本文是一篇农业经济论文，本文使用具有全国代表性的中国家庭追踪调查（CFPS）2012 和 2014 年成人部分数据形成的面板数据，利用流调中心抑郁量表（CES-D）测度了 2012 年农民工的抑郁情绪，描述了农民工2012年抑郁情绪的状况和分布特征，采用OLS回归、倾向值得分匹配方法（PSM）和泛精确匹配方法（CEM）分析了抑郁情绪对工资收入的影响，以及从农民工身体健康和工作稳定性的角度出发解释中间作用机制，并对结果的稳健性进行了检验。
第一章 绪论
1.1 研究背景
农民工抑郁情绪日渐凸显，由此带来的危害性已引起全社会关注。例如，近年来农民工聚众闹事、跳楼自杀、集体罢工等事件的报道时有发生，学术界以及社会各界人士开始认识到抑郁情绪的危害性。Zhong and Liu（2013）参考了 55 篇文章之后，得出农民工比普通人群更容易产生抑郁情绪的结论。Yang et al.（2017）研究发现中国具有抑郁情绪的农民工已达到 21.1%。根据国家统计局《2018 年农民工监测调查报告》，2018 年农民工总人数为 2.88 亿，若按此比例计算，中国目前有大约超过 6 千万农民工具有抑郁情绪，如此庞大的群体活跃在城市发展的各个角落，必然会对社会稳定和经济发展产生严重不利影响。
农民工具有抑郁情绪还会带来工资收入水平的下降。抑郁情绪作为人力资本的重要组成部分，在工资收入决定方程中起着不可忽视的作用（Mueller，2006；Heineck，2011）。然而在就业、社会、医疗等方面尚未得到保障的前提下，得到更高收入对于农民工扎根和融入城市，最终实现市民化具有关键意义（夏华梁强，2017）。特别是近年来随着中国经济增速的放缓，农民工收入水平的增速也有所下降，在抑郁情绪逐渐凸显的今天，农民工收入水平增长速度的急剧下降有多大程度与抑郁情绪有关是一个非常值得深入探讨的问题。
尽管国际流动人口的抑郁情绪已得到国际社会广泛关注，但农民工作为中国独具特色的国内流动群体，其抑郁情绪并没有得到学界应有的重视。如美国和欧洲等发达国家都有丰富的研究表明外来人口（Lolk et al.，2016；Schmied et al.，2017；Vahabi and Wong，2017）以及在本国内迁移的劳动力（Pachankis et al.，2016）均比本地居民更容易产生抑郁情绪，针对发展中国家的研究也表明在本国内迁移的劳动力抑郁情绪更加普遍（Ismayilova et al.，2014；Ruiz-Grosso et al.，2015；Firdaus，2017）。
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1.2 研究意义
（1）理论意义
从理论上看，首先，测度农民工抑郁情绪是非常必要的，只有准确估计出农民工抑郁情绪程度如何，才能为进一步采取措施管理农民工抑郁情绪打下基础；其次，研究农民工抑郁情绪与工资收入的关系，可为相关研究提供参考依据；最后，通过构建农民工抑郁情绪对工资收入影响的中间作用机制，即身体健康和工作稳定性，揭示农民工抑郁情绪影响工资收入的内在逻辑，为相关研究提供理论参考。
（2）现实意义
本研究具有多方面重大的现实意义。一是，通过描述性统计分析，揭示农民工群体在2012 年的抑郁状况以及在不同个体特征之间的分布情况，本研究有助于唤起全社会对这个巨大而又特殊群体抑郁情绪状况的关注；二是，使用CFPS2012和2014年面板数据的做法，可以控制农民工个体特征、家庭特征等无法全面衡量的特征，解决抑郁情绪和工资收入可能互为因果问题，得出更加稳健的结果；三是，将农民工抑郁情绪、身体健康和工作稳定性、工资收入结合起来，深入探讨农民工抑郁是如何通过身体健康和工作稳定性的传导机制对工资收入产生影响的，这将有助于为改善农民工抑郁情绪，增进收入，提供更深层次的政策建议。
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第二章 文献综述及理论框架
2.1 相关概念界定
（1）农民工
对于农民工的定义，学术界还没有统一的标准。本文农民工界定参照国家统计局农民工定义：指年龄在 18 周岁及以上，户籍仍在农村地区，在本地从事非农产业或外出从业 6个月及以上的劳动者。
（2）抑郁情绪
本研究对农民工抑郁情绪的测度采用 CFPS2012 年成人数据库中的流调中心抑郁量表（Center for Epidemiologic Studies Depression，也称 CES-D 量表）。因该量表较其他抑郁自评量表而言，更注重受访者的抑郁情绪体验，且被广泛用于衡量个体抑郁情绪（侯金芹与陈祉妍，2016；范航等，2018；刘正奎等，2018）。
（3）工资收入
农民工在外务工，多从事受雇工作，取得工资收入。据国家统计局发布的最新一期有农民工受雇数据的《2015年农民工监测调查报告》显示，受雇方式就业的农民工占比 83.4%，自营就业的农民工占比仅为 16.6%，因此本文选取工资收入作为分析的关键变量。
（4）身体健康水平
对于身体健康水平的测度，学者们采用了多种方法，但利用自评健康进行测度的方法得到学界的最广泛应用。例如，陈小蓉等（2010）使用自评健康量表、BMI（身体健康指数）、握力和肺活量等来衡量农民工身体健康水平。王彤等（2014）主要使用自评健康进行测度。刘生龙与郎晓娟（2017）使用自评健康和被访者对自身身体健康的客观评价（即过去 6 个月是否有疾病得到确诊，如果有取值为 1，反之取值为 0）两方面进行测度。
本文借鉴以往身体健康水平测度的方法，使用四大类身体健康指标来测量农民工的身体健康水平。包括“自评健康（不健康=1；一般=2；比较健康=3；很健康=4；非常健康=5）”、“过去六个月是否患过由医生诊断的慢性病（是=1；否=0）”、“过去一年是否住过院（是=1；否=0）”和“您觉得您的身体健康状况和一年前比起来如何（更差=1；没有变化=2；更好=3）”。
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2.2 国内外相关研究综述
2.2.1 相关研究现状
（1）农民工工资收入的影响因素研究
已有关于农民工工资收入影响因素的研究主要从人力资本和社会资本展开，本文首先对已有文献进行简要综述，为研究农民工工资收入提供依据和借鉴。人力资本是影响农民工工资收入的重要因素。目前，研究者主要关注人力资本维度下的受教育程度（Zhang et al.，2016；甘宇等，2019；王韵含与高文书，2019）、工作技能（李培林与李炜，2007；宗成峰与李茜，2008；Grogger and Hanson，2011）、培训（罗锋与黄丽，2011；张世伟与武娜，2015；吴炜，2016）、工龄（刘林平与张春泥，2007；任远与陈春林，2010）、身体健康（徐建役等，2012）等对农民工工资收入的影响。同时，大量研究表明，人力资本提升有助于提高农民工收入水平（张广胜与柳延恒，2014；夏华与梁强，2017；赵晓波等，2017）。
社会资本是影响农民工工资收入的另一个重要因素。中国经验研究表明，社会关系及社会网络显著影响劳动者的求职效率，尤其对于农民工而言，其亲戚朋友是城市劳动力市场信息的主要传递者，可见，“关系”对农民工在城市中找到合理薪资的工作发挥着重要作用（章元与陆铭，2009）。众多研究表明，社会资本有利于提高农民工收入水平（淦未宇与徐细雄，2018；王建，2019；魏万青与高伟，2019）。社会网络（章元与陆铭，2009）、人情支出（高帅等，2018）、新获得的社会资本（叶静怡与周晔馨，2010）、拜年人数和亲友数目（赵晓波等，2017）等社会资本是农民工工资收入的重要决定因素。
人力资本和社会资本是农民工工资收入的两大决定性因素，其重要贡献在大量研究中得以证实。然而，新人力资本理论将能力划分为认知能力和非认
知能力，现有文献主要研究认知能力对工资收入的影响，非认知能力对工资收入的研究还刚刚起步。
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第三章 数据来源及样本描述........................13
3.1 数据来源和数据处理 .......................... 13
3.1.1 数据来源......................... 13
3.1.2 数据处理.............................. 14
第四章 农民工抑郁情绪对工资收入影响的实证分析....................20
4.1 研究方法的选择 ............................ 20
4.1.1 得分倾向值匹配方法（Propensity Score Matching, PSM） .................... 20
4.1.2 泛精确匹配方法（Coarsened Exact Matching，CEM）................. 21
第五章 农民工抑郁情绪对工资收入影响的机制分析................25
5.1 基于身体健康的中间作用机制 ............................. 25
5.2 基于工作稳定性的中间作用机制 ............................. 27
第五章 农民工抑郁情绪对工资收入影响的机制分析
5.1 基于身体健康的中间作用机制
前文的实证分析表明，农民工在 2012 年存在抑郁情绪对 2014 年工资收入具有显著负向影响。为了解释农民工 2012 年具有抑郁情绪是如何对 2014 年工资收入产生影响的，本文首先从农民工身体健康的视角切入。这是因为已有大量研究表明抑郁情绪严重危害人们的身体健康，如增加人们患慢性病的几率
