经济增长、城镇化与居民健康
【摘要】本文运用世界银行 2013 年世界发展指标数据（WDI），以收入为标准选取 28 个国家为样本，以人均 GDP、城镇人口比重和预期寿命为指标并加入时间趋势构建面板数据，运用统计方法和固定效应等计量模型分析了经济增长、城镇化与居民健康之间的关系。结果显示：OECD 高收入国家有用更高的城镇化率和更长的预期寿命，而低收入国家城镇化率和预期寿命表现最差，三个指标按收入组别从高到低呈现明显的递减趋势；人均 GDP、城镇化率和时间趋势对于预期寿命的影响均显着，经济社会发展对预期寿命的影响十分明显；从不同收入国家看，总体来说，人均 GDP 和城镇化对于健康的影响随着国家收入的提高逐渐递减。
【关键词】经济增长 城镇化 居民健康
一、引言
自改革开放以来中国经济取得了举世瞩目的成就，同时我国人均 GDP 和城镇化率不断提升，居民健康水平也不断提升。世界银行的 2013 年世界发展指标数据显示，我国人均 GDP 从 1960 年的 124.69 美元增长到 2012 年的 3348.01 美元，增长 26.85 倍；按照城镇人口所占比重计算的城镇化率从 1960 年的 16.203% 提升到 2012 年的 51.78%；人口预期寿命也从 1960 年的 43.47 岁增长到 2011 年的 75.04 岁。
城镇化是经济社会发展的必然产物，居民健康水平的提升得益于经济社会的发展以及城镇化带来的人们消费方式、行为方式、生活方式的积极改变。大量文献也论证了收入对于健康的积极作用。绝对收入假说，强调 GDP 的增加会带来健康水平的改善，并且收入的边际效用递减，说明收入增长对低收入人群健康更为有效。Pritchett and Summers（1996）发现人均 GDP 对健康有积极影响，在他们的跨国分析中发现 5% 的 GDP 增长会带来婴儿死亡率平均 1% 的下降。GDP 增长与公共健康的关系对贫困国家来说更强，因为经济增长会让更多人摆脱贫困（Dollar & Kraay，2002）。Li & Zhu（2006）利用 CHNS 微观数据也支持了绝对收入假说。
然而，无论在国内还是在国外，从城镇化角度探讨城镇化与居民健康关系的研究很少。曹恒、侯海峰（2011）描述分析认为「新市民」在心理、慢性病、意外伤害方面存在健康的风险。大多数研究对象是城乡收入差距对于健康的影响。Wilkinson’s（1992）发现了无论是收入流向最穷的 60% 人口还是相对贫困减少都与预期寿命增加显着关联。齐良书（2006）分析了城乡二元结构下收入与健康的关系，发现收入与健康的关系、收入不均与健康的关系存在城乡差异和职业差异。
因此，本文利用世界银行 2012 年世界发展指标数据，按照高等收入、中高收入、中低收入、低收入为标准各选取七个国家，构建从 1960 年至 2012 年面板数据，运用统计计量方法研究人均 GDP、城镇化率和居民健康水平的关系。在当前中国城镇化战略的背景下，正确了解经济增长、社会进步和人民健康水平之间的关系显得务实而紧迫，本研究在该方面具有一定的参考价值。
二、变量选择与模型构建
（一）数据来源和变量选取
本文数据全部来源于世界银行 2013 年 12 月 8 日发布的世界发展指标数据（WDI），数据指标选取如下：
1.人均 GDP：GDP per capita（constantUS）。人均 GDP 是常用的反映经济增长的宏观代理变量，众多论文中均用该指标。本数据已经按照 DGP 平减指数进行了处理，并且以 2005 年为基期统一用美元作为统计单位。
2.城镇化率：Urban population（% of total）。用城镇人口占总人口的比重作为城镇化率的指标也是文献中常见，本文也采取此类做法。
3.预期寿命：Life expectancy at birth，total（years）。Brian Biggs，Lawrence King，Sanjay Basu，David Stuckler（2010）指出出生时的预期寿命是常用的衡量公共健康水平的指标，本文也运用该指标做研究。
4.数据处理：根据研究意义，本文仅仅对人均 GDP 取自然对数，城镇化率和预期寿命保持原数据，样本区间为间为 1960 年 ～2012 年。
5.样本选取：按照 World Bank WDI_GDF 数据库 Country 子表根据收入水平各选取 7 个国家共计 28 个国家数据，具体如表 1 所示：
（二）模型构建
本文分别对高收入、中高收入、中低收入、低收入四个国家组别以及整体面板估计以下计量方程：
Healthit=α+γt+β1lgdppcsit+β2urbanrit+εit
其中，下标 i、t 分别代表国家和时期；α 为截距项，Health 为以预期寿命为代理变量的健康状况；t 为时间趋势项，人们的健康水平有自然上升的趋势，系数 γ 表示时间变量对于健康影响的程度和方向；lgdppcs 为以人均 GDP 衡量的经济增长水平，系数 β1 反映了经济增长对健康的影响；系数 β2 反映了城镇化率对于健康的影响；εit 为随机误差项，假设其服从正态分布，且与其他变量不相关。
三、实证分析及结果
（一）回归模型选择
本文在回归之前首先要做回归模型的选择，用 F 检验进行固定效应和混合回归的选择，用 LM 检验进行随机效应和混合回归的选择，用 Hausman 检验进行固定效应和随机效应的选择。检验结果如表 2 所示，无论是对各个收入组别还是全样本的检验结果均证实了个体效应的存在；在不同的组别有的固定效应和随机效应的选取有差异。为了结果的可比性与可信性，本文对各个收入组别和全样本进行固定效应回归、随机效应回归和混合回归，通过结果对比进行可信的实证。
（二）回归结果分析
对高收入组的三个回归结果如表 3 所示。方程的整体的联合显着性较好，F 检验和 Wald chi2（2）结果显示在 1% 的显着性水平上联合显着。具体来看，人均 GDP、城镇化率和时间趋势项均在 1% 显着性水平上显着，除在混合回归中人均 GDP 系数为负值外（可能是并未考虑个体固定效应或随机效应的原因），其他模型中变量均为正值，说明经济增长和城镇化率对于居民健康具有显着的积极作用，但经济增长的作用和贡献更大。时间趋势项的显着性说明随着时间的推移，人类健康水平不断提升，这主要是自然选择使得人们更加适应生活环境。
中高收入组、中低收入组和低收入组的回归分析思路同高收入组，回归结果分别如表 4～6 所示。结果显示无论对于哪个收入组别，方程的整体联合显着性检验均显着，人均 GDP、城镇化率和时间趋势在固定效应和随机效应模型下对预期寿命的影响均十分显着。
在对于全样本的混合回归中，如表 7 显示，除了方程联合显着以及主要解释变量显着以外，在混合回归中系数显着为正向，说明人均 GDP、城镇化率的解释力十分显着且稳定。
尽管在不同组别中人均 GDP 和城镇化率具有相同的方向和良好的显着性水平，但是在具体的影响程度上却存在不同，这反映了在不同发展阶段各解释变量的作用并不是一成不变的。正如表 8 显示，从总体上来看，人均 GDP 对于预期寿命的作用在低收入和中低收入国家更明显，城镇化率对于预期寿命的影响也大致存在同样的趋势。这也不仅验证了描述性统计分析中人均 GDP、城镇化率和预期寿命的关系，而且描述了这种关系在不同的收入阶段是怎样变化的。
四、结论及政策含义
本文运用世界银行 2013 年 12 月 8 日发布的世界发展指标数据（WDI），通过比较世界高收入国家、中高收入国家、中低收入国家和低收入国家，在控制时间趋势的条件下，实证分析了经济增长、城镇化对于居民健康的影响。本文从实证结果发现以下几点：第一，人均 GDP、城镇化率和预期寿命具有共同的趋势，随着时间的不断改善；第二，高收入国家有人均 GDP、城镇化率和预期寿命均最高，三个指标在高收入国家、中高收入国家、中低收入国家和低收入国家见呈现逐渐递减的趋势；第三，人均 GDP、城镇化率对于健康具有积极显着的正向影响，其中人均 GDP 的贡献要大于城镇化水平的贡献；第四，人均 GDP、城镇化率对于预期寿命的影响在低收入国家的共享率要大于在高收入国家的贡献率，体现了递减的效果。
综上所述，促进居民健康水平的提高从根本上要提高居民收入，使得居民能够有经济实力购买医疗与健康资源；以人为本的新型城镇化不仅是物质生活的改善，更要改善居民身体、心理健康，从而促进人力资源积累再生，反作用于经济社会的发展。
参考文献
[1]Pritchett，L.，&Summers;，L.H.（1996）.Wealthier is healthier.The Journal of HumanResources，31（4）， 841-868.
[2]Dollar，D.，&Kraay;，A.（2002）.Growth is good for the poor.Journal of EconomicGrowth，7（3），195-225.
[3]Dollar，D.，&Kraay;，A.（2004）.Trade，growthIncome，IncomeInequality and Health-Evidence from China Hongbin Li1 and Yi Zhu2 Discussion Paper No. 2006/07.August 2006.
[4]曹恒，侯海峰.城镇化对居民健康的影响及对策.《社区医学杂志》2011 年 7 月第 9 卷第 14 期.
[5]Wilkinson，R.G.（1992）.Income distribution and life expectancy.BMJ，304（6820），165-168.
[6]齐书良.收入、收入不均与健康：城乡差异和职业地位的影响. 《经济研究》2006 年第 11 期.
作者 刘凯凯 姜岳林