我国居民杠杆率对居民收入差距的影响——基于CFPS的实证分析

王 霞, 马 蕊

(1.兰州财经大学 中国西北金融研究中心,甘肃 兰州 730020;2.中国建设银行甘肃省分行营业部,甘肃 兰州 730020)

一、引言

实现共同富裕是中国共产党为之奋斗的目标,也是社会主义的本质要求。在社会主义革命和建设时期,我国就已明确提出“共同富裕”这一概念,改革开放初期,邓小平同志提出“让一部分人先富起来,先富带动后富,逐步达到共同富裕”的政策思路。党的十三届四中全会以后,以江泽民同志为代表的中国共产党人明确指出“实现共同富裕是社会主义的根本原则和本质特征”,并提出必须扩大中等收入比重,提高低收入者收入水平。党的十九大以来,习近平总书记明确提出到2035年全体人民向共同富裕迈出坚实的步伐、到本世纪中叶全体人民基本实现共同富裕的目标。可见,我国对提高人民生活水平、走向共同富裕的探索之路从未停歇。那么,现实情况如何呢?统计数据显示,我国居民基尼系数从2015年的0.462上升到2022年的0.474,呈现小幅上涨态势,按照国际上通常把基尼系数值0.4作为收入分配差距的“警戒线”标准来判断,现阶段我国仍处于居民收入差距较大阶段,且两极分化情况还在进一步加深。因此,如何降低居民收入差距、实现共同富裕是当前及今后一段时间我国面临的一项现实而紧迫的任务。

在学界,影响居民收入差距的因素一直是学者们关注的课题,且呼吁更多关注和研究收入分配问题的经济学家越来越多(Piketty,2015)[1]。刘晓光等(2019)[2]在研究杠杆率的收入分配效应时发现,杠杆率在总体上会加剧收入不平等,可见杠杆率对居民收入差距的影响不容忽视。数据显示,近年来,随着居民部门贷款水平的快速扩张,我国居民部门杠杆率持续攀升,从2005年的16.9%增至2022第一季度的62.1%,增幅高达267%,见图1所示。随着居民杠杆率水平的不断上升,居民收入分配是否会受到影响?其影响效应如何?针对目前我国面临的居民收入差距日益增大、居民部门杠杆率持续上升的状况,本文将深入探究居民杠杆率对居民收入差距的影响效应及作用机制,以期为我国优化杠杆率结构、缩小居民收入差距、走向共同富裕提出对策建议。

图1 2005年第一季度到2022年第一季度各部门宏观杠杆率趋势数据来源:国家资产负债表研究中心(CNBS)

二、文献综述

(一)居民杠杆率的测度及影响

对居民部门杠杆率的测度目前有宏观和微观两个视角,宏观角度主要分为两种口径,第一种是从GDP出发来加以界定,如李若愚(2016)[3]认为居民杠杆率可用居民部门债务与GDP之比来进行测算。第二种是从收入出发加以界定,如Mian &Sufi et al.(2015)[4]认为居民杠杆率可以居民部门贷款与收入之比来进行测算。从微观层面测度居民部门杠杆率,大多数学者使用的是家庭部门的资产负债率指标(潘敏和刘知琪,2018;亢一鸣等,2021)[5-6]。

对居民杠杆率的效应,国内外也主要从宏观和微观两个层面进行了研究。在宏观层面,认为居民杠杆率水平会对经济增长、消费水平、金融稳定等产生影响。Atif et al.(2015)[4]指出在短期即3～8年内居民杠杆率的上升会对GDP水平产生显著促进作用,一旦超过中长期,居民杠杆率的持续增长将不利于GDP水平的提高。陈蕾和陈梦(2020)[7]通过建立门限回归模型以及SVAR模型来研究居民杠杆率与经济增长之间的关系,研究得出,在长期由于债务压力影响了居民消费,居民杠杆率的持续增长不利于经济增长。高东胜等(2020)[8]提出居民杠杆率对于消费来说是一把双刃剑,在加杠杆过程中会促进居民消费增长,而在杠杆率升高之后形成的高杠杆状态会对居民消费产生抑制,并提出这种影响作用对城乡居民来说具有明显的异质性。Andersen et al.(2016)[9]研究发现在经济萧条时期,高杠杆会显著抑制消费增长,从而影响经济复苏。张敏锋等(2018)[10]通过对系统性金融风险与居民部门杠杆率进行科学测度,得出加杠杆过程会增加系统性金融风险发生的可能,两者波动趋势高度一致。Elekdag &Wu(2011)[11]将居民杠杆率设定为系统性金融风险的预警指标,以防范金融风险的发生。在微观层面,国内外学者主要研究了家庭杠杆率对家庭资产配置、消费水平等方面的影响。亢一鸣等(2021)[6]通过建立模型对家庭杠杆率与家庭金融资产投资选择的关系做了研究,研究表明,家庭杠杆率与家庭参与金融市场投资的可能性呈反比,在参与金融市场投资的家庭中,家庭杠杆率越高,其风险资产的投资率就越高。陈洋林(2019)[12]提出家庭加杠杆会对资产配置产生显著影响,会增加实物资产配置,减少金融资产配置。Dynan(2013)[13]认为家庭杠杆越高,对家庭消费产生的抑制作用就越大。Chmelara(2013)[14]研究发现在不确定的经济环境下,相对于较低杠杆率的家庭,高杠杆率家庭的消费会下降更多。潘敏和刘知琪(2018)[5]研究认为家庭杠杆增加会强化家庭生存型消费,弱化发展与享受型消费,同时,对于城乡居民来说,家庭高杠杆会抑制城镇居民总支出,对于农村居民来说则会促进家庭消费性支出。

(二)居民收入差距的影响因素

关于居民收入差距的影响因素,国内外学者展开了较为丰富的研究,认为影响因素主要有经济结构、金融发展程度、房地产市场、信贷约束等。Chaudhuri &Ravallion(2008)[15]对中国和印度经济发展不平衡关系比较研究,发现经济增长会使城镇人群的收入不断增加,相反农村人群则会陷入贫困陷阱,使得居民收入差距越来越大。李静和李逸飞(2020)[16]认为,城市规模、经济发展状况与居民收入差距呈现“倒U型”关系,且大多数城市处于“倒U型”拐点的左侧,也就是说现阶段城市规模以及经济发展程度的差异会加剧居民收入差距。汪桥等(2019)[17]通过建立数理模型,分别对金融发展规模、金融发展结构以及金融发展效率对居民收入差距的影响进行分析,研究指出,金融发展规模具有抑制作用,而金融发展结构与效率则是先促进后抑制。王伟和宋金彪(2023)[18]指出我国金融发展的偏向性对农村金融与经济的发展产生了阻碍,导致城乡居民收入差距扩大。Chetty &Szeidl(2007)[19]指出房价的上升会对拥有房产的家庭带来财富效应,而对需要购置房产的家庭增加购房成本及负担,从而造成居民收入差距扩大。邓翔和何瑞宏(2020)[20]通过引入房地产市场以及信贷市场来对异质性家庭收入差距的影响加以研究,研究指出房价的冲击会对借贷型家庭带来增收,抑制储蓄型家庭收入,而征收房产税的政策会对两种类型家庭的收入差距的扩大形成抑制,从而降低收入差距。

(三)居民杠杆率与居民收入差距

对居民杠杆率与居民收入差距关系的研究主要集中在居民收入差距对居民杠杆率的影响方面,而对居民杠杆率影响居民收入差距的文献相对较少。许多国外学者指出,居民收入差距扩大会对杠杆率产生影响,低收入家庭也会由于收入不足而通过借贷增加其杠杆率(Christen &Morgan,2005;Rajan,2010;Kumhof et al.,2015)[21-23]。Bazillier et al.(2017)[24]基于41个国家的宏观数据研究发现,在金融发达国家,居民收入差距会显著影响家庭部门杠杆率。国内学者也对两者关系进行了深入研究,尹志超等(2021)[25]基于中国家庭金融调查的相关数据,发现居民收入差距对家庭杠杆率具有显著的正向促进作用,且对于低财富家庭来说,这种正向促进主要是由住房债务所引起。杨文华等(2021)[26]构建Probit模型,发现居民收入差距对居民家庭杠杆率具有显著的正向促进作用,对于中间收入的人群来说,这种正向效应会通过住房成本以及消费欲望产生作用。以上都是关于居民收入差距对居民杠杆率的影响研究。而刘晓光等(2019)[27]对于两者的反向因果关系进行了研究,该研究利用1981—2015年跨国面板数据以及微观家庭数据,就杠杆率对收入差距的影响展开了探究,得出杠杆率的升高会使高收入家庭增收,同时使其他收入水平家庭的收入减少,杠杆率的上升显著加大了收入分配差距。

综上所述,国内外学者对居民收入差距的影响因素进行了较多研究,但较少从居民杠杆率角度进行研究,且现存的文献也只是选取宏观杠杆率指标对不同收入水平居民家庭进行分样本讨论,基本没有专门探讨居民杠杆率对纵向城乡居民收入差距的影响作用,更没有验证居民杠杆率对居民收入差距的影响机制及其区域异质性。为此,从微观角度出发,基于家庭追踪数据调查,就微观家庭杠杆率对收入差距的影响效应及影响机制进行探究,并基于城乡居民收入差距不断加大的现实进行分样本讨论,以期为我国缩小居民收入差距、实现共同富裕提供参考。

三、居民杠杆率影响居民收入差距的理论分析

(一)居民杠杆率对居民收入差距的影响机制

信息不对称以及信贷体系的制度规定往往会造成金融资源可得性存在有偏性,即高收入人群比低收入人群更易获得金融资源,更易享受信贷扩张、杠杆率上升所带来的潜在收益(Park &Sehrt,2001;叶志强等,2011)[28-29]。在家庭信贷中,初始收入高的家庭获得贷款的概率及额度更大,获得贷款后通过投资与创业,使得高收入家庭的可支配收入水平进一步提高;初始收入低的家庭获得贷款的概率及额度都较低,但出于满足婚丧嫁娶、教育、医疗等需要还是会不断增加杠杆,由于其加杠杆后主要用于消费而不是投资,再加上较高的利率水平,使得其家庭收入有一部分要偿还贷款本息,家庭可支配收入会进一步降低。因此,居民杠杆率的上升会加大居民收入差距。

假说1:居民杠杆率上升会加大居民收入差距。

(二)居民杠杆率影响居民收入差距的传导机制

1.基于金融资产投资的传导机制。随着金融市场的发展以及金融工具的增加,越来越多的居民家庭进入金融市场进行投资,甚至会选择加杠杆的方式投资。由于金融投资既有收益性,又有风险性,加杠杆投资会同时放大居民家庭的收益和风险。在这种情况下,由于高收入群体能获得更多的信贷,杠杆率更高,理论上其面临着更高的收益或风险。亢一鸣等(2021)[6]研究发现,参加金融市场投资的家庭,其杠杆率越高,进行风险资产投资的投资率也会相应升高。因此,高收入家庭能通过更高的杠杆率进行金融资产投资使其收入增加,而低收入家庭只能获得较低的杠杆率甚至无法获得贷款,使其通过加杠杆获得金融投资的收入小于高收入家庭,从而造成居民收入差距的进一步上升。

假说2:居民杠杆率的提高会通过金融资产投资渠道扩大居民收入差距。

2.基于房地产投资的传导机制。多年来,随着房价的不断上升,房地产成为我国居民的主要财富载体。央行2019年的调查数据显示,房产占我国家庭总资产的70%。而我国居民信贷中有相当比例用来进行房地产投资。通过加杠杆进行房地产投资一方面会通过财富效应来影响收入差距,即随着房地产市场的不断繁荣,房价上涨,高收入、高杠杆的家庭由于房子较多,其财富快速积累;而低收入、低杠杆的家庭房产较少甚至没有,财富增加得较慢甚至由于高房价、高租金而使得财富减少;另一方面会通过信贷效应来影响居民收入差距,即随着房价上升,以房产抵押进行融资的能力提高,进一步的融资与信贷扩张使得家庭进行创收的资源不断增加,拥有房产较多的高杠杆家庭与没有房产家庭的收入差距进一步扩大。

假说3:居民杠杆率的提高会通过房地产投资渠道扩大居民收入差距。

3.基于生产经营活动的传导机制。居民家庭加杠杆进行生产经营,往往会通过扩大规模或提高效率等来增加收入。由于高收入家庭可以通过更高的杠杆率获得更多的资金投入,扩大生产经营规模,进行技术或产品升级,使其收入增加的更多;而低收入家庭由于杠杆率较低,甚至无法获得贷款,对其生产经营的资金投入与规模扩张形成约束,便会造成其经营收入增加的较少甚至无法增加。随着居民杠杆率的增加,居民收入差距也会随之加剧。

假说4:居民杠杆率的提高会通过生产经营活动渠道扩大居民收入差距。

四、实证分析

(一)变量选择

1.被解释变量。居民收入差距指标的测量大多使用基尼系数和泰尔指数。参考相关文献(张川川等,2016;刘小春等;2023)[30-31],主要使用家庭人均纯收入来计算区(县)层面的基尼系数,对微观层面居民收入差距进行衡量。基尼系数对中等收入的测量较为敏感,由于泰尔指数在一定程度上可以有效补充基尼系数的不足,故选择区(县)层面的泰尔指数对居民收入差距这一被解释变量进行补充测算,使得模型设计与实证结论更为可靠。根据基尼系数(Gini)与泰尔指数(Teil)的计算方法可知,当两者数值越大,说明收入差距越大。

2.核心解释变量。将家庭杠杆率(lever)定义为家庭总负债与家庭总资产之比,其中家庭总负债为家庭总房贷与非房贷金融负债之和,家庭总资产为家庭土地资产、总房产、金融资产、生产性固定资产以及耐用消费品的总和。

3.机制检验变量。为深入分析居民杠杆率对居民收入差距的具体影响机制与影响路径,采用中介分析方法进行检验。以家庭金融资产占资产总额的比率(Rfinasset)作为家庭杠杆率通过金融投资对居民家庭收入差距产生影响的中介变量;以家庭房产价值占总资产比率(Rhouseasset)作为家庭杠杆率通过房地产投资对居民家庭收入差距产生影响的中介变量;以家庭经营收入占总收入比重(Roperate)作为家庭杠杆率通过家庭生产经营活动对居民家庭收入差距产生影响的中介变量。

4.控制变量。为使检验模型更为稳健,选择加入家庭规模变量(familysize)以控制家庭人口数量对收入差距的影响,加入家庭医疗支出与家庭总支出的比值(med)以控制家庭健康状况对收入差距的影响,加入教育经费支出的对数(lneducation)以控制家庭人力资本的教育投入对收入差距的影响,加入户籍类型变量(urban)以控制由于户籍环境的影响造成对居民收入差距的影响,设置1为城镇户籍,设置0为农村户籍。变量设置详情见表1。

表1 变量设置

(二)数据来源

全文数据是由中国家庭追踪调查(CFPS)所提供的2010—2018年共5期微观家庭部门的非平衡面板数据。中国家庭追踪调查(CFPS)主要采用面访的调查方式,数据来源可靠真实,并具有较强的代表性。根据上文提到的计算方法得出相关变量,并对数据进行如下处理:去除有数据缺失的样本;使用5%～95%水平上的winsor极值处理方法对所选变量进行数据处理,最终得到8566个有效样本数据;由于被解释变量基尼系数与泰勒指数数值较小,为避免模型输出系数数值过小,在进行回归时将因变量扩大100倍以便更好显示回归结果。所涉及的数据筛选、处理以及分析都是通过Excel与stata15完成。

(三)变量的描述性统计

对所选变量在整体样本以及分样本下依次进行描述性统计,如表2所示。衡量居民家庭收入差距的基尼系数与泰勒指数在整体样本下的平均值分别为0.446与0.384,根据国际惯例,将基尼系数0.4设定为收入分配是否合理的警戒线,可知我国在2010—2018年居民家庭收入差距过大已成为不可忽视的问题。在分样本下,农村居民家庭收入差距明显大于城镇居民家庭收入差距,证明乡村收入差距问题要比城镇更为突出。对于核心解释变量家庭杠杆率,整体样本下的均值为0.495,在分样本下,城镇居民家庭杠杆率明显大于农村,也就是说城镇居民的负债压力相比农村居民来说会更大。家庭金融资产占比(Rfinasset)、家庭房产价值占比(Rhouseasset)以及家庭经营收入占比(Roperate)的描述性统计中,城镇居民家庭的均值普遍比农村要高,即城镇居民的金融资产占比、房产价值占比以及经营收入占比的均值都比农村家庭占比要高,这也与城镇与农村的市场经济发展相关。控制变量中家庭规模平均在4人左右。农村与城镇家庭健康状况的指标差距不大,也是由于医疗消费的刚性需求所致。从衡量家庭人力资本投入的教育支出指标看,城镇的平均教育支出大于农村,这与现实情况相符。

表2 变量的描述性统计

(四)模型构建

1.居民杠杆率对居民收入差距影响的基准模型。为探究居民家庭杠杆率与居民收入差距之间的影响关系,检验前文假设,将模型设定如下:

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

(1)

式(1)中,其中i表示家庭个体,t表示时间,μi为个体效应,λt为时间效应,εit为残差项,Gini为基尼系数,lever为家庭杠杆率。除了核心解释变量,基准回归模型中还加入了可能会影响家庭收入差距的家庭规模因素、家庭成员健康因素以及家庭人力资本投入因素,分别使用家庭规模(familysize)、家庭健康状况(med)以及人力资本投入(lneducation)来表示。实证中使用泰尔指数对基尼系数进行替换,以此来验证模型的稳健性。

2.居民杠杆率对居民收入差距的传导机制检验模型。为探究居民杠杆率对居民收入的影响机制,使用中介分析方法,分别检验基于金融资产投资、房地产投资以及生产经营活动的传导机制。使用中介三步检验法进行中介传导路径检验。

(1)基于金融资产投资的中介检验模型

(2)

式(2)中,以基尼系数(Gini)为被解释变量、以家庭杠杆率(lever)为解释变量、以金融资产占比(Rfinasset)为中介变量,为保证模型的可靠性,加入了基准回归中的所有控制变量,用control来表示。

(2)基于房地产投资的中介检验模型

(3)

式(3)中,以基尼系数(Gini)为被解释变量、以家庭杠杆率(lever)为解释变量、以家庭房产价值占比(Rhouseasset)为中介变量,为保证模型的可靠性,加入了基准回归中的所有控制变量,用control来表示。

(3)基于生产经营活动的中介检验模型

(4)

式(4)中,以基尼系数(Gini)为被解释变量、以家庭杠杆率(lever)为解释变量、以经营活动收入占比(Rhouseasset)为中介变量,为保证模型的可靠性,加入了基准回归中的所有控制变量,用control来表示。

(五)变量的相关性分析

为确定所选变量之间的相关关系是否显著,进行Pearson相关分析,结果如表3所示。

表3 Pearson相关分析

由表3可知,所选变量具有显著的相关性,为进一步探究这些变量是否存在多重共线性问题,对所选变量进行多重共线性检验,如表4所示。变量的方差膨胀因子最大值为1.08,最小值为1.01,均在10的范围之内,由此可知变量之间不存在严重的多重共线性。

表4 多重共线性检验

(六)家庭杠杆率对家庭收入差距影响的模型回归

从整体样本、农村样本以及城镇样本出发分别进行模型估计,来探讨整体样本及分样本下家庭杠杆率对收入差距的影响及差异。

1.整体样本下回归结果。首先进行整体样本下的基准回归,如表5所示。模型(1)与模型(3)为整体样本下分别以基尼系数(Gini)和泰尔指数(Teil)为被解释变量的基准回归结果,模型(3)与模型(4)分别为模型(1)、模型(2)的聚类稳健性标准误估计,是对模型估计的稳健性检验。由回归结果可以看出,在以基尼系数(Gini)为被解释变量的模型(1)中,居民家庭杠杆率的系数为0.8749714,在以泰尔指数(Teil)为被解释变量的模型(3)中,居民家庭杠杆率的系数为1.44842,相比模型(1)的影响系数要大。这说明家庭杠杆率对家庭收入差距都具有正向影响作用,且这种正向影响在1%的水平上显著,即可以得出居民家庭杠杆率越高,居民家庭收入差距就越大,收入分配越不平均。对于相关控制变量而言,其系数均在1%的水平上显著,其中,家庭规模(familysize)对居民家庭收入差距具有显著的正向影响,家庭医疗支出(med)以及家庭教育投入(lneducation)对居民家庭收入差距具有显著负向影响。但在以泰尔指数为被解释变量的模型(3)中,家庭教育投入变量并不显著。户籍类型变量(urban)的系数为1.25067,也就是说农村户籍会显著加剧居民家庭收入差距,即农村相较城镇其收入分配更为不均,居民收入差距更大。对于模型(2)、模型(4),聚类稳健性标准误估计结果与模型(1)、模型(3)的估计结果基本一致,通过了模型的稳健性检验。

表5 整体样本下的回归结果

2.分样本下回归结果。为探究农村与城镇分样本条件下,居民家庭杠杆率对居民家庭收入差距的影响作用,将样本分为农村与城镇样本分别进行回归,由于已经控制了居民户籍类型,故在分样本回归中去掉了户籍类型(urban)这一控制变量,城镇样本的回归结果如表6所示,农村样本的回归结果如表7所示。

表6 城镇样本回归结果

表7 农村样本回归模型

表6中模型(5)与模型(7)为整体样本下分别以基尼系数(Gini)和泰尔指数(Teil)为被解释变量的回归结果,模型(6)与模型(8)分别为模型(5)、模型(7)的聚类稳健性标准误估计,是对模型估计的稳健性检验。由表6回归结果可知,对于城镇样本,居民家庭杠杆率对居民家庭收入差距具有显著的正向影响,相较以基尼系数(Gini)为被解释变量的居民家庭杠杆率的系数1.171539、以泰尔指数(Teil)为被解释变量的系数更大,达到了2.524858,均在1%的水平上显著。对于其他控制变量,家庭人口数对于居民家庭收入差距具有显著的正向影响,家庭医疗支出(med)以及家庭教育投入(lneducation)对居民家庭收入差距具有显著的负向影响。这与整体样本下的基准回归结果相一致,模型(6)、模型(8)为聚类稳健性标准误估计,其结果与模型(5)、模型(7)的估计结果基本一致,通过了模型的稳健性检验。

表7中,模型(9)与模型(11)为整体样本下分别以基尼系数(Gini)和泰尔指数(Teil)为被解释变量的回归结果,模型(10)与模型(12)分别为模型(9)、模型(11)的聚类稳健性标准误估计,是对模型估计的稳健性检验。由表7回归结果可知,对于农村样本来说,居民家庭杠杆率对居民家庭收入差距同样具有显著的正向影响,以泰尔指数(Teil)为被解释变量的居民家庭杠杆率的系数更大,为 1.333434,均在1%的水平上显著。对于其他控制变量,家庭人口数对于居民家庭收入差距具有显著的正向影响,家庭医疗支出(med)以及家庭教育投入(lneducation)对居民家庭收入差距具有显著的负向影响。这与整体样本下的回归结果以及城镇样本下的回归结果一致,模型(10)、模型(12)为聚类稳健性标准误估计,其结果与模型(9)、模型(11)的估计结果基本一致,通过了模型的稳健性检验。

将城镇样本下的回归结果与农村样本下的回归结果作比较,可以发现对于城镇样本,居民家庭杠杆率对居民收入差距的影响系数要更大,即居民家庭杠杆升高对城镇居民的收入差距具有更大的正向促进作用。对于人力资本的投入,即教育支出的增加则会减少家庭之间的收入差距,且这种负向缩小效应在城镇居民中更为明显;对于农村来说,更要持续增强这种影响效应,需向农村投入更多的教育资源。

(七)家庭杠杆率对家庭收入差距的传导机制检验

1.基于金融资产投资的传导机制检验。当居民家庭通过增加杠杆进行金融资产投资,由于杠杆投资在金融市场上具有放大收益与风险的作用,高收入人群在获得信贷资源后,将资金投入金融市场会大大增加自身潜在收益,而低收入人群增加杠杆大多用于消费,而不是投资,无法获得金融资产交易的潜在收益,由此增加了居民收入差距。为验证居民杠杆率上升对居民收入差距的影响,以基尼系数(Gini)为被解释变量、以家庭杠杆率(lever)为解释变量、以金融资产占比(Rfinasset)为中介变量,进行该影响路径的检验,检验结果如表8所示。

表8 基于金融资产投资的中介效应检验

由表8可知,模型(13)为家庭杠杆率对家庭金融资产占比的影响结果,在1%的水平上显著为正;模型(14)为家庭杠杆率对基尼系数的影响结果,在1%的水平上显著为正;模型(15)为家庭杠杆率与家庭金融资产占比对基尼系数共同的影响结果,在1%的水平上显著为正,可知家庭杠杆率通过金融资产投资会加剧居民收入差距,金融资产投资具有部分中介作用效应。该中介作用效应在5%的水平上显著。由此验证了假说2。

2.基于房地产投资的传导机制检验。当居民家庭通过增加杠杆进行房地产投资,高收入人群在获得信贷资源后,将资金投入房地产市场大大增加了自身潜在收益;低收入人群增加杠杆大多用于消费,而不是房地产投资,无法获得房地产交易的潜在收益,由此增加了居民收入差距。为了验证居民杠杆率上升会通过增加房地产投资并加剧居民收入差距,以基尼系数(Gini)为被解释变量、以家庭杠杆率(lever)为解释变量、以房地产价值占比(Rhouseasset)为中介变量,进行该影响路径的检验,检验结果如表9所示。

表9 基于房地产投资的中介效应检验

由表9结论可知,模型(16)为家庭杠杆率对家庭房产价值占比的影响结果,在1%的置信水平上显著为正;模型(17)为家庭杠杆率对基尼系数的影响结果,在1%的水平上显著为正;模型(18)为家庭杠杆率与家庭房产价值占比对基尼系数共同的影响结果,在1%的水平上显著为正,可得家庭杠杆率通过影响房地产投资会加剧居民收入差距,房地产投资具有部分中介作用效应。该中介作用效应在5%的水平上显著。由此验证了假说3。

3.基于生产经营活动的传导机制检验。当居民家庭会通过增加杠杆进行生产经营投资,高收入人群在获得信贷资源后,将资金投入生产经营,会通过扩大经营规模或技术产品升级提高自身经营竞争力,从而使得生产经营活动的潜在收益随之上升;低收入人群大部分杠杆会用于自身家庭消费使用,就算部分资金投入生产经营,其经营投资幅度也远远小于高收入家庭的经营投入,其收益相比也会相差很多,由此加剧了居民收入差距。为验证居民杠杆率上升会通过增加房地产投资而加剧居民收入差距,以基尼系数(Gini)为被解释变量、以家庭杠杆率(lever)为解释变量、以经营收入占比(Roperate)为中介变量,进行该影响路径的检验,检验结果如表10所示。

表10 基于生产经营活动的中介效应检验

由表10结论可知,模型(19)为家庭杠杆率对家庭经营收入占比的影响结果,在1%的水平上显著为正;模型(20)为家庭杠杆率对基尼系数的影响结果,在1%的水平上显著为正;模型(21)为家庭杠杆率与家庭经营收入占比对基尼系数共同的影响结果,在1%的水平上显著为正,由检验结果可得,家庭杠杆率通过影响生产经营活动会加剧居民收入差距,生产经营活动具有部分中介作用效应。该中介作用效应在5%的水平上显著。由此验证了假说4。

五、结论与建议

结论主要有:第一,居民家庭杠杆率与居民收入差距正相关。实证结果显示,居民家庭杠杆率对居民家庭收入差距具有显著的正向影响作用,居民家庭杠杆率每上升1%,居民收入差距扩大0.87%。由控制变量可知,家庭对医疗卫生以及教育支出投入越大,居民收入差距会显著缩小。医疗卫生的投入会增加家庭成员整体健康状况的改善,而健康是一切增收的出发点与落脚点,因此保障卫生安全会增加家庭收入稳定性,使得居民家庭之间的收入差距相应缩小。教育支出是对人力资本的投入,家庭的人力资本投入会增加家庭成员整体的受教育年限,提高学历水平,可以使其从事更为专业化的工作,而技术密集型生产方式能够使社会整体生产效率得以提高,优化资源分配,缩小家庭收入差距。由控制变量户籍类型显著为正可知,农村户籍会加剧居民收入差距。第二,居民家庭杠杆率对居民收入差距的影响存在异质性。城镇家庭杠杆率对居民收入差距的影响要远远大于农村家庭,分样本下的回归结果显示,城镇和农村家庭的居民收入差距都受到家庭杠杆率的正向影响,其中城镇家庭杠杆率对城镇居民收入差距的影响系数为1.172,农村家庭杠杆率对农村居民收入差距的影响系数为0.822,城镇居民的影响系数要远大于农村居民的影响系数,也就是说,家庭杠杆率对居民收入差距的正向扩大效应对城镇居民来说更为明显。第三,家庭杠杆率会通过家庭金融资产投资、房地产投资以及生产经营活动来影响居民收入差距。其中,基于房地产投资渠道的影响效应最大,其次为金融资产投资,最后为生产经营活动。

基于上述的实证研究及结论分析,提出如下对策建议:

第一,持续控制居民杠杆,加大教育与医疗卫生投入。居民杠杆率过高会使得居民收入差距加大,这意味着,如要达到共同富裕的政策目标必须缩小居民家庭之间的收入差距,其中,持续控制居民杠杆率向上攀升是有效的措施。新冠疫情之后,经济发展受到影响,居民收入稳定性受到冲击,我国房贷断供现象层出不穷,银行业与居民家庭都易遭受严重的财务困境。居民持续高杠杆会使家庭抗风险能力下降,所以持续控制居民杠杆率是大势所趋。宏观层面要持续推进去杠杆稳杠杆的政策落实;中观层面要持续优化发放信贷资金的使用效率,做到高效放贷,减少无效的高风险贷款,降低居民杠杆率;微观层面要降低家庭杠杆,加大家庭财务风险的宣传教育。为缩小居民收入差距,除了持续推进去杠杆政策,还需从教育与医疗方面入手。一方面,需要重视社会医疗卫生,不断优化居民医疗卫生条件,推动社会医疗卫生的基础设施建设,增加更多的惠民医疗政策,解决贫困家庭看病难看病贵的问题,注重社会民生,增强国民体魄,以此来降低居民收入差距。另一方面,人力资源的投入会在未来转换为人力财富并持续增加居民收入,这就需要政府加大教育经费支出,加强基础教育服务,尤其注重偏远地区、农村地区的教育问题;要大力支持职业教育,培养专岗专职人员;要健全社会按劳分配的分配制度。

第二,科学追踪资金流向,促进实体精准投放。在居民杠杆率不断上升的同时,随之而来的是金融资源脱实向虚的现实状况,居民将增加的杠杆投入金融市场进行风险资产投资,或者投入房地产市场进行房源囤积,这将加剧居民收入差距的形成。要想改善这种资金流向问题必须从以下几个方面进行解决:第一,加大居民信贷的审核力度,了解资金用途及流向,使用大数据、云计算以及数字货币等跟踪技术,实时监测居民家庭信贷资金流向,对高风险的金融市场以及高泡沫的房地产市场进行资金限流。第二,持续推进普惠金融建设,为低收入家庭贷款开设专门的贷款窗口,助力贫困家庭资金融通。针对低收入群体,设计开发相应贷款产品,为其拓宽融资渠道,帮助其发展家庭经营项目。第三,在居民满足信贷标准以及风险评级的基础上,及时落实信贷政策,并对绿色可持续经营项目提出优惠利率,支持科技创新、绿色创新、产品升级等有利于社会资源高效利用的可持续经营项目建设,以此将资本从高风险资本市场吸引到可持续发展项目的投资上来。

第三,引导金融资源向农村倾斜,缩小城乡收入差距。由于城乡经济发展不平衡,居民杠杆率对城镇与农村内部的收入差距影响大小也有所不同,相较农村地区,城镇内部的居民杠杆率对居民收入差距的影响作用要更大。面对城乡经济发展不均衡的大背景,在稳定居民杠杆率前提下,要引导金融资源向农村倾斜:第一,在不增加居民信贷规模的基础上,调整居民信贷投放结构,增加“三农”信贷额度,帮助农村地区通过信贷解决创业专项资金问题,降低城镇地区金融市场以及房地产市场的信贷额度,缩小城乡收入差距。第二,加快完善农村金融基础设施建设,利用大数据技术了解农民的资金使用状态及融资需求,以全方位、多层次的金融服务体系盘活农村资源。第三,加强农村技术与人才引进,“授人以渔”,加强非农经营项目建设,拓宽收入来源,逐步缩小城乡收入差距。