金融素養(yǎng)與居民財產性收入
——基于中國家庭金融調查的實證檢驗

■聶雅豐，胡 振

一、引言與文獻綜述

居民財產性收入占比是衡量國家市場化和國民富裕程度的重要指標。中共十七大報告中首次提出“要創(chuàng)造條件讓群眾擁有財產性收入”，中共十八大報告又進一步指出“多渠道增加居民財產性收入”，中共十九大報告再次強調“要拓寬居民勞動性收入和財產性收入渠道”。數據顯示，在發(fā)達國家的居民收入結構中，財產性收入占比為40%，而中國居民僅7.6%①數據來源：《經濟藍皮書春季號：2015年中國經濟前景分析》。同時，中國居民的財產性收入存在巨大的城鄉(xiāng)差異和區(qū)域差異，居民財產性收入差距不斷擴大，成為收入差距過大的重要因素（遲巍和蔡許許，2012）。因此，提高居民財產性收入、縮小居民財產性收入差距已經成為備受關注的熱點問題。通過文獻梳理發(fā)現，已有研究更多地從宏觀層面如土地制度（陳曉楓和翁斯柳，2018）、稅收負擔（金雙華，2013）、產權保護（陳剛，2015）等方面展開，而基于微觀視角的研究較少。

如何讓居民財產增值、獲得財產性收入，不僅需要宏觀經濟環(huán)境的支持，還需要微觀個體的積極努力（寧光杰等，2016）。楊新銘（2010）指出人力資本積累是決定財產性收入的重要因素。金融素養(yǎng)是一種重要的人力資本，是人們所擁有的為其一生的金融福祉而有效管理金融資源的知識和能力（Huston，2010），在家庭金融領域受到廣泛關注。已有文獻表明，金融素養(yǎng)的提升有利于家庭財富積累（胡振和蘇日樂，2019），促進家庭金融市場參與（Rooij et al.，2011），而資本市場是增加居民財產性收入的重要渠道。反之，較低的金融素養(yǎng)水平會提高家庭金融決策失誤的概率，造成個體財富損失（Stango&Zinman，2009）。因此，本文認為金融素養(yǎng)對居民財產性收入具有重要影響，具體效應以及影響機理仍需進一步深入探討。

本文基于中國家庭金融調查（CHFS）2015年數據，采用Probit和Tobit模型分析金融素養(yǎng)對居民財產性收入的影響，嘗試回答以下問題：第一，金融素養(yǎng)對居民獲得財產性收入的可能性和規(guī)模有什么影響。第二，金融素養(yǎng)影響居民財產性收入的機制是什么。第三，金融素養(yǎng)對不同財產收入規(guī)模、城鄉(xiāng)居民以及不同風險態(tài)度居民的財產性收入影響是否具有異質性。本文在已有研究的基礎上進行了以下拓展：一方面，從人力資本的視角出發(fā)，分析金融素養(yǎng)對居民財產性收入的影響，而以往的研究更多地考慮制度和經濟政策等宏觀因素，是對既有研究視角的補充。另一方面，進一步深入考察了金融素養(yǎng)對居民財產性收入的影響機制，將金融素養(yǎng)、金融行為和居民財產性收入納入到同一分析框架中，是對既有研究的拓展和深化。

二、研究假設

近年來，金融素養(yǎng)對家庭金融行為的研究涉及到很多方面，包括金融市場參與（Rooij et al.，2011）、資產配置多樣性（曾志耕等，2015）和資產組合有效性（吳衛(wèi)星等，2018）以及融資行為（宋全云等，2017；吳衛(wèi)星等，2018）。理論上，金融素養(yǎng)會通過兩個方面影響居民家庭財產性收入。一方面，金融素養(yǎng)高的居民，能有效利用已獲取的信息綜合分析，對金融產品的接受度和使用度更高（董曉林和石曉磊，2018），進而提高其財產性收入。另一方面，金融素養(yǎng)高的居民對金融風險認知更充分，制定更合理的資產配置策略（Lusardi et al.，2011），有利于實現財產保值增值。因此，基于上述分析，提出假設1：

假設1：金融素養(yǎng)對居民獲得財產性收入、提高財產性收入水平具有正向影響。

梳理相關文獻發(fā)現，金融素養(yǎng)與居民家庭參與金融市場之間存在正相關關系（Rooij et al.（2011）。同時，居民參與資本市場是其獲得財產性收入的重要渠道。莊毓敏（2019）認為居民參與金融市場，可以打通居民分享資本市場財富增值的渠道，對優(yōu)化居民收入結構發(fā)揮重要作用。進一步分析發(fā)現，城鎮(zhèn)居民財產性收入與股市參與深度正相關，股票投資是居民獲得財產性收入的重要渠道（余勁松，2013）。綜上，提出假設2：

假設2：金融素養(yǎng)提高了居民金融市場的參與概率，進而對財產性收入有積極影響。

三、研究設計

（一）數據來源

本文使用的數據來自2015 年中國家庭金融調查（CHFS），調查樣本覆蓋全國29 個?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）、351 個縣、1396 個村（居）委會，共獲得了37289 戶家庭的微觀數據。調查問卷中涉及個人和家庭基本信息、金融素養(yǎng)、收入和支出以及資產和負債等方面，為本文分析金融素養(yǎng)對居民財產性收入的影響提供了有力的數據支撐。在對數據進行清洗后，得到有效樣本30182個。

（二）變量定義

1.財產性收入

被解釋變量為居民財產性收入。在本文中界定為兩個變量，一是是否擁有財產性收入（property） ，二 是 財 產 性 收 入 規(guī) 模（prorperty_income）。財產性收入是指家庭擁有的動產（如銀行存款、有價證券等）和不動產（土地、房屋）所獲得的收入，本文將金融資產收入①CHFS問卷中金融資產種類包括：活期存款、定期存款、股票、基金、衍生品、理財產品、貴金屬、非人民幣資產和其他金融資產，與金融資產收入相關的題目為“去年，您家從該項金融資產中實際得到多少收入？”和土地房屋收入②土地房屋收入包括土地財產性收入和房屋財產性收入兩項，其中土地相關收入包括土地轉出租金、土地征收和土地入股分紅；房屋財產性收入包括房屋出租租金和商鋪出租租金。加總得到居民財產性收入規(guī)模。數據統計顯示，樣本中擁有財產性收入的居民比例為32.4%，居民財產性收入的均值是1.266 萬元，且標準差較大，表明居民財產性收入存在較大差距。此外，對居民財產性收入結構統計發(fā)現，居民金融財產收入占比（ficomer）均值為17.9%，而土地房屋收入占比（hicomer）均值為14.5%。

2.金融素養(yǎng)

金融素養(yǎng)是本文的核心解釋變量。問卷中涉及的金融素養(yǎng)測度題目分別是利率題、通貨膨脹題和分散風險題。參考Rooij et al.（2011）的思路，受訪者在回答金融素養(yǎng)相關題目時，回答錯誤和回答“不知道”代表的金融素養(yǎng)水平存在差異。本文針對每道金融素養(yǎng)題目構建2 個啞變量：第一個變量表示問題是否回答正確，回答正確則賦值為1，反之為0；第二個啞變量表示問題是否直接回答（回答“不知道”為間接回答），直接回答賦值為1，反之為0。本文對上述3 個金融素養(yǎng)題目共計6個啞變量進行因子分析，結果顯示KMO值為0.694，Bartlett球形檢驗統計量在1%的水平上顯著，表明采用因子分析法合理可靠。因此，本文采用因子分析法，在對因子進行旋轉后計算出金融素養(yǎng)指數。統計分析發(fā)現，受訪者受教育水平越高，金融素養(yǎng)水平也越高；城鎮(zhèn)居民金融素養(yǎng)遠高于農村居民。此外，風險偏好者的金融素養(yǎng)水平相對更高。

3.控制變量

參考已有研究成果，分別從個體特征、家庭經濟特征、地區(qū)特征中選取控制變量。其中，個體特征包括性別、年齡、受教育水平、婚姻、健康和風險態(tài)度變量；家庭經濟特征包括社會資本、家庭人口規(guī)模、房產、商業(yè)保險和總資產。地區(qū)特征包括東部、中部和西部虛擬變量以及城鄉(xiāng)變量。此外，選取金融市場參與③在本研究中，居民家庭購買股票、基金、金融理財產品或債券（公司債和金融債）定義為參與金融市場。作為中介變量。變量的描述性統計見表1。

（三）研究方法

1.Probit模型

在分析金融素養(yǎng)對居民財產性收入的影響時，由于因變量為二元離散型變量，因此采用針對此類數據的Probit模型來處理，模型具體設定形式如下：

其中，Y1i是啞變量，Y1i=1 表示第 i 個樣本家庭擁有財產性收入，Y1i=0表示第i個樣本沒有獲得財產性收入；flindexi表示第i 個樣本的金融素養(yǎng)水平；Xi為控制變量；εi表示隨機誤差項，服從正態(tài)分布，表示不可觀測因素的總和。

2.Tobit模型

財產性收入規(guī)模雖然近似為連續(xù)型變量，但包含一部分取值為0的觀察值，因此本文采用Tobit模型檢驗金融素養(yǎng)對家庭財產性收入規(guī)模的影響，方程的設定形式如下：

其中，Y2i表示第i 個樣本的財產性收入規(guī)模；flindexi表示金融素養(yǎng)水平；Xi表示控制變量，與式（1）中所含變量相同；εi是隨機誤差項。

3.內生性討論

第一，金融素養(yǎng)和財產性收入之間存在反向因果關系，居民在獲得財產性收入的過程中，通過金融投資決策等可以提高金融素養(yǎng)水平。第二，金融素養(yǎng)和財產性收入受到其他重要外生變量的影響，這些變量在模型中可能被遺漏；第三，金融素養(yǎng)測度存在偏差。金融素養(yǎng)的內生性問題導致回歸結果可能存在偏差，因此本文使用工具變量法來處理，參考尹志超等（2014）的做法，選擇受訪者父母中最高的受教育水平作為金融素養(yǎng)的工具變量。個人基本金融知識的獲取受父母影響較大，受訪者可以向父母學習計算能力和金融常識等，但父母的受教育水平并不直接影響受訪者的財產性收入，故選擇父母中最高的受教育水平作為工具變量是合適的。

四、實證結果分析

（一）基本回歸

基于全樣本，采用Probit 和Tobit 模型分析金融素養(yǎng)對居民是否獲得財產性收入和財產性收入規(guī)模的影響，結果如表2 列（1）至列（4）所示?？紤]到非線性模型中解釋變量的系數不具有實際意義，因此下文中報告的結果均為邊際效應。由表2 列（1）可知，金融素養(yǎng)對居民是否獲得財產性收入的影響在1%的統計水平上正向顯著。在考慮內生性問題并引入工具變量后，采用IV—Probit 模型進行最大似然估計，結果見列（2）。其中，內生性檢驗結果顯示，Wald 檢驗值為3.58，在10%的水平上拒絕了“金融素養(yǎng)為外生性變量”的原假設，表明引入工具變量是有效的，一階段F 值為633.65，且在1%的水平上顯著，因此不存在弱工具變量的問題。列（2）結果表明金融素養(yǎng)對居民是否獲得財產性收入有顯著正向影響。進一步使用Tobit 模型檢驗了金融素養(yǎng)對居民財產性收入規(guī)模的影響，從列（3）結果可以發(fā)現，金融素養(yǎng)在1%的統計水平上正向顯著，即金融素養(yǎng)有利于提高居民財產性收入規(guī)模。在引入工具變量后金融素養(yǎng)影響仍然為正。至此，假設1 得以驗證。

從控制變量看：個體特征方面，戶主為男性、年齡越大，則越有可能擁有財產性收入并且財產性收入的規(guī)模越大；戶主的受教育年限對家庭財產性收入規(guī)模的影響不顯著，這也進一步證明了通識教育不能替代金融素養(yǎng)教育；與風險中性的戶主相比，風險偏好型的戶主更有可能獲得財產性收入并擴大財產性收入規(guī)模，這可能是由于風險偏好者往往更愿意進行風險投資，其獲取高收益的可能性更大，風險規(guī)避對居民財產性收入獲得和規(guī)模均為負向影響，但不顯著。家庭經濟特征方面，人口規(guī)模越大則顯著降低了獲得財產性收入的可能性；而擁有多套房產、商業(yè)保險和家庭總資產對居民獲得財產性收入、增加財產性收入規(guī)模具有顯著的促進作用，說明擁有資產是形成財產性收入的基礎。區(qū)域特征方面，與西部地區(qū)相比，東部地區(qū)經濟更發(fā)達，市場運行機制完善，金融市場發(fā)展更為成熟，有利于居民多渠道獲得財產性收入，因此東部地區(qū)居民獲得財產性收入的可能性大大提高，規(guī)模也明顯更大。而中部地區(qū)對居民財產性收入具有負向影響，可能的原因是中部和西部地區(qū)金融市場與東部相比發(fā)展均較為滯后，與中部相比，西部地區(qū)雖然經濟發(fā)展水平總體相對落后，但得益于較低的發(fā)展起點和政策傾斜，西部普惠金融發(fā)展速度明顯快于中部（沈麗等，2019），普惠金融發(fā)展為居民提供了方便快捷的金融服務，提高了居民金融服務的可得性，從而有利于促進居民財產性收入獲得。因此，與西部地區(qū)相比，中部地區(qū)對居民財產性收入的影響為負。

前文分析表明，金融素養(yǎng)對居民財產性收入的可能性和規(guī)模均具有顯著提升作用。居民財產性收入主要包括兩種來源，金融資產收入和土地房屋收入，金融素養(yǎng)對居民財產性收入結構有何影響，對兩類財產性收入占比的影響是否有差異，需進一步考察。從表2 的列（5）和列（6）結果來看，金融素養(yǎng)顯著提高了居民金融資產收入占比，這種影響在10%的統計水平下顯著。同時，金融素養(yǎng)對居民土地房屋收入占比的影響系數雖然為正，但不顯著，并且系數小于金融素養(yǎng)對金融資產收入的影響系數?？赡艿脑蚴?，金融素養(yǎng)水平高的居民，參與金融市場的概率越高（Rooij et al.，2011），投資能力往往也更高，通過多元化配置股票、債券和基金等金融資產獲得更高的報酬。因此，金融素養(yǎng)水平顯著提高了居民金融資產收入占比。對土地房屋收入而言，受居民家庭所擁有的房產和土地等財產數量影響較大，金融素養(yǎng)發(fā)揮的作用較小。因此，金融素養(yǎng)對土地房屋收入的影響不顯著。綜上，在財產性收入結構方面，金融素養(yǎng)顯著提升了居民金融資產收入占比，而對土地房屋收入影響不顯著。

（二）影響機制分析

金融素養(yǎng)水平越高，居民參與金融市場的可能性越大，而參與金融市場是居民獲得財產性收入的重要渠道。為了從實證角度考察“金融素養(yǎng)—金融市場參與—財產性收入”這一影響機制是否成立，借鑒溫忠麟等（2005）提出的中介效應檢驗程序，選擇是否參與金融市場指標作為中介變量，被解釋變量包括是否獲得財產性收入和財產性收入規(guī)模，核心解釋變量為金融素養(yǎng)。在表2 報告的核心解釋變量對因變量回歸結果的基礎上，分別建立自變量對中介變量、自變量和中介變量對因變量的回歸模型，具體估計結果如表3所示。列（1）結果表明金融素養(yǎng)與居民家庭金融市場參與呈現正相關關系，即居民金融素養(yǎng)水平越高，其參與金融市場的概率越大。在列（2）和列（3）模型中，同時加入金融素養(yǎng)和金融市場參與變量，發(fā)現金融市場參與的系數均顯著為正，即金融市場參與對居民獲得財產性收入的可能性和規(guī)模具有顯著促進作用。同時，金融素養(yǎng)變量的系數顯著為正，且與表2 中估計結果相比均有一定程度下降①表3中列（2）和列（3）結果分別與表2中列（1）和列（3）列進行對比。，表明金融市場參與在金融素養(yǎng)影響居民財產性收入的關系中發(fā)揮中介效應。綜上，金融素養(yǎng)通過促進家庭參與金融市場，進而影響居民財產性收入的獲得和規(guī)模。因此，假設2得以驗證。

表2 金融素養(yǎng)與居民財產性收入

表3 金融素養(yǎng)與財產性收入：機制分析

（三）異質性分析

1.不同財產性收入規(guī)模的差異

上文雖然使用Tobit模型分析了金融素養(yǎng)對居民財產性收入規(guī)模的影響，回歸結果僅能反映金融素養(yǎng)對因變量條件均值的影響，不能識別出財產性收入規(guī)模條件分布的全貌。在此僅保留獲得財產性收入的樣本，采用基于工具變量的分位數回歸，進一步考察金融素養(yǎng)對不同分位數水平上居民財產性收入規(guī)模的影響，選取 0.1、0.25、0.5、0.75 和 0.9 共5 個具有代表性的分位點，同時為克服不同分位數上的回歸殘差不服從獨立同分布，采用自主抽樣500次進行分位數回歸，結果如表4所示。

表4 金融素養(yǎng)與居民財產性收入：分位數回歸

由表4 可知，在不同分位點上，金融素養(yǎng)的影響均顯著為正，且隨著財產性收入水平提高，金融素養(yǎng)的正向促進作用越來越強。在0.1 分位處，金融素養(yǎng)的系數僅0.0796，而在0.9 分位上，金融素養(yǎng)的系數最大，且在1%的統計水平下正向顯著。因此，金融素養(yǎng)的影響效應呈現出“富者愈富”的馬太效應。這表明，雖然金融素養(yǎng)對居民財產性收入水平整體呈現出顯著的促進作用，但對不同財產性收入水平群體的影響差異較大，對財產性收入越高的居民影響越大。居民財產性收入差距過大已經成為收入差距擴大的重要因素（李實等，2005），政策制定者在提升居民金融素養(yǎng)水平的同時，應采用多種手段調節(jié)貧富差距，注重社會公平，避免馬太效應的加劇。財產性收入更高的群體具有提升金融素養(yǎng)以及進一步增加財產性收入的優(yōu)勢，比如通過支付顧問費聘請專業(yè)人員來提供資產配置服務，商業(yè)銀行私人銀行的高凈值客戶可以購買收益更高的金融產品，而普通居民則沒有這樣的機會。因此，政策的著力點應更多地放在財產性收入規(guī)模較低的群體。

2.城鄉(xiāng)差異

中國城鄉(xiāng)居民財產性收入存在明顯差異。數據顯示，2019 年城鎮(zhèn)居民人均財產性收入達到4437 元，而農村居民人均財產性收入僅576元，且過去10年的增速低于城鎮(zhèn)居民。與城鎮(zhèn)居民相比，農村居民財產性收入基數小、增速慢。在此背景下，對城鎮(zhèn)樣本和農村樣本分別進行回歸，結果見表5。

表5 金融素養(yǎng)與居民財產性收入：城鄉(xiāng)差異

從表5—1 和表5—2 的結果看，無論是財產性收入獲得可能性還是財產性收入規(guī)模，金融素養(yǎng)對城鎮(zhèn)居民的影響均顯著大于農村居民。可能的原因是，一方面，農村金融制度不健全，金融市場發(fā)展尚不完善，農村居民獲取金融財產性收入的主要渠道是銀行存款類渠道，可選擇的理財產品和投資渠道單一，嚴重制約了財產性收入的增加。另一方面，由于農村尚未建立起公開、公平的產權流轉市場，導致農村土地資產無法盤活，農村居民土地財產性收益很低。加之，由于廣大農村距離城鎮(zhèn)較遠，土地價值遠低于城市建設用地，導致即使建立土地流轉市場的地區(qū)，農村居民的土地財產性收益仍然不高。綜上，由于農村金融環(huán)境和土地制度發(fā)展滯后，金融素養(yǎng)對農村居民財產性收入的影響小于城鎮(zhèn)居民。

3.風險態(tài)度差異

為考察金融素養(yǎng)對不同風險態(tài)度居民財產性收入影響的異質性，分別對風險偏好和風險規(guī)避樣本進行回歸，結果如表6所示。

表6 金融素養(yǎng)與居民財產性收入：風險態(tài)度

對比表6—1和表6—2的結果發(fā)現，金融素養(yǎng)對風險偏好和風險規(guī)避居民的財產性收入獲得可能性和規(guī)模均有顯著正向作用，但二者的系數大小存在明顯差異。究其原因，居民金融素養(yǎng)水平提高，一方面可以掌握更多風險資產投資技能，積極參與金融市場獲得較高的報酬，另一方面對投資過程中的風險有更理性的認識（周弘，2015）。風險偏好者往往看重股票、基金等風險投資帶來的高收益，而風險規(guī)避者則關注風險投資的不確定性，參與風險金融市場時會更加謹慎。綜上，金融素養(yǎng)可能對不同風險態(tài)度居民的風險投資行為的影響效應不同，從而對居民財產性收入的影響呈現出顯著差異。

五、穩(wěn)健性檢驗①

①限于篇幅，結果留存?zhèn)渌鳌?/p>

為檢驗假設1 的可靠性，采用三種方法進行穩(wěn)健性檢驗。具體思路是采用新的金融素養(yǎng)測度方法和使用金融素養(yǎng)的替代變量：第一，采用國際上廣泛應用的金融素養(yǎng)測度方法（Lusardi&Mitchell，2008），該方法操作簡便，且可以進行橫向比較。具體方法是將三道題目的得分加總（fl3），答對0題至答對3題依次賦值為0、1、2、3。第二，使用是否上過金融課程（fcourse）作為金融素養(yǎng)的替代變量，若上過則賦值為1，反之為0。一般來說，參加過經濟金融類課程培訓的受訪者金融素養(yǎng)水平相對更高。第三，使用關注金融經濟類信息（finfor）作為金融素養(yǎng)的替代變量，從不關注、很少關注、一般、很關注以及非常關注依次賦值為1—5。從檢驗一至檢驗三的結果看，金融素養(yǎng)提升對居民獲得財產性收入的可能性和規(guī)模均具有顯著的正向影響。

沿用上述思路，以fl3 為例，進一步對假設2進行穩(wěn)健性檢驗?？梢园l(fā)現，金融素養(yǎng)顯著提升了居民參與金融市場的概率，同時加入金融素養(yǎng)和金融市場參與變量后，發(fā)現二者的系數均顯著為正，表明金融素養(yǎng)通過促進居民參與金融市場進而影響財產性收入。綜上，穩(wěn)健性檢驗結果與前文結論一致，證明前文實證結論是可靠的。

六、結論和政策建議

基于中國家庭金融調查（CHFS）2015 年數據，使用Probit 模型和Tobit 模型，考察了金融素養(yǎng)對居民財產性收入的影響。結論如下：整體上，農村居民和低教育水平群體的金融素養(yǎng)水平偏低。金融素養(yǎng)對居民獲得財產性收入概率和財產性收入規(guī)模具有顯著提升作用。在財產性收入結構方面，金融素養(yǎng)顯著提高了居民金融資產收入占比，對土地房屋收入雖然影響為正，但不顯著。影響機制結果表明，居民家庭金融市場參與在金融素養(yǎng)影響財產性收入的過程中發(fā)揮中介效應。異質性分析發(fā)現，金融素養(yǎng)對不同分位點居民財產性收入規(guī)模影響具有顯著差異，呈現出“富者愈富”的馬太效應；金融素養(yǎng)對居民財產性收入的影響存在城鄉(xiāng)差異，對城鎮(zhèn)居民影響顯著更大；與風險規(guī)避者相比，金融素養(yǎng)對風險偏好居民財產性收入的影響效應更大。

基于以上結論，提出以下對策建議：第一，有效提高居民金融素養(yǎng)，強化居民投資意識。采取多種渠道普及金融知識，可借助電視、廣播、互聯網等媒介開展居民喜聞樂見的金融知識宣傳活動，同時著力增加農村居民和低教育水平群體的金融教育供給。在教育內容方面，開展多種形式理財教育工作，注重加強金融風險教育，幫助居民樹立正確的投資理念。第二，深化金融市場改革，加快金融產品創(chuàng)新。本文的結論表明，家庭參與金融市場對居民財產性收入具有顯著提升作用，應進一步深化金融市場改革，促進金融市場穩(wěn)定發(fā)展，有效保護投資者利益，進而增強居民投資信心，拓寬居民投資渠道。金融機構應根據城鄉(xiāng)居民財產性收入結構差異進行產品創(chuàng)新，提供多樣化金融服務。針對較高收入群體、能承擔更高風險的城鎮(zhèn)居民，開發(fā)多種金融工具供其進行合理組合；針對農村居民資金額小、風險承受能力低等特點，鼓勵金融機構推出適合農村居民的理財產品，降低投資理財門檻。