健康、医疗保险对农村劳动力就业选择的影响分析

金洋

[摘要]基于恩施州贫困县贫困村中农村劳动力的就业选择，通过对影响农村劳动力就业选择和农村劳动力人均可支配收入的 Logistic 模型和分位数回归模型，研究发现健康与社会保险对农村劳动力就业选择具有显著影响，由此为农村劳动力人口健康与医疗保障制度设计提供借鉴依据。

[关键词]健康;医疗保险;农村劳动力;就业选择;分位数回归

[中图分类号]F323.6[文献标识码]A

1 引言

足够的资本积累、持续的劳动供给、劳动力合理的就业选择是一个国家或一个地区、一个城市的经济持续增长的必要条件。从微观上讲，微观主体的就业选择包括就业能力、就业意向和就业岗位。农村劳动者作为理性经济人，以利益最大化为动力做出选择，但同时也受诸多因素的影响，这包括文化程度、健康、人力资本、公共医疗保险、性别、教育、個人就业偏好、地理因素等因素。对于健康因素而言，健康状况显著影响非农劳动参与，健康状况越好，其非农就业参与越高。户主或家庭主要经营者的文化程度较高，身体健康的农民从事非农就业的意愿更强。基于江苏省651名农村劳动力的调查数据研究，表明农村劳动力自身健康状况越好，其参与非农就业概率越高;家庭成员不健康的比例越高，家庭其他劳动力参与非农就业的可能性越低。同时，扩大与工作无关的公共医疗保险可能会减少就业锁定，并导致一些工人从全职到兼职工作缩减或完全离开劳动力队伍。结果显示有选择权的公共医疗保险可以减少劳动力过渡的障碍。研究表明，参加新农合使农村留守劳动力转移到城镇的概率降低了34.7%，使农村劳动力转移到本乡镇以外的概率降低了41.9%。对中老年人的锁定效应高于青年人。由此可见，劳动力作为最重要的社会经济投入因素，其健康状况和医疗保险政策对农村劳动力外出务工选择具有显著影响。

2 分析框架

笔者使用Logistic模型分析健康、医疗保险对农村劳动力就业选择的影响，用分位数回归模型分析这些因素对劳动力就业后的人均收入水平的影响。其中，变量设置如下：

因变量：（1）农村劳动力就业选择。大多数农村劳动力采取非正规就业，所从事的工作大多都是临时性的，工作稳定很难保证，流动性很强。根据问卷中的问题进行分类，分别为是否工作、是否务工、是否县外务工、是否个体经营。（2）农村劳动力人均可支配收入。本文选择了工资性收入、奖金、零售等非农业活动、土地租赁等财产性收入及其它补助的综合。

关键变量：影响农村劳动力就业选择的因素主要包括健康评价、人口机会比、医疗保险、医疗报销。

其他控制变量：包括民族、性别、年龄、教育、婚姻、参加养老保险、是否领取养老金。

3 数据来源及描述性统计

恩施土家族苗族自治州（简称恩施州）位于湖北省西南部，地处鄂、湘、渝三省（市）交汇处，是湖北省唯一的少数民族自治州。本文研究的微观数据是来源于湖北省武汉市恩施州2017年“湖北民族地区百村调查项目农户检测表”抽样调查数据，随机抽取来自恩施州四个县的居民（16-69岁劳动力，样本量为865个，有效数量为847，有效回收率为98%）作为研究对象，就恩施州农村劳动力人口健康、家庭负担与社会保障对农村劳动力就业选择的影响进入了深入的访问。

从表1可以看出，调查对象中62%为少数民族居民，主要是土家族和苗族;男性占了58.5%，女性占了42.5%;平均年龄为52岁，受教育程度为高中及以上的只占9.7%，有配偶的已婚者比例达到86.8%。从健康评价来看，劳动力自我评价健康或基本健康占到79.1%，自我评价不健康的只占20.9%。

从就业情况来看，91.9%的受访者在工作，以务工为主的劳动力比例达到54%，其中县外务工比例为15.1%，主要是在浙江和广东务工。个体经营人数只占6.9%，由此可见务工是当地少数民族居民最主要的生计方式。劳动力人均年收入达到15855元。

人口抚养比也称人口负担系数，是指人口总体中非劳动年龄人口数与劳动年龄人口数之比。它表明，从整个社会来看，每100名劳动年龄人口负担多少非劳动年龄人口。其计算公式是：抚养比=（非劳动年龄人口数÷劳动年龄人口数）×100%。非劳动年龄人口指14岁及以下和65岁及以上人口;劳动年龄人口指15～64周岁人口。当人口机会比小于等于0.5时，表明负担较轻;当人口负担比大于0.5时，表明负担较重。从表1看出，调查对象的人口负担比为59.8%，负担较重。

恩施州农村劳动力参加社会医疗保险的人口占97.3%，未参加社会医疗保险的只占2.7%。其中享受医疗报销的占33.6%，未享受医疗报销的占66.4%。参加社会养老保险的人口占70.5%，未参加的占29.5%;其中领取养老金的占24.4%，未领取养老金的占75.6%。

4 健康与医疗保险对农村劳动力就业选择的定量分析

4.1 人口健康、医疗保险与农村劳动力就业选择的Logistic

从影响农村劳动力是否就业的两分类logistic回归模型来看，影响因素包括年龄、健康评价、是否领取养老金三个变量。从各自变量对是否工作影响的比值比OR来看，控制其他变量的条件下，年龄小的劳动者，工作的概率会更高。健康自我评价高的劳动者较之其他劳动者，工作的概率会提高313.3%。领取养老金的劳动力，较之其他劳动者，工作的概率会降低50.2%。

从影响劳动力是否务工的两分类logistic回归模型来看，影响因素包括性别、年龄、健康评价三个变量。从比值比OR来看，控制其他变量的条件下，男性务工概率比女性高出1.868倍;年龄小的劳动者，工作的概率会更高。健康自我评价高的劳动者较之其他劳动者，务工的概率会提高68.1%。

从影响劳动力是否县外务工的两分类logistic回归模型来看，影响因素包括民族、性别、年龄、婚姻、医疗保险、领取养老金六个变量。从比值比OR来看，控制其他变量的条件下，少数民族居民县外务工概率比汉族高出98%的概率;男性去县外务工的概率比女性高出1.131倍;年龄小的劳动者，工作的概率会更高;单身居民比已婚者的县外务工概率更高;没有医疗保险的居民更容易去县外务工;已经领取养老金的居民，县外务工的概率会提高96.7%。

从影响劳动力是否个体经营的两分类logistic回归模型来看，影响因素包括性别、年龄、教育、健康评价四个变量。从比值比OR来看，控制其他变量的条件下，男性个体经营的概率比女性低0.384倍;年龄小的劳动者，个体经营的概率会更高;受教育程度高的居民个体经营概率更高;健康自我评价高的劳动者较之其他劳动者，工作的概率会提高137.3%。

4.2 人口健康、医疗保险与劳动力就业选择的Tobit模型

根据表3，从全样本的Tobit回归模型来看，影响农村劳动力人均可支配收入的因素包括教育、健康评价、人口机会比三个变量。从各自变量对劳动力人均收入影响的回归系数来看，控制其他变量的条件下，有高中以上教育经历的劳动力，较之其他劳动力，人均收入会高出9349.88元。说明受教育程度越高，人均收入更高。健康自我评价高的劳动者较之其他劳动者，人均收入会高出4229.12元。說明健康自我评价越高，人均收入更高。家庭负担轻的劳动力较之其他劳动者，人均收入会高出4432.268元。说明家庭负担轻的劳动者，由于无需负担老人孩子的开销，人均收入更高。

从低收入样本的分位数回归模型来看，影响农村劳动力人均可支配收入的因素包括年龄、教育、健康评价、人口机会比、医疗保险、参加养老保险六个变量。从各自变量对低收入者人均收入影响的回归系数来看，控制其他变量的条件下，年龄较大者的收入会低于年龄较小者;有高中以上教育经历的劳动力，较之其他劳动力，人均收入会高出3147.216元。说明受教育程度越高，人均收入更高;健康自我评价高的劳动者较之其他劳动者，人均收入会高出1095.146元。说明健康自我评价越高，人均收入更高;家庭负担轻的劳动力较之其他劳动者，人均收入会高出1465.221元。说明家庭负担轻的劳动者，由于无需负担老人孩子的开销，人均收入更高;参加了医疗保险的农村劳动者相较于没有参加的，人均收入会减少1931.36元;领取了养老金的农村劳动者相较于没有领取的，人均收入会增加1652.012元。

从中等收入样本的分位数回归模型来看，影响农村劳动力人均可支配收入的因素包括教育、健康评价、人口机会比三个变量。从各自变量对劳动力人均收入影响的回归系数来看，控制其他变量的条件下，有高中以上教育经历的劳动力，较之其他劳动力，人均收入会高出4578.297元。说明受教育程度越高，人均收入更高。健康自我评价高的劳动者较之其他劳动者，人均收入会高出3760元。说明健康自我评价越高，人均收入更高。家庭负担轻的劳动力较之其他劳动者，人均收入会高出3000元。说明家庭负担轻的劳动者，由于无需负担老人孩子的开销，人均收入更高。

从高收入样本的分位数回归模型来看，影响农村劳动力人均可支配收入的因素包括教育、人口机会、医疗保险三个变量。从各自变量对劳动力人均收入影响的回归系数来看，控制其他变量的条件下，有高中以上教育经历的劳动力，较之其他劳动力，人均收入会高出29902.5元。家庭负担轻的劳动力较之其他劳动者，人均收入会高出7028.111元。参加了医疗保险的农村劳动者相较于没有参加的，人均收入会高出5028.778元。

5 结论

基于恩施州四个国家级贫困县847个农村劳动力的抽样调查，本文研究了受访者健康、社会医疗保险对农村劳动力就业选择行为的影响。通过多变量二元Logistic 模型和分位数回归模型研究发现，健康状况与社会医疗保险对农村劳动力就业选择具有显著影响，由此得到如下政策启示：一是加大公共卫生服务力度，提高人口健康状况。二是消除区域间制度壁垒，提供稳健便利的医疗保障。三是发展壮大县域经济，创造就地就近就业机会。

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