轉(zhuǎn)型期勞動(dòng)力的教育差異與健康后果*

葉 華， 石 爽

一、問(wèn)題的緣起

2013年以來(lái)，媒體和學(xué)界都開(kāi)始關(guān)注我國(guó)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型和增速變緩的問(wèn)題，事實(shí)上這與勞動(dòng)力狀況關(guān)系緊密。經(jīng)濟(jì)發(fā)展受勞動(dòng)力資源的影響主要來(lái)自兩方面：一是勞動(dòng)力的數(shù)量，二是勞動(dòng)力的素質(zhì)。尤其對(duì)中國(guó)這樣的人口眾多但人均資源較少的國(guó)家來(lái)說(shuō)，大量的勞動(dòng)力作為一種重要的投入無(wú)疑為經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供了條件。事實(shí)上，亞洲國(guó)家在戰(zhàn)后的經(jīng)濟(jì)發(fā)展很大程度上得益于勞動(dòng)力的增長(zhǎng)(Bloom, Canning & Malaney, 2000)。許多國(guó)家在經(jīng)濟(jì)發(fā)展初期都曾通過(guò)發(fā)展勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)積累資金，而后隨著勞動(dòng)力水平提高、勞動(dòng)力價(jià)格上漲，才逐步進(jìn)行經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型。勞動(dòng)力的素質(zhì)，則主要體現(xiàn)為勞動(dòng)力的受教育水平，其對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響顯而易見(jiàn)：由勞動(dòng)力受教育水平提高帶來(lái)的生產(chǎn)率提高，對(duì)過(guò)去幾十年中國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展貢獻(xiàn)巨大(Wang & Yao, 2003)。

勞動(dòng)力的素質(zhì)和數(shù)量不僅對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生影響，它們之間也有內(nèi)在聯(lián)系。這種聯(lián)系體現(xiàn)在教育作為勞動(dòng)力素質(zhì)的重要指標(biāo)，通過(guò)影響勞動(dòng)力的健康影響了勞動(dòng)力數(shù)量。一方面，受教育水平高的人通常職業(yè)更理想、收入更高，能為自身健康提供更多有利條件；另一方面，受教育水平高的人了解更多健康知識(shí)，更可能避免不健康的行為(例如吸煙、酗酒等)。因此，教育不僅影響了勞動(dòng)力素質(zhì)，而且通過(guò)促進(jìn)勞動(dòng)力健康保證了勞動(dòng)力的數(shù)量。在我國(guó)人口結(jié)構(gòu)趨向老齡化，勞動(dòng)力供給增量前景并不樂(lè)觀的情況下，保證現(xiàn)有勞動(dòng)力的健康是保持經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定運(yùn)行的一項(xiàng)重要工作，研究教育對(duì)勞動(dòng)力健康的作用也有重要意義。

關(guān)于我國(guó)勞動(dòng)力的健康研究已經(jīng)有很多成果，但與教育結(jié)合在一起的分析尚不多(王甫勤，2012；Hu & Hibel，2013；Lowry & Xie，2009)。在這一背景下，本研究試圖回答以下兩個(gè)問(wèn)題：一是教育對(duì)我國(guó)勞動(dòng)力健康是否有影響？如果有，這種影響有沒(méi)有城鄉(xiāng)差異？二是教育影響我國(guó)勞動(dòng)力健康的主要機(jī)制是什么？

二、勞動(dòng)力健康與經(jīng)濟(jì)發(fā)展

在經(jīng)濟(jì)發(fā)展初期，豐富的勞動(dòng)力有助于經(jīng)濟(jì)發(fā)展。世界上很多新興國(guó)家經(jīng)濟(jì)的騰飛，都得益于大量成本較低的勞動(dòng)力。在過(guò)去的三十多年，中國(guó)的經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)了跨越式的發(fā)展，這其中也離不開(kāi)充裕的勞動(dòng)力供給(Holz, 2008; Wei & Hao, 2010)。

在改革開(kāi)放之前，大量的農(nóng)村勞動(dòng)力被束縛在土地上，沒(méi)能對(duì)工業(yè)化進(jìn)程發(fā)揮出其作用。家庭聯(lián)產(chǎn)承包責(zé)任制的實(shí)施解除了土地對(duì)勞動(dòng)力的束縛，戶籍制度的松動(dòng)也為農(nóng)村勞動(dòng)力找到了出路，大規(guī)模進(jìn)城務(wù)工的農(nóng)村戶籍人口為城市勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供了大量勞動(dòng)力，由此中國(guó)開(kāi)始了持續(xù)多年的外向型經(jīng)濟(jì)發(fā)展，GDP平均每年以約10%的速度增長(zhǎng)。然而，由于戶籍制度嚴(yán)重影響了進(jìn)城務(wù)工的農(nóng)村勞動(dòng)力獲得醫(yī)療和教育服務(wù)，農(nóng)村剩余勞動(dòng)力缺乏在城鎮(zhèn)定居的意愿(蔡禾、王進(jìn)，2007)；此外，隨著農(nóng)村剩余勞動(dòng)力向城市的逐步遷移，學(xué)界也有過(guò)關(guān)于“民工荒”的爭(zhēng)論(Cai & Wang, 2010; Golley & Meng, 2011; Knight, Deng & Li, 2011)。更嚴(yán)重的是，經(jīng)濟(jì)發(fā)展和計(jì)劃生育政策使生育率下降，從我國(guó)的人口結(jié)構(gòu)看，未來(lái)的勞動(dòng)力供給情況并不樂(lè)觀。根據(jù)聯(lián)合國(guó)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)事務(wù)部人口司的預(yù)測(cè)，我國(guó)15—64歲的勞動(dòng)力規(guī)模很快將達(dá)到頂點(diǎn)，之后逐漸回落，而65歲及以上的老齡人口比重則將提高(見(jiàn)圖1)。在這個(gè)背景下，如何提升勞動(dòng)力素質(zhì)，加快技術(shù)創(chuàng)新，長(zhǎng)遠(yuǎn)而言進(jìn)行產(chǎn)業(yè)升級(jí)，是中國(guó)經(jīng)濟(jì)持續(xù)發(fā)展，避免掉入中等收入陷阱的重要課題。短期來(lái)說(shuō)，保障現(xiàn)有勞動(dòng)力供應(yīng)，是最直接和可行的著力點(diǎn)。而在這其中，勞動(dòng)力的健康是保證勞動(dòng)力供給的重要因素，完善醫(yī)療保障或許是最直接的措施。而前瞻性的措施，則是提升勞動(dòng)力的受教育水平，從而在促進(jìn)健康的同時(shí)也可以為產(chǎn)業(yè)升級(jí)奠定基礎(chǔ)。

圖1 中國(guó)1950—2100年各年齡段的人口規(guī)模和預(yù)測(cè)*聯(lián)合國(guó)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)事務(wù)部人口司：“World Population Prospects: The 2012”見(jiàn)http://esa.un.org/unpd/wpp/unpp/panel_indicators.htm，2014年2月16日。

勞動(dòng)力的健康與勞動(dòng)力的數(shù)量對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展同樣重要(Bloom et al., 2010)，但以往卻沒(méi)有受到足夠的重視。研究發(fā)現(xiàn)，健康問(wèn)題是我國(guó)勞動(dòng)力提前退出勞動(dòng)力市場(chǎng)的重要決定因素(封進(jìn)、 胡巖，2008；解堊，2011)。此外，隨著人口結(jié)構(gòu)的老齡化，勞動(dòng)力健康問(wèn)題將變得更加緊迫，也將對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的持續(xù)發(fā)展產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。

三、教育、職業(yè)、城鄉(xiāng)醫(yī)療差異與健康

在過(guò)去的半個(gè)世紀(jì)，教育與健康之間的關(guān)系引起了社會(huì)學(xué)、人口學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)和流行病學(xué)研究的廣泛興趣。這一研究往往是在一個(gè)更大的框架下進(jìn)行，即社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位(Socio-Economic Status，SES)與健康之間的關(guān)系，部分學(xué)者甚至認(rèn)為社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位是影響健康的決定性因素(fundamental causes)(Freese & Lutfey, 2011; Link & Phelan, 1995)。已有研究發(fā)現(xiàn)，在控制了性別、年齡等人口學(xué)因素的情況下，教育對(duì)健康有顯著影響(Elo, 2009; Silles, 2009)。受教育水平高的人更健康和長(zhǎng)壽(Lynch, 2003; Smith, 2007)，這種關(guān)系不僅體現(xiàn)在對(duì)發(fā)達(dá)國(guó)家的研究中(Meara, Richards & Cutler, 2008)，也在對(duì)發(fā)展中國(guó)家的研究中得到驗(yàn)證(Smith & Goldman, 2007)。受教育水平高的人患病(如心血管疾病、糖尿病、肺部慢性疾病等)的概率更低(Crimmins, Hayward & Seeman, 2004)，殘疾率更低，且自評(píng)健康狀況更好(Kunst, Geurts & van den Berg, 1995)。教育對(duì)健康的影響被稱為“健康的教育梯度”(Educational Gradient in Health)(Cutler & Lleras-Muney, 2010)。近年來(lái)的國(guó)外研究發(fā)現(xiàn)，在過(guò)去幾十年中，健康的教育梯度不僅沒(méi)有隨著人們的平均受教育水平提高而縮小，反而有擴(kuò)大的趨勢(shì)，即不同受教育水平的人健康方面的差距在擴(kuò)大，其中重要的原因在于受教育水平高的人得心臟病的概率更低(Feldman et al., 1989；Meara, Richards & Cutler, 2008)。此外，對(duì)個(gè)體來(lái)說(shuō)，教育對(duì)健康的影響也有累積效應(yīng)，即受教育水平高的人不僅比受教育水平低的人更健康，而且這種差距隨著年齡的增長(zhǎng)而增大(Chen, Yang & Liu, 2010; Lynch, 2003)。

教育影響健康的機(jī)制有很多，這些機(jī)制之間的界限有時(shí)并不很清晰。受教育水平高的人更了解與健康相關(guān)的知識(shí)(Altindag, Cannonier & Mocan, 2011)，有更強(qiáng)的信息處理能力和自控能力，更有可能避免對(duì)健康有害的行為，例如吸煙或酗酒(Cutler & Lleras-Muney, 2010; Mackenbach et al., 2008; Ross & Wu, 1995; Winkleby et al., 1992)。他們擁有的知識(shí)和資源有助于形成和保持良好的生活習(xí)慣和生活方式(Freese & Lutfey, 2011; Mirowsky & Ross, 2003; Ross & Wu, 1995；王甫勤，2012)。在生病的情況下，他們更可能及時(shí)使用醫(yī)療服務(wù)(Lynch 2003; Winkleby et al. 1992)，更愿意遵醫(yī)囑(Goldman & Smith, 2002)，從而更快恢復(fù)健康。受教育水平高的人也更可能獲得優(yōu)越的工作(吳愈曉，2011),有更舒適的工作環(huán)境和工作條件，從而避免從事危險(xiǎn)的勞動(dòng)而傷害自身健康(Karasek et al., 1988)；同時(shí)他們的收入更高 ，更可能有醫(yī)療保險(xiǎn)或購(gòu)買健康保險(xiǎn)，獲得新的醫(yī)療技術(shù)服務(wù)(Kunst et al., 1998a; Kunst et al., 1998b; Ross & Mirowsky, 1999)。由教育帶來(lái)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)資源，還能使人們避免生活和工作中的壓力，不至于因壓力而導(dǎo)致疾病(Marmot et al., 1998; Mirowsky & Ross, 2003; Schnittker & McLeod, 2005; Taylor, Repetti & Seeman, 1997)。但是也應(yīng)該看到，在現(xiàn)代社會(huì)中，很多白領(lǐng)工作時(shí)久坐不動(dòng)，實(shí)際上不利于健康。針對(duì)我國(guó)的研究也發(fā)現(xiàn)，缺乏鍛煉和飲食攝入熱量過(guò)多是部分中國(guó)人肥胖的重要原因(Doak et al., 2002; Popkin, 2001)。

雖然教育與健康之間的關(guān)系在許多國(guó)家都得到驗(yàn)證，但也要考慮社會(huì)經(jīng)濟(jì)背景和發(fā)展軌跡的影響(Cutler & Lleras-Muney, 2012; Kunst & Mackenbach, 1994; Mackenbach et al., 2008)。對(duì)我國(guó)來(lái)說(shuō)，雖然抗戰(zhàn)和內(nèi)戰(zhàn)嚴(yán)重破壞了經(jīng)濟(jì)，影響了國(guó)家可以調(diào)動(dòng)的資源，但在建國(guó)后的第一個(gè)十年，中國(guó)的人口死亡率已經(jīng)降低到建國(guó)時(shí)的一半(葉華、吳曉剛，2011)。從上個(gè)世紀(jì)50年代到改革開(kāi)放前，國(guó)家大力推進(jìn)基礎(chǔ)醫(yī)療，建立以預(yù)防為主的醫(yī)療衛(wèi)生體系和互助互濟(jì)性質(zhì)的農(nóng)村合作醫(yī)療，控制傳染病的傳播，普及疫苗注射和醫(yī)療下鄉(xiāng)(例如“赤腳醫(yī)生”)，讓農(nóng)村中相對(duì)較低受教育水平的人群受益很大(Chen, 2001)。然而，上個(gè)世紀(jì)80年代初實(shí)行經(jīng)濟(jì)改革，人民公社解體，農(nóng)村合作醫(yī)療覆蓋面也隨之大幅萎縮。直到2003年新型農(nóng)村合作醫(yī)療啟動(dòng)試點(diǎn)，2008年基本實(shí)現(xiàn)全覆蓋，農(nóng)村的公共醫(yī)療覆蓋才得到改善。與之相對(duì)，城鎮(zhèn)的醫(yī)療保險(xiǎn)覆蓋則更完整，針對(duì)不同人群，有公費(fèi)醫(yī)療、勞保醫(yī)療和城鎮(zhèn)職工醫(yī)療保險(xiǎn)等形式。為了覆蓋城鎮(zhèn)非從業(yè)居民，2007年國(guó)家還開(kāi)始試點(diǎn)城鎮(zhèn)居民基本醫(yī)療，2010年實(shí)現(xiàn)基本覆蓋。在國(guó)家對(duì)城鎮(zhèn)和農(nóng)村醫(yī)療投入存在巨大差異的情況下，由于農(nóng)村醫(yī)療覆蓋面不足，農(nóng)村居民社會(huì)經(jīng)濟(jì)特征將對(duì)其健康狀況產(chǎn)生更明顯的影響；而國(guó)家對(duì)城鎮(zhèn)居民的醫(yī)療覆蓋較完善，則起到了緩沖器的作用。本文研究教育對(duì)勞動(dòng)力健康的作用及其機(jī)制，也將關(guān)注城鄉(xiāng)醫(yī)療覆蓋的差異是否對(duì)教育與健康之間的關(guān)系產(chǎn)生影響。

四、數(shù)據(jù)、變量和模型

本研究所使用的數(shù)據(jù)來(lái)自2012年“中國(guó)勞動(dòng)力動(dòng)態(tài)調(diào)查”(China Labor-force Dynamics Survey，簡(jiǎn)稱CLDS)，由中山大學(xué)社會(huì)科學(xué)調(diào)查中心承擔(dān)實(shí)施。該調(diào)查使用多階段、分層、與勞動(dòng)力規(guī)模成比例的概率抽樣方法，涵蓋了全國(guó)29個(gè)省市自治區(qū)(港澳臺(tái)、西藏、海南除外)15歲及以上的勞動(dòng)人口*詳細(xì)介紹見(jiàn)中山大學(xué)社會(huì)科學(xué)調(diào)查中心網(wǎng)站：http://css.sysu.edu.cn/。這項(xiàng)調(diào)查還是一項(xiàng)輪換樣本調(diào)查(rotating panel survey)，每?jī)赡赀M(jìn)行一次，每次隨機(jī)更換25%的樣本，使調(diào)查既能代表各調(diào)查時(shí)點(diǎn)的橫截面狀況，又有跟蹤調(diào)查的特征，能追蹤一批人最多6年時(shí)間。本文關(guān)注的是教育與健康之間的關(guān)系，為保證被訪者已經(jīng)完成教育，我們將樣本限定為處于22歲至64歲的勞動(dòng)年齡被訪者，樣本量為10 070個(gè)。

本研究的因變量有兩個(gè)：一個(gè)是自評(píng)的健康狀況，根據(jù)被訪者對(duì)“您認(rèn)為自己現(xiàn)在的健康狀況如何”的回答，我們得到一個(gè)定序變量，從高到低為“非常健康”、“健康”、“一般”、“比較不健康”和“非常不健康”，用序次邏輯斯蒂模型(Ordered Logit Model)進(jìn)行分析。現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)，無(wú)論是在發(fā)達(dá)國(guó)家還是發(fā)展中國(guó)家，人們對(duì)自身健康的自評(píng)都是有效的指標(biāo)，能夠有效預(yù)測(cè)身體機(jī)能變化和死亡，且反映的是身體的整體狀況，不容易受到最近的疾病和治療經(jīng)歷的影響(Idler & Benyamini, 1997; Idler & Kasl, 1995; Subramanian et al., 2009)。但為了讓研究結(jié)果更可靠，同時(shí)也從更多維度了解人們的健康狀況，我們利用調(diào)查所測(cè)量的被訪者的身高和體重，計(jì)算身高體重指數(shù)(Body Mass Index，BMI)*BMI = 體重 / 身高2，其中體重以千克為單位，身高以米為單位。作為客觀指標(biāo)來(lái)衡量被訪者的健康狀況。已有研究發(fā)現(xiàn)，身高體重指數(shù)是預(yù)測(cè)與肥胖有關(guān)的疾病(如冠狀動(dòng)脈性心臟病)的有效指標(biāo)，因此是一項(xiàng)合適的健康狀況測(cè)量 (Tirosh et al., 2011)。根據(jù)國(guó)家衛(wèi)生部疾控司在2006年對(duì)我國(guó)成年人身高體重指數(shù)的分類*中華人民共和國(guó)衛(wèi)生部疾病控制司編著:《中國(guó)成人超重和肥胖癥預(yù)防控制指南》，北京：人民衛(wèi)生出版社，2006年。，我們將BMI低于18.5的人定為“體重過(guò)輕”，將BMI等于或高于18.5、但低于24的人定為“體重正?！?，將BMI等于或高于24的人定為“體重過(guò)重”，并將“正?！弊鳛閰⒄战M，用多分類邏輯斯蒂模型(Multinomial Logit Model)研究哪些人更可能“體重過(guò)輕”或“體重過(guò)重”。

本研究的核心自變量為教育，用受教育年數(shù)測(cè)量。教育對(duì)健康的影響可能通過(guò)兩個(gè)因素起作用：其一是職業(yè)，我們區(qū)分了非體力勞動(dòng)職業(yè)和體力勞動(dòng)職業(yè)，研究發(fā)現(xiàn)，這兩類從業(yè)者在健康方面有明顯差異(Kunst et al., 1998a; Kunst et al., 1998b; Mackenbach et al., 2008)；其二是收入，我們用被訪者2011年平均月收入的自然對(duì)數(shù)來(lái)測(cè)量。我國(guó)城鎮(zhèn)地區(qū)和農(nóng)村地區(qū)的醫(yī)療服務(wù)覆蓋不同，職業(yè)結(jié)構(gòu)不同，居民的教育水平和收入差異也很大，因此我們還區(qū)分了城鄉(xiāng)地區(qū)。除了以上4個(gè)自變量，我們還控制了被訪者的性別、年齡和婚姻狀況。已有研究發(fā)現(xiàn)，女性相對(duì)男性的自評(píng)健康狀況更差*一般來(lái)說(shuō)，女性的預(yù)期壽命高于男性，但這并不意味著在相同的年齡段，女性的自評(píng)健康狀況或客觀健康狀況比男性更好。，原因是女性在工作、家務(wù)和經(jīng)濟(jì)狀況上感受到的壓力更大(Montez et al., 2009; Ross & Bird, 1994; Yang & Lee, 2009)；年齡越大，健康狀況越差(Lowry & Xie 2009)；控制了人口學(xué)因素后，在婚的人(包括初婚和再婚)比未婚、離婚或喪偶的人身體健康更好，原因是在婚者有更好的社會(huì)支持網(wǎng)絡(luò)(Montez et al., 2009)。

五、實(shí)證分析結(jié)果

表1是樣本的描述統(tǒng)計(jì)。我們可以看到，大約90%的人評(píng)價(jià)自己的健康狀況為“一般”或以上。城鎮(zhèn)居民的自評(píng)健康狀況更好，認(rèn)為自己“健康”或“非常健康”的城鎮(zhèn)居民(66.0%)比農(nóng)村居民(57.4%)高近10%；在農(nóng)村居民中，認(rèn)為自己“比較不健康”或“非常不健康”的比例(11.8%)也是城鎮(zhèn)居民(4.4%)的兩倍多。身高體重指數(shù)的結(jié)果則反映了健康的另一方面：大約60%的居民的身高體重指數(shù)在正常范圍內(nèi)，但城鎮(zhèn)居民處于這個(gè)范圍內(nèi)的比例較低；雖然農(nóng)村居民更有可能因?yàn)闋I(yíng)養(yǎng)不足而體重過(guò)輕，但城鎮(zhèn)居民體重過(guò)重的比例(35.3%)要高于農(nóng)村居民(28.2%)。這很可能反映了城鎮(zhèn)居民在飲食結(jié)構(gòu)中高熱量的食物過(guò)多，與已有研究的結(jié)果一致(Doak et al., 2002；Popkin, 2001)。

由于樣本為勞動(dòng)力人口，所以男性的比例較高。平均年齡大約是41歲，城鎮(zhèn)樣本稍年輕些。大部分被訪者婚姻狀態(tài)為在婚(包括已婚和再婚)，城鎮(zhèn)樣本的在婚比例(83.1%)比農(nóng)村樣本(90.0%)低。城鎮(zhèn)樣本的社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位要明顯高于農(nóng)村樣本，表現(xiàn)為城鎮(zhèn)樣本的平均受教育年數(shù)更高，更可能從事非體力勞動(dòng)，月收入也更高*雖然城鎮(zhèn)樣本的平均月收入更高，但農(nóng)村樣本的月收入標(biāo)準(zhǔn)差更大，這是因?yàn)檗r(nóng)村被訪者收入的差別更大。為了避免月收入中的異常值對(duì)結(jié)果的穩(wěn)定性造成影響，在分析中我們不直接使用月收入，而是用月收入的自然對(duì)數(shù)。對(duì)月收入為0的人，按照習(xí)慣對(duì)其取1的自然對(duì)數(shù)。。

表1 中國(guó)勞動(dòng)力動(dòng)態(tài)調(diào)查(2012)描述統(tǒng)計(jì)

我們先看人們的自評(píng)健康狀況。從表2的模型1可以看到，控制了其他變量后，男性的自評(píng)健康狀況顯著地高于女性。隨著年齡的增長(zhǎng)，人們的自評(píng)健康狀況顯著下降。是否在婚對(duì)自評(píng)健康狀況的影響沒(méi)有達(dá)到0.05的統(tǒng)計(jì)顯著性水平(模型1)，但如果控制了受教育年數(shù)、且不控制受教育年數(shù)與城鎮(zhèn)居民的交互項(xiàng)，在婚的人自評(píng)健康狀況則要顯著高于未婚、離婚或喪偶的人(模型2)。城鎮(zhèn)居民的自評(píng)健康狀況明顯高于農(nóng)村居民(模型1)，這一結(jié)果在模型2發(fā)生了有意思的變化，一旦控制了受教育年數(shù)，城鄉(xiāng)居民的自評(píng)健康狀況差異則達(dá)不到0.05的顯著性水平，而受教育年數(shù)對(duì)健康有顯著影響，意味著城鄉(xiāng)居民的自評(píng)健康狀況差異至少有部分來(lái)自他們?cè)谑芙逃陻?shù)上的差異。換言之，城鎮(zhèn)居民的自評(píng)健康狀況比農(nóng)村居民更好，原因之一是城鎮(zhèn)居民的平均受教育水平相對(duì)農(nóng)村居民更高，因而能獲得更多資源用于保障健康。模型3顯示，城鎮(zhèn)居民和受教育年數(shù)的交互項(xiàng)顯著，即受教育年數(shù)對(duì)城鎮(zhèn)居民自評(píng)健康狀況的影響與它對(duì)農(nóng)村居民的影響有顯著不同，其系數(shù)為負(fù)，表示受教育年數(shù)對(duì)城鎮(zhèn)居民自評(píng)健康狀況的影響要小于對(duì)農(nóng)村居民的影響。這個(gè)結(jié)果顯示出在公共醫(yī)療服務(wù)水平和覆蓋較低的農(nóng)村地區(qū)，農(nóng)村居民的健康更多地依賴個(gè)人特征，體現(xiàn)為個(gè)人的受教育年數(shù)對(duì)健康的影響更大。

表2 自評(píng)健康狀況的影響因素

在表3中，我們區(qū)分農(nóng)村和城鎮(zhèn)樣本，探討教育影響自評(píng)健康狀況的機(jī)制。無(wú)論是農(nóng)村居民還是城鎮(zhèn)居民，男性的自評(píng)健康狀況都高于女性。年長(zhǎng)者的自評(píng)健康狀況要顯著比年輕人差。影響農(nóng)村居民和城鎮(zhèn)居民自評(píng)健康狀況的因素有好幾處差異。首先，農(nóng)村居民中的在婚者的自評(píng)健康狀況顯著地高于未婚、離婚或喪偶者，而對(duì)城鎮(zhèn)居民來(lái)說(shuō)，在婚與否對(duì)自評(píng)健康狀況的影響沒(méi)有達(dá)到0.05的顯著性水平。其次，對(duì)農(nóng)村居民來(lái)說(shuō)，受教育年數(shù)越多，自評(píng)健康狀況越好；非體力勞動(dòng)者自評(píng)健康狀況要顯著地高于體力勞動(dòng)者，月收入更高的人自評(píng)健康狀況也更好；受教育年數(shù)對(duì)自評(píng)健康狀況的影響也沒(méi)有因?yàn)榭刂坡殬I(yè)和月收入而變得不顯著。城鎮(zhèn)居民的自評(píng)健康狀況則不同：雖然受教育年數(shù)越多，自評(píng)健康狀況越好，但一旦控制了職業(yè)，受教育年數(shù)對(duì)健康的影響則不顯著了。教育、職業(yè)和收入這三個(gè)測(cè)量社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位的指標(biāo)，在控制了另外兩個(gè)指標(biāo)的情況下，只有月收入對(duì)自評(píng)健康狀況有顯著影響。

表3的結(jié)果顯示，教育、職業(yè)和月收入都對(duì)農(nóng)村居民自評(píng)健康狀況有顯著的正面影響，意味著在公共醫(yī)療水平和覆蓋較低的農(nóng)村地區(qū)，健康在很大程度上取決于人們的社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位。與之形成反差的是，在城鎮(zhèn)地區(qū)，由于公共醫(yī)療水平更高、覆蓋面更廣，人們的健康狀況相對(duì)不那么依賴個(gè)人的社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位，只有社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位指標(biāo)中最敏感的收入仍然顯著地影響自評(píng)健康狀況*由于樣本中農(nóng)村居民明顯比城鎮(zhèn)居民多(見(jiàn)表1)，表3出現(xiàn)的受教育年數(shù)、職業(yè)(非體力勞動(dòng))和月收入在農(nóng)村居民和城鎮(zhèn)居民間的統(tǒng)計(jì)顯著性差異，也有可能是因?yàn)闃颖玖康牟町愒斐?。為了排除這種可能，我們分別檢驗(yàn)城鎮(zhèn)居民和職業(yè)、月收入的交互項(xiàng)(篇幅原因，此處不展示結(jié)果)，發(fā)現(xiàn)月收入對(duì)農(nóng)村居民自評(píng)健康的影響大于其對(duì)城鎮(zhèn)居民的影響(p < 0.01)，職業(yè)的影響沒(méi)有城鄉(xiāng)差異。結(jié)合表2模型3所發(fā)現(xiàn)的教育對(duì)農(nóng)村居民自評(píng)健康的影響大于其對(duì)城鎮(zhèn)居民的影響，我們認(rèn)為個(gè)人的社會(huì)經(jīng)濟(jì)狀況對(duì)農(nóng)村居民健康狀況的影響確實(shí)要大于其對(duì)城鎮(zhèn)居民的影響。。

表3 教育對(duì)城鄉(xiāng)勞動(dòng)力自評(píng)健康狀況的影響和機(jī)制

為了保證分析結(jié)果的可靠性，確定教育是否對(duì)健康有顯著影響，以及增進(jìn)對(duì)教育影響健康機(jī)制的了解，我們根據(jù)身高體重指數(shù)區(qū)分了“正?！?參照組)、“體重過(guò)輕”、“體重過(guò)重”三種情況，看影響城鄉(xiāng)居民客觀健康狀況的因素有沒(méi)有差異。

表4的模型1顯示：男性相對(duì)女性更可能體重過(guò)重，而女性則更可能體重過(guò)輕；隨著年齡的增長(zhǎng)，人們更可能體重正常或過(guò)重；相比未婚、離婚或喪偶的人，在婚者更可能體重正常或過(guò)重；城鎮(zhèn)居民更可能體重過(guò)重；受教育年數(shù)越多，體重過(guò)重的可能性越高。模型2顯示：一旦控制了職業(yè)，受教育年數(shù)的影響不再顯著，而非體力勞動(dòng)者比體力勞動(dòng)者更可能體重過(guò)重。這意味著職業(yè)差別很可能是受教育年數(shù)影響身高體重指數(shù)的機(jī)制，即受教育年數(shù)多的人之所以更可能體重過(guò)重，是因?yàn)樗麄兏赡塬@得非體力勞動(dòng)職業(yè)。模型3加入月收入的對(duì)數(shù)，結(jié)果顯示：月收入越高，越不可能體重過(guò)輕，而更可能體重過(guò)重，這反映了收入低的人更可能營(yíng)養(yǎng)攝入不足，而收入高的人更可能營(yíng)養(yǎng)結(jié)構(gòu)中高熱量食物太多，或由于缺乏運(yùn)動(dòng)而使體重過(guò)重。

表4 教育對(duì)勞動(dòng)力身高體重狀況的影響和機(jī)制

結(jié)合表2和表3的結(jié)果，我們發(fā)現(xiàn)城鄉(xiāng)公共醫(yī)療水平和覆蓋面的差異對(duì)人們的自評(píng)健康狀況影響很大。在城鎮(zhèn)地區(qū)，由于醫(yī)療水平較高和覆蓋面較廣，個(gè)人的社會(huì)經(jīng)濟(jì)變量對(duì)健康的影響較?。晦r(nóng)村地區(qū)的情況則相反，個(gè)人的社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位顯著地影響健康(見(jiàn)表3)。雖然受教育年數(shù)更多的人自評(píng)健康狀況更好(見(jiàn)表2和表3)，但他們也更有可能體重過(guò)重(見(jiàn)表4)，而后者與城鄉(xiāng)的公共醫(yī)療服務(wù)沒(méi)有直接關(guān)系，而跟個(gè)人的職業(yè)、飲食和生活習(xí)慣關(guān)系更大。我們發(fā)現(xiàn)了教育影響健康的另一面：受教育年數(shù)多的人更可能從事非體力工作，身體活動(dòng)較少，雖然經(jīng)濟(jì)狀況更好，但在飲食結(jié)構(gòu)上攝入高熱量食品過(guò)多，體重容易過(guò)重，這些結(jié)果都與已有研究一致(Doak et al., 2002；Popkin, 2001)。換言之，在剛剛步入小康社會(huì)的中國(guó)，教育對(duì)人們健康的影響更多地體現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)資源上，而在健康知識(shí)上的體現(xiàn)還不明顯。

六、結(jié)論與討論

本文通過(guò)分析2012年的“中國(guó)勞動(dòng)力動(dòng)態(tài)調(diào)查”數(shù)據(jù)，研究了教育對(duì)我國(guó)勞動(dòng)力健康的影響。研究發(fā)現(xiàn)，受教育年數(shù)越多，自評(píng)健康狀況越好，且受教育年數(shù)對(duì)農(nóng)村居民自評(píng)健康狀況的影響比對(duì)城鎮(zhèn)居民的影響更大。由于城鎮(zhèn)地區(qū)的醫(yī)療服務(wù)水平較高、覆蓋面較廣，公共醫(yī)療對(duì)城鎮(zhèn)居民的健康風(fēng)險(xiǎn)起到了緩沖器的作用。與之成鮮明對(duì)比的是，農(nóng)村地區(qū)的醫(yī)療服務(wù)和覆蓋面還有很大不足，農(nóng)村居民的健康受自身社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位的影響更大，教育和收入對(duì)健康的影響更大。根據(jù)身高體重指數(shù)劃分體重狀況后，我們發(fā)現(xiàn)受教育年數(shù)多的人的體重更容易過(guò)重，原因是受教育年數(shù)多的人更可能從事非體力勞動(dòng)的職業(yè)，工作中久坐不動(dòng)反而不利于健康。此外，收入高的人雖然不容易營(yíng)養(yǎng)攝入不足，但卻可能因飲食中高熱量食物過(guò)多而導(dǎo)致體重過(guò)重。

雖然國(guó)家開(kāi)始放松計(jì)劃生育政策，但由于家庭投資孩子教育的成本高，影響了人們的生育意愿，在未來(lái)幾十年里，勞動(dòng)力的增量預(yù)計(jì)不會(huì)大幅上升。相反，隨著人口老齡化，勞動(dòng)力的存量則很可能下降(見(jiàn)圖1)。在這種情況下，如何讓現(xiàn)有和未來(lái)的勞動(dòng)力充分發(fā)揮作用，是我國(guó)經(jīng)濟(jì)、社會(huì)可持續(xù)發(fā)展的一個(gè)重要課題。從事勞動(dòng)生產(chǎn)需要有相應(yīng)的健康水平，本研究的結(jié)果顯示，教育是影響勞動(dòng)力健康的重要因素。如前文所述，教育不僅通過(guò)影響勞動(dòng)力健康保障了勞動(dòng)力供給，還通過(guò)提升勞動(dòng)力素質(zhì)為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)提供基礎(chǔ)，對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展都有重要意義。

本研究也有不足之處，最明顯的是教育是一個(gè)內(nèi)生變量，它與健康之間的關(guān)系存在反向的因果關(guān)系(reverse causality)。換言之，健康狀況很差的人難以獲得較高的受教育水平，因此我們觀察到的教育與健康之間的關(guān)系有部分可能來(lái)自健康對(duì)教育的影響，而不是教育對(duì)健康的影響。然而大量更嚴(yán)謹(jǐn)?shù)难芯堪l(fā)現(xiàn)，教育對(duì)健康有因果作用(Elo, 2009; Silles, 2009)，為本研究的結(jié)果提供了支持。此外，隨著包括“中國(guó)勞動(dòng)力動(dòng)態(tài)調(diào)查”在內(nèi)的跟蹤調(diào)查(panel surveys)數(shù)據(jù)的發(fā)布，我們將有更多資源幫助厘清這一因果關(guān)系以及教育影響健康的機(jī)制，為政策制定提供科學(xué)依據(jù)。

[參 考 文 獻(xiàn)]

蔡禾, 王進(jìn). “農(nóng)民工”永久遷移意愿研究. 社會(huì)學(xué)研究, 2007, (6).

封進(jìn), 胡巖. 中國(guó)城鎮(zhèn)勞動(dòng)力提前退休行為的研究. 中國(guó)人口科學(xué), 2008, (4).

王甫勤. 社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位、生活方式與健康不平等. 社會(huì), 2012, (2).

吳愈曉. 勞動(dòng)力市場(chǎng)分割、職業(yè)流動(dòng)與城市勞動(dòng)者經(jīng)濟(jì)地位獲得的二元路徑模式.中國(guó)社會(huì)科學(xué), 2011, (1).

解堊. 健康對(duì)勞動(dòng)力退出的影響. 世界經(jīng)濟(jì)文匯, 2011, (1).

葉華, 吳曉剛. 生育率下降與中國(guó)男女教育的平等化趨勢(shì).社會(huì)學(xué)研究, 2011, (5).

Altindag Duha, Colin Cannonier, and Naci Mocan. The Impact of Education on Health Knowledge. Economics of Education Review, 2011, 30(5): 792—812.

Bloom David E., David Canning, Linlin Hu, Yuanli Liu, Ajay Mahal, and Winnie Yip. The Contribution of Population Health and Demographic Change to Economic Growth in China and India. Journal of Comparative Economics, 2010, 38(1): 17—33.

Bloom David E., and Jocelyn E. Finlay. 2009. Demographic Change and Economic Growth in Asia. Asian Economic Policy Review, 2009, 4(1): 45—64.

Cai, Fang, and Meiyan Wang. Growth and Structural Changes in Employment in Transition China. Journal of Comparative Economics, 2010, 38(1): 71—81.

Chen Feinian, Yang Yang, and Guangya Liu. 2010. Social Change and Socioeconomic Disparities in Health over the Life Course in China: A Cohort Analysis. American Sociological Review, 2010, 75(1): 126—150.

Chen Meei-Shia. The Great Reversal: Transformation of Health Care in the People’s Republic of China, in William C. Cockerham (ed.), The Blackwell Companion to Medical Sociology, Oxford: Blackwell Publishers Ltd, 2001, pp. 456—482.

Crimmins Eileen M., Mark D. Hayward, and Teresa E. Seeman. 2004. Race/Ethnicity, Socioeconomic Status and Health, in Norman B Anderson, Rodolfo A. Bulatao, and Barney Cohen (eds.), Critical Perspectives on Racial and Ethnic Differences in Health in Late Life. Washington, D.C.: National Academies Press,2004, pp. 310—352.

Cutler David M., and Adriana Lleras-Muney. Understanding Differences in Health Behaviors by Education. Journal of Health Economics, 2010, 29(1): 1—28.

Cutler David M., and Adriana Lleras-Muney. Education and Health: Insights from International Comparisons. National Bureau of Economic Research Working Paper Series No. 17738, 2012.

Doak Colleen, Linda Adair, Margaret Bentley, Zhai Fengying, and Barry Popkin. The Underweight/Overweight Household: An Exploration of Household Sociodemographic and Dietary Factors in China. Public Health Nutrition, 2002, 5(1a): 215—221.

Elo Irma T. Social Class Differentials in Health and Mortality: Patterns and Explanations in Comparative Perspective. Annual Review of Sociology, 2009, 35: 553—572.

Feldman, Jacob J., Diane M. Makuc, Joel C. Kleinman, and Joan Cornoni-Huntley. 1989. National Trends in Educational Differentials in Mortality. American Journal of Epidemiology, 1989, 129(5): 919—933.

Freese Jeremy, and Karen Lutfey. Fundamental Causality: Challenges of an Animating Concept for Medical Sociology. in Bernice A. Pescosolido, Jack K. Martin, Jane D. McLeod, and Anne Rogers (eds), Handbook of the Sociology of Health, Illness, and Healing. New York: Springer, 2011, pp.67—81.

Goldman Dana P., and James P. Smith. Can Patient Self-Management Help Explain the SES Health Gradient? Proceedings of the National Academy of Sciences, 2002, 99(16): 10929—10934.

Golley, Jane, and Xin Meng. Has China Run Out of Surplus Labour? China Economic Review, 2011, 22(4): 555—572.

Holz Carsten A. China’s Economic Growth 1978—2025: What We Know Today about China’s Economic Growth Tomorrow. World Development, 2008, 36(10): 1665—1691.

Hu Anning, and Jacob Hibel. Educational Attainment and Self-Rated Health in Contemporary China: A Survey-Based Study in 2010. The Social Science Journal, 2013, 50(4): 674—680.

Idler Ellen L., and Yael Benyamini. Self-Rated Health and Mortality: A Review of Twenty-Seven Community Studies. Journal of Health and Social Behavior, 1997, 38(1): 21—37.

Idler Ellen L., and Stanislav V. Kasl. 1995. Self-Ratings of Health: Do They Also Predict Change in Functional Ability? The Journals of Gerontology Series B: Psychological Sciences and Social Sciences, 1995, 50B(6): S344—S353.

Karasek Robert A., Tores Theorell, Joseph E. Schwartz, Peter L. Schnall, Carl F. Pieper, and John L. Michela. Job Characteristics in Relation to the Prevalence of Myocardial Infarction in the US Health Examination Survey (HES) and the Health and Nutrition Examination Survey (HANES). American Journal of Public Health, 1988, 78(8): 910—918.

Knight John, Quheng Deng, and Shi Li. The Puzzle of Migrant Labour Shortage and Rural Labour Surplus in China. China Economic Review, 2011, 22(4): 585—600.

Kunst Anton E., Jose J. M. Geurts, and Jaap van den Berg. International Variation in Socioeconomic Inequalities in Self Reported Health. Journal of Epidemiology and Community Health, 1995, 49(2): 117—123.

Kunst Anton E., Feikje Groenhof, Johan P. Mackenbach, and The EU Working Group on Socioeconomic Inequalities in Health. Mortality by Occupational Class among Men 30—64 Years in 11 European Countries. Social Science & Medicine, 1998a, 46(11): 1459—1476.

Kunst Anton E., David A. Leon, Feikje Groenhof, and Johan P. Mackenbach. 1998b. Occupational Class and Cause Specific Mortality in Middle Aged Men in 11 European Countries: Comparison of Population Based Studies. British Medical Journal, 1998b, 316: 1636—1642.

Kunst Anton E. and Johan P. Mackenbach. The Size of Mortality Differences Associated with Educational Level in Nine Industrialized Countries. American Journal of Public Health, 1994, 84(6): 932—937.

Link Bruce G. and Jo Phelan. 1995. Social Conditions as Fundamental Causes of Disease. Journal of Health and Social Behavior, 1995, 35(Extra Issue: Forty Years of Medical Sociology: The State of the Art and Directions for the Future): 80—94.

Lowry Deborah and Yu Xie. Socioeconomic Status and Health Differentials in China: Convergence Or Divergence at Older Ages? PSC Research Report No. 09—690, 2009.

Lynch, Scott M. Cohort and Life-Course Patterns in the Relationship between Education and Health: A Hierarchical Approach. Demography, 2003, 40(2): 309—331.

Mackenbach Johan P., Irina Stirbu, Albert-Jan R. Roskam, Maartje M. Schaap, Gwenn Menvielle, Mall Leinsalu, and Anton E. Kunst. Socioeconomic Inequalities in Health in 22 European Countries. New England Journal of Medicine, 2008, 358(23): 2468—2481.

Marmot Michael G., Rebecca Fuhrer, Susan L. Ettner, Nadine F. Marks, Larry L. Bumpass, and Carol D. Ryff. Contribution of Psychosocial Factors to Socioeconomic Differences in Health. Milbank Quarterly, 1998, 76(3): 403—448.

Meara Ellen R., Seth Richards, and David M. Cutler. The Gap Gets Bigger: Changes In Mortality And Life Expectancy, By Education, 1981—2000. Health Affairs, 2008, 27(2): 350—360.

Mirowsky John and Catherine E. Ross. Education, Social Status, and Health. New York: Aldine de Gruyter, 2003.

Montez Jennifer Karas, Mark D. Hayward, Dustin C. Brown, and Robert A. Hummer. Why Is the Educational Gradient of Mortality Steeper for Men? The Journals of Gerontology Series B: Psychological Sciences and Social Sciences, 2009, 64B(5): 625—634.

Popkin Barry M. The Nutrition Transition and Obesity in the Developing World. The Journal of Nutrition, 2001, 131(3): 871S—873S.

Ross Catherine E.,and Chloe E. Bird. Sex Stratification and Health Lifestyle: Consequences for Men’s and Women’s Perceived Health. Journal of Health and Social Behavior, 1994, 35(2): 161—178.

Ross Catherine E. and John Mirowsky. Refining the Association between Education and Health: The Effects of Quantity, Credential, and Selectivity. Demography, 1999, 36(4): 445—460.

Ross Catherine E. and Chia-ling Wu. The Links Between Education and Health. American Sociological Review, 1995, 60(5): 719—745.

Schnittker Jason and Jane D. McLeod. The Social Psychology of Health Disparities. Annual Review of Sociology, 2005, 31(1): 75—103.

Silles Mary A. The Causal Effect of Education on Health: Evidence from the United Kingdom. Economics of Education Review, 2009, 28(1): 122—128.

Smith James P. The Impact of Socioeconomic Status on Health over the Life-Course. The Journal of Human Resources, 2007, 42(4): 739—764.

Smith, Kimberly V., and Noreen Goldman. Socioeconomic Differences in Health among Older Adults in Mexico. Social Science & Medicine, 2007, 65(7): 1372—1385.

Subramanian S. V., Malavika A. Subramanyam, Sakthivel Selvaraj, and Ichiro Kawachi. Are Self-Reports of Health and Morbidities in Developing Countries Misleading? Evidence from India. Social Science & Medicine, 2009, 68(2): 260—265.

Taylor Shelley E., Rena L. Repetti, and Teresa Seeman. Health Psychology: What is an Unhealthy Environment and How Does It Get Under the Skin? Annual Review of Psychology, 1997, 48: 411—447.

Tirosh Amir, Iris Shai, Arnon Afek, Gal Dubnov-Raz, Nir Ayalon, Barak Gordon, Estela Derazne, Dorit Tzur, Ari Shamis, Shlomo Vinker, and Assaf Rudich. Adolescent BMI Trajectory and Risk of Diabetes versus Coronary Disease. New England Journal of Medicine, 2011, 364(14): 1315—1325.

Wang Yan, and Yudong Yao. Sources of China’s Economic Growth 1952—1999: Incorporating Human Capital Accumulation. China Economic Review, 2003, 14(1): 32—52.

Wei Zheng and Rui Hao. Demographic Structure and Economic Growth: Evidence from China. Journal of Comparative Economics, 2010, 38(4): 472—491.

Winkleby Marilyn A., Darius E. Jatulis, Erica Frank, and Stephen P. Fortmann. Socioeconomic Status and Health: How Education, Income, and Occupation Contribute to Risk Factors for Cardiovascular Disease. American Journal of Public Health, 1992, 82(6): 816—820.

Yang Yang and Linda C. Lee. Sex and Race Disparities in Health: Cohort Variations in Life Course Patterns. Social Forces, 2009, 87(4): 2093—2124.