健康是指人体各器官系统发育良好，体质健壮，功能正常，精力充沛，并具有良好劳动效能的状态，通常用人体测量、体格检查和各种生理指标来衡量。下面是小编为你带来的我国中老年人健康需求实证研究论文 ，欢迎阅读。
摘 要：对健康需求的研究，国际通行的方法是基于人力资本理论的Grossman健康需求模型。本文采用中国健康与养老追踪调查（CHARLS 2008）的数据，运用Probit排序选择模型对影响我国中老年人健康需求的因素进行了实证分析。研究发现，整体上看，收入和年龄对健康水平的影响符合Grossman模型的预测，且影响显著，相比之下，教育的影响不明确而且不显著，稳定的婚姻状况和青少年时期健康的体魄对中老年的健康有显著的正向作用。在性别差异方面，教育对女性健康的影响更大，而年龄和收入对男性健康的影响更大。在城乡差异方面，年龄对城镇居民的健康影响更显著，收入对农村居民的健康影响更大。这些经验发现可以作为配置医疗卫生资源的依据。
关键词：Grossman模型；健康需求；性别视角
一、引 言
伴随着我国经济的高速发展，人们生活水平不断提高，我国居民健康水平也不断提高，全国人口平均预期寿命从1990年的6855岁提高到2000年的7140岁，同时卫生费用支出也迅速增加，从2000年的4 5866亿元增加到2006年的9 8433亿元，卫生费用支出的增长率大部分时间超过GDP的增长率。 数据来源：《中国统计年鉴》各期。人均寿命的提高加剧了我国人口老龄化的程度，我国老年人全年人均医疗费是总人口的256倍，占总人口10%的老年人口医疗费用占总人均医疗费用的30%，人口老龄化将大大增加我国卫生费用的支出。资料来源：http：newssohucom20060305n242133633shtml 收稿日期：20120701
基金项目：山东大学研究生自主创新基金项目“我国中老年居民健康需求影响因素实证研究”（yzc11008）
作者简介：张 琳（1985-），女，山东胶州人，博士研究生，主要从事健康经济学研究。Email：zhanglin8562@mailsdueducn对这些问题的研究都可以概括为对我国中老年居民健康需求和医疗卫生服务需求的研究。
对健康需求和医疗卫生服务需求的研究，国际通行的方法是基于人力资本理论的Grossman健康需求模型。Grossman通过将健康看做一种人力资本，建立了确定健康需求的模型，进而通过对健康需求的选择来确定对医疗卫生服务的需求。在此基础上讨论了健康资本折旧率、工资率和教育资本的变化对健康需求和医疗卫生服务需求的影响以及作用机制[1]。
二、文献回顾
经济学家很早就将健康看做人力资本的一个重要组成部分[2]。但是直到1972年，Grossman才第一次建立了基于人力资本理论的健康需求模型[1]。首先，该理论强调了健康作为人力资本，与其他人力资本尤其是教育的区别，即教育主要通过影响个人在生产部门和非生产部门的劳动效率来提高个人的效用，而健康主要通过延长劳动时间来提高个人的效用。其次，该理论区分了健康需求和医疗卫生服务需求。健康资本作为一种耐耗品，其存量的增加是通过对医疗卫生服务的投入来实现的，所以，人们对医疗卫生服务的需求是基于对健康需求的引致需求。
Grossman创造性的工作为后来的学者用经济学的框架研究健康需求和医疗服务需求奠定了基础。到目前为止，对Grossman模型理论上的主要扩展有三个方面：一是将不确定性引入到模型中，分析在存在不确定性的情况下，个体对健康需求和医疗卫生服务需求有什么变化[3]-[6]；二是将模型从以个人为基础拓展到家庭为健康生产的基本单元[7]-[8]；三是建立了在生命周期基础上的健康需求动态模型，并运用面板数据对模型进行了实证分析[9]。
大量的文献在Grossman模型的基础上进行了实证分析，试图找出各种因素对人们健康需求和医疗卫生服务需求的影响[10]-[13]，或者某个因素对不同人群影响作用的差异[14]-[16]。这些影响因素主要包括：社会学方面的因素，如性别、年龄、种族、婚姻状况、受教育程度等；经济学方面的因素，如资产、年收入水平等；行为习惯，如饮食习惯、是否经常锻炼身体；还有获取医疗服务资源的可行性等。这些因素显然影响着人们的健康水平，但是健康水平同样对某些因素有反向的影响。由此产生了实证中的内生性问题，导致无法得到无偏一致的参数估计值。另外，Fuchs认为可能存在某些不可观测的因素，比如个人能力、时间偏好等，它同时作用于健康水平和其他影响因素[17]，将这些不可观测的因素量化加入模型或采用工具变量的方法，从而获得更有效的估计[18]-[19]。
为了解决内生性问题，多种方法被运用到健康经济学的实证中。这些方法一是估计结构模型[20]-[22]，二是使用工具变量[24]-[25]，三是通过比较两个制度不同的国家，考察不同国家的不同的制度结构是否导致某些因素对健康的影响途径发生变化[26]。
国内的文献大多采用中国健康与营养调查（China Health and Nutrition Survey，CHNS）的数据，CHNS是由北卡罗来纳大学人口研究中心﹑美国国家营养与食物安全研究所和中国疾病与预防控制中心合作开展的调查项目。自1989年开始，该调查已经进行了8次，是一个包含多次调查数据的面板数据库。所以，使用这个数据库的文献多数使用面板数据做分析[27]，也有的使用截面数据[28]。
在健康需求的影响因素分析中，文献多用自评健康对微观个体的健康状况进行度量[29]，或构造健康指标，如生活质量指标QWB[27]-[30]、健康相关的生活质量HRQoL[31]。相对应的，用Probit或Logit排序选择模型、OLS模型、2SLS模型等对影响健康的因素进行分析。
在医疗卫生服务需求的影响因素分析中，文献多用两周就诊次数、医疗卫生支出等衡量医疗卫生服务需求，使用两部模型（Two-Part Model）来分析性别、收入、医疗可及性等因素对医疗卫生服务需求的影响[32]-[33]。王俊等考察了居民选择不同层次医疗服务的影响因素[34]。对于实证中可能存在的内生性问题，多采用工具变量估计。 以上文献从微观层面考察健康需求和医疗服务需求影响因素，基本都是基于Grossman模型，但是估计的结果与Grossman模型的预测存在不一致的地方。赵忠认为，对卫生服务经验研究的困难不在于构建经济学模型，而在于正确估计模型，这个困难是由卫生服务的不确定性及道德风险、逆向选择和诱导性消费等因素造成的。
三、数据及实证分析
1数据及变量说明
本文的数据来自北京大学国家发展研究院2008年在浙江和甘肃两省进行的中国健康与养老追踪调查（CHARLS）。这次调查对象的年龄基本都在45岁以上，多数在50—70岁之间，按照我国45—59岁人群为中年人，60岁以上为老年人的划分标准，CHARLS的数据非常适合用来反映我国中老年人的基本情况。
本文希望通过微观数据的实证来分析各因素对我国中老年居民健康需求的影响。表1给出了我们在实证中所使用变量的基本统计情况，如表1所示。
我们采取受访者对自己健康状况的判断估计作为健康存量的衡量，将受访者对自己健康状况的判断分成四个等级，其中差、一般、好、很好分别对应的健康水平H=1、2、3、4。表2是健康水平的统计描述情况。从表2中可以看出，大部分受访者的健康水平是一般。其中，女性的平均健康水平低于男性，但分布更加均衡；城镇居民的平均健康水平高于农村，分布也更加均衡。进而分别将性别、城乡作为分组变量，对健康水平做平均值差异的t检验发现，男女、城乡之间中老年人的健康水平均值的确存在显著的差异，如表2所示。
与受访者的自评健康状况对应，我们采用Probit排序选择模型对我国中老年居民的健康需求模型进行估计。
2教育资本变量的内生性检验
健康资本和教育资本作为两个最重要的人力资本，两者之间存在相互促进的影响，导致我们估计的模型可能存在内生性问题。我们认为一个人年轻时的健康水平对受教育的程度影响更大，同时作为健康禀赋对未来的健康具有重要的影响作用，所以我们在模型中添加了受访者15岁之前的健康水平这个自变量，来剔除健康对教育的反向影响。但是我们采用了受访者教育程度这个变量来作为教育资本的测算，存在测量误差。由于教育资本的测量误差或者遗漏变量，同样可能导致内生性问题。
我们选取了可能的内生变量，即受访者教育程度相关的受访者第一个子女的教育程度（IV1）、受访者配偶的教育程度（IV2）以及受访者在第一个子女出生时的年龄（IV3）作为工具变量，对模型进行估计。
通过相关性的检验，笔者发现，IV3与受访者的教育程度相关性不高，IV1和IV2与受访者的教育程度相关性较强，因此保留这两个工具变量。表3给出了在Probit排序选择模型中利用工具变量法对模型进行估计的结果。
我们知道，如果变量不具有内生性，使用工具变量估计就不是有效的。所以，笔者对教育程度这个可能具有内生性的变量进行了检验。先用被怀疑的内生变量受访者的教育程度，对模型中所有其他的解释变量和工具变量IV1、IV2进行回归，并提取其残差ε。然后把该残差加入到Probit排序选择模型中作为一个新的解释变量继续回归，如果其系数显著，则说明受访者的教育程度确实是一个内生变量。表3的最后一行给出了残差系数的显著性水平，可以看出，在5%的显著性水平下，我们不能拒绝受访者教育程度外生性的假设，即这个变量不存在内生性。所以，接下来我们用Probit排序选择模型来估计并分析各种因素对健康需求的影响，如表3所示。
从表4中可以看出，在全部样本的Probit排序选择模型估计中，性别和城乡虚拟变量的系数都显著为正，表明同样条件下，男性的健康水平高于女性，城镇居民的健康水平高于农村居民。与我国女性平均期望寿命高于男性不同， 2005年，我国男性期望寿命为70岁，女性为74岁（资料来源：《2010中国卫生统计年鉴》）。我们的估计认为男性的健康水平更高，这可能与本文衡量健康选取的代理变量有关。本文选取自评健康状况作为健康的代理变量，女性对自身的健康要求更高，可能导致女性过低评价了自身的健康。
婚姻状况虚拟变量的系数显著为正，表明婚姻状况稳定、与配偶生活在一起的中老年人的健康状况更好。配偶之间，尤其是老年配偶之间互相照料，对健康有正向的影响。
受访者15岁之前的健康水平对目前的健康水平有着显著的正向影响。15岁之前健康水平良好意味着更健康的基因，青少年时期相对充足的营养摄入，显然对今后的健康有正向的影响。
年龄对健康水平的影响显著为负。年龄的增长，尤其是高龄人群年龄的增长，大大地提高了健康资本折旧率，提高了健康资本的成本，导致了对健康资本需求的减少。
教育程度对健康水平的影响为正，但是在所有设定样本估计中作用都不显著。教育程度对健康水平的影响不显著，并不符合Grossman健康需求理论的预测，这可能与本文所采用的数据有很大关系。本文的受访者都是中老年人，基本上出生在建国前后，那时的教育并没有受到广泛的重视，后来文化大革命的发生更是中断了那个年代几乎所有人受教育的机会，所以受教育程度在两代人代内和代际间的差异都不明显。同时受教育年限只是对教育资本的一个测算，存在测量误差。这些都可能导致教育程度对健康水平的影响不显著。
收入水平对健康水平的影响显著为正，所有的设定样本估计都表明了这一点。显然，高收入体现了更高的健康边际产出，从而提高了对健康的需求。另外，表4中还列出了分别以性别和城乡虚拟变量分组的模型回归系数。对表4中的数据综合分析可以发现，教育程度对女性健康水平的影响更明显，因此，加强对女性教育的投入不仅可以提高女性的健康水平，通过良好的婚姻状况，也会间接提高男性的健康水平。婚姻状况、年龄和收入对男性健康水平的影响更明显。这意味着随着年龄的增加，当男性面临退休，收入明显下降时，健康水平会受到很大的负向影响，所以，我们应该对这个时期的老年男性倾注更多的关心。
城乡居民的健康需求模型估计的数据显示，年龄对城镇居民健康水平的影响较农村居民更显著，这可能由于农村居民年复一年的生产、生活模式随年龄的增长变化不大，因此年龄对其健康水平影响不明显。而收入对农村居民的健康水平影响明显，这可能由于农村的基础设施和医疗体系比较薄弱，农村居民收入的增加对其改善生活环境、增加就医的可能性有着显著的影响。 四、结 论
本文运用Grossman健康需求模型对我国中老年居民的健康需求进行了实证分析。在健康需求模型中，通过内生性检验发现，教育这个重要的人力资本变量不存在内生性问题。运用Probit排序选择模型发现：第一，男性的健康水平比女性高，城镇居民的健康水平比农村居民高。第二，整体上来看，收入和年龄对健康水平的影响符合Grossman模型的预测，且影响显著。相比之下，教育的影响不明确而且不显著。稳定的婚姻状况和青少年时期健康的体魄对中老年健康有显著的正向作用。第三，在性别差异方面，教育对女性健康的影响更大，而年龄和收入对男性健康的影响更大。在城乡差异方面，年龄对城镇居民的健康影响更显著，收入对农村居民的健康影响更大。
总体上来看，我国数据对Grossman健康需求模型的拟合并不十分理想。根本原因在于Grossman健康需求理论建立在医疗卫生服务效果的确定性和医疗卫生服务供需均衡的假设基础上。第一个假设显然与实际不符，需要我们对理论和模型本身做出进一步的改进。第二个假设在目前中国医疗卫生服务的条件下是远远不成立的，我国目前存在着严重的医疗卫生资源供给不足的问题，大量医疗卫生服务需求得不到满足，更不用提通过医疗卫生服务来实现的健康需求。不过，实证的结果还是给我们未来资源的配置提供了一些参考。比如，增加农村居民的可支配收入、提高农村居民受教育的水平、增强农村医疗卫生服务的可及性对于提高农村居民的整体健康水平有显著的作用。
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