论文部分内容阅读
摘 要：在收集农村地区父母与成年子女的匹配样本的基础上，利用一阶差分工具变量模型分析父母健康对子女外出务工决策的影响，得出父母健康对其子女外出务工决策具有明显的负面影响，而影响的大小以及显著程度与子女性别以及兄弟姐妹人数密切相关的结论。
关键词：父母健康 外出务工 家庭养老
一、 文献回顾
目前有关农村父母健康对子女外出务工决策影响的研究在国内较为少见，国外虽已有众多关于这一主题的文章，但至今仍无统一结论。目前国外对这一主题的研究主要有以下几个方面：第一、部分文献认为农村子女的赡养责任对其外出务工决策有显著的负影响。John Giles （2007）认为成年子女会迫于家庭以及社会传统不得不重新安排其工作日程，减少外出务工时间，甚至退出劳动市场。1，2第二、也有一些文献认为农村子女的赡养义务对其外出务工的影响会因为不同对象不同居住安排而有所不同。如：Susan John Giles（2010）运用工具变量方法估计了照料病弱父母对成年子女工作时间的影响，其研究指出，父母健康对女性劳动时间的影响大于男性，与父母居住在一起的影响程度大于不居住在一起的，成年女性在照料不居住在一起的父母时，其劳动时间会显著减少。而Elisabeth Mugnai and Ana Ramona（2006）运用工具变量方法控制内生性的偏误，并指出对于与父母居住在一起的成年女性，照顾家庭中的老人将会显著降低其外出务工率，而这种影响对于成年男性却并不显著。
二、 理论框架与计量模型的构建
1、理论模型的分析
本文所构建的理论模型类似于Becker（1965）的家庭产出模型。其主要思想是将家庭作为一个产出机构以决定资源的配置。参考刘靖（2008）将该理论模型的推广与修改，本文将传统的劳动供给模型进行扩展，研究个人时间在闲暇、劳动以及照顾父母三个方面的配置问题，其目的同样是实现个人效用的最大化，本文假设成年子女对父母具有利他主义偏好5，当父母身体欠佳时，这种利他主义偏好将会刺激子女对父母提供生活照料，所以父母的健康水平将会影响成年子女的效用函数。成年子女的效用函数、时间约束、收入方程、消费约束以及父母的健康产出方程如下所示：
方程（1）表示农村地区成年子女的效用函数，指父母的健康水平，表示个体消费，而表示个体的闲暇，表示其他可能影响成年子女效用水平的变量。方程（2）表示家庭成年子女的时间约束，表示照顾父母的时间，表示消费闲暇的时间，表示用于工作的时间。收入方程（3）中，表示子女外出务工所获得的收入，其中表示工资率而表示其他收入（包括非劳动收入以及其他一系列收入），子女的消费约束方程（4）中，消费等于总收入减去子女对父母的转移支付。而父母的健康产出方程（5）则表示父母的健康取决于子女的照料时间投入以及子女对父母的转移支付，可以用于购买外生的老年人照料服务产品，表示一系列外生的健康产出决定因素，是随机扰动项。成年子女配置其时间的目的是获得效用水平的最大化，因此有：
（6）
利用农村成年子女的效用函数对劳动时间求偏导，以确定劳动的边际效用的大小，进而分析劳动时间的配置，最终决定是进入劳动市场还是退出劳动市场。假定成年子女的效用为消费、闲暇以及父母健康的正常品，从成年子女的效用函数可以判斷，消费、闲暇以及父母健康对其直接效应为正，即有：
（7）
在本文中为方便分析，进一步假定成年子女的效用函数对其消费、闲暇以及父母健康的替代效应相等，即有：
（8）
将方程（3）、方程（4）、方程（5）以及方程（8）代入方程（6）中，
右边等式前半部分体现的是收入效应，即收入水平的增长，提高子女的效用水平，符号为正。而后半部分体现的是替代效应，即工作时间的增加使得子女闲暇以及照料父母的时间减少，使得成年子女的效用水平下降，符号为负。二者效应的加总，即为劳动供给对成年子女的总效应。因此，成年子女选择参与劳动市场或者退出劳动市场的具体效应是不确定的，只能通过经验研究来证明。
2、计量模型分析：
面板数据计量模型设定为：
表示子女在时期外出务工的决策，选择外出务工则取值为1否则为0。表示子女所对应父母在时期的健康自评状况，是本文所主要关注的解释变量。而和均为向量。分别表示个人特征与家庭特征。包括性别、年龄、教育、劳动强度、婚姻状况、家庭人口、人均家庭收入、父母在世人数等控制变量。和分别表示省份和年份虚拟变量，反映地区差异和宏观经济变动对外出务工决策的影响。表示不可观测且不随时间变化的个人特征，如劳动偏好、利他动机等。利用一阶差分消除回归方程中的个体异质性：
由于在本文中子女的外出务工决策可能影响父母的健康水平，从而低估父母健康对子女是否外出务工决策的影响，所以父母的健康水平是内生解释变量。本文考虑选择工具变量解决此类内生性问题。工具变量需满足两个条件：第一、与父母健康水平相关；第二、在子女的外出务工决策方程中是外生的。对于有较多子女的老人，更有可能提供更高的照料水平，从而成年子女的兄弟姐妹数量与父母的健康相关，而成年子女外出务工决策并不受到兄弟姐妹数量的显著影响。其次，父母在身体状态不佳时需要子女照料，所以父母的照料需求同父母本身的健康状况密切相关，但父母的照料需求并不直接影响子女的外出务工决策，而仅仅只是通过影响子女对父母的照料活动来间接影响其外出务工决策。所以，本文认为可以选取农村成年子女的兄弟姐妹数量以及父母的照料需求作为工具变量来解决内生性问题。
三、数据说明及实证分析
本文采用中国营养与健康调查数据库（CHNS）1993到2006年的数据。由于是跟踪调查，该数据为面板数据。选取农村子女和父母的匹配样本，可以避免样本选择偏误，同时排除了学生、兵役以及父母亡故无赡养责任的受访者。样本最终包括1407位受访者的7026个观测值。 表1给出了样本的描述性统计。男性外出务工率明显高于女性。医疗保险的均值较低仅有0.27，说明农村地区医疗保险的普及率较低。样本中男性的健康自评状况普遍优于女性。成年子女的教育水平大多处于中学阶段，男性所接受的教育年限高于女性，说明农村地区对男性的人力资本投资大于女性。
男性 女性
均值 标准差 均值 标准差
外出务工 0.25 0.34 0.12 0.34
父母在世人数 1.66 0.78 1.50 0.77
医疗保险 0.25 0.86 0.28 0.94
性别 0.00 0.00 1.00 0.00
工作时长 7.80 3.57 7.88 4.37
婚姻状况 0.56 0.50 0.55 0.50
家庭人口数 4.27 1.78 4.32 1.87
对数人均家庭收入 5.44 1.82 5.46 1.81
健康自评：非常好 0.79 0.41 0.56 0.43
健康自评：好 0.13 0.34 0.15 0.36
健康自评：一般 0.04 0.19 0.09 0.21
健康自评：不好 0.04 0.06 0.15 0.08
未上过学 0.09 0.37 0.14 0.36
小学 0.21 0.02 0.20 0.00
中学 0.53 0.25 0.39 0.25
大学及以上 0.11 0.44 0.13 0.43
年龄 32.29 8.20 32.58 8.15
兄弟姐妹个数 4.88 2.31 4.13 2.34
父亲照料需求 0.09 0.27 0.13 0.27
母亲照料需求 0.13 0.26 0.15 0.26
样本量 3497 3376
注：健康自评、教育年限均为分类变量，医疗保险、性别、婚姻状况、父母的照料需求、年度变量、区域变量均为虚拟变量“是”取“1”，“否”取“0”。对数人均家庭收入以1993年不变价格计算。表格中省略省份及年度虚拟变量。
本文依据性别将样本分为两组，分别予以估计。首先做第一阶段内生解释变量对工具变量及其他所有的外生解释变量的回归。在第一阶段回归中，男性组以及女性组F统计量分别为14.23和6.68，表明工具變量与内生解释变量高度相关，可以很好的解决弱工具变量问题。同时，男性以及女性的Hansen检验J统计值分别为2.667和0.924，在10%的显著性水平上无法拒绝原假设，表明在控制了健康变量之后，工具变量对子女的外出务工决策没有预测能力从而是有效的。
表1汇报了一阶差分以及一阶差分工具变量模型估计结果。从估计结果可知，父母的健康状况对其外出务工决策的影响均为负，即父母的健康状况越差，成年子女外出务工的概率就越小。与男性组相比，女性父母的健康状况对其外出务工决策有显著的负面影响。这可能是由于以下两个原因造成的，第一、男性相对于女性通常面临着更大的经济压力，受传统文化的影响，男性劳动力一般更加倾向于选择劳动力市场进行工作，以赚取更多收入。第二、女性相对于男性来说更有利于参加家庭照料活动。女性感情更加细腻，选择照料活动的效率通常较高。而农村男性一般具有更高的教育水平，社会阅历，其选择劳动市场更能够获得高额的报酬。同时，将一阶差分回归结果与一阶差分工具变量回归结果相比，发现父母健康对其成年子女外出务工决策的负面影响明显减小，这可能是因为兄弟姐妹人数的增加可以分担对父母的赡养义务，使得个人外出务工决策受到父母健康的影响明显减小。
表1父母健康对成年子女外出务工决策的影响
变量 男性 女性
FDIV FDIV
均值 标准误 均值 标准误
自评健康：差 -0.016 0.053 -0.020* 0.011
自评健康：好 -0.004 0.018 0.033** 0.017
自评健康：非常好 -0.012 0.018 -0.003 0.018
父母在世人数 -0.004 0.017 -0.035* 0.015
医疗保险 -0.013 0.009 -0.018*** 0.006
劳动强度 -0.002** 0.001 -0.016*** 0.005
婚姻状况 -0.037 0.025 -0.114* 0.057
家庭人口数 -0.011 0.011 -0.017 0.015
人均收入对数 0.033* 0.015 0.018 0.015
小学 0.011 0.014 0.043* 0.014
中学 0.044** 0.023 0.017 0.024
大学及以上 0.071* 0.036 0.025*** 0.008
年龄 0.056* 0.033 0.004* 0.002
Wald检验F值 14.23 6.68
0.0003 0.0008
Hansen检验J值 2.667 0.924
0.1026 0.3367
样本量 701 692
注：自评健康、教育水平分别以“自评健康一般”、“未上过学”为参照组，并将其余各组引入模型。表格省略年份以及地区虚拟变量估计结果。括号内为标准误。*、**、***分别表示在10%、5%、1%的显著性水平上显著。
四、 结论与政策含义
从本文的回归结果可以看出我国当前的农村老年人口的养老方式仍然是以家庭养老为主，成年子女为履行其赡养责任而减少外出务工时间，特别是对成年女性这一影响更为显著。而子女参与劳动市场的概率下降，会对其收入产生负面影响，进而会使得子女对父母的转移支出减少，有可能进一步恶化父母的健康状况。因此，本文认为，有必要进一步加大对农村老年人口养老保障、医疗保险的财政支出，建立完善的社会养老保障以及医疗保险体系，减少老年人健康对其子女外出务工决策的影响。
必须指出的是，由于数据的限制，本文所采用的健康指标只有健康自评指标，虽然健康自评指标会给文章衡量健康这一解释变量带来一定的便利，但自评健康是一个主观健康指标，难免会产生测量误差的问题，这也是本文的不足之处，进一步的研究需要考虑综合利用不同的测度指标对解释变量的衡量进行完善。
参考文献：
[1]John Giles牧人.农村传统养老机制与成年子女外出劳动就业[J].中国劳动经济学，2005（4）.
[2]洪秋妹、常向阳. 家庭养老父母健康与成年子女劳动供给的经济分析[J].南方人口，2010.
关键词：父母健康 外出务工 家庭养老
一、 文献回顾
目前有关农村父母健康对子女外出务工决策影响的研究在国内较为少见，国外虽已有众多关于这一主题的文章，但至今仍无统一结论。目前国外对这一主题的研究主要有以下几个方面：第一、部分文献认为农村子女的赡养责任对其外出务工决策有显著的负影响。John Giles （2007）认为成年子女会迫于家庭以及社会传统不得不重新安排其工作日程，减少外出务工时间，甚至退出劳动市场。1，2第二、也有一些文献认为农村子女的赡养义务对其外出务工的影响会因为不同对象不同居住安排而有所不同。如：Susan John Giles（2010）运用工具变量方法估计了照料病弱父母对成年子女工作时间的影响，其研究指出，父母健康对女性劳动时间的影响大于男性，与父母居住在一起的影响程度大于不居住在一起的，成年女性在照料不居住在一起的父母时，其劳动时间会显著减少。而Elisabeth Mugnai and Ana Ramona（2006）运用工具变量方法控制内生性的偏误，并指出对于与父母居住在一起的成年女性，照顾家庭中的老人将会显著降低其外出务工率，而这种影响对于成年男性却并不显著。
二、 理论框架与计量模型的构建
1、理论模型的分析
本文所构建的理论模型类似于Becker（1965）的家庭产出模型。其主要思想是将家庭作为一个产出机构以决定资源的配置。参考刘靖（2008）将该理论模型的推广与修改，本文将传统的劳动供给模型进行扩展，研究个人时间在闲暇、劳动以及照顾父母三个方面的配置问题，其目的同样是实现个人效用的最大化，本文假设成年子女对父母具有利他主义偏好5，当父母身体欠佳时，这种利他主义偏好将会刺激子女对父母提供生活照料，所以父母的健康水平将会影响成年子女的效用函数。成年子女的效用函数、时间约束、收入方程、消费约束以及父母的健康产出方程如下所示：
方程（1）表示农村地区成年子女的效用函数，指父母的健康水平，表示个体消费，而表示个体的闲暇，表示其他可能影响成年子女效用水平的变量。方程（2）表示家庭成年子女的时间约束，表示照顾父母的时间，表示消费闲暇的时间，表示用于工作的时间。收入方程（3）中，表示子女外出务工所获得的收入，其中表示工资率而表示其他收入（包括非劳动收入以及其他一系列收入），子女的消费约束方程（4）中，消费等于总收入减去子女对父母的转移支付。而父母的健康产出方程（5）则表示父母的健康取决于子女的照料时间投入以及子女对父母的转移支付，可以用于购买外生的老年人照料服务产品，表示一系列外生的健康产出决定因素，是随机扰动项。成年子女配置其时间的目的是获得效用水平的最大化，因此有：
（6）
利用农村成年子女的效用函数对劳动时间求偏导，以确定劳动的边际效用的大小，进而分析劳动时间的配置，最终决定是进入劳动市场还是退出劳动市场。假定成年子女的效用为消费、闲暇以及父母健康的正常品，从成年子女的效用函数可以判斷，消费、闲暇以及父母健康对其直接效应为正，即有：
（7）
在本文中为方便分析，进一步假定成年子女的效用函数对其消费、闲暇以及父母健康的替代效应相等，即有：
（8）
将方程（3）、方程（4）、方程（5）以及方程（8）代入方程（6）中，
右边等式前半部分体现的是收入效应，即收入水平的增长，提高子女的效用水平，符号为正。而后半部分体现的是替代效应，即工作时间的增加使得子女闲暇以及照料父母的时间减少，使得成年子女的效用水平下降，符号为负。二者效应的加总，即为劳动供给对成年子女的总效应。因此，成年子女选择参与劳动市场或者退出劳动市场的具体效应是不确定的，只能通过经验研究来证明。
2、计量模型分析：
面板数据计量模型设定为：
表示子女在时期外出务工的决策，选择外出务工则取值为1否则为0。表示子女所对应父母在时期的健康自评状况，是本文所主要关注的解释变量。而和均为向量。分别表示个人特征与家庭特征。包括性别、年龄、教育、劳动强度、婚姻状况、家庭人口、人均家庭收入、父母在世人数等控制变量。和分别表示省份和年份虚拟变量，反映地区差异和宏观经济变动对外出务工决策的影响。表示不可观测且不随时间变化的个人特征，如劳动偏好、利他动机等。利用一阶差分消除回归方程中的个体异质性：
由于在本文中子女的外出务工决策可能影响父母的健康水平，从而低估父母健康对子女是否外出务工决策的影响，所以父母的健康水平是内生解释变量。本文考虑选择工具变量解决此类内生性问题。工具变量需满足两个条件：第一、与父母健康水平相关；第二、在子女的外出务工决策方程中是外生的。对于有较多子女的老人，更有可能提供更高的照料水平，从而成年子女的兄弟姐妹数量与父母的健康相关，而成年子女外出务工决策并不受到兄弟姐妹数量的显著影响。其次，父母在身体状态不佳时需要子女照料，所以父母的照料需求同父母本身的健康状况密切相关，但父母的照料需求并不直接影响子女的外出务工决策，而仅仅只是通过影响子女对父母的照料活动来间接影响其外出务工决策。所以，本文认为可以选取农村成年子女的兄弟姐妹数量以及父母的照料需求作为工具变量来解决内生性问题。
三、数据说明及实证分析
本文采用中国营养与健康调查数据库（CHNS）1993到2006年的数据。由于是跟踪调查，该数据为面板数据。选取农村子女和父母的匹配样本，可以避免样本选择偏误，同时排除了学生、兵役以及父母亡故无赡养责任的受访者。样本最终包括1407位受访者的7026个观测值。 表1给出了样本的描述性统计。男性外出务工率明显高于女性。医疗保险的均值较低仅有0.27，说明农村地区医疗保险的普及率较低。样本中男性的健康自评状况普遍优于女性。成年子女的教育水平大多处于中学阶段，男性所接受的教育年限高于女性，说明农村地区对男性的人力资本投资大于女性。
男性 女性
均值 标准差 均值 标准差
外出务工 0.25 0.34 0.12 0.34
父母在世人数 1.66 0.78 1.50 0.77
医疗保险 0.25 0.86 0.28 0.94
性别 0.00 0.00 1.00 0.00
工作时长 7.80 3.57 7.88 4.37
婚姻状况 0.56 0.50 0.55 0.50
家庭人口数 4.27 1.78 4.32 1.87
对数人均家庭收入 5.44 1.82 5.46 1.81
健康自评：非常好 0.79 0.41 0.56 0.43
健康自评：好 0.13 0.34 0.15 0.36
健康自评：一般 0.04 0.19 0.09 0.21
健康自评：不好 0.04 0.06 0.15 0.08
未上过学 0.09 0.37 0.14 0.36
小学 0.21 0.02 0.20 0.00
中学 0.53 0.25 0.39 0.25
大学及以上 0.11 0.44 0.13 0.43
年龄 32.29 8.20 32.58 8.15
兄弟姐妹个数 4.88 2.31 4.13 2.34
父亲照料需求 0.09 0.27 0.13 0.27
母亲照料需求 0.13 0.26 0.15 0.26
样本量 3497 3376
注：健康自评、教育年限均为分类变量，医疗保险、性别、婚姻状况、父母的照料需求、年度变量、区域变量均为虚拟变量“是”取“1”，“否”取“0”。对数人均家庭收入以1993年不变价格计算。表格中省略省份及年度虚拟变量。
本文依据性别将样本分为两组，分别予以估计。首先做第一阶段内生解释变量对工具变量及其他所有的外生解释变量的回归。在第一阶段回归中，男性组以及女性组F统计量分别为14.23和6.68，表明工具變量与内生解释变量高度相关，可以很好的解决弱工具变量问题。同时，男性以及女性的Hansen检验J统计值分别为2.667和0.924，在10%的显著性水平上无法拒绝原假设，表明在控制了健康变量之后，工具变量对子女的外出务工决策没有预测能力从而是有效的。
表1汇报了一阶差分以及一阶差分工具变量模型估计结果。从估计结果可知，父母的健康状况对其外出务工决策的影响均为负，即父母的健康状况越差，成年子女外出务工的概率就越小。与男性组相比，女性父母的健康状况对其外出务工决策有显著的负面影响。这可能是由于以下两个原因造成的，第一、男性相对于女性通常面临着更大的经济压力，受传统文化的影响，男性劳动力一般更加倾向于选择劳动力市场进行工作，以赚取更多收入。第二、女性相对于男性来说更有利于参加家庭照料活动。女性感情更加细腻，选择照料活动的效率通常较高。而农村男性一般具有更高的教育水平，社会阅历，其选择劳动市场更能够获得高额的报酬。同时，将一阶差分回归结果与一阶差分工具变量回归结果相比，发现父母健康对其成年子女外出务工决策的负面影响明显减小，这可能是因为兄弟姐妹人数的增加可以分担对父母的赡养义务，使得个人外出务工决策受到父母健康的影响明显减小。
表1父母健康对成年子女外出务工决策的影响
变量 男性 女性
FDIV FDIV
均值 标准误 均值 标准误
自评健康：差 -0.016 0.053 -0.020* 0.011
自评健康：好 -0.004 0.018 0.033** 0.017
自评健康：非常好 -0.012 0.018 -0.003 0.018
父母在世人数 -0.004 0.017 -0.035* 0.015
医疗保险 -0.013 0.009 -0.018*** 0.006
劳动强度 -0.002** 0.001 -0.016*** 0.005
婚姻状况 -0.037 0.025 -0.114* 0.057
家庭人口数 -0.011 0.011 -0.017 0.015
人均收入对数 0.033* 0.015 0.018 0.015
小学 0.011 0.014 0.043* 0.014
中学 0.044** 0.023 0.017 0.024
大学及以上 0.071* 0.036 0.025*** 0.008
年龄 0.056* 0.033 0.004* 0.002
Wald检验F值 14.23 6.68
0.0003 0.0008
Hansen检验J值 2.667 0.924
0.1026 0.3367
样本量 701 692
注：自评健康、教育水平分别以“自评健康一般”、“未上过学”为参照组，并将其余各组引入模型。表格省略年份以及地区虚拟变量估计结果。括号内为标准误。*、**、***分别表示在10%、5%、1%的显著性水平上显著。
四、 结论与政策含义
从本文的回归结果可以看出我国当前的农村老年人口的养老方式仍然是以家庭养老为主，成年子女为履行其赡养责任而减少外出务工时间，特别是对成年女性这一影响更为显著。而子女参与劳动市场的概率下降，会对其收入产生负面影响，进而会使得子女对父母的转移支出减少，有可能进一步恶化父母的健康状况。因此，本文认为，有必要进一步加大对农村老年人口养老保障、医疗保险的财政支出，建立完善的社会养老保障以及医疗保险体系，减少老年人健康对其子女外出务工决策的影响。
必须指出的是，由于数据的限制，本文所采用的健康指标只有健康自评指标，虽然健康自评指标会给文章衡量健康这一解释变量带来一定的便利，但自评健康是一个主观健康指标，难免会产生测量误差的问题，这也是本文的不足之处，进一步的研究需要考虑综合利用不同的测度指标对解释变量的衡量进行完善。
参考文献：
[1]John Giles牧人.农村传统养老机制与成年子女外出劳动就业[J].中国劳动经济学，2005（4）.
[2]洪秋妹、常向阳. 家庭养老父母健康与成年子女劳动供给的经济分析[J].南方人口，2010.