“家庭网”中的风险分担

梁腾坚,刘 奇,郭志芳

(1.中国农业大学经济管理学院,北京100083;2.国务院参事室参事业务二司,北京100008)

一、研究背景

什么样的组织/网络最适合充当分担风险的组织/网络?相关研究认为,小型社会网络的成员之间更有可能实现风险分担,因为这些成员往往更加关心彼此的经济状况,也更为信任彼此,同时也更有可能通过社会排斥等方式对违约的成员进行惩罚[1]。因此,家庭应该是最为重要和可能的风险分担组织/网络,个人往往首先在家庭内部寻求风险分担。人们组建家庭的目的之一就是为了统筹资源以应对风险的冲击,即使在富裕的经济体中,家庭仍然是重要的保险组织[2]。

传统中国家庭的主要功能之一就是保护其成员免受外部风险的冲击。长期以来,面对人口过剩和资源缺乏等问题,个体之间的竞争往往很激烈,并且缺乏正式的社会保障制度,在这种环境下,强势的家庭制度能够抵御险恶多变的环境,农民唯一能够相信的人就是自己家庭的成员[3]。

近几十年来,我国的家庭结构出现“核心化”趋势,即由传统的三代(或世代)同堂家庭向现代核心家庭[注]“核心家庭”是由父母双亲和未婚子女所组成的家庭(包括只有夫妻2人而无子女或者只有双亲中1人与未婚子女组成的家庭)。转变[4-5]。标准的经济分析可以解释家庭的“小型化”和“核心化”,即共同生活能够节约经济花费,但是也会提高生活成本——特别是在丧失个人自主性的情况下,只要这些成本超过了共同生活的收益,家庭就会分解。随着市场经济的发展,家庭更容易获得所需要的产品和服务,从而组成和维持大家庭的激励就会削弱,这也是发达经济体中的家庭,特别是城市家庭变得“小型化”和“核心化”的根本原因[4]。因此,随着我国市场经济的深入发展,农村家庭也会趋向“小型化”和“核心化”。

随着家庭的“小型化”和“核心化”,“家庭网”孕育而生。“家庭网”是指有亲属关系的家庭组成的社会网络,就多数情况而言,它是由能够组成主干家庭[注]“主干家庭”是指父母双亲仅和一对已婚子女(儿子、儿媳或女儿、女婿)所组成的家庭(包括两对不同代夫妻有缺损的情况)。和联合家庭[注]“联合家庭”是指由父母双亲和2对及2对以上已婚子女所组成的家庭(包括无父母而兄弟姐妹婚后不分家的情况)。的几个独立的核心家庭组成的一种特殊的社会组织,具有特殊的结构和功能[4]。换句话说,“家庭网”是在传统的主干家庭和联合家庭向核心家庭转变的过程中形成的,原来的主干家庭和联合家庭由于儿子分爨、兄弟分家以及女性出嫁等原因分解成多个独立家庭,这些独立的另组家庭以及原属家庭就构成了一张“家庭网”。

从某种程度上来说,“家庭网”是传统家庭的另外一种再现形式,在传统家庭分解后,核心家庭与“家庭网”保持着密切的联系,在经济上相互帮助、生活上相互支持、情感上相互交流[6],这就意味着“家庭网”是一个非常重要的风险分担网络/组织。在家庭“核心化”的过程中,家庭内部的亲属关系变成了家庭之间的亲属关系,即家庭内的亲子关系变成亲代家庭和子代家庭的关系,家庭内兄弟姐妹的关系变成兄弟姐妹家庭间的关系。如果家庭内的亲属能够相互分担风险,那么就有理由相信亲属家庭之间也会分担风险。在经济分析中,把“家庭网”当作风险分担的组织/网络有其合理性,因为“家庭网”中的成员家庭充分掌握着彼此的信息,了解彼此的行为和过往,能够形成有效的监督,同时能对背信弃义的成员家庭施加强大的社会压力,更为重要的是,成员家庭之间往往具有血缘上的联系,这有助于产生利他主义的感情和情绪,这种利他主义往往能够减少甚至消除囚徒困境下的搭便车行为,如果双方相互利他,就更容易实现对公共物品(比如共同的保险计划)的自愿捐助。

虽然国内外研究农村风险分担组织的文献较多,但大多都把“村庄”当作风险分担的组织/网络[7-8],或是研究社会中早已存在的特定组织的风险分担功能,比如孟加拉国的“bari”组织[9]和中国的宗族组织[10],少有文献把“家庭网”当作风险分担的组织/网络来研究。为此,本文将利用中国家庭追踪调查(CFPS)农村地区的数据,实证分析在面临收入风险冲击时,我国农村家庭能否通过“家庭网”来分担风险。

二、理论框架及实证模型

(一)“家庭网”的风险分担模型及研究假说

在风险分担组织/网络中,风险的有效配置等同于在组织/网络总的资源约束下,社会计划者最大化家庭期望效用的加权和[8]。作为一种潜在的风险分担组织/网络,“家庭网”中风险的帕累托配置可以用同样的方法进行论证。

式(1)为每一自然状态s每一时期t“家庭网”的资源约束条件,式(2)为非负约束条件,如果“家庭网”在任何历史中的每一期都有任何资源,则不会取等式。

(1)

cist≥0,∀i,s,t

(2)

相应于cist,cjst,一阶条件见式(3)。如上所述,家庭的边际效用函数u′(·)是可微的,它在每一时期都保持不变,cist,cjst分别是成员家庭i和j在t时期s状态下的消费水平,家庭权重λi不随时间的变化而变化。

(3)

对于“家庭网”中的任一成员家庭,式(3)在任何时期t和任何自然状态s下都是成立的。“家庭网”中所有成员家庭的边际效用都是同向移动的,他们的消费水平也是同向移动的。因此,在任何自然状态s下,任一成员家庭i的边际效用都是“家庭网”中所有成员家庭平均边际效用的单调递增函数。这意味着任一成员家庭i的消费都是“家庭网”平均消费的单调递增函数。在风险的帕累托配置中,收入的任何一个暂时性变化都能够在“家庭网”水平上得到完全的统筹和分担。既然在控制了“家庭网”总消费后,家庭消费不受家庭收入的影响,成员家庭就没有在家庭层次上进行风险多元化的激励,其面临的唯一风险就是“家庭网”层面上的总风险。

(4)

和上述情况一样,对于“家庭网”中的任一家庭i,式(4)在任何时期t和任何自然状态s下都是成立的。如果把N个等式加总,就可以得到式(5):

(5)

因此,家庭的消费等于“家庭网”的平均消费加上不随时间变化而变化的家庭固定效应,这个固定效应取决于家庭的相对权重。此外,家庭收入yits没有出现在式(5)中,这意味着在控制了平均消费后,一个家庭的消费不会受到自家收入的影响。在风险分担理论中,家庭收入冲击表示家庭面临的特异性风险,风险分担组织/网络的平均消费冲击表示该组织/网络的总风险。换句话说,根据式(5)可以提出以下研究假说:如果“家庭网”中存在完全的风险分担,那么在控制“家庭网”的总风险后,一个家庭的消费不会受到自家特异性收入风险的影响。

(二)计量模型

(6)

(7)

如前所述,“家庭网”中风险分担的程度由两个系数决定:一个是家庭收入差分的估计系数,另一个是“家庭网”平均消费差分的估计系数。当“家庭网”中存在完全的风险分担时,前者取值为0,且在统计上不显著;后者取值为1,且在统计上显著。

不过,这种估计方法往往会导致估计系数β过度敏感,从而产生估计偏误。特别是当β>0时,估计系数会向值偏误[8],这会产生完全风险分担的假象。因此,可以用风险分担组织/网络与时间交互的虚拟变量来捕捉风险分担组织/网络面临的总风险[11]。沿用这种方法,本文使用“家庭网”—时间虚拟变量来捕捉“家庭网”面临的总风险,用家庭收入来捕捉家庭的特异性风险。最终的计量模型设定如下:

(8)

被解释变量Δcift为家庭消费的差分,采取人均的形式,即家庭人均消费的差分。具体的消费分类包括了总消费、食物消费、非食物消费,而非食物消费又进一步细分为衣着、家庭设备用品、医疗保健、交通和通讯、教育文化娱乐、居住、杂项等各项消费支出。

关键解释变量Δyift为家庭人均纯收入的差分。控制变量ΔAift为家庭人口特征变量的差分。家庭的人口特征变量包括了家庭人口规模、人口结构——家庭中未成年人的比例、17—59岁(男性/女性)成年人的比例、60岁及以上(男性/女性)成年人的比例,家庭成员的最高教育水平,家庭财务负责人的性别和年龄以及家庭是否从事农业生产经营的虚拟变量等。其中,家庭人口规模的差分是重要的控制变量,家庭人口规模的变化既有可能直接影响家庭人均消费的变化,也可能是形成“家庭网”的重要原因,如果不对它进行控制,则有可能造成遗漏重要变量的估计偏误。

三、数据来源与“家庭网”的结构

本文使用的数据来自于北京大学中国社会科学调查中心实施的中国家庭追踪调查(CFPS)。该调查于2010年正式开展,2012年、2014年和2016年对样本家庭进行了追踪调查,收集社区、家庭、个体3个层次的数据,包含了家庭收入、支出和资产等方面的信息,非常适合用于对风险分担的检验。本研究侧重于家庭收入和消费的变动,因此主要使用的是2012年、2014年和2016年CFPS的农村家庭数据。

为了具有可操作性,本文将“家庭网”进一步定义为源于同一基期(2010年)家庭的一组家庭。从而,“家庭网”由原属家庭[注]“原属家庭”是当期调查前存在于家庭成员数据库中的受访家庭。和另组家庭[注]“另组家庭”是当期调查从原属家庭中分裂出来,与原属家庭经济上相互独立的个体。组成。利用分家基因成员的信息,可以识别出另组家庭的原属家庭,从而构造一个“家庭网”的数据集,并利用这个数据集进行风险分担的检验。图1显示了2014年“家庭网”f可能的家庭构成,包括持续追踪家庭A、另组家庭B、另组家庭C和另组家庭D,它们之所以被纳入到同一“家庭网”,是因为都可以溯源至基期家庭A。其中,有些家庭既是另组家庭又是原属家庭,比如另组家庭C的原属家庭为另组家庭B,而另组家庭B则是从它的原属家庭——基期家庭A中分裂出来的。因此,从另组家庭的角度来看,“家庭网”是由持续追踪并且分过家的家庭[注]“持续追踪家庭”指的是从基期(2010年)到调查当期持续追踪调查的家庭。和溯源于它的另组家庭所组成的。对于持续追踪但未分过家的家庭来说,其“家庭网”只包含该家庭自身,不是严格意义上的“家庭网”,因此本文所指涉的“家庭网”仅限于由持续追踪并分过家的家庭和一户及以上另组家庭所组成的“家庭网”。

图1 “家庭网”f的构造

表1为CFPS在2010年、2012年、2014年和2016年的受访家庭数量及其结构。2010年(基期)有9 700户受访家庭。2012年CFPS调查了9 061户家庭,这些受访家庭分为三类:(1)从基期到2012年持续追踪并且从未分过家的家庭,有8 240户;(2)从基期到2012年持续追踪并且分过家的家庭,有483户;(3)另组家庭338户,它们是在2012年从上述分过家的483户家庭中分裂出来的。如上所述,“家庭网”由第(2)类和第(3)类受访家庭构成。2014年有9 933户受访家庭,包括7 720户持续追踪并未分过家的家庭、1 213户持续追踪并分过家的家庭和1 000户另组家庭,其中有723户另组家庭是调查当期刚从原属家庭分解出来的。同样的,2016年受访家庭10 059户,包括持续追踪并未分过家的家庭7 117户、持续追踪并分过家的家庭1 584户和另组家庭1 358户,其中有589户另组家庭是调查当期刚从原属家庭分解出来的。

有多少另组家庭是由于儿子的分爨以及女儿出嫁形成的呢?表1最后一行显示了各个调查期(当期)另组家庭与其原属家庭为亲子关系[注]另组家庭中至少有一名成员与其原属家庭的一名成员有亲子关系。的比例。从中可以看出,绝大部分的另组家庭与其原属家庭是子代家庭与亲代家庭的关系,换句话说,绝大部分另组家庭是由于儿子的分爨或女儿出嫁等原因所形成的。

表2为不同调查时期受访者家庭类型的变化。从中可以看出,核心家庭已经是我国农村地区最主要的家庭类型:2012年、2014年和2016年的受访家庭中分别有60.11%、61.11%和63.98%的比重为核心家庭。在持续追踪的家庭中,分过家的家庭为核心家庭的比重系统性地高于未分过家的家庭,而另组家庭(当期)绝大多数为核心家庭。这说明,另组家庭及“家庭网”的形成很大程度上是家庭的“核心化”造成的。

另外,2016年CFPS中家庭人口规模的数据也显示:那些持续追踪并且未分过家的家庭,其人口规模平均值为4.16人,中位数为4;那些持续追踪并分过家的家庭,其人口规模平均值为3.59人,中位数为3;而另组家庭(当期)的人口规模平均值为2.68人,中位数为3。2—3人的规模与核心家庭的人口规模是一致的,这进一步支持了家庭分家的过程就是“核心化”和“小型化”的过程。总之,“家庭网”的数据集表明,有相当一部分另组家庭是因为孩子的分爨或出嫁而形成的,而家庭的“核心化”是“家庭网”形成的重要原因。

表3对相关变量进行了统计,并按照“家庭网”中不同的家庭类型进行了分类。从中可以看出,与持续追踪并分过家的家庭相比,另组家庭的人均消费和人均纯收入都要更高一些,这一方面是因为另组家庭的总消费和纯收入更高一些,另一方面是因为另组家庭的人口规模更小一些。此外,另组家庭也显得更为年轻,其未成年比例和17—59岁男(女)性成年人比例要更大,而60岁及以上男(女)性成年人比例更小一些。另组家庭受教育水平最高成员的教育水平更高,家庭更少从事农业生产经营,其财务负责人的年龄也更小。显然,在这些可观察的特征上,持续追踪的家庭与另组家庭存在着显著差异。这表明,家庭的分裂是非随机性的,如果不包括另组家庭,那么分析将会受到选择性偏误的影响。

表1 受访家庭数量:持续追踪的家庭与另组家庭(单位:户)

注:A是从基期(2010年)到调查当期持续追踪的家庭,“家庭网”由B类和C类家庭构成。

表2 受访者家庭类型的变化

表3 相关变量统计结果

注:所有的价格变量都使用《中国统计年鉴》中各省的CPI折算为2016年的价格。

四、实证结果分析

(一)家庭总消费的风险分担

表4汇报了家庭总消费风险分担的检验结果。其中,模型(1)的解释变量仅包含家庭人均纯收入的差分,构成了估计的基准模型;模型(2)在模型(1)的基础上控制了家庭规模大小的差分;模型(3)在模型(1)的基础上控制了家庭其他特征变量的差分;模型(4)则在模型(3)的基础上控制了家庭规模大小变量的差分。

从基准模型(1)可以看出,在控制“家庭网”—时间虚拟变量之前,有16.37%的收入波动转为了总消费的波动,而在控制了该变量之后,家庭人均纯收入差分的估计系数为0.0762,也就是说,只有7.62%的收入波动转为了总消费的波动。虽然这个估计系数不等于0,但是它还是远小于控制之前的估计系数(0.1637),并且在统计上不显著。模型(2)的估计结果则表明,在考虑了家庭规模变化的因素以后,模型(1)的基本结论还是成立的,即在控制了“家庭网”—时间虚拟变量之后,家庭人均纯收入的估计系数大幅度减少,虽然不等于0,但是在统计上不显著。模型(3)和模型(4)的估计结果同样显示:与基准模型(1)相比,在考虑了家庭其他特征变量以及所有的控制变量以后,模型(1)的基本结论还是成立的。

表4 “家庭网”中总消费风险分担检验结果

注:***、**和*分别表示在1%、5%和10%的显著性水平上显著,括号内为标准误。

表5 “家庭网”中食物/非食物消费风险分担检验

注:***、**和*分别表示在1%、5%和10%的显著性水平上显著,括号内为标准误。

综上所述,当家庭的效用函数为指数型时,家庭人均总消费拒绝了完全风险分担的假说,但是实现了部分风险分担:在控制“家庭网”—时间虚拟变量之后,家庭人均纯收入差分的估计系数都大幅度地减少,并且在统计上都不显著。在不同控制变量的设定下,这个基本的结论都是稳健的。因此,遗漏重要变量所导致的估计偏误不是一个严重的问题。

(二)不同消费分类中的风险分担检验

表5汇报了家庭食物/非食物消费风险分担检验结果。从中可以看出,家庭的食物消费并没有实现完全的风险分担:在控制“家庭网”—时间项之后,估计系数减少的幅度并不明显,虽然两者在统计上都不显著。这说明,在“家庭网”中几乎没有食物消费的风险分担。与之形成对比的是,“家庭网”对非食物消费的风险分担非常显著,尽管也不是完全的风险分担。在控制“家庭网”—时间项之前,家庭人均纯收入差分的估计系数为0.0981。控制之后,这个估计系数大幅减少为-0.0131,并在统计上不显著。在进一步细分非食物消费类型后,除了医疗保健消费,其他项目的消费都拒绝了完全风险分担的原假设[注]为节省篇幅,不再汇报相关的结果,感兴趣的读者可以向笔者索取。。

(三)按资产分组的消费风险分担检验

“家庭网”对风险的分担会因家庭拥有资产的分层而呈现出显著的差异吗?一般认为,高资产组的家庭面对收入冲击时有能力更好地对消费进行平滑,从而更不依赖“家庭网”来分担风险。可能的原因有两个,一是高资产组的家庭拥有更多的可抵押资产,从而能有效利用信贷市场来实现消费的平滑,将未来的资源用于今天的消费;二是高资产组的家庭即使借贷受到限制,还可以将积攒的金融和实物资产变现以应对风险的冲击,实现自我保险。借贷市场和自我保险机制的存在,使得高资产家庭对“家庭网”这种非正式的风险分担组织/网络的需求并不太强烈。

与高资产家庭相比,低资产家庭可能更加厌恶风险,其有更强的激励去分担风险,但并不意味着其需求一定会得到满足。较少的资产限制了他们日后回报他人的能力,由于存在这种预期,其他人与他们共同分担风险的激励就会下降。另外,与低资产家庭同属一个“家庭网”的家庭也往往拥有较少的资产,这会限制他们之间的风险分担。相比之下,中等资产家庭更有可能在“家庭网”中实现风险分担,因为他们有分担风险的需求,同时也更有可能获得风险分担的供给。

为了验证上述观点,本文把所有的家庭按照拥有的资产高低分为不同的资产组进行了分组回归。其中,家庭资产包含了10个子类别:农业机械、经营资产、债权——别人欠自家的钱、耐用品、金融资产、生产性固定资产、土地、现住房、其他房产和储蓄。把家庭按照资产排序后分为三个资产组,分别是最低资产户30%、中等资产户40%和最高资产户30%。分别对这三个资产组的总消费进行完全风险分担的检验,结果如表6所示。对于低资产户而言,在控制了“家庭网”—时间项后,家庭人均纯收入差分的估计系数虽然变小了,但是降幅并不显著。这说明低资产户利用“家庭网”实现了部分的风险分担,但是风险分担的程度是非常有限的。与预期相符的是,中等资产户风险分担的程度超过了最低资产户和最高资产户。而在控制了“家庭网”—时间项后,高资产家庭人均纯收入差分的估计系数不仅没有趋向值反而变得更大。

高资产家庭的反常现象,可能跟“亲属税”有关。从高资产户的角度来说,亲属家庭间的风险分担可能是不“公平”的,他们实际给予亲属的帮助往往超过了他们为风险分担所愿意的支付。换句话说,对高资产户而言,家庭间的风险分担包含了收入再分配的成分。在这种情况下,亲属网络反而成为高资产/收入家庭的一种负担,即对他们征收的“亲属税”。为了逃避这种“亲属税”,家庭倾向于增加消费,特别是增加不可分享的非耐用品的消费[12]。基于这样的分析,在控制“家庭网”—时间项后,高资产家庭的消费不仅不会减少,反而会增加。此时,对高资产家庭而言,“家庭网”—时间项捕捉到是随着时间变化而变化的“亲属税”。

表6 家庭按资产分组的消费风险分担检验结果

注:***、**和*分别表示在1%、5%和10%的显著性水平上显著,括号内为标准误。

(四)稳健性分析

在实际调查中,家庭的收入是非常难测量的,经常产生测量误差。当测量误差为经典变量误差时,OLS的估计将会产生衰减偏误,即所估计的影响将变小,特别是如果待估参数为正数,被误测变量系数的OLS估计量会产生向零值的偏误。由于家庭消费经常随着家庭收入的波动而同向波动,在这种情况下,如果不考虑收入的潜在测量误差,就可能会低估家庭收入对消费的影响。为了检验测量误差可能带来的估计偏误,这一部分使用工具变量对主要的风险分担检验重新进行了估计。另外,使用工具变量法还有助于缓解家庭收入变化潜在的内生性问题。比如家庭偏好的变化等不可观测因素可能同时影响家庭的收入和消费的变化,这会造成潜在的内生性问题。

如前所述,CFPS的时间跨度为2010—2016年,而这段时间(2010年第2季度至2016年第2季度)恰好是我国第6个经济收缩期[13]。面对突如其来的经济危机,家庭可以通过变卖实物资产和金融资产的方式来平滑家庭的收入波动[14]。也就是说,家庭拥有的初始资产可以用来预测家庭收入的变化。这部分使用家庭初始的人均实物资产和金融资产作为家庭人均收入波动的工具变量。

表7汇报了工具变量估计的结果。在所有的回归当中,都分别以Cragg-Donald Wald F统计量来检验工具变量是否是弱工具变量,以Sargan统计量的p值来检验工具变量的过度识别问题。结果显示,与把家庭人均纯收入的波动作为外生变量相比,工具变量估计的系数要更大一些。估计系数更高的一个可能原因是工具变量法修正了家庭收入变量中的测量误差。另外一个可能的原因是工具变量捕捉到的是家庭永久性收入,而不是暂时性收入。表7中的总消费检验与OLS估计结果一致,在控制“家庭网”—时间项后,家庭人均纯收入差分的估计系数变小了,从0.2224减小到0.1510。在对消费进一步细分后发现,家庭人均纯收入差分对家庭人均食物消费和非食物消费的影响也在变小。不管是在总消费还是在分项的食物消费和非食物消费的风险分担检验中,家庭人均纯收入差分的估计值都不等于0。这说明,“家庭网”中的家庭实现了部分风险分担,但没有实现完全的风险分担。

这个结论并不意外,大多数研究表明,即使在单个家庭内部,完全的风险分担也是不太可能的。不过,在控制了“家庭网”—时间项后,家庭人均纯收入波动的估计系数都变小了。这表明,“家庭网”中的家庭确实在统筹使用他们所拥有的经济资源。换言之,至少就消费的风险分担而言,把“家庭网”而不是家庭当作基本的决策单位似乎更为合理一些。

表7 消费风险分担的稳健性检验结果

注:***、**和*分别表示在1%、5%和10%的显著性水平上显著,括号内为标准误;Cragg-Donald Wald F统计量括号里的值为弱工具变量检验的10%水平标准值。

表7中,Cragg-Donald Wald F统计值符合Stock和Yogo(2002)10%的临界值,表明所选择的工具变量对内生解释变量——家庭人均纯收入的变化有较强的预测能力。同时,Sargan检验的高水平p值表明不能拒绝所有工具变量均为外生的原假设。尽管这些检验不能证明识别策略的完全成功,但是它们确实为所选工具变量的合理性提供了一些证据。

五、结论与启示

利用中国家庭追踪调查(CFPS)农村地区的数据,本文首先构造了“家庭网”的数据集,并利用这个数据集来检验在面临收入风险冲击时,我国农村家庭能否通过“家庭网”来分担风险,从而达到完全的消费保险。实证结果表明:“家庭网”中的家庭实现了部分风险分担,但没有实现完全的风险分担;相比于食物消费,家庭非食物消费的风险分担程度更为显著;相比于高资产家庭和低资产家庭,中等资产家庭实现风险分担的程度更大。这意味着,虽然“家庭网”并没有完全像单个家庭那样发挥作用,但是在“家庭网”的层面上确实发生了经济资源的统筹配置。换句话说,家庭的消费决策很大程度上是在“家庭网”的层面上做出的,一个家庭的消费受限于“家庭网”中的其他家庭所拥有的经济资源。

尽管经济分析单位的选择取决于研究本身的性质,但是本文研究结果仍然有两个启示。一是在一些情况下,比如研究收入和消费的变化,把“家庭网”而不是单个家庭当作经济分析的基本决策单位或许更为合适;二是在面板数据的分析中,把持续追踪家庭当作数据单位会导致估计的偏误。因为家庭的分解是非随机的,家庭的“核心化”使得经过分解的持续追踪家庭与基期的原属家庭之间存在着系统性的差异。

另外,本文的研究结果对于我国公共政策——特别是当下的精准扶贫政策的制定也有一定的启示意义。为了帮助农户摆脱贫困,近些年各地政府先后出台了各种精准扶贫政策,比如贴息贷款、政策性农作物保险等,以降低贫困户的收入风险。换言之,相当一部分扶贫政策的初衷是为了给穷人提供某种形式的保险。它们的预设前提是,如果没有这些政策的扶持,贫困户将无法得到充分的保障。但是,事实并非如此简单,即使在其他情况都相同的情况下,由于“家庭网”的不同,贫困户也不是同等的贫困。有些贫困户能利用“家庭网”实现相当程度的风险分担,而有些贫困户则必须独自面对收入风险的冲击。那些得到分居亲属(父母、子女等)强有力支援的贫困户,比如已经有孩子在城市安家落户的贫困户,甚至比一些非贫困户更有能力应对风险的冲击,从而实现较高的消费水平。因此,在贫困户的识别中,以家庭作为识别单位可能会造成扶贫政策的不精准。那些有强大“家庭网”支援的贫困家庭与其他贫困家庭一起获得扶贫项目的同等支持,会造成新的不平等。总之,如果忽视“家庭网”中经济资源的统筹配置,精准扶贫政策的实际效果将会大打折扣。