社會經濟地位與健康不平等的因果關系研究

高興民，許金紅

（深圳大學中國經濟特區(qū)研究中心，廣東　深圳　518060）

社會經濟地位與健康不平等的因果關系研究

高興民，許金紅

（深圳大學中國經濟特區(qū)研究中心，廣東深圳518060）

關于社會經濟地位（SES）與健康之間關系的研究在國外已經比較成熟，但在國內現(xiàn)有文獻中卻仍屬薄弱區(qū)域?；谏鐣蚬摰囊暯牵⑹褂?011年中國健康與營養(yǎng)調查（CHNS）的相關橫截面數(shù)據(jù)對二者之間的關系做出數(shù)理統(tǒng)計和實證分析，結果發(fā)現(xiàn)：國民健康不平等現(xiàn)象確實存在；社會經濟地位與健康之間線性因果關系是較為顯著的正相關關系；受教育程度越高的人健康狀況越好，家庭年凈收入越高的人健康狀況越好。社會經濟地位與健康之間非線性因果關系結果為：收入因素對健康存在著一定的“倒U型”影響，可能不存在“S”型影響；教育因素對健康可能不存在“倒U型”和“S”型影響。因此建議從促進收入分配公平和大力發(fā)展教育兩個方面來降低健康的不平等程度。

社會經濟地位（SES）；健康；健康不平等

一、引言

健康不平等現(xiàn)象廣泛存在于不同的國家，且在一定程度上是與社會經濟地位（SES）的差異聯(lián)系在一起的。教育和收入是所有文獻中被研究最多的SES決定因子，許多文獻顯示，越富有的人和受教育越多的人擁有更長的壽命和更健康的生活［1］［2］［3］［4］。教育、收入和健康之間的正相關關系自始至終作用于所有教育和收入的分布之中，并作用于個體的一生［5］［6］。近年來的研究表明，由社會經濟因素引起的健康不平等實際存在并在持續(xù)上升中。由于教育差距引起的預期壽命已自20世紀80年代初起就一直持續(xù)上升，預期壽命的所有增長幾乎都來自更高教育（學歷）組［7］。這也是本文將選用教育和收入因素作為SES的指標的主要原因。

現(xiàn)有對SES與健康不平等間關系的研究結論主要有兩派，即分別是社會因果論和健康選擇論①。關于SES與健康不平等關系的實證工作基本都是在檢驗這2種觀點［8］。研究發(fā)現(xiàn)，社會因果論和健康選擇論對中國民眾的健康不平等狀況都有一定的解釋力，但相對而言，社會因果論的解釋力要比健康選擇論強，大部分研究結果偏向于社會因果論。本文也將在社會因果論視角下進行二者關系研究。

成人的SES特征（收入、教育、職業(yè)）和成人的健康有著因果聯(lián)系。社會條件強烈影響著疾病的發(fā)生和進展。有學者認為，社會階層影響個體控制其生活環(huán)境、壓力、健康行為、權利、工作性質及工作環(huán)境，以及醫(yī)療衛(wèi)生服務可及性的能力。收入更高的個體或人群可以支付更多有營養(yǎng)的食物，生活在更好的社區(qū)，那里有更少的環(huán)境污染，安全系數(shù)更高，他們面臨更小的經濟不確定性以及更多的對優(yōu)質健康醫(yī)療服務的可及性［9］。收入不僅影響個體對健康病原風險因素的接觸或經歷，也影響著個體對疾病治療或控制的資源可及性，還會影響個體調整生活環(huán)境以減少壓力等產生或維持疾病因素的資源可及性［10］。個體SES中的典型指標教育，代表了個體在成年早期的社會經濟地位以及他們自那時起所獲得的人力資本存量，這兩者都影響著個體接觸和經歷主要心理和生化風險因素的長期模式［11］。Preston和Taubman認為，受過良好教育的人更可能取得更高的工資和潛在收入，因此，他們更低可能地面臨經濟窘況［12］。高SES人群有能力去購買與健康相關的產品和服務，也能夠支付起生活在一個更少污染和更多公共服務設施的小區(qū)的費用。Mirowsky和Ross指出，就業(yè)會提升地位、能力、經濟獨立性以及非經濟回報如社會支持和認同感。他們強調，沒有足夠的收入去支付房租和家用開支的壓力會產生心理上的壓抑感、萎靡和易感疾?。?3］。下崗或被炒魷魚的人，找不到工作的人，以及對工作的控制感和自治感較低的人，會更有可能處在心理壓抑之下，于是他們的心理健康也受到了損害。

SES與健康之間關系的研究在國外已經比較成熟，但在國內現(xiàn)有文獻中仍屬薄弱區(qū)域，國內相關文獻研究的側重點與國外不盡相同，且研究進度處于落后狀態(tài)［14］。因此對SES與健康之間的因果關系的檢驗顯得十分必要。

二、國民健康的不平等

本文所使用的數(shù)據(jù)來自2011年中國健康與營養(yǎng)調查②（China Health and Nutrition Survey，CHNS）的相關截面數(shù)據(jù)［15］。健康指標用SAL指標衡量③。SAL指標為主觀健康指標，更多地考慮到個體的心理因素，它雖然不是經過嚴格的指標計算或功能限制考察等方式得出的健康狀況，但現(xiàn)有研究表明，沒有證據(jù)證明其他指標比主觀指標更加優(yōu)良，包括健康的客觀指標（QWB），也不能確定就比主觀健康指標更優(yōu)良。更重要的原因是，通過細致比較CHNS調查問卷的內容，發(fā)現(xiàn)從2004年至2011年這4次調查中關于健康狀況的問題有了逐年的變化和相應的改進（見表1）。這是本文選用SAL作為個體健康指標的重要原因和主要依據(jù)。

表1　歷年調查問卷關于個體SAH、SAL問題的設計變化

健康狀況二十五目前健康狀況（所有成人）2006 1、與同齡人相比，你覺得自己健康狀況怎么樣？二十六疾病史（所有成人）無對自評生活SAL的詢問記憶力測試二十一記憶力測試（55歲及以上中老年人）2009衛(wèi)生服務需求2011衛(wèi)生服務需求利用及健康二十一疾病史（所有成人）17、你認為你現(xiàn)在的生活怎么樣？利用及健康二十疾病史（所有成人）17、你認為你現(xiàn)在的生活怎么樣？1、你認為你現(xiàn)在的生活怎么樣？

這樣的轉變和調整很可能是因為個體在自評生活時不僅和自評健康時一樣考慮自身目前的健康狀況，更考慮到時間累積過程中的健康變化和心理感受。這樣的指標對于衡量綜合信息豐富、復雜的健康來說，更具全面性和準確性。

影響健康的社會經濟因素、自然因素和其他因素三方面的因素共3類9個，分別為性別、年齡、BMI（=體重/身高的平方）、過去三月是否因病影響工作、教育程度、家庭年凈收入、省份、戶籍、有無醫(yī)保。變量數(shù)據(jù)的含義說明：SAL有5個值：1代表很好，2代表好，3代表一般，4代表差，5代表很差；性別有兩種值：1是男性，2是女性；年齡分4組：為18-35歲、35-50、50-65、65歲以上；BMI指數(shù)得分分為3組：分別為20以下、20-30，以及30以上；過去三月是否因病影響工作兩種數(shù)據(jù)：1代表是，空缺代表否；教育程度分6組：1代表小學畢業(yè)，2代表初中畢業(yè)，3代表高中畢業(yè)，4代表中專、職業(yè)學校畢業(yè)，5代表大專、大學畢業(yè)，6代表碩士及以上；家庭年凈收入分為1000以下、1000-10000、10000-50000、50000-100000、10萬-15萬、15萬以上；省份和戶籍的處理是將二者做為虛擬變量，屬于某個具體省份為1，不是則為0；戶籍情況是城鎮(zhèn)戶口為1，農村戶口為0；有無醫(yī)保有2種：1代表有，0代表無。

（一）健康及SES指標的統(tǒng)計性描述

為了對SAL有直觀了解，本文對SAL進行分組，并對各組取值進行描述分析。

在所有成年人中，超過60%的人認為自己的生活狀況是極好（24.4%）或好（37.59%）的，認為自己生活狀況一般的接近35%，認為自己生活狀況較差（3.09%）和差（0.64%）的比例總共不到3.8%。

對家庭年凈收入進行分組統(tǒng)計結果為：人均年收入在1000-10000元之間的人數(shù)占比例最大，達到35.78%，接近36%；其次是年凈收入在10000-50000元的家庭，所占比例達31.47%，這是廣大的中下層及中層家庭。年凈收入在150000元及以上的高收入家庭占總體的7.44%，這是相應的頂層收入的家庭。底層收入所占比率分布為3.61%，上層收入家庭所占比率為5.82%，數(shù)目都較少，但頂層比例高于上層比例，說明目前我國社會雖然整個收入分布呈現(xiàn)兩頭低、中間高的特征，但絕高收入比例超過絕低收入比例的現(xiàn)實不容忽視。

成人最高受教育年限變量的樣本均值為2.638年，相當于高一、高二水平，這表明我國國民受教育程度總體有了一定提升，但仍有較大進步空間。分組統(tǒng)計結果為：小學畢業(yè)所占樣本比重為21.17%，初中畢業(yè)所占樣本的比重為35.72%，高中畢業(yè)及以下的比例總共接近3/4，達到74.61%。而受教育程度在大學及以上的人群所占樣本的比重較以往對2006年數(shù)據(jù)（總共剛過6%）有了較大進步，超過了15%，大于中專、職校所占比例（9.61%）。但是樣本中人群受教育程度在碩士以上的比率仍然甚低，只有0.7%。小學畢業(yè)人群所占比例超過了1/5，這個不低的比率清楚地顯示，在我國最為基礎的文化教育的工作在有效地進行著，同樣值得一提的還有九年制義務教育，說明國民的教育掃盲工作雖然任重道遠，但已在大步前行之中。

（二）影響健康的自然因素和其他因素變量的統(tǒng)計性描述

表2　影響健康的自然因素和其他因素變量的統(tǒng)計性描述

此調查男性被調查對象占47.25%，女性被調查者占52.75%，與通常男性樣本規(guī)模略高于女性樣本規(guī)模的經驗不同。但描述分析匯報結果時忽略了700多個個案，這些個案性別相應的值為缺失，但這些個案其他問題的回答卻有效。因此，出現(xiàn)男女性別比的略微差異可以接受。

被調查者年齡平均值為40.29歲。按不同年齡段進行年齡分組，其中，18-35歲組所占比率最高，達到32.31%；其次是中年人約占32.25%，中老年人所占比例不足30%，65歲以上的老年人所占比例接近9%，超過國際對老齡化社會界定的標準（7%），這也再次證明了我國已經進入了老齡化時代。

BMI均值為23.85，是亞洲人最適宜的身體質量分布情況。結合國際體質劃分標準對BMI進一步分組，發(fā)現(xiàn)BMI得分在30以上的僅占總體的5.75%，得分在20以下的占14.14%，其余超過80%的人身體質量適中。與以往學者對2006年CHNS中人群BMI指數(shù)分組的結果相比，2011年的結果更加集中在適中的范圍內。

對過去四周身體是否因病影響工作因素變量進行統(tǒng)計性描述，發(fā)現(xiàn)97.94%的絕大多數(shù)人沒有因病而影響工作，只有2.06%的人群因病影響了工作，但因為確定因病影響工作的一般都為大病，而感冒之類的病實際上也會一定程度上影響工作效率等，但一般被調查者可能會選擇否定或忘記，因此這個接近2%的比例實際上也不能完全忽視。

樣本中農村戶籍人口所占比例低于55%，城鎮(zhèn)戶籍所占比例高達46.2%，與新聞媒體等報道的數(shù)據(jù)比較接近，同時說明了我國城鎮(zhèn)化率已然超過了45%，與以往學者對2006年CHNS中戶口指標的統(tǒng)計分析相比，城鎮(zhèn)化率有了較大的提升。

對地域因素進行統(tǒng)計性描述，發(fā)現(xiàn)8個地區(qū)（北京、遼寧、黑龍江、上海、江蘇、山東、河南、湖北）大多數(shù)省份抽樣占總體的比例基本都在11%-14%之間，只有上海直轄市所占比率稍高些，為16.8%，相差不是很大，但湖北省所占比例相對較小，僅為5.33%。存在差異的主要原因可能是抽樣考慮到不同省份不同人口數(shù)等各方面的實際情況。

（三）國民健康的不平等現(xiàn)狀

統(tǒng)計性描述針對的對象是全體樣本，體現(xiàn)的是國民健康狀況的均值。但不同國民之間的健康差異才是我們更為關心的問題。接下來將對不同SES狀況、自然因素、其他因素的國民的健康狀況進行比較，進一步反映國民健康因為各種因素的不同所呈現(xiàn)的差異。

1.不同自然因素下國民健康的比較

表3　健康自然因素與SAL得分交互結果

性別pearson卡方統(tǒng)計量p值沒有通過顯著性檢驗，這表明性別因素可能對國民健康影響不大，男女國民在各SAL組中的比例比較接近。年齡pearson卡方統(tǒng)計量p值通過顯著性檢驗，這表明不同年齡段國民在SAL方面差異非常顯著。青年人健康狀況顯著較好。BMI pearson卡方統(tǒng)計量p值通過顯著性檢驗，不同BMI國民在SAL方面差異非常顯著。在BMI為30以下時，隨著BMI指數(shù)的上升，SAL得分呈現(xiàn)不斷變好的趨勢，而隨著BMI指數(shù)的進一步上升，SAL健康指標得分情況反而變差。就每一種SAL得分來看，BMI與SAL得分之間存在顯著的倒U型關系。但這種關系有待進一步實證回歸檢驗。過去四周是否因病工作困難pearson卡方統(tǒng)計量p值在10%的顯著性水平下，表明不同疾病史國民在SAL方面差異顯著。過去四周內沒有因病工作困難的國民健康狀況較好。

2.不同SES國民健康的比較

表4　SES因素與SAL得分交互結果

最高受教育程度pearson卡方統(tǒng)計量p值為0，通過顯著性檢驗，表明教育因素對國民健康影響很大，不同受教育程度組的國民健康差異非常顯著，教育程度較高的國民可能擁有更好的健康狀況。在初中以下，隨著最高受教育程度的提升，SAL得分為較差和差的比例在下降，為極好、好和一般的在上升；在初中以上，總體來看，SAL得分為差的隨最高受教育程度的不斷上升而下降，在某些教育階段規(guī)律性沒那么明顯，但總體看來，最高受教育程度與SAL得分之間存在顯著的正相關關系，是否線性關系同樣需要進一步考察。

家庭年凈收入pearson卡方統(tǒng)計量p值為0，通過顯著性檢驗，表明收入因素對國民健康影響很大，不同家庭年凈收入組的國民健康差異非常顯著。在SAL為極好、好、一般的組別中，1000元以下家庭年凈收入家庭所占比重均為最低，且在5萬元以下，隨著家庭年凈收入增加，SAL得分增高的規(guī)律較明顯。但隨著收入進一步增多，SAL有了下降的趨勢?？傮w來看，家庭年凈收入和SAL之間存在一種先正向后反向的倒U型關系。這種關系也有待實證回歸過程中進行進一步檢驗。

3.不同其他因素國民健康的比較

表5　其他因素指標與SAL得分交互結果

戶籍因素對國民健康影響很大，不同戶籍的國民健康差異非常顯著。農村人健康狀況顯著較好。地域因素通過顯著性檢驗，表明不同省份之間的國民健康差異非常顯著。在極好組中，北京人所占比重最高，黑龍江人緊跟其后；在差組中，山東人所占比重最高，其次是江蘇人和湖北人?？傮w來看，上海、北京等地的人口健康狀況要比其他地區(qū)的顯著好些。有無醫(yī)保因素對國民健康影響很大，有醫(yī)保者健康狀況顯著好于無醫(yī)保者。

由上述內容可見，國民健康不平等現(xiàn)象確實存在，健康按其影響因素的分布狀況都是不盡相同甚至千差萬別的。國民之間的健康狀況絕非人人平等。而由SES不同引起的健康不平等是親“高SES者”的，即偏向富人和受教育程度高的人，“高SES者”在健康狀況上優(yōu)于或顯著優(yōu)于低SES者，且這種差異具有顯著性。也就是說，國民的SES很可能是影響國民健康狀況的原因，二者之間具體的因果關系將在下面的回歸分析中做判定。

三、SES與健康不平等因果關系的實證研究

（一）實證模型及變量說明

根據(jù)Wagstaff（1993）年的研究，從Grossman理論模型中導出的雙對數(shù)形式，其假設條件（Ht/δt-1）存在缺陷，沒有考慮衛(wèi)生資本投資中的動態(tài)特征，不可信［16］。因此，在本文的實證研究中，我們將模型設定為以下線性形式而不是雙對數(shù)形式［17］。實證使用STATA13軟件，采用Ordered Logit逐步回歸方法。在實證中，SAL為因變量，影響健康的社會經濟因素、自然因素和其他因素三方面的因素為自變量，家庭年凈收入在納入回歸時使用了其對數(shù)值。家庭年凈收入剔除掉了負值以及500元以下的；BMI數(shù)據(jù)去掉了大于40的奇異值。

本文的基本計量模型設定為：自評生活或自評健康=F（收入、教育、性別、年齡、省份、身體質量指數(shù)、過往疾病史、戶籍、有無醫(yī)保）+擾動因素

本文計量模型中假設為：社會經濟地位越高的人健康狀況越好。具體來說，教育程度越高的人健康狀況越好；家庭年凈收入越高的人健康狀況越好。

基本計量模型具體為：

為刻畫某些變量（收入、教育、年齡、BMI）對健康可能存在的非線性影響（倒U型影響），在回歸模型中納入這些變量的平方項。加入平方項的計量模型為：

為刻畫收入變量對健康可能存在的非線性影響（主要檢驗S型影響），在方程（2）的基礎上進一步納入收入的立方項。加入立方項的計量模型為：

（二）實證結果及分析

1.線性因果關系的回歸結果分析

控制變量逐步加入，分別為模型（1）-（3）。模型（1）是納入SES變量，模型（2）在模型（1）的基礎上納入自然因素變量，模型（3）在模型（2）的基礎上再納入其他因素變量。基本回歸模型④實證結果如表6所示。

表6　基本模型逐步回歸結果

注：???代表在1%的水平下統(tǒng)計顯著，??代表在5%的水平下統(tǒng)計顯著，?代表在10%的水平下統(tǒng)計顯著。括號中的為標準差，河南、湖北兩個地域虛擬變量因為共線性而被剔除。

教育因素在整個基本回歸模型中保持穩(wěn)定。逐步納入并控制自然因素、其他因素變量并沒有改變教育因素對整個回歸結果穩(wěn)定性的影響。由此可以看到，教育對SAL得分的影響是負相關的，即受教育程度越高，SAL的得分越低。而CHNS中得分越低的SAL代表的健康狀況越好，所以可以得出這樣的結論：所受的最高教育程度越高，個體的健康結果可能越好。而且這種影響關系全部通過了顯著性檢驗，回歸結果展現(xiàn)了良好的穩(wěn)定性。最高受教育程度變量在控制了其他所有變量后對SAL的負相關系數(shù)為-0.1543，說明個體最高受教育程度每提升一個單位，其SAL得分值下降0.1543，即自評生活狀況更好。

將家庭年凈收入作為收入因素的代理變量納入回歸模型，我們發(fā)現(xiàn)收入因素在整個基本回歸模型中很不穩(wěn)定。在沒有納入自然因素、其他因素變量之前，收入與健康呈負相關關系，即家庭年凈收入越高，個體健康狀況越好，但這個結論沒有通過顯著性檢驗；在納入并控制自然因素后，家庭年凈收入與健康之間的關系方向變成正相關，即家庭年凈收入越高，個體健康狀況反而越差，但這個結論也同樣沒有通過顯著性檢驗；而在納入并控制了自然因素和其他因素在內的其他所有非SES因素后，可以看到，收入對自評生活得分的影響是負相關的，即家庭年凈收入越高，個體SAL的得分越低，個體的健康結果越好。而且這種影響關系最終通過了顯著性檢驗。回歸結果沒有良好的穩(wěn)定性，也就是在沒有納入其他變量的時候，估計不顯著或相關關系方向不同。主要原因可能在于沒有控制住其他變量對健康的影響。家庭年凈收入變量在控制了其他所有變量后對SAL的負相關系數(shù)為-0.102，說明個體的家庭年凈收入每提升一個單位，其SAL得分值下降0.102，即自評生活狀況更好。

性別因素在納入其他因素前后與健康指標都呈現(xiàn)負相關關系，說明男性的健康狀況優(yōu)于女性的健康狀況。男性健康優(yōu)于女性很可能歸結為社會心理因素，這種心理因素往往由于經濟生活狀況和相對地位所賦予男性的優(yōu)越感，從而在自評健康上會優(yōu)于女性。但在納入其他因素前后這種相關關系都沒有通過顯著性檢驗，有待進一步檢驗兩者的具體關系。

年齡因素在納入其他因素前后與SAL呈現(xiàn)的相關關系方向不同，顯著性也不同。納入其他因素前，年齡與自評生活的相關關系呈正方向，即年齡越大，SAL值越大，即自評生活狀況越差。但這個結論沒有通過顯著性檢驗。而在控制了其他因素之后，年齡與自評生活的相關關系變成負方向，即年齡越大，SAL值越小，即自評生活狀況越好，且這個結論通過了顯著性檢驗。

身體質量指數(shù)因素納入其他因素前與SAL呈現(xiàn)負相關關系，說明BMI指數(shù)越大的個體自評生活狀況越好，納入其他因素后與SAL健康指標呈現(xiàn)正相關關系，說明BMI指數(shù)越大的個體自評生活狀況越差。但在納入其他因素前后的這兩種相關關系都沒有通過顯著性檢驗，有待進一步檢驗兩者的具體關系。

疾病史因素在整個基本回歸模型中保持穩(wěn)定。逐步納入并控制其他因素變量并沒有改變疾病史因素對整個回歸結果穩(wěn)定性的影響。可以看到，過去四周是否因病工作困難指標對自評生活得分的影響是負相關的，這種影響關系在10%的水平下都通過了顯著性檢驗。

戶籍因素在逐步納入并控制了有無醫(yī)保和省份變量后，戶口變量對自評生活得分的影響是負相關的，即戶口變量賦值為1的（城鎮(zhèn)戶口為1，農村戶口為0），SAL的得分越低，個體的健康結果越好。而且這種影響關系通過了顯著性檢驗，因此可以說，城鎮(zhèn)人口的健康狀況要好過農村人口。

有無醫(yī)保因素在逐步納入并控制了省份變量后，有無醫(yī)保變量對自評生活得分的影響是負相關的，即有無醫(yī)保變量賦值越高（有為1，無為0），SAL的得分越低，個體的健康結果越好，即有醫(yī)保者的健康狀況要好過無醫(yī)保者的健康狀況。但這種影響關系沒有通過顯著性檢驗。

在逐步納入并控制了其他省份變量后，發(fā)現(xiàn)北京、遼寧、上海、江蘇、山東省份變量與自評生活狀況呈正相關關系，這幾個省份的人群健康狀況相對更好，但是這種影響關系只有上海通過了顯著性檢驗，黑龍江省份變量與自評生活狀況呈負相關關系，即黑龍江人群健康狀況相對更差，且這種影響關系通過了顯著性檢驗。

2.非線性因果關系的回歸結果分析

考慮到SES因素中收入和教育水平變量對健康可能存在的倒U型影響，同時考慮了自然因素中年齡和BMI也可能存在的倒U型影響，仍然按照基本回歸模型中逐步納入的回歸方法，只是在平方模型的模型（1）中加入家庭年凈收入和教育的平方，模型（2）中加入年齡的平方和BMI的平方（見表7）。

表7　加入平方項的回歸模型結果

（0.1278）遼寧0.1548（0.1210）黑龍江-0.5967***（0.1244）上海0.5953***（0.1294）江蘇0.1437（0.1219）山東-0.1307（0.1210）

從上表可以發(fā)現(xiàn)，加入了教育的平方項之后，在不控制其他變量的影響下，收入和教育水平都變得不顯著了。即便我們控制了其他變量，這個影響也依然不存在，也僅僅是部分控制變量得以在10%的顯著性水平下顯著。最后在控制了戶口、省份變量之后，收入水平表現(xiàn)出明顯倒U型特征。在一次項時為正，二次項時為負，即隨著個體家庭年凈收入的增大，健康狀況更好，但到了一定水平之后，隨著個體家庭年凈收入的繼續(xù)增大，健康狀況反而變差。而教育的平方項影響還是不明顯。與基本回歸模型比較，教育由于2次項的加入，加大了方差變異，這可能是導致統(tǒng)計不顯著的原因，這一定程度上意味著教育因素的非線性特征不明顯。地域特征變量存在一定差異，表明地域差異也是影響自評程度的重要變量。年齡的平方項影響自始至終都不顯著，BMI平方項的影響比較顯著，且穩(wěn)定性良好，總體看來對健康存在一種這樣的影響：隨著個體BMI的增大，健康狀況更好，但到了一定水平之后，隨著BMI的繼續(xù)增大，健康狀況變好的幅度變小。

為了進一步驗證變量對健康可能存在的S型影響，我們繼續(xù)構建立方項模型。加入立方項的回歸模型在平方回歸模型的變量基礎和順序下，第一步加入家庭年凈收入的立方項做變量，其他變量均保留?；貧w結果如表8所示。

表8　加入立方項的回歸模型結果

Ln（家庭年凈收入）30.0009 -0.0006 0.0097（0.0054）（0.0059）（0.0062）年齡20.0000 -0.0001（0.0001）（0.0001）BMI20.0021* 0.0019*（0.0011）（0.0011）性別-0.0673 -0.0885*（0.0497）（0.0502）年齡-0.0014 0.0026（0.0080）（0.0080）BMI -0.1045* -0.0944*（0.0563）（0.0566）過去四周是否因病工作困難-0.1051* -0.1123*（0.0614）（0.0613）戶籍-0.3522***（0.0568）有無醫(yī)保0.0099（0.0713）北京0.1584（0.1290）遼寧0.1670（0.1214）黑龍江-0.5962***（0.1244）上海0.6110***（0.1298）江蘇0.1493（0.1220）山東-0.1296（0.1211）

與前文相同的是，收入對健康的S型影響沒有通過顯著性檢驗，但呈倒U型影響。隨著家庭年凈收入的增大，個體健康狀況更好，但到了一定水平之后，隨著個體家庭年凈收入的繼續(xù)增大，健康狀況反而變差。教育依然沒有非線性影響。其他控制變量的影響與前文估計類似，同時地域差異也存在。表明之前系數(shù)估計的穩(wěn)健性。

綜上所述，收入對健康存在倒U型影響。收入的1次影響為正，2次影響為負。不考慮2次影響時，這種效應總體為負。教育無非線性影響，2次項的加入影響了教育水平的真實影響作用?？刂谱兞恐校珺MI、戶口、過去四周是否因病工作困難以及省份變量都是顯著影響健康的因素。

四、結論和相關政策建議

（一）結論

第一，國民健康不平等確實存在。基于SAL，健康按照SES、自然因素和其他影響因素的分布狀況都是不同的。國民之間的健康狀況絕非人人平等。

第二，社會經濟地位（SES）差異與健康不平等之間確實存在一定的因果關系。二者線性因果關系結果為：在控制了其他所有健康影響變量的情況下，家庭年凈收入和最高受教育程度這兩個社會經濟地位衡量指標和基于自評生活狀況（SAL）的健康指標之間存在較為顯著的正相關關系；受教育程度越高（教育變量值越大）的人健康狀況越好（自評生活指標值越低）；家庭年凈收入越高（家庭年凈收入變量值越大）的人健康狀況越好（自評生活指標值越低）。健康呈SES的梯狀不平等性。二者非線性因果關系結果為：收入因素對健康存在著一定的“倒U型”影響，“S”型影響沒有通過顯著性檢驗。教育因素對健康不存在“倒U型”和“S”型影響。

本文和其他學者使用SAH指標得出的具體結果不同，結論也略有不同，這可能要歸結于回歸中用到數(shù)據(jù)上的差異、指標內涵的差異，以及在計量過程中可能存在的各種干擾和影響等等。

（二）相關政策建議

鑒于SES與健康不平等之間的因果關系，必須從促進收入分配公平和大力促進教育兩方面來降低健康的不平等程度。

收入分配公平要求所有社會成員之間差距不會過大，所有社會成員之間不會在可支配收入、消費水平存在顯著差異，所有國民的基本生活消費和醫(yī)療保健需求都能得到適度滿足，這必然有助于實現(xiàn)健康公平［18］。所以首先應完善稅收制度建設。進一步發(fā)揮個人所得稅在提低調高和調節(jié)收入分配差距中的作用。對稅負結構進行調整，在保證稅收總額不降低的同時，減輕低收入人群的稅收負擔。其次要完善公共財政建設。特別要調整和增加對“三農”的公共服務和投入，使公共財政在保障一般公共產品和公共服務供給的同時，也能夠有效地滿足部分困難和貧困群體的基本生活需要，并在一定程度上保障相應所有國民都能充分享有生存權和發(fā)展權。再次，必須注重城鄉(xiāng)、區(qū)域之間的協(xié)調發(fā)展。此外，必須加大社會保障體系建設，改革公務員分配制度和管理。

研究發(fā)現(xiàn)，國民接受教育的年限不同也較大程度上形成了階梯化的人群的SES。因此，如果能提高國民普遍接受教育的年限，使得國民受教育程度在公平的前提下整體提高，尤其是提升農村地區(qū)或教育落后地區(qū)人群的受教育程度，相信能顯著降低國民健康的不公平狀況，提高健康公平的程度。為此，第一，應大力推進基礎教育普及工作。對于農村地區(qū)，既要保證農村居民都能免費獲得九年義務教育，不斷提高教育質量，還要確保所有的農村居民都接受必要的義務教育。城市居民可以提前探索12年義務教育，然后將成功模式覆蓋至農村地區(qū)。第二，大力抓好農村掃盲工作，著力解決偏遠和貧困農村居民文盲的掃盲工作，提高農村居民受教育程度。第三，宣傳鼓勵提高個人受教育意識。第四，注重學校教育和單位學習相結合，提倡終生學習。通過個人尤其是弱勢SES人群受教育程度的提高，從教育方面大大提升個人乃至群體的SES，縮小人群SES的差距，使得其在機會和過程中可及的資源更平等，最終降低由SES不同導致的健康不平等。

注：

①社會因果論認為，個人在社會經濟結構中的位置決定了他們的健康水平；而健康選擇論認為，健康狀況是個人社會流動的篩選機制之一，只有健康狀況較好的人才能獲得較高的社會經濟地位，從而產生了健康不平等。

②美國卡羅來納大學人口研究中心、美國國家營養(yǎng)與食物安全研究所和中國預防醫(yī)學科學院聯(lián)合開展的調查項目。該調查對中國醫(yī)療、健康、人群、營養(yǎng)、孕產、生產經營、計劃生育等方面做全面調查和計量，旨在檢驗健康、營養(yǎng)和計劃生育政策的影響以及研究中國社會經濟的轉變如何作用于整個人口健康和營養(yǎng)狀況。

③SAL（Self-Assessed Life）為個體自評生活。CHNS數(shù)據(jù)中SAL取值分為極好、好、一般、差、極差5個逐次遞減的層次。

④基本回歸模型是指所有自變量都只考慮對因變量的線性影響，沒有加入平方項和立方項。即文中的（1）式模型。

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【責任編輯：林莎】

Causality Research on Socio-economic Status and Health Inequality

GAO Xing-min，XU Jin-hong
（Center for Special Economic Zone Research，Shenzhen University，Shenzhen，Guangdong，518060）

The research on relationship between socio-economic status（SES）and health is fairly mature abroad，but it is still a weak area in domestic literature.Based on the perspective of social causation theory，this paper uses cross-sectional data of CHNS in 2011 to make a theoretical analysis of the relationship between SES and health through mathematical statistics and empirical analysis.The findings are as follow：the national health inequality indeed exists；there are significant positive correlations between health and socio-economic status；the better-educated have better health；people with higher family annual net income have better health.The nonlinear causal relation between health and socio-economic status shows that there exists an“inverted U”rather may no“S”relationship between income and health and that there may no“inverted U”or“S”relationship between education and health.The paper therefore suggests promoting fair income distribution and developing education to reduce health inequality.

Socio-economic Status（SES）；health；health inequalities

F 126.1；C 913.7

A

1000-260X（2015）06-0045-09

2015-05-23

高興民，深圳大學教授，博士生導師，從事人力資源與社會保障研究；許金紅，深圳大學中國經濟特區(qū)研究中心人口、資源與環(huán)境經濟學博士研究生，從事人力資源與社會保障研究。