有位学者痛心关注今年55-58岁同学的身体健康！

“毛泽东时代的中国没有三大权力的分立和制衡，却有三大人祸：1957年

反右，打了三百多万右派；1958-1960年高举三面红旗打了三百多万右倾

机会主义分子，饿死四千多万人；1966-1976年文革整了1亿多人，其中死

了两千多万人。”

     ——  引自马克思列宁毛润之邓小平主义发展的巅峰 —— 三个代表伟大理论原创作者、

   党和国家三代领导人、坚定的共产主义战士、当代中国最伟大马克思主义理论家王沪宁同志

    http://www.chinainperspective.com/ArtShow.aspx?AID=15840

                            狗日的骨气 

 http://blog.creaders.net/u/10647/201701/279197.html#

    中国大饥荒对健康的长期影响:

出生后12个月内经历的饥荒越严重, 其50岁时的健康越差, 并且越有可能肥

胖。与此相比, 出生后第13～36个月经历饥荒者并没有这样的影响。这说明

只有早期婴儿阶段经历的饥荒才对成年时期的健康有长期影响。

               来自CHARLS和县级死亡率历史数据的证据      马光荣

内容提要　本文使用CHARLS数据考察了中国1959～1961年大饥荒对饥荒经历者健康的长期影响,并且利用更精细的县级死亡率数据,分别构造了人在胎儿和幼儿时期经历饥荒严重程度的指标,考察了“胎儿起源假说”和幼儿健康影响成年健康两种理论。研究发现,在胎儿时期被饥荒打击程度严重的人,其成年时健康并没有更差,这可能是由样本选择问题所导致的。与此对应,在出生后12个月内的婴儿期经历的饥荒越严重,其成年时的健康状况会越差,并且肥胖的概率会越高。出生后第13～36个月经历饥荒对健康没有长期影响。

一　引言

20世纪尽管农业技术在世界范围内有非常显著的进步,但饥荒并没有离人类远去。据统计,20世纪因饥荒死亡的人数比在两次世界大战中丧生的总人数还要多(Sen,1981)。中国在20世纪50年代末到60年代初也发生过极为严重的饥荒。从

①关于导致中国大饥荒的原因,1959～1961年,估计有1650～3000万的人死于饥荒。

已有比较丰富的研究成果(LinandYang,2000;LiandYang,2005;范子英和孟令杰,

＊马光荣:北京大学中国经济研究中心　北京大学畅春新园二号楼532室　100871　电子信箱:pingqi55@tom.com。

感谢北京大学赵耀辉在数据上给予的支持,感谢黄炜对本文的评论和帮助。当然文责自负。

①关于中国大饥荒中死亡人数的确切数字,现有的研究并没有一致的结论,但几乎所有的估计数都在1650～3000万这个区间之内

(Ashtonetal.,1984;Peng,1987;Riskin,1990;Yao,1999)

期·

马光荣

2007;Mengetal.,2009)。这些研究大都认为,1958年开始的大跃进运动和计划经济时期的粮食征购制度是导致饥荒发生的关键原因。

近年来,在流行病学和健康经济学领域,越来越多的研究开始关注人在胎儿和幼儿时期健康和发育状况对成年时期健康的影响。受这些文献的启发,Chen和Zhou(2007)、Almond等(2007)以及Meng和Qian(2009)等学者开始关注中国大饥荒对饥荒经历者健康的长期影响。但是,既有的研究并没有得出完全一致的结论,除了数据来源不同之外,重要的原因在于如何衡量各个地区饥荒的严重程度,如何区分从胎儿到幼儿不同时期所经历的饥荒严重程度,以及样本选择偏误问题。

本文首次利用县一级饥荒时期的人口死亡率数据,构造了更为细致的反映人在不同时期经历饥荒严重程度的指标,利用中国健康与养老追踪调查(CHARLS)数据详细考察了饥荒对人的健康造成的长期影响。本文的研究发现,在胎儿时期经历严重饥荒的人,其成年时的健康并没有更差,这可能是由死亡选择和生育选择所导致的,因为饥荒中出生的人群其母亲生育年龄更低,父母健康状况相对更好。与此对比,在出生12个月之内的婴儿期经历的饥荒越严重,其成年健康状况会越差,并且肥胖的概率会越高。而出生后第13～36个月经历饥荒的人对长期健康没有显著的影响。

本文余下部分的结构安排为:第二部分是背景介绍,包括中国大饥荒的历史事实,流行病学和健康经济学中胎儿和幼儿时期营养不良对健康长期影响的机制,以及中国大饥荒对健康影响的研究综述;第三部分介绍本文所使用的数据和变量;第四部分是计量模型和经验分析结果;第五部分讨论经验分析结果的稳健性,并考察可能的样本选择机制;第六部分总结全文。

二　背景介绍

(一)中国的大饥荒

中国这次大饥荒波及范围广,持续时间长。一般认为大饥荒始于1959年,

①粮食

产量在1959年下降了15%,1960年又下降了15%,直到1962年饥荒才基本结束(LiandYang,2005)。中国所有省市都没有幸免于这次饥荒。但是各个省之间的饥荒严重程度差别很大,其中安徽、甘肃和河南等省份最为严重,而上海、内蒙古和浙江等省份则相对较轻。在同省之内,不同县之间的饥荒严重程度也差别巨大。本文选取的甘

①部分地区其实在1958年秋冬季就开始发生饥荒,只是到1959年才被上级政府认识到问题的严重性。下文将以甘肃省为例,对此再做说明。

中国大饥荒对健康的长期影响

肃省16个样本县中,1960年人口死亡率最高的县为95.43‰,而最低的县仅有12.04‰。另外,这次饥荒主要发生在农村地区,城市地区由于国家确保口粮的配给而几乎没有受到影响。在农村人民公社内,农业生产由集体共同劳动完成,生产的粮食有很大部分要上交给国家。公社自己留下的粮食,实施的是极为公平的分配制度,因此在一个公社内饥荒对人的冲击也是相对较为均等的。

除了天气等自然方面的原因外,很多研究中国大饥荒的文献将饥荒归因于1958年开始的大跃进运动。大跃进掀起了农村地区的“大炼钢铁”运动,人民公社普遍荒废了粮食生产,而公社内部集体劳动所导致的激励不足也是粮食生产滑坡的重要原因(Lin,1990),集体食堂的严重浪费加剧了粮食危机。近年来,根据森的“食物获取权”理论(Sen,1981),很多文献开始关注计划经济时期粮食征购和分配制度对饥荒的影响。Lin和Yang(2000)以及Li和Yang(2005)发现,除了粮食本身产量下降之外,城市偏向的粮食分配体制导致农村地区的饥荒更为严重。Meng等(2009)的研究发现1959～1961年食物产量的下降数量并不会必然导致饥荒,她们发现那些传统上的产粮大县反而更容易产生饥荒,因为这些产粮大县的粮食被征购的比例更大,留成的比例更小,当粮食产量下降时,为了确保上交征购额,县内留存的粮食就会严重不足。范子英和孟令杰(2007)的结论也较类似,他们发现那些传统上人均产粮较少的“缺粮区”和经济作物主产区饥荒程度会比较轻。

(二)胎儿和幼儿时期营养不良对健康的长期影响机制

饥荒对人类健康的长期影响可能存在两种机制:一个机制是“胎儿起源假说”(fe-taloriginhypothesis),强调胎儿时期母亲营养不良会影响人出生后的健康(Barker,1997);另一个机制则强调出生之后,在幼儿时期①因饥荒造成的营养不良会对健康和发育产生不利影响,并继而影响到成年时的健康和收入(Currie,2009)。

“胎儿起源假说”最早是在流行病学文献中由Barke提出,是指人在胎儿时期,母亲子宫内不利的营养或者环境条件会对出生后的健康产生永久的影响。Barker(1997)指出了“胎儿起源假说”的可能机制,当子宫内不利条件出现时,会导致营养优先供给头部,而心脏、血管等其他器官或组织就会发育不良。这种不利影响将是持久性的,会使人成年后的健康状况在胎儿时期就“被编程(beprogrammed)”确定。人类后天的心脏病、糖尿病和高血压等疾病都可能归因于胎儿时期的发育不良。利用荷兰1944～1945年大饥荒的数据,Ravelli等(1998)发现饥荒会导致人类成年之后更容易

①本文幼儿时期是指从出生后到3周岁这段时期。儿童期是一个更广的概念,一般指出生后到14周岁。

患糖尿病,Roseboom等(2001)发现在胎儿时期经历饥荒的人,其自报健康会更差,且患冠心病的概率更高。Stanner等(1997)利用1941～1944年二战时期前苏联圣彼得堡饥荒的数据做了类似的研究,结果却不支持“胎儿起源假说”。这里,很大的争论来自于如何衡量每个人经历的饥荒严重程度以及选择哪些健康指标。在利用中国大饥荒数据的研究中,Chen和Zhou(2007)以及Meng和Qian(2006)都没有发现支持“胎儿起源假说”的显著证据,而Almond等(2007)的结论则相反。

“胎儿起源假说”认为人类成年后的健康在胎儿时期就被“编程”确定了,而另一些文献则关注人出生之后几年里,即幼儿时期的营养与健康对成年后健康和收入的影响(HerzmanandPower,2003;Currie,2009)。Victora等(2008)发现,从出生后到两周岁之间的营养不良会对人力资本形成有很大影响,继而会对成年后的身高、智力发育、工作和收入等产生不利影响。很多经济学家利用在发展中国家的随机实验,也发现幼儿期营养不良会对成年后健康和收入有不利影响,其中一个很重要的影响是营养不良不利于儿童认知能力的发展(Granthametal.,1991;Pollitt,1993;Maluccioetal,2007)。其中Pollitt(1993)利用在危地马拉所做的营养干预试验,发现营养不良与儿童的学习成绩和受教育水平有因果关系。此外,经济学家发现身高和成人后的社会经济地位有很稳健的关系(Fogel,1994),而身高本身又在很大程度上与幼儿期的营养摄入有关。Case和Paxson(2006)利用英国的微观数据,发现身高跟儿童时期认知能力的发展有很大关系。

(三)中国大饥荒对健康的长期影响:

文献回顾

Chen和Zhou(2007)使用“中国健康与营养调查(CHNS)”数据,用1960年各省的死亡率作为饥荒严重程度的指标,使用倍差(DID)估计的方法,发现1959、1960和1962年出生的人,身高要显著低于其他年份出生的人。同时,他们还考察了幼儿时期经历饥荒对成年时期劳动供给、收入和财富的影响,发现1959和1960年出生的人群要显著差于相邻年份出生的人群。但是,对1961年出生的人来说,不论是对身高还是对劳动供给,都没有发现饥荒的显著负效应。他们认为,这可能是因为死亡选择(mor-talityselection)的问题,因为1960年是饥荒最严重的一年,而一些在1961年出生的人群当时也恰好处在胎儿时期,饥荒可能使仅仅先天身体条件较好的人能在胎儿期存活并出生,而先天身体条件较差的胎儿则更容易流产或死亡。但他们使用省一级死亡率数据,来计算每个人所经历的饥荒程度,是较为粗糙的指标。因为在同一个省份之内,不同县之间的饥荒严重程度相差巨大。另外,不同地区饥荒开始时间和持续时间差别也较大。仅仅通过比较不同出生年份的人群,这篇文章并没有区分饥荒对人长期健康的影响是通过胎儿时期母亲营养不良还是幼儿时期自身营养不良造成的。

Meng和Qian(2009)使用的也是CHNS数据,他们将人群按出生年份分为1952～1954,1955～1958,1959～1961和1962～1966四组,前三组视为处理组,第四组视为控制组。他们使用每个县饥荒时出生人群的数量作为饥荒严重程度的代理变量,

OLS的估计结果并没有发现饥荒对各组人的健康有显著不利影响。在使用工具变量估计之后,饥荒会显著地降低1952～1954和1955～1958两组的身高、教育和劳动供给,而对出生在1959～1961年的人则没有显著影响。因为饥荒发生的时候,1952～1954和1955～1958两组人群都处在幼儿或儿童期,而1959～1961年出生的人则基本处在胎儿期,因此Meng和Qian认为饥荒对处于幼儿或儿童期的人有不利的健康冲击,但是“胎儿起源假说”并不成立,当然这背后可能也是因为样本选择问题,饥荒使得只有先天身体较好的胎儿能够出生。

与前面研究不同,Almond等(2007)使用2000年的中国人口普查数据,且关注的问题是“胎儿起源假说”是否成立。他们根据各省饥荒年份的人口死亡率作为饥荒严重程度,计算了每个人在胎儿时期9个月中所经历的饥荒程度。他们发现胎儿期经历的饥荒越严重,对识字率、劳动供给、财富和婚姻市场所产生的负面冲击越大。但他们也是用省一级的死亡率数据来计算饥荒严重程度,同样是较为粗糙的。而且人口普查数据中仅有少数几个变量,并没有健康指标,所以不能直接考察胎儿期经历饥荒对成年后健康的影响,只能考察其对教育和劳动供给等间接变量的影响。

与以往研究相比,本文的不同之处在于:第一,以往的研究大都采用省级死亡率数据来表征饥荒严重程度,本文则采用县级人口死亡率数据,②从而更为精确地度量了饥荒严重程度;第二,本文基于县级死亡率数据和个人出生年月,分别构造了反映饥荒经历者在胎儿和幼儿时期经历饥荒的严重程度。通过这两个更为细致的衡量指标,区分不同时期所经历的饥荒程度对健康的影响;第三,Chen和Zhou(2007)以及Meng和Qian(2006)分别使用了1989年和1991年的CHNS调查数据,在这两个年份,经历饥荒的人仅30岁上下,而胎儿和婴儿时期营养不良对人长期健康的影响,可能随着年龄的增大才逐渐显现。本文使用的2008年CHARLS数据中,经历饥荒的人已经接近50岁,这样可以考察这些饥荒经历者在步入中老年之际的健康状况。

①

Meng和Qian(2009)认为,饥荒越严重,1959～1961年出生人群的数量就越少。因此她们的指标仅考虑了这3年总的饥荒程度,但没有考虑不同地方饥荒开始和持续时间并不一样,因此不能区分每个人出生前后不同时期经历的饥荒严重程度。

②作为稳健性检验,本文还使用了人口出生率数据来衡量饥荒严重程度,详见下文。

三　数据说明

本文个人层面的数据来自2008年CHARLS的统计,该调查是由北京大学中国经济中心组织实施,旨在收集中国健康和老龄化的微观数据(Zhaoetal.,2009)。它在浙江省和甘肃省利用PPS(概率比例规模抽样)方法抽取了32个县,在每个县再用PPS方法随机抽取3个村或社区,然后再在其中随机抽取45周岁及以上的人作为受访者。样本总共包括1570个家户、2685个个人,数据涵盖人口、家庭、健康、医疗、工作、收入和养老等方面。

①本文关注的是大饥荒以及前后一段时期内出生的人群,因此仅选取了出生于1955～1967年的样本。由于饥荒在城市地区影响是非常微弱的,本文删除了15岁以下生活地点在城市的样本。出于本文研究目的,删去了那些现生活在本县但出生地不在本县的受访者数据。经过这些筛选,最后选取的样本总量为873个。

如何更为精确地衡量每个人在不同时期经历饥荒的严重程度,是现有中国大饥荒研究中的一个重要问题。既有研究使用了省一级人口死亡率来衡量饥荒严重程度,但其实同省之内不同县市之间饥荒程度相差很大。本文使用的是1955～1967年各年的县级人口死亡率数据,来表征当年饥荒的严重程度。这些数据分别来自《甘肃省人口统计资料汇编:1949～1987》和《浙江省人口统计资料汇编:1949～1985》。由于部分县的名称或行政区划有所变动,作者查阅了相关历史资料把1955～1967年的县域匹配到了现在的县域。

首先,由图1可知,从时间维度上看,各县平均的历年人口死亡率数据有很大波动,1958～1961年的死亡率要显著高于非饥荒年份,在1960年则达到顶峰。平均来看,1960年的人口死亡率要比1957年高出10‰。值得注意的是,1958年甘肃省的死亡率就大幅高于1957和1956年,说明甘肃省的饥荒在1958年就已经非常严重,这不同于以往的研究,仅仅将1959～1961年作为饥荒年份来看待。另外,甘肃省的饥荒到

1964年还十分严重,1964年甘肃省的死亡率仍然高于饥荒前的1957年。

②浙江省的饥荒则主要集中在1959～1961年。

从地域比较来看,甘肃省的饥荒要比浙江省更为严重。以饥荒最严重的1960年来说,浙江省各县的平均死亡率为11.989‰,甘肃省各县的平均死亡率则高达

①关于该调查数据的详细情况,可以访问CHARLS的网站http://charls.ccer.edu.cn/charls/index.asp。②关于甘肃省大饥荒的程度之重和时间跨度之长,杨继绳(2008)的记载也有相关的印证。

中国大饥荒对健康的长期影响

32.78‰。同一省内不同县比较来看,死亡率的差异也非常大。以1960年甘肃省为例,死亡率最高的县为95.43‰,最低的县仅有12.04‰。县和县之间以及同一个县在不同年份上饥荒程度的差异,为识别饥荒对健康的长期影响创造了条件。

图1　甘肃和浙江样本县的历年平均人口死亡率(1955～1967年)

基于县级历年的死亡率数据,本文构造了每个人在出生前后不同时期经历饥荒严重程度的指标,具体如下:

(1)PreFam:该指标表示胎儿时期经历饥荒的严重程度,用个人出生之前9个月该县的加权人口死亡率来代表。假如一个人出生于t年第m个月,MRt是t年该县的人口死亡率,则若m≤9,PreFamtm=m/12·MRt+(9-m)/12·MRt-1;若m>9,PreFamtm=m/12·MRt。回答出生月份为阴历的受访者,本文根据日历将其换算成了公历月份。

(2)PostFam1:该指标是从出生到出生后12个月经历饥荒的严重程度,即:

PostFam1tm=(12-m)/12·MRt+m/12·MRt+1

(3)PostFam2:该指标是从出生后第13个月到第36个月经历饥荒的严重程度,即:

PostFam2tm=(12-m)/12·MRt+1+m/12·MRt+3

对于刚好饥荒之前出生的人来说,他们在胎儿期经历的饥荒指标PreFam会较小,而后两个指标PostFam1和PostFam2则会较大。饥荒时期出生的人可能所有指标都较大,因为他们既会在胎儿期经历母亲的营养不良,也会经历幼儿时期自身的营养不良。而对于饥荒后出生的人来说,则3个指标都会较小。

四　计量模型

(一)估计方法

本文使用的基本回归方程如下:

Yβ1PreFamostFam1tβ3PostFam2tXγλitm=α+tm+β2Pm+m+itm+t+County+εitm　　被解释变量Y代表出生年份,m是出生月份。itm是一系列健康和劳动供给指标,t其中健康指标包括自报健康Health,是否患有高血压HBP,身高的对数lnHeight和身体重量指数BMI。自报健康的数值是从1～5五个等级,数值越大,代表健康状况越差。根据高血压的判别标准,如果收缩压大于等于140毫米汞柱或者舒张压大于等于90毫米汞柱,则患有高血压(HBP=1)。身体重量指数BMI则等于身高与体重的平方之比,它是表征肥胖程度的指标。劳动供给指标包括是否在工作BeWork和每周工作时间的对数lnWohour。其中每周工作时间包括干农活、自我雇佣和受雇三种工作类型的总时间。

解释变量中,除了反映胎儿期和幼儿期经历饥荒程度的指标PreFam、PostFam1和PostFam2之外,还控制了各县的虚拟变量λcounty以及各出生年份的虚拟变量γt。控制县的固定效应可以消除县的一些不随时间改变但是会影响因变量的因素,控制出生年份的固定效应可以消除每个年份的出生人群所受到的不随地域改变的特定影响。Xitm是父母的受教育水平,以控制家庭经济背景对因变量的可能影响。此外,作为稳健性检验,本文还考虑控制家庭人均收入,因为收入本身可能会影响健康状况,但如果收入本身也可能是饥荒的一个的结果,这样控制收入就有可能产生过度控制(over-control)的问题。由于CHARLS数据当中的收入变量存在较多的缺失值,本文使用除医疗支出以外的人均消费支出来作为收入的代理变量。

既有的研究饥荒对健康影响的文献,还面临着重要的样本选择问题。饥荒导致的样本选择有两类:死亡选择(mortalityselection)和生育选择(fertilityselection)。

死亡选择亦可称为生存选择(survivalselection),它既可以是在胎儿时期,也可以是在幼儿时期。当饥荒发生时,在母亲腹中的胎儿可能因母体营养不良而容易流产或者死产,已经出生的婴儿也可能因营养不良而容易在饥荒中死去。不论是哪一种死亡选择,都会导致先天比较强壮的胎儿或者婴儿存活,而先天体质差的则不容易存活。这样,死亡选择会对饥荒经历人群的健康有正效应(当然这只是表面的正效应)。饥荒对经历者的长期健康同时有负面的“创伤效应”(scarringeffect)和正面的选择效应。

若饥荒的负面效应大于死亡选择的正效应的话,估计系数β仍然为负,但此时会低估饥荒对健康的长期影响。而当饥荒非常严重,死亡选择效应会大于饥荒本身对健康的负面效应,这时候我们甚至可以看到经历过饥荒的人群,反而有更好的健康,因为先天身体弱者都没能存活下来,这时候估计出的β就会为正。

生育选择则来源于哪些父母更容易在饥荒时期生小孩。身体状况较佳或者家庭条件较好的父母更容易选择在饥荒时生小孩,那么会使得饥荒出生的小孩长大后的健康状况有更好的趋势。另外,在饥荒发生时,高龄母亲比年轻母亲更不容易生育,①因此饥荒时期出生的小孩先天身体状况可能会更好。如果存在这些类型的生育选择,就会低估饥荒对长期健康的负面影响,甚至可能会导致估计出的β正负号恰恰相反。

(二)经验分析结果

表1饥荒对自报健康的影响

被解释变量:自报健康(Health)

解释变量(1)

(2)(3)(4)

(5)

PreFam-0.0268＊＊

-0.0247＊＊-0.0231＊＊-0.0250＊＊

(-2.344)(-2.382)(-2.212)(-2.459)PostFam10.00515＊0.00663＊0.00607＊-0.001941

(1.705)(1.822)(1.659)(-0.115)PostFam20.0002860.0009470.0007920.00390(0.0565)(0.191)(0.152)(0.808)Gender0.1170.1130.08390.08550.109(1.271)

(1.070)(0.864)(0.906)(1.237)

FathEduc0.0543-0.0119(0.373)(-0.219)MothEduc-0.0820.00541(-0.940)(0.0348)

Expend-0.102(-0.965)

YearFE是是是是是CountyFE是是是是是R20.05580.05830.05800.05970.0579观察值

657625603677

745

说明:所有模型都是OrderProbit回归。括号内是回归系数的t统计量,所有回归都控制了县的固定效应和出生年份的固定效应。YearFE是出生年份的固定效应,“是”代表有控制,“否”代表没有控制。

＊＊＊、＊＊和＊

分别代表在1%、5%和10%水平下显著。下表同。

①高龄母亲更不容易在饥荒时期生育,除了生育选择外,也可能是由于死亡选择,因为高龄母亲怀孕后,由于营养严重不良更容易流产或者死胎。

1.自报健康。由于自报健康分为5个等级,需使用OrderedProbit模型进行估计。结果见表1,其中所有列都控制了县的固定效应;第2列控制了父亲和母亲是否是文盲;第3列是在第2列的基础上,控制了家庭人均消费支出;第4列只放入胎儿时期的饥荒经受程度PreFam,而不考虑PostFam1和PostFam2。第5列则只放入婴儿时期的饥荒经受程度PostFam1和PostFam2。

第1～4列中β1的估计值都显著为负,这说明,在胎儿时期经受饥荒程度越重的人,其50岁左右时身体健康状况越好,这与“胎儿起源假说”恰恰相反,说明死亡选择或生育选择对健康的“正效应”超过了饥荒本身的“创伤效应”。先天体质差的人更容易在饥荒中死亡,而剩下的幸存者先天体质较好。另外,也可能存在生育选择,先天体质较好的父母更容易在饥荒的时期生小孩。

β2的估计值为正,而且从第1～3列中都是显著的,说明婴儿出生后的12个月里所经历的饥荒越重,其到50岁时的健康会越差。这意味着,对于出生后一年内经历饥荒的人来说,饥荒带来的“创伤效应”大于样本选择带来的正效应。1960年饥荒最严重地区和最不严重地区的超额死亡率之差是50‰,这样考虑婴儿出生后一年之内经历饥荒的影响,前者比后者的健康要差0.3个单位,与平均健康指标3.87相比,差了7.75%。β3的估计值都为正,但不显著,说明从婴儿出生第13～36个月经历饥荒对长期健康的负面效应并不显著。

2.高血压。高血压是中老年的常见慢性病之一,它本身又是引发心脑血管疾病的关键因素之一。因此,是否患有高血压是表征个人健康的重要指标之一。在本文的样本中,有24.21%的人患有高血压。“胎儿起源假说”强调了后天的高血压可能是由胎儿时期在子宫内的不利环境所导致。饥荒对于高血压影响的回归结果见表2。

与自报健康的回归结果相似,β1的估计值都显著为负,说明在胎儿时期经历饥荒越严重的人群,其后天更不容易患有高血压。这也与“胎儿起源假说”相反,同样说明样本中存在显著的样本选择,先天身体条件好的人更容易在饥荒中幸存。我们还可以计算β1代表的边际效应。以1960年比1957年人口死亡率平均高出10‰来计算,胎儿时期9个月经历饥荒的人比没有经历饥荒的人PreFam要高出7.5‰,那么前者比后者患高血压的概率要低7.9%。

β2的估计值为正,但是只有第3列才显著,因此仅有较弱的证据说明出生后12个月内经历饥荒会使得成年时期更可能患高血压。β3则均不显著,说明出生后第13～36个月经历饥荒并不会使成年时期患高血压的概率增加。

表2

饥荒对高血压的影响

解释变量:是高血压(HBP=1)

解释变量PreFamPostFam1PostFam2GenderFathEducMothEducYearFECountyFE

2R观察值

(1)-0.0361＊(-1.839)0.0223(1.206)-0.0116(-1.500)0.145(1.064)

(2)-0.0353＊(-1.745)0.0279(1.246)-0.0168(-1.148)0.156(1.085)-0.0204(-0.0892)-0.169(-1.139)

(3)-0.0285(-1.478)0.0167＊

(1.736)

(4)

-0.0232(-0.217)-0.0139(-1.359)

0.190(1.346)

0.174(1.331)

否是0.1020604

是是0.1126539

是是0.1037545

是是0.1076611

说明:所有模型都是Probit回归,所有回归都控制了县的固定效应。

3.身高和身体重量指数。对身高和BMI的回归见表3。对身高来说,β1、β2和β3均不显著。这里可能是因为样本选择效应近似等于饥荒的“创伤效应”,两种相反的效应有相互抵消的趋势,从而使得饥荒对身高的作用的不显著。对BMI来说,β1不显著,但β2则显著为正。这说明,出生之后12个月内经历饥荒会提高成年时的BMI,从而使肥胖的概率增加。β3不显著,说明出生后第13～36个月经历饥荒对成年时肥胖没有很大的影响。

4.工作时间和劳动参与的影响。因为一部分人的工作时间为0,对每周工作时间的回归使用的是Tobit模型,结果列于表4的第1列和第2列。第1列是没有控制出生年份固定效应,第2列控制了出生年份固定效应。我们可以发现,β1的估计值都显著为正,这与上面对自报健康的回归结果类似,说明胎儿时期经历的饥荒程度越高,后天的工作时间会越长。β1估计值均在0.03左右,由此可以计算出,胎儿时期经历饥荒的人比没有经历饥荒的人工作时间要长22%。β2和β3的估计值均为负,但都不显著,出生后经历的饥荒没有很大程度地减少工作时间。

表3

饥荒对身高和体重的影响

被解释变量

身高lnHeight

解释变量PreFamPostFam1PostFam2GenderYearFECountyFE

2

R

身高lnHeight(2)-0.000436(-1.086)0.000203(0.752)-0.000197(-1.169)

＊＊-0.0699＊(-21.41)

身体重量指数

BMI

(3)-0.00925(-0.239)-0.0309＊(-1.769)0.0190(1.161)

＊＊1.404＊(4.253)

身体重量指数

BMI

(4)0.00337(0.0823)-0.0285＊(-1.803)0.0157(0.914)

＊＊1.373＊(4.123)

(1)-0.000660(-1.433)0.000220(0.845)-0.000106(-0.655)

＊＊

-0.0699＊(-21.46)

否是0.548564

是是0.558564

否是0.134564

是是0.143564

观察值

说明:所有模型都是OLS回归,所有回归都控制了县的固定效应。

表4

饥荒对劳动供给的影响

被解释变量

周工作时间在工作lnWohourBeWork=1(2)(4)

＊0.0337＊

解释变量PreFamPostFam1PostFam2GenderYearFECountyFE

2

R观察值

周工作时间lnWohour(1)0.0293＊(1.660)-0.0101(-0.758)-0.00141(-0.166)

＊＊-0.509＊

在工作

BeWork=1(5)0.0290＊(1.886)-0.00161(-0.118)-0.00199(-0.230)

＊＊-0.404＊

0.0346(1.202)-0.00641(-0.459)-0.00319(-0.349)

＊＊

-0.393＊

(1.988)-0.00714(-0.555)-0.000789(-0.0979)

＊＊

-0.524＊

(-3.244)

否是0.0921723

(-3.349)

是是0.0948723

(-2.835)

否是0.1473723

(-2.942)

是是0.1622723

说明:前两列是Tobit回归,后两列是Probit回归。括号内是回归系数的t统计量。所有回归都控制了县的固定效应。

中国大饥荒对健康的长期影响

本文还对“是否在工作”这一变量进行了回归,使用的是Probit模型,结果为表4的第3列和第4列。与对工作时间的回归相似,β1为正,而且在第4列显著,表明存在显著的样本选择,使得在胎儿时期经历严重饥荒的人群,其工作参与率更高。β2和β3的估计值依然为负,但显著性不高。

表5

稳健性检验:使用PreFam2指标的回归结果

被解释变量

身高lnHeight(3)-0.000436(-1.086)0.000203(0.752)-0.000197(-1.169)

＊＊-0.0699＊

解释变量PreFam2PostFam1PostFam2GenderYearFECountyFER2

观察值

自报健康Health(1)

＊-0.0286＊

高血压

HBP=1(2)-0.0304＊(-1.662)7.16e-05(0.00667)-0.0103(-1.466)0.155(1.137)是是0.0961564

身体重量

指数BMI(4)0.0300(0.594)-0.0328＊(-1.887)0.0169(0.990)

＊＊1.373＊

周工作时间

lnWohour(5)0.00602(0.253)-0.00491(-0.369)-0.000546(-0.0647)

＊＊-0.515＊

(-1.954)0.00402＊(1.771)0.00101(0.201)0.120(1.307)是是0.0544657

(-21.41)

是是0.5567564

(4.123)是是0.1428564

(-3.281)

是是0.0942723

说明:第1列是OderedProbit回归,第2列是Probit回归,第3列和第4列都是OLS回归,第5列式Tobit回归。所有回归都控制了县的固定效应。

上述经验分析结果表明,在胎儿时期经历饥荒越严重的人,有更好的自报健康、更低比例的高血压、更多的工作时间以及更高的工作参与率。这与“胎儿起源假说”相反,说明对这些群体而言,样本选择效应要远远大于饥荒带来的“创伤效应”。对比起来,在出生后12个月内经历的饥荒对后天的健康则有负面的效应,而且成年时期肥胖的概率显著增加,但对工作时间则没有显著影响。对于出生后第13～36个月经历饥荒的人,饥荒对各项健康指标和工作参与都没有显著影响。

五　对经验分析结果稳健性的讨论

(一)度量胎儿时期经受饥荒程度的另一个指标

根据相关资料,饥荒往往从冬季开始,到春天则尤为严重,民间称之为“春荒”或者“青黄不接”(杨继绳,2008)。直到夏粮收割之后,饥荒才会得到缓解。最严重的饥荒月份一般出现在上半年的1～5月份。因此,为了反映每个人胎儿期中在1～5月份这段严重饥荒期所经历的时间长短,本文构造了另外一个饥荒指标PreFam2。这个指标计算的是每个人在胎儿期的9个月中,所经历的1～5月份的加权饥荒程度。下文以MRt代表第t年的该县的人口死亡率,对于t年第m个月出生的人来说,如果m<5,则经历了m个月的饥荒,PreFam2t/12·MR如果5≤m≤9,则经历了m=mt;5个月的饥荒,PreFam2tR同理,如果m≥10,则经历了5-(m-9)个m=5/12·Mt;月的饥荒,PreFam2t14-m)/12·MRostFam1m=(t。对于婴儿期的两个饥荒指标P和PostFam2来说,仍然使用原指标。使用PreFam2、PostFam1和PostFam2后的回归结果见表5,结论与前面的基本相同。胎儿时期经历饥荒越严重的人,其后天的自报健康越好,患高血压的概率越低。而婴儿期经历的饥荒严重的人,则自报健康更差,肥胖的概率也显著增加。

表6

稳健性检验:使用1955～1962年出生群体的样本

被解释变量

身高lnHeight

(3)-0.000505(-1.199)0.000109(0.389)-0.000249(-1.387)

＊＊-0.0720＊

自报健康

Health

解释变量PreFam2PostFam1PostFam2GenderYearFECountyFE

R2观察值

(1)

＊-0.0252＊

高血压

HBP=1(2)-0.0291＊(-1.746)-0.00143(-0.124)-0.00967(-1.243)0.206(1.355)是是0.1038437

身体重量指数

BMI

(4)0.0222(0.491)-0.0292(-0.968)0.0316(1.636)

＊＊1.349＊

周工作时间

lnWohour

(5)0.0345＊(1.727)-0.0105(-0.744)0.00471(0.512)

＊＊-0.540＊

(-2.260)

＊

0.00724＊(2.064)

-0.00280(-0.514)0.0603(0.579)是是0.0616502

(-19.87)

是是0.270437

(3.467)是是0.1045437

(-2.989)

是是0.0986554

说明:第1列是OderedProbit回归,第2列是Probit回归,第3列和第4列都是OLS回归,第5列式Tobit回归。所有回归都控制了县的固定效应。

中国大饥荒对健康的长期影响

(二)去掉1963年之后的出生人群

饥荒过后,由于很多生育期父母的补偿性生育,新中国出现了第一个“婴儿潮”,这些大量的新增婴儿中很有可能是在饥荒中被推迟的人,从而与饥荒中和饥荒前出生的婴儿存在先天差异。考虑到这一点,本文删掉1963年之后出生的观察值,重复了上述回归,结果见表6。其中第1、2、5列的系数均与前一部分的回归结果类似。胎儿时期经历饥荒越严重的人,后天的自报健康更好,患高血压的概率更低,工作参与率更高。

(三)使用出生率数据来表征饥荒的严重程度

上文都是使用县的死亡率数据作为衡量饥荒严重程度的指标,但是仍存在一些问题,饥荒严重的县可能为了隐匿事实,刻意低报了死亡率数据。如果真是这样的话,使用死亡率来做饥荒的代理变量就会存在一定的测量误差。其实大饥荒不仅带来死亡率的急剧上升,还带来出生率的急剧下降。1957年中国的人口出生率是34‰,随后急剧下降,到1961年达到最低点18‰(李若建,2000)。根据Ashton等(1984)和Yao(1999)的计算,1959～1961年,全国少出生了3000万的儿童,其中部分是因为流产和

图2　甘肃和浙江样本县的历年平均人口出生率

死胎,部分则是因为饥荒中父母推迟生育造成的。图2是浙江和甘肃样本中32个县的历年平均人口出生率,从中可见饥荒之前的出生率高达30‰～40‰,但饥荒时期人口出生率平均仅有10‰。在饥荒之后出生率又恢复到了饥荒前的水平,甚至1962年的出生率要大幅高于饥荒之前,这是由饥荒过后的补偿性生育导致的。与死亡率相比,出生率数据更不可能造假,因此本文利用出生率表征胎儿和幼儿时期经历饥荒的严重程度,重复了上述估计,结果见表7。其中PreFr表示胎儿时期经历的饥荒程度,PostFr表示出生12个月内的婴儿期经历的饥荒程度。这时候,对自报健康、高血压以及BMI的回归结果显示,胎儿时期的经历饥荒越严重的人,其健康状况相对要好,而在12个月内婴儿期经历饥荒的人健康状况更差。

表7

稳健性检验:使用出生率数据的回归

被解释变量

自报健康

Health

解释变量PreFrPostFrGenderYearFECountyFER2

观察值

(1)0.00731＊(1.742)

＊-0.0210＊(-2.090)

高血压

HBP=1(2)

＊0.0374＊

身体重量指数

BMI

(3)0.0638＊(1.766)-0.0514＊(-1.854)

＊＊1.395＊

身高

lnHeight(4)0.000292(0.850)-3.05e-05(-0.0905)

＊＊-0.0706＊

周工作时间

lnWohour

(5)0.00625(0.370)-0.0196(-1.169)

＊＊-0.504＊

(2.404)-0.0191(-1.321)0.179(1.282)是是0.1080529

0.104(1.105)是是0.0570609

(4.077)是是0.5827521

(-21.71)

是是0.1470521

(-3.126)

是是0.0956669

说明:第1列是OderedProbit回归,第2列是Probit回归,第3列和第4列都是OLS回归,第5列式Tobit回归。所有回归都控制了县的固定效应。

(四)对样本选择问题的讨论

Meng和Qian(2006)为考察饥荒可能造成的死亡选择,比较了饥荒时期出生人群的孩子与非饥荒时期出生人群的孩子的身高,发现前者要高于后者。这说明饥荒使得先天体质较差的人更容易死去,因此幸存下来的人体质较高,而且这些好的基因会传递到第二代身上。CHARLS数据中并没有第二代的身高信息,因此无法用这种方法考察样本选择。但是数据中有饥荒时期出生人的父母信息,从中可以考察饥荒经历者上一代的健康状况是否更好。

首先,通过比较饥荒时期生育孩子的父母跟非饥荒时期生育孩子的父母的年龄,我们会发现饥荒时期生育孩子的母亲平均生育年龄更低。1959～1961年出生的人中,其母亲生育时的平均年龄是27.82岁;而1962～1964年出生的人中,其母亲平均的生育年龄是30.38岁。由此可见,大饥荒时期年轻的母亲更容易生小孩,而饥荒过后母亲的生育年龄则要高出很多。高龄母亲生育本身对胎儿健康有不利影响,因此母亲生育年龄导致的样本选择,会使得饥荒时期出生人的健康有更好的趋势。其次,我比较了饥荒时期以及饥荒之后出生人群的父母现仍在世的比例,发现前者父母在世的比例要高,这在某种程度上说明了饥荒时期出生人群的父母先天健康状况更好,这样好的基因就更容易由父母遗传给孩子。以父亲为例,1959～1961年出生人群的父亲现在平均年龄是80.3岁,①现还在世的比例是37.9%,1962～1964年出生人群的父亲平均年龄是78.5岁,但现在还在世的比例只有35.3%。由此可见,饥荒时期比饥荒之后出生人群的父亲要年长1.8岁,但是现在在世的比例却是前者大于后者。

这里,由母亲生育年龄和父母健康而导致的样本选择,不仅表现为生育选择,也表现为死亡选择。生育选择体现在年轻或健康的父母更可能在饥荒中生育,死亡选择体现在较年轻或者较健康的母亲生育小孩更不容易流产或死产,而高龄母亲则相反。

关于饥荒时期父母的生育推迟与生育失败,在社会学领域已经有一些研究。李若建(2000)发现,在困难时期,许多妇女因营养不良而暂时闭经,暂时失去了生育能力,影响了生育水平。在饥荒越严重的县,妇女病的比例越高,且怀孕比率越低。赵继士(2008)记载了甘肃省西礼县(现西和县和礼县)在大饥荒时期的景象,该县是甘肃乃至全国饥荒最严重的县之一。很多公社在饥荒时期几乎没有婴儿出生,过半数的妇女患有各类妇科病,而且年龄越大的妇女越容易在饥荒中丧失生育能力。Cai和Wang(2005)也发现,1958年全国的流产率是3.4%,到饥荒严重的1961年则高达4.9%。死产率也从1958年的1.6%增高到1960年的1.9%。

另外,如果饥荒会导致死亡选择或者生育选择,由于饥荒越严重,样本选择会越严重,那么在饥荒越严重的县出生的人群,幸存者的先天体质状况可能会越好。于是按照饥荒的严重程度可以将所有县分为两组,一组是1960年死亡率高于14‰的县,另一组是1960年死亡率低于14‰的县。回归方程与式(1)相同,结果见表8。可以发现,在饥荒严重的县,胎儿时期经历饥荒的人有较好的自报健康,较低比例的高血压,较多的工作时间。而在饥荒较轻的县中,β1的估计值都恰恰相反,饥荒对自报健康还有显著的负面效应。这说明在饥荒严重的县,饥荒对健康的创伤效应要大于样本选择效应,而在饥荒较轻的县,两种效应的大小更接近或者饥荒的创伤效应更大。

①父母已经去世的,其年龄也是用2008减去父母的出生年份。

表8

稳健性检验:分饥荒轻重的县分别回归

被解释变量自报健康自报健康高血压高血压周工作时间周工作时间HealthHealthHBP=1HBP=1lnWohourlnWohour(1)(2)(3)(4)(5)(6)MR60≥14MR60<14MR60≥14MR60<14MR60≥14MR60<14

＊＊＊

0.0259-0.0938-0.0319＊0.0585＊-0.0385＊0.0511＊(-2.385)

PostFam1PostFam2GenderYearFECountyFER2

观察值

0.0169＊(1.737)0.00174(0.280)0.0653(0.478)是是0.0814304

(1.821)-0.0131(-0.202)-0.04230.135(1.064)是是0.0780353

(-1.697)(0.207)0.00164(0.136)-0.00748-0.0815是是0.1053289

-0.0379(-0.327)0.003730.394＊

是是0.1139315

(2.777)0.00659(0.511)0.0127(1.428)-0.292是是0.0989352

(0.681)-0.105(-0.863)0.0126(0.183)

＊＊

-0.755＊

解释变量PreFam

(-1.175)(-0.857)(0.0589)

(-0.433)(1.857)(-1.526)(-2.987)

是是0.0878371

说明:第1列和第2列是OderedProbit回归,第3列和第4列是Probit回归,第5列和第6列都是Tobit回归。MR60≥14是对指对1960年人口死亡率大于等于14‰的县进行的回归,MR60<14是对指对1960年人口死亡率低于14‰的县进行的回归。所有回归都控制了县的固定效应。

六　结论

本文使用CHARLS数据考察了中国1958～1961年大饥荒对经历者健康的长期影响。与以往研究相比,本文使用了更为精细的县级死亡率数据,构造了人从胎儿到幼儿不同阶段经历饥荒严重程度的指标,并且考察了可能的样本选择机制。本文没有发现胎儿时期经历饥荒对长期健康有不利影响,但可能是样本选择导致的“选择效应”大于“创伤效应”干扰了这一因果关系的识别。出生后12个月内经历的饥荒越严重,其50岁时的健康越差,并且越有可能肥胖。与此相比,出生后第13～36个月经历饥荒者并没有这样的影响。这说明只有早期婴儿阶段经历的饥荒才对成年时期的健康有长期影响。

中国这次大饥荒已经过去了半个世纪,大饥荒经历的幸存者已经步入“知天命”的年龄,但是饥荒带给他们健康的影响可能还长期存在,甚至随着年龄的增长,这种影响会越来越显现出来。与此同时,中国基于家户调查的微观数据也会越来越丰富。使用更新的微观数据去继续追踪这些饥荒经历者的健康和经济状况,将会有更多新的发现。

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The Long-Term Health and Economic Consequences of the 1959-61 Famine in China

Citation: 

Chen, Yuyu; & Zhou, Li-An. (2007). The Long-Term Health and Economic Consequences of the 1959-61 Famine in China. Journal of Health Economics, 26(4), 659-81.

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Abstract: 

This paper, using a difference-in-differences method, tries to quantify the long-term effects of China's 1959–1961 famine on the health and economic status of the survivors. We find that the great famine caused serious health and economic consequences for the survivors, especially for those in early childhood during the famine. Our estimates show that on average, in the absence of the famine, individuals of the 1959 birth cohort would have otherwise grown 3.03 cm taller in adulthood. The famine also greatly impacted the labor supply and earnings of the survivors with famine exposure during their early childhood.

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