债务杠杆、数字金融与家庭财务脆弱性

内容提要：家庭财务脆弱性影响居民财富福利，债务杠杆对家庭财务变化存在着不可忽视的影响，数字金融作为新兴金融模式改善了金融获得环境。利用2014年、2016年及2018年三轮CFPS调查数据，探究债务杠杆、数字金融对家庭财务脆弱性的影响。由于具有相同债务杠杆的家庭，其财务陷入困境的可能不同，因此着重分析数字金融在缓解债务杠杆对家庭财务脆弱性负面影响中的作用。结果表明：债务杠杆升高加剧了家庭财务脆弱性，数字金融能够有效缓解债务杠杆对家庭财务脆弱性的负面冲击，且其对正规渠道借贷的杠杆率具有更大的缓释效应。进一步研究发现，数字金融对债务杠杆与家庭财务脆弱性关系的调节可以通过降低资金流动性约束实现，这其中起到关键作用的是数字金融的投融资功能。同时，在传统金融较为发达的地区、城市以及教育水平、资产水平较高的优势家庭中，数字金融更容易发挥其缓释效应，体现了破除弱势群体“数字鸿沟”的重要性。

一、 引 言

中共十九大报告明确指出：“防止发生系统性金融风险是金融工作的根本任务”，2021年政府工作报告中进一步提出要“完善金融风险处置工作机制，坚决守住不发生系统性风险的底线”。防范金融风险既要防“黑天鹅”也要防“灰犀牛”，家庭部门风险具有典型的“灰犀牛”特征，家庭财务脆弱性(Household Financial Fragile)作为衡量家庭部门风险的重要指标，属于发生概率大且影响范围巨大的潜在危机。2007年次贷危机发生前，美国家庭负债率急剧上升，债务增长速度创历史新高，家庭部门高债务杠杆率成为了金融危机的预警指标(Schularick和Taylor，2012)，凸显出居民家庭过度负债将会影响家庭财务稳定，进而可能对宏观经济产生巨大的蝴蝶效应。因此，探究由债务风险引致的家庭财务脆弱性既有助于改善居民福利，也能够有效防范中国系统性金融风险的发生。

合理的家庭负债有助于平滑消费，增进家庭福祉，但过高的债务水平不仅会加大家庭部门杠杆，还会迫使居民陷入财务困境，甚至波及宏观经济稳定(Jappelli 等，2013)。近年来，中国家庭负债水平逐年攀升，家庭平均负债率已从1996年的3%上涨到2020年的59%，远超发展中国家平均水平。负债的快速集聚促使债务杠杆率持续上升，家庭债务负担的加重提高了财务陷入困境的概率。然而，Gorbachev(2011)研究表明债务杠杆率很高的家庭，仍可能维持家庭财务平衡。除过高的债务杠杆可能增加家庭财务脆弱性以外，缺乏抵御外部冲击的流动性资金也被认为是导致家庭财务脆弱的重要因素(Ampudia 等，2016)。负债较高的家庭可能面临当期收入偿还债务的问题，但若家庭拥有足够的流动性资产，仍可避免陷入困境(Ali等，2020)。由此说明，具有相同债务水平的家庭，其财务陷入困境的概率也显著不同，家庭财务脆弱性并未完全随着家庭负债水平的升高而系统性提升。那么，是否存在某种缓释效应，其可以作为居民的避险工具，增加家庭收入以及可持续的金融获得，以放松资金的流动性压力，进而缓解债务高企对家庭财务脆弱性的不利影响。

已有研究主要从家庭人口学特征(Anderloni 等，2012；Brunetti 等，2016)、金融素养(孟德峰等，2019；刘波等，2020)、健康冲击、保险(岳崴等，2021；张冀等，2022)等微观视角探讨家庭财务脆弱性的影响因素，较少考虑宏观金融变化。金融市场可以拓展居民风险管理渠道，提升家庭应对风险的能力(Urrea 等，2011)，但中国金融市场尚不完善，债务杠杆率较高的家庭难以完全享受传统金融服务，使其无法借助金融市场工具摆脱财务脆弱陷阱。随着网络和移动通讯等广泛应用，中国数字金融得到了长足发展，数字普惠金融指数从2013年“余额宝”上线以来的155上升到2020年的321。数字金融作为新兴金融模式，依赖信息技术、大数据、云计算等多样化的金融业态进一步拓展了金融的触达能力和服务范围(郭峰等，2017)，增加了金融市场信息透明度，有助于居民制定有效的财务决策，提升家庭对投资策略和信贷需求的认知，同时，居民使用数字金融产品和服务也提升了一定的应对风险能力(Hong等，2021)。数字金融突破传统金融对物理网点的依赖，增加居民投资效率，降低金融准入门槛，极大地提高了居民金融服务的可得性和便利性，可有效缓解家庭资金流动性约束。若家庭受到外部风险冲击，有助于居民摆脱金融获得、资金积累、收入波动等因素的制约，提高居民自我造血能力，起到缓释风险的作用。

基于此，本文使用北京大学中国社会科学调查中心2014年、2016年和2018年三轮的中国家庭动态跟踪调查数据(CFPS)以及北京大学数字金融研究中心和蚂蚁金服集团共同编制的中国数字普惠金融发展指数，探究债务杠杆、数字金融对家庭财务脆弱性的影响，并重点考察数字金融在缓解债务杠杆对家庭财务脆弱性影响中起到的促进作用。考虑到数字金融对家庭不同渠道负债的缓释效应可能存在差异，本文将家庭债务区分为正规渠道借贷和非正规渠道借贷，探讨数字金融更容易缓解哪种借贷类型的杠杆率对家庭财务脆弱性的冲击。进一步地，本文从流动性约束角度挖掘数字金融缓冲债务杠杆对家庭财务脆弱性的机理，探究数字金融的投资和融资功能在其中起到的作用。此外，本文分析了群体和区域特征各异的居民受数字金融影响的异质性，其可能带来家庭财务脆弱性的差异化。

本文的边际贡献在于：研究视角方面，当前关于家庭财务脆弱性的研究较多集中在微观视角，本文借鉴Ampudia 等(2016)关于家庭财务脆弱性的定义，从背景风险及风险管理角度，引入债务杠杆和数字金融探究家庭财务脆弱性的问题，从提高风险应对和缓解流动性约束层面探究数字金融作用于债务杠杆与家庭财务脆弱性间的缓释机制，在量化数字金融对家庭财富福利价值的同时充实关于家庭财务脆弱性的研究。实证策略方面，基于相同债务杠杆的家庭财务陷入困境概率不同的研究背景，本文考量了数字金融和债务杠杆作用于家庭财务脆弱性过程中存在的交互效应，并且采用有中介的调节模型，尝试探讨债务杠杆升高增加流动性约束从而加剧家庭财务脆弱性的机理，有助于厘清数字金融影响家庭福利的争议。本文区分正规借贷和非正规借贷，分析数字金融对不同借贷类型杠杆率的缓释效应，并且探究数字金融影响家庭财务脆弱性的资产、教育、城乡以及传统金融发展水平的差异，拓宽研究范围的同时深化政策内涵，为有效管理家庭部门风险提出应对策略。

二、 理论分析与研究假设

“脆弱性”自20世纪末被引入家庭部门分析框架，学者们开始找寻家庭债务违约根源，家庭部门的财务风险研究逐渐深化。家庭财务脆弱性反映了家庭未来陷入财务困境的可能(O’Connor 等，2019)，狭义的概念侧重对家庭债务偿还能力的度量，即家庭因无法及时或完全履行其债务而发生的潜在财务风险(Anderloni 等，2012)；广义的概念是指受到不确定性冲击下家庭资金无法承担各项支出的财务状态(Lusardi 等，2011)。Brunetti 等(2016)认为家庭需要足够的流动性资金应对意外风险，以避免家庭财务陷入困境。然而，债务水平升高放大了资金的流动性约束(李波和朱太辉，2020)。一方面，高负债可能引致高杠杆，家庭需要获得更多的负债偿还过往债务并维持现有消费，同时，债务杠杆率的上升又加大了居民获取金融借贷的难度，无可持续借贷的流动资金运转，造成偿债负担加重，影响家庭财务稳定。另一方面，过高的债务杠杆率可能导致家庭财务自由度下降，增加外部风险、收入波动等非预期事件的发生对家庭财务稳定的冲击，形成短期内家庭流动资金困难，增加债务违约风险，家庭财务陷入困境的可能进一步升高。据此，本文提出假设：

H1：债务杠杆升高将增加居民资金流动性约束，使得家庭财务脆弱性加剧。

数字金融可以从直接和间接两个方面缓解债务杠杆对家庭财务脆弱性的负面冲击。直接效应表现在数字金融能够提升家庭应对风险的能力，避免家庭财务因不确定风险陷入脆弱。首先，数字金融可有效缓解信息不对称问题，其数字化手段拓展了信息获取渠道，使居民获取金融信息更加及时、准确、全面，提升了信息透明度，降低了居民投资决策的信息搜寻成本，帮助居民进行家庭财务决策，增强居民在应对不确定冲击下借助金融市场工具转移风险的能力。其次，随着数字渗透和普惠金融的发展，移动支付、互联网投融资等各类数字化产品广泛服务于居民，数字金融产品简洁及标准化的操作程序可能改善居民风险厌恶态度(Hong等，2021)，风险厌恶态度的改善有助于优化家庭金融资产配置(段军山和崔蒙雪，2016)，提高家庭财务韧性。同时，数字金融在一定程度上降低了家庭极端风险投资的可能，促进家庭资产投资组合的有效性(吴雨等，2021)，提升家庭风险承担水平。据此，本文提出假设：

H2：数字金融能够缓解债务杠杆对家庭财务脆弱性的负面影响，即数字金融与债务杠杆存在负向的交互效应。

在应对家庭财务脆弱性的过程中，增强储蓄是最有效的方法，其次是获得可持续借贷(Lusardi 等，2011)，表明家庭保持资金流动性十分重要。数字金融间接效应表现在改善家庭资金流动性，调节债务杠杆与资金流动性约束间的关系，进而缓解债务杠杆对家庭财务脆弱性的不利影响。第一，数字金融的投融资功能有助于缓解家庭资金的流动性约束。一方面，数字金融优化了金融市场供给结构，拓展了家庭投资理财渠道。不同于传统金融，数字金融突破了对物理网点的依赖，具有更强的地理穿透力和低成本优势(李继尊，2015)，降低了居民获取金融服务成本，为居民提供了更加快捷的投资机会，有效整合了家庭“碎片化资金”，投资效率得到提高。此外，金融机构可依托信息技术优势对投资者进行精准画像(董玉峰等，2020)，通过移动终端向投资者推送理财产品，提升了金融供需双方的匹配度，投资者可以使用手机银行、支付宝等应用程序选取相应风险等级的金融产品进行投资理财，获得更多的资金收益。另一方面，数字金融可有效缓解居民的金融排斥，为居民提供避险或风险共担服务机制，降低家庭资产负债率(易行健和张凌霜，2021)。受制于传统借贷需要抵押担保的要求，资产水平较低的家庭往往会受到金融排斥，金融准入门槛较高。随着大数据的发展和应用，数字金融可迅速获取金融交易信息，一定程度上降低了金融机构对投资者尽职调查成本，形成快速批量自动化授信的金融创新模式，为居民提供更多的普惠金融服务，提高居民的金融可得性，解困“贷款难”问题，使得居民获取贷款更具有持续性，缓解供给方的融资约束，从而帮助传统银行服务不足的家庭提高家庭金融包容性，较高的金融包容性有助于家庭避免陷入不可持续的债务陷阱，降低家庭过度负债的可能(田霖，2020)。另外，家庭可通过借款的方式尽快弥补资金缺口，数字金融便利的金融交易形态有助于提升居民贷款意愿(刘锦怡和刘纯阳，2020)，缓解居民的融资需求。第二，流动性约束的缓释有助于提升家庭收入，降低债务杠杆升高造成的流动性资金压力。数字金融为家庭提供了更多的就业创业机会，居民可以借助数字金融的投资功能将资金直接投入生产，扩大生产性经济活动提高收入；也可以借助融资功能为居民提供差异化的互联网借贷，满足不同家庭的融资需求，促进家庭展开创业活动(张勋等，2019)，拓展家庭增收渠道，从而调节债务杠杆与流动性约束间的关系，缓解债务杠杆对家庭财务脆弱性的负面冲击。据此，本文提出假设：

H3：数字金融对债务杠杆与家庭财务脆弱性关系的调节可以通过降低流动性约束实现。

综上所述，本文的理论分析框架如图1所示。

图1 理论机制

由于正规金融和非正规金融的金融获得方式不同，数字金融在缓解正规渠道借贷和非正规渠道借贷的杠杆率对家庭财务脆弱性影响的调节效应存在显著差异。一方面，非正规渠道借贷主要通过社会网络建立借贷关系，即向人际关系较为亲密的熟人、地缘关系较近的亲戚朋友等进行私人借贷，或向民间信贷机构等进行借款，此类借贷不具备标准化的审核方式，其评估机制通常建立在居民声誉、信用、关系等基础上，数字金融在这种社会化网络传导中发挥的调节作用可能较为有限。另一方面，正规渠道借贷是由正规金融机构制定的一套标准化、程序化的信贷申请流程，数字金融的信息技术有助于正规金融机构降低整条金融服务链的运营成本，形成自动化的授信模式，提高正规信贷灵活性及可获得性。正规信贷可得性的提高又将降低家庭民间借贷，进一步减少家庭非正规借贷比例(尹志超等，2015)，从而达到优化家庭资产负债结构的效果。据此，本文提出假设：

H4：数字金融更有利于减缓正规渠道借贷杠杆率对家庭财务脆弱性的负面影响。

三、 研究设计

1. 数据来源

本文数据来自于北京大学中国社会科学调查中心的中国家庭动态跟踪调查(Chinese Family Panel Studies，CFPS)。具有全国代表性的CFPS数据可全面反映家庭金融基本情况，其包含了家庭人口统计特征、收入与支出、资产与负债、保险与保障等微观信息，为本文的研究提供了良好支撑。本文整合了2014年、2016年和2018年三轮的家庭和个人追踪调查数据，剔除家庭总资产小于等于0、户主年龄小于16岁大于85岁的家庭，并剔除异常值和缺失值，最终选取了5000余户有效样本。

2. 变量定义

(1) 被解释变量。本文借鉴Ampudia 等(2016)的研究，将家庭财务脆弱性定义为收入剩余为负且流动性资产不足以抵扣收入剩余。具体构建方法如下：

FMict=Rict-LCict-DPict

其中，i、c、t分别表示家庭、家庭所在地和年份，FMict为家庭收入剩余，衡量家庭在满足预期及非预期生活支出、债务支出后的资金剩余。Rict为家庭收入；LCict为预期及非预期生活支出，预期支出包括日常消费支出、居住支出、保险等，非预期支出包括社会捐赠、重大事件、人情礼、耐用品及非预期医疗支出等；DPict为债务支出。

经历过财务脆弱时期的家庭更倾向于积累流动性资产作为抵御收入波动的杠杆(Paxton和Young，2011)。负债较高的家庭可能面临当期收入偿还债务的问题，但若家庭拥有足够的流动性资产，仍可避免陷入困境(Ali等，2020)。基于此，本文将家庭财务脆弱性定义如下：

其中，Yict为家庭财务脆弱性的状态，LIQict为家庭流动性资产，其包括现金和金融资产。当Yict=1时，家庭收入剩余为负且家庭流动性资产不够抵扣负资产，认为该家庭将存在财务脆弱，否则，不存在财务脆弱。

(2) 关键解释变量。本文的关键解释变量包括债务杠杆和数字金融。债务杠杆采用资产负债率衡量，即家庭总债务占家庭总资产的比重。考虑到居民借贷主要以银行贷款和民间借贷两种形式构成，因此本文进一步将家庭债务区分为正规渠道借贷和非正规渠道借贷。正规渠道借贷依据受访者对 “您家还欠银行多少万元房贷没有还清？”和“除房贷外，您家现在还欠银行多少元贷款没有还清？”问题的回答定义；非正规渠道信贷依据问卷中“您家现在还欠银行以外的其他组织或个人(如民间信贷机构、亲戚朋友、熟人等)多少钱？”的问题定义。

数字金融参考张勋等(2019)、吴雨等(2021)的研究，采用北京大学数字金融研究中心和蚂蚁金服共同编制的数字普惠金融指数衡量，具体编制过程参阅郭峰等(2017)。它反映了数字技术助力金融发展的总体情况和变化趋势，已被广泛应用于中国数字金融发展的经济研究。该指数包含覆盖广度、使用深度和数字化程度三个一级指标，其中使用深度又包括支付、保险、货币、投资、信贷和信用六个二级指标，其对中国数字金融进行了详细刻画。为了减弱反向因果的可能，本文采用地级市层面滞后一期的数字金融指数，即将2013年、2015年和2017年的市级数字金融指数分别与2014年、2016年和2018年的中国家庭动态跟踪调查数据匹配。为平衡数据量级的差异性，本文对数字金融指数进行了对数化处理。

(3) 其他控制变量。参考Brunetti 等(2016)对家庭金融变量设定，并结合微观数据库特点，本文选取财务决策者个人特征、家庭特征和地区特征作为控制变量。财务决策者个人特征包括性别、年龄、婚姻状况、就业状况、受教育年限。家庭特征包括家庭规模、金融资产占比、房产占比、信息技术使用、不健康成员占比、老人赡养比、少儿抚养比、养老保险覆盖率和医疗保险覆盖率。其中，数字经济对家庭财务脆弱性的影响不仅来自于数字金融渠道，家庭智能设备、互联网的使用对家庭财务脆弱性也具备一定的影响，在回归中控制信息技术的使用以避免遗漏变量偏误，若家庭使用移动端或电脑端智能设备上网时为1，否则为0。进一步地，为控制家庭所在地区经济发展和金融发展的不同对家庭财务脆弱性的可能影响，本文选取了家庭所在城市人均GDP、金融机构各项存款余额与GDP之比作为地区控制变量。此外，将调查时间和财务决策者所在行业也纳入控制变量中，以控制时间和行业差异导致的外生效应。变量的描述性统计结果见表1。

表1 变量的定义与描述性统计

3. 模型设定

本文采用Probit模型作为基准，检验债务杠杆、数字金融对家庭财务脆弱性的影响，模型设定如下：

Prob(Yict=1)=Φ(β0+β1FDict+β2Fintechc,t-1+β3FDict×Fintechc,t-1+β4Xict+μy+μind)+εict

Yict表示家庭财务脆弱状态，当Yict=1时认为家庭存在财务脆弱性，否则Yict=0。FDict表示债务杠杆，Fintechc,t-1表示家庭所在城市滞后一期的数字金融指数。FDict×Fintechc,t-1表示数字金融对于债务杠杆与家庭财务脆弱性关系的调节，若β3显著为负，则说明数字金融可以缓解债务杠杆对家庭财务脆弱性的负面影响。Xict表示财务决策者个人特征、家庭及地区特征控制变量，μy表示年份虚拟变量，μind表示行业虚拟变量，εict表示服从正态分布的随机扰动项。

此外，为进一步探究数字金融缓解债务杠杆对家庭财务脆弱性的负面影响是否可以通过降低流动性约束来实现，本文采用有中介的调节模型(温忠麟等，2006)进行检验，具体模型设定如下：

Prob(Yict=1)=Φ(γ0+γ1FDict+γ2Fintechc,t-1+γ3FDict×Fintechc,t-1+Xictγ+μy+μind)+εict

Liquidityict=γ0+γ′1FDict+γ′2Fintechc,t-1+γ′3FDict×Fintechc,t-1+Xictγ+μy+μind+εict

四、 实证结果与分析

1. 基准回归

本文首先实证检验了债务杠杆、数字金融与家庭财务脆弱性的关系(见表2)。第(1)列为债务杠杆对家庭财务脆弱性影响的Probit边际效应结果，债务杠杆的估计系数为0.2434，且在1%显著性水平上显著，反映出债务杠杆升高增大了家庭财务脆弱性概率。加入数字金融后，债务杠杆对家庭财务脆弱性的系数仍显著为正。假设H1得到验证，即债务杠杆升高将增加家庭财务脆弱性。第(2)列报告了数字金融对家庭财务脆弱性的直接影响，其估计系数为-0.2101，且在1%显著性水平上显著，表明数字金融发展越好家庭陷入财务困境的可能性越小。第(3)列报告了数字金融、债务杠杆与家庭财务脆弱性之间的边际估计结果，债务杠杆与数字金融的交互项系数为-0.1077，且在10%显著性水平上显著，表明数字金融有利于下调负债率对家庭财务脆弱性发生概率的正向贡献。假设H2得到验证，即数字金融能够有效缓解债务杠杆对家庭财务脆弱性的负面影响。

表2 基准回归分析

(续表)

从表2中还可看出，家庭财务决策者的性别对家庭财务脆弱性不具有显著影响，与近年来学者们提出的“财富性别均等化”一致。有工作的家庭收入较为稳健，家庭财务风险也可能较小。个体受教育年限对家庭财务脆弱性具有缓解作用，说明个体的知识素养在家庭的财务管理中起到了很大的推动作用。家庭财务脆弱性随着金融资产占比和房产占比的提高而降低，这可能是因为投资经验丰富、资产结构稳定的家庭，能够有效配置家庭资产从而避免家庭财务陷入困境。作为数字金融的重要载体，居民更多地使用信息技术可降低家庭财务脆弱性。与家庭医疗保险覆盖率相比，养老保险的覆盖率越高，家庭财务越稳健，表明养老保险更有利地分担了家庭财务负担。然而家庭不健康成员、老人和少儿人口数占比越高，家庭财务陷入脆弱的可能越大。此外，城市金融发展与家庭财务脆弱性呈显著负向相关关系，金融发展水平较高的城市金融产品种类也较为丰富，由此拓展了家庭资产组合多样性，增强了居民抵御风险能力。

进一步地，考虑到数字金融对于不同类型借贷对家庭财务脆弱性影响的调节效应存在差异，本文将债务杠杆分为正规渠道借贷和非正规渠道借贷之后探究数字金融对家庭财务脆弱性负面影响的缓释效应。结果如表3所示，正规渠道借贷杠杆与数字金融交互项的估计系数为-0.2561，其绝对值显著大于非正规渠道借贷杠杆系数-0.0726的绝对值，表明数字金融更有利于缓解正规渠道借贷杠杆对家庭财务脆弱性的不利影响，非正规渠道借贷主要通过社会网络建立借贷关系，数字金融对其债务杠杆的缓释效果较为有限。家庭债务杠杆率的上升可能加大家庭获得持续性贷款的难度，尤其是正规渠道借贷，而长期受正规渠道的信贷约束迫使家庭不得不求助于非正规渠道借贷，导致居民面临较高的借贷成本，不良贷款比率升高，造成家庭过度负债的可能(田霖，2020)。数字金融可有效改善正规金融机构的授信机制，提高居民的正规金融可得性，正规金融可得性的提高又将降低家庭民间借贷，减少家庭非正规借贷比例，优化资产负债结构，从而有效缓释债务杠杆对家庭财务脆弱性的负面冲击，假设H4成立。

表3 不同借贷类型检验

2. 机制检验

上文研究结论表明数字金融显著下调了债务杠杆对家庭财务脆弱性的正向贡献，为进一步探究数字金融作用于债务杠杆对家庭财务脆弱性负面影响的缓释机制，本文运用有中介的调节模型从流动性约束的角度进行讨论。

存在流动性约束的家庭抵抗外部风险的能力较弱，数字金融有助于优化金融市场供给结构，提高居民投资效率，使得家庭获得更多的资金收益，并缓解金融排斥，为居民提供更多的普惠金融服务，满足家庭差异化的融资需求。流动性约束的缓解有助于促进家庭就业创业，拓展家庭增收渠道，降低债务杠杆率，进而维持家庭财务平衡。本文借鉴臧旭恒和张欣(2018)的做法，当流动性资产低于家庭两个月的收入时家庭就受到了资金流动性约束。表4第(2)列结果显示，债务杠杆的系数显著为正，表明家庭债务杠杆越高，居民越容易受到资金流动性约束，假设H1进一步得到验证，即债务杠杆升高增加了资金流动性压力。数字金融、债务杠杆与数字金融交互项系数显著为负，表明数字金融可显著降低居民家庭的流动性约束，且有效缓解了债务杠杆与流动性约束之间的关系，即受数字金融影响越深的家庭，债务杠杆与流动性约束之间的关系越弱。第(3)列加入流动性约束这一虚拟变量后，数字金融、债务杠杆与数字金融的交互项系数仍显著为负，且系数的绝对值相比基准回归结果均有所下降，表明流动性约束是有效的中介变量，从而论证了数字金融对债务杠杆与家庭财务脆弱性关系的调节可以通过放松资金流动性约束来实现，假设H3成立。

表4 机制检验

3. 内生性检验

为克服数字金融对家庭财务脆弱性的内生性影响，前文虽已从个人、家庭、地区等方面控制了被解释变量的影响因素，并控制了年份和行业，但仍不能控制不可观测变量的影响。另外，本文虽然采用微观家庭数据与相应的数字金融城市数据匹配，同时运用了滞后一期的数字金融指数以减弱反向因果的可能，但仍无法完全克服内生性问题。鉴于此，本文引入“家庭所在城市到杭州的球面距离与全国数字金融指数均值的交互项”作为数字金融的工具变量。该工具变量同时满足相关性和外生性两大基本特征：第一，该工具变量与数字金融具备相关关系，郭峰等(2017)研究发现数字金融指数存在收敛性和强空间聚集性，指数呈现出以杭州为中心的扩散状态，即家庭所在城市离杭州距离越远，该城市数字金融发展水平越低。第二，对于外生性特征来说，该工具变量不会通过地区经济发展水平等遗漏变量影响家庭财务脆弱性，满足排他性约束。首先，地理距离会通过经济行为发生影响，但不会随着经济发展而变化，并且，杭州仅是中国经济发展的重要城市之一，与杭州距离越近并不意味着地区经济发展水平越高。其次，家庭所在地区与杭州的距离很难直接影响家庭财务脆弱性，基于地理指标构建的变量外生性近似满足。此外，本文采用的是三期面板数据，关键解释变量数字金融是随时间变动的变量，但家庭所在城市到杭州的球面距离是不随时间变化的，由此可能造成工具变量失效。因而本文将地理距离与各年全国层面的数字金融指数均值交乘，使其在不改变地理距离外生条件下，可随时间变化，确保了工具变量的有效性。

表5汇报了2SLS的估计结果。Wald检验结果均通过了1%的显著性水平检验，拒绝了“内生变量与工具变量不相关”的原假设，表明模型确实存在内生性。由于存在数字金融与债务杠杆的交互项，因而第一阶段分别报告了数字金融、数字金融与债务杠杆交互项系数的结果，F值显著大于10%水平下的临界值16.38，排除了弱工具变量问题。加入工具变量后，估计系数均显著且方向未发生改变，表明在缓解了内生性问题后，对数字金融产品和服务使用越多的家庭，在债务积累的过程中风险承受能力越强，数字金融对家庭财务脆弱性的缓释作用越大，且数字金融可以通过缓解家庭资金流动性约束降低债务杠杆对家庭财务脆弱性的负面影响，进一步验证了假设H2和H3。

表5 内生性检验

4. 异质性分析

(1) 数字金融异质性。结合数字金融的投融资功能，进一步考察不同业务类型的数字金融在缓解债务杠杆对家庭财务脆弱性负面影响的作用程度，估计结果如表6所示。投资指数和融资指数与债务杠杆交互项的系数分别为-0.2361和-0.0676，且在1%显著性水平下显著，表明数字金融的投融资功能可以缓解债务杠杆对家庭财务脆弱性的不利影响。一方面，数字金融拓宽了投资理财渠道，居民投资效率在一定程度上获得了提升，居民可以通过低门槛的投资业务增加资金收益。另一方面，数字金融丰富了金融产品供给，降低了金融市场交易成本，极大地改善了融资环境，便捷的信贷方式有助于提高居民金融获得，帮助居民避免陷入不可持续的债务陷阱的同时促进居民创业增收，从而降低家庭过度负债的可能，缓解家庭财务脆弱性。以上结论也表明能够更好利用数字金融投融资工具解决财务问题的家庭，其潜在财务困境发生的可能性对债务积累的敏感度更低。

表6 数字金融异质性分析

(2) 群体异质性。考虑到家庭特征存在一定的群体差异，使得数字金融对债务杠杆与家庭财务脆弱性关系的缓释效果有所不同。本文将群体差异分为人力资本差异和物质资本差异两类，首先探究了数字金融对不同人力资本家庭财务脆弱性的差异性影响。表7第(1)和第(2)列以家庭财务决策者高中学历为界，将居民家庭划分为高教育水平组和低教育水平组，拥有高中及以上学历的定义为高教育水平家庭。估计结果表明，数字金融对高教育水平家庭财务脆弱性的缓释作用显著高于低教育水平家庭，且对低教育水平家庭的债务杠杆与家庭财务脆弱性间的调节作用显著小于高教育水平家庭，表明数字金融对家庭财务脆弱性的缓释效用随着居民教育水平、认知能力的提高而增加。

表7 群体异质性分析

其次，本文以家庭净资产的中位数为界，将居民家庭划分为高资产组和低资产组，以此分析数字金融对不同物质资本家庭财务脆弱性的差异性影响。表7第(3)和第(4)列显示，数字金融对高资产家庭的财务脆弱性缓释作用更大，且更有利于缓解高资产家庭的债务杠杆对财务脆弱性的负向冲击。由此可见，数字金融对于缓解高教育素养、高财富水平家庭的债务杠杆对家庭财务脆弱性的负向影响将发挥更大的作用。可能的解释是，教育水平、财富能力较低的家庭其金融素养也可能相对较低，而数字金融的核心在于便捷化的平台机制，其产品和服务存在一定技术上的排他性，需要较高的金融素养与之匹配，由此阻碍了弱势家庭对数字金融产品的使用，抑制数字金融对弱势家庭财务脆弱性的缓释作用。

(3) 区域特征异质性。由于数字金融对于不同区域的居民家庭债务杠杆与家庭财务脆弱性调节作用不同，本文进一步从城乡、传统金融发展水平差异的角度探究数字金融对家庭财务脆弱性影响的区域差异，估计结果如表8所示。城乡差异方面，城市家庭数字金融对于债务杠杆与家庭财务脆弱性的调节效应为-0.5119，显著大于农村家庭的-0.1610，表明数字金融更有利于缓解城市家庭的债务杠杆对家庭财务脆弱性不利影响。传统金融发展水平差异方面，本文选取家庭所在省份的金融机构营业网点数量作为传统金融发展的衡量，以金融机构营业网点数量中位数为界，将高于中位数的界定为传统金融发达地区家庭，否则为传统金融欠发达地区家庭。从估计结果来看，数字金融可以缓释传统金融发达地区家庭的债务杠杆对家庭财务脆弱性的负面影响。造成以上结果可能的原因是，数字化进程中居民家庭由于信息、网络技术等的使用程度不同，容易形成信息落差，使得落后地区、弱势家庭存在较为严重的“数字鸿沟”，造成数字金融服务对象的局限性，尤其是弱势群体受到认知门槛、财富门槛、金融门槛的制约，出现“精英俘获”的现象，使得家庭金融获得显著不同，从而影响落后地区、弱势家庭运用数字金融应对风险冲击的能力。

表8 区域异质性分析

5. 稳健性检验

为了确保结论的稳健可信，本文采用以下方法对基准回归进行了稳健性检验(1)限于篇幅，稳健性检验结果不再列示，备索。。

首先，为应对模型误差，本文采用Logit模型和线性概率模型重新估计债务杠杆、数字金融对家庭财务脆弱性的影响，发现数字金融可有效缓解债务杠杆对家庭财务脆弱性的不利影响。

其次，为应对估计误差，本文选用数字金融覆盖广度、使用深度以及数字化程度三个维度替代数字金融发展总指数进行回归，发现数字金融的三个维度均可降低家庭财务脆弱性。一方面，数字金融覆盖范围越广，居民越有可能提高对其的了解和信任程度，能够较好地发挥降低家庭财务脆弱性的作用。另一方面，数字金融使用工具的多样化，为居民提供了更多的使用便利，从而提升居民对数字金融的接受程度。相比使用深度，数字金融的覆盖广度更能缓解家庭财务脆弱性的负面影响，表明在数字金融发展阶段，提高数字金融的覆盖面，加大居民对数字金融服务的接触和使用，具有较强的现实意义。此外，数字金融的数字化程度也能够较好缓解债务杠杆对家庭财务脆弱性的不利影响，表明数字技术的发展可有效降低信息不对称，提升居民金融资产配置效率，改善家庭资产负债结构，缓解家庭财务脆弱性。

最后，为应对测度误差，变换家庭财务脆弱性的测度方式，尝试使用过度负债和应急储蓄两个维度构建家庭财务脆弱性指标。其中，将家庭债务收入比大于30%定义为过度负债(Loke，2017)；将家庭存款少于三个月的家庭支出定义为应急储蓄不足(Brunetti等,2016)。当家庭无过度负债且有应急储蓄时，表示家庭财务尚不脆弱，赋值为0；当家庭无过度负债或有应急储蓄时，表示家庭财务低度脆弱，赋值为1；当家庭有过度负债且无应急储蓄时，表示家庭财务高度脆弱，赋值为2。由于家庭财务脆弱性为有序分类变量，因此本文采用Ordered Probit模型进行估计，发现数字金融可有效缓解债务杠杆对家庭财务脆弱性的负面影响，且可以对脆弱度较高的家庭起到更好的缓释效应。

五、 结论与启示

居民部门债务快速积聚及其引致的家庭财务脆弱性，不仅对居民的财富福利造成负面冲击，甚至可能波及宏观经济稳定。然而，家庭财务脆弱性并未随债务的累计呈现出系统性提升，处在相同债务水平的家庭，其财务陷入困境的可能也不尽相同。随着互联网和移动设备的普及，以信息技术为核心的数字金融已渗透到居民生活的方方面面。基于此，本文全面考察了债务杠杆、数字金融对家庭财务脆弱性的影响，着重分析数字经济背景下，数字金融是否可以调节债务杠杆与家庭财务脆弱性间的关系。本文采用2014、2016和2018年三轮CFPS数据进行实证检验，为减弱反向因果的可能将数字金融指数滞后一期，并使用工具变量法缓解遗漏变量导致的内生性问题。本文的主要研究结论如下：① 债务杠杆升高增加了家庭资金流动性压力，从而加剧家庭财务脆弱性。② 数字金融能够提升家庭应对风险的能力，缓解债务杠杆对家庭财务脆弱性的负面影响，并且数字金融更有利于减缓正规渠道借贷的债务杠杆对家庭财务脆弱性的影响。③ 数字金融的投融资功能有效缓解了家庭资金流动性约束问题，进而调节了债务杠杆与流动性约束间的关系，缓冲了债务杠杆对家庭财务脆弱性的负面影响，即数字金融对债务杠杆与家庭财务脆弱性关系的调节可以通过降低流动性约束实现。④ 数字金融对于高教育、高资产、城市地区以及传统金融较为发达地区的家庭财务脆弱性的缓释效应更强，凸显了破除“数字鸿沟”的紧迫性。

不同于以往从微观视角探究家庭财务脆弱性的影响因素，本文从提高风险应对和缓解流动性约束的视角量化了数字金融对家庭福利的价值，研究表明数字金融可以降低债务杠杆高企引致的家庭财务脆弱性，有效防范家庭部门风险。因此，本文提出如下政策启示：首先，完善相关部门对家庭债务杠杆率的监测和管控机制，以防止债务风险外溢冲击宏观经济。一方面，深度赋能金融机构、互联网企业和网络服务商数字化转型，鼓励合作机构借助大数据、云计算等信息化手段推动数字金融在实业中的应用，拓宽投资渠道以及融资类金融服务，助力数字金融市场生态建设。依托数字科技将零散的口碑信息、居民网络行为背后的软信息等转换为金融信息，实现对风险灰度人群的精准识别与信贷全生命周期的动态量化，提高信贷审批效率和风险识别能力，从而降低风险成本。将“数据”变成“信用”，利用大数据手段实现秒级放款、按日计息、随借随还等放款方式，提高贷款灵活性，降低居民利息负担。另一方面，加强贷后居民金融风险监测，为交易提供可溯源记录。利用数字技术搭建贷后金融风险监测模型，制定贷后风险实时预警机制，及时有效识别居民债务风险，做到严格控制家庭债务增长速度，实现真正意义上数字金融服务于家庭的价值。其次，考虑到去杠杆可能引发的负面效应，需要引导居民合理借助数字金融从根本上缓释家庭资产流动性约束，降低家庭陷入困境的概率。同时，引领数字金融向提高居民金融素养方向发展，金融素养的提升意味着居民金融知识水平、应对金融风险的能力在同步提升，加大普及金融经济相关知识力度，提高居民参与数字金融意愿，可有效帮助家庭改善资产负债结构，切实提升中国家庭财富福利。最后，重点破除不同群体、不同区域间存在的“数字鸿沟”问题，提升数字金融的普惠性和包容性，促使金融服务的“长尾”人群享受到数字红利，加大数字金融在受教育水平、资产水平较低且落后地区家庭中的推广和使用，实现数字金融均衡化发展。鼓励合作机构有针对性地开发不同家庭的投资理财需求，针对弱势家庭可增加基础数字普惠金融服务，提供低门槛的数字金融产品；针对优势家庭可推出不同风险、不同收益的数字金融产品，拓展居民增收渠道，优化家庭资产负债结构，促使数字金融对不同家庭财务脆弱性的缓释效应得以充分发挥。