负债水平对家庭经济脆弱性的影响

吕学梁， 程 歌

(青岛大学 经济学院， 山东 青岛 266061)

一、问题的提出

突如其来的新冠肺炎疫情，带来较长时间的停工、停产、停学，使我国经济遭受严重的冲击：2020年1—2月，全国固定资产投资(不含农户)同比下降了24.5%，三大投资活动呈现明显负增长；居民消费呈现出断崖式下滑的趋势，消费累计同比下降20.5%①。中国城乡居民的收入也因此受到了负向影响，加剧了家庭经济的脆弱性。甘犁等[1]在《中国家庭财富指数调研报告(2020Q1)》中指出，受到疫情冲击，13.4%的受访家庭报告工作稳定性减少很多，18.9%的受访家庭报告工资减少很多，且这种影响具有较强的异质性，年收入5万元及以下家庭报告工资减少很多的比例达到了34.3%，年收入位于5万～10万元和10万～30万元的家庭报告工资减少很多的比例也分别达到了16.7%和9.9%。在经济学中，脆弱性通常被定义为家庭遭受风险冲击时导致的收入或消费水平的降低，它衡量的是一个家庭在遭遇风险后的某种损失。疫情不仅增大了低收入家庭的经济脆弱性，也对中等收入家庭产生了一定的冲击[2]。根据国家统计局对中等收入群体的划分标准，我国中等收入群体约4亿人②，这是我国经济未来健康发展的重要基础，但是普通甚至中等收入家庭在直面重大负向冲击时，若其抵御风险冲击的能力过低，则可能重新陷入贫困，因此中等收入家庭的经济脆弱性问题同样不容忽视。

同时，伴随着中国经济的发展，中国居民家庭的一个突出经济特征就是负债迅速增长。根据国际清算银行数据，2020年我国居民部门杠杆率相比于2019年的56.1%，上涨了6.1个百分点，达到了62.2%，虽低于美国79.6%的杠杆率，但已与欧元区的62.5%基本持平，超过了新兴市场国家53.9%的平均水平。房贷在居民部门贷款中占比最高，占居民全部债务的65%，其2020年与GDP之比达到了40.1%。从宏观层面来看，2013—2018年，住户部门的消费贷款余额增长28.82万亿元，年均增速21.5%，其中个人住房贷款余额增长16.8万亿元，占比高达61.4%，是拉升居民部门杠杆率的重要一环③。居民部门的高杠杆问题引发了社会各界的广泛关注。

在众多关于家庭经济脆弱性成因的研究中，国内外学者主要从自然灾害、普惠金融、社会保障、贸易开放程度等外部宏观环境和制度因素[3-9]，以及个体或家庭特征与行为等内部微观因素[2,10-12]等方面展开研究，鲜有文献将家庭负债纳入其中。

家庭经济脆弱性既反映家庭整体福利变化的状况，也反映了家庭应对风险的能力，对其的深入分析既有利于提高家庭的风险管理水平以应对负向冲击，也有利于稳定和扩大中等收入群体，夯实中国经济稳健运行的基础。但遗憾的是，负债作为家庭重要的经济活动，却鲜有研究将其纳入影响经济脆弱性的分析框架。有鉴于此，本文借助中国家庭金融调查(CHFS)数据，探讨了家庭负债对经济脆弱性的影响，并深入分析了其可能的两个影响机制，及其在不同特征家庭间影响的差异化。本文主要的边际贡献在于：(1)已有的关于经济脆弱性的研究并没有深入探讨家庭负债对其的影响，研究样本主要集中于农村地区和低收入群体，代表性不足。本文使用更全面的中国家庭微观调查数据，深入探究了家庭负债与经济脆弱性的因果关系，拓展和深化了家庭经济脆弱性影响因素的相关研究。(2)少数关于负债对家庭经济脆弱性影响的研究并未得到统一结论，且对其影响机制的深入讨论不足，本文建立了家庭负债影响经济脆弱性的健康机制和应急储蓄机制，厘清了其影响机理。

二、文献综述、理论分析与研究假设

(一)文献综述

1.家庭经济脆弱性的度量方法

Alwang et al.[13]认为，脆弱性是家庭在未来有较大概率陷入贫困或者更加贫困的一种状态，一个家庭的脆弱与否取决于该家庭在未来面对风险冲击时是否会导致消费和福利损失的不确定性。经济脆弱性作为一种前瞻性的指标能够帮助我们识别未来可能会陷入贫困的家庭，但它却是我们无法直接观察到的，因此需要科学的方法对经济脆弱性进行测量。Gaiha & Imai[14]总结指出，经济脆弱性的测量方法主要有以下三种：预期的脆弱性(VEP)、低期望效用的脆弱性(VEU)和风险暴露的脆弱性(VER)。其中，前两种方法均为事前估算，表示的是家庭在未来一段时间内风险冲击的影响，而VER指标则为事后估算，是通过已发生的风险冲击来估算其脆弱性。此外，VEU方法需要用到家庭的效用函数，且在确定家庭效用函数的过程中有很强的主观性。因此，本文采用的是Chaudhuri & Jalan[15]提出的预期的脆弱性(VEP)指标，使用该指标有两方面优势：一是该定义具有前瞻性，且体现了贫困动态的变化；二是该定义使用的是截面数据的方法，可以解决发展中国家数据缺失的问题，因而得到了广泛使用[4-15]。

2.家庭经济脆弱性的内外部影响因素

影响家庭经济脆弱性的主要因素首先来自外部宏观环境和制度，包括自然灾害、金融制度、社会保障、贸易开放程度等。Sun et al.[3]使用中国农村调查数据实证检验了自然灾害的冲击对农村家庭贫困脆弱性的影响，研究表明，虽然获得政府灾后补贴后平均收入低于贫困线的家庭数量相对更少，但更多的家庭未来陷入贫困的可能性更大。张栋浩、尹志超[4]使用CHFS调查数据,并通过构建家庭金融普惠指数,实证检验了金融普惠对家庭贫困脆弱性的影响，研究发现金融普惠通过提高农村家庭风险应对水平，对降低其贫困脆弱性产生了积极作用。Imai et al.[5]利用1988年、1995年和2002年全国农户调查数据，指出教育、土地和公共设施的普及性是降低家庭贫困脆弱性的关键因素，且贫困脆弱性存在着地理上的差异。何平等[6]认为拉动国内居民家庭的消费需求、降低家庭贫困脆弱性的重要方式是农村养老保险的参与以及养老保障政策的制定。樊丽明、解垩[7]实证检验了公共转移对家庭贫困脆弱性的影响，结果表明公共转移对家庭贫困脆弱性没有产生影响，即家庭贫困脆弱性并未因公共转移支付而降低。彭继权等[8]借助农户实地调查数据研究发现，土地流转能够显著降低农户家庭的贫困脆弱性，但其影响随着流转土地面积的增加而降低。林文、邓明[9]以VEP方法为基础，通过实证研究发现家庭贫困脆弱性具有显著的持续性，且贸易开放程度能够显著降低农村家庭的贫困脆弱性。

个体或家庭的特征与行为等微观内部因素也会对家庭经济脆弱性产生重要影响。解垩[10]利用CHNS的三轮微观面板数据，实证检验了代际间向上流动的私人转移支付对家庭贫困脆弱性几乎没有影响。胡金焱[11]指出民间借贷可以显著增加农户当期收入，但短期小额贷款难以从根本上改变农户的财富水平，因而不能降低农村家庭的贫困脆弱性。张冀等[2]研究了死亡风险对我国城市家庭消费的总体影响和异质性影响，结果表明我国城市家庭普遍存在由死亡风险导致的经济脆弱性问题。斯丽娟[12]使用CFPS微观调查数据，研究发现家庭的教育支出通过提高人力资本和增强社会网络显著降低了农村家庭的贫困脆弱性。

3.家庭负债对家庭经济脆弱性的影响

家庭负债决策亦可能对其经济脆弱性产生重要影响。家庭负债能够平滑消费，尤其是信用卡的使用能够缓解居民家庭的流动性约束，使家庭在短期内不至于陷入财务困境，同时金融素养的提高能够促进家庭贷款的获取，但过度负债会影响债务的可持续性[16]。Vandone et al.[17]使用意大利的微观家庭数据，探究了负债水平和家庭金融脆弱性的相关关系，研究发现家庭负债越高，金融脆弱性越大，尤其是当家庭持有较多的消费信贷时，这一效应更加明显，但没有深入讨论其影响机制。张华泉、申云[18]利用CHIP 2013年农户调查数据，研究发现家庭负债与农户贫困脆弱性呈现出倒“U”型的关系，但并未进行深入的机理分析，且其所用的脆弱性指标为主观静态的脆弱性指标，缺乏动态性和前瞻性。孙红、李晓红[19]利用中国家庭金融调查(CHFS)数据研究不同的借贷行为对家庭贫困脆弱性的影响，结果显示非正规借贷行为对农户家庭贫困脆弱性的影响不显著，而农户正规借贷行为能够显著降低家庭贫困脆弱性。

(二)理论分析与研究假设

Seefeldt[20]认为，脆弱性家庭产生借贷行为的首要目的是平滑消费，但这也意味着需要更多的负债去偿还以往的负债和平滑现在的消费，因此会加剧家庭收入波动性的风险。家庭过度负债可能会影响债务的可持续性，通过杠杆作用进一步加剧各种负向冲击对家庭消费的影响，增大家庭经济的脆弱性。家庭过度负债可能会影响债务的可持续性，不合理的家庭资产负债结构会导致家庭面临经济风险，甚至导致家庭经济破产。家庭债务的持续攀升可能会通过杠杆作用，进一步加剧各种负向冲击对家庭消费的影响，加剧家庭经济的脆弱性。基于此，本文提出如下假设。

H1:家庭债务规模扩张会加剧家庭经济的脆弱性。

健康作为一种重要的人力资本通过影响物质资本和其他形式人力资本而对经济产生影响。负的健康冲击会导致个人生产性支出与健康投资下降，贫困和低收入人群在面临负的健康冲击的时候，很可能会落入贫困陷阱，加剧贫困脆弱性[21]。涂冰倩等[22]的研究也表明，健康冲击会通过挤占效应和情感效应两条渠道增大农户贫困脆弱性。负债会显著增加个体抑郁的可能性，甚至会增强自杀倾向，严重影响个体的心理健康，Gathergood[23]利用英国个体层面的面板数据给出了实证证据。家庭的高额负债不利于居民的生理健康和心理健康：一方面，高额的家庭债务会增大居民的财务负担和心理压力，有损个体健康状况；另一方面，为了偿还负债，债务人很可能会增加劳动时间，导致过度劳累，过多的家庭负债也可能会挤出医疗保健支出，因此对居民身心健康产生负面的影响[24]。综上所述，负债会通过影响家庭成员健康来加剧其经济脆弱性。基于此，本文提出如下假设。

H2:家庭债务规模扩张会对居民健康状况产生负向影响，从而加剧家庭经济的脆弱性。

居民家庭在应对风险冲击时主要采取两种应对措施：财富积累和保险保障。从理论上说，风险厌恶型家庭通常会通过积累财富来保证家庭的财务自由度，以此应对风险冲击所导致的大额支出，维持家庭效用水平。然而经验证据表明，多数家庭并没有足够的可以抵御风险的资产或应急储蓄，其直面重大负向冲击时的表现往往是脆弱的[25]。祝伟、夏瑜擎[26]利用CFPS的面板数据分析了中国居民家庭负债行为，研究表明医疗支出和教育支出水平高的低负债居民家庭有更强的储蓄动机。根据跨期消费理论，在控制收入的直接影响后，若居民家庭在T+1期拥有大额支出，为平滑该支出，该居民家庭会使用T+1期之前的储蓄和T+1期的负债共同负担T+1期的大额支出，并在T+1期之后逐步偿还负债，理论预测(在T+1期)消费支出高的家庭(在T+1期之后)负债较高而储蓄较低，且其中用于偿债准备的固定用途储蓄部分增大，使无事前固定用途可用于应对意外支出的应急储蓄进一步减少。因此，根据跨期消费理论，高负债家庭的应急储蓄较低，其家庭抵御风险的能力下降，经济脆弱性增强。基于此，本文提出如下假设。

H3:家庭债务规模扩张会降低居民家庭的应急储蓄水平，从而加剧家庭经济的脆弱性。

三、研究设计

(一)样本选取和数据来源

本文选取西南财经大学2017年中国家庭金融调查数据展开分析，该调查样本覆盖了全国29个省份262个县1 048个社区，共获得4万多户家庭的微观数据，保证了样本的随机性和代表性，而且通过访前培训、访问过程中录音及访后核查等措施确保数据质量的可靠性。本文使用了2017年的家庭金融调查数据，删除部分缺失值和异常值，且对家庭人均收入以及家庭净资产等变量进行了1%的缩尾处理，最终的样本量为12 806个。

(二)变量定义

1.被解释变量：家庭经济脆弱性

Chaudhuri & Jalan[15]认为，t时期家庭经济脆弱性(Vuln_erability)是由该家庭在t+1时期的收入低于贫困线的可能性来定义的，即：

Vuln_erabilityit=P(Yi,t+1≤Z)

(1)

其中,Yi,t+1表示个体或家庭i在t+1时期的家庭人均收入，Z为贫困线。

当假设家庭未来收入符合对数正态分布时，第i个家庭陷入贫困的概率为：

uln_erabilityit=P(LnYi

(2)

本文借鉴Chaudhuri & Jalan[15]对收入对数均值和方差的测度方法，采用三阶段广义最小二乘法(FGLS)[27]得到参数的无偏估计量。具体计算步骤如下：

首先，使用Chaudhuri & Jalan[15]的分析方法，建立家庭的收入函数模型：

LnYi=Xiβ+ei

(3)

(4)

其次，在上述回归的基础上，构建异方差结构权重，重新对残差平方和收入对数进行加权回归，获得估计值。即：

[(LnY|Xi)]=XiFGLS

(5)

[(LnY|Xi)]=XiFGLS

(6)

将式(5)和式(6)代入式(2)，即可得到每个居民家庭的脆弱性指数。E和V分别表示期望和方差。

在估计脆弱性时，还需要设定贫困线和脆弱线。本文采用世界银行发布的2美元/(人·天)的贫困标准计算家庭经济脆弱性[13]。脆弱线常见的设定依据主要为贫困发生率和50%概率值。但将50%概率值设定为脆弱线有一个缺点，即它只能识别出长期贫困的家庭，而会遗漏暂时贫困的家庭。因此，近年来学者开始采用经过时间期限折算的概率值作为脆弱线[28]。通过设定家庭在未来两年内可能发生贫困，Gunther & Harttgen[28]将50%概率值折算为29%。鉴于此，本文在基准回归中主要采用29%概率值作为脆弱线(仅将脆弱线设定为50%概率值放在后续的稳健性检验中)，通过三阶段广义最小二乘法计算得出的居民家庭未来陷入贫困的概率值，并将其与29%的脆弱线进行比较，大于该值则认为具有经济脆弱性，被解释变量赋值为1，否则为0。

2.解释变量：家庭负债

参考祝伟、夏瑜擎[26]的研究，将资产负债率作为主要的解释变量来刻画居民家庭的负债行为，其计算方式为家庭总负债除以家庭总资产。

3.中介变量

本文选取居民健康状况、是否拥有充足的应急储蓄作为中介变量，进行机制分析。通常情况下，健康自评状况被视作一个不可观测的连续潜变量，需要通过方程估计才能获得，但作为一种检测的手段，使用离散变量是可以接受的。健康变量设定采用CHFS问卷中“与同龄人相比，您现在的身体状况如何？”的主观评价，按照“不健康”“一般”“健康”“很健康”“非常健康”等级分别进行1～5分的赋值。应急储蓄可以支付生活费用平滑消费，当家庭面对负向冲击时能够用来维持家庭当前的生活水平，Loke[29]研究发现居民家庭中的劳动力人口失业至少需要三个月的时间实现再就业，所以家庭储蓄水平低于三个月的生活消费支出就代表该家庭应急储蓄水平较低。本文参照 Kuhnen & Melzer[30]的研究，将是否拥有充足的应急储蓄作为中介变量，根据CHFS问卷调查，若受访家庭的现金和存款总额大于三个月的支出，则赋值为1，否则赋值为0。

4.控制变量

参照张栋浩、尹志超[4]的研究，选择的控制变量主要有以下两类：户主特征变量和家庭特征变量。其中户主特征变量包括性别、年龄、年龄的平方、文化程度、政治面貌、婚姻、户口等。家庭特征变量包括家庭人均收入、家庭房产情况、家庭创业经历、抚养比、政府补助领取情况、领取养老保险余额、医疗保险余额以及医疗保健支出，同时控制了省份等地区哑变量(见表1)。因部分样本的变量值为0，变量取对数的方式为原值加1后取自然对数。

表1 主要变量定义

表2 变量的描述性统计结果

注：部分变量存在0值样本，因此取对数方式变为实际值加1后取自然对数。家庭人均收入、养老保险余额、医疗保险额度、医疗保健支出汇报了原始值。

(三)实证模型构建

基于本文的研究目的，设计实证模型如下：

Vuln_erabilityi=β0+β1debt_ratioi+∑φXi+εi

(7)

其中，Vuln_erability为在2美元/(人·天)的贫困标准下测量的家庭经济脆弱性[12]；debt_ratio表示家庭资产负债率；X代表了一系列的控制变量；ε表示残差项。本文将使用二值选择模型(Probit模型)来探究家庭负债和经济脆弱性的因果关系，若Vuln_erability≥0.29,则定义Vuln_erability=1;Vuln_erability<0.29,则定义Vuln_erability=0。其中，Vuln_erability=1表示该家庭具有经济脆弱性，Vuln_erability=0表示该家庭不具有经济脆弱性。

在机制分析中，参考温忠麟等[31]提出的中介效应检验程序，采用依次检验回归系数的方法，分别建立回归模型，具体如下：

Mi=δ0+δ1debt_ratioi+∑φXi+ζi

(8)

Vuln_erabilityi=γ0+γ1debt_ratioi+γ2Mi+
∑φXi+ηi

(9)

其中,Vuln_erability表示家庭经济的脆弱性，debt_ratio表示资产负债率，M为本文的中介变量，代表两个代理变量，分别为居民健康状况和是否持有充足的应急储蓄。中介效应检验程序第一步即为式(7)的基准回归，其中待估计系数β1为总效应。式(8)中的估计系数δ1衡量的是资产负债率对于中介变量M的影响。式(9)称之为直接效应模型，γ1与γ2分别为资产负债率和中介变量影响家庭经济脆弱性的直接效应，中介变量的中介效应为δ1γ2的系数乘积。

四、实证分析与结果

(一)负债规模对家庭经济脆弱性影响的实证结果

使用Probit模型，分析资产负债率对家庭经济脆弱性的影响，结果如表3所示。表3的列(1)仅分析了本文家庭经济脆弱性与资产负债率之间的关系，并控制了省份。列(2)在列(1)的基础上进一步加入户主特征变量，列(3)又在列(2)的基础上进一步加入了家庭特征变量。为增强解释的准确性，本文将列出边际效应替代模型的回归系数。由回归结果可知，资产负债率的提高显著增强了家庭经济的脆弱性，边际效应分别为0.023、0.026和0.013，在同时控制个体特征变量与家庭特征变量时，家庭资产负债率每增加一个标准差，家庭经济脆弱性发生的概率约增加0.91个百分点，考虑到家庭经济脆弱性指标的均值为29%，这一影响较大，家庭资产负债率的上升将加剧其经济脆弱性，验证了H1。

在控制变量中，家庭人均收入对脆弱性具有显著的负向影响，说明家庭收入越高，应对风险的能力也越强。家庭抚养比的上升会加剧家庭经济脆弱性，这可能是因为抚养比过高，家庭负担较重，在面对风险冲击时调整余地更小。已婚家庭相对于未婚家庭来说，风险应对能力更强。户主文化水平的提高能降低家庭经济的脆弱性水平，这可能是因为人力资本的积累能够有效对冲风险冲击。拥有房产和创业经历家庭的经济脆弱性更低。领取政府补助的家庭比未领取家庭的脆弱性程度更低，这可能是因为社会保障制度能够有效实现对社会弱势群体的转移支付，改善收入差距，从而有效缓解居民家庭经济脆弱性。

住房是居民的生活所需，获得适足的住房水平是个人生存和发展的前提条件之一。自1998年我国住房市场化改革以来，商品房销售价格呈现出快速上涨的趋势，房价收入比持续攀升，城市家庭购房压力不断加大。负债购房成为一种常用的方式，住房负债在家庭债务中的主体地位日益显现[32]。由于住房负债是家庭负债的重要组成部分，因此本文进一步分析了房贷资产负债率(家庭住房贷款余额/家庭总资产)对经济脆弱性的影响。表3的列(4)～列(6)分别列出了回归结果。其中，列(6)在控制了户主特征变量和家庭特征变量以及省份哑变量后，房贷资产负债率每增加一个标准差，家庭经济脆弱性发生的概率约增加0.007个百分点，小于整体资产负债率的影响，这表示住房负债增加会加剧家庭经济脆弱性，但房价持续上涨的财富效应可能弱化了这种影响。

(二)中介效应检验的实证结果

参考温忠麟等[31]提出的中介效应检验程序,采用依次检验回归系数法检验健康状况的中介效应。第一步与主方程一致，使用Probit模型分析家庭资产负债率与经济脆弱性的关系，由表4可知，第一步结果显示资产负债率在1%的显著性水平下会增大家庭经济脆弱性，边际效应为0.013，可以进行下一步检验。第二步使用Order-Probit模型分析资产负债率对健康状况的影响，由表4列(2)结果可知家庭债务的攀升会显著恶化家庭成员的健康状况，即在1%的显著性水平下，资产负债率越高，户主的健康状况越差，这与涂冰倩等[22]的研究结果一致。第三步在加入健康状况的中介变量后，采用Probit模型分析家庭经济脆弱性的影响因素，由表4列(3)可知，资产负债率仍然对家庭经济脆弱性具有显著的负向影响，且健康对家庭经济脆弱性也具有显著的负向影响。因此，负债对家庭经济脆弱性影响的健康机制存在，负债可以通过恶化个体健康状况进而增大家庭经济脆弱性，验证了H2。

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表3 资产负债率对家庭经济脆弱性影响的基准分析结果

注：***、**和*分别表示在1%、5%和10%的水平下显著；括号内为省级聚类稳健标准误。

表4 健康机制的中介效应检验

注：***、**和*分别表示在1%、5%和10%的水平下显著；括号内为省级聚类稳健标准误。

采用同样的程序检验应急储蓄机制的中介效应，如表5所示。在第一步分析中，资产负债率的提高会显著加剧家庭经济的脆弱性；第二步分析中，资产负债率对是否拥有应急储蓄具有显著负向影响，即资产负债率的提高会减少应急储蓄；第三步在主回归方程中加入中介变量后，资产负债率对家庭经济脆弱性仍具有显著的正向影响，应急储蓄对家庭经济脆弱性的影响也显著为负。因此，负债对家庭经济脆弱性影响的应急储蓄机制存在，负债增加减少了家庭的应急储蓄进而增大其经济脆弱性，验证了H3。

表5 应急储蓄机制的中介效应检验

注：***、**和*分别表示在1%、5%和10%的水平下显著；括号内为省级聚类稳健标准误。

(三)稳健性检验

1.内生性处理

家庭经济脆弱性也可能会影响家庭债务杠杆率的高低，产生反向因果问题，因此本文采用工具变量法缓解潜在的内生性问题。具体而言，参考王修华、赵亚雄[33]的做法，将样本根据省份分为29组，以去掉自身的组内资产负债率均值作为工具变量进行稳健性检验。工具变量的选取需要满足外生性和相关性条件，参照王修华、赵亚雄[33]的逻辑分析，本文认为家庭负债决策在一定程度上会受到区域经济金融发展水平、金融排斥状况及周边个体消费行为等因素的影响，因此区域内其他家庭平均资产负债率与单个家庭资产负债率具有一定的相关性，但至少不会直接影响个体家庭经济脆弱性。其一阶段结果的F值为1 185，通过了弱工具变量检验，亦通过了外生性Wald检验，回归结果如表6所示。资产负债率对家庭经济脆弱性的影响依旧是显著为正，即家庭负债越高，其经济脆弱性越强，基准分析结论较为稳健。

2.更换回归方法及被解释变量的稳健性检验

为保证研究结果的稳健性，本文借鉴张栋浩、尹志超[4]的方法，通过三阶段广义最小二乘法计算得出居民家庭在未来陷入贫困的概率值，并将其作为被解释变量(即不再设定经济脆弱性哑变量)，进行稳健性检验，结果如表7列(1)和列(2)所示，更改经济脆弱性的定义方式并未改变研究结论。同时，为避免家庭经济脆弱线设定的偏差[34]，将脆弱线由29%的概率值换作50%的概率值以检验估计的稳定性，回归结果如表7列(3)和列(4)所示，资产负债率的上升仍然加剧了家庭经济的脆弱性，结果依旧稳健。

3.面板回归的稳健性检验

为避免截面数据可能存在的抽样偶然性等影响，本文将进一步使用2015年和2017年CHFS数据进行面板回归，以验证基准回归的稳健性，回归结果如表8所示。其中，列(1)、列(2)与列(5)、列(6)是控制时间和地区的混合面板回归结果，且列(5)、列(6)为将脆弱线由29%更改为50%后的回归结果。在列(3)、列(4)中，经济脆弱性的度量使用居民家庭在未来陷入贫困的概率值，并同时控制个体和时间的固定效应。由表8可知，回归结果与基准回归一致，研究结论稳健。

表6 采用工具变量法的回归结果

注：***、**和*分别表示在1%、5%和10%的水平下显著；括号内为省级聚类稳健标准误。

表7 更换回归方法及被解释变量的稳健性检验回归结果

注：***、**和*分别表示在1%、5%和10%的水平下显著；括号内为省级聚类稳健标准误。

表8 面板回归的稳健性检验

注：***、**和*分别表示在1%、5%和10%的水平下显著；括号内为省级聚类稳健标准误。

(四)异质性分析

虽然资产负债率的上升会提高家庭经济脆弱性，但由于家庭特征的差异，可能会存在异质性的影响。由此本文对样本基于城乡、政府补助领取以及家庭拥有自有住房数量进行分组，逐次进行基准回归分析，分组比较。

1.城乡异质性

根据孙继国、侯非凡[35]的研究，中国是典型的城乡二元经济体，与城市相比，农村地区的金融资源匮乏，金融发展落后，收入水平和分布都与城市地区存在较大差距。因此，本文将居民家庭按照城乡分组分别进行回归，结果如表9前两列所示。其中在农村地区，资产负债率的提高会显著增大家庭经济的脆弱性，而城市地区则不明显，回归结果也通过了基于似无相关(SUR)的组间系数差异检验，证明了存在城乡异质性。这可能是因为农村家庭在金融服务可及性、金融素养、收入水平等方面相对落后[35]，且更容易受到金融排斥，相较于城市家庭抵御风险的能力更低。

2.政府补助领取异质性

社会保障能够有效实现对社会弱势群体的转移支付，改善收入差距，从而有效缓解家庭经济脆弱性。因此，本文将领取政府补助的家庭与未领取政府补助的家庭分组进行了回归分析，结果如表9中间两列所示。其中，领取政府补助家庭影响的显著性水平低，未领取政府补助家庭的资产负债率对家庭经济脆弱性的影响显著为正，且系数较大，同时通过了组间系数差异检验，因此政府补助会造成负债影响的异质性。这可能是因为社会保障制度对改善居民的贫困状况具有重要的作用。一方面，领取政府补助能够显著提升家庭的日常消费水平，直接改善家庭的贫困状况；另一方面，家庭经历风险冲击处于暂时性困境，可以通过领取政府补助获得足够的时间参加就业培训和技能学习，以便未来更好就业，提升收入水平，降低家庭经济脆弱性。

3.住房数量异质性

众多研究表明，住房兼具消费和投资的双重属性。近年来释放的住房需求驱使房价快速上升，使得我国住房的投资属性进一步凸显，这可能给居民家庭带来财富效应，从而缓解其经济脆弱性。因此本文仅保留了拥有自有住房的家庭，并且将只拥有一套住房的家庭与拥有多套住房的家庭进行了分组，依次进行回归分析。表9后两列结果表明，对于拥有多套住房的家庭，负债能够显著降低家庭经济脆弱性，且二者的组间系数p值为0.018 4，通过了组间系数差异检验，存在着住房数量影响的异质性。这可能是因为若家庭仅有一套住房，则住房的消费属性更加明显，缺乏流动性，房价波动的风险效应要大于财富效应；随着家庭购置更多房产，住房的投资属性逐渐增强，财富效应增强，从而有效缓解家庭经济脆弱性。

表9 异质性分析

注：***、**和*分别表示在1%、5%和10%的水平下显著；括号内为省级聚类稳健标准误。

五、研究结论与政策建议

(一)主要研究结论

本文借助2017年中国家庭金融调查(CHFS)数据，首先使用了预期的贫困脆弱性(VEP)方法测量家庭经济的脆弱性，然后实证检验了家庭负债对经济脆弱性的影响，研究发现：在控制了个体特征变量、家庭特征变量及省份哑变量之后，家庭负债对经济脆弱性具有显著的正向影响，家庭资产负债率每增加一个标准差，家庭经济脆弱性发生的概率增加0.91个百分点。这是因为，负债的增加会恶化家庭成员的健康状况，减少家庭的应急储蓄，从而增大其经济脆弱性。这种影响也具有群体异质性，家庭负债对经济脆弱性的负向影响在农村地区、未领取政府补助家庭中更加显著，而对于拥有多套住房的家庭，负债通过杠杆放大了房价上涨的财富效应可以缓解家庭经济脆弱性。

(二)政策建议

依据所得结论，本文提出如下政策建议：第一，较高的家庭负债会导致家庭未来陷入贫困的概率增加，应引导家庭依据偿债能力合理负债，切实防范家庭债务风险。第二，负债影响家庭经济脆弱性的一个重要渠道是恶化个体健康状况，政府应该进一步加强对居民的健康风险管理，构建更加完善的健康服务体系，提高其规避健康风险冲击的能力，从而降低其家庭经济脆弱性。第三，应急储蓄是缓解家庭经济脆弱性的重要工具，应重视应急储蓄在家庭资产组合中的作用，保有合理的应急储蓄，有利于缓解负债对家庭经济脆弱性的负向影响。第四，在农村地区扩大贷款等金融服务覆盖面的同时，应注意其可能产生的债务风险，引导农村家庭合理负债。第五，更加完善的社会保障制度有助于缓解家庭经济脆弱性，政府应进一步完善社会保障安全网的建设。

注 释：

①②数据来自国家统计局。

③数据来自国家金融与发展实验室(NIFD)发布的《2020年度中国杠杆率报告》。