城鄉融合下資金要素回流的影響因素及機制研究

何毅 劉志慧

[摘要]本文把婚姻約束帶來的資金要素回流作為返鄉建房的間接收益，以此把農民住房當作一種投資品而非消費品引入資產組合的框架，從家庭金融的視角解釋資金要素回流的影響因素。利用中國家庭金融調查的全國性數據進行了實證檢驗，結果發現農村家庭流動人口占比無論對資產選擇還是對資金回流影響顯著為負，并且這種影響是通過婚姻約束實現的；資產配置的框架下除了以往文獻研究的因素以外，婚姻、子女等家庭因素成為影響資金要素回流很重要的因素；人力資本因素，包括家庭人口、性別、年齡、收入以及受教育年限等對資金回流有顯著的影響。

[關鍵詞]城鄉融合；要素回流；影響因素；返鄉建房

[中圖分類號]F299.2?????????? ???[文獻標識碼]A? ?????????? ?[文章編號]1009—0274（2024）03—0085—10

[作者簡介]何毅，宜賓市委黨校講師，研究方向：數字鄉村；劉志慧，宜賓市委黨校副教授，宜賓市2022年度社科菁英，四川省第二十次社會科學優秀成果獎二等獎獲得者。

一、引言

黨的二十大報告指出要“堅持城鄉融合發展，暢通城鄉要素流動?！弊?017年習近平總書記首次提出“城鄉融合”以來，城鄉聯系日益緊密，村容村貌較之以前有了翻天覆地的改變。很多地方整齊劃一的現代洋房以及獨具風格的鄉村別墅如雨后春筍。這里面絕大部分是進城務工農民返鄉建房，也有一部分居住城市的市民回鄉建房。住房作為中國老百姓占比最高的資產，最能反映一個家庭資金要素的流向。驅動他們把回流資金投入住房建設的因素有哪些呢？過往文獻主要立足于3個視角來分析，一是從住房帶給戶主諸多社會心理學的好處來研究，比如婚姻的締結（方麗等，2016）[1]、家族地位、思鄉情以及跟風攀比等等；二是從住房帶給戶主效用的提高，也就是福利經濟學的視角，比如居住滿意度等；三是從外部因素來考慮，比如務工地生活成本以及好的就業環境等。少有文獻從資產配置的視角研究農民資金回流繼而回鄉建房的問題，究其原因，很多學者認為在我國獨具特色的農村宅基地制度下，農民房屋的財產權尚未得到法律的切實保障，無法像城鎮居民的商品房一樣抵押、增值和交易（孫同全，2017）[2]，從而無法實現投資價值，就不能把它看作一種投資品。但本文認為，雖然大部分農民住房無法帶來直接的經濟效益，但間接的經濟效益卻最大。比如良好的婚姻締結實際上可以提高家庭的凝聚力，家庭責任成為約束外出務工人員過度消費，促進儲蓄并轉化為回鄉建房、創業、投資的重要因素，而這些完全可以轉化為家庭的經濟效益。況且近幾年國家政策對宅基地的收緊進一步凸顯了農房的經濟價值。既然住房可以帶來很多間接的收益，而其主要的風險在于房產的貶值，因此完全可以把它當作一種投資品納入經典資產組合理論——“風險-收益”的分析框架。由于間接收益很難準確量化，我們主要通過建立定性的理論模型為農民返鄉建房提供一個新的視角，改變以往文獻重點研究家庭金融資產配置的影響因素而忽略實物資產的現狀，也為全面推進城鄉融合、實現城鄉一體化提供理論支撐。實際上中國家庭特別是農村家庭金融資產占比低到可以忽略不計，把過多精力放在金融資產配置的研究上沒有抓住重點。同時我們利用中國家庭金融調查的全國性數據進行實證檢驗，改變以往實證數據局限于少數幾個省或者局部地區、不具備普適性的問題。

二、文獻綜述

如果把農戶住房作為一種投資品納入資產配置，那么農民返鄉建房這一問題就可以納入家庭金融學的范疇。家庭金融學的開創者，Campbell（2006） 將家庭金融學分為實證家庭金融和規范家庭金融[3]。

實證家庭金融關注實際生活中家庭是如何進行消費、投資決策的，而與本文相關的農村家庭金融方面的文獻主要從福利經濟學、勞動經濟學以及社會心理學三個學科角度進行研究。從福利經濟學角度的研究又可以分為主觀福利、客觀福利兩個視角，主觀福利視角主要探討了農民住房滿意度的影響因素。比如譚清香和張斌（2015）通過建立有序Probit模型，對江蘇、江西、遼寧、寧夏與貴州等五省進行實證分析，發現農村住房質量對于村民居住滿意度有正向影響，并逐步把影響因素擴大到個體、家庭、房屋層面等多個維度。其中個體特征包括性別、年齡、政治面貌、婚姻情況、是否從事務農活動；家庭特征包括常住人口數、兒童老年人占比、財富情況、是否有村干部等[4]；住房特征包括人均住房面積、當前房價、家具裝修、住房到農田的距離等（冷博峰和馮中朝，2018）[5]。另一方面，從客觀福利視角，盧建新（2015）利用2011年與2013年中國家庭金融調查數據，發現住房資產是僅次于家庭收入、金融資產，影響農村家庭消費的第三個重要因素[6]。而后楊國永和江強（2019）研究發現農民工回鄉建房后家庭總體福利得到顯著提升，農民工家庭福利不均衡得到緩解，為此作者認為農民工回鄉建房不只是為了炫耀和攀比而發生的非理性行為。由此該文建議政府加強盤活閑置宅基地和住房資源，增加農民工的財產性收入[7]。另外，方麗和田傳浩（2016）基于自主調研獲得的覆蓋浙江、湖北、陜西三省的1134份農戶調查數據，聚焦農民住房投資在婚姻締結中的信號傳遞效果，發現在借款成本比較高的條件下，有適婚男性的農民家庭將通過住房面積投資，傳遞自身質量信號[1]。換句話說，家庭住房面積越大，越有可能找到配偶，找到優質配偶的概率也就更大。同時勞動經濟學為這一問題提供了新的視角，明娟和曾湘泉（2014）利用2012年廣東省21個地級市專題調查數據，實證發現農民工家庭的身份認同、留守家庭福利提升和成員權利是影響返鄉住房投資的主要內部因素；而務工地生活成本以及就業情況（較低的生活成本與良好的就業情況）是主要的外部因素[8]。胡建坤和田秀娟（2012）結合中國統計年鑒2000年到2010年的人口、經濟、金融數據開展研究，發現由于勞動力流轉帶來的收入提升（尤其是工資性收入）是農民工家庭回鄉建房的重要因素，因此該文建議將農村土地制度改革重點放在農地有償退出機制設計[9]。呂萍等（2020）通過對多個宅基地制度改革試點地區的農民工進行田野調查、實地訪談，發現盡管已出臺多項促進農房農地市場化的改革制度，現有的農房供給依舊難以匹配多樣的需求，甚至大量的違反政策限制的農房農地流轉的現象依然普遍[10]。從社會心理學角度的研究最具代表性的是方麗等（2016）從住房投資與婚姻締結的關系入手，通過信號傳遞理論發現農村不同“質量”的男方家庭會建造不同檔次的住房，女性則通過住房檔次判斷男方的“質量”，從而選擇匹配的婚姻[1]。以此對應，祝仲坤（2017）則把農民工返鄉建房的原因歸結為“推”“拉”兩類，其中的拉力因素包括居住需求、婚姻締結等信息傳遞需求、投資增值需求，而推力因素包括維持成員權利和身份認同的社會需求以及例如滿足思鄉情、跟風攀比等心理需求[11]。楊國永等（2020）也開展類似研究，他們基于福建省659個農民工家庭樣本的調查數據實證發現，年齡越輕、勞動力市場風險沖擊越大、建房政策支持力度越大，農民工回鄉建房可能性越高，建房前外出人口占比越高，越不可能回鄉建房[12]。

規范家庭金融主要研究家庭應該如何進行投資決策。由于學者們更為關注微觀個體——家庭（ 居民） 的投資決策而不是機構投資者的決策，因此這方面的研究一般都叫家庭資產配置 （Household Asset Allocation） 。家庭資產配置理論是對傳統理論的拓展，研究微觀個體——家庭的資產選擇和建立問題。一些學者認為傳統的CRRA 效用并不能很好地刻畫家庭投資者的偏好，因為CRRA 效用認為投資者的風險厭惡水平不隨家庭財富的增減而變化[13]。但一些實證研究表明個人的風險偏好會隨財富增加而減小，而且研究發現個人的風險偏好是反周期的，在經濟繁榮時個人的風險厭惡水平比較低，經濟衰退時風險厭惡水平很高。一些學者通過重新界定家庭的效用函數，對家庭的投資選擇行為進行研究[14]。另外一些學者將背景風險引入經典模型，試圖更準確地描述家庭金融資產選擇行為，以期能夠更好地解釋理論與現實的差異。背景風險是指除資產價格波動之外的其他風險，包括勞動收入、通貨膨脹、住房價格、投資者健康狀況等因素導致的風險，這些風險不能或者難以在金融市場上通過資產組合配置進行分散。由于背景風險包含眾多因素，它對家庭資產組合選擇的影響是復雜的，學者們至今未形成統一的論斷。一些學者認為背景風險會使家庭提高風險厭惡水平，從而減少風險資產投資； 另外一些學者認為外生的勞動收入等同于持有一種無風險資產，從而激勵投資者持有更多的風險資產[15]。

從以上文獻回顧不難發現以下兩個問題：（1）雖然理論上諸多文獻對于家庭效用函數進行了一系列逼近現實的改進，但對于農村與城鎮家庭沒有區別對待。特別是對于中國這種城鄉二元經濟結構非常明顯的國家，城鎮與農村家庭的效用函數以及資產配置的有效前沿都是大相徑庭的。（2）大量的文獻聚焦家庭金融資產的配置，忽略實物資產。與西方發達國家有所不同，其實在我們國家住房占據家庭資產的80%以上，理應把住房等實物資產納入資產配置的框架。

三、理論模型

據廣發銀行和西南財經大學于2018年聯合發布的中國城市家庭財富健康報告顯示，中國高達77.7%家庭資產用于房子，遠遠高于美國的34.6%；而金融資產在家庭資產中的占比僅僅只有11.8%，而美國這一比例達到了42.6%?？梢娕c美國相比，我們國家城鎮家庭主要的資產為房子，研究家庭資產配置的重點理應放到住房這個問題上來，所以西方的家庭金融理論應用在中國市場存在一定局限性。同時，即使在我們國家，由于中國特色的二元經濟結構使得農村家庭的資產配置與城鎮家庭差別很大。就住房而言，農村家庭房子占總資產的比重為59.5%，雖然低于城鎮家庭的77.7%，但依然是主要的資產。對于農村家庭而言，除了房產就是以現金、活期存款和定期存款為代表的金融資產，而以股票為代表的風險投資只占1.9%。不難發現我國農村家庭都是極度風險厭惡型，因此他們的無差異曲線無限偏向縱軸（如圖1）。

找到農村家庭的無差異曲線之后，我們只要能找出農村家庭資產組合的有效前沿，就可以利用資產組合理論找出農村家庭的最優配置。在以往的諸多文獻里面大多數學者把農村住房當作一種消費品來對待，因為他們認為在我國獨具特色的農村宅基地制度下，農民房屋的財產權尚未得到法律的切實保障，無法像城鎮居民的商品房一樣抵押、增值和交易（孫同全，2017），從而無法實現投資價值[2]。但如果農村住房是一種消費品，就應該服從邊際效用遞減規律。實際上，對于大多數農村家庭而言，兩居室、三居室、頂多四居室足夠容納四口之家，為什么很多家庭還會修建兩層、三層甚至更高的小別墅？顯然不滿足消費品邊際效用遞減的屬性。既然一方面對于農村住房沒有升值的空間，另一方面又違背消費品的屬性，那到底它應該屬于哪一類呢？實際上在我國農民住房除了承擔農村家庭基本的居住功能以外，還承擔了很多潛在的特殊功能。比如婚姻的締結（方麗等，2016）等[1]。這些看似與經濟效益毫無關系的好處實際上大大提高了家庭的生產力，比如良好的婚姻締結實際上可以提高家庭的凝聚力，家庭責任成為約束外出務工人員過度消費，促進儲蓄并轉化為回鄉建房、創業、投資的重要因素，而這些完全可以轉化為家庭的經濟效益。因此本文認為，基于中國農村的現實，農村家庭住房依然可以看作一種投資品。既然是投資品，我們就可以把它納入資產組合的理論框架。

作為農戶三個主要的資產形式，住房、現金以及以股票為代表的金融資產。他們的風險從高往低排列應該是股票、房產、現金，其中股票風險最大，房產的風險主要在于貶值，而現金我們把它當作一種無風險資產，我們在均值-方差坐標系里面用G、F、R分別代表股票、房產、現金（如圖2）?；【€GF為股票和房地產兩種資產構成的有效前沿，經過無風險收益率的射線RT與弧線GF相切于T點，因此T點即為股票與房產的最優組合，相應的線段RT即為股票、房產、現金三種資產的有效前沿。前文所述農戶的無差異曲線為較陡峭的曲線AB，顯然無差異曲線與有效前沿的切點C即為農戶面對三種資產的最優組合。從圖中我們直觀地看到C點更靠近房產，所以農戶在房產上的配置比率最高，其次為現金，最后為以股票為代表的金融資產。

當然，由于房產的不可分割性、交易成本很高以及較重的稅賦，會影響最優組合的準確性，但它依然為我們提供了分析農戶資產配置的視角，同時也解釋了為什么住房成為農戶資產配置的第一選擇。

四、實證檢驗

（一）變量描述

本文使用的數據來自西南財經大學 2019 年在全國范圍內開展的第五輪中國家庭金融調查（CHFS）。CHFS樣本覆蓋了除西藏、新疆、港澳臺地區以外的 29 個?。ㄗ灾螀^、直轄市）、353個縣（區）、1417 個社區（村），共獲得了40000多戶家庭的微觀數據。中國家庭金融調查收集了家庭人口統計特征、資產與負債、保險與保障、收入與支出等各方面的信息。為了研究農戶的資產（住房、現金、股票）選擇行為，我們引入有序Logit模型進行實證檢驗。根據三種資產市值的大小，我們設定因變量

[Yi=1……住房價值≥現金≥股票2……現金≥住房價值≥股票3……股票≥現金≥住房價值]

根據Ologit模型，選擇不同資產的概率為：

[Ρi=11+e-Yi=11+e-（αi+βi+χi）（i=1，2，3）]

通過變形可以進一步轉化為：

[Yi=1n（pi1-pi）=αi+j=1kβijχij+εi]

式中[i∈[1，3]，j∈[1，7]]，其中[αi]為截距項，[βij]為系數，[εi]為隨機誤差項，解釋變量集合[χij]包括家庭學歷、年齡結構、勞動力結構、收入結構、戶籍區位特征等。解釋變量的選擇與計算情況如下表所示：

（二）實證檢驗

為了搞清楚農戶建房的影響因素，本文分四步進行實證檢驗：第一步研究影響農戶資產（住房、現金、股票）配置的影響因素；第二步研究這些因素影響資產選擇的作用機制；第三步研究在做出以住房投資為第一選擇的決定之后，影響住房投資金額的因素及其作用機制，同時處理內生性問題；第四步進行穩健性檢驗。另外，考慮城鄉存在的異質性，分三次建立Ologit模型，包括一個全樣本回歸與兩個分樣本回歸。樣本1是針對所有家庭樣本建立的模型，目的是從全面的視角考察家庭對農村房屋的整體持有情況如何受到各項家庭特征的影響，并將其作為后續對比分析的基礎模型；樣本2范圍限定在戶籍農村、現居農村的家庭；樣本3僅僅針對戶籍農村、現居城鎮的樣本。

從上述回歸結果我們不難發現：無論是樣本1還是樣本2，農戶在住房、現金、股票之間所做的選擇顯著受到戶主年齡、戶主受教育年限、流動人口占比、總收入等因素的影響。戶主年齡越大，越傾向于選擇把更多資產配置在風險最小的住房上面；戶主受教育年限越長，了解的投資理財相關知識越多，風險管理能力也越強，配置現金和股票的概率就越大，配置住房的概率就越??；總收入越高，敢于承擔的風險也更大，配置現金和股票的概率就越大。

考慮本文主要研究農戶建房的影響因素，我們重點關注戶籍在農村的樣本2（第2列）和樣本3（第3列）。同時由于我國特殊的城鄉二元經濟結構，流動人員成為我們城鄉融合、脫貧致富的紐帶，因此，我們重點關注家庭流動人口占比對資產選擇的影響。從回歸結果來看，農村家庭（戶籍與居住地都在農村）流動人口占比越高反而會降低房產配置的概率（在1%的水平下顯著），這與過往的文獻（胡建坤和田秀娟，2012）結論相悖。過往文獻一直認為由于勞動力流轉帶來的工資收入的提升導致了農民工家庭回鄉建房，但實際上本文發現，如果把房子當作資產配置的一種，家庭流動人口占比越高，反而會降低傳統資產——住房配置的概率?？紤]受教育年限在1%的水平下顯著更容易找到問題的答案。實際上，家庭流動人口占比越高，整個家庭的眼界和見識也更廣。同樣，受教育年限越長，接觸到的投資理財知識更豐富，相應的投資選擇也就越多，風險承擔能力也越強，那么在住房、現金、股票三種資產中選擇后兩種的概率就越大。樣本（3）是戶籍農村、現居城鎮的樣本，由于樣本量過小，回歸結果不顯著。

為了驗證理論模型里面提出的婚姻將約束外出務工人員消費、改變資產選擇的順序這個想法，在最后一列加入了是否結婚這個虛擬變量，結果并不顯著，說明婚姻對資產選擇沒有顯著的直接影響。

（三）機制研究

前文實證發現農村家庭婚姻對資產選擇沒有顯著的直接影響，有沒有間接的影響呢？為了研究流動人口占比對農戶資產選擇的影響機制，我們加入流動人口占比與是否結婚的交叉項進行Ologit回歸。結果發現，流動人口占比對資產選擇的負向影響主要是通過婚姻約束實現的。如表3所示，無論是針對全樣本還是戶籍農村、居住農村的家庭，婚姻成為約束流動人口收入回流、承擔更多家庭責任的重要因素。

（四）農房投資金額的影響因素

前文主要側重于研究哪些因素影響到農戶的資產配置以及影響的機制，接下來我們想知道在做出了以住房為第一選擇的樣本里面，哪些因素影響農房的具體投資金額。盡管農房投資金額有房屋面積、估算成本、建造成本、負債金額等相關數據，但最能客觀反映農房投資金額的當屬當前建造一棟同樣的房子需要的建造成本，它既能克服房屋市值的波動起伏，又可以避免歷史成本忽略的原材料漲價，因此本文選擇了建造成本作為回歸模型的被解釋變量。解釋變量除了Ologit模型設定的以外，增加了是否結婚這個變量。為了檢驗不同樣本的異質性，依舊按照一個總樣本，兩個分樣本的順序進行回歸。由于建造成本為連續變量，因此此處采用最小二乘法（OLS）進行估計。

從回歸結果不難發現，跟前文回歸結果類似，不同的主要有兩點。第一點是除了受戶主受教育年限、流動人口占比、總收入三個因素影響之外，男性成員占比顯著影響到住房的建造成本，并且影響為負。第二點是相較于ologit回歸結果，受教育年限、流動人口占比、總收入對住房投入的影響由負變為了正。另外，是否結婚對住房投入（建造成本）的影響只在總樣本中顯著，在樣本2和樣本3都不顯著。事實上，出現這種偏差的原因在于是否結婚跟住房投入之間存在雙向因果的內生性問題：一方面，住房投入有利于婚姻的締結（是方麗等，2016）；另一方面，婚姻和家庭責任的約束又會影響到住房的投入。因此，雙向因果帶來的內生性問題導致結果出現了較大的偏誤。

（五）內生性問題的解決

為了解決內生性問題，一般情況會引入工具變量加以解決。由于本文的關注重點在于影響因素而非系數，加上本文的內生性主要由雙向因果導致。因此，此處采用聯立方程的形式解決內生性問題。

[Cost=α0Marry+β0X+ε 0??????? （1）Marry=α1Cost+β1X+ε1???????? （2）]

式中，隨機誤差項 ε～N（0，σ2 ），X 表示所有控制變量。通過兩階段最小二乘估計得出回歸結果。結果如表5所示，考慮了內生性以后方程的顯著性和擬合優度大幅提高。除了由于共線性剔除了戶主工種、農業收入占比兩個因素以外，其他所有變量都在1%的水平下顯著。同時方程2隨機擾動項預測值作為變量也1%的水平下顯著，表明方程達到了最佳的設定狀態。

與考慮內生性之前的估計結果大為不同的是，是否結婚這個變量在三個不同樣本在1%的水平下都顯著，說明雙向因果帶來的內生性問題得到解決。同時是否結婚對住房投入的影響在1%的水平下顯著為正，進一步證實婚姻與住房投入之間存在相互影響的內生關系。與婚姻相關聯的兒童人數占比也在1%水平下對住房投入有顯著影響，說明一旦把住房納入資產配置的框架，婚姻、子女等家庭元素凸顯出來，成為影響住房投入很重要的因素，這與前面理論模型提出的猜想不謀而合。只不過是否結婚、兒童人數占比兩個因素的系數符號卻相反。一方面，婚姻約束促進收入回流，從而加大住房投入，但兒童越多卻會加重了家庭負擔，減少住房投入。此外，流動人口占比對住房投入的影響為負，與前文實證結果一致，再一次印證了家庭中流動人口占比無論是對資產選擇還是對住房的絕對投入都是負向的影響，這個結論與過往文獻（胡建坤和田秀娟，2012）完全相悖。實際上，胡建坤和田秀娟（2012）等的研究主要把重點放在單一資產（房產）本身[9]。一旦把它納入資產配置的框架，三種資產風險、收益以及相關知識儲備的對比將影響投資決策，這也是為什么在三個不同的樣本中，戶主受教育年限（教育年限越長，投資方面的知識儲備越多，投資標的選擇越多）對住房投入呈現負向影響，與流動人口占比對住房投入的影響相互印證。

另外，多種人力資本因素，包括家庭人口數、男性成員占比、就業人數占比、總收入等都在1%的水平下顯著影響到住房的絕對投入，人口越多、男性成員就業人數占比和就業人數占比越高，總收入越多，住房投入越多，這一點與胡建坤和田秀娟（2012）的研究結論一致[9]。勞動年齡人口占比對住房投入的負面影響在1%的水平下顯著，不難理解，在農村，勞動年齡人口占比越高，大多外出務工或者長期居住外地，對住房的投入反而會減少。

（六）穩健性檢驗

由于聯立方程存在聯立性偏誤問題，同時為了結論的準確性，我們用房屋面積、負債金額替代制造成本進行穩健性檢驗。相對于建造成本，房屋面積可以規避價格因素帶來的干擾。負債金額則彌補了建造成本著重于強調資產端的缺陷。如表6、表7所示，結論依然成立。

五、結論及政策建議

本文把農戶住房當作投資品納入經典資產組合理論的一般框架，從家庭金融的理論視角解釋了為什么農戶把回流資金投入房產并作為家庭資產配置的第一選擇。利用中國家庭金融調查的全國性數據進行實證檢驗，得出以下幾個有價值的結論。

（1）由于我國特殊的城鄉二元經濟結構，家庭流動人口成為我們城鄉融合的紐帶，通過實證本文得出與傳統文獻完全相悖的結論：農村家庭流動人口占比無論對資產選擇還是對資金回流（住房投入）的影響顯著為負，并且這種影響是通過婚姻約束實現的。

（2）資產配置的框架下除了以往文獻研究的因素以外，婚姻、子女等家庭元素成為影響農村家庭住房投入的很重要的因素，這為進一步研究資金要素回流提供了新的視角，也拓寬了城鄉融合下要素回流這個問題研究的邊界。

（3）人力資本因素，包括家庭人口、性別、年齡、收入以及受教育年限等對資金要素回流有顯著的影響。

既然婚姻、家庭、子女成為影響農村家庭資產配置以及資金要素回流很重要的因素。同時黨的二十大報告指出要堅持城鄉融合發展，暢通城鄉要素流動。那么怎樣通過合理的政策推動城鄉要素雙向流動成為很重要的課題。基于本文實證結論我們提出以下政策建議：一是搭建回鄉創業的平臺，讓婚姻成為要素回流的驅動力；二是加大農村基礎設施投入，為要素高效回流提供通道；三是鼓勵三胎，讓子女成為要素回流的內生動力。

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責任編輯：彭銀春

基金項目：本文系國家哲學社會科學基金一般項目“鄉村振興視域下駐村第一書記角色重構與作用發揮機制研究”（項目編號：21BDJ052）階段性研究成果。