有调查机构统计显示，我国家庭杠杆率近年来逐年攀升，2006～2016年杠杆率从11%上升至45%，2017年9月底更达到50%上下，10年间增长3倍。这一债务累积速度令人担忧。0 t4 [6 x1 n7 [8 t0 [
! x, X) d% S0 j% q: q媒体:中国家庭债务风险显现 从怕负债到高负债
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1 从“怕欠债”到“高负债”; @- ?# i4 z) v/ X$ {
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爱存钱、怕欠债、谨慎消费，这是老一辈中国人的理财观念。但随着收入水平的提高，资产增值速度过快，年轻人比从前更愿意消费和贷款了。不知不觉，部分国人财务状态已经从“怕欠债”转变到“高负债”。" |$ A' g4 v& [
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上海白领王小姐2016年在长风公园附近买了一套150多平方米的改善性住房，总价近千万，夫妻俩月供超3万元，这接近家庭月收入，平时开销要蹭老人的退休金。. j! |& X: [0 j- l( H. \
* H/ E& \& e' E$ k+ }4 ^北京34岁的李先生感叹，夫妻俩“啃老”买了房子，一套自住房、一套学区房，每年房贷要还20万元。家里6口人，俩娃上学，还要养车，合计每年支出超过40万元，日子过得紧巴巴。6 C$ \$ \/ u1 s8 m
5 ]5 e d+ \$ d3 e5 d, J' v在北京这种一线城市，竞争激烈、压力大，他们认为不能让孩子输在起跑线上，想到以后孩子长大点开销会更大，总是很焦虑。
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李先生和王小姐的生活现状代表了一批在城市打拼的中青年“群像”。0 \, @" x- O- e4 W& O& H
/ X2 k. o; Y# m之前，在网络上被推上风口浪尖的深圳中兴科技员工跳楼和华为清退34岁以上员工等事件，暴露出“中年危机”的现实。在家庭负债压力过大背景下，中年人需要背负四座“大山”：房贷、车贷、赡养老人、教育子女。
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9 i' F0 \/ |) k: u* h很多家庭敢于高负债，是基于资产持续升值、收入不断提升，一旦出现资产估值水平下降、收入下降，家庭负债能力就不可持续。不敢辞职、不敢生病、不敢要二孩，成为当前不少家庭的真实想法。
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! L, w# u: t% T7 l' A/ K浙商银行首席经济学家殷剑锋指出，从国际比较来看，2016年中国居民部门负债和劳动报酬之比是90%，而2008年不到50%；美国这一比值2008年是140%，2016年降到118%。可见，美国居民部门在去杠杆的同时，中国的居民部门在加杠杆。
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; Z6 {* v: K$ l+ j+ K负债跟劳动报酬的比值，可以衡量一个家庭的负债程度和家庭债务风险。家庭收入越低，负债和劳动报酬之比越高，消费倾向越容易受到债务影响。从90%的数字不难看出，快速升高的居民部门杠杆，正在对居民消费造成影响。2 U3 t- o5 k# o6 n: X
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2 房贷成为中国家庭债务大头
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# J7 |/ ?# R* N+ u( v上海财经大学高等研究院院长田国强认为，现在中国家庭债务风险被忽视了，监管部门应该将它跟企业债和地方债风险放到同等重视的程度上来。% d6 b4 D- z6 U/ p% f6 F* E8 v
T y8 {: A; K1 Q& S不同研究机构的研究成果，都在敲响家庭债务风险的警钟。2017年11月，中国社科院国家金融与发展实验室、国家资产负债表研究中心发布的《三季度中国去杠杆进程报告》指出，居民部门杠杆率依然延续上升趋势，从2017年二季度的47.4%上升到三季度的48.6%。+ \! Z5 [$ k: s/ S a
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上海财经大学高等研究院家庭债务课题组发布报告指出，2013年至2016年，中国家庭债务占GDP的比重由30.7%上升到44.4%，已经超过2008年美国次贷危机前的家庭债务累积速度。' r B q% c/ C- b+ _2 L5 }
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这还不包括公积金贷款等其他渠道的家庭债务，如果将这些因素均考虑其中，2016年底中国家庭债务占GDP的比重可能超过60%。
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, p: H. ~7 x: @上海财经大学高等研究院中国家庭债务报告执笔者宁磊表示，2017年中国家庭短期贷款远远超过中长期贷款增速，说明一些家庭持有的现金、银行储蓄、金融资产等流动性资产趋紧，需要借短期贷款补贴流动性。* y% V' d0 _1 J1 |
" h/ r' n9 O$ [2 l9 V1 E/ ?7 |! q与此同时，像蚂蚁花呗、京东白条等网络消费贷款以及大量没有牌照的网络小贷迅猛增长，且尚未统计到银行短期贷款中，若将其都统计在内，家庭的债务杠杆会更高。/ R7 c% n2 m: {
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房贷成为中国家庭债务的大头。近期，西南财经大学下属的中国家庭金融调查与研究中心发布了《中国工薪阶层信贷发展报告》，报告调研了逾4万户家庭数据和12万家庭成员，发现工薪家庭平均总信贷需求额为26.5万元，其中房产信贷需求额为22.5万元。工薪家庭平均实际信贷额为12.5万元，其中86.3%是住房信贷。( t8 o& b* f! X! q( r: B
4 u: R/ p# e! j, B( Q" w' f/ M# P9 A6 r5 @
4 W) ?) d; i% @2 \' P可见，李先生和王小姐这样的买房负债群体，成为居民杠杆率飙升背后的重要推动力。5 f1 x9 F0 y& A+ r9 z, g
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媒体:中国家庭债务风险显现 从怕负债到高负债
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! t1 k! F( X* n- y) n# K, @然而，巨大的债务压力、疯涨的房价，并未让中青年群体的购房欲望得到遏制。背后原因错综复杂，子女教育无疑是重要推动力之一。: L4 y, I* u# J& P# c3 E) q
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想到继续增加负债买房，在京城上班、已在燕郊购房的宋先生感到压力倍增。“燕郊教育水平不高，公立学校教育水平还不如老家。为了孩子上学，硬着头皮也得去城区买套房。”
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2017年以来，我国采取了堪称“史上最严”的房地产调控措施，但依然抑制不住居民买房的热情，甚至部分非住房贷款“暗度陈仓”流入房地产。- ?9 o+ B; N3 D2 T; ]
+ d9 u1 q) u1 H% _/ C上海易居房地产研究院研究员王梦雯表示，2017年3月以来，短期消费贷款同比走势大幅攀升，明显偏离稳中有升的零售额。按照社会零售额同比走势估算，2017年3月以来新增异常短期消费贷款金额约3700亿元，估计约有3000亿元流向楼市。+ i- `; B: O4 O5 n/ x( m
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显然，这种变相“短贷长用”的行为，涉嫌违规操作。在冲击业务的压力下，商业银行普遍通过给个人直接授信等方式，来扩大城市居民贷款空间。相比住房抵押贷款，披着“新马甲”流入房地产的短期消费贷，存在更大的潜在金融风险。
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3 警惕由家庭债务风险引发“灰犀牛”事件) c0 [2 C& B: U8 ?" J
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虽然中国家庭债务与美国、日本等发达国家相比还有一段距离，专家普遍认为不会发生类似美国的次贷危机，但仍需警惕家庭债务风险引发“灰犀牛”事件。
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5 h3 \$ h' S+ N4 M+ @4 ~. _在宁磊看来，目前美联储已开始缩表和加息，如果中国央行也提高基准利率，大量家庭的房贷支出将会大幅增加，给家庭资产流动性带来一定冲击。
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3 G! W2 [+ D( m" \# |) X! y此外，中国家庭的储蓄和收入增速趋势都是向下的，家庭债务的放大对经济的影响已经出现。% O, }, @% q0 ]3 W0 R
5 }, l2 D3 D& w% O0 t毫无疑问，居民的银行储蓄、持有现金等流动性资产受到约束性影响后，会进一步影响居民消费，从而给中国实体经济的可持续发展带来挑战。. ]- p! v3 `5 a9 D5 ?6 [1 V
% M( Q2 \/ q% D' v更值得注意的是，中国家庭杠杆率存在严重的分布失衡，具体表现在地区差异、年龄段差异等方面。4 [9 l1 Q, P- k2 d- e7 x
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' ?0 A6 l n. F截至2017年8月，福建、广东、北京、江苏、浙江、上海、云南、贵州、西藏、新疆等16个省份的杠杆率超过50%。其中，福建省的家庭杠杆率达到105%。
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3 n+ m1 |# m& J) x$ q- D如果家庭债务的累积出现在经济发展水平不高的地区，不仅会影响当地居民生活质量，还会拖累宏观经济，可能隐含系统性风险，进一步增加宏观调控难度。
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0 {- S$ u( W! r/ D城市家庭杠杆率偏高主要体现在中青年家庭。那些在2015年后以各种形式举债购房的年轻人，很可能是中国社会中杠杆率最高的群体。在一二线城市，年轻人买房除了向银行贷款外，通常还会向亲友借钱。2 C' ~" R5 Y( x, w- \
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在高负债时代，这些中青年的财富最危险。如果房价出现较大波动，或者经济持续下滑，他们的家庭债务风险就会显现出来。一旦资不抵债、断供停贷，甚至会造成更大的系统性风险。
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摩根大通预计，到2020年中国家庭杠杆率将进一步上升至61%。家庭杠杆率增加将主要由信用卡快速增长和在线P2P贷款所推动。
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IMF（国际货币基金组织）在《全球金融稳定报告》中指出，当家庭债务占GDP的比重低于10%时，家庭信贷继续增加可能会对GDP增长起到积极作用；当家庭债务占GDP的比重超过30%时，家庭债务的增加会损害一个国家的宏观经济增长。
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v" C6 a0 P8 [前面我们提到，即使不将公积金贷款等其他渠道的家庭债务考虑在内，2016年底中国家庭债务占GDP的比重也超过了44.4%。这个数据已经超过IMF给出的30%的警戒线。/ u& V& t1 o1 S
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中国家庭债务快速上升，对消费升级、金融安全和经济增长等方面的负效应值得关注。同时，居民杠杆率快速上升主要集中在房地产领域，有引发房地产泡沫的隐忧，须保持警惕。未来几年，不论是在宏观政策还是微观监管方面，都要多方位提前筹划，缓释风险。 j8 P5 Z0 q' E, V, C2 Z/ M9 x
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