尹志超　魏昭　王引

[內(nèi)容摘要]通常，所用社區(qū)食品價格做營養(yǎng)攝入工具變量存在弱工具變量（weak Ⅳ）問題，這將引起估計結(jié)果的偏誤，而住房改革是估計短期營養(yǎng)攝入與工資關(guān)系比較理想的工具變量。本文用不同工具變量對熱量與工資之間的關(guān)系進行估計發(fā)現(xiàn)，熱量攝入和工資之間呈現(xiàn)顯著的正向關(guān)系。采用同樣的方法，我們發(fā)現(xiàn)，碳水化合物、脂肪和蛋白質(zhì)攝入增加都對工資有顯著的促進作用。本文的研究結(jié)果證實了以營養(yǎng)為基礎(chǔ)的效率工資模型在短期和長期的有效性，同時也證實了健康人力資本的積累對經(jīng)濟增長具有重要貢獻。積極增加對營養(yǎng)和健康的投資，是進一步增加我國國民財富的重要途徑。

[關(guān)鍵詞]營養(yǎng)；健康；收入；弱工具變量

一、引言

人力資本對經(jīng)濟發(fā)展的巨大作用逐漸被人們所認(rèn)識，但是作為人力資本重要構(gòu)成部分的營養(yǎng)和健康對經(jīng)濟發(fā)展的作用尚未達成共識。在中國經(jīng)濟的快速增長過程中，營養(yǎng)和健康的改善是否發(fā)揮了作用也是一個值得研究的問題。本文將用微觀數(shù)據(jù)的研究結(jié)果回答營養(yǎng)和健康對個人和國民財富增長的作用，并為以營養(yǎng)為基礎(chǔ)的效率工資理論提供實證檢驗。

最早將營養(yǎng)健康引入經(jīng)濟模型的是Leibenstein（1957），他提出以營養(yǎng)為基礎(chǔ)的效率工資模型，他認(rèn)為，與營養(yǎng)不良的人相比，那些攝入了更多熱量的勞動者有更高的生產(chǎn)率。此后的實證研究大都是在效率工資模型的框架下進行的。

Strauss（1986）通過尋找工具變量，采用兩階段最小二乘方法，用塞拉利昂的數(shù)據(jù)證實了營養(yǎng)攝入與家庭農(nóng)場勞動生產(chǎn)率之間顯著的正向關(guān)系。Thomas和Strauss（1997）用巴西的數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，身高對工資有顯著的影響，身體質(zhì)量指數(shù)對教育程度較低的男性的工資有顯著的影響；人均熱量和蛋白質(zhì)攝入對工人工資具有正向作用；營養(yǎng)結(jié)構(gòu)的改善對工資具有重要影響。Croppenstedt和Muller（2000）用埃塞俄比亞的數(shù)據(jù)研究表明，體重身高比、身體質(zhì)量指數(shù)和身高對工資具有顯著正向影響。Sehultz（2002）發(fā)現(xiàn)身高對工資具有顯著的正向影響。

與此相對，也有一些研究認(rèn)為營養(yǎng)、健康與勞動生產(chǎn)率和收入之間的關(guān)系并不顯著。Deolalkar（1988）用印度南部的面板數(shù)據(jù)，采用固定效應(yīng)模型估計了個人的工資方程和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)函數(shù)。他發(fā)現(xiàn)，工人每日攝入的營養(yǎng)對工資和農(nóng)業(yè)產(chǎn)出沒有顯著影響，但體重身高比對工資和產(chǎn)出都有顯著的影響。Swamy（1997）用印度農(nóng)村的數(shù)據(jù)檢驗了以營養(yǎng)為基礎(chǔ)的效率工資模型，但得出了降低工資可以降低單位有效勞動力的成本的結(jié)論。

國內(nèi)文獻方面，張車偉（2003）用貧苦地區(qū)農(nóng)村的數(shù)據(jù)，估計了不同營養(yǎng)和健康指標(biāo)的回報，他發(fā)現(xiàn)營養(yǎng)攝入和疾病對農(nóng)村勞動生產(chǎn)率的影響最顯著。魏眾（2004）利用1993年中國營養(yǎng)調(diào)查數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，健康狀況對農(nóng)村勞動力參與非農(nóng)就業(yè)機會有顯著的影響。劉國恩等（2004）利用CHNS數(shù)據(jù)，采用個人自我評估的一般健康狀況作為健康的衡量指標(biāo)，估計了以家庭為基礎(chǔ)的個人收入函數(shù)。他們發(fā)現(xiàn)，個人健康是決定中國家庭人均收入的重要因素，農(nóng)村人口比城市人口的健康經(jīng)濟回報更大，女性比男性的健康經(jīng)濟回報更大。王曲和劉民權(quán)（2005）則比較系統(tǒng)地綜述了關(guān)于健康價值和決定因素的文獻。王引、尹志超（2009）研究了農(nóng)民的健康人力資本和收入之間的關(guān)系。

二、模型和數(shù)據(jù)

（一）模型

關(guān)于營養(yǎng)、健康和收入之間的關(guān)系，許多研究都是以效率工資模型為基礎(chǔ)，估計含有營養(yǎng)、健康變量的工資方程。其基本模型為：

其中，lnwage是工資的對數(shù)，Health是營養(yǎng)健康變量，控制變量x包括年齡、年齡平方、教育年限、工作性質(zhì)、婚姻狀況等變量。要估計方程（1），首先需要對營養(yǎng)和健康進行度量。由于健康是一個多維的變量，度量有相當(dāng)?shù)碾y度。一般而言，研究者通常有以下幾種方法進行健康的度量（Strauss and Thomas，1998）：一是一般健康狀態(tài)，通常是采取受訪者自己評分的辦法；二是根據(jù)受訪者報告的生病或正常狀態(tài)的特征進行健康的度量；三是建立在營養(yǎng)攝入之上的度量指標(biāo)，如攝入熱量、蛋白質(zhì)等的數(shù)量；四是與營養(yǎng)相關(guān)的人體測量學(xué)指標(biāo)，如身高、體重身高比、身體質(zhì)量指數(shù)等。一般認(rèn)為，營養(yǎng)攝入量表明了個人短期的營養(yǎng)健康狀況，體重身高比和身體質(zhì)量指數(shù)代表著個人中期的營養(yǎng)健康狀況，身高則表明了個人長期的營養(yǎng)健康狀況。因此，我們選取了熱量攝入量、碳水化合物攝入量、脂肪攝入量、蛋白質(zhì)攝入量、體重身高比、身體質(zhì)量指數(shù)等變量對個人的營養(yǎng)健康狀況進行衡量。

估計方程（1）面臨的一個主要問題是營養(yǎng)和健康變量的“內(nèi)生性”。為了解決內(nèi)生性問題，許多研究選取一系列食品價格變量、醫(yī)療價格、醫(yī)療可獲得性等變量作為工具變量，然后用兩階段最小二乘估計法估計工資方程以消除營養(yǎng)和健康變量內(nèi)生性而產(chǎn)生的偏誤問題（Croppenstedt and Muller，2000；Strauss and Thomas，1998）。解決營養(yǎng)、健康變量內(nèi)生性的另一個思路是利用面板數(shù)據(jù)的估計方法，比如隨機效應(yīng)和固定效應(yīng)方法處理營養(yǎng)健康變量的內(nèi)生性（Deolalikar，1988；Had，da and Bouis，1991；劉國恩等，2004）。有研究表明，收入對健康的影響通常被持久收入效應(yīng)支配，而短期收入效應(yīng)的影響相對較?。⊿mith，1999），因此固定效應(yīng)模型產(chǎn)生的偏誤較小。

根據(jù)所用數(shù)據(jù)的綜列特征，我們采取面板數(shù)據(jù)的估計方法研究營養(yǎng)健康變量對工資的影響。為了獲得穩(wěn)健的估計結(jié)果，借鑒相關(guān)文獻的方法，我們將主要采用面板數(shù)據(jù)的固定效應(yīng)模型對方程（1）進行估計。為了更好地克服營養(yǎng)健康變量的內(nèi)生性，我們還將采用固定效應(yīng)的兩階段最小二乘法估計方程（1）。

（二）數(shù)據(jù)

本文數(shù)據(jù)來源于北卡羅來納大學(xué)和中國疾病控制中心聯(lián)合進行的國際合作項目——中國健康和營養(yǎng)調(diào)查（CHNS）。該項目旨在調(diào)查中國居民健康和營養(yǎng)的狀況與相關(guān)影響因素，因而包含有詳盡的關(guān)于個人健康和營養(yǎng)方面的信息，以及居民人口學(xué)特征、經(jīng)濟社會活動等方面的數(shù)據(jù)。

CHNS數(shù)據(jù)涉及遼寧、黑龍江、江蘇、山東、河南、湖北、湖南、廣西和貴州9個省份大約4400個家庭、大約19000個調(diào)查對象。調(diào)查從1989年開始，共獲得了1989年、1991年、1993年、1997年、2000年、2004年、2006年7個年份的數(shù)據(jù)。由于CHNS數(shù)據(jù)的分層隨機抽樣、大樣本、面板數(shù)據(jù)等優(yōu)良性質(zhì)，所以成為本研究的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

為了估計工資方程，我們首先需要衡量收入。CHNS提供月工資數(shù)據(jù)。為了更加精確地衡量工資，我們根據(jù)職工每個月的勞動時間，算出小時工資。這樣就得到我們主要使用的小時工資指標(biāo)。同時，城鎮(zhèn)居民的總工資收入中還有一部分是獎金和補貼，本文在考察身高對工資的影響時將會使用含獎金和補貼的小時工資。為了便于比較，我們用消費物價指數(shù)（CPI）對每一年的收入進行了平減處理，轉(zhuǎn)換為按照1988年的不變價格衡量的工資。表1是實際小時工資的描述統(tǒng)計分析。

表1的數(shù)據(jù)顯示，從1989年到2006年，城鎮(zhèn)居民的實際工資除了1991年有所下降之外，其余年份均呈上升趨勢，與我國經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r基本吻合。在我們的實證分析中，我們用的是對數(shù)模型，因此對實際工資又取了對數(shù)。此外，我們的研究對象限定在年齡介于18～60歲的城鎮(zhèn)居民。

接下來，我們需要對營養(yǎng)和健康進行度量。關(guān)于營養(yǎng)攝入量，CHNS數(shù)據(jù)中包含三日平均熱量攝入量、三日平均碳水化合物攝入量、三日平均脂肪攝入量、三日平均蛋白質(zhì)攝入量等幾個指標(biāo)，這些營養(yǎng)攝入指標(biāo)可以衡量個人短期的營養(yǎng)健康狀況。由于CHNS數(shù)據(jù)中包含身高、體重等與健康相關(guān)的變量，因此我們可以用體重身高比和身體質(zhì)量指數(shù)反映個人中期的營養(yǎng)健康狀況，而身高則表明了個人長期的營養(yǎng)健康狀況。這樣，我們就選取了包括熱量、碳水化合物、脂肪、蛋白質(zhì)、體重身高比、身體質(zhì)量指數(shù)等一系列變量對個人的營養(yǎng)健康狀況進行全面的衡量。表2是相關(guān)營養(yǎng)健康變量的描述統(tǒng)計。

表2中是我們將要用的營養(yǎng)、健康變量，其中的熱量、碳水化合物、脂肪和蛋白質(zhì)等營養(yǎng)變量均指三日平均消費量（以下相同）。另外，表2中描述的是我們將用到的營養(yǎng)、健康變量的原值，在估計方程中，我們用到的是這些變量的對數(shù)值。其他可能用到的變量我們將在必要的時候加以說明。

三、熱量攝入對工資的影響

熱量作為短期營養(yǎng)攝入狀況的重要指標(biāo)，它的攝入對收入產(chǎn)生什么樣的影響，這是我們要回答的第一個問題。下面我們就用模型（2）估計熱量攝入對城鎮(zhèn)居民收入的影響。

本文的關(guān)鍵之一是對營養(yǎng)、健康的內(nèi)生性進行處理。為了檢驗并克服營養(yǎng)和健康的內(nèi)生性，我們需要尋找工具變量（Ⅳ）。前期的研究顯示，20世紀(jì)90年代的住房改革與城鎮(zhèn)居民的營養(yǎng)攝入之間有顯著的相關(guān)關(guān)系，因此我們考慮用住房改革作為營養(yǎng)和健康的一個重要工具變量。

中國的住房改革自改革開放以來一直就在探索中進行，直到1994年住房改革全面展開。1994年7月國務(wù)院發(fā)布的《關(guān)于深化城鎮(zhèn)住房制度改革的決定》要求穩(wěn)步出售公有住房，對不同收入家庭按不同價格售房，向中低收入職工家庭出售公有住房實行成本價。此后，住房改革加速進行。1998年7月，國務(wù)院《關(guān)于進一步深化城鎮(zhèn)住房制度，改革加快住房建設(shè)的通知》明確指出，停止住房實物分配，逐步實行住房分配貨幣化，這成為住房改革的標(biāo)志性事件。

因此，中國的住房制度改革是公有部門逐步將住房出售給單位職工的一個過程，而且政府允許公有單位將其住房以低于市場價的優(yōu)惠價格出售給本單位職工。許多購買者可以以低于市場價格約15%的折扣買到公有住房。根據(jù)1995年的調(diào)查數(shù)據(jù)，公有住房的市場價值和政府出售價格之間平均價差為24464元，這相當(dāng)于當(dāng)時家庭平均年收入的兩倍（Wang，2008）。住房改革的財富效應(yīng)改變了家庭和個人的消費行為。研究發(fā)現(xiàn)（尹志超、甘犁，2008），住房改革使得城鎮(zhèn)居民營養(yǎng)攝入總量增加，營養(yǎng)結(jié)構(gòu)改變等。此外，住房改革作為一個自然實驗，具有作為工具變量的優(yōu)良性質(zhì)。因此，我們選擇住房改革作為工具變量。在模型中，設(shè)定住房改革為啞變量，用HR表示，若進行了住房改革，則HR為1，否則為0。

為了對模型進行兩階段最小二乘的估計，我們需要對模型進行是否可識別的檢驗、弱工具變量（weak instrumental variables）檢驗、工具變量相關(guān)性檢驗、工具變量冗余性檢驗（redundant）、過度識別檢驗，以及營養(yǎng)健康變量的內(nèi)生性檢驗。表3中第（工）列是我們用住房改革做工具變量進行的相關(guān)檢驗結(jié)果。從第（I）列結(jié)果可知，在弱工具變量的檢驗中，Cradg-Donald統(tǒng)計量為2.20，查閱Stock和Yogo（2004）的臨界值表，在10%的偏差下，臨界值為16.38。因此，接受原假設(shè)，即住房改革做工具變量存在弱工具變量的問題，模型需要進一步調(diào)整和修正。由于在（I）中只有住房改革一個工具變量，模型恰好識別，不存在過度識別的問題。最后，用Durbin-Wu-Hausman-chi-sq test檢驗了熱量在計量模型中的內(nèi)生性，結(jié)果表明拒絕熱量外生的假設(shè)，這樣熱量攝入在我們的分析中是內(nèi)生的，所以采用兩階段最小二乘法估計熱量攝入對工資的影響是非常必要的。

表3中中第（Ⅱ）列是選取社區(qū)的食品價格作為工具變量，并進行相關(guān)的檢驗?？晒┪覀冞x擇的社區(qū)食品價格包括谷物、蔬菜水果、肉類、奶制品等幾十種價格。在這些食品價格中，我們逐一進行工具變量冗余性的檢驗，并考慮過多工具變量帶來的過度識別問題，最后我們選定了屠宰雞價格為工具變量。從第（Ⅱ）列的檢驗結(jié)果可知，在弱工具變量的檢驗中，Cragg-Donald統(tǒng)計量為10.00，高于15%偏差下的臨界值8.96，拒絕原假設(shè)，說明不存在弱工具變量問題。此外，內(nèi)生性檢驗結(jié)果表明，熱量攝入是內(nèi)生的。

表3第（Ⅲ）列是同時用住房改革和屠宰雞價格作為工具變量檢驗的結(jié)果。從檢驗結(jié)果可知，Cragg-Donald統(tǒng)計量為5.60，在20%的偏誤下通過弱工具變量檢驗；模型存在過度識別問題；熱量攝入是內(nèi)生變量。此外，工具變量冗余性檢驗結(jié)果表明，加入住房改革作工具變量并沒有顯著改進模型的估計結(jié)果。這表明住房改革不適合作為熱量攝入的工具變量。

下面我們分別用上述三種方法估計熱量攝入對工資的影響。為了進一步克服弱工具變量帶來的影響，我們采用有限信息極大似然法（LIML）進行估計，見表4。

表4中第（工）列是用住房改革作為工具變量，采用LIML進行估計的結(jié)果。從結(jié)果可知，熱量攝入對工資沒有顯著影響。第（Ⅱ）列是用屠宰雞價格作為工具變量，采用LIML估計的結(jié)果。從結(jié)果可知，熱量攝入對工資影響系數(shù)為1.71，在10%的置信水平下顯著。第（Ⅲ）列是同時用住房改革和屠宰雞價格作為工具變量估計的結(jié)果，熱量對工資的影響系數(shù)為2.32，在5%的置信水平下顯著，顯著性較第（Ⅱ）列有所增強。第（工）列和第（Ⅱ）、（Ⅲ）列的結(jié)果差異很大，這表明了弱工具變量帶來的重大影響。表4的估計結(jié)果說明熱量攝入對工資有顯著的正向作用。

四、營養(yǎng)結(jié)構(gòu)對工資的影響

為了深入理解營養(yǎng)結(jié)果對工資的影響，下面我們進一步考察熱量的三個構(gòu)成部分：碳水化合物、脂肪和蛋白質(zhì)對城鎮(zhèn)居民工資的影響。

（一）碳水化合物

與前面一樣，我們先對工具變量進行檢驗，檢驗工具變量的具體過程見表3。首先，我們用住房改革作為工具變量。從結(jié)果可知，弱工具變量檢驗的CraggDonald統(tǒng)計量為5.11，小于25%偏差下的臨界值5.53，接受弱工具變量假設(shè)，Durbin-Wu-Hausman內(nèi)生性檢驗值為13.46，拒絕外生性假設(shè)，表明碳水化合物攝入是內(nèi)生變量。其次，我們對所有的社區(qū)食品價格逐一進行冗余性檢驗，最后選定了富強粉面條和標(biāo)準(zhǔn)粉面條價格作為工具變量，結(jié)果表明，弱工具變量檢驗Cragg-Donald統(tǒng)計量為24.15，拒絕弱工具變量假設(shè)，過度識別檢驗顯示存在過度識別問題。此外，內(nèi)生性檢驗結(jié)果表明碳水化合物攝入是內(nèi)生變量，比較合理。最后，我們同時用住房改革和社區(qū)食品價格作為工具變量，發(fā)現(xiàn)這些工具變量仍然存在過度識別問題，但通過弱工具變量檢驗。

下面我們分別用上述三種方法估計碳水化合物攝入對工資的影響，見表5。

表5中第（I）列是用住房改革作為工具變量用兩階段最小二乘法估計的結(jié)果，結(jié)果顯示，碳水化合物對工資的影響系數(shù)為2.65，顯著性水平為5%。第（Ⅱ）列是用社區(qū)食品價格（富強粉面條和標(biāo)準(zhǔn)粉面條價格）作為工具變量估計的結(jié)果，結(jié)果顯示碳水化合物對工資的影響系數(shù)為0.72，在1%的置信水平下顯著。第（Ⅲ）列是同時用住房和食品價格作為工具變量估計的結(jié)果，結(jié)果顯示碳水化合物對工資的影響系數(shù)為1.04，顯著性水平為1%。綜合第（Ⅰ）、（Ⅱ）、（Ⅲ）列的結(jié)果，我們知道碳水化合物對工資有顯著的正向影響。

表5的結(jié)果表明，碳水化合物攝入量越多，工資越高，看似與直覺相異，因為傳統(tǒng)的觀點認(rèn)為碳水化合物是最廉價的熱量來源。但是，事實上，碳水化合物中包含蔬菜、水果等食品的攝入。近年來，隨著人們生活品質(zhì)的改善，城鎮(zhèn)居民攝入的蔬菜、水果等碳水化合物逐漸增多，碳水化合物的構(gòu)成也在發(fā)生變化。因此，碳水化合物與工資之間的正向關(guān)系就不難理解。

（二）脂肪攝入

接下來我們研究脂肪攝入與工資之間的關(guān)系，檢驗工具變量的具體過程見表3。首先，我們用住房改革單獨作為工具變量。從檢驗結(jié)果可知，在15%的偏誤水平下拒絕弱工具變量假設(shè)，通過弱工具變量檢驗，內(nèi)生性檢驗也比較一致，故住房改革是比較合適的工具變量。其次，我們對多種社區(qū)食品價格進行冗余性檢驗之后選擇社區(qū)的肥瘦肉和活雞價格作為工具變量。檢驗結(jié)果表明，用這兩個工具變量不存在過度識別問題，內(nèi)生性檢驗也比較合理，但是未通過弱工具變量檢驗，這表明用社區(qū)價格做工具變量存在弱工具變量問題，因此，僅僅用社區(qū)價格作工具變量是不合適的。最后，我們同時用住房改革、肥瘦肉和活雞價格作為工具變量。結(jié)果表明，用這些工具變量在25%的偏誤下拒絕弱工具變量假設(shè)，可以通過弱工具變量假設(shè)，不存在過度識別問題；內(nèi)生性檢驗結(jié)果也比較合理。對比上面的結(jié)果，住房改革仍然是最為適合的工具變量。

下面我們就用LIML方法對脂肪和工資之間的關(guān)系進行研究，見表6。

表6中第（Ⅰ）列是用住房改革作為工具變量估計的結(jié)果，脂肪攝入對工資影響的彈性系數(shù)為1.27，顯著性水平為1%。第（Ⅱ）列是用肥瘦肉和活雞價格作為工具變量估計的結(jié)果，脂肪攝入對工資的影響不顯著。第（Ⅲ）列是用住房改革、肥瘦肉和活雞價格作為工具變量估計的結(jié)果，脂肪對工資的影響系數(shù)為1.20，在1%的置信水平下顯著。對比上述三個估計結(jié)果，我們發(fā)現(xiàn)，僅僅用社區(qū)食品價格作為工具變量存在嚴(yán)重的弱工具變量問題，估計結(jié)果存在偏誤；在食品價格工具變量中加入住房改革后，估計結(jié)果顯著改善，脂肪對工資的影響在1%的水平下顯著；而用住房改革做工具變量，估計結(jié)果較為理想。

表6中的結(jié)果表明脂肪對工資的影響是正向的，結(jié)果看似與發(fā)達國家的情況不一致，但是考慮到中國仍然是一個發(fā)展中國家，整體來看，居民的營養(yǎng)健康狀況處于較低水平。因此，脂肪攝入的增加有助于大量低收入群體的營養(yǎng)健康水平，有助于提高勞動生產(chǎn)率，從而增加工資。

（三）蛋白質(zhì)攝入

最后我們研究蛋白質(zhì)攝入對工資的影響，檢驗工具變量的具體過程見表3。首先，我們用住房改革單獨作為工具變量。從檢驗結(jié)果可知，Cragg-Donald統(tǒng)計量為21.88，拒絕弱工具變量假設(shè)，通過檢驗，Durbin-Wu-Hausman檢驗值為15.58，拒絕外生性假設(shè)，蛋白質(zhì)攝入為內(nèi)生變量，比較合理。其次，我們在大量含有蛋白質(zhì)的商品價格中逐一進行冗余性檢驗后，選中羊肉、魚和豆腐價格作為工具變量。從檢驗結(jié)果可知，這幾個工具變量可以通過弱工具變量檢驗，但是存在比較嚴(yán)重的過度識別問題，而且內(nèi)生性檢驗結(jié)果也不理想，因此，直接用食品價格作工具變量估計可能存在偏誤。最后，我們同時用住房改革和羊肉、魚和豆腐價格作為工具變量。在弱工具變量檢驗中，Cragg-Donald統(tǒng)計量為35.40，順利通過檢驗，仍然存在過度識別問題，內(nèi)生性檢驗結(jié)果比較合理。所以，總體來看，用住房改革作為工具變量后，仍然對模型的估計結(jié)果有很大的改善作用。

下面我們用LIML對模型進行兩階段最小二乘估計，見表7。

表7中第（Ⅰ）列是用住房改革做工具變量估計的結(jié)果，蛋白質(zhì)攝人對工資影響的彈性系數(shù)為1.68，在1%的置信水平下顯著。第（Ⅱ）列是用羊肉、魚和豆腐價格作為工具變量估計的結(jié)果，蛋白質(zhì)對工資的影響不顯著。第（Ⅲ）列是同時用住房改革和羊肉、魚和豆腐價格做工具變量估計的結(jié)果，蛋白質(zhì)的影響系數(shù)為0.44，在5%的置信水平下顯著。比較三列的估計結(jié)果，我們知道，只用社區(qū)食品價格作為工具變量，估計結(jié)果偏誤較大，加入住房改革后，估計結(jié)果有所改善，但仍然受過度識別影響。所以，最理想的仍然是用住房改革做工具變量估計的結(jié)果。

前面的分析表明，營養(yǎng)攝入的碳水化合物、脂肪、蛋白質(zhì)三個組成部分均對工資有正向的影響作用。同時，對工具變量的檢驗表明，僅僅用食品價格做工具變量可能存在嚴(yán)重的過度識別和弱工具變量問題，其估計結(jié)果會有較大偏誤。

五、BMI和WFH對工資的影響

研究表明（Payne and Cutler，1984），在短期，人體可以通過自身調(diào)整而適應(yīng)暫時的營養(yǎng)不良，但是在中長期，營養(yǎng)不良卻會對身體器官的功能產(chǎn)生損害。通常，研究者認(rèn)為體重、身高，以及它們的相對比例是反映人體中長期營養(yǎng)健康狀況的重要指標(biāo)（Deolalikar，1988）。我們選擇體重身高比和身體質(zhì)量指數(shù)作為中期營養(yǎng)健康的衡量指標(biāo)，進一步研究城鎮(zhèn)居民中期營養(yǎng)健康水平對工資的影響。

為了估計身體質(zhì)量指數(shù)（BMI）和體重身高比（WFH）對工資的影響，我們對二者的工具變量進行檢驗。檢驗工具變量的具體過程見表3。對BMI的工具變量檢驗中，我們分別選取了住房改革作為工具變量，魚肉價格作為工具變量，以及住房改革和魚肉價格一起作為工具變量的檢驗，最終我們選擇了魚肉價格作為BMI的工具變量。對WFH的工具變量檢驗中，我們分別選取了住房改革作為工具變量，屠宰雞、羊肉、魚、豆腐等食品價格作為工具變量，以及住房改革和上述食品價格一起作為工具變量的檢驗，最終我們選擇了屠宰雞、羊肉、魚、豆腐等食品價格作為WFH的工具變量。

下面，我們就用食品價格作為工具變量，估計身體質(zhì)量指數(shù)和身高體重比對工資的影響。表8是估計結(jié)果。

表8是估計的BMI和WFH對工資的影響。第（Ⅰ）列是用魚價格做工具變量估計的結(jié)果，BMI對工資沒有顯著的影響。第（Ⅱ）列是用屠宰雞、羊肉、魚、豆腐價格做工具變量估計的WFH對工資的影響，WFH對工資沒有顯著影響。另外，從表8的估計結(jié)果可知，作為中期營養(yǎng)和健康水平的代表性指標(biāo)，BMI和WFH與工資之間沒有顯著的關(guān)系。

六、結(jié)論

運用CHNS數(shù)據(jù)，本文對營養(yǎng)、健康和工資之間的關(guān)系進行了系統(tǒng)考察，為這一領(lǐng)域的研究提供了來自中國的證據(jù)。

本文的關(guān)鍵之一是處理營養(yǎng)和健康變量的內(nèi)生性。為了減小兩階段最小二乘估計結(jié)果的偏誤，我們對工具變量進行了全面細(xì)致的檢驗。我們對住房改革，以及多種社區(qū)食品價格進行了不可識別、弱工具變量、工具變量相關(guān)性、過度識別、冗余性、內(nèi)生性等工具變量檢驗。本文發(fā)現(xiàn)，由于存在弱工具變量和過度識別問題，社區(qū)食品價格并不適合做脂肪攝入和蛋白質(zhì)攝人的工具變量，而住房改革則是比較理想的工具變量；社區(qū)食品價格比較適合做熱量攝入和碳水化合物的工具變量。

從估計的結(jié)果來看，熱量攝入對工資具有顯著的正向作用。這表明營養(yǎng)攝入狀況的改善有利于提高勞動生產(chǎn)率，進而提高工資。從熱量的三個構(gòu)成部分來看，碳水化合物、脂肪和蛋白質(zhì)攝入增加都對工資有顯著的促進作用。

我們還考察了身體質(zhì)量指數(shù)和體重身高比對工資的影響。通過對工具變量的檢驗，我們發(fā)現(xiàn)，社區(qū)食品價格是身體質(zhì)量指數(shù)和體重身高比的合適的工具變量。結(jié)果表明，身體質(zhì)量指數(shù)、體重身高比對工資沒有顯著影響。其后隱藏的原因?qū)⑹沁M一步研究的方向。

綜上所述，本文證實了以營養(yǎng)為基礎(chǔ)的效率工資模型在短期和長期的有效性，同時也證實了健康人力資本的積累對經(jīng)濟增長具有重要貢獻。

本文的結(jié)論表明，營養(yǎng)和健康的投資回報都是顯著為正的。因此，積極增加對營養(yǎng)和健康的投資，是進一步增加我國國民財富的重要途徑。