經濟增長、城鎮化與居民健康

劉凱凱　姜岳林

【摘要】本文運用世界銀行2013年世界發展指標數據（WDI），以收入為標準選取28個國家為樣本，以人均GDP、城鎮人口比重和預期壽命為指標并加入時間趨勢構建面板數據，運用統計方法和固定效應等計量模型分析了經濟增長、城鎮化與居民健康之間的關系。結果顯示：OECD高收入國家有用更高的城鎮化率和更長的預期壽命，而低收入國家城鎮化率和預期壽命表現最差，三個指標按收入組別從高到低呈現明顯的遞減趨勢；人均GDP、城鎮化率和時間趨勢對于預期壽命的影響均顯著，經濟社會發展對預期壽命的影響十分明顯；從不同收入國家看，總體來說，人均GDP和城鎮化對于健康的影響隨著國家收入的提高逐漸遞減。

【關鍵詞】經濟增長 城鎮化 居民健康

一、引言

自改革開放以來中國經濟取得了舉世矚目的成就，同時我國人均GDP和城鎮化率不斷提升，居民健康水平也不斷提升。世界銀行的2013年世界發展指標數據顯示，我國人均GDP從1960年的124.69美元增長到2012年的3348.01美元，增長26.85倍；按照城鎮人口所占比重計算的城鎮化率從1960年的16.203%提升到2012年的51.78%；人口預期壽命也從1960年的43.47歲增長到2011年的75.04歲。

城鎮化是經濟社會發展的必然產物，居民健康水平的提升得益于經濟社會的發展以及城鎮化帶來的人們消費方式、行為方式、生活方式的積極改變。大量文獻也論證了收入對于健康的積極作用。絕對收入假說，強調GDP的增加會帶來健康水平的改善，并且收入的邊際效用遞減，說明收入增長對低收入人群健康更為有效。Pritchett and Summers（1996）發現人均GDP對健康有積極影響，在他們的跨國分析中發現5%的GDP增長會帶來嬰兒死亡率平均1%的下降。GDP增長與公共健康的關系對貧困國家來說更強，因為經濟增長會讓更多人擺脫貧困（Dollar & Kraay，2002）。Li & Zhu（2006）利用CHNS微觀數據也支持了絕對收入假說。

然而，無論在國內還是在國外，從城鎮化角度探討城鎮化與居民健康關系的研究很少。曹恒、侯海峰（2011）描述分析認為“新市民”在心理、慢性病、意外傷害方面存在健康的風險。大多數研究對象是城鄉收入差距對于健康的影響。Wilkinsons（1992）發現了無論是收入流向最窮的60%人口還是相對貧困減少都與預期壽命增加顯著關聯。齊良書（2006）分析了城鄉二元結構下收入與健康的關系，發現收入與健康的關系、收入不均與健康的關系存在城鄉差異和職業差異。

因此，本文利用世界銀行2012年世界發展指標數據，按照高等收入、中高收入、中低收入、低收入為標準各選取七個國家，構建從1960年至2012年面板數據，運用統計計量方法研究人均GDP、城鎮化率和居民健康水平的關系。在當前中國城鎮化戰略的背景下，正確了解經濟增長、社會進步和人民健康水平之間的關系顯得務實而緊迫，本研究在該方面具有一定的參考價值。

二、變量選擇與模型構建

（一）數據來源和變量選取

本文數據全部來源于世界銀行2013年12月8日發布的世界發展指標數據（WDI），數據指標選取如下：

1.人均GDP：GDP per capita（constantUS）。人均GDP是常用的反映經濟增長的宏觀代理變量，眾多論文中均用該指標。本數據已經按照DGP平減指數進行了處理，并且以2005年為基期統一用美元作為統計單位。

2.城鎮化率：Urban population（% of total）。用城鎮人口占總人口的比重作為城鎮化率的指標也是文獻中常見，本文也采取此類做法。

3.預期壽命：Life expectancy at birth，total（years）。Brian Biggs，Lawrence King，Sanjay Basu，David Stuckler（2010）指出出生時的預期壽命是常用的衡量公共健康水平的指標，本文也運用該指標做研究。

4.數據處理：根據研究意義，本文僅僅對人均GDP取自然對數，城鎮化率和預期壽命保持原數據，樣本區間為間為1960年～2012年。

5.樣本選取：按照World Bank WDI_GDF數據庫Country子表根據收入水平各選取7個國家共計28個國家數據，具體如表1所示：

（二）模型構建

本文分別對高收入、中高收入、中低收入、低收入四個國家組別以及整體面板估計以下計量方程：

Healthit=α+γt+β1lgdppcsit+β2urbanrit+εit

其中，下標i、t分別代表國家和時期；α為截距項，Health為以預期壽命為代理變量的健康狀況；t為時間趨勢項，人們的健康水平有自然上升的趨勢，系數γ表示時間變量對于健康影響的程度和方向；lgdppcs為以人均GDP衡量的經濟增長水平，系數β1反映了經濟增長對健康的影響；系數β2反映了城鎮化率對于健康的影響；εit為隨機誤差項，假設其服從正態分布，且與其他變量不相關。

三、實證分析及結果

（一）回歸模型選擇

本文在回歸之前首先要做回歸模型的選擇，用F檢驗進行固定效應和混合回歸的選擇，用LM檢驗進行隨機效應和混合回歸的選擇，用Hausman檢驗進行固定效應和隨機效應的選擇。檢驗結果如表2所示，無論是對各個收入組別還是全樣本的檢驗結果均證實了個體效應的存在；在不同的組別有的固定效應和隨機效應的選取有差異。為了結果的可比性與可信性，本文對各個收入組別和全樣本進行固定效應回歸、隨機效應回歸和混合回歸，通過結果對比進行可信的實證。

（二）回歸結果分析

對高收入組的三個回歸結果如表3所示。方程的整體的聯合顯著性較好，F檢驗和Wald chi2（2）結果顯示在1%的顯著性水平上聯合顯著。具體來看，人均GDP、城鎮化率和時間趨勢項均在1%顯著性水平上顯著，除在混合回歸中人均GDP系數為負值外（可能是并未考慮個體固定效應或隨機效應的原因），其他模型中變量均為正值，說明經濟增長和城鎮化率對于居民健康具有顯著的積極作用，但經濟增長的作用和貢獻更大。時間趨勢項的顯著性說明隨著時間的推移，人類健康水平不斷提升，這主要是自然選擇使得人們更加適應生活環境。

中高收入組、中低收入組和低收入組的回歸分析思路同高收入組，回歸結果分別如表4～6所示。結果顯示無論對于哪個收入組別，方程的整體聯合顯著性檢驗均顯著，人均GDP、城鎮化率和時間趨勢在固定效應和隨機效應模型下對預期壽命的影響均十分顯著。

在對于全樣本的混合回歸中，如表7顯示，除了方程聯合顯著以及主要解釋變量顯著以外，在混合回歸中系數顯著為正向，說明人均GDP、城鎮化率的解釋力十分顯著且穩定。

盡管在不同組別中人均GDP和城鎮化率具有相同的方向和良好的顯著性水平，但是在具體的影響程度上卻存在不同，這反映了在不同發展階段各解釋變量的作用并不是一成不變的。正如表8顯示，從總體上來看，人均GDP對于預期壽命的作用在低收入和中低收入國家更明顯，城鎮化率對于預期壽命的影響也大致存在同樣的趨勢。這也不僅驗證了描述性統計分析中人均GDP、城鎮化率和預期壽命的關系，而且描述了這種關系在不同的收入階段是怎樣變化的。

四、結論及政策含義

本文運用世界銀行2013年12月8日發布的世界發展指標數據（WDI），通過比較世界高收入國家、中高收入國家、中低收入國家和低收入國家，在控制時間趨勢的條件下，實證分析了經濟增長、城鎮化對于居民健康的影響。本文從實證結果發現以下幾點：第一，人均GDP、城鎮化率和預期壽命具有共同的趨勢，隨著時間的不斷改善；第二，高收入國家有人均GDP、城鎮化率和預期壽命均最高，三個指標在高收入國家、中高收入國家、中低收入國家和低收入國家見呈現逐漸遞減的趨勢；第三，人均GDP、城鎮化率對于健康具有積極顯著的正向影響，其中人均GDP的貢獻要大于城鎮化水平的貢獻；第四，人均GDP、城鎮化率對于預期壽命的影響在低收入國家的共享率要大于在高收入國家的貢獻率，體現了遞減的效果。

綜上所述，促進居民健康水平的提高從根本上要提高居民收入，使得居民能夠有經濟實力購買醫療與健康資源；以人為本的新型城鎮化不僅是物質生活的改善，更要改善居民身體、心理健康，從而促進人力資源積累再生，反作用于經濟社會的發展。

參考文獻

[1]Pritchett，L.，&Summers，L.H.（1996）.Wealthier is healthier.The Journal of HumanResources，31（4）， 841-868.

[2]Dollar，D.，&Kraay，A.（2002）.Growth is good for the poor.Journal of EconomicGrowth，7（3），195-225.

[3]Dollar，D.，&Kraay，A.（2004）.Trade，growthIncome，IncomeInequality and Health-Evidence from China Hongbin Li1 and Yi Zhu2 Discussion Paper No. 2006/07.August 2006.

[4]曹恒，侯海峰.城鎮化對居民健康的影響及對策.《社區醫學雜志》2011年7月第9卷第14期.

[5]Wilkinson，R.G.（1992）.Income distribution and life expectancy.BMJ，304（6820），165-168.

[6]齊書良.收入、收入不均與健康：城鄉差異和職業地位的影響. 《經濟研究》2006年第11期.