社会经济地位对居民客观健康的影响——基于CHNS 1989—2015面板数据的实证分析

苏 群, 李 皓

(1.南京农业大学经济管理学院; 2.南京农业大学公共管理学院,江苏 南京 210095)

社会分层和收入差距不仅体现了收入分配和资源配置结果的不平等，还会派生出一系列经济和社会问题，其中之一就是会导致居民的健康不平等。健康作为人力资本的重要组成部分，不仅直接关系到个人的生活质量和职业发展，也是衡量一个国家(地区)发展和福利水平的主要指标之一。因此，缩小居民的健康差距对促进社会公平与和谐发展意义重大。

一、文献综述与问题的提出

自1981年《布莱克报告》发布以来，西方国家率先集中研究社会经济地位与健康的关系。目前，学界对社会经济地位与居民健康关系的研究主要存在2种不同的理论。其中，社会选择理论认为健康会影响社会经济地位，良好的健康状况是人们取得较高社会经济地位的基础，糟糕的健康状况会导致社会经济地位下降。而健康因果理论则认为健康受社会结构因素影响，个人所处的社会经济地位会影响健康状况，社会经济地位越高，则健康状况越好。虽然不完全排除健康状况对社会经济地位改变的作用，但实证研究更支持社会经济地位对健康状况的影响[1]。如Feinstein研究发现，几乎所有社会都普遍存在健康的社会分层现象，即处于较高社会经济地位的人群的平均健康状况好于处在较低社会经济地位的人群[2]；Lantz等分析指出，以收入水平、受教育程度和职业为指标的社会经济地位与健康行为和就医行为高度相关[3]。

国内关于社会经济地位与健康关系的研究始于2000年，侧重于分析社会经济地位对居民健康的影响。部分学者分析社会经济地位对居民自评健康的影响。如齐良书研究发现，收入和收入不均对自评健康的影响存在显著的城乡差异和职业差异[4]；王毅杰等基于2011年中国综合社会调查数据，研究发现社会经济地位对居民自评健康的影响存在显著的年龄差异[5]。部分学者分析社会经济地位通过中介变量对居民主观健康和客观健康的影响。如王甫勤基于2005年中国综合社会调查数据，以居民是否参加体育锻炼为中介变量，研究发现社会经济地位通过体育锻炼影响居民自评健康[6]；黄洁萍等基于中国健康与营养调查数据，以是否吸烟、是否饮酒和是否锻炼为中介变量，研究发现社会经济地位除了直接影响居民自评健康外，还通过中介变量间接影响居民自评健康[7]；刘昌平等基于2013年中国综合社会调查数据，将社会经济地位划分为收入水平、受教育程度、社会阶层、社会网络和社会保险等5个维度，以食物获取、体育锻炼、娱乐活动和生活幸福感为中介变量，研究发现社会经济地位对老年人自评健康和心理健康具有显著影响[8]。

综上，学界既有研究侧重于分析社会经济地位对健康的影响，但仍存在一些不足，具体体现在：多数研究采用自评健康作为衡量指标，健康指标的选取不够全面；学界对不同人群间由于社会经济地位不同造成的健康差异尚未形成统一的结论；既有研究鲜有分析社会经济地位对健康影响的受教育程度差异和职业代际差异。鉴于此，本研究基于1989—2015年中国健康与营养调查的面板数据，以居民客观健康为衡量指标，实证分析社会经济地位对居民客观健康的影响，进一步从城乡差异、退休与否、性别差异、是否医护人员等方面进行分组讨论，以及从受教育程度和职业的角度探讨家庭内部社会经济地位变化对居民客观健康的影响，并在此基础上提出相关政策建议，以期缩小社会经济地位对居民客观健康的影响。

二、研究设计

(一)数据来源

本研究数据来源于美国北卡罗来纳大学和中国预防医学科学院联合执行的中国健康与营养调查(China Health and Nutrition Survey, CHNS)数据库。该调查始于1989年，截至目前已经有10个年份的样本，最新的数据更新到2015年。调查采用多阶段分层整群随机抽样方法，依据地理位置、经济发展程度、公共资源分布程度和健康指数等特征覆盖了中国东、中、西部的9～12个省份。数据涵盖了个人、家庭和社区等多个维度，尤其是针对个人层面的健康信息进行了详细且科学的收集，具有较强的代表性。鉴于此，本研究选取CHNS 1989—2015的面板数据，实证分析社会经济地位对居民客观健康的影响，研究对象是CHNS调查当年年满18周岁的成年人。

(二)变量选取和描述性统计

根据研究目的将变量分为因变量、自变量和控制变量。各变量的赋值和描述性统计详见表1。

表1 各变量的赋值和描述性统计Table 1 Assignment and descriptive statistics of variables

续表1

1.因变量。因变量为客观健康。既有文献多采用自评健康作为因变量，因为自评健康具有较好的信度和效度，能够反映出被调查者自我感知的各种健康状态[9]。但自评健康是一个主观评价指标，受被调查者自身客观健康状况和主观评价标准影响。尤其是主观评价标准在不同人群中存在显著差异[9]。即评价标准高的被调查者会在同等客观情况下给出相对较低的自评健康打分，而评价标准低的被调查者则会在同等客观情况下给出相对较高的自评健康打分。本研究采用CHNS 1989—2015的面板数据，数据年份跨度较大，其间居民的社会经济地位会发生不同程度的变化，采用自评健康作为因变量并不能准确地体现这一期间社会经济地位对居民健康水平的影响。因此，本研究采用客观健康作为因变量。目前关于客观健康的度量一般从健康风险和健康状况这两个方面展开。其中，健康风险经常被定义为一种评估方法，评估在一定时期内死亡或患某种疾病的机会；健康状况侧重于客观描述当前的健康存量，利用单一或复合的指标考察当前健康状况，可以用于个体测量和群体测量。本研究选取体质指数、是否患慢性病和是否患急性病作为衡量健康风险的指标；选取记忆力、工具性日常生活自理能力和计算能力作为衡量健康状况的指标。其中，体质指数的均值为2.543 2，表明被调查者体质指数较正常；是否患慢性病和是否患急性病的均值分别为0.101 4和0.125 2，表明被调查者患急性病和慢性病的概率均较低；记忆力、工具性日常生活自理能力和计算能力的均值分别为4.991 8、4.193 8和3.712 2，表明被调查者健康状况整体较好。

2.自变量。自变量为社会经济地位。本研究采用因子分析法，从个人年收入、受教育程度和职业等3个维度来测度社会经济地位。其中，个人年收入包括个人每月工资性收入、退休金收入、奖金收入、其他现金收入和非现金收入折现，对个人年收入截尾后取对数，个人年收入的均值为8.856 3，即个人年收入为11 693元，表明被调查者收入不高；受教育程度取值1～6，分别表示小学毕业、初中毕业、高中毕业、职业学校毕业、大学毕业和硕士及以上，受教育程度的均值为1.757 3，表明被调查者受教育程度以小学毕业和初中毕业为主，整体受教育程度不高；职业取值参考齐良书等的研究[4,10]，根据职业类型进行赋值，其中，高级技术工作者和行政官员赋值为3，农民、非技术工人和服务人员赋值为1，其余职业赋值为2，职业的均值为1.217 4，表明被调查者职业以农民、非技术工人和服务人员为主。社会经济地位的因子分析结果显示：KMO指数为0.522 3，比较适合作因子分析；巴特利特球形检验P为0.000 0，拒绝原假设，因子模型合适。根据特征值大于1的标准，本研究提取1个因子作为公因子，其累计方差贡献率达53.60%。

3.控制变量。控制变量包括年龄、性别、婚姻状况、是否有医保、是否吸烟、是否饮酒和是否出生于特殊年代。考虑到“大跃进”及之后3年饥荒可能导致的健康后果，参考Chen等的研究[11]，将特殊年代定义为1950—1960年。其中，年龄的均值为44.332 1岁，表明被调查者较为年轻；性别的均值为0.478 2，表明被调查者以女性居多；婚姻状况的均值为0.803 7，表明多数被调查者为已婚；是否有医保的均值为0.541 0，表明被调查者的医保参保率较低；是否吸烟、是否饮酒和是否出生于特殊年代的均值分别为0.324 3、0.347 2和0.187 6，表明被调查者吸烟、饮酒和出生于特殊年代的比例均较低。

(三)模型构建

本研究针对因变量的不同取值情况，分别构建不同面板数据模型以检验社会经济地位对居民客观健康的影响。

考虑到体质指数、记忆力、工具性日常生活自理能力和计算能力为离散变量，采用面板数据有序Probit模型进行分析。构建模型如下：

yit=F(α1Sit+α2Xit+μa+γt+εit)

(1)

其中,yit表示个体i在t时期的体质指数、记忆力、工具性生活自理能力和计算能力;Sit表示个体i在t时期的社会经济地位;Xit表示一系列控制变量;α1和α2表示回归系数;μa表示地区效应控制变量;γt表示时间效应控制变量;εit表示随机误差项; F(·)表示正态分布的分布函数。

考虑到是否患慢性病和是否患急性病为二元离散变量，采用面板数据Probit模型进行分析。构建模型如下：

(2)

(3)

其中,yit表示居民是否患慢性病或急性病;Z表示临界值。

三、实证分析

(一)基准回归分析

本研究对社会经济地位对居民客观健康的影响进行基准回归分析。由表2可知，居民的社会经济地位越高，则其健康状况越好，但健康风险也越高。具体来说，在模型(1)中，居民的社会经济地位每增加1%，其体质指数变差的概率增加11.8%；在模型(2)中，居民的社会经济地位每增加1%，其患慢性病的概率增加33.5%，验证了模型(1)的回归分析结果；在模型(3)中，居民的社会经济地位每增加1%，其患急性病的概率降低12.4%，这与预期相符合；在模型(4)～模型(6)中，居民的社会经济地位每增加1%，其记忆力、工具性日常生活自理能力和计算能力的概率分别增加100.5%、134.3%和152.6%，这与预期相符合。

表2 基准回归分析结果Table 2 Baseline regression results

续表2

(二)异质性分析

在基准回归的基础上，本研究进一步从城乡差异、是否退休和性别差异等3个方面进行异质性分析。由表3可知，在城乡差异方面，不论是城市居民还是农村居民，社会经济地位越高，其体质指数越差，患慢性病的概率越高，记忆力、工具性日常生活自理能力和计算能力越好，这和基准回归分析基本一致；同时，社会经济地位对农村居民客观健康的影响更大。在是否退休方面，不论是已退休居民还是未退休居民，社会经济地位越高，其体质指数越差，患慢性病和患急性病的概率越高，记忆力、工具性日常生活自理能力和计算能力越好，这也和基准回归分析基本一致；同时，社会经济地位对已退休居民客观健康的影响更大。在性别差异方面，不论是女性居民还是男性居民，社会经济地位越高，其体质指数越差，患慢性病的概率越高，记忆力、工具性日常生活自理能力和计算能力越好，这也和基准回归基本一致；同时，社会经济地位对男性居民的体质指数和患慢性病概率的影响大于女性，而对女性居民的记忆力、工具性日常生活自理能力和计算能力的影响大于男性。可见，社会经济地位对居民客观健康的影响存在显著的城乡差异、退休差异和性别差异。

表3 异质性分析结果Table 3 Heterogeneity analysis results

四、工具变量检验和稳健性检验

(一)工具变量检验

学界既有文献忽视了社会经济地位和健康之间双向因果造成的偏误。内生性的来源主要有遗漏变量、测量误差和互为因果。本研究采用双向面板数据在一定程度上可以避免遗漏变量带来的内生性问题,选取多种衡量健康的变量在一定程度上可以避免测量误差带来的内生性问题。因此，本研究的内生性问题主要是由互为因果造成的。为解决互为因果导致基准模型回归系数偏误的问题，本研究采用面板数据工具变量法对基准模型进行稳健性检验。CHNS数据以社区为单位进行调查，为本研究采用社区层面指标作为个体层面指标的工具变量提供了可能[12]。本研究选取同一社区内除本人外其他人的社会经济地位和年收入对数作为工具变量。引入的工具变量需要满足与个人社会经济地位相关且与个人健康无关。考虑到我国于1998年取消福利分房，且随着市场经济的不断发展，同一社区的居民更多地来自同一收入阶层。因此，本研究认为，同一社区的居民在社会经济地位等方面具有一定的相似性，即满足相关性；但同一社区内他人的社会经济地位并不直接影响个人健康，即工具变量与个人健康无关。具体检验步骤如下：将体质指数正常赋值为1，超重和肥胖赋值为0；将记忆力大于均值赋值为1，小于等于均值赋值为0；将被调查者具备5项工具性日常生活自理能力赋值为1，不具备5项工具性日常生活自理能力赋值为0；将被调查者可以完成全部5项计算赋值为1，不能完成全部5项计算赋值为0。该赋值方法便于进行工具变量检验。

表4为加入工具变量后社会经济地位对居民客观健康影响的回归分析结果。其中，一阶段的回归分析结果显示，两个工具变量对内生解释变量具有显著的正向影响，即居民本人和同一社区内的其他居民在社会经济地位和收入方面具有正相关性，这满足工具变量的相关性假设。内生性检验方面，所有模型均在1%的显著性水平上通过Wald检验，表明这些模型的确存在内生性问题，因此采用工具变量法是合适的。具体来说，体质指数、是否患慢性病、记忆力、工具性日常生活自理能力和计算能力的回归分析结果和基准回归分析一致，而是否患急性病的回归分析结果则与基准回归分析相反；同时，相比于基准回归分析，体质指数、是否患慢性病、记忆力和工具性日常生活自理能力的工具变量回归分析结果的系数更大，而计算能力的工具变量回归分析结果的系数更小。这表明加入工具变量后，社会经济地位对居民客观健康仍存在显著影响。

表4 工具变量检验结果Table 4 Results of instrumental variable test

(二)异质性分析的稳健性检验

为了进一步对比具有相似社会经济地位的居民的健康差异，本研究使用逐年倾向得分匹配法对异质性分析进行稳健性检验。倾向得分匹配法通过在处理组和控制组中找到条件相似的样本进行配对。本研究将农村居民、未退休居民和女性居民设置为控制组，将城市居民、已退休居民和男性居民设置为处理组，通过倾向得分匹配法进行匹配，然后对比具有相似社会经济地位的城乡居民之间、是否退休居民之间和不同性别居民之间的客观健康水平。具体步骤如下：(1)对处理组和控制组的样本进行匹配，并检验样本的平衡性。匹配后控制变量的标准化偏差基本都小于10%，且t检验结果表明，接受处理组和对照组无系统差异的原假设。(2)检验样本是否满足共同支撑条件。通过核密度图比较，样本匹配后满足共同支撑条件，能够确保采用倾向得分匹配法估计的平均处置效应的准确性。

由表5可知，在是否城市方面，在社会经济地位相似的情况下，相比于农村居民，城市居民的体质指数更差，患慢性病和患急性病的概率更高，工具性日常生活自理能力和计算能力更好，这一定程度上反映了城市居民以脑力劳动为主而农村居民以体力劳动为主的现状。在是否退休方面，在社会经济地位相似的情况下，相比于未退休居民，已退休居民的体质指数更差，患慢性病和患急性病的概率更高，记忆力、工具性日常生活自理能力和计算能力更差，这与日常认知相符。在是否男性方面，在社会经济地位相似的情况下，相比于女性居民，男性居民的体质指数更好，患急性病的概率更低，记忆力、工具性日常生活自理能力和计算能力更好，这表明我国也存在性别的健康悖论，即虽然女性的平均预期寿命比男性长，但其健康状况总体比男性差。

表5 异质性分析的稳健性检验结果Table 5 Robustness test results of heterogeneity analysis

五、社会经济地位对客观健康影响的群体差异和代际差异

本研究的基准回归分析和工具变量检验均表明社会经济地位会影响居民客观健康，但仍有许多细节值得进一步研究。如相比于医生和护士而言，普通人掌握的医学知识较少；又如，本研究使用数据的跨度较大，相比于父辈而言，子辈的社会经济地位几乎都发生了变化。鉴于此，本研究进一步考察社会经济地位对客观健康影响的群体差异和代际差异。

(一)社会经济地位对客观健康影响的群体差异

医学作为一个较为专业的领域，相比于非医护人员而言，医生、护士等专业人士对自身健康情况有更准确的评估，如果将医护人员纳入样本内，可能会对估计结果造成偏误。为了解决样本选择导致的偏误，本研究分别对全样本、医护人员和非医护人员进行对比分析。由表6可知，在全样本和非医护人员方面，社会经济地位整体对其客观健康影响显著；但在医护人员方面，社会经济地位对其客观健康影响不显著。这主要是缘于医护人员掌握更多的专业知识，更重视自身健康管理，从而缓冲了社会经济地位对其客观健康的作用。

表6 分样本对比回归分析结果Table 6 Regression results of sub-sample comparison

(二)社会经济地位对客观健康影响的代际差异

本研究使用的数据跨度较大，多数家庭内部代际之间的社会经济地位发生变化，即子辈相比父辈拥有更高的受教育程度和更好的职业。鉴于此，本研究进一步从受教育程度和职业这两个维度分析社会经济地位对居民客观健康影响的代际差异。由表7可知，对代际间受教育程度发生变化的家庭而言，社会经济地位对其居民客观健康的影响整体小于代际间受教育程度未发生变化的家庭。对代际间职业发生变化的家庭和未发生变化的家庭而言，社会经济地位对其居民客观健康的影响未表现出规律性的差异。同时，本研究进一步分析在受教育程度和职业发生代际变化的家庭中，社会经济地位对其居民客观健康影响的代际差异。其中，在受教育程度发生代际变化的家庭中，由于样本量限制，模型(4)～模型(6)并未收敛；模型(1)～模型(3)的回归分析结果显示，相比于父代而言，社会经济地位对子代的体质指数和是否患慢性病影响不显著，但对子代是否患急性病影响显著，即社会经济地位每增加1%，子代患急性病的概率降低26.5%。在职业发生代际变化的家庭中，社会经济地位对居民客观健康的影响未表现出规律性的代际差异。可见，在市场经济时期，随着市场机制分配作用的逐渐增大，拥有较高受教育程度的居民在客观健康上的优势会逐渐体现出来。

表7 家庭内部代际对比回归分析结果Table 7 Regression results of intergenerational comparison within family

六、结论与对策

(一)结论

基于 CHNS 1989—2015的面板数据，构建面板数据模型，实证分析社会经济地位对居民客观健康的影响，以及影响的群体差异和代际差异，得出以下结论：

1.社会经济地位对居民客观健康具有显著影响。居民的社会经济地位越高，则其健康状况越好，但健康风险也越高。

2.社会经济地位对居民客观健康的影响存在显著的城乡差异、退休差异和性别差异。其中，相比于农村居民，城市居民的体质指数更差，患慢性病和患急性病的概率更高，工具性日常生活自理能力和计算能力更好；相比于未退休居民，已退休居民的体质指数更差，患慢性病和患急性疾病的概率更高，记忆力、工具性日常生活自理能力和计算能力更差；相比于女性居民，男性居民的体质指数更好，患急性病的概率更低，记忆力、工具性日常生活自理能力和计算能力更好。

3.社会经济地位对居民客观健康的影响存在显著的群体差异和代际差异。社会经济地位对医护人员的客观健康影响不显著，对非医护人员的客观健康影响显著；受教育程度的代际变化降低了社会经济地位对居民客观健康的影响，而职业的代际变化并没有在两代人之间产生规律性的差异。

(二)对策

社会经济地位会影响居民客观健康，应进一步强化政策支持力度以优化医疗资源配置，倡导健康生活方式以提高国民健康素养等，从而缩小社会经济地位对居民客观健康的影响，更好地促进社会公平与和谐发展。

1.强化政策支持力度，优化医疗资源配置。为了更好地缩小社会经济地位对居民客观健康的影响，应强化政策支持力度，以优化医疗资源配置，更好地满足公众的医疗需求。各级政府应进一步紧扣地区发展情况加大对基层医疗的政策倾斜力度，优化医护人员和医疗资源的空间分布格局，完善预防保健和健康救助制度。具体来说：通过健全卫生补贴、增加医疗救助费用和提高医疗保险报销比例等措施，将卫生服务向基层倾斜，减轻公众的医疗经济负担。通过合理设置基层医疗机构的辐射范围，建立中心医院和基层医疗机构的紧密医联体合作机制，保障公众的基本卫生服务需求，提高医疗可及性。通过制定预防和复健知识培训方案，为公众提供契合其需求的健康知识讲座、健康知识学习材料，提高公众的健康意识；建立健康扶贫基金，对因病致贫、因病返贫的重病户家庭或特殊慢性病家庭实行精准救助，以更好地落实大病医疗保险，分担其就医压力。

2.倡导健康生活方式，提高国民健康素养。为缩小社会经济地位对居民客观健康的影响，应进一步倡导健康生活方式，提高国民健康素养。具体来说：针对在校学生，相关院校应将基础医疗知识纳入教材体系，政府、医疗机构和学校合作开展相应的医疗实践活动，提高学生的健康意识和健康素养。针对社会大众，各地政府和医疗机构应加强宣传工作，普及基本医疗常识，在社区和单位开展有关用药知识、保健常识等宣传普及活动，提高公众关于药物使用、疾病预防等方面的知识，提升公众的健康素养；同时，向公众提供必要的低价体检项目，增设健身器材和运动场地，倡导健康的生活方式。针对社会困难群体和患有基础性疾病的人群，各级政府和医疗机构应更加关注并向他们提供定期的低价或免费体检项目，通过健康建档及时了解他们的健康情况，方便对他们采取更有针对性的医疗服务，提高其健康素养，引导他们接受更健康的生活方式，以此提高他们的生活质量。