健康投資對健康水平的影響研究
——來自CHNS的證據

鄭莉莉，劉 晨

(1.中央財經大學 保險學院，北京 100081；2.中央財經大學 企業科技金融創新研究中心，北京 100081)

一、引言

2020年我國全面建成小康社會，我國居民不再僅僅滿足于基本的物質需要，健康也是居民的共同追求。我國政府一直以來都非常重視居民的健康，“十三五”規劃強調把提升人的發展能力放在突出重要位置，著力增強人民科學文化和健康素質，加快建設人力資本強國；黨的十八大報告指出：“健康是促進人的全面發展的必然要求，是經濟社會發展的基礎條件”；習近平總書記在 2016 年全國衛生與健康大會上指出，把人民健康放在優先發展的戰略地位；黨的十九大報告將實施健康中國戰略納入國家發展的基本方略，把國民健康置于“民族昌盛和國家富強的重要標志”地位，認為國民健康是國家可持續發展能力的重要標志。2020年召開的十九屆五中全會，繼續強調全面推進健康中國建設。將健康融入所有政策，探討具有中國特色的健康經濟學的分析框架已經成為理論研究的重點，也符合我國以人為本的理念和構建和諧社會的要求，只有準確估計健康投資對健康的影響，才能明確健康中國政策對健康投入的政策效應，從而調整和優化相關健康政策，以利用有限的社會資源取得最大化的社會效益。

健康投資不僅是為了滿足人類的需要，而且是人類福利的基本組成部分(Mushkin，1962)[1]。近年來，人們已經認識到，醫療服務、營養和鍛煉方面的支出可以被視為對健康資本的投資，并利用資本理論的工具進行分析(Cropper，1977)[2]。Grossman(1972)[3]將健康視為一種資本存量，個人可以通過將時間(如醫生就診)與購買的投入(如醫療服務)相結合來投資健康，投資健康的動機是，通過增加健康存量，個人可以增加獲得收入或生產消費品的時間。Chadwick等(2009)[4]提出健康投資有利于人力資本的累積。Ehrlich和Chuma(1990)[5]在家庭層面比較了健康人力資本投資的成本與隨著生命延長所帶來的效用。Ehrlich和Lui(1991)[6]把人力資本作為增長的驅動力和代際間物質和精神的紐帶，分析父母健康投資對人力資本的影響。Chakraborty(2004)[7]考慮了公共健康支出對死亡率的影響。在已有研究的基礎上，本文將健康投資定義為：為了恢復和發展人群健康而消耗的資源，用于維持和保護個體和群體健康狀態、預防和治療人體疾病方面的投入，包括營養水平投資、醫療和保健投資、體育運動與休閑投資和生活環境投資。

健康投資對健康影響的評估比較困難，因為個體的健康投資總是由決定健康狀況的一些相同因素決定，因此，健康投資差異導致的不同健康結果可能是個體選擇健康投資差異的結果，或者可能是個人之間的差異，甚至是研究者未觀察到的其他差異，健康投資與健康之間存在顯著的內生關系，這使得確定健康投資和健康的因果關系比較困難。本文利用中國營養與健康調查(CHNS)數據，從個體微觀角度來研究健康投資對個體健康水平的影響。與已有文獻研究相比，本文貢獻可能體現在以下四個方面：首先，已有的研究大多從宏觀的視角分析健康人力資本、健康投資同宏觀經濟變量的關系(王弟海等，2008；王弟海，2012)[8-9]，本文從微觀個體的角度研究個體健康投資對健康的影響，豐富了該領域的研究；其次，運用因子分析的方法構造多維健康投資指標，多指標體系可以更加全面地揭示健康投資的各個方面，也更接近健康投資的內涵，而且多維健康投資指標是一個連續變量，避免了賦權的主觀性；再次，利用樣本所在地區的財政狀況和醫療機構數量作為個體健康投資的工具變量，對本文的解釋變量進行了內生性識別，使得估計結果更加可靠；最后，本文詳細探討了健康投資影響健康水平的異質性，同時利用兩階段模型，在估計影響健康投資因素的基礎上研究健康投資對健康的影響，檢驗了結果的穩健性。

二、文獻綜述和研究假設

已有文獻在研究影響個體健康的因素時，主要有以下幾個方面：

一是營養與健康的關系。營養投資是指居民在食物消費和飲食營養方面的投資，食物消費是維持人體正常功能的前提，消費不足則無法滿足人體正常生活的需求，消費過量則會給身體帶來負擔，都不利于身體健康。研究認為外在的營養干預有效地解決了家庭經濟困難學生的健康問題(Glewwe等，2001；Winicki和 Jemison，2003; Alderman等，2006)[10-12]。史耀疆等(2013)[13]針對我國貧困地區農村學生的微量營養素缺失問題研究發現，每天服用一片21金維他多維元素片，發現學生的健康和學業表現均有顯著的提升。也有學者研究不同營養投入對健康的影響，分別發現鐵營養(Baltussen，2004)[14]、鋅營養、維生素A(Julie和Sherry，2006)[15]等對改善人口健康的影響。

二是醫療和保健投資對健康的影響。醫療和保健投資可分為預防和治療兩部分投資，預防投資是為防止出現健康問題而提前進行的醫療保健方面的投資，包括服用保健產品、注射疫苗、進行推拿按摩等方式進行的投資，預防投資能夠在一定程度上提高人體抵抗能力，降低患病概率。治療投資則是在身體出現健康問題以后為了恢復健康而進行的投資。Lindahl(2005)[16]和Frijters等(2005)[17]發現健康保險改善了自我評估的健康狀況。Doiron等(2008)[18]使用澳大利亞的數據在自我評估的健康狀況與健康保險之間發現了強有力的積極聯系。Weathers和Stegman(2012)[19]發現，與對照組相比，健康保險組健康狀況不佳的概率降低了10.8%。黃楓和甘犁(2010)[20]發現享受醫療保險的老人同無醫療保險的老人的預期壽命相差5年。Chua和Sommers(2014)[21]發現健康保險保障范圍擴大增加了自評健康狀況。潘杰等(2013)[22]發現醫療保險有利于促進參保個人的健康。

三是體育運動與休閑與健康的研究。有關體育運動對健康影響的研究主要集中在有氧運動，如步行、跑步、騎自行車，以及力量訓練對健康的影響上(許浩等，2009)[23]。Zoran等(2015)[24]研究發現團體運動如足球對靜坐少動人群健康有正向影響。Mammen和Faulkner(2013)[25]發現即使少量的體育鍛煉活動也發揮了預防抑郁癥的作用。大量研究表明，運動有利于老年人平衡和協調能力的改善(Caixeta和Donaj，2012)[26]。Fox(2000)[27]發現休閑體育活動對個體的身體外觀和軀體意向的知覺都有積極影響。

四是生活環境與健康關系的研究。生活環境狀況與人的生活質量息息相關，進而影響到人體健康狀況。對環境污染與健康關系的研究主要集中在死亡率和疾病發生率上。Chay和Eenstone(2003)[28]研究發現總懸浮顆粒物(TSPs)下降會降低嬰兒死亡率。Arceo等(2012)[29]分析發現墨西哥空氣污染增加了嬰兒的死亡率。Chen等(2013)[30]發現 TSP 濃度會提高死亡率。苗艷青和陳文晶(2010)[31]發現PM10和SO2兩種空氣污染物對當地居民的健康需求都有顯著的不利影響。也有學者研究空氣污染所引發的各類疾病。Anthony和Gray(2009)[32]研究認為污染水平會導致肺、心臟和血管的健康問題。

營養投資、醫療和保健投資、體育運動與休閑投資、生活環境投資從不同的角度影響健康，因此，提出本文假設：健康投資有利于提高健康水平。

三、數據、變量及模型設計

(一)數據來源

本文所用數據來自中國營養與健康調查(CHNS)1989年到2015年的數據，樣本涵蓋了9年12個省份。為了更好地觀察樣本的行為，基于如下原則對樣本進行篩選：剔除18歲以下的樣本；剔除模型所需變量觀察值缺失較多的樣本；刪除樣本的一些異常值。由于健康投資變量和健康變量某些年份的缺失，最終，數據來自2004年、2006年和2015年，得到18513個個體的31218個觀察值。后文用到的工具變量地區財政狀況和醫療機構數量的數據來源于歷年中國統計年鑒。

(二)變量的選取

被解釋變量健康指標的選擇一直是健康經濟學研究時常面臨的問題，采用不同健康度量指標會得到不同研究結論，在已有研究的基礎上，本文分別選取自評健康狀態(Frijters等，2005)[17]、生理健康狀態(BMI)(Strauss和Thomas，1998)[33]，短期健康狀態(CHNS問卷中調查期間4周內是否患病或受傷)、長期健康狀況(CHNS問卷中“醫生給你下過高血壓的診斷嗎？醫生給你下過糖尿病的診斷嗎？醫生給你下過中風或一過性缺血發作的診斷嗎？過去的12個月中，你是否曾經氣喘或呼吸時胸部出現嘯聲？醫生給你下過哮喘的診斷嗎？”)。

為了更全面地評估健康，本文構建整體健康指標評價健康狀況，選取上述4個健康變量進行衡量，4個健康變量分別為health1、health2、health3、health4，將一個健康變量作為因變量，其他健康變量作為自變量，做線性回歸：

healthi=β0+β1*healthj+β2*healthk+β3*healthl

(1)

其中，i、j、k、l分別取1～4，i≠j≠k≠l。

某個變量與其他變量的復相關系數可以表示為：

Rhealthi=

(2)

其中，Rhealthi反映healthi與其他健康指標的相關性，若Rhealthi越大，說明該健康指標與其他健康指標的相關性越大，越容易被其他指標所解釋，綜合指標中對該指標賦予權重就越小。對復相關系數Rhealthi求倒數，再進行歸一化處理，得到各指標的權重r1、r2、r3、r4，最終加權求出健康綜合指標。

解釋變量健康投資分別從營養投資、醫療和保健投資、體育運動與休閑投資、生活環境投資幾個方面選取變量，CHNS 提供了個人層面的各種食品消費數據，采用連續3天24小時(3d24h)膳食回顧法和家庭食物稱重法，收集每個受訪者各種食物消費量，基于此計算了個人 4 種主要的營養每天的攝入水平：能量(kcal)、碳水化合物(g)、蛋白質(g)和脂肪(g)；醫療和保健投資選取吸煙、喝酒、醫療保險情況、醫療服務利用情況和預防保健情況；體育運動與休閑投資選取運動情況、睡眠時間；生活環境投資選取飲用水來源和廁所來源，使用這些變量用因子分析構建綜合健康投資指標。

控制變量。為了規避其他變量對健康狀況的影響從而導致健康投資估計的偏誤，本文將可能對健康有影響的人口社會學特征和社會經濟特征納入控制變量，包括性別、年齡、教育程度、婚否、工作、收入。具體的變量如表1：

表1 模型變量設計

續表

(三)健康投資指標構建

本文采用前文的營養投資、醫療和保健投資、體育運動與休閑投資、生活環境投資等指標構建多維健康投資指標，為了使健康投資因子與健康投資同方向變化，本文對所有變量重新進行了標準化，使所有變量的變化都是同方向的，這些變量數值越大，則健康投資越高，在此基礎上進行了因子分析。

通過均值化方法對所有數據進行計算，用協方差矩陣反映各指標變異程度的差異，得出各指標的特征值、變化幅度、影響率及累計影響率(見表 2)。

表2 因子分析方差貢獻率

由表2可以看出，因子1影響程度最高，占16.72%，共提取4個因子，其特征根大于1，累計貢獻率50.51%，碎石圖如圖1：

圖1 碎石圖

對各細分指標與因子之間的關聯度進行計算，得到各原始變量的因子表達式系數。為更好地分離并強化各因子的作用，使用Varimax旋轉方法對因子矩陣進行正交化旋轉，進而得到旋轉后的因子矩陣，讓因子對原始變量的解釋更清晰，各細分指標因子經過旋轉運算后，組成了4個綜合因子，而每個綜合因子均與原始的變量相關，各變量的因子得分見表3。

表3 因子分析旋轉成分及得分系數

根據表2和表3的方差貢獻率以及因子得分系數，得到不同健康投資的權重，從而計算出健康投資綜合得分。

(四)模型

1.基準模型

(3)

其中，healthit是被解釋變量，分別表示健康的不同指標；investit是健康投資變量，也是需要檢驗的關鍵變量，Xkit為一組控制變量；yearjit為年度虛擬變量，εit為隨機擾動項。

2.動態面板數據模型

健康投資與健康之間存在雙向關系，健康投資通過直接或間接的方式影響健康，而健康投資在很大程度上是個體選擇的結果，自身健康狀況的好壞也可能反過來影響健康投資，并且一些可觀測的和不可觀測的個人特征因素可能共同影響個體的健康投資行為和個體健康，健康投資與健康之間存在顯著的內生性，這就造成了健康投資影響健康因果關系識別的困難。本文考慮采用動態面板數據模型(GMM)作為參數估計方法(Blundell 和 Bond，1998)[34]，并選擇合適的工具變量，與靜態面板模型相比，模型右邊增加了被解釋變量的滯后期，選取工具變量需要滿足兩個條件，一是工具變量本身外生的，即工具變量與擾動項不相關；二是工具變量與內生變量高度相關。本文選取樣本所在地區的財政狀況和醫療機構數量作為個體健康投資的工具變量。主要依據是：樣本所在地區的財政狀況和醫療機構數量會影響到個體的醫療和保障投資，樣本所在地區的財政狀況好且醫療機構數量多的地區，居民醫療服務和健康保健方便一些，所以個體健康投資水平較高(后文的檢驗結果證實這一關系)；同時，樣本所在地區的財政狀況和醫療機構數量與單個個體的健康狀況(誤差項)并不相關。

動態面板計量模型構建如下：

(4)

healthit是被解釋變量，分別表示健康的不同指標；IVit表示工具變量；healthit-1表示滯后一期的被解釋變量；investit是健康投資變量，也是需要檢驗的關鍵變量，Xkit為一組控制變量；λi是未觀測的特定時間固定效應，εit為隨機擾動項。

四、實證檢驗

(一)主要變量描述性統計結果

表4列出了變量的描述性統計，整體健康水平的均值為0.42，方差為2，健康投資綜合得分的均值為0.0066，方差為0.29。

表4 描述性統計

(二)健康投資影響健康的基準模型

首先使用基準模型檢驗整體健康投資對不同健康指標的影響，如表5所示。

表5 健康投資影響健康的基準模型結果

模型的結果發現：健康投資在5%和1%的置信水平上顯著影響短期健康、長期健康和整體健康水平，健康投資越多，長期健康水平越高，但個體短期健康和整體健康水平越低，這可能受到反向因果關系的影響，即短期健康和整體健康水平越低的個體，會增加對健康的投資，因此接下來需要加入工具變量進行檢驗。

模型結果還顯示，年齡顯著影響自評健康水平、生理健康水平、短期健康水平和長期健康水平和整體健康水平，年齡越大，自評健康水平越低，BMI指標越高，越容易患慢性病，整體健康水平越差。性別也顯著影響不同健康指標，男性的自評健康水平和長期健康水平較高，女性的生理健康水平、短期健康水平和整體健康水平較高。個體的城鄉水平影響不同健康指標，農村居民的各項健康水平高于城鎮居民。教育程度顯著影響自評健康水平和整體健康水平，教育程度越高的個體，自評健康水平和整體健康水平越高。收入和自評健康水平、生理健康水平和整體健康水平顯著負相關，說明收入越高，自評健康水平、生理健康水平和整體健康越低，這同中華中醫藥學會發布的《2018 年全民中醫健康指數研究報告》的結果相符，即隨著收入的增加，“病態”居民比例也在上升。報告還解釋了高收入健康水平不佳的原因是工作壓力、熬夜、應酬酗酒等，導致精英白領常陷入焦慮情緒之中。收入對短期健康和長期健康的影響是顯著正向的。

(三)系統GMM模型檢驗結果

接下來使用系統GMM模型檢驗整體健康投資對不同健康指標的影響(表6)。

表6 健康投資影響健康的系統GMM模型檢驗

模型結果表明，考慮反向因果關系影響的系統GMM模型估計是有效且可靠的，從 GMM的估計結果中，健康投資對自評健康水平、生理健康水平、短期健康水平和長期健康水平的影響分別在5%和10%的置信水平上是正的，說明健康投資可以顯著增加個體的健康水平，這驗證了本文的假設。

五、進一步分析

(一)健康投資影響健康的異質性

1.農村和城鎮群體健康投資對健康的影響

前文的研究發現農村和城鎮群體的健康存在差異，因此按農村和城鎮分組檢驗健康投資對健康的影響，該部分的研究主要關注整體健康水平，如表7所示。

表7 農村和城鎮群體健康投資影響健康的系統GMM模型檢驗

模型的結果顯示，農村居民的健康投資對健康的影響在5%的置信水平下顯著，說明農村居民的健康投資顯著影響健康水平，而城鎮居民的健康投資對健康的影響并不顯著。觀察城鄉居民的整體健康水平和健康投資綜合得分，發現有顯著差異。說明提高對農村居民的健康投資，對整體健康水平的影響更大。

2. 不同年齡健康投資對健康的影響

將年齡按18～40歲，40～60歲和60歲以上分為3組，分別檢驗不同年齡段健康投資對健康的影響(表8)。

表8 不同年齡分組投資影響健康的系統GMM模型檢驗

模型的結果顯示，18歲至40歲的年齡組健康投資在5%的置信水平下影響整體健康水平，40歲至60歲的年齡組健康投資在10%的置信水平下影響整體健康水平，60歲以上的年齡組健康投資在5%的置信水平下影響整體健康水平，其中，40歲至60歲的年齡組健康投資對整體健康水平的影響是最大的。

(二)采用二階段最小二乘模型(2SLS)的檢驗

二階段最小二乘模型能夠充分考慮系統中的內生性問題以及誤差項之間的相關性問題，克服了間接最小二乘法不適用于過度識別的結構方程的缺點，以及工具變量法中工具變量選取中帶來的缺點(Arellano，2003)[35]。本文同樣選用樣本所在地區的財政狀況和醫療機構數量作為個體健康投資的工具變量。

第一階段估計

(5)

其中，Investit是被解釋變量，表示綜合健康投資，Financeit表示樣本所在地區財政狀況，Medicalit表示樣本所在地區醫療機構數量，Xkit為影響健康投資的控制變量，εit為隨機擾動項。

接著，以(5)式為第一階段，采用最小二乘模型估計健康投資對健康的影響。具體表達式為：

其中，healthit是被解釋變量，表示整體健康變量，investit是健康投資變量，Xkit為一組控制變量，μit為隨機擾動項。

表9報告基準回歸模型引入工具變量后的回歸結果。結果顯示，一階段回歸中，兩個工具變量對健康投資的回歸顯著異于 0。通過檢驗發現工具變量與內生變量間有較強的相關性。同時，在結構方程中對內生解釋變量的顯著性進行Wald檢驗，發現不存在弱工具變量，保證了檢驗結果的可靠性。二階段的回歸結果表明，在引入工具變量后，健康投資對健康仍具有顯著正向影響，驗證了前文回歸結果的穩健可靠。

表9 健康投資與健康：基于工具變量的2SLS回歸

六、結論與政策建議

通過增加健康投資提高個體健康水平是建設健康中國的重要方面，普及健康生活、優化健康服務、完善健康保障、建設健康環境、發展健康產業五大戰略任務的最終目的是提高居民的健康水平，本文從不同角度選取健康投資的變量構建綜合健康投資指標，并采用多種方法解決健康投資與健康水平的內生性問題，本文的研究結果顯示健康投資對自評健康、生理健康、短期健康、長期健康和整體健康水平都有積極的影響，說明個體對營養投資、醫療和保健投資、體育運動與休閑投資和生活環境投資能夠從一定程度上提高個體的健康水平。本文還研究了健康投資的異質性，發現農村居民的健康投資顯著影響健康水平，而城鎮居民的健康投資對健康的影響并不顯著，不同年齡段的健康投資都對整體健康水平有顯著影響，其中，40歲至60歲的年齡組健康投資對整體健康水平的影響是最大的。

根據本文的研究，提出如下政策建議：一是需要關注多個維度的健康投資，綜合健康投資指標較為科學地度量了個體的健康投資水平，可以體現不同個體健康投資的差異；二是加強宣傳，鼓勵居民健康飲食、培養良好的衛生習慣、推行健康文明的生活方式、營造綠色安全健康的環境，提高健康素養，提高居民自身的健康投資是建設健康中國的重要方面；三是城鄉居民的健康投資對健康水平的影響存在差異，不同年齡的健康投資對健康水平的影響也存在差異，在制定政策時應當考慮這些因素，比如更加關注農村居民的健康投資，以及特定年齡段群體的健康投資。

本文的研究發現營養投資、醫療和保健投資、體育運動與休閑投資和生活環境投資提高了個體健康，該發現支持全面推進健康中國建設的國家戰略。健康投資是一個系統工程，需要長時間的持續努力，當前由于工業化、城鎮化、人口老齡化、疾病譜、生態環境、生活方式不斷變化，中國仍面臨多重疾病威脅并存、多種健康影響因素交織的復雜局面；同時，隨著生活水平提高和健康觀念增強，人民群眾對健康產品、健康服務的需求持續增長，并呈現出多層次、多元化、個性化的特征，如何更加有效地進行健康投資是下一步研究的重點問題。