中國預期壽命變動的地區差異及其社會經濟影響因素：1981—2010

齊亞強 李 琳

中國人民大學社會學理論與方法研究中心 北京 100872

2016年10月25日，中共中央、國務院印發了《“健康中國2030”規劃綱要》，提出了繼續提高人民健康水平，到2030年人口預期壽命達到79歲的戰略目標。［1］如何有效實現這一目標，有賴于我們深刻認識中國人口健康發展的歷史和現狀，并在此基礎上對人口發展規律進行科學探索和總結。

建國之初，中國在經濟基礎極為薄弱的條件下依托特有的醫療衛生體制優勢，實現了人口健康的快速發展，出生人口預期壽命從1949年前的35歲左右迅速上升至1975年的66歲。在1978年世界衛生組織召開的阿拉木圖會議上，中國在衛生事業發展方面所取得的巨大成就受到高度評價，并被標榜為衛生事業發展的“中國模式”。與之相比，改革開放以來，中國實現了長達三十多年的高速經濟增長，人民物質生活水平迅速改善。不過這一時期全國人口預期壽命增速卻有所放緩，僅從1981年的67.9歲增長至2010年的74.8歲。這其中的原因值得深思。

此外，與中國經濟發展的地區非均衡性相一致，中國的人口健康狀況同樣存在巨大的地區差異，并引起了學界的廣泛關注。［2-6］以2010年為例，有些發達省份（如上海、北京）的預期壽命已經超過80歲，而部分西部省份（如西藏、云南）人口預期壽命尚不足70歲。這一現狀無疑不利于中國人口健康水平的總體改善和“健康中國2030”戰略目標的順利實現。那么，造成這種地區差距的影響因素有哪些？在過去三十年里這種地區差距的變動趨勢如何？對這些問題的解答對于進一步提高中國人口健康水平、推動衛生事業的公平發展具有極為重要的現實意義。

本文利用改革開放以來四次人口普查數據以及相應年份地區統計資料，分析中國人口預期壽命的地區差異及其歷時性變動趨勢，探討其背后的社會經濟影響因素。研究結果顯示，三十年間各地預期壽命的變化趨勢差別明顯，總體上地區差異經歷了先升后降的變動過程；與此同時，地區經濟發展水平和增長速度有助于人口預期壽命的提高，而收入不平等程度則對預期壽命的變動具有顯著的負面影響，教育和衛生基礎資源發展狀況也是影響人口健康地區差異的重要因素。

1 1981—2010年各省人口預期壽命的變動情況

從全國數據來看，1981—2010這三十年間出生人口預期壽命增長了將近7歲，其中整個八十年代增速極為緩慢，之后增速有所提升。1981—1990年，全國人口預期壽命增長不足一歲，甚至不少省份出現了負增長，如內蒙古、吉林、黑龍江、廣西等，人口預期壽命均下降超過1歲。與之形成鮮明對比的是，1990—2000年全國人口預期壽命增加了近3歲，2000—2010年更是增長了3.4歲（表1）。總體來看，中國人口預期壽命的地區差異經歷了一個先擴大后縮小的變化過程。例如，通過對四個時點的分省數據分別計算基尼系數顯示，1981年，人口預期壽命的省際基尼系數為0.027，該值在1990年上升至0.029，而到 2000年和2010年該值分別下降為0.024和0.019。其他反映不平等程度的指標結果類似，計算四個時點的變異系數（coefficient of variation）得到的數值分別為 0.049、0.053、0.045和0.037。由此可見，20世紀90年代以來，不同地區的人口預期壽命出現了一定的緩慢收斂的趨勢，這與既有的一些研究發現相一致。［8-9］

各省數據顯示，不同時點的人口預期壽命存在著明顯的地區差異，而且三十年間各地人口預期壽命的增長幅度也并不一致。例如，新疆和四川的人口預期壽命增長了超過十歲，而部分增速緩慢的省份則不足上述兩省的一半，如河北僅增長了4.3歲，河南和廣西也分別僅增長了4.8和4.9歲。

表1 1981—2010年各省人口預期壽命及其變動情況

2 影響人口預期壽命地區差異的社會經濟因素

2.1 相關理論與文獻綜述

關于人口健康的社會經濟影響因素，一直以來都是公共衛生以及相關學科的研究熱點之一。其中，最受關注的莫過于經濟發展水平對健康的重要促進作用。早在20世紀70年代，美國人口學家普雷斯頓（Samuel Preston）就系統考察了不同國家間經濟發展水平與人口健康狀況之間的關系，發現經濟發展水平對人口預期壽命具有正的非線性效應，該研究發現后來被稱為“普雷斯頓曲線”（the Preston curve）。［10］此外，還有不少研究發現，包括教育程度、城市化水平、衛生基礎設施情況等在內的社會發展指標均對人口預期壽命具有正向效應。

20世紀90年代以來，關于人口健康的社會經濟影響因素中一個爭論的焦點是收入分配狀況對健康的影響。英國流行病學家威爾金森（Richard Wilkinson）提出了著名的“收入不平等假說”（the income inequality hypothesis）。［11］該假說認為，由于經濟發展水平對健康的效應遵從邊際遞減規律，當經濟發展到一定水平后，進一步的經濟發展對人口健康的效應幾乎可以忽略不計，而在當前的發達國家導致人口預期壽命差異的首要因素是收入不平等程度。貧富差距懸殊導致社會割裂與沖突、相對剝奪與長期壓力等不利于健康的負面后果。國際上關于“收入不平等假說”的實證研究非常豐富，但是相關結果一直存在較大爭議。［12-13］

考慮到影響人口健康的因素紛雜多樣，近年來不少國際研究嘗試探討了其他社會經濟因素對健康的作用。這些因素包括工業化比重等產業結構因素、經濟增長速度、失業率、互聯網使用情況、醫療和藥物支出、社會福利政策和公共衛生體制等。［14-17］還有研究比較分析了生態環境因素（人口密度、森林覆蓋率、空氣質量等）與社會經濟因素對健康的相對貢獻，結果發現社會經濟因素對人口預期壽命的效應要遠遠大于生態環境因素的作用。［18］另外，越來越多的研究認識到經濟發展與人口健康之間存在著復雜的相互作用，轉而考察人口健康對經濟增長的影響［19］，并且通過檢驗社會經濟因素對人口預期壽命的時滯效應來更好地厘清二者的關系［20］。

綜合上述研究成果不難看出，經濟和社會發展水平仍然是影響人口健康的基礎性因素，此外，經濟結構、經濟增長水平、收入分配狀況，以及其他技術和環境因素也對人口健康的發展具有不可忽視的重要作用。

具體到針對中國不同地區人口預期壽命差異的社會經濟影響因素，在既有研究的中，經濟和社會發展水平［21-23］、收入不平等程度［4，24-25］以及衛生事業發展狀況［23］都被認為是影響人口健康的重要因素。不過囿于數據和統計方法的限制，這些研究多只關注了2000年以前的情況，并且很多分析也以雙變量描述和簡單的多元線性回歸模型為主，尚缺乏對這些社會經濟影響因素及其歷時變化特征的系統分析。

2.2 數據、變量與方法

根據既有的研究文獻以及數據的可得性，本文利用相應年份的《中國統計年鑒》資料，選取了人均GDP（按1981年價格水平進行了調整）、城鄉收入比、成人文盲率、城市化比重以及每萬人所擁有的醫療衛生人員數等指標（表2）。這些指標能夠比較全面地反映不同地區在經濟、收入分配、教育和城市化水平以及基礎衛生事業等方面的發展情況。此外，我們還嘗試考察在相同經濟發展水平下不同產業結構的影響，因而還分別計算了農業和工業產值占GDP的比重。相應指標的統計描述信息參見表2。

表2 相關變量的統計描述情況（n＝120）

表3展示了不同時期分省人口預期壽命與相應社會經濟變量之間的相關強度。總體上人口預期壽命與所選社會經濟指標均顯著相關（工業占GDP比重除外）。其中，人均GDP、城市化比重和每萬人的衛生人員數與人口預期壽命顯著正相關，而農業占GDP比重、城鄉收入比和文盲率與人口預期壽命顯著負相關。值得指出的是，在這七項指標中，文盲率與人口預期壽命的相關強度最大，二者的Pearson相關系數高達－0.784，這反映了基礎教育水平對健康發展的特殊重要作用。

表3 分省人口預期壽命與社會經濟指標的相關系數及其時期差異

此外，分時期的結果表明，不同時期各社會經濟變量與人口預期壽命的關系強度發生了不小的變化。從四個時點的數據來看，用來反映收入不平等程度的城鄉收入比與人口預期壽命均顯著負相關，在所考察的變量中關系強度最大，而且呈明顯上升的態勢。此外，人均GDP和人口預期壽命的關系也隨時間推移在變強，這可能與不同地區在過去三十年經濟發展表現方面的差距持續拉大，經濟發展對人口健康的效應逐步釋放有關。產業結構與人口健康的關系總體上呈現出農業比重與人口預期壽命負相關、工業比重與人口預期壽命正相關的特征。另外，文盲率與人口預期壽命的關系強度在1990年后有所下降，這可能與隨著義務教育的普遍推行、各地文盲率都迅速降到了極低水平有關。另外，衛生事業發展與人口預期壽命之間則沒有表現出很強的關系，每萬人的衛生人員數與預期壽命的相關系數雖然在每個時期均為正，但只有在2000年達到了統計顯著水平。

為了更系統地分析不同社會經濟因素對中國人口預期壽命的地區差異的影響，本文以下部分通過擬合針對面板數據的隨機效應模型進行深入分析。具體而言，將人口預期壽命視為所選取社會經濟變量的函數：

在具體操作化中，選擇擬合允許一階自相關（first-order autocorrelation）的隨機效應模型，并對所有變量都進行了對數變換。基準模型如下式所示：

其中，LEit表示第i省在第t年的人口預期壽命，模型中自變量依次為第i省在第t年的人均GDP、城鄉收入比、文盲率、城市化比重以及每萬人所擁有的衛生人員數的對數。由于模型中因變量和自變量都采用了對數形式，相應回歸系數具有彈性意義的解釋。此外，αi表示省份層面的隨機效應，εit表示觀測值層面的誤差項，模型設定兩者都服從均值為零的正態分布。考慮到數據的時間關聯性，模型允許εit和 εi，t－1之間存在一階自相關。

在上述基準模型的基礎上，還嘗試加入了產業結構變量、年份固定效應、年份與人均GDP的交互效應，進一步考察相應經濟結構因素的影響以及有關效應隨時間的變化模式。

此外，為了更好地厘清社會經濟因素對人口健康的效應，還擬合了以滯后一期的人口預期壽命為因變量的相應模型，以檢驗相關研究發現的穩健性。

2.3 主要研究發現

表4為上述面板隨機效應模型的擬合結果。其中，模型1為基準模型，包括本文所選取的主要社會經濟變量，模型2加入了反映產業結構的農業占GDP比重和工業占GDP比重，模型3在模型2的基礎上加入了關于年份的固定效應，模型4進一步加入了年份與人均GDP的交互效應，用以考察經濟發展對預期壽命的效應在不同時期之間的變動情況。

由模型1的結果可見，經濟發展水平、城鎮化比重和衛生事業發展狀況是導致不同省份預期壽命差異的重要影響因素。具體而言，在控制了模型中其他變量的效應之后，人均GDP每增長10%，人口預期壽命大約增加0.3%；城市化比重每提高10%，人口預期壽命增加0.07%；每萬人的衛生人員數每上升10%，人口預期壽命將增加0.13%。在該模型中，城鄉收入比和文盲率對人口預期壽命的效應雖然為負值，但均未達到統計顯著水平。模型1對數據的擬合情況較好，對應的總R2為0.784，也即上述社會經濟變量能夠較好地解釋不同時期、不同地區之間的人口預期壽命差異情況。

表4 關于人口預期壽命的一階自相關隨機效應模型

在加入反映產業結構的有關變量后（模型2），模型的擬合程度有一定的提升，總R2上升至0.793。與模型1相比，人均GDP對人口預期壽命的效應有所降低，而農業占GDP的比重對人口預期壽命表現出一定的負效應（P＜0.1），工業占GDP比重的相應效應未達到統計顯著水平。

模型3進一步控制了時期的固定效應。與前述模型的結果不同，在模型3中城鄉收入比對人口預期壽命的負效應非常顯著。控制模型中其他變量取值保持不變，城鄉收入比每擴大10%，人口預期壽命將下降0.3%，這突出反映了收入分配不均對人口健康的破壞性后果。此外，在控制了時期固定效應后，人均GDP的相應系數變得不再顯著。值得指出的是，由時期變量的回歸系數可見，在控制了相應社會經濟指標后，1990年的人口預期壽命顯著低于其他年份，這與前文所指出的1980年代中國人口預期壽命增長極為緩慢相一致。在加入時期固定效應后，模型3對數據的擬合程度有比較明顯的提升，模型對應的總R2達到0.811。

從年份與人均GDP的交互效應可以看出（模型4），經濟發展對人口預期壽命的正效應在2000年的數據中尤其顯著。例如，在控制了模型中其他變量后，其他年份人均GDP增長對人口預期壽命的效應非常小，接近于零；而在2000年，人均GDP每增長10%，人口預期壽命平均可以上升0.2%。總體來看，我國尚未出現經濟增長對人口健康的天花板效應，人民物質生活水平的持續提高仍然是進一步提升人口預期壽命的強力保障。

最后，考慮到社會經濟因素影響人口健康可能存在時滯以及人口健康對社會經濟發展潛在的反饋效應，以滯后一期的人口預期壽命為因變量，重新擬合上述隨機效應模型，相應結果見表5。模型5的結果顯示，在考慮了可能的時滯效應后，人均GDP、城鄉收入比和文盲率是影響不同省份之間預期壽命差異的重要社會經濟因素。具體來說，人均GDP每增長10%，十年后的人口預期壽命大約上升0.2%；城鄉收入比每擴大10%，十年后的人口預期壽命平均下降0.4%；文盲率每高出10%，十年后的人口預期壽命約降低0.3%。模型5對數據具有較強的解釋力，該模型對應的總R2超過0.8。

模型6在模型5的基礎上加入了產業結構變量和人均GDP年均增長速度。在該模型中，人均GDP的相應效應不再顯著，但是城鄉收入比和文盲率對人口健康的負效應依然相當穩健。

模型7則進一步加入了期初的人口預期壽命，用以控制不同地區基期人口健康的差異。該模型結果表明，期初人口預期壽命的回歸系數顯著為正且小于1，也即，盡管期初預期壽命高的省份其下一期預期壽命仍然較高，但是這一差距隨時間在不斷變小。期初一歲的預期壽命優勢在下一期僅剩0.6歲，這與前文提及的人口健康地區差異總體收斂的趨勢相一致。此外，即便在控制了基期健康的地區差異之后，城鄉收入比和文盲率仍然對滯后一期的人口預期壽命具有顯著的負面影響。模型7的結果還表明，除了經濟發展水平本身之外，經濟增長速度也可能是影響人口健康發展的重要因素，相應系數為正并在P＜0.05的統計水平上顯著。值得指出的是，模型7能夠非常好地解釋不同地區的人口預期壽命差異，該模型對應的總R2接近0.95。

表5 關于滯后一期的人口預期壽命的隨機效應模型

3 結論與討論

通過以上分析不難看出，中國人口預期壽命仍然存在著明顯的地區差異，不同省份的人口預期壽命增長速度也不盡一致。值得欣慰的是，人口預期壽命的地區差異在20世紀80年代有所擴大之后，從20世紀90年代開始出現了持續的收斂趨勢。這主要得益于新疆、四川、貴州、陜西等西部省份人口健康水平的迅速提高，其結果也使得我國20世紀90年代和21世紀第一個十年的全國人口預期壽命增長速度大大高于20世紀80年代。與之相對，部分省份（如河北、河南、廣西）的人口預期壽命增長水平嚴重滯后于全國平均水平，當然這與這些省份在改革開放初期人口預期壽命起點較高、位居全國前列有一定關系。因此，要想順利實現“健康中國2030”規劃繼續提高人口預期壽命的戰略目標，應將工作重心放在大力推動落后地區人口健康水平的改善上。一方面，這些地區（如云南、西藏）由于人口預期壽命起點較低，因而存在較大的上升空間，更有可能在相同的資源投入下實現更高的增長；另一方面，這樣做還有利于進一步縮減中國不同地區人口健康水平的差距，真正踐行公平、共享的發展理念，實現人人享有衛生保健的發展目標。

此外，本文還系統考察了影響人口健康地區差異的社會經濟因素。通過對最近四次人口普查數據所估算的分省人口預期壽命的面板模型分析發現，社會經濟變量是影響地區人口預期壽命的重要因素。其中，人均GDP水平、城市化比重和每萬人所擁有的衛生人員數對預期壽命具有正向效應，而城鄉收入差距對預期壽命具有負面效應。尤其是人均GDP和城鄉收入比的效應，即便在考慮了時滯的情況下仍然顯著。這些發現表明，首先，提高我國人口健康水平，仍有賴于繼續保持經濟的穩定快速增長。與世界主要國家相比，我國的經濟發展仍處在中級階段，尤其是人均物質生活水平還比較落后，經濟發展對人口健康的效應依舊強勁。［26］部分分析結果還顯示，除了經濟發展水平之外，經濟增長速度也是影響未來人口預期壽命進一步增長的關鍵之一。因此，“保穩定、促增長”的經濟發展戰略仍然對進一步提高人口健康水平具有重要的基礎性作用，尤其是大力推進落后地區的經濟發展水平將有助于彌合不同地區之間的健康差異。

其次，改革開放以來在經濟高速發展、人民物質生活水平持續改善的同時，中國收入分配的格局也發生了巨大變化，收入不平等程度明顯上升。［27］研究發現，在控制了社會經濟發展水平等指標后，城鄉收入比是導致不同地區人口健康差異的重要因素，城鄉收入差距越大的省份人口預期壽命也就越低。這表明，進一步提高居民健康水平，還應著力改善收入分配狀況，有效遏制貧富差距拉大的不良勢頭，尤其是要確保城鄉均衡發展，大力推動城鄉一體化的改革進程。這部分的研究發現在一定程度上與威爾金森所提出的“收入不平等假說”相一致，但是關于收入不平等影響人口健康的微觀作用機制仍有待于進一步的研究和探討。［5，12］

最后，在繼續保持經濟高速增長和改善收入分配狀況的同時，還應切實加大對教育和衛生基礎資源的投入力度，保證不同地區文教衛生事業的平衡發展，為“健康中國2030”戰略目標的順利實現夯實堅固的社會基礎。尤為值得指出的是，不能簡單認為人口健康的改善是經濟社會發展的副產品和必然結果。事實上，在英美等發達國家，已經出現了人口預期壽命增長停滯不前甚至出現下降的現象。［28］這就要求我們進一步探索人口健康發展的內在規律，尤其是對特定疾病和重點人群的健康狀況做更為深入的分析，進而制定更為有效和有針對性的公共衛生發展戰略，以確保未來中國人口健康的可持續發展。

作者聲明本文無實際或潛在的利益沖突。