位雪麗

（河南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院 河南鄭州 450046）

引言

“十四五”規(guī)劃指出，要優(yōu)化收入分配結(jié)構(gòu)，最重要的方式之一便是拓寬居民收入增長(zhǎng)渠道。其中包括多渠道增加城鄉(xiāng)居民財(cái)產(chǎn)性收入，提高農(nóng)民土地增值收益分享比例，完善上市公司分紅制度，創(chuàng)新更多適應(yīng)家庭財(cái)富管理需求的金融產(chǎn)品，以改善收入與財(cái)富分配格局。然而，我國(guó)金融市場(chǎng)的快速發(fā)展是否有助于更快達(dá)到規(guī)劃目標(biāo)，則需要進(jìn)一步研究金融市場(chǎng)發(fā)展與城鄉(xiāng)收入之間的關(guān)系。根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的定義，財(cái)產(chǎn)凈收入是指住戶或住戶成員將其所擁有的金融資產(chǎn)、住房等非金融資產(chǎn)和自然資源交由其他機(jī)構(gòu)單位、住戶或個(gè)人支配而獲得的回報(bào)并扣除相關(guān)的費(fèi)用之后得到的凈收入。財(cái)產(chǎn)凈收入包括利息凈收入、紅利收入、儲(chǔ)蓄性保險(xiǎn)凈收益、轉(zhuǎn)讓承包土地經(jīng)營(yíng)權(quán)租金凈收入、出租房屋凈收入、出租其他資產(chǎn)凈收入和自有住房折算凈租金等。財(cái)產(chǎn)凈收入不包括轉(zhuǎn)讓資產(chǎn)所有權(quán)的溢價(jià)所得。根據(jù)財(cái)產(chǎn)凈收入的定義可知，金融市場(chǎng)是居民獲得財(cái)產(chǎn)性收入的重要場(chǎng)所，金融市場(chǎng)的發(fā)展程度及金融產(chǎn)品的豐富性、安全性勢(shì)必會(huì)影響居民的財(cái)產(chǎn)性收入。

黨的十七大報(bào)告提出要“創(chuàng)造條件讓更多群眾擁有財(cái)產(chǎn)性收入”，十八大報(bào)告進(jìn)一步指出要“多渠道增加居民財(cái)產(chǎn)性收入”，核心是通過改革收入分配制度、完善金融制度等來(lái)提高低收入群體的收入，優(yōu)化收入結(jié)構(gòu)，逐步縮小收入差距。由此看來(lái)，金融市場(chǎng)的發(fā)展程度已成為影響居民獲得財(cái)產(chǎn)性收入的重要因素。近年來(lái)，中國(guó)居民的財(cái)產(chǎn)性收入快速增長(zhǎng)，并呈現(xiàn)出城市與農(nóng)村、東部、中部與西部、高收入群體與低收入群體之間的結(jié)構(gòu)性失衡（吳麗容、陳曉楓，2011），羅楚亮、李實(shí)、岳希明（2021）通過分析中國(guó)居民收入分配課題組2013年和2018年的住戶調(diào)查數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，收入差距總體上在高位徘徊，并保持相對(duì)穩(wěn)定。究其原因，首先財(cái)產(chǎn)是獲得財(cái)產(chǎn)性收入的基礎(chǔ)，其次，金融制度約束也是影響居民獲得財(cái)產(chǎn)性收入的重要因素（寧光杰、雒蕾、齊偉，2016）。吳衛(wèi)星、邵旭方、陶利斌（2016）研究發(fā)現(xiàn)擁有更多資產(chǎn)的家庭，其資產(chǎn)收益率更高且負(fù)債成本更低，通過財(cái)務(wù)杠桿作用使得富裕家庭的財(cái)富增長(zhǎng)更快，實(shí)現(xiàn)家庭財(cái)富的自我放大。各項(xiàng)研究均說(shuō)明金融相關(guān)內(nèi)容是影響居民財(cái)產(chǎn)性收入的重要因素。一個(gè)國(guó)家流通的貨幣供應(yīng)量代表著這個(gè)國(guó)家市場(chǎng)的活躍程度，下面以我國(guó)的貨幣和準(zhǔn)貨幣供應(yīng)量為參照系，來(lái)對(duì)比看我國(guó)近年來(lái)的城鄉(xiāng)收入差距。

圖1顯示2014年第四季度至2020年第四季度期間，我國(guó)的M2存量及城鄉(xiāng)財(cái)產(chǎn)凈收入同比增加值之差的變動(dòng)趨勢(shì)。其中M2存量既包括流通中的現(xiàn)金，也包括活期存款和各主體的定期存款及其他存款，該指標(biāo)可用于反映市場(chǎng)的總需求狀態(tài)和未來(lái)的通脹壓力，同時(shí)也可以代表市場(chǎng)交易的規(guī)模。金融市場(chǎng)是市場(chǎng)狀況的晴雨表，可以及時(shí)反映市場(chǎng)整體的發(fā)展?fàn)顟B(tài)，因此M2存量的大小可以側(cè)面反映金融市場(chǎng)狀況。城鄉(xiāng)人均財(cái)產(chǎn)凈收入同期增加值可以分別代表城鎮(zhèn)居民和農(nóng)村居民財(cái)產(chǎn)凈收入的增長(zhǎng)情況，二者之差可以很好地反映城鄉(xiāng)收入差距。從圖1可以看出，以M2為代表的貨幣供應(yīng)量逐漸上升，側(cè)面反映出金融市場(chǎng)交易活躍度逐步上升，金融市場(chǎng)發(fā)展越來(lái)越好，但同時(shí)城鄉(xiāng)財(cái)產(chǎn)凈收入同比增加值之差也在擴(kuò)大，二者之間存在類似的上升趨勢(shì)，一定程度上反映出金融市場(chǎng)越發(fā)達(dá)城鄉(xiāng)收入差距越大。

圖1 M2與城鄉(xiāng)財(cái)產(chǎn)凈收入同比增加值之差

上述分析說(shuō)明金融市場(chǎng)的發(fā)展與城鄉(xiāng)收入差距之間可能存在某種聯(lián)系，金融市場(chǎng)發(fā)展是否是擴(kuò)大城鄉(xiāng)收入差距的重要影響因素？現(xiàn)有研究已經(jīng)證明金融相關(guān)因素會(huì)影響居民獲得財(cái)產(chǎn)性收入，然而，金融市場(chǎng)影響居民財(cái)產(chǎn)性收入的機(jī)理是什么？在影響城鎮(zhèn)財(cái)產(chǎn)性收入和農(nóng)村財(cái)產(chǎn)性收入方面，金融市場(chǎng)的影響是否一致？如何刻畫金融市場(chǎng)的發(fā)展程度？如何衡量金融市場(chǎng)發(fā)展程度對(duì)居民財(cái)產(chǎn)性收入的影響？都是需要關(guān)注的熱點(diǎn)問題，也是本文研究的重點(diǎn)。

本文通過構(gòu)造金融狀況指數(shù)來(lái)全面反映我國(guó)金融市場(chǎng)的發(fā)展情況，通過研究金融狀況指數(shù)對(duì)城鎮(zhèn)財(cái)產(chǎn)凈收入和農(nóng)村財(cái)產(chǎn)凈收入以及二者之差的影響，來(lái)反映金融市場(chǎng)發(fā)展過程中城鎮(zhèn)和農(nóng)村在獲得財(cái)產(chǎn)性收入方面的特征及發(fā)展趨勢(shì)，研究認(rèn)為金融市場(chǎng)對(duì)城鄉(xiāng)財(cái)產(chǎn)性凈收入的影響存在差異，金融市場(chǎng)的發(fā)展對(duì)城鎮(zhèn)居民財(cái)產(chǎn)性收入的影響較為及時(shí)且影響程度較大，對(duì)鄉(xiāng)村居民財(cái)產(chǎn)性收入的影響具有滯后性且影響程度相對(duì)較小，導(dǎo)致城鄉(xiāng)收入差距在一定程度上存在擴(kuò)大趨勢(shì)，最終呈現(xiàn)出金融市場(chǎng)發(fā)展對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響也存在階段性特征。本文試圖通過研究可以為“讓更多群眾擁有財(cái)產(chǎn)性收入”的政策主張?zhí)峁┙?jīng)驗(yàn)支持，這對(duì)于縮小城鄉(xiāng)收入差距、促進(jìn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展和實(shí)現(xiàn)社會(huì)公平具有現(xiàn)實(shí)意義。

金融市場(chǎng)影響居民財(cái)產(chǎn)性收入的因素分析

城鄉(xiāng)居民的財(cái)產(chǎn)性收入增長(zhǎng)對(duì)于我國(guó)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)的發(fā)展意義重大?，F(xiàn)有研究中，學(xué)者們主要從金融制度、投資產(chǎn)品和投資主體三個(gè)視角來(lái)研究金融因素對(duì)居民獲得財(cái)產(chǎn)性收入的影響：一是分析金融制度在居民獲得財(cái)產(chǎn)性收入過程中的作用，通過金融市場(chǎng)這一中介效應(yīng)，歸納金融市場(chǎng)對(duì)居民財(cái)產(chǎn)性收入的影響機(jī)理；二是分析投資產(chǎn)品對(duì)居民獲得財(cái)產(chǎn)性收入的影響，主要是從投資對(duì)象上來(lái)分析投資產(chǎn)品的豐富性對(duì)居民獲得財(cái)產(chǎn)性收入的影響機(jī)理；三是從居民角度來(lái)研究投資者的個(gè)人能力對(duì)其獲得財(cái)產(chǎn)性收入的影響。

（一）金融制度影響居民財(cái)產(chǎn)性收入

宏觀經(jīng)濟(jì)的波動(dòng)會(huì)影響資產(chǎn)價(jià)格和家庭財(cái)富積累，進(jìn)而影響居民財(cái)產(chǎn)凈收入，而制度因素尤其是金融制度約束，也會(huì)通過各種渠道影響居民獲得財(cái)產(chǎn)性收入。宋光輝、徐青松（2006）研究認(rèn)為目前我國(guó)居民的證券資產(chǎn)持有不足，表面上看是前些年股市的異常波動(dòng)和近幾年股市的持續(xù)低迷造成的，究其原因，則是我國(guó)股市的投資功能較弱，需要進(jìn)一步完善投資環(huán)境。也有很多基于中國(guó)家庭金融調(diào)查（CHFS）數(shù)據(jù)的研究，從信貸約束、流動(dòng)性約束、房產(chǎn)持有、商業(yè)資產(chǎn)持有等多個(gè)角度分析居民面臨的金融約束，認(rèn)為金融制度約束會(huì)阻礙家庭獲得財(cái)產(chǎn)性收入（寧光杰，2014；尹志超、宋鵬、黃倩，2015；周弘、張成思、何啟志，2018；甘曉麗、袁勝軍、吳俊，2019；臧日宏、王春燕，2020）。郭紹杰（2021）研究認(rèn)為金融機(jī)構(gòu)發(fā)展水平提高整體上可以促使人均儲(chǔ)蓄增加。由此可以看出，金融相關(guān)制度的完善性是居民獲得財(cái)產(chǎn)性收入的重要制約因素，該因素在城鎮(zhèn)和鄉(xiāng)村居民獲得財(cái)產(chǎn)性收入方面的影響存在差異，為了進(jìn)一步統(tǒng)籌城鄉(xiāng)發(fā)展、縮小城鄉(xiāng)差距、緩解農(nóng)民收入結(jié)構(gòu)性矛盾，需要充分發(fā)揮金融市場(chǎng)的作用，增加農(nóng)民的財(cái)產(chǎn)性收入，然而，金融市場(chǎng)影響居民財(cái)產(chǎn)凈收入的具體的影響路徑是什么，則是需要進(jìn)一步探討的問題。

（二）投資產(chǎn)品影響居民財(cái)產(chǎn)性收入

部分研究認(rèn)為房地產(chǎn)是居民進(jìn)行投資的重要對(duì)象，而房?jī)r(jià)波動(dòng)會(huì)通過財(cái)富效應(yīng)（初始財(cái)富的多寡限制了參與金融市場(chǎng)獲得財(cái)產(chǎn)性收入的能力）和信貸效應(yīng)（不同的經(jīng)濟(jì)主體面臨不同的信貸約束，具有不同的信貸能力，進(jìn)而影響其參與金融市場(chǎng)的能力）來(lái)影響居民的財(cái)產(chǎn)性收入（馮濤、王宗道，2010；高東勝、馮濤，2011；張傳勇、張永岳、武霽，2014；鄧翔、何瑞宏，2020）。也有研究認(rèn)為股票是我國(guó)居民的重要投資內(nèi)容，但是，我國(guó)股票市場(chǎng)的低投資回報(bào)率、低現(xiàn)金分紅比率、高市盈率和偏高的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)等現(xiàn)狀，使得不同風(fēng)險(xiǎn)偏好的投資者參與股票市場(chǎng)的情況具有差異性，弱化了股票投資對(duì)居民財(cái)產(chǎn)性收入的貢獻(xiàn)（貝政新、韋偉、王世文，2011；陳曉楓，2013；郭紹杰，2021）。除此之外，購(gòu)買商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)的城鎮(zhèn)居民會(huì)顯著增加對(duì)風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)的投資，但是這一作用在農(nóng)村居民中并不存在（易行健、周聰、來(lái)特、周利，2019），一定程度上會(huì)導(dǎo)致城鄉(xiāng)居民在獲得財(cái)產(chǎn)性收入方面的差異擴(kuò)大化。風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)的配置問題作為家庭金融的細(xì)分研究方向而備受關(guān)注（周聰，2020）。遲巍、蔡許許（2012）從投資收益、租房收入和其他財(cái)產(chǎn)性收入三個(gè)方面對(duì)財(cái)產(chǎn)性收入的不平等程度進(jìn)行分解，研究發(fā)現(xiàn)投資收益是導(dǎo)致財(cái)產(chǎn)性收入分布不均的主要因素，而我國(guó)現(xiàn)階段缺乏低風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)，金融資產(chǎn)的不確定性較高，風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的廣度和深度不能滿足居民的投資選擇，因而產(chǎn)生較高的銀行儲(chǔ)蓄，進(jìn)而影響其獲得財(cái)產(chǎn)性收入（袁志剛、馮俊，2005）。黃范章（2011）建議通過推行“職工持股計(jì)劃”、發(fā)行小額股票、社?；鸬确绞?，讓廣大職工及中低收入家庭獲得“財(cái)產(chǎn)性收入”?，F(xiàn)有研究中提到的可供選擇的投資產(chǎn)品中，農(nóng)村居民因投資產(chǎn)品受限導(dǎo)致其金融市場(chǎng)的參與度較低，而城鎮(zhèn)居民則是投資主體，因此，投資產(chǎn)品的豐富性和安全性主要影響城鎮(zhèn)居民的財(cái)產(chǎn)性收入，對(duì)農(nóng)村居民影響甚微，一個(gè)自然的假設(shè)便是更多的投資產(chǎn)品的出現(xiàn)會(huì)擴(kuò)大城鄉(xiāng)收入差距，事實(shí)情況是否如此，亦需要論證。

（三）投資主體影響居民財(cái)產(chǎn)性收入

相對(duì)于銀行儲(chǔ)蓄，資產(chǎn)投資具有相對(duì)較高的風(fēng)險(xiǎn)，因此，居民的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度與投資理念都會(huì)影響其投資決策與風(fēng)險(xiǎn)配置，其中最根本的影響因素則是投資者本人的金融知識(shí)和投資經(jīng)驗(yàn)，金融知識(shí)越多，投資者參與金融市場(chǎng)的信心越強(qiáng)，投資經(jīng)驗(yàn)越豐富，越有可能在金融市場(chǎng)上獲得收益，缺乏必要的金融知識(shí)是制約居民參與金融市場(chǎng)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)投資的重要因素（尹志超、宋全云、吳雨，2014；江靜琳、王正位、向虹、宇廖理，2019；陳姿、羅荷花，2019；張兵、生晗，2020）；一個(gè)關(guān)注金融經(jīng)濟(jì)信息的家庭，如果通過主動(dòng)學(xué)習(xí)金融課程來(lái)提高對(duì)金融產(chǎn)品和預(yù)期收益的了解，就會(huì)有效釋放家庭的金融需求，更多地參與金融產(chǎn)品的投資（張?zhí)枟?、尹志超?016），提高家庭的財(cái)產(chǎn)性收入。隨著互聯(lián)網(wǎng)金融的快速發(fā)展，居民就有更多的渠道和機(jī)會(huì)來(lái)參與金融投資，進(jìn)而提高財(cái)產(chǎn)性收入，尹志超和仇化（2019）研究發(fā)現(xiàn)金融知識(shí)對(duì)于提高互聯(lián)網(wǎng)金融參與度具有顯著的促進(jìn)作用。由此可知，一個(gè)人的金融素養(yǎng)、金融技能和金融知識(shí)會(huì)顯著影響其投資收益，居民可以通過提高閱讀頻率來(lái)獲取更多的金融知識(shí)，這樣既會(huì)提高其投資收益，也有助于提高其投資金融產(chǎn)品的可能性（鄧輝，2020），以緩解財(cái)產(chǎn)性收入給居民財(cái)富帶來(lái)的馬太效應(yīng)。通常情況下，市場(chǎng)上的專業(yè)基金投資者會(huì)比普通居民獲得更高的收益率，根本原因就在于二者在閱讀及金融相關(guān)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)方面存在差異，而這種差異在城鎮(zhèn)居民和農(nóng)村居民之間更加明顯，導(dǎo)致城鎮(zhèn)居民和鄉(xiāng)村居民之間具有不同的投資理念和投資態(tài)度，進(jìn)而產(chǎn)生不同的投資行為，因此，投資主體本身的差異也會(huì)導(dǎo)致城鄉(xiāng)收入差距擴(kuò)大。

通過對(duì)文獻(xiàn)的梳理發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有研究主要從金融制度、投資產(chǎn)品和投資主體三個(gè)方面來(lái)研究金融因素對(duì)居民財(cái)產(chǎn)性收入的影響，而居民收入差距會(huì)進(jìn)一步影響消費(fèi)（陳兵、烏靜、王偉龍，2021），因此有必要從金融角度研究城鄉(xiāng)收入差距的變化特點(diǎn)，試圖為縮小城鄉(xiāng)收入差距尋找可行的政策路徑?，F(xiàn)有大部分研究只簡(jiǎn)單分析了財(cái)產(chǎn)性收入的水平、特點(diǎn)和影響因素，缺乏金融相關(guān)因素影響居民財(cái)產(chǎn)凈收入的定量研究，也沒有區(qū)分研究金融因素對(duì)城鎮(zhèn)居民財(cái)產(chǎn)性收入和鄉(xiāng)村居民財(cái)產(chǎn)性收入的影響差異，以及金融市場(chǎng)的發(fā)展是否會(huì)進(jìn)一步擴(kuò)大城鄉(xiāng)收入差距，這些便是本文論證的重點(diǎn)。

研究設(shè)計(jì)

（一）構(gòu)造金融狀況指數(shù)

金融市場(chǎng)發(fā)展?fàn)顩r是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的一面鏡子，也是經(jīng)濟(jì)活動(dòng)得以順利進(jìn)行的媒介和橋梁，隨著金融相關(guān)活動(dòng)的有序開展，也產(chǎn)生了大量用于反映金融市場(chǎng)發(fā)展?fàn)顩r的指標(biāo)，準(zhǔn)確度量金融市場(chǎng)發(fā)展?fàn)顩r是研究金融市場(chǎng)影響居民財(cái)產(chǎn)凈收入的基礎(chǔ)。合理的金融狀況指數(shù)可以用于監(jiān)測(cè)貨幣政策的調(diào)控效果，也可以有效反映金融資產(chǎn)價(jià)格信息，并監(jiān)測(cè)金融市場(chǎng)走勢(shì)。最早的金融狀況指數(shù)主要用于反映貨幣政策的實(shí)施效果和未來(lái)的通貨膨脹壓力，主要使用匯率、利率、股價(jià)和房?jī)r(jià)等相關(guān)指標(biāo)來(lái)構(gòu)造指數(shù)。隨著理論研究的不斷深入，研究者將更多的金融變量包含進(jìn)來(lái)，并通過一定規(guī)則對(duì)不同的變量進(jìn)行賦權(quán)，最終得到金融狀況指數(shù)。由于研究過程中所用金融變量和相關(guān)權(quán)重存在選擇上的主觀性，使得不同學(xué)者構(gòu)造的金融趨勢(shì)指標(biāo)存在較大差異，進(jìn)而導(dǎo)致研究結(jié)果存在異質(zhì)性。

一方面，單一金融變量（如城鎮(zhèn)儲(chǔ)戶當(dāng)期收入感受指數(shù)、工業(yè)企業(yè)家信心指數(shù)、銀行業(yè)景氣指數(shù)、經(jīng)濟(jì)學(xué)家信心指數(shù)、制造業(yè)PMI等）只能反映金融市場(chǎng)在某一方面的發(fā)展趨勢(shì)，而不能有效反映金融市場(chǎng)的整體發(fā)展趨勢(shì)；另一方面，由于不同金融變量在不同階段的主導(dǎo)性作用不同，使用普通的加權(quán)方法對(duì)不同金融變量進(jìn)行平均賦權(quán)存在較強(qiáng)的主觀性，導(dǎo)致構(gòu)造的金融市場(chǎng)趨勢(shì)指標(biāo)的代表性較弱。本質(zhì)上，金融市場(chǎng)是一個(gè)開放的復(fù)雜的非線性系統(tǒng)，最終呈現(xiàn)出來(lái)的金融市場(chǎng)狀況是許多相互作用的個(gè)體彼此影響和不斷適應(yīng)的結(jié)果，各類金融指標(biāo)內(nèi)包含的信息也較為復(fù)雜，不僅反映金融市場(chǎng)的發(fā)展，一定程度上也包含了宏觀經(jīng)濟(jì)整體形勢(shì)的信息，如果不在構(gòu)造的金融趨勢(shì)指標(biāo)中扣除宏觀經(jīng)濟(jì)信息，就不能很好地反映金融市場(chǎng)的變化趨勢(shì)。因此，本文借鑒Gary Koop和Dimitris Korobilisy（2013）的指數(shù)構(gòu)造方法，選取n×1維的中國(guó)金融變量x（t=1，…，T），使用P階滯后的TVP-FAVAR模型來(lái)構(gòu)造我國(guó)的金融狀況指數(shù)，該指數(shù)控制了宏觀經(jīng)濟(jì)信息，因此可以更好地反映我國(guó)金融市場(chǎng)的發(fā)展情況。

其中y是宏觀經(jīng)濟(jì)變量，用于控制金融變量中的宏觀成分，保證構(gòu)造的指標(biāo)可以很好地反映金融市場(chǎng)的變化趨勢(shì)，系數(shù)向量λ反映宏觀變量y對(duì)金融變量x的影響程度，f是構(gòu)造的金融狀況指數(shù)，λ是反映金融狀況指數(shù)f對(duì)金融變量x影響程度的因子載荷，（B，…，B）是VAR模型的系數(shù)向量，用于刻畫宏觀經(jīng)濟(jì)變量y和構(gòu)造的金融狀況指數(shù)f之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系，c是截距項(xiàng)。u和ε均是0均值的高斯擾動(dòng)項(xiàng)，相應(yīng)的方差V和Q均具有時(shí)變性，為保證擾動(dòng)項(xiàng)u中包含異質(zhì)沖擊，特假定V為對(duì)角陣?；赥VP-FAVAR(P)模型構(gòu)造的中國(guó)金融狀況指數(shù)具有時(shí)變性，并且扣除了宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，可以反映金融市場(chǎng)的整體變化趨勢(shì)，同時(shí)也避免了模型過度參數(shù)化而帶來(lái)的參數(shù)估計(jì)問題。

假定公式（1）-（4）中的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)之間相互獨(dú)立，均不存在序列相關(guān)性。本文基于該模型來(lái)構(gòu)造中國(guó)金融狀況指數(shù)，以反映金融市場(chǎng)的發(fā)展軌跡，進(jìn)而考察金融市場(chǎng)發(fā)展對(duì)居民財(cái)產(chǎn)凈收入的影響。從圖2可以看出，2003-2020年期間出現(xiàn)過幾次大的波動(dòng)，其中最具代表性的是在2008年金融危機(jī)波及我國(guó)之前，金融市場(chǎng)一片繁榮，2008年2月主要成分指數(shù)漲幅均創(chuàng)歷史紀(jì)錄，上證指數(shù)上漲351.4點(diǎn)，漲幅達(dá)8.13%，僅次于2005年6月88.2%的漲幅。隨著金融危機(jī)的蔓延，我國(guó)金融市場(chǎng)也遭受影響，2009年11月27日上證綜指收盤下跌2.36%，創(chuàng)近三個(gè)月以來(lái)最大周跌幅。隨著政府一系列刺激經(jīng)濟(jì)的政策出臺(tái)，經(jīng)濟(jì)開始復(fù)蘇，金融市場(chǎng)也緩慢回暖。另一個(gè)具有代表性的時(shí)間是2020年年初出現(xiàn)了新冠肺炎疫情，并在全球暴發(fā)，這對(duì)于全球經(jīng)濟(jì)和金融市場(chǎng)都造成了巨大沖擊，在圖2的金融狀況指數(shù)中也有所體現(xiàn)。

圖2 金融狀況指數(shù)

（二）基于局部投影的脈沖響應(yīng)分析

自Sims（1980）提出并使用向量自回歸（VAR）模型來(lái)研究宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)問題以來(lái)，該模型便得到了廣泛應(yīng)用，通常假定VAR模型可以近似地線性表示某些經(jīng)濟(jì)變量的數(shù)據(jù)生成過程，并利用樣本數(shù)據(jù)估計(jì)VAR模型的參數(shù)，再根據(jù)這些參數(shù)估計(jì)值來(lái)計(jì)算脈沖響應(yīng)函數(shù)，脈沖響應(yīng)分析在經(jīng)濟(jì)學(xué)實(shí)證研究中具有重要地位，它通過描述經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中某個(gè)變量在某個(gè)時(shí)刻受到?jīng)_擊的情況下，系統(tǒng)中所有變量當(dāng)期和未來(lái)期的反應(yīng)，來(lái)分析沖擊的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，是一種邊際效應(yīng)。通常我們看到的脈沖響應(yīng)圖會(huì)同時(shí)給出與脈沖響應(yīng)函數(shù)相應(yīng)的置信區(qū)間。然而，當(dāng)VAR模型不能代表變量的真實(shí)生成過程時(shí)，通過VAR模型依然可以計(jì)算出脈沖響應(yīng)和方差分解（Stock &Watson，1999），且預(yù)測(cè)期越長(zhǎng)，由于模型誤設(shè)導(dǎo)致的脈沖響應(yīng)累積的誤差越大。除此之外，Sims（1980）指出基于VAR來(lái)計(jì)算脈沖響應(yīng)函數(shù)時(shí)存在一些硬性假設(shè)：第一，正負(fù)沖擊的影響具有對(duì)稱性；第二，不同大小的沖擊形態(tài)不變，沖擊程度成比例變化；第三，沖擊形態(tài)不受局部歷史事件影響；第四，脈沖響應(yīng)是關(guān)于參數(shù)估計(jì)值的高維非線性函數(shù)。上述假設(shè)限制了VAR模型在經(jīng)濟(jì)學(xué)中的應(yīng)用，進(jìn)而演化出各種非線性方法來(lái)計(jì)算廣義脈沖響應(yīng)函數(shù)。

相比之下，如果模型的變量設(shè)定和滯后階數(shù)選擇均正確，則局部投影法（Local Projections，LP）與VAR模型的脈沖響應(yīng)一樣，但是局部投影法更簡(jiǎn)單，適用于樣本數(shù)據(jù)偏短的情況。局部投影法通過將未來(lái)t+h期的值投影到一個(gè)局部空間來(lái)簡(jiǎn)化模型，它是一個(gè)局部估計(jì)結(jié)果，既可以直接把某變量看作沖擊，也可以使用外部變量來(lái)識(shí)別沖擊，還可以根據(jù)簡(jiǎn)化VAR與結(jié)構(gòu)VAR之間的關(guān)系計(jì)算出同期關(guān)系矩陣，再估計(jì)邊際影響。局部投影法不受模型形式限制，對(duì)模型誤設(shè)較為穩(wěn)健，它根據(jù)內(nèi)生變量向前的多步轉(zhuǎn)換來(lái)計(jì)算一致的脈沖響應(yīng)函數(shù)，對(duì)于短期預(yù)測(cè)，VAR模型與LP模型的脈沖響應(yīng)結(jié)果基本一致，但是在長(zhǎng)期預(yù)測(cè)中，VAR模型的脈沖響應(yīng)的有效性大大降低，當(dāng)樣本容量較小，且模型滯后長(zhǎng)度被錯(cuò)誤設(shè)定時(shí)，局部投影估計(jì)結(jié)果含有的噪聲較少，是一個(gè)極具競(jìng)爭(zhēng)力的選擇。因此，根據(jù)LP的上述優(yōu)勢(shì)和下文的數(shù)據(jù)特點(diǎn)，我們基于局部投影法（Jordà，2005）來(lái)計(jì)算金融市場(chǎng)狀況對(duì)居民財(cái)產(chǎn)凈收入的脈沖響應(yīng)函數(shù)，考慮到局部投影法的線性形式如下：

（三）變量選取及統(tǒng)計(jì)描述

指數(shù)是綜合一定信息的指標(biāo)，本文選取2003年1月至2021年1月共32個(gè)代表經(jīng)濟(jì)和金融景氣的指數(shù)和5個(gè)宏觀變量用于構(gòu)造中國(guó)的金融狀況指數(shù)FCI，通過與貨幣供應(yīng)量的對(duì)比分析，說(shuō)明了構(gòu)造的金融狀況指數(shù)的合理性，構(gòu)造的金融市場(chǎng)趨勢(shì)指標(biāo)見圖2。受數(shù)據(jù)長(zhǎng)度限制，本文實(shí)證研究過程中使用2014年第三季度至2020年第四季度的GDP、CPI、居民財(cái)產(chǎn)凈收入和金融狀況指數(shù)來(lái)研究金融市場(chǎng)發(fā)展對(duì)城鄉(xiāng)居民財(cái)產(chǎn)性收入差距的影響，所有數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)》。

由于經(jīng)濟(jì)與金融并非涇渭分明的兩部分，因此，在構(gòu)造中國(guó)金融狀況指數(shù)時(shí)，選用了企業(yè)商品價(jià)格指數(shù)、城鎮(zhèn)儲(chǔ)戶收入與無(wú)偏擴(kuò)散指數(shù)、企業(yè)家信心指數(shù)與企業(yè)景氣指數(shù)、銀行家信息與銀行業(yè)景氣指數(shù)等金融類指標(biāo)，以及消費(fèi)者景氣指數(shù)、經(jīng)濟(jì)學(xué)家信心指數(shù)、銀行家信心指數(shù)、宏觀經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)、行業(yè)企業(yè)景氣指數(shù)、中國(guó)制造業(yè)采購(gòu)經(jīng)理指數(shù)、中國(guó)非制造業(yè)采購(gòu)經(jīng)理指數(shù)、JP摩根全球制造業(yè)采購(gòu)經(jīng)理人指數(shù)、國(guó)房景氣指數(shù)、航運(yùn)景氣指數(shù)和服務(wù)業(yè)生產(chǎn)指數(shù)等經(jīng)濟(jì)類指標(biāo)，且各指標(biāo)時(shí)間長(zhǎng)度和數(shù)據(jù)頻率不統(tǒng)一，本文所用估計(jì)方法完全可以應(yīng)對(duì)缺失數(shù)據(jù)問題。各指標(biāo)不僅能反映金融市場(chǎng)的發(fā)展現(xiàn)狀，也包含了一定的宏觀經(jīng)濟(jì)信息，本文所用估計(jì)方法可以在構(gòu)造中國(guó)金融狀況過程中剔除掉宏觀因素的影響，以得到代表中國(guó)金融市場(chǎng)發(fā)展?fàn)顩r的指數(shù)。表1中給出了部分代表性變量的描述性統(tǒng)計(jì)。

表1 代表性變量的描述性統(tǒng)計(jì)

根據(jù)表1可知，經(jīng)濟(jì)學(xué)家即期景氣指數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差較大，說(shuō)明該指數(shù)波動(dòng)較大，對(duì)經(jīng)濟(jì)變動(dòng)反應(yīng)敏感。其次是航運(yùn)景氣指數(shù)和企業(yè)家信心指數(shù)，其余指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差均值10以內(nèi)，大部分指標(biāo)都能對(duì)經(jīng)濟(jì)變動(dòng)做出及時(shí)反應(yīng)。從觀測(cè)值個(gè)數(shù)來(lái)看，各指數(shù)數(shù)據(jù)長(zhǎng)度不統(tǒng)一，其中企業(yè)商品價(jià)格指數(shù)和經(jīng)濟(jì)學(xué)家即期景氣指數(shù)的樣本容量較大，服務(wù)業(yè)生產(chǎn)指數(shù)同比增速的樣本容量較少，不過基于狀態(tài)空間算法的FAVAR模型完全可以處理這種情況。表1中各指標(biāo)均能在一定程度上反映經(jīng)濟(jì)或金融的變化趨勢(shì)，本文正是在上述指標(biāo)的基礎(chǔ)上，通過控制宏觀信息來(lái)構(gòu)造金融市場(chǎng)趨勢(shì)指標(biāo)，用于反映金融市場(chǎng)的變化趨勢(shì)。

表2是實(shí)證用到的幾個(gè)變量的統(tǒng)計(jì)描述，GDP的平均同比增速為5.57%，2014年9月份的GDP同比增速最大，達(dá)到7.5%，2020年3月的GDP同比增速最小，為-6.8%。在實(shí)證分析中用于反映產(chǎn)出方面的變化，同時(shí)，在模型中引入CPI通脹率用于反映消費(fèi)價(jià)格方面的變化。從凈收入平均同比增速來(lái)看，鄉(xiāng)村財(cái)產(chǎn)凈收入同比增速高于城鎮(zhèn)財(cái)產(chǎn)凈收入同比增速，由于城鄉(xiāng)財(cái)產(chǎn)凈收入的同比增速的快慢取決于經(jīng)濟(jì)金融等很多因素，那么，城鄉(xiāng)財(cái)產(chǎn)凈收入增速之差是否由金融因素引起，金融市場(chǎng)的發(fā)展是否一定會(huì)縮小城鄉(xiāng)收入差距，都需要結(jié)合實(shí)證分析來(lái)驗(yàn)證。

表2 LP模型所用變量的描述性統(tǒng)計(jì)

實(shí)證分析

（一） 數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗(yàn)

下面使用包含截距項(xiàng)且沒有趨勢(shì)的ADF檢驗(yàn)來(lái)判斷各變量的平穩(wěn)性，從表3的結(jié)果中可以看出，GDP同比增速的水平值不平穩(wěn)，但差分?jǐn)?shù)據(jù)在1%的水平上平穩(wěn)；金融狀況指數(shù)的水平值不平穩(wěn)，但差分?jǐn)?shù)據(jù)在5%的水平上平穩(wěn)；居民財(cái)產(chǎn)凈收入同比增速以及城鎮(zhèn)和農(nóng)村的居民財(cái)產(chǎn)凈收入同比增速均在10%的水平上平穩(wěn)，這些變量雖然不是同階單整，但是除了兩個(gè)一階單整變量之外，其余變量均在相應(yīng)顯著性水平下平穩(wěn)，為了分析金融市場(chǎng)對(duì)城鄉(xiāng)居民財(cái)產(chǎn)性收入差距的影響，接下來(lái)檢驗(yàn)變量之間是否存在協(xié)整關(guān)系。

表3 變量的單位根檢驗(yàn)

（二）協(xié)整檢驗(yàn)

為了從整體上和結(jié)構(gòu)上來(lái)探究居民財(cái)產(chǎn)凈收入與金融狀況之間的關(guān)系。首先，檢驗(yàn)居民財(cái)產(chǎn)凈收入與金融狀況指數(shù)和GDP同比增速之間是否存在協(xié)整關(guān)系（模型1），然后，檢驗(yàn)農(nóng)村居民財(cái)產(chǎn)凈收入與金融狀況指數(shù)和GDP同比增速之間是否存在協(xié)整關(guān)系（模型2），最后，檢驗(yàn)城鎮(zhèn)居民財(cái)產(chǎn)凈收入與金融狀況指數(shù)和GDP同比增速之間是否存在協(xié)整關(guān)系（模型3），協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示。

表4 協(xié)整檢驗(yàn)

從表4的協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果來(lái)看，財(cái)產(chǎn)性凈收入（城鎮(zhèn)財(cái)產(chǎn)凈收入或鄉(xiāng)村財(cái)產(chǎn)凈收入）與GDP和FCI之間在5%的水平上至少存在2個(gè)協(xié)整關(guān)系，進(jìn)而建立回歸模型來(lái)分析金融市場(chǎng)狀況對(duì)居民財(cái)產(chǎn)凈收入的整體影響及結(jié)構(gòu)影響。

（三）靜態(tài)關(guān)系分析

分別從整體上和結(jié)構(gòu)上來(lái)探究居民財(cái)產(chǎn)凈收入與金融狀況之間的關(guān)系：

Y=β+βGDP+βFCI+u

其中被解釋變量Y分別取t時(shí)期的居民財(cái)產(chǎn)凈收入（NIFP）、 t時(shí)期的城鎮(zhèn)居民財(cái)產(chǎn)凈收入（TNIFP）和t時(shí)期的農(nóng)村居民財(cái)產(chǎn)凈收入（CNIFP），F(xiàn)CI表示t時(shí)期的金融市場(chǎng)狀況，數(shù)據(jù)為前文構(gòu)造的金融狀況指數(shù)，GDP為控制變量，表示t時(shí)期的GDP同比增速，三個(gè)模型均不存在自相關(guān)性和異方差性問題。

根據(jù)表5模型估計(jì)結(jié)果，首先，從顯著性上來(lái)看，金融狀況指數(shù)在5%的水平上對(duì)城鎮(zhèn)居民財(cái)產(chǎn)凈收入有顯著影響，在10%的水平上對(duì)居民財(cái)產(chǎn)凈收入有顯著影響，但是在10%的水平上卻對(duì)農(nóng)村居民財(cái)產(chǎn)凈收入沒有顯著影響。其次，從影響方向來(lái)看，金融狀況變好時(shí)居民財(cái)產(chǎn)凈收入和城鎮(zhèn)居民財(cái)產(chǎn)凈收入均增加，但是農(nóng)村財(cái)產(chǎn)凈收入?yún)s在減少。最后，從影響大小來(lái)看，金融狀況指數(shù)上升一個(gè)單位時(shí)，居民財(cái)產(chǎn)凈收入的增長(zhǎng)率會(huì)上升約1.6%，城鎮(zhèn)居民財(cái)產(chǎn)凈收入的增長(zhǎng)率會(huì)上升約1.8%，農(nóng)村居民財(cái)產(chǎn)凈收入的增長(zhǎng)率則下降約1.3%（不顯著）。由此可以看出，整體上金融市場(chǎng)的發(fā)展會(huì)促進(jìn)居民增加財(cái)產(chǎn)凈收入，但是對(duì)城鎮(zhèn)居民和農(nóng)村居民的影響存在結(jié)構(gòu)效應(yīng)，對(duì)城鎮(zhèn)居民財(cái)產(chǎn)凈收入的影響更大且顯著，對(duì)農(nóng)村居民財(cái)產(chǎn)凈收入的影響為負(fù)且不顯著，該結(jié)論對(duì)于制定金融政策來(lái)縮小城鄉(xiāng)差距具有指導(dǎo)意義。

表5 模型估計(jì)結(jié)果

（四）動(dòng)態(tài)關(guān)系分析

1.格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)。以上分析僅能說(shuō)明金融狀況指數(shù)的增加會(huì)引起居民財(cái)產(chǎn)凈收入增長(zhǎng)率和城鎮(zhèn)居民財(cái)產(chǎn)凈收入增長(zhǎng)率的上升，但并不能確定金融狀況指數(shù)的上升一定是引起居民財(cái)產(chǎn)凈收入增長(zhǎng)率和城鎮(zhèn)居民財(cái)產(chǎn)凈收入增長(zhǎng)率的上升的原因，接下來(lái)通過格蘭杰因果性檢驗(yàn)來(lái)判斷，并構(gòu)造如下模型：

根據(jù)前文的數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)可知FCI和Y均為差分平穩(wěn)過程，因此對(duì)各變量分別取差分得到ΔFCI和ΔY，模型（5）的原假設(shè)是H：α=α=0，意味著金融狀況指數(shù)不是財(cái)產(chǎn)凈收入增長(zhǎng)的格蘭杰原因，用于檢驗(yàn)金融市場(chǎng)發(fā)展對(duì)財(cái)產(chǎn)凈收入增長(zhǎng)的因果效應(yīng)；模型（6）的原假設(shè)是H：b=b=0，意味著財(cái)產(chǎn)凈收入不是金融狀況指數(shù)增長(zhǎng)的格蘭杰原因，用于檢驗(yàn)財(cái)產(chǎn)凈收入增長(zhǎng)對(duì)金融市場(chǎng)發(fā)展的因果效應(yīng)，對(duì)上述模型進(jìn)行聯(lián)合檢驗(yàn)，結(jié)果如表6所示。

表6 格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)

從格蘭杰因果檢驗(yàn)結(jié)果可以看出，金融狀況指數(shù)是居民財(cái)產(chǎn)凈收入、城鎮(zhèn)和農(nóng)村居民財(cái)產(chǎn)凈收入的格蘭杰原因，居民財(cái)產(chǎn)凈收入和城鎮(zhèn)居民財(cái)產(chǎn)凈收入也是金融狀況指數(shù)的格蘭杰原因，但農(nóng)村居民財(cái)產(chǎn)凈收入不是金融狀況指數(shù)的格蘭杰原因。結(jié)合AIC信息準(zhǔn)則，下面使用4階滯后的LP模型分別估計(jì)金融市場(chǎng)沖擊下，居民財(cái)產(chǎn)凈收入以及城鎮(zhèn)和農(nóng)村居民財(cái)產(chǎn)凈收入的長(zhǎng)期變化。

2.基于局部投影法的動(dòng)態(tài)關(guān)系分析。根據(jù)前文理論框架，在一單位正向金融沖擊下得到農(nóng)村居民財(cái)產(chǎn)凈收入同比增速和城鎮(zhèn)財(cái)產(chǎn)凈收入同比增速的脈沖響應(yīng)圖，如圖3所示。整體上看，局部投影法下農(nóng)村居民的反應(yīng)量綱小于城鎮(zhèn)居民，表明金融市場(chǎng)發(fā)展對(duì)農(nóng)村居民財(cái)產(chǎn)性收入的影響程度較小，對(duì)城鎮(zhèn)居民財(cái)產(chǎn)性收入的影響程度較大，同樣程度的刺激政策，在城鎮(zhèn)的刺激效果會(huì)更明顯。分開來(lái)看，農(nóng)村居民的反應(yīng)在前4個(gè)季度不顯著，意味著金融沖擊后的第一年對(duì)農(nóng)村居民的財(cái)產(chǎn)凈收入幾乎沒有影響，從第5個(gè)季度開始有顯著影響，在第7個(gè)季度影響最大，滯后的影響逐步減小，表明金融市場(chǎng)發(fā)展對(duì)農(nóng)村居民財(cái)產(chǎn)性收入的影響具有滯后性。城鎮(zhèn)居民財(cái)產(chǎn)凈收入的反應(yīng)則相對(duì)更為顯著，且持續(xù)時(shí)間更長(zhǎng)，在第3個(gè)季度左右影響最大，即正向的金融沖擊發(fā)生后，第一年的效果最為明顯，之后的影響逐漸減小，表明金融市場(chǎng)發(fā)展對(duì)城鎮(zhèn)居民財(cái)產(chǎn)性收入的影響效果較為及時(shí)，且影響效果隨時(shí)間逐漸降低。

圖3 單位金融沖擊下城鄉(xiāng)居民財(cái)產(chǎn)凈收入的脈沖響應(yīng)圖

由此可以看出，金融市場(chǎng)的發(fā)展對(duì)城鎮(zhèn)居民財(cái)產(chǎn)凈收入影響程度較大且較為及時(shí)，而對(duì)農(nóng)村居民財(cái)產(chǎn)凈收入的影響程度較小且相對(duì)滯后，說(shuō)明金融市場(chǎng)發(fā)展紅利將大部分歸于城鎮(zhèn)居民，那么金融市場(chǎng)的發(fā)展是否會(huì)擴(kuò)大城鄉(xiāng)收入差距，加劇城鄉(xiāng)收入不平等呢？本文再次使用局部投影法來(lái)分析金融狀況指數(shù)對(duì)城鄉(xiāng)收入同比增速之差的影響。

從圖4可以看出，單位正向金融沖擊下，城鄉(xiāng)居民財(cái)產(chǎn)凈收入同比增速之差具有先上升后下降的變動(dòng)特征，并且第一年的影響整體上趨于穩(wěn)定，城鄉(xiāng)財(cái)產(chǎn)凈收入同比增速之差維持在4%左右，表明金融市場(chǎng)發(fā)展初期，金融市場(chǎng)的發(fā)展會(huì)拉大城鄉(xiāng)收入差距。隨著城鎮(zhèn)和鄉(xiāng)村居民對(duì)沖擊的逐步適應(yīng)，二者的差距開始降低，在第5個(gè)季度至第9個(gè)季度之間城鄉(xiāng)財(cái)產(chǎn)凈收入同比增速之差為負(fù)數(shù)，說(shuō)明長(zhǎng)期內(nèi)金融市場(chǎng)的發(fā)展有縮小城鄉(xiāng)差距的作用。由此說(shuō)明，隨著金融市場(chǎng)的發(fā)展，城鎮(zhèn)和鄉(xiāng)村之間的收入差距會(huì)先增大后縮小，即金融市場(chǎng)的發(fā)展對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響存在階段性特征，因此，在金融市場(chǎng)發(fā)展過程中需要配合其他的結(jié)構(gòu)性政策調(diào)控，在發(fā)揮好城鎮(zhèn)收入主導(dǎo)性增加的同時(shí)，適度帶動(dòng)鄉(xiāng)村收入同步增長(zhǎng)，以避免收入差距進(jìn)一步擴(kuò)大，實(shí)現(xiàn)城鄉(xiāng)收入的均衡增長(zhǎng)。

圖4 單位金融沖擊下城鄉(xiāng)居民財(cái)產(chǎn)凈收入之差的脈沖響應(yīng)圖

結(jié)論與政策建議

根據(jù)上述研究，本文構(gòu)造的金融市場(chǎng)趨勢(shì)指標(biāo)剔除了宏觀因素的影響，可以較好地反映金融市場(chǎng)的發(fā)展?fàn)顩r。理論分析過程中發(fā)現(xiàn)，基于金融制度、投資產(chǎn)品和投資主體等的城鄉(xiāng)差異，金融市場(chǎng)發(fā)展?fàn)顩r對(duì)城鎮(zhèn)居民財(cái)產(chǎn)凈收入有不同的影響。結(jié)合本文數(shù)據(jù)特點(diǎn)及局部投影法的優(yōu)勢(shì)，本文使用簡(jiǎn)單回歸和局部投影法來(lái)分析金融市場(chǎng)對(duì)居民財(cái)產(chǎn)凈收入的靜態(tài)影響和動(dòng)態(tài)影響，從靜態(tài)關(guān)系分析中可以看出，金融市場(chǎng)的發(fā)展會(huì)提高居民的財(cái)產(chǎn)性凈收入，但是對(duì)城鎮(zhèn)居民的正向影響更大，對(duì)農(nóng)村居民卻存在負(fù)向影響，表明金融市場(chǎng)的發(fā)展一定程度上具有結(jié)構(gòu)性影響，更能促進(jìn)城鎮(zhèn)居民的收入增加。從動(dòng)態(tài)關(guān)系分析同樣可以看出，金融市場(chǎng)的發(fā)展對(duì)城鎮(zhèn)居民財(cái)產(chǎn)凈收入影響程度大于對(duì)農(nóng)村居民財(cái)產(chǎn)凈收入的影響程度，進(jìn)一步印證了靜態(tài)關(guān)系分析的結(jié)論，即金融市場(chǎng)的發(fā)展對(duì)城鎮(zhèn)和鄉(xiāng)村居民財(cái)產(chǎn)性收入的影響具有結(jié)構(gòu)性特征，同樣的金融政策下，對(duì)城鎮(zhèn)居民的收入帶動(dòng)作用更明顯，對(duì)農(nóng)村居民收入的帶動(dòng)作用具有滯后性。在金融市場(chǎng)發(fā)展的不同階段，城鎮(zhèn)和鄉(xiāng)村之間的收入差距呈現(xiàn)出先擴(kuò)大后縮小的特征。究其原因，是由于城鎮(zhèn)居民的金融市場(chǎng)參與度高于農(nóng)村居民，城鎮(zhèn)居民更容易享受金融市場(chǎng)發(fā)展帶來(lái)的好處，而農(nóng)村居民則對(duì)金融市場(chǎng)發(fā)展的反應(yīng)較小且相對(duì)滯后，因此金融市場(chǎng)的發(fā)展對(duì)城鎮(zhèn)居民影響較大，而且短期內(nèi)會(huì)拉大城鄉(xiāng)收入差距。長(zhǎng)期來(lái)看，隨著金融市場(chǎng)發(fā)展紅利不斷向鄉(xiāng)村滲透，由金融市場(chǎng)發(fā)展帶來(lái)的鄉(xiāng)村居民財(cái)產(chǎn)性收入越來(lái)越多，城鎮(zhèn)和鄉(xiāng)村之間的收入差距也會(huì)逐步縮小。在接下來(lái)的研究中，如何更好地選取指標(biāo)來(lái)反映城鄉(xiāng)收入不平等，進(jìn)而研究金融市場(chǎng)發(fā)展對(duì)城鄉(xiāng)收入不平等的影響，將是值得研究的方向。

從本文的研究結(jié)論出發(fā)，我們認(rèn)為在制定金融政策促進(jìn)金融市場(chǎng)發(fā)展方面，有兩點(diǎn)需要注意；第一，從金融市場(chǎng)的影響規(guī)模上來(lái)看，金融市場(chǎng)的發(fā)展?fàn)顩r對(duì)農(nóng)村居民財(cái)產(chǎn)凈收入影響程度相對(duì)較小，而對(duì)城鎮(zhèn)居民財(cái)產(chǎn)凈收入影響較大，表明金融市場(chǎng)發(fā)展紅利更容易惠及城鎮(zhèn)居民，導(dǎo)致城鄉(xiāng)收入差距在一定范圍內(nèi)擴(kuò)大。因此，在政策制定過程中，需要注意城鄉(xiāng)居民在金融市場(chǎng)發(fā)展中的財(cái)產(chǎn)凈收入差異，制定一些更利于農(nóng)村居民的金融政策，或者依據(jù)城鎮(zhèn)居民和鄉(xiāng)村居民的收入特點(diǎn)制定結(jié)構(gòu)性政策，長(zhǎng)期來(lái)看更有利于經(jīng)濟(jì)和社會(huì)的均衡發(fā)展，縮小城鄉(xiāng)收入差距。所以在制定政策方面可以適當(dāng)?shù)叵蜣r(nóng)村居民傾斜，結(jié)合現(xiàn)代化數(shù)字手段，逐步提高金融市場(chǎng)相關(guān)知識(shí)的普及，讓金融市場(chǎng)不再是束之高閣的空談，讓鄉(xiāng)村居民也能享受金融市場(chǎng)發(fā)展紅利。第二，從金融市場(chǎng)的影響時(shí)間上來(lái)看，城鎮(zhèn)居民的收入會(huì)隨著金融市場(chǎng)的發(fā)展而立即增加，但鄉(xiāng)村居民收入的增加具有滯后性，且前期影響不顯著，即城鄉(xiāng)收入差距有先上升后下降的趨勢(shì)。基于這種影響上的階段性特征，可以采取緩慢推進(jìn)、逐步加深的政策策略，盡量縮短城鄉(xiāng)收入差距上升的區(qū)間，相對(duì)延長(zhǎng)差距縮小的區(qū)間，使金融市場(chǎng)的發(fā)展紅利惠及城鄉(xiāng)居民。縮小城鄉(xiāng)收入差距不僅是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的要求，也是共同富裕的必要前提，更是金融市場(chǎng)發(fā)展的重要目的之一，所有這些都需要各級(jí)政府金融政策的支持。