家庭负债与居民幸福感——基于门限效应的分析

杨晓萌，吕学梁

（青岛大学经济学院，山东青岛，266100）

党的十九大报告指出“中国共产党人的初心和使命，就是为中国人民谋幸福，为中华民族谋复兴”。2020年十九届五中全会制定的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》也提出“不断增强人民群众获得感、幸福感、安全感，促进人的全面发展和社会全面进步”。随着中国经济实力逐渐增强和人们收入水平不断提高，如何提高居民幸福感，成为当下亟待解决的问题。

随着我国金融市场的发展，越来越多的家庭参与金融借贷活动，住户部门贷款余额不断上升，家庭债务规模占GDP的比重不断提高。家庭负债能够平滑消费，进而解决教育、医疗等其他方面的资金需求，有助于提升家庭的福利水平，从而增强居民幸福感［1］。但是，当家庭负债过多，超过家庭负担能力时，就会给家庭带来还款压力，对居民身心健康产生负面影响，降低居民的幸福感。家庭债务会影响家庭生活、福利水平，而且这种影响是复杂的。基于此，本文以家庭资产负债率指标为切入点，深入分析其对居民幸福感的非线性影响，并以抑郁程度作为补充，丰富了有关家庭负债对家庭福利影响的研究结论，厘清了其非线性影响模式，并进一步讨论了这种影响在城乡、就业和健康状况方面的异质性，具有现实意义。

一、文献综述与研究假说

（一）文献综述

有关居民幸福感的研究非常多，家庭的微观经济行为会受到负债的影响，进而影响居民幸福感。债务水平是生活满意度和财务状况的重要决定因素［2］，本文将资产、负债纳入到统一的框架进行分析，运用资产负债率指标衡量家庭负债水平，拓宽了幸福感影响因素的研究视角。已有研究发现，负债对居民幸福感既有正向影响，也有负向影响。当居民面临流动性约束时可通过借贷来满足当期的消费，从而提高当前经济生活的满足度，进而增加幸福感［3］，韩立岩等［4］的研究发现了短期负债促进消费的证据。然而负债并不是越多越好，负债是一把“双刃剑”。张雅淋和姚玲珍［5］发现，负债家庭的消费相对剥夺显著低于无负债家庭，表明负债可在一定程度上缓解消费相对剥夺，但对负债家庭而言，负债规模和消费相对剥夺之间具有U形的非线性关系，一定程度的负债确实能够缓解消费相对剥夺，提升居民幸福感，但是负债超过一定程度，构成过度负债，则会加剧消费相对剥夺，对居民福祉产生不利影响。潘敏和刘知琪［6］发现，居民家庭“加杠杆”的目的是消费，但形成负债后，已有的杠杆会阻碍家庭总支出的增加。因此，负债对幸福感的影响方向是不确定的。如罗楚亮［7］在对城乡居民幸福感差异的讨论中发现负债与幸福感负相关，而刘宏等［8］在分析住房财富对幸福感的影响时却发现，住房负债与幸福感正相关。此外，家庭债务对不同群体的幸福感可能具有异质性影响。农村居民的家庭负债对幸福感的负面影响比城市居民更大；受教育程度较低的群体和低收入阶层受到的负面影响也更为明显［1］。

与此同时，债务问题还可能会导致严重的焦虑等心理问题［9］，家庭债务对居民健康状况也具有负面影响［10］，健康水平的下降会减少家庭资产，增加家庭负债［11］。可见，负债可通过影响心理和身体健康降低居民幸福感。欠债较多的人会因还款压力而影响心理健康［12］，沉重的还款压力还会挤出居民的医疗支出，进而影响居民的健康。因此，债务所带来的心理压力对于健康的影响是显著的［13］。综上所述，国内外学者揭示了负债对心理健康的负向作用，因此本文将家庭负债与居民抑郁程度纳入到一个统一的体系中进行分析，尝试检验两者之间的关系，并作为居民主观幸福感度量的补充，增强研究结果的稳健性。负债可能会对居民幸福感产生消极或积极两种影响，本文使用门限效应模型检验了负债对居民幸福感的非线性影响，并讨论了其异质性。

（二）研究假说

生命周期假说认为理性消费者需要根据自己一生得到的劳动收入与财产收入总和来安排一生的消费，使自己一生的消费支出等于一生收入所得。其效用函数的基本形式是：U(C)=U(α*Y+β*W)。其中，U()·代表效用函数，Y是理性人一生的收入，W是理性人一生的财富。由此可见，收入可通过直接满足消费者的需求来提高幸福感，具有投资价值的资产还可产生财富效应促进消费，进而提高幸福感。同时，一个家庭拥有负债也可以缓解某一时期收入不足，促进消费，提升幸福感。

生命周期理论假设消费者可通过自由借贷平滑消费，而在现实生活中，这一条件难以满足，消费者通常面临流动性约束，此时，适度负债可以缓解家庭的预算约束，从而刺激消费［14］，进而提升幸福感［15］。但是，过快的负债累积可能会加剧信贷约束，弱化收入预期和资金流动性，对消费产生抑制作用［6］。对于负债规模较小的家庭而言，其还款压力尚不构成对消费的抑制作用，但负债规模较大的家庭往往面临着较大的还款压力，其消费只能维持当前状态甚至会下降，进而降低幸福水平。对于中国传统家庭来说，随着家庭所负担债务的增加，居民的心理压力也会随之增加，这可能会对居民的身心健康产生不利影响，从而降低居民幸福感。

由此可见，负债对幸福感的影响或许呈非线性趋势，根据以上讨论，本文提出以下假说：

H1：家庭负债从无到有，会提高居民幸福感。

H2：在有负债的家庭中，一定程度的负债能够起到增加居民幸福感的作用，但是一旦负债超过阈值形成过度负债，则会降低居民幸福感。

二、研究设计与模型设定

（一）数据来源

本文数据来源于中国家庭追踪调查（CFPS）的全国调查数据，CFPS样本覆盖25个省/市/自治区，目标样本规模为16 000户，调查对象包含样本家户中的全部家庭成员。调查中心每隔两年进行一次调查，目前已进行了2010年、2012年、2014年、2016年以及2018年五次调查，本文采用2018年的最新数据。将个人问卷与家庭问卷按照财务回答人合并以后，最终经过变量筛选，剔除所有缺失数据，剩余观测值为8 810户。

（二）变量设定

关于变量设定的具体内容如表1所示。

表1 变量设定

1.被解释变量

本文主要的被解释变量为居民幸福感，在CF⁃PS2018的调查问卷中有“你有多幸福”的问题，得分为1～10分，得分越高则代表越幸福。另外，作为幸福感变量的补充，本文还设置了抑郁程度作为第二种被解释变量。调查对象对于幸福感的回答大多数基于自己的感受，具有主观色彩，因此加入抑郁程度这一客观的度量，增强主要解释变量的说服力。在CFPS2018的调查问卷中有8个关于抑郁的问题：我感到情绪低落、我觉得做任何事都很费劲、我的睡眠不好、我感到愉快、我感到孤独、我生活快乐、我感到悲伤难过、我觉得生活无法继续，对于这8个问题的答案选择均为：a.很少或者根本没有（<1天）；b.不太多（1～2天）；c.有时或者说有一半的时间（3～4天）；d.大多数的时间（5～7天）。对于负面情绪，a.赋值为0分、b.赋值为1分、c.赋值为2分、d.赋值为3分，正面情绪则反向赋分，8个问题的答案得分加总即为抑郁指数［16］。

2.门限变量

本文以家庭资产负债率来衡量家庭负债水平，并以此作为门限变量进行研究，关注资产负债率对于居民幸福感和抑郁程度的非线性影响。参考祝伟和夏瑜擎［14］的做法，用家庭总负债与家庭总资产之比来衡量资产负债率，其中总负债为房贷、其他银行贷款以及其他民间机构贷款之和，总资产为房产、耐用品和农用机械总值、现金及存款总额、金融产品总额之和。

3.控制变量

参考陈屹立［1］的做法，文章还选取了居民幸福感实证研究中常用的户主特征变量和家庭特征变量作为控制变量。户主特征变量主要有年龄、年龄的平方项、性别、受教育程度、婚姻状况、是否党员、户口类型、就业状况、保险以及健康状况。家庭特征变量主要有家庭规模、家庭收入对数以及家庭消费对数。

（三）描述性统计

关于各种变量的描述性统计如表2所示。样本家庭共有8 810户，其中居民幸福感的平均得分为7.32，居民抑郁程度的平均得分是5.80，大多数受访者幸福感较强且无抑郁倾向。家庭资产负债率的平均值为0.19，标准差达到1.187，不同家庭之间的负债水平存在较大差距。

表2 变量的描述性统计

控制变量方面，户主年龄在16～93岁之间而且男女比例均等，家庭规模平均值在3.52左右，另外，受教育程度高、未婚、党员、非农业户口、失业以及拥有养老保险群体所占比例较小，健康程度平均值0.68，可见一半以上的人处于健康状态。

（四）计量模型设定

本文采用Hansen［17］提出的门限回归（threshold regression）模型分析家庭资产负债率对居民幸福感和抑郁程度的门限效应。

对截面数据单门限回归模型的设定为：

其中，yi是因变量，xi是自变量，与扰动项εi不相关；qi是用来划分样本的门限变量（threshold vari⁃able），它可以是自变量的一部分。可以将以上分段函数合并写为：

其中，I(·)为示性函数，如果括号内的表达式为真，则取值为1，反之，取值为0。可以通过零残差平方和SSR（γ）最小估计出最优门限值，常分两步实现残差平方和最小：首先给定γ取值，使用OLS 估计的值，并计算残差平方和SSR（γ）；其次选择γ使SSR（γ）最小化。

据此，本文的单门限回归模型可设定为：

其中，happinessi和 depressioni为因变量；ratioi为用来划分样本的门限变量，它可以是自变量的一部分；Xi表示各种控制变量。

类似地，设定含有两个门限值的截面数据门限回归模型为：

其中，happinessi和 depressioni为因变量；ratioi为用来划分样本的门限变量，它可以是自变量的一部分；Xi表示各种控制变量。

三、实证结果分析

（一）门限变量的参数估计

参考崔立志和陈秋尧［18］的做法，对居民幸福感和抑郁程度的门限值进行参数估计，将抑郁程度作为居民幸福感的补充，以此增强结果的稳健程度，结果如表3所示。单一门限条件下，资产负债率产生的两个区间按照由低到高的顺序分别记作ratio_1和ratio_2。同理，双重门限条件下，两个门限值对应的三个区间分别记作ratio_1、ratio_2和ra⁃tio_3。根据表3的结果，家庭资产负债率对居民幸福感的门限值约为0和28%，家庭资产负债率对居民抑郁程度的门限值约为1%和30%。其中，两个0附近的门限值代表着有无负债的差别，而28%和30%附近的门限值可能代表过度负债的阈值。

表3 门限变量参数估计结果

（二）门限回归分析

将家庭资产负债率作为门限变量进行回归分析，回归结果见表4。

如表4第1、2列所示，门限效应表明：随着资产负债率的提高，对居民幸福感的影响呈现出先下降后上升再下降的趋势（-1.4e+05→1.764→-0.018）。上述结果表明：一个家庭从无负债到有负债，居民幸福感会有所上升，然而随着家庭负债水平的升高，居民幸福感则呈现出非线性特征（先增后减的倒U型走势），可见，适度的负债确实能够提升居民幸福感，但是随着负债规模的增加，一旦过度负债，则会降低居民的幸福水平。在ratio_2区间里，资产负债率每增加1个单位的标准差，就会导致幸福感得分增加1.48分。与此同时，资产负债率的提高对居民抑郁程度的影响呈现出先上升后下降再上升的趋势（195.558→-0.122→0.065）。上述结果表明：一个家庭从无负债到有负债，会缓解居民抑郁程度，然而随着家庭负债水平的提高，居民抑郁程度则呈现出非线性特征，可见，适度的负债确实能够在一定程度上降低居民抑郁程度，但是随着负债规模的增加，一旦造成过度负债，则会明显加重居民的抑郁程度。在ratio_3区间里，资产负债率每增加一个单位的标准差，会导致抑郁程度增加0.05分。综合对幸福感和抑郁程度的分析，负债的影响呈现复杂的非线性走势，合理范围的负债能够提升居民幸福感，一旦超过某一阈值（本文是28%），形成过度负债，则会加重居民的抑郁程度，降低幸福感。人们承担债务的能力是有限的，有限的负债确实能够改善家庭的经济状况，促进消费进而提升幸福感，一旦超过一定限度，债务所带来的负面影响会超过正面影响，从而降低幸福感。

控制变量方面，从表4第1、2列中可以发现，受访者受教育程度、是否党员、户口状况、就业状态以及养老保障情况对于居民幸福感的影响并不显著。受访者年龄、性别、婚姻状况以及健康状况对居民幸福感产生显著影响：年龄对幸福感会产生非线性影响，呈现倒U型；女性幸福程度显著高于男性；已婚情况下，幸福程度更高；户主健康状况越好，幸福感明显越高。家庭特征层面，家庭成员规模和家庭的消费支出对数都不能对幸福感产生显著影响，而家庭的总收入对数却能显著提高居民幸福感。

表4 横截面门限回归结果

（三）稳健性检验

由于门限估计值和回归结果可能会受到个别控制变量的影响，我们逐步增加控制变量进行回归，以检验结果的稳健性。随着控制变量的逐步加入，门限估计值和回归结果均处于相对稳定状态，因此结果是稳健的。

四、异质性分析

将家庭资产负债率作为门限变量分别对农村地区和非农村地区、就业群体和非就业群体、健康群体和非健康群体六个子样本的幸福感进行回归分析，表5显示了分样本居民幸福感截面门限回归的结果。

（一）城乡分组的异质性分析

考虑到农村与城市家庭资产负债水平差异较大，根据户口分组，分别对农村和城市家庭样本进行分析，农村家庭资产负债率对居民幸福感的门限值约为0和28%，与基准回归结果相近。未发现城市家庭中存在具有统计显著意义的门限值。

如表5所示，农村家庭资产负债率对居民幸福感呈现非线性影响（表5第1列）。家庭负债水平从无到有会增加农村居民幸福感。资产负债率超过28%后，虽然不具有统计显著性，但这种正向作用会变成反向。对比农村地区，分析家庭资产负债率对城市居民幸福感的门限效应（表5第2列），并没有发现明显的门限。不同地区的资产负债水平的差异决定了居民幸福感的差异，农村地区整体财富水平较低，由消费所带来的满足感会高于城市地区，负债对消费的促进作用明显，使居民幸福感提高；同样，当负债超过一定限度，过度负债也会给收入较低的农村家庭带来更大的偿债压力，从而使居民幸福感下降。作为对比，整体财富水平较高的非农村地区群体承受的偿债压力较小，所以没有出现明显的门限。

（二）基于就业分组的异质性分析

考虑到就业与非就业群体收入的差异性导致家庭资产与负债水平差异较大，根据就业分组，分别对在业和非在业群体进行分析，就业群体家庭资产负债率对居民幸福感的门限值约为0和27%，与基准回归结果相近。未发现非就业群体中存在具有统计显著意义的门限值。

如表5所示，就业群体的家庭资产负债率对居民幸福感呈非线性影响（表5第3列）。家庭负债水平从无到有会增加居民幸福感，资产负债率超过27%后，虽然不具有统计显著性，但这种正向作用会变成反向。对比就业群体，分析家庭资产负债率对非就业群体居民幸福感的门限效应（表5第4列），并没有发现明显的门限。就业与否决定了资产负债率对居民幸福感门限的差异，就业群体与失业群体的风险态度也存在差异。就业群体往往会面临失业的风险，风险规避意识较强，对幸福感的主观感受较为敏感，所以会出现明显的家庭资产负债率的门限。作为对比，非在业群体却没有出现明显的门限。

（三）基于健康分组的异质性分析

考虑到健康群体与非健康群体身体状况的差异性导致家庭医疗支出水平差异较大，可能造成负债水平的差异，因此，根据健康状况分组，分别对健康和非健康群体进行分析，非健康群体家庭资产负债率对居民幸福感的门限值约为0和31%，与基准回归结果相近。未发现健康家庭中存在具有统计显著意义的门限值。

如表5所示，非健康群体的家庭资产负债率对居民幸福感呈非线性影响（表5第5列）。家庭负债水平从无到有会增加居民幸福感，资产负债率超过31%后，虽然不具有统计学显著性，但这种正向作用将变成反向。对比非健康群体，分析家庭资产负债率对健康群体居民幸福感的门限效应（表5第6列），并没有发现明显的门限。健康程度不同的群体具有不同的主观幸福感，非健康群体往往需要支付高昂的医药费，所以整体财富水平较低，甚至可能有高额负债，因此会面临较高的偿债压力，而这种过度负债正是主观幸福感下降的原因，所以会出现明显的家庭资产负债率的门限。作为对比，整体负债水平较低的健康群体却没有出现明显的门限。

表5 分样本幸福感横截面门限回归结果

五、结论与政策建议

本文利用2018年的中国家庭追踪调查微观数据，采用截面门限回归方法估计了家庭资产负债率对居民幸福感的门限效应，并以抑郁程度变量作为补充，验证结论。研究发现，家庭资产负债率对于居民幸福感的两个门限值分别在0和28%附近，家庭负债从无到有会使居民幸福感显著提高，随着负债程度的增加，对幸福感的影响呈现先增（小于28%）后减（大于28%）的趋势；家庭资产负债率对于居民抑郁的两个门限值分别在0和30%附近，家庭负债从无到有将会使居民抑郁程度显著降低，随着负债程度的增加，对抑郁程度的影响呈现先减（小于30%）后增（大于30%）的趋势。

同时，家庭资产负债率对居民幸福感的影响具有异质性：农村家庭、就业群体、非健康群体的资产负债率对居民幸福感的影响出现了显著的双门限值，结果与主回归类似，而非农村家庭、非就业群体以及健康群体则没有明显的门限效应。

基于以上结论，本文提出以下建议：

家庭负债可解决居民收不抵支的缺口，因此适度规模的负债能增加居民幸福感，但需要警惕的是，当家庭债务超过一定限度，沉重的债务负担将产生巨大的财务压力，在此情形下，家庭债务的增加反而会抑制居民幸福感，加重抑郁程度。政府部门应该引导合理的负债水平，合理去杠杆，避免过度负债，对于由于贫穷和疾病引起的过度负债要合理引导信贷资金流向，实施差异化的信贷政策，更好地实现促内需、稳增长、改善民生的最终目标。

政府应当充分考虑不同群体之间的差异性，健全劳有所得、病有所医、弱有所扶等国家基本公共服务制度体系，加强普惠性、基础性、兜底性民生建设，保障群众基本生活，满足人民多样化需求，使改革发展成果更多更公平地惠及全体人民。政府应当提升居民社会保障水平，降低由于财富水平或健康程度过低造成的幸福损失，从而进一步提高居民幸福度。