余家林，楊夢俊，付明衛(wèi)

（1.中國人民大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，北京 100872；2.廈門大學(xué) 鄒至莊經(jīng)濟(jì)研究中心，福建 廈門 361005；3.中國社會(huì)科學(xué)院 經(jīng)濟(jì)研究所，北京 100836）

一、引言

經(jīng)濟(jì)增長的一個(gè)重要源泉是勞動(dòng)力增加，而勞動(dòng)力的供給規(guī)模由勞動(dòng)年齡人口和勞動(dòng)參與率共同決定。近年來，中國的勞動(dòng)年齡人口和勞動(dòng)參與率持續(xù)下降，中國經(jīng)濟(jì)高速增長源泉中的“人口紅利”減弱（蔡昉，2010）。勞動(dòng)年齡人口下降已經(jīng)獲得足夠多的關(guān)注，如中國中央政府為提高勞動(dòng)年齡人口，自2013 年以來先后出臺(tái)“單獨(dú)兩孩”和“全面兩孩”政策，并于2021 年5 月底又提出實(shí)施“全面三孩”政策。如圖1 所示，2000 年以來，中國勞動(dòng)參與率從2000 年的82.58%下降到2019 年的75.61%，而日本勞動(dòng)參與率同期逐漸上升并于2015 年超過中國，俄羅斯勞動(dòng)參與率也在平穩(wěn)增長。并且中國勞動(dòng)參與率的下降趨勢沒有變緩跡象，而美國勞動(dòng)參與率從2015 年開始穩(wěn)步回升。顯然，探究中國勞動(dòng)參與率持續(xù)下降的原因具有極為重要的意義。

圖1 中國、美國、日本和俄羅斯的勞動(dòng)參與率

本文從家庭財(cái)富視角研究中國勞動(dòng)參與率下降的原因，并利用中國城市化進(jìn)程中房屋拆遷給家庭財(cái)富帶來的外生沖擊作為自然實(shí)驗(yàn)。隨著中國城市化進(jìn)程不斷加快，人口從農(nóng)村向城市大規(guī)模集中，原有城市承載能力已無法滿足城市生活和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需要。為擴(kuò)展、升級(jí)城市功能，中國開始通過房屋拆遷實(shí)現(xiàn)城市向農(nóng)村的擴(kuò)張和城市的內(nèi)部更新。房屋拆遷往往意味著家庭財(cái)富的較大增加。同時(shí)，房屋拆遷政策由政府決定，外生于家庭就業(yè)決策，因而為識(shí)別家庭財(cái)富與勞動(dòng)參與率的因果關(guān)系提供了較好的外生沖擊。

本文以家庭為研究對(duì)象，利用中國家庭追蹤調(diào)查（CFPS）2010?2018 年的五輪調(diào)查數(shù)據(jù)，采用房屋拆遷作為工具變量。研究發(fā)現(xiàn)家庭財(cái)富增加1%能使勞動(dòng)參與率平均下降0.19 個(gè)百分點(diǎn)，遠(yuǎn)高于已有文獻(xiàn)基于個(gè)體層面的研究結(jié)果，如Fu 等（2016）和Li 等（2020）分別認(rèn)為房產(chǎn)財(cái)富增加1%導(dǎo)致個(gè)體勞動(dòng)參與率平均下降0 和0.004 個(gè)百分點(diǎn)。而且，兩階段最小二乘法的第一階段估計(jì)結(jié)果顯示，房屋拆遷使家庭財(cái)富平均增加26.09%，相當(dāng)于家庭財(cái)富增加3.83 萬元，這是一筆不小的收入。本文的機(jī)制分析發(fā)現(xiàn)，家庭財(cái)富增加1%能使家庭就業(yè)率平均下降0.20 個(gè)百分點(diǎn)，但不影響失業(yè)率。并且，本文根據(jù)受訪者的客觀時(shí)間利用狀況，驗(yàn)證受訪者對(duì)相關(guān)問題的主觀回答，進(jìn)而探究家庭財(cái)富影響勞動(dòng)參與率的真實(shí)機(jī)制。從退出勞動(dòng)力市場的人口對(duì)主觀問題的回答來看，家庭財(cái)富增加1%能使以照顧家庭為理由退出勞動(dòng)力市場的人口占比平均增加0.15 個(gè)百分點(diǎn)，其中女性增加得更多，接近男性的5 倍。但是，從退出勞動(dòng)力市場人口的時(shí)間利用來看，家庭財(cái)富增加并沒有使退出勞動(dòng)力市場的人口投入更多時(shí)間用于家務(wù)勞動(dòng)和輔導(dǎo)孩子做作業(yè)等照顧家庭的活動(dòng)，而是使他們投入更多時(shí)間用于睡覺休息、看電視電影等休閑活動(dòng)。這說明在問卷調(diào)查研究中，研究者如果僅僅基于主觀問題的回答做出判斷，那么很可能得到有偏誤的研究結(jié)果。同時(shí)，本文發(fā)現(xiàn)家庭財(cái)富在戶主的年齡、受教育水平和健康狀況不同的家庭群體中存在異質(zhì)性效應(yīng)。平均而言，家庭財(cái)富使受教育水平在初中及以下和身體健康的年輕戶主所在家庭的勞動(dòng)參與率分別下降0.39、0.16 和0.22 個(gè)百分點(diǎn)。此外，家庭財(cái)富增加1%能使消費(fèi)總支出平均增加0.73%，尤其能使食品、家庭設(shè)備和日用品的消費(fèi)支出分別平均增加0.54%和0.97%，但是不影響教育等人力資本投資支出和儲(chǔ)蓄率。

本文的邊際貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在以下三個(gè)方面：第一，既有文獻(xiàn)大多是從個(gè)體層面研究財(cái)富對(duì)勞動(dòng)供給的影響，可能低估財(cái)富效應(yīng)，忽視對(duì)家庭層面的財(cái)富效應(yīng)的考察。因此，本文在家庭層面構(gòu)造勞動(dòng)參與率、就業(yè)率和失業(yè)率等變量，研究家庭財(cái)富對(duì)這些變量的影響，能有效補(bǔ)充財(cái)富效應(yīng)的相關(guān)研究。第二，本文研究家庭凈財(cái)富對(duì)勞動(dòng)參與的影響，而已有文獻(xiàn)僅關(guān)注家庭或個(gè)體的部分財(cái)富，如僅關(guān)注住房財(cái)富（Farnham 和Sevak，2016；Fu 等，2016；Disney 和Gathergood，2018）或者僅關(guān)注金融財(cái)富（Brown 等，2010；Cesarini 等，2017；Doorley 和Pestel，2020）。個(gè)體可能動(dòng)用金融財(cái)富購置房產(chǎn)但并未改變凈財(cái)富，此時(shí)住房財(cái)富對(duì)勞動(dòng)參與的效應(yīng)估計(jì)得到的并不是財(cái)富效應(yīng)，而是財(cái)富結(jié)構(gòu)效應(yīng)。使用家庭或個(gè)體的部分財(cái)富進(jìn)行估計(jì)都可能存在這缺陷。最后，已有文獻(xiàn)使用了遺產(chǎn)（Brown 等，2010；Doorley 和Pestel，2020）、彩票收益（Imbens 等，2001；Cesarini 等，2017）、住房財(cái)富（Farnham 和Sevak，2016；Fu 等，2016；Disney 和Gathergood，2018）、稅收和社會(huì)保障政策（Gelber 等，2017；張川川等，2014；劉子蘭等，2019）產(chǎn)生的外生財(cái)富沖擊，而本文使用了房屋拆遷這個(gè)全新的外生財(cái)富沖擊。

下文結(jié)構(gòu)安排如下:第二部分介紹在中國城市化進(jìn)程中房屋拆遷的制度背景，并提出理論假說；第三部分是本文的研究設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)情況；第四部分為研究結(jié)果分析；第五部分依次進(jìn)行機(jī)制與異質(zhì)性分析；最后是本文的研究結(jié)論和啟示。

二、制度背景與理論假說

（一）制度背景

20 世紀(jì)90 年代以來，隨著中國城市化進(jìn)程不斷加快，城市原有承載能力已經(jīng)無法滿足居民生活與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需要，城市功能擴(kuò)張成為地方政府需要解決的問題（陶然和徐志剛，2005）。因此，地方政府開始進(jìn)行房屋拆遷以獲取被拆遷房屋占用的土地，并重新開發(fā)。房屋拆遷不僅為城市向農(nóng)村擴(kuò)張?zhí)峁┩恋?，而且是城中村改造、舊城區(qū)改造等城市更新活動(dòng)的必經(jīng)之路。從1998 年實(shí)行城鎮(zhèn)住房制度改革以來，住房貨幣化分配逐步替代原有的實(shí)物分配體制，房地產(chǎn)開發(fā)熱情被釋放，全國房屋拆遷數(shù)量快速增長。

自1978 年改革開放以來，中國房屋拆遷制度的發(fā)展過程，可劃分為三個(gè)主要階段。第一階段是從1978 年至1990 年，中國房屋拆遷集中在城市。在這一階段，由于城市房屋產(chǎn)權(quán)形式以公房為主，產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)單一，房屋拆遷主要通過計(jì)劃指令與行政命令實(shí)施，住房拆遷數(shù)量小且隨年份變化緩慢（劉征等，2012）。

第二階段為1991 年至2006 年，中國房屋拆遷進(jìn)入依法管理階段。國務(wù)院在2001 年修訂和完善《城市房屋拆遷管理?xiàng)l例》，不僅進(jìn)一步規(guī)范房屋拆遷的行政管理，取消統(tǒng)一拆遷的拆遷方式，將政府定位于管理者的角色，而且充實(shí)和完善法律責(zé)任，加大對(duì)違法行為的處罰力度。而該條例調(diào)整了房屋拆遷的補(bǔ)償方式和標(biāo)準(zhǔn)，保護(hù)了房屋所有人的合法權(quán)益。

第三階段是從2007 年至今，中國房屋拆遷制度趨于完善。2007 年3 月，第十屆全國人民代表大會(huì)第五次會(huì)議通過《中華人民共和國物權(quán)法》（下文簡稱《物權(quán)法》）。在這一階段，一方面，房屋拆遷制度逐漸與《物權(quán)法》和《城市房地產(chǎn)管理法修正案》等有關(guān)法律法規(guī)相銜接。2011 年國務(wù)院出臺(tái)《國有土地上房屋征收與補(bǔ)償條例》，不僅指出房屋拆遷應(yīng)該基于公共利益的需要，強(qiáng)調(diào)將公共利益與個(gè)人利益統(tǒng)一起來，而且完善征收程序，禁止建設(shè)單位參與搬遷活動(dòng)，并取消“行政機(jī)關(guān)自行強(qiáng)制拆遷”的規(guī)定。另一方面，房屋拆遷制度淡化城鎮(zhèn)色彩，尤其在2019 年8 月第十三屆全國人大常委會(huì)修訂并通過《土地管理法》之后，更加注重城鎮(zhèn)房屋拆遷與農(nóng)村房屋拆遷的補(bǔ)償方式和標(biāo)準(zhǔn)的統(tǒng)一。

本文研究聚焦于房屋拆遷制度的第三階段。在這一階段，房屋拆遷的補(bǔ)償方式與標(biāo)準(zhǔn)更加注重維護(hù)被拆遷家庭的合法權(quán)益，且嚴(yán)格遵循“保證房屋被征收群眾的居住條件有改善、原有生活水平不降低”的原則。具體表現(xiàn)如下：第一，房屋拆遷補(bǔ)償方式更加多樣。房屋被拆遷家庭可以選擇貨幣補(bǔ)償方式，也可以選擇房屋產(chǎn)權(quán)調(diào)換方式。第二，房屋拆遷補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)更加透明合理。在貨幣補(bǔ)償方面，“根據(jù)被拆遷房屋的區(qū)位、用途、建筑面積等因素”，按照房地產(chǎn)市場評(píng)估價(jià)格確定具體補(bǔ)償金額。在房屋產(chǎn)權(quán)調(diào)換方面，為保證貨幣補(bǔ)償和產(chǎn)權(quán)調(diào)換的等價(jià)性，首先計(jì)算被拆遷房屋的補(bǔ)償金額和所調(diào)換房屋的價(jià)值，然后結(jié)清產(chǎn)權(quán)調(diào)換的差價(jià)。最后，房屋拆遷補(bǔ)償制度充分考慮了房屋被拆遷家庭的合法權(quán)益。對(duì)被征收房屋價(jià)值的補(bǔ)償，不得低于房屋征收決定公告之日與被征收房屋類似房地產(chǎn)的市場價(jià)格。并且，被征收房屋的價(jià)值由具有相應(yīng)資質(zhì)的房地產(chǎn)價(jià)格評(píng)估機(jī)構(gòu)確定。同時(shí)，房屋被拆遷家庭將得到搬遷費(fèi)和臨時(shí)安置費(fèi)。此外，如果及時(shí)簽署搬遷協(xié)議并按時(shí)搬遷，房屋被拆遷家庭還將得到政府的補(bǔ)助和獎(jiǎng)勵(lì)。由此可見，中國現(xiàn)階段房屋拆遷補(bǔ)償工作較好地維護(hù)了房屋被拆遷家庭的合法權(quán)益，保障各地方政府房屋拆遷政策的順利實(shí)施。

在中國現(xiàn)行房屋拆遷補(bǔ)償制度下，房屋拆遷往往意味著家庭財(cái)富的增加。這一現(xiàn)象獲得了學(xué)術(shù)界的關(guān)注。部分學(xué)者關(guān)注房屋拆遷的福利補(bǔ)償機(jī)制（吳福象和段巍，2015），而越來越多的學(xué)者關(guān)注房屋拆遷對(duì)拆遷戶經(jīng)濟(jì)行為的影響。已有研究發(fā)現(xiàn)，房屋拆遷會(huì)增加家庭房產(chǎn)和金融性資產(chǎn)等財(cái)富（Li 等，2019），但降低人們對(duì)子女的人力資本投資（Li 和Xiao，2020）。房屋拆遷增加了家庭消費(fèi)，尤其對(duì)房屋拆遷后擁有多套住房的家庭更是如此（柴國俊，2014）。

（二）理論假說

已有理論利用不同的自然實(shí)驗(yàn)，研究財(cái)富對(duì)勞動(dòng)參與的影響。具有代表性的文獻(xiàn)主要可以分為四類。第一類文獻(xiàn)利用遺產(chǎn)作為家庭財(cái)富的外生沖擊。這些研究發(fā)現(xiàn)，遺產(chǎn)財(cái)富不僅降低經(jīng)濟(jì)主體的勞動(dòng)參與（Holtz-Eakin 等，1993）和減少其勞動(dòng)時(shí)間（Joulfaian 和Wilhelm，1994），而且還提高其退休概率，另外當(dāng)遺產(chǎn)無法被預(yù)料時(shí)效應(yīng)更為明顯（Brown 等，2010）。Doorley 和Pestel（2020）還發(fā)現(xiàn)遺產(chǎn)對(duì)勞動(dòng)供給的影響主要作用于女性群體。第二類文獻(xiàn)基于彩票收益的不確定性來捕捉財(cái)富的外生變異。Imbens 等（2001）利用20 世紀(jì)80 年代中期美國馬薩諸塞州的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)彩票帶來的財(cái)富會(huì)減少勞動(dòng)收入。Cesarini 等（2017）進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，彩票帶來的財(cái)富主要通過減少勞動(dòng)參與和勞動(dòng)時(shí)間來影響勞動(dòng)收入。然而，Picchio 等（2018）利用荷蘭的彩票數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)彩票帶來的財(cái)富雖然減少勞動(dòng)收入，但并未影響勞動(dòng)參與。

第三類文獻(xiàn)利用住房財(cái)富的變動(dòng)來研究勞動(dòng)參與問題。Henley（2004）基于英國1992?2001 年個(gè)體層面雇員數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)住房財(cái)富減少雇員的工作時(shí)間。Farnham 和Sevak（2016）利用美國1992?2004 年健康和退休研究（HRS）數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)住房財(cái)富每增加10%，預(yù)期退休年齡將平均降低3.5 至5 個(gè)月。Jacob 和Ludwig（2012）利用20 世紀(jì)90 年代末芝加哥租賃券項(xiàng)目，發(fā)現(xiàn)對(duì)于處在勞動(dòng)年齡階段且具有勞動(dòng)能力的人群，租賃券降低其勞動(dòng)參與率和勞動(dòng)收入。Disney 和Gathergood（2018）使用英國的微觀數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)住房價(jià)格變化帶來的財(cái)富效應(yīng)集中于邊緣勞工，如年輕的已婚女性和年紀(jì)大的群體。然而，Johnson（2014）認(rèn)為房價(jià)影響已婚女性的勞動(dòng)收入，但不會(huì)影響其勞動(dòng)參與。對(duì)于中國居民而言，自1998 年起逐步實(shí)現(xiàn)住房分配貨幣化后，房價(jià)不斷上漲，住房財(cái)富已成為家庭財(cái)富的重要組成部分。因此，已有學(xué)者以中國居民為研究對(duì)象，考察住房財(cái)富對(duì)勞動(dòng)參與的影響。Fu 等（2016）基于2011 年中國家庭金融調(diào)查（CHFS）數(shù)據(jù)，利用同社區(qū)其他住戶住房財(cái)富的變動(dòng)值作為工具變量，考察住房財(cái)富對(duì)勞動(dòng)力參與的影響，發(fā)現(xiàn)住房財(cái)富降低女性勞動(dòng)參與的概率，但不影響男性的就業(yè)決策。Li 等（2020）基于2006 年《關(guān)于調(diào)整住房供應(yīng)結(jié)構(gòu)穩(wěn)定住房價(jià)格的意見》（國辦發(fā)〔2006〕37 號(hào)）的外生政策沖擊，利用90 平方米住房面積作為斷點(diǎn)進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)住房財(cái)富對(duì)勞動(dòng)供給具有負(fù)向影響，并且對(duì)女性、年輕人和高償債能力群體的影響更大。

最后一類文獻(xiàn)利用稅收優(yōu)惠、社會(huì)保障等轉(zhuǎn)移支付項(xiàng)目來研究財(cái)富效應(yīng)。比如Gelber 等（2017）利用美國的殘疾保險(xiǎn)項(xiàng)目（Disability Insurance），發(fā)現(xiàn)增加殘疾保險(xiǎn)補(bǔ)貼將減少就業(yè)率和勞動(dòng)收入。Powell（2020）利用2008 年美國經(jīng)濟(jì)刺激計(jì)劃中稅收返還項(xiàng)目，發(fā)現(xiàn)稅收返還對(duì)勞動(dòng)收入具有顯著負(fù)向影響，并且對(duì)較低收入和小時(shí)工群體影響更大。張川川等（2014）使用中國健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查（CHARLS）數(shù)據(jù)，綜合使用斷點(diǎn)回歸方法和雙重差分法，研究發(fā)現(xiàn)“新農(nóng)?！别B(yǎng)老金收入不影響勞動(dòng)供給。劉子蘭等（2019）進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)，“新農(nóng)保”盡管對(duì)勞動(dòng)時(shí)間沒有顯著影響，但是會(huì)影響自己的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)。

而家庭是經(jīng)濟(jì)活動(dòng)決策的基本單元（Becker，1973），各個(gè)家庭成員的就業(yè)決策一般是由家庭成員共同討論后做出（Lundberg 和Pollak，1996）。Cesarini 等（2017）研究彩票財(cái)富時(shí)也發(fā)現(xiàn)，彩票帶來的財(cái)富不僅影響中獎(jiǎng)?wù)叩膭趧?dòng)供給，還會(huì)影響中獎(jiǎng)?wù)吲渑嫉膭趧?dòng)供給。平均而言，中獎(jiǎng)?wù)叩呢?cái)富每增加100 瑞典克朗，那么其配偶的稅前年勞動(dòng)收入會(huì)下降0.41 瑞典克朗。與西方國家相比，東南亞國家更加普遍地以家庭為單位進(jìn)行勞動(dòng)供給決策（謝宇等，2014）。Fu 等（2016）和Li 等（2020）基于中國個(gè)體樣本的研究，都發(fā)現(xiàn)家庭住房財(cái)富增加會(huì)降低女性的勞動(dòng)參與率，揭示出家庭才是就業(yè)的基本決策單位，而女性家庭成員在照料家庭上有優(yōu)勢，其退出勞動(dòng)力市場對(duì)家庭收入的負(fù)面影響一般較小，故她們的勞動(dòng)參與對(duì)家庭財(cái)富更敏感。基于此，本文提出研究假說：家庭財(cái)富增加會(huì)降低家庭勞動(dòng)參與率。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）模型構(gòu)建

本文構(gòu)建如下基準(zhǔn)模型：

其中，i和t分別表示家庭和年份；LPRit是勞動(dòng)參與率；lnWealthit為家庭i在年份t的家庭財(cái)富的自然對(duì)數(shù)，是核心解釋變量；Controlsit為一系列控制變量，包括家庭規(guī)模、少兒占比、老人占比和家庭健康人數(shù)占比；δi和 δt分別表示家庭固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)，εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

α1反映家庭財(cái)富對(duì)勞動(dòng)參與率的影響，是本文關(guān)注的系數(shù)。由于家庭財(cái)富通常是內(nèi)生的，直接用普通最小二乘法估計(jì)模型（1）得到的α1估計(jì)值可能是有偏和不一致的。首先，勞動(dòng)參與率高的家庭更可能積累家庭財(cái)富，因此模型（1）可能存在反向因果導(dǎo)致的內(nèi)生性。其次，模型（1）可能存在度量誤差導(dǎo)致的內(nèi)生性。最后，盡管本文已經(jīng)控制家庭層面的固定效應(yīng)和眾多可能影響家庭財(cái)富的家庭特征（如家庭規(guī)模、少兒占比、老人占比和健康人數(shù)占比），但模型（1）依然可能存在遺漏變量導(dǎo)致的內(nèi)生性。

為了解決潛在的內(nèi)生性問題，本文利用城市化進(jìn)程中房屋拆遷作為家庭財(cái)富的工具變量，估計(jì)家庭財(cái)富對(duì)勞動(dòng)參與的影響。正如前文所述，現(xiàn)行房屋拆遷制度對(duì)被拆遷家庭的合法權(quán)益進(jìn)行有效保護(hù)，使房屋被拆遷家庭“居住條件有改善和原有生活條件不降低”，故房屋拆遷往往意味著家庭財(cái)富的增加。同時(shí)，房屋拆遷通常是由地方政府主導(dǎo)，外生于家庭就業(yè)決策。因此，房屋拆遷滿足工具變量法所要求的相關(guān)性和外生性假定。本文使用房屋拆遷作為家庭財(cái)富的工具變量，構(gòu)建如下的第一階段模型：

其中，工具變量Demolishit為虛擬變量，表示家庭“是否經(jīng)歷過房屋拆遷”。具體而言，對(duì)于樣本期內(nèi)經(jīng)歷過房屋拆遷的家庭，Demolish在房屋拆遷以前取值為0，在房屋拆遷以后取值為1；對(duì)于樣本期內(nèi)未經(jīng)歷過房屋拆遷的家庭，Demolish取值為0。其他變量的定義與模型（1）相同?？紤]到房屋拆遷家庭可能變更社區(qū)或村莊，本文的模型估計(jì)使用聚類到家庭層面的穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤。

模型（2）是一個(gè)雙重差分模型，需要滿足平行趨勢假定，即要求房屋拆遷家庭和未拆遷家庭在房屋拆遷以前不存在系統(tǒng)性差異。為檢驗(yàn)平行趨勢假設(shè)是否成立，本文構(gòu)建如下模型：

其中，k∈{?8，?6，?4，0，2，4，6，8}，①中國家庭追蹤調(diào)查是每兩年進(jìn)行一次，故本文對(duì)k 的取值間隔為2 年。Demolishitk表示家庭i在年份t相對(duì)于房屋拆遷當(dāng)年的時(shí)間，如Demolishit4表示房屋拆遷后第四年的虛擬變量。本文把經(jīng)歷房屋拆遷前兩年（k=?2）作為基準(zhǔn)組。如果β1,?8、β1,?6和β1,?4都為零的原假設(shè)未被拒絕，則不能拒絕平行趨勢假設(shè)成立的原假設(shè)。此外，與模型（2）相同，對(duì)于樣本期內(nèi)從未經(jīng)歷房屋拆遷的家庭，Demolishitk賦值為0。其他變量的定義與模型（1）相同。

（二）數(shù)據(jù)來源及處理

本文使用的主要數(shù)據(jù)來自2010?2018 年北京大學(xué)中國社會(huì)科學(xué)調(diào)查中心的五輪中國家庭追蹤調(diào)查（CFPS）。CFPS數(shù)據(jù)庫覆蓋中國內(nèi)地除內(nèi)蒙古、新疆、青海、寧夏、西藏和海南之外的25 個(gè)省（直轄市、自治區(qū)），具有較高的樣本代表性。

本文選取CFPS五輪調(diào)查中的家庭為研究對(duì)象，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行如下清理：（1）當(dāng)夫妻離婚、孩子成家等原因?qū)е录彝シ至殉蓛蓚€(gè)或以上家庭時(shí)，CFPS會(huì)讓其中一個(gè)家庭延續(xù)原家戶號(hào)，而為其他家庭生成新的家戶號(hào)。由于拆分導(dǎo)致家庭結(jié)構(gòu)發(fā)生重大變化，本文剔除經(jīng)歷過拆分和由拆分而新生成的家庭2 442 戶。（2）本文剔除在2010 年之前經(jīng)歷拆遷的846 戶家庭，原因在于其家庭財(cái)富受到外生沖擊的時(shí)間在樣本期之前。（3）以2010 年為基期利用各省居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)對(duì)家庭凈財(cái)富進(jìn)行平減處理，然后再進(jìn)行1%水平的縮尾處理，以避免極端值的影響。（4）剔除變量取值缺失和僅有1 年觀測值的家庭5 844 戶。剔除僅有1 年觀測值的家庭的原因是模型中控制家庭固定效應(yīng)會(huì)使得軟件自動(dòng)刪除這些家庭。最終，本文得到11 235 戶家庭42 519 個(gè)觀測值的非平衡面板數(shù)據(jù)。

（三）變量說明①限于篇幅，不報(bào)告描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。讀者若有興趣可向作者索取。

1.勞動(dòng)參與率。勞動(dòng)參與率等于家庭勞動(dòng)年齡人口中經(jīng)濟(jì)活動(dòng)人口的占比。其中，經(jīng)濟(jì)活動(dòng)人口指參與勞動(dòng)力市場的人口，包括就業(yè)人口和失業(yè)人口。參照CFPS的定義，本文將自家農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動(dòng)、農(nóng)業(yè)打工、非農(nóng)受雇、個(gè)體、私營和自雇均視為工作，排除家務(wù)勞動(dòng)和義務(wù)的志愿勞動(dòng)。②資料來源于《中國家庭追蹤調(diào)查用戶手冊(cè)（第三版）》。同時(shí)，根據(jù)OECD的定義，勞動(dòng)年齡指15?64 歲。考慮到CFPS僅調(diào)查16 歲以上成人的工作狀態(tài)，本文將勞動(dòng)年齡限定在16?64 歲。并且，16 歲以上學(xué)生群體被包含在家庭勞動(dòng)年齡人口，可能混淆家庭財(cái)富與勞動(dòng)參與率的因果效應(yīng)估計(jì)，因此本文也使用家庭經(jīng)濟(jì)活動(dòng)人口占經(jīng)濟(jì)活動(dòng)人口與退出勞動(dòng)力市場人口之和的比重衡量勞動(dòng)參與率。此外，本文還考察了財(cái)富沖擊對(duì)就業(yè)率和失業(yè)率的影響。就業(yè)率等于家庭勞動(dòng)年齡人口中就業(yè)人口所占比重。失業(yè)率等于家庭經(jīng)濟(jì)活動(dòng)人口中失業(yè)人口所占比重。

2.家庭財(cái)富。家庭財(cái)富為家庭凈財(cái)產(chǎn)，等于家庭總財(cái)產(chǎn)減去總負(fù)債。家庭總財(cái)產(chǎn)包括土地、住房、金融和經(jīng)營財(cái)產(chǎn)。具體而言，土地財(cái)產(chǎn)價(jià)值數(shù)據(jù)是CFPS根據(jù)McKinley 和Griffin（1993）的方法估算得出。CFPS假定家庭農(nóng)業(yè)總收入的25%來自于土地，而土地的收益率為8%，從而計(jì)算出土地財(cái)產(chǎn)價(jià)值。住房財(cái)產(chǎn)等于現(xiàn)住房和其他住房市場價(jià)值之和，金融財(cái)產(chǎn)等于存款、股票、基金、債券、金融衍生品等金融資產(chǎn)價(jià)值之和。而經(jīng)營財(cái)產(chǎn)指家庭從事個(gè)體經(jīng)營和私營企業(yè)經(jīng)營所占有的資產(chǎn)價(jià)值。家庭總負(fù)債包括住房負(fù)債和非住房負(fù)債，其中非住房負(fù)債包括銀行貸款和個(gè)人、民間信貸等非金融機(jī)構(gòu)貸款。

3.房屋拆遷。由于CFPS每年調(diào)查問卷有差異，本文獲取各年房屋拆遷信息的方式略有差別。具體而言，利用2010 年問卷中“您家是哪年拆遷的”問題來界定2010 年的房屋拆遷家庭，基于2012 年問卷中“過去一年，您家有沒有收到下列捐助或補(bǔ)償”問題，將回答“住房拆遷補(bǔ)償”的樣本界定為2012 年的房屋拆遷家庭，利用2014、2016 和2018 年問卷中“過去12 個(gè)月，您家是否經(jīng)歷過住房拆遷”問題來界定這三年的房屋拆遷家庭。①CFPS 的問卷訪問集中于調(diào)查年份的7?11 月，因此問卷中“過去12 個(gè)月”主要集中于調(diào)查年份和前一年的最后幾個(gè)月?；诖耍疚氖褂脝柧碚{(diào)查年份度量房屋拆遷年份。2014、2016 和2018 年的問卷調(diào)查信息僅覆蓋了過去12 個(gè)月的信息，故在過去13?24 個(gè)月期間經(jīng)歷房屋拆遷的家庭會(huì)被誤劃入房屋未拆遷組，從而導(dǎo)致本文低估勞動(dòng)參與的財(cái)富效應(yīng)。由于數(shù)據(jù)所限，本文不能克服此問題。

4.控制變量。本文選用家庭規(guī)模、少兒占比、老人占比以及健康人數(shù)占比作為控制變量。其中，家庭規(guī)模使用家庭人口數(shù)衡量，少兒占比為16 歲以下成員人數(shù)所占比例，老人占比為65 歲及以上成員人數(shù)所占比例，健康人數(shù)占比是家庭成員中自評(píng)健康為健康及以上的人數(shù)所占比例。

四、經(jīng)驗(yàn)分析結(jié)果

（一）基準(zhǔn)結(jié)果

表1 的Panel A報(bào)告基于普通最小二乘法的估計(jì)結(jié)果。家庭財(cái)富的系數(shù)估計(jì)值雖然在第（2）列中不顯著，但在（1）至（4）列中都是在5%的顯著性水平下顯著為正，尤其是在第（4）列中控制家庭特征、家庭固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)后依然顯著為正。然而，兩者間的正相關(guān)關(guān)系很可能是由勞動(dòng)參與率高的家庭積累更多財(cái)富所導(dǎo)致的。

表1 家庭財(cái)富與家庭勞動(dòng)參與率：基準(zhǔn)估計(jì)結(jié)果

表1 的Panel B和C報(bào)告利用房屋拆遷作為工具變量的兩階段最小二乘法估計(jì)結(jié)果。Panel C報(bào)告第一階段估計(jì)的結(jié)果。從第（1）列看出，即使不控制任何變量，經(jīng)歷房屋拆遷家庭的財(cái)富平均要高56.92%。這表明房屋拆遷的家庭確實(shí)獲得了大筆補(bǔ)償，反映地方政府較好地執(zhí)行了國家的房屋拆遷補(bǔ)償政策。第（4）列結(jié)果顯示，控制年份固定效應(yīng)、家庭固定效應(yīng)和隨年份變化的家庭特征后，房屋拆遷家庭的凈財(cái)富比未拆遷家庭平均高26.09%。由于未拆遷家庭財(cái)富的均值為14.69 萬元，這表明拆遷后家庭財(cái)富均值增加3.83 萬元。第一階段F統(tǒng)計(jì)量取值最小為15.95，大于10，表明用房屋拆遷作工具變量不存在弱工具變量問題。總之，Panel C的結(jié)果表明，房屋拆遷滿足工具變量的相關(guān)性假定。

根據(jù)表1 的Panel B，家庭財(cái)富增加顯著降低家庭勞動(dòng)參與率。第（1）列表明，考慮了反向因果、度量誤差和遺漏變量帶來的內(nèi)生性問題后，即使不控制任何其他因素，勞動(dòng)參與的財(cái)富效應(yīng)都在5%的顯著性水平下顯著為負(fù)。根據(jù)第（2）和（3）列，控制年份和家庭固定效應(yīng)后，財(cái)富的負(fù)效應(yīng)進(jìn)一步加大。背后原因是家庭財(cái)富和勞動(dòng)參與率受年度周期性因素的影響而正向變化，也同時(shí)受勤勞節(jié)儉的家庭文化的正向影響。因此，用固定效應(yīng)控制住周期性因素和家庭文化的干擾后，財(cái)富效應(yīng)會(huì)變大。并且對(duì)比第（3）和（4）列發(fā)現(xiàn)，進(jìn)一步控制隨年份變化的家庭特征并沒有使得財(cái)富效應(yīng)的估計(jì)值發(fā)生明顯變化。根據(jù)第（4）列，家庭財(cái)富增加1%能使勞動(dòng)參與率平均下降0.19 個(gè)百分點(diǎn)。Fu 等（2016）和Li 等（2020）兩篇研究中國住房財(cái)富影響勞動(dòng)參與的論文中，前者使用2011 年的中國家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù)（CHFS），后者綜合使用2010?2016 年的CFPS數(shù)據(jù)和2011?2017 年的CHFS數(shù)據(jù)，故后者的樣本與本文接近。Li 等（2020）發(fā)現(xiàn)房產(chǎn)財(cái)富增加1%導(dǎo)致個(gè)體勞動(dòng)參與率平均下降0.004 個(gè)百分點(diǎn)，遠(yuǎn)小于本文的估計(jì)值。本文認(rèn)為，背后原因是Li 等（2020）的觀測對(duì)象是個(gè)人，低估了財(cái)富效應(yīng)。此外，盡管本文采用的工具變量法僅能識(shí)別局部平均處理效應(yīng)（local average treatment effect，LATE），即家庭財(cái)富變化僅僅反映由房屋拆遷所導(dǎo)致的家庭群體的平均處理效應(yīng)，但是本文的研究結(jié)果仍具有一定的外部有效性。一方面，家庭若經(jīng)歷房屋拆遷，家庭財(cái)富會(huì)增加，否則家庭財(cái)富增長較緩慢，即依從者家庭（Compliers）在現(xiàn)實(shí)中占有較大的比例。另一方面，已有研究發(fā)現(xiàn)“不勞而獲”的財(cái)富增加會(huì)降低人們勞動(dòng)積極性（Brown 等，2010；Cesarini 等，2017），這與本文研究結(jié)論相一致。

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.平行趨勢檢驗(yàn)。圖2 報(bào)告被拆遷家庭和未拆遷家庭的財(cái)富是否滿足平行趨勢假設(shè)的結(jié)果。表示房屋拆遷前8 年、6 年和4 年的三個(gè)變量的95%置信區(qū)間均包含0，這表明兩組家庭的財(cái)富間并不存在顯著差異，未拒絕平行趨勢假設(shè)。圖2 還表明，房屋拆遷當(dāng)年兩組家庭財(cái)富沒有差異，但拆遷后拆遷戶的財(cái)富明顯高于未拆遷戶。拆遷當(dāng)年拆遷戶財(cái)富略高于未拆遷戶但在5%的顯著性水平下不顯著的原因是拆遷補(bǔ)償款和房屋置換并不是在拆遷完成便落實(shí)到位的，而是需要時(shí)間進(jìn)行逐步落實(shí)，因此存在時(shí)間的滯后性。圖2 中拆遷戶財(cái)富在拆遷當(dāng)年、拆遷后2 年和拆遷后4 年陸續(xù)增加，證明了這一點(diǎn)。拆遷戶在拆遷后8 年依然具有財(cái)富優(yōu)勢，表明拆遷戶總體而言并沒有在短期內(nèi)將拆遷補(bǔ)償?shù)玫降募彝ヘ?cái)富揮霍一空。

圖2 房屋拆遷對(duì)家庭財(cái)富的動(dòng)態(tài)影響

2.安慰劑檢驗(yàn)。使用雙重差分法時(shí)，組內(nèi)序列相關(guān)問題會(huì)導(dǎo)致標(biāo)準(zhǔn)誤低估從而過度拒絕原假設(shè)（Bertrand 等，2004）。對(duì)此問題的穩(wěn)健性檢驗(yàn)通常是隨機(jī)抽取實(shí)驗(yàn)組。本文基于樣本期間各年份實(shí)際發(fā)生的房屋拆遷數(shù)量分布，隨機(jī)抽取得到相應(yīng)年份的模擬拆遷戶，重復(fù)進(jìn)行1 000 次回歸。結(jié)果顯示，在5%的顯著性水平下，只有28 個(gè)模擬結(jié)果正顯著和28 個(gè)模擬結(jié)果負(fù)顯著，而94.40%的模擬值都不顯著異于0。同時(shí)，根據(jù)圖3，真實(shí)系數(shù)落在該累積分布的右側(cè)，這說明房屋拆遷對(duì)家庭財(cái)富的影響是穩(wěn)健的。

圖3 第一階段估計(jì)的安慰劑檢驗(yàn)系數(shù)分布

3.排他性假定檢驗(yàn)。上文的平行趨勢檢驗(yàn)已經(jīng)部分證實(shí)房屋拆遷外生于潛在的家庭財(cái)富變化，但是工具變量法還要求房屋拆遷僅通過增加家庭財(cái)富來影響勞動(dòng)參與率。本文在數(shù)據(jù)處理時(shí)剔除夫妻離婚、孩子成家等原因?qū)е录彝ソY(jié)構(gòu)發(fā)生重大變化的家庭，從而排除房屋拆遷通過改變家庭結(jié)構(gòu)來影響勞動(dòng)參與率的渠道。然而，房屋拆遷往往意味著被拆遷家庭的居住環(huán)境發(fā)生變化，尤其是就業(yè)市場環(huán)境發(fā)生變化。

因此，本文進(jìn)行工具變量法的排他性假定檢驗(yàn)。①限于篇幅，沒有報(bào)告檢驗(yàn)結(jié)果。讀者若有興趣可向作者索取。首先，本文分別控制家庭所在社區(qū)或村莊的就業(yè)人口平均月工資水平、就業(yè)水平和失業(yè)水平，從而控制房屋拆遷可能帶來的就業(yè)市場環(huán)境的變化。結(jié)果顯示，家庭財(cái)富的系數(shù)依然顯著為負(fù)，并且與基準(zhǔn)結(jié)果的系數(shù)值相差不大，說明房屋拆遷通過改變被拆遷家庭環(huán)境來影響勞動(dòng)參與率的可能性很小。其次，本文剔除更換社區(qū)或村莊的家庭樣本，重新進(jìn)行估計(jì)。結(jié)果顯示，家庭財(cái)富的系數(shù)依然顯著為負(fù)。最后，在農(nóng)村房屋拆遷往往伴隨著土地征用，而土地征用使農(nóng)民失去土地，減少務(wù)農(nóng)工作，也會(huì)影響勞動(dòng)參與。因此，本文控制家庭是否經(jīng)歷土地征用的虛擬變量后，家庭財(cái)富的系數(shù)仍然顯著為負(fù)，并且與基準(zhǔn)結(jié)果的系數(shù)值相差較小。

此外，房屋拆遷可能通過影響財(cái)富預(yù)期來影響勞動(dòng)參與率。政府在房屋拆遷之前會(huì)及時(shí)公示拆遷補(bǔ)償方案并征求房屋被拆遷家庭的意見，意味著房屋被拆遷家庭在房屋拆遷之前會(huì)預(yù)期家庭財(cái)富的增加。因此，家庭勞動(dòng)參與率在房屋拆遷之前就可能下降，從而使本文結(jié)果低估家庭財(cái)富對(duì)勞動(dòng)參與率的影響。然而根據(jù)圖4，房屋拆遷前8 年、前6 年、前4 年甚至當(dāng)年的勞動(dòng)參與率都沒有顯著下降，表明財(cái)富預(yù)期效應(yīng)帶來的估計(jì)偏誤不明顯。并且，與未拆遷家庭相比，房屋被拆遷家庭的勞動(dòng)參與率在拆遷后不斷下降并在6 年后趨于穩(wěn)定。

圖4 房屋拆遷對(duì)家庭勞動(dòng)參與率的動(dòng)態(tài)影響

4.家庭勞動(dòng)參與率度量問題。②限于篇幅，沒有報(bào)告家庭勞動(dòng)參與率度量問題的檢驗(yàn)結(jié)果。讀者若有興趣可向作者索取。勞動(dòng)參與率在構(gòu)造時(shí)一般采用的分母是勞動(dòng)年齡人口，包含了未進(jìn)入勞動(dòng)力市場的群體，尤其是學(xué)生群體。為了避免學(xué)生群體對(duì)勞動(dòng)參與的混淆，本文用經(jīng)濟(jì)活動(dòng)人口占經(jīng)濟(jì)活動(dòng)人口與退出勞動(dòng)力市場人口之和的比重作為被解釋變量。結(jié)果顯示，家庭財(cái)富的系數(shù)依然為負(fù)，并且系數(shù)高于基準(zhǔn)結(jié)果。此外，本文的研究對(duì)象年齡限制在16?64 歲，因此勞動(dòng)人口數(shù)量的變化也會(huì)影響勞動(dòng)參與率。一方面，本文已經(jīng)控制時(shí)間固定效應(yīng)，因此年齡變化不會(huì)影響本文的研究結(jié)果。然而，另一方面，女兒結(jié)婚后會(huì)離開家庭，減少勞動(dòng)年齡人口，可能影響本文的研究結(jié)果?；诖?，本文分別控制家庭是否有未出嫁女兒的虛擬變量和家庭中未出嫁女兒占家庭人口的比重。結(jié)果顯示，家庭財(cái)富的系數(shù)依然顯著為負(fù)。

五、進(jìn)一步分析與討論

（一）機(jī)制分析

以上研究結(jié)果充分證明家庭財(cái)富增加是家庭勞動(dòng)參與率下降的重要原因，本文進(jìn)一步探究家庭財(cái)富降低勞動(dòng)參與率的具體影響機(jī)制。受研究數(shù)據(jù)所限，既有文獻(xiàn)往往通過異質(zhì)性分析來間接探究財(cái)富對(duì)勞動(dòng)供給的影響機(jī)制。一些文獻(xiàn)主要基于性別、年齡、受教育程度和健康狀況等個(gè)體特征研究財(cái)富效應(yīng)的異質(zhì)性（Cesarini 等，2017；Disney 和Gathergood，2018；Doorley 和Pestel，2020），另一些文獻(xiàn)則主要基于家庭收入狀況、家庭償債能力、家庭結(jié)構(gòu)（是否為單親家庭和是否有孩子）等家庭特征研究財(cái)富效應(yīng)的異質(zhì)性（Picchio 等，2018；Powell，2020）。區(qū)別于已有文獻(xiàn)，本文充分挖掘CFPS數(shù)據(jù)庫的豐富變量信息，不僅考察家庭財(cái)富影響勞動(dòng)參與率的具體機(jī)制，而且分析退出勞動(dòng)力市場人口的主觀理由和客觀時(shí)間利用狀況，研究家庭財(cái)富降低勞動(dòng)參與率的真實(shí)機(jī)制。

表2 探究家庭財(cái)富影響勞動(dòng)參與率的具體機(jī)制。其中，第（1）列報(bào)告家庭財(cái)富對(duì)家庭就業(yè)率的影響?？梢钥闯?，家庭財(cái)富的系數(shù)顯著為負(fù)，說明家庭財(cái)富增加1%能使就業(yè)率平均降低約0.20 個(gè)百分點(diǎn)。第（2）列展示家庭財(cái)富對(duì)家庭失業(yè)率的影響，結(jié)果是家庭財(cái)富不影響失業(yè)率。根據(jù)第（3）列，家庭財(cái)富也不影響失業(yè)人口在勞動(dòng)年齡人口中的占比。綜上所述，家庭在財(cái)富增加后，勞動(dòng)年齡人口中的就業(yè)人數(shù)下降，而失業(yè)人數(shù)不變，因此導(dǎo)致勞動(dòng)參與率下降。

表2 家庭財(cái)富影響勞動(dòng)參與率的機(jī)制

上述結(jié)果表明，財(cái)富增加導(dǎo)致0.20% 的家庭勞動(dòng)年齡人口退出勞動(dòng)力市場。本文根據(jù)CFPS問卷中“目前沒有工作的最主要原因是什么？”這個(gè)問題來識(shí)別這些人退出勞動(dòng)力市場的理由，回歸結(jié)果報(bào)告于表3。退出勞動(dòng)力市場的勞動(dòng)年齡人口包括“照顧家庭”“不想工作”“退休”和“無勞動(dòng)能力”四類。①考慮到單位職工和農(nóng)民的工作屬性差異，本文將退出勞動(dòng)力市場的勞動(dòng)年齡人口中回答“退休或離休”和“年紀(jì)大了，干不動(dòng)了”統(tǒng)稱為“退休”。根據(jù)第（1）、（4）、（5）和（6）列，在財(cái)富增加后，這些人退出勞動(dòng)力市場的理由是“照顧家庭”，而以“不想工作”“退休”和“無勞動(dòng)能力”為理由退出勞動(dòng)力市場的人口都沒有增加。根據(jù)第（2）和（3）列，女性比男性更多地以照顧家庭為理由而退出勞動(dòng)力市場，接近男性的5 倍。

表3 家庭財(cái)富影響勞動(dòng)參與率的原因

然而，在財(cái)富增加后，勞動(dòng)年齡人口會(huì)因?yàn)檎疹櫦彝ザ顺鰟趧?dòng)力市場嗎？本文進(jìn)一步根據(jù)CFPS數(shù)據(jù)構(gòu)造了家庭中退出勞動(dòng)力市場人口的時(shí)間利用情況，回歸結(jié)果報(bào)告于表4。①2012 年的CFPS 問卷中個(gè)人時(shí)間利用的相關(guān)內(nèi)容與其他年份不一致，因此本文僅能根據(jù)2010、2014、2016 和2018 年問卷進(jìn)行時(shí)間利用的相關(guān)問題研究。第（1）列的被解釋變量“陪家人吃晚飯”指家庭中退出勞動(dòng)力市場的人口每人每周陪家人吃晚飯的次數(shù)。第（2）列的被解釋變量“睡覺休息”指家庭中退出勞動(dòng)力市場的人口每人每天睡覺休息的時(shí)長。第（3）列的被解釋變量“電視電影”指家庭中退出勞動(dòng)力市場的人口每人每周用于看電視、電影及其他視頻節(jié)目的時(shí)長。第（4）列的被解釋變量“家務(wù)勞動(dòng)”指家庭中退出勞動(dòng)力市場的人口每人每天用于家務(wù)勞動(dòng)的時(shí)長。第（5）列的被解釋變量“輔導(dǎo)作業(yè)”指每周用于輔導(dǎo)孩子做作業(yè)的時(shí)長?？梢钥闯?，家庭財(cái)富增加雖然增加退出勞動(dòng)力市場人口陪家人吃晚飯的次數(shù)，但其將更多時(shí)間用于睡覺休息、看電視電影等休閑活動(dòng)，而不是將更多時(shí)間用于家務(wù)勞動(dòng)、輔導(dǎo)孩子做作業(yè)等照顧家人的活動(dòng)。這說明在問卷調(diào)查研究中，如果研究者僅僅基于研究對(duì)象對(duì)主觀問題的回答進(jìn)行分析，那么研究結(jié)論很可能出現(xiàn)較大偏誤。

表4 家庭中退出勞動(dòng)力市場人口的時(shí)間利用情況

（二）異質(zhì)性分析

由于戶主一般是家庭的主要?jiǎng)趧?dòng)力，表5 根據(jù)戶主的年齡、受教育水平和健康狀況考察財(cái)富效應(yīng)的異質(zhì)性。首先，第（1）和（2）列根據(jù)戶主2010 年時(shí)年齡是否大于45 歲，將其分為年輕組與年長組，發(fā)現(xiàn)家庭財(cái)富降低年輕家庭的勞動(dòng)參與率，但不影響年長家庭。這可能是因?yàn)槟贻p家庭勞動(dòng)供給對(duì)財(cái)富更加敏感，當(dāng)財(cái)富增加緩解家庭的流動(dòng)性約束后，家庭成員放棄工作和享受生活。其次，第（3）和（4）列根據(jù)戶主受教育水平將樣本分為“初中及以下”和“初中以上”，發(fā)現(xiàn)財(cái)富增加主要降低戶主受教育水平為“初中及以下”家庭的勞動(dòng)參與率，不影響“初中以上”家庭?？赡艿脑蚴恰俺踔屑耙韵隆奔彝?duì)財(cái)富的駕馭能力更低，財(cái)富增加后家庭成員開始追求享受，而非進(jìn)行長遠(yuǎn)規(guī)劃。最后，第（5）和（6）列根據(jù)戶主自評(píng)健康水平“是否健康”進(jìn)行異質(zhì)性分析?？梢钥闯觯彝ヘ?cái)富主要影響戶主健康的家庭，不影響戶主不健康的家庭。這表明對(duì)于身體健康狀況差的戶主即使家庭財(cái)富增加，面臨嚴(yán)格的流動(dòng)性約束，其家庭成員也不得不繼續(xù)工作。

表5 家庭財(cái)富影響勞動(dòng)參與的戶主的異質(zhì)性

（三）拓展分析：家庭財(cái)富對(duì)消費(fèi)的影響

圖5 報(bào)告家庭財(cái)富對(duì)家庭消費(fèi)的影響?？梢钥闯?，家庭財(cái)富會(huì)增加消費(fèi)總支出。平均而言，家庭財(cái)富增加1%導(dǎo)致消費(fèi)支出增加0.73%。從消費(fèi)類型分項(xiàng)來看，家庭財(cái)富增加食品、家庭設(shè)備和日用品、交通通訊方面的支出，但不影響衣著、文教娛樂、醫(yī)療保健和教育方面支出。這表明增加的財(cái)富并沒有被用于教育、醫(yī)療保健等人力資本投資方面。此外，家庭財(cái)富不影響儲(chǔ)蓄率。①限于篇幅，沒有報(bào)告儲(chǔ)蓄率對(duì)家庭財(cái)富的回歸結(jié)果。讀者若有興趣可向作者索取。

圖5 家庭財(cái)富對(duì)家庭消費(fèi)的影響

六、結(jié)論與啟示

勞動(dòng)力、資本、土地和技術(shù)并列作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的投入要素。勞動(dòng)力增長是經(jīng)濟(jì)增長的重要源泉之一。但是，隨著中國老齡化加速和生育率下降，勞動(dòng)年齡人口自2012 年以來逐年下降。①根據(jù)歷年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》，中國15?64 歲人口數(shù)在2013 年是10.06 億，之后逐年下降，至2019 年末為9.89 億。同時(shí)，勞動(dòng)年齡人口的勞動(dòng)參與率也逐年下降。中國勞動(dòng)參與率的下降是在居民收入和財(cái)富水平日益增加的過程中發(fā)生的。本文利用中國城市化進(jìn)程中房屋拆遷給家庭財(cái)富帶來的外生沖擊這一自然實(shí)驗(yàn)，從家庭財(cái)富的視角解釋中國勞動(dòng)參與率下降的原因。

本文研究發(fā)現(xiàn)，家庭財(cái)富降低家庭勞動(dòng)參與率。平均而言，家庭財(cái)富增加1%能使勞動(dòng)參與率平均下降0.19 個(gè)百分點(diǎn)。本文的機(jī)制分析發(fā)現(xiàn)，家庭財(cái)富致使人們減少就業(yè)，但不影響失業(yè)。而從退出勞動(dòng)力市場人口對(duì)主觀問題的回答來看，家庭財(cái)富增加會(huì)使勞動(dòng)年齡人口中以照顧家庭為由退出勞動(dòng)力市場人口占比增加，對(duì)于女性更是如此。然而，從退出勞動(dòng)力市場人口的客觀時(shí)間利用來看，家庭財(cái)富增加并沒有使退出勞動(dòng)力市場人口增加更多時(shí)間用于家務(wù)勞動(dòng)、輔導(dǎo)孩子做作業(yè)等照顧家庭的活動(dòng)，而是使他們?cè)黾痈鄷r(shí)間用于睡覺休息、看電視電影等休閑活動(dòng)。這說明在問卷調(diào)查研究中，研究者如果僅僅基于主觀問題的回答做出判斷，那么很可能得到有偏誤的研究結(jié)果。同時(shí)，本文的異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)，家庭財(cái)富效應(yīng)集中于戶主年輕、受教育水平低和身體健康的家庭。此外，家庭財(cái)富增加會(huì)增加食品等家庭消費(fèi)支出，但是未增加教育等人力資本投資支出，也不影響儲(chǔ)蓄率。

本文的研究結(jié)論有助于科學(xué)認(rèn)識(shí)和深刻把握勞動(dòng)參與率變化的內(nèi)在本質(zhì)和客觀規(guī)律。隨著中國經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展和居民財(cái)富不斷增加，人們?cè)谄胶鈩趧?dòng)和閑暇時(shí)開始將重心向閑暇傾斜，勞動(dòng)參與率下降可能成為趨勢。只有對(duì)勞動(dòng)參與率變化的客觀規(guī)律有了充分的認(rèn)識(shí)和把握，才能夠在遵循這一客觀規(guī)律的基礎(chǔ)上，積極推進(jìn)中國經(jīng)濟(jì)社會(huì)的高質(zhì)量發(fā)展，滿足人民日益增長的美好生活需要。

基于此，具體政策建議如下：首先，修改完善并落實(shí)工作時(shí)間制度，克服工作和閑暇的選擇難題，從而延緩勞動(dòng)參與率的下降趨勢。在勞動(dòng)力市場，違法加班現(xiàn)象可能依然存在，這使人們工作往往以犧牲健康和生活為代價(jià)。故應(yīng)加大勞動(dòng)監(jiān)察力度，確立勞動(dòng)監(jiān)察職責(zé)合理范圍，保障勞動(dòng)者合法權(quán)益，讓人們?cè)诩骖櫣ぷ鞯耐瑫r(shí)更好地享受閑暇，從而間接提高勞動(dòng)參與率。其次，重視惠民工程建設(shè)，充分發(fā)揮消費(fèi)對(duì)生產(chǎn)的作用。重心從勞動(dòng)向閑暇傾斜的客觀規(guī)律反映了人民日益增長的美好生活需要，也對(duì)大力提升經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量和效益提出了更高要求。因此，以此為契機(jī)，加大力度打造教育、健康、社會(huì)保障等惠民工程，以消費(fèi)促進(jìn)生產(chǎn)，不僅能不斷增強(qiáng)人民的獲得感、幸福感和安全感，而且能培育新的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)。