随着健康研究在社会学、人口学、经济学等领域的兴起，“健康梯度”( health gradient) 越来越成为一个值得关注的研究热点。健康梯度泛指社会经济地位( SES) 与健康之间的关系。普遍认为，二者之间具有正相关关系，即社会经济地位较高的人群健康状况更好。而对健康梯度的考察也离不开对社会背景的考量。近年来，随着中国从以计划经济为特征的单一型社会转变为以市场经济为主、多种经济混合并存的多元化社会，市场化进程及其所带来的影响在经济、政治、文化与社会领域都有所体现，但研究者们普遍关心的是收入与权力分配议题，对健康的相关研究相对较少。事实上，市场转型研究中争论较多的一个问题是，究竟哪个群体在市场化进程中获益最多，这就涉及到了社会资源的分配与社会经济地位的分布模式问题。在不同的市场化水平下，社会资源的分配形式不同，这就可能形成不同的健康梯度。本文利用中国健康与营养调查( CHNS)2011 年的截面数据，试图从不同所有制部门的角度，分析不同市场化水平下我国城镇劳动力的健康梯度有何变化。
一、社会经济地位的健康梯度
在医学社会学、人口学、流行病学等领域的健康研究中，社会经济地位( SES) 与健康的关系问题常被表述为“健康梯度”( health gradient) ，即个体的健康状况随社会经济地位的不同形成梯度分布，社会经济地位较高的人群健康状况更好，反之亦然。现有经验研究表明，在全世界范围内，社会经济地位是一个人健康状况最有力的预测器。虽然其他社会人口学变量如性别、年龄等也对健康有着重要影响，“但当阶级地位变量和其他变量发生互动，并制造出一个超越原有变异的更大变异时，阶级地位的解释力就显露无疑”［1］。值得注意的是，以往人们认为，贫困导致了健康状况的恶化，一旦经济富足、医疗福利制度完善，健康不平等的状况就会改善。但Marmot 针对英国公务员群体的研究显示，这些拥有稳定体面工作的白人中产阶级群体，虽然都拥有免费的国家医疗保障，但是死亡率随着工作职位的升高而降低，最高等级职位的个体死亡率最低［2］。事实上，社会经济地位与健康的这种梯度特征，反映出健康问题并不仅仅是贫困人群的问题，而是整个社会的结构性问题。
在健康相关研究中，社会经济地位的测量是一个值得关注的问题，因为不同的测量指标往往带来不同的结果。欧洲社会学界沿用英国流行病学研究的习惯，使用官方的职业分类体系作为衡量社会经济地位的标准，美国社会学界则更常使用具体的一个或多个社会经济地位指标，如教育程度和收入，近年来财产也成为一个新的常用指标。许多研究表明，这些指标都对个体的健康状况产生了直接或间接的影响，虽然它们彼此之间也互为相关，但是它们的影响却不是完全重合的，这也造成使用不同指标的研究往往得出不同的结论。于是，有些研究者主张构造一个社会经济地位的复合指数。但一方面社会经济地位复合指数往往缺乏实际含义，无法为政策研究提供有意义的支持; 另一方面，若使用教育程度、收入、职业声望等彼此有较大差异的指标构成复合指标，其准确度比较低。总之，目前学界对于社会经济地位的度量并没有一个统一的观点，绝大多数研究者会依具体的研究问题进行取舍，并根据需要引入其他的相关变量。我国对社会经济地位与健康的相关研究起步较晚，研究结论也不太一致，部分源于所使用的社会经济地位及健康指标不同，以及研究人群的年龄差异。
总的来说，大部分研究都认为社会经济地位较高的人群，健康状况也更好［3］。但同时，也有研究发现社会经济地位越高，某些健康风险行为也越多，如吸烟、饮酒和不健康的饮食习惯［4］，慢性疾病的患病率更高［5］。Lowry 和 Xie 提出，在中国，社会经济地位对健康的影响可能不像在美国那么显着，原因有二: 一是建国以来，中国在促进人口健康方面取得了巨大的进步，直到 20 世纪 70 年代末改革开放之前的计划经济体制下，全国的健康资源分配相对公平;二是中国作为一个集体社会，个人的健康习惯和就医行为都会受到家庭成员和朋友的影响，相比之下，个体社会经济地位对健康状况的影响就没有那么明显了［6］。但是，改革开放至今已有 30 多年，如今的政治、经济和文化环境都有了巨大变化，可以推测社会经济地位对健康状况的影响程度和模式可能亦有改变。
二、市场化进程中的劳动力部门
劳动力部门在我国有一个特殊的称谓“单位”，长期以来单位都有体制内和体制外的划分，改革开放之前，城市居民基本都属于国有或集体所有的单位，处于体制内。但在改革开放之后，特别是市场经济逐步建立并完善之后，体制内与体制外的划分变得十分明显，二者在工资待遇、福利及职业声望方面往往有显着的差异，劳动力部门的所有制成为影响个体社会经济地位的重要变量之一。市场转型过程中过去的制度仍然有着强大的连续性，单位级别的影响并未发生显着的变化［7］。即使进入本世纪以来，各类单位依然是国家和政府管理社会的基本组织，控制着社会中最重要的资源。单位组织的产权往往仍属于国家或集体所有，被纳入正统的行政序列之中，单位行政级别的高低直接关系到获取资源、利益和 机 会 的 大 小 和 多 少［8］。边 燕 杰 等 根 据CGSS2003 的数据发现单位仍然是资源控制和运用的主体，在中国特殊的体制环境中，结构壁垒( 包括单位壁垒和地区壁垒) 导致了同一社会经济地位在壁垒之间的差异，使工作单位和出生地成为地位的指示器，这种结构壁垒效应持续至今，但市场经济的发展也在弱化这些效应［9］。
从经验数据分析层面来看，劳动力部门也是研究中国市场化进程中社会分层问题的一个不可或缺的变量。Hauser 和 Xie 研究发现，相比在国有部门工作的人，在非国有部门工作的人受到市场化的影响更大［10］。梁玉成通过对 CGSS2003 的分析，认为如果忽略不同所有制部门变量，将会导致在一般的市场转型的通用分析模型中变量效应的估计出现偏差［11］。劳动力部门的重要性在许多实证研究中得到了确认，但在当前中国市场经济发展的新时期，资源分配面临着弱化、分散化和市场化的趋势，不同单位组织和其中的成员在资源、利益和社会地位获得等许多方面的差异越来越大。而经过 20 世纪 90 年代经济的快速发展之后，平均投资收益率已大大降低，本世纪以来市场参与者为了进一步发展，寻求与具有政治权势的部门合作，新的利益集团逐渐形成，政治与市场的关系开始变得紧密［12］。在国家、政府和市场共同影响下，不同所有制部门的作用如何，是本文关注的焦点之一。
三、研究假设
在健康研究中，教育和收入作为社会经济地位指标，分别代表了个体对社会资源和物质资源的掌控，尤其教育被认为是健康状况良好的最有力的指标。教育能够使人们获取更多的健康知识，促使人们采取健康的生活方式，教育水平高的人还拥有更多的控制感和社会支持，这对健康状况亦有积极影响［13］。同时，收入反映了个体在衣食住行、卫生服务等方面的消费能力，与收入较低的人相比，收入较高的人拥有更好的物质生活条件及其他促进健康的资源，并具备抵御健康风险的能力。许多研究证实，在控制了教育水平的效应之后，收入仍然能够预测个体的健康状况。良好的收入和教育水平对健康的正向 影 响 在 我 国 也 得 到 了 许 多 经 验 研 究 的支持［14］［15］。
进一步，从市场化进程的角度看，如前所述，劳动所有制部门在一定程度上仍然反映了个体社会经济地位的高低，国有部门与非国有部门在社会福利、医疗保障等方面有较大的差异，不同所有制部门中的教育回报与收入分配模式也存在差异。一方面，市场转型理论及其后续研究引发了关于市场化与人力资本的分析。根据人力资本理论，教育是人们对自身的投资，能够提高个体作为生产者和消费者的能力。在一个朝向市场化发展的社会中，人力资本理应发挥其应有的作用，市场刺激将提高对人力资本的回报［16］。改革开放以来，许多研究发现市场化水平高的部门教育收益率更高［17］，但也有研究认为国有部门的教育收益率要高于非国有部门［18］。另一方面，不同所有制部门的收入差异虽然在逐渐缩小，但市场分割效应仍然存在，国有部门收入差距的分布相对均衡，与非国有部门相比，其收入分配更为稳健，而非国有部门内部的收入差距在不断扩大［19］，这种收入分布不均对个体的健康状况也有负面影响［20］。
综上，综合考虑教育程度、收入水平与所有制部门及健康状况的关系，本文一方面延续健康研究的传统，使用教育程度和收入作为社会经济地位的指标，考察其对个体健康状况的影响; 另一方面针对我国处于市场化进程中的特殊性，将个体所处的不同所有制部门因素考虑进来，提出以下研究假设:
假设 1: 教育程度越高，个体健康状况越好。
假设 2: 收入水平越高，个体健康状况越好。
假设 3: 与国有部门相比，非国有部门劳动力的健康状况受到教育程度的影响更大。
假设 4: 与国有部门相比，非国有部门劳动力的健康状况受到收入水平的影响更大。
四、数据与变量设计
数据来源。本文所使用的数据来自中国健康与营养调查 2011 年截面数据。该调查项目旨在掌握社会和经济转型对中国人口健康及营养状况的影响，涉及个体、家庭和社区三个层次的信息，包括基本人口学变量、教育与职业、收入与消费支出、身体状况与医疗资源、健康行为与营养摄取等，采用分层多阶段整群随机抽样的方法，2011 年的调查涉及辽宁、江苏、山东、河南、湖北、湖南、广西、贵州、黑龙江9 个省区及北京、上海和重庆 3 个直辖市。基于研究目的，本文将样本限定在具有城镇户口的 18 －60岁在业人员，整理后的有效样本量为 2832 个。
因变量。本文使用生活质量指标( QWB) 作为因变量，表示对个体健康状况的度量。生活质量指标( QWB) 是由 Kaplan 和 Anderson 发展起来的基于个人健康状况的客观指标，同时也反映了个人对自己健康状况的主观评价［21］。QWB 是一个范围从 0到 1 的数值型变量，0 代表死亡，1 代表完全健康状态，它包含了对个体一系列症状和功能的加权赋值。CHNS 中有关健康方面丰富的变量使构造 QWB 指标成为可能，许多研究也使用 CHNS 的数据构造了QWB 指标，证明了该指标在国内的适用性［22］［23］。
自变量。本文使用的核心自变量是社会经济地位和劳动力部门。其中，社会经济地位使用教育程度和收入来衡量。教育程度用个体受教育年限来表示，收入以家庭人均年收入对数来表示个体收入水平。劳动力部门分为国有部门和非国有部门两种类型，前者包括政府机关、国有事业单位和研究所、国有企业及集体企业，后者包括私营、个体企业、三资企业及家庭联产承包农业等。
控制变量。包括年龄、性别、婚姻状况、职业等级、家庭规模、社区卫生服务设施指数以及地区变量。其中社区卫生服务指数是 CHNS 数据的自有变量，根据社区医疗机构的数量和种类及医务人员数量计算所得。另外，考虑到劳动力部门的影响在不同市场化水平的地区有所差异，本文没有采用传统的东部、中部和西部的地区划分方法，而是根据樊纲等测算的市场化指数将样本涉及的 12 个省、直辖市分为市场化水平从高到低排列的四类地区，其中江苏、上海、北京为一类地区，山东、辽宁、重庆为二类地区，河南、湖北、湖南为三类地区，广西、黑龙江、贵州为四类地区［24］。由于本文样本为具有城镇户口的在业人口，初步统计发现其他研究中常用的居住条件、是否有医疗保险等变量并不具有区分度，因此未纳入分析。
五、结果与分析
本文使用 OLS 模型分析我国城镇劳动力的健康梯度，并加入教育与劳动力部门、收入与劳动力部门这两个交互变量以考察不同所有制部门的效应，最后分国有部门和非国有部门两个样本进一步分析其差异。基本的样本描述统计见表 1。可以看出，样本中国有部门占比约为 55%，略多于非国有部门。从健康状况来看，不同劳动力所有制部门的均值很接近，没有明显差异。在教育水平和收入水平方面，国有部门都略高于非国有部门。
我国城镇劳动力的健康梯度及不同所有制部门的影响如表2 所示。模型一显示，个体受教育程度和收入水平均与健康状况呈显着的正相关关系，这与文献中大部分研究的结论一致，证实了良好的社会经济地位对我国城镇居民的健康状况有积极影响，假设 2得到了证实。但同时受教育年限的平方对健康状况有显着的负向影响，显示出教育水平对健康的影响或许是非线性的，有可能存在一个先升后降的曲线，即受教育年数达到一定程度时，教育对健康的影响变为负向。以往部分研究也提出了这一观点。黄洁萍、尹秋菊在考察我国城镇居民的教育对健康的影响时，发现教育程度高的人生活方式却不一定更健康，虽然他们的体育锻炼时间更多，但吸烟、饮酒行为也更多［25］。毛毅、冯根福认为虽然教育和健康总体上存在正相关关系，但这种关系是倒“U”型的［26］。由此，假设1 部分得到证实。而国有部门的健康状况略好于非国有部门，但这种差异并不具有统计显着性，显示出不同所有制部门间不存在明显的健康状况差异。控制变量方面，女性的健康状况明显好于男性; 年龄与健康状况之间存在总体的负相关关系; 社区卫生服务指数高的地区，健康状况较好; 而职业等级、婚姻状况及家庭规模等对健康的影响不显着。
模型二加入了社会经济地位与劳动力部门的交互变量，各社会经济地位指标的系数增大了，暗示虽然劳动力部门本身对健康分布没有显着影响，但不同的劳动力部门之间可能存在不同的健康梯度。交互变量的系数显示，教育程度与收入水平相关的健康梯度在国有部门均不如在非国有部门明显，即社会经济地位对个体健康状况的影响在非国有部门更加明显，但这种差异并不具有统计显着性。假设 3和假设 4 均未得到证实，考虑到交互变量与其他自变量存在共线性，可能对模型结果造成影响，接下来需要分样本进行具体分析。
分样本考察不同劳动力所有制部门的健康梯度的模型结果显示见表 3。首先，从调整后 Ｒ 方值来看，模型在非国有部门样本中的解释力度更大。其次，在国有部门样本中，社会经济地位对健康的影响方向与总样本一致，但都失去了统计显着性; 而在非国有部门样本中，教育水平、收入水平及教育年限的平方都对个体健康状况具有显着影响。第三，从控制变量的差异来看，在不同劳动力所有制部门之间性别因素对健康状况的影响也不同，在非国有部门，健康的性别差异更大; 而社区卫生服务指数对于在国有部门工作的个体健康没有显着影响。
可见，虽然对假设3 和假设 4 的检验不具有统计显着性，但分样本模型显示，社会经济地位对于不同所有制部门的个体健康状况确实有不同的影响。一方面，如前文所述，从市场转型理论我们可以推测，非国有部门应具有更高的市场化水平，教育回报率亦高于国有部门。健康的分布结果显示这一结论或许也可以推广到健康领域，即在市场化水平较高的非国有部门，教育作为人力资本对个体健康状况也体现出了更显着的影响。另一方面，考虑到非国有部门的健康保障体系不如国有部门完善，收入分配模式的不平等程度更高，因此较高的教育水平和收入水平所带来的其他方面的影响( 如对健康知识和医疗资源的获取能力等) ，也会导致社会经济地位在非国有部门对健康状况产生更显着的效应。同时，对于平均化程度更高、市场机制作用较小的国有部门，医疗保障的同质化程度高，收入水平的性别差异较小，因此性别因素和社区卫生服务指数对健康的影响也相对小一些。
六、总结
本文将个体社会经济地位与健康状况之间的关系置于市场化进程之中，考察了我国城镇劳动力在不同所有制部门间健康梯度的差异。研究发现，我国城镇劳动力存在明显的健康梯度，个体健康状况受其社会经济地位的影响，教育水平和收入水平较高的个体健康状况也更好，但教育水平对健康状况的影响还存在非线性效应，大致呈倒“U”型; 在非国有部门，社会经济地位能够强有力地预测劳动力的健康状况，而国有部门劳动力的健康梯度却不明显，显示出市场化水平对健康梯度的调节效应。
在不同所有制部门的健康梯度差异，一方面体现出市场转型与劳动力市场分割对于社会经济地位分层的影响，这种影响塑造出了两种不同的健康梯度状况。在国有部门，社会经济地位对于健康状况的影响并不显着，而在非国有部门，健康分布显着受到社会经济地位的影响，个体的教育程度和收入水平对其健康状况有直接效应。另一方面，这种健康梯度差异也反映了我国医疗保障体系在不同劳动力部门的分割。
在国有部门工作的城镇户口劳动力，一般都能享受到城镇职工基本医疗保险，并且往往还伴随额外的公务员或者国有企事业单位的医疗补贴; 而在非国有部门工作的城镇户口劳动力所享受的医疗保险差异较大，部分个体只能参加城镇居民基本医疗保险，其在筹资水平和保障力度方面略逊一些。个体所能获得的医疗保障在很大程度上取决于其所属企业的效益、类型和规模，而后者和个体的教育程度及收入水平也紧密相连。综上所述，通过市场化水平差异这个视角可以看出，相比国有部门，非国有部门劳动力的健康状况更加依赖于社会经济地位。
以往文献中关于市场转型与劳动力市场分割的研究大多主关注收入不平等，对于健康状况的分布模式却少有涉及。事实上，健康状况既是社会经济地位分层的一种表现，也可以被视为社会分层的一个维度。对健康梯度差异化的分析，有助于我们更好的理解市场经济变革对社会与个人发展的意义，为快速市场经济发展中制定兼顾效率与公平的社会保障和公共健康政策提供启示; 同时，对于形成健康不平等的社会因素及其作用机制的了解，也使我们能够有针对性的制定健康相关政策，以改善人民的健康水平、降低社会医疗负担，从而增进人民福祉，促进社会经济的可持续发展。
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