我國居民杠桿率對居民收入差距的影響
——基于CFPS的實證分析

王 霞, 馬 蕊

(1.蘭州財經大學 中國西北金融研究中心,甘肅 蘭州 730020;2.中國建設銀行甘肅省分行營業部,甘肅 蘭州 730020)

一、引言

實現共同富裕是中國共產黨為之奮斗的目標,也是社會主義的本質要求。在社會主義革命和建設時期,我國就已明確提出“共同富?！边@一概念,改革開放初期,鄧小平同志提出“讓一部分人先富起來,先富帶動后富,逐步達到共同富?！钡恼咚悸?。黨的十三屆四中全會以后,以江澤民同志為代表的中國共產黨人明確指出“實現共同富裕是社會主義的根本原則和本質特征”,并提出必須擴大中等收入比重,提高低收入者收入水平。黨的十九大以來,習近平總書記明確提出到2035年全體人民向共同富裕邁出堅實的步伐、到本世紀中葉全體人民基本實現共同富裕的目標?？梢?我國對提高人民生活水平、走向共同富裕的探索之路從未停歇。那么,現實情況如何呢?統計數據顯示,我國居民基尼系數從2015年的0.462上升到2022年的0.474,呈現小幅上漲態勢,按照國際上通常把基尼系數值0.4作為收入分配差距的“警戒線”標準來判斷,現階段我國仍處于居民收入差距較大階段,且兩極分化情況還在進一步加深。因此,如何降低居民收入差距、實現共同富裕是當前及今后一段時間我國面臨的一項現實而緊迫的任務。

在學界,影響居民收入差距的因素一直是學者們關注的課題,且呼吁更多關注和研究收入分配問題的經濟學家越來越多(Piketty,2015)[1]。劉曉光等(2019)[2]在研究杠桿率的收入分配效應時發現,杠桿率在總體上會加劇收入不平等,可見杠桿率對居民收入差距的影響不容忽視。數據顯示,近年來,隨著居民部門貸款水平的快速擴張,我國居民部門杠桿率持續攀升,從2005年的16.9%增至2022第一季度的62.1%,增幅高達267%,見圖1所示。隨著居民杠桿率水平的不斷上升,居民收入分配是否會受到影響?其影響效應如何?針對目前我國面臨的居民收入差距日益增大、居民部門杠桿率持續上升的狀況,本文將深入探究居民杠桿率對居民收入差距的影響效應及作用機制,以期為我國優化杠桿率結構、縮小居民收入差距、走向共同富裕提出對策建議。

圖1 2005年第一季度到2022年第一季度各部門宏觀杠桿率趨勢數據來源:國家資產負債表研究中心(CNBS)

二、文獻綜述

(一)居民杠桿率的測度及影響

對居民部門杠桿率的測度目前有宏觀和微觀兩個視角,宏觀角度主要分為兩種口徑,第一種是從GDP出發來加以界定,如李若愚(2016)[3]認為居民杠桿率可用居民部門債務與GDP之比來進行測算。第二種是從收入出發加以界定,如Mian &Sufi et al.(2015)[4]認為居民杠桿率可以居民部門貸款與收入之比來進行測算。從微觀層面測度居民部門杠桿率,大多數學者使用的是家庭部門的資產負債率指標(潘敏和劉知琪,2018;亢一鳴等,2021)[5-6]。

對居民杠桿率的效應,國內外也主要從宏觀和微觀兩個層面進行了研究。在宏觀層面,認為居民杠桿率水平會對經濟增長、消費水平、金融穩定等產生影響。Atif et al.(2015)[4]指出在短期即3～8年內居民杠桿率的上升會對GDP水平產生顯著促進作用,一旦超過中長期,居民杠桿率的持續增長將不利于GDP水平的提高。陳蕾和陳夢(2020)[7]通過建立門限回歸模型以及SVAR模型來研究居民杠桿率與經濟增長之間的關系,研究得出,在長期由于債務壓力影響了居民消費,居民杠桿率的持續增長不利于經濟增長。高東勝等(2020)[8]提出居民杠桿率對于消費來說是一把雙刃劍,在加杠桿過程中會促進居民消費增長,而在杠桿率升高之后形成的高杠桿狀態會對居民消費產生抑制,并提出這種影響作用對城鄉居民來說具有明顯的異質性。Andersen et al.(2016)[9]研究發現在經濟蕭條時期,高杠桿會顯著抑制消費增長,從而影響經濟復蘇。張敏鋒等(2018)[10]通過對系統性金融風險與居民部門杠桿率進行科學測度,得出加杠桿過程會增加系統性金融風險發生的可能,兩者波動趨勢高度一致。Elekdag &Wu(2011)[11]將居民杠桿率設定為系統性金融風險的預警指標,以防范金融風險的發生。在微觀層面,國內外學者主要研究了家庭杠桿率對家庭資產配置、消費水平等方面的影響?？阂圾Q等(2021)[6]通過建立模型對家庭杠桿率與家庭金融資產投資選擇的關系做了研究,研究表明,家庭杠桿率與家庭參與金融市場投資的可能性呈反比,在參與金融市場投資的家庭中,家庭杠桿率越高,其風險資產的投資率就越高。陳洋林(2019)[12]提出家庭加杠桿會對資產配置產生顯著影響,會增加實物資產配置,減少金融資產配置。Dynan(2013)[13]認為家庭杠桿越高,對家庭消費產生的抑制作用就越大。Chmelara(2013)[14]研究發現在不確定的經濟環境下,相對于較低杠桿率的家庭,高杠桿率家庭的消費會下降更多。潘敏和劉知琪(2018)[5]研究認為家庭杠桿增加會強化家庭生存型消費,弱化發展與享受型消費,同時,對于城鄉居民來說,家庭高杠桿會抑制城鎮居民總支出,對于農村居民來說則會促進家庭消費性支出。

(二)居民收入差距的影響因素

關于居民收入差距的影響因素,國內外學者展開了較為豐富的研究,認為影響因素主要有經濟結構、金融發展程度、房地產市場、信貸約束等。Chaudhuri &Ravallion(2008)[15]對中國和印度經濟發展不平衡關系比較研究,發現經濟增長會使城鎮人群的收入不斷增加,相反農村人群則會陷入貧困陷阱,使得居民收入差距越來越大。李靜和李逸飛(2020)[16]認為,城市規模、經濟發展狀況與居民收入差距呈現“倒U型”關系,且大多數城市處于“倒U型”拐點的左側,也就是說現階段城市規模以及經濟發展程度的差異會加劇居民收入差距。汪橋等(2019)[17]通過建立數理模型,分別對金融發展規模、金融發展結構以及金融發展效率對居民收入差距的影響進行分析,研究指出,金融發展規模具有抑制作用,而金融發展結構與效率則是先促進后抑制。王偉和宋金彪(2023)[18]指出我國金融發展的偏向性對農村金融與經濟的發展產生了阻礙,導致城鄉居民收入差距擴大。Chetty &Szeidl(2007)[19]指出房價的上升會對擁有房產的家庭帶來財富效應,而對需要購置房產的家庭增加購房成本及負擔,從而造成居民收入差距擴大。鄧翔和何瑞宏(2020)[20]通過引入房地產市場以及信貸市場來對異質性家庭收入差距的影響加以研究,研究指出房價的沖擊會對借貸型家庭帶來增收,抑制儲蓄型家庭收入,而征收房產稅的政策會對兩種類型家庭的收入差距的擴大形成抑制,從而降低收入差距。

(三)居民杠桿率與居民收入差距

對居民杠桿率與居民收入差距關系的研究主要集中在居民收入差距對居民杠桿率的影響方面,而對居民杠桿率影響居民收入差距的文獻相對較少。許多國外學者指出,居民收入差距擴大會對杠桿率產生影響,低收入家庭也會由于收入不足而通過借貸增加其杠桿率(Christen &Morgan,2005;Rajan,2010;Kumhof et al.,2015)[21-23]。Bazillier et al.(2017)[24]基于41個國家的宏觀數據研究發現,在金融發達國家,居民收入差距會顯著影響家庭部門杠桿率。國內學者也對兩者關系進行了深入研究,尹志超等(2021)[25]基于中國家庭金融調查的相關數據,發現居民收入差距對家庭杠桿率具有顯著的正向促進作用,且對于低財富家庭來說,這種正向促進主要是由住房債務所引起。楊文華等(2021)[26]構建Probit模型,發現居民收入差距對居民家庭杠桿率具有顯著的正向促進作用,對于中間收入的人群來說,這種正向效應會通過住房成本以及消費欲望產生作用。以上都是關于居民收入差距對居民杠桿率的影響研究。而劉曉光等(2019)[27]對于兩者的反向因果關系進行了研究,該研究利用1981—2015年跨國面板數據以及微觀家庭數據,就杠桿率對收入差距的影響展開了探究,得出杠桿率的升高會使高收入家庭增收,同時使其他收入水平家庭的收入減少,杠桿率的上升顯著加大了收入分配差距。

綜上所述,國內外學者對居民收入差距的影響因素進行了較多研究,但較少從居民杠桿率角度進行研究,且現存的文獻也只是選取宏觀杠桿率指標對不同收入水平居民家庭進行分樣本討論,基本沒有專門探討居民杠桿率對縱向城鄉居民收入差距的影響作用,更沒有驗證居民杠桿率對居民收入差距的影響機制及其區域異質性。為此,從微觀角度出發,基于家庭追蹤數據調查,就微觀家庭杠桿率對收入差距的影響效應及影響機制進行探究,并基于城鄉居民收入差距不斷加大的現實進行分樣本討論,以期為我國縮小居民收入差距、實現共同富裕提供參考。

三、居民杠桿率影響居民收入差距的理論分析

(一)居民杠桿率對居民收入差距的影響機制

信息不對稱以及信貸體系的制度規定往往會造成金融資源可得性存在有偏性,即高收入人群比低收入人群更易獲得金融資源,更易享受信貸擴張、杠桿率上升所帶來的潛在收益(Park &Sehrt,2001;葉志強等,2011)[28-29]。在家庭信貸中,初始收入高的家庭獲得貸款的概率及額度更大,獲得貸款后通過投資與創業,使得高收入家庭的可支配收入水平進一步提高;初始收入低的家庭獲得貸款的概率及額度都較低,但出于滿足婚喪嫁娶、教育、醫療等需要還是會不斷增加杠桿,由于其加杠桿后主要用于消費而不是投資,再加上較高的利率水平,使得其家庭收入有一部分要償還貸款本息,家庭可支配收入會進一步降低。因此,居民杠桿率的上升會加大居民收入差距。

假說1:居民杠桿率上升會加大居民收入差距。

(二)居民杠桿率影響居民收入差距的傳導機制

1.基于金融資產投資的傳導機制。隨著金融市場的發展以及金融工具的增加,越來越多的居民家庭進入金融市場進行投資,甚至會選擇加杠桿的方式投資。由于金融投資既有收益性,又有風險性,加杠桿投資會同時放大居民家庭的收益和風險。在這種情況下,由于高收入群體能獲得更多的信貸,杠桿率更高,理論上其面臨著更高的收益或風險?？阂圾Q等(2021)[6]研究發現,參加金融市場投資的家庭,其杠桿率越高,進行風險資產投資的投資率也會相應升高。因此,高收入家庭能通過更高的杠桿率進行金融資產投資使其收入增加,而低收入家庭只能獲得較低的杠桿率甚至無法獲得貸款,使其通過加杠桿獲得金融投資的收入小于高收入家庭,從而造成居民收入差距的進一步上升。

假說2:居民杠桿率的提高會通過金融資產投資渠道擴大居民收入差距。

2.基于房地產投資的傳導機制。多年來,隨著房價的不斷上升,房地產成為我國居民的主要財富載體。央行2019年的調查數據顯示,房產占我國家庭總資產的70%。而我國居民信貸中有相當比例用來進行房地產投資。通過加杠桿進行房地產投資一方面會通過財富效應來影響收入差距,即隨著房地產市場的不斷繁榮,房價上漲,高收入、高杠桿的家庭由于房子較多,其財富快速積累;而低收入、低杠桿的家庭房產較少甚至沒有,財富增加得較慢甚至由于高房價、高租金而使得財富減少;另一方面會通過信貸效應來影響居民收入差距,即隨著房價上升,以房產抵押進行融資的能力提高,進一步的融資與信貸擴張使得家庭進行創收的資源不斷增加,擁有房產較多的高杠桿家庭與沒有房產家庭的收入差距進一步擴大。

假說3:居民杠桿率的提高會通過房地產投資渠道擴大居民收入差距。

3.基于生產經營活動的傳導機制。居民家庭加杠桿進行生產經營,往往會通過擴大規?；蛱岣咝实葋碓黾邮杖?。由于高收入家庭可以通過更高的杠桿率獲得更多的資金投入,擴大生產經營規模,進行技術或產品升級,使其收入增加的更多;而低收入家庭由于杠桿率較低,甚至無法獲得貸款,對其生產經營的資金投入與規模擴張形成約束,便會造成其經營收入增加的較少甚至無法增加。隨著居民杠桿率的增加,居民收入差距也會隨之加劇。

假說4:居民杠桿率的提高會通過生產經營活動渠道擴大居民收入差距。

四、實證分析

(一)變量選擇

1.被解釋變量。居民收入差距指標的測量大多使用基尼系數和泰爾指數。參考相關文獻(張川川等,2016;劉小春等;2023)[30-31],主要使用家庭人均純收入來計算區(縣)層面的基尼系數,對微觀層面居民收入差距進行衡量?；嵯禂祵χ械仁杖氲臏y量較為敏感,由于泰爾指數在一定程度上可以有效補充基尼系數的不足,故選擇區(縣)層面的泰爾指數對居民收入差距這一被解釋變量進行補充測算,使得模型設計與實證結論更為可靠。根據基尼系數(Gini)與泰爾指數(Teil)的計算方法可知,當兩者數值越大,說明收入差距越大。

2.核心解釋變量。將家庭杠桿率(lever)定義為家庭總負債與家庭總資產之比,其中家庭總負債為家庭總房貸與非房貸金融負債之和,家庭總資產為家庭土地資產、總房產、金融資產、生產性固定資產以及耐用消費品的總和。

3.機制檢驗變量。為深入分析居民杠桿率對居民收入差距的具體影響機制與影響路徑,采用中介分析方法進行檢驗。以家庭金融資產占資產總額的比率(Rfinasset)作為家庭杠桿率通過金融投資對居民家庭收入差距產生影響的中介變量;以家庭房產價值占總資產比率(Rhouseasset)作為家庭杠桿率通過房地產投資對居民家庭收入差距產生影響的中介變量;以家庭經營收入占總收入比重(Roperate)作為家庭杠桿率通過家庭生產經營活動對居民家庭收入差距產生影響的中介變量。

4.控制變量。為使檢驗模型更為穩健,選擇加入家庭規模變量(familysize)以控制家庭人口數量對收入差距的影響,加入家庭醫療支出與家庭總支出的比值(med)以控制家庭健康狀況對收入差距的影響,加入教育經費支出的對數(lneducation)以控制家庭人力資本的教育投入對收入差距的影響,加入戶籍類型變量(urban)以控制由于戶籍環境的影響造成對居民收入差距的影響,設置1為城鎮戶籍,設置0為農村戶籍。變量設置詳情見表1。

表1 變量設置

(二)數據來源

全文數據是由中國家庭追蹤調查(CFPS)所提供的2010—2018年共5期微觀家庭部門的非平衡面板數據。中國家庭追蹤調查(CFPS)主要采用面訪的調查方式,數據來源可靠真實,并具有較強的代表性。根據上文提到的計算方法得出相關變量,并對數據進行如下處理:去除有數據缺失的樣本;使用5%～95%水平上的winsor極值處理方法對所選變量進行數據處理,最終得到8566個有效樣本數據;由于被解釋變量基尼系數與泰勒指數數值較小,為避免模型輸出系數數值過小,在進行回歸時將因變量擴大100倍以便更好顯示回歸結果。所涉及的數據篩選、處理以及分析都是通過Excel與stata15完成。

(三)變量的描述性統計

對所選變量在整體樣本以及分樣本下依次進行描述性統計,如表2所示。衡量居民家庭收入差距的基尼系數與泰勒指數在整體樣本下的平均值分別為0.446與0.384,根據國際慣例,將基尼系數0.4設定為收入分配是否合理的警戒線,可知我國在2010—2018年居民家庭收入差距過大已成為不可忽視的問題。在分樣本下,農村居民家庭收入差距明顯大于城鎮居民家庭收入差距,證明鄉村收入差距問題要比城鎮更為突出。對于核心解釋變量家庭杠桿率,整體樣本下的均值為0.495,在分樣本下,城鎮居民家庭杠桿率明顯大于農村,也就是說城鎮居民的負債壓力相比農村居民來說會更大。家庭金融資產占比(Rfinasset)、家庭房產價值占比(Rhouseasset)以及家庭經營收入占比(Roperate)的描述性統計中,城鎮居民家庭的均值普遍比農村要高,即城鎮居民的金融資產占比、房產價值占比以及經營收入占比的均值都比農村家庭占比要高,這也與城鎮與農村的市場經濟發展相關?？刂谱兞恐屑彝ヒ幠Ｆ骄?人左右。農村與城鎮家庭健康狀況的指標差距不大,也是由于醫療消費的剛性需求所致。從衡量家庭人力資本投入的教育支出指標看,城鎮的平均教育支出大于農村,這與現實情況相符。

表2 變量的描述性統計

(四)模型構建

1.居民杠桿率對居民收入差距影響的基準模型。為探究居民家庭杠桿率與居民收入差距之間的影響關系,檢驗前文假設,將模型設定如下:

Giniit=?+β1leverit+β2familysizeit+β3medit+β4lneducationit+β5urbanit+μi+λt+εit

(1)

式(1)中,其中i表示家庭個體,t表示時間,μi為個體效應,λt為時間效應,εit為殘差項,Gini為基尼系數,lever為家庭杠桿率。除了核心解釋變量,基準回歸模型中還加入了可能會影響家庭收入差距的家庭規模因素、家庭成員健康因素以及家庭人力資本投入因素,分別使用家庭規模(familysize)、家庭健康狀況(med)以及人力資本投入(lneducation)來表示。實證中使用泰爾指數對基尼系數進行替換,以此來驗證模型的穩健性。

2.居民杠桿率對居民收入差距的傳導機制檢驗模型。為探究居民杠桿率對居民收入的影響機制,使用中介分析方法,分別檢驗基于金融資產投資、房地產投資以及生產經營活動的傳導機制。使用中介三步檢驗法進行中介傳導路徑檢驗。

(1)基于金融資產投資的中介檢驗模型

(2)

式(2)中,以基尼系數(Gini)為被解釋變量、以家庭杠桿率(lever)為解釋變量、以金融資產占比(Rfinasset)為中介變量,為保證模型的可靠性,加入了基準回歸中的所有控制變量,用control來表示。

(2)基于房地產投資的中介檢驗模型

(3)

式(3)中,以基尼系數(Gini)為被解釋變量、以家庭杠桿率(lever)為解釋變量、以家庭房產價值占比(Rhouseasset)為中介變量,為保證模型的可靠性,加入了基準回歸中的所有控制變量,用control來表示。

(3)基于生產經營活動的中介檢驗模型

(4)

式(4)中,以基尼系數(Gini)為被解釋變量、以家庭杠桿率(lever)為解釋變量、以經營活動收入占比(Rhouseasset)為中介變量,為保證模型的可靠性,加入了基準回歸中的所有控制變量,用control來表示。

(五)變量的相關性分析

為確定所選變量之間的相關關系是否顯著,進行Pearson相關分析,結果如表3所示。

表3 Pearson相關分析

由表3可知,所選變量具有顯著的相關性,為進一步探究這些變量是否存在多重共線性問題,對所選變量進行多重共線性檢驗,如表4所示。變量的方差膨脹因子最大值為1.08,最小值為1.01,均在10的范圍之內,由此可知變量之間不存在嚴重的多重共線性。

表4 多重共線性檢驗

(六)家庭杠桿率對家庭收入差距影響的模型回歸

從整體樣本、農村樣本以及城鎮樣本出發分別進行模型估計,來探討整體樣本及分樣本下家庭杠桿率對收入差距的影響及差異。

1.整體樣本下回歸結果。首先進行整體樣本下的基準回歸,如表5所示。模型(1)與模型(3)為整體樣本下分別以基尼系數(Gini)和泰爾指數(Teil)為被解釋變量的基準回歸結果,模型(3)與模型(4)分別為模型(1)、模型(2)的聚類穩健性標準誤估計,是對模型估計的穩健性檢驗。由回歸結果可以看出,在以基尼系數(Gini)為被解釋變量的模型(1)中,居民家庭杠桿率的系數為0.8749714,在以泰爾指數(Teil)為被解釋變量的模型(3)中,居民家庭杠桿率的系數為1.44842,相比模型(1)的影響系數要大。這說明家庭杠桿率對家庭收入差距都具有正向影響作用,且這種正向影響在1%的水平上顯著,即可以得出居民家庭杠桿率越高,居民家庭收入差距就越大,收入分配越不平均。對于相關控制變量而言,其系數均在1%的水平上顯著,其中,家庭規模(familysize)對居民家庭收入差距具有顯著的正向影響,家庭醫療支出(med)以及家庭教育投入(lneducation)對居民家庭收入差距具有顯著負向影響。但在以泰爾指數為被解釋變量的模型(3)中,家庭教育投入變量并不顯著。戶籍類型變量(urban)的系數為1.25067,也就是說農村戶籍會顯著加劇居民家庭收入差距,即農村相較城鎮其收入分配更為不均,居民收入差距更大。對于模型(2)、模型(4),聚類穩健性標準誤估計結果與模型(1)、模型(3)的估計結果基本一致,通過了模型的穩健性檢驗。

表5 整體樣本下的回歸結果

2.分樣本下回歸結果。為探究農村與城鎮分樣本條件下,居民家庭杠桿率對居民家庭收入差距的影響作用,將樣本分為農村與城鎮樣本分別進行回歸,由于已經控制了居民戶籍類型,故在分樣本回歸中去掉了戶籍類型(urban)這一控制變量,城鎮樣本的回歸結果如表6所示,農村樣本的回歸結果如表7所示。

表6 城鎮樣本回歸結果

表7 農村樣本回歸模型

表6中模型(5)與模型(7)為整體樣本下分別以基尼系數(Gini)和泰爾指數(Teil)為被解釋變量的回歸結果,模型(6)與模型(8)分別為模型(5)、模型(7)的聚類穩健性標準誤估計,是對模型估計的穩健性檢驗。由表6回歸結果可知,對于城鎮樣本,居民家庭杠桿率對居民家庭收入差距具有顯著的正向影響,相較以基尼系數(Gini)為被解釋變量的居民家庭杠桿率的系數1.171539、以泰爾指數(Teil)為被解釋變量的系數更大,達到了2.524858,均在1%的水平上顯著。對于其他控制變量,家庭人口數對于居民家庭收入差距具有顯著的正向影響,家庭醫療支出(med)以及家庭教育投入(lneducation)對居民家庭收入差距具有顯著的負向影響。這與整體樣本下的基準回歸結果相一致,模型(6)、模型(8)為聚類穩健性標準誤估計,其結果與模型(5)、模型(7)的估計結果基本一致,通過了模型的穩健性檢驗。

表7中,模型(9)與模型(11)為整體樣本下分別以基尼系數(Gini)和泰爾指數(Teil)為被解釋變量的回歸結果,模型(10)與模型(12)分別為模型(9)、模型(11)的聚類穩健性標準誤估計,是對模型估計的穩健性檢驗。由表7回歸結果可知,對于農村樣本來說,居民家庭杠桿率對居民家庭收入差距同樣具有顯著的正向影響,以泰爾指數(Teil)為被解釋變量的居民家庭杠桿率的系數更大,為 1.333434,均在1%的水平上顯著。對于其他控制變量,家庭人口數對于居民家庭收入差距具有顯著的正向影響,家庭醫療支出(med)以及家庭教育投入(lneducation)對居民家庭收入差距具有顯著的負向影響。這與整體樣本下的回歸結果以及城鎮樣本下的回歸結果一致,模型(10)、模型(12)為聚類穩健性標準誤估計,其結果與模型(9)、模型(11)的估計結果基本一致,通過了模型的穩健性檢驗。

將城鎮樣本下的回歸結果與農村樣本下的回歸結果作比較,可以發現對于城鎮樣本,居民家庭杠桿率對居民收入差距的影響系數要更大,即居民家庭杠桿升高對城鎮居民的收入差距具有更大的正向促進作用。對于人力資本的投入,即教育支出的增加則會減少家庭之間的收入差距,且這種負向縮小效應在城鎮居民中更為明顯;對于農村來說,更要持續增強這種影響效應,需向農村投入更多的教育資源。

(七)家庭杠桿率對家庭收入差距的傳導機制檢驗

1.基于金融資產投資的傳導機制檢驗。當居民家庭通過增加杠桿進行金融資產投資,由于杠桿投資在金融市場上具有放大收益與風險的作用,高收入人群在獲得信貸資源后,將資金投入金融市場會大大增加自身潛在收益,而低收入人群增加杠桿大多用于消費,而不是投資,無法獲得金融資產交易的潛在收益,由此增加了居民收入差距。為驗證居民杠桿率上升對居民收入差距的影響,以基尼系數(Gini)為被解釋變量、以家庭杠桿率(lever)為解釋變量、以金融資產占比(Rfinasset)為中介變量,進行該影響路徑的檢驗,檢驗結果如表8所示。

表8 基于金融資產投資的中介效應檢驗

由表8可知,模型(13)為家庭杠桿率對家庭金融資產占比的影響結果,在1%的水平上顯著為正;模型(14)為家庭杠桿率對基尼系數的影響結果,在1%的水平上顯著為正;模型(15)為家庭杠桿率與家庭金融資產占比對基尼系數共同的影響結果,在1%的水平上顯著為正,可知家庭杠桿率通過金融資產投資會加劇居民收入差距,金融資產投資具有部分中介作用效應。該中介作用效應在5%的水平上顯著。由此驗證了假說2。

2.基于房地產投資的傳導機制檢驗。當居民家庭通過增加杠桿進行房地產投資,高收入人群在獲得信貸資源后,將資金投入房地產市場大大增加了自身潛在收益;低收入人群增加杠桿大多用于消費,而不是房地產投資,無法獲得房地產交易的潛在收益,由此增加了居民收入差距。為了驗證居民杠桿率上升會通過增加房地產投資并加劇居民收入差距,以基尼系數(Gini)為被解釋變量、以家庭杠桿率(lever)為解釋變量、以房地產價值占比(Rhouseasset)為中介變量,進行該影響路徑的檢驗,檢驗結果如表9所示。

表9 基于房地產投資的中介效應檢驗

由表9結論可知,模型(16)為家庭杠桿率對家庭房產價值占比的影響結果,在1%的置信水平上顯著為正;模型(17)為家庭杠桿率對基尼系數的影響結果,在1%的水平上顯著為正;模型(18)為家庭杠桿率與家庭房產價值占比對基尼系數共同的影響結果,在1%的水平上顯著為正,可得家庭杠桿率通過影響房地產投資會加劇居民收入差距,房地產投資具有部分中介作用效應。該中介作用效應在5%的水平上顯著。由此驗證了假說3。

3.基于生產經營活動的傳導機制檢驗。當居民家庭會通過增加杠桿進行生產經營投資,高收入人群在獲得信貸資源后,將資金投入生產經營,會通過擴大經營規?；蚣夹g產品升級提高自身經營競爭力,從而使得生產經營活動的潛在收益隨之上升;低收入人群大部分杠桿會用于自身家庭消費使用,就算部分資金投入生產經營,其經營投資幅度也遠遠小于高收入家庭的經營投入,其收益相比也會相差很多,由此加劇了居民收入差距。為驗證居民杠桿率上升會通過增加房地產投資而加劇居民收入差距,以基尼系數(Gini)為被解釋變量、以家庭杠桿率(lever)為解釋變量、以經營收入占比(Roperate)為中介變量,進行該影響路徑的檢驗,檢驗結果如表10所示。

表10 基于生產經營活動的中介效應檢驗

由表10結論可知,模型(19)為家庭杠桿率對家庭經營收入占比的影響結果,在1%的水平上顯著為正;模型(20)為家庭杠桿率對基尼系數的影響結果,在1%的水平上顯著為正;模型(21)為家庭杠桿率與家庭經營收入占比對基尼系數共同的影響結果,在1%的水平上顯著為正,由檢驗結果可得,家庭杠桿率通過影響生產經營活動會加劇居民收入差距,生產經營活動具有部分中介作用效應。該中介作用效應在5%的水平上顯著。由此驗證了假說4。

五、結論與建議

結論主要有:第一,居民家庭杠桿率與居民收入差距正相關。實證結果顯示,居民家庭杠桿率對居民家庭收入差距具有顯著的正向影響作用,居民家庭杠桿率每上升1%,居民收入差距擴大0.87%。由控制變量可知,家庭對醫療衛生以及教育支出投入越大,居民收入差距會顯著縮小。醫療衛生的投入會增加家庭成員整體健康狀況的改善,而健康是一切增收的出發點與落腳點,因此保障衛生安全會增加家庭收入穩定性,使得居民家庭之間的收入差距相應縮小。教育支出是對人力資本的投入,家庭的人力資本投入會增加家庭成員整體的受教育年限,提高學歷水平,可以使其從事更為專業化的工作,而技術密集型生產方式能夠使社會整體生產效率得以提高,優化資源分配,縮小家庭收入差距。由控制變量戶籍類型顯著為正可知,農村戶籍會加劇居民收入差距。第二,居民家庭杠桿率對居民收入差距的影響存在異質性。城鎮家庭杠桿率對居民收入差距的影響要遠遠大于農村家庭,分樣本下的回歸結果顯示,城鎮和農村家庭的居民收入差距都受到家庭杠桿率的正向影響,其中城鎮家庭杠桿率對城鎮居民收入差距的影響系數為1.172,農村家庭杠桿率對農村居民收入差距的影響系數為0.822,城鎮居民的影響系數要遠大于農村居民的影響系數,也就是說,家庭杠桿率對居民收入差距的正向擴大效應對城鎮居民來說更為明顯。第三,家庭杠桿率會通過家庭金融資產投資、房地產投資以及生產經營活動來影響居民收入差距。其中,基于房地產投資渠道的影響效應最大,其次為金融資產投資,最后為生產經營活動。

基于上述的實證研究及結論分析,提出如下對策建議:

第一,持續控制居民杠桿,加大教育與醫療衛生投入。居民杠桿率過高會使得居民收入差距加大,這意味著,如要達到共同富裕的政策目標必須縮小居民家庭之間的收入差距,其中,持續控制居民杠桿率向上攀升是有效的措施。新冠疫情之后,經濟發展受到影響,居民收入穩定性受到沖擊,我國房貸斷供現象層出不窮,銀行業與居民家庭都易遭受嚴重的財務困境。居民持續高杠桿會使家庭抗風險能力下降,所以持續控制居民杠桿率是大勢所趨。宏觀層面要持續推進去杠桿穩杠桿的政策落實;中觀層面要持續優化發放信貸資金的使用效率,做到高效放貸,減少無效的高風險貸款,降低居民杠桿率;微觀層面要降低家庭杠桿,加大家庭財務風險的宣傳教育。為縮小居民收入差距,除了持續推進去杠桿政策,還需從教育與醫療方面入手。一方面,需要重視社會醫療衛生,不斷優化居民醫療衛生條件,推動社會醫療衛生的基礎設施建設,增加更多的惠民醫療政策,解決貧困家庭看病難看病貴的問題,注重社會民生,增強國民體魄,以此來降低居民收入差距。另一方面,人力資源的投入會在未來轉換為人力財富并持續增加居民收入,這就需要政府加大教育經費支出,加強基礎教育服務,尤其注重偏遠地區、農村地區的教育問題;要大力支持職業教育,培養專崗專職人員;要健全社會按勞分配的分配制度。

第二,科學追蹤資金流向,促進實體精準投放。在居民杠桿率不斷上升的同時,隨之而來的是金融資源脫實向虛的現實狀況,居民將增加的杠桿投入金融市場進行風險資產投資,或者投入房地產市場進行房源囤積,這將加劇居民收入差距的形成。要想改善這種資金流向問題必須從以下幾個方面進行解決:第一,加大居民信貸的審核力度,了解資金用途及流向,使用大數據、云計算以及數字貨幣等跟蹤技術,實時監測居民家庭信貸資金流向,對高風險的金融市場以及高泡沫的房地產市場進行資金限流。第二,持續推進普惠金融建設,為低收入家庭貸款開設專門的貸款窗口,助力貧困家庭資金融通。針對低收入群體,設計開發相應貸款產品,為其拓寬融資渠道,幫助其發展家庭經營項目。第三,在居民滿足信貸標準以及風險評級的基礎上,及時落實信貸政策,并對綠色可持續經營項目提出優惠利率,支持科技創新、綠色創新、產品升級等有利于社會資源高效利用的可持續經營項目建設,以此將資本從高風險資本市場吸引到可持續發展項目的投資上來。

第三,引導金融資源向農村傾斜,縮小城鄉收入差距。由于城鄉經濟發展不平衡,居民杠桿率對城鎮與農村內部的收入差距影響大小也有所不同,相較農村地區,城鎮內部的居民杠桿率對居民收入差距的影響作用要更大。面對城鄉經濟發展不均衡的大背景,在穩定居民杠桿率前提下,要引導金融資源向農村傾斜:第一,在不增加居民信貸規模的基礎上,調整居民信貸投放結構,增加“三農”信貸額度,幫助農村地區通過信貸解決創業專項資金問題,降低城鎮地區金融市場以及房地產市場的信貸額度,縮小城鄉收入差距。第二,加快完善農村金融基礎設施建設,利用大數據技術了解農民的資金使用狀態及融資需求,以全方位、多層次的金融服務體系盤活農村資源。第三,加強農村技術與人才引進,“授人以漁”,加強非農經營項目建設,拓寬收入來源,逐步縮小城鄉收入差距。