陈铄南 王宇贤 丁卓欣
摘 要：在乡村振兴背景下，大量农村土地被征收转用，拆迁户由于获得巨额补偿，往往更容易表现出非理性消费，用于赌博，甚至非法集资等行为。基于此，构建选择倾向得分匹配模型，分析拆迁户家庭资产配置的行为规律，并从政府、金融市场、家庭理财三个角度提出了一系列对策建议，旨在促进拆迁户的可持续性消费。
关键词：拆迁户;资产配置;乡村振兴
中图分类号：F323.4 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2022）08-0016-03
一、乡村振兴战略与拆迁政策
习近平总书记在党的十九大报告中提出了乡村振兴战略。乡村振兴战略的提出对解决我国“三农”问题具有重大的历史意义。拆迁和征地政策促进了城乡协调发展，在农村城镇化进程中发挥了重要的作用。回顾我国城镇化的进程，不难发现，城市经济发展伴随着大量农村土地被征用。同时，农村地区是我国全面脱贫攻坚的主要战场，因此乡村振兴战略也是全面建成小康社会全局的重要环节。2018年中央一号文件《中共中央国务院关于实施乡村振兴战略的意见》指出，当前，我国发展不平衡不充分问题在乡村最为突出，城乡之间要素合理流动机制亟待健全[1]。
征地拆迁是伴随着城镇化进程中不可回避的一项重要的基础性工作，在我国城市化进程中，大量农村土地征收转用成为城市用地，为城市经济的飞跃发展提供了土地要素保障。征地拆迁不仅是政府工程，更是事关群众切身利益的民心工程，每一个环节都受到全社会的关注。在这个过程中，政府通过不断完善征地拆迁补偿政策，让农民能够享受农村经济发展的成果。对于集体土地上的拆迁户来说，获得征地拆迁补偿金的同时意味着步入市民化进程，在此过程中会表现出独特的消费、投资行为。
由此看来，亟须探究拆迁户的家庭资产配置问题。因此，本文从城乡土地要素流动与配置的政策演进的视角，通过探明拆迁户家庭消费的行为特征，从而对家庭金融提出指引。
二、数据和模型
（一）PSM模型选取
目前关于拆迁户家庭资产配置的研究大都采用相关性分析、回归分析等实证分析方法，然而这会产生估计偏误问题，因此选择倾向得分匹配（PSM），具体步骤如下。
第一，构造处理变量。这里选择处理变量为0和1，取“1”的家庭为拆迁的处理组，取“0”的家庭为没拆迁的控制组。第二，其余变量作为因变量。第三，根据倾向得分，为处理组匹配一个或多个最为接近的控制组家庭，并作为还没接收处理的处理组家庭。第四，计算处理组家庭和相匹配的非处理组家庭的结果变量的均值，作差得到平均处理效应（ATT）。不同的匹配方式略有差异，常用的方法有近邻匹配、半径匹配和核匹配。在核匹配的要求中，为了能够消除控制组和处理组在协变量上的差异，需要进行平衡性检验。
（二）数据来源
本文根据北京大学中国家庭追踪调查（China Family Panel Studies，以下简称CFPS）的数据，进行实证研究。CFPS是较为权威的全国性社会追踪调查项目，收集数据包括个体、家庭和社区三个层次，来反映中国经济、家庭、人口、教育和健康的变迁。追踪调查对象涵盖了全国25个省、市、自治区和直辖市（不包括港澳台地区和新疆、西藏、青海、内蒙古、宁夏和海南等省、区），样本分布在全国161个县（区）的649个行政村（居）。该项目由北京大学中国社会科学调查中心负责设计和执
行，受北京大学985项目资助，在设计理念上以个人和家庭为主，是具有代表性的全国综合性追踪调查。本文采用2016年的家庭金融调查数据进行研究。在对样本数据进行整理后，一共获得14 033户家庭的数据，其中经历拆迁的有229户，数据较为完整。而2018年CFPS数据拆迁户家庭数据较少。
对于变量设计，被解释变量选择了几个较为重要的支出，即人情礼支出、交通通讯工具费支出、文教娱乐支出、旅游支出、过去12个月家具耐用品支出、过去12个月衣着消费和教育培训支出。
对于倾向打分匹配变量，选择最能代表这个家庭金融的变量，最终选择了尚未归还借出款、健康状况、城乡分类等代表该家庭基本情况、经济状况的变量作为倾向打分匹配的变量。具体变量如表1所示。
三、拆迁户家庭资产配置行为规律分析
类似“大量手持巨款拆迁户涌入楼市”的报道接连不断，“拆迁富翁”暴富返贫现象层出不穷。杭州市在前些年平均每年发生60起涉拆迁户刑事案件。2019年，合肥市一流动赌博团伙被抓获，涉案人员达39人次。在赌博团伙的操纵下，农民往往将补偿金在短时间内挥霍殆尽，从而陷入二次贫困的处境。赌博团伙也正是利用这一点，瞄准拆迁区域开设流动赌场，诱导拆迁户聚众赌博。除赌博外，拆迁户还会盲目消费拆迁款，如一次性投入高收益金融产品等。由于缺乏科学的理财观念和消费观念，拆迁户往往在意识到本金亏损后，才会将资金退出;更有甚者采取非法集资行为，铤而走险[2]。另外，还有许多潜在因素可能引发人们的享乐消费和冲动消费行为[3]。
落后的理财观念、错误的价值观导致消费扭曲，从而进一步导致消费结构的不合理，这些异化行为使得其挥霍补偿金从而使陷入二次贫困成为常态，这一现象很有可能会对城市化进程产生负面影响。
首先进行平衡性检验。对于倾向得分匹配模型，共同支撑是匹配的前提，需要“处理组”与“对照组”的倾向得分有共同的取值。结果体现了大多数观测值均在共同取值范围内，因此在进行倾向得分匹配时仅会损失少量样本。此外，在所有的观测值中，控制组和处理组都在共同取值范围中。
由于有无拆迁的各个家庭的状况存在差异，对资产配置的衡量需要尽量消除这种“选择偏差”所带来的问题。匹配后的所有变量的标准化偏差（% bias）均小于10%，说明可以接受，也体现了运用倾向得分匹配后解释变量之间的差异大幅度减少，使得各个相互比较的家庭有了较好的平衡，同时也消除了样本的估计结果的偏差。gzslib202204011226采用核匹配的方法，结果如表2所示，主要结论如下：
在货币安置政策下，拆迁对人情礼支出有显着的正向影响，T值为2.58，平均处理效应ATT是0.725 764 765。由此说明，当拆迁户收到拆迁补偿款后，会明显增加人情礼的消费。这与我国属于人情社会有较大的关系，尤其是较多农村地区，人情社会的特点会更加明显。人情消费往往伴随着炫耀性消费、盲目消费、跟风消费等非理性消费，这也是返贫的原因之一。
拆迁后对旅游支出有显着的负向影响，平均处理效应ATT是-0.938 409 974，由此说明，在拆迁户收到一大笔补偿款后，会减少旅游的支出。其中可能的原因是
拆迁后的家庭往往会购置新房，旅游需要花费较多的时间，而且旅游是精神消费，对于很多人来说是非必需的。
拆迁对过去12个月家具耐用品支出的平均处理效应ATT是0.766 703 803，T值为1.92，值绝对值大于1.65，说明拆迁对家具等耐用品支出在10%水平上显着正相关。由此也说明拆迁后往往伴随着购房，从而更换家具，产生了额外的消费。
拆迁对过去12个月衣着消费在10%水平上显着负相关，平均处理效应ATT是-0.388 601 381。由此可以看出，拆迁户往往会减少衣着这样生活必需品的消费，而转向其他支出。此外，拆迁对交通通讯工具费支出、文教娱乐支出和教育培训支出不显着。
四、总结及展望
拆迁作为乡村振兴战略下重要的一项举措，拆迁户家庭资产配置对社会经济发展起着重要作用。本文根据CFPS的数据，主要研究发现拆迁对人情礼支出和家具等耐用品支出有显着的正向影响，而对旅游支出和过去12个月衣着消费有显着的负向影响。这说明拆迁户往往在拆迁后购置新房的过程中产生了更多的消费。
为此，拆迁户需要统筹使用征地拆迁补偿金和家庭其他资金，不断优化家庭资产配置，避免出现非理性消费，以及赌博等异化行为。在城镇化过程中要兼顾拆迁户的理财意识，为加速实现乡村振兴打开城乡通道。
为达到此目的，可以从政府、市场、拆迁户家庭三个方面对拆迁户家庭资产配置进行风险控制。
（一）加强政府引导
针对农村地区的拆迁户，地方政府应当加大对被征地农民社会保险的投入比重，减轻他们的负担。通过建立完善的社会保障制度，制订更科学合理的拆迁补偿方案。引导民间借贷市场，切实保障居民的日常生活。拓宽个体投资者学习金融知识的渠道。此外，对非法赌博的个人以及团队进行严厉打击。
（二）发展金融市场
拆迁户的潜在风险来源之一是资产配置、结构均较为单一，因此金融机构需要创新金融产品，增加拆迁户家庭资产投资的可选性。同时，须规范金融投资市场，构建从供给端出发的“差别化引导”与市场机制兼容对接的金融资产投资（如金融产品、理财产品、保险产品等）和非金融资产投资（如房地产）的规范性投资市场机制，改善市场上的信息不对称现象，弱化拆迁户家庭非理性消费，完善金融市场内部监管制度。
（三）优化家庭资产配置
引导拆迁户根据家庭自身的情况和风险承受能力合理配置部分家庭资产，优化家庭配置组合，实现补偿政策利益最大化。加强拆迁户投资理财知识学习，根据自身风险态度估计自身可承受风险的程度，提高风险认知水平，正确审视家庭资产投资波动;通过学习正确选择理财产品，鼓励投资消费方式多元化，避免盲目从众行为。
参考文献：
[1] 中共中央国务院关于实施乡村振兴战略的意见[N].人民日报，2018-02-05（001）.
[2] 吴小荷.集体土地拆迁户家庭资产配置行为的理论模型与实证研究[D].杭州：浙江财经大学，2019.
[3] Bao，H.J.，Deng，S.Q.，Xu，S.M.，Peng，Y. Conspicuous consumption behavior of land-lost farmers：A perspective of social identity[J]. Cities，2017，66：81-90.
