金融素養(yǎng)有利于代際收入流動(dòng)嗎
——基于家庭追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)的研究

趙立業(yè) 吳衛(wèi)星

對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué) 金融學(xué)院，北京 100105

一、引言

中央財(cái)經(jīng)委員會(huì)第十次會(huì)議明確指出要在高質(zhì)量發(fā)展中促進(jìn)共同富裕，并強(qiáng)調(diào)了暢通向上流動(dòng)通道的重要性。作為一項(xiàng)重要原則，暢通向上流動(dòng)通道需要解決好代際流動(dòng)的問題(1)高瑞東.實(shí)現(xiàn)共同富裕須正確處理效率與公平的關(guān)系[N].金融時(shí)報(bào),2021-10-11。。改革開放以來，中國(guó)取得了舉世矚目的建設(shè)成就，一躍成為世界第二大經(jīng)濟(jì)體。另一方面，中國(guó)經(jīng)濟(jì)改革開放以來所付出的一個(gè)代價(jià)就是收入差距的持續(xù)擴(kuò)大(王永欽等，2007[1])。促進(jìn)代際收入流動(dòng)，推動(dòng)更多低收入人群跨入中等行列，對(duì)縮小收入差距，促進(jìn)共同富裕具有深遠(yuǎn)意義。

在四十余年的改革開放進(jìn)程中，中國(guó)消滅了絕對(duì)貧困，全面建成小康社會(huì)，并成功邁過了100萬(wàn)億的GDP大關(guān)，但相伴而生的是收入差距擴(kuò)大現(xiàn)象。根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局公布的數(shù)據(jù)，2020年中國(guó)居民的可支配收入基尼系數(shù)為0.468，處于相對(duì)高位。在此背景下，共同富裕的提出是基于中國(guó)當(dāng)前經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的重要判斷。在相關(guān)的諸多討論中，代際收入流動(dòng)是影響共同富裕的一個(gè)重要方面，其變動(dòng)受到收入階層、教育體制、戶籍制度等多種因素影響。十一屆三中全會(huì)以來中國(guó)開始實(shí)行多種所有制經(jīng)濟(jì)，非公有制經(jīng)濟(jì)自改革開放以來在黨的方針政策指引下發(fā)展起來(2)習(xí)近平.習(xí)近平談治國(guó)理政(2)[M].北京：外文出版社，2017.。隨著改革開放進(jìn)程的不斷深入，越來越多的專業(yè)技術(shù)人員、經(jīng)理人員等擁有組織資源和經(jīng)濟(jì)資源的優(yōu)勢(shì)人群進(jìn)入私營(yíng)企業(yè)階層(姜力和李玉勇，2014[2])。這類精英階層為了維護(hù)、擴(kuò)大和延續(xù)自身的地位和資源優(yōu)勢(shì)，會(huì)通過各種方式使自己的社會(huì)地位繼續(xù)保持并在代際間傳遞下去(李路路等，2018[3])，而私營(yíng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展也恰恰賦予了精英群體充足多的機(jī)會(huì)將其政治、經(jīng)濟(jì)等層面的優(yōu)勢(shì)傳遞給后代(Zhou and Xie,2019[4])，具有了一定的代際傳承性。長(zhǎng)此以往，中國(guó)逐步形成了一個(gè)相對(duì)穩(wěn)定的既得利益群體，社會(huì)階層結(jié)構(gòu)趨于固化和封閉(李路路等，2018)，不利于代際間的收入流動(dòng)。

教育體制是影響代際收入流動(dòng)的一個(gè)重要因素。改革開放以前，中國(guó)推行的是絕對(duì)平均主義，比較突出的一方面是平等主義的教育政策(Zhou and Xie,2019)。國(guó)家對(duì)教育機(jī)會(huì)的分配進(jìn)行直接干預(yù)，使得受教育機(jī)會(huì)明顯向工人和農(nóng)民的子女傾斜(李路路等，2018)，同時(shí)實(shí)施大眾教育(成人教育)規(guī)劃(李春玲，2003[5])、免收學(xué)費(fèi)等政策，極大降低了社會(huì)底層群體的入學(xué)門檻。而市場(chǎng)化改革使得教育回報(bào)率大幅提升(Fan et al.,2021[6])，一方面精英階層比底層群體有更多資源和動(dòng)力增加子女的教育投資，在擇優(yōu)錄取等相關(guān)制度安排下逐漸拉開差距；另一方面，中國(guó)1999年開始推行大學(xué)擴(kuò)招，精英階層因占有更多社會(huì)資源而獲得了更多擴(kuò)張所帶來的教育機(jī)會(huì)(李路路等，2018)，逐步實(shí)施的收費(fèi)制反而給許多貧困家庭造成了限制，加劇了教育不平等趨勢(shì)，由此導(dǎo)致的收入差距阻礙了代際收入的流動(dòng)。

改革開放以來中國(guó)在稅收制度、財(cái)政制度、工資制度等層面實(shí)行了一系列有效措施，取得了巨大的改革成效。與此形成對(duì)比的是，戶籍制度的改革一直處于滯后狀態(tài)。始于20世紀(jì)50年代的戶籍制度，自建立之初就與住房、就業(yè)、教育、醫(yī)療等福利資源綁定在一起，導(dǎo)致了城鄉(xiāng)群體權(quán)利的差異。一方面，在勞動(dòng)力市場(chǎng)上，農(nóng)業(yè)戶口群體的職業(yè)不穩(wěn)定性或不確定性更高，通常只被招聘為體制外的合同工、臨時(shí)工，戶口級(jí)別與收入高低明顯相關(guān)(陸益龍，2008[7])；另一方面，戶籍制度導(dǎo)致了保障體制和社會(huì)服務(wù)方面的歧視性對(duì)待(蔡昉等，2001[8])，特別是農(nóng)民工子女無法享有同樣的教育資源，人力資本回報(bào)明顯不同，引起城鄉(xiāng)群體之間代際收入流動(dòng)的較大差異。

伴隨著改革開放，中國(guó)金融市場(chǎng)實(shí)現(xiàn)了長(zhǎng)足發(fā)展，形成起日益健全的金融體系。金融環(huán)境的改善極大提高了居民參與度，居民部門持有的證券化金融資產(chǎn)呈不斷上升的趨勢(shì),99.7%城鎮(zhèn)居民家庭都擁有了金融資產(chǎn)(3)中國(guó)人民銀行調(diào)查統(tǒng)計(jì)司.2019年中國(guó)城鎮(zhèn)居民家庭資產(chǎn)負(fù)債情況調(diào)查[N].經(jīng)濟(jì)日?qǐng)?bào),2020-04-24。，其中股票市場(chǎng)投資者數(shù)量已達(dá)到1.9億戶(截至2021年8月)(4)數(shù)據(jù)來源：http://data.eastmoney.com/cjsj/gpkhsj.html.。金融發(fā)展理論上會(huì)縮小收入差距，有助于減少收入不平等(楊楠和馬綽欣，2014[9])，近些年興起的數(shù)字普惠金融也有利于城鄉(xiāng)收入差距的縮小(周利等，2020[10])。但居民異質(zhì)性會(huì)使金融發(fā)展的作用效果產(chǎn)生群體差異，而金融素養(yǎng)就是其中一個(gè)重要因素，在一定程度上決定了不同群體獲取金融服務(wù)的能力。金融素養(yǎng)高的人更傾向于參與金融市場(chǎng)(Van Rooij et al.,2011[11])，而金融素養(yǎng)不足的弱勢(shì)人群獲取金融服務(wù)的能力與中高收入人群的差距可能進(jìn)一步擴(kuò)大(5)吳曉靈.推動(dòng)普惠金融事業(yè)發(fā)展促進(jìn)社會(huì)和諧進(jìn)步[N].金融時(shí)報(bào),2018-09-28(001).，不利于代際收入流動(dòng)。當(dāng)前改革已進(jìn)入下半場(chǎng)，在新舊問題交錯(cuò)、影響因素錯(cuò)綜復(fù)雜的情況下，金融素養(yǎng)能否促進(jìn)代際收入流動(dòng)，進(jìn)而促進(jìn)共同富裕，是一個(gè)值得探討的問題。近些年來，許多地方都開展了金融知識(shí)教育納入國(guó)民教育體系的活動(dòng)，效果如何值得研究。

相較于以往文獻(xiàn)，本文可能的創(chuàng)新點(diǎn)和貢獻(xiàn)在于：一方面，在構(gòu)建金融素養(yǎng)指標(biāo)時(shí)考慮了中間項(xiàng)效應(yīng)和社會(huì)期望偏差，在一定程度上緩解了作答傾向所引起的影響，使構(gòu)建的指標(biāo)更為準(zhǔn)確，得到的估計(jì)結(jié)果也更為穩(wěn)健；另一方面，以往文獻(xiàn)多是從教育、遺傳、家庭環(huán)境、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、人口遷移、創(chuàng)業(yè)等方面研究代際收入流動(dòng)的影響因素，鮮有研究將其與金融素養(yǎng)聯(lián)系起來。本文探究了金融素養(yǎng)對(duì)代際收入流動(dòng)的影響，分析了群體異質(zhì)性，并從教育不平等角度，討論了在現(xiàn)有教育體制下提高居民金融素養(yǎng)的現(xiàn)實(shí)意義。

二、文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)

目前關(guān)于代際收入流動(dòng)的研究主要集中在對(duì)代際收入流動(dòng)水平的測(cè)度和變化趨勢(shì)的判斷，以及影響代際收入流動(dòng)的因素。限于數(shù)據(jù)可得性、樣本處理方法、研究角度等方面的差異，不同學(xué)者對(duì)于代際收入流動(dòng)的測(cè)度結(jié)果不盡一致。一部分學(xué)者使用單年的數(shù)據(jù)計(jì)算代際收入彈性系數(shù)，然后據(jù)此判斷代際收入流動(dòng)的變化趨勢(shì)。何石軍和黃桂田(2013)[12]使用CHNS數(shù)據(jù)估計(jì)中國(guó)2000、2004、2006和2009年的代際收入彈性系數(shù)分別為0.66、0.49、0.35、0.46，認(rèn)為中國(guó)的代際收入彈性大體上是呈下降趨勢(shì)的。楊沫和王巖(2020)[13]同樣使用CHNS數(shù)據(jù)得出的結(jié)論是中國(guó)居民代際收入彈性在1991—2004年期間基本保持穩(wěn)定，但2004年以后不斷下降。Chetty et al.(2017)[14]發(fā)現(xiàn)美國(guó)的絕對(duì)流動(dòng)率從20世紀(jì)40年代的90%下降到20世紀(jì)80年代的50%。Fan et al.(2021)對(duì)比1970—1980年和1981—1988年出生的兩個(gè)群體，認(rèn)為改革開放后中國(guó)代際收入持續(xù)性有所升高。除此之外，也有學(xué)者根據(jù)性別、戶口等分析不同群體的代際收入流動(dòng)(江求川，2017[15])。總體而言，中國(guó)的代際收入流動(dòng)處于較低水平。關(guān)于代際收入流動(dòng)的影響渠道，現(xiàn)有研究主要是從教育、遺傳、家庭環(huán)境、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、人口遷移、創(chuàng)業(yè)等方面展開。其中教育是形成人力資本最主要的途徑之一(楊沫和王巖；2020)，能顯著促進(jìn)代際收入流動(dòng)(Restuccia and Urrutia，2004[16]；Lefgren et al.,2012[17])，而人口遷移能強(qiáng)化教育的影響(孫三百等，2012[18])。除遺傳基因等先天因素外(Bj?rklund et al.，2006[19])，諸如生命周期約束、父母教育水平、兄弟姐妹人數(shù)、財(cái)富水平等后天家庭環(huán)境因素也會(huì)產(chǎn)生影響(Sang and Seshadri，2019[20]；Sacerdote，2007[21]；Fagereng et al.，2021[22])。另外，劉琳和趙建梅(2020)[23]認(rèn)為社會(huì)網(wǎng)絡(luò)能通過加強(qiáng)信息共享、降低信貸約束和改善子女就業(yè)等渠道促進(jìn)代際收入流動(dòng)。由上可以看出，對(duì)代際流動(dòng)影響因素的研究成果已經(jīng)比較豐富，但金融素養(yǎng)作為一種愈發(fā)重要的人力資本要素，鮮有研究將二者聯(lián)系起來。目前對(duì)于金融知識(shí)與微觀主體最終成果之間關(guān)系的研究幾乎空白(王正位等，2016[24])，也很少有研究涉及金融素養(yǎng)對(duì)代際收入流動(dòng)的影響。

根據(jù)OECD的定義，金融素養(yǎng)是指做出合理金融決策并最終實(shí)現(xiàn)金融福利的必要意識(shí)、知識(shí)、技術(shù)、態(tài)度和行為的結(jié)合?，F(xiàn)有文獻(xiàn)主要圍繞金融素養(yǎng)對(duì)金融行為的影響展開。從資產(chǎn)角度來看，金融素養(yǎng)水平越高的個(gè)體金融市場(chǎng)參與度越高，越傾向于持有股票等風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)(Van Rooij et al.，2011)，同時(shí)金融素養(yǎng)高的家庭更可能對(duì)理財(cái)建議有需求(吳錕和吳衛(wèi)星，2017[25])，參與商業(yè)保險(xiǎn)的可能性也增大(鄭路和徐旻霞，2021[26])。從負(fù)債角度，金融素養(yǎng)使居民家庭更傾向于負(fù)債以及正規(guī)借貸渠道，提高正規(guī)借貸需求，并能減少過度負(fù)債(吳衛(wèi)星等，2018[27])。此外，金融知識(shí)可顯著推動(dòng)家庭參與創(chuàng)業(yè)活動(dòng)，并顯著促進(jìn)家庭主動(dòng)創(chuàng)業(yè)(尹志超等，2015[28])?？傮w而言，金融素養(yǎng)能夠顯著改善金融行為。值得注意的是，當(dāng)前中國(guó)消費(fèi)者的金融素養(yǎng)水平處于中等水平(劉國(guó)強(qiáng)，2018[29])，絕大多數(shù)居民家庭對(duì)貸款產(chǎn)品不了解(吳衛(wèi)星等，2018)，還有很大提升空間。

金融素養(yǎng)，包括金融知識(shí)在內(nèi)，與家庭財(cái)富明顯正相關(guān)(Van Rooij et al.，2012[30]；Behrman et al.，2012[31]),并能提升收入穩(wěn)健性(單德朋，2019[32])，而且金融知識(shí)確實(shí)能促進(jìn)低收入家庭的向上流動(dòng)(王正位等，2016)，基于此，本文提出假設(shè)1。

假設(shè)1：金融素養(yǎng)能促進(jìn)代際收入流動(dòng)。

限于經(jīng)濟(jì)體制、戶籍制度等原因，不同群體的人力資本積累過程不盡相同，金融素養(yǎng)水平存在個(gè)體異質(zhì)性(吳衛(wèi)星等，2018)。一般而言，金融素養(yǎng)水平低的群體往往具有較低的社會(huì)地位，主要集中于低收入群體、農(nóng)村地區(qū)等(Campbell，2016[33]；Lusardi and Mitchell，2014[34])，金融素養(yǎng)的異質(zhì)性表明其因果機(jī)制也有所差異(Lusardi and Mitchell，2014)?；诖?，本文提出假設(shè)2。

假設(shè)2：金融素養(yǎng)對(duì)代際收入流動(dòng)的作用效果存在群體異質(zhì)性，對(duì)農(nóng)業(yè)戶口以及低收入群體影響更為明顯。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)樣本選取與數(shù)據(jù)來源

中國(guó)家庭追蹤調(diào)查(China Family Panel Studies，CFPS)是北京大學(xué)中國(guó)社會(huì)科學(xué)調(diào)查中心實(shí)施的一項(xiàng)全國(guó)性調(diào)查，自2010年基線調(diào)查開始，目前共發(fā)布了五輪數(shù)據(jù)。本文中使用的樣本主要來自第三輪調(diào)查數(shù)據(jù)CFPS2014，該輪調(diào)查于2014年7月正式開展，于2015年5月最終結(jié)束。調(diào)查內(nèi)容涉及個(gè)體、家庭、社區(qū)三個(gè)層面，涵蓋了年齡、戶口、教育年限、收入、工作類型、認(rèn)知能力等人口統(tǒng)計(jì)信息，同時(shí)包含了目前最為全面的金融知識(shí)相關(guān)問題，能更充分地對(duì)金融素養(yǎng)進(jìn)行度量。在篩選樣本時(shí)父代和子代均以家庭為單位，限定子代夫妻雙方的平均年齡在16歲及以上(6)法定勞動(dòng)年齡為16歲以上。，同時(shí)去除在學(xué)人口；選取父代夫妻雙方的平均年齡在65歲及以下，并去除退休人口。共篩選出901組子代和父代的有效配對(duì)樣本。

(二)研究變量的選擇

1. 被解釋變量。本文的被解釋變量為子代的收入，根據(jù)Chetty et al.(2014)[35]的做法，子代收入以家庭為單位進(jìn)行計(jì)算，將子代夫妻雙方的收入之和取平均值，涵蓋工資性收入和經(jīng)營(yíng)性收入兩大類，回歸時(shí)將雙方收入平均值取對(duì)數(shù)。

2. 解釋變量。本文最主要的解釋變量為父代收入和金融素養(yǎng)。父代收入將父母雙方的收入之和進(jìn)行平均后取對(duì)數(shù)，涵蓋工資性收入和經(jīng)營(yíng)性收入兩大類；金融素養(yǎng)指標(biāo)的構(gòu)建依據(jù)問卷中金融知識(shí)和金融行為兩部分問題。其中金融知識(shí)問題選取“存款到期金額”、“價(jià)值比較”、“投資風(fēng)險(xiǎn)”三項(xiàng)內(nèi)容，分別對(duì)應(yīng)利率、通貨膨脹和風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)，屬于文獻(xiàn)中衡量金融知識(shí)水平的常用問題。為與金融行為部分的計(jì)分具有可比性，金融知識(shí)部分回答正確計(jì)為5分，否則計(jì)為1分。金融行為部分包括“購(gòu)物承受能力”、“按時(shí)交納賬單”、“關(guān)注財(cái)務(wù)狀況”、“制定長(zhǎng)期財(cái)務(wù)規(guī)劃”、“財(cái)務(wù)收支管理”、“主觀感受”、“主觀傾向”和“金錢觀”八項(xiàng)內(nèi)容，每項(xiàng)內(nèi)容包括五個(gè)選項(xiàng)，分為完全不符合、比較不符合、一般符合、比較符合以及完全符合，分別用分?jǐn)?shù)1～5表示，分?jǐn)?shù)越高表示越符合受訪者的行為傾向。

與多數(shù)文獻(xiàn)一致，本文使用探索性因子分析方法構(gòu)建金融素養(yǎng)指標(biāo)，但在構(gòu)建過程中考慮了受訪者自身作答傾向所引起的偏差。已有研究表明中間選項(xiàng)會(huì)明顯影響被訪者的(Bishop，1987[36])。一方面當(dāng)同時(shí)面對(duì)多個(gè)問題時(shí)，被訪者可能會(huì)由于認(rèn)知負(fù)擔(dān)直接選擇中間選項(xiàng)；另一方面對(duì)于不知道答案的問題，被訪者可能礙于“面子”同樣傾向于選擇中間選項(xiàng)而非回答“不知道”，被訪者對(duì)問題內(nèi)容越感興趣這種情況越突出。除此之外，調(diào)查結(jié)果經(jīng)常受到社會(huì)期望偏差的影響(Krumpal,2013[37])，受訪者受限于社會(huì)準(zhǔn)則，會(huì)傾向于做出積極表達(dá)以展示出良好形象，從而掩蓋真實(shí)的態(tài)度和行為(Tourangeau and Yan，2007[38])，產(chǎn)生社會(huì)期望偏差。

在金融知識(shí)部分，被訪者面對(duì)不知道的問題可能會(huì)礙于“面子”而傾向于選擇中間選項(xiàng)，同時(shí)整個(gè)訪問過程涉及到的問題眾多，受訪者可能并沒有耐心仔細(xì)回答每個(gè)問題，進(jìn)一步使得作答結(jié)果受到中間項(xiàng)效應(yīng)的影響，因此針對(duì)這部分問題引入一個(gè)測(cè)量指標(biāo)middle，該指標(biāo)等于受訪者選擇的中間選項(xiàng)數(shù)量。由于“投資風(fēng)險(xiǎn)”的選項(xiàng)只有正確和錯(cuò)誤，因此middle僅指“存款到期金額”“價(jià)值比較”兩個(gè)問題的中間選項(xiàng)數(shù)量。在金融行為部分，被訪者可能受到社會(huì)期望的影響，傾向于選擇符合社會(huì)準(zhǔn)則的選項(xiàng)，因此針對(duì)這部分問題引入測(cè)量指標(biāo)agree，等于受訪者選擇“比較符合”或者“完全符合”選項(xiàng)的數(shù)量。下面從兩方面證明引入這兩個(gè)指標(biāo)的合理性。

問卷對(duì)被訪者的作答反應(yīng)進(jìn)行了評(píng)價(jià)，其中包括“理解能力”、“對(duì)調(diào)查的配合程度”、“智力水平”、“對(duì)調(diào)查的興趣”、“對(duì)調(diào)查的疑慮”以及“急于結(jié)束調(diào)查的程度”。本部分首先將middle、agree處理為虛擬變量，即當(dāng)middle、agree大于1時(shí)全部取值為1，否則為0。然后使用logit模型對(duì)選取的作答態(tài)度變量進(jìn)行回歸(表1)。

第(1)列回歸結(jié)果表明，被訪者越感興趣選擇中間項(xiàng)的可能性越大；第(2)列的回歸結(jié)果表明，被訪者對(duì)調(diào)查的疑慮程度越低，即對(duì)調(diào)查本身越信任，選擇“比較符合”或者“完全符合”的可能性就更大，說明被訪者越傾向于樹立一種良好形象。第(3)、第(4)列進(jìn)一步引入一系列個(gè)體特征變量，黨員身份、戶口、性別、年齡、婚姻狀態(tài)、工作類型、教育年限并控制省份固定效應(yīng)，結(jié)論仍然成立。

綜合表1的回歸結(jié)果可以看出，被訪者的作答態(tài)度會(huì)影響最終的作答結(jié)果，與具體問題無關(guān)，證明作答結(jié)果包含了中間項(xiàng)效應(yīng)和社會(huì)期望偏差應(yīng)的影響。下面使用驗(yàn)證性因子方法進(jìn)一步證明middle、agree能夠反映中間項(xiàng)效應(yīng)和社會(huì)期望偏差。

表1 作答態(tài)度回歸結(jié)果

首先針對(duì)兩部分問題各引入一個(gè)因子style，該因子表示被訪者的作答傾向，并將因子載荷均設(shè)為1，表示該因子在各問題上的作用效果都相同；然后再各自引入另一個(gè)因子tend，該因子分別對(duì)應(yīng)構(gòu)建的變量middle和agree，按照固定載荷法的通用做法，tend的因子載荷設(shè)為1，在此基礎(chǔ)上用λ表示tend和style的相關(guān)系數(shù)。除此之外，在金融知識(shí)部分再引入knowle因子，在金融行為部分再引入behav因子，該兩個(gè)因子的載荷不作限制，用來代表各個(gè)指標(biāo)所包含的其他信息。λ較大時(shí)，表明tend和style具有較高的相關(guān)性，則可以將style因子視為表征作答傾向的指標(biāo)。具體參見Billiet and McClendon(2000)[39]的做法。

回歸結(jié)果顯示，金融知識(shí)部分tend與style因子的相關(guān)系數(shù)λ=0.55，金融行為部分tend與style因子的相關(guān)系數(shù)λ=0.85，表明tend與style具有較高相關(guān)度，據(jù)此可以將middle與agree分別視為度量中間項(xiàng)效應(yīng)和社會(huì)期望偏差的指標(biāo)。

引入middle、agree兩個(gè)指標(biāo)后累計(jì)方差貢獻(xiàn)率由0.59上升為0.64，說明加入兩個(gè)指標(biāo)確實(shí)能解釋更多信息，同時(shí)KMO值為0.69，球形度檢驗(yàn)拒絕相關(guān)系數(shù)矩陣是單位矩陣，符合探索性因子分析方法的要求，表2為旋轉(zhuǎn)后各因子的載荷。在計(jì)算因子得分時(shí)，由于這兩個(gè)指標(biāo)包含的信息主要是關(guān)于作答傾向，而非金融素養(yǎng)，故去除這兩個(gè)指標(biāo)的權(quán)重，用剩下的指標(biāo)構(gòu)建修正后的金融素養(yǎng)變量，以盡可能消除由于作答傾向引起的測(cè)量偏差，更好反應(yīng)金融素養(yǎng)水平。

表2 旋轉(zhuǎn)后因子載荷

3. 控制變量。本文選取的控制變量包括父代年齡、子代年齡、子代教育年限、子代戶口、子代婚姻狀態(tài)、子代是否為黨員、子代的主要工作類型以及省份固定效應(yīng)。

其中，子代年齡取夫妻雙方年齡的平均值(如果尚未結(jié)婚則取孩子個(gè)人的年齡)，父代年齡取父母雙方年齡的平均值。其余的控制變量中，如果子代已經(jīng)結(jié)婚，則以丈夫的人口特征為準(zhǔn)，否則以孩子個(gè)人的人口特征為準(zhǔn)；父代控制變量均以父親的人口特征為準(zhǔn)。

(三)研究模型

本文主要使用如下回歸模型：

yc=β0FL×yf+β1FL+β2yf+β3X+γ+ε

其中，yc為子代收入對(duì)數(shù)；yf為父代收入對(duì)數(shù)；FL為金融素養(yǎng)指標(biāo)；X為一系列控制變量；包括父代年齡、父代年齡的平方、子代年齡、子代年齡的平方、子代教育年限、子代戶口、子代婚姻狀態(tài)、子代是否為黨員、子代的主要工作類型以及省份固定效應(yīng)。β2為代際收入彈性系數(shù)，表示父代收入對(duì)子代收入的影響程度，β2越大表明代際傳承性越強(qiáng)，流動(dòng)性越低。當(dāng)β0顯著為負(fù)時(shí)，表明金融素養(yǎng)能降低父代收入對(duì)子代收入的影響程度，促進(jìn)代際收入流動(dòng)。

四、主要實(shí)證結(jié)果

表3為主要的回歸結(jié)果，并與未考慮作答傾向的情況進(jìn)行對(duì)比。第(1)、第(2)列使用的金融素養(yǎng)指標(biāo)沒有考慮作答傾向的影響，第(3)、第(4)列的回歸結(jié)果考慮了作答傾向的影響。由表可看出，各列中“金融素養(yǎng)*父代收入對(duì)數(shù)”的估計(jì)系數(shù)均顯著為負(fù)，表明金融素養(yǎng)能降低父代收入與子代收入的相關(guān)性，有助于提高代際收入流動(dòng)性。相比第(1)、第(2)列，第(3)、(4)列中“金融素養(yǎng)*父代收入對(duì)數(shù)”估計(jì)系數(shù)的絕對(duì)值均有所增大，且顯著性水平也有所提高，表明考慮作答傾向后的估計(jì)結(jié)果更為穩(wěn)健，在加入控制變量的情況下結(jié)論也成立。后文中均使用考慮了作答傾向的金融素養(yǎng)指標(biāo)。

表3 主要回歸結(jié)果

五、異質(zhì)性分析

(一)戶口異質(zhì)性分析

中國(guó)具有獨(dú)特的城鄉(xiāng)二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，農(nóng)業(yè)戶口與非農(nóng)戶口人群的代際收入流動(dòng)差別較大。本部分從戶口角度討論金融素養(yǎng)影響代際收入流動(dòng)的異質(zhì)性。根據(jù)孩子12歲時(shí)的戶口狀態(tài)將樣本分為農(nóng)業(yè)戶口與非農(nóng)戶口兩個(gè)群體，對(duì)應(yīng)虛擬變量分別取值1和0。表4的結(jié)果中，第(1)列中“金融素養(yǎng)*父代收入對(duì)數(shù)”的估計(jì)系數(shù)顯著為負(fù)，表明金融素養(yǎng)能提高農(nóng)業(yè)戶口群體的的代際收入流動(dòng)性，金融素養(yǎng)水平越高，父代收入對(duì)子代收入的影響程度越低。但第(2)列的非農(nóng)戶口樣本并沒有出現(xiàn)類似結(jié)果。第(3)列中“戶口*父代收入對(duì)數(shù)*金融素養(yǎng)”的系數(shù)顯著為負(fù)，進(jìn)一步說明相對(duì)于非農(nóng)戶口群體，金融素養(yǎng)對(duì)農(nóng)業(yè)戶口群體的作用效果更為明顯。

表4 戶口異質(zhì)性回歸結(jié)果

根據(jù)已有研究，金融素養(yǎng)能促進(jìn)家庭創(chuàng)業(yè)活動(dòng)，而非農(nóng)就業(yè)對(duì)于農(nóng)村家庭收入流動(dòng)性，破除貧困代際傳遞具有重要的積極作用(楊穗，2016[40])。下面從創(chuàng)業(yè)角度分析金融素養(yǎng)產(chǎn)生戶口異質(zhì)性的原因。將子代工作類型為“私營(yíng)企業(yè)/個(gè)體工商戶/其它自雇”的樣本歸為創(chuàng)業(yè)群體，對(duì)應(yīng)的虛擬變量取值為1，否則取值為0。注意創(chuàng)業(yè)群體不包括自家農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)類型的工作。以子代收入的對(duì)數(shù)作為被解釋變量進(jìn)行OLS回歸(表5)。第(1)列中“金融素養(yǎng)*戶口”的系數(shù)不顯著，第(2)列中“金融素養(yǎng)*創(chuàng)業(yè)*戶口”的系數(shù)在10%水平上顯著為正，表明金融素養(yǎng)能促進(jìn)創(chuàng)業(yè)，并增加創(chuàng)業(yè)群體的收入，且對(duì)于農(nóng)業(yè)戶口群體的影響更明顯。金融素養(yǎng)促進(jìn)農(nóng)民創(chuàng)業(yè)增加非農(nóng)收入，拓展收入來源，有利于促進(jìn)代際收入流動(dòng)。

(二)收入水平異質(zhì)性分析

不同收入群體呈現(xiàn)出差異化的代際收入流動(dòng)趨勢(shì)，收入底層的農(nóng)村居民容易陷入低收入代際傳遞陷阱(徐曉紅，2015[41])。本部分從收入水平討論金融素養(yǎng)影響代際收入流動(dòng)的異質(zhì)性。根據(jù)分位數(shù)回歸方法，選取25%、50%、75%收入水平進(jìn)行討論。如表6所示，第(1)、第(2)、第(3)列分別為25%、50%、75%收入分位數(shù)上的回歸結(jié)果。在25%、50%分位數(shù)水平上，“金融素養(yǎng)*父代收入對(duì)數(shù)”的系數(shù)顯著為負(fù)，但75%分位數(shù)上該交乘項(xiàng)系數(shù)不顯著，表明金融素養(yǎng)能顯著促進(jìn)中、低收入群體的代際收入流動(dòng)。同時(shí)在25%、50%分位數(shù)上“金融素養(yǎng)”的系數(shù)明顯高于75%分位數(shù)，顯著性也更強(qiáng)，表明金融素養(yǎng)對(duì)于中、低收入群體的收入水平具有更明顯的正向影響。

為進(jìn)一步說明金融素養(yǎng)對(duì)不同收入群體的作用效果，本文根據(jù)子代收入水平將樣本分為兩部分，位于中位數(shù)以上的定義為高收入群體，對(duì)應(yīng)虛擬變量取值為0，其余定義為低收入群體，對(duì)應(yīng)虛擬變量取值1(表1)。表7中第(1)列“金融素養(yǎng)*父代收入對(duì)數(shù)”的估計(jì)系數(shù)顯著為負(fù)，表明金融素養(yǎng)能顯著降低低收入群體中父代收入對(duì)子代收入的影響，促進(jìn)代際收入流動(dòng)。但第(2)列高收入群體中效果不顯著。第(3)列中“金融素養(yǎng)*父代收入對(duì)數(shù)*低收入”的系數(shù)顯著為負(fù)，也證明金融素養(yǎng)對(duì)低收入群體的影響更明顯。

根據(jù)現(xiàn)有文獻(xiàn)，金融素養(yǎng)會(huì)提高居民家庭的負(fù)債傾向。本文從負(fù)債意愿角度討論金融素養(yǎng)在高低收入群體間產(chǎn)生異質(zhì)性的原因。調(diào)查詢問了被訪者是否愿意承擔(dān)更多的債務(wù)，根據(jù)答案選項(xiàng)設(shè)置“負(fù)債意愿”虛擬變量，回答為“非常不愿意”“不愿意”時(shí)，虛擬變量設(shè)置為0，否則設(shè)置為1。以子代收入的對(duì)數(shù)為被解釋變量進(jìn)行OLS回歸(表8)。第(1)列中“金融素養(yǎng)*低收入”的系數(shù)不顯著，第(2)列中“金融素養(yǎng)*低收入*負(fù)債意愿”的系數(shù)顯著為正，表明金融素養(yǎng)能影響居民的負(fù)債傾向來增加收入，且這種效應(yīng)在低收入群體中更為明顯。負(fù)債能夠平滑收入，通過生產(chǎn)和經(jīng)營(yíng)活動(dòng)為家庭獲取更高收入(陳屹立，2017[42])，有利于實(shí)現(xiàn)代際收入流動(dòng)。

(三)基于教育不平等的異質(zhì)性分析

教育是人力資本形成的重要途徑，教育分配的不平等與收入分配不平等有諸多聯(lián)系，并對(duì)代際流動(dòng)性變遷具有重要影響(王學(xué)龍和袁易明，2015[43])?；嵯禂?shù)作為衡量不平等程度的一種指標(biāo)，除用于描述收入分布情況外，也被廣泛用于分析不同群體受教育程度的差異。本文使用這一指標(biāo)討論教育不平等與代際收入流動(dòng)及金融素養(yǎng)之間的相互影響。參考Thomas et al.(2001)[44]提出的教育基尼系數(shù)計(jì)算公式，本文首先使用CFPS2014成人庫(kù)的數(shù)據(jù)計(jì)算各個(gè)省份的教育基尼系數(shù)，然后與子代所在省份進(jìn)行匹配，回歸結(jié)果如表9所示。第(1)列中“教育基尼系數(shù)*父代收入對(duì)數(shù)”的估計(jì)系數(shù)顯著為正，表明教育不平等會(huì)增強(qiáng)父代收入對(duì)子代收入的影響程度，不利于代際間的收入流動(dòng)。第(2)列中“教育基尼系數(shù)*父代收入對(duì)數(shù)*金融素養(yǎng)”的估計(jì)結(jié)果接近于0且并不顯著，因而從平均意義而言，金融素養(yǎng)與教育基尼系數(shù)并沒有表現(xiàn)出交互效應(yīng)。

根據(jù)已有的研究成果，教育不平等有多種含義，其中不同教育階段升學(xué)率上的差異代表了教育機(jī)會(huì)不平等，最終受教育水平上的差距代表了教育結(jié)果不平等(熊艷艷等，2014[45])?；诖?，本文將教育基尼系數(shù)進(jìn)一步分解。首先假定文盲群體(即教育年限為0年的群體)在總樣本中所占比例以p1表示，在Thomas et al.(2001)做法的基礎(chǔ)上進(jìn)行如下分解。

(1)

表9中第(3)列加入了教育機(jī)會(huì)不平等和教育結(jié)果不平等分別與金融素養(yǎng)、父代收入對(duì)數(shù)的交乘項(xiàng)，其中“教育結(jié)果不平等*父代收入對(duì)數(shù)*金融素養(yǎng)”的估計(jì)系數(shù)在5%水平上負(fù)向顯著，而“教育機(jī)會(huì)不平等*父代收入對(duì)數(shù)*金融素養(yǎng)”的估計(jì)系數(shù)不顯著，表明金融素養(yǎng)能緩解由于教育結(jié)果不平等引起的代際收入持續(xù)性。特別地，當(dāng)p1=0時(shí)，反映的是所有人都接受了教育。中國(guó)從1986年開始普及九年義務(wù)教育，根據(jù)教育部官網(wǎng)2019年的數(shù)據(jù)，中國(guó)小學(xué)凈入學(xué)率已達(dá)到99.94%，對(duì)于多數(shù)人而言，接受小學(xué)教育已經(jīng)不再是問題。第(4)列的回歸結(jié)果中，除去文盲群體重新計(jì)算教育基尼系數(shù)，此時(shí)“教育基尼系數(shù)(除去文盲群體)*父代收入對(duì)數(shù)*金融素養(yǎng)”的估計(jì)系數(shù)在10%水平上負(fù)顯著，進(jìn)一步證明金融素養(yǎng)能緩解教育結(jié)果不平等所引起的代際收入持續(xù)性。

表9 基于教育不平等的異質(zhì)性回歸結(jié)果(CFPS)

續(xù)表9

鑒于有些省份的樣本數(shù)量過少，對(duì)教育基尼系數(shù)的計(jì)算造成了一定影響。接下來本文使用2010年人口普查的數(shù)據(jù)重新計(jì)算。由于人口普查數(shù)據(jù)中只有學(xué)歷信息，在計(jì)算時(shí)需先折算成教育年限：文盲群體對(duì)應(yīng)的教育年限為0年，小學(xué)學(xué)歷對(duì)應(yīng)的教育年限為6年，初中學(xué)歷對(duì)應(yīng)的教育年限為9年，高中學(xué)歷對(duì)應(yīng)的教育年限為12年，大專學(xué)歷對(duì)應(yīng)的教育年限為15年，大學(xué)學(xué)歷對(duì)應(yīng)的教育年限為16年，研究生學(xué)歷對(duì)應(yīng)的教育年限為19年，計(jì)算方法同上。回歸結(jié)果如表10所示，得到的結(jié)論一致，第(4)列同樣除去了文盲群體，“教育基尼系數(shù)(除去文盲群體)*父代收入對(duì)數(shù)*金融素養(yǎng)”的估計(jì)系數(shù)在5%水平上負(fù)向顯著，證明金融素養(yǎng)能緩解教育結(jié)果不平等所引起的代際收入持續(xù)性。

表10 基于教育不平等的異質(zhì)性回歸結(jié)果(人口普查)

續(xù)表10

金融素養(yǎng)能夠改善金融行為，有助于做出更合理的家庭財(cái)務(wù)決策，改善收入狀況。與此相對(duì)應(yīng)的是，教育水平也會(huì)影響家庭財(cái)務(wù)決策，較低的教育水平往往會(huì)產(chǎn)生不利影響。下面基于家庭財(cái)務(wù)角度進(jìn)一步討論教育不平等背景下金融素養(yǎng)的作用機(jī)制及對(duì)收入的影響。根據(jù)問卷中對(duì)財(cái)務(wù)狀況關(guān)注程度的問題設(shè)置虛擬變量，回答“完全不符合”“比較不符合”時(shí)取值為0，否則取值為1。具體回歸結(jié)果如表11所示。表11中各列均以子代收入對(duì)數(shù)為被解釋變量。第(1)、第(2)列分析教育不平等背景下金融素養(yǎng)促進(jìn)代際收入流動(dòng)的作用機(jī)制，第(3)、第(4)列進(jìn)一步討論教育不平等背景下金融素養(yǎng)對(duì)子代收入的影響。

第(1)列使用CFPS2014的數(shù)據(jù)計(jì)算教育基尼系數(shù)，“金融素養(yǎng)*關(guān)注財(cái)務(wù)*教育基尼系數(shù)*父代收入對(duì)數(shù)”的估計(jì)系數(shù)在5%水平上負(fù)向顯著，表明在教育不平等背景下，金融素養(yǎng)可以通過提高居民對(duì)家庭財(cái)務(wù)的關(guān)注度，促進(jìn)代際收入流動(dòng)。第(2)列使用2010年人口普查的數(shù)據(jù)計(jì)算教育基尼系數(shù)，雖然顯著性有所降低，但結(jié)論一致。

第(3)列同樣使用CFPS2014的數(shù)據(jù)計(jì)算教育基尼系數(shù)，“金融素養(yǎng)*教育基尼系數(shù)”的系數(shù)在1%水平上正向顯著，表明在教育不平的背景下，提高金融素養(yǎng)有助于增加收入。第(4)列使用2010年人口普查的數(shù)據(jù)計(jì)算教育基尼系數(shù)，得到相同的結(jié)論。第(3)、第(4)列進(jìn)一步表明，在教育不平等的背景下，提高金融素養(yǎng)對(duì)于提高收入，促進(jìn)代際收入流動(dòng)具有積極意義。

表11 教育不平等背景下金融素養(yǎng)作用機(jī)制及對(duì)收入的影響

六、影響渠道分析

CFPS2014同時(shí)調(diào)查了被訪者的其他金融行為，包括借款被拒經(jīng)歷、籌款難度、借貸使用、消費(fèi)模式、風(fēng)險(xiǎn)偏好以及所能容忍的最大投資損失比例。本文進(jìn)一步分析其他金融行為對(duì)金融素養(yǎng)作用效果的影響。根據(jù)選項(xiàng)內(nèi)容設(shè)置六個(gè)對(duì)應(yīng)的虛擬變量(7)有被拒經(jīng)歷賦值為1，否則為0；籌款難度為很困難、比較困難賦值為1，否則為0；風(fēng)險(xiǎn)偏好為不愿意承擔(dān)任何投資風(fēng)險(xiǎn)時(shí)取值為1，代表風(fēng)險(xiǎn)厭惡，否則為0；損失容忍比例大于0時(shí)賦值為1，表示能夠容忍損失，否則為0；借貸使用、消費(fèi)模式為完全不符合、比較不符合賦值為0，否則為1。，分別與金融素養(yǎng)、父代收入對(duì)數(shù)作交乘項(xiàng)，控制變量均與前述相同，結(jié)果如表12所示。其中，第(1)～(6)列的結(jié)果中，只有第(5)和第(6)列的三項(xiàng)交乘顯著，表明金融素養(yǎng)對(duì)損失厭惡群體和有損失承受能力群體的作用效果更為明顯。第(7)列同時(shí)加入風(fēng)險(xiǎn)偏好、損失容忍兩個(gè)變量，兩者與金融素養(yǎng)、父代收入對(duì)數(shù)的交乘項(xiàng)都在1%水平上負(fù)向顯著，可以看出風(fēng)險(xiǎn)偏好與損失容忍程度對(duì)金融素養(yǎng)的作用效果有著獨(dú)立的影響。

一般而言，風(fēng)險(xiǎn)偏好與損失容忍程度存在相關(guān)性，風(fēng)險(xiǎn)愛好者對(duì)損失往往具有更高的容忍程度。但另一方面，風(fēng)險(xiǎn)偏好屬于一種主觀風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度，而損失容忍程度除了受主觀風(fēng)險(xiǎn)偏好的影響外，這與客觀的風(fēng)險(xiǎn)承受能力有關(guān)，主觀風(fēng)險(xiǎn)愛好者并不一定具有更高的客觀風(fēng)險(xiǎn)承受能力。綜合第(6)、第(7)列的回歸結(jié)果，從金融素養(yǎng)的邊際作用效果而言，應(yīng)注意增強(qiáng)客觀風(fēng)險(xiǎn)承受能力，而非更為激進(jìn)的主觀風(fēng)險(xiǎn)取向。

表12 影響渠道分析

續(xù)表12

七、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(一)工具變量

本文使用社區(qū)層面的平均金融素養(yǎng)作為工具變量進(jìn)行檢驗(yàn)，構(gòu)建金融素養(yǎng)變量的方法與前述相同，同樣考慮了作答傾向的影響，然后在社區(qū)層面取均值(表13)。使用社區(qū)層面的平均金融素養(yǎng)水平作為工具變量時(shí)，第(1)列金融素養(yǎng)與父代收入對(duì)數(shù)交乘項(xiàng)的系數(shù)顯著為負(fù)，第(2)列加入控制變量后，交乘項(xiàng)顯著水平降低，但仍在10%水平上顯著，證明金融素養(yǎng)能降低父代收入對(duì)子代的影響，緩解了代際收入的持續(xù)性。

(二)剔除極端值的影響

為排除極端值對(duì)結(jié)果的影響，本文依次首尾剔除1%、5%和10%的極端值，回歸結(jié)果如表14所示，金融素養(yǎng)與父代收入對(duì)數(shù)的交乘項(xiàng)均負(fù)向顯著，證明結(jié)果穩(wěn)健。

八、進(jìn)一步討論

已有文獻(xiàn)表明，教育是影響代際收入流動(dòng)的關(guān)鍵因素。本部分嘗試將金融素養(yǎng)與教育進(jìn)行對(duì)比，以證明金融素養(yǎng)所具有的經(jīng)濟(jì)意義。依據(jù)Lefgren et al.(2012)提出的廣義人力資本框架，本文將金融素養(yǎng)作為一種特殊的人力資本單獨(dú)進(jìn)行分析，比較金融素養(yǎng)與教育為代表的其他人力資本在代際收入流動(dòng)中的作用。假設(shè)父代和子代的收入均由金融素養(yǎng)和教育因素決定。

yf=τ+HCf+FLf+εf

(2)

yc=θ+HCc+FLc+εc

(3)

式(2)中yf表示對(duì)數(shù)形式的父代收入；FLf表示父代金融素養(yǎng)對(duì)應(yīng)的市場(chǎng)價(jià)值；HCf表示教育對(duì)應(yīng)的市場(chǎng)價(jià)值；εf表示與人力資本無關(guān)的其他因素，同樣以市場(chǎng)價(jià)值表示。式(3)為子代的收入方程，各變量含義與(2)相同。

(4)

HCc=γ+π0yf+π1HCf+δc

(5)

參照Lefgren et al.(2012)中的過程可得到下式成立

(6)

目前文獻(xiàn)中的普遍做法是將學(xué)歷或教育年限作為人力資本的代理變量?？紤]到個(gè)體水平的教育變量可能與金融素養(yǎng)存在相關(guān)性，本文使用父母所從事職業(yè)的平均教育年限作為與HCf相關(guān)的工具變量，以降低與個(gè)體水平特征的相關(guān)性。參照CFPS官網(wǎng)上公開的《2012年當(dāng)前主要職業(yè)綜合變量的建構(gòu)》，將父母從事的職業(yè)分為九大類，(8)即國(guó)家機(jī)關(guān)/黨群組織/企業(yè)/事業(yè)單位負(fù)責(zé)人、專業(yè)技術(shù)人員、辦事人員和有關(guān)人員、商業(yè)/服務(wù)業(yè)人員、農(nóng)/林/牧/漁/水利業(yè)人員、生產(chǎn)/運(yùn)輸設(shè)備操作人員及有關(guān)人員、軍人、無職業(yè)者、不便分類的其他從業(yè)人員，其中從事自家農(nóng)業(yè)或農(nóng)業(yè)打工的樣本歸入農(nóng)/林/牧/漁/水利業(yè)人員。計(jì)算出父母所從事職業(yè)的平均教育年限后，取雙方均值作為工具變量。

已有研究表明數(shù)學(xué)能力與金融素養(yǎng)具有一定相關(guān)性。Jappelli and Padula(2013)[46]發(fā)現(xiàn)提升早期數(shù)學(xué)能力可以明顯提高家庭金融素養(yǎng)和財(cái)富水平，而且認(rèn)知測(cè)試得分，尤其是數(shù)學(xué)測(cè)試得分越高的消費(fèi)者，做出錯(cuò)誤金融決策的概率越低(Agarwal and Mazumder，2013[47])。Lindqvist and Vestman(2011)[48]的研究結(jié)果表明認(rèn)知能力在一定程度上可以作為工資水平的反映。由此可以看出，作為一種認(rèn)知能力，數(shù)學(xué)能力同時(shí)與金融素養(yǎng)和收入相關(guān)。CFPS2014的個(gè)人問卷對(duì)被訪問者的數(shù)學(xué)能力進(jìn)行了測(cè)試，以相應(yīng)的數(shù)學(xué)測(cè)試得分表示。同時(shí)家庭經(jīng)濟(jì)問卷中讓被訪問者對(duì)自己父母的金融知識(shí)水平進(jìn)行了評(píng)價(jià)，分為5個(gè)等級(jí)，(9)即“遠(yuǎn)高于同齡人的平均水平”、“高于同齡人的平均水平”、“大約處于同齡人的平均水平”、“低于同齡人的平均水平”和“遠(yuǎn)低于同齡人的平均水平”。用數(shù)字1—5表示，數(shù)字越大表明金融知識(shí)水平越高。本部分使用數(shù)學(xué)能力與金融知識(shí)水平構(gòu)建與金融素養(yǎng)FLf相關(guān)的工具變量。

由于數(shù)學(xué)能力也可能與教育等因素相關(guān)，在構(gòu)建時(shí)首先將父代的數(shù)學(xué)測(cè)試得分對(duì)父代教育年限、職業(yè)平均教育年限、戶口狀態(tài)、黨員身份、年齡進(jìn)行回歸，然后將得到的殘差與父代金融知識(shí)水平進(jìn)行交乘，作為與金融素養(yǎng)FLf相關(guān)的工具變量，以盡可能降低與個(gè)體水平特征的相關(guān)性。其中，父代的數(shù)學(xué)測(cè)試得分以父母雙方的最高值為代表，父代教育年限、職業(yè)平均教育年限、年齡均取雙方的平均值，戶口狀態(tài)、黨員身份均以父親的情況為準(zhǔn)。兩階段最小二乘法第一階段回歸的F統(tǒng)計(jì)量為14.7，證明工具變量有效。另外為驗(yàn)證該工具變量的排他性要求，先將子代收入對(duì)數(shù)與該工具變量回歸，然后再加入父代收入對(duì)數(shù)進(jìn)行對(duì)比(表15)。

由第(1)列可以看出，只加入工具變量的情況下，該工具變量的系數(shù)在10%的水平上顯著；第(2)列中同時(shí)加入工具變量和父代收入對(duì)數(shù)，工具變量的系數(shù)不再顯著，在一定程度上可以證明該工具變量是通過父代收入發(fā)揮作用，滿足工具變量排他性要求。

使用上述兩種工具變量得到的回歸結(jié)果如表16所示。第(1)列使用的工具變量與金融素養(yǎng)相關(guān)，得到的代際收入彈性系數(shù)用βFL表示；第(2)列使用的工具變量與教育相關(guān)，得到的代際收入彈性系數(shù)用βHC表示。由表16結(jié)果可以看出，βFL=0.42，在10%的水平上顯著；βHC=0.37，在5%的水平上顯著。從平均意義上而言，金融素養(yǎng)FLf對(duì)子代收入的邊際效應(yīng)要大于教育，但相差并不算明顯，可以認(rèn)為金融素養(yǎng)和教育的影響效果在一定程度上具有可比性。

下面本文進(jìn)一步通過工具變量分位數(shù)回歸，比較在不同收入分位數(shù)上兩種工具變量的影響程度。由表17可以看出，隨著收入分位數(shù)的提高，βFL和βHC的估計(jì)結(jié)果都在減小，表明隨著收入水平的提高，金融素養(yǎng)和教育對(duì)子代收入的影響程度均在下降。另外，βFL的估計(jì)結(jié)果只在25%分位數(shù)上顯著，而βHC的估計(jì)結(jié)果只在75%分位數(shù)上顯著，表明金融素養(yǎng)對(duì)低收入群體的影響更為明顯，以教育為代表的教育則對(duì)高收入群體的影響更為明顯。對(duì)于中等收入群體而言，盡管βFL>βHC，但兩者均不顯著，鑒于總體樣本量有限，后續(xù)還需要進(jìn)一步研究。

表17 不同分位數(shù)上工具變量回歸結(jié)果

根據(jù)有效維持不平等假設(shè)(EMI)，優(yōu)勢(shì)群體會(huì)利用自身資源獲得更多教育機(jī)會(huì)，即便在教育擴(kuò)張時(shí)期，優(yōu)勢(shì)群體的教育需求達(dá)到了飽和，教育不平等仍會(huì)以更有效的方式存在，從數(shù)量不平等轉(zhuǎn)為質(zhì)量不平等。1999年高校擴(kuò)招以后，中國(guó)高等教育迅速進(jìn)入普及階段。與此同時(shí)，追逐優(yōu)質(zhì)教育資源的趨勢(shì)愈演愈烈，天價(jià)學(xué)區(qū)房就是很明顯的例子。相比而言，擁有經(jīng)濟(jì)、體制等優(yōu)勢(shì)的上層群體更熱衷于競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)質(zhì)教育，與底層階級(jí)形成了明顯差距，教育資源的差別使底層階級(jí)所能獲得的教育回報(bào)大打折扣。另外，伴隨著大學(xué)畢業(yè)生規(guī)模的不斷擴(kuò)張，就業(yè)難題也日益突出，進(jìn)一步加劇了底層群體在勞動(dòng)力市場(chǎng)上的劣勢(shì)地位。不平等使得教育對(duì)于不同階層的作用效果產(chǎn)生分化。金融素養(yǎng)通過改善金融行為，有助于底層群體作出更合理的家庭財(cái)務(wù)決策，提升收入水平。

據(jù)此進(jìn)一步分析金融素養(yǎng)與教育對(duì)不同出身階層所產(chǎn)生的影響。如表18所示，各列均以子代收入對(duì)數(shù)為被解釋變量。第(1)、第(2)列以父代收入中位數(shù)為依據(jù)，當(dāng)父代收入位于中位數(shù)以上時(shí)，認(rèn)為子代出身于高收入群體，對(duì)應(yīng)虛擬變量取值為0，反之出身于低收入群體，對(duì)應(yīng)虛擬變量取值為1。第(1)列中“教育年限*低收入”的估計(jì)系數(shù)在10%水平上負(fù)向顯著，表明出身于高收入階層能夠享有更高的教育回報(bào)；第(2)列中“金融素養(yǎng)*低收入”的估計(jì)系數(shù)在5%水平上正顯著，表明金融素養(yǎng)對(duì)于提高底層群體收入的效果更明顯。第(3)、第(4)列根據(jù)孩子14歲時(shí)父代的政治身份進(jìn)行劃分，父母雙方中有一方為黨員的即認(rèn)為出身于有政治優(yōu)勢(shì)的群體，對(duì)應(yīng)虛擬變量取值為1，否則為0。第(3)列中“教育年限*黨員”的估計(jì)系數(shù)在10%水平上正向顯著，表明教育對(duì)出身于政治優(yōu)勢(shì)階層的群體更有利。雖然第(4)列中“金融素養(yǎng)*黨員”的估計(jì)系數(shù)不顯著，但綜合而言，經(jīng)濟(jì)、政治優(yōu)勢(shì)能顯著提高教育回報(bào)，優(yōu)勢(shì)群體有能力獲得更好的教育資源，提高子代在勞動(dòng)力市場(chǎng)上的競(jìng)爭(zhēng)力，從而獲得更高收入，這在一定程度上驗(yàn)證了上面的討論。

九、結(jié)論

在當(dāng)下新冠肺炎疫情肆虐的背景下，低收入群體受到的沖擊更大，增收更為困難(王一鳴，2020)[49]，使得收入差距有進(jìn)一步拉大趨勢(shì)。促進(jìn)代際收入流動(dòng)，使更多低收入群體進(jìn)入中等行列，是實(shí)現(xiàn)共同富裕的應(yīng)有之義。

本文基于CFPS2014探究了金融素養(yǎng)對(duì)代際收入流動(dòng)的影響，結(jié)果表明，金融素養(yǎng)能夠降低父代收入對(duì)子代的影響，促進(jìn)代際收入流動(dòng)，且具有群體異質(zhì)性。相比而言，金融素養(yǎng)通過促進(jìn)農(nóng)業(yè)戶口群體創(chuàng)業(yè)、增強(qiáng)低收入群體的負(fù)債傾向，來提高收入水平，從而更明顯地促進(jìn)農(nóng)業(yè)戶口和低收入群體的代際收入流動(dòng)。在教育不平等背景下，金融素養(yǎng)能提高收入水平，緩解由教育結(jié)果不平等引起的代際收入持續(xù)性。在此基礎(chǔ)上，本文進(jìn)一步使用社區(qū)層面的平均金融素養(yǎng)水平作為工具變量以及縮尾處理進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，結(jié)論仍成立。

本文建議提高居民家庭的金融素養(yǎng)水平，特別是作為低收入和農(nóng)村群體增收的配套措施，逐步探索將金融知識(shí)教育納入國(guó)民教育體系中，豐富國(guó)民教育內(nèi)容；同時(shí)，為鞏固扶貧成果，在提供小額信貸的過程中輔以金融知識(shí)層面的指導(dǎo)，以提高信貸資金的使用效率。