周利 馮大威

摘 ? 要：基于家庭追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)以及文獻(xiàn)中普遍接受的“大五”人格分類法，本文實(shí)證分析了個(gè)體人格特征對(duì)家庭負(fù)債的影響?；貧w結(jié)果顯示，不論是對(duì)于是否負(fù)債、負(fù)債規(guī)模還是負(fù)債比重，外向性的估計(jì)系數(shù)始終統(tǒng)計(jì)為負(fù)，而嚴(yán)謹(jǐn)性、順同性和神經(jīng)質(zhì)這三個(gè)人格特質(zhì)的估計(jì)系數(shù)顯著為正，開放性的影響則基本不顯著。進(jìn)一步地，順同性特征明顯、神經(jīng)質(zhì)程度高的個(gè)體更有可能過度負(fù)債。在使用2014年的人格特征變量對(duì)2016年的家庭負(fù)債進(jìn)行回歸以及嘗試Lewbel（2012）異方差工具變量法進(jìn)行內(nèi)生性問題的糾正后，估計(jì)結(jié)果依然與基準(zhǔn)回歸結(jié)果相一致。異質(zhì)性回歸結(jié)果顯示，男性更加嚴(yán)謹(jǐn)，女性則更加外向;農(nóng)村地區(qū)居民的順同性大于城鎮(zhèn)地區(qū)，且相較于農(nóng)村地區(qū)，城鎮(zhèn)地區(qū)居民的神經(jīng)質(zhì)特征更為明顯。最后，本文從社會(huì)資本和金融素養(yǎng)兩個(gè)方面驗(yàn)證了人格特征對(duì)家庭負(fù)債行為的影響機(jī)制。

關(guān)鍵詞：人格特征;家庭負(fù)債;異方差工具變量法

中圖分類號(hào)：F830 ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A ?文章編號(hào)：1674-2265（2020）02-0032-11

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2020.02.004

一、引言

伴隨“崇儉黜奢”“量入為出”等傳統(tǒng)消費(fèi)觀念的逐步打破，家庭部門的借貸活動(dòng)日益頻繁，進(jìn)而導(dǎo)致家庭債務(wù)累積問題愈發(fā)凸顯并越來越受到關(guān)注。中國人民銀行發(fā)布的《2019年第一季度中國貨幣政策執(zhí)行報(bào)告》中顯示，截至2019年3月末，住戶貸款余額為496985億元，同比增長17.6%，家庭部門負(fù)債規(guī)模迅速擴(kuò)張。一方面，合理的負(fù)債可以通過縮小收支缺口、平滑消費(fèi)而提高家庭跨期總效用水平;另一方面，過度累積的債務(wù)反而加重家庭財(cái)務(wù)負(fù)擔(dān)，嚴(yán)重時(shí)甚至引發(fā)金融危機(jī)拖累整個(gè)國家的經(jīng)濟(jì)增長（Mian等，2017）。那么，家庭在進(jìn)行負(fù)債決策時(shí)將如何把握這個(gè)“度”呢？已有文獻(xiàn)主要從家庭可支配收入、對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的厭惡程度、戶主年齡及性別、受教育年限、金融素養(yǎng)等方面分析了影響家庭負(fù)債行為的因素（祝偉和夏瑜擎，2018），但忽略了隱藏在家庭負(fù)債行為背后更深層次的因素，即心理學(xué)角度的人格特征。即使個(gè)體具有完全相同的收入和教育背景，但只要二者的人格特征不同，那么其相應(yīng)的負(fù)債決策便會(huì)具有差異。基于此，本文借鑒“大五”人格分類標(biāo)準(zhǔn)，構(gòu)造了中國家庭五大維度的人格特征變量，詳細(xì)探討人格特征與家庭負(fù)債決策間的關(guān)系。

根據(jù)傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)學(xué)理論，個(gè)體的經(jīng)濟(jì)行為主要受偏好、預(yù)期和約束的影響。伴隨行為金融學(xué)的發(fā)展，探討個(gè)體人格特征與經(jīng)濟(jì)行為關(guān)系的人格經(jīng)濟(jì)學(xué)逐步成為當(dāng)前研究的焦點(diǎn)之一 （李濤和張文韜，2015a）。理論上，人格特征將通過對(duì)個(gè)體的約束、偏好與預(yù)期而對(duì)其經(jīng)濟(jì)決策產(chǎn)生影響。就約束而言，個(gè)體的預(yù)算約束包括兩部分：一是外生給定的財(cái)富存量，二是流量上的工作收入。Almlund等（2011）指出事業(yè)心和樂觀情緒等人格特征因素可以通過提高勞動(dòng)生產(chǎn)率而增加工作收入。此外，良好的人格特征會(huì)給個(gè)體帶來更多的資源，有助于其預(yù)算集的擴(kuò)大（Borghans等，2008）。就偏好而言，其是個(gè)體面臨各種選擇的傾向和態(tài)度，是主觀心理在經(jīng)濟(jì)決策中的體現(xiàn)。如易沖動(dòng)的個(gè)體通常更看重短期的結(jié)果，事業(yè)心越重的個(gè)體對(duì)閑暇的偏好越弱。就預(yù)期而言，其是個(gè)體根據(jù)客觀信息做出的主觀判斷。對(duì)未來經(jīng)濟(jì)發(fā)展的樂觀預(yù)期源于其人格特征中的樂觀情緒，而易緊張、焦慮的個(gè)體對(duì)未來有過度悲觀的預(yù)期。如外向性明顯的個(gè)體，其通常善于社會(huì)交往，所獲得的信息較為豐富，決策時(shí)更趨于理性。

在經(jīng)驗(yàn)研究中，已有學(xué)者探討了人格特征對(duì)個(gè)體某一金融決策的影響。Kaustia和Torstila（2011）指出人格特征是決定個(gè)體進(jìn)行股票投資的要素之一。Nyhus和Webley（2001）發(fā)現(xiàn)越神經(jīng)質(zhì)的個(gè)體越傾向于持有負(fù)債，而嚴(yán)謹(jǐn)性程度高的個(gè)體愿意持有存款且不愿持有負(fù)債。Hirsh（2015）基于53個(gè)國家的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，外向性高的個(gè)體追求即時(shí)的快樂，因而更偏好把收入用于當(dāng)期消費(fèi)而不是儲(chǔ)蓄。Brown和Taylor（2014）基于英國家庭追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，順同性對(duì)于家庭負(fù)債有顯著的正向影響，外向性反而正向作用于負(fù)債持有，開放性對(duì)于金融資產(chǎn)和負(fù)債持有均有顯著的正向影響，可見開放性所代表的創(chuàng)造力、新觀念、好奇心等對(duì)家庭金融行為的重要影響。而李濤和張文韜（2015b）則基于中國的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)人格特征并不影響家庭負(fù)債，造成這一結(jié)果的原因可能是并未控制影響家庭負(fù)債的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度等因素。此外，人格特征對(duì)不同類型的負(fù)債的效用也并不相同。比如，外向性對(duì)是否有信用卡欠款有正向作用，而嚴(yán)謹(jǐn)性則有負(fù)向作用。但上述已有的關(guān)于人格特征與家庭負(fù)債關(guān)系的研究中忽略了人格特征內(nèi)生于家庭負(fù)債行為的內(nèi)生性問題以及沒有引入部分重要控制變量，如認(rèn)知能力和風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度，由此降低了其研究結(jié)論的可信度。

鑒于以上文獻(xiàn)存在的不足，本文利用家庭微觀調(diào)查數(shù)據(jù)，細(xì)致探討家庭負(fù)債行為背后人格特征所扮演的作用。本文可能的貢獻(xiàn)在于，一是將人格特征作為影響家庭負(fù)債的重要因素，國內(nèi)的研究分析仍較為缺乏，本文進(jìn)行了一定的補(bǔ)充。二是從社會(huì)資本和金融素養(yǎng)兩方面研究了人格特征對(duì)家庭負(fù)債的影響機(jī)制。三是借助Lewbel（2012）異方差工具變量法對(duì)內(nèi)生性問題進(jìn)行了糾正，進(jìn)一步補(bǔ)充了已有的基于英國家庭的實(shí)證研究。

二、理論框架與研究假設(shè)

依據(jù)Enthoven（1957）的模型，第[i]個(gè)家庭的名義收入變動(dòng)滿足如下等式：

[Yit=Yi0（1+g）t] ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （1）

式中[g]表示名義收入的增長率。

假設(shè)家庭在期初沒有借款，并假設(shè)借款D的增長額為收入的固定比例：

[Dit-Dit-1=Bit=aYit] ? ? （2）

則根據(jù)公式（1）和公式（2）可以得到：

[Dit/Yit=a（1+g）/g-ag-1/（1+g）t-1+Di0Y-1i0/（1+g）t] ? （3）

由公式（3）可知，家庭的債務(wù)收入比主要取決于收入增長率[g]和債務(wù)在收入中的占比[a]。但事實(shí)上，正如Pollin（1988）所認(rèn)為的，家庭的經(jīng)濟(jì)決策不僅取決于消費(fèi)品價(jià)格等可以觀測(cè)到的因素（[xit]），還取決于諸如經(jīng)驗(yàn)、智力、品位、主觀心理特征等其他不可觀測(cè)因素（[eit]）?；诖?，則有：

[Dit/Yit=f（a，g）]，[g=g（xit，eit）]，[a=a（xit，eit）] ? ? ? （4）

在傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)學(xué)研究中，通常假設(shè)個(gè)體受預(yù)算約束、風(fēng)險(xiǎn)偏好和預(yù)期的影響（李濤和張文韜，2015）。但事實(shí)上，在實(shí)際經(jīng)濟(jì)生活中，投資者并不是完全理性的，行為決策將更多地取決于其自身認(rèn)知偏差與主觀心理特征。影響家庭收入增長率[g]的因素除居住地（Joseph和Phillips，1999）、受教育水平（陳宗勝和周云波，2001）、物價(jià)水平（Meng，2004;江小娟和李輝，2005）等可觀測(cè)因素外，Bowles等（2001）指出人格特征會(huì)影響勞動(dòng)生產(chǎn)率進(jìn)而影響收入。Heckman等（2006）將能力引入經(jīng)濟(jì)模型，并指出非認(rèn)知能力是求學(xué)、就業(yè)以及工資的重要影響因素之一。Almlund等（2011）也發(fā)現(xiàn)事業(yè)心、樂觀情緒等人格特征因素通常都會(huì)對(duì)工作收入提高有積極作用。

影響債務(wù)在收入中占比[a]的因素除人口特征因素（Sebastian和Young，2003）、房產(chǎn)和金融資產(chǎn)的持有情況（Campbell和Cocco，2003）、通貨膨脹率（Debelle，2007）等可觀測(cè)因素外，預(yù)期因素也會(huì)顯著影響家庭負(fù)債，如Cox和Jappelli（1993）指出沒有對(duì)未來收入增長的預(yù)期，個(gè)體將不會(huì)借款。此外，個(gè)體主觀心態(tài)如人格特征也日益成為個(gè)體金融決策的影響因素之一。Nyhus和Webley（2001）發(fā)現(xiàn)偏神經(jīng)質(zhì)的個(gè)體愿意持有負(fù)債，而較為嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膫€(gè)體則不愿意負(fù)債。對(duì)此，Brown和Taylor（2014）基于英國追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，較為外向與開放的家庭樂于持有負(fù)債，并進(jìn)一步指出，外向性高的個(gè)體更樂于使用信用卡借貸，而嚴(yán)謹(jǐn)性高的個(gè)體則恰好相反?；诖?，我們有研究假說1：

假說1：人格特征將對(duì)家庭負(fù)債行為有顯著作用。

人與人之間的社會(huì)關(guān)系將與其金融行為顯著相關(guān)（黃勇，2009）。已有大量文獻(xiàn)研究社會(huì)資本對(duì)家庭信貸需求的影響。其中，劉民權(quán)等（2003）指出農(nóng)村非正規(guī)金融機(jī)構(gòu)擁有的信息、互惠、信任及其他傳統(tǒng)等社會(huì)資本決定了其良好的履約機(jī)制，在解決信貸中的逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)問題方面比正規(guī)金融機(jī)構(gòu)更有效。胡楓和陳玉宇（2012）指出農(nóng)戶借貸行為的發(fā)生多數(shù)是建立在彼此信任的基礎(chǔ)上，較少提供抵押物和簽訂正式的合同（張建杰，2008）。社會(huì)資本的多寡在一定程度上決定了農(nóng)戶非正規(guī)借貸的能力，社會(huì)資本越豐富的農(nóng)戶將越容易獲得農(nóng)村正規(guī)金融機(jī)構(gòu)的貸款（葉敬忠等，2004）。同時(shí)，外向性和順同性等人格特征表現(xiàn)越強(qiáng)的人，往往意味著其人際交往能力強(qiáng)，善于擴(kuò)展社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)以及利用社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)所帶來的資源（王春超和張承莎，2019）?；诖?，我們有研究假說2：

假說2：人格特征通過提高個(gè)人的社會(huì)交往能力豐富個(gè)體的社會(huì)資本而增加家庭負(fù)債。

金融素養(yǎng)是獲取信息，研究、管理和溝通個(gè)人金融狀況的能力（Abreu和Mendes，2010），這就意味著，金融素養(yǎng)高的個(gè)體既掌握豐富的金融知識(shí)，又能學(xué)以致用，靈活運(yùn)用相關(guān)的金融知識(shí)進(jìn)行科學(xué)的金融決策。而對(duì)于欠缺金融素養(yǎng)的個(gè)體而言，其更易進(jìn)行不適當(dāng)?shù)慕栀J。例如Disney和Gathergood（2011）發(fā)現(xiàn)，金融素養(yǎng)水平低的家庭更容易借貸過度，且往往伴隨更高的借貸成本。Lusardi和Tufano（2015）指出美國居民家庭較低的金融素養(yǎng)是導(dǎo)致其過度負(fù)債的因素之一。吳衛(wèi)星等（2018）發(fā)現(xiàn)金融素養(yǎng)高的居民家庭更可能進(jìn)行借貸以及偏好正規(guī)渠道負(fù)債，且金融素養(yǎng)越高，過度負(fù)債的可能性越小。另一方面，人格特征作為主觀心理因素，其在一定程度上將對(duì)人們后天金融素養(yǎng)的形成產(chǎn)生影響（錢銳，2017）。開放性程度高的個(gè)體，通常具有較強(qiáng)的好奇心，也更樂于嘗試新活動(dòng)，主動(dòng)學(xué)習(xí)各類金融知識(shí)，敢于進(jìn)行不同的新投資方式。外向性特征明顯的個(gè)體，更擅長社會(huì)交往，且李濤（2006）發(fā)現(xiàn)社會(huì)互動(dòng)是影響金融市場(chǎng)參與的重要因素之一?；诖耍覀冇醒芯考僬f3：

假說3：人格特征通過金融素養(yǎng)的中介效應(yīng)而對(duì)家庭負(fù)債行為產(chǎn)生影響。

三、數(shù)據(jù)來源、變量選取與描述性統(tǒng)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)來源

本文的數(shù)據(jù)源自北京大學(xué)中國社會(huì)科學(xué)調(diào)查中心發(fā)布的中國家庭追蹤調(diào)查（China Family Panel Studies，CFPS）。該數(shù)據(jù)庫樣本覆蓋全國25個(gè)省/市/自治區(qū)，代表了中國95%的人口，動(dòng)態(tài)追蹤調(diào)查了個(gè)體、家庭和村/居三個(gè)層次的信息，是國內(nèi)第一個(gè)大規(guī)模、綜合性、以學(xué)術(shù)為目的的社會(huì)跟蹤調(diào)查項(xiàng)目。2014年的調(diào)查數(shù)據(jù)總樣本數(shù)為37147個(gè)，剔除缺失與異常值后，最后保留有效樣本量為11371。

（二）變量選取

在家庭負(fù)債方面，構(gòu)造了以下變量：家庭是否有尚未還清的借款、尚未歸還的欠款額以及欠款額在家庭純收入的占比，包括住房貸款以及其他類別貸款。

在人格特征方面，運(yùn)用文獻(xiàn)中通常使用的“大五”人格分類方法（Costa和McCrae，1992b;李濤和張文韜，2015b）。參照趙青和段笑娜（2018）的做法，本文將“大五”人格的五個(gè)維度（嚴(yán)謹(jǐn)性、外向性、順同性、開放性及神經(jīng)質(zhì)）與2014年CFPS調(diào)查問卷中的問題進(jìn)行匹配，最終選取18個(gè)問題來對(duì)應(yīng)人格特征的五個(gè)維度，詳細(xì)問題挑選參見表1。值得注意的是，詢問人格特征的相關(guān)問題包含兩類：一類是受訪者自評(píng)問題，取值范圍為1—5;另一類是由調(diào)查者評(píng)價(jià)的問題，取值區(qū)間為1—7或者0—10。為消除不同問題取值范圍的差異性，本文借鑒李濤和張文韜（2015a）的做法，將所有問題的取值范圍統(tǒng)一為1—5之間，然后對(duì)各子指標(biāo)進(jìn)行加總平均，即可求得5大維度人格特征的代理變量，且分值越高表示其相應(yīng)的人格特征表現(xiàn)越強(qiáng)。

在控制變量的選取上，參照現(xiàn)有文獻(xiàn)的做法，選取戶主個(gè)體特征變量（年齡、是否男性、受教育年限、是否已婚、是否健康、是否偏好風(fēng)險(xiǎn)、戶主的字詞識(shí)記能力和數(shù)字能力）、家庭特征變量（家庭收入、家庭規(guī)模、家庭凈資產(chǎn)、少兒撫養(yǎng)比和老年撫養(yǎng)比）、村/居特征變量（村/居總?cè)丝凇⒋?居經(jīng)濟(jì)狀況）。需要注意的是，由于問卷中并沒有直接衡量戶主風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度的問題，而喝酒行為可以反映風(fēng)險(xiǎn)偏好（Anderson和Mellor，2008），我們以過去一月每月喝酒是否超過3次作為風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度的代理變量，如果超過3次，就認(rèn)為其偏好風(fēng)險(xiǎn)，反之則厭惡風(fēng)險(xiǎn)。此外，個(gè)體的認(rèn)知能力將對(duì)家庭資產(chǎn)選擇產(chǎn)生重要影響（孟亦佳，2014），且認(rèn)知能力與人格特征顯著相關(guān)（Almlund等，2011），因此，在模型中進(jìn)一步對(duì)戶主的認(rèn)知能力進(jìn)行控制，選取戶主的字詞識(shí)記能力和數(shù)字運(yùn)算能力作為代理變量。

表2：人格特征五個(gè)維度的Pearson相關(guān)系數(shù)矩陣

[ 嚴(yán)謹(jǐn)性 外向性 順同性 開放性 神經(jīng)質(zhì) 嚴(yán)謹(jǐn)性 1 外向性 0.2730* 1 順同性 0.0377* 0.4890* 1 開放性 0.2705* 0.1866* 0.2528* 1 神經(jīng)質(zhì) -0.1136* -0.2250* -0.0951* -0.0857* 1 ]

注：*、**、***分別表示在10%、5%、1%的顯著性水平。

表2給出了“大五”人格各維度構(gòu)成因子之間的Pearson相關(guān)系數(shù)?？傮w上來看，人格特征的5個(gè)構(gòu)成因子兩兩之間的相關(guān)系數(shù)都在0.5以下。因此，在這些相關(guān)性較弱的5個(gè)維度基礎(chǔ)上構(gòu)造綜合變量可能會(huì)掩蓋5個(gè)維度下人格特征的差異，進(jìn)而無法深入刻畫人格特征對(duì)于家庭負(fù)債決策的全面影響。因此，本文在回歸分析中直接采用這5個(gè)維度的子指標(biāo)。

表3給出了主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。在全樣本中，有31.9%的家庭進(jìn)行借貸，平均負(fù)債額為18532元，占家庭可支配收入的比重平均為0.52。戶主的5個(gè)維度的人格特征中，最強(qiáng)的是外向性，其次是順同性和開放性，最弱的是神經(jīng)質(zhì)。平均而言是4口之家，男性戶主僅略高于女性，占53.25%。城鄉(xiāng)分布較為均衡，城鎮(zhèn)地區(qū)家庭占比為45.01%。95.93%的戶主已婚或同居。戶主的平均年齡為51歲，即處于中老年階段。27.75%的戶主是健康的，平均受教育年限約為7年，即初中水平。

（三）計(jì)量模型設(shè)定

本文首先運(yùn)用Probit模型分析人格特征對(duì)家庭是否負(fù)債的影響，具體來看，Probit模型設(shè)定如下：

[Yi*=β0+βpPersonalityi+βxXi+ui] ? ?（5）

[Yi=1，Y*i>00，Y*i≤0] ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（6）

公式（5）和（6）中，[Yi*]是潛變量，[Yi]是二元因變量，表示第i個(gè)家庭是否有欠款。[Personalityi]表示人格特征，[Xi]表示影響家庭負(fù)債決策的控制變量，[ui]表示誤差項(xiàng)。而當(dāng)被解釋變量為家庭欠款金額與欠款金額在家庭純收入中占比時(shí)，采用Tobit模型進(jìn)行估計(jì)，具體設(shè)定如下：

[yi*=α0+αpPersonalityi+αxXi+εi] ? ? ? （7）

[yi=y*i，y*i>00，y*i≤0] ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（8）

公式（7）和（8）表示被解釋變量[yi]只能以受限制的方式被觀察到。

四、實(shí)證分析

（一）基準(zhǔn)回歸估計(jì)結(jié)果

表4首先分析了人格特征對(duì)家庭負(fù)債決策的影響，包括家庭是否負(fù)債、借貸規(guī)模以及借貸金額在家庭收入中的占比。當(dāng)被解釋變量為是否負(fù)債時(shí)，我們選用Probit模型;當(dāng)被解釋變量為借貸規(guī)?；蚪栀J金額占家庭收入的比重時(shí)，我們選用Tobit模型。在控制省份固定效應(yīng)的基礎(chǔ)上，表4中第1、3、5列只加入核心解釋變量——5個(gè)人格特征，表4中第2、4、6列則是加入可能影響家庭負(fù)債決策的戶主、家庭以及村/居的特征變量。

表4中第1—6列的估計(jì)結(jié)果顯示，人格特征下外向性維度對(duì)是否負(fù)債、負(fù)債規(guī)模以及負(fù)債比重有顯著的負(fù)向關(guān)系，嚴(yán)謹(jǐn)性、順同性和神經(jīng)質(zhì)這3個(gè)人格特質(zhì)對(duì)是否負(fù)債、負(fù)債規(guī)模以及負(fù)債比重有顯著的正向關(guān)系，開放性的影響則基本不顯著。這說明：第一，外向性稟賦高的個(gè)體擅長人際交往，更容易獲取最新的市場(chǎng)信息，使其更可能參與金融市場(chǎng)，但可能恰是因?yàn)槠錁酚谏鐣?huì)交往，與外界的交流較為頻繁，個(gè)體更容易在金融投資等領(lǐng)域取得成功，反而可能導(dǎo)致其較少需要借貸。第二，嚴(yán)謹(jǐn)性高的個(gè)體通常勤奮工作、高度自律和更有條理，其能夠?qū)Ｗ⒂谕顿Y，可能越容易應(yīng)對(duì)紛繁復(fù)雜的金融信息，更可能基于現(xiàn)實(shí)的收入支出需求合理地進(jìn)行借貸。第三，順同性稟賦高的個(gè)體更信任金融機(jī)構(gòu)以及其相應(yīng)的金融產(chǎn)品，更加確信其可以通過分散與多樣化投資方式有效規(guī)避金融風(fēng)險(xiǎn)，因此也更敢于選擇負(fù)債。第四，神經(jīng)質(zhì)特征明顯的個(gè)體，通常在應(yīng)對(duì)事情的時(shí)候更容易焦慮和沖動(dòng)，遭遇緊急狀況時(shí)更多表現(xiàn)出脆弱性和苦惱性。Xu等（2015）也發(fā)現(xiàn)神經(jīng)質(zhì)特征明顯的個(gè)體其財(cái)務(wù)狀況更為消極，在金融投資中更易情緒化，難以進(jìn)行理性判斷，由此導(dǎo)致其不得不進(jìn)行借貸以滿足其生活需求。

除核心解釋變量外，從表4的回歸結(jié)果可以看出：年齡的一次項(xiàng)系數(shù)統(tǒng)計(jì)顯著為正，二次項(xiàng)系數(shù)統(tǒng)計(jì)顯著為負(fù)，即家庭負(fù)債決策具有明顯的生命周期特征。已婚的家庭由于提升的耐用消費(fèi)品需求、子女教育支出和生病醫(yī)療支出等各方面支出的增加，家庭的借貸需求將增加。高收入的家庭，意味著其未來的償債能力越強(qiáng)，越傾向于借貸（吳衛(wèi)星等，2018）。而凈資產(chǎn)越多的家庭可能擁有豐富的資金資源反而負(fù)債較少。戶主的數(shù)學(xué)運(yùn)算能力越強(qiáng)，其反而將減少負(fù)債，這可能部分歸功于個(gè)體能相對(duì)準(zhǔn)確地計(jì)算借貸收益、成本和風(fēng)險(xiǎn)。少兒撫養(yǎng)比和老年撫養(yǎng)比高的家庭由于面臨較大的少兒撫養(yǎng)和老年照料負(fù)擔(dān)反而不敢輕易借貸。

考慮到5個(gè)不同維度的人格特征可能存在一定的共線性，將5個(gè)不同維度的人格特征子指標(biāo)依次放入回歸模型中，估計(jì)結(jié)果見表5。從表5的第1—6列數(shù)據(jù)可以看出，無論被解釋變量是是否負(fù)債、負(fù)債規(guī)模還是負(fù)債比重，外向性對(duì)家庭負(fù)債決策的影響系數(shù)在5%的顯著性水平下穩(wěn)健為負(fù);順同性和神經(jīng)質(zhì)對(duì)家庭負(fù)債決策的影響系數(shù)依然穩(wěn)健顯著為正。其他控制變量的估計(jì)系數(shù)與表4相類似。

（二）人格特征與家庭負(fù)債：性別與城鄉(xiāng)差異

盡管鼓勵(lì)男女平等、促進(jìn)城鄉(xiāng)均衡發(fā)展的改革措施層出不窮，但我國當(dāng)前依然存在顯著的性別差異和城鄉(xiāng)差異。在人格特征方面，女性和農(nóng)村地區(qū)居民可能更厭惡風(fēng)險(xiǎn)，不能適應(yīng)競(jìng)爭環(huán)境等。表6給出了相應(yīng)的分樣本估計(jì)結(jié)果，其中第2—3列報(bào)告了男性和女性的Probit回歸結(jié)果，第4—5列報(bào)告了城鎮(zhèn)地區(qū)和農(nóng)村地區(qū)的Probit回歸結(jié)果。表6中第2—3列的估計(jì)結(jié)果顯示，男性更加嚴(yán)謹(jǐn)，女性則更加外向，且相較于男性，女性更容易神經(jīng)質(zhì)，導(dǎo)致女性神經(jīng)質(zhì)估計(jì)系數(shù)大于男性。表6中第4—5列的估計(jì)結(jié)果顯示，農(nóng)村地區(qū)居民的順同性大于城鎮(zhèn)地區(qū)，更愿意相信金融結(jié)構(gòu)和金融產(chǎn)品，從而選擇進(jìn)行更多的負(fù)債。相較于農(nóng)村地區(qū)，城鎮(zhèn)地區(qū)居民由于面臨高額房貸、子女教育以及激烈的職場(chǎng)競(jìng)爭等壓力更容易神經(jīng)質(zhì)，由此導(dǎo)致其對(duì)負(fù)債的需求更大;但同時(shí)農(nóng)村地區(qū)也由于子女教育、婚娶婚嫁等重大事件的支出導(dǎo)致神經(jīng)質(zhì)高的個(gè)體增加負(fù)債。

（三）人格特征與過度負(fù)債

通過平滑支大于收的缺口，適度的負(fù)債有益于家庭福利的提高，但過度負(fù)債卻會(huì)增加家庭還款壓力、損害居民健康，嚴(yán)重時(shí)甚至引發(fā)金融危機(jī)，給家庭帶來破壞性影響。那么，不同的人格特征是否會(huì)影響家庭的過度負(fù)債呢？CFPS問卷中有詢問受訪者：“以您家現(xiàn)有的經(jīng)濟(jì)狀況，您家是否愿意承擔(dān)更多的債務(wù)？”，我們將回答非常不愿意和不愿意的家庭以及家庭債務(wù)額大于0的家庭識(shí)別為過度負(fù)債家庭，表7給出了人格特征對(duì)家庭是否過度負(fù)債的估計(jì)結(jié)果。表7的第1—6列顯示，無論是將5個(gè)人格特征維度同時(shí)納入回歸模型還是分別考慮每一人格特征維度，順同性和神經(jīng)質(zhì)這兩個(gè)變量的估計(jì)系數(shù)均顯著為正。這說明，一方面，順同性特征明顯的個(gè)體更信任金融機(jī)構(gòu)以及其相應(yīng)的金融產(chǎn)品，其認(rèn)為通過多樣化投資可以有效規(guī)避金融風(fēng)險(xiǎn)，反而有可能過度負(fù)債。另一方面，神經(jīng)質(zhì)特征明顯的個(gè)體，往往在處理事情的時(shí)候更容易焦慮和沖動(dòng)，較容易因負(fù)面情緒的影響而導(dǎo)致非理性的過度負(fù)債。值得注意的是，表7中嚴(yán)謹(jǐn)性這一人格特征維度對(duì)家庭過度負(fù)債的估計(jì)系數(shù)為負(fù)，盡管并不顯著，但說明嚴(yán)謹(jǐn)性特征明顯的個(gè)人對(duì)待事情更加嚴(yán)謹(jǐn)、條理性較強(qiáng)，這類個(gè)體在面臨投資負(fù)債決策時(shí)更加謹(jǐn)慎，不太可能過度負(fù)債。

表7：人格特征各子指標(biāo)與家庭過度負(fù)債

[ ?被解釋變量：是否過度負(fù)債 （1） （2） （3） （4） （5） （6） 嚴(yán)謹(jǐn)性 -0.057 -0.075 （0.056） （0.054） 外向性 0.002 0.008 （0.061） （0.051） 順同性 0.138* 0.118* （0.072） （0.060） 開放性 -0.027 -0.017 （0.036） （0.034） 神經(jīng)質(zhì) 0.122*** 0.117*** （0.046） （0.045） 控制變量 Yes Yes Yes Yes Yes Yes 觀測(cè)數(shù) 2652 2682 2687 2673 2680 2681 Pseudo R2 0.111 0.110 0.109 0.109 0.109 0.110 ]

注：括號(hào)內(nèi)為相應(yīng)變量的穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤，且有* p<0.1，** p<0.05，*** p<0.01。

（四）考慮內(nèi)生性的估計(jì)結(jié)果

上述展示的人格特征影響家庭負(fù)債行為的估計(jì)結(jié)果，由于模型中內(nèi)生性問題的存在，可能是有偏的。一方面，負(fù)債作為家庭重要的經(jīng)濟(jì)決策之一，可能對(duì)家庭成員人格特征產(chǎn)生一定影響，即人格特征可能受后天環(huán)境因素的影響而發(fā)生改變（Almlund等，2011）。另一方面，回歸方程的設(shè)定可能存在遺漏變量和測(cè)量誤差。因此，為了緩解內(nèi)生性對(duì)估計(jì)結(jié)果的干擾，我們將嘗試兩種方法進(jìn)行糾正。首先，表8中第1—3列以2016年的數(shù)據(jù)作為被解釋變量，與2014年的人格特征和控制變量進(jìn)行回歸，使人格特征在時(shí)間上滯后于家庭負(fù)債，從而緩解反向因果效應(yīng)帶來的內(nèi)生性問題。除了嚴(yán)謹(jǐn)性和順同性不再統(tǒng)計(jì)顯著外，其對(duì)家庭負(fù)債的影響系數(shù)符號(hào)依然為正，神經(jīng)質(zhì)仍然統(tǒng)計(jì)顯著為正。

其次，考慮到難以找到一個(gè)合適的工具變量，采用Lewbel異方差工具變量法（Lewbel，2012）對(duì)文中的內(nèi)生性問題進(jìn)行糾正。借鑒Lewbel（2012）的思路，構(gòu)造方程如下：

[Y=α1X+β1Personality+ξ1，ξ1=η1Un+μ1] ? ? ?（9）

[Personality=α2X+ξ2，ξ2=η2Un+μ2] ? （10）

其中Y表示家庭負(fù)債決策變量，Personality表示人格特征，X表示相應(yīng)的控制變量，Un代表所有難以觀測(cè)變量，模型中其余變量代表誤差項(xiàng)。當(dāng)難以找到合適的傳統(tǒng)工具變量或存在弱工具變量的情況下，Lewbel（2012）指出可以通過一組可觀測(cè)的外生變量組Z，構(gòu)造[[Z-E（Zi）]ξ2]作為工具變量。且該方法滿足工具變量所有標(biāo)準(zhǔn)假設(shè)條件，唯一要求是假設(shè)[ξ2]中具有異方差，即[cov（Zi，ξ22）≠0]，而這一條件在截面數(shù)據(jù)下更易成立。當(dāng)難以尋覓合適的傳統(tǒng)工具變量時(shí)，采用上述選擇的工具變量，借助TSLS方法進(jìn)行工具變量回歸，所得結(jié)果同傳統(tǒng)IV法相類似（李紅陽和邵敏，2018）。表8中第4—6列給出了Lewbel異方差工具變量回歸結(jié)果，可以看出，順同性、嚴(yán)謹(jǐn)性和神經(jīng)質(zhì)的估計(jì)系數(shù)依然為正，盡管部分不顯著;而外向性的估計(jì)系數(shù)也始終為負(fù)，盡管部分不顯著，估計(jì)結(jié)果與基準(zhǔn)回歸結(jié)果基本一致。

本文重要的政策啟示在于，在推動(dòng)消費(fèi)信貸市場(chǎng)發(fā)展的同時(shí)，不僅要關(guān)注宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境，也要考慮個(gè)體的人格特征。這是因?yàn)椋瑐€(gè)體的借貸決策受到人格特征的顯著影響，尤其是神經(jīng)質(zhì)人格特征的影響。此外，對(duì)于相關(guān)政府部門而言，應(yīng)盡快完善并改革現(xiàn)有教育體系，不僅重視對(duì)個(gè)體認(rèn)知能力的培養(yǎng)，個(gè)體人格特征等非認(rèn)知能力的培育同樣應(yīng)予以重視。不僅要做有文化、有紀(jì)律的人，更要做有理想、有道德的人，以此才能有助于借貸市場(chǎng)的持續(xù)健康發(fā)展乃至于國家的長治久安。

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