家庭核心成员健康状况对农户农业生产性资产投资的影响

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黄毅祥 廖芮 赵敏娟（西北农林科技大学经济管理学院）

一、引言

健康中国战略是新时代中国特色社会主义建设的重要制度安排，在农村空心化、老龄化和非农化等现象日益严重背景下，引导农民关注健康、优化农业生产要素配置，对提高农业生产效率至关重要。健康状况作为典型的背景风险，在理论上被认为会影响个人和家庭的资产配置（Palumbo，1999；周晋和兰珺，2012）。一方面，健康的家庭成员能保障农业生产所需的劳动力投入，提升了农户种植意愿，增加农业生产性资产购置需求，即家庭核心成员健康状况与农业生产性资产同时增加，呈现协同效应（丁继红和徐永仲，2018）；另一方面，农业机械与劳动力存在替代关系，在家庭核心成员健康状况变差的情况下，为保障农业生产农户可以通过增加生产性资产投资来替代劳动力投入，即家庭核心成员健康状况与农业生产性资产会出现一增一减，呈现替代效应（雷晓燕和周月刚，2010；张晖等，2020）。那么，家庭核心成员健康状况与农户生产性资产投资存在怎样的影响关系，是协同效应还是替代效应，以哪种效应为主？

现有研究从理论和实证层面深入探讨了个体健康状况对其资产配置决策的影响，为个体投资决策及政府部门监管提供了有益指导，也为本研究的开展奠定了基础。但现有相关研究还存在以下三个方面的值得进一步完善：一是在研究方法上，现在有文献多采用Logit模型、Probit模型、Tobit模型和分位数回归模型等线性回归方法，不能有效规避样本“自选择”导致的估计偏误。二是在研究内容上，现有文献多将家庭核心成员自评健康作为控制变量，证明核心成员健康状况对家庭资产配置存在不可忽视的影响，但没有测算出自评健康影响的具体效应值。三是在样本数据上，现有文献多使用单个省或市的数据，难以体现各省或市存在的地域差异。

鉴于此，为估计家庭核心成员健康状况对农户农业生产性资产投资的影响效应值和影响的作用路径，本研究基于黄河中上游5个省份实地调研的1397位受访者数据，采用倾向得分匹配法估计家庭核心成员健康状况对农业生产性资产投资的影响效应，比较这一影响在不同户主年龄、户主受教育程度、家庭收入水平群组的差异，并利用中介效应模型检验耕地种植面积在其中的中介效应。

二、经济学解释与研究假说

为了厘清家庭核心成员健康状况对农户农业生产性资产投资的影响，本文参考Dybvig and Liu（2010）的研究，将反映家庭核心成员健康状况的示性函数纳入Merton资产配置模型，并与Merton（1971）的原始模型进行对比，发现考虑健康状况的农户农业生产性资产投资比例要低于没有考虑健康冲击影响的农户农业生产性资产投资比例。本文提出研究假说H1。

H1：家庭核心成员健康状况对农业生产性资产投资具有正向影响。

根据新古典经济理论，劳动投入量、资本投入量和技术进步共同推动经济增长，劳动和资本是重要的生产要素。在农户农业生产中，家庭成员身体越健康，农业劳动力供给越充足，耕地利用率就越高（杨志海等，2015）。家庭核心成员身体健康能提升农户种植意愿，规避耕地撂荒行为的发生，增加了农业生产性资产购置需求，劳动力投入量和资本投入量呈现同增的趋势（李文辉和戴中亮，2014；丁继红和徐永仲，2018）。而且受规模效应的影响，农户经营的耕地面积越大，越有利于农户增加农业生产性资产投资（刘荣茂和马林靖，2006；孙琳琳等，2020）。家庭核心成员健康状况与农业生产性资产投资表现出协同效应。

但根据柯布－道格拉斯生产函数，在经营耕地面积不变的情况下，要达到相同的农业产量，劳动力投入下降必然要增加农业生产性资产投资，而劳动力质量与家庭核心成员健康状况息息相关。即在经营耕地面积和产量不变的情况下，当家庭核心成员的身体健康受损导致劳动力供给不足时，农户可以投入农业机械替代劳动力，来弥补劳动力供给不足，家庭核心成员健康状况与农业生产性资产投资存在替代效应。基于此，提出研究假说H2和H3。

H2：在家庭核心成员身体健康受损后，农户会缩减经营耕地面积，减少农业生产性资产投资，家庭核心成员健康状况与农业生产性资产投资存在协同效应。

H3：在家庭核心成员身体健康受损后，农户可以投入农业机械来弥补劳动力供给不足，家庭核心成员健康状况与农业生产性资产投资存在替代效应。

三、研究设计

（一）数据来源及样本基本情况

本文使用数据源自2020年7月至2020年8月在宁夏回族自治区、内蒙古自治区、陕西省、山西省和河南省开展的入户调研。调研区域为黄河上游和中游流域（孟津县以上流域）的19个市（州）。调研采用分层抽样与随机抽样相结合的方法，累计发放和回收农户问卷1939份，剔除数据残缺问卷和耕地种植面积为0的问卷，并对所有连续型变量进行1%截尾处理（剔除奇异值）后，最终得到问卷1397份。其中，家庭核心成员健康（户主及其配偶身体都健康）的样本量为945户，家庭核心成员身体健康受损的样本量为452户。调研样本2019年农户农业生产性资产规模的均值为0.95万元，农户农业生产性资产占总资产的比重均值为23.20%。

（二）变量选取与描述性统计

1.因变量：农业生产性资产投资额。本文用农户拥有的农业生产性资产总额来衡量农业生产性资产投资额。农业生产性资产指农户在农业生产经营过程中可长期使用、在使用过程中保持特有的实物形态的主要劳动资料（孙琳琳等，2020），主要包括拖拉机、施肥开沟机、三轮车、打药机、农用卡车、割草机、滴灌设施、播种机、收割机等。为了检验模型的稳健性，本文选用农业生产性资产占比（农户农业生产性资产占家庭总资产的比重）作为替代变量。

2.核心自变量：家庭核心成员健康状况。基于雷晓燕和周月刚（2010）、杨志海等（2015）；周慧珺等（2020）的做法，并考虑原始数据的可获得性，本文采用自评健康来衡量个体的健康状况。项目组访问并记录了家庭所有成员的健康状况。考虑户主及其配偶在农户农业生产中的核心作用，参考周慧珺等（2020）的研究，本文将家庭核心成员健康状况定义为：若户主及其配偶身体都健康，家庭核心成员健康状况变量赋值为1；否则，赋值为0。

（三）家庭核心成员健康状况的反事实研究框架

1.家庭核心成员健康状况与农业生产性资产投资方程。根据随机效用模型，本文设定家庭核心成员处于健康和不健康两种状态时的效用，得到家庭核心成员健康状况方程和农业生产性资产投资方程。为缓解类似样本自选择问题导致的估计偏差，本文选用倾向得分匹配法进行参数估计，缓解变量内生性问题。

2.基于PSM的家庭核心成员健康状况的反事实分析框架。首先，本文将影响家庭核心成员健康状况与农业生产性资产投资的因素纳入模型，运用Logit回归估计家庭的核心成员健康状况的倾向得分值；其次，为保证匹配结果的稳健性，本文选取卡尺半径匹配（设定卡尺半径为0.02）、核匹配（使用默认的核函数和带宽）、k近邻匹配（设定k=4）、卡尺内近邻匹配（设定卡尺半径为0.02，k=4）、Bootstrap匹配（采用默认的1比1临近匹配法，进行500次抽样后取均值）5种主流匹配方法进行匹配，并对匹配后的实验组和对照组的协变量进行平衡性检验；最后，本文根据匹配结果计算平均处理效应。

四、家庭核心成员健康状况的

影响因素分析

根据PSM的反事实分析步骤，为匹配实验组与对照组的样本，本文需要选取影响家庭核心成员健康状况的协变量，并计算倾向得分值。所构建的Logit模型的估计结果显示，户主年龄、户主受教育年限、家庭人口数、家庭非劳动力人口占比、家庭食品消费支出占比、家里是否有担心的事、厕所改造状况、是否拥有取暖设备、是否使用农机社会化服务对家庭核心成员健康状况存在显著影响。

五、家庭核心成员健康状况对农业生产性

资产投资影响效应的测算

（一）共同支撑域检验与PSM匹配结果分析

在获得倾向得分值后，本文进一步绘制倾向得分值的密度函数图，以检验匹配后的共同支撑域。对比匹配前和匹配后的密度函数图发现，匹配后的家庭核心成员健康样本与家庭核心成员不健康样本的倾向得分值具有较大范围的重叠，多数样本处于共同取值范围内。同时，在5种匹配方法下，未匹配样本的最大样本量为18，说明匹配效果良好。

（二）平衡性检验

为了保证匹配结果的可靠性，笔者对协变量的平衡性进行检验。通过样本匹配，家庭核心成员健康状况的标准化偏差从23.5%减少到4.3%～5.0%，总体偏差显著降低，均在平衡性检验10%的标准线内；准R2从匹配前的0.170下降到匹配后的0.008～0.012，LR统计量从匹配前的298.86下降到匹配后的20.43～30.60。从实验组和对照组各自变量的偏差来看，除户主受教育年限、家庭人口数和厕所改造状况外，其他变量均不存在显著差异，基本消除了样本自选择所导致的估计偏误。

（三）家庭核心成员健康状况对农业生产性资产投资的影响效应测算及组群差异分析

1.影响效应测算。家庭核心成员健康状况影响农业生产性资产投资额的平均处理效应的平均值为0.443，家庭核心成员身体健康的农户农业生产性资产投资额比健康受损的农户显著高出0.443万元。家庭核心成员健康状况影响农业生产性资产占比的平均处理效应的平均值为0.058，表示在其他条件不变的情况下，核心成员身体健康的农户家庭的农业生产性资产占总资产的比重比核心成员健康受损的农户家庭显著高出5.8%。家庭核心成员健康状况对农业生产性资产投资具有显著正向影响。

2.敏感性分析。为检验上述估计的敏感性，本文分别对以户主与配偶都健康样本为实验组、以户主与配偶一方健康受损样本为对照组，以及以户主与配偶一方健康受损样本为实验组、以户主与配偶两方均健康受损样本为对照组情况下的平均处理效应进行了估计。结果显示，户主与配偶都健康的农户的农业生产性资产投资额比一方健康受损的农户显著高出0.567万元，户主与配偶一方健康受损的农户的农业生产性资产投资额比两方均健康受损的农户显著高出0.309万元。这说明户主与配偶双方健康受损程度越严重，农户农业生产性资产投资越低。

3.组群差异分析。本研究从户主年龄、户主受教育年限以及家庭人均收入3个方面进一步探讨不同类型农户的组群差异。基于Bootstrap匹配法进行500次抽样的估计结果表明，不同户主年龄、受教育程度和家庭人均收入水平的样本群体，家庭核心成员健康状况对农业生产性资产投资的影响净效应存在显著差异，户主为44岁及以下、其受教育程度为高中及以上、家庭人均收入水平为1万（含）～3万元分组中家庭核心成员健康状况对农业生产性资产投资影响的净效应最大。

（四）家庭核心成员健康状况与农业生产性资产投资：协同效应和替代效应

1.协同效应分析。协同效应是指当家庭核心成员健康受损后，农户会缩减种植面积，减少农业生产性资产投资。本文借鉴钱雪松（2015）等的研究，以农业生产性资产投资额为被解释变量、种植耕地面积为中介变量，用中介效应模型来估计协同效应。结果显示，家庭核心成员健康受损会导致农户缩减种植耕地面积，降低农业生产性资产投资，即家庭核心成员健康状况与农业生产性资产投资存在协同效应。

2.替代效应分析。替代效应是指当家庭核心成员健康受损后，农户为维持农业生产而增加农业机械投入、减少农业劳动力投入。本文选取“单位种植面积的农业生产性资产”作为因变量，应用PSM模型测度替代效应。结果显示，家庭核心成员健康状况与农户农业生产性资产的替代效应不显著。

六、研究结论与启示

本文基于黄河流域5个省份实地调研的1397位受访者数据，采用倾向得分匹配法估计了家庭核心成员健康状况对农户农业生产性资产投资的影响，比较了这一影响在不同组群间的差异，并进一步探讨了家庭核心成员身体健康影响农业生产性资产投资的作用路径。研究发现：家庭核心成员健康状况对农业生产性资产投资有显著正向影响，其影响净效应的平均值为0.443，且存在显著的群组异质性；在作用路径方面，家庭核心成员健康状况通过耕地种植面积影响农业生产性资产投资，家庭核心成员健康状况与农业生产性资产投资存在显著的协同作用。

基于上述研究结论，本文提出如下政策启示：第一，大力推进“健康中国”建设，多管齐下、多措并举，提升农民健康水平。第二，做好农业产业技术培训和农业科学技术推广工作，引导农户更好地进行农业生产性资产投资，提高农业生产效率。第三，关注特殊群体的农业生产需求，对家庭赡养负担重、收入水平极低的家庭，要做好点对点帮扶。

[color=rgba(0, 0, 0, 0.901960784313726)]原文刊发：《中国农村观察》2023年第2期