健康人力資本與農戶收入增長——經濟與管理

 引言
二元性作為發(fā)展經濟體的顯著特征，在中國也不例外。在中國宏觀經濟增長的背后，城鄉(xiāng)二元特征依然顯著。如何增加農民收入已然成為城鄉(xiāng)二元經濟結構調整中的最大改革。長久以來，眾多學者從不同角度論證了影響農民收入增長的潛在因素，其中人力資本理論的貢獻尤為突出。舒爾茨認為，改善農民福利的決定性因素并不是以能源、耕地和資金為代表的傳統(tǒng)物質資本，而是勞動者質量的改善和知識的增進。由此，提高農村居民的人力資本投資水平對構建農民收入增長的長效機制，促進農村經濟健康發(fā)展有至關重要的作用。實際上，人力資本對經濟和收入增長的重要貢獻在很多文獻中得到證實，但早期人力資本理論將更多的研究注意力集中在教育上。
與教育只能提高勞動者的質量不同，健康作為人力資本的一種重要形式，不僅能提高勞動生產率，還可以增加個體的勞動時間。在同等條件下，教育等其他人力資本投資的收益率取決于人們的期望壽命、力量、精力和持久力。健康人力資本對經濟增長、收入的正向作用被國內外眾多經驗研究成果證實。但這方面的最初研究大多集中在工業(yè)化國家，對發(fā)展中國家和轉型國家的研究成果較少，對農村居民健康收入效應的研究則更少。最早是營養(yǎng)效率假說的提出，該假說認為，與營養(yǎng)不良的勞動者相比，那些獲取了更多熱量攝入的勞動者有著更高的勞動效率。此后，很多學者從熱量攝入的角度驗證健康與收入的關系，除了熱量攝入之外，鐵等其他維生素的缺乏同樣會對勞動產出產生負面作用。另一些研究則以人體測量變量，如身高、身體質量指數（BMI）等作為健康測量指標，研究其對收入的影響。
國內在農民健康收入效應上的研究成果并不多，正處于起步階段。對現有文獻梳理后發(fā)現兩條主要的研究線索，分別是從事農村地區(qū)農業(yè)活動農民和從事非農活動農民的健康收入效應。前者，較早的文獻來自于張車偉對中國貧困農村家庭的研究，研究結論表明，營養(yǎng)和健康是制約貧困地區(qū)農村家庭種植業(yè)收入增長的重要因素[1]。后者的研究成果相對較多，如魏眾利用中國健康與營養(yǎng)調查（CHNS）數據對農村非農活動健康收入效應的研究[2]。這一領域更多的研究成果集中在農村外出打工人群的健康收入效應上[3]，研究結論均表明健康對外出務工收入的作用顯著為正。另外，部分文獻并沒有對農業(yè)收入和非農收入進行嚴格區(qū)分，側重于分析健康對農村家庭人均收入的決定作用[4]。
以上研究文獻為本文提供了有益的借鑒，但現有對農村地區(qū)健康收入效應的研究主要是針對農民個體層面，這是因為健康測量數據往往是通過個人問卷調查取得的?？紤]到農村地區(qū)不同的收入實現方式，農業(yè)生產活動往往是以戶為單位開展的，很難將個人收入從家庭總收入中剝離出來，所以大多數研究將農業(yè)收入進行平均處理。筆者認為，這種處理方式不能夠區(qū)分每個家庭成員對總收入的貢獻，因為一個健康良好的家庭成員對總收入的貢獻會比一個健康欠佳的成員多。本文側重于分析農戶的健康人力資本對農業(yè)活動收入影響，農村地區(qū)的農業(yè)活動主要包括種植業(yè)和養(yǎng)殖業(yè)兩類，考慮到自變量土地的作用，以及勞動時間的可獲得性，進一步將研究范疇限定在健康人力資本對從事農村種植業(yè)農戶收入的影響。
二、理論框架和模型
在家庭層面的健康收入效應研究上，經常被應用的Mincer收入函數并不適用，我們需要找到反映家庭農業(yè)投入與產出關系的生產函數。Cobb-Douglas生產函數為進行這種分析提供了可能性。標準的Cobb-Douglas生產函數可以表述為：
其中，Y為總產量（產值），A為生產技術進步率；L為勞動力投入；K為固定資本投入。在標準的Cobb-Douglas生產函數中，并沒有教育、健康等人力資本變量的作用空間，因此，如何使人力資本變量進入到生產函數方程中是首要解決的問題。
Cobb-Douglas生產函數的初始設定中，對勞動力生產要素的度量是從數量角度提出的，即考察勞動力數量對最終產出的影響。但效率工資理論認為，勞動者的工資水平與生產效率密切相關，一個高效率的勞動者可以在給定的時鐘時間之內產出較多的效率時間，從而影響最終的勞動產出，所以勞動時間也應該作為勞動力生產要素的度量指標之一。而按照人力資本理論的觀點，教育、健康等人力資本不僅可以影響勞動者的生產效率，還可以影響勞動供給時間。一個受過良好教育、健康的勞動者通常會被認為具有較高的生產效率和更長的勞動時間。這樣，人力資本可以通過影響勞動力投入的質量與最終的產出發(fā)生關系。
沿著上述分析思路，本文把農戶的農業(yè)產出看成技術進步率、固定資本以及勞動力投入的函數，并對各生產要素進行重新界定。
Ya=f（L，K，A）（2）
在這個農戶生產函數中，Ya代表農戶的農業(yè)產出，L代表從事農業(yè)生產的勞動力投入，K代表農業(yè)生產的固定資本投入，A為農業(yè)技術進步率。固定資本投入K包括兩個主要構成部分：一是土地，這是從事農業(yè)生產最基本的固定資本投入；二是家庭購買獲得的其他投入品，如種子、化肥、農藥、雇工等。土地與購得的其他投入品共同對農業(yè)產出作出貢獻，表示為：
Zk·Xm（3）
其中，Z代表土地，X代表購得的其他投入品，k和m分別表示Z和X的產出彈性。對于勞動力投入L的考察，通過上述分析可知，我們不能僅僅局限于對勞動力數量，人力資本及其影響的勞動時間應同時進入到勞動力投入的考察范疇，因此，勞動力投入 可以表示為勞動力數量、勞動時間和教育、健康等人力資本的函數。
Ldq·Leg·e？準1s+？準2h+？準nwn+？著（4）
其中，Lq為從事農業(yè)生產的勞動力數量，Le為從事農業(yè)生產的勞動時間，d和g為產出彈性；s為教育狀況；h為健康狀況；wn是一個控制變量的向量，如家庭特征以及社區(qū)特征等；？著為隨機擾動項。這樣，最終要估計的農戶農業(yè)生產函數方程為：
Ya=A·Zk·Xm·Ldq·Leg·e？準1s+？準2h+？準nwn+？著（5）
在農村地區(qū)，農業(yè)生產技術在短時期內大面積的普及并轉化為農業(yè)產出的困難較大，因此，農業(yè)技術進步對農業(yè)產出變化的影響作用較小，技術進步率A被視為一個固定不變的常數，這一假定也與中國農村地區(qū)農業(yè)發(fā)展的現實情況相符。將等式（5）的兩邊取自然對數，得到要估計的計量模型為：
Ln（Y）=a+klnZ+mlnX+dlnLq+glnLe+？準1s+？準2h+？準nwn+？著（6）
在健康與收入關系的研究中，由于遺漏變量以及收入對健康的反向影響，健康變量的內生性問題不可避免。現有文獻解決這一問題的思路主要有兩個：一是尋找合適的工具變量。研究者通常從當地的醫(yī)療價格、醫(yī)療可及性和一般消費品價格等獲取工具變量。二是采用面板數據固定效應模型（FE Model）。在固定效應變換中，不隨時間變化的個體效應被差分掉了，如果隨時間變化的個體效應與健康變量不相關，就可以得到一致的估計量。由于本文研究的是農戶層面的健康收入效應，在計量模型構建中，通過加入盡可能多的家庭控制變量，可以減少家庭因素對健康的影響。另外，有研究表明，健康行為和狀況更多的取決于長期收入，而短期收入的影響相對較小[5]。所以有理由相信，面板固定效應模型可以減少甚至消除內生性偏誤問題。
三、數據和變量定義
本文的數據來源于CHNS數據庫，該數據庫被廣泛應用于研究中國的健康及相關問題。截至2011年，該調查共進行了8次，范圍涉及中國東、中、西部9個省的農村和城市。該調查在問卷設計、樣本選取等方面具有突出的嚴謹性和代表性，數據的大樣本和固定追蹤特征為研究者進行實證研究提供了可能。鑒于關鍵自變量自評健康（SRH）的可獲得性，以及調查年份距今的時間，本文使用CHNS數據中2000、2004和2006年的面板數據。在剔除無效樣本后，進入研究范疇的共有9 252個觀測值，所有觀測值均為農村地區(qū)的家庭樣本。
CHNS數據中，將農村種植業(yè)劃分為三類，分別是糧食作物、蔬菜作物和園藝作物。因此，因變量收入由農戶從事以上所有種植業(yè)所獲得的收入組成。為了便于比較，使用CHNS數據提供的農村地區(qū)消費價格指數對收入進行調整，并轉換為以2009年的不變價格衡量的家庭種植業(yè)總收入水平。
自變量分為非人力資本變量和人力資本變量兩類，非人力資本變量的構造方法如下。土地采用各調查年份的上一年家庭擁有的耕地面積的畝數來表示。其他投入品以農戶在種植業(yè)上的所有投入品價值衡量，同樣以2009年的不變價格作了平減處理。由于家庭用于種植業(yè)勞動時間數據的缺乏，筆者使用家庭成員每天用于種植業(yè)生產的小時數進行變量構造，首先將勞動時間在個人層面進行加總，然后以農戶為單位計算平均值。勞動力數量則使用家庭總人口數作為代理變量，因為在中國農村地區(qū)，通常不存在嚴格的勞動年齡界限，具有勞動能力的家庭成員都會參與到農業(yè)生產活動當中。
研究中共使用了9個人力資本相關變量，主要描述了農戶的年齡、教育、SRH、身高、BMI指數和熱量攝入等方面的狀況。其中，一系列健康指標無疑是本研究最為關心的自變量。此外，為了驗證BMI指數以及熱量攝入與收入之間的非線性關系，還在模型中引入了這兩個變量的平方項。
需要指出的是，在CHNS數據中，上述人力資本相關變量都是個人層面的，需要將其轉換為家庭層面的數據。借鑒張車偉的做法[1]，筆者嘗試了兩種方法進行轉換，分別是簡單平均法和賦權平均法。在簡單平均法中，以個人所在的農戶為依據，計算某個變量的平均水平。以身高為例，就是計算農戶中所有成員身高的平均值，從而得到家庭的平均身高數據。在賦權平均法中，考慮到不同健康狀況家庭成員的勞動時間供給是不同的，健康良好的家庭成員會產出更多的勞動時間，可以將個人從事種植業(yè)生產的勞動時間占家庭總勞動時間的比重作為權重，首先得到個人層面的不同人力資本變量數據，然后再以農戶為單位，計算相應變量的家庭平均值。
除了以上變量外，模型中還引入年份虛擬變量來考慮時間效應。表1中給出了所有非人力資本變量以及按簡單平均法計算的人力資本相關變量的定義和描述性統(tǒng)計。
四、實證結果及其解釋
作為參照系，首先對模型進行混合最小二乘法（Pooled OLS）估計。從回歸結果上看（見表2），在以簡單平均法計算的健康變量中，除BMI指數及其平方項外，其他健康變量對收入均有顯著影響。但部分健康變量的作用方向顯然與預期不相符，如身高和BMI指數，對收入的影響是負的。在賦權平均法計算的健康變量中，所有健康指標的顯著性都有改善，但身高對收入依然有負面影響。此外，教育對收入的影響并不顯著，且影響系數非常小，偏離于已有研究的估計結果[6][7]。
OLS模型將所有健康變量視為外生變量，這種假設成立的可能性非常小，所以OLS的估計結果可能是有偏的。固定效應模型可以消除不隨時間變化的個體效應對健康的影響，減少甚至消除內生性偏誤，其估計結果的可行性更高。
表3給出了按不同方法計算得到的人力資本相關變量的FE估計結果。在按簡單平均法計算的健康變量估計結果中，SRH對農戶種植業(yè)收入表現出顯著性的影響，每增加1個自評等級，可以帶來約5.8%的家庭年均種植業(yè)收入。客觀健康變量對收入并沒有表現出整體性的顯著影響，其中身高對收入有顯著的積極影響，回報率為0.8%。雖然熱量攝入和BMI指數對收入的影響程度非?？捎^，但在統(tǒng)計上并沒有表現出顯著性的影響。對此，可能的解釋是在計算客觀健康變量均值過程中，沒有考慮到農戶的性別結構、年齡結構以及家庭成員的個人偏好等因素，所以這些變量并不能完全代表家庭的總體健康狀況。此外，與預期相符的是，熱量攝入與收入之間呈現出非線性關系，意味著當熱量攝入處于低水平時，增加熱量攝入可以提高農戶的種植業(yè)收入，而當熱量攝入達到臨界值后，繼續(xù)增加熱量攝入不僅無益于收入的提高，還會降低收入水平。這種非線性關系也存在于BMI指數與收入之間。
在非健康變量中，教育和年齡等變量雖然具有經濟上的顯著影響，且影響的方向與理論預期一致，但在統(tǒng)計上均不顯著。有研究表明，教育對農業(yè)產出的估計結果依賴于對教育變量的選用[6]，而家庭平均教育年限可能無法有效反映教育在農業(yè)生產上的真實作用[7]。
在以賦權平均法計算健康變量的估計結果中，SRH依然有顯著性的影響，并且統(tǒng)計上的顯著性更高，對收入的影響程度變得更大。BMI指數和熱量攝入與收入之間的非線性關系沒有實質性改變，但所有的客觀健康變量均變得不顯著，除了以上討論的可能原因外，筆者認為，在農戶內部，不同成員之間在人體測量以及營養(yǎng)攝入上存在著“互補性”，在一定程度上弱化了客觀健康變量對收入的作用。但這種“互補性”卻不可能體現在對健康狀況的自我主觀評價中。
對BMI指數及熱量攝入與收入之間的非線性關系，進一步的驗證結果見表4。表中計算了模型中涉及到的兩個健康變量邊際效應的轉折點，對比發(fā)現，在以簡單平均法計算的健康變量中，樣本均值和轉折點均比按賦權平均法計算的健康變量大，這是因為在對健康變量賦權過程中，實際上降低了原始健康變量的取值，所以，按簡單平均法計算的健康變量的轉折點更有參考價值。
表4中健康變量邊際效應轉折點的經濟含義是，在BMI指數和日熱量攝入量分別達到28.68kg/m2和5 164.36kcal前，兩者在數量上的增加都會對農戶收入產生正向作用。在達到臨界值時，兩者對收入的邊際效應消失，如果繼續(xù)提高，可能會對收入產生負面影響。本文測算的熱量攝入邊際效應轉折點與Strass對塞拉利昂的研究結論接近，但與Thomas和Strass對巴西以及張車偉對中國貧困農村地區(qū)的研究結論存在較大差異，這種差異性可以解釋為樣本人群工作性質的不同，以及樣本人群所在的國別、地區(qū)間存在經濟、社會和文化等方面的差別。
此外，不管是BMI指數，還是熱量攝入，其轉折點都要高于樣本均值。這說明，在中國農村地區(qū)，BMI指數的提高和營養(yǎng)攝入水平的改善都將極大促進農戶的農業(yè)收入水平，這顯然是一個提高農民收入的新思路，這條思路指向了區(qū)別于傳統(tǒng)物質資本和教育等人力資本以外的更廣闊空間。
五、結論及政策含義
本文選取SRH、身高、BMI指數和熱量攝入等健康變量，估計了中國農村農戶健康對種植業(yè)收入的效應，為加深理解發(fā)展中國家農村地區(qū)健康人力資本在收入增長中的作用提供了線索。研究主要得出了以下幾點結論：第一，在中國農村地區(qū)，健康人力資本對農戶種植業(yè)收入有顯著性影響，但不同健康指標的影響不盡相同。第二，BMI指數和熱量攝入與農戶收入之間呈現出一種非線性關系，隨著兩者數值的增加，對種植業(yè)產出的回報出現遞減，甚至消失。BMI指數邊際效應的轉折點出現在28.68kg/m2，而熱量攝入的轉折點出現在5164.36kcal。第三，在非健康變量中，教育和年齡對種植業(yè)收入的影響并不顯著。第四，以個人種植業(yè)勞動時間占家庭總勞動時間的比重作為權重，來計算農戶健康狀況的方法，可以更敏銳地揭示農戶內部不同成員個體上的差異，更易于捕捉健康因素對收入的作用。
在中國經濟轉型以及經濟結構調整的背景下，農民增收問題日益受到政府和社會的關注。以上研究結論具有明顯的政策含義。改善農民的健康狀況對增加農民收入、繁榮農村經濟、加快城鄉(xiāng)發(fā)展一體化進程有重要的推動作用。政策制定中，如何提高農民的健康水平，應著重考慮以下兩個方面：其一，完善農村地區(qū)公共衛(wèi)生服務體系，加大農村公共衛(wèi)生支出規(guī)模，強化基礎醫(yī)療的作用。其二，改革和完善現有的新型農村合作醫(yī)療制度，加強農村地區(qū)醫(yī)療救助制度的開展力度，使更多的農民從醫(yī)療保障制度中獲得實惠。
參考文獻：
[1]張車偉.營養(yǎng)、健康與效率-來自中國貧困農村的證據[J].經濟研究，2003，（1）：3-12.
[2]魏眾.健康對非農就業(yè)及其工資決定的影響[J].經濟研究，2004，（2）：64-74.
[3]侯風云.中國農村人力資本收益率研究[J].經濟研究，2004，（12）：75-84.
[4]劉國恩，Dow William H.，傅正泓，等.中國的健康人力資本與收入增長[J].經濟學（季刊），2004，（4）：101-118.
[5]Smith J P.Healthy bodies and thick wallets：the dual relation between health and economic status[J].The Journal of Economic Perspectives，1999，13（2）：145-166.
[6]孫志軍，杜育紅.農村居民的教育水平及其對收入的影響——來自內蒙古赤峰市的證據[J].教育與經濟，2004，（1）：24-29.
[7]鄧曲恒.教育收入增長與收入差距 中國農村的經驗分析[M].上海：格致出版社，2009.