健康水平与家庭负债关系研究

【摘要】在持续性内需刺激政策激励下，中国家庭部门的债务问题已经成为影响宏观经济稳定运行的重要因素。实证结果发现：居民健康水平与家庭负债可能性与负债额存在负相关，健康水平提高一个单位，家庭负债的可能性降低0.3%，家庭债务额降低7.9%;进一步的异质性分析则发现，健康水平对家庭银行负债可能性、非银行负债可能性，银行债务额、非银行债务额都存在显著的抑制作用，且健康水平对非银行负债可能性、非银行债务额的抑制作用要大于银行负债可能性与银行债务额。政府在调控家庭部门债务问题过程中，应认识到提高居民健康水平的重要作用。

【关键词】家庭负债  健康水平  银行负债  非银行负债

一、引言

在持续性内需刺激政策驱使下，消费已经成为中国“经济增长的第一驱动力”。截至2018年上半年，消费支出对GDP增长的贡献率高达78.5%。但在居民消费水平持续增长的同时，家庭部门债务问题也逐步凸显，并出现快速扩张趋势。据中国人民银行《中国金融稳定报告（2018）》披露，2017年末中国家庭部门债务余额高达40.5万亿元，同比增长21.4%，较2008年增长7.1倍。从结构上看，消费贷款31.5万亿元，占比77.8%，其中仅个人住房贷款就高达21.9万亿元，占比69.3%。同期家庭部门的债务收入比则从43.2%增至112.2%，超过美国当前水平，逼近美国金融危机前峰值。家庭部门杠杆率也在同期内由18.0%增至49.0%。而国际货币基金组织认为，一国家庭部门杠杆率超过30%时，该国中期经济增长将受到影响，超过65%则会直接影响金融稳定。家庭债务快速攀升日益成为影响我国宏观经济稳定运行的重要因素。

在影响家庭债务的众多因素中，健康水平具有非常特殊的作用。一方面，居民拥有较好的健康水平可以减少家庭医疗消费支出，增加家庭劳动供给，获取更多的收入与积蓄，减少家庭债务需求，降低家庭负债可能性，从而对家庭债务形成替代作用。另一方面，健康作为一种重要的人力资本，居民的健康水平越好，所面临的借贷约束程度就越低，就越有可能获得贷款，举债消费。健康对家庭债务影响的复杂性需要我们进行深入探究。

本文使用中国综合社会调查（CGSS）数据，构建probit与tobit模型，研究健康水平对家庭债务的影响，并进一步分析健康水平对不同债务的异质性影响。

二、研究设计

（一）数据来源及变量选取

本文數据来源于中国综合社会调查（CGSS）2010年的数据，在已公布数据9期调查中，仅2010年收集了受访家庭的债务信息，因此，本文选取该期调查数据进行实证分析。在删除部分缺失关键变量的样本后，共收集到样本10812个，覆盖全国31个省（市、自治区），数据具有较好的全国代表性。

（二）变量选取

本文被解释变量为家庭债务，主要通过6个指标来刻画，分别为是否存在债务、是否存在银行债务、是否存在非银行债务、债务总额、银行债务额、非银行债务额。因为存在大量无债务家庭，本文参考黄宇虹、樊纲治（2017）的数据处理方法，对具体债务额采取Ln（1+债务额）的形式。而根据债务总额、银行债务额、非银行债务是否大于0，来衡量家庭是否存在债务、是否存在银行债务、是否存在非银行债务，并设置虚拟变量，若存在债务记为1，否则为0。

本文核心解释变量为健康水平。为保证测度结果的科学性，本文对赋值结果进行因子分析，依据特征值大于1的原则提取出一个公因子，将其命名为健康水平，最后对计算出的因子得分进行标准化处理[ *100]，作为最终的解释变量。

为保证分析结果科学性与兼顾数据可获得性，控制变量包括受访者的性别、年龄、年龄二次项、户口、工作、婚姻、学历、家庭总收入（元），家庭人口、家庭房产、是否有车，子女数，居住地。最后，考虑到各省的“省情”不同，本文在模型中加入省级虚拟变量，控制地区差异对家庭债务造成的影响。

三、研究结果

（一）健康水平对家庭债务的影响

本文首先考察居民健康水平与家庭债务之间的关系。由于家庭是否存在债务属于二值虚拟变量，故使用probit模型进行回归分析。而对于家庭债务额的分析，由于大部分家庭不存在债务，数据存在鲜明的截断特征，因此本文选用tobit模型进行回归分析。具体模型设定如下：

Probit（IfDebti）=βHealthi+γX+Provj+μi    （1）

Tobit（Debti）=βHealthi+γX+ Provj+μi     （2）

其中模型（1）主要考察健康水平对家庭债务发生率的影响，模型（2）考察健康水平对家庭债务额的影响。其中Healthi为居民i的健康水平，X为控制变量矩阵，主要包括前文所述的控制变量;Provj为省份虚拟变量，μi为误差项。在具体的回归分析中，除对债务额、银行债务额、非银行债务额进行对数化处理外，亦对家庭总收入取对数。

表1报告了模型的基本估计结果。结果（1）和（3）没有加入省级虚拟变量，结果（2）和（4）为加入省级虚拟变量后的回归结果。由第一行的回归系数可以看出，不论是否加入省级虚拟变量，健康水平对家庭负债率与负债额的影响都在1%的统计水平上显著为负，且是否控制省级固定效应对回归结果的影响并不大，回归结果具备较好的稳定性。具体来看，居民健康水平提高一个单位，家庭负债的可能性降低0.3%，而家庭负债额则会降低7.9%，健康水平对家庭债务存在显著的抑制作用。可能是因为较高的健康水平降低了家庭因病负债的可能性，从而避免了部分债务的产生。较高的健康水平也可以增加劳动供给，增加家庭收入，对家庭债务形成挤出效应。

各控制变量中，男性有更强的负债偏好，负债可能性比女性大2.2%，平均负债额则比女性高71.3%，这可能与男性具有更强的风险偏好有关。年龄对负债的影响呈现倒U型的特征，中年群体家庭负担较重，负债能力较强，因此负债发生可能性较大，负债额也相对较高。农村户口的居民负债发生的可能性与负债额都显著高于非农户口的居民，这可能与农村居民较低的社会保障程度与因病负债有关。已婚群体负债可能性与负债额高于未婚群体，可能是因为已婚群体家庭开支较大，导致负债倾向较强，债务需求较大。家庭人口会显著提高家庭的负债可能性与负债额，家庭规模越大，家庭负担也越大，越有可能通过债务缓解预算约束。房产数会显著增加家庭的负债可能性与债务额，这可能与贷款或借款购房有关。子女数对家庭债务发生的可能性与债务额存在显著正向作用，子女越多，经济负担越重，需要通过举债来缓解经济压力。而居住于城市对负债可能性与债务额都存在显著负向作用，相比于农村，城市拥有更好的基础设施与社会保障，也有更好的就业机会，从而降低了家庭债务发生的可能性与负债需求。

（二）健康水平对不同债务的异质性影响

健康水平对不同类型债务发生的可能性与不同类型债务的负债额度都存在显著的负面影响，且都在1%的统计水平上显著成立。健康水平提高一个单位，银行负债发生的可能性将降低0.1%，非银行负债的可能性将降低0.2%;银行负债额将降低3.7%，而非银行负债额将降低9.9%。同时，可以发现，健康水平对家庭银行负债与银行负债额的抑制作用要小于对非银行负债与非银行负债额的影响。这可能与两种负债的不同用途有关，银行负债主要用于具备一定规模的生产活动，所需资金数额较大，贷款审批严格，健康水平在贷款审批中所占权重较小，因而对银行负债与银行负债额的挤出效应较小。非银行负债主要来自于亲友间或其他非正式机构的小额借贷，用于缓解暂时性的资金约束，而居民健康水平较高时，个体可以通过增加劳动供给创造额外收入来弥补资金短缺，对非银行负债与非银行债务额形成相对较大的挤出作用。（表2）

四、结论

中国家庭债务问题已经逐渐成为影响宏观经济稳定运行的重要因素，而居民健康水平与社会资本在家庭债务问题具有不容忽视的作用。实证结果发现：居民健康水平与家庭负债可能性与负债额存在负相关，健康水平提高一个单位，家庭负债的可能性降低0.3%，家庭债务额降低7.9%;进一步的异质性分析则发现，健康水平对家庭银行负债可能性、非银行负债可能性，银行债务额、非银行债务额都存在显著的抑制作用，且健康水平对非银行负债可能性、非银行债务额的抑制作用要大于银行负债可能性与银行债务额。

通过对全国代表性调查数据的实证分析，本文揭示了居民健康水平对家庭债务的影响，具有一定的政策启示。在解决当前愈发严重的家庭部门债务问题的时候，应当关注到健康水平在缓解家庭债务问题中的重要作用，着重解决低健康群体的“因病负债”问题。

参考文献：

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[2]邵旭方，吴卫星，黄亦炫.人口老龄化、购房支出与居民部门负债可持续性[J].云南财经大学学报，2018.

[3]高梦滔，姚洋.健康風险冲击对农户收入的影响[J].经济研究，2005，（12）.

作者简介：宋嘉楠（1993-），男，上海人，中国财政科学研究院会计学专业硕士研究生。