家庭信贷状况对收入分布影响的计量分析

巫锡超 黄琨皓 何心然

摘 要：根据中国家庭金融调查发布的微观调查数据，对中国家庭借贷状况进行了分析，研究借贷行为对福利效果和收入差距的影响效应。结果表明，信贷的福利效果比较显著，可以有效改善家庭的生活水平；是否发生借贷行为对低收入家庭的影响不大；借贷行为对高收入家庭的影响为正，且影响值很大；借贷行为将进一步扩大收入差距，使基尼系数大幅度提高。政府应该完善信贷的方式，通过信贷改变居民的生活水平，缩小贫富差距。

关键词：家庭信贷情况；家庭收入水平；收入差距；分位数处理效应；基尼系数

一、引言

近年来，随着我国市场经济不断发展及相关政策的颁布实施，借贷行为在不断活跃和变化。信贷对居民的重要性在于其能提供消费和投资所需要的资金，从而提高居民的收入和福利水平。

从已有文献来看，有较多的学者分析借贷行为，很少有学者从家庭层面讨论信贷状况，且主要从农户着手。如Pitt和Khandker（1998）对孟加拉几个正式金融形式的信贷项目的经济效果和福利影响进行了估计，发现信贷显著提高了孟加拉贫困农户的福利水平。Binswanger 和Khandker（1995）估计了正式金融形式贷款对印度农户带来的经济效果，发现信贷显著提高了农户的收入水平和生产能力。李锐、李宁辉（2004）运用全国10 个省份的农户调查数据经分析得出信贷对农户纯收入及其福利状况有很显著的影响。

但经我们调查研究发现，研究借贷行为的影响除了福利效果外，还应考虑收入差距，在我国经济保持高速增长的同时，同期居民收入差距不断扩大，对经济的持续增长、社会公正与稳定都提出了挑战，引起了高度重视。刘辉煌与吴伟（2015）也曾利用分位数处理效应模型检验了不同收入水平上家庭信贷的收入效应，但是刘辉煌等人（2015）的研究间接估计信贷对不同收入水平下家庭的影响，且其研究缺乏统计推断说明。本文将利用处理效应模型来研究信贷状况与收入分布效应，相比于已有研究，本文直接对信贷的收入分布效应进行估计且首次直接估计借贷行为对基尼系数的影响，弥补了现有文献的空白，具有理论意义和现实意义，研究结论对设定制度具有一定的参考价值。

根据研究目标，文章的以下结构为：第二部分描述数据来源；第三部分进行计量模型构建和指标选取；第四部分讨论实证及结果分析；第五部分研究结论和建议。

二、数据来源

中国家庭金融调查是中国家庭金融调查与研究中心在全国范围内开展的抽样调查项目，旨在收集有关家庭金融微观层次的相关信息，提供高质量的微观家庭金融数据，对家庭经济、金融行为进行了全面细致的刻画。本文使用的数据来自西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心于2011年在全国范围内开展的第一轮中国家庭金融调查。2011年第一轮中国家庭金融调查微观数据，采用分层、三阶段与规模度量成比例（PPS）的抽样设计，样本分布在全国25个省（市、区），80个县，320个村（居）委会，样本规模为8000多个家庭。样本量大，并且代表性大，为本文研究家庭信贷状况以及收入分布效应提供了数据支持。

样本中，剔除异常值和指标缺失严重的观测，还包括7864户家庭。样本家庭户主的平均年龄为54.91岁，平均受教育年限为9.11年，家庭的平均人口数为3.48人，人均收入为56779.13元，约15.21%的家庭户主是党员。

三、计量模型构建与指标选取

通过相关数据获取及统计分析，我们

（一）估测信贷状况的收入效应

1.构建Probit模型，估计倾向得分

通过相关数据获取及统计回归，我们认为信贷状况存在一定的收入效应。由于Probit模型拟合度高，拟合效果好，符合本项目研究要求，因此，在研究过程中，首先利用倾向得分匹配法（Propensity Score Matching）构建Probit模型，运用stata估计得到倾向得分Pi （获得信贷的概率）如下：

其中 xi为影响变量，即年龄（age）、受教育程度（edu）、家庭成员数（familymembers）、就业比率（employmentrate）、抚养系数（childoldrate）。β为Probit参数。

2.测算信贷状况的平均处理效应（ATE）

在估计得到倾向得分后，基于该概率，利用逆概率理论，在反事实推断模型框架下进行平均处理效应（ATE）测算。所谓反事实推断模型，即在被解释变量为0，1变量前提下，通过倾向得分匹配，探究各影响因变量因素中具体某一个因素作用时，假设该因素不存在情况下时的潜在结果。由于反事实结果实际无法观测得到，因此，需要测算平均处理效应（ATE），基于该理论，构建如下模型：

其中：

同理有：

和 是由倾向得分匹配法模型估测出来的，通过概率匹配模型，寻求得到最为接近的估测值。

通过平均处理效应测算，可以对贷款的收入效应有初步评估，为后续研究打下基础。

（二）运用分位数处理模型进行信貸收入效应检验

由于样本选取范围广，样本家庭收入水平差异较大，需要对不同收入水平样本家庭的借贷行为效应进行进一步测算，因此在基于前文估测的倾向得分与平均效应，利用逆概率的加权思想，构建如下所示分位数检验模型：

其中I（A）为指示函数，即当A发生时I（A） = 1，否则为0。

通过构建分位数模型，对选定样本的概率进行回归，全面刻画出信贷状况对收入效应特征。

（三）测算信贷状况对基尼系数的影响

据国内现有学者研究成果来看，针对信贷状况对收入效应的研究仍停留在Probit模型构建与检验上，未能将信贷状况对收入分布、国家宏观经济发展的影响进行实际量化。在现有学者研究之上，通过借鉴Economic Letters发表的最新研究成果，创造性的第一次将收入效应的影响进行量化，并通过基尼系数变动情况进行反映。

作为综合考察居民内部收入的指标，基尼系数测量了居民收入分配的差异程度，可以较为客观的反映收入分配效应，因此，基于（Lv Xiaofeng、Rui Li、Zheng Fan，2017）的研究，可以构建如下模型测定基尼系数变动情况：

（1）

其中 表示发生信贷， 表示不发生信贷

（2）

其中Mn是对变量X边界观测值的微小调整，解决了由于X异常值所导致的边界收敛速度过慢问题。因此， 克服了高估值问题下自变量X对实验结果的过度影响。定义估测值：

（3）

其中

在 成立条件下，有：

则通过估测 和 ，可以得到信贷状况对基尼系数的影响程度程度△，

即：

△ （4）

综上通过构建Probit模型测定倾向得分，通过分位数测定，运用最新模型测定基尼系数，可以更为直观的反映出信贷状况的收入效应，从而在信贷状况与基尼系数间搭捡起更为直观显著的联系。

四、模型分析

（一）利用倾向得分匹配法，基于probit模型的信贷收入效应估计

本文采用倾向得分匹配法运用到借贷对家庭的收入影响的研究中，整理数据并根据数据类型选择合适的模型及纳入的协变量后，计算出倾向得分，再进一步研究。

在研究中，我们采用Probit模型，首先通过逐步引进家庭特征变量来估算倾向得分，检查家庭倾向得分平衡性以及模型的值，选择满足平衡性要求且值最大的变量组合用于最终倾向得分估算。其次，我们利用平均政策处理效应模型，计算出系数约为7449，即发生借贷对家庭收入的平均影响值为增加7449，变量的选择满足平衡性要求。Probit模型估算说明了这个变量对于家庭收入水平的影响。采用倾向得分匹配法评估信贷行为对家庭收入的效应，分析发现，借贷行为对家庭收入的增加具有稳健的正向效应。

因此，根据我们统计量的值分析，我们不难发现信贷支持能够显著提高家庭平均收入水平。

（二）基于分位数处理效应模型的信贷收入效应估计

考虑到样本中家庭收入水平差异较大，我们针对不同收入水平家庭中的信贷收入效应进行检验。我们利用分位数处理效应： 设连续随机变量X的分布函数为F（X），密度函数为p（x）。那么，对任意0<1的p，称F（X）=p的X为此分布的分位数，或者下侧分位数。简单的说，分位数指的就是连续分布函数中的一个点，这个点的一侧对应概率p。

以收入为x轴，按收入大小从低到高取9个点（quantile1-9就是所取的9个点），对这9个点的值分别回归，分析出每个点上的信贷情况对收入水平的影响值。我们发现在Quantile1-9中，除了Quantile1外，Coef（即影响值）都是依次递增的，说明借贷对低收入家庭的影响很小，且可能为负值（原因可能于低收入家庭借钱用于消费、医疗等应急措施，而不是用于投资有关）；而借贷对高收入家庭影响值为正，且很大，说明高收入家庭在借贷中受益很大（原因可能与高收入家庭 投资机会更多、经营能力更强有关），且根据Quantile1-6的数据发现在1-6中借贷对收入的影响不显著，说明对低收入家庭而言，是否发生借贷对家庭收入水平的影响并不大。

（三）通过分析基尼系数，判断收入分配公平程度，进一步论证借贷行为对我国收入差距的影响

我们定义实际收入分配曲线和收入分配绝对平等曲线之间的面积为A，实际收入分配曲线右下方的面积为B，并以A除以（A+B）的商表示不平等程度，这个数值被称为基尼系数。当基尼系数为零时，表示收入分配完全平等；如果B为零则系数为1，则收入分配绝对不平等。收入分配越是趋向平等，基尼系数也越小，反之，收入分配越是趋向不平等，基尼系数就越大。

通过我们的计算，我们发现基尼系数在10%的显著性水平下显著。而gtreat的结果为0.055，说明借贷行为导致基尼系数变化值的估计值为0.055，即基尼系数的值增加了0.055。于中国而言，我们的基尼系数高于所有发达国家（如日本基尼系数为0.3到0.35之间）和大多数发展中国家。而根据我们的研究发现，信贷行为使我国的基尼系数值增加了0.055，标准误为0.028，近增加了10%，这应该引起我们的高度警惕，否则将会引发一系列社会问题，进而造成社会动荡，危及社会主义人民政权。

五、结论与建议

根据中国家庭金融调查发布的微观调查数据，研究借贷行为对福利效果和收入差距的影响效应。根据家庭信贷特征分析和信贷收入效应检验的研究结果可以发现，第一，借贷行为对家庭收入增加的平均影响值较大，说明信贷的福利效果比较显著，可以有效增加家庭收入，改善家庭的生活水平。第二，信贷对低收入家庭的影响很小，甚至还有可能为负向影响，说明是否发生借贷行为对低收入家庭的影响不大，原因可能是低收入家庭将借来的钱用于消费与医疗，满足其基本需求，而没有用来投资，无法产生收入效应。第三，借贷行为对高收入家庭的影响为正，且影响值很大，说明高收入家庭可以通过借贷行为获得较大收益，原因可能是高收入家庭将借来的钱用于投资并获得了较大的投资回报，进一步提高了生活水平。第四，借贷行为将进一步扩大收入差距，使基尼系数大幅度提高。

根据上述结论，本文认为政府要想通过借贷改变居民的生活水平，缩小贫富差距，不仅需要更合理地借助消費金融的杠杆作用，更需要合理的收入分配政策，教育资源倾斜等多方面的配合。政府应该完善借贷的方式，推进金融工具的创新，形成更合理的家庭信贷体系。其次，要在养老、医疗、住房等方面提高对低收入家庭的社会保障力度，满足低收入家庭的基本层面的需求，才能使他们在获得借款时进行投资，切实提高家庭生活水平。此外，政府更需要重视对低收入家庭相关技能的培训，提高他们资金利用的效率，增强获取信息和利用资源的能力，使其能够更好地利用信贷资源改善家庭收入情况。

参考文献：

[1]毕德富：《宏观调控与民间借贷的相关性研究》，《金融研究》2005年第8期。

[2]李锐、朱喜：《农户金融抑制及其福利损失的计量分析》，《经济研究》2007 年第2 期。

[3]李锐，李宁辉：《农户借贷行为及其福利效果分析》，《经济研究》2004年第12期

[4]刘辉煌：《家庭信贷及其收入效应——基于处理效应模型》，《首都经济大学学报（双月刊）》2015年第2期。

[5]李庆海，李锐：《农户信贷配给及其福利损失——机基于面板数据的分析》，《数量经济技术经济研究》2012年第8期。

[6]王文成，周津宇：《农村不同收入群体借贷的收入效应分析——基于农村东北地区的农户调查数据》，《中国农村经济》2012年。

[7]余新平，熊晶白：《中国农村金融发展与农民收入增长》，《中国农村经济》2010年。

[8]Binswanger， H.P .， Khandker， S .R.， 1995.The Impact of Formal Finance on The Rural Economy of India.Journal of Development Study ，32（2）， 234 —262.

[9]Pitt ， M.M .， Khandker ， S .R.， 1998 .The Impact of Group -based Credit Programs on Poor Household in Bangladesh ：Does The Gender of Participants Matter ？ Journal of Polit ical Economics .106（5）， 958 —996 .

作者简介：

巫锡超（1998.08-） 男，汉族，福建省宁化县人，本科学历。