互联网发展对家庭债务的影响

夏艳芳

引言

20世纪90年代中后期以来，我国家庭债务规模不断增长，从1997年-2016年我国的家庭债务从172亿元增长到18.95万亿元，家庭债务占GDP的比率也从0.23%增长到28.01%。总体来看，现今比1997年增加了18.93万亿元，年均增长速度为46.34%。同期，随着互联网在全球各地的快速扩散，互联网普及率不断提高，根据中国互联网络信息中心（ CNNIC）在京发布第39次《中国互联网络发展状况统计报告》（以下简称为《报告》）。截至2016年12月，中国网民规模达7.31亿，互联网普及率为53.2%，较2015年底提升了2.9个百分点，超过全球平均水平3.1个百分点，超过亚洲平均水平7.6个百分点。互联网已经渗透到社会经济活动和人们生活的各个层面，成为经济发展、贸易往来等的新型平台，从根本上改变生产过程、体验的运作与结果。在工业经济时代向信息经济时代转变的大背景下，互联网发展与家庭债务的关系研究是本文的主要研究内容。

国内外的学者都对互联网发展的影响因素进行多方法多角度的研究，分别得m了不同的研究结论。Kiiski和Pohjola利用60个国家1995 - 2000年的数据进行研究，得出每千人的人均互联网主机数在五年内的增长率受到人均收入、电话接人成本、平均受教育年限等因素的影响。Beilock和Dimitrova利用105个国家的互联网发展的截面数据进行分析，认为人均收入、社会的开放性以及电信基础设施是影响互联网渗透率差异的因素。Oyeyinka和Lal利用截面数据对撒哈拉以南的38个国家的互联网扩散问题进行分析，认为电信基础设施对于互联网扩散具有重要作用。Chinn和Fairlie利用161个国家1999 - 2001年的互联网发展的面板数据分析，以电脑和互联网的使用率为互联网指标，认为经济变量、人口统计变量、基础设施、电信价格及规制政策质量对电脑和互联网产生影响。Zhao和Kim利用39个国家1995 - 2003年的面板数据进行研究，把互联网的增长率作为因变量，发现社会制度对互联网的平均增长率产生影响。Vicente和Lopez对新加入及申请加入欧盟的9个国家的互联网发展问题进行研究认为，收入水平、教育水平和人口年龄是影响互联网扩散发展的影响因素。

而近年来国内外学关于家庭债务的研究主要从二个主要方面来拓展：其一是，研究关于家庭债务的规模、结构以及影响因素（陈斌开和李涛，2011；吴卫星等，2013）；其二是，研究家庭债务的经济影响，包括家庭负债对消费的影响（ Coulibaly and Li，2006）、对宏观经济的影响（ Barba and Pivetti， 2009 [ 10 ]；杨攻研和刘洪钟，2014）等。

从国内学者的研究来看，大多数学者仅从互联网发展（刘茂红，2010等）或从家庭债务（郭新华，2010a， 2010b等）等单方面作了若干探讨，但考察互联网发展与家庭债务之间关系的文献几乎是空白。本文旨在于把互联网发展和家庭债务置于同一个理论框架进行研究，并且采用1997 - 2015年的时间序列数据，实证检验我国互联网发展与家庭债务变动的关系。

互联网与家庭债务的特征事实

（1）互联网的变化趋势

1.中国网民的增长趋势。根据《报告》显示，截至2016年12月，中国网民规模达6.88亿，互联网普及率为53.2%，较2015年底提升了2.9个百分点。

（2）家庭债务的变化趋势

1.家庭债务的规模

家庭债务是指家庭为了购买住房、耐用消费品以及其他消费品和服务所产生的债务。中国家庭债务的主体是由住房抵押贷款和消费信用两部分构成。我国家庭债务从1997年-2004年，家庭债务及其构成部分的增长速度很快，年均增长率为112.2%。然而随着贷款余额的逐年增加，家庭债务的增长速度在逐渐的放缓。2005年-2006年家庭债务的增长趋势较小，年平均增长率仅有9.7%，但从2007年起，家庭债务的规模又开始迅速增长。截止到2015年末，家庭债务总额达到18.95万亿元，是1997年的1102倍。其中住房抵押贷款为14.85万亿元，占据了家庭债务份额的78.4%，消费信用为4.1万亿元，仅占家庭债务份额的21.6%。

2.家庭债务的结构

自1997年以来，我国人民生活水平的得到极大的改善，伴随着住房、汽车和信用卡业务的迅速发展，我国的家庭债务规模也在迅速的扩张。但在我国的家庭债务构成中，住房抵押贷款占据了绝大部分的比重。且就1997年-2015年的发展趋势可以看出住房抵押贷款的比重大部分在80%左右。

互联网发展对家庭债务影响实证分析

（1）变量选择、数据来源与模型设定

考虑到数据的可获性以及研究的可行性，本文最终选取的被解释变量为家庭债务占GDP的比值，解释变量为互联网普及率。

1.家庭债务/GDP（ HouseholdDebt/GDP.HD/GDP），家庭债务是家庭为了购买住房、耐用消费品、其他消费品和服务所产生的借贷债务。考虑到数据的可获得性，本文用银行和非银行正规金融机构向家庭发放的消费信贷。本文选用消费信贷总量占GDP的比值（HD/GDP，%）作为家庭债务变动的衡量指标。

2.因变量为互联网的发展水平，衡量互联网发展水平的因素很多，如域名、网民、网站数量等，综合参考其它文献以及数据的可获性，在样本期间内从目前我国的情况来看，采用互联网普及率即网民总量与全国人口总量的比率（ INT，%）这一衡量指标作为互联网发展的主要指标是最合适的。

样本期为1997 - 2015年。1997 -1999年家庭消費信贷的数据根据杨大楷和俞艳的研究整理所得，其余消费信贷数据由《中华人民共和国统计公报》（ 2000 - 2015）整理计算所得。网民的数据是根据《中国互联网络发展状况统计报告》（ 1997-2015）整理所得。全国人口总量数据由《中华人民共和国统计公报》（ 1997 - 2015）整理所得。对于以上变量的数据，均为名义值。

参考相关文献，本文建立建立互联网发展水平与家庭债务之间回归数据模型，即公式（1）：

DEBT=c₁+β₁×INP+ε₁- （1）

其中c₁为常数；β₁为互联网发展水平对家庭债务的弹性系数，能反映互联网发展水平的变动对家庭债务的直接效应；ε₁为残差。

（2）回归过程

1.单位根检验

表1的检验结果表明，互联网发展水平和家庭债务的ADF统计值明显大于各显著水平的临界值，表明互联网发展水平和家庭债务的原序列是非平稳序列。但当两变量经过二阶差分后，两序列在1%显著水平下平稳，即互联网发展水平和家庭债务的时间序列是二阶单整序列，且互联网的发展水平与家庭债务的规模的升降具有一定的联动性。从图中可以看出互联网的发展水平与家庭债务之间很有可能存在长期均衡关系。在此基础上继而进行协整检验。

2.协整检验

采用EG檢验法来验证互联网发展水平和家庭债务之间是否存在协整关系。结果见公式（ 2）： DEBT - 0.048+0.406* INP（2）

对公式（2）保留残差序列E，并对残差序列E进行单位根检验，检验结果显示见表2：残差序列E的原序列在5%的显著水平下为平稳的，即接受“互联网发展水平与家庭债务之间存在协整关系”的原假设。因此，公式（2）说明互联网的发展水平和家庭债务之间存在反向关系的长期均衡。

3.格兰杰因果检验

协整检验的结果如表2所示，反应了互联网的发展水平与家庭债务之间存在长期均衡关系。后续将对两者进行格兰杰因果检验，结果见表3所示。

从表3格兰杰因果检验的结果可以得出以下结论：当滞后期为1时，拒绝零假设INP不是DEBT的格兰杰原因的概率很低，说明互联网发展水平是引起家庭债务发生变动的原因；同理，拒绝DEBT不是INP的格兰杰原因的概率相对会比较高，因此家庭债务不是引起互联网发展水平变动的原因。

（3）回归结果及讨论

从回归过程中我得出：互联网发展水平和家庭债务的时间序列是二阶单整序列，且互联网的发展水平每增加1单位，会促使家庭债务增加0.406个单位。这可能的解释是：从微观上来说，互联网发展水平与家庭债务成正相关；从宏观上来讲，互联网发展水平的提高可以通过家庭债务的变动来影响宏观经济。本文的协整检验中，互联网发展水平对家庭债务的弹性系数为0.406，这表明互联网发展水平对家庭债务的宏观效应显著于微观效应。R2值偏低（R2= 0.752）可能是由于我国市场机制还不够发达，互联网发展水平的变动对家庭债务影响的传导机制没有有效形成等原因造成的。

结论与建议

本文利用1997 - 2015年互联网发展水平和家庭债务的相关统计数据，采用单位根、协整与格兰杰因果检验方法，考察了我国互联网发展水平与家庭债务变动的关系。实证研究的结果表明：我国互联网发展水平与家庭债务的变动存在非一致性关系，且互联网发展水平是引起家庭债务变动的格兰杰原因，互联网发展水平每增加1个单位，会促使家庭债务增加0.406个单位。

基于上述研究结果，本文提出的政策建议为：一是政府及相关机构应制定相关政策完善互联网的发展体系，加强对互联网的合理监管，从而控制家庭债务的合理增长，以防出现家庭债务对宏观经济增长的负面效应。二是政府和金融机构协力加快互联网消费金融市场建设，加快研究并开发互联网金融产品跟服务的步伐，保持家庭债务规模的合理增长，达到扩大内需与实现经济增长的目的。三是居民应合理配置家庭资产结构，提高抵御互联网风险的能力，实现家庭债务的效用最大化。