农民健康状况对农业生产效率影响的实证研究

李长生, 张文棋

(1.福建农林大学 经济学院，福建 福州 350002; 2.江西农业大学 经济管理学院，江西 南昌 330045)



农民健康状况对农业生产效率影响的实证研究

李长生1,2, 张文棋1

(1.福建农林大学 经济学院，福建 福州 350002; 2.江西农业大学 经济管理学院，江西 南昌 330045)

利用2012年福建安溪随机抽样的335茶农的调查数据，探讨农民健康状况对农业生产效率的影响。通过建立随机前沿生产函数，对茶叶生产的效率损失值进行了测算；以健康损害为关键变量、农户家庭特征和其他变量为控制变量，对效率损失值进行Tobit回归。结果显示，农业生产效率不仅受到劳动、茶园面积、化学要素投入量等传统要素的影响，而且与农民的健康状况显著正相关，说明投资于健康对农民增产增收至关重要。

健康状况；农业生产效率；随机前沿生产函数；Tobit模型

0 引言

中国广大贫困地区大部分农民无法摆脱贫困的根本原因之一在于他们的健康状况，改善农民的医疗卫生条件将会极大地提高这些地方农民的收入水平[1]。世界银行的研究报告曾经指出，HIV/AIDS、疟疾、肺结核等疾病不仅使得人们工作能力下降，而且减少了青壮年劳动力数量，从而使得农业生产率大幅下降[2]。但是，在经济发展过程中，大多数发展中国家对健康在农业生产所起的基础性作用认识不足，农业发展应该与农民的健康状况真正协调，否则致力于减少农村贫困的政策将很难获得真正的成效。健康作为资本品，既能增加也能降低农民的生产力水平，农民健康状况的损害会减少农业劳动时间，使人们的工作能力下降。健康的价值在于它是人类发展的首要目标之一，对经济发展有重要的促进作用，深入理解健康的价值和影响因素能更好地推动人类发展进程[3]。

关注农民健康状况对农业生产效率影响的深刻价值不仅是广大农民追求健康生活的内在要求，也是评估我国农村经济社会发展的一个重要维度。为此，本文试图回答以下问题：各种农业投入要素是怎样影响农业产出的？各种投入对产出的弹性是多少？劳动投入对产出的影响是否和其它要素一样？在劳动力要素中，农民的健康状况会怎样影响农业生产效率？要解答这些问题，本文先用随机前沿生产函数计算茶叶生产的效率损失值，再以家庭特征和其它变量作为控制变量，用农民健康损害对农业效率损失作Tobit回归进行分析。研究成果可促使相关部门在制定提高农业效率政策时能充分考虑到农民的健康状况及其影响。

本文结构安排如下：第一部分为文献综述，介绍国内外研究现况及相关分析方法和视角，第二部分阐述理论基础与实证模型，第三部分对实证结果进行分析与讨论，最后为简短结论及相关政策建议。

1 文献综述

有关农民健康与劳动生产率的关系的理论研究很早就为学术界所关注。Becker最早提出农户生产理论，把健康和劳动生产率相结合进行分析，在他的理论模型里，农民既是产品和服务的消费者，也是生产者[4]。该理论后来由Grossman加以发展，把健康作为持久的能产生劳动时间的资本存量，分析了健康需求，认为每个人都天然拥有相当的健康存量，它会随着时间而减少，但也会因人力资本的投资而增加。人们期望通过增加健康的要素投入从而拥有更好的健康状况，来生产更多的产品，达到增收的目的[5,6]。

国外大量实证研究显示了健康与农业生产效率具有正向关系。O A Egbetokun等对尼日利亚120个农户进行调研，建立了农户随机前沿生产函数，用最大似然估计计算出农户健康和技术效率之间的关系，研究表明，农户平均技术效率为0.56，健康状况、教育水平、年龄、家庭规模和劳作经验与农户的生产效率正相关[7]。J Ulimwengu通过对埃塞俄比亚1500个农户的研究结果表明，健康损害与农业生产效率是负相关的，提高农民健康状况是提高农业生产效率的有效途径之一[8]。Matthew P等通过肯尼亚西部地区茶叶生产效率的分析，发现HIV呈阳性的劳动者一年要请19.9天的病假，比健康人多11.8天，每天采摘的茶叶要少4.11 公斤到7.93公斤；由于AIDS等相关疾病不得不终止茶叶采摘的劳动者的收入平均要更低17%左右[9]。O Girardin等研究了科特迪瓦的蔬菜生产，发现患疟疾的菜农比健康农民的产量和收入都少了一半[10]。M Audibert和JF Etard采用准实验研究方法和广义线性模型研究了农民健康对生产率的影响，发现家庭成员和雇佣劳动力的田间工作可以不完全替代，相对于对照组，实验组的家庭成员每天的劳动生产率能提高26%[11]。A Croppenstedt和 C Muller发现埃塞尔比亚农民的健康与营养状况和农业生产率有极为密切的联系，营养状况、发病率显著影响农业生产率，劳动生产率对健康状况的弹性非常大[12]。

然而，不同时间、不同行业对健康及其影响的研究结果也不尽相同。魏众利用中国营养调查数据，使用因子分析提取健康指标，探讨了健康对就业及其工资决定的影响，发现对于劳动参与及非农就业机会，健康状况都有显著的影响；然而在传统的种植业领域，健康并没有什么显著的作用，甚至可以说没有一点作用[13]。 Klemick H等调查了坦桑尼亚农户的营养摄入量，研究结果表明农业产出与劳动者每天能量的摄入量没有显著相关关系[14]。

国内有关农民健康状况的研究主要集中在健康对农民收入和经济增长的影响上。张车伟估计了不同健康指标在中国贫困农村的回报和弹性，结果表明，在中国的贫困地区，家庭劳动力因病无法工作时间每增加一个月，种植业收入将减少2300元，说明健康是影响农民收入增加的重要因素[1]。刘国恩等建立了以家庭为基础的收入函数，探讨了健康在中国经济奇迹中的作用。研究表明，健康作为人力资本不仅是决定中国家庭人均收入的重要因素，而且其影响呈明显的梯度关系，农业生产率随着健康水平的改善而提高，农村人口比城市人口的健康对经济的回报更大[15]。王弟海等讨论了健康人力资本和健康投资对物质资本和经济增长的影响。结果表明，在短期内，经济增长率同健康投资增长率存在正相关关系；从长期来看，健康投资在经济增长过程中有不断增长的趋势[16]。

用随机前沿生产函数模型来分析农业生产效率的文献也非常丰富。亢霞等利用1992～2002 年我国各省的成本和产量数据，估计了小麦、玉米、水稻等粮食产物的随机前沿生产函数，研究表明，土地经营规模对粮食产量的增加呈正相关，提高粮食生产技术效率对增加产量有重要作用[17]。姚增福等利用2000～2007年样本数据计算了我国13个粮食主产区粮食生产技术效率进步和技术损失，灌溉率、受灾率、家庭居民人均纯收入和时间变量对技术损失有反向影响，而粮食作物种植结构和地区变量对技术损失产生正向显著影响[18]。田伟等利用1995～2008年中国13个棉花主产区的投入与产出的面板数据，通过建立随机前沿生产函数模型，对中国棉花生产的技术进步率进行了测算和分析，研究结果表明，中国棉花生产的技术进步显著，各个产区技术进步程度存在一定差异，各个产区的棉花生产总体技术效率水平较高，但有一定的波动趋势[19]。

从上述文献分析来看，不管是国内还是国外，健康与生产效率的显著正向关系与否都不尽相同，可能是因为所取样本的数量、时间和地点不同以及研究方法不同。除了Croppenstedt[12]，大多数对农民健康状况和农业生产效率关系的实证分析都没有解释农产品生产的效率水平。同以上研究相比，本文具有两个特点：首先，不同于以往主要研究健康对农民收入和经济增长之间的关系，本文在计算效率损失的基础上直接研究了健康状况对农业生产效率的影响，检验了健康损害对效率损失的正效用。其次，该研究提供了来自我国的例证，为政府及相关部门制定农村经济和社会发展政策提供了来自健康方面的依据。

2 模型构建和数据说明

2.1 模型构建

2.1.1 随机前沿生产函数与变量说明

本文的随机前沿生产函数形式采取传统的Cobb-Douglas生产函数，借鉴(Battese and Coelli[20]；亢霞等[17]；姚增福等[18]；田伟等[19])的随机前沿生产函数分析方法：

qi=f(xi,β)miexp(vi)

(1)

(2)

令ui=-lnmi，上式可写成：

(3)

2.1.2 生产效率损失函数与变量说明

用随机前沿生产函数得到的因变量农业生产效率损失值最低为0，最高为1(归并了效率损失值小于0以及大于 1 的样本农户)。应变量的取值受限时，用OLS估计可能导致参数估计的有偏性，也不能满足参数估计的一致性，而Tobit模型的ML估计能够避免这些问题。因此，使用 Tobit 回归模型来分析健康损害等因素对生产效率损失的影响，模型如下：

(4)

生产效率损失函数以效率损失作为被解释变量，把健康损害作为关键变量，以家庭特征等作为控制变量，考察茶农的健康状况对茶叶生产效率的影响。这就涉及健康的衡量问题，健康指标的科学性、客观性一直是健康经济学研究领域中的一个难题，健康指标的选择会直接影响到研究结果的有效性。由于健康测试的复杂性，所有健康经济学研究不可避免地要对所使用的健康指标进行说明，本文也一样。根据健康经济学，健康指标归纳起来大体有：死亡率和儿童死亡率、寿命和预期寿命、健康自评、健康得分、健康因子、因病损失的工作时间等(Croppenstedt[12]；张车伟[1]；魏众[13])。由于主观上茶农自身对健康的日益重视，以及客观上新农合在当地的普及，使得茶农不管任何原因导致健康状况的损害，都会到医院进行就医。这就涉及到健康状况的损害程度，如果是一般的小毛病，有的茶农可能不去医院看病，但是当身体不适(包括生病和意外伤害)需要住院治疗时，住院时间及出院康复时间就会直接影响到茶农在茶园的劳作时间，另外，家庭成员需要照顾住院病人也会耽误茶叶生产，因此本文的健康状况(以健康损害表示)用因家庭成员住院一次及以上从而损失的茶叶生产的工日来衡量。

表1 模型设定及变量定义

2.2 数据来源及描述性统计

2.2.1 样本选择与调查内容

福建省安溪县是全国最大的乌龙茶主产区，名茶铁观音、黄金桂的发源地。茶业是安溪的支柱产业，在县国民经济和农业发展中占有十分重要的地位。选择该县西坪、祥华、长坑、剑斗、感德、龙涓以及金谷等7个乡镇的400名茶农进行问卷调查，采用随机抽样和典型调查相结合。回收有效问卷335份，问卷有效率83.75%。调查内容涉及茶农家庭特征、茶农的近一年以来身体状况和茶叶生产的投入要素及产量等三方面的内容。

2.2.2 样本特征的统计学描述

本次调查的茶农年龄在30～39岁之间的有102人，占有效样本总数的30.44%，40～49岁的有111人，占33.13%，青壮年劳动力比例占到66.57%，初中文化水平的样本人数最多，占总样本的46.26%；受访茶农的平均茶园面积为6.48亩，平均种茶17.60年，茶农及雇工因各种疾病影响茶叶生产的平均工日为8.92天。调查还发现，参加过农业培训的只有92户，占受访对象总数的27.46%；表示参加过诸如农业协会或农业合作社等合作组织的有77户，占样本总数的22.98%。调查茶农是否因农药的使用出现皮肤瘙痒、呼吸困难以及其他原因而生病导致茶叶生产工日的损失天数，调查结果显示，样本农户的任一家庭成员因住院影响农户茶叶生产最多工日为56天，平均工日接近9天。具体如表2所示：

表2 具体变量的描述性统计

数据来源：本研究调查整理，2012。

3 实证结果分析与讨论

3.1 随机前沿生产函数模型实证结果与分析

采用STATA 11.0软件，通过极大似然估计法计算既定投入为化学要素、茶园面积以及茶叶生产的劳动投入条件下茶叶产量的最优产出效率。参数估计结果如表3所示，似然比统计量为18.13，对数似然值是-291.82，Wald检验值是318.39，在1%水平显著，模型总体模拟效果较好，三种要素投入对茶叶的产出均有显著的正向关系，t检验值均在1%水平上显著。具体分析如下：

茶园面积对产量的弹性最大，达到0.69，即在其他投入不变的情况下，当茶园面积每增加1%时，每亩茶叶至少增加0.69%公斤的产量，由此说明茶叶生产在很大程度上依赖于土地资源。这和亢霞的研究结果相一致。因此，如果要保障主要产茶区的茶叶产量，茶园面积和茶园质量显得尤为重要。

化学要素对茶叶产量的弹性为0.18，表明安溪茶叶生产总体而言，化肥和农药的适当使用对茶叶产量的增加也具有较大的作用，在保持其它投入不变的条件下，化学要素投入每增加 1%元 就可带来每亩茶叶0.18%的产量增长。

劳动投入对茶叶产出的弹性为0.21，意味着在保持其它投入不变的条件下，劳动投入每增加1% 就可带来 0.21%每亩茶叶产量的增长。该变量衡量每亩茶叶生产投入的工日数，安溪茶叶生产中既包括农户家庭本身的劳动投入，也包含雇佣劳动力的劳动投入，衡量劳动时间的长短，排除自身劳动和雇佣劳动之间的异质性。该回归系数说明从事茶叶生产的劳动者自身对茶叶的产出有很大的影响，而健康状况是劳动者本身的最重要的因素，由此假设茶农的健康会影响茶叶生产，并进一步对两者关系进行实证研究。具体方法是由随机前沿生产函数模型(3)计算出茶叶生产的效率损失值ui(均值为0.7892，标准差为0.5625)，再由模型(4)研究各变量与效率损失的关系。

表3 随机前沿生产函数模型估计结果

注:“***”表示该系数达到1%的显著性水平。

3.2 生产效率损失函数与估计结果

以健康损害为关键变量、农户家庭特征和其他变量为控制变量，对效率损失值进行Tobit回归，表4是茶叶生产效率损失函数的估计结果。具体说明如下：

在通过显著度检验的各个变量中，只有衡量农民健康状况的变量(sickness)的符号为正(Tobit回归系数为0.0156)，和预期的作用方向一致，并且通过了5%水平的显著性检验，说明茶农的健康损害对茶叶的生产效率损失产生正向影响，因感冒发烧等各种疾病导致身体不适并影响茶叶生产的工日数越多，茶农的生产效率就要越低，66.57%的受访茶农在30～49岁之间，是青壮年劳动力健康状况最好的时期，更能说明健康损害对生产效率的影响。因此，制定相关政策改善农民的健康状况对提高茶叶生产效率有重要意义。

生产效率受到健康状况影响，年龄又影响健康状况，实证研究结果也表明年龄和农业生产效率损失成反向关系，但是并未通过显著性检验，主要原因可能是受调查的样本以茶园所有者为主，而安溪茶叶生产中有部分是雇佣劳动力，从而影响了结果。还有可能是茶农随着年龄的增长，生产经验更加丰富，但是健康状况会不如以前，从而不能检验年龄对农业生产效率的影响。

农民是否参与培训和种茶经验的参数估计均通过了1%水平的显著性检验，符号为负，表明接受培训以及经验丰富的茶农的生产效率要高，说明茶叶生产不仅要依靠茶农的经验，科学的专业化的培训对茶叶生产的影响要大得多。回归结果也表明，拥有中专、大专或高中以上文化程度比只有小学及小学以下文化程度的茶农的生产效率要更高，显示出茶农的文化程度对其生产效率的显著影响。

农民是否获得信贷支持这一变量的回归系数为-0.1589，在5%水平上显著，表明获得农业贷款的茶农比没有获得贷款的茶农的生产效率要高，说明资金在茶叶生产过程中的重要作用。

表4 茶叶生产效率损失函数模型估计结果

注:*、**、***分别表示在 10%、 5%和 1%水平上具有统计显著性。

4 简要结论及政策建议

随机前沿生产函数和Tobit回归模型的实证结果表明，农民的生产效率不仅受到土地、劳动力等传统投入要素的影响，也受到农民健康状况的影响。茶园面积、化学要素投入和劳动投入是影响茶叶产量的主要生产要素，和茶叶产量显著正相关；茶农的健康损害和茶叶生产效率损失显著正相关，主要原因是受疾病影响的农户会减少茶叶生产中劳动的投入数量和效果，从而影响农业劳动效率。因此，要提高农业生产效率，就必须改善和提高农民的健康状况：

第一，加强农民茶叶生产机械化技能培训。安溪茶农的劳作中，人工修剪、人海采摘、农药使用等落后作业依然广泛存在，这些都会直接耗费茶农体力和健康，而机械化技能的培训能极大的提高茶叶生产效率。应积极创造条件，通过集中授课、现场示范等多种途径向茶农提供实用、可行的技术培训，以帮助茶农有效解决生产实践中对机械性能把握不准、机械使用效率低等问题，为茶叶生产机械化提供强有力的技术支持。

第二，培养农民良好的生活及饮食习惯。调查中发现，吸烟的茶农共251个，占样本总数的74.9%；每天正餐都喝酒的茶农为238个，占样本总数的70.4%。抽烟、喝酒等生活习惯会影响饮食习惯，饮食习惯又会直接影响营养摄入量，营养摄入水平会直接影响到农民的健康状况，较少的、较低水平的营养供给使得农民在劳作过程中需要的卡路里、蛋白质和相关维生素的消费和热量补充受到抑制，使人的体力和精力得不到保证，从而效率更低。这就要求农民能够得到科学的消费结构和膳食结构方面的指导。

第三，改善农民的医疗和公共卫生条件。不断增加农民医疗服务的可获得性，让农民能够享受更多的医疗资源。公共卫生支出的增加对健康水平的提高也有积极影响，而且公共医疗支出对农民健康的影响要比对城镇居民健康的影响要大得多，通过医疗和公共卫生条件的改善，让生病的农民尽快恢复健康从事农业生产。

[1] 张车伟.营养、健康与效率-来自中国贫困农村的证据[J].经济研究,2003,(1):3-12.

[2] World Bank. World development report: agriculture for development[R]. Washington, DC , 2007.

[3] 王曲,刘民权.健康的价值及若干决定因素[J] .经济学(季刊),2005,(10):1-52.

[4] Becker G S. “A theory of the allocation of time”[J]. The Economic Journal, 1965, 75: 493-517.

[5] Grossman M. “On the concept of health capital and the demand for health”[J]. Journal of Political Economy, 1972, 80: 223-255.

[6] Grossman M. “The human capital model of the demand for health,”national bureau of economic research[R]. Working Paper 7078, 1999.

[7] Egbetokun O A, Ajijola S, Omonona B T. “Farmers’ health and technical efficiency in osun state, nigeria”[J]. International Journal of Food and Nutrition Science, 20 12, 1: 13-30.

[8] Ulimwengu J. “Farmers’ health and agricultural productivity in rural ethiopia”[J]. Journal of Political Economy, 2009, 94: 297-320.

[9] Matthew P, Sydney Rosen. “The impact of HIV/AIDS on labor productivity in Kenya”[J]. Tropical Medicine and International Health, 2004, 3: 318-324.

[10] Girardin O, Dao D, Koudou B G, Essé C, Yao T. “ Opportunities and limiting factors of intensive vegetable farming in malaria endemic coted’ivoire”[J]. Acta Tropica, 2004, 89: 109-123.

[11] Audibert M, Etard J F. “Productive benefits after investment in health in mali”[J]. Economic Development and Cultural Change, 2003, 51: 760-782.

[12] Croppenstedt A, Muller C. “The impact of farmer’s health and nutrition status on their productivity and efficiency: evidence from ethiopia”[J]. Economic Development and Cultural Change, 2000, 48: 475-502.

[13] 魏众.健康对非农就业及其工资决定的影响[J].经济研究,2004,(2):64-74.

[14] Klemick H, Leonard L K, Masatu M C. (2007). “Doctor quality, roads, and patient access to health care in rural tanzania,” working papers, Department of Economics, University of Maryland.

[15] 刘国恩,William H,傅正汉,Akin John.中国的健康人力资本与收入增长[J].经济学(季刊),2004,(1):101-118.

[16] 王弟海,龚六堂,李宏毅.健康人力资本、 健康投资和经济增长——以中国跨省数据为例[J].管理世界,2008,(3)：27-39.

[17] 亢霞,刘秀梅.我国粮食生产的技术效率分析[J].中国农村观察,2005,(4):25-32.

[18] 姚增福,郑少锋.我国粮食主产区粮食生产技术效率进步与效率损失测度[J].电子科技大学学报(社科版),2010,(6):24-28.

[19] 田伟,李明贤,谭朵朵.中国棉花生产技术进步率的测算与分析[J].中国农村观察,2010,(2):45-53.

[20] Battese G E, Coelli T J. “Frontier production functions, technical efficiency and panel data: with application to paddy farmers in india”[J]. Journal of Productivity Analysis, 1995, 3: 153-169.

Empirical Study of the Farmers’ Health Status’ Effects on Agricultural Efficiency

LI Chang-sheng1,2, ZHANG wen-qi1

(1.CollegeofEconomy,FujianAgricultureandForestryUniversity,Fuzhou350002,China; 2.CollegeofEconomyandManagement,JiangxiAgriculturalUniversity,Nanchang330045,China)

Using household data from random samples on the 335 tea farmers investigated in the year of 2012 in Anxi county of Fujian province, the paper has explored how health affects farmers’ efficiency. A stochastic frontier production function is used to estimate the agricultural efficiency. Then the efficiency loss is regressed by Tobit model on the key variable of health impediment after controlling for households characteristics and other variables. The research confirms that agricultural efficiency is not only affected by the labor, acre and the input of chemical factors, but also is significantly and positively impacted by the health. The result suggests that investment in health is essential to improve the farmers’ efficiency and income.

health status; agricultural efficiency; stochastic frontier production function; tobit model

2013- 07-29

教育部人文社科规划青年基金(11YJC790138);福建省杰出青年科研人才培育计划(JA11029S);中国博士后科学基金特别资助项目(201003329);江西省高校人文社会科学重点研究基地招标项目(JD1449)

李长生(1977-)，男，江西宁都人，研究生，讲师，研究方向：农业经济、农村金融与投资;张文棋(1948-)，男，通讯作者，福建莆田人，教授，博士生导师，研究方向：农业经济、农村金融与投资。

F304.7

A

1007-3221(2015)02- 0281- 07