摘要家庭債務的過度擴張有導致經濟陷入長期衰退的可能，而數字金融的滲透在某種程度上也存在加速放大家庭債務的風險。通過CFPS微觀數據樣本研究數字金融對中國家庭債務擴張的影響機制可發現：數字金融具有信貸軟約束特征，可導致信貸市場出現過度授信和過度借貸，引起家庭債務擴張，加大家庭負債的脆弱性和不穩定性。數字金融的使用廣度和金融數字化的程度對家庭債務風險具有明顯正向影響，數字金融的快速滲透和廣泛應用推動了家庭負債上升，數字金融的使用深度則會對家庭債務風險發揮一定緩釋作用。數字金融對家庭債務的擴張作用主要通過推動房貸負債比的上升和擠占消費性支出下降的傳導機制實現。異質性檢驗發現，數字金融對家庭債務風險的助推作用在高負債家庭中表現得尤為突出，但隨家庭可支配收入的上升而下降，這種作用規律在城鎮和中西部地區家庭更加明顯。同時，穩健性檢驗表明，數字金融對家庭債務風險的作用存在滯后和衰減現象，數字金融的當期影響最強，在滯后1期時減弱，滯后2期后不再顯著。
關鍵詞數字金融;家庭債務風險;杠桿率;過度授信;過度借貸
歷次金融危機表明，信貸快速增長和杠桿率急劇上升加速了金融的系統性風險，家庭債務(消費信貸和住房抵押貸款)的攀升往往是金融危機爆發的導火索[1](P1755-1817)。在無政策干預情況下，家庭過度借貸將導致經濟陷入借貸約束收緊、消費減少、資產價格下跌的“債務—通縮”惡性循環，最終導致金融危機發生并引發經濟進入長期衰退通道[2](P104994-104995)[3](P1-22)。
2020年以來，為應對全球疫情大流行造成的嚴重沖擊，世界主要經濟體的大規模寬松貨幣政策外溢導致了“高債務+高通脹”預期上升，因此，抑制家庭債務的過度擴張成為全球共識。隨著中國經濟進入新發展階段，中國家庭杠桿率快速增長所積累的債務風險受到廣泛關注，家庭負債率節節攀升成為經濟運行和金融安全的潛在隱患。
從衡量家庭債務風險的主要指標——杠桿率和債務收入比①來看，中國家庭債務規模龐大且增長迅速。國際貨幣基金組織在2017年10月發布的《全球金融穩定報告》中指出：當住戶部門杠桿率低于10%時，該國的債務增加將有利于經濟增長;當住戶部門杠桿率高于30%時，該國的中期經濟增長將會受到負面影響;而當住戶部門杠桿率超過65%時，將會影響到該國的金融穩定。筆者利用國家統計局和中國人民銀行相關數據計算了1994-2020年中國家庭杠桿率和債務收入比。
從杠桿率看，1994年至2008年的15年間，我國家庭杠桿率整體保持在20%以下的較低水平，2008年末為17.87%。2008年金融危機發生后，隨著“四萬億”刺激政策的推出，房地產市場快速回暖，家庭杠桿率快速上升，2013年首次突破30%，此后連續快速上升至今，2020年增長至62.2%。根據國際清算銀行的統計數據，2020年末我國家庭杠桿率已超過60.3%的世界平均水平，比G20整體的59.8%高出2.4個百分點，并與日本和歐盟相當，同時接近日本20世紀90年代經濟泡沫破滅前60%的水平[4]。
從增幅看，我國家庭杠桿率增幅處于較高區間，2020年上升6.4個百分點，高于美國、日本和歐盟的4.9%。從債務收入比來看，我國家庭債務收入比在1994年不足20%，金融危機后的2009年突破50%，2016年再次突破100%，之后急劇上升到2020年的139.06%，已超過2020年的美國的97.40%和日本的125.38%，同時也超過日本20世紀90年代經濟泡沫破滅前該指標的數值(120%)和2008年美國次貸危機爆發前該指標的數值(134.62%)。考慮到還存在隱藏的民間借貸等無法準確統計，我國家庭負債狀況事實上比統計的可能還要嚴重。中國家庭債務規模和擴張速度已瀕臨危機邊緣，如不能及時進行有效遏制和強力干預，極有可能引發系統性金融風險，嚴重威脅金融安全。
與此同時，近年來以大數據、人工智能、5G、物聯網等為代表的現代信息技術創新深刻改變了金融格局和金融供給模式，推動了金融數字化和互聯網化，促進金融服務可觸達、可體驗、可持續，效率和質量明顯提升，數字金融已經成為普惠金融的重要源動力和增長點。與傳統金融機構的排他性對比，數字金融滿足了那些通常難以享受到金融服務的中小微企業和低收入家庭的需求，擴大了金融服務區域和用戶范圍，降低了金融服務門檻，使金融服務平民化趨勢更加顯現，體現了普惠金融的應有之義[5](P1401-1418)。在數字金融的推動下，以信用卡、消費貸、移動支付為主流產品的消費金融快速擴張。
然而，數字金融在推動金融普惠和金融深化的同時，金融的過度自由化也帶來一系列不當行為和侵害消費者權益的金融亂象。2015年以來，P2P行業暴雷、校園貸、電信詐騙和大型互聯網平臺壟斷定價及違規放貸等風險事件層出不窮，其共同特征就是各類新興業態借助移動互聯網等數字工具從事非法或非正規借貸，透支家庭和個人消費能力，最終引發各類社會問題，嚴重威脅金融安全。其中幾類典型事實尤為值得關注：
一是誘導借貸，大型互聯網平臺通過掌握的消費大數據和網絡消費場景，進行過度營銷貸款或類信用卡透支，不當宣揚借貸消費、超前享受觀念，誘導消費者無節制消費，對金融知識薄弱人群、沒有穩定收入來源的青少年和低收入家庭存在嚴重誤導[6];二是被動借貸，互聯網平臺利用平臺壟斷優勢和信息不對稱，將借款設計為客戶的默認選項，導致客戶容易被剝奪其他付款選擇權并“被貸款”;三是變相放貸，部分助貸平臺聯合金融機構采取降低借款門檻、編造借款用途甚至偽造相關資質證明等方式變相放貸、倒貸①、轉貸和續貸;四是高息放貸，互聯網平臺和金融機構相互滲透，行業陷入惡性競爭，并對借款人進行掠奪性放貸，而獲客成本和融資成本不降反升，導致普惠變成“普貴”，支付寶旗下的“花唄”和“借唄”年化利率曾一度高達24%。
近幾年發生的金融亂象不同程度地與管制放松條件下金融數字化和過度創新有關[7(]P3-9)。以上現象引起筆者的思考：數字金融在踐行普惠金融理念和緩解金融抑制的同時，是否在一定程度和范圍內助長了貸款機構過度授信和家庭過度借貸，加劇了中國家庭債務風險的脆弱性和不穩定性;如果數字金融存在債務助推放大作用，具體的傳導機制和途徑又是什么。針對上述問題，筆者以北京大學中國家庭追蹤調查(CFPS)微觀數據為樣本，構建數字金融與家庭債務風險的理論與計量分析模型，探究二者的內在聯系和作用機理。
一、文獻綜述
對家庭債務問題的研究可追溯至2008年全球性金融危機之后關于危機成因的大討論，主要研究成果集中在家庭負債動因、經濟后果和風險治理三個方面。在家庭負債動因方面，已有研究從生命周期理論、消費理論和人力資本理論出發，探索了決定家庭負債的微觀因素[8](P55-66)，發現家庭負債隨著戶主年齡的增加而下降[9](P467-505)[10](P1449-1494);而人力資本、受教育程度、金融素養對家庭負債也存在顯著影響，高學歷和較高金融素養的家庭更會規劃家庭財務，理性借貸[11](P1553-1604)。
家庭凈財富和家庭收入對負債的影響相對復雜，表現為相對于高收入群體，中低收入者的消費和儲蓄選擇更易受到資產價格尤其是房產價格上漲的影響，因此在資產價格暴漲中傾向于多負債;相對于租房家庭而言，有房家庭的住房財富效應帶來的高收入預期會增強消費傾向，因而也有更強的借貸動機[12](P30-45)。
總的說來，不同家庭的統計學特征、財務狀況、健康狀態、職業、種族乃至原有的負債水平差異都會對家庭負債決策產生重要影響[13](P19-29)[14](P401-426)。除 了家庭微觀特征外，GDP、利率、稅率和住房抵押政策對家庭債務也有直接影響，通常處在經濟擴張期、長期的低利率和減稅政策會刺激家庭的債務擴張[15](P27-30)，而房地產價格上漲、銀行在自由化市場中尋求盈利回報以及人口老齡化也是家庭債務增長的重要原因[16(]P109-141)。
家庭債務風險的經濟后果主要表現在對資產價格和宏觀經濟影響兩方面。從對資產價格影響方面看，由于家庭債務中有相當大比例與住房貸款有關，而住宅又具有明顯的金融屬性，因此家庭債務對房地產市場周期和價格波動存在重要影響[17](P50-66)。
家庭房屋資產對家庭消費具有明顯的財富效應，房屋按揭貸款為家庭購房帶來杠桿。當房屋價值提高時會引起更大的財富效應，相比單一住房家庭，多套房家庭的房屋資產具有更明顯的財富效應;房產占家庭資產比重較低的家庭，房屋資產的財富效應較大，隨著房屋投資屬性的降低、消費屬性的提高，房屋的財富效應會下降[18](P62-75)。
從對宏觀經濟影響看，大量研究認為家庭債務的擴張和杠桿率的持續上升對信貸市場會產生負向溢出效應[19](P2667-2702)，并造成失業率上升[1](P1755-1817)、居民消費擠出[20](P42-60)、企業信貸供給減少[21](P71-87)，進而導致經濟波動甚至陷入中長期衰退[22](P66-77)。此外，家庭負債還抑制了創新創業[23](P121-134)，加大了居民財富分配不平等[13(]P19-29)，導致勞動力市場黏性增強[24(]P1771-1795)等問題。在風險治理上，鑒于家庭債務風險對經濟社會的危害已取得廣泛共識，因此政策的有效干預、合理控制家庭負債規模就有十分重要的意義[20](P42-60)。
一方面，要以宏觀審慎視角密切關注家庭的債務變化，尤其是考慮到貨幣政策影響宏觀經濟的一個重要渠道是家庭資產負債表，緊縮性的貨幣政策將直接導致家庭資產負債表惡化[8](P55-66)。對家庭在房地產領域不斷攀升的杠桿率，需要在執行銀行業敏感性壓力測試中多關注房地產貸款風險，在強化“因城施策”的房地產宏觀調控、推進“租購并舉”等房地產領域供給側改革的同時，打擊利用短期消費貸款等違規加杠桿炒房的投機亂象，維護房地產市場的平穩健康發展[25](P32-47)。
另一方面，利用雙支柱調控可以緩解由家庭債務違約引發的房價下跌和信用收縮，在應對債務違約對實體經濟負面影響時，相較于資本類宏觀審慎工具，信貸類工具能夠引導商業銀行加大對家庭的信貸支持，有效協調貨幣政策。此外，鑒于受教育水平較低、健康狀況較差的年輕家庭更容易受到不利貨幣政策沖擊的影響，社會發展過程中城市化、老齡化等經濟結構變動對家庭杠桿增速也存在一定影響，這意味著貨幣政策及監管政策調整需要更多關注這些群體的利益及其對宏觀經濟的影響[8(]P55-66)。
綜上，在當前數字經濟背景下，數字金融會對微觀家庭的貨幣需求、負債水平、消費選擇和資產配置產生沖擊。以網絡借貸為代表的數字金融可以匹配無抵押的借款需求，形成銀行外部融資市場，并對以銀行為核心的傳統信貸渠道產生弱化、擠出和替代作用，降低了貨幣政策的有效性，給貨幣供需均衡的政策操作實踐增加了難度，因為任何旨在抑制杠桿作用的緊縮性貨幣政策都可能通過數字金融渠道導致債務杠桿率升高[26](P617-639)。
目前部分學者已經開始關注數字金融對家庭債務的影響，如馬源聰等[27](P130-149)指出網絡借貸加劇了家庭債務杠桿率的攀升，并可能削弱償債能力;許月麗等[28](P66-80)認為數字金融會對家庭的投資性貨幣需求具有顯著影響;賈鵬飛等[25](P32-47)指出金融過度自由化會導致家庭過度負債，當杠桿率超過合理限度，可能造成經濟陷入“債務—通縮”的惡性循環。而如何理解數字金融驅動下中國家庭債務風險的新變化和新趨勢，目前的研究文獻尚未給出完整答案。
因此，探究金融數字化過程中我國家庭債務風險形成的機理特征，尤其是信貸軟約束造成的過度授信與過度信貸如何助長家庭債務規模的擴張，豐富家庭金融理論和風險治理理論，具有積極意義。同時，測度數字金融在使用廣度、使用深度和金融數字化程度等不同維度對中國家庭債務風險形成的作用，也為數字金融實踐發展提供新的研究視角。揭示數字金融對家庭債務風險影響的傳導機制，即房貸負債的替代效應和對消費支出的擠出效應，可以為系統性金融風險治理提供研究支持。同時，我們也驗證了家庭統計學特征、財務特征、時間特征和區域經濟特征對數字金融影響家庭債務風險的異質性。
二、理論分析
以往對家庭債務及其風險研究主要設在傳統金融市場格局內，探討銀行授信、非正規金融組織及民間借貸對家庭負債選擇的影響。在數字經濟背景下，金融供給方式和借款人需求更加復雜，對家庭債務風險形成機理研究需要融入更多維度的考量。筆者在總結大量經驗事實的基礎上，將數字金融驅動下家庭債務風險形成機理劃分為市場驅動、過度授信、過度借貸和風險暴露四個典型階段。
(一)市場驅動市場驅動是數字金融背景下家庭債務風險形成的關鍵因素，具體概括為數字滲透、貨幣寬松、監管放松、行業競爭和征信缺陷五個方面的因素。
1.數字滲透。消費金融是數字滲透最高的領域之一，數字滲透對消費金融的影響既包括供給端的影響也包括需求端的影響。從供給端影響看，數字滲透顯著增強了金融機構和類金融機構在渠道獲客、服務展業、貸款管理和風險控制等方面的能力，尤其是克服了傳統金融模式下對“長尾客戶”觸達不深的問題。借助移動互聯網和金融大數據，將更多以家庭為單位的借款人納入金融服務體系。從需求端看，數字滲透改變了人們的生活和工作方式，線上消費、網上工作和網絡社交更加普及，用戶的金融需求和消費行為也呈現個性化、多元化和超前化特點，年輕家庭更容易接受網絡借貸和超前消費，金融業態數字化恰恰迎合了這一需求。
2.貨幣寬松。寬松的貨幣環境是引起家庭債務風險上升的動力之一。尤其是在經濟增速放緩和后金融危機時期，政府采取積極的貨幣政策刺激經濟，創造寬貨幣的外部環境，導致金融機構的借貸資金充裕，而消費作為拉動經濟的重要動力，整個社會通過家庭的加杠桿刺激來消費，導致家庭債務快速增長。在不考慮家庭借款人異質性情形下，單純加杠桿政策將引起高杠桿家庭的過度借貸[29(]P251-261)。
3.監管不足。政府對金融業的監管不足也是促使家庭債務風險上升的重要外因。一是對互聯網金融、金融科技等新興金融業態和服務模式的監管滯后，降低了金融從業門檻，導致家庭出現多頭借貸;二是對部分金融產品監管不足，如放松了對信用卡業務的限制，增加了可開展信用卡業務的經營主體，擴大信用卡使用范圍，對信用卡交易提供優惠的稅收政策，導致家庭信用卡滲透率快速上升;三是金融消費者權益保護力度不夠，導致金融交易數字化、金融產品結構化過程中存在虛假宣傳、誤導銷售、捆綁搭售等問題。
(二)過度授信
金融機構過度授信通常表現為單個銀行對某一客戶授信超過企業的實際需求，或者多個銀行在對同一客戶授信時，未準確剔除其他銀行的影響，造成授信總額遠超過客戶實際合理需求。一直以來，銀行授信集中在大中企業，小微企業和個體家庭獲得銀行貸款難度較大，過度授信不夠明顯。但隨著網絡借貸和中小銀行的擴張發展，金融機構提供授信的能力不斷提升[30](P60-61)。
數字滲透和寬松的政策環境導致網絡借貸等新興金融業態的出現，并形成網貸平臺P2P模式和金融機構與互聯網公司合作的助貸/聯合貸款模式，在追逐規模和利潤的驅使下，金融機構、助貸平臺和網貸平臺存在過度營銷、誘導式放貸和掠奪式放貸的情況，為了獲得更多的用戶和放款額度，對用戶的審核流于形式，不重視用戶的借款用途和還款能力，導致對部分家庭成員超過其合理需求和償付能力的過度授信。與授信不足的情況恰恰相反，部分家庭借款人的信息被反復利用，并出現多頭借貸和重復續貸的現象。
(三)過度借貸
過度授信會導致借款人形成信貸軟約束[31](P40-60)，誘使部分家庭借款人出現過度借貸，超過了家庭可支配收入支撐范圍，導致債務杠桿率、債務收入比和償債收入比等債務指標出現異常上升。借款人通過信用卡透支、信用卡變現、抵質押物超額或重復抵質押以及多頭借貸等手段獲得大量消費貸資金，進行“炒房”投資、借新還舊、以貸養貸等行為，存在該行為的借款者受“逆向激勵”影響更大，違約率更高[28](P130-149)。
第一，在經濟繁榮周期，寬松的信貸政策和看漲的房產資產價格可能會導致借款人盲目樂觀，低估了借貸風險，過度進行負債，此時家庭資產負債率快速攀升。
第二，過度借貸存在嚴重的負外部性，導致家庭陷入債務約束并形成習慣性貸款。很多資質不足的借款人在被銀行拒絕后轉而向網絡平臺借款。由于網絡平臺審核簡單，借款人往往更容易獲得貸款，從信用卡和花唄、微粒貸開始，逐漸在網貸平臺鋌而走險，加重了自己的還貸負擔，多頭借貸之后騰挪無能，最終淪為被催討的對象。
第三，部分家庭借款人存在不良消費習慣，借款資金并未用于日常消費，而是將輕易得來的貸款用于網絡賭博、線下賭博、投資炒房、炒股等，甚至存在逃避債務的僥幸心理，忽視了過度借貸的潛在危害和法律風險。家庭負債本是平滑跨期消費的重要手段，但大量的經驗研究表明，過度借貸的資金較少用于維持家庭正常水平的消費[32](P1917-1937)，而是用來進行房產、股市等高風險領域的投資或投機。因此，數字金融對家庭正常消費可能還存在“擠出效應”，同時也加速了房貸對家庭消費支出的“替代效應”。
(四)危機暴露
新古典經濟學理論認為，信貸擴張周期中，家庭是利用更便宜的信貸購買資產的理性代理人，因此理論上市場一般均衡條件是債務上升與資產增加之間的平衡[16](P109-141)。然而，歷次金融危機反復證明，家庭的過度借貸會增加未來信貸約束收緊的可能性，因為其借貸行為會產生“負外部性”[25](P32-47)，一旦經濟環境惡化，外部信貸政策和監管政策收緊，導致房產等抵質押資產價格下跌時。
在此之前從事的高風險投資失敗的可能性加大，還款來源不確定性增強，家庭無法通過房產的繼續上漲進行倒貸和續貸，家庭的信貸約束緊縮，同時家庭表現出進一步借款的沖動。當最先到期的債務無法償付時，資金杠桿破裂，最后借款人不得不選擇主動違約或被動違約。信貸違約的直接后果就是形成金融機構和網貸平臺的壞賬。當大量的借款人在同一周期內出現群體性違約現象，則可能導致借貸市場出現系統性金融風險，孕育了金融危機產生的可能性[33(]P124-140)。
綜上，數字金融為家庭和個人在銀行等傳統金融市場之外開辟了一條新的融資渠道，某種程度上推動了金融自由化、便利化和金融效率的提升，滿足了家庭借款合理需求，對家庭債務可持續性具有積極作用。但是，不顧金融風險規律，過度授信和過度借貸，必然會造成“債務—通縮”的惡性循環，對家庭債務風險形成放大效果。
基于以上分析，本文提出如下基本假設：H1：數字金融有可能對家庭債務風險具有放大作用，尤其是數字金融的廣泛滲透性和易得性會助長家庭債務擴張;在推動金融深化和效率方面，數字金融則有可能對家庭債務風險產生一定緩釋作用。H2：數字金融推動了房貸負債比例的上升，并對家庭正常消費產生擠出效應;房貸和消費的結構異動是家庭杠桿率攀升的主要傳導因素。H3：數字金融對家庭債務風險的作用機理存在異質性特征，家庭收入水平、初始負債規模、地區發展程度等因素對數字金融與家庭債務關系會產生一定影響。
三、研究設計
基于研究假設，本文選取中國家庭跟蹤調查(CFPS)2010-2018年五次抽樣調查數據，構建數字金融對中國家庭債務風險影響的計量模型。
(一)變量選取
在剔除數據嚴重缺失的變量，并利用STATA軟件對缺失重要變量的樣本按照插值法進行數據補齊后，最終獲取17843條有效樣本，變量選擇及數據來源說明如下。
1.因變量。住戶部門杠桿率是衡量家庭債務風險的通用指標之一，但是該指標以GDP為計算基礎;而本文以家庭微觀數據為研究對象，因此該指標并不適用本文研究。考慮到微觀樣本的特殊性并借鑒相關研究，本文構造三個指標用來衡量家庭債務風險，分別是債務收入比(DTI)、償債收入比(DSI)和金融資產負債率(FAI)，三項指標數值越高代表家庭債務風險越高。其中：債務收入比為家庭債務余額與家庭年可支配收入之比，該指標直接反映家庭債務總體規模;償債收入比為家庭每年待償還債務金額與家庭年可支配收入之比，該指標反映家庭短期償債能力和短期流動性;金融資產負債率是家庭債務余額與家庭持有的各類金融資產余額之比，該指標反映家庭長期償債能力和長期流動性。風險指標均根據CFPS數據庫相關數據計算所得。
2.自變量。本文選擇北京大學數字金融研究中心發布的數字普惠金融系列指數作為衡量數字金融發展程度的代理變量，選擇理由主要基于該指數是國內首個覆蓋縣域級層面、多個維度刻畫數字金融發現內涵和特征的研究成果，展現了數字金融發展模式很強的空間集聚性和空間異質性[5](P1401-1418)，這與本文的研究目的較為符合。具體而言，本文選擇該系列指數中數字金融覆蓋廣度(breadth)、數字金融使用深度(depth)和金融數字化程度(digit)，三個指標分別刻畫了數字金融發展的滲透性和可得性、多樣化程度和使用效率、數字技術驅動金融的強度和效果。根據前述分析，數字金融覆蓋廣度和金融數字化程度體現為金融增量和新興金融業態的擴張，因而可能與家庭債務風險正相關，而數字金融使用深度則體現為金融存量和傳統金融服務的優化，因此可能與家庭債務風險負相關。
四、實證分析
根據以上模型設計和數據，本文首先對數字金融和家庭債務風險進行基準回歸，以檢驗數字金融滲透對家庭債務風險的基本影響;然后對數字金融影響家庭債務的傳導機制進行檢驗，探究房貸和消費的中介效應;最后，對實證結果進行異質性和穩健性檢驗，確保結論可靠。
(一)基準回歸
為計量模型(1)的基準回歸結果，所有回歸模型均控制個體和時間固定效應。其中回歸模型1為因變量和自變量中的債務收入比單獨擬合結果，回歸模型2為全變量回歸結果，回歸模型3和模型4是因變量與自變量中的償債收入比和金融資產負債率的全變量回歸結果①。
估計結果顯示，數字金融對家庭債務收入比、償債收入比和金融資產負債率均存在顯著影響。以模型1、模型3和模型4為例，數字金融覆蓋廣度指標每升高1%，將導致債務收入比提高6.7244%，償債收入比提高3.1042%，金融資產負債率提高1.2841%;金融數字化程度指標每升高1%，將導致債務收入比提高0.9528%，償債收入比提高0.2412%，金融資產負債率提高0.2589%;數字金融使用深度指標每升高1%，將導致債務收入比降低6.1407%，償債收入比降低0.1982%，金融資產負債率降低2.4381%。
這表明，數字金融覆蓋廣度和金融數字化程度的確對家庭債務風險具有放大作用，尤其是數字金融覆蓋廣度對家庭流動性和償債能力的負面影響更大。而數字金融使用深度則會對家庭債務風險具有一定緩釋作用，這可能是因為數字金融使用深度表征了金融機構對原有借款家庭(“熟客”)金融服務效率的改進和融資成本的降低，如滿足借款人多元化、全生命周期金融需求、提升金融服務附加值等。就金融機構而言，“熟客”相對于“生客”的審核風險更低、信用記錄更完整、客戶開發本更低;就家庭借款人而言，能夠得到金融機構持續的低成本融資對家庭資產、收入和負債始終保持在一個良性的匹配區間內至關重要。因此本文假說1成立。
五、結論與建議
中國家庭債務規模和擴張速度已瀕臨危機邊緣，如不及時干預和遏制，將嚴重危害金融安全和金融穩定，損害經濟可持續發展的基礎，同時也與黨的十九大報告提出的不斷滿足人民日益增長的美好生活需求的經濟社會發展目標不符。為此，筆者通過數字金融與家庭債務風險的理論和計量模型，探討了數字金融發展對家庭債務風險的影響和作用機理，得出結論：
第一，數字金融在提高金融效率的同時，也具有信貸軟約束特征，導致信貸市場出現過度授信和過度借貸，對家庭債務擴張形成助推放大作用，加大了家庭負債的脆弱性和不穩定性;第二，數字金融使用廣度和金融數字化程度對家庭債務風險具有明顯放大效應，數字金融的快速滲透和廣泛應用推動了家庭負債擴張，而數字金融使用深度則可對家庭債務風險發揮一定緩釋作用;第三，數字金融對家庭債務擴張作用主要通過推動房貸負債比的上升和擠占消費性支出的傳導機制實現;第四，經過異質性檢驗發現，數字金融對家庭債務風險的放大影響隨著家庭收入的上升而下降，但隨著家庭負債規模的攀升而加強，這種作用規律在城鎮和中西部地區家庭更為明顯;第五，穩健性檢驗表明，數字金融對家庭債務風險的影響存在時間遞減規律，數字金融對家庭債務風險當期影響最強，在滯后1期時減弱、滯后2期后不再顯著。
此外，控制家庭成員個體特征、財務特征、宏觀經濟特征和采用工具變量、樣本調整等方法進行穩健性檢驗，并沒有改變本文結論。由于數字金融覆蓋群體本身具有相對脆弱性和敏感性[35](P1-16)，其帶來的金融過度自由化中極有可能對家庭債務風險具有加速放大效應。因而在政策應對層面我們需要做到：
一是加強數字金融監管，防范系統性重大金融風險。需要把握好推進數字金融發展和防范金融風險的動態平衡，堅持審慎監管和行為監管，完善數字金融監管體系，提升監管科技水平，有效遏制數字技術驅動金融過度自由化和無序競爭引發的金融風險亂象，防止群體性和家庭債務崩裂導致民間金融塌陷，致使資金鏈出現多米諾骨牌斷裂，并快速傳導至非金融和金融機構，形成債務風險的跨部門和跨區域傳染。同時要讓金融機構、互聯網公司、金融監管者和家庭擔負起各自的責任，共同打造好金融教育、機構自律管理和家庭消費者保護的監管“三支柱”，堅決守住不發生系統性重大金融風險的底線。
二是嚴控住戶部門杠桿攀升，提早布局風險化解工作。政府需要將控制住戶部門杠桿率攀升作為新時期統籌重大金融風險防范化解工作的重要內容。一方面，我國住戶部門負債規模連續攀升，1994年至2020年，住戶部門杠桿率累計上升了53.89個百分點，僅在“十三五”期間就上升了17.24個百分點，并有加速上升勢頭，增幅超過了同期非金融企業和政府部門。
另一方面，我國住戶部門通過初次分配和再分配獲得的全部可支配收入在國民總收入中所占比重呈現逐年下降趨勢，初次分配比例從2000年的67.15%下降至2018年的不足60%，表明住戶部門對債務的維系能力和償債能力在下降。與其他部門相比，住戶部門債務危機最容易演變為社會危機。因此，必須對住戶部門杠桿率進行強有力的政策干預。
三是穩定房地產市場預期，堅持“住房不炒”政策定位。從世界范圍看，房貸是家庭債務的主要構成部分。截至2020年末，我國個人住房貸款余額達33.44萬億元，是2008年的11.56倍，占住戶部門債務總額的比例為54.50%。住戶部門杠桿率的快速上升與住房貸款的擴張和房地產市場泡沫式發展密切相關。在各種因素推動下，房產的金屬投資屬性遠超消費屬性，且房地產與金融活動交織呈現出非常強的商業周期性。美日等國的經濟危機均表明，房貸的快速增長最終會加劇住戶部門負債，從而引發嚴重債務危機和風險傳染。
參考文獻
[1]AtifMian,AmirSufi,EmilVerner.HouseholdDebtandBusinessCyclesWorldwide.TheQuarterlyJournalofEconomics,2017,132(4).
[2]FengDong,ZhiweiXu.CyclesofCreditExpansionandMisallocation:TheGood,theBadandtheUgly.JournalofEco‐
omicTheory,2020,186.
[3]EmineBoz,EnriqueG.Mendoza.FinancialInnovation,theDiscoveryofRisk,andtheU.S.CreditCrisis.JournalofMone‐ aryEconomics,2014,62.
[4]BISstatistics.BIS.[2021-07-10].
[5]郭峰，王靖一，王芳等.測度中國數字普惠金融發展：指數編制與空間特征.經濟學(季刊)，2020，(4).
[6]屈信明，歐陽潔.警惕網絡平臺誘導過度借貸.人民日報，2021-02-08.[7]謝平，鄒傳偉，劉海二.互聯網金融監管的必要性與核心原則.國際金融研究，2014，(8).
[8]陳斌開，李濤.中國城鎮居民家庭資產——負債現狀與成因研究.經濟研究，2011，46(S1).
[9]OttoVanHemert.HouseholdInterestRateRiskManagement.RealEstateEconomics,2010,38(3).[10]JohnY.Campbell,JoaoF.Cocco.HouseholdRiskManagementandOptimalMortgageChoice.QuarterlyJournalofEco‐
omics,2003,118(4).
作者：王海軍楊虎
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