健康教育對我國城市居民收入影響探析

朱宏琳

摘要：使用中國健康與營養調查（CHNS）2009年的截面數據，運用多元線性回歸模型，以人力資本視角估計了健康和教育對我國城市居民收入的影響。估計結果顯示，城市居民收入受短期健康狀況影響較大，每改善一個級別會使收入增加22%；而受教育年限每增加一年會使得收入提高7.4%。

關鍵詞：健康；教育；人力資本；城市居民收入；影響

中圖分類號：F290 文獻標識碼：A

文章編號：1005-913X（2014）01-0025-02

一、引言

經濟學者很早就開始關注健康與收入之間的關系。Schultz（1961）首次提出人力資本的概念，他所定義的人力資本是包含了教育、健康和移民等方面投資所形成的資本。Mushkin（1962）首次將教育和健康并列為人力資本的主要組成部分。隨后，Grossman（1972）首次正式提出個人健康需求模型，提出“健康資本”概念，將個人健康視為一種可以隨著年齡增長而折舊、但可以通過投資而增長的特殊人力資本，工資、教育、營養攝入等醫療及非醫療因素都會對健康產生影響。

目前國內對此領域研究尚不夠充分，還處于起步階段。劉國恩等（2004）首次將健康人力資本作為一種人力資本的投資形式，利用1991-1997年CHNS中的自我測評健康狀況數據，建立了以家庭為基礎的個人收入生產函數，研究發現個人健康水平是決定中國家庭人均收入的重要因素，而且在健康回報方面，存在明顯的農村大于城市，女性大于男性的區別。潘思思（2007）運用1997-2004年CHNS數據，分別對簡單最小二乘模型和固定效應模型進行回歸來驗證個人健康與收入之間的關系，結果顯示，個人健康是決定收入的重要因素，并且健康對農村人口收入的影響高于城市人口。鄧新波（2010）利用2006年的CHNS數據估計了健康和教育人力資本對中國城市居民收入的影響。為了克服健康度量指標的內生性，他使用社區居委會到居民常去的醫療機構的距離作為工具變量。估計結果顯示，平均而言，健康對收入沒有影響，可能是中國城市居民主要從事的是非體力勞動的工作，對健康狀況的要求并不像從事體力勞動那樣高。

上述文獻在健康、教育對收入影響的問題上有了較為系統的研究，但這些研究在變量度量和分析方法上還是存在一些不足，如將家庭每個勞動力的收入視作相等、忽略GHS（General Health Status）的內生性、健康指標的選擇不夠全面等。

針對國內外現有研究存在的缺陷與不足，筆者從健康、教育兩種人力資本入手，更為全面地研究了其對我國居民收入的影響作用。在已有研究成果的基礎上，利用2009年CHNS的截面數據，選擇了長、中、短期的三個指標衡量居民健康水平，受教育年限衡量居民教育情況，采用加權最小二乘法，對拓展的Mincer工資方程進行回歸，分析了健康、教育對我國城市居民收入的影響。

創新之處在于對健康水平評價指標的選取與健康對收入影響的間接途徑的研究。為減小選取單一指標的誤差，以三個指標作為健康的度量標準，即長期健康指標身高、中期健康指標BMI評分與短期健康指標SRH。身高較為穩定，最適宜作為反映個體長期健康狀況的指標。BMI是國際上常用的衡量人體是否健康的一個標準，主要用于統計用途。SRH為健康的自評指標，主觀性較大。因此文章選取三個指標共同衡量健康水平，一定程度上降低了主觀影響因素，較之前的研究更為全面、準確，也是本文的創新點。

二、模型與數據

（一）模型及估計方法

（二）數據來源與變量說明

1.數據的來源與選擇

本文使用的數據是2009年中國健康與營養調查（CHNS）的截面數據。使用截面數據的分析方法，主要是基于以下兩個方面的原因：一是相對于傳統的計量經濟分析方法，截面數據的分析方法更加全面和準確；二是截面數據分析不僅能夠考察整體的情況，還能對每個個體的具體情況進行很好的分析。

CHNS樣本覆蓋了我國沿海、中部、西部等地區的9個省（自治區），在抽樣時兼顧了不同大小和收入水平的城市（省會城市及非省會城市）。為避免自然衰老對健康的影響，本文把樣本限制為20-65歲的居民。同時，在CHNS提供的2009年截面數據中，由于部分與本文研究相關的數據缺失，經過數據處理和刪除缺失值后，最終得到有效樣本為778人。

2.變量的說明

（1）因變量（lnincome）

模型中的因變量以城市居民月平均凈收入的對數形式表示，單位為元。

（2）自變量

①教育（Edu）的度量

模型中教育是以受教育年限來度量的。受教育年限所代表的居民受教育程度如表1所示。

②健康（Health）的度量

衡量健康的指標較多，但選取單一指標得出的誤差可能較大，因此本文以三個指標作為健康的度量標準，即長期健康指標身高、中期健康指標BMI評分與短期健康指標SRH。

一般認為身高較為穩定，最適宜作為反映個體長期健康狀況的指標。因此，本文以身高作為長期健康指標，單位為cm。

BMI是用體重公斤數除以身高米數平方得出的數字，是目前國際上常用的衡量人體胖瘦程度以及是否健康的一個標準，主要用于統計用途。當我們需要比較及分析一個人的體重對于不同高度的人所帶來的健康影響時，BMI值是一個中立而可靠的指標，一般適宜作為反映個體中期健康狀況的指標。參考WHO制定的標準并結合我國居民體質情況，以22-25為標準指數，位于標準指數22-25之內，為滿分20分，每偏離標準指數1，扣除3分，最低值5分。

CHNS對被調查者的自我評估健康狀況（SRH）進行了統計，將SRH分為四級，健康狀況很好為1，好為2，一般為3，最差為4，因此得分越高身體健康狀況越差，為健康的負向指標。為了與客觀健康指標方向一致及比較方便，也與我們的習慣性表達一致，本文對此進行了調整，定義很好為4，好為3，一般為2，最差為1，調整后為健康的正向指標。

主要變量的描述性統計如表2所示，相關性分析如表3所示。

三、實證分析

（一）回歸結果分析

在多元線性回歸模型中，總是存在基本假設：解釋變量為非隨機變量且彼此間互不相關（實際上我們一般只要求解釋變量間不存在完全共線性），樣本容量多于參數個數，隨機誤差項與解釋變量之間不相關，隨機誤差項相互獨立且服從期望為零、標準差為的正態分布即隨機誤差項具有0均值和同方差的特性。在這些基本假設下，我們可以用普通最小二乘法（OLS）估計出回歸模型中的回歸參數，得到最優線性無偏估計量。

但在在建立實際經濟問題的回歸模型時，經常存在與這些假設相違背的情況，異方差就是其中之一。本文研究的模型中，采取的是截面數據，并且殘差包含了所有無法用解釋變量表示的各種因素對被解釋變量的影響，即模型中略去的非教育、健康因素對居民收入的影響，因此存在異方差性。當回歸問題存在異方差性時，用普通最小二乘法估計未知參數，就會造成估計值不是最優、參數的顯著性檢驗失效、回歸方程的應用效果極不理想等嚴重后果。由于異方差問題的出現對回歸模型有嚴重的影響，本文采用加權最小二乘法（WLS）消除異方差性。

普通最小二乘法（OLS）的方差分析表如表4所示，回歸結果如表5所示，殘差圖見圖1。

從方差分析表和殘差圖可以看出，以最小二乘法進行回歸的結果存在異方差性。因此，運用Eviews軟件，利用加權最小二乘法（WLS）對模型進行估計，以殘差的倒數為權數，得到回歸結果如表6所示。

加權后的為0.989，平均而言，城市居民受教育年限每增加一年會使得收入提高7.4%，意味著“高學歷”確實能夠對收入產生一定的積極影響。而健康對收入的影響，身高作為其長期指標，每增加1cm會使得收入提高1%；BMI評分作為中期指標，每增加1分使收入增加0.4%；而SRH作為短期指標，每改善一個級別會使收入增加22%，這意味著對城市居民而言，其收入受短期健康狀況的影響較大。年齡對收入的影響為正，符合城市居民收入的實際情況。

（二）評價與預測

根據回歸方程，對數據進行回代檢驗，并計算預測值與實際值之間的絕對值差，大于1為不符合，小于1為符合，結果符合回歸方程的數據樣本為703個，占數據樣本總數的90.36%，擬合效果較好。

基于此回歸方程，可以通過個人的年齡、受教育年限、身高、BMI評分及健康自評來預測其個人收入。例如，年齡為23歲，受教育10年，身高160cm，體重60kg，計算出BMI評分為12.59，其自評健康等級為3，則預測的收入為：ln（income）=3.777+0.073×10+0.01×160+0.004×12.59+0.22×3+0.01×23=7.04736

即其月凈收入約為1150元。

四、結語

筆者使用了中國健康與營養調查（CHNS）2009年的截面數據，運用多元線性回歸模型，估計了健康和教育人力資本對我國城市居民收入的影響。加權最小二乘法回歸結果顯示，城市居民收入受短期健康狀況SRH影響較大，每改善一個級別會使收入增加22%；而受教育年限每增加一年會使得收入提高7.4%。最后，得出的回歸方程能較好地吻合數據的真實值，并能通過個人的教育、健康水平大概預測出個人收入，具有一定的現實意義。

通過對9個省份城市居民的收入影響分析，可以看出健康與教育對于個人收入增長的重要性。因此，對城市居民而言，保持身體健康對收入會有積極的影響，應遵循健康的工作方式，以便更好地完成工作，提高個人收入水平。

筆者對之前此領域的研究進行了一定的改進，如直接采用以個人為基礎的微觀收入數據及對應個人的健康、教育數據，極大地縮小了誤差；在健康指標的選取上，用SRH、BMI評分及身高三個指標共同評價居民健康水平，體系構建較為合理。但在研究中仍存在一些問題，如身高等指標有一定的地域性，未加以嚴格區分；SRH測量包含了一定的不準確性，受個人主觀因素影響較大；教育年限是否能代表教育水平仍有爭議等。總之，筆者的分析與之前學者的研究結果大體一致，旨在通過經濟學角度思考健康、教育對個人生活發展的重要性，對當今社會及個人發展方向有一定的借鑒意義。

參考文獻：

[1] 儲雪玲.農村居民健康人力資本的收入效應與影響因素研究[D].杭州：浙江大學，2010.

[2] 鄧仕燕.健康、教育與我國農民收入的關系探討[J].商業時代，2009（36）.

[3] 鄧新波.健康、教育人力資本對中國城市居民收入的影響[J].經濟研究導刊，2010（21）.

[4] 劉國恩，傅正泓.中國的健康人力資本與收入增長[J].經濟學季刊，2004（10）.

[5] 潘思思.健康人力資本對我國城鄉居民收入的影響[D].杭州：浙江大學，2007.

[責任編輯：金永紅]

主要變量的描述性統計如表2所示，相關性分析如表3所示。

三、實證分析

（一）回歸結果分析

在多元線性回歸模型中，總是存在基本假設：解釋變量為非隨機變量且彼此間互不相關（實際上我們一般只要求解釋變量間不存在完全共線性），樣本容量多于參數個數，隨機誤差項與解釋變量之間不相關，隨機誤差項相互獨立且服從期望為零、標準差為的正態分布即隨機誤差項具有0均值和同方差的特性。在這些基本假設下，我們可以用普通最小二乘法（OLS）估計出回歸模型中的回歸參數，得到最優線性無偏估計量。

但在在建立實際經濟問題的回歸模型時，經常存在與這些假設相違背的情況，異方差就是其中之一。本文研究的模型中，采取的是截面數據，并且殘差包含了所有無法用解釋變量表示的各種因素對被解釋變量的影響，即模型中略去的非教育、健康因素對居民收入的影響，因此存在異方差性。當回歸問題存在異方差性時，用普通最小二乘法估計未知參數，就會造成估計值不是最優、參數的顯著性檢驗失效、回歸方程的應用效果極不理想等嚴重后果。由于異方差問題的出現對回歸模型有嚴重的影響，本文采用加權最小二乘法（WLS）消除異方差性。

普通最小二乘法（OLS）的方差分析表如表4所示，回歸結果如表5所示，殘差圖見圖1。

從方差分析表和殘差圖可以看出，以最小二乘法進行回歸的結果存在異方差性。因此，運用Eviews軟件，利用加權最小二乘法（WLS）對模型進行估計，以殘差的倒數為權數，得到回歸結果如表6所示。

加權后的為0.989，平均而言，城市居民受教育年限每增加一年會使得收入提高7.4%，意味著“高學歷”確實能夠對收入產生一定的積極影響。而健康對收入的影響，身高作為其長期指標，每增加1cm會使得收入提高1%；BMI評分作為中期指標，每增加1分使收入增加0.4%；而SRH作為短期指標，每改善一個級別會使收入增加22%，這意味著對城市居民而言，其收入受短期健康狀況的影響較大。年齡對收入的影響為正，符合城市居民收入的實際情況。

（二）評價與預測

根據回歸方程，對數據進行回代檢驗，并計算預測值與實際值之間的絕對值差，大于1為不符合，小于1為符合，結果符合回歸方程的數據樣本為703個，占數據樣本總數的90.36%，擬合效果較好。

基于此回歸方程，可以通過個人的年齡、受教育年限、身高、BMI評分及健康自評來預測其個人收入。例如，年齡為23歲，受教育10年，身高160cm，體重60kg，計算出BMI評分為12.59，其自評健康等級為3，則預測的收入為：ln（income）=3.777+0.073×10+0.01×160+0.004×12.59+0.22×3+0.01×23=7.04736

即其月凈收入約為1150元。

四、結語

筆者使用了中國健康與營養調查（CHNS）2009年的截面數據，運用多元線性回歸模型，估計了健康和教育人力資本對我國城市居民收入的影響。加權最小二乘法回歸結果顯示，城市居民收入受短期健康狀況SRH影響較大，每改善一個級別會使收入增加22%；而受教育年限每增加一年會使得收入提高7.4%。最后，得出的回歸方程能較好地吻合數據的真實值，并能通過個人的教育、健康水平大概預測出個人收入，具有一定的現實意義。

通過對9個省份城市居民的收入影響分析，可以看出健康與教育對于個人收入增長的重要性。因此，對城市居民而言，保持身體健康對收入會有積極的影響，應遵循健康的工作方式，以便更好地完成工作，提高個人收入水平。

筆者對之前此領域的研究進行了一定的改進，如直接采用以個人為基礎的微觀收入數據及對應個人的健康、教育數據，極大地縮小了誤差；在健康指標的選取上，用SRH、BMI評分及身高三個指標共同評價居民健康水平，體系構建較為合理。但在研究中仍存在一些問題，如身高等指標有一定的地域性，未加以嚴格區分；SRH測量包含了一定的不準確性，受個人主觀因素影響較大；教育年限是否能代表教育水平仍有爭議等。總之，筆者的分析與之前學者的研究結果大體一致，旨在通過經濟學角度思考健康、教育對個人生活發展的重要性，對當今社會及個人發展方向有一定的借鑒意義。

參考文獻：

[1] 儲雪玲.農村居民健康人力資本的收入效應與影響因素研究[D].杭州：浙江大學，2010.

[2] 鄧仕燕.健康、教育與我國農民收入的關系探討[J].商業時代，2009（36）.

[3] 鄧新波.健康、教育人力資本對中國城市居民收入的影響[J].經濟研究導刊，2010（21）.

[4] 劉國恩，傅正泓.中國的健康人力資本與收入增長[J].經濟學季刊，2004（10）.

[5] 潘思思.健康人力資本對我國城鄉居民收入的影響[D].杭州：浙江大學，2007.

[責任編輯：金永紅]

主要變量的描述性統計如表2所示，相關性分析如表3所示。

三、實證分析

（一）回歸結果分析

在多元線性回歸模型中，總是存在基本假設：解釋變量為非隨機變量且彼此間互不相關（實際上我們一般只要求解釋變量間不存在完全共線性），樣本容量多于參數個數，隨機誤差項與解釋變量之間不相關，隨機誤差項相互獨立且服從期望為零、標準差為的正態分布即隨機誤差項具有0均值和同方差的特性。在這些基本假設下，我們可以用普通最小二乘法（OLS）估計出回歸模型中的回歸參數，得到最優線性無偏估計量。

但在在建立實際經濟問題的回歸模型時，經常存在與這些假設相違背的情況，異方差就是其中之一。本文研究的模型中，采取的是截面數據，并且殘差包含了所有無法用解釋變量表示的各種因素對被解釋變量的影響，即模型中略去的非教育、健康因素對居民收入的影響，因此存在異方差性。當回歸問題存在異方差性時，用普通最小二乘法估計未知參數，就會造成估計值不是最優、參數的顯著性檢驗失效、回歸方程的應用效果極不理想等嚴重后果。由于異方差問題的出現對回歸模型有嚴重的影響，本文采用加權最小二乘法（WLS）消除異方差性。

普通最小二乘法（OLS）的方差分析表如表4所示，回歸結果如表5所示，殘差圖見圖1。

從方差分析表和殘差圖可以看出，以最小二乘法進行回歸的結果存在異方差性。因此，運用Eviews軟件，利用加權最小二乘法（WLS）對模型進行估計，以殘差的倒數為權數，得到回歸結果如表6所示。

加權后的為0.989，平均而言，城市居民受教育年限每增加一年會使得收入提高7.4%，意味著“高學歷”確實能夠對收入產生一定的積極影響。而健康對收入的影響，身高作為其長期指標，每增加1cm會使得收入提高1%；BMI評分作為中期指標，每增加1分使收入增加0.4%；而SRH作為短期指標，每改善一個級別會使收入增加22%，這意味著對城市居民而言，其收入受短期健康狀況的影響較大。年齡對收入的影響為正，符合城市居民收入的實際情況。

（二）評價與預測

根據回歸方程，對數據進行回代檢驗，并計算預測值與實際值之間的絕對值差，大于1為不符合，小于1為符合，結果符合回歸方程的數據樣本為703個，占數據樣本總數的90.36%，擬合效果較好。

基于此回歸方程，可以通過個人的年齡、受教育年限、身高、BMI評分及健康自評來預測其個人收入。例如，年齡為23歲，受教育10年，身高160cm，體重60kg，計算出BMI評分為12.59，其自評健康等級為3，則預測的收入為：ln（income）=3.777+0.073×10+0.01×160+0.004×12.59+0.22×3+0.01×23=7.04736

即其月凈收入約為1150元。

四、結語

筆者使用了中國健康與營養調查（CHNS）2009年的截面數據，運用多元線性回歸模型，估計了健康和教育人力資本對我國城市居民收入的影響。加權最小二乘法回歸結果顯示，城市居民收入受短期健康狀況SRH影響較大，每改善一個級別會使收入增加22%；而受教育年限每增加一年會使得收入提高7.4%。最后，得出的回歸方程能較好地吻合數據的真實值，并能通過個人的教育、健康水平大概預測出個人收入，具有一定的現實意義。

通過對9個省份城市居民的收入影響分析，可以看出健康與教育對于個人收入增長的重要性。因此，對城市居民而言，保持身體健康對收入會有積極的影響，應遵循健康的工作方式，以便更好地完成工作，提高個人收入水平。

筆者對之前此領域的研究進行了一定的改進，如直接采用以個人為基礎的微觀收入數據及對應個人的健康、教育數據，極大地縮小了誤差；在健康指標的選取上，用SRH、BMI評分及身高三個指標共同評價居民健康水平，體系構建較為合理。但在研究中仍存在一些問題，如身高等指標有一定的地域性，未加以嚴格區分；SRH測量包含了一定的不準確性，受個人主觀因素影響較大；教育年限是否能代表教育水平仍有爭議等。總之，筆者的分析與之前學者的研究結果大體一致，旨在通過經濟學角度思考健康、教育對個人生活發展的重要性，對當今社會及個人發展方向有一定的借鑒意義。

參考文獻：

[1] 儲雪玲.農村居民健康人力資本的收入效應與影響因素研究[D].杭州：浙江大學，2010.

[2] 鄧仕燕.健康、教育與我國農民收入的關系探討[J].商業時代，2009（36）.

[3] 鄧新波.健康、教育人力資本對中國城市居民收入的影響[J].經濟研究導刊，2010（21）.

[4] 劉國恩，傅正泓.中國的健康人力資本與收入增長[J].經濟學季刊，2004（10）.

[5] 潘思思.健康人力資本對我國城鄉居民收入的影響[D].杭州：浙江大學，2007.

[責任編輯：金永紅]