區域金融生態環境演化與家庭借貸行為

伍再華++李謀++冉珍梅

摘 要利用中國30個省級區域2006～2013年的相關統計數據，構建動態面板模型，并運用系統GMM估計方法，考察區域金融生態環境演化對家庭借貸行為的影響。結果表明：金融生態環境演化對家庭借貸行為具有顯著的正向影響；金融生態環境較好區域（Ⅰ區和Ⅱ區）的金融生態環境演化對家庭借貸規模的影響程度要高于金融生態環境較差區域（Ⅲ區）；金融生態環境評價指標體系中各準則層變量對家庭借貸行為的影響各異，且各區域間的差異化程度較明顯。因此，政府及有關部門應依據金融生態環境評價的量化結果，實施針對性的調控政策，改善區域金融生態環境質量，進而推動各區域家庭債務規模的適度增長。

關鍵詞金融生態環境；家庭借貸行為；系統GMM估計方法

[中圖分類號]F832 [文獻標識碼] A [文章編號]1673-0461（2017）04-0077-08

一、引 言

20世紀90年代以來，受亞洲金融危機和美國次貸危機的影響，家庭債務的規模及其增長速度引起了學者們的廣泛討論，家庭債務問題已成為經濟學研究中的熱點問題。截至2015年底，我國家庭消費信貸總額為19萬億元，同比增長23.3%，其中消費信用貸款和住房抵押貸款分別增長22.2%和17.5%。除西藏和港澳臺地區外，2013年我國廣東省和青海省的家庭消費信貸總額分別占據了各省級區域最高和最低位置，分別達到16 753億元和144億元，同比增長21.9%和31.9%。家庭借貸行為受一系列復雜因素的共同影響，已有文獻大多從家庭收入、政策制度、人口統計特征、心理和信息技術等因素出發，考察供給因素和需求因素對家庭借貸行為的雙重推動作用。Rajan（2010）[1]指出政府或金融當局為維持社會的穩定，保證低收入家庭的基本消費，可能會增加對其的信貸供給，導致家庭借貸增加。Hull（2003）[2]和Debelle（2004）[3]認為低利率和流動性約束的降低推動了家庭借貸行為的發生。金燁和李宏彬（2009）[4]研究發現，除家庭經濟狀況之外，家庭結構和人口特征也會影響農戶的貸款需求。Walker（1996）[5]探討了心理預期因素對家借貸規模的影響，并指出樂觀的消費者比悲觀的消費者借款多。與此觀點不同的是，郭新華和周程程（2011）[6]認為消費者信心指數對家庭借貸行為的影響并不大。此外，信息技術的進步為信貸渠道的拓展提高了技術支持，增加了家庭借貸的渠道（Sanchez，2010；Athreya et al.，2012）[7-8]。

隨著金融生態概念的正式提出（周小川，2004）[9]，區域金融生態環境演化的宏觀經濟效應問題開始受到越來越多的學者重視（韓廷春和雷穎絜，2008；李揚和張濤，2009；李延凱和韓廷春，2011）[10-12]。潘俊等（2015）[13]研究發現，良好的金融生態環境能夠為政府籌措資金創造條件，有效地降低地方債務融資成本，提高政府的債務融資能力（Rajan & Zingales，1998）[14]。魏志華等（2014）[15]指出良好的金融生態環境有助于緩解中小企業與民營企業的“融資難”問題，增進金融資源配置效率。羅正英等（2011）[16]研究發現，金融生態環境的改善對銀企關系的正向貸款效應具有促進作用。程誠和韓延春（2014）[17]認為金融生態環境對銀行監管目標存在影響，但其對公平性目標、效率性目標和穩定性目標的影響程度存在較大差異。此外，極少數學者還考察了金融環境對家庭部門經濟行為的影響。周脈伏和徐進前（2004）[18]指出金融機構離農戶較遠，農夫儲蓄借貸的成本較高，家庭儲蓄借貸的意愿將難以滿足。秦建群（2011）[19]基于中國12個省市農戶家庭信貸的微觀數據，研究發現金融環境對高收入與低收入農戶信貸渠道的選擇行為有著不同的影響。

通過對上述文獻的梳理來看，現有的研究家庭借貸問題的文獻往往只考慮了生態系統中單一層面因素的作用，鮮有文獻從整個生態系統的視角分析家庭借貸行為。同時，研究金融生態環境對各經濟主體影響的文獻中，很少有學者考察金融生態環境對家庭部門經濟行為的影響，尤其是對家庭借貸行為的影響。實際上，不同區域內金融生態環境和家庭借貸規模都存在明顯的差異，金融生態環境的演化與家庭借貸行為之間存在何種關聯？不同區域的金融生態環境演化對家庭借貸行為的影響是否不同？這是本文研究的重點問題。本文的主要貢獻在于：①克服已有研究的不足，將金融生態環境與家庭借貸行為兩個熱點性問題結合起來，通過構建金融生態環境評價指標體系，從金融生態系統的視角全面考察區域金融生態環境演化對家庭借貸行為的影響。②利用2006～2013年我國除西藏和港澳臺地區外的30個省級區域的相關統計數據，通過層次分析法對區域金融生態環境進行測度，并運用動態面板模型系統GMM估計方法，考察不同區域內金融生態環境演化對家庭借貸行為的差異化影響。本文的研究既彌補了國內關于家庭借貸行為和金融生態環境研究的缺陷，又為相關部門依據各省級區域金融生態環境演化與家庭借貸行為之間關聯程度的異質性特征，制定差異化的信貸政策提供決策參考。

二、金融生態環境評價指標體系的構建與測度

（一）金融生態環境評價指標體系的構建

本文參考李揚和王國剛（2005）[20]的研究成果，依據金融生態的理論知識，構建包含定量指標和定性指標的金融生態環境評價指標體系，指標包括經濟水平、金融發展水平、法律環境、社會保障和政府治理5個準則層和30項指標層，并運用層次分析法（AHP）確定各層次指標在上一層次指標中所占的權重。需要指出的是，考慮到數據的可獲取性和有效性，本文選取除西藏和港澳臺地區外的30個省級區域為樣本，樣本期間為2006～2013年。其中，金融生態環境評價指標體系中相關指標數據來自于《中國統計年鑒》、《金融統計年鑒》、中國各省市區《統計年鑒》和中國人民銀行調查統計司網站（http：//www.pbc.gov.cn/），而家庭借貸規模數據則來源于中國人民銀行官方網站（http：//www.pbc.gov.cn/）。

指標權重的確定。本文借鑒汪祖杰和張軼峰（2006）[21]提供的權重計算方法，測算了金融生態環境評價指標體系中各定性指標和定量指標的權重（見表1）。由表1可知，經濟水平和金融發展水平占金融生態環境中的比重相對較高，分別占到了37%和24%。這意味著區域內的經濟水平和金融發展水平能夠較好的反映該區域金融生態環境的演化狀況。經濟發展水平和金融發展水平越高，金融生態環境也就越好，穩定性相對越強。雖然法律環境、社會保障和政府治理所占權重相對偏低，但其仍能體現整個金融生態環境10%以上的演化趨勢。

（二）各省級區域金融生態環境的測度

為評估各省級區域金融生態環境的演化狀況，本文通過定性指標打分方法①和定量指標打分方法②，將金融生態環境評價指標體系中的定性指標和定量指標的實際數據換算成10分制數值，并結合上述得到的金融生態環境評價指標體系中各指標的權重，測度出各省級區域2006～2013年期間的金融生態環境演化程度的綜合值。出于正文篇幅原因考慮，本文只例舉了2013年我國各省級區域金融生態環境及準則層各指標的評分結果（見表2），各省級區域其他年份的評分結果讀者可自行與作者聯系。此外，考慮到各省級區域金融生態環境的差異性，本文按照各地區金融生態環境的最新狀況，即2013年金融生態環境的測度結果，將30個樣本地區劃分為Ⅰ區、Ⅱ區和Ⅲ區，其中Ⅰ區表示金融生態環境良好的區域；Ⅱ區表示金融生態環境一般的區域；Ⅲ區表示金融生態環境較差的區域。

根據2013年我國各省級區域金融生態環境及準則層各指標的評分結果（見表2）和各省級區域其他年份的評分結果（讀者可自行與作者聯系），我們可以發現：2006～2013年期間，我國各省級區域的經濟水平、金融發展水平、法律環境、社會保障和政府治理都存在較大的差異，金融生態環境演化狀況也是不盡相同，其測度值大約處于（2.6364，6.9540）區間內。具體由2013年評分結果可知，在金融生態環境良好的Ⅰ區，法律環境、社會保障和政府治理相對于Ⅱ區和Ⅲ區有明顯的優勢，經濟水平和金融發展水平的優勢并不是很明顯。這意味著金融生態環境的好壞并不完全取決于該區域的經濟發展水平，經濟水平和金融發展水平較高的地區，其整體金融生態環境可能較差。

三、金融生態環境演化和家庭借貸規模變動的特征事實分析

本文通過構建σ-收斂、β-收斂以及俱樂部收斂的模型，分析金融生態環境和家庭借貸規模的斂散性特征，試圖揭示出各省級區域金融生態環境演化和家庭借貸規模變動的趨勢，尋找兩者之間的異同性。

（一）σ-收斂

本文基于變異系數的估計方程，構建金融生態環境和家庭借貸規模的σ-收斂模型，分析各省級區域金融生態環境和家庭借貸規模的靜態差距。σ-收斂模型為：

σt=■■

fit=ln（HDit）orfit=FEEit；ft=■■ fit

其中，HDit代表第i省級區域在t時期的家庭借貸規模，FEEit表示i省級區域在t時期的金融生態環境。如果隨著時間的推移，σt的值逐漸變小，則表明金融生態環境和家庭借貸規模存在σ-收斂。σ-收斂結果如圖1所示。

由圖1可知，隨著時間的推移，家庭借貸規模的σ值在不斷減小。這表明我國家庭借貸規模存在σ-收斂，各省級區域家庭借貸規模的差異化程度正不斷縮小，且逐漸接近穩態水平。2006～2011年期間金融生態環境的σ值在逐漸下降，而2011～2013年期間金融生態環境的σ值出現較大幅度的上升。這表明各省級區域金融生態環境的整體差距在不斷縮小，我國金融生態環境最終會趨于穩態水平，但并不能排除各省級區域金融生態環境出現階段性偏離穩態水平的可能性。

（二）β-收斂

本文通過構建金融生態環境演化和家庭借貸規模變動的β-收斂模型，分析各省級區域金融生態環境和家庭借貸規模的動態趨勢。β-收斂模型為：

ln■=α+βln（Fi，t）+εit （2）

其中，Fit代表第i省級區域在初期的金融生態環境和家庭借貸規模，Fi，t+T代表相應指標的末期水平值（T=1，…，7），εit是隨機擾動項。如果參數β值小于0，則表明對應指標變量的變動存在β-收斂，反之存在β-發散。檢驗結果如表3所示。

由表3可知，回歸系數β1和β2的值都為負，這表明我國30個省級區域金融生態環境演化和家庭借貸規模變動都呈現出β-收斂的現象，但其β-收斂的顯著性程度卻不同。金融生態環境演化在10%左右的顯著性水平下收斂，而家庭借貸規模的收斂情況并不顯著。這說明家庭借貸規模較高的地區，其債務積累速度要低于家庭借貸規模較低的地區，各省級區域家庭債務積累量會趨于相對穩定的水平。同樣地，金融生態環境良好的地區，其金融生態環境的演化速度要慢于金融生態環境較差的地區。

（三）俱樂部收斂

本文為考察金融生態環境演化和家庭借貸規模變動的俱樂部收斂情況，在模型（2）的基礎上，通過引入虛擬變量的概念，對于金融生態環境良好的區域（Ⅰ區）、金融生態環境一般的區域（Ⅱ區）和金融生態環境較差的區域（Ⅲ區）各自內部的金融生態環境和家庭借貸規模的收斂情況進行分析。俱樂部收斂模型為：

ln■=α+βln（Fi，t）+λD1+λD2+εit （3）

其中，D1=1 Ⅰ區0 其它，D2=1 Ⅱ區0 其它，其他變量的含義與上述一樣。若回歸系數β顯著負，且虛擬變量的回歸系數λ和γ顯著不為零，則我國金融生態環境演化和家庭借貸規模變動存在俱樂部收斂。檢驗結果如表4所示。

由表4可知，回歸系數β1顯著為負，且虛擬變量的回歸系數λ1和γ1也顯著不為零。這說明我國金融生態環境演化存在顯著的俱樂部收斂，Ⅰ區、Ⅱ區和Ⅲ區各自內部的金融生態環境演化情況均呈現明顯的收斂現象，相比于金融生態環境較好區域（Ⅰ區和Ⅱ區），金融生態環境較差區域（Ⅲ區）的金融生態環境演化的收斂趨勢要更加明顯。此外，在家庭借貸規模變動的俱樂部收斂檢驗中，雖然回歸系數β2顯著為負，但虛擬變量的回歸系數λ2和γ2并沒有顯著不為零。這表明我國家庭借貸規模的變動存在明顯的收斂趨勢，各區域之間的家庭債務積累情況并沒有明顯的差異。

四、區域生態環境演化對家庭借貸行為影響的實證分析

（一）模型設定

本文的實證研究設想分兩步進行，首先構建只含金融生態環境和滯后變量（家庭借貸規模的一階滯后項）的模型1，考察我國區域生態環境演化對家庭借貸行為的影響；然后構建含有金融生態環境評價指標體系中5個準則層變量和滯后變量的模型2，分析金融生態環境演化中不同層面因素對家庭借貸行為影響的差異性。本文設定的計量模型如下：

模型1：

lnHDit=α0+α1lnHDi，t-1+α2lnHDit+ρt+ηi+εit （4）

模型2：

lnHDit=α0+α1lnHDi，t-1+α2ELit+α3FNIit+α4LAMit+α5SOIit+α6GMit+ρt+ηi+εit （5）

其中，i和t分別表示樣本省級區域和時期；HD是被解釋變量，表示家庭借貸規模；HDt-1是解釋變量，表示被解釋變量的一階滯后項；FEE是模型1中的解釋變量，表示金融生態環境；EL、FNI、LAM、SOI和GM是模型2中的解釋變量，分別表示經濟水平、金融發展水平、法律環境、社會保障和政府治理；αk（k=0，1，…，6）表示對應變量的回歸系數；ρt為時間固定效應；ηi為個體固定效應；εit為隨機誤差項。

值得注意的是，金融生態環境是按仿生學原理建立的金融系統運行模式，其指標值是金融生態環境評價指標體系中若干指標的綜合測度結果。基于此，金融生態環境可能存在嚴重的內生性問題。系統GMM估計方法采用系統內部的工具變量，綜合一階差分方程和水平方程對動態面板模型進行參數估計，不需要知道隨機誤差項的準確分布信息，也允許隨機誤差項存在異方差和序列相關，因而可以較好地解決模型中可能存在的內生性問題。因此，本文采用系統GMM估計方法對模型1和模型2分別進行回歸估計。

（二）回歸結果

1.金融生態環境對家庭借貸規模的影響

根據金融生態環境演化和家庭借貸規模變動的特征事實分析，不同區域內金融生態環境演化和家庭借貸規模變動的趨勢存在較大差異。為深入考察區域金融生態環境演化對家庭借貸行為的影響，本文除從國家層面考察兩者之間的關系外，還對金融生態環境狀況不同的三個區域（Ⅰ區、Ⅱ區和Ⅲ區）分別進行了模型1的回歸估計。回歸結果見表5。

由表5可知，從國家層面看，金融生態環境變量的回歸系數為0.8924，且在1%的顯著性水平下顯著。這表明金融生態環境與家庭借貸規模之間存在顯著的正相關關系，金融生態環境狀況越好，家庭借貸規模越高。從不同區域看，Ⅰ區、Ⅱ區和Ⅲ區的金融生態環境變量的回歸系數都在1%顯著性水平下顯著為正，但其具體回歸結果卻存在顯著差異，Ⅰ區和Ⅱ區的金融生態環境變量的回歸系數比較接近，分別為0.8527和0.8128，而Ⅲ區的回歸結果卻遠小于Ⅰ區和Ⅱ區，為0.6826。這意味著區域金融生態環境不同，金融生態環境演化與家庭借貸行為的關系程度會存在明顯差異。金融生態環境較好區域（Ⅰ區和Ⅱ區）的金融生態環境演化對家庭借貸規模的影響程度要高于金融生態環境較差區域（Ⅲ區）。

2.金融生態環境評價體系中各準則層變量對家庭借貸規模的影響

鑒于各區域金融生態環境演化對家庭借貸行為影響具有一定的差異，為進一步探討導致這種差異的原因，分析金融生態環境演化中不同層面因素對家庭借貸行為的差異化影響，本文對金融生態環境評價指標體系中的經濟水平、金融發展水平、政府治理、社會保障和法律環境5個準則層變量與家庭借貸規模進行模型2的回歸估計，回歸結果見表6。

由表6可知，從縱向上看，金融生態環境評價指標體系中不同層面因素對家庭借貸行為的影響不盡相同。經濟水平、金融發展水平、法律環境、社會保障和政府治理的總體回歸系數分別為0.6973、2.8406、0.7365、0.1581和0.0067，其中社會保障在1%的顯著性水平下顯著，經濟水平和金融發展水平在5%的顯著性水平下顯著，其他變量顯著性相對較弱。這表明金融生態評價指標體系中金融發展水平、經濟水平和法律環境對家庭借貸行為的作用效果要明顯高于社會保障和政府治理。此外，各準則層變量的總體回歸結果幾乎都偏向于Ⅱ區的估計結果，這意味著我國金融生態環境整體上處于一般水準向金融生態環境良好狀況演化的過渡階段。從橫向上看，同一準則層變量在不同區域內對家庭借貸行為影響的程度和方向存在一定差異。Ⅰ區的經濟水平、金融發展水平和社會保障對家庭借貸規模的影響明顯要大于Ⅱ區和Ⅲ區，且Ⅲ區的經濟水平對家庭借貸規模還出現了一定程度的負向作用。法律環境的回歸系數在Ⅰ區和Ⅲ區為負，在Ⅱ區顯著為正。政府治理的回歸系數在Ⅰ區和Ⅱ區為負，在Ⅲ區為正，但其回歸系數并不顯著。這說明我國區域金融生態環境演化的不同階段，金融生態環境以及金融生態環境評價指標體系中各指標因素對家庭借貸行為的影響不同。

（三）結果分析及討論

通過上述回歸結果可以看出：

（1）金融生態環境演化對家庭借貸行為具有顯著的正向影響，金融生態環境越好，家庭借貸規模越高。無論是總體回歸，還是分區域回歸，金融生態環境變量的回歸系數都為正，且都在1%的顯著性水平下顯著。金融生態環境狀況每改變1個單位，家庭借貸規模將在0.6826～0.8924個百分點之間同向變動。金融生態環境演化的好壞直接影響了消費者對未來經濟發展的預期，金融生態環境朝著良好的方向演化，消費者對于經濟發展水平、金融市場狀況和家庭未來收入等持有樂觀積極的預期，從而更加傾向增加短期的借貸量。此外，金融生態環境越好，銀行或非銀行金融機構對家庭的信貸政策會越寬松，家庭的借貸需求更易實現，因而整個家庭的借貸規模就會增加。

（2）區域金融生態環境狀況不同，金融生態環境演化與家庭借貸行為的關系程度會存在明顯差異。金融生態環境較好區域（Ⅰ區和Ⅱ區）的金融生態環境演化對家庭借貸規模的影響程度要高于金融生態環境較差區域（Ⅲ區）。其原因可能在于，金融生態環境較好的Ⅰ區和Ⅱ區的市場化程度相對較高，資金可以進行自由流動，銀行利率也會隨之升高，信貸資金有利潤保障，銀行也愿意為該地區進行資金配置，進而吸收更多的銀行資金流入，對家庭借貸行為有更為積極的促進作用。而就金融生態環境較差的Ⅲ區來看，其整個金融市場的狀況極不穩定，即使某些地區的經濟發展水平和金融發展水平良好，但其社會保障制度和法律制度都很不完善，這使得無論是信貸供給方還是信貸需求方都將面臨較高的信貸風險。家庭為規避未來不確定性風險，則會增加其預防性儲蓄，抑制其借貸消費的愿望。信貸機構為避免或減少因家庭違約造成的不良貸款，則會加強其信貸監管，降低其對家庭的借貸供給量。

（3）金融生態環境評價指標體系中各準則層變量對家庭借貸行為的影響各異，且各區域間的差異化程度較明顯。具體而言，①經濟水平對Ⅰ區和Ⅱ區的家庭借貸行為有著較為顯著的正向影響，對Ⅲ區的家庭借貸行為存在一定程度的負向作用。在金融生態環境較好的區域，隨著經濟發展水平的提升，家庭的償債能力會有所提高，同時金融機構的信貸資金保障措施也更加完善，因而使得家庭的信貸需求得以實現，借貸規模增加。在金融生態環境較差的區域，家庭更傾向于將收入轉化為儲蓄，金融機構更傾向于將資金投資到具有信用保障的大企業部門，而非擁有高風險的家庭部門。②金融發展水平和社會保障在Ⅰ區、Ⅱ區和Ⅲ區對家庭借貸行為均有正向影響，且都在Ⅰ區1%顯著性水平下顯著，在Ⅱ區和Ⅲ區顯著性并不明顯。隨著我國金融發展水平的不斷提高，金融體系穩定性趨勢不斷增強，家庭通過正規金融市場實現借貸需求的愿望更能得以滿足，同時社會保障機制越完善，家庭更愿意借未來的資金滿足即期的消費。但由于Ⅱ區和Ⅲ區的最初金融生態環境就較差，因而即使該區域金融發展水平在一定程度上有所提高，且社會保障機制有所健全，其短期內家庭借貸行為的變動也不會特別明顯。③法律環境對Ⅱ區的家庭借貸行為具有正向影響，對Ⅰ區和III區的家庭借貸行為的影響為負。究其原因可能是，在金融生態環境良好的區域（Ⅰ區），法律制度相對比較完善，對家庭借貸行為的法律約束力度也相對較強，家庭借貸需求難以得到滿足。在金融生態環境較差的區域（Ⅲ區），其經濟水平較為落后，誠信水平較低，尤其是偏遠地區的信貸服務功能較弱，居民需要辦理貸款的手續繁瑣且可能需要擔保，貸款的難易程度增加，家庭借貸需求難以實現。相比Ⅰ區和Ⅲ區，金融生態環境一般的區域（Ⅱ區），其法律環境較為健全，信貸的法律約束制度較為寬松，居民誠信水平和信貸機構服務水平都較高，有利于促進家庭借貸行為的發生，增加家庭借貸規模。④政府治理對Ⅰ區、Ⅱ區和Ⅲ區的家庭借貸行為的影響都不顯著，但對其家庭借貸行為的影響方向卻存在較大差異。在Ⅰ區和Ⅱ區政府治理與家庭借貸規模負相關，而在Ⅲ區政府治理與家庭借貸規模正相關。由此，我們認為相比于Ⅲ區，Ⅰ區和Ⅱ區的金融生態環境更加健全，政府經濟狀況良好，更容易導致政府對市場的治理過度，尤其是對金融機構的過度監管，在很大程度上會影響市場的自由化程度，導致家庭的消費信用貸款和住房抵押貸款都不易獲取。

五、結論與政策建議

本文利用中國除西藏和港澳臺地區外的30個省級區域2006～2013年的相關統計數據，在運用層次分析法（AHP）對區域金融生態環境評價指標體系進行測評的基礎上，通過構建動態面板模型，并運用系統GMM估計方法，考察區域金融生態環境演化對家庭借貸行為的影響。結果表明：①金融生態環境演化對家庭借貸行為具有顯著的正向作用，金融生態環境狀況每改變1個單位，家庭借貸規模將在0.6826～0.8924個百分點之間同向變動。②金融生態環境較好區域（Ⅰ區和Ⅱ區）的金融生態環境演化對家庭借貸規模的影響程度要高于金融生態環境較差區域（Ⅲ區）。在金融生態環境良好的Ⅰ區，金融生態環境每改變1個單位，家庭借貸規模將同向變動0.8527個百分點；在金融生態環境較差的Ⅲ區，金融生態環境每改變1個單位，家庭借貸規模僅同向變動0.6826個百分點。③金融生態環境評價指標體系中各準則層變量對家庭借貸行為的影響各異，且各區域間的差異化程度較為明顯。

基于以上研究結果，本文將以改善區域金融生態環境質量，推動各區域家庭債務規模的可持續性增長為目標，提出如下針對性的對策和建議：

（1）政府應放松對金融生態環境較好區域（Ⅰ區和Ⅱ區）的信貸管制，加強對金融生態環境較差區域（Ⅲ區）的治理力度。在金融生態環境較好的區域，適當的放寬家庭信貸限制，有利于家庭借貸需求的實現，提高家庭消費水平，進一步活躍市場經濟。反之，在金融生態環境較差的區域，政府加強對金融機構的扶持力度，增加財政投入，提高社會保障支出，可以有效促進該區域金融業的發展，增強家庭對未來經濟發展狀況的信心，從家庭借貸的供給和需求兩種渠道來增加家庭借貸規模，進而推動該區域經濟的增長。

（2）金融機構應依據當地金融生態環境演化情況，靈活調整家庭信貸政策，合理配置和規劃家庭信貸供給資金。無論是正規金融機構還是民間金融機構，都應依據當地金融生態環境的整體狀況，靈活調整家庭信貸利率，尤其是增加對金融生態環境較差區域的信貸供給，可以促進金融生態環境的演化，維持金融市場的穩步發展。

（3）法律機構應建立健全法律法規制度，增加專職律師規模，構建良好的家庭信貸法律環境。這在相當大程度上可以使得信貸機構的信貸供給得以保障，居民的法律意識和償債意識得以提高，從而促進家庭的借貸行為。然而，過度的法律約束又會制約家庭的借貸行為，家庭的借貸需求難以滿足。因此，法律機構要根據區域金融生態環境演化情況，實施針對性和專項性的家庭信貸法律保障機制，如適度降低對金融生態環境較好區域的家庭借貸行為的法律約束力，提高對金融生態環境較差區域的法律支持力度。

[注 釋]

① 定性指標打分方法：根據中國人民銀行調查統計司和調查問卷的打分細則進行評分。

② 定量指標打分方法：以每年各省級區域每一指標數值中的最高值為滿分（10分），再按照比值確定其他省級區域指標數值的得分。

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