農(nóng)民工留城意愿對農(nóng)民工家庭消費(fèi)的影響研究

文樂 ，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

改革開放以來數(shù)十年中國經(jīng)濟(jì)持續(xù)高速增長，創(chuàng)造了人類歷史上的經(jīng)濟(jì)增長奇跡。但是，2008年金融危機(jī)后，外需疲軟，投資效益下降，經(jīng)濟(jì)增長結(jié)構(gòu)不平衡的問題日漸凸顯，經(jīng)濟(jì)增長放緩而步入新常態(tài)。面對國際經(jīng)濟(jì)形勢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，因為城鎮(zhèn)化能夠帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和釋放居民的消費(fèi)需求(國務(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，但是消費(fèi)始終在低水平徘徊(錢文榮、李寶值，2013)。據(jù)國家統(tǒng)計局公布，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7.2%，消費(fèi)不到收入的三分之一(29)數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局《2015年農(nóng)民工監(jiān)測調(diào)查報告》。。在收入增長的前提下，為什么農(nóng)民工消費(fèi)不見快速增長而如此低呢？2017年農(nóng)民工總量已達(dá)到28652萬人，其中外出農(nóng)民工17185萬人(30)數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局《2017年農(nóng)民工監(jiān)測調(diào)查報告》。。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。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)型升級等重要國家戰(zhàn)略的實施具有十分重要的現(xiàn)實意義。

目前，學(xué)術(shù)界主要基于經(jīng)典消費(fèi)理論或從農(nóng)民工的特殊社會背景入手研究農(nóng)民工消費(fèi)問題，其中，經(jīng)典消費(fèi)理論是指絕對收入假說、生命周期理論、持久收入理論等；特殊社會背景包括戶籍制度、家庭遷移模式、社會認(rèn)同等內(nèi)容。值得注意的是，既有研究對農(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?；诖?，本文擬利用全國性的微觀樣本調(diào)查數(shù)據(jù)研究農(nóng)民工留城意愿對其家庭消費(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)生性問題。研究發(fā)現(xiàn)，留城意愿對農(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)在三個方面：(1)研究視角新穎。本文基于農(nóng)民工在城市長期居住的意愿，直接考察農(nóng)民工遷移的暫時性、不穩(wěn)定性特征對其消費(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年全國流動人口動態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)和相匹配的宏觀數(shù)據(jù)，樣本范圍廣且容量大，數(shù)據(jù)可靠性較高，便于對微觀個體進(jìn)行深入細(xì)致地分析。同時，本文所選樣本都是農(nóng)民工，不存在對城鎮(zhèn)居民和農(nóng)民工比較分析時所固有的系統(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。

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)民工特殊社會背景的角度進(jìn)行分析。

首先，從經(jīng)典消費(fèi)理論來看，絕對收入假說認(rèn)為，消費(fèi)支出與實際收入存在穩(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，因為消費(fèi)者對收入暫時變動的反應(yīng)是用儲蓄和借貸進(jìn)行平衡(Johnston & Friedman，1958)。然而，從中國現(xiàn)實來看，該理論難以解釋農(nóng)民工收入快速增長而消費(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，認(rèn)為人們在開始工作時積累財富，增加儲蓄，而在退休時消耗財富，儲蓄為負(fù)(Modigliani，1986)。不過，這種觀點也不能解釋中國人口老齡化而儲蓄率也未見明顯下降的事實(汪偉、艾春榮，2015)。生命周期假說與持久收入假說有異曲同工之妙，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)防性儲蓄理論(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)民工為何選擇高儲蓄而少消費(fèi)，因為農(nóng)民工工作穩(wěn)定性差，流動性強(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，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)行了實證檢驗。汪潤泉、趙彤(2018)研究發(fā)現(xiàn)對有就業(yè)單位農(nóng)民工而言，參加職工養(yǎng)老保險可提高其對未來持久收入的預(yù)期，對消費(fèi)有促進(jìn)作用；而對個體就業(yè)農(nóng)民工來說，參加職工養(yǎng)老保險對消費(fèi)影響不大，因為職工養(yǎng)老保險一方面降低了農(nóng)民工可支配收入和當(dāng)期消費(fèi)，另一方面提高未來收入預(yù)期，正反作用相互抵消了。晁鋼令、萬廣圣(2016)利用來自26個省份的調(diào)查數(shù)據(jù)和在滬農(nóng)民工家庭消費(fèi)專項調(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年中國城鄉(xiāng)流動調(diào)查數(shù)據(jù)，研究了失業(yè)風(fēng)險對農(nóng)民工家庭消費(fèi)的影響，發(fā)現(xiàn)失業(yè)風(fēng)險對農(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)向影響對于低消費(fèi)家庭更加嚴(yán)重。錢文榮、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其消費(fèi)的影響。

其次，從農(nóng)民工特殊的社會背景來看，學(xué)者們基于戶籍制度、子女隨遷、社會認(rèn)同以及代際差異等視角對農(nóng)民工消費(fèi)進(jìn)行了研究，得到了眾多富有價值的研究結(jié)論。Chen et al.(2015)考察了城鄉(xiāng)戶籍分割的戶籍制度對農(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)防性儲蓄動機(jī)、更低的持久收入與更高的遷移流動性。一些學(xué)者則分析了子女是否隨遷對農(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)。

總的來說，上述研究為理解農(nóng)民工消費(fèi)問題提供了有益的借鑒。需要進(jìn)一步說明的是，既有研究重在利用經(jīng)典消費(fèi)理論或從戶籍制度、身份認(rèn)同等視角說明收入、儲蓄與居民消費(fèi)之間的關(guān)系。遺憾的是，經(jīng)典消費(fèi)理論忽略了中國農(nóng)民工遷移的暫時性或不穩(wěn)定性。事實上，即便收入相同，如果勞動力的留城意愿不同，那么其資產(chǎn)配置、社會投資也可能會不同(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)這一遷移意愿對消費(fèi)影響的實證分析也很少，尤其是缺乏全國性大樣本數(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、深圳等八個城市流動人口的長期居住意愿對消費(fèi)的影響，其實證結(jié)果也可能因遺漏變量而產(chǎn)生估計偏誤?；谝陨戏治?，本文擬利用2015年全國流動人口動態(tài)監(jiān)測調(diào)查系統(tǒng)研究農(nóng)民工留城意愿的差異對消費(fèi)的影響，并分析其影響的異質(zhì)性，以進(jìn)一步充實現(xiàn)有研究。

3 數(shù)據(jù)、變量與實證模型

3.1 數(shù)據(jù)來源與說明

本文使用的微觀數(shù)據(jù)來源于國家衛(wèi)生計生委的2015年全國流動人口動態(tài)監(jiān)測調(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^20萬，覆蓋了全國31個省、自治區(qū)、直轄市和新疆建設(shè)兵團(tuán)，調(diào)查對象為15～59周歲在流入地居住一個月及以上的非本區(qū)(縣、市)戶口的流動人口，涉及流動人口基本特征、收入與支出等方面的信息。此外，商品房屋銷售價格(房價)數(shù)據(jù)來源于2014年《中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計年鑒》，其他宏觀數(shù)據(jù)來源于2015年《中國城市統(tǒng)計年鑒》。

基于研究的需要，對農(nóng)民工微觀樣本進(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，只保留地級市及以上城市樣本；另外，去掉了流動目的為婚姻嫁娶、拆遷搬家、投靠親友、參軍等非經(jīng)濟(jì)性流動的樣本。最后獲得280個城市的179402個有效樣本。

3.2 變量選取與描述性統(tǒng)計

3.2.1 被解釋變量——農(nóng)民工家庭消費(fèi)

流動人口動態(tài)監(jiān)測數(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)問卷中的提問分別為“過去一年，您家平均每月總支出為多少？”、“過去一年，您家在本地平均每月食品支出為多少？”、“過去一年，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、隨禮等與日常生活消費(fèi)相關(guān)的費(fèi)用支出；第二，流動人口動態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)調(diào)查的是家庭過去一年每月平均消費(fèi)，為了將其與宏觀數(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，流動人口動態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)詢問了就業(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。

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)

流動人口動態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)中有一問為“您是否打算在本地長期居住(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%，說明農(nóng)民工整體留城意愿比較低。

為了更直觀地呈現(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，個體特征變量包括：年齡(33)本文當(dāng)加入年齡平方項時，年齡和年齡平方項均不顯著，因此未加入年齡平方項。、性別(男性=1)、民族(漢=1)、受教育年限(34)如果未上過學(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、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(對照組為其他)、單位性質(zhì)(對照組為無單位)、遷移范圍(對照組為市內(nèi)縣外)、流動時間；家庭特征變量包括：家庭收入的對數(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：房價(35)由于缺乏2014年全國各城市的商品房屋價格數(shù)據(jù)，我們用2013年商品房屋價格作為代理變量。、公共財政支出占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來表示。表1為變量說明與描述性統(tǒng)計。

表1 變量說明與描述性統(tǒng)計

3.3 模型設(shè)定

3.3.1 基準(zhǔn)模型——普通OLS回歸

為了檢驗留城意愿對農(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)總支出的對數(shù)；X表示控制變量，包括農(nóng)民工個體特征、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)擾動項。

3.3.2 自選擇——傾向得分匹配法(PSM)

如表1中的均值t檢驗結(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)可觀測變量，運(yùn)用probit模型估計農(nóng)民工打算在城市長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表示個體進(jìn)入控制組，即不打算在城市長期居住的農(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)可觀測變量來糾正樣本選擇偏誤，但是，如果可觀測變量選擇不當(dāng)或過少，尤其是受到不可觀察變量干擾時，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)生性問題。首先，一些難以衡量的遺漏變量(如農(nóng)民工的個人經(jīng)歷和消費(fèi)偏好等)可能同時影響農(nóng)民工留城意愿和家庭消費(fèi)，從而產(chǎn)生遺漏變量問題。其次，農(nóng)民工可能因為城市消費(fèi)水平高，而傾向于長期在城市居住，由此便產(chǎn)生了反向因果問題，高估留城意愿對消費(fèi)的影響。對于諸如上述可能的內(nèi)生性問題，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)模型事實上可看作是一個特殊的內(nèi)生性問題，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 實證結(jié)果分析

4.1 基本回歸結(jié)果

本文首先采用OLS對基準(zhǔn)模型進(jìn)行回歸，結(jié)果如表2所示。其中，第(1)個回歸沒有加入控制變量，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)個加入了農(nóng)民工個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，大部分變量對農(nóng)民工家庭消費(fèi)產(chǎn)生了顯著影響。在個體和家庭特征變量中，年齡、性別、來源地和就業(yè)身份對消費(fèi)有顯著的負(fù)向影響。相較于來源地為市內(nèi)縣外的農(nóng)民工，來自外省的農(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、流動時間、家庭收入和同城居住人數(shù)與單位性質(zhì)對家庭消費(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。相比于無就業(yè)單位的農(nóng)民工，國有企業(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，房價和公共財政支出增加了農(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，結(jié)果基本一致。限于篇幅，未予報告。，并根據(jù)估計出的傾向得分值進(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)觀察值均在共同取值范圍內(nèi)(On support)，說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(簡稱“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，與個體農(nóng)民工的遷移意愿(Staylong)密切相關(guān)；同時，地區(qū)留城意愿并不會直接影響個體農(nóng)民工的消費(fèi)水平。因此，地區(qū)留城意愿滿足工具變量的相關(guān)性和外生性要求。

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

根據(jù)表4回歸結(jié)果可知，兩種估計方法的回歸結(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)留城意愿對農(nóng)民工個體的留城意愿具有顯著的影響，而農(nóng)民工個體留城意愿又對家庭消費(fèi)支出具有顯著的影響。進(jìn)一步來看，在控制了可能的內(nèi)生性問題后，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農(nóng)民工家庭消費(fèi)有重要的影響，同時也說明如果忽略模型的內(nèi)生性問題，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，農(nóng)民工留城意愿對家庭消費(fèi)具有顯著的正向影響。不過，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，從不同消費(fèi)類型、農(nóng)民工收入水平、年齡代際、來源地四個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)的工作場所(如臨時工棚)或借住于他人，也可能是已經(jīng)買房且沒有房貸。為了避免低估留城意愿對住房支出的影響，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)類型分組。從表5第(1)-(3)個回歸可以看出，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19.65%，而非基本支出超出193.32%。這說明打算留城這一留城意愿對各類消費(fèi)均有顯著的正向影響，尤其是對非食宿支出的影響最大，超出近兩倍。這主要是因為非基本消費(fèi)相比于食品和房租支出更具有資產(chǎn)專用性，難以攜帶，價格也相對更為昂貴，比較富有彈性。如果農(nóng)民工沒有打算在城市長久居住，就不會在非基本消費(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，高收入家庭購買能力強(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。這說明留城意愿對不同年齡代際農(nóng)民工消費(fèi)均有重要影響，并且對“80后”農(nóng)民工的影響最大，對“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)觀念更為開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，社會資源與財富的積累有限，消費(fèi)水平較低。

(4)按來源地分組。表6后三個回歸報告了依來源地分組的樣本，可知留城意愿的系數(shù)均高度顯著，并且對來源地為省外組的影響最大。其中，在來源地為省外的組中，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r(nóng)民工消費(fèi)的影響與遷移行政距離成正比，這可能是因為省外農(nóng)民工一般距離老家較遠(yuǎn)，遷移成本高。舉例來說，在務(wù)工地購買的耐用性設(shè)備(如空調(diào)、冰箱等)就難以帶回老家，如果不打算在務(wù)工城市長期發(fā)展，理性選擇是不買或者租用。此外，留城意愿對來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)類型與收入等級

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

為了檢驗估計結(jié)果的穩(wěn)健性，對實證分析過程從如下幾個方面進(jìn)行檢驗。(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%。這說明不對單位提供的食宿進(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，價格比較低廉。(3)分戶口屬性。表7第3和第4個回歸表明，按農(nóng)業(yè)戶口和非農(nóng)業(yè)戶口分組的回歸系數(shù)都是顯著的，并且農(nóng)業(yè)戶口農(nóng)民工的消費(fèi)差異略小于非農(nóng)業(yè)戶口農(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、上海等直轄市對回歸結(jié)果的影響，故剔除直轄市。表7第5個回歸結(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。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。以上回歸均說明估計結(jié)果是穩(wěn)健的。

6 結(jié)論與政策建議

近十多年來，中國儲蓄率居高不下，城鎮(zhèn)化對內(nèi)需的拉動作用未得到充分發(fā)揮。在此背景下，本文利用2015年的流動人口動態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)和相匹配的宏觀數(shù)據(jù)，考察了農(nóng)民工留城意愿對其家庭消費(fèi)的影響，并采用PSM和處理效應(yīng)模型糾正了模型內(nèi)生性問題。研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)民工留城意愿對其家庭消費(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)生性問題后依然成立。相比于沒有計劃留城的農(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，農(nóng)民工留城意愿對農(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的。再從消費(fèi)結(jié)構(gòu)來看，打算在城市長期居住的農(nóng)民工其家庭食品支出平均高出31.09%，住房支出超過19.65%，而非基本支出超出近兩倍。也就是說，在教育文化娛樂等發(fā)展型和享受型消費(fèi)方面兩類農(nóng)民工的消費(fèi)差異更大。最后從分組樣本來看，農(nóng)民工留城意愿對高收入家庭、“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，即留城意愿對省外農(nóng)民工的影響更大，對市內(nèi)縣外的農(nóng)民工影響最小。

農(nóng)民工已經(jīng)是中國產(chǎn)業(yè)工人的重要組成部分，改革開放四十年來，為中國經(jīng)濟(jì)增長做作了巨大貢獻(xiàn)。一方面為了使農(nóng)民工共享改革發(fā)展的成果，另一方面為了拉動內(nèi)需，轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長方式，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)社會總需求增長，因此，政府需要采取多種途徑分類別來提高農(nóng)民工留城意愿。首先，應(yīng)該降低農(nóng)民工城市落戶門檻。目前，農(nóng)民工在城市落戶，尤其是在北京、上海等大城市或者來自省外的農(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籍制度的影響，農(nóng)民工難以獲得或享受城市社會保障和公共服務(wù)。如果能夠把農(nóng)民工納入城市社會保障體系之中，解決農(nóng)民工住房、子女教育等問題，無疑可以提高農(nóng)民工城市居留意愿，降低農(nóng)民工預(yù)防性儲蓄，從而提振農(nóng)民工家庭消費(fèi)。