老齡健康的經(jīng)濟(jì)學(xué)研究現(xiàn)狀、問(wèn)題與對(duì)策

劉西國(guó)

（濟(jì)南大學(xué)管理學(xué)院，濟(jì)南　25002）

老齡健康的經(jīng)濟(jì)學(xué)研究現(xiàn)狀、問(wèn)題與對(duì)策

劉西國(guó)

（濟(jì)南大學(xué)管理學(xué)院，濟(jì)南25002）

通過(guò)文獻(xiàn)回顧發(fā)現(xiàn)，目前老齡健康研究最大的問(wèn)題是研究結(jié)論的不一致，甚至相互矛盾，其根本原因在于未能正確處理內(nèi)生性、生態(tài)學(xué)謬誤等問(wèn)題。建議通過(guò)工具變量法解決聯(lián)立性偏誤、隨機(jī)分配法解決自選擇偏誤、Heckman二階段法解決樣本選擇偏誤、面板數(shù)據(jù)解決變量遺漏、利用滯后期數(shù)據(jù)解決反向因果關(guān)系問(wèn)題，利用HLM模型解決生態(tài)學(xué)謬誤。

健康效應(yīng)；不一致；內(nèi)生性；生態(tài)學(xué)謬誤；對(duì)策

隨著人口老齡化問(wèn)題不斷加劇，老年健康日益成為全社會(huì)關(guān)注的焦點(diǎn)。老年健康不僅是評(píng)估老年生活質(zhì)量的主要依據(jù)，也是反映中國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)、醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)發(fā)展及社會(huì)養(yǎng)老保障、醫(yī)療衛(wèi)生保健資源分配的重要指標(biāo)。在醫(yī)療改革成為社會(huì)熱點(diǎn)的背景下討論各因素的健康效應(yīng)，有利于建立更符合中國(guó)國(guó)情的居民健康促進(jìn)制度，有利于尋求醫(yī)療服務(wù)之外的健康促進(jìn)途徑。

一、老齡健康研究現(xiàn)狀及存在的問(wèn)題

研究目標(biāo)方面，經(jīng)濟(jì)學(xué)基于有效配置資源的視角，研究個(gè)體行為選擇、服務(wù)政策和健康支出等影響老年健康的因素，根本目的在于尋求符合成本效益原則的健康促進(jìn)路徑。例如，Lim（2007）從供給的視角研究了如何避免醫(yī)生與老年病人之間由于信息不對(duì)稱(chēng)而導(dǎo)致的過(guò)度醫(yī)療問(wèn)題；Assous（2001）基于衛(wèi)生保健與社會(huì)保障制度的角度闡述了西方國(guó)家保障老人養(yǎng)老需求的路徑；利用工具變量控制內(nèi)生性的基礎(chǔ)上，Bonsang（2009）證明了非正式服務(wù)機(jī)構(gòu)的必要性。

然而，已有研究基本是把老年人作為社會(huì)負(fù)擔(dān)，研究如何分配資源促進(jìn)其健康，很少有學(xué)者研究如何發(fā)揮老年人的積極作用進(jìn)而科學(xué)配置資源。世界衛(wèi)生組織的有關(guān)報(bào)告顯示，健康老年人無(wú)論對(duì)于家庭，還是對(duì)于社區(qū)都可以發(fā)揮余熱，只關(guān)注老齡化的消極因素會(huì)造成人力資源的浪費(fèi)。因此，思考如何將老年人從“被贍養(yǎng)”的消極角色轉(zhuǎn)化為社會(huì)生活必不可少的積極角色，讓每位老人都能在社會(huì)生活中各盡所能，從而順利實(shí)現(xiàn)“積極老齡化”，也應(yīng)該是經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的重要內(nèi)容之一。

研究?jī)?nèi)容方面，經(jīng)濟(jì)學(xué)家們充分利用經(jīng)濟(jì)學(xué)在研究因果關(guān)系方面的優(yōu)勢(shì)，在控制遺傳基因等因素的基礎(chǔ)上，研究老齡人口的居住模式、工作性質(zhì)、收入多少、財(cái)產(chǎn)狀況、經(jīng)濟(jì)來(lái)源、養(yǎng)老保險(xiǎn)與醫(yī)療保險(xiǎn)水平等經(jīng)濟(jì)因素和醫(yī)療、公共衛(wèi)生、養(yǎng)老服務(wù)、“老齡健康”服務(wù)及管理、保險(xiǎn)等機(jī)構(gòu)的健康效應(yīng)及其機(jī)制。其最終目的也是發(fā)現(xiàn)促進(jìn)“老齡健康”的機(jī)制與手段。

而與國(guó)際相比，我國(guó)關(guān)于老齡健康與經(jīng)濟(jì)關(guān)系的研究明顯落后。我國(guó)學(xué)者將養(yǎng)老服務(wù)市場(chǎng)、老年人日常活動(dòng)障礙、老年人的認(rèn)知、養(yǎng)老政策等作為主題的研究相對(duì)少。以中國(guó)知網(wǎng)文獻(xiàn)庫(kù)收錄的養(yǎng)老類(lèi)文獻(xiàn)為例，1952—1995年間共發(fā)表以“養(yǎng)老”為主題的文獻(xiàn)97248篇，其中以“保險(xiǎn)”為主題的文獻(xiàn)45180篇。事實(shí)上，“未富先老”、“未備先老”的中國(guó)社會(huì)為研究者提供了豐富的研究題材，學(xué)者們更應(yīng)該從完善社會(huì)保障體系、完善社會(huì)福利事業(yè)配套設(shè)施的角度開(kāi)展研究。

研究方法方面，學(xué)者們大多采用定量分析法，如通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查收集資料，然后進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)和回歸等微觀計(jì)量法；也有通過(guò)建立模型、推理分析、邏輯分析進(jìn)行理論模擬的；也有通過(guò)隨機(jī)抽樣法抽取樣本，利用半結(jié)構(gòu)化方式訪談，追蹤調(diào)查收集面板數(shù)據(jù)，然后進(jìn)行政策實(shí)驗(yàn)的；還有通過(guò)隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)的。

然而，令人困惑的是，對(duì)同一問(wèn)題不同的研究者得出的結(jié)論往往不一致，更為嚴(yán)重的是，在同一篇文獻(xiàn)中有時(shí)都會(huì)出現(xiàn)自相矛盾的結(jié)果（Benjamins，2004；Green and Elliott，2010）。比如，代際支持近年來(lái)逐漸成為學(xué)界研究的熱點(diǎn)（Anna Hj覿lm，2012），ElzaMaria（2007）、Cong，Z.andSilverstein，M.（2008）、王萍（2011）、賀志峰（2011）、左冬梅（2012）、李兵水等（2013）等學(xué)者認(rèn)為，代際交換有利于夠減輕老年人的抑郁癥，有利于提升老年人的生活滿意度；而Yu，E.S.H.，Shilong，L.，Zehuai，W.，&Liu，W.T.（2000）、Dean，A.，Kolody，B.，&Wood，P.（1990）、Silverstein M，Gans D（2006）、Tilburg T.（1998）、王萍（2012）等學(xué)者的研究表明老年人從成年子女處獲得的支持可能導(dǎo)致老年人心理抑郁，會(huì)對(duì)老人健康產(chǎn)生負(fù)面作用。再比如，關(guān)于社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位（SES）與健康水平之間的因果關(guān)系也存在兩種完全對(duì)立的觀點(diǎn)（Warren 2009 Warren、John Robert，2009）：社會(huì)因果論和健康選擇論。社會(huì)因果論認(rèn)為，社會(huì)經(jīng)濟(jì)狀況決定人口的健康水平，社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位越高，其健康狀況越好。健康選擇論則認(rèn)為，只有健康狀況較好的人才能獲得較高的社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位，而不是相反（West，1991；West，Patrick，1991），而上述兩種觀點(diǎn)都得到了驗(yàn)證。比如，Robert&House（2000）利用1960—1970年間的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，醫(yī)學(xué)技術(shù)以及經(jīng)濟(jì)水平的發(fā)展促進(jìn)了居民整體健康，健康不平等縮??；Pritehett&Summer S.（1996）根據(jù)跨國(guó)截面數(shù)據(jù)的分析發(fā)現(xiàn)，在低收入水平上，健康水平明顯地隨收入增長(zhǎng)而上升。但Black et al.（1980）利用1970—1980年間數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，英國(guó)社會(huì)的健康不平等狀況反而有擴(kuò)大的趨勢(shì)。歐美國(guó)家的研究也發(fā)現(xiàn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位與健康狀況正相關(guān)，也就是社會(huì)經(jīng)濟(jì)越發(fā)展，健康差距越明顯（Mackenbach et al.，2008），Adelal（2003）認(rèn)為老年人一般擁有醫(yī)療保險(xiǎn)等社會(huì)保障，而且老年人一般不存在健康狀況反向影響收入的情況（老年人一般不再?gòu)氖乱垣@得收入為目的的工作），通過(guò)實(shí)證檢驗(yàn)并未發(fā)現(xiàn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位（以財(cái)富衡量）對(duì)由急性疾病引發(fā)的死亡率存在影響。

二、老齡健康經(jīng)濟(jì)學(xué)研究存在問(wèn)題的原因

上述問(wèn)題中最難以解決的是同一問(wèn)題的研究結(jié)論不一致，這將讓決策者無(wú)所適從，不利于研究成果的推廣與應(yīng)用，因此，本部分將重點(diǎn)分析是什么原因?qū)е铝嗣艿慕Y(jié)論。我們認(rèn)為其根本原因是研究者所用實(shí)證方法存在問(wèn)題（雷曉燕等，2010）。具體包括以下幾種情況：

（一）未能正確處理內(nèi)生性問(wèn)題

陳云松、范曉光（2010）指出，實(shí)證分析雖然取得了長(zhǎng)足的發(fā)展，但仍局限于數(shù)據(jù)質(zhì)量、研究設(shè)計(jì)和模型設(shè)置，尚處在描述統(tǒng)計(jì)回歸結(jié)果的水平，缺乏基于因果判斷的解釋能力。謝宇、Michael Soble、Christopher Winship、Ted Mouw、Stephen Morgon等學(xué)者強(qiáng)調(diào)實(shí)證分析必須重視回歸分析中模型設(shè)置問(wèn)題，尤其要注意構(gòu)建基于反事實(shí)因果關(guān)系（counterfactual effect）框架（Morgan&Winship，2007）。從政策研究的需要來(lái)看，也需要利用因果分析法預(yù)測(cè)事件發(fā)生需要滿足的條件，從而為制定對(duì)策、改良社會(huì)提供依據(jù)（王天夫，2006）。而內(nèi)生性偏誤主要包括以下幾個(gè)方面。

1.聯(lián)立性偏誤。聯(lián)立性問(wèn)題（simultaneity）本質(zhì)就是解釋變量連帶地由因變量決定，也即雙向因果關(guān)系。仍以代際支持的健康效應(yīng)檢驗(yàn)為例，代際支持對(duì)健康產(chǎn)生影響的同時(shí)，健康狀況也會(huì)影響代際支持，此時(shí)，如果不考慮內(nèi)生性問(wèn)題，可能出現(xiàn)“獲取代際支持越多，健康狀況越差”這一不合常理的結(jié)論。如，王萍等（2011）的研究發(fā)現(xiàn)，老人獲得經(jīng)濟(jì)支持加快了老年人ADL的衰退速度，作者自己也認(rèn)為這樣的結(jié)果有悖于常理，并用“代際支持對(duì)健康狀況的選擇效應(yīng)”進(jìn)行了解釋?zhuān)J(rèn)為是因?yàn)槔夏耆薃DL衰退導(dǎo)致了對(duì)子女提供經(jīng)濟(jì)支持的依賴(lài)，作者又說(shuō)，良好的經(jīng)濟(jì)支持能夠改善老人ADL的發(fā)展趨勢(shì)。我們認(rèn)為，作者的“健康選擇效應(yīng)”其實(shí)就是反向因果關(guān)系。再如，探討“空巢”對(duì)老年健康的影響，如果忽視“空巢”與健康間存在的內(nèi)生性問(wèn)題，得到的結(jié)果只反映二者之間的相關(guān)關(guān)系，而非因果關(guān)系（劉宏等，2011）。再比如，要研究退休是否影響老年人健康，同樣要考慮健康狀況本身會(huì)對(duì)老年人是否退休產(chǎn)生重要影響（Disney，Emmerson and Wakefield，2006），否則也會(huì)產(chǎn)生反向因果帶來(lái)的偏誤。

2.自選擇偏誤。自選擇問(wèn)題是一種特殊的遺漏變量偏誤，指的是因變量的取值在某種程度上是受訪者個(gè)人選擇的結(jié)果（Cameron&Trivedi，2005）。比如，“獲得經(jīng)濟(jì)支持少的老年人更健康”這一不合常理的結(jié)果，就是老年人自選擇造成的：健康的老年人會(huì)選擇讓子女提供較少的經(jīng)濟(jì)支持。因此，老年人健康狀況良好是兩方面造成的，一是經(jīng)濟(jì)支持發(fā)揮作用的主體過(guò)程，而另一方面則是老年人個(gè)人選擇的結(jié)果。

3.樣本選擇偏誤。是指根據(jù)自變量的結(jié)果進(jìn)行樣本的選擇，使得樣本不滿足隨機(jī)性要求，這樣就容易產(chǎn)生樣本的選擇偏誤。比如要檢驗(yàn)代際經(jīng)濟(jì)支持的健康效應(yīng)，往往會(huì)選取獲得經(jīng)濟(jì)支持的個(gè)體作為樣本；要研究退休是否影響健康，往往會(huì)選擇已經(jīng)退休的老人作為樣本。

4.變量遺漏。遺漏變量偏誤也被稱(chēng)作未觀察到偏誤（unobservable bias）、紊亂問(wèn)題（confounding problem）、未觀察到的異質(zhì)性問(wèn)題（unobserved heterogeneity）或隱藏偏誤（hidden bias）。影響健康的因素非常復(fù)雜，實(shí)證分析過(guò)程中很難把所有的影響因素都納入模型，尤其是那些無(wú)法直接觀測(cè)的因素（比如，個(gè)人偏好、健康稟賦等），很可能會(huì)對(duì)因變量產(chǎn)生顯著影響，但調(diào)查數(shù)據(jù)卻沒(méi)有提供，因此會(huì)帶來(lái)遺漏變量誤差問(wèn)題（雷曉燕，2011）。

（二）未能正確處理生態(tài)學(xué)謬誤

研究者因?yàn)闀r(shí)間、資金等資源的限制，基本采用分步驟、多層次的方法進(jìn)行大規(guī)模人口健康問(wèn)題的樣本收集，得到具有嵌套結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)（nested data）。Douglas A.Luke（2011）認(rèn)為，在集體層面搜集和分析健康行為數(shù)據(jù)是非常普遍的，如果將集體層面的數(shù)據(jù)用于個(gè)體層面的研究，可能會(huì)產(chǎn)生嚴(yán)重的問(wèn)題，即生態(tài)學(xué)謬誤（ecological fallacy）。比如，流行病學(xué)對(duì)某一地區(qū)居民健康進(jìn)行研究后發(fā)現(xiàn)，日常食譜中脂肪含量與居民乳腺癌致死率正相關(guān)（Carroll，1975），由此得出如下結(jié)論：女性攝入脂肪越多就越容易患乳腺癌。但Holmes et al.（1999）個(gè)體層面研究表明，脂肪攝入量與乳腺癌之間的關(guān)系并不明顯。Carroll的推論犯了生態(tài)學(xué)謬誤，即：群體間的關(guān)系被假設(shè)同樣存在與個(gè)體（Freedman，1999）。已有研究往往把高層次數(shù)據(jù)（如，社區(qū)/村莊/家庭特征）與低層次數(shù)據(jù)（個(gè)體特征）進(jìn)行合并，而且所用回歸模型是基于個(gè)體層次的模型，最終導(dǎo)致群組差異與個(gè)體差異混為一談，結(jié)果會(huì)存在如下的問(wèn)題：（1）遺漏的背景信息被包含在個(gè)體層次誤差項(xiàng)中（Duncan，Jones，Moon，1998），而同一背景下的個(gè)體誤差肯定具有相關(guān)性，這就違反了多元回歸的基本假設(shè)；（2）忽略背景因素則意味著各回歸系數(shù)在一切情景下都是相同的。實(shí)際上，背景不同，事件的發(fā)生機(jī)制本質(zhì)是不同的（Duncan et al.，1998），而且，同一層次的樣本并非完全獨(dú)立，而是具有某種程度的共性，因此提供的信息量不足（Guo and Zhao，2000）。與之相反的情況是，在缺乏群體信息的情況下，如果僅僅依賴(lài)所搜集的個(gè)體信息來(lái)進(jìn)一步推斷個(gè)體所從屬的群體信息，很可能會(huì)產(chǎn)生“原子謬誤”（Atmotic fallacy）（Hox，2002）。因此，數(shù)據(jù)的聚類(lèi)性質(zhì)和嵌套結(jié)構(gòu)使得數(shù)據(jù)不具有方差齊性和獨(dú)立性，回歸結(jié)果會(huì)低估標(biāo)準(zhǔn)誤差、高估自變量對(duì)因變量的影響（Eawn lacobucci，2012）。

特別地，研究健康問(wèn)題更要考慮高層次數(shù)據(jù)，如，環(huán)境對(duì)健康的影響。20世紀(jì)初期，人們?nèi)找娓惺艿饺祟?lèi)生態(tài)學(xué)與公共健康的重要性，并試圖用社會(huì)環(huán)境的變換解釋人類(lèi)疾病演變的關(guān)系，健康生態(tài)學(xué)理論由此萌芽（Lingdtrom B.Eriksson M.，2009）。1996年Richard等學(xué)者提出了健康生態(tài)學(xué)模型，該模型強(qiáng)調(diào)個(gè)體因素、衛(wèi)生服務(wù)、物質(zhì)及環(huán)境因素對(duì)健康共同產(chǎn)生影響，同時(shí)這些因素會(huì)在多個(gè)層面影響個(gè)體健康。余慧等學(xué)者（2008）在控制個(gè)人基本特征之后，采用多層線性模型發(fā)現(xiàn)，集體性社會(huì)資本獨(dú)立于個(gè)體性社會(huì)資本對(duì)心理健康產(chǎn)生影響，而且集體性社會(huì)資本是解釋鄰里間心理健康水平差異的關(guān)鍵。

（三）未充分考慮樣本的異質(zhì)性（Heterogeneity）

例如，獲得經(jīng)濟(jì)支持更有利于降低農(nóng)村老年人的慢性病發(fā)病率，而對(duì)城市老年人來(lái)說(shuō)，效果則不太明顯。這可能與城市生活壓力大、日常活動(dòng)少有關(guān)，而且城市老年人營(yíng)養(yǎng)過(guò)剩、飲食不健康的現(xiàn)象更為常見(jiàn)（范濤等，2012），城市老年人日?；顒?dòng)空間有限，以靜坐為主，而農(nóng)村老年人則經(jīng)常從事一些農(nóng)業(yè)勞動(dòng)，農(nóng)村空氣質(zhì)量較城市好，這些差異都會(huì)導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)支持健康效應(yīng)的不同（Antonovsky A.，1996）。再比如，“空巢”對(duì)城鄉(xiāng)老年人的影響也存在差異：由于社區(qū)養(yǎng)老服務(wù)水平的差異，農(nóng)村“空巢”老人在應(yīng)對(duì)不利健康沖擊時(shí)將顯得更為脆弱。上述案例說(shuō)明，對(duì)樣本異質(zhì)性的忽視容易導(dǎo)致認(rèn)識(shí)上的偏差（沈可，程令國(guó)，2012）。

三、關(guān)于完善“老齡健康”經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的思考

（一）完善研究方法

1.內(nèi)生性問(wèn)題的解決

第一，工具變量法解決聯(lián)立性偏誤。作為由雙向因果所導(dǎo)致的特殊的遺漏變量偏誤，聯(lián)立性偏誤適用工具變量（Instrument Variable，IV）法加以解決（雷曉燕等，2010）。王小龍、蘭永生（2011）在研究勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對(duì)留守老人健康影響時(shí)，采用工具變量消除內(nèi)生性影響，他們選擇“家庭所在社區(qū)總?cè)丝谥型獬龃蚬と藬?shù)所占比重”作為工具變量。其理由是，一方面該工具變量不會(huì)受留守老人健康的影響；另一方面，該工具變量與“家庭勞動(dòng)轉(zhuǎn)移規(guī)模”具有高度相關(guān)性。Ettner（1996）利用美國(guó)1988年全國(guó)健康訪談?wù){(diào)查（NHIS）等截面數(shù)據(jù)，使用二階段工具變量法證實(shí)國(guó)家內(nèi)部收入對(duì)健康存在影響。薛新東、劉國(guó)恩（2012）在研究社會(huì)資本是否決定健康時(shí)，為克服社會(huì)資本與健康之間存在的雙向因果關(guān)系，選取社區(qū)道路及公交狀況作為工具變量，并利用有限信息最大似然法（LIML法）進(jìn)行回歸。但是，應(yīng)用工具變量法的最大挑戰(zhàn)是如何找到符合條件的工具變量。有效的工具變量需要滿足的條件是：第一，工具變量與因變量和回歸殘差獨(dú)立；第二，工具變量與內(nèi)生自變量高度相關(guān)（沈可，程令國(guó)，2012）。也有學(xué)者通過(guò)選擇外生性變量控制健康的選擇效應(yīng)，例如，Case（2001）在研究南非的收入健康效應(yīng)時(shí)，利用非傳統(tǒng)數(shù)據(jù)（養(yǎng)老金）作為遺漏變量（收入）的替代，以控制潛在的遺漏變量，研究其對(duì)養(yǎng)老金領(lǐng)取者及其家人健康的影響。

第二，隨機(jī)分配法解決自選擇偏誤。解決自選擇偏誤最直觀的方法就是用隨機(jī)分配法（random Assigning treatment）消除選擇行為。以識(shí)別班級(jí)對(duì)學(xué)生成績(jī)的效應(yīng)為例，在中國(guó)，中學(xué)生入學(xué)時(shí)班級(jí)和教師就已經(jīng)事先確定，而且此后幾乎不變，屬于隨機(jī)分配。此時(shí)，對(duì)于選擇行為這種無(wú)法識(shí)別的遺漏變量，可以利用面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)模型加以排除（Caman &Lei Zhang，2008）。通過(guò)此類(lèi)隨機(jī)實(shí)驗(yàn)，Duncan等（2004）發(fā)現(xiàn)成人遷入富裕社區(qū)后安全感和精神健康會(huì)有所提高。解決自選擇偏誤的另一種方法是建立選擇過(guò)程的模型。如Heckman模型就是通過(guò)首先建立選擇模型，然后再建立實(shí)質(zhì)模型，通過(guò)聯(lián)立方程組校正自選擇偏誤。

第三，Heckman二階段法解決樣本選擇偏誤。赫克曼（Heckman，1976）的二階段法被廣泛運(yùn)用來(lái)解決樣本選擇問(wèn)題（陳云松、范曉光，2010）。該方法首先根據(jù)相關(guān)理論構(gòu)造一個(gè)概率模型；然后再把第一步得到的預(yù)測(cè)概率作為新的解釋變量加到原來(lái)的模型中進(jìn)行回歸。

第四，利用面板數(shù)據(jù)解決變量遺漏。該方法運(yùn)用固定效應(yīng)（fixed effects）模型去控制變量在時(shí)間維度上的差異，對(duì)于“時(shí)間固定的”的非觀測(cè)因素該方法較為有效（Hoxby，2000）。1980年代后期開(kāi)始，Kerkhofs和Lindeboom等眾多研究者開(kāi)始嘗試?yán)妹姘鍞?shù)據(jù)解決由于變量遺漏產(chǎn)生的內(nèi)生性問(wèn)題（Kerkhofs and Lindeboom，1997；Kerkhofs etal，1999；Dave etal 2006）。和OLS相比，這種方法可以消除不隨時(shí)間變化的遺漏變量誤差，但并不能解決非固定變量的遺漏所導(dǎo)致的誤差以及反向因果誤差，而它們對(duì)結(jié)果的影響可能還很?chē)?yán)重。另外，對(duì)同一個(gè)體進(jìn)行重復(fù)觀察的嚴(yán)格意義上的面板數(shù)據(jù)難以收集，因此，用面板數(shù)據(jù)解決內(nèi)生性問(wèn)題效果并不理想。

第五，利用滯后期數(shù)據(jù)解決內(nèi)生性問(wèn)題。各因素的健康效應(yīng)顯現(xiàn)具有時(shí)滯性，用滯后期數(shù)據(jù)對(duì)當(dāng)期健康狀況進(jìn)行檢驗(yàn)，既能解決滯后性問(wèn)題，還能解決健康狀況的反向因果關(guān)系。如，封進(jìn)、余央央（2007）等學(xué)者認(rèn)為，滯后期的收入差距和健康之間存在因果關(guān)系更具有說(shuō)服力，因此采用滯后期的收入差距進(jìn)行健康效應(yīng)驗(yàn)證。Blakely等（2000）利用美國(guó)基尼系數(shù)研究收入差距對(duì)健康的影響，發(fā)現(xiàn)不同滯后期的基尼系數(shù)健康效應(yīng)不同。滯后時(shí)間越長(zhǎng)（特別是滯后15年），基尼系數(shù)的健康效應(yīng)越明顯，這種效應(yīng)對(duì)45歲以上的人口來(lái)說(shuō)尤其明顯。利用同樣的數(shù)據(jù)，Subramanian與Kawachi（2004）也證明了滯后15年的基尼系數(shù)有明顯的健康效應(yīng)。劉宏、高松、王俊等學(xué)者（2011）充分控制個(gè)體的初始特征，利用滯后一期的居住模式，檢驗(yàn)養(yǎng)老模式對(duì)老年人當(dāng)期健康的影響，從時(shí)間上確定關(guān)鍵變量的因果關(guān)系。為了正確處理宗教信仰與老年健康之間可能存在的雙向因果關(guān)系，江求川、張克中（2013）使用面板數(shù)據(jù)，檢驗(yàn)滯后期的老年人宗教信仰的健康效應(yīng)。當(dāng)然，如果自變量具有相對(duì)穩(wěn)定性，當(dāng)期狀況和過(guò)去的狀況高度相關(guān)，也可以用當(dāng)期數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。但從理論上講，很多自變量缺乏這種穩(wěn)定性，用滯后期自變量研究其和健康之間的因果關(guān)系更具有說(shuō)服力（Subramanian&Kawachi，2004）。

2.利用HLM模型解決生態(tài)學(xué)謬誤

對(duì)于分層數(shù)據(jù)所導(dǎo)致的生態(tài)學(xué)謬誤，Douglas A. Luke（2011）認(rèn)為可以通過(guò)采取多層線性模型HLM（Hierarchical Linear Model）分析方法加以解決，該模型的最大特點(diǎn)是所用數(shù)據(jù)具有多層次結(jié)構(gòu)，個(gè)體數(shù)據(jù)嵌套于更高層次單位，其運(yùn)算原理可以被稱(chēng)為“回歸的回歸”（Regresson of Regresson）。

和傳統(tǒng)的回歸法相比，HLM具有如下優(yōu)勢(shì)：首先，HLM對(duì)數(shù)據(jù)要求較低。應(yīng)用傳統(tǒng)的回歸模型需要滿足四個(gè)最基本的前提（即：線性、正態(tài)、方差齊性和獨(dú)立），而多層模型只需要滿足變量間存在線性關(guān)系、變量總體上服從狀態(tài)分布前兩個(gè)假設(shè)。因此，使用HLM處理具有層次結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)時(shí)，模型參數(shù)的分析將更準(zhǔn)確。其次，對(duì)組間差異處理不同。對(duì)于多層次數(shù)據(jù)應(yīng)用傳統(tǒng)模型存在的問(wèn)題，目前大多是通過(guò)對(duì)個(gè)體進(jìn)行分組討論來(lái)解決，比如進(jìn)行方差分析與協(xié)方差分析，但這樣只能部分地解決存在的統(tǒng)計(jì)問(wèn)題，仍存在難以克服的缺陷：模型的解釋力和簡(jiǎn)約性低、忽略了群組間的隨機(jī)變量、方差分析不夠靈活。而HLM技術(shù)在處理組間差異時(shí)具有以下優(yōu)勢(shì)（Guo and Zhao，2000）：可以糾正同一層次內(nèi)由于個(gè)體的相似性所帶來(lái)的參數(shù)估計(jì)誤差、可以改善置信區(qū)間的估計(jì)和顯著性檢驗(yàn)、能解決組內(nèi)樣本的不獨(dú)立問(wèn)題和跨層來(lái)研究變量間的關(guān)系、應(yīng)用范圍廣。另外，在縱向調(diào)查研究中，失去對(duì)受訪個(gè)體追蹤是十分常見(jiàn)的現(xiàn)象，使得每個(gè)個(gè)體的觀測(cè)時(shí)點(diǎn)不同，此時(shí)如果仍用常規(guī)模型就會(huì)產(chǎn)生偏誤，而多層次模型可以很好地解決這一問(wèn)題（Bryk and Raudenbush，1992）。

（二）充分利用各個(gè)學(xué)科的研究成果

“老齡健康”問(wèn)題的研究需要利用各個(gè)學(xué)科的研究成果。生物學(xué)通過(guò)指導(dǎo)老人的日常生活行為降低老人患病的可能性；社會(huì)學(xué)則通過(guò)觀察老年人的行為發(fā)現(xiàn)老年人存在的問(wèn)題；教育學(xué)可以發(fā)現(xiàn)智力障礙對(duì)老年人的影響；管理學(xué)能夠幫助提高健康管理水平；經(jīng)濟(jì)學(xué)可以優(yōu)化資源配置，雖然其本身并不創(chuàng)造資源。而自然科學(xué)的研究能夠科學(xué)化個(gè)人偏好，發(fā)現(xiàn)鍛煉方式、飲食習(xí)慣、睡眠時(shí)間等對(duì)老年健康的影響。

（三）積極推進(jìn)數(shù)據(jù)庫(kù)的建設(shè)

無(wú)論是能夠部分解決內(nèi)生性的固定效應(yīng)方程，還是理論上可以全部解決內(nèi)生性的工具變量法以及自然實(shí)驗(yàn)法，都離不開(kāi)高質(zhì)量的調(diào)查數(shù)據(jù)（陳云松、范曉光，2010）。沒(méi)有高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，研究者即便知悉相對(duì)復(fù)雜的模型和識(shí)別策略，也無(wú)法得出科學(xué)的結(jié)論。這就要求數(shù)據(jù)收集時(shí)，要顧及到數(shù)據(jù)能為解決內(nèi)生性問(wèn)題提供幫助。世界很多國(guó)家和地區(qū)已經(jīng)建立了全面的數(shù)據(jù)庫(kù)，如美國(guó)的HRS（1992年至今）、英國(guó)的ELSA（2002年至今）、歐洲的SHARE（2004年至今）和日本的JSTAR（2005年至今）。印度也完成了先期調(diào)查。中國(guó)的“全國(guó)老年人口健康狀況調(diào)查”（CLHLS），“中國(guó)健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查”（CHARLS），都是較好的數(shù)據(jù)庫(kù)，但由于中國(guó)國(guó)土面積大，人口多，東西部差異大，已有數(shù)據(jù)庫(kù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)滿足不了科學(xué)已經(jīng)的需要，應(yīng)當(dāng)建立更多的更科學(xué)的數(shù)據(jù)庫(kù)。

四、結(jié)論

老齡健康研究已成為關(guān)乎中國(guó)養(yǎng)老與社會(huì)保障改革成敗的關(guān)鍵，如何完善研究方法，提供科學(xué)合理的健康效應(yīng)結(jié)論，建立符合中國(guó)國(guó)情的養(yǎng)老與社會(huì)保障制度體系，對(duì)于“未富先老”的中國(guó)以有限資源保障老年人的健康福利水平，優(yōu)化制度設(shè)計(jì)，提高老齡人群健康水平和生活滿意程度，實(shí)現(xiàn)和諧老齡化、健康老齡化、積極老齡化目標(biāo)，具有重要意義。箏

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Status，Problems and Countermeasures in Elderly Health Economics Research

LIU Xi-guo
（School of Management，University of Jinan，Jinan，250002）

Through literature review，the most serious current problem is that many of the test conclusions of health effects are inconsistent，and even contradictory.The basic reasons of inconsistent，including endogenous，ecological fallacy.The proposal is by IV to solve simultaneity bias，random distribution method to solve the selection bias，Heckman two-stage method to solve the sample selection bias，Panel data to solve omitted variable，lag data t solve the problem of reverse causality，using HLM model to solve ecological fallacy.

Health Effect；Inconsistent Endogenous；Ecological Fallacy Countermeasure

C913.6

A

1007-0672（2016）03-0094-06

2015-10-12

山東省軟科學(xué)項(xiàng)目：基于供應(yīng)鏈效率視角的藥品價(jià)格規(guī)制研究（2013RKB01093）；教育部人文社會(huì)科學(xué)研究一般項(xiàng)目：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整與就業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的互動(dòng)機(jī)理：模型研究、實(shí)證檢驗(yàn)、比較和對(duì)策分析編號(hào)：12YJC880064；山東省社會(huì)科學(xué)規(guī)劃研究項(xiàng)目《組織轉(zhuǎn)型視角的企業(yè)預(yù)算控制體系重構(gòu)》（14CKJJ01）。

劉西國(guó)，男，安徽界首人，博士，濟(jì)南大學(xué)管理學(xué)院副教授，研究方向：衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)學(xué)。