何怡萱

(中國社會科學(xué)院大學(xué) 人口與勞動經(jīng)濟系，北京 102488)

中國人口結(jié)構(gòu)正在發(fā)生巨大變化。一方面，人口紅利所帶來的發(fā)展窗口期逐漸消失，人口老齡化的問題也逐漸顯現(xiàn)。另一方面，中國經(jīng)濟雖然按照一二三產(chǎn)業(yè)占比逐步上升的世界經(jīng)濟發(fā)展規(guī)律在發(fā)展，第三產(chǎn)業(yè)比重在2012年就超過第二產(chǎn)業(yè)，但服務(wù)業(yè)和發(fā)達(dá)國家相比還有很大差距，工業(yè)還需要持續(xù)向中高端轉(zhuǎn)型升級。而實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級和產(chǎn)業(yè)健康高速發(fā)展都離不開人力資源和人力資本。目前中國的新生人口和出生率雙雙持續(xù)下降，作為人力資本載體的人力資源的緊張情況將會越來越嚴(yán)重，因此需要加大對重點薄弱環(huán)節(jié)的投入，充分開發(fā)現(xiàn)有人力資源，積累人力資本。一直以來義務(wù)教育階段都被看做是人力資本積累的重要時期，但由于城鄉(xiāng)發(fā)展不平衡，農(nóng)村貧困地區(qū)條件較為艱苦惡劣，所以這部分學(xué)生不管是從家庭還是從社會上獲得和享受的資源都相對較少，人力資源質(zhì)量提升還有很大空間[1-5]。因此讓貧困地區(qū)的孩子接受良好教育，不僅是扶貧開發(fā)的重要任務(wù)和阻斷貧困代際傳遞的重要途徑，更是對寶貴人力資源進行提質(zhì)的重要手段[6]。加快農(nóng)村教育發(fā)展、促進教育公平的基礎(chǔ)是提高農(nóng)村學(xué)生健康水平，中央政府為改善貧困地區(qū)農(nóng)村學(xué)生營養(yǎng)狀況，從2011年秋季學(xué)期起，在集中連片特殊困難地區(qū)實施《農(nóng)村義務(wù)教育學(xué)生營養(yǎng)改善計劃》。中央財政為試點地區(qū)農(nóng)村(不含縣城)義務(wù)教育階段學(xué)生提供營養(yǎng)膳食補助，標(biāo)準(zhǔn)為每生每天3元(全年按照學(xué)生在校時間200天計算)?！掇r(nóng)村義務(wù)教育學(xué)生營養(yǎng)改善計劃》(以下簡稱“營養(yǎng)餐改善計劃”)是針對農(nóng)村義務(wù)教育階段學(xué)生特有的營養(yǎng)補貼，計劃實施對學(xué)生身體情況究竟會產(chǎn)生怎樣的影響，影響效果有多大，又會對學(xué)生的健康人力資本帶來何種具體的變化值得衡量分析和研究[7-9]。本文使用傾向得分匹配—雙重差分法(PSM-DID)對CFPS調(diào)查數(shù)據(jù)進行分析，實證檢驗了“營養(yǎng)餐改善計劃”對健康人力資本的影響情況和政策實際效應(yīng)，對國家有效進行人力資本投資、加快人力資本積累具有切實的參考意義。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)資料來源

本文使用的數(shù)據(jù)來自中國家庭動態(tài)跟蹤調(diào)查(即“中國家庭追蹤調(diào)查”，簡稱CFPS)。CFPS是由北京大學(xué)中國社會科學(xué)調(diào)查中心以家庭為單位進行的追蹤調(diào)查，主要搜集個體、家庭、社區(qū)三個層次的數(shù)據(jù)，旨在反映中國社會、經(jīng)濟、人口、教育和健康的變遷情況，為學(xué)術(shù)研究和政策決策提供參考性數(shù)據(jù)。2009年在北京、上海、廣東三地展開工具性測試跟蹤調(diào)查成功之后，于2010年在全國(西藏、青海、新疆、寧夏、內(nèi)蒙古、海南、香港、澳門、臺灣不在其列)正式實施，調(diào)查規(guī)模為16000戶，之后每兩年追蹤一次。在2010年的基礎(chǔ)上，“營養(yǎng)餐改善計劃”實施后的2012年和2014年分別成功追蹤了13315戶和13946戶。數(shù)據(jù)較為完整的反映了家庭人員結(jié)構(gòu)、家庭收支入狀況、家庭成員受教育和健康情況，并提供較為全面的家庭成員個人基本特征以及其家庭情況與背景以供研究。

1.2 指標(biāo)選擇及描述性統(tǒng)計分析

身體素質(zhì)是一個綜合性概念，它由身高、體重、BMI、血壓等一系列指標(biāo)構(gòu)成。而考量身體素質(zhì)的核心在于判斷是否擁有一個健康的體魄。由于研究對象為少年兒童，在這個階段身高的發(fā)育有明顯的周期性規(guī)律，不能夠準(zhǔn)確反映政策干預(yù)實際情況，而體重的增長發(fā)育相較于身高則更為穩(wěn)定。另一個衡量身體素質(zhì)的指標(biāo)體質(zhì)指數(shù)(BMI)隨年齡變化的趨勢也比較穩(wěn)定，并且也能夠敏感地反映人體營養(yǎng)狀況、胖瘦程度[10-11]。因此本文選擇體重(單位：斤)和體質(zhì)指數(shù)(BMI)作為衡量身體素質(zhì)的因變量指標(biāo)來分析“營養(yǎng)餐改善計劃”對農(nóng)村義務(wù)教育階段學(xué)生身體素質(zhì)的影響情況。至于衡量身體素質(zhì)的其它維度標(biāo)準(zhǔn)，不在本研究討論范圍之中。身體素質(zhì)狀況是涉及到生理、地理、經(jīng)濟、文化等多方面作用的結(jié)果，而各個省份經(jīng)濟社會發(fā)展存在一定的差異，因此本文在控制地區(qū)固定效應(yīng)的基礎(chǔ)上，選取了以下人口統(tǒng)計學(xué)和社會經(jīng)濟特征控制變量，包括學(xué)生性別：男性=1，女性=0；學(xué)生年齡：學(xué)生實際年齡；父母年齡：父母實際年齡；父母受教育年限：父母實際受教育年限值；父母健康狀況：非常健康、健康、一般、比較不健康、非常不健康，賦值依次從1-5；家庭收入：家庭收入 (取對數(shù))。本文研究的是“營養(yǎng)餐改善計劃”的影響，因此本文只保留了實施該計劃的16個省的樣本，在對選取指標(biāo)和核心變量存在奇異值和嚴(yán)重缺失的樣本進行清理后，最終保留樣本數(shù)量為4093名學(xué)生，具體變量的描述性統(tǒng)計如表1所示。

1.3 方法選擇及識別策略

在完全隨機化的實驗中，通常直接使用最小二乘法估計一項實驗干預(yù)的實施對結(jié)果變量的影響。但在實際情況中，很難做到完全理想隨機試驗，因此單一的最小二乘法估計就會出現(xiàn)選擇性偏差和內(nèi)生性問題。對于本文研究來說，營養(yǎng)餐計劃是政府在試點針對農(nóng)村義務(wù)教育階段學(xué)生推行的社會保障措施[12]，受政策干預(yù)和未受政策干預(yù)的樣本可能在之前就存在著選擇性偏差，所以不能直接通過控制組和實驗組直接得出可信的因果關(guān)系。其次，傳統(tǒng)的OLS估計方法不能夠處理內(nèi)生性問題。在研究中學(xué)生的個人健康狀況、父母健康狀況、家庭收入情況均對其身體素質(zhì)水平產(chǎn)生影響。不僅如此，學(xué)生自身健康狀況與其所在家庭的收入等因素之間也會相互影響，因此存在可能的反向因果關(guān)系。

為了解決傳統(tǒng)估計方法中存在的問題，目前通常采用雙重差分法(DID)來消除潛在趨勢影響，從而準(zhǔn)確識別因果關(guān)系，對政策效果進行有效評估。而采用雙重差分法最關(guān)鍵的在于得到ATT(平均處理效應(yīng))，即受到政策干預(yù)的個體所產(chǎn)生的變化：

ATT = E [Y1it- Y0it| Di= 1] = E[Y1it| Di= 1] - E[Y0it| Di= 1]

上式中Y1it和Y0it分別表示被觀測者在政策實施前后的結(jié)果，Di= 1表示實施了計劃干預(yù)，Di= 0表示沒有受到干預(yù)的影響。本文所要研究的是實施“營養(yǎng)餐計劃”對農(nóng)村義務(wù)教育階段學(xué)生身體素質(zhì)所產(chǎn)生的影響。將“營養(yǎng)餐計劃”這一政策的推行看做準(zhǔn)自然實驗，可以通過比較享受營養(yǎng)餐計劃的學(xué)生(處理組)和不在營養(yǎng)餐計劃范圍內(nèi)的學(xué)生(控制組)來判斷政策的效果，從而進行“反事實”條件下的因果推斷。具體來說，就是將 2011年開始實施“營養(yǎng)餐改善計劃”的試點地區(qū)農(nóng)村義務(wù)教育階段學(xué)生作為處理組，將試點地區(qū)未被納入計劃范圍的城鎮(zhèn)義務(wù)教育階段學(xué)生作為對照組，以此構(gòu)建本文的DID模型:

Yit= α + βDij×Ti+ δXij+ Pij+ εij

其中，Yit為因變量，Dij和Ti都是虛擬變量，其中Dij是表示是否享受“營養(yǎng)餐計劃”的虛擬變量，在試點范圍內(nèi)的農(nóng)村義務(wù)教育階段學(xué)生的取值為 1，在試點范圍內(nèi)的城鎮(zhèn)義務(wù)教育階段學(xué)生取值為0。Ti代表時間趨勢項，在政策實施前的2010年的取值為0，政策實施后的取值為1。Pij代表地區(qū)固定效應(yīng)，εij為殘差項。Dij×Ti的系數(shù)β為我們所關(guān)注的倍差估計量，代表“營養(yǎng)餐計劃”對學(xué)生身體素質(zhì)的影響情況，Xij為控制變量向量組。

雙重差分法使用的最重要前提是處理組和控制組滿足平行趨勢假定，即如果不受“營養(yǎng)餐改善計劃”影響，處理組學(xué)生和控制組學(xué)生的身體發(fā)育和健康情況隨著時間變化沒有系統(tǒng)性差異。理論上人的成長和發(fā)育具有統(tǒng)一的規(guī)律性，但是從實際情況來看這一規(guī)律會受到嚴(yán)重的外部環(huán)境影響，因此僅憑政策執(zhí)行對象來劃分控制組和處理組，可能存在樣本選擇偏誤進而使得估計結(jié)果產(chǎn)生偏差。為了處理這種情況，需要在控制組和處理組中找到各項觀測特征相似的個體進行匹配后，再進行下一步處理。因此本文采取傾向得分匹配-雙重差分法(PSM-DID)進行研究。具體公式表達(dá)如下：

ATT=E[τp|Di=1]

τp=E[Yi|p(Xi)=p,Di=1]-E[Yi|p(Xi)=p,Di=0]

式中，τp為傾向值得分相同的兩組個體觀測結(jié)果之差，p(Xi)為最近鄰匹配傾向值。本文研究實際操作具體如下：首先將計劃干預(yù)虛擬變量D和協(xié)變量X(學(xué)生性別、學(xué)生年齡、父母年齡、父母受教育年限、父母健康狀況、家庭收入水平)進行Logit回歸模型估計傾向得分，采用最近鄰匹配的方法確定權(quán)重，通過傾向值為條件找到控制組和處理組中個體可觀測特征更為相似的個體進行匹配。然后計算2010年不在計劃實施范圍內(nèi)學(xué)生和政策實施后在計劃范圍內(nèi)學(xué)生的身體素質(zhì)變化情況，并計算2010～2014年都未受到計劃實施影響個體的身體素質(zhì)的變化。最終將在改善計劃范圍內(nèi)學(xué)生的身體素質(zhì)變化減去匹配后的未在計劃實施范圍內(nèi)個體身體素質(zhì)的前后變化，得到“營養(yǎng)餐改善計劃”對農(nóng)村義務(wù)教育階段學(xué)生身體素質(zhì)的平均處理效應(yīng)ATT。

2 實證分析結(jié)果

2.1 雙重差分法結(jié)果分析

在控制了地區(qū)固定效應(yīng)后，對樣本進行傳統(tǒng)DID估計分析結(jié)果如表2所示，第一列和第三列表示沒有加入其他相關(guān)控制變量的情況下，估計雙重差分交互項對義務(wù)教育階段學(xué)生BMI和體重的影響；第二列和第四列為模型加入性別、學(xué)生年齡、父母年齡、父母受教育年限、父母健康狀況、家庭收入等控制變量的估計結(jié)果。從表2雙重差分的估計結(jié)果可以明顯看出，“營養(yǎng)餐改善計劃”對農(nóng)村義務(wù)教育階段學(xué)生的身體素質(zhì)有顯著正向的影響。在體質(zhì)指數(shù)BMI方面，未加入其他人口學(xué)和父母家庭等控制變量時，參與計劃實施的學(xué)生BMI平均提高了0.734個單位；當(dāng)模型加入各項控制變量后，計劃對BMI的正向影響也在1%的統(tǒng)計水平上顯著為0.792個單位，與未加入控制變量的模型相比有略微的上升。在學(xué)生體重方面，未加入控制變量情況下，雙重差分項的系數(shù)為3.906，并且在1% 的統(tǒng)計水平上顯著，說明受計劃實施影響農(nóng)村義務(wù)教育階段學(xué)生的體重顯著增加，具體數(shù)值約為3.9斤；模型加入控制變量后，計劃對學(xué)生體重的正向影響有略微的下降，雙重差分項的系數(shù)為2.106，在5%的統(tǒng)計水平上顯著，意味著計劃實施使得學(xué)生的體重增加約2.1斤。

2.2 傾向得分匹配-雙重差分估計結(jié)果分析

由于城鎮(zhèn)和農(nóng)村義務(wù)教育階段學(xué)生在各方面特征都存在著較大的異質(zhì)性，因此在實際操作過程中會出現(xiàn)樣本選擇偏差問題。而運用DID方法又要求控制組和處理組的學(xué)生要在各個方面保持一致，所以本文采用Heckman(1997,1998)提出的傾向匹配得分法(PSM)來消除樣本選擇偏差，然后再通過DID處理內(nèi)生性問題，就能夠很好的得到“營養(yǎng)餐改善計劃”的實施效應(yīng)。表3展示了PSM-DID估計結(jié)果，同樣顯著反映了“營養(yǎng)餐改善計劃”對農(nóng)村義務(wù)教育階段學(xué)生身體素質(zhì)的提升。在未控制人口學(xué)特征以及父母家庭背景變量的情況下，學(xué)生的BMI指數(shù)受到計劃實施影響會在1%的統(tǒng)計水平上顯著提升0.791個單位，而學(xué)生的體重會增加則會在5%的統(tǒng)計水平上顯著提升3.392斤，相比于傳統(tǒng)DID模型直接估計，BMI指數(shù)和體重受計劃影響的系數(shù)有不同方向上的變化，BMI指數(shù)提升了0.057而學(xué)生體重則下降了0.514。當(dāng)模型加入所有控制變量后，BMI指數(shù)的差分交互項系數(shù)為0.795，并且在1%的統(tǒng)計水平上顯著。

續(xù)表

在進行傾向值得分計算匹配時是先用干預(yù)變量對控制組進行l(wèi)ogit 回歸，為了確保傾向值得分計算匹配有效可用，又對傾向值得分情況進行了的平衡性檢驗，結(jié)果如表4?？梢钥闯鼋?jīng)過PSM處理后處理組和對照組已經(jīng)較為平衡，t檢驗的結(jié)果也反映出控制組和處理組的各變量均值沒有顯著差異，因此，PSM-DID的估計是有效的。

表4 傾向得分匹配的平衡性檢驗

2.3 對不同性別學(xué)生影響差異

進一步評估“營養(yǎng)餐改善計劃”實施之后農(nóng)村義務(wù)教育階段學(xué)生身體素質(zhì)影響情況，分別對不同性別的學(xué)生進行回歸，結(jié)果如表5所示。第一列和第二列報告了“營養(yǎng)餐改善計劃”對男、女生BMI的影響，第三列和第四列報告了“營養(yǎng)餐改善計劃”對男、女生學(xué)生體重的影響。在BMI的回歸結(jié)果中，根據(jù)第二列的回歸結(jié)果可知男生參加“營養(yǎng)餐改善計劃”BMI指數(shù)會提高0.75個單位，且在5%的統(tǒng)計水平上顯著；第一列的結(jié)果顯示女生參加“營養(yǎng)餐改善計劃”之后上升了約0.84個單位，在5%的統(tǒng)計水平上顯著，相較于男生多出0.09個單位。在學(xué)生體重的回歸結(jié)果中，如第三列和第四列所示，男生體重雖然上升了約1.9，但在統(tǒng)計水平上并不顯著；與此相對應(yīng)的是，女生體重增加了約2.4斤，比男生約多增加0.45斤，且在10%的統(tǒng)計水平上顯著，女生的體重增加更加明顯。上述結(jié)果驗證了“營養(yǎng)餐改善計劃”對不同性別學(xué)生影響有差異。

表5 “營養(yǎng)餐改善計劃”對農(nóng)村義務(wù)教育階段學(xué)生身體素質(zhì)影響的性別差異

3 討論與啟示

本文使用中國家庭動態(tài)跟蹤調(diào)查數(shù)據(jù)，評估“營養(yǎng)餐改善計劃”確實提高體質(zhì)指標(biāo)，增加學(xué)生的健康人力資本積累，且計劃實施對對女生的影響更大。根據(jù)實證分析結(jié)果本文提出如下建議：首先，“營養(yǎng)餐改善計劃”對農(nóng)村學(xué)生身體素質(zhì)的提升有顯著影響，達(dá)到了政策實施的預(yù)期政策效果，應(yīng)基于現(xiàn)有影響情況繼續(xù)實施補貼計劃。應(yīng)該看到中國貧困農(nóng)村地區(qū)仍然存在營養(yǎng)缺乏的問題，在計劃實施的區(qū)域?qū)W生的BMI雖然處于標(biāo)準(zhǔn)范圍內(nèi)但十分接近世界衛(wèi)生組織對亞洲人身體狀況偏瘦的指標(biāo)線18.5。計劃實施對于提升身體素質(zhì)較為明顯，因此在繼續(xù)進行補貼的同時，也需要持續(xù)評估政策的長期影響，并根據(jù)實際影響具體調(diào)整營養(yǎng)餐改善計劃的實施方案。其次，由于男女身體發(fā)育周期并不完全重合，因此計劃對不同性別的影響存在差異。政府在進行營養(yǎng)補貼時，需要注意不同性別學(xué)生的補貼與學(xué)生發(fā)育階段的對應(yīng)情況，例如適當(dāng)將男生營養(yǎng)補貼的年齡延長或者后延以提高營養(yǎng)補貼的效率?？傊?，中國作為一個城鄉(xiāng)發(fā)展差距較大的發(fā)展中國家，經(jīng)濟社會的和諧穩(wěn)定發(fā)展仍需要大量的人力資源和人力資本，做好農(nóng)村義務(wù)教育階段營養(yǎng)餐改善工作對于新時期的發(fā)展和穩(wěn)定都有重要意義。