收入不平等的健康效应研究综合分析

第五部分　收入不平等的健康效应研究综合分析

健康是人的基本权利，世界卫生组织在其《组织法》中明确指出“享受最高而能获致之健康标准，为人人基本权利之一”。人们往往希望由卫生部门来承担恢复、维持和促进人群健康的责任，这当然是卫生部门得以存在的基本理由［94］。卫生筹资、卫生资源配置和卫生服务提供等卫生系统因素毫无疑问会影响健康，但当人们注意到并非由于生物学因素导致国家之间以及一国范围内不同人的健康存在巨大差距时(如期望寿命的差距可以超过20年，甚至更长)，更宽意义上的健康社会决定因素(social determinants of health)就成为负责任的国际社会和各国政府必须关注的焦点问题。而且已有研究表明，糟糕的卫生筹资安排或资源配置对健康的作用甚至远不如其他社会经济因素所起的作用大［95～97］。世界卫生组织于2005年成立的健康社会决定因素委员会(Commission on Social Determinants of Health，CSDH)及其开展的一系列工作显示国际上在推进全球健康公平的新议程和新方向。2009年5月的世界卫生大会上还通过了关于“针对健康问题社会决定因素采取行动以减少卫生不公平”的行动计划［98，99］。

关于收入不平等的健康效应研究属于健康社会决定因素范畴，而且是基于经济视角的健康社会决定因素。在一系列经济决定因素中，无论是宏观上还是微观上，人们长期以来更加关注所谓的绝对收入(微观上的个人或家庭收入，宏观上的人均GDP等)对个体或人群健康的影响，对收入不平等的独立健康效应的关注始于20世纪70年代，在Wilkinson(1992)发表的著名文献之后成为国际学术界广泛争论的议题［34］。实际上Wilkinson是在高收入国家中绝对收入对健康的总体效应显著趋弱(处于Preston曲线的平台部分)的背景下转而重视收入不平等的健康效应［100］。尽管后来Lynch等于2000年证明这种Preston曲线平台是由于选择性国家样本造成的偏倚［62］，但Wilkinson(1992)提出问题的价值仍然应该肯定。从目前以及今后发展的角度看，如果没有适宜的社会政策配合，经济增长(绝对收入增长)本身对健康的影响将非常有限，这在发达国家如此，在发展中国家亦是如此［101］。因此，站在这个角度，研究收入不平等的健康效应不仅体现了国际上对健康社会决定因素研究的趋势，而且研究本身在学术和政策实践上都具有重要意义。

本研究试图基于中国数据给出收入不平等的健康效应测量和预警，可以说弥补了中国研究缺乏的现状。而且已有的两项关于中国的研究(Li and Zhu，2006；封进，余央央，2007)［27，63］在研究代表性上存在缺陷，从多水平研究的角度在基尼系数测量的水平上有值得探讨之处，并且也没有在完全意义进行多水平模型分析。这也是本研究无论是在数据来源和代表性还是在研究方法上进行了较多拓展的原因。

首先，从研究的类型看，本研究选择联合进行宏观水平研究和多水平研究以综合考察收入不平等的健康效应，这是过去的中国研究中没有的，国际上也未见对同一个国家进行这样的联合研究。就宏观水平研究而言，国际上的研究主要以横断面研究和跨国面板数据研究为主，缺乏应用系统的时间序列分析技术考察收入不平等与人群健康的时间序列关联，这是本研究在方法学上的一个突出特点。就多水平研究而言，本研究应用具有全国代表性的1993、1998和2003年的国家卫生服务调查资料对收入不平等的健康效应进行了系统的测量研究，这在国际和国内都是首次，在全国层面上说明收入不平等与健康的关联具有基础性的意义。

其次，从研究的结果看，总体上本研究(无论是宏观水平研究还是多水平研究)没有得出收入不平等对健康具有独立效应的结论。研究所得出的阴性结果与国际上最近的一个全面综述研究结论也是一致的［64］。但是，分开探究宏观水平研究和多水平研究，两类研究的结果及其所提示的意义还是有一定区别的。

在宏观水平研究中，研究选择了基尼系数作为收入不平等指标，而选择婴儿死亡率、孕产妇死亡率和期望寿命作为人群健康指标进行时间序列分析。研究结果没有表明收入不平等与孕产妇死亡率和期望寿命的时间序列关联(协整)，而仅提示收入不平等与婴儿死亡率之间的协整关系。这说明至少从时间序列分析意义上，不同的人群健康综合评价指标与收入不平等的关联有显著区别，这与Shmueli提出的观点类似［54］。集中看收入不平等与婴儿死亡率的时间序列分析结果，根据VAR模型和VEC模型所绘制的脉冲响应图的区别，本质上反映了基于不同空间所得出的收入不平等的健康效应存在明显区别。在水平空间(基于VAR模型考察收入不平等原值和婴儿死亡率原值的时间序列关联)，收入不平等对婴儿死亡率为负影响(即有利于婴儿死亡率的降低)，而在增量空间(基于VEC模型考察收入不平等增量和婴儿死亡率增量的时间序列关联)，于第15滞后期前收入不平等增量(ΔGINI)对婴儿死亡率增量(ΔIMR)的影响方向则是正影响(即婴儿死亡率升高)。

由于脉冲响应图是根据现有VAR模型或VEC模型参数(系数)，在较长(理论上甚至可以无限长)的滞后期内考察脉冲响应值的动态变化，带有较强的预测性，这也构成对本研究所考察的时间序列长度较短(1990～2008年)的一个补充分析。脉冲响应的预测结果，尤其是远期响应值的预测，将来可以用更长的时间序列数据进行实证检验。事实上，新的证据表明(尽管不是宏观水平研究，而是多水平研究)，基尼系数可能存在20年的滞后效应期。美国的一项研究表明［102］，州水平的收入不平等对个人健康结局有独立的效应，即使在控制了个体水平的特征如收入、教育、年龄和性别的情况下。该收入不平等对健康的效应可能不是即时出现的效应，而可能具有相当长的滞后期，只有在足够长的滞后期才能看到收入不平等暴露对健康效应的逐步显现。而本研究确实在基于VAR模型的脉冲响应图中看到基尼系数对婴儿死亡率的不利影响。但仍需注意，这只是基于模型远期预测意义上的效应。

在多水平研究中，利用3次国家卫生服务调查资料的分析都得出收入不平等对个人自报健康的效应不具有显著的统计学意义。事实上3个多水平模型所选择的自报健康变量是有区别的(即自报健康问题是不同的)，而且1993年国家卫生服务调查的健康变量是针对60岁及以上老年人的调查。然而，不同自报健康变量和不同年份(横断面)的多水平模型分析结果都一致显示收入不平等对健康并无独立效应，可以说一定程度上加强了对阴性结果的判断。

因此，综合起来看，根据到目前为止中国最权威的全国水平资料(宏观时间序列资料和微观的国家卫生服务调查资料)，还不能得出收入不平等对健康具有独立效应的结论。

在最初的研究设计中，考虑到虽然已有大量针对收入不平等本身的预警研究(如基尼系数的警戒线)，但本研究所着眼的收入不平等的健康效应的预警问题，未见文献报道。而且原先设计将预警研究作为收入不平等健康效应的测量研究的延续，通过对量化效应进行等级或风险程度的划分，直接服务于宏观矫正决策的时机和力度的选择，是连接理论研究和决策实践的纽带，意义显著。然而，基于中国数据研究并未得到收入不平等对健康具有独立效应的实证依据，从而使相应的预警研究特别是预警区段划分缺乏必要的基础支撑。需要强调的是，研究所给出的收入不平等对健康无独立效应的结论仍然具有重要价值，因为阴性结果所反映的“无警”本身就具有“预警”意义。此外，在宏观水平研究中已经注意到收入不平等与婴儿死亡率之间的协整关系以及收入不平等对婴儿死亡率的滞后效应，并且脉冲响应研究的结果提示，随着滞后期不同而出现的脉冲响应变动在原值空间和增量空间的表现是不同的，这实际上也具有一定的“预警”意义。

本研究仍然存在一些局限性，对这些局限性的探讨有助于为今后开展更全面深入的研究。

首先，在宏观水平研究中依然面临基础数据完整性的问题，国家统计部门并未给出权威的基尼系数时间序列数据，也没有相应的期望寿命时间序列数据，婴儿死亡率和孕产妇死亡率监测数据的准确性和全国代表性也有待进一步加强。本研究虽然基于时间序列预测和插值方法对部分缺失数据进行了填补，但这可能在一定程度上对研究结果带来影响。此外，由于资料可得性的限制，时间序列长度局限于1990～2008年，这可能给针对较长滞后期效应的考察带来一定的影响。特别是在已有证据提示收入不平等的远期滞后效应的情况下，未来基于更长时间序列进行研究的必要性凸显。就婴儿死亡率和孕产妇死亡率时间序列数据而言，虽然来自于国家权威部门，但都是监测数据，并不一定代表全人群信息。而且由于1990年全国人口普查的婴儿死亡率和相应的1991年之后的婴儿死亡率监测数据有较大差别(本研究不得不对1990年的婴儿死亡率进行预测，而非使用全国人口普查获得的数据)。而且1996年开始对婴儿死亡率和孕产妇死亡率进行了扩大监测，因此从某种意义上说，1996年对这两个率的时间序列而言存在一个冲击(shock)，在今后的研究中特别是时间序列分析中应考虑该冲击(作为外部变量)可能带来的影响。

本研究所进行的宏观水平研究是在国家水平的研究，并未在亚国家水平(即基于省级水平收集相应的收入不平等和人群健康时间序列资料，构成面板数据)开展收入不平等的健康效应的宏观测量研究。虽然目前资料可得性还存在相当困难，但从发展的角度特别是在中国这样各省发展程度参差不齐的大国，亚国家水平研究的意义更具价值，应在未来研究中予以关注。从基础数据角度，在宏观水平研究中绝对收入水平的亚国家资料(各省份)的可得性好，关键是省级收入不平等资料，目前已有一些对省级基尼系数进行测算的尝试［103］。另外，亚国家水平的人均GDP存在跨地区比较的问题，基尼系数也存在地区间可比性和系数警戒区段可接受性差别问题，而且基尼系数不能很好地反映收入分布的内部结构，这对纵向的时间序列研究而言更需注意。未来也可考虑采用其他收入不平等指标，如P90/P10，但其跨地区可比性问题会显得更加突出。

其次，即使将来获得了基于省级水平的收入不平等变量和人群健康变量的面板数据，相应进行的效应测量仍然不能外推出收入不平等对个体健康有独立效应(虽然这对宏观水平的关联具有的时间序列预测意义具有独立的价值，这并不依赖于两者之间是否存在真正的因果关系或者在多水平研究中确实存在收入不平等对健康的独立效应)。确证收入不平等对个体健康的效应仍然要依赖微观的人群调查资料和多水平模型分析技术。

本研究所进行的多水平研究中应用调查对象自报的收入进行收入不平等测量，并进而获得基于县级水平的收入不平等测量(城乡差距在这里被弱化了)，然后基于多水平模型分析收入不平等的健康效应。我国是典型的城乡二元结构国家，我国目前城镇与农村两部门内部的基尼系数都不大，都没有超过0.34。但从2003年开始，我国的加总基尼系数已经超过了0.44，全国基尼系数要远高于城市和农村分别测算的基尼系数［104］。如果存在收入不平等作用于个人健康的“心理-神经-内分泌”机制或其他机制，综合城乡测算基尼系数的效应可能要比目前根据自报收入测算的县级基尼系数的效应大许多，这也可能是多水平研究没有得出对健康的独立效应的一个可能因素。此处可以引申出的关键问题是，在多大范围(地理范围)进行的收入不平等测量才适宜用于考查其健康效应(对个体的健康效应)，这个问题并没有被国际上的多水平模型研究所认识，有必要在今后的研究中予以关注。另一个相关的问题是，国家卫生服务调查采用的是自报收入，可能存在收入低估，自报收入作为测量工具本身对收入不平等指标的影响及其对相应健康效应测量所带来的影响，也是在未来研究中值得探讨的，或者说是否需要辅以其他角度的收入不平等测量(如基于财产状况)。

应用国家卫生服务调查中的自报健康资料作为个体健康测量也存在需要给予类似关注的问题。由于自报健康的“顶效应”(ceiling effect)或底效应(floor effect)以及自报健康跨人群切点位移偏倚的存在，可能使得自报健康变量的变异出现偏小的情况，这也可能使多水平模型测量不出收入不平等的健康效应。当然，今后研究中健康变量的选择不一定局限于自报健康变量(虽然有研究认为自报健康具有足够的预测能力)，可以考虑纳入更客观的健康测量(包括失能水平或疾病方面的测量等)。而且，在今后研究可进一步考察自报健康结果在历次国家卫生服务调查间变动的情况，进一步看自报健康变量变异的变化与效应值(收入不平等的健康效应值)大小变化的对应情况。但3次国家卫生服务调查的相对独立性(没有队列关系)使上述考察面临局限性。对1993、1998和2003年国家卫生服务调查资料的3个多水平模型研究，只能成为3个横断面的多水平研究，没有队列效应在其中显现，以帮助考察收入不平等的纵向变动可能带来的独立健康效应。当然，从今后研究的角度，如果能在国家卫生服务调查中纳入一定的队列因素(保持部分固定进入调查的人群，跟踪调查)。此外，独立的横断面多水平研究并不能测量出收入不平等对健康可能存在的滞后效应，这也是建议在国家卫生服务调查中纳入队列因素的另一理由。

第三，虽然研究试图测量的是收入不平等的独立效应(即区别于收入之外的独立效应，在模型中通过控制个体水平和县级水平的绝对收入实现)，但思路是否可以撇开这样一种独立效应测量思路，考虑新的研究设计，即假设收入不平等将通过收入的变动起作用(如前所述，即收入不平等的健康效应的“弱假设”)。这可以有两方面的设计:一是在收入不平等恶化地区，跟踪被挤入相对剥夺(relative deprivation)组的人群，并进行动态健康监测，从而在收入不平等与健康之间建立可能的远关联。实际上如果能确立这种远关联，其本身的政策意义(即使绝对收入假设的近关联起了作用)就很关键，一样有助于明确提出矫正收入不平等的健康意义。另一种设计是看不同收入不平等区域的政治机制设计是否真的出现了被相对剥夺人群在决策权力上被边缘化，而出现了完全不利于其健康的制度安排和社会物质资源分配。

事实上，正如在文献综述中已经注意到的，虽然Wilkinson和Lynch等已经提出了有关收入不平等对健康的作用机制假设，但缺乏科学验证。以收入不平等的心理-神经-内分泌影响机制为例，在今后研究中应首先着眼探讨这种机制最容易作用于哪类人群，如何识别这类人群并进行相应的健康监测是关键。基于目前的中国国情，具有最强烈收入不平等感受的人群是三大弱势群体(农民、农民工、下岗职工)，还是典型的跨区域(或跨省)流动人口，抑或是一些受教育程度更高而心理敏感程度更高的“蚁族”(大学毕业生低收入聚居群体)，可以通过小规模调查研究(或实验心理研究)对这类人群进行识别，从而帮助将来进行大型的人群调查。值得注意的是，这部分特定的“受影响”人群所感受的收入不平等本身可能并不能反映于统计局所测量的收入不平等指标系统。在完成人群识别之后就应该建立科学的研究观察这部分人群的健康动态，特别是所谓的生理机制，以证实收入不平等的健康效应及其假设机制。

最后，前面的关于局限性的阐述，其实还是试图通过完善研究以验证收入不平等的健康效应的存在性。但如果收入不平等本身对健康确实不存在独立效应，那么其意义又是什么。关于这个问题的思考似乎是更具挑战性的课题，留待后续研究。