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摘 要：基于肥胖视角对劳动时间与健康之间的关系进行了研究。利用CHNS数据对1989—2011年期间我国劳动年龄人口的肥胖趋势进行了剖析。改革开放以来，中国人明显变胖，腰围增加，在中青年群体中尤为突出，且男性中心型肥胖的趋势更为明显。超重、肥胖的比例呈现出从东北到西南逐步减少的分布特征。通过模型估计得到，劳动时间对BMI及腰围的作用效果显著，且该结果具有很强的稳定性。进一步分析得到，当劳动时间超过8小时，睡眠时间不足7小时，均会促使BMI及腰围显著增加。长时间劳动以及睡眠的缺乏均会提高肥胖发生的可能性。本文在此基础上，还提出了一些健康生活的意见。
关键词：“过劳肥”;长时间劳动;BMI;腰围;工具变量
中图分类号：F249.25 文献标识码：A 文章编号：1000-4149（2020）01-0029-20
DOI：10.3969/j.issn.1000-4149.2019.00.005
收稿日期：2018-08-12;修订日期：2018-11-12
基金项目：研究阐述党的十九大精神国家社科基金专项课题“新时代企业家精神培育的双螺旋驱动机制、路径及对策研究”（18VSJ084）;北京市社科基金一般項目“北京市灵活就业政策及其执行效果研究”（15JGB085）;北京市博士后工作经费资助项目“我国过度劳动的形成机制与健康管理实现路径研究”（23400057210008）;中国博士后科学基金第66批面上资助“‘健康中国’战略下互联网员工过度劳动问题研究”（2019M660711）;北京市哲学社会科学基金重大项目“新时代北京人口调控与城市可持续发展”（18ZDA06）。
作者简介：王欣，经济学博士，首都经济贸易大学工商管理学院博士后;杨婧（通讯作者），管理学博士，北京第二外国语学院旅游科学学院讲师，北京旅游发展研究基地研究员。
Relationship between the Length of Working Hours and Health：
From the Perspective of Obesity
WANG Xin1，YANG Jing2
（1. School of Business Administration， Capital University of Economics and Business，
Beijing 100070， China;2. School of Tourism Science/Research Centre for Beijing
Tourism Development，Beijing International Studies University， Beijing 100024， China）
Abstract：This paper studies the relationship between working hours and health from the obesity perspective. It analyses the trend of obesity among the working age population in China during 1989-2011 base on the CHNS data. Since the reform and opening in China， the Chinese people have become fatter and their waistlines have become increased， especially among young and middle-aged people， the trend of centric obesity is more obvious among male. The proportion of overweight and obesity showed a decreasing distribution from northeast to southwest. By model estimation， the effect of labor time on BMI and waist circumference is remarkable， and the result is very stable. Further analysis showed that when the labor time exceeded 8 hours and the sleep time was less than 7 hours， both BMI and waistlines would increased significantly. Long hours of work and lack of sleep can increase the likelihood of obesity. On the basis of this， some opinions about healthy living are also be put forward.
Keywords：“overwork overweight”; long hours of work; BMI; waistlines; instrumental variables
众所周知，肥胖是心脑血管疾病、高血压、II型糖尿病以及某些恶性肿瘤等主要慢性病的重要的、可预防的危险因素之一。WHO对欧洲28个国家居民的营养与健康情况进行调查时，发现其中23个国家人口超重率超过50%且肥胖率超过20%，例如：捷克共和国的女性超重率达到了72%，法国男性超重率达到了61%，而这仅是2008年的数据[1]。2010年美国的超重、肥胖的比例为68%，而由肥胖产生的医疗支出高达1170亿美元[2]。美国仅因肥胖问题导致的人口平均预期寿命减少了5岁[3]。肥胖问题显然已成为世界健康所面临的难题。世界肥胖联合会（WOF）还将每年的5月11日定为“世界防治肥胖日”。改革开放以来，随着我国经济社会的不断发展，工业化、城市化进程的不断推进，人民生活水平日益改善。产业结构的升级、国际业务以及国内需求的增多，让劳动力市场中的竞争变得越发激烈，加班已成为部分员工的工作常态。诸多因素让我国的肥胖率在这几十年中正以“爆炸式”增长的态势发展了起来，中国人迅速实现了从营养不良到营养过剩的转变。有学者研究表明，按照中国肥胖问题工作组织（WGOC）的BMI标准衡量，中国1989年肥胖人口仅有1487万，而到2009年增加到了1.28亿，同年中国的超重和肥胖人口总量已超过美国，居世界第一，平均每11个人中就有1个肥胖者[4]。且中心型肥胖在人群中广泛流行并呈现加速上升的趋势[5]。在这个世界性范畴的话题中，中国已需要面对和重视这个问题，并尽早防治。 近年来，在一些期刊和报道中“过劳肥”这个词被多次提及和使用。对于影响肥胖的因素除了遗传基因以外有很多，较为复杂。“过劳”真的会给人们带来肥胖吗？这样的叫法虽然屡见各种新闻媒体，甚至央视报道称应被纳为“工伤”，但是国内在此方面的研究很少。这样的称谓甚至这个命题是否可信？2016年10月，中共中央、国务院印发了《“健康中国2030”规划纲要》，提到“把健康摆在优先发展的战略地位，立足国情……实现健康与经济社会良性协调发展”。健康中国正在从理论目标走向体制机制的改革创新。在以可持续发展方法论为指引的前提下，健康优先，经济社会良性循环，协调发展。我国劳动年龄人口超重、肥胖的现状如何，有何区域性特征，呈现怎样的发展趋势等值得进一步摸索。而今，加班已成为我国部分员工的工作常态[6]。“过劳”是否会促使超重甚至肥胖的发生是值得深入挖掘的。
一、 文献述评
在过去的40年人们只专注于遗传基因对于肥胖的影响，因为有40%—70%的原因归结于此
[7-8]。但是，随着社会经济的发展，肥胖已发生了很大程度的改变，影响肥胖的因素也越发复杂，包括来自社会经济、工作环境、生活方式、健康行為、遗传基因等多个方面[9]。而正如通常所说的，食物热量摄入过多而缺乏运动会导致体重增加，因此饮食习惯和运动锻炼对肥胖的影响很大[10-11]。但是，有学者产生了这样的疑问，有些个体在20—50岁之间增加了10kg，而这与他们1/3的时间都花费在工作上是否有着某种联系呢[12]。来自职场的因素开始被学者们所关注，例如：工作要求、工作资源、工作控制、长时间劳动、轮班制等[13]。但是长时间劳动与体重、BMI（体重指数）、腰围、WHR（腰臀比）、皮褶厚度等之间的关系较为复杂且并不明朗。例如，有学者研究表明，长时间劳动对BMI增加有显著影响，但是与皮褶厚度无关[14]。又如，有学者认为长时间劳动与BMI之间存在着某个中介变量，通过对16951名中年澳大利亚员工调查显示，睡眠时间不足在二者之间起到了部分中介作用且效果显著（p<0.05）[15]。目前，关于此方面的验证性研究主要包括三大类。
利用文献内容分析法或元分析法对某一时期内相关研究进行综合分析。例如：有学者对1995—2012年期间的39篇相关研究成果进行分析，其中70%的文章都表明长时间劳动与体重的增加有着正相关关系;另外，还发现加班会促使体重增加，但在性别上各研究结果有所分歧[16]。
通过几年以内的追踪调查，利用纵向数据探讨体重前后变化是否与劳动时间相关联，而这样的研究主要来自日本。一部分学者认为“过劳”与员工体重的变化密切相关。例如：有学者利用面板数据对日本员工三年内的劳动时间与体重变化进行研究，结果表明，加班时间对BMI变化有显著影响（p<0.01），对腰围尺寸变化的影响亦如此（p<0.01）[17]。有学者对45—50岁9276名中年女性进行调查，结果发现两年间体重的增加量与长时间劳动紧密相关[18]。一项对458名日本企业白领员工的追踪结果表明，长时间劳动对BMI增加具有显著作用效果（p<0.001），且当每周工作时间小于45小时时BMI均值为22.6，45—50小时时该指数为23.6，而超过50小时该指数为23.8[19]。但是，也有一部分学者的研究表明，二者并不存在联系。例如：一项对649名日本员工两年内随时间变化的比较结果表明，加班不利于身体健康，但是与BMI无关[20]。同样结果，有学者对6675名20—58岁的日本员工进行调研，结果表明加班对BMI以及WHR均无显著影响[21]。
通过某一年份的截面数据对受访者劳动时间与体重之间的关系进行分析，这样的研究方式也是最常见的。不少国家都采用了该种方法，从加班时间、长时间劳动、自觉疲劳程度等与员工体重、BMI等之间的关联性进行剖析，并给出了不同时间段、不同疲劳程度下的员工肥胖的OR值或危险系数。其中包括英国、芬兰、澳大利亚、韩国、美国等国家的研究。但是，各国研究结果的一致性并不高，综合以上研究，主要有以下发现：①超时工作对员工肥胖的影响呈现出不同状态。例如：有学者对6014名英国居民进行调查，结果表明在0.05的统计水平上，加班时间对BMI不存在统计学意义[22]。一份对8892名芬兰赫尔辛基市员工的调查表明，加班时间以及自觉疲劳程度会促使体重增加，且在性别上无差异;当自觉疲劳程度为“中”和“高”时，女性员工体重增加的概率分别是无疲劳症状时的1.19倍和1.56倍，男性员工则为1.64倍和1.86倍;女性员工加班时体重增加的概率是不加班时的1.26倍，男性则为1.49倍[23]。韩国的一项社区健康调查研究表明，对42234名员工进行调研，其中男性员工每周工作时间少于40小时和超过60小时促使肥胖的作用效果均显著，其风险概率分别是工作40—48小时的1.31倍和1.55倍[24]。②长时间劳动对性别的组间影响有所差异。有学者对1101名澳大利亚受访者进行调查，研究表明男性员工每周工作时间在35—49小时之间，尤其是超过49小时，与低于35小时相比，对BMI的影响显著（p<0.05），但是对女性员工的BMI影响并不显著[25]。③随着年龄的增长，体重增加趋势明显。一项针对女性员工的调查研究表明，年龄在50岁以上且周工作时间超过9小时，其BMI增加的概率是年龄在50岁以下且工时小于9小时的员工的3.82倍[26]。劳动时间对员工肥胖的影响程度在不同职业中呈现组间差异。美国7674名随机受访者的调查研究表明，员工劳动时间对BMI以及肥胖有显著影响（p<0.05），在白领人员和蓝领人员中较为明显（p<0.1），在服务人员中并不显著;而员工每周多工作10小时，肥胖的概率将会提高0.013个百分点[27]。
国内相关方面的研究较为少见，在中国知网中以相关主题关键词进行查询，所有数据库均未找到有关记录，而在WOS核心库中查找国内的研究成果也没未有相关记录。仅在PubMed数据库和EBSCO数据库中共同查找到一篇文献：有学者对香港地区4793名受访者进行调查，研究表明睡眠时间减少以及长时间劳动都会促使BMI增长，尤其是当睡眠时间不足6小时，劳动时间超过9小时，男性和女性员工的BMI以及腰围都会增加[28]。综上所述，可以看到目前的研究主要存在三个局限：第一，以劳动年龄人口为研究对象，探讨我国劳动者“过劳”与肥胖的关联性尚不明确。第二，我国劳动年龄人口中超重及肥胖的演变趋势及分布规律，尤其是跨世纪前后的比较以及不同区域的比较分析较为薄弱。第三，劳动时间超过多少小时就会明显促使肥胖的发生，国内相关研究较为缺乏。 2017年诺贝尔奖生理或医学奖颁给了三位研究生物钟基因的科学家。生物钟基因是能够控制生物正常昼夜节律的基因。而长时间劳动、过重的家庭劳务负担，会对睡眠时间产生挤出效应，导致睡眠缺乏，从而会造成人体生物钟紊乱，影响人体健康。生物钟控制了一些关键机能，其中包括激素水平、睡眠、新陈代谢等。因此，一旦生物钟发生紊乱势必会造成身体健康的恶性循环。本文在试图借鉴发达国家已有研究成果的基础上，主要从肥胖角度对劳动时间与健康的关系进行论证。包括两个方面的拓展：第一个方面的拓展是，分析我国超重、肥胖率、中心型肥胖水平及其在劳动年龄人口中的流行和分布规律，主要包括性别、年龄、地域、省际、城乡等组间差值的探讨。第二个方面的拓展是，我国劳动者劳动时间对肥胖的影响程度如何？当劳动时间超过某一阈值对肥胖的影响是否会显著提高？睡眠时间、家庭劳务时间在其中所起到的作用如何？本文的研究结论对于阐释我国劳动者“过劳肥”这个命题的真实性，深入认识长时间劳动与肥胖之间的关联性等问题具有积极的理论意义和实践价值，也将为防治肥胖问题等公共健康政策的建立提供科学依据。
二、 数据、变量与模型
1.数据来源与样本选择
本文所用的数据均来源于“中国健康与营养调查”（China Health and Nutrition Survey，CHNS）。该数据是由北卡罗莱纳大学的罗来纳州人口中心与中国疾病控制和预防中心的国家营养与食品安全所共同进行的社会健康调查所得。样本已由开始9个省覆盖到15个省。该数据第一次调查始于1989年，到2011年已先后开展了8次后续追踪调查。因此本文中涉及到的年份有：1989、1991、1993、1997、2000、2004、2006、2009、2011。CHNS数据涉及中国居民的人口特征、工作、家庭劳务、营养与健康等方面的问题，既可用于横截面数据的分析，也可用于纵向数据的方法估计。之所以选用CHNS数据在于，首先该调查中所涵盖的个人体检信息，如：身高、体重、腰围等能够详尽地计算出BMI等测量指标。其次，由于调查所跨越的年份较多、时间较长，所以能够反映从20世纪末到21世纪初期，该阶段我国劳动年龄人口超重、肥胖的流行及分布规律。再次，该调查所包含的问题能够涵盖本文所要研究的范围，包括了劳动时间、睡眠时间、家庭劳务等核心数据信息。需要特别强调说明的是，由于公布的CHNS最新一期数据是2015年所调研的，但由于该调查年删除了原问卷中一直寻访的“体侧”一项，致使缺乏“身高、体重、腰围”这些关键指标数据。因此，本文无法采用2015年的最新数据对本主题进行研究。同时考虑到身高、体重、腰围等变量可能存在异常值，为了减少变量异常值对实证结果的影响，本文对该变量进行了99%分位的截尾处理，最终得到符合要求的样本数量[29]。在实际回归过程中，将根据具体模型除去关键变量缺失的样本，因此各个模型中的样本可能不尽相同。本文将利用1989—2011年的数据对我国劳动年龄人口BMI特征及分布规律进行研究，实际样本量为157286，有效样本量为58215。利用1993—2011年的数据对我国劳动年龄人口腰围特征及分布规律进行研究，实际样本量为125296，有效样本量为45636。利用2011年截面数据对“过劳肥”该命题的真伪性进行论证，实际样本量为23149，有效样本量为2110。
2.主要研究变量
（1）被解释变量。
关于肥胖的测量，目前国际流行的主要有BMI、WHR、腰围、皮褶厚度等。而本文主要通过BMI及腰围对肥胖进行衡量。
BMI被称为身体质量指数，简称为体质指数，是国内外最常用也是流行的界定超重、肥胖的测量工具。BMI的计算方法如下公式所示：
BMI=Waist/High2 （1）
公式中BMI表示体质指数，Waist表示体重且计量单位为公斤（kg），High表示身高且计量单位为米（m）。目前，BMI的衡量标准一共有三套，分别是世界卫生组织的标准（WHO标准）、亚洲标准、中国标准。WHO标准主要是以欧美国家白人族群为基准而制定的，因此界值范围较为宽松。而亚洲人与欧美白人相比，普遍矮小、瘦弱，所以WHO又推出了BMI亚洲标准。前述中，日韩学者们的研究多是使用了这一标准。随着国内对肥胖问题的重视，中国肥胖问题工作组织（WGOC）根据我国人群大规模的调查，于2003年提出了中国成人判断超重和肥胖程度的界值，2013年被原卫生部定为卫生行业标准。该分类为：BMI<18.5为体重过低，18.5≤BMI<24.0为体重正常，24.0≤BMI<28.0为超重，BMI≥28.0为肥胖（参照WS/T 428）。该标准低于WHO标准但又高于亚洲标准。
腰围，通过腰围的测量可以对中心型肥胖进行判断。目前，该标准有两套，分别是WHO标准和中国标准。中国标准为：85cm≤男性腰围<90cm或80cm≤女性腰围<85cm为中心型肥胖前期;男性腰围≥90cm或女性腰围≥85cm为中心型肥胖（参照WS/T 428）。
出于对劳动时间与肥胖两者之间关联性研究结果的稳定性考虑，本文将采用以上兩个测量工具，按照中国标准对我国劳动年龄人口中超重、肥胖、中心型肥胖水平的流行及分布规律进行研究。并分别以BMI及腰围作为被解释变量，对“过劳”与肥胖之间的关联性进行分析，从而判断“过劳肥”这一命题的真伪。
（2）核心解释变量。劳动时间。
由前面文献可知，通常用自觉疲劳度、加班时间、劳动时间等对“过劳”状态进行替代。在无法客观衡量劳动强度的情况下，除利用主观量表对“过劳”情况进行描述外，通常用劳动时间作为过度劳动的判定标准之一[30]。而日本、韩国、中国台湾地区等对于“过劳死”的认定也都是把劳动时间作
为十分关键的判定标准[31]。对于劳动时间的衡量通常采用年均劳动时间、平均每周劳动时间以及每日劳动时间。受到受访者回答便利的限制，往往后两者更为常见。由于多是通过问卷访问“每周工作天数”以及“每天工作时数”得到的，因此周劳动时间也多通过二者乘积计算得到。鉴于以上原因，本文将直接采用平均每天工作小时数作为劳动时间衡量的指标变量，与张抗私、吴伟炯等学者处理方式[32-33]相同。 睡眠时间。睡眠时间以及睡眠连续性均与BMI有较强联系[34]。伊朗的一项健康调查显示，睡眠时间少于5小时的居民患中心型肥胖的概率是睡眠时间在7—8小时的2.49倍;且睡眠时间小于5小时均会促使腰围尺寸及BMI显著增加[35]。一项对13742名美国成年人的调查研究显示，睡眠时间少于7小时均会促使BMI及腰围尺寸显著增加[36]。但是较短的睡眠时间和较长的睡眠时间均会增加超重或者肥胖的概率[37]。韩国的健康调查也同样表明，睡眠时间与肥胖之间的关系呈“U”型趋势，睡眠少于6小时或者大于9小时都会提高肥胖的概率[38]。因此，将睡眠时间纳入研究的范畴，以便观察长时间劳动是否会导致睡眠时间减少而引起超重、肥胖。本文将直接采用平均每天睡眠小时数作为睡眠时间衡量的指标变量。
家庭劳务时间。随着科学技术的不断进步，高科技产品的不断衍生，越来越多的电气化、智能化产品走进大众生活，让家庭劳务越来越轻松。但不得不承认，家庭劳务与静坐（看电视、上网等）相比会使身体运动的频率和幅度明显增加，从而可以达到燃烧脂肪及消耗能量，减轻体重的目的。但是有国外学者通过实验法表明，超重和肥胖群体受循环系统的影响往往从事家庭劳务较为困难，在劳务时间及质量上均会大打折扣，因此该群体无法通过家庭劳务减轻体重[39]。所以，家庭劳务对肥胖的影响存在双向因果关系。随着社会化进程的演变，男女共同分担家务的观念虽然得到了更多的认同，两性家务劳动时间差距也在缩小[40]，但不可否认，女性依旧比男性要承担更多的家务，且已婚人员从事家务的时间往往更多。但是，如果子女与父母同住，母亲通常能够帮助子女承担部分家庭劳务，使得子女不会太过劳累。而从事第二职业会加大闲暇时间的挤占，因此这部分群体在家务劳动上贡献比较低。以上这些因素等均会影响到家庭劳务时间的多少。因此，需要通过工具变量的设定来解决内生性带来的遗漏变量偏差等问题。所以，选择性别、婚姻状况、从事第二职业状况、是否与母亲同住这四个虚拟变量作为家庭劳务时间的工具变量。另外，已婚女性的劳动时间与绝对收入的增加可以显著地帮助她们减少家庭劳务时间[41]，因此，劳动时间与家庭劳务时间具有相互替代的作用，家庭劳务对劳动时间具有挤出效应。因此，不仅是单方面因素的影响，还会受到二者的共同作用。
除以上变量外，还将对年龄、所在省份、所属区域、所在地域、城乡类别等个体特征、地区特征、城乡特征变量等进行控制。所有变量的定义及统计特征描述如表1所示。
3. 模型设定
（1）基准模型。在借鉴已有相关文献的基础上，构建本文所要估计的基准模型以此研究长时间劳动与BMI水平及腰围尺寸之间的关系，如下所示：
lnbmii=α0+α1lnworki+α2lnsleepi+α3lnhouseworki+α4Xi+εi1（2）
lnwaisti=β0+β1lnworki+β2lnsleepi+β3lnhouseworki+β4Xi+εi2（3）
式（2）、式（3）中，bmii和waisti分别表示个体i的BMI水平和腰围尺寸，worki表示个体i的劳动时间，sleepi表示个体i的睡眠时间，houseworki表示个体i的家庭劳务时间;Xi表示包括控制变量在内的一系列可观测的相关因素;εi1和εi2为随机扰动项。α1、α2、α3以及β1、β2、β3是待估计参数，分别反映个体劳动时间、睡眠时间以及家庭劳务时间对BMI水平及腰围尺寸的影响。
如果，corr（worki，εi|Xi）=0，corr（sleepi，εi|Xi）=0，corr（houseworki，εi|Xi）=0，那么通过普通最小二乘法（OLS）估计式（2）和式（3）就能得到劳动时间、睡眠时间、家庭劳务时间对BMI水平及腰围尺寸的一致估计。然而，家庭劳务时间存在前面所述的遗漏变量和双向因果关系，使用OLS估计式（2）和式（3）得到的参数估计值将是有偏的。本文利用婚姻状况及第二职业作为工具变量来克服这一内生性问题，识别并估计其对BMI及腰围的影响。
（2）工具变量模型。
本文将采用工具变量两阶段最小二乘法（2SLS）估计家庭劳务时间对BMI水平及腰围尺寸的影响，两阶段模型的第一阶段为：
lnhouseworki1=γ0+γ1genderi+γ2mari+γ3seci+γ4Xi+ui1（4）
lnhouseworki2=μ0+μ1mari+μ2motheri+μ3Xi+ui2（5）
式（4），genderi表示个体i的性别，mari表示个体i的婚姻状况，seci表示个体i是否从事第二职业，motheri表示是否与母亲同住。将式（4）的拟合值代入式（2），将式（5）的拟合值代入式（3）中分别进行估计，就可得到家庭劳务时间对BMI水平及腰围尺寸的一致估计。由于在大样本下，2SLS与“有限信息最大似然估计法”（Limited Information Maximum Likelihood Estimation，LIML）是漸近等价的，但是在弱工具变量的情况下LIML的小样本性质可能优于2SLS[42]，因此，本文也将给出LIML的估计结果。由于在球形扰动项的假定下，2SLS是最有效的，但如果扰动项存在异方差或自相关，则需要用更有效的方法“广义矩估计”（Generalized Method Moments，GMM）。并对迭代GMM和两步GMM的系数估计值进行比较，以进一步确定最优的估计方法。为消除潜在异方差和误差项的相关项，在估计中加入稳健回归（robust）和聚类回归（cluster）的选项。通过豪斯曼（Hausman）检验对“所有解释变量均为外生”即不存在内生变量这一原假设进行判断。如果在一定的统计水平上拒绝原假设，故可认为存在内生性。在这样的判断基础上，应用工具变量才是有意义。通过过度识别检验考察是否所有工具变量均为外生变量，即与扰动项不相关。并利用F统计量及沃尔德（Wald）检验对是否为弱工具变量进行判断。 三、 实证分析
1.超重、肥胖的流行及分布规律
如图1（a）—（c）所示，我国劳动年龄人口BMI及腰围均呈不断增长趋势。BMI从1989年的21.51增长到2011年的23.88，年均增长率为0.50%。从BMI年均增长率来看呈现出“N”型趋势，尤其是1993—2000年，该期间BMI迅速增长，与同期GDP增长规律较为一致。可以看出，随着改革开放40年来我国经济社会的不断发展，人民的生活水平日益提高，中国人比20个世纪90年代胖了很多。通过趋势估计可以看到，我国劳动年龄人口超重趋势明显，2011年就已经踩在了超重标准的边缘线上。无论性别均已步入中心型肥胖前期，且与女性相比男性中心型肥胖的趋势更为严重。不得不承认这30年来中国人的腰变粗了，已经脱离了纤瘦，甚至瘦骨嶙峋的身体外貌特征。
由表2可以看到，1989年我国劳动年龄人口中超重的比例为13.66%，肥胖的比例仅为1.33%，二者之和为14.99%。但2011年超重人口的比例为31.58%，肥胖人口比例为11.93%，二者之和已达到41.51%，增速迅猛。而这一比例与前面所提及的我国人口肥胖的严重态势具有一致性。20多年来，我国劳动年龄人口中超重及肥胖人口比例翻了近3倍，每5名劳动年龄人口中就有2名体型过胖，每两人当中就有一人偏离正常体态。所以，防治肥胖已势在必行。
按照性别、年龄分组，通过1989年与2011年BMI金字塔图（如图2（a）-（d）所示）的对比可以明显看到，无论男性还是女性，在各个年龄段上BMI均有所增长。且男性BMI增长的幅度显著超过女性。男性在25—40岁以及50岁以上BMI增长较其他年龄段明显，而女性主要在50岁以上BMI增长较为明显。通过1989年与2011年腰围金字塔图的对可以明显看到，无论男性还是女性，在各个年龄段上腰围均有所增长。且男性腰围增长的幅度显著超过女性。男性在31—40岁以及45—55岁这两个年龄段内增速较快，而女性在21—30岁以及51—55岁这两个年龄段内增速显著。由以上分析可以看到，我国劳动年龄人口中青年人的BMI及腰围均呈明显增长趋势，这并不是一个健康的景象。这部分群体是劳动力市场中的中坚力量，也是“上有老，下有小”最劳累的阶段。众所周知，肥胖所带来的不仅仅是体型体态上优美的缺乏，所引起的心脑血管疾病、糖尿病等并发症更是健康的杀手。因此，作为劳动年龄人口中的“顶梁柱”更该加大警惕这一趋势，让健康生活成为常态。
如表3所示，劳动年龄人口中男性超重、肥胖的比例分别为34.83%和12.45%。女性超重、肥胖的比例分别为28.14%、11.38%，男性偏胖的现象更为严重。年龄超过30岁组别人员超重、肥胖的比例明显高于30岁及以下组别。当超过45岁时，过轻及正常的比例明显低于另外两个组别。未婚人员BMI过轻、超重所占比例分别为16.38%、16.69%，而已婚人员则分别为3.30%、33.12%，差異化明显。从城乡特征来看，城市劳动年龄人口中BMI的分布情况与农村无显著差异（p>0.05）。
在地域特征上，南方人明显比北方人瘦（p<0.01），前者超重、肥胖的比例仅为38.08%，而后者则高达51.26%。而BMI在东、中、西部地区也呈现出不同的分布规律，差异明显（p<0.01）。且由东部到西部超重、肥胖的比例逐步减少，呈线性趋势（p<0.01）。可以看到，我国劳动年龄人口中超重、肥胖的比例在地域和区域的分布上呈现出从东北到西南逐步减少的趋势，且这一特征十分明显。
2. 长时间劳动与肥胖的实证分析
主要通过劳动时间对我国劳动年龄人口BMI水平及腰围尺寸的影响进行判断。在基准模型中利用OLS估计方法，得到如表4所示结果。在未加入家庭劳务时间变量前，无论是否控制个体特征、城乡特征、地区特征等变量，劳动时间以及睡眠时间都对BMI具有显著影响，且前者与BMI呈正相关关系，后者与之呈负相关关系。加入家庭劳务时间变量以后，影响方向未发生改变。但可以看到，此时家庭劳务时间变量与BMI的关系为正向，这与实际情况并不吻合。所以，OLS估计并不能准确地反映该变量与BMI之间的关系。在纳入劳动时间与睡眠时间的交叉项后，该变量对BMI具有负向作用，且在0.05的统计水平上显著。这表明，在对BMI的影响上劳动时间对睡眠时间具有明显的挤出效应。但是，在控制个体特征、城乡特征、地区特征等变量后，该作用效果并不显著。说明该挤出效应具有群体和地域的特质性，组间差异化明显。通过OLS估计可以判断长时间劳动以及缺乏睡眠都会促使BMI增加，且前者对后者具有挤出效应。但是对于家庭劳务时间的作用效果估计并不准确。
对BMI的2SLS估计结果进行检验，在豪斯曼检验中p<0.05，拒绝原假设，说明存在内生性问题，需要引入工具变量。以性别、婚姻状况、从事第二职业三个变量作为工具变量，引入工具变量模型中。过度识别检验中p=0.4904，接受原假设，说明纳入的这三个工具变量并不存在过度识别问题。家庭劳务时间变量在第一阶段回归中R2=0.1668，该数值较大，且三个工具变量中除第二职业变量以外，其余两个变量均对家庭劳务时间影响显著，说明未暴露出弱工具变量问题。而家庭劳务时间变量的解释力为0.1441，也具有较强的解释力。在弱变量工具检验中，F=75.26远大于建议的经验法则临界值10，也同时大于2SLS估计量的沃尔德检验值的10%（22.30），因此可以轻松拒绝是弱工具变量的原假设。综上所述，表明基准模型中存在内生性问题，在引入性别、婚姻状况、第二职业状况这三个变量作为工具变量后，内生性得到解决，且工具变量的效果较好。甚至可以看到，在2SLS、LIML、GMM等多种估计中，各变量的系数变化极小，甚至未发生任何改变。这说明，该工具变量模型具有较强的稳定性，即对于我国劳动年龄人口BMI的影响估计是准确且稳定的。由迭代GMM和两步GMM估计结果可以看出，劳动时间及家庭劳务时间均在0.05的统计水平上，对BMI的影响效果显著。且前者对BMI具有正向作用效果，后者具有负向作用效果。说明，在工具变量模型中，长时间劳动依旧会促使BMI的增加。但家庭劳务时间的增加会明显减少BMI，这样的估计结果是与事实相吻合的。而睡眠时间对BMI的作用效果方向未发生改变，但在该模型中并不显著，详见表5。 与BMI的OLS估计结果较为一致，在未加入控制变量前，劳动时间和睡眠时间均会对我国劳动年龄人口腰围有显著作用效果，且劳动时间促使腰围增加的效果更为显著（见表6）。在加入家庭劳务时间变量后，该变量与腰围之间呈负相关关系，这与事实情况并不相吻合，说明基准模型在一定程度上受到了内生性的影响。因此，有必要引入工具变量解决内生问题。在加入交叉项后，同样得到长时间劳动对睡眠时间具有挤出效应，且会因特质性的存在而显现出影响效果上的差异。
对腰围的2SLS估计结果进行检验，豪斯曼检验中p<0.01，拒绝原假设，说明基准模型中存在内生性问题，因此需要引入工具变量解决这一问题。在引入婚姻状况和与母亲同住两个工具变量后，模型得到改善。在过度识别检验中p=0.2960，接受原假设，说明即便引入两个工具变量，但并不存在过度识别问题。家庭劳务时间变量在第一阶段回归中，R2=0.0574，与母亲同住这一变量在0.01的统计水平上对其影响效果显著，而婚姻状况不显著，但未暴露出弱工具变量问题。家庭劳务时间变量的解释力为0.0297，具有较强的解释力。在弱变量工具检验中，F=23.58，大于建议的经验法则临界值10，同时也大于2SLS估计量的沃尔德检验值的10%（19.93），因此可以轻松拒绝是弱工具变量的原假设。由表7可以看到，2SLS与LIML两种估计结果较为一致。GMM矩估计、迭代GMM以及两步GMM估计，这三个结果完全一样。且所有加入工具变量后的估计结果差异极小，估计结果之间具有较高的一致性。说明，工具变量模型具有一定的稳定性，各变量对腰围的影响效果估计较为准确。从以下结果中可以看出，劳动时间依旧对腰围有很强的作用效果。与对BMI作用效果不同的是，睡眠时间对腰围的负向作用十分显著，而家务劳动时间的作用效果并不明显。这说明，长时间劳动以及睡眠的缺乏会导致腰围尺寸增加，且这一效果十分明显。
在上述的分析中可以看到，长时间劳动对我国劳动年龄人口BMI及腰围都具有作用效果，长时间劳动均会促使BMI及腰围增加。而睡眠时间仅对腰围作用效果明显。因此，可对这两个变量进行更深入的探讨，到底劳动时间超过多少小时，睡眠时间低于多少小时，会对BMI及腰围产生明显作用？将BMI按照国家WS/T 428标准，将其分为过轻、正常、超重、肥胖四个阶段。将腰围尺寸同样按照WS/T 428中规定的男性及女性标准，将其分为正常、中心型肥胖前期、中心型肥胖三个阶段。将劳动时间划分为：（0，6）小时、[6，8）小时、[8，9）小时、[9，max]小时，这四个时间段。将睡眠时间划分为：（0，5]小时、（5，6]小时、（6，7]小时、（7，8]小时、（8，9]小时、（9，max]小时，这六个时间段。通过有序回归进行OR值比较，并利用夏普利值分解得到各虚拟变量对BMI及腰围影响的贡献率。夏普利值（Shapley Value）分解法能够克服变量之间多重共线性问题，通过观察不同解释变量组合下模型R2的变化，测度对解释变量的边际贡献率[43]。涉及的運算量如果非常大，每增加一个变量，该程序的计算量将呈几何级数增长;当变量超过10个时，由于过大的运算量，将无法得到结果[44]。因此，本文将对睡眠时间及劳动时间分别进行夏普利值分解。
从表8中可以明显看到睡眠时间越短对BMI的作用效果越强烈。以每日睡眠时间9小时以上为参照组，睡眠时间为6—7小时、5—6小时、不足5小时这三组对BMI的影响程度分别是参照组的1.48倍、1.64倍、2.13倍。尤其是睡眠时间少于5小时对于BMI的作用效果凸显，其贡献率占到了31.17%。这一结论与前述国外学者们的研究较为一致。而在劳动时间方面，呈现出劳动时间越长对BMI的作用效果越明显的趋势。以每日劳动时间在6小时以内为参照组，劳动时间为8—9小时以及9小时以上这两组对BMI的影响程度分别是参照组的1.33倍、1.43倍。当劳动时间超过8小时会明显促使BMI的增加，当超过9小时时在同组虚拟变量中该贡献率将达到52.74%。所以，睡眠时间不足7小时，以及劳动时间超过8小时都会显著促使劳动年龄人口的BMI增加。
从表9中可以看到，睡眠时间越短对腰围的影响程度越深，尤其是睡眠时间少于7小时。以每日睡眠时间9小时以上为参照组，睡眠时间为6—7小时、5—6小时、不足5小时这三组对BMI的影响程度分别是参照组的1.49倍、1.59倍、1.53倍，其组内贡献率分别为37.23%、33.18%、7.08%。而在劳动时间方面，劳动时间越长越会促使腰围增大，且超过8小时后这一效果更加明显。以每日劳动时间在6小时以内为参照组，劳动时间为8—9小时以及9小时以上这两组对BMI的影响程度分别是参照组的1.27倍、1.41倍，其组内贡献率分别是30.92%、61.67%。所以，睡眠时间不足7小时，劳动时间超过8小时均会显著促使劳动年龄人口的腰围增加。
四、 结论与对策建议
1.主要结论
随着社会经济水平的不断发展，人民的生活越来越富足。但在这过程中，伴随着生活质量提高的同时又失去了部分健康，是以身心发展为代价的。加班已成为部分用人单位员工的工作常态。“过劳肥”一词也屡见各大新闻报纸。这一词汇是不是一种真实写照，又是不是一个伪命题，值得思考。本文从肥胖角度对劳动时间长度与健康的关系进行了论证，利用国内规定的BMI及腰围标准，对1989—2011年期间我国劳动年龄人口的肥胖趋势进行了剖析。得到改革开放以来，中国人肥胖程度增加，腰围增加，且男性中心型肥胖的趋势更为明显的结论。每5名劳动年龄人口中就有2名体型过胖，每两人当中就有一人偏离正常体态。我国劳动年龄人口中青年人的BMI及腰围均呈明显增长趋势，而这并不是一个健康的现象。其中超重、肥胖的比例在地域和区域的分布上呈现出从东北到西南逐步减少的趋势，且这一特征十分明显。本文利用OLS估计法对基准模型中的参数进行估计，结果表明劳动时间对BMI及腰围的影响十分明显。在加入工具变量后，利用2SLS、LIML、GMM等估计法对工具模型中参数进行估计，得到同样的结论，劳动时间会促使肥胖的发生，且该结果具有很强的稳定性。同时还得到，睡眠时间也对BMI作用效果显著。利用OR值的比较及夏普利值分解法，进一步剖析，发现睡眠时间不足7小时，劳动时间超过8小时均会显著促使劳动年龄人口的BMI及腰围增加。且劳动时间越长、睡眠时间越不足，发生概率越高。这说明，长时间劳动和睡眠时间不足均会促使肥胖的发生。 2.相关对策建议
（1）作息时间正常化、规律化。目前存在着部分员工工作、生活作息时间紊乱的现象。长时间劳动以及睡眠时间不足都容易导致肥胖的发生。因此，要尽量避免长期陷入这种不规律生活的怪圈中。在保质保量完成工作任务的同时，减少熬夜。睡前不饮用茶、咖啡等易使大脑兴奋的饮品。不但要保证每日的睡眠时间，还要提高睡眠的连续性和质量，让大脑及身心尽可能地得到恢复以迎接新一天的工作挑战。工作时间和家务劳动挤占了生活太多空间，而长期处于长时间劳动状态不仅会促使肥胖的发生，还会给身心健康带来损失，带来情绪焦虑、心情抑郁等。但不得不承认，随着社会经济的不断发展，生活节奏越来越快。无论是出于工作乐趣还是为了晋升，无论是用人单位规定还是任务过于繁重，有太多的理由让员工步入长时间劳动的工作节奏中，不仅仅失去了闲暇，还致使生活、饮食等不规律，离健康生活的理念越行越远。所以，员工应该学会自我调节，有序合理地安排好工作和生活。
（2） 学会休息与享受闲暇。目前，下班后甚至回到家中依然念念不忘工作和任务的员工越来越多。随着经济的快速发展，给人们带来的机遇和挑战也是前所未有的，但同时也带来了一份更为沉重的压力。尤其是在经济快速发展和科技速度更新很快的时代，人们越来越难以从工作中真正脱离出来，工作与非工作之间的心理距离被极大缩短了，工作与非工作之间的边界也变得异常模糊[45]。无法避免的下班后收到的工作短信、邮件、电话，阻碍了员工从工作中真正脱离出来。不仅如此，下班后仍然思考和惦念着工作中发生的事情的员工并不少见。因此，员工应该学会在非工作时间享受休闲，放松和调节自我，而不是始终处于工作状态。培养自己的兴趣爱好，把闲暇时间投入到兴趣爱好中也是一种享受。随着旅游服务行业的不断发展，越来越多的人选择利用年休假去旅游，放空自我，放松心情，在大自然中暂时遗忘跟工作相关的任何事情。
（3） 增强养生保健的意识。并不是说养生保健是适用并针对中老年人的，年轻人也需要注重。上班族白天的大多时光都是在椅子上坐着度过的，缺乏锻炼的时间和条件。回到家后，往往因为一天忙碌的辛苦，逃避家务做饭，而选择到餐饮店就餐或是点外卖。虽然不起火做饭，既可以省去逛超市买菜的时间，又可以不用花费心思放在菜品及口味上，节省了时间也节省了精力，是一种一举两得的做法。但是长此以往下去，很容易脂肪堆积，身体趋于肥胖，血脂过高，甚至患脂肪肝。因为餐饮店的饭菜虽然符合大众口味，但是太过油腻，对于油、盐、糖的控制只依据顾客的喜好，并不讲究膳食营养健康。尤其是在摄入大量难以消化的脂肪后，增加了肠胃负担，在缺乏运动锻炼，长期久坐的情况下，脂肪在体内很难分解燃烧，导致堆积。人们总是偏好重口味的食物，对于盐的摄入过高，在长时间劳动且工作压力很大，负荷很重的情况下，会提高心脑血管疾病的发病率。养生保健并不仅仅是指购买营养品增补身体，更多的是需要在日常生活中注意膳食营养，将健康生活的观念贯彻、落实到生活中的方方面面。无论是依靠药物治疗还是辅助以保健品，都不如膳食营养的均衡。
（4）加强超时加班监管力度。应该更新完善《劳动法》等相关法律关于工作时间、休息时间保障等方面的规定。1994年我国出台了《关于职工工作时间的规定》（国务院令第146号），明确规定了“职工每日工作8小时，每周工作40小时”。但是，目前单位员工超时工作的现象依旧较为严重，这主要与相关法律中没有明确的加班时间上限及相应的惩罚制度有关。目前加班已经成为了部分员工工作的常态。繁重的任务和棘手的期限使得员工不得不主动提出加班，这种因工作任务不合理而导致的强迫性加班，是很多员工所面对的问题。因此，从政府层面应该规范法制，严格监管用人单位的用工工时、带薪休假等问题，使得员工的休息权有所保障。
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[责任编辑 方 志]
关键词：“过劳肥”;长时间劳动;BMI;腰围;工具变量
中图分类号：F249.25 文献标识码：A 文章编号：1000-4149（2020）01-0029-20
DOI：10.3969/j.issn.1000-4149.2019.00.005
收稿日期：2018-08-12;修订日期：2018-11-12
基金项目：研究阐述党的十九大精神国家社科基金专项课题“新时代企业家精神培育的双螺旋驱动机制、路径及对策研究”（18VSJ084）;北京市社科基金一般項目“北京市灵活就业政策及其执行效果研究”（15JGB085）;北京市博士后工作经费资助项目“我国过度劳动的形成机制与健康管理实现路径研究”（23400057210008）;中国博士后科学基金第66批面上资助“‘健康中国’战略下互联网员工过度劳动问题研究”（2019M660711）;北京市哲学社会科学基金重大项目“新时代北京人口调控与城市可持续发展”（18ZDA06）。
作者简介：王欣，经济学博士，首都经济贸易大学工商管理学院博士后;杨婧（通讯作者），管理学博士，北京第二外国语学院旅游科学学院讲师，北京旅游发展研究基地研究员。
Relationship between the Length of Working Hours and Health：
From the Perspective of Obesity
WANG Xin1，YANG Jing2
（1. School of Business Administration， Capital University of Economics and Business，
Beijing 100070， China;2. School of Tourism Science/Research Centre for Beijing
Tourism Development，Beijing International Studies University， Beijing 100024， China）
Abstract：This paper studies the relationship between working hours and health from the obesity perspective. It analyses the trend of obesity among the working age population in China during 1989-2011 base on the CHNS data. Since the reform and opening in China， the Chinese people have become fatter and their waistlines have become increased， especially among young and middle-aged people， the trend of centric obesity is more obvious among male. The proportion of overweight and obesity showed a decreasing distribution from northeast to southwest. By model estimation， the effect of labor time on BMI and waist circumference is remarkable， and the result is very stable. Further analysis showed that when the labor time exceeded 8 hours and the sleep time was less than 7 hours， both BMI and waistlines would increased significantly. Long hours of work and lack of sleep can increase the likelihood of obesity. On the basis of this， some opinions about healthy living are also be put forward.
Keywords：“overwork overweight”; long hours of work; BMI; waistlines; instrumental variables
众所周知，肥胖是心脑血管疾病、高血压、II型糖尿病以及某些恶性肿瘤等主要慢性病的重要的、可预防的危险因素之一。WHO对欧洲28个国家居民的营养与健康情况进行调查时，发现其中23个国家人口超重率超过50%且肥胖率超过20%，例如：捷克共和国的女性超重率达到了72%，法国男性超重率达到了61%，而这仅是2008年的数据[1]。2010年美国的超重、肥胖的比例为68%，而由肥胖产生的医疗支出高达1170亿美元[2]。美国仅因肥胖问题导致的人口平均预期寿命减少了5岁[3]。肥胖问题显然已成为世界健康所面临的难题。世界肥胖联合会（WOF）还将每年的5月11日定为“世界防治肥胖日”。改革开放以来，随着我国经济社会的不断发展，工业化、城市化进程的不断推进，人民生活水平日益改善。产业结构的升级、国际业务以及国内需求的增多，让劳动力市场中的竞争变得越发激烈，加班已成为部分员工的工作常态。诸多因素让我国的肥胖率在这几十年中正以“爆炸式”增长的态势发展了起来，中国人迅速实现了从营养不良到营养过剩的转变。有学者研究表明，按照中国肥胖问题工作组织（WGOC）的BMI标准衡量，中国1989年肥胖人口仅有1487万，而到2009年增加到了1.28亿，同年中国的超重和肥胖人口总量已超过美国，居世界第一，平均每11个人中就有1个肥胖者[4]。且中心型肥胖在人群中广泛流行并呈现加速上升的趋势[5]。在这个世界性范畴的话题中，中国已需要面对和重视这个问题，并尽早防治。 近年来，在一些期刊和报道中“过劳肥”这个词被多次提及和使用。对于影响肥胖的因素除了遗传基因以外有很多，较为复杂。“过劳”真的会给人们带来肥胖吗？这样的叫法虽然屡见各种新闻媒体，甚至央视报道称应被纳为“工伤”，但是国内在此方面的研究很少。这样的称谓甚至这个命题是否可信？2016年10月，中共中央、国务院印发了《“健康中国2030”规划纲要》，提到“把健康摆在优先发展的战略地位，立足国情……实现健康与经济社会良性协调发展”。健康中国正在从理论目标走向体制机制的改革创新。在以可持续发展方法论为指引的前提下，健康优先，经济社会良性循环，协调发展。我国劳动年龄人口超重、肥胖的现状如何，有何区域性特征，呈现怎样的发展趋势等值得进一步摸索。而今，加班已成为我国部分员工的工作常态[6]。“过劳”是否会促使超重甚至肥胖的发生是值得深入挖掘的。
一、 文献述评
在过去的40年人们只专注于遗传基因对于肥胖的影响，因为有40%—70%的原因归结于此
[7-8]。但是，随着社会经济的发展，肥胖已发生了很大程度的改变，影响肥胖的因素也越发复杂，包括来自社会经济、工作环境、生活方式、健康行為、遗传基因等多个方面[9]。而正如通常所说的，食物热量摄入过多而缺乏运动会导致体重增加，因此饮食习惯和运动锻炼对肥胖的影响很大[10-11]。但是，有学者产生了这样的疑问，有些个体在20—50岁之间增加了10kg，而这与他们1/3的时间都花费在工作上是否有着某种联系呢[12]。来自职场的因素开始被学者们所关注，例如：工作要求、工作资源、工作控制、长时间劳动、轮班制等[13]。但是长时间劳动与体重、BMI（体重指数）、腰围、WHR（腰臀比）、皮褶厚度等之间的关系较为复杂且并不明朗。例如，有学者研究表明，长时间劳动对BMI增加有显著影响，但是与皮褶厚度无关[14]。又如，有学者认为长时间劳动与BMI之间存在着某个中介变量，通过对16951名中年澳大利亚员工调查显示，睡眠时间不足在二者之间起到了部分中介作用且效果显著（p<0.05）[15]。目前，关于此方面的验证性研究主要包括三大类。
利用文献内容分析法或元分析法对某一时期内相关研究进行综合分析。例如：有学者对1995—2012年期间的39篇相关研究成果进行分析，其中70%的文章都表明长时间劳动与体重的增加有着正相关关系;另外，还发现加班会促使体重增加，但在性别上各研究结果有所分歧[16]。
通过几年以内的追踪调查，利用纵向数据探讨体重前后变化是否与劳动时间相关联，而这样的研究主要来自日本。一部分学者认为“过劳”与员工体重的变化密切相关。例如：有学者利用面板数据对日本员工三年内的劳动时间与体重变化进行研究，结果表明，加班时间对BMI变化有显著影响（p<0.01），对腰围尺寸变化的影响亦如此（p<0.01）[17]。有学者对45—50岁9276名中年女性进行调查，结果发现两年间体重的增加量与长时间劳动紧密相关[18]。一项对458名日本企业白领员工的追踪结果表明，长时间劳动对BMI增加具有显著作用效果（p<0.001），且当每周工作时间小于45小时时BMI均值为22.6，45—50小时时该指数为23.6，而超过50小时该指数为23.8[19]。但是，也有一部分学者的研究表明，二者并不存在联系。例如：一项对649名日本员工两年内随时间变化的比较结果表明，加班不利于身体健康，但是与BMI无关[20]。同样结果，有学者对6675名20—58岁的日本员工进行调研，结果表明加班对BMI以及WHR均无显著影响[21]。
通过某一年份的截面数据对受访者劳动时间与体重之间的关系进行分析，这样的研究方式也是最常见的。不少国家都采用了该种方法，从加班时间、长时间劳动、自觉疲劳程度等与员工体重、BMI等之间的关联性进行剖析，并给出了不同时间段、不同疲劳程度下的员工肥胖的OR值或危险系数。其中包括英国、芬兰、澳大利亚、韩国、美国等国家的研究。但是，各国研究结果的一致性并不高，综合以上研究，主要有以下发现：①超时工作对员工肥胖的影响呈现出不同状态。例如：有学者对6014名英国居民进行调查，结果表明在0.05的统计水平上，加班时间对BMI不存在统计学意义[22]。一份对8892名芬兰赫尔辛基市员工的调查表明，加班时间以及自觉疲劳程度会促使体重增加，且在性别上无差异;当自觉疲劳程度为“中”和“高”时，女性员工体重增加的概率分别是无疲劳症状时的1.19倍和1.56倍，男性员工则为1.64倍和1.86倍;女性员工加班时体重增加的概率是不加班时的1.26倍，男性则为1.49倍[23]。韩国的一项社区健康调查研究表明，对42234名员工进行调研，其中男性员工每周工作时间少于40小时和超过60小时促使肥胖的作用效果均显著，其风险概率分别是工作40—48小时的1.31倍和1.55倍[24]。②长时间劳动对性别的组间影响有所差异。有学者对1101名澳大利亚受访者进行调查，研究表明男性员工每周工作时间在35—49小时之间，尤其是超过49小时，与低于35小时相比，对BMI的影响显著（p<0.05），但是对女性员工的BMI影响并不显著[25]。③随着年龄的增长，体重增加趋势明显。一项针对女性员工的调查研究表明，年龄在50岁以上且周工作时间超过9小时，其BMI增加的概率是年龄在50岁以下且工时小于9小时的员工的3.82倍[26]。劳动时间对员工肥胖的影响程度在不同职业中呈现组间差异。美国7674名随机受访者的调查研究表明，员工劳动时间对BMI以及肥胖有显著影响（p<0.05），在白领人员和蓝领人员中较为明显（p<0.1），在服务人员中并不显著;而员工每周多工作10小时，肥胖的概率将会提高0.013个百分点[27]。
国内相关方面的研究较为少见，在中国知网中以相关主题关键词进行查询，所有数据库均未找到有关记录，而在WOS核心库中查找国内的研究成果也没未有相关记录。仅在PubMed数据库和EBSCO数据库中共同查找到一篇文献：有学者对香港地区4793名受访者进行调查，研究表明睡眠时间减少以及长时间劳动都会促使BMI增长，尤其是当睡眠时间不足6小时，劳动时间超过9小时，男性和女性员工的BMI以及腰围都会增加[28]。综上所述，可以看到目前的研究主要存在三个局限：第一，以劳动年龄人口为研究对象，探讨我国劳动者“过劳”与肥胖的关联性尚不明确。第二，我国劳动年龄人口中超重及肥胖的演变趋势及分布规律，尤其是跨世纪前后的比较以及不同区域的比较分析较为薄弱。第三，劳动时间超过多少小时就会明显促使肥胖的发生，国内相关研究较为缺乏。 2017年诺贝尔奖生理或医学奖颁给了三位研究生物钟基因的科学家。生物钟基因是能够控制生物正常昼夜节律的基因。而长时间劳动、过重的家庭劳务负担，会对睡眠时间产生挤出效应，导致睡眠缺乏，从而会造成人体生物钟紊乱，影响人体健康。生物钟控制了一些关键机能，其中包括激素水平、睡眠、新陈代谢等。因此，一旦生物钟发生紊乱势必会造成身体健康的恶性循环。本文在试图借鉴发达国家已有研究成果的基础上，主要从肥胖角度对劳动时间与健康的关系进行论证。包括两个方面的拓展：第一个方面的拓展是，分析我国超重、肥胖率、中心型肥胖水平及其在劳动年龄人口中的流行和分布规律，主要包括性别、年龄、地域、省际、城乡等组间差值的探讨。第二个方面的拓展是，我国劳动者劳动时间对肥胖的影响程度如何？当劳动时间超过某一阈值对肥胖的影响是否会显著提高？睡眠时间、家庭劳务时间在其中所起到的作用如何？本文的研究结论对于阐释我国劳动者“过劳肥”这个命题的真实性，深入认识长时间劳动与肥胖之间的关联性等问题具有积极的理论意义和实践价值，也将为防治肥胖问题等公共健康政策的建立提供科学依据。
二、 数据、变量与模型
1.数据来源与样本选择
本文所用的数据均来源于“中国健康与营养调查”（China Health and Nutrition Survey，CHNS）。该数据是由北卡罗莱纳大学的罗来纳州人口中心与中国疾病控制和预防中心的国家营养与食品安全所共同进行的社会健康调查所得。样本已由开始9个省覆盖到15个省。该数据第一次调查始于1989年，到2011年已先后开展了8次后续追踪调查。因此本文中涉及到的年份有：1989、1991、1993、1997、2000、2004、2006、2009、2011。CHNS数据涉及中国居民的人口特征、工作、家庭劳务、营养与健康等方面的问题，既可用于横截面数据的分析，也可用于纵向数据的方法估计。之所以选用CHNS数据在于，首先该调查中所涵盖的个人体检信息，如：身高、体重、腰围等能够详尽地计算出BMI等测量指标。其次，由于调查所跨越的年份较多、时间较长，所以能够反映从20世纪末到21世纪初期，该阶段我国劳动年龄人口超重、肥胖的流行及分布规律。再次，该调查所包含的问题能够涵盖本文所要研究的范围，包括了劳动时间、睡眠时间、家庭劳务等核心数据信息。需要特别强调说明的是，由于公布的CHNS最新一期数据是2015年所调研的，但由于该调查年删除了原问卷中一直寻访的“体侧”一项，致使缺乏“身高、体重、腰围”这些关键指标数据。因此，本文无法采用2015年的最新数据对本主题进行研究。同时考虑到身高、体重、腰围等变量可能存在异常值，为了减少变量异常值对实证结果的影响，本文对该变量进行了99%分位的截尾处理，最终得到符合要求的样本数量[29]。在实际回归过程中，将根据具体模型除去关键变量缺失的样本，因此各个模型中的样本可能不尽相同。本文将利用1989—2011年的数据对我国劳动年龄人口BMI特征及分布规律进行研究，实际样本量为157286，有效样本量为58215。利用1993—2011年的数据对我国劳动年龄人口腰围特征及分布规律进行研究，实际样本量为125296，有效样本量为45636。利用2011年截面数据对“过劳肥”该命题的真伪性进行论证，实际样本量为23149，有效样本量为2110。
2.主要研究变量
（1）被解释变量。
关于肥胖的测量，目前国际流行的主要有BMI、WHR、腰围、皮褶厚度等。而本文主要通过BMI及腰围对肥胖进行衡量。
BMI被称为身体质量指数，简称为体质指数，是国内外最常用也是流行的界定超重、肥胖的测量工具。BMI的计算方法如下公式所示：
BMI=Waist/High2 （1）
公式中BMI表示体质指数，Waist表示体重且计量单位为公斤（kg），High表示身高且计量单位为米（m）。目前，BMI的衡量标准一共有三套，分别是世界卫生组织的标准（WHO标准）、亚洲标准、中国标准。WHO标准主要是以欧美国家白人族群为基准而制定的，因此界值范围较为宽松。而亚洲人与欧美白人相比，普遍矮小、瘦弱，所以WHO又推出了BMI亚洲标准。前述中，日韩学者们的研究多是使用了这一标准。随着国内对肥胖问题的重视，中国肥胖问题工作组织（WGOC）根据我国人群大规模的调查，于2003年提出了中国成人判断超重和肥胖程度的界值，2013年被原卫生部定为卫生行业标准。该分类为：BMI<18.5为体重过低，18.5≤BMI<24.0为体重正常，24.0≤BMI<28.0为超重，BMI≥28.0为肥胖（参照WS/T 428）。该标准低于WHO标准但又高于亚洲标准。
腰围，通过腰围的测量可以对中心型肥胖进行判断。目前，该标准有两套，分别是WHO标准和中国标准。中国标准为：85cm≤男性腰围<90cm或80cm≤女性腰围<85cm为中心型肥胖前期;男性腰围≥90cm或女性腰围≥85cm为中心型肥胖（参照WS/T 428）。
出于对劳动时间与肥胖两者之间关联性研究结果的稳定性考虑，本文将采用以上兩个测量工具，按照中国标准对我国劳动年龄人口中超重、肥胖、中心型肥胖水平的流行及分布规律进行研究。并分别以BMI及腰围作为被解释变量，对“过劳”与肥胖之间的关联性进行分析，从而判断“过劳肥”这一命题的真伪。
（2）核心解释变量。劳动时间。
由前面文献可知，通常用自觉疲劳度、加班时间、劳动时间等对“过劳”状态进行替代。在无法客观衡量劳动强度的情况下，除利用主观量表对“过劳”情况进行描述外，通常用劳动时间作为过度劳动的判定标准之一[30]。而日本、韩国、中国台湾地区等对于“过劳死”的认定也都是把劳动时间作
为十分关键的判定标准[31]。对于劳动时间的衡量通常采用年均劳动时间、平均每周劳动时间以及每日劳动时间。受到受访者回答便利的限制，往往后两者更为常见。由于多是通过问卷访问“每周工作天数”以及“每天工作时数”得到的，因此周劳动时间也多通过二者乘积计算得到。鉴于以上原因，本文将直接采用平均每天工作小时数作为劳动时间衡量的指标变量，与张抗私、吴伟炯等学者处理方式[32-33]相同。 睡眠时间。睡眠时间以及睡眠连续性均与BMI有较强联系[34]。伊朗的一项健康调查显示，睡眠时间少于5小时的居民患中心型肥胖的概率是睡眠时间在7—8小时的2.49倍;且睡眠时间小于5小时均会促使腰围尺寸及BMI显著增加[35]。一项对13742名美国成年人的调查研究显示，睡眠时间少于7小时均会促使BMI及腰围尺寸显著增加[36]。但是较短的睡眠时间和较长的睡眠时间均会增加超重或者肥胖的概率[37]。韩国的健康调查也同样表明，睡眠时间与肥胖之间的关系呈“U”型趋势，睡眠少于6小时或者大于9小时都会提高肥胖的概率[38]。因此，将睡眠时间纳入研究的范畴，以便观察长时间劳动是否会导致睡眠时间减少而引起超重、肥胖。本文将直接采用平均每天睡眠小时数作为睡眠时间衡量的指标变量。
家庭劳务时间。随着科学技术的不断进步，高科技产品的不断衍生，越来越多的电气化、智能化产品走进大众生活，让家庭劳务越来越轻松。但不得不承认，家庭劳务与静坐（看电视、上网等）相比会使身体运动的频率和幅度明显增加，从而可以达到燃烧脂肪及消耗能量，减轻体重的目的。但是有国外学者通过实验法表明，超重和肥胖群体受循环系统的影响往往从事家庭劳务较为困难，在劳务时间及质量上均会大打折扣，因此该群体无法通过家庭劳务减轻体重[39]。所以，家庭劳务对肥胖的影响存在双向因果关系。随着社会化进程的演变，男女共同分担家务的观念虽然得到了更多的认同，两性家务劳动时间差距也在缩小[40]，但不可否认，女性依旧比男性要承担更多的家务，且已婚人员从事家务的时间往往更多。但是，如果子女与父母同住，母亲通常能够帮助子女承担部分家庭劳务，使得子女不会太过劳累。而从事第二职业会加大闲暇时间的挤占，因此这部分群体在家务劳动上贡献比较低。以上这些因素等均会影响到家庭劳务时间的多少。因此，需要通过工具变量的设定来解决内生性带来的遗漏变量偏差等问题。所以，选择性别、婚姻状况、从事第二职业状况、是否与母亲同住这四个虚拟变量作为家庭劳务时间的工具变量。另外，已婚女性的劳动时间与绝对收入的增加可以显著地帮助她们减少家庭劳务时间[41]，因此，劳动时间与家庭劳务时间具有相互替代的作用，家庭劳务对劳动时间具有挤出效应。因此，不仅是单方面因素的影响，还会受到二者的共同作用。
除以上变量外，还将对年龄、所在省份、所属区域、所在地域、城乡类别等个体特征、地区特征、城乡特征变量等进行控制。所有变量的定义及统计特征描述如表1所示。
3. 模型设定
（1）基准模型。在借鉴已有相关文献的基础上，构建本文所要估计的基准模型以此研究长时间劳动与BMI水平及腰围尺寸之间的关系，如下所示：
lnbmii=α0+α1lnworki+α2lnsleepi+α3lnhouseworki+α4Xi+εi1（2）
lnwaisti=β0+β1lnworki+β2lnsleepi+β3lnhouseworki+β4Xi+εi2（3）
式（2）、式（3）中，bmii和waisti分别表示个体i的BMI水平和腰围尺寸，worki表示个体i的劳动时间，sleepi表示个体i的睡眠时间，houseworki表示个体i的家庭劳务时间;Xi表示包括控制变量在内的一系列可观测的相关因素;εi1和εi2为随机扰动项。α1、α2、α3以及β1、β2、β3是待估计参数，分别反映个体劳动时间、睡眠时间以及家庭劳务时间对BMI水平及腰围尺寸的影响。
如果，corr（worki，εi|Xi）=0，corr（sleepi，εi|Xi）=0，corr（houseworki，εi|Xi）=0，那么通过普通最小二乘法（OLS）估计式（2）和式（3）就能得到劳动时间、睡眠时间、家庭劳务时间对BMI水平及腰围尺寸的一致估计。然而，家庭劳务时间存在前面所述的遗漏变量和双向因果关系，使用OLS估计式（2）和式（3）得到的参数估计值将是有偏的。本文利用婚姻状况及第二职业作为工具变量来克服这一内生性问题，识别并估计其对BMI及腰围的影响。
（2）工具变量模型。
本文将采用工具变量两阶段最小二乘法（2SLS）估计家庭劳务时间对BMI水平及腰围尺寸的影响，两阶段模型的第一阶段为：
lnhouseworki1=γ0+γ1genderi+γ2mari+γ3seci+γ4Xi+ui1（4）
lnhouseworki2=μ0+μ1mari+μ2motheri+μ3Xi+ui2（5）
式（4），genderi表示个体i的性别，mari表示个体i的婚姻状况，seci表示个体i是否从事第二职业，motheri表示是否与母亲同住。将式（4）的拟合值代入式（2），将式（5）的拟合值代入式（3）中分别进行估计，就可得到家庭劳务时间对BMI水平及腰围尺寸的一致估计。由于在大样本下，2SLS与“有限信息最大似然估计法”（Limited Information Maximum Likelihood Estimation，LIML）是漸近等价的，但是在弱工具变量的情况下LIML的小样本性质可能优于2SLS[42]，因此，本文也将给出LIML的估计结果。由于在球形扰动项的假定下，2SLS是最有效的，但如果扰动项存在异方差或自相关，则需要用更有效的方法“广义矩估计”（Generalized Method Moments，GMM）。并对迭代GMM和两步GMM的系数估计值进行比较，以进一步确定最优的估计方法。为消除潜在异方差和误差项的相关项，在估计中加入稳健回归（robust）和聚类回归（cluster）的选项。通过豪斯曼（Hausman）检验对“所有解释变量均为外生”即不存在内生变量这一原假设进行判断。如果在一定的统计水平上拒绝原假设，故可认为存在内生性。在这样的判断基础上，应用工具变量才是有意义。通过过度识别检验考察是否所有工具变量均为外生变量，即与扰动项不相关。并利用F统计量及沃尔德（Wald）检验对是否为弱工具变量进行判断。 三、 实证分析
1.超重、肥胖的流行及分布规律
如图1（a）—（c）所示，我国劳动年龄人口BMI及腰围均呈不断增长趋势。BMI从1989年的21.51增长到2011年的23.88，年均增长率为0.50%。从BMI年均增长率来看呈现出“N”型趋势，尤其是1993—2000年，该期间BMI迅速增长，与同期GDP增长规律较为一致。可以看出，随着改革开放40年来我国经济社会的不断发展，人民的生活水平日益提高，中国人比20个世纪90年代胖了很多。通过趋势估计可以看到，我国劳动年龄人口超重趋势明显，2011年就已经踩在了超重标准的边缘线上。无论性别均已步入中心型肥胖前期，且与女性相比男性中心型肥胖的趋势更为严重。不得不承认这30年来中国人的腰变粗了，已经脱离了纤瘦，甚至瘦骨嶙峋的身体外貌特征。
由表2可以看到，1989年我国劳动年龄人口中超重的比例为13.66%，肥胖的比例仅为1.33%，二者之和为14.99%。但2011年超重人口的比例为31.58%，肥胖人口比例为11.93%，二者之和已达到41.51%，增速迅猛。而这一比例与前面所提及的我国人口肥胖的严重态势具有一致性。20多年来，我国劳动年龄人口中超重及肥胖人口比例翻了近3倍，每5名劳动年龄人口中就有2名体型过胖，每两人当中就有一人偏离正常体态。所以，防治肥胖已势在必行。
按照性别、年龄分组，通过1989年与2011年BMI金字塔图（如图2（a）-（d）所示）的对比可以明显看到，无论男性还是女性，在各个年龄段上BMI均有所增长。且男性BMI增长的幅度显著超过女性。男性在25—40岁以及50岁以上BMI增长较其他年龄段明显，而女性主要在50岁以上BMI增长较为明显。通过1989年与2011年腰围金字塔图的对可以明显看到，无论男性还是女性，在各个年龄段上腰围均有所增长。且男性腰围增长的幅度显著超过女性。男性在31—40岁以及45—55岁这两个年龄段内增速较快，而女性在21—30岁以及51—55岁这两个年龄段内增速显著。由以上分析可以看到，我国劳动年龄人口中青年人的BMI及腰围均呈明显增长趋势，这并不是一个健康的景象。这部分群体是劳动力市场中的中坚力量，也是“上有老，下有小”最劳累的阶段。众所周知，肥胖所带来的不仅仅是体型体态上优美的缺乏，所引起的心脑血管疾病、糖尿病等并发症更是健康的杀手。因此，作为劳动年龄人口中的“顶梁柱”更该加大警惕这一趋势，让健康生活成为常态。
如表3所示，劳动年龄人口中男性超重、肥胖的比例分别为34.83%和12.45%。女性超重、肥胖的比例分别为28.14%、11.38%，男性偏胖的现象更为严重。年龄超过30岁组别人员超重、肥胖的比例明显高于30岁及以下组别。当超过45岁时，过轻及正常的比例明显低于另外两个组别。未婚人员BMI过轻、超重所占比例分别为16.38%、16.69%，而已婚人员则分别为3.30%、33.12%，差異化明显。从城乡特征来看，城市劳动年龄人口中BMI的分布情况与农村无显著差异（p>0.05）。
在地域特征上，南方人明显比北方人瘦（p<0.01），前者超重、肥胖的比例仅为38.08%，而后者则高达51.26%。而BMI在东、中、西部地区也呈现出不同的分布规律，差异明显（p<0.01）。且由东部到西部超重、肥胖的比例逐步减少，呈线性趋势（p<0.01）。可以看到，我国劳动年龄人口中超重、肥胖的比例在地域和区域的分布上呈现出从东北到西南逐步减少的趋势，且这一特征十分明显。
2. 长时间劳动与肥胖的实证分析
主要通过劳动时间对我国劳动年龄人口BMI水平及腰围尺寸的影响进行判断。在基准模型中利用OLS估计方法，得到如表4所示结果。在未加入家庭劳务时间变量前，无论是否控制个体特征、城乡特征、地区特征等变量，劳动时间以及睡眠时间都对BMI具有显著影响，且前者与BMI呈正相关关系，后者与之呈负相关关系。加入家庭劳务时间变量以后，影响方向未发生改变。但可以看到，此时家庭劳务时间变量与BMI的关系为正向，这与实际情况并不吻合。所以，OLS估计并不能准确地反映该变量与BMI之间的关系。在纳入劳动时间与睡眠时间的交叉项后，该变量对BMI具有负向作用，且在0.05的统计水平上显著。这表明，在对BMI的影响上劳动时间对睡眠时间具有明显的挤出效应。但是，在控制个体特征、城乡特征、地区特征等变量后，该作用效果并不显著。说明该挤出效应具有群体和地域的特质性，组间差异化明显。通过OLS估计可以判断长时间劳动以及缺乏睡眠都会促使BMI增加，且前者对后者具有挤出效应。但是对于家庭劳务时间的作用效果估计并不准确。
对BMI的2SLS估计结果进行检验，在豪斯曼检验中p<0.05，拒绝原假设，说明存在内生性问题，需要引入工具变量。以性别、婚姻状况、从事第二职业三个变量作为工具变量，引入工具变量模型中。过度识别检验中p=0.4904，接受原假设，说明纳入的这三个工具变量并不存在过度识别问题。家庭劳务时间变量在第一阶段回归中R2=0.1668，该数值较大，且三个工具变量中除第二职业变量以外，其余两个变量均对家庭劳务时间影响显著，说明未暴露出弱工具变量问题。而家庭劳务时间变量的解释力为0.1441，也具有较强的解释力。在弱变量工具检验中，F=75.26远大于建议的经验法则临界值10，也同时大于2SLS估计量的沃尔德检验值的10%（22.30），因此可以轻松拒绝是弱工具变量的原假设。综上所述，表明基准模型中存在内生性问题，在引入性别、婚姻状况、第二职业状况这三个变量作为工具变量后，内生性得到解决，且工具变量的效果较好。甚至可以看到，在2SLS、LIML、GMM等多种估计中，各变量的系数变化极小，甚至未发生任何改变。这说明，该工具变量模型具有较强的稳定性，即对于我国劳动年龄人口BMI的影响估计是准确且稳定的。由迭代GMM和两步GMM估计结果可以看出，劳动时间及家庭劳务时间均在0.05的统计水平上，对BMI的影响效果显著。且前者对BMI具有正向作用效果，后者具有负向作用效果。说明，在工具变量模型中，长时间劳动依旧会促使BMI的增加。但家庭劳务时间的增加会明显减少BMI，这样的估计结果是与事实相吻合的。而睡眠时间对BMI的作用效果方向未发生改变，但在该模型中并不显著，详见表5。 与BMI的OLS估计结果较为一致，在未加入控制变量前，劳动时间和睡眠时间均会对我国劳动年龄人口腰围有显著作用效果，且劳动时间促使腰围增加的效果更为显著（见表6）。在加入家庭劳务时间变量后，该变量与腰围之间呈负相关关系，这与事实情况并不相吻合，说明基准模型在一定程度上受到了内生性的影响。因此，有必要引入工具变量解决内生问题。在加入交叉项后，同样得到长时间劳动对睡眠时间具有挤出效应，且会因特质性的存在而显现出影响效果上的差异。
对腰围的2SLS估计结果进行检验，豪斯曼检验中p<0.01，拒绝原假设，说明基准模型中存在内生性问题，因此需要引入工具变量解决这一问题。在引入婚姻状况和与母亲同住两个工具变量后，模型得到改善。在过度识别检验中p=0.2960，接受原假设，说明即便引入两个工具变量，但并不存在过度识别问题。家庭劳务时间变量在第一阶段回归中，R2=0.0574，与母亲同住这一变量在0.01的统计水平上对其影响效果显著，而婚姻状况不显著，但未暴露出弱工具变量问题。家庭劳务时间变量的解释力为0.0297，具有较强的解释力。在弱变量工具检验中，F=23.58，大于建议的经验法则临界值10，同时也大于2SLS估计量的沃尔德检验值的10%（19.93），因此可以轻松拒绝是弱工具变量的原假设。由表7可以看到，2SLS与LIML两种估计结果较为一致。GMM矩估计、迭代GMM以及两步GMM估计，这三个结果完全一样。且所有加入工具变量后的估计结果差异极小，估计结果之间具有较高的一致性。说明，工具变量模型具有一定的稳定性，各变量对腰围的影响效果估计较为准确。从以下结果中可以看出，劳动时间依旧对腰围有很强的作用效果。与对BMI作用效果不同的是，睡眠时间对腰围的负向作用十分显著，而家务劳动时间的作用效果并不明显。这说明，长时间劳动以及睡眠的缺乏会导致腰围尺寸增加，且这一效果十分明显。
在上述的分析中可以看到，长时间劳动对我国劳动年龄人口BMI及腰围都具有作用效果，长时间劳动均会促使BMI及腰围增加。而睡眠时间仅对腰围作用效果明显。因此，可对这两个变量进行更深入的探讨，到底劳动时间超过多少小时，睡眠时间低于多少小时，会对BMI及腰围产生明显作用？将BMI按照国家WS/T 428标准，将其分为过轻、正常、超重、肥胖四个阶段。将腰围尺寸同样按照WS/T 428中规定的男性及女性标准，将其分为正常、中心型肥胖前期、中心型肥胖三个阶段。将劳动时间划分为：（0，6）小时、[6，8）小时、[8，9）小时、[9，max]小时，这四个时间段。将睡眠时间划分为：（0，5]小时、（5，6]小时、（6，7]小时、（7，8]小时、（8，9]小时、（9，max]小时，这六个时间段。通过有序回归进行OR值比较，并利用夏普利值分解得到各虚拟变量对BMI及腰围影响的贡献率。夏普利值（Shapley Value）分解法能够克服变量之间多重共线性问题，通过观察不同解释变量组合下模型R2的变化，测度对解释变量的边际贡献率[43]。涉及的運算量如果非常大，每增加一个变量，该程序的计算量将呈几何级数增长;当变量超过10个时，由于过大的运算量，将无法得到结果[44]。因此，本文将对睡眠时间及劳动时间分别进行夏普利值分解。
从表8中可以明显看到睡眠时间越短对BMI的作用效果越强烈。以每日睡眠时间9小时以上为参照组，睡眠时间为6—7小时、5—6小时、不足5小时这三组对BMI的影响程度分别是参照组的1.48倍、1.64倍、2.13倍。尤其是睡眠时间少于5小时对于BMI的作用效果凸显，其贡献率占到了31.17%。这一结论与前述国外学者们的研究较为一致。而在劳动时间方面，呈现出劳动时间越长对BMI的作用效果越明显的趋势。以每日劳动时间在6小时以内为参照组，劳动时间为8—9小时以及9小时以上这两组对BMI的影响程度分别是参照组的1.33倍、1.43倍。当劳动时间超过8小时会明显促使BMI的增加，当超过9小时时在同组虚拟变量中该贡献率将达到52.74%。所以，睡眠时间不足7小时，以及劳动时间超过8小时都会显著促使劳动年龄人口的BMI增加。
从表9中可以看到，睡眠时间越短对腰围的影响程度越深，尤其是睡眠时间少于7小时。以每日睡眠时间9小时以上为参照组，睡眠时间为6—7小时、5—6小时、不足5小时这三组对BMI的影响程度分别是参照组的1.49倍、1.59倍、1.53倍，其组内贡献率分别为37.23%、33.18%、7.08%。而在劳动时间方面，劳动时间越长越会促使腰围增大，且超过8小时后这一效果更加明显。以每日劳动时间在6小时以内为参照组，劳动时间为8—9小时以及9小时以上这两组对BMI的影响程度分别是参照组的1.27倍、1.41倍，其组内贡献率分别是30.92%、61.67%。所以，睡眠时间不足7小时，劳动时间超过8小时均会显著促使劳动年龄人口的腰围增加。
四、 结论与对策建议
1.主要结论
随着社会经济水平的不断发展，人民的生活越来越富足。但在这过程中，伴随着生活质量提高的同时又失去了部分健康，是以身心发展为代价的。加班已成为部分用人单位员工的工作常态。“过劳肥”一词也屡见各大新闻报纸。这一词汇是不是一种真实写照，又是不是一个伪命题，值得思考。本文从肥胖角度对劳动时间长度与健康的关系进行了论证，利用国内规定的BMI及腰围标准，对1989—2011年期间我国劳动年龄人口的肥胖趋势进行了剖析。得到改革开放以来，中国人肥胖程度增加，腰围增加，且男性中心型肥胖的趋势更为明显的结论。每5名劳动年龄人口中就有2名体型过胖，每两人当中就有一人偏离正常体态。我国劳动年龄人口中青年人的BMI及腰围均呈明显增长趋势，而这并不是一个健康的现象。其中超重、肥胖的比例在地域和区域的分布上呈现出从东北到西南逐步减少的趋势，且这一特征十分明显。本文利用OLS估计法对基准模型中的参数进行估计，结果表明劳动时间对BMI及腰围的影响十分明显。在加入工具变量后，利用2SLS、LIML、GMM等估计法对工具模型中参数进行估计，得到同样的结论，劳动时间会促使肥胖的发生，且该结果具有很强的稳定性。同时还得到，睡眠时间也对BMI作用效果显著。利用OR值的比较及夏普利值分解法，进一步剖析，发现睡眠时间不足7小时，劳动时间超过8小时均会显著促使劳动年龄人口的BMI及腰围增加。且劳动时间越长、睡眠时间越不足，发生概率越高。这说明，长时间劳动和睡眠时间不足均会促使肥胖的发生。 2.相关对策建议
（1）作息时间正常化、规律化。目前存在着部分员工工作、生活作息时间紊乱的现象。长时间劳动以及睡眠时间不足都容易导致肥胖的发生。因此，要尽量避免长期陷入这种不规律生活的怪圈中。在保质保量完成工作任务的同时，减少熬夜。睡前不饮用茶、咖啡等易使大脑兴奋的饮品。不但要保证每日的睡眠时间，还要提高睡眠的连续性和质量，让大脑及身心尽可能地得到恢复以迎接新一天的工作挑战。工作时间和家务劳动挤占了生活太多空间，而长期处于长时间劳动状态不仅会促使肥胖的发生，还会给身心健康带来损失，带来情绪焦虑、心情抑郁等。但不得不承认，随着社会经济的不断发展，生活节奏越来越快。无论是出于工作乐趣还是为了晋升，无论是用人单位规定还是任务过于繁重，有太多的理由让员工步入长时间劳动的工作节奏中，不仅仅失去了闲暇，还致使生活、饮食等不规律，离健康生活的理念越行越远。所以，员工应该学会自我调节，有序合理地安排好工作和生活。
（2） 学会休息与享受闲暇。目前，下班后甚至回到家中依然念念不忘工作和任务的员工越来越多。随着经济的快速发展，给人们带来的机遇和挑战也是前所未有的，但同时也带来了一份更为沉重的压力。尤其是在经济快速发展和科技速度更新很快的时代，人们越来越难以从工作中真正脱离出来，工作与非工作之间的心理距离被极大缩短了，工作与非工作之间的边界也变得异常模糊[45]。无法避免的下班后收到的工作短信、邮件、电话，阻碍了员工从工作中真正脱离出来。不仅如此，下班后仍然思考和惦念着工作中发生的事情的员工并不少见。因此，员工应该学会在非工作时间享受休闲，放松和调节自我，而不是始终处于工作状态。培养自己的兴趣爱好，把闲暇时间投入到兴趣爱好中也是一种享受。随着旅游服务行业的不断发展，越来越多的人选择利用年休假去旅游，放空自我，放松心情，在大自然中暂时遗忘跟工作相关的任何事情。
（3） 增强养生保健的意识。并不是说养生保健是适用并针对中老年人的，年轻人也需要注重。上班族白天的大多时光都是在椅子上坐着度过的，缺乏锻炼的时间和条件。回到家后，往往因为一天忙碌的辛苦，逃避家务做饭，而选择到餐饮店就餐或是点外卖。虽然不起火做饭，既可以省去逛超市买菜的时间，又可以不用花费心思放在菜品及口味上，节省了时间也节省了精力，是一种一举两得的做法。但是长此以往下去，很容易脂肪堆积，身体趋于肥胖，血脂过高，甚至患脂肪肝。因为餐饮店的饭菜虽然符合大众口味，但是太过油腻，对于油、盐、糖的控制只依据顾客的喜好，并不讲究膳食营养健康。尤其是在摄入大量难以消化的脂肪后，增加了肠胃负担，在缺乏运动锻炼，长期久坐的情况下，脂肪在体内很难分解燃烧，导致堆积。人们总是偏好重口味的食物，对于盐的摄入过高，在长时间劳动且工作压力很大，负荷很重的情况下，会提高心脑血管疾病的发病率。养生保健并不仅仅是指购买营养品增补身体，更多的是需要在日常生活中注意膳食营养，将健康生活的观念贯彻、落实到生活中的方方面面。无论是依靠药物治疗还是辅助以保健品，都不如膳食营养的均衡。
（4）加强超时加班监管力度。应该更新完善《劳动法》等相关法律关于工作时间、休息时间保障等方面的规定。1994年我国出台了《关于职工工作时间的规定》（国务院令第146号），明确规定了“职工每日工作8小时，每周工作40小时”。但是，目前单位员工超时工作的现象依旧较为严重，这主要与相关法律中没有明确的加班时间上限及相应的惩罚制度有关。目前加班已经成为了部分员工工作的常态。繁重的任务和棘手的期限使得员工不得不主动提出加班，这种因工作任务不合理而导致的强迫性加班，是很多员工所面对的问题。因此，从政府层面应该规范法制，严格监管用人单位的用工工时、带薪休假等问题，使得员工的休息权有所保障。
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