职业类型和社会资本对农村中老年健康的影响,本文是社会资本方面毕业论文模板范文与职业类型和社会资本和中老年相关毕业论文格式模板范文.
社会资本论文参考文献：
摘 要：从职业类型和社会资本视角入手,基于陕西农户调查数据,运用有序Logit模型考察欠发达地区中老年人自评健康状况的主要影响因素.结果表明:与非农生产者相比,从事农业生产的中老年人健康状况较差；社会资本对中老年健康影响显著；年龄对中老年人健康影响呈“U型”,拐点在56岁；家庭收入对健康有正效应,而医疗支出的效应为负；参加新农合的中老年人健康状况较差,说明其参合行为可能存在道德风险.由此,建议关注农业生产者的身体健康,积极应对职业分化对农村人口健康管理的挑战,加强欠发达地区农村社会资本建设,切实提高农民收入以增强中老年家庭对疾病的抵御能力,并进一步完善新农合制度建设以防范道德风险.
关键词：自评健康；中老年人；职业类型；社会资本；有序Logit模型
中图分类号：F323.89文献标识码：A文章编号：1009－9107（2018）03－0151－10
健康是衡量人力资本质量的重要指标,中老年人群的健康问题已经成为我国迫切需要解决的重大社会经济问题.全国第六次人口普查显示,我国45岁以上的中老年人数已突破4亿,约占全国总人口的1/3,其中乡村地区中老年人占全国中老年总数的53%［1］.另据报道,截至2016年底,我国60岁以上人口超过2.3亿,占总人口的16.7%,比2010年上升了3.44%［2］.中老年人尤其是中年人不仅是家庭的经济支柱,而且是农村经济社会繁荣的中坚力量.我国已经进入老龄化阶段,欠发达地区经济发展落后,医疗保健水平不高,城乡差异较大,解决好这些地区农村中老年人口的健康问题,对促进农业发展、农民增收和农村社会繁荣具有深远意义.
陕西地处欠发达地区,是典型的农业省份.近年来,随着农业生产技术水平的提高和社会结构的转型升级,出现了大量的农业剩余劳动力,农村劳动力群体的职业类型日益多元化.研究表明,不同的职业类型不但会影响社会资本的存量和发展,而且会直接影响劳动者的身体健康［34］.本文以陕西农户调查数据为基础,旨在分析欠发达地区中老年人口的健康状况及其影响因素,试图剖析影响中老年身体健康的深层原因,为保护劳动生产力,提高中老年人生活质量,促进人口科学发展提供政策支撑.
一、文献综述
人口健康是国内外学者持续关注的话题.评价人口健康通常使用儿童死亡率、患病率、营养状况、生活质量和自评健康等指标［56］.其中,自评健康状况不但可以体现个体对自身整体健康水平及变化的感知,而且能够说明研究对象与同龄人健康状况的差异,从而可以比较全面地反映个体健康水平和群体健康分布［7］.除此之外,它测量简单、操作性强,所以一直被视为评价和预测客观健康状况的理想指标［89］.
中老年健康是近年学者研究的热点.Grosan把健康视为一种重要的人力资本,开创了健康需求研究的先河［10］.以此为契机,学者对健康需求做了深入而广泛的研究.有人认为,人们之所以投资健康,是为了实现效用最大化［11］.虽然对健康影响因素的研究各有侧重,但是,研究主要集中在个体特征、家庭特征和医疗卫生环境等方面［1214］,进一步看,更高的收入和更好的医疗条件能够促进健康［1518］.生命历程和自然规律决定了步入中年后人体机能会逐渐衰老,所以身体行动能力和慢性病患病情况会影响中老年人的健康［1920］.因此,投资于健康不但可以延缓衰老,而且能够提高生命质量并增加经济收入［21］.
另外,健康与就业状况和职业类型之间的关系密不可分.一方面,投资于健康能够增加就业机会；另一方面,就业机会增加反过来会提高个人和家庭的经济自主能力和社会地位,产生诸如社会支持和认可等非经济利益,从而改善个体的健康状况［3,22］.当然,不同的职业选择和工作条件同样会影响一个人的身体健康［23］.刘生龙对我国老年人群的研究发现,健康状况的改善能够增加农村老人的劳动参与［24］.
近年来,许多学者开始从社会资本视角研究中老年人口的健康问题［2527］.20世纪80年代,美国社会学家詹姆斯·科尔曼开创性地提出并实证考察了社会资本的概念［28］.Nahapiet从认知、关系和结构3个维度较为全面地界定了社会资本［29］.Lin认为,社会资本是以个人为中心的社会网络［30］.朱允卫进一步指出,社会资本是无形的,通过家庭、关系网、信任和互惠、社会信仰等有形的载体体现出来［31］.在人口健康研究方面,Kawachi从多维度探讨了社会资本与健康的关系,发现社会资本对健康有积极影响［32］.Newhouse和McAuley对1196个农村老人的研究发现,以社会网络为基础的来自社区的帮助对他们的健康至关重要［33］.Gerich研究揭示,社会网络的扩大能够提高中老年聋哑人群的生活质量［34］.一些学者还分析了社会资本对我国农村人口健康的影响.例如,Jean和Roberto认为,同城市居民相比,农村居民患病时更容易得到周围人群的帮助.这大概与农村居民的生活环境和交流方式有关.Yip发现社会网络和社会支持对中国农村人口的健康影响显著［35］.进一步的研究表明,社会交往频率和交往对象不同对农村老年妇女健康水平的影响差异很大［36］.可以看出,社会资本与人口健康具有较为密切的关系,在我国农村地区尤其如此.
总体来说,国内外学者从不同视角对农村人口健康及其影响因素作了较为深入的理论探讨和实践检验,他们的研究具有重要的参考价值,不过也存在一些不足:第一,在健康影响因素的回归分析中,研究大多采用二元选择模型,这就容易忽略本具有次序特征的变量内在的逻辑顺序,从而造成信息损失［32,37］.第二,在我国农村人口健康状况的研究中,鲜有综合职业类型和社会资本视角的分析.第三,现有对自评健康状况的研究中,大多未进行回归后估计分析,这就无法深刻揭示自变量变动时,因变量的不同类别取值的概率及其变化情况［3839］.第四,在有关人群健康的研究中,大多关注的是18岁以上的全体成年人(当然也有针对儿童和老人的研究),但对处于生命周期中年阶段、身体机能由强变弱的农村中年人群的健康研究不够.
二、模型介绍和分析说明
本文将表征职业类型和社会资本的系列变量引入Grosan健康需求模型.我们认为,不同的职业类型和社会资本对中老年健康具有重要影响.因此,主要使用年龄、劳动时间、劳动报酬、医疗服务、职业类型和社会资本作为解释变量,建立如下基础计量经济模型:
自评健康状况等于β0+β1年龄+β2劳动时间+β3劳动报酬+β4医疗服务+β5职业类型+β6社会资本+ε(1)
其中,年龄是生命折旧率的*变量,劳动时间、劳动报酬和医疗服务均为健康的影子,职业类型和社会资本是影响健康的重要环境因素［40］.除此之外,还进一步考虑性别、婚姻状况、文化程度等因素.当因变量具有等级次序时,我们需要使用多元有序Logit模型分析问题.有序Logit模型通常以潜变量的形式出现.假设:
Y*k等于X′k+εk(k等于1,2,…,n)(2)
其中,Y*k称为潜变量,它是不可观测的,代表调查对象对自身健康评价的行为倾向.X′是解释变量向量组,决定着Y*k的条件均值.εk是随机扰动项,服从逻辑分布.对β的一致性估计要求εk~(0,σ2k)、E（εk｜Xk）等于0、Cov（Xk,εk）等于0.
如果回归模型中因变量的预测值有J种类型(1,2,…,J）,那么,潜变量和因变量之间的选择规则可以表示为:
为方便解释模型系数,通常对式(5)两边取幂,得到e,即发生比p/(1-p).对于连续自变量来说,e表示xk每增加一单位,发生比变化的倍数,或发生比变化的百分比,即(e-1)%.对于二分类变量来说,e可以表示xk取不同值时发生比率之间的倍数变化.对于多分类变量xk,e表示某一组xk相对于参照组的发生比率.如果发生比大于1,则事件发生的可能性会增加,或自变量对事件发生概率的作用是正向的,反之亦反［4142］.通过构造似然函数,运用最大似然估计法(MLE)可以估计多元有序Logit模型的参数.模型估计使用软件Stata15.0.
为了更好地解释模型结果,有必要进行回归后估计分析.回归后估计主要包括边际分析和模型预测分析.为了分析其他条件保持不变时某一自变量变化所引起的因变量的变化,需要进行边际效应分析［43］.实证分析中,通常使用平均边际效应和自变量在特定值处的边际效应［38］.
三、数据来源与描述性统计分析
(一)数据说明
本文使用西北农林科技大学课题组的陕西农村社会经济调查数据,该数据库包括了村庄和家庭2个层面的信息.其中,村庄层面包括自然地理环境、经济社会和人力资源等信息.家庭层面包括劳动力、社会资本、土地经营情况、产业类型和收入支出等信息.调查采取多阶段随机抽样法,使用A县17个村庄农户数据,数据清理后得到913份有效问卷,问卷有效率为93.2%.结合本研究的目的和数据结构,以每个家庭户主作为分析对象,并且剔除了年龄小于45岁的样本.模型分析最终选定779个样本.选择户主进行分析主要有两点考虑：一是户主往往是家庭的主要决策者和收入的主要贡献者,二是户主的特征能够更明确地说明家庭所处的生命周期阶段.
(二)变量的描述性统计分析
借鉴已有研究成果并结合研究需要,用“自评健康状况”作为因变量,用个体特征、家庭特征、个体职业类型和家庭社会资本作为自变量.因变量的取值为{1,2,3,4,5},对应于调查对象不同的自评健康状况{非常差,比较差,一般,比较好,非常好}.图1是因变量（自评健康状况）取值的分布情况.可以看出,样本中调查对象的自评健康状况总体较好.觉得自己健康状况“比较好”和“非常好”的各有312人和141人,占样本总数的58.15%；而觉得“比较差”和“非常差”的分别有73人和12人,仅占样本总数的10.91%.
表1是模型变量的描述性统计结果,表2进一步介绍分类自变量的分组信息及其各自对应自评健康的统计结果.下面具体说明.
1.个体特征.用年龄、性别、婚姻状况、文化程度和年劳动天数测量个体特征.样本的平均年龄为59.42岁,其中,55～64岁之间的人数最多,占40.95%.样本中男女比例相差较大,男性占91.66%,这是因为我国西部地区的绝大多数户主是男性.中老年人的文化程度普遍偏低,平均接受了7.35年的正规教育.绝大多数受访者有配偶,这一比例高达93.45%.平均年劳动天数129.59天,最多的达到330天,这与个体健康状况及其所从事的职业有关.
2.家庭特征.选取收入、医疗费用支出和新农合参加情况测量家庭特征.可以看出,样本家庭人均纯收入为12820元.人均医疗费用支出为1160元,约占人均纯收入的9%.另外,绝大多数农户参加了新农合,比例约为87%.
3.职业类型.职业类型是本文分析的重点之一,不同的职业往往对健康的影响程度不同.调查对象的职业包括5类.其中,“在家不从事生产”的户主有70人,主要是一些老人和健康状况不佳的中年人.“在家务农”的户主占大多数,比例为60.46%.“在家从事非农生产”和“务农与打工”者共计168人,合计占21.56%.另外,“外出打工”与“在家不从事生产”的人数相当,二者占比均不到10%.由表2可见,从事非农生产、有或外出打工人群的身体状况相对较好.
4.社会资本特征.社会网络和社会参与是社会资本的两个重要方面.我们用亲戚数量和朋友数量描述一个家庭的社会网络情况,用邻际互动和社区活动参与意愿表达家庭的社会参与情况.调查家庭“亲戚数量”的分布比较均匀,有“6～10家”亲戚的家庭最多,比例为42.36%,而“经常联系的朋友数量”最多的为“0～20人”组,占样本家庭的88.06%.大多数家庭与邻际互动“频繁”,比例高达82.16%.“积极参与社区活动”的家庭有422户,占54.17%.由表2可见,随着亲戚和朋友数量的增加,自评健康状况都有向好的趋势.具体来说,亲戚数量从“0～5家”增加到“6～10家”,自评健康状况“比较好”和“非常好”的样本比例从52.22%增加到63.03%.同样,朋友数量从“0～20人”增加到“21～40人”,自评健康状况“比较好”和“非常好”的比例从55.98%猛增到73.24%;当朋友数量进一步增加到“41人以上”时,这一比例继续攀升到77.27%.同时,邻际互动越多,参与社区活动越积极,自评健康越好.
四、估计结果和边际分析
(一)模型估计结果
表3是模型估计结果,它包括4组模型,区别主要有两点:一是对年龄的处理方法不同,二是是否引入社会资本类变量.模型1和2中均没有考虑社会资本,二者的差异在于使用了不同的年龄变量,模型1使用的是年龄和年龄的平方项(为了分析年龄与健康水平的非线性关系),模型2用一组虚拟变量表示不同年龄组(为了说明不同年龄组对健康水平的影响).模型3和4分别在模型1和2的基础上添加了社会资本类变量,目的在于捕捉家庭社会资本对个体自评健康的效应.
这几个模型的卡方值很大,并且都在1%的水平上显著.利用似然比检验分别验证模型1与3、模型2与4的整体显著性,均通过1%的显著性检验.同时,对数似然函数估计值和拟合值说明,模型3和4更优;更小的AIC值也证实了这一点.下面,我们以模型3和4为例讨论参数估计结果.
1.个体效应.个体特征是影响健康水平的基础因素.模型3中年龄水平项和平方项都在10%水平上显著.平方项为正,说明年龄对中老年健康的影响呈“U型”.进一步计算表明,56岁是年龄影响健康水平的拐点.这说明一个人进入中年后,生活环境和家庭压力逐渐加大,中年危机加剧,自评健康变差;但当受访者过了56岁,其下一代通常会逐渐独立,这会在一定程度上缓解中年压力,所以自评健康状况又开始变好.模型4用虚拟变量组分析年龄的效应,其中,只有年龄组4(75岁以上)显著,这就进一步验证了高龄人群自评健康状况会变好的事实.当然,自评健康状况也存在性别差异.模型3和4中,性别对健康的影响都显著,且发生比均小于1,说明女性健康状况比男性好.这可能与女性的生理特征、家庭分工和工作类别有关.虽然教育年限不显著,但是模型3和4中,婚姻状况的发生比远大于1(分别为2.653和2.652),而且系数在统计上是显著的.这说明,有配偶者的健康水平明显好于无配偶者.另外,在这两个模型中,劳动天数的系数也显著,发生比小于1,说明一个人劳动天数越多,身体状况越差.
2.家庭效应.反映家庭特征的几个变量都显著,而且系数符号与预期一致.以模型4为例,家庭人均纯收入的系数为正,且在10%的水平上显著.这说明,保持其他条件不变,人均纯收入每增加一个单位(1万元),发生比相应增加13.2%.由此可见,家庭经济状况的改善有利于促进个体健康.各模型中,人均医疗支出都在1%的水平上显著,而且发生比小于1,说明医疗支出对自评健康有显著的负效应.究其原因,一方面可能是因为健康状况不佳的人往往医疗开支更大,另一方面在于超额的医疗费用会增加一个人的心理负担并加重其对身体健康的担忧.各模型中,“参加新农合”变量均在1%的水平上显著,而且发生比小于1,说明参加新农合者的自评健康水平往往更差.据笔者调查发现,许多未参合农户的家庭成员往往身体状况较好,而且对新农合合作共济的价值认识不够.这也从侧面反映出参合农户的行为存在潜在的逆向选择和道德风险［14］.
3.职业类型效应.职业类型对健康水平的影响具有统计上的显著性.以模型4为例,与参照组(“在家不从事生产”)相比,“在家务农”的发生比为4.85,而“外出打工”“在家务农与打工”和“在家从事非农生产”者的发生比分别高达7.36、7.74和8.01.由此可见,从事农业生产者的自评健康要差,而或外出打工者的健康水平要好得多.
4.社会资本效应.家庭社会资本是影响个人健康状况的重要因素.模型4说明,亲戚数量和朋友数量的虚拟变量组在统计上都是显著的,而且亲戚和朋友的数量越多,发生比越大.具体来看,随着亲戚数量从“6～10家”增加到“11家以上”,发生比相应由1.34提高到1.42;朋友数量从“21～40人”增加到“41人以上”,发生比由1.51提高到2.27,增幅更大.从社会参与角度看,不管是“邻际互动”还是“社区活动参与”,这些变量在统计上都是显著的.具体来看,“与乡邻来往情况一般”的发生比为2.13,“积极参与社区活动”的发生比是对照组的1.46倍.由此可见,社会网络和社会参与对于中老年健康都具有显著的正效应.
(二)边际效应分析
以表征职业类型和社会资本的核心自变量为例,分别说明这些变量的平均边际效应(AME),以及一个自变量取特定值时对中老年自评健康的边际效应(MER).
1.平均边际效应.平均边际效应是所有样本观测点上边际效应的算术平均.表4说明了核心自变量对因变量不同取值的平均边际效应.
总体上看,这些变量对因变量不同水平的边际效应在统计上都是显著的.以职业类型变量组为例,与参照组相比,“在家务农”的中老年人选择因变量的水平为4(比较好)、5(非常好)的概率都会增加(分别为20.48%和13.02%),而选择1(非常差)、2(比较差)、3(一般)的概率增幅减小.职业类型变量组其他选项的结果与此类似.其中,“在家从事非农生产”的中老年人选择4和5的概率增幅最大,合计为44.19%.社会资本变量组显示,随着亲戚和朋友数量的增加,中老年人选择因变量的水平为4和5的概率增幅加大,而选择1、2、3的概率增幅减小.同时,就邻际互动来看,中老年人选择5的概率是增加的.另外,积极参与社区活动也会增加其选择5的概率.
2.取特定值时的边际效应.通过估计自变量在特定值时对不同等级“自评健康状况”概率的边际效应,可以了解该变量取这个特定值时中老年人选择不同自评健康水平的概率.表5给出了核心自变量取特定值时对因变量不同水平的边际效应.以回归结果中核心自变量发生比最大的值为例说明.可以看出,保持其他条件不变,如果一个人“在家从事非农生产”,那么,其选择的自评健康水平的概率从大到小依次是“比较好”(42.91%)、“非常好”(25.23%)、“一般”(25.08%)、“比较差”(5.96%)和“非常差”(0.82%).由此我们认为,在家从事非农生产者的健康状况总体良好.同样,保持其他条件不变,对于一个有“11家以上亲戚”或“经常联系的朋友个数在41人以上”的中老年人来说,其最可能选择的自评健康水平是“比较好”,不过,概率有所差异,分别为40.82%和42.38%.另外,“与乡邻来往频繁程度一般”或“积极参与社区活动”的中老年人最大可能的选择也是“比较好”,二者的概率分别为40.62%和41.01%.这进一步验证了从事非农生产、亲戚朋友较多、邻际关系融洽以及积极参与社区活动的中老年人健康水平更好.
(三)模型预测
为了检验模型的拟合效果,这里有必要考察模型的预测结果.表6是农户自评健康状况的概率预测结果.为了便于比较分析,我们列出不同自评健康水平下样本的汇总统计结果.从中可以看出,样本统计结果和模型的预测概率很接近,在因变量的不同水平下二者相差最大不到1%.说明模型具有很好的稳健性和预测力.
五、主要结论与政策建议
本文以职业类型和社会资本为研究重点,构建有序Logit模型考察欠发达地区中老年人自评健康状况的主要影响因素.研究发现,从事农业生产的中老年人的健康状况较差,而从事非农产业(包括和外出打工)的中老年人的健康状况相对较好.社会网络和社会参与对中老年自评健康影响显著.其中,亲戚和朋友的数量越多,健康状况越好;增强乡邻互动、积极参与社区活动有助于提高健康水平.虽然样本地区中老年人的自评健康状况总体较好,但年龄对中老年健康的影响呈“U型”,56岁是年龄影响健康水平的拐点.同时,家庭人均纯收入每增加一个单位(1万元),发生比相应增加13.2%.医疗支出对自评健康状况有显著的负效应.另外,参加新农合的中老年人的自评健康状况往往较差,不排除其参合行为的逆向选择和道德风险.
基于以上分析,我们提出如下建议:第一,关注农业生产者的身体健康.通过提高农业机械化水平,加强从业技能培训等措施努力降低农业劳动者的劳动强度,减轻其劳动负担.第二,重视农村人口职业分化带来的健康和社会问题.合理引导农村剩余劳动力流向,积极应对农民职业分化对人口健康管理带来的挑战.第三,加强欠发达地区农村家庭社会资本建设.通过完善农村社区公共服务设施建设,改善图书馆、活动室、运动场等公共设施的服务条件,利用节假日和农闲组织丰富多彩、健康向上的社区文化活动,加强乡邻了解和交流;倡导和谐社会和尊老爱幼的社会风尚,促进美丽乡村建设.第四,切实提高农民收入,改善中老年人生活质量,增强欠发达地区中老年家庭对疾病的抵御能力.第五,进一步加强和完善新农合制度建设.结合新农合制度和农村医疗保健制度,加强中青年农业生产者的健康教育,提高中老年日常保健意识.重视新农合制度的宣传工作,提高参合群众的觉悟,并不断完善制度以防范参合行为的道德风险.
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(1.CollegeofEconomicsandManagement,NorthwestA&FUniversity；
2.InstituteforRuralFinance,NorthwestA&FUniversity,Yangling,Shaanxi712100,China)
Abstract：Basedontheaspectsofjobtypeandsocialcapital,thispaperdiscussesthedeterminantsofselfratedhealthfortheelderandmidagedinlessdevelopedruralareasofChinawithordinallogitmodel(OLM).Itshowsthatthehealthconditionofagriculturallaborisnotoptimistic.Socialcapitalisstatisticallysignificant.AgeeffectsonhealthdescribesUshapepattern,inflectionpointat56.Theincomehaspositiveeffectwhilemedicalexpenseisnegative.Thehealthconditionsoffarmers’whoparticipatedRCMSiscomparativelypoor,reflectingpossiblemoralhazard.Somepolicyimplicationsaresuggested,suchastoactivelydealwithofchallengejobdifferentiationtofarmers’health,tostrengthencapitalconstructionofruralareas,toraisethefarmers’incomeandtoimprovethenewruralmedicalcaresystem.
Keywords：selfratedhealth;elderandmidaged;jobtype;socialcapital;ordinallogitmodel
（责任编辑：马欣荣）
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