第一章 绪论
第一节 研究背景与意义
一、研究背景
金融资产是指一切可以在有组织的金融市场上进行交易、具有现实价格和未来估价的金融工具的总称，它的最大特征是能够在市场交易中为其所有者提供即期或远期的货币收入流量。而居民家庭金融资产是指居民所持有的具有权益性凭证和金融债权的资产，其规模和结构的变动可以在很大程度上反映一个国家的金融化水平（窦婷婷，2013）。
第一节 研究背景与意义
一、研究背景
金融资产是指一切可以在有组织的金融市场上进行交易、具有现实价格和未来估价的金融工具的总称，它的最大特征是能够在市场交易中为其所有者提供即期或远期的货币收入流量。而居民家庭金融资产是指居民所持有的具有权益性凭证和金融债权的资产，其规模和结构的变动可以在很大程度上反映一个国家的金融化水平（窦婷婷，2013）。
改革开放 40 年来，伴随着我国国民经济的迅速发展，金融市场的不断完善，居民收入水平的大幅度提升以及投资意识的增强，居民家庭参与金融市场的程度也在逐步加深，具体表现为以下三点：第一，我国家庭金融资产持有总量逐年上升。据国家统计局等官方网站数据显示，1978 年，我国家庭金融资产总量仅为 380.2亿元，至 1990 年时已然突破万亿元大关，达到 10507.75 亿元，2011 年之后，总量迅猛增加，远超过相应年份的国内生产总值。而据相关学者估算，截止至 2017年末，我国家庭部门金融资产规模已达近 140 万亿元（张斌，2018）。总体来看，自 1978 年至 2018 年这短短的 40 年间，我国居民家庭金融资产持有总量增长率高达 368127.25%，增长了近 3682 倍。这快速的增长充分说明了我国宏观经济的快速发展和居民家庭财富总量的持续提高。第二，我国居民家庭金融资产总量占 GDP的比重总体呈现增长态势，由 1978 年 10.34%的比例上涨至 2017 年的 169.26%（由国家统计局公布的相关数据计算得出）。期间虽经历了阶段性的回落，但总体表现为上涨的形态，这也体现了我国居民家庭作为微观投资主体对金融市场深化改革的重要性。第三，我国居民家庭金融资产分布的多元化趋势明显。1978 年时我国居民家庭金融资产仅由现金和储蓄存款构成，占比分别高达 44.61%以及 55.39%，发展至 2014 年时虽然储蓄存款仍是家庭持有金融资产的主要形式，但现金在金融资产中的比例已下降至 5.07%，而股票、债券以及保险等金融资产所占比重持续增加，分别达到 19.90%，18.79%以及 2.13%（马燕舞，2016）。这表明改革开放以来，我国家庭金融资产配置在向多元化格局发展。
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第二节 研究内容与思路
一、研究内容
本文的研究主要分为六个部分。
第一部分是本文的绪论部分。主要介绍本文研究的背景、意义、研究内容、研究方法和思路，以及对本文可能的创新点和不足之处进行总结。
第二部分是本文的文献综述。本文对家庭金融资产不平等的国内外相关文献研究进行了梳理。主要从家庭金融资产的定义及测算、分布情况、分布不平等的作用机制、家庭金融资产在代际传递方面的研究以及 Bewley 模型在家庭资产分布不平等中的应用五个方面进行了总结阐述。
第三部分是模型介绍。本文对我国金融资产不平等问题研究过程中所使用的理论和计量模型进行了描述。理论模型部分分别介绍了无限期界的 Bewley 模型和世代交叠的 Bewley 模型，计量模型部分则是对代际弹性分解模型进行了阐述。
第四部分是本文的统计分析结果。文章基于无限期界的 Bewley 模型对全国居民家庭金融资产代内分布不平等情况进行了统计分析。首先对样本居民家庭金融资产进行描述性统计；其次，分析了城乡居民家庭以及不同分位阶层家庭的金融资产总量和结构差异；最后，对我国家庭金融资产的不平等程度进行了测算。
第五部分是本文的实证分析结果。文章基于世代交叠的 Bewley 模型，从代际传递的角度探究了家庭金融资产不平等在长期内形成和变化的作用机制。通过将代际传递分解为金融资产的直接传递以及人力资本的间接传递，实证分析了两种代际传递方式对不同类别样本家庭代际收入流动性的影响，进而探讨了不同的代际传递因素对家庭金融资产分布产生的影响。
第六部分是本文的总结与政策建议。此部分中，本文根据第四部分的统计结果和第五部分的实证结果，对结论进行归纳和总结；然后，在此基础上结合我国经济具体的发展现状，有针对性地提出可能提高居民家庭金融资产水平、降低家庭金融资产不平等程度、缩小收入差距的政策建议。
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第二章 家庭金融资产不平等的相关文献综述
由于美国是最早开展家庭金融调查的国家，因此，对美国家庭金融资产财富分布和构成的研究是最早也是最多的，基于此，本文以美国和中国为例，分别对两个国家金融资产分布情况相关的研究成果进行归纳总结。
一、美国家庭金融资产分布情况
第二节 研究内容与思路
一、研究内容
本文的研究主要分为六个部分。
第一部分是本文的绪论部分。主要介绍本文研究的背景、意义、研究内容、研究方法和思路，以及对本文可能的创新点和不足之处进行总结。
第二部分是本文的文献综述。本文对家庭金融资产不平等的国内外相关文献研究进行了梳理。主要从家庭金融资产的定义及测算、分布情况、分布不平等的作用机制、家庭金融资产在代际传递方面的研究以及 Bewley 模型在家庭资产分布不平等中的应用五个方面进行了总结阐述。
第三部分是模型介绍。本文对我国金融资产不平等问题研究过程中所使用的理论和计量模型进行了描述。理论模型部分分别介绍了无限期界的 Bewley 模型和世代交叠的 Bewley 模型，计量模型部分则是对代际弹性分解模型进行了阐述。
第四部分是本文的统计分析结果。文章基于无限期界的 Bewley 模型对全国居民家庭金融资产代内分布不平等情况进行了统计分析。首先对样本居民家庭金融资产进行描述性统计；其次，分析了城乡居民家庭以及不同分位阶层家庭的金融资产总量和结构差异；最后，对我国家庭金融资产的不平等程度进行了测算。
第五部分是本文的实证分析结果。文章基于世代交叠的 Bewley 模型，从代际传递的角度探究了家庭金融资产不平等在长期内形成和变化的作用机制。通过将代际传递分解为金融资产的直接传递以及人力资本的间接传递，实证分析了两种代际传递方式对不同类别样本家庭代际收入流动性的影响，进而探讨了不同的代际传递因素对家庭金融资产分布产生的影响。
第六部分是本文的总结与政策建议。此部分中，本文根据第四部分的统计结果和第五部分的实证结果，对结论进行归纳和总结；然后，在此基础上结合我国经济具体的发展现状，有针对性地提出可能提高居民家庭金融资产水平、降低家庭金融资产不平等程度、缩小收入差距的政策建议。
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第二章 家庭金融资产不平等的相关文献综述
第一节 家庭金融资产的定义和测算方法
一、家庭金融资产的定义
迄今为止，学术界对金融资产相关方面的研究已较为深入，但有关于金融资产的概念和划分，各类研究均无统一的标准。Campell（2006）将金融资产定义为包括以下几种金融工具，主要有现金、储蓄、债券、股票以及储蓄型保险等。易纲、宋旺（2008）在对中国金融资产结构演进过程的描述中指出国际货币经济组织（IMF）采用流动性分类标志，将金融资产划分为货币性黄金和特别提款权、通货和存款、非股票证券、股票和其他股权、金融衍生产品和其他应收应付账款等八个层次，然而学者吴卫星、易尽然和郑建明（2010）在对我国居民家庭资产配置结构的特征和影响因素进行实证研究的过程中，对于家庭金融资产的定义划分除了包含 Campell（2006）以及 IMF 罗列的金融工具外，还将房产纳入到了金融资产中。对此，Cagetti and Mariacristina（2008）认为，应根据研究的内容以及所需数据的可得性来定义家庭金融资产，其主张面对不同的研究问题要使用更为适用的严谨的测算金融资产的方法，而不需要局限于概念本身的含义。本文在探究家庭金融资产代内分布不平等以及在长期内形成的作用机制时，就是参考 Cagetti and Mariacristina 的思路从而对家庭金融资产进行界定。
一、家庭金融资产的定义
迄今为止，学术界对金融资产相关方面的研究已较为深入，但有关于金融资产的概念和划分，各类研究均无统一的标准。Campell（2006）将金融资产定义为包括以下几种金融工具，主要有现金、储蓄、债券、股票以及储蓄型保险等。易纲、宋旺（2008）在对中国金融资产结构演进过程的描述中指出国际货币经济组织（IMF）采用流动性分类标志，将金融资产划分为货币性黄金和特别提款权、通货和存款、非股票证券、股票和其他股权、金融衍生产品和其他应收应付账款等八个层次，然而学者吴卫星、易尽然和郑建明（2010）在对我国居民家庭资产配置结构的特征和影响因素进行实证研究的过程中，对于家庭金融资产的定义划分除了包含 Campell（2006）以及 IMF 罗列的金融工具外，还将房产纳入到了金融资产中。对此，Cagetti and Mariacristina（2008）认为，应根据研究的内容以及所需数据的可得性来定义家庭金融资产，其主张面对不同的研究问题要使用更为适用的严谨的测算金融资产的方法，而不需要局限于概念本身的含义。本文在探究家庭金融资产代内分布不平等以及在长期内形成的作用机制时，就是参考 Cagetti and Mariacristina 的思路从而对家庭金融资产进行界定。
二、家庭金融资产的测算方法
（一）家庭金融资产的宏观测算方法
近年来家庭金融受到广泛关注，已逐渐成为金融学研究领域中的一个新的独立研究方向，学术界和实务届将越来越多的关注度投放其中，但出于隐私考虑，居民对家庭财务性方面信息较为保护，因此，在获取家庭金融数据时存在一定程度的困难。早期，学者们衡量家庭金融资产的总量和配置结构时，主要使用的是国民经济宏观数据。Spant（1987），Davies and Shorrocks（2000）在对家庭资产分布和金融资产持有情况进行研究时，是经由政府部门的财产税数据推算而得。国内学者中，易纲（1996）根据中国人民银行发布的宏观经济数据对我国金融资产的总量和结构进行了统计分析。潘旭（2008）在研究中国居民家庭金融资产变动情况时，根据中国资产流量表中住户部门的基期金融资产存量数据，再加上流量数据，逐期外推，从而推算出金融资产各个组成部分的存量数据。然而，经由宏观经济数据测算得到金融资产数据的方法不能全面的反应家庭和个人的资产状况，通过该方法只能获知家庭金融资产的总体分布情况，对于家庭金融资产分布背后的行为逻辑研究无法给出更为精确的微观数据。
第二节 家庭金融资产分布情况研究（一）家庭金融资产的宏观测算方法
近年来家庭金融受到广泛关注，已逐渐成为金融学研究领域中的一个新的独立研究方向，学术界和实务届将越来越多的关注度投放其中，但出于隐私考虑，居民对家庭财务性方面信息较为保护，因此，在获取家庭金融数据时存在一定程度的困难。早期，学者们衡量家庭金融资产的总量和配置结构时，主要使用的是国民经济宏观数据。Spant（1987），Davies and Shorrocks（2000）在对家庭资产分布和金融资产持有情况进行研究时，是经由政府部门的财产税数据推算而得。国内学者中，易纲（1996）根据中国人民银行发布的宏观经济数据对我国金融资产的总量和结构进行了统计分析。潘旭（2008）在研究中国居民家庭金融资产变动情况时，根据中国资产流量表中住户部门的基期金融资产存量数据，再加上流量数据，逐期外推，从而推算出金融资产各个组成部分的存量数据。然而，经由宏观经济数据测算得到金融资产数据的方法不能全面的反应家庭和个人的资产状况，通过该方法只能获知家庭金融资产的总体分布情况，对于家庭金融资产分布背后的行为逻辑研究无法给出更为精确的微观数据。
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由于美国是最早开展家庭金融调查的国家，因此，对美国家庭金融资产财富分布和构成的研究是最早也是最多的，基于此，本文以美国和中国为例，分别对两个国家金融资产分布情况相关的研究成果进行归纳总结。
一、美国家庭金融资产分布情况
在金融市场高速发展，可供家庭选择的金融工具愈发增多的同时，家庭金融资产投资行为也表现出了差异。首先，从家庭持有金融资产的总量来看，金融资产的分布呈现出了不均衡，极大部分金融资产掌握在了少部分人手里。Aiyagari（1994）、Davies and Shorrocks（2000）通过对美国家庭资产的分布情况进行研究，结果发现家庭资产的分布存在严重右偏现象；此外，学者 Arthur B. Kennickell（2003）基于 SCF 数据库也得到了美国财富分布不平等的实证结果，其中，财富顶端 1%的家庭在 2001 年期间拥有总财富 29%的份额。其次，从家庭金融资产的组成结构来看，其在美国的配置存在较大的差异。Wolff（1989）对美国家庭财富在 1900 至1983 年的趋势进行研究，结果表明，在此期间美国居民家庭总资产中固定收益资产、储蓄以及房产所占比重有所增加，股票占比降低。而 Arthur B. Kennickell（2003）的研究则表明，相比较于储蓄而言，在 1989-2001 年期间，美国居民家庭持有的股票在投资组合中的份额大幅度增加。除此之外，Arthur B. Kennickell（2003）从不同种族的角度对非裔美国人家庭与白人非西班牙裔家庭资产分布进行了对比研究，结果表明，白人非西班牙裔家庭持有的财富远远高于美国黑人家庭，1989 年非裔美国人家庭的总资产仅为白人非西班牙裔家庭的 5％左右，到 2001 年，这一比例虽已上升，但依然远低于白人非西班牙裔家庭的财富额。尤其在财富分配的两端，差异最为显著。#p#分页标题#e#
二、我国家庭金融资产分布情况
20 世纪 90 年代以来，随着我国收入分配主体的变化、社会利益保障机制的变迁以及金融市场的发展，金融资产的种类开始愈加丰富，中国居民家庭在金融市场中的参与程度也不断加深。宋永辉、邓丽媛（2016）对我国金融资产配置结构进行研究时指出，1986年至2013年期间，我国家庭金融资产规模总体呈上涨趋势，1986 年，我国家庭金融资产仅为 3649.58 亿元，截至 2013 年底，我国家庭金融资产持有总量已增加至 1986 年的 220.7 倍。迄今为止，学者们对我国居民家庭金融资产的分布已进行了大量研究。主要集中于城乡居民家庭金融资产配置结构及其比较上。
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第三章 家庭金融资产不平等的模型介绍 .................................. 15
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第三章 家庭金融资产不平等的模型介绍 .................................. 15
第二节 家庭金融资产不平等代际传递的计量模型 ....................... 19
第五章 家庭金融资产不平等的代际传递研究 ............................. 28
第一节 变量说明及描述性统计 ...................... 28
第二节 面板数据回归模型的选择 ........................... 29
第六章 结论与政策建议 .................................. 39
第一节 本文的结论 ................................ 39
第二节 政策建议 .............................. 40
第四章 家庭金融资产不平等的代内分布研究
第一节 数据来源和样本选取
一、数据来源
本文使用的微观调查数据均来自于中国家庭追踪调查（CFPS）。CFPS 是由北京大学团队设计，北京大学社会科学调查中心（ISSS）负责实施的一项全国性、综合性的社会跟踪调查项目。该数据库收集了村居，家庭以及个人三个层次的微观数据，涵盖经济活动、家庭关系和家庭金融行为、教育以及健康等诸多方面的信息，为学术研究和政策分析提供了强大的数据基础。CFPS 中包含 16000 户目标样本，样本对象为中国 25 个省、市和自治区中的家庭户以及家庭户中全部有血缘、婚姻或领养关系的成员。该调查中心于 2008 年、2009 年分别在北京、广东、上海三地开展了初访和追访的预调查，并从 2010 年开始在 25 个省、市和自治区正式实施基线调查，至今为止，已分别在 2012 年、2014 年以及 2016 年完成三期的追踪访问。在此过程中样本家庭以及所有家庭成员均为永久追踪对象，生成的家户ID 和个人 ID 也被永久保存。鉴于 2008 年、2009 年最初两年调查覆盖范围较小，数据不够全面，因此，本文主要取自 2010 年开始正式调查访问的数据，并将 2010年至 2016 年的数据整合成面板数据。
一、数据来源
本文使用的微观调查数据均来自于中国家庭追踪调查（CFPS）。CFPS 是由北京大学团队设计，北京大学社会科学调查中心（ISSS）负责实施的一项全国性、综合性的社会跟踪调查项目。该数据库收集了村居，家庭以及个人三个层次的微观数据，涵盖经济活动、家庭关系和家庭金融行为、教育以及健康等诸多方面的信息，为学术研究和政策分析提供了强大的数据基础。CFPS 中包含 16000 户目标样本，样本对象为中国 25 个省、市和自治区中的家庭户以及家庭户中全部有血缘、婚姻或领养关系的成员。该调查中心于 2008 年、2009 年分别在北京、广东、上海三地开展了初访和追访的预调查，并从 2010 年开始在 25 个省、市和自治区正式实施基线调查，至今为止，已分别在 2012 年、2014 年以及 2016 年完成三期的追踪访问。在此过程中样本家庭以及所有家庭成员均为永久追踪对象，生成的家户ID 和个人 ID 也被永久保存。鉴于 2008 年、2009 年最初两年调查覆盖范围较小，数据不够全面，因此，本文主要取自 2010 年开始正式调查访问的数据，并将 2010年至 2016 年的数据整合成面板数据。
二、样本选择
本文采用倒推的方法最终选取了同时参与 2010 年正式基线调查以及 2012 年至 2016 年追踪调查的 860 个共同样本作为接下来实证分析的对象。即，第一步，先在 2016 年的总样本中进行筛选：剔除家庭财产、个人特征（如年龄、户口、受教育年限等）相关数据缺失的样本，接着在数据完整的个体样本中根据家庭关系数据库将同一家户的父代和子代进行匹配，这里需注意的是，因以父亲收入为导向依然是我国当前的社会家庭结构，所以父代只取样本家庭中父亲的相关信息，此外，对于多子家庭，为使子代尽最大可能接近职业中期，从而使收入测量更加准确，本文只考察子代中老大的信息（鲁静婷，2017）。最后根据父子代样本所在的家户号将个人数据与家庭经济库中的家庭数据进行整合。第二步，因在 CFPS 数据库中家庭编码以及个人编码被永久保存，因此，根据 2016 年选取的家庭样本和家庭中父子代样本的编码便可分别在 2014 年，2012 年，2010 年中匹配出同时参与基线调查和追踪调查的共同样本，此共同样本即为接下来实证分析的对象。在此过程中，本文将父代年龄大于 70 周岁、子代未成年的样本进行了剔除。
本文采用倒推的方法最终选取了同时参与 2010 年正式基线调查以及 2012 年至 2016 年追踪调查的 860 个共同样本作为接下来实证分析的对象。即，第一步，先在 2016 年的总样本中进行筛选：剔除家庭财产、个人特征（如年龄、户口、受教育年限等）相关数据缺失的样本，接着在数据完整的个体样本中根据家庭关系数据库将同一家户的父代和子代进行匹配，这里需注意的是，因以父亲收入为导向依然是我国当前的社会家庭结构，所以父代只取样本家庭中父亲的相关信息，此外，对于多子家庭，为使子代尽最大可能接近职业中期，从而使收入测量更加准确，本文只考察子代中老大的信息（鲁静婷，2017）。最后根据父子代样本所在的家户号将个人数据与家庭经济库中的家庭数据进行整合。第二步，因在 CFPS 数据库中家庭编码以及个人编码被永久保存，因此，根据 2016 年选取的家庭样本和家庭中父子代样本的编码便可分别在 2014 年，2012 年，2010 年中匹配出同时参与基线调查和追踪调查的共同样本，此共同样本即为接下来实证分析的对象。在此过程中，本文将父代年龄大于 70 周岁、子代未成年的样本进行了剔除。
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第六章 结论与政策建议
第一节 本文的结论
要表现的更加严峻。此外，在各类家庭金融资产中，股票类金融资产离散程度远远高于现金和存款的离散程度，即风险性高的股票类金融资产分布表现的更为不平等。
参考文献（略）
第六章 结论与政策建议
第一节 本文的结论
要表现的更加严峻。此外，在各类家庭金融资产中，股票类金融资产离散程度远远高于现金和存款的离散程度，即风险性高的股票类金融资产分布表现的更为不平等。
参考文献（略）
