居民家庭代际收入的影响因素分析及差异性分析——基于代际传递视角

马 蓉， 刘润芳

(西安财经大学 统计学院， 西安 710100)

收入差距扩大会促使政府提高企业税率，影响企业投资和经济积累率，从而继续导致经济增长速度降低[1]。西南财经大学联合蚂蚁金服研究院发布的《疫情下中国家庭财富变动趋势——中国家庭财富指数调研报告(2020Q1)》显示出疫情下中国居民家庭财富结构呈现出明显分化，高收入家庭财富指数一直维持高位，且工作稳定性指数也较高，与之相反低收入家庭财富指数普遍较低，且财富指数复苏程度也比较落后。收入超过30万元的家庭财富指数全年一直保持高位水平，年收入10万～30万元的家庭财富指数三季度才开始正增长，年收入5万元以下的家庭财富指数则一直处于较低水平。并且高收入家庭工作稳定性也远高于低收入家庭，收入30万元以上的家庭工作稳定性指数一直维持高位，年收入10万～30万元和年收入5万～10万元的家庭工作稳定性分别于三季度和四季度实现了正增长，但收入低于5万元的家庭工作稳定性指数在四季度末也还是处在较低水平。居民收入差距仍在持续扩大中，因此基于代际视角对居民收入差距传递的影响因素分析是非常重要且必需的。

为了从一个长期历史时期去考察中国社会代际流动，汪小芹选用ISEI方法分析社会代际流动性并通过反事实分析技术从绝对流动性视角剖析代际流动结构特征，得到城乡之间的代际流动存在异质性，但代际流动趋势和结构在东部、中部和西部地区并不存在显著差异的结论[2]。邹薇等运用多项式Logit模型着重对代际收入向上流动的因素进行了分析，结果发现，代表经济发展水平的人均GDP对代际收入流动的影响方向为正，迁移和教育也会导致子代的收入向上流动[3]。李超等研究收入差距对代际传递异质性影响，发现居民收入差距的扩大对城镇居民、贫困阶层以及中等收入阶层、城镇父女的代际收入流动有较强提升作用[4]。

对于居民家庭收入差距代际传递的研究，针对收入差距如何传递的全因素分析以及不同分类下的差异性表现研究较少。结合研究目的，本文采用Shapely值法进行实证分析。Shapely值法基于回归方程中各指标对被假释变量的贡献，其主要优点是在分解的结果中只有各解释变量的贡献度，没有残差，同时Shapely值法适用于任何模型的分解以及任何函数形式，相比Fields法而言，Shapely值法克服了Fields方法严格限制回归方程为对数—线性形式，且在不平等分解时收入的对数化会扭曲分布形态的问题，对居民收入差距的分解更加合理准确，因此更适用于估计各因素对居民收入差距的引致程度[5]。

1 数据的选取及描述性统计

1.1 数据来源

数据来源于中国家庭追踪调查(CFPS)数据，主要源于家庭经济库、成人库和家庭成员库，选取了所需信息完整的个体，对家庭和成人库中同属一个家庭的父代和子代样本进行配对合成。另外，基于2010年CPI对所有收入和财富资本数据进行消除通货膨胀处理，并删除了上下各0.5%的极值，最终得到2010年3 776个样本、2014年2 424个样本以及2018年2 541个样本。

1.2 方法介绍

Shapely值的概念来源于博弈论，刻画了局中人在博弈过程中的地位。具体思路如下：

对某一个变量Xn取均值，然后将平均值与其他变量一起代入代际弹性模型中，根据估计的各因素的指数，记作I-n。当自变量取平均值时，其他变量的取值可以是实际值或平均值，将各种方案下Xn贡献度的均值作为最终结果[6]。

第1阶段仅对变量Xn取均值，其他变量为实际值，回归拟合值的指数为I-n，原包含变量Xn的回归拟合值的指数为I，第1阶段计算的第N个要素的指数为

(1)

(2)

(3)

依次下去，每一阶段都按照上述方法计算该阶段变量Xn的贡献度，最后将所有阶段贡献度再次求均值，得到变量Xn按照夏普利值方法计算的贡献：

(4)

1.3 变量说明及描述性统计

1.3.1 变量说明

首先确定研究对象。删除了父代年龄大于65岁、子代年龄小于18岁和不在就业的样本，以及父子年龄差距小于10岁、工资性收入为负的异常样本。指标体系及设定变量的定义见表1。

表1 模型指标体系及设定变量的定义

1.3.2 描述性分析

从表2可以看出：在教育培训支出和健康资本方面，每个家庭的教育培训支出和健康资本投资呈上升趋势，说明人们越来越重视对子代教育和健康的投资，同时对健康投资的增长速度是要快于对教育培训的投资；从单位性质来看，父代所工作的单位性质在0.2附近，说明父代在体制内任职的人员占比较少；从职业类型来看，父代的职业类型波动比较大，呈先上升后下降的趋势，说明居民职业类型中高级劳动者占比不稳定；从家庭住房资产来看，每个家庭住房资产呈上升趋势，说明居民占有的房屋和土地在增多；固定资产呈现先下降后上升的趋势，值得注意的是，下降幅度较小而上升幅度较大，说明居民用于农业、工商业的生产经营性资产、车辆、耐用品和其他固定资产的占有波动较大；从饮用水和燃料来看，居民做饭用水和燃料取用的便利性的均值较大且呈上升趋势，说明居民家庭做饭用水、做饭燃料越来越方便，生活的环境也越来越好。

表2 2010、2014、2018年样本描述性统计结果

2 实证分析

2.1 全因素分析

按照子代年龄划分为3个区间，分别为18～25岁年龄组、25～32岁年龄组以及32～40岁年龄组，探讨不同年代群体下各因素对居民收入差距产生的影响程度。由表3可以得出：

1)全样本中人力资本对子代收入代际传递的解释程度占比相对较大，对子代的收入具有较为直接的影响，解释程度表现出先减小后增大的现象；社会资本对子代收入差距代际传递的解释程度较低，其解释程度表现出先上升再下降的特征，虽然2014—2018年的解释比例从22%下降至13.36%，但总体上仍存在上升趋势，表示社会资本对子代收入的影响程度较为温和；财富资本对子代收入差距代际传递的解释程度相对其他资本而言表现出较低水平，但存在明显的上升趋势，2014—2018年的贡献程度相差不大，在13%水平上下，随着时代的发展财富资本对子代收入的影响存在变大的趋势；自然禀赋对子代收入差距代际传递的解释程度呈下降趋势，说明随着社会生活条件的普遍改善，居民的生活环境相较对子代收入影响的重要性逐渐下降。

2)各年龄段的子代收入代际传递的解释程度存在较为明显的差异。对于18～25岁年龄段的子代而言，人力资本对其收入具有较为直接的影响，所占贡献程度也是最大的，其次是自然禀赋、财富资本，最后是社会资本；对于25～32岁年龄段的子代而言，基本保持和18～25岁年龄段相似的贡献程度排序，但这一样本的子代在2018年却表现出自然禀赋占比低于社会资本、财富资本占比的现象，这表明居民的生活环境的重要性逐渐下降的同时职业工作的重要性在不断上升，与此同时财富资本如家庭住房资产以及家庭固定资产的重要性也不断显现出来；32～40岁年龄段的子代作为社会发展的中流砥柱，表现为人力资本和自然禀赋因素贡献占比的逐渐下降，以及社会资本和财富资本因素贡献占比的逐渐上升，值得注意的是财富资本的占比增长极为迅猛，这也说明了对于此段年龄的子代而言，其收入受其家庭住房资产以及家庭固定资产的影响程度较大，说明一定程度上财富资本的影响力较其他年龄区间而言影响更为深远。

表3 2010、2014、2018年居民家庭收入差距代际传递影响因素贡献程度 %

2.2 差异性分析

先将样本按照城乡类别进行分组，探讨城乡视角下的各因素对居民收入差距产生的影响分析。

根据表4可以看出：城乡居民家庭收入的代际传递体现出较大的差异，所有因素中最具明显趋势性的因素是社会资本和自然禀赋。农村居民的社会资本解释程度要大于其对城镇居民样本的解释程度，而自然禀赋的解释力则表现出城镇居民样本高于农村居民样本的现象。并且2010—2018年，各因素对城乡居民家庭子代收入的解释程度表现出极为明显的波动性。

比对城乡视角下各因素对子代收入代际传递的解释程度，人力资本、社会资本的解释程度占比相对较大，所有因素中最具明显趋势性的因素是社会资本和自然禀赋。农村居民的社会资本解释程度要大于其对城镇居民样本的解释程度。2010年，农村居民样本的社会资本贡献程度为52.64%，同年城镇居民样本的贡献程度38.72%，说明社会资本投资对农村居民子代收入具有隐性影响。此外，自然禀赋的解释力则表现出城镇居民样本高于农村居民样本的现象。2014年城镇居民样本的自然禀赋贡献程度为46.04%，而农村居民样本的自然禀赋贡献程度仅有9.79%，这说明了相对于农村居民子代而言，城镇居民的子代拥有更好的生活条件、更好的个体社区环境。好的环境因素会对个体行为产生同伴效应，也就是说城镇居民的父代为子代提供了更好的自然环境，从而使子代间产生了相应的收入差距。与前两种具有明显趋势性的代际因素相比，人力资本和财富资本的贡献程度则表现出较强的波动性。2014年城镇居民样本的人力资本贡献程度表现为2.51%，社会资本的贡献程度为33.34%，说明人力资本和财富资本共同影响了城乡居民家庭子代的收入水平。

表4 2010、2014、2018年城乡居民影响因素贡献程度 %

结合三大经济带将样本划分为3个区间，分别为东部地区组、中部地区组以及西部地区组。

由表5可以看出，各地区间居民家庭收入的代际传递体现出显著差异，东部地区居民家庭的人力资本因素和社会资本因素对子代收入代际传递的解释程度较大，中部地区和西部地区居民家庭的自然禀赋因素对子代收入代际传递的解释程度较大。

对比地区间各因素对子代收入代际传递的解释程度，东部地区居民家庭的人力资本和社会资本因素对子代收入代际传递的解释程度较大。2010年东部地区家庭样本的子代收入受人力资本影响解程度为49.13%，社会资本因素为38.68%，2018年东部地区居民的社会资本因素对子代收入代际传递的解释程度最大，为40.43%，表明东部地区居民家庭的子代更容易受到人力资本因素和社会资本因素的影响。由于东部地区经济发展较好，父代自身的人力资本积累水平较高，所以父代对于子代人力资本投资意愿相对强烈。此外，社会资本会通过影响子代工作获取途径的方式，从而影响了子代收入水平。中部地区和西部地区居民家庭的自然禀赋因素对子代收入代际传递的解释程度较大。2014年中部地区的居民家庭子代受自然禀赋因素的影响程度最大，表现为55.09%，而2018年西部地区的自然禀赋因素影响程度则达到了43.57%。西部地区经济发展相对落后，可以看出西部地区居民家庭子代的收入受到个体社区环境的影响。

表5 不同地区居民影响因素贡献程度 %

3 结论与展望

通过使用Shapely分解方法研究人力资本、社会资本、财富资本、自然禀赋4个因素对子代收入的影响，估计各因素对居民收入差距的引致程度。一方面按照子代出生年代进行分组，以探讨不同年代群体下的各因素对居民收入差距产生的影响分析。另一方面，在代际收入传递因素分解的差异性分析中按照城乡以及地区进行分类，并以这两个视角分别对2010、2014、2018年的居民收入差距代际传递的贡献程度进行测度研究。

主要结论有：①人力资本对子代的收入具有较为直接的影响，在不同年份对子代收入差距代际传递基本呈先上升后下降的趋势；②城乡居民家庭收入的代际传递体现出较大的差异，所有因素中最具明显趋势性的因素是社会资本和自然禀赋；③农村居民的社会资本解释程度要大于其对城镇居民样本的解释程度，自然禀赋的解释力则表现出城镇居民样本高于农村居民样本的现象；④各地区间居民家庭收入的代际传递体现出显著差异，东部地区居民家庭的人力资本因素和社会资本因素对子代收入代际传递的解释程度较大，中部地区和西部地区居民家庭的自然禀赋因素对子代收入代际传递的解释程度较大。

针对以上结论，提出以下建议：①可以提高对公共教育资源的投放率，使处于教育资源劣势群体得到更多的教育资源，此外继续完善多层次、高质量的教育体系，提升学校师资水平；②结合医疗人工智能技术使医疗资源的配置效率及医疗服务质量得到有效提高，并推动对医疗机构进行信息化、精细化和科学化的管理；③社会资本、自然禀赋方面，从企业的用人制度、学校培养人才的制度、公开招聘信息及拓展就业渠道及个人培养理性的择业观方面来创造更为公平的竞争环境；④呼吁大家参与环境治理，改变自身不良习惯，杜绝乱扔垃圾等污染环境和毁坏林草等生态破坏行为。提高生态环境意识和参与环境治理意识。