收入分配與居民健康
——基于Meta回歸分析

(1.中國農業(yè)大學經(jīng)濟管理學院 北京 100083; 2.美國圣路易斯華盛頓大學布朗學院 美國圣路易斯 63112)

中國自改革開放以來經(jīng)歷了多年的高速經(jīng)濟增長，在取得一系列偉大成就的同時，也帶來了包括收入差距加大等問題。根據(jù)國家統(tǒng)計局公布數(shù)據(jù)，自進入21世紀以來，中國的基尼系數(shù)均在0.4以上，其中2009年達到峰值0.491，雖然隨后該數(shù)字開始逐年下降，但是2016年的基尼系數(shù)為0.465，仍處于收入不平等程度較大的水平。收入分配不平等狀況將引發(fā)一系列的經(jīng)濟社會問題。一個近年來逐漸受到國內外學者們重視的問題就是收入分配與居民健康之間的關系。

不少研究關注并討論了收入不平等或收入差距對居民健康的影響[1-3]，但并未得到一致的結論。部分相關研究認為，收入不平等程度加劇將顯著負向影響人們的健康狀況[4-5]，這一關系被稱為“收入不平等假說”(the Income Inequality Hypothesis)。持這一觀點的學者認為，收入不平等將明顯影響社會底層成員的健康狀況，并通過以下幾種機制對居民健康產(chǎn)生負面作用。第一，本地公共服務。貧富差距的拉大將導致富人與窮人對公共服務的偏好有所不同，富人將更偏好本地以外的更優(yōu)質的產(chǎn)品和服務，從而使得本地的投資與消費水平較低，公共衛(wèi)生與教育支出減少[6]，進而不利于當?shù)馗F人的健康狀況。同時，由于商品價格受社會平均收入的影響，收入不平等也將使窮人對健康產(chǎn)品和醫(yī)療服務的負擔能力下降，進而導致總體人口健康水平下降。第二，相對剝奪感。人們的健康狀況不僅包括生理健康，還包括精神健康，收入差距拉大也將加劇窮人的相對剝奪感，從而造成較大的心理壓力和壓抑情緒[7]，長期的負面情緒無疑將提高罹患慢性疾病的概率。第三，貧富沖突。貧富差距的拉大將降低社會凝聚力[8]，社會情感支持的下降將增加健康惡化的概率[9]，激化窮人與富人之間的沖突，導致暴力犯罪發(fā)生率提高，進而影響人們的總體健康狀況[10]。

然而，也有部分實證研究的結論表示收入不平等對健康的影響并不明顯，一些經(jīng)驗研究甚至認為收入不平等有助于居民健康[3, 11, 12]。比如，Judge and Paterson(2001)[12]認為，收入不平等可通過以下途徑對人們健康產(chǎn)生正向效應。首先，收入差距拉大往往伴隨著經(jīng)濟增長，這可促使技術進步尤其是醫(yī)療技術的發(fā)展，技術的進步產(chǎn)生“涓滴效應”，即通過優(yōu)先發(fā)展起來的群體增加消費和就業(yè)惠及貧困階層，從而有利于整個社會居民的健康；其次，收入不平等的加劇在累進稅制情況下將增加政府收入，從而提升了政府的公共衛(wèi)生與教育的投資能力，這也將有助于促進公共衛(wèi)生部門的發(fā)展，降低公共衛(wèi)生疾病的發(fā)生率。所以在一些研究中出現(xiàn)了收入不平等對健康的影響呈倒“U”型[13-14]和正“U”型[15]的兩種相悖的結論。

近年來，中國的收入不平等和健康的關系吸引了越來越多的國內外學者的研究興趣，相應的研究結果也存在著較多分歧。事實上，不同的實證研究的結果可能受相應研究的樣本數(shù)量、區(qū)域、指標選擇、模型設計等研究特征因素影響，從而使得結論產(chǎn)生偏差甚至相去甚遠。那么，中國的收入不平等與居民健康之間關系會受到研究特征的影響嗎？本文嘗試使用Meta回歸分析(Meta-Regression Analysis)方法對已有文獻進行系統(tǒng)的定量分析。Meta回歸分析是對一系列具有可比性的實證研究文獻進行綜述評價的重要定量分析工具，也稱薈萃回歸分析。國外已有學者使用Meta回歸分析對收入不平等與居民健康進行了研究，如Kondo et al.(2009)[16]搜集了來自16個國家關于收入不平等與人口死亡率及自評健康的16篇實證文獻的27份結論，進行Meta回歸分析發(fā)現(xiàn)，研究獲取基線數(shù)據(jù)的時間，追蹤研究時長等研究特征將顯著影響實證研究的結論。

然而，目前并沒有系統(tǒng)的Meta回歸分析討論關于中國收入不平等與居民健康之間關系的研究差異的原因，而回答這一問題將對相關研究者提高研究質量，以及政策制定者做出更加可靠的對策均有積極意義?；诖耍疚睦枚鄠€數(shù)據(jù)庫選取了符合要求的關于收入不平等與健康之間關系的30篇論文，共46份樣本進行Meta回歸分析，以期在此領域有所貢獻。

1 文獻回顧與統(tǒng)計

為探究目前國內外學者對中國收入不平等與居民健康之間關系總體研究情況，本文重點對國家知識基礎設施(CNKI)數(shù)據(jù)庫、萬方數(shù)據(jù)庫、維普數(shù)據(jù)庫、中國優(yōu)秀博碩士學位論文數(shù)據(jù)庫等中文數(shù)據(jù)庫和Web of Science、Pubmed、ScienceDirec電子期刊檢索數(shù)據(jù)庫等英文數(shù)據(jù)庫對目標文獻進行了檢索。其中在中文數(shù)據(jù)庫中的檢索關鍵詞為收入不平等(收入差距、收入不均)、健康(死亡率、壽命)等；在英文數(shù)據(jù)庫中的檢索關鍵詞為income inequality、health(mortality、life expectancy)和China，共檢索到2259篇相關文獻，通過瀏覽文章標題，篩選出112篇與研究主題直接相關文獻，而后通過閱讀每篇文章的摘要并剔除非實證類文獻，剩余48篇文章，最后通過粗讀全文將沒有建立計量回歸模型的論文予以剔除，最終得到30篇關于中國的收入不平等與居民健康的實證研究文章，并得到46份樣本結論。

本文所選取文獻大致可以分為三類：第一類認為，收入不平等對居民健康有負向影響，即支持“收入不平等假說”；第二類認為，收入不平等對健康有正向影響；第三類認為收入不平等對健康的影響是“混合”的，即論文所設多個模型得到多個結論或者支持“U”型或倒“U”型假說或者并不顯著。

支持“收入不平等假說”的實證研究文獻共15篇。Chiang(1999)[17]基于1976年、1985年和1995年的面板數(shù)據(jù)對我國臺灣地區(qū)的收入不平等和死亡率進行分析發(fā)現(xiàn)，收入不平等程度的加劇將提升人口死亡率。Pei and Rodriguez(2006)[18]基于1991年、1993年和1997年中國健康與營養(yǎng)調查數(shù)據(jù)(CHNS)的研究結果表明，收入不平等不利于人們的自評健康。周廣肅等(2014)[19]利用2010年和2012年兩輪中國家庭追蹤調查數(shù)據(jù)(CFPS)也發(fā)現(xiàn)收入差距的拉大對居民健康水平有顯著的負向作用。類似的，其他一些研究[9-10,20-29]也得到了類似結論。

認為收入不平等對健康的影響為正向顯著的實證論文僅1篇，陳瑋冰(2014)[30]運用1990—2010年統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)，以基尼系數(shù)作為收入不平等指標，人口預期壽命作為健康指標進行最小二乘(OLS)回歸得到收入不平等的擴大有助于人口預期壽命的增加。

所得結論有正有負，或不顯著，或支持正“U”型或倒“U型”的實證文獻共14篇，其中得出多個結論的文獻1篇，齊良書(2006)[31]考慮有城鄉(xiāng)二元結構的特征，采用CHNS 1991年、1993年、1997年和2000年的面板數(shù)據(jù)分別對農村樣本和城市樣本進行l(wèi)ogit模型回歸估計，發(fā)現(xiàn)農村地區(qū)收入不平等對健康的影響負向顯著，呈“U”型，而城市地區(qū)則是顯著為正，呈倒“U”型；結論為不顯著的文獻3篇，Wong et al.(2009)[32]基于2002年和2005年的香港住戶調查數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，收入不平等對健康的影響并不顯著。得出類似的結論還有李實、楊穗(2011)[33]以及毛豐付、姚劍鋒[34]；支持收入不平等與居民健康關系為正“U”型的1篇[15]，支持倒“U”型的共10篇，其中支持收入不平等指標系數(shù)正向顯著的有5篇[13, 14, 24, 35, 36]，負向顯著的5篇[34, 37-40]。

指標選取是實證研究的中心問題之一，在對收入不平等與居民健康的研究中有兩個關鍵變量的指標選取問題。其中，一般文獻選取的健康指標包括自評健康、生活質量指標(QWB)[15]、居民死亡率[41]、居民患病率[42]、平均壽命[21]等，收入不平等的指標包括基尼系數(shù)、收入不平等指數(shù)(HII)[42]、個人相對剝奪指數(shù)(RDL)[34]、城鄉(xiāng)收入比[9]等。在最終所得的46份樣本中，23份采用自評健康作為健康指標，占總數(shù)的50%，33份樣本采用基尼系數(shù)作為收入不平等的指標，占全樣本的71.7%，可見較多研究者對選取自評健康作為健康指標和選取基尼系數(shù)作為收入不平等指標較為認可。一些研究關注到了中國的城鄉(xiāng)二元結構可能對研究結果影響的異質性，所以將農村和城市樣本分開估計或者單獨分析其中之一。在所得論文的46份結論中，分別有10份和11份結論基于農村樣本和城市樣本進行估計，其余26份結論則基于城鄉(xiāng)混合樣本。

為初步探索現(xiàn)有關于中國收入不平等與居民健康關系的研究結論分布情況，本文根據(jù)健康指標和收入不平等指標，按照城鄉(xiāng)區(qū)域對所得文獻結論進行分類，具體結果如表1所示。在進行分類前，本文對各個結果的系數(shù)含義進行了核對，將各個系數(shù)(及相應t值)符號進行統(tǒng)一調整②。表1結果顯示，現(xiàn)有的實證結果顯示27個模型結果為負向顯著，11個正向顯著，剩余8個模型結果為不顯著，可見超過一半的實證結果支持了“收入不平等假說”，即收入不平等不利于人們的健康狀況。按城鄉(xiāng)區(qū)域分類可得以下結果，僅農村樣本的10個模型中3個正向顯著，7個負向顯著；僅城市區(qū)域樣本的11個模型中3個正向顯著，兩個負向顯著，6個不顯著；均含城市和農村樣本的25個模型中，正向顯著2個，負向顯著18個，不顯著5個。這說明，相比城市地區(qū)，更多研究結論支持農村地區(qū)的收入不平等對居民健康有負向影響。按健康指標分類的結果顯示，采用自評健康的模型中，正向顯著的模型個數(shù)大于非自評健康的模型，而負向顯著和不顯著的模型數(shù)小于非自評健康的模型數(shù)。從按照收入不平等指標分類的結果看，采用基尼系數(shù)的模型中正向顯著、負向顯著和不顯著的模型數(shù)均比非基尼系數(shù)的模型更多。這表明，指標的選取不同也將影響的最終的研究結論。

表1 中國收入不平等與居民健康相關實證文獻統(tǒng)計

續(xù)表1

2 Meta回歸分析

2.1 Meta回歸分析方法

Meta回歸分析是由醫(yī)學和心理學領域廣泛使用的Meta分析發(fā)展而來，現(xiàn)已在經(jīng)濟學領域廣泛運用。相對于傳統(tǒng)的文獻定性分析，Meta回歸分析的優(yōu)勢在于它克服了綜述研究者的主觀偏好，同時可以科學地定量分析同一主題的研究結果不一致的原因[43]。其一般步驟如下：首先搜集整理關于某研究主題的發(fā)表或者未發(fā)表的實證文獻，其次在所搜集的文獻中提取一系列信息，包括作為因變量的統(tǒng)計量，如參數(shù)估計量、顯著性、t統(tǒng)計量等，以及作為自變量的研究特征，包括樣本選擇、指標設計、模型設計等代理變量，最后建立相應模型檢驗各自變量對研究者感興趣的因變量的影響。根據(jù)Stanley and Jarrell(1989)[43]的論述，Meta回歸基本模型為：

式中，Yi為選取的因變量，Xki為第k個自變量的第i個值，βk為相應系數(shù)，n為Meta回歸分析的樣本量，εi為隨機擾動項。通常的回歸模型采用OLS估計，效應量的選擇可以是回歸系數(shù)、t統(tǒng)計量、顯著性或偏相關系數(shù)，由于不同研究所用模型不同，所以如今采用回歸系數(shù)較少，而t統(tǒng)計量和顯著性最為常用。

2.2 變量選擇與描述

考慮到搜集的30篇文章的46個模型中有14個模型僅報告了顯著性，并未報告t統(tǒng)計值或標準誤，同時支持正“U”型顯著的模型僅3個，本文采用收入不平等對健康影響的顯著性、正向顯著性、負向顯著性以及倒“U”型顯著性，分別運用有序Logit和二元Logit方法進行估計。在選取的因變量中，將顯著性分為四個等級，即如果估計參數(shù)不顯著，則賦值為0，如在10%、5%或1%的顯著性水平下顯著，則分別賦值為1-3，其余三個因變量則為虛擬變量，如顯著則賦值為1，否則賦值為0。雖然采用顯著性作為因變量沒有t統(tǒng)計值精確，但卻有保證一些實證研究未報告t統(tǒng)計值的樣本不受損失的優(yōu)點。

本文所選取的不同研究特征的代理變量作為自變量，包括樣本量，樣本是否僅為農村樣本，理論框架(理論模型)、健康指標、收入不平等指標，估計方法、研究區(qū)域范圍、模型控制變量、是否采用固定效應模型、時間跨度等?？紤]到從同一篇文獻中提取多組數(shù)據(jù)可能發(fā)生的估計誤差，本文將每一篇文獻運用模型數(shù)量的倒數(shù)作為權重[44]加入模型估計中。各個變量的含義及描述性統(tǒng)計如表2所示。

表2 Meta回歸分析所含變量的描述統(tǒng)計

2.3 估計結果

表3為中國收入不平等對健康影響的Meta回歸分析結果，第(1)至第(4)列為分別以收入不平等對健康影響顯著性、正向顯著性、負向顯著性和倒“U”型顯著性作為因變量的估計結果。按照因變量類型，第(1)列采用有序Logit模型進行估計，第(2)至第(4)列運用二元Logit模型進行估計。

表3 中國收入不平等對健康影響的Meta回歸分析結果

續(xù)表3

注：括號內為相應變量系數(shù)的標準誤。*，**，***分別表示在10%、5%和1%的統(tǒng)計水平上顯著。

從第(1)列回歸結果可以發(fā)現(xiàn)，“樣本量”、“理論框架”、“自評健康”、“OLS”、“區(qū)域”和“時間跨度”等變量對實證結果的顯著性有顯著影響，而其他變量則并無顯著作用。在顯著的變量中，“樣本量”、“區(qū)域”和“時間跨度”分別在10%、10%和5%的顯著性水平下負向顯著，說明樣本量的增加、研究區(qū)域范圍的擴大以及時間跨度的延長將降低收入不平等對健康顯著影響的概率?！袄碚摽蚣堋薄ⅰ白栽u健康”、“OLS”分別在1%、1%和5%的顯著性水平下正向顯著，說明有理論框架、健康指標采用自評健康以及估計方法運用OLS更可能在實證研究中產(chǎn)生顯著效應。

從第(2)列回歸結果看，僅“區(qū)域”變量對實證結果是否正向顯著有明顯的影響，并在5%的顯著性水平下負向顯著，說明研究區(qū)域的增加將降低收入不平等正向顯著影響健康的概率。這表明，已有研究中出現(xiàn)收入不平等正向影響居民健康的結論往往是因為研究區(qū)域過小，而在幅員遼闊的中國，較小的研究區(qū)域很難代表總體情況，有時可能與總體情況相反。這也表明，在進行本主題相關研究時，需要考慮地域間可能存在的明顯差異。

從第(3)列回歸結果看，樣本量的增加、農村樣本、有理論框架、采用OLS、Logit模型、研究區(qū)域范圍擴大，以及采用固定效應模型將顯著增加收入不平等不利于健康的概率，其中，“OLS”相對“Logit”的偏回歸系數(shù)更大，即運用“OLS”模型更有可能出現(xiàn)收入不平等對健康的負向影響。而“時間跨度”則將使收入不平等對健康的負向效應概率顯著下降。以上結果說明，以往研究中出現(xiàn)結論相悖的可能原因還包括一些研究樣本量過小導致的結果可靠性不高，未考慮城鄉(xiāng)結構差異及理論分析、模型設定及研究時間跨度等方面考慮不足等缺陷。

從第(4)列回歸結果看，采用OLS模型、控制包括吸煙、喝酒等健康行為在內的健康相關變量將降低出現(xiàn)收入不平等對健康影響呈倒“U”型的可能性，而增加研究時間跨度將提高倒“U”型結論出現(xiàn)的概率。這也說明了對模型設定、控制變量選取以及研究時間跨度等因素將顯著影響收入不平等與居民健康之間關系的結論。

3 結論

收入分配與居民健康之間關系的問題自上世紀80年代以來開始受到廣泛關注和討論。關于收入不平等對健康的影響目前并沒有一致的結論，同時，即便多數(shù)研究認為收入不平等不利于健康，其所支持的影響機制也有所不同，由此也派生出了多個學說。中國的收入不平等與居民健康關系的研究開始于本世紀初，就目前情況而言，在國內外學者對中國這一問題的研究結果中，超過一半的實證研究支持“收入不平等假說”，即收人不平等加劇會對人們的健康產(chǎn)生負向影響，同時絕大多數(shù)考慮到收入不平等指標二次項的研究認為收入不平等對健康的影響呈倒“U”型，但實證結果也存在一定的爭議。這很大程度上是由于不同的實證研究的結果可能受相應研究的樣本數(shù)量、區(qū)域范圍、指標選擇、模型設計、時間跨度等研究特征因素影響。因此本文采用Meta回歸分析目前的實證結果是否受具體研究特征影響。

Meta回歸分析結果表明：中國收入不平等對健康影響的實證結果受多項研究特征影響。其中，結論為收入不平等對健康具有顯著影響的實證結果受到“樣本量”、“理論框架”、“自評健康”、估計方法、“區(qū)域”、“時間跨度”等因素影響；結論為正向顯著的實證結果僅受“區(qū)域”因素影響；結論為負向顯著的實證結果受“樣本量”、“農村樣本”、“理論框架”、估計方法、“區(qū)域”、“時間跨度”等因素影響；結論為倒“U”型的實證結果受估計方法、“健康相關變量”以及“時間跨度”等因素影響。綜上所述，對于政策制定者而言，僅依據(jù)一個關于中國收入不平等與居民健康之間關系的研究結果而下定論并不穩(wěn)妥，應當考慮多項相關研究和調查結論最終制定決策，并需要因時因地制宜。對于研究者而言，在進行調查和分析時也應當考慮自身研究的局限性，不應過分夸大研究結論的普適性。要真實全面反映中國收入分配狀況與居民健康之間的關系需要更多相關研究進行檢驗。

注釋：

① 資料來源：http://news.sohu.com/20170120/n479204095.shtml.

② 考慮到不同文獻的指標含義與賦值的不同，本文按照各篇論文的文意，將收入不平等對健康產(chǎn)生負向影響的相關系數(shù)符號統(tǒng)一設為負號，相反則為正號。

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