子女外出务工对农村中老年人健康的影响——基于中国健康与养老追踪调查数据的实证分析

周芳丽

(中南财经政法大学公共管理学院，湖北武汉，430074)

一、引言

改革开放以来，随着工业化和城镇化进程的加速，我国农村劳动力大规模向城市流动，且转移规模日益增大[1]，2018年末，我国流动人口数量达到2.41亿，占总人口的17.3%[2]。农村人口老龄化趋势因大批农村青壮年劳动力外流而加剧。与此同时，户籍制度等因素导致许多农村劳动力的家庭成员并未同时流动，外出务工者通常难以将父母或子女接到工作所在地共同生活[3]。因此，我国农村地区出现大量留守群体。这是中国社会转型及人口老龄化过程中不可避免并将长期存在的社会现象，而且随着青壮年劳动力不断地向城市流动，农村地区留守老人群体的规模会越来越大[4]。截至2015年底，我国约有农村老年人1.24亿，约占全国老年人口总数的56%，其中留守老年人约5000万[5]，农村人口老龄化的趋势因大批农村青壮年劳动力的外流而加剧。

从人口老龄化的结构来看，截至2018年底，我国60岁及以上老年人口约有2.49亿，占总人口的17.9%，65岁及以上人口约1.67亿，占总人口的11.9%[6]。根据历年《中国统计年鉴》，我国老年抚养比从1990年末的8.3%(1)本文中的老年抚养比指65岁及以上人口与15～64岁人口之比。，提高到2018年末的16.8%。然而，我国的社会保障体系，尤其是农村地区的养老、医疗等保障体系应对这种趋势的能力尚不足，家庭依然是农村养老的主体。

劳动者在迁移或流动的过程中产生的成本是为了在未来获得更多的预期收益，因此劳动力迁移是人力资本投资的一种方式[7]，但农村子女外出务工使家庭的非正式支持网络受到冲击。子女外出务工对留守在家乡的中老年父母到底会产生怎样的影响，尤其是对父母健康产生怎样的影响，这一问题受到学术界、政府和社会的关注。对这一问题的探讨不仅有助于理解改革开放以来农村劳动力流动的健康效应，也能为“健康中国”战略的实施提供有益的政策启示。因此，本文旨在研究子女外出务工对农村父母健康的影响，以期为提高农村中老年人健康水平以及国家在“健康中国”进程中合理推进健康老龄化，提供科学的参考依据。

二、文献回顾

在国际经济学领域，已有不少文献探讨了成年子女外出务工的健康效应。Böhme等基于对摩尔多瓦的考察发现，成年子女迁移对留守老人的BMI指数、活动能力和自评健康有显著的正向影响[8]。Kuhn等使用倾向评分匹配方法分析印度尼西亚成年子女国内流动与老年父母健康之间的关系，结果表明，子女外出务工对父母健康有显著的正向影响。尽管留守老年人的健康状况相对较差，但这一研究结果可能为家庭派遣子女外出务工提供充分的激励[9]。Antman利用墨西哥的数据进行研究发现，子女流动到美国导致在墨西哥的留守老年人自评健康状况较差，并且这些老人更有可能患上中风或心脏病[10]。Kuhn对孟加拉国的调查研究表明，成年子女流动对老年人的健康状况，特别是死亡率有很大的正向影响[11]。Gibson基于汤加的数据，没有发现家庭成员外出务工影响留守老人健康的证据[12]。

我国关于成年子女外出务工对父母健康的影响的研究相对较少，已有研究主要集中在影响效应的实证检验上。连玉君等通过使用中国健康与营养调查(CHNS)2006年和2009年两期截面数据发现，子女外出务工对其父母的健康和生活满意度均有负向影响，虽然作者使用工具变量法控制了内生性，但没有关注农村中老年人群体[13]。王小龙和兰永生发现，农村劳动力外出务工总体上有利于留守老人健康状况的改善[14]。刘小昀实证分析了农村劳动力流动对于农村居民整体健康的影响，结果发现，劳动力流动总体上显著改善了农村居民的健康水平，但是男性和女性劳动力外出务工对家庭成员健康的影响呈现异质性。值得注意的是，作者没有单独考察农村劳动力转移对留守老人群体健康的影响，且在计量分析中忽视了农村劳动力转移行为与家庭成员健康之间的内生性问题[15]。贺聪志和叶敬忠认为，留守老人的生活条件并没有因子女外出务工得到明显改善，原因是外出子女的经济供养水平普遍非常低。留守老人的生活照料存在很大风险，普遍缺少日常生活照料和扶助[16]。

同时，子女外出务工对父母心理健康的影响尚未形成共识。Adhikari等研究发现，泰国老年人心理健康与其子女移民之间存在强烈的负向关联[17]。Abas等发现，对于只有部分子女迁移的老年父母，抑郁症与子女的迁徙状态之间没有显著关联，但那些子女全部迁移的父母抑郁的概率较低[18]。Antman发现，以抑郁、孤独和悲伤的发病率来衡量心理健康，子女的移徙导致父母心理健康状况变差，特别是如果子女以非法方式进入目的地国家，情况可能会更明显，原因是这可能会给父母带来额外的心理压力和恐惧，而且通常意味着子女接触和拜访的父母频率较低[19]。

通过对现有文献的梳理可以看出，目前关于子女外出务工与父母健康之间的关系仍然存在分歧。本文基于中国健康与养老追踪调查数据，从生理健康和心理健康两个方面实证分析子女外出务工对父母健康的影响效应。本文可能的贡献在于：第一，将子女外出务工视作人力资本投资，重点分析其对农村中老年人健康的影响；第二，采用工具变量方法能有效克服传统研究中可能存在的内生性问题，提高了结论的可靠性；第三，注意到在中国传统文化背景下，父母的时间偏好是重要的遗漏变量，本文对此展开的分析有利于更为准确地评价子女外出务工对父母健康的作用。

三、研究设计

(一)数据来源

本研究所用的数据来源于中国健康与养老追踪调查(China Health and Retirement Longitudinal Study，CHARLS)2011年的数据。CHARLS数据是国内研究老年人健康最常用的数据库之一，目前公布了2011年、2013年、2015年三期数据。2011年的基期调查涉及全国25个省(自治区、直辖市)的约1万户家庭，被访者年龄为45岁及以上的中老年人，该调查包含了中老年人的健康状况、生活方式、健康行为、子女是否外出、工作情况以及所在的村庄/社区的基本情况等信息。2013年和2015年两次调查没有再公布村庄/社区调查数据，考虑到村庄/社区环境是影响健康的重要因素(需要控制该类变量)，以及为了从村庄/社区数据中寻找有效的工具变量，因此2011年基期调查数据更符合本文研究的需求。根据研究目的，本文在数据库中选择至少有一个孩子的农村地区45岁以上的中老年人作为研究对象。在样本处理时，剔除与本研究直接相关的重要变量(子女外出务工、健康相关变量)存在缺失的样本，最终得到有效样本5258个。

(二)变量设定与方法

1.被解释变量

本文将生理健康和心理健康作为被解释变量。CHARLS问卷询问了“您觉得您的身体健康状况怎么样？”，受访者按照“非常好、很好、好、一般、不好”的五个等级来汇报自我健康评价。本文遵循以往许多文献的做法[20-23]，将自我健康评价指标划分为两类，将“非常好、很好、好”归结为健康状况“好”，赋值为“1”，将“一般、不好”归结为健康状况“差”，赋值为“0”，形成一个二分变量。

本文通过抑郁量表(CES-D)计算抑郁指数对心理健康状况进行衡量。CES-D量表由Radloff编制，包含20个条目，广泛用于心理健康的研究[24-26]。借鉴已有文献的做法[27-30]，本文根据发生频率，设定以下赋值：“很少或者根本没有(<1天)”赋值为0 ；“不太多(1～2天)”赋值为1；“有时或者有一半的时间(3～4天)”赋值为2；“大多数的时间(5～7天)”赋值为3。对积极情绪条目的上述各选项从相反方向赋值，最后加总得出抑郁得分即抑郁指数，十个问题对应的总分值在0～30之间，数值越小，代表老年人的心理状况越健康。严重抑郁的临界值是10分[31]，所以本文对抑郁指数进行了分层，设定10分及以上为抑郁，即心理健康状况较差，10分以下为不抑郁，即心理健康状况较好。

2.解释变量

自变量的选取主要参考格罗斯曼(Grossman)健康需求模型，该模型分析了影响健康的直接或间接因素。在格罗斯曼健康需求模型中，影响健康的因素主要分为社会经济、行为、环境、遗传因素等方面，具体包括医疗服务、收入、教育、年龄、性别、种族、婚姻状况、环境污染以及个人行为(如吸烟、饮食与运动等)[32]。本文的核心被解释变量是子女外出务工，借鉴Giles、Antman、Kuhn、Böhme、连玉君等的研究[33-37]，根据CHARLS 2011年家庭问卷中问题CB053可以判断子女是否外出，根据CB070可以判断子女目前是否工作，子女同时满足外出和工作两个条件，定义为子女外出务工。通过对数据的处理得到本文主要的解释变量——子女外出务工Childoutifv，将这一变量设定为虚拟变量，当被调查者家中有子女外出务工时，Childoutifv=1，否则Childoutifv=0。

3.控制变量

根据Grossman健康生产模型，参照以往有关健康的研究，本文选择的控制变量主要包括三种：一是个体特征变量Xifv，二是家庭特征变量Ffv，三是村庄社区特征变量VV(2)值得说明的是，在中国农村地区，不同村庄差异并不显著，特别是临近村庄。但CHARLS数据采用多阶段抽样，在县/区和村居抽样阶段均采取PPS抽样方法，村庄差异代表地区差异。。为减轻遗漏偏差，本文尽可能控制同时影响农村中老年人健康和子女外出务工决策的变量，例如家庭是否有大学生子女。具体设置见计量模型部分。

(三)计量模型

Healthi=α+βChildouti+γXifv+δFfv+θVV+εifv

(1)

其中Healthi为被解释变量，表示父母健康状况，分为生理健康和心理健康。Childouti是本文最关注的解释变量，表示子女外出务工。Xifv代表个人特征变量，主要包括年龄、性别、婚姻状况、受教育程度、患慢性病数量及个人健康行为(吸烟、喝酒)。Ffv是家庭特征变量，主要包括家庭人口规模、人均收入水平、家庭是否有大学生子女等。VV是村庄特征变量，主要包括村庄经济状况、使用冲水厕所情况、环境污染情况和体育设施配置情况等。εifv是随机误差项，β是本文主要关注的估计参数。由于健康指标是二元变量，本文使用Probit进行估计。

根据Grossman模型，个人的健康投资取决于自己的决策。扩展的Grossman模型将一个家庭作为健康生产者，健康投资不仅取决于自己决策，还受到其他家庭成员的健康、偏好、教育、收入等的影响。本文按照时间偏好，将中老年人分为重视现在型和重视未来型两种类型。其中，重视未来型的父母重视子女的人力资本投资，例如支持子女上学和外出务工等，同时，也更注重自己的健康投资，倾向于选择健康的生活方式，例如规律性的饮食、积极的体育锻炼等。反之，重视现在型的父母不仅不支持子女外出务工，而且往往不重视自己的健康行为。因此，父母的时间偏好既影响子女外出务工决策，也通过生活方式影响健康，是重要的遗漏变量。使用Probit估计可能会过高估计子女外出务工对父母健康的影响，导致估计参数β是有偏的，因此本文采用两阶段最小二乘法进行稳健性检验。

四、实证结果分析

(一)描述性统计结果

所有变量的描述性统计结果如表1所示。

表1显示，62.7%的农村父母有子女外出务工。从个体特征看，样本人群年龄均值为60.59岁，男性所占的比例为50.8%，女性所占的比例为49.12%，女性占比略低于男性。样本人群中，自评健康的均值为0.210，表明农村父母的健康状况处于好和不好之间，偏向不好一侧；心理健康的均值为0.481，介于心理健康和心理不健康之间，偏向心理不健康一侧。但整体来看，我国农村地区中老年人的心理健康状况和生理健康状况并不好，没有达到一般水平。

(二)回归模型估计结果

表2报告了基本回归结果。第(1)列仅控制了子女外出务工变量，回归结果显示，子女外出务工的回归系数不显著。第(2)列在第(1)列的基础上进一步控制了年龄、性别、婚姻状况、受教育状况、患慢性病数量和吸烟、喝酒状况，回归结果显示：子女外出务工的回归系数在10%的显著性水平上为正；在个体特征变量中，年龄的回归系数在1%的显著性水平上为负，表明随着年龄的增长，中老年人的健康状况在逐渐地衰退；与未接受教育的样本相比，小学及以下、初中、高中及以上的回归系数均在1%的显著性水平上为正，这意味着，接受过教育的中老年人比那些没有接受过教育的中老年的自评健康状况要好，接受教育对健康有利，这一结论和一些研究发现是一致的[38]；慢性病的系数在1%的显著性水平上为负，患慢性病数量越多，老年人的健康状况越差。

表2 子女外出务工对农村中老年人生理健康的影响

注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%的显著性水平上显著；括号内代表标准误。

第(3)列在第(2)列的基础上进一步加入了家庭特征和村庄特征变量，如家庭人均收入、家庭规模、家里是否有大学生子女、村庄环境、使用冲水厕所情况、体育设施情况、村庄富裕程度。同时，第(3)列在社区层面进行了聚类。通过分组聚类出具有相似特征的样本，并分析样本的共同特征，可消除社区异质性。聚类分析的目的是为了克服某个变量在一个层次上高度相关，在本文中，进行聚类分析是为了克服子女外出务工变量在社区层面上高度相关。回归结果显示，子女外出务工的回归系数在5%的显著性水平上为正。在个人生活方式特征变量中，吸烟的回归系数不显著，喝酒的系数在1%的水平上显著为正。家里有大学生子女的回归系数在5%水平上显著，村庄环境状况、村庄体育设施状况、富裕程度对生理健康的影响不显著。实证结果表明，有子女外出务工的农村中老年人的生理健康状况更好。

表3报告了子女外出务工对父母心理健康的影响。第(1)列仅控制了子女外出务工变量，回归结果显示，子女外出务工的回归系数在1%的显著性水平上为负，子女外出务工能显著降低农村中老年人的抑郁发生概率，增进农村中老年人的心理健康。第(2)列是在第(1)列的基础上进一步控制了个体特征变量中的性别、年龄、婚姻状况、受教育状况、患慢性病情况以及个人的吸烟和喝酒状况，回归结果显示，子女外出务工的回归系数在10%的显著性水平上为负。在个体特征变量中，接受过教育的系数在1%的显著性水平上为负。吸烟的回归系数在1%的显著性水平上为负。

第(3)列在第(2)列的基础上进一步控制了家庭特征变量和村庄(社区)特征变量，并在社区层面进行了聚类。回归结果显示，子女外出务工的回归系数为负，且在10%的显著性水平上显著。吸烟的回归系数显著为负，喝酒的回归系数不显著。患慢性病的回归系数在1%的显著性水平上为正，患慢性病增加了农村中老年人的抑郁概率，不利于农村中老年人的心理健康。婚姻状况方面，已婚的回归系数在1%的显著性水平上为负，说明婚姻能显著减少农村中老年人的抑郁，通过与配偶共同生活，可以获得生活照料、精神慰藉等，促进中老年人的心理健康，这与以往的研究结论是一致的[39-40]。

表3 子女外出务工对农村中老年人心理健康的影响

(续表3)

(1)心理健康(抑郁)(2)心理健康(抑郁)(3)心理健康(抑郁)家里有大学生子女-0.193∗∗∗(0.060)村庄环境污染0.044(0.080)使用冲水厕所-0.090(0.076)村庄有体育设施-0.180∗∗∗(0.067)村庄富裕-0.008(0.070)常数项-0.767∗∗∗-0.646∗∗∗-0.047(0.032)(0.170)(0.238)Pseudo R20.0040.1010.113样本数506648514818

注：***、*分别表示在1%、10%的显著性水平上显著；括号内代表标准误。

家庭特征方面，家庭人均收入和家里有大学生子女的回归系数均在1%的水平上显著为负。家庭人均收入对农村中老年人的生理健康和心理健康均有正向的作用。家庭人均收入代表经济支持，经济支持对父母健康投入的改善主要通过放松家庭预算约束发挥作用[41]。经济支持的增加意味着可以用更多的经济资源为中老年父母提供更多更好的物质条件，以及对其进行更多的健康投资。例如，家庭收入的提高可以在居住状况等方面改善农村家庭的生活条件，促进健康投入的增加，同时，还可以提高农村中老年人接受医疗服务的可及性。

在其他条件不变的基础上，与未受教育相比，小学及以下、初中、高中及以上均在1%的水平上显著为负，受教育程度越高，中老年人的心理健康状况越好。农村中老年人的受教育程度与其自评健康状况和心理健康状况均显著正相关，这一结论和诸多文献的研究结论相一致[42-43]。教育不仅使健康投入的预算约束集扩大[44]，还使健康投入要素的配置效率得到提高[45]，与此同时，在健康的生活行为方面，受教育水平更高的人会倾向于选择更健康的生活行为方式[46]。社区特征中社区体育娱乐设施的回归系数在1%的水平上显著为负，表明在村庄配置体育娱乐设施有利于中老年人的心理健康。

实证结果说明，有子女外出务工的农村父母的心理健康状况更好。

(三)内生性检验

本文旨在研究子女外出务工对中老年父母健康的影响，然而父母的健康状况也会对子女外出务工的决策产生影响[47]。子女外出务工与中老年父母健康之间或许存在双向因果关系，进而导致子女外出务工变量存在内生性问题。由此，为了得到更有效的估计结果，本文引入工具变量进行两阶段最小二乘法(2SLS)估计，以解决内生性问题。

本文选取村庄外出务工人口比例和家庭子女中男性比例作为子女外出务工的工具变量。主要原因是村庄外出务工人口比例会直接影响子女外出务工概率，进而影响农村劳动力的外出务工决策和行为，因此该工具变量和子女外出务工存在一定的相关性，同时，该变量不会对农村中老年人的健康产生直接影响，较好地保证了工具变量的外生性。因此，从理论上来讲，将这一变量作为工具变量的选择是合理的。

表4报告了工具变量2SLS估计结果，从中可以发现，在引入工具变量消除内生性问题之后，子女外出务工与中老年父母的生理健康和心理健康仍呈现出正相关关系。

通过多种统计量来检验所使用工具变量的合理性：首先，在所有的工具变量回归中，第一阶段弱工具变量检验Cragg-Donald Wald F统计量值分别为112.911、157.426，远高于Stock-Yogo提出的判断弱工具变量的临界值(10)[48]，说明本文选取的工具变量与内生变量高度相关，不存在弱工具变量问题；其次，采用过度识别检验Hansen J检验，统计量分别为0.392、0.533，P值分别为0.531、0.465，均未达到10%显著性水平，因而不能拒绝工具变量与误差项不相关的原假设。上述检验表明，本文所选择的工具变量是有效的。

表4 工具变量2SLS估计结果

注：***、**分别表示在1%、5%的显著性水平上显著；括号内代表标准误。

(四)稳健性检验

1.更换解释变量

为了进一步检验上述结果的稳健性，本文对解释变量的界定方法进行了变换，以外出务工子女占比(外出子女数与家庭子女总数的比值)来测量家庭中子女外出务工情况。从表5可以看出，无论是Probit回归结果还是两阶段最小二乘法(TSLS)回归结果，核心解释变量(外出务工子女占比)回归系数的方向并未改变，模型的估计结果仍保持稳健。

表5 稳健性检验：变换解释变量

注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%的显著性水平上显著；括号内代表标准误。

2.更换被解释变量

首先，使用身体质量指数(BMI)作为测量生理健康的指标，参数估计方法仍然采用Probit估计方法，估计结果如表6所示。相比表2的结果，表6中核心解释变量回归系数的方向并未改变。

其次，尝试使用生活满意度作为衡量父母心理健康的指标[49]，进行稳健性检验。表7结果显示，子女外出务工对农村中老年人生活满意度有显著的正向影响。这一结果似乎与我们的常识相悖，子女不外出，留在父母身边，农村中老年人应该生活满意度更高。产生这种正向影响可能出于以下四点原因：(1)子女外出务工是重要的人力资本投资方式，是个人能力的一种体现，在农村地区，不能出去务工会被认为是“没本事”，农村子女外出务工可以带来更高的收入和社会地位，使家庭生活条件得到改善，进而满足父母“盼子成龙，盼女成凤”的儿女成就安心需求[50]，抵消了子女不在父母身边的一些负面影响。(2)外出工作拓展了农村青年子女的活动半径，提升了他们找到配偶的概率，父母希望子女通过外出务工找到合适的配偶。(3)外出务工减少了子女与父母的生活摩擦，有利于双方保持和谐的关系。(4)现代通信手段和互联网的普及使父母与外出子女的情感交流更加便捷，父母在情感慰藉方面得到满足。

表6 子女外出务工对农村中老年人BMI的影响

注：括号内为对应系数的t统计值；***、**、*分别表示1%、5%、10%的显著性水平；第(1)列仅控制了子女外出务工变量，第(2)列是在第(1)列基础上进一步控制了个体特征变量中的年龄、受教育情况、婚姻状况、患慢性病情况以及生活方式中的吸烟、喝酒状况，第(3)列是在第(2)列的基础上进一步控制了家庭特征变量和社区特征变量。

表7 子女外出务工与农村中老年人生活满意度

注：***表示在1%的显著性水平上显著；括号内代表标准误；第(1)列只控制了子女外出务工，第(2)列在第(1)列的基础上控制了性别、年龄、婚姻状况、受教育状况、患慢性病情况、吸烟、喝酒等变量，第(3)列在第(2)列的基础上，继续控制了受访者所在的家庭特征和村庄特征。

五、结论与政策建议

本文基于中国健康与养老追踪调查2011年的数据深入考察子女外出务工对农村中老年人健康的影响，并选取合适的工具变量进行2SLS估计。研究发现，子女外出务工对父母健康有显著的促进作用。这一结论意味着，劳动力流动总体提高了农村中老年人的健康状况。家中有大学生子女对父母的生理健康和心理健康均有显著的正向影响；村庄有体育设施对农村中老年人的心理健康呈现显著的正向影响。

本研究表明,农村劳动力流动对农村中老年人健康会产生正面激励作用，提升子女的人力资本是改善父母健康的重要路径。在全面实施“乡村振兴”和“健康中国”战略背景下，为了促进农村中老年人健康，提升其生活质量，应更加关注农村人力资本投资，除了继续重视基础教育外，还可以丰富人力资本投资形式，加大对农村职业教育、技能培训等的支持力度，通过家庭化的方式来应对老龄健康问题。