金融知识与家庭借贷行为研究

邱新国

(西南政法大学 经济学院,重庆 401120)

一、引言

随着居民收入水平的提高以及与之伴随的财富积累,家庭对金融产品的需求日益增长;同时,金融产品和服务本身也更趋多元化和复杂化,以满足不同家庭多样化的投资需求及融资需求。但是,如何对各种金融工具进行科学评估,特别是对各类债务工具进行科学评估并做出正确选择是家庭必须面对的一个问题。

事实上,家庭面临着资产配置、负债决策以及养老计划安排等众多金融决策问题,而金融知识的缺乏可能严重影响家庭金融决策的有效性,家庭金融福利的改善以及金融体系的运行效率和金融稳定。①Lusardi A & Tufano P. Debt literacy, financial experiences, and overindebtedness, Journal of Pension Economics & Finance, 2015, 14(04): 332-368.另一方面,由于金融知识的缺乏而忽视潜在的投资风险或者高估自身的负债能力(低估债务成本),可能造成家庭和个体的过度负债。如众多互联网借贷平台以及各种校园贷产品衍生的高利贷行为使得很多家庭背负了沉重的债务负担,并引起严重的社会经济后果。正如美国次贷危机所显示的那样,社会可能高估了家庭借贷决策的有效性,实际上糟糕的借贷决策可能是一个普遍现象,而这一个体行为将产生严重的后果。②Lusardi A. Household Saving Behavior: The Role of Financial Literacy, Information, and Financial Education Programs, NBER Working Papers, 2007,No.13824.

从实践层面来看,随着金融产品复杂性的增强,很多国家都意识到普通居民金融知识水平的不足,纷纷确立了金融教育的国家战略,开展多种形式的国民金融知识教育。早在2006年,美国就成立了“金融扫盲与教育委员会”,并于2011年发布新的金融教育国家战略。在该委员会的推动下,截至2014年,美国各州均设立了中学经济课程标准。2011年,由澳大利亚证券和投资委员会制定了澳大利亚首个金融教育国家战略,重点通过教育体系为全体国民普及金融知识,其金融教育体系覆盖了中小学教育、高等教育(职业教育和大学教育)和成人及社区教育。考虑到中国普遍存在的金融排斥情况,国务院于2015年发布了《推进普惠金融发展规划(2016—2020年)》,将金融知识普及与普惠金融相结合,从国家层面提出要加强金融知识普及教育并以此推动普惠金融发展。③白鹤祥:《国民金融知识教育的国际经验及启示》,载《金融时报》2017年4月24日第9版。此外,近年来中国家庭部门的杠杆率正在急速上升,已由2010年末的27.3%快速上升到2019年末的55.8%。④数据来自中国社会科学院国家金融与发展实验室网站(NIFD,http://114.115.232.154:8080/)。值得关注的是,在2014-2019年的5年间,中国家庭部门杠杆率上升了19.8个百分点,而美国家庭部门杠杆率在2008年次贷危机前的5年内也只上升了18.8个百分点。在此背景下,深入讨论金融知识对家庭借贷行为的影响,这对实现家庭负债的可持续性,避免家庭限入债务困境具有重要的经济和社会意义。

有鉴于此,本文就金融知识对家庭借贷行为的影响进行了研究。与已有研究相比,本文的主要贡献是:第一,本文基于中国样本采用了更为丰富的金融知识项目来测度金融知识,这使得本文对金融知识的测度更为稳健,也使得本文的研究结论具有更直接的政策意义。第二,本文对金融知识做了更细致的度量。考虑到金融知识的难易程度以及金融风险认知在金融决策中的重要性,本文将金融知识细分为基础金融知识、高级金融知识以及金融风险知识,并分别讨论了他们对家庭借贷行为的影响,这进一步丰富了近年来兴起的“金融知识”文献内容,也使得本文的实证结论具有更丰富的政策指向。本文的研究表明,基础金融知识、高级金融知识和金融风险知识均显著促进了家庭正规借贷,同时也显著抑制了家庭非正规借贷;此外,高级金融知识对家庭正规借贷的促进作用强于基础金融知识和金融风险知识,而金融风险知识对家庭非正规借贷起着最强的抑制作用。本文的内容安排如下,第二部分是文献综述,第三部分是数据、模型和变量,第四部分是实证分析,最后是研究结论及政策建议。

二、文献综述

大量文献围绕金融知识与家庭储蓄、风险资产配置以及养老计划安排展开了研究。一些研究认为金融知识有助于促进家庭的储蓄和风险资产配置①Murendo C & Mutsonziwa K. Financial literacy and savings decisions by adult financial consumers in Zimbabwe,International Journal of Consumer Studies, 2017, 41(1):95-103.,但也有研究发现个体的金融知识对储蓄行为有抑制作用②Allgood S & Walstad W B. The effects of perceived and actual financial literacy on financial behaviors,Economic Inquiry, 2016, 54(1):675–697.。Pak和Chatterjee(2016)③Pak T Y & Chatterjee S. Savings decisions of American households: The roles of financial literacy and financial practice,Economics Bulletin, 2016, 36(3):1486-1496.的研究也发现,在缺乏金融实践技能的前提下,即使具有较高的金融知识水平也不太可能使家庭拥有足够的预防性储蓄。Clark等(2015)④Clark R, Lusardi A & Mitchell O S. Financial knowledge and 401(k) investment performance: a case study, Journal of Pension Economics & Finance, 2015, 1(5):1-24.发现金融知识水平的提高有助于个人识别投资机会并提高投资收益率。Gaudecker(2015)⑤Gaudecker H M V. How does household portfolio diversification vary with financial literacy and financial advice? Journal of Finance,2015,70(2):489-507.、Mouna和Jarboui(2015)⑥Mouna A & Jarboui A. Financial literacy and portfolio diversification: an observation from the Tunisian stock market,International Journal of Bank Marketing, 2015, 33(6):808-822.、胡振等(2018)⑦胡振、王亚平、石宝峰:《金融素养会影响家庭金融资产组合多样性吗?》,载《投资研究》2018年第3期,第78-91页。的研究发现金融知识可以促进个人投资组合选择的多元化,但也有研究给出了相反的证据,如Clark等(2015)⑧Clark R, Lusardi A & Mitchell O S. Financial knowledge and 401(k) investment performance: a case study,Journal of Pension Economics & Finance, 2015, 1(5):1-24.发现金融知识不能通过多样化来分散其风险。尹志超等(2014)⑨尹志超、宋全云、吴雨:《金融知识、投资经验与家庭资产选择》,载《经济研究》2014年第4期,第62-75页。发现金融知识会推动家庭参与金融市场,并增加家庭在风险资产,特别是风险性金融资产(股票资产)上的投资。Chu等(2016)⑩Chu Z, Wang Z, Xiao J J & Zhang W.Financial literacy, portfolio choice and financial well-Being,Social Indicators Research, 2017,132(2):799-820.研究发现金融知识较高的家庭倾向于投资共同基金,其获得较高投资收益的可能性也较高,而Hsiao和Tsai(2018)⑪Hsiao Y J & Tsai W C. Financial literacy and participation in the derivatives markets, Journal of Banking & Finance, 2018, 88(C):15-29.则发现较高的金融知识水平可以促进个体的衍生品市场参与。秦芳等(2016)⑫秦芳、王文春、何金财:《金融知识对商业保险参与的影响——来自中国家庭金融调查(CHFS)数据的实证分析》,载《金融研究》2016年第10期,第143-158页。发现金融知识提高了家庭参与商业保险的可能性,且提高了参与程度(保费支出及支出占比)。吴雨等(2017)⑬吴雨、杨超、尹志超:《金融知识、养老计划与家庭保险决策》,载《经济学动态》2017年第12期,第86-98页。研究发现金融知识水平的提高将显著促进我国家庭养老计划的改善,且有助于我国家庭养老计划的多样化。

少量文献对金融知识与借贷行为进行了研究。Disney和Gathergood(2013)①Disney R & Gathergood J. Financial literacy and consumer credit portfolios,Journal of Banking & Finance, 2013, 37(7):2246-2254.研究发现持有消费信贷的个人的金融知识比没有持有消费信贷的个人要差,他们往往更难评估自身的财务状况,更易低估信贷成本,并持有更高比例的高成本信贷(发薪日贷款)。与此一致,Lusardi和Tufano(2015)②Lusardi A & Tufano P. Debt literacy, financial experiences, and overindebtedness, Journal of Pension Economics & Finance, 2015, 14(04): 332-368.发现,债务知识水平较低的个人往往以高成本的方式进行交易,支付更高的借贷费用和利息成本,也更倾向于报告过度负债。与此相对的是,宋全云等(2017)③宋全云、吴雨、尹志超:《金融知识视角下的家庭信贷行为研究》,载《金融研究》2017年第6期,第95-110页。刘丹和陆佳瑶(2019)④刘丹、陆佳瑶:《金融知识对农户信贷行为的影响研究——基于代际差异的视角》,载《农业技术经济》2019年第11期,第18-28页。尹志超和张号栋(2020)⑤尹志超、张号栋:《金融知识、自信心和家庭信贷约束》,载《社会科学辑刊》2020年第1期,第172-181页。的研究表明,金融知识水平越高则越倾向于低成本与低风险的正规借贷。Stango 和Zinman(2009)⑥Stango V & Zinman J. Exponential growth bias and household finance,Journal of Finance, 2009, 64(6):2807-2849.进一步指出,难以计算利息支出的个人更可能会过度负债。然而,French 和 Mckillop(2016)⑦French D & McKillop D. Financial literacy and over-indebtedness in low-income households,International Review of Financial Analysis, 2016, (48):1-11.指出,计算能力对家庭过度负债没有影响,货币资金管理能力不足才是家庭过度负债的重要因素。由于金融知识不足可能导致个人难以正确评估自身财务状况,低估财务成本及过度负债,因而只具备低水平金融知识的个人,难以在次贷危机中保持财务的可持续性,也更容易发生违约⑧Gerardi K, Goette L & Meier S. Numerical ability predicts mortgage default,Proceedings of The National Academy of Sciences,2013, 110(28):11267-11271.。

那么,金融知识如何影响家庭的借贷行为呢?金融知识至少可以通过以下路径影响家庭的借贷行为。第一,激发正规借贷需求。金融知识不足可能导致潜在借款人对贷款政策、贷款程序、抵押品要求等信息缺乏了解,这可能引致潜在借款人过高估计了正规金融部门的贷款门槛,因而未能提出信贷申请,这会直接降低家庭的借贷可得性。相反,若金融知识充分,则借款人更能理解正规信贷流程、利率等借贷信息,这会使其有更强的正规借贷意愿和需求⑨Lusardi A & Tufano P. Debt literacy, financial experiences, and overindebtedness,Journal of Pension Economics & Finance, 2015, 14(04): 332-368.。第二,缓解抵押品约束和信用约束。金融知识有助于借款人更好地使用各类金融产品⑩Gaudecker H M V. How does household portfolio diversification vary with financial literacy and financial advice? Journal of Finance,2015,70(2):489-507.,并获取更好的投资收益⑪Clark R, Lusardi A & Mitchell O S. Financial knowledge and 401(k) investment performance: a case study, Journal of Pension Economics & Finance, 2015, 1(5):1-24.,增加家庭的财富积累,从而增加抵押品,增加借贷可得性;金融知识与好的金融行为相关⑫Dwiastanti A. Financial literacy as the foundation for individual financial behavior,Journal of Education & Practice, 2015, (6):445-455.,特别是有助于保持良好的信用记录,从而增加借贷可得性。第三,缓解人力资本约束。金融知识作为一种人力资本,可以显示个人能力①Lusardi A, Michaud P C & Mitchell O S. Optimal financial knowledge and wealth inequality,Journal of Political Economy, 2017, 125(2):431.,因而更可能通过金融机构对借款人的资质审查,促进家庭借贷。此外,基于家庭的融资选择次序和正规借贷与非正规借贷的替代性②邱新国、冉光和:《民间金融市场利率:自主性还是反应性?——基于省际非平衡面板数据的实证分析》,载《预测》2017年第6期,第43-49页。,高水平的金融知识通过激发家庭正规借贷需求、缓解抵押品约束、信用约束和人力资本约束,进而促进家庭正规借贷活动的同时,也必然会抑制家庭的非正规借贷活动。

梳理文献发现,已有研究存在以下不足:一是已有的研究侧重于金融知识对家庭资产选择的影响,包括储蓄计划、风险资产配置、资产多元化、保险产品购买、养老计划安排等,但是对金融知识与家庭负债和借贷行为的研究还显不足,既有的文献关于二者关系的讨论也远未达成一致的结论。在家庭杠杆率快速上升的背景下,深入研究金融知识对家庭借贷的影响具有更为重要的现实意义。二是现有研究对金融知识的度量不足。Rooij等(2007)③Rooij M V, Lusardi A & Alessie R. Financial literacy and stock market participation, Journal of Financial Economics, 2007, 101(2):449-472.指出许多现有的金融知识度量只包含很少项目,指标构造过于粗略,显而易见,在分析金融知识对个体金融行为的影响时,不同的金融知识度量可能导致不同的研究结论。这一问题在国内的相关研究中则更加突出。尹志超等(2014)④尹志超、宋全云、吴雨:《金融知识、投资经验与家庭资产选择》,载《经济研究》2014第4期,第62-75页。、吴雨等(2016)⑤吴雨、彭嫦燕、尹志超:《金融知识、财富积累和家庭资产结构》,载《当代经济科学》2016年第4期,第19-29页。、宋全云等(2019)⑥宋全云、肖静娜、尹志超:《金融知识视角下中国居民消费问题研究》,载《经济评论》2019年第1期,第133-147页。等的研究中对金融知识的考察只限于对三个问题(利率计算、通胀理解及投资风险选择)的回答,李云峰等(2018)⑦李云峰、徐书林、白丽华:《 金融知识、过度自信与金融行为》,载《宏观经济研究》2018年第3期,第33-47页。也只基于五个问题(利率计算、通货膨胀、汇率计算、固定收益及投资风险)对金融知识进行了测度。尹志超和张号栋(2020)⑧尹志超、张号栋:《金融知识、自信心和家庭信贷约束》,载《社会科学辑刊》2020年第1期,第172-181页。在宋全云等(2019)⑨宋全云、肖静娜、尹志超:《 金融知识视角下中国居民消费问题研究》,载《经济评论》2019年第1期,第133-147页。的基础上将对金融知识的测度拓展为6个相关问题(增加了投资风险计算、是否参加培训、是否关注经济金融信息)。总体而言,国内相关研究对金融知识的测度仍显不足,对金融知识的测度中缺乏对金融产品的考察,也没有对不同难度和类型的金融知识进行分类考察。

为了弥补以上不足,本文将基于中国家庭追踪调查数据构建金融知识的度量指标,并将其细分为基础金融知识、高级金融知识和金融风险知识,以探究不同层次和类型的金融知识对家庭借贷行为的异质性影响。

三、数据、模型及变量

本研究的数据来自于北京大学中国社会科学调查中心的中国家庭追踪调查(China Family panel Studies,CFPS),CFPS同时包含了个体、家庭和社区三个层次的数据,重点关注中国居民家庭的经济与非经济福利状况,以反映中国社会、经济、人口、教育和健康的变迁。CFPS样本覆盖了中国大陆25个省(市、自治区),①这25个省(自治区、直辖市)是北京、天津、河北、吉林、辽宁、黑龙江、山西、河南、山东、江苏、浙江、上海、福建、广东、安徽、湖南、湖北、江西、陕西、甘肃、四川、重庆、贵州、云南和广西。具有广泛的代表性,已成为学术界广为使用的数据来源。本文关注的主要变量是家庭融资和金融知识,数据年份为2014年。②只有2014年中国家庭追踪调查项目提供了金融知识相关数据,且仅限于城镇家庭。

按照家庭借贷渠道差异(正规借贷/非正规借贷)本文构建了正规借贷可得性、正规借贷额(bank、bank1)及非正规借贷可得性和非正规借贷额(inf、inf1)四个被解释变量。变量家庭正规借贷可得性(bank)的取值来自问题“你家因购房或买房、装修是否有未清偿银行贷款?”和“除购房或买房、装修贷款外,你家是否有其他未清偿银行贷款?”的回答,若家庭有未清偿银行贷款则bank取值为1,否则取0;变量家庭非正规借贷可得性(inf)的取值来自问题“你家因购房或买房、装修是否有未清偿的亲戚朋友、民间组织(个人)借款?”和“除购房或买房、装修等借款外,你家是否有其他未清偿的亲戚朋友、民间组织(个人)借款?”的回答,若家庭有未清偿的亲戚朋友、民间组织(个人)借款,则inf取值为1,否则取0;变量家庭正规借贷额(bank1)的取值是问题“你家因购房或买房、装修未清偿银行贷款为多少万元?”“除购房或买房、装修贷款外,你家其他未清偿银行贷款为多少元?”的答案之和;变量家庭非正规借贷额(inf1)的取值为以下三个问题的答案之和:“你家因购房或买房、装修未清偿的亲戚朋友、民间组织(个人)借款为多少万元?”、“除购房或买房、装修等借款外,你家其他未清偿的亲戚朋友借款为多少元?”和“除购房或买房、装修等借款外,你家其他未清偿的民间组织(个人)借款为多少元?”。

本文的关键解释变量是金融知识(finlit),其取值来自CFPS问卷中受访城镇家庭财务管理人对一系列金融知识问题的回答,依据金融知识的难度及金融风险认知的重要性,本文将金融知识细分为基础金融知识(finlit_b)、高级金融知识(finlit_a)和金融风险知识(finlit_r),表1列出了金融知识问题的回答情况。③金融知识问题的具体描述可查阅CFPS(2014)问卷。由表1可知,六个基础金融知识问题的正确率较高,平均为56.99%,由于受访者均为城镇居民,因此这一结果远高于2014年中国家庭金融调查项目的结果。④中国家庭金融调查项目(CHFS)中利率计算问题、通货膨胀理解和投资风险问题的正确率分别为14.90%、15.64%和29.57%。与基础金融知识问题相比,四个高级金融知识问题的正确率则较低,平均只有21.77%,几乎为前者的三分之一。正确率最低的问题是“基金描述”,仅有12.57%的受访者回答正确。三个金融风险知识问题的正确率则存在较大差异,正确率最高的达到84.73%,最低的仅为23.21%,平均正确率为46.11%,处于基础金融知识问题和高级金融知识问题的正确率之间。本文根据受访者对每个问题回答的正确与否来测度受访者的金融知识。若某个问题回答正确,则受访者在该问题上得分为1,否则得分为0,再将相应各类问题的得分相加即得到受访者基础金融知识、高级金融知识和金融风险知识的取值。

表1 金融知识问题回答情况表

为了克服可能存在的内生性,本文选择居住在同一社区的其他人的平均金融知识作为受访者金融知识的工具变量。因为同一社区其他人的平均金融知识情况反映了这一社区范围内人们掌握金融知识的状况,通过社区内的人际互动,社区范围内人群的金融知识状况将会影响受访者的金融知识掌握情况,因而此工具变量满足相关性要求。同时,其他人的金融知识水平并不会直接影响受访者家庭的借贷决策,故此工具变量也满足外生性要求。

根据已有的研究思路①胡枫、陈玉宇:《社会网络与农户借贷行为——来自中国家庭动态跟踪调查(CFPS)的证据》,载《金融研究》2012年第12期,第178-192页。,本文还考查了户主的个体特征及家庭特征对家庭借贷行为的影响。户主个体特征变量包括:户主年龄(age)、户主性别(gender)、户主教育水平(edu)、户主婚姻状况(marital)、户主相对收入(pincome)、户主社会地位(pstatus)、户主健康状况(health)、户主户口状况(hukou)、户主风险态度(finrisk)。为了考察户主年龄对家庭借贷可能存在的非线性关系(中年户主的收入和偿付能力会更高),按照文献的通常做法,本文在回归模型中纳入了户主年龄的平方。本文考察的家庭特征变量包括家庭经营(fbusiness)、家庭社会网络(fgift)、家庭规模(fsize)、家庭净资产(netasset)等。通过数据清洗,本文最后得到样本观测值为3615。表2给出了各变量的描述性统计结果。

表2 变量说明及描述性统计

变量名 变量描述及取值 均值 标准差 最小值 最大值finlit_a 高级金融知识(0-4) 0.87 1.07 0 4 finlit_r 金融风险知识(0-3) 1.86 0.92 0 3 bank 是否有待偿正规贷款(0,1) 0.12 0.33 0 1 inf 是否有待偿非正规借款(0,1) 0.18 0.38 0 1 bank1 待偿正规贷款总额(万元) 2.12 9.26 0 1000 inf1 待偿非正规贷款总额(万元) 1.39 7.28 0 300 edu 受教育程度(1-7) 3.29 1.37 1 7 pstatus 个人社会地位(1-5) 2.77 0.94 1 5 pincome 个人相对收入(1-5) 2.41 0.93 1 7 health 个人健康水平(1-5) 3.14 1.10 1 5 marital 个人婚姻状况(在婚、同居取1,否则取0) 0.84 0.36 0 1 hukou 户主户口(农业户口取1,否则取0) 0.19 0.39 0 1 gender 户主性别(男性取1,女性取0) 0.44 0.50 0 1 age 户主年龄 51.36 14.29 16 95 finrisk 个人风险偏好(1-4) 3.12 0.94 1 4 fsize 家庭规模(人数) 3.30 1.51 1 17 fbusiness 家庭是否有个体经营或私营企业(0,1) 0.13 0.33 0 1 fgift 家庭社会网络(人情礼支出,万元) 0.40 0.69 0 10.4 netasset 家庭净资产(万元) 72.27 118.32 0 1393

本文的研究目标是探究金融知识对家庭借贷行为的影响,为此,本文将家庭借贷行为依据借贷渠道的不同分为正规借贷和非正规借贷,前者仅指银行借款,后者包括亲戚朋友借款和民间借贷,对每种借贷行为,本文都从借贷可得性和借贷额两个方面进行考察。由于家庭借贷可得性是一个二元选择变量,本文将使用Probit模型来研究金融知识对家庭借贷可得性的影响。同时,基于变量家庭借贷额中有很多零值,本文将使用Tobit模型来研究金融知识对家庭借贷额的影响。本文的简化实证模型设定如下:

在(1)式中,被解释变量fin表示家庭借贷行为,包括反映家庭借贷可得性的虚拟变量bank、inf以及反映家庭借贷额的变量bank1和inf1。本文关注的解释变量是金融知识finlit,包括变量基础金融知识(finlit_b)、高级金融知识(finlit_a)和金融风险知识(finlit_r)。向量X主要包括家庭和户主的社会经济特征变量。

四、金融知识与家庭借贷行为的实证分析

(一)金融知识与家庭借贷可得性

表3报告了采用Probit模型分析的基础金融知识对家庭正规借贷可得性和非正规借贷可得性的估计结果。由表3可知,基础金融知识对家庭不同渠道的融资可得性的影响存在极大差异。表3中第(1)列的结果表明,基础金融知识对正规借贷可得性的边际影响为0.0735,且在10%的显著性水平上显著,这表明基础金融知识水平的提高将会显著增加家庭正规借贷的可得性。表3中第(2)列的结果显示,基础金融知识对非正规借贷可得性的边际影响为-0.154,且在1%的显著性水平上显著,这表明基础金融知识水平的提高将会显著降低家庭非正规借贷的可得性。考虑到金融知识可能存在的内生性,本文将“同一社区内除本人外的其他人的基础金融知识平均值”作为个体基础金融知识的工具变量进行回归,结果见表3中第(3)列至第(5)列。第(3)列是第一阶段的估计结果,一阶段回归中工具变量估计系数的t值为33.58,在1%的显著性水平上显著,F值为176.32,这表明不存在弱工具变量问题。DWH检验结果拒绝了外生性的原假设。第(4)和第(5)列是两阶段工具变量估计结果,在考虑了基础金融知识的内生性之后,其对家庭正规借贷可得性的边际影响仍然为正且在1%的显著性水平上显著,而其对家庭非正规借贷可得性的边际影响也仍然为负且在10%的显著性水平上显著。以上结果表明,基础金融知识水平的提高会显著提升家庭正规借贷的可得性,同时也会显著降低家庭非正规借贷的可得性。

表3 基础金融知识与家庭借贷可得性

注:∗∗∗、∗∗、∗分别表示在1%、5%、10%水平下显著,Probit、Ivprobit模型报告的是边际效应。括号内为县(区)水平的聚类异方差稳健的标准差。

表4报告了高级金融知识对家庭借贷可得性的估计结果。与表3类似,高级金融知识对家庭不同渠道的融资可得性的影响也存在极大差异。表4中第(1)列的结果表明,高级金融知识对正规借贷可得性的边际影响为0.129,且在1%的显著性水平上显著,这表明高级金融知识水平的提高将会显著增加家庭正规借贷的可得性。表4中第(2)列的结果显示,高级金融知识对非正规借贷可得性的边际影响为-0.102,且在10%的显著性水平上显著,这表明高级金融知识对家庭非正规借贷可得性具有显著的负向影响。与表3类似,本文将“同一社区内除本人外的其他人的高级金融知识平均值”作为个体高级金融知识的工具变量进行回归,结果见表4中第(3)列至第(5)列。第(3)列是第一阶段的估计结果,一阶段回归中工具变量估计系数的t值为32.93,在1%的显著性水平上显著,F值为201.87,这表明不存在弱工具变量问题。DWH检验结果拒绝了外生性的原假设。第(4)和第(5)列是两阶段工具变量估计结果,在考虑了高级金融知识的内生性之后,其对家庭正规借贷可得性的边际影响仍然为正且在1%的显著性水平上显著,而其对家庭非正规借贷可得性的边际影响也仍然为负且在10%的显著性水平上显著。以上结果表明,高级金融知识水平的提高会显著提升家庭正规借贷的可得性,同时也会显著降低家庭非正规借贷的可得性。

表4 高级金融知识与家庭借贷可得性

注:∗∗∗、∗∗、∗分别表示在1%、5%、10%水平下显著。probit模型和ivprobit模型报告的是边际效应。括号内为县(区)水平的聚类异方差稳健的标准差。

表5报告了金融风险知识对家庭借贷可得性的影响。由表5可知,金融风险知识对家庭正规借贷可得性的边际效应为0.0864且在10%的显著性水平上显著,其对家庭非正规借贷可得性的边际效应为-0.320且在5%的显著性水平上显著。与前文一致,本文将“同一社区内除本人外的其他人的金融风险知识平均值”作为个体金融风险知识的工具变量进行回归,结果见表5中第(3)列至第(5)列。第(3)列是第一阶段的估计结果,一阶段回归中工具变量估计系数的t值为30.86,在1%的显著性水平上显著,F值为150.20,这表明不存在弱工具变量问题。DWH检验结果拒绝了外生性的原假设。第(4)和第(5)列是两阶段工具变量估计结果,在考虑了内生性之后,其对家庭正规借贷可得性的边际效应为0.257,而其对非正规借贷可得性的边际效应为-0.288,二者均在10%的显著性水平上显著。以上结果表明,金融风险知识水平的提高会显著提升家庭正规借贷的可得性,同时会显著降低家庭非正规借贷的可得性。水平的聚类异方差稳健的标准差。

表5 金融风险知识与家庭借贷可得性

综合表3、表4及表5的结果可知,基础金融知识、高级金融知识和金融风险知识均显著提升了家庭正规借贷可得性,并显著降低了家庭非正规借贷可得性。就对家庭正规借贷可得性的促进作用来说,高级金融知识的效应远大于基础金融知识和金融风险知识,这说明,更高水平的高级金融知识对家庭正规借贷至关重要。本文认为,相对于仅掌握利率、通货膨胀等基础金融知识以及金融风险知识的个人,对股票、基金、理财产品等具体金融产品有更深刻理解的个人,在获取正规金融机构的借贷信息方面可能更具优势;此外,相比基础金融知识和金融风险知识,高水平的高级金融知识更能体现户主的高人力资本积累,因而也就更易通过银行的信贷审批。同时,就对家庭非正规借贷可得性的抑制作用来说,金融风险知识的效应远大于基础金融知识和高级金融知识。本文认为,更高水平的金融风险知识提升了个人对非正规借贷的风险认知能力,因而能够降低家庭的非正规借贷可得性。

(二)金融知识与家庭借贷额

表6报告了基于Tobit模型的基础金融知识对家庭正规借贷额和非正规借贷额的估计结果。表6中第(1)列的结果表明,基础金融知识对家庭正规借贷额的边际效应为0.205且在5%的显著性水平上显著,表6中第(2)列的结果显示,基础金融知识对家庭非正规借贷额的边际效应为-0.246,且在1%的显著性水平上显著。与前述一致,第(3)列是工具变量回归第一阶段的估计结果,一阶段回归中工具变量的估计系数的t值为33.58,在1%的显著性水平上显著,F值为176.32,这表明不存在弱工具变量问题。DWH检验结果拒绝了外生性的原假设。第(4)和第(5)列是两阶段工具变量估计结果,在考虑了基础金融知识的内生性之后,其对家庭正规借贷额的边际效应为正,且在1%的显著性水平上显著;其对家庭非正规借贷额的边际效应为负且在10%的显著性水平上显著。以上结果表明,基础金融知识水平的提高会显著增加家庭正规借贷额,同时也会显著降低家庭非正规借贷额。

表6 基础金融知识与家庭借贷额

表7报告了高级金融知识对家庭正规借贷额和非正规借贷额的估计结果。表7中第(1)列的结果表明,高级金融知识对家庭正规借贷额的边际影响为0.481,且在1%的显著性水平上显著,这表明高级金融知识水平的提高将会显著增加家庭正规借贷额。表7中第(2)列的结果显示,高级金融知识对家庭非正规借贷额的回归结果为-0.0696但并不显著。与前述一致,第(3)列是工具变量回归第一阶段的估计结果,一阶段回归中工具变量的估计系数的t值为32.98,在1%的显著性水平上显著,F值为201.87,这表明不存在弱工具变量问题。DWH检验结果拒绝了外生性的原假设。第(4)和第(5)列是两阶段工具变量估计结果,在考虑了高级金融知识的内生性之后,其对家庭正规借贷额的回归结果为1.298,且在1%的显著性水平上显著,而其对家庭非正规借贷额的回归结果为负但仍不显著。以上结果表明,高级金融知识的提高会显著增加家庭正规借贷额,但其对家庭非正规借贷额没有抑制作用。

表7 高级金融知识与家庭借贷额

表8报告了金融风险知识对家庭正规借贷额和非正规借贷额的估计结果。表8中第(1)列的结果表明,金融风险知识对家庭正规借贷额的回归结果为0.218且在5%的显著性水平上显著,表8中第(2)列的结果显示,金融风险知识对家庭非正规借贷额的边际效应为-0.817,且在1%的显著性水平上显著。与前述一致,第(3)列是工具变量回归第一阶段的估计结果,一阶段回归中工具变量的估计系数的t值为30.86,在1%的显著性水平上显著,F值为150.20,这表明不存在弱工具变量问题。DWH检验结果拒绝了外生性的原假设。第(4)和第(5)列是两阶段工具变量估计结果,在考虑了金融风险知识的内生性之后,其对家庭正规借贷额的回归结果为0.971,且在5%的显著性水平上显著,而其对家庭非正规借贷额的边际效应为-0.339,且在10%的显著性水平上显著。以上结果表明,金融风险知识水平的提高会显著增加家庭正规借贷额,同时也会显著降低家庭非正规借贷额。

表8 金融风险知识与家庭借贷额

结合表6、表7和表8的结果可知,基础金融知识、高级金融知识和金融风险知识对家庭正规借贷额均有促增作用,同时,仅有基础金融知识与金融风险知识对家庭非正规借贷额有促减作用,而高级金融知识对家庭非正规借贷额没有显著影响。就对家庭正规借贷额的促增效应来说,高级金融知识的边际效应最强;就对家庭非正规借贷额的促减作用来说,金融风险知识的边际效应最强。这一结论与金融知识对家庭借贷可得性的影响完全一致。

(三)金融知识对家庭借贷行为的异质性影响

前文的分析表明,基础金融知识、高级金融知识和金融风险知识均对家庭借贷行为有显著影响。更进一步的问题是,各层次金融知识对不同类型家庭的边际影响是否存在差异,基于教育水平对于金融知识学习的重要性,本节将考察不同教育水平在金融知识影响家庭借贷行为中的异质性作用。

表9 金融知识对家庭借贷行为的异质性影响

注:∗∗∗、∗∗、∗分别表示在1%、5%、10%水平下显著。probit模型和tobit模型报告的均是边际效应。括号内为县(区)水平的聚类异方差稳健的标准差。

表9汇报了金融知识对不同教育水平家庭的借贷行为的影响。本文将户主教育水平分为文盲/半文盲(小学未毕业及以下,edu0)、初等教育(小学和初中学历,edu1)、中等教育(高中和中专学历,edu2)和高等教育(大专及以上学历,edu3)四组,以文盲(半文盲)为参照组进行估计。表9的第(1)(3)和(5)列分别是不同教育水平下金融知识对家庭正规借贷可得性的估计结果,结果表明,基础金融知识、金融风险知识与初等教育、中等教育和高等教育的交叉项均为正,且至少在10%的显著性水平上显著;高级金融知识仅与中等教育和高等教育的交叉项为正且均在5%的显著性水平上显著。更值得注意的是,交叉项系数并没有随着教育水平的提高而单调增加,表现为各层次金融知识与中等教育的交叉项系数最大,这说明基础金融知识、高级金融知识和金融风险知识均对中等教育水平家庭正规借贷可得性的边际影响更大。表9的第(7)(9)和(11)列分别是不同教育水平下金融知识对家庭非正规借贷可得性的估计结果,结果表明各层次金融知识与初等教育、中等教育和高等教育的交叉项系数均不显著,这说明不同教育水平下各层次金融知识对家庭非正规借贷可得性的影响没有差异。

表9的第(2)(4)和(6)列分别是不同教育水平下金融知识对家庭正规借贷额的估计结果,结果显示,基础金融知识、金融风险知识与初等教育、中等教育和高等教育的交叉项均为正,且至少在10%的显著性水平下显著;高级金融知识仅与中等教育和高等教育的交叉项显著为正且均在5%的显著性水平下显著。与金融知识对家庭正规借贷可得性的估计结果一致,各层次金融知识与中等教育的交叉项系数最大,这说明基础金融知识、高级金融知识和金融风险知识均对中等教育水平家庭正规借贷额的边际影响更大。表9的第(8)(10)和(12)列分别是不同教育水平下金融知识对家庭非正规借贷额的估计结果,结果显示各层次金融知识与初等教育、中等教育和高等教育的交叉项系数均不显著,这说明不同教育水平下各层次金融知识对家庭非正规借贷额的影响没有差异。以上结论与金融知识对家庭非正规借贷可得性的估计结果完全一致。

综上所述,在不同教育水平下,基础金融知识、高级金融知识和金融风险知识对家庭正规借贷可得性和正规借贷额的影响存在差异,各层次金融知识对中等教育水平家庭的正规借贷行为的边际影响更大;与此相反,各层次金融知识对不同教育水平家庭的非正规借贷行为的影响没有差异。这一发现对全社会金融知识的宣传普及政策制定具有重要参考意义。

(四)稳健性检验①限于篇幅,本文未汇报稳健性检验的结果。

尽管本文在前文的实证分析中已经考虑了内生性问题,为了尽可能保持研究结论的稳健性,本文从以下两个方面进行了稳健性检验。

一是使用双变量Probit模型(Biprobit)就金融知识对家庭借贷可得性的影响重新进行实证分析。由于家庭可能同时从正规借贷渠道和非正规借贷渠道进行融资,这可能导致用于分析金融知识对家庭正规借贷可得性与家庭非正规借贷可得性影响的两个Probit模型的误差项间存在相关性。因此,本文采用考虑两个Probit模型误差项间可能相关的Biprobit模型就金融知识对家庭借贷可得性的影响重新进行估计。Biprobit回归的结果与前文的估计结果在数值上略有变化,但相应的显著性并未发生改变,前述结论仍然成立。

二是重新构造金融知识变量进行回归。本文基于基础金融知识、高级金融知识和金融风险知识相关问题回答的哑变量并利用因子分析法,分别构造了基础金融知识、高级金融知识和金融风险知识三个指标并重新进行估计,所得结果与前文保持一致。

五、研究结论与政策建议

本文利用CFPS数据对金融知识与城镇家庭的借贷行为进行了实证研究,本文的研究结果表明金融知识在总体上促进了家庭正规借贷并抑制了家庭非正规借贷。在考虑内生性和稳健性的基础上,本文发现,基础金融知识、高级金融知识和金融风险知识均显著提升了家庭正规借贷可得性,同时也显著抑制了家庭非正规借贷可得性;基础金融知识和金融风险知识均显著增加了家庭正规借贷额,同时也显著降低了家庭非正规借贷额;高级金融知识仅显著增加了家庭正规借贷额,其对家庭非正规借贷额没有显著影响。此外,高级金融知识对家庭正规借贷的促进作用强于基础金融知识和金融风险知识,金融风险知识对家庭非正规借贷的抑制作用强于基础金融知识,而高级金融知识对家庭非正规借贷的抑制作用则最弱。进一步的研究发现,各层次金融知识对中等教育家庭的正规借贷行为影响更大。

以上结论表明,金融知识对城镇家庭借贷行为具有重要影响,更为重要的是,不同类型的金融知识对家庭正规借贷的促进作用及其对非正规借贷的抑制作用存在较大差别。依据以上结论,本文提出以下简要的政策建议:

第一,重视城镇地区的金融知识普及教育工作。本文的研究显示,除了基础金融知识外,城镇家庭的高级金融知识和金融风险知识水平均严重不足,这极大地限制了家庭的正规借贷服务的可得性。因此,在金融知识的普及教育中,不能仅仅停留于基础金融知识,还需要提高对高级金融知识和金融风险知识的教育力度,以增加正规借贷服务的可得性,缓解家庭面临的各类融资约束。

第二,利用金融知识的普及教育工作抑制非正规金融活动。本文的研究结果显示,在抑制非正规借贷行为中,金融风险知识的效应最强。因此,在金融知识的普及教育中,不能仅仅停留于基础金融知识,还需要提高对金融风险知识的教育力度,提高家庭对非正规借贷的风险认知,抑制非正规金融活动的发展。此外,要在金融产品和服务的宣传教育中将正规金融产品和服务与非正规金融活动特别是非法金融行为和活动相区分,降低家庭的过度负债,防止家庭陷入非法金融活动。

第三,推动正规金融机构的金融知识宣传活动。正规金融机构在金融知识宣传教育中具有显而易见的人员和信息优势,特别是涉及各类具体的金融产品和服务等高级金融知识时,其优势会更加明显。因此,需要鼓励正规金融机构通过宣传普及各类金融产品及服务的相关知识来提高整个社会的金融知识水平,便利家庭投资和借贷活动,提升家庭的金融福利水平。