■ 郝龍華，張 蓓

一、引言

改革開放以來，我國(guó)經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)，城鎮(zhèn)化進(jìn)程不斷推進(jìn)，貧困人口大幅減少，但依舊存在著發(fā)展不平衡不充分的矛盾，城鄉(xiāng)發(fā)展失衡、收入差距過大和貧困問題嚴(yán)重影響著我國(guó)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型發(fā)展（李實(shí)，2005；李國(guó)正，2020）。2022 年中央一號(hào)文件中單獨(dú)列出“強(qiáng)化鄉(xiāng)村振興金融服務(wù)”，旨在促進(jìn)金融扶貧，增加農(nóng)民家庭收入，縮小城鄉(xiāng)發(fā)展差距，實(shí)現(xiàn)發(fā)展成果由人民共享。當(dāng)前，我國(guó)已經(jīng)進(jìn)入扎實(shí)推進(jìn)共同富裕的階段，推動(dòng)包容性發(fā)展是促進(jìn)社會(huì)轉(zhuǎn)型發(fā)展的必然要求。如何提升城鄉(xiāng)居民收入，特別是縮小城鄉(xiāng)收入差距成為亟待解決的現(xiàn)實(shí)問題。

在實(shí)踐層面，政府針對(duì)不同群體出臺(tái)各項(xiàng)政策，大力發(fā)展普惠金融，為促進(jìn)居民就業(yè)增收提供有力支持。金融知識(shí)作為一種特定人力資本，客觀上體現(xiàn)了居民有效配置金融資源和挖掘就業(yè)機(jī)會(huì)的能力，但是目前我國(guó)居民的金融知識(shí)水平較為匱乏，與世界發(fā)達(dá)國(guó)家相比還存在較大差距。隨著城市化進(jìn)程不斷推進(jìn)，區(qū)域之間、城鄉(xiāng)之間經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡問題突出，城市與農(nóng)村居民的金融知識(shí)水平差距也較為明顯（張偉強(qiáng)和周從意，2017）。在此背景下，金融知識(shí)對(duì)居民家庭收入是否產(chǎn)生影響？這種影響在城市和農(nóng)村之間是否產(chǎn)生顯著差異？金融知識(shí)對(duì)收入影響的內(nèi)在傳導(dǎo)機(jī)制如何？創(chuàng)業(yè)決策是否在金融知識(shí)影響城鄉(xiāng)居民家庭收入中具有中介效應(yīng)？金融知識(shí)的包容性經(jīng)濟(jì)效應(yīng)在不同資本所有者中表現(xiàn)如何？這正是本文要解決的核心問題。這有助于我們了解金融知識(shí)的收入效應(yīng)和包容性經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，為縮小城鄉(xiāng)居民金融知識(shí)水平差距進(jìn)而促進(jìn)空間均衡包容發(fā)展提供科學(xué)參考。

二、文獻(xiàn)綜述

（一）金融知識(shí)及其收入效應(yīng)的研究進(jìn)展

目前，國(guó)內(nèi)外已有不少關(guān)于金融知識(shí)及其收入效應(yīng)的研究。金融知識(shí)具體包括對(duì)資本市場(chǎng)基礎(chǔ)知識(shí)、融資方式、信貸政策、金融政策等的理解，能夠反映人們?cè)诠芾碜陨砘蛩素?cái)富時(shí)是否能有效運(yùn)用自身知識(shí)以維持良好財(cái)務(wù)狀況的能力（Noctor，1992）。國(guó)際上對(duì)金融知識(shí)的考察源于2005 年荷蘭中央銀行組織的家庭調(diào)查，之后其他國(guó)家也紛紛效仿，開始對(duì)本國(guó)居民金融素養(yǎng)水平進(jìn)行評(píng)估。對(duì)金融知識(shí)的度量方法，既有通過設(shè)計(jì)含有專業(yè)知識(shí)的調(diào)查問卷進(jìn)行度量的客觀方式（孫光林等，2019；Lusardi &Mitchell，2014），又有基于調(diào)查對(duì)象對(duì)金融相關(guān)產(chǎn)品的主觀認(rèn)識(shí)進(jìn)行評(píng)價(jià)的方式（Guiso &Paiella，2008）。

在評(píng)估金融知識(shí)的收入效應(yīng)時(shí)，有不少學(xué)者認(rèn)為金融知識(shí)具有顯著的收入增長(zhǎng)效應(yīng)，如李云峰等（2018）使用2016年江西省農(nóng)村家庭金融知識(shí)問卷調(diào)查數(shù)據(jù)，采用有序Probit模型實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)金融知識(shí)可以顯著推動(dòng)農(nóng)村居民家庭收入的增加。李慶海等（2018）使用2012年中國(guó)消費(fèi)金融現(xiàn)狀及投資者教育調(diào)查數(shù)據(jù)，采用IVProbit 模型實(shí)證表明金融知識(shí)對(duì)城鎮(zhèn)居民財(cái)產(chǎn)性收入的影響顯著為正。吳衛(wèi)星等（2018）利用家庭微觀調(diào)查數(shù)據(jù)實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，金融知識(shí)水平的提高可以抑制過度負(fù)債。Lusardi &Mitchell（2008）使用美國(guó)數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，金融知識(shí)可以促進(jìn)財(cái)富積累。

（二）金融知識(shí)影響創(chuàng)業(yè)決策的研究進(jìn)展

現(xiàn)有文獻(xiàn)在研究創(chuàng)業(yè)決策的影響因素時(shí)，主要從創(chuàng)業(yè)環(huán)境入手，關(guān)注流動(dòng)性約束、政府管制等因素，研究發(fā)現(xiàn)創(chuàng)業(yè)家庭仍然面臨顯著的流動(dòng)性約束（蔡棟梁等，2018），制度環(huán)境是影響企業(yè)家投資導(dǎo)向的關(guān)鍵影響因素（明秀南，2016）。還有學(xué)者關(guān)注到社會(huì)資本、數(shù)字金融對(duì)創(chuàng)業(yè)的影響，認(rèn)為社會(huì)資本能夠提高正規(guī)或民間融資的可能性，從而對(duì)城鎮(zhèn)和農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)行為有顯著促進(jìn)作用（馬光榮和楊恩艷，2011；胡金焱和張博，2014），數(shù)字金融對(duì)金融知識(shí)豐富群體創(chuàng)業(yè)活動(dòng)的促進(jìn)效果更明顯（張兵和盛洋虹，2021）。還有部分學(xué)者從個(gè)人特征出發(fā)，探討個(gè)人職業(yè)（陳昊和呂越，2017）、風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度（張?jiān)屏恋龋?020）對(duì)中國(guó)家庭創(chuàng)業(yè)的影響機(jī)制。

金融知識(shí)是企業(yè)家才能的重要組成部分，必然會(huì)對(duì)創(chuàng)業(yè)產(chǎn)生影響，于是一些學(xué)者在創(chuàng)業(yè)研究領(lǐng)域中加入金融知識(shí)因素，但并未得出一致結(jié)論。Oseifuah（2010）對(duì)南非研究發(fā)現(xiàn)，居民金融知識(shí)水平與其所在地區(qū)發(fā)生的創(chuàng)業(yè)活動(dòng)呈正相關(guān)關(guān)系。金融知識(shí)可以降低家庭和個(gè)人遭受信貸約束的可能性，從而促進(jìn)家庭和個(gè)人創(chuàng)業(yè)（馬雙和趙朋飛，2015）。孫光林等（2019）基于2018 年江蘇和山東兩省失地農(nóng)民的312 份問卷調(diào)查數(shù)據(jù)，運(yùn)用Heckman 模型實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，金融知識(shí)對(duì)失地農(nóng)民的創(chuàng)業(yè)決策和創(chuàng)業(yè)績(jī)效具有顯著的正向影響。而羅荷花等（2020）運(yùn)用武陵山區(qū)、羅霄山區(qū)和秦巴山區(qū)516戶農(nóng)村居民家庭的調(diào)研數(shù)據(jù)，實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)金融知識(shí)對(duì)農(nóng)村居民家庭創(chuàng)業(yè)決策的具有顯著的負(fù)向影響。

縱觀現(xiàn)有文獻(xiàn)不難發(fā)現(xiàn)：其一，在關(guān)于金融知識(shí)收入效應(yīng)的文獻(xiàn)中，對(duì)我國(guó)城鄉(xiāng)居民收入影響的研究仍然較少。其二，較少關(guān)注微觀個(gè)體因素的包容性經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，金融知識(shí)影響居民家庭收入的內(nèi)在機(jī)制尚未得到充分研究，金融知識(shí)對(duì)城鄉(xiāng)居民創(chuàng)業(yè)決策的影響還未形成一致意見。其三，缺乏對(duì)農(nóng)村內(nèi)部不同資本擁有者創(chuàng)業(yè)概率的異質(zhì)性影響研究。

本文貢獻(xiàn)之處主要在于：一是利用CFPS 數(shù)據(jù)，考察金融知識(shí)對(duì)城鄉(xiāng)居民家庭收入及創(chuàng)業(yè)決策的影響，擴(kuò)展金融知識(shí)經(jīng)濟(jì)效應(yīng)的微觀機(jī)制探討。二是挖掘金融知識(shí)在不同物質(zhì)資本、人力資本和社會(huì)資本中發(fā)揮的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，有助于明確普及金融知識(shí)未來的著力點(diǎn)。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）計(jì)量模型設(shè)定

由于樣本中各類收入變量存在一部分0值，其概率分布就變成混合分布，因此對(duì)OLS 與Tobit 模型對(duì)比發(fā)現(xiàn)，使用Tobit 模型能克服OLS不能得出一致估計(jì)的問題，選取Tobit 模型進(jìn)行歸并回歸。金融知識(shí)與居民收入之間的方程設(shè)定如下：

其中，income表示收入，literacy表示金融知識(shí)，是核心自變量，X為控制變量，ε為誤差項(xiàng)。在此基礎(chǔ)上，再采用Tobit 模型對(duì)家庭不同來源收入以及分城鄉(xiāng)樣本進(jìn)行回歸。

其次考慮家庭創(chuàng)業(yè)決策的傳導(dǎo)機(jī)制。金融知識(shí)可以降低家庭和個(gè)人遭受信貸約束的可能性，促進(jìn)中小微企業(yè)的創(chuàng)立（Guiso & Viviano，2015；黃宇虹和黃霖，2019），進(jìn)而解決一部分就業(yè)問題，促進(jìn)包容性發(fā)展。為證實(shí)這一傳導(dǎo)機(jī)制，本文構(gòu)建Probit 模型進(jìn)行估計(jì)，并從多元資本視角出發(fā)，討論金融知識(shí)水平的提升對(duì)創(chuàng)業(yè)決策的影響。具體模型設(shè)定如下：

其中，entrep表示是否創(chuàng)業(yè)，如果居民選擇創(chuàng)業(yè)，則取值為1，否則為0。采用Probit 模型繼續(xù)進(jìn)行分樣本回歸，并檢驗(yàn)創(chuàng)業(yè)決策變量在其中的中介效應(yīng)，模型表達(dá)式如下：

其中，α為總效應(yīng)，是關(guān)于核心自變量金融知識(shí)對(duì)居民家庭收入影響的考察。式（2）中的估計(jì)系數(shù)β衡量的是金融知識(shí)對(duì)于中介變量即創(chuàng)業(yè)決策的影響。式（3）稱為直接效應(yīng)模型，?與?為金融知識(shí)和創(chuàng)業(yè)決策影響居民家庭收入的直接效應(yīng)，創(chuàng)業(yè)決策的中介效應(yīng)為β?的系數(shù)乘積。這幾個(gè)參數(shù)的關(guān)系為：α=β?+?。根據(jù)該關(guān)系式，結(jié)論可能出現(xiàn)以下4 種情況：（1）α=0，即β=0 或?=0，且?=0，即金融知識(shí)不影響居民家庭收入；（2）?=0，β?≠0，完全中介效應(yīng)，金融知識(shí)完全通過創(chuàng)業(yè)決策作用于居民家庭收入；（3）?≠0，β?=0，即不存在間接效應(yīng)，金融知識(shí)完全通過直接效應(yīng)作用于居民家庭收入；（4）?≠0，β?≠0，部分中介效應(yīng)，即在金融知識(shí)對(duì)居民家庭收入的影響中直接效應(yīng)和間接效應(yīng)并存。

（二）數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)來源于北京大學(xué)2018年中國(guó)家庭追蹤調(diào)查（CFPS）。中國(guó)家庭追蹤調(diào)查于2018 年共調(diào)查收集了10000 多戶家庭數(shù)據(jù)，共覆蓋了31個(gè)省份，調(diào)查數(shù)據(jù)較為全面反映了我國(guó)家庭經(jīng)濟(jì)、社會(huì)等方面信息，具有一定代表性。在數(shù)據(jù)處理過程中，將問卷中的個(gè)人、家庭與地區(qū)三個(gè)層面的數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，基于所要研究的問題篩選變量，最終保留了4807個(gè)樣本。

（三）變量選取與描述

1.家庭收入。城鄉(xiāng)家庭收入變量來自CFPS調(diào)查問卷中的家庭純收入，收入來源分為工資性收入、經(jīng)營(yíng)性收入、財(cái)產(chǎn)性收入、轉(zhuǎn)移性收入和其他收入?？紤]到可能出現(xiàn)的異方差問題，我們對(duì)家庭收入及不同來源收入取對(duì)數(shù)處理。

2.金融知識(shí)。選取CFPS調(diào)查問卷中涉及的存款利率計(jì)算、通貨膨脹和風(fēng)險(xiǎn)理解3個(gè)問題來反映居民的金融知識(shí)水平。表1 給出了金融知識(shí)3個(gè)問題的設(shè)計(jì)和各選項(xiàng)的回答人數(shù)占比，可以看出，定期存款利率計(jì)算回答正確的家庭占比較少，通貨膨脹理解問題回答正確人數(shù)較多，投資風(fēng)險(xiǎn)問題回答正確的比例略低于通貨膨脹問題，但回答不知道的也高達(dá)46.99%，綜合來看，我國(guó)居民的金融知識(shí)較為匱乏。

表1 金融知識(shí)相關(guān)問題回答情況的描述性統(tǒng)計(jì)

本文采用主客觀結(jié)合的組合賦權(quán)法構(gòu)建金融知識(shí)指標(biāo)，根據(jù)受訪者對(duì)3個(gè)問題是否回答正確及是否直接回答構(gòu)建兩個(gè)啞變量（回答不知道視為間接回答）?？陀^賦權(quán)法中采用主成分分析法以確定權(quán)重，主觀賦權(quán)根據(jù)不同變量的重要程度賦權(quán)。如果回答錯(cuò)誤說明居民了解金融知識(shí)概念但不具備計(jì)算能力，如果回答不知道，則表明居民金融知識(shí)基礎(chǔ)匱乏，可能并不了解基本的概念（孫光林等，2019）。因此筆者認(rèn)為是否回答正確比直接回答不知道所體現(xiàn)的金融知識(shí)水平更高，進(jìn)而賦予是否正確回答的3個(gè)變量更高權(quán)重。

3.創(chuàng)業(yè)決策。一般而言，創(chuàng)業(yè)決策是由主要家庭成員做出并由其他成員共同參與的，可以體現(xiàn)家庭的整體經(jīng)營(yíng)理念，因此本文在家庭層面定義創(chuàng)業(yè)決策變量。如果家庭中有人從事個(gè)體經(jīng)營(yíng)，則令創(chuàng)業(yè)決策變量為1，否則為0。

4.其他變量。參考已有文獻(xiàn)，選取戶主層面的控制變量包括性別、年齡、受教育年限、政治面貌、健康狀況、戶口類型、風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度等基本特征變量，家庭層面的控制變量包括家庭人口規(guī)模和固定資產(chǎn)價(jià)值。由于家庭收入可能與地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度密切相關(guān)，因此地區(qū)層面控制變量的選取首先考慮地域分布（東、中、西部）。另外考慮地方的市場(chǎng)化發(fā)展水平，根據(jù)樊綱和王小魯測(cè)量的中國(guó)各地區(qū)市場(chǎng)化指數(shù)，并以歷年市場(chǎng)化指數(shù)的平均增長(zhǎng)幅度作為推算2018年指數(shù)的依據(jù)，從而引入2018 年各省份的市場(chǎng)化指數(shù)作為地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的代理變量。

四、實(shí)證結(jié)果分析

（一）金融知識(shí)與家庭收入

表3 報(bào)告了運(yùn)用Tobit 模型的實(shí)證結(jié)果。在控制了戶主、家庭和地區(qū)特征變量后，結(jié)果顯示金融知識(shí)對(duì)收入的影響為正，金融知識(shí)對(duì)財(cái)產(chǎn)性收入和其他收入的影響未通過顯著性檢驗(yàn)，而對(duì)家庭純收入、經(jīng)營(yíng)性收入、工資性收入和轉(zhuǎn)移性收入的影響顯著為正。

表2 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

表3 金融知識(shí)對(duì)家庭收入影響的估計(jì)結(jié)果

從控制變量看，個(gè)人特征如教育年限、健康狀況、手機(jī)使用和戶口性質(zhì)，家庭特征如家庭規(guī)模和固定資產(chǎn)價(jià)值對(duì)家庭純收入的影響顯著為正。戶主身體狀況較好、受教育程度越高的家庭收入越高，說明“知識(shí)改變命運(yùn)”，駁斥了“讀書無用論”的觀點(diǎn)。使用手機(jī)的居民能夠獲取更多的信息，可能對(duì)市場(chǎng)風(fēng)向、增收機(jī)會(huì)更為敏感。城市居民的家庭收入相較農(nóng)村家庭更高，農(nóng)村居民即使去了城市打工也可能受到一些公共服務(wù)、社會(huì)保障和社會(huì)認(rèn)同等流動(dòng)性障礙，而且較多農(nóng)民工在城市只能從事制造業(yè)、餐飲服務(wù)業(yè)等工作，收入相對(duì)較低。人口規(guī)模越大的家庭勞動(dòng)力相對(duì)越豐富，擁有的各類資源可能越多，客觀上提高了家庭的總體收入水平。而戶主年齡對(duì)家庭年收入具有顯著的負(fù)向影響。地區(qū)市場(chǎng)化指數(shù)對(duì)家庭收入具有顯著的正向影響，地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高，勞動(dòng)力市場(chǎng)越完善，居民越容易找到合適的工作機(jī)會(huì)，從而提高其收入水平。

（二）城鄉(xiāng)差異

從表4可以看出，城鄉(xiāng)居民金融知識(shí)水平與家庭收入存在較大差異性，城市居民的金融知識(shí)水平均值為0.657，遠(yuǎn)高于農(nóng)村居民，城市居民的家庭收入也顯著高于農(nóng)村居民。

表4 城鄉(xiāng)地區(qū)、金融知識(shí)水平與居民家庭收入

從表5 可以發(fā)現(xiàn)，在分樣本回歸中，金融知識(shí)對(duì)農(nóng)村居民和城市居民的家庭收入的影響系數(shù)相差不大，均在1%置信水平上顯著。

表5 金融知識(shí)對(duì)城鄉(xiāng)居民家庭收入影響的估計(jì)結(jié)果

五、金融知識(shí)影響城鄉(xiāng)居民家庭收入的作用機(jī)制：創(chuàng)業(yè)決策

已有研究表明，具備一定金融知識(shí)如了解國(guó)家信貸政策、資本市場(chǎng)知識(shí)等的居民市場(chǎng)敏感度更強(qiáng)（Graham&Harvey，2009），金融知識(shí)可以降低信貸約束，提升居民創(chuàng)業(yè)積極性（艾小青等，2021），金融知識(shí)普及度的提升可能帶來創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)的均等化，從而有助于實(shí)現(xiàn)收入均等化（張勛等，2019），因此假設(shè)金融知識(shí)可以通過創(chuàng)業(yè)決策這一傳導(dǎo)路徑作用于居民家庭收入。

（一）金融知識(shí)與創(chuàng)業(yè)決策

表6 匯報(bào)了金融知識(shí)對(duì)家庭創(chuàng)業(yè)決策的影響以及創(chuàng)業(yè)決策在金融知識(shí)影響城鄉(xiāng)居民家庭收入中的中介作用。從第（1）列可以看出，金融知識(shí)對(duì)創(chuàng)業(yè)決策影響的系數(shù)不顯著，說明總體而言，金融知識(shí)對(duì)創(chuàng)業(yè)的影響效應(yīng)極為有限。但是通過第（3）列和第（4）列的城鄉(xiāng)異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)，金融知識(shí)對(duì)農(nóng)村居民的創(chuàng)業(yè)決策產(chǎn)生顯著影響，而對(duì)城市居民的創(chuàng)業(yè)決策影響不顯著，農(nóng)村居民更容易從金融知識(shí)水平的提高中獲益。此外，還發(fā)現(xiàn)創(chuàng)業(yè)決策在金融知識(shí)影響農(nóng)村家庭收入過程中發(fā)揮部分中介作用。

表6 創(chuàng)業(yè)決策的影響機(jī)制估計(jì)結(jié)果

（二）多元資本的異質(zhì)性分析

將農(nóng)村家庭按照不同資本如物質(zhì)資本、人力資本和社會(huì)資本進(jìn)行分組，考察在不同資本條件下哪類農(nóng)村居民群體的創(chuàng)業(yè)概率更高。

從物質(zhì)資本視角出發(fā)，使用家庭固定資產(chǎn)價(jià)值衡量物質(zhì)資本，將農(nóng)村家庭固定資產(chǎn)價(jià)值按平均值劃分為低物質(zhì)資本和高物質(zhì)資本兩組。采用Probit模型估計(jì)不同群體的創(chuàng)業(yè)概率，從表7 的回歸結(jié)果可以看出金融知識(shí)對(duì)農(nóng)村居民創(chuàng)業(yè)決策的影響均為正向，但對(duì)不同物質(zhì)資本群體的影響不一，金融知識(shí)可以顯著提高農(nóng)村高物質(zhì)資本群體的創(chuàng)業(yè)概率，而對(duì)低物質(zhì)資本群體的影響不顯著，沒有體現(xiàn)出包容性。

從人力資本視角出發(fā)，依據(jù)戶主受教育年限，按平均值將樣本數(shù)據(jù)劃分為低教育水平和高教育水平兩組，采用Probit 模型估計(jì)其創(chuàng)業(yè)概率，表7 的第（3）列和第（4）列估計(jì)結(jié)果表明，相比高教育水平居民，金融知識(shí)更能推動(dòng)農(nóng)村低教育水平居民創(chuàng)業(yè)的概率，有利于農(nóng)村人力資本匱乏的家庭實(shí)現(xiàn)階級(jí)跨越，充分體現(xiàn)其包容性。

從社會(huì)資本視角出發(fā)，考慮到我國(guó)親友之間交流溝通的重要途徑之一便是“飯局”，參照胡金焱和張博（2014）的做法，基于家庭每月外出就餐費(fèi)用，按平均值將數(shù)據(jù)劃分為低社會(huì)資本和高社會(huì)資本兩組，繼續(xù)采用Probit模型得出回歸結(jié)果，表7中第（5）列和第（6）列的結(jié)果表明金融知識(shí)水平的提高可以顯著提升低社會(huì)資本群體的創(chuàng)業(yè)概率，有助于實(shí)現(xiàn)包容性發(fā)展。

表7 金融知識(shí)與農(nóng)村家庭創(chuàng)業(yè)：多元資本的異質(zhì)性

六、穩(wěn)健性分析

（一）傾向得分匹配

首先，將金融知識(shí)劃分為二分變量，如果3個(gè)問題回答對(duì)2道和3道，則金融知識(shí)賦值為1，否則為0。其次，選取影響金融知識(shí)的特征變量作為協(xié)變量，并考察匹配結(jié)果是否較好地平衡了數(shù)據(jù)，結(jié)果表明除風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度外，其他變量的平均數(shù)在匹配前均存在顯著性差異，而匹配后不存在顯著差異。最后，運(yùn)用多種匹配方法計(jì)算平均處理效應(yīng)以衡量金融知識(shí)的“毛收益”，表8的傾向得分匹配結(jié)果表明五種匹配方法在匹配前和匹配后均通過了顯著性檢驗(yàn)，說明在全樣本中具備金融知識(shí)和不具備金融知識(shí)的群體在家庭收入提升效果上存在顯著差異，金融知識(shí)對(duì)提高家庭收入有顯著影響，這證明了前文的分析結(jié)果比較穩(wěn)健。

表8 穩(wěn)健性檢驗(yàn)一：傾向得分匹配法

（二）內(nèi)生性處理

工具變量法是解決內(nèi)生性問題的重要方法之一。借鑒李云峰等（2018）的做法，選擇戶主所在地區(qū)其他家庭金融水平的均值作為金融知識(shí)的工具變量。個(gè)人金融知識(shí)水平在一定程度上受到當(dāng)?shù)亟逃降挠绊?，但金融知識(shí)水平均值并不直接影響家庭收入。表9 中穩(wěn)健性檢驗(yàn)二結(jié)果表明，金融知識(shí)的代理變量對(duì)家庭總收入以及城鄉(xiāng)家庭收入均具有顯著的正向作用，證明前文中的估計(jì)結(jié)果基本穩(wěn)健。

表9 金融知識(shí)對(duì)城鄉(xiāng)家庭收入的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

（三）替換變量

首先，改用金融知識(shí)3個(gè)問題回答正確的個(gè)數(shù)測(cè)度金融知識(shí)變量。其次，考慮到居民持有金融產(chǎn)品，對(duì)金融知識(shí)越敏感，因此進(jìn)一步選用居民是否持有金融產(chǎn)品來衡量金融知識(shí)。穩(wěn)健性檢驗(yàn)三和四的結(jié)果顯示，替換金融知識(shí)變量對(duì)家庭總收入和城鄉(xiāng)家庭收入的系數(shù)顯著性無明顯變化，表明估計(jì)結(jié)果是穩(wěn)健的。

（四）剔除部分樣本

本文剔除25歲以下、55歲以上的樣本，選擇25歲到55歲的最容易參與創(chuàng)業(yè)的這部分中青年人口作為穩(wěn)健性分析的對(duì)象。從穩(wěn)健性檢驗(yàn)五可以看出，剔除小于25歲和大于55歲的年齡人口后，核心解釋變量對(duì)收入影響的相關(guān)系數(shù)略有變化，但沒有改變前文的基本結(jié)論，再次表明估計(jì)結(jié)果較為穩(wěn)健。

七、結(jié)論與對(duì)策建議

本文基于中國(guó)家庭追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)，采用Tobit模型實(shí)證檢驗(yàn)了金融知識(shí)對(duì)家庭純收入和收入結(jié)構(gòu)的影響，并從家庭創(chuàng)業(yè)決策角度出發(fā)探討了其內(nèi)在傳導(dǎo)機(jī)制。研究結(jié)果表明：第一，金融知識(shí)對(duì)家庭收入具有正向影響，且對(duì)經(jīng)營(yíng)性收入、工資性收入和轉(zhuǎn)移性收入的影響正向顯著，異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)金融知識(shí)可以推動(dòng)城市和農(nóng)村居民家庭收入的增加。第二，金融知識(shí)可以通過創(chuàng)業(yè)對(duì)農(nóng)村家庭收入產(chǎn)生影響，創(chuàng)業(yè)在金融知識(shí)影響農(nóng)村居民家庭收入過程中具有部分中介作用。第三，與高人力資本和社會(huì)資本居民相比，金融知識(shí)對(duì)低人力資本和低社會(huì)資本農(nóng)村居民群體的創(chuàng)業(yè)決策影響更大，金融知識(shí)水平的提高在一定程度上可以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的機(jī)會(huì)分享，發(fā)揮包容性經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。

本文的研究結(jié)論可為政府部門普及信貸政策、信貸結(jié)構(gòu)等各類金融知識(shí)，縮小城鄉(xiāng)發(fā)展差距和城鄉(xiāng)居民金融知識(shí)水平差距，鼓勵(lì)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)，推動(dòng)收入穩(wěn)步增長(zhǎng)，夯實(shí)共同富?；A(chǔ)提供實(shí)證參考：第一，應(yīng)建立健全各方面協(xié)調(diào)配合的金融知識(shí)培訓(xùn)體系，制定差異化的創(chuàng)業(yè)扶持政策。多措并舉向居民宣傳普及金融知識(shí)，尤其是強(qiáng)化農(nóng)民創(chuàng)業(yè)教育，解決當(dāng)前突出的就業(yè)問題，推動(dòng)農(nóng)村創(chuàng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，縮小城鄉(xiāng)發(fā)展差距。第二，進(jìn)一步完善金融市場(chǎng)，著重提高農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)服務(wù)水平，加深農(nóng)村地區(qū)金融教育和創(chuàng)業(yè)扶持政策的普及程度。