国产日韩欧美一区二区三区三州_亚洲少妇熟女av_久久久久亚洲av国产精品_波多野结衣网站一区二区_亚洲欧美色片在线91_国产亚洲精品精品国产优播av_日本一区二区三区波多野结衣 _久久国产av不卡

?

農(nóng)村家庭風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)選擇與消費(fèi)行為

2021-11-21 17:58陳磊葛永波
金融發(fā)展研究 2021年10期
關(guān)鍵詞:消費(fèi)行為

陳磊 葛永波

摘? ?要:基于投資決策視角,利用2018年中國(guó)家庭追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)(CFPS),從是否參與和參與深度兩個(gè)層次,對(duì)農(nóng)村家庭的風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)選擇與消費(fèi)支出的關(guān)系進(jìn)行了微觀研究。結(jié)果表明,農(nóng)村家庭投資于風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)能夠顯著提高其消費(fèi)水平,其消費(fèi)支出與風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)投資的規(guī)模和比例正相關(guān)。通過(guò)比較耐用品和非耐用品消費(fèi)的影響,發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)配置行為與狀態(tài)對(duì)前者的影響要顯著高于后者。本文的研究為我國(guó)的擴(kuò)大內(nèi)需戰(zhàn)略的實(shí)施提供了新的政策思路,即可以通過(guò)深化農(nóng)村金融改革,促進(jìn)農(nóng)村家庭金融資產(chǎn)的合理配置來(lái)激發(fā)農(nóng)村市場(chǎng)的消費(fèi)潛力。

關(guān)鍵詞:金融資產(chǎn)選擇;農(nóng)村家庭;消費(fèi)行為;PSM

中圖分類(lèi)號(hào):F832? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A? 文章編號(hào):1674-2265(2021)10-0023-08

DOI:10.19647/j.cnki.37-1462/f.2021.10.003

一、引言

改革開(kāi)放以來(lái),我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)主要依靠投資驅(qū)動(dòng)。隨著經(jīng)濟(jì)進(jìn)入新常態(tài),增長(zhǎng)方式逐漸向消費(fèi)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變,政府開(kāi)始將政策重點(diǎn)向消費(fèi)領(lǐng)域傾斜,著力提高居民的消費(fèi)需求,推動(dòng)消費(fèi)升級(jí)。黨的十九大報(bào)告明確提出“完善促進(jìn)消費(fèi)的體制機(jī)制,增強(qiáng)消費(fèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)性作用。”但近年來(lái)我國(guó)居民消費(fèi)支出占GDP的比重仍然不高,且呈下降趨勢(shì),由2000年的47%下降到2019年的38.8%,消費(fèi)真正成為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主驅(qū)動(dòng)任重道遠(yuǎn)。要進(jìn)一步擴(kuò)大內(nèi)需,構(gòu)建新發(fā)展格局,必須重視和發(fā)揮農(nóng)村消費(fèi)市場(chǎng)的潛力,激發(fā)農(nóng)村居民的消費(fèi)活力。近年來(lái),我國(guó)農(nóng)村消費(fèi)保持較快增長(zhǎng),在整體消費(fèi)市場(chǎng)中的地位愈發(fā)凸顯,但相比于城鎮(zhèn)居民消費(fèi)仍然有較大差距,占GDP比重僅為8%,不足城鎮(zhèn)家庭的1/3。要實(shí)現(xiàn)農(nóng)村消費(fèi)的持久升級(jí),關(guān)鍵在于提高農(nóng)村居民自身的消費(fèi)傾向和意愿。家庭消費(fèi)傾向和意愿與其財(cái)富和資產(chǎn)具有密切的關(guān)系。隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展與金融市場(chǎng)的不斷完善,家庭積累的財(cái)富日益增加,越來(lái)越多的家庭參與金融市場(chǎng),使得金融資產(chǎn)規(guī)模逐漸增加。但對(duì)于農(nóng)村家庭而言,其持有的金融資產(chǎn)水平仍然較低,占全部資產(chǎn)比重僅為7%,而且以現(xiàn)金和存款為主(72%),農(nóng)村家庭風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)參與率為1.6%,遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于城市的16.9%(甘犁和李運(yùn),2014)[1]。在這一背景下,能否通過(guò)提高農(nóng)村家庭風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)配置水平來(lái)促進(jìn)農(nóng)村家庭消費(fèi),從而提升我國(guó)整體消費(fèi)水平?要回答這一問(wèn)題,就有必要對(duì)農(nóng)村家庭風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)配置與消費(fèi)的關(guān)系進(jìn)行深入研究。

基于此,本文利用中國(guó)家庭追蹤調(diào)查(CFPS)2018年的數(shù)據(jù),從風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)參與和風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置狀況兩個(gè)層面,對(duì)農(nóng)村家庭的風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)選擇與消費(fèi)的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證研究。本文的主要貢獻(xiàn)在于:(1)理論層面,本文基于家庭金融決策的視角,從兩個(gè)環(huán)節(jié)(是否參與和參與深度)和兩類(lèi)消費(fèi)(耐用品與非耐用品)層面,對(duì)農(nóng)村家庭風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)選擇與消費(fèi)行為的關(guān)系進(jìn)行了微觀研究,進(jìn)一步補(bǔ)充、豐富了農(nóng)村金融及消費(fèi)理論。(2)方法層面,采用基于反事實(shí)分析的傾向得分匹配法(PSM),有效克服了金融資產(chǎn)決策中的樣本選擇偏誤問(wèn)題。(3)政策層面,本文的研究拓寬了我國(guó)農(nóng)村金融改革和擴(kuò)大內(nèi)需等宏觀政策的思路,為其提供了微觀依據(jù)。

二、文獻(xiàn)回顧

家庭是否持有金融資產(chǎn)以及金融資產(chǎn)配置水平和狀態(tài)與其消費(fèi)支出有著密切的關(guān)系(Ando 和Modigliani,1963)[2]。Mankiw和Zeldes(1990)[3]認(rèn)為持有股票的家庭與未持有股票家庭的消費(fèi)行為存在明顯的差別,Dynan和Maki(2001)[4]的研究進(jìn)一步驗(yàn)證了這一觀點(diǎn)。多數(shù)研究發(fā)現(xiàn),金融資產(chǎn)對(duì)于家庭消費(fèi)具有促進(jìn)作用。Benjamin等(2004)[5]利用美國(guó)1952—2001年季度數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn),金融資產(chǎn)增加1美元將會(huì)使消費(fèi)增加2美分。Peltonen和Grant(2008)[6]認(rèn)為,對(duì)于持有金融資產(chǎn)的居民和家庭而言,金融資產(chǎn)價(jià)值上漲,使得家庭財(cái)富增加,從而增加家庭的支出預(yù)算和消費(fèi)意愿,刺激家庭消費(fèi)。此外,家庭配置金融資產(chǎn)具有一定的預(yù)防性動(dòng)機(jī),會(huì)對(duì)儲(chǔ)蓄產(chǎn)生替代效應(yīng),降低邊際儲(chǔ)蓄傾向,進(jìn)而提高邊際消費(fèi)傾向(Gan,2010)[7]。另有學(xué)者認(rèn)為,金融資產(chǎn)對(duì)消費(fèi)的影響與收入水平有關(guān),這主要體現(xiàn)在股票方面,Khalifa等(2013)[8]基于美國(guó)收入動(dòng)態(tài)追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)研究了家庭股票資產(chǎn)對(duì)于消費(fèi)的影響,結(jié)果表明當(dāng)家庭收入超過(guò)130800美元時(shí),股票的影響效應(yīng)才顯著,原因可能在于股票投資更多發(fā)生在高收入家庭;Maggio等(2020)[9]則認(rèn)為股票投資對(duì)于財(cái)富較少的家庭消費(fèi)支出影響更大。

國(guó)內(nèi)方面,早期研究多側(cè)重于從宏觀角度進(jìn)行分析。田青(2011)[10]分析了不同類(lèi)型金融資產(chǎn)與消費(fèi)的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)金融資產(chǎn)總體上對(duì)于當(dāng)期消費(fèi)具有擠出效應(yīng),這主要是由于儲(chǔ)蓄和購(gòu)買(mǎi)股票導(dǎo)致的,保險(xiǎn)、債券等對(duì)消費(fèi)的影響并不顯著。陳志英(2012)[11]則認(rèn)為現(xiàn)金、存款和股票等金融資產(chǎn)對(duì)于消費(fèi)的影響并不顯著,而債券、保險(xiǎn)對(duì)消費(fèi)行為具有負(fù)向影響。

利用宏觀數(shù)據(jù)進(jìn)行分析不能有效控制影響家庭消費(fèi)的其他因素,從而無(wú)法準(zhǔn)確識(shí)別家庭消費(fèi)的變化是否由財(cái)富變動(dòng)引起的(Carroll等,2011)[12],近年來(lái),學(xué)者們?cè)絹?lái)越傾向于利用家庭微觀數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。張大永和曹紅(2012)[13]基于2011年我國(guó)家庭金融調(diào)查(CHFS)數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn),無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)和風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)對(duì)消費(fèi)的影響存在差異,前者對(duì)非耐用品消費(fèi)的影響較大,而后者對(duì)耐用品消費(fèi)的影響較大。解堊(2012)[14]利用我國(guó)健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查(CHARLS)數(shù)據(jù)進(jìn)行了研究,發(fā)現(xiàn)金融資產(chǎn)對(duì)于消費(fèi)的彈性比房產(chǎn)要小。李波(2015)[15]認(rèn)為家庭持有風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)對(duì)于消費(fèi)支出具有財(cái)富效應(yīng)和風(fēng)險(xiǎn)效應(yīng)兩種影響,其中財(cái)富效應(yīng)為正,風(fēng)險(xiǎn)效應(yīng)為負(fù),且隨著家庭金融資產(chǎn)持有權(quán)重的提高,財(cái)富的邊際消費(fèi)傾向增加。邢大偉和王寅(2016)[16]的研究則表明,不同年齡段家庭金融資產(chǎn)對(duì)于消費(fèi)的影響存在差別,其中老年家庭的影響要大于中年家庭。

近年來(lái),農(nóng)村家庭資產(chǎn)與消費(fèi)的關(guān)系也逐漸得到學(xué)者的關(guān)注。盧建新(2015)[17]研究表明,農(nóng)村家庭的金融資產(chǎn)、住房資產(chǎn)和非住房資產(chǎn)對(duì)于其消費(fèi)均有顯著影響。成黨偉(2019)[18]、張兵和生晗(2020)[19]重點(diǎn)研究了農(nóng)村家庭金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)對(duì)農(nóng)戶消費(fèi)的影響,認(rèn)為家庭持有流動(dòng)性較高的金融資產(chǎn)能夠有效促進(jìn)農(nóng)戶消費(fèi)。

雖然已有研究取得了較為豐富的成果,但仍然存在需要改進(jìn)之處:一是當(dāng)前研究主要著眼于金融資產(chǎn)持有數(shù)量或比例對(duì)于家庭消費(fèi)的影響,缺乏從金融資產(chǎn)配置決策角度的綜合研究,也多未考慮這一決策的內(nèi)生性和選擇偏誤問(wèn)題。二是有關(guān)風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)配置與農(nóng)村家庭消費(fèi)的研究較少。我國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展水平與城鎮(zhèn)地區(qū)差異明顯,農(nóng)村家庭的金融資產(chǎn)配置水平遠(yuǎn)低于城鎮(zhèn),城鄉(xiāng)居民的消費(fèi)理念與習(xí)慣也存在明顯差別,因而有必要對(duì)農(nóng)村家庭金融資產(chǎn)選擇與消費(fèi)的關(guān)系進(jìn)行微觀研究,以更好地了解農(nóng)村家庭的消費(fèi)行為,從而為農(nóng)村居民消費(fèi)水平的提高提供政策借鑒。

三、理論分析和研究設(shè)計(jì)

(一)理論分析

農(nóng)村家庭的風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)選擇主要通過(guò)以下效應(yīng)影響其消費(fèi)支出。

1. 增收效應(yīng)。家庭收入包括生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)收入、工資性收入、財(cái)產(chǎn)性收入和轉(zhuǎn)移收入。對(duì)于農(nóng)村家庭而言,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)是其收入的重要來(lái)源,工資性收入近年來(lái)也在逐漸上升,但財(cái)產(chǎn)性收入較少,在農(nóng)村家庭收入中所占比重較低,僅為2%,但其邊際消費(fèi)支出傾向卻最大(溫濤等,2013)[20]。而金融資產(chǎn)收益是家庭財(cái)產(chǎn)性收入的重要來(lái)源,農(nóng)村家庭風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置有助于增加財(cái)產(chǎn)性收入,進(jìn)而保障和提高其消費(fèi)水平。

2. 財(cái)富積累效應(yīng)。金融資產(chǎn)配置是家庭財(cái)富積累的重要途徑。長(zhǎng)期來(lái)看,金融資產(chǎn)價(jià)值呈現(xiàn)出上漲趨勢(shì),對(duì)于持有風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)的農(nóng)村家庭,資產(chǎn)價(jià)值上漲,使得家庭財(cái)富增加,其消費(fèi)預(yù)算和消費(fèi)意愿也會(huì)相應(yīng)提高,從而促進(jìn)家庭的消費(fèi)支出。同時(shí),資產(chǎn)價(jià)值的上漲不僅會(huì)影響當(dāng)期的財(cái)富和消費(fèi),還會(huì)影響農(nóng)村家庭對(duì)于未來(lái)收益和財(cái)富的預(yù)期,進(jìn)而會(huì)進(jìn)一步影響當(dāng)前的消費(fèi)意愿與消費(fèi)行為。

3. 平滑效應(yīng)。家庭消費(fèi)是跨期行為,由于未來(lái)收入存在一定的不確定性,家庭習(xí)慣于通過(guò)預(yù)防性儲(chǔ)蓄來(lái)保持消費(fèi)和收入的平滑,這在我國(guó)尤為明顯,對(duì)于未來(lái)收入不確定性的預(yù)期越強(qiáng),預(yù)防性儲(chǔ)蓄越多。對(duì)于農(nóng)村家庭而言,其收入主要來(lái)源于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng),由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)面臨著環(huán)境、氣候變化導(dǎo)致的自然風(fēng)險(xiǎn)和農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格變化導(dǎo)致的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn),因此,農(nóng)業(yè)收入面臨的不確定性較大,農(nóng)村家庭的預(yù)防性儲(chǔ)蓄動(dòng)機(jī)較強(qiáng)。而風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)的配置能夠增加農(nóng)村家庭收入的多樣性,在一定程度上緩解農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)導(dǎo)致的收入風(fēng)險(xiǎn),弱化預(yù)防性儲(chǔ)蓄對(duì)于消費(fèi)的擠出效應(yīng),實(shí)現(xiàn)消費(fèi)的跨期平滑。

(二)研究設(shè)計(jì)

1. 農(nóng)村家庭的風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)參與及消費(fèi)行為。(1)研究方法。對(duì)于農(nóng)村家庭的風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)參與同其消費(fèi)支出關(guān)系的研究,屬于經(jīng)濟(jì)學(xué)中的“處理效應(yīng)”問(wèn)題。由于風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)的投資不是隨機(jī)行為,而是家庭自我選擇的結(jié)果,如果采用多元回歸方法直接進(jìn)行估計(jì),會(huì)產(chǎn)生樣本選擇偏差和內(nèi)生性問(wèn)題,從而得到不一致的估計(jì)結(jié)果。對(duì)此,本文采用基于反事實(shí)分析的傾向得分匹配方法(PSM),估計(jì)農(nóng)村家庭投資于風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)的平均處理效應(yīng)(ATT),以克服此類(lèi)問(wèn)題。如果將投資于風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)的家庭稱為處理組,其持有風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)的平均處理效應(yīng)可用如下公式表示:

[ATT=Ey1i-y0i|riskholdi=1=E(y1i|riskholdi=1)-E(y0i|riskholdi=1)]? ? ? ? (1)

其中,[y1i]表示家庭i投資風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)時(shí)的消費(fèi)支出;[y0i]表示同一時(shí)間內(nèi),該家庭未持有風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)時(shí)的消費(fèi)支出;riskhold為反映家庭是否投資風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)的虛擬變量,風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)包括股票、債券、基金、衍生金融工具和理財(cái)產(chǎn)品。[E(y1i|riskholdi=1)]表示處理組家庭所觀測(cè)到的平均消費(fèi)支出;[E(y0i|riskholdi=1)]為此類(lèi)家庭未投資風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)時(shí)的平均消費(fèi)支出。依據(jù)這一公式,可以有效排除其他因素的干擾,準(zhǔn)確計(jì)算出投資風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)給家庭消費(fèi)支出帶來(lái)的凈效應(yīng)。

但對(duì)于處理組家庭而言,[y1i]是可以觀測(cè)到的;而未持有風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)并沒(méi)有出現(xiàn),[y0i]是反事實(shí)的,無(wú)法觀測(cè)。在這種情況下,就難以計(jì)算平均處理效應(yīng)。對(duì)此,Rosenbaum和Rubin(1985)[21]提出了傾向得分匹配法(PSM)來(lái)解決這類(lèi)問(wèn)題。該方法的思路是,從未持有風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)的家庭中尋找到與處理組家庭條件相同的對(duì)照組,將對(duì)照組的消費(fèi)支出作為處理組的反事實(shí)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,從而估計(jì)出平均處理效應(yīng)。

[ATT=E(y1i|riskholdi=1,p(X))-E(y0i|riskholdi=0,p(X))]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?(2)

其中,[p(X)]為傾向得分,定義為在給定樣本特征X的情況下,某一家庭投資于風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)的條件概率。由于該值未知,對(duì)此可以利用Logit或Probit模型進(jìn)行估計(jì)。用公式表示為:

[pX=Pr (riskholdi=1|X)]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? (3)

(2)變量選擇。本文分別將耐用品消費(fèi)支出(durable)和非耐用品消費(fèi)支出(consum)作為被解釋變量,在實(shí)證分析中取對(duì)數(shù)進(jìn)行研究。其中,非耐用品消費(fèi)支出包括食品、醫(yī)療、服裝、休閑娛樂(lè)、教育培訓(xùn)等方面;耐用品消費(fèi)支出為家庭設(shè)備支出,包括居住、設(shè)備購(gòu)置和維修等方面。

匹配變量X為反映戶主特征、家庭特征以及地區(qū)特征的一組變量。戶主特征變量包括年齡(age)、性別(gender)、教育年限(education)、婚姻(married)、健康狀況(health)。其中,健康狀況包括不健康、一般、比較健康、很健康、非常健康五個(gè)等級(jí),分別賦值為1—5。家庭特征變量包括家庭規(guī)模(famsize)、人均純收入(fincome)、凈資產(chǎn)(asset)、兒童比例(child)和個(gè)體經(jīng)營(yíng)(private)。其中,家庭規(guī)模為家庭人口數(shù)量;純收入為家庭總收入減去總支出后的余額,凈資產(chǎn)為家庭資產(chǎn)減去負(fù)債后的余額;兒童比例為16歲以下人口占家庭人口比重;個(gè)體經(jīng)營(yíng)為反映家庭是否從事個(gè)體工商業(yè)的虛擬變量。地區(qū)特征變量為反映東中西部地區(qū)的虛擬變量。

2. 風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)配置水平與消費(fèi)行為。家庭的風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)配置水平反映了其風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)的參與深度,體現(xiàn)在風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置數(shù)額和比例兩方面。本文分別從這兩個(gè)方面進(jìn)行研究。模型具體形式如下:

[logyi=α+Zβ+γriskfinacei+εi]? ? ? ? ? ? ? ? ? ?(4)

模型中被解釋變量與上文相同,分別為非耐用品消費(fèi)支出和耐用品消費(fèi)支出。自變量(riskfinance)分別考慮風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)配置金額(riskvalue)和配置比例(riskshare)。前者為農(nóng)村家庭持有的風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)當(dāng)前的價(jià)值,回歸時(shí)取自然對(duì)數(shù);后者用風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)占其全部資產(chǎn)的比重來(lái)衡量。向量Z為一組控制變量,借鑒李濤和陳斌開(kāi)(2014)[22]、文洪星和韓青(2018)[23]等的研究,本文選擇戶主年齡(age)、年齡平方(age2)、性別(gender)、教育年限(education)、婚姻狀況(married)、家庭規(guī)模(famsize)、人均純收入(fincome)、住房資產(chǎn)(house)、兒童比例(child)和地區(qū)等,其中人均純收入和住房資產(chǎn)均取自然對(duì)數(shù)引入模型,其余變量的含義與前文一致。[εi]為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

3. 數(shù)據(jù)來(lái)源和描述性統(tǒng)計(jì)。本文所使用的數(shù)據(jù)來(lái)自2018年中國(guó)家庭追蹤調(diào)查(CFPS),根據(jù)該調(diào)查提供的城鄉(xiāng)分類(lèi)變量選擇農(nóng)村家庭樣本進(jìn)行研究。表1給出了各變量的描述性統(tǒng)計(jì)信息。

可以看出,樣本家庭非耐用品支出平均為4.01萬(wàn)元,耐用品支出平均為0.69萬(wàn)元。從風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)參與情況來(lái)看,約有1%的樣本家庭投資了風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn),風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)平均價(jià)值為0.09萬(wàn)元,占總資產(chǎn)比例平均為0.08%左右。可見(jiàn),我國(guó)農(nóng)村家庭的風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)參與率、風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)配置金額和比例都較為低下。

四、實(shí)證結(jié)果及分析

(一)風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)參與和農(nóng)村家庭消費(fèi)

1.平衡性檢驗(yàn)。本文基于(3)式采用Probit模型估計(jì)傾向得分,在此基礎(chǔ)上分別利用鄰近距離匹配(k=4)、半徑匹配(取半徑值為0.01)和核匹配(帶寬為0.06)三種方法,進(jìn)行了樣本的匹配。由于處理組觀測(cè)值較少,為了保證分析時(shí)的樣本容量,本文按照1∶4的比例進(jìn)行匹配。

表2給出了匹配結(jié)果的平衡性檢驗(yàn)信息,限于篇幅,文中僅列出了近鄰匹配法的結(jié)果??梢钥闯觯?jīng)過(guò)匹配后,大多數(shù)變量的差別都有了不同程度的縮小,除家庭規(guī)模和個(gè)體經(jīng)營(yíng)外,其余各變量匹配后的偏差都低于10%,且兩組均值的差異性檢驗(yàn)均不顯著,表明匹配質(zhì)量良好。

此外,還可以根據(jù)匹配前后Probit模型的解釋能力和各變量綜合偏差對(duì)比來(lái)對(duì)匹配質(zhì)量進(jìn)行判斷,表3給出了相應(yīng)的信息,其中前兩列數(shù)據(jù)為反映各變量解釋能力的R2和Chi2統(tǒng)計(jì)量。可以看出,匹配前其數(shù)值分別為0.19和128.91,匹配變量對(duì)于家庭風(fēng)險(xiǎn)投資決策具有顯著影響;而匹配后模型解釋能力顯著下降,這是由于匹配后各觀測(cè)值之間的差別變小導(dǎo)致的,由此可以判斷匹配后各變量在對(duì)照組與處理組中的分布沒(méi)有系統(tǒng)差異。

表3后兩列給出了各變量平均值和中位數(shù)的平均偏差。在匹配前,兩組家庭的各匹配變量均值的平均偏差為43.1,中位數(shù)偏差為27.7;匹配后這兩種偏差都大幅度減少,利用近鄰法匹配后,分別降為5.2和5.4,而半徑匹配后降為4.2和4.7,核匹配后下降幅度相對(duì)較少,降為16.3和10.9。

綜合上面的檢驗(yàn)結(jié)果可以看出,整體而言,經(jīng)過(guò)傾向得分匹配篩選的對(duì)照組家庭,在有關(guān)特征方面已經(jīng)較為接近處理組,匹配結(jié)果較為理想。

2. 平均處理效應(yīng)。(1)總體效應(yīng)水平。在樣本匹配基礎(chǔ)上,本文估計(jì)了平均處理效應(yīng)的數(shù)值(見(jiàn)表4)。由于在分析時(shí),對(duì)被解釋變量采取了對(duì)數(shù)形式,此時(shí)平均處理效應(yīng)反映的是持有風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)對(duì)于對(duì)數(shù)家庭消費(fèi)支出的影響,即[ATT=E(log(y1iy0i)|riskholdi=1)]。

為了便于解釋,我們利用公式[eATT-1]將其轉(zhuǎn)化為變化率,即表中所列數(shù)值為調(diào)整后的平均處理效應(yīng)。

可以看出,對(duì)于非耐用品支出,在三種匹配方法下,農(nóng)村家庭風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)參與的影響效應(yīng)分別為0.333、0.302和0.468,并在1%或5%的水平上顯著,調(diào)整后的影響效應(yīng)分別為0.395、0.353和0.597。表明投資風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)后,農(nóng)村家庭的非耐用品消費(fèi)支出將會(huì)提高39.5%、35.3%和59.7%,取三種方法的平均值,約為44.8%,按照平均消費(fèi)水平折算,相當(dāng)于非耐用品支出將會(huì)增加1.79萬(wàn)元。

對(duì)于耐用品支出,在三種匹配方法下,其平均處理效應(yīng)分別為0.589、0.574和1.007,同樣在1%或5%的水平上顯著,調(diào)整后的影響系數(shù)為0.802、0.775和1.737,平均值為1.105。這表明投資于風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)后,農(nóng)村家庭的耐用品消費(fèi)支出將平均增加1.1倍,按目前耐用品支出平均水平計(jì)算,相當(dāng)于增加0.76萬(wàn)元。

上述結(jié)果表明,農(nóng)村家庭參與風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)投資對(duì)于其消費(fèi)支出總體上具有較為顯著的促進(jìn)作用。而如果不考慮農(nóng)村家庭金融決策中的自選擇問(wèn)題,風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)投資對(duì)于兩類(lèi)消費(fèi)支出的影響系數(shù)更高,分別為1.194和2.939,表明忽視這一問(wèn)題會(huì)在很大程度上夸大風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)參與對(duì)于農(nóng)村家庭消費(fèi)的影響。

(2)耐用品和非耐用品的比較。耐用品和非耐用品的性質(zhì)不同,因而金融資產(chǎn)配置對(duì)于消費(fèi)的影響也可能存在差別。從表4估計(jì)結(jié)果可以估算出,投資風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)對(duì)于農(nóng)村家庭耐用品支出的影響要明顯大于非耐用品。原因可能是,對(duì)于農(nóng)村家庭消費(fèi)而言,主要以食品、教育支出等非耐用品為主,其消費(fèi)比較穩(wěn)定,單筆消費(fèi)金額也較少,因而影響效應(yīng)相對(duì)較低。

(二)風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)配置水平(參與深度)和農(nóng)村家庭消費(fèi)

進(jìn)一步分析風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)參與深度即風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)配置金額和比例對(duì)消費(fèi)的影響效應(yīng),表5列出了相應(yīng)的回歸結(jié)果。在不考慮內(nèi)生性情況下,對(duì)非耐用品支出,風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)配置金額的影響效應(yīng)為0.022,并且在1%的水平上顯著,表明農(nóng)村家庭風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)投資增加10%,其非耐用品消費(fèi)支出將增加0.22%??傮w來(lái)看,農(nóng)村家庭風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)參與深度對(duì)其非耐用品消費(fèi)支出具有一定的促進(jìn)作用。對(duì)于耐用品支出,在不考慮內(nèi)生性情況下,風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)配置金額的影響效應(yīng)為0.049,在1%的水平上顯著,這表明農(nóng)村家庭風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)投資金額增加10%,其耐用消費(fèi)品支出平均增加0.49%。而風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)比例的影響系數(shù)為0.031,在5%的水平下顯著,表明風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)在家庭資產(chǎn)中的配置比例上升1%,耐用消費(fèi)品支出將平均增加3.1%。

由于消費(fèi)支出可能會(huì)影響家庭金融資產(chǎn)配置水平,從而導(dǎo)致模型存在內(nèi)生性問(wèn)題。對(duì)此,本文將2016年的風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)配置金額作為工具變量采用兩階段最小二乘法進(jìn)行IV估計(jì),回歸結(jié)果見(jiàn)表5的(2)、(4)、(6)、(8)列。工具變量檢驗(yàn)結(jié)果表明工具變量與內(nèi)生變量顯著相關(guān),不存在弱工具變量問(wèn)題;內(nèi)生性檢驗(yàn)結(jié)果表明各模型都存在一定程度的內(nèi)生性問(wèn)題。從工具變量回歸結(jié)果看,回歸系數(shù)要大于OLS估計(jì),表明內(nèi)生性問(wèn)題可能導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)配置深度對(duì)農(nóng)村家庭消費(fèi)支出的影響被低估。具體來(lái)看,風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)配置數(shù)額對(duì)于非耐用品支出的影響系數(shù)為0.087,表明風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)金額增加10%,農(nóng)村家庭非耐用品支出將會(huì)增加0.87%;而配置比例的影響為0.338,表明風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)在家庭資產(chǎn)中的配置比例上升1%,農(nóng)村家庭非耐用品消費(fèi)支出將會(huì)增加33.8%。風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)配置金額對(duì)于耐用品支出的影響為0.224,表明農(nóng)村家庭風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)投資金額增加10%,其耐用品消費(fèi)支出平均增加2.24%;而配置比例的影響系數(shù)為0.883,表明風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)在家庭資產(chǎn)中的比例上升1%,耐用品消費(fèi)支出將平均增加88.3%。

綜上所述,農(nóng)村家庭風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)配置水平(風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)參與深度)對(duì)于其消費(fèi)支出具有顯著的促進(jìn)作用,而且對(duì)于耐用品支出的影響大于非耐用品,這與表4結(jié)果一致。

五、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了檢驗(yàn)表4估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性,本文采用多元回歸和處理效應(yīng)模型(TEM)重新進(jìn)行回歸,表6給出了各模型的估計(jì)結(jié)果。結(jié)果表明,無(wú)論采用哪種方法進(jìn)行估計(jì),農(nóng)村家庭風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)投資對(duì)于其消費(fèi)支出均具有顯著的影響,證明了研究結(jié)論的穩(wěn)健性。

為了檢驗(yàn)表5估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性,本文調(diào)整農(nóng)村家庭樣本的選擇依據(jù),根據(jù)家庭“是否從事農(nóng)林牧副漁工作”進(jìn)行城鄉(xiāng)家庭的劃分,將從事農(nóng)林牧副漁工作的家庭歸為農(nóng)村家庭,然后利用新的樣本重新進(jìn)行上述模型的估計(jì),表7給出了估計(jì)結(jié)果。結(jié)果表明,調(diào)整樣本后,風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)配置金額及比例對(duì)于非耐用品支出的影響效應(yīng)分別為0.035和0.03,對(duì)于耐用品支出的影響為0.053和0.033,盡管估計(jì)值有略低于前文的回歸結(jié)果,但影響同樣顯著,表明本文的估計(jì)結(jié)果是穩(wěn)健的。

六、結(jié)論和政策建議

家庭風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)選擇決策包括風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)參與和參與深度兩個(gè)層次,本文分別從這兩個(gè)方面探討了農(nóng)村家庭風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)選擇與消費(fèi)支出的關(guān)系,并對(duì)非耐用和耐用品消費(fèi)的影響進(jìn)行了比較研究。研究表明,農(nóng)村家庭風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)投資對(duì)于消費(fèi)具有顯著的促進(jìn)作用,而且對(duì)耐用品消費(fèi)的影響要大于非耐用品。在控制了相關(guān)特征變量的情況下,投資風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)后,農(nóng)村家庭的非耐用品消費(fèi)支出將提高44.8%,耐用品消費(fèi)支出約增加1.1倍;而風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)數(shù)額增加10%,非耐用品消費(fèi)支出約增加0.2%,耐用品消費(fèi)支出約提高0.5%;風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)配置比例提高1%,非耐用品消費(fèi)支出至少增加3.1%,耐用品消費(fèi)支出影響不顯著。考慮到內(nèi)生性問(wèn)題后,風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)參與深度的影響效應(yīng)更大,風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)配置比例對(duì)于耐用品消費(fèi)支出的影響同樣顯著。

農(nóng)村人口在我國(guó)總?cè)丝谥姓加邢喈?dāng)大的比重,農(nóng)村消費(fèi)市場(chǎng)具有廣闊的發(fā)展前景,要提高我國(guó)居民整體消費(fèi)水平,必須有效開(kāi)發(fā)農(nóng)村地區(qū)的消費(fèi)潛力。當(dāng)前,我國(guó)主要采用財(cái)政補(bǔ)貼的方式激活農(nóng)民購(gòu)買(mǎi)能力,擴(kuò)大農(nóng)村消費(fèi),如“家電下鄉(xiāng)”“汽車(chē)下鄉(xiāng)”等。本文的研究表明,通過(guò)進(jìn)一步推動(dòng)農(nóng)村金融改革,更好地滿足農(nóng)民的金融需求,引導(dǎo)農(nóng)民合理配置金融資產(chǎn),也可以激發(fā)農(nóng)村的消費(fèi)潛力,這為我國(guó)擴(kuò)大內(nèi)需戰(zhàn)略提供了新的政策思路?;诖?,本文提出如下建議:

一是在農(nóng)村地區(qū)開(kāi)展金融教育,提高農(nóng)村居民的金融知識(shí)和理財(cái)意識(shí)。農(nóng)村居民金融素養(yǎng)整體較低,缺乏必要的金融知識(shí),尤其是投資意識(shí)和技能。對(duì)此,政府可以定期組織相關(guān)培訓(xùn),金融機(jī)構(gòu)也要積極在農(nóng)村地區(qū)開(kāi)展宣講活動(dòng),傳授基本的投資知識(shí),如投資品種、投資途徑、收益率計(jì)算、成本費(fèi)用等。既要讓農(nóng)村居民認(rèn)識(shí)到通過(guò)正規(guī)途徑開(kāi)展金融資產(chǎn)投資的重要性,培養(yǎng)他們將閑錢(qián)進(jìn)行投資的偏好,也要教育他們識(shí)別和規(guī)避非法集資等理財(cái)詐騙活動(dòng)。

二是深化農(nóng)村金融改革,積極推進(jìn)農(nóng)村普惠金融發(fā)展。一方面,增加農(nóng)村地區(qū)各類(lèi)銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)的業(yè)務(wù)范圍,鼓勵(lì)它們?cè)谵r(nóng)村地區(qū)針對(duì)農(nóng)民開(kāi)展金融資產(chǎn)投資相關(guān)業(yè)務(wù)。另一方面,鼓勵(lì)證券公司業(yè)務(wù)下沉,通過(guò)與農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)合作的方式,將其業(yè)務(wù)滲透至農(nóng)村地區(qū),為農(nóng)村居民提供投資服務(wù)。

三是加快農(nóng)村地區(qū)數(shù)字化步伐,大力發(fā)展數(shù)字金融。傳統(tǒng)普惠金融發(fā)展受到風(fēng)險(xiǎn)大、成本高、收益低等問(wèn)題的制約,數(shù)字金融能夠很大程度上降低金融服務(wù)的成本和門(mén)檻,擴(kuò)大金融服務(wù)的范圍和覆蓋面。因此,建議加強(qiáng)農(nóng)村地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)等數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),對(duì)農(nóng)村居民開(kāi)展數(shù)字金融教育、提高數(shù)字金融的接受程度和使用能力,創(chuàng)新金融機(jī)構(gòu)數(shù)字金融產(chǎn)品和服務(wù),提升農(nóng)村地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展水平,促進(jìn)農(nóng)村居民的金融市場(chǎng)參與和消費(fèi)升級(jí)。

四是針對(duì)農(nóng)村金融市場(chǎng),開(kāi)發(fā)滿足農(nóng)村居民需求的理財(cái)產(chǎn)品。股票、基金等金融工具風(fēng)險(xiǎn)較高,對(duì)于投資者的要求相應(yīng)也高,相比來(lái)說(shuō),理財(cái)產(chǎn)品更適合農(nóng)村居民。由于農(nóng)村居民收入水平低、可投資金少、厭惡高風(fēng)險(xiǎn),金融機(jī)構(gòu)在理財(cái)產(chǎn)品設(shè)計(jì)時(shí)應(yīng)考慮農(nóng)村地區(qū)特點(diǎn),開(kāi)發(fā)迎合農(nóng)村居民的理財(cái)需求的產(chǎn)品。

參考文獻(xiàn):

[1]甘犁,李運(yùn).中國(guó)農(nóng)村家庭金融發(fā)展報(bào)告 [M]. 成都:西南財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社,2014年.

[2]Ando A,Modigliani F. 1963. The "Life Cycle" Hypothesis of Saving:Aggregate Implications and Tests [J]. American Economic Review,53(1).

[3]Mankiw N G,Zeldes S P. 1990. The Consumption of Stockholders and Nonstockholders [J].Journal of Financial Economics,29(1).

[4]Dynan K E,Maki D M. 2001. Does Stock Market Wealth Matter for Consumption? [J].Federal Reserve Board Finance and Discussion Series Working Paper.

[5]Benjamin J D,Chinloy P,Jud G D. 2004. Real Estate versus Financial Wealth in Consumption [J].Journal of Real Estate Finance & Economics,29(3).

[6]Peltonen T A,Grant C. 2008. Housing and Equity Wealth Effects of Italian Households [J]. European Central Bank Working Paper, No.857.

[7]Gan J. 2010. Housing Wealth and Consumption Growth: Evidence from a Large Panel of Households [J].Review of Financial Studies,23(6).

[8]Khalifa S,Seck O,Tobing E. 2013. Financial Wealth Effect:Evidence from Threshold Estimation [J].Journal of Housing Economics,22(1).

[9]Maggio M D,Kermani A,Majlesi K. 2020. Stock Market Returns and Consumption [J].The Journal of Finance,75(6).

[10]田青.資產(chǎn)變動(dòng)對(duì)居民消費(fèi)的財(cái)富效應(yīng)分析 [J]. 宏觀經(jīng)濟(jì)研究, 2011,(5).

[11]陳志英.我國(guó)居民家庭金融資產(chǎn)財(cái)富效應(yīng)分析[J].西部論壇,2012,22(6).

[12]Carroll C D,Otsuka M,Slacalek J. 2011. How Large Are Housing and Financial Wealth Effects? A New Approach [J].Journal of Money Credit & Banking,43(1).

[13]張大永,曹紅.家庭財(cái)富與消費(fèi):基于微觀調(diào)查數(shù)據(jù)的分析 [J].經(jīng)濟(jì)研究,2012,(S1).

[14]解堊.房產(chǎn)和金融資產(chǎn)對(duì)家庭消費(fèi)的影響:中國(guó)的微觀證據(jù) [J].財(cái)貿(mào)研究,2012,23(4).

[15]李波.中國(guó)城鎮(zhèn)家庭金融風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置對(duì)消費(fèi)支出的影響——基于微觀調(diào)查數(shù)據(jù)CHFS的實(shí)證分析 [J].國(guó)際金融研究,2015,(1).

[16]邢大偉,王寅.不同年齡段家庭房產(chǎn)和金融資產(chǎn)對(duì)消費(fèi)影響研究——基于CHARLS數(shù)據(jù)的實(shí)證分析 [J].江蘇社會(huì)科學(xué),2016,(6).

[17]盧建新.農(nóng)村家庭資產(chǎn)與消費(fèi):來(lái)自微觀調(diào)查數(shù)據(jù)的證據(jù) [J].農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì), 2015,(1).

[18]成黨偉.家庭金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)對(duì)農(nóng)戶消費(fèi)的影響研究——基于CHFS數(shù)據(jù)的實(shí)證分析 [J].西安財(cái)經(jīng)學(xué)院學(xué)報(bào),2019,32(5).

[19]張兵,生晗.金融知識(shí)對(duì)城鎮(zhèn)家庭財(cái)產(chǎn)性收入的影響研究——基于中國(guó)家庭金融調(diào)查(CHFS)數(shù)據(jù) [J].金融發(fā)展研究,2020,(6).

[20]溫濤,田紀(jì)華,王小華.農(nóng)民收入結(jié)構(gòu)對(duì)消費(fèi)結(jié)構(gòu)的總體影響與區(qū)域差異研究 [J].中國(guó)軟科學(xué), 2013,(3).

[21]Rosenbaum P R,Rubin D B. 1985. Constructing a Control Group Using Multivariate Matched Sampling Methods That Incorporate the Propensity Score [J].American Statistician,39(1).

[22]李濤,陳斌開(kāi).家庭固定資產(chǎn)、財(cái)富效應(yīng)與居民消費(fèi):來(lái)自中國(guó)城鎮(zhèn)家庭的經(jīng)驗(yàn)證據(jù) [J].經(jīng)濟(jì)研究,2014,(3).

[23]文洪星,韓青.非農(nóng)就業(yè)如何影響農(nóng)村居民家庭消費(fèi)——基于總量與結(jié)構(gòu)視角 [J].中國(guó)農(nóng)村觀察,2018,(3).

Risk Financial Asset Selection and Consumption Behavior of Rural Household

——A Microcosmic Study Based on CFPS Data

Chen Lei1/Ge Yongbo2

(1. School of Economics and Management,Weifang University,Shandong? ?261061,Weifang,China;

2. School of Insurance,Shandong University of Finance and Economics,Jinan? ?250014,Shandong,China)

Abstract:Based on the perspective of financial decision-making,using the data from CFPS in 2018,this paper analyzes the relationship between the choice of risky financial assets and consumption expenditure of rural households. The results show that rural households investing in risky financial assets can significantly increase their consumption levels,and their consumption expenditures are positively related to the size and proportion of investment in risky financial assets. By comparing the impact of durable and non-durable consumption,it is found that risky financial asset allocation behavior and status have a significantly higher impact on the former than on the latter. The research in this paper provides new policy ideas for the implementation of China's strategy to expand domestic demand,i.e.,the consumption potential of rural markets can be stimulated by deepening rural financial reforms and promoting the rational allocation of rural households' financial assets.

Key Words:financial asset selection,rural household,consumption behavior,PSM

猜你喜歡
消費(fèi)行為
高中生日常消費(fèi)行為和消費(fèi)觀念調(diào)查研究
中國(guó)文化對(duì)消費(fèi)行為的影響
中國(guó)文化對(duì)消費(fèi)行為的影響
中國(guó)農(nóng)村居民消費(fèi)行為的影響因素分析
中國(guó)農(nóng)村居民消費(fèi)行為的影響因素分析
B2C電子商務(wù)模式下的消費(fèi)行為變化與改進(jìn)措施
大數(shù)據(jù)背景下高職院校學(xué)生消費(fèi)行為分析及其正面引導(dǎo)策略
大學(xué)生炫耀性消費(fèi)現(xiàn)狀及成因
基于位置消費(fèi)心理的大學(xué)生消費(fèi)行為分析
大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)服裝消費(fèi)行為分析
合阳县| 白河县| 浦江县| 德江县| 林口县| 镇沅| 昌乐县| 北宁市| 临澧县| 托克托县| 湘潭县| 华池县| 神池县| 南部县| 高台县| 迁安市| 武强县| 阜新市| 巴林右旗| 崇文区| 高台县| 海丰县| 荆州市| 黄山市| 克山县| 密云县| 同德县| 咸丰县| 和平区| 湘阴县| 临城县| 池州市| 高陵县| 张家川| 安福县| 庄浪县| 扎鲁特旗| 福州市| 铁岭市| 棋牌| 六枝特区|