葉林祥,江石艷,李慶海,劉志國

(南京財經大學 經濟學院,南京 210023)

一、引言

根據(jù)十九大會議精神,我國力爭到2020年消除貧困,全面建成小康社會。雖然絕對貧困屆時將基本消除,但我國仍然在相當長的一段時間內存在著規(guī)模龐大的低收入群體。這些低收入群體的存在,既不利于中等收入群體的壯大和“橄欖型”合理收入分配格局的形成,同時,也不利于擴大內需,實現(xiàn)我國經濟的高質量發(fā)展。因此,提高低收入群體收入水平不僅是全面建設小康社會和實現(xiàn)全體人民共同富裕的要求,而且也是經濟社會健康發(fā)展的內在要求。

我國居民收入主要由工資性收入、經營性收入、轉移性收入和財產性收入等四個分項構成。從我國城鎮(zhèn)居民的收入結構來看,工資性收入仍然是主體,但該部分收入的提升往往難度重重,客觀上受到勞動生產率和企業(yè)利潤的限制,主觀上則受到人力資本的影響。同時,低收入群體往往受能力限制也較難獲得持續(xù)穩(wěn)定的經營性收入,而轉移性收入由于政府政策瞄準失靈而導致“目標偏移”,因此,如何提高低收入者的收入是我們面臨的重要難題。財產性收入是我國居民收入的重要組成部分,也是我國居民收入增長、財富積累的重要渠道。相對而言,提升低收入群體的財產性收入對于低收入群體更具有現(xiàn)實意義。主要原因有兩個:一是隨著中國經濟的快速發(fā)展和市場化進程的不斷深入,居民財產得以不斷積累,相應的財產性收入在居民收入比重中的提升將會是未來我國經濟發(fā)展的一個重要趨勢。二是改善和提高低收入者的財產性收入水平具有較大空間。從目前來看,我國居民財產性收入在國民收入中的占比遠低于美日等發(fā)達國家水平,而且居民財產性收入不平等現(xiàn)象日益嚴重,對收入差距擴大的貢獻逐漸擴大。事實上,黨中央也意識到財產性收入對于居民的重要性,譬如十七大首次提出“創(chuàng)造條件讓更多群眾擁有財產性收入”,十八大又提出“多渠道增加居民財產性收入”,而十九大再次強調“拓寬居民財產性收入的渠道”。那么,我國居民尤其是低收入群體財產性收入受到哪些因素的影響,即受到哪些因素的制約,又有哪些因素會促進居民財產性收入的增加,值得學界深入討論[1-7]。

關于低收入群體的界定,經濟學家主要從絕對標準和相對標準兩個角度進行定義。對于絕對標準,又可進一步分為全球標準和國別標準,其中全球性絕對標準作為可以適用于所有國家的標準,以購買力平價轉換(PPP)成各國貨幣標準。譬如,參照世界銀行貧困線,Milanovic等認為,低收入群體即為日人均收入12美元以下的群體;Raworth按購買力平價計算,將人均每日支出在10美元以下的家庭視為低收入家庭;Black等對中產階層進行了定義,并由此推斷收入低于貧困線3倍的群體為低收入群體;美國皮尤研究中心將日人均收入10至20美元的群體定義為全球中產階級,因此收入水平低于10美元的即為低收入群體[8-11]。

在相對標準的定義中,隨著時代的變遷而呈現(xiàn)出一定的變化,同時存在一定的地域性差異。譬如,美國皮尤研究中心研究報告中,將低收入群體區(qū)間定義為收入中位數(shù)67%以下。李實采取全球標準,將全球中值收入60%以下的家庭視為低收入家庭。此外,我國國家統(tǒng)計局采取五分法,將樣本人群按照相同20%的比例作為劃分各類別收入群體的標準,而非按照收入劃分人群,五等分為低收入戶、中等偏下收入戶、中等收入戶、中等偏上戶、高收入戶[12]。

目前,有關財產性收入的影響因素的研究主要集中在宏觀層面或者理論層面的分析,基于微觀層面或者實證層面的研究較為缺乏,且主要集中在農戶層面。宋玉軍把獲得財產性收入機會的差異歸因于不同地區(qū)經濟發(fā)展水平、不同行業(yè)和不同群體收入差距的差異。宋輝和陳亞萍發(fā)現(xiàn)農村金融市場的落后、金融工具發(fā)展的遲滯,造成農民財產性收入來源單一,再加上財產的缺失和風險意識以及理財意識的不足,農民難以通過豐富的理財產品獲得財產性收入。 阮銳釗發(fā)現(xiàn),不合理的收入分配制度使得農民收入較少,能用于投資從而獲得財產性收入的收入較少。徐元明和劉遠認為,農民土地價值在城鄉(xiāng)二元結構的土地制度之下難以得到體現(xiàn)。金麗馥和冉雙全認為,農民的知識水平限制了他們獲得更多得到財產性收入的機會。寧光杰和王悅俠認為,發(fā)現(xiàn)財產、財產性收入和收入之間存在密切聯(lián)系,財產性收入的增加依賴于財產,而財產的多寡又在一定程度上取決于收入,又反過來影響收入[13-22]。

鑒于農村地區(qū)產權方面的特殊性,在此只討論城鎮(zhèn)地區(qū)。本文利用清華大學“中國城市居民消費金融調查”數(shù)據(jù),著重考察我國城鎮(zhèn)居民財產性收入對低收入群體影響,以此為基礎對結論進行穩(wěn)健性檢驗和異質性分析。與以往研究相比,在以下幾方面做出了改進:(1)已有國內文獻主要從宏觀角度考察居民財產性收入的現(xiàn)狀、變動及其影響因素,缺乏基于微觀大樣本數(shù)據(jù)的實證分析,本文利用微觀調查數(shù)據(jù)所得結論有效避免了宏觀數(shù)據(jù)固有的理論上的“可加性”問題和計量上的“內生性”問題。(2)已有文獻基于農村居民的研究多,針對城鎮(zhèn)居民的研究少;基于整體分析的研究多,針對低收入群體的研究多,因此本文對城鎮(zhèn)居民及其中的低收入群體的財產性收入進行分析,能夠豐富和深化相關研究的內容和層次。(3)已有文獻主要關注城鎮(zhèn)居民是否擁有財產性收入及其規(guī)模,本文則重點考察城鎮(zhèn)居民收入結構中的財產性收入占比,分析更加深入,對已有文獻形成良好的補充。

剩余部分安排如下:第二部分文獻綜述,梳理和評價相關國內外文獻;第三部分為數(shù)據(jù)和變量,介紹數(shù)據(jù)來源、變量的設定和選取;第四部分為計量模型與實證分析,首先構建用于識別我國城鎮(zhèn)居民是否為低收入群體,財產性收入占比影響因素以及低收入群體財產性收入占比影響因素的計量模型,然后進行穩(wěn)健性檢驗和異質性分析;第五部分總結研究結論,提出政策建議。

二、數(shù)據(jù)與變量

(一)數(shù)據(jù)介紹

數(shù)據(jù)來源于清華大學中國金融研究中心組織的2012年中國城市居民家庭消費金融調研。樣本來源于我國全國范圍內24個城市,具有較強的代表性。問卷將調查對象界定為經濟學意義上的戶主,即家庭中掌握經濟支配權力的人。因此,在調查過程中,首先對調查對象進行甄別,排除家庭經濟活動的非主要參與者和年齡小于25歲的調查對象,從而保證調查數(shù)據(jù)真實有效。問卷設計包含七個部分:家庭基本信息、家庭金融教育、家庭經濟狀況、家庭金融行為、金融消費者保護、金融知識、消費習慣和生活態(tài)度等多方面問題。在確定各城市子樣本后,在非工作時間進行入戶訪問,最終獲得樣本3 122份,刪除財產性收入占比小于0以及缺失值的樣本后,最終獲得有效樣本3 111份,樣本有效率約99.65%。

(二)變量

1. 被解釋變量。本文在分析過程中,使用Probit模型,被解釋變量Low是二值變量,屬于低收入群體取值為1,否則取值為0。2012年全國城鎮(zhèn)居民家庭年平均可支配收入為78 181.1元,即月均6 515.1元。按照常用標準,即平均收入的75%為中等收入和低收入的分界線,對我國城鎮(zhèn)居民而言,該標準約為4 886.3元。結合微觀問卷調研數(shù)據(jù),將調查問卷中的月收入5 000元作為低收入群體界定的上限,即月均收入5 000元以下的家庭定義為低收入群體,此時Low取值為1,月收入在5 000元及以上的視為中高收入群體,此時Low取值為0。以家庭月均收入5 000元為標準,對樣本進行篩選,在3 111個有效樣本中,低收入家庭611戶,占比約為19.64%,基本上符合國家統(tǒng)計局低收入群體(20%)劃分的相對標準。

財產性收入占比(Rate)也是本文重點分析的一個變量。在調查問卷中,受訪戶主需要回答:“您家收入中,下列各項收入占全部收入的百分比為多少,沒有為0”,答案包括工薪收入、經營性收入、財產性收入、轉移性收入,各項收入加總需達到100%。根據(jù)調查數(shù)據(jù),計算出財產性收入占比的有效數(shù)據(jù)。在財產包括不動產,也包括金融資產和知識產權等,相應的財產性收入也非常多樣化。為了能夠使受訪者準確回答問題,在問卷中,對財產性收入進行了粗略界定,包括家庭投資股票債券等金融投資獲得的收益,或從事房屋出租、擁有知識產權、出售藝術品及其他投資,或將持有的財產轉讓溢價所獲得的收入。

2.解釋變量。根據(jù)研究主題的需要,我們從數(shù)據(jù)庫中選擇戶主特征、家庭人口社會學特征、家庭經濟學特征以及地域特征等變量,具體可參見表1。

首先是戶主的個人特征,主要包含戶主年齡、戶主性別、戶主學歷、戶主婚姻狀況、風險偏好以及社會資本等變量。就戶主的學歷特征而言,數(shù)據(jù)庫中將其分為初中及以下、高中及中專、碩士、博士等多個層次。為了分析的方便,我們將戶主學歷特征作了簡單的區(qū)分,凡是具有大學及以上學歷的取值為1,否則取值為0。戶主的婚姻狀況在調查問卷中主要包含未婚、已婚和其他(離異或喪偶)等三類選項,若回答“已婚”視為已婚家庭,取值為1,若回答未婚或其他視為未婚家庭,取值為0。戶主的風險偏好影響到投資理財?shù)姆绞胶拓敭a性收入的來源渠道。我們將愿意為為了得到高額回報而承擔高風險和未得到較高回報而實際承擔了較高風險的家庭界定為具有明確高風險偏好的家庭,取值為1,而對于不愿意承擔風險或只愿意平均風險或低風險的家庭取值為0。社會資本對于戶主個人特征來說是一個較為復雜的綜合性變量,本文中僅以借貸資金的可得性作為社會資本的代表性變量,凡是認為以借款方式較容易籌集1年期限的10萬元資金的家庭界定為社會資本較高的家庭,取值為1,而認為“很困難”“比較困難”和“一般”界定為社會資本量低,取值為0。

其次是家庭人口社會學特征,主要包含家庭的人口規(guī)模、家庭負擔比、健康狀況、社會養(yǎng)老保障等變量。家庭人口主要指居住在一起,經濟上在一起共同生活的家庭成員,如父母和子女如果不和受訪者的所在家庭在一起生活,并不計算在內。調查問卷中,家庭人口包括“學前人數(shù)、上學人數(shù)、工作人數(shù)、失業(yè)人數(shù)、退休人數(shù)和其他”,家庭負擔比=1-(工作人數(shù)/家庭人口規(guī)模)。工作人數(shù)越多,家庭負擔就越輕。健康狀況取決于被調查人對家人健康狀況的認知,選項依次為“良好,一般,較差,很差”,將選擇前兩個選項的家庭視為健康家庭,取值為1;選擇后兩個選項的視為非健康家庭,取值為0。由于人們具有較強的預防動機,社會養(yǎng)老保障體系影響到人們的投資選擇。養(yǎng)老保障的方式有多種形態(tài),可以國家養(yǎng)老保障,也可以是自己定期儲蓄或購買壽險產品,進行長期性投資,或同時以多種形式為個人養(yǎng)老做準備,凡是以任何一種形式為養(yǎng)老做準備的,我們都視為該家庭具有社會保障,取值為1;如果沒有任何保障,則取值為0。

再次,家庭經濟學特征變量主要包括住房負債、月消費支出、家庭房產價值、風險性金融資產等變量。住房負債是城鎮(zhèn)家庭主要債務來源,因購房所擔負的未償債務包括銀行貸款和親友借款兩個方面,加總得住房負債。消費支出是收入的函數(shù),某種程度上反映了收入狀況。每月消費包括飲食支出、衣著、家庭設備用品及服務、通訊費、交通費、自付醫(yī)療保健費用、文化娛樂及應酬費用、居住、贍養(yǎng)支出、子女教育、非儲蓄性保險產品、交往用禮金、公益捐贈、買彩票、罰款、政府向居民收取的服務費等。房產價值來源于被調查者自己的市場估價,多套房產的進行加總,構成了家庭的不動產資產。家庭現(xiàn)有的金融資產的狀況,包括“現(xiàn)金、股票、基金、借給親友的款項、存款、債券、儲蓄性保險”,這些金融資產的風險程度存在較大差異。一般來說,高收入家庭承擔風險的能力較強,相應地配置一些高風險資產,而對于低收入家庭而言,其承擔風險的能力較弱,相應地來說,資產配置著眼于回避風險。

最后人們對財產性收入來源也帶有一些地域性特征。不同地域文化傳統(tǒng)不同,觀念存在較大差異。在此我們主要選取了地域和城市類型兩個變量。地域變量主要是以東、中、西來劃分。變量East表示所在城市位于東部,則取值為1,其他地域取值為0;變量West表示所在城市位于西部,則取值為1,其他地域取值為0。城市類型則是根據(jù)2016年《第一財經周刊地級以上城市分級全榜單》,引入是否屬于一線城市、二線城市和三線城市的二值虛擬變量。如果屬于一線城市取值為1,否則取值為0。

三、計量模型與實證分析

(一)計量模型

結合清華大學調查數(shù)據(jù),主要針對兩個方面問題進行分析。一方面是城鎮(zhèn)家庭成為低收入群體的影響因素有哪些,另一方面是(低收入群體)城鎮(zhèn)家庭中財產性收入占比的影響因素有哪些。對于前一個問題,主要采用Probit模型進行分析,模型建立如下:

Low=αx1+βx2+γx3+δx4+ε.

(1)

對于財產性收入占比的影響因素識別,OLS模型建立如下:

Rate=ηx1+γx2+φx3+ρx4+v.

(2)

其中,解釋變量包含個人因素X1:戶主的年齡(age)、戶主性別(sex)、戶主學歷(edu)、戶主婚姻狀況(marry)、家庭風險偏好(risk)、社會資本(capital)。家庭人口社會學特征X2:家庭人口數(shù)(pop)、家庭負擔比(burden)、家庭成員健康狀況(health)、家庭養(yǎng)老保障(insurance)。家庭經濟學特征X3:住房負債(debt)、月消費支出總額(expense)、家庭房產價值(realestates)、金融資產(financialassets)。地域特征X4:東部地區(qū)(east)、西部地區(qū)(west)、 一線城市(one)、二線城市(two),ε為隨機誤差項。

表1 主要變量及描述性統(tǒng)計分析

(二)低收入群體的影響因素分析

為了說明低收入群體的影響因素,我們對計量模型(1)進行回歸,回歸結果如表2。值得注意的是,采用逐步回歸法,對所有樣本通過對戶主個體特征、家庭人口社會學特征、家庭經濟學特征和地域特征進行回歸,發(fā)現(xiàn)很多因素的方向或者顯著性發(fā)生了變化,譬如婚姻狀況由原來結果(1)中的負向影響轉為結果(4)中的正向影響,從而表明引入多變量進行分析的必要性。

表2 是否屬于低收入群體回歸結果

續(xù)表2 是否屬于低收入群體回歸結果

注：①、②、③分別表示在1%、5%、10%的水平上顯著。括號內的數(shù)字為P值。

因此,主要針對結果(4)進行說明。研究發(fā)現(xiàn),個體因素中教育和社會資本對于是否成為低收入群體的影響負向顯著,即戶主受教育水平越高、社會資本越多,成為低收入群體的概率越小。事實上,受教育水平越高,意味著個體在技能、知識、人脈等方面的能力和潛力越高,由此,獲得收入的可能性與來源得到提高和拓展,成為低收入群體的可能性自然降低。社會資本越高,除了存在人脈上的優(yōu)勢,在一定程度上也可以看成是一種隱性資本,在信息收集、甄別和傳播上均具有一定優(yōu)勢,有利于獲得更高收入,成為低收入群體的可能性顯著下降。

家庭人口社會學特征:家庭人口數(shù)越多則成為低收入群體的可能性越低,而家庭負擔比越高的可能性就越高。事實上,家庭人口數(shù)越多則家庭具有的人力資源稟賦就越高,在其他條件保持不變的情況下,成為低收入群體的可能性自然明顯下降。進一步來看,家庭撫養(yǎng)比的增加,意味著家庭中的撫養(yǎng)比例增加,而從事勞動獲得收入的人口比例出現(xiàn)下降,在其他條件保持不變的前提下,成為低收入群體的可能性自然明顯上升。

家庭經濟學特征,相關變量均表現(xiàn)出顯著的負向影響。具體而言,當家庭的收入(用消費作為代理變量)或者資產越高,成為低收入者的概率越低,這也與人們的經驗結論相吻合。住房負債越高,成為低收入群體的概率越低,原因在于,住房負債高的家庭,在一定程度上,也意味著房產價值更高,成為低收入家庭的概率更低;此外,城鎮(zhèn)居民可以將住房進行投資或者租賃以獲得經營性收入或者財產性收入,成為低收入群體的可能性自然下降。

地域特征中,相對于三線城市,一線城市成為低收入群體的可能性顯著下降,而位于二線城市的影響正向但不顯著,由此表明,一線城市相對于二線或者三線城市的市場機制運行、社會保障體系等方面具有較大優(yōu)勢,成為低收入群體的可能性明顯下降,這也符合人們的經驗直覺。

(三)財產性收入占比影響因素的分析

我們計量模型(2)進行回歸,可以看到對財產性收入占比影響較為顯著的因素。表3為對所有樣本的財產性收入占比影響因素進行回歸的結果,同樣采用逐步回歸法進行分析,此時亦只對結果(4)進行分析。

就個體因素而言,戶主的年齡、戶主婚姻、家庭風險偏好對財產性收入占比影響顯著。戶主年齡越大,財產性收入占比越低,年齡越大在一定程度上表示其金融知識的缺乏,對于財產的投資及管理并沒有很多的了解,同時戶主年齡越大則往往越為保守,這些都限制了財產性收入的獲得。已婚的家庭往往家庭較為穩(wěn)定,相對于具有一定風險的財產性收入,可能更愿意從其他渠道獲得收入(譬如工資性收入等)因此會對財產性收入占比產生負向影響。風險偏好者往往偏向于進行資產投資和管理,自然會顯著提高財產性收入所占比重。

家庭人口社會學特征的相關結論中,家庭人口數(shù)對財產性收入占比影響正向顯著,人口數(shù)的增加表明家庭成員可以從更多的渠道獲得信息以規(guī)避風險獲得收益,選擇較為合適的投資方式,使財產性收入增加,進而促使財產性收入占比的提升。

此外,關于家庭經濟學特征,替代收入的消費、房產價值和金融資產作為財產性收入的來源,他們的增加在很大程度上會使財產性收入占比增加,事實上這些變量往往代表家庭擁有的資產稟賦或者投資收入能力,對于財產性收入占比的增加自然具有積極意義。住房負債的結論比較有趣,即負債的增加反而增加財產性收入占比。事實上,伴隨著房價的持續(xù)不斷上漲,住房已成為人們心目中最為安全和高回報的投資品,住房負債越高,往往在一定程度上擁有的房產價值越高,那么城鎮(zhèn)家庭通過出租等形式獲得房租的可能性就越高,自然提高了財產性收入的占比。

在地域特征上,東部地區(qū)表現(xiàn)出了顯著的負向影響。東部地區(qū)為經濟較發(fā)達地區(qū),按道理是財產性收入相對較高的地區(qū),但同時,東部發(fā)達地區(qū)其他收入相對較高,加上財產性收入普遍較低的狀況,即使在地區(qū)上有較為明顯的優(yōu)勢,與收入基數(shù)相比可能并不占優(yōu)勢,因此會對財產性收入占比產生負向影響。

(四)低收入群體財產性收入影響的因素分析

表3 財產性收入占比回歸結果

續(xù)表3 財產性收入占比回歸結果

注：①、②、③分別表示在1%、5%、10%的水平上顯著。括號內的數(shù)字為P值。

低收入群體之所以收入水平較低,影響因素一定是多樣的,本文僅從財產性收入的角度進行分析。我們利用計量模型(2),僅針對那些低收入群體的財產性收入占比進行分析,以觀察影響因素差異性特征,具體結果參見表4。在所有樣本中,月均收入低于5 000的家庭有611個。在此基礎上,進行回歸,回歸結果上呈現(xiàn)出較大差別。大部分顯著性影響因素都消失,只剩下戶主年齡和金融資產。

究其原因,對于低收入群體而言,鑒于家庭資源稟賦較為有限,通過市場化方式獲得財產性收入的方式和可能性變得微乎其微,某些在一般人群中可能起到重要影響的因素變得不再重要。進一步來看,年齡對低收入者財產性收入占比呈顯著負向影響,金融資產呈現(xiàn)顯著正向影響,這也符合人們的經驗直覺。

表4 低收入群體財產性收入占比回歸結果

續(xù)表4 低收入群體財產性收入占比回歸結果

注：①、②、③分別表示在1%、5%、10%的水平上顯著。括號內的數(shù)字為P值。

(五)穩(wěn)健性檢驗

為了檢驗結論的穩(wěn)定性,我們嘗試改變某些變量的定義來分析家庭成為低收入群體、財產性收入占比以及低收入群體財產性收入占比影響因素進行分析。首先,將風險偏好的定義進行調整,即將回答“只能承擔平均風險而接受平均回報”的家庭歸入風險偏好家庭,進而構建二值虛擬變量risk1,風險偏好家庭賦值為“1”,非風險偏好型家庭賦值為“0”;其次,將社會資本的高低變量替換為原始的社會資本變量;最后,將家庭負擔比替換為家庭勞動比,家庭勞動比=工作人數(shù)/家庭人數(shù)。

研究發(fā)現(xiàn),無論是單獨替換某一變量,還是同時替換這三個變量,三個問題的相關結論幾乎并未發(fā)生明顯改變,由此表明估計結果是穩(wěn)健的。

(六)異質性分析

異質性分析在本文中主要從戶主性別和城市類型兩個角度來進行考察。首先,本文按照戶主性別進行異質性分析。從分析中我們可以發(fā)現(xiàn),財產性收入占比影響因素在男女分組中呈現(xiàn)不同的結果。譬如,年齡對女性財產性收入占比有顯著負向影響,已婚男性財產性收入占比更低。風險偏好、金融資產對女性組具有顯著正向影響,而男性組相關結論與之并無差異。另外,與女性組不同的是,家庭人口數(shù)、消費、房產價值對男性組的顯著正向影響。在男性組表現(xiàn)出的較多的顯著影響因素,在很大程度上體現(xiàn)了男性在家庭經濟中的主要地位。由此表明,戶主的性別差異在一定程度上影響到財產性收入占比。

為了考察城市類型差異導致的結果差異,我們分別對一、二、三線城市進行回歸。從回歸結果來看,一線城市和二線城市財產性收入占比顯著性影響因素較少,三線城市財產性收入占比影響因素較多。同時,可以發(fā)現(xiàn)除年齡及金融資產對一、二、三線城市都具有顯著影響外,不同類型的城市影響因素都存在一定的差別,簡便起見此處不再贅述。由此可知,在推動不同地區(qū)居民財產性收入的增長,不可制定“一刀切”的政策,應該根據(jù)當?shù)貙嶋H情況,制定有針對性的政策,否則不僅不會推動財產性收入的增長,甚至可能起到反面效果。

五、結論與政策建議

本文采用清華大學中國金融研究中心2012年中國城市居民家庭消費金融調研微觀數(shù)據(jù),對我國城鎮(zhèn)居民是否成為低收入群體以及(低收入群體)財產性收入占比的影響因素進行識別,以此為基礎進行了穩(wěn)健性檢驗和異質性分析。

對于是否成為低收入群體,研究發(fā)現(xiàn)戶主已婚和家庭負擔比越高對成為低收入群體的影響正向顯著,教育水平、社會資本和家庭人口數(shù)的影響負向顯著,家庭消費、房產價值、金融資產以及住房負債都呈現(xiàn)負向影響。此外,位于一線城市、東部地區(qū)以及西部地區(qū)的家庭成為低收入群體的概率顯著下降。

對財產性收入占比進行回歸發(fā)現(xiàn),年齡越大,財產性收入占比越低,已婚家庭,財產性收入占比較低,東部地區(qū)財產性收入占比較低。家庭經濟學特征、風險偏好、家庭人口數(shù)對財產性收入占比影響顯著,呈正向影響。如果僅對低收入群體的財產性收入占比進行回歸,研究發(fā)現(xiàn)僅有年齡和金融資產分別存在負向和正向顯著影響,結論之間存在較大的差異。

鑒于以上結論,提出如下政策建議:

首先,提高低收入群體知識素養(yǎng),增強投資理財觀念。從回歸結果來看,金融資產以及家庭經濟學特征對是否屬于低收入群體以及(低收入群體)財產性收入占比的影響顯著,需要增加實用性經濟金融知識教學,普及投資理財知識,豐富教學內容,彌補投資理財知識缺口。對于一些配置外匯資產的家庭必須注意國際經濟風險,尤其是美國主權債務風險,美元指數(shù)波動會造成投資者資產大幅波動,產生巨大風險[23]。

其次,針對年齡對是否屬于低收入群體以及財產性收入占比始終表現(xiàn)出的顯著負向影響,應對老年人進行適當引導與保護。通常情況下,老年人的思想都比較保守,也缺乏必要的知識儲備和風險甄別能力,很少有機會去活用手中的財產使之升值,同時欺詐老年人的行為在很大程度上也阻礙了老年人獲得財產性收入的可能性和積極性。所以,要提高低收入者的財產性收入,需要對一定年齡階段的人進行教育以及引導。

最后,需要加強稅收調節(jié)與管控,從房產價值以及住房負債描述性統(tǒng)計結果來看,存在房產上的巨大差距,為避免出現(xiàn)“馬太效應”,應對擁有較多投資性房產的居民征收房產稅,以盡量促進起點公平。同時,財產作為財產性收入的來源,通過獲得的財產而得到的財產性收入應當收取一定的遺產稅。