暂时性收入冲击与家庭债务违约风险——基于CHFS数据的实证研究

■雷海波

一、引言

随着家庭可支配收入的增长和“超前消费”理念的盛行，我国家庭债务规模迅速增加。截至2019 年末，我国住户部门贷款余额达到553191.27亿元，如果再加上民间借贷、互联网借贷，规模会更大。在债务规模增大的同时，债务风险也在集聚（娄飞鹏，2019），尤其是在我国家庭金融包容水平整体不高和新冠肺炎疫情对家庭收入造成重大冲击的现实背景下，更需要关注家庭债务风险问题。中国银保监会的信息披露显示，新冠肺炎疫情导致部分企业和个人收入减少，还款能力下降，贷款逾期和违约情况增加。2020 年第一季度，银行业不良贷款率比年初上升了0.06个百分点，保险赔付率显著上升。

相比学者们对家庭资产投资研究的青睐，负债作为家庭资产负债表的另外一面，受到的关注程度明显较低。就现有成果来看，多集中于家庭债务的影响因素和福利效应研究，鲜有文献以处于转型期的中国家庭为研究对象，深入分析收入冲击对家庭债务风险的影响。我国家庭部门债务近年增长迅速，家庭金融素养不高，各项社会保障制度有待进一步完善，在此情境下，收入冲击是否以及在多大程度上增加家庭债务违约风险？这种影响是否存在异质性？现有的各种风险分担工具能否降低家庭债务违约风险？对这些问题的解答，不仅能够为充分发挥债务工具促进消费的积极作用和有效防范债务风险、确保金融稳定提供政策工具选项，也有助于为当下应对新冠肺炎疫情的收入冲击、促进经济的高质量增长提供借鉴参考。

相比以往研究，本文的贡献在于：从家庭微观层面，实证分析了收入冲击对家庭债务违约风险的影响以及在不同群体之间的异质性效果，充实了家庭负债的研究。对不同风险分担工具降低债务违约风险的效果进行了定量比较，为防范家庭债务风险提供了政策工具选项。

二、理论分析与研究假说

持久收入理论将可支配收入分解为持久性收入和暂时性收入。流动性约束的存在，使得消费与当期可支配收入之间表现出较高的正相关性。理论上，持久性收入和暂时性收入冲击均会显著影响消费，并且消费对前者的反应要大于后者。然而有学者基于中国数据的研究发现，在全国或局部地区，家庭消费对暂时性收入的敏感程度更大，对此的解释是，可能源于我国经济转轨的不确定性以及地区间消费习惯、风险偏好的异质性差异所致（池建宇和王树悦，2015；赵航和吴迪，2019）。这意味着，如果家庭当期可支配收入遭受预期以外的暂时性收入冲击，家庭的消费不得不进行调整，而累积的债务偿还支出也会受到影响。特别是在家庭过度负债的情形下，商业银行为了规避风险而收紧信贷，这会进一步提高流动性约束，加剧家庭的金融脆弱性（李波和朱太辉，2020）。隋钰冰等（2020）使用2013年中国家庭金融调查的数据模拟研究证实，失业冲击和房价下降都会显著增加家庭债务风险。由此，提出研究假设1。

假设1：家庭遭受暂时性收入冲击，会增加家庭的还款压力，加剧违约风险。

收入冲击的违约风险效应大小和家庭的应对“能力”与预防措施有关（方迎风，2014）。相比高教育水平的富裕家庭，户主年纪较大、教育水平不高的低收入家庭，缺乏足够的应对收入冲击的“能力”和手段，面临更高的金融脆弱性。一方面，这部分家庭受到金融素养普遍不高的限制，更容易做出错误的负债决策，从而增加家庭的融资成本，也更容易陷入过度负债（吴卫星等，2018）。另一方面，这部分家庭由于净资产和收入较低，更易受到金融排斥，从而导致其在受到收入冲击时，缺乏足够的“外部保险”措施。Aller&Grant（2018）对金融危机前后西班牙家庭的违约行为研究发现，收入和受教育程度较低的家庭最有可能违约。我国的城乡二元结构和地区经济发展差异，使得农村和中西部地区家庭在家庭收入以及获得的社会保障和金融包容程度方面均低于城镇和东部地区家庭，进而导致这部分家庭对于收入冲击更为敏感，债务违约风险更高。由此，提出研究假设2。

假设2：暂时性收入冲击，对户主年纪较大、教育水平较低以及位于中西部地区和农村地区的家庭债务违约风险影响更大。

三、研究设计

（一）数据来源

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2017年在全国范围内开展的第四轮中国家庭金融调查（CHFS）。为减轻极端值的影响，对收入、消费、资产等连续型数据进行了双侧1%的缩尾处理。在剔除了收入为负以及金融知识等相关变量存在缺失值的家庭后，得到包括20456户家庭的有效样本。

（二）模型设定

为考察收入冲击对家庭违约风险的影响，设定如下Probit基准模型：

其中，Y代表违约风险，为二分类虚拟变量，家庭存在违约风险取值为1，否则为0；Shock 表示家庭是否遭受收入冲击，遭受为1，未遭受为0；X 为控制变量，包括户主特征、家庭特征和地区控制变量；ε为随机误差项。

（三）变量选择

1.收入冲击

本文的收入冲击变量为0、1虚拟变量，定义为家庭的暂时性收入下降。参照钱文荣和李宝值（2013）的做法，构建式（2）的收入方程，将家庭收入分解为持久性收入和暂时性收入。

其中，Income 表示家庭的当期收入（取对数），X表示影响家庭收入的相关变量，具体变量同基准模型。随机误差项μ表示家庭的暂时性收入，Income 的拟合值表示家庭的持久性收入。在此基础上，根据暂时性收入的性质，生成收入冲击变量。如果暂时性收入μ＜0，则认为家庭遭受收入冲击，赋值为1，否则赋值为0。此外，考虑到负向收入冲击在不同家庭间存在程度差异，因此在稳健性检验中，本文也将暂时性收入*（-1）来界定收入冲击。

2.家庭违约风险

偿债收入比、债务收入比和财务边际是文献中常用的衡量家庭债务风险的指标。由于缺乏家庭当期应偿还的本金和利息数据，再考虑到衡量违约风险时门限值设置的主观性，本文使用财务边际指标来衡量家庭债务风险，并使用债务收入比指标进行稳健性检验。

财务边际是家庭的可支配收入扣除消费支出和债务负担以后的净值，它同时考虑了收入、消费和债务三个方面，从现金流量角度衡量了家庭的偿债能力。如果家庭的财务边际为负值，意味着家庭收入无法满足必须的消费和债务支出，存在较高的违约风险。相比偿债收入比和债务收入比，财务边际指标更为客观。Ampudia M.et al.（2016）、隋钰冰等（2020）等学者分别使用财务边际指标对欧元区、中国的家庭债务违约风险进行了评估，并且隋钰冰等（2020）还对财务边际指标进行了拓展，在指标构成中进一步引入家庭存款和金融资产，生成广义的财务边际指标。本文借鉴上述学者的做法，在基准回归、异质性影响和拓展分析中使用财务边际指标衡量家庭的违约风险。具体来说，本文基于不同统计口径的财务边际，生成由紧至松的三种违约风险衡量指标：违约风险1、违约风险2 和违约风险3，具体的变量设定说明见表1。

表1 变量说明与描述性统计

3.控制变量

借鉴相关文献的研究，本文在实证模型中加入了户主个人特征和家庭特征两个层面的控制变量，并控制了省份地区效应。

（四）描述性统计

表1显示，家庭违约风险1、违约风险2和违约风险3 的均值分别为0.520、0.407 和0.385，即使按最宽松口径的财务边际来看，也有38.5%的家庭存在违约风险。收入冲击变量均值为0.434，显示样本期间有43.4%的家庭出现暂时性收入下降。表2 进一步对受冲击和未受冲击家庭的违约风险变量均值进行了t 检验。结果显示，相比未受冲击家庭，受到收入冲击的家庭违约风险更高，违约风险1、违约风险2和违约风险3的均值分别高39.5%、31.2%和30.1%。

表2 因变量均值差异检验

四、实证结果

（一）基准回归

表3 报告了基准回归结果。按照衡量口径由紧到松，列（1）—（3）分别以不同统计口径的违约风险指标为因变量。结果显示，收入冲击随着违约风险口径的放松，边际效应逐渐变小，但均在1%水平上显著为正。即受到暂时性收入冲击，增加了家庭的违约风险，研究假设1 得到验证。

表3 基准回归

在控制变量方面，户主年龄平方项在列（2）、列（3）显著为正，年龄一次项在3 列中均显著为负，基本证实违约风险随着户主年龄增长呈现先递减再递增的“U”型关系，这和生命周期消费理论一致。教育水平变量边际效应皆显著为负，说明教育能够增强人力资本，提高家庭的风险应对能力。户主健康水平的提高，能够降低家庭风险。金融知识的边际效应显著为负，可能源于金融知识的增加，能够优化债务决策，降低债务风险。从事工商业经营的家庭会通过举债来为实体经营融资，因而会加大违约风险。有房的家庭违约风险更高，这是因为购房产生的高额房贷加大了家庭的还款压力。家庭规模越大，支出需求越大，会增加违约风险。家庭的就业人数越多，收入增加就越多，这会缓解家庭的支出和偿债压力。家庭净资产代表着家庭的财富水平，能够降低违约风险。相比城镇地区，农村家庭的收入较低，金融可得性较差，违约风险相对较高。

（二）异质性分析

按照户主年龄、教育年限、家庭的城乡和地区特征进行分组回归，以探究收入冲击对违约风险的异质性影响。因变量选择最宽松的统计口径变量：违约风险3①本文也使用违约风险1和违约风险2作为因变量，除了系数大小差异外，基本结论不变。。表4为分组回归结果。

表4 异质性分析

表4 列（1）、列（2）按照户主年龄中位数（55岁），将样本分为高龄组（55岁及以上）和低龄组（55 岁以下）。结果显示，高龄组收入冲击的边际效应大于低龄组，证实收入冲击对户主年龄较大的家庭影响更大。列（3）、列（4）按照户主教育年限将样本家庭分为高教育年限组（高中及以上）和低教育年限组（高中以下）。回归结果同样表明，收入冲击对教育水平较低家庭的违约风险影响更大。列（5）—（8）按照家庭的城乡和地区特征进行分组②本文的东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南，其余地区为中西部地区。。列（5）、列（6）城乡分组的回归结果显示，收入冲击大幅度增加了农村家庭的违约风险。列（7）、列（8）按地区分组的回归结果表明，收入冲击对中西部地区家庭的违约风险影响更大。

总体来看，表4的回归结果证实了假设2，即收入冲击对家庭违约风险的影响存在异质性，对户主年龄较大、教育水平较低、位于农村和中西部地区的家庭的违约风险影响更大。这部分家庭通常收入水平较低，缺乏有效的应对风险手段。

（三）内生性问题

基准回归可能存在遗漏变量、反向因果导致的内生性问题。对于遗漏变量问题，本文借鉴李涛和陈斌开（2014）的做法，在模型中引入滞后一期因变量，即利用2015 年CHFS 数据，生成对应财务边际三种统计口径的违约风险变量，以控制上期信息集中影响因变量的其他因素。对于可能存在的反向因果问题，本文使用除自身以外的地市层面家庭成员无固定期限合同和长期合同（1 年以上）拥有率作为工具变量来解决。一方面，通过签订无固定期限合同和长期合同，能够稳定家庭成员的工作收入，降低遭受负向收入冲击的概率，满足工具变量使用的相关性要求。另一方面，地市层面无固定期限合同和长期合同拥有率，属于宏观变量，并且剔除了自身因素，因而不会对本家庭的违约风险产生直接影响，满足工具变量的排他性要求。结果显示①限于篇幅，结果留存备索。，无论是加入滞后因变量，还是使用工具变量，收入冲击对家庭违约风险都存在显著的正向影响，证实了暂时性收入冲击确实会增大家庭的违约风险。

表5 不同风险分担工具的效果比较

五、拓展分析

尽管收入冲击会增加家庭的违约风险，但是家庭也会通过各种风险分担工具来降低收入冲击的影响。表5 是对家庭储蓄、民间借贷、正规借贷、社会保险和商业保险等五种常见的风险分担工具降低违约风险效果的回归结果②本文的正规借贷指商业银行、新型农村金融机构等受中央银行监管的正规金融机构贷款；民间借贷指亲戚朋友借款和民间金融机构借款。。

表5列（1）、列（2）报告了家庭储蓄对违约风险的作用效果。本文按照家庭持有的现金、活期存款和定期存款之和将样本家庭分为高储蓄组（均值及以上）和低储蓄组（均值以下）。列（1）高储蓄组的收入冲击边际效应为0.0305，远小于列（2）低储蓄组的边际效应0.3149，两者相差0.2844，说明家庭持有高储蓄能够降低28.44%的违约风险，充分展示了储蓄这一传统预防方式的风险化解作用。

列（3）、列（4）报告了民间借贷的违约风险分担效果。本文借鉴胡金焱和张博（2014）的做法，用家庭红白喜事礼金支出作为民间借贷能力的衡量指标。如果家庭红白喜事礼金支出高于或等于均值，则认为家庭具有较强的民间借贷能力，归入高民间借贷组；否则，归入低民间借贷组。列（3）高民间借贷组的收入冲击边际效应小于列（4）低民间借贷组，两者相差0.0592，说明具有较强的民间借贷能力能够使违约概率下降5.92%。

列（5）、列（6）报告的是社会保险的分组回归结果。本文根据家庭的人均社会养老保险和医疗保险保费缴存额，将家庭分为高社会保险组（均值及以上）和低社会保险组（均值以下）。回归结果显示，社会保险参与程度的提高，能够使收入冲击的违约风险下降12.92%。

列（7）、列（8）报告了正规借贷的回归结果。家庭净资产可以用于银行贷款抵押，因此，本文借鉴Jung D.&Kim YS.（2020）的做法，用家庭的净资产来衡量正规借贷能力。将净资产高于或等于均值以上的家庭归入高正规借贷组，否则归入低正规借贷组。分组回归结果说明家庭获取正规借贷，能够降低14.77%的违约风险。

列（9）、列（10）报告了商业保险对违约风险的分担结果。家庭中任一成员拥有商业保险，即归入有商业保险组，家庭成员都没有商业保险，视为无商业保险组。分组回归结果显示，相比无商业保险家庭，持有商业保险能够降低9.63%的违约风险。

总体来看，家庭储蓄、正规借贷、社会保险、商业保险和民间借贷都能有效降低收入冲击导致的违约风险。对此其具体效果而言，家庭储蓄的风险分担效果最大，正规借贷次之，然后是社会保险和商业保险，民间借贷效果最小。需要指出的是，家庭会同时持有多种风险分担工具，上述违约风险降低效果可能是多种风险分担方式共同作用的结果。为了排除其他风险分担工具的影响，本文进一步剔除了持有两种及以上风险分担工具的家庭，重新进行风险分担效果检验，上述5种工具降低违约风险的效果大小排序结果并未发生改变。

六、稳健性检验

首先，退休导致的收入下降，会降低家庭应对风险的能力。借鉴吴卫星等（2018）的做法，本文剔除了退休样本，保留未退休样本（男性<60 岁，女性<55 岁）。表6 列（1）—（3）回归结果显示，收入冲击变量依然在1%水平上显著为正，并且边际效应相比基准回归稍微变小。

其次，本文的收入冲击变量为二值虚拟变量，不能反映收入冲击的程度大小。因此，表6列（4）—（6）直接使用收入方程的残差项来衡量收入冲击①连续型收入冲击变量=收入方程残差*（-1），这样转化后，负向收入冲击越大，违约风险越大。。结果显示，替换为连续型变量后，收入冲击效应相比表3基准回归有所下降，但显著性以及对三种违约风险衡量指标的影响排序未发生改变。

最后，本文借鉴Ampudia M.et al.（2016）的做法，对债务收入比指标设置门限值4，基于债务收入比指标构建家庭违约风险变量。如果债务收入比大于4，则认为家庭的长期偿债能力较差，存在违约风险，赋值为1，否则不存在违约风险，赋值为0。表6 列（7）结果显示，替换因变量后，收入冲击变量显著性未发生改变，证实了前文结论的稳健性。

七、结论与建议

本文使用2017年CHFS数据，实证分析了收入冲击对家庭违约风险的影响及其在不同群体之间的异质性，并对家庭储蓄、民间借贷、正规借贷、社会保险和商业保险等五种风险分担工具降低违约风险的效果进行比较。主要研究结论如下：一是遭受暂时性收入冲击，显著增加了家庭的违约风险，并且对户主年纪较大、教育水平较低、位于农村和中西部地区的家庭影响更大；二是家庭储蓄、民间借贷、正规借贷、社会保险和商业保险对于降低违约风险都有积极作用，相比较而言，家庭储蓄效果最大，正规借贷次之，然后是社会保险和商业保险，民间借贷效果最小。

表6 稳健性检验

基于上述结论，本文提出如下建议：首先，政府决策部门在管控债务违约风险时，要重点关注遭受负向收入冲击较大的群体，以及年纪较大、受教育水平较低、位于中西部和农村地区的低收入家庭。对于信用急剧恶化的家庭，可以加大信用救助力度，进行动态跟踪管理。其次，在政策工具选项上，要多措并举，建立长短期相结合的综合应对机制，共同防范违约风险。短期来看，要加大对受冲击群体的信贷支持力度，简化信贷程序，发放专项贷款，帮助其尽快恢复生产和增加收入。长期来看，一方面，要深化金融业市场化改革，推进传统金融机构和金融科技的融合，加快商业银行的数字化转型，借助金融科技降低金融服务成本，提高金融服务的触达广度和使用深度，让金融发展惠及更多低收入家庭。另一方面，逐步完善综合配套机制。一是要在促进家庭增收的基础上，引导家庭合理储蓄，提倡理性消费和适度消费。政府和金融部门要采取多种形式，提高居民的金融素养，引导其合理使用债务工具。监管部门要加强监管，控制财务杠杆的过度扩张。二是完善社会保障制度，提高社会保障的覆盖率和保障程度。加快商业保险发展，创新保险产品，开发面向低收入弱势群体的普惠险种，发挥商业保险的补充作用，完善多层次的保障体系。三是合理引导民间借贷健康发展，充分发挥其积极作用，抑制其消极作用。