文档介绍：受教育水平对健康的影响
蒋 承 张 颖 摘要:本文使用中国老年人口健康长寿影响因素跟踪调查中2008年的数据,将被访老人父亲的受教育年限与其配偶的受教育年限作为其自身受教育年限的工具变量,分别在线性模型和二元选择模型下,估计了老年老年人对自身身体状况的主观综合评价,精神状态简易量表(Mini-Mental State Examination,下简写为MMSE)为老年人健康状况的较客观评价,主要关注精神方面。自评健康是老年人对于自身健康状况的主观评价,以往大量研究证明,自评健康作为衡量健康状况的主观性指标,既可靠又有效(Benjamins,Hummer,Eberstein & Nam, 2004;Idler & Benyamini,1997)。在老龄人口跟踪调查问卷中,自评健康分为“很好、较好、一般、较差、很差”五个等级,在本文的实证分析中,将回答“较好”、“很好”或“一般”者视为自评健康“好”,而将回答“很差”或“差”者视为自评健康“差”。
本文关注的自变量是老人的受教育水平,用老年人的受教育年限来衡量,对应老龄人口跟踪调查中的问题“您一共上过几年学?”为解决潜在的内生性问题,使用的工具变量为被访老人父亲的受教育年限和配偶的受教育年限,分别对应调查中的问题“您父亲上过几年学”和“您老伴上过几年学?”另外,本文的控制变量包括人口因素、社会经济因素和日常生活习惯这三组。相关变量的描述性统计如表1。
三、实证模型
(一)线性回归分析
在线性回归分析中基本的回归方程为:
其中,Yi表示健康的衡量指标(自评健康和MMSE);Selfedui 表示老年人自身的受教育水平;Xi 表示控制变量,包括年龄、民族、婚姻状况、现在受否居住农村、出生地是否农村、童年时生病能否及时治疗、童年时是否经常挨饿、10岁时是否父母双全、家庭在当地的相对贫富状况、60岁前职业的社会地位、生活来源是否够用、30岁前是否吸烟、30岁前是否喝酒、30岁前是否经常锻炼中的全部或其中一组变量。
由于老年人的受教育水平与老年人的健康状况同样受到其年轻时健康状况的影响,而采用本文所用的数据无法完全控制老年人年轻时的健康状况,因此若直接用老年人健康状况对受教育水平等变量回归,可能存在内生性问题。而根据Hausman(1978,1983)进行的内生性检验表明,确实存在内生性问题。所以,本文将父亲的受教育水平和配偶的受教育水平作为老年人自身受教育水平的工具变量,采用两阶段最小二乘法进行了估计。
根据两阶段最小二乘法估计中第一阶段的回归结果,,因此内生变量和工具变量间有很强的相关关系。另外,本文进行的最小二乘法估计还通过了过度识别检验。
(二)Probit二元选择模型分析
由于本文中老年人健康状况的二种衡量指标(自评健康和MMSE)均定义为的二元离散变量,用线性模型分析有可能使得预测值超出[0,1]范围,而显得不合理,因此本部分在Probit模型下进行分析。基本模型为:
四、回归结果
(一)受教育水平对自评健康的影响
表2总结了线性模型下受教育水平对老年人自评健康的影响。对于总体样本,在仅控制人口因素时,普通最小二乘法估计受教育水平对老年人自评健康差的平均概率有10%水平显著的负向影响,受教育程度增加一年,,但这种影响在控制了内生性后几乎完全消失了。对于男性样本组,不论采用普通最小二乘法还是两阶段最小二乘法,在仅控制人口因素时,受教育水平对自评康差的概率均有5%水平显著的负向影响。依照后者的估计结果,受教育水平每增加一年,;而且这种影响在控制了经济因素后不再显著,但在控制了生活习惯后在数量上增强。对于女性样本组,在控制了经济因素后,受教育水平对自评健康差的概率有5%显著性水平下的正向影响,且这种影响的规模较大,受教育水平每增加一年,。
表3总结了Probit二元选择模型下受教育水平对老年人自评健康的影响。其中2SProbit代表本文介绍的运用工具变量的Probit回归,因为类似于两阶段最小二乘法,此估计方法也有两阶段,且第一阶段与两阶段最小二乘法相同,故记做2SProbit。由于Probit估计的系数与线性回归的系数不具可比性,我们这里仅比较两类回归中教育对健康状况的影响方向。两阶段最小二乘法估计和2SProbit估计中系数的显著性水平完全相同,显著的系数的符号也一致。
由以上分析