容摘要：究竟是健康选择还是迁移过程影响了不同迁移类型农村劳动力的健康差异是一个重要但存在争议的话题。本文利用中国劳动力动态调查 2014 年数据实证考察了这一问题。研究发现，农村劳动力迁移过程存在健康选择机制，健康状况较好的农村劳动力外出务工，健康状况不佳的农民工选择长期回流农村。在利用倾向值分析方法进行数据平衡后分析发现，迁移过程仍对农村劳动力健康产生影响，外出务工增加了农村劳动力的抑郁倾向，而回流则使农民工主观健康评价变差。应出台建立在保障不同迁移类型农村劳动力健康权益之上的相关政策，包括建立城乡一体化社会保障制度和均等化公共服务体系，引导医疗服务资源向农村倾斜以及改善农村人居环境助推乡村振兴。
关键词：迁移； 健康选择； 健康移民效应； 三文鱼偏误效应； 倾向值分析
文章来源：尚越,丁士军,石智雷.是健康选择还是迁移影响?——不同迁移类型农村劳动力健康差异分析[J].南方人口,2019,34(03):13-24.
1 引言
农村劳动力的迁移是新型城市化和工业化进程的重要推力，也是经济发展的核心动力。 国家统计局统计数据显示， 2018 年末全国流动人口 2.41 亿人， 其中到户籍所在乡镇外从业的外出农民工 1.73 亿人， 比上年增加 0.5%。 由于受教育程度偏低和缺乏培训经历， 健康是农民工依存的 最主要人力资本，维持良好的身心健康状况和体力劳动能力是其在城市务工的基本条件。 因此， 分析不同迁移类型农村劳动力的健康差异及来源， 讨论迁移如何影响农村劳动力的健康， 成 为推进新型城市化过程中需要研究的基础性问题。 目前对该问题的研究并没有得到一致的结论，不少研究认为农村劳动力外出务工后在相对恶劣的工作和居住环境下生存， 面临较高的健康风险， 对其健康不利； 也有研究认为农村劳动力外出务工后赚取了打工收入， 能够利用先进的医疗服务、 购买营养的食物， 这将提高他们的健康水平。 但以上结论往往来自观察研究而非随机试验， 可是对并不同质农村劳动力来说， 迁移与否虽非强制但也并非随机分配， 是其自我选择的结果， 这就让我们对这些观察研究的结论产生了质疑。
考察迁移对农村劳动力健康影响的关键是回答这样一个基本问题， 即如果这些农村劳动力没有外出务工而是留守在农村，他们的健康状况会是怎样？ 或是如果这些回流农民工没有回流而是继续在城市务工，他们的健康状况会是怎样？ 以上问题的本质上是要做事实与反事实（Counterfactual）的比较，事实是我们观察到的这些农村劳动力外出务工后或回流后的健康状况，而要构造反事实框架下的健康状况，必须知道如果他们没有外出务工或回流的健康状况。本文尝试利用具有全国代表性的中国劳动力动态调查（CLDS）数据和倾向值分析方法回答究竟是健康选择还是迁移过程影响了不同迁移类型农村劳动力的健康差异。使用到的倾向值分析方法包括倾向值匹配法和基于内核的匹配估计量。经过倾向值匹配后，不同迁移策略农村劳动力的其他特征不存在明显差异，减少了由于自选择等可观测异质性导致的估计偏误。
2 文献综述
关于迁移与劳动力健康的研究非常丰富，传统研究关注从欠发达地区到发达地区的国际迁移， 结论显示随着年龄的增长、 迁移时间的积累、 迁移距离的延长，移民的健康会出现损耗并持续恶化。 Lu 使用家庭生活调查 （LFLS） 数据研究了印度尼西亚劳动力的国内迁移过程， 发现 从农村到城市移民的心理健康状况变差， 但生理健康状况没有变化， 说明欠发达国家国内移民的 迁移过程也存在健康损耗。 另外还有大量研究关注了拉丁移民健康悖论， 即生活在美国的拉丁移民 处于较低的社会经济地位并拥有较少的医疗服务资源， 但其死亡率却显著低于生活在美国的其他类 型居民， 这一现象与已有关于较高社会经济地位与更好健康状况的相关研究是相悖的。 研究者用健康选择机制来解释拉丁移民健康悖论， 包括健康移民和三文鱼偏误两种效应。 健康移民效应表明健康人力资本存量高的劳动力更有意愿和能力迁移， 这使得跨国移民迁移前的健康状况就高 于迁出国劳动力的平均水平； 三文鱼偏误效应则表明健康状况恶化的跨国移民会返回迁出国； 两种效应叠加后， 依然生活在国外跨国移民的相对健康优势更加明显。 比较上述两类研究不难看出， 迁 移健康影响机制认为迁移过程对跨国移民的健康产生了影响， 且大多表现为跨国移民的健康损耗； 而迁移健康选择机制则表明跨国移民的健康优势更多的是其自我选择的结果。
国内关于迁移对劳动力健康影响的研究早期以描述性分析为主， 目前的实证研究由于大多都 未解决自选择问题， 也就无法分解不同迁移类型农村劳动力健康差异的来源。 齐亚强等利用 2008 年中国流动与健康调查数据研究发现， 健康移民效应和三文鱼偏误效应在自评健康上得到了支 持， 但客观健康指标不支持三文鱼偏误效应。 易龙飞和亓迪基于 2006-2011 年中国健康与营 养调查 （CHNS） 数据， 利用 Logistic 回归和 Cox 回归模型分别证实了健康移民效应， 当使用长期健康指标时健康移民效应更为明显。 但秦立建等利用 2003-2007 年农业部农村固定观测点调 查数据和固定效应 Logit 模型的研究并不支持健康移民效应， 研究发现跨省外出农民工的自评健 康反而更差。 还有研究同时检验了迁移健康选择机制和迁移健康影响机制。 牛建林利用 2010 年第三期中国妇女社会地位调查数据研究发现， 健康选择效应和健康损耗效应并存， 健康且年轻 的农村劳动力不断迁移到城市的同时不健康的农村劳动力返乡， 迁移过程对劳动力的健康有损耗 作用。 周小刚和陆铭利用 2010 年中国综合社会调查 （CGSS） 数据研究发现健康移民效应和健 康耗损效应并存， 农民工的健康状况优于城市本地劳动力， 但其健康损耗更加严重。 和红等 利用 2015 年中国青年流动人口健康意识调查数据研究发现， 在超重/肥胖指标上存在健康移民效 应， 但这种健康优势会随流动时间延长而消失， 即存在健康损耗效应。 已有研究中吉黎基于 2008 年中国老年人健康长寿影响因素调查 （CLHLS） 数据处理了迁移自选择问题。 他使用倾向值 匹配法研究发现， 迁移使得农村劳动力的自评健康状况变好但他评健康状况变差 [6]。 最近的研究 利用中国家庭追踪调查 （CFPS） 2010 和 2012 年两轮调查中新增流动人口数据， 使用对应于稀少 事件的 Firthlogit 回归和倾向得分匹配法证实了自评健康上的健康选择性。
综上， 由于国际移民的跨国迁移过程与我国农村劳动力的城乡迁移过程存在诸多差异， 国外 研究结论并不能照搬。 国内已有研究也尚存有待补充之处。 第一， 所用数据比较陈旧且大多不具 有全国代表性， 多数研究使用的是 2010 年以前区域性或流动人口数据， 不能很好的反映新型城 市化背景下全国范围内的劳动力迁移现状； 第二， 对农村劳动力健康状况考察的指标有待完善， 仅有少数研究同时使用了主观和客观健康评价指标； 第三， 多数研究停留在对不同迁移类型农村 劳动力健康状况的描述分析上， 即便是实证研究大多也缺乏样本随机分配过程， 导致研究结论容 易受到选择性偏误的影响。
3 研究设计与数据描述
3.1 研究设计
3.1.1 概念界定
世界银行将劳动力定义为 15-64 岁有劳动能力的人口， 我国 《劳动法》 规定 16 岁以上有劳动能力 的人口即为劳动力， 并指出男性职工、 女性职工和女性工人的退休年龄分别为 60 岁、 55 岁和 50 岁。 可见国内外关于劳动力的界定已经达成了基本共识， 即劳动力是有劳动能力的人口， 但争议主要集中 在劳动力年龄的上下限。 由于中国劳动力动态调查未收集 65 岁以上仍在工作人口的健康信息， 因此本 文所指农村劳动力为年龄在 15-64 岁有劳动能力的农村人口， 不包括在读学生和正在服役的军人。
劳动力迁移是劳动力移动的一种形式， 联合国 《人口学词典》 最早提出的概念认为劳动力迁 移是在两个地区之间涉及永久性居住地变化的地理或空间流动， 显然满足这一概念的劳动力迁移 进行了户籍登记地变更。 但由于包括教育、 住房、 就业和社会保障等在内的诸多福利政策附着于 户籍制度， 目前我国对居民转迁户口和外来人口落户存在诸多门槛， 现实中绝大多数农村劳动力 迁移并不改变户籍登记地， 他们只是为了谋求非农工作独自或与家属一同离开家乡来到城市， 这 种迁移并非严格意义上的永久性迁移， 常被称为临时性迁移、 非正式迁移或流动性转移。 为 此， 本文将年龄在 15-64 岁、 有劳动能力、 有跨县流动半年以上经历的农村人口定义为农村迁移劳动力， 不包括在读学生和正在服役的军人。 正在城市务工的农民工、 暂时和长期回流农村的农民工 都属于有迁移经历的农村劳动力， 与此相对的农村留守劳动力则指无外出务工经历的农村劳动力。
3.1.2 实证策略
理论分析认为， 不同迁移决策农村劳动力的健康差异可能源于健康选择或受迁移过程的影响。 为此， 本文提出两个研究假设： 第一， 农村劳动力是具有选择性的群体， 其迁移过程存在健康移 民效应和三文鱼偏误效应， 健康状况更好的农村劳动力更倾向于选择外出务工， 健康状况较差的 农民工会更有可能选择回流到农村； 第二， 当控制了农村劳动力的健康选择性之后， 迁移过程仍 会对农村劳动力的健康状况产生影响， 表现为健康损耗效应。 本文首先比较了是否外出务工以及 是否回流农村劳动力的健康差异； 然后基于影响农村劳动力迁移决策的个体特征利用 Logit 回归模 型估计倾向值； 最后采用倾向值分析法进行数据平衡， 分析迁移过程对农村劳动力健康的净影响。
以是否外出务工对农村劳动力健康的影响为例， 使用倾向值匹配法对这一影响进行估计时，
假设 T 为农村劳动力是否外出务工的指示变量， 对样本中任意个体有两种潜在健康状况， Y1 表
示其外出务工时的潜在健康状况， Y0 表示其留守时的潜在健康状况。 那么， 外出务工对农村劳动
力健康状况的因果影响为 Y1-Y0， 即同一农村劳动力在外出务工时与留守时健康状况的差异。 但
遗憾的是， 观察数据只能提供农村劳动力外出务工或是留守某一状态下的健康状况。 Rubin 基于
倾向值匹配法的反事实框架通过构造处于某一状态下样本的反事实状态来克服这一问题， 为处在
某一状态下的样本构造反事实状态下的结果。 本文关注的是处理组的平均处理效应 （Average
Treatment Effect on the Treated， 以下简称 ATT）， 即如果外出务工农村劳动力留守其健康状况与真
实情况 （外出务工） 的差异， 也就是迁移对农村劳动力健康的影响， 表示为：
得到 ATT 一致必须满足条件独立和共同支撑条件两个假设， 其中条件独立假设保证在确定可 观测特征后， 外出务工与留守状态下农村劳动力的健康状况是不相关的， 因此必须控制既影响农 村劳动力迁移决策又影响其健康状况的可观测特征； 共同支撑条件假设则保证能够在农村留守劳 动力中能够找到与外出务工农村劳动力进行匹配的样本。 计算外出务工农村劳动力的平均处理效 应需要在农村留守劳动力中寻找与外出务工农村劳动力最接近的样本， 将其作为外出务工农村劳 动力在留守状态下的健康状况， 样本越接近， 基于外出务工农村劳动力和农村留守劳动力倾向值 P (W) 之间的差值就越小。
ATT 的一致估计量表示为：
结合已有研究的做法， 本文选择了卡尺内最近邻匹配和马氏距离匹配两种倾向值匹配方 法进行匹配， 经过匹配后不同迁移策略农村劳动力的基本特征不存在显著差异， 同时使用了基于 内核的匹配估计量进行了非参数估计。
3.2 数据描述
本文选用的数据来自中山大学社会学调查中心 （CSS） 执行的中国劳动力动态调查 （CLDS） 数 据。 在 2012 年全国范围内第一次正式调查的基础上， CLDS 于 2014 年进行了第一次追踪调查， 本文所用数据来自 2014 年第一次追踪调查。 CLDS 是全国范围内第一个以劳动力为主体的跟踪调查，系统的监测村/居社区的社会结构和家庭、 劳动力个体的变化与相互影响， 建立劳动力、 家庭和社区 三个层次上的追踪数据库。 CLDS 采用多阶段、 多层次与劳动力规模成比例的概率抽样方法进行抽 样， 样本覆盖除香港、 澳门、 台湾、 西藏和海南 5 个地区外的全国 29 个省、 市、 自治区， 调查对 象为样本家庭户中的年龄 15 至 64 岁以及 65 岁以上仍在工作的全部劳动力。 问卷内容包括劳动者 个人和家庭的基本背景、 工作经历、 流动意愿、 求职创业史、 劳动者状态、 生育与健康等。 CLDS 丰富的家庭成员迁移和健康信息使得本文可以全面考察迁移过程对农村劳动力健康状况的影响。
本文的被解释变量是农村劳动力的健康状况， 利用 CLDS （2014） 提供的自评健康、 心理健 康和慢性病患病信息来衡量。 将劳动力主观评价自己身体 “比较不健康” 和 “非常不健康” 视为 自评不健康并赋值为 1， 否则赋值为 0。 将农村劳动力过去四周有抑郁倾向频率中 “没有” 和 “很少” 合并为 “几乎没有”， 对 “几乎没有”、 “有时”、 “经常” 和 “总是” 4 个选项分别计 0- 3 分， 得分加总后即为其抑郁倾向值， 得分越高表明抑郁倾向越严重， 心理健康状况越差。 根据 已有研究的做法， 选择 3 分为门槛标准值， 得分大于 3 即视为心理不健康并赋值为 1， 否则赋值 为 0。 在农村劳动力慢性病患病方面， 将患有问卷中提到 11 种慢性病④中的 1 种及以上即视为患 慢性病并赋值为 1， 否则赋值为 0。
在检验健康移民效应时解释变量为是否有外出务工经历， 将曾有超过六个月跨县迁移经历的 农村劳动力定义为有外出务工经历农村劳动力并赋值为 1， 将无迁移经历的农村留守劳动力赋值 为 0。 为了更准确刻画农村劳动力的迁移行为， 随后将有外出务工经历农村劳动力进一步限定为 正在城市务工的农民工并赋值为 1， 考察农民工和农村留守劳动力的健康差异。 在检验三文鱼偏 误效应时解释变量为是否已经回流， 将问卷中选择已经返乡并无再次外出务工打算的农民工定义 为回流农民工并赋值为 1， 将仍在城市务工的农民工赋值为 0。
考虑到倾向值分析法选择协变量的原则， 所选变量应是既影响劳动力迁移决策又影响健康状况的 变量， 但是不能受到迁移决策的影响。 结合已有研究， 本文选择的个人特征变量包括农村劳动力的年 龄、 年龄平方 （标准化）、 性别、 婚姻状况、 受教育程度、 职业、 社会地位等级和所在区域， 家庭特 征变量包括家庭年收入以及兄弟姐妹数。 最终 CLDS （2014） 中有效样本量为 10752 个， 其中有迁移 经历农村劳动力为 4063 人， 占全部农村劳动力的 37.8%， 具体变量说明及样本描述如表 1 所示。
4 结果与分析
为了研究迁移对农村劳动力健康的影响， 本文依次对不同迁移决策农村劳动力的自评健康、 心理健康和慢性病患病情况进行了分析。 首先直接比较了是否外出务工以及是否回流农村劳动力 在上述三个健康维度上的差异， 随后采用倾向值分析方法在控制健康选择性的基础上估计了迁移 过程对农村劳动力健康的净影响。
4.1 是否外出务工农村劳动力的健康差异
我们首先比较了是否有外出务工经历农村劳动力的健康差异。 表 2 结果显示， 有外出务工经历农村劳动力各维度健康状况均显著好于农村留守劳动力。 差值Ⅰ列显示有外出务工经历农村劳 动力自评不健康、 心理不健康和患有慢性病的概率比农村留守劳动力分别显著下降 6.3%、 1.7% 和 5.2%。 对农村劳动力进行是否有外出务工经历的划分并不能反映他们目前的迁移状态， 他们 可能仍处在外出务工状态——正在城市务工， 也可能处在回流状态——已经回流农村且无再次外 出务工的打算， 还有可能处在往复式流动中——暂时回流到农村并计划再次外出务工。 为了更准 确的刻画农村劳动力的外出务工状态， 接下来本文将长期回流和暂时回流农民工从有外出务工经 历农村劳动力中剔除， 比较正在城市务工农民工和农村留守劳动力之间的健康差异。
表 2 同时报告了农民工和农村留守劳动力的健康差异。 差值Ⅱ列显示， 农民工与农村留守劳 动力相比在自评健康、 心理健康和慢性病患病情况上的健康优势均进一步扩大。 有 5.4%、 17.6% 和 6.4%的农民工自评不健康、 心理不健康和患慢性病， 分别比农村留守劳动力低 9.3%、 2.0%和 5.9%， 上述差异均具有统计显著性。 由此可见， 无论是有外出务工经历农村劳动力还是正在城市 务工的农民工， 他们与农村留守劳动力相比的健康优势均十分明显。 可以认为， 健康状况相对较 好的农村劳动力会更倾向于外出务工， 健康状况相对更好的有外出务工经历农村劳动力更倾向于 持续在城市务工， 而健康状况相对较差的农村劳动力则一直留守在农村。 因此， 在自评健康、 心 理健康和慢性病患病这三个维度上都能证实我国农村劳动力外出务工过程存在健康移民效应。
除了健康状况上的差异， 有外出务工经历农村劳动力在年龄、 受教育程度、 职业、 区域、 家 庭年收入和家庭规模等特征上也与农村留守劳动力存在差异。 如表 1 所示， 有外出务工经历农村 劳动力的平均年龄为 39.3 岁， 比农村留守劳动力的年龄均值 （46.5） 小 7 岁多； 有外出务工经历 农村劳动力的平均受教育程度也比农村留守劳动力要高， 这说明年龄较小、 文化程度越高的农村 劳动力更有可能迁移， 这与已有研究的结论是一致的 [34]。 不到四分之一有外出务工经历农村劳 动力仍在务农， 但这一比例在农村留守劳动力中则超过了三分之二， 说明农村劳动力外出务工更 多的是非农就业。 另外， 有外出务工经历农村劳动力更多的生活在经济发展水平较高的东部地 区， 而农村留守劳动力则多居住在经济发展水平相对落后的中西部地区。 在对比农民工和农村留 守劳动力时， 他们在上述特征变量上的差异仍存在。 那么， 不考虑这些差异直接估计外出务工对 农村劳动力健康的影响必然会导致研究结论的不准确。
4.2 是否回流农民工的健康差异
讨论迁移对农村劳动力健康的影响还需要研究劳动力迁移的另一个环节——回流。 本文接下 来将比较已经回流农村和仍在城市务工农民工的健康差异， 表 2差值Ⅲ列报告了这一结果。 结 果显示， 分别有 13.7%、 16.8%和 9.0%的回流农民工自评不健康、 心理不健康和患慢性病， 比正 在城市务工农民工分别高出了 8.2%、 0.9%和 2.6%， 其中在自评健康和慢性病患病情况上的差异 具有统计显著性。 也就是说自评健康相对较差或较多患有慢性病的农民工从城市回流到了农村， 而自评健康状况相对较好或较少患有慢性病的农民工仍在城市务工。 这意味着在自评健康和慢性 病患病维度上证实了我国农民工回流过程存在三文鱼偏误效应。
与是否外出务工农村劳动力在特征变量上的差异类似， 是否回流农民工也存在一些特征差异 （见表 1）。 正在城市务工农民工的平均年龄 （38.7 岁） 低于回流农民工的年龄均值 （42.4） 近 4 岁， 且其平均受教育程度较高， 这意味着年长且文化程度较低的农民工回流到农村的概率更大。 正在城市务工农民工中男性比例略高于农村回流劳动力， 说明回流到农村的更多的是女性。 超过 半数的回流农民工回到农村后选择继续务农， 约九成正在城市务工农民工为非农就业。 正在城市 务工农民工家庭年收入略高于回流农民工， 这表明回流农民工的家庭经济状况变差。 因此， 在分 析回流对农民工健康影响时， 也必须处理上述特征变量上的差异。
4.3 外出务工对农村劳动力健康的影响
简单比较不同迁移策略农村劳动力的健康差异后可以发现， 外出务工农村劳动力健康状况显著好 于农村留守劳动力。 由于没有解决健康选择性问题， 即农村劳动力的迁移决策是基于其个体特征做出 的选择， 并不是随机发生的， 由此将导致研究结果的有偏。 因此， 前文所述不同迁移策略农村劳动力 的健康差异很可能是由其个体特征决定， 而不是受迁移过程的影响。 为此， 接下来本文使用倾向值分 析方法解决农村劳动力迁移健康选择性问题， 并估计迁移过程对农村劳动力健康的净影响。
首先基于决定农村劳动力外出务工的可观测特征， 使用 Logit 回归模型估计农村劳动力外出 务工的倾向值。 有外出务工经历农村劳动力和农村留守劳动力的倾向值概率密度函数如 图 1 （a） 所示。 不同外出务工决策下农村劳动力的外出务工倾向值分布差异很大， 有外出务工经历农 村劳动力的外出务工倾向值集中在 60%以上， 而农村留守劳动力的外出务工倾向值则集中在 30% 以下。 有无外出务工经历农村劳动力的外出务工倾向值存在如此显著的差异， 再次佐证使用未匹 配数据得到的结论很可能存在偏差。 另外， 两个群体的外出务工倾向值在大部分区域都出现了重 叠， 这说明能够从农村留守劳动力中找到与有外出务工经历农村劳动力样本相匹配的样本， 可以 用倾向值匹配方法分析外出务工对农村劳动力健康的影响。
接下来， 本文使用了卡尺内最近邻匹配和马氏距离匹配对数据进行了修正， 这两种匹配方法 是倾向值贪婪匹配的主要方法， 根据倾向值对处理组和对照组成员进行匹配， 创建一个新的样本， 使其中的成员具有基本相同的可能性被分配到干预情形。 核匹配则是一种非参数估计的倾向值分析方法，通过对所有对照组结果变量的加权平均值与处理组结果变量进行比较， 用两者之间的差值得到对处理组处理效应的估计值。 具体步骤如下：进行卡尺内最近邻匹配时， 将卡尺设定为 0.01， 采用 Logit 回归模型预测的倾向值进行最近邻 1:1 匹配； 马氏距离匹配时用于计算马氏距离的协变量与 Logit 归模型的协变量相一致， 进行 1:1 匹配 ；在进行核匹配时 ， 使 用 epan kernel 核函数， 将带宽设为 0.06。 表 3 报告了不同倾向值分析方法再抽样样本容量以及协变 量平衡性。 通过使用匹配法对数据进行修正， 消除了绝大部分协变量上的不平衡， 原来在处理组 和对照组之间存在显著差异的 14 个协变量在匹配后几乎都不存在显著差异， 仅卡尺内最近邻匹 配后处理组和对照组在性别和家庭年收入上仍有差异。
表 3 同时报告了控制了选择性偏差以后是否外出务工对农村劳动力健康的净影响。 不同匹配 方法下的估计结果略有差异， 但卡尺内最近邻匹配和核匹配结果均显示， 外出务工对农村劳动力 心理健康存在不利影响。 当把有外出务工经历农村劳动力进一步限定为正在城市务工农民工后， 这一结果没有发生变化。 可以认为， 外出务工过程确实增加了农村劳动力心理不健康的概率， 这与 Lu 的研究结论非常接近。 或许与外出务工过程相关的社会和文化转变让农村劳动力难以 适应新环境， 与此同时他们面临的诸如被排斥、 不公平待遇等压力也会对其心理健康带来冲击[3] [5][17][32]。 但由于结果显示外出务工对农村劳动力的生理健康并没有显著影响， 可以认为随着迁移 时间的延长， 外出务工带来的这种抑郁倾向不会积累反而会逐渐缓解。
4.4 回流对农民工健康的影响
描述性统计结果显示， 回流农民工与仍在城市务工农民工相比在自评健康和慢性病患病情况 上存在明显劣势， 农村劳动力回流过程也存在选择性。 使用 Logit 回归模型估计的是否回流农民 工的回流倾向值概率密度函数如图 1 （b） 所示。 和是否有外出务工经历农村劳动力的情况类似， 不同回流决策下农民工的回流倾向值分布差异很大， 同时他们的回流倾向值在部分位置都出现了 重叠， 我们可以用倾向值匹配方法分析回流对农民工健康的影响。 表 4 报告了不同倾向值分析方 法再抽样样本容量以及协变量平衡性， 还报告了控制了迁移选择性偏差以后是否回流对农民工健 康影响的结果。 不同匹配方法下的估计结果差异不大， 马氏距离匹配和核匹配估计结果均显示回 流增加了农民工自评不健康的概率， 但对其心理健康和慢性病患病情况没有显著影响。 可以认 为， 回流增加了农民工自评不健康的概率。 自评健康作为综合反映自我感知健康状况的健康指标 具有较好的信度， 从这个角度来说， 由于城乡社会文化背景的差异， 农民工从城市回流农村后自我认知理想健康状态发生了变化。 而城乡二元分割导致农村医疗保障功能和公共服务体系相 对薄弱， 无形的放大回流农民工面临的健康风险， 其主观健康评价变得更差。
综合描述性统计和倾向值分析的研究结果， 本文的两个研究假设均得到证实， 即健康选择和 迁移过程共同影响了不同迁移类型农村劳动力的健康差异： 我国农村劳动力迁移过程存在健康选 择， 在自评健康、 心理健康和慢性病患病三个维度上存在健康移民效应， 三文鱼偏误效应则在自 评健康和慢性病患病维度得到证实； 当进一步控制了健康选择性之后， 迁移过程仍影响农村劳动 力的健康状况， 外出务工加剧了农村劳动力的抑郁倾向， 回流则使得农民工的主观健康评价变差。
5 结论与讨论
本文基于中国劳动力动态调查 2014 年数据， 利用倾向值分析方法分析了不同迁移类型农村 劳动力健康差异的来源。 研究发现， 健康状况较好的农村劳动力更倾向于外出务工， 健康状况较 差的农民工会选择长期回流农村； 与此同时， 外出务工增加了农村劳动力的抑郁倾向， 而回流则 使农民工自评不健康概率增加。
如何提高城乡劳动力的健康水平， 特别是保障不同迁移类型农村劳动力的身心健康和劳动能 力， 是新型城市化背景下通过实施 “健康中国” 战略实现全方位、 全周期保障人民健康目标的重 大学术命题和重要现实问题。 理论和实证分析结果显示， 不同迁移类型农村劳动力的健康差 异的确源于健康选择， 但同时迁移过程也给农村劳动力的健康来带了冲击。 相关政策的制定， 应 出台建立在保障不同迁移类型农村劳动力健康权益之上的相关政策： 一方面通过建立城乡一体化 社会保障制度和均等化公共服务体系， 推进农民工的城市融入， 加快农民工市民化， 避免农民工 因患病被动返乡； 另一方面通过引导医疗资源向农村倾斜和改善农村人居环境， 保障农村留守劳 动力的健康水平， 引导回流农民工助推乡村振兴。
需要注意的是， 本文仍面临一些问题没有解决。 第一， 在检验迁移健康选择机制时， 由于样 本信息限制， 未区分影响农村劳动力外出务工和农民工回流的因素， 而是笼统的使用了影响农村 劳动力迁移决策的因素。 第二， CLDS （2014） 数据在人口心理健康方面没有使用一般微观调查常 用的心理健康量表， 仅测量了农村劳动力的抑郁倾向。 第三， 本文的研究样本为 15-64 岁有劳动 能力农村人口， 因此研究结论并不适用于包括 “高龄农民工” 在内的 64 岁以上有劳动能力农村 人口。 另外， 运用诸如工具变量法和倍差分法等工具解决迁移和劳动力健康之间的内生性也是富 有学术价值的研究方向。
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