《表1 变量界定及描述性统计》

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《互联网使用与家庭融资行为研究——基于中国家庭动态跟踪调查数据的实证分析》

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根据已有研究的思路（郭士祺和梁平汉，2014；杨汝岱等，2011；胡枫和陈玉宇，2012），[13-15]本文还考察了户主个体及家庭特征对家庭融资行为的影响。本文考察的个体特征变量包括户主年龄（age）、户主性别（gender）、户主婚姻状况（marital）、金融素养（finlit）（1）、户主相对收入（pincome）和户主社会地位（pstatus）等。个体特征可以反映家庭的未来现金流、家庭的风险厌恶程度，如已婚户主相对单身户主意味着家庭拥有更多的未来现金流、女性的风险厌恶程度更高（Palvia等，2015）。[18]为了考察户主年龄对家庭融资可能存在的非线性关系（中年户主的收入和偿付能力可能更高），按照文献的通常做法，本文在回归模型中纳入了户主年龄的平方。本文考察的家庭特征变量包括家庭经营（fbusiness）、家庭社会网络（gift、comexpen）、家庭规模（fsize）、家庭净资产（netasset）等。此外本文还使用村居人口规模（population）作为社区特征变量，一般社区人口规模与其经济发展水平正相关，而社区人口规模越大，家庭也可能更易获得非正规借款（杨汝岱等，2011）。[14]表1给出了本文所涉及变量的描述性统计结果。