杨丽莹 毛壹文 齐春宇

〔内容提要〕基于2017年中国家庭金融调查（CHFS）数据，实证研究子女性别对家庭借贷行为的影响，并使用首胎子女性别作为工作变量解决内生性问题。研究发现，在城市和农村，有男孩的家庭比只有女孩的家庭均持有更高的负债，平均高出31%-38%，且代际关联度与家庭负债水平呈负相关，进一步通过Tobit回归和更换解释变量进行稳健性检验，所得结果与基准回归方向一致。本文不仅有助于了解人口政策和经济转型进程中子女性别对家庭借贷的影响，还为中国家庭借贷差异提供了更丰富的微观经验证据。

〔關键词〕家有男孩 子女性别 家庭借贷 负债

一、引言

家庭投资管理是实现家庭财富保值增值的重要途径，子女是家庭投资行为的重要影响机制之一，父母对子女的重视程度、期望不同以致采取不同的投资偏好。中国自古有“养儿防老”的文化传统，折射出父母将抚养子女视为一种“投资”行为，且潜意识认为抚养男孩会获得更多的回报，因此成年个体会针对家庭人口结构调整家庭资产配置以期获得家庭财富最大化。据2021年第四季度《中国家庭财富指数调研报告》指出，房产对财富增加的贡献不断下降，金融投资对财富增加的贡献不断上升，家庭财富配置更加均衡稳定，由此可见疫情使家庭更注重投资管理，风险管理意识也有所加强，直接体现为投资方式上更加多元，线上理财需求增加，信贷作为家庭资产配置的一种手段，受到家庭投资者青睐的同时也受到学者的关注。甘犁等（2020）研究发现逾四分之一家庭信贷需求增加，低收入群体信贷获取难度下降，刺激未来家庭信贷规模的增加。颜志杰等（2005）实证分析得出上学子女数越多，农户获得非正规贷款的可能性越高，这是由于子女教育费用促使农户提高借款成功率。张雅淋等（2020）从住房负债与非住房负债视角研究负债与消费的关系，实证结果显示，负债家庭拥有显著的消费相对剥夺，负债越高，抑制性越强。

2021年《中共中央国务院关于优化生育政策促进人口长期均衡发展的决定》中指出，实施积极生育政策以应对人口老龄化。张海峰（2019）研究表明生育政策的放开会影响家庭经济决策，具体表现为子女数量与家庭储蓄显著负相关。二孩生育的实施使得家庭参与金融市场的概率显著提高，其影响机制是子女数量增多使家庭由于即期和预期支出增加而面临流动性需求。上述文章聚焦于生育政策与子女数量的联系，但家庭子女性别结构随生育政策也会发生变化，深层次研究不同地区子女性别偏好对家庭金融行为问题的影响为今后相关政策的制定提供科学依据。基于此，本文研究城市与农村子女性别差异对家庭借贷这一金融行为的影响。

二、文献综述

Campbell（2016）首次提出家庭金融的概念，他认为家庭金融应作为一个独立的研究方向并指出家庭金融应主要包括家庭资产配置和家庭负债这两个分支。根据2019年中国人民银行调查统计司的调查数据可知，我国家庭负债特征分布较为明显，主要集中在银行放出的贷款，占总负债的76.0%。

关于家庭借贷的研究，多数学者主要从家庭收入、城乡差异等微观和宏观影响因素及家庭决策者文化程度、家庭规模、家庭金融素养等人口学特征方面考虑。有研究证明家庭负债与家庭收入之间存在一定的相关性，也有文献指出除了家庭收入，家庭成员人数以及房屋价值等与家庭负债显著相关。Fabbri和Padula（2004）曾指出家庭规模与家庭负债之间有着显著的正向相关关系。何丽芬等（2012）也同样认为家庭规模与家庭负债之间存在正相关。金融素养可以降低家庭对于“负债性消费”的依赖程度，金融素养的提高，能更合理地优化资产配置结构。吴卫星和吴锟（2018）实证研究发现，金融素养高的居民家庭更可能持有负债和偏好通过正规渠道借贷，同时减少过度家庭负债。家庭借贷“有限参与”现象普遍存在，收入和房产市值高的家庭更倾向于持有负债。

在区域差异上，由于地区间经济发展不平衡，西部地区家庭负债水平明显高于东中部地区（陈斌开和李涛，2011）。微观角度上，人口结构对家庭负债行为有显著影响。常思浩（2021）基于家庭年龄结构这一人口学变量，通过研究发现老年抚养比和少儿抚养比对家庭负债意愿和负债规模显著负相关。邓鑫（2021）通过自然实验（全面二孩政策的实行）及双重差分模型进行估计，研究得出有新生子女的家庭平均债务水平更高。子女数量作为影响家庭规模的因素会对家庭负债产生影响，国内学者何光辉等研究发现城镇家庭负债规模较大且主要集中于支持子女买房、子女教育及自身健康，而农村有更多家庭需要负债。综上，学者对于子女性别的研究集中家庭资产配置，而对家庭借贷的研究集中于子女数量、家庭金融素养，从子女性别结构出发考虑者较少。因此，本文的创新点是在参考已有研究的基础上，将子女性别作为解释变量，将首胎子女性别比作为工具变量研究人口结构与家庭债务之间的关系。

三、数据和方法

研究使用数据来源于2017年中国家庭金融调查（CHFS）。该数据包括除新疆、西藏和中国港澳台地区以外的29个省份，共有40011个家庭样本。在数据处理过程中，本文选取以下家庭：（1）户主已婚且有子女；（2）首胎子女年龄不超过22岁，并剔除了主要信息缺失的样本。最终使用的样本家庭数为10930，其中城市样本为5158，农村样本为5772。

本文核心解释变量为是否为男孩家庭，即将有一个及以上男孩数量的家庭当作男孩家庭，只有女孩的家庭当作女孩家庭，并且着眼于家庭中最小一代子女的性别，与家庭实际情况更为接近。首先，通过分析家庭成员与户主的关系来确定子女成员，但是CHFS数据中并没有可以直接使用的关系变量，因此本文根据CHFS调查问卷中a1014（受访者与户主的关系）及a2001（家庭成员与受访者的关系）两个变量，来分析判断家庭成员与户主的关系。其次，由于其他关系不易分析，本文只保留受访者与户主关系为本人、配偶及子女的家庭样本。具体方法如下：

当受访者与户主关系为本人时，选择与其关系为子女和孙子/孙女的家庭成员。若与受访者的关系为孙子/孙女，为减少祖孙关系的影响，本文修改户主，即将有孙子辈家庭中与受访者关系为儿子的成员设为户主，同时只选取受访者儿子数为1的家庭，确保只有一个户主存在，来排除叔侄情况的干扰。

当受访者与户主关系为配偶时，家庭成员与户主配偶的关系等同于与户主的关系，因此与上一种判别方法相同。

当受访者与户主关系为子女时，与受访者关系为兄弟姐妹的家庭成员也是子女。

至此家庭子女成员得到确定，再根据性别确定男孩家庭，最终得出男孩家庭占比为67%；同时根据年龄确定首胎，最终得出首胎子女性别比为110.7。主要变量的说明见表1。

本文使用OLS数据回归方法，基本回归模型为：

四、實证结果

（一）基准回归分析

表2报告了基准模型的回归结果，其中第（1）—（3）列是城市样本的估计结果；第（4）—（6）列是农村样本的估计结果；上述结果均控制了地区固定效应，并采用稳健异方差估计。

表2第（1）列考虑了解释变量城市男孩家庭（havinson）以及户主特征对家庭负债的影响，第（2）列和第（3）列分别在第（1）列的基础上进一步控制了家庭特征和是否三代及以上家庭变量。从回归结果来看，各列回归系数均在5%的水平上显著为正，（1）—（3）结果显示，城市样本中，有男孩的家庭相比只有女孩的家庭持负债大约高出31%-38%左右。这一现象可由男女家庭在婚姻市场受到的压力不同来解释，在控制家庭特征的情况下，男孩家庭出于结婚的需求，会增加对房屋和车辆等不动产的投资，以提高觅偶的竞争力。但是在当下中国社会，大部分男孩家庭持有较少的可支配资产，故倾向于银行贷款和分期支付等主要手段进行资产积累，以致负债规模的扩大。此外，控制变量方面，第（2）列加入家庭净资产对数和家庭总收入对数变量，分别在1%和5%的水平上显著为正，表明在城市家庭中，家庭负债会随净资产的增加而增加。第（3）列加入是否为三代及以上家庭变量，进一步探究代际关系对家庭负债的影响，回归结果显示，家庭代数与家庭负债呈负相关，且在1%水平上显著。据中国实情来看，主要是家庭中年长的一代人愿意为家庭提供经济帮助，从而减少负债总额。

表2第（4）列研究农村男孩家庭以及户主特征对家庭负债的影响，第（5）列和第（6）列在第（4）列基础上逐步添加控制变量，回归结果与城市家庭相似，在中国农村家庭，家有男孩会提高家庭负债总额大约33%-41%左右。控制变量方面，在农村家庭中，家庭负债会随总收入的增加而减少，这与城乡经济发展差异有关。一方面，农村家庭相比于城市家庭，持有较少的风险资产，对贷款的需求也较低；另一方面，农村家庭更倾向于提高收入来满足消费需求。此外，无论城市还是农村家庭，户主的年龄、性别等因素对家庭负债影响不大，而健康程度对家庭负债有较大影响（在1%的水平显著为负），表明户主身体越健康，家庭负债会越少。

（二）稳健性检验分析

（1）Tobit归并回归检验

本文的被解释变量为家庭总负债规模的对数，存在6729个家庭样本总负债规模对数为0，此时被解释变量lndebt的分布由一个离散点和一个连续分布组成，OLS基准回归的结果可能因受限值0而产生误差，因此本文使用Tobit模型对基准回归结果进行稳健性检验。

采用左归并回归，纠正受限于左侧的误差。回归结果与OLS基本方向一致，男孩家庭的负债高于女孩家庭。城市样本中，男孩家庭比只有女孩的家庭持有负债高出85%，在5%水平上显著；农村样本中，男孩家庭比只有女孩的家庭持有负债高出30%，在10%水平上显著。城镇家庭因有男孩而增加负债的比例要显著高于农村家庭（见表3）。

（2）更换被解释变量

基准回归中的yi指的是家庭总负债的对数，接下来我们将yi更换为是否持有负债这一虚拟变量来检验子女性别对家庭负债的影响。表4通过Probit回归，汇报平均边际效应，结果显示城市与农村家庭的回归结果均在10%的水平上显著为正，表明对于男孩家庭样本，有负债的家庭要比没有负债的家庭高出6%—8%。说明本文的基准回归结果是稳健的，即子女性别会影响家庭借贷行为，家有男孩会增加负债。

（三）工具变量（IV）回归

由于计划生育政策和传统重男轻女思想，不少家庭仍有“生儿而止”的传统，因而子女性别易受个人主观操控，会导致遗漏变量偏误，同时，子女性别和家庭负债也可能存在双向因果关系。为解决可能的内生性问题，本文将首胎子女性别作为工具变量，分别对城市和农村家庭的负债情况进行估计，同时控制了与基准回归中相同的特征变量和固定效应。表5的结果表明无论在城市还是农村，有男孩家庭要比只有女孩家庭负债总额高出37%，且在5%水平上显著，工具变量回归结果跟基准回归结果非常接近。

五、结论及启示

本文使用2017年CHFS数据研究子女性别对家庭借贷的影响，并将首胎子女性别比作为工具变量进行2SLS回归，结论如下：第一，在城市和农村，男孩家庭相比只有女孩家庭均有更高的负债总额，表明子女性别是影响负债的关键因素；第二，无论城市还是农村，代际关系均与家庭负债呈负相关。本文基于一个新颖视角，从微观角度上验证了子女性别会造成家庭负债的高低，为影响家庭借贷因素的研究提供了新思路。同时也存在着一些不足：由于 CHFS中已公布的省级城市数据较少，本文难以结合城市层面数据（如性别比等）进行分析，故未从性别比失衡等角度深入研究子女性别对家庭借贷的影响。

男孩家庭较于女孩家庭持有更高的负债，很大一部分原因来自住房投资。魏下海和万江滔（2020）发现地区性别比是影响家庭资产决策的重要变量，男孩家庭要比女孩家庭更倾向于投资住房资产，以此来“筑巢引凤”，同时避免高风险的金融资产，建议政府采取措施优化国内房产市场，降低并稳定房价，使男孩家庭相对减轻一些购房的借贷压力，挤出房贷泡沫，维护社会经济的稳定。此外，本文研究发现代际关系与家庭负债呈负相关，这一发现挑战传统“养儿防老”观念，有研究表明家庭的消费支出一般女孩少于男孩（陈良，2014），因此男孩家庭有着更高的消费支出。除却信贷消费，长辈的代际财富支持在男孩家庭更为明显，随着老龄化程度的加重，应老年人普及基本金融知识，注重提高老年人的幸福感，发展适合老年人的保障体系。

本研究也具有较强的现实意义。随着“全面三孩”政策的放开，大量关于生育二孩、三孩对家庭中女孩不利的讨论甚嚣尘上，从本文的结果来看，女孩家庭要比男孩家庭持有较少借贷，因此拥有更稳定的家庭财富，相较于男孩家庭，女孩家庭不必考虑买房婚娶等压力，生活质量可以有进一步提升，当家庭的资源比较充足、家庭性别文化较为平等时，女孩可以获得与男孩同样、甚至更高的教育投资，进一步推动我国性别观念的平等化，缓解性别失衡带来的不利影响。

（作者单位：临沂大学商学院）