赵志伟+秦海林+马文源

【摘 要】 本文利用2014年中国家庭动态跟踪调查（CFPS）数据研究了住房类型对家庭融资能力的影响。实证结果表明：住房类型对家庭的融资能力具有显著的正向影响，即住房类型越豪华，越有利于家庭融资，家庭的融资能力越强。

【关键词】 住房类型；家庭融资能力；二元选择模型

一、引言

家庭融资能力是指在其可以接受的价格条件和非价格条件下能够借到的最大资金数量。这里价格条件是指为融资而付出的利率和人情、面子等“隐性利率”，而非价格条件包括抵押、担保等融资要求。家庭在生产与生活中的资金缺口构成了家庭的融资需要，但形成金融需求还受其他条件的约束。我国现有的金融体系在农村低效率运行，存款需求虽基本得到满足，但贷款需求却存在很大的缺口，农村家庭金融受到抑制，而城镇家庭的贷款需求面临同样的问题，虽然城镇家庭的生活水平高于农村家庭，但基本的家庭金融需求仍倾向于民间借贷。

根据2014年CFPS数据来看，中低收入家庭主要持有民间借贷，高收入家庭两者都有；中低收入家庭民间借贷额度远高于其收入水平。可见，不同收入水平的家庭，融资能力存在差异。

家庭融资能力与其显性物质财富有关，也与其隐性财富信号有关，而住房类型自身所具有财富光环无疑影响家庭的融资能力。一般来说，家庭财富水平越低，越倾向民间借贷，而财富水平越高，则获得银行贷款的家庭比例增加。住房类型的豪华程度代表了家庭财富水平，而财富水平的高低作用于家庭融资的出借方究竟会有何影响，并且市场究竟如何解读这个信号，本文将对此深入研究。

二、文献综述

国内外文献关于融资能力的研究大多以企业为研究对象，以家庭融资能力为研究对象的不多，原因在于融资能力不是可以直接观察的变量，且度量家庭融资能力的数据较难收集。

家庭财富水平与融资能力之间的联系异常紧密。Paulson和Townsend等指出，[1][2]财富与融资能力之间正相关的前提为有限责任约束。在金融合约中，有限责任约束指的是，一旦借款人难以全部还款，那么他只有使用全部财富偿还借款。在规避风险的前提下，放贷者会根据借款人的财富水平进行放贷决策。这种情况下，借款人的财富水平越高，其所能获得的融資额越高。贺莎莎通过实证发现，农村家庭在进行正规融资时，明显受家庭财富水平的影响。[3]同时，社会网络的作用突出，杨汝岱等验证了社会网络对于农村家庭借贷的正向影响，即社会资本可以在某种程度上弥补家庭财富的不足。[4]

基于对上述文献的理解，本文拟从家庭住房类型入手，基于微观调研数据，提出如下研究假设，并对其进行实证检验：家庭住房类型越豪华，其融资能力越强。

三、实证分析

1、数据来源

本文数据来源为北京大学中国社会科学调查中心于2014年开展的中国家庭动态跟踪调查（CFPS）。该项调查是一项全国性的跟踪调查，旨在通过跟踪调查个体、家庭、社区三个层次的样本，反映中国社会、经济、人口、教育和健康的变迁。本次研究将借款被拒经历作为被解释变量，筛选结果为是或否的数据，同时对住房类型调查结果进行筛选，保留正常数据，即调查结果为六种住房类型，对于未回答此问题的数据剔除，样本数共9334个。

2、模型设定与变量说明

为研究住房类型对家庭融资能力的影响，将待检验的模型设定为：

Probity（y）=α+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4+β5x5+β6x6

+β7x7+β8x8n+β9x9+β10x10+β11x11+β12x12+ε（1）

各变量的具体定义如下：

（1）融资能力y：被解释变量。融资能力的大小通过是否存在借款被拒的经历体现，被拒经历越多，融资能力相对越差。0代表有被拒经历，1代表没有被拒经历。介于0-1之间为未被拒绝的比例。

（2）住房类型x1：调查结果为六种住房类型：1单元房、2平房、3四合院、4别墅、5联排别墅、6小楼房，数值越大，住房类型越豪华。

（3）领取离退休或养老金x2：代表家庭成员的年龄结构上限，退休老年人是这一变量的主体，此变量是指家庭中领取离退休金或养老金的成员的有无。

（4）做农活或外出打工x3：收入来源，此变量的有无是农村家庭和城市家庭的分界。

（5）工资收入总额x4：家庭成员年工资收入总额，以工资收入总额作为研究对象，作为家庭财富的体现。

（6）每月外出就餐费x5、每月邮电通讯费x6以及旅游支出x7：都为家庭消费能力的直接体现，消费能力越高，代表家庭的消费水平在合理及较高水平，间接体现家庭收入水平。

（7）住房维修费x8以及除现住房是否还有房产x9：用于住房修缮的费用支出以及房产数量也是家庭财富象征的体现，住房维修费越多，说明家庭注重住房的精神体验，消费水平较高，而房产数量更是直接代表了家庭财富水平。

（8）人情礼支出x10：日常生活中人与人之间人情往来的费用支出，具有加深感情和促进交往的功能，对其家庭融资有促进作用。

（9）尚未归还借款x11：家庭负债的体现，对家庭融资需求有阻碍作用；反之，对融资需求无影响甚至是促进作用。

（10）人均家庭纯收入x12：具体包含家庭工资性收入、财产性收入和、转移收入等，反映家庭经济水平。

3、检验结果与分析

通过调整控制变量，对模型（1）进行检验。检验1：对全部研究变量进行检验，变量住房类型在1%的水平上显著为正；检验2：排除每月外出就餐费，每月邮电通讯费以及旅游支出，住房类型的系数仍然在1%的水平上显著；检验3：排除领取离退休或养老金、工资收入总额以及人均家庭纯收入因素，住房类型的系数估计值由0.051降为0.046，仍然以低于1%的水平显著为正；检验4：排除做农活或外出打工、人情礼支出两个因素，分析农村家庭的融资能力，住房类型的系数估计值为0.046，依旧在1%的水平上显著为正。这表明，住房类型的豪华与否确实在家庭融资过程中起到一定的影响作用，上述发现与假设（1）的分析一致，为假设（1）提供了实证证据。endprint

由检验数据结果可得，住房类型与家庭融资能力正相关，且在1%的水平上具有统计显著性。住房类型越豪华，其融资被拒的概率越低，获得融资支持的机会越多，则该家庭的融资能力就越强。这是因为，住房类型在很大程度上是家庭财富与经济实力的象征，可在正式与非正式金融市场上起到信息传递的作用，交易对手可以据此判断借款人在无力还本付息的情况下，能否通过变卖家庭资产来清偿债务。与此相反，如果一个家庭的住房条件很差，那么很难期望在他违约的情况下通过拍卖其房产来清偿债务。正反两方面的情况表明，只有住房类型比较高级的家庭，才可能在信贷市场上获取资金供给者的青睐，具有较强的融资能力。

从其他控制变量的影响上看，领取退休金或养老金与融资能力成反比，其融资能力相对较弱。原因可能是因为领取退休金或养老金的群体都是老年人，此类人群虽然处于退休阶段，但是每个月有固定工資，经济来源虽单一，但是相较于同龄人，该群体的信用状况及还款能力可能更糟糕，而且他们年事已高，还随时面临死亡风险。

同样做农活或外出打工意味农村家庭收入来源的两种选择，这两种工作的收入相对稳定，农活的收入每年大体固定，外出打工也如此，此变量与融资能力成反比。由于干农活的收入较低，而外出打工的收入虽较高，却有很强的波动性，所以都无法有效增强家庭的融资能力。

而工资收入总额、住房维修费、人情礼支出与人均家庭纯收入的回归系数均为科学记数法表示，数值虽小，但是都具有统计显著性，所以工资收入总额和人均家庭纯收入与家庭融资能力正向关系。这几个都是家庭经济实力象征，故数值越大，家庭的经济实力越强，从而其对外融资的能力也就越强。

每月外出就餐费和邮电通讯费都与家庭融资能力成反比。虽然消费支出与家庭经济实力息息相关，但是，过度的消费支出意味可支配收入的减少，这无疑会在违约发生时损害债权人的利益，因此，此结果就也不难理解。

作为一种奢侈型的消费支出，旅游支出不是经常性消费，它的出现往往代表家庭经济实力的异乎寻常的强悍，所以它与家庭融资能力之间存在显著的正相关关系。换言之，旅游支出是种值得信贷的信号，市场完全有理由将其解读为家庭违约率非常低，或在家庭违约后债务还本付息风险小。

四、小结

本文借助stata12.0利用CFPS数据中选取的9334个样本分析了住房类型对家庭融资能力的影响。通过以上数据研究以及结合相关文献综合得出结论如下：

从融资需求角度来看，随着收入水平的提高，家庭融资需求明显加强，随着消费水平的提高，家庭的融资能力也会收到一定的波动，如果消费水平在收入承受范围内，则家庭融资能力呈正相关。而我们研究的关键因素，家庭住房类型对家庭融资的影响是不容忽视的，即家庭住房类型越豪华，则家庭融资能力越强。换言之，在家庭金融市场上可将家庭住房类型作为一个指标，用来衡量家庭的融资能力和违约概率。

在家庭借贷水平持续上升的同时，来自银行的贷款份额却呈现显著下降趋势，很大原因是由于借款用途的改变导致银行放贷条件的严格，使一些家庭不得不走上民间借贷的道路上，但在民间借贷大肆泛滥的今天，我们仍旧要注意民间借贷的风险，家庭在依靠隐藏财富实力，类似于家庭住房类型这一条件作为隐性条件时，要注意自身防范抵押风险。

【参考文献】

[1] Evans D.S.B.Jovanovic.1989，“An Estimated Model of Entrepreneurial Choice Under Liquidity Constraints”.Journal of Political Economics.97（8）.808-827.

[2] Paulson A.L，R.M.Townsend，A.Karaivanow.2006，“Distinguishing Liability From Moral Hazard in a Model of Entrepreneurship”.The Journal of Political Economy.114（Feb.）.100-144.

[3] 贺莎莎.农户借贷行为及其影响因素分析—以湖南省花岩溪村为例.中国农村观察，2008.01.

[4] 杨汝岱，陈斌开，朱诗娥.基于社会网络视角下的农户民间借贷需求行为研究，经济研究，2011.11.endprint