父母外出对农村儿童身体健康的影响——基于安徽、河南两地的实证研究

李庆海，朱盼盼

父母外出对农村儿童身体健康的影响
——基于安徽、河南两地的实证研究

李庆海，朱盼盼

（南京财经大学经济学院，南京210046）

儿童的健康不仅能衡量经济的发展，还与他们成年后的健康、教育和收入联系密切，因而父母外出对子女身体健康究竟有着怎样的影响受到了社会和学术界的普遍关注。因此，根据2012年安徽和河南两省部分地区调查数据，并结合倾向得分法，实证分析父母外出对于农村儿童身体健康的影响，亦注意解决了样本自选择性问题带来的内生性估计偏误。研究结果表明，父母外出会显著增加农村儿童的患病几率，进而对其身体健康状况产生负面影响。其中，对男孩的影响要比女孩更为显著；其次，对于农村留守儿童而言，母亲这一角色更为重要；再次，父母往往担心外出打工会对其子女身体健康状况产生负面影响，所以放弃打工机会而在家抚养子女。因此建议应积极组织预防保健工作，建立健全农村留守儿童医疗保健制度，保证农民工子女在务工地享有同等受教育、医疗等方面的权益。

农民工子女；农村留守儿童；身体健康；平均处理效应

一、引言

随着我国改革开放进程的不断深入，城乡之间人口流动的种种限制被打破，农村地区的剩余劳动力源源不断地向城市迁移、流动，许多已婚且有子女的父亲和（或）母亲也加入了流动大军的队伍。由于受到收入、政策及其他原因的限制，相当一部分已婚流动人群在自己进城的同时，无力解决孩子随迁所要面对的诸多现实问题，只好将子女留在农村，造成父母与子女分隔两地的局面，形成了规模较大的留守儿童群体（段成荣等，2005）［1］。据《中国2010年第六次人口普查资料》样本数据推算，0—17岁之间的农村留守儿童达到6103万，约占全国农村儿童的37.7％，全国儿童的21.9％。从国家层面上来看，留守儿童的健康成长，不仅直接关系到当前社会的公正与和谐，也关系到未来我国经济发展和社会进步的大局。

父母外出对子女发展尤其是其身体健康有着怎样的影响，引起了国内外学者的普遍关注，并由此催生出大量理论和实证文献。然而，相关研究结论显得莫衷一是甚至相互矛盾，并未达成广泛共识。持负面态度的研究主要是从健康照料的角度出发，认为父母外出会减少对留守儿童健康照料的人力支持，从而对其健康状况产生负面影响（Kanaiaupuni，1999）［2］。例如，陈在余（2009）认为对于6—18岁的我国农村学龄儿童而言，母亲不在家对其身体健康具有显著负面影响［3］；李强和臧文斌（2010）运用中国健康与营养调查数据（CHNS）进行分析，结果表明父母外出增加了留守儿童生病或患慢性病的概率［4］360；Gibson等（2011）的研究表明汤加地区家庭成员外出往往造成留守儿童的饮食结构失衡进而使身体健康恶化［5］。持积极态度的一方则认为父母外出会显著增加家庭收入，为儿童健康照料及卫生服务利用提供更多的经济支持，从而改善其身体健康状况。例如，López（2006）对墨西哥地区的研究表明，父母外出家庭的收入增加，大大降低了婴幼儿死亡率［6］；此外，Frank和Hummer（2002）、Hildebrandt和McKenzie（2005）、World Bank（2006）、Acosta（2007）、Anton（2010）等的研究表明，父母外出所带来的收入增加，往往为儿童提供更好的营养、教育，以及接受卫生服务的机会和质量，父母外出家庭儿童的身体健康指标（诸如“重量—年龄”指数即BMI，以及“身高—年龄”指数即Height-forage）相对于一般家庭儿童而言显著提升［7-11］。

对此，笔者认为相关研究之间存在争议的关键原因是在分析时没有处理内生性问题。这种内生性来源于样本自选择问题（Self Selection），即儿童处于何种状态的选择并不是随机的。作为未成年人，农村儿童几乎没有能力或权利决定父母是否外出。父母外出的决策在很大程度上是综合考虑儿童状况、自身状况以及家庭特征等因素后的结果，甚至父母是否外出本身都可能会受孩子身体健康状况的左右。以家庭社会经济水平指标为例，若研究样本中留守儿童家庭经济水平高于一般儿童家庭，在大多数研究已经证实家庭社会经济水平对儿童认知发展存在正向影响的情况下，研究者将两组样本在结果变量上的差异作为因果效应的估计值，将低估父母外出的影响效应；反之，将高估影响效应。因此，此时如果直接采用单方程模型（如OLS或者Probit模型）分析父母外出的影响，所得结论势必产生内生性偏误（Wooldridge，2002；李云森，2013）［12-13］。

对于内生性问题，研究者主要通过工具变量法（IV）、社会实验法以及倍差模型（DID）进行解决。然而上述方法均存在一定缺陷，如工具变量难以寻找并且容易存在争议，社会实验法实际操作较难并且容易存在伦理争议，一阶差分法由于无法在截面数据下进行差分而受到局限。对此，部分学者通过倾向得分法（Propensity Score Method，以下简称PSM）对样本进行配对后进行计量估计，较好地解决了这种自选择引致的内生性问题。

本文运用2013年对安徽和河南两地农村儿童的抽样调研数据，结合PSM模型，实证分析了父母外出对其子女身体健康状况的影响。本文对相关研究的贡献之处主要如下：

第一，本文实证分析了父母外出对其子女身体健康状况的影响，并就不同留守方式（随父留守、随母留守和无父母留守）以及不同性别儿童（男孩和女孩）的影响进行了比较分析。

第二，本文采用PSM模型，避免了由于样本自选择问题引致的内生估计偏误，使所得结果更具针对性和说服力。

本文剩余部分安排如下：第二部分建立PSM模型以分析父母外出对其子女身体健康状况的影响；第三部分描述样本数据来源，并进行统计描述分析；第四部分给出相关实证结果，并进行稳健性检验；最后总结研究结论，并提出政策建议。

二、计量分析方法

在评估一个项目或政策的影响，譬如分析父母外出对其子女身体健康状况的影响时，Green（2003）为简单地采用OLS模型进行估计，无法解决样本自选择引致了内生估计偏误［14］。对此，本文采用基于PSM的平均处理效应模型进行分析，可以较好地解决该问题。

平均处理效应模型（ATE）最初应用于评价接受医疗处理的效果，后来在项目和政策评估中得到了广泛运用。当所关心的解释变量是二元时，这类模型总是适用。由于在估计父母外出对其子女身体状况的影响时所处理的问题是二元的，所以，本文采用平均处理效应模型是合适的。

我们的分析从引入反事实框架开始。反事实框架最早是由Rubin（1974）提出，尔后得到许多学者的广泛运用（Rosenbaum和Rubin，1983）。反事实框架是指每个个体只能有一个结果，它或是接受处理下的结果，或是未接受处理下的结果，二者只能居其一［15-16］。对于样本中的任何一个抽样儿童i，令为其两个潜在的身体健康状况，其中表示成为一般儿童时的表现表示成为留守儿童时的表现。如果两者都能观察到，则二者之间的差就是父母外出所导致的效果。但是，任何一个抽样儿童不可能同时处于这两个状态，即既处于一般状态又处于留守状态，因此只能观测到其中一个值。令观察到的表现为Yi，则有：

我们感兴趣的是父母外出的平均处理效应（Av-erage treatment effect，以下简称ATE）、处理组的平均处理效应（Average treatment effect for the treated，以下简称ATT）和控制组的平均处理效应（Average treatment effect for the untreated，以下简称ATU）。

父母外出的平均处理效应（ATE）是指，有父母外出家庭孩子的身体健康状况和没有父母外出家庭孩子的身体健康状况之间的比较，公式表示如下：

处理组的处理效应（ATT）是指，对于留守儿童而言，如果其父母不外出，此时他们的身体健康状况与真实情况相比有何差异，即：

控制组的处理效应（ATU）是指，对于父母没有外出的儿童而言，若有父母外出而成为留守儿童，此时他们的身体健康状况与真实情况相比有何差异，即：

然而，对于任何一个儿童i而言，我们只能观测到两种情形中的某一情形，不可能观测到所有情形，因而我们在估计中面临的是样本缺失问题。对此，我们可以采用匹配方法分析处理。所谓匹配是指找出在一般状态或者留守状态下特征变量（如儿童特征、父母特征和家庭特征等）相类似的儿童样本，分析他们在不同状态下身体健康状况的差异。经过匹配后，对应不同状态下样本的特征变量的统计特征一致，由此减少了由于自选择所带来的内生估计偏误。

平均处理效应模型分为精确匹配模型和非精确匹配模型两种类型。李锐和朱喜（2007）运用精确匹配模型，估计了信贷配给对农户福利影响的平均处理效应，取得了较好的研究结果［17］。然而，当进行匹配的变量较多时，直接根据特征变量信息进行匹配就有可能遭遇到“维度诅咒”（Dimension Curse）的问题。倾向得分法（PSM）是由Rosenbaum和Rubin（1983）提出的，是目前最为流行的非精确匹配方法。PSM根据倾向得分而非高维特征变量进行匹配［16］41，找到匹配样本的机会要多得多，从而可以更好地估计出平均处理效应（Cameron和Pravin，2005）［18］。一般来说，倾向得分是某抽样儿童i在特征变量Χi给定的条件下接受某种处理时的条件概率，即在本文中，指的是抽样儿童是否有父母外出的概率。

由此，根据倾向得分可得到ATE、ATT和ATU，其表达式重新表述如下：

根据倾向得分进行匹配以得出相关处理效应估计值的方法有很多，而其中用得最多的四种方法是最近邻域匹配法（Nearest-Neighbor Matching）、极半径匹配法（Radius Matching）、核匹配法（Kernel Matching）和分层匹配法（Stratification Matching）。这四种方法对匹配的质量和数量的侧重点不同，没有哪种方法明显优于另一种方法，它们的差异主要在于估计量的一致性上（Becker等，2002）［19］。为统一起见，本文采用核匹配法进行估计。

三、数据来源和描述统计

（一）数据说明

本文涉及安徽和河南两地处于义务教育阶段的农村儿童，目的是研究父母外出对包括其身体健康状况在内的各方面发展的影响。安徽省和河南省是我国两个典型的农业大省，经济不发达，同时又都是人口外出大省，因而本文采用的样本具有一定的代表性。

为了更好地开展调查，我们于2012年7—8月进行了预调查。通过对两省进行实地考察，我们与农民工、儿童、教师和村领导进行了大量深度访谈，为正式调查的开展奠定了良好的基础。2013年2—3月份，我们开展了正式调查，记录的是2012年的相关信息。调查是通过分层随机抽样方法采集的，即从安徽和河南两省中分别随机选取4个县（区），每个县（区）随机选取4个乡（镇），每个乡（镇）随机选取4个村，每个村随机选取20个家庭中有儿童处于义务教育阶段且正在上学的农户家庭，从而得到2560户抽样家庭的问卷信息。此外，调查以抽样家庭为中心，并据此形成不同的链接问卷（如社区问卷、学校问卷和村庄问卷等），从而为本文研究奠定了良好的数据基础。为确保信息的真实性，我们还通过电话、邮件和委托他人等形式，进行了补充调查。由于政府和学校等相关部门的配合，调查开展得较为顺利。去除一些缺失变量的样本之后，样本共计2372户，有效率达到92.66％。由于本文的研究对象为农村儿童，因此，笔者利用统计软件的数据处理程序，将抽样儿童数据信息由宽记录转换为长记录，即将农户家庭中一个或多个子女的记录转换为单个儿童的个人记录，从而获得抽样儿童调查数据3891条。

本文所指留守儿童为父母双方或一方在过去一年从农村流动到其他地区3个月以上，孩子留在户籍所在地的农村地区，并因此不能和父母双方共同生活的儿童。本文将留守儿童界定为处于3—6年级义务教育阶段且正在上学的非劳动年龄人口，即选取年龄约在9—12岁之间的儿童进行分析。之所以选择这一阶段的儿童，是由于初中阶段儿童的自理能力显著增强，父母外出与否可能对其身体状况并不会产生显著影响，而3年级以下的儿童由于年龄较小，在回答问卷方面存在一定困难。最终，符合调查条件的抽样儿童记录为1722条，其中安徽省841人（占48.84％），河南省881人（占51.16％）。在这些抽样儿童中，女孩共计796人（占46.23％），男孩共计926人（占53.77％）。表1给出了抽样儿童的类型分布情况①。

表1　抽样儿童的类型分布

从总体上来看，一般儿童占全体农村儿童比例的68.95％，留守儿童（父母至少有一方外出务工）占总体农村儿童比例达到31.05％。其中，仅父亲外出（随母亲留守）以及父母均外出（无父母留守）的留守儿童占留守儿童的主体（89.11％），而仅母亲外出（随父亲留守）的情况则相对较少（10.09％）。

衡量儿童身体健康的指标主要有以下几种（Shao，2007）：一是临床指标（Clinical measure），如儿童死亡率、儿童发病率和是否受伤等；二是儿童对健康的自我衡量（Self-rating scales for health evaluation）；三是人体测量指标（Anthropometric measures），如身体质量指数（BMI）、身高年龄比（height-forage）等［20］。本文采用“抽样儿童过去三月内是否患过发烧、疼痛、腹泻或者咳嗽等病症”作为衡量儿童身体健康的指标。正如李强和臧文斌（2010）所指出的，“生病与否具有较强的政策含义，而且生病等指标也比自评健康指标更加准确，从而能减少估计偏差”［4］。与之对应的是，人体测量指标作为儿童身体健康的衡量标准并不十分合适。原因在于，儿童的BMI并不和成人BMI一样有固定标准，而身高年龄比等指标所能得出的经济含义较低。然而，李强和臧文斌（2010）采用“过去四周中是否生过病或受过伤、患有慢性病或急性病”作为衡量儿童身体健康的指标，但四周的时间周期较短，相关调查信息具有较强的不确定性［4］342。因此，本文采用的“过去三月内”的期限规定能更稳健地衡量农村儿童的身体健康状况。

表2给出了抽样农村儿童患病率的情况。由表2可知，农村儿童患病率为23.81％，而与父母均未外出的一般儿童（21.65％）相比，留守儿童的患病率要高出一些，达到28.60％。而进一步比较不同类型留守儿童的患病情况，可以发现，三类留守儿童之间的患病状况存在明显差异：随父亲留守的儿童的患病率最高，达到38.89％；无父母留守的次之，为28.66％；随母亲留守的儿童患病率最低，为25.29％。

表2　抽样农村儿童患病率情况比较

虽然留守儿童总体比起一般儿童具有更高的患病风险，但进一步考虑不同类型的留守儿童后，父母均外出以及仅父亲外出的留守儿童的患病风险与一般儿童相比，差异相对较小；而仅母亲外出的留守儿童的患病风险则显著高于父母均未外出的一般儿童。由此可见，父母外出务工对儿童健康会产生不同的影响，尤其是母亲照料的缺失会对儿童健康带来更为敏感的影响。

就不同性别来看，无论是全体，还是一般情形，甚至是不同类型的留守状态，男孩的患病风险都明显高于女孩。例如，全体男孩患病率为25.05％，全体女孩患病率为22.36％；全体一般男孩患病率为22.03％，全体一般女孩则为21.24％；全体留守男童患病率为31.25％，全体留守女童则为25.11％。由此可见，父母外出务工对不同性别儿童健康会产生不同的影响，其中男孩更为敏感。

（二）变量选取

应用PSM模型选择匹配变量的基本原则为：所选择变量是影响“抽样儿童是否有父母外出”及“儿童自身患病与否”的变量，但不能是受到“抽样儿童是否有父母外出”的影响，也就是说用来估计倾向得分的变量不可以包括受到“抽样儿童是否有父母外出”影响的变量。

结合已有文献和可得数据，本文用于第一步估计抽样儿童父母外出倾向的分数特征变量主要如下：

首先是抽样儿童的特征变量，主要包括年龄、性别和是否独生子女（1是0否）等。其次是父母的特征变量，主要包括父母年龄、父母是否具备高中及以上学历（1是0否）、月均收入（单位为百元）等。再次是家庭特征变量，主要包括家中家庭人口规模、家中老人数和家庭耕地面积（单位为亩）等。然后是家庭卫生条件和医疗特征变量，主要包括饮用水源是否自来水（1是0否）、是否卫生厕所（1是0否）、是否砖瓦房（1是0否）、上年人均医疗费用（单位为百元）和家庭到最近的村卫生所距离等。最后是地域特征变量，主要包括村庄外出劳动人口比率、所在地区是否位于安徽省（1是0否）和是否位于平原（1是0否）等。

值得注意的是，倾向值匹配要求在计算倾向得分后进行样本匹配，为此还需检验这种匹配是否能平衡相关控制变量的分布（李云森，2013）［13］1032。该条件要求匹配之后的处理组和控制组在各个控制变量上不应有系统差别，这个过程被称为平衡性检验②（Balancing Test）。我们对样本数据进行的检验表明，样本匹配后能够通过平衡性检验，即在流动儿童和留守儿童之间进行匹配所使用的控制变量不存在系统差别。这就意味着本文采用倾向值匹配方法是有效的，所运用计量方法得到的分析结果是可信的。

四、实证结果及稳健性分析

（一）实证结果

本文首先分析父母外出对全体儿童身体健康状况的影响，然后分别针对男孩群体和女孩群体的影响进行研究，相关结果参见表3。在分析父母外出对全体儿童的影响时，此时进行匹配的控制变量为表2中涉及到的特征变量，共计19个；对于男孩群体和女孩群体来说，由于此时不考虑其性别变量，控制变量共计18个。

表3　模型所涉及到的变量的样本数据的基本统计特征

表4　父母外出对于农村儿童身体健康状况的影响

首先分析父母外出对抽样儿童身体健康状况的影响。由表4可知，父母外出的影响正向且在10％水平上显著，就总体而言，父母外出将导致儿童患病的可能性增加9.82％，相对于全体儿童23.81％的患病概率增加了41.26％。处理组的处理效应（ATT）正向且在10％水平上显著，留守儿童的父母如果不外出，儿童患病的可能性降低10.20％，即相对于留守儿童28.60％的患病概率降低了35.65％。控制组的处理效应（ATU）正向且在10％水平上显著，对于一般儿童来说，若其父母外出，他们患病的可能性增加8.51％，即相对于一般儿童21.65％的患病概率增加了39.33％。

下面分别就父母外出对于男孩和女孩的影响进行分析。对于全体男孩来说，父母外出的影响正向且在5％水平上显著，就总体而言，父母外出将导致男孩患病的可能性增加13.16％，相对于全体男童25.05％的患病概率增加了52.53％。处理组的处理效应（ATT）正向且在1％水平上显著，留守男童的父母如果不外出，男孩患病的可能性降低15.85％，即相对于留守男童31.25％的患病概率减少了50.72％。控制组的处理效应（ATU）正向且在5％水平上显著，对于一般男童来说，若其父母外出，患病的可能性增加14.49％，即相对于一般男童22.03％的患病概率增加了65.77％。

对于全体女孩来说，父母外出的影响正向且在10％水平上显著，就总体而言，父母外出将导致女孩患病的可能性增加6.45％，相对于全体女童22.36％的患病概率增加了28.85％。处理组的处理效应（ATT）正向且在10％水平上显著，留守女童的父母如果不外出，女孩患病的可能性降低7.08％，即相对于留守女童25.11％的患病概率降低了28.20％。控制组的处理效应（ATU）正向且在10％水平上显著，对于一般女童来说，若其父母外出，其患病的可能性增加7.33％，即相对于一般女童21.24％的患病概率增加了34.51％。

综上可知，父母外出显著增加了儿童的患病几率，这一结果对男孩和女孩同样成立，其中，对女孩的影响程度相对男孩要弱一些。原因可能在于，对于9—12岁这一阶段儿童来说，女孩的自理能力和身心发展水平等方面相对于男孩更好一些，父母外出对其带来的影响相对于男孩弱一些，从而她们的患病几率更低一些，身体健康状况更好一些。

（二）稳健性分析

1.稳健性检验一：父母外出的重新定义

在回归之前，我们将父母的迁移决策加以重新定义，将外出的时间由3个月下限变为6个月，即将留守儿童重新定义为父母双方或一方在过去一年从农村流动到其他地区半年以上，孩子留在户籍所在地的农村地区，并因此不能和父母双方共同生活在一起的儿童，估计结果参见表5。

表5　稳健性检验一

由表5可知，在将时间下限提升到6个月之后，所得结论仍未有较大差异。原因可能在于，目前农民工外出就业的稳定性较强，本文外出民工年均外出务工时间为9.18个月。因此，即使我们将外出时间的定义予以改变，相关结论仍然保持稳健。

2.稳健性检验二：父母在留守状态中扮演的角色

与一般农村儿童相比，留守儿童的健康状况将处于明显的劣势；而前文的描述性统计（见表2）显示，在留守儿童群体内部，患病状况也因留守形式的不同而存在一定的差异。那么，究竟哪些留守儿童的健康状况具有优势或劣势？在此部分的稳健性检验中，我们将区分随父亲留守、随母亲留守以及无父母留守影响之间的差异。以“随父VS随母”为例，在这个稳健性检验中，我们将“随父亲留守”的儿童定义为处理组，将“随母亲留守”的儿童定义为控制组，其余依此类推。简便起见，表6只给出ATE的估计结果。

表6　稳健性检验二

由表6可知，相对于随母亲留守儿童，随父亲留守儿童的患病几率显著增加，其身体健康状况显著恶化；相对于无父母留守儿童而言，随母亲留守儿童的患病几率略有下降，其身体健康状况略有改善；相对于无父母留守的儿童而言，随父亲留守儿童的患病几率显著增加，其身体健康状况显著恶化。表明在留守儿童群体中，随母亲留守的留守儿童身体状况最好，无父母留守的留守儿童次之，随父亲留守的留守儿童身体健康状况最差。

上述结果表明，母亲的外出更容易使家庭疏忽对儿童饮食、日常卫生等情况的关注，从而使儿童患病结构及状况恶化，使其更易罹患疾病。之所以父母都外出儿童的患病率会低于仅母亲外出的儿童，我们认为可能有两个原因：父母均外出的儿童一般与祖父母一起居住，较之仅母亲外出的儿童反而更易得到健康照料；其次，父母均外出打工可为家庭提供更多的经济支持，也更有利于提高家庭的卫生设施和环境，有利于儿童健康发展。

综上可知，如果父亲角色或者母亲角色产生缺失，母亲角色缺失的影响是显著的，但父亲角色缺失的影响相对小一些，这也表明母亲角色在儿童成长中起着更为关键的作用。

五、研究结论和政策建议

本文采用2012年安徽和河南两省调查数据，结合基于倾向得分方法（PSM）的平均处理效应模型，比较分析了父母外出对于农村儿童身体健康状况的影响，并较好地解决了样本自选择性问题带来的内生性估计偏误。

研究发现，就总体而言，父母外出会显著增加儿童的患病几率，从而恶化其身体健康状况；留守儿童的父母如果不外出，其患病几率出现下降，身体健康状况得到改善；对于父母外出的儿童来说，若父母外出，他的患病几率增加，从而使其身体健康状况恶化。父母外出工作往往是为了改善家庭经济地位，为子女创造更好的未来。但结果可能事与愿违，这一点在母亲外出的儿童身上表现得尤其突出。因此，防止或消除父母流动对留守子女健康状况的负面影响是社会应该关注的问题。

本文的第二个发现在于，父母外出显著增加了儿童的患病几率，这一结果对男孩和女孩同样成立，其中，对女孩的影响程度相对男孩要弱一些。一些研究认为，父母外出打工倾向于将男孩带在身边，通常是父母性别歧视所引致的，而本文认为这恰恰是父母迁移决策中理性选择的结果。父母倾向于带男孩外出，未必是出于性别歧视的考虑，而是父母预期或者观察到留守对男孩身体健康的影响将会更严重，因此选择带男孩外出并随迁进城。

此外本文还发现，对于农村留守儿童而言，母亲在其中所扮演的角色是最为重要的。在全部留守儿童样本中，随母亲留守儿童的身体健康状况最佳，次为无父母留守儿童，最差的是随父亲留守儿童，处于最为不利的境地。相较于留守农村，外出务工一般能找到更好的工作机会，获得更高的收入，从而改善家庭经济状况，提升保障子女健康的能力。但是，外出务工的性别选择对留守儿童的影响有明显差异，这是由劳动力市场和家庭内部传统的性别角色定位差异所决定的。女性外出务工收入低于男性，能获得的儿童健康物质保障也少于男性；而由于女性较男性承担更多的家庭儿童健康照护，母亲外出则会显著降低儿童日常照料的可得性。可见，与男性相比，女性外出会给留守儿童的健康以及卫生服务利用带来更少的收入效应，以及更大的负面作用，这也和宋月萍和张耀光（2009）的结论相一致［21］。因此，对于已婚流动人口而言，家庭中的父亲选择单身迁移未尝不是理性的选择。然而，父亲单身迁移容易造成长期家庭分离，不利于家庭的和谐稳定，可见农民工面临着两难选择的尴尬处境。

本文还有一个隐含的结论：很多父母往往会担心外出打工会对其子女身体健康状况产生负面影响，所以往往会放弃打工机会而在家抚养子女。目前，我国出现“民工荒”现象，劳动力供给日益不足。归根结底，这是由于我国城乡分割的户籍制度体系和公共资源分配不合理所造成的。因此，现行户籍制度的改革以及公共资源分配方式的改革，是解决农民工子弟融入城市的关键。如果通过户籍制度改革等措施，使得农民工子女在城市获得平等的教育和医疗等机会，这样就会鼓励具有潜在外出可能和已经外出的农民实现举家迁移，从而增加城市劳动力市场的劳动力供给，有效缓解民工荒现象，这对于城镇化建设同样具有深远影响。

目前，我国留守儿童的规模相当可观，留守儿童能否健康成长势必会对国家各方面的可持续发展产生重要影响，深入研究父母外出如何影响留守儿童的健康尤其是身体健康状况具有重大的现实意义。针对上述研究结论，提出建议如下：第一，要积极组织预防保健工作，并针对不同类型的留守儿童家庭，对监护人及留守儿童开展合理膳食教育，并设计操作简便、同时又能改善儿童健康情况的营养食谱。第二，要建立健全农村留守儿童医疗保健制度。定期了解农村留守儿童的健康状况，为其提供专业的健康教育和健康咨询；积极开展营养指导、生长发育监测、计划免疫、儿童常见病诊疗等基本卫生保健服务。第三，要进一步改革和完善相关政策规定，保证农民工子女在务工地享有同等受教育、医疗等方面权益，最大限度降低农民工随迁子女在务工地生活的门槛，这是从本质上解决留守儿童健康问题的关键。

注释：

①本文中，“一般儿童”以及“父母均未外出儿童”的含义是一致的；“仅父亲外出”与“随母亲留守”的含义是一致的；“仅母亲外出”与“随父亲留守”的含义是一致的。上述定义在正文中交叉使用，此后不再特别指出。

②可以利用统计软件STATA中的“score”命令实现。

［1］段成荣，周福林.我国留守儿童状况研究［J］.人口研究，2005（1）：29-36.

［2］Kanaiaupuni S M，Donato K M.Migradollars and Mortality：The Effects of Migration on Infant Survival in Mexico［J］.Demography，1999，36（3）：339-353.

［3］陈在余.中国农村留守儿童营养与健康状况分析［J］.中国人口科学，2009（5）：95-102.

［4］李强，臧文斌.父母外出对留守儿童健康的影响［J］.经济学：季刊，2010（1）：341-360.

［5］Gibson J，McKenzie D，Stillman S.What happens to Diet and Child Health when Migration Splits Households？Evidence from a Migration Lottery Program［J］.Food Policy，2011，36（1）：7-15.

［6］López C E.Globalization，Migration and Development：The Role of Mexican Migrant Remittances［R］.The Inter-American Development Bank Working Paper，No.20，Washington D.C，2006.

［7］Frank R，Hummer R.The Other Side of the Paradox：The Risk of Low Birth Weight among Infants of Migrant and Nonmigrant Households within Mexico［J］.International Migration Review，2002，36（3）：746-765.

［8］Hildebrandt N，McKenzie D J.The Effects of Migration on Child Health in Mexico［R］.Policy Research Working Paper，No.3737，Washington，2005.

［9］World Bank.The Development Impact of Workers’Remittances in Latin America-Volume II，detailed findings［R］. Economic Report，No.37026，Washington，2006.

［10］Acosta P F，Lopez J H.The Impact of Remittances on Poverty and Human Capital：Evidence from Latin American Household Surveys［R］.World Bank Policy Research Working Paper，No.4247，Washington，2007.

［11］Anton J I.The Impact of Remittances on Nutritional Status of Children in Ecuador［J］.International Migration Review，2010，44（2）：269-299.

［12］Wooldridge J M.Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data［M］.Massachusetts：The MIT Press，2002.

［13］李云森.自选择、父母外出与留守儿童学习表现——基于不发达地区调查的实证研究［J］.经济学：季刊，2013（3）：1027-1049.

［14］Greene W H.Econometric Analysis［M］.5th ed.New Jersey：Prentice Hall，2003.

［15］Rubin D B.Estimating Causal Effects of Treatments in Randomized and Nonrandomized Studies［J］.Journal of Education Psychology，1974，66（5）：688-701.

［16］Rosenbaum P R，Rubin D B.The Central Role of the Propensity Score in Observational Studies for Causal Effects［J］. Biometrika，1983，70（1）：41-55.

［17］李锐，朱喜.农户金融抑制及其福利损失的计量分析［J］.经济研究，2007（2）：146-155.

［18］Cameron A C，Trivedi P K.Microeconometrics：Methods and Applications［M］.Cambridge，Cambridge University Press，2005.

［19］Becker S，Ichino A.Estimation of Average Treatment Effects Based on Propensity Scores［J］.The Stata Journal，2002，（4）：358-377.

［20］Shao J.The Social and Economic Determinants of Child Health during China’s Economic Growth［D］.Halifax：Dalhousie University，2007.

［21］宋月萍，张耀光.农村留守儿童的健康以及卫生服务利用状况的影响因素分析［J］.人口研究，2009（6）：57-66.

责任编辑：夏莹

（Email：silvermania@qq.com）

C913.5

A

1006-6152（2015）03-0005-08

10.16388/j.cnki.cn42-1843/c.2015.03.001

2014-12-05本刊网址·在线期刊：http：//qks.jhun.edu.cn/jhxs

教育部人文社会科学研究青年项目“农户信贷违约及履约激励机制研究——以苏鲁地区为例”（14YJC790067）

李庆海，男，山东枣庄人，南京财经大学经济学院讲师，博士；朱盼盼，女，安徽宿州人，南京财经大学经济学院硕士生。