戴圣濤

(北京大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，北京 100871)

一、引言

改革開(kāi)放以來(lái)，伴隨著城市化迅猛發(fā)展，更優(yōu)質(zhì)的資源吸引著越來(lái)越多的農(nóng)村人口涌入城市。短短40多年的時(shí)間，中國(guó)的城鎮(zhèn)人口數(shù)量從1979年的1.9億迅速增加到如今的近8.5億(1)數(shù)據(jù)來(lái)源：《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒-2020》。。伴隨著大量農(nóng)村勞動(dòng)力流向城市定居，農(nóng)村群體如何實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量落戶并融入正常城市生活已成為一個(gè)亟需解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。黨和國(guó)家曾明確指出要重點(diǎn)關(guān)注農(nóng)村進(jìn)城群體的城市生活質(zhì)量，并進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)在城鎮(zhèn)化建設(shè)的新階段，應(yīng)重點(diǎn)提高農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口的市民化質(zhì)量和完善基本公共服務(wù)機(jī)制，以打破阻礙勞動(dòng)力流動(dòng)的不合理壁壘和促進(jìn)人力資源的優(yōu)化配置(2)本文所涉及的資產(chǎn)配置是指除儲(chǔ)蓄外的股票、基金、債券等資產(chǎn)投資與配置方式。。在城鄉(xiāng)人口流動(dòng)的大背景下，農(nóng)村進(jìn)城群體的資產(chǎn)配置模式(3)《國(guó)家發(fā)展改革委關(guān)于印發(fā)<2020年新型城鎮(zhèn)化建設(shè)和城鄉(xiāng)融合發(fā)展重點(diǎn)任務(wù)>的通知》，http://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2020-04/09/content_5500696.htm。等如何隨戶籍轉(zhuǎn)換而發(fā)生變化，具有非常重要的研究意義。一方面，金融資產(chǎn)配置帶來(lái)的額外資產(chǎn)性收入會(huì)影響家庭間收入差距；另一方面，作為跨期和跨狀態(tài)配置資源的重要工具，金融資產(chǎn)配置結(jié)構(gòu)會(huì)影響家庭應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的能力以及消費(fèi)能力，從而改變生活質(zhì)量?，F(xiàn)有研究表明，農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移和戶籍轉(zhuǎn)換等活動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、國(guó)民儲(chǔ)蓄率和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等宏觀經(jīng)濟(jì)層面存在明顯的影響(4)李曉春，馬軼群：《我國(guó)戶籍制度下的勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移》，《管理世界》，2004年第11期；朱江麗, 李子聯(lián)：《戶籍改革、人口流動(dòng)與地區(qū)差距——基于異質(zhì)性人口跨期流動(dòng)模型的分析》，《經(jīng)濟(jì)學(xué)》(季刊)，2016年第2期；馮明：《農(nóng)民工與中國(guó)高儲(chǔ)蓄率之謎——基于搜尋匹配模型的分析》，《管理世界》，2017年第4期。。部分文獻(xiàn)也重點(diǎn)討論了城鎮(zhèn)中農(nóng)村戶籍勞動(dòng)力的收入狀況以及背后的影響因素、程度和相關(guān)機(jī)制等(5)邢春冰：《農(nóng)民工與城鎮(zhèn)職工的收入差距》，《管理世界》，2008年第5期；章元，王昊：《城市勞動(dòng)力市場(chǎng)上的戶籍歧視與地域歧視:基于人口普查數(shù)據(jù)的研究》，《管理世界》，2011年第7期；余向華, 陳雪娟：《中國(guó)勞動(dòng)力市場(chǎng)的戶籍分割效應(yīng)及其變遷——工資差異與機(jī)會(huì)差異雙重視角下的實(shí)證研究》，《經(jīng)濟(jì)研究》，2012年第12期；萬(wàn)海遠(yuǎn), 李實(shí)：《戶籍歧視對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響》，《經(jīng)濟(jì)研究》，2013年第9期；吳賈, 姚先國(guó), 張俊森：《城鄉(xiāng)戶籍歧視是否趨于止步——來(lái)自改革進(jìn)程中的經(jīng)驗(yàn)證據(jù):1989—2011》，《經(jīng)濟(jì)研究》，2015年第11期；常進(jìn)雄，趙海濤：《所有制性質(zhì)對(duì)農(nóng)村戶籍勞動(dòng)力與城鎮(zhèn)戶籍勞動(dòng)力工資差距的影響研究》，《經(jīng)濟(jì)學(xué)》(季刊)，2016年第2期。。此外，近年也有研究開(kāi)始逐步探討戶籍轉(zhuǎn)換對(duì)群體行為和選擇決策的影響，如家庭住房模式(6)何興強(qiáng)，費(fèi)懷玉：《戶籍與家庭住房模式選擇》，《經(jīng)濟(jì)學(xué)》(季刊)，2018年第2期。和城鎮(zhèn)勞動(dòng)力回流機(jī)制(7)張吉鵬，黃金，王軍輝，黃勔：《城市落戶門檻與勞動(dòng)力回流》，《經(jīng)濟(jì)研究》，2020年第7期。等。在揭示農(nóng)村進(jìn)城群體與其收入和資產(chǎn)關(guān)聯(lián)等方面，現(xiàn)有研究表明農(nóng)村群體在城市非農(nóng)部門工作所得收入有明顯提升(8)楊金龍：《戶籍身份轉(zhuǎn)化會(huì)提高農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口的經(jīng)濟(jì)收入嗎》，《人口研究》，2018年第3期。，而且城市所擁有的資產(chǎn)配置渠道也遠(yuǎn)多于農(nóng)村地區(qū)(9)Agesa R, Kim S, “Rural to Urban Migration as a Household Decision: Evidence from Kenya”, in Review of Development Economics, Vol. 5(2013), pp.60-75.。并且，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)與同群效應(yīng)也會(huì)促進(jìn)農(nóng)村進(jìn)城群體對(duì)金融資產(chǎn)投資的決策(10)Duflo E, Saez E, “Participation and investment decisions in a retirement plan: the influence of colleagues’ choices”, in Journal of Public Economics, Vol. 85(2002), pp.121-148; Bursztyn L, Florian E, Bruno F, Noam Y, “Understanding Mechanisms Underlying Peer Effects: Evidence from a Field Experiment on Financial Decisions”, in Econometrica, Vol. 82(2014), pp.1273-1301.，收入、受教育程度、工作經(jīng)歷等因素對(duì)個(gè)體金融資產(chǎn)配置結(jié)構(gòu)也具有顯著影響(11)盧樹(shù)立：《省外務(wù)工經(jīng)歷與農(nóng)村家庭金融資產(chǎn)選擇》，《中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)學(xué)報(bào)》，2020年第1期。。

然而，農(nóng)村進(jìn)城群體的戶籍轉(zhuǎn)換是否能夠優(yōu)化其金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)以及影響幾何，都有待進(jìn)一步檢驗(yàn)和探討。考察戶籍轉(zhuǎn)換這種自發(fā)性行為導(dǎo)致的相關(guān)影響，所面臨的一個(gè)較大難題是內(nèi)生性。具體而言，作為一種自發(fā)性人口遷移過(guò)程，個(gè)體獲得城鎮(zhèn)戶籍與否與其自身的能力、職業(yè)、教育水平、稟賦等因素高度相關(guān)。與此同時(shí)，這些因素也往往影響著自身的資產(chǎn)配置決策。這種自發(fā)性自選擇過(guò)程往往會(huì)導(dǎo)致內(nèi)生性，使得估計(jì)結(jié)果產(chǎn)生不一致。雖然以往研究對(duì)戶籍轉(zhuǎn)換的社會(huì)效應(yīng)以及金融資產(chǎn)配置多樣性等話題提供了較多文獻(xiàn)支撐。但目前鮮有文獻(xiàn)能揭示出中國(guó)農(nóng)村群體的自發(fā)性戶籍轉(zhuǎn)換與該群體的金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)變動(dòng)的具體因果關(guān)聯(lián)。同時(shí)，由于自身固有的內(nèi)生性等問(wèn)題，讓如何剔除其他因素干擾，準(zhǔn)確識(shí)別自發(fā)性戶籍轉(zhuǎn)換與金融資產(chǎn)配置多樣性的因果關(guān)系成為該研究領(lǐng)域的一個(gè)難點(diǎn)。本文系統(tǒng)考察了農(nóng)村群體進(jìn)城落戶對(duì)其金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)的影響，試圖彌補(bǔ)現(xiàn)有文獻(xiàn)的不足。較以往研究，本文有如下幾點(diǎn)邊際貢獻(xiàn)：(1)本文探究了戶籍轉(zhuǎn)換對(duì)農(nóng)村進(jìn)城群體金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)的影響，檢驗(yàn)了相應(yīng)的傳導(dǎo)機(jī)制，彌補(bǔ)了現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)該問(wèn)題研究的不足；(2)面對(duì)戶籍轉(zhuǎn)換和金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)之間可能存在的互為因果問(wèn)題，文章采用兩步法工具變量-排序模型剔除了內(nèi)生性干擾，展示了戶籍轉(zhuǎn)換對(duì)金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)的邊際效應(yīng)；(3)針對(duì)進(jìn)城落戶這一自選擇過(guò)程，文章進(jìn)一步運(yùn)用了傾向得分匹配的方法克服了相關(guān)參數(shù)估計(jì)可能導(dǎo)致的“樣本選擇偏誤”，進(jìn)一步識(shí)別了兩者間的因果效應(yīng)。

二、研究假設(shè)

(一)戶籍轉(zhuǎn)換與金融資產(chǎn)配置結(jié)構(gòu)的中間機(jī)制

城鎮(zhèn)戶籍所附帶的身份屬性和資產(chǎn)狀況等能夠降低實(shí)現(xiàn)金融資產(chǎn)多元化渠道的交易成本。具體而言，在中國(guó)城鄉(xiāng)二元戶籍制度的背景下，擁有城鎮(zhèn)戶籍能夠產(chǎn)生一種信號(hào)作用，能夠給予委托人更高的能力認(rèn)可、收益期許與風(fēng)險(xiǎn)保障，即降低道德風(fēng)險(xiǎn)(12)Spence M, “Informational Aspects of Market Structure: An Introduction”, in Quarterly Journal of Economics, Vol. 90(1976), pp.591-597.。比如，“三農(nóng)”問(wèn)題中常見(jiàn)的信貸問(wèn)題就是由于銀行對(duì)農(nóng)民群體的抵押資產(chǎn)不足導(dǎo)致的信任缺失，而擁有城鎮(zhèn)戶籍背后附著的社會(huì)資本、稟賦優(yōu)勢(shì)、城市資產(chǎn)(如住房、工作性質(zhì)等)都是有利于開(kāi)通多元化金融投資的積極因素。因而，擁有城鎮(zhèn)戶籍的群體能夠獲得更多的申請(qǐng)渠道和準(zhǔn)入寬限。城鎮(zhèn)戶籍反映的相對(duì)較高的自身稟賦和社會(huì)資本使個(gè)體在進(jìn)行金融資產(chǎn)配置時(shí)的選擇多樣性增加，業(yè)務(wù)辦理門檻也會(huì)降低。擁有較高社會(huì)資本的個(gè)體能夠降低金融市場(chǎng)的信息不對(duì)稱，進(jìn)而降低相關(guān)交易成本(13)Karlan D S, “Using Experimental Economics to Measure Social Capital and Predict Financial Decisions”, in American Economic Review, Vol. 95(2005), pp.1688-1699.。同樣，高質(zhì)量的城市部門就業(yè)也是促使個(gè)體提升其金融資產(chǎn)配置的重要因素。高質(zhì)量的就業(yè)不僅意味著較為可觀的收入提升，與之相伴的還有較高的職業(yè)聲望以及社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位等(14)聶偉, 風(fēng)笑天：《就業(yè)質(zhì)量、社會(huì)交往與農(nóng)民工入戶意愿——基于珠三角和長(zhǎng)三角的農(nóng)民工調(diào)查》，《農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題》，2016年第6期。，這些都有助于“社會(huì)資本”提升和“交易成本”降低，而根據(jù)前文的文獻(xiàn)論述可知，這些因素都能夠提升進(jìn)城落戶群體的資產(chǎn)配置多元化意愿。

除此之外，城鎮(zhèn)落戶也能夠?qū)Y產(chǎn)多元化配置的需求側(cè)產(chǎn)生積極沖擊。在農(nóng)村較為單一的經(jīng)濟(jì)模式和生活模式下，家庭儲(chǔ)蓄已基本能夠滿足農(nóng)村群體的日常需求，所以比起將為數(shù)不多的財(cái)富進(jìn)行多元優(yōu)化配置，農(nóng)民更偏好低風(fēng)險(xiǎn)但同時(shí)低收益的儲(chǔ)蓄模式。相比于農(nóng)村，多元的城市經(jīng)濟(jì)生活與更多的消費(fèi)模式增加了多元化的資產(chǎn)配置需求，如超前消費(fèi)與小額貸款，財(cái)產(chǎn)保值與基金、理財(cái)產(chǎn)品投資，以及大額產(chǎn)品和金融衍生品購(gòu)買(15)Arrondel L, Lefebvre B, “Consumption and Investment Motives in Housing Wealth Accumulation: A French Study”, in Journal of Urban Economics, Vol. 50(2001), pp.112-137.。另外，戶籍轉(zhuǎn)換導(dǎo)致的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)變動(dòng)也會(huì)對(duì)資產(chǎn)配置模式產(chǎn)生正向影響，如社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的同群效應(yīng)能夠顯著影響個(gè)體資產(chǎn)配置與投資決策(16)Duflo E, Saez E, “Participation and investment decisions in a retirement plan: the influence of colleagues’ choices”, in Journal of Public Economics, Vol. 85(2002), pp.121-148.。換言之，社交網(wǎng)絡(luò)中同伴的行為決策會(huì)對(duì)自身行為產(chǎn)生影響。因而，戶籍轉(zhuǎn)換對(duì)進(jìn)城群體從農(nóng)村社會(huì)網(wǎng)絡(luò)至城市社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的改變，也會(huì)作用于其日后的資產(chǎn)配置行為中，由原來(lái)的單一儲(chǔ)蓄思維模式逐步演變?yōu)槎嘣渲媚Ｊ?。并且，戶籍轉(zhuǎn)換對(duì)金融資產(chǎn)多元化的邊際影響也非固定，戶籍轉(zhuǎn)換的初始效應(yīng)最為明顯，即從單一儲(chǔ)蓄到二元資產(chǎn)配置模式的轉(zhuǎn)換。而從二元上升至多元模式，戶籍轉(zhuǎn)換形成的影響會(huì)逐漸削弱，同時(shí)收入效應(yīng)等其他因素的主導(dǎo)作用開(kāi)始增強(qiáng)，再結(jié)合邊際效應(yīng)遞減規(guī)律，各類因素疊加后的邊際效應(yīng)呈現(xiàn)出一種遞減規(guī)律。

根據(jù)上述影響渠道的討論，我們提出本文的首要假設(shè)：

H1a：戶籍轉(zhuǎn)換能夠明顯優(yōu)化農(nóng)村進(jìn)城群體的金融資產(chǎn)配置結(jié)構(gòu)，同時(shí)能夠降低單一儲(chǔ)蓄資產(chǎn)的比例。

H1b：戶籍轉(zhuǎn)換對(duì)金融資產(chǎn)配置多元化提升的邊際效應(yīng)呈遞減趨勢(shì)，即隨著金融資產(chǎn)多元化水平的上升，其邊際提升效應(yīng)減弱。

(二)影響金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)的控制因素

影響金融資產(chǎn)配置結(jié)構(gòu)的渠道不僅是復(fù)雜的而且是多因素共同作用的，為盡量控制其他因素導(dǎo)致的金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)變動(dòng)，我們還需梳理一些重要的影響因素。首先，教育水平的提高，尤其是金融知識(shí)的普及與獲取能夠使個(gè)體建立更有效的金融資產(chǎn)投資組合意識(shí)；其次，收入狀況也會(huì)直接影響個(gè)體的資產(chǎn)配置決策。一般而言，收入水平越高的家庭或個(gè)人往往更易選擇多元化的投資組合與相對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)但高回報(bào)的投資模式。除此之外，戶籍轉(zhuǎn)換也可經(jīng)由教育水平、年收入水平等因素為中介間接影響個(gè)體資產(chǎn)配置狀況，如進(jìn)城獲取更高水平的教育、進(jìn)入城市非農(nóng)部門獲取更高的工資回報(bào)與更高層次的工作經(jīng)歷等。所以，在下文的實(shí)證分析中，為避免遺漏變量偏誤導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題，我們需要將這些因素納入控制變量。因而，基于對(duì)上述因素的分析，我們又提出如下假設(shè)：

H2：教育水平和年收入水平等因素會(huì)對(duì)金融資產(chǎn)配置結(jié)構(gòu)產(chǎn)生顯著的優(yōu)化作用。

三、數(shù)據(jù)來(lái)源與變量描述

本文采用中國(guó)人民大學(xué)數(shù)據(jù)調(diào)查中心發(fā)布的“中國(guó)社會(huì)綜合調(diào)查數(shù)據(jù)庫(kù)(CGSS)”2015年調(diào)查數(shù)據(jù)。該調(diào)查為多階段隨機(jī)分層抽樣樣本，問(wèn)卷內(nèi)容涉及中國(guó)居民就業(yè)、收入、資產(chǎn)、社會(huì)關(guān)系、戶籍性質(zhì)及變動(dòng)原因等多方面，覆蓋了全國(guó)28個(gè)省、自治區(qū)和直轄市，具有較強(qiáng)的代表性。在根據(jù)本文主題剔除不符合條件和關(guān)鍵變量數(shù)據(jù)缺失的樣本后，我們最終獲得8901個(gè)有效樣本。其中，擁有農(nóng)業(yè)戶籍的樣本為5143個(gè)、城鎮(zhèn)戶籍樣本為3761個(gè)。在城鎮(zhèn)戶籍樣本中，通過(guò)問(wèn)卷“進(jìn)城落戶方式”進(jìn)行篩選，得到自發(fā)性進(jìn)城落戶群體的樣本為532個(gè)(17)由于政策性落戶(如拆遷等)可以自動(dòng)獲得城鎮(zhèn)戶籍，不存在所謂的自選擇性，所以我們把這部分樣本進(jìn)行了剔除。。

在因變量選擇上，本文采取問(wèn)卷中“您家目前是否從事下列投資活動(dòng)”作為衡量家庭金融資產(chǎn)配置多元化的指標(biāo)，該選項(xiàng)包括沒(méi)有投資活動(dòng)(僅儲(chǔ)蓄)，是否參與投資活動(dòng)如股票、基金、債券、期貨等9個(gè)選項(xiàng)，每個(gè)選項(xiàng)分別為“1”表示“是”、“0”表示“否”。我們由此構(gòu)建兩類衡量指標(biāo)：(1)是否僅有儲(chǔ)蓄資產(chǎn)(虛擬變量)；(2)金融資產(chǎn)配置類型的數(shù)量(金融資產(chǎn)選項(xiàng)的加總個(gè)數(shù))。這兩類指標(biāo)從不同角度衡量了金融資產(chǎn)配置的多元化狀況且同時(shí)構(gòu)造兩類衡量指標(biāo)，有利于驗(yàn)證相關(guān)結(jié)果的穩(wěn)健性。

本研究的核心解釋變量為戶籍特征或稱戶籍轉(zhuǎn)換，分為“從出生至今一直為農(nóng)業(yè)戶口”“中間經(jīng)歷‘農(nóng)轉(zhuǎn)非’的戶籍轉(zhuǎn)換”和“從出生至今一直為城鎮(zhèn)戶口”三類(18)根據(jù)我國(guó)政策規(guī)定，非農(nóng)業(yè)戶口不可再轉(zhuǎn)回農(nóng)村，所以基本不存在“非轉(zhuǎn)農(nóng)”的可能性。。特別注意的是，在處理效應(yīng)部分，我們重點(diǎn)針對(duì)農(nóng)業(yè)戶籍群體和戶籍轉(zhuǎn)換群體進(jìn)行相關(guān)指標(biāo)的構(gòu)建和分析。

結(jié)合以往相關(guān)文獻(xiàn)，我們還將如下變量作為控制變量納入模型分析中，如年收入水平，由于數(shù)據(jù)抽樣為每家戶抽取一人，所以本文選取個(gè)人匯報(bào)年收入和家庭年收入中的最高者作為抽樣個(gè)體的年平均收入并進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理。性別、年齡、民族、教育水平、婚姻狀態(tài)、健康狀況等常用人口統(tǒng)計(jì)學(xué)指標(biāo)以及是否擁有黨員身份和工會(huì)會(huì)員身份等變量也都納入考量。此外，我們也將工作年限(19)為考察變量的非線性影響，我們?cè)谙挛牡膶?shí)證分析中還引入了平方項(xiàng)。等特征指標(biāo)納入控制變量中。

表1給出了相關(guān)變量的具體描述，表2給出了三類群體(農(nóng)業(yè)戶籍、戶籍轉(zhuǎn)換和城鎮(zhèn)戶籍)的相關(guān)變量描述性統(tǒng)計(jì)。由表2可見(jiàn)，三類群體存在一定程度的差異，從金融資產(chǎn)配置角度看，進(jìn)城落戶群體的金融資產(chǎn)配置平均水平要高于農(nóng)業(yè)戶籍群體，但低于城市人口；同時(shí)年平均收入水平也在兩者之間。戶籍轉(zhuǎn)換群體和城鎮(zhèn)戶籍群體的教育程度和健康狀況也好于農(nóng)業(yè)戶籍群體，這兩類群體在國(guó)企工作和黨員、工會(huì)身份的比例也高于農(nóng)村群體，同時(shí)養(yǎng)老保險(xiǎn)和醫(yī)療保險(xiǎn)的平均覆蓋率也相對(duì)較高。在工作年限方面，戶籍轉(zhuǎn)換群體略高于城鎮(zhèn)戶籍群體但差距并不顯著，這是由城鎮(zhèn)戶籍群體接受教育年限時(shí)間相對(duì)較長(zhǎng)進(jìn)而工作起始時(shí)間較晚所致。整體而言，本文所構(gòu)建指標(biāo)的相關(guān)描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果與客觀事實(shí)較為吻合，為實(shí)證分析提供了可靠的前提保證。

表1 相關(guān)變量描述

四、實(shí)證檢驗(yàn)

(一)排序模型

為分析戶籍轉(zhuǎn)換對(duì)金融資產(chǎn)配置多元化的影響，我們引入了基準(zhǔn)排序模型，模型設(shè)定如下：

(1)

由表3可見(jiàn)，戶籍轉(zhuǎn)換對(duì)儲(chǔ)蓄資產(chǎn)帶來(lái)了顯著的負(fù)向作用，同時(shí)對(duì)金融資產(chǎn)多元化產(chǎn)生了顯著的正向影響，且兩種估計(jì)模型再加入控制變量后的顯著性水平也均在1%。這表明農(nóng)村群體實(shí)現(xiàn)落戶后，其金融資產(chǎn)配置的多元化程度會(huì)有明顯提高，同時(shí)單一性銀行儲(chǔ)蓄模式的比例會(huì)下降。這與我們的假設(shè)H1a一致。在其他解釋變量中，年收入水平對(duì)金融資產(chǎn)配置結(jié)構(gòu)的影響顯著，一般來(lái)說(shuō)，收入增加會(huì)產(chǎn)生資產(chǎn)配置多元化的新需求，單一儲(chǔ)蓄模式會(huì)拓展成多元化的資產(chǎn)配置模式。教育程度和養(yǎng)老保險(xiǎn)等對(duì)資產(chǎn)配置的多元化模式也具有顯著的正效應(yīng)，即接受教育程度越高的人對(duì)金融知識(shí)的了解就相對(duì)越豐富，因而更懂得多元化、合理地配置自己的資產(chǎn)。而擁有保險(xiǎn)的人風(fēng)險(xiǎn)偏好會(huì)提高，因而從最安全的銀行儲(chǔ)蓄轉(zhuǎn)為其他高風(fēng)險(xiǎn)高收益的資產(chǎn)配置渠道的激勵(lì)也會(huì)提高。工作年限也會(huì)對(duì)金融資產(chǎn)配置多元化產(chǎn)生顯著影響，即能夠同時(shí)降低單一儲(chǔ)蓄的概率和提高多元化配置水平，這與假設(shè)H2相吻合。在引入二次項(xiàng)后，該影響呈現(xiàn)一種倒“U”型分布。上述結(jié)果基本與現(xiàn)有文獻(xiàn)和相關(guān)事實(shí)吻合。

表3 主要變量的基準(zhǔn)排序模型結(jié)果

基于表3第(7)-(8)列，我們進(jìn)一步考察了戶籍轉(zhuǎn)換對(duì)金融資產(chǎn)配置多元化指標(biāo)的邊際效應(yīng)。在排序模型中，邊際效應(yīng)可以解釋為，當(dāng)所有解釋變量同處于均值水平時(shí)，關(guān)鍵解釋變量(這里指戶籍轉(zhuǎn)換)增加一個(gè)單位導(dǎo)致被解釋變量的每個(gè)選項(xiàng)被選擇概率的額外變動(dòng)，具體結(jié)果見(jiàn)表4。

表4說(shuō)明，在金融資產(chǎn)多元化指標(biāo)取值不同的情況下，進(jìn)城落戶對(duì)其邊際影響也表現(xiàn)出一定程度的差異。以O(shè)rdered Probit模型(Ordered Logit模型類似)為例，當(dāng)金融資產(chǎn)多元化程度較低時(shí)，戶籍轉(zhuǎn)換能夠在較大程度上提高金融資產(chǎn)配置多元化程度。同時(shí)隨著多元化程度的上升，這種正向邊際影響逐漸呈現(xiàn)出遞減趨勢(shì)。這種邊際影響遞減的原因在于，戶籍轉(zhuǎn)換作為一種一次性過(guò)程，對(duì)金融資產(chǎn)配置從無(wú)到有的改變明顯，但隨著多元化程度的提高，收入效應(yīng)開(kāi)始成為主導(dǎo)因素，進(jìn)而收入效應(yīng)的邊際遞減規(guī)律主導(dǎo)了這種同步遞減趨勢(shì)。

表4 戶籍轉(zhuǎn)換對(duì)金融資產(chǎn)配置多元化的邊際效應(yīng)

(二)工具變量

基于基準(zhǔn)模型的分析，我們初步得出了進(jìn)城落戶能夠提高農(nóng)村群體金融資產(chǎn)配置多元化的結(jié)論。然而，金融資產(chǎn)配置狀況和戶籍轉(zhuǎn)換之間可能存在互為因果的內(nèi)生性問(wèn)題，一方面，獲得城鎮(zhèn)戶籍會(huì)提高農(nóng)村群體的金融資產(chǎn)配置多元化狀況；另一方面，多元的資產(chǎn)配置需要也增加著往城市遷移落戶的概率，比如為享受更高質(zhì)量和便捷的服務(wù)而選擇遷往城市落戶定居等。為克服上述問(wèn)題，本文擬將工具變量引入排序模型。同時(shí)，為避免產(chǎn)生弱工具變量問(wèn)題，結(jié)合以往文獻(xiàn)，本文決定采用 城鎮(zhèn)化率和人均耕地面積兩個(gè)省級(jí)宏觀指標(biāo)作為戶籍轉(zhuǎn)換的工具變量，變量數(shù)據(jù)來(lái)源為國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒-2015》，包括CGSS數(shù)據(jù)庫(kù)所對(duì)應(yīng)的28個(gè)省、自治區(qū)和直轄市。其中，城鎮(zhèn)化率為分地區(qū)年末城鎮(zhèn)人口比重；人均耕地面積為分地區(qū)耕地面積與分地區(qū)人口數(shù)之比。選擇城鎮(zhèn)化率這一指標(biāo)的主要原因是城鎮(zhèn)化率較高的省份一般擁有較強(qiáng)的城市引力，即更高的工資回報(bào)、更完善的醫(yī)療和社保體系、更發(fā)達(dá)健全的公共資源等，所以城鎮(zhèn)化率在一定程度上可以成為衡量農(nóng)村人口涌向城市的吸引力指標(biāo)，顯然，二者之間存在明顯的正相關(guān)關(guān)系。另一個(gè)指標(biāo)人均耕地面積的選取主要考慮到農(nóng)民主要的資產(chǎn)之一就是自有耕地，人均耕地越少則意味著農(nóng)民對(duì)土地的依賴度越低。此時(shí)，較弱的土地依賴性往往能夠形成農(nóng)業(yè)人口往城市第二、三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的推力。據(jù)此，我們推測(cè)人均耕地面積與戶籍轉(zhuǎn)換應(yīng)呈現(xiàn)一種負(fù)向關(guān)系。

在模型的估計(jì)方法上，我們參照“兩階段估計(jì)法”(20)連玉君，黎文素，黃必紅：《子女外出務(wù)工對(duì)父母健康和生活滿意度影響研究》，《經(jīng)濟(jì)學(xué)》(季刊)，2015年第1期。：第一階段，把內(nèi)生決策“戶籍轉(zhuǎn)換”對(duì)兩個(gè)工具變量和其余控制變量做回歸，得到相應(yīng)的擬合值；第二階段，把因變量對(duì)第一階段得到的估計(jì)擬合值和相關(guān)控制變量做排序模型回歸。通過(guò)該方法，我們可以得到系數(shù)的一致估計(jì)。表5給出了工具變量-排序模型的兩階段回歸結(jié)果。首先，在檢驗(yàn)方面，第一階段回歸中工具變量系數(shù)均在1%水平顯著且卡方值較大，因此不存在弱工具變量問(wèn)題。而過(guò)度識(shí)別檢驗(yàn)的值均大于0.1，說(shuō)明我們無(wú)法拒絕工具變量符合外生性條件的原假設(shè)。其次，從估計(jì)結(jié)果看，無(wú)論使用Ordered Probit還是Ordered Logit模型，第一階段的回歸結(jié)果說(shuō)明城鎮(zhèn)化率和人均耕地面積分別會(huì)對(duì)戶籍轉(zhuǎn)換產(chǎn)生顯著的正向和負(fù)向影響且均顯著，這與我們之前的推測(cè)一致。綜上，我們采用的工具變量能夠有效排除內(nèi)生性的影響，從而能夠更有效地估計(jì)戶籍轉(zhuǎn)換對(duì)金融資產(chǎn)配置結(jié)構(gòu)的影響，并得到較為準(zhǔn)確的一致估計(jì)量。第二階段的回歸結(jié)果也與前述基準(zhǔn)模型所得結(jié)果類似，說(shuō)明進(jìn)城落戶能夠顯著優(yōu)化農(nóng)村群體的金融資產(chǎn)配置結(jié)構(gòu)。從其他回歸結(jié)果來(lái)看，年收入和工作年限能夠?qū)鹑谫Y產(chǎn)配置多元化產(chǎn)生明顯的促進(jìn)作用，并能夠降低單一儲(chǔ)蓄資產(chǎn)的比例。此外，工作年限的相關(guān)影響依然呈現(xiàn)倒“U”型關(guān)系。教育水平會(huì)對(duì)資產(chǎn)多元化配置產(chǎn)生積極影響，而養(yǎng)老保險(xiǎn)也具有顯著地促進(jìn)作用。同時(shí)，隨著年齡的增長(zhǎng)和婚姻形成，個(gè)體的風(fēng)險(xiǎn)偏好會(huì)降低，因而金融資產(chǎn)的多元化水平也會(huì)相應(yīng)下降。綜上，上述回歸結(jié)果基本符合實(shí)際也符合前述假定。

表5 工具變量-排序模型估計(jì)結(jié)果

為便于同前文比較，我們展示了戶籍轉(zhuǎn)換對(duì)金融資產(chǎn)多元化配置的邊際效應(yīng)，結(jié)果由表6所示。與表4類似，表6也表明資產(chǎn)多元化指標(biāo)取值不同，戶籍轉(zhuǎn)換的邊際影響也表現(xiàn)出一定程度的差異：一方面，戶籍轉(zhuǎn)換能夠?qū)Y產(chǎn)多元化配置產(chǎn)生正的邊際效應(yīng)，另一方面，這種效應(yīng)也出現(xiàn)遞減趨勢(shì)，這與基準(zhǔn)模型的結(jié)果表現(xiàn)一致，同時(shí)驗(yàn)證了假設(shè)H1b。

表6 戶籍轉(zhuǎn)換對(duì)金融資產(chǎn)配置多元化的邊際效應(yīng)(基于工具變量-排序模型)

五、處理效應(yīng)

(一)理論描述

值得注意的是，排序模型所展現(xiàn)的系數(shù)并非反映戶籍轉(zhuǎn)換對(duì)資產(chǎn)配置多元化提升程度的因果效應(yīng)，而只能在一定程度上反映兩者之間是否存在顯著關(guān)系以及大致的影響范圍，所獲結(jié)果并不直觀。此外，以往文獻(xiàn)經(jīng)常忽略的是，不同于隨機(jī)性數(shù)據(jù)生成過(guò)程，進(jìn)城落戶作為一種非隨機(jī)性的自我決策過(guò)程，往往伴隨著自選擇導(dǎo)致的識(shí)別偏誤問(wèn)題。具體來(lái)說(shuō)，該過(guò)程不僅與個(gè)人意愿有關(guān)，也由個(gè)人稟賦和能力等諸多因素決定，而這些因素往往也會(huì)對(duì)個(gè)體的金融資產(chǎn)配置狀況產(chǎn)生影響，所以需要進(jìn)一步分離出由戶籍身份變化這一因素所直接導(dǎo)致的金融資產(chǎn)配置多元化變動(dòng)。為此，本文進(jìn)一步采用傾向得分匹配的分析框架探究戶籍轉(zhuǎn)換對(duì)農(nóng)村進(jìn)城落戶群體金融資產(chǎn)配置多元化水平的因果關(guān)系，該方法的大致思路如下：將樣本中一直農(nóng)業(yè)戶籍和經(jīng)歷過(guò)戶籍轉(zhuǎn)換兩類群體劃分為控制組和干預(yù)組。假設(shè)Yi為個(gè)體的金融資產(chǎn)配置狀態(tài)，則戶籍轉(zhuǎn)換對(duì)個(gè)體的資產(chǎn)配置所產(chǎn)生的影響為Y1i-Y0i，其中下標(biāo)1表示干預(yù)組，即存在戶籍轉(zhuǎn)換過(guò)程；上標(biāo)0表示一直為農(nóng)業(yè)戶籍的控制組。所以，干預(yù)組的平均處理效應(yīng)為：

ATT=E(Y1i|Di=1)-E(Y0i|Di=1)

(2)

其中，Di∈{0,1}分別表示是否經(jīng)歷過(guò)戶籍轉(zhuǎn)換。然而，上式右側(cè)第二項(xiàng)E(Y0i|Di=1)無(wú)法觀測(cè)，因此需要運(yùn)用反事實(shí)思想構(gòu)造E(Y0i|Di=1)的替代指標(biāo)?；诳刂平M樣本集合，選取其中與干預(yù)組可觀測(cè)特征相似的個(gè)體作為替代進(jìn)行擬合處理，同時(shí)在替代樣本構(gòu)造的過(guò)程中，除了是否獲得非農(nóng)戶籍外，盡量保持其余特征變量的一致。傾向得分匹配的目的，就是在給定樣本特征Xi的情況下，估算個(gè)體獲得非農(nóng)戶籍的得分pi(Xi)，并將控制組和干預(yù)組中相似概率的個(gè)體進(jìn)行匹配，傾向得分的公式為pi(Xi)=P(Di=1|Xi)=E(Di|Xi)，此處假定p(X)∈(0,1)以保證控制組與干預(yù)組存在擁有相同取值范圍的傾向得分。在具體匹配方法上，為保證結(jié)果的穩(wěn)健性，文章考慮采用多種匹配方法以保證匹配結(jié)果的穩(wěn)健性。如一對(duì)一匹配、近鄰匹配等。通過(guò)基于可忽略性假定的推導(dǎo)，可得(Y0i,Y1i)⊥Di|pi(Xi)。這說(shuō)明控制組和干預(yù)組中具有相同傾向得分的個(gè)體可以視為同一個(gè)體進(jìn)行處理效應(yīng)計(jì)算。由此便能夠?qū)艏D(zhuǎn)換從其他影響金融資產(chǎn)配置結(jié)構(gòu)的因素中獨(dú)立出來(lái)，估計(jì)所得凈效應(yīng)更精確。而針對(duì)匹配所需協(xié)變量，要求其必須對(duì)個(gè)體的金融資產(chǎn)配置狀況存在影響，同時(shí)為降低不滿足可忽略性假設(shè)可能帶來(lái)的偏差，也要盡量將更多的控制變量納入。借鑒相關(guān)研究，本文選擇年收入、教育水平、性別、年齡、健康狀況、婚姻狀態(tài)、是否黨員、工作年限等作為協(xié)變量進(jìn)行匹配，然后運(yùn)用Logit模型估計(jì)戶籍轉(zhuǎn)換的對(duì)應(yīng)傾向得分(21)匹配后的絕大多數(shù)觀測(cè)值在(0-0.4)的區(qū)間內(nèi)存在共同取值，即控制組與干預(yù)組都相對(duì)集中分布在傾向得分的較低端，這既保證了兩組對(duì)比有較低偏誤，又與農(nóng)村群體的戶籍轉(zhuǎn)換率仍然相對(duì)偏低的事實(shí)吻合，受篇幅限制，此處不做展示。。

表7和表8的配平檢驗(yàn)揭示了兩組樣本解釋變量的統(tǒng)計(jì)顯著性。在表7中，再對(duì)控制組和干預(yù)組進(jìn)行基準(zhǔn)一對(duì)一匹配后可以看出，除工作年限外的其他控制變量標(biāo)準(zhǔn)化偏差均小于0.1，即表明無(wú)法拒絕控制組與干預(yù)組無(wú)系統(tǒng)性差異的原假設(shè)。為展示該結(jié)論的穩(wěn)健性，表8又列出了另外四種不同匹配方法下的平衡性檢驗(yàn)結(jié)果，可以看出經(jīng)過(guò)匹配后解釋變量的標(biāo)準(zhǔn)偏差均下降到7%以內(nèi)，偏誤明顯降低，且由匹配前后的似然比檢驗(yàn)和p值可知，解釋變量的聯(lián)合顯著性在匹配之后都被拒絕，Pseudo-R2也由匹配前的0.193下降到0.01左右。

以上結(jié)果表明，該匹配通過(guò)了平衡性檢驗(yàn)，意味著控制組和干預(yù)組之間不存在顯著差異?；谏鲜鏊姆N匹配方式，本文分別計(jì)算了戶籍轉(zhuǎn)換對(duì)金融資產(chǎn)配置多元化的平均處理效應(yīng)。如表9所示，農(nóng)村群體的戶籍轉(zhuǎn)換對(duì)儲(chǔ)蓄資產(chǎn)的平均處理效應(yīng)在區(qū)間(-0.05，-0.10)，對(duì)金融資產(chǎn)配置的平均處理效應(yīng)為區(qū)間(0.06，0.11)左右，這說(shuō)明農(nóng)村群體在進(jìn)城落戶后擁有其他資產(chǎn)配置渠道(儲(chǔ)蓄資產(chǎn)轉(zhuǎn)為金融資產(chǎn))的平均概率和資產(chǎn)配置多樣性的平均程度將提升5-10%。此外，四類匹配所得結(jié)果相似度高且結(jié)果均顯著，說(shuō)明整體結(jié)論穩(wěn)健。

表7 “一對(duì)一匹配”前后部分解釋變量的平衡性檢驗(yàn)

表8 不同方法傾向得分匹配前后的數(shù)據(jù)平衡性檢驗(yàn)

表9 進(jìn)城落戶對(duì)資產(chǎn)配置多元化的平均處理效應(yīng)

六、結(jié)論

本文基于“中國(guó)綜合社會(huì)調(diào)查”(CGSS)數(shù)據(jù)，綜合運(yùn)用不同實(shí)證策略，系統(tǒng)檢驗(yàn)了來(lái)自農(nóng)村群體的進(jìn)城落戶行為對(duì)其金融資產(chǎn)配置多元化的影響。結(jié)果表明，戶籍轉(zhuǎn)換能夠顯著提升農(nóng)村群體金融資產(chǎn)配置的多元化程度，在通過(guò)工具變量和傾向得分匹配法消除相關(guān)內(nèi)生性問(wèn)題后，該結(jié)論依舊穩(wěn)健。我們認(rèn)為產(chǎn)生這種影響的原因有如下兩個(gè)方面：一方面，戶籍轉(zhuǎn)換帶來(lái)的社會(huì)資本提升降低了個(gè)體參與金融資產(chǎn)配置過(guò)程的機(jī)會(huì)成本，因而成為了農(nóng)村進(jìn)城群體的積極信號(hào)。另一方面，城市中更高水平的教育資源、更完善的公共服務(wù)和非農(nóng)就業(yè)部門更高的待遇保障等也是其參與金融資產(chǎn)多元化配置的重要資本，同時(shí)也影響著個(gè)體金融資產(chǎn)配置決策的改良。因此，戶籍轉(zhuǎn)換對(duì)金融資產(chǎn)配置狀況的影響在根本上是制度性的。

基于實(shí)證分析，本文為消除戶籍歧視和提升農(nóng)村進(jìn)城群體的資產(chǎn)配置狀況提出如下幾點(diǎn)政策建議：第一，進(jìn)一步放松戶籍管制，出臺(tái)更加積極寬松的戶籍政策，提高人口城市化質(zhì)量；第二，健全配套公共資源和福利，讓新市民更加便捷高效地享受城市資源帶來(lái)的收入和生活質(zhì)量提升；第三，精準(zhǔn)識(shí)別農(nóng)村進(jìn)城群體的就業(yè)和生活情況，并給予建檔和一定的政策福利傾斜；第四，縮短落戶辦理時(shí)限、改進(jìn)落戶服務(wù)質(zhì)量，加強(qiáng)對(duì)農(nóng)村地區(qū)人口進(jìn)城落戶政策的宣傳解讀，切實(shí)解決信息不對(duì)稱問(wèn)題；第五，妥善安置好農(nóng)村進(jìn)城群體的耕地以及宅基地問(wèn)題，如鼓勵(lì)土地流轉(zhuǎn)、健全耕地規(guī)?；ㄔO(shè)指標(biāo)、完善土地權(quán)益保障，讓其在跨地區(qū)城鄉(xiāng)流動(dòng)無(wú)后顧之憂。