劉婷

如今擴大內(nèi)需中的居民消費已經(jīng)成為促進(jìn)國家經(jīng)濟持續(xù)發(fā)展的重點，而家庭信貸消費是居民消費的重要組成部分，所以本文著重從微觀視角對家庭信貸可得性的相關(guān)影響因素進(jìn)行探討。本文采用2010年北大研究中心關(guān)于家庭信貸的調(diào)查數(shù)據(jù)，分別構(gòu)建Probit模型和Logistic模型進(jìn)行回歸，對家庭信貸的影響因素進(jìn)行探究。實證結(jié)果發(fā)現(xiàn)戶主特征和家庭特征都會對信貸可得性產(chǎn)生不同影響。最后本文結(jié)合實證結(jié)果對如何促進(jìn)家庭信貸的發(fā)展提出了一些政策建議。

家庭信貸 影響因素

Probit模型 Logistic模型

家庭信貸的含義和作用

家庭信貸主要是指由于個人或家庭在當(dāng)前的消費或是費用支出中無法承擔(dān)或是承擔(dān)壓力過大，而向商業(yè)銀行或者其他金融機構(gòu)申請的資金支持。

家庭信貸可以通過其平滑收支的作用，給消費者選擇消費對象以及抉擇合適消費時間的可能，以達(dá)到家庭消費效用最大化的目的，更有助于提高個人以及家庭的生活質(zhì)量。如今伴隨我國經(jīng)濟的不斷發(fā)展，家庭信貸在經(jīng)濟生活中發(fā)揮的作用也越來越舉足輕重。一方面，鼓勵家庭信貸的發(fā)展可以刺激居民消費、擴大內(nèi)需。另一方面，發(fā)展家庭信貸也對銀行進(jìn)行多樣化發(fā)展的改革多有益處。

家庭信貸可得性影響因素的理論分析

本文主要從戶主特征和家庭特征兩方面來探討對家庭信貸可得性的影響。

在戶主特征方面考慮了以下方面的影響：年齡、婚姻狀況和教育程度。

一般來說隨著戶主年齡的增加，會對家庭支出承擔(dān)越來越大的責(zé)任，而工作能力卻會因年齡漸長而下降，使個人收入降低。在中國這樣一個醫(yī)療養(yǎng)老體系都不是十分完善的發(fā)展中國家，人們更偏好用儲蓄為未雨綢繆。所以認(rèn)為年齡的增加會對家庭信貸產(chǎn)生負(fù)面影響；一般認(rèn)為在婚狀態(tài)的家庭支出負(fù)擔(dān)更大，會對信貸需求產(chǎn)生負(fù)面影響；受教育水平高的居民一般具備更好的還款能力，也能更好地接受相應(yīng)的金融知識和信貸消費理念，所以教育水平會產(chǎn)生積極影響。

在家庭特征方面考慮以下方面的影響：家庭人均收入、家庭其他資產(chǎn)總值、家庭人口數(shù)、家庭所在地區(qū)、城鄉(xiāng)分布以及家庭擁有手機數(shù)量。

家庭人均收入、家庭其他資產(chǎn)總值越高，代表家庭的償債能力越強。家庭人口數(shù)反映了家庭所承擔(dān)的負(fù)擔(dān)，負(fù)擔(dān)越重對未來不可預(yù)期事件的擔(dān)憂越大，家庭的消費會更加謹(jǐn)慎。普遍認(rèn)為地區(qū)經(jīng)濟越發(fā)達(dá)，金融體系越完善，居民消費意識也更先進(jìn)，所以可能會對家庭信貸可得性起到積極促進(jìn)作用。考慮到中國城市與農(nóng)村的經(jīng)濟發(fā)展不平衡，二元經(jīng)濟特征一直十分顯著，將城鄉(xiāng)情況列為家庭信貸可得性的影響因素之一。2009年智能手機在我國開始普及，據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計，2010年我國智能手機的覆蓋率達(dá)到50%，所以此時家庭擁有手機數(shù)量一方面可以反應(yīng)家庭的信息化程度，而且從另一方面也能夠反映家庭的消費水平。

家庭信貸可得性影響因素的實證研究

（l）數(shù)據(jù)來源

本文選用2010年北大研究中心的調(diào)查數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于全國除西藏、內(nèi)蒙古、青海、新疆、寧夏、海南外25個?。ㄖ陛犑小⒆灾螀^(qū)），涵蓋了中國大部分一二三線城市。此次調(diào)查共收集到來自于城市與農(nóng)村的共13130戶家庭，總計50957人提供的有效數(shù)據(jù)。

（2）描述性統(tǒng)計

1.家庭信貸獲取途徑

據(jù)統(tǒng)計，在獲得家庭信貸的3374戶家庭中有68.17%的家庭選擇通過親戚、朋友來進(jìn)行借貸，占比最高；僅有27.56%的家庭選擇通過銀行以及其他金融機構(gòu)進(jìn)行借貸，3—47%的家庭選擇了民間借貸方式。由此看出我國熟人社會的特征顯著，通過銀行以及其他金融機構(gòu)獲取家庭信貸的比例較低。

2.家庭信貸主要用途

我國家庭信貸的使用比較集中，其中用于購買或建造住房所占比例最大約為21.93%，用于為家庭成員治病緊跟其后占19.56%，其次為用于家庭日常生活開支以及用于教育，分別占比12.77%和12.15%。從中看出在中國住房、醫(yī)療、教育仍是眾多家庭支出中不可承受之重。

（3）模型介紹

本文選擇Probit和Logistic廣義線性模型進(jìn)行回歸分析。

1.變量說明

本文中被解釋變量為“家庭是否通過銀行或其他金融機構(gòu)獲取家庭信貸”，將被解釋變量Y定義為一個取0，1的變量，當(dāng)該家庭通過銀行以及其他金融機構(gòu)獲取貸款時Y取1，當(dāng)該家庭通過其他方式獲取信貸時Y收0。

解釋變量具體情況如下：

第一，戶主特征：age（戶主年齡/歲）；mar=1（婚姻狀況為在婚、同居），mar=0（婚姻狀況為離婚、喪偶）；edu=l（教育程度為大專及以上），edu=0（教育程度為高中及以下）；

第二，家庭特征：income（家庭人均收入，元）；assets（家庭擁有其他資產(chǎn)價值如房產(chǎn)、金融資產(chǎn)/元）；family number（家庭負(fù)擔(dān)人口數(shù)價）。將調(diào)查范圍內(nèi)涉及到的25個省市按照2010年各省市的人均GDP情況分為兩個層級，將排名前1/4的省會分為第一個層級，其他省會為第二層級。east=l（第一個層級省會），east=0（第二層級省會）；urban=l（城市家庭），urban=0（農(nóng)村家庭）；phone（家庭擁有手機數(shù)/部）。

2.估計結(jié)果與結(jié)論

若回歸后解釋變量的相關(guān)系數(shù)為正，則該變量對家庭信貸的可得性有積極作用，反之則起到消極作用。

在戶主特征方叫發(fā)現(xiàn)：與理論分析一致，年齡和婚姻狀況的相關(guān)系數(shù)為負(fù)；教育程度的相關(guān)系數(shù)明顯為正。

在家庭特征方面，與理論分析一致，家庭人均收入、總資產(chǎn)價值、家庭擁有手機數(shù)量的相關(guān)系數(shù)都顯著為正，家庭總?cè)丝跀?shù)的相關(guān)系數(shù)顯著為負(fù)，與理論分析不同的是，經(jīng)濟更加發(fā)達(dá)的地區(qū)或者城市的相關(guān)系數(shù)并不為正，反而顯著為負(fù)，經(jīng)分析認(rèn)為原因有以下兩點：

第一，農(nóng)村家庭信貸有相關(guān)政策支持：2010年中央下發(fā)“一號文件”，文件中包含了一系列對于金融強農(nóng)惠農(nóng)的新政策，一個方面強調(diào)制度激勵，即落實和完善農(nóng)貸款稅收優(yōu)惠、定向費用補助、增量獎勵等政策，激勵農(nóng)村金融機構(gòu)更多地把資金貸給有需要的農(nóng)村居民和農(nóng)村中小企業(yè)，將信貸扶助的重點放在農(nóng)村而不是城市；另一個方面強調(diào)制度約束，即對相關(guān)農(nóng)村金融機構(gòu)支農(nóng)信貸比例進(jìn)行一定程度的限制性要求。

第二，本文對城鎮(zhèn)以及農(nóng)村的家庭信貸情況進(jìn)行分析后，發(fā)現(xiàn)農(nóng)村家庭信貸主耍以小額貸為主，5000元以下的借貸占比32.71%，10000元以下的信貸比例超過半數(shù)，約占51.42%，信貸金額平均值為27749元；而城鎮(zhèn)家庭信貸金額普遍高于農(nóng)村家庭，信貸金額在10000元以下的僅占比22.21%，信貸金額平均值為87605元。所以本文認(rèn)為，經(jīng)濟發(fā)達(dá)地區(qū)居民信貸消費意識更強烈，而金融風(fēng)險監(jiān)控以及管理機制也會更加先進(jìn)和嚴(yán)格，所以對家庭信貸的審批會更加謹(jǐn)慎，這也是造成城鎮(zhèn)家庭信貸可得性更低的原因之一。

政策建議

政府應(yīng)從國家發(fā)展戰(zhàn)略角度出發(fā)，加大對家庭信貸的政策支持力度，如開展扶助型的家庭信貸，對低收入的貧困家庭提供期限更長、利率更低的信貸支持等，以改善我國金融資源分配不均的問題，切斷貧窮者無法獲取信貸愈發(fā)貧窮的回路。

應(yīng)鼓勵銀行以及其他金融機構(gòu)積極進(jìn)行信貸產(chǎn)品的設(shè)計，做劍既能滿足不同家庭的不同信貸需求，又能保障銀行及金融機構(gòu)的利益。

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