数字金融渗透与中国家庭债务扩张基于房贷和消费的传导机制

　　摘要家庭债务的过度扩张有导致经济陷入长期衰退的可能，而数字金融的渗透在某种程度上也存在加速放大家庭债务的风险。通过CFPS微观数据样本研究数字金融对中国家庭债务扩张的影响机制可发现：数字金融具有信贷软约束特征，可导致信贷市场出现过度授信和过度借贷，引起家庭债务扩张，加大家庭负债的脆弱性和不稳定性。数字金融的使用广度和金融数字化的程度对家庭债务风险具有明显正向影响，数字金融的快速渗透和广泛应用推动了家庭负债上升，数字金融的使用深度则会对家庭债务风险发挥一定缓释作用。数字金融对家庭债务的扩张作用主要通过推动房贷负债比的上升和挤占消费性支出下降的传导机制实现。异质性检验发现，数字金融对家庭债务风险的助推作用在高负债家庭中表现得尤为突出，但随家庭可支配收入的上升而下降，这种作用规律在城镇和中西部地区家庭更加明显。同时，稳健性检验表明，数字金融对家庭债务风险的作用存在滞后和衰减现象，数字金融的当期影响最强，在滞后1期时减弱，滞后2期后不再显著。

　　关键词数字金融;家庭债务风险;杠杆率;过度授信;过度借贷

　　历次金融危机表明，信贷快速增长和杠杆率急剧上升加速了金融的系统性风险，家庭债务(消费信贷和住房抵押贷款)的攀升往往是金融危机爆发的导火索[1](P1755-1817)。在无政策干预情况下，家庭过度借贷将导致经济陷入借贷约束收紧、消费减少、资产价格下跌的“债务—通缩”恶性循环，最终导致金融危机发生并引发经济进入长期衰退通道[2](P104994-104995)[3](P1-22)。

　　2020年以来，为应对全球疫情大流行造成的严重冲击，世界主要经济体的大规模宽松货币政策外溢导致了“高债务+高通胀”预期上升，因此，抑制家庭债务的过度扩张成为全球共识。随着中国经济进入新发展阶段，中国家庭杠杆率快速增长所积累的债务风险受到广泛关注，家庭负债率节节攀升成为经济运行和金融安全的潜在隐患。

　　从衡量家庭债务风险的主要指标——杠杆率和债务收入比①来看，中国家庭债务规模庞大且增长迅速。国际货币基金组织在2017年10月发布的《全球金融稳定报告》中指出：当住户部门杠杆率低于10%时，该国的债务增加将有利于经济增长;当住户部门杠杆率高于30%时，该国的中期经济增长将会受到负面影响;而当住户部门杠杆率超过65%时，将会影响到该国的金融稳定。笔者利用国家统计局和中国人民银行相关数据计算了1994-2020年中国家庭杠杆率和债务收入比。

　　从杠杆率看，1994年至2008年的15年间，我国家庭杠杆率整体保持在20%以下的较低水平，2008年末为17.87%。2008年金融危机发生后，随着“四万亿”刺激政策的推出，房地产市场快速回暖，家庭杠杆率快速上升，2013年首次突破30%，此后连续快速上升至今，2020年增长至62.2%。根据国际清算银行的统计数据，2020年末我国家庭杠杆率已超过60.3%的世界平均水平，比G20整体的59.8%高出2.4个百分点，并与日本和欧盟相当，同时接近日本20世纪90年代经济泡沫破灭前60%的水平[4]。

　　从增幅看，我国家庭杠杆率增幅处于较高区间，2020年上升6.4个百分点，高于美国、日本和欧盟的4.9%。从债务收入比来看，我国家庭债务收入比在1994年不足20%，金融危机后的2009年突破50%，2016年再次突破100%，之后急剧上升到2020年的139.06%，已超过2020年的美国的97.40%和日本的125.38%，同时也超过日本20世纪90年代经济泡沫破灭前该指标的数值(120%)和2008年美国次贷危机爆发前该指标的数值(134.62%)。考虑到还存在隐藏的民间借贷等无法准确统计，我国家庭负债状况事实上比统计的可能还要严重。中国家庭债务规模和扩张速度已濒临危机边缘，如不能及时进行有效遏制和强力干预，极有可能引发系统性金融风险，严重威胁金融安全。

　　与此同时，近年来以大数据、人工智能、5G、物联网等为代表的现代信息技术创新深刻改变了金融格局和金融供给模式，推动了金融数字化和互联网化，促进金融服务可触达、可体验、可持续，效率和质量明显提升，数字金融已经成为普惠金融的重要源动力和增长点。与传统金融机构的排他性对比，数字金融满足了那些通常难以享受到金融服务的中小微企业和低收入家庭的需求，扩大了金融服务区域和用户范围，降低了金融服务门槛，使金融服务平民化趋势更加显现，体现了普惠金融的应有之义[5](P1401-1418)。在数字金融的推动下，以信用卡、消费贷、移动支付为主流产品的消费金融快速扩张。

　　然而，数字金融在推动金融普惠和金融深化的同时，金融的过度自由化也带来一系列不当行为和侵害消费者权益的金融乱象。2015年以来，P2P行业暴雷、校园贷、电信诈骗和大型互联网平台垄断定价及违规放贷等风险事件层出不穷，其共同特征就是各类新兴业态借助移动互联网等数字工具从事非法或非正规借贷，透支家庭和个人消费能力，最终引发各类社会问题，严重威胁金融安全。其中几类典型事实尤为值得关注：

　　一是诱导借贷，大型互联网平台通过掌握的消费大数据和网络消费场景，进行过度营销贷款或类信用卡透支，不当宣扬借贷消费、超前享受观念，诱导消费者无节制消费，对金融知识薄弱人群、没有稳定收入来源的青少年和低收入家庭存在严重误导[6];二是被动借贷，互联网平台利用平台垄断优势和信息不对称，将借款设计为客户的默认选项，导致客户容易被剥夺其他付款选择权并“被贷款”;三是变相放贷，部分助贷平台联合金融机构采取降低借款门槛、编造借款用途甚至伪造相关资质证明等方式变相放贷、倒贷①、转贷和续贷;四是高息放贷，互联网平台和金融机构相互渗透，行业陷入恶性竞争，并对借款人进行掠夺性放贷，而获客成本和融资成本不降反升，导致普惠变成“普贵”，支付宝旗下的“花呗”和“借呗”年化利率曾一度高达24%。

　　近几年发生的金融乱象不同程度地与管制放松条件下金融数字化和过度创新有关[7(]P3-9)。以上现象引起笔者的思考：数字金融在践行普惠金融理念和缓解金融抑制的同时，是否在一定程度和范围内助长了贷款机构过度授信和家庭过度借贷，加剧了中国家庭债务风险的脆弱性和不稳定性;如果数字金融存在债务助推放大作用，具体的传导机制和途径又是什么。针对上述问题，笔者以北京大学中国家庭追踪调查(CFPS)微观数据为样本，构建数字金融与家庭债务风险的理论与计量分析模型，探究二者的内在联系和作用机理。

　　一、文献综述

　　对家庭债务问题的研究可追溯至2008年全球性金融危机之后关于危机成因的大讨论，主要研究成果集中在家庭负债动因、经济后果和风险治理三个方面。在家庭负债动因方面，已有研究从生命周期理论、消费理论和人力资本理论出发，探索了决定家庭负债的微观因素[8](P55-66)，发现家庭负债随着户主年龄的增加而下降[9](P467-505)[10](P1449-1494);而人力资本、受教育程度、金融素养对家庭负债也存在显著影响，高学历和较高金融素养的家庭更会规划家庭财务，理性借贷[11](P1553-1604)。

　　家庭净财富和家庭收入对负债的影响相对复杂，表现为相对于高收入群体，中低收入者的消费和储蓄选择更易受到资产价格尤其是房产价格上涨的影响，因此在资产价格暴涨中倾向于多负债;相对于租房家庭而言，有房家庭的住房财富效应带来的高收入预期会增强消费倾向，因而也有更强的借贷动机[12](P30-45)。

　　总的说来，不同家庭的统计学特征、财务状况、健康状态、职业、种族乃至原有的负债水平差异都会对家庭负债决策产生重要影响[13](P19-29)[14](P401-426)。除 了家庭微观特征外，GDP、利率、税率和住房抵押政策对家庭债务也有直接影响，通常处在经济扩张期、长期的低利率和减税政策会刺激家庭的债务扩张[15](P27-30)，而房地产价格上涨、银行在自由化市场中寻求盈利回报以及人口老龄化也是家庭债务增长的重要原因[16(]P109-141)。

　　家庭债务风险的经济后果主要表现在对资产价格和宏观经济影响两方面。从对资产价格影响方面看，由于家庭债务中有相当大比例与住房贷款有关，而住宅又具有明显的金融属性，因此家庭债务对房地产市场周期和价格波动存在重要影响[17](P50-66)。

　　家庭房屋资产对家庭消费具有明显的财富效应，房屋按揭贷款为家庭购房带来杠杆。当房屋价值提高时会引起更大的财富效应，相比单一住房家庭，多套房家庭的房屋资产具有更明显的财富效应;房产占家庭资产比重较低的家庭，房屋资产的财富效应较大，随着房屋投资属性的降低、消费属性的提高，房屋的财富效应会下降[18](P62-75)。

　　从对宏观经济影响看，大量研究认为家庭债务的扩张和杠杆率的持续上升对信贷市场会产生负向溢出效应[19](P2667-2702)，并造成失业率上升[1](P1755-1817)、居民消费挤出[20](P42-60)、企业信贷供给减少[21](P71-87)，进而导致经济波动甚至陷入中长期衰退[22](P66-77)。此外，家庭负债还抑制了创新创业[23](P121-134)，加大了居民财富分配不平等[13(]P19-29)，导致劳动力市场黏性增强[24(]P1771-1795)等问题。在风险治理上，鉴于家庭债务风险对经济社会的危害已取得广泛共识，因此政策的有效干预、合理控制家庭负债规模就有十分重要的意义[20](P42-60)。

　　一方面，要以宏观审慎视角密切关注家庭的债务变化，尤其是考虑到货币政策影响宏观经济的一个重要渠道是家庭资产负债表，紧缩性的货币政策将直接导致家庭资产负债表恶化[8](P55-66)。对家庭在房地产领域不断攀升的杠杆率，需要在执行银行业敏感性压力测试中多关注房地产贷款风险，在强化“因城施策”的房地产宏观调控、推进“租购并举”等房地产领域供给侧改革的同时，打击利用短期消费贷款等违规加杠杆炒房的投机乱象，维护房地产市场的平稳健康发展[25](P32-47)。

　　另一方面，利用双支柱调控可以缓解由家庭债务违约引发的房价下跌和信用收缩，在应对债务违约对实体经济负面影响时，相较于资本类宏观审慎工具，信贷类工具能够引导商业银行加大对家庭的信贷支持，有效协调货币政策。此外，鉴于受教育水平较低、健康状况较差的年轻家庭更容易受到不利货币政策冲击的影响，社会发展过程中城市化、老龄化等经济结构变动对家庭杠杆增速也存在一定影响，这意味着货币政策及监管政策调整需要更多关注这些群体的利益及其对宏观经济的影响[8(]P55-66)。

　　综上，在当前数字经济背景下，数字金融会对微观家庭的货币需求、负债水平、消费选择和资产配置产生冲击。以网络借贷为代表的数字金融可以匹配无抵押的借款需求，形成银行外部融资市场，并对以银行为核心的传统信贷渠道产生弱化、挤出和替代作用，降低了货币政策的有效性，给货币供需均衡的政策操作实践增加了难度，因为任何旨在抑制杠杆作用的紧缩性货币政策都可能通过数字金融渠道导致债务杠杆率升高[26](P617-639)。

　　目前部分学者已经开始关注数字金融对家庭债务的影响，如马源聪等[27](P130-149)指出网络借贷加剧了家庭债务杠杆率的攀升，并可能削弱偿债能力;许月丽等[28](P66-80)认为数字金融会对家庭的投资性货币需求具有显著影响;贾鹏飞等[25](P32-47)指出金融过度自由化会导致家庭过度负债，当杠杆率超过合理限度，可能造成经济陷入“债务—通缩”的恶性循环。而如何理解数字金融驱动下中国家庭债务风险的新变化和新趋势，目前的研究文献尚未给出完整答案。

　　因此，探究金融数字化过程中我国家庭债务风险形成的机理特征，尤其是信贷软约束造成的过度授信与过度信贷如何助长家庭债务规模的扩张，丰富家庭金融理论和风险治理理论，具有积极意义。同时，测度数字金融在使用广度、使用深度和金融数字化程度等不同维度对中国家庭债务风险形成的作用，也为数字金融实践发展提供新的研究视角。揭示数字金融对家庭债务风险影响的传导机制，即房贷负债的替代效应和对消费支出的挤出效应，可以为系统性金融风险治理提供研究支持。同时，我们也验证了家庭统计学特征、财务特征、时间特征和区域经济特征对数字金融影响家庭债务风险的异质性。

　　二、理论分析

　　以往对家庭债务及其风险研究主要设在传统金融市场格局内，探讨银行授信、非正规金融组织及民间借贷对家庭负债选择的影响。在数字经济背景下，金融供给方式和借款人需求更加复杂，对家庭债务风险形成机理研究需要融入更多维度的考量。笔者在总结大量经验事实的基础上，将数字金融驱动下家庭债务风险形成机理划分为市场驱动、过度授信、过度借贷和风险暴露四个典型阶段。

　　(一)市场驱动市场驱动是数字金融背景下家庭债务风险形成的关键因素，具体概括为数字渗透、货币宽松、监管放松、行业竞争和征信缺陷五个方面的因素。

　　1.数字渗透。消费金融是数字渗透最高的领域之一，数字渗透对消费金融的影响既包括供给端的影响也包括需求端的影响。从供给端影响看，数字渗透显著增强了金融机构和类金融机构在渠道获客、服务展业、贷款管理和风险控制等方面的能力，尤其是克服了传统金融模式下对“长尾客户”触达不深的问题。借助移动互联网和金融大数据，将更多以家庭为单位的借款人纳入金融服务体系。从需求端看，数字渗透改变了人们的生活和工作方式，线上消费、网上工作和网络社交更加普及，用户的金融需求和消费行为也呈现个性化、多元化和超前化特点，年轻家庭更容易接受网络借贷和超前消费，金融业态数字化恰恰迎合了这一需求。

　　2.货币宽松。宽松的货币环境是引起家庭债务风险上升的动力之一。尤其是在经济增速放缓和后金融危机时期，政府采取积极的货币政策刺激经济，创造宽货币的外部环境，导致金融机构的借贷资金充裕，而消费作为拉动经济的重要动力，整个社会通过家庭的加杠杆刺激来消费，导致家庭债务快速增长。在不考虑家庭借款人异质性情形下，单纯加杠杆政策将引起高杠杆家庭的过度借贷[29(]P251-261)。

　　3.监管不足。政府对金融业的监管不足也是促使家庭债务风险上升的重要外因。一是对互联网金融、金融科技等新兴金融业态和服务模式的监管滞后，降低了金融从业门槛，导致家庭出现多头借贷;二是对部分金融产品监管不足，如放松了对信用卡业务的限制，增加了可开展信用卡业务的经营主体，扩大信用卡使用范围，对信用卡交易提供优惠的税收政策，导致家庭信用卡渗透率快速上升;三是金融消费者权益保护力度不够，导致金融交易数字化、金融产品结构化过程中存在虚假宣传、误导销售、捆绑搭售等问题。

　　(二)过度授信

　　金融机构过度授信通常表现为单个银行对某一客户授信超过企业的实际需求，或者多个银行在对同一客户授信时，未准确剔除其他银行的影响，造成授信总额远超过客户实际合理需求。一直以来，银行授信集中在大中企业，小微企业和个体家庭获得银行贷款难度较大，过度授信不够明显。但随着网络借贷和中小银行的扩张发展，金融机构提供授信的能力不断提升[30](P60-61)。

　　数字渗透和宽松的政策环境导致网络借贷等新兴金融业态的出现，并形成网贷平台P2P模式和金融机构与互联网公司合作的助贷/联合贷款模式，在追逐规模和利润的驱使下，金融机构、助贷平台和网贷平台存在过度营销、诱导式放贷和掠夺式放贷的情况，为了获得更多的用户和放款额度，对用户的审核流于形式，不重视用户的借款用途和还款能力，导致对部分家庭成员超过其合理需求和偿付能力的过度授信。与授信不足的情况恰恰相反，部分家庭借款人的信息被反复利用，并出现多头借贷和重复续贷的现象。

　　(三)过度借贷

　　过度授信会导致借款人形成信贷软约束[31](P40-60)，诱使部分家庭借款人出现过度借贷，超过了家庭可支配收入支撑范围，导致债务杠杆率、债务收入比和偿债收入比等债务指标出现异常上升。借款人通过信用卡透支、信用卡变现、抵质押物超额或重复抵质押以及多头借贷等手段获得大量消费贷资金，进行“炒房”投资、借新还旧、以贷养贷等行为，存在该行为的借款者受“逆向激励”影响更大，违约率更高[28](P130-149)。

　　第一，在经济繁荣周期，宽松的信贷政策和看涨的房产资产价格可能会导致借款人盲目乐观，低估了借贷风险，过度进行负债，此时家庭资产负债率快速攀升。

　　第二，过度借贷存在严重的负外部性，导致家庭陷入债务约束并形成习惯性贷款。很多资质不足的借款人在被银行拒绝后转而向网络平台借款。由于网络平台审核简单，借款人往往更容易获得贷款，从信用卡和花呗、微粒贷开始，逐渐在网贷平台铤而走险，加重了自己的还贷负担，多头借贷之后腾挪无能，最终沦为被催讨的对象。

　　第三，部分家庭借款人存在不良消费习惯，借款资金并未用于日常消费，而是将轻易得来的贷款用于网络赌博、线下赌博、投资炒房、炒股等，甚至存在逃避债务的侥幸心理，忽视了过度借贷的潜在危害和法律风险。家庭负债本是平滑跨期消费的重要手段，但大量的经验研究表明，过度借贷的资金较少用于维持家庭正常水平的消费[32](P1917-1937)，而是用来进行房产、股市等高风险领域的投资或投机。因此，数字金融对家庭正常消费可能还存在“挤出效应”，同时也加速了房贷对家庭消费支出的“替代效应”。

　　(四)危机暴露

　　新古典经济学理论认为，信贷扩张周期中，家庭是利用更便宜的信贷购买资产的理性代理人，因此理论上市场一般均衡条件是债务上升与资产增加之间的平衡[16](P109-141)。然而，历次金融危机反复证明，家庭的过度借贷会增加未来信贷约束收紧的可能性，因为其借贷行为会产生“负外部性”[25](P32-47)，一旦经济环境恶化，外部信贷政策和监管政策收紧，导致房产等抵质押资产价格下跌时。

　　在此之前从事的高风险投资失败的可能性加大，还款来源不确定性增强，家庭无法通过房产的继续上涨进行倒贷和续贷，家庭的信贷约束紧缩，同时家庭表现出进一步借款的冲动。当最先到期的债务无法偿付时，资金杠杆破裂，最后借款人不得不选择主动违约或被动违约。信贷违约的直接后果就是形成金融机构和网贷平台的坏账。当大量的借款人在同一周期内出现群体性违约现象，则可能导致借贷市场出现系统性金融风险，孕育了金融危机产生的可能性[33(]P124-140)。

　　综上，数字金融为家庭和个人在银行等传统金融市场之外开辟了一条新的融资渠道，某种程度上推动了金融自由化、便利化和金融效率的提升，满足了家庭借款合理需求，对家庭债务可持续性具有积极作用。但是，不顾金融风险规律，过度授信和过度借贷，必然会造成“债务—通缩”的恶性循环，对家庭债务风险形成放大效果。

　　基于以上分析，本文提出如下基本假设：H1：数字金融有可能对家庭债务风险具有放大作用，尤其是数字金融的广泛渗透性和易得性会助长家庭债务扩张;在推动金融深化和效率方面，数字金融则有可能对家庭债务风险产生一定缓释作用。H2：数字金融推动了房贷负债比例的上升，并对家庭正常消费产生挤出效应;房贷和消费的结构异动是家庭杠杆率攀升的主要传导因素。H3：数字金融对家庭债务风险的作用机理存在异质性特征，家庭收入水平、初始负债规模、地区发展程度等因素对数字金融与家庭债务关系会产生一定影响。

　　三、研究设计

　　基于研究假设，本文选取中国家庭跟踪调查(CFPS)2010-2018年五次抽样调查数据，构建数字金融对中国家庭债务风险影响的计量模型。

　　(一)变量选取

　　在剔除数据严重缺失的变量，并利用STATA软件对缺失重要变量的样本按照插值法进行数据补齐后，最终获取17843条有效样本，变量选择及数据来源说明如下。

　　1.因变量。住户部门杠杆率是衡量家庭债务风险的通用指标之一，但是该指标以GDP为计算基础;而本文以家庭微观数据为研究对象，因此该指标并不适用本文研究。考虑到微观样本的特殊性并借鉴相关研究，本文构造三个指标用来衡量家庭债务风险，分别是债务收入比(DTI)、偿债收入比(DSI)和金融资产负债率(FAI)，三项指标数值越高代表家庭债务风险越高。其中：债务收入比为家庭债务余额与家庭年可支配收入之比，该指标直接反映家庭债务总体规模;偿债收入比为家庭每年待偿还债务金额与家庭年可支配收入之比，该指标反映家庭短期偿债能力和短期流动性;金融资产负债率是家庭债务余额与家庭持有的各类金融资产余额之比，该指标反映家庭长期偿债能力和长期流动性。风险指标均根据CFPS数据库相关数据计算所得。

　　2.自变量。本文选择北京大学数字金融研究中心发布的数字普惠金融系列指数作为衡量数字金融发展程度的代理变量，选择理由主要基于该指数是国内首个覆盖县域级层面、多个维度刻画数字金融发现内涵和特征的研究成果，展现了数字金融发展模式很强的空间集聚性和空间异质性[5](P1401-1418)，这与本文的研究目的较为符合。具体而言，本文选择该系列指数中数字金融覆盖广度(breadth)、数字金融使用深度(depth)和金融数字化程度(digit)，三个指标分别刻画了数字金融发展的渗透性和可得性、多样化程度和使用效率、数字技术驱动金融的强度和效果。根据前述分析，数字金融覆盖广度和金融数字化程度体现为金融增量和新兴金融业态的扩张，因而可能与家庭债务风险正相关，而数字金融使用深度则体现为金融存量和传统金融服务的优化，因此可能与家庭债务风险负相关。

　　四、实证分析

　　根据以上模型设计和数据，本文首先对数字金融和家庭债务风险进行基准回归，以检验数字金融渗透对家庭债务风险的基本影响;然后对数字金融影响家庭债务的传导机制进行检验，探究房贷和消费的中介效应;最后，对实证结果进行异质性和稳健性检验，确保结论可靠。

　　(一)基准回归

　　为计量模型(1)的基准回归结果，所有回归模型均控制个体和时间固定效应。其中回归模型1为因变量和自变量中的债务收入比单独拟合结果，回归模型2为全变量回归结果，回归模型3和模型4是因变量与自变量中的偿债收入比和金融资产负债率的全变量回归结果①。

　　估计结果显示，数字金融对家庭债务收入比、偿债收入比和金融资产负债率均存在显著影响。以模型1、模型3和模型4为例，数字金融覆盖广度指标每升高1%，将导致债务收入比提高6.7244%，偿债收入比提高3.1042%，金融资产负债率提高1.2841%;金融数字化程度指标每升高1%，将导致债务收入比提高0.9528%，偿债收入比提高0.2412%，金融资产负债率提高0.2589%;数字金融使用深度指标每升高1%，将导致债务收入比降低6.1407%，偿债收入比降低0.1982%，金融资产负债率降低2.4381%。

　　这表明，数字金融覆盖广度和金融数字化程度的确对家庭债务风险具有放大作用，尤其是数字金融覆盖广度对家庭流动性和偿债能力的负面影响更大。而数字金融使用深度则会对家庭债务风险具有一定缓释作用，这可能是因为数字金融使用深度表征了金融机构对原有借款家庭(“熟客”)金融服务效率的改进和融资成本的降低，如满足借款人多元化、全生命周期金融需求、提升金融服务附加值等。就金融机构而言，“熟客”相对于“生客”的审核风险更低、信用记录更完整、客户开发本更低;就家庭借款人而言，能够得到金融机构持续的低成本融资对家庭资产、收入和负债始终保持在一个良性的匹配区间内至关重要。因此本文假说1成立。

　　五、结论与建议

　　中国家庭债务规模和扩张速度已濒临危机边缘，如不及时干预和遏制，将严重危害金融安全和金融稳定，损害经济可持续发展的基础，同时也与党的十九大报告提出的不断满足人民日益增长的美好生活需求的经济社会发展目标不符。为此，笔者通过数字金融与家庭债务风险的理论和计量模型，探讨了数字金融发展对家庭债务风险的影响和作用机理，得出结论：

　　第一，数字金融在提高金融效率的同时，也具有信贷软约束特征，导致信贷市场出现过度授信和过度借贷，对家庭债务扩张形成助推放大作用，加大了家庭负债的脆弱性和不稳定性;第二，数字金融使用广度和金融数字化程度对家庭债务风险具有明显放大效应，数字金融的快速渗透和广泛应用推动了家庭负债扩张，而数字金融使用深度则可对家庭债务风险发挥一定缓释作用;第三，数字金融对家庭债务扩张作用主要通过推动房贷负债比的上升和挤占消费性支出的传导机制实现;第四，经过异质性检验发现，数字金融对家庭债务风险的放大影响随着家庭收入的上升而下降，但随着家庭负债规模的攀升而加强，这种作用规律在城镇和中西部地区家庭更为明显;第五，稳健性检验表明，数字金融对家庭债务风险的影响存在时间递减规律，数字金融对家庭债务风险当期影响最强，在滞后1期时减弱、滞后2期后不再显著。

　　此外，控制家庭成员个体特征、财务特征、宏观经济特征和采用工具变量、样本调整等方法进行稳健性检验，并没有改变本文结论。由于数字金融覆盖群体本身具有相对脆弱性和敏感性[35](P1-16)，其带来的金融过度自由化中极有可能对家庭债务风险具有加速放大效应。因而在政策应对层面我们需要做到：

　　一是加强数字金融监管，防范系统性重大金融风险。需要把握好推进数字金融发展和防范金融风险的动态平衡，坚持审慎监管和行为监管，完善数字金融监管体系，提升监管科技水平，有效遏制数字技术驱动金融过度自由化和无序竞争引发的金融风险乱象，防止群体性和家庭债务崩裂导致民间金融塌陷，致使资金链出现多米诺骨牌断裂，并快速传导至非金融和金融机构，形成债务风险的跨部门和跨区域传染。同时要让金融机构、互联网公司、金融监管者和家庭担负起各自的责任，共同打造好金融教育、机构自律管理和家庭消费者保护的监管“三支柱”，坚决守住不发生系统性重大金融风险的底线。

　　二是严控住户部门杠杆攀升，提早布局风险化解工作。政府需要将控制住户部门杠杆率攀升作为新时期统筹重大金融风险防范化解工作的重要内容。一方面，我国住户部门负债规模连续攀升，1994年至2020年，住户部门杠杆率累计上升了53.89个百分点，仅在“十三五”期间就上升了17.24个百分点，并有加速上升势头，增幅超过了同期非金融企业和政府部门。

　　另一方面，我国住户部门通过初次分配和再分配获得的全部可支配收入在国民总收入中所占比重呈现逐年下降趋势，初次分配比例从2000年的67.15%下降至2018年的不足60%，表明住户部门对债务的维系能力和偿债能力在下降。与其他部门相比，住户部门债务危机最容易演变为社会危机。因此，必须对住户部门杠杆率进行强有力的政策干预。

　　三是稳定房地产市场预期，坚持“住房不炒”政策定位。从世界范围看，房贷是家庭债务的主要构成部分。截至2020年末，我国个人住房贷款余额达33.44万亿元，是2008年的11.56倍，占住户部门债务总额的比例为54.50%。住户部门杠杆率的快速上升与住房贷款的扩张和房地产市场泡沫式发展密切相关。在各种因素推动下，房产的金属投资属性远超消费属性，且房地产与金融活动交织呈现出非常强的商业周期性。美日等国的经济危机均表明，房贷的快速增长最终会加剧住户部门负债，从而引发严重债务危机和风险传染。

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　　作者：王海军杨虎