數字金融有利于降低家庭財務脆弱性嗎

李瑞晶 王麗麗 王麗媛

【摘 要】 數字金融對家庭財務決策產生重要影響?；诒本┐髮W數字普惠金融指數和中國家庭金融調查數據，實證檢驗數字金融對家庭財務脆弱性的影響，并從資產與負債雙重視角解構其作用機制。研究發現：數字金融有利于降低家庭財務脆弱性。機制分析表明，數字金融通過財富增值效應、資產結構調整效應和財務杠桿效應影響家庭財務脆弱性，其中通過財富增值效應和資產結構調整效應降低家庭財務脆弱性，通過財務杠桿效應加劇財務脆弱性。異質性分析表明，在戶主受教育程度越高、收入水平越高的家庭以及處在較低傳統金融發展水平地區的家庭，數字金融降低家庭財務脆弱性的作用越強。研究對優化數字金融發展，提升我國居民家庭財務穩健性具有現實意義。

【關鍵詞】 數字金融； 家庭財務脆弱性； 財富增值； 資產結構； 財務杠桿

【中圖分類號】 F830? 【文獻標識碼】 A? 【文章編號】 1004-5937（2024）11-0102-08

一、引言

黨的二十大報告指出，要增進民生福祉，不斷增強人民群眾的獲得感、幸福感、安全感。近年來，我國人民生活水平有了明顯提高，共同富裕取得顯著成效[ 1 ]。但在復雜嚴峻的國際國內形勢下，居民家庭未來面臨的不確定性仍舊持續，家庭財務風險處于高位。迅速攀升的家庭財務風險是我國經濟發展的“灰犀?！眴栴}，如果處置不當則可能引致更嚴重的后果[ 2 ]。探究家庭財務脆弱性的形成機理與應對策略，既有助于改善居民福利，也有助于維持宏觀經濟穩定與發展的動態平衡，對加快國內經濟復蘇與實現共同富裕有著重要意義。

二、文獻綜述

家庭財務脆弱性是指家庭在未來由于無法及時履行償付義務而陷入財務困境的可能性，是衡量家庭金融風險的重要指標[ 3 ]。已有研究將引致家庭財務脆弱性的因素歸納為人口學特征、制度文化背景、經濟金融因素等方面，受教育程度較低、缺乏金融知識和理財規劃意識、遭受財產損失、失業和疾病等因素也可能導致家庭陷入財務困境[ 4-5 ]。數字金融通過降低交易成本，緩解金融排斥，有利于改善家庭財務狀況[ 6 ]。然而，數字金融的快速發展也產生了一些風險事件，為居民財產安全埋下隱患。數字金融面向的低收入群體具有先天弱勢，金融素養較低、理財規劃能力較差，極有可能由于數字金融工具使用不當而陷入財務困境。王海軍和楊虎[ 7 ]指出，數字金融的信貸軟約束特征容易引起家庭債務擴張，加劇家庭償債壓力。更有一些諸如P2P暴雷、校園不良網絡借貸、“套路貸”等違規事件導致家庭財產損失，威脅家庭金融安全和社會穩定[ 8 ]。因此，數字金融的安全問題值得社會各界關注。

基于此，本文關注的問題是，數字金融對家庭財務脆弱性的影響是否存在“雙刃劍”效應？如有，其作用機制又是什么？本文從資產與負債雙重視角解構數字金融對家庭財務狀況的影響，試圖從以下兩方面對現有研究加以補充完善。第一，在研究視角方面，基于資產與負債雙重視角分析數字金融影響家庭財務脆弱性的作用機制，擴展了相關研究僅針對資產或者負債單方面的考察，可以得到更全面的結論。第二，在核心觀點方面，考慮了數字金融發展的兩面性，在肯定其正面作用的同時，分析了數字金融推動家庭債務擴張的潛在威脅。本文的研究結論為實現數字金融良性發展提供了可行思路，對我國居民家庭更合理地配置資產與負債、維護家庭財務健康具有啟示意義。

三、理論分析與研究假設

（一）數字金融影響家庭財務脆弱性的直接機理

數字金融是利用數字技術實現資金融通、支付、投資等服務的一種新型普惠金融模式，克服了傳統金融發展的短板，為更多家庭從事經濟活動提供了可行途徑，同時也顯著改變了家庭消費決策、資產配置和負債行為。一方面，數字金融依托線上交易，打破了線下金融機構網點和營業時間的制約，憑借移動支付為拓展金融的服務范圍和觸達能力提供了穩定的技術支撐，解決了金融服務的“最后一公里”問題[ 9 ]。另一方面，數字金融可通過大數據、云計算等技術的應用，更準確地評估借款者的還款能力和違約風險，緩解信息不對稱問題，提高授信效率[ 10 ]。例如支付寶可以通過用戶的網上支付、購物、社交、理財等信息繪制用戶畫像，對信用歷史空白的客戶進行風險評估。綜上所述，數字金融降低了金融服務的準入門檻和交易成本。居民家庭可以利用數字金融工具做出更有效的投融資決策來改善自身財務狀態。因此，本文提出如下研究假設：

H1：數字金融有利于降低家庭財務脆弱性。

（二）數字金融影響家庭財務脆弱性的中介機理

周利[ 11 ]指出，家庭資產與負債是相互關聯的，不可分別獨立看待。因此，本文從資產和負債雙重視角，將數字金融對家庭財務脆弱性的影響分解為“財富增值效應”“資產結構調整效應”和“財務杠桿效應”。

從資產端來看，數字金融有助于擴大家庭資產規模，帶來“財富增值效應”。數字金融通過發揮資金融通和信息提供功能，促進家庭就業與創業，增強家庭增產創收的內生能力[ 12 ]。隨著家庭積累更多財富，財務穩健性也得以提升。數字金融還有利于改善家庭資產配置結構，發揮“資產結構調整效應”。在互聯網尚未普及的時代，我國居民家庭受限于參與成本約束，參與金融市場投資的比例很低[ 13 ]。數字金融的出現彌補了這一不足?；ヂ摼W理財產品購買門檻極低，例如余額寶最低1元起購，還可以隨時贖回，有效整合了家庭碎片化資金。數字金融公司憑借信息技術優勢對投資者精準畫像，通過手機和電腦等終端向投資者推送合適的金融理財產品，為家庭提供了更多投資渠道和資產選擇。此外，數字金融還可以有效緩解家庭參與金融資產投資的市場摩擦，節約投資成本[ 14 ]。居民家庭通過多元化金融資產投資，可以更合理地調整資產結構，降低家庭財務脆弱性。

從負債端來看，數字金融提高了家庭負債水平，增加了家庭償債壓力，而這將加劇家庭財務脆弱性，即為“財務杠桿效應”。一方面，數字金融具有信貸軟約束特征，可導致信貸市場出現過度授信和過度借貸，引起家庭債務擴張。Di和Yao[ 15 ]的研究表明，金融創新放寬了信貸的審核標準，家庭信貸可獲得性的提高將刺激負債水平的提升。過高的財務杠桿增加了家庭的償債壓力，迫使家庭短期流動性收緊，同時放大了風險沖擊下的收益和損失[ 16 ]。另一方面，數字金融改變了家庭的消費行為，降低了消費者的支付痛苦感。第三方支付和線上消費商城利用消費者瀏覽記錄產生的數字足跡，不斷預測其購買偏好，向其投放中意的商品以誘導消費。觸手可及的分期付、消費貸刺激家庭非理性消費支出和借貸，導致非計劃負債的增加，加劇了家庭償債壓力[ 17-18 ]?；谝陨戏治觯疚奶岢鋈缦卵芯考僭O：

H2a：數字金融通過財富增值效應降低家庭財務脆弱性。

H2b：數字金融通過資產結構調整效應降低家庭財務脆弱性。

H2c：數字金融通過財務杠桿效應增加家庭財務脆弱性。

四、變量、模型與數據說明

（一）變量選取

1.家庭財務脆弱性

家庭財務脆弱性是指一個家庭未來陷入財務困境，發生潛在金融危機的可能性，反映的是家庭金融風險的積累程度及其應對風險沖擊的能力[ 3 ]。目前研究普遍將家庭財務脆弱性視為離散變量，從收入、支出和償付能力的角度來進行度量。本研究參考相關文獻，從償付能力和財務邊際兩方面測度家庭財務脆弱性，并將家庭財務脆弱性分解為高、低、無3種，計算方式如式（1）—式（3）所示。其中FM為財務邊際；Y是家庭收入；LC為家庭支出；CF為償付能力；LA是流動資產，包括現金和定期、活期銀行存款。當家庭沒有過度負債同時具有償付能力時，finvul1賦值為0，表示家庭不存在財務脆弱性；當存在過度負債但具有償付能力時，finvul1賦值為1，表示家庭處于低度財務脆弱狀態；當家庭同時處于過度負債和償付能力不足的狀態時，finvul1賦值為2，表示家庭處于高度財務脆弱狀態。

2.數字金融

本研究使用北京大學數字金融研究中心發布的數字普惠金融指數作為衡量數字金融發展水平的指標，包括數字金融總指數以及覆蓋廣度、使用深度和數字化程度3項二級指標。為避免不同變量的數量級差異過大，將原始數據除以100。

3.中介變量

為檢驗數字金融影響家庭財務脆弱性的中介機制，本文使用家庭人均總資產的自然對數衡量家庭資產規模，使用資產負債率衡量家庭財務杠桿程度，使用家庭風險金融資產投資占金融資產的比重衡量家庭資產結構，其中家庭無風險金融資產包括現金和銀行存款，風險金融資產包括股票、債券、基金、理財產品、外幣資產、黃金和金融衍生品等。

4.控制變量

本研究從個體、家庭和區域三個層面選取控制變量。其中個體層面的控制變量包括戶主的性別、年齡及其平方、受教育年限和婚姻狀況等，家庭層面的控制變量包括家庭總人口數及家庭人均收入和消費、總資產、金融資產、非金融資產和房產的自然對數，區域層面控制家庭所在地區虛擬變量。

（二）模型構建

被解釋變量為離散變量，因此使用有序Probit模型估計解釋變量對家庭財務脆弱性的影響。參考溫忠麟等[ 19 ]的中介效應分析框架，構建回歸模型（4）、（5）、（6）。其中finvul1代表家庭財務脆弱性；aggregate為數字金融指數；M為中介變量，包括資產規模（lntotalasset）、風險金融資產投資（riskinv）和財務杠桿（leverage）；Xj為控制變量集合；？滋為隨機誤差項。

（三）數據來源

本研究使用的數據為中國家庭金融調查（China Household Finance Survey，CHFS）2019年數據和北京大學數字普惠金融指數（PKU-DFIIC）。CHFS2019為西南財經大學中國家庭金融調查與研究中心組織的第五輪調查數據，樣本覆蓋全國29個省（自治區、直轄市），343個區縣，1 360個村（居）委會，樣本規模達34 643戶，數據具有全國及省級代表性。數字普惠金融指數由北京大學數字金融研究中心和螞蟻金服集團根據支付寶交易數據編制，也在數字金融領域得到廣泛應用。本研究在省級層面匹配兩個數據集后，對原始數據進行如下處理：第一，家庭收入和資產變量存在部分0值，且分布往往嚴重右偏，為了后續回歸模型的正確估計，研究借鑒宋寶琳[ 20 ]的做法，對家庭收入和資產相關變量進行反雙曲正弦（Inverse hyperbolic sine，IHS）轉換。第二，將連續變量做上下各1%的Winsorize縮尾處理以排除極端值的影響。第三，剔除有缺失值的樣本。經過上述處理后，共得到12 903個有效樣本，主要變量說明及描述性統計如表1所示。

五、實證分析

（一）基準回歸結果

表2匯報了數字金融影響家庭財務脆弱性的邊際效應，列（1）至列（4）的主要解釋變量依次為數字金融總指數以及覆蓋廣度、使用深度和數字化程度3個二級指標。從主要解釋變量的回歸結果來看，列（1）回歸結果顯示，數字金融總指數影響家庭財務脆弱性的邊際效應為-0.089，且通過了0.01水平的顯著性檢驗，說明數字金融發展有利于降低家庭財務脆弱性。數字金融有效降低了金融排斥，使更多居民家庭可以享有機會平等和商業可持續的普惠金融服務。人們可以利用金融工具增加收入，規避風險，從而提高家庭財務穩健性。從列（2）至列（4）的回歸結果可以看出，數字金融覆蓋廣度、使用深度和數字化程度影響家庭財務脆弱性的邊際效應也均顯著為負，這也進一步驗證了研究結論，即數字金融降低了家庭財務脆弱性。至此，H1得證。

（二）中介機制分析

前文已經驗證了數字金融影響家庭財務脆弱性總效應的顯著性，為進一步檢驗中介機制，依次以家庭人均資產規模、風險金融資產投資和財務杠桿作為中介變量代入模型（5）和模型（6），中介效應模型的參數估計結果列示于表3中。

如表3列（1）所示，數字金融有利于提高家庭人均資產規模。數字金融降低了家庭接觸金融服務的門檻，家庭可依靠數字金融支持累積更多資產，這體現了數字金融的“財富增值”效應。列（2）的回歸結果顯示，人均資產規模對家庭財務脆弱性的影響顯著為負，表明財富水平越高的家庭財務穩健性越強，越有能力抵抗各種風險。數字金融對家庭財務脆弱性同樣存在顯著負向影響。綜合以上兩個方程的回歸結果可知，人均資產規模在數字金融影響家庭脆弱性的過程中起部分中介作用，數字金融可通過財富增值效應降低家庭財務脆弱性，H2a得到驗證。

表3列（3）、列（4）匯報了風險金融資產投資作為中介變量的機制檢驗結果。如列（3）所示，數字金融對家庭風險金融資產投資的影響顯著為正，表明數字金融能使家庭更便捷地投資互聯網理財、基金等金融產品，提高了家庭投資風險金融資產的比重。列（4）的回歸結果顯示，風險金融資產投資顯著降低了家庭財務脆弱性。多元化的風險金融資產投資可以有效分散風險，同時為家庭帶來投資收益，從而降低家庭財務脆弱性。在控制了風險金融資產投資的影響后，數字金融影響家庭財務脆弱性的邊際效應同樣顯著為負。綜上所述，風險金融資產投資在數字金融影響家庭脆弱性的過程中起部分中介作用，數字金融能通過提高家庭風險金融市場投資的比重來調整資產結構，進而降低家庭財務脆弱性，H2b得證。

如表3列（5）所示，數字金融影響變量leverage的邊際效應為0.274，且在0.1的水平顯著，說明數字金融發展提高了家庭財務杠桿水平。這是由于數字金融提高了居民家庭的借貸可得性，起到債務擴張的效果。列（6）的回歸結果顯示，雖然數字金融有利于降低家庭財務脆弱性，但財務杠桿提高會加劇家庭償債壓力，提高財務脆弱性，這在部分程度上抵銷了數字金融對家庭財務狀況的積極影響。也就是說，數字金融通過財務杠桿效應增加家庭財務脆弱性，H2c得到驗證。

（三）異質性分析

對于不同特征的家庭，數字金融影響其財務脆弱性的作用效果和傳導機制可能存在差異。因此，本研究分別從居民個人、家庭和區域層面選擇調節變量，構建有調節的中介效應模型（7）、（8）、（9），檢驗數字金融影響家庭財務脆弱性及其中介機制的異質性，其中Fi為調節變量，調節中介過程的前半段路徑。

在個人層面，考慮到戶主受教育程度越高的家庭通常對數字金融有更好的認知，本文將戶主受教育程度與數字金融的交互項納入回歸模型，模型參數估計結果如表4所示。其中數字金融影響家庭財務脆弱性的邊際效應顯著為負，同時交互項的邊際效應也顯著為負，表明戶主受教育程度正向調節數字金融對家庭財務脆弱性的影響。從中介機制來看，戶主受教育程度越高的家庭，數字金融的資產結構調整效應越弱。其原因可能是受過良好教育的家庭有其他投資渠道，因此較少依賴支付寶等數字金融平臺進行投資。列（4）的回歸結果顯示，戶主受教育程度較高的家庭，數字金融的財富增值效應得以提升。列（6）的回歸結果顯示，戶主受教育程度較高的家庭，數字金融的財務杠桿效應有所下降。這是由于戶主教育程度越高的家庭能夠清醒地認識到過高負債率的不利影響，因此更難以被數字金融誘導過度借債。

在家庭層面，本研究考察不同收入水平家庭的異質性，回歸結果如表5所示。從直接作用來看，數字金融影響家庭財務脆弱性的邊際效應顯著為負，且收入水平越高的家庭，數字金融對家庭財務脆弱性的抑制效果越強。高收入家庭可投資資金較為寬裕，因此可以更好地得到數字金融的支持。從中介機制來看，收入越高的家庭，數字金融促進其財富積累的效果越強，同時資產結構調整效應和財務杠桿效應被弱化。

在區域層面，數字金融的主要優勢在于彌補傳統金融的缺口，因此本文分析其影響在傳統金融發展水平不同地區的異質性。使用銀行業金融機構存貸款余額與GDP之比衡量地區傳統金融發展水平（fin），將其作為調節變量代入回歸模型，模型參數估計結果如表6所示。列（1）、列（3）、列（5）、列（7）的回歸結果顯示，數字金融顯著降低了家庭財務脆弱性，但其與傳統金融發展水平交互項的回歸系數顯著為正，表明傳統金融發展水平負向調節了數字金融的效果。在傳統金融更加發達的地區，居民家庭的金融需求已經得到滿足，因此數字金融的作用比較有限，這也從側面證明了數字金融對傳統金融的補充作用。同時傳統金融發展也有利于降低家庭財務脆弱性。從中介機制來看，傳統金融發展強化了數字金融促進風險金融資產投資的作用，同時弱化了數字金融的財務杠桿效應。

（四）內生性處理與穩健性檢驗

本文使用以下4種方式進行內生性處理與穩健性檢驗。第一，考慮到自選擇性可能導致的內生性問題，本文使用傾向得分匹配（Propensity Score Matching，PSM）對樣本進行處理。參照前文控制變量的選擇，選取戶主年齡及其平方、性別、婚姻狀況、家庭人口數、收入消費、各項人均資產規模等作為特征變量估計家庭傾向得分，并根據該得分進行1：1近鄰匹配，對匹配后的樣本再次進行回歸。第二，將數字金融滯后一期以避免反向因果帶來的內生性問題。第三，考慮到低保戶的財務狀況普遍更差，與非低保戶不具備可比性，因此將低保戶樣本剔除后再次進行回歸。第四，變換家庭財務脆弱性的度量方式，將家庭收入不能覆蓋預期支出且流動性資產不能覆蓋非預期支出的家庭定義為財務脆弱性家庭，變量finvul2賦值為1；否則為非脆弱性家庭，變量finvul2賦值為0。以finvul2作為被解釋變量，構建Probit模型進行回歸。內生性與穩健性檢驗結果與前文高度一致，證明研究結論具備可靠性（篇幅所限，結果未列示）。

六、結論與政策建議

本文分析了數字金融對家庭財務脆弱性的影響，從資產與負債雙重視角解構其作用機制，并進一步探討了上述影響在戶主受教育程度、收入水平、地區傳統金融發展水平不同家庭的異質性。研究結果表明：第一，數字金融有利于降低家庭財務脆弱性，且這一關系在考慮內生性問題以及經過多種穩健性檢驗后都顯著成立。第二，數字金融分別通過財富增值效應、資產結構調整效應和財務杠桿效應影響家庭財務脆弱性，且作用方向存在差異。數字金融通過增加家庭風險金融資產投資和提高家庭資產規模降低家庭財務脆弱性，但通過提高家庭資產負債率加劇財務脆弱性。第三，數字金融對不同類型家庭財務脆弱性的影響存在異質性。在戶主受教育程度較高、收入水平較高的家庭以及處在較低傳統金融發展水平地區的家庭，數字金融降低家庭財務脆弱性的作用更強。

根據上述分析，本文提出以下政策建議：第一，政府和金融監管部門應加強對數字金融業務的監管，防范數字金融風險。研究表明，數字金融將顯著提升家庭債務杠桿，進而加劇家庭財務脆弱性。因此，應建立網絡借貸市場的風險防控機制，增強信息披露和對違規放貸行為的打擊力度，同時加強對特殊群體債務風險的監測、預警和防范。第二，數字金融服務提供者應堅守法律規范和職業道德，客觀準確地披露數字金融產品的風險，幫助家庭改善資產負債結構，真正意義上實現數字金融的普惠價值。第三，居民家庭應加強金融風險防范意識，提高財務規劃能力，量入為出、合理負債，增強家庭財務穩健性，提高自身抵御風險沖擊的能力。

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