區域收入差距對居民健康的影響研究

趙建國,陳 亮

(東北財經大學 公共管理學院，遼寧 大連 116025)

一、引 言

隨著我國經濟整體競爭力的增強，人均可支配收入的提高，居民健康作為高層次的需求越來越受到重視，對居民健康影響因素的研究也越來越深入。雖然我國整體收入水平在提高，但區域間收入差距仍然有拉大的趨勢，這點可以從整體基尼系數的不斷升高和區域基尼系數差異的增大中看出。2015年國家統計局發布全國基尼系數為0.462，但同期的中國家庭金融調查與研究中心(CHFS)發布的全國基尼系數是0.600[1]，2010—2014年全國基尼系數總體呈現下降趨勢，但2015—2017年三年全國基尼系數又有所上升，分別為0.462、0.465、0.469。無論是樣本選擇的問題還是統計口徑的不同，這都顯示我國整體收入差距已經超過了國際警戒線[2]。再看區域收入差距的不同，根據田衛民[3]對各省居民收入基尼系數的測算，省級基尼系數呈現明顯的聚集性，總體呈現由東部向西部，由沿海向內地逐步增大的趨勢。隨著西部大開發和中部崛起戰略的深入推進，中西部地區的收入絕對量同比提升，總體收入與東部相比有縮小的趨勢，加之東部地區的環境污染總體較西部地區嚴重，此時，驗證區域收入差距對居民健康的影響具有較強的現實意義。

關于收入差距與居民健康的影響方向是正向、負向抑或倒U型，國內外研究尚未得出一致性結論。Lynch等[4]認為，收入差距對居民健康的影響是正向的。封進和余央央[5]運用微觀面板數據雖然驗證了二者呈現倒U型關系，但顯著性在10%的統計水平上。總體而言，多數研究都支持收入差距與居民健康負相關，如Blakely等[6]與齊良書[7]。基于此，本文進一步驗證區域收入差距與居民健康的關系。

在區域經濟增長的大環境下，各區域都提高了醫療保健支出，居民的平均預期壽命有了極大的提高。但東中部地區由于原有的醫療投入較高、醫療基礎設施配置較為完善，醫療資源利用更有效率等原因，極小的增量可能帶來巨大的乘數效應，所以在對沖掉較大的收入差距時仍然能保持較高的健康水平。因此，研究區域收入差距對居民健康的影響，不能籠統地驗證二者之間存在正向、負向抑或倒U型關系，進而在此基礎上寬泛地找出影響健康的路徑，關鍵要找出真正起作用的變量，收入差距和區域交互項的引入能讓我們明晰區域收入差距對居民健康的具體影響路徑。

在區域經濟差距呈現縮小的趨勢、環境問題日益嚴重的情況下，本文運用宏觀面板數據，按照一定的條件將研究對象劃分為三個區域，驗證區域收入差距對居民健康的具體影響路徑，為提高居民健康水平提供政策指導。

二、理論分析與研究假設

余央央和封進[8]認為，收入差距與居民健康關系的研究文獻比較豐富，但在研究結果上并不統一[6]。總體上，以往研究主要通過兩種途徑來驗證二者關系：一是基于宏觀數據和微觀數據的使用，得出了不同的研究結果。二是通過集中指數指標證明居民健康不平等的存在，然后對影響居民健康不平等的因素進行分解。在對宏觀數據的使用上，存在跨國數據和國內跨區數據的使用，度量居民健康的變量主要包括平均預期壽命、嬰兒死亡率、某種疾病的發病率和病死率等。Rodgers[9]使用預期壽命和嬰兒死亡率度量健康，用跨國截面數據驗證了收入差距對居民健康具有顯著的負向影響。同時Kawachi和Kennedy[10]、Weich等[11]與Subramanian和Kawchi[12]都驗證了收入差距對居民健康存在顯著的負向影響。Babones[13]用嬰兒死亡率、預期壽命和謀殺率度量居民健康，使用宏觀面板數據驗證了收入差距與居民健康存在顯著的負向關系。Alassane[14]使用宏觀數據驗證了發達國家和發展中國家收入差距對居民健康也存在顯著的負向影響。Torre[15]使用21個發達國家30年的面板數據檢驗了相對收入健康假設，得出利用基尼系數衡量的收入差距與死亡率正相關，其中不同年齡和不同性別的顯著性有巨大差異。具體來說，降低收入不平等狀況會改善居民健康狀況，尤其是兒童和年輕群體的健康狀況。

部分文獻認為宏觀數據容易受總體偏誤的影響，微觀數據才能反應二者真實的關系，并且微觀數據是對宏觀數據的代替。如Gravelle等[16]對兩者關系的穩健性和可靠性提出了質疑，后來的研究者逐漸轉向對微觀數據的利用。在對微觀數據的使用上，度量健康的指標主要包括自評健康和生活質量指標等。Soobader和Leclere[17]在控制社區平均收入水平下，運用健康調查數據，得出收入差距與自評健康顯著負相關。Fiscella和Franks[18]用最窮50%人群收入所占比重度量收入差距，在微觀調查數據的基礎上，得出二者不存在顯著的負相關關系。Bogin等[19]使用巴西口腔健康調查數據，實證得出在2000—2010年，基尼系數每下降0.05個單位，巴西12歲兒童創傷性牙齒損傷(TDIS)下降21%。

國內收入差距對居民健康影響的研究起步較早，但也沒有得出一致的結論。Li和Zhu[20]利用中國健康和營養調查(CHNS)數據得出社區基礎上的基尼系數與健康存在倒U型關系，即收入差距與健康關系存在一個極值點，極值點前后，收入差距對健康的影響方向相反。封進和余央央[5]使用農村面板數據驗證了這一倒U型結論。杜雯雯和曹乾[21]與楊默[22]運用同樣的數據驗證了這一結論。

關于收入差距對居民健康的影響路徑主要有以下幾種觀點：Subramanian和Kawachi[12]認為，收入差距的擴大不利于公共衛生政策的實施，公共醫療實施投入不足，導致生活在社區中的個人健康狀況不佳。Kawachi和Kennedy[10]認為，收入差距導致社會資本的損失，從而影響居民健康。對此，周廣肅等[23]利用中國家庭追蹤調查數據驗證了社會資本對居民健康有顯著的正向作用，并通過收入差距與社會資本的交互作用說明了社會資本減輕了收入差距對居民健康水平的影響。祁毓和盧洪友[24]利用1980—2010年世界132個國家(地區)的面板數據實證得出，收入不平等的加劇不利于國民健康水平的提升，環境質量是收入不平等與居民健康的傳導路徑。

收入差距理論認為，在一定的收入水平下，收入與健康存在相關關系；當收入(絕對收入或相對收入)低于這個標準，收入與居民健康狀況存在負向關系，收入越低，個人健康狀況越差；當收入高于這個標準時，收入與居民健康存在不一致關系[25]。王懷明等[26]利用中國營養與健康調查數據，對我國農村居民健康的收入增長效應進行實證研究，得出收入差距的擴大對農村居民健康產生不利影響。申云和朱玉芳[27]基于中國家庭追蹤調查數據(CFPS),檢驗了基尼系數對個人健康水平的影響。結果表明，收入差距的擴大會造成個人自評健康水平的下降。

根據收入差距理論，預期收入差距對居民健康存在負向影響，在區域經濟發展水平較為平均時期，收入差距對居民健康的影響并沒有那么強烈。隨著GDP的增長，健康問題受到居民足夠重視，此時重新檢驗收入差距對居民健康的影響具有現實意義。總體上，收入差距較大的地區，居民可能承受更大的社會壓力。基于此，筆者提出假設1：

假設1：收入差距對居民健康存在負向影響。

根據收入差距理論，基尼系數較大的東部和中部地區居民的平均預期壽命應該較短，但事實并非如此。本文按照公共衛生支出、人均地區生產總值等因素進行區域劃分，鑒于東部和中部地區在公共衛生投入和醫療保健支出上明顯高于西部地區，所以筆者反而認為，東部和中部地區巨大的公共衛生投入有可能對本區域基尼系數有抑制作用，從而導致東部和中部地區的平均預期壽命應該較西部地區長。此時區域因素在收入差距與居民健康關系中起著重要作用。當然，區域因素本身并不會起主要作用，與區域因素相連接的是人均地區生產總值指數和醫療保健支出，即區域因素及其與之相關聯的公共衛生支出通過抑制區域收入差距從而對居民平均預期壽命起“拉升”作用，所以本文通過在回歸方程中引入基尼系數和區域的交互項來檢驗此假設。基于此，筆者提出假設2：

假設2：經濟發展較好的東部和中部地區居民健康狀況比西部地區好。

度量收入差距的指標主要包括基尼系數、泰爾指數和人口收入比例等，不同指標在度量程度上存在一定的差異。人口收入比例這一指標存在一定局限，以最富有的50%人口所占的收入比例為例，它對收入差距的度量較粗，不能全面反映居民的收入差距。恩格爾系數是指食物支出占總支出的比重，它可以彌補人口收入比例指標的局限。隨著我國整體收入水平的提升，各地區居民食物支出占總支出的比重進一步下降，此時，使用恩格爾系數更能察覺區域收入差距的細微變化。如果食物支出占總支出的比重較低，一定程度上說明該地區的富裕程度較高，反之富裕程度則較低。鑒于此，本文嘗試引入恩格爾系數(EC)做穩健性檢驗，并使用常用的泰爾指數(TI)做對比檢驗。

以往研究無論使用宏觀數據還是微觀數據，多數直接度量收入差距與居民健康的關系，沒有體現出區域因素的重要性。本文按照《中國衛生統計年鑒》劃分東、中、西三個區域，并在模型中加入收入差距與區域的交互項，明晰了收入差距影響居民健康的具體路徑是通過區域人均地區生產總值來實現。需要指出的是，區域因素在這里起了關鍵作用，這也是本文與以往研究不同之處。

三、數據來源、變量選取與模型構建

(一)數據來源

本文所使用的數據來自中經網、國泰安數據庫、《中國統計年鑒》、《中國衛生統計年鑒》和《中國計劃生育統計年鑒》。其中，1997—2011年基尼系數來自田衛民[3]對我國居民收入基尼系數的測算，2012—2015年的基尼系數根據其文中的計算方法計算得到。平均預期壽命則根據《中國人口統計年鑒》計算得到。鑒于數據可獲得性，本文選擇我國1997—2015年共24個省份的橫截面數據和共19年的時間序列數據組成的宏觀面板數據，來度量區域收入差距對居民健康的影響。因為《中國衛生統計年鑒》所使用的區域劃分，充分考慮到了我國居民的收入水平、健康水平和醫療支出水平，這與本文的醫療衛生支出數據大體一致。所以，本研究采用此年鑒的劃分方式將研究的24個省份(其他幾個省份的收入等數據缺失無法準確算出整體基尼系數)分為東中西三個區域。[注]東部地區包括北京、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建和廣東。中部地區包括山西、黑龍江、安徽、江西、河南和湖北。西部地區包括內蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆。

(二)變量選取

被解釋變量：以往文獻中常用平均預期壽命、死亡率、某一疾病的發病率和自評健康等作為測度健康的變量。鑒于本文使用的宏觀數據特征及變量可獲取性，選擇平均預期壽命YQ作為衡量區域居民健康狀況的變量。

重要解釋變量：第一，用基尼系數(GN)衡量收入差距。東中西部收入差距不同可能導致公共衛生、醫療保健等支出存在差異，支付能力不同又對居民健康狀況產生影響，通過這個影響路徑可以預期區域整體收入差距對居民健康的影響為負。第二，收入差距(GN)與區域虛擬變量的交互項。理論上，收入差距大的東部和中部地區，居民平均預期壽命可能比西部地區短，但實際情況并非如此。如果區域收入差距與區域虛擬變量的交互項在統計上顯著為正，則說明區域變量有“拉升”作用，即原本收入差距大的地區，居民健康狀況較差，但加入區域因素后，東部和中部地區的健康狀況可能好于西部地區。區域因素不可能單獨起“拉升”作用，如果考慮到本文的區域劃分標準，就可看出，區域因素對健康的“拉升”作用具體體現在區域醫療保健支出和公共衛生支出上，而這些最終需要區域財力作支撐，這恰好和東部、中部、西部地區的人均生產總值相吻合。所以本文所述的“拉升”作用實質上與區域經濟發展水平相匹配，但又通過區域變量和基尼系數的交互項這一中介才明晰出收入差距對居民健康的具體影響路徑。

控制變量：包括公共衛生支出、平均受教育年數(AY)、人均地區生產總值指數(RJ)和環境因素(EN)。已有研究表明，這些變量將對居民健康有重要影響。公共衛生支出主要包括醫療衛生支出(HC)、醫療保健支出(HE)和每千人執業醫師數(DN)。需要指出的是，雖然HC與HE的相關系數較高，但在理論上二者又具有很大的差別，為提高估計的準確性，本文同時使用了這兩個變量。

(三)模型構建

考慮區域收入差距對居民健康的影響路徑，本文在模型中加入了基尼系數與區域省份的交互項，按照《中國衛生統計年鑒》的分區標準把24個省份劃分為三個區域，采用隨機效應模型進行回歸。本文的基本計量模型如下：

YQit=β0+β1GNit+β2D2+β3D3+β4Xit+uit

(1)

其中，YQit代表第i個省份第t年的平均預期壽命，D1作為參照組代表西部地區，D2代表東部地區，D3代表中部地區，Xit代表一系列控制變量，uit代表隨機擾動項。具體變量定義和描述性統計如表1所示。

表1 變量定義和描述性統計

注：公共衛生支出和醫療保健支出單位為萬元，以1997年為基底。

四、實證分析

(一)區域收入差距對居民健康的影響

筆者利用基尼系數檢驗區域收入差距對居民健康的影響，回歸分析結果如表2所示。

表2 區域收入差距對居民健康影響的回歸分析結果

注：括號中的數值是標準差。***、**和*分別表示1%、5%和10%水平上的顯著性，下同。

由表2可知，在模型(1)中，只考慮其他控制變量對平均預期壽命的影響，可以看出，醫療保健支出和每千人執業醫師數與居民平均預期壽命均呈現顯著的正向關系，這說明醫療服務資源配置和經濟基礎對居民健康產生了顯著的正向影響，原因在于醫療保健支出規模與醫療資源配置關系到醫療利用狀況，醫療服務可及性和可得性越便利，對居民健康狀況改善越有利。平均受教育年限對居民健康影響為負，說明從總體上教育水平的提升并沒有有效促進居民健康。

在模型(2)中，加入基尼系數變量后，收入差距每提高一個單位，平均預期壽命下降0.410歲，且在1%水平上顯著，說明收入差距對居民健康具有顯著的負向影響，檢驗了假設1的合理性。其他控制變量回歸結果顯示，除了醫療衛生支出、每千人執業醫師數和平均受教育年數對居民健康的影響減弱外，其他因素仍然對居民健康有顯著的影響。可能因為醫療衛生支出和醫療保健支出是維護居民健康所不可或缺的因素，醫療衛生支出通過醫療保健支出起作用。

在模型(3)中，控制了其他變量后，回歸分析結果顯示，基尼系數對居民健康的影響仍然很顯著。當收入差距提高一個單位，平均預期壽命下降0.194歲。需要強調的是，與以往研究不同，本文在模型(3)中引入交互項，并保留了作為模型參照組的西部地區截距項，將東部、中部地區和基尼系數的交互項與西部地區做比較。可以直觀地看出，東部地區和中部地區的平均預期壽命比西部地區分別高出0.051歲和0.031歲。中部和東部地區同基尼系數交互項的回歸系數明顯高于西部地區，即收入差距大的東部、中部地區分別比西部地區的平均預期壽命高出0.125歲和0.073歲。

從模型(2)可以看出，基尼系數越大的地區居民的預期壽命越短，健康狀況越差，在模型(3)中引入交互項和控制其他變量的條件下，東部和中部地區的平均預期壽命較西部地區更短。但是回歸分析結果顯示東部和中部地區居民的健康狀況明顯好于西部地區，主要原因是本文按照《中國衛生統計年鑒》劃分東部和中部地區，此年鑒對區域劃分與人均地區生產總值指數高度相關，所以區域經濟條件好、公共衛生支出高、醫療基礎實施好等多項因素加總對健康狀況有“拉升”作用。因此，多種積極因素的綜合作用對于居民健康的正向促進作用不可忽視，由此檢驗了假設2的合理性。東部和中部地區在醫療衛生領域的公共投入對居民健康的正向作用日益凸顯。“拉升”作用主要是通過區域因素體現，這也是本文重點論述的區域收入差距對居民健康影響路徑中的關鍵變量。具體說，區域因素在收入差距與居民健康之間起重要的中介作用，地區生產總值指數起關鍵性作用。

(二)穩健性檢驗

鑒于恩格爾系數在區域收入差距細化分析方面的優勢，本文采用恩格爾系數做穩健性檢驗。為使結果更有說服力，筆者還采用了泰爾指數做對比，檢驗結果表明主要解釋變量的方向和顯著性都相同。具體而言，收入差距擴大一個單位，平均預期壽命分別下降0.739歲和0.065歲。在人均地區生產總值指數不同的條件下，東部和中部地區抵消了收入差距對平均預期壽命的負向作用，區域居民收入、醫療支出、醫療保健和基礎實施等因素對健康具有“拉升”作用，具體情況如表3所示。

表3 區域收入差距對居民健康影響的穩健性檢驗

由表3可知，模型(4)中，以西部地區作為參照組，東部地區和中部地區的平均預期壽命比西部地區分別高出0.041歲和0.025歲，收入差距大的東部和中部地區平均預期壽命比西部地區分別高0.630歲和0.349歲。模型(5)中，東部地區和中部地區的平均預期壽命比西部地區分別高出0.053歲和0.034歲。收入差距大的東部和中部地區平均預期壽命分別比西部地區高0.046歲和0.027歲。通過這個影響路徑，我們仍能看出，區域收入因素對居民健康的影響作用較大，并且這些因素可能會長期存在。與此同時，醫療、醫療保健和基礎設施支出在一定程度上緩解了收入差距的負向影響，具有正向的健康“拉升”作用。總體上，兩個穩健性檢驗結果都達到了預期的目標，對健康影響的驗證比較可靠。

五、結論與政策建議

本文運用宏觀面板數據研究區域收入差距對居民健康的影響，主要得到以下三個結論：第一，實證分析得出區域收入差距對居民健康呈現負向影響關系，研究結論符合主流學術觀點。第二，在收入差距存在的條件下，我們不能忽略區域收入的作用。區域公共投入的力度、衛生基礎設施的健全程度和衛生資源的可獲得性等因素都在背后起著重要的作用。第三，本文嘗試引入了恩格爾系數作為結果的穩健性檢驗，通過與傳統的泰爾指數做對比分析，證實了恩格爾系數作為檢驗工具的可靠性，同時也驗證了收入差距對居民健康的負向作用和對醫療支出等因素的“拉升”作用。

基于上述分析，筆者認為，政府部門在公共衛生政策的制定和實施上，應該注意以下三個方面：第一，應完善公共衛生基礎設施，合理配置公共衛生資源。盡管東部和中部地區收入差距較西部地區大，但東部和中部地區的衛生基礎設施較西部地區完善，衛生資源較西部地區豐富，這些因素對居民健康具有正向促進作用，這對衛生基礎設施相對不完善的西部地區來說具有一定的示范作用。國家應該加大對落后地區公共衛生資源投入力度，各地區也要結合自身實際情況，豐富醫療衛生資源。第二，優化經濟發展路徑，提升地區經濟總量。雖然不能把居民平均預期壽命完全歸結為地區經濟發展的差距，但財政收入仍然在提高區域居民健康問題上扮演重要角色，區域經濟發展影響公共衛生財政投入力度，進而影響居民平均預期壽命。第三，發展綠色經濟。在研究區域收入差距與居民健康關系中，區域自然環境和社會環境因素也是不可或缺的變量，雖然環境變量不是本文的主要研究變量，但良好的自然環境和社會環境可以提升人口平均預期壽命，因此，各地方政府應該利用好優良的自然環境，發展綠色經濟，最終提高居民健康水平。