自雇就业对居民健康的影响——来自中国健康和营养调查的证据

程名望，张苑松

改革开放以来，随着人们物质生活和文化水平的不断提高，提升健康水平已成为居民的重要诉求和心愿。联合国《变革我们的世界》（2015）指出：“可持续发展目标专注于人类健康和福祉，健康可以促进并实现其他目标。”《健康中国2030 规划纲要》提出：“全民健康是建设健康中国的根本目的。立足全人群和全生命周期两个着力点，针对生活方式、生产生活环境以及医疗卫生服务等健康影响因素，提供公平可及、系统连续的健康服务，实现更高水平的全民健康。”而反观现实状况，由于中国工业化进程的不断加深，居民的生活环境及生活方式等发生了显著变化，其健康水平的维护和提升面临着一系列新的挑战。从中国劳动者的就业状态看，劳动者可分为自雇就业、受雇就业（工资性就业）和失业三种。①Tervo H,“Self-employment transitions and alternation in finnish rural and urban labor markets”, Papers in Regional Science,vol.87,no.1,2008,pp.55-76.近年来随着互联网平台经济的出现，被称为“个体户”的自雇就业成为较普遍的一种就业形式，自雇劳动者群体明显扩大。②Koellinger,P.D.and Thurik.A.R,“Entrepreneurship and the business cycle”, The Review of Economics and Statistics, vol.94,no.4,2012,pp.1143-1156.但由于不受现行《劳动法》的保护，自雇就业者往往被认为是处在体制之外的弱势群体，会引发诸多经济和社会问题。①丁述磊、刘翠花：《非正规就业对居民健康的影响——来自中国劳动力动态调查的经验分析》，《中国劳动关系学院学报》2016 年第6 期。因此，从自雇就业视角出发，研究中国居民健康问题不仅关系到它的内在价值和工具性价值，也将有助于中国经济社会和谐稳定发展。

而实际上，健康是人类最基本的需求和社会发展的基础。关于健康的概念主要分为单维定义和多维定义两种。单维的健康即为疾病之消除，即没有生理疾病的人是健康的。对健康的多维定义起源于19 世纪50 年代，世界卫生组织（WHO）定义健康并非单指没有疾病或身体强壮，而是包括身体健康、心理健康和社会幸福三方面。但到目前为止，“健康”仍然没有统一的确切定义。而在学术界，人们通常使用自评健康来度量个体的健康状况，认为自评健康测度的是多维健康，被测者根据自己生理、心理、社会功能、角色功能等多方面的情况，对自身健康状况进行总体评价。②Walker J D,Maxwell C J,Hogan D B and Ebly E M,“Does self-rated health predict survival in older persons with cogni⁃tive impairment？”，Journal of the American Geriatrics Society,vol.52,no 11,2004,pp.1895 -1900.事实上，最初对健康问题的研究主要集中在医学领域，但在人力资本和医疗保障发展的大环境下，特别是19 世纪60 年代以来，经济学领域中关于健康的研究快速涌现，越来越多的经济学家和社会学家关注到这个问题，极大地推动了学术界对健康问题的研究。

就健康的影响因素看，国内外学者进行了诸多研究，主要可以归纳为两类：一类是宏观因素，另一类是微观因素。从宏观层面来看，国家经济发展水平、宏观政策及卫生保健系统等对居民健康水平均有十分重要的影响。③潘杰、雷晓燕、刘国恩：《医疗保险促进健康吗？——基于中国城镇居民基本医疗保险的实证分析》，《经济研究》2013 年第4 期；
王玉泽、罗能生、周桂凤：《高铁开通是否有利于改善居民健康水平？》，《财经研究》2020 年第9 期。从微观层面来看，影响个体健康最重要的因素是收入等经济因素和社会资本、生活方式等非经济因素。尽管不同学者在绝对收入、相对收入对居民健康状况影响的问题上持有不同观点，④封进、余央央：《中国农村的收入差距与健康》，《经济研究》2007 年第1 期；
刘靖：《非农就业、母亲照料与儿童健康——来自中国乡村的证据》，《经济研究》2008 年第9 期；
刘畅、易福金、徐志刚：《父母健康:金钱和时间孰轻孰重？——农村子女外出务工影响的再审视》，《管理世界》2017 年第7 期。社会资本与居民健康水平的关系目前也没有一致的研究结论，⑤Mohnen S M,et al.,“The influence of social capital on individual health:is it the neighborhood or the network？”，Social Indicators Research,vol.121,no.1,2015,pp.195-214;Tyler W.Myroniuk and Philip Anglewicz,“Does social participation pre⁃dict better health？A longitudinal study in rural malawi”, Journal of Health and Social Behavior,vol.56,no.4,2015,pp.552-573.但可以肯定的是收入和社会资本确实对个体的健康状况有重要的影响。住房条件、互联网的使用、个人良好的生活习惯对居民健康状况有正向作用。⑥杨克文、何欢：《互联网使用对居民健康的影响——基于2016 年中国劳动力动态调查数据的研究》，《南开经济研究》2020 年第3 期；
孙斌栋等：《通勤时耗对居民健康的影响——来自中国家庭追踪调查的证据》，《城市发展研究》2019 年第3 期。同时，性别、年龄、受教育程度等个体特征也会影响健康状况。⑦郑超、王新军：《退休对居民健康的影响——基于断点回归方法的研究》，《经济与管理研究》2020 年第9 期。

同时，一些学者已经发现就业形式对劳动者健康的影响，并进行了系列理论分析和实证研究。首先，学者们研究了自雇就业对居民健康状况的影响效果，形成了两种截然不同的观点。在身体健康方面，已有研究发现德国企业家的身体健康状况更好。⑧Stephan,U.and Roesler,U.,“Health of entrepreneurs versus employees in a national representative sample”，Journal of Oc⁃cupational and Organizational Psychology,vol.83,no.3,2010,pp.717-738.在葡萄牙，自雇就业者住院的可能性约为工资工人的一半。这一发现甚至也适用于健康人群主动选择自雇就业时的情况，且当衡量健康的指标为死亡率时，结果与住院率类似。①Judite Gonçalves and Pedro S Martins,“The effect of self-employment on health:evidence from longitudinal social security data”, Small Business Economics,vol.57,no.3,2021,pp.1527-1543.朱志胜：《中国农民工进城自雇佣行为研究》，北京：首都经济贸易大学，2017 年博士学位论文，第8 页。另一方面，研究发现欧盟国家个体经营者的健康状况更差。与此一致，韩国个体经营者的主观健康状况比雇员更差。②Benavides,F.G.,et al.,“How do types of employment relate to health indicators? Findings from the second european survey on working conditions”, Journal of Epidemiology &Community Health,vol.54,no.7,2000,pp.494-501;Lee,J.and Kim,M.H.,“The effect of employment transitions on physical health among the elderly in South Korea:a longitudinal analysis of the Korean Re⁃tirement and Income Study”, Social Science &Medicine,vol.181,2017,pp.122-130.丁述磊和刘翠花研究发现，中国的非正规就业对居民健康有负向影响。③丁述磊、刘翠花：《非正规就业对居民健康的影响——来自中国劳动力动态调查的经验分析》。在心理健康方面，已有研究发现，在加拿大，自雇就业者和受雇就业者的心理健康状况没有显著差异。④Jamal M,“Job stress,satisfaction,and mental health:an empirical examination of self-employed and non-self-employed Ca⁃nadians”, Journal of Small Business Economics,vol.35,no.4,1997,pp.48-57.通过对美国13435 名个体经营者和雇员的调查，发现雇员心理健康与个体经营者没有显著相关性。⑤Yoon,J.and Bernell,S.L.,“The effect of self-employment on health,access to care,and health behavior”, Health,vol.5,no.12,2013,pp.2116-2127.但在以色列，自雇就业者的心理健康问题比受雇就业者多。⑥Lewin-epstein N and Yuchtman-yaar E,“Health risks of self-employment”, Work and Occupations,vol.18,no.3,1991,pp.291–312.在瑞典和荷兰也发现，与雇员相比，自雇就业者有更多的心理健康问题。⑦Anderson,P,“Happiness and health:well-being among the self-employed”, Journal of Socio-Economics,vol 37,no.1,2008,pp.213-216;Taris,T.W.,et al.,“All day and all of the night:the relative contribution of two dimensions of workaholism to well-being in self-employed workers”, Work &Stress,vol.22,no.2,2008，pp.153-165.而在德国和澳大利亚，自雇就业者的心理健康问题较少。⑧Hessels,J.,Rietveld,C.A.and van der Zwan,P.,“Self-employment and work-related stress:the mediating role of job con⁃trol and job demand”, Journal of Business Venturing,vol.32,no.2,2017,pp.178-196;Nikolova,M.,“Switching to self-employ⁃ment can be good for your health”, Journal of Business Venturing,vol.34,no.4,2019,pp.664–691.其次，学者们研究了自雇就业对居民健康状况的影响机制。一种观点认为，与受雇就业者相比，虽然受雇就业者有持续收入的好处，但自雇就业范围较宽泛，可以给个体更大的工作自主权、工作决策权和更多的工作灵活性，这些工作特征使得自雇就业者工作压力较小，对工作和生活满意度高于受雇就业者，从而自雇就业者健康状况会更好。⑨Taylor,M.,“Self-employment in Britain:when,who and why？”, Swedish Economic Policy Review,vol.11,no.2,2004,pp.139-173;Binder,M.,&Coad,A.,“An examination of the dynamics of well-being and life events using vector autoregressions”,Journal of Economic Behavior &Organization,vol.76,no.2,2010,pp.352-371.另一种观点认为，自雇就业者面对更繁重的工作要求，工作时间更长，市场竞争的不确定性及未知的冲击使得他们面临不稳定的工作量及收入，这些潜在的压力不利于其身心健康。⑩Jamal,M.,&Badawi,J.A.,“Job stress and quality of working life of self-employed immigrants:a study in workforce diversi⁃ty”, Journal of Small Business and Entrepreneurship,vol.12,no.1,1995,pp.55-63.

从上述文献梳理中发现，已有研究的一些局限性使我们很难得出结论，即自雇就业是否与当代中国居民健康差异有关。首先，由于跨国差异，有关自雇就业者和受雇就业者之间的健康差异，不同国家数据得出不同的结论。其次，从健康状况到就业选择的潜在遗漏变量偏差和反向因果关系没有得到较充分的处理，且其中的作用机制与异质性影响尚不够明确。基于此，本文采用中国健康营养调查2015 年的数据，探讨自雇就业对健康的影响，并区分了有雇员的自雇就业和无雇员的自雇就业对健康的不同影响。需要说明的是，本文所说的自雇就业与上述文献中的“非正规就业”有所不同。根据朱志胜梳理的国际劳动组织（ILO）关于非正规就业的基本概念框架，⑪Judite Gonçalves and Pedro S Martins,“The effect of self-employment on health:evidence from longitudinal social security data”, Small Business Economics,vol.57,no.3,2021,pp.1527-1543.朱志胜：《中国农民工进城自雇佣行为研究》，北京：首都经济贸易大学，2017 年博士学位论文，第8 页。本文的自雇就业相当于非正规就业中的雇主和自有账户工人。由于不同自雇就业者的工作特征存在异质性，不同类型的自雇就业对个体本身健康状况的影响也有所不同。具体而言，自雇就业者中有一部分由于本身工作经验不足，在市场中竞争力较差，受到了就业歧视，将自雇就业变成了一种低水平的就业形式，同时这部分劳动者本身健康维护意识不足，又迫于生活压力，健康状况得不到改善。而另一部分自雇就业者则基于个人技能和资金优势，把自雇就业视为一个创业机会或为创业进行资本积累的过程，有助于收入的提高和生活品质的提升，健康维护意识增强，从而他们的健康水平得到提升。基于该视角，本文的主要贡献和创新在于：第一，已有研究大多将自雇就业看作非正规就业的组成部分，无法真实地观察这两者之间的关系和理解关系背后的逻辑，本文则从自雇就业的视角研究居民健康问题。第二，基于主动选择和被动选择自雇就业，区分了不同自雇就业者对健康的影响，避免掩盖一些结构性的重要问题。第三，本文不仅检验了自雇就业对居民健康的直接影响，还引入工具变量验证了自雇就业对居民健康的重要影响，弥补了现有文献中内生性讨论不足的缺憾。

（一）数据来源与变量选取

本文数据采用中国健康营养调查（China Health and Nutrition Survey，CHNS）2015 年的数据。该调查采用多阶段随机整群抽样方法，在中国具有代表性的部分省市进行家庭入户问卷调查和社区情况调查，主要包括教育、就业、健康、医疗保障等。在研究对象的年龄限定上，参考已有文献，选取18—65 岁的居民。通过对原数据进行匹配和筛选，剔除异常值和缺失值，得到5287 个有效样本。

就被解释变量看，对于健康的测量，目前实证研究采用的最普遍的测量指标是主观健康指标，即个人健康状况自评。①Chen，J.,“Internal migration and health:re-examining the healthy migrant phenomenon in China”, Social Science&Medi⁃cine,vol.72,no.8,2011,pp.1294-1301；
米松华、李宝值、朱奇彪：《农民工社会资本对其健康状况的影响研究——兼论维度差异与城乡差异》，《农业经济问题》2016 年第9 期。使用这一指标最大的优势是能够较好地评价居民健康状况，同时包括心理健康和生理健康两部分，在综合性和稳健性上具有显著优势。②张文娟、王东京：《中国老年人口的健康状况及变化趋势》，《人口与经济》2018 年第4 期。基于此，本文采用健康自评指标，并根据Likert 五分量表，把健康状况“很差”“比较差”“中等”“好”“很好”分别赋值为“1”至“5”。

就核心解释变量看，经济合作与发展组织（OECD）将在职劳动者中做出个体经营决策并对企业盈亏负责，其薪资来自自营账户收入的人归类为自我雇佣者。本文借鉴摩尔和穆勒（Moore and Mueller）、解垩的划分依据，③Moore C S and Mueller R E.,“The transition from paid to self-employment in Canada:the importance of push factors”, Ap⁃plied Economics,vol.34,no.6,2002,pp.791-801；
解垩：《中国非农自雇活动的转换进入分析》，《经济研究》2012 年第2 期。参照是否雇佣了付薪雇工进行自我雇佣活动，将自我雇佣者划分为有付薪雇工的自我雇佣和无付薪雇工的自我雇佣。在CHNS 调查问卷中，被调查者的就业身份被分为9 类，本文将“有雇工的个体经营者”以及“无雇工的个体经营者”定义为自雇就业者，赋值为1；
将“为他人或单位工作的长期工”“为他人或单位工作的合同工”“小时工”及“领取工资的家庭工人”归为非自雇就业者，赋值为0。同时，为了更加准确地度量自雇就业对居民健康的影响，避免发生遗漏变量的问题，根据已有研究，本文设置了系列控制变量，包括个人特征、区域特征、经济特征和医疗保健特征，具体如表1 所示。

（二）描述性统计分析

1.样本特征及分布

样本的特征及其分布见表1。首先，从个人特征看，男性占比57.4%，女性占比42.6%。样本主要集中在46—55 岁，平均年龄为43.5 岁。自雇就业者中，男性的自雇就业比例略高于女性，男性自我雇佣的比例为59.5%，而女性自我雇佣的比例为40.5%。自雇就业者的平均年龄为45.4 岁，非自雇就业者的平均年龄为42.3 岁，自雇就业者比非自雇就业者的平均年龄高7.3%。在45 岁之前，非自雇就业者要多于从事自雇就业活动的劳动者，而到45 岁之后，尤其是56—65 岁这一阶段，这种状况发生了转变，自雇就业者的比例逐渐超过了非自雇就业者。事实上，这种分布特征与我们的主观认识是一致的：一方面，劳动者往往在年轻的时候选择受雇就业，积累自己的人力资本和货币资本，待到中年阶段再选择自雇就业。另一方面，在中年阶段的劳动者面临着“上有老下有小”的生活压力，这种压力会激励或迫使就业者选择从事自雇就业活动。样本的平均受教育年限为11.07 年，其中自雇就业者平均受教育年限为9.24 年，非自雇就业者平均受教育年限为12.24 年，非自雇就业者平均受教育年限是自雇就业者的1.32 倍。自雇就业者初中文化程度所占比重最高，为49.52%；
非自雇就业者占比最多的是大专及以上的文化程度，为34.71%。一般而言，自雇就业者需要更高的专业知识，但由于本样本中有80%以上的自雇就业者来自农村，他们选择自雇就业的门槛较低，拥有基础的文化知识即可。从医疗保健来看，98%的受访者参加了医疗保险，但仅有2.7%的受访者接受过保健服务。其次，从区域特征看，自雇就业者中有81.7%来自农村，是来自城市的4.5 倍。而非自雇就业者来自农村或城市的比例较为平均，49.3%来自城市，50.7%来自农村。自雇就业者多来自西部地区，占比32.8%，而非自雇就业者多来自东部地区，占比29.9%。最后，从经济特征看，自雇就业者的月平均工资比非自雇就业者的月平均工资高204 元，而非自雇就业者的周工作时间比自雇就业者多2.22 小时。由此可见，劳动者选择自雇就业是出于经济理性的一种选择，高收入的同时付出的劳动时间较少。进一步分析发现，有雇工的自雇就业者的平均年龄为41.9 岁，而无雇工的自雇就业者的平均年龄为46.5 岁，可见有雇工的就业者比无雇工的就业者要年轻。受教育方面，有雇工的自雇就业者的受教育年限比无雇工的自雇就业者长1.61 年，且高中以上文化程度所占比重均高于无雇工的自雇就业者。在来源地上，来自东部地区和中部地区有雇工的自雇就业者比例大于无雇工的自雇就业者比例。

表1 样本描述性统计分析

2.健康状况及分布

从表2 可以看出，全体样本自评健康的均值为3.71，表明居民自评健康状况总体介于“一般”和“好”之间。自雇就业者的自评健康均值为3.64，小于非自雇就业者的均值，说明非自雇就业者的自评健康状况略好于自雇就业者，且通过显著检验。从客观指标来看，除“过去四周是否有发烧、咽喉痛、咳嗽”和“过去四周是否有腹泻”自雇就业者的均值小于非自雇就业者外，自雇就业者在“过去四周是否有胃痛”“过去四周是否有头痛、眩晕”及“过去四周是否有关节、肌肉酸痛”上的均值均比非自雇就业者的均值大。总体来看，自雇就业者的健康状况没有非自雇就业者好。和无雇工的自雇就业者相比，有雇工的自雇就业者自评健康均值略高，且通过1%的显著性检验。

表2 居民健康情况

（一）模型设定

被解释变量“个人自评健康状况”为有序数据，因此采用Oprobit 模型：

其中，i表示第i个样本，被解释变量H表示个体i在调查时点的健康状况，健康状况从“很差”到“很好”分别赋值为1—5。核心解释变量SE表示是否是自雇就业，“自雇就业者”赋值为1，否则值为0。同时设置一系列控制变量Xi，主要包括：IC 是个人特征，包括性别、年龄、受教育年限等；
DC 代表区域特征，包括户籍及省市；
EC 表示经济特征，包括月平均工资和周工作时间；
MC 表示医疗保健特征，包括是否参加医疗保险、是否接受过保健服务。εi为误差项。具体的变量设置与统计性描述分析见表1。

（二）基准回归结果及分析

采用Stata/MP16.0 的估计结果见表3。其中，模型1 和模型2 是以全样本为研究对象，模型3、模型4 及模型5、模型6 分别是以有雇工的个体经营者和无雇工的个体经营者为研究对象。

首先，模型1 中仅自评健康状况作为解释变量，在只加入区域控制变量的情况下，模型1 的回归结果显示系数均为负，通过1%水平下显著性检验。而模型2 除了将自评健康状况作为核心解释变量，又加入了其他控制变量。其回归结果系数依然为负，通过了10%水平下的显著性检验，PseudoR2显著增加。这说明引入控制变量使模型的拟合效果得到提高，模型有较好的稳健性。因此，从全体样本看，自雇就业者对居民健康状况有显著的负向影响。可能的解释是：正如凯劳塞克（Karasek）提出的JDC 模型一样，作为自雇就业者，决策自主权较大，有更多的工作负荷，工作需求和工作控制协同导致了更多的工作压力，影响了自雇就业者的身心健康。①Karasek Jr R A.,“Job demands,job decision latitude,and mental strain:Implications for job redesign”, Administrative science quarterly,vol.24,no.2,1979,pp.285-308.第一，因为他们的工作大多数是由自己的创业资本进行自我雇佣的，承担风险和挑战的压力会更大。同时基于理性“经济人”的假设和实现效用最大化的考量，他们需要投入更高的劳动强度，对自己的工作更加负责。第二，一般来说，由于自雇就业活动具有经营规模小、入门门槛低等特征，在完全竞争市场的条件下他们便成了市场价格的接受者。面对此种环境，从事自雇活动的人需要认真谨慎地分析相关市场信息，发现被他人忽视的市场商机，为自己的产品和服务提供发展新方向。

其次，从模型3 至模型6 的分样本回归结果看，有雇工的个体经营者有利于改善自身健康状况，无雇工的个体经营者则不利于改善自身的健康状况，且都在5%的统计水平上通过显著性检验。由此可见，有雇工的个体经营者和无雇工的个体经营者，两种不同的自雇就业者对健康的影响存在异质性。这与已有文献发现自我雇佣的劳动者群体内部存在异质性的研究结果相一致。②万向东：《农民工非正式就业的进入条件与效果》，《管理世界》2008 年第1 期；
曹永福、杨梦婕、宋月萍：《农民工自我雇佣与收入:基于倾向得分的实证分析》，《中国农村经济》2013 年第10 期。这种异质性出现的原因大致可归为两类。有雇工的个体经营者一般是基于自身或家庭效用最大化考虑，主动选择自雇就业活动的。这种具有现代企业家精神的创业活动有较好的工作条件和工资收入，从而他们的健康状况较好。而无雇工的个体经营者则是被迫选择自雇就业的，即由于人力资本较低，一些劳动者在劳动力市场的就业机会受限，因此为维持生计选择了自雇就业。这种生存型的自雇就业相较于自主选择的自雇就业，工资收入低，工作环境较差，从而健康状况较差。

（三）边际效应分析

由于表3 中的结果仅能从Oprobit 模型参数的显著性和参数前的符号得出有限信息，还需进一步估计自雇就业对居民健康状况的边际效应，即计算当所有解释变量在均值时，解释变量的单位变化如何影响被解释变量各个值的概率，测算公式如下：

表3 自雇就业对居民自评健康的Oprobit 模型估计结果

表4 汇报了自雇就业对居民自评健康的边际效应。当所有解释变量处于均值时，如果居民是自雇就业者，居民认为自己身体健康状况“差”的概率将提高0.4%，“一般”的概率将提高1.78%，同时让居民认为自己身体健康状况“好”的概率下降0.1%，“很好”的概率下降1.36%。因此，如果居民是自雇就业者，其健康状况会显著变差。进一步分析可见，若居民是有雇工的个体经营者，则认为自己健康状况“很差”“差”和“一般”的概率分别下降0.07%、0.84%、3.35%，居民认为健康状况“好”“很好”的概率分别上升1.69%和2.57%。若居民是无雇工的个体经营者，则认为自己健康状况“很差”“差”和“一般”的概率分别提高0.08%、0.92%、3.67%，居民认为健康状况“好”“很好”的概率分别下降1.86%和2.81%。两组的边际效应进一步验证了自雇就业者对健康状况影响的异质性。

表4 自雇就业对居民自评健康的边际效应

（一）内生性讨论

居民的健康状况也会对他们自雇就业的决策产生影响，即自雇就业和居民健康之间可能存在“反向因果”的问题，或存在遗漏变量的问题，从而导致上述模型的设定存在内生性问题。在当前社会背景下，自雇就业有可能吸引健康状况差的人，这表明健康状况差的人选择自雇就业是消极的自我选择。当然自雇就业也可能会吸引健康水平更高的人，因为健康的人往往更能专注于商业机会或者更容易融资。①Gielnik,M.,Zacher,H.,Frese,M.“Focus on opportunities as a mediator of the relationship between business owners’age and venture growth”, Journal of Business Venturing,vol.27,no.1,2012,pp.127-142.因此，为了解决该问题，要寻找自雇就业的工具变量来进行分析，以检验表3 中结果的稳健性。

以往研究中的预期工作变量有家庭成员中自雇就业者的数量、移民身份变量以及子女是否有保险等。②Yoon,J.and Bernell,S.L.,“The effect of self-employment on health,access to care,and health behavior”, Health,vol.5,no.12,2013,pp.2116-2127.本文则选取城镇失业率作为自雇就业的工具变量，基于《中国统计年鉴》中分地区城镇登记失业率来衡量这一变量。选择这一变量是因为在失业率高的省市，失业人员往往会因资源的约束转而选择自雇就业。同时，对于农村地区来说，城镇失业率高的地区也很难让农民工在当地找到工作，但为实现家庭效用最大化，他们便也选择了自雇就业。因此，城镇失业率与内生解释变量自雇就业正相关。同时，该变量不会对居民的健康产生直接影响，较好地保证了工具变量的外生性。本文采用赫克曼（Heckman）提出的IV Ordered Probit 模型的两阶段估计法思路进行分析。③Heckman J.J.,“Dummy endogenous variables in a simultaneous equation system”, Econometrica,vol.46,no.4,1978,pp.931－959.

表5 报告了IV Ordered Probit 的第一阶段回归结果。本文虽然采用了逐步放入控制变量的方法进行回归，但工具变量即城镇失业率对居民是否是自雇就业者的影响在显著性水平和方向上没有发生明显变化，表明工具变量城镇失业率与自雇就业在1%的显著性水平上为正，即失业率的增加提升了居民从事自雇行业的概率，同时也说明了所选择的工具变量的合理性和稳健性。

表5 IV ordered Probit 第一阶段估计

第二阶段的估计结果如表6 所示。表6 显示自雇就业拟合值的系数均在1%统计意义上显著为负，这与前文Oprobit 回归的结果相一致。表3 和表6 的回归结果表明，自雇就业与居民健康之间存在负向的关系。同时，本文还计算出IV Ordered Probit 模型中自雇就业对居民健康的边际效应。在表6 的第（4）列中，如果居民是自雇就业者，其认为自己身体健康状况“很差”的概率将提高0.7%，认为“差”的概率将提高7.5%，认为自己身体健康状况“好”和“很好”的概率将分别下降15.2%和23%。

表6 IV ordered Probit 第二阶段估计

（二）稳健性检验

1.变更估计方法

在前文的基准模型中，运用了Oprobit 的估计方法。采用OLS 回归以及IV-2SLS 回归的回归结果见表7。分析表7 可见，在OLS 和2SLS 模型中，自雇就业的系数在10%的显著性水平下为负，说明自雇就业对居民健康有负向影响，表明了上述实证结果的稳健性。

表7 稳健性检验一：变更估计方法的稳健性检验结果

2.更换被解释变量

上文的基准回归采用的是健康自评这一主观指标。而实际上，健康状况的度量是十分困难的。首先，健康状态是多维度的，在不同的维度上，健康的差别非常大。其次，在很多情况下，度量误差可能同观测者所关心的结果有关，因此，健康自评的方式受到一些学者的质疑。④Strauss J and Thomas D,“Health,nutrition and economic development”, Journal of Economic Literature,vol.36,no.2,1998,pp.766-817.表8 采取客观指标，即“过去四周的患病率”，进一步采用二值Probit 模型对基准模型进行稳健性检验。（1）-（5）列被解释变量分别是“过去四周是否有发烧、咽喉痛、咳嗽”“过去四周是否有腹泻”“过去四周是否有胃痛”“过去四周是否有头痛、眩晕”和“过去四周是否有关节、肌肉酸痛”（0=无）。第（6）列的被解释变量是月患病率（0=完全没有）。分析可见，（1）-（6）列中五个短期健康指标系数大部分为正，但“过去四周是否有发烧、咽喉痛、咳嗽”“过去四周是否有腹泻”和“过去四周是否有头痛、眩晕”这三个指标在统计学上并不显著。自雇就业尽管对不同症状的发生率有显著和不显著的，但总体是正向的影响，且明显看出，居民是自雇就业者显著提高了过去四周的患病率，第（6）列解释变量的系数在5%的显著水平下为正。这进一步验证了自雇就业对居民健康造成负向影响的结论。

表8 稳健性检验二：居民自雇就业与短期健康的稳健性检验结果

随着中国经济快速增长，自雇就业为经济发展注入了新的活力。然而，相比于工薪就业群体，自雇就业群体在劳动力市场中仍是弱势群体。本文利用CHNS（2015）数据，定量检验了自雇就业对居民健康的影响，研究发现：首先，自雇就业者的健康状况比非自雇就业者差，且这种关系在引入工具变量城镇失业率后更为明显，表明自雇就业给劳动者的健康状况带来负面冲击。其次，相对于无雇工的个体经营者，有雇工的个体经营者更易处于健康状态。该结果表明，无雇工的个体经营者的健康状况问题尤其突出。

基于本文的结论，对应的政策性建议有：首先，不断完善社会保障体系，给予自雇就业者以社会保障。相关部门应做好自雇就业者的健康保护工作，让他们的合法权益受到保护，减少自雇就业给他们带来的健康损耗。其次，完善就业政策和制度保障，禁止就业歧视。自雇就业者健康状况差，一方面可能由于自雇就业者本身就有健康问题。若这些健康问题对雇主来说是可见的，相比自身健康状况好的人来说，找带薪工作可能会有更大的困难，因此会促使他们自雇就业。另一方面，自雇就业者有更多的决策责任，且由于市场不确定性引起的潜在身心压力可能会导致更多的身心健康问题。政府应该促进劳动力市场规范化发展，使自雇就业者能够平等地享受本地经济发展成果，切实地为自雇就业者提供平等良好的工作及生活环境。

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