金融素养对农户家庭负债决策的影响

徐逸乐 管福泉

摘 要：本文基于2017年中国家庭金融调查（CHFS）数据，运用因子分析法构建金融素养得分，并运用Probit模型探究了金融素养对农户家庭是否负债及负债途径决策的影响;再利用OLS模型分析了金融素养对农户家庭负债规模决策的影响，通过工具变量法控制其内生性。研究发现，金融素养的提高会使农户负债意愿显著降低，而且减少非正规负债渠道的选择;对于已持有负债的农户群体，金融素养对负债规模具有显著正向影响。因此，我国应当提高农民群体金融基础知识的教育重视度，引导农户积极通过正规渠道获取信贷，以平滑家庭消费，获取更高资产效益。

关键词：金融素养;农户;家庭负债;因子分析;中介效应

本文索引：徐逸乐，管福泉.<变量 2>[J].中国商论，2022（09）：-082.

中图分类号：F832 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2022）05（a）--04

随着国民经济的高速发展与居民消费水平的提升，我国家庭过度负债情况愈发受到各界关注。通过决策者对家庭负债的合理控制以获得超额生活幸福感、平滑消费曲线。然而，金融产品复杂程度同步攀升，缺乏必要的金融素养会导致家庭面临债务程度过高的风险。目前，国内外对于金融素养的讨论主要侧重于其实际水平的测量、形成原因与机制、金融素养如何影响金融决策等方面（彭显琪、朱小梅，2018）。吴卫星等（2018）利用因子分析法，将CHFS调查结果中相关变量进行降维处理，从而构建金融素养得分。

农户家庭金融素养相对匮乏，在面临负债决策时更需要理性判断所带来的影响，以保障其合理收益。由于农户金融素养相对较低，容易选择非正规金融市场进行资产配置决策，这就更需要金融素养的支撑（KIMBALL和SHUMWAY，2010）。因此，本文以农户家庭为切入视角，研究金融素养对家庭负债的影响，期望对国内相关研究进行补充，同时从金融素养对农户家庭是否负债、负债渠道、负债规模三个方面进行阐述。

1 理论分析及提出假设

1.1 生命周期理论

生命周期理论认为，个体或家庭单位都将生命内所有收益理性分配于各个周期，确保每个周期所进行的经济决策都能实现利益最大化。然而，实现此结果需要满足“消费者完全理性且能够合理预估未来较长时期内的收支水平”（LUSARDI，2014）的前提，这就需要金融素养的支撑。但在现实情况中，消费者往往是缺乏理性的，即不具有足够的金融素养以支撑其合理调配家庭资产。因此，研究金融素养对家庭负债的影响，有助于对传统金融理论进行合理补充（KLAPPER，2020），验证个体理论与现实的差异，为宏观分析奠定基础。

1.2 信贷约束理论

NIEUWERBURGH和VELDKAMP（2009）认为，信息获取成本的升高会对投资者所持有的投资资产种类产生负面影响。尹志超等（2014）认为，金融素养的提高会带来更高的投资积极性。曾志耕等（2015）研究发现，更高的金融素养水平会影响家庭资产配置。在负债决策的每个环节，都需要充足的金融素养做支撑。农户家庭由于缺乏足够的金融素养，导致信贷约束压力倍增（张智富，2020）。因此，本文选取是否负债、负债渠道、负债规模三个方面进行论证，探究互联网金融中介效应影响下，金融素养对负债决策的作用机制。

2 数据、模型与变量说明

2.1 数据说明

本文数据来源于2017年西南财经大学中国家庭金融调查（China Household Finance Survey，CHFS）数据，该数据涵盖全国29个省（自治区、直辖市），抽样调查并获得了4万余份家庭样本及12万份个体样本。本文筛选并删除非农户口、异常数值样本、关键变量信息缺失样本，共得到有效样本12729个，其中持有负债的样本3801个，用于进行“负债规模”部分的分析。

2.2 模型设计

本文通过对农户家庭负债决策影响中是否负债、负债渠道、负债规模三个方面进行分析，研究金融素养对农户家庭负债行为的影响。被解释变量为“是否负债”“是否从正规渠道借贷”“是否从非正规渠道借贷”，是二值虚拟变量，因此选用非线性的Probit模型进行估计;而“负债程度”是连续变量，通过普通最小二乘法OLS模型进行估值，具体模型构建如下：

（1）

（2）

（3）

其中，被解释变量whether_liab表示“是否负债”，whether_liab=1代表农户家庭具有负债;被解释变量informal_liab表示“是否从非正规取得借贷”，informal_liab=1代表从非正规渠道贷款，又由于农户极少从正规渠道获取贷款，从统计学角度而言所做实证研究缺乏意义。因此本文通过“农户是否从非正规渠道取得借款”来侧面解释负债渠道这一变量;解释变量f表示金融素养得分，通过因子分析法构造;X代表一系列控制变量，包括人口统计學特征各项指标、住房情况等。

对于负债规模部分，式（3）中ln_t_liab表示农户家庭总负债的对数。同时，因可能存在金融素养与家庭负债两者间的内生性问题，本文借鉴吴卫星等（2018）处理方法，引入工具变量“父母中最高受教育程度”规避内生性问题所造成的对象。

2.3 变量说明

2.3.1 解释变量：金融素养

对于金融素养的度量，本文结合主、客观两个方面，即根据被调查者对通货膨胀、利率计算、进入信息关注度、金融常识等问题的回答情况进行得分处理，并参考Rooij等（2011）、Lusardi等（2014）、吴卫星等（2018）对金融素养指标进行处理，使用因子分析法对金融素养调查问卷结果进行统计分析，对受访者利率、通货膨胀、股票、基金等基础性问题及“对金融信息关注度”等主观问题调查数据进行筛选与统计分析，参考吴卫星等（2018）学者的研究方法进行因子分析，构造受访者“金融素养得分”变量。在进行因子荷载矩阵旋转后，通过因子权重赋值，构建金融素养得分。结果显示，经过最大方差法因子旋转，被提取后的四个主因子累计贡献率达到59.92%。经过KMO检验后，得到结果KMO=0.616>0.6;而且Bartlett球形检验p值小于0.01，说明金融素养得分具有较为显著的解释效应。基于数据可得性及工具变量可行性考虑，本文参考其他学者的方法（曾志耕等，2015;尹志超等，2014）使用“父母中最高受教育程度”作为金融素养工具变量。该指标对受访者金融素养的高低具有影响，而且父母学历在受访者组建家庭、进行负债决策之前就已决定，因此作为事前变量不会受到家庭负债决策行为的显著影响。

2.3.2 被解释变量：负债行为

本文选取农户家庭是否负债、负债渠道、负债规模三个维度以阐述金融素养对家庭负债的行为影响。所有项目均无负债的农户样本视为没有负债，其他情况均视为拥有负债;而在负债渠道部分，若负债来源为银行或信用社则视为“正规渠道的负债”，其他情况均视为“非正规渠道的负债”。家庭总负债由上述负债项目加总获得，并对范围性数据进行取中间值处理。

2.3.3 控制变量

基于数据可得性与目前已有相关领域研究成果，本文选取10个相关控制变量，分别为人口统计学特征中的婚姻狀况、健康状况、性别、年龄、受教育程度、家庭总人口数、工作稳定情况，以及家庭金融总资产与持有房产情况（见表1）。

2.3.4 各变量描述性统计

表1结果显示农村居民金融素养水平与受教育程度普遍偏低，绝大多数受访者厌恶风险并趋向于稳健型投资，平均年龄在56岁左右，且健康状况不甚良好，多数已婚并具有稳定工作，绝大多数拥有自有住房。家庭负债决策中不到半数农户持有负债，绝大部分农户选择非正规渠道借贷，仅极少部分选择银行或信用社等正规渠道获取信贷。由于本文涉及多个变量，或面临多重共线性风险，采取方差膨胀因子（VIF）检验，结果显示各变量VIF值均小于10，认为变量之间未存在严重多重共线性，可以进行回归分析。

3 回归结果与分析

3.1 金融素养对是否负债回归结果

回归结果显示，金融素养的提高对农户是否负债的决策在1%水平上呈显著负向影响，即随着金融素养的提高，农户或许更倾向于不持有负债。虽然根据生命周期理论而言，部分决策者会由于金融素养的提高，更倾向于通过信贷的方式平滑当期消费，在一定程度上提升了生活幸福水平，但是农户群体普遍厌恶风险，因此在总体意义上更倾向于以持有固定资产的方式应对风险，与描述性统计结果的实际意义相吻合。

3.2 金融素养对负债渠道回归结果

由表3可知，金融素养的提高对农户是否在非正规渠道获取借款在5%水平上具有显著负向影响，即金融素养越低的家庭越容易选择非正规渠道负债，同样从侧面佐证了金融素养的提高或许使得农户更倾向于从银行、信用社等正规途径获取贷款而减少非正规负债比例。

3.3 金融素养对负债规模回归结果

在已持有负债的农户群体中，再使用OLS模型进行回归，得到表3中列（3）结果，显示金融素养在1%水平上显著促进农户负债规模，即虽然在总体样本的回归下金融素养的提高会遏制农户对非正规渠道负债的欲望，但对已进行过负债行为的农户群体而言，金融素养的提高会使得其负债规模提高，与生命周期理论相符。同时，金融素养的提高对已取得负债的农户群体而言能促进其提升负债水平，而由于金融素养的提高能够遏制农户进行非正规渠道的金融活动，因此这部分有负债需求的农户群体可能更趋向于通过正规渠道进行贷款来缓解资金压力。

列（4）是为处理多重共线性问题而加入工具变量“父母中最高受教育程度”后使用两阶段最小二乘法（2SLS）得出的结果，与前文分析基本一致，但金融素养显著性有所下降。对工具变量进行杜宾—吴—豪斯曼（DWH）检验得出P值为0.082，显然在10%的水平上拒绝变量外生性原假设。弱工具变量检验结果显示，最小特征值统计量=106.865，且一阶段F值=15.60>10，可以认为拒绝“存在弱工具变量”的原假设。综上所述，使用的工具变量所得2SLS结论具有统计学意义。

4 稳健性检验

本文通过简单累加的方式构建新的金融素养得分变量f0，重新对上述实证过程进行回归，所获得结果如表4所示。结果显示，金融素养得分简单加总后对农户是否负债影响的显著性略有下降，核心变量金融素养的显著性及影响方向均无改变，回归结果成立。

5 结语

本文使用CHFS2017调查数据，通过因子分析法度量农户金融素养得分并利用Probit、OLS模型研究金融素养对农户家庭负债决策发现：（1）农户金融素养的提高会显著影响其家庭负债决策，使得农户更倾向于避免通过负债方式以平滑消费，或许与农户群体普遍金融素养较低的特殊性有关。（2）金融素养的提高虽然未能使农户更偏向于正规途径获取负债，但能使得他们显著避免进行非正规渠道借贷行为，同样可以侧面证实金融素养的提高能够使农户群体改善负债渠道选择决策。（3）对于已持有负债的农户群体，更高的金融素养会使农户更愿意选择负债的方式来平滑家庭远期消费，以获取更高程度的家庭资产总效益，这与生命周期理论相吻合。综上，有关部门应基于农户异质性，针对不同年龄段、阶层、需求的农户群体适当提高其金融教育支持力度，引导农户通过正规途径进行合理程度信贷的积极性，缓解信贷约束。另外，针对面向于农户的金融机构，有关部门应当加强监管及提高并规范行业准入门槛，配合金融市场及时填补法律法规漏洞，有效规避监管滞后性。

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The Impact of Financial Literacy on Household Debt Decisions

School of Economics and Management， Zhejiang A&F University

Hangzhou， Zhejiang  311300

XU Yile  GUAN Fuquan

Abstract： Based on the data of Chinese Household Finance Survey （CHFS） in 2017， this paper uses factor analysis method to construct financial literacy score， and uses Probit model to explore the impact of financial literacy on household debt and debt path decision. What’s more， this paper uses OLS model to analyze the influence of financial literacy on the decision-making of debt scale of peasant households. Control its endogeneity through instrumental variable method. The results show that the improvement of financial literacy will significantly reduce the willingness of farmers to take on debt and reduce the choice of informal debt channels. In addition， financial literacy has a significant positive impact on the debt scale of farmers who already have debts. China should pay more attention to the education of basic financial knowledge of farmers， guide farmers to actively obtain credit through formal channels to balance household consumption and obtain higher asset.

Keywords： financial literacy; farmers; household debt; factor analysis; mesomeric effect