微观数据视角下健康人力资本的收入效应研究

■ 吕 娜 博士（武汉大学政治与公共管理学院 武汉 430072）

健康一直是人们关注的重要问题，良好的健康状态不仅给个人带来稳定收入和福利效用，同时也是国家经济发展、社会进步和民族振兴的潜在资本。目前我国医药卫生体制改革不断深化，健康人力资本对居民收入的效应研究将有助于改善医疗资源地区配置，缩小地区收入差距并促进宏观经济全面可持续发展。

相关研究述评

Shultz（1961）提出人力资本是包含教育、健康和移民等方面投资所形成的资本，然而随后兴起的人力资本研究却一直以教育人力资本为主，经验分析也多将教育水平看成人力资本的唯一衡量指标。随着20世纪90年代中后期统计技术和测量方法的进步以及可获取的健康人力资本变量数据增多，越来越多经济学者研究健康人力资本对居民收入和经济增长的效应。经济学者对健康人力资本的收入效应理论研究常用到OLG模型和内生增长模型，具有代表性的文献有Ehrlich和Lui（1991）、Barro（1996）和Zon和Muysken（2001）。

Ehrlich和Lui（1991）将人力资本视为增长的驱动力和代际间物质和精神情感的纽带，构建OLG模型把父母的需求细化为对子女“量”和“质”的选择从而首次将人口寿命、生育率与经济增长联系起来。他们认为人力资本投资作为代际之间物质依赖的方式能促进经济增长，同时所形成的隐形家庭保障契约可确保增长均衡的最优效率。他们根据130个国家1960-1985年数据的实证分析结果表明：经济处于停滞向增长的过渡阶段时，青少年存活率对人均GDP增长率的弹性系数高达3.915并统计上显著，明显高于成人存活率的0.781；对70个人均GDP超过2000美元（以1980年不变美元调整）的国家数据分析结果发现，青少年存活率对人均GDP增长率的弹性系数略有下降，但成人存活率的弹性系数上升近两倍。此后经济学者多沿着他们的思路，运用人口转型理论分析经济增长问题。

首次将健康人力资本引入内生增长模型的是Barro（1996），他将教育人力资本和健康人力资本分别纳入生产函数并构建三部门内生增长模型，认为内生化技术进步应体现于人力资本上，与教育相比初始健康水平能更好地预测经济增长。他对100个国家1960-1990年数据的实证分析表明，预期寿命的提高和生育率的降低将刺激经济增长，随后众多经验研究进一步支持该结论。

同样使用内生增长模型，在Lucas模型基础上Zon和Muysken（2001）构建包括健康和教育人力资本的生产函数并引入效用分析。在他们看来，健康部门保持一定规模是经济增长达到最大的前提，其生产效率是增长的重要决定因素，健康对效用的直接正效应使健康支出具有自发持续增加倾向，最终可能挤占经济生产的稀缺资源从而阻碍经济增长。健康部门生产率的提高以及非健康部门人力资本可获性的增强，都可使发展中国家依靠自身力量形成经济的“起飞”，如果贴现率降低且跨期替代弹性增加，经济将陷入“自我维持”的增长陷阱。在此基础上，Zon和Muysken（2003）细化健康服务类别以考察健康服务供给对经济增长率的影响。研究表明，健康水平较低的经济随健康部门规模扩大而增长，当健康部门规模达到一定程度时增长率下降，引入健康人力资本的Lucas内生增长模型可能因持续增长的健康投资而最终停止经济增长。因此，他们指出西方国家正在经历的人口预期寿命增加必然降低经济增长，而对处于发展阶段的经济而言，健康服务供给与增长更可能以正向关系存在。

已有文献基本肯定健康人力资本对居民收入和经济增长具有正效应，而Zon和Muysken（2001；2003）更进一步指出该正效应在健康支出达到一定规模后可能逐渐减弱直至消失，对此经验研究为主的文献通过分析不同收入水平国家的数据也得出类似结论。Bhargava（2001）根据PWT和世界卫生组织1998年数据分别研究1965-1990年高收入国家和低收入国家健康人力资本对经济增长的影响，静态随机效应模型的回归结果表明，最贫困国家成人存活率（15岁至60岁）对经济增长率的边际影响非常显著，而人均GDP高于1714美元（以1985年国际美元衡量）的国家健康对经济增长的影响为零。Gauri和Weil（2003）从微观数据角度估计健康对人均收入差异的结构效应。他采用印度25个州数据估计的结果显示，贫血率只能解释人均收入差距的1.3%；对瑞典1775和1975年的数据估计结果则表明，成人存活率解释19%的人均收入差异，相当于其他要素积累无法解释部分的三分之一。Acemoglu和Johnson（2007）以死亡率作为预期寿命的工具变量，利用联合国人口统计数据分别研究高、中、低收入国家预期寿命变动对经济增长的影响。采用OLS和2SLS估计结果表明，预期寿命增长1%将导致人口增加1.5%，而高收入国家预期寿命对GDP的短期和长期效应都很小。因此，他们认为预期寿命变动对GDP的正效应无法抵消人口增加的负效应，第二次世界大战后健康改善对高收入国家人均收入存在负效应，且这种负效应随时间的递推逐渐减弱。

表1 样本人口分布情况

表2 全国样本变量描述

综上所述，已有经验研究结论反映出经济发展水平不同的地区居民健康人力资本水平的收入效应存在差异。国内的相关研究起步稍晚，采用宏观数据的经验研究基本肯定健康人力资本对居民收入和经济增长的正效应，然而我国的东中西部地区收入水平存在差异，本文期望采用能够更好体现居民健康水平的微观数据分析我国东中西部地区健康人力资本的收入效应，为医疗体制改革提供参考。

数据描述与变量选取

本文经验研究使用CHNS数据（全称China Health and Nutrition Survey），该数据库由中国疾病预防控制中心和美国北卡罗莱纳大学合作建立。该数据库涵盖辽宁、黑龙江、江苏、山东、河南、湖北、湖南、广西、贵州、北京、上海和重庆9省、自治区和3个直辖市1989-2011年共9次长期固定追踪调查，内容包括人口变迁、家庭收入、个人从业情况、疾病预防和治疗、个人健康多项指标、社会服务和医疗服务等多个方面。该项调查包括了约4400户、共19000人的微观数据，遵循多层次、随机抽取样本的调查原则，样本覆盖我国东中西部地区高、中、低等收入家庭，其调查数据能较好代表我国整体的情况。参考Barro（1996）建立计量模型如下：

上式中Yi,t表示第i个人t时期的收入，Hi,t表示第i个人t时期的健康人力资本，Ki,t表示第i个人t时期的物质资本拥有量，Ei,t表示第i个人t时期的教育人力资本，Xi,t表示第i个人t时期的个人特征变量。α0、α1、α2、α3和α4是待估参数，εi,t是服从独立同分布的误差项。

自我评价的健康指标（简称“自评指标”）是衡量健康人力资本的常用指标之一。被调查者根据自身的健康状况进行自我整体健康水平评分，定序测量有两种处理方法：其一，实行百分制，在“1”至“100”的整数中选择评分，分数越高表示健康状况越好，这种方法的优势在于对健康水平做细致的区分；其二，等级制，一般分为“非常好”、“好”、“一般”和“差”四个等级，被调查者根据自身情况在四个等级中选择符合自身情况的一级。CHNS数据库提供的自评指标即为第二种，对四个等级从低到高计分，“1”表示“非常好”，“4”表示“差”。虽然部分经济学者认为自评指标具有主观性，较易受其他社会经济指标干扰（Strauss等，1995），但不可否认个体对自身健康状况的了解确实能较好反映其健康水平，因此大量经验研究采用该指标衡量健康人力资本。本文选取自评指标衡量居民健康人力资本，分值越高表明调查对象对自身健康状况的评价越差，因此自评指标是健康人力资本的负向指标。以2006年CPI指数调整后个人当年纯收入衡量居民年收入，“接受正规教育年限”衡量居民教育人力资本。由于居民对固定资产的估价可能存在差异，因此将样本中不同资产的估价水平取同类资产均值加总得固定资产拥有量，个体特征变量包括年龄、性别、户籍所在地、家庭规模及就业等。

CHNS中仅有1997、2000、2004和2006年的自评指标调查数据，根据数据特征和研究需要整理出1997-2006年微观面板数据。样本人口分布情况如表1所示，东部包括山东省和江苏省，中部包括河南、湖北和湖南省，西部包括广西和贵州省。样本以农村人口为主，男女比例基本适当，大多数调查对象处于就业状态。正文所需主要变量的统计描述如表2所示。

实证结果分析

根据数据特征和研究需要，实证分析采用面板数据的随机效应模型和固定效应模型回归，Hausman检验支持固定效应模型，表3为相应实证结果。

从表3数据基本可肯定健康人力资本对居民收入具有正效应且统计上显著，健康人力资本对居民收入的贡献大于教育人力资本。就全国样本而言，健康人力资本对居民收入的贡献高达26.8%，大于教育人力资本的20.0%。各地区样本中，西部地区健康人力资本的收入弹性达32.7%，高于东部地区的29.4%，而中部地区的最低仅17.8%；西部地区教育人力资本的收入弹性高达27.9%，东部地区仅11.7%。总体而言，西部地区健康和教育人力资本的收入贡献最高，而中部地区健康人力资本和东部地区教育人力资本的收入贡献均低于全国平均水平，这一结论与Liu（2008）结论相似。Liu（2008）从家庭收入层面研究农村居民个体健康对其家庭收入的影响。他们根据1991、1993和1997年CHNS数据进行OLS和个体水平的固定效应模型回归，实证结果表明农村地区健康的投资收益更高，对于农村劳动力而言获得收入的能力过度依赖于自身健康状况，健康冲击将付出更大的生产成本，因此他们认为投资农村健康可能是缩小我国城乡收入差距的潜在有效方式之一。

表3的实证结果可能与我国现有经济结构有较大关系：一直以来我国东部沿海地区经济较为发达，工业、服务业产值和人均GDP长期处于全国其他省份前列，高端人才聚集、资讯发达、基础设施较健全和医疗教育投入较多无疑提高了人力资本的产出效应，但是与中西部地区相比东部地区的就业机会更多，因此健康人力资本的收入弹性较高而教育人力资本的收入效应未能完全体现；西部地区以农业为主且工业产值不高，服务业随着旅游和电子商务行业的发展而逐步发展起来，非农就业机会比东中部地区少，健康体魄和较好教育经历更可能获得较高收入；中部地区的健康和教育支出虽高于西部地区但仍低于东部地区，基础设施和投资软环境对人才和资本缺乏吸引力使得健康人力资本的收入贡献低而教育人力资本的收入贡献处于中等水平。

已有研究表明健康人力资本对收入的效应可能持续数年，为考察这种长期效应在东中西部地区间的差异，构建长期效应模型如下：

表3 固定效应模型实证结果

表4 长期效应模型实证结果

lnYi,t=γ0+γ1lnKi,t+γ2lnHi,t-1+γ3*lnEi,t+γ4Xi,t+δi,t

其中，Hi,t-1则表示第i个人（t-1）时期的健康水平，γ0、γ1、γ2、γ3和γ4为待估参数，δi,t是服从独立同分布的误差项。经Hausman检验可得如表4所示长期效应模型的固定效应实证结果。

从表4可知，全国范围内健康人力资本对收入的长期效应并不明显，子样本中仅东部地区样本显示上一年度健康人力资本对收入的效应显著且其收入弹性高达0.367，这一结果可能与健康人力资本折旧率存在地区差异有关。Grossman（1972）认为健康人力资本存在折旧率且随年龄递增，个人可通过健康投资提高健康人力资本存量以避免健康存量低于生存临界水平。Barro（1996）假定人力资本折旧率是健康人力资本存量的减函数，健康人力资本存量增加将降低人力资本折旧率从而提高未来健康投资的收益。与东部地区相比，中西部地区尤其是西部地区的人均收入水平较低且所能利用的医疗卫生资源较少，因此健康人力资本折旧率较东部地区更高。在公共医疗卫生支出总量有限的情况下，西部总体健康人力资本的支出水平较低，健康人力资本难以发挥其长期收入效应。

结论与政策建议

我国目前正处于社会保障制度完善时期，医疗体制改革显得尤为重要，减轻居民医疗负担、提高医疗支出的宏观效率等问题亟待解决。将健康纳入经济学范畴，研究健康人力资本对收入的效应不仅可能提高居民福利水平，对国家长远经济发展和民族复兴具有重要而深远的意义。

本文利用CHNS微观面板数据进行实证分析，结果表明我国的健康人力资本对居民收入具有正效应且统计显著，健康人力资本对居民收入的贡献大于教育人力资本，西部地区人力资本的收入贡献最高而中部地区健康人力资本收入贡献最低，全国范围内反东部地区的健康人力资本对收入存在显著的长期效应。据此本文提出以下两点政策建议以供参考：第一，目前西部地区的公共健康和教育支出在全国省份中处于较低水平，公共支出政策向西部地区倾斜将有助于提高西部地区居民收入水平、缩小东西部地区收入差距，同时也将提高我国公共医疗卫生支出的宏观效率；第二，与东部和西部地区相比，中部地区承接东西但经济发展不快，增加公共健康和教育支出的同时提高中部省份软硬件设施，吸引发达地区资金和高端人才将有利于这些地区经济保持长期可持续发展，真正发挥“承东启西”的作用。

1. Schultz, T. W..Investment in Human Capital.American Economic Review,1961, Vol .51(1)

2. Ehrlich,Isaac and Lui,Francis T..Intergenerational Trade, Longevity,and Economic Growth.Journal of Political Economy,1991 , Vol .99(5)

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5. Zon, A. H. van and J. Muysken.Health as a Principal Determinant of Economic Growth.Working paper,MERITInfonomics Research Memorandum，2003

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9. Liu,G. G.,William.H.Dow,Alex.z.Fu,J.Akin. and Peter Lance. Income Productivity in China:On The Role of Health. Journal of Health Economics, 2008, Vol.27(1)

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