社会捐赠的家庭参与：“U”形收入关系与第三次分配.pdf

第 26 卷第 2 期2 024 年4 月北京邮电大学学报(社会科学版)Journal of Beijing University of Posts and Telecommunications(Social Sciences Edition)Vol.26,No.2Apr.2024收稿日期:2023-08-28项目基金:国家哲学社会科学基金重点项目(20AZD012)作者简介:肖凯元(1999),男,山东菏泽人,博士研究生DOI:10.19722/ki.1008-7729.2023.0122社会捐赠的家庭参与:“U”形收入关系与第三次分配肖凯元,封世蓝(北京大学 马克思主义学院,北京 100871)摘 要:重新考察中国家庭社会捐赠行为的收入效应,使用 2014 年、2016 年和 2018 年的中国家庭追踪调查数据,采用断尾回归和 Heckman 两阶段模型检验并解决 OLS 回归中可能存在的断尾问题和样本选择偏误问题。研究发现,我国参与社会捐赠的家庭比例为 19.1%,参与捐款的家庭年均捐款为 449.61 元。社会捐赠的收入弹性为 0.29,与基准回归的结果(0.21)的差异主要是由左侧断尾问题引起。由于中等收入家庭较低的参与率,社会捐赠具有明显的“U”形收入关系。进一步比较家庭参与第三次分配三种方式,即礼金、经济支持和社会捐赠,并分析三种方式收入效应差异产生的来源。基于以上讨论,提出应当进一步拓宽家庭第三次分配参与渠道。关键词:第三次分配;社会捐赠;收入效应;共同富裕;断尾回归中图分类号:F124.7;C913.7 文献标识码:A文章编号:1008-7729(2024)02-0062-16一、引 言党的二十大报告指出:“分配制度是促进共同富裕的基础性制度。”1作为分配制度的重要一环,第三次分配在缩小收入差距方面具有重要作用。长期以来,由于第三次分配相较于初次分配、再分配规模较小,并没有得到较多的关注。党的十九大后,学术界对第三次分配的认识得到了不断的深化和发展。党的二十大报告明确指出:“坚持按劳分配为主体、多种分配方式并存,构建初次分配、再分配、第三次分配协调配套的制度体系。”11事实上,第三次分配是来源于中国本土的概念,由我国著名经济学家厉以宁先生于20 世纪90 年代提出。他首先提出了影响收入分配的三种力量,即市场机制、政府和道德力量2,并在此基础上提出了第三次分配的概念,认为除了第一次分配(即“市场进行的收入分配”)和第二次分配(即“政府主持下的收入分配”)之外,还存在第三次分配 “基于道德信念而进行的收入分配”3,或者是“出于信念、道德、爱好力量的分配”4。第三次分配是公众基于自身收入进行的自发的、非强制的分配,关于第三次分配的收入效应研究具有非常重要的意义。大量研究结果表明,美国社会捐赠的收入效应呈现显著的“U”型关系5-7,而由于缺少相关数据,国内相关研究进展相对缓慢。通过实证研究笔者发现,家庭参与第三次分配的不同渠道具有显著不同的收入效应,其中家庭对社会捐赠的参与就具有显著的“U”形收入关系。对第三次分配的不同收入效应进行分析,不仅能够帮助我们更好理解家庭进行收入分配和支出决策的行为模式,而且能够为相关财税政策的制定提供理论依据,为共同富裕的实现提供更多可能性。本研究主要立足于对家庭社会捐赠行为的“U”形收入效应的测量,拟探究其产生的原因,并在此基础上进一步探索礼金和经济支持等第三次分配的家庭参与途径的收入效应。文章其余章节安排如下:第二部分综述国内相关理论文献,并介绍样本数据;第三部分介绍实证设计;第四部分报告相应的结果,并进行稳健性检验;第五部分对礼金和经济支持两种家庭参与第三次分配方式的收入效应进行进26一步讨论分析;最后总结全文。二、研究述评和数据来源第三次分配是一个本土的经济概念,而国外学界对社会捐赠在个人效用中的作用已有相关研究。经济学理性人假设认为,消费为个人带来正向效用。在此基础上,Kurz8提出,资本和财富的积累同样会为个人带来效用的提升。Hood 等9指出,参与社会捐赠本身也能提升消费者的效用。厉以宁29在提出第三次分配的概念时,论证了市场、政府、道德三种力量对收入分配的作用机制(如图 1 所示),即代表性家庭在市场中通过劳动、经营和资产获得收入后,首先经过补贴和征税等政府的再分配,形成可支配收入;其次,在此基础上决定自身用于转移支出和社会捐赠等第三次分配的部分,并将剩余部分用于消费和储蓄。因此,代表性家庭的支出决策为在一定收入水平下,进行消费、储蓄和以社会捐赠为代表的第三次分配的决策,以此实现自身效用最大化。-93,;9-92A;9-9D);93.+-9+)-92D7+;9-9;0D7+;9-9?,D*-9*?;)0D44+EAC-+144+EA+44+EA图 1 三种力量对收入分配的影响(资料来源:厉以宁论共同富裕的经济发展道路 29)收入的增加将对家庭社会捐赠行为产生两方面的影响:第一是增加了可支配收入,扩展了家庭进行支出决策的可能性边界,这对家庭的社会捐赠行为是正向影响;第二是改变了家庭的社会经济地位,从而对家庭在消费、储蓄、第三次分配(社会捐赠等)三个支出方面获得的效用产生影响。一方面,收入提高会增强个人的社会责任感、文化水平,进而提高社会捐赠的边际效用9654-656;另一方面,在一定的收入水平内,特别是在相对较低的收入水平下,收入提高会带来财富的边际效用提高,从而挤出对社会捐赠的参与8348-355,这也得到了一些研究的证明。顾思蒋等10-11关注了中国家庭储蓄率的收入效应,但两者基于不同时间段的数据得到了相反结论。统计数据表明,尽管捐赠平均额度最高的群体是收入水平最高的群体,但整体上捐赠与家庭收入却呈现明显的“U”型关系12。Stellar 等13的研究表明,处于较高经济地位的个人倾向于表现出更弱的同情心,因此通过社会捐赠获得的效用较小,这对家庭的社会捐赠行为产生了负面的影响。因此,收入增加对家庭参与社会捐赠行为的影响是多种因素综合的结果,在不同的收入水平下可能出现显著不同的结果。在第三次分配概念提出很长一段时间后,我国关于第三次分配和社会捐赠的相关学术研究才逐步发展起来,因此相关数据较为匮乏。国内现有关于第三次分配的学术研究更多关注第三次分配的经济伦理概念、慈善基金会和社会组织等参与主体的相关管理等方面的定性探讨。而在关于社会捐赠的定36肖凯元等:社会捐赠的家庭参与:“U”形收入关系与第三次分配该研究根据收入将家庭分为“贫困”“温饱”“小康”“富裕”“很富裕”五类。研究发现,尽管“很富裕”家庭的捐赠平均额度最高,但值得关注的是捐赠家庭中“贫困”家庭的平均捐赠额度仅次于“很富裕”家庭,参与捐赠的“温饱”家庭的平均捐赠额也高于“小康”家庭。量研究方面,由于第三次分配中企业捐赠占比远远高于个人(如图 2 所示),国内学界对个体与家庭层面涉及社会捐赠等第三次分配行为的关注度较低,相关数据较少,研究仍主要集中在收入极化影响14等宏观层面和企业层面参与社会捐赠的激励。这些激励可以分为几个类型:首先是政治激励。黄伟等15通过双重差分模型(DID)探讨民营企业“凡进必评”政策对民营企业参与慈善捐赠的政治激励,慈善捐赠将显著提升民营企业家当选地方人大代表或政协委员的概率。戴亦一等16检验地方政府换届对企业慈善捐赠行为的影响后发现,地方政府换届后,企业慈善捐赠的倾向和规模都会显著加强并扩大,并将此归结为“政治献金”。其次是经济激励。吴文值等17发现,捐赠免税政策能在长期有力推动企业参与第三次分配,他们进一步探讨了文化氛围等因素对激励效果的影响。许玲玲18发现,慈善捐赠显著促进了企业劳动力的增加,尤其是增加了企业研发人才,其他影响因素包括 CEO 的教育背景19等。企业是社会生产的基本单元,也是社会捐赠的主要力量。上述文献主要探讨企业参与社会捐赠的动力和激励,对促进企业积极履行社会责任,开展社会捐助具有一定意义。然而这些文献指出,企业的社会捐赠常常伴随着复杂的政治、经济激励因素,不能很好地反映道德力量在收入分配中的作用。相比而言,个人和家庭的社会捐赠更能反映社会道德水平的提升。6.229.211.918.464.669.669.311.119.613.916.470.713.721.165.264.223.312.517.523.658.911.926.461.74.2125.1370.662012201320142015201620172018201920208-98A1009080706050403020100:02BC(/%6,图 2 20122020 年社会捐赠占比(资料来源:社会科学文献出版社中国慈善发展报告(2022)20)在家庭参与第三次分配的方面,晏艳阳等21分析了邻里效应对家庭社会捐赠活动的影响,认为邻里效应能提升家庭参与社会捐赠的概率,但并没有讨论社会捐赠具体金额的影响因素。文雯22基于2018 年中国家庭追踪调查(Chinese Family Panel Studies,CFPS)数据,测得我国居民的捐款收入弹性为0.216,并比较了捐款收入弹性的城乡、工作体制内外、不同收入组、贫富差距感受等方面差异,认为我国居民的捐款收入弹性偏低。该研究首先将捐赠与消费视为支出行为,将捐款视为一类正常品(normal goods),通过优化问题框架构建基本的理论模型;其次,在实证部分,为纠正大量没有发生社会捐赠行为的个体带来的样本选择偏误,该研究在基准回归中采用了 Heckman 两阶段模型。然而,由于该研究采用 2018 年中国家庭追踪调查个体数据,无法识别个体固定效应。笔者认为,在进行社会捐赠的收入弹性测算中,相比于样本选择偏误,社会捐赠支出的非负性断尾条件将产生更严重的影响。同时,由于家庭是我国“收入-支出”决策的基本单元,笔者认为采用家庭面板数据能对社会捐赠的收入弹性进行更准确的估计。本研究核心关注的问题首先是家庭社会捐赠的“U”形收入效应,对既有的第三次分配收入弹性研究进行以下补充和拓展:其一,在研究层次方面,考虑到中国家庭的收入支出过程和家庭不同年龄成员46北京邮电大学学报(社会科学版)2024 年第 2 期“凡进必评”指民营企业家参加政治选拔前需要进行综合评价的政策,具有明显的政治激励。的差异,将研究层次从个人上升到家庭,考虑家庭的收入与第三次分配参与。其二,在数据选取方面,将选取范围从现有研究采用的 2018 年中国家庭追踪调查(CFPS)扩展到 2014、2016、2018 三个年份。其三,在概念界定方面,在既有的对社会捐赠研究的基础上,进一步区分讨论家庭参与第三次分配中社会捐赠、经济支持、礼金等不同渠道中收入效应的区别,进行可能的机制探讨。其四,在实证方法方面,现有研究有一部分关注到样本选择偏误的问题,但对断尾问题研究较少。本研究将采用断尾回归和 Heckman 两步法,比较不同方法与基准回归之间的区别,探究基准回归偏误的主要来源,对第三次分配的收入弹性进行重新测量。本研究采用中国家庭追踪调查(CFPS)数据,该数据对居民的慈善捐赠、礼金等收入转移行为进行了调查,具有较大的体量和规模。本研究使用的样本是中国家庭追踪调查(CFPS)2014、2016、2018 三个年份的数据。基于 Samuelson 等23-25提出的世代交叠模型和中国家庭的一般情况,笔者认为中国家庭成员收入和支出存在高度相关性,中国家庭一般以家庭为单位进行支出预算和决策。因此,本研究主要采用家庭经济问卷调查样本,根据家庭对财务负责人的回答,通过家庭财务负责人的个人代码,匹配家庭财务负责人的个人调查样本数据。同时清除样本中不知道或拒绝回答家庭参与社会捐赠情况、家庭收入支出的家庭,删除在回答家庭“财务负责人”时发生重复的家庭和部分存在明显统计错误的极端数据。数据库由追踪调查而来。婚丧等家庭重大事件会导致家庭拆分或合并,也可能导致家庭搬入搬出样本区域,因此,获取的数据是非平衡面板数据。在构造非平衡面板数据时,笔者主要通过每条数据的最后一期家庭编号追踪家庭,合并后的样本包括 15 124 个家庭和 28 567 条样本数据。三、实证策略和结果分析(一)研究设计本研究的目的是分析中国家庭参与社会捐赠的行为,特别是探究社会捐赠行为收入效应的“U”形关系和解决对其收入弹性估计时存在的断尾问题,从而提高估计的准确性。1.基准回归模型本研究的基准回归模型为Donationi,c,p,t=f(Incomei,c,p,t)+Xi,c,p,t+p,t+i,c,p,t(1)其中:i 代表家庭;c 代表村居;p 代表省份;t 代表时间。p,t代表省份 时间固定效应,i,c,p,t是扰动项;被解释变量 Donationi,c,p,t表示家庭参加社会捐赠的情况,这里采用的具体指标是家庭在过去一年中用于社会捐赠的支出;解释变量 Incomei,c,p,t代表家庭的收入水平,这里主要采用人均纯收入;f(Incomei,c,p,t)的形式是本研究核心关注的问题。考虑到收入、支出、资产等经济指标均具有较为明显的右偏性,同时为了方便进行收入弹性的实证研究,将其进行对数化处理。由于家庭社会捐赠参与率在绝对数值上不高,存在大量社会捐赠金额为0 的样本。为防止对数化处理导致的数据大量损失,笔者在对数化处理前,将所有的相关变量与1 求和。由于相关数据一般绝对值较大(除等于 0 的情况),这种处理并不会对实证结果产生明显的影响。根据假设,在 f()为线性时,应具有显著为正的系数;在引入二次项后,f()应具有显著为正的二次项系数和显著为负的一次项系数。Xi,c,p,t是控制变量构成的向量。这里采用的控制变量主要包含三组:第一组是家庭自身的控制变量,包含家庭规模、城乡属性、是否有重大事件发生、是否收到亲友或政府的经济支持、是否收到社会捐助、家庭净资产、家庭拥有房产的情况、家庭是否有债务或债权尚未清偿;第二组是家庭财务负责人的控制变量,包括性别、年龄、教育年限、是否已婚、是否入党、是否信仰宗教、是否有上网习56肖凯元等:社会捐赠的家庭参与:“U”形收入关系与第三次分配目前中国家庭追踪调查(CFPS)还发布了 2010、2011、2012 和 2020 年的数据,由于 2010、2012 年数据的统计口径与当下存在较大差异,2011 年的调查属于维护性调查,变量缺失情况较严重,2020 年的调查家庭层面数据在本文写作时仍未公开发布,本研究不予采用。譬如转移性支出与礼金支出、经济支持支出、社会捐赠支出不相等或三项支出大大超出总支出的情况。惯;第三组是村居控制变量,包括家庭所在村镇或居委会的其他家庭中进行社会捐赠和对亲友经济支持行为的比例,借以排除邻里效应对研究的影响。2.断尾回归和 Heckman 两阶段模型基准回归受很多因素的限制,从而产生有偏估计。样本中大量未发生社会捐赠行为的家庭将导致两个问题:第一是断尾问题,笔者仅能观测到意向社会捐赠不小于 0 的家庭参与社会捐赠的支出,这将对本研究的估计产生显著影响;第二是样本选择偏误问题,即是否参与社会捐赠的决策并非随机的,而与家庭收入存在内生联系。为了验证这两个问题是否存在并加以解决,笔者分别采用断尾回归和Heckman 两阶段模型,并将两种实证方法下的结果进行比较讨论。在断尾回归中,采用的方法是在 0 处左边断尾,预期的结果是断尾不仅导致对家庭社会捐赠的收入弹性存在低估,而且是“U”形关系的来源。在采用断尾回归后,二次项将不再显著,而一次项的系数将显著提高。在 Heckman 两阶段模型中,文雯22111认为邻里效应仅直接影响该家庭是否参与社会捐赠,对社会捐赠的具体额度不产生直接影响。晏艳阳等2185的研究成果也证实了这一理论。因此,笔者采用一个家庭所在的同一居委会或村委会的其他家庭平均社会捐赠参与率代表邻里效应,作为 Heckman 两阶段模型的排他性约束变量。在具体计算中,将同时采用 Heckman26提出的两步估计法和 MLE 估计法。若不存在严重的样本选择偏误,那么 Heckman 模型估计中的逆米尔斯比率(IMR)系数将不显著,估计结果与断尾回归会较为接近。(二)变量定义与描述性统计本研究主要研究变量的统计性描述如表 1 所示。核心被解释变量是家庭的社会捐赠支出,核心解释变量是家庭人均纯收入。在控制变量中,村居邻里社会捐赠参与和村居邻里经济支持参与是衡量邻里效应的变量。前者的计算方法为:针对每一个家庭,加总其所在的村委会和居委会中所有其他家庭参与社会捐赠的哑变量值,与村委会和居委会中所有其他家庭的数目相除。统计性描述结果显示,样本中家庭平均社会捐赠支出为 86.04 元,人均纯收入的均值为 26 189 元。在所有家庭样本中,3 年的家庭平均社会捐赠参与率为 19.1%,其年均社会捐赠支出为 449.61 元。表 1 变量的描述性统计变量观测值均值标准差最小值中位数最大值社会捐赠支出28 56786.04623.400050 000礼金支出28 5673 375.984 561.6802 000100 000经济支持支出28 5671 370.545 129.9000300 000人均纯收入28 56726 189.3378 146.77515 2005 660 000家庭规模28 5673.531.801321是否在城镇28 5670.520.50011发生重大事件28 5670.050.22001经济支持收入28 5672 314.6714 039.240101 000 000社会捐赠收入28 56725.791 091.2700126 000转移性收入28 47816 751.55148 381.970857.509 086 800净资产27 687602 724.231 670 288.35-79 920 000231 25080 130 000拥有现住房产权28 5670.800.40011拥有其他房产28 5670.180.38001有家庭借款尚未归还28 5670.170.38001有尚未归还家庭的借款28 5670.170.37001财务负责人是男性28 5670.520.50011财务负责人年龄28 56750.4214.8316509466北京邮电大学学报(社会科学版)2024 年第 2 期续 表变量观测值均值标准差最小值中位数最大值社会捐赠支出28 56786.04623.400050 000财务负责人教育年限26 5267.704.790923财务负责人是否已婚28 5670.830.38011财务负责人是党员22 4200.140.35001财务负责人信仰宗教27 5050.050.22001财务负责人是否上网28 4470.390.49001村居邻里社会捐赠参与25 1910.180.1800.131村居邻里经济支持参与25 3130.280.1900.251四、实证结果本研究在实证部分主要有两个目标:一是测算家庭参与社会捐赠的“U”形收入关系;二是探讨“U”形关系的来源,并在此基础上对家庭参与社会捐赠的收入弹性进行更为精确的测量。在基准回归结果中,笔者对家庭参加社会捐赠的收入弹性进行重新测量,通过引入二次项的方式证实家庭社会捐赠存在“U”形收入关系,对极值点的位置进行估计。以此为基础,进一步探讨断尾问题和样本选择问题对于此估计可能产生的影响,并采用断尾回归和 Heckman 两阶段模型对收入弹性进行重新测量。在理论部分,本研究假设断尾问题和样本选择问题的存在将导致基准模型低估家庭社会捐赠的收入弹性。(一)基准模型回归结果在基准回归中,采用最小二乘法(OLS),控制省份 时间固定效应,回归结果如表 2 所示。其中,列(1)未加入任何控制变量,列(2)加入了家庭层面的控制变量,列(3)在此基础上加入了家庭财务负责人层面的控制变量,列(4)进一步控制了邻里效应的影响。所有系数具有 99%以上的显著性水平,且在加入家庭财务负责人的控制变量后,回归系数和 R2均较为稳定。表 2 基准回归结果被解释变量ln(1+社会捐赠支出)(1)(2)(3)(4)ln(1+人均纯收入)家庭规模是否在城镇是否发生重大事件是否得到经济支持是否得到社会捐赠ln(1+净资产)拥有现住房产权0.49 (0.02)0.34 (0.02)0.03 (0.01)0.39 (0.03)0.12(0.06)-0.08 (0.03)-0.13(0.09)0.11 (0.01)-0.03(0.04)0.24 (0.02)0.03 (0.01)0.23 (0.04)0.02(0.07)0.03(0.03)-0.02(0.12)0.07 (0.01)0.02(0.05)0.21 (0.02)0.04 (0.01)0.10 (0.04)0.01(0.08)0.04(0.04)-0.06(0.12)0.06 (0.01)0.02(0.05)76肖凯元等:社会捐赠的家庭参与:“U”形收入关系与第三次分配续 表被解释变量ln(1+社会捐赠支出)(1)(2)(3)(4)拥有其他房产有家庭借款尚未归还有尚未归还家庭的借款财务负责人是男性财务负责人年龄财务负责人教育年限财务负责人是否已婚财务负责人是党员财务负责人信仰宗教财务负责人是否上网村居邻里社会捐赠参与村居邻里经济支持参与0.14 (0.04)0.42 (0.04)0.18 (0.04)0.14 (0.05)0.38 (0.05)0.16 (0.05)-0.16 (0.03)0.01 (0.00)0.05 (0.00)0.09(0.04)0.52 (0.06)0.43 (0.10)0.53 (0.05)0.13(0.05)0.35 (0.05)0.11(0.05)-0.17 (0.04)0.00(0.00)0.05 (0.00)0.08(0.04)0.43 (0.07)0.41 (0.10)0.49 (0.05)1.51 (0.13)0.13(0.10)省份 时间固定效应是是是是观测值28 56526 91019 15716 793聚类数15 14414 65912 85511 280调整 R20.0700.0960.1340.146 注:、和分别表示在 1%、5%和 10%水平下显著;括号中数值为家庭聚类标准误。表 2 的回归结果初步估计显示,家庭社会捐赠的收入弹性约 0.21,即家庭人均纯收入每增加 1%,家庭社会捐赠支出预计增加 0.21%,这与文雯22107-120的估计较一致。为了检验家庭社会捐赠的“U”形收入关系,进一步在基准回归模型中引入解释变量的二次项,并根据 Lind 等27提供的方法对“U”形关系进行检验。相关回归系数如表 3 所示。加入不同的控制变量后发现,所有二次项系数在 99%显著性水平上为正,所有一次项系数在 99%显著性水平上为负,家庭的社会捐赠具有显著的“U”形关系。在对“U”形关系进行更为精确的实证检验中,所有的 t 值显示 99%以上水平的显著性,认为可以在 99%显著性水平上拒绝存在单调或者倒“U”形关系的假设。加入家庭和财务负责人控制变量后,列(3)和列(4)的极值点估计为 7.40 和 7.81,较为接近,说明家庭人均纯收入为 1 700 2 500 元时,家庭的社86北京邮电大学学报(社会科学版)2024 年第 2 期会捐赠支出最低。在各种回归结果中,下边界的斜率在 99%的显著性水平上为负,上边界的斜率在99%的显著性水平上为正,符合“U”形关系的基本设定。表 3 基准回归结果(含二次项)被解释变量ln(1+社会捐赠支出)(1)(2)(3)(4)ln2(1+人均纯收入)ln(1+人均纯收入)0.06 (0.01)-0.63 (0.15)0.06 (0.01)-0.84 (0.15)0.06 (0.01)-0.82 (0.18)0.06 (0.01)-1.01 (0.19)家庭控制变量否是是是财务负责人控制变量否否是是村居邻里控制变量否否否是省份 时间固定效应是是是是U 形关系检验 t 值3.585.104.295.00极值点5.346.757.407.81极值点 95%置信区间下边界3.975.926.417.12极值点 95%置信区间上边界6.147.267.928.20下边界斜率(t 值)上边界斜率(t 值)-0.42 (-3.57)1.21 (11.33)-0.62 (-5.10)1.09 (9.88)-0.62 (-4.29)0.91 (7.05)-0.78 (-5.00)1.00 (7.18)观测值28 56526 91019 15716 793聚类数15 14414 65912 85511 280调整 R20.0730.0990.1360.149 注:、和分别表示在 1%、5%和 10%水平下显著;括号中数值为家庭聚类标准误;下边界斜率和上边界斜率括号中的数值为 t 值。(二)断尾回归结果考虑到现实因素,支出往往是非负的值。也就是说,作为被解释变量时,支出必然具有在 0 处左侧断尾的性质。然而,在大部分情形下,由于支出为 0 的情况仅在样本中占有非常小的比例,断尾问题往往不会造成估计结果的严重偏误。然而,统计性描述结果显示,在 3 年的家庭样本数据中,仅有19.1%的平均社会捐赠参与率。可见在数据中存在大量的被解释变量等于0 的情况,这对家庭社会捐赠的弹性估计存在较大影响。笔者采用断尾回归的方法对家庭社会捐赠的收入弹性进行重新测量,并通过引入二次项的方式测算考虑断尾问题情况下是否仍存在“U”形收入关系。同时,在参与社会捐赠的家庭子样本中对社会捐赠的收入弹性进行重新测量,探究“U”形收入关系是否依旧成立。所有断尾回归和子样本回归均控制了全部三组控制变量和省份 时间固定效应。相关回归结果如表 4 所示。列(1)、(2)汇报了子样本回归的结果,列(3)、(4)汇报了断尾回归的结果。在考虑断尾问题情况下,家庭社会捐赠的收入弹性估计值为 0.29,与基准回归的估计值相比显著提高了 35%以上。列(1)、(2)中的子样本回归结果与断尾回归结果较为接近,二次项系数不再显著,说明家庭社会捐赠“U”形收入的产生因家庭参与社会捐赠的概率在中低等收入家庭中最低导致。96肖凯元等:社会捐赠的家庭参与:“U”形收入关系与第三次分配表 4 子样本回归和断尾回归结果被解释变量ln(1+社会捐赠支出)子样本回归断尾回归(1)(2)(3)(4)ln2(1+人均纯收入)ln(1+人均纯收入)0.29 (0.03)-0.01(0.01)0.45(0.31)0.29 (0.03)-0.01(0.01)0.46(0.30)家庭控制变量是是是是财务负责人控制变量是是是是村居邻里控制变量是是是是省份 时间固定效应是是是是观测值3 1863 1863 1903 190聚类数2 7242 7242 7272 727调整 R20.230.23 注:、和分别表示在 1%、5%和 10%水平下显著;括号内数值为家庭聚类标准误。(三)Heckman 两阶段模型估计结果实证结果证明,断尾问题对本研究的估计结果产生了显著影响,需进一步考虑样本的选择性偏误问题对基准模型估计可能产生的影响。因此,笔者采用 Heckman 两阶段模型对家庭社会捐赠的收入弹性进行估计。结合晏艳阳等2185和文雯22111的研究,邻里效应直接影响家庭是否进行社会捐赠,对家庭社会捐赠的具体金额是间接影响,因此,本研究选用家庭所在村委会和居委会其他家庭当年平均社会捐赠参与率作为选择变量。表 5 的列(1)、(2)汇报了 Heckman 两阶段模型的 MLE 估计结果,列(3)、(4)汇报了两步法估计结果。表 5 Heckman 两阶段模型估计结果被解释变量ln(1+社会捐赠支出)MLE 估计两步法估计(1)(2)(3)(4)第二阶段:ln(1+社会捐赠支出)第一阶段:是否进行社会捐赠逆米尔斯比率ln2(1+人均纯收入)ln(1+人均纯收入)ln2(1+人均纯收入)ln(1+人均纯收入)村居邻里社会捐赠参与0.29 (0.03)0.16 (0.02)1.03 (0.07)-0.01(0.01)0.49(0.28)-0.00(0.01)0.23(0.16)1.03 (0.07)0.29 (0.03)0.16 (0.02)1.03 (0.07)-0.02(0.14)-0.01(0.01)0.49(0.28)-0.00(0.01)0.23(0.16)1.03 (0.07)-0.01(0.14)家庭控制变量是是是是财务负责人控制变量是是是是省份固定效应是是是是时间固定效应是是是是观测值16 79416 79416 79416 794LR 检验 20.020.01Wald 2466.92469.09440.52442.03 注:、和分别表示在 1%、5%和 10%水平下显著;括号中数值为家庭聚类标准误。07北京邮电大学学报(社会科学版)2024 年第 2 期在 Heckman 两阶段模型中,第一阶段的 Probit 模型回归显示,人均纯收入和邻里效应对家庭是否进行社会捐赠具有显著的正向影响。MLE 估计和两步法估计与断尾回归结果较为接近,二次项不显著。MLE 模型的估计结果中,LR 检验的 2值显著性水平极低;两步法估计结果中,逆米尔斯比率的系数也不显著。因此,可以基本判断,样本选择性偏误问题并不严重,断尾问题是基准回归中的偏误及家庭社会捐赠“U”形收入关系的主要来源,断尾回归对家庭参与社会捐赠的收入弹性估计是一致且无偏的。(四)稳健性检验本研究主要采用更换变量形式和调整极端值的方式进行稳健性检验。首先,采用是否进行社会捐赠的变量作为因变量进行回归分析。由于因变量是哑变量,断尾回归不再适用。其次,根据线性概率模型(即基准回归)和 Logit 模型对回归结果进行重新估计。表 6 汇报的回归结果显示,在线性概率模型下,列(2)中家庭社会捐赠的“U”形关系同样显著,列(1)中核心解释变量的边际效应为0.032,即平均家庭的人均纯收入增长 1%,参与社会捐赠的概率就提高 3.2 个百分点。列(3)、(4)分别汇报了有无引入二次项的 Logit 模型估计结果。在 Logit 模型中,平均边际效应为 0.039,与线性概率模型的估计结果较为接近。表 6 更换变量形式的回归结果被解释变量是否进行社会捐赠线性概率模型Logit 模型(1)(2)(3)(4)ln2(1+人均纯收入)ln(1+人均纯收入)0.03 (0.00)0.01 (0.00)-0.11 (0.03)0.29 (0.03)-0.02(0.02)0.66(0.31)家庭控制变量是是是是财务负责人控制变量是是是是村居邻里控制变量是是是是省份 时间固定效应是是是是观测值16 79316 79316 77916 779聚类数11 28011 28011 27511 275调整 R20.130.13Pseudo R20.140.14Wald 21 735.191 726.46 注:、和分别表示在 1%、5%和 10%水平下显著;括号中数值为家庭聚类标准误。对数化处理能够在一定程度上缓解极端数据对估计结果产生的影响,但部分极端收入家庭的存在仍然可能对实证结果产生干扰。笔者进一步调整极端值进行稳健性检验。具体方法是按照年份对所有家庭的人均纯收入进行排序,将家庭人均收入在 1%水平上进行缩尾处理,将调整后的人均纯收入作为解释变量,分别进行有无引入二次项的基准回归和断尾回归。表 7 汇报了调节极端值后的回归结果。其中,列(1)、(2)汇报了断尾回归的结果,列(3)、(4)汇报了基准回归的结果。可以发现,调节极端值后,断尾回归估计的家庭参与社会捐赠支出的收入弹性从 0.29 提高至 0.33,而基准回归估计的弹性从 0.21 提高至 0.23。引入二次项后的系数显著性也与调节极端值之前较为接近,说明本研究测出的社会捐赠收入弹性并未受到极端数据的影响。由于调整极端值减小了解释变量的标准差,在断尾回归和基准回归中,调整极端值提高了家庭参与社会捐赠的收入弹性的估计是正常的,并不能说明极端数据的存在导致了原始估计的偏误。17肖凯元等:社会捐赠的家庭参与:“U”形收入关系与第三次分配表 7 调节极端值后的回归结果被解释变量ln(1+社会捐赠支出)断尾回归基准回归(1)(2)(3)(4)ln2(1+人均纯收入)(调节极端值)ln(1+人均纯收入)(调节极端值)0.33 (0.04)0.03(0.02)-0.27(0.40)0.23 (0.02)0.11 (0.01)-1.85 (0.25)家庭控制变量是是是是财务负责人控制变量是是是是村居邻里控制变量是是是是省份 时间固定效应是是是是观测值3 1903 19016 79316 793聚类数2 7272 72711 28011 280调整 R20.150.15 注:、和分别表示在 1%、5%和 10%水平下显著;括号中数值为家庭聚类标准误。(五)异质性检验通过分样本回归的方式对回归结果进行异质性检验。首先进行的是年份异质性检验,即在 2014、2016、2018 三个年份的样本中进行实证分析。在年份异质性检验中,笔者采用断尾回归估计分样本中家庭社会捐赠的收入弹性,并引入二次项的基准回归判断“U”形关系是否存在于各个年份样本中。表 8 汇报了年份异质性的检验结果。其中列(1)(3)汇报了断尾回归的结果,列(4)(6)汇报了含有二次项基准回归的结果。断尾回归结果显示,2014、2016 年家庭社会捐赠的收入弹性显著高于2018 年;而 2016、2018 年的家庭社会捐赠具有显著的“U”形收入关系,且 2018 年拐点高于 2016 年,2014 年的“U”形收入关系不显著。总体来说,近年来,家庭进行社会捐赠的行为具有“U”形收入效应增强而收入弹性降低的趋势。表 8 年份异质性检验结果被解释变量ln(1+社会捐赠支出)断尾回归基准回归(1)(2)(3)(4)(5)(6)201420162018201420162018ln2(1+人均纯收入)ln(1+人均纯收入)0.33 (0.13)0.32 (0.06)0.25 (0.04)-0.06(0.06)1.47(1.13)0.05 (0.01)-0.83 (0.25)0.08 (0.02)-1.35 (0.31)家庭控制变量是是是是是是财务负责人控制变量是是是是是是村居邻里控制变量是是是是是是省份固定效应是是是是是是观测值1961 1961 7986747 6348 485调整 R20.200.140.14 注:、和分别表示在 1%、5%和 10%水平下显著;括号中数值为家庭聚类标准误。27北京邮电大学学报(社会科学版)2024 年第 2 期其次,进一步进行家庭异质性检验,主要关注家庭在城乡属性、财务负责人性别和财务负责人政治面貌的差异对家庭社会捐赠参与的影响。对三组分样本均采用断尾回归方法进行估计,探究家庭参与社会捐赠的收入弹性在不同样本中的差异。表 9 报告了家庭异质性检验的回归结果。列(1)、(2)报告了家庭的城乡异质性。实证结果显示,城镇家庭的平均社会捐赠弹性为 0.24,乡村家庭为 0.39,显著高于城镇家庭。然而,农村地区慈善公益事业发展相对滞后,正规的捐款渠道不够完善,一定程度上限制了农村家庭社会捐赠积极性的发挥。应继续完善相关机制建设,推动农村社会慈善公益事业更好发展。列(3)、(4)报告了家庭财务负责人的性别异质性。实证结果证明,家庭财务负责人的性别对家庭社会捐赠的收入弹性没有显著的影响。列(5)、(6)报告了家庭财务负责人的政治面貌异质性。结果显示,财务负责人为党员的家庭社会捐赠的收入弹性为 0.38,显著高于未入党的财务负责人收入弹性(0.28)。缴纳党费并非属于出于自愿和道德因素的第三次分配,但党员家庭整体表现出更高的社会捐赠弹性。笔者认为可能存在三个原因:一是党员在入党时接受了一系列党性培训教育,因此呈现出较高的道德素养,具有较强的同理心,参加社会捐赠的倾向更强;二是与选择申请入党的自我选择有关,选择入党且经过考察的群体通常具有更坚定的政治信念和更强的奉献精神,从而提高了社会捐赠的收入弹性;三是党组织会不定期组织捐款活动,一定程度上丰富了党员参与社会捐赠的渠道。可见,在发挥第三次分