我国收入不平等与财富对于人口健康的影响

发布时间：2015-02-20 00:07

陈玮冰 中国农业大学

摘要：随着中国的经济水平的发展，人口预期寿命也在逐渐增高，而中国的基尼系数的影响对于人口预期寿命水平的影响是什么样的呢？这个问题国外学者进行过世界范围的研究，对于低等收入国家、中等收入国家、高等收入国家分别得出了不同的结论，而这一结论对于中等收入国家的中国来说是否成立呢？这篇文章将会带着这个问题来进行研究与分析。

关键词：基尼系数、人口预期寿命、人均GDP

一．概述。

改革开放以来的30年，中国保持了近两位数的年均经济增长率，在世界上的地位越来越重要，由此中国也进入了中等收入国家，而且即将在不久进入到高等收入国家的行列，而国民的财富水平也得到了显著的提高。但随着国民财富的进一步增加，收入不平等情况也在不断加大，我国的基尼系数从1990年的0.17已经增长到2010年的0.32，说明我国的收入不平等水平正在不断加大。对于健康方面，得益于物质文化生活和医疗卫生服务水平的提高，我国人口预期寿命显著增加，从1990年到2010年，我国人口平均预期寿命从1990年的69.47岁增加到2010年的74.89岁（国家统计局1990年的人口普查和2010年的人口普查）。针对中国的收入不平等和国民财富已经人口寿命的情况，上面所说的收入不平等和国民财富对于人口预期寿命的影响对于中国来说是分别是什么样的关系，以及这些关系是否显著成立，这是我们这篇论文要详细讨论的。本片将通过文献综述，以及实证分析，运用eviews软件来将搜集到的数据进行回归分析以及进行检验，最终得出结论。

本篇论文基于的理论为“Inequality, Wealth and Health: Is Decreasing Income Inequality the Key to Create Healthier Societies?”（Ioana Andreea Pop • Erik van Ingen • Wim van Oorschot Soc Indic Res (2013)）这篇论文的结论，该论文基于的理论为“收入不平等理论”下面本文就将该理论的发展进行详细的概述。

“收入不平等理论”的观点为，人口的预期寿命的增长与不平等的程度有关，而这一关系在发达国家是显著成立的，而在低等收入国家人口预期寿命的发展主要靠经济的增长。“收入不平等理论”给国家政策的制定者们提供了一个很好的方向，因为仅仅通过减少收入不平等的水平就可以增加人口预期寿命。

而“Inequality, Wealth and Health: Is Decreasing Income Inequality the Key to Create Healthier Societies?”基于收入不平等理论的理论进行了进一步的研究。

第二，该篇论文的统计量解释变量为人口财富（用人均GDP来测算），收入不平等（基尼系数来测算），被解释变量为人口健康水平（用人口预期寿命来计算）。

第三，该篇论文采用的方法为静态分析和动态分析相结合的方式。其中，静态分析运用的是偏相关统计方法，分别测算收入不平等对人口预期寿命的影响，人口财富对人口预期寿命的影响。动态分析采用的是固定效用分析方法，检测全部解释变量对于被解释变量的影响。

第四，通过测算得出的结论为，低等收入国家里收入不平等的水平对于人口预期寿命有显著的负相关关系，而人口财富对于人口预期寿命有显著的正相关关系。对于高等收入国家，收入不平等对于人口预期寿命不存在显著的负相关关系，而人口财富对于人口预期寿命也不存在显著的正相关关系。但是，通过观察得到了这样的结论，随着国家财富水平的变化，即从低等收入国家到高等收入国家的变化中，收入不平等对于人口寿命的负相关关系变得不越来越弱，人口财富对于人口预期寿命的正相关关系也变得越来越弱。

第五，对于收入不平等和人口财富为什么对于高等收入国家人口寿命的影响变得不显著的原因，作者也进行了一些解释：首先，在测算期的初始阶段，高等收入国家的人口预期寿命已经到了一定的高度，人体生理结构的原因导致人口的预期寿命不能再增长的过快。其次，在测算期的初始阶段，高等收入国家的医疗水平与设施已经基本完善，经济的进一步增长对于高等收入国家的医疗水平与设施的增长不会太明显，因此对于人口预期寿命的增长也变得不显著了。

以上是“Inequality, Wealth and Health: Is Decreasing Income Inequality the Key to Create Healthier Societies?”得出的结论，而对于快速发展的中国来说通过类似的方法会得出相同的结论吗？接下的实证分析来进行验证。

本文基于上述结论，运用回归分析的方法，将中国中国1990至2010年这20年间的人均GDP和基尼系数的63个样本数据进行分析，数据来源于国家统计局和世界银行对外公布的数据。基于上述疑问我们可以提出下面三个假设。假设1. 人均GDP的水平，对于人口预期寿命的水平有显著的正相关关系。假设2. 基尼系数的水平，对于人口预期寿命的水平有显著的负相关关系。假设3. 人均GDP的水平的对基尼系数水平呈负相关关系。

二．实证研究

基于上述假设，我们将被解释变量人口预期寿命设为Y、解释变量人均GDP设为X1、解释变量基尼系数设为X2，则建立的模型为：Y＝β0 + β1 X1 ＋ β2 X2 ＋ θ          

通过SPSS的描述性分析功能我们得到被解释变量和解释变量的描述性统计。

项目名称

样本数量

最小值

最大值

平均值

方差

人口预期寿命

21

69.47

74.89

72.18

1.93

基尼系数

21

0.16

0.33

0.26

0.06

人均GDP（现价美元）

21

314.43

4444.76

1408.09

1201.28

表格1 解释变量和被解释变量的描述性信息

通过上述描述性分析我们可以得出人口预期寿命的最小值为69.47、最大值为74.89、平均值为72.18、方差为1.93。基尼系数的最小值为0.16、最大值为0.33、平均值为0.26、方差为0.66。人均GDP最小值为314.43、最大值为4444.76、平均值为1408.09、方差为1201.28。

通过eviews的回归分析功能，我们能到被解释变量和解释变量的回归关系见下表。

项目名称

模型

β0

基尼系数

人均GDP

系数

-

65.34

24.63

0.039

R2统计值

0.96

-

-

-

F统计值

289.69

-

-

-

T统计值

-

150.38

11.71

3.66

     表格2 解释变量和被解释变量的回归分析

 注：由于人均GDP数较大，变化1单位所带来的人口预期寿命的变化过于小，为了得到明显的测算值，我们将人均GDP的数额均除以100，，来得到相对较大的系数值。

 通过上述回归分析我们可以得到该模型拟合度很高，高达0.96。F统计值即，方程显著性统计值也高达289.69，通过了显著性检验。而对于常数项、解释变量基尼系数、人均GDP的t值分别为150.38、11.71、3.66均通过了显著性检验。因此我们可以得到的完整模型为

Y＝65.34 + 24.63X1 ＋ 0.039 X2           公式2

   通过回归分析我们可以发现，基尼系数对于人口预期寿命呈显著的正相关关系，人均GDP与人口预期寿命也呈显著的正相关关系，因此我们否定假设1，肯定假设2，而根据人均GDP与基尼系数的相关关系我们也可以看出，这两者是正相关关系而不是负相关关系，因此我们否定假设3。

因此我们可以得出结论，对于中国来说，基尼系数的增大会增加人口预期寿命，而人均GDP的增加也会增加人口预期寿命，这与“Inequality, Wealth and Health: Is Decreasing Income Inequality the Key to Create Healthier Societies?”得出的结论有所不同，因为这篇文章得出的第一个结论是基尼系数即收入不平等水平的提高会减少人口预期寿命。因为，这篇文章的作者认为，随着基尼系数的增加会出现激烈的社会矛盾，矛盾的冲突会导致会从不仅心理上还是生理上对人体的健康受到影响。

而在中国基尼系数增大人口预期寿命的增加的原因可能为，第一，中国社会主义制度的优越性。（LI Ri-bang , T AN Jian-an, WANG Wu-yi, HE Yang I nstitute of Geogr ap hy , Chinese Acad emy of S ciences , B eij ing 100101, China），我国经济水平有着南北差异、城乡差异、民族差异等等，但由于社会主义国家注重基础设施的建设，虽然也存在差异，不过整体来说，在基尼系数很大的情况下，人口预期寿命还是会随着国家对医疗设施的大量建设的增多而提高的。第二，世界范围内医疗技术水平的进步。中国自改革开放以后，和国际间的交流逐渐增多，先进的医疗技术，公共基础设施管理也相应的引进到了中国，因此虽然中国的基尼系数在增多，人口预期寿命还是会继续增高的。第三，数据偏差。由于本文只截取了21年的数据，而且只是国家整体性的数据，不存在地区差异，城乡差异等问题，这也为之后的进一步研究打下了研究的基础。

参考文献：

[1]Wilkinson, R., & Pickett, K. E. (2006). Income inequality and population heath: A review and explanation of the evidence. Social Science and Medicine, 62, 1768–1784.

[2]World Bank (2013). How we classify countries. Retrieved from.

中国人口寿命的时间变化和区域差异

本文编号：15602