健康冲击、“能力”投资与贫困脆弱性:基于中国数据的实证分析

邹 薇 方迎风

一、引言

我国近十几年扶贫成绩显著，贫困人口从2000年的9422万下降到2010年的2688万，①数据来自《中国农村贫困监测报告2010》，统计使用的是2008年新的贫困线。然而，自然灾害、疾病等负的外部冲击导致贫困人口波动较大，返贫问题严重，很多个体因负的外部冲击暂时落入贫困或持久地陷入贫困。据推算，2008年的冰雪灾情导致湖北省返贫人口可能增加了近180万人;②数据来自国务院扶贫办，http://www.cpad.gov.cn/data/2008/0507/article_337706.htm。甘肃省因5·12汶川地震致使全省新增的返贫、致贫人口达230.3万人，返贫率达30%以上;③数据来自新华网，http://www.gs.xinhuanet.com/news/2008－10/22/content_14706055.htm。中国扶贫基金会报告显示，2010年西南五省区市干旱导致至少218万人返贫。④数据来自人民网，http://hi.people.com.cn/2010/05/23/554463.html。控制“返贫”是我国未来扶贫的重点内容之一。研究返贫及扶贫一般从个体遭受的冲击与个体的“能力”着手。现实中遇到的冲击大致有宏观经济波动、自然灾害以及疾病和家庭变故等，可归为区域性总体冲击 (如自然灾害)和个体特异性冲击 (如健康冲击)。Ligon＆Schechter(2003)在定义贫困脆弱性时也将其分解为贫困、特异性风险 (idiosyncratic risk)和总体风险 (aggregate risk)。〔1〕

区域性的负外部冲击 (如洪涝、雪灾、地震、干旱等自然灾害)具有持久的社会影响。这类冲击不仅直接影响个体的收入，还会影响个体缓解冲击的资产、健康等手段，甚至可能破坏信贷体系外的社区关系网络对个体风险的暂时性保障。Dercon，Hoddinott＆ Woldehanna(2005)利用埃塞俄比亚15个村庄1999－2004年的数据研究发现，干旱对个体资产的破坏、消费的下降产生显 著 影 响。〔2〕Alderman，Hoddinott ＆ Kinsey(2006)的研究也显示，雨水、干旱与人力资本形成的下降紧密相关。〔3〕与区域性负外部冲击不一样的是，健康冲击一般只针对个体或家户 (地区性流行病爆发这是例外)，因此，当家户中有成员受到健康冲击时，会导致该家户资源在生活消费、医疗支出以及健康投资等之间的再配置，如果是家户中主要收入来源者受到严重的负外部冲击，则很可能产生持久的影响。

冲击大多是外生的，很难控制，因此，应对冲击的能力需要视个体能力的大小 (教育水平、健康状况等)或者预防措施而言 (如社会保障、个人保险、消费平滑等)。Sen(1999)认为获得良好的健康水平是个体一类重要的“可行性能力”，〔4〕良好的健康是个体获得收入的前提。〔5〕Datt＆Hoogeveen(2003)对菲律宾的研究发现，负外部冲击会导致个体生活质量下降，贫困程度加深，他们进一步指出，虽然贫困个体在保护消费上受到能力的约束，但个体在面对冲击时有平滑消费的迹象。〔6〕杨文等人 (2012)在利用 Ligon＆Schechter的脆弱性定义研究中国农村家庭的脆弱性时指出，提高个体的教育水平、新型农村合作医疗和社会保险都能有效地降低个体的脆弱性。〔7〕

本文采用中国数据研究健康冲击与“能力”投资 (主要是健康、教育以及与健康相关的设施)对个体收入与支出的影响;尤其是研究健康冲击对于贫困与低收入人群进行“能力”投资的影响。不利的外部冲击会进一步降低贫困人群的能力投资，降低其现期与预期收入，进而导致明显的贫困脆弱性。

二、健康及健康冲击的定义

健康是人力资本的重要组成部分，良好的健康水平是个体进行劳动创造收入的必要前提，一旦个体的身体处于非健康状态，则会影响个体的收入来源、增加个体的医疗支出，使个体陷入贫困。那么，什么是健康?世界卫生组织 (WHO)认为健康不仅指狭义上的不生病或者不羸弱，而且还包括体格、精神与社会福利处在一种良好状态。健康冲击则指由于某种原因身体处在非健康状态，如生病、受伤、死亡都可列入健康冲击。因此，一个家户是否存在健康冲击，一方面可以通过一系列问题的答案来刻画，〔8〕例如该家户是否有成员在一定时期内生过病以及生了几天的病?治病的医疗支出有多少?是否有家庭成员去世?是家庭主要收入来源者吗?另一方面，也可以通过自评健康或身体质量指数 (Body Mass Index，简称BMI)的变化来刻画。〔9〕但是，由于受到统计的局限性，现实中很难一致地估计个体的身体健康状况。在宏观研究中，衡量一个国家健康人力资本水平的变量有婴儿死亡率、〔10〕预期寿命〔11〕以及各种疾病的发生率等。在微观研究中，广泛使用的个体健康指标有:自评健康;〔12〕腰围、身高和体重等体测指标〔13〕与 BMI;〔14〕是否受过伤或患了什么疾病〔15〕;是否进行一些常规的运动或体力劳动 (如上楼有困难吗?走或跑1公里会感觉困难吗?可以自己进行穿衣、洗澡和上厕所吗?等等。)。〔16〕在实际研究中自评健康与BMI较为常用，活动测评一般用来测量老人的身体状况。

体测指标在健康以及健康冲击与收入的关系研究中比较常见，常用的体测指标有体重/身高、身高/年龄、体重/年龄、身体质量指数BMI=体重 (kg)/身高的平方 (m2)等。体测指标虽然数值较为客观，但存在着参照标准的确定问题，或者说难以确定什么样的范围属于健康。现行的参照标准是根据具有某些共同特征 (如性别、年龄、地区等)的群体进行对比确定，但即使这样也不能准确一致地刻画健康状况。国际上目前通用的健康测量指标为BMI，BMI主要适用于成人，对于成长中的儿童、老人则需要根据年龄等特征制定更详细的标准。

世界卫生组织 (WHO)关于BMI的分类标准中，BMI正常范围为18.5－24.99，小于18.5为体重不足，大于25为超重。肥胖或营养不良导致的体重超重或不足都会引发一系列的疾病，肥胖被认为是II型糖尿病、心血管病、高血压、中风等产生的危险因素。但有研究指出WHO的标准并不适用于亚洲人，为此，WHO(2004)就亚洲人的标准进行了测算。由国际生命科学学会中国办事处组织多学科专家组成的“中国肥胖问题工作组”就我国21个省、市、区24万人群BMI、腰围、血压、血糖、血脂等相关数据进行了汇总分析，指出，中国BMI的超重界限为24，肥胖的界限为28①数据来自《中国成人超重和肥胖症预防与控制指南》(节录)，参见《营养学报》，2004年第26卷第1期。。2002年全国营养与健康调查资料表明，以WHO标准，中国有14.7%的人超重，有2.6%的人肥胖;以2002年中国总人口数计算，有约1.84亿人超重，有约3100万人处于肥胖，如果采用中国标准，中国有约2亿人超重，有约6000万人处于肥胖②统计数据来自武阳丰《中国的超重和肥胖:曾经消瘦的巨人如今肥胖成倍增长》，参见《英国医学杂志》中文版，2006年第9卷第4期。。但是BMI测度出来的肥胖还可能是因为营养摄入过多所致。利用可获得数据进行统计分析会发现，高收入群体比低收入群体超出正常BMI上限的比例要高，而BMI测度出来的营养不良的比例在低收入群体中则更大。

另一类常用的健康状况指标是自评健康。自评健康是个体根据目前状况回答自己的健康水平，属于主观分类指标，一般分为五类:非常好、比较好、一般、差、非常差，不同的调查问卷其分类有所区别。自评健康在研究贫困与不平等以及健康冲击中比较常见，〔17〕但使用自评健康作分析时要注意几个问题:首先，自评健康是分类指标，在实证分析中，对不同健康等级进行赋值需要慎重考虑，不能简单地赋值，如1、2、3、4、5，因为非常好和比较好之间的差距并不一定与差和非常差的差距一样;其次，自评是对身体健康的主观评价，有报告偏差，不同的时间、年龄、地区、教育程度、收入水平等个体特征会使得自身健康评价标准不一样，不同的教育程度对健康的认识也有所不同，回答此问题的潜在标准也将存在差异。当询问个体“你觉得你的健康状况如何?非常好、好、一般、差”时，个体可能习惯性地参照周边群体、历史健康状况、是否工作等回答，因此，在进行健康与劳动市场关系分析时，需要考虑自评健康与个体劳动供给的内生关系可能会致使参数估计产生向上偏差的情形。D'Uva＆Doorslaer等 (2008)利用印度尼西亚、印度和中国三国的数据研究个体异质性对自评健康的影响，证实了个体异质性对自评健康会产生影响，不过他们也指出，这种健康测量偏差在测度健康不平等中影响不是很大，〔18〕实证分析中还可以对自评健康报告偏差利用个体的特征变量进行纠正。本文的分析中会使用自评健康衡量个体的健康状况，健康的冲击则使用自评健康的等级变化衡量。

三、数据分析

本文使用的数据来自中国健康与营养调查数据 (CHNS)③中国健康与营养调查 (China Health and Nutrition Survey，简称CHNS)数据，由美国北卡罗来纳大学和中国疾病预防控制中心营养与食品安全所联合采集。。该数据的成人调查中有关于个体健康的体测 (身高、体重)指标和自评健康，并需报告个体在近一个月内是否生病、行动能力以及自理能力等。自评健康从1997年开始单独列为调查选项，2009年的数据由于权限问题无法获取，因此，目前可获取的是1997年、2000年、2004年、2006年共4次关于自评健康的调查数据。在成人调查表中，自评健康有4个等级:非常好、好、一般、差，但需要注意，该项调查的问题是“与同龄人相比，你觉得自己的健康状况怎么样?”因此，自评健康的变化不能反映长时期的与年龄相关的健康状况变化。个体健康的冲击有两类:正外部冲击和负外部冲击，正的外部冲击即健康由差变为一般、好、非常好或者一般变为好、非常好或者从好变为非常好，负的外部冲击则为非常好变为好、一般、差，或者好变为一般、差，或者一般变为差。依照调查表中的赋值 (非常好为1、好为2、一般为3、差为4)，正数表示负的冲击 (3表示从非常好变为差，2表示从非常好变为一般或者好变为差，1表示从非常好变为好或者好变为一般或者一般变为差)，负数表示正的冲击 (－3表示从差变为非常好、－2表示从一般变为非常好或者差变为好，－1表示从差变为一般或者从一般变为好或者好变为非常好)。如果跳跃两个或三个等级则视为较大的冲击，跳跃一个等级则视为较小的冲击。

根据健康冲击的可用数据，本文对数据进行整理后，在有自评健康指标数据的4次调查中，1997、2000、2004、2006的样本量分别为5132、6398、6111和4836，其中，个体在1997－2000、2000－2004、2004－2006年中存在负冲击的比例分别为30.47%、31.35%、28.84%。表1对不同收入群体在不同健康指标下的健康状况进行了统计，其中考虑到家户内部分配问题，该表使用了经家户规模调整后的收入。从表中可以发现，自评健康为一般和差的人数在最穷的20%人口中要比最富的20%人口中更多，但过去四周是否受过伤或生过病的分布在不同收入群体之间差别不大，而如果使用BMI，低收入家庭中的个体BMI小于18.5(可以理解为营养不良)的情况要比高收入家庭严重得多，而高收入家庭中的个体肥胖问题则比低收入家庭更严重。表1中的结果告诉我们，在现代肥胖问题比较严重的情况下，使用BMI作为健康指标分析个体以及家户关于健康问题时应特别小心。在本文健康冲击的研究中，若采用BMI的变动可能会得到相反的结果，因此，本文选择了自评健康的变动作为健康冲击的代理变量。

表1 不同健康指标下关于收入排序的人数分布

样本的统计描述见表2。其中家户与个体各类收入与支出都利用CPI调整到2009年，家户的劳动收入主要包括商业收入、手工业收入、工资收入、农业收入、养殖业收入、渔业收入和果菜园收入等，非劳动收入主要包括国家的补助和福利金、各种补贴、父母子女以及亲朋好友的赠与和退休金等，家户支出主要由经营性支出、农业支出、渔业支出、养殖和果菜园支出等生产性支出构成。表2中的个体特异冲击 (idiosyncratic shock)和社区总体冲击 (aggregate shock)则分别用个体的家户收入变化与社区平均收入变化代替。〔19〕为了与健康冲击表示符号一致以及实证分析的需要，将个体特异冲击和社区总体冲击值均除以－1000，正值表示负的冲击，其值越大表示受到的负冲击越大;负值表示正的冲击，其值越小则表示正的冲击越大。

表2 各变量的统计描述

四、实证分析结果

(一)“能力”与健康状况

根据健康的生产函数，可以得出:

其中xit是与健康有关的投资，此处用个体家户“是否能获取安全的饮用水?”“是否可以使用清洁的卫生设施”代替，Zit为控制变量，如年龄、性别、婚姻状况、地区以及教育等。健康状况可能与个体其他的不随时间偏好与特征量 (反映在式vi项中)相关，这致使一般的OLS回归系数有偏，但因为个体不随时间变化的内在的某些特征不是目前考察的重点，因此，本文使用固定效应模型分析。为了识别的需要，先对每个个体i求 (1)在时间上的平均，便得到:

实证分析结果如表3所示，表3中分别列出了没有健康滞后项 (2－3列)和加入健康滞后项(4－5列)的结果。可以发现，是否可以获取安全饮用水、是否可以使用清洁能源、家周边是否干净对个体的健康状况产生显著的正影响;个体的教育程度越高，个体的健康状况也要好些，因为接受良好教育的人对健康及保护健康都有很深刻的认识;个体的年龄越高、家户规模越大、性别为女性或为单身的健康状况较差。注意，表3中城市的健康状况相比农村较差，可能是因为内在的参考标准有差异所致，城市居民由于较高的教育水平、拥有良好的医疗保健设施以及对环境污染问题的关注而对健康的认知能力更高，所以在自评时会有相对较高的参考标准。表3中2－3列的结果则显示，自身前期的健康对本期的健康有显著正影响，发达地区 (如江苏、山东和黑龙江)的健康水平显著高于不发达地区。不过4－5列中是否获得安全饮用水不显著，可能是由于滞后项与残差项及“能力”变量相关所导致。

(二)健康冲击与收入波动

家户收入在这里被分为家户劳动所得和家户非劳动所得，因为个体的健康与健康的冲击可能只对劳动所得产生影响，对非劳动所得影响较小。非劳动所得中只有部分的补助和补贴可能与健康冲击有间接关系，即当个体或家户受到负的冲击陷入贫困时，政府以及亲朋好友可能予以救助，这种间接关系可能导致健康、健康冲击对非劳动所得的影响与对劳动所得的影响出现相反的结果。回归模型如下:

表3 健康状况关于“能力”的实证分析结果

模型回归的策略依然采用固定效应法，估计的结果如表4所示。从回归结果中可以发现，健康冲击与滞后一期的健康对劳动收入影响显著，负的冲击会导致劳动所得下降，对非劳动收入影响不显著，符号也与劳动所得相反，这可能就是我们刚提到的间接效应所致，即个体遭受健康冲击时接受外界的转移收入较多。在表5中，健康冲击分为正的冲击 (小、大)和负的冲击 (小、大)共4种，回归结果显示正的冲击对劳动收入有正向效应，负的冲击对劳动收入有负向效应，冲击的大小则决定正向或负向效应的大小，当然，正向或负向冲击对个体劳动收入影响效应的程度从系数来看也不一样，负向效应可能有更大的影响效应。

表4 健康冲击对家户劳动所得、非劳动所得和个体劳动所得的影响

在表4中，其他变量，如教育、城乡、单身都与预期结果一致，即高的教育水平、在婚、城市中和发达省份的个体收入都相对较高，而非劳动所得在年长者、单身、女性、农村和欠发达省份中较高，这恰好显示个体因“能力”较低在遭受冲击时接受外界的转移收入较多。在表4中，还列出了经CPI调整过的个体劳动所得与健康、健康冲击以及其他控制变量之间的关系。与家户劳动所得的回归结论基本一致，但在性别与家户规模上有所区别，因为使用家户收入，性别的差异将难以体现，家户劳动收入随着家户规模变大会越大。表4的2－3列中家户劳动所得回归结果中其性别项不显著，个体劳动所得则非常显著，且女性的劳动收入较低，家户规模越大，个体劳动所得越小。

从中可以看出，负的冲击会导致家户支出下降，正的健康冲击则会导致家户支出上升，但小的健康冲击对家户的支出影响不显著，这个结果可以视为家户对支出的平滑，一旦出现不利的冲击，家户会减少支出以防备不测。我们还发现，当面对负的健康冲击时，个体并不对与健康相关的能力进行投资;当面对正的健康冲击时，个体或家户则进行能力投资。此外，我们还研究了医疗保险对于健康冲击的作用，发现相对高收入者或城市地区，医疗保险在低收入者中或农村地区的使用率较低，结合健康冲击对低收入者的影响更大，因此贫困和低收入人群一旦遇到健康冲击，很可能落入贫困陷阱。

由此可见，越是贫困和低收入的人群，健康资本的积累越少，越是容易遭到负的健康冲击，这反过来又进一步削弱了贫困人群的能力投资，导致较为明显和持续的贫困脆弱性。

五、小结

本文通过研究冲击对个体行为的影响分析个体贫困以及贫困脆弱性的原因，我们以健康冲击为例，研究个体在遭受外部冲击时收入或支出的变化，并分析健康冲击对不同群体能力投资的影响。

研究发现，冲击会影响个体在消费与能力投资之间的资源配置决策，当个体受到财富约束、面临冲击致使收入下降时，个体会偏重当期消费、能力投资不足;健康冲击对个体或家户的劳动所得产生负向影响，对于低收入者，这种影响则更为严重，但健康冲击对非劳动所得产生正的影响，即个体在遭受负的健康冲击时因外界转移收入的增加从而非劳动所得增加，但在面对社区总体冲击时，非劳动所得与劳动所得都将显著下降。研究还发现，负的健康冲击会导致个人生产性支出与健康投资均下降，对于贫困人群而言，这主要是因为负的冲击严重影响个体的收入致使个体出现财富约束使得个体只能偏重当期消费。医疗保险能够对健康冲击产生缓冲作用，但是相对高收入者或城市地区，医疗保险在低收入者中或农村地区的使用率较低，结合健康冲击对低收入者影响更大，可认为低收入者一旦遇到健康冲击，很可能落入贫困陷阱。

因此，增强个体应对风险冲击的能力是缓解贫困脆弱性的关键性因素，与此同时，应确保基础教育、基本医疗等公共品的“无空间差异”供给，加强城乡基本社会保障体系建设，巩固区域性关系网络，促使个体能够向“能力”投资分配更多的资源，如此才能消除贫困脆弱性。

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