金融师论文民收入代际传递研究

　　我国居民收入代际传递的研究始于90年代末，先前的研究大多基于父代与子代的收入来研究我国城乡居民的收入代际弹性大小，考虑到近些年来我国居民家庭金融性资产规模与借贷规模的快速增长①，笔者将家庭金融性资产、家庭房产价值、家庭借出款与家庭负债作为重要变量引入到收入代际传递模型中，进而阐述了这四类家庭变量对我国居民收入代际传递的影响。

　　摘要：近些年来我国居民金融类资产快速增长及家庭财富构成发生巨大变化，笔者将家庭金融性资产、家庭房产价值、家庭借出款与家庭负债作为重要变量引入到收入代际传递模型中，进而阐述了这四类家庭变量对我国居民收入代际传递的影响。结果表明，在控制了子代的特性（性别、年龄、学历背景、政治身份）之后，家庭金融性资产、家庭房产价值与家庭借出款仍对子代的收入产生显著的正向影响，即较高的家庭金融性资产、家庭房产价值与家庭借出款往往能使子代获得较高的收入。然而，家庭负债的代际弹性值未能通过稳健性检验，这表明家庭负债并不是子代收入的显著影响因素。此外，子代的特性，特别是学历背景与政治身份也能对子代的收入产生显著的正向影响。

　　关键词：金融师论文投稿,代际传递,家庭变量,代际弹性,子代特性

　　一、引言

　　自住房货币化改革以来，房地产资产也逐渐成为影响家庭财富的重要因素，而房地产投资的主要资金来源于房贷，住房市场也在单一居住性需求的属性基础上逐渐衍生出具有杠杠性投机交易的金融属性，其产生的财富效应也愈加明显，势必会与子代的收入产生明显的协同效应。因此，本文基于家庭金融性资产、家庭房产价值、家庭借出款与负债的收入代际传递的研究具有较强的现实意义。党的十八大报告提出“多渠道增加居民财产性收入”的政策建议，多渠道增加居民收入将主要体现在以下两个方面：一是金融产品投资。目前的储蓄、债券、保险和理财产品依然是居民财产性收入主要来源，还有股票、期货、黄金、外汇市场收益。二是实业投资及租赁服务。如房屋租金、参与股份制或股份合作制企业分红、投资收藏品、房地产等市场，还包括明晰不动产权，按需将其抵押、转让、出售、出租，乃至形成可交易流动的金融资产。由此可见，本文基于家庭金融性资产与家庭借贷规模的收入代际传递的研究与十八大的政策建议是相契合的，这也对政府制定相关政策提供了有益的参考。

　　随着我国居民各类金融资产的快速增长与财产性收入的大幅增加，家庭的总收入已经不仅仅是由父母的工资水平决定，在很大程度上也取决于各类金融资产的资本增值、股息红利、房产出租的租金收入、家庭借出款的利息收入等家庭财产性收入。同时，拥有较多金融性资产与家庭借出款的家庭往往意味着其拥有较多的富余资金和较雄厚的经济实力。因此，生活在这类家庭中的子代往往能获得更好的教育投资、人力资本投资与社会关系投资。从而，使其在将来能获得更高的收入水平。通常，我们认为家庭负债较大的家庭的经济实力往往较差，从而限制了其对子代的教育投资、人力资本投资与社会关系投资，因此其子代的收入水平往往较低。从另一方面考虑，家庭的负债也可能会对子代未来的收入水平产生一定程度的正向影响。其一，随着我国资金借贷市场的逐步完善，贫困家庭往往能通过借贷来筹集子代所需的教育资金。其二，即使经济条件较好的家庭若要支持子代海外留学深造也往往需要通过资金借贷市场来筹集所需的高额海外留学资金。其三，为了给子代争取较好的教育资源，如购买学区房，往往需要通过银行贷款的方式实现。因此，一些家庭负债较高的子代也可能获得较好的教育投资，从而可能使其在未来获得较高的收入水平。

　　二、相关文献综述

　　（一）国外文献综述

　　国外经济学界对收入代际传递的研究主要从人力资本、遗传天赋、社会关系、选型交配这四个方面开展的。

　　基于人力资本的研究，Mulligan（1997）利用美国NLSY（NationalLongitudinalStudyofYouth）20世纪90年代初的数据，通过控制教育变量与地理位置等变量，结果发现40%的收入相关性不能被解释[1]。Bowles和Gitis（2002）将收入代际弹性分解成不同影响机制的部分，并估计各部分对收入代际传递的贡献率，研究发现“继承过程是通过父代的出色认知和教育来实现的，更为重要的是，这最多可以解释经济地位代际传递的3/5”[2]。此外，他们指出，父代的认知能力及子代的教育这两方面已被过度研究，有关非认知能力、财富、种族等方面的研究还不够。

　　基于遗传天赋的研究，Bjorklund（2006）估计了被收养孩子受教育年限的回归方程式，显示其对亲生父母的天赋及培养依赖回归系数分别为0.10和0.09，对养父母的分别为0.02和0.09[3]。接着，作者将分析范围扩大到子代的成长家庭（亲生父母家庭、亲生父亲和继母家庭、亲生母亲和继父家庭、单亲母亲家庭、单亲父亲家庭、继父和继母家庭），研究发现在养父母家庭成长的孩子，其受教育年限与其亲生父母受教育年限的回归系数分别为0.119和0.114，而与其养父母分别为0.078和0.055。研究表明，亲生父母对其子女的受教育年限影响大于养父母，由此可见，遗传因素在代际传递中有重要作用。

　　基于社会关系的研究，Anderberg和Dan（2007）研究发现父代对子代的社会资本投资可以影响到子代的收入水平[4]。一般而言，若父代为高收入群体，他们的人脉资源往往也会集中在高收入人群之中，其子代也会生活在这个高收入集聚的社区环境下，这种关系网络逐渐为子代进入高收入阶层扩宽道路。相反，低收入父代的子代生活在低收入集聚的环境下，其人脉资源较少，使其更容易进入低收入阶层之中，使得贫困得以代代相传。

　　基于选型交配的研究，Chadwick和Solon（2002）研究发现，子代收入与其父母收入的相关性与其配偶父母的收入的相关性大致相等[5]。Eriksson（2007）分析了挪威、丹麦、芬兰、英国、美国已婚男性和女性代际弹性值，发现已婚男性的代际弹性值高于女性，即如果已婚女性的配偶来自富裕家庭，她会降低劳动供给，从而出现已婚女性收入和其父母及配偶父母收入关系弱化的现象，这是一种选型交配与劳动供给共同作用造成的结果[6]。（二）国内文献综述

　　我国居民收入代际传递的研究归纳起来主要是从家庭经济背景、人力资本投资、社会关系等方面来研究的。

　　基于家庭经济背景方面的研究，王海港（2005）利用1998年和1995年中国社会科学院“城乡居民收入分配课题组”的调查资料，建立了城乡居民子代收入对父代收入的回归方程，研究发现1995年低收入父代对子代收入的影响有所下降，但高收入父代对子代收入的影响力却有所提升[7]。韩军辉（2010）利用中国家庭营养健康调查数据（CHNS）数据测度了城镇家庭与农村家庭的代际弹性值[8]。研究结果表明，城镇家庭子代收入与农村家庭子代收入之间存在二阶随机占优关系，农村家庭代际收入流动性明显小于城镇家庭，同时随着分位数的提高，两种家庭的代际收入流动性都呈现先增强后减弱的趋势。并且随着分位数的提高，城乡子代收入差距趋小，而由机会不等引起的收入差异却有扩大的趋势。

　　基于人力资本投资方面的研究，张东辉、司志宾（2007）从代际间资本转移的视角在理论层面上解释了父代对子代的人力资本投资是导致子代收入差距的重要原因[9]。研究结果表明，通过人力资本投资所产生的代际收入差距效应高于直接的物质资本转移效应。因此，在教育费用约束和就业双轨制的情形下，高校扩招对高收入家庭人力资本投资机会扩张作用大于低收入家庭，进而通过人力资本的高收益继续放大这种收入差距，产生代际间的“马太效应”。

　　基于社会关系方面的研究，杨瑞龙，王宇锋、刘和旺（2010）使用中国综合社会调查（CGSS）2005年的数据，通过考察一个与父代能力，子代能力和社会资本几乎无关的外生事项—拥有政治身份的父代退休对子女收入的影响，结果表明，父代在职和党员的交互项对子代收入有显著的影响[10]。基于以上三方面的综合研究，方鸣、应瑞瑶（2010）通过采用两阶段最小二乘法（TS2SLS），对城乡居民的代际收入流动性进行了经验分析，并进一步考察了代际传递的路径[11]。研究结果表明，中国城乡居民代际流动性较差，农村居民代际收入弹性则更低，处于收入分配两端的代际收入流动性比较封闭。陈琳、袁志刚（2012）通过采用中国家庭收入调查（CHIP）的调查数据，把代际传递效应主要归于人力资本，社会资本，财富资本三方面，得出这三因素对我国代际传递解释力达60%以上[12]。认为促进教育资源均等分布，改变劳动力市场分割状况以及进一步深化市场体制改革对提高劳动者动态收入公平和机会平等有重要意义。

　　三、本文研究的创新点

　　本文研究的创新点主要包括以下几个方面：第一，在传统的基于父代与子代收入研究居民收入代际传递的基础上，结合了当前我国的具体国情（金融市场、房地产市场，资金借贷市场的快速发展与相应体制机制的不断完善），在传统代际传递研究模型中引入了家庭金融性资产、家庭房产价值、家庭借出款、家庭负债等家庭变量，重点突出了家庭金融性资产与家庭借贷规模对我国居民收入代际传递的影响效应。第二，在以往有关代际传递研究的各类文献中，在数据处理的严谨性方面，收入的界定方面都存在一定程度的差异，本文在可得的公开微观数据上选择相应有一致性的重要影响数据，譬如使用工资性收入等口径比较一致的微观数据来代替收入，从而降低代际传递研究的误差，使研究结果更为可靠。第三，为了确保本文研究结果的可靠性，笔者在传统代际传递研究模型中加入了子代特征变量（性别、年龄、学历背景、政治身份）来进行实证结果的稳健性检验，从而确保研究得到的家庭金融性资产与家庭借贷规模对子代收入的代际传递影响的有效性。

　　四、数据与方法

　　（一）样本数据

　　本文选取的数据来源于中国家庭金融调查报告（CHFS）2012年的调查数据，是西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心进行的一项全国性的调查，其主要目的是收集有关家庭金融微观层次的相关信息，主要包括：住房资产和金融财富、负债和信贷约束、收入、消费、社会保障与保险、代际的转移支付、人口特征和就业、支付习惯等相关信息。本文对相关变量进行如下界定，收入是指包括实物和现金在内的个人工资性收入，家庭金融性资产主要包括家庭活期存款、家庭定期存款、债券、股票、基金、信托、银行理财产品、金融衍生产品。家庭房产总价值主要包含家庭房产总市值与出租房产取得的租金收入。家庭借出款主要包括各类借出款的总额与相应取得的利息收入。家庭负债主要包括家庭各类贷款（住房贷款、购车贷款、教育贷款与信用卡贷款）。笔者按以下标准选取所需信息完整的样本，删除了年龄大于65周岁的父代样本数据，年龄小于18周岁和无工作的子代样本数据，以及工资性收入为0的异常样本数据。最后，按上述处理得到的有效样本，再删除父代与子代收入中1%的收入极值（见表1）。

　　（二）计量模型

　　本文的研究基于代际传递的经典模型“Galtong-Becker-Solon”，该模型是在传统经济代际传递模型的基础上经过BeckerandTomes的分析与研究被纳入传统经济学范畴，并由Solon（2004）对其内在机制进行进一步分析的基础上得到的[13]。该模型对代际传递的研究是以人力资本投资和家庭经济学为基本理论框架，模型假设一个家庭只由父代与子代构成，父代的总收入即为家庭的总收入，父代需要将家庭总收入合理地分配于自身的消费与对子代的各类投资，从而使家庭的总效用达到最大。该模型的假设可以用以下经济学模型表示：

　　maxUt=（1-？茁）ln（C0t）+？茁ln（y1t）

　　s.tyot=C0t+I0t（1）

　　yit=（1+r）I0t+Eit

　　上述经济模型中y0t代表的是家庭t的总收入，C0t代表的是父代自身的消费、I0t代表的是对子代的人力资本的投资，Y1t代表的是子代的收入水平，Ut代表的是家庭的总效用水平。对上述方程解最优解可以得到：

　　yit=？茁y0t+E1t（2）上述方程中？茁=（1+r），本文的计量模型就是以方程（2）为基础，并加入家庭金融性资产、家庭房产价值、家庭借出款与家庭负债等家庭变量后进行相应的实证分析。

　　但是，在现实生活中很难得到子代收入、家庭金融性资产、家庭房产价值、家庭借出款与家庭负债的永久性数据。因此，为了减少测度误差，故需对原方程进行对数处理，得到以下变形方程：

　　LN（Y）=？茁0+■？茁iLN（Xi）+■？兹jZj+？着（3）

　　其中，变量Y表示子代的收入，变量Xi（i=1，2，3，4）分别表示家庭金融性资产、家庭房产价值、家庭借出款与家庭负债水平，变量Zi（i=1，2，3，4）分别表示子代年龄、子代性别、子代学历背景与子代政治身份。系数？茁i（i=1，2，3，4）分别表示家庭金融性资产、家庭房产价值、家庭借出款与家庭负债的代际弹性系数，越大，表明这四类家庭变量对子代收入的影响力越强。系数？兹i（i=1，2，3，4）分别表示子代年龄、子代性别、子代学历背景与子代政治身份对子代收入所能产生的影响力大小。

　　变量Z2是一个亚变量，取值为“1”时表示子代为男性，取值为“0”时表示子代为女性。变量Z3也是一个亚变量，本文将学历背景分为9个等级，用“1”表示没上过学，用“2”表示学历为小学，用“3”表示学历为初中，用“4”表示学历为高中，用“5”表示学历为中专/职高，用“6”表示学历为大专/高职，用“7”表示学历为大学本科，用“8”表示学历为硕士研究生，用“9”表示学历为博士研究生。变量取值为“1”时表示子代的政治身份是党员，取值为“0”时表示子代的政治身份是非党员。

　　五、居民收入代际传递的实证分析

　　（一）变量相关性分析

　　在本小节中，笔者主要对子代收入、家庭金融性资产、家庭房产价值、家庭借出款、家庭负债、子代年龄、子代性别、子代的学历背景、子代的政治身份进行相关性分析（见表2）。

　　表2表明，家庭金融性资产与子代收入的相关性系数达到0.310，并在1%的水平显著，这表明家庭金融性资产与子代收入的正相关性较强，同时家庭房产价值与子代收入的相关系数为0.430，并在1%的水平显著，这表明家庭房产与子代收入的正相关性更强。此外，家庭借出款与子代收入也具有较强的正相关性，其相关系数达到0.196，并在1%的水平显著。家庭负债与子代收入的相关性系数为0.181，并在1%的水平显著，这表明家庭负债与子代收入之间也存在较强的正相关性。从子代的特性来看，子代的年龄、性别与收入的相关性系数分别为0.079、0.052，并且前者在10%的水平显著。子代的学历背景、政治身份与收入的相关性系数分别为0.370、0.328，并且都在1%的水平显著，这表明子代的学历背景、政治身份与子代收入的正相关性较强。

　　以上相关性表明，四类家庭变量与子代收入之间都存在显著正相关性。此外，家庭房产价值、家庭金融性资产与子代收入的正相关性强于其他两类家庭变量。另一方面，子代的年龄、学历背景、政治身份与子代收入之间也存在显著的正相关性，这表明子代的收入可能是由子代的特性决定。因此笔者在本章的第三小节中将子代变量作为控制变量加入原代际传递模型中来对结果进行稳健性检验。

　　（二）金融性资产与借贷规模的代际弹性值测度

　　笔者利用三类回归模型来测度家庭金融性资产、家庭房产价值、家庭借出款与家庭负债的代际弹性值，相关的实证结果如表3所示。

　　根据本文的理论分析，较高的家庭金融性资产、家庭房产价值、家庭借出款与家庭负债有助于子代获得较高的收入。如果变量X1、X2、X3、X4的系数？茁1、？茁2、？茁3、？茁4都显著的大于零，那么表明经验证据支持本文的理论观点。模型1表示仅对变量X1与X2进行回归分析，结果显示系数？茁1为0.073，即家庭金融性资产的代际弹性值为正，并在1%的水平显著，这表明较高的家庭金融性资产有助于子代取得较高的收入。家庭房产价值的系数？茁2为0.259，并在1%的水平上显著，这表明相比于家庭金融性资产，家庭房产价值对子代的收入具有更强的正向影响。模型2表示仅对变量X3与X4进行回归分析，结果显示系数？茁3与？茁4分别为0.220与0.137，即家庭借出款与家庭负债的代际弹性值都为正，分别在1%与5%的水平显著，这表明较高的家庭借出款与家庭负债有助于子代取得较高的收入。模型3同时分析了家庭金融性资产、家庭房产价值、家庭借出款与家庭负债对子代收入的影响，分析结果表明，变量X1、X2的系数分别为0.076、0.230，分别在5%与1%的水平显著。与模型1的回归结果相比，家庭金融性资产与房产价值的代际弹性值与显著性并未发生较大变化，说明较高的家庭金融性资产与房产价值有助于子代在未来获得更高的收入。此外，模型3中的变量X3、X4的系数分别为0.212、0.109，分别在5%与10%的水平上显著，与模型2的回归结果相比，其弹性值与显著性也并未发生较大的变化，这表明家庭借出款与负债也是子代收入的显著影响因素。

　　（三）结果的稳健性检验

　　从相关性分析中，笔者发现子代的特性与子代收入之间存在显著的正相关性，特别是学历背景与政治身份，它们与子代收入之间存在更强的正相关性，由此可见子代的特性是决定子代收入的关键因素。因此，笔者将子代的特性作为控制变量加入模型3中进行回归分析，来验证上述中所测度的家庭金融性资产、家庭房产价值、家庭借出款与家庭负债的代际弹性值的可靠性（见表4）。

　　模型4在控制了子代的特性（性别、年龄、学历背景、政治身份）的情况下，重新测度了家庭金融性资产、家庭房产价值、家庭借出款与家庭负债的代际弹性值。从表4的回归结果来看，家庭金融性资产的系数为0.055，并且在10%的水平显著，家庭房产价值的系数为0.195，并且在1%的水平显著，家庭借出款的系数为0.176，并在10%的水平显著，家庭负债的系数为0.075。在控制了子代的特性后，家庭金融性资产与家庭房产价值的代际弹性值与显著性都未发生较大变化，这表明上述的实证回归结果是可靠的，这进一步支持了家庭金融性资产与家庭房产价值是影响子代收入的显著因素。同时，家庭借出款的代际弹性值与显著性也并未发生较大变化，这表明家庭借出款也确实能对子代的收入产生显著的正向影响。然而，家庭负债的代际弹性值与显著性都发生了较大的变化，在控制了子代的特性后，家庭负债不能显著地影响子代的收入。从子代的特性对子代收入的影响来看，子代年龄变量与性别变量的系数？兹1、？兹2分别为0.016与0.160，并且显著性水平都未达到10%，这表明子代年龄与性别并未对子代收入产生显著影响。子代学历背景变量的系数？兹3为0.066，并在10%的水平显著，这表明学历越高的子代往往能取得较高的收入。子代政治背景变量的系数？兹4为0.375，并在5%的水平显著，这表明子代的政治身份能显著地影响子代的收入水平。以上分析结果证实了家庭金融性资产、家庭房产价值与家庭借出款都能显著地影响子代的收入水平，并且家庭房产价值与家庭借出款的代际弹性值大于家庭金融性资产的代际弹性值，即相比于家庭金融性资产，家庭房产价值与家庭借出款对子代收入的影响能力更强。然而，家庭负债的代际弹性值未能通过稳健性检验，这表明家庭负债并非决定子代收入的显著因素。此外，子代的特性（性别、年龄、学历背景、政治身份）都会对子代的收入产生一定程度的正向影响。特别是学历背景与政治身份往往能更显著地影响子代的收入水平。

　　六、结论与政策建议

　　本文基于中国家庭金融调查报告（CHFS）的调查数据，通过运用“Galtong-Becker-Solon”的回归模型来测度了家庭金融性资产、家庭房产价值、家庭借出款与家庭负债的代际弹性值，以此来分析这些家庭变量对子代收入的影响。结果发现，在控制了子代的特性（性别、年龄、学历背景、政治身份）之后，家庭金融性资产与家庭房产价值的代际弹性值的大小与显著性并未发生较大变化，这表明家庭金融性资产与家庭房产价值对子代的收入有显著的正向影响，即较高的家庭金融性资产与家庭房产价值往往有利于子代在未来获得较高的收入。而且，家庭房产价值的代际弹性值大于家庭金融性资产的代际弹性值，这表明相比于家庭金融性资产，家庭房产价值对子代收入具有更强的正向影响能力。同时，家庭借出款的代际弹性值也显著的为正，这表明家庭借出款也能对子代的收入产生显著的正向影响。然而，家庭负债的代际弹性值未能通过稳健性检验，这表明家庭负债并非决定子代收入的显著影响因素。此外，子代的特性（性别、年龄、学历背景、政治身份）都能对子代的收入产生一定程度的正向影响，特别是子代的学历背景与政治身份往往能更显著地影响子代的收入水平，即拥有较高学历的党员子代通常能获得较高的收入。笔者认为，较高的学历水平与党员身份往往是子代综合能力的体现，较高学历的党员子代通常较容易获得社会与用人单位的认可，也更容易建立起有利于事业发展的社会关系，因此其通常能获得较高的收入。

　　结果表明，在当前中国金融市场与资金借贷市场不断发展与完善的背景下，家庭的金融性资产、家庭房产价值、家庭借出款对子代的收入都会产生显著的正向影响，这也为政府制定相关政策提供了有益参考。本文的研究结果，正好与党在十八大提出的“多渠道增加居民财产性收入”的政策建议相契合，政府可以通过依法加强对公民财产权的保护、规范资本市场与借贷市场秩序和完善制度建设来增加居民财产性收入。从而，使全社会更多家庭的子代能得益于家庭金融性资产的提升，来提升自身获取收入的能力，进一步促进全社会代际流动性的提高，这对切实保障和改善民生、持续扩大中等收入群体来说，具有十分重要的现实意义。此外，子代的特性中的学历背景与政治身份也会对子代的收入产生显著的正向影响，因此政府可以从义务教育和高等教育等多个方面建设更为完善的教育体系，在全社会范围内构建良好的家庭教育氛围，从而使教育资源在全社会范围内进行更公平的分配。使不同收入层次家庭的子代都受到较好的教育，从而促进整个社会代际流动性的提高，增进社会的公平与效率。■

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