楊玉萍

[內(nèi)容摘要]健康作為一種人力資本，對提高個人收入有著重要的影響。本文基于CFPS的數(shù)據(jù).采用分位數(shù)回歸的方法，考察健康的收入回報在不同收入水平人群上的差異。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)收入水平越低，健康資本的收入回報越高，這一現(xiàn)象在城市和農(nóng)村都存在。進一步地，城鄉(xiāng)之間健康的收入效應也存在差異，在各個收入分布位置，農(nóng)村的健康收入回報都高于城市?；诖税l(fā)現(xiàn)，結(jié)合當前醫(yī)療衛(wèi)生服務情況，本文提出了提高低收入者和農(nóng)村人口醫(yī)療服務保障的建議，以完善醫(yī)療衛(wèi)生服務配置和改善收入分配。

[關(guān)鍵詞]健康；收入效應；分位數(shù)回歸

一、引言

健康問題一直是社會關(guān)注的熱點。作為人的一項“可行能力”和基本自由（Sen，2002），健康關(guān)乎著個人的福利問題。在人力資本理論中，健康和教育一樣，是提高個人生產(chǎn)力和收入的一種重要人力資本?！安砣缟降埂保w現(xiàn)了疾病對人體的破壞力，一場大病，足以拖垮一個普通家庭，產(chǎn)生因病致貧、因病返貧的現(xiàn)象。世界衛(wèi)生組織的數(shù)據(jù)顯示，在低收入國家每年大約有2%-7%的人口因病致貧。因此，個人健康對于收入提高起著基礎(chǔ)性的作用。

學界們已就健康與收入的關(guān)系進行了不少的探討，主要包括健康的收入效應和收入的健康效應兩個方面。但前者研究的較少，而且大部分集中在工業(yè)化國家。近年來，發(fā)展中國家的健康衛(wèi)生問題也得到了廣泛關(guān)注，健康對就業(yè)和收入的關(guān)系研究逐漸得到了重視。大部分研究認為健康對就業(yè)和收入有顯著影響（Lee，1982；Strauss，1986；Stem，1996；Schultz and Tamel，1997；Ivaschenko，2003；張車偉，2003；魏眾，2004；劉國恩等，2004；苑會娜，2009）。健康影響收入的機制主要有四種（Bloom and Canning，2000）：（1）健康的人在體力、腦力或者認知能力上都更加充沛，能工作更長的時間，直接提升了勞動生產(chǎn)力；（2）健康的人往往更長壽，更有動力為其教育進行投資；（3）期望壽命更長促進了個人在生產(chǎn)階段的儲蓄，為投資儲備了更多的貨幣資本；（4）更健康的人群意味著更低的死亡率，家庭大量生育的必要性降低了，從而使人口增長率降低和人口平均年齡提高。人口結(jié)構(gòu)的這一變化提高了工作年齡人群的比例，從而拉動人均收入和經(jīng)濟增長。

國內(nèi)這方面的研究從張車偉（2003）開始，也驗證了健康對收入的促進作用。張車偉（2003）利用家庭生產(chǎn)函數(shù)對貧困地區(qū)的種植業(yè)進行分析，證明健康對種植業(yè)生產(chǎn)具有顯著影響。隨后，魏眾（2004）則發(fā)現(xiàn)了健康對農(nóng)村非農(nóng)就業(yè)和工資的重要作用。侯風云（2004a、2004b）估計了農(nóng)村勞動力和農(nóng)村外出勞動力各項人力資本的收益率。劉國恩等（2004）實證探討了個人健康對家庭人均收入的正向影響，進一步發(fā)現(xiàn)農(nóng)村的健康經(jīng)濟回報比城市大，女性比男性的健康回報更大。高夢滔等（2005）討論了健康風險對農(nóng)戶收入的影響，發(fā)現(xiàn)大病沖擊對隨后12年里農(nóng)戶的人均純收入有顯著的負面影響。

可見，現(xiàn)階段國內(nèi)關(guān)于健康資本對收入的研究較少，主要分析集中于農(nóng)村，對于城市和不同收入階層的健康對收入的影響尚缺乏進一步的深入研究。我們注意到，現(xiàn)實中一些低收入者，往往由于健康的原因很難進入勞動力市場獲得收入；同時不同收入人群他們的工作類型存在著差異，對健康的依賴程度也不一樣。其次，低收入者往往較難獲得有效的醫(yī)療服務，抵御疾病風險的能力較為脆弱，容易因病致貧、因病返貧，尤其是在農(nóng)村地區(qū)。據(jù)北京晨報報道，2009年全國450萬戶在檔困難職工中，其中40%因病致貧。Ye Li et al.（2012）利用中國第四次全國衛(wèi)生服務調(diào)查數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)發(fā)生災難性衛(wèi)生支出的比率為13.0%，致貧比率為7.5%，其中農(nóng)村的災難性支出比例高于城市，低收入群體的災難性支出比例較高，隨著收入的增加，這一比例逐漸下降。因此，正如教育對不同收入的人群的回報存在差異一樣（劉生龍，2008），自然而然的問題是，對于不同收入的人群，健康資本的收入回報是否存在差異呢？城鄉(xiāng)之間是否存在差異？城鄉(xiāng)內(nèi)部不同收入階層是否存在健康的回報差異？這些問題對于改善收入分配和醫(yī)療服務配置有著重要意義。但已有文獻在這方面的探討較為缺乏。

分位數(shù)回歸是考察收入分布上差異效應的有效方法。自Koenker和Bassett在1978年提出以來，由于分位數(shù)回歸能夠考察解釋變量對被解釋變量在擾動項的不同分位點上的異質(zhì)性影響，在收入分配等方面得到了廣泛的應用。近幾年來，隨著微觀數(shù)據(jù)的可得性增加，分位數(shù)回歸的各種擴展不斷涌現(xiàn)，成為微觀計量的一塊前沿。本文將采用分位數(shù)回歸的方法，考察健康資本對于不同收入群體的收入效應，并區(qū)分城市和農(nóng)村進行分析。最后我們將結(jié)合當前醫(yī)療服務的現(xiàn)狀，提出完善醫(yī)療衛(wèi)生服務配置和促進公平的建議。

文章的結(jié)構(gòu)安排如下：第一部分是引言，介紹健康與收入的研究背景和文獻回顧，第二部分提出理論假說，第三部分是實證設(shè)計，第四部分是實證結(jié)果及分析，第五部分是總結(jié)。

二、理論假說

根據(jù)Becker（1964）的人力資本理論和已有的研究結(jié)論，健康對于收入有促進作用。那么健康的收入效應會隨著收入的增加發(fā)生什么變化呢？健康的收入回報在農(nóng)村和城市又分別如何呢？

前面提到健康影響收入的渠道主要有4種，本文采用微觀數(shù)據(jù)，主要是基于第一種機制分析，即健康資本影響個人勞動生產(chǎn)力從而影響收入。不同的職業(yè)性質(zhì)對健康的依賴不一樣，而不同人群的職業(yè)分布是有差異的，因而健康的收入效應在不同人群中也不一樣。這里構(gòu)建了簡單的理論模型對此進行說明。假設(shè)廠商的產(chǎn)出由健康資本H和其他生產(chǎn)要素X生產(chǎn)（Y=F（H，X）），健康資本的報酬為r，其他生產(chǎn)要素的報酬為w，各要素市場為完全競爭市場。居民提供生產(chǎn)要素并獲得報酬用于消費C，不進行儲蓄。描述如下：

正如劉國恩等（2004）指出，疾病的影響對體力勞動者來說，具有直接性和顯著性。農(nóng)業(yè)勞動主要以體力活動為主，這一性質(zhì)使得農(nóng)村勞動力相對于城市勞動力更多依賴于體力勞動，因此健康的影響也越大。對于城市勞動力而言，收入更多取決于固定工資，而且工資還受到非市場力量（如社會關(guān)系）等的影響，勞動的邊際生產(chǎn)率不等于實際工資；另外，大多數(shù)城市職工還享有相對健全的福利保護，因此城市個人收入受到疾病影響的程度，特別是短期沖擊，相對農(nóng)村人口來說應該有限得多。因此，無論是長期還是短期，對于農(nóng)村勞動力來說，身體的健康狀態(tài)都是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和收入創(chuàng)造的關(guān)鍵因素。

同時，一般而言，低收入者大多從事體力性活動，而且當前的醫(yī)療籌資和醫(yī)療服務利用存在累退性（解堊，2009），低收入群體在醫(yī)療服務獲得上比高收入階層弱。Ye Li et al（2012）的實證結(jié)果發(fā)現(xiàn)低收入群體的災難性支出比例較高，隨著收入的增加，這一比例逐漸下降。因而健康的影響對于低收入階層比高收入階層更大。

根據(jù)現(xiàn)階段職業(yè)的分布情況，考慮到體力性勞動工作或農(nóng)業(yè)工作對健康的要求更高，健康對其收入的影響也越大。本文提出以下假說：

假說1：不同收入人群的健康收入效應存在差異，收入水平越低，健康的收入效應越大。

假說2：農(nóng)村的健康收入效應高于城市。

三、實證分析

（一）模型設(shè)計

根據(jù)現(xiàn)有研究，在微觀層面，個人收入的影響因素主要歸納為人力資本和社會資本因素（苑會娜，2009）?；趥鹘y(tǒng)的收入生產(chǎn)函數(shù)理論，健康是提高勞動力質(zhì)量和個人生產(chǎn)力的重要人力資本形式。目前對個人收入的研究大多基于Mincer（1974）的模型。本文采用這一做法，將個人的健康狀況作為人力資本變量引入模型，考察個人健康狀況對個人收入的影響。此外，模型中還考慮社會資本和其他人力資本因素。具體的分位數(shù)回歸模型如下：

y=dα_τ+xβ_τ+ε

其中，y表示個人收入，d表示健康狀況，x表示控制變量，r表示分位數(shù)?？刂谱兞恐邪渌肆Y本因素、社會資本和個人特征變量。其中，其他人力資本因素包括個人的教育水平和工作情況，社會資本包括婚姻狀況、所在地，個人特征變量包括年齡、性別。這些控制變量的選擇參考了魏眾（2004）和苑會娜（2009）的選取方法。

（二）估計方法

Koenker和Bassett（1978）提出的分位數(shù)回歸方法能夠考察解釋變量對被解釋變量在擾動項不同分位點上的異質(zhì)性影響。收入分布的不同位置往往在各種經(jīng)濟現(xiàn)象和行為中都存在差異，因此分位數(shù)回歸在收入相關(guān)的研究中倍受青睞。例如，Omar Arias et al（2001）運用分位數(shù)回歸分析了教育對個人收入的異質(zhì)回報，姜勵卿等（2012）就采用分位數(shù)回歸分析不同工資水平下公共部門與非公共部門的工資差異。因而本文使用分位數(shù)回歸的方法是合理的，能檢驗健康資本對不同收入水平群體的回報是否存在異質(zhì)性。

同時，考慮到健康和收入之間的相互影響，因此方程中的健康變量存在內(nèi)生性，從而使OLS方法估計的系數(shù)有偏。目前健康經(jīng)濟學問題中處理內(nèi)生性的方法主要有聯(lián)立方程、Heckman兩階段估計模型和工具變量方法。其中使用較多的是兩種基于工具變量的方法：2SPS（Two-stage predictor substitution）和2SRI（Two-stageresidual inclusion）（Terza et al，2008），_18j它們能用于具有內(nèi)生性的非線性函數(shù)的估計。2SPS在第一階段先將內(nèi)生變量對工具變量回歸，得到擬合值代替內(nèi)生變量進入第二階段回歸；2SRI是將第一階段內(nèi)生變量對工具變量回歸的殘差作為額外的變量進入第二階段回歸。應用在分位數(shù)回歸中克服內(nèi)生性主要體現(xiàn)為相應的兩種：第一種是早期的Two-stage Quantile Regression做法，即第一階段先將解釋變量投影到所有的工具變量空間上，生成擬合值，第二階段再對擬合值作分位數(shù)回歸；第二種是控制函數(shù)方法，第一階段也是先將解釋變量對工具變量回歸，將殘差加入第二階段分位數(shù)回歸中。Terza et al（2008）指出，在一般參數(shù)估計中，2SRI的估計是一致的，而2SPS則不一定，模擬的結(jié)果也更支持2SRI。本文同時采用2SRI和2SPS兩種方法進行估計。

（三）變量和數(shù)據(jù)

本文使用數(shù)據(jù)全部來自北京大學“985”項目資助、北京大學中國社會科學調(diào)查中心執(zhí)行的中國家庭追蹤調(diào)查（CFPS）。CFPS數(shù)據(jù)樣本覆蓋25個省份16000戶家庭及其成員?，F(xiàn)公布的2010年的數(shù)據(jù)，涵蓋了中國居民教育、收入、健康等經(jīng)濟與非經(jīng)濟問題，是一項綜合性的社會跟蹤調(diào)查，為微觀個體問題的研究提供了有力的數(shù)據(jù)支撐。本文的變量如下所示：

現(xiàn)有研究中對健康的衡量指標包括主觀評價、機體功能等。其中使用因子分析方法提取健康指標的做法使用較為廣泛（Baldwin & Johnson，1994；魏眾，2004）?？紤]到數(shù)據(jù)的可得性，本文對一系列的指標進行因子分析獲得個人健康狀況。CFPS中設(shè)計了關(guān)于個人身體狀況的4個客觀問題，具體為：“您的雙手是否能夠接觸到頸根”、“您的雙手是否能夠接觸到后腰”、“坐一段時間后您能馬上從椅子上站起來嗎”、“您能撿起地上的書嗎”。本文將答案整理為三級，用1—3分別代表“不能”、“只能單手觸及、需依靠物體、需坐著撿”、“雙手都能觸及、不需依靠物體、能站著撿”。數(shù)值越大，表示身體健康情況越好。進行因子分析，提取特征值大于1的因子作為健康狀況的變量。從表2中可以看出，4個客觀問題的變量都與因子1正相關(guān)，即因子l能較好地反映身體的健康狀況。

在工具變量選擇上，現(xiàn)有研究大多采用當?shù)厥称穬r格和衛(wèi)生服務設(shè)施等作為健康的工具變量（Schuhz and Tansel，1997；2001），本文借鑒這一做法，采用“用最快捷的方式從您家到最近醫(yī)療點需要時間”作為健康狀況的工具變量。通常，到最近醫(yī)療點所需時間越短，反映了個人所處的地方衛(wèi)生服務設(shè)施越完善，從而方便個人看病、改善健康狀況。此變量與健康負相關(guān)。

四、實證結(jié)果及分析

（一）描述性統(tǒng)計

本文去除了收入小于0、變量值缺省、拒絕回答和不知道的數(shù)據(jù)，由于65歲以上人群一般不屬于勞動力范圍，也予以剔除，本文最終得到樣本18371個。各變量的描述性統(tǒng)計如表3所示.

表4是各變量的相關(guān)性分析。從表4中可以看到，個人收入與健康水平正相關(guān)，且在1%的水平上顯著。其他影響個人收入的因素中，男性收入顯著高一些，城市的個人收入顯著較高，婚姻能顯著提高個人收入，有工作者的收入顯著高一些，受教育年限越長收入越高，年齡與收入負相關(guān)，與理論和實際相符。同時工具變量與健康水平顯著負相關(guān)，符合預期。

（二）收入與健康水平的初步檢驗

本文首先采用OLS方法對模型進行估計，簡單分析收入與健康水平的總體關(guān)系。如表5所示，在全樣本中，健康與收入顯著正相關(guān)，健康水平越高，個人收入也會提高。在控制變量的影響中，城市的收入顯著高于農(nóng)村，男性收入顯著高于女性，年齡與收入顯著負相關(guān)，受教育年限與收入顯著正相關(guān)，有工作者收入顯著高于沒有工作者，婚姻顯著提高個人收入。

（三）不同收入水平下健康的收入回報

本文考察的重點是不同收入水平下健康資本的收入回報是否存在差異。首先，在沒有考慮內(nèi)生性的情況下，分位數(shù)回歸的結(jié)果如表6顯示。無論是全部樣本還是在城鄉(xiāng)分樣本中，健康依然會顯著地增加個人收入，但是隨著收入水平的增加，健康的收入效應會逐漸將低。以全樣本為例，在10%、25%、50%、75%、90%的分位數(shù)上，健康的收入效應分別為0.107、0.076、0.066、0.055、0.021，依次梯度降低，城鄉(xiāng)內(nèi)部也呈現(xiàn)這一特征。假說l初步得到驗證。但是就不同的收入分位數(shù)而言，城市的健康收入回報略高于鄉(xiāng)村，但由于存在內(nèi)生性，這一結(jié)果有偏，還待繼續(xù)檢驗。

接著，考慮到健康與收入之間的相互影響使上述的結(jié)果有偏，本文選取工具變量“用最快捷的方式從您家到最近醫(yī)療點需要時間”，采用2SRI方法解決內(nèi)生性。根據(jù)Staiger和Stock（1997）的經(jīng)驗法則，在只有一個內(nèi)生變量時，第一階段回歸的F值大于10，則表明不存在弱工具變量的問題。在第一階段的回歸中，工具變量的系數(shù)是-0.000726，顯著為負，F(xiàn)值為151.74，因此“用最快捷的方式從您家到最近醫(yī)療點需要時間”不是弱工具變量。

2SRI方法的結(jié)果如表6所示，與沒有考慮內(nèi)生性的情況相類似，但系數(shù)普遍增加。根據(jù)表6和上圖，對全樣本和城鄉(xiāng)分樣本而言，健康對于提高個人收入的作用隨著收入的增加而逐漸降低，但在90%的高收入分位上都不顯著。在10%、25%、50%、75%、90%的分位數(shù)上，全樣本的健康收入效應分別為0.107、O.076、0.066、0.055、0.021，城市的健康收入回報分別為0.202、0.099、0.073、0.064、0.02，農(nóng)村的健康收入回報分別是0.09、0.056、0.058、0.032、0.007。對城市樣本而言，在25%以上的收入分位，健康的收入效應不再顯著。對農(nóng)村樣本而言，健康的收入效應都為正，除了在90%分位上不顯著外，各分位的系數(shù)都很顯著，并在低收入的25%分位上健康對收入的回報最大。值得注意的是，克服內(nèi)生性以后，除了10%的分位外，其余分位數(shù)上，鄉(xiāng)村的健康收入回報都高于城市?？傊僬f1和假說2基本得到了驗證。

（四）穩(wěn)健性檢驗

由于收入大于等于0，因此存在受限因變量的情況，若不考慮這種情況，估計的結(jié)果可能是有偏的?？紤]下限為0的刪失情況，這里采用Tobit模型重新做上述的實證過程。與表5、表6的數(shù)據(jù)相比，在考慮受限因變量的情況下，估計的結(jié)果基本一致，如表7和表8所示。即隨著收入的增加，健康的收入效應逐漸降低；總體而言，農(nóng)村的健康收入回報在各分位點上高于城市，驗證了兩個假說，結(jié)論是穩(wěn)健的。

五、結(jié)論

本文從不同收入人群的角度出發(fā)，采用分位數(shù)回歸，考察健康的收入效應以及其城鄉(xiāng)差異。這是一個分析健康與收入關(guān)系的新鮮角度，有助于研究醫(yī)療服務的公平性和收入分配問題。實證的結(jié)果發(fā)現(xiàn)，不同收入人群健康的收入效應是有顯著差異的，收入水平較低的人群，健康的收入回報較高，隨著收入的增加，健康的收入回報逐漸下降。這一結(jié)論在城市和鄉(xiāng)村內(nèi)部也成立，但是農(nóng)村在各個收入分位點的健康收入回報一般高于城市。這反映了健康資本對提高低收入群體和農(nóng)村收入有著重要的作用。一個可能的解釋是不同收入群體、城鄉(xiāng)人群之間工作類型存在差異。同時，城市和高收入群體能得到更好的醫(yī)療服務，而且他們大多收入來源于固定的工資，受疾病的沖擊影響較少。這些原因使得低收入者和農(nóng)村的健康收入效應較大，較好地解釋了上述的健康收入效應的差異。

根據(jù)本文的結(jié)論，健康資本在提高低收入階層和農(nóng)村收入中有著重要作用，因而普及基本醫(yī)療服務、減少醫(yī)療服務配置的不均等不僅有助于改善低收入群體和農(nóng)村的健康水平，而且能夠起到減貧和促進公平的作用。從醫(yī)療服務籌資的角度看，應落實完善城鎮(zhèn)居民基本醫(yī)保、城鎮(zhèn)職工醫(yī)保和農(nóng)村醫(yī)保三個醫(yī)保體系，完善大病醫(yī)保制度，確保人人都享有基本的醫(yī)療保險，對于困難的群體和地區(qū)，政府應加大補貼，解決因病致貧、因病返貧問題。從醫(yī)療服務的可及性看，完善社區(qū)醫(yī)療點，尤其是加快農(nóng)村診所和社區(qū)衛(wèi)生服務站的建設(shè)，建立起“小病到社區(qū)，大病到醫(yī)院”的就醫(yī)順序，增加低收入群體和農(nóng)村的醫(yī)療可及性。在醫(yī)療服務利用的公平性上，除了完善醫(yī)療服務的籌資和可及性以外，還應加大對社區(qū)醫(yī)療點、各等級醫(yī)院在門診、治療、藥物等方面的監(jiān)督管理，使各個醫(yī)療機構(gòu)的運作規(guī)范透明。