探究中國居民家庭負(fù)債增長的驅(qū)動(dòng)因素

王悅?cè)亍≠Z蒙帆

摘要：近年來，隨著經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展、國家社會(huì)保障制度的健全完善、人們消費(fèi)習(xí)慣的逐漸改變，我國居民家庭負(fù)債規(guī)模快速擴(kuò)張，負(fù)債期限不斷拉長，住房貸款占比不斷上升，文章利用 2003～2017 年相關(guān)變量的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，構(gòu)建家庭負(fù)債增長因素OLS模型，并且搜集了26個(gè)省份的截面數(shù)據(jù)進(jìn)行建模分析。實(shí)證分析得出：社會(huì)消費(fèi)總額和居民消費(fèi)水平對居民家庭負(fù)債有顯著影響，房地產(chǎn)價(jià)格也發(fā)揮著決定性的作用，基于以上分析，應(yīng)該及時(shí)對家庭負(fù)債過快增長做好防范，預(yù)防家庭債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。

關(guān)鍵詞：家庭負(fù)債;房地產(chǎn)均價(jià);個(gè)人貸款;債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)

一、引言

由于經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，各國杠桿率逐年上升，除了金融機(jī)構(gòu)部門杠桿率、非金融企業(yè)部門杠桿率、政府杠桿率外，居民家庭部門杠桿率也越來越受到關(guān)注，居民家庭負(fù)債相對于資產(chǎn)增長更加快速。

眾所周知，適當(dāng)?shù)呢?fù)債是社會(huì)進(jìn)步的表現(xiàn)， 它可以平滑收入，有利于提高生活質(zhì)量， 幫助擴(kuò)大內(nèi)需刺激消費(fèi)， 促進(jìn)國內(nèi)經(jīng)濟(jì)增長。但過度負(fù)債將成為家庭的負(fù)擔(dān)，使消費(fèi)者信心降低，限制家庭消費(fèi)支出的增長空間，嚴(yán)重時(shí)會(huì)造成家庭的財(cái)務(wù)壓力導(dǎo)致家庭出現(xiàn)債務(wù)危機(jī)。此外， 高負(fù)債率還會(huì)導(dǎo)致城市家庭對利率變動(dòng)異常敏感，一旦經(jīng)濟(jì)衰退，會(huì)導(dǎo)致家庭部門違約率上升，加劇資產(chǎn)價(jià)格下跌風(fēng)險(xiǎn)，加劇系統(tǒng)性經(jīng)濟(jì)金融風(fēng)險(xiǎn)，對宏觀經(jīng)濟(jì)活動(dòng)產(chǎn)生巨大的影響。

基于以上信息，本文利用搜集的數(shù)據(jù)，分析可能引起居民負(fù)債增長的因素，構(gòu)建OLS多元回歸模型，旨在分析各因素的影響程度，為規(guī)避負(fù)債增長風(fēng)險(xiǎn)提出合理建議。

二、變量選取和數(shù)據(jù)來源

選取變量的客觀依據(jù)：

（一）因變量

家庭負(fù)債（HD）：家庭債務(wù)是家庭為了購買住房、耐用消費(fèi)品和其他消費(fèi)品和服務(wù)所產(chǎn)生的借貸債務(wù)。本文用中外資大中小型銀行和非銀行金融機(jī)構(gòu)向家庭發(fā)放的消費(fèi)信貸數(shù)據(jù)近似代替我國家庭負(fù)債數(shù)據(jù)。

（二）影響變量

1.通過對歷年居民負(fù)債數(shù)據(jù)的分析以及經(jīng)濟(jì)變量的收集，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)繁榮時(shí)，會(huì)刺激投資，為滿足投資需求，人們有更強(qiáng)的負(fù)債傾向，而經(jīng)濟(jì)的繁榮可以用國內(nèi)生產(chǎn)總值來反映，因此選取國內(nèi)生產(chǎn)總值為影響變量。

2.根據(jù)查閱相關(guān)文獻(xiàn)可以分析得出，當(dāng)對深灰消費(fèi)品的需求增加時(shí)，為滿足消費(fèi)需求，傾向于通過負(fù)債來增加購買力，社會(huì)消費(fèi)品需求越高，居民負(fù)債愿望越強(qiáng)。因此選取社會(huì)消費(fèi)品零售總額和作為變量來反映居民對消費(fèi)品需求的變化。

3.居民的消費(fèi)水平與負(fù)債也有著關(guān)聯(lián)，當(dāng)居民消費(fèi)水平提高時(shí)，居民傾向于通過負(fù)債來滿足消費(fèi)需求，以此選取居民消費(fèi)水平作為影響變量。

4.當(dāng)居民財(cái)富增加，居民消費(fèi)能力提高，積累的財(cái)富可以支持自己支付消費(fèi)，從而較少居民負(fù)債。因此可以用可支配收入代替居民財(cái)富來探究其對負(fù)債率的影響。

5.近年來，中國房地產(chǎn)發(fā)展迅速，房地產(chǎn)價(jià)格迅速升高，房地產(chǎn)貸款在居民貸款中占據(jù)比例重大，對其影響顯著，因此選取房地產(chǎn)開發(fā)住宅投資為影響居民家庭負(fù)債的因素。

三、建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型

（一）數(shù)據(jù)的收集

數(shù)據(jù)來源：國內(nèi)生產(chǎn)總值、居民家庭可支配收入、社會(huì)消費(fèi)品零售總額、房地產(chǎn)開發(fā)住宅投資、居民消費(fèi)水平的數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計(jì)局和統(tǒng)計(jì)年鑒，用來代替家庭債務(wù)的居民貸款總額來自中國人民銀行年報(bào)。

從國家統(tǒng)計(jì)局、《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》以及中國人民銀行年報(bào)搜集的2003～2017年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。

（二）計(jì)量模型設(shè)定

依據(jù)調(diào)查所得的數(shù)據(jù)，居民的個(gè)人貸款數(shù)額受若干因素影響，即一個(gè)被解釋變量受若干解釋的經(jīng)濟(jì)變量影響程度，可以采用多元線性回歸進(jìn)行分析。本文建立的家庭負(fù)債因素的模型如針對上述被解釋變量和解釋變量，采用如下傳統(tǒng)OLS模型：

HDt=c+αDI1t+α2 CGt+α3 GDPt+α4REt+α5CEt+εt

其中，t表示時(shí)間，HD表示家庭債務(wù)， DI表示家庭可支配收入，CG表示社會(huì)消費(fèi)品零售總額，GDP表示居民可支配收入，RE表示房地產(chǎn)開發(fā)住宅投資， CE表示居民的消費(fèi)水平α1、α2、α3、α4、α5為各解釋變量的系數(shù)， c為常數(shù)項(xiàng)，ε為誤差項(xiàng)。

可以得出初步估計(jì)方程：

HDt=-83913-24.30DI1t+2.87CGt+0.023GDPt-4.45REt+41.34CEt

（三）模型的檢驗(yàn)和修正

1.利用逐步回歸法修正多重共線性

根據(jù)以上的結(jié)果顯示出現(xiàn)了多重共線性，所以采用逐步回歸法對方程進(jìn)行OLS估計(jì)，回歸結(jié)果如下：

Hdt=5.57CGt-25.07DIt-5.04REt

（14.87） （-12，56） （-3.73）

2.經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)

根據(jù)經(jīng)濟(jì)意義可得，居民貸款大部分是房地產(chǎn)貸款，所以居民貸款應(yīng)隨著房地產(chǎn)的住宅投入而增加，所以RE的符號與預(yù)期不符，所以剔除該變量。在做回歸得到如下模型：

3.異方差檢驗(yàn)及修正

根據(jù)E-Views 結(jié)果顯示：nR2=8.88，由White檢驗(yàn)可知，在α=0. 05下，P值>0.05，所以接受原假設(shè)，表明模型不存在異方差，不需要修正。

4.自相關(guān)的檢驗(yàn)和修正

對上一步的結(jié)果進(jìn)行分析，DW的值等于1.14，根據(jù)n=2 k=15 查表可得dl=0.95 du=1.54 dl0.05，所以接受原假設(shè)，表明模型不存在自相關(guān)，無需修正。所以最終的模型為：

Hdt=88565.84+5.79CGt-40.44DIt

（1.20） （4.95） （-3.00）

四、模型結(jié)果的分析

1.擬合優(yōu)度

由表1中數(shù)據(jù)可得：R2=0.9915，修正的可決系數(shù)為0.9901，這說明模型對樣本的擬合很好，被解釋變量的變異中有99%中可以被解釋變量解釋。

2.F檢驗(yàn)

針對H0：α1=α2=0，給定顯著性水平α=0.05，在F分布表中查出自由度為k=2和n-k-1=11的臨界值F（2，11）=3.98。 由表中得到F=481.95，由于F=481.95>Fa（2，11）=3.98，應(yīng)拒絕原假設(shè)，說明回歸方程顯著，即社會(huì)消費(fèi)總額和居民可支配收入對居民負(fù)債確實(shí)有顯著影響。

3.參數(shù)含義

社會(huì)消費(fèi)總額反映了社會(huì)消費(fèi)需求，和經(jīng)濟(jì)的增長密不可分，所以居民負(fù)債和經(jīng)濟(jì)增長之間存在正相關(guān)關(guān)系;而因?yàn)槿司杖朐礁?，可支配的錢越多，因此減少了貸款需求。

五、26個(gè)省份的橫截面數(shù)據(jù)模型

通過前面搜集資料可知，居民貸款增長中，住房貸款占大部分，所以說房地產(chǎn)價(jià)格的水平對居民貸款影響應(yīng)該是顯著的，但是由于各地經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異較大房地產(chǎn)價(jià)格有很大的不同，無法搜集到全國平均水平的房價(jià)，所以不能利用時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析。進(jìn)而，本文選擇全國26個(gè)省份，通過查找其2017年的房地產(chǎn)平均價(jià)格，貸款總額人口數(shù)，計(jì)算出其人均貸款數(shù)額：

各省人均貸款余額HD：計(jì)算方法各省住戶貸款總額÷當(dāng)?shù)爻Ｗ∪丝?/p>

各省房地產(chǎn)平均價(jià)格：該省各地區(qū)房地產(chǎn)價(jià)格的均值。

利用OLS作如下一元回歸模型， 最后得到的回歸結(jié)果為：

HDi=14948.75+0.994HPi

（4.86）

在α=0.05的情況下，P值<0.05，所以，認(rèn)為平均房價(jià)對家庭負(fù)債有顯著影響。并且經(jīng)過懷特檢驗(yàn)和LM檢驗(yàn)結(jié)果，P值均大于給定的顯著性水平，所以接受原假設(shè)，認(rèn)為顯示不存在異方差和自相關(guān)，模型良好，不需要修正。參數(shù)的意義是平均房價(jià)每上升一個(gè)單位，居民貸款增加0.99個(gè)單位。

由此可見房地產(chǎn)價(jià)格與居民負(fù)債密切相關(guān)，房地產(chǎn)價(jià)格的上漲導(dǎo)致居民負(fù)債的增加，而負(fù)債的積累將會(huì)對社會(huì)發(fā)展產(chǎn)生潛在威脅。

六、實(shí)驗(yàn)總結(jié)及建議

通過本次試驗(yàn)研究和模型建立，發(fā)現(xiàn)影響家庭負(fù)債的關(guān)鍵因素，除了經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和人均可支配收入的影響，房地產(chǎn)價(jià)格也是一個(gè)不能忽略的因素。

負(fù)債消費(fèi)在短期內(nèi)可以擴(kuò)大消費(fèi)支出的規(guī)模，進(jìn)而促進(jìn)生產(chǎn)的發(fā)展帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長。而消費(fèi)信貸的擴(kuò)張必須與收入增長能力相適應(yīng)，因?yàn)橄M(fèi)信貸所引起的債務(wù)負(fù)擔(dān)是未來的消費(fèi)能力的縮減，雖然我國的負(fù)債率相對于發(fā)達(dá)國家來說還較低。但應(yīng)該提前做好防范措施：強(qiáng)化家庭債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)意識。切實(shí)防范家庭債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，增加居民的可支配收入?？刂品康禺a(chǎn)價(jià)格。穩(wěn)定利率和物價(jià)水平。

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（作者單位：中國礦業(yè)大學(xué)）