贫困作为世界性难题，一直是学界和社会研究关注的重点，但以前的研究基本都是先对家庭是否为贫困进行事后的、静态的判断，然后政府再利用事后调查进行扶贫救助。可以看出这样的方式总是滞后的，根据这一研究结果制定的反贫困政策，只能是亡羊补牢，贫困问题无法及时解决，因此迫切需要一个研究贫困的、具有前瞻性和动态性的指标，以分析贫困人口的福利变化和面临的风险。直到世界银行提出“贫困脆弱性”概念之后，对家庭贫困的研究才有了新的方向，从事前的角度对家庭陷入贫困的概率进行动态研究和观测，关注的不仅仅是已经陷入贫困的家庭，更包括未来可能贫困的家庭，这样的研究方法更具有前瞻性，对于政府的扶贫政策也具有实际价值。本文即是采用此方法研究家庭福利水平。
　　目前研究家庭的脆弱性文献很多，但尚没有基于信贷约束角度的，这也是本文的创新之处。因为家庭是市场经济的基本微观主体，囿于自身财富积累有限，家庭在面临自然灾害、重大疾病等风险时，一般需要依赖外部融资渠道弥补资金缺口。因此从信贷约束视角研究贫困脆弱性具有重要的现实意义。
　　本文采用的数据来源于中国家庭金融调查与研究中心，这是我国首个覆盖面最广、数据质量最高的家庭微观金融数据库。其涉及到家庭的人口就业、资产、负债、收入、支出等各个方面的特征，本文依据研究目的选取的是负债方面的数据，其负债也涉及了房屋、生产经营性活动、汽车、教育、金融、信用卡等多种途径。本文没有采用对所有用途负债加总的方法，而是采用了分借款用途讨论的方法，这首先是出于保留更多样本量的考量，避免因为样本缺失值的问题而损失有效样本，其次也是因为分用途衡量家庭的信贷约束也具有重要现实意义。本文在多种借款用途中选取生产经营性借款、住房借款这两项进行研究，因为这两项就占到了家庭总负债额的 90%，所以这两者能较为充分地代表家庭的信贷状况。接下来本文对家庭的信贷约束进行定义，这里参考了 Boucher （2002）提出的部分数量配给型信贷约束，为了在实证中得到更稳健的结果，本文按照三种分类标准（最严格、较严格、宽松）分别对家庭信贷约束类型进行了定义。
　　关于贫困脆弱性的计算方法，目前为止有三种，分别是 VEP、VEU、VER。VEP和 VEU两者都是基于事前预测的角度，而 VER则是从事后的角度进行估计。所以从现实意义以及对政策的作用来看，显然具有预见性作用的 VEP 和 VEU 是更可取的，它们能够为政策制定者提供更多的前期参考。又由于VEU模型涉及家庭效用函数，经济学认为效用具有很大的主观性，而且又因为本文研究的家庭分布非常广泛，家庭的微观特征也相差较大，所以很难采取一个通用的效用函数来统一度量。基于以上的原因，本文选用了 VEP模型作为贫困脆弱性的衡量方法，即本文认为家庭在 t 期的脆弱性是其在 t+1 期陷入贫困的概率。VEP 模型内的消费密度函数依据参考的主要文献设定为对数正态分布，其参数则利用三阶段FGLS进行估计。贫困线依据国家公布的最新标准设定为 3000元/年，脆弱线则参考主要文献设为50%。
　　实证的思路是在分类的基础上将信贷约束设置虚拟变量，将其对家庭消费水平进行回归分析，证明了不同的信贷约束条件下家庭的人均年平均消费水平存在显著差异后，再利用 VEP模型对不同约束类型下的样本集进行脆弱性计算。然后又利用不同的分类标准下有效样本的不断重分类，进一步计算，从而对重分类之后的脆弱性进行动态比较。
　　实证结果证明，家庭受到信贷约束确实会降低家庭的福利水平。这部分样本集的脆弱性是所有分类中最高的。其次证明了对于家庭较大的信贷需求（住房和生产经营）而言，银行渠道的支持比其非银行渠道的支持对于家庭福利改善作用更为显著。实证结果还发现了非常“有趣”的一点，银行渠道和非银行渠道均没有借款且在回答原因时是“没有需求”的这部分样本集的脆弱性并不是预期的那样非常低，相反的，他们都是脆弱的，我们认为这恰恰说明了信贷支持对于家庭福利水平改善的作用，因为在这个信贷市场高速发展的时代，囿于自己资产发展生产提高收入，用一种类似于“自给自足”的方式积累财富的家庭必然是相对福利水平较低的部分。