善，居民消费意识也更先进，所以可能会对家庭信贷可得性起到积极促进作用。考虑到中国城市与农村的经济发展不平衡，二元经济特征一直十分显著，将城乡情况列为家庭信贷可得性的影响因素之一。2009年智能手机在我国开始普及，据相关数据统计，2010年我国智能手机的覆盖率达到50%，所以此时家庭拥有手机数量一方面可以反应家庭的信息化程度，而且从另一方面也能够反映家庭的消费水平。

家庭信贷可得性影响因素的实证研究

（l）数据来源

本文选用2010年北大研究中心的调查数据，数据来源于全国除西藏、内蒙古、青海、新疆、宁夏、海南外25个省（直辖市、自治区），涵盖了中国大部分一二三线城市。此次调查共收集到来自于城市与农村的共13130户家庭，总计50957人提供的有效数据。

（2）描述性统计

1.家庭信贷获取途径

据统计，在获得家庭信贷的3374户家庭中有68.17%的家庭选择通过亲戚、朋友来进行借贷，占比最高；仅有27.56%的家庭选择通过银行以及其他金融机构进行借贷，3—47%的家庭选择了民间借贷方式。由此看出我国熟人社会的特征显著，通过银行以及其他金融机构获取家庭信贷的比例较低。

2.家庭信贷主要用途

我国家庭信贷的使用比较集中，其中用于购买或建造住房所占比例最大约为21.93%，用于为家庭成员治病紧跟其后占19.56%，其次为用于家庭日常生活开支以及用于教育，分别占比12.77%和12.15%。从中看出在中国住房、医疗、教育仍是众多家庭支出中不可承受之重。

（3）模型介绍

本文选择Probit和Logistic广义线性模型进行回归分析。

1.变量说明

本文中被解释变量为“家庭是否通过银行或其他金融机构获取家庭信贷”，将被解释变量Y定义为一个取0，1的变量，当该家庭通过银行以及其他金融机构获取贷款时Y取1，当该家庭通过其他方式获取信贷时Y收0。

解释变量具体情况如下：

第一，户主特征：age（户主年龄/岁）；mar=1（婚姻状况为在婚、同居），mar=0（婚姻状况为离婚、丧偶）；edu=l（教育程度为大專及以上），edu=0（教育程度为高中及以下）；

第二，家庭特征：income（家庭人均收入，元）；assets（家庭拥有其他资产价值如房产、金融资产/元）；family number（家庭负担人口数价）。将调查范围内涉及到的25个省市按照2010年各省市的人均GDP情况分为两个层级，将排名前1/4的省会分为第一个层级，其他省会为第二层级。east=l（第一个层级省会），east=0（第二层级省会）；urban=l（城市家庭），urban=0（农村家庭）；phone（家庭拥有手机数/部）。

2.估计结果与结论

若回归后解释变量的相关系数为正，则该变量对家庭信贷的可得性有积极作用，反之则起到消极作用。

在户主特征方叫发现：与理论分析一致，年龄和婚姻状况的相关系数为负；教育程度的相关系数明显为正。

在家庭特征方面，与理论分析一致，家庭人均收入、总资产价值、家庭拥有手机数量的相关系数都显著为正，家庭总人口数的相关系数显著为负，与理论分析不同的是，经济更加发达的地区或者城市的相关系数并不为正，反而显著为负，经分析认为原因有以下两点：

第一，农村家庭信贷有相关政策支持：2010年中央下发“一号文件”，文件中包含了一系列对于金融强农惠农的新政策，一个方面强调制度激励，即落实和完善农贷款税收优惠、定向费用补助、增量奖励等政策，激励农村金融机构更多地把资金贷给有需要的农村居民和农村中小企业，将信贷扶助的重点放在农村而不是城市；另一个方面强调制度约束，即对相关农村金融机构支农信贷比例进行一定程度的限制性要求。

第二，本文对城镇以及农村的家庭信贷情况进行分析后，发现农村家庭信贷主耍以小额贷为主，5000元以下的借贷占比32.71%，10000元以下的信贷比例超过半数，约占51.42%，信贷金额平均值为27749元；而城镇家庭信贷金额普遍高于农村家庭，信贷金额在10000元以下的仅占比22.21%，信贷金额平均值为87605元。所以本文认为，经济发达地区居民信贷消费意识更强烈，而金融风险监控以及管理机制也会更加先进和严格，所以对家庭信贷的审批会更加谨慎，这也是造成城镇家庭信贷可得性更低的原因之一。

政策建议

政府应从国家发展战略角度出发，加大对家庭信贷的政策支持力度，如开展扶助型的家庭信贷，对低收入的贫困家庭提供期限更长、利率更低的信贷支持等，以改善我国金融资源分配不均的问题，切断贫穷者无法获取信贷愈发贫穷的回路。

应鼓励银行以及其他金融机构积极进行信贷产品的设计，做剑既能满足不同家庭的不同信贷需求，又能保障银行及金融机构的利益。

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