受教育程度对城镇居民财产性收入影响的实证研究

孙景波 周春平

摘   要：基于西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心“2017中国家庭金融问卷调查（CHFS）”数据，实证研究受教育程度对城镇居民财产性收入的影响。结果表明，受教育程度与城镇居民财产性收入之间存在显著的正相关关系，即受教育程度越高，城镇居民拥有的财产性收入就越多。同时，中介效应的检验结果表明，受教育程度通过金融知识提高城镇居民的财产性收入。因此，政府应当采取适当的政策提高居民受教育程度，并多渠道、全方位普及金融知识，从而增加居民的财产性收入。

关键词：受教育程度；金融知识；财产性收入；影响；实证研究

中图分类号：F121      文献标志码：A      文章编号：1673-291X（2023）05-0095-05

引言

财产性收入水平是衡量一个国家居民富裕程度的重要指標。党的十七大和十八大报告分别提出要“创造条件让更多群众拥有财产性收入”“多渠道增加居民财产性收入”，党的十九大报告中再次强调要“拓宽居民劳动收入和财产性收入渠道”。据统计，我国城镇居民的人均财产性收入从2007年的348.53元增长到2019年的4 390.6元，年均增速达到23.5%，财产性收入占人均可支配收入的比重从2.53%增长到10.37%。另一方面，尽管我国城镇居民财产性收入增长速度较快，但在人均可支配收入中的比重依然较低，与欧美发达国家占人均可支配收入约20%—40%的居民财产性收入相比还存在较大差距（李庆海，2019）。

自党的十七大报告提出“创造条件让更多群众拥有财产性收入”以来，对财产性收入的研究成为学者们关注的焦点，研究领域主要集中在厘清财产性收入的概念及其性质、财产性收入的影响因素（关柏春，2010；杨新铭，2010；何丽芬等，2011），财产性收入对居民收入差距的影响等方面（王婷，2012）。本研究关注的一个焦点是教育是否显著提高了城镇居民的财产性收入水平，如果回答是肯定的，教育对财产性收入水平的影响机制又是什么？然而，现有文献中受教育程度对财产性收入的影响及其机制研究缺乏足够的关注。本研究基于西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心“2017中国家庭金融问卷调查”数据，尝试以金融知识作为中介变量，构建中介效应模型，研究城镇居民受教育程度对其财产性收入的影响，从而提出针对性的对策建议。

一、文献综述与研究假设

关于受教育程度对财产性收入的影响研究。张三峰等（2015）采用系统GMM方法基于中观层面的省级面板数据实证研究表明，受教育年限的提高会显著增加城乡居民的财产性收入。周安华（2018）基于1999—2016年我国31个省级面板数据实证研究，进行系统分析后提出，教育人力资本能够显著提高居民的财产性收入。微观层面，杨新铭（2010）研究发现，提高城镇居民的受教育年限可以显著提高其教育收益率，从而增加城镇居民的财产性收入；宁光杰（2014）研究发现学历更高的人在获取财产性收入时更有优势。根据以上分析，提出理论假设H1。

H1：受教育程度能够显著提高城镇居民的财产性收入水平。

关于受教育程度对金融知识的影响研究。宋敏（2021）基于2017年中国家庭调查数据（CHFS）研究发现，受教育年限的增加会通过提高个体的认知能力和社会资本积累而增强个体对金融信息的收集、分析与处理能力，进而提高居民的金融知识水平。

关于金融知识对财产性收入的影响研究。李庆海（2018）、张兵等（2020）分别选取不同的微观层面数据研究了金融知识水平对城镇家庭财产性收入的影响，实证结果表明，金融知识对城镇居民财产性收入具有显著的正向影响，加强金融知识的普及可以显著提高城镇家庭财产性收入。基于以上分析提出假设H2和H3。

H2：受教育程度能够显著提高城镇居民的金融知识水平。

H3：受教育程度能够通过提高金融知识水平显著提高城镇居民的财产性收入。

二、研究设计

（一）数据来源

本研究采用的数据来自2017年西南财经大学中国家庭金融调查（CHFS）。该调查在全国范围内收集有关中国家庭金融微观层次的相关信息，如房产、土地、存款、债券、股票、基金、保险以及就业和消费等。该调查样本覆盖了全国29个省（不包含新疆、西藏、港澳台等地）353个市（区/县）1 417个社区，共获得40 000多户家庭的微观数据，具有一定代表性和权威性。本研究选用其中户籍为非农业的城镇居民的数据，并将财产性收入小于零的样本以及缺失的样本剔除。

（二）变量选择和定义

1.被解释变量。本研究的被解释变量为财产性收入（property）。根据国家统计局2020中国统计年鉴统计指标解释，财产性收入是指住户或住户成员将其所拥有的金融资产、住房等非金融资产和自然资源交由其他机构单位、住户或个人支配而获得的回报。本文选取CHFS（2017）调查问卷中“过去一年，您家从股票买卖或分红中实际得到多少收入？”“过去一年，您家从这些基金买卖或分红中实际得到多少收入？”“去年，您家从债券买卖或分红中实际得到多少收入？”三个问题，对受访者的回答进行整理，并将答案整合加总，构造出关于股息和红利的财产性收入的度量指标，即家庭过去一年中在股票、债券和基金中所取得的总收益。

2.核心解释变量。本研究的核心解释变量为受教育程度（education）。一方面，获得财产性收入的最大前提是拥有财产，受教育程度的提高能帮助居民获得一份高薪的工作，为其投资理财增加初始资本从而获得更高的财产性收入；另一方面，学历高的人有更多机会和渠道接受金融知识普及从而提升自身金融知识储备，所以更懂得如何进行资产配置，实现收益最大化和风险最小化。故本研究选取受教育程度为核心解释变量，它是一个1—9的有序变量，数字越大，代表的学历越高。

3.中介变量。本研究的中介变量为金融知识（financial literacy）。目前，学者们对于金融知识的度量尚并没有统一的标准，已有文献主要是从主观和客观两方面进行度量。客观金融知识是通过受访者回答的关于金融基础知识的问题的正确数量来度量的；主观金融知识则是通过受访者对自身金融知识水平的主观评价或自认为对某些金融产品的了解程度来度量的（李庆海，2018）。经过整理問卷发现受访人关于客观金融知识问题的回答有效性不足，因此本文选择主观金融知识作为中介变量金融知识的代理变量，该变量由受访者对问卷中“您对股票、债券、基金的整体了解程度如何？”这一问题的回答来度量，这是一个1—5的有序变量，数字越大表示受访者了解的金融知识越多。

4.控制变量。本文选择年龄（age）、性别（gen）和工资（wage）等作为控制变量。随着年龄的增加，居民的工资性收入、总财产都会相应增加，从而有更多资本参与资本市场进行投资；并且，随着年龄的增长，居民会拥有更复杂的社会网络关系，对金融知识的关注度、了解程度及了解渠道也会相应增加。

杨新铭（2010）研究认为，财产性收入的性别差异是明显的，男性的财产性收入明显高于女性，并且随着收入的增加，男性的财产性收入呈现递增趋势。这可能是由于男性更善于运用现代金融工具，也可能是传统家庭男性地位较高所以能够运用收入进行投资。

本文的另一个控制变量为工资。获得财产性收入的最大前提是拥有财产进行投资，工资性收入的高低可能会影响财产性收入的高低，因此本文选择工资作为控制变量。变量的含义及解释见表1。

三、实证分析

（一）描述性统计

表2列出了本文各变量的描述性统计结果。数据统计表明，在38 649个样本中，受教育程度为初中及以下的居民占64.72%，受教育程度为高中或大专的居民占26.73%，而受教育程度为本科及以上的居民仅占8.55%。采用1—9的有序变量度量居民受教育程度，其平均值为3.4，中位数和众数为3。总的来看，一半以上的居民受教育程度较低，受到高等教育的居民较少。表2所示居民的财产性收入均值为775元。

使用1—5的有序变量衡量居民对金融知识的了解程度，其均值为1.38。对金融知识完全不了解和比较不了解的居民分别占75.64%和13.38%，对金融知识比较了解和非常了解的居民分别占1.98%和0.43%。总的来看，居民对金融知识的了解程度很低，近八成的居民对金融知识完全不了解。

将居民的受教育程度重新分为三组，分别考察不同受教育程度居民的财产性收入水平和金融知识水平，同时考察不同金融知识水平居民的财产性收入情况，如表3所示，随着居民受教育程度的提高，居民获得的财产性收入和对金融知识的了解也相应地增加。另外，居民对金融知识越了解，其获得的财产性收入就越多。这初步验证了本研究的假设。

（二）受教育程度对财产性收入影响的回归分析

为了验证假设H1，使用Stata15软件对受教育程度和财产性收入进行回归，表4是在普通最小二乘估计模型下解释变量受教育程度对被解释变量财产性收入的回归分析结果。从表4的第（1）列可以看出，受教育程度与财产性收入的相关系数在1%的水平上显著，表明受教育程度对财产性收入存在显著的正向影响，受教育程度每提高一个等级，城镇居民过去一年所拥有的财产性收入会增加580.15元。进一步分析发现，在表4的模型（2）中加入控制变量性别、年龄和工资进行回归以后，受教育程度与财产性收入的相关系数依然在1%的水平上显著。假设H1得到验证。

（三）中介效应分析

为了验证假设H2和假设H3，本节将构建中介效应模型进行分析，中介变量为金融知识（f_literacy），该变量是一个1－5的有序变量，当城镇居民对金融知识完全不了解时f_literacy=1，当城镇居民对金融知识非常了解时f_literacy=5。被解释变量为财产性收入（property），核心解释变量为受教育程度（education），为残差项模型，其余为控制变量，考虑居民对金融、经济信息的关注度会在很大程度上影响居民的主观金融知识，因此在考察受教育程度对金融知识的影响时加入控制变量对金融知识的关注度（attention），该变量由受访者对“您平时对经济、金融方面的信息关注程度如何？”这一问题的回答来度量，该变量也是一个1—5 的有序变量，当居民对金融知识非常不关注时attention=1，当居民对金融知识非常关注时attention=5。具体回归模型如下：

property=α0+α1education+α2gen+α3age+α4wage+ε（1）

f_interacy=β0+β1education+β2gen+β3age+β4attention+ε（2）

property=γ0+γ1education+γ2f_interacy+γ3gen+γ4age+ε（3）

其中（1）式是主效应回归方程，是受教育程度与财产性收入的相关系数；（2）式是受教育程度的变化对中介变量金融知识影响的回归方程，是其相关系数；（3）式是把解释变量受教育程度和中介变量金融知识同时放进回归方程，检验中介效应是否存在，主要是考察和的显著性。

本文使用的中介效应检验方法是逐步检验法，具体结果如表5所示。第（1）列和第（2）列是检验解释变量受教育程度对中介变量金融知识是否存在显著影响的估计结果。根据表5第（1）列可以看出，受教育程度与金融知识的相关系数为0.206，显著性水平高达1%，即受教育程度每提高一个等级，居民对金融知识的了解程度会相应提高0.206，并且在第（2）列中加入控制变量以后结果依然在1%的水平上显著。假设H2通过验证。

由于β1显著，继续进行下一步检验。表5的第（3）列和第（4）列是中介效应检验结果，将解释变量受教育程度和中介变量金融知识同时放进方程中进行回归，金融知识与财产性收入的相关系数为3 902.3，且在1%的水平上显著，表明城镇居民对金融知识了解的等级每高一级，财产性收入就多3 902.3元；而核心解释变量受教育程度与财产性收入的相关系数并不显著，即γ2显著而γ1不显著，因此金融知识在受教育程度对财产性收入的影响中起到完全中介作用。假设H3得到验证。

（四）稳健性检验

为了进行稳健性检验，本文剔除家庭中有金融从业人员的样本，对剩余的样本进行回归，结果如表6所示。从表6第（1）列和第（2）列可以看出，受教育程度对城镇居民财产性收入和对金融知识的了解程度均有显著促进作用，回归系数分别为562.4和0.144；此外，由表6第（3）列可知金融知识的中介效应显著，并且为完全中介效应。这表明受教育程度对财产性收入的正向影响是稳健的，且金融知识的中介效应也是稳健的。

四、结论与政策建议

提高居民受教育水平，增加居民财产性收入，是政策制定者和经济学研究者共同聚焦的问题。本文基于中国家庭金融调查（CHFS）2017年的数据，运用OLS模型并结合中介效应研究了受教育程度对城镇居民财产性收入的影响。实证研究表明，受教育程度的提高能够显著促进城镇居民财产性收入的增加。另外，中介效应检验结果表明，金融知识作为一个中介变量，能够完全促进受教育程度对财产性收入正向影响的形成。

结合国内外经验以及上述研究结果，本文提出如下建议：一是深入推进中高等教育发展，进一步提高国民受教育水平；同时居民自身也应该重视文化程度的提升，增加家庭教育投入，积累人力资本。二是建立一个长效的金融知识普及机制，加强金融知识宣传普及力度，逐步提升国民金融素养；同时建立有效的评估系统，检验金融知识宣传的效果，据此结果对宣传的方向和力度做出适当调整。

参考文献：

[1]   陈晓枫.马克思论资本主义社会财产性收入[J].福建师范大学学报：哲学社会科学版，2010，（1）：40-44.

[2]   关柏春.财产性收入的性质问题辨析[J].经济纵横，2010，（8）：8-12.

[3]   何丽芬，潘慧峰，林向红.中国城乡家庭财产性收入的二元特征及影响因素[J].管理世界，2011，（9）：168-169.

[4]   洪银兴.社会主义条件下的私人资本及其收入的属性[J].中国社会科学，2002，（4）：13-20，203.

[5]   李恒春.对我国居民财产性收入及其属性的研究[J].湖北经济学院学报，2009，6（1）：25-27.

[6]   李庆海，钱卫娟.社会网络对居民财产性收入的影响——基于CHFS数据的实证分析[J].南京财经大学学报（双月刊），2019，（4）：13-25.

[7]   李庆海，张锐，孟凡强.金融知识与中国城镇居民财产性收入[J].金融经济学研究，2018，（33）：93-103.

[8]   宁光杰.居民财产性收入差距：能力差异还是制度障碍？——来自中国家庭金融调查的证据[J].经济研究，2014，49（S1）：102-115.

[9]   秦海林，潘丽莎.人力资本、专业技能与家庭财产性收入——基于家庭追踪调查数据（CFPS）的实证检验[J].西南金融，2019，（8）：20-34.

[10]   宋敏，甘煦，周洋.教育与居民金融知识水平——来自中国家庭金融调查数据的证据[J].北京工商大学学报：社会科学版，2021，36（2）：80-91.

[11]   王婷.增加财产性收入对居民收入差距的影响评析[J].当代经济研究，2012，（7）：45-49.

[12]   杨新铭.城镇居民财产性收入的影响因素——兼论金融危机对城镇居民财产性收入的冲击[J].经济学动态，2010，（8）：62-66.

[13]   尹志超.金融知识、创业决策和创业动机[J].管理世界，2015，（1）：87-98.

[14]   周安华.公共教育支出对居民财产性收入影响的作用机制分析[J].湖南社会科学，2018，（4）：135-145.

[15]   张兵，生晗.金融知识对城镇家庭财产性收入的影响研究——基于中国家庭金融调查（CHFS）数据[J].金融发展研究，2020，（6）：65-71.

[16]   张福军.对马克思的工资和利息理论的再认识——兼与关柏春等有关观点的商榷[J].岭南学刊，2007，（3）：93-96.

[17]   张三峰，杨德才.金融发展促进城乡居民财产性收入增长吗？——基于1999—2010年省际面板数据的经验研究[J].当代经济管理，2015，37（8）：86-92.

[18]   曾志耕，何青，吴雨，尹志超.金融知识与家庭投资组合多样性[J].经济学家，2015，（6）：86-94.

An Empirical Study on the Impact of Education Level on Urban Residents Property Income

— Based on the Mediating Effect of Financial Knowledge

Sun Jingbo， Zhou Chunping

（Business College， Yangzhou University， Yangzhou 225100， China）

Abstract： Based on the data of “2017 China Family Finance Questionnaire Survey （CHFS）” of China Family Finance Research Center of Southwestern University of Finance and Economics， the empirical research results show that there is a significant positive correlation between education level and urban residents property income， that is， the higher the education level， the more property income urban residents have. At the same time， the test results of intermediary effect show that the education level is to improve the property income of urban residents through financial knowledge. Therefore， the government should adopt appropriate policies to improve residents education level， and popularize financial knowledge through multiple channels and in all directions， so as to increase residents property income.

Key words： education level; financial knowledge; property income; influence; empirical research

[責任编辑   卫   星]