户籍转换促进居民健康吗？*
——来自CGSS2015数据的验证

韩桂芳，王浩林

(安徽财经大学 财政与公共管理学院，安徽，蚌埠 233030)

一、引 言

2014年国务院下发《关于进一步推进户籍制度改革的意见》，明确提出取消农业户籍和非农业户籍的区分，实行一体化的居民户籍制度。户籍制度改革的一个突出特点是，大量的农业以及非农业户籍人口转变为一体化的居民户籍人口。2019年4月，国家发改委下发《2019年新型城镇化建设重点任务》指出，继续深化户籍制度改革，全面放宽重点群体城市落户限制，从实质上推动1亿多非户籍人口在城市落户，取得决定进展。这就意味着，推动居民户籍身份转换，提高户籍人口城镇化率将成为当前和今后户籍制度改革中最紧迫的任务。然而，由户籍身份转换所带来的各项经济效应的研究，并没有侧重到对居民健康的影响。随着健康中国战略的深入推进，户籍制度改革能否作为推动健康中国战略实现的另一条新路径，是一个值得关注的问题。

从经验上判断，户籍地与户籍转换地之间的福利转换对居民健康的影响也可能存在不同的效应。一方面，户籍身份转换意味着放弃原户籍地的各项福利待遇，可能造成居民经济和福利上的损失，并且随着城市落户人口的增加，城市原有的医疗资源将会变得更加紧缺，从而降低了健康水平；另一方面，户籍转换同时也获得了户籍转换地的各项社会保障待遇和城市公共服务，促进了城市融入水平，从而有利于促进居民健康。因此，户籍身份转换对居民健康的影响如何，不仅需要经验判断，也需要实证加以检验。

鉴于此，本文基于2015年中国综合社会调查数据(CGSS)，从实证层面考察了户籍身份转换对居民健康的影响，并分析其内在的作用机制以及不同性质户籍转换对健康影响的差异。对这些问题进行考察，不仅能够助力推动我国户籍制度改革和促进“健康中国”战略的实现，而且对于提升我国人民群众的健康获得感都具有重要的意义。

二、文献综述

学术界关于户籍改革的经济效用研究比较丰富。有学者指出，中国的户籍制度使城镇居民获得了更好的教育和医疗等公共服务，因而将户口迁移到城市是农村居民向上流动的核心之举[1]。并且户籍制度也是造成中国城乡收入差距扩大的一个显著因素，城市户籍持有者的收入要比农村户口持有者高出30%[2]。谢桂华指出，农转非群体在拥有管理类的职业方面具有比较明显的优势，能够获得更好的社会经济地位[3]。赵西亮关注了户籍转换与教育收益率的关系，认为对于农村居民而言，提升教育水平有利于其突破户籍壁垒，农村的大学教育收入率要高于城市地区[4]。温兴祥认为，相对于具有农业户籍的农民工而言，则在打工地获取户籍能够显著增加农民工的收入[5]。不过非农户籍身份的获得虽然在一定程度上提高了收入水平，但可能只在特定的群体中才更有效[6-7]。我国的户籍制度分割保护了城镇居民的就业，同时降低了农民工的工资水平，为农民工的自由流动带来了壁垒[8]。所以户籍身份转换有利于促进居民的幸福感，提升其规避社会风险的能力[9]。但郭进等却认为，户籍歧视效应的存在并没有降低城市移民的幸福感，即便实现了户籍转换，但只要在获取社会保障、社会认同等方面存在劣势，也会造成居民幸福感缺失[10]。

关于户籍身份转换对居民健康的影响问题，目前国内学界研究比较匮乏。目前国内学术界较多地关注城镇化发展与健康之间的关系，不过研究结论尚存在争议。张震等认为，上海市的非户籍人口的健康优势反而高于上海本地的户籍人口[11]。但也有学者指出，与城市本地户籍人口相比，农村户籍人口患有抑郁症状的水平显著偏高[12]。不过就整体而言，多数学者认为我国城镇化的发展能够显著提升居民的健康水平[13-16]。但秦立建等却认为我国的城市化征地行为降低了被征地者的健康状况[17]。牛建林指出，在户籍限制改革前，城乡人口流动实际上将健康风险转移到了农村地区，降低了农村居民的生活质量[18]。吴晓瑜和李力行与上述观点一致，认为城镇化水平越高反而降低了农民工、城镇居民等的综合健康水平[19]。丁宏等也认为我国城镇化过程中存在不平等效应，损害了农业转移人口的健康状况[20]。当前仅有方黎明和郭静直接关注了中老年人非农户籍转换对其健康的影响，他们认为，中老年农业人口的户籍转换虽然有利于促进其向上的社会流动，但该类群体在户籍转换后仍然面临着很高的自评健康风险[21]。

现有文献为本文的研究提供了研究基础，但也存在以下不足。一是已有文献很少关注到户籍身份转换对居民健康的影响。现有文献较多的关注户籍身份转换对转换者收入或是幸福感的影响，以及城市化发展与健康之间的关系，针对户籍身份转换与健康之间存在的直接关系的研究比较匮乏。二是研究对象不够全面。现有文献仅关注农业户籍转为居民户籍的群体，但是在取消城乡户籍限制后，有大量的非农业户籍人口拥有了城镇居民户籍，该类群体如果被忽略，将难以考察户籍身份转换对所有户籍转换群体健康的影响。三是没有关注到户籍转换影响健康的作用机制。四是没有考察不同性质户籍转换行为对健康的影响差异。鉴于此，本文将基于2015年中国综合社会调查数据(CGSS)，对上述几个方面作一初步探讨。

三、数据、变量与计量模型

(一)数据来源

本文的研究数据来源于中国人民大学发布的中国综合社会调查数据(2015CGSS)。该数据是中国最早开展的大型综合微观调查项目，拟通过对中国居民与中国社会各个方面的数据进行搜集，考察社会经济的长期变动趋势。CGSS调查内容涵盖了受访者的个体特征、家庭特征、社会经济特征、职业特征、人力资本和社会资本特征以及社会认同感与健康特征等多方面内容，调查范围覆盖了全国28个省、自治区和直辖市，能够全面地刻画我国城市化发展过程中户籍制度转换对居民健康影响的实际效果，具有广泛的全国代表性。根据本文研究的需要，我们选取18—59岁的劳动力人口作为研究对象，在进行数据处理后，本文的样本总量为7330个。

(二)变量界定

本文的被解释变量是受访者的健康状况，问卷中的设计是“您目前的身体健康状况怎样？”，对应的回答是“非常差、比较差、一般、比较好和非常好”。为了研究的方便，本文将回答为“非常差、比较差和一般”均赋值为0，将回答为“比较好和非常好”赋值为1，进而将健康变量构建成二值变量，并使用Logit模型进行估计和研究。健康变量的均值是0.881，说明绝大多数受访者的健康状况较好。

本文的解释变量是户籍转换。对应的问题是“您目前的户籍登记类型是什么？”选项有“农业户籍、非农业户籍、居民户籍(农转居)、居民户籍(非农转居)、其他等”，本文将农转居和非农转居户籍视为户籍转换变量，并赋值为1，其它户籍类型则赋值为0。受访样本中有户籍转换的比例是16.1%，说明样本中存在相当比例的户籍身份转换个体。表1是有无户籍身份转换居民的健康水平比较，可以看出，有户籍转换行为的居民健康均值为0.9186，无户籍转换居民健康均值是0.8735，两者差值为0.0451，说明整体上户籍转换行为更有利于促进健康。

表1 户籍转换与无户籍转换健康均值比较

本文在控制变量的选择上，综合考察了个体特征、家庭特征、主观认同、社会经济特征以及非经济层面控制变量。具体来看，个体层面有性别、年龄、受教育程度和婚姻变量；家庭特征变量纳入了家庭规模和家庭经济级别；主观社会认同则包含了社会信任感、收入合理感；社会经济特征方面，考察了英语技能、社会交往、工作状态和互联网使用变量；非经济层面控制变量则包括了宗教信仰和日常心情变量。变量描述性统计如表2所示。

表2 本文主要变量的描述性统计

续表2

收入合理感感到收入为非常不合理、比较不合理、一般、比较合理、非常合理依次赋值为1、2、3、4和5。3.2420.97515社会经济特征 英语技能对英语技能的熟练程度为非常不熟、不太熟、一般、比较熟练、非常熟练依次赋值为1、2、3、4和5。1.5860.87715 工作状态目前有工作=1,否00.7090.45401 社会交往社会交往程度由低到高依次赋值为1、2、3、4和5。2.8311.01415区域虚拟变量 东部东部=1,否00.40400.490701 西部西部=1,否00.23610.424701

注：受教育程度参照组为小学及以下，区域虚拟变量参照组为中部。参照组未列出。

(三)计量模型

健康作为重要的人力资本，不仅可以产生劳动时间，而且可以促进劳动生产效率进而提升收入水平[22]。个人的健康状况受到诸如性别、教育、年龄以及其他社会经济等特征的影响。本文运用Logit模型估计户籍身份转换对居民健康的影响具有合理性。本文设定的Logit模型的形式如下：

Healthi=β0Mi+β1Hi+εi

(1)

式(1)中Health为本文的被解释变量，即个体的自评健康状况。Mi表示本文关注的控制变量，具体包括了个人特征、家庭特征、社会经济特征、主观认知以及区域虚拟变量。Hi则是本文重点关注的解释变量户籍身份转换。β0和β1表示待估参数，εi为随机误差项。

四、实证结果与讨论

(一)户籍转换对健康影响的基准回归

表3是户籍身份转换对健康影响的回归结果。其中，模型一中仅考察户籍转换的单因素影响，发现户籍转换在1%的统计水平上显著为正。模型二至模型五则分别加入了个体特征、家庭特征和主观社会认同特征、社会经济特征以及区域特征，发现户籍转换的系数值在上述模型中均显著为正。以模型五为例，相对于没有户籍转换的居民，则有户籍转换行为的居民其健康水平在10%的统计水平上显著高出24%。这些分析结果显示，在城镇化快速发展的过程中，将农业户籍以及非农业户籍转换为统一的城乡居民户籍，提升了户籍转换者的健康水平，促进了该类群体的健康获得。表3中的控制变量也值得关注。个体特征方面，性别变量的系数值均不具有统计意义上的显著性，而且在加入非经济层面控制变量后，系数值方向发生了转变。这表明，性别的健康差异问题比较复杂，需要进一步深入研究和探讨。年龄变量的系数值均在1%的统计水平上显著为负，说明随着年龄的增加则健康状况越差。相对于小学及以下教育程度，则接受过初中、高中和大学教育程度的居民均在1%的统计水平上显著促进了健康。婚姻变量在模型二至模型四中的系数值均为正，但仅在模型二和模型三中显著，而在模型四和模型五中则没有统计意义上的显著性。

家庭特征方面，家庭规模越大则健康水平可能越高，但没有统计意义上的显著性。家庭经济级别均在1%的统计水平上显著促进了健康。主观认知变量结果显示，社会信任和收入合理性均能促进居民的健康获得。社会经济特征的回归结果显示，拥有英语技能能够在5%的统计水平上促进健康。工作状态显著促进了健康。社会交往均在1%的统计水平上显著促进了健康。区域虚拟变量的回归结果显示，相对于中部地区，则东部的系数值在1%的统计水平上显著为正。而西部地区在10%的统计水平上显著为负。这说明，东部地区的健康水平要高于中西部地区。

表3 户籍转换对健康影响的基准回归

注：***、**和*分别表示在1%、5%和10%的统计水平上显著。系数值下方括号内为稳健性标准误。

(二)内生性处理

内生性问题产生的来源有三个方面，分别是互为因果关系的存在、测量误差问题与遗漏变量问题。

首先，关于双向因果产生的内生性。本文认为，健康状况越好的居民其转换户籍的可能性较大，但这一点并不存在合理的依据，理由是：一般而言，户籍转换地的整体公共健康资源配置要明显高于原户籍地，所以健康状况较差的居民为了改善其健康状况，对户籍转换地与健康相关的公共服务，如社会保障待遇、职业获得等的需求程度反而会更高。以此推断，应该是健康状况较差的居民其户籍转换的意愿才更强烈，这与原假设恰恰相反。因而本文的双向因果关系应该较低。

其次，关于测量误差问题。本文的户籍转换并不属于个体的主观评估变量，而是由已经经历过的“农转居”和“非农转居”共同构成的现实事件。在具体研究中，将户籍转换视为一个整体进行回归和研究。因而相对而言，本文的重点解释变量的设定并不复杂，测量误差问题应该并不严重。

最后，关于遗漏变量产生的估计偏差。针对遗漏变量问题，日常心情、是否有宗教信仰、与三年前相比自身经济水平是否获得提升、以及开放性的人格特征等变量也会影响到其健康状况，且与户籍转换存在关联。所以，本文在基准回归的基础上，进一步将这些变量列入到基准回归模型中，以控制遗漏变量产生的估计偏差。结果如表3所示，在控制其他变量后，户籍转换变量仍然在5%的统计水平上显著为正，与基准回归中的结果基本一致。需要注意的是，表4加入区域虚拟变量后，户籍转换系数值虽然为正但不再显著，这可能受多重共线性影响。虽然仍会存在其他遗漏变量，但综合来看，户籍转换的正向效应依然存在，结果相对而言是稳健的。

表4 内生性讨论：遗漏变量的估计

注：***、**和*分别表示在1%、5%和10%的统计水平上显著。没有控制区域特征。

(三)户籍转换促进健康的影响机制探讨

前面的分析论证了户籍转换能够显著促进居民的健康水平，但户籍转换通过何种作用机制影响居民健康将是本部分探讨和解决的问题。表5是户籍转换对劳动力市场进入的影响回归。可以看出，在模型一中，没有加入任何控制变量，户籍转换的系数值在1%的统计水平上显著促进了居民的劳动力市场进入水平。模型二在加入所有控制变量后，结果显示相对于没有户籍转换的居民，则转换户籍能够使其劳动力市场进入水平显著高出20.03%。这表明，户籍身份转换的确有利于促进劳动力市场的进入水平，即户籍转换能够显著提升户籍转换者进入劳动力市场的概率。

表5 户籍转换对劳动力市场进入的影响

注：***、**和*分别表示在1%、5%和10%的统计水平上显著，括号内为稳健性标准误。

既然户籍身份转换能够显著促进居民的健康水平，而且能够提升户籍转换者进入劳动力市场的概率。那么户籍身份转换能否通过提升劳动力市场进入水平来影响健康则需要进一步实证检验。表6报告了劳动力市场进入对居民健康的影响，模型一中没有加入任何控制变量，发现劳动力市场进入在1%的统计水平上显著促进了居民健康，模型二在加入全部控制变量后，结果依然成立。由此可以证明，户籍身份转换可以通过提升劳动力市场进入概率来促进健康。这可能因为户籍制度转换后打破了原有的劳动力市场分割的状态，促进了统一的劳动力市场的形成，有利于户籍转换者更好地进入劳动力市场。而劳动力市场进入后，获得户籍转换地的社会保障、职业福利以及公共资源共享等将会变得更加便捷，进而有利于促进健康。

表6 户籍转换、劳动市场进入对健康的影响

注：***、**和*分别表示在1%、5%和10%的统计水平上显著，括号内为稳健性标准误。

五、不同性质的户籍转换对健康的影响

表7展示了不同性质的户籍转换对健康影响的差异性。模型一和模型二考察的是不同原因户籍转换对健康影响的差异。其中主动性户籍转换包括由升学、工作升迁、购房等原因引发的户籍转换行为；被动性户籍转换则主要由征地等原因引发的户籍转换行为。可以看出，主动性和被动性户籍转换行为对健康影响存在明显的差异，在控制全部变量后，主动性户籍转换在5%的统计水平上显著提升了健康水平，而被动性户籍转换对健康则没有显著影响。模型三和模型四中，则分别考察了不同性质户籍转换对健康的影响。其中“农转居”对健康没有影响，而“非农转居”则在10%的统计水平上显著促进了健康。

上述研究发现有三点值得关注：

其一，我国城镇化快速发展过程中，由土地被征收引发的户籍转换行为并没有促进健康水平。究其原因是，被征地居民转换户籍后，意味着将失去一切与土地相关的收入来源，即便能获得一定的征地补偿，但由于补偿的标准有限，很难弥补失去土地后的长期福利损失，进而降低了健康投资。

其二，主动性户籍转换的健康效应要高于被动性户籍转换。我国长期实行的二元户籍制度，不仅造成了城乡分割、区域分割的碎片化劳动力市场状态，而且受户籍制度限制的农业转移劳动力以及城镇地区的低技能就业人员，均处于劳动力市场进入的底端。这一现象的直接后果是，在户籍转换时没有足够的选择余地。比如即便补偿款不到位或者补偿水平较低，也不得不进行户籍身份转换。在缺少一定的人力资本和社会保障的条件下，被动性户籍转换者进入转入地后时刻会面临着健康风险。如果单纯的以转换户籍身份来提升劳动力的福利水平的作用十分有限[7]。虽然我国各地区均已放开了城市地区的落户条件，但仍需增进户籍制度改革的灵活性，提高人民群众户籍转换的主动性。

其三，“非农转居”的健康效应要高于“农转居”。虽然本文得出“农转居”对健康的影响方向为正，但这并不能弥补长期以来农村居民的福利缺失。既有文献也指出，虽然“农转居”群体实现了户籍转换，但该类群体在社会保障和城市融合方面仍然面临诸多障碍[10]。对于“非农转居”而言，由于城镇居民在社会保障获得、职业获取以及公共服务获得等方面都明显高于农村居民。所以，非农业户籍转变为统一的居民户籍后，并没有减少原有的相关福利待遇，反而随着户籍制度的完善和社会保障统筹层次的提升，“非农转居”群体的健康获得会更明显。谢桂华认为我国的户籍制度的改革和开放可能仅有利于特定群体[3]，就本文来看，这一特定群体可能只存在于主动性户籍转换者和“非农转居”群体中。

表7 不同性质的户籍转换对健康影响的差异性

注：***、**和*分别表示在1%、5%和10%的统计水平上显著，括号内为稳健性标准误。

六、结 语

基于2015年中国综合社会调查数据(CGSS)，本文运用Logit模型考察了户籍身份转换对居民健康的影响。研究发现，户籍身份转换显著促进了居民健康，该结论在逐步增加其他变量以及控制内生性后，正效应依然存在。其可能的机制在于，户籍身份转换提升了劳动力的市场进入水平，这可能使其更好地获得户籍转换地的社会保障等相关社会福利，从而提升健康水平。进一步分析指出，由征地等原因引发的被动性户籍转换并没有促进居民健康，而且“非农转居”的健康效应要高于“农转居”。

因此，在推动健康中国战略的政策上，除了进一步改善户籍转换者的相关社会保障待遇和社会福利，提高被征地者的收入水平外，还应深入破除妨碍劳动力市场流动的户籍体制弊端，提升户籍转换者的劳动力市场进入水平，打破碎片化的劳动力市场分割状况，提高户籍身份转换的主动性，更好地提升居民的健康获得感。