摘要：采用2011年和2013年中国家庭金融调查(CHFS)面板数据，结合基于工具变量的面板Probit、面板Tobit和分位数回归模型，考察社会网络对我国居民财产性收入的影响以及影响的异质性。研究表明，社会网络对居民是否获得财产性收入、财产性收入规模及其占家庭总收入的比重均具有显著的正向影响。异质性分析结果表明，社会网络对农村居民财产性收入的影响显著大于城镇居民；对金融资产收入的影响显著大于房屋土地租金收入。分位数研究结果表明，财产性收入水平越高，社会网络的影响越大。因此，政府应当着力提升居民收入，搞好富民工程，进一步夯实居民财产性收入来源的基础；应当维护金融市场稳健运行，增强居民参与金融市场的信心；对于金融市场欠发达而社会网络影响较大的农村地区，应增加农民参与金融市场的渠道，提高其财产性收入；还应注重社会公平，加强收入分配调控，缓解社会网络影响居民财产性收入的马太效应。
关键词：社会网络；财产性收入；异质性
一、 引 言
众所周知，居民财产性收入水平是衡量一个国家经济发展水平的重要指标。在欧美发达国家，居民财产性收入占可支配收入的比重在20%～40%[1]，而近几年我国该比例仅在3%左右①，与发达国家相比还存在较大差距，这也直接制约了我国居民收入的持续和稳定增长。对此，党和政府高度重视，党的十七大报告提出了“创造条件让更多群众拥有财产性收入”，十八大报告提出“多渠道增加居民财产性收入”，党的十九大又提及农地的“三权”分置改革，强调提升农民土地财产性收入。近年来，我国居民财产性收入增长迅速，成为居民收入极具潜力的增长点。财产性收入的重要性也引起了学者们的广泛关注。然而，目前相关研究主要集中于财产性收入的性质、定义、测度、现状、发展趋势以及财产性收入差距方面，研究其影响因素的文献并不丰富，而涉及居民社会网络对财产性收入影响的文献更是空白。事实上，作为非正式制度的重要组成部分，社会网络在中国有着广泛的影响，在人们生活的诸多方面发挥着重要作用，它对居民财产性收入亦会产生影响。
简要而言，社会网络(Social Network)在中国的语境下俗称“关系”，它与信任和社会规则一起，被视为社会资本的范畴[2]。最近“guanxi”一词也被《牛津英语词典》收录，释义为“社交网络系统和有影响力的人际关系系统，有助于商业活动和其他交易。”不可否认，“关系”在中国社会具有普遍性、独特性和重要性[3]，甚至成为信息分享和资源配置的替代机制，进而对家庭金融资产配置、工资性收入、家庭总收入等方面产生影响[4-6]。受已有文献启发，既然社会网络对家庭资产配置会产生影响，而家庭资产又是财产性收入的重要源泉，因此有理由相信社会网络会对居民财产性收入产生重要影响，同时已有文献的研究表明，社会网络对家庭总收入和工资性收入均具有正向影响，故社会网络对财产性收入会产生何种影响也值得深入探究。
本文采用中国家庭金融调查(CHFS)2011年和2013年面板数据，试图从实证角度回答以下问题：社会网络是否影响居民获得财产性收入的可能性及其规模？若有影响，其影响的异质性如何？与以往文献相比，本文主要做出了以下改进：首先，考虑了以往文献对财产性收入影响因素分析中尚未考虑的社会网络，丰富和深化了已有研究的内容和层次；其次，以往文献往往基于横截面数据展开分析，本文采用面板数据进行分析，进而控制个体“异质性”和时间因素的影响，所得出的结论更为真实和可靠；再次，考察了社会网络对居民财产性收入的影响及其异质性，为相关政策制定提供了更具针对性的经验基础；最后，采用基于工具变量的面板Probit和面板Tobit模型，解决了可能由于遗漏变量、双向因果和测量误差等原因导致的内生性估计偏误，使所得结果更为准确。
本文剩余部分安排如下：第二部分是文献综述；第三部分为数据来源与变量说明；第四部分是计量模型设定与实证分析；第五部分是结论与政策建议。
二、 文献综述
(一) 社会网络影响的相关研究
随着学者们对社会网络研究的深入，社会网络的经济和社会意义逐渐凸显。通过梳理现有文献，可发现社会网络在信息传递、风险分担、居民就业创业、工资性收入、消费、健康水平以及幸福感等方面均会产生重要影响[7-13]，社会网络作为一种非正式制度的重要性已成为学者们的共识。
10.关于研究型教学，研究型教学就是改变传统的以传授知识为主要内容的教学模式，将教学与科研，知识传授与能力培养紧密结合，引导教师与学生平等互动，主动参与学科问题研究的教学模式。
近年来，社会网络对家庭金融方面的影响引起了学者们的关注，并取得了丰硕的研究成果。杨汝岱等[14]基于中国农村金融调查数据的研究表明，社会网络是农户平衡现金流、弱化流动性约束的重要手段，且社会网络的作用随社会转型和经济发展而趋于弱化；刘宏和马文瀚[15]采用中国家庭追踪调查(CFPS)数据，研究发现互联网线上社会互动显著促进了家庭参与证券投资和房产投资，其影响程度和显著程度均高于线下面对面的社会互动；李庆海等[16]采用新疆农户调查数据，揭示了个体性社会网络与团体性社会网络对履约率的影响及其差异；张伟[17]基于CHFS数据的研究发现，社会网络对家庭金融资产配置的影响存在城乡差异，该影响的机制主要为信息传递机制、融资机制、风险态度机制和资源获取机制。
(二) 居民财产性收入的相关研究
FIit=α2+β2ln(Giftout)it+γ2Xit+ui+εit
综上所述，已有文献研究了社会网络对借贷行为、资产配置等家庭金融决策行为的影响，也有学者识别了财产性收入的诸多影响因素，但是将二者结合起来，研究社会网络对居民财产性收入影响的文献寥寥无几。
三、 数据来源与变量说明
(一) 数据来源
本文数据为西南财经大学开展的中国家庭金融调查(CHFS)2011年和2013年两期面板数据。2011年是CHFS首轮调查，样本包含全国8438户家庭；2013年的调查扩充至28143户家庭。上述调查样本累计覆盖全国29个省、262个县、1048个社区(村)，样本覆盖面广，具有全国代表性。该调查涉及人口统计学特征(包括家庭成员的基本信息、工作和收入情况以及主观态度)、家庭资产与负债、保险与保障、收入与支出等方面。在经过必要的数据整理和清洗后，匹配合成的两期平衡面板数据共包含6717户家庭、13434个样本。
(二) 变量说明
1. 因变量
(1) 是否拥有财产性收入。按照以往文献，本文将以下两项收入加总后作为财产性收入：一是金融资产收入(1)CHFS问卷中金融资产有如下11类：活期存款、定期存款、股票、债券、基金、衍生品、金融理财产品、非人民币资产、黄金、现金和借出款。与金融资产相关的财产性收入数据均来源于问卷中“去年，您家从某项金融资产中实际得到多少收入(单位：元)？”、二是房屋(2)房屋出租财产性收入包括住房租金收入和商铺租金收入。其中住房租金收入来自问卷中“去年，您家总共收回多少租金(单位：元)？”商铺的租金收入来自问卷“每月租金是多少(单位：元/月)？”。上述问题均经过了“您家拥有自有的房屋/商铺吗？”以及“您家的住房/商铺是否出租？”的筛选。或者土地(3)与土地出租相关的财产性收入是根据问卷中“去年，您获得的租金是多少元？包括土地分红(单位：元)”。与房屋租金一样，该问题也经过了相关前置设问的筛选。出租收入。此时，构建家庭是否拥有财产性收入的二值虚拟变量Dummy作为被解释变量，若家庭财产性收入大于0，则表明拥有财产性收入，Dummy取值为1；否则认为该家庭无财产性收入，Dummy取值为0。
(2) 财产性收入规模。对于那些获得财产性收入的家庭(Dummy取值为1)，本文使用财产性收入的绝对数值FI来衡量家庭获得财产性收入的规模。
(3) 财产性收入比重。由于每个家庭的资产水平和收入能力各异，所以除了考虑财产性收入的绝对值，本文还研究了财产性收入的相对值，即财产性收入占家庭总收入的比重(简便起见，下文统称为财产性收入比重)，并构造相应变量。
对农村样本和城镇样本分别采用IV-Probit模型和IV-Tobit模型进行回归，结果见表5。
4.耶稣遇难时和遇难后，他的母亲玛丽亚也对耶稣毫不理解，有抬不起头来的羞愧；夏瑜生前的革命活动，也得不到他的母亲夏四奶奶的理解，夏瑜死后，甚至在坟场上，夏四奶奶看见旁人，“惨白的脸上，现出些羞愧的颜色”。
2. 核心解释变量：社会网络
(1)式中，下标i和t分别表示面板数据中不同的家庭和调查年份；Dummyit表示家庭是否拥有财产性收入的虚拟变量；Giftoutit是作为社会网络代理变量的居民礼金支出，为减小异方差和极端值的影响，模型中对其进行对数处理；Xit表示户主或者家庭特征；ui为不可观测的个体效应；εit表示随机误差项。相关结果见表2第(1)列。
将平均粒径18 μm碳酸钙粉末在一定温度下煅烧4 h后获得生石灰，将生石灰和石英粉按n(CaO):n(SiO2 )=11，添加剂氧氯化锆按n(ZrOCl2·8H2 O)n(CaO+SiO2)=0.05加入高压釜，并按水固比401加入水。以2 ℃/min的升温速率升温至220 ℃，搅拌转速分为三阶段：25～150 ℃采用450 r/min转速，150～220 ℃采用350 r/min转速，220 ℃保温阶段采用250 r/min转速，在220 ℃条件下保温7 h后自然冷却，将产物取出在110 ℃鼓风烘干至恒重，即可获得硬硅钙石纤维产品。
在中国，家庭拥有的社会网络通常是基于家庭的亲友关系[26]，而亲友邻里之间互动的重要方式就是在节假日、红白喜事的礼金往来，王卫东[27]证明了春节拜年是测度中国家庭社会网络最有效的工具，这一点也被很多文献所证实[14，28]。因此，本文借鉴马光荣和杨恩燕[28]、杨汝岱等[14]的方法，选取“家庭在春节、中秋节等节假日和红白喜事、生日时的现金及非现金的支出”作为社会网络的代理变量，构造变量Giftout。家庭的礼金支出可以看作家庭对社会网络的维持和投资，而数额的多少则能体现家庭社会网络的规模和紧密程度，这也得到了很多研究成果的支持。此外，考虑到礼金往来是一个互动过程，电话、网络等通信费用则能从一定程度上反映亲友之间交流的频率和交往的紧密程度，故本文还将社会网络的代理变量替换为礼金收支和通讯费用以验证核心结论是否稳健可靠。
3. 控制变量
参考以往文献，本文选取了如下变量作为控制变量：户主特征(性别、年龄、受教育年限(4)问卷中询问文化程度的选项为：没上过学、小学、初中、高中、中专/职高、大专/高职、大学本科、硕士研究生、博士研究生，本文将其转换为受教育年限，分别为0、6、9、12、13、15、16、19、22年。、婚姻状况(5)问卷中询问受访者婚姻状况的选项为：未婚、已婚、同居、分居、离婚、丧偶，本文将“已婚”状态赋值为1，其他状态赋值为0。、职务类型(6)问卷中询问工作职务的选项为：普通职工、单位部门负责人(如经理)、单位负责人(如总经理)、(副)组/股长、(副)科长、(副)处长、(副)局长及以上、村干部、乡镇干部、其他。参照张号栋和尹志超[29]的研究思路，“高层岗位”指国家机关党群组织、企事业单位负责人，其他情况视为非高层岗位，故本文将“普通职工”和“其他”视为非高层岗位，赋值为0，其余情况认为是高层岗位，赋值为1。)，家庭人口社会学特征(家庭总人口、家庭抚养比(7)借鉴社会人口学中老年抚养比和少儿抚养比的定义，本文将家庭抚养比定义为家庭中大于等于65周岁的老年人口数与小于等于14周岁的少儿人口数之和占家庭总人口的比重。)，家庭经济学特征(房产价值、风险性金融资产价值(8)参照尹志超等[30]的定义，本文的风险性金融资产包括：股票、债券、基金、衍生品、金融理财产品、非人民币资产和黄金。、家庭年总消费)，地区特征(地区虚拟变量和城乡虚拟变量)。表1是上述变量的描述性统计结果。
表1 变量描述性统计结果
变量类别变量名称取值说明样本数均值标准差最小值最大值被解释变量是否拥有财产性收入1是;0否134340.2170.41301财产性收入单位为万元29210.9522.5571E-4400财产性收入比重财产性收入/家庭总收入29210.0250.1095.06E-63.529核心变量礼金支出单位为万元134340.2950.600050礼金收支单位为万元134340.4290.865050通讯支出单位为万元134340.1710.256012.18户主特征户主性别男性为1;女性为0134340.7800.41401户主年龄单位为年1343451.8313.5018113受教育年限单位为年134349.1094.154022婚姻状况已婚为1;其余为0134340.8880.31601职务类型管理人员为1;其余为0134340.0630.24201家庭人口社会学特征家庭总人数单位为个134343.6081.609119家庭抚养比(老人人数+少儿人数)/家庭总人数134340.2730.29801家庭经济学特征房产价值单位为万元133444.4088.4501650风险性金融资产价值单位为万元134341.2999.8850382.6家庭年消费单位为万元134343.9136.9791.8E-3366.7地区特征西部地区1是;0否134340.1390.34601中部地区1是;0否134340.3990.49001东部地区1是;0否134340.4610.49901农村地区1是;0否134340.3810.48601
四、 计量模型设定与实证分析
(一) 计量模型设定
1. 社会网络对居民是否拥有财产性收入的影响
本文采用面板Probit模型考察社会网络对居民是否拥有财产性收入的影响，模型设定如下：
Dummyit=α1+β1ln(Giftout)it+γ1Xit+ui+εit
(1)
从现有研究来看，社会网络的测度是一个难题，不同文献使用的度量指标存在很大差异。在本文所使用的数据库中，“姓氏是否为本地大姓”“亲戚朋友见面次数”以及“礼金支出”“通讯支出”等若干指标均可以表示居民的社会网络关系。然而在对数据进行分析后发现，一方面，“姓氏是否为本地大姓”这一指标往往无法区分姻亲关系，不适合本文的研究。另一方面，亲戚朋友见面频次这项数据随意性较大，分布不规范，一般较少用于正式的实证研究[14]。此外，考虑到社会网络的维系需要时间成本(譬如交际往来耗费时间等)，故时间成本是社会网络一个较好的代理变量，但遗憾的是本文的调查数据并没有涉及。
2. 社会网络对财产性收入规模的影响
除了考察社会网络对家庭是否拥有财产性收入的影响，本文还研究了社会网络对家庭财产性收入规模FI的影响。首先，本文采用面板固定效应模型，对拥有财产性收入的家庭(Dummy=1)进行分析，具体模型设定如下：
目前，关于财产性收入影响因素的研究可从宏观层面和微观层面两个角度进行梳理。宏观层面的文献主要如下：陈刚[18]基于中国综合社会调查(CGSS)的研究表明，不完善的产权保护制度极有可能是造成中国家庭缺少财产性收入的重要原因；费舒澜[19]基于CHFS数据的研究发现，高分位上城乡财产性收入差距的47%以上可由城乡二元土地制度、金融制度以及税收制度解释；周安华等[20]采用1999—2016年我国31个省市的面板数据，研究表明公共教育支出显著影响我国居民财产性收入；谷明娜和李金叶[21]以中国省级数据为样本，研究发现金融结构优化比金融规模扩张更有利于农民财产性收入的增加。微观层面的文献主要如下：宁光杰[22]基于CHFS数据的研究表明，高学历和党员身份在获得财产性收入方面具有优势；宁光杰等[23]基于CHFS数据的研究表明，风险偏好、股票投资和房产价值等对财产性收入的影响均显著为正；王文涛和谢家智[24]基于CGSS数据的研究表明，信息化处理和社会满意度指数有助于增加居民财产性收入；李庆海等[25]基于中国消费金融现状及投资者教育调查数据的研究发现，金融知识对城镇居民财产性收入具有显著的正向影响。
(2)
(2)式中，FIit表示财产性收入规模，其余变量含义同上述面板Probit模型。相关结果见表2第(3)列。
在面板数据中，拥有财产性收入的家庭比例仅为21.7%。此时，若仅对那些拥有财产性收入的家庭进行分析，则会由于样本选择性问题而导致估计偏误。因此，本文在此基础上，将分析对象扩大至全部居民家庭，采用面板Tobit模型进行分析。考察财产性收入的绝对值，具体模型设定如下：
(3)
(4)
在上述方程中，表示潜变量，FIit是财产性收入的数值。由面板Tobit方法可知，当时，当时，FIit=0。其余变量同前述模型，实证分析结果见表2第(4)列。
3. 社会网络对财产性收入比重的影响
除了考察财产性收入的绝对值，本文还考察了财产性收入的相对水平，即财产性收入占家庭总收入的比重。与上述财产性收入规模的模型设定类似，具体如下：
先采用面板固定效应模型仅对拥有财产性收入的家庭(Dummy=1)进行分析：
Rateit=α4+β4ln(Giftout)it+γ4Xit+ui+εit
我们知道，企业高管薪酬的影响因素包括外部因素、内部因素、个人因素三个部分，那我们高管薪酬体系的改革就可以从这三个方面来一一展开，建立一个“三位一体”的高管薪酬系统。
(5)
对于金融资产收入而言，居民的社会网络至少在10%的显著性水平下提高了其获得的可能性及规模和比重；而对于房屋土地租金收入，社会网络却无显著影响。究其原因，金融资产收入与居民的投资能力有一定的关联，居民能在人际交往过程中学习投资理财的知识，因此较高的社会网络存量能对金融资产收入起到显著的促进作用，而租金收入更多取决于居民本身所拥有的房屋和土地数量，社会网络在这一维度上的作用就不明显了。
(6)
(7)
其中，Rateit表示财产性收入占家庭总收入的比重，表示潜变量，模型中其他变量与前文类似，此处不再赘述。实证结果见表2第(6)和第(7)列。
表2 居民财产性收入影响因素的回归结果
变量名称面板Probit模型(1)工具变量面板Probit模型(2)面板固定效应模型(3)面板Tobit模型(4)工具变量面板Tobit模型(5)面板固定效应模型(6)面板Tobit模型(7)工具变量面板Tobit模型(8)是否拥有财产性收入是否拥有财产性收入财产性收入财产性收入财产性收入财产性收入比重财产性收入比重财产性收入比重社会网络0.289∗∗∗1.173∗∗∗1.1072.398∗∗∗6.377∗∗∗0.0120.078∗∗∗0.242∗∗∗(0.020)(0.151)(0.681)(0.468)(1.478)(0.013)(0.022)(0.071)性别0.056∗∗∗0.050∗∗∗-0.1820.290∗∗0.262∗∗-0.0020.018∗∗∗0.016∗∗∗(0.013)(0.013)(0.190)(0.124)(0.126)(0.005)(0.006)(0.006)年龄0.561∗∗∗0.576∗∗∗0.6884.081∗∗∗4.148∗∗∗-0.085∗∗∗0.140∗∗∗0.143∗∗∗(0.046)(0.047)(0.805)(0.686)(0.688)(0.016)(0.035)(0.035)受教育年限0.016∗∗∗0.013∗∗∗-0.107∗∗∗0.064∗∗∗0.050∗∗∗-0.009∗∗∗0.002∗∗0.001(0.002)(0.002)(0.026)(0.017)(0.019)(0.001)(0.001)(0.001)婚姻状况0.054∗∗∗0.021-0.487∗∗0.1620.014-0.025∗∗∗0.0080.002(0.017)(0.018)(0.218)(0.157)(0.169)(0.006)(0.007)(0.007)职务类型0.009-0.039-0.666∗-0.347-0.565∗∗-0.036∗∗∗-0.021∗∗∗-0.030∗∗∗(0.027)(0.028)(0.354)(0.262)(0.280)(0.005)(0.008)(0.009)家庭人口-0.034∗∗∗-0.029∗∗∗-0.007-0.248∗∗∗-0.224∗∗∗-0.011∗∗∗-0.016∗∗∗-0.015∗∗∗(0.003)(0.004)(0.047)(0.040)(0.041)(0.001)(0.003)(0.002)家庭抚养比0.056∗∗∗0.063∗∗∗-0.3290.1490.178-0.0090.0100.012∗(0.020)(0.020)(0.216)(0.167)(0.168)(0.009)(0.007)(0.007)房产价值0.095∗∗∗0.082∗∗∗0.262∗∗∗0.781∗∗∗0.723∗∗∗0.013∗∗∗0.036∗∗∗0.034∗∗∗(0.004)(0.004)(0.040)(0.069)(0.071)(0.002)(0.005)(0.005)风险性金融资产0.313∗∗∗0.285∗∗∗2.105∗∗∗3.179∗∗∗3.055∗∗∗0.034∗∗∗0.097∗∗∗0.092∗∗∗(0.008)(0.009)(0.212)(0.286)(0.283)(0.002)(0.013)(0.012)家庭消费性支出0.078∗∗∗0.0321.375∗∗∗1.177∗∗∗0.686∗∗∗0.0020.025∗∗∗0.005(0.010)(0.021)(0.320)(0.193)(0.231)(0.004)(0.006)(0.007)西部地区0.0190.052∗∗∗-0.1750.0580.207-0.0080.0020.009(0.015)(0.017)(0.133)(0.126)(0.143)(0.006)(0.006)(0.006)东部地区0.085∗∗∗0.134∗∗∗-0.421∗∗∗0.396∗∗∗0.613∗∗∗-0.025∗∗∗0.017∗0.026∗∗(0.013)(0.016)(0.137)(0.122)(0.141)(0.007)(0.009)(0.010)农村地区-0.084∗∗∗-0.098∗∗∗-0.757∗∗∗-0.353∗∗∗-0.418∗∗∗-0.001-0.033∗∗∗-0.035∗∗∗(0.014)(0.014)(0.162)(0.118)(0.120)(0.007)(0.007)(0.007)常数项-1.82∗∗∗-1.82∗∗∗-1.65∗∗∗-17.47∗∗∗-17.47∗∗∗0.31∗∗∗-0.61∗∗∗-0.61∗∗∗(0.041)(0.041)(0.598)(1.786)(1.787)(0.018)(0.136)(0.136)样本量13434134342921134341343429211343413434
注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的显著性水平下显著，括号内为稳健的标准误；为减小极端值和异方差的影响，对礼金支出、房产价值、风险性金融资产价值、家庭消费支出进行了对数处理。
然而，社会网络可能由于遗漏重要解释变量、反向因果和测量误差等而导致内生性问题，从而使得上述分析结果出现偏差。因此，本文参照Papke and Wooldridge[31]的两步控制函数法(A two-step control function method)，采用基于工具变量法的面板Probit模型和面板Tobit模型，来修正可能存在的内生性问题。杨汝岱等[14]为规避家庭不可观察因素所导致的内生性问题，将本村户平均礼金支出作为家庭礼金支出的工具变量。本文借鉴该做法，将同一调查年度、同一省份和同一职务类型户主的平均礼金支出作为社会网络的工具变量。
(二) 实证分析
由表2第(1)列的报告结果可知，社会网络对于家庭是否获得财产性收入的影响在1%的显著性水平下正向显著，即社会网络水平越高，则家庭拥有财产性收入的可能性越大。在考虑内生性问题并引入IV之后(9)在对面板Probit模型进行工具变量检验时，首先Wald检验值为35.85，因而在1%的显著性水平上拒绝了“社会网络为外生变量”的原假设，印证了本文引入工具变量的必要性；两阶段估计法的第一阶段F值为1036，并且工具变量在1%的显著性水平上正向显著，故不存在弱工具变量的问题。类似地，下文对研究财产性收入规模和比重的面板Tobit模型进行工具变量检验也均能通过，此处不再赘述。，由表2第(2)列结果可知，社会网络对居民是否获得财产性收入依然有正向显著的影响。为什么社会网络提升了家庭获得财产性收入的可能性？究其原因，一方面，当家庭拥有较多“关系”资源时，则家庭与外界的联系愈加紧密，在人际交往中能学习到相关的经济金融知识，搜集和掌握更多关于房地产市场和资本市场的信息，把握好的投资机会，因而更有可能获得财产性收入；另一方面，目前我国的金融信贷制度尚不完善，现实中拥有丰富人脉关系的借贷者往往更易获得金融借款，从而有助于提高自身资产水平，增加获得财产性收入的可能性。
12月26日（周三）A股三大股指维持震荡，沪指失守2500点。近8个交易日内，大盘连续下行，沪指下跌幅度超180点，25日更是触及2462点。分析人士认为市场呈现为典型的横向整理态势，沪指仍未触碰5日均线，表明市场仍在下降周期中，5G、创投、等少量板块的活跃并不能改变趋势，本年度剩下的交易日中，震荡整理将是主基调。
表2的第(3)列至第(5)列报告了社会网络对财产性收入规模的影响。由第(3)列可知，此时社会网络对家庭财产性收入规模的正向影响并不显著，但该回归分析是基于拥有财产性收入的家庭，所以可能存在样本选择的偏误，此时可以通过面板Tobit模型进行修正。由第(4)列结果可知，当把所有样本均纳入回归分析以解决样本选择性问题时，社会网络在1%的显著性水平下正向显著，即社会网络能够促进家庭扩大财产性收入规模。比较第(3)列和第(4)列结果可知，两种方法的回归系数大小以及显著性水平差异明显。事实上，那些获得财产性收入的家庭并不是随机选择出来的，而是需要跨越一定的财富门槛和具备一定的投资能力才有可能获得财产性收入，若仅针对那些获得财产性收入的家庭进行分析，往往会由于样本选择性问题而导致估计偏误[25，32]，因此采用全样本分析更为合理。
在第(4)列基础上，进一步考虑了社会网络的内生性问题，采用基于工具变量的面板Tobit模型[31]来研究社会网络对居民财产性收入规模的影响。由表2第(5)列可知，在考虑内生性问题之后，社会网络在1%的显著性水平下对居民财产性收入规模具有正向影响，并且系数值变得更大，这表明在引入IV之后，社会网络的影响更为明显，从而表明这一模型是有必要的，否则会低估社会网络的重要影响。
在考察社会网络对居民财产性收入比重的影响时，采用与上述第(3)列至第(5)列相同的研究思路，由第(6)列和第(8)列可以看出，就社会网络影响的显著性和方向而言，两种方法反馈的结果与前述考察财产性收入规模时完全一致。故总体而言，社会网络对财产性收入规模和比重均有显著的正向影响，且对财产性收入规模的影响更大。值得注意的是，在考虑了社会网络的内生性后，核心变量社会网络的估计系数均有较大幅度的上升，表明内生性问题使得原估计存在偏误，同时也印证了社会网络对居民财产性收入具有正向促进作用。
观察其他控制变量，户主受教育年限越长，则越有可能获得财产性收入和扩大财产性收入规模，但是对财产性收入比重的影响并不显著；户主处于高层岗位却降低了财产性收入的规模和比重，这一有趣现象值得未来更深入的研究；家庭抚养比越高，获得财产性收入的概率和比重也越大；家庭消费性支出对财产性收入规模的影响显著为正；与中部地区居民相比，西部地区居民更有可能获得财产性收入；除这些控制变量外，户主为男性、年龄大、房产和风险性金融资产价值高以及位于东部地区都能显著提高获得财产性收入的概率，扩大其规模和比重，而家庭总人口和位于农村地区对3个因变量的影响则显著为负。
上文的分析均基于2011年和2013年两期平衡面板数据，下文分别运用2011年和2013年数据，结合基于工具变量的Probit模型和Tobit模型，研究社会网络在单年对居民财产性收入的影响，结果如表3所示。
表3 单年社会网络对居民财产性收入影响的回归结果
变量2011年2013年IV-Probit (1)IV-Tobit (2)IV-Tobit (3)IV-Probit (4)IV-Tobit (5)IV-Tobit (6)是否拥有财产性收入财产性收入财产性收入比重是否拥有财产性收入财产性收入财产性收入比重社会网络1.655∗∗3.989∗∗∗0.470∗∗0.961∗∗5.084∗0.384∗∗(0.657)(1.514)(0.209)(0.418)(2.845)(0.168)样本量671767176717671767176717
注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的显著性水平下显著，括号内为稳健的标准误。
由表3可以看出，社会网络在2011年和2013年均至少在10%的显著性水平下正向促进居民获得财产性收入的可能性以及规模和占比。观察这两年回归系数的大小和显著性水平，均与表2第(2)列、第(5)列和第(8)列基准回归结果存在明显差异，这表明使用面板数据控制时间因素的影响是必要的。
(三) 稳健性检验
为了进一步验证上述估计结果的可靠性，本文从以下三个方面验证估计结果的稳健性。检验结果如表4所示。
稳健性检验一：考虑到现实中家庭除了为增加人脉资源而发生的人情支出，也会有一定的礼金收入，所以礼金的收支之和也可衡量家庭的社会网络。故依据“家庭在春节、中秋节等节假日和红白喜事、生日时的现金及非现金收入与支出”构建变量来检验结果的稳健性。
稳健性检验二：在CHFS数据中，“通信费用”也是社会网络一个较为理想的代理变量，电话、网络等通信费用在一定程度上反映了亲友之间交流的频率和交往的密切程度，故依据“您家去年平均一个月的电话、网络等通信费共有多少”(10)在实证研究中已经处理为与其他“社会网络”代理变量一致的全年口径。来构建社会网络变量。
稳健性检验三：为避免极端值对估计结果稳健性的影响，将家庭年总消费低于0.01分位数和高于0.99分位数的样本剔除，在此基础上来讨论社会网络的影响。一般研究中往往将收入较高或者较低的样本删除，但本文认为收入具有极大的波动性，而消费则更为稳定。
表4 稳健性检验
变量基准回归检验一检验二检验三社会网络是否获得财产性收入是否获得财产性收入是否获得财产性收入是否获得财产性收入1.173∗∗∗1.017∗∗∗6.463∗∗∗1.104∗∗∗(0.151)(0.125)(0.656)(0.169)社会网络财产性收入财产性收入财产性收入财产性收入6.377∗∗∗5.157∗∗∗40.067∗∗∗3.168∗∗∗(1.478)(1.180)(6.851)(0.754)社会网络财产性收入比重财产性收入比重财产性收入比重财产性收入比重0.242∗∗∗0.180∗∗∗2.116∗∗∗0.253∗∗∗(0.071)(0.058)(0.432)(0.079)样本量13434134341343413165
注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的显著性水平下显著，括号内为稳健的标准误。
由表4可以看出，在上述3种检验中，社会网络对居民家庭是否取得财产性收入以及财产性收入规模和比重的影响始终显著为正，故可以认为前文得出的结论是稳健可靠的。
(四) 异质性分析
上文基准回归基于两期面板数据研究了社会网络对居民财产性收入的影响。下面将研究视角转向2013年(11)同时也对2011年数据做了异质性分析，核心结果与2013年相同。由于文章篇幅有限，此处不再报告。，采用面板数据中2013年的数据，研究社会网络在该时段内对居民财产性收入影响的异质性。与上述面板模型相比，本部分更加侧重社会网络影响居民财产性收入的空间特性。
在公路项目建设过程中，会用到各种各样的机械设备，而机械设备的配置与维护方式是否妥当，直接影响到建设工程的顺利开展。工程机械设备配置以及维护管理对于工程施工质量产生的影响很大，因此在施工过程中必须按照工程项目的特点，做好机械设备的配置以及维护管理工作，从而保证公路工程的建设水平达到设计要求。
1. 农村与城镇差异
如今，在塔里木垦区团场里，家家户户用上自来水后，连队的水井被淘汰了，水井渐渐消失在人们的视野里，只留在职工群众记忆中。
农村家庭不论从是否获得财产性收入角度还是从财产性收入的规模和比重角度，核心变量“社会网络”均有显著的正向影响；而对于城镇家庭，社会网络对3个被解释变量均无显著的影响。上述结果意味着农村家庭在获得财产性收入方面对于社会网络的依赖相较于城镇家庭而言更加明显。中国是典型的关系型社会，在农村人际关系更为紧密，更强的“关系”意味着居民更有机会获得相关信息，同时也能给居民带来关于投资方面的“学习示范效应”，提高居民的投资理财能力，因此社会网络的作用更为明显。相比于农村，城市的资讯更为发达，金融市场更为健全和完善，这些因素往往会弱化和替代社会网络的作用，使得社会网络的作用并不明显。
本部分将财产性收入按照其来源分为金融资产收入(12)金融资产收入具体包括从活期存款、定期存款、股票、债券、基金、衍生品、金融理财产品、非人民币资产、黄金中获得的收入。和房屋土地租金收入(13)房屋土地租金收入具体包括房屋出租、商铺出租和土地出租的收入。，分别研究社会网络对不同来源的财产性收入的影响，依然采用IV-Probit模型和IV-Tobit模型，研究结果如表5右侧所示。
特早熟大豆育种研究进展……………………………………………………………… 张 琪，孙宾成，郭荣起，孙如建，柴 燊（41）
2. 财产性收入类型差异
然后将样本拓展至全部家庭并使用面板Tobit模型展开分析：
表5 城乡差异和财产性收入类型差异的影响
变量城乡差异财产性收入类型差异农村家庭城镇家庭金融资产收入房屋土地租金收入社会网络是否获得财产性收入是否获得财产性收入是否获得财产性收入是否获得财产性收入3.464∗∗∗0.6521.037∗∗0.419(1.003)(0.733)(0.443)(0.604)社会网络财产性收入财产性收入财产性收入财产性收入1.207∗∗∗4.9674.669∗2.139(0.412)(6.007)(2.385)(5.426)社会网络财产性收入比重财产性收入比重财产性收入比重财产性收入比重0.479∗∗∗0.1030.173∗∗0.420(0.178)(0.067)(0.073)(0.276)样本量2346437167176717
注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的显著性水平下显著，括号内为稳健的标准误。
3. 不同财产性收入水平的差异
本题源于教材，考查抛物线定义．学生若应用抛物线的定义，则可避免繁琐计算，简洁明快地解决问题．定义体现了数学的本质，本题通过对抛物线定义的考查，让学生体会数学本质的简单美．如果考生能够运用定义及参数的几何意义，结合图形，则可通过心算得到答案．这样的设计体现了“多想少算”的命题理念.
表6 不同财产性收入水平的差异
变量财产性收入的不同分位点q=0.1q=0.25q=0.5q=0.75q=0.9社会网络0.0070.032∗∗0.081∗∗0.186∗∗0.296∗∗(0.005)(0.015)(0.035)(0.083)(0.122)样本量16241624162416241624
简便起见，仅报告核心变量社会网络，*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著，括号内为稳健的标准误。
在上文中，对获得财产性收入的家庭进行了面板固定效应回归，表2第(3)列结果表明，社会网络对于财产性收入的规模无显著影响，但是面板固定效应模型是由经典最小二乘估计法发展而来，即考察的是解释变量对被解释变量的条件期望的影响，缺少对于被解释变量不同分位数水平全局性的把握。本部分依然对获得财产性收入的家庭进行分析，参照Wooldridge[32]的控制函数法(CFA，Control Function Approach),采用基于工具变量的分位数回归，研究社会网络对不同分位数水平上的财产性收入的影响。分别选取了0.1、0.25、0.5、0.75、0.9这5个具有代表性的分位点，回归结果如表6所示。
“把他给我弄起来。”艾瑞克喊道。他贪婪地盯着躺在地上的威尔，好像这情景是一顿美餐，而他已经数周没有进食了，饥肠辘辘。他嘴角扬起，看起来冷酷无情。
该影片在中国上映之后，根据中国票房网统计，它在国内票房达到了5.36亿元，排进了2017年国产票房榜前十名。此外，该片在腾讯网的评分为8.6分，获得了不错的口碑与成绩。该片之所以在国内受欢迎，除了与其主题、故事的叙述方式及演员精湛的表演分不开之外，还与影片的字幕翻译有关，而好的译文离不开译者所选择的翻译策略，下面笔者将从认知学角度在关联理论的框架下分析该影片字幕翻译策略，以期为今后相关的电影字幕翻译提供借鉴。
由表6可知，除了在0.1分位点上社会网络的正向影响不显著，其余分位点上均在5%的显著性水平下正向显著，且随着财产性收入水平的提高，社会网络的正向促进作用越来越强，因此社会网络的效应整体上呈现出“穷者愈穷，富者愈富”的马太效应。目前，我国市场化进程处于纵深发展阶段，但社会网络的影响非但没有逐渐消除，反而随着财产性收入的提高而更加凸显，这也反映出市场机制尚不完善，社会网络依然是一种行之有效的资源分配方式。分析结果表明，政策制定者需要更好地发挥政府这只“有形之手”的作用，调节和完善市场机制，注重社会公平，防止社会贫富差距进一步扩大[33]。
首先，相关教师应该注重中职语文教学内容与职业发展需求。显而易见，中职院校在对学生进行教学的过程中，与普通高中有共通之处，但是也有一定程度上的区别。中职院校与普通高中相比而言，对学生的教学目标存在差异。中职院校应该更加注重培养学生的专业能力，从而能够促使学生更好地适应社会。基于此，教师在进行中职语文教学的过程中，不能局限于培养学生的阅读与写作能力，应该将教学内容与职业发展需求进行完美结合，从而能够有效打破传统的教学模式，创新新型教学模式，提高中职语文教学的时效性。基于此，教师应该将学生的专业课程与中职语文进行结合。
5.企业规模小，产业链短。在2017年公布的中国百强医药工业中，四省（区）仅有陕西两家化药企业榜上有名，两家中药企业（陕西步长、西安太极）为百强企业的子公司，其余均未达到年产值25亿的入围标准，现还没有一家中药企业真正入围中国医药工业百强。
五、 结论与政策建议
采用2011年和2013年中国家庭金融调查面板数据，结合基于工具变量的面板Probit、面板Tobit和分位数回归模型，本文研究了社会网络对居民是否获得财产性收入，财产性收入规模及其占家庭总收入比重的影响。研究表明，社会网络能够显著提高居民获得财产性收入的可能性，显著扩大家庭财产性收入的规模以及提高其占家庭总收入的比重。进一步对每一调查年度进行横截面的分析表明，社会网络对居民财产性收入的影响具有异质性，具体而言，当考虑农村与城镇的差异时，发现社会网络在居民是否获得财产性收入、财产性收入规模以及占家庭总收入的比重方面对农村居民的影响显著大于城镇居民；当考虑财产性收入的不同来源类型时，发现在上述三个方面，社会网络对金融资产收入的影响显著大于房屋土地租金收入；当考虑居民获得的不同财产性收入水平时，发现随着财产性收入水平的提高，社会网络对上述三个被解释变量的正向显著影响更加明显。结合国内外经验以及本文的研究结果，本文就提高居民财产性收入提出如下建议：
第一，政府应着力提升居民收入，搞好富民工程，进一步扩大居民财产性收入来源的基础。由本文的实证结果可知，房产价值和金融资产价值均显著促进了居民获得财产性收入，由此也证实了财产是居民获得财产性收入的基础，有了财产，居民才能依靠个人能力和市场机遇获得财产性收入。因此，政府应惠及社会经济发展成果，进一步提升居民收入，居民收入增加了，则消费后剩余的那部分收入便逐渐“沉淀”下来积累为财产，当这部分财产成为他们投资的资本时，便会产生红利、租金、股息等一系列财产性收入。政府可从劳动收入、转移性收入等方面着手提高居民收入，进而提高财产性收入。具体而言，一方面，政府应促进居民就业创业，提高劳动收入，坚持就业优先，以创业带动就业，社会保障和民政部门应充分发挥引导和服务就业的职能，开发合适的就业岗位，帮助就业困难人员实现就业，并且应落实好小微企业和创业创新的定向减税和降费优惠政策，为创业创新注入活力。另一方面，政府也应提高社会保障水平，优化财政支出结构，提高财政资金使用效益，稳步提升城乡最低生活保障水平、医疗保险水平以及居民养老金标准，提高低收入家庭的转移性收入，增强居民家庭抵御风险的能力，免除其进行财产投资的后顾之忧。
第二，相关部门应着力维护金融市场稳定，加强金融监管，严厉遏制金融乱象，确保金融市场平稳健康运行。如何让财富增值，是每个家庭都需要思考的问题。现实中，只有家庭参与到金融市场中，才有可能获得财产性收入，而金融市场的稳定性直接影响了居民投资的信心和获得财产性收入的规模。因此，政府应保障金融市场有序运行，增强居民投资的动力和获得收益的稳定性。“炒股”收入是金融资产收入的重要组成部分，对于股票市场，相关部门应继续深化发行制度改革，完善发行审核和并购重组监察机制，进一步提升工作效率和透明度，不断完善并坚决实施退市制度，确保上市公司符合相关资质，从而维护股市稳定。此外，近几年“e租宝事件”“校园贷”等金融乱象的频繁发生，对金融秩序造成了巨大影响，也使部分家庭遭受了财产损失，这样的结果显然有悖于提高居民财产性收入的初衷。信用过度扩张是金融乱象的本源，而监管不完善则加剧了金融乱象的滋生，因此加强金融监管势在必行，尤其是民间借贷和互联网金融等交易主体众多、资质差别较大的金融模式，应成为监管的重点。
第三，相关部门应设法增加社会网络薄弱的家庭参与金融市场的渠道，缓解信息不对称对其造成的不利影响，提高其获得财产收入的水平。根据本文的研究结果，社会网络显著促进了居民获得财产性收入的水平，原因之一在于社会网络丰富的居民更有可能通过人际关系学习投资理财的知识，掌握更多资本市场的资讯，而社会网络薄弱的家庭则可能由于信息壁垒而不愿投资于金融市场。为缓解这种现象，政府可扩大机构投资者的市场份额。一方面，有了这种投资渠道，可以降低散户投资者的信息成本，从而推动缺少社会网络的家庭参与投资；另一方面，机构投资者有更加专业的知识背景和投资能力，相比盲目投资，可以更好地完成资源配置，从而提高投资者获得财产性收入的水平。
第四，政府应着力改善农村地区金融环境，增加农民参与金融市场的渠道，同时不断完善农村土地与宅基地“三权分置”改革，从提高金融资产收入和土地财产性收入两个方面入手，提升农民的财产性收入。由本文研究结论可知，社会网络作为非正式制度，在农村地区对财产性收入的作用效果较大，这是因为农村地区的金融体系相对城镇地区而言不够完善，农民能够获得的金融产品、金融服务也较为有限，故农民在获得财产性收入方面对社会网络有着更强的依赖性。政府应该积极采取有效的措施，加大对农村信用社、村镇银行等以“三农”和当地经济为主要服务对象的金融机构的政策支持力度，逐步缩小城乡之间金融市场环境的差异，同时增加农民可获得的金融产品种类，设计适合农民投资的金融产品，提升金融服务的品质，从而提高其财产性收入水平。除了金融资产收入，农村土地与宅基地流转也可成为增加农民财产性收入的重要渠道，因此政府应不断完善农村土地流转制度，有效执行和落实农村宅基地“三权分置”改革。考虑到农民知识水平相对较低，获取市场信息的能力不足，在流转过程中处于弱势地位，政府应建立和完善土地与宅基地流转市场，提供合理的流转平台，规范土地和宅基地流转行为以保护农民权益，同时政府也应加强与农民的沟通，并提供专业人员对农民进行指导和实施严格的市场管理，让农民在自身合法权益得到保障的同时享受到土地增值所带来的收益。
第五，政府应在注重效率的前提下，更加注重社会公平，不断完善财产性收入税收制度，加强收入分配的调控。社会网络对不同水平财产性收入的影响总体呈现出马太效应，即财产性收入越高，社会网络的促进作用越明显，这会导致财产性收入低者愈低，高者愈高，从而扩大居民财产性收入差距。过度的收入差距会影响经济的可持续发展，也会带来一些不稳定因素，此时应发挥好政府的作用，加强收入分配调控，缩小收入差距。税收作为一项调节收入的制度安排，发挥着收入再分配的作用，然而目前我国个人所得税的设计在财产性收入的视角下依然存在缺憾。具体而言，目前我国个人所得税中，税目中特许使用费所得，股息、红利所得，财产租赁所得和财产转让所得属于财产性收入范畴，虽然对这些财产性收入按固定税率征收所得税，但由于一部分财产性收入未纳入征收范围(如股票转让所得)，以及纳税人的纳税意识淡薄(如由于缺少监管，大多数房主的租金收入都不会主动申报纳税)，使得财产性收入的征税实际上缺乏弹性。而对于富裕阶层来说，财产性收入恰是其收入的主要来源，因此从长期来看，这会加重财产性收入不均衡的特征，不利于实现“让更多群众拥有财产性收入”的目标。为解决财产性收入税收缺憾，增强税收对财产性收入的调节力度，政府应调整对财产性收入的征税范围，并且加强税收征管。比如应寻找合适时机，恢复对股票转让所得的征税，以完善财产性收入的征税范围。同时，在具体的税收设计中，可以考虑累进税率形式，对财产性收入高的人群进行调节。最重要的是要加强对财产性收入的税收征管，一方面要建立和完善居民财产登记制度，使得税务机构全面掌握个人财产占有及变动情况；另一方面也要加强财产性收入纳税稽查力度，防止纳税人逃税漏税，促进纳税人纳税意识的提高。
参考文献：
[1]左倩.我国城镇居民财产性收入影响因素研究[D].合肥:安徽大学,2017:1-9.
[2]ZHANG X， LI G. Does guanxi matter to nonfarm employment? [J]. Journal of comparative economics, 2003, 31(2): 315-331.
[3]周文霞，潘静洲，庞宇.“关系”对个体职业发展的影响：综述与展望[J].中国人民大学学报,2013(2):148-156.
[4]曹扬.社会网络与家庭金融资产选择[J].南方金融,2015(11):38-46.
[5]彭程,杨继东.人情还是信息——社会网络与工资决定[J].世界经济文汇,2016(5):17-40.
[6]刘倩.社会资本对收入的作用机制——从社会资本的资源配置功能分析[J].经济问题,2017(5):35-41.
[7]HONG H, KUBIK J D，STEIN J C. Social interaction and stock-market participation[J].Journal of finance,2004,59:137-163.
[8]MUNSHI K，ROSENZWEIG M. Why is mobility in India so low? Social insurance, inequality and growth[R]. NBER working paper,2010.
[9]魏倩,庄媛媛,郑妍妍.“关系”能帮你找到好工作吗?[J].南京财经大学学报,2017(4):78-86.
[10]胡金焱,张博.社会网络、民间融资与家庭创业——基于中国城乡差异的实证分析[J].金融研究,2014(10):148-163.
[11]南永清,臧旭恒,蔡海亚.社会网络影响了农村居民消费吗[J].山西财经大学学报,2019(3):1-15.
[12]周广肃,樊纲,申广军.收入差距、社会资本与健康水平——基于中国家庭追踪调查(CFPS)的实证分析[J].管理世界,2014(7):12-21+51+187.
[13]申云,贾晋.收入差距、社会资本与幸福感的经验研究[J].公共管理学报,2016(3):100-110+158.
[14]杨汝岱,陈斌开,朱诗娥.基于社会网络视角的农户民间借贷需求行为研究[J].经济研究,2011(11):116-129.
[15]刘宏,马文瀚.互联网时代社会互动与家庭的资本市场参与行为[J].国际金融研究,2017(3):55-66.
[16]李庆海,孙光林,何婧.社会网络对贫困地区农户信贷违约风险的影响:抑制还是激励?[J].中国农村观察,2018(5):45-66.
[17]张伟.家庭社会网络对家庭金融资产配置影响研究[D].长沙:湖南师范大学,2018:14-36.
[18]陈刚.产权保护与财产性收入——来自微观家庭的证据[J].当代经济科学,2015(4):29-38+125.
[19]费舒澜.禀赋差异还是分配不公?——基于财产及财产性收入城乡差距的分布分解[J].农业经济问题,2017(5):55-64+111.
[20]周安华,颜梓鸿,曹虹剑.公共教育支出对居民财产性收入影响的作用机制分析[J].湖南社会科学,2018(4):135-145.
[21]谷明娜,李金叶.金融发展、制度质量与财产性收入——基于差距减小与收入增加双重视角研究[J].武汉金融,2018(5):53-58.
[22]宁光杰.居民财产性收入差距:能力差异还是制度阻碍?——来自中国家庭金融调查的证据[J].经济研究,2014(S1):102-115.
[23]宁光杰,雒蕾,齐伟.我国转型期居民财产性收入不平等成因分析[J].经济研究,2016(4):116-128+187.
[24]王文涛,谢家智.预期社会化、资产选择行为与家庭财产性收入[J].财经研究,2017(3):30-42.
[25]李庆海,张锐,孟凡强.金融知识与中国城镇居民财产性收入[J].金融经济学研究,2018(3):93-103.
[26]KNIGHT J，YUEH L. The role of social capital in the labor market in China[J].Economics of transition，2008(16)：389-414.
[27]王卫东.中国社会文化背景下社会网络资本的测量[J].社会,2009(3):146-158+227.
[28]马光荣,杨恩艳.社会网络、非正规金融与创业[J].经济研究,2011(3):83-94.
[29]张号栋,尹志超.金融知识和中国家庭的金融排斥——基于CHFS数据的实证研究[J].金融研究,2016(7):80-95.
[30]尹志超,宋全云,吴雨.金融知识、投资经验与家庭资产选择[J].经济研究,2014(4):62-75.
[31]PAPKE L E,WOOLDRIDGE J M. Panel data methods for fractional response variables with an application to test pass rates[J].Journal of econometrics，2008，145：121-133.
[32]WOOLDRIDGE J M. Econometric analysis of cross section and panel data [M]. Massachusetts: MIT Press, 2010:126-129.
[33]叶林祥,王辉,吕文慧,等.最低工资对城镇居民收入差距的影响[J].南京财经大学学报,2018(2):9-15.
Impact of Social Network on Residents’ Property Income: An Empirical Analysis Based on CHFS Data
LI Qinghai, QIAN Weijuan
(School of Economics, Nanjing University of Finance and Economics, Nanjing 210023, China)
Abstract:Using the panel data of China Household Finance Survey (CHFS) in 2011 and 2013, this paper develops the panel Probit, panel Tobit and quantile regression models based on instrumental variables to research into the impact of social network on residents’ property income and the heterogeneity of the impact. Results show that social network has a significant positive impact on whether residents get property income, the scale and its proportion in total household income. Heterogeneity analysis results indicate that the impact of social network on rural residents’ property income is greater than that on urban residents, and the impact on financial assets income is greater than that on housing and land rent income. The results of quantile study show that the higher the level of property income, the greater the impact of social network on its scale. Therefore, the government should focus on improving residents’ income, do well in the project of enriching residents, and further consolidate the foundation for the source of residents’ property income; and maintain the steady operation of financial markets to enhance residents’ confidence in participating in financial markets. In the rural areas where social networks have a greater impact, the government should expand channels for farmers to participate in financial markets, and improve land system reform to increase their property income. Also, the government should pay attention to social equity, strengthen the regulation and control of income distribution through the tax system to alleviate Matthew effect of social network on residents’ property income.
Keywords:social network; property income; heterogeneity
收稿日期：2019-04-03;修回日期：2019-06-02
基金项目：江苏高校哲学社会科学研究项目(2017SJB0239)；博士后科学基金第61批面上项目(2017M610780)；教育部人文社会科学研究青年基金项目(19YJC790056，13YJC790133)；江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX18_1308)
作者简介：李庆海(1982— )，男，山东枣庄人，南京财经大学经济学院副教授，研究方向为家庭金融、微观计量；钱卫娟(1994— )，女，江苏海门人，南京财经大学经济学院硕士研究生，研究方向为家庭金融、微观计量。
①根据2018年《中国统计年鉴》公布的全国人均可支配收入与全国人均财产性收入计算得到。
中图分类号：F832.48
文献标识码：A
文章编号：1672-6049(2019)04-0013-13
(责任编辑：杨青龙；英文校对：葛秋颖)
标签：收入论文; 财产论文; 社会论文; 网络论文; 家庭论文; 社会科学总论论文; 社会学论文; 社会结构和社会关系论文; 《南京财经大学学报》2019年第4期论文; 江苏高校哲学社会科学研究项目(2017SJB0239) 博士后科学基金第61批面上项目(2017M610780) 教育部人文社会科学研究青年基金项目(19YJC790056; 13YJC790133)江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX18_1308)论文; 南京财经大学经济学院论文;