中國居民家庭消費性負(fù)債行為研究

祝 偉，夏瑜擎

（對外經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué) 保險學(xué)院，北京 100029）

一、引 言

近年來，伴隨著中國經(jīng)濟的發(fā)展，中國居民家庭的一個突出表現(xiàn)是家庭負(fù)債規(guī)模迅速增長：中國居民家庭的各項貸款余額從2007年底的5.07萬億增長到2015年底的27.03萬億，與當(dāng)年GDP的比率從2007年的20.31%增加到2015年的39.60%；貸款余額的平均年增長率約為23.28%，遠(yuǎn)高于居民收入增長率（城鎮(zhèn)人均可支配收入和農(nóng)村人均純收入的年增長率分別為11.68%和13.00%）和消費增長率（城鎮(zhèn)和農(nóng)村的家庭人均消費支出的年增長率分別為10.52%和14.03%）。①負(fù)債數(shù)據(jù)來自中國人民銀行2007年和2015年的金融機構(gòu)信貸收支統(tǒng)計數(shù)據(jù)報告，其中住戶部門貸款數(shù)據(jù)在2007年之后才提供；城市的人均可支配收入、農(nóng)村的人均純收入和人均消費支出的數(shù)據(jù)來自2008年和2016年的《中國統(tǒng)計年鑒》，經(jīng)簡單計算得到家庭負(fù)債、人均可支配收入和人均消費支出的平均年增長率。其中，消費性負(fù)債是家庭負(fù)債的主要構(gòu)成部分：2016年底家庭總負(fù)債和消費性負(fù)債分別為33.37萬億元和25.06萬億元，消費性負(fù)債占家庭總負(fù)債的比例為75.09%。②數(shù)據(jù)來自2016年金融機構(gòu)信貸收支統(tǒng)計數(shù)據(jù)報告，消費性負(fù)債由住戶部門短期和長期消費貸款加總得到。與居民家庭負(fù)債迅速增長相伴隨的是一系列家庭受到負(fù)債突出影響的經(jīng)濟與社會現(xiàn)象，如“房奴”和“車奴”等，即負(fù)債行為可能對家庭帶來了巨大的壓力。本文將實證考察居民家庭的消費性負(fù)債行為，“消費性負(fù)債”的表述借鑒了中國人民銀行關(guān)于住戶部門“消費性信貸”的表述，該消費性信貸包含生產(chǎn)經(jīng)營性信貸之外的其他信貸，如住房貸款、教育貸款等。本文使用“消費性負(fù)債行為”描述由住房購買、以汽車購買為代表的耐用品消費、教育支出與醫(yī)療支出等非純粹投資性行為所引發(fā)的負(fù)債行為。

上述家庭負(fù)債引發(fā)的現(xiàn)象與基于中國傳統(tǒng)文化的居民家庭決策行為分析一致。中國儒家主導(dǎo)的傳統(tǒng)文化使得家庭在負(fù)債行為上傾向于“量入為出”的保守決策，家庭負(fù)債是不得已的行為。然而，經(jīng)典的基于生命周期分析框架的跨期消費理論指出，家庭負(fù)債行為源于平滑消費的需要（Dynan，2012；Guerrieri和 Lorenzoni，2017），根據(jù)這一理論的預(yù)測是，負(fù)債增加會更好地平滑跨期消費，從而有助于提高家庭福利水平。上述觀察與經(jīng)典理論預(yù)測的不一致使得我們提出以下問題：中國家庭的消費性負(fù)債行為受哪些驅(qū)動因素影響？其背后的經(jīng)濟機理是什么？又會產(chǎn)生什么后果？

Zinman（2015）對家庭負(fù)債行為的研究進行了綜述，指出與家庭投資行為方面涌現(xiàn)的大量研究相比，家庭負(fù)債行為研究還較少，研究主要涉及不同國家不同類別（包括住房負(fù)債、汽車信貸、學(xué)生貸款和信用卡貸款）的家庭負(fù)債行為的特征（Christelis等，2015）、家庭借貸行為決策效率、借貸成本與信貸約束等。Agarwal和Qian（2014）利用2011年新加坡居民收到的一次性現(xiàn)金給付作為外生的未預(yù)期收入沖擊實驗的研究發(fā)現(xiàn)，伴隨而來的消費增加顯著增加了信用卡負(fù)債。在負(fù)債行為的影響后果研究方面，Dynan（2012）從經(jīng)濟后果的視角分析家庭負(fù)債對于家庭消費的影響；也有部分研究文獻從非經(jīng)濟后果的視角，選擇反映抑郁程度的心理指標(biāo)研究負(fù)債行為的影響（Brown 等，2005；Bridges和 Disney，2010；Gathergood，2012）。當(dāng)前，對于中國居民家庭負(fù)債行為的研究主要針對中國居民家庭負(fù)債的現(xiàn)狀（陳斌開和李濤，2011；廖理和張金寶，2011；何麗芬等，2012）、異質(zhì)性特征（吳衛(wèi)星等，2013）、包括家庭人口經(jīng)濟特征在內(nèi)的需求因素（陳斌開和李濤，2011；劉曉欣和周弘2012；何麗芬等，2012；吳衛(wèi)星等，2013；劇錦文和柳肖雪，2017）和包括借貸約束條件在內(nèi)的供給因素（朱信凱和劉剛，2009；臧旭恒和李燕橋，2012；劇錦文和柳肖雪，2017）進行了考察，但未從家庭支出的視角探究中國居民家庭負(fù)債行為背后的經(jīng)濟驅(qū)動機理，也未能檢驗負(fù)債的影響后果。①周弘（2012）研究了住房貸款對于家庭消費的影響，但經(jīng)典跨期決策理論顯示，包括住房在內(nèi)的家庭消費影響居民家庭住房貸款決策，即該文中的被解釋變量對于解釋變量可能存在反向因果關(guān)系，這一內(nèi)生性問題在該文中沒有被很好地處理，其結(jié)論的穩(wěn)健性需要進一步驗證。

本文基于中國家庭追蹤調(diào)查（CFPS）2010?2014年面板數(shù)據(jù)實證檢驗了中國居民家庭的消費性負(fù)債行為，主要貢獻體現(xiàn)在以下兩個方面：（1）從主要驅(qū)動因素及影響后果方面對中國居民家庭消費性負(fù)債行為的異質(zhì)性進行識別，從而拓展了已有研究。研究結(jié)果顯示，購買住房和以購買汽車為代表的耐用品消費顯著增加了中國居民家庭的負(fù)債，而以戶主健康狀況為代表的醫(yī)療消費和以適齡教育人口比例為代表的教育支出較高的家庭反而有較低的家庭負(fù)債。本文選擇居民家庭戶主的抑郁得分作為居民家庭福利的度量。②本文未選擇居民家庭消費這一經(jīng)濟指標(biāo)作為居民家庭福利的度量，原因在于家庭消費會影響居民的家庭負(fù)債選擇；因此，如果選擇家庭消費作為被解釋變量將可能帶來由于反向因果關(guān)系導(dǎo)致的內(nèi)生性問題。實證結(jié)果顯示，家庭負(fù)債水平較高的居民家庭，其戶主的抑郁水平較高；并且擁有住房的居民家庭，其戶主的抑郁程度也較高，表明成為“房奴”為中國居民家庭帶來了明顯壓力，顯著降低了其福利水平。城市和農(nóng)村居民家庭擁有汽車使得負(fù)債增加帶來的負(fù)向福利效應(yīng)和擁有汽車的直接福利效應(yīng)之和不顯著地異于0，這表明成為“車奴”的壓力未顯著降低居民的家庭福利水平。（2）更重要的是，本文基于中國傳統(tǒng)文化背景，對居民家庭消費性負(fù)債行為背后的經(jīng)濟機理進行了初步探索。實證結(jié)果顯示，一方面，中國居民家庭的負(fù)債行為表現(xiàn)出明顯的保守傾向，儒家傳統(tǒng)文化下的“量入為出”準(zhǔn)則對中國居民家庭的負(fù)債行為具有顯著影響，醫(yī)療消費和教育支出水平高的居民家庭有更強的儲蓄動機，并不傾向于通過負(fù)債來平滑消費；另一方面，在以購買汽車為代表的耐用品消費方面，中國居民家庭更傾向于通過負(fù)債來平滑耐用品消費，這與經(jīng)典消費理論的預(yù)測相一致。

二、實證設(shè)計與變量的統(tǒng)計描述

（一）中國居民家庭負(fù)債行為驅(qū)動因素的經(jīng)濟背景考察

Zinman（2015）的綜述指出，居民家庭需要負(fù)債來平滑的大額消費支出主要來自住房購買和以汽車購買為代表的耐用品消費、教育支出和嚴(yán)重健康風(fēng)險帶來的醫(yī)療支出等。①Zinman（2015）的研究還介紹了一類重要的負(fù)債?信用卡負(fù)債；而劇錦文和柳肖雪（2017）實證探討了中國居民家庭的信用卡負(fù)債行為。針對中國居民家庭負(fù)債行為的實證研究探討了上述各類支出與家庭消費性負(fù)債的關(guān)系。何麗芬等（2012）運用奧爾多投資咨詢中心2009年投資者行為調(diào)查數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，房產(chǎn)持有情況與居民家庭負(fù)債行為顯著相關(guān)；臧旭恒和李燕橋（2012）則發(fā)現(xiàn)，耐用品消費與負(fù)債存在顯著的正相關(guān)關(guān)系；劉曉欣和周弘（2012）將建（購）房、教育醫(yī)療用途和耐用品消費等因素作為家庭負(fù)債動機展開實證分析；陳斌開和李濤（2011）基于2009年中國城鎮(zhèn)居民經(jīng)濟狀況與心態(tài)調(diào)查數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)了戶主健康狀況影響家庭負(fù)債行為的證據(jù)。

在住房購買方面，本文的樣本數(shù)據(jù)顯示，中國城市居民家庭的房產(chǎn)擁有率從2010年的85.4%上升到2014年的92.6%，城市居民家庭擁有房產(chǎn)的比例較高且持續(xù)增長，反映了中國家庭對住房的強烈需求。與強烈的房屋需求相伴的是中國住房價格的不斷攀升，導(dǎo)致住房抵押貸款迅速上升，成為中國居民家庭消費性負(fù)債的最主要部分，截至2016年底，以房屋抵押負(fù)債為主的中長期消費貸款為20.12萬億元，占消費性負(fù)債的比例為80.28%。②中長期消費貸款的數(shù)據(jù)來自2016年金融機構(gòu)信貸收支統(tǒng)計數(shù)據(jù)報告，經(jīng)簡單計算得出相應(yīng)的占比。

在以汽車購買為代表的耐用品消費方面，伴隨著經(jīng)濟發(fā)展，居民家庭對以汽車為代表的耐用品需求迅速增加，以汽車消費貸款為代表的消費金融在中國也獲得了高速發(fā)展。根據(jù)Wind資訊的數(shù)據(jù)，中國汽車信貸規(guī)模從2008年的1 583億元迅速上升到2014年的6 596億元；根據(jù)德勤公司發(fā)布的《2015中國汽車金融白皮書》，2014年底汽車金融滲透率已達(dá)20%。本文的樣本數(shù)據(jù)也顯示，2010?2014年中國居民家庭擁有汽車的平均比例已經(jīng)達(dá)到12.4%。

在教育支出方面，根據(jù)新浪教育盛典2011年發(fā)布的《中國家庭教育消費報告》顯示，中國家庭每月用于教育的支出已占到總支出的44%，教育支出在中國已成為僅次于食物的第二大日常支出。③詳細(xì)報道參見http://zqb.cyol.com/html/2011-12/24/nw.D110000zgqnb_20111224_4-03.htm。在醫(yī)療支出方面，本文的數(shù)據(jù)顯示，醫(yī)療支出占家庭總支出的比例超過20%的家庭占10%以上，醫(yī)療支出已經(jīng)成為居民家庭消費的重要組成部分。因此，教育支出和醫(yī)療消費可能是居民家庭負(fù)債的重要驅(qū)動因素。

（二）中國居民家庭負(fù)債行為背后的經(jīng)濟機制分析及相關(guān)假說

本文探討中國居民家庭負(fù)債行為背后的經(jīng)濟機制?？紤]家庭的跨期消費決策，家庭生命周期內(nèi)決策期數(shù) T >3。在t期，且 t

式中 Yt+1、 Ct+1和 Rt+1分別表示 t+1期的收入、消費和利率，At+2為 t+1期末的凈財富。

當(dāng)代表性家庭在 t +1期選擇大額支出時，該家庭有以下兩個應(yīng)對策略：（1）預(yù)期在 t+ 1期有大額支出，選擇在 t +1期前的各期增加儲蓄，即 Sτ(τ ? t)較大，從而可以用 t+1期初的凈財富 At+1進行支付。（2）在 t +1期進行借貸，形成的負(fù)債包含在 t+1期末的凈財富 At+2中。當(dāng)大額支出用于購買住房或以汽車為代表的耐用品時，形成的可以用貨幣計量的資產(chǎn)也包含在 At+2中，當(dāng)大額支出用于孩子的教育支出或家庭成員的醫(yī)療支出時，包含在消費 Ct+1中。

根據(jù)基于生命周期框架的跨期消費理論，面對 t+ 1期的大額支出，居民家庭傾向于在生命周期內(nèi)平滑該支出，此時會用 t+ 1期之前的儲蓄和 t +1期的負(fù)債共同支付該支出，并在 t+ 1期之后逐步償還負(fù)債，因此在發(fā)生大額支出的 t +1期及其之后各期，在控制收入的直接影響后，理論預(yù)測（在 t +1期）消費支出高的家庭（在 t+1期之后）負(fù)債較高而儲蓄較低（Dynan，2012；Guerrieri和Lorenzoni，2017）。因此，本文提出下述待檢驗假說：

假說1：消費支出高的家庭負(fù)債較高，且儲蓄較低。

另外，中國居民家庭可能受“量入為出”的儒家文化影響。一系列關(guān)于中國傳統(tǒng)家訓(xùn)中家庭收支的研究指出，量入為出是傳統(tǒng)儒家文化下家庭消費的基本準(zhǔn)則，不主張借貸（戴素芳，2007；趙金龍，2008； 周文佳，2013）。例如，司馬光在《涑水家儀》中主張“制財用之節(jié)，量入以為出，稱家之有無，以給上下之衣食，及吉兇之費，皆有品節(jié)，而莫不均一”；《經(jīng)鉏堂雜志?說郛三種》指出，“人家至于破產(chǎn)，先自借用官物錢始。既先借用官物錢，至于官物催趲，不免舉債典質(zhì)，久而利重，雖欲存產(chǎn)業(yè)，不可得矣?！痹谶@一影響下，面臨 t+ 1期大額支出，居民家庭并不傾向于增加 t+ 1期的負(fù)債，而傾向于用 t +1期前的儲蓄解決，并且在 t +1期之后繼續(xù)維持高儲蓄，此時的理論預(yù)測為：（在 t+1期）消費支出高的家庭（在 t+ 1期之后）儲蓄會較高，負(fù)債較低。因此，本文提出以下競爭性的待檢驗假說：①由于觀測數(shù)據(jù)無法準(zhǔn)確反映樣本家庭哪一期的支出為大額支出，因此下文選擇相應(yīng)的代理變量表示大額支出，如以樣本家庭是否擁有住房表示該家庭是否有過大額住房支出：如果該家庭在某觀測年擁有住房，則表明該家庭在之前某一年有較大的可能發(fā)生過大額支出，該觀測年對應(yīng)理論表述中的t+1期之后的某一期。

假說2：消費支出高的家庭負(fù)債較低，且儲蓄較高。

李濤等（2010）指出，中國居民家庭可能面臨金融受排斥的情況。根據(jù)Panigyrakis等（2002）關(guān)于金融受排斥的定義，可以將家庭借貸可能存在金融受排斥的現(xiàn)象描述為有需求的家庭不能以恰當(dāng)合理的方式獲得貸款。在金融受排斥的經(jīng)濟機理下，家庭在 t+ 1期前儲蓄較少，沒有足夠的經(jīng)濟資源作為擔(dān)保來獲得貸款，因此在 t +1期負(fù)債較低，而當(dāng)期有大額支出則主要通過當(dāng)期的儲蓄來應(yīng)對。因此，本文提出下述競爭性的待檢驗假說：

假說3：消費支出高的家庭負(fù)債較低，且儲蓄較低。

本文將從住房購買、以汽車購買為代表的耐用品消費、教育支出和醫(yī)療消費等方面實證檢驗上述競爭性假說，以甄別居民家庭消費性負(fù)債行為背后的經(jīng)濟機理。

（三）研究設(shè)計與計量模型

1. 家庭負(fù)債的驅(qū)動因素識別。為考察居民家庭的住房購買、以汽車購買為代表的耐用品消費、教育支出和醫(yī)療消費是否顯著影響居民家庭的消費性負(fù)債行為，本文選擇以下3個指標(biāo)反映居民家庭的負(fù)債行為：家庭是否負(fù)債、家庭負(fù)債資產(chǎn)比率和家庭負(fù)債收入比率。以家庭是否負(fù)債為被解釋變量識別家庭負(fù)債的驅(qū)動因素影響時，本文采用如下面板Probit模型進行回歸分析：

其中，Dit代表第i 個家庭第t 年是否負(fù)債的虛擬變量，D?it為不可觀測的潛變量；μi代表居民家庭的個體效應(yīng)，Hit代表第i 個家庭第t 年的住房支出； Cit代表第i 個家庭第t 年的耐用品消費； Eit代表第i個家庭第t 年的教育支出，Mit代表第i 個家庭第t年的醫(yī)療消費。生命周期框架下的跨期決策理論的一個經(jīng)典預(yù)測是，當(dāng)居民收入在退休前保持遞增時，居民在年青時會有更多的借貸（Dynan，2012；Guerrieri和Lorenzoni，2017），本文稱之為家庭負(fù)債行為的生命周期效應(yīng)；為了檢測這一效應(yīng)，本文將 A geit作為解釋變量，代表第i 個家庭戶主在第t年的年齡，由一系列年齡段的虛擬變量表示。Xit代表第i 個家庭在第t年的經(jīng)濟人口統(tǒng)計變量，包括家庭凈資產(chǎn)、總收入、家庭人口規(guī)模、家庭戶主的性別、婚姻狀態(tài)、受教育水平、職業(yè)類別等；δt包含一組代表時間效應(yīng)的虛擬變量，εit為隨機項。

當(dāng)反映家庭負(fù)債行為的被解釋變量為家庭負(fù)債資產(chǎn)比率、家庭負(fù)債收入比率時，由于上述比率均為大于0的有界值，具有歸并數(shù)據(jù)（censored data）的特點，因此本文采用面板Tobit模型進行回歸分析，回歸方程的解釋變量同式（2）的右邊。

2. 居民家庭消費性負(fù)債行為背后的經(jīng)濟機理探析。為檢驗待檢驗假說1?假說3，本文對家庭儲蓄額和儲蓄率進行回歸估計，建立以家庭年儲蓄額和儲蓄率為被解釋變量的估計模型，解釋變量同式（2）?？紤]到家庭儲蓄額更符合非歸并數(shù)據(jù)的特點，而儲蓄率更符合歸并數(shù)據(jù)的特點，本文分別運用線性面板模型和面板Tobit模型展開回歸分析。

3. 居民家庭消費性負(fù)債行為的福利后果分析。本文選擇非經(jīng)濟因素?家庭戶主的抑郁程度作為家庭福利的度量指標(biāo)，運用下述面板Tobit模型進行回歸分析：

式（4）中，D e btit代表第i 個家庭在第t年的負(fù)債變量，分別用是否負(fù)債、負(fù)債資產(chǎn)比率、負(fù)債收入比率表示，其余控制變量與式（2）相同，εit為隨機項；式（5）中，D e pit代表第i 個家庭在第t年的抑郁程度指標(biāo)得分，為相應(yīng)的潛變量。

（四）數(shù)據(jù)及變量

本文使用CFPS2010、CFPS2012和CFPS2014三輪調(diào)查數(shù)據(jù)，家庭樣本量分別為14 798、13 315和13 946。該抽樣數(shù)據(jù)樣本覆蓋全國25個省市，調(diào)查包含社區(qū)、家庭和個人三個層面，包括家庭人口規(guī)模、家庭關(guān)系和家庭成員的構(gòu)成、家庭成員的年齡、出生年份、婚姻狀況、教育程度、抑郁程度等相關(guān)問題，還包含家庭資產(chǎn)、負(fù)債、消費支出等家庭經(jīng)濟狀況的詳細(xì)數(shù)據(jù)，為本文研究家庭負(fù)債行為提供了高質(zhì)量信息。本文選擇家庭主事者作為戶主，選取戶主年齡大于或等于25歲并小于或等于70歲的家庭形成面板數(shù)據(jù)，選擇2012年和2014年數(shù)據(jù)中2010年被調(diào)查的家庭；為避免家庭負(fù)債比率異常值的影響，刪除了負(fù)債資產(chǎn)比率和負(fù)債收入比率最大的1%數(shù)據(jù)，剩余的家庭數(shù)為12 362，樣本量為26 137，構(gòu)成非平衡面板數(shù)據(jù)。

本文選擇是否有負(fù)債、負(fù)債資產(chǎn)比率和負(fù)債收入比率三個變量描述居民家庭負(fù)債。負(fù)債資產(chǎn)比率為家庭負(fù)債除以家庭總資產(chǎn)，其中家庭負(fù)債包括購房貸款、教育貸款、耐用品貸款、醫(yī)療貸款及其他貸款，家庭總資產(chǎn)包括房產(chǎn)、現(xiàn)金及存款、債券與股票等金融資產(chǎn)、收藏品等；負(fù)債收入比率為家庭負(fù)債除以家庭總收入，本文選擇根據(jù)CFPS數(shù)據(jù)計算的經(jīng)調(diào)整的家庭總收入作為家庭總收入的度量指標(biāo)。

本文選擇下述變量分別代表式（2）中的住房消費 Hit、耐用品消費 Cit、教育支出 Eit和醫(yī)療消費Mit：（1）對于 Hit，選擇是否擁有首套住房、是否擁有兩套以上住房兩個虛擬變量刻畫。（2）對于 Cit，選擇是否擁有汽車虛擬變量刻畫。（3）對于教育支出 Eit，選擇5?9歲、10?14歲、15?19歲的適齡教育人口占家庭總?cè)丝诘谋壤硎?。需要指出的是，家庭適齡教育人口占比并不能完全刻畫家庭教育支出的信息。本文選擇這一指標(biāo)的原因如下：首先，這一指標(biāo)與教育支出具有很強的相關(guān)性；其次，這一指標(biāo)受家庭負(fù)債的影響較小，如可能存在由于家庭負(fù)債較高導(dǎo)致的輟學(xué)現(xiàn)象，此時家庭負(fù)債與教育支出存在反向因果關(guān)系，而適齡教育人口占比與家庭負(fù)債存在反向因果關(guān)系的可能性則較小。①家庭適齡教育人口占比具有工具變量的特性，以適齡教育人口占比為解釋變量的估計可看作簡化式（reduced-form）估計，與家庭教育支出影響家庭負(fù)債的真實效應(yīng)可能存在一定差異（Angrist和Pischke，2009）。下文的穩(wěn)健性檢驗部分中的工具變量方法估計顯示，簡化式的估計具有穩(wěn)健性。（4）對于醫(yī)療消費 Mit，本文借鑒Chamon和Prasad（2010）關(guān)于中國城市居民家庭醫(yī)療消費的變量設(shè)計，通過下述過程得到代理變量：首先，本文建立一個虛擬變量，當(dāng)家庭醫(yī)療支出占家庭總支出的比例超過20%取值為1，不超過20%則取值為0；其次，以該虛擬變量作為被解釋變量，對家庭人口統(tǒng)計特征變量、反映家庭戶主健康狀態(tài)和健康行為的變量運用面板Pobit模型進行回歸；②家庭經(jīng)濟人口統(tǒng)計特征變量包括家庭非醫(yī)療支出、家庭人口規(guī)模、家庭戶主的性別、婚姻狀態(tài)、受教育水平等，反映家庭戶主健康狀態(tài)的變量包括主觀自評健康、與一年前相比主觀自評健康的變化、“過去2周內(nèi)是否身體不適”、“過去6個月是否患過經(jīng)醫(yī)生診斷的慢性病”，以及反映健康行為的變量“上周鍛煉幾次”等。限于篇幅，本文沒有報告該模型的估計結(jié)果；如有需要，請與作者聯(lián)系。最后，基于回歸預(yù)測值建立反映健康風(fēng)險的虛擬變量作為 Mit的代理變量，當(dāng)回歸預(yù)測值大于10%時虛擬變量取值為1，當(dāng)回歸預(yù)測值小于或等于10%時虛擬變量取值為0，本文將得出的這一虛擬變量稱為家庭的健康風(fēng)險變量。③Dynan（2012）指出家庭負(fù)債可能顯著影響家庭消費支出。在本文的實證分析框架下，這意味著家庭負(fù)債行為對于家庭消費支出可能存在反向因果關(guān)系。為避免反向因果關(guān)系導(dǎo)致的估計內(nèi)生性問題，本文并未選擇各項消費對應(yīng)的家庭支出作為度量變量。本文將家庭戶主年齡在25?70歲之間的每5歲作為一個虛擬變量，以度量家庭負(fù)債行為的生命周期效應(yīng)。

本文還控制了家庭經(jīng)濟人口統(tǒng)計變量，包括家庭收入、凈資產(chǎn)、家庭人口規(guī)模、家庭戶主的性別、婚姻狀態(tài)、受教育水平和職業(yè)類別等。本文采取面板模型估計，這將有助于控制影響中國居民家庭負(fù)債行為的不可觀測且不隨時間變化的個體效應(yīng)，如居民家庭的風(fēng)險態(tài)度、和負(fù)債有關(guān)的金融知識等影響因素；進一步引入時間維度虛擬變量，則將有助于控制影響中國居民家庭負(fù)債行為隨時間變化的總體效應(yīng)，如利率、宏觀經(jīng)濟變動等影響因素。

（五）變量的描述性統(tǒng)計

樣本中，有負(fù)債家庭的比例為30.82%，有負(fù)債家庭的平均負(fù)債資產(chǎn)比率為42.67%，其中50%的家庭負(fù)債資產(chǎn)比率超過12.68%；有負(fù)債家庭的平均負(fù)債收入比率達(dá)213.8%，其中50%的家庭負(fù)債收入比率超過67.57%。作為典型的家庭高負(fù)債國家，美國2007年的家庭平均負(fù)債收入比率約為120%（Dynan和Kohn，2007），相比較而言，當(dāng)前中國的家庭負(fù)債率并不低。相應(yīng)地，有負(fù)債的家庭儲蓄額和儲蓄率的均值和中位數(shù)均小于0，顯著低于無負(fù)債家庭。

與無負(fù)債家庭相比，在1%的顯著性水平上負(fù)債家庭擁有的住房數(shù)量、擁有汽車的比例和幼兒及少年人口占家庭總?cè)丝诘谋壤^高，而健康風(fēng)險相對較低。從家庭經(jīng)濟狀況來看，與未負(fù)債的家庭相比，在1%的顯著性水平上負(fù)債家庭的家庭凈資產(chǎn)和家庭總收入相對較低，這意味著更高收入、更多資產(chǎn)的家庭傾向于更少借貸；從人口統(tǒng)計學(xué)特征來看，與未負(fù)債的家庭相比，在1%的顯著性水平上負(fù)債家庭的家庭人口規(guī)模、戶主為男性的比例、戶主已結(jié)婚比例都較高，①描述性統(tǒng)計中，負(fù)債家庭的戶主已婚比例顯著高于無負(fù)債家庭的戶主已婚比例，這與已婚家庭能更好地平滑債務(wù)風(fēng)險的經(jīng)濟直覺不相符，可能的原因在于，戶主已婚家庭面臨更多如購買住房、子女教育支出和其他支出等方面的支出需求，對負(fù)債有更高需求，且描述性統(tǒng)計中未控制其他因素影響，因此出現(xiàn)了負(fù)債家庭中結(jié)婚比例更高的結(jié)果。實際上，后文中表1的估計結(jié)果顯示，與沒有配偶的家庭相比，戶主已婚家庭有更低的負(fù)債。而戶主年齡和受教育水平較低。在戶主的職業(yè)類別方面，對于存在明顯職業(yè)優(yōu)勢的國家機關(guān)、黨群組織、企業(yè)、事業(yè)單位負(fù)責(zé)人，負(fù)債家庭戶主職業(yè)為該類別的比例在5%的顯著性水平上低于無負(fù)債家庭；對于無職業(yè)者，負(fù)債家庭戶主比例與無負(fù)債家庭沒有顯著差別。對于家庭戶主的抑郁程度得分，②2010年與2014年的CFPS調(diào)查數(shù)據(jù)關(guān)于抑郁程度指標(biāo)的問題相同，總分為30；2012年的CFPS調(diào)查數(shù)據(jù)則有所不同。本文依據(jù)CFPS數(shù)據(jù)網(wǎng)站提供的《中國家庭追蹤調(diào)查2012年心理健康量表》所建議的方法加總計算抑郁程度得分，此時總分為60分。為保持?jǐn)?shù)據(jù)可比性，將計算得出的2012年抑郁程度得分除以2，作為相應(yīng)的抑郁程度指標(biāo)得分。負(fù)債與未負(fù)債家庭無顯著差異，家庭負(fù)債行為對于家庭福利（以家庭戶主抑郁程度得分來度量）的影響需要進一步分析。

三、居民家庭消費性負(fù)債行為驅(qū)動因素的實證分析

（一）驅(qū)動因素的識別

考慮到中國城市和農(nóng)村家庭在住房購買、教育支出和家庭負(fù)債行為等方面可能存在的差異，本文運用面板Probit和面板Tobit模型分別對中國城市和農(nóng)村家庭子樣本進行回歸估計，③面板Probit和面板Tobit模型的全樣本和分樣本的似然比檢驗結(jié)果顯示，在1%的顯著性水平上拒絕城市和農(nóng)村樣本的回歸估計系數(shù)相同的原假設(shè)，即城市和農(nóng)村的居民家庭負(fù)債行為具有顯著差異。似然比檢驗的結(jié)果在1%的顯著性水平上拒絕混合樣本模型擬合較好的原假設(shè)，因此表1報告了隨機效應(yīng)模型的估計結(jié)果。

表1 基于面板Probit/Tobit模型的家庭負(fù)債行為估計結(jié)果

續(xù)表1 基于面板Probit/Tobit模型的家庭負(fù)債行為估計結(jié)果

首先分析影響中國居民家庭消費性負(fù)債行為的驅(qū)動因素。在住房方面，城市居民和農(nóng)村居民家庭擁有首套房和擁有第二套以上住房均顯著增加了以負(fù)債可能性、負(fù)債資產(chǎn)比、負(fù)債收入比衡量的家庭負(fù)債。然而，當(dāng)城市或農(nóng)村家庭的健康風(fēng)險更突出或家庭適齡教育人口（5?19歲）的比例更高時，家庭負(fù)債并未增加，反而顯著地傾向于有更低的家庭負(fù)債。唯一的例外是，15?19歲人口占比更高的農(nóng)村家庭的負(fù)債可能性更高。下文將進一步分析上述驅(qū)動因素影響家庭消費性負(fù)債行為背后的經(jīng)濟機理。

表1的估計結(jié)果還顯示，與戶主年齡在25?29歲的家庭相比，戶主年齡在30?34歲的家庭顯著增加了家庭負(fù)債，而戶主年齡在35歲之上的家庭則顯著降低了家庭負(fù)債，即家庭負(fù)債隨戶主年齡的變化表現(xiàn)出倒“U”形趨勢，這證實了中國居民家庭負(fù)債變動存在生命周期效應(yīng)。從家庭經(jīng)濟特征看，家庭凈資產(chǎn)和家庭總收入更高的城市家庭有更低的家庭負(fù)債，農(nóng)村家庭也表現(xiàn)出類似的情況；但是，家庭總收入更多的農(nóng)村家庭的負(fù)債資產(chǎn)比率卻更高，而估計值接近于0，說明經(jīng)濟效應(yīng)較小。

城市和農(nóng)村的家庭消費性負(fù)債行為表現(xiàn)出一定的差別。農(nóng)村居民家庭在汽車購買方面增加的以負(fù)債可能性、負(fù)債資產(chǎn)比、負(fù)債收入比衡量的負(fù)債均顯著高于城市居民家庭，表明農(nóng)村居民家庭更多地借助負(fù)債來進行汽車購買。城市和農(nóng)村的家庭負(fù)債行為在戶主性別上也表現(xiàn)出一定的差異：戶主為男性的城市居民家庭傾向于少負(fù)債，而農(nóng)村家庭則傾向于多負(fù)債。另外，城市和農(nóng)村的家庭負(fù)債變動也存在類似之處，即結(jié)婚家庭有更低的負(fù)債，戶主教育水平較高的家庭有更低的負(fù)債，①出現(xiàn)了部分例外情形：在城市家庭中，相對于戶主未讀完小學(xué)的家庭，戶主為小學(xué)、初中或大專畢業(yè)的家庭負(fù)債資產(chǎn)比率更高，戶主為小學(xué)、大專及以上學(xué)歷的家庭負(fù)債收入比率更高。同樣表現(xiàn)出保守的一面。

戶主的職業(yè)類別變量在一定程度上反映了家庭借貸的難易程度，與戶主為國家機關(guān)、黨群組織和企事業(yè)單位負(fù)責(zé)人的家庭相比，其他職業(yè)的戶主家庭顯著增加了負(fù)債。②唯一的例外是戶主為生產(chǎn)、運輸設(shè)備操作人員及有關(guān)人員的職業(yè)類別，但估計值接近于0，經(jīng)濟效應(yīng)較小。一方面，這一結(jié)果與居民家庭負(fù)債行為較為保守的假設(shè)一致，即戶主為國家機關(guān)、黨群組織和企事業(yè)單位負(fù)責(zé)人的家庭更容易獲得貸款，但其傾向于少借貸；另一方面，其他職業(yè)的戶主家庭有更多的借貸，這也表明在家庭戶主職業(yè)這一視角下家庭負(fù)債并沒有面臨顯著的信貸約束或金融受排斥狀況。從時間維度看，代表時間效應(yīng)的2012年和2014年虛擬變量的估計系數(shù)值顯著為正，表明與2010年相比，2012年和2014年的家庭負(fù)債顯著增加，這一時間效應(yīng)捕捉了中國經(jīng)濟形勢變化對于居民家庭負(fù)債的影響，與近年來中國家庭負(fù)債規(guī)模的上升趨勢一致。

（二）穩(wěn)健性檢驗

1. 逐步回歸估計。本文分別對城市和農(nóng)村的居民家庭樣本逐步加入住房購買、以汽車購買為代表的耐用品消費、以健康風(fēng)險代表的醫(yī)療消費等變量進行回歸，控制變量、面板估計模型選擇與表1相同。結(jié)果顯示，各關(guān)鍵解釋變量的估計值差異較小，這表明表1的結(jié)果具有穩(wěn)健性。③限于篇幅，本文在穩(wěn)健性檢驗部分中沒有報告詳細(xì)結(jié)果；如有需要，請與作者聯(lián)系。

2. 橫截面估計。根據(jù)面板數(shù)據(jù)模型的設(shè)定，表1的結(jié)果主要反映各家庭內(nèi)部各支出因素變動對于家庭負(fù)債行為的影響。為了考察家庭間差異，本文進行混合樣本的橫截面Probit/Tobit模型估計。結(jié)果顯示，與表1相比，混合樣本估計的各關(guān)鍵解釋變量系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤明顯增大，系數(shù)估計值變動很小，絕大多數(shù)關(guān)鍵解釋變量的系數(shù)估計值仍顯著地異于0，這表明從家庭間的角度來看，各驅(qū)動因素對于家庭負(fù)債行為的影響基本保持不變，表1的結(jié)果具有穩(wěn)健性。

3. 運用工具變量法檢驗教育支出對家庭負(fù)債的影響。本文以適齡教育人口占比作為教育支出的代理變量進行的估計為簡化式（reduced-form）估計，與各驅(qū)動因素的真實效應(yīng)可能存在一定差異。為此，本文引入家庭教育支出的對數(shù)作為內(nèi)生變量，將家庭中5?9歲、10?14歲與15?19歲等適齡教育人口占比作為工具變量，將表1中的上述工具變量之外的其他解釋變量作為外生變量，進行二階段回歸。由于被解釋變量是否負(fù)債為二值變量，而負(fù)債資產(chǎn)比率和負(fù)債收入比率這兩個變量均取大于0的有界值，本文分別運用IV Probit模型檢驗教育支出對是否負(fù)債的影響，運用IV Tobit模型檢驗教育支出對負(fù)債資產(chǎn)比率和負(fù)債收入比率的影響。各回歸方程的Wald檢驗結(jié)果證實家庭教育支出的對數(shù)為外生變量的原假設(shè)在1%顯著性水平上被拒絕。第一階段的估計結(jié)果顯示，城市和農(nóng)村的家庭適齡教育人口占比變量與家庭教育支出的對數(shù)顯著正相關(guān)；第二階段的結(jié)果顯示，家庭教育支出對數(shù)的系數(shù)估計值在5%的顯著性水平上顯著小于0，表明教育支出對城市和農(nóng)村的家庭負(fù)債均具有顯著的負(fù)向影響，這與表1 的估計結(jié)果一致。

四、居民家庭消費性負(fù)債行為的經(jīng)濟機理檢驗

為了檢驗假說1?假說3，并甄別居民家庭消費性負(fù)債行為背后的經(jīng)濟機理，本文運用線性面板模型和面板Tobit隨機效應(yīng)模型分別對家庭的儲蓄額和儲蓄率進行回歸估計。限于篇幅，本文只報告了關(guān)鍵解釋變量的估計結(jié)果，見表2。①本文運用Hausman檢驗和似然比檢驗等檢驗方法進行了模型選擇檢驗，根據(jù)檢驗結(jié)果選擇了合適的面板數(shù)據(jù)模型進行估計，見表2中的第二行。限于篇幅，本文沒有報告相關(guān)的檢驗結(jié)果；如有需要，請與作者聯(lián)系。

表2 基于線性面板模型和面板Tobit模型的家庭儲蓄行為的估計結(jié)果

表2的結(jié)果顯示，健康風(fēng)險較為嚴(yán)重或受教育人口比例較高的家庭儲蓄額和儲蓄率均較高。結(jié)合表1的估計結(jié)果可發(fā)現(xiàn)，對于教育支出和醫(yī)療消費，假說2成立。這支持了中國居民家庭的負(fù)債行為較為保守的經(jīng)濟解釋。②本文以家庭教育支出的對數(shù)作為內(nèi)生變量，運用工具變量法檢驗教育支出對家庭儲蓄的影響，結(jié)果顯示，文中通過簡化式估計得出的結(jié)論是穩(wěn)健的。本文沒有匯報相關(guān)結(jié)果；如有需要，請與作者聯(lián)系。有首套房的城市和農(nóng)村居民家庭，其儲蓄率均顯著上升，儲蓄額并沒有顯著下降；有二套以上住房的城市居民家庭的儲蓄顯著上升，而有二套以上住房的農(nóng)村居民家庭的儲蓄率略有降低，儲蓄額并沒有顯著減少?？傮w而言，中國有房的居民家庭的儲蓄有所上升。有趣的是，居民家庭擁有汽車會顯著降低其儲蓄額和儲蓄率，結(jié)合表1的估計結(jié)果，發(fā)現(xiàn)中國居民家庭在以汽車購買為代表的耐用品消費上表現(xiàn)出顯著的負(fù)債消費傾向，說明假說1成立。這與經(jīng)典跨期決策理論的預(yù)測一致。上述各驅(qū)動因素對于居民家庭負(fù)債和儲蓄的估計結(jié)果均不支持假說3，表明在CPFS樣本家庭中，未發(fā)現(xiàn)居民家庭的借貸面臨顯著的金融受排斥現(xiàn)象。

五、家庭消費性負(fù)債行為的福利后果檢驗

中國居民家庭負(fù)債行為已經(jīng)成為家庭決策的重要組成部分。一個自然的問題是：家庭負(fù)債行為對于家庭福利具有什么影響？本文選擇非經(jīng)濟指標(biāo)?家庭戶主抑郁程度得分作為家庭福利的度量對這一問題進行實證分析。家庭戶主抑郁程度能夠在一定程度上集中反映家庭戶主面臨的家庭生活壓力（特別是經(jīng)濟壓力），在衡量家庭福利方面具有一定的代表性（Brown等，2005；Bridges和Disney，2010；Gathergood，2012）。CFPS數(shù)據(jù)提供了關(guān)于家庭成員抑郁程度的詳細(xì)信息，并計算了反映家庭成員抑郁程度的綜合變量，其分值越高代表所度量的家庭成員抑郁程度越低。本文選擇該綜合變量作為度量家庭戶主抑郁程度的指標(biāo)，分別以負(fù)債可能性、負(fù)債資產(chǎn)比率和負(fù)債收入比率為解釋變量，運用混合樣本Tobit模型進行回歸估計，控制了家庭經(jīng)濟和人口統(tǒng)計學(xué)影響因素。限于篇幅，本文只報告了關(guān)鍵解釋變量的估計結(jié)果，見表3。①分別以負(fù)債可能性、負(fù)債資產(chǎn)比率和負(fù)債收入比率為解釋變量的面板Tobit模型的似然比檢驗結(jié)果均在1%的顯著性水平上接受模型為混合樣本回歸模型的原假設(shè)。

表3 家庭負(fù)債行為對戶主抑郁程度的影響：基于混合樣本Tobit模型的估計結(jié)果

從表3可以看出，以負(fù)債可能性、負(fù)債資產(chǎn)比率衡量的中國城市和農(nóng)村居民家庭負(fù)債增加均會使得度量家庭戶主抑郁程度的指標(biāo)得分顯著下降，而以負(fù)債收入比率衡量的城市和農(nóng)村居民家庭負(fù)債增加未使得家庭戶主抑郁程度的指標(biāo)得分顯著增加?？傮w而言，居民家庭負(fù)債顯著提高了家庭戶主抑郁程度，對家庭福利具有負(fù)向影響，這與Brown等（2005）、 Bridges和Disney（2010）以及Gathergood（2012）的研究結(jié)果一致。從居民消費來看，擁有首套房的城市和農(nóng)村居民家庭的戶主抑郁程度顯著上升，而擁有二套以上住房的農(nóng)村居民家庭的戶主抑郁程度也顯著上升?？傮w上看，住房為居民家庭帶來了明顯的壓力。由此觀之，擁有首套房和兩套以上住房的居民家庭福利水平顯著下降，表明住房借貸行為對于中國城市和農(nóng)村居民家庭具有顯著的負(fù)向效應(yīng)，這與成為“房奴”的居民家庭面臨較大壓力的實際經(jīng)濟觀察一致。

以汽車購買為代表的耐用品消費在10%顯著性水平上降低了中國農(nóng)村居民家庭戶主的抑郁程度，具有正向福利效應(yīng)。但對于城市家庭沒有顯著影響，這一差異可能源于農(nóng)村存在強烈的以汽車消費為代表的炫耀性消費行為。①有關(guān)農(nóng)民工相互攀比“爭臉面”而舉債買車的現(xiàn)象可參見http://epaper.nfncb.cn/nfnc/content/20170218/Articel02002FM.htm。Wald檢驗顯示，對于城市和農(nóng)村居民家庭，購買汽車引發(fā)的負(fù)向福利效應(yīng)（由負(fù)債增加所致）和購買汽車的直接福利效應(yīng)的加總不顯著地異于0，這表明“車奴”的壓力在CFPS調(diào)查的樣本家庭中還不顯著。家庭健康風(fēng)險顯著提高了中國城市和農(nóng)村居民家庭戶主的抑郁程度，具有負(fù)向福利效應(yīng)，此時相應(yīng)的家庭負(fù)債減少能在一定程度上抵消這一負(fù)向福利效應(yīng)。15?19歲適齡教育人口正處于高中或大學(xué)學(xué)習(xí)階段，會給家庭帶來較高的經(jīng)濟壓力，表3的估計結(jié)果證實了關(guān)于適齡教育人口比例高的城市家庭戶主抑郁程度較高的猜想，表明教育支出壓力產(chǎn)生了一定的負(fù)面影響。適齡教育人口比例對于農(nóng)村居民家庭戶主抑郁程度沒有顯著影響，這可能是因為農(nóng)村居民家庭的教育投入相對較少。②根據(jù)2011年上海財經(jīng)大學(xué)千村調(diào)查項目對全國31個省、直轄市、自治區(qū)的887個村莊調(diào)查顯示，東部地區(qū)接近50%的初高中畢業(yè)生不再上學(xué)，而中西部地區(qū)初高中畢業(yè)生不再上學(xué)比例高達(dá)2/3（楊曄和徐研，2016）。

六、結(jié)論與啟示

本文基于中國家庭消費性負(fù)債已成為家庭負(fù)債主要部分的實際背景，運用家庭支出驅(qū)動家庭負(fù)債行為的分析框架對中國城市和農(nóng)村的居民家庭負(fù)債率上升的驅(qū)動因素和影響后果進行了實證分析，并對其背后的經(jīng)濟機理進行了初步探索。研究發(fā)現(xiàn)，家庭生命周期內(nèi)負(fù)債行為表現(xiàn)為倒“U”形趨勢，最高負(fù)債出現(xiàn)于家庭戶主年齡為30?34歲的家庭。住房購買、以汽車購買為代表的耐用品消費顯著增加了城市和農(nóng)村的家庭負(fù)債，健康風(fēng)險較大的家庭和適齡教育人口比例高的家庭有更低的負(fù)債。中國城市和農(nóng)村居民家庭消費性負(fù)債行為存在異質(zhì)性：一方面，健康風(fēng)險較大的家庭和適齡教育人口比例高的家庭均傾向于更多的儲蓄，這反映了居民家庭在“量入為出”的儒家文化影響下的保守負(fù)債行為；另一方面，以汽車購買為代表的耐用品消費較高的家庭具有較低的儲蓄，這與經(jīng)典跨期決策理論的預(yù)測一致。對家庭負(fù)債行為的福利后果的檢驗發(fā)現(xiàn)，家庭負(fù)債使得以戶主抑郁程度為代表的家庭福利降低，擁有住房的居民家庭，其戶主抑郁程度更高，這與成為“房奴”的居民家庭面臨較大壓力的經(jīng)濟觀察一致。城市和農(nóng)村居民家庭擁有汽車使得負(fù)債增加帶來的負(fù)向福利效應(yīng)和擁有汽車的直接福利效應(yīng)之和不顯著地異于0，總體上未產(chǎn)生顯著的福利影響，這意味著“車奴”的壓力在CFPS調(diào)查的樣本家庭中并不顯著。

本文的研究結(jié)論表明，應(yīng)區(qū)別對待居民家庭不同類別的支出，并采取不同的信貸政策。首先，中國由住房支出推動的居民家庭負(fù)債規(guī)模仍在迅速增長，已經(jīng)明顯高于存款增長。根據(jù)中國人民銀行2016年和2017年金融機構(gòu)信貸收支統(tǒng)計數(shù)據(jù)，2017年全年住戶部門存款增長4.60萬億元，而貸款增長7.14萬億元，其中以房屋抵押負(fù)債為主的中長期消費貸款增加4.60萬億元。本文的研究顯示，住房購買導(dǎo)致較高的負(fù)債，顯著降低了以戶主抑郁程度度量的居民家庭福利，這意味著住房價格的迅速上升在微觀層面可能顯著增加了住戶部門的被動負(fù)債，無論從改善民生的角度還是從防范金融風(fēng)險的視角來看，實施加強住房價格監(jiān)管和收緊房地產(chǎn)信貸的政策均有必要性。其次，居民家庭（特別是農(nóng)村居民家庭）傾向于通過負(fù)債來支付以汽車購買為代表的耐用品消費支出，并且這一消費并未對家庭福利產(chǎn)生負(fù)面影響，這一結(jié)果說明可以通過相關(guān)的信貸政策和微觀市場機制設(shè)計刺激居民家庭的耐用品消費，如銀行消費貸款、汽車消費金融、大額耐用品消費產(chǎn)生的信用卡負(fù)債的分期還款和“京東白條”等微觀市場手段的出現(xiàn)有助于刺激消費。最后，在教育支出與醫(yī)療消費方面，居民家庭負(fù)債行為表現(xiàn)出明顯的保守現(xiàn)象，居民家庭主要通過儲蓄應(yīng)對上述支出，表明需要通過宣傳教育和相關(guān)支持政策轉(zhuǎn)變居民家庭的消費理念，并且需要大力推動教育和醫(yī)療支出的社會保障和信貸服務(wù)的發(fā)展。

作為從經(jīng)濟機理分析的視角研究中國居民家庭負(fù)債行為的第一步，本文的研究可以從多個方面進行拓展。首先，本文雖然通過考察家庭儲蓄行為并控制家庭戶主的職業(yè)類別，從居民家庭是否存在金融受排斥的視角初步考慮了信貸供給的影響，但主要仍是從居民家庭需求視角來分析其負(fù)債行為，而負(fù)債決策還依賴于信貸的供給側(cè)因素，如貸款的利率、期限、獲得的難易程度等（Zinman，2015），因此從供需兩方面的視角對居民家庭負(fù)債行為進行研究將是未來的研究方向。其次，本文在考察中國居民家庭負(fù)債行為的影響后果時，為減弱甚至避免反向因果關(guān)系引發(fā)的內(nèi)生性問題，選擇了非經(jīng)濟指標(biāo)?家庭戶主的抑郁程度得分作為家庭福利水平的度量指標(biāo)，而家庭福利水平的更準(zhǔn)確度量不僅需要非經(jīng)濟指標(biāo)，還需要經(jīng)濟指標(biāo)，因此為了更精確地研究居民家庭負(fù)債行為對于家庭福利水平的影響，還需要更仔細(xì)的實證設(shè)計，這有待于未來進一步研究。最后，中國居民家庭各驅(qū)動因素的影響可能存在異質(zhì)性，如由大病引發(fā)的醫(yī)療支出和慢性病導(dǎo)致的醫(yī)療支出對于家庭負(fù)債行為可能具有不同的效應(yīng)。限于篇幅與主題，本文未能進一步考察上述可能的異質(zhì)性影響，這也是未來研究的方向。①作者感謝匿名審稿人指出這一可能的拓展。

主要參考文獻：

[1]陳斌開，李濤. 中國城鎮(zhèn)居民家庭資產(chǎn)—負(fù)債現(xiàn)狀與成因研究[J]. 經(jīng)濟研究，2011，（增1）：55?66，79.

[2]戴素芳. 傳統(tǒng)家訓(xùn)消費倫理觀的現(xiàn)代審思[J]. 倫理學(xué)研究，2007，（2）：91?96.

[3]何麗芬，吳衛(wèi)星，徐芊. 中國家庭負(fù)債狀況、結(jié)構(gòu)及其影響因素分析[J]. 華中師范大學(xué)學(xué)報（人文社會科學(xué)版），2012，（1）：59?68.

[4]劇錦文，柳肖雪. 中國消費者消費信貸選擇的實證研究[J]. 經(jīng)濟與管理研究，2017，（9）：54?63.

[5]李濤，王志芳，王海港，等. 中國城市居民的金融受排斥狀況研究[J]. 經(jīng)濟研究，2010，（7）：15?30.

[6]廖理，張金寶. 城市家庭的經(jīng)濟條件、理財意識和投資借貸行為——來自全國24個城市的消費金融調(diào)查[J]. 經(jīng)濟研究，2011，（增1）：17?29.

[7]劉曉欣，周弘. 家庭個體特征對居民借款行為的影響?來自中國家庭的經(jīng)驗證據(jù)[J]. 金融研究，2012，（1）：154?166.

[8]吳衛(wèi)星，徐芊，白曉輝. 中國居民家庭負(fù)債決策的群體差異比較研究[J]. 財經(jīng)研究，2013，（3）：19?29.

[9]楊曄，徐研. 土地經(jīng)營規(guī)模與農(nóng)村家庭教育投資行為——基于全國31個省887個行政村的實地調(diào)查[J]. 社會學(xué)研究，2016，（6）：169?190.

[10]臧旭恒，李燕橋. 消費信貸、流動性約束與中國城鎮(zhèn)居民消費行為——基于2004～2009年省際面板數(shù)據(jù)的經(jīng)驗分析[J]. 經(jīng)濟學(xué)動態(tài)，2012，（2）：61?66.

[11]趙金龍. 傳統(tǒng)家訓(xùn)中的家庭消費觀[J]. 遼寧教育行政學(xué)院學(xué)報，2008，（5）：24?26.

[12]周弘. 住房按揭貸款如何影響家庭消費結(jié)構(gòu)[J]. 統(tǒng)計研究，2012，（7）：44?48.

[13]周文佳. 從家訓(xùn)看宋代士大夫階層治家方式的變化[J]. 河北學(xué)刊，2013，（2）：178?181.

[14]朱信凱，劉剛. 二元金融體制與農(nóng)戶消費信貸選擇——對合會的解釋與分析[J]. 經(jīng)濟研究，2009，（2）：43?55.

[15]Agarwal S，Qian W L. Consumption and debt response to unanticipated income shocks：Evidence from a natural experiment in Singapore[J]. American Economic Review，2014，104（12）： 4205?4230.

[16]Angrist J D，Pischke J S. Mostly harmless econometrics：An empiricist's companion[M]. Princeton NJ：Princeton University Press，2009.

[17]Bridges S，Disney R. Debt and depression[J]. Journal of Health Economics，2010，29（3）： 388?403.

[18]Brown S，Taylor K，Price S W. Debt and distress：Evaluating the psychological cost of credit[J]. Journal of Economic Psychology，2005，26（5）： 642?663.

[19]Chamon M D，Prasad E S. Why are saving rates of urban households in China rising?[J]. American Economic Journal：Macroeconomics，2010，2（1）： 93?130.

[20]Christelis D，Ehrmann M，Georgarakos D. Exploring differences in household debt across Euro Area countries and the United States[R]. Bank of Canada Working Paper，No. 2015-16，2015.

[21]Dynan K E，Kohn D L. The rise in US household indebtedness：Causes and consequences[R]. Working Paper，2007.

[22]Dynan K. Is a household debt overhang holding back consumption?[Z]. Brookings Papers on Economic Activity，2012：299—362.

[23]Gathergood J. Debt and depression：Causal links and social norm effects[J]. The Economic Journal，2012，122（563）：1094?1114.

[24]Guerrieri V，Lorenzoni G. Credit crises，precautionary savings，and the liquidity trap[J]. The Quarterly Journal of Economics，2017，132（3）： 1427?1467.

[25]Panigyrakis G G，Theodoridis P K，Veloutsou C A. All customers are not treated equally：Financial exclusion in isolated Greek islands[J]. Journal of Financial Services Marketing，2002，7（1）： 54?66.

[26]Zinman J. Household debt：Facts，puzzles，theories，and policies[J]. Annual Review of Economics，2015，7： 251?276.