健康在多大程度上引致贫困脆弱性——基于CHNS农村数据的经验分析

黄 潇

（重庆工商大学 经济学院，重庆 400067）

健康在多大程度上引致贫困脆弱性
——基于CHNS农村数据的经验分析

黄 潇

（重庆工商大学 经济学院，重庆 400067）

贫困脆弱性的产生，很大程度上归因于居民健康水平的下降。在阐述健康引致贫困理论机制的基础上，基于CHNS在2000—2009年间追踪调查数据，对贫困脆弱性和健康效用指数HUI进行测度，估计并分析健康对贫困脆弱性的影响与内在机制。研究发现：居民健康水平的恶化会使其面临更高的贫困脆弱性，居民健康水平每下降10%，贫困脆弱性大约会上升6%；健康影响贫困脆弱性的作用机制中，物质资本和社会资本渠道被证明是相对有效的，而人力资本渠道尽管体现出微弱效应，但尚未在统计上得到显著性验证。因此，制订前瞻性的反贫政策应着眼于建立健康风险防范机制，包括提高农村医疗保障水平和重大疾病救助力度，并增加农村公共服务的投入，以促进其均衡化发展。

健康；贫困脆弱性；机制分析

一、引 言

近年来，中国扶贫开发取得了较大进展，农村贫困人口占农村人口的比重，从2000年的10．2%下降到2010年的2．8%（数据来源于《中国农村扶贫开发的新进展》）。按照世界银行的统计，中国的贫困发生率也下降到了5．2%（世界银行和中国官方在贫困线定义上的差异，是导致贫困发生率不同的主要原因。世界银行采用每天1．25美元作为贫困线，而中国官方采用2011年公布的2 300（元／年）作为贫困线）。今后扶贫工作的重心，既在于消除剩余2 600万的贫困人口，又在于防止返贫、持续贫困的发生。世界银行于2000年提出了贫困脆弱性的概念，将考虑家庭未来福利或与未来福利相关联的风险，使贫困的定义动态化，贫困脆弱性越高则意味着未来陷入贫困的概率越大。基于预期角度研究如何降低贫困脆弱性，已成为减贫研究的新热点，对于制定前瞻性的反贫困政策具有重要参考价值。

影响贫困脆弱性的因素中，居民健康状况值得关注。健康既是人们正常生活的必要条件，又是形成人力资本的重要渠道。近年来，由于健康恶化所造成的“因贫致病”、“因病致贫”恶性循环现象日益增多，根据2008年卫生部公布的《第四次国家卫生服务调查分析报告》：农村地区贫困的发生在很大程度上可追溯到疾病，由疾病引致的贫困占总体贫困的比例，从2003年的33．4%上升到2008 年 的 37．8%［1］30－31。虽 然 健 康 不 是 导 致贫困的唯一原因，却是重要因素。现有研究大都关注健康与贫困存量间的关系，这只是在一个特定的时间点静态地度量了家庭或个人的福利水平，而未将研究视角扩展到贫困脆弱性，即考虑未来风险的贫困分析。那么，健康对贫困脆弱性有何影响？其内在作用机制是什么？上述问题非常重要，而相关研究还有待进一步深化。

二、文献回顾

早期研究只从理论上明晰了健康影响贫困脆弱性的作用机制，如Strauss等人的研究认为，由于健康风险所造成的劳动能力丧失（或者家庭成员劳动时间的损失）以及由此引致的对家庭投资不足，是健康风险引致贫困脆弱性的一个重要因素［2］。

近年来，随着微观数据的丰富和完善，越来越多的文献开始利用微观调查数据为上述理论机制寻找实证支撑。Oshio等人以自评健康数据为基础，考察了地区收入不平等、贫困与健康的关系，认为居民健康水平的高低与地区贫困、地区收入差距呈现显著的正相关关系［3］；Aue，等人利用来自德国的面板数据和Logit方法估计，认为因贫困所导致的健康行为差异，是引致“健康恶化—贫困”恶性循环的重要原因［4］。后续研究表明，该结论的稳健性对贫困线的设定较为敏感，因为贫困线设定越高二者的负相关关系越显著［5］。

国内的研究，如张车伟基于明瑟尔（Mincer）的人力资本理论，构建了营养、健康与效率模型，采用三种调查数据和工具变量法进行了稳健性估计，研究认为几乎所有的营养和健康方面都影响到农村劳动生产率，健康投资对农民脱贫至关重要［6］；高梦滔等人分析了1 354个农户和跨度15年的面板数据，认为大病冲击对农户人均纯收入有显著的负面影响，冲击效应可持续15年左右［7］；后续研究进一步指出，健康风险还会导致劳动力退出，特别是贫困阶层更易遭受负向的健康冲击［8］；针对日益严重的老龄人口贫困问题，刘生龙等人认为健康状况的改善能够提高农村老年居民的福利比率［9］；洪秋妹等人综合考虑了”因病致贫“与”因贫致病“的作用路径，并基于CHNS数据进行了经验分析，认为家庭健康冲击容易使其陷入暂时性贫困，特别是贫困户更易受到健康冲击［10］。上述分析大都认为健康冲击不利于贫困缓解，甚至深化贫困。那么，现有的医疗卫生保障体系能够减缓这种负效应吗？解垩以医疗卫生资源利用为视角，并基于TIP贫困曲线和多元回归分析，表明医疗保险在减少城市或农村贫困上的作用很小（随着医疗卫生保障体制改革的逐步推进，其效应将有待更深入研究，并得出更具时效性的结论）［11］。

已有文献虽对健康与贫困的关系进行了大量有益的探讨，并认为健康恶化易导致贫困，但却较少将研究视角拓展到贫困脆弱性，而本文的特点在于贫困脆弱性，恰好体现出预期的动态化特征，从健康视角考察引致贫困脆弱性的因素，有助于前瞻性地预防贫困的发生；基于追踪调查样本的经验分析，有助于揭示健康影响贫困脆弱性的内在机制，为贫困的事前干预提供实证支撑，以期减少减贫政策的成本。

三、指标测度和数据说明

（一）数据来源

本文采用中国营养健康调查数据（CHNS）。根据研究需要，对数据进行如下整理：样本建立在2000年、2004年、2006年、2009年都参与调查的追踪调查个体；样本包含了收入、健康、人口学特征、家户特征等重要变量，存在遗漏变量的样本都被剔除；样本的年龄区间控制在18岁以上，未包含处于就学状态的个体；样本主要来源于个体调查，但也需要部分家户调查数据，因此在样本合并时剔除了来自于同一户的个体，以避免出现选择性偏差。通过筛选，最终得到1 331个有效样本。

（二）贫困脆弱性测度

贫困发生率只是在一个特定的时点静态地度量了家庭或个人的福利水平，为了预防可能发生的贫困，不仅要了解现在谁贫困（贫困人口存量），还要了解引致贫困的风险（贫困脆弱性）。贫困脆弱性将风险或冲击与家庭（个体）的福利水平联系起来，从而构成对未来贫困的预期。贫困脆弱性定义为：一个家庭在未来的若干年内至少有一年会陷入贫困的概率，或者一个家庭因遭受重大冲击而导致其福利水平降低到贫困线以下的可能性。当然，也有文献从期望贫困和实际贫困之间的差额出发，定义贫困脆弱性，如采用期望消费与贫困线之间的差来度量贫困脆弱性。

虽然目前贫困脆弱性的定义和度量方法尚未达成一致，但大部分研究实际上是用家庭或个人未来陷入贫困的概率来定义和度量贫困脆弱性［12］，并采用这一定义进行计算。贫困脆弱性V可用下式进行测度：

其中f为密度函数，i和t分别为个体和时间的标识，Y为福利水平（一般用收入或消费作为代理指标），Z为贫困线。贫困脆弱性Vi，t表示个体（家庭）在t时期陷入贫困线Z以下的概率。参照多数文献的做法，将0．5作为脆弱线，即如果未来陷入贫困的概率高于50%，则认为是贫困脆弱的。

Yi，t的密度函数形式是计算贫困脆弱性的关键。一种方法是通过自抽样获得未来收入或消费分布的密度函数；另一种方法是直接假设未来收入或消费服从某种分布，再对其进行假设检验。

对两种方法进行对比，发现基于统计分布假设进行计算同样能够获得较高的精度［13］，因此本文采用该方式估算密度函数。

在假设了家庭未来收入为对数正态分布之后，需进一步解决的问题是估计该分布的均值和标准差。参照已有文献的做法［13］，本文采用“对过去收入进行加权平均”的方法进行估算。加权平均法对过去收入所赋权重为：

其中α是永久性收入的趋势增长率，可采用观察到的样本收入增长速度来预测，基于本文的样本，收入年平均增长率为10．1%①根据《中国统计年鉴2012》，可计算出2000－2006年间农村居民人均纯收入名义增长率为9．7%。本文样本的平均收入增长率为10．1%，与其相差不大，说明所选样本较符合我国农村居民收入水平变化的特征。；δ是折旧率的估计值，可以用家庭或个人过去三年的收入来预期未来收入，折旧率设定为33%［13］。

贫困线的设定不仅对贫困存量指标具有较大影响［14］，更直接关系到贫困脆弱性测度的精确性。2011年中央扶贫开发工作会议，将中国贫困线设定为2 300元／年，而世界银行一般采用人均每天1美元、1．5美元、2美元作为贫困线。因每天1美元被许多学者认为设定标准过低，故采用每天1．5美元、2美元作为贫困线②需要根据世行提供的PPP平价指数进行换算。世行在World development Indicator 2011中的PPP为3．64，本文采用这一指数进行换算。，同时也采用官方公布的2 300元作为贫困线。考虑到价格因素的影响，贫困线需折算到2009年价格表示的收入。本文的贫困线分别为2 132元（2 300元／年）、2 704元（1．5美元／天）、3 606元（2美元／天）。

于是，可用2000年、2004年、2006年的数据预测2009年的贫困脆弱性，预测的精确性关系到实证结果的有效性。从表1看出，如果未做任何调整，即使采用最高的贫困线（3 606元），精确性也只有61．22%③由于采用2000年、2004年、2006年的收入数据预测2009年的贫困状况，时间跨度较大，预测精确性不高也在所难免。。因此，借鉴徐伟的办法进行调整［15］，尽可能地降低预测误差④即根据2009年个体是否陷入贫困的真实情况来校正预测结果，凡是预测结果与2009年实际结果不一致的，都以2009年的实际发生情况为准。。不难发现，调整后预测的精确性有较大程度提高，本文采用已调整的贫困脆弱性数据进行估计。

表1 贫困脆弱性的预测情况表 单位：%

（三）健康水平测度

早期研究主要采用自评健康指标，即被访者对自己的健康状况作出“好”、“较好”、“一般”、“不好”、“差”的评价，这种数据较易获取，缺点在于主观性较强。之后的许多文献采用主观健康标准和客观健康标准相结合的健康指数来测度健康水平，比较常用的有QWB指数和HUI指数。本文根据所得数据特点，采用HUI指数测度健康水平。

采用probit或order probit模型，可将序数的自评健康数据转化为基数性质的HUI指数。但是，probit和order probit属于二元限制因变量模型，需要将自评健康指标转化为仅包含“健康状况良好”和“健康状况欠佳”的二元变量，人为地降低了健康变量的信息量。一种更充分利用信息的方式是Van Doorslaer等人提出的区间回归法［16］，它能够将序数性质的自评健康状况转化为基数性质的健康变量，从而便于对健康的分布进行考察。

具体步骤为：第一，将自评健康状况与实际测算的健康变量的阈值一一对应。借鉴邓曲恒的做法［17］，使用 McMaster HUI来区分阈值⑤McMaster HUI是根据加拿大居民样本估算的阈值划分。使用该指数隐含地假设了健康效用指数与自评健康指标的潜变量的映射，适用于其他国家的居民。当然这一假定或许较强。本文也曾尝试寻找适用中国居民的健康阀值，但估计该阀值需要大量样本（CHNS数据并不具备），目前也缺乏相关研究，而国外类似文献在测算居民健康效用指数时，也借鉴了McMaster HUI，这在数据有限时不失为一个可以尝试的方式。，调查自评健康状况的分类为：“差”、“一般”、“较好”、“很好”、“极佳”，对应的阈值为0、0．428、0．756、0．897、0．947、1，而 CHNS的自评健康分为“差”、“一般”、“好”、“非常好”，需对阈值的划分进行相应调整（见表2）；第二，将划分好的健康阈值作为因变量，再加入相关控制变量，进行区间回归；第三，基于区间回归的结果得出预测值，作为健康变量。

表2 阈值划分表

表3 区间回归估计结果表

从表3的区间估计结果看出：人均收入水平的高低对健康水平有显著影响；健康状况随年龄的增长而降低，但30岁以下的男性和40岁以下的女性并未表现出明显的健康差异；受教育程度与健康水平正相关；吸烟、患有慢性疾病会降低健康水平；就业状态也显著影响健康水平。

表4给出了不同自评健康水平所对应的健康效用指数预测值均值，在自评健康状况的不同类别之间，显示出较为明显的差异①虽然计算出的HUI预测值并不严格地位于阈值区间内，但总体上体现出了不同自评健康水平下的差异。原因可能在于：样本量需进一步丰富；缺乏针对中国居民的更精确的阈值划分。。

表4 健康变量的统计描述表

四、实证结果分析

（一）模型设定

研究健康对贫困脆弱性的影响，应明确“因病致贫”的路径，由于健康恶化所引致的劳动生产率下降以及支出增加，使长期收入能力降低，进而导致贫困脆弱性升高。贫困程度越高的大病农户筹资约束问题越严重，而贫困农户“因贫致病”、“因病致贫”和“因病致病”的风险则更大［18］。如果把收入看作是各类资本投入的产出，那么个体拥有的资本包括物质资本、人力资本和社会资本，任何资本的缺失都可能带来贫困脆弱性。它们之间并不是孤立的，在多数情况下不同类型的资本之间会发生传导和相互作用［10］。为分离出健康影响贫困脆弱性的净效应，需要在模型中控制物质资本、人力资本、社会资本这三个重要因素。模型设定如下：

其中i为个体i，06为2006年，09为2009年；PV是个体在2009年被预测为陷入贫困的概率，即贫困脆弱性；Marriage（婚姻状况）和gender（性别）是控制的两个人口学变量。

land为物质资本变量，可用CHNS中的“家庭可供耕种土地面积”作为其代理指标。对农村居民而言，土地是赖以生存的生产资料，属于典型的物质资本范畴。健康状况的恶化，会挤占对物质资本的投资水平（如耕种土地时间的减少或耕种数量的减少），进而影响长期创收能力。

人力资本变量采用个体的受教育年限表示。健康是人力资本的重要组成部分，个体健康状况的恶化会降低人力资本的生产效率，进而使居民的收入状况受到冲击，甚至陷入贫困；健康恶化还会影响消费支出，对家庭的人力投资决策行为产生深远的影响，从而对长期收入水平和生存状态产生影响。

职业变量（profession）用以表示社会资本。尽管中国已广泛建立了农村居民合作医疗保险制度，但在遭遇大病冲击时，传统的社会关系仍构成重要的健康风险分摊机制（向亲友借钱、亲友照料等）。一个人社会关系网络的多寡，又与其所从事的职业密切相关。为此，可把个体职业分为“农民”、“非农产业的一般技能工作者”、“非农部门的管理者”三类，处于非农产业就业的个体，相对农民往往掌握较多的社会资源①这个是一个很强的假定。三者对贫困脆弱性的影响到底有何差异，将在后文进行检验。农民：指主要职业为务农；非农产业的一般技能工作者：指从事非农产业的一般工作人员；非农产业的管理者：指包括从事管理岗位和在政府部门任职的人员。。

HUI表示健康水平。在控制上述主要影响因素后，健康在多大程度上会影响贫困脆弱性，则是本文要考察的重点内容。

为进一步考察健康影响贫困脆弱性的渠道，可进一步在模型（3）中加入交互项。健康与物质资本的交互项（land＿HUI），有助于考察健康状况的变化，并会通过影响物质资本进而导致贫困脆弱性的改变；健康与人力资本的交互项（edu＿HUI），有助于考察健康水平通过人力资本渠道对贫困脆弱性有何影响；健康与社会资本变量的交互项（professon1＿HUI和profession2＿HUI），旨在分析健康如何通过社会资本变量影响贫困脆弱性。相关估计如下：

上述变量的含义及简要描述性统计见表5。

表5 变量含义及简要描述性统计表

注：第3列中，P＝2 132、P＝2 704、P＝3 606分别表示用2 132元、2 704元、3 606元作为贫困线，所计算的贫困脆弱性。

（二）估计方法

OLS是传统的估计方法，但截面数据往往存在异方差性，虽然估计系数仍是无偏且一致的，但有效性会降低。克服异方差性的常用办法是FGLS（因为残差的权重往往未知）：首先，采用OLS法估计方程并得到残差的估计值，再用残差项对所有解释变量进行回归，以得到被解释变量的拟合值；其次，以此拟合值计算权重；最后，采用加权最小二乘法估计方程，得到FGLS的估计结果。为使FGLS的估计结果更加稳健，可采用自抽样法获得估计系数的标准误，以提高统计推断的估计有效性。当分别采取300、500、1 000次进行自抽样时，发现自抽样循环次数设定为300次时，估计系数的标准误已较为稳健。因此，可采用300次自抽样的结果。

（三）结果分析

采用Stata10软件对模型（3）～（6）进行估计，结果见表6～7。

健康对贫困脆弱性有何影响及其作用机制，是本文需回答的主要问题。模型（3）为不考虑交叉项的估计，无论基于何种贫困线来测度贫困脆弱性，HUI的估计系数在1%的水平上显著为负。平均而言，居民健康水平每下降10%，贫困脆弱性大约会上升6%，农村居民健康的恶化会导致其面临更高的贫困脆弱性。

表6 估计结果Ⅰ表

表7 估计结果Ⅱ表

造成上述结果的内在机制是什么？理论上看，健康水平恶化会通过影响居民的长期创收能力而造成贫困脆弱性的上升，其中物质资本、人力资本和社会资本是三个主要渠道，因为居民健康水平的降低会阻碍上述资本的积累，最终使居民面临更高的贫困脆弱性。为从实证上检验健康影响贫困脆弱性的渠道，可在模型（3）的基础上引入交互项，形成式（4）、（5）、（6），从 HUI变量的估计系数看，仍在1%的水平上显著为负；不同模型中HUI的估计系数存在差异，表明在不同渠道的约束下，健康对贫困脆弱性的影响程度不同。总健康与贫困脆弱性负相关的结论较为稳健，结合模型（4）、（5）、（6）中交互项的估计结果，分析健康影响贫困脆弱性的作用机制。

1．物质资本渠道。物资资本积累对于缓解贫困具有重要影响，通常健康水平较低的个体，拥有物质资本和利用物质资本生产的能力都较低，造成贫困脆弱性的上升。本文用可耕种土地面积作为物质资本的代理变量，与健康水平的交互项（land＿HUI）在1%的水平上显著为负，说明健康恶化通过作用于物质资本积累，造成贫困脆弱性上升。原因在于健康恶化可能导致劳动力退出或劳动时间损失，间接地降低了居民的生产效率，最终带来经济损失的增加和贫困脆弱性的上升。尽管本文的样本未能提供健康水平恶化导致劳动力退出的直接证据，但相关研究发现健康是引致农村劳动力退出的一个重要因素，特别是对男性劳动力退出的影响显著［8］。因此，物质资本在健康与贫困脆弱性的关系中起着重要作用，模型的估计结果为该渠道提供了实证支撑。

2．人力资本渠道。贫困人口之所以持续贫困，往往在于能力的缺乏，核心是人力资本积累不足。通常居民健康水平的降低会导致在疾病和保健等方面支出的增加，并限制了人力资本的投资，最终降低了收入能力并提高了贫困脆弱性。模型（5）中教育和健康交互项（edu＿HUI）的估计系数为负但不显著，说明健康和教育的共同效应虽使贫困脆弱性下降，但这种渠道在统计上并未取得足够的显著性支撑，原因是健康与教育水平可能不存在明显的一一对应关系，特别是对教育水平偏低的农村地区而言。

从本文的样本来看（见表8的上半部分），只有最不健康的25%群体（HUI≤25%）的教育投资比例相对较低，而其他健康水平个体的教育投资比例则基本接近。原因是样本中个体的受教育程度主要集中在小学和初中（大约占85%），教育水平相近的个体投资教育的意愿基本接近（或者说个体（家庭）对教育的投入存在着受教育水平越高、投入越高的正相关关系）。所以，健康水平与教育投入之间并未体现出强烈的正相关关系，这有助于理解为何估计系数不显著。

然而，这并不意味着人力资本渠道是完全不适用的。首先，最不健康25%群体的教育投入比例与其他组相比差异有限，说明健康还是会在一定程度上与教育投资比例相关；其次，健康对教育投资的影响在脆弱和非脆弱的群体间存在一定程度的差异。根据表8下半部分中给定的健康水平范围，非脆弱群体的教育投资比例大都高于脆弱群体；在给定的贫困脆弱性区域，健康状况更好的个体教育投资比例更高。因此，上述分析有助于解释教育和健康交互项的估计系数为负。同时，在健康影响贫困脆弱性的机理中，人力资本渠道尽管体现出微弱效应，但尚未在统计上得到显著性验证。

表8 不同群体投资教育的比例表 单位：%

3．社会资本渠道。通常健康恶化会导致个体的社会支持率减弱，进而限制收入能力的增长，使贫困脆弱性上升。模型（6）中职业和健康交互项估计系数（profession1＿HUI和profession2＿HUI）都至少在5%的水平上显著为负，意味着健康水平较高并在非农部门工作的个体，贫困脆弱性相对较低。对社会资本渠道的检验表明，是否在非农部门就业对于贫困脆弱性的高低有显著影响。

为更深入明晰这种机理，从样本中选取了“是否拥有第二职业”和“拥有其他收入”①其他收入指除务农和劳务收入外，投资收益、接受他人赠送的财物等，包括现金和物资的变现。作为社会支持的代理指标进行分析（见表9）②可能存在更合适的指标，但受数据获得的限制，采用这两个指标进行分析也能在一定程度上反映出社会网络支持的特征。。总体来看，健康水平越低的个体，拥有第二职业的比例也较低，同时从他处获得非劳务收入的比例也相对较低，而这类其他收入，一旦占当年总收入的比例较高，就意味着较为健康的群体获得可变收益（与工资、务农的固定收益相比）的能力相对更强。由于收入来源的多样性往往与社会网络的广泛性相关，在非农部门就业的个体获取了更多的社会网络支持，成为相对优势群体，所以居民健康恶化进而导致了社会支持率的减弱，直接表现为收入来源的萎缩。一个专门的分析表明，家庭的社会网络不仅能够直接降低贫困脆弱性，还能通过抵消家庭成员所承受的负向冲击的影响，间接地降低贫困脆弱性［17］。

表9 不同健康群体收入来源表 单位：%

综上所述，居民健康水平的恶化会导致贫困脆弱性上升，居民健康水平每下降10%，贫困脆弱性大约会上升6%。就影响渠道而言，健康影响贫困脆弱性的机制仅在物质资本和社会资本层面得到了证实，而在人力资本层面还有待进一步考察。

同时，模型中还控制了婚姻状况和性别两个人口学变量。模型（3）～（6）中性别变量（gender）和婚姻变量（marriage）的估计系数都不显著，说明与贫困脆弱性不存在明显联系，至少基于本文样本的实证检验，并未证实存在显著性关系。

五、结论与政策建议

利用CHNS数据中的农村追踪调查样本（2000—2009），对贫困脆弱性和健康水平进行测度，在此基础上探讨实证了健康对贫困脆弱性的影响及其内在机制。经验分析表明：第一，居民健康水平的恶化会导致贫困脆弱性上升，居民健康水平每下降10%，贫困脆弱性大约会上升6%；第二，健康的恶化，会通过降低物质资本、人力资本和社会资本的积累程度，进而限制居民长期收入能力的提升，造成贫困脆弱性的上升。通过引入交互项检验上述三种作用渠道，发现物质资本和社会资本渠道是相对有效的，人力资本渠道尽管体现出微弱效应，但尚未在统计上得到显著性验证。

本文的研究具有明显的政策含义，有助于提高防贫政策的前瞻性和降低减贫成本：第一，应不断完善新型农村合作医疗制度和医疗救助制度，提高农村医疗保障水平，特别是加大对重大疾病的医疗救助力度；第二，促进农村劳务经济的发展和农村社区建设，形成良好的经济环境和社会环境，以提高农民自身抗风险的能力；第三，注重农村人力资本的建设。农村居民的受教育程度越高，所面临的贫困脆弱性越低［19］。教育投入产出是一个相对长期过程，对于贫困缓解效应的体现存在滞后效应。通过上述政策的推进实施，有助于形成系统的贫困预防和救助政策，以此切断健康因素引致贫困的链条。

本文虽就健康对贫困脆弱性的影响及作用机制进行了初步地探讨，因受限于数据的获得性，实证研究所得结论的精确度和稳健性还有待提升，可作为这方面研究的一种努力和尝试。随着更高质量数据的出现，无论是贫困脆弱性还是居民健康测度以及相关内在作用机制的探讨，都可将得到进一步改进。

［1］ 卫生部统计信息中心．第四次全国卫生服务调查专题研究报告（一）［M］．北京：中国协和医科大学出版社，2008．

［2］ Strauss J，Thomas D．Health，Nutrition and Economic Development［J］．Journal of Economic Literature，1998（2）．

［3］ Oshio T，Kobayashi M．Income Inequality，Aarea－level Poverty，Perceived Aversion to Inequality，and Self－rated Health in Japan［J］．Social science ＆ Medicine，2009（3）．

［4］ Aue K，Roosen J．Poverty and Health Behabiour：Comparing Socioeconomic Status and a Combined Poverty Indicator as a Determinant of Health Behabiour［C］．The EAAE Conference of“The Economics of Food，Food Choice and Health”，Freising，Germany，September，2010．

［5］ Pfoertner T，Andress H J．Income or Living Standard and Health in Germany：Different Ways of Measurement of Relative Poverty With Regard to Self－rated Health［J］．Journal of Public Health，2011（4）．

［6］ 张车伟．营养、健康与效率——来自中国贫困农村的证据［J］．经济研究，2003（1）．

［7］ 高梦滔，姚洋．健康风险冲击对农户收入的影响［J］．经济研究，2005（12）．

［8］ 解垩．健康对劳动力退出的影响［J］．世界经济文汇，2011（1）．

［9］ 刘生龙，李军．健康、劳动参与及中国农村老年贫困［J］．中国农村经济，2012（1）．

［10］洪秋妹，常向阳．我国农村居民疾病与贫困的相互作用分析［J］．农业经济问题，2010（4）．

［11］解垩．医疗保险与城乡反贫困：1989－2006［J］．财经研究，2008（12）．

［12］万广华，章元．我们能在多大程度上准确预测贫困脆弱性［J］．数量经济技术经济研究，2009（6）．

［13］万广华，章元，史清华．如何更准确地预测贫困脆弱性：基于中国农户面板数据的比较研究［J］．农业技术经济，2011（9）．

［14］阮敬，纪宏．亲贫困增长分析的理论基础及其改进框架［J］．统计与信息论坛，2009（11）．

［15］徐伟，章元，万广华．社会网络与贫困脆弱性——基于中国农村数据的实证分析［J］．学海，2011（4）．

［16］Van Doorslaer E，Jones A M．Inequalities in Self－Reported Health：Validation of a New Approach to Measurement［J］．Journal of Health Economics，2003（1）．

［17］邓曲恒．中国城镇地区的健康不平等及其分解［J］．中国社会科学院研究生院学报，2010（5）．

［18］马志雄，丁士军，张银银，等．大病冲击、经济状况与农户筹资约束相互影响机制研究［J］．统计与信息论坛，2013（5）．

［19］李丽，白雪梅．我国城乡居民家庭贫困脆弱性的测度与分解［J］．数量经济技术经济研究，2010（8）．

To What Extent the Health Cause of Poverty Vulnerability：An Empirical Study Based on CHNS Rural Data

HUANG Xiao
（School of Economics，Chongqing Technology and Business University，Chongqing 400067，China）

The emergence of poverty vulnerability mainly dues to the falling of household＇s health level．Based on discussing the theoretical mechanism between poverty vulnerability and health，this paper calculates the poverty vulnerability index and the health utility index，then estimates the effect from health to poverty vulnerability and analyzes its mechanism．The results show that household＇s health deteriorated would make it to face higher poverty vulnerability；once the average health status reduces 10%so that the poverty vulnerability would go up 6%．Among the three main mechanisms between health and poverty vulnerability，physical capital channel and social capital channel have been proved to be effective．However，the human capital channel presents a little effect but it has insufficient significant test statistically．In fact，the key points of designing prospective policies against poverty may lie in establish a risk prevention mechanism in health．It includes that enhances medical care level in rural，builds major health disaster relief system，or improves the investment in equalization of public services in rural areas．

health；poverty vulnerability；mechanism analysis

F224．0

A

1007－3116（2013）09－0054－09

2013－03－14；修复日期：2013－06－18

重庆工商大学青年博士基金项目《转型期我国居民健康不平等的影响因素及对策研究》（1151016）

黄 潇，男，重庆人，经济学博士，讲师，研究方向：收入分配，贫困治理。

（责任编辑：郭诗梦）