经济高质量增长背景下城镇居民家庭负债行为的影响因素分析

何翠平

近年来，我国居民杠杆率快速攀升，截至2019年年末，我国居民杠杆率超过50%，而受到新冠疫情的影响，居民部门负债规模还将进一步推高。2018年4月，中央财经委员会首次提出“结构性去杠杆”，为打好“防范化解金融风险攻坚战”划定基本思路，要求分部门、分债务类型实现宏观杠杆率稳定和逐步下降。深入摸清我国居民负债行为以及掌握其微观影响因素，有针对性地合理引导家庭部门理性负债、拉动消费、优化整个宏观经济杠杆以及经济高质量发展具有重大意义。

一、文献综述

一是居民家庭负债方面。国内学者的研究表明，我国家庭债务不断上升，风险有所积聚。二是居民负债水平的影响因素方面。国内外大多数的研究主要从家庭债务端来剖析居民家庭债务水平，而从家庭资产状况、居民收入、社会学特征等方面刻画家庭负债的研究相对较少。因此，本文基于上述研究的基础，运用2019年2900户的调查数据从微观视角构建模型，深入剖析居民家庭负债行为的微观影响因素，增强量化分析的理论基础。

二、城镇居民家庭负债行为的微观影响因素

居民是否负债以及负债多少是需要关注的两个主要微观方面，本文采用广东省2900户城镇居民的调查数据，采用Probit、Tobit模型分别对广东居民负债行为的微观影响因素进行实证检验。

（一）模型的构建及变量选取

1、模型选取。在研究自变量对因变量影响的可能性方面，学术界普遍采用Biprobit模型，进一步研究决定因素则用Tobit模型。本文考察自变量对居民家庭负债影响时，不同居民家庭的负债占家庭总资产的比重各异，有些居民家庭无负债，即数据中存在许多零值，普通模型不适用，Tobit模型是处理此类问题的较为适合非线性的计量模型。

2、变量选取与描述性统计。选取居民家庭债务、资产负债率（家庭负债总额/总资产）作为因变量，自变量包含有家庭的人口社会学变量，如户主年龄（age）、学历（edu）、职业（job）、家庭数量（family_size），还有家庭的经济变量，如金融资产（finasset）、车产（carasset）、房产（houseasset）、其他资产（otherasset）、收入（income）、消费（consump）。变量描述性统计结果如下（见表1）。

（二）居民家庭负债选择的影响因素分析

我们选择对家庭是否负债进行分析，分为有负债和无负债两种情况，选择家庭经济属性和人口社会学特征两大类作为影响因素，通过对这些影响因素的分析得出影响家庭负债的主要因素。其中，家庭经济属性包括金融资产、房产、车和其他资产、收入、消费;家庭人口社会学特征包括年龄、教育、工作、家庭人口數。此外，考虑到地区差异，我们在对全样本进行分析的同时，分别对珠三角、粤东、粤西、粤北四个地区进行了单独分析。

1、家庭经济属性影响因素当中，金融资产、房产、车产、家庭收入对家庭负债选择具有显著的影响，且家庭收入对家庭负债选择的影响程度更大。一是金融资产与家庭负债为负相关关系，表明金融资产的增加会降低家庭负债的可能性。二是车产、房产与家庭负债为正相关关系，这表明车房资产越多的家庭，选择贷款的可能性更大。三是家庭收入对家庭负债选择也具有显著的影响，家庭收入越高，家庭负债可能性越低。相对于房产、车产，家庭收入对家庭负债选择的影响程度是最高的。

2、家庭人口社会学影响因素当中，年龄以及教育对家庭负债选择具有显著的影响，且教育程度对家庭负债影响程度较大。一是年龄越大，家里有一定的积蓄，家庭选择负债的可能性越低，因此对家庭负债的影响程度较低。二是教育程度对家庭负债的影响程度较大。三是家庭人口数量对家庭负债也有着显著的影响。除了粤西地区，全样本和子样本都呈现出一致的正向影响，即家庭成员越多的家庭更愿意去贷款。

（三）广东居民家庭负债程度的微观影响因素分析

为进一步了解家庭负债程度的影响因素，我们建立了相关模型进行计算分析。考虑到地区差异，本文进行全样本分析的同时，分别对珠三角、粤东、粤西、粤北进行了单独分析。

1、家庭经济属性影响当中，金融资产、车产、家庭收入对家庭负债程度具有显著的影响，且家庭收入对家庭负债程度的影响程度更大。一是金融资产对家庭负债程度的影响为负相关关系，也就是金融资产增加而家庭负债率会下降。二是在全样本中，车产以及家庭收入对家庭负债程度影响程度较大，其中，家庭收入对家庭负债程度影响更大。相对于粤西北部地区，珠三角及粤东地区的家庭收入对家庭负债程度影响更显著，表明珠三角地区及粤东地区居民随着收入的提高，更愿意去提高家庭负债率，提高家庭杠杆率。这与珠三角及粤东地区繁华的经济环境有着密切关系。

2、家庭人口社会学影响因素当中，年龄对家庭负债率有着负向相关关系的影响，教育程度对家庭负债率有着正相关关系的影响。一是除了粤西地区外，全样本和子样本年龄对家庭负债率有着显著负相关关系，呈现出随着年龄的增加，家庭资产负债率降低的趋势。二是在全样本和子样本中，教育程度对家庭负债率有着显著正相关的影响。值得关注的是，相对于其他影响因子，教育程度回归系数的绝对值是最高的，这表明高学历对家庭负债率的影响程度最高。

三、本文主要结论

第一，家庭收入是城镇居民家庭负债意愿和负债程度最重要的影响因素。通过模型的计算检验结果发现，家庭金融资产对城镇居民家庭负债选择和负债程度的影响较大，且为负相关关系，金融资产的增加会降低家庭选择负债的概率和负债程度。相对于金融资产、房产、车产、家庭收入这几个因素而言，家庭收入对家庭负债选择和负债程度的影响程度是最高的。

第二，家庭房产与城镇居民家庭负债选择的影响是正相关的，但对城镇居民家庭负债程度的影响并不大。这主要是购房属于大额消费居民一般选择贷款消费，但由于当前限购、限贷政策的实施，居民持有2套房或2套房以上在银行贷款首期有所提高甚至全款，因此房产的增加与居民负债率提高的显著关系会弱化，这与当前的现实较为吻合。

第三，高学历的人群更愿意去选择负债且家庭负债率高。在模型的计算检验结果发现，在人口社会学特征的变量当中，职业对城镇居民家庭的负债选择和负债程度的影响均不显著;年龄越大，家庭负债选择概率越低，负债程度也会相应降低。对城镇居民家庭的负债选择和负债程度的影响均是负向显著的，但年龄因素对家庭负债选择和负债程度影响有限;相对于其他影响因素，教育程度因素对家庭负债选择和负债程度影响程度最大。

（作者单位：中国人民银行阳江市中心支行）