社會網(wǎng)絡(luò)與家庭財產(chǎn)差距
——基于中國家庭追蹤調(diào)查(CFPS)面板數(shù)據(jù)

楊 燦 王 輝

內(nèi)容提要：本文利用中國家庭追蹤調(diào)查(CFPS)2010年和2016年面板數(shù)據(jù)分別進(jìn)行OB分解和FFL分解，從稟賦效應(yīng)和回報效應(yīng)兩個方面探討社會網(wǎng)絡(luò)對中國家庭凈財產(chǎn)的影響。結(jié)果表明，2010年和2016年家庭凈財產(chǎn)差異主要是由回報差異造成，且回報差異在總體上是顯著的；2016年社會網(wǎng)絡(luò)對各分位點上的家庭財產(chǎn)有顯著正向影響，社會網(wǎng)絡(luò)與家庭財產(chǎn)水平呈U型變化。另外，采用夏普利值分解考察社會網(wǎng)絡(luò)對家庭財產(chǎn)差距的貢獻(xiàn)率發(fā)現(xiàn)，社會網(wǎng)絡(luò)對家庭財產(chǎn)差距的貢獻(xiàn)度不斷擴(kuò)大，由2010年的0.66%上升到2016年的1.18%。

一、引言及文獻(xiàn)綜述

隨著中國經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展、人民生活水平不斷提高，貧富差距也在不斷擴(kuò)大。越來越多的學(xué)者意識到，收入差距并不等同于貧富差距，財產(chǎn)差距也是衡量貧富差距狀況的重要方面[1-2]。近年來，財產(chǎn)不平等程度不斷加劇，2012 年中國家庭凈財產(chǎn)的基尼系數(shù)高達(dá) 0.73[3]，明顯高于收入不平等程度。陳彥斌(2008)對中國2007年城鄉(xiāng)居民財產(chǎn)分布進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)中國城鄉(xiāng)居民財產(chǎn)差距較大[4]。初始財產(chǎn)分布差距、要素配置差異以及城市導(dǎo)向型的經(jīng)濟(jì)政策，使得城鄉(xiāng)居民財產(chǎn)分布差距成為總體財產(chǎn)差距中最為重要的一部分[5]。

現(xiàn)有研究大多從個體特征、家庭結(jié)構(gòu)和社會環(huán)境三個方面，分析影響中國居民財產(chǎn)水平及財產(chǎn)差距擴(kuò)大的原因。李實等(2000)利用1995年中國社會科學(xué)院經(jīng)濟(jì)研究所調(diào)查數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，戶主年齡、人力資本、收入水平和家庭成員結(jié)構(gòu)對城鎮(zhèn)居民財產(chǎn)的影響較為顯著[1]。梁運文等(2010)利用奧爾多中心2005年和2007年調(diào)查數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，中國城鄉(xiāng)居民財產(chǎn)差距不平等程度較大，職業(yè)、健康狀況、受教育程度、黨員身份等個體特征都會影響居民財產(chǎn)水平[6]。此外，保永文和熊捍宏(2016)利用2002年中國家庭收入調(diào)查(CHIPS)數(shù)據(jù)和2010年中國家庭追蹤調(diào)查(CFPS)數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，各地信貸約束、戶主投資參與度、風(fēng)險偏好及社會滿意度都會影響居民的財產(chǎn)水平[5]。多數(shù)學(xué)者認(rèn)為，金融資產(chǎn)和房產(chǎn)價值分布不平等是城鄉(xiāng)居民財產(chǎn)分布不平等的主要來源[5-6]。

近年來，從社會資本視角研究居民財富是經(jīng)濟(jì)學(xué)研究居民財富差距的重要突破點。一些研究表明，社會資本對收入具有顯著正向作用[7]，能夠有效地促進(jìn)就業(yè)和增加收入[8-9]。林(Lin，2001)最早從理論上探究社會資本對收入差距的影響，并提出資本欠缺和回報欠缺的概念[10]。有學(xué)者通過分位數(shù)回歸方法發(fā)現(xiàn)，社會資本回報率隨著不同收入組別的提高而降低，從而認(rèn)為社會資本是“窮人的資本”[11-12]。趙劍治和陸銘(2010)采用基于回歸的夏普利值分解研究社會網(wǎng)絡(luò)對農(nóng)村居民收入差距的影響，發(fā)現(xiàn)社會網(wǎng)絡(luò)對農(nóng)村居民收入不平等的貢獻(xiàn)達(dá)到12.1%～13.4%，從而提出社會網(wǎng)絡(luò)不僅是“窮人的資本”，也是“富人的資本”[13]，即高收入者不僅擁有更多的社會網(wǎng)絡(luò)，而且從社會網(wǎng)絡(luò)中獲得的回報也較高。

目前關(guān)于社會網(wǎng)絡(luò)對中國家庭財產(chǎn)差距影響的文獻(xiàn)很少，只有何金財和王文春(2016)對這一問題進(jìn)行探討。他們使用中國家庭金融調(diào)查(CHFS)2011年數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，社會網(wǎng)絡(luò)會顯著提高家庭財產(chǎn)水平，進(jìn)一步擴(kuò)大居民財產(chǎn)差距；通過夏普利值分解發(fā)現(xiàn)，社會網(wǎng)絡(luò)對家庭財產(chǎn)差距的貢獻(xiàn)度約為22%，且對城鎮(zhèn)家庭財產(chǎn)差距的貢獻(xiàn)度高于農(nóng)村家庭[14]。他們的研究雖然為家庭財產(chǎn)差距的微觀形成原因提供了實證依據(jù)，說明了社會網(wǎng)絡(luò)是擴(kuò)大財產(chǎn)差距的重要因素；但是，在得出實證結(jié)論之前缺少相應(yīng)的理論機(jī)制分析，之后也缺少對具體效應(yīng)及其成因的深入分析。另外，現(xiàn)有文獻(xiàn)大多采用橫截面數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，很難有效避免個體差異及時間變化所產(chǎn)生的內(nèi)生性問題。因此，本文將利用2010年和2016年中國家庭追蹤調(diào)查(CFPS)數(shù)據(jù)，從稟賦效應(yīng)和回報效應(yīng)兩個方面探討社會網(wǎng)絡(luò)對中國居民財產(chǎn)差距的影響機(jī)制。

本文的主要貢獻(xiàn)在于：第一，采用2010年和2016年面板數(shù)據(jù)縱向(時間維度)分析社會網(wǎng)絡(luò)對財產(chǎn)差距的影響機(jī)制；第二，從稟賦效應(yīng)和回報效應(yīng)兩個方面橫向分析社會網(wǎng)絡(luò)對財產(chǎn)差距的影響機(jī)制；第三，利用OB(Oaxaca-Blinder)分解和基于RIF無條件分位數(shù)回歸的FFL分解探討社會網(wǎng)絡(luò)對財產(chǎn)差異的影響及貢獻(xiàn)率；第四，使用夏普利值分解探討社會網(wǎng)絡(luò)對家庭財產(chǎn)差距貢獻(xiàn)度的變化情況。

二、理論機(jī)制分析框架

本節(jié)將結(jié)合橫向(稟賦效應(yīng)和回報效應(yīng))和縱向(時間)兩個維度分析社會網(wǎng)絡(luò)對中國家庭財產(chǎn)差距的影響機(jī)制。從橫向上看，社會網(wǎng)絡(luò)對居民財產(chǎn)水平的影響可以分為稟賦效應(yīng)和回報效應(yīng)；從縱向上看，隨著時間推移，社會網(wǎng)絡(luò)不平等不斷擴(kuò)大，導(dǎo)致社會網(wǎng)絡(luò)對財產(chǎn)差距的影響不斷增強(qiáng)(見圖1)。

圖1 理論機(jī)制分析框架

在財產(chǎn)差距形成過程中，變量對財產(chǎn)差距的貢獻(xiàn)主要取決于兩個方面：一是變量自身的分布效應(yīng)，即稟賦效應(yīng)；二是變量對于財產(chǎn)的偏效應(yīng)，即回報效應(yīng)。這與林(2001)[10]提出的資本欠缺和回報欠缺的概念一致。資本欠缺主要是指由于投資和機(jī)會的不同導(dǎo)致不同群體擁有不同質(zhì)量和數(shù)量的資本。社會資本作為一種無形資產(chǎn)或擔(dān)保，能夠為社會資本擁有者提供更多機(jī)會進(jìn)而增加其收入，社會資本初始稟賦差距將進(jìn)一步加劇財富不平等?；貓笄啡眲t是指由于群體間動員策略、行動努力或制度性反應(yīng)的不同而引起的一定數(shù)量的社會資本對于不同個體產(chǎn)生不同的回報[10]。二者就是前面提到的稟賦效應(yīng)和回報效應(yīng)。因此，本文將從社會網(wǎng)絡(luò)的稟賦效應(yīng)和回報效應(yīng)兩方面考察社會網(wǎng)絡(luò)對財產(chǎn)差距的影響。

(一)社會網(wǎng)絡(luò)的稟賦效應(yīng)

社會網(wǎng)絡(luò)的稟賦效應(yīng)是指不同群體因社會網(wǎng)絡(luò)的擁有量差異導(dǎo)致財產(chǎn)差距的變化，即給定社會網(wǎng)絡(luò)的財產(chǎn)回報率相同，個體社會網(wǎng)絡(luò)的異質(zhì)性會進(jìn)一步擴(kuò)大財產(chǎn)差距。社會網(wǎng)絡(luò)的稟賦效應(yīng)可以從橫向和縱向兩個維度進(jìn)行分析：從橫向上看，財產(chǎn)水平越高的群體，其社會網(wǎng)絡(luò)擁有量越高；從縱向上看，初始稟賦越低的群體，其社會網(wǎng)絡(luò)的累積速度越慢。社會網(wǎng)絡(luò)的積累可能存在“低社會網(wǎng)絡(luò)陷阱”，即如果個體的社會網(wǎng)絡(luò)初始稟賦較低，其對社會網(wǎng)絡(luò)的投資可能很低，由此滯留在低社會成本、低教育投資及低收入的“陷阱”中[15]。隨著時間推移，社會網(wǎng)絡(luò)稟賦差異不斷擴(kuò)大，形成“馬太效應(yīng)”，即擁有高水平社會網(wǎng)絡(luò)的居民將會獲得更高水平的社會網(wǎng)絡(luò)，社會網(wǎng)絡(luò)初始稟賦較低的群體可能陷入“低社會網(wǎng)絡(luò)陷阱”。社會網(wǎng)絡(luò)不平等不斷加劇，進(jìn)而導(dǎo)致社會網(wǎng)絡(luò)稟賦差異的不斷擴(kuò)大，最終導(dǎo)致財產(chǎn)差距進(jìn)一步擴(kuò)大。

根據(jù)上述分析，本文提出如下兩個假設(shè)：

H1：財產(chǎn)水平越高的群體，其社會網(wǎng)絡(luò)擁有量越高。

H2：社會網(wǎng)絡(luò)初始稟賦越低的群體，其社會網(wǎng)絡(luò)的累積速度越慢。

(二)社會網(wǎng)絡(luò)的回報效應(yīng)

社會網(wǎng)絡(luò)的回報效應(yīng)是指不同群體因社會網(wǎng)絡(luò)的財產(chǎn)回報率差異導(dǎo)致財產(chǎn)差距的變化，即給定個體社會網(wǎng)絡(luò)擁有量相同，社會網(wǎng)絡(luò)的財產(chǎn)回報率的異質(zhì)性會進(jìn)一步影響財產(chǎn)差距。不同群體由于動員策略、行動努力或制度性反應(yīng)差異，使得社會網(wǎng)絡(luò)對不同群體產(chǎn)生不同的回報。一方面，社會網(wǎng)絡(luò)作為一種生產(chǎn)要素應(yīng)服從邊際產(chǎn)出遞減的普適規(guī)律，窮人的社會網(wǎng)絡(luò)擁有量低于富人，那么窮人的社會網(wǎng)絡(luò)回報率可能高于富人。另一方面，社會網(wǎng)絡(luò)作為一種特殊的生產(chǎn)要素，從達(dá)高性、異質(zhì)性和廣泛性來看，窮人缺乏高質(zhì)量的社會資本，能夠獲取的社會資源劣于富人[10]，因此窮人的社會網(wǎng)絡(luò)回報率也可能低于富人。最終社會網(wǎng)絡(luò)回報效應(yīng)取決于上述兩種情況的綜合，這需要用經(jīng)驗研究進(jìn)行回答。馬光榮和楊恩艷(2011)提出擁有更多社會網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)民，會有更多的民間借貸渠道，從而更有可能創(chuàng)辦自營工商業(yè)[16]。社會網(wǎng)絡(luò)還會影響家庭風(fēng)險投資選擇[17]，提高家庭股票市場參與度[18]。投資選擇的變化最終會以金融資產(chǎn)或非金融資產(chǎn)等形式反映到家庭財產(chǎn)水平上。何金財和王文春(2016)實證分析發(fā)現(xiàn)社會網(wǎng)絡(luò)對家庭財產(chǎn)水平的提高作用呈U型特征[14]。由此，本文提出如下假設(shè)：

H3：財產(chǎn)水平越高的家庭，其社會網(wǎng)絡(luò)回報率越高。

三、數(shù)據(jù)及關(guān)鍵變量

(一)數(shù)據(jù)說明

本文數(shù)據(jù)來自2010年和2016年中國家庭追蹤調(diào)查(CFPS)，該調(diào)查包括全國29個省級行政區(qū)域，涵蓋個體、家庭、社區(qū)三個層次的數(shù)據(jù)。問卷涉及家庭收入、財產(chǎn)、負(fù)債、消費等多方面的信息。本文選取問卷中“財務(wù)回答人”作為家庭主事者，2010年選擇了“財務(wù)回答人”的家庭有14 790戶，2016年為11 278戶，數(shù)據(jù)匹配后的家庭共有11 203戶。

(二)變量說明

本文主要涉及以下幾個變量。

1.家庭凈財產(chǎn)

根據(jù)現(xiàn)有文獻(xiàn)的通用做法，使用扣除負(fù)債之后的家庭凈財產(chǎn)作為家庭財產(chǎn)差距的衡量指標(biāo)。家庭凈財產(chǎn)包含土地價值、房產(chǎn)凈值、金融凈資產(chǎn)、經(jīng)營性資產(chǎn)、耐用品等其他資產(chǎn)。由于家庭凈財產(chǎn)的分布不服從正態(tài)分布，而是向低財產(chǎn)值扭曲，如果直接用凈財產(chǎn)值進(jìn)行分析，回歸結(jié)果容易受到極端值的影響；且家庭凈財產(chǎn)中存在0值和負(fù)值情形，不能使用傳統(tǒng)直接取對數(shù)的形式進(jìn)行處理。因此，本文對財產(chǎn)(NW)進(jìn)行如下處理[19-20]：

f(NW)=ln[NW-min(NW,0)+1]

(1)

2.社會網(wǎng)絡(luò)

社會網(wǎng)絡(luò)的測度相對收斂，主要集中于親友數(shù)量、禮金支出、城市親戚、黨員干部、政治關(guān)系等指標(biāo)。有文獻(xiàn)使用家庭所擁有的親友數(shù)量來度量家庭層面的社會網(wǎng)絡(luò)[21]。章元和陸銘(2009)將親友聯(lián)系擴(kuò)展為送禮的數(shù)額和親友的數(shù)量兩個層面[22]。趙劍治和陸銘(2010)用“家庭有幾個關(guān)系親密的親友在政府部門工作”和“家庭有幾個城里經(jīng)常聯(lián)系的親友”，同時結(jié)合“去年婚喪嫁娶、生日送禮支出”和“去年春節(jié)購買禮品支出”來衡量家庭社會網(wǎng)絡(luò)[13]。此外，何軍等(2005)用“親友隨禮金額”來表示農(nóng)戶與本村村民、親戚、朋友之間的關(guān)系密度[23]。陳雨露等(2009)采用“家人是否擔(dān)任干部”“家里是否有黨員”和“是否有近親在城市定居”作為農(nóng)戶社會資本的代理變量[24]。

本文借鑒何金財和王文春(2016)[14]的思路，通過主成分分析法構(gòu)造多維度的社會網(wǎng)絡(luò)綜合指標(biāo)。選取與社會網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的6個變量，包括家庭黨員信息、職業(yè)類型、人情支出、經(jīng)濟(jì)援助支出、文娛支出及交通通信支出比重。參照趙劍治和陸銘(2010)[13]關(guān)于社會網(wǎng)絡(luò)的處理方法，本文均使用比重的形式作為社會網(wǎng)絡(luò)變量的度量標(biāo)準(zhǔn)，盡可能緩解饋贈值高是因為樣本家庭本身財產(chǎn)高而引起的內(nèi)生性問題。

通過主成分分析法，根據(jù)特征根和累計貢獻(xiàn)率提取出前三個主成分，并以此視為社會網(wǎng)絡(luò)的三個指標(biāo)，社會網(wǎng)絡(luò)綜合指標(biāo)為這三個主成分貢獻(xiàn)率的加權(quán)平均值(1)2010年這三個主成分能夠解釋的變異百分比分別為25.87%、21.26%和18.25%，總的貢獻(xiàn)率為65.38%。社會網(wǎng)絡(luò)綜合指標(biāo)Network=0.396×y1+0.325×y2+0.279×y3。2016年這三個主成分能夠解釋的變異百分比分別為26.83%、21.19%和17.72%，總的貢獻(xiàn)率為65.74%。社會網(wǎng)絡(luò)綜合指標(biāo)Network=0.408×y1+0.322×y2+0.27×y3。。如表1所示，第一主成分中“人情支出比”和“經(jīng)濟(jì)援助支出比”的系數(shù)較大，可以視為家庭維系社會網(wǎng)絡(luò)的直接支出。第二主成分中“黨員信息”和“職業(yè)類型”的系數(shù)較大，可以反映家庭成員的政治身份及職業(yè)發(fā)展中的人脈資源。第三主成分中“文娛支出比”和“交通通信支出比”的系數(shù)較大，可以視為家庭維系社會網(wǎng)絡(luò)的間接支出。

3.控制變量

根據(jù)已有文獻(xiàn)研究結(jié)合CFPS2010年和2016年問卷信息，本文控制變量包括主事者的年齡、自評健康狀況、家庭可支配收入、家庭規(guī)模、家庭成員平均受教育年限，以及家庭中就業(yè)人員比重等。

表1 社會網(wǎng)絡(luò)綜合指標(biāo)

表1(續(xù))

(三)統(tǒng)計描述

表2給出了所有變量的統(tǒng)計描述結(jié)果。這里將重點探討2010年和2016年家庭社會網(wǎng)絡(luò)綜合指標(biāo)與財產(chǎn)水平分布變化情況，通過計算2010年和2016年社會網(wǎng)絡(luò)分布不平等指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)社會網(wǎng)絡(luò)不平等程度加劇(2)社會網(wǎng)絡(luò)的基尼系數(shù)由2010年的0.63上升到2016年的0.71。。為探究社會網(wǎng)絡(luò)不平等程度加劇背后的機(jī)制，這里將通過社會網(wǎng)絡(luò)與財產(chǎn)水平分布變化及二次回歸曲線加以說明，從而驗證社會網(wǎng)絡(luò)稟賦效應(yīng)的理論假說。圖2為2010年和2016年不同財產(chǎn)組別下社會網(wǎng)絡(luò)均值的二次回歸曲線，具體操作過程是：先根據(jù)家庭凈財產(chǎn)將2010年和2016年樣本進(jìn)行100等分，然后分別計算2010年和2016年各財產(chǎn)組別的社會網(wǎng)絡(luò)均值，最后根據(jù)社會網(wǎng)絡(luò)均值與財產(chǎn)組別進(jìn)行二次回歸。結(jié)果驗證假設(shè)H1成立，即財產(chǎn)水平越高的群體，其社會網(wǎng)絡(luò)擁有量越高。2010年和2016年低財產(chǎn)家庭社會網(wǎng)絡(luò)平均水平下降最快，其次是最高財產(chǎn)家庭，中高財產(chǎn)家庭社會網(wǎng)絡(luò)平均水平有所上升。這與劉倩(2017)[15]提出的“低社會網(wǎng)絡(luò)陷阱”相吻合。為了進(jìn)一步探究社會網(wǎng)絡(luò)的累積是否存在“低社會網(wǎng)絡(luò)陷阱”，繪制2010年和2016年社會網(wǎng)絡(luò)的二次回歸曲線圖(見圖3)。具體操作過程是：先根據(jù)社會網(wǎng)絡(luò)將2010年和2016年樣本進(jìn)行100等分，然后分別計算各組別的社會網(wǎng)絡(luò)均值，最后根據(jù)2010年和2016年社會網(wǎng)絡(luò)均值進(jìn)行二次回歸。可以看出，2010年和2016年社會網(wǎng)絡(luò)均值的二次回歸曲線斜率不斷上升，該曲線斜率可以反映社會網(wǎng)絡(luò)的累積速度。由此驗證假設(shè)H2成立，即社會網(wǎng)絡(luò)初始稟賦越低的群體，其社會網(wǎng)絡(luò)的累積速度越慢。

表2 變量的描述性統(tǒng)計

表2(續(xù))

注：這里財產(chǎn)凈值、各分項財產(chǎn)和家庭可支配收入沒有對數(shù)轉(zhuǎn)化。后文回歸分析中如果有進(jìn)行轉(zhuǎn)化會特別說明。

圖2 2010年和2016年各財產(chǎn)組別下的社會網(wǎng)絡(luò)二次回歸曲線

圖3 2010年和2016年社會網(wǎng)絡(luò)二次回歸曲線

四、財產(chǎn)決定模型及實證分析

(一)模型設(shè)計

根據(jù)前文選取的相關(guān)變量，構(gòu)造家庭財產(chǎn)決定方程：

lnNWi,j=α0+β1Networki,j+β2Xi,j+ci+ui,j

(2)

其中，i、j分別表示家庭所在村居和家庭編碼，lnNWi,j表示經(jīng)過處理后的家庭凈財產(chǎn)對數(shù)，Network表示家庭社會網(wǎng)絡(luò)綜合指標(biāo)，X表示控制變量，包含主事者的年齡、自評健康狀況、家庭可支配收入、家庭規(guī)模、家庭成員平均受教育年限，以及家庭中就業(yè)人員比重，這里家庭可支配收入采取和凈資產(chǎn)同樣的對數(shù)處理方式。c為省份虛擬變量，包括控制由于地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、金融環(huán)境、信息資源等差異對家庭財產(chǎn)水平的影響。

(二)實證分析

回歸結(jié)果見表3，其中模型一為普通最小二乘回歸(OLS)。如列(1)所示，主事者健康狀況對家庭凈財產(chǎn)有正向顯著影響，主事者自評健康狀況越好，其家庭凈財產(chǎn)水平越高。家庭可支配收入和人口規(guī)模對家庭凈財產(chǎn)有顯著影響，即可支配收入越高的家庭，其財產(chǎn)水平也越高；家庭人口規(guī)模越大，其財產(chǎn)水平也越高。家庭成員平均受教育程度和就業(yè)人員比重對家庭凈財產(chǎn)的影響較為顯著，即平均受教育程度越高的家庭，財產(chǎn)水平也越高；家庭中就業(yè)人員比重越高，其財產(chǎn)水平也越高。

引入社會網(wǎng)絡(luò)變量之后，如列(2)所示，其他控制變量的顯著性及符號沒有發(fā)生變化，社會網(wǎng)絡(luò)綜合指標(biāo)在1%的水平上顯著。且社會網(wǎng)絡(luò)綜合指標(biāo)每增長一個單位，家庭凈資產(chǎn)將提高8%。由此可見，社會網(wǎng)絡(luò)對家庭凈財產(chǎn)的提高有顯著正向影響。

表3 回歸結(jié)果

注：括號內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)差。***、**、*分別表示在1%、5%和10%水平上顯著。由于篇幅原因，省份虛擬變量回歸結(jié)果省略。后同。

(三)穩(wěn)健性檢驗

Networki,j=ξ1NetworkIVi,j+ξ2Xi,j+ci+υi,j

(3)

(4)

表3中的模型二為引入工具變量后的兩階段最小二乘回歸估計結(jié)果，對工具變量進(jìn)行弱工具變量檢驗發(fā)現(xiàn)，Cragg-Donald的Wald檢驗F統(tǒng)計值為2 192.47，遠(yuǎn)高于該統(tǒng)計量在10%的水平上的臨界值16.38，拒絕“存在弱工具變量”的原假設(shè);使用工具變量之后社會網(wǎng)絡(luò)綜合指標(biāo)系數(shù)依然為正，且在1%的水平下顯著。為避免個體差異及時間變化所產(chǎn)生的內(nèi)生性問題，本文還根據(jù)面板數(shù)據(jù)特征，分別采用隨機(jī)效應(yīng)和固定效應(yīng)模型進(jìn)行分析。結(jié)果如表3列(4)和列(5)所示，社會網(wǎng)絡(luò)綜合指標(biāo)在1%的水平下顯著。

(四)各類社會網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)的影響

本文采用主成分分析法生成的社會網(wǎng)絡(luò)綜合指標(biāo)包含三類，分別為家庭維系社會網(wǎng)絡(luò)的人情成本、日常開銷，以及家庭人際關(guān)系?？紤]到不同類型指標(biāo)對家庭凈財產(chǎn)的影響有所差異，接下來將分別考察這三類指標(biāo)對居民財產(chǎn)的影響。如表4列(4)所示，三類社會網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)對家庭凈財產(chǎn)的影響均在1%的水平下顯著。但是，家庭為維系社會網(wǎng)絡(luò)的人情成本每上升一個單位，家庭凈財產(chǎn)上升4.2%；用于維系社會網(wǎng)絡(luò)的日常開銷每上升一個單位，家庭凈財產(chǎn)下降5.4%。家庭人脈資源每增長一個單位，家庭凈財產(chǎn)上升6.1%，說明用于維系社會網(wǎng)絡(luò)的直接支出能夠顯著提高居民財產(chǎn)水平，而間接支出則會顯著降低居民財產(chǎn)水平。家庭成員政治身份及職業(yè)發(fā)展中的人脈資源能夠顯著增加居民財產(chǎn)水平。

表4 不同維度社會網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)的回歸結(jié)果

注：由于篇幅原因，這里只顯示不同維度下的社會網(wǎng)絡(luò)回歸結(jié)果。省略控制變量結(jié)果，控制變量包含主事者的年齡、自評健康狀況、家庭可支配收入、家庭規(guī)模、家庭成員平均受教育年限、家庭中就業(yè)人員比重及省份虛擬變量。后同。

五、2010—2016年財產(chǎn)差異分解

前文靜態(tài)分析社會網(wǎng)絡(luò)對家庭財產(chǎn)水平的影響，本節(jié)將考慮時間因素，從動態(tài)視角分析社會網(wǎng)絡(luò)變動對家庭財產(chǎn)水平變化的影響。本節(jié)將采用OB分解方法對2010年和2016年財產(chǎn)差異進(jìn)行分解[27-28]。這里將簡化財產(chǎn)方程表達(dá)式，不再將社會網(wǎng)絡(luò)變量單獨列出。如式(5)所示：

(5)

(6)

本文以2010年為參照進(jìn)行分解，考慮到某些解釋變量之間的強(qiáng)相關(guān)性會給分解結(jié)果帶來偏誤，本文將含義接近的變量進(jìn)行合并(3)合并方法：根據(jù)回歸得出變量系數(shù)后，將分組后的變量與其對應(yīng)系數(shù)相乘后再加總，得到一個新的變量。主事者年齡和年齡平方進(jìn)行合并，家庭平均受教育程度、平均受教育程度平方和家庭規(guī)模進(jìn)行合并生成家庭人力資本變量，所有的省份虛擬變量合并生成地區(qū)綜合變量。。結(jié)果如表5所示，2010年和2016年家庭凈財產(chǎn)差異主要是由回報差異造成，且回報差異在1%水平上顯著。從稟賦差異分項結(jié)果來看，社會網(wǎng)絡(luò)對財產(chǎn)差異的影響并不顯著；家庭可支配收入和主事者自評健康狀況對財產(chǎn)差異的影響較大，且在1%水平上顯著。從回報差異分項結(jié)果看來，僅社會網(wǎng)絡(luò)對財產(chǎn)差異有顯著正向影響。由此可見，社會網(wǎng)絡(luò)對居民財產(chǎn)差距的影響主要是通過回報效應(yīng)進(jìn)行反饋。

表5 OB分解結(jié)果匯總

注：稟賦差異和回報差異百分比由稟賦差異和回報差異值除以總的財產(chǎn)差異值計算得到。

OB分解僅考察了社會網(wǎng)絡(luò)對均值財產(chǎn)差距的影響，但是不同財產(chǎn)分位上社會網(wǎng)絡(luò)的影響有所不同。因此，本文接下來將采用FFL分解方法對不同財產(chǎn)分位上的群體財產(chǎn)差異進(jìn)行分解[29]。該方法主要分為兩步：首先，采用RIF無條件分位數(shù)回歸方法對2010年和2016年的樣本分別進(jìn)行回歸；然后，借助OB分解對這兩組樣本在不同分位點的年份財產(chǎn)差距進(jìn)行分解。

根據(jù)2010年和2016年RIF無條件分位數(shù)回歸結(jié)果可知，2010年社會網(wǎng)絡(luò)僅對75分位點上的家庭凈財產(chǎn)有顯著正向影響；2016年社會網(wǎng)絡(luò)對各分位點上的家庭凈財產(chǎn)有顯著正向影響，且該影響隨家庭凈資產(chǎn)的提高呈U型變化。這說明社會網(wǎng)絡(luò)能夠有效提高家庭財產(chǎn)水平，低財產(chǎn)和高財產(chǎn)家庭的社會網(wǎng)絡(luò)對其財產(chǎn)水平的影響大于中等財產(chǎn)家庭。表6為基于RIF無條件分位數(shù)回歸上進(jìn)行OB分解的結(jié)果，從稟賦差異的分項結(jié)果看，社會網(wǎng)絡(luò)在各個分位點上，對家庭凈財產(chǎn)差異的作用均不顯著。稟賦差異主要是由家庭可支配收入和主事者自評健康狀況決定的。從回報差異的分項結(jié)果看，社會網(wǎng)絡(luò)在25分位點和50分位點上，對家庭凈財產(chǎn)差異有顯著正向影響(4)注：限于篇幅，RIF無條件分位數(shù)回歸結(jié)果不在正文顯示。如有需要，可與作者聯(lián)系。，即對于中、低財產(chǎn)家庭而言，社會網(wǎng)絡(luò)會擴(kuò)大家庭凈財產(chǎn)差異，且隨著財產(chǎn)水平上升，社會網(wǎng)絡(luò)對財產(chǎn)差異的影響程度逐漸下降。

表6 RIF-OB分解結(jié)果匯總

六、夏普利(Shapley)值分解

根據(jù)前文研究發(fā)現(xiàn)社會網(wǎng)絡(luò)對家庭財產(chǎn)增長有顯著正向影響，且社會網(wǎng)絡(luò)對家庭財產(chǎn)差異的影響主要是通過回報效應(yīng)所決定。然而，社會網(wǎng)絡(luò)對財產(chǎn)不平等的貢獻(xiàn)度有多大？接下來將采用基于回歸的夏普利值分解對財產(chǎn)不平等進(jìn)行分解[30]。主要有兩個步驟：(1)根據(jù)財產(chǎn)決定方程，估算出各個自變量的系數(shù)；(2)將財產(chǎn)差距的計算指標(biāo)運用到方程兩端，得到各自變量對財產(chǎn)差距指標(biāo)的貢獻(xiàn)度。前文已經(jīng)對財產(chǎn)決定方程進(jìn)行估計，本部分重點在于估算各解釋變量對財產(chǎn)差距指標(biāo)的貢獻(xiàn)度。

該分解方法借鑒合作博弈論中夏普利值分解的思想，某一因素對不平等的影響為其他因素依次被固定時，該因素對不平等影響的平均值。主要思路為：將財產(chǎn)決定函數(shù)的某一個變量Xn取均值，然后將Xn平均值與其他變量一起代入財產(chǎn)決定方程估算家庭凈財產(chǎn)，根據(jù)估計的財產(chǎn)值測算財產(chǎn)的不平等指數(shù)，記作I-n。當(dāng)自變量Xn取平均值時，其他變量的取值可以是實際值，也可以是平均值，將各種方案下Xn貢獻(xiàn)度的均值作為最終結(jié)果。假設(shè)有N個被解釋變量，根據(jù)夏普利值方法計算各變量對財產(chǎn)不平等的貢獻(xiàn)率，具體操作方法如下：

第一階段僅對變量Xn取均值，其他變量為實際值，回歸擬合值的不平等指數(shù)為I-n，原先包含變量Xn的回歸擬合值的不平等指數(shù)為I,第一階段計算的第N個要素的不平等指數(shù)為：

(7)

(8)

(9)

依次下去，每一階段都按照上述方法計算該階段變量Xn的不平等貢獻(xiàn)度，最后將所有階段不平等貢獻(xiàn)度再次求均值，得到變量Xn按照夏普利值方法計算的不平等貢獻(xiàn)：

(10)

由于每增加一個變量，運算量將呈幾何級數(shù)增長，當(dāng)變量過多時，通常無法得到分解結(jié)果。為保證夏普利值分解結(jié)果的有效性，參照趙劍治和陸銘(2010)[13]的方法對解釋變量進(jìn)行降維，將含義相近的變量進(jìn)行合并(5)合并方法：根據(jù)回歸得出變量系數(shù)后，將分組后的變量與其對應(yīng)系數(shù)相乘后再加總，得到一個新的變量。主事者年齡和年齡平方進(jìn)行合并，家庭平均受教育程度、平均受教育程度平方和家庭規(guī)模進(jìn)行合并生成家庭人力資本變量，所有的省份虛擬變量合并生成地區(qū)綜合變量。，從而得到新的變量進(jìn)行接下來的分解。如果直接采用家庭財產(chǎn)對數(shù)值分解，會造成財產(chǎn)變量分布的扭曲，因此需要對前文家庭財產(chǎn)決定方程進(jìn)行轉(zhuǎn)換：

NWi,j=exp(α0)exp(β1Networki,j+β2Xi,j+ci)exp(u)

(11)

財產(chǎn)差距是由兩部分組成，即可被方程中自變量解釋的財產(chǎn)不平等和由殘差項引起的財產(chǎn)不平等。前者是根據(jù)回歸方程擬合值計算的財產(chǎn)差距與總財產(chǎn)差距的比值，后者即殘差項引起的財產(chǎn)不平等，為1減去可被解釋的財產(chǎn)差距部分。如表7所示，各樣本組下凈財產(chǎn)差距被解釋的比例均大于50%，說明財產(chǎn)方程中的自變量能夠解釋財產(chǎn)差距，從而可以保證接下來分解結(jié)果的可靠性。

表7 總財產(chǎn)差距和被解釋比例

由表8可知，整體看來，家庭綜合變量對居民財產(chǎn)差距的影響最大，其次是主事者綜合變量和省份虛擬變量，最后是社會網(wǎng)絡(luò)變量。2010年和2016年社會網(wǎng)絡(luò)綜合指標(biāo)對居民財產(chǎn)差距的貢獻(xiàn)度由0.66%上升到1.18%，說明社會網(wǎng)絡(luò)對家庭凈財產(chǎn)差距的貢獻(xiàn)度不斷擴(kuò)大。此外，根據(jù)城鄉(xiāng)劃分發(fā)現(xiàn)，農(nóng)村家庭社會網(wǎng)絡(luò)對其財產(chǎn)差距的貢獻(xiàn)度縮小，而城鎮(zhèn)家庭社會網(wǎng)絡(luò)對其財產(chǎn)差距的貢獻(xiàn)度擴(kuò)大。由此可見，2010年和2016年城鎮(zhèn)家庭社會網(wǎng)絡(luò)對財產(chǎn)不平等的貢獻(xiàn)逐漸大于農(nóng)村家庭。

表8 2010年和2016年夏普利值分解結(jié)果

注：由于篇幅原因，這里不列示城鄉(xiāng)樣本分解結(jié)果。

七、總結(jié)

本文利用CFPS2010年和2016年面板數(shù)據(jù)，從稟賦效應(yīng)和回報效應(yīng)兩個方面探討社會網(wǎng)絡(luò)對中國居民財產(chǎn)差距的影響。通過財產(chǎn)決定方程實證分析發(fā)現(xiàn)，社會網(wǎng)絡(luò)對家庭凈財產(chǎn)的提高有顯著正向影響，即社會網(wǎng)絡(luò)總指標(biāo)每增長1個單位，家庭凈資產(chǎn)將提高18.8%。考慮可能存在的內(nèi)生性問題，分別采用工具變量法、隨機(jī)效應(yīng)和固定效應(yīng)模型進(jìn)行檢驗后發(fā)現(xiàn)，社會網(wǎng)絡(luò)對家庭凈財產(chǎn)仍然有顯著正向影響。通過OB分解和FFL分解對2010年和2016年財產(chǎn)差異進(jìn)行分析，結(jié)果表明2010年和2016年家庭凈財產(chǎn)差異主要是由回報差異造成，且回報差異在總體上是顯著的。根據(jù)城鄉(xiāng)劃分結(jié)果來看，社會網(wǎng)絡(luò)綜合指標(biāo)對城鎮(zhèn)家庭財產(chǎn)的回報差異有顯著正向影響，且社會網(wǎng)絡(luò)與城鎮(zhèn)家庭財產(chǎn)水平呈U型變化。此外，本文還根據(jù)夏普利值分解對財產(chǎn)不平等進(jìn)行分解，考察各因素對家庭凈財產(chǎn)不平等的貢獻(xiàn)率。結(jié)果表明，2010年和2016年社會網(wǎng)絡(luò)綜合指標(biāo)對居民財產(chǎn)差距的貢獻(xiàn)度由0.66%上升到1.18%，說明社會網(wǎng)絡(luò)對家庭凈財產(chǎn)差距的貢獻(xiàn)度不斷擴(kuò)大。

本文為家庭財產(chǎn)差距的微觀形成原因提供了實證依據(jù)，并且說明社會網(wǎng)絡(luò)對于城鄉(xiāng)財產(chǎn)差距的影響越來越重要。因此，要改變當(dāng)前家庭財產(chǎn)差距不斷擴(kuò)大的現(xiàn)狀，除了積極推行各項財富分配政策以外，還需要在制度上重視，營造公平公開的市場環(huán)境，使每位公民都能公平分享改革發(fā)展的紅利。