bf88:中国家庭财富不平等的趋势、来源与驱动机制（2010—20）

　　财富不平等已成为超越收入不平等的重大经济社会问题，但目前缺少关于中国家庭财富不平等问题的系统性研究。本研究利用中国家庭追踪调查数据考察了家庭财富不平等的变化轨迹、资产来源和驱动机制。研究之后发现，在2010年到2020年期间，家庭财富不平等维持在相对高位，但总体上呈下降趋势。从构成财富的资产类型来看，住房资产不平等是家庭财富不平等的大多数来自，但其作用逐渐减弱，而金融实物资产不平等的作用慢慢地加强。从驱动机制来看，通过资产投资产生的收入和债务能加速财富积累，但高阶层家庭具有更强的财富积累能力，从而造成财富的不平等分配。

　　财富不平等已成为21世纪一种重要的不平等（Piketty，2014），不仅造成金融危机、阻碍经济稳步的增长，还加剧社会冲突，对经济社会运行产生强烈冲击（Goda & Lysandrou，2014；Bagchi & Svejnar，2015；Aaskoven，2022）。改革开放以来，伴随中国经济持续快速地增长，家庭财富迅速增加。中国家庭人均净资产从2002年的3.88万元增加至2018年的26.57万元，年均增长率超过10%，远超于同期居民收入增长率（李实等，2023）。与此同时，不同家庭的财富积累速度差异日益显现。1995年中国家庭财富的基尼系数仅为0.40，远小于收入基尼系数（李实等，2005）。到了2002年，家庭财富的基尼系数增加至0.55，2010年则攀升至0.62，远大于收入基尼系数（Li & Wan，2015）。在中国家庭财富规模已达到较高水准的背景下，缩小财富差距成为实现共同富裕的关键，因而系统考察中国家庭财富不平等是亟待解决的研究课题。

　　财富是经济资源的重要表现形式，而经济资源如何分配是社会分层研究的核心议题。不过，长期以来社会学研究者主要关注“收入”这种经济资源，并将其作为测量家庭社会经济地位的核心指标，这使得收入不平等成为其考察家庭经济地位差距以及更高层次的社会不平等的主要切入口（Wilkinson & Pickett，2009；Xie & Zhou，2014；Wu，2019）。事实上，收入是“流量”（flow）意义上的经济资源，而财富是“存量”（stock）意义上的经济资源，即它既来自增加家庭资金流的行动（比如通过劳动获得收入），也来自怎么样去使用所获资金的决策（比如储蓄或投资）（Zucman，2019）。更重要的是，财富积累是一个“滚雪球”过程，反映了跨时间和跨世代的优势积累（Oliver & Shapiro，1995），也即财富越多的家庭财富积累越快，而财富少的家庭财富积累较慢。如此，财富增值速度远大于收入上涨的速度（Alvarez-Pelaez & Díaz，2005），这导致在全世界内财富分配远比收入分配更不平等（Davies et al.，2017）。由此，财富不平等已成为超越收入不平等的重大经济社会问题。

　　鉴于此，本文将对当代中国家庭财富不平等的趋势、来源与影响机制进行系统研究。具体而言，本文将利用“中国家庭追踪调查”数据评估2010—2020年间家庭财富不平等的总体状况以及构成财富的各类资产的不平等程度，刻画财富不平等的结构性特征及其变化趋势。在此基础上，本文从资产结构视角出发对中国家庭财富不平等进行分解，识别出对财富不平等影响最大的资产类型。最后，本文从收入和债务两个维度来解释财富积累的过程，关注不同阶层的家庭在财富积累能力上的差异，进而揭示造成家庭财富不平等的社会结构性机制。简言之，本研究将展示2010年以来中国家庭财富不平等的结构特征及其动态演变过程，并且尝试为家庭财富不平等的影响机制提供来自社会学视角的解释。

　　在财富不平等超越收入不平等成为影响经济社会持续健康发展的重大问题的背景下，关于财富不平等的研究在近十年间迅速增加。在《21世纪资本论》（Capital in the Twenty-First Century）一书中，皮凯蒂（Piketty，2014）首次系统考察了自1700年以来的三百多年间全球财富不平等的长期趋势。此后，慢慢的变多的研究者开始整合微观调查数据、资产负债表、个税申报表等不同数据来源，开发新的测量方法，试图更精准地捕捉财富分配状况。例如，皮凯蒂和塞兹（Piketty & Saez，2014）使用多个发达国家的资产负债表构建了财富不平等数据库，发现从1970年到2010年美国、英国和法国最富有的10%的人口所拥有的财富在全社会总财富中的占比从60%上升至70%以上。塞兹和扎克曼（Saez & Zucman，2016）使用“收入资本化”（income capitalization）方法估算了1913年以来美国社会的财富不平等趋势，发现最富有的1%的人口所拥有的财富在全社会总财富中的占比从1978年的7%激增到2012年的22%。上述方法也被大范围的应用到全球财富不平等的研究中，可以针对财富分配状况提供国际比较的估计值（Davies et al.，2017；Zucman，2019）。此外，国外学者从宏观视角探究了财富不平等的影响机制。例如，针对发达资本主义国家的研究表明，近几十年财富不平等的加剧是储蓄率不平等的加剧（Saez & Zucman， 2016）造成的。而针对转型国家的研究则关注私有化进程的作用，认为财富不平等会随着私有化进程的速度和混乱程度的增加而加剧（Novokmet et al.，2018）。

　　作为世界上最大的新兴经济体，中国在过去几十年经历了快速的财富积累过程，其财富上涨的速度快于发达国家（Piketty et al.，2019）。不过，中国同样面临财富不平等问题。由于缺少个税申报表、资产负债表等数据来源，研究者主要使用住户调查数据来测量中国家庭财富不平等程度。经济学研究者较早的研究表明，从1995年到2002年，家庭财富基尼系数从0.40上升到0.55。其中，城市家庭财富的基尼系数从1995年的0.52下降为2002年的0.48，而农村家庭财富的基尼系数从0.33上升为0.40（李实等，2000，2005；Meng，2007；赵人伟、丁赛，2008；罗楚亮等，2009）。国家统计局在2003年对全国8个省份近4000户城市家庭的调查的最终结果显示，城市家庭财富的基尼系数达到0.51（国家统计局城市社会经济调查总队编，2003）。孙楚仁、田国强（2012）使用胡润富豪榜数据近似估计中国总体财富分布，发现在2000年和2007年中国家庭财富基尼系数均大于0.7。较近的一项研究来自皮凯蒂等（Piketty et al.，2019）对中国家庭财富不平等长期趋势的考察。他们采用财富集中度测量财富不平等，结果为，从1995年到2011年，中国最富有的10%的家庭所拥有的财富在家庭总财富中的占比从40%增加至68%，中间40%的家庭和最后50%的家庭所拥有的财富在家庭总财富中的占比从43%和17%下降至27%和5%。

　　除了考察中国家庭财富分配状况外，已有文献进一步探究了家庭财富分配差距形成的原因，并且关切住房资产所发挥的作用。住房通常兼具消费属性和资产属性，在给家庭带来消费效用的同时，也作为投资品使家庭财富获得增值（杨赞等，2014）。由于住房在计划经济时期是由国家控制的公共资产，因而未发挥促进私人财富积累的作用。随着市场化改革的推进，住房产权逐步从国家转移到个人，其属性也从消费品逐渐变为投资品和金融品，从而成为家庭资产的核心构成（吴开泽，2019）。近年来持续上涨的住房价格逐渐增强了住房的财富效应（李实等，2023），这使得住房资产在家庭财富中所占比重日趋提高（李凤等，2016）。但与此同时，住房资产不平等程度在不断加剧（吴开泽，2019；岳希明、英成金，2022），其对家庭财富不平等的影响逐渐增强。李实等（2005）也发现，从1995年到2002年，全国家庭住房资产基尼系数从0.64上升至0.67，并且其对总资产的分布差距发挥的作用最大，贡献率从48.2%上升至66.3%。正是因为意识到了住房财富对家庭整体财富不平等的重要性，研究者着重考察了住房财富不平等的影响机制，并且均强调住房市场行情报价的动态变化以及空间差异等宏观因素所发挥的作用（岳希明、英成金，2022；Wan et al.，2021）。

　　总体而言，经济学研究者针对中国家庭财富不平等问题所开展的研究工作最重要的包含测量财富不平等程度和识别财富不平等的资产来源两个部分，但相关研究仍有较大的改进空间。首先，现有研究仅刻画了从20世纪90年代中期到2010年中国家庭财富不平等的趋势，并未考察2010年以后家庭财富不平等的动态演化过程。事实上，自2010年以后，中国经济发展已由快速地增长阶段转向增速换挡的新常态阶段，并且家庭财富积累速度比前10年会降低（李实等，2023），这可能会对家庭财富分配状况产生重要影响。鉴于此，有必要对2010年以来中国家庭财富不平等的趋势予以系统考察。

　　其次，现有研究主要是根据家庭总资产来测量家庭财富不平等程度，很少从资产结构视角来评估家庭财富不平等状况。在中国，除了住房这一核心资产外，共同生活的亲属也会积极投资包括金融理财产品在内的其他资产，并且这些资产的占比跟着时间推移而持续不断的增加（柳建坤等，2023）。显然，在家庭资产结构发生明显的变化的情况下，家庭财富不平等也可能呈现新的结构性特征，但关于该问题的研究几乎处于空白状态。

　　再次，现有研究主要是采用分解方法测算不同资产对家庭财富不平等的贡献率并加以比较，以此来识别财富不平等的根源。从已有的研究结论来看，研究者一致认为住房资产不平等对家庭财富不平等的解释力最大。然而，从长久来看，家庭的资产结构会发生动态变化。尤其是在2010年以后，慢慢的变多的中国家庭持有股票、基金等金融实物资产（柳建坤等，2023），这在某种程度上预示着造成家庭财富不平等的资产来源很可能随着家庭资产结构的变化出现重大改变。因此，本文将对包括住房在内的所有资产类型对家庭财富不平等的影响进行比较研究，从而精准识别家庭财富不平等的资产来源。

　　最后，也是最重要的，经济学研究者主要关注宏观层面的经济和制度因素（如储蓄率、私有化、资产价格等）对财富不平等的影响，相对忽视了家庭因财富积累能力差异而造成财富不平等的可能性。事实上，根据经典的财富积累模型，家庭财富积累主要受到宏观层面的储蓄率和家庭层面的收入来源的影响（Stiglitz，1969）。不过，由于储蓄率变化幅度较小，财富积累速度主要根据收入上涨的速度。其中，收入增长最重要的包含通过劳动获得的工资性收入以及通过投资获得的资产性收入（如房租、股息、利息、利润等）两部分，而后者对财富积累的作用远大于前者（Piketty，2014）。此外，在现代社会，经济系统越来越依赖金融体系来运作，以债务扩张为表现形式的金融化成为拉动经济稳步的增长的重要力量（布伦纳，2012）。而且，随着金融市场管制的放松，金融逻辑向日常生活领域不断渗透，家庭可以较为便利地获取信贷（Bobek et al.，2023），利用债务杠杆来投资并获取资产性收入（de Vita & Luo，2021），由此加快了财富的积累过程。因此，通过资产投资产生的收入和债务是资产转化为财富的关键机制。

　　上述基于收入和债务的经济学模型仅解释了财富积累的一般原理，但在现实中，受到社会结构性因素的影响，不同家庭的财富积累能力各不相同。事实上，家庭的阶层地位反映了其在社会结构中的位置及其拥有的经济社会资源（刘欣、田丰，2018），这会影响其获取收入的途径以及对债务的选择偏好和运用能力，因此导致家庭财富积累能力出现差距，最终造成财富的不平等分配。一方面，拥有大量经济社会资源的高阶层家庭有能力投资所需成本高昂但收益率更高的资产，而低阶层家庭缺乏投资高收益资产的经济基础，仅能通过获取劳动报酬来积累财富，这使得其与高阶层家庭的财富差距不断拉大。正如皮凯蒂（Piketty，2014）所指出的，各阶层收入结构的差异是导致发达国家财富不平等的根本原因。在他看来，欧美发达国家的居民收入来源最重要的包含工资性收入和资产性收入。随时代的演变，虽然各阶层在劳动性收入上的差距不断缩小，但由于高阶层将既有财富投资于各类资产，使得基于资产收入的阶层分配差距显著拉大，进而导致家庭财富不平等程度不断的提高。另一方面，不同阶层家庭的债务结构也存在比较大差异。对于高阶层家庭而言，投资资产是其负债的主要动机，这使得债务成为其财富积累的杠杆，也即一种正向资产；对于低阶层家庭而言，负债通常是为了缓解经济压力而采取的被动性策略，主要被用于以维持生计为目的各类消费（如医疗支出、教育支出等），因而成为一种负向资产。这样，高阶层家庭能够最终靠负债积累更多的财富，而低阶层家庭则会因负债而损失原有的财富，因此导致财富差距不断拉大。

　　中国为我们从财富积累能力视角理解财富不平等的影响机制提供了极佳案例，是因为近年来中国家庭的收入和债务结构发生了巨大变化。一方面，过去几十年家庭收入迅速增加被认为是中国家庭财富增长的根本原因（李实等，2023）。其中，由于住房资产投资是中国家庭最主要的投资渠道，加之住房市场行情报价迅速上涨，家庭所获得的住房资产收益显著增加，加快了财富积累速度（李凤等，2016）。随着市场经济体系的日益完善，投资渠道持续不断的增加，中国家庭所拥有的资产类型日趋多元，尤其是近年来金融实物资产在家庭资产中的占比持续增加（柳建坤等，2023），由此产生的资产性收入也有助于家庭财富积累（甘犁等，2013）。因此，在探究中国家庭财富不平等问题的成因时应关切不同收入来源，尤其是资产性收入所发挥的作用。另一方面，中国家庭金融化程度逐步的提升，这表现为家庭债务规模迅速增加，并且住房债务的增速更快。《2022年金融统计数据报告》显示，截止到2022年，中国家庭债务收入比达到124.4%，比2013年大约翻了一倍；其中，居民中长期消费贷款（主要是房贷）规模累计增长595%，对整体居民债务规模的增长贡献率达76.5%。这一事实提醒我们：虽然人类能通过投资住房等资产获得资产性收入进而积累财富，但这些资产可能是通过使用债务杠杆获得的，而家庭债务水平无疑会影响其资产收益，进而对财富积累以及财富不平等产生重要影响。因此，在探究资产性收入与财富积累以及财富不平等的关系时，需要关注债务这一关键机制所发挥的效应。

　　为了推进关于中国家庭财富不平等问题的研究，本文将利用“中国家庭追踪调查”提供的长时段数据系统考察2010年以来中国家庭财富不平等的演化过程、资产来源和影响机制，相关的研究工作主要体现在三个方面。第一，使用基尼系数和财富集中度两种计算方法来测算家庭财富不平等的总体状况以及构成财富的各类资产的不平等程度，刻画财富不平等的结构性特征及其变化趋势。第二，从资产结构视角出发对家庭财富分配状况进行结构分解，测算不同类型的资产对财富不平等的贡献率，从而揭示家庭财富不平等的主要资产来源。第三，采用基于回归的分解方法，探究收入和债务在资产转换为财富进而造成财富分配差距的过程中所产生的效应，并且重点考察上述效应在不同阶层家庭中的差异，进而揭示导致家庭财富不平等的社会结构性机制。

　　本文使用的数据来自“中国家庭追踪调查”（China Family Panel Studies，简称CFPS）。CFPS在2010年启动，并在2012年、2014年、2016年、2018年和2020年进行了五轮追踪调查。CFPS以中国25个省（直辖市、自治区）的160多个区县的16000户家庭作为目标样本，并且详细询问了家庭资产、家庭收入和家庭负债等重要经济信息。本文所使用的CFPS六期数据是迄今为止中国家庭财富分配研究中样本量最大、覆盖面最广、横跨时间最长的综合调查资料。

　　在进行实证分析之前，我们对数据进行了如下处理：第一，剔除了户主年龄小于16岁的家庭样本；第二，以各省各年度的居民消费价格指数（CPI）对家庭资产、家庭收入和家庭负债这三个关键变量进行平减，得到以2010年为基期的实际值；第三，使用CFPS数据库提供的抽样权重对原始样本进行加权，以保证不同年份的样本具有全国代表性和跨年可比性；第四，为了避免极端值导致估计偏误，对测量家庭资产、家庭收入、家庭负债的全部指标进行最高1%和最低1%的缩尾处理；第五，剔除了变量含有缺失值的样本。经过上述处理后，获得77807个家庭样本。

　　借鉴已有文献的做法（Wan et al.，2021），本文使用家庭净资产（单位：万元）作为家庭财富的代理变量，它等于家庭总资产减去家庭总负债。CFPS数据库提供了构成家庭财富的各类资产的详细信息，包括金融资产和四类非金融资产（土地资产、住房资产、生产性固定资产和耐用资产）。基于此，我们进一步构建了五个分类资产变量，以便从资产结构视角考察财富分配状况。在回归分析时，我们将上述变量的自然对数纳入模型。

　　CFPS数据库提供了四种主要收入来源的信息，包括工资性收入、经营性收入、资产性收入和转移性收入（单位：万元）。基于此，我们构建了四个收入变量，以此来考察家庭收入结构状况。在回归分析时，我们将上述变量的自然对数纳入模型中。

　　基于CFPS数据库所提供的家庭债务信息，我们可以构建“资产性债务”和“非资产性债务”两个变量（单位：万元）。其中资产性债务是指家庭在金融资产和住房资产上的债务，非资产性债务主要是由消费债务构成，比如教育债务、医疗债务等。在回归分析时，我们将上述变量的自然对数纳入模型中。

　　在建立回归模型时需要控制其他可能影响家庭财富的因素。参考已有文献的做法（Wan et al.，2021），本文选择了涵盖个体和家庭两个层次的控制变量。其中，个体层次的变量包括户主的性别（男性=1、女性=0），年龄，婚姻状态（有配偶=1、无配偶=0），户籍性质（非农户籍=1、农业户籍=0），学历（大专及以上=1、高中及以下=0），政治面貌（党员=1、非党员=0），工作状态（有工作=1、无工作=0），职业地位和居住区域（城市=1、农村=0）。其中，职业地位由“标准国际职业社会经济地位指数”（ISEI）来测量。家庭层次的变量为家庭规模，由家庭全部成员数量来测量。此外，本文还将省份虚拟变量和年份虚拟变量纳入模型中。表1报告了上述变量的基本统计量。

　　本研究的首要工作是考察中国家庭财富分配状况及其变化，故需要构建关于家庭财富不平等的测量指标。遵循学术界通行的做法（Piketty et al.，2019；Zucman，2019），本文采用以下两种方法估计财富分配状况：一是测算家庭净资产以及各分项资产的基尼系数；二是使用财富集中度指标来刻画财富规模不同的家庭在社会总财富中的占有状况，所使用的指标是“净资产份额”，它是每个财富组所拥有的净资产在所有财富组所拥有的净资产中的占比。

　　本研究的第二项工作是从资产结构视角出发对家庭财富不平等进行分解，即估计各分项资产对家庭净资产不平等程度的影响。参考已有文献的做法（李实等，2005），我们对家庭财富的基尼系数进行分解，进而测算各分项资产对家庭净资产不平等的贡献率。家庭财富基尼系数的分解公式如下：

　　在上式中，μk和μ分别代表第k分项资产和家庭净资产的均值；μk/μ代表该分项资产在家庭净资产中的占比；Ck代表第k分项资产的集中率；G代表家庭财富的基尼系数。分项资产的集中率越高，表示该项资产越是向富人集中。此外，各分项资产对总资产不平等的贡献率可以表示为如下公式：

　　在上式中，ek代表第k分项资产对总资产不平等的贡献率；uk代表第k分项资产在家庭净资产中的占比。

　　本研究的第三项工作是考察收入和债务在资产转换为财富进而造成财富不平等的过程中所发挥的作用。为实现这一目标，我们需要使用分解方法来测算收入、债务以及其他变量对家庭财富不平等的贡献率。基于回归的分解方法（regression-based decomposition methods）可以量化一系列因素对不平等的影响，同时考虑到这些因素之间的相关性（Manna & Regoli，2012）。在本研究中，我们使用将回归方程和夏普里值分解（shapley value decomposition）有机结合的分解方法（Wan，2004）。使用该方法估算财富不平等主要分为两步。第一步是采用OLS模型构建一个家庭财富决定方程，具体设定如下：

　　在上式中，ASSETi表示受访家庭i的财富数额（包括净资产以及各分项资产）；INCi表示受访家庭i的不同来源收入；DEBTi表示受访家庭i的不同类型债务；INCiDEBTi表示收入变量与债务变量的交互项；α表示常数项；X代表由一系列控制变量组成的向量，包括个体层次变量、家庭层次变量、省份虚拟变量和年份虚拟变量；εi为随机误差项。

　　在上述方程的估计结果出来后，我们可以据此对各个解释变量对家庭财富不平等的影响进行分解。需要注意的是，由于上述方程是半对数形式，故对其进行分解将得到的是家庭财富对数的差距，而不是本文关注的家庭财富的差距。因此，需要对上述方程的两边取指数，进而在式（4）的基础上进行分解：

　　是一个作为倍乘系数的常数项。由于常数项不会对财富不平等指标（本文使用基尼系数）产生影响，因而我们在分解财富不平等时将其从方程中去除。对于残差对于实际财富不平等的影响，能够最终靠由家庭财富不平等减去解释变量对家庭财富不平等总的解释程度得到。因此，残差为此方程中解释变量所不能解释的家庭财富差距部分，通常采用残差的影响与财富差距的比率来表示；而1减去这个比率就得到模型所能解释的财富差距部分，它反映了模型中全部解释变量对财富差距的解释程度（Wan，2004）。

　　图1展示了使用基尼系数测度的全国层面家庭财富不平等状况。可以看到，2010年到2020年期间家庭净资产的基尼系数始终大于0.6。从时间维度来看，家庭财富不平等呈现下降趋势，家庭净资产的基尼系数从2010年的0.674下降至2020年的0.652。进一步从资产结构来看，截止到2020年，中国家庭的所有资产的基尼系数都大于0.6，这表明财富不平等的现象在家庭主要资产上均有体现。不过，在2010年到2020年间，金融资产、住房资产以及耐用品资产的基尼系数都处于下降状态。值得注意的是，虽然住房是中国家庭资产的核心构成，但住房资产的基尼系数在绝大多数的调查年份都低于金融资产。这表明金融资产的不平等程度大于住房资产。

　　图2展示了城乡家庭的财富不平等状况。可以看到，在2010年到2020年间，城市家庭净资产的基尼系数始终大于农村，这表明中国城市家庭的财富分配比农村家庭更不平等。但从时间来看，城乡家庭财富不平等呈现截然相反的趋势。农村家庭净资产的基尼系数从0.585上升到0.593，而城市家庭净资产的基尼系数从2010年的0.651下降到2020年的0.623。可见，农村内部的家庭财富分配差距逐渐拉大，而城市内部的家庭财富分配差距日趋缩小。

　　本文采用财富集中度指标分析不同财富组家庭的财富分布及其变化。参考已有文献的做法（Piketty et al.，2019），我们根据净资产高低将全国家庭分为三个财富组，即家庭净资产最高10%组、中间40%组和最低50%组，它们分别代表高财富家庭、中等财富家庭和低财富家庭。

　　图3展示了根据净资产测算的各财富组的财富份额情况。2010年，净资产最高10%家庭拥有超过一半以上的社会总财富，而最低50%家庭拥有的财富在社会总财富中的占比不到9%。这表明中国家庭财富分配在2010年时处于较不均衡的状态。但在2010年以后的十年间，财富分配差距呈现逐渐缩小的趋势。从2010年到2020年，尽管最低50%家庭所拥有的财富在社会总财富中的占比始终维持在8%左右，但中间40%家庭所拥有的财富份额从36.02%上升到40.59%，而最高10%家庭和所拥有的财富份额从55.32%下降到51.16%。

　　此外，城市家庭和农村家庭的财富份额变化趋势与全国家庭财富份额变化趋势基本一致。图4显示，从2010年到2020年，后90%（最低50%和中间40%的加总）城市家庭所拥有的财富份额从34.21%上升到39.90%，最高10%城市家庭所拥有的财富份额从65.79%下降到60.11%；而在农村地区，后90%家庭所拥有的财富份额从72.72%上升到76.61%，最高10%农村家庭所拥有的财富份额从27.28%下降到23.40%。

　　综上所述，无论是用基尼系数还是用集中度计算净资产分布，都可以发现中国家庭财富不平等程度相对较高。但从时间维度来看，中国家庭财富差距呈现逐渐缩小的趋势。值得注意的是，从基尼系数来看，家庭净资产不平等与金融资产不平等、住房资产不平等呈现大致相同的变化趋势（见图1），这意味金融资产和住房资产分布的不均衡很可能是造成家庭财富不平等的主要原因。这提醒我们应着重关注金融资产和住房资产的不平等分配与家庭财富不平等的关系。接下来，本文将从资产构成视角出发对家庭财富分配进行结构上的分解，分析各分项资产尤其是金融资产和住房资产对家庭财富不平等的影响。

　　此部分将从资产结构的角度探究中国家庭财富不平等的来源。我们利用标准的不平等分解方法测算了各分项资产对净资产基尼系数的贡献率，其结果见表2。可以看到，住房资产对财富不平等度的贡献率保持在80%以上，这表明住房不平等是造成中国家庭财富不平等的最大因素。事实上，已有文献利用2010年以前的微观调查数据对家庭财富不平等进行了分解，并且也发现住房资产对家庭财富不平等的贡献率最大（李实等，2005）。结合本文提供的证据可知，无论在21世纪的前十年，还是在2010年后的十年间，住房不平等始终是造成家庭财富不平等的主要原因。

　　虽然住房资产是影响家庭财富不平等的最主要因素，但其对财富不平等的贡献率随着时间推移而有所下降，从2010年的84.76%减少至2020年的81.72%。与之不同的是，金融资产对财富不平等的贡献率明显增加，从2010年的5.38%增加至2020年的10.79%。因此，金融资产可能成为加剧家庭财富不平等分配的重要来源。

　　表3展示了针对CFPS的六期数据使用OLS模型估计收入和债务对家庭净资产的影响结果。在模型1中，四个收入变量均在0.001的水平上显著为正，这表明不同来源的收入都对家庭财富有正向的提升作用。但从变量系数值来看，资产性收入的系数值最大，说明其对家庭财富积累的效应远大于其他类型的收入，这意味资产转换为财富是当代中国家庭财富积累的基本逻辑。债务也对家庭财富积累产生重要影响。在模型1中，资产性债务和非资产性债务都在统计上高度显著（P0.001），但从系数方向来看，资产性债务会有助于家庭财富的积累，而非资产性债务则会减少家庭财富。

　　为了进一步探究资产性债务是否会在资产转换为财富过程中发挥杠杆效应，我们在模型2~模型5中分别引入了不同收入与资产性债务的交互项。可以看到，工资性收入、经营性收入和转移性收入与资产性债务的交互项都在统计上显著为负（P0.001），这表明资产性债务会弱化非资产性收入对家庭财富积累的正向效应。相反，资产性收入与资产性债务的交互项在统计上显著为正（P0.001），这表明与资产投资直接相关的收入和债务会形成“叠加效应”，即家庭拥有的资产性债务越高，资产性收入对财富积累的正向效应越强。

　　综上所述，资产性收入对家庭财富积累的作用强于其他收入来源。而且，由于资产性债务具有产生资产性收入的作用，其有助于加快家庭财富积累。由此可见，通过资产投资产生的收入和债务对家庭财富的积累发挥着重要作用。

　　此部分将进一步考察不同阶层的家庭财富积累能力是否存在差异，以揭示财富不平等的社会结构性机制。参考已有文献的做法（李强，2005；何晓斌等，2022），本文根据职业地位来测量家庭的阶层地位，操作化思路为：将ISEI取值为40及以下的家庭归为“低阶层”，将ISEI取值为41~60的家庭归为“中阶层”，将ISEI取值为60以上的家庭归为“高阶层”。

　　我们首先根据CFPS数据测算了不同阶层家庭在收入和债务结构上的情况。感兴趣的读者可联系作者索取。在收入方面，工资性收入是中低阶层家庭的主要收入来源，其在家庭总收入的占比始终在50%以上。相比之下，高阶层家庭的收入构成较为多元，并且资产性收入的占比远高于中低阶层家庭，并且随着时间推移不断增加。在债务方面，高阶层家庭的债务是以资产性债务为主，而低阶层家庭的债务则是以非资产性债务为主。由此可见，不同阶层家庭的收入和债务结构存在明显差距。这意味着收入和债务对财富积累的影响可能会因家庭阶层地位的不同而发生变化。鉴于此，我们针对不同阶层家庭构建了财富决定模型，其结果呈现在表4。

　　从收入结构来看，工资性收入和转移性收入在模型1中的系数值大于模型2和模型3，这表明工资性收入和转移性收入对低阶层家庭的财富积累效应大于中阶层家庭和高阶层家庭。经营性收入在模型2中的系数值大于模型1和模型3，这表明经营性收入对中阶层家庭的财富积累效应大于低阶层家庭和高阶层家庭。资产性收入在模型3中的系数值大于模型1和模型2。此外，参考已有文献的做法（万丰华、陈思静，2024），我们对上述两组（模型1和模型3、模型2和模型3）的回归结果进行费舍尔组合检验（fishers permutation test)。结果显示，资产性收入的系数差异至少在0.01的水平上显著，这表明资产性收入对高阶层家庭的财富积累效应大于低阶层家庭和中阶层家庭。

　　从债务结构来看，资产性债务对所有阶层家庭的财富积累都具有正面影响（P0.001），但其对高阶层家庭的影响最大（系数=0.130），中阶层家庭次之（系数=0.120），低阶层家庭最小（系数=0.028）。与之不同的是，非资产性债务会使低阶层和中阶层家庭的财富都遭受损失。但比较来看，非资产性债务对低阶层家庭所产生的财富损失效应最大，对中阶层家庭的财富产生的负面效应较小。此外，我们也对上述分样本回归结果进行了费舍尔组合检验，发现资产性债务和非资产性债务的系数差异至少在0.05的水平上显著。一般而言，非资产性债务并不能为债务人带来收益，反而需要债务人运用既有的经济资源加以偿还，因而会对家庭财富产生负面影响。特别是对于低阶层家庭而言，由于在较大的经济压力之下不得不通过借贷来满足日常生活需求，会产生较大规模的非资产性债务，使其本就薄弱的财富基础遭受冲击。

　　综上所述，与皮凯蒂（Piketty，2014）所揭示的欧美发达国家财富积累过程一致，在当代中国，资产性收入逐渐向高阶层家庭集中，而这种具有高收益率的收入使得高阶层家庭的财富积累过程进一步加快，从而产生财富积累的“滚雪球”效应。与此同时，高阶层家庭依托现代金融工具将债务运用于资产投资，从而获得了更多的资产性收入，最终使其财富规模进一步扩大。

　　在识别家庭财富的影响因素后，我们进一步使用夏普里值分解法对财富不平等进行分解，以呈现各因素对财富不平等的影响。表5报告了各因素对净资产不平等的贡献度。针对CFPS2010和CFPS2020的分解结果显示，两个模型的残差均小于20%，说明模型可以解释80%以上的家庭财富不平等。除了省份这一地理因素外，家庭收入是对财富不平等贡献率最大的因素，四类收入（工资性收入、经营性收入、资产性收入和转移性收入）的贡献率从2010年的17.70%增加到2020年的20.76%。而在不一样的收入中，资产性收入对财富差距的影响最大，其贡献率在2010年到2020年间始终大于8%。值得注意的是，作为有助于资产转换为财富的关键机制，资产性债务对财富差距的影响随着时间推移而不断增强，其贡献率从2010年的1.41%上升至2020年的3.72%。

　　从资产结构视角来看，住房资产和金融实物资产是当代中国家庭的核心资产（李凤等，2016），并且这两类资产也被证实对家庭财富不平等的贡献率最大（见表2）。鉴于此，我们着重考察了各因素对金融实物资产差距和住房资产差距的影响。表6的结果显示，四个模型的残差未超过11%，这意味着财富决定模型对家庭财富不平等的解释力进一步提高，达到了90%左右。其中，资产性收入仍然是对金融实物资产和住房资产不平等贡献率最大的因素，其贡献率在2010年到2020年间保持在10%以上。而资产性债务对金融资产和住房资产不平等贡献率达到了4%以上，超过了工资性收入和转移性收入的贡献率。

　　综上所述，从资产视角来看，住房资产和金融资产是中国家庭财富不平等的主要来源。但在住房资产和金融资产转换为财富进而制造财富差距的过程中，基于这两种资产产生的收入和债务的不平等是财富不平等的深层次原因。

　　本文利用“中国家庭追踪调查”数据系统考察了中国家庭财富不平等的趋势、来源与驱动机制。首先，通过考察2010年到2020年间中国家庭财富不平等的演化过程，本文发现在此期间中国家庭财富基尼系数保持在0.65左右的相对高位水平。不过，积极的变化是中国家庭财富的基尼系数总体上呈下降趋势，这意味着中国家庭财富分配差距扩大的趋势得到有效抑制。本文认为，财富分配格局出现上述积极变化，很大程度上得益于党的十八大以来国家深入贯彻以人民为中心的发展思想，推动经济高质量发展，尤其是出台了一大批旨在缩小财富差距的惠民举措，如开展精准扶贫工作、建立城乡统一的社会保障体系、发展壮大民营经济以及社会组织等（李小云等，2018；杨穗、赵小漫，2022；何晓斌、董寅茜，2023），从而产生了推动共同富裕的显著成效。

　　接下来，本文对构成家庭财富的各类资产的不平等程度进行了估计，较为完整地呈现了中国家庭财富不平等的结构性特征。最值得注意的研究发现是：虽然住房资产在家庭资产中的占比远大于金融资产，但金融资产的不平等程度大于住房资产。之所以出现这一现象，很可能是因为上述两类资产的分配有截然不同的逻辑。在当代中国，由于绝大多数家庭已经拥有住房产权，因而住房资产积累及其分配较少受到个体因素的影响，而是更多地受到住房政策、经济走势、住房市场价格变动等宏观因素的影响（岳希明、英成金，2022；吴开泽，2019；李实等，2023）。与住房不同的是，金融资产的获得与个体或家庭特征的联系更加紧密。这是因为拥有金融资产的个体不仅有较强的经济基础，而且具备较高的金融知识以及风险承受能力。因此，低阶层家庭在金融市场中的参与率远低于高阶层家庭（尹志超等，2015；柳建坤等，2023）。

　　本文进一步对家庭财富不平等进行结构分解，发现家庭财富不平等主要来源于住房资产不平等。值得注意的是，随着金融资产在中国家庭资产结构中的占比不断提高，它逐渐成为家庭财富不平等的新的资产来源，对财富不平等的影响不断增强。这可能是因为金融资产与住房资产相比投机性更强，并且高阶层家庭拥有多种投资渠道来获取金融资产。而且，在近年来住房市场价格受到有效抑制的情况下，金融资产会成为高阶层家庭投资的替代性选择，这使得金融资产对家庭财富积累及其分配的影响进一步增强。

　　在从资产结构视角揭示了家庭财富不平等的根源后，本文考察了资产转换为财富进而造成财富不平等的过程及其逻辑。一方面，本文发现，通过资产投资产生的收入对家庭财富积累的作用显著强于包括工资在内的其他收入来源，同时它也是造成财富差距的最主要因素。事实上，不仅仅是在中国，资产性收入也是制造发达国家财富不平等的关键因素。正如皮凯蒂（Piketty，2014）所发现的，虽然美国以及欧洲国家的劳动收入一直在增长，但增长速度远低于资产性收入，这使得这些国家在长达三个世纪里财富差距不断拉大。不过，正如国外学者所批评的那样，皮凯蒂的研究结论仅建立在一些描述性的统计资料上，并未对资产性收入与财富不平等的关系进行严格检验（Pfeffer & Waitkus，2021）。本文则进一步证实了资产性收入差距是造成家庭财富不平等的主要原因。

　　另一方面，本文还注意到债务这一现代金融工具在财富积累以及分配差距形成过程中发挥着重要作用，这一点在已有文献中鲜有研究。本文发现，资产性债务发挥着与资产性收入类似的作用，也即不仅可以促进财富积累，而且能够扩大财富差距。不仅如此，资产性债务具有“杠杆效应”，可以强化资产性收入对财富的积累以及分配差距形成的正向效应。这一点尤其必须要格外注意。因为对于拥有雄厚经济资本以及广泛社会网络的高阶层家庭而言，他们可以获得比自身财富多得多的债务。而在运用债务杠杆进行资产投资后，高阶层家庭的资产性收入会迅速增加。值得注意的是，在2010年到2020年期间，住房市场日益金融化，这使得高阶层家庭可以充分运用债务杠杆来投资住房资产（吴开泽，2019）。在同一时期，股票、基金等金融市场规模不断扩大（柳建坤等，2023），这为拥有较强借债能力的高阶层家庭提供了新的投资渠道。这意味着金融化是造成家庭财富不平等的深层次原因。因此，如果经济金融化不加以有效控制，资产价格将迅速膨胀，家庭负债率也会进一步提升，这将使高阶层家庭的财富积累产生“滚雪球”效应，从而拉大与中低阶层家庭的财富鸿沟，最终导致财富不平等问题不断加剧。

　　上述针对中国家庭的研究结论有助于深化关于全球财富不平等问题的认识。一方面，受到“新自由主义”思潮及其所主张的放松政府管控的经济发展模式的影响，全球财富不平等程度在自20世纪80年代以后显著上升（Zucman，2019）。虽然中国在同一时期开启了市场化改革，但由于改革是以实现共同富裕为目标，因而贫富差距问题得到积极治理，这使得财富向高阶层家庭过度集中的趋势得到了有效控制。事实上，近年来国外学者已经意识到以中国为代表的新兴经济体将是影响全球财富不平等趋势的关键力量，认为中国所经历的财富快速增长可以辐射到世界其他地区，从而可能会使全球财富不平等程度在未来几十年内保持稳定或有所下降（Davies et al.，2017）。另一方面，由住房资产和金融实物资产所驱动的财富不平等是全球性现象。一项针对欧美发达国家的研究表明，财富不平等的跨国差异与住房资产的分布存在密切联系（Pfeffer & Waitkus，2021）。另一项研究表明，于2007年在美国爆发进而蔓延至全世界的金融危机加剧了全球财富不平等（Shchepeleva et al.，2022）。上述事实提醒各国的研究者应在全球视野内理解住房资产不平等和金融实物资产不平等的重要意义，并将其作为分析财富不平等运作逻辑的着眼点。

　　此外，本文的研究结论为治理家庭财富不平等问题进而推进共同富裕提供了政策启示。一方面，以缩小资产性收入差距为重点来完善收入分配制度，这需要在三次分配领域中同时开展工作。在初次分配过程中，要多渠道增加低阶层家庭的资产性收入，而其关键在于推动住房市场和金融市场高质量发展。在再分配过程中，要灵活运用税收工具，适时推进房产税、遗产税等税种的制定和实施，弱化财富的代际传递性，降低阶层固化风险。在第三次分配过程中，应完善《慈善法》等法律规定，深化社会组织体制改革，为高阶层群体开展公益慈善事业提供制度支持。另一方面，决策部门应关注家庭金融安全问题，完善信贷政策，加强对高阶层群体的信贷审核，严格控制债务规模，尤其是对用于资产投机活动的债务进行重点监控，精准控制家庭领域的债务风险。

　　本文仍有不足之处。一方面，本文对家庭财富的估计可能存在一定偏差，这与数据本身的局限有关。具体而言，本文使用的微观调查数据可能与社会现实存在一定的距离。这是因为从受访者填报心理来看，自己的财富是非常隐私的事情，并且越是高财富家庭越可能少报。此外，随着经济全球化程度的逐步加深，财富的流动性日益增强，高财富家庭在海外持有的财富慢慢的变多，而这方面的财富信息难以捕捉。另一方面，近年来关于财富不平等的跨国比较研究慢慢的出现，但其分析对象集中在发达国家。因此，在未来的研究中，可以开展以中国为代表的新兴经济体与发达经济体的比较研究，除了考察财富不平等程度的差异外，还可以探究财富不平等形成机制的异同。