影響農村居民健康的社會經濟因素分析

熊彥

摘 要 如何度量影響健康的社會經濟因素是一個困難的問題，不同于以往文獻直接沿用國外文獻中的做法，而是從我國農村現(xiàn)狀出發(fā)，從個人和家庭社會關系兩個層面入手選擇社會經濟因素的度量指標.基于CHIP2013大型微觀數據集，定量分析了影響我國農村居民健康的社會經濟因素，研究結果對影響農村居民健康的社會經濟因素提供了更具時效性、更全面的認識.研究發(fā)現(xiàn)，個人層面的身份地位、職業(yè)選擇、教育程度以及家庭層面的家庭經濟條件和家庭社會關系對個人健康有正向影響.基于對這些社會經濟影響因素的分析，提出了促進農村居民健康的一些政策啟示，包括提升農村教育水平，增加農村家庭經濟收入、增加非農就業(yè)機會以及建立全面的農村醫(yī)療保障制度，以提高農村居民抗擊疾病風險的能力.

關鍵詞 勞動計量學；社會經濟因素；多分類有序Logistic模型；農村居民健康

中圖分類號 C976.7 文獻標識碼 A

Abstract Socioeconomic factors of individual health of the peasant in rural area are analyzed quantitatively based on current situation of rural area， which is different from existing paper. The result which provides a new and entire view on socioeconomic factors of individual health shows that status， occupation choice and education background which belong to personal level， and household income， social relation which belong to household level have positive impact on individual health. According to the result of the paper， some suggestion on policy of improving peasants health is presented， which includes improving peasants education level， increasing peasants household income， increasing non-farm employment opportunities and building health insurance system in rural area to enhance the capability of risk resistance.

Key words labor metrology； socioeconomic factors； multi-nominal logistic model； health of peasant in rural area

1 引 言

健康對人類社會的價值是不言而喻的.健康的內在價值體現(xiàn)在，它是人的基本需求和基本權利，也是人類社會發(fā)展的終極目標之一，是人類福利的一個重要組成部分.健康的工具性價值在于，它是一種重要的人力資本，健康可以提升個人的勞動供給能力，從而能增加獲得更高收入的可能.隨著我國經濟總量的提升和社會的進步，人民的物資生活

水平已經得到了根本的改善，人民的健康建設日益成為當前改革實踐中的重要課題，在各級決策和政策實施過程中，健康的內在價值和工具性價值越來越受到重視.2016年10月25日，《健康中國2030規(guī)劃綱要》發(fā)布，表明黨中央、國務院高度重視人民的健康問題.在建設全民健康的實踐中，也面臨著一系列的困難和挑戰(zhàn)，“我們不僅面對發(fā)達國家面臨的衛(wèi)生與健康問題，也面對發(fā)展中國家面臨的衛(wèi)生與健康問題”.實踐中面對的困難和挑戰(zhàn)，使得對居民健康問題進行更深入全面的研究很有必要.

現(xiàn)代健康不是一個單純的醫(yī)學概念.已有的研究表明，社會經濟因素對健康的影響，甚至比醫(yī)學因素更為重要，在醫(yī)療技術取得高度發(fā)展的今天，居民的健康狀況分布不均衡反而增大了就是一個很好的例證.由于健康和社會經濟因素兩者都是綜合性的概念，關于它們的度量指標至今在國際學術界尚未形成統(tǒng)一的認識，國際上不同的學者從不同角度對兩者之間的關系開展了許多經驗性的研究，基于不同層面的數據集得出的結果不盡一致.關于社會經濟因素與健康的關系，合理的做法應該針對不同社會背景和不同特征的人群進行具體的研究.

由于歷史原因，我國長期以來形成了較為嚴重的城鄉(xiāng)二元割據局面，城鄉(xiāng)居民在健康意識、社會經濟發(fā)展程度、健康保障體系等方面有著非常明顯的差異.因此，在分析我國居民健康的社會經濟影響因素時，有必要將城鄉(xiāng)進行區(qū)別考慮.事實上，在我國健康建設的實踐中，這種城鄉(xiāng)區(qū)別已經引起了高度重視，2016年以來，國務院在部署實施健康扶貧工程中，已經專門提出了提升農村人口健康水平，李克強總理在2016年11月份第九屆全球健康促進大會上提到，中國衛(wèi)生與健康事業(yè)的最大短板，仍在基層特別是農村和貧困地區(qū).理論和實踐都表明，針對農村居民健康深入研究，不但是非常有意義的而且也非常緊迫的任務.

基于這一現(xiàn)狀，在對國內外文獻綜述的基礎上，運用計量方法，從定量的角度對影響我國農村居民健康的社會經濟因素進行分析.論文的研究結論將對社會經濟因素視角的農村居民健康狀況提供更全面和深入的認識，為農村健康政策的制定和實施提供一些理論依據.

從世界衛(wèi)生組織（WHO）關于健康的有關概念可以看出，50年代以前，學者們已經認識到健康不僅是一個醫(yī)學課題，更是一個社會經濟學課題.隨著計量方法的豐富，70年代以來，關于社會經濟因素對健康的影響，形成了大量的文獻.

關于健康的度量指標，從醫(yī)學角度研究健康的文獻通常選用生命年、發(fā)病率、死亡率等客觀醫(yī)學指標，而從社會經濟角度研究健康的文獻通常選擇自評健康作為度量指標.對社會經濟因素的度量，學界遠未形成統(tǒng)一認識.早期的社會經濟因素中，只有收入被引入模型分析中，此后，一些學者認識到單一指標的不足，應該使用一些社會經濟因素綜合指標，較為統(tǒng)一的共識是，職業(yè)、教育程度和收入是影響個人健康的社會經濟因素的三大支柱指標.然而，社會經濟因素是一個多維度概念，不同的學者，從不同的研究角度，使用了不同的社會經濟因素指標，Mina Mahdavian， Hossein Safizadeh（2015）[1]對伊朗社會經濟地位的研究，和PM De， S Rivas， L Fuentes等（2014）[2]針對危地馬拉居民的健康與社會經濟因素之間的關系研究，所使用的社會經濟因素度量指標就存在較大的區(qū)別.關于社會經濟因素對個人健康的影響，也形成了不同的認識.學術界的一個共識是文獻中常用的社會經濟地位各種代表指標都存在優(yōu)點和缺點，在相關研究中無法也沒有必要形成一個統(tǒng)一的指標選擇方案，研究者應該根據人群的特點來選擇適合自己研究角度的指標.

國內學者對我國居民健康與社會經濟因素之間的關系研究，尚處于起步階段.一部分實證研究從收入與健康的關系角度，表明2000年以后，我國存在親富人的健康不平等，也就是收入高的群體有更好的健康程度.但是，李湘君等（2013）[3]基于CHNS2009的數據，研究結果顯示，我國整體的健康分布是一種親窮人的健康不平等.齊亞強（2015）[4]和徐淑一（2015）[5]等運用計量模型探討了綜合社會經濟因素對健康的影響.王甫勤（2012）[6]和黃潔萍（2014）[7]等從機制分析的角度，探討了社會經濟地位通過生活方式影響個人健康的機理.以上的研究，拓寬了學術界對我國居民健康狀況與社會經濟因素之間關系的認識，然而在選擇社會經濟因素指標的時候，大都沿用國外文獻的一些做法，較少從我國社會狀況出發(fā)進行指標選擇方面的考量.更為重要的是，以上研究或者只限于城鎮(zhèn)居民數據集內的探討，或者將城鎮(zhèn)與農村居民樣本直接加總處理，而如前所述，鑒于我國當前城鄉(xiāng)二元割據的局面，將兩個異質性數據集直接加總，可能會掩蓋某些變量之間的關聯(lián)而高估另一些變量的關系.最后，中國社會經濟的快速發(fā)展，尤其近年來農村醫(yī)療保險的全面實施，使得從社會經濟角度研究我國居民健康問題，數據的時效性是一個重要要求，而上述文獻中，都是基于2010年以前的數據集，大部分甚至用的是十年前的數據，這會使得研究結論對當前實踐的啟示價值有所折扣.

遵循國內外有關社會經濟地位對健康影響的文獻的理論框架，從我國農村現(xiàn)實社會經濟狀況出發(fā)，選擇適合于我國農村居民的社會經濟地位的度量指標，分析社會經濟因素對農村居民健康的影響.在前述的社會經濟地位通用衡量指標中，我國農村居民受教育程度普遍較低，職業(yè)選擇面不廣.李婷（2016）[8]指出，我國農村的熟人社會特征明顯；韓宇和施若（2015）[9]基于多省的數據得出，大部分農村地區(qū)醫(yī)療保障水平不高，籌資渠道不暢，農民較大程度靠家庭內部自保，或者小范圍內籌資來地獄疾病風險.因此在計量模型中，選擇將家庭經濟狀況、家庭社會關系、居住地經濟水平等方面的指標納入影響個人健康的社會經濟因素中加以考察.

2 數據來源

數據來源于中國家庭收入調查（China Household Income Projects，簡稱CHIP）項目（暫不包括港澳臺地區(qū)數據），CHIP是有中外學者共同合作，國家統(tǒng)計局協(xié)同進行的一項大型中國家庭狀況調查，至今已經產生了5輪調查數據，最新的一輪調查數據為2014年進行的關于2013年的家庭收入調查數據（以下稱CHIP2013） 中國家庭收入調查（China Household Income Projects，簡稱CHIP）項目的5輪調查數據已經全部在網上公開發(fā)布，供相關研究工作者申請使用，作者于2014年通過CHIP數據的使用審核.在此對李實教授及中國家庭收入調查項目組表示感謝！中國家庭收入調查（CHIP）數據庫網址為：http：//ciid.bnu.edu.cn/chip/index.asp，數據包含個人健康與家庭社會經濟等方面的信息，在2016年5月底發(fā)布，是目前可獲得的最新有關居民個人健康信息的大型數據集，關于調查設計和實施方面的相關信息，項目負責人李實教授已有詳細的說明，此處不贅述.鑒于我國當前城鄉(xiāng)割據現(xiàn)狀，CHIP2013在公布時，按城鎮(zhèn)居民、農村居民和流動人口三個類型分開發(fā)布.2013年調查的樣本中，城鎮(zhèn)居民，農村居民和流動人口都來自于15個省份，其中東部、西部和中部各5各省，樣本對全國總體具有較好的代表性.

選取CHIP2013中的農村樣本數據作為研究對象，CHIP2013中共包含10490個家庭中的39065位農村居民的調查結果，其中家庭社會經濟等方面的信息由戶主回答，由于選取了家庭層面特征作為指標，所以只有戶主數據條目進入模型，對缺省值進行直接刪除處理后，最終樣本容量為9623條.

3 指標選擇

如前所述，社會經濟角度的健康度量指標選擇，遵循文獻中一般采用自評健康得分的做法.自評健康得分是一個主觀的綜合變量，已有研究表明，它與死亡率，發(fā)病率等醫(yī)學類客觀指標有強相關性，雖然有一定的偏差，但是考慮到數據可得性，自評健康得分是一個良好的健康度量指標.CHIP2013關于自評健康得分有5個選擇，從非常好到非常不好，是一個多分類有序變量，以往大部分文獻將其處理為健康和不不健康兩分類的變量，但是這樣的操作導致信息的損失，采取直接將其作為多分類有序變量處理.

解釋變量方面，選擇2013年家庭可支配收入作為家庭經濟狀況度量指標，該數據是戶主配合調查員估計得出，其經濟含義和組成成分在文獻中有詳細說明.CHIP2013中有親朋是否可信，親朋以外的人是否可信，所在村比周邊村的生活狀況，自己家庭比周邊家庭的生活狀況，以及是否有比自己生活水平更好的朋友等變量，選擇這幾個變量用于綜合衡量家庭社會關系和居住地經濟水平的指標，其中親朋是否可信與親朋以外的人是否可信合并為他人是否可信一個變量.由于其均為多分類變量，分別將每個變量的取值歸并為兩類：他人是否可信（1表示是）、所在村是否比周邊村生活狀況更好（簡稱為更好的村，1表示是）、自己家庭是否比周邊家庭生活狀況更好（簡稱為有更好的家庭，1表示是）、是否有比自己生活水平更好的朋友（簡稱為高層次朋友，1表示是）.

此外，選擇個人層面的性別（1表示男性）、是否為鄉(xiāng)村干部（1表示是）、受教育程度、個人職業(yè)作為控制變量.由于我國現(xiàn)階段農村居民中受高等教育的比例非常低（樣本中低于2%），因此受教育程度取為初中以上（取值1）和初中級以下，同時，選擇是否在本地有工資性工作（1表示是）和是否有外出務工（1表示是）作為職業(yè)度量指標.各解釋變量和控制變量的描述統(tǒng)計見表1.

把各控制變量各社會經濟因素度量指標的多值歸并分類中，一般項究竟是歸并到上一類還是下一類（即取1或0），對參數的符號和顯著性并無影響，因此只報告將一般項歸為下一類的估計結果.先擬合了解釋變量和健康自評得分的多分類Logistic模型，然后在模型中，逐一加入各控制變量，結果顯示各控制變量的加入，不影響參數的正負號和顯著性，系數數值波動亦較小，表明模型結果有較好的穩(wěn)健性.由于控制變量中男性的系數統(tǒng)計上不顯著，且符號為正，即性別為男性對自評健康得分有負向影響.于是考慮將年齡與性別的交互效應作為控制變量加入模型中.表2中的模型1報告不包含控制變量的模型結果，模型2為包含所有單一控制變量的模型結果（中間逐一加控制的變量過程各模型結果可以向作者郵件索取），模型3-5為分別加入年齡段和性別交互項后的模型結果.

年齡段的劃分依據2013年WHO的標準為：44歲及以下青年；45-59歲中年；60歲及以上老年.

從結果來看，在各解釋變量中，對調查者所在的村是否生活水平比周邊村更好這一變量，在加入控制變量以后，系數不顯著，且為符號正；控制變量中，男性變量也統(tǒng)計不顯著，且符號為正.從變量描述統(tǒng)計量來看，認為本村的生活水平比周邊村更好的比例達到83.9%，明顯存在高估偏差；而樣本中的男性比例高達92.1%，所以此處無法判別這兩個變量參數的統(tǒng)計不顯著是否由該種偏差引起.除這兩個變量以外，其他解釋變量和控制變量在模型2中均顯著，且符號均為負.可以認為，在控制其他因素的條件下，家庭可支配收入的提高，可信的人際關系，以及更好的家庭生活水平對個人自評健康得分有顯著正向影響.從量上來看，在其他條件不變的情況下，家庭可支配收入提高1萬元，個人自評健康往好方向累積的概率優(yōu)勢提高6%（1/exp（-0.06）-1）；有可信賴的人際關系的個人，有更好生活條件的家庭的個人，有比自己生活條件更好的朋友的個人，其自評健康往好方向累積概率優(yōu)勢分別提高32%，40.8%和17.2%.此外，鄉(xiāng)村干部身份，教育程度提高，有務農以外職業(yè)對個人自評健康得分有正向影響.加入年齡和性別交互項后，會引起個別變量符號和統(tǒng)計顯著性發(fā)生變量，而各年齡組男性變量對健康有正向影響.

4 結 論

社會經濟因素對個人健康的影響是一個引起眾多學者興趣的研究課題，并已經產生了大量文獻.不同的指標選擇，不同層面的數據集，會得到不一樣的結論.已有研究表明，根據研究對象的特征來選擇研究指標，是更為合理的方案.根據我國城鄉(xiāng)二元割據的現(xiàn)狀，基于農村居民的微觀調查數據集，對我國農村居民個人健康的社會經濟影響因素進行了計量分析，不同于以往相關主題研究的思路，而是從我國農村社會經濟和健康建設現(xiàn)狀出發(fā)，來選取社會經濟因素度量指標.根據我國當前農村熟人社會特征以及普遍存在的風險承擔模式，在研究中選取了家庭經濟、社會關系和所在地經濟水平等方面的變量作為解釋變量，并以個人的職業(yè)、教育和身份作為控制變量.模型結果表明，對我國農村居民而言，好的家庭經濟條件、好的社會關系和好的人際關系對個人健康有正向影響，個人層面的非農職業(yè)、較高教育程度以及社會地位對個人健康有正向影響，而男性與個人健康有負向相關.

研究發(fā)現(xiàn)了符合我國農村特點的影響居民個人健康的社會經濟因素，這些發(fā)現(xiàn)的政策含義在于，改善我國農村居民的個人健康，除了增加醫(yī)療資源的建設，還需要重視這些有正向影響的社會經濟因素.具體來講，應該包括：第一，提升農村教育水平，發(fā)揮教育在促進健康中的正向作用；第二，提高農村居民家庭經濟收入；第三，為農村居民開拓就業(yè)途徑，為其增加非農就業(yè)機會；第四，進一步完善農村醫(yī)療保險制度，切實降低農村居民因病致貧的風險.

參考文獻

[1] Mina Mahdaviam， Hossein Safizadeh. Measurement of Socioeconomic Status in Iran： A Systematic Review [J]. Asia Journal of Agriculture Extension， Economic & Sociology， 2015， 6（1）：1-15.

[2] PM De， S Rivas， L Fuentes， et al. Measurement of socio-economic status in families of children with cancer in Guatemala [J]. Pediatric Blood & Cancer， 2014， 61（11）：2071-2073.

[3] 李湘君，王中華.江蘇居民健康不平等及其分解：基于CHNS數據的分析[J].醫(yī)學與哲學，2013， 5（34）：35-37.

[4] 齊亞強，牛建林.地區(qū)經濟發(fā)展與收入分配狀況對我國居民健康差異的影響[J].社會學評論，2015（3）：65-76.

[5] 徐淑一，王寧寧.經濟地位，主觀社會地位與居民自感健康[J].統(tǒng)計研究，2015（3）：62-68.

[6] 王甫勤.社會經濟地位，生活方式與健康不平等[J].社會，2012（2）：125-143.

[7] 黃潔萍.社會經濟地位對人口健康的影響機制研究進展[J].北京理工大學學報（社會科學版），2014（12）：52-60.

[8] 李婷.熟人社會中的農村階層關系[J].華南農業(yè)大學學報（社會科學版），2016，15（2）： 62-71.

[9] 韓宇，施若. 我國貧困地區(qū)農村醫(yī)療保障的水平及其改革探析——以滇、黔、陜、甘、青五省為例[J]. 上海經濟研究，2015（3）：117-122.