居民身心健康状况对职业收入的影响——基于倾向得分匹配法(PSM)的实证研究

和 红 谈 甜

中国人民大学社会与人口学院 健康科学研究所 北京 100872

美国经济学家舒尔茨认为健康作为一种人力资本，对提高个人收入有重要影响。[1]Leibenstein H开展的众多研究表明个体身体素质与健康状况很可能影响个人成就。[2-4]世界卫生组织数据显示，在低收入国家每年大约有2%～7%的人口因病致贫。李文等估计健康状况不良给个人造成的损失超过其终生收入的10%，对一个国家造成2%～3%的GDP损失。[5]来自中国农村的研究数据亦表明，因病致贫是我国贫困发生的主要原因之一，贫困又会加剧居民的健康问题。[6]

健康状况与劳动生产率之间的关系复杂，劳动者的健康状况可能会影响劳动生产率，而经济收入反过来又会影响健康，如何有效控制健康与劳动生产率之间的“同步性”成为研究难点。此外，居民健康包括身体健康和心理健康，成年人良好的身体与心理健康状态是其高效工作的前提。以往研究多关注身体健康，较少关注心理健康状况对收入的影响。[7-8]然而心理健康问题已成为全球疾病负担的重要因素之一。据估计，我国目前约有1.73亿成年人患有心理疾病，其中4 300万人被诊断为严重心理疾病患者。[9]心理健康状况对于职场工作人员的影响尤为严峻，会严重影响其工作效率与职业发展。据英国工业联合会(CBI)1998年的数据，其对537家具有员工缺勤记录的公共和私营部门雇主进行调查发现，小病、大病与心理压力是合同工时减少的最主要原因。[10]可见心理健康问题早已成为影响居民收入的重要因素之一。

健康状况与人力资本之间的关系研究仍在不断深入之中，国外对健康人力资本的研究较为全面，但我国对健康人力资本的研究尚不深入，尤其缺乏对心理健康资本的探讨，同时多数研究尚未考虑到健康状况与收入互为因果对研究结果带来的偏差。本文拟运用倾向得分匹配法，探讨居民健康的收入回报，着重探讨心理健康状况对居民职业收入的影响，并比较男性与女性的健康收入回报差异。

1 文献回顾

国外健康人力资本研究起步早，如Luft基于普通最小二乘法(ordinary least square，OLS)对居民年度总收入对数进行了分析，结果显示非健康状态使收入对数有较大幅度的减少，且存在种族与性别差异。[11]Bartel &Taubman同样利用OLS方法对孪生退伍男性白人进行研究发现，心脏病、高血压、关节炎、哮喘等会导致工资与收入减少。[12]20世纪80年代后，随着研究方法的改进使得该领域的研究进一步得以推进，一系列研究证实健康对劳动生产率与收入具有显著的促进作用。[13-15]

我国健康人力资本研究起步稍晚，张车伟首先深入探究了营养、健康与效率间的关系[16]，其后刘国恩等基于中国健康与营养调查(China Health and Nutrition Survey, CHNS)数据，利用OLS估计方法，建立了以家庭为基础的个人收入生产函数，结果表明个人健康与家庭人均收入高度相关，且发现农村的健康经济回报大于城市，女性的健康回报大于男性。[17]樊明利用美国国家医疗支出调查数据对劳动参与进行研究，基于Probit估计方法，对16～62岁人群的健康与劳动力参与进行分析，结果显示健康状况对劳动参与影响显著。[18]

关于健康对收入影响的估计方法，前人多采用OLS分析、联立方程估计以及Heckman两阶段估计模型进行分析。近年来我国健康人力资本估计方法有所突破，如杨玉萍基于中国家庭追踪调查(Chinese Family Panel Studies, CFPS)数据，利用分位数回归，探究健康收入回报在不同收入水平人群上的差异，结果发现收入水平越低，健康资本收入回报越高，且农村居民健康收入回报高于城市居民。[19]张玉华与赵媛媛基于CHNS数据，运用OLS以及Oaxaca-Blinder分解方法，对拓展Mincer方程进行分解，探讨我国居民健康对个人收入和城乡收入差异的影响，结果显示健康对劳动力的个人收入有显著的正向影响，且健康已成为影响我国城乡收入差距的重要原因。[20]在职业收入方面，孙良斌等基于中国综合社会调查(Chinese General Social Survey, CGSS)2013数据，运用倾向得分匹配法实证检验超重对居民工资收入的影响，结果显示超重对我国劳动者工资收入产生了显著的负效应，且相较于男性，超重对女性工资产生的负效应更加显著，超重使女性的工资收入下降了7.8%～10.4%。[21]

较少研究探讨居民心理健康状况对其收入的影响，然而据2011年美国国家药物使用与健康调查(NSDUH)显示，18岁以上居民中，6.6%在过去一年中至少经历了一次严重的抑郁发作，居民心理健康问题极其严重。Ann Bartel与Paul Tauban是较早探究心理疾病对个体收入影响的学者，其基于调查数据，分析显示心理疾病显著降低居民的收入，且在特定情况下，该影响会持续15年。[22]哈佛大学医学院的Susanl Ettner等通过对National Comorbidity Survey中2 225名男性及2 401名女性数据分析，探究心理障碍对进入劳动力市场以及就业人员工作时间与收入的影响，结果发现，存在心理障碍的男性工作时间显著减少，且心理障碍显著降低男性与女性的劳动收入。[23]Victoria D等基于2002年美国药物使用与健康调查(National Survey on Drug Use and Health)数据，分性别探究心理健康对非高龄成年人的职业影响，结果显示心理疾病以及狂躁症均会显著降低美国本土及移民男性与女性的职业参与率。[24]Lizhong Peng等基于Medical Expenditure Panel Survey (MEPS) 纵向数据，探讨抑郁与劳动力市场的关系，结果显示抑郁降低了就业的可能性，然而并未发现抑郁对小时工资以及每周工作时间有显著影响，此外，研究抑郁对工作障碍的影响时发现，抑郁症使每年的工作损失天数增加了大约1.4天。[25]Almond S与Healey A基于英国季度劳动力调查(The Quarterly Labour Force Survey,QLFS)数据，运用泊松模型探究心理健康对英国劳动力市场的影响，结果显示英国劳动力长期存在的心理健康问题显著减少劳动工作日，其他类型的长期疾病和残疾也被预测会导致工作时间减少，且当其与心理健康问题并存时，会进一步减少工作时间。[10]Michael T. F与Gary A. Z在2015年对英国劳动力市场的研究得出了类似结论，即报告有情绪/心理问题症状的员工，与其他类似同事相比，旷工率更高，收入更低。[26]

我国极少研究探讨了居民心理健康对职业收入的影响，孙晶晶与周清杰基于2013年中国健康与养老追踪调查(China Health and Retirement Longitudinal Study，CHARLS)数据，利用工具变量法，探究我国中老年人心理健康状况与收入的关系，结果显示中老年人良好的心理健康状况能显著促进其工资收入，然而该影响力度不及被调查者的自评健康、生活习惯以及15岁前健康状况等对工资收入的影响。[27]

我国健康收入回报研究起步稍晚，且多集中于探究身体健康状况对居民收入的影响，较少探讨心理健康收入回报，也并未全面分析不同人群的健康收入效应。同时所采用的估计方法较简单，如多用OLS估计探究健康人力资本对收入的影响，但由于健康对收入的影响存在严重的互为因果关系，同时居民健康状况很可能与其自身特征以及原生家庭社会经济地位有关，健康状况良好者可能因其家庭背景而拥有更高的收入，常规OLS估计难以得出相对准确的结果。倾向得分匹配法(propensity score matching，PSM)作为能一定程度上克服内生性偏差的创新方法之一，广受学界推崇，值得借鉴。综上，本文拟利用倾向得分匹配法重点分析我国居民心理健康状况对其职业收入的影响。

2 资料和方法

2.1 理论基础与研究假说

人力资本理论认为，健康存量对劳动者的就业与收入有重要影响。健康的劳动者拥有更多就业机会，劳动者身体素质的好坏关系着劳动生产率的高低。健康者工作出勤率高，缺勤天数少，因伤病而损失的工作时间短，进而增加劳动生产时间。此外，健康状态使得劳动者体力充沛、思维敏捷，能在单位劳动时间内生产出更多的优质产品，故可以提高劳动生产效率。劳动时间的增加以及劳动生产率的提高意味着收入的增加。基于健康人力资本理论以及文献回顾，本文提出如下假说：

假说1：心理与身体健康的收入效应显著，表现为健康状况良好者，职业年收入上升。

假说2：心理健康与身体健康对职业收入的影响存在差异，前者对职业收入的影响更显著。

假说3：心理健康状况的收入效应存在性别差异，表现为女性的职业收入更易受心理健康的影响。

2.2 资料来源

本文基于中国综合社会调查最新公布的2015年度数据(CGSS2015)。中国综合社会调查由中国人民大学中国调查与数据中心负责执行，自2003年起，每年开展一次调查，内容涵盖社会、社区、家庭和个人多层次的数据。2018年1月1日在中国国家调查数据库官网上公布了2015年数据，2015年CGSS项目调查覆盖全国28个省/市/自治区的478个村，采用多阶分层抽样，共完成10 968份有效问卷。

本文关注被调查者的健康与职业收入情况，故所选取样本年龄为18～60岁，剔除了关键变量及控制变量中拒绝回答、缺失值、不适用的数据，收入过高或过低异常值，尚未参加工作没有收入的年轻人以及不继续工作的老年人，最终得到有效样本量3 512份。依据CGSS2015数据，本文使用自评身体健康与心理健康描述样本健康状况，以居民自填个人年均职业收入评估收入情况。

2.3 变量设置

为探究心理健康与身体健康状况对职业收入的影响，依据文献回顾及CGSS2015调查中可获取的信息，本文主要变量选取如下：

(1)因变量：个人年均职业收入。本文以被调查者的年均职业收入作为因变量，在分析中对职业收入取对数形式进行回归。

(2)关键自变量：被调查者自评身体健康、心理健康。本文以被调查者的自评身体与心理健康状况作为关键自变量，调查中以5等级里克特量表评估被调查者自评身体与心理健康状况。具体来说，问卷中询问被调查者“您觉得您目前的身体健康状况是”，回答项包括“很不健康、比较不健康、一般、比较健康、很健康”，作为被调查者自评身体健康状况；问卷中询问被调查者“在过去的四周中，您感到心情抑郁或沮丧的频繁程度是”，回答项包括“总是、经常、有时、很少、从不”，作为被调查者自评心理健康状况。本文对问卷中自评身体健康状况及自评心理健康状况的5等级里克特量表进行了合并处理，即将被调查者的自评身体健康与自评心理健康状况均分为不健康与健康。本文还将主观幸福感作为心理健康状况的替代变量，以作为本研究的稳健性检验，问卷中询问被调查者“总的来说，您觉得您的生活是否幸福？”，回答项包括“非常不幸福、比较不幸福、说不上幸福不幸福、比较幸福、非常幸福”，本文同样对问卷中自评幸福感5等级里克特量表进行合并处理，分为主观不幸福与幸福。

(3)控制变量

依据文献回顾及CGSS可获取信息，本文选取被调查者性别、年龄、受教育程度、户籍、政治面貌、婚姻状态、父亲受教育程度、工作性质、工作年限作为控制变量，其中父亲受教育程度用以表示可能影响被调查者职业收入的原生家庭背景。

3 结果

3.1 基本特征

样本中，男性占55.80%，平均年龄为39.33岁；43.19%的样本为农村户籍；85.30%的被调查者有配偶；政治面貌为党员的占12.49%；88.80%的被调查者全职工作；受教育程度方面，被调查者初中及以下学历占比42.61%，接受过高中、中专、技校教育的占25.28%，大学专科及以上受教育程度占32.11%；被调查者父亲文化水平整体相对较低，接受过高等教育占5.35%。对于本文研究的关键变量，描述性统计显示被调查者年均收入为49 381.95元；22.73%的被调查者认为其身体不健康，24.12%的被调查者认为其存在心理抑郁、沮丧情况(表1)。

表1 研究对象的基本特征

3.2 心理健康及身体健康对职业收入影响的OLS回归结果

如表2所示，模型1、模型2、模型3分别以自评心理健康、主观幸福感、自评身体健康作为关键自变量，探究对职业收入的影响。结果显示居民心理健康状况显著影响职业收入，心理健康状况良好能使居民年均职业收入上升12.3%(P<0.001);主观幸福者年均职业收入较不幸福者上升10.3%(P<0.01)，表明心理健康对职业收入影响的OLS回归结果稳健性良好;生理健康的职业收入回报为7.1%(P<0.05)，低于心理健康的职业收入回报率。验证了研究假说1，居民健康状况显著影响其职业收入。

控制变量方面，性别、年龄、受教育程度、婚姻状况、工作性质与工作年限以及父亲受教育程度均显著影响居民的职业收入，且结果均符合预期；政治面貌和户口对职业收入的影响不显著。

表2 心理健康、主观幸福感及身体健康对职业收入影响的OLS回归结果

注：***P<0.001，**P<0.01，*P<0.05

3.3 心理健康及身体健康对职业收入影响的PSM回归结果

本文采用1:1最近邻匹配、1:4K近邻匹配、卡尺匹配及核匹配4种匹配方式，分析处理组平均处理效果，匹配变量包括性别、年龄、受教育程度、户口、婚姻状况、政治面貌、父亲受教育程度、工作性质、工作年限、身体/心理健康状况。结果显示，不同匹配方式下，心理健康状况对职业收入的影响范围为11.8%～12.1%，比OLS回归结果略低，若以本研究样本个人职业年收入49 825.12元算，则对年收入的影响为5 879.36～6 028.84元。作为心理健康状况代理变量的主观幸福感，对职业收入影响的PSM回归结果显示，在核匹配情况下，结果具有统计学意义(11.3%，P<0.01)，表明心理健康状况对职业收入影响的PSM分析结果稳健。处理组身体健康对职业收入的影响的平均处理效果不显著。验证了研究假说2，即心理健康与身体健康对职业收入的影响存在差异，其中心理健康状况对居民职业收入的影响更为显著。

3.4 不同性别居民心理健康状况对职业收入的影响

两性在心理健康方面存在较大差异，且两性职业分工不同，因此不同性别居民心理健康状况对其收入的影响可能有所不同。故本文深入探究心理健康状况对两性职业收入的影响，首先分别对男性与女性进行健康状况对收入影响的OLS分析，其后分性别进行PSM分析。

3.4.1 不同性别居民心理健康对职业收入影响的OLS回归

女性与男性心理健康状况均显著影响其收入。相较于心理健康状况差的女性，心理健康的女性年职业收入平均上升13.5%，P<0.01；相较于心理健康状况差的男性，心理健康的男性年职业收入平均上升11.8%，P<0.05(表3)。假说3得以验证，即女性的职业收入受心理健康的影响较男性更显著。

表3 不同性别样本心理健康对职业收入的OLS估计结果

注：***P<0.001，**P<0.01，*P<0.05

3.4.2 不同性别居民心理健康对职业收入影响的PSM回归

在不同匹配方法下，心理健康状况好的女性年职业收入比心理健康状况差的女性高13.5%～14.1%，而男性的心理健康职业收入回报则为12.1%，表明女性的职业收入受心理健康的影响更大，再次验证假说3。

4 讨论与结论

OLS回归结果显示，居民心理健康与身体健康状况均能显著影响其职业收入，其中心理健康的职业收入回报为12.3%，身体健康的职业收入回报为7.1%，即相较于身体健康，居民心理健康的职业收入回报更显著。PSM回归结果显示，心理健康状况良好者较心理健康状况差者，职业收入高11.8%～12.1%，不同身体健康状况居民的职业收入无显著性差异。对于不同性别居民心理健康状况对职业收入影响的OLS及PSM回归结果均显示，女性的职业收入受心理健康状况的影响较男性更大。

我国学者以往研究多集中探讨身体健康状况对农村居民职业(务农/外出务工)收入存在影响，虽研究对象有所不同，但多数仍与本文结论一致。如秦立建等人利用Heckman模型对健康与农村劳动力外出务工劳动供给时间的影响进行了研究，结果显示，与健康状况良好的农民工相比，健康状况较差的农民工劳动供给时间大约降低12%。[28]尹庆双等人的研究发现，农村居民自评健康每上升1个等级，其收入将显著增加17.6%。[29]许琳琳等人基于CHNS数据研究结果显示，农村居民健康状况每改善1个单位，收入增加约34.57%，高于本研究估计结果，这可能与研究对象多为从事体力活动的农村居民有关，其劳动收入主要取决于其健康状况。[30]张川川的研究结果表明健康恶化会使当期家庭收入减少26.1%，这与本研究结果一致，即健康显著影响职业及家庭收入。[31]BMI值亦可作为衡量身体健康的指标之一，孙良斌、任建超与杨园争在探究超重对劳动者的工资影响时，亦同时进行了OLS回归与PSM回归，OLS回归结果显示超重导致被调查者的职业收入降低了4.2%～4.4%，PSM回归结果显示，相较于非超重者，超重者工资下降4.0%～5.4%，表明身体健康显著影响居民职业收入，就方法而言，PSM回归结果更可信。[21]

国内外学者均较少关注心理健康状况对居民收入的影响。Ghushchyan V H等基于Medical Expenditure Panel Survey数据探究身体与心理健康对美国居民年薪的影响，结果显示，被调查居民身体健康状况每增加1%，年薪显著增加0.32%(0.27%～0.36%)，精神健康状况每增加1%，年薪增加0.13%(0.09%～0.16%)。[32]该研究一定程度上印证了本文关于居民心理健康状况对职业收入的影响。Richard Frank与Paul Gertler认为以往“对心理问题的测量基于是否去看过医生，以及是否接受了诊断”，使得心理问题对收入影响的估计存有偏差，因此，其基于社区调查数据探究心理健康对收入的影响，结果显示，相较于无心理健康问题居民，存在心理健康问题的居民收入降低了21%。[33]朱礼华基于CHARLS数据探究了心理健康对中老年群体劳动参与和生产率的影响，结果显示心理健康状况会显著影响城镇户籍中老年人口的劳动参与和农村户籍中老年人口的非农劳动参与，且比自评健康对劳动参与的影响更为显著。[34]李树森探讨农村非农就业群体健康状况对其劳动参与、劳动时间及劳动生产率的影响，结果显示健康指标每上升1个单位，男性小时收入提高0.35%，女性小时收入提高1.53%，即健康状况对女性非农就业群体的影响高于对男性非农就业群体的影响。[35]这与本研究结果一致，即女性的职业收入更易受其健康状况的影响。

国外一些研究探讨了心理健康的长期财务影响，以及早期心理健康问题对成年时期就业及职业收入的影响，为我国探讨居民心理健康状况对收入影响的研究提供了思路。如Deborah J. S等分析了因心理问题而提前退休的居民在达到退休年龄时，相较于无心理问题居民，储蓄减少的程度，结果显示因抑郁症或其他心理问题而提前退休的女性在退休时的总储蓄远低于全职工作的无心理问题女性，男性表现出相同的差异，而由于抑郁或其他心理健康问题而失业的男性和女性在65岁时的储蓄和退休收入比全职工作的人少97%。[36]Mark E等基于来自两个具有全国代表性的共19 217人的英国前瞻性队列研究，探究儿童时期心理健康问题对成年时期失业的影响，结果显示，在14岁时报告高水平抑郁症状的被调查者，相较于同类低抑郁症状的研究对象，在16～21岁间失业的可能性高2%，表明在生命早期加强提供精神卫生服务将带来显著的经济效益。[37]

以往研究大多笼统地探讨居民健康状况对收入的影响，关注身体健康人力资本，较少区分心理健康状况对居民收入影响，更少探讨身心健康对居民职业收入影响的差异。本研究结果显示，相较于身体健康状况，心理健康状况对居民职业收入的影响更为显著。同时，以往研究大多探讨农村居民的健康收入效应，因农村居民或农民工多从事体力劳动，身体健康状况的收入效应占主导地位，然而城市居民多从事脑力工作，易受心理健康问题影响，因此探讨心理健康对职业收入影响，尤为重要。

越来越多的居民在工作和生活中承受巨大的心理压力，焦虑与抑郁状态经常发生，因此，亟需关注国民的心理健康状况，以提高劳动生产率，促进职业收入。此外，本研究结果显示女性的职业收入受心理健康状况的影响更大，这很可能带来“职业收入低——心理健康状况差”的恶性循环，对女性的职业生涯造成不利影响，故应尤其关注女性的心理健康状况及职场两性的人力资源管理制度。据此，建议我国建立健全用人单位的心理健康咨询系统，让职工能及时有效地得到心理帮助，提升心理健康水平。特别关注女性心理健康状况及其职业发展状况，完善职场人力资源管理制度，避免女性可能遭遇的职场不平等待遇，最终提升我国健康人力资本，促进国民经济发展。

作者声明本文无实际或潜在的利益冲突。