新农合对农村劳动力迁移的影响分析
一、引言
自2003年起,根据党中央国务院《关于进一步加强农村卫生工作的决定》,中国政府开始在全国范围内试行并逐步推广新型农村合作医疗制度(以下简称“新农合”)。新农合作为一种新的医疗保障计划,旨在缓解农民因病致贫和因病返贫的现象,并为农民获得基本医疗卫生服务提供保证。它由中央政府、地方政府和农户共同筹资,建立以住院统筹和门诊统筹为主的新农合基金,在解决广大农民“看病难、看病贵”的问题上发挥了重要作用。自实施以来,新农合在中国迅速发展:从2003年到2009年,人均筹资水平从30元上升至:100元(其中,政府补贴从20元上升至80元);参与新农合人数从0.8亿升至8.3亿;参与率从75%升至94%,提前并超额完成了“十一五”规划要求的覆盖面达农村人口80%以上的目标。表1总结了近年来新农合的参与情况和发展趋势。
对于广大农民而言,新农合的实施有效缓解了其住院看病的后顾之忧,在一定程度上减轻了他们的经济负担,提高了生活质量。然而,根据新农合的政策规定,参与新农合的农民要在其农村户籍所在地缴费,并在当地卫生机构看病、报销。对于异地就诊的情况,大多数地方的新农合虽然原则上允许,却对其报销补偿设置了十分复杂的手续和许多不平等的机制,例如,异地就诊的费用只按照原来补偿比例的50%报销等。这样,新农合实际上对医疗保险的参加与赔付施加了地域限制,从而有可能对农村劳动力在城乡之间的迁移流动产生影响。
自改革开放以来,特别是1990年以后,中国农村经历了大规模的劳动力迁移。随着城镇化速度的加快和城乡收入差距的扩大,越来越多的农民选择离开土地到城镇就业。根据《中国人口统计年鉴》公布的数据,中国农村劳动力向外迁移的总人数1990年为2000万,1995年为4500万,2000年上升至7900万;而Cai et al.(2006)认为,中国农村劳动力的实际迁移人数甚至更多。尽管这些调查数据的口径和范围不尽相同,调查方法和结果也略有差异,但它们基本上都反映了农村劳动力迁移数量巨大并逐年增加的事实。
与农村劳动力外流的趋势相对应,农民工返乡规模在近年来也一度上升。从2004年开始,中国部分沿海地区甚至出现了“民工荒”的现象。由于大量农民工返乡流动,很多用工企业遭遇了“招工难”甚至“一工难求”的困境。根据劳动和社会保障部对珠江三角洲、长江三角洲及闽东南、浙东南等主要劳动力输入地区的调查,农民工短缺在这些地区已经成为不争的事实。而对于加工制造业聚集的地区,该问题则尤为严重。以珠江三角洲地区为例,其用工缺口将近200万人,缺工比率约为10%(邓宇鹏、王涛生,2005)。
无论是“民工潮”还是“民工荒”,农村劳动力跨地区流动成为中国特有的、关乎经济发展和社会稳定的重大问题。而农民工进城与返乡的制约因素也引起了相关学者的关注。大量研究发现,农民工自身因素及其原住地推力和流向地拉力的共同作用促使农村劳动力在城市与乡村之间流动。而近年来的农民工返乡潮流则是其迁移成本与收益共同变化的结果:一方面,沿海地区受出口下降的影响而工作机会大幅减少;另一方面,农村地区各项改革使农民生活福利显著提高,增加了其外出打工的机会成本。而作为备受农民关注的医疗保障措施,新农合的实施是否在无形中对农民工的返乡行为及农村劳动力流动产生了直接影响?这一问题至今没有得到很好的研究和检验。
由于农民工属于流动人口,许多人在务工的城镇地区并没有与其雇主签订长期的劳动合同,所以,这些在非正式部门就业的农民工并没有得到城镇职工医疗保险的保障,在看病时往往需要承担极大的经济负担。为解决这一问题,新农合规定,参加城镇职工医疗保险有困难的农民工可以选择参加其户籍所在地的新农合;但是,多数地区的新农合同时规定,参与新农合的农民需要在其户籍所在地缴费、看病及报销。这一限制政策将对农民工的迁移决策产生怎样的影响?部分农村劳动力是否会因为参与新农合而选择留在农村或提前返乡?这将是本文研究的重点。
本文将通过实证模型来检验两种假说,以综合评估新农合对农民工就业地域选择的影响:假说一是“枷锁效应”,即考察新农合的实施是否使更多的农村劳动人口被固定在户籍所在地,从而阻碍了其自由流动;假说二是“拉回效应”,即考察新农合的实施是否使已经在外务工的农民工产生更高的返乡倾向,促成了其城乡反向流动。如果这两种假说均成立,则有理由相信新农合的实施在客观上加速了“民工荒”现象的产生。
接下来,本文将做如下安排:第二部分介绍相关文献;第三部分描述数据来源及样本筛选;第四部分和第五部分分别对“枷锁效应”和“拉回效应”进行实证检验;第六部分总结全文。
二、文献综述
作为中国特有的社会现象,庞大的跨城乡流动就业人口成为中国劳动力市场的重要组成部分。国内外经济学者对这一现象产生的根源及农民工迁移的影响因素进行了广泛的讨论。Lin et al.(2004)和Zhao(1999)研究发现,自从改革开放以来,城乡之间以及沿海与内陆地区之间人均收入差距逐渐扩大,是导致农村劳动力大量外流的根本原因。此外,其他许多经济和非经济因素,例如个人、家庭、输出地和输入地的特征、迁移成本以及制度因素等,也影响着劳动力的城乡转移。例如,研究发现,青壮年(16~35岁)、男性及未婚者更倾向于外出务工(Zhao,1999;张晓辉,1999:Zhu,2002)。总劳动力多、人均拥有土地数量少以及未成年儿童数量少的家庭的劳动力更倾向于外出打工(Du et al., 2004; Zhao, 1999; Rozelle et al., 1999;张晓辉,1999)。而受教育程度对农民外出的影响则不甚明朗。Parish et al.(1995)和Du et al.(2004)发现,受教育年限对农民外出打工有促进作用;而Zhao(1999)和蔡昉(2000)则认为,受教育程度较高者反而因为已经占据了较好的本地资源而更倾向于留在农村从事非农工作。一些研究还发现,在输入地形成的移民网络能够有效减少农民外出寻找工作的信息成本和心理成本,从而对农村劳动力转移具有明显的推动作用(Du et al., 2004; Zhao, 1999; Rozelle et al., 1999)。除此之外,迁移成本以及户籍制度改革也对农村劳
动力迁移有着很大的影响(蔡昉等,2000)。
近年来,随着沿海地区加工业出口业务的减少和工作待遇等问题的出现,沿海地区出现了“民工荒”现象。对于这一现象的成因,国内一些学者也尝试从经济学理论方面进行解释。胡彬(2006)在对农民工进城打工行为进行成本收益分析的基础上,用博弈论的方法剖析了“民工荒”的成因,发现其真实原因在于农民工自身净收益的下降。金泽虎、蒋耀建(2006)从劳动力流动机制的层面,利用传统发展经济学中的劳动力转移模式进行分析,发现迁移成本和就业概率决定了迁移人口的规模,而农村工业部门的发展则间接抑制了农民工向城市部门的流动。刘根荣(2006)通过信息阻力、政策阻力、心理阻力等七个方面来阐释“民工荒”的成因,发现风险、能力、成本三重约束共同导致了“民工荒”的形成。然而,作为农村医疗保障的主体,新型农村合作医疗制度对农村地区劳动力流动和农民工返乡潮流的影响却并未在现有相关文献中得到充分的探讨和研究。
新农合作为社会医疗保险的一种形式,用以补偿受险人在一定时期内所发生的因疾病或伤残所致的医疗费用。作为降低疾病所带来的经济风险的有效工具,医疗保险存在的必要性及其需求的决定因素在经济学文献中已被广泛论述。同时,由于医疗保险的参保人往往又是就业市场上的劳动者,这种双重身份决定了这一特殊的保险工具必然会对其使用者的劳动力市场行为产生深远的影响。例如,由于医疗保险的参保资格往往与被保险人的就业状态相关,因此,医疗保障的可及性能够影响劳动者进出就业市场的决策。Yelowitz(1995)发现,放宽公共医疗保险的参保标准将导致部分劳动者的就业倾向发生改变;Rogowski and Karoly(2000)和Blau and Gilleskie(2001)研究了医疗保险的选择对老年劳动者退休行为的导向作用,发现那些退休后能获得医疗保险的劳动者更倾向于提前退休。
对于正在工作的人而言,由于医疗保险政策往往对参保人更换雇主及异地就医等行为加以限制,因此,它在一定程度上可能会降低劳动力市场的流动性。对于这一问题,相关文献中研究最广泛的是“工作枷锁”(job lock)效应:由于西方的私人医疗保险常常作为工作福利的一部分而与参保人的工作状态绑定在一起,因此,劳动者若要转换工作则同时也会丧失其原有的医疗保险,这使得劳动者更换雇主或居住地的成本大为增加,从而阻碍了劳动力市场的流动性。Madrian(1994)首先提出了该问题的重要性,并通过1987年美国国家医疗支出调查(NMES)数据证实了“工作枷锁”效应的存在。Monheit and Cooper(1994)总结了该效应的大小并通过理论模型计算了其造成的福利损失。本文所阐述的新农合对劳动力迁移的影响可以看作“工作枷锁”效应的另一种形式,它是由中国医疗保障制度的特殊限制政策造成的对劳动力跨城乡流动的障碍。
三、数据
(一)数据及样本筛选
本文使用的数据来自“中国健康与营养调查”(China Health and Nutrition Survey, CHNS)。该数据库是由美国北卡罗来纳大学和中国预防医学科学院联合创建的,是一个关于城市和农村人口医疗、健康及营养现状的大型微观面板数据,包含社区卫生设施、医疗保险、个人健康、膳食营养、社会关系等基本信息。它涵盖了辽宁、黑龙江、江苏、山东、河南、湖北、湖南、广西和贵州9个省份以及1989年、1991年、1993年、1997年、2000年、2004年和2006年共七次调查。每次调查共访问200个左右城乡社区(包括城市的居委会和农村的行政村),在每个社区随机抽取访问约20个家庭,城乡之间的样本比例为1∶2。该数据目前主要用于对中国城乡居民医疗、健康、劳动等方面的研究,但由于它包含了大量关于劳动力流动的信息,因此也可以用来进行劳动力迁移方面的实证研究。本文所使用的数据包括了CHNS的入户调查和社区调查数据。
本文主要使用的是2000年、2004年和2006年来自农村地区的样本问卷。由于新农合的推行始于2003年,并在其后的几年间得到大力推广,因此,这一期间的调查数据恰好可以反映新农合制度在中国逐步普及的过程,从而使本文可以通过统计手段评估其对农村劳动力迁移的影响。同时,新农合规定,只有拥有农业户口的居民才有参与新农合资格,因此,本文将样本范围限定在有农业户口的受者中。
本文研究过程中的一项关键工作是对受访者“是否参加新农合”以及“是否外出务工”进行识别。对于前者,CHNS家庭问卷询问了每个人参加农村“合作医疗”的情况,但未指明该合作医疗是否为新农合,因此对识别造成了一定困难。对此,本文引用CHNS社区问卷的相关信息加以解决:由于新农合于2003年后在县级层面组织实施,所以,如果一个村在社区问卷中回答“其所在的县实施了新农合”,同时,受访者回答其参加了“合作医疗”,本文则判定其为新农合的参与者。根据CHNS的社区调查数据,在9个省共36个县中,2004年只有3个县实施了新农合,而到2006年这一数字增加到22个县,这进一步说明了新农合在这一时期的普及速度。而对于农村人口外出务工的状态,本文直接利用CHNS家庭问卷中的相关问题加以识别。剔除主要变量的缺失值后,本文的最终样本量为:2000年9485个观测值,2004年6154个观测值,2006年5954个观测值。
(二)变量设置及样本的描述性统计
本文的回归模型中还包含了被已有文献所证实的其他影响农村劳动力迁移的因素。其中,个人的人口学变量包括受访者的性别、年龄、婚姻、受教育程度(以小学以下为基准组,分为小学、初中、高中、大学及以上四个对照组)等;职业及工作变量包括职业类型以及所在企业的所有制性质;与家庭有关的因素包括家庭规模、家中6岁以下儿童数量等;另外,为了衡量个人健康对迁移的影响,本文还加入了受访者的自评健康状况变量。另外,根据Lin et al.(2004)和Zhao(1999)的研究,农民工迁出地的经济状况也是影响其迁移的重要变量之一,因此,模型中还包含了受访者所在村庄的人均收入水平(该信息来自CHNS的社区问卷)。另外,为了控制当地不可观测的环境因素(例如历史和政策因素)的影响,本文还在模型中加入了反映受访者所在省份的虚拟变量。
表2提供了样本的描述
性统计结果。Migrant是该受访者外出务工的虚拟变量,其均值反映了农村人口外出打工的比例,从三年的合并样本发现,外出农民工占农村样本的比例约为10.9%,且呈逐年上升趋势(从2000年的7.1%升至2004年的12.1%及2006年的13.1%)。变量Ncms的均值反映了新农合的参与率在这一期间的变化情况:自2003年开始推行以来,新农合在农村地区得到迅速推广,样本数据显示,在2004年已有4.1%的农户加入了新农合,而2006年这一数字达到39.6%,年均增长率为294%。
从表2可知,样本中男性比例约为50%,样本平均年龄为39.2岁(问卷调查对象不含未成年人群体),身体健康者约占36.6%,符合总体人口结构特征。在受教育程度上,初中及以下受教育水平的人占总样本的84.4%,而接受过正规大学教育的人只占2%,这反映了中国农村地区文化水平相对落后的现状。从家庭结构来看,受访者样本的家庭平均规模约为4~5人,每家在抚养儿童(6岁以下)数量平均为0.3个。在职业变量中,农业从业者比例最高,约占总样本的75.9%;除农业从业者以外,工人及服务业从业者所占比重较大,约为总样本的10.3%。受访者工作的企业性质分为国有企业、集体企业、私营企业及其他类型(包括农户),以其他类型作为基准组;其中,集体企业的员工比例仅次于农业劳动者,占总样本的14.8%。来自社区问卷的数据显示,受访者所在村庄的年人均收入大体在2000~3000元间,并且呈逐年增加趋势:2000年为2011元,2004年增至2371元,2006年则显著提高到3874元。
四、对新农合“枷锁效应”的检验
在这一部分,本文将基于以上混合横截面样本,通过不同的计量经济模型来检验假说一(“枷锁效应”),即验证新型农村合作医疗制度是否对农村劳动力向外流动产生了阻碍作用。
(一)估计方法
1.线性概率模型。假定农村劳动力外出务工的决定过程可以用以下方程表示:
(1)式中,Y表示受访者在本年度外出务工的状态(外出务工=1,留在本地工作=0),关键自变量Ncms表示是否为新农合参与者,X则包括了上文所述的一系列控制变量。如果“枷锁效应”假说成立,那么,新农合的参与将使农户更加倾向于留守在原居住地,因此,Ncms的系数预期为负。
2.正态概率模型(Probit模型)。考虑到各解释变量对外出务工概率的非线性影响,本文同时使用正态概率(Probit)模型进行回归。Probit模型将农民外出务工的倾向视为潜在变量(Y*),而将观测到的外出务工状态看作Y*超越零值阈值的自然结果,因此,其表示式为:
3.工具变量(instrumental variable, IV)法。在上述估计式中,某些个人不可观测的因素(例如能力或偏好)可能会同时影响受访者的迁移及参与新农合决策,从而导致残差项与Ncms变量产生相关性,并由此导致内生性问题。为了避免由内生性引发的估计偏误,本文利用工具变量法对以上模型进行调整。笔者参考了Lei and Lin(2009)的做法,使用的工具变量是受访者所在的县是否在当年实施了新农合。这是由于新农合制度的实施都是在县级层面展开的,一个县是否实施新农合直接决定了该受调查者是否可以在当地参加此项医疗保险,因此,二者之间存在相关性。但是,县一级的新农合实施情况与农民是否在外打工没有直接联系,因此,这一变量可以作为合理的工具变量来解决上述内生性问题。使用工具变量后,(1)式模型和(2)式模型将分别调整为IV-OLS模型和IV-Probit模型,进而可以通过两阶段回归方法对模型参数进行估计①。
4.固定效应模型(fixed-effect model, FE)。由于本文使用的2000~2006年的数据中有很大一部分样本(共8204个观测值)在三次入户调查中都接受了随访,因此,这部分样本具有平衡面板数据的性质,其信息涵盖了受访者在6年中的动态变化。由于面板数据模型能够消除个体不随时间变化的异质性因素的影响,因此,其估算的政策效应也更为精确。本文在随后的分析中将使用这一部分子样本,利用相应的面板数据模型来综合考察“枷锁效应”在2000~2006年期间的动态影响②。模型的估计方程为:
5.随机效应模型(random effect model, RE)。随机效应模型的原理和估计样本与固定效应模型相似,但它假定个体不随时间变化的异质性因素为随机变量,且该随机变量与其他控制变量(包括新农合参与变量)不相关,因此,其回归方程与固定效应模型有一定差异:
(二)实证分析结果
表3中报告了对新农合“枷锁效应”的回归结果。模型(1)、模型(2)是基准模型,其中,模型(1)为线性概率模型(OLS),模型(2)为Probit模型。由于线性概率模型的自然异方差特性,表3括号中所显示的均是对异方差稳健的标准误差。结果显示,在控制了其他可观测变量的前提下,新农合对农村劳动力迁移具有明显的阻碍效应(均在1%的水平上显著)。其中,OLS的回归结果表明,新农合的参与将使农村劳动力外出打工的概率下降1.3%。而基于非线性概率假设的Probit模型也给出了类似的结果:对边际效应的计算结果显示,新农合对外出务工的“枷锁效应”大小为0.22%。
除了新农合的参与状况以外,农村劳动力外流还受到其他因素的影响。例如,男性、未婚者、身体健康状况良好以及家中成员较多而在抚养儿童较少的人更易外出务工,这是因为其劳动能力较强,对收入的要求较高,而家庭牵挂较少。这些人口学变量的影响也与其他文献的结论相一致(例如Du et al., 2004; Zhao, 1999; Rozelle et al., 1999;张晓辉,1999)。除此之外,年龄对外出务工倾向的影响则呈“倒U型”:在大约59岁之前,农村劳动力更易于外出工作,而此后由于体力衰退及劳动技能下降,他们
更易于留在农村。相似地,受教育程度对外出务工倾向的影响也体现出非线性特征:相对于一个没有受过正规教育的农民而言,小学及初中教育将大大提高其外出务工的概率。其中,初中教育的边际影响尤为明显。而在接受9年义务教育之后,随着受教育年限的增长,农民外出务工的倾向则逐渐下降。这是由于接受了高等教育的人已经占据了较好的本地资源,其外出务工的机会成本升高,导致他们更倾向于驻留本地。这种受教育年限的非线性影响也得到了已有文献的佐证(例如Parish et al., 1995; Zhao, 1999)。在职业因素方面,由于技术及
服务性行业在城市中的收入回报普遍高于农村地区,因而农村劳动力更倾向于外出从事这些行业。另外,值得注意的是,当农民户籍所在村镇的人均收入较高时,当地居民外出务工的倾向较低,这也印证了农村劳动力外流是由城乡收入差距决定的假说,并进一步反映了城乡劳动力流动的推力及拉力的共同作用(Lin et al., 2004)。
模型(3)、模型(4)通过工具变量方法来控制遗漏变量可能产生的内生性问题。其中,模型(3)报告了IV-OLS(在线性概率模型的基础上添加工具变量)的估计结果,而模型(4)则是IV-Probit(在正态概率模型的基础上加入工具变量)的回归结果。从中可以看出,当Ncms的内生性被控制以后,新农合对农村劳动力的“枷锁效应”反映得更加明显,该变量依然在1%的水平上显著,并且其系数的绝对值与模型(1)、模型(2)相比均有所增长。例如,IV-OLS的回归结果表明,农户参加新农合将使其外出务工的概率下降2.15%;而IV-Probit的回归结果显示,该“枷锁效应”的大小为3.52%。除此以外,在使用工具变量后,其他个人及地域因素对外出务工倾向的影响与基准模型相比在数值和显著性上均无明显变化,这进一步说明了模型(3)、模型(4)结果的稳健性。
模型(5)、模型(6)基于全样本中的平衡面板数据(共8204个受访者),分别使用固定效应模型和随机效应模型对上述“枷锁效应”进行检验。这两种模型通过消除不随时间变化的个体异质性因素来反映三轮入户调查中受访者新农合的参与情况对其外出务工状态变化的动态影响。由于任何不随时间变化的因素在固定效应模型中将被消除,因此,模型(5)中不包含诸如性别、受教育年限等恒定变量;而随机效应模型的准差分估计方法则无此限制,因此,模型(6)保留了这些变量。通过观察Ncms的系数估计值,可以看到,在两种不同的模型假定下,新农合的参与都会显著降低农村劳动力外出务工的倾向,其边际效应分别为-0.72%和-0.71%,且分别在10%和5%的水平上显著。同时,其他控制变量的系数估计值也与上文描述的结果及其他文献的发现大体一致。最后,本文使用Hausman检验来区分随机效应模型与固定效应模型,结果显示,固定效应模型比随机效应模型的回归结果更为理想③。
五、对新农合“拉回效应”的检验
本文的上一部分集中验证了新农合参与对农村劳动力外出务工的制约作用。在这一部分,本文将进一步检验假说二(“拉回效应”),即验证对于那些已经在外务工的农民工群体而言,新农合的实施是否增加了其返乡的倾向。正如引言中所述,新农合在异地参与与就医方面的限制政策无形中增加了农民工驻留城镇的机会成本,因此,该项政策将可能对农民工群体的返乡行为产生促进作用。为检验此假说,本文选取数据中2000年已经在外务工的农民工样本(共17564人),采用倍差法来估计2003年以后新农合的实行和推广对这一群体在2004年和2006年返乡行为的潜在影响。
(一)计量方法:倍差法(difference in differences, DID)
由于新农合开始推行于2003年,本文选择该项政策开始实施前的2000年作为基准期,而以其实施后的2004年和2006年作为考察期,分别使用这两年数据的目的在于观察新农合在此期间迅速推广所产生的不同影响。同时,本文选取CHNS数据中2000年已经在外务工的农民工样本(共17564个观测值),根据其在2004年(或者2006年,下文将分成两个倍差法方程)是否加入新农合,将该群体分为处理组(加入新农合)与控制组(未加入新农合)。其中,处理组在考察期受到了政策的惠及,而控制组的参与状态在新农合实施前后并没有变化。进而本文可以通过倍差模型计算新农合政策对这一群体返乡行为的净影响。本文预计,处理组将会受“拉回效应”的影响而改变自己的迁移决策,从而比控制组更愿意返乡工作。模型使用的DID统计量(即政策的净影响)为:
因此,系数θ的大小和显著程度反映了新农合对样本农民工返乡决策的影响,该系数可通过最小二乘法(OLS)回归得到。倍差法实际上将新农合政策实施前后的相关变量进行了一阶差分,从而排除了其他变量(例如经济形势)在同一段时期对农民工返乡决策的影响,因此,θ反映了上述“拉回效应”的净值。
(二)实证结果
表4显示了倍差分析的回归结果。其中,模型(1)和模型(2)分别表示以2004年和2006年作为考察期而进行的倍差法回归。从控制变量的系数可以看出,农民工在2004年和2006年在外务工的倾向比基期2000年有所增加,这归因于在此期间城市经济的加速发展及城乡收入差距的不断扩大;同时,从Treat的系数可以看出,除了新农合政策影响之外,处理组比控制组更倾向于返乡工作,这可能是由其个人及家庭因素所致。当本文控制了单纯的时间因素(Year)和分组因素(Treat)后,新农合的实施对农民工群体返乡的“拉回效应”集中体现于交叉项(Treat×Year)。由于该交叉项在模型(1)中显著且系数为负,可以判定,对于2000年在外务工的农民工,其在2004年的返乡决定明显受到了在此期间新农合政策的影响:新农合的实施使其返乡倾向明显加强,导致其继续在外务工的概率下降了6.9%。模型(2)是基于2000年与2006年数据的分析结果。从交叉项系数的来看(-0.126且交叉项在1%的水平上显著),新农合政策在2006年依然对农民工的返乡流动起到了推动作用。通过比较两栏中交叉项系数绝对值的大小不难发现,由于2004年与2006年之间新农合在农村地区的大规模普及和推广,其对在外务工农民工返乡的促进作用也随之进一步加大,“拉回效应”的净影响从6.9%提高到12.6%。
六、结论与政策启示
自2003年开始逐步在中国推行的新型农村合作医疗制度是一项以政府为主导的农村医疗保障计划,它在缓解农民因病致贫和因病返贫方面发挥了重要作用。但是,对于广大希望在城镇就业的农村劳动力而言,新农合制度却像一把“双刃剑”:一方面,它提高了参与新农合农民的福利保障水平;而另一方面,它却对农民的参与与就医过程加以地域限制,对异地参与与就医设置了种种不平等机制。这些政策障碍在一定程度上阻碍了农村劳动力跨城乡的自由流动,使一部分农村剩余劳动力滞留在其户籍所在地的农村地区;
而对于已经离开家乡的农民工来说,新农合关于异地缴费和就诊的规定无形中增加了其在城镇看病的机会成本和间接经济负担,从而在一定程度上加剧了部分地区“返乡潮”和“民工荒”现象的产生。
本文通过多种实证分析方法,结合2000~2006年的中国健康与营养调查数据,检验新农合对农村劳动力外流的“枷锁效应”和对农民工返乡的“拉回效应”。分析结果显示,这两种效应在客观上是存在的,并且其影响程度也随着新农合制度的大规模推广而逐步提升。例如,根据使用工具变量的模型(IV-Probit模型)估计结果,在2000~2006年期间,新农合的参与使农村劳动力外出务工的概率平均下降3.52%;而基于面板数据模型(FE模型)的回归结果,在这一期间,新农合的扩展对农村地区劳动力向外迁移的“枷锁效应”约为0.7%。倍差法的回归结果则显示,在2004年,新农合的初步实施使2000年在外打工的农民工返乡倾向增加了6.9%;而到2006年,随着新农合的进一步普及,“拉回效应”提高至12.6%。
基于以上结果,本文认为,新农合的实施使农村地区劳动力滞留农村的倾向及城镇农民工返乡回流的倾向显著增加,“枷锁效应”和“拉回效应”表现明显。究其根源,新农合作为农村社会保障制度的一部分,其福利安排体现出明显的地域分割特性,这必将影响劳动者对就业地域的选择,从而对劳动力的跨城乡和跨地区流动产生“副作用”。对这一问题的有效解决有赖于对现有新农合制度的改善,使其逐步取消对异地参与与就医的歧视政策,使农村劳动力享有基本医疗保障的权益不再受其就业地域的限制,从而使现有劳动力得到更为有效的配置和利用。另外,随着包括城镇职工医疗保险、城镇居民基本医疗保险等其他社会保障制度的建立和改善以及各个社会保障平台的逐步整合,农民工在城市中也将能够参与其他形式的医疗保险计划,这也将使本文所关注的问题得到有效解决。
注释:
① 在2SLS的一阶段回归中,工具变量的系数为0.693,且在1%的水平上显著。这进一步说明了县级新农合的实施情况与个人参与状况的高度相关性及本文所选工具变量的有效性。
② 与此相对应,前面3个模型所使用的是三年样本合并组成的混合横截面数据,相应的样本总量为21593。
③ Hausman检验的F值为671.87,因此,在1%的水平上拒绝随机效应模型假设。
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