居民身心健康狀況對職業收入的影響
——基于傾向得分匹配法(PSM)的實證研究

和 紅 談 甜

中國人民大學社會與人口學院 健康科學研究所 北京 100872

美國經濟學家舒爾茨認為健康作為一種人力資本，對提高個人收入有重要影響。[1]Leibenstein H開展的眾多研究表明個體身體素質與健康狀況很可能影響個人成就。[2-4]世界衛生組織數據顯示，在低收入國家每年大約有2%～7%的人口因病致貧。李文等估計健康狀況不良給個人造成的損失超過其終生收入的10%，對一個國家造成2%～3%的GDP損失。[5]來自中國農村的研究數據亦表明，因病致貧是我國貧困發生的主要原因之一，貧困又會加劇居民的健康問題。[6]

健康狀況與勞動生產率之間的關系復雜，勞動者的健康狀況可能會影響勞動生產率，而經濟收入反過來又會影響健康，如何有效控制健康與勞動生產率之間的“同步性”成為研究難點。此外，居民健康包括身體健康和心理健康，成年人良好的身體與心理健康狀態是其高效工作的前提。以往研究多關注身體健康，較少關注心理健康狀況對收入的影響。[7-8]然而心理健康問題已成為全球疾病負擔的重要因素之一。據估計，我國目前約有1.73億成年人患有心理疾病，其中4 300萬人被診斷為嚴重心理疾病患者。[9]心理健康狀況對于職場工作人員的影響尤為嚴峻，會嚴重影響其工作效率與職業發展。據英國工業聯合會(CBI)1998年的數據，其對537家具有員工缺勤記錄的公共和私營部門雇主進行調查發現，小病、大病與心理壓力是合同工時減少的最主要原因。[10]可見心理健康問題早已成為影響居民收入的重要因素之一。

健康狀況與人力資本之間的關系研究仍在不斷深入之中，國外對健康人力資本的研究較為全面，但我國對健康人力資本的研究尚不深入，尤其缺乏對心理健康資本的探討，同時多數研究尚未考慮到健康狀況與收入互為因果對研究結果帶來的偏差。本文擬運用傾向得分匹配法，探討居民健康的收入回報，著重探討心理健康狀況對居民職業收入的影響，并比較男性與女性的健康收入回報差異。

1 文獻回顧

國外健康人力資本研究起步早，如Luft基于普通最小二乘法(ordinary least square，OLS)對居民年度總收入對數進行了分析，結果顯示非健康狀態使收入對數有較大幅度的減少，且存在種族與性別差異。[11]Bartel &Taubman同樣利用OLS方法對孿生退伍男性白人進行研究發現，心臟病、高血壓、關節炎、哮喘等會導致工資與收入減少。[12]20世紀80年代后，隨著研究方法的改進使得該領域的研究進一步得以推進，一系列研究證實健康對勞動生產率與收入具有顯著的促進作用。[13-15]

我國健康人力資本研究起步稍晚，張車偉首先深入探究了營養、健康與效率間的關系[16]，其后劉國恩等基于中國健康與營養調查(China Health and Nutrition Survey, CHNS)數據，利用OLS估計方法，建立了以家庭為基礎的個人收入生產函數，結果表明個人健康與家庭人均收入高度相關，且發現農村的健康經濟回報大于城市，女性的健康回報大于男性。[17]樊明利用美國國家醫療支出調查數據對勞動參與進行研究，基于Probit估計方法，對16～62歲人群的健康與勞動力參與進行分析，結果顯示健康狀況對勞動參與影響顯著。[18]

關于健康對收入影響的估計方法，前人多采用OLS分析、聯立方程估計以及Heckman兩階段估計模型進行分析。近年來我國健康人力資本估計方法有所突破，如楊玉萍基于中國家庭追蹤調查(Chinese Family Panel Studies, CFPS)數據，利用分位數回歸，探究健康收入回報在不同收入水平人群上的差異，結果發現收入水平越低，健康資本收入回報越高，且農村居民健康收入回報高于城市居民。[19]張玉華與趙媛媛基于CHNS數據，運用OLS以及Oaxaca-Blinder分解方法，對拓展Mincer方程進行分解，探討我國居民健康對個人收入和城鄉收入差異的影響，結果顯示健康對勞動力的個人收入有顯著的正向影響，且健康已成為影響我國城鄉收入差距的重要原因。[20]在職業收入方面，孫良斌等基于中國綜合社會調查(Chinese General Social Survey, CGSS)2013數據，運用傾向得分匹配法實證檢驗超重對居民工資收入的影響，結果顯示超重對我國勞動者工資收入產生了顯著的負效應，且相較于男性，超重對女性工資產生的負效應更加顯著，超重使女性的工資收入下降了7.8%～10.4%。[21]

較少研究探討居民心理健康狀況對其收入的影響，然而據2011年美國國家藥物使用與健康調查(NSDUH)顯示，18歲以上居民中，6.6%在過去一年中至少經歷了一次嚴重的抑郁發作，居民心理健康問題極其嚴重。Ann Bartel與Paul Tauban是較早探究心理疾病對個體收入影響的學者，其基于調查數據，分析顯示心理疾病顯著降低居民的收入，且在特定情況下，該影響會持續15年。[22]哈佛大學醫學院的Susanl Ettner等通過對National Comorbidity Survey中2 225名男性及2 401名女性數據分析，探究心理障礙對進入勞動力市場以及就業人員工作時間與收入的影響，結果發現，存在心理障礙的男性工作時間顯著減少，且心理障礙顯著降低男性與女性的勞動收入。[23]Victoria D等基于2002年美國藥物使用與健康調查(National Survey on Drug Use and Health)數據，分性別探究心理健康對非高齡成年人的職業影響，結果顯示心理疾病以及狂躁癥均會顯著降低美國本土及移民男性與女性的職業參與率。[24]Lizhong Peng等基于Medical Expenditure Panel Survey (MEPS) 縱向數據，探討抑郁與勞動力市場的關系，結果顯示抑郁降低了就業的可能性，然而并未發現抑郁對小時工資以及每周工作時間有顯著影響，此外，研究抑郁對工作障礙的影響時發現，抑郁癥使每年的工作損失天數增加了大約1.4天。[25]Almond S與Healey A基于英國季度勞動力調查(The Quarterly Labour Force Survey,QLFS)數據，運用泊松模型探究心理健康對英國勞動力市場的影響，結果顯示英國勞動力長期存在的心理健康問題顯著減少勞動工作日，其他類型的長期疾病和殘疾也被預測會導致工作時間減少，且當其與心理健康問題并存時，會進一步減少工作時間。[10]Michael T. F與Gary A. Z在2015年對英國勞動力市場的研究得出了類似結論，即報告有情緒/心理問題癥狀的員工，與其他類似同事相比，曠工率更高，收入更低。[26]

我國極少研究探討了居民心理健康對職業收入的影響，孫晶晶與周清杰基于2013年中國健康與養老追蹤調查(China Health and Retirement Longitudinal Study，CHARLS)數據，利用工具變量法，探究我國中老年人心理健康狀況與收入的關系，結果顯示中老年人良好的心理健康狀況能顯著促進其工資收入，然而該影響力度不及被調查者的自評健康、生活習慣以及15歲前健康狀況等對工資收入的影響。[27]

我國健康收入回報研究起步稍晚，且多集中于探究身體健康狀況對居民收入的影響，較少探討心理健康收入回報，也并未全面分析不同人群的健康收入效應。同時所采用的估計方法較簡單，如多用OLS估計探究健康人力資本對收入的影響，但由于健康對收入的影響存在嚴重的互為因果關系，同時居民健康狀況很可能與其自身特征以及原生家庭社會經濟地位有關，健康狀況良好者可能因其家庭背景而擁有更高的收入，常規OLS估計難以得出相對準確的結果。傾向得分匹配法(propensity score matching，PSM)作為能一定程度上克服內生性偏差的創新方法之一，廣受學界推崇，值得借鑒。綜上，本文擬利用傾向得分匹配法重點分析我國居民心理健康狀況對其職業收入的影響。

2 資料和方法

2.1 理論基礎與研究假說

人力資本理論認為，健康存量對勞動者的就業與收入有重要影響。健康的勞動者擁有更多就業機會，勞動者身體素質的好壞關系著勞動生產率的高低。健康者工作出勤率高，缺勤天數少，因傷病而損失的工作時間短，進而增加勞動生產時間。此外，健康狀態使得勞動者體力充沛、思維敏捷，能在單位勞動時間內生產出更多的優質產品，故可以提高勞動生產效率。勞動時間的增加以及勞動生產率的提高意味著收入的增加。基于健康人力資本理論以及文獻回顧，本文提出如下假說：

假說1：心理與身體健康的收入效應顯著，表現為健康狀況良好者，職業年收入上升。

假說2：心理健康與身體健康對職業收入的影響存在差異，前者對職業收入的影響更顯著。

假說3：心理健康狀況的收入效應存在性別差異，表現為女性的職業收入更易受心理健康的影響。

2.2 資料來源

本文基于中國綜合社會調查最新公布的2015年度數據(CGSS2015)。中國綜合社會調查由中國人民大學中國調查與數據中心負責執行，自2003年起，每年開展一次調查，內容涵蓋社會、社區、家庭和個人多層次的數據。2018年1月1日在中國國家調查數據庫官網上公布了2015年數據，2015年CGSS項目調查覆蓋全國28個省/市/自治區的478個村，采用多階分層抽樣，共完成10 968份有效問卷。

本文關注被調查者的健康與職業收入情況，故所選取樣本年齡為18～60歲，剔除了關鍵變量及控制變量中拒絕回答、缺失值、不適用的數據，收入過高或過低異常值，尚未參加工作沒有收入的年輕人以及不繼續工作的老年人，最終得到有效樣本量3 512份。依據CGSS2015數據，本文使用自評身體健康與心理健康描述樣本健康狀況，以居民自填個人年均職業收入評估收入情況。

2.3 變量設置

為探究心理健康與身體健康狀況對職業收入的影響，依據文獻回顧及CGSS2015調查中可獲取的信息，本文主要變量選取如下：

(1)因變量：個人年均職業收入。本文以被調查者的年均職業收入作為因變量，在分析中對職業收入取對數形式進行回歸。

(2)關鍵自變量：被調查者自評身體健康、心理健康。本文以被調查者的自評身體與心理健康狀況作為關鍵自變量，調查中以5等級里克特量表評估被調查者自評身體與心理健康狀況。具體來說，問卷中詢問被調查者“您覺得您目前的身體健康狀況是”，回答項包括“很不健康、比較不健康、一般、比較健康、很健康”，作為被調查者自評身體健康狀況；問卷中詢問被調查者“在過去的四周中，您感到心情抑郁或沮喪的頻繁程度是”，回答項包括“總是、經常、有時、很少、從不”，作為被調查者自評心理健康狀況。本文對問卷中自評身體健康狀況及自評心理健康狀況的5等級里克特量表進行了合并處理，即將被調查者的自評身體健康與自評心理健康狀況均分為不健康與健康。本文還將主觀幸福感作為心理健康狀況的替代變量，以作為本研究的穩健性檢驗，問卷中詢問被調查者“總的來說，您覺得您的生活是否幸福？”，回答項包括“非常不幸福、比較不幸福、說不上幸福不幸福、比較幸福、非常幸福”，本文同樣對問卷中自評幸福感5等級里克特量表進行合并處理，分為主觀不幸福與幸福。

(3)控制變量

依據文獻回顧及CGSS可獲取信息，本文選取被調查者性別、年齡、受教育程度、戶籍、政治面貌、婚姻狀態、父親受教育程度、工作性質、工作年限作為控制變量，其中父親受教育程度用以表示可能影響被調查者職業收入的原生家庭背景。

3 結果

3.1 基本特征

樣本中，男性占55.80%，平均年齡為39.33歲；43.19%的樣本為農村戶籍；85.30%的被調查者有配偶；政治面貌為黨員的占12.49%；88.80%的被調查者全職工作；受教育程度方面，被調查者初中及以下學歷占比42.61%，接受過高中、中專、技校教育的占25.28%，大學專科及以上受教育程度占32.11%；被調查者父親文化水平整體相對較低，接受過高等教育占5.35%。對于本文研究的關鍵變量，描述性統計顯示被調查者年均收入為49 381.95元；22.73%的被調查者認為其身體不健康，24.12%的被調查者認為其存在心理抑郁、沮喪情況(表1)。

表1 研究對象的基本特征

3.2 心理健康及身體健康對職業收入影響的OLS回歸結果

如表2所示，模型1、模型2、模型3分別以自評心理健康、主觀幸福感、自評身體健康作為關鍵自變量，探究對職業收入的影響。結果顯示居民心理健康狀況顯著影響職業收入，心理健康狀況良好能使居民年均職業收入上升12.3%(P<0.001);主觀幸福者年均職業收入較不幸福者上升10.3%(P<0.01)，表明心理健康對職業收入影響的OLS回歸結果穩健性良好;生理健康的職業收入回報為7.1%(P<0.05)，低于心理健康的職業收入回報率。驗證了研究假說1，居民健康狀況顯著影響其職業收入。

控制變量方面，性別、年齡、受教育程度、婚姻狀況、工作性質與工作年限以及父親受教育程度均顯著影響居民的職業收入，且結果均符合預期；政治面貌和戶口對職業收入的影響不顯著。

表2 心理健康、主觀幸福感及身體健康對職業收入影響的OLS回歸結果

注：***P<0.001，**P<0.01，*P<0.05

3.3 心理健康及身體健康對職業收入影響的PSM回歸結果

本文采用1:1最近鄰匹配、1:4K近鄰匹配、卡尺匹配及核匹配4種匹配方式，分析處理組平均處理效果，匹配變量包括性別、年齡、受教育程度、戶口、婚姻狀況、政治面貌、父親受教育程度、工作性質、工作年限、身體/心理健康狀況。結果顯示，不同匹配方式下，心理健康狀況對職業收入的影響范圍為11.8%～12.1%，比OLS回歸結果略低，若以本研究樣本個人職業年收入49 825.12元算，則對年收入的影響為5 879.36～6 028.84元。作為心理健康狀況代理變量的主觀幸福感，對職業收入影響的PSM回歸結果顯示，在核匹配情況下，結果具有統計學意義(11.3%，P<0.01)，表明心理健康狀況對職業收入影響的PSM分析結果穩健。處理組身體健康對職業收入的影響的平均處理效果不顯著。驗證了研究假說2，即心理健康與身體健康對職業收入的影響存在差異，其中心理健康狀況對居民職業收入的影響更為顯著。

3.4 不同性別居民心理健康狀況對職業收入的影響

兩性在心理健康方面存在較大差異，且兩性職業分工不同，因此不同性別居民心理健康狀況對其收入的影響可能有所不同。故本文深入探究心理健康狀況對兩性職業收入的影響，首先分別對男性與女性進行健康狀況對收入影響的OLS分析，其后分性別進行PSM分析。

3.4.1 不同性別居民心理健康對職業收入影響的OLS回歸

女性與男性心理健康狀況均顯著影響其收入。相較于心理健康狀況差的女性，心理健康的女性年職業收入平均上升13.5%，P<0.01；相較于心理健康狀況差的男性，心理健康的男性年職業收入平均上升11.8%，P<0.05(表3)。假說3得以驗證，即女性的職業收入受心理健康的影響較男性更顯著。

表3 不同性別樣本心理健康對職業收入的OLS估計結果

注：***P<0.001，**P<0.01，*P<0.05

3.4.2 不同性別居民心理健康對職業收入影響的PSM回歸

在不同匹配方法下，心理健康狀況好的女性年職業收入比心理健康狀況差的女性高13.5%～14.1%，而男性的心理健康職業收入回報則為12.1%，表明女性的職業收入受心理健康的影響更大，再次驗證假說3。

4 討論與結論

OLS回歸結果顯示，居民心理健康與身體健康狀況均能顯著影響其職業收入，其中心理健康的職業收入回報為12.3%，身體健康的職業收入回報為7.1%，即相較于身體健康，居民心理健康的職業收入回報更顯著。PSM回歸結果顯示，心理健康狀況良好者較心理健康狀況差者，職業收入高11.8%～12.1%，不同身體健康狀況居民的職業收入無顯著性差異。對于不同性別居民心理健康狀況對職業收入影響的OLS及PSM回歸結果均顯示，女性的職業收入受心理健康狀況的影響較男性更大。

我國學者以往研究多集中探討身體健康狀況對農村居民職業(務農/外出務工)收入存在影響，雖研究對象有所不同，但多數仍與本文結論一致。如秦立建等人利用Heckman模型對健康與農村勞動力外出務工勞動供給時間的影響進行了研究，結果顯示，與健康狀況良好的農民工相比，健康狀況較差的農民工勞動供給時間大約降低12%。[28]尹慶雙等人的研究發現，農村居民自評健康每上升1個等級，其收入將顯著增加17.6%。[29]許琳琳等人基于CHNS數據研究結果顯示，農村居民健康狀況每改善1個單位，收入增加約34.57%，高于本研究估計結果，這可能與研究對象多為從事體力活動的農村居民有關，其勞動收入主要取決于其健康狀況。[30]張川川的研究結果表明健康惡化會使當期家庭收入減少26.1%，這與本研究結果一致，即健康顯著影響職業及家庭收入。[31]BMI值亦可作為衡量身體健康的指標之一，孫良斌、任建超與楊園爭在探究超重對勞動者的工資影響時，亦同時進行了OLS回歸與PSM回歸，OLS回歸結果顯示超重導致被調查者的職業收入降低了4.2%～4.4%，PSM回歸結果顯示，相較于非超重者，超重者工資下降4.0%～5.4%，表明身體健康顯著影響居民職業收入，就方法而言，PSM回歸結果更可信。[21]

國內外學者均較少關注心理健康狀況對居民收入的影響。Ghushchyan V H等基于Medical Expenditure Panel Survey數據探究身體與心理健康對美國居民年薪的影響，結果顯示，被調查居民身體健康狀況每增加1%，年薪顯著增加0.32%(0.27%～0.36%)，精神健康狀況每增加1%，年薪增加0.13%(0.09%～0.16%)。[32]該研究一定程度上印證了本文關于居民心理健康狀況對職業收入的影響。Richard Frank與Paul Gertler認為以往“對心理問題的測量基于是否去看過醫生，以及是否接受了診斷”，使得心理問題對收入影響的估計存有偏差，因此，其基于社區調查數據探究心理健康對收入的影響，結果顯示，相較于無心理健康問題居民，存在心理健康問題的居民收入降低了21%。[33]朱禮華基于CHARLS數據探究了心理健康對中老年群體勞動參與和生產率的影響，結果顯示心理健康狀況會顯著影響城鎮戶籍中老年人口的勞動參與和農村戶籍中老年人口的非農勞動參與，且比自評健康對勞動參與的影響更為顯著。[34]李樹森探討農村非農就業群體健康狀況對其勞動參與、勞動時間及勞動生產率的影響，結果顯示健康指標每上升1個單位，男性小時收入提高0.35%，女性小時收入提高1.53%，即健康狀況對女性非農就業群體的影響高于對男性非農就業群體的影響。[35]這與本研究結果一致，即女性的職業收入更易受其健康狀況的影響。

國外一些研究探討了心理健康的長期財務影響，以及早期心理健康問題對成年時期就業及職業收入的影響，為我國探討居民心理健康狀況對收入影響的研究提供了思路。如Deborah J. S等分析了因心理問題而提前退休的居民在達到退休年齡時，相較于無心理問題居民，儲蓄減少的程度，結果顯示因抑郁癥或其他心理問題而提前退休的女性在退休時的總儲蓄遠低于全職工作的無心理問題女性，男性表現出相同的差異，而由于抑郁或其他心理健康問題而失業的男性和女性在65歲時的儲蓄和退休收入比全職工作的人少97%。[36]Mark E等基于來自兩個具有全國代表性的共19 217人的英國前瞻性隊列研究，探究兒童時期心理健康問題對成年時期失業的影響，結果顯示，在14歲時報告高水平抑郁癥狀的被調查者，相較于同類低抑郁癥狀的研究對象，在16～21歲間失業的可能性高2%，表明在生命早期加強提供精神衛生服務將帶來顯著的經濟效益。[37]

以往研究大多籠統地探討居民健康狀況對收入的影響，關注身體健康人力資本，較少區分心理健康狀況對居民收入影響，更少探討身心健康對居民職業收入影響的差異。本研究結果顯示，相較于身體健康狀況，心理健康狀況對居民職業收入的影響更為顯著。同時，以往研究大多探討農村居民的健康收入效應，因農村居民或農民工多從事體力勞動，身體健康狀況的收入效應占主導地位，然而城市居民多從事腦力工作，易受心理健康問題影響，因此探討心理健康對職業收入影響，尤為重要。

越來越多的居民在工作和生活中承受巨大的心理壓力，焦慮與抑郁狀態經常發生，因此，亟需關注國民的心理健康狀況，以提高勞動生產率，促進職業收入。此外，本研究結果顯示女性的職業收入受心理健康狀況的影響更大，這很可能帶來“職業收入低——心理健康狀況差”的惡性循環，對女性的職業生涯造成不利影響，故應尤其關注女性的心理健康狀況及職場兩性的人力資源管理制度。據此，建議我國建立健全用人單位的心理健康咨詢系統，讓職工能及時有效地得到心理幫助，提升心理健康水平。特別關注女性心理健康狀況及其職業發展狀況，完善職場人力資源管理制度，避免女性可能遭遇的職場不平等待遇，最終提升我國健康人力資本，促進國民經濟發展。

作者聲明本文無實際或潛在的利益沖突。