我國農村居民健康的經濟效應
——基于內生性視角的實證分析

許琳琳 李 勇

中國藥科大學國際醫藥商學院 江蘇南京 211198

·基層衛生·

我國農村居民健康的經濟效應
——基于內生性視角的實證分析

許琳琳*李 勇

中國藥科大學國際醫藥商學院 江蘇南京 211198

本文通過建立聯立方程模型，使用三階段最小二乘法進行估計，消除健康的內生性問題導致的偏誤，利用CHNS數據庫中我國農村居民4年的微觀面板數據，分析農村居民健康狀況對收入的影響。文章證實了健康的經濟效應，并建議加強農村醫療衛生體系建設、重視農村居民健康教育、改善農村居民居住條件，從而提高我國農村居民健康水平、充分發揮健康的經濟效應。

健康； 收入； 經濟效應； 內生性

在我國，農村居民占有較大比重，農村居民收入情況以及城鄉差距問題一直受到廣泛關注，據農業部信息顯示，“十二五”期間，我國農村居民人均收入年均增長9.5%，城鄉收入差距也在逐漸縮小，城鄉居民收入比下降到2.91以下，然而農民收入不高且收入不平衡的問題仍然存在。因此，如何提高我國農村居民健康水平、充分發揮健康的經濟效應具有重要的研究價值。

最早正式將健康作為一種人力資本的是S.J.Mushkin，此后Grossman和Becker也提出將健康視為一種隨著年齡增長而折舊的資本存量，是人力資本的組成部分，也是人類生產力的具體體現[1-3]；研究發現收入和健康之間存在較強的相關關系，健康主要通過影響就業狀況來影響收入[4]；Huffman等分析得出營養狀況的改善可以提高農民的勞動生產率和勞動時間，從而促進收入的增長[5]。國內學者對于健康的經濟效應的研究相對較少，有研究認為居民健康狀況對其收入具有正向影響，然而這種影響并不顯著[6]；也有學者認為只有在考慮了健康的內生性和估計誤差后健康才對工資率有顯著影響[7]；還有學者分析得出健康資本對于低收入群體以及農村居民收入的提高具有更重要的影響[8]。

學者們的研究結論存在差異，一方面可能是由于選取的研究樣本不同；另一方面可能是由于健康的內生性對結果造成的影響。對于樣本的選取，已有文獻大多選用的是某一年的截面數據，只能考察個體差異的影響，而不能說明時間因素的影響，因此本文將選用中國健康和營養調查(CHNS)數據庫中2004、2006、2009、2011年4年農村居民的微觀面板數據，綜合考慮個體因素及時間因素的影響。對于內生性問題，本文采用建立聯立方程模型的方法，使用三階段最小二乘法(3SLS)對模型進行估計，嘗試分析內生性產生的原因、消除內生性問題造成的偏差，在系統中研究我國農村居民健康狀況對收入的影響，并為提高健康的經濟效應提出建議。

1 模型設定

內生性產生的原因一方面可能是由于存在不可觀測的因素，同時影響健康與收入情況，另一方面可能是由于健康和收入之間相互影響，互為因果。首先，根據Grossman和Becker提出的人力資本概念，將健康視為一種隨著年齡增長而折舊的資本存量，是人力資本的組成部分，更多的健康資本往往意味著更高的生產力，從而帶來更高的收入。此外，Grossman把健康作為醫療服務、收入、教育、年齡、性別、種族、婚姻狀況、環節污染及個人行為(吸煙、飲食、運動)的函數，提出健康生產函數的概念。消費者在市場上購買各種醫療保健服務，并結合自己的時間生產健康來補充健康資本的消耗。一方面，更高的收入往往可以帶來更多對醫療保健服務的投入，從而維持或提高健康資本；另一方面，更高的收入通常也意味著更多的時間和精力參與工作，從而也可能對健康的投入產生擠出效應，從而減少了健康資本的積累。[2- 3]

健康與收入是相互影響的，存在內在關系，本文通過建立聯立方程模型的方法，分析健康狀況對收入的影響，驗證健康的經濟效應。其中，收入的決定方程如下：

Lnincome=α0+α1health+α2X+u

(1)

income為內生變量，表示個人收入狀況；X為影響收入的其他因素，包括年齡、性別、省份、BMI(身體質量指數)、受教育程度、職業、工作經驗、工作經驗的平方項。已有研究表明隨著工作經驗的積累，人的收入也逐漸增高，且這種關系是非線性的，因此本文將工作經驗和工作經驗的平方項納入方程。[7]

根據Grossman健康生產函數，構建健康狀況的決定方程如下：

health=β0+β1Lnincome+β2Y+v

(2)

其中，health為內生變量，表示個人健康狀況，選用健康自評狀況來衡量；Y為外生變量，表示影響健康狀況的其他因素，包括人口和社會經濟狀況、體測狀況、生活行為、居住環境。

反映人口和社會經濟狀況的變量包括個人的性別、年齡、年齡的平方、省份、家庭人數、婚姻狀況、受教育程度；體測狀況包括是否患有慢性病；生活行為包括是否吸煙、是否飲酒、是否參加體育鍛煉、是否參加醫療保險。居住環境包括是否飲用自來水、是否有室內廁所、居室周圍有無糞便三個變量。[9-10]

2 數據與變量

2.1 數據來源

本文選取農村居民為研究對象，為了排除外出務工的影響，將調查點為農村作為樣本選擇的限制條件。

數據來源于CHNS數據庫。CHNS是中國疾病預防控制中心營養與食品安全所與美國北卡羅來納大學人口中心合作的追蹤調查項目。范圍覆蓋了9個省的城市和農村地區，內容涉及人口特征，經濟發展、公共資源和健康指標。根據本文的研究需要，選取2004、2006、2009、2011年4年的數據進行分析。由于18周歲以下的未成年人不具有獨立自主的經濟能力，60周歲及以上的老年人可能會受到退休制度、養老保險制度以及自然衰老的影響，因此僅選取18周歲以上、60周歲以下的農村樣本作為研究對象。經篩選，4年均參加調查且符合條件的農村居民共993人，其中男性448人，女性545人。

2.2 變量設定

本文所選取的變量均由CHNS問卷中的問題構成。對于居民健康狀況的度量，本文選取自評健康狀況作為指標，采用問卷中“與同齡人相比，你覺得自己的健康狀況怎么樣？”這個問題的答案。然而，2009年和2011年兩次調查問卷刪除了這個問題，因此參照大多數學者的做法，本文采用疾病史部分中的問題 “你認為你現在的生活狀況怎樣？”的答案作為2009年和2011年的指標。[11-12]對于個人收入水平的衡量，本文采用將農村居民的各項收入加總得到其年收入，并根據消費者物價指數(CPI)調整為報告期最后一年，即2011年的物價水平。[13]BMI為身體質量指數，根據體重公斤數除以身高米數平方計算得出，本文根據數值是否在中國成人BMI正常范圍(18.5～23. 9)內進行判斷，是則記為1，否則記為0。工作經驗參照學者們通常的處理方法，用年齡減去受教育年數再減6近似作為個人的工作經驗。[14]對于慢性病指標，將患有高血壓、糖尿病、心肌梗塞、中風這幾種慢性病中的一種及以上記為有慢性病。其他變量在問卷中均有直接對應的問題(表1)。

表1 變量說明

3 實證分析

3.1 描述性統計

我國農村居民人均年收入由2004年的人均8 895.49元增加到2011年的人均22 636.27元。其次，進一步觀察不同健康狀況人群的收入情況，發現自評健康狀況越好的農村居民平均收入越高。另一方面，觀察我國農村居民4年的健康自評狀況可以發現，我國農村居民自評健康狀況，“一般”和“好”的人數較多，自評為“差”的人數較少。此外，自評健康狀況為“一般”和“很好”的居民人數逐漸增多，健康狀況“好”的人數逐漸減少，符合我國亞健康狀態人群逐漸增多的現狀，而健康狀況的兩級分化呈現一定的擴大趨勢(表2)。

表2 描述性統計

3.2 實證結果與分析

聯立方程模型識別的條件，包括階條件和秩條件。本文模型中有兩個內生變量，顯然模型的每個方程中不包含的變量總個數大于內生變量總個數減1，即滿足階條件。此外，模型中每個方程除共有的變量外均含有其他變量，即滿足秩條件。因此該模型中的兩個方程都是可識別的，且為過度識別。本文使用Stata11對聯立方程模型進行3SLS估計，估計結果見表3、表4。

表3 收入方程的估計結果

注: 括號中為顯著性概率

*:P<0.1 , **:P<0.05,***:P<0.01

表3中，第一列為對聯立方程模型進行3SLS估計得到的收入方程各變量的系數和顯著性概率，其中健康狀況的系數顯著為正，表明農村居民健康狀況對其收入具有顯著正向影響，居民健康狀況越好，收入越高。當其他條件一致時，健康狀況改善1單位，收入約增加34.57%。

表4 健康方程的估計結果

注: 括號中為顯著性概率

*:P<0.1 , **:P<0.05,***:P<0.01

觀察其他變量，性別變量系數為負，表示男性的收入高于女性，一般來說在以從事農業為主的農村地區，男性往往具有更高的生產力，從而獲得更多的收入；工作經驗項的系數為正，工作經驗的二次方項系數為負，表明隨著工作經驗的增加農村居民的收入逐漸增高，且是邊際遞減的，與之前學者們的研究結果相符；此外受教育程度對收入也具有顯著正向影響；BMI是目前國際上常用的衡量人體胖瘦程度以及是否健康的一個標準，本文以BMI是否在正常范圍表征農村居民體測狀況，該項系數為正，表明胖瘦程度適中的居民收入高于過瘦或過胖的居民。

表4中，第一列為對聯立方程模型進行3SLS估計得到的健康方程各變量的系數和顯著性概率，由于收入對健康的影響不是本文的研究重點，因此健康方程的估計結果不做詳細解釋。收入變量系數為正，表明收入對健康具有正向影響，農村居民收入越高，健康狀況越好。由此證明健康和收入之間存在相互影響，若忽略健康的內生性，結果就會造成偏差，估計結果可能會高估了健康對收入的促進作用。

為將結果與忽略內生性的結果進行比較，在表3和表4的第二列列出了對方程進行普通最小二乘法(OLS)估計的結果。此外，由于健康是有序4分類變量，將健康近似看做連續變量對方程進行3SLS估計可能會造成偏倚，因此在表4的第三列列出了將健康方程設定為有序Probit模型的估計結果。從有序Probit模型的估計結果中可以看出，收入的估計系數符號與3SLS回歸結果一致，顯著為正，表示收入的增加顯著促進健康水平提高。OLS估計結果中，各變量估計系數與3SLS估計系數符號基本相同，但收入方程中健康系數小于3SLS的估計結果，與上述分析不一致。內生性的產生一方面可能是變量之間相互影響，另一方面可能是由于存在不可觀測的因素，同時影響健康狀況與收入狀況。收入方程中健康的系數小于3SLS的估計結果表明存在某些不可觀測的因素對收入具有負向影響。比如對工作和健康的態度，有些人健康狀況較好，卻對工作投入的時間和精力較少，沒有充分發揮健康作為人力資本的作用，從而收入較低。因此如果將健康作為外生變量，進行普通最小二乘估計，忽略了這些不可觀測因素的影響，就會低估健康對收入的正向影響。

4 討論

我國農村居民健康狀況對其收入具有顯著正向影響，健康狀況越好，收入越高。本文驗證了健康的經濟效應，并證實了健康與收入之間存在相互影響，此外還存在一些不可觀測的因素影響健康和收入，以上兩個方面造成了健康和收入之間的內生關系，在研究健康對收入的影響時若忽略內生性問題，可能會低估健康對收入的促進作用，因此建立聯立方程模型并使用3SLS估計的結果是可靠的。

從本文的實證分析中可以看出，消除內生性問題造成的偏誤后，健康狀況對居民的收入水平具有很大影響。目前，相對于城鎮居民，我國農村居民的健康水平較低，收入不高且收入不平衡的問題也依然存在，而健康狀況直接影響著農村居民的收入，因此提高我國農村居民健康水平對于提高農村居民收入具有重要意義。

充分發揮健康的經濟效應，要提高農村居民的健康水平，首先要加大對農村醫療衛生建設的投入，改善基層醫療衛生設施及環境，使農村居民可以獲得更好的醫療衛生服務。同時，要提高居民定期體檢的意識，對高血壓、糖尿病等影響居民生活質量和工作狀態的慢性病早預防、早發現、早治療。其次，根據模型中健康方程的估計結果，吸煙、飲酒、體育鍛煉等都對健康具有一定影響，因此要引導居民形成有益健康的生活方式，加強對農村居民的健康教育，提高居民的保健意識。對于居民的健康教育，要開展居民容易接受的、具有號召力和說服力的宣傳教育形式，提高居民的參與度，引導居民注意飲食、加強體育鍛煉，養成有益健康的生活習慣。此外，分析結果表明居住環境對農村居民健康狀況也具有顯著影響，因此應當完善農村基礎設施建設，包括飲用水的衛生、生活垃圾的治理以及室內衛生間等，從而改善農村居民的居住條件。

作為人力資本的組成部分，健康的經濟效益不論對于提高個人的經濟收入還是對于經濟社會的發展都具有重要意義，值得更加深入的關注和研究。在分析農村居民健康狀況對收入的影響時，本文還存在一些不足，首先，對于健康的度量，本文僅選用了健康自評狀況這一指標，沒有綜合考慮客觀健康狀況，存在一定的局限性；其次，由于數據的可獲得性，本文僅對我國農村居民4年的微觀面板數據進行研究，為了得到更加可靠的結論可能需要對樣本進行更長時期的觀察

[1] Mushkin S. J. Health as an investment[J]. Journal of Political Economy, 1962, 70(5): 129-157.

[2] Grossman，M. On the Concept of Health Capital and the Demand for Health[J]. Journal of Political Economy, 1972，80(2)： 223-255.

[3] Becker, Gary S. Human Capital[M]. Chicago, Illinois: University of Chicago Press，1964.

[4] Stronks K, Van De Mheen, H, Van Den Bos J, et al. The interrelationship between income, health and employment status[J]. International Journal of Epidemiology, 26(3): 592- 600.

[5] Huffman W E, Orazem P F. Agriculture and Human Capital in Economic Growth: Farmers, Schooling and Nutrition[J]. Handbook of Agricultural Economics, 2007(3): 2281- 2341.

[6] 曹乾, 杜雯雯. 健康的就業效應與收入效應:基于Heckman模型的檢驗[J]. 經濟問題探索, 2010(1): 134- 138.

[7] 田艷芳. 基于聯立方程的個人健康與工資問題研究[J]. 南方人口, 2013(1): 19- 27, 38.

[8] 楊玉萍. 健康的收入效應——基于分位數回歸的研究[J]. 財經科學, 2014(4): 108- 118.

[9] 尹慶雙， 王薇， 王鵬. 我國農村居民的收入與健康狀況循環效應分析——基于CHNS數據的實證分析[J]. 經濟學家， 2011(11): 43- 51.

[10] 趙忠. 我國農村人口的健康狀況及影響因素[J]. 管理世界， 2006(3): 78- 85.

[11] Allison R A， Foster J E. Measuring Health Inequality Using Qualitative Data[J]. Journal of Health Economics，2004, 23(3): 505- 524.

[12] 田艷芳. 健康的收入分配效應研究[J]. 云南財經大學學報， 2013(6): 89- 98.

[13] 于大川. 健康對農民收入的影響效應: 文獻綜述[J]. 農業部管理干部學院學報， 2014(4): 64- 68.

[14] 王一兵， 張東輝. 中國健康人力資本對收入的影響分析——來自縱貫數據的證據[J]. 衛生經濟研究， 2007(12): 22- 26.

(編輯 劉博)

The economic effects of rural residents’ health in China： Empirical analysis based on endogeneity

XULin-lin,LIYong

SchoolofInternationalPharmaceaticalBusiness,ChinaPharmaceaticalUniversity,NanjingJiansu211198,China

As a sort of human capital, health is a concrete manifestation of human productivity. At home and abroad, there are many empirical studies focusing on the economic effects of health that have been conducted, but the research methods have not paid enough attention to the endogeneity of health in those studies. This paper evaluates the effects of health on the income of rural residents in China with the micro panel data from China Health and Nutrition Survey. To get reliable results, the paper controls the endogenity of health by using simultaneous equation model and solves the parameters by using the three-stage least squares method. The study found that health has significantly positive effects on the income of rural residents in China, a conclusion which is in conformity with the economic effects of health. To improve the health of rural residents and fully implement the economic effects of health, the study recommends the government to put more efforts on promoting healthcare services, health-related education, and improving the living standards of rural residents in China.

Health; Income; Economic effect; Endogeneity

許琳琳，女(1992年—)，碩士研究生，主要研究方向為健康經濟學，醫療保障。E-mail: xulinlin22@163.com 通訊作者：李勇。E-mail: lsyg168@163.com

R197

A

10.3969/j.issn.1674-2982.2017.04.012

2016-11-28

2017-02-21