家庭经济状况对个人健康的影响：体育参与的中介效应

张 壮，吴钰姝，YAN Qiuxia

（1.华南农业大学 经济管理学院，广东 广州510642；2.西南财经大学 金融学院，四川 成都610074）

根据世界卫生组织对健康的定义， 个人健康早已从身体健康的单一范畴，走向了身体、心理与社会适应性的统一。 居民所要实现的健康并非只受身体疾病的制约， 而体现为个人认知与社会共融后的主观评价，即自评健康，也体现为社会交互后的他人评价，即他评健康。 自评健康强调的是自我在融入社会后，对过去、现在及将来自身健康的综合性评价，而他评健康则是从客观视角评价的健康状态， 他评健康与自评健康的结合能够有效并真实地评估个人的健康状况［1］。 为实现“健康中国2030”目标，探索健康的影响因素及其作用机理，在理论与实践层面上均具有十分重要的意义。

健康投入结构不合理是当前我国健康促进工程面临的突出问题。 世界卫生组织（WHO）的调查表明中国人对健康的投入60%～80%花在了临死前一个月的治疗上， 在2012 年全球因慢性非传染病疾病而导致的3 800 万死亡人数中， 中国占到了860 万， 而其中有300 万因本可预防的疾病而死亡。 而WHO 的另一项研究则表明，如果预防多投入一元钱，治疗就可减支8.5 元，并节约100 元的抢救费。 因此做好个人的病前预防显得十分重要。 而家庭经济状况对预防性健康投资及健康行为均具有的影响， 如绝对收入假说认为个人收入水平会正向影响个人的健康水平，但其边际贡献递减；而相关收入假说却认为收入的不公平将会抑制个人健康水平的提升。 体育参与作为预防性健康投资的重要手段， 了解个人在收入变化的条件下应如何改变体育参与以促进个人健康具有重要的研究价值。

本文可能的贡献在于：1）以往对个人健康的研究，多是从自评健康的视角，并不能准确捕捉个人的健康特征。 为克服这种缺陷，本文使用自评健康与他评健康双重指标作为衡量；2）以往使用的多为截面数据，没有时间维度，研究也具有一定的局限性，而本文使用了混合截面数据作为研究材料；3）以往文献较少通过理论模型与实证方法专门检验体育参与在经济状况对体育参与影响过程中的中介作用。 基于上述几点原因，本文利用中国家庭追踪调查（CFPS）2016 年与2018 年的数据探讨经济状况对个人健康的影响，并分析体育参与的中介作用。

1 理论与模型

基 于Grossman 的 医 疗 健 康 需 求 函 数［2］， Cooper 提 出 健 康需求分类［3］，其将影响某时期健康的因素分为4 类：1）自身在之前所积累的健康存量，这取决遗传与天赋；2）是受年龄控制的生理衰减因素；3）使健康得到恢复的医疗与药物因素。4）预防健康损失的保健因素，如体育、保健、生活方式等。 这四大方向成为关于健康研究的重要话题， 而其中第三个与第四个因素都直接受到家庭经济状况的制约， 因此家庭经济状况对个人健康有着较为重要的影响。 以体育因素为切入点，理论与实证集中在体育参与的运动医学原理研究， 及体育对健康影响的中介机制研究。 如方黎明利用CLDS 数据探讨了体育对抑郁症的缓解功能及其在促进社会健康公平的效果［4］，钟梅华利用CGSS 探讨了体育锻炼对个人经济地位的影响［5］，张晓丽的研究表明体育锻炼促进了个人社会资本的提升［6］。这些文献都致力于寻找体育锻炼社会功能相关的经验证据， 而弱化了体育锻炼的决定因素讨论。

Cooper 提出的健康需求思想可以通过建立t 时期的健康状态函数来表达：

Ht是个人t 时期的健康状态，而Ht-1则是其在过去一期的健康留存，δt是折扣因子，φ（u） 代表个人的身体机能函数，他对健康的影响将随时间而削减，即而Pt是个人的预防对健康的修复作用，体现为边际递减的过程，即

Pt影响的其他因素为非体育因素，令其为Xt，体育因素为St。 而Xt与St均受到家庭可支配收入It的影响。 为简化分析，假定其具有函数关系形式。 即：

而保健因素也会通过对健康状态的影响进而对个人的可支配收入产生影响，即：

假定Xt不变，（3）式两边同时对It求偏导，则有：

当Pt=φ1（St，Xt）=sSt时，即体育投入与保健存在稳定的技术比例s 时，有：

由（5）可知收入对健康的作用受到了体育因素的影响，即体育参与是其发挥作用的重要中介。 但体育参与对健康的影响及收入对体育参与的影响需要实验证据与经验证据的进一步支持。

健康经济状况对健康具有显著的正向影响。 部分研究控制其他因素之后，发现收入对健康具有显著的正向影响［7-8］。封进、余央央认为收入对健康的影响应该具有倒“U”形特征，收入提高到一定的幅度后对健康产生负向影响［9］，毛毅与冯根福也持有相同的观点［10］。 更多研究则是挖掘了收入对健康的作用机理，如黄洁萍等人利用“中国健康与营养调查”（CHNS）的数据，使用结构方程模型方法，认为收入是通过影响生活方式来间接影响健康， 其研究结果进一步表明收入对健康影响效果随收入水平的增加而呈现出递减的趋势［11］。Zon 认为年龄对健康存在U 型影响， 而人均收入对健康的影响则是通过个人的健康投资来实现的［12］。 Wlikinson 认为收入对健康的影响还会收受社会地位等因素的制约［13］。 基于上述的研究事实，提出本文第一个研究假设：

H1：家庭经济状况对健康具有显著影响。

体育参与对健康的影响具有实验证据与经验证据。 本文所指的体育参与重点关注居民的运动锻炼行为， 而不包含体育竞赛表演的观赏参与行为。 体育锻炼具有提高免疫力，增强心肺功能，改善个人的认知能力以及调节自身的代谢水平［13］，甚至机型运动后的测试还能发现隐藏的疾病威胁［14］，Contrepois 等人最新实验研究更是表明运动10min 之后身体接近一万个分子会发生变化［15］。 而心理学的相关研究表明体育运动对个人心理健康具有显著的促进作用，方黎明等人利用CLDS的数据证明了体育对缓解抑郁症的影响， 针对学生群体与老年人群体也同样得到了相同的结论［16-18］，甚至有研究表明少量的体育参与也能促进个人的精神健康［19］。 而部分研究却发现体育参与并不能显著改善个人健康，如针对青少年的研究，成年人的研究及实验研究也有相关的证明结果［20-22］。 这些存在争议的结论，可能由于样本选择偏误、遗漏异质性或是忽视内生性而导致的。 基于现实与经验， 提出本文第二个研究假设：

H2：体育参与对健康具有正向影响。

个人收入水平的提升， 将有更多机会进行体育活动的选择与参与，进而促进自身健康水平的提升，同时当个人收入水平提升到一定程度时， 个人的体育活动选择与参与会受到时间的制约，进而抑制他们健康水平的提升，据此提出本文的第三个基本假设：

H3： 体育参与是家庭经济状况对个人健康影响的中介变量。

2 实证研究设计

2.1 数据来源

本文研究所使用的是中国家庭追踪调查 （CFPS）2016 年与2018 年数据。 中国家庭追踪调查从2010 年开始，每两年进行一次。 基于研究的需要，选取最新两次的数据作为本文的分析对象。 本文研究剔除了无回答意愿的群体，最终选取来自全国31 省的25 628 名受访者作为本文的研究对象。 考虑到年龄过小与年龄过大的群体对自身健康的评价受到心理因素与认知因素过强的影响，本文的研究的年龄范围是16～45 岁，而其女性占总样本的49.62%。 由于2016 年与2018 年居民的体育参与差异不大，因此选择混合截面数据方法进行分析。 本文所有研究过程在Stata14.0 中完成。

2.2 变量选择

为了客观地度量受访者的健康状况，本研究设立自评健康与他评健康的双重标准。 尊重CFPS 对变量的设定，自评健康的得分高低分别由1 到5 进行刻画， 而他评健康的得分高低分别由1 到7 进行刻画。 参照孙晓强等人的做法，本文将体育参与的衡量指标设定为每周运动频次［23］。 由于样本中部分人群个人收入无法获得，因此使用家庭人均收入作为指标，该指标比个人收入更能反映家庭的实际情况。 为减少异方差与样本分布非正态性等问题，家庭人均收入、家庭工资收入及家庭食品支出家庭医疗保健支出、个人医疗总花费（元）在回归过程中均采用对数的形式。 其他变量包括性别、年龄、家庭人数、饮酒、吸烟、当地医疗条件与户籍。

2.3 计量模型

表1 变量释义与描述性统计

为了研究家庭经济状况对个人健康的影响而建立的基本计量模型为：

该式中αit代表的是截距，Hit代表的是个人的健康水平，而Eit与Xit分别代表家庭经济状况与其他控制变量，βit与δit分别为其对应系数，εit为回归残差。文章引入省份与时间虚拟变量后，使用最小二乘虚拟变量法（LSDV）对截面标准误进行修正。 同时考虑到个人的健康水平是有序的分类变量，在检验过程中，进一步使用有序logit 分别进行验证。 其基本模型为：

在式（8）中，m=j∈{1，2……n}，当F 服从logistic 分布时，其为有序logit 模型。同时为了检验体育参与的中介作用，参照温忠麟等人的中介效应两部回归法［23］，本研究建立了家庭经济状况对个人体育参与影响的计量模型，即：

在式（9）中φit代表的是截距，Sit代表的是个人的体育参与程度， 而Sit与Cit分别代表体育参与与其他控制变量，γit与ρit分别为其对应系数，θit为回归残差。

3 实证结果分析

3.1 家庭经济状况、个人体育参与对个人健康的影响

通过表2 可知，不管是否控制时间与省份虚拟变量，家庭人均收入与体育参与对自评健康与他评健康均具有显著的正向影响，食品支出对个人健康具有显著的正向影响，而房贷支出、医疗保健支出对个人健康具有显著负向影响，即验证了假说1。 值得说明的是，以往按自评健康作为单一的评价标准可能出现较大的偏误，如食品支出、个人工资收入、家庭用水、家庭人口规模对自评健康和他评健康表现出不同的显著性，即依照单一的标准，极有可能造成结论的偏误。 本研究认为，家庭人均收入、体育参与、个人医疗支出、饮酒与家庭烹饪使用燃料对个人健康的影响稳健且显著。 具体而言，家庭人均收入每提高一个百分比，自评健康水平提升4%～5%，他评健康提升9%～10%，两者的系数相差一倍左右；每周运动增加一个频次，自评健康提升1.86%，而他评健康提升1.07%，两者也存在一定的差距。 而个人医疗支付每提高一个百分比，自评健康水平降低8.4%左右，他评健康下降3.3%左右。 出现这样偏误的原因在于，自评健康可能要包含自身情绪与心理的调节作用，他评健康很难获取那些患有不具备外显特征疾病人群的健康信息。 表2 回归分析有几处需要特别解释，一周饮酒超过3 次的人群拥有更好的健康水平， 因为他们可能较其他居民拥有更广的交际范围， 以至于他们可以享受更多的社会资本以促进自身健康水平的提升， 而家庭用水的清洁性之所以能显著地影响个人健康，是因为其减少了感染疾病的风险。

表2 家庭经济状况、体育参与对个人健康的影响

3.2 家庭经济状况对体育参与的影响

由表3 可知家庭人均收入、 个人工资对个人体育参与具有显著的正向影响，即验证了假说2。 而食品支出、房贷支出、保健支出不但没有抑制个人的体育参与， 反而显著地促进了个人的体育参与。 家庭治疗负担与吸烟饮酒习惯却抑制了个人的体育参与。 具体来说，家庭人均收入每提高一个百分比，每周运动频次提高10%左右，房贷支出每提高一个百分比，每周运动频次提高6%左右， 工资收入每提高一个百分比，每周运动频次提高1.67%左右， 且男性较女性具有更强的体育参与的意愿。 之所以房贷支出能够促进健康，是因为能够承担房贷的居民往往拥有更加稳定的家庭收入。 而做饭燃料的清洁性能够显著促进体育参与， 是因为清洁燃料的使用节省居民的做饭时间，有更多闲暇的时间参加体育活动。

表3 家庭经济状况对体育参与的影响

表4 体育参与的中介效应检验

表5 家庭人均收入、体育参与的有序logit 边际效应估计

3.3 体育参与的中介作用

使用温忠麟提出的中介效应逐步回归检验方法［24］。 如果A对C 的影响显著，B 对C 的影响也显著，同时A 对B 影响也显著，如果原模型加入B 后，A 对C 影响系数显著性消失，则B 在A 对C 的影响过程中起到了完全中介的作用；如果原模型加入B 后，A 对C 影响的系数显著性不变，只是系数大小有调整，则B 在A 对C 的影响中起到了部分中介的作用。根据表3 的回归可知，家庭人均收入对体育参与具有显著的正向影响，医疗负担对体育参与具有显著的负向影响， 根据表2 的回归可知，家庭人均收入、 个人体育参与对个人健康均具有显著的正向影响，而个人医疗负担与对个人健康具有负向影响。 当表3 的回归放弃对体育参与控制时，家庭人均收入与对个人健康的影响系数明显放大，即说明体育参与是家庭人均收入对个人健康影响的中介变量。 当表3 的回归放弃对体育参与控制时，个人医疗负担与对个人健康的负向影响系数变化不大，即不能说明体育参与是个人医疗负担对个人健康影响的中介变量，使用比逐步回归更为严谨的Sobel 检验与500 次抽样的Bootstrap 检验都得到了一致的结论，即直接效应与间接效应结果都与逐步回归方法一致，这说明了体育参与的中介效应稳健且显著。

3.4 家庭人均收入、体育参与对不同健康水平的影响

如表5，经过有序logit 的边际效应估计分析，家庭人均收入每提高一个百分点，“自评健康”等于1、2、3 的人群，健康分别下降0.35、0.5、0.45 个百分点，而“自评健康”等于4 和5 的人群，健康分别上升0.49、0.81 个百分点；同时，“他评健康”等于1～6 的人群，健康分别下降0.04、0.07、0.3、1.18、2.25、0.44，“他评健康”等于7 的人群，健康上升4.29 个百分点。每周运动频次增加一个单位，“自评健康”等于1～3 的人群，健康分别下降0.21、0.3、0.27 个百分点，“自评健康”等于4 和5 的人群，健康分别上升0.30、0.49 个百分点；“他评健康” 等于1～6 的人群， 健康分别下降0.01、0.01、0.04、0.15、0.28、0.05 个百分点，“他评健康”等于7 的人群，健康上升0.53 个百分点。研究也通过了有序logit 模型的平行趋势假定， 即家庭人均收入与体育参与对不同健康水平的人群具有不同程度的影响。

总体而言， 无论是家庭收入还是体育参与对健康状况不太乐观的人群具有显著的负向影响， 而对于自评健康与他评健康状况较好的人具有显著的正向影响。 这说明当前中国居民的体育参与没有起到良好的效果， 可能是没有采取针对不同人群的运动处方导致的。

3.5 稳健性检验

如表6， 将自评健康水平小于3 的群体的健康水平重新赋值为0， 而将自评健康水平大于2 的群体的健康水平重新赋值为1， 同时将他评健康水平小于6 的群体的健康水平重新赋值为0， 而将他评健康水平大于5 的群体的健康水平重新赋值为1。分别使用logit 模型与线性概率模型再次估计家庭人均收入、体育参与对个人健康的影响。 回归结果表明：收入提高一个百分比，获得更高健康水平的概率提升3.5%至4%左右；每周运动频次提高一个单位， 获得更高健康水平的概率提升0.35%到0.5%左右。 不仅两模型之间的差距不大，而且家庭人均收入、体育参与对自评健康与他评健康的影响系数一致， 稳健性检验1说明家庭人均收入、体育参与对健康水平的影响稳健且显著。

表6 家庭人均收入、体育参与对个人健康的影响（稳健性检验1）

使用Tobit 模型对样本进行截取后，分析家庭人均收入对体育参与的影响。 回归结果表明， 删除运动频次较低的群体后，家庭人均收入对体育参与的系数有了接近4 倍的提升，这说明以某类特殊人群作为研究对象， 难以说明家庭人均收入对体育参与的真实影响， 而稳健性检验2 也再次说明了家庭人均收入对体育参与的影响稳健且显著。 同时结合表6，放松体育参与约束后， 家庭人均收入对个人健康的影响系数有所变化，这也进一步验证了体育参与的中介作用。

表7 家庭人均收入对体育参与的影响（稳健性检验2）

4 结论与建议

通过使用中国家庭追踪调查2016 年到2018 年的数据，本文探讨了家庭经济状况对个人健康的影响， 并探讨了体育参与的中介作用。 本文研究的3 个重要观点是：1）家庭人均收入提升居民体育参与热情， 居民体育参与又提升了居民的健康水平，体育参与具有明显的中介作用；2）家庭医疗负担抑制居民体育参与与个人健康水平， 其他家庭支出没有明显地抑制个人的健康水平；3） 家庭人均收入与体育参与对不同体质的人群影响不同，对健康状态好的人具备显著的促进作用。

本文研究的重要政策含义是：1）要注重提升居民的收入，减轻家庭负担。 本研究区别于其他研究，认为影响个人体育参与的重要因素是家庭人均收入而非个人收入， 因为个人收入无法反映其真实的生活负担。 因此，政府大力发展经济，做强国民经济，同时要注意调动各种要素参与市场分配，通过税收或转移支付手段，缓解居民的收入预算约束。 同时要注重减轻家庭负担较重群体的税负，加大教育、医疗的支持力度，努力缓解居民的家庭负担。2）要注意基本医疗服务的普及化，完善医疗保障制度，加强对重症、危重症病人的补贴力度，鼓励其自我进行体育参与，发挥体育参与对健康的促进功能。3）要重视居民体育参与的政策引导与作用评估， 引导居民进行合理的体育参与，开发针对不同人群的运动处方，避免体育参与一刀切，同时要做好体育参与的效果评估工作，做到体育设施的精准合理投放，实现收益的最大化。

本研究的缺陷在于并没有对运动强度、 运动效果等可能中介问题进行讨论， 也没有实现对影响健康的不可观测因素进行控制， 导致本文的研究可能依旧停留在相关关系的分析范畴，较难达到因果推断的效果。