身份認(rèn)同對(duì)農(nóng)民工住房消費(fèi)的影響

周戰(zhàn)強(qiáng)，羅 俊

(1.中央財(cái)經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院, 北京 102206; 2.申萬宏源證券有限公司 固定收益融資總部，北京 100033)

一、引 言

城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不均衡導(dǎo)致大量農(nóng)民工流入到城市中謀生和發(fā)展。國(guó)家統(tǒng)計(jì)局2019年農(nóng)民工監(jiān)測(cè)調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，我國(guó)農(nóng)民工總量達(dá)到2.9億人。(1)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局：《2019年農(nóng)民工監(jiān)測(cè)調(diào)查報(bào)告》(2020年4月30日)，http:∥www.stats.gov.cn/tjsj/zxfb/202004/t20200430_ 1742724.html.居住問題是進(jìn)城農(nóng)民工無法回避的一個(gè)重要的問題。近年來，雖然農(nóng)民工人均居住面積有所提高、居住條件有所改善、住房支出有所增加，但是，他們?cè)诔鞘械淖》繝顩r、居住環(huán)境和住房消費(fèi)水平與本地居民相比仍有明顯差距。(2)陳寶華：《農(nóng)民工市民化進(jìn)程中的住房問題研究》，《農(nóng)村經(jīng)濟(jì)與科技》2018年第11期。合理妥善解決農(nóng)民工的居住問題，既是推動(dòng)我國(guó)新型城鎮(zhèn)化的必然要求，又是滿足農(nóng)民工日益增長(zhǎng)的美好生活需要的具體體現(xiàn)。

對(duì)于農(nóng)民工住房選擇，學(xué)界從不同角度進(jìn)行了解釋。一是從經(jīng)濟(jì)角度看，遷移者的收入增加會(huì)提高住房消費(fèi)水平，(3)陳云凡：《新生代農(nóng)民工住房狀況影響因素分析——基于長(zhǎng)沙市25個(gè)社區(qū)調(diào)查》，《南方人口》2012年第1期。家庭資本積累是住房消費(fèi)行為的物質(zhì)基礎(chǔ)和基本保障。(4)繆健穎、楊國(guó)永：《福建省農(nóng)村家庭住房消費(fèi)行為的影響因素分析》，《湖北文理學(xué)院學(xué)報(bào)》2018年第11期。二是從人力資本看，文化程度、工作經(jīng)驗(yàn)、技術(shù)水平都與住房消費(fèi)水平同方向變化。(5)楊巧、楊揚(yáng)長(zhǎng)：《農(nóng)民工城市住房消費(fèi)選擇的影響因素分析——基于CLDS(2012)數(shù)據(jù)的實(shí)證檢驗(yàn)》，《天津財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)》2016年第6期。三是從家庭特征看，家庭年齡結(jié)構(gòu)影響消費(fèi)，少兒撫養(yǎng)系數(shù)和老年撫養(yǎng)系數(shù)越大，家庭負(fù)擔(dān)越重，住房消費(fèi)水平越低；(6)李春琦、張杰平：《中國(guó)人口結(jié)構(gòu)變動(dòng)對(duì)農(nóng)村居民消費(fèi)的影響研究》，《中國(guó)人口科學(xué)》2009年第4期。家庭規(guī)模越大，需要的居住空間越大，這會(huì)提高住房消費(fèi)水平。(7)肖作平：《我國(guó)個(gè)人住房消費(fèi)影響因素研究——理論與證據(jù)》，《經(jīng)濟(jì)研究》2014年第S1期。四是從心理方面看，有長(zhǎng)期居留意愿的農(nóng)民工愿意在住房消費(fèi)上投入更多，(8)周明海、金樟峰：《長(zhǎng)期居住意愿對(duì)流動(dòng)人口消費(fèi)行為的影響》，《中國(guó)人口科學(xué)》2017年第5期。有轉(zhuǎn)戶意愿的農(nóng)民工的住房支出份額較高。(9)寧光杰、劉麗麗：《市民化意愿對(duì)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口消費(fèi)行為的影響研究》，《中國(guó)人口科學(xué)》2018年第6期。雖然這些研究為住房消費(fèi)提供了多方面的解釋，但是，忽略了由于工作和生活空間的變化而帶來的身份認(rèn)同對(duì)農(nóng)民工住房消費(fèi)的影響，而且這些研究中涉及的實(shí)證分析主要是相關(guān)性分析，較少識(shí)別變量間的因果效應(yīng)。

農(nóng)民工從農(nóng)村到城市謀生和發(fā)展，工作和生活場(chǎng)所發(fā)生了很大的變化，在城市文化的熏陶下，他們會(huì)重新思考和確認(rèn)自己的身份定位——自己是屬于“城市人”還是“外地人”？以構(gòu)建自己的身份認(rèn)同。根據(jù)Akerlof和Kranton(2000)創(chuàng)立的身份經(jīng)濟(jì)學(xué)，身份認(rèn)同影響個(gè)體的經(jīng)濟(jì)決策。每個(gè)身份類型的人應(yīng)遵循所屬群體的社會(huì)規(guī)范，按照所屬群體的經(jīng)濟(jì)行為方式采取行動(dòng)，才能達(dá)到效用最大化。(10)Akerlof G A, Kranton R E,Economics and identity,Quarterly Journal of Economics, vol.115, no.3,2000.住房消費(fèi)選擇是農(nóng)民工在流入地面臨的一項(xiàng)重要經(jīng)濟(jì)決策。根據(jù)2014年流動(dòng)人口動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，住房消費(fèi)開支占農(nóng)民工全部消費(fèi)支出的23.39%。農(nóng)民工的住房消費(fèi)明顯比流入地居民要低，因此，對(duì)流入地的身份認(rèn)同必然會(huì)提高其住房消費(fèi)水平。

基于此，本文利用2014年流動(dòng)人口動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，采用傾向值匹配法，分析身份認(rèn)同對(duì)農(nóng)民工住房消費(fèi)的影響，以及兩者的關(guān)系是否受到社會(huì)保障的影響。由于大多數(shù)農(nóng)民工都是租房居住，本文的住房消費(fèi)考察的是租房居住農(nóng)民工的住房消費(fèi)。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)身份認(rèn)同顯著增加農(nóng)民工住房消費(fèi)，社會(huì)保障對(duì)這一影響有明顯調(diào)節(jié)作用。本研究的貢獻(xiàn)在于：一是將身份認(rèn)同因素納入對(duì)農(nóng)民工住房消費(fèi)的考察之中，拓寬了農(nóng)民工住房消費(fèi)的分析視角。二是以社會(huì)保障為調(diào)節(jié)變量，分析了身份認(rèn)同對(duì)農(nóng)民工住房消費(fèi)作用的邊界條件，深化了對(duì)兩者關(guān)系的認(rèn)識(shí)。三是采用傾向值匹配法來解決選擇性偏差問題，識(shí)別身份認(rèn)同對(duì)農(nóng)民工住房消費(fèi)的因果效應(yīng)。

二、研究假設(shè)

長(zhǎng)期以來，身份認(rèn)同在社會(huì)學(xué)和心理學(xué)領(lǐng)域得到深入研究，它是指?jìng)€(gè)體對(duì)自己屬于哪個(gè)群體以及在特定群體中對(duì)自己是誰、從何處來、到何處去的認(rèn)知。Akerlof和Kranton(2000)認(rèn)為個(gè)人效用函數(shù)取決于個(gè)體自身行為、群體中他人行為和個(gè)體身份認(rèn)同，這意味著身份認(rèn)同也是個(gè)體在最大化效用時(shí)需要考慮的因素。個(gè)體將自己和他人劃分為不同的身份類型，而這些類型與相應(yīng)的行為規(guī)范緊密相連。屬于不同身份類型的人要遵循各自群體的內(nèi)部規(guī)范，而不同的規(guī)范又決定了個(gè)體的經(jīng)濟(jì)行為決策。(11)Akerlof G A, Kranton R E, Economics and identity,Quarterly Journal of Economics,vol.115, no.3,2000.在消費(fèi)行為決策方面，身份認(rèn)同決定消費(fèi)行為，個(gè)體總是選擇與自己身份相一致的消費(fèi)行為。(12)彭華民：《消費(fèi)社會(huì)學(xué)》，天津：南開大學(xué)出版社，1996年，第124頁(yè)。

與城市居民相比，農(nóng)民工的消費(fèi)傾向更低、儲(chǔ)蓄傾向更高，這導(dǎo)致他們的消費(fèi)能力遠(yuǎn)低于城市居民。(13)Tao L, Hui E C M, Wong F K W,Housing choices of migrant workers in China: Beyond the hukou perspective,Habitat International, vol.49, no.10,2015.對(duì)“城市人”身份的認(rèn)同會(huì)使他們按照城市居民的消費(fèi)方式行事，提高其消費(fèi)水平。(14)孫文凱、李曉迪、王乙杰：《身份認(rèn)同對(duì)流動(dòng)人口家庭在流入地消費(fèi)的影響》，《南方經(jīng)濟(jì)》2019年第11期。錢龍等(2015)發(fā)現(xiàn)身份認(rèn)同顯著影響農(nóng)民工的文娛消費(fèi)，認(rèn)同市民身份的農(nóng)民工有更高的文娛消費(fèi)水平。(15)錢龍、盧海陽(yáng)、錢文榮：《身份認(rèn)同影響個(gè)體消費(fèi)嗎？——以農(nóng)民工在城文娛消費(fèi)為例》，《南京農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版)》2015年第6期。宋艷姣和王豐龍(2016)對(duì)比不同身份認(rèn)同的流動(dòng)人口時(shí)發(fā)現(xiàn)，與自認(rèn)為是“老家人”的群體對(duì)比，那些身份處于模糊狀態(tài)的群體消費(fèi)水平明顯較高，而自認(rèn)為是城市居民的群體消費(fèi)水平更高。(16)宋艷姣、王豐龍：《身份認(rèn)同對(duì)流動(dòng)人口消費(fèi)水平的影響》，《中國(guó)人口報(bào)》2016年7月4日，第3版。由此推測(cè)，如果認(rèn)同流入城市居民的身份，農(nóng)民工在住房選擇上會(huì)趨向于城市居民住房消費(fèi)水平，表現(xiàn)為住房支出的增加。因此，本文提出研究假設(shè)1：

H1：身份認(rèn)同能夠增加農(nóng)民工住房消費(fèi)水平。

個(gè)體消費(fèi)支出不僅取決于當(dāng)期收入，也受到持久收入的影響。(17)Friedman M,A Theory of the Consumption Function,Princeton: Princeton University Press, 1957,p.222.社會(huì)保障制度起著收入再分配的作用，能幫助人們抵御因工作不穩(wěn)定、疾病、意外事故等造成收入急劇下降的風(fēng)險(xiǎn)，(18)Modigliani F,The life cycle hypothesis of saving, the demand for wealth, and the supply of capital, Social Research, vol.33, no.2,1966.增加持久收入的穩(wěn)定性，減少預(yù)防性儲(chǔ)蓄，增強(qiáng)其消費(fèi)能力。(19)陳夢(mèng)真：《養(yǎng)老社會(huì)保障與城鎮(zhèn)居民消費(fèi)——理論分析與實(shí)證檢驗(yàn)》，《社會(huì)保障研究》2010年第1期。實(shí)證分析也表明，社會(huì)保障能顯著提高居民的消費(fèi)水平，(20)張繼海：《社會(huì)保障養(yǎng)老金財(cái)富對(duì)城鎮(zhèn)居民消費(fèi)支出影響的實(shí)證研究》，《山東大學(xué)學(xué)報(bào)》2008年第3期。并且社會(huì)保障支出變化對(duì)我國(guó)居民消費(fèi)有62%的影響力。(21)于泳：《我國(guó)社會(huì)保障與居民消費(fèi)的實(shí)證性研究》，《財(cái)會(huì)研究》2009年第5期。

農(nóng)民工擁有社會(huì)保障能有效應(yīng)對(duì)遭遇的意外風(fēng)險(xiǎn)，減少為未來失業(yè)、就醫(yī)、退休養(yǎng)老等而進(jìn)行的預(yù)防性儲(chǔ)蓄，增加其當(dāng)前的邊際消費(fèi)傾向。在實(shí)現(xiàn)身份認(rèn)同的前提下，相對(duì)無社保的農(nóng)民工，那些加入社會(huì)保障體系的農(nóng)民工，抵抗各種社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)的能力更強(qiáng)、對(duì)未來不確定性預(yù)期更穩(wěn)定。(22)董昕、張翼：《農(nóng)民工住房消費(fèi)的影響因素分析》，《中國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)》2012年第10期。一方面，穩(wěn)定的社會(huì)保障預(yù)期使得農(nóng)民工進(jìn)行跨期替代消費(fèi)，將未來的住房消費(fèi)支出當(dāng)期化。另一方面，因社保帶來的預(yù)防性儲(chǔ)蓄減少使得農(nóng)民工可將更多的當(dāng)期收入用于住房消費(fèi)。實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)，購(gòu)買養(yǎng)老、醫(yī)療保險(xiǎn)的農(nóng)民工比其他農(nóng)民工更易于選擇消費(fèi)。(23)毛哲山、劉珍玉：《新生代農(nóng)民工消費(fèi)行為及其影響因素研究》，《北京青年研究》2017年第3期。由此推測(cè)，擁有社會(huì)保障的農(nóng)民工的身份認(rèn)同對(duì)住房消費(fèi)的影響可能更大。因此，本文提出研究假設(shè)2：

H2：社會(huì)保障正向調(diào)節(jié)身份認(rèn)同對(duì)農(nóng)民工住房消費(fèi)的影響。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)來源于原國(guó)家衛(wèi)計(jì)委2014年全國(guó)流動(dòng)人口衛(wèi)生計(jì)生動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)調(diào)查數(shù)據(jù)。其調(diào)查對(duì)象為在流入地居住一個(gè)月及以上、非本區(qū)(縣、市)戶口、年齡在15～59周歲的流動(dòng)人口。該問卷采用分層次、多階段和與規(guī)模大小成比例的概率抽樣(PPS)方法，調(diào)查范圍涵蓋北京市朝陽(yáng)區(qū)、山東省青島市、福建省廈門市、浙江省嘉興市、廣東省深圳市和中山市、河南省鄭州市、四川省成都市等8個(gè)城市(區(qū))，調(diào)查內(nèi)容包括個(gè)人基本情況、就業(yè)與收入支出、基本公共衛(wèi)生和醫(yī)療服務(wù)、婚育情況與計(jì)劃生育服務(wù)、社會(huì)融合和心理健康等六個(gè)板塊。本文研究對(duì)象為農(nóng)民工，僅保留戶口性質(zhì)為農(nóng)業(yè)戶口、本次流動(dòng)原因?yàn)閯?wù)工經(jīng)商的樣本。由于本文住房消費(fèi)考察的是租房消費(fèi)，將已購(gòu)房樣本也排除在外。按上述規(guī)則篩選后，剩下12，130個(gè)有效觀測(cè)值。

(二)變量設(shè)計(jì)及描述性統(tǒng)計(jì)

1.被解釋變量

本文被解釋變量為農(nóng)民工住房消費(fèi)，由住房消費(fèi)絕對(duì)量和相對(duì)量?jī)蓚€(gè)維度來刻畫。絕對(duì)量是根據(jù)調(diào)查問卷中下面兩個(gè)問題計(jì)算的月住房消費(fèi)支出：“如果單位包住，那單位每月包住大概折算為多少”、“您家在本地每月交多少住房房租”。為使數(shù)據(jù)更加平穩(wěn)、減弱異方差，本文采用月住房消費(fèi)支出加1后取對(duì)數(shù)的形式。相對(duì)量是月住房消費(fèi)與家庭在本地月平均總支出(含包吃包住折算金額)之比。月住房消費(fèi)樣本均值為692.5元，占總支出的23.1%。

2.核心解釋變量

本文核心解釋變量為農(nóng)民工身份認(rèn)同。借鑒已有研究的類似做法，(24)彭遠(yuǎn)春：《論農(nóng)民工身份認(rèn)同及其影響因素——對(duì)武漢市楊園社區(qū)餐飲服務(wù)員調(diào)查分析》，《人口研究》2007年第2期。(25)祝仲坤、冷晨昕：《住房狀況、社會(huì)地位與農(nóng)民工的城市身份認(rèn)同——基于社會(huì)融合調(diào)查數(shù)據(jù)的實(shí)證分析》，《中國(guó)農(nóng)村觀察》2018年第1期。本文采用認(rèn)同結(jié)果即“您認(rèn)為自己是不是本地(即流入地)人”來衡量農(nóng)民工身份認(rèn)同，被訪者選擇“是”取值為1，“不是”取值為0。樣本中18.10%的受訪者認(rèn)為自己是本地人，可見，大部分農(nóng)民工雖然在城市工作和生活，但并不認(rèn)同自己是本地人。

3.調(diào)節(jié)變量

本文調(diào)節(jié)變量為社會(huì)保障，用五險(xiǎn)一金(包括城鎮(zhèn)職工養(yǎng)老保險(xiǎn)、城鎮(zhèn)職工基本醫(yī)療保險(xiǎn)、失業(yè)保險(xiǎn)、工傷保險(xiǎn)、生育保險(xiǎn)、住房公積金)衡量。將社會(huì)保障設(shè)置為虛擬變量，如有五險(xiǎn)一金之一，其取值為1，否則，取值為0。樣本中有社會(huì)保障的受訪者占35.2%。可見，仍有大部分農(nóng)民工未加入到社會(huì)保障體系中，社保覆蓋率較低。

4.控制變量

參考既有文獻(xiàn)，本文控制了農(nóng)民工的四類特征變量。

一是個(gè)體特征變量，包括性別、年齡、民族、婚姻狀況、受教育程度。將性別設(shè)置為虛擬變量，男性取值為1，女性取值為0，樣本中男性要多一些，占比為56.8%。將年齡設(shè)置為連續(xù)變量，平均年齡32.4歲。將民族設(shè)置為虛擬變量，漢族取值為1，少數(shù)民族取值為0，絕大多數(shù)受訪者為漢族，占比為96.3%。將婚姻狀況設(shè)置為虛擬變量，已婚(初婚、再婚)取值為1，未婚(未婚、離婚、喪偶)取值為0，大多數(shù)受訪者為已婚，占比為71.1%。將受教育程度分為四類，低(未上小學(xué)、小學(xué))、較低(初中)、較高(高中)和高(大學(xué)?？啤⒋髮W(xué)本科、研究生)，初中學(xué)歷受訪者最多，占56.2%，這里以低教育程度為基準(zhǔn)，將較低、較高、高教育程度設(shè)置為虛擬變量。

二是家庭特征變量，包括戶籍地、家庭平均月總收入、戶籍地住房面積、是否有孩子、老家事情操心程度。將農(nóng)民工按戶籍地分為西、中、東部，分別占30.32%、32.12%、37.56%，從東部出來的農(nóng)民工相對(duì)比例最高，這里以西部為基準(zhǔn)，將中、東部設(shè)置為虛擬變量。樣本家庭平均月收入的均值為5774.35元，模型中采用的是家庭平均月收入加1后取對(duì)數(shù)的形式。農(nóng)民工老家住房面積的均值為153.21平方米，模型中采用老家住房面積加1后取對(duì)數(shù)的形式。將農(nóng)民工有無孩子設(shè)置為虛擬變量，有孩子取值為1，沒有孩子取值為0，有孩子的受訪者占多數(shù)，為63.9%。農(nóng)民工需要操心的老家事情包括老人贍養(yǎng)、子女照看、子女教育費(fèi)用、配偶生活孤獨(dú)、干活缺人手、家人有病缺錢治、土地耕種及其他，有上述一項(xiàng)就記為1，否則記為0，然后加總形成一個(gè)計(jì)數(shù)變量，表示老家事情操心程度。該變量數(shù)值越大，表示越操心老家的事情。該變量均值為1.8550，說明受訪者需要操心的老家事務(wù)不多。

三是工作及居住特征變量，包括就業(yè)身份、平均每天工作時(shí)間、工作單位是否包吃包住、住房屬性、居住社區(qū)類型。將就業(yè)身份設(shè)置為虛擬變量，若是雇員取值為1，不是雇員取值為0，雇員占大多數(shù)，為65.5%。平均每天工作時(shí)間以上月或上次就業(yè)平均每天工作時(shí)間表示，該變量的樣本均值為9.22小時(shí)。將工作單位是否包吃包住設(shè)置為虛擬變量，若是取值為1，不是取值為0，有兩成的受訪者由單位提供食宿。將現(xiàn)住房性質(zhì)分為免費(fèi)住房(單位或雇主提供免費(fèi)住房、借住房)、租房(租住單位或雇主房、租住私房、政府提供廉租房、政府提供公租房)和其他住房(其他非正規(guī)居所、就業(yè)場(chǎng)所)，以免費(fèi)住房為基準(zhǔn)，將租房、其他住房設(shè)置為虛擬變量，租房占比最高，為85.7%。將居住社區(qū)類型分為農(nóng)村社區(qū)、城郊結(jié)合部、城中村或棚戶區(qū)、未經(jīng)改造的老城區(qū)、經(jīng)濟(jì)適用房或機(jī)關(guān)事業(yè)單位或工礦企業(yè)社區(qū)、別墅或商品房區(qū)六類，并以農(nóng)村社區(qū)為基準(zhǔn)，將其余五種類型設(shè)置為虛擬變量，其中農(nóng)村社區(qū)占比最高，為33.18%。

四是流動(dòng)特征變量，包括流動(dòng)范圍、流入城市。將農(nóng)民工流動(dòng)范圍設(shè)置為虛擬變量，跨省流動(dòng)取值為1，省內(nèi)流動(dòng)(省內(nèi)跨市、市內(nèi)跨縣)取值為0，過半數(shù)的受訪者都是跨省流動(dòng)的農(nóng)民工。樣本中農(nóng)民工流入城市共計(jì)8個(gè)，以成都市為基準(zhǔn)，設(shè)置7個(gè)虛擬變量，表示農(nóng)民工是否流入嘉興市、青島市、深圳市、北京市、廈門市、鄭州市和中山市。

本文變量設(shè)計(jì)及描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。

表1 變量設(shè)計(jì)及描述性統(tǒng)計(jì)

(三)研究方法

1.傾向值匹配法

本文研究的問題是身份認(rèn)同對(duì)農(nóng)民工住房消費(fèi)的影響。由于農(nóng)民工是否認(rèn)同本地人身份一般與農(nóng)民工自身特點(diǎn)、家庭特征、工作、居住及流動(dòng)狀況等有關(guān)，農(nóng)民工的身份認(rèn)同并非外生決定或隨機(jī)分配的，存在自選擇問題。Rosenbaum和Rubin(1983)提出的傾向值匹配(Propensity Score Matching，PSM)法是解決這類問題的一種有效的方法，本文采用該方法進(jìn)行實(shí)證分析。(26)Rosenbaum P R, Rubin D B,The central role of the propensity score in observational studies for causal effects, Biometrika,vol.70, no.1, 1983.具體步驟如下。

首先，選擇匹配變量，即控制變量，并將樣本按照身份認(rèn)同分為處理組(認(rèn)同)和對(duì)照組(不認(rèn)同)，并利用logit模型估計(jì)傾向值，即

p(Xi)=pr(identiyi=1|Xi)=E(identityi|Xi)

(1)

其次，進(jìn)行傾向值匹配及平衡性檢驗(yàn)。采用四種匹配方法以保證估計(jì)的穩(wěn)健性：一是K鄰近匹配法，即尋找傾向值最近的K個(gè)不同組個(gè)體，分別選取K=1、4；二是半徑匹配法，即限制傾向值的絕對(duì)距離，選取R=0.01、0.02；三是卡尺內(nèi)鄰近匹配法，即在給定的卡尺范圍內(nèi)尋找鄰近匹配，選取ε=0.01，K=1、4；四是核匹配法，即運(yùn)用核函數(shù)計(jì)算權(quán)重，進(jìn)而根據(jù)權(quán)重大小確定匹配個(gè)體。只有當(dāng)變量匹配前后均值無顯著差異以及標(biāo)準(zhǔn)化偏差明顯縮小，估計(jì)的處理效應(yīng)才可靠。

最后，根據(jù)匹配后樣本計(jì)算出平均處理效應(yīng)ATT。在給定傾向值的條件下，處理組和對(duì)照組住房消費(fèi)的差異歸因于農(nóng)民工身份認(rèn)同的差異，即

ATT=E(Yi1-Yi0|identityi=1)

=E{E[Yi1-Yi0|identityi=1,p(Xi)]}

(2)

=E{E[Yi1|identityi=1,p(Xi)]-E[Yi0|identityi=0,p(Xi)]|identityi=1}

其中：Yi0、Yi1分別表示不認(rèn)同、認(rèn)同本地人時(shí)的住房消費(fèi)，identityi、Xi表示第i個(gè)農(nóng)民工的身份認(rèn)同及匹配變量向量，p(Xi)表示傾向值。

2.調(diào)節(jié)效應(yīng)模型

本文核心解釋變量和調(diào)節(jié)變量均為虛擬變量，若兩者的交互效應(yīng)顯著，則說明存在調(diào)節(jié)效應(yīng)。(27)Baron R M, Kenny D A, The moderator-mediator variable distinction in social psychological research: Conceptual, strategic, and statistical considerations,Journal of Personality and Social Psychology,vol.51, no.6,1986.為此構(gòu)建如下調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?，?/p>

Yi=a0+a1·identityi+a2·securityi+a3·identityi×securityi+Xiφ+εi

(3)

其中：Yi、securityi表示第i個(gè)農(nóng)民工的住房消費(fèi)、社會(huì)保障；其他變量與傾向值匹配模型相同；εi表示干擾項(xiàng)；a0是常數(shù)項(xiàng)；φ是控制向量系數(shù)；a3衡量調(diào)節(jié)效應(yīng)大小。

四、實(shí)證結(jié)果分析

(一)傾向值匹配分析

傾向值匹配分析的第一步是利用logit模型估計(jì)傾向值，由該模型估計(jì)結(jié)果可知年齡越大、受過高中及以上教育、戶籍地位于東部、老家操心的事情少、省內(nèi)流動(dòng)、居住在農(nóng)村或城中村或棚戶區(qū)以外社區(qū)的農(nóng)民工實(shí)現(xiàn)身份認(rèn)同的可能性更高。(28)為節(jié)省篇幅，此處略去logit回歸估計(jì)結(jié)果。如有需要,請(qǐng)向作者索取。這說明存在自選擇情況，會(huì)引起估計(jì)偏差，可以通過傾向值匹配解決這種偏差。傾向值匹配情況如表2所示，可以看出，匹配前處理組和對(duì)照組在年齡、民族、受教育程度、戶籍地、老家事情操心程度、住房屬性、居住社區(qū)類型、流動(dòng)范圍等方面存在顯著差異；匹配后所有變量的標(biāo)準(zhǔn)化偏差均不超過4%，t檢驗(yàn)結(jié)果都不拒絕兩組無顯著差異的原假設(shè)，即匹配后兩組無顯著差異。(29)為節(jié)省篇幅，表2僅給出一對(duì)四匹配估計(jì)結(jié)果。如需要其余估計(jì)結(jié)果，請(qǐng)向作者索取。傾向值概率密度分布圖(30)為節(jié)省篇幅，此處略去匹配前后兩組傾向值概率密度分布圖。如有需要，請(qǐng)向作者索取。也顯示，匹配前兩組有顯著差異，而匹配后兩組差異大大縮小?？梢?，匹配效果較好。

表2 匹配前后處理組與對(duì)照組變量均值及偏誤變化情況

通過傾向值匹配消除處理組和對(duì)照組可觀測(cè)特征差異后，計(jì)算出的ATT如表3所示，可以看出，前述匹配方法對(duì)應(yīng)的ATT均通過顯著性檢驗(yàn)，身份認(rèn)同導(dǎo)致農(nóng)民工月住房消費(fèi)增加6.25%～8.13%、其在總支出中占比提高1.05%～1.18%。這說明農(nóng)民工身份認(rèn)同對(duì)住房消費(fèi)具有顯著影響，假設(shè)1得到證實(shí)。而且不同方法對(duì)應(yīng)的ATT非常接近，說明估計(jì)結(jié)果具有穩(wěn)健性。認(rèn)同本地人身份的農(nóng)民工會(huì)通過增加住房消費(fèi)向流入城市居民傳達(dá)“示同”信息、向其他農(nóng)民工傳達(dá)“示差”信息以及強(qiáng)化自我歸屬感。(31)金曉彤、崔宏靜：《新生代農(nóng)民工社會(huì)認(rèn)同建構(gòu)與炫耀性消費(fèi)的悖反性思考》，《社會(huì)科學(xué)研究》2013年第4期。換言之，農(nóng)民工流入城市，實(shí)現(xiàn)身份認(rèn)同，遵循城市居民身份的社會(huì)規(guī)范，使得他們提高了住房消費(fèi)水平，向城市居民住房消費(fèi)水平靠攏。作為對(duì)照，本文也利用匹配前的數(shù)據(jù)進(jìn)行OLS估計(jì)，在住房消費(fèi)、住房消費(fèi)占比為因變量的模型中身份認(rèn)同估計(jì)系數(shù)分別為0.0791、0.0122，均在1%的顯著性水平上統(tǒng)計(jì)顯著。這比表3中匹配估計(jì)結(jié)果略高，說明OLS高估了身份認(rèn)同對(duì)住房消費(fèi)的影響。

表3 不同匹配方法下平均處理效應(yīng)估計(jì)結(jié)果

(二)調(diào)節(jié)效應(yīng)分析

為分析社會(huì)保障是否在農(nóng)民工身份認(rèn)同與住房消費(fèi)關(guān)系中起到調(diào)節(jié)作用，本文以一對(duì)四匹配為例，提取7341個(gè)樣本加以分析。調(diào)節(jié)效應(yīng)估計(jì)結(jié)果如表4所示，可以看出社會(huì)保障與身份認(rèn)同交叉項(xiàng)估計(jì)系數(shù)顯著為正，有社會(huì)保障的農(nóng)民工，因抗意外風(fēng)險(xiǎn)能力強(qiáng)、對(duì)未來預(yù)期較為穩(wěn)定，(32)董昕、張翼：《農(nóng)民工住房消費(fèi)的影響因素分析》，《中國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)》2012年第10期。身份認(rèn)同帶來的住房消費(fèi)增加更多，這表明社會(huì)保障對(duì)農(nóng)民工身份認(rèn)同的住房消費(fèi)效應(yīng)產(chǎn)生正向調(diào)節(jié)作用。假設(shè)2得到證實(shí)。

表4 社會(huì)保障調(diào)節(jié)作用的估計(jì)結(jié)果

(三)分位數(shù)回歸分析

前述分析表明身份認(rèn)同對(duì)住房消費(fèi)有顯著影響，但是，并不清楚這種影響在整個(gè)住房消費(fèi)分布中是否存在差別。為此，采用分位數(shù)回歸模型做進(jìn)一步分析。農(nóng)民工住房消費(fèi)在10%、25%、50%、75%和90%分位數(shù)的估計(jì)結(jié)果如表5所示?？梢钥闯?，除住房消費(fèi)占總支出比在90%分位數(shù)的估計(jì)系數(shù)不顯著，其他分位數(shù)回歸系數(shù)均通過顯著性檢驗(yàn)，并且身份認(rèn)同對(duì)住房消費(fèi)條件分布兩端的影響小于中間部分，也就是說在中等住房消費(fèi)水平上，身份認(rèn)同對(duì)住房消費(fèi)的影響更大一些，呈現(xiàn)出“倒U型”特征。這在估計(jì)系數(shù)隨分位數(shù)變化趨勢(shì)圖(如圖1所示)上也表現(xiàn)得非常明顯。這種變化趨勢(shì)可能與農(nóng)民工在流入地居住社區(qū)類型有關(guān)，在低住房消費(fèi)分布水平上，農(nóng)民工更可能租住農(nóng)村、城郊結(jié)合部等社區(qū)的住房，這些社區(qū)中本地居民與農(nóng)民工原有的生活方式及環(huán)境等相似性較大，身份認(rèn)同的效應(yīng)較??；在高住房消費(fèi)分布水平上，農(nóng)民工收入水平較高，更可能租住設(shè)施和環(huán)境條件好的住房，其住房消費(fèi)水平可能類似于甚至高于一般本地居民的住房消費(fèi)水平，使得身份認(rèn)同的效應(yīng)減弱。

表5 身份認(rèn)同對(duì)農(nóng)民工住房消費(fèi)影響的分位數(shù)回歸結(jié)果

圖1 分位數(shù)回歸系數(shù)變化趨勢(shì)圖

(四)穩(wěn)健性分析

1.遺漏變量分析

PSM可以修正可觀測(cè)變量導(dǎo)致的選擇性偏差問題，但對(duì)遺漏變量帶來的選擇性偏差問題無能為力。PSM的分析結(jié)果對(duì)后一種偏差是否穩(wěn)健，需要進(jìn)一步加以分析。ITCV(Impact Threshold for a Confounding Variable)是基于OLS模型評(píng)估遺漏變量問題是否嚴(yán)重的一種方法，這里借助這一方法，間接分析一下該結(jié)果的穩(wěn)健性。

表6 遺漏變量的ITCV分析

2.替換模型及變換樣本

本文還通過替換模型及變換樣本來進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。傾向值加權(quán)模型對(duì)處理組和對(duì)照組進(jìn)行再加權(quán)，從而使得它們能夠代表研究總體，(34)Imbens G W,Estimation of causal effects using propensity score weighting: An application to data on right heart catheterization, Health Services and Outcome Research Methodology,vol.2, no.3,2001.因此，可利用該模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。如表7所示，模型1給出傾向值加權(quán)的平均處理效應(yīng)，這與前述估計(jì)結(jié)果非常接近?？紤]到包吃包住的農(nóng)民工對(duì)住房消費(fèi)的估計(jì)可能存在偏差，去除1509個(gè)包吃包住樣本，按一比四匹配估計(jì)結(jié)果見模型2，可以看出身份認(rèn)同系數(shù)在1%的顯著性水平上統(tǒng)計(jì)顯著，與前述估計(jì)結(jié)果一致。另外，為降低極端值影響，截去樣本中月住房消費(fèi)最高和最低的1%，按一比四匹配估計(jì)結(jié)果見模型3，可以看出模型估計(jì)系數(shù)與前述匹配系數(shù)大小相近、方向及顯著性一致。

表7 農(nóng)民工身份認(rèn)同對(duì)住房消費(fèi)影響的穩(wěn)健性分析結(jié)果

五、結(jié)論及建議

居住需求是農(nóng)民工在流入地最基本的需求。解決好居住問題能夠提高農(nóng)民工在流入地的“幸福感、獲得感、安全感”，是促進(jìn)農(nóng)民工市民化的重要基礎(chǔ)。目前，在分析農(nóng)民工住房消費(fèi)的問題時(shí)，很少考慮身份認(rèn)同的作用。本文采用傾向值匹配法，分析了身份認(rèn)同對(duì)農(nóng)民工住房消費(fèi)的影響，進(jìn)而考察了社會(huì)保障對(duì)這種影響的調(diào)節(jié)作用。結(jié)果表明，糾正自選擇偏差后，身份認(rèn)同顯著增加農(nóng)民工住房消費(fèi)；擁有社會(huì)保障的農(nóng)民工身份認(rèn)同帶來的住房消費(fèi)增加更多，即社會(huì)保障對(duì)這一影響起正向調(diào)節(jié)作用；隨著農(nóng)民工住房消費(fèi)分位數(shù)增加，身份認(rèn)同的分位數(shù)回歸系數(shù)大小呈現(xiàn)先上升后下降的“倒U型”特征。

根據(jù)上述研究結(jié)論，本文提出以下政策建議。

1.農(nóng)民工從農(nóng)村流入城市，生活和工作場(chǎng)所發(fā)生了重大變化。在這一背景下，他們的住房消費(fèi)水平不僅受經(jīng)濟(jì)、人力資本、家庭等因素的影響，還受身份認(rèn)同的影響。戶籍制度是阻礙農(nóng)民工身份認(rèn)同的深層原因，因此，政府要繼續(xù)推進(jìn)戶籍制度的實(shí)質(zhì)性改革工作，降低城市戶籍門檻，解除農(nóng)民工身份轉(zhuǎn)換的制度約束。要營(yíng)造良好的社會(huì)融合氛圍，以一種包容、開放的態(tài)度，鼓勵(lì)農(nóng)民工參加文體評(píng)優(yōu)、公益、選舉等社會(huì)活動(dòng)，擴(kuò)大農(nóng)民工社會(huì)交往的范圍，增強(qiáng)他們?cè)诔鞘械纳铙w驗(yàn)和心理融入感，提高他們的身份認(rèn)同。

2.發(fā)揮社會(huì)保障的調(diào)節(jié)作用。目前有關(guān)農(nóng)民工的社會(huì)保障制度不完善，社會(huì)保障水平及參與率較低，社會(huì)保障在不同地區(qū)之間轉(zhuǎn)移接續(xù)還存在一定的障礙，這在一定程度上阻礙了身份認(rèn)同效應(yīng)的發(fā)揮。因此，政府要進(jìn)一步完善社會(huì)保障制度，擴(kuò)大農(nóng)民工的社會(huì)保障覆蓋的程度，提高其社會(huì)保障的水平，實(shí)現(xiàn)社會(huì)保障異地便捷對(duì)接和享用，真正發(fā)揮社會(huì)保障在農(nóng)民工身份認(rèn)同對(duì)住房消費(fèi)影響中的調(diào)節(jié)作用。

3.在不同住房消費(fèi)水平上，身份認(rèn)同的效應(yīng)存在差別，在中等住房消費(fèi)水平上，這一效應(yīng)最為明顯，因此，在采取相關(guān)政策設(shè)計(jì)和措施時(shí)要考慮到這種差異性，才能達(dá)到最佳效果。