文/新浪财经意见领袖专栏机构 蒙格斯智库
在我国，“拆二代”指一个通过继承父辈房产，并在城市扩建过程中，由于拆迁而获得巨额补偿的群体。伴随他们的却是诸如“一夜暴富”、“奢华无度”、“游手好闲”等多种标签，但凡有一件负面新闻便试图“一竿子打翻一船人”。究竟拆迁对孩子的影响是否真是 “百害而无一益”呢？
本次选文以芝加哥房屋拆迁政策作为准自然实验，通过因果推断来研究公共房屋拆迁政策对儿童的长期影响，最终发现经历拆迁的年龄较小的儿童辍学率更低，且在成年后早期阶段有更高的就业率和收入，因暴力犯罪而被逮捕的次数也更少，呈现较多正面影响。尽管国情与政策有所不同，但该文章也为“拆二代”经济的研究提供了思路，也提醒人们应理性看待突来的财富和环境改善，并非人们想象中必然会带来更多迷失和松懈，有时候“幸运”就是幸运本身。
文章：Moved to opportunity： The long-run effects of public housing demolition on children
作者：Eric Chyn
收录期刊：American Economic Review 2018， 108（10）： 3028–3056
作者：蒙格斯智库 杨梓阳
背景知识
早在30年前，Wilson（1987）， Sampson and Groves（1989）， Massey and Denton（1993）等人就通过研究发现如果儿童在早期就搬去就业率更高和犯罪率更低的社区居住，他们成功的概率会更高。但过往的研究存在局限性，例如虽涉及到房屋补助政策的实质性改变，但相对较少去关注房屋拆迁政策与居民所受影响这两者的因果关系；此外，过去的分析仍局限在房屋拆迁政策对儿童学习成绩的影响上。在此基础上，Eric Chyn（2018）以芝加哥房屋拆迁政策作为准自然实验，通过因果判断研究了公共房屋拆迁对儿童多方位的长期影响。
首先作者把样本控制在房屋拆迁时年龄为7-18岁的儿童，并获取了2767所房屋的5250名儿童的数据，并将这些儿童分为两组，将经历房屋拆迁的儿童设置为实验组，未经历房屋拆迁的儿童设为对照组，这两组儿童的个人情况和他们的家庭状况是相似的，因此后期各方面发展的差异可以归因于房屋拆迁。随后通过计量方式分析了拆迁对新居住环境、儿童成年后的就业表现、社会补助与犯罪现象、儿童辍学率、给政府预算带来的收益等多方面的影响。
研究框架
作者首先使用了上述线性模型来研究房屋拆迁对儿童的影响，其中
为对儿童的影响结果，i为某一个体，t为时间，
为一套项目的固定影响，
为虚拟变量，
为拆迁对儿童的净影响。此外，作者还在公式（1）的基础上衍生出两个版本，第一，在模型（1）中考虑与儿童性别的交互项；第二，在衡量产出指标的年份中，加入儿童年龄与是否属于处理组的交互项。
为了避免样本家庭可能会对是否参与公共房屋拆迁进行选择的影响，作者选用了工具变量法，正如公式（2）、（3）所示，为了探究在高层公共房屋中多住一年对儿童发展的“剂量效应”，Chyn以公共房屋拆迁作为工具变量，使用两阶段最小二乘法来分析搬离公共房屋对儿童的影响。其中
为居住在公共房屋（包括拆迁前）的年数。
同时作者还排除了样本损失和空间溢出效应对本次分析结果的影响。其中样本损失指的是例如经历拆迁的儿童会选择搬离伊州，而导致在伊州的工资数据为零；空间溢出效应则指例如芝加哥的拆迁减少了公共住房周边的犯罪，然后在某种程度上社区犯罪的减少对儿童的长期结果有积极的影响。
主要结论
1． 经历拆迁的儿童在成年后的早期，在就业收入方面有更好表现。就业率比未经历拆迁的儿童高4%，年收入也比他们高出16%，达到602美元/年。且该积极影响在女性身上更为显著，相应的就业率和年收入分别高出6.6%和18%。此外，拆迁对年龄较小（7-12岁）的儿童的积极影响比对年龄较大（13-18岁）的儿童更大，尤其是在他们26岁时。
2． 拆迁有效降低了儿童在后来成长过程中的犯罪行为。经历拆迁的儿童因暴力犯罪而被逮捕的人数相对少14%，且减少的比例在男性中更为明显。
3． 拆迁对年龄较小的儿童的受教育程度产生了长期的影响。研究结果表明，年龄7-12岁的儿童的辍学率更低，但对年龄在13-18岁的儿童的辍学率没有显著性的影响。
4． 拆迁对不同群体都有积极影响。作者将样本根据性别、年龄、家中是否有劳动力、家中是否有成年人被捕、家庭贫困率五个方面进行分组。最终发现拆迁对不同群体的就业收入、降低犯罪行为皆有积极影响。尤其是对处于弱势的儿童来说，效果更为突出。
5． 无论是对于低收入家庭还是政府支出来说，拆迁都有较大的好处。作者估算得出，经历拆迁的儿童的税前终身收入增加约45000美元（现值约为12000美元）。成本方面以伊州的四卧室公寓为例，涉及到的搬家费用为1100美元，同时再假定一个家庭有两个儿童，且税率为10%，最终算得政府的净收益为1，300美元/户（= 12000×2×0.10 − 1，100）。
本文仅代表文章原作者观点及笔者的评论观点，并不代表蒙格斯智库的观点。
(本文作者介绍：国内首家中国宏观经济拐点研究和风险研究的独立智库机构，对经济、金融、法律、风险等领域开展量化模型研究)
责任编辑：张文
新浪财经意见领袖专栏文章均为作者个人观点，不代表新浪财经的立场和观点。
欢迎关注官方微信“意见领袖”，阅读更多精彩文章。点击微信界面右上角的+号，选择“添加朋友”，输入意见领袖的微信号“kopleader”即可，也可以扫描下方二维码添加关注。意见领袖将为您提供财经专业领域的专业分析。
