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                                                  南京医科大学学报（社会科学版）京医科大学学报（社会科学版）                  第3期 总第110期
             · 230  ·                       Journal of Nanjing Medical University（Social Sciences）of Nanjing Medical University（Social Sciences）  2022年6月
                                            Journal
             步加入污染因素后予以改进，同时参照学者赵忠                      ［22］ 、  k-1 个拐点把数据分成 k 部分并通过 t 检验确定回
             王俊  ［23］ 等创立的宏观健康生产函数，本文将环境、                      归系数的显著性。整个估计过程在 Stata SE 15.0
             家庭收入、隔代照料、子女照料、保险和人情往来作                           软件中进行。
             为影响健康需求的因素加入微观健康生产函数中，                                 结合模型和已有文献，本文提出以下三个假
             得到以下方程：                                           说。假说一：农村子女流动对农村空巢老人健康状
                 LnHd=Lnω + α 1LnEco+ α 2LnSav+ α 3Car+ α 4Chi+  况的影响是消极的；假说二：流动农村子女的经济
                                                       （2）     支持效应对农村空巢老人的健康状况为正向影响，
             α 5Ins+α6Hum+uit
                 其中，Hd 代表微观个体的自评健康等级或是否                        忽视效应对农村空巢老人的健康状况为负向影响；
             患有某项慢性疾病，Eco代表环境因素，Sav代表家庭                        假说三：流动子女的流动距离对农村空巢老人自评
             收入因素，Car代表隔代照料因素，Chi代表子女照料                        健康的影响存在拐点。
             因素，Ins代表保险因素，Hum代表人情往来因素。                             （二）变量说明
                 同样的方法可以计算忽视效应的大小，比较经                               本文所使用的数据来源于 2015 年与 2018 年的
             济支持效应与忽视效应的大小，结果显示忽视效应                            中国健康与养老追踪调查（China Health and Retire⁃
             的影响更大。进一步探讨子女流动距离和空巢老                             ment Longitudinal Study，CHARLS）数据库。在剔除
             人自评健康关系的拐点及边际效应，目的是找出流                            无效样本、将两年的数据进行匹配并设置处理组
             动子女的最佳赡养距离，本文使用门槛效应模型讨                            和控制组类别后，共得到 1 371 个完整的观测数
             论农村子女流动和空巢老人自评健康的关系。精                             据。1 371个样本来自27个省、自治区、直辖市。
             细化边际影响的变化及其拐点的常用方法有两种。                                 对 2015 年和 2018 年 CHARLS 数据库的匹配，
                 第一种，为了探究高次项差异的统计学意义，                          本文的具体做法如下。CHARLS 数据库由多个子数
             将高次项加到回归方程中进行回归。然而，高次项                            据库组成，本研究涉及的子数据库为基本信息、子
             与一次项通常存在较大的共线性，这种情况下不适                            女信息、家庭交往与帮助、健康状况和功能部分。
             用。第二种，使用分段回归的方法。由于数据分布                            首先，在 Stata 软件中采用 merge 命令分别将 2015 年
             和人为主观判断的差异等问题，此种方法有一定误                            和 2018 年的数据以 ID 为连接进行匹配。其次，使
             差。门槛模型使用数据抽取模拟的方式，使用 R 确                          用 merge 命令，以 ID 为连接，将 2015 年和 2018 年的
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             立拟合优度和拐点值，有效改善误差。同时，门槛                            数据库进行匹配，保留关键变量，得到本研究需要
             回归模型采用固定效应模型，可很大程度上消除同                            的数据库。再次，以年龄、户籍等变量筛选样本，并
             一地区随自变量变化很小而又可能对健康造成影                             以 2015 年和 2018 年“子女居住地点”确定处理组和
             响的因素。并且门槛回归曲线的变化趋势更符合                             控制组，处理组为 2015 年和子女同住但 2018 年因
             实际的暴露反应趋势          ［24］ 。以居住距离为门槛值，假              子女流动不和子女同住的农村老人样本，控制组为
             设有 k - 1 个拐点值，门槛效应模型如下：                           2015年和2018年均和子女同住的农村老人样本。
                 ìy = μ + β P + X θ + ϵ ，d ≤ γ                      本文所涉空巢老人主要指所有儿女均不与其
                                jt
                       i
                 ï  ijt    1        i1      1                  同住的 65 周岁以上的农村老人。空巢老人健康状
                 ïy = μ + β P + X θ + ϵ ，d ≤ γ
                 í  ijt  i  1   jt  i1      2          （3）
                 ï ⋯                                           况由主观自评健康等级和客观慢性病患病状况表
                 ï
                  y = μ + β P + X θ + ϵ ，d ≤ γ
                 î ijt  i  1    jt  i1      k - 1              示。本文涉及的慢性病包括高血压、血脂异常、糖
                 合并过后，也可表示为成等价的单一方程形                           尿病或血糖升高、肝脏疾病、心脏病、肾脏疾病、胃
                                                               部疾病、慢性肺部疾患、癌症等恶性肿瘤、中风、情
             式：
                                                               感及精神方面问题、与记忆相关的疾病、关节炎或
                 yijt=μ i+β 1PI（d≤γ 1 ）+β 2PHjtI（γ 1≤d≤γ 2 ）+⋯+Xjtθ + ϵ i
                                                               风湿病、哮喘，共 14 类。自评健康由虚拟变量 1~5
                                                       （4）
                                                               表示，1~5 分别表示自评健康由好到不好。14 项慢
                 其中， y 表示自评健康或患有某项慢性疾病的                        性疾病患病状况中，1表示“患病”，0表示“未患病”。
                        ijt
             状况； μ 表示个体层面特征； d 是农村流动子女的流                            空巢老人的健康状况受到诸多因素的影响，给
                    i
             动距离，也是门槛效应模型中的“门槛变量”； γ 为拐                        予经济支持和就近居住的代际照料可以改善空巢
             点； X 是控制变量，包括性别、年龄、教育程度等变                         老人健康。本文涉及的子女照料因素包括子女经
                  jt
             量； ϵ 为残差项；I（∙）为指示函数，以I（d ≤ γ ）为例，                 济支持和子女居住距离两类变量。子女经济支持
                  i
                                                    1
             当农村子女流动距离≤ γ 时，I（ d ≤ γ ）为 1，否则                   是过去一年流动子女给空巢老人的经济支持（单位
                                    1           1
             为 0。该方程的模拟方式是首先估计门槛值，接着                           为元），由于空巢老人的外出子女数量不唯一，本文
             构造 F 统计量并且进行显著性检验，由计算出的                           所计算的子女经济支持和居住距离均为平均值。
             具体门槛个数和非拒绝域确定模型的最终形式。                             本文用 1~6 衡量流动子女与空巢老人的居住距离，
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