文樂(lè) ，周志鵬

(1 華南農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，廣東 廣州 510642；2 山東大學(xué) 經(jīng)濟(jì)研究院，山東 濟(jì)南 250100)

1 引言

改革開(kāi)放以來(lái)數(shù)十年中國(guó)經(jīng)濟(jì)持續(xù)高速增長(zhǎng)，創(chuàng)造了人類(lèi)歷史上的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)奇跡。但是，2008年金融危機(jī)后，外需疲軟，投資效益下降，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)結(jié)構(gòu)不平衡的問(wèn)題日漸凸顯，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)放緩而步入新常態(tài)。面對(duì)國(guó)際經(jīng)濟(jì)形勢(shì)不確定性的增大和投資邊際收益下降等階段性特征，擴(kuò)大內(nèi)需成為適應(yīng)經(jīng)濟(jì)新常態(tài)的必然選擇。擴(kuò)大內(nèi)需的最大潛力在于城鎮(zhèn)化，因?yàn)槌擎?zhèn)化能夠帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和釋放居民的消費(fèi)需求(國(guó)務(wù)院發(fā)展研究中心課題組等，2010)。然而，農(nóng)民工進(jìn)入城市務(wù)工經(jīng)商，收入雖快速增長(zhǎng)，但是消費(fèi)始終在低水平徘徊(錢(qián)文榮、李寶值，2013)。據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局公布，2015年外出務(wù)工農(nóng)民工月均收入達(dá)到了3359元，相比上年增長(zhǎng)8.1%，而月均生活消費(fèi)支出人均只有1012元，相比上年只增長(zhǎng)7.2%，消費(fèi)不到收入的三分之一(29)數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局《2015年農(nóng)民工監(jiān)測(cè)調(diào)查報(bào)告》。。在收入增長(zhǎng)的前提下，為什么農(nóng)民工消費(fèi)不見(jiàn)快速增長(zhǎng)而如此低呢？2017年農(nóng)民工總量已達(dá)到28652萬(wàn)人，其中外出農(nóng)民工17185萬(wàn)人(30)數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局《2017年農(nóng)民工監(jiān)測(cè)調(diào)查報(bào)告》。。如果能夠增加農(nóng)民工消費(fèi)，龐大的農(nóng)民工群體便可形成巨大的消費(fèi)市場(chǎng)。顯然，研究農(nóng)民工消費(fèi)低迷的成因以釋放農(nóng)民工的消費(fèi)潛力，對(duì)于擴(kuò)大內(nèi)需以及促進(jìn)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)等重要國(guó)家戰(zhàn)略的實(shí)施具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。

目前，學(xué)術(shù)界主要基于經(jīng)典消費(fèi)理論或從農(nóng)民工的特殊社會(huì)背景入手研究農(nóng)民工消費(fèi)問(wèn)題，其中，經(jīng)典消費(fèi)理論是指絕對(duì)收入假說(shuō)、生命周期理論、持久收入理論等；特殊社會(huì)背景包括戶(hù)籍制度、家庭遷移模式、社會(huì)認(rèn)同等內(nèi)容。值得注意的是，既有研究對(duì)農(nóng)民工留城意愿行為本身如何影響其家庭消費(fèi)缺乏深入的分析，并對(duì)農(nóng)民工群體內(nèi)部及其消費(fèi)行為的異質(zhì)性關(guān)注也較少。基于此，本文擬利用全國(guó)性的微觀(guān)樣本調(diào)查數(shù)據(jù)研究農(nóng)民工留城意愿對(duì)其家庭消費(fèi)的影響，并采用PSM糾正模型“自選擇”以及運(yùn)用處理效應(yīng)模型緩解內(nèi)生性問(wèn)題。研究發(fā)現(xiàn)，留城意愿對(duì)農(nóng)民工家庭消費(fèi)存在顯著的正向影響，在加入控制變量以及處理內(nèi)生性問(wèn)題后，這一結(jié)果仍然成立。即相比于打算回鄉(xiāng)的農(nóng)民工，打算在城市長(zhǎng)期居住的農(nóng)民工其家庭總消費(fèi)要高出31.76%，尤其是非基本消費(fèi)支出高出近兩倍。一系列的穩(wěn)健性檢驗(yàn)表明研究結(jié)果是可靠的。

相比于以往研究，本文的創(chuàng)新之處表現(xiàn)在三個(gè)方面：(1)研究視角新穎。本文基于農(nóng)民工在城市長(zhǎng)期居住的意愿，直接考察農(nóng)民工遷移的暫時(shí)性、不穩(wěn)定性特征對(duì)其消費(fèi)行為的影響，為理解農(nóng)民工消費(fèi)低迷提供了新視角、新內(nèi)容。(2)數(shù)據(jù)具有代表性。本文使用的是2015年全國(guó)流動(dòng)人口動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和相匹配的宏觀(guān)數(shù)據(jù)，樣本范圍廣且容量大，數(shù)據(jù)可靠性較高，便于對(duì)微觀(guān)個(gè)體進(jìn)行深入細(xì)致地分析。同時(shí)，本文所選樣本都是農(nóng)民工，不存在對(duì)城鎮(zhèn)居民和農(nóng)民工比較分析時(shí)所固有的系統(tǒng)性差異，有利于得到可靠的研究結(jié)論。(3)研究方法科學(xué)。首先加入盡可能多的控制變量緩解遺漏變量偏誤，然后采用PSM方法糾正自選擇問(wèn)題，再后使用處理效應(yīng)模型進(jìn)一步緩解內(nèi)生性偏誤，最后還進(jìn)行了一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

文章結(jié)構(gòu)安排如下：第二部分是文獻(xiàn)回顧；第三部分是數(shù)據(jù)、變量與模型；第四部分為實(shí)證結(jié)果分析；第五部分是拓展性分析；第六部分是結(jié)論。

2 文獻(xiàn)回顧

現(xiàn)有對(duì)農(nóng)民工消費(fèi)行為及其影響因素的大量研究，雖然使用的方法和數(shù)據(jù)不同，但主要是從經(jīng)典消費(fèi)理論和農(nóng)民工特殊社會(huì)背景的角度進(jìn)行分析。

首先，從經(jīng)典消費(fèi)理論來(lái)看，絕對(duì)收入假說(shuō)認(rèn)為，消費(fèi)支出與實(shí)際收入存在穩(wěn)定的函數(shù)關(guān)系，收入是影響消費(fèi)的主要因素，但是消費(fèi)的邊際傾向遞減(Mankiw，2010)。弗里德曼則進(jìn)一步把收入細(xì)分為暫時(shí)性收入和持久性收入，認(rèn)為消費(fèi)主要取決于持久性收入，因?yàn)橄M(fèi)者對(duì)收入暫時(shí)變動(dòng)的反應(yīng)是用儲(chǔ)蓄和借貸進(jìn)行平衡(Johnston & Friedman，1958)。然而，從中國(guó)現(xiàn)實(shí)來(lái)看，該理論難以解釋農(nóng)民工收入快速增長(zhǎng)而消費(fèi)持續(xù)低迷的原因。而生命周期理論是以人的生命周期為軸線(xiàn)，認(rèn)為人們?cè)陂_(kāi)始工作時(shí)積累財(cái)富，增加儲(chǔ)蓄，而在退休時(shí)消耗財(cái)富，儲(chǔ)蓄為負(fù)(Modigliani，1986)。不過(guò)，這種觀(guān)點(diǎn)也不能解釋中國(guó)人口老齡化而儲(chǔ)蓄率也未見(jiàn)明顯下降的事實(shí)(汪偉、艾春榮，2015)。生命周期假說(shuō)與持久收入假說(shuō)有異曲同工之妙，均強(qiáng)調(diào)了當(dāng)前消費(fèi)不僅取決于當(dāng)期收入，還取決于未來(lái)的收入。另外，生命周期理論和持久收入理論均隱含了預(yù)防性?xún)?chǔ)蓄理論(Carroll & Samwick，1998；Choi et al.，2017)。

總體而言，經(jīng)典消費(fèi)理論在一定程度上可以解釋農(nóng)民工為何選擇高儲(chǔ)蓄而少消費(fèi)，因?yàn)檗r(nóng)民工工作穩(wěn)定性差，流動(dòng)性強(qiáng)，這意味著農(nóng)民工收入不穩(wěn)定，持久性收入較低；另外，由于農(nóng)民工難以在城市安家落戶(hù)，難以享受城市居民的福利待遇(Cai，2011)，因預(yù)防疾病、失業(yè)、養(yǎng)老等原因，預(yù)防性動(dòng)機(jī)也較強(qiáng)(Chen，2018)。許多學(xué)者還以經(jīng)典消費(fèi)理論為基礎(chǔ)，進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)。汪潤(rùn)泉、趙彤(2018)研究發(fā)現(xiàn)對(duì)有就業(yè)單位農(nóng)民工而言，參加職工養(yǎng)老保險(xiǎn)可提高其對(duì)未來(lái)持久收入的預(yù)期，對(duì)消費(fèi)有促進(jìn)作用；而對(duì)個(gè)體就業(yè)農(nóng)民工來(lái)說(shuō)，參加職工養(yǎng)老保險(xiǎn)對(duì)消費(fèi)影響不大，因?yàn)槁毠ゐB(yǎng)老保險(xiǎn)一方面降低了農(nóng)民工可支配收入和當(dāng)期消費(fèi)，另一方面提高未來(lái)收入預(yù)期，正反作用相互抵消了。晁鋼令、萬(wàn)廣圣(2016)利用來(lái)自26個(gè)省份的調(diào)查數(shù)據(jù)和在滬農(nóng)民工家庭消費(fèi)專(zhuān)項(xiàng)調(diào)查數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)家庭生命周期模型難以解釋農(nóng)民工家庭在其生命周期不同階段消費(fèi)結(jié)構(gòu)的差異性變化，其關(guān)鍵原因在于家庭生命周期因農(nóng)民工家庭的異地分居發(fā)生了變異。溫興祥(2015)利用2008年中國(guó)城鄉(xiāng)流動(dòng)調(diào)查數(shù)據(jù)，研究了失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)農(nóng)民工家庭消費(fèi)的影響，發(fā)現(xiàn)失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)農(nóng)民工家庭的人均消費(fèi)具有顯著的負(fù)向影響，且這種負(fù)向影響對(duì)于低消費(fèi)家庭更加嚴(yán)重。錢(qián)文榮、李寶值(2013)還研究了市民化背景下農(nóng)民工收入不確定性和支出不確定性對(duì)其消費(fèi)的影響。

其次，從農(nóng)民工特殊的社會(huì)背景來(lái)看，學(xué)者們基于戶(hù)籍制度、子女隨遷、社會(huì)認(rèn)同以及代際差異等視角對(duì)農(nóng)民工消費(fèi)進(jìn)行了研究，得到了眾多富有價(jià)值的研究結(jié)論。Chen et al.(2015)考察了城鄉(xiāng)戶(hù)籍分割的戶(hù)籍制度對(duì)農(nóng)民工消費(fèi)的影響，研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)民工消費(fèi)要比本地居民低約16-20%，其原因在于農(nóng)民工有更高的預(yù)防性?xún)?chǔ)蓄動(dòng)機(jī)、更低的持久收入與更高的遷移流動(dòng)性。一些學(xué)者則分析了子女是否隨遷對(duì)農(nóng)民工家庭消費(fèi)的影響，發(fā)現(xiàn)子女隨遷的農(nóng)民工其家庭消費(fèi)水平顯著更高(胡霞、丁浩，2016)。錢(qián)龍等(2015)利用浙江大學(xué)2013年農(nóng)民工調(diào)查數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)個(gè)體身份認(rèn)同能夠顯著地影響到農(nóng)民工文娛消費(fèi)，擁有市民身份認(rèn)同的農(nóng)民工有著更高文娛消費(fèi)支出水平。褚榮偉、張曉冬(2011)則認(rèn)為農(nóng)民工私人消費(fèi)決定于“經(jīng)濟(jì)效應(yīng)”，集體消費(fèi)或福利消費(fèi)狀況(如：醫(yī)療、社會(huì)保障等)決定于“身份效應(yīng)”。此外，還有許多學(xué)者研究了新生代農(nóng)民工的消費(fèi)特征(金曉彤、樊茜，2017；劉生龍等，2016)。

總的來(lái)說(shuō)，上述研究為理解農(nóng)民工消費(fèi)問(wèn)題提供了有益的借鑒。需要進(jìn)一步說(shuō)明的是，既有研究重在利用經(jīng)典消費(fèi)理論或從戶(hù)籍制度、身份認(rèn)同等視角說(shuō)明收入、儲(chǔ)蓄與居民消費(fèi)之間的關(guān)系。遺憾的是，經(jīng)典消費(fèi)理論忽略了中國(guó)農(nóng)民工遷移的暫時(shí)性或不穩(wěn)定性。事實(shí)上，即便收入相同，如果勞動(dòng)力的留城意愿不同，那么其資產(chǎn)配置、社會(huì)投資也可能會(huì)不同(Dustmann & G?rlach，2016；Dustmann & Mestres，2010)。另外，目前直接考察農(nóng)民工留城還是回鄉(xiāng)這一遷移意愿對(duì)消費(fèi)影響的實(shí)證分析也很少，尤其是缺乏全國(guó)性大樣本數(shù)據(jù)分析。僅有周明海、金樟峰(2017)利用OLS和傾向得分匹配法研究了北京、深圳等八個(gè)城市流動(dòng)人口的長(zhǎng)期居住意愿對(duì)消費(fèi)的影響，其實(shí)證結(jié)果也可能因遺漏變量而產(chǎn)生估計(jì)偏誤。基于以上分析，本文擬利用2015年全國(guó)流動(dòng)人口動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)調(diào)查系統(tǒng)研究農(nóng)民工留城意愿的差異對(duì)消費(fèi)的影響，并分析其影響的異質(zhì)性，以進(jìn)一步充實(shí)現(xiàn)有研究。

3 數(shù)據(jù)、變量與實(shí)證模型

3.1 數(shù)據(jù)來(lái)源與說(shuō)明

本文使用的微觀(guān)數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家衛(wèi)生計(jì)生委的2015年全國(guó)流動(dòng)人口動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)調(diào)查。該調(diào)查數(shù)據(jù)具體采用分層、多階段、與規(guī)模成比例的PPS抽樣辦法，樣本總?cè)萘砍^(guò)20萬(wàn)，覆蓋了全國(guó)31個(gè)省、自治區(qū)、直轄市和新疆建設(shè)兵團(tuán)，調(diào)查對(duì)象為15～59周歲在流入地居住一個(gè)月及以上的非本區(qū)(縣、市)戶(hù)口的流動(dòng)人口，涉及流動(dòng)人口基本特征、收入與支出等方面的信息。此外，商品房屋銷(xiāo)售價(jià)格(房?jī)r(jià))數(shù)據(jù)來(lái)源于2014年《中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》，其他宏觀(guān)數(shù)據(jù)來(lái)源于2015年《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》。

基于研究的需要，對(duì)農(nóng)民工微觀(guān)樣本進(jìn)行了篩選，去掉了新疆建設(shè)兵團(tuán)和西藏等地區(qū)樣本，只保留地級(jí)市及以上城市樣本；另外，去掉了流動(dòng)目的為婚姻嫁娶、拆遷搬家、投靠親友、參軍等非經(jīng)濟(jì)性流動(dòng)的樣本。最后獲得280個(gè)城市的179402個(gè)有效樣本。

3.2 變量選取與描述性統(tǒng)計(jì)

3.2.1 被解釋變量——農(nóng)民工家庭消費(fèi)

流動(dòng)人口動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)調(diào)查了農(nóng)民工的家庭消費(fèi)情況，包括家庭消費(fèi)總支出、食品支出和住房支出(31)問(wèn)卷中的提問(wèn)分別為“過(guò)去一年，您家平均每月總支出為多少？”、“過(guò)去一年，您家在本地平均每月食品支出為多少？”、“過(guò)去一年，您家在本地平均每月住房支出(僅房租/房貸)為多少？”。。需要說(shuō)明的是：第一：消費(fèi)總支出指所有家庭成員在現(xiàn)居住地的支出，包括衣、食、住、行、教育、通訊、醫(yī)療、娛樂(lè)、隨禮等與日常生活消費(fèi)相關(guān)的費(fèi)用支出；第二，流動(dòng)人口動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)調(diào)查的是家庭過(guò)去一年每月平均消費(fèi)，為了將其與宏觀(guān)數(shù)據(jù)匹配，將每月消費(fèi)支出數(shù)據(jù)乘以12，得到每年消費(fèi)支出；第三，流動(dòng)人口動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)詢(xún)問(wèn)了就業(yè)單位每月包吃或包住的大概折算金額，為免低估留城意愿對(duì)農(nóng)民工家庭消費(fèi)支出的影響，我們借鑒趙婉男等(2016)的做法，把就業(yè)單位包吃或包住的折算金額計(jì)入農(nóng)民工的食品、住房和總消費(fèi)支出及農(nóng)民工家庭收入中。我們估計(jì)了不含食宿折算費(fèi)用的回歸結(jié)果以及剔除食品和住房支出后的回歸結(jié)果作為穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

3.2.2 核心解釋變量——農(nóng)民工的留城意愿(Staylong)

圖1 農(nóng)民工留城意愿與家庭消費(fèi)

流動(dòng)人口動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中有一問(wèn)為“您是否打算在本地長(zhǎng)期居住(5年以上)”，借鑒You et al.(2018)的做法，如果回答“打算”，則Staylong取值為1；否則取值為0。其中，“打算留城”的農(nóng)民工有102086人，占有效樣本的比重僅為56.90%，說(shuō)明農(nóng)民工整體留城意愿比較低。

為了更直觀(guān)地呈現(xiàn)農(nóng)民工留城意愿與其家庭消費(fèi)的關(guān)系，本文繪制了柱狀圖，如圖1。顯然，兩種類(lèi)型農(nóng)民工的家庭消費(fèi)支出存在較大的差異，打算留城的農(nóng)民工在食品支出、住房支出、非基本支出(32)非基本支出是指從總消費(fèi)中剔除食品和住房支出后的其他消費(fèi)支出。與消費(fèi)總支出方面都要比選擇回鄉(xiāng)的農(nóng)民工高，平均總支出高出約31.20%，食品支出高約25.45%，住房和非食宿支出高出約35%。此外，值得注意的是，兩類(lèi)農(nóng)民工的家庭消費(fèi)不僅整體水平比較低，而且消費(fèi)傾向也不高，平均每月消費(fèi)僅為3371元，僅占收入的53.05%。其中，打算留城農(nóng)民工家庭每月消費(fèi)為3755，占家庭收入的53.53%，而不打算留城的農(nóng)民工相比更低，每月家庭消費(fèi)為2863，僅僅占家庭收入的52.24%。

3.2.3 控制變量

為了緩解內(nèi)生性問(wèn)題，本文盡可能控制影響農(nóng)民工消費(fèi)和留城意愿的變量，具體包括個(gè)體特征變量和家庭特征變量、城市特征變量、省份虛擬變量。其中，個(gè)體特征變量包括：年齡(33)本文當(dāng)加入年齡平方項(xiàng)時(shí)，年齡和年齡平方項(xiàng)均不顯著，因此未加入年齡平方項(xiàng)。、性別(男性=1)、民族(漢=1)、受教育年限(34)如果未上過(guò)學(xué)，則賦值為1；如果受教育程度分別為小學(xué)、初中、高中、大專(zhuān)、本科、研究生，則分別取值為6、9、12、15、16、18。、婚姻(已婚=1)、是否有社保(已有=1)、就業(yè)身份(對(duì)照組為其他)、單位性質(zhì)(對(duì)照組為無(wú)單位)、遷移范圍(對(duì)照組為市內(nèi)縣外)、流動(dòng)時(shí)間；家庭特征變量包括：家庭收入的對(duì)數(shù)、家庭成員同城居住人數(shù)；城市特征是影響留城意愿的重要因素，我們控制了：房?jī)r(jià)(35)由于缺乏2014年全國(guó)各城市的商品房屋價(jià)格數(shù)據(jù)，我們用2013年商品房屋價(jià)格作為代理變量。、公共財(cái)政支出占GDP的比重、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、基礎(chǔ)設(shè)施(用人均道路面積代理)、人均醫(yī)療病床數(shù)、城市規(guī)模。此外，為了控制地區(qū)之間氣候、文化、歷史等方面的差異，還加入省份虛擬變量，用μ來(lái)表示。表1為變量說(shuō)明與描述性統(tǒng)計(jì)。

表1 變量說(shuō)明與描述性統(tǒng)計(jì)

3.3 模型設(shè)定

3.3.1 基準(zhǔn)模型——普通OLS回歸

為了檢驗(yàn)留城意愿對(duì)農(nóng)民工家庭消費(fèi)的影響，本文首先把回歸方程設(shè)定如下：

ln(exp)ij=α0+β1Staylongij+X+μ+εij

(1)

其中，i表示農(nóng)民工個(gè)體，j表示流入地城市，α、β為待估參數(shù)。其中，β是本文關(guān)注的核心變量留城意愿(Staylong)的系數(shù)；ln(exp)表示農(nóng)民工家庭消費(fèi)總支出的對(duì)數(shù)；X表示控制變量，包括農(nóng)民工個(gè)體特征、家庭特征變量以及農(nóng)民工所在城市的城市特征變量，μ表示省區(qū)固定效應(yīng)，ε表示隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

3.3.2 自選擇——傾向得分匹配法(PSM)

如表1中的均值t檢驗(yàn)結(jié)果所示，打算留城的農(nóng)民工(處理組)與未打算留城的農(nóng)民工(控制組)在諸多方面存在顯著差異。這意味著，農(nóng)民工打算留城很可能是“自選擇”的結(jié)果，直接進(jìn)行回歸很有可能造成選擇性偏誤。為此，首先采用Rosenbaum & Rubin(1983)提出的傾向得分匹配法(PSM)對(duì)樣本進(jìn)行匹配以降低選擇性偏誤，基本思路如下：首先，根據(jù)可觀(guān)測(cè)變量，運(yùn)用probit模型估計(jì)農(nóng)民工打算在城市長(zhǎng)久居留的傾向得分值；然后，根據(jù)傾向得分值，運(yùn)用不同匹配方法對(duì)樣本進(jìn)行匹配；最后，基于匹配樣本，比較具有不同留城意愿的農(nóng)民工消費(fèi)支出的平均差異，即處理組平均處理效應(yīng)(ATT)，如(2)式所示：

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

(2)

(2)式中，Di是二分變量，Di=1表示進(jìn)入處理組，即打算留城的農(nóng)民工；而Di=0表示個(gè)體進(jìn)入控制組，即不打算在城市長(zhǎng)期居住的農(nóng)民工；P(Xi)為傾向得分值；Y1i和Y0i分別表示處理組和控制組的估計(jì)結(jié)果。

3.3.3 內(nèi)生性——處理效應(yīng)模型(Treatment Effects Model)

PSM方法是依據(jù)可觀(guān)測(cè)變量來(lái)糾正樣本選擇偏誤，但是，如果可觀(guān)測(cè)變量選擇不當(dāng)或過(guò)少，尤其是受到不可觀(guān)察變量干擾時(shí)，PSM仍然難以糾正樣本選擇偏差。此外，本文還可能面臨遺漏變量、反向因果等潛在的內(nèi)生性問(wèn)題。首先，一些難以衡量的遺漏變量(如農(nóng)民工的個(gè)人經(jīng)歷和消費(fèi)偏好等)可能同時(shí)影響農(nóng)民工留城意愿和家庭消費(fèi)，從而產(chǎn)生遺漏變量問(wèn)題。其次，農(nóng)民工可能因?yàn)槌鞘邢M(fèi)水平高，而傾向于長(zhǎng)期在城市居住，由此便產(chǎn)生了反向因果問(wèn)題，高估留城意愿對(duì)消費(fèi)的影響。對(duì)于諸如上述可能的內(nèi)生性問(wèn)題，常用的解決辦法是使用工具變量。但是，由于核心解釋變量留城意愿是二分變量，傳統(tǒng)的兩階段最小二乘法估計(jì)不再是有效的。為此，Maddala(1983)遵循Heckman樣本選擇模型的傳統(tǒng)，直接對(duì)處理變量Di進(jìn)行結(jié)構(gòu)建模，提出了處理效應(yīng)模型。處理效應(yīng)模型事實(shí)上可看作是一個(gè)特殊的內(nèi)生性問(wèn)題，其基本思路是：第一階段的回歸不用OLS，而是使用Logit或Probit，并以此為基礎(chǔ)得到反米爾斯函數(shù)值(λ)；在第二階段的回歸中，在原有模型設(shè)定的基礎(chǔ)上，加入反米爾斯函數(shù)值來(lái)調(diào)整內(nèi)生性導(dǎo)致的偏誤。具體方法如下：

第二階段：ln(exp)ij=α0+β1Staylongij+Xij+ρσλi+μ+εij

(3)

(4)

4 實(shí)證結(jié)果分析

4.1 基本回歸結(jié)果

本文首先采用OLS對(duì)基準(zhǔn)模型進(jìn)行回歸，結(jié)果如表2所示。其中，第(1)個(gè)回歸沒(méi)有加入控制變量，留城意愿(staylong)的系數(shù)是0.2517，且在1%的水平上高度顯著的；第(2)個(gè)加入了農(nóng)民工個(gè)體和家庭特征變量以及省份固定效應(yīng)，Staylong的系數(shù)仍然是高度顯著的，打算留城的農(nóng)民工其家庭總消費(fèi)比未打算留城的農(nóng)民工高出約6.56%。第(3)個(gè)回歸進(jìn)一步控制了城市特征變量，Staylong的回歸系數(shù)高度顯著且略有所下降，變?yōu)?.43%。初步的回歸結(jié)果表明：農(nóng)民工留城意愿對(duì)家庭總消費(fèi)產(chǎn)生了顯著影響，加入控制變量后，打算在城市長(zhǎng)期居住的農(nóng)民工其家庭消費(fèi)比其他農(nóng)民工高出約6.43%。

在控制變量方面，大部分變量對(duì)農(nóng)民工家庭消費(fèi)產(chǎn)生了顯著影響。在個(gè)體和家庭特征變量中，年齡、性別、來(lái)源地和就業(yè)身份對(duì)消費(fèi)有顯著的負(fù)向影響。相較于來(lái)源地為市內(nèi)縣外的農(nóng)民工，來(lái)自外省的農(nóng)民工消費(fèi)最少，其次是省內(nèi)市外農(nóng)民工。相較于就業(yè)身份為其他的農(nóng)民工，雇員消費(fèi)最少，雇主消費(fèi)最多，自我雇傭的農(nóng)民工消費(fèi)介于雇主和雇員之間。民族、教育、婚姻、社保、流動(dòng)時(shí)間、家庭收入和同城居住人數(shù)與單位性質(zhì)對(duì)家庭消費(fèi)有顯著正向影響。其中，家庭收入是影響消費(fèi)的最重要因素。相比于無(wú)就業(yè)單位的農(nóng)民工，國(guó)有企業(yè)和私人企業(yè)的農(nóng)民工消費(fèi)顯著更多。在城市特征方面，房?jī)r(jià)和公共財(cái)政支出增加了農(nóng)民工消費(fèi)；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和基礎(chǔ)設(shè)施和城市規(guī)模則對(duì)農(nóng)民工消費(fèi)產(chǎn)生負(fù)向影響。

表2 OLS回歸基本結(jié)果

4.2 糾正選擇性偏誤——傾向得分匹配法

基于前文分析，農(nóng)民工留城意愿與消費(fèi)的關(guān)系可能受到自選擇的影響。為此，本文首先對(duì)打算留城的農(nóng)民工與未打算留城的農(nóng)民工進(jìn)行傾向得分匹配，具體做法是結(jié)合可能影響農(nóng)民工留城意愿的個(gè)體特征變量、家庭特征變量和城市特征變量建立probit模型(36)我們也采用logit模型進(jìn)行了估計(jì)，結(jié)果基本一致。限于篇幅，未予報(bào)告。，并根據(jù)估計(jì)出的傾向得分值進(jìn)行匹配。圖2和圖3分別是采用近鄰匹配法對(duì)處理組和控制組進(jìn)行匹配后的各變量偏差示意圖和傾向得分的共同取值范圍示意圖，可知，各變量的標(biāo)準(zhǔn)化偏差在匹配后縮小了，并且大多數(shù)觀(guān)察值均在共同取值范圍內(nèi)(On support)，說(shuō)明基本能夠從不打算留城的農(nóng)民工中找到與打算留城的農(nóng)民工相匹配的樣本，且樣本損失量較少。

圖2 各變量的標(biāo)準(zhǔn)化偏差示意圖 圖3 傾向得分的共同取值范圍示意圖

表3 不同傾向得分匹配的結(jié)果

4.3 內(nèi)生性討論——處理效應(yīng)模型

上文的分析初步表明，打算留城對(duì)農(nóng)民工的消費(fèi)具有顯著的正向影響，但考慮到反向因果等潛在的內(nèi)生性問(wèn)題，本文進(jìn)一步利用處理效應(yīng)模型進(jìn)行分析。利用城市層面農(nóng)民工留城意愿的平均水平(簡(jiǎn)稱(chēng)“地區(qū)留城意愿”)作為工具變量。從理論上講，地區(qū)留城意愿反映的是城市所有農(nóng)民工的整體遷移意愿情況，與個(gè)體農(nóng)民工的遷移意愿(Staylong)密切相關(guān)；同時(shí)，地區(qū)留城意愿并不會(huì)直接影響個(gè)體農(nóng)民工的消費(fèi)水平。因此，地區(qū)留城意愿滿(mǎn)足工具變量的相關(guān)性和外生性要求。

處理效應(yīng)模型可以采用兩步法(Two-step)和極大似然估計(jì)法(MLE)進(jìn)行估計(jì)。兩種方法各有優(yōu)劣：兩部法的優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算方便，缺點(diǎn)是第一步的估計(jì)誤差被帶入到第二步中，導(dǎo)致效率損失；而極大似然法同時(shí)估計(jì)所有模型參數(shù)，更有效率，但是估計(jì)更為耗時(shí)(陳強(qiáng)，2014)。為便于比較，表4同時(shí)報(bào)告了兩種方法的估計(jì)結(jié)果。其中，兩步法估計(jì)的反米爾斯比λ和最大似然估計(jì)法估計(jì)的ρ均表現(xiàn)為高度顯著，另外，極大似然估計(jì)法的內(nèi)生性wald檢驗(yàn)值為200.46，P為0.000，說(shuō)明模型存在的確內(nèi)生性問(wèn)題，采用處理效應(yīng)模型進(jìn)行估計(jì)是合理的。

根據(jù)表4回歸結(jié)果可知，兩種估計(jì)方法的回歸結(jié)果差別不大，第一階段的地區(qū)留城意愿和第二階段農(nóng)民工留城意愿(Staylong)的回歸系數(shù)都是高度顯著的，即地區(qū)留城意愿對(duì)農(nóng)民工個(gè)體的留城意愿具有顯著的影響，而農(nóng)民工個(gè)體留城意愿又對(duì)家庭消費(fèi)支出具有顯著的影響。進(jìn)一步來(lái)看，在控制了可能的內(nèi)生性問(wèn)題后，打算留城的農(nóng)民工其家庭消費(fèi)總支出要比未打算留城的農(nóng)民工平均高出約31.76%。這不僅表明留城意愿對(duì)農(nóng)民工家庭消費(fèi)有重要的影響，同時(shí)也說(shuō)明如果忽略模型的內(nèi)生性問(wèn)題，將嚴(yán)重低估留城意愿的影響。

表4 處理效應(yīng)模型估計(jì)結(jié)果

5 擴(kuò)展性分析

5.1 異質(zhì)性

前文分析已經(jīng)證實(shí)，農(nóng)民工留城意愿對(duì)家庭消費(fèi)具有顯著的正向影響。不過(guò)，以上結(jié)論只是全樣本的平均效應(yīng)，并未考慮消費(fèi)自身的異質(zhì)性以及不同農(nóng)民工群體的差異性。接下來(lái)，從不同消費(fèi)類(lèi)型、農(nóng)民工收入水平、年齡代際、來(lái)源地四個(gè)維度就留城意愿的影響進(jìn)行分析，以期得到更為細(xì)致、深入的研究結(jié)論。其中，消費(fèi)細(xì)分為食品支出、住房支出(37)部分農(nóng)民工(約占總樣本的10.56%)其單位包住的折算金額為零，同時(shí)房租或住房貸款利息也為零。這可能是這部分農(nóng)民工居住于免費(fèi)的工作場(chǎng)所(如臨時(shí)工棚)或借住于他人，也可能是已經(jīng)買(mǎi)房且沒(méi)有房貸。為了避免低估留城意愿對(duì)住房支出的影響，我們剔除了這部分樣本，最終有效樣本160415。與除食宿外的非基本支出。收入水平由低到高依次等分為低等收入、中等收入和高等收入。年齡代際方面劃分為“70后”、“80后”和“90后”三組。來(lái)源地分為省外、省內(nèi)市外和市內(nèi)縣外。務(wù)工地域分為東部與中西部。

(1)按消費(fèi)類(lèi)型分組。從表5第(1)-(3)個(gè)回歸可以看出，打算留城的農(nóng)民工其家庭食品支出高出31.09%，住房支出超過(guò)19.65%，而非基本支出超出193.32%。這說(shuō)明打算留城這一留城意愿對(duì)各類(lèi)消費(fèi)均有顯著的正向影響，尤其是對(duì)非食宿支出的影響最大，超出近兩倍。這主要是因?yàn)榉腔鞠M(fèi)相比于食品和房租支出更具有資產(chǎn)專(zhuān)用性，難以攜帶，價(jià)格也相對(duì)更為昂貴，比較富有彈性。如果農(nóng)民工沒(méi)有打算在城市長(zhǎng)久居住，就不會(huì)在非基本消費(fèi)方面大量進(jìn)行支出。

(2)按收入分組。從表5第3-6列可以看出，留城意愿(Staylong)的回歸系數(shù)從低等收入組到高等收入組逐漸增大，且均在1%的水平上顯著。其原因可能在于，高收入家庭購(gòu)買(mǎi)能力強(qiáng)，消費(fèi)水平高，從而打算留城與回鄉(xiāng)的農(nóng)民工兩者的消費(fèi)差異就更大；而在低收入組，由于收入水平較低，兩組農(nóng)民工的消費(fèi)水平都較低，從而留城與不留城的消費(fèi)差異較小。

(3)按年齡代際分組。不同年齡代際的農(nóng)民工在消費(fèi)能力、消費(fèi)心理、家庭責(zé)任等方面可能存在較大的差異，因此依年齡代際進(jìn)行分組回歸。從表6的第1-3個(gè)回歸可知，Staylong的系數(shù)均是高度顯著的，并且在“80后”組的系數(shù)最大，在“90后”組系數(shù)最小。這說(shuō)明留城意愿對(duì)不同年齡代際農(nóng)民工消費(fèi)均有重要影響，并且對(duì)“80后”農(nóng)民工的影響最大，對(duì)“90后”影響最小。其原因可能在于，相比于“70后”，“80后”家庭生活負(fù)擔(dān)較小，消費(fèi)觀(guān)念更為開(kāi)放且具有了一定的消費(fèi)能力；而相比于“70后”與“80后”，“90后”剛剛走上社會(huì)，社會(huì)資源與財(cái)富的積累有限，消費(fèi)水平較低。

(4)按來(lái)源地分組。表6后三個(gè)回歸報(bào)告了依來(lái)源地分組的樣本，可知留城意愿的系數(shù)均高度顯著，并且對(duì)來(lái)源地為省外組的影響最大。其中，在來(lái)源地為省外的組中，打算留城的農(nóng)民工要多消費(fèi)36.60%，而在省內(nèi)的兩組，消費(fèi)差異要低一些，約為28%?？芍舫且庠笇?duì)農(nóng)民工消費(fèi)的影響與遷移行政距離成正比，這可能是因?yàn)槭⊥廪r(nóng)民工一般距離老家較遠(yuǎn)，遷移成本高。舉例來(lái)說(shuō)，在務(wù)工地購(gòu)買(mǎi)的耐用性設(shè)備(如空調(diào)、冰箱等)就難以帶回老家，如果不打算在務(wù)工城市長(zhǎng)期發(fā)展，理性選擇是不買(mǎi)或者租用。此外，留城意愿對(duì)來(lái)自同一省份或同一城市的農(nóng)民工消費(fèi)均有顯著影響，也說(shuō)明我們的回歸結(jié)果并不是文化、氣候等地域因素造成的。

表5 農(nóng)民工留城意愿影響家庭消費(fèi)的異質(zhì)性：分消費(fèi)類(lèi)型與收入等級(jí)

表6 農(nóng)民工留城意愿影響家庭消費(fèi)的異質(zhì)性：分技能與年齡代際

5.2 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了檢驗(yàn)估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性，對(duì)實(shí)證分析過(guò)程從如下幾個(gè)方面進(jìn)行檢驗(yàn)。(1)不把就業(yè)單位提供的食宿支出折算入農(nóng)民工家庭總消費(fèi)中。表7第1個(gè)回歸的結(jié)果表明，如果總消費(fèi)中不含單位食宿的折算支出，留城意愿高的農(nóng)民工其支出高約30.44%，略低于31.76%。這說(shuō)明不對(duì)單位提供的食宿進(jìn)行折算將低估留城意愿的作用，但影響不是很大。(2)剔除由就業(yè)單位包吃包住的樣本。表7第2個(gè)回歸的結(jié)果表明，剔除單位供食宿的樣本后，Staylong的系數(shù)有所增大，打算留城農(nóng)民工的消費(fèi)高出33.88%。這可能是單位供應(yīng)的食宿質(zhì)量不高，價(jià)格比較低廉。(3)分戶(hù)口屬性。表7第3和第4個(gè)回歸表明，按農(nóng)業(yè)戶(hù)口和非農(nóng)業(yè)戶(hù)口分組的回歸系數(shù)都是顯著的，并且農(nóng)業(yè)戶(hù)口農(nóng)民工的消費(fèi)差異略小于非農(nóng)業(yè)戶(hù)口農(nóng)民工的消費(fèi)差異。(4)剔除直轄市。直轄市與其他省份存在較大的差異，為了避免北京、上海等直轄市對(duì)回歸結(jié)果的影響，故剔除直轄市。表7第5個(gè)回歸結(jié)果的系數(shù)仍然是顯著的，并且略小于基準(zhǔn)回歸結(jié)果。(5)縮尾檢驗(yàn)。為了避免回歸結(jié)果受到可能的異常值影響，把處于消費(fèi)支出最高2%或最低2%的農(nóng)民工樣本去掉，回歸結(jié)果仍然是高度顯著的。以上回歸均說(shuō)明估計(jì)結(jié)果是穩(wěn)健的。

6 結(jié)論與政策建議

近十多年來(lái)，中國(guó)儲(chǔ)蓄率居高不下，城鎮(zhèn)化對(duì)內(nèi)需的拉動(dòng)作用未得到充分發(fā)揮。在此背景下，本文利用2015年的流動(dòng)人口動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和相匹配的宏觀(guān)數(shù)據(jù)，考察了農(nóng)民工留城意愿對(duì)其家庭消費(fèi)的影響，并采用PSM和處理效應(yīng)模型糾正了模型內(nèi)生性問(wèn)題。研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)民工留城意愿對(duì)其家庭消費(fèi)產(chǎn)生了顯著影響，這一結(jié)果在加入控制變量以及克服內(nèi)生性問(wèn)題后依然成立。相比于沒(méi)有計(jì)劃留城的農(nóng)民工，打算留城農(nóng)民工其家庭消費(fèi)總支出高出約31.76%。由此可見(jiàn)，農(nóng)民工留城意愿對(duì)農(nóng)民工家庭消費(fèi)具有較大的影響，農(nóng)民工留城意愿刺激消費(fèi)的效果也是十分可觀(guān)的。再?gòu)南M(fèi)結(jié)構(gòu)來(lái)看，打算在城市長(zhǎng)期居住的農(nóng)民工其家庭食品支出平均高出31.09%，住房支出超過(guò)19.65%，而非基本支出超出近兩倍。也就是說(shuō)，在教育文化娛樂(lè)等發(fā)展型和享受型消費(fèi)方面兩類(lèi)農(nóng)民工的消費(fèi)差異更大。最后從分組樣本來(lái)看，農(nóng)民工留城意愿對(duì)高收入家庭、“80后”的家庭消費(fèi)影響最大。此外，留城意愿的影響還與行政距離成正比，即留城意愿對(duì)省外農(nóng)民工的影響更大，對(duì)市內(nèi)縣外的農(nóng)民工影響最小。

農(nóng)民工已經(jīng)是中國(guó)產(chǎn)業(yè)工人的重要組成部分，改革開(kāi)放四十年來(lái)，為中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)做作了巨大貢獻(xiàn)。一方面為了使農(nóng)民工共享改革發(fā)展的成果，另一方面為了拉動(dòng)內(nèi)需，轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式，有必要提高農(nóng)民工家庭的消費(fèi)水平和生活質(zhì)量，充分挖掘農(nóng)民工消費(fèi)潛力。從本文的研究結(jié)論來(lái)看，留城意愿的提高能夠顯著增加農(nóng)民工消費(fèi)，從而促進(jìn)社會(huì)總需求增長(zhǎng)，因此，政府需要采取多種途徑分類(lèi)別來(lái)提高農(nóng)民工留城意愿。首先，應(yīng)該降低農(nóng)民工城市落戶(hù)門(mén)檻。目前，農(nóng)民工在城市落戶(hù)，尤其是在北京、上海等大城市或者來(lái)自省外的農(nóng)民工，面臨著住房、就業(yè)等多方面的約束，這顯然不利于提高農(nóng)民工的留城意愿。其次，政府需要逐步完善社會(huì)公共服務(wù)，促進(jìn)公共服務(wù)均等化。由于受到城市分割的戶(hù)籍制度的影響，農(nóng)民工難以獲得或享受城市社會(huì)保障和公共服務(wù)。如果能夠把農(nóng)民工納入城市社會(huì)保障體系之中，解決農(nóng)民工住房、子女教育等問(wèn)題，無(wú)疑可以提高農(nóng)民工城市居留意愿，降低農(nóng)民工預(yù)防性?xún)?chǔ)蓄，從而提振農(nóng)民工家庭消費(fèi)。