從婚姻匹配看戶口的價值
——來自CFPS的證據1

王栩淳 鐘笑寒

0 引言

2014年7月30日，備受關注的國務院《關于進一步推進戶籍制度改革的意見》正式公布，戶籍改革又一次成為專家學者以及普通民眾的關注熱點。當前的戶籍制度形成于計劃經濟時期，目前已成為城鄉統籌發展、共建小康社會的重大制度障礙。戶籍改革，勢在必行。戶籍制度是實施城鄉差別的政府政策的制度基礎，戶籍的價值也體現出城鄉居民身份的經濟差異。本文從婚姻匹配的獨特視角研究“城鎮戶口”的經濟價值，為城鄉差別的存在提供了新的視角和證據，為戶籍改革的實施提供了重要的參考依據。

我國居民的戶籍屬性被分為“農業戶口”和“非農業戶口”兩大類。戶籍制度是國家依法收集、確認、登記公民出生、死亡、親屬關系、法定地址等公民人口基本信息的法律制度，以保障公民在就業、教育、社會福利等方面的權益。許多由政府頒布實施的福利政策都直接或間接與戶口掛鉤，不同戶口類型的居民在社會福利方面可享受的待遇相差較大。擁有“非農業戶口”(以下統一簡稱為“城鎮戶口”)的居民一般生活在基礎設施建設較好、社會福利體系較為完善的城鎮地區，在交通、醫療、住房、教育、就業、養老等方面能享受到政府提供的較多福利。擁有“農業戶口”(按照語言習慣，以下稱為“農村戶口”)的居民一般生活在基礎設施建設較為落后、社會福利體系較不完善的農村地區，能享受到的政府提供的非現金方面的福利較少。雖然擁有“農村戶口”的居民也可以選擇搬遷到城鎮地區居住，但如果搬遷后，戶口類型未能轉變為當地的“城鎮戶口”，則與當地擁有“城鎮戶口”的居民所能享受的福利待遇相比還是有較大差距的。

由于不同戶口類型附帶的社會福利方面的差異，同一地區的“城鎮戶口”的價值通常都超過“農村戶口”的價值。我國政府對于居民戶籍的管理，在法律上和行政上都有較為嚴格的規定，居民不能在兩種戶口類型間自由隨意轉換。近來隨著戶籍改革的進行，政府放寬了對戶籍遷移及轉換的標準，同時努力縮小同一地區“城鎮戶口”和“農村戶口”的差別，但目前全國大部分地區“城鎮戶口”的價值超過“農村戶口”依然是不爭的事實。

“城鎮戶口”相較于“農村戶口”到底價值幾何？由于法律和政策原因，目前不存在合法正當的“城鎮戶口交易市場”，我們無法通過直接觀察自由市場形成的交易價格來推斷“城鎮戶口”的價值。所幸還存在一個天然的“市場”——“婚姻匹配市場”，給我們提供了考察“城鎮戶口”價值的“自然實驗”機會。

在婚姻匹配的過程中，男女雙方在選定結婚對象時會綜合評估所有潛在結婚對象的自然生理條件如年齡、身高、外貌等以及社會經濟條件如戶口、收入、家庭背景、受教育年限等，最終選擇與綜合條件相當的異性結婚。戶口類型作為個人重要的社會經濟條件之一，會影響男女雙方的擇偶決策。在給異性評定綜合得分的過程中，“城鎮戶口”以其附帶的非現金社會福利，可能與其他社會經濟特征例如現金收入或者受教育年限間存在替代關系。具體來說，一個擁有“農村戶口”的男性和一個擁有“城鎮戶口”的男性，在其他條件都相同的情況下，由于“城鎮戶口”附帶的社會福利，女性會認為擁有“城鎮戶口”的男性綜合得分較高。但如果“農村戶口”男性能比“城鎮戶口”男性多一定數額的現金收入，則擁有“農村戶口”的男性由于戶口類型(相較于“城鎮戶口”)帶來的損失(未能享受到的社會福利)，可以由該男性多出來的現金收入完全彌補。在這種情況下，兩人在婚姻市場上的綜合得分就相同，對于女性來說他們兩人就是無差異的結婚對象。這樣，男性的“城鎮戶口”在婚姻市場上的價值就定義為：在其他條件相同的情況下，擁有“農村戶口”男性為了和擁有“城鎮戶口”男性競爭力相同，其比“城鎮戶口”男性多的那部分年收入。女性“城鎮戶口”在婚姻市場上的價值可以類似定義。

本文利用中國家庭追蹤調查(CFPS)2012年的數據，利用并擴展Chiappori et al.(2012)提出的計量方法，研究了戶口身份特征與其他特征之間的替代關系。研究結果表明：女性“城鎮戶口”與女性受教育年限之間存在穩定的替代關系，女性“城鎮戶口”可由提高4～5年受教育年限來替代；男性“城鎮戶口”與男性可支配年收入之間存在穩定的替代關系，男性“城鎮戶口”可由提高可支配年收入24～27萬來替代。

本文的內容安排如下： 第1部分是國內外相關文獻綜述，第2部分是對本文使用數據即2012年中國家庭追蹤調查(CFPS)數據進行描述性統計，以及對兩種戶口類型的個人及其配偶的主要統計特征進行簡單的對比分析。第3部分基于Chiappori et al.(2012)模型，利用似不相關和三階段最小二乘法的回歸方法，對“城鎮戶口”與女性受教育年限、男性可支配年收入之間的替代關系進行檢驗和計算，并進行穩健性檢驗和擴展討論。第5部分是對研究的思考和總結。

1 文獻綜述

在計劃經濟下，戶籍制度有效地限制了城鄉人口流動，為政府在城鄉實施有差別的政策提供了條件。雖然改革開放后對于人口流動的限制有所放松，但歷史長期形成的城鄉差別依然存在，戶籍制度在一定程度上也固化了這一差別。由于戶籍制度是政府實施有差別的城鄉政策的主要依據，因此城鄉差別最終也會體現在戶口的經濟價值上。

國內外對中國城鄉差別的研究由來已久，從大量最新的研究來看，我國的城鄉差距依然廣泛存在，體現在政府政策、居民收入水平和生活水平的方方面面，有些方面甚至有相互聯系和加強的趨勢。在公共服務方面，洪銀興(2008)指出現階段最能解決的城鄉差距問題是居民生活條件差距，辦法是基本公共服務的城鄉均等化。習亞哲(2015)以河北省為例研究了城鄉基本公共服務供給差距的表現、制度困境、結果與對策。在受教育機會方面，李天芳(2014)研究了城鄉收入差距和教育差距的關系及原因。吳愈曉(2013)研究發現自1978年來，初中升學機會的城鄉差異沒有變化，但高中和大學升學機會的城鄉不平等有擴大趨勢。鈔小靜和沈坤榮(2014)研究了城鄉收入差距與勞動力質量和經濟發展的關系，發現城鄉收入差距通過影響勞動力的質量影響了經濟的長期增長。章元等(2011)研究了城鄉收入差距、民工失業和犯罪率的關系，發現省內城鄉收入差距的擴大和省內犯罪率的增加沒有必然關系。劉長庚和張松彪(2015)從權力配置的視角分析了城鄉收入差距的原因，認為參與權、收入權、保障權三方面的不平等是導致城鄉收入差距的重要原因。韓立巖和杜春越(2012)等研究了收入差距、借貸水平和居民消費這三者在地區和城鄉間的差距。梁運文等(2010)從城鄉居民財產分布的總體統計特征、財產構成、個體特征三個方面，對城鄉居民財產進行詳細的實證分析，探究了城鄉財產分布及其不平等的內在因果關系。在居民健康方面，牛建林(2013)研究了城鄉流動對農村常住人口總體健康狀況的影響，認為健康風險和疾病負擔在流動中被轉移給農村，進一步加劇了城鄉衛生資源配置和需求的矛盾。在家庭結構方面，王躍生(2013)研究了2000年以來城市家庭結構和農村家庭結構分別的變動。

城鄉差別的存在必然體現在戶口的經濟價值上，一些研究也直接針對戶口的經濟價值來論證和分析城鄉差別的存在及其變化。李若建(2001)從政策角度出發，參考政府公開文件，列舉分析了不同時期不同地區，政府根據當時當地情況采取的一些政策如何導致“城鎮戶口”貨幣價值變化。錢潔(2009)認為戶籍制度作為分配公共資源的標準，對于節約交易成本很有幫助，只有降低戶口包含的信息，才能從根本上減小城鄉戶口的經濟價值差別。黃少安和孫濤(2012)從近些年出現的“非轉農”的現象入手，發現 “農業戶口”相對于“城鎮戶口”的經濟價值增加了。在人口流動方面，李強(2003)運用推拉理論分析了城市農民工流動的影響因素，發現戶籍制度是最為突出的阻止城鄉人口流動的制度障礙。這些文章都從較為理論的層面對“城鎮戶口”的經濟價值進行了一定的分析，但并沒有具體估算這一經濟價值的大小。另一些研究則從勞動力市場角度入手進行經驗分析。萬海遠和李實(2013)選擇近年來戶口類型發生變化的個人作為研究樣本，研究了職業選擇中戶籍歧視帶來的影響。他們的研究表明，這種歧視會降低3.5%的個人收入。Zax(2015)利用1988、1995和2002年的數據，研究了中國不同省份人力資本在勞動力市場上的回報的差別，認為各省人力資本回報不隨時間改變的差別可以視為不同省份城鎮戶口價值的差別。Vortherms(2014)同樣著眼于勞動力市場，認為公司提供落戶指標作為一種福利，和公司支付的工資有替代關系。文章進而利用在北京進行的關于戶口和工資選擇的實驗性調查的數據，計算了不同戶口狀態以及處于不同社會福利體系下的人對于戶口和工資的替代比率。余向華和陳雪娟(2012)研究了勞動力市場上同工不同酬的現象，發現根源在于戶籍工資歧視。在戶口價值與婚姻匹配的關系方面，Nie and Xing(2010)關注了戶口類型對于婚姻匹配的影響，他們利用2005年人口普查1%的數據，研究了1998年嬰兒落戶政策的變化前后跨戶口婚姻匹配的變化，發現此項政策變化極大地鼓勵了跨戶口類型結婚，但這項政策對于男性和女性兩個群體的影響是不對稱的。

本文與上述關注戶口經濟價值的文獻的最大區別在于分析視角和方法的獨特性。本文從婚姻匹配的獨特視角出發，采用國際上最新提出的與婚姻匹配相關的計量模型與方法，計算了婚姻匹配中配偶的戶口身份特征與其他特征的替代關系，從而對戶口的經濟價值這一問題進行了新的嚴謹的科學探討。從婚姻匹配這個角度考察戶口價值，相較于勞動力市場角度，更能全面地反映人們對戶口價值的總體經濟評價。此外，我們還進行了一定程度的方法創新。我們使用了新的回歸方法——三階段最小二乘法，用以控制戶口可能存在的內生性問題。[注]趙善科(2014)在其早些時候完成的一篇碩士論文中，利用CHNS2006年的數據，用類似的方法初步研究了城鎮戶口和個人收入的替代關系。與之相比，本文使用的是CFPS2012年的調查數據，樣本容量擴大為之前研究的10倍，數據調研年代也更近，研究方法也有較大改進(例如使用了三階段最小二乘法)。

2 數據與描述性統計

本部分將對研究使用的數據的來源及數據的整理過程進行說明，對回歸中涉及的變量進行解釋，并對這些變量進行簡單的描述性統計和分析。

2.1 數據來源

本文使用數據全部來自北京大學“985”項目資助、北京大學中國社會科學調查中心執行的中國家庭追蹤調查。該數據庫的最大優勢在于，來自全國25個省、市、自治區的16000戶樣本家戶中的全部家庭成員都接受了調查，從而為我們提供了婚姻雙方詳細的個人乃至家庭信息。本文使用的是2012年的調查結果，是本文寫作過程中可得到的最新數據。本文首先根據被調查者的個人編號，將家庭關系數據庫和成人問卷數據庫的信息相匹配，得到有詳細個人信息和家庭信息的成年男性與女性。進一步地，我們刪除了未婚人士，刪除了戶口信息不明(如調查對象為非中國國籍或無戶口等情況)、婚姻狀況不明(如回答“不知道”)以及部分特征數值不合理(例如身高為負，年齡為負等)的樣本，再根據被調查者匯報的配偶在調查中的個人編號，匹配出已婚且雙方均在世的夫婦，作為本文的研究對象。

2.2 變量解釋

表1給出了研究中使用的變量的解釋和說明。研究選擇了身高和年齡作為兩性自然生理條件的代表特征。在社會經濟條件方面，選取了男性的戶口類型、可支配收入和受教育年限，以及女性的戶口類型、受教育年限作為代表特征。男性的可支配收入和女性的受教育年限是接下來研究中使用的和“城鎮戶口”相互替代的主要社會經濟特征。變量中還包括男性和女性的父親和母親的戶口類型，在后面的三階段最小二乘法回歸中，這兩個變量作為工具變量，用來解決潛在的戶口內生性的問題。

表1 變量解釋與說明

本文引入了男性的可支配收入這一變量來衡量結婚男性一方的經濟能力，計算方法為：本人年收入+(父親年收入+母親年收入)/(2+兒子的數目)。中國的現狀是，有經濟來源的父母，即使子女成年后，也會根據自身的經濟實力給予子女一定的經濟支援，尤其是在婚姻大事上。所以女性在考察男性經濟能力的過程中，除了男性本人的收入，也會考慮男性父母日后可能給予的經濟援助。對于此部分經濟援助，本文的計算方法為父母收入之和/(2+兒子個數)，即理論上認為父母的收入會平均分給自己以及兒子們使用。這里選擇兒子個數而非子女個數也是出于對中國現實傳統的考慮。在多子女的家庭，女兒不一定能分到父母的財富，尤其是在農村地區。

2.3 描述性統計與分析

我們首先對全樣本(即不區分戶口特征)已婚男女的基本人口特征進行描述性統計(見表2)。樣本中，農村戶口占據絕大多數(在70%以上)，女性略高于男性。平均受教育程度在小學以上(6～7年)，且女性低于男性。女性平均年齡約為46歲，男性平均年齡約為48歲。

表2 全樣本數據描述性統計

其次，我們對按照戶口類型分類的已婚男女及其配偶的人口特征進行描述性統計。已婚男性樣本及其配偶的描述性統計見表3，已婚女性樣本及其配偶的描述性統計見表4。

表3 男性樣本數據描述性統計

續表

表4 女性樣本數據描述性統計

從表3可以看到，在受教育年限和年收入這兩個主要的社會經濟特征上，“城鎮戶口”已婚男性明顯高于“農村戶口”已婚男性。“城鎮戶口”已婚男性的平均身高和平均年齡也高于“農村戶口”男性。從配偶的角度來看，81%的已婚“城鎮戶口”男性，配偶也是“城鎮戶口”，而只有4%的已婚“農村戶口”男性，配偶是“城鎮戶口”。“城鎮戶口”男性配偶的受教育年限也明顯高于“農村戶口”男性的配偶。“城鎮戶口”男性和“農村戶口”男性在平均受教育年限、平均身高和平均年齡、本人年收入這四方面也都各自高于各自配偶的平均值。

從表4可以看到，在受教育年限和本人年收入這兩個主要的社會經濟特征上，“城鎮戶口”已婚女性明顯高于“農村戶口”已婚女性。“城鎮戶口”女性的平均身高和平均年齡也略高于“農村戶口”女性。從配偶的角度來看，90%的已婚“城鎮戶口”女性，配偶也是“城鎮戶口”，而只有8%的已婚“農村戶口”女性，配偶是“城鎮戶口”。“城鎮戶口”女性配偶的受教育年限和年收入也明顯高于“農村戶口”女性的配偶。“城鎮戶口”女性和“農村戶口”女性在平均受教育年限、平均身高和平均年齡、本人年收入這四方面也都各自低于各自配偶的平均值。

結合這兩張表我們可以發現，中國城鎮與農村的婚姻市場并沒有絕對的分割。計算表明，在總的婚姻配對中，有接近10%的婚姻是跨戶籍的。我們分析有以下兩個原因：一是從歷史來看，中國的城鎮化時間較短，城鄉之間無論物理距離還是血緣的聯系仍舊很密切；二是從現實來看，改革開放以后城鄉交流不斷加劇，不同戶籍的人口接觸機會增加。不過，擁有“城鎮戶口”的男性和女性對于配偶戶口類型的偏好有較為顯著的差別。有近20%的已婚“城鎮戶口”男性選擇了與“農村戶口”女性結婚，只有10%的已婚“城鎮戶口”女性選擇了與“農村戶口”男性結婚。即“城鎮戶口”的男性相較于“城鎮戶口”的女性，更容易接受和選擇“農村戶口”的配偶。而擁有“農村戶口”的男性和女性對于配偶戶口類型的偏好也有一些差別。有4%的已婚“農村戶口”男性是選擇了與“城鎮戶口”女性結婚，8%的已婚“農村戶口”女性是選擇了與“城鎮戶口”男性結婚。總的來說，“農村戶口”女性和“城鎮戶口”男性結婚(相較于“農村戶口”男性和“城鎮戶口”女性結婚)是更為常見的跨戶口類型結婚的形式。

丈夫和妻子各主要特征的相關關系見表5。我們可以看出“農村戶口”已婚者與自己及配偶的其他社會經濟特征均有顯著負相關關系——“農村戶口”與較低的收入和受教育程度關聯。此外，本人的收入或受教育程度與本人或配偶的收入或受教育程度均呈現正相關關系。夫妻間戶口類型的相關度達到了0.8。

3 “城鎮戶口”價值的計算

本部分將借鑒Chiappori et al.(2012)提出的模型，基于CFPS(2012年)的數據，計算“城鎮戶口”與其他個人特征的替代率，從而估計 “城鎮戶口”在婚姻匹配市場上的經濟價值。

表5 兩性及配偶人口特征的相關系數

3.1 理論模型

這些假設的實際含義是假定婚姻市場上的男女在擇偶方面的偏好完全相同，每個人對于異性的某一特征的評價標準和偏好都一致；一維指數的值相同的個體，即使各項特征的值不完全相同，對于異性來說也是沒有差異的結婚對象。也就是說，各項可觀察特征之間存在替代關系。

根據上述假設，在婚姻匹配市場到達均衡時，夫妻雙方給定其中任意一方的可觀察特征，其一維指數I(J)的值也隨之確定，而這一維指數的值決定了配偶的可觀察特征的分布。換句話說，給定丈夫的可觀察特征，妻子某一項可觀察特征(如第s項可觀察特征)的期望值是關于丈夫一維指數的函數：

假設I可導，丈夫的某兩項可觀察特征之間的替代率(如第r項可觀察特征和第t項可觀察特征)可由以下式子計算：

由以上二式可得到：

上式即為丈夫的某兩項可觀察特征之間的替代率的計算公式。

為了進一步研究方便，Chiappori等對于一維指數I與丈夫各特征之間的關系進行了假設，假設一維指數I可由丈夫各特征線性擬合：

此時，對I求導，替代率的計算公式可處理為：

再對妻子某一項可觀察特征(如第s項可觀察特征)的期望值的函數形式進行假設，即妻子某一項可觀察特征(如第s項可觀察特征)的期望值可由其丈夫的一維指數線性擬合：

綜合上述假定和推理，考慮用男性的多項(共K項)可觀察特征對女性(其妻子)的某一項(第s項)可觀察特征進行回歸，即：

也就是說，我們用不同的女性可觀察特征，例如第w項和第s項可觀察特征(具體可以是身高、受教育年限等)作為因變量分別進行回歸，則兩次回歸得到的男性某兩項可觀察特征(即第r項和第t項可觀察特征)的系數的比值應該是相等的。若能夠通過檢驗，則說明該計量模型的假設成立，特別地，某一性別對于另一性別的不同特征的偏好可以加總為一個一維的指數，而上述的比值就是丈夫此兩項可觀察特征之間的替代率：

同樣的方法，我們可以計算妻子不同可觀察特征之間的替代率。在具體的計量實施中，采用似不相關回歸(SUR)進行兩個方程的聯立估計，并檢驗兩次得到的系數比值是否相等。

3.2 變量選取與方程設定

我們的目標是計算女性“城鎮戶口”與女性其他某個特征、男性“城鎮戶口”與男性某個其他特征的替代率，從而給出“城鎮戶口”在婚姻匹配市場上的價值。為此，我們需要選定作為因變量的配偶方的兩個特征，在似不相關回歸的兩個方程中分別使用。我們還需要選定與戶口特征進行替代的本方的某一特征。

我們選擇身高和受教育年限這兩個特征作為因變量。這些特征對于大部分人來說是不隨時間改變而改變的，可以認為就是結婚時的狀態。同時，身高和受教育年限分別表現了自然生理條件和社會經濟條件方面的重要特點，以此作為回歸的因變量，這也能很好地檢驗我們模型的假設[注]我們也考慮了以戶口類型作為被解釋變量，回歸結果與主回歸結果定性一致，但數值和統計性檢驗均不夠理想。原因可能是因為樣本量嚴重變小(因為另一個被解釋變量是丈夫可支配收入，或是自變量中含有丈夫可支配收入)。回歸結果見附表1和附表2。。

我們選擇女性的受教育年限作為其“城鎮戶口”的替代特征。選擇女性的受教育年限而非年收入來衡量女性“城鎮戶口”的價值，有以下三點原因： 一是受到中國傳統擇偶觀和婚姻家庭觀念的影響，男性在考慮選擇結婚對象時，會更加注重考慮女性日后作為一個好母親、好妻子的素質。女性獲得經濟收入能力這項指標對男性來說并不是很重要，尤其是對于自身收入較高的男性。二是女性的勞動參工率低于男性，尤其是部分受教育年限較高的女性可能選擇不進入勞動市場，無法觀察到其在勞動力市場上的工資，而她們一旦進入勞動市場則預期能獲得較高的收入。由于這部分女性年收入數據的缺失，如果選擇女性年收入來衡量女性“城鎮戶口”的價值，可能會造成“城鎮戶口”價值低估。三是受教育年限與潛在收入水平是高度相關的，可以作為其替代變量。

我們選擇男性的可支配收入作為其“城鎮戶口”的替代特征。選擇男性的可支配收入而非本人年收入或是男性的受教育年限來衡量男性“城鎮戶口”的價值，有以下兩點原因： 首先，“男主外，女主內”的傳統思想認為男性應該主要肩負起養家糊口的重任，為家庭提供穩定的經濟來源，所以女性在選定結婚對象時，會對男性賺取物質財富的能力更加看重。其次，女性選擇結婚對象時并不是單純考慮嫁給一個人，而是和另一個家庭的“聯姻”。如果是男性父母有較高的收入，男性本人并沒有較高的收入，對于女性來說這仍是一個富裕的家庭，與男性本人有較高的收入是無差別的。

在控制變量中，我們加入了個人的年齡、身高。我們還加入了控制個人戶口所在地所屬經濟區[注]本文采用國務院發展研究中心發展戰略和區域經濟研究部課題組提出的區劃方法，將全國劃分為八大綜合經濟區，具體為: 1.東北綜合經濟區(遼寧、吉林、黑龍江),2.北部沿海綜合經濟區(北京、天津、河北、山東),3.東部沿海綜合經濟區(上海、江蘇、浙江),4.南部沿海經濟區(福建、廣東、海南),5.黃河中游綜合經濟區(陜西、山西、河南、內蒙古),6.長江中游綜合經濟區(湖北、湖南、江西、安徽),7.大西南綜合經濟區(云南、貴州、四川、重慶、廣西),8.大西北綜合經濟區(甘肅、青海、寧夏、西藏、新疆)。相關報道可見搜狐財經：http://business.sohu.com/64/35/article208003564.shtml。的固定效應的啞變量。此外，在以丈夫特征為自變量的回歸中，由于丈夫的可支配收入和受教育年限間有較高的相關關系，所以回歸中我們并未控制丈夫的受教育年限。

總結起來，丈夫特征對妻子特征的似不相關回歸的回歸模型如下：

其中，下標_m代表丈夫，_f代表妻子。HEIGHT_m為丈夫的身高，EDU_m為丈夫受教育年限，HUKOU_f為妻子的戶口類型，EDU_f為妻子的受教育年限，AGE_f為妻子的年齡，HEIGHT_f為妻子的身高，REGION_f為經濟區啞變量。妻子特征對丈夫特征的回歸方程類似，只需要將方程中教育變量(EDU)替換為男性的可支配收入變量。μ-f.1和μ_f.2為兩個方程的殘差項。

為了解決潛在的戶口內生性的問題，即男女雙方結婚后，本人戶口類型可能會由于結婚而發生改變。我們還選擇了父親的戶口類型以及母親的戶口類型作為本人戶口類型的工具變量，用三階段最小二乘法的方法進行回歸，作為對模型穩定性的一種檢驗。三階段最小二乘法的回歸方程為(以女性特征作為因變量為例)如下：

其中，FHUKOU_f為妻子父親的戶口類型，MHUKOU_f為妻子母親的戶口類型。下面分析中僅報告與似不相關回歸對應的前兩個方程的估計系數。

3.3 實證結果

我們首先計算女性“城鎮戶口”與其受教育年限間的替代關系。回歸結果見表6。

表6 丈夫特征對于妻子特征的回歸結果

注： 回歸系數下的括號中的值為標準差，Wald檢驗比值下的括號中的值為卡方值。*表示p值<0.1，**表示p值<0.05，***表示p值<0.01。

從似不相關回歸的回歸結果可以看出，丈夫的身高與妻子的受教育年限是正相關的，而與妻子的戶口類型是負相關的，即妻子的戶口類型由“城鎮戶口”(0)變為“農村戶口”(1)時，丈夫的身高會下降。與此同時，丈夫的受教育年限與妻子的受教育年限也是正相關的，而與妻子的戶口類型也是負相關的。

B-P檢驗用來檢驗似不相關回歸兩個方程的殘差相關系數的顯著程度，可以看到殘差相關系數為0.0281，p值為0.0042。即在1%的置信水平下，我們拒絕殘差相關系數為零的零假設，也就是說兩個方程的殘差是相關的，這說明了使用似不相關回歸的必要性。

根據理論模型，“城鎮戶口”與女性受教育年限間的替代率就是妻子戶口類型系數和妻子受教育年限系數的比值。這一比值在兩個方程中分別為-4.17和-4.65，均在1%水平下顯著。為了進一步檢驗它們是否相等(即這一替代關系是否穩定存在)，表中在計算其比值之后對其進行了Wald檢驗。從表中結果可以看出，我們不能拒絕比值相等的零假設(p值為0.6421)，所以可以認為計算出來的替代率是穩定可靠的。

三階段最小二乘法得到的結果和似不相關回歸一致。[注]工具變量方程的回歸結果見附表3。替代率在兩個方程中分別為-11.32和-6.85，均至少在5%水平下顯著，且不能拒絕這兩個替代率相等的假設(p值為0.4279)。由于加入父母的戶口類型作為工具變量，樣本損失太多(從10341下降到3207)，所以三階段最小二乘法的計算結果可能不夠準確，但我們可以把這個結果作為對似不相關回歸結果可信度的檢驗，以下論述中主要采用似不相關回歸的結果。

綜合起來看，“城鎮戶口”與女性受教育年限的替代率在4～5年之間。也就是說在其他條件相同的情況下，擁有“農村戶口”女性為了和擁有“城鎮戶口”女性在婚姻市場上有同樣的競爭力，“農村戶口”女性比“城鎮戶口”女性需多4～5年的受教育年限。4～5年的教育在實際生活中幾乎相當于高中教育加上大學本科教育，或是大學本科教育加上研究生教育，或是初高中教育、小學義務教育。但在當前國家已經實施義務教育的情況下，我們理解為高中教育、大學本科教育以及研究生教育更適合。也就是在當前的教育體系下，“農村戶口”女性可以通過提升一到兩個受教育層次來彌補戶口類型在婚姻市場上帶來的不利影響。

利用同樣的方法，選擇妻子的身高和受教育程度作為因變量構建回歸方程組，來計算“城鎮戶口”和男性可支配年收入的替代率。回歸結果見表7。

表7 妻子特征對于丈夫特征的回歸結果

續表

注： 回歸系數下的括號中的值為標準差，Wald檢驗比值下的括號中的值為卡方值。*表示p值<0.1，**表示p值<0.05，***表示p值<0.01。

從似不相關回歸的回歸結果可以看出，妻子的身高與丈夫的可支配年收入是正相關的，而與丈夫的戶口類型是負相關的，即丈夫的戶口類型由“城鎮戶口”(0)變為“農村戶口”(1)時，妻子的身高會下降。與此同時，妻子的受教育年限與丈夫的可支配收入也是正相關的，而與丈夫的戶口類型是負相關的。

根據理論模型，“城鎮戶口”與男性可支配年收入間的替代率就是丈夫戶口類型系數和丈夫可支配年收入系數的比值。這一比值在兩個方程中分別為-243074.07和-273552.22。Wald檢驗表明不能拒絕比值相等的零假設(p值為0.9431)。

三階段最小二乘的回歸結果類似。替代率計算為-341459.23和-313221.71，且不能拒絕替代率相等的假設(p值為0.9540)。

綜合起來看，“城鎮戶口”與男性可支配年收入間的替代率在24～27萬元之間。也就是說在其他條件相同的情況下，擁有“農村戶口”男性為了和擁有“城鎮戶口”男性在婚姻市場上有同樣的競爭力，“農村戶口”男性比“城鎮戶口”男性多24～27萬元的可支配年收入。根據國家統計局的數據，2012年我國人均GDP為38354元，24～27萬元的可支配年收入相當于人均GDP的6～7倍左右，“農村戶口”男性需要多獲得相當于當年6～7倍人均GDP的個人可支配收入來彌補戶口的劣勢。

3.4 穩健性檢驗

在妻子特征對于丈夫特征的回歸中(表7)，可支配收入和替代率在因變量為妻子身高的兩個回歸式(似不相關和三階段最小二乘回歸)中均不顯著。我們分析有以下兩點原因： 首先，樣本量過小，受到數據可得性的限制，在我們采用丈夫的可支配收入作為自變量后，由于父母收入數據的缺失導致樣本量下降很多(僅為1604和1424)，影響了最終結果的準確性。其次，妻子的身高可能不是男性擇偶時考慮的重點，也就是選擇的因變量沒有能很好地貼合模型的假定。現實生活中男性擇偶可能不在意配偶的身高，而更在意配偶的容貌。這一點也可以通過B-P檢驗看出來，兩條方程的殘差相關系數并不顯著異于零，說明兩個方程的殘差項并沒有受到同一不可觀測因素的影響，因此因變量的選取可能有問題。針對第一種可能的原因，我們考慮分別用丈夫的受教育年限和個人收入(不含父母收入)來替代個人可支配收入作為自變量。針對第二種可能的原因，我們考慮用妻子的相貌替代身高作為因變量。

3.4.1 丈夫受教育年限替代可支配收入作為自變量

丈夫的受教育年限替代可支配收入作為自變量的回歸結果見表8。

表8 妻子特征對于丈夫特征的回歸結果(穩健性檢驗之一)

注： 回歸系數下的括號中的值為標準差，Wald檢驗比值下的括號中的值為卡方值。*表示p值<0.1，**表示p值<0.05，***表示p值<0.01。

從表8可以看出，丈夫受教育年限在四個回歸方程中都顯著，計算出來的與“城鎮戶口”的替代率也能通過相等檢驗(Wald檢驗p值均大于0.1)，但在三階段最小二乘法以妻子身高為因變量的方程中，該替代率不顯著且與其他方程結果偏離較大。原因可能是三階段最小二乘法的樣本量太小(僅3407個樣本)，所以造成了結果不顯著且數值不合理。由于三階段最小二乘法用到了男性父母戶口作為工具變量，將自變量從丈夫可支配收入換成丈夫受教育年限，樣本量有所擴大變化；而沒有用到工具變量的似不相關回歸的樣本量擴大更多，為原來的10倍，所以回歸結果的顯著性得到了改善。可以看出樣本量的大小對于結果的質量影響較大。不過總的來看，這一結果和以可支配收入作為自變量的結果是基本一致的。

3.4.2 丈夫本人收入替代可支配收入作為自變量

接下來我們再看將丈夫可支配收入替換為丈夫本人收入后的回歸結果(見表9)。

表9 妻子特征對于丈夫特征的回歸結果(穩健性檢驗之二)

注： 回歸系數下的括號中的值為標準差，Wald檢驗比值下的括號中的值為卡方值。*表示p值<0.1，**表示p值<0.05，***表示p值<0.01。

從表中可以看出，丈夫本人收入與“城鎮戶口”有一定的替代性，丈夫本人收入在三個回歸式中顯著，僅在三階段最小二乘法以妻子身高為因變量的回歸中不顯著。替代率相等的假設在兩組回歸中均得以通過。但替代率在以身高為因變量的似不相關回歸和三階段最小二乘回歸中均不顯著，且后者數值偏離較大。從數值來看為26～36萬元，這一結果和以可支配收入為自變量的結果是一致的。

3.4.3 妻子相貌替代身高作為因變量

我們選擇妻子的相貌[注]妻子相貌來自調查問卷中調查者對于被調查者的打分，1～7分，得分越高相貌越好。作為因變量，計算男性“城鎮戶口”與本人可支配收入的替代率(見表10)。

表10 妻子特征對于丈夫特征的回歸結果(穩健性檢驗之三)

注：回歸系數下的括號中的值為標準差，Wald檢驗比值下的括號中的值為卡方值。*表示p值<0.1，**表示p值<0.05，***表示p值<0.01。

從回歸結果我們可以看出，丈夫的可支配收入和丈夫的戶口兩個關鍵自變量在四個回歸方程中都顯著。在似不相關回歸中殘差相關系數及其顯著性有了極大的改進，殘差相關系數從之前的-0.0034上升為0.2415，顯著性也由不顯著變為顯著。由此可以看出我們認為男性在擇偶時更看重女性的相貌而非身高是有一定道理的。計算出的替代率也是顯著的，范圍是6～27萬元。不過，不同回歸計算出的替代率無法通過相等檢驗(Wald檢驗中p值小于0.1，說明在90%的置信水平下我們都只能拒絕替代率相等的零假設)。導致這一異常結果的原因可能是妻子相貌的數據依然存在較大偏差。首先，這一相貌數據并非反映結婚時候的相貌特征，而是當前的相貌，可能會受到婚姻狀況的影響，例如丈夫收入較高的妻子可能更有時間和能力去打扮自己，導致相貌分值較高。這一點從丈夫可支配收入與妻子相貌較高的相關度可以看出(顯著性均在1%以上)。其次，此處使用的相貌數據只來自調查者一人對于被調查的主觀打分，可能存在較大的測量誤差，導致數據質量不如身高數據的質量。雖然不同方程計算出來的替代率不同，但其符號依然是正確的，且替代率本身是顯著的。

總的來說，三個穩健性檢驗都大體上支持丈夫戶口特征與其他特征存在較為顯著的替代關系。比較來看，以妻子身高作為因變量和以丈夫可支配收入作為“城鎮戶口”的替代變量的結果更優。

3.4.4 妻子本人收入替代受教育年限作為因變量

為了檢驗女性“城鎮戶口”價值的穩健性，我們決定采用女性本人收入作為因變量，考察妻子本人收入與“城鎮戶口”的替代關系與替代比，與受教育年限作為替代變量的結果對比，結果見表11。

表11 丈夫特性對于妻子特性的回歸結果(穩健性檢驗之四)

注： 回歸系數下的括號中的值為標準差，Wald檢驗比值下的括號中的值為卡方值。*表示p值<0.1，**表示p值<0.05，***表示p值<0.01。

從回歸結果可以看出，女性“城鎮戶口”和本人年收入之前存在穩定的替代關系，計算出來的與“城鎮戶口”的替代率顯著并且能通過相等檢驗(Wald檢驗p值均大于0.1)。替代率計算的結果為女性“城鎮戶口”可由6.6～7.3萬元本人年收入替代，這與之前的得到的4～5年受教育年限的替代結果是相呼印證。

3.4.5 非務農人口婚姻市場

對于上述結果的一個擔心是，由于具有“城鎮戶口”與“農村戶口”的適齡人群分處于不同的婚姻市場上，上述分析缺乏實際的經濟意義。我們的描述性統計已經說明中國城鎮、農村的婚姻市場并沒有絕對的分割。此外，我們直接使用戶口作為被解釋變量的結果(附表1和2)直接說明了不同戶口之間是存在婚姻關系的，否則這一回歸將無法產生任何結果。另一種擔心與之有關，即：即使兩類人群沒有完全分割，但兩類人群存在接觸并處于同一婚姻市場的部分，存在“自選擇”問題。我們認為，這個問題可以在一定程度上通過我們的控制變量(包括收入、受教育程度等)予以控制。此外，我們還可以用下面的回歸來進一步進行驗證。我們對樣本進行選擇，使得不同戶口的人處于同一個婚姻市場的可能性增加。具體地，我們去掉樣本中職業為務農的人，這樣使得即使這個人是農村戶口，但鑒于從事非農業，那么他(她)與城鎮戶口的人接觸的可能性也會增加。

表12和表13是僅考慮非務農人口的、兩類戶口在婚姻市場的替代率的計算結果。

表12 非務農人口丈夫特性對于妻子特性的回歸結果

注： 回歸系數下的括號中的值為標準差，Wald檢驗比值下的括號中的值為卡方值。*表示p值<0.1，**表示p值<0.05，***表示p值<0.01。

表13 非務農人口妻子特性對于丈夫特性的回歸結果

注： 回歸系數下的括號中的值為標準差，Wald檢驗比值下的括號中的值為卡方值。*表示p值<0.1，**表示p值<0.05，***表示p值<0.01。

從以上兩個穩健性檢驗可以看出，替代率相等的假設在兩組回歸中均得以通過，且非務農人口婚姻市場計算出的替代率和全樣本計算出的替代率大體是一致的：女性戶口與其受教育程度的替代在2～4年之間，而男性戶口與其可支配收入的替代率在8.5萬～10萬元之間。需要注意這樣的結果是在樣本量急劇縮小的情況下得到的：表11回歸的樣本量在700～2600，表13的樣本量僅為200左右。總之，婚姻市場的割裂并不嚴重到使得我們回歸的替代率失真，全樣本計算出的結果大致能夠反映婚姻市場上不同戶口的替代率。

4 擴展性分析

4.1 戶口價值的時間變化趨勢

改革開放以來，城鄉人口流動增加，戶籍制度有所放松。那么，戶口的價值是否也隨時間會有所變化？在擴展分析中，我們試圖來探討這個問題。我們根據已婚夫妻平均年齡的中位數(47歲)，將回歸樣本分成兩部分，分別進行回歸，研究不同年齡段的已婚男女性對于配偶“城鎮戶口”價值的評價。由于樣本容量有限，這一方法是研究戶口價值隨時間變量較為可行的方法。

我們首先研究男性對于女性“城鎮戶口”評價的變化，將夫妻平均年齡低于47歲的作為一組回歸(表14)，夫妻平均年齡高于47歲的作為另一組回歸(表15)。

表14 夫妻平均年齡47歲以下丈夫特征對于妻子特征的回歸結果

注： 回歸系數下的括號中的值為標準差，Wald檢驗比值下的括號中的值為卡方值。*表示p值<0.1，**表示p值<0.05，***表示p值<0.01。

可以看到，和全樣本回歸的結果(表6)相比，平均年齡低于中位數回歸結果(見表14)替代率的值是下降的，為2.6～4.15年，低于全樣本的4～5年。我們再來看年齡高于中位數的樣本的回歸結果(見表15)。

表15 夫妻平均年齡47歲以上丈夫特征對于妻子特征的回歸結果

續表

注： 回歸系數下的括號中的值為標準差，Wald檢驗比值下的括號中的值為卡方值。*表示p值<0.1，**表示p值<0.05，***表示p值<0.01。

可以看到，和全樣本回歸的結果(表6)相比，“城鎮戶口”與受教育年限的替代率是大幅上升的，變為4.4～6.65年，高于全樣本的4～5年。

綜合來說，平均年齡較高50%的已婚夫婦，男性對于妻子“城鎮戶口”的評價(替代率的值)明顯高于平均年齡較小的50%的夫婦。也就說近20年(即平均年齡47歲以下夫妻結婚的大致年限)內結婚的男性對于配偶戶口類型的關注和評價有所降低，女性“城鎮戶口”的價值在婚姻匹配市場中呈現淡化和下降趨勢。男性“城鎮戶口”的價值是否有相似的變化呢？

我們接下來就研究女性對于男性“城鎮戶口”評價的變化。夫妻平均年齡低于47歲的分樣本回歸結果見表16，夫妻平均年齡高于47歲的分樣本回歸結果見表17。

表16 夫妻平均年齡47歲以下妻子特征對于丈夫特征的回歸結果

續表

注： 回歸系數下的括號中的值為標準差，Wald檢驗比值下的括號中的值為卡方值。*表示p值<0.1，**表示p值<0.05，***表示p值<0.01。

首先我們來看年齡低于中位數回歸結果(見表16)。可以看到，和全樣本回歸的結果(表7)相比，丈夫戶口類型顯著性有所下降(體現在因變量為妻子身高的似不相關回歸中)，替代率的顯著性不變，計算出的替代率仍然能通過相等檢驗(Wald檢驗p值均大于0.1)。替代率的值與全樣本回歸基本相同，即在20～29萬元之間。我們再來看年齡高于中位數回歸結果(見表17)。

表17 夫妻平均年齡47歲以上妻子特征對于丈夫特征的回歸結果

注： 回歸系數下的括號中的值為標準差，Wald檢驗比值下的括號中的值為卡方值。*表示p值<0.1，**表示p值<0.05，***表示p值<0.01。

可以看到，和全樣本回歸的結果(表11)相比，“城鎮戶口”與本人年可支配收入的替代率是下降的，變為8～18萬元可支配收入，低于全樣本的24～27萬元。

綜合來說，平均年齡較高50%的已婚夫婦，女性對于丈夫“城鎮戶口”的評價(替代率的值)明顯低于平均年齡較小的50%的夫婦。也就說近20年(即平均年齡47歲以下夫妻結婚的大致年限)內結婚的女性對于配偶戶口類型的關注和評價有所增加。

上述分析表明，女性“城鎮戶口”的價值，若以女性受教育年限來衡量，則在婚姻匹配市場中總體呈現淡化和下降趨勢。而男性“城鎮戶口”的價值，若以男性本人可支配收入衡量，則有上升的趨勢。那么“城鎮戶口”價值不同的變化趨勢是否來自于衡量指標本身不同的變化趨勢？(例如近年來教育的價值上升超過“城鎮戶口”價值的上升，從而表現出女性“城鎮戶口”價值對受教育年限是下降的)為了驗證這個猜想，探究男女性“城鎮戶口”在婚姻匹配中表現出不同變化趨勢的原因，我們將對以女性本人收入衡量的女性“城鎮戶口”價值和以男性受教育程度衡量的男性“城鎮戶口”價值做同樣的分樣本分析，力求厘清“城鎮戶口”價值變化和衡量指標價值變化各自的影響。

4.2 戶口價值的時間變化趨勢的穩健性檢驗

首先我們對穩健性檢驗之四，即以女性本人年收入代替受教育年限作為自變量的回歸做分樣本回歸，探究以本人年收入衡量女性“城鎮戶口”價值的變化趨勢。夫妻平均年齡低于47歲的分樣本回歸結果見表18，夫妻平均年齡高于47歲的分樣本回歸結果見表19。

表18 夫妻平均年齡47歲以下丈夫特性對于妻子特性的回歸結果

續表

注： 回歸系數下的括號中的值為標準差，Wald檢驗比值下的括號中的值為卡方值。*表示p值<0.1，**表示p值<0.05，***表示p值<0.01。

從表18中可以看到，和全樣本回歸的結果(表11)相比，平均年齡低于中位數回歸結果戶口對于收入的替代率的值是上升的，為9.7～10萬元本人年收入，高于全樣本的6.6～7.3萬元本人年收入。我們再來看年齡高于中位數的樣本的回歸結果(見表19)。可以看到，和全樣本回歸的結果(表11)相比，“城鎮戶口”與收入的替代率是下降的，變為3.7～5.2萬元本人年收入，低于全樣本的6.6～7.3萬元本人年收入。

表19 夫妻平均年齡47歲以上丈夫特性對于妻子特性的回歸結果

注： 回歸系數下的括號中的值為標準差，Wald檢驗比值下的括號中的值為卡方值。*表示p值<0.1，**表示p值<0.05，***表示p值<0.01。

綜合來說，用本人年收入衡量“城鎮戶口”價值時，平均年齡較高50%的已婚夫婦，男性對于妻子“城鎮戶口”的評價明顯低于平均年齡較小的50%的夫婦。也就說近20年(即平均年齡47歲以下夫妻結婚的大致年限)內結婚的男性對于配偶戶口類型的關注和評價上升了，這與按受教育年限來衡量的女性戶口價值的變動趨勢恰好相反。

接下來研究以受教育年限衡量的男性“城鎮戶口”價值隨時間的變化。夫妻平均年齡低于47歲的分樣本回歸結果見表20，夫妻平均年齡高于47歲的分樣本回歸結果見表21。

表20 夫妻平均年齡47歲以下妻子特征對于丈夫特征的回歸結果

注： 回歸系數下的括號中的值為標準差，Wald檢驗比值下的括號中的值為卡方值。*表示p值<0.1，**表示p值<0.05，***表示p值<0.01。

表21 夫妻平均年齡47歲以上妻子特征對于丈夫特征的回歸結果

續表

注： 回歸系數下的括號中的值為標準差，Wald檢驗比值下的括號中的值為卡方值。*表示p值<0.1，**表示p值<0.05，***表示p值<0.01。

從表20中可以看到，和全樣本回歸的結果(表8)相比，平均年齡低于中位數回歸結果(見表20)替代率的值是下降的，為5.8～7.4年受教育年限，低于全樣本的7.29～7.35年受教育年限。我們再來看年齡高于中位數的樣本的回歸結果(見表21)。可以看到，和全樣本回歸的結果(表8)相比，“城鎮戶口”與受教育年限的替代率是大幅上升的，變為8.44～8.76年，高于全樣本的7.29～7.35年。

綜合來說，平均年齡較高50%的已婚夫婦，女性對于男性“城鎮戶口”的評價(替代率的值)明顯高于平均年齡較小的50%的夫婦。也就說近20年(即平均年齡47歲以下夫妻結婚的大致年限)內結婚的女性對于配偶戶口類型的關注和評價有所降低。也就是說，以受教育年限衡量的男性“城鎮戶口”的價值在婚姻匹配市場中呈現淡化和下降趨勢。

綜合前面關于戶口價值時間趨勢的所有分析，如果“城鎮戶口”的價值是以受教育年限衡量，那么無論男性還是女性，“城鎮戶口”價值是下降的；如果選擇本人年收入(本人可支配收入)作為衡量標準，那么“城鎮戶口”價值是增加的。這就驗證了我們之前的猜想，即由于教育價值的增加幅度超過了“城鎮戶口”價值的增加幅度，因此“城鎮戶口”對教育年限是下降的，但對收入而言仍然是上升的。

“城鎮戶口”的價值上升(以收入衡量)從一個側面反映出隨著經濟的發展，城鄉的相對差別在擴大。雖然人們婚戀嫁娶觀念有了更新，戀愛更加自由；國家戶籍制度的改革也使得戶口有所松動，例如，1998年后嬰兒戶口落戶可以隨父也可以隨母，而之前是只能隨母，這在客觀上減弱了女性“城鎮戶口”的附帶價值。但這些因素尚不足以抵消城鄉差距擴大帶來的戶口價值的增加。

4.3 戶口價值的地區差異

我國東西部經濟發達程度差別較大，我們還關心經濟發展水平不同地區之間戶口的價值是否有所區別。我們按家庭所在省份，根據2012年各省人均GDP的中位數(寧夏回族自治區，36394元)把來自26個省份的已婚夫妻樣本分成兩部分。所在省份人均GDP高于中位數的為一組，低于中位數的為一組，來粗略研究經濟發展水平不同地區的已婚男女性對于配偶“城鎮戶口”價值的評價。

我們首先研究男性對于女性“城鎮戶口”評價的變化，將夫妻所在省份人均GDP高于中位數的作為一組回歸(表22)，這組樣本包含了14個省份[注]這14個省份(直轄市)分別是：河北省、陜西省、湖北省、重慶市、吉林省、山東省、福建省、廣東省、遼寧省、浙江省、江蘇省、上海市、北京市、天津市。單位的夫妻。

表22 人均GDP高于中位數省份丈夫特征對于妻子特征的回歸結果

注： 回歸系數下的括號中的值為標準差，Wald檢驗比值下的括號中的值為卡方值。*表示p值<0.1，**表示p值<0.05，***表示p值<0.01。

從人均GDP高于中位數回歸結果(見表22)中可以看到妻子戶口替代率的值為4.08～4.87年，與全樣本的結果非常接近。我們再來看人均GDP低于中位數的樣本的回歸結果(見表23)，這個結果包含了12個省份的樣本[注]人均GDP低于中位數的省份(自治區)有：貴州省、甘肅省、云南省、廣西壯族自治區、安徽省、江西省、四川省、河南省、湖南省、山西省、黑龍江省、寧夏回族自治區(我們把中位數的寧夏回族自治區歸至低于中位數樣本的組中)。。可以看到，“城鎮戶口”與受教育年限的替代率與人均GDP高于中位數回歸結果相比是上升的，為4.69～5.41年，約高了一年。

表23 人均GDP低于中位數省份丈夫特征對于妻子特征的回歸結果

注： 回歸系數下的括號中的值為標準差，Wald檢驗比值下的括號中的值為卡方值。*表示p值<0.1，**表示p值<0.05，***表示p值<0.01。

綜合來說，居住在經濟較為發達地區的50%的已婚夫婦，男性對于妻子“城鎮戶口”的評價(替代率的值)略低于經濟較為落后較小的50%的夫婦。也就說居住在經濟較為發達地區的男性對于配偶戶口類型的關注和評價比較低，女性“城鎮戶口”的價值在婚姻匹配市場中呈現經濟欠發達的地區更加看中戶口價值的特點。男性“城鎮戶口”的價值是否有相似的特點呢？

我們接下來就研究女性對于男性“城鎮戶口”評價的變化。人均GDP高于中位數省份的分樣本回歸結果見表24，人均GDP低于中位數省份的分樣本回歸結果見表25。

表24 人均GDP高于中位數省份妻子特征對于丈夫特征的回歸結果

注： 回歸系數下的括號中的值為標準差，Wald檢驗比值下的括號中的值為卡方值。*表示p值<0.1，**表示p值<0.05，***表示p值<0.01。

首先我們來看人均GDP高于中位數省份回歸結果(見表24)。可以看到，和全樣本回歸的結果(表7)相比，丈夫戶口價值有所下降，計算出的替代率仍然能通過相等檢驗(Wald檢驗p值均大于0.1)，為13～18萬元左右，低于全樣本24～27萬元。我們再來看人均GDP低于中位數省份回歸結果(見表25)。可以看到，分樣本后最后計算出的替代率只有在一個回歸中顯著，能通過相等檢驗(Wald檢驗p值均大于0.1)，替代率的范圍是43萬～175萬元之間。結合之前全樣本回歸(表7)和人均GDP高于中位數省份回歸結果(表24)，我們可以推斷經濟欠發達地區妻子對其丈夫的“城鎮戶口”的評價和要超過經濟發達地區的女性。

表25 人均GDP低于中位數省份妻子特征對于丈夫特征的回歸結果

續表

注： 回歸系數下的括號中的值為標準差，Wald檢驗比值下的括號中的值為卡方值。*表示p值<0.1，**表示p值<0.05，***表示p值<0.01。

綜合來看，無論是男性還是女性的“城鎮戶口”的價值，都呈現出在經濟欠發達地區更加“值錢”現象。客觀上來說，發達地區的“城鎮戶口”價值理應更高，但由于城鄉戶口分割比在城市戶口內部和農村戶口內部的地區分割更嚴重，所以人們可能更在乎是否有城市戶口，對于在哪個城市可能更不在乎，導致經濟發達地區“城鎮戶口”的絕對價值沒有完全體現出來。其次，經濟發達地區的城鄉差別較小，農村地區也有比較健全的基礎設施建設、豐富的教育資源和醫療資源，享受各方面的福利待遇與城鎮居民幾乎沒有差別(例如江蘇、浙江的農村地區)，以至于發達地區的“城鎮戶口”(相較于與“農村戶口”)的相對價值較經濟欠發達地區小。

對于“城鎮戶口”價值的地域分析一定程度上呼應了我們在上一小節提到的觀點，即經濟的增長會帶來婚戀價值觀念的改變，進而影響戶口的價值。與此同時，“城鎮戶口”價值根本體現了城鄉福利待遇和居住條件的差別，“城鎮戶口”的價值地區差異反映出經濟欠發達地區城鄉之間的差別更大(體現在“城鎮戶口”價值更高上)，所以努力發展經濟也是縮小城鄉差別的一個切實可行的重要途徑。

5 結論

本文著眼于戶籍身份在婚姻匹配市場中的價值，借以估計戶籍身份更為一般性的經濟價值。我們借鑒Chiappori et al.(2012)提出的不同特征相互替代模型，計算“城鎮戶口”與女性受教育年限、男性可支配年收入的替代率。女性“城鎮戶口”相當于4～5年受教育年限；男性“城鎮戶口”價值相當于24～27萬元可支配年收入。擴展分析表明女性的“城鎮戶口”的價值近年來在婚姻匹配市場上有下降的趨勢，而男性的“城鎮戶口”價值則有上升趨勢。經濟欠發達地區對于“城鎮戶口”的評價略高于經濟發達地區。從婚姻匹配的角度研究“城鎮戶口”的價值，是對國內城鄉差距和戶籍制度相關研究的有益補充和創新，同時也是對婚姻關系研究的一個重要貢獻。研究得到的“城鎮戶口”在婚姻匹配市場中的價值可以作為“城鎮戶口”真實經濟價值的參考，為戶籍制度改革提供科學依據。

本文的方法可以用于研究婚姻關系中其他特征的替代關系，例如教育和收入之間的替代關系，或者政治身份(如黨員)的價值等。這一方法也可以研究其他匹配關系中各方不同特征的替代關系，如官員與就職地的匹配、企業與雇員的匹配等，具有非常廣泛的應用價值。

附表

附表1 丈夫特性對于妻子特性的回歸結果(以戶口為被解釋變量)

注： 回歸系數下的括號中的值為標準差，Wald檢驗比值下的括號中的值為卡方值。*表示p值<0.1，**表示p值<0.05，***表示p值<0.01。

附表2 妻子特性對于丈夫特性的回歸結果(以戶口為被解釋變量)

注： 回歸系數下的括號中的值為標準差，Wald檢驗比值下的括號中的值為卡方值。*表示p值<0.1，**表示p值<0.05，***表示p值<0.01。

附表3 主回歸工具變量方程回歸結果

注： 回歸系數下的括號中的值為標準差。*表示p值<0.1，**表示p值<0.05，***表示p值<0.01。