金融素养有利于代际收入流动吗——基于家庭追踪调查数据的研究

赵立业 吴卫星

对外经济贸易大学 金融学院，北京 100105

一、引言

中央财经委员会第十次会议明确指出要在高质量发展中促进共同富裕，并强调了畅通向上流动通道的重要性。作为一项重要原则，畅通向上流动通道需要解决好代际流动的问题(1)高瑞东.实现共同富裕须正确处理效率与公平的关系[N].金融时报,2021-10-11。。改革开放以来，中国取得了举世瞩目的建设成就，一跃成为世界第二大经济体。另一方面，中国经济改革开放以来所付出的一个代价就是收入差距的持续扩大(王永钦等，2007[1])。促进代际收入流动，推动更多低收入人群跨入中等行列，对缩小收入差距，促进共同富裕具有深远意义。

在四十余年的改革开放进程中，中国消灭了绝对贫困，全面建成小康社会，并成功迈过了100万亿的GDP大关，但相伴而生的是收入差距扩大现象。根据国家统计局公布的数据，2020年中国居民的可支配收入基尼系数为0.468，处于相对高位。在此背景下，共同富裕的提出是基于中国当前经济形势的重要判断。在相关的诸多讨论中，代际收入流动是影响共同富裕的一个重要方面，其变动受到收入阶层、教育体制、户籍制度等多种因素影响。十一届三中全会以来中国开始实行多种所有制经济，非公有制经济自改革开放以来在党的方针政策指引下发展起来(2)习近平.习近平谈治国理政(2)[M].北京：外文出版社，2017.。随着改革开放进程的不断深入，越来越多的专业技术人员、经理人员等拥有组织资源和经济资源的优势人群进入私营企业阶层(姜力和李玉勇，2014[2])。这类精英阶层为了维护、扩大和延续自身的地位和资源优势，会通过各种方式使自己的社会地位继续保持并在代际间传递下去(李路路等，2018[3])，而私营经济的发展也恰恰赋予了精英群体充足多的机会将其政治、经济等层面的优势传递给后代(Zhou and Xie,2019[4])，具有了一定的代际传承性。长此以往，中国逐步形成了一个相对稳定的既得利益群体，社会阶层结构趋于固化和封闭(李路路等，2018)，不利于代际间的收入流动。

教育体制是影响代际收入流动的一个重要因素。改革开放以前，中国推行的是绝对平均主义，比较突出的一方面是平等主义的教育政策(Zhou and Xie,2019)。国家对教育机会的分配进行直接干预，使得受教育机会明显向工人和农民的子女倾斜(李路路等，2018)，同时实施大众教育(成人教育)规划(李春玲，2003[5])、免收学费等政策，极大降低了社会底层群体的入学门槛。而市场化改革使得教育回报率大幅提升(Fan et al.,2021[6])，一方面精英阶层比底层群体有更多资源和动力增加子女的教育投资，在择优录取等相关制度安排下逐渐拉开差距；另一方面，中国1999年开始推行大学扩招，精英阶层因占有更多社会资源而获得了更多扩张所带来的教育机会(李路路等，2018)，逐步实施的收费制反而给许多贫困家庭造成了限制，加剧了教育不平等趋势，由此导致的收入差距阻碍了代际收入的流动。

改革开放以来中国在税收制度、财政制度、工资制度等层面实行了一系列有效措施，取得了巨大的改革成效。与此形成对比的是，户籍制度的改革一直处于滞后状态。始于20世纪50年代的户籍制度，自建立之初就与住房、就业、教育、医疗等福利资源绑定在一起，导致了城乡群体权利的差异。一方面，在劳动力市场上，农业户口群体的职业不稳定性或不确定性更高，通常只被招聘为体制外的合同工、临时工，户口级别与收入高低明显相关(陆益龙，2008[7])；另一方面，户籍制度导致了保障体制和社会服务方面的歧视性对待(蔡昉等，2001[8])，特别是农民工子女无法享有同样的教育资源，人力资本回报明显不同，引起城乡群体之间代际收入流动的较大差异。

伴随着改革开放，中国金融市场实现了长足发展，形成起日益健全的金融体系。金融环境的改善极大提高了居民参与度，居民部门持有的证券化金融资产呈不断上升的趋势,99.7%城镇居民家庭都拥有了金融资产(3)中国人民银行调查统计司.2019年中国城镇居民家庭资产负债情况调查[N].经济日报,2020-04-24。，其中股票市场投资者数量已达到1.9亿户(截至2021年8月)(4)数据来源：http://data.eastmoney.com/cjsj/gpkhsj.html.。金融发展理论上会缩小收入差距，有助于减少收入不平等(杨楠和马绰欣，2014[9])，近些年兴起的数字普惠金融也有利于城乡收入差距的缩小(周利等，2020[10])。但居民异质性会使金融发展的作用效果产生群体差异，而金融素养就是其中一个重要因素，在一定程度上决定了不同群体获取金融服务的能力。金融素养高的人更倾向于参与金融市场(Van Rooij et al.,2011[11])，而金融素养不足的弱势人群获取金融服务的能力与中高收入人群的差距可能进一步扩大(5)吴晓灵.推动普惠金融事业发展促进社会和谐进步[N].金融时报,2018-09-28(001).，不利于代际收入流动。当前改革已进入下半场，在新旧问题交错、影响因素错综复杂的情况下，金融素养能否促进代际收入流动，进而促进共同富裕，是一个值得探讨的问题。近些年来，许多地方都开展了金融知识教育纳入国民教育体系的活动，效果如何值得研究。

相较于以往文献，本文可能的创新点和贡献在于：一方面，在构建金融素养指标时考虑了中间项效应和社会期望偏差，在一定程度上缓解了作答倾向所引起的影响，使构建的指标更为准确，得到的估计结果也更为稳健；另一方面，以往文献多是从教育、遗传、家庭环境、社会网络、人口迁移、创业等方面研究代际收入流动的影响因素，鲜有研究将其与金融素养联系起来。本文探究了金融素养对代际收入流动的影响，分析了群体异质性，并从教育不平等角度，讨论了在现有教育体制下提高居民金融素养的现实意义。

二、文献回顾与研究假设

目前关于代际收入流动的研究主要集中在对代际收入流动水平的测度和变化趋势的判断，以及影响代际收入流动的因素。限于数据可得性、样本处理方法、研究角度等方面的差异，不同学者对于代际收入流动的测度结果不尽一致。一部分学者使用单年的数据计算代际收入弹性系数，然后据此判断代际收入流动的变化趋势。何石军和黄桂田(2013)[12]使用CHNS数据估计中国2000、2004、2006和2009年的代际收入弹性系数分别为0.66、0.49、0.35、0.46，认为中国的代际收入弹性大体上是呈下降趋势的。杨沫和王岩(2020)[13]同样使用CHNS数据得出的结论是中国居民代际收入弹性在1991—2004年期间基本保持稳定，但2004年以后不断下降。Chetty et al.(2017)[14]发现美国的绝对流动率从20世纪40年代的90%下降到20世纪80年代的50%。Fan et al.(2021)对比1970—1980年和1981—1988年出生的两个群体，认为改革开放后中国代际收入持续性有所升高。除此之外，也有学者根据性别、户口等分析不同群体的代际收入流动(江求川，2017[15])。总体而言，中国的代际收入流动处于较低水平。关于代际收入流动的影响渠道，现有研究主要是从教育、遗传、家庭环境、社会网络、人口迁移、创业等方面展开。其中教育是形成人力资本最主要的途径之一(杨沫和王岩；2020)，能显著促进代际收入流动(Restuccia and Urrutia，2004[16]；Lefgren et al.,2012[17])，而人口迁移能强化教育的影响(孙三百等，2012[18])。除遗传基因等先天因素外(Björklund et al.，2006[19])，诸如生命周期约束、父母教育水平、兄弟姐妹人数、财富水平等后天家庭环境因素也会产生影响(Sang and Seshadri，2019[20]；Sacerdote，2007[21]；Fagereng et al.，2021[22])。另外，刘琳和赵建梅(2020)[23]认为社会网络能通过加强信息共享、降低信贷约束和改善子女就业等渠道促进代际收入流动。由上可以看出，对代际流动影响因素的研究成果已经比较丰富，但金融素养作为一种愈发重要的人力资本要素，鲜有研究将二者联系起来。目前对于金融知识与微观主体最终成果之间关系的研究几乎空白(王正位等，2016[24])，也很少有研究涉及金融素养对代际收入流动的影响。

根据OECD的定义，金融素养是指做出合理金融决策并最终实现金融福利的必要意识、知识、技术、态度和行为的结合。现有文献主要围绕金融素养对金融行为的影响展开。从资产角度来看，金融素养水平越高的个体金融市场参与度越高，越倾向于持有股票等风险资产(Van Rooij et al.，2011)，同时金融素养高的家庭更可能对理财建议有需求(吴锟和吴卫星，2017[25])，参与商业保险的可能性也增大(郑路和徐旻霞，2021[26])。从负债角度，金融素养使居民家庭更倾向于负债以及正规借贷渠道，提高正规借贷需求，并能减少过度负债(吴卫星等，2018[27])。此外，金融知识可显著推动家庭参与创业活动，并显著促进家庭主动创业(尹志超等，2015[28])。总体而言，金融素养能够显著改善金融行为。值得注意的是，当前中国消费者的金融素养水平处于中等水平(刘国强，2018[29])，绝大多数居民家庭对贷款产品不了解(吴卫星等，2018)，还有很大提升空间。

金融素养，包括金融知识在内，与家庭财富明显正相关(Van Rooij et al.，2012[30]；Behrman et al.，2012[31]),并能提升收入稳健性(单德朋，2019[32])，而且金融知识确实能促进低收入家庭的向上流动(王正位等，2016)，基于此，本文提出假设1。

假设1：金融素养能促进代际收入流动。

限于经济体制、户籍制度等原因，不同群体的人力资本积累过程不尽相同，金融素养水平存在个体异质性(吴卫星等，2018)。一般而言，金融素养水平低的群体往往具有较低的社会地位，主要集中于低收入群体、农村地区等(Campbell，2016[33]；Lusardi and Mitchell，2014[34])，金融素养的异质性表明其因果机制也有所差异(Lusardi and Mitchell，2014)。基于此，本文提出假设2。

假设2：金融素养对代际收入流动的作用效果存在群体异质性，对农业户口以及低收入群体影响更为明显。

三、研究设计

(一)样本选取与数据来源

中国家庭追踪调查(China Family Panel Studies，CFPS)是北京大学中国社会科学调查中心实施的一项全国性调查，自2010年基线调查开始，目前共发布了五轮数据。本文中使用的样本主要来自第三轮调查数据CFPS2014，该轮调查于2014年7月正式开展，于2015年5月最终结束。调查内容涉及个体、家庭、社区三个层面，涵盖了年龄、户口、教育年限、收入、工作类型、认知能力等人口统计信息，同时包含了目前最为全面的金融知识相关问题，能更充分地对金融素养进行度量。在筛选样本时父代和子代均以家庭为单位，限定子代夫妻双方的平均年龄在16岁及以上(6)法定劳动年龄为16岁以上。，同时去除在学人口；选取父代夫妻双方的平均年龄在65岁及以下，并去除退休人口。共筛选出901组子代和父代的有效配对样本。

(二)研究变量的选择

1. 被解释变量。本文的被解释变量为子代的收入，根据Chetty et al.(2014)[35]的做法，子代收入以家庭为单位进行计算，将子代夫妻双方的收入之和取平均值，涵盖工资性收入和经营性收入两大类，回归时将双方收入平均值取对数。

2. 解释变量。本文最主要的解释变量为父代收入和金融素养。父代收入将父母双方的收入之和进行平均后取对数，涵盖工资性收入和经营性收入两大类；金融素养指标的构建依据问卷中金融知识和金融行为两部分问题。其中金融知识问题选取“存款到期金额”、“价值比较”、“投资风险”三项内容，分别对应利率、通货膨胀和风险意识，属于文献中衡量金融知识水平的常用问题。为与金融行为部分的计分具有可比性，金融知识部分回答正确计为5分，否则计为1分。金融行为部分包括“购物承受能力”、“按时交纳账单”、“关注财务状况”、“制定长期财务规划”、“财务收支管理”、“主观感受”、“主观倾向”和“金钱观”八项内容，每项内容包括五个选项，分为完全不符合、比较不符合、一般符合、比较符合以及完全符合，分别用分数1～5表示，分数越高表示越符合受访者的行为倾向。

与多数文献一致，本文使用探索性因子分析方法构建金融素养指标，但在构建过程中考虑了受访者自身作答倾向所引起的偏差。已有研究表明中间选项会明显影响被访者的(Bishop，1987[36])。一方面当同时面对多个问题时，被访者可能会由于认知负担直接选择中间选项；另一方面对于不知道答案的问题，被访者可能碍于“面子”同样倾向于选择中间选项而非回答“不知道”，被访者对问题内容越感兴趣这种情况越突出。除此之外，调查结果经常受到社会期望偏差的影响(Krumpal,2013[37])，受访者受限于社会准则，会倾向于做出积极表达以展示出良好形象，从而掩盖真实的态度和行为(Tourangeau and Yan，2007[38])，产生社会期望偏差。

在金融知识部分，被访者面对不知道的问题可能会碍于“面子”而倾向于选择中间选项，同时整个访问过程涉及到的问题众多，受访者可能并没有耐心仔细回答每个问题，进一步使得作答结果受到中间项效应的影响，因此针对这部分问题引入一个测量指标middle，该指标等于受访者选择的中间选项数量。由于“投资风险”的选项只有正确和错误，因此middle仅指“存款到期金额”“价值比较”两个问题的中间选项数量。在金融行为部分，被访者可能受到社会期望的影响，倾向于选择符合社会准则的选项，因此针对这部分问题引入测量指标agree，等于受访者选择“比较符合”或者“完全符合”选项的数量。下面从两方面证明引入这两个指标的合理性。

问卷对被访者的作答反应进行了评价，其中包括“理解能力”、“对调查的配合程度”、“智力水平”、“对调查的兴趣”、“对调查的疑虑”以及“急于结束调查的程度”。本部分首先将middle、agree处理为虚拟变量，即当middle、agree大于1时全部取值为1，否则为0。然后使用logit模型对选取的作答态度变量进行回归(表1)。

第(1)列回归结果表明，被访者越感兴趣选择中间项的可能性越大；第(2)列的回归结果表明，被访者对调查的疑虑程度越低，即对调查本身越信任，选择“比较符合”或者“完全符合”的可能性就更大，说明被访者越倾向于树立一种良好形象。第(3)、第(4)列进一步引入一系列个体特征变量，党员身份、户口、性别、年龄、婚姻状态、工作类型、教育年限并控制省份固定效应，结论仍然成立。

综合表1的回归结果可以看出，被访者的作答态度会影响最终的作答结果，与具体问题无关，证明作答结果包含了中间项效应和社会期望偏差应的影响。下面使用验证性因子方法进一步证明middle、agree能够反映中间项效应和社会期望偏差。

表1 作答态度回归结果

首先针对两部分问题各引入一个因子style，该因子表示被访者的作答倾向，并将因子载荷均设为1，表示该因子在各问题上的作用效果都相同；然后再各自引入另一个因子tend，该因子分别对应构建的变量middle和agree，按照固定载荷法的通用做法，tend的因子载荷设为1，在此基础上用λ表示tend和style的相关系数。除此之外，在金融知识部分再引入knowle因子，在金融行为部分再引入behav因子，该两个因子的载荷不作限制，用来代表各个指标所包含的其他信息。λ较大时，表明tend和style具有较高的相关性，则可以将style因子视为表征作答倾向的指标。具体参见Billiet and McClendon(2000)[39]的做法。

回归结果显示，金融知识部分tend与style因子的相关系数λ=0.55，金融行为部分tend与style因子的相关系数λ=0.85，表明tend与style具有较高相关度，据此可以将middle与agree分别视为度量中间项效应和社会期望偏差的指标。

引入middle、agree两个指标后累计方差贡献率由0.59上升为0.64，说明加入两个指标确实能解释更多信息，同时KMO值为0.69，球形度检验拒绝相关系数矩阵是单位矩阵，符合探索性因子分析方法的要求，表2为旋转后各因子的载荷。在计算因子得分时，由于这两个指标包含的信息主要是关于作答倾向，而非金融素养，故去除这两个指标的权重，用剩下的指标构建修正后的金融素养变量，以尽可能消除由于作答倾向引起的测量偏差，更好反应金融素养水平。

表2 旋转后因子载荷

3. 控制变量。本文选取的控制变量包括父代年龄、子代年龄、子代教育年限、子代户口、子代婚姻状态、子代是否为党员、子代的主要工作类型以及省份固定效应。

其中，子代年龄取夫妻双方年龄的平均值(如果尚未结婚则取孩子个人的年龄)，父代年龄取父母双方年龄的平均值。其余的控制变量中，如果子代已经结婚，则以丈夫的人口特征为准，否则以孩子个人的人口特征为准；父代控制变量均以父亲的人口特征为准。

(三)研究模型

本文主要使用如下回归模型：

yc=β0FL×yf+β1FL+β2yf+β3X+γ+ε

其中，yc为子代收入对数；yf为父代收入对数；FL为金融素养指标；X为一系列控制变量；包括父代年龄、父代年龄的平方、子代年龄、子代年龄的平方、子代教育年限、子代户口、子代婚姻状态、子代是否为党员、子代的主要工作类型以及省份固定效应。β2为代际收入弹性系数，表示父代收入对子代收入的影响程度，β2越大表明代际传承性越强，流动性越低。当β0显著为负时，表明金融素养能降低父代收入对子代收入的影响程度，促进代际收入流动。

四、主要实证结果

表3为主要的回归结果，并与未考虑作答倾向的情况进行对比。第(1)、第(2)列使用的金融素养指标没有考虑作答倾向的影响，第(3)、第(4)列的回归结果考虑了作答倾向的影响。由表可看出，各列中“金融素养*父代收入对数”的估计系数均显著为负，表明金融素养能降低父代收入与子代收入的相关性，有助于提高代际收入流动性。相比第(1)、第(2)列，第(3)、(4)列中“金融素养*父代收入对数”估计系数的绝对值均有所增大，且显著性水平也有所提高，表明考虑作答倾向后的估计结果更为稳健，在加入控制变量的情况下结论也成立。后文中均使用考虑了作答倾向的金融素养指标。

表3 主要回归结果

五、异质性分析

(一)户口异质性分析

中国具有独特的城乡二元经济结构，农业户口与非农户口人群的代际收入流动差别较大。本部分从户口角度讨论金融素养影响代际收入流动的异质性。根据孩子12岁时的户口状态将样本分为农业户口与非农户口两个群体，对应虚拟变量分别取值1和0。表4的结果中，第(1)列中“金融素养*父代收入对数”的估计系数显著为负，表明金融素养能提高农业户口群体的的代际收入流动性，金融素养水平越高，父代收入对子代收入的影响程度越低。但第(2)列的非农户口样本并没有出现类似结果。第(3)列中“户口*父代收入对数*金融素养”的系数显著为负，进一步说明相对于非农户口群体，金融素养对农业户口群体的作用效果更为明显。

表4 户口异质性回归结果

根据已有研究，金融素养能促进家庭创业活动，而非农就业对于农村家庭收入流动性，破除贫困代际传递具有重要的积极作用(杨穗，2016[40])。下面从创业角度分析金融素养产生户口异质性的原因。将子代工作类型为“私营企业/个体工商户/其它自雇”的样本归为创业群体，对应的虚拟变量取值为1，否则取值为0。注意创业群体不包括自家农业生产经营类型的工作。以子代收入的对数作为被解释变量进行OLS回归(表5)。第(1)列中“金融素养*户口”的系数不显著，第(2)列中“金融素养*创业*户口”的系数在10%水平上显著为正，表明金融素养能促进创业，并增加创业群体的收入，且对于农业户口群体的影响更明显。金融素养促进农民创业增加非农收入，拓展收入来源，有利于促进代际收入流动。

(二)收入水平异质性分析

不同收入群体呈现出差异化的代际收入流动趋势，收入底层的农村居民容易陷入低收入代际传递陷阱(徐晓红，2015[41])。本部分从收入水平讨论金融素养影响代际收入流动的异质性。根据分位数回归方法，选取25%、50%、75%收入水平进行讨论。如表6所示，第(1)、第(2)、第(3)列分别为25%、50%、75%收入分位数上的回归结果。在25%、50%分位数水平上，“金融素养*父代收入对数”的系数显著为负，但75%分位数上该交乘项系数不显著，表明金融素养能显著促进中、低收入群体的代际收入流动。同时在25%、50%分位数上“金融素养”的系数明显高于75%分位数，显著性也更强，表明金融素养对于中、低收入群体的收入水平具有更明显的正向影响。

为进一步说明金融素养对不同收入群体的作用效果，本文根据子代收入水平将样本分为两部分，位于中位数以上的定义为高收入群体，对应虚拟变量取值为0，其余定义为低收入群体，对应虚拟变量取值1(表1)。表7中第(1)列“金融素养*父代收入对数”的估计系数显著为负，表明金融素养能显著降低低收入群体中父代收入对子代收入的影响，促进代际收入流动。但第(2)列高收入群体中效果不显著。第(3)列中“金融素养*父代收入对数*低收入”的系数显著为负，也证明金融素养对低收入群体的影响更明显。

根据现有文献，金融素养会提高居民家庭的负债倾向。本文从负债意愿角度讨论金融素养在高低收入群体间产生异质性的原因。调查询问了被访者是否愿意承担更多的债务，根据答案选项设置“负债意愿”虚拟变量，回答为“非常不愿意”“不愿意”时，虚拟变量设置为0，否则设置为1。以子代收入的对数为被解释变量进行OLS回归(表8)。第(1)列中“金融素养*低收入”的系数不显著，第(2)列中“金融素养*低收入*负债意愿”的系数显著为正，表明金融素养能影响居民的负债倾向来增加收入，且这种效应在低收入群体中更为明显。负债能够平滑收入，通过生产和经营活动为家庭获取更高收入(陈屹立，2017[42])，有利于实现代际收入流动。

(三)基于教育不平等的异质性分析

教育是人力资本形成的重要途径，教育分配的不平等与收入分配不平等有诸多联系，并对代际流动性变迁具有重要影响(王学龙和袁易明，2015[43])。基尼系数作为衡量不平等程度的一种指标，除用于描述收入分布情况外，也被广泛用于分析不同群体受教育程度的差异。本文使用这一指标讨论教育不平等与代际收入流动及金融素养之间的相互影响。参考Thomas et al.(2001)[44]提出的教育基尼系数计算公式，本文首先使用CFPS2014成人库的数据计算各个省份的教育基尼系数，然后与子代所在省份进行匹配，回归结果如表9所示。第(1)列中“教育基尼系数*父代收入对数”的估计系数显著为正，表明教育不平等会增强父代收入对子代收入的影响程度，不利于代际间的收入流动。第(2)列中“教育基尼系数*父代收入对数*金融素养”的估计结果接近于0且并不显著，因而从平均意义而言，金融素养与教育基尼系数并没有表现出交互效应。

根据已有的研究成果，教育不平等有多种含义，其中不同教育阶段升学率上的差异代表了教育机会不平等，最终受教育水平上的差距代表了教育结果不平等(熊艳艳等，2014[45])。基于此，本文将教育基尼系数进一步分解。首先假定文盲群体(即教育年限为0年的群体)在总样本中所占比例以p1表示，在Thomas et al.(2001)做法的基础上进行如下分解。

(1)

表9中第(3)列加入了教育机会不平等和教育结果不平等分别与金融素养、父代收入对数的交乘项，其中“教育结果不平等*父代收入对数*金融素养”的估计系数在5%水平上负向显著，而“教育机会不平等*父代收入对数*金融素养”的估计系数不显著，表明金融素养能缓解由于教育结果不平等引起的代际收入持续性。特别地，当p1=0时，反映的是所有人都接受了教育。中国从1986年开始普及九年义务教育，根据教育部官网2019年的数据，中国小学净入学率已达到99.94%，对于多数人而言，接受小学教育已经不再是问题。第(4)列的回归结果中，除去文盲群体重新计算教育基尼系数，此时“教育基尼系数(除去文盲群体)*父代收入对数*金融素养”的估计系数在10%水平上负显著，进一步证明金融素养能缓解教育结果不平等所引起的代际收入持续性。

表9 基于教育不平等的异质性回归结果(CFPS)

续表9

鉴于有些省份的样本数量过少，对教育基尼系数的计算造成了一定影响。接下来本文使用2010年人口普查的数据重新计算。由于人口普查数据中只有学历信息，在计算时需先折算成教育年限：文盲群体对应的教育年限为0年，小学学历对应的教育年限为6年，初中学历对应的教育年限为9年，高中学历对应的教育年限为12年，大专学历对应的教育年限为15年，大学学历对应的教育年限为16年，研究生学历对应的教育年限为19年，计算方法同上。回归结果如表10所示，得到的结论一致，第(4)列同样除去了文盲群体，“教育基尼系数(除去文盲群体)*父代收入对数*金融素养”的估计系数在5%水平上负向显著，证明金融素养能缓解教育结果不平等所引起的代际收入持续性。

表10 基于教育不平等的异质性回归结果(人口普查)

续表10

金融素养能够改善金融行为，有助于做出更合理的家庭财务决策，改善收入状况。与此相对应的是，教育水平也会影响家庭财务决策，较低的教育水平往往会产生不利影响。下面基于家庭财务角度进一步讨论教育不平等背景下金融素养的作用机制及对收入的影响。根据问卷中对财务状况关注程度的问题设置虚拟变量，回答“完全不符合”“比较不符合”时取值为0，否则取值为1。具体回归结果如表11所示。表11中各列均以子代收入对数为被解释变量。第(1)、第(2)列分析教育不平等背景下金融素养促进代际收入流动的作用机制，第(3)、第(4)列进一步讨论教育不平等背景下金融素养对子代收入的影响。

第(1)列使用CFPS2014的数据计算教育基尼系数，“金融素养*关注财务*教育基尼系数*父代收入对数”的估计系数在5%水平上负向显著，表明在教育不平等背景下，金融素养可以通过提高居民对家庭财务的关注度，促进代际收入流动。第(2)列使用2010年人口普查的数据计算教育基尼系数，虽然显著性有所降低，但结论一致。

第(3)列同样使用CFPS2014的数据计算教育基尼系数，“金融素养*教育基尼系数”的系数在1%水平上正向显著，表明在教育不平的背景下，提高金融素养有助于增加收入。第(4)列使用2010年人口普查的数据计算教育基尼系数，得到相同的结论。第(3)、第(4)列进一步表明，在教育不平等的背景下，提高金融素养对于提高收入，促进代际收入流动具有积极意义。

表11 教育不平等背景下金融素养作用机制及对收入的影响

六、影响渠道分析

CFPS2014同时调查了被访者的其他金融行为，包括借款被拒经历、筹款难度、借贷使用、消费模式、风险偏好以及所能容忍的最大投资损失比例。本文进一步分析其他金融行为对金融素养作用效果的影响。根据选项内容设置六个对应的虚拟变量(7)有被拒经历赋值为1，否则为0；筹款难度为很困难、比较困难赋值为1，否则为0；风险偏好为不愿意承担任何投资风险时取值为1，代表风险厌恶，否则为0；损失容忍比例大于0时赋值为1，表示能够容忍损失，否则为0；借贷使用、消费模式为完全不符合、比较不符合赋值为0，否则为1。，分别与金融素养、父代收入对数作交乘项，控制变量均与前述相同，结果如表12所示。其中，第(1)～(6)列的结果中，只有第(5)和第(6)列的三项交乘显著，表明金融素养对损失厌恶群体和有损失承受能力群体的作用效果更为明显。第(7)列同时加入风险偏好、损失容忍两个变量，两者与金融素养、父代收入对数的交乘项都在1%水平上负向显著，可以看出风险偏好与损失容忍程度对金融素养的作用效果有着独立的影响。

一般而言，风险偏好与损失容忍程度存在相关性，风险爱好者对损失往往具有更高的容忍程度。但另一方面，风险偏好属于一种主观风险态度，而损失容忍程度除了受主观风险偏好的影响外，这与客观的风险承受能力有关，主观风险爱好者并不一定具有更高的客观风险承受能力。综合第(6)、第(7)列的回归结果，从金融素养的边际作用效果而言，应注意增强客观风险承受能力，而非更为激进的主观风险取向。

表12 影响渠道分析

续表12

七、稳健性检验

(一)工具变量

本文使用社区层面的平均金融素养作为工具变量进行检验，构建金融素养变量的方法与前述相同，同样考虑了作答倾向的影响，然后在社区层面取均值(表13)。使用社区层面的平均金融素养水平作为工具变量时，第(1)列金融素养与父代收入对数交乘项的系数显著为负，第(2)列加入控制变量后，交乘项显著水平降低，但仍在10%水平上显著，证明金融素养能降低父代收入对子代的影响，缓解了代际收入的持续性。

(二)剔除极端值的影响

为排除极端值对结果的影响，本文依次首尾剔除1%、5%和10%的极端值，回归结果如表14所示，金融素养与父代收入对数的交乘项均负向显著，证明结果稳健。

八、进一步讨论

已有文献表明，教育是影响代际收入流动的关键因素。本部分尝试将金融素养与教育进行对比，以证明金融素养所具有的经济意义。依据Lefgren et al.(2012)提出的广义人力资本框架，本文将金融素养作为一种特殊的人力资本单独进行分析，比较金融素养与教育为代表的其他人力资本在代际收入流动中的作用。假设父代和子代的收入均由金融素养和教育因素决定。

yf=τ+HCf+FLf+εf

(2)

yc=θ+HCc+FLc+εc

(3)

式(2)中yf表示对数形式的父代收入；FLf表示父代金融素养对应的市场价值；HCf表示教育对应的市场价值；εf表示与人力资本无关的其他因素，同样以市场价值表示。式(3)为子代的收入方程，各变量含义与(2)相同。

(4)

HCc=γ+π0yf+π1HCf+δc

(5)

参照Lefgren et al.(2012)中的过程可得到下式成立

(6)

目前文献中的普遍做法是将学历或教育年限作为人力资本的代理变量。考虑到个体水平的教育变量可能与金融素养存在相关性，本文使用父母所从事职业的平均教育年限作为与HCf相关的工具变量，以降低与个体水平特征的相关性。参照CFPS官网上公开的《2012年当前主要职业综合变量的建构》，将父母从事的职业分为九大类，(8)即国家机关/党群组织/企业/事业单位负责人、专业技术人员、办事人员和有关人员、商业/服务业人员、农/林/牧/渔/水利业人员、生产/运输设备操作人员及有关人员、军人、无职业者、不便分类的其他从业人员，其中从事自家农业或农业打工的样本归入农/林/牧/渔/水利业人员。计算出父母所从事职业的平均教育年限后，取双方均值作为工具变量。

已有研究表明数学能力与金融素养具有一定相关性。Jappelli and Padula(2013)[46]发现提升早期数学能力可以明显提高家庭金融素养和财富水平，而且认知测试得分，尤其是数学测试得分越高的消费者，做出错误金融决策的概率越低(Agarwal and Mazumder，2013[47])。Lindqvist and Vestman(2011)[48]的研究结果表明认知能力在一定程度上可以作为工资水平的反映。由此可以看出，作为一种认知能力，数学能力同时与金融素养和收入相关。CFPS2014的个人问卷对被访问者的数学能力进行了测试，以相应的数学测试得分表示。同时家庭经济问卷中让被访问者对自己父母的金融知识水平进行了评价，分为5个等级，(9)即“远高于同龄人的平均水平”、“高于同龄人的平均水平”、“大约处于同龄人的平均水平”、“低于同龄人的平均水平”和“远低于同龄人的平均水平”。用数字1—5表示，数字越大表明金融知识水平越高。本部分使用数学能力与金融知识水平构建与金融素养FLf相关的工具变量。

由于数学能力也可能与教育等因素相关，在构建时首先将父代的数学测试得分对父代教育年限、职业平均教育年限、户口状态、党员身份、年龄进行回归，然后将得到的残差与父代金融知识水平进行交乘，作为与金融素养FLf相关的工具变量，以尽可能降低与个体水平特征的相关性。其中，父代的数学测试得分以父母双方的最高值为代表，父代教育年限、职业平均教育年限、年龄均取双方的平均值，户口状态、党员身份均以父亲的情况为准。两阶段最小二乘法第一阶段回归的F统计量为14.7，证明工具变量有效。另外为验证该工具变量的排他性要求，先将子代收入对数与该工具变量回归，然后再加入父代收入对数进行对比(表15)。

由第(1)列可以看出，只加入工具变量的情况下，该工具变量的系数在10%的水平上显著；第(2)列中同时加入工具变量和父代收入对数，工具变量的系数不再显著，在一定程度上可以证明该工具变量是通过父代收入发挥作用，满足工具变量排他性要求。

使用上述两种工具变量得到的回归结果如表16所示。第(1)列使用的工具变量与金融素养相关，得到的代际收入弹性系数用βFL表示；第(2)列使用的工具变量与教育相关，得到的代际收入弹性系数用βHC表示。由表16结果可以看出，βFL=0.42，在10%的水平上显著；βHC=0.37，在5%的水平上显著。从平均意义上而言，金融素养FLf对子代收入的边际效应要大于教育，但相差并不算明显，可以认为金融素养和教育的影响效果在一定程度上具有可比性。

下面本文进一步通过工具变量分位数回归，比较在不同收入分位数上两种工具变量的影响程度。由表17可以看出，随着收入分位数的提高，βFL和βHC的估计结果都在减小，表明随着收入水平的提高，金融素养和教育对子代收入的影响程度均在下降。另外，βFL的估计结果只在25%分位数上显著，而βHC的估计结果只在75%分位数上显著，表明金融素养对低收入群体的影响更为明显，以教育为代表的教育则对高收入群体的影响更为明显。对于中等收入群体而言，尽管βFL>βHC，但两者均不显著，鉴于总体样本量有限，后续还需要进一步研究。

表17 不同分位数上工具变量回归结果

根据有效维持不平等假设(EMI)，优势群体会利用自身资源获得更多教育机会，即便在教育扩张时期，优势群体的教育需求达到了饱和，教育不平等仍会以更有效的方式存在，从数量不平等转为质量不平等。1999年高校扩招以后，中国高等教育迅速进入普及阶段。与此同时，追逐优质教育资源的趋势愈演愈烈，天价学区房就是很明显的例子。相比而言，拥有经济、体制等优势的上层群体更热衷于竞争优质教育，与底层阶级形成了明显差距，教育资源的差别使底层阶级所能获得的教育回报大打折扣。另外，伴随着大学毕业生规模的不断扩张，就业难题也日益突出，进一步加剧了底层群体在劳动力市场上的劣势地位。不平等使得教育对于不同阶层的作用效果产生分化。金融素养通过改善金融行为，有助于底层群体作出更合理的家庭财务决策，提升收入水平。

据此进一步分析金融素养与教育对不同出身阶层所产生的影响。如表18所示，各列均以子代收入对数为被解释变量。第(1)、第(2)列以父代收入中位数为依据，当父代收入位于中位数以上时，认为子代出身于高收入群体，对应虚拟变量取值为0，反之出身于低收入群体，对应虚拟变量取值为1。第(1)列中“教育年限*低收入”的估计系数在10%水平上负向显著，表明出身于高收入阶层能够享有更高的教育回报；第(2)列中“金融素养*低收入”的估计系数在5%水平上正显著，表明金融素养对于提高底层群体收入的效果更明显。第(3)、第(4)列根据孩子14岁时父代的政治身份进行划分，父母双方中有一方为党员的即认为出身于有政治优势的群体，对应虚拟变量取值为1，否则为0。第(3)列中“教育年限*党员”的估计系数在10%水平上正向显著，表明教育对出身于政治优势阶层的群体更有利。虽然第(4)列中“金融素养*党员”的估计系数不显著，但综合而言，经济、政治优势能显著提高教育回报，优势群体有能力获得更好的教育资源，提高子代在劳动力市场上的竞争力，从而获得更高收入，这在一定程度上验证了上面的讨论。

九、结论

在当下新冠肺炎疫情肆虐的背景下，低收入群体受到的冲击更大，增收更为困难(王一鸣，2020)[49]，使得收入差距有进一步拉大趋势。促进代际收入流动，使更多低收入群体进入中等行列，是实现共同富裕的应有之义。

本文基于CFPS2014探究了金融素养对代际收入流动的影响，结果表明，金融素养能够降低父代收入对子代的影响，促进代际收入流动，且具有群体异质性。相比而言，金融素养通过促进农业户口群体创业、增强低收入群体的负债倾向，来提高收入水平，从而更明显地促进农业户口和低收入群体的代际收入流动。在教育不平等背景下，金融素养能提高收入水平，缓解由教育结果不平等引起的代际收入持续性。在此基础上，本文进一步使用社区层面的平均金融素养水平作为工具变量以及缩尾处理进行稳健性检验，结论仍成立。

本文建议提高居民家庭的金融素养水平，特别是作为低收入和农村群体增收的配套措施，逐步探索将金融知识教育纳入国民教育体系中，丰富国民教育内容；同时，为巩固扶贫成果，在提供小额信贷的过程中辅以金融知识层面的指导，以提高信贷资金的使用效率。