子女?dāng)?shù)量、生育政策與家庭負(fù)債：來自CHFS的證據(jù)

鄧 鑫

一、引言

近年來，中國的人口出生率和人口自然增長率持續(xù)下降(1)中國人口出生率和人口自然增長率數(shù)據(jù)可以在國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站中查詢，網(wǎng)址：http://data.stats.gov.cn/。。人口結(jié)構(gòu)的變化正在使中國加速步入老齡化社會，而這一趨勢已對中國長期的經(jīng)濟(jì)發(fā)展造成了負(fù)面影響(Ebenstein，2010[1]；馬良等，2016[2])。為應(yīng)對出生率下降問題，我國于2011—2016年間先后實(shí)施了雙獨(dú)二孩、單獨(dú)二孩與全面二孩政策(2)“雙獨(dú)二孩”政策是指允許雙方都是獨(dú)生子女的漢族夫婦生育兩個(gè)孩子，“單獨(dú)二孩”政策是指允許有一方為獨(dú)生子女的漢族夫婦生育兩個(gè)孩子，而“全面二孩政策”是指所有夫婦，無論城鄉(xiāng)、區(qū)域、民族，都可以生育兩個(gè)子女的政策。。二孩政策的直接目標(biāo)在于提高中國的人口生育率，但二孩政策出臺后并沒有帶來預(yù)想中的生育高潮(姚引妹，2014[3]；沈玉清和郭建強(qiáng)，2018[4])。相關(guān)研究表明，養(yǎng)育成本提高、社會競爭加劇和預(yù)期家庭支出的增加是大多數(shù)已有一個(gè)孩子的家庭不愿意再次生育的主要原因(李子聯(lián)，2015[5])。

本文討論家庭中未成年子女?dāng)?shù)量與家庭負(fù)債的關(guān)系，并檢驗(yàn)生育行為是否影響了家庭的財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)(3)就作者所知，尚不存在討論未成年子女?dāng)?shù)量與家庭負(fù)債的研究，特別是不存在以全面二孩政策作為自然實(shí)驗(yàn)討論家庭負(fù)債問題的相關(guān)文獻(xiàn)。。對此，改進(jìn)后的跨期量質(zhì)權(quán)衡模型(Quantity-Quality Tradeoff Model)認(rèn)為，家庭中未成年子女?dāng)?shù)量越多意味著家庭的債務(wù)水平越高?？缙诹抠|(zhì)權(quán)衡模型的預(yù)測結(jié)果可獲得經(jīng)驗(yàn)證據(jù)支持，來自2017年《中國家庭金融調(diào)查》(China Household Finance Survey，簡稱CHFS)中的個(gè)體層面數(shù)據(jù)顯示，在控制了相關(guān)因素后，平均而言家庭中的未成年子女?dāng)?shù)量越多則家庭的債務(wù)水平越高。

受到遺漏變量等問題的影響，上述估計(jì)結(jié)果可能存在一定的偏誤(bias)。為解決遺漏變量問題并識別子女?dāng)?shù)量與家庭債務(wù)間的因果關(guān)系，本文基于2016年1月1日起實(shí)施的“全面二孩”政策構(gòu)建自然實(shí)驗(yàn)(Natural Experiment)，并配合2015年和2017年《中國家庭金融調(diào)查》中的追蹤數(shù)據(jù)進(jìn)行基于傾向得分匹配的雙重差分(PSM-DID)估計(jì)。結(jié)果顯示，如果以追蹤樣本中有新生育子女的家庭作為自然實(shí)驗(yàn)中的處理組(Treatment Group)，其他家庭作為控制組(Control Group)，則處理組的平均家庭債務(wù)增量顯著高于控制組。另外，使用子樣本進(jìn)行的異質(zhì)性分析顯示，相比于農(nóng)村家庭，新增子女對于城鎮(zhèn)家庭債務(wù)的影響更為明顯，且新增一胎子女的家庭也比新增二孩的家庭有更加明顯的債務(wù)增加效應(yīng)。

子女?dāng)?shù)量與家庭債務(wù)間因果效應(yīng)的經(jīng)濟(jì)機(jī)制在于子女?dāng)?shù)量會影響家庭的總消費(fèi)和資產(chǎn)配置結(jié)構(gòu)，并最終導(dǎo)致家庭負(fù)債狀況的改變。由于更多的子女通常會增加家庭用于養(yǎng)育、日常生活和醫(yī)療等方面的支出，因此，在家庭持久性收入不變的前提下，部分家庭需要通過舉債的方式為新增的消費(fèi)支出或購置高價(jià)值的消費(fèi)品進(jìn)行融資，并導(dǎo)致家庭債務(wù)在一段時(shí)期中保持較高的水平。

本文的分析結(jié)果部分地解釋了中國生育率逐年下降的原因：如果生育決策者對于新增子女的短期和長期成本具有理性預(yù)期，且中國家庭普遍對于債務(wù)具有厭惡態(tài)度(伍再華等，2015[6]；胡振和臧日宏，2016[7])，則不愿承受因債務(wù)增加而導(dǎo)致長期效用水平降低的家庭會放棄生育機(jī)會。需要強(qiáng)調(diào)的是，可預(yù)期到的養(yǎng)育、醫(yī)療和教育等生育性支出不僅與二孩生育決策有關(guān)，家庭中所有的生育決策都會將生育性支出導(dǎo)致的家庭財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)變化作為約束條件進(jìn)行考慮。因此，若以提高實(shí)際生育水平為目標(biāo)，則需要考慮制定針對不同地區(qū)和不同家庭的多樣性生育政策，特別是要考慮如何降低子女在教育和醫(yī)療等方面的成本，以及考慮進(jìn)一步開放家庭的生育數(shù)量限制。

本文其余內(nèi)容安排如下：第二部分對相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行綜述;第三部分提出理論模型；第四部分介紹實(shí)證模型；第五部分報(bào)告實(shí)證分析結(jié)果；第六部分進(jìn)行機(jī)制分析；第七部分是結(jié)論、進(jìn)一步討論和政策性建議。

二、文獻(xiàn)綜述

家庭規(guī)模(家庭人口數(shù)量、子女?dāng)?shù)量等)對于經(jīng)濟(jì)變量的影響一直受到學(xué)者的關(guān)注。早期的研究通?；陟o態(tài)模型討論生育決策中的量質(zhì)權(quán)衡等問題(Becker 和Lewis，1973[8])。例如，Becker和Tomes(1976)[9]認(rèn)為在資源有限且缺乏信貸市場的情況下，家庭對子女?dāng)?shù)量和每個(gè)子女的人力資本投資做出獨(dú)立的決定。如果父母可以做到公平對待每一個(gè)子女，則子女?dāng)?shù)量與個(gè)體人力資本(子女質(zhì)量)間呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。

隨著研究的推進(jìn)，對量質(zhì)權(quán)衡模型的實(shí)證檢驗(yàn)也陸續(xù)出現(xiàn)。然而，已有的實(shí)證檢驗(yàn)并未獲得一致的結(jié)果。一些研究確實(shí)發(fā)現(xiàn)了家庭規(guī)模對子女質(zhì)量具有負(fù)面影響(Zhang，2009[10]；Hatton和Martin，2010[11]；Liu，2014[12])，而另一些研究發(fā)現(xiàn)家庭規(guī)模對孩子的質(zhì)量沒有影響(Black等，2005[13]；Angrist等，2010[14]；Park和Chung，2012[15])，甚至有正面影響(Qian，2009[16]；Lordan和Frijters，2013[17])。如果實(shí)證模型中使用受教育水平或者身體狀況作為度量子女質(zhì)量的結(jié)果變量(Outcomes)，則關(guān)于量質(zhì)權(quán)衡關(guān)系的檢驗(yàn)中主要存在兩類干擾因素(Confounding)：第一，遺漏變量。比如，家庭或地區(qū)的文化特征可能導(dǎo)致不同的子女?dāng)?shù)量偏好和人力資本投資偏好(Qian，2009[16])。第二，雙向因果效應(yīng)(Simultaneous Effects)。父母的某種生育決策可能提高了后代的質(zhì)量，但這一結(jié)果會激勵(lì)父母撫養(yǎng)更多的孩子(Qin等，2017[18])。已有的研究大都使用工具變量法排除干擾因素的影響，比如利用生育雙胞胎子女和第一胎子女性別的隨機(jī)性制造外生性沖擊(Hatton和Martin，2010[11]；Angrist等，2010[14]；Wolpin，1980[19]；穆崢和謝宇，2014[20])，或通過生育政策的改變影響家庭的生育意愿(Park和Chung，2012[15]；Cameron等，2013[21])。然而，與大多數(shù)基于工具變量法的研究類似，工具變量的“排除性約束”(Exclusion Restriction)和研究結(jié)果的可靠性通常會受到質(zhì)疑。

事實(shí)上，影響家庭子女?dāng)?shù)量的因素并非僅限于量質(zhì)權(quán)衡，另一個(gè)重要的因素是家庭的財(cái)務(wù)狀況。一般情況下，新增子女會導(dǎo)致更多的家庭支出，因此家庭的生育行為往往是經(jīng)過了事前預(yù)期的理性決策(沈政和楊華磊，2019[22])。段志民(2016)[23]利用生育偏好和生育政策的城鄉(xiāng)差異構(gòu)造工具變量，發(fā)現(xiàn)撫養(yǎng)更多子女會顯著抑制家庭收入的增加。此外，父母的婚姻狀況、受教育程度、健康狀況等都會對生育決策產(chǎn)生一定影響。以受教育程度為例，平均而言受教育程度越高的父母傾向于選擇養(yǎng)育越少的子女，并對子女進(jìn)行越多的質(zhì)量投資(黎煦和陶政宇，2018[24])。此外，家庭的人口結(jié)構(gòu)特征也會對生育決策產(chǎn)生影響。比如，老人撫養(yǎng)比相對較低或者老人可以幫忙照顧孩子時(shí)，家庭的生育意愿更高(Guo等，2018[25]；盧亞娟等，2019[26])。

就中國的具體情況而言，父母的生育決策(子女?dāng)?shù)量的選擇)大都受到政策的制約(Lei等，2017[27])。從20世紀(jì)70年代初起，中國開始實(shí)行每對漢族夫婦只生育一個(gè)孩子的計(jì)劃生育政策。雖然該政策在過去一段時(shí)期中有效地緩解了我國的就業(yè)壓力與社會負(fù)擔(dān)，但也導(dǎo)致我國的人口結(jié)構(gòu)發(fā)生了明顯的變化(翟振武等；2014[28]；郭凱明等，2015[29]；孫昂等，2017[30]；孫瓊等，2018[31])，比如日益嚴(yán)峻的老齡化、生育率下降和性別比例失衡等。為了有效緩解上述問題，從2011年11月起，中國各地逐漸開始實(shí)施雙獨(dú)二孩、單獨(dú)二孩政策，并最終于2016年1月1日起正式實(shí)施全面二孩政策。近年來，研究者圍繞中國生育政策的改變開展了較為深入的討論，相關(guān)研究主要集中于三方面問題：第一，收入水平與生育政策的聯(lián)系。李子聯(lián)(2015)[5]通過分析家庭收入與生育率之間的相互沖擊效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)中等收入群體的“生育-收入彈性”較大(即中等收入群體的收入增加時(shí)會明顯提高該群體的生育率)。王國軍等(2016)[32]認(rèn)為，如果能夠進(jìn)一步完善社會保障制度，將有助于提高人們的二胎生育意愿并抑制對于性別的過度偏好。第二，生育政策與家庭財(cái)務(wù)狀況的關(guān)系。李敏誼等(2017)[33]通過在中國和日本等地開展的問卷調(diào)查中發(fā)現(xiàn)，開放二孩政策會導(dǎo)致家庭經(jīng)濟(jì)壓力的增加。盧亞娟等(2019)[26]認(rèn)為青年人的撫養(yǎng)壓力會影響家庭對于金融資產(chǎn)的選擇，高撫養(yǎng)比會增加人們對于低風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的持有。第三，生育政策對相關(guān)家庭成員的影響。穆崢和謝宇(2014)[20]通過將第一個(gè)孩子的性別作為是否選擇生育二胎的工具變量，發(fā)現(xiàn)生育二胎會使父母獲得更為積極樂觀的心態(tài)。另外，龍書芹和陳海林(2017)[34]發(fā)現(xiàn)城市育齡女性的就業(yè)狀態(tài)對生育二胎沒有顯著影響。

綜合上述研究文獻(xiàn)，雖然研究者對于子女?dāng)?shù)量如何影響相關(guān)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)已有了一定的認(rèn)識，但子女?dāng)?shù)量與家庭負(fù)債間的關(guān)系尚不明確。因此，下文中將具體分析家庭中未成年子女?dāng)?shù)量及新生子女對于家庭債務(wù)水平的影響。

三、理論模型

隨著生育政策的開放，選擇養(yǎng)育更多子女的家庭數(shù)量會相應(yīng)增加，而新生子女家庭面臨的各類支出也會隨之增加。上述情況下，養(yǎng)育更多的子女意味著家庭需要在子女的數(shù)量與質(zhì)量間進(jìn)行權(quán)衡。在本部分中，作者基于量質(zhì)權(quán)衡思路分析家庭子女?dāng)?shù)量與家庭債務(wù)的關(guān)系。在早期的量質(zhì)權(quán)衡模型中(Becker和Lewis，1973[8]；Becker和Tomes，1976[9]； Willis,1973[35])，通常假設(shè)信貸市場處于失靈狀態(tài)。然而，隨著金融市場的發(fā)展以及國家對生育問題的重視，與養(yǎng)育子女相關(guān)的財(cái)務(wù)融資變得更加容易獲得。也就是說，家庭可以通過外部借貸來保證子女的質(zhì)量。因此，下文的分析需要將信貸行為引入到傳統(tǒng)的量質(zhì)權(quán)衡模型中。

本文對早期量質(zhì)權(quán)衡模型的改進(jìn)主要體現(xiàn)為在傳統(tǒng)的模型中加入了描述家庭外部借貸的變量，這一修正使得家庭可以通過對不同時(shí)期的消費(fèi)進(jìn)行調(diào)整，從而實(shí)現(xiàn)長期中的效用最大化。為保持模型易于理解并且不失一般性，假設(shè)代表性家庭只經(jīng)歷兩個(gè)時(shí)期t1和t2。其中，t1時(shí)期的家庭消費(fèi)為c1，家庭收入為y1；t2時(shí)期的家庭消費(fèi)為c2，收入為y2。家庭可通過信貸市場進(jìn)行跨期借貸，借貸利率為r。需要說明的是，無論家庭選擇何種借貸策略，兩期的總消費(fèi)一定為y1+y2，即在第二期結(jié)束時(shí)不會有家庭債務(wù)。此外，假設(shè)家庭的效用函數(shù)由t1時(shí)期的家庭消費(fèi)c1、t2時(shí)期的家庭消費(fèi)c2和子女的數(shù)量n決定。為具體化效用函數(shù)，設(shè)家庭的效用函數(shù)為一次齊次的柯布-道格拉斯(Cobb-Dauglas)形式：

(1)

在可以進(jìn)行借貸情況下，家庭需滿足如下預(yù)算約束：

(2)

其中，c0為養(yǎng)育一個(gè)孩子所需要的成本(本文假設(shè)一個(gè)家庭中不同孩子所需要的成本相同)。因此，在t1時(shí)期的家庭負(fù)債d為：

d=c1+nc0-y1

(3)

為求解效用最大化問題(基于效用函數(shù)(1)和約束方程(2)的最優(yōu)化)，對效用函數(shù)(1)進(jìn)行對數(shù)變換后有：

ln(U(c1,c2,n)) =αlnc1+βlnc2+γlnn

因此,求解效用最大化的Lagrange函數(shù)為：

L(c1,c2,n,λ)=αlnc1+βlnc2+γlnn-λ

一階條件為：

因此，效用最大化時(shí)的家庭負(fù)債為：

(4)

方程(4)意味著如果c0>0，則家庭債務(wù)與子女?dāng)?shù)量間呈正相關(guān)關(guān)系，且家庭債務(wù)會隨撫養(yǎng)子女的成本增加而增加。換言之，存在信貸市場時(shí)，家庭會采取借貸的方式來實(shí)現(xiàn)跨期的效用最大化，并且子女?dāng)?shù)量以及養(yǎng)育成本的增加，都會提高家庭在效用最大化假設(shè)下的負(fù)債水平。下文中，作者將基于方程(4)進(jìn)行實(shí)證分析，通過微觀數(shù)據(jù)檢驗(yàn)子女?dāng)?shù)量與家庭債務(wù)間的正相關(guān)關(guān)系是否存在。

四、實(shí)證策略

(一)數(shù)據(jù)說明

本文的實(shí)證分析部分旨在檢驗(yàn)家庭中的未成年子女?dāng)?shù)量對于家庭負(fù)債的影響，主要的數(shù)據(jù)來源為《中國家庭金融調(diào)查》(CHFS)(4)已公開年份的《中國家庭金融調(diào)查》數(shù)據(jù)可在以下網(wǎng)址獲得：https://chfs.swufe.edu.cn/datacenter/apply.html。。該調(diào)查項(xiàng)目由西南財(cái)經(jīng)大學(xué)負(fù)責(zé)實(shí)施，目前已在2011年、2013年、2015年和2017年進(jìn)行了四輪調(diào)查，具有較好的樣本代表性(5)CHFS的調(diào)查樣本分布在全國的29個(gè)省份。。 CHFS旨在收集微觀層面的家庭金融信息，以便為學(xué)術(shù)研究和政府決策提供高質(zhì)量的家庭金融數(shù)據(jù)。另外，由于CHFS對部分家庭進(jìn)行了追蹤調(diào)查，因此可開展家庭層面金融行為的跨期檢驗(yàn)。本文的實(shí)證檢驗(yàn)主要采用多元回歸和傾向匹配得分-雙重差分(PSM-DID)模型進(jìn)行分析，其中多元回歸模型基于2017年的CHFS數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì)，而PSM-DID模型將使用2015年及2017年的追蹤調(diào)查家庭進(jìn)行計(jì)算。

1.被解釋變量。

實(shí)證模型的被解釋變量為家庭總負(fù)債，其計(jì)算方法為CHFS中每個(gè)家庭各類負(fù)債的總和。CHFS將負(fù)債分為五個(gè)種類，分別為經(jīng)營性負(fù)債、資產(chǎn)性負(fù)債、金融資產(chǎn)負(fù)債、教育醫(yī)療負(fù)債及其他負(fù)債。其中經(jīng)營性負(fù)債包括農(nóng)業(yè)負(fù)債及工商業(yè)負(fù)債；資產(chǎn)性負(fù)債包括房屋負(fù)債、商鋪負(fù)債、汽車負(fù)債及耐用品負(fù)債；金融資產(chǎn)負(fù)債包括購買股票、基金、理財(cái)產(chǎn)品、衍生品等產(chǎn)生的負(fù)債；教育醫(yī)療負(fù)債包括因教育支出和醫(yī)療支出而產(chǎn)生的負(fù)債。

2.核心解釋變量和處理變量。

多元回歸模型的核心解釋變量為家庭中的未成年子女?dāng)?shù)量。由于中國的法定成年年齡為18周歲，并且在子女未滿18周歲時(shí)父母對子女具有撫養(yǎng)義務(wù)，因此本文中未成年子女?dāng)?shù)量就是指一個(gè)家庭中未滿18周歲的子女?dāng)?shù)量。

雙重差分模型中以全面二孩政策的實(shí)施作為自然實(shí)驗(yàn)，家庭中是否有新增子女將作為雙重差分模型的處理變量(Treatments)，即有新增子女的家庭將進(jìn)入自然實(shí)驗(yàn)的處理組，其他家庭組成控制組。此外，為分析家庭新增子女對家庭負(fù)債影響的邊際效應(yīng)，本文還將區(qū)分家庭在2016年1月后出生的子女是一胎子女還是非一胎子女。

3.控制變量。

實(shí)證模型的控制變量(協(xié)變量)為與家庭負(fù)債相關(guān)的其他變量，主要包括三個(gè)層面，分別為地區(qū)層面、家庭層面和個(gè)人層面。地區(qū)層面指標(biāo)主要包括被調(diào)查家庭所屬省份、城市及地區(qū)類型，其中省份共涉及29個(gè)，城市共涉及172個(gè)。在回歸分析時(shí)，地區(qū)層面指標(biāo)將設(shè)置為虛擬變量。需要說明的是，地區(qū)類型變量(二元變量)是指家庭所在地區(qū)是農(nóng)村還是城鎮(zhèn)(城鎮(zhèn)為0，農(nóng)村為1)。家庭層面變量主要包括被調(diào)查家庭的總資產(chǎn)、總收入、消費(fèi)總支出、家庭規(guī)模、房產(chǎn)數(shù)量、老人撫養(yǎng)比等(李雪松和黃彥彥，2015[36]；尹志超和張誠，2019[37])。其中家庭的總資產(chǎn)、總收入及消費(fèi)總支出等財(cái)務(wù)因素會直接影響著家庭的生育決策與家庭負(fù)債，而家庭規(guī)模、房產(chǎn)數(shù)量、老人撫養(yǎng)比也會對家庭生育決策和家庭負(fù)債產(chǎn)生直接或間接影響。需要說明的是，由于大多數(shù)中國男性的退休年齡為60周歲，老人退休后需要子女更多的照料，因此本文中將老人撫養(yǎng)比設(shè)置為家庭中60周歲以上老人數(shù)目占家庭總?cè)丝诘谋壤?。個(gè)人層面變量為被調(diào)查家庭戶主的主要個(gè)人特征(6)考慮到中國家庭決策的制定往往由戶主決定，因此本文使用戶主的個(gè)體特征作為代表。，包括年齡、文化程度、戶口類型、婚姻狀況、身體狀況等(Qin等，2017[18])。

此外，考慮到微觀調(diào)查數(shù)據(jù)的回答質(zhì)量和異常值等問題，作者對數(shù)據(jù)進(jìn)行如下處理：排除家庭負(fù)債在1%至99%分位數(shù)之外的樣本；排除收入數(shù)據(jù)小于0的家庭；排除消費(fèi)支出等于0的家庭；排除戶主年齡在22歲至60歲之外的樣本。表1總結(jié)了經(jīng)過處理后2015年和2017年相關(guān)數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)。

表1 數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)

(二)回歸模型

1.基準(zhǔn)回歸模型。

基準(zhǔn)回歸模型旨在檢驗(yàn)未成年子女?dāng)?shù)量與家庭債務(wù)的關(guān)系，其設(shè)定方式如下：

Debthpct=β0+β1Childnumberhpct+β2φpc+β3φhpt

(5)

其中，被解釋變量Debthpct反映家庭的負(fù)債情況，下標(biāo)h代表不同的家庭，下標(biāo)p代表家庭所在省份，下標(biāo)c代表家庭所在城市，下標(biāo)t代表獲取數(shù)據(jù)的年份?；鶞?zhǔn)模型的核心解釋變量為Childnumberhpct，即家庭中的未成年子女?dāng)?shù)量。φpc為地區(qū)類型二元變量，用于控制城鄉(xiāng)差異對于家庭負(fù)債的影響。φhpt為控制相關(guān)家庭特征的向量，包括家庭總資產(chǎn)、家庭總收入、家庭消費(fèi)總支出、家庭規(guī)模、房產(chǎn)數(shù)量、老人撫養(yǎng)比等。Xhpct為控制被調(diào)查家庭中戶主個(gè)體特征的向量，包括文化程度、戶口類型、婚姻狀況、身體狀況等。在估計(jì)基準(zhǔn)模型的過程中，作者將被調(diào)查家庭所屬省份與城市設(shè)置為二元變量∑pProv和∑cCity，(共28個(gè)省級二元變量和171個(gè)市級二元變量)。εhpct為隨機(jī)擾動項(xiàng)，由于不同的家庭間行為具有獨(dú)立性，因此假設(shè)εhpct在不同的家庭h間相互獨(dú)立。然而，考慮到同一省份的家庭間可能會存在相互影響，因此在基準(zhǔn)模型的估計(jì)過程中將基于省份進(jìn)行聚類。β1為基準(zhǔn)模型主要關(guān)注的回歸系數(shù)，其經(jīng)濟(jì)含義為家庭中每新增一個(gè)未成年子女對于家庭負(fù)債的影響。

2.雙重差分模型。

上節(jié)中的基準(zhǔn)模型可以估計(jì)家庭中未成年子女?dāng)?shù)量與家庭債務(wù)間的相關(guān)性，但無法識別家庭新增子女與家庭債務(wù)間的因果效應(yīng)。若試圖準(zhǔn)確估計(jì)新增子女對于家庭債務(wù)的因果影響，需要進(jìn)一步解決以下兩個(gè)問題：第一，雖然家庭是否生育一孩或更多的子女主要依據(jù)家庭成員的社會經(jīng)濟(jì)狀況(家庭收入、工作類型、身體狀況等)進(jìn)行決策，但家庭育兒觀念和地區(qū)文化傳統(tǒng)等因素也會對生育決策產(chǎn)生影響。由于上述兩類因素?zé)o法直接觀測，因此基準(zhǔn)模型中存在由不可觀測因素所導(dǎo)致的遺漏變量偏誤。第二，即便可以通過某些方式解決文化因素的度量問題，仍然無法區(qū)分不同子女?dāng)?shù)量對于家庭債務(wù)的異質(zhì)性因果效應(yīng)。

為解決以上問題，本文以2016年開始施行的全面二孩政策作為自然實(shí)驗(yàn)，用以識別新增子女與家庭債務(wù)間的因果關(guān)系。之所以使用全面二孩政策作為建立自然實(shí)驗(yàn)的依據(jù)，是因?yàn)槿娑⒄咴谧畲蟮姆秶鷥?nèi)滿足了家庭的二孩生育意愿?；谌娑⒄邩?gòu)建自然實(shí)驗(yàn)，可以在最大程度上改善抽樣結(jié)果的代表性，并減輕樣本的選擇偏誤(Selection Bias)問題。本文具體的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)如下：使用CHFS(2015)和CHFS(2017)中的追蹤個(gè)體進(jìn)行估計(jì)，處理組由2016年1月后有新生子女的家庭構(gòu)成，其他家庭則進(jìn)入實(shí)驗(yàn)的控制組。為了對比政策實(shí)施前后的組間差異，并考慮到基準(zhǔn)模型中的遺漏變量至少在短期內(nèi)是不隨時(shí)間變化的，因此采用雙重差分法估計(jì)實(shí)驗(yàn)的平均處理效應(yīng)(Average Treatment Effect，簡記ATE)，具體的估計(jì)模型為：

Debthpct=α0+α1Birthhpct×Timet+α2Birthhpct

+α3Timet+θ1φpc+θ2φhpt

+θ3Xhpct+μhpct

加強(qiáng)和完善基層農(nóng)業(yè)科研事業(yè)單位內(nèi)部控制是系統(tǒng)工程，需要在實(shí)際工作中不斷總結(jié)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)內(nèi)部控制管理過程中的漏洞和風(fēng)險(xiǎn)并加以改進(jìn)，促進(jìn)單位的內(nèi)部控制工作不斷創(chuàng)新和發(fā)展，使內(nèi)部控制的作用得到最大限度發(fā)揮，只有這樣，單位才能實(shí)現(xiàn)長期健康發(fā)展。

(6)

其中，Birthihpt為二元變量，若2016年1月后家庭i有新生育的子女Birth=1，否則Birthihpt=0。Timet為二元變量，Timet=1表示已實(shí)施了全面的二孩政策，否則Timet=0。Birthihpt×Timet為處理變量與時(shí)間變量的交互項(xiàng)，其系數(shù)α1代表全面實(shí)施二孩政策的平均處理效應(yīng)，α1>0意味著如果有新增的未成年子女會增加家庭的債務(wù)數(shù)量。方程(6)中其他變量含義與模型(5)相同。

在估計(jì)雙重差分模型時(shí)，通常需要檢驗(yàn)實(shí)驗(yàn)分組間的樣本平衡性和平行趨勢。就本文而言，由于雙重差分使用相隔兩年的微觀數(shù)據(jù)(兩期)進(jìn)行計(jì)算，因此基本不存在時(shí)間維度的趨勢問題，僅需說明實(shí)驗(yàn)分組的平衡性。我們計(jì)算了2015年(政策實(shí)施前)組間的家庭負(fù)債和家庭特征的差異，從結(jié)果(7)由于篇幅所限，計(jì)算結(jié)果備索?？梢钥闯鎏幚斫M和控制組的部分家庭特征存在較為明顯的差異，這一結(jié)果說明組間的家庭負(fù)債差異并非僅由全面二孩政策所導(dǎo)致。

解決組間樣本平衡性問題的方法之一是采用傾向匹配得分-雙重差分法(PSM-DID)進(jìn)行估計(jì)，這一方法的改進(jìn)之處在于通過個(gè)體間逐一對照的方式使得處理組和控制組中的樣本滿足平衡性要求。使用PSM-DID估計(jì)處理效應(yīng)需要建立在可忽略性假設(shè)上(Rosenbaum和Rubin，1983[38])，即在給定由協(xié)變量構(gòu)成的隨機(jī)向量xi的情況下，個(gè)體i的“潛在結(jié)果”與是否參與實(shí)驗(yàn)無關(guān)，即：

E(y1i-y0i|xi，Di=1)=E(y1i-y0i|xi，Di=0)

其中，Di為處理變量(接受處理取值為1，否則為0)。個(gè)體i接受實(shí)驗(yàn)的潛在結(jié)果為y1i，沒有接受實(shí)驗(yàn)的潛在結(jié)果y0i。由此得到PSM-DIM估計(jì)量為：

五、回歸結(jié)果

(一)基準(zhǔn)模型回歸結(jié)果

基準(zhǔn)模型(方程(5))的估計(jì)結(jié)果總結(jié)于表2中，其中，家庭總負(fù)債、家庭總資產(chǎn)、家庭總收入、家庭消費(fèi)總支出均取對數(shù)進(jìn)行計(jì)算。表2回歸(1)的解釋變量僅為Childnumber，即家庭中未成年子女?dāng)?shù)量?？梢园l(fā)現(xiàn)，Childnumber回歸系數(shù)(β1)的符號為正，顯著性水平為1%，即未成年子女?dāng)?shù)量越多的家庭，家庭負(fù)債水平越高。表2回歸(2)在回歸(1)的基礎(chǔ)上加入了地區(qū)特征以及省、市兩級行政區(qū)的固定效應(yīng)作為控制變量。結(jié)果顯示β1的符號依然為正，顯著性水平為1%，系數(shù)絕對值較回歸(1)有所下降，并且農(nóng)村家庭的負(fù)債要高于城市家庭的負(fù)債水平。回歸(2)的結(jié)果說明地區(qū)固定效應(yīng)(制度、文化、地理或歷史等)對于家庭負(fù)債有顯著的影響，但受限于數(shù)據(jù)的可獲得性，作者無法進(jìn)一步說明具體的影響因素。回歸(3)在回歸(2)的基礎(chǔ)上加入了家庭特征和戶主特征作為控制變量，結(jié)果顯示β1的符號為正，絕對值較回歸(2)有所下降，顯著性水平為1%。另外，家庭總資產(chǎn)、家庭總消費(fèi)、家庭規(guī)模、房產(chǎn)數(shù)量等也與家庭負(fù)債存在正相關(guān)關(guān)系。

為更加深入地分析未成年子女?dāng)?shù)量與家庭負(fù)債的關(guān)系，作者基于2017年CHFS數(shù)據(jù)繪制了未成年子女?dāng)?shù)量與家庭負(fù)債對數(shù)關(guān)系的箱線圖(圖1)。通過圖形可以大致看出，如果以家庭中的未成年子女?dāng)?shù)量進(jìn)行分組，組間家庭債務(wù)的75%分位數(shù)存在上升的趨勢。對此，表2回歸(4)和回歸(5)分別按照基準(zhǔn)模型的設(shè)定進(jìn)行了75%和90%的分位數(shù)回歸。結(jié)果顯示，在給定控制變量的情況下，75%和90%分位點(diǎn)的Childnumber回歸系數(shù)均顯著為正，且75%分位點(diǎn)系數(shù)的絕對值高于相同模型設(shè)定下的OLS回歸系數(shù)，90%分位點(diǎn)系數(shù)的絕對值低于相同模型設(shè)定下的OLS回歸系數(shù)。

圖1 家庭中不同的未成年子女?dāng)?shù)量與家庭負(fù)債間的關(guān)系

表2 基準(zhǔn)模型回歸結(jié)果

(二)雙重差分模型回歸結(jié)果

雖然表2中的回歸結(jié)果初步證實(shí)了家庭中未成年子女?dāng)?shù)量與家庭負(fù)債間的正相關(guān)關(guān)系，然而遺漏變量問題會導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果存在偏誤。比如，家庭的育兒觀念或地區(qū)性的生育文化會同時(shí)影響家庭中的子女?dāng)?shù)量與家庭負(fù)債，并導(dǎo)致有偏的系數(shù)估計(jì)結(jié)果。為了更加精確地識別未成年子女?dāng)?shù)量與家庭債務(wù)間的因果關(guān)系，需借助自然實(shí)驗(yàn)思路進(jìn)一步分析。如前文所述，本文使用雙重差分模型估計(jì)未成年子女?dāng)?shù)量與家庭債務(wù)間的因果效應(yīng)。基于不同估計(jì)方法產(chǎn)生的平均處理效應(yīng)估計(jì)結(jié)果在表3中總結(jié)，所有回歸均以DID模型為基礎(chǔ)，協(xié)變量與表2回歸(3)中的控制變量相同。

表3 雙重差分法回歸結(jié)果

綜合表2和表3中的估計(jì)結(jié)果，可以認(rèn)為家庭中的未成年子女?dāng)?shù)量與家庭債務(wù)存在正相關(guān)關(guān)系。并且在平均意義上，新生子女將導(dǎo)致家庭債務(wù)增加。

(三)異質(zhì)性分析

1.一胎與二胎差異。

前文中已證實(shí)新生子女會增加家庭債務(wù)，基于這一發(fā)現(xiàn)，本小節(jié)進(jìn)一步討論新生一胎子女與新生二胎子女對于家庭債務(wù)的異質(zhì)性影響。本小節(jié)中構(gòu)建自然實(shí)驗(yàn)的基本思路與之前相同，但將新增子女區(qū)分為新增一胎和新增二胎兩類。也就是說，PSM-DID模型的處理組按一胎和二胎分為兩類，而控制組與之前相同，相關(guān)的估計(jì)結(jié)果總結(jié)于表4中。

表4回歸(1)和回歸(3)分別為新增一胎和新增二胎的估計(jì)結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)新增一胎子女家庭負(fù)債的增加明顯高于新增二胎子女的家庭。這一結(jié)果基本符合現(xiàn)實(shí)邏輯，這是因?yàn)樯プ优募彝τ诤⒆映錾蟮膿狃B(yǎng)已具備了一定的經(jīng)驗(yàn)，對于家庭財(cái)務(wù)狀況的潛在變動也有足夠的預(yù)期能力，因此在二胎子女出生時(shí)會更加合理地安排家庭支出。另外，二胎子女可與之前的一胎子女分享部分生活用品，甚至可以分享居住空間。顯然，資源的可分享性減少了家庭新增二胎子女后的開支。

表4 異質(zhì)性分析：一胎子女與二胎子女

2.城鄉(xiāng)差異。

另一類產(chǎn)生異質(zhì)性樣本的因素來自城鄉(xiāng)家庭間的差異。事實(shí)上，城鄉(xiāng)差異是中國大多數(shù)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的主要特征之一，在子女?dāng)?shù)量與家庭債務(wù)的關(guān)系上同樣如此?？紤]到一胎時(shí)期的計(jì)劃生育政策已存在城鄉(xiāng)差別，那么全面二孩政策對城鄉(xiāng)家庭的影響也應(yīng)該是異質(zhì)性的。

為檢驗(yàn)新生子女對城鄉(xiāng)地區(qū)家庭債務(wù)的異質(zhì)性影響，作者仍基于之前的自然實(shí)驗(yàn)構(gòu)建方式進(jìn)行分組，但進(jìn)一步將樣本分為城鎮(zhèn)家庭和農(nóng)村家庭兩組。同時(shí)，處理組的城鎮(zhèn)和農(nóng)村家庭內(nèi)部再各自細(xì)分為新生一胎和新生二胎兩個(gè)組，而控制組保持不變。PSM-DID并結(jié)合5 000次重復(fù)樣本自助法計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)誤的回歸結(jié)果總結(jié)于表5中。表5 Panel A列示了城鎮(zhèn)家庭的估計(jì)結(jié)果，Panel B列示了農(nóng)村家庭的回歸結(jié)果?？梢园l(fā)現(xiàn)，城鎮(zhèn)家庭新生子女(無論是一胎還是二胎)對于家庭負(fù)債的影響明顯高于農(nóng)村家庭，這一結(jié)果說明新生子女帶給城鎮(zhèn)家庭的債務(wù)負(fù)擔(dān)更加明顯。

表5 異質(zhì)性分析：城鄉(xiāng)差異

(四)不同種類家庭負(fù)債

前文的分析并未區(qū)分家庭負(fù)債的具體類型，因此，本小結(jié)將區(qū)分具體的債務(wù)種類，并分析子女?dāng)?shù)量對各類債務(wù)的影響。CHFS將家庭負(fù)債主要區(qū)分為以下五類，分別是經(jīng)營性負(fù)債，實(shí)物資產(chǎn)負(fù)債、金融資產(chǎn)負(fù)債、教育醫(yī)療負(fù)債和房屋負(fù)債。表6 Panel A總結(jié)了家庭中的未成年子女?dāng)?shù)量與上述各類負(fù)債的回歸結(jié)果，回歸模型中的控制變量與表2回歸(3)相同。結(jié)果顯示，未成年子女?dāng)?shù)量與家庭的經(jīng)營性負(fù)債、實(shí)物資產(chǎn)性負(fù)債和房屋負(fù)債均存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。未成年子女?dāng)?shù)量對金融資產(chǎn)負(fù)債和教育醫(yī)療負(fù)債的回歸系數(shù)為負(fù)，但并不在5%的水平上顯著。同時(shí)，以上兩個(gè)回歸系數(shù)的絕對值也明顯較小。也就是說，負(fù)相關(guān)的回歸結(jié)果以較大的概率因樣本的抽樣誤差造成。

表6 家庭不同種類負(fù)債的變化情況

為克服OLS回歸中的內(nèi)生性問題，作者借助之前的自然實(shí)驗(yàn)以及PSM-DID模型檢驗(yàn)新生子女對不同種類家庭負(fù)債的影響，相關(guān)結(jié)果總結(jié)于表6 Panel B中?；貧w結(jié)果顯示，新增子女會增加實(shí)物資產(chǎn)負(fù)債和房屋負(fù)債。需要說明的是，所謂的實(shí)物資產(chǎn)負(fù)債是指因購買汽車和土地等實(shí)物資產(chǎn)所導(dǎo)致的負(fù)債。顯然，家庭新增子女會在一定程度上增加對于實(shí)物資產(chǎn)和房屋資產(chǎn)的剛性需求，并因滿足剛性需求而導(dǎo)致負(fù)債增加。

六、機(jī)制分析

實(shí)證模型的分析結(jié)果意味著子女?dāng)?shù)量與家庭負(fù)債間存在正相關(guān)關(guān)系，并且這一結(jié)果在不同背景、不同地區(qū)的家庭中均有所體現(xiàn)。本部分試圖討論產(chǎn)生上述關(guān)系的經(jīng)濟(jì)機(jī)制，作者將從家庭的消費(fèi)支出和家庭資產(chǎn)等兩個(gè)角度進(jìn)行解釋。

(一)消費(fèi)支出

因子女?dāng)?shù)量或新增子女導(dǎo)致家庭債務(wù)增高的第一種影響渠道是家庭的消費(fèi)支出相對較高。一般而言，無論是家庭中的未成年子女較多，還是家庭出現(xiàn)了新生子女，都會在一定程度上增加家庭的消費(fèi)支出(尤其是必需品的消費(fèi)支出)，并因此影響家庭的負(fù)債水平。對此，表7總結(jié)了家庭中未成年子女?dāng)?shù)量和家庭新增子女對各類家庭消費(fèi)支出影響的估計(jì)結(jié)果，其中的OLS估計(jì)和PSM-DID估計(jì)的模型設(shè)定方式與前文相同。

從表7中可以發(fā)現(xiàn)，子女?dāng)?shù)量與家庭總消費(fèi)和人均消費(fèi)間均存在正相關(guān)關(guān)系，但新增子女后，雖然家庭總消費(fèi)支出上升，但人均消費(fèi)支出明顯下降。顯然，如果某一時(shí)期內(nèi)家庭收入是較為穩(wěn)定的，那么家庭總支出的增加意味著部分家庭需要通過舉債的方式為家庭消費(fèi)融資，并因此增加了家庭債務(wù)。如果進(jìn)一步考察具體的消費(fèi)項(xiàng)目，則通過PSM-DID回歸可以發(fā)現(xiàn)新增子女主要提高了家庭的必需品支出，比如伙食費(fèi)、水電燃料物業(yè)暖氣費(fèi)、家政支出、醫(yī)療保健支出和通訊費(fèi)等。另一個(gè)支出增加的項(xiàng)目——教育培訓(xùn)費(fèi)雖然不是必要支出項(xiàng)目，但考慮到子女受教育的需要以及中國的現(xiàn)實(shí)情況，即便孩子剛出生不久，也可能在教育培訓(xùn)方面有所投入。

表7 家庭消費(fèi)支出的變化情況

(二)家庭資產(chǎn)

影響家庭債務(wù)水平的第二類渠道是家庭資產(chǎn)變化，子女?dāng)?shù)量差異和新生子女會導(dǎo)致家庭根據(jù)人口結(jié)構(gòu)進(jìn)行適合家庭特征的資產(chǎn)配置。根據(jù)基礎(chǔ)的會計(jì)學(xué)知識，企業(yè)的資產(chǎn)由負(fù)債和所有者權(quán)益構(gòu)成，那么可以認(rèn)為家庭的資產(chǎn)也是由家庭負(fù)債和類似所有者權(quán)益的“家庭凈資產(chǎn)”構(gòu)成。表8總結(jié)了家庭中未成年子女?dāng)?shù)量和家庭新增子女對各類家庭資產(chǎn)構(gòu)成的影響，其中OLS估計(jì)和PSM-DID估計(jì)的模型設(shè)定方式與前文相同。

從表8中可以發(fā)現(xiàn)，子女?dāng)?shù)量較多的家庭總資產(chǎn)和人均資產(chǎn)都相對較低，而新增子女家庭的總資產(chǎn)與其他家庭相比并沒有顯著的差異，但會降低新增子女家庭的人均資產(chǎn)水平。需要說明的是，雖然總資產(chǎn)沒有顯著變化，但新增子女家庭的工商業(yè)資產(chǎn)、汽車資產(chǎn)和其他非金融資產(chǎn)都顯著增加?；谫Y產(chǎn)和負(fù)債間的等式關(guān)系，如果認(rèn)為家庭的收入在短期內(nèi)不會出現(xiàn)明顯變化，則有新增資產(chǎn)且總資產(chǎn)不變意味著家庭的凈資產(chǎn)變?yōu)榱素?fù)債。

表8 家庭資產(chǎn)變化情況

七、結(jié)論、討論及政策建議

本文旨在討論家庭中未成年子女?dāng)?shù)量及家庭新生子女對家庭債務(wù)的影響?；?015年和2017年的《中國家庭金融調(diào)查》數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)家庭中的未成年子女?dāng)?shù)量與家庭負(fù)債間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。為了識別子女?dāng)?shù)量與家庭負(fù)債間的因果關(guān)系，作者使用2016年開始實(shí)施的全面二孩政策作為自然實(shí)驗(yàn)并結(jié)合PSM-DID模型進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)家庭新增子女在平均意義上會導(dǎo)致家庭負(fù)債增加。如果對研究樣本進(jìn)行劃分并檢驗(yàn)不同群體對家庭負(fù)債的異質(zhì)性影響，可以發(fā)現(xiàn)：第一，新增一胎子女對家庭負(fù)債的影響大于新增二胎子女；第二，城鎮(zhèn)家庭新增子女對于家庭負(fù)債的影響大于農(nóng)村家庭；第三，新增子女對于不同種類家庭負(fù)債的影響存在區(qū)別，顯著的影響體現(xiàn)在實(shí)物資產(chǎn)負(fù)債和房屋負(fù)債等項(xiàng)目上。

雖然實(shí)證分析的結(jié)果驗(yàn)證了改進(jìn)后的量質(zhì)權(quán)衡模型的預(yù)測，但子女?dāng)?shù)量對家庭債務(wù)的影響機(jī)制需要進(jìn)一步說明。事實(shí)上，無論是較多的未成年子女?dāng)?shù)量，還是家庭中出現(xiàn)了新增子女，都會在一定程度上增加家庭的消費(fèi)支出，以及按家庭人口結(jié)構(gòu)而重新配置家庭資產(chǎn)(蔣濤等，2019[39])。顯然，在家庭收入保持穩(wěn)定的前提下，消費(fèi)支出增加和重新配置家庭資產(chǎn)會導(dǎo)致家庭負(fù)債增加。

本文的分析結(jié)果可以部分地解釋近年來中國生育率持續(xù)下降的原因。根據(jù)表7中的回歸結(jié)果，未成年子女?dāng)?shù)量較多和有新生子女的家庭人均消費(fèi)水平均會下降。另外，表8中的回歸結(jié)果顯示，未成年子女?dāng)?shù)量較多和有新生子女的家庭人均資產(chǎn)數(shù)量也會下降。人均消費(fèi)水平的下降和較低的人均資產(chǎn)意味著效用水平下降，而導(dǎo)致效用水平下降的選擇是理性人所厭惡的。換句話說，如果大量的家庭對于導(dǎo)致債務(wù)增加的因素持有厭惡態(tài)度，那么家庭在理性預(yù)期下就會放棄生育更多子女的機(jī)會。因此，上述家庭生育決策的后果反映于現(xiàn)實(shí)中就是即便生育政策已經(jīng)更加開放，但中國的生育率仍然持續(xù)下降。

事實(shí)上，生育率下降已成為中國經(jīng)濟(jì)長期穩(wěn)定發(fā)展的主要風(fēng)險(xiǎn)因素之一，依靠單純的生育指標(biāo)政策可能無法扭轉(zhuǎn)生育率下降的趨勢。如果政策制定者以提高生育率作為目標(biāo)，那么根據(jù)本文的分析結(jié)果，作者提出如下的政策性建議：第一，在制定相關(guān)的激勵(lì)性生育政策時(shí)，需考慮長期存在的城鄉(xiāng)差異。生育政策對城鄉(xiāng)家庭的邊際影響不同，單一性激勵(lì)可能因難以精確地區(qū)分政策目標(biāo)而導(dǎo)致政策效果大幅下降。第二，政策目標(biāo)應(yīng)著重考慮降低生育行為的機(jī)會成本。由于生育行為會改變大量與家庭動態(tài)優(yōu)化相關(guān)的變量路徑，因此父母在做生育決策時(shí)必然會對未來家庭的狀態(tài)進(jìn)行理性預(yù)期。根據(jù)前文的分析結(jié)果，教育、醫(yī)療和生活必須品開支的增加以及對房屋等耐用品的需求是最為明顯的機(jī)會成本，這些成本會降低家庭未來的效用。因此，政策制定者需要考慮如何降低以上幾類成本對潛在的生育家庭的影響。對此，雖然房地產(chǎn)市場受到空間均衡的制約，導(dǎo)致房地產(chǎn)價(jià)格難以外生性地改變，但教育和醫(yī)療成本的下降空間是存在的。第三，有必要考慮在生育數(shù)量上進(jìn)一步開放。根據(jù)上文的估計(jì)結(jié)果，生育二胎對家庭負(fù)債的影響明顯低于生育一胎的影響。那么如果對于孩子數(shù)量的偏好存在家庭間或地區(qū)間的差異，那么進(jìn)一步開放生育數(shù)量，將會在一定程度上緩解生育的機(jī)會成本問題，并在實(shí)質(zhì)上提高中國的生育率。