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        數(shù)字金融對中國家庭負(fù)債風(fēng)險的影響分析

        2022-08-15 07:00:46石磊關(guān)菲菲
        商展經(jīng)濟 2022年15期
        關(guān)鍵詞:負(fù)債率居民家庭普惠

        石磊 關(guān)菲菲

        (1.海南開放大學(xué) 海南???570203;2.海南經(jīng)貿(mào)職業(yè)技術(shù)學(xué)院 海南海口 571127)

        《G20數(shù)字普惠金融高級原則》于2016年發(fā)布,G20杭州峰會發(fā)布的此項原則,標(biāo)志著數(shù)字普惠金融正式成為全球未來金融扶貧的關(guān)鍵支撐點。普惠金融在金融服務(wù)實體經(jīng)濟覆蓋面和提高金融服務(wù)效率方面具有顯著優(yōu)勢,是我國精準(zhǔn)扶貧、實現(xiàn)國民奔小康目標(biāo)的必要措施。因此,金融數(shù)字化的持續(xù)推進,是實現(xiàn)金融現(xiàn)代化發(fā)展的核心要素。

        1 文獻綜述

        國內(nèi)關(guān)于數(shù)字普惠金融的研究始于2014年,馬九杰等(2014)研究指出,普惠金融作為互聯(lián)網(wǎng)金融的重要力量,相較傳統(tǒng)金融中的地理排斥等諸多排斥顯示出更加開放的包容性。焦瑾璞等(2015)研究發(fā)現(xiàn),數(shù)字貨幣在增加金融服務(wù)覆蓋面、降低金融服務(wù)成本及提高金融服務(wù)方面發(fā)揮著重要作用。發(fā)展中國家在金融服務(wù)領(lǐng)域處于較初級水平,信息的不對稱、信用體系的不健全,導(dǎo)致一般家庭獲得銀行信貸的機會渺茫。Philippon(2020)基于金融科技視角,分析了享受金融服務(wù)的成本對信貸指數(shù)影響的相互關(guān)系,大數(shù)據(jù)分析和人工智能的使用極大地提高了金融服務(wù)的普及效率,使較低收入家庭在獲得金融貸款服務(wù)方面的水平提升。

        據(jù)此,提出假設(shè)1:數(shù)字普惠金融的發(fā)展可通過化解信息不對稱及信用風(fēng)險控制,從而對家庭負(fù)債率產(chǎn)生正向影響。

        張勛等(2019)基于2012年、2014年和2016年三年家庭經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)研究數(shù)字普惠金融與經(jīng)濟包容性增長之間的關(guān)聯(lián)。研究發(fā)現(xiàn),在中國落后地區(qū)的數(shù)字金融不僅發(fā)展更快,還對落后地區(qū)的農(nóng)村低收入家庭貧困狀況具有顯著的改善作用,由此斷言數(shù)字金融對城鄉(xiāng)一體化均衡發(fā)展具有深層次影響。劉丹等(2019)基于中國各大省份及大城市面板數(shù)據(jù)分析數(shù)字普惠金融與農(nóng)民收入的關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn),數(shù)字普惠金融促進了農(nóng)民非農(nóng)收入的提高,令周邊地區(qū)具有經(jīng)濟輻射效應(yīng)。張子豪等(2018)分析了數(shù)字普惠金融與中國城鄉(xiāng)收入差距之間的關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn),數(shù)字普惠金融能顯著縮小城鄉(xiāng)收入差距,其中數(shù)字普惠金融覆蓋廣度指標(biāo)的效用最為明顯,整體而言,低收入群體的福利水平因為數(shù)字普惠金融的發(fā)展而上升。范莉珈和謝綿陛(2016)探索中國家庭資產(chǎn)與負(fù)債的成因及現(xiàn)狀發(fā)現(xiàn),中國居民的家庭收入與家庭負(fù)債存在負(fù)相關(guān)性,即低收入家庭更可能有較高的家庭負(fù)債率。

        基于此,提出假設(shè)2:數(shù)字普惠金融的發(fā)展可通過促進當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展增加居民收入,從而提高居民家庭的信貸參與率,提高居民家庭的負(fù)債率。

        2 數(shù)據(jù)實證分析

        2.1 計量模型

        為了探索數(shù)字普惠金融各項指標(biāo)與居民負(fù)債率的相關(guān)性,通過構(gòu)建計量模型的方法進行數(shù)據(jù)分析:

        式1中:被解釋變量用debtit表示,即i省在t年的居民負(fù)債率水平;核心解釋變量用finait表示,即 i省在t年的數(shù)字普惠金融的發(fā)展?fàn)顩r;控制變量的集合用controlit表示;個體固定效應(yīng)用γi表示;隨機擾動項用εit表示。

        2.2 數(shù)據(jù)來源與變量說明

        本文使用了以下數(shù)據(jù): 北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心發(fā)布的 《中國數(shù)字普惠金融指數(shù)(2011—2018)》; 銀行和非銀行機構(gòu)向家庭發(fā)放的消費信貸數(shù)據(jù)來源于中國人民銀行發(fā)布的區(qū)域金融運行報告、國家資產(chǎn)負(fù)債表研究中心 (CNBS);控制變量來源于2011—2018年的《中國統(tǒng)計年鑒》和萬得數(shù)據(jù)庫??紤]到數(shù)據(jù)的可得性,本文選取2011—2018年我國30個省份的面板數(shù)據(jù)進行實證研究。其中,東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東及海南11 個省份;中部地區(qū)包括山西、河南、安徽、湖北、湖南、黑龍江、吉林及江西8個省份;西部地區(qū)包括陜西、甘肅、寧夏、青海、內(nèi)蒙古、新疆、四川、重慶、云南、貴州、廣西11個省份(見表1)。

        表1 變量說明與描述性統(tǒng)計

        2.3 影響效應(yīng)回歸結(jié)果分析

        本文選取固定效應(yīng)的計量統(tǒng)計模型,采用Hausman檢驗的方法對統(tǒng)計結(jié)果進行分析,實證檢驗數(shù)字普惠金融發(fā)展對居民負(fù)債率的影響。在表2數(shù)字普惠金融與居民負(fù)債率相關(guān)性估計結(jié)果的模型1中,增加了變量fina(數(shù)字普惠金融指數(shù))后進行分析,結(jié)果表明數(shù)字普惠金融的發(fā)展水平顯著影響居民負(fù)債率(在1%的水平上顯著)。在模型2中增加控制變量fina(數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù))后,fina的系數(shù)估計值顯示為0.197,顯著性水平p值<0.05,具有顯著正相關(guān)性,數(shù)字普惠金融正向影響居民負(fù)債率。所以,模型1和模型2的統(tǒng)計結(jié)果都反映了我國數(shù)字普惠金融發(fā)展與居民負(fù)債率呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)關(guān)系,假說1得到驗證。

        表2 數(shù)字普惠金融與居民負(fù)債率相關(guān)性估計

        實證檢驗的結(jié)論發(fā)現(xiàn),eco(經(jīng)濟發(fā)展水平)系數(shù)的估計值顯示為0.087,存在顯著的正相關(guān)性(顯著性水平p值<0.05);store(儲蓄率)系數(shù)的估計值顯示為0.202,存在顯著的正相關(guān)性(顯著性水平p值<0.05)。數(shù)字普惠金融的發(fā)展可以通過促進當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展增加居民收入,從而提高居民家庭的信貸參與率,提高居民家庭的負(fù)債率,與假說2相符。

        數(shù)字普惠金融發(fā)展通過對經(jīng)濟發(fā)展水平和居民儲蓄率的正向影響,從而對居民負(fù)債率產(chǎn)生間接影響。一是經(jīng)濟發(fā)展有助于低收入群體更加平等地享受高品質(zhì)、多元化的金融業(yè)務(wù),降低獲得信貸支持的門檻。二是經(jīng)濟的發(fā)展促進了當(dāng)?shù)鼐用袷杖胨降奶嵘?,而較高收入的家庭,其資產(chǎn)規(guī)模較充裕,居民家庭具有更強的消費信貸信心,提升了家庭的債務(wù)水平。

        3 結(jié)語

        3.1 設(shè)置風(fēng)險預(yù)警機制,防范債務(wù)累積風(fēng)險

        針對居民負(fù)債率低、增速慢的地區(qū),應(yīng)采取差異化消費信貸策略,使居民合理利用數(shù)字普惠金融的優(yōu)勢,緩解資金緊張的困境,促進消費升級,滿足人民群眾對美好生活的追求。對負(fù)債率較高、增速較快區(qū)域的信貸情況,應(yīng)及時采取風(fēng)險預(yù)警機制,防止債務(wù)違約,引導(dǎo)其合理配置家庭資產(chǎn)。及時掌握中高收入人群負(fù)債率水平及高杠桿人群債務(wù)償付情況,改善居民家庭信貸結(jié)構(gòu),提高家庭財務(wù)安全質(zhì)量。

        3.2 構(gòu)建范圍更廣、層次更深的普惠征信體系

        信貸指數(shù)與居民負(fù)債率存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。因此,要從源頭防控違約風(fēng)險,須從構(gòu)建范圍更廣、層次更深的普惠征信體系入手。金融監(jiān)管部門應(yīng)保護好居民個人隱私,提高數(shù)據(jù)安全性;進一步規(guī)范征信數(shù)據(jù)記錄、保管、應(yīng)用等行為,完善相關(guān)法律法規(guī);運用數(shù)字信息技術(shù),構(gòu)建信用評價數(shù)據(jù)庫;以聯(lián)動監(jiān)管的措施,實現(xiàn)金融機構(gòu)征信信息融合共享;創(chuàng)新征信服務(wù)模式,實現(xiàn)覆蓋面更廣的普惠征信,構(gòu)建以商業(yè)化征信機構(gòu)為輔,中國人民銀行為主的征信體系。

        3.3 運用數(shù)字技術(shù)防范債務(wù)違約風(fēng)險

        注重運用數(shù)字技術(shù)防范債務(wù)違約風(fēng)險,基于云計算技術(shù)對客戶信息進行大數(shù)據(jù)分析。金融機構(gòu)應(yīng)做好消費信貸風(fēng)險防控,以信用評估和客戶信息數(shù)據(jù)為依托,嚴(yán)格監(jiān)控貸款用途,防范居民家庭過度負(fù)債造成的違約風(fēng)險。一方面,基于消費行為數(shù)據(jù)進行數(shù)字技術(shù)采集和分析,建立信用風(fēng)險評估模型。另一方面,完善貸后風(fēng)險監(jiān)測機制,貸后風(fēng)險評估與違約預(yù)警機制,有效化解過度負(fù)債形成的金融風(fēng)險,將信貸風(fēng)險識別能力科學(xué)化、數(shù)字化。

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