市民化方式對農業轉移人口消費需求的影響研究

朱健　李子芳

關鍵詞：市民化方式;新型城鎮化;消費需求

中圖分類號：F299.21;F261.1 文獻標識碼：A 文章編號：1003-7217（2022）03-0142-09

一、引言

消費是生產的動力，也是人民對美好生活向往的物質表現形式。然而居民消費，特別是農村居民消費需求不振是國內長期面臨的現實問題。自1983年以來，我國農村居民消費占GDP比重一直呈現下降趨勢;相比之下，城鎮居民消費占GDP比重和政府消費占GDP比重則呈緩慢上升趨勢。經濟開放不同步、收入不平等是擴大城鄉消費差距的關鍵性影響因素，推動城鎮化發展和產業結構升級則可以縮小城鄉消費差距。為打破二元分割現狀，促進要素自主有序流動，我國于2014年開啟新一輪戶籍制度改革，城鎮化和市民化進程加快。市民化可以通過增加收入和財富來擴大農業轉移人口的消費需求，但城鎮化速度過快會抑制消費率的增長。

尊重人在城鎮化過程中的主體地位，是發揮市民化對消費推動作用的前提。農業轉移人口市民化不僅指戶籍身份的轉變，還包括社會身份轉變、政治權利平等、經濟生活條件改善以及廣泛的社會認同等一系列標志在內的對城鎮生活的全方位融入。當下農業轉移人口對于市民化的意愿并不明顯，鄉土情結讓越來越多的農民轉移人口返鄉創業而非追求市民化。相對城市的居住、工作、生活壓力，農民不愿意放棄日益重要的土地和賴以生存的宅基地。因而學者們開始關注城鎮化過程中的主動與被動市民化問題。區分主動與被動市民化的關鍵在于身份轉變過程中個體自身能否起決定性作用，主動市民化即個體可以完全自主決定何時何地以何種方式進行戶籍轉換，而被動市民化則主要由外部政策性因素決定，例如征地和戶口改革。事實上，我國農業轉移人口市民化的總體水平偏低。關注不同市民化方式可能帶來的差異，對當下我國優化新型城鎮化路徑、推動經濟社會發展具有重大現實意義。

推進新型城鎮化、激發居民消費潛力是新發展格局下暢通國內大循環的重要內容。已有文獻在研究居民消費時，大多從流動性約束、不確定性風險、預防性儲蓄動機、家庭資產財富效應等出發探究其影響因素，并延伸至勞動力流動、人口老齡化、主觀幸福感等人口學和社會學特征，以及從二元經濟結構出發探討城鄉消費差異，鮮有學者關注城鎮化過程中不同市民化方式對農業轉移人口消費需求的影響。黨的十九屆五中全會提出要“推進以人為核心的新型城鎮化”，國家“十四五”規劃強調要“堅持走中國特色新型城鎮化道路，深入推進以人為核心的新型城鎮化戰略”。那么以何種方式推動市民化？不同市民化方式對農業轉移人口消費需求的影響是否存在差異？如何消除這種潛在的差異？現有文獻對此暫未形成系統性回答。基于此，本文立足于提升市民化質量、刺激居民消費需求，以市民化方式為切入點，考察不同市民化方式對農業轉移人口消費需求的影響差異與機制，以期豐富新型城鎮化和消費經濟學領域相關研究。

二、理論分析與研究假設

（一）市民化方式不同會造成農業轉移人口消費需求的分化

在快速城市化背景下，大量農村居民由于被征地或戶籍改革而完成戶籍的轉變，被動實現身份市民化。被動市民化的失地農民，失去了兼具生產資料和社會保障性質的土地，又欠缺合理的征地補償和后續就業保障，大多被邊緣化為“種田無地、就業無門、低保無份”的“三無”市民。這種被動地位讓農業轉移人口陷入身份認同困境，并形成城鎮內部新的二元分割，無法有效轉變消費模式及充分釋放消費潛力。因此，提出研究假設1。

假設1被動市民化群體的消費需求低于主動市民化群體。

（二）社會融入在市民化方式與農業轉移人口消費之間發揮中介作用

穩定的社會融入可以顯著提升居民消費水平。我們試圖通過城鎮化來推動農村居民消費潛力的釋放，就必然要考慮到二元經濟結構留下的社會割裂以及新市民的社會融入問題。城鎮化的巨大推力使得部分農村居民被動市民化，他們欠缺充分的物質和心理準備，被迫“上樓”之后的行為習慣、意識觀念短時間內難以改變，面臨較大的社會融入難度，甚至形成城鎮內部新的二元分割，進而導致其消費模式難以轉變、消費水平提升較弱。農業轉移人口成為新市民之后，與城鎮原市民的收入差距不斷縮小，但在文化融合、心理認同、社交網絡等方面仍存在明顯二元分割，阻礙了社會融合。被動市民化群體在缺乏充分準備的情況下失去原有的社會支持網絡，相對主動市民化群體面臨更大的社會融入難度，影響其消費需求。針對上述分析，提出假設2。

假設2 被動市民化通過增加農業轉移人口社會融入難度而抑制其消費需求。

（三）就業不確定性在市民化方式與農業轉移人口消費之間發揮中介作用

不確定性風險也影響著農業轉移人口的消費決策。工業化、城鎮化的深入推進，使得大批農村勞動力向城鎮轉移，這些農業轉移人口的人力資本和社會資本偏低，在勞動力市場往往處于競爭劣勢，其就業可能面臨薪酬低、環境差、不穩定等問題，阻礙了“大眾消費”市場擴大。相較主動市民化，被動市民化本身作為一個較大的預期外沖擊，改變了農業轉移人口原有的最優決策，他們大多缺少勞動技能且年齡不占優勢，難以快速適應從農業生產到非農工作的轉變，也就意味著較大的就業不確定性。提高農民工市民化程度有利于增加其收入，進而提升其消費水平，但不確定性風險會影響該路徑的效果。就業的不確定性會顯著減少流動人口的消費，被動市民化讓許多失地農民成為城市的邊緣弱勢群體，在面臨城市更大不確定性的同時又欠缺抵御風險的能力，從而抑制其消費潛力的釋放。針對上述分析，提出研究假設3。

假設3 被動市民化通過提升農業轉移人口就業不確定性而抑制其消費需求。

三、模型與數據

（一）模型設定

本文的研究焦點在于不同市民化方式是否會引起農業轉移人口群體內部的消費差異，需要在計量上考察樣本間是否存在顯著的消費需求差距，照此思路，設定以下模型：CC280669-F3AD-4DBE-A4F1-A8E4318AF402

其中，下標i表示第i個個體，consump為被解釋變量，分別為家庭人均月消費總額（con_all）、家庭人均月住房支出（con_house）和家庭人均月其他支出（con_else）的對數值，passive為核心解釋變量——市民化方式。X是一系列與個體消費需求相關的控制變量，具體地，通過性別、年齡、婚姻、健康狀況控制個體特征對消費的影響;通過受教育程度、政治面貌、單位性質、家庭人均月收入控制預期收入及現有收入對消費的影響;通過社會醫療保障控制預防性儲蓄動機對消費的影響。此外，為盡可能緩解地區間發展水平、征地政策、戶籍政策等方面差異對消費需求的干擾，本文在模型中控制了省份固定效應α。由于使用的數據為混合截面數據，本文還控制了時間固定效應ρ。

進一步，為了研究不同消費水平下農業轉移人口市民化方式帶來的消費需求差異，參考孟凡強等（2014）的做法，使用分位數回歸方法進行實證分析。分位數回歸是一種基于被解釋變量的條件分布來擬合解釋變量和被解釋變量關系的回歸方法，是在OLS均值回歸基礎上的拓展，具體模型如下：

其中，consumpq表示在給定解釋變量的情況下，被解釋變量在q分位數上的值，β′為q分位回歸系數。

（二）數據來源

數據集主要來自國家衛生健康委員會發布的全國流動人口動態監測調查數據（China Migrants Dy-namic Survey，CMDS）。該調查始于2009年，是一年一度的大規模全國性流動人口抽樣調查，樣本量大、空間覆蓋范圍廣。調查項目涉及流動人口及家庭成員人口基本信息、流動趨向、就業和社會保障、收支等多層次信息。本文的研究對象為完成市民化的農業轉移人口，市民化方式相關問題在2017年才引入問卷，因而采用2017年和2018年的混合截面數據，并只保留明確獲得非農戶口途徑的樣本，對于被解釋變量家庭人均月住房支出和家庭人均月其他支出指標的部分缺失值，采用向后填充法進行處理，最終進入基準回歸的樣本量為14145。本文還將城市海拔高度的對數值作為工具變量，對應數據來自中國研究數據服務平臺（CNRDS）。

表1匯報了主要變量的描述性統計及均值差異性檢驗結果。兩個子樣本被解釋變量的均值體現出顯著差異性，無論衡量指標是家庭人均月消費總額，還是家庭人均月住房支出和其他支出，主動市民化群體的消費需求均值都顯著高于被動市民化群體。控制變量統計性質不再一一描述。

（三）變量說明

1.消費水平。家庭消費的不可分割性使得個人消費數據難以獲取，參考鄒紅等（2013）的做法，將家庭層面的消費除以家庭規模得到個體層面的消費數據。具體而言，被解釋變量消費水平采用三類衡量指標，包括家庭人均月消費總額、家庭人均月住房支出和家庭人均月其他支出，并分別進行對數化處理。

2.市民化方式。關于核心解釋變量市民化方式的內涵，本文主要參考張可云等（2021）的做法，首先將個體由農業戶口轉為非農業戶口視為市民化;其次，以個體能否在市民化過程中起決定性作用為劃分依據，將獲得非農/居民戶口途徑為“征地（包括村改居）、戶口改革（當地不再有農業戶口）”的視為被動市民化方式，賦值為1，將“升學、參軍、工作（招工）、轉干、購房落戶和家屬隨轉（包括通過婚姻）”的視為主動市民化方式，賦值為0。

3.控制變量。個體的年齡由調查年份減去其出生年份獲得，剔除年齡小于18歲和大于65歲的樣本。考慮到個體消費水平與年齡之間可能的非線性關系，引入年齡的平方項。性別信息以虛擬變量的形式引入，男性取值為1，女性取值為0。婚姻狀態為“初婚有配偶、分居未離婚、再婚有配偶”的賦值為1，“喪偶、同居、未婚、離婚”的賦值為0。健康狀況為“健康、基本健康”的賦值為1，“不健康但生活能自理、生活不能自理”的賦值為0。收入采用過去一年家庭人均月收入的自然對數。政治面貌以虛擬變量的形式引入，黨員賦值為1，其他賦值為0。單位性質為“機關、事業單位、國有及國有控股企業、集體企業”的賦值為1，其他情況賦值為0。參加了任何一種及以上醫療保險，即將社會醫療保險賦值為1，否則賦值為0。關于個體受教育程度，從“從未上過學”到“研究生”一共分為7個層次，此處同樣以虛擬變量的形式直接引入。

四、主要實證結果

（一）市民化方式對消費水平影響的OLS估計

本文研究的核心問題是被動市民化和主動市民化的農業轉移人口之間是否存在顯著的消費水平差異，對應式（1）中的β₁顯著不為0，且符號為負。 在表2的OLS回歸結果中，列（1）（3）（5）未納入相關控制變量，市民化方式系數顯著為負。在納入相關控制變量以及時間、省份固定效應等因素之后，結果如列（2）（4）（6）所示，市民化方式的系數β₁為負值且顯著。與主動市民化群體相比，被動市民化群體的家庭人均月消費總額、家庭人均月住房支出和家庭人均月其他支出分別低了4.08%、15.03%和12.19%，即不同市民化方式群體的消費水平存在顯著差異，假設1得到驗證。此外，將農業轉移人口消費細分為住房支出和其他支出兩個部分后，不同市民化方式所引起的消費水平差異在住房支出上表現得更為明顯。這一結果與現實情況基本吻合，通過征地或戶口改革完成市民化的被動市民化群體往往會獲得拆遷補償，其主要方式之一是產權置換房屋，即大部分被動市民化群體在完成市民化之后無須另外購房或租房，因而在住房支出上面的縮減幅度大于其他支出。

（二）內生性問題討論

1.遺漏變量導致的內生性問題——工具變量法。個體會根據現有的信息（資產、收入、能力、偏好和預期等）作出消費決策，然而能力、偏好等因素在現實中難以觀測，因而模型可能面臨遺漏變量帶來的內生性問題。為盡可能緩解這一問題，參考李軍等（2021）的做法，將城市海拔高度作為工具變量，并對其進行對數化處理。一方面，城市海拔屬于經濟系統以外的事情，與家庭消費水平沒有直接聯系;另一方面，城市海拔影響著當地的氣候環境、公共基礎設施建設等生存因素，與農業轉移人口的遷移意愿以及市民化方式具有一定相關性。基于以上分析，本文認為城市海拔數據是市民化方式的有效工具變量。為避免產生多重共線性問題，此處未控制省份固定效應。表3匯報了兩階段最小二乘法（2SLS）的回歸結果，從第一階段結果來看，城市海拔高度對農業轉移人口市民化方式具有顯著負向影響。弱工具變量檢驗的F統計量為32.034，大于10%顯著性水平上的臨界值（16.38），說明城市海拔高度不是市民化方式的弱工具變量。DWH內生性檢驗報告顯示，三個模型均拒絕變量外生性原假設，說明需采納2SLS估計結果。第二階段結果表明，不同市民化方式依然對農業轉移人口消費具有顯著分化作用，但對比基準回歸結果，2SLS結果中市民化方式的系數絕對值明顯變大，這可能是因為市民化方式與方程（1）誤差項負相關，導致OLS模型低估其消費分化效應。CC280669-F3AD-4DBE-A4F1-A8E4318AF402

2.模型設定錯誤帶來的內生性問題——PSM模型。前文多元線性回歸模型（以下簡稱MR）在一定程度上可以緩解內生性問題，但其無偏估計依賴于函數形式的正確設定。為緩解這一問題，本文采用傾向得分匹配方法（以下簡稱PSM），來減少對函數形式設定的依賴。值得一提的是，由于PSM主要解決MR模型錯誤設定導致的偏差，故本文在PSM的模型設計中保持與式（1）一致的變量選擇，以免產生事后選擇的嫌疑。PSM常用的匹配方法有K近鄰匹配、卡尺匹配、核匹配、馬氏匹配等。由于K近鄰匹配未通過平衡性檢驗，故本文選擇后三種匹配方法來對兩類群體消費水平的自然對數進行匹配。匹配前后的核密度圖顯示，傾向得分匹配后不同群體的消費水平幾乎重疊，表明匹配質量較好（限于篇幅，不再展示平衡性檢驗結果和核密度圖）。

從傾向得分匹配的平均處理效應ATT來看（見表4），不同市民化方式群體間的消費需求仍然存在顯著差異，且系數估計結果與基準估計結果相似，再一次驗證前文結論。

（三）穩健性檢驗

1.被解釋變量的截斷特征——截斷回歸模型。考慮到被解釋變量家庭人均月消費總額、家庭人均月住房支出和家庭人均月其他支出的對數值分別處于（3.51，10.87）、（1.43，9.90）、（2.49，10.76）區間內，數據分布都具有明顯的截斷特征，使用OLS估計可能帶來不一致的結果。本文改用截斷回歸模型進行檢驗，結果如表5列（1）（2）（3）所示，市民化方式的系數依舊顯著為負，表明基準回歸的結果具有穩健性。

2.市民化方式對平均消費傾向的影響。既然被動市民化群體的消費水平低于主動市民化群體，那么被動市民化農業轉移人口是否擁有更低的平均消費傾向？本文使用家庭總消費除以家庭總收入衡量平均總消費傾向（apc_all），以同樣的方法計算得到平均住房消費傾向（apc_house）和平均其他消費傾向（apc_else），并分別將其作為式（1）的被解釋變量。估計結果如表5列（4）（5）（6）所示。相較主動市民化群體，被動市民化群體的各方面消費傾向都顯著更低，進一步驗證了基準回歸的結論。

（四）進一步分析：分位數回歸

農業轉移人口的內部差異以及龐大的市民化成本，要求市民化進程實行“有序遞進”策略，而我國在新型城鎮化過程中確實實行了有條件的農業轉移人口優先市民化的政策，因此，有必要分析市民化方式對不同消費水平農業轉移人口的影響差異（主要對家庭人均月消費總額進行分析，異質性分析同）。本文采用式（2）分析市民化方式對10、25、50、75、90分位數消費水平農業轉移人口的消費影響差異，分位數回歸結果如表6所示。從系數絕對值來看，隨著農業轉移人口家庭消費水平的提高，市民化方式對其消費水平的分化作用先降后升，呈“U形”關系。消費水平為10分位時，被動市民化的農業轉移人口消費水平比主動市民化的低8.55%;消費水平為25分位時，被動市民化的農業轉移人口消費水平只比主動市民化的低4.50%;消費水平為50分位時，被動市民化與主動市民化農業轉移人口的消費水平沒有顯著差異;消費水平為75分位時，被動市民化的農業轉移人口消費水平比主動市民化的低2.84%;消費水平為90分位時，被動市民化的農業轉移人口消費水平則比主動市民化的低3.77%。產生以上現象的原因可能在于，消費水平較低的農業轉移人口往往能力、抗風險水平都較差，在面對被動市民化的預期外沖擊時，更容易波及消費需求;而消費水平較高的農業轉移人口除生存型消費外，還有較高比例的發展和享受型消費，這一部分消費在受到外來沖擊時更容易被削減，并造成被動市民化群體的總體消費水平低于主動市民化群體。

（五）異質性效應檢驗

1.市民化方式影響消費水平的年齡異質性分析。根據生命周期消費理論，個體在一生的不同階段具有不同的消費需求和消費支出特征，這會導致市民化方式對消費水平的影響存在異質性。將個體年齡劃分為18～35歲、36～50歲、51～65歲三段，對不同年齡段樣本進行回歸，結果如表7列（1）（2）（3）所示，每一個子樣本回歸中的系數都顯著為負，說明相對主動市民化，被動市民化對每一個年齡層個體消費水平的提升作用都較低。但系數絕對值在不同年齡段的差異較大，51～65歲樣本回歸中的系數遠大于另外兩個子樣本。為了使分組回歸結果更具有統計學意義上的可比性，基于似不相關回歸模型（SUR）進行組間差異性檢驗，結果表明51～65歲樣本與另外兩個子樣本在系數估計值上的差異顯著，即51～65歲年齡段的農業轉移人口群體更容易受到被動市民化帶來的沖擊，并進一步抑制其消費水平的提升。

2.市民化方式影響消費水平的收入異質性分析。收入水平是決定家庭預防性儲蓄動機和流動性約束的重要因素，市民化方式對不同收入水平個體的消費影響可能存在差異。將樣本分為低、中、高收入三個子樣本分別進行回歸，結果如表7列（4）（5）（6）所示，市民化方式對低、中、高收入的農業轉移人口群體均具有顯著的消費需求分化效應，且組間差異性檢驗結果顯示，低、中、高收入樣本之間的系數差異不顯著，說明市民化方式對不同收入水平農業轉移人口的消費需求分化作用不存在異質性。

3.市民化方式影響消費水平的地區異質性分析。我國地區間的經濟發展水平差異較大、城鎮化水平不均衡，導致居民消費水平也呈現出區域間的差異性。按照國家統計局公布的經濟地帶劃分標準，將樣本劃分為東、中、西部地區三個子樣本并進行估計，結果如表7列（7）（8）（9）所示，對于東、西部地區來說，被動市民化對農業轉移人口消費水平的提升作用都顯著低于主動市民化，但在中部地區市民化方式的消費需求分化作用卻不顯著，說明市民化方式對農業轉移人口消費需求的影響存在地區異質性。

五、影響機制檢驗

根據前文的分析，相對主動市民化，被動市民化對農業轉移人口消費需求的提升作用更弱。但是被動市民化究竟如何抑制消費需求的釋放？為探索其作用路徑，構建中介效應檢驗模型。一方面，檢驗市民化方式對農業轉移人口社會融入的影響，探究被動市民化群體的社會融入難度是否更大，從而影響其消費需求;另一方面，考慮到不確定性風險是居民消費決策參考的關鍵因素之一，檢驗被動市民化是否會增加農業轉移人口的就業不確定性，進而抑制農轉非群體消費潛力的釋放。CC280669-F3AD-4DBE-A4F1-A8E4318AF402

（1）社會融入機制。為檢驗被動市民化是否增加農業轉移人口的社會融入難度而降低其消費需求，將CMDS問卷中的“我很愿意融入本地人當中，成為其中一員”的回答結果賦值，以此作為衡量農業轉移人口社會融入程度的指標。該指標為有序多分類變量，使用OLogit模型估計市民化方式對農業轉移人口社會融入的影響。估計結果如表8列（2）所示，同主動市民化的群體相比，被動市民化群體的社會融入程度顯著更低。而在表8列（3）中，社會融入的系數顯著為正，市民化方式的系數顯著為負，驗證了社會融入程度低是被動市民化降低農業轉移人口消費需求的部分中介因子，假設2得到驗證。

（2）就業不確定性機制。以勞動者與工作單位簽訂勞務合同的狀況來衡量農業轉移人口面臨的就業不確定性，將“未簽訂勞務合同、一次性工作、不清楚”賦值為0，“有固定期限、無固定期限、試用期”賦值為1，缺失值賦值為2。此處采用Logit模型進行估計，結果如表8列（5）所示，被動市民化群體面臨的就業不確定性確實顯著高于主動市民化群體。而表8列（6）的結果顯示，勞務合同的系數顯著為正，市民化方式的系數顯著為負，即就業不確定性的增加是被動市民化抑制農業轉移人口消費需求的部分中介因子，假設3得到驗證。

六、結論

市民化方式對農業轉移人口的消費決策與需求具有重要影響，不同市民化方式會造成農業轉移人口消費需求的分化。基于全國流動人口動態監測調查數據，評估了不同市民化方式對農業轉移人口消費需求的影響。結果表明，被動市民化群體的總體消費需求低于主動市民化群體，在克服內生性偏誤和進行穩健性檢驗之后該結果依然成立。分位數回歸發現，隨著農業轉移人口家庭消費水平的提高，市民化方式的消費需求分化作用先降后升，呈“U形”關系。異質性檢驗發現，市民化方式的消費需求分化作用，存在年齡和地區上的異質性，表現為對51～65歲年齡段的影響更大，只在東、西部地區顯著。機制檢驗表明，相對主動市民化群體，被動市民化群體面臨著更大的社會融入難度和就業不確定性，因而難以充分釋放消費潛力。

建議：（1）提高公共服務質量，倡導主動市民化。政府應積極推進教育、醫療、社保、住房制度等公共服務質量雙升，引導農業轉移人口主動市民化，以期順利轉變消費模式、擴大消費需求。（2）破除體制機制障礙，提高被動市民化群體社會融入度。探索完善農村土地自愿退出機制、提高土地退出補償能力，以及強調文化包容和社會公平，完善農業轉移人口利益表達的渠道和城市參與的平臺，提高其社會融入度，促進其消費需求正常釋放。（3）提供就業服務和保障，降低被動市民化群體就業不確定性。完善中小城鎮產業基礎，提供就業培訓和再就業服務，加大對低收入、低消費人群的就業保障，減少其就業不確定性，提升其消費活力。CC280669-F3AD-4DBE-A4F1-A8E4318AF402