進(jìn)一步討論
為了驗(yàn)證傳統(tǒng)計(jì)量模型分析結(jié)論的穩(wěn)健性，本文根據(jù)模糊曲線（Fuzzy Curve）原理（李斌，2003；田霖，2005）編程，該方法特別適合復(fù)雜系統(tǒng)的多變量、非線性問(wèn)題的研究，[21]可以有效判別輸入變量對(duì)輸出變量的貢獻(xiàn)彈性，既不需要復(fù)雜的非線性技術(shù)建模，又有效地規(guī)避了傳統(tǒng)計(jì)量模型由于內(nèi)生性、多重共線性、序列相關(guān)及異方差所導(dǎo)致的結(jié)論非一致性、有效性不足的問(wèn)題。此外，本文采用空間計(jì)量軟件Geoda分析變量的空間相關(guān)關(guān)系，以檢驗(yàn)中國(guó)金融包容、過(guò)度負(fù)債及家庭幸福感的空間分布特征，[22]并探討中國(guó)是否存在金融沙漠及社會(huì)排斥集聚區(qū)域的可能性，這不僅嚴(yán)重影響居民的幸福感，也是一個(gè)國(guó)家經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定、社會(huì)穩(wěn)定的警戒紅線（Red Line）。
圖1的模糊曲線擬合效果比較好，呈現(xiàn)負(fù)向貢獻(xiàn)，即家庭金融包容指數(shù)的增加確實(shí)降低伙食消費(fèi)的相對(duì)比重，證明居民家庭生活水平隨之在提高，這也是金融包容的福利表現(xiàn)之一。后期擬合曲線略微上升，表明隨著家庭金融包容水平的提高，對(duì)食物的要求更精細(xì)化、高端化或者綠色消費(fèi)需求（Green Consumption）增加，[23]如天然綠色、原生態(tài)、價(jià)格相對(duì)昂貴的有機(jī)食品，原裝進(jìn)口食品等消費(fèi)量提高；家庭對(duì)食物營(yíng)養(yǎng)配比的要求也越來(lái)越高，居民膳食日趨科學(xué)與理性，這些均是消費(fèi)升級(jí)的重要特征，會(huì)引發(fā)食物支出某種幅度的上升。圖2中hfi對(duì)過(guò)度負(fù)債比的貢獻(xiàn)彈性為0.141，其二次擬合曲線呈現(xiàn)較為明顯的右下傾斜的形狀。可見(jiàn)，較高的家庭金融包容水平預(yù)示著參與主體金融能力較強(qiáng)及具備相對(duì)較高的債務(wù)素養(yǎng)，一定程度上可以降低其過(guò)度負(fù)債的可能性，從而減小對(duì)其身體與心理健康的損害；家庭金融包容水平起初會(huì)大幅降低過(guò)度負(fù)債的可能性，隨著包容水平越來(lái)越高，擬合曲線變得趨于平緩，即存在一個(gè)拐點(diǎn)，雖然拐點(diǎn)的具體位置無(wú)法準(zhǔn)確定位，但驗(yàn)證了負(fù)債（Debt）對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展是必要的，只有過(guò)度負(fù)債才是要避免的，而有時(shí)候出于財(cái)務(wù)靈活安排及周轉(zhuǎn)目的而導(dǎo)致的延遲付款、償付基本款項(xiàng)以及自我排斥而不愿申領(lǐng)信用卡（自我判斷缺乏還款能力）等情況會(huì)在一定程度、一定時(shí)期存在，有其合理的一面，且無(wú)法完全消除。
圖3的模糊曲線顯示，家庭金融包容水平對(duì)居民幸福感具有非常顯著的正向貢獻(xiàn)，其彈性高達(dá)0.206。驗(yàn)證了前文計(jì)量結(jié)果的穩(wěn)健性，說(shuō)明金融包容作用于中國(guó)家庭福利的第三種渠道或機(jī)制是有效的。這也是近期學(xué)界與實(shí)踐部門強(qiáng)調(diào)金融供給側(cè)改革的原因之一：催生新金融、促進(jìn)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)、對(duì)接實(shí)體經(jīng)濟(jì)、以金融引導(dǎo)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革、介入產(chǎn)業(yè)鏈優(yōu)化與商業(yè)模式創(chuàng)新、建設(shè)綠色金融以及實(shí)現(xiàn)金融新常態(tài)的引領(lǐng)等（吳敬璉等，2016），而家庭福利的改進(jìn)也是提升金融包容的題中應(yīng)有之義。
圖4數(shù)據(jù)點(diǎn)密集于第一、三象限，且莫蘭指數(shù)（Moran's I）為0.2288，說(shuō)明hfi具有正的空間相關(guān)性；overdebt的莫蘭指數(shù)為負(fù)，呈空間負(fù)相關(guān)關(guān)系（圖5）；hfi與happy的莫蘭指數(shù)為0（圖略），表現(xiàn)為空間隨機(jī)性?？梢?jiàn)，我國(guó)家庭金融包容水平存在空間集聚和溢出效應(yīng)，表現(xiàn)為高高（High-High）、低低（Low-Low）水平的集中，較容易針對(duì)不同集聚特征，制定區(qū)域差別化政策；overdebt的特點(diǎn)則為高低（High-Low）、低高（Low-High）的空間分布，導(dǎo)致過(guò)度負(fù)債的甄別與政策引導(dǎo)難度較大，需要精確到每個(gè)社區(qū)及家庭，然而中國(guó)家庭由使用排斥引發(fā)接觸排斥進(jìn)而出現(xiàn)金融沙漠的概率很低，此類區(qū)域金融風(fēng)險(xiǎn)可控；中國(guó)居民的主觀幸福感受到諸多要素的影響，金融包容水平顯著影響微觀家庭與個(gè)體的幸福程度但兩者的空間擴(kuò)散效應(yīng)并不明顯。
中國(guó)家庭的happy存在空間正相關(guān)，而unhappy則呈空間負(fù)相關(guān)。說(shuō)明居民的心理比較健康，樂(lè)于分享快樂(lè)，社區(qū)的模范示范效應(yīng)顯著，而攀比心理誘發(fā)的不滿與不快卻微乎其微?？梢?jiàn)國(guó)外需要重點(diǎn)解決的紅色風(fēng)險(xiǎn)警戒區(qū)域和社會(huì)排斥問(wèn)題在中國(guó)并不存在，總體而言，中國(guó)社會(huì)保持穩(wěn)定、居民安居樂(lè)業(yè)，主觀的不幸福感受僅囿于個(gè)案，不會(huì)演變成嚴(yán)重的社會(huì)問(wèn)題。[24]
結(jié)論與啟示
家庭金融包容通過(guò)作用于居民消費(fèi)、家庭負(fù)債與主觀幸福感受，可以有效改進(jìn)家庭福利水平，但其作用的強(qiáng)度、渠道與機(jī)制有所不同。家庭金融包容與家庭資產(chǎn)不同，它不納入現(xiàn)金、民間與私人借貸，是家庭微觀金融能力提升的結(jié)果，也是家庭金融資產(chǎn)的有效配置和管理，是個(gè)體的理性、自主選擇，更是完全融入主流金融的客觀反映。在當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)形勢(shì)下，迫切需要激發(fā)家庭對(duì)主流金融的需求。CHFS數(shù)據(jù)顯示，在受訪的28143戶家庭中，明確表示不需要銀行貸款的家庭占比很高：農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)只有7.1%的家庭獲取了主流金融支持，沒(méi)有貸款的家庭中“不需要”占比78.10%；工商業(yè)貸款、房屋貸款及汽車貸款這一比例分別達(dá)到79.79%、77.52%與89.75%，而利用銀行貸款的家庭只分別占到了12.12%、10.52%及9.38%，這是亟待發(fā)掘的業(yè)務(wù)藍(lán)海。銀監(jiān)會(huì)公布了2015年中國(guó)31個(gè)省、市、自治區(qū)商業(yè)銀行的不良貸款數(shù)據(jù)，有12個(gè)省市的不良貸款率超過(guò)了商業(yè)銀行整體不良率（1.74%）。本文研究發(fā)現(xiàn)，家庭對(duì)主流金融的違約率卻是極低的，以信用卡為例，延期償還、停止償還的比例僅為0.96%、0.6‰，不良率基本可以忽略不計(jì)；沒(méi)有還款能力的10.99%人群選擇了自我排斥而不去申領(lǐng)信用卡，對(duì)銀行也并未造成實(shí)質(zhì)的損失。可見(jiàn)，主流金融機(jī)構(gòu)可以尋找有效路徑，刺激微觀家庭的創(chuàng)業(yè)、創(chuàng)新需求以及消費(fèi)信貸需求，從而達(dá)到既提升了家庭的福利水平，又找了新的業(yè)務(wù)生長(zhǎng)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)供需雙方的共生雙贏。
鑒于某些家庭特征變量和區(qū)域特征變量顯著影響家庭福利水平，需要彌補(bǔ)要素短板并做好配套服務(wù)，特別是鼓勵(lì)非主流金融參與到家庭經(jīng)濟(jì)生活中。例如，研究已初步表明，互聯(lián)網(wǎng)金融（opi）的接納和逐步普及有利于降低過(guò)度負(fù)債及增加居民福利。事實(shí)上，以阿里、京東為首的一大批互聯(lián)網(wǎng)巨頭早已涉水消費(fèi)金融，并計(jì)劃布局與銀行的信用卡中心平分天下、錯(cuò)位經(jīng)營(yíng)?；ヂ?lián)網(wǎng)金融獨(dú)特的智能風(fēng)控系統(tǒng)、龐大的客戶基數(shù)群、靈活的程序處理以及自有的信用評(píng)價(jià)體系都使其具備了傳統(tǒng)金融所沒(méi)有的優(yōu)勢(shì)，在帶動(dòng)消費(fèi)、提振經(jīng)濟(jì)方面的表現(xiàn)可圈可點(diǎn)；其自有電商平臺(tái)滿足客戶個(gè)性化需求的產(chǎn)品定制化浪潮對(duì)消費(fèi)結(jié)構(gòu)的升級(jí)也具有一定的作用。主流金融的服務(wù)對(duì)象是中國(guó)人民銀行個(gè)人征信記錄中的8.6億人口，其余的3500萬(wàn)在校學(xué)生、2.7億藍(lán)領(lǐng)及大多數(shù)農(nóng)村戶籍群體都被排斥在主流金融系統(tǒng)之外，[25]而這恰恰是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)未來(lái)要拓展的市場(chǎng)。如以“愛(ài)學(xué)貸”為代表的校園消費(fèi)金融、以“買單俠”和“拍分期”為代表的藍(lán)領(lǐng)消費(fèi)分期、以及以“農(nóng)分期”和“什馬金融”為代表的農(nóng)村消費(fèi)金融等對(duì)各類群體能夠同等享受普惠金融服務(wù)、提升微觀主體的生活品質(zhì)與福利水平等功不可沒(méi)。除了鼓勵(lì)新興的金融業(yè)態(tài)之外，還需要提升家庭收入水平、提高金融素養(yǎng)、降低失業(yè)率、強(qiáng)化社會(huì)保障、發(fā)揮社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的模仿示范效應(yīng)、倡導(dǎo)家庭資產(chǎn)配置的豐富化、合理化以及防范不同區(qū)域的福利水平差異過(guò)大等。
提高家庭福利需要貫徹“精準(zhǔn)”原則。與精準(zhǔn)扶貧類似，家庭福利的改善不能僅局限于大的區(qū)域?qū)用妫⒂^個(gè)體的性格、年齡、家庭特征、主要經(jīng)濟(jì)來(lái)源等都需要全面考慮，因而需要針對(duì)不同區(qū)域、不同家庭、不同風(fēng)險(xiǎn)偏好、不同金融素養(yǎng)、不同資金需求等，推行不同的福利改進(jìn)計(jì)劃。如深入到每戶家庭進(jìn)行調(diào)研，確定其收入水平、資產(chǎn)狀況、房屋、汽車擁有情況、成員身體狀況、是否參加社會(huì)及商業(yè)保險(xiǎn)等，進(jìn)行精準(zhǔn)識(shí)別，識(shí)別確定后制定相應(yīng)的增進(jìn)福利計(jì)劃，分年度滾動(dòng)，視家庭狀況調(diào)整；參考國(guó)外經(jīng)驗(yàn)，社區(qū)醫(yī)生上門服務(wù)時(shí)可以潛移默化地為家庭成員普及金融知識(shí)；銀行深入社區(qū)推介產(chǎn)品，特別是從金融供給側(cè)設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)出真正符合消費(fèi)者需求的可承付的、滿意的金融產(chǎn)品與服務(wù)；成立社區(qū)互助委員會(huì)，利用社區(qū)的示范效應(yīng)及親朋、好友、鄰居的影響力，對(duì)家庭的經(jīng)濟(jì)決策產(chǎn)生積極影響；相關(guān)咨詢與管理機(jī)構(gòu)可以專設(shè)家庭金融咨詢與規(guī)劃，幫助每個(gè)家庭量體裁衣，定制特色化的家庭資產(chǎn)保值增值管理規(guī)劃；金融素養(yǎng)的終生學(xué)習(xí)與培訓(xùn)，針對(duì)不同年齡層、不同背景、不同工作性質(zhì)的人群開(kāi)展專門的金融素養(yǎng)培訓(xùn)。金融知識(shí)的普及則可以線上線下結(jié)合，實(shí)現(xiàn)金融教育的網(wǎng)絡(luò)化、在線化、形象化、通俗化，使消費(fèi)者可以利用碎片化的時(shí)間了解最新的經(jīng)濟(jì)、金融信息與動(dòng)態(tài)；關(guān)注債務(wù)素養(yǎng)的提高，幫助家庭選擇、確定合適的負(fù)債水平等。
學(xué)科發(fā)展與展望。金融排斥、金融包容的理念是伴隨著2003年金融地理學(xué)（Financial Geography）的引入，而逐漸被學(xué)者認(rèn)識(shí)和接受的。起初該學(xué)科也遭受了種種否定與質(zhì)疑，從不被認(rèn)可到目前金融包容理念被普遍接受及深入研究，再到普惠金融上升為國(guó)家層面的戰(zhàn)略規(guī)劃（2016年1月，國(guó)務(wù)院發(fā)布了《推進(jìn)普惠金融發(fā)展規(guī)劃（2016-2020年）》），每一門新興學(xué)科的發(fā)展道路是崎嶇的，也必然要經(jīng)過(guò)懷疑、探索及反復(fù)試錯(cuò)的過(guò)程。家庭金融作為一門新興學(xué)科在中國(guó)的發(fā)展道路也一樣，對(duì)其理論框架、實(shí)地調(diào)研的問(wèn)卷設(shè)計(jì)、統(tǒng)計(jì)指標(biāo)值的合理性等，都曾有過(guò)不同的聲音。與此同時(shí)，它又確實(shí)彌補(bǔ)了國(guó)內(nèi)微觀數(shù)據(jù)長(zhǎng)期缺乏的不足，使久被擱置的大規(guī)模家計(jì)研究成為可能。一些學(xué)者開(kāi)始利用CHFS數(shù)據(jù)庫(kù)，展開(kāi)醫(yī)學(xué)、養(yǎng)老、救助、住房、投資等方面的研究，這是中國(guó)家庭經(jīng)濟(jì)研究的重大進(jìn)展，也對(duì)實(shí)踐具有一定的指導(dǎo)意義。未來(lái)中國(guó)家庭金融的發(fā)展還需要突出學(xué)科特色與優(yōu)勢(shì)、加強(qiáng)學(xué)理層面的闡釋以及豐富家庭金融的數(shù)據(jù)庫(kù)資源，并為有興趣的學(xué)者提供包容、開(kāi)放的交流與討論的平臺(tái)與渠道。
（本文系國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目“虛擬集聚背景下服務(wù)鄉(xiāng)村振興的金融包容體系重構(gòu)研究”的階段性成果，項(xiàng)目批準(zhǔn)號(hào)：20BJY117）
注釋
[1]國(guó)外金融地理學(xué)家著重從20世紀(jì)90年代開(kāi)始關(guān)注金融排斥問(wèn)題，2007年之前，翻譯不一。2007年李仁貴編輯與筆者充分討論后，認(rèn)為翻譯為“金融排斥”更符合經(jīng)濟(jì)學(xué)的習(xí)慣與范式。具體參見(jiàn)：《金融排斥理論評(píng)介》，《經(jīng)濟(jì)學(xué)動(dòng)態(tài)》，2007年第6期。
[2]中國(guó)學(xué)者多采用“普惠金融”這一表述，事實(shí)上，“普惠金融”與“金融包容”學(xué)術(shù)溯源與概念界定不同。因與本文研究主題不直接相關(guān)，故不再贅述。具體可參見(jiàn)筆者對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融、金融包容、普惠金融的內(nèi)在邏輯與差異的相關(guān)闡述：《互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展軌跡與未來(lái)展望》，《人民論壇·學(xué)術(shù)前沿》，2016年三月下。
[3]2011年開(kāi)始，西南財(cái)經(jīng)大學(xué)的家庭金融調(diào)查研究中心每?jī)赡觊_(kāi)展一次全國(guó)大型的實(shí)地調(diào)查。目前有2011、2013、2015、2017、2019年的實(shí)地調(diào)研數(shù)據(jù)。甘犁教授倡導(dǎo)的家庭金融學(xué)將與公司金融、資本定價(jià)一起成為金融學(xué)研究的三大主導(dǎo)方向，筆者認(rèn)為家庭金融學(xué)也是家庭經(jīng)濟(jì)學(xué)的重要構(gòu)成部分，在中國(guó)有很好的發(fā)展前景。
[4]具體參見(jiàn)：《我國(guó)城鄉(xiāng)居民金融包容與福利變化的營(yíng)養(yǎng)經(jīng)濟(jì)學(xué)探析》，《金融理論與實(shí)踐》，2011年第9期，第3～7頁(yè)。該文的分析偏重營(yíng)養(yǎng)經(jīng)濟(jì)學(xué)視角與區(qū)域范疇。
[5]家庭負(fù)債指標(biāo)未計(jì)入家庭金融包容指數(shù)，原因如下：①時(shí)點(diǎn)和時(shí)期指標(biāo)不同，本文以前者為準(zhǔn)；②存在交叉重復(fù)計(jì)算，比如往年借貸已經(jīng)在下一期以收入或家庭資產(chǎn)再配置的形式體現(xiàn)出來(lái)；③容易引發(fā)內(nèi)生性問(wèn)題；④一些借款未能嚴(yán)格區(qū)分主流借貸與非主流借貸，而后者并不是金融包容所要考察的范疇。金融包容微觀視角的考察和度量參見(jiàn)筆者發(fā)表《金融包容的需求側(cè)與供給側(cè)》一文，詳見(jiàn)《浙江大學(xué)學(xué)報(bào)》2017年第4期。
[6]VIF不存在大于10的方差膨脹因子，表明不存在多重共線性問(wèn)題；為了避免異方差問(wèn)題，進(jìn)行穩(wěn)健回歸，并輸出穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤；通過(guò)變量數(shù)量、取值范疇的反復(fù)調(diào)整試錯(cuò)，使內(nèi)生性控制在可接受程度內(nèi)。
[7]由于存在異常值，需要進(jìn)行縮尾處理，將落于（1%，99%）之外的觀察值分別替換為1%和99%分位上的數(shù)值，缺失值則根據(jù)實(shí)際情況，采取刪除或者取均值的方法，其他數(shù)據(jù)的缺失值、異常值采用相同的處理方法，后文不再贅述。實(shí)收稅后貨幣工資、農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)收入、工商業(yè)經(jīng)營(yíng)收入、非風(fēng)險(xiǎn)性資產(chǎn)收入、風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)收入、現(xiàn)金、其他收入計(jì)入該指標(biāo)。
[8]大型實(shí)地調(diào)研問(wèn)卷對(duì)受訪者的金融能力進(jìn)行考評(píng)：您平時(shí)對(duì)經(jīng)濟(jì)、金融方面的信息關(guān)注度如何？（非常關(guān)注與很關(guān)注賦值1，一般、很少關(guān)注與從不關(guān)注賦值0）；假設(shè)您現(xiàn)在有100塊錢，銀行的年利率是4%，如果您把這100元錢存5年定期，5年后您獲得的本金和利息為？假設(shè)您現(xiàn)在有100塊錢，銀行的年利率是5%，通貨膨脹率每年是3%，您的這100元錢存銀行一年之后能夠買到的東西將？后兩題，答對(duì)賦值1，答錯(cuò)賦值0。這三題最高得分為3分，任意答對(duì)兩題得2分，答對(duì)一題得1分，既不關(guān)注經(jīng)濟(jì)、金融信息又答不出后兩題，視作缺乏金融能力，得分0。引入金融能力指標(biāo)以區(qū)別于一般的文化水平與受教育水平指標(biāo)。
[9]CHFS的問(wèn)題是“如果您有一筆資產(chǎn)，將選擇哪種投資項(xiàng)目？1.高風(fēng)險(xiǎn)、高回報(bào)項(xiàng)目；2.略高風(fēng)險(xiǎn)、略高回報(bào)項(xiàng)目；3.平均風(fēng)險(xiǎn)、平均回報(bào)項(xiàng)目；4.略低風(fēng)險(xiǎn)、略低回報(bào)項(xiàng)目；5.不愿意承擔(dān)任何風(fēng)險(xiǎn)。3為參照組，為風(fēng)險(xiǎn)中性；1和2為風(fēng)險(xiǎn)偏好；4和5界定為風(fēng)險(xiǎn)厭惡。
[10]統(tǒng)計(jì)了家庭第1、第2、第3套住房的負(fù)債及第1、第2輛汽車的負(fù)債。
[11]該變量為恩格爾系數(shù)（Engel's Coefficient）的替代性指標(biāo)。恩格爾系數(shù)是食物支出總額占個(gè)人消費(fèi)支出總額的比重。低于40%為步入富裕水平，59%以上為貧困，50%～59%為溫飽，40%～50%為小康，30%～40%為富裕，低于30%為最富裕。同理，consum越低，表示生活水平越高，福利越好。consum的取值范圍為[0.0063, 1]。為了便于比較，引入consumption=伙食支出／其他支出。
[12]由于家庭負(fù)債/家庭收入其分子分母的某些構(gòu)成指標(biāo)存在時(shí)點(diǎn)、口徑選取不同或重復(fù)計(jì)算問(wèn)題，且無(wú)法確定合理的臨界值（究竟超過(guò)何值即為過(guò)度負(fù)債？），因而本文采用如下替代指標(biāo)度量：“是否按期還款？”“是”與“還未開(kāi)始還款”界定為不存在過(guò)度負(fù)債，而“否”則意味延遲付款，可被視為過(guò)度負(fù)債[9-10]，共計(jì)入了農(nóng)業(yè)借款、工商業(yè)借款、汽車借款、房屋借款、教育貸款及其他借款；信用卡歸還欠款則將“到期只償還最低還款額”、“延期償還”、“停止償還”及“其他”視為過(guò)度負(fù)債，而“到期償還賬單金額”及“提前償還”視為不存在過(guò)度負(fù)債；“為什么沒(méi)有信用卡”反映家庭的承付能力，“沒(méi)有還款能力”被視作過(guò)度負(fù)債。
[13]由于2013年被稱為中國(guó)的互聯(lián)網(wǎng)金融元年，因此opi、borrow指標(biāo)（模型2需要考察的關(guān)鍵變量）不存在2011年數(shù)據(jù)。筆者曾嘗試采納2011年、2013年的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行各模型的分析，遺憾的是，這兩年的統(tǒng)計(jì)口徑略有差異，如受訪者主觀態(tài)度指標(biāo)、受訪者對(duì)婚姻和家庭的看法等；重復(fù)截面僅有6000多個(gè)家庭且諸多指標(biāo)存在大量缺失值，樣本量無(wú)法滿足需求；盡管用固定效應(yīng)做計(jì)量檢驗(yàn)時(shí)，部分解決了內(nèi)生性問(wèn)題，卻因?yàn)檫z漏變量產(chǎn)生新的內(nèi)生性。因此，本文仍然采用2013年的截面數(shù)據(jù)，并將家庭特征、區(qū)域特征作為控制變量。
[14]CHFS統(tǒng)計(jì)了受訪戶去年的消費(fèi)支出，包括購(gòu)買衣物、住房裝修與維修擴(kuò)建、家庭耐用消費(fèi)品、奢飾品、教育、出國(guó)留學(xué)、購(gòu)買交通工具及其零部件、交通工具、旅游與保健支出。本文沒(méi)有采納這種統(tǒng)計(jì)口徑進(jìn)行分析。比如耐用消費(fèi)品支出并不是衡量家庭生活質(zhì)量的滿意指標(biāo)，也許家庭已經(jīng)擁有基本的耐用消費(fèi)品而選擇不再支出。
[15]問(wèn)卷中“是否延遲付款”只提供了除銀行貸款之外的借款數(shù)據(jù)。
[16]為了避免內(nèi)生性，只采納了基本工資收入，財(cái)產(chǎn)性收入與投資性收入不計(jì)入。
[17]“阿里小貸”最出名的案例是其最小金額的貸款只有83元。
[18]LPM回歸結(jié)果不理想，故不再匯報(bào)，而限值因變量模型可以克服LPM的缺陷。
[19]后文IVProbit模型將繼續(xù)討論這一問(wèn)題。
[20]限于篇幅，兩步估計(jì)法的回歸結(jié)果略。需要的話可以向作者索取。
[21]特別感謝南開(kāi)大學(xué)的侯慶虎老師提供的編程指導(dǎo)與幫助。
[22]分別統(tǒng)計(jì)了29個(gè)省份相關(guān)變量的數(shù)據(jù)值，西藏與新疆的缺失值用均值替代；空間權(quán)重采納K-nearest-4neighbors。
[23]阿里研究院在2016年7月發(fā)布了中國(guó)綠色消費(fèi)者報(bào)告，闡釋了一個(gè)以綠色消費(fèi)者為中心的時(shí)代的到來(lái)及其衍生的經(jīng)濟(jì)價(jià)值、環(huán)境價(jià)值和產(chǎn)業(yè)價(jià)值。資料來(lái)源鏈接：http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NTg0NDE1Mw==&mid=2652593683&idx=1&sn=881ff98539b519bc71ba24b02c37454c&scene=2&srcid=0805Pcgo4fsoOoLCgfHKOVRF&from=timeline&isappinstalled=0#wechat_redirect。
[24]需要注意的是，本文只給出了全局莫蘭指數(shù)（Global Moran's I），并未分析局部莫蘭指數(shù)（Local Moran's I）；此外，莫蘭指數(shù)只是衡量空間相關(guān)性的一個(gè)重要指標(biāo)，如果想要得出更為精確的結(jié)果，還需要結(jié)合其他數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)和綜合考量（Anselin，2000）。
[25]周家俊、Iris：《行業(yè)報(bào)告：我國(guó)當(dāng)前的互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融行業(yè)布局》 ，2016年8月11日，http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MzM4NTYzMw==&mid=2651317608&idx=5&sn=7311e2aea06728714f19cbd359e69d9c&scene=0#wechat_redirect。
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Financial Inclusion and the Level of Household Welfare in China
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Tian Lin
Abstract: Household welfare not only embodies human care, but is also the internal engine and ultimate goal of a country's economic development. From the micro-finance perspective, the author adopts three models, i.e. the multiple linear regression model, Probit model and Logit model, discusses three mechanisms on how financial inclusion influences the level of household welfare: consumption structural upgrading and higher quality of life; reasonable financial planning and less excessive debt; and increase of subjective well-being and spatial self-reinforcing effects. Based on the fuzzy curve method and spatial econometric tools, the robustness of the conclusions of the three measurement models is confirmed, furthermore, a spatial positive correlation is found between financial inclusion and the sense of happiness of families, a spatial negative correlation is found between household debt and the unhappiness of residents, and a spatial random relationship is found between financial inclusion and sense of happiness. The policy implications and insights are as follows: first, the mainstream financial institutions need to discover a new blue ocean market, namely, stimulate the household demand of business start-ups and consumption credit services, in order to realize mutual benefits and promote household welfare; second, the government need to encourage and guide new financial businesses (such as the Internet finance) to participate in the household economy, take targeted measures to address the deficient factors that affect household welfare significantly so as to ensure a smooth and effective channel for them to work on household welfare; third, the principle of tailor-made policy should be followed, and an individualized and differentiated package of welfare improvement programs should be formulated; fourth, household finance should be considered an important part of household economics as an emerging discipline, and it will have a bright future in China.
Keywords: household welfare, financial inclusion, happiness
【作者簡(jiǎn)介】田霖，鄭州大學(xué)商學(xué)院教授、博導(dǎo)，鄭州大學(xué)尤努斯社會(huì)企業(yè)中心研究員。研究方向?yàn)閰^(qū)域金融、金融地理、區(qū)域經(jīng)濟(jì)、金融理論與政策等。主要著作有《我國(guó)中部地區(qū)協(xié)調(diào)發(fā)展的金融地理學(xué)分析》《中國(guó)農(nóng)村金融排斥與包容——金融地理學(xué)視角的分析》等。
