健康教育对我国城市居民收入影响探析

朱宏琳

摘要：使用中国健康与营养调查（CHNS）2009年的截面数据，运用多元线性回归模型，以人力资本视角估计了健康和教育对我国城市居民收入的影响。估计结果显示，城市居民收入受短期健康状况影响较大，每改善一个级别会使收入增加22%；而受教育年限每增加一年会使得收入提高7.4%。

关键词：健康；教育；人力资本；城市居民收入；影响

中图分类号：F290 文献标识码：A

文章编号：1005-913X（2014）01-0025-02

一、引言

经济学者很早就开始关注健康与收入之间的关系。Schultz（1961）首次提出人力资本的概念，他所定义的人力资本是包含了教育、健康和移民等方面投资所形成的资本。Mushkin（1962）首次将教育和健康并列为人力资本的主要组成部分。随后，Grossman（1972）首次正式提出个人健康需求模型，提出“健康资本”概念，将个人健康视为一种可以随着年龄增长而折旧、但可以通过投资而增长的特殊人力资本，工资、教育、营养摄入等医疗及非医疗因素都会对健康产生影响。

目前国内对此领域研究尚不够充分，还处于起步阶段。刘国恩等（2004）首次将健康人力资本作为一种人力资本的投资形式，利用1991-1997年CHNS中的自我测评健康状况数据，建立了以家庭为基础的个人收入生产函数，研究发现个人健康水平是决定中国家庭人均收入的重要因素，而且在健康回报方面，存在明显的农村大于城市，女性大于男性的区别。潘思思（2007）运用1997-2004年CHNS数据，分别对简单最小二乘模型和固定效应模型进行回归来验证个人健康与收入之间的关系，结果显示，个人健康是决定收入的重要因素，并且健康对农村人口收入的影响高于城市人口。邓新波（2010）利用2006年的CHNS数据估计了健康和教育人力资本对中国城市居民收入的影响。为了克服健康度量指标的内生性，他使用社区居委会到居民常去的医疗机构的距离作为工具变量。估计结果显示，平均而言，健康对收入没有影响，可能是中国城市居民主要从事的是非体力劳动的工作，对健康状况的要求并不像从事体力劳动那样高。

上述文献在健康、教育对收入影响的问题上有了较为系统的研究，但这些研究在变量度量和分析方法上还是存在一些不足，如将家庭每个劳动力的收入视作相等、忽略GHS（General Health Status）的内生性、健康指标的选择不够全面等。

针对国内外现有研究存在的缺陷与不足，笔者从健康、教育两种人力资本入手，更为全面地研究了其对我国居民收入的影响作用。在已有研究成果的基础上，利用2009年CHNS的截面数据，选择了长、中、短期的三个指标衡量居民健康水平，受教育年限衡量居民教育情况，采用加权最小二乘法，对拓展的Mincer工资方程进行回归，分析了健康、教育对我国城市居民收入的影响。

创新之处在于对健康水平评价指标的选取与健康对收入影响的间接途径的研究。为减小选取单一指标的误差，以三个指标作为健康的度量标准，即长期健康指标身高、中期健康指标BMI评分与短期健康指标SRH。身高较为稳定，最适宜作为反映个体长期健康状况的指标。BMI是国际上常用的衡量人体是否健康的一个标准，主要用于统计用途。SRH为健康的自评指标，主观性较大。因此文章选取三个指标共同衡量健康水平，一定程度上降低了主观影响因素，较之前的研究更为全面、准确，也是本文的创新点。

二、模型与数据

（一）模型及估计方法

（二）数据来源与变量说明

1.数据的来源与选择

本文使用的数据是2009年中国健康与营养调查（CHNS）的截面数据。使用截面数据的分析方法，主要是基于以下两个方面的原因：一是相对于传统的计量经济分析方法，截面数据的分析方法更加全面和准确；二是截面数据分析不仅能够考察整体的情况，还能对每个个体的具体情况进行很好的分析。

CHNS样本覆盖了我国沿海、中部、西部等地区的9个省（自治区），在抽样时兼顾了不同大小和收入水平的城市（省会城市及非省会城市）。为避免自然衰老对健康的影响，本文把样本限制为20-65岁的居民。同时，在CHNS提供的2009年截面数据中，由于部分与本文研究相关的数据缺失，经过数据处理和删除缺失值后，最终得到有效样本为778人。

2.变量的说明

（1）因变量（lnincome）

模型中的因变量以城市居民月平均净收入的对数形式表示，单位为元。

（2）自变量

①教育（Edu）的度量

模型中教育是以受教育年限来度量的。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

衡量健康的指标较多，但选取单一指标得出的误差可能较大，因此本文以三个指标作为健康的度量标准，即长期健康指标身高、中期健康指标BMI评分与短期健康指标SRH。

一般认为身高较为稳定，最适宜作为反映个体长期健康状况的指标。因此，本文以身高作为长期健康指标，单位为cm。

BMI是用体重公斤数除以身高米数平方得出的数字，是目前国际上常用的衡量人体胖瘦程度以及是否健康的一个标准，主要用于统计用途。当我们需要比较及分析一个人的体重对于不同高度的人所带来的健康影响时，BMI值是一个中立而可靠的指标，一般适宜作为反映个体中期健康状况的指标。参考WHO制定的标准并结合我国居民体质情况，以22-25为标准指数，位于标准指数22-25之内，为满分20分，每偏离标准指数1，扣除3分，最低值5分。

CHNS对被调查者的自我评估健康状况（SRH）进行了统计，将SRH分为四级，健康状况很好为1，好为2，一般为3，最差为4，因此得分越高身体健康状况越差，为健康的负向指标。为了与客观健康指标方向一致及比较方便，也与我们的习惯性表达一致，本文对此进行了调整，定义很好为4，好为3，一般为2，最差为1，调整后为健康的正向指标。

主要变量的描述性统计如表2所示，相关性分析如表3所示。

三、实证分析

（一）回归结果分析

在多元线性回归模型中，总是存在基本假设：解释变量为非随机变量且彼此间互不相关（实际上我们一般只要求解释变量间不存在完全共线性），样本容量多于参数个数，随机误差项与解释变量之间不相关，随机误差项相互独立且服从期望为零、标准差为的正态分布即随机误差项具有0均值和同方差的特性。在这些基本假设下，我们可以用普通最小二乘法（OLS）估计出回归模型中的回归参数，得到最优线性无偏估计量。

但在在建立实际经济问题的回归模型时，经常存在与这些假设相违背的情况，异方差就是其中之一。本文研究的模型中，采取的是截面数据，并且残差包含了所有无法用解释变量表示的各种因素对被解释变量的影响，即模型中略去的非教育、健康因素对居民收入的影响，因此存在异方差性。当回归问题存在异方差性时，用普通最小二乘法估计未知参数，就会造成估计值不是最优、参数的显著性检验失效、回归方程的应用效果极不理想等严重后果。由于异方差问题的出现对回归模型有严重的影响，本文采用加权最小二乘法（WLS）消除异方差性。

普通最小二乘法（OLS）的方差分析表如表4所示，回归结果如表5所示，残差图见图1。

从方差分析表和残差图可以看出，以最小二乘法进行回归的结果存在异方差性。因此，运用Eviews软件，利用加权最小二乘法（WLS）对模型进行估计，以残差的倒数为权数，得到回归结果如表6所示。

加权后的为0.989，平均而言，城市居民受教育年限每增加一年会使得收入提高7.4%，意味着“高学历”确实能够对收入产生一定的积极影响。而健康对收入的影响，身高作为其长期指标，每增加1cm会使得收入提高1%；BMI评分作为中期指标，每增加1分使收入增加0.4%；而SRH作为短期指标，每改善一个级别会使收入增加22%，这意味着对城市居民而言，其收入受短期健康状况的影响较大。年龄对收入的影响为正，符合城市居民收入的实际情况。

（二）评价与预测

根据回归方程，对数据进行回代检验，并计算预测值与实际值之间的绝对值差，大于1为不符合，小于1为符合，结果符合回归方程的数据样本为703个，占数据样本总数的90.36%，拟合效果较好。

基于此回归方程，可以通过个人的年龄、受教育年限、身高、BMI评分及健康自评来预测其个人收入。例如，年龄为23岁，受教育10年，身高160cm，体重60kg，计算出BMI评分为12.59，其自评健康等级为3，则预测的收入为：ln（income）=3.777+0.073×10+0.01×160+0.004×12.59+0.22×3+0.01×23=7.04736

即其月净收入约为1150元。

四、结语

笔者使用了中国健康与营养调查（CHNS）2009年的截面数据，运用多元线性回归模型，估计了健康和教育人力资本对我国城市居民收入的影响。加权最小二乘法回归结果显示，城市居民收入受短期健康状况SRH影响较大，每改善一个级别会使收入增加22%；而受教育年限每增加一年会使得收入提高7.4%。最后，得出的回归方程能较好地吻合数据的真实值，并能通过个人的教育、健康水平大概预测出个人收入，具有一定的现实意义。

通过对9个省份城市居民的收入影响分析，可以看出健康与教育对于个人收入增长的重要性。因此，对城市居民而言，保持身体健康对收入会有积极的影响，应遵循健康的工作方式，以便更好地完成工作，提高个人收入水平。

笔者对之前此领域的研究进行了一定的改进，如直接采用以个人为基础的微观收入数据及对应个人的健康、教育数据，极大地缩小了误差；在健康指标的选取上，用SRH、BMI评分及身高三个指标共同评价居民健康水平，体系构建较为合理。但在研究中仍存在一些问题，如身高等指标有一定的地域性，未加以严格区分；SRH测量包含了一定的不准确性，受个人主观因素影响较大；教育年限是否能代表教育水平仍有争议等。总之，笔者的分析与之前学者的研究结果大体一致，旨在通过经济学角度思考健康、教育对个人生活发展的重要性，对当今社会及个人发展方向有一定的借鉴意义。

参考文献：

[1] 储雪玲.农村居民健康人力资本的收入效应与影响因素研究[D].杭州：浙江大学，2010.

[2] 邓仕燕.健康、教育与我国农民收入的关系探讨[J].商业时代，2009（36）.

[3] 邓新波.健康、教育人力资本对中国城市居民收入的影响[J].经济研究导刊，2010（21）.

[4] 刘国恩，傅正泓.中国的健康人力资本与收入增长[J].经济学季刊，2004（10）.

[5] 潘思思.健康人力资本对我国城乡居民收入的影响[D].杭州：浙江大学，2007.

[责任编辑：金永红]

主要变量的描述性统计如表2所示，相关性分析如表3所示。

三、实证分析

（一）回归结果分析

在多元线性回归模型中，总是存在基本假设：解释变量为非随机变量且彼此间互不相关（实际上我们一般只要求解释变量间不存在完全共线性），样本容量多于参数个数，随机误差项与解释变量之间不相关，随机误差项相互独立且服从期望为零、标准差为的正态分布即随机误差项具有0均值和同方差的特性。在这些基本假设下，我们可以用普通最小二乘法（OLS）估计出回归模型中的回归参数，得到最优线性无偏估计量。

但在在建立实际经济问题的回归模型时，经常存在与这些假设相违背的情况，异方差就是其中之一。本文研究的模型中，采取的是截面数据，并且残差包含了所有无法用解释变量表示的各种因素对被解释变量的影响，即模型中略去的非教育、健康因素对居民收入的影响，因此存在异方差性。当回归问题存在异方差性时，用普通最小二乘法估计未知参数，就会造成估计值不是最优、参数的显著性检验失效、回归方程的应用效果极不理想等严重后果。由于异方差问题的出现对回归模型有严重的影响，本文采用加权最小二乘法（WLS）消除异方差性。

普通最小二乘法（OLS）的方差分析表如表4所示，回归结果如表5所示，残差图见图1。

从方差分析表和残差图可以看出，以最小二乘法进行回归的结果存在异方差性。因此，运用Eviews软件，利用加权最小二乘法（WLS）对模型进行估计，以残差的倒数为权数，得到回归结果如表6所示。

加权后的为0.989，平均而言，城市居民受教育年限每增加一年会使得收入提高7.4%，意味着“高学历”确实能够对收入产生一定的积极影响。而健康对收入的影响，身高作为其长期指标，每增加1cm会使得收入提高1%；BMI评分作为中期指标，每增加1分使收入增加0.4%；而SRH作为短期指标，每改善一个级别会使收入增加22%，这意味着对城市居民而言，其收入受短期健康状况的影响较大。年龄对收入的影响为正，符合城市居民收入的实际情况。

（二）评价与预测

根据回归方程，对数据进行回代检验，并计算预测值与实际值之间的绝对值差，大于1为不符合，小于1为符合，结果符合回归方程的数据样本为703个，占数据样本总数的90.36%，拟合效果较好。

基于此回归方程，可以通过个人的年龄、受教育年限、身高、BMI评分及健康自评来预测其个人收入。例如，年龄为23岁，受教育10年，身高160cm，体重60kg，计算出BMI评分为12.59，其自评健康等级为3，则预测的收入为：ln（income）=3.777+0.073×10+0.01×160+0.004×12.59+0.22×3+0.01×23=7.04736

即其月净收入约为1150元。

四、结语

笔者使用了中国健康与营养调查（CHNS）2009年的截面数据，运用多元线性回归模型，估计了健康和教育人力资本对我国城市居民收入的影响。加权最小二乘法回归结果显示，城市居民收入受短期健康状况SRH影响较大，每改善一个级别会使收入增加22%；而受教育年限每增加一年会使得收入提高7.4%。最后，得出的回归方程能较好地吻合数据的真实值，并能通过个人的教育、健康水平大概预测出个人收入，具有一定的现实意义。

通过对9个省份城市居民的收入影响分析，可以看出健康与教育对于个人收入增长的重要性。因此，对城市居民而言，保持身体健康对收入会有积极的影响，应遵循健康的工作方式，以便更好地完成工作，提高个人收入水平。

笔者对之前此领域的研究进行了一定的改进，如直接采用以个人为基础的微观收入数据及对应个人的健康、教育数据，极大地缩小了误差；在健康指标的选取上，用SRH、BMI评分及身高三个指标共同评价居民健康水平，体系构建较为合理。但在研究中仍存在一些问题，如身高等指标有一定的地域性，未加以严格区分；SRH测量包含了一定的不准确性，受个人主观因素影响较大；教育年限是否能代表教育水平仍有争议等。总之，笔者的分析与之前学者的研究结果大体一致，旨在通过经济学角度思考健康、教育对个人生活发展的重要性，对当今社会及个人发展方向有一定的借鉴意义。

参考文献：

[1] 储雪玲.农村居民健康人力资本的收入效应与影响因素研究[D].杭州：浙江大学，2010.

[2] 邓仕燕.健康、教育与我国农民收入的关系探讨[J].商业时代，2009（36）.

[3] 邓新波.健康、教育人力资本对中国城市居民收入的影响[J].经济研究导刊，2010（21）.

[4] 刘国恩，傅正泓.中国的健康人力资本与收入增长[J].经济学季刊，2004（10）.

[5] 潘思思.健康人力资本对我国城乡居民收入的影响[D].杭州：浙江大学，2007.

[责任编辑：金永红]

主要变量的描述性统计如表2所示，相关性分析如表3所示。

三、实证分析

（一）回归结果分析

在多元线性回归模型中，总是存在基本假设：解释变量为非随机变量且彼此间互不相关（实际上我们一般只要求解释变量间不存在完全共线性），样本容量多于参数个数，随机误差项与解释变量之间不相关，随机误差项相互独立且服从期望为零、标准差为的正态分布即随机误差项具有0均值和同方差的特性。在这些基本假设下，我们可以用普通最小二乘法（OLS）估计出回归模型中的回归参数，得到最优线性无偏估计量。

但在在建立实际经济问题的回归模型时，经常存在与这些假设相违背的情况，异方差就是其中之一。本文研究的模型中，采取的是截面数据，并且残差包含了所有无法用解释变量表示的各种因素对被解释变量的影响，即模型中略去的非教育、健康因素对居民收入的影响，因此存在异方差性。当回归问题存在异方差性时，用普通最小二乘法估计未知参数，就会造成估计值不是最优、参数的显著性检验失效、回归方程的应用效果极不理想等严重后果。由于异方差问题的出现对回归模型有严重的影响，本文采用加权最小二乘法（WLS）消除异方差性。

普通最小二乘法（OLS）的方差分析表如表4所示，回归结果如表5所示，残差图见图1。

从方差分析表和残差图可以看出，以最小二乘法进行回归的结果存在异方差性。因此，运用Eviews软件，利用加权最小二乘法（WLS）对模型进行估计，以残差的倒数为权数，得到回归结果如表6所示。

加权后的为0.989，平均而言，城市居民受教育年限每增加一年会使得收入提高7.4%，意味着“高学历”确实能够对收入产生一定的积极影响。而健康对收入的影响，身高作为其长期指标，每增加1cm会使得收入提高1%；BMI评分作为中期指标，每增加1分使收入增加0.4%；而SRH作为短期指标，每改善一个级别会使收入增加22%，这意味着对城市居民而言，其收入受短期健康状况的影响较大。年龄对收入的影响为正，符合城市居民收入的实际情况。

（二）评价与预测

根据回归方程，对数据进行回代检验，并计算预测值与实际值之间的绝对值差，大于1为不符合，小于1为符合，结果符合回归方程的数据样本为703个，占数据样本总数的90.36%，拟合效果较好。

基于此回归方程，可以通过个人的年龄、受教育年限、身高、BMI评分及健康自评来预测其个人收入。例如，年龄为23岁，受教育10年，身高160cm，体重60kg，计算出BMI评分为12.59，其自评健康等级为3，则预测的收入为：ln（income）=3.777+0.073×10+0.01×160+0.004×12.59+0.22×3+0.01×23=7.04736

即其月净收入约为1150元。

四、结语

笔者使用了中国健康与营养调查（CHNS）2009年的截面数据，运用多元线性回归模型，估计了健康和教育人力资本对我国城市居民收入的影响。加权最小二乘法回归结果显示，城市居民收入受短期健康状况SRH影响较大，每改善一个级别会使收入增加22%；而受教育年限每增加一年会使得收入提高7.4%。最后，得出的回归方程能较好地吻合数据的真实值，并能通过个人的教育、健康水平大概预测出个人收入，具有一定的现实意义。

通过对9个省份城市居民的收入影响分析，可以看出健康与教育对于个人收入增长的重要性。因此，对城市居民而言，保持身体健康对收入会有积极的影响，应遵循健康的工作方式，以便更好地完成工作，提高个人收入水平。

笔者对之前此领域的研究进行了一定的改进，如直接采用以个人为基础的微观收入数据及对应个人的健康、教育数据，极大地缩小了误差；在健康指标的选取上，用SRH、BMI评分及身高三个指标共同评价居民健康水平，体系构建较为合理。但在研究中仍存在一些问题，如身高等指标有一定的地域性，未加以严格区分；SRH测量包含了一定的不准确性，受个人主观因素影响较大；教育年限是否能代表教育水平仍有争议等。总之，笔者的分析与之前学者的研究结果大体一致，旨在通过经济学角度思考健康、教育对个人生活发展的重要性，对当今社会及个人发展方向有一定的借鉴意义。

参考文献：

[1] 储雪玲.农村居民健康人力资本的收入效应与影响因素研究[D].杭州：浙江大学，2010.

[2] 邓仕燕.健康、教育与我国农民收入的关系探讨[J].商业时代，2009（36）.

[3] 邓新波.健康、教育人力资本对中国城市居民收入的影响[J].经济研究导刊，2010（21）.

[4] 刘国恩，傅正泓.中国的健康人力资本与收入增长[J].经济学季刊，2004（10）.

[5] 潘思思.健康人力资本对我国城乡居民收入的影响[D].杭州：浙江大学，2007.

[责任编辑：金永红]