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医疗治理体系、经济社会资本和居民健康基于CGSS2019数据的实证
【摘 要】 基于CGSS2013年个体微观数据和各省宏观数据,采用多层线性模型,分析经济社会资本和各省医疗治理体系对居民健康的影响,在此基础上考察医疗治理体系对经济社会资本一居民健康关系的调节效应.主要结论如下：第一,经济社会资本对居民健康均有显著的促进作用；第二,地区医疗治理水平对居民健康具有显著正向影响,即医疗治理体系越完善,居民的平均健康水平越高；第三,医疗治理体系对于经济社会资本一居民健康关系具有调节作用,人均GDP的上升能缩小不同经济资本、社会资本人群的健康差距,但随着卫生支出财政占比的上升,低社会资本人群健康水平反而下降,这凸显了社会资本——这种规范、信任、社会网络资源的重要性.相应的政策建议是：要解决健康不平等问题,首先需要完善医疗治理体系；其次,在实现居民共享经济发展成果的基础上,更要充分重视社会资本这种非正式制度对于居民健康的促进效用.
【关键词】医疗治理体系 经济社会资本健康促进多层线性分析
【中图分类号】D63
【文献标识码】A
【文章编号】1674 - 2486 (2018) 04 - 0029 - 23
一、提出问题
健康是促进人全面发展的必然要求,是经济社会发展的基础条件.为了提升居民健康水平,从1978年起我国就开始了医疗卫生领域“放权让利”的探索,1992年起我国逐渐进行了医疗保障制度、医疗卫生体制、医药生产流通体制三项改革,2009年3月新医改启动,2017年1月国务院印发《“十三五”深化医药卫生体制改革规划的通知》(国发(2016) 78号）,明确“十三五”期间要在分级诊疗、现代医院管理、全民医保、药品供应保障、综合监管五项制度改革上取得新突破.以上有益的探索带来两方面影响：一方面,随着医疗治理体系的不断升级,居民整体健康水平有了明显改善（见图1、图2）；另一方面,地区经济发展不均衡,也在客观上推动了区域间医疗治理体系差距的拉大,从而导致健康不平等程度的上升.截至2015年底,我国人均地区生产总值省份间差距已经达到4倍,而财政医疗卫生支出（含计划生育）最高的广东省（918. 36亿元）是最低省份的14. 62倍（中国国家统计局,2016）.此外,医疗卫生资源总量各省也表现出较大的差异.那么各省医疗治理体系的差距,能否解释各省居民健康的差距？目前学术研究并没有得出一致结论,需要我们采用更为科学的方法和更具代表性的数据来研究这一问题.然而,面对居民健康这个复杂的议题,不可忽视个体社会经济因素对其的重要影响,而其中广受关注的是经济资本和社会资本.①因而,考察医疗治理体系、经济、社会资本对健康的影响,并探讨随着我国医疗卫生领域改革的不断推进,医疗治理体系的完善能否使社会资本较低、相对贫困的群体受益更大,从而缩小不同社会资本、经济资本人群间的健康差距,具有理论价值和现实意义.
二、相关研究评述
(一)经济社会资本与居民健康
国外关于经济资本与健康关系的研究始于20世纪50年代,早期研究大多聚焦于经济资本中收入对健康的促进效应( Leibenstein,1954；Frederiksen,1961,1966),采用一国或跨国宏观数据,检验收入与期望寿命或死亡率的关系.结果证实了“健康的收入梯度假设”,即收入水平越高,居民的健康状况越好(Preston, 1980; Flegg, 1982; Parpel&Pillai, 1986; Kakwani, 1993; Lutter&Morrall, 1994; Subbarao&Raney, 1995; Pritchett&Summers, 1996; Bidani&Rallion,1997),但随着收入的增加,其健康促进效果逐渐减弱甚至消失（Grand,1987；Hitiris&Posnett,1992；Judge et a1．,1998）.近年来,采用微观调查数据研究收入的健康促进效应逐渐成为主流（封进、余央央,2007）,例如解垩(2009)、齐亚强和牛建林(2015)均证实收入对健康的正向作用.
关于社会资本与健康间关系,大量研究证明了个体社会资本( Barefootet al.,1998; Rose, 2000; Hyyppa&Maki, 2003; Skrabski, 2004; Veenstra,2000；Poortinga,2006)和集体社会资本(Kawachi et a1．,1999；Putnam,2000；Rojas&Carlson,2006；Islam et a1．,2006)对健康的促进作用.然而,也有研究表明个人社会资本与死亡率、人口平均预期寿命间并不存在显著关系（Veenstra,2002；Kennelly,2003）.国内关于社会资本与健康关系的经验研究起步较晚,大部分研究仅关注个体层次社会资本对健康的影响（吴丽等,2009；薛新东、刘国恩,2012；周广肃等,2014）,也有少量研究采用多层线性模型( Multilevel Analysis)同时考察个体与集体两个层次社会资本与健康的关系（余慧等,2008；孙博文等,2016）,结果均证实社会资本能够显著改善居民健康水平.
对于经济社会资本和健康关系的研究,在计量方法上面临内生性的挑战,即经济社会资本与居民健康间可能存在互为因果的关系.为了解决可能存在的内生性问题,所使用的方法主要包括引入滞后期解释变量( Li&Zhu,2006)、工具变量法（Ettner,1996；Pritchett&Summers,1996薛新东、刘国恩,2012；孙博文,2016）以及联立方程模型（周广肃等,2014）.结果显示,在控制内生性以后,经济社会资本仍然对居民健康具有显著的积极影响.
综上所述,国内关于社会资本与健康间关系的研究多局限于特定地区、特定年龄段,仅有周广肃等(2014)使用全国代表性数据对这一问题进行分析,而且以往研究大多侧重考察经济社会资本对居民健康的直接影响,忽略了地区医疗治理体系这一情境变量对社会经济资本与居民健康关系的调节作用.
(二)医疗治理体系与居民健康
医疗治理体系( Health System)由所有致力于增进健康的组织、机构和资源构成的集合体,由资源、组织、经济支持、管理和提供服务五部分组成①( Roemer,1989),政府在其中承担主要组织管理责任(WHO,2000).目前,关于地区医疗治理体系对健康影响的研究大多从政府卫生支出、医疗资源可及性对死亡率、预期寿命的影响这一视角出发,并利用宏观数据展开分析.结果显示,增加政府公共卫生支出、卫生资源的投入能够显著改善居民健康水平(Anand&Rallion, 1993; Bidani&Rallion, 1997; Gupta et al., 2003;Mayer&Sarin,2005；Amagluonyeodiwe,2009；孙菊,2011)；然而,也有部分研究未能证实这一关系（Kim&Moody,1992；Filmer&Pritchett,1999；张宁等,2006；石静、胡宏伟,2010）,甚至认为医疗卫生资源投入可能会损害部分居民的健康( Berger&Messer,2002).政府卫生资源增加到居民健康提升具有复杂的传导路径,必须同时满足以下三个条件才能生效：政府卫生支出创造了有效的医疗服务,该服务全部被居民消费,居民消费后一定能够产出健康( Filmer&Pritchett, 1999).
本文将从两个方面推进经济社会资本、医疗治理体系与居民健康之间关系的研究：第一,将个体微观数据与省级宏观数据结合构造全国代表性数据,使用多层线性模型克服不同层次变量带来的估计偏误,考察医疗治理体系对居民健康的影响；第二,通过引入医疗治理体系各指标与经济社会资本的跨层次交互项,考察医疗治理体系对社会经济资本一健康关系的调节作用.
三、研究设计
(一)数据说明
微观数据来自“中国综合社会调查”( Clunese General Social Survey,CGSS)2013年数据,包含11 438位年龄在17至97岁间受访者的社会结构及生活质量信息.而省级数据来自2014年《中国统计年鉴》和《中国卫生统计年鉴》.然后将个体和省级数据进行合并,删去717个存在缺失值的观察值,在回归分析过程中剔除67个离群值、6个杠杆值样本,最终得到10 648名受访者的观测数据.
(二)分析策略
格罗斯曼( Michael Grosan)(Grosan,1972)提出健康资本的概念,并首次构建了个人健康需求的理论模型.本文沿用格罗斯曼健康生产函数以及世界卫生组织对“健康的社会决定因素”的界定,建立一个综合的健康生产函数：
健康等于H（个人禀赋,社会经济状况,生活方式,医疗服务）
该模型既涉及个体变量又涉及省级变量,第一层次是居民(10 648个样本),第二层次是省(28个省级行政单位),既需要在多层次上分析健康的影响因素,又需要计算跨层次交互效应.在嵌套数据结构中,同一省份的居民具有某些相似性,在进行数据分析时,一省居民间残差可能存在自相关,如果采用一般的线性模型,所得的标准误将不可信（余慧等,2008）.多层线性模型在处理此类问题时具有明显优势.
首先,假设各省居民的经济资本和社会资本仅影响初始健康水平,并不影响健康的变化率,此时采取多层随机截距模型.在方程(2)中等式左侧Hij表示j省第i个居民的健康状况,右侧ECij为居民的经济资本,SCij表示居民的社会资本,Xij是居民的社会人口学以及健康行为向量,Poj是第一层的截距,Plj P2j、P3j是第一层斜率,εij是个体层次随机扰动项.在方程(3)中,Yoo为第一层截距在第二层的固定效应,Zj表示j省医疗治理体系向量,μj是省级随机扰动项.
其次,假设各省居民的经济资本和社会资本不仅影响初始健康水平,还影响个体健康的变化率,同时考虑个体和省级变量的跨层次交互效应,此时我们使用多层随机斜率模型,第一层模型同方程(1),第二层模型见方程(6)至(9),值得注意的是经济资本ECij和社会资本SCij的斜率分别受省级随机效应Y1j、Y2j的影响,其他变量的解释同上.此外对于所有引入方程的变量,我们进行了共线性检验,结果表明并不存在严重多重共线性(最大方差扩大因子VIF等于6. 44).
(三)测量
1．因变量
本文使用自评健康作为居民健康的测量指标.虽然自评健康与客观健康状况的分布并不相同,在使用中可能会产生偏差( Dowd&Zajacova,2010),但自评健康可以反映个体较完整的健康状态,因此在研究中被广泛采用.在CGSS2013问卷中,受访者被询问“您觉得您目前的身体状况是？”,回答选项分别为“1-很不健康”“2-比较不健康”“3一一般”“4-比较健康”“5-很健康”,据此得到了个体自评健康得分①.
2．关键解释变量
地方医疗治理体系.正如前文所述,医疗治理体系由资源、组织、经济支持、管理和提供服务五部分构成,且其属性由地区经济因素和政治因素决定.考虑到构成要素的可量化性与数据的可得性,本文医疗治理体系的测量并未涉及组织、管理、提供服务这三项因素.首先,使用“每千人口医疗机构床位数”来代表地区医疗资源供给,该统计指标包含医院基层医疗卫生机构、专业公共卫生机构及其他医疗卫生机构床位情况.其次,经济支持方面,选取政府卫生支出的相对指标——政府卫生支出GDP占比,以及各地财政支出统计中医疗卫生支出在地区公共财政支出中的占比,即文中的“卫生占财政支出比例”这两个指标.再次,以一省经济发展水平——人均地区生产总值（“人均GDP”）作为地区经济发展水平的代理变量.最后,沿用罗默( Milton I．Roemer)( Roemer,1989)的方法,以政府市场介入程度来衡量不同地区的政治形态,本文选取“非国有企业就业比例”代表地区的市场化水平.
经济与社会资本.关键个体解释变量,第一个是经济资本.本研究将经济资本中最常用的收入引入分析.然而,研究表明个体收入与健康之间存在互为因果的关系,在使用计量方法估计时往往存在内生性.因此,本文选取了“家庭人均收入”这一指标,另外,“家庭人均收入”不但对于农村家庭中个人收入的衡量更准确,而且可以反映家庭经济资本在个体间的共享和利用.根据CGSS2013问卷中“您家2012年全年家庭总收入是多少”和“您家目前住在一起的通常有几个人”这两个问题的回答情况计算得出,并采用预测值代替缺失值.
第二个关键个体解释变量为社会资本.社会资本可以分为认知型社会资本( Cognitive Social Capital)和结构型社会资本(Structural Social Capital).其中认知型社会资本主要包括道德规范、价值观等,而结构型社会资本主要包括社会网络、社会参与等（Harpham et a1．,2002）.本文使用“社会公平感”和“社会信任”作为认知型社会资本的代理变量.①“社会公平感”来自CGSS问卷“总的来说,您认为当今的社会公不公平？”,回答从“1-完全不公平”到“5一完全公平”.“社会信任”来自问卷中“总的来说,您同不同意在这个社会上,绝大多数人都是可以信任的？”.本文将这一问题的五分类答案处理为二值变量,“比较同意”和“非常同意”赋值为1,其他选项赋值为0.对于结构型社会资本,本文使用“社会网络”作为代理变量,根据问卷中“您与邻居进行社交娱乐活动的频繁程度”以及“您与其他朋友进行社交娱乐活动的频繁程度”这两个问题的回答赋值相加得到受访者的社会网络得分.②
控制变量.本文控制了受访者的社会人口学特征以及健康行为特征.其中“婚姻状况”有配偶等于1,无配偶等于0.“城乡”变量中农业户口等于1,其他等于0.“工作单位性质”变量中将“党政机关”“事业单位”“军队”“国有或国有控股企业”“集体所有或集体控股企业”视为国有部门；“自雇”“私有企业”“港澳台及外资企业”视为私营部门.“受教育年限”变量处理为连续型.BMI为四分类变量,指数低于18.5为“过轻”,在18.5至23.9之间是“正常”,在24至27之间是“过重”,超过28为“肥胖”.“经常锻炼”处理时将每天、一周数次、一月数次视为经常参加体育锻炼.表1为主要变量的统计描述分析：
四、实证分析
首先简要地探讨经济社会资本和地区医疗治理体系对个体健康的影响,然后着重考察两者的交互作用,即地方医疗治理体系的改进将在多大程度上改善经济社会资本劣势对居民健康的负面效应.
(一)描述性统计分析
在研究使用的10 648个样本中,有38. 27%的居民认为自己比较健康,26. 62%认为自己很健康,健康状况良好的比例达64. 89%.在经济资本方面,年家庭人均收人为21 597. 95元,且随着收入的提高,居民自评为健康的比例呈上升趋势（见图3）.在社会资本方面,社会公平感中认为“比较公平”的比例最高,为37. 36%,社会信任感中55. 9%的人群认为“社会绝大多数人可以信任”,而社会网络的平均值略大于中位数6,且社会网络越发达,居民健康水平越高（见图4）.在28个省级行政单位中,医疗资源——每千人病床数均值为4. 61张,市场化水平方面,有20个省市场化率超过50%.人均地区生产总值均值为48 567元,也与居民的健康水平有较强的正相关（见图5）.21省卫生支出财政占比均在6%以上,但是政府卫生支出占GDP的比例与地区人均GDP表现出负相关关系（见图6）.
(二)回归分析
1．主效应估计
首先,考虑到本文一个重要的任务是检验经济社会资本对居民健康的影响,本文将采取两步分析策略.第一步,模型1-2分别只纳入控制变量与经济资本或社会资本变量进行估计,形成主效应模型；第二步,同时纳入经济社会资本变量形成完整模型（模型3）.之后,通过比较主效应模型和完整模型的估计结果,以确定经济社会资本影响居民健康的效应是否具有稳定性（见表2）.模型1结果显示,家庭人均收入的增加能显著提高居民健康水平,且家庭人均收入每提高1%,自评健康水平大约提高13. 01%,在纳入了社会资本变量后,家庭收入对居民健康的促进效果依然显著,且估计值仅发生了很小的变化,这一结果支持了收入改善居民健康的假设（Chen,2010；解垩,2009）.模型2考察了社会资本对居民自评健康的影响,模型中只包含社会资本变量和个体控制变量,回归结果表明,无论是认知型社会资本——社会公平感和社会信任,还是结构型社会资本——社会网络,都能显著提高居民的健康水平.在社会资本变量中,对健康影响最大的是社会信任,拥有较强社会信任感的居民比没有社会信任感的居民健康水平大约高8. 98%.模型3为完整模型,包含了经济资本、社会资本以及个体控制变量,关键解释变量——经济资本、社会资本的估计参数符号和显著性没有发生任何变化,且数值也仅有较小变化,模型的解释力上升.
其次,使用多层随机截距模型对地区医疗治理体系进行主效应估计.第一步,需要分解出地区间与地区内部健康不平等各自占比,即得出个体健康差异中有多大比例是由各省差异造成的,这一结果主要通过零模型( NuU Model)计算ICC (Intra - Class Correlation)完成.根据零模型结果（表2模型4）,本文的ICC值为0.058,一般要求ICC大于0.05,即样本间的地区差异显著,才适合进行第二层分析.第二步,允许不同省份的居民健康水平的截距不同,在个体变量的基础上加入省级变量（表2模型5）,回归结果表明一省每千人医疗机构床位数越多、卫生占财政支出比例越大、人均GDP越高,该省居民的健康水平就越好；且每千人床位数每增加1个,自评健康平均提升14. 28%,卫生支出占财政比例每提高1%,自评健康平均提升9.41%,人均GDP每提高1%,自评健康平均提高34. 71%.且在这几项中,人均GDP对居民健康的影响最大.该结果证实了在医疗治理体系中,医疗资源和财务支持的重要性,而经济发展水平则是提供前两者的先决条件.此外加入省级变量后,模型中关键解释变量的符号以及显著性没有发生变化,但数值有相应的增减.
最后,控制变量的影响.从医疗治理体系模型中（表2模型5）还可以发现,性别、年龄、婚姻状况以及户籍情况均对个体健康有显著影响；此外相对于其他工作单位国有和私营部门的职工健康水平分别高出18. 17%和22. 02%；受教育年限越长,身体相对更健康,但该因素影响较弱（仅为0. 97%）；健康行为方面,BMI指数偏离正常值范围,意味着健康水平下降,加强锻炼能显著提高健康10. 64%.
2．交互效应估计
对于本文而言,更重要的是多层线性模型可以描述经济、社会资本对健康的影响是如何随着地区医疗治理体系的不同而变化的.由地区医疗体系主效应估计结果可得,每千人医疗结构床位数、卫生占财政支出比例、人均GDP对各省居民健康有显著影响.因而引入以上地区变量与个体经济、社会资本的交互项,同时允许不同地区居民的健康具有不同截距和斜率,通过随机斜率模型,得到回归结果（见表3）.
首先,表3模型1中加入了每千人医疗机构床位数和经济资本、社会资本的交互项,结果显示：每千人医疗机构床位数的主效应估计值为0.199 6(p<0.1),这表示对于低社会经济资本居民而言,医疗资源的充分供给能显著地改善其健康状况.而社会网络的主效应估计值为0. 055 (p <0.1),表明社会网络对医疗资源提供不充分的地区居民健康有较强的正向影响.但模型1中交互效应的估计值不具有统计显著性.
其次,模型2中加入了卫生支出财政占比与经济资本、社会资本的交互项,估计结果表明,家庭人均收入的主效应估计值为0.158 2(p <0.1),即对于财政卫生投入较少地区的居民而言,家庭收入的增加能显著地提升居民健康水平.而交互效应部分,卫生支出财政占比的增加会显著扩大社会网络对健康的影响,交互效应值为0.0061 (p <0.05),这种作用对于高社会资本人群,表现为健康水平的提升,而对于低社会资本人群,表现为健康水平的下降(见图7a).其实从另一个侧面印证,当政府加大卫生投入,更加重视医疗卫生领域的公平正义,尤其是加大对弱势群体的健康保障力度时,此时群体间的健康差异,主要体现在拥有的结构型社会资本（社会网络）的多寡上.社会网络能够增进人际交往,加大社会参与,增加健康信息的获取,培育积极健康的心理状态,而社会资本较低的人群较难通过此方式获得健康增益.因而在财政卫生支出达到较高水平时,居民健康更多受到个体社会网络水平的影响.
最后,模型3加入了人均GDP同经济资本、社会资本的交互项.从模型3中可以发现,人均GDP、家庭人均收入、社会网络以及社会公平感的主效应估计值均显著为正,即对于低经济社会资本居民而言,人均GDP每提高1%,其健康改善1. 21%,同时经济社会资本对人均GDP较低地区居民的健康具有较大的正向作用.交互效应部分,人均GDP与家庭人均收入、社会网络交互项估计值分别为-0.001 3(p <0.1)、-0.000 3(p <0.05),这表明：一方面,人均GDP的增加减弱了收入对健康的正向影响,图7b显示了这种效应,对于低收入个体来说,地区经济发展水平对健康的促进效应较强,而对于高收入个体来说,地区经济发展水平对健康的促进效应较弱,即区域经济发展水平对穷人健康改善更为有益.该结论与普里切特( Lant Hayward Pritchett)和萨默斯(LawrenceH．Summers)（Pritchett&Summers,1996）的观点较为一致,即人均GDP的增长将导致居民健康水平的提高,他们推论最可能的途径是通过增加直接或间接用于改善健康的公共或个人支出,然而经济发展水平对健康的改善也有限,因为在更高的收入水平上,收入对健康的边际影响呈现递减趋势.因而,地区人均GDP的不断增加,能够缩小不同收入群体的健康差距.另一方面,人均GDP的增加也减弱了社会网络对于健康的正向影响,即随着地区人均GDP的上升,不同社会网络个体间的健康差距逐渐缩小（见图7c）.
五、主要结论
经济社会资本对个人健康的影响已经得到了广泛且深入的研究,大多数文章认为经济社会资本的匮乏可以通过各种途径损害个人健康.然而,对于如何减缓这种负面影响的研究相对不足,尤其对于医疗治理体系改善将如何缓解这种消极影响仍知之甚少.本文利用CGSS2013数据和《中国统计年鉴》对上述问题进行分析,主要得出如下结论：
第一,经济资本、社会资本对居民健康均有显著的促进作用.家庭人均收入每提高1%,自评健康平均提高13. 37%.在社会资本变量中,对健康影响最大的是社会信任,拥有较强社会信任感的居民比没有社会信任感的居民健康水平高8. 82%.
第二,地区医疗治理体系的完善能够在一定程度上改善居民的健康水平.通过多层模型分析得出：一省医疗治理体系越完善,其居民的平均健康水平也越高,即每千人医疗机构床位数每增加1个,自评健康平均提升14. 28%,卫生支出占财政比例每提高1%,自评健康平均提升9.41%,人均GDP每提高1%,自评健康平均提高34. 71%,且人均GDP对健康的促进效应最大.
第三,医疗治理体系对经济社会资本一健康关系具有显著的调节作用.首先,卫生支出财政占比的上升会增强社会资本对健康的影响,扩大不同社会资本群体之间的健康差异,这再一次凸显社会资本——这种规范、信任、社会网络资源的重要性.其次,随着人均GDP的上升,低经济资本、低社会资本人群健康改善幅度最大,即经济的持续发展可以弥合不同经济资本、社会资本人群的健康差距.
2016年8月20日,总书记在全国卫生与健康大会上强调,要把人民健康放在优先发展战略地位,努力全方位、全周期保障人民健康.而保障人民健康,离不开完善的区域医疗治理体系.具体而言：第一,在医疗资源方面,不仅要增加医疗资源的绝对数量,更重要的是政府需要制定合理的政策,引导卫生资源从经济发达地区流动到欠发达地区,同时鼓励社会力量增加医疗卫生资源供给,放宽市场准入、人才流动和大型仪器设备购置限制,从而提高医疗资源的可及性.第二,在经济支持方面,卫生财政支出能显著改善居民健康,然而卫生投入几乎全部由地方政府承担,越是经济落后的地区,卫生财政支出水平越低,因而必须完善财政转移支付制度,加强政府对欠发达省份的卫生转移支付力度.而对于已经具有一定卫生财政支出规模的地区,应侧重有效管理,提高其利用效率.第三,在经济增长方面,各省应探索新常态下区域间的协调发展.此外,在医疗治理体系不断完善的基础上,更要充分重视社会资本这种非正式制度对于居民健康的促进效用,强化社会公平正义,培育民族守望相助和衷共济精神.
本研究不足在于没有直接处理经济社会资本与健康间的内生性问题,因而无法排除反向因果或互为因果关系的可能.对于内生性问题,可以通过多种方法,如准实验法、工具变量法（目前,通过工具变量法同时解决内生性问题和自相关的多层线性模型尚未广泛应用）使用多种类型的数据（如面板数据）进行研究才能提供更有说服力的证据.上述问题,或许是这一领域在未来研究中可以避免的.
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