摘要:健康作为重要的人力资本,是人类生命活动的前提,无论从社会还是个人角度,居民自身的健康都不容忽视。本文基于CGSS2017的统计调查数据,利用ordered probit模型研究社会经济地位对黑龙江省的居民健康现状的影响作用如何。研究结果发现,黑龙江省的居民健康状况整体良好,多数人处于一般和比较健康状态,居民的社会经济地位对其自评健康状况有积极的促进作用;其中教育水平、收入及自评社会地位对提升居民的自评健康状况较为显著。
关键词:居民健康;社会经济地位;排序选择模型;影响因素
一、引言
健康作为保障人民幸福生活和促进社会发展的主要根基,是人类不断追求的目标之一。改革开放至今,中国的经济发生了翻天覆地的变化,收入差距、教育差距等方面也在不断扩大,这些差距的扩大直接或间接地引发一系列的社会经济问题,居民的健康状况也深受影响。党的十八大提出了“健康中国”理念,对于居民健康水平的关注也提升到了国家战略高度,引起了人民的广泛关注。
关于社会经济地位与健康之间的关系在学术界一直存在着广泛的关注。社会经济地位是一个多维度于一体的概念,社会经济地位不仅可以改善人们的生活与工作环境,间接决定人们接受健康服务的水平;而且社会经济地位高的人群其对健康的认知也相对较高。在外界影响与心理因素的共同作用下,人们的行为方式以及患各种疾病的几率明显改变,进而影响人们的健康状况[1]。
通过对以往论文的研究与总结,多数文献会选取教育水平、收入状况以及职业作为社会经济地位的代理变量。目前国内学者对于社会经济地位与健康的研究,大多针对的是社会经济地位对于健康的直接影响,如教育对健康的影响、收入对健康的影响等。程令国、张晔和沈可(2015)等研究发现,教育显著提高了中国老年人的健康水平以及存活率[2]。周广肃、樊纲和申广军(2014)等认为,收入差距的扩大对居民的健康水平产生了显著的负向作用,而社会资本对于居民健康水平有正向促进作用,并且可以减轻收入差距对健康的负向影响[3]。申云、朱玉芳(2017)认为受教育程度、收入水平、职业以及声望等在一定程度上对健康起到非常重要的作用[4]。
纵观研究文献不难发现,以往针对健康影响因素的研究多偏向于定性研究,缺乏实证依据及相关数据的支撑。其次,研究领域不够具体,大部分是从全国的视角对居民健康状况影响因素的研究,对具体省份的研究偏少。最后,现有文献针对老年人自评健康状况研究较多,并且所得的结论多样化,并未达成一致的结论。因此,本文在以往研究文献的基础上,有针对性的研究黑龙江省不同年龄群体的居民健康状况与社会经济地位之间的作用情况。
二、数据与变量
(一)数据来源
本文使用的数据来自于2017年中国综合社会调查(CGSS)。该调查始于2003年,是中国首个从全国角度出发,具有较好综合性与连续性的大型社会调查项目。由于本文探讨的是社会经济地位与黑龙江省的居民自评健康水平及其影响因素,所以研究样本只筛选了黑龙江省居民的回答状况,经过逻辑判断和数据清洗掉无效的问卷后,共有552个有效样本。
(二)变量定义及选取
1.被解释变量
自评健康。居民自评健康与医学上的客观健康相互联系,但两者又相互区别[5]。自评健康是个体对自身健康状况的主观性评价,可以综合反映心理和生理、主观与客观感受的度量指标。对应问卷中“您觉得您目前的身体状况是?”,评价共分为五类:1=很不健康;2=比较不健康;3=一般;4=比较健康;5=很健康。评分越高意味着其自评健康状况越好。
2.主要解释变量
社会经济地位是多种指标的综合反映,基于对已有文献的梳理,同时根据数据的完整性和可获得性,本文选取了教育水平、收入状况、社会阶层以及社会网络四个方面作为具体的解释变量,以此来探讨各影响因素对居民健康水平的影响大小和方向。
(1)受教育水平。該指标可以用来衡量个体获取经济水平以及社会资源的能力,是研究最多的居民健康的影响因素之一。
(2)家庭人均收入(对数)。在一定程度上代表了个体的支付与消费能力,是衡量个体经济能力的一项重要指标。为了避免原始数据所占的权重过大对回归结果造成影响,因此采用取对数的方式对数据进行处理。
(3)自评社会阶层。可以间接反映居民在社会中所处的社会地位,在问卷中对应问题“综合看来,在目前这个社会上,您本人处于社会的哪一层?”,等级分为1-10级,其中1级是社会最底层,10级对应社会最高层。
(4)社会网络。表示的是受访者与朋友进行社交娱乐(如互相串门,一起看电视,吃饭,打牌等)的频繁程度是,回答分别为:1=从来不;2=一年一次或更少;3=一年几次;4=大约一个月一次;5=一个月几次;6=一周2-3次;7=几乎每天。
3.控制变量
参考以往的研究,为了保证实证结果的可信度,本文还控制了性别、年龄、年龄的平方、婚姻状况,城乡等人口特征变量。详细的变量定义如表1所示:
三、模型设定与变量描述
(一)模型设定
由于被解释变量自评健康的原始数据为“很不健康”、“比较不健康”、“一般”、“比较健康”和“很健康”,是明显有序的分类变量,可以使用潜变量法来推导出MLE估计量。对于排序选择模型,假设潜变量为y*与解释变量向量x之间存在线性关系:
其中β为参数向量为误差项且,ε为误差项且εi~(0,σ2)
如果yi存在m种选择则被解释变量yi与隐变量y*i之间存在如下关系:
自评健康有五个选项,当y*i<γ1时,受访者的回答为“很不健康”;当γ1≤y*i<γ2时,受访者的回答为“非常不健康”。以此类推,当y*i≥γ4时,受访者的回答为“很健康”。
回归分析时,将变量逐步纳入,考察社会经济地位对居民自评健康的影响。
模型一:仅纳入了个体特征变量,包括:性别、年龄、年龄的平方、户口、婚姻状况,在该模型下粗略的控制了居民自評健康的初始状况;
模型二:除模型一纳入的变量以外加入了社会经济地位变量,包括:教育水平、家庭人均收入(对数)、自评社会阶层以及社交频率,以此估计在控制个体特征变量后社会经济地位变量对居民自评健康的影响;
模型三:运用最小二乘法对模型二中的变量重新进行估计,以此对模型的估计结果进行稳健型检验。
(二)回归结果及分析
基于各种设定条件下的ordered probit回归的结果如表2所示。由排序选择模型所得的参数只能用来表示各变量对自评健康的作用方向、相对大小以及显著性,估计结果不直观,因此需要进一步考察各个变量对居民自评健康影响的边际效应。通过下式计算出当各解释变量处于均值时,解释变量的单位变化是如何影响被解释变量各取值的概率[6]。
由模型一的回归结果可知:男性较女性来说健康状况更优,年龄对于健康有显著的负向作用,这与现实情况相符合。户口对自评健康系数为负,表明非农业户口居民比农业户口居民更容易获取健康,这可能是由于中国城乡二元化的存在,社会福利的分配更倾向于城镇,因此城镇居民在健康方面享受到了更多更优质的资源。
模型二是在控制了个体特征变量后加入社会经济地位变量,回归结果显示:受教育水平、家庭人均收入(对数)以及受访者在社会所处阶层对居民的自评健康有显著影响,且均在1%的显著性水平下显著。
受教育水平每增加一年,居民自评健康为“很不健康”概率减少0.027,为“比较不健康”概率减少0.029,为“一般”的概率减少0.005,为“比较健康”和“很健康”的概率分别增加0.031和0.030。受教育程度的提升更多是帮助人们获取更高的健康认知能力以及对健康的调控和问题解决能力。从另一方面来说,拥有较高教育水平的受访者,往往也拥有者更加良好的工作环境,因此生活质量也相对提高,所以居民自评健康状况随着受教育水平的提高而提高。
家庭人均收入(对数)对居民自评健康为显著的正向关系,说明居民的收入越高,其自评健康水平也在提升。从边际效应来看,收入每增加1%,受访者自评健康为“很健康”的概率增加0.0002,为“很不健康”和“比较不健康”的概率均呈下降趋势。
就社会阶层而言,社会阶层每上升一个等级,自评健康为“很健康”和“非常健康”的概率会提高0.013和0.014。一般情况下,社会阶层决定了其生活质量、生存的状态以及生存环境,在遭受疾病侵害和意外发生时会得到更及时的救治以及更高质量的医疗保障。
从社会网络的视角来说,居民与朋友进行频繁的社交活动可以在一定程度上缓解生活与工作的压力,促进身心健康发展。
模型三在模型二的基础上将自评健康视为连续变量进行OLS回归,目的是检验模型的稳健性。从回归结果可以看出,除了系数的大小变化以外,各系数对自评健康的作用方向以及显著性均未发生变化,因此可以在一定程度上表明模型二是稳健的。
四、结论与对策建议
本文基于CGSS2017的调查数据,利用ordered probit回归模型,实证分析了社会经济地位对黑龙江省居民的健康状况的影响及路径。研究结果表明:受教育水平、收入及自评社会阶层是影响居民健康很重要的因素。男性自评健康普遍高于女性,年龄对居民的自评健康呈显著的负向作用,居住在城市的居民的自评健康状况比居住在农村的居民自评状况要好。
虽然未能证实社会网络对居民健康自评状况有积极作用,但也不能否认社会网络对个体健康状况有影响。本研究中社会网络使用的是“与朋友的互动频率”代替研究,涉及变量较少,这可能是未能得到与预期结果一致的原因。我们认为,在未来进一步研究社会网络对健康影响时,应将研究视野进一步扩大到社会网络的其他特征和属性,进而验证两者之间是否存在显著影响。
在当今社会的家庭中,普遍存在着家庭照料女性化现象,女性在家庭责任方面较男性来说压力更大[6]。同时在生理方面,有关于性别的健康差异也显示,虽然女性较男性来说有更长的预期寿命,但是女性有更高的发病率与更差的健康状况[7]。
基于以上分析提出以下建议:
首先,强调对女性健康的投资,重点关注女性健康。在当今社会的家庭中,普遍存在着家庭照料女性化现象,女性在家庭责任方面较男性来说压力更大[6]。同时在生理方面,有关于性别的健康差异也显示,虽然女性较男性来说有更长的预期寿命,但是女性有更高的发病率与更差的健康状况[7]。因此,要通过定期组织有针对性的体检,最大程度上降低女性在某些疾病的患病风险。
其次,政府在制定提升城乡居民健康水平的公共政策时,应将重点多放在如何提高居民收入、自评社会经济阶层以及健全相应的教育政策。各级政府在为推进落实“健康中国”的发展战略,制定和完善公共及社会政策时,绝不可忽略居民健康水平可能会带来的正面影响和负面影响的因素[8]。
最后,在继续提高人们收入的同时,应逐步消除城乡二元化造成的城乡差异,比如建立统一的城乡居民社会保障措施;同时要注重逐步消除各个社会等级之间所造成的差距。
参考文献
[1]徐淑一,王宁宁.经济地位、主观社会地位与居民自感健康[J].统计研究,2015,32(03):62-68.
[2]程令国,张晔,沈可.教育如何影响了人们的健康?——来自中国老年人的证据[J].经济学(季刊),2015,14(01):305-330.
[3]周广肃,樊纲,申广军.收入差距、社会资本与健康水平——基于中国家庭追踪调查(CFPS)的实证分析[J].管理界,2014(07):12-21+51+187.
[4]申云,朱玉芳.社会经济地位、收入差距与健康水平——基于CFPS数据的经验证据[J].软科学,2017,31(07):121-125.
[5]李坚.自评健康与客观健康的关系[J].暨南大学学报(自然科学与医学版),2001(01):140-142.
[6]徐雷,余龙.社会经济地位与老年健康——基于(CGSS)2013数据的实证分析[J].统计与信息论坛,2016,31(03):52-59+67.
[7]熊彦.中国城镇居民健康的性别差异分解模型[J].佛山科学技术学院学报(自然科学版),2021,39(02):33-38+52.
[8]张文宏,于宜民.居民自评健康的社会影响因素研究[J].东岳论丛,2019,40(09):31-41+191.
作者简介:杜姗姗 (1997-),女,安徽省宿州人;哈尔滨商业大学 硕士研究生;研究方向:经济与社会统计;