人工智能應用是否影響了家庭債務(wù)？

摘" "要：本文基于2015年、2017年中國家庭金融調(diào)查（CHFS）數(shù)據(jù)，考察了人工智能應用對家庭債務(wù)的影響，并從信貸供求渠道驗證了兩者間的作用機制。研究結(jié)果顯示，人工智能應用抑制了家庭債務(wù)規(guī)模的上升。異質(zhì)性檢驗結(jié)果表明，人工智能應用更容易抑制戶主為低教育水平的家庭、農(nóng)村戶口家庭、西部地區(qū)家庭以及低人力資本存量地區(qū)家庭的債務(wù)擴張。作用機制檢驗結(jié)果表明，人工智能應用主要通過緊縮信貸供給從而抑制了家庭債務(wù)上漲。

關(guān)鍵詞：人工智能應用；家庭債務(wù)；勞動力就業(yè)；信貸供求

中圖分類號：F832.479" 文獻標識碼：A 文章編號：1674-2265（2024）06-0079-10

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2024.06.008

一、引言

人工智能是引領(lǐng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動力。隨著新一輪科技革命的蓬勃發(fā)展，作為人工智能的一項重要應用，工業(yè)機器人在全球的廣泛推廣與普及帶來了生產(chǎn)方式的革新與勞動生產(chǎn)率的提高。據(jù)國際機器人聯(lián)合會（IFR）統(tǒng)計（見圖1），2010—2019年中國工業(yè)機器人應用存量逐年上升，年均增長率高達35.23%，于2016年首次超越日本成為全球工業(yè)機器人應用庫存量最大的國家。截至2019年，中國工業(yè)機器人應用庫存量已達780913臺，占世界總工業(yè)機器人存量的28.69%。一方面，由于人工智能在技術(shù)上的不斷更迭能夠提升企業(yè)生產(chǎn)率（黃曉鳳等，2023）[1]，由此形成的規(guī)模效應既能夠擴大企業(yè)生產(chǎn)成本優(yōu)勢（Sahin，2020）[2]，還可以提高企業(yè)員工收入水平，并創(chuàng)造更多的就業(yè)機會，故而人工智能備受企業(yè)青睞；另一方面，人工智能加速了機器人在勞動力市場上對人的替代，人類的就業(yè)面臨著前所未有的挑戰(zhàn)（Frey和Osborne，2017）[3]。因此，人工智能應用受到了學術(shù)界的廣泛關(guān)注。

縱觀現(xiàn)有關(guān)于人工智能應用的文獻，大部分研究關(guān)注其內(nèi)涵、技術(shù)開發(fā)及經(jīng)濟效應。在內(nèi)涵與技術(shù)開發(fā)方面，主要圍繞什么是人工智能、如何設(shè)計開發(fā)人工智能從而更好地應用于各個領(lǐng)域兩個問題展開。關(guān)于其經(jīng)濟效應的文獻亦是層出不窮，主要涉及以下兩類：第一類是宏觀經(jīng)濟效應研究，主要從行業(yè)層面與市場層面展開。一方面，研究識別了哪些行業(yè)更易受到人工智能的沖擊影響。如Frey和Osborne（2017）[3]測算了人工智能替代各個行業(yè)的可能性，研究表明約有47%的行業(yè)面臨替代風險。另一方面，研究探討了人工智能應用對勞動力市場需求的影響效應。如王曉娟等（2022）[4]探討了長期和短期內(nèi)人工智能應用對制造業(yè)就業(yè)需求的影響，研究表明，短期內(nèi)人工智能應用將會擠占勞動力就業(yè)，致使市場就業(yè)需求下降，而在中長期，其將創(chuàng)造就業(yè)崗位，增加市場就業(yè)需求。第二類是微觀經(jīng)濟效應研究，主要從企業(yè)層面與個人層面展開。其一，人工智能對個人就業(yè)的影響。如Goddard等（2021）[5]的研究指出機器人的應用將使得勞動力失業(yè)概率上漲，存在替代效應。其二，人工智能對就業(yè)收入的影響。羅潤東和郭怡笛（2022）[6]的研究表明人工智能應用水平每提升1個單位，員工平均薪酬水平將會增長0.015個單位。而Daron和Pascual（2020）[7]研究表明，每千名工人多一個機器人，工資水平將會降低0.42%。Lankisch等（2019）[8]研究表明，機器人的推廣會使得低技能工人的工資水平下降，但對于高技能工人的工資水平具有溢出效應，存在收入的“極化現(xiàn)象”。人工智能沖擊勞動力就業(yè)，必然影響其家庭經(jīng)濟決策，其中，家庭債務(wù)決策首當其沖。

黨的十九大把防范化解重大風險作為決勝全面建成小康社會必須打贏的三大攻堅戰(zhàn)之一。2017年12月的中央經(jīng)濟工作會議再次強調(diào)，打好防范化解重大風險攻堅戰(zhàn)，重點是防控金融風險。家庭債務(wù)作為現(xiàn)代社會普遍存在的一種經(jīng)濟現(xiàn)象和社會現(xiàn)象，亦是引發(fā)金融風險的導火索之一。根據(jù)國家金融與發(fā)展實驗室2022年發(fā)布的中國國家資產(chǎn)負債表數(shù)據(jù)（見圖2），中國家庭債務(wù)占GDP的比重較16年前翻了三番，截至2021年末，該比重高達62.2%，家庭負債與可支配收入之比也由2004年的33%飆升至2018年的92%?？焖僭鲩L的居民杠桿率引起了政府部門的高度關(guān)注。除此之外，信貸供給不足的問題也隨著居民杠桿率的提升漸漸顯露。2019年《中國農(nóng)村金融服務(wù)供給與需求研究報告》顯示，在被調(diào)研的6個省60個縣180個村中，存在正規(guī)信貸需求的農(nóng)戶占總樣本的31.39%，然而僅有18.38%的農(nóng)戶獲得了信貸供給，故而農(nóng)村信貸可獲得性處于較低水平，貸款難、貸款貴仍是當下需要攻克的難題。一方面是持續(xù)攀升的家庭負債率，另一方面是存在普遍的貸款難現(xiàn)象，兩者看似背道而馳，實則充分暴露出當下金融體系的低效率、金融體制的不完善與金融市場的結(jié)構(gòu)失衡。居高不下的家庭負債水平加大了家庭部門的金融風險，而居民貸款難則降低了居民部門的消費支出，進一步阻礙了經(jīng)濟的可持續(xù)增長。如何平衡防范家庭債務(wù)風險與提高信貸的可及性是當下亟待解答的問題之一。

自2008年金融危機爆發(fā)以來，日益嚴峻的家庭債務(wù)問題引人注目，學者們紛紛對其影響因素展開研究，試圖從源頭找到化解債務(wù)危機與降低金融風險的方法，家庭要素稟賦差異（Reboul等，2021）[9]、利率（Stockhammer和Wildauer，2018）[10]、地方經(jīng)濟不確定性（郭新華和朱小青，2021）[11]、地方房價水平（趙向琴等，2021）[12]、貨幣政策（Canakci，2021）[13]、社會保障與福利（Annarelli，2022）[14]等被認為是影響家庭債務(wù)的主要因素。與本文主題密切相關(guān)的研究主要是勞動力就業(yè)和收入對家庭債務(wù)影響的文獻。關(guān)于勞動力就業(yè)對家庭債務(wù)的影響，吳衛(wèi)星等（2013）[15]研究發(fā)現(xiàn)勞動力積極參與就業(yè)能夠正向影響家庭債務(wù)。周利等（2021）[16]研究則發(fā)現(xiàn)勞動力消極就業(yè)與失業(yè)將會刺激家庭債務(wù)上漲。Barba和Pivetti（2009）[17]從收入的角度考察其對家庭債務(wù)的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)低收入水平家庭往往有著更為強烈的借貸需求，故而這部分家庭的債務(wù)水平較高。還有學者發(fā)現(xiàn)，收入差距亦是影響家庭債務(wù)的重要因素之一，收入差距越大的地區(qū)家庭負債的可能性越高（Loschiavo，2021）[18]。

綜上，關(guān)于人工智能應用對勞動力市場的影響以及勞動力市場對家庭債務(wù)影響的文獻較為豐富，但鮮有文獻從家庭層面研究人工智能應用水平對家庭債務(wù)的影響。人工智能應用能夠影響勞動力就業(yè)和收入，而勞動力就業(yè)和收入又能夠影響家庭債務(wù)，那么人工智能應用能否對家庭債務(wù)產(chǎn)生影響，是創(chuàng)造效應還是替代效應？又將如何產(chǎn)生影響？為解答上述問題，本文利用2015年、2017年中國家庭金融調(diào)查（CHFS）的微觀家庭數(shù)據(jù)，匹配測算的省級機器人數(shù)據(jù)，形成兩期面板數(shù)據(jù)，實證檢驗了人工智能應用對家庭債務(wù)的影響及機制。本文的邊際貢獻在于：一是系統(tǒng)研究了人工智能應用對家庭債務(wù)的影響，是較早采用家庭微觀數(shù)據(jù)論證人工智能應用對家庭債務(wù)影響的文獻；二是從信貸供求渠道剖析了人工智能應用對家庭債務(wù)的作用機制，并結(jié)合中國數(shù)據(jù)予以實證檢驗；三是細化了人工智能應用對家庭債務(wù)的影響效應，能夠為我國防范家庭債務(wù)風險或加強信貸的可及性提供思路。

二、理論分析

（一）信貸需求渠道

人工智能的大規(guī)模應用對世界各國勞動力市場產(chǎn)生了較大的沖擊。通過對現(xiàn)有文獻分析歸納，發(fā)現(xiàn)人工智能主要對勞動力市場產(chǎn)生替代效應與創(chuàng)造效應。替代效應主要是指機器人對人力的替代會降低企業(yè)對各崗位的需求與工資。而創(chuàng)造效應則是指技術(shù)進步推動生產(chǎn)力水平及生產(chǎn)效率的提高，進而刺激勞動力需求上漲，就業(yè)人數(shù)上升。與此同時，技術(shù)進步能夠提振要素生產(chǎn)效率，進一步促進勞動力邊際報酬增加，就業(yè)收入也隨之上漲（Frey和Osborne，2017）[3]。還有研究指出，人工智能應用對勞動力市場存在填補效應，即人工智能通過填補產(chǎn)業(yè)鏈中人所不能勝任卻又不可或缺的崗位，從而形成一個完整的產(chǎn)業(yè)鏈閉環(huán)，這將會極大增強勞動力的就業(yè)意愿，從而促進就業(yè)量增長（鄧洲和黃婭娜，2019）[19]。同時，產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟鏈的完善對員工收入具有溢出效應（Paweenawat，2021）[20]，進而促進就業(yè)人數(shù)與就業(yè)收入的穩(wěn)步增長。

當創(chuàng)造和填補效應大于替代效應時，人工智能的應用可以增加家庭就業(yè)和收入，這將進一步減少信貸需求，并導致家庭債務(wù)減少。原因可能在于，在永久收入假說的基礎(chǔ)上，家庭將根據(jù)預期的長期收入水平而不是臨時收入水平來確定其消費水平（Madrigal等，1993）[21]。因此，短期內(nèi)收入的增加不會導致消費水平的提高。相反，家庭將傾向于使用盈余來償還貸款或留出更多的儲蓄，以避免未來的收入波動，這將減少家庭的借貸動機（Brown和Taylor 2008）[22]和家庭債務(wù)的需求。Crook（2006）[23]研究表明，隨著未來預期收入的增加，家庭消費可以被收入所滿足，從而降低了家庭信貸需求，抑制了家庭債務(wù)水平的上升。當替代效應大于創(chuàng)造和填補效應時，人工智能應用將擠占家庭就業(yè)，減少家庭收入，基于永久收入假說，短期內(nèi)收入的減少亦不會導致消費水平的降低，反而會導致家庭為了維持原有的消費水平產(chǎn)生而借貸需求，從而導致家庭債務(wù)增加，因此，我們提出以下兩個競爭性假設(shè)。

H1a：人工智能應用可以增加家庭就業(yè)和收入，抑制信貸需求，從而減少家庭債務(wù)。

H1b：人工智能應用可以減少家庭就業(yè)和收入，刺激信貸需求，從而增加家庭債務(wù)。

（二）信貸供給渠道

隨著人工智能技術(shù)的不斷成熟以及與金融的跨界融合，智能金融逐步成為金融服務(wù)的主流。隨著金融資源分配的優(yōu)化，居民的流動性約束得到緩解，居民的信貸可及性大大提高。如果人工智能應用增加了家庭就業(yè)和收入，家庭所受信貸約束得到緩解，將刺激信貸供應，從而可能增加家庭債務(wù)。此外，智能時代下金融機構(gòu)也對居民金融素養(yǎng)提出了更高的要求，通過智能網(wǎng)絡(luò)檢測居民金融素養(yǎng)，金融素養(yǎng)水平越高的居民越容易通過金融機構(gòu)貸款資質(zhì)核查，越可能獲得信貸供給（張樂柱和王劍楠，2022）[24]。受人工智能應用影響就業(yè)和收入增加的群體往往為受教育程度較高人群，此類群體的金融素養(yǎng)通常較高，因而更容易通過金融機構(gòu)資質(zhì)核查獲得信貸供給，從而增加家庭債務(wù)。

然而，大量研究指出，智能化時代下“麥克米倫缺口”現(xiàn)象仍然存在，其原因在于，人工智能的引入為信貸審批流程提供了更為嚴苛的技術(shù)支持（王勛等，2022）[25]，如果人工智能應用減少了家庭就業(yè)和收入，可能將進一步加劇收入較低群體的信貸困境。具體作用機制如下：一方面，家庭成員失業(yè)或收入減少后，所受信貸約束收緊，從而抑制信貸供給；另一方面，人工智能應用更可能替代受教育程度較低人群的就業(yè)（孫望書和孫旭，2024）[26]，該類人群往往金融素養(yǎng)水平較低，難以通過金融機構(gòu)貸款資質(zhì)核查，獲取信貸供給難度加大，從而減少了家庭債務(wù)。在此基礎(chǔ)上，我們提出以下兩個競爭性假設(shè)。

H2a：人工智能應用可以增加家庭就業(yè)和收入，刺激信貸供應，從而增加家庭債務(wù)。

H2b：人工智能應用可以減少家庭就業(yè)和收入，抑制信貸供應，從而減少家庭債務(wù)。

綜上，由于人工智能應用可能增加或減少家庭就業(yè)和收入，從而刺激或抑制信貸需求和信貸供給，進而增加或減少家庭債務(wù)，因此，理論分析無法最終確定人工智能應用對家庭債務(wù)的影響方向，需通過實證進一步驗證。本文研究框架見圖3。

圖3：研究框架

三、實證設(shè)計

（一）數(shù)據(jù)來源與處理

本文數(shù)據(jù)主要涵蓋微觀與宏觀兩個層面。本文所選用的微觀數(shù)據(jù)是CHFS 2015年、2017年數(shù)據(jù)。CHFS是我國首個家庭金融微觀調(diào)查，其數(shù)據(jù)覆蓋了全國29個?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市，不含港澳臺地區(qū)，以下簡稱省份），代表性較強。除人口統(tǒng)計特征外，該數(shù)據(jù)還涵蓋了以家庭為最小的微觀經(jīng)濟單元的收入、消費水平以及資產(chǎn)與負債等方面的信息，為本文從微觀層面考察人工智能應用對家庭債務(wù)的影響及其作用機制提供了關(guān)鍵的數(shù)據(jù)支撐。本文先剔除了家庭層面相關(guān)變量存在缺失值的家庭以及2017年未追蹤到的家庭。為避免異常值對回歸結(jié)果的影響，本文將戶主年收入與年總支出小于100元、資不抵債的家庭樣本進行了剔除。參照現(xiàn)有相關(guān)文獻的做法，考慮到孩童、青少年以及老年人對家庭決策影響較低，本文僅保留了戶主年齡為18～70歲的家庭樣本，最后篩選得出4332戶有效家庭，共8664個有效樣本。宏觀數(shù)據(jù)方面，工業(yè)機器人數(shù)據(jù)來源于國際機器人聯(lián)合會，包括7個行業(yè)大類的機器人安裝量與存量數(shù)據(jù)，各省份細分行業(yè)就業(yè)人數(shù)數(shù)據(jù)來源于《中國勞動統(tǒng)計年鑒》，其他變量數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》。

（二）變量設(shè)定

1. 被解釋變量：家庭債務(wù)規(guī)模，為家庭負債總額的對數(shù)值。其中，家庭負債總額為各類負債金額之和，包括農(nóng)業(yè)經(jīng)營、工商業(yè)經(jīng)營、商鋪、住房、車輛、股票、其他金融產(chǎn)品、教育、其他負債。本文還采用家庭負債率（家庭總負債與總資產(chǎn)的比值）與家庭是否負債作為替換變量進行穩(wěn)健性檢驗。

2. 核心解釋變量：人工智能應用。參照王文等（2020）[27]的思路，采用各省份工業(yè)機器人安裝密度（每萬名工人擁有的工業(yè)機器人數(shù)量）來衡量人工智能應用水平。計算思路如下：先根據(jù)國際機器人聯(lián)合會（IFR）數(shù)據(jù)庫按行業(yè)大類選取A—B（農(nóng)林漁牧）、C（采礦業(yè)）、D（制造業(yè)）、E（電燃水氣供應業(yè)）、F（建筑業(yè)）、P（教育科研業(yè)）、99（其他行業(yè)）七類，以此分類從《中國勞動統(tǒng)計年鑒》獲取細分行業(yè)各省份就業(yè)人數(shù)，進而計算各省份各行業(yè)就業(yè)人數(shù)占各省份就業(yè)總?cè)藬?shù)的百分比，加權(quán)計算各省份機器人安裝量。然后用各省份機器人安裝量除以各省就業(yè)總?cè)丝跀?shù)算出工業(yè)機器人安裝密度。計算公式如下：

[ρrobotpt=∑laborpjtlaborpt×robotjtlaborpt]" " " （1）

其中，[ρrobotpt]表示[p]省[t]年的機器人安裝密度，[laborpjt]表示[p]省[j]行業(yè)[t]年的就業(yè)人數(shù)，[laborpt]表示[p]省[t]年的就業(yè)總?cè)藬?shù)，[robotjt]表示[j]行業(yè)[t]年的機器人安裝量。

本文還參照上述測算思路，按照機器人應用存量計算出存量密度作為替代變量進行穩(wěn)健性檢驗。文章還借鑒Du 和Lin（2022）[28]等的研究，采用Bartik工具變量法計算機器人安裝密度，進行穩(wěn)健性檢驗。其計算公式如下：

[ρrobotpt=∑laborpjtlaborpt×robotjtlaborjt]" " " "（2）

其中，[laborjt]表示[j]行業(yè)[t]年的就業(yè)總?cè)藬?shù)。

3. 其他控制變量。其他控制變量主要包括地區(qū)房價水平、地區(qū)GDP、地區(qū)金融發(fā)展深度、地區(qū)社會保障與就業(yè)支出、戶主年齡平方、戶主性別、戶主年齡、家庭是否有房產(chǎn)以及家庭戶口類型。具體變量定義見表1。

表2為變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。家庭平均債務(wù)規(guī)模為8.601，標準差為4.435，說明我國居民債務(wù)水平存在較大差異。而人工智能應用的平均水平為5.56，標準差為2.842，表明各地區(qū)人工智能應用的推廣程度也有所不同。本文進一步將樣本分為負債家庭樣本組與無負債家庭樣本組，結(jié)果顯示抽取的8664個樣本中7017個樣本存在家庭負債，占比為80.99%，說明居民家庭普遍存在借貸行為。另外，負債家庭樣本組所在省份的人工智能應用水平的均值為5.009，小于無負債家庭樣本組所在省份的人工智能應用的平均水平7.909，故而初次得出推斷，人工智能應用水平可能與家庭債務(wù)呈負相關(guān)關(guān)系。

（三）模型設(shè)定

為了估計人工智能應用對家庭債務(wù)的影響效應，構(gòu)建基準回歸方程如下：

[debtit=α0+α1ρrobotpt+α2Zpt+α3Xit+Dt+Di+εitp]" "（3）

如公式（3）所示，[debtit]為被解釋變量，表示[t]年[i]家庭的家庭債務(wù)規(guī)模。[ρrobotpt]為核心解釋變量，表示各個家庭所屬省份地區(qū)[t]年的機器人安裝密度。[Zpt]為宏觀層面的控制變量，具體包括地區(qū)房價水平、地區(qū)GDP、地區(qū)金融發(fā)展深度、地區(qū)社會保障與就業(yè)支出。[Xit]則代表家庭微觀層面的控制變量，涵蓋戶主年齡平方、戶主性別、戶主年齡、家庭是否有房產(chǎn)以及家庭戶口類型。[Dt]、[Di]分別代表樣本家庭的時間固定效應、個體固定效應。[εitp]為隨機誤差項。

四、實證結(jié)果分析

（一）人工智能應用對家庭債務(wù)的影響研究

1. 基準回歸結(jié)果?；鶞驶貧w結(jié)果如表3所示。第（1）列為固定了時間與個體但尚未引入控制變量的回歸結(jié)果，核心解釋變量人工智能應用的估計系數(shù)為-0.194，在1%的顯著性水平下顯著為負。在引入了控制變量后，其系數(shù)為-0.221，同樣在1%的顯著性水平下顯著，且呈負相關(guān)關(guān)系。這表明人工智能應用對家庭債務(wù)規(guī)模具有顯著的負向影響，原因可能在于，人工智能應用通過增加家庭就業(yè)和收入抑制了信貸需求，從而減少了家庭債務(wù)；或者人工智能應用通過減少家庭就業(yè)和收入抑制了信貸供給，從而減少了家庭債務(wù)。具體原因還需通過作用機制檢驗進一步驗證。

2. 穩(wěn)健性檢驗。（1）考慮內(nèi)生性問題。核心解釋變量的內(nèi)生性問題是實證研究中不可忽視的部分，故而本文將尋找人工智能應用的工具變量，采用工具變量法處理測量偏誤并獲得一致性估計。本文選取各省光纜密度作為工具變量，即每平方公里光纜線路的長度。一方面，人工智能的關(guān)鍵元件是傳感器，光纖因具備能夠承載大量信息進行遠距離傳輸且不易受電磁干擾的特性而成為制造傳感器的不二之選，故而各地區(qū)光纜密度會影響人工智能應用水平；另一方面，各地區(qū)光纜的設(shè)置不受家庭債務(wù)水平的影響，故而該變量具備一定的外生性。

表4中第一列為工具變量一階段回歸結(jié)果，地區(qū)光纜密度的估計系數(shù)為0.175，且在1%的顯著性水平下顯著為正，表明光纜密度越高的地區(qū)人工智能應用水平越高。第二列為二階段回歸結(jié)果。結(jié)果顯示人工智能應用仍顯著負向影響家庭債務(wù)規(guī)模，弱工具檢驗下F值為1062.31大于16.38，說明地區(qū)光纜密度是強工具變量。加入工具變量克服了潛在內(nèi)生性之后，結(jié)論仍然穩(wěn)健，表明人工智能應用水平的上升會抑制家庭債務(wù)規(guī)模的擴張。

（2）替換被解釋變量。本文將家庭負債率與家庭是否負債作為家庭債務(wù)規(guī)模的替換代理變量。其中，家庭負債率為家庭總負債與總資產(chǎn)的比值，能夠反映各個家庭債務(wù)的相對水平。考慮到該變量為截堵變量，故而采用xttobit模型進行回歸。而家庭是否負債則根據(jù)家庭現(xiàn)有債務(wù)是否為0進行判斷，當家庭債務(wù)為0時，該變量取值為0，反之則為1。由于該變量為二值變量，故而采用xtprobit模型進行回歸。表4第三、四列回歸結(jié)果表明，人工智能應用水平每提升1個單位，家庭負債的可能性將會降低5.9%個單位，家庭負債率將會減少0.9%個單位。該結(jié)果支持了基準回歸結(jié)果，穩(wěn)健性檢驗通過。

（3）替換核心解釋變量。進一步地，本文還將滯后一期的機器人安裝密度與采用Bartik 工具變量法計算的機器人安裝密度作為核心解釋變量的替換變量。如表4第五、六列所示，人工智能應用的系數(shù)符號仍為負，且在1%的顯著性水平上顯著，與基準回歸結(jié)果一致，穩(wěn)健性檢驗通過。

（4）替換樣本。考慮到戶主年齡可能會對家庭債務(wù)決策產(chǎn)生相應的影響，且適齡勞動力家庭樣本更能夠體現(xiàn)人工智能應用對家庭債務(wù)的影響，因此，篩選戶主年齡小于等于60歲的家庭進行回歸。表4第七列為回歸結(jié)果，在替換了樣本后，核心解釋變量的系數(shù)符號和顯著性都與基準回歸結(jié)果保持一致。

（二）人工智能應用對家庭債務(wù)影響的作用機制檢驗

理論分析表明，人工智能應用可以通過信貸需求與信貸供給渠道對家庭債務(wù)產(chǎn)生影響。本部分參考馬述忠與張洪勝（2017）[29]、邵朝對與蘇丹妮（2019）[30]以及劉誠等（2023）[31]的研究，先檢驗核心解釋變量是否會影響中介變量，然后引入兩者的交乘項以檢驗人工智能應用的作用機制。具體的計量模型如式（4）和式（5）所示。

[mediatorit=β0+β1ρrobotpt+β2Zpt+β3Xit+Dt+Di+εitp]" （4）

[debtit=δ0+δ1ρrobotpt×mediatorit+δ2mediatorit+δ3Zpt+δ4Xit+Dt+Di+εitp]" " （5）

上式中，[mediatorit]為信貸需求與信貸供給的統(tǒng)稱。為避免交乘項與原變量間可能存在的多重共線性，本文已對交乘項進行了去中心化處理。

為進一步驗證上文假設(shè)，本部分具體考察了人工智能應用是否通過信貸供給機制和信貸需求機制影響了家庭債務(wù)水平。其中，信貸供給根據(jù)CHFS問卷設(shè)置的“截止到目前，您家是否曾獲得過來自銀行/信用社的貸款？”與“截止到目前，您家是否曾向銀行/信用社申請貸款，但是被拒絕？”問題進行定義，曾經(jīng)申請貸款并成功獲得貸款則表明該家庭曾獲得信貸供給。獲得信貸供給時取值為1，否則為0。信貸需求則根據(jù)CHFS問卷中“家庭是否存在資金需求”這一問題進行定義，存在資金需求時取值為1，否則為0。

回歸結(jié)果如表5所示。表5第一列結(jié)果顯示，人工智能應用對家庭信貸供給在10%的顯著性水平上存在負向影響。這一結(jié)果初步驗證了前文的假設(shè)，即人工智能技術(shù)賦能全流程金融風險控制，具有更為嚴苛的信貸準入機制，這進一步加劇了家庭部門的信貸約束。表5第二列結(jié)果顯示，信貸供給的估計系數(shù)為7.004，在1%的顯著性水平上顯著為正。而交乘項的系數(shù)為0.444，也在1%的顯著性水平上為正，表明人工智能應用水平能夠強化信貸供給對家庭債務(wù)的正向影響，即人工智能應用水平越高，信貸供給對家庭債務(wù)的正向影響越強。該機制表明，人工智能的普及能夠通過約束信貸供給進而抑制家庭債務(wù)水平的上升。該結(jié)論佐證了假設(shè)H2b成立，即人工智能應用可以減少家庭就業(yè)和收入，抑制信貸供應，從而減少家庭債務(wù)。然而，根據(jù)表5第三列和第四列的結(jié)果可知，人工智能應用并沒有對信貸需求產(chǎn)生影響，從而不會進一步影響家庭債務(wù)規(guī)模。該結(jié)果也證實了人工智能應用與信貸需求間并不存在顯著的相關(guān)關(guān)系，故而該機制無法得到經(jīng)驗數(shù)據(jù)的支撐，因此，該結(jié)論表明假設(shè)H1a和H1b均不成立，原因可能在于替代效應帶來失業(yè)的家庭不會立即產(chǎn)生信貸需求。

綜上，人工智能應用主要通過信貸供給機制影響家庭債務(wù)。人工智能的替代效應使得家庭難以獲得信貸供給，加之受人工智能的替代效應影響的群體往往金融素養(yǎng)水平較低，導致其難以通過金融機構(gòu)貸款資質(zhì)核查，獲取信貸供給難度加大，從而進一步降低了家庭債務(wù)水平。

（三）異質(zhì)性分析

考慮到家庭稟賦特征與地區(qū)異質(zhì)性在一定程度上會影響家庭債務(wù)決策，故而本文選取了戶主受教育程度、城鄉(xiāng)戶口差異、家庭所處經(jīng)濟帶以及地區(qū)人力資本水平作為劃分標準進行異質(zhì)性分析。

1. 戶主受教育程度。戶主往往掌握著家中事務(wù)決策權(quán)，戶主的受教育程度不僅會直接影響其對事物的認知、判斷，而且往往決定了其工作所需的技能類別。例如，受教育程度較低的人群往往從事低勞動技能的工作，而受教育程度高的人群往往從事較高勞動技能的工作。故本文根據(jù)戶主受教育程度進行分組，大專以下劃分為低學歷水平組，大專及大專以上為高學歷水平組，并分樣本進行回歸分析。

回歸結(jié)果見表6。第一列為低學歷水平組的回歸結(jié)果，核心解釋變量的估計系數(shù)為-0.304，且在1%的水平下顯著，表明對于戶主受教育水平較低的家庭，人工智能應用水平的提升會抑制家庭債務(wù)規(guī)模的增長。低教育水平往往決定了該類人員的崗位為低勞動技能崗位，人工智能的廣泛普及將會擠出這一部分就業(yè)，隨著家庭預期收入的下降以及所受信貸約束的增長，債務(wù)供給受限進而導致家庭債務(wù)降低。表6第二列為高學歷水平組的回歸結(jié)果，核心解釋變量的估計系數(shù)為0.245，但不顯著，原因可能在于高教育水平人員的就業(yè)難以被機器人所替代，根據(jù)創(chuàng)造效應，人工智能應用將顯著提升這一部分人群的收入，雖然由此得到緩解的信貸約束可能導致債務(wù)擴張，但可能由于這部分人群產(chǎn)生的信貸需求不強烈，因此，并未對家庭債務(wù)產(chǎn)生顯著影響。

2. 城鄉(xiāng)戶口差異。城鄉(xiāng)戶口的差異在很大程度上決定了各個家庭原有的經(jīng)濟狀況與消費結(jié)構(gòu)，故而也會影響一個家庭的債務(wù)決策。因此，本節(jié)將按照城鄉(xiāng)戶口劃分樣本進行異質(zhì)性分析。如表6所示，第三、四列分別展示了人工智能應用對農(nóng)村和城鎮(zhèn)戶口家庭債務(wù)規(guī)模的影響。結(jié)果顯示，當家庭為農(nóng)村戶口時，核心解釋變量的估計系數(shù)為-0.306，在1%的水平下顯著為負，表明人工智能的應用將會顯著抑制農(nóng)村家庭的債務(wù)水平；而當家庭為城鎮(zhèn)戶口時，其作用并不顯著。針對該結(jié)果，可能的解釋是大部分農(nóng)村家庭會由于其經(jīng)濟能力以及教育經(jīng)歷受限而無法獲得更高層次的就業(yè)機會，人工智能應用的替代效應更容易在農(nóng)村家庭中產(chǎn)生。進一步地，由于家庭預期收入水平的降低，這些家庭將受到更高的信貸約束，抑制了家庭債務(wù)水平的上升。但對于城鎮(zhèn)戶口家庭，即使人工智能應用對城鎮(zhèn)戶口家庭的低技能勞動力產(chǎn)生了替代效應，也可能由于其良好的經(jīng)濟能力不會受到嚴格的信貸約束。

3. 地區(qū)差異。不同地區(qū)要素稟賦存在差異，人工智能的應用水平也存在著顯著的差異，這將對家庭的債務(wù)決策產(chǎn)生不同的影響。故而本節(jié)將樣本按照家庭戶口所在省份劃分為東、中、西部之后進行分樣本回歸，結(jié)果如表6第五至七列所示。人工智能應用對東、中部地區(qū)家庭的債務(wù)水平并沒有產(chǎn)生顯著的影響，但對西部家庭的債務(wù)水平具有顯著的負向影響。可能的原因在于，相對于東、中部地區(qū)而言，西部地區(qū)家庭收入水平較低，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)較為落后，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不完善，勞動力市場的高技術(shù)人才極度匱乏，勞動力的流動性不足。人工智能的應用會使得更多西部地區(qū)家庭成員失業(yè)，隨之而來的信貸供應緊縮最終抑制了其家庭債務(wù)的上漲。

4. 地區(qū)人力資本水平。鑒于人力資本能夠為人工智能的應用與普及提供智力支撐，同時人工智能的發(fā)展也將助力人力資本結(jié)構(gòu)優(yōu)化，因而人工智能的應用對不同人力資本存量水平的地區(qū)產(chǎn)生的替代效應和創(chuàng)造效應可能不同。因此，本文根據(jù)人力資本存量是否超過全國平均水平將29個省份分為高人力資本地區(qū)與低人力資本地區(qū)，在此基礎(chǔ)上進行分樣本分析。其中，人力資本存量采用省份人均受教育年限來衡量。一般而言，人均受教育年限越高代表該地區(qū)人力資本水平越高?；貧w結(jié)果見表6第八和九列，人工智能應用與高人力資本水平地區(qū)的家庭負債并不存在顯著的相關(guān)關(guān)系，但與低人力資本水平地區(qū)家庭的債務(wù)規(guī)模呈顯著的負相關(guān)關(guān)系?？赡艿慕忉屖堑腿肆Y本水平地區(qū)的家庭往往受教育水平較低，進而加劇了人工智能所帶來的替代效應，工人失業(yè)沖擊使得信貸約束加強，進而導致家庭債務(wù)規(guī)模減小。

五、結(jié)論與建議

本文基于2015年、2017年中國家庭金融調(diào)查（CHFS）數(shù)據(jù)，通過匹配微觀家庭數(shù)據(jù)、經(jīng)測算得到的各省份機器人數(shù)據(jù)以及其他相關(guān)省份層面的數(shù)據(jù)形成兩期平衡面板數(shù)據(jù)，實證檢驗了人工智能應用對家庭債務(wù)的影響及其作用機制?；鶞驶貧w的結(jié)果表明，人工智能應用對家庭債務(wù)規(guī)模具有抑制作用，在考慮內(nèi)生性問題、替換被解釋變量、替換核心解釋變量與替換樣本后，回歸結(jié)果依然穩(wěn)健。異質(zhì)性檢驗發(fā)現(xiàn)，戶主為低教育水平的家庭、農(nóng)村戶口家庭、位于西部經(jīng)濟帶以及低人力資本地區(qū)的家庭，其家庭債務(wù)水平更易受到人工智能的負向影響。作用機制檢驗結(jié)果表明，人工智能應用主要通過緊縮信貸供給渠道抑制了家庭債務(wù)規(guī)模。

基于上述結(jié)論，本文提出如下政策建議：第一，創(chuàng)新就業(yè)模式與推動人機優(yōu)勢互補。人工智能通過減少家庭就業(yè)抑制了家庭債務(wù)規(guī)模，體現(xiàn)為當前階段人工智能對勞動力市場的替代效應大于創(chuàng)造效應和填補效應。對此，應鼓勵利用人工智能和機器人技術(shù)開拓更多新業(yè)態(tài)、新模式，從而創(chuàng)造出更多就業(yè)機會，例如智能設(shè)備研發(fā)與維修等。同時，應創(chuàng)造更多人機協(xié)同的工作場景，推動實現(xiàn)人機優(yōu)勢互補，以緩解人工智能技術(shù)對勞動力市場帶來的沖擊。

第二，促進失業(yè)者再就業(yè)與提升社會保障力度。人工智能對低教育水平家庭、農(nóng)村戶口家庭以及經(jīng)濟教育落后地區(qū)家庭的家庭債務(wù)抑制作用更強，這說明人工智能應用對由中低技能勞動力組成的家庭的替代效應更大。為應對人工智能時代帶來的就業(yè)挑戰(zhàn)，政府應完善人口流動政策，降低勞動力區(qū)域流動的制度壁壘，加速失業(yè)群體再就業(yè)過程。同時，政府應進一步健全相關(guān)的就業(yè)培訓制度和再就業(yè)支持政策，提高勞動者對新技術(shù)的適應能力。此外，應加大非正式就業(yè)者的社會保障力度，以緩沖人工智能應用對失業(yè)群體帶來的負面影響。

第三，提升居民金融素養(yǎng)與促進普惠金融發(fā)展。人工智能的引入為信貸審批流程提供了更為嚴苛的技術(shù)支持，進一步加劇了失業(yè)群體的信貸困境。鑒于金融素養(yǎng)水平越高的居民越容易通過金融機構(gòu)貸款資質(zhì)核查，越可能獲得信貸供給，因此，應擴大金融知識的普及范圍，加大金融相關(guān)政策的宣傳力度，建立健全城鄉(xiāng)居民金融素養(yǎng)培育的體制機制，切實提升失業(yè)人群的金融素養(yǎng)與技能水平；銀行等金融機構(gòu)還應充分利用人工智能等新技術(shù)推動數(shù)字普惠金融發(fā)展，運用大數(shù)據(jù)等技術(shù)向家庭提供精準的個性化信貸服務(wù)，進一步增強信貸可及性，推動居民消費，促進經(jīng)濟可持續(xù)增長。

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