利用Tobit模型,結(jié)合2016年中國(guó)家庭追蹤調(diào)查（CFPS）的數(shù)據(jù),考察就業(yè)性質(zhì)對(duì)家庭杠桿率的影響。研究發(fā)現(xiàn):家庭杠桿率受戶主雇傭性質(zhì)、工作行業(yè)性質(zhì)以及工作單位性質(zhì)影響。此外,家庭杠桿率還同家庭人口、消費(fèi)支出、婚姻狀況緊密相關(guān)。低杠桿家庭可通過(guò)培養(yǎng)金融意識(shí),適當(dāng)提高杠桿以改善福利;金融機(jī)構(gòu)需對(duì)不同就業(yè)性質(zhì)的家庭提供差異化服務(wù),以提高其福利水平。同時(shí),還需對(duì)不同就業(yè)性質(zhì)家庭的金融風(fēng)險(xiǎn)實(shí)施差異化監(jiān)測(cè)與預(yù)判,以防控宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)。 

【文章來(lái)源】：安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版). 2020,29(05)

【文章頁(yè)數(shù)】：9 頁(yè)

【文章目錄】：
一、家庭杠桿率相關(guān)文獻(xiàn)綜述
二、模型設(shè)定、數(shù)據(jù)來(lái)源、變量選取與統(tǒng)計(jì)特征
    （一）模型設(shè)定
    （二）樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源
    （三）變量選擇與數(shù)據(jù)處理
        1.被解釋變量的選擇與數(shù)據(jù)處理
        2.解釋變量的選擇與數(shù)據(jù)處理
            （1）控制變量的選擇與數(shù)據(jù)處理
            （2）核心解釋變量及其數(shù)據(jù)處理
            （3）變量的統(tǒng)計(jì)特征
三、實(shí)證分析
    （一）雇傭性質(zhì)與家庭杠桿率
    （二）工作行業(yè)與家庭杠桿率
    （三）受雇單位性質(zhì)與家庭杠桿率
四、結(jié)論與政策建議


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]金融知識(shí)視角下中國(guó)居民消費(fèi)問(wèn)題研究[J]. 宋全云,肖靜娜,尹志超.  經(jīng)濟(jì)評(píng)論. 2019(01)
[2]結(jié)構(gòu)性去杠桿下的中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)——2018年中期中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)分析與預(yù)測(cè)[J]. 中國(guó)人民大學(xué)中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)分析與預(yù)測(cè)課題組,陳彥斌,陳小亮,劉哲希.  經(jīng)濟(jì)理論與經(jīng)濟(jì)管理. 2018(08)
[3]家庭財(cái)富不平等會(huì)自我放大嗎?——基于家庭財(cái)務(wù)杠桿的分析[J]. 吳衛(wèi)星,邵旭方,陶利斌.  管理世界. 2016(09)
[4]農(nóng)戶正規(guī)信貸獲得和信貸渠道偏好分析——基于金融知識(shí)水平和受教育水平視角的解釋[J]. 吳雨,宋全云,尹志超.  中國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì). 2016(05)
[5]金融知識(shí)、創(chuàng)業(yè)決策和創(chuàng)業(yè)動(dòng)機(jī)[J]. 尹志超,宋全云,吳雨,彭嫦燕.  管理世界. 2015(01)
[6]中國(guó)居民家庭負(fù)債決策的群體差異比較研究[J]. 吳衛(wèi)星,徐芊,白曉輝.  財(cái)經(jīng)研究. 2013(03)
[7]中國(guó)家庭負(fù)債狀況、結(jié)構(gòu)及其影響因素分析[J]. 何麗芬,吳衛(wèi)星,徐芊.  華中師范大學(xué)學(xué)報(bào)(人文社會(huì)科學(xué)版). 2012(01)
[8]家庭個(gè)體特征對(duì)居民借款行為的影響——來(lái)自中國(guó)家庭的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J]. 劉曉欣,周弘.  金融研究. 2012(01)



本文編號(hào)：2967985