数字金融有利于降低家庭财务脆弱性吗

李瑞晶 王丽丽 王丽媛

【摘 要】 数字金融对家庭财务决策产生重要影响。基于北京大学数字普惠金融指数和中国家庭金融调查数据，实证检验数字金融对家庭财务脆弱性的影响，并从资产与负债双重视角解构其作用机制。研究发现：数字金融有利于降低家庭财务脆弱性。机制分析表明，数字金融通过财富增值效应、资产结构调整效应和财务杠杆效应影响家庭财务脆弱性，其中通过财富增值效应和资产结构调整效应降低家庭财务脆弱性，通过财务杠杆效应加剧财务脆弱性。异质性分析表明，在户主受教育程度越高、收入水平越高的家庭以及处在较低传统金融发展水平地区的家庭，数字金融降低家庭财务脆弱性的作用越强。研究对优化数字金融发展，提升我国居民家庭财务稳健性具有现实意义。

【关键词】 数字金融； 家庭财务脆弱性； 财富增值； 资产结构； 财务杠杆

【中图分类号】 F830  【文献标识码】 A  【文章编号】 1004-5937（2024）11-0102-08

一、引言

党的二十大报告指出，要增进民生福祉，不断增强人民群众的获得感、幸福感、安全感。近年来，我国人民生活水平有了明显提高，共同富裕取得显著成效[ 1 ]。但在复杂严峻的国际国内形势下，居民家庭未来面临的不确定性仍旧持续，家庭财务风险处于高位。迅速攀升的家庭财务风险是我国经济发展的“灰犀牛”问题，如果处置不当则可能引致更严重的后果[ 2 ]。探究家庭财务脆弱性的形成机理与应对策略，既有助于改善居民福利，也有助于维持宏观经济稳定与发展的动态平衡，对加快国内经济复苏与实现共同富裕有着重要意义。

二、文献综述

家庭财务脆弱性是指家庭在未来由于无法及时履行偿付义务而陷入财务困境的可能性，是衡量家庭金融风险的重要指标[ 3 ]。已有研究将引致家庭财务脆弱性的因素归纳为人口学特征、制度文化背景、经济金融因素等方面，受教育程度较低、缺乏金融知识和理财规划意识、遭受财产损失、失业和疾病等因素也可能导致家庭陷入财务困境[ 4-5 ]。数字金融通过降低交易成本，缓解金融排斥，有利于改善家庭财务状况[ 6 ]。然而，数字金融的快速发展也产生了一些风险事件，为居民财产安全埋下隐患。数字金融面向的低收入群体具有先天弱势，金融素养较低、理财规划能力较差，极有可能由于数字金融工具使用不当而陷入财务困境。王海军和杨虎[ 7 ]指出，数字金融的信贷软约束特征容易引起家庭债务扩张，加剧家庭偿债压力。更有一些诸如P2P暴雷、校园不良网络借贷、“套路贷”等违规事件导致家庭财产损失，威胁家庭金融安全和社会稳定[ 8 ]。因此，数字金融的安全问题值得社会各界关注。

基于此，本文关注的问题是，数字金融对家庭财务脆弱性的影响是否存在“双刃剑”效应？如有，其作用机制又是什么？本文从资产与负债双重视角解构数字金融对家庭财务状况的影响，试图从以下两方面对现有研究加以补充完善。第一，在研究视角方面，基于资产与负债双重视角分析数字金融影响家庭财务脆弱性的作用机制，扩展了相关研究仅针对资产或者负债单方面的考察，可以得到更全面的结论。第二，在核心观点方面，考虑了数字金融发展的两面性，在肯定其正面作用的同时，分析了数字金融推动家庭债务扩张的潜在威胁。本文的研究结论为实现数字金融良性发展提供了可行思路，对我国居民家庭更合理地配置资产与负债、维护家庭财务健康具有启示意义。

三、理论分析与研究假设

（一）数字金融影响家庭财务脆弱性的直接机理

数字金融是利用数字技术实现资金融通、支付、投资等服务的一种新型普惠金融模式，克服了传统金融发展的短板，为更多家庭从事经济活动提供了可行途径，同时也显著改变了家庭消费决策、资产配置和负债行为。一方面，数字金融依托线上交易，打破了线下金融机构网点和营业时间的制约，凭借移动支付为拓展金融的服务范围和触达能力提供了稳定的技术支撑，解决了金融服务的“最后一公里”问题[ 9 ]。另一方面，数字金融可通过大数据、云计算等技术的应用，更准确地评估借款者的还款能力和违约风险，缓解信息不对称问题，提高授信效率[ 10 ]。例如支付寶可以通过用户的网上支付、购物、社交、理财等信息绘制用户画像，对信用历史空白的客户进行风险评估。综上所述，数字金融降低了金融服务的准入门槛和交易成本。居民家庭可以利用数字金融工具做出更有效的投融资决策来改善自身财务状态。因此，本文提出如下研究假设：

H1：数字金融有利于降低家庭财务脆弱性。

（二）数字金融影响家庭财务脆弱性的中介机理

周利[ 11 ]指出，家庭资产与负债是相互关联的，不可分别独立看待。因此，本文从资产和负债双重视角，将数字金融对家庭财务脆弱性的影响分解为“财富增值效应”“资产结构调整效应”和“财务杠杆效应”。

从资产端来看，数字金融有助于扩大家庭资产规模，带来“财富增值效应”。数字金融通过发挥资金融通和信息提供功能，促进家庭就业与创业，增强家庭增产创收的内生能力[ 12 ]。随着家庭积累更多财富，财务稳健性也得以提升。数字金融还有利于改善家庭资产配置结构，发挥“资产结构调整效应”。在互联网尚未普及的时代，我国居民家庭受限于参与成本约束，参与金融市场投资的比例很低[ 13 ]。数字金融的出现弥补了这一不足。互联网理财产品购买门槛极低，例如余额宝最低1元起购，还可以随时赎回，有效整合了家庭碎片化资金。数字金融公司凭借信息技术优势对投资者精准画像，通过手机和电脑等终端向投资者推送合适的金融理财产品，为家庭提供了更多投资渠道和资产选择。此外，数字金融还可以有效缓解家庭参与金融资产投资的市场摩擦，节约投资成本[ 14 ]。居民家庭通过多元化金融资产投资，可以更合理地调整资产结构，降低家庭财务脆弱性。

从负债端来看，数字金融提高了家庭负债水平，增加了家庭偿债压力，而这将加剧家庭财务脆弱性，即为“财务杠杆效应”。一方面，数字金融具有信贷软约束特征，可导致信贷市场出现过度授信和过度借贷，引起家庭债务扩张。Di和Yao[ 15 ]的研究表明，金融创新放宽了信贷的审核标准，家庭信贷可获得性的提高将刺激负债水平的提升。过高的财务杠杆增加了家庭的偿债压力，迫使家庭短期流动性收紧，同时放大了风险冲击下的收益和损失[ 16 ]。另一方面，数字金融改变了家庭的消费行为，降低了消费者的支付痛苦感。第三方支付和线上消费商城利用消费者浏览记录产生的数字足迹，不断预测其购买偏好，向其投放中意的商品以诱导消费。触手可及的分期付、消费贷刺激家庭非理性消费支出和借贷，导致非计划负债的增加，加剧了家庭偿债压力[ 17-18 ]。基于以上分析，本文提出如下研究假设：

H2a：数字金融通过财富增值效应降低家庭财务脆弱性。

H2b：数字金融通过资产结构调整效应降低家庭财务脆弱性。

H2c：数字金融通过财务杠杆效应增加家庭财务脆弱性。

四、变量、模型与数据说明

（一）变量选取

1.家庭财务脆弱性

家庭财务脆弱性是指一个家庭未来陷入财务困境，发生潜在金融危机的可能性，反映的是家庭金融风险的积累程度及其应对风险冲击的能力[ 3 ]。目前研究普遍将家庭财务脆弱性视为离散变量，从收入、支出和偿付能力的角度来进行度量。本研究参考相关文献，从偿付能力和财务边际两方面测度家庭财务脆弱性，并将家庭财务脆弱性分解为高、低、无3种，计算方式如式（1）—式（3）所示。其中FM为财务边际；Y是家庭收入；LC为家庭支出；CF为偿付能力；LA是流动资产，包括现金和定期、活期银行存款。当家庭没有过度负债同时具有偿付能力时，finvul1赋值为0，表示家庭不存在财务脆弱性；当存在过度负债但具有偿付能力时，finvul1赋值为1，表示家庭处于低度财务脆弱状态；当家庭同时处于过度负债和偿付能力不足的状态时，finvul1赋值为2，表示家庭处于高度财务脆弱状态。

2.数字金融

本研究使用北京大学数字金融研究中心发布的数字普惠金融指数作为衡量数字金融发展水平的指标，包括数字金融总指数以及覆盖广度、使用深度和数字化程度3项二级指标。为避免不同变量的数量级差异过大，将原始数据除以100。

3.中介变量

为检验数字金融影响家庭财务脆弱性的中介机制，本文使用家庭人均总资产的自然对数衡量家庭资产规模，使用资产负债率衡量家庭财务杠杆程度，使用家庭风险金融资产投资占金融资产的比重衡量家庭资产结构，其中家庭无风险金融资产包括现金和银行存款，风险金融资产包括股票、债券、基金、理财产品、外币资产、黄金和金融衍生品等。

4.控制变量

本研究从个体、家庭和区域三个层面选取控制变量。其中个体层面的控制变量包括户主的性别、年龄及其平方、受教育年限和婚姻状况等，家庭层面的控制变量包括家庭总人口数及家庭人均收入和消费、总资产、金融资产、非金融资产和房产的自然对数，区域层面控制家庭所在地区虚拟变量。

（二）模型构建

被解释变量为离散变量，因此使用有序Probit模型估计解释变量对家庭财务脆弱性的影响。参考温忠麟等[ 19 ]的中介效应分析框架，构建回归模型（4）、（5）、（6）。其中finvul1代表家庭财务脆弱性；aggregate為数字金融指数；M为中介变量，包括资产规模（lntotalasset）、风险金融资产投资（riskinv）和财务杠杆（leverage）；Xj为控制变量集合；？滋为随机误差项。

（三）数据来源

本研究使用的数据为中国家庭金融调查（China Household Finance Survey，CHFS）2019年数据和北京大学数字普惠金融指数（PKU-DFIIC）。CHFS2019为西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心组织的第五轮调查数据，样本覆盖全国29个省（自治区、直辖市），343个区县，1 360个村（居）委会，样本规模达34 643户，数据具有全国及省级代表性。数字普惠金融指数由北京大学数字金融研究中心和蚂蚁金服集团根据支付宝交易数据编制，也在数字金融领域得到广泛应用。本研究在省级层面匹配两个数据集后，对原始数据进行如下处理：第一，家庭收入和资产变量存在部分0值，且分布往往严重右偏，为了后续回归模型的正确估计，研究借鉴宋宝琳[ 20 ]的做法，对家庭收入和资产相关变量进行反双曲正弦（Inverse hyperbolic sine，IHS）转换。第二，将连续变量做上下各1%的Winsorize缩尾处理以排除极端值的影响。第三，剔除有缺失值的样本。经过上述处理后，共得到12 903个有效样本，主要变量说明及描述性统计如表1所示。

五、实证分析

（一）基准回归结果

表2汇报了数字金融影响家庭财务脆弱性的边际效应，列（1）至列（4）的主要解释变量依次为数字金融总指数以及覆盖广度、使用深度和数字化程度3个二级指标。从主要解释变量的回归结果来看，列（1）回归结果显示，数字金融总指数影响家庭财务脆弱性的边际效应为-0.089，且通过了0.01水平的显著性检验，说明数字金融发展有利于降低家庭财务脆弱性。数字金融有效降低了金融排斥，使更多居民家庭可以享有机会平等和商业可持续的普惠金融服务。人们可以利用金融工具增加收入，规避风险，从而提高家庭财务稳健性。从列（2）至列（4）的回归结果可以看出，数字金融覆盖广度、使用深度和数字化程度影响家庭财务脆弱性的边际效应也均显著为负，这也进一步验证了研究结论，即数字金融降低了家庭财务脆弱性。至此，H1得证。

（二）中介机制分析

前文已经验证了数字金融影响家庭财务脆弱性总效应的显著性，为进一步检验中介机制，依次以家庭人均资产规模、风险金融资产投资和财务杠杆作为中介变量代入模型（5）和模型（6），中介效应模型的参数估计结果列示于表3中。

如表3列（1）所示，数字金融有利于提高家庭人均资产规模。数字金融降低了家庭接触金融服务的门槛，家庭可依靠数字金融支持累积更多资产，这体现了数字金融的“财富增值”效应。列（2）的回归结果显示，人均资产规模对家庭财务脆弱性的影响显著为负，表明财富水平越高的家庭财务稳健性越强，越有能力抵抗各种风险。数字金融对家庭财务脆弱性同样存在显著负向影响。综合以上两个方程的回归结果可知，人均资产规模在数字金融影响家庭脆弱性的过程中起部分中介作用，数字金融可通过财富增值效应降低家庭财务脆弱性，H2a得到验证。

表3列（3）、列（4）汇报了风险金融资产投资作为中介变量的机制检验结果。如列（3）所示，数字金融对家庭风险金融资产投资的影响显著为正，表明数字金融能使家庭更便捷地投资互联网理财、基金等金融产品，提高了家庭投资风险金融资产的比重。列（4）的回归结果显示，风险金融资产投资显著降低了家庭财务脆弱性。多元化的风险金融资产投资可以有效分散风险，同时为家庭带来投资收益，从而降低家庭财务脆弱性。在控制了风险金融资产投资的影响后，数字金融影响家庭财务脆弱性的边际效应同样显著为负。综上所述，风险金融资产投资在数字金融影响家庭脆弱性的过程中起部分中介作用，数字金融能通过提高家庭风险金融市场投资的比重来调整资产结构，进而降低家庭财务脆弱性，H2b得证。

如表3列（5）所示，数字金融影响变量leverage的边际效应为0.274，且在0.1的水平显著，说明数字金融发展提高了家庭财务杠杆水平。这是由于数字金融提高了居民家庭的借贷可得性，起到债务扩张的效果。列（6）的回归结果显示，虽然数字金融有利于降低家庭财务脆弱性，但财务杠杆提高会加剧家庭偿债压力，提高财务脆弱性，这在部分程度上抵销了数字金融对家庭财务状况的积极影响。也就是说，数字金融通过财务杠杆效应增加家庭财务脆弱性，H2c得到验证。

（三）异质性分析

对于不同特征的家庭，数字金融影响其财务脆弱性的作用效果和传导机制可能存在差异。因此，本研究分别从居民个人、家庭和区域层面选择调节变量，构建有调节的中介效应模型（7）、（8）、（9），检验数字金融影响家庭财务脆弱性及其中介机制的异质性，其中Fi为调节变量，调节中介过程的前半段路径。

在个人层面，考虑到户主受教育程度越高的家庭通常对数字金融有更好的认知，本文将户主受教育程度与数字金融的交互项纳入回归模型，模型参数估计结果如表4所示。其中数字金融影响家庭财务脆弱性的边际效应显著为负，同时交互项的边际效应也显著为负，表明户主受教育程度正向调节数字金融对家庭财务脆弱性的影响。从中介机制来看，户主受教育程度越高的家庭，数字金融的资产结构调整效应越弱。其原因可能是受过良好教育的家庭有其他投资渠道，因此较少依赖支付宝等数字金融平台进行投资。列（4）的回归结果显示，户主受教育程度较高的家庭，数字金融的财富增值效应得以提升。列（6）的回归结果显示，户主受教育程度较高的家庭，数字金融的财务杠杆效应有所下降。这是由于户主教育程度越高的家庭能够清醒地认识到过高负债率的不利影响，因此更难以被数字金融诱导过度借债。

在家庭层面，本研究考察不同收入水平家庭的异质性，回歸结果如表5所示。从直接作用来看，数字金融影响家庭财务脆弱性的边际效应显著为负，且收入水平越高的家庭，数字金融对家庭财务脆弱性的抑制效果越强。高收入家庭可投资资金较为宽裕，因此可以更好地得到数字金融的支持。从中介机制来看，收入越高的家庭，数字金融促进其财富积累的效果越强，同时资产结构调整效应和财务杠杆效应被弱化。

在区域层面，数字金融的主要优势在于弥补传统金融的缺口，因此本文分析其影响在传统金融发展水平不同地区的异质性。使用银行业金融机构存贷款余额与GDP之比衡量地区传统金融发展水平（fin），将其作为调节变量代入回归模型，模型参数估计结果如表6所示。列（1）、列（3）、列（5）、列（7）的回归结果显示，数字金融显著降低了家庭财务脆弱性，但其与传统金融发展水平交互项的回归系数显著为正，表明传统金融发展水平负向调节了数字金融的效果。在传统金融更加发达的地区，居民家庭的金融需求已经得到满足，因此数字金融的作用比较有限，这也从侧面证明了数字金融对传统金融的补充作用。同时传统金融发展也有利于降低家庭财务脆弱性。从中介机制来看，传统金融发展强化了数字金融促进风险金融资产投资的作用，同时弱化了数字金融的财务杠杆效应。

（四）内生性处理与稳健性检验

本文使用以下4种方式进行内生性处理与稳健性检验。第一，考虑到自选择性可能导致的内生性问题，本文使用倾向得分匹配（Propensity Score Matching，PSM）对样本进行处理。参照前文控制变量的选择，选取户主年龄及其平方、性别、婚姻状况、家庭人口数、收入消费、各项人均资产规模等作为特征变量估计家庭倾向得分，并根据该得分进行1：1近邻匹配，对匹配后的样本再次进行回归。第二，将数字金融滞后一期以避免反向因果带来的内生性问题。第三，考虑到低保户的财务状况普遍更差，与非低保户不具备可比性，因此将低保户样本剔除后再次进行回归。第四，变换家庭财务脆弱性的度量方式，将家庭收入不能覆盖预期支出且流动性资产不能覆盖非预期支出的家庭定义为财务脆弱性家庭，变量finvul2赋值为1；否则为非脆弱性家庭，变量finvul2赋值为0。以finvul2作为被解释变量，构建Probit模型进行回归。内生性与稳健性检验结果与前文高度一致，证明研究结论具备可靠性（篇幅所限，结果未列示）。

六、结论与政策建议

本文分析了数字金融对家庭财务脆弱性的影响，从资产与负债双重视角解构其作用机制，并进一步探讨了上述影响在户主受教育程度、收入水平、地区传统金融发展水平不同家庭的异质性。研究结果表明：第一，数字金融有利于降低家庭财务脆弱性，且这一关系在考虑内生性问题以及经过多种稳健性检验后都显著成立。第二，数字金融分别通过财富增值效应、资产结构调整效应和财务杠杆效应影响家庭财务脆弱性，且作用方向存在差异。数字金融通过增加家庭风险金融资产投资和提高家庭资产规模降低家庭财务脆弱性，但通过提高家庭资产负债率加剧财务脆弱性。第三，数字金融对不同类型家庭财务脆弱性的影响存在异质性。在户主受教育程度较高、收入水平较高的家庭以及处在较低传统金融发展水平地区的家庭，数字金融降低家庭财务脆弱性的作用更强。

根据上述分析，本文提出以下政策建议：第一，政府和金融监管部门应加强对数字金融业务的监管，防范数字金融风险。研究表明，数字金融将显著提升家庭债务杠杆，进而加剧家庭财务脆弱性。因此，应建立网络借贷市场的风险防控机制，增强信息披露和对违规放贷行为的打击力度，同时加强对特殊群体债务风险的监测、预警和防范。第二，数字金融服务提供者应坚守法律规范和职业道德，客观准确地披露数字金融产品的风险，帮助家庭改善资产负债结构，真正意义上实现数字金融的普惠价值。第三，居民家庭应加强金融风险防范意识，提高财务规划能力，量入为出、合理负债，增强家庭财务稳健性，提高自身抵御风险冲击的能力。

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