推文人 | 王洋 

原文信息：Ma M. Does children's education matter for parents’ health and cognition? Evidence from China. Journal of Health Economics. 2019;66:222-40.

 

一、背景介绍

 

　　对于教育人力资本的溢出效应从父母向子女的代际转移，研究已十分成熟，然而对子女教育溢出效应向父母的转移却鲜有研究。本文选取“中国健康与养老追踪调查”（China Health and Retirement Longitudinal Study, CHARLS）数据，用义务教育法的推行作为外生工具变量，探究子女受教育水平对于父母的认知、身体及心理健康的影响。本文的文献综述指出，之前的研究结论只能证明子女的受教育水平和父母健康之间存在相关性，但无法得出因果关系，这主要是由于以下两个原因：（1）反向因果问题没有解决，即潜在的父母越健康越有能力投资子女的教育；（2）遗漏变量问题：无法观测的诸如基因、环境因素的遗漏，可能会导致遗漏变量偏差，固定效应模型可以部分解决这个问题。本文采用工具变量法解决上述内生性问题，得出子女受教育水平对父母健康水平的因果关系。子女的受教育水平对父母健康的主要影响机制包括：（1）对父母的精神和经济支持；高教育水平往往伴随着高收入，因此，拥有高学历的子女能够提供给父母较高水平的赡养，本文用年均现金和物品的净转移支付来衡量。但同时，高教育水平的子女搬离父母，单独居住的概率更高，同时由于其工作较为忙碌，能够提供给父母的照料时间相对有限。从这一角度来看，高教育背景会导致低赡养投入，主要体现在时间上，本文用每周的访问天数、通电话和发信息的次数来衡量；（2）对父母生活水平、居住环境的改善；受教育水平高的子女更有能力为父母提供清洁干净的居住和生活环境，本文用人均家庭支出的对数来衡量父母的生活水平，用父母是否使用非固体燃料做饭、家中是否使用可冲水马桶来衡量父母居住环境的清洁和便利程度；（3）对父母生活习惯的影响；受教育水平高的子女，其生活习惯相对更健康，因而更有可能帮助其父母培养好的生活习惯，本文选取父母是否吸烟/喝酒来衡量生活习惯是否健康；（4）幸福感；受教育水平更高的子女更有能力保护父母免受外界压力困扰，提高父母的社会认同感。本文用受访者自己回答的对生活满意程度来衡量幸福感；（5）父母是否仍需工作补贴家用。综上所述，子女的受教育水平可以通过影响上述传到机制，进而影响父母的认知水平和健康状况。本文在控制变量的选取上，工具变量的构建上很有借鉴意义，在下文中笔者也作了着重介绍，供读者参考学习。

 

二、数据和识别策略

 

　　本文主要采用“中国健康与养老追踪调查”（China Health and Retirement Longitudinal Study, CHARLS）第一轮（2011/2012年）数据，并从第二轮（2013/2014年）数据中摘取了子女的部分信息作为补充。

 

　　子女的受教育水平界定：子女的受教育水平用受教育年限来衡量。描述性统计发现，样本中平均每个家庭的子女数量为2.7个，那么到底是哪个子女的受教育水平对父母健康的影响更重要呢？之前的研究有采用家庭内所有子女受教育年限的平均值，也有选取受教育程度最高的子女的教育年限作为核心变量。本文选取受教育程度最高的子女的教育信息作为核心变量，如果同时有两个子女受教育程度一样且最高，则选取最年长的一位的受教育信息作为核心变量。本文需要界定子女是在哪个省接受的九年义务教育，作者选取子女的出生地作为其接受义务教育的地点，样本的描述性统计得出，有94.2%的子女出生在其父母现在居住的地方，由此可以说明子女出生后，父母搬家的概率很低，因此用子女出生地来匹配其接受义务教育的地点较为合理，作者进一步剔除了出生地信息缺失、子女出生地和父母现在居住地不一致的样本。

 

　　人口学特征控制变量包括：父母的性别、年龄组、婚姻状态、受教育年限、在世子女个数、身高以及童年时期的健康状况，这些控制变量都可能会影响被解释变量，即父母的健康及认知水平。除此之外，控制变量还包括子女的性别、子女出生组和出生省份的固定效应。

 

　　地区特征控制变量包括：省级固定效应、社区固定效应、省级人均GDP、子女出生年份的医院床位数和医生数、

 

　　结果变量包括：（1）父母认知水平；本文对认知水平的衡量包括精神健全程度和短期记忆水平。精神健全程度用受访者回答问题正确的个数来衡量（0-11），问题例如今天的日期、今天是星期几、100减去7等于多少，再减去7等于多少等等考察认知性的问题。短期记忆是用受访者即时和短期正确记忆词汇的平均数量来衡量（0-10）。（2）健康状况；对健康状况的衡量分为身体和心理健康。对身体健康的衡量分为主观和客观两种。主观健康状况为受访者自己回答的自评健康，从1（很不好）到5（很好），以及受访者自己预期的活到某个年龄的可能性，例如对于受访时年龄在65-69岁的受访者，询问他们设想活到80岁的可能性有多大，根据回答生成二值变量，即低自我预期寿命和高自我预期寿命。客观健康状况从两个角度衡量：一个是肺功能，用呼气流量峰值读数衡量；另一个是肌肉强度和手部协调功能，用握力值衡量。对于心理健康状况的衡量，受访者在问卷中回答了10个与测量抑郁水平相关的问题，作者基于此构建受访者的心理健康程度（0-30）。

 

　　基准回归方程如下：

 

 

 

三、回归结果、影响机制分析

 

　　第一阶段的回归结果如Table 3所示，第一个工具变量的系数全部显著为正，第二个工具变量的系数全部显著为负，说明义务教育法的实施对受教育年限的影响确实受地区原本的教育水平的影响。第（2）列加入了省级固定效应，弱工具变量的F值大于10，即充分拒绝了工具变量为弱工具变量的假设，证明作者选取的两个工具变量的有效性。

　　Table 4是对父母的认知水平影响结果。可以看出，家庭中学历最高的子女的受教育年限对父母的认知水平有显著地正向影响。从IV的回归系数可以解读出，子女的受教育年限每增加一年，父母的精神健康分数增加约0.4分（样本平均分为7.4分），短期记忆分数增加约0.2分（样本平均分为3.4分）。

　　Table 5是对父母主观身体健康程度的影响结果。可以看出，子女的受教育水平对自评健康程度的因果影响不显著，仅存在显著的相关性关系。对自我预期寿命存在显著因果影响，从（6）列系数可以解读出，子女受教育年限每增加一年，低自我预期寿命的可能性降低8.5个百分点。

　　Table 6是对父母客观身体健康程度的影响结果。可以看出，子女的受教育水平对父母的肺部功能健康程度有显著的正向影响，而对父母的肌肉强度和手部协调功能没有显著的因果影响。从第（2）列系数可以解读出，子女受教育年限每增加一年，呼气流量峰值读数增加19.2L/min。Table 7是对父母的心理健康程度的影响结果，没有发现显著的因果关系。

　　影响机制的验证结果如Table 8 和 Table 9所示，从Table 8的Panel A的回归结果可以看出，子女受教育水平对给予父母的经济支持的影响显著，受教育年限每增加一年，给予父母的净转移支付每年增加约508元。然而，子女的受教育水平对于给予父母的精神支持影响不显著。Table 8的Panel B的回归结果表明子女的受教育年限对父母生活、居住环境的改善有显著正向影响，受教育年限每增加一年，人均家庭支出增加14.7%，父母用清洁能源做饭的概率增加7.9个百分点，父母使用冲水马桶的概率增加6.8个百分点。Table 9的Panel A衡量的是子女受教育水平对于父母生活习惯的影响，可以看出对父母的吸烟状况没有显著的因果影响，对于父母的喝酒状况有显著的正向影响，即子女的受教育年限每增加一年，父母在过去一年喝酒的概率增加3.9个百分点，对此作者进一步探究子女受教育水平对父母的日均吸烟量和每周饮酒次数的影响（回归结果在文章附录中，在此未列出），均为发现显著影响，说明子女受教育水平对父母的生活习惯没有显著影响。Table 9的Panel B结果表明，子女的受教育年限的增加可以提升父母对生活的满意程度，也可以减少父母为补贴家用而工作的概率。

 

 

四、稳健性检验、结论

 

　　稳健性检验的回归结果在原文的附录部分，在此只介绍稳健性检验的设计。稳健性检验部分，作者1）通过改变工具变量的构建形式，将公式（2）的中间部分，按照受义务教育法覆盖的年限进一步分组，进而加入到公式（3）、公式（4）中，检验工具变量的构建形式对回归结果的影响；2）在基准回归方程中加入其他可能影响子女受教育水平和父母健康水平的政策变量，例如计划生育政策；3）基准回归部分，子女的受教育年限选取的是学历最高的子女的教育信息，作者进一步选取家庭所有子女的平均受教育年限作为核心解释变量；4）由于较为年轻的父母样本的存在，可能会削弱回归结果，因此作者将样本缩小至父母年龄在50及50岁以上；5）改变标准误的聚类形式。

 

　　本文的研究结果表明，子女的受教育年限增加确实会对父母的认知以及身体健康产生显著的正向影响，而对父母的心理健康没有发现显著影响。这一影响的产生，主要是由于子女的受教育年限增加，可以显著地增加子女给予父母的经济支持、父母的生活、居住环境改善的概率得以提高，同时父母为补贴家用而不得不工作的概率减小，父母对于生活的满意程度也显著提高，这些机制都会带来父母健康状况的改善。如此看来，养儿若想防老，儿的教育是关键！

 

Abstract

 

Intergenerational transmission of human capital from parents to offspring is widely documented. However, whether there are upward spillovers from children to parents remains understudied. This paper uses data from the China Health and Retirement Longitudinal Study to estimate the causal impact of educational attainment of children on various health and cognition outcomes of older parents. Identification is achieved by using the exposure of children to the compulsory education law in China and its interaction with local schooling level before law enforcement as instruments for children’s years of schooling. IV estimation results demonstrate that increasing years of education of children lead to better cognitive functions, higher survival expectations and improved lung function of Chinese older parents. Further evidence suggests that children’s education might shape health of older parents by providing financial support, affecting the access to resources and influencing the labor supply and psychological well-being of parents.