收入差距、社会资本与健康水平：基于中国家庭跟踪调查(CFPS)的实证分析_收入差距论文

收入差距、社会资本与健康水平——基于中国家庭追踪调查(CFPS)的实证分析，本文主要内容关键词为：实证论文,中国论文,收入差距论文,资本论文,水平论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。

       一、引言

       截至2012年年底，中国人均GDP水平已经达到了6188美元①，即将进入中等收入水平国家的行列，而中等收入水平的国家通常会出现一系列的社会问题，其中一个较为重要的问题就是收入分配不平等状况的加剧，中国也不例外。2013年中国的学术界出现了一次关于中国目前收入分配状况的争论，事件起因于西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心(CHFS)根据其住户调查，公布了中国居民收入分配的基尼系数：2010年全国的基尼系数为0.61，城镇的基尼系数为0.56，农村的基尼系数为0.60；而国家统计局公布的同期数字为0.481。岳希明和李实则认为前者的估计存在高估问题，后者存在低估问题，真实的基尼系数应该介于两者之间②。无论采用何者的估计结果，都可以看出，中国目前已经处于一种较为不平等的收入分配状况。

       收入分配不平等程度的增加，将会导致一系列的经济与社会问题，其中一个重要的影响对象就是人们的健康状况，但是目前的学术研究并没有对这一问题得到一致的结论。大部分的学术研究认为收入差距的拉大将会对居民健康水平产生负面影响，然而也有研究认为这种影响是不显著的，甚至是正向的(Lynch et al.，2004；余央央、封进，2006)。Judge等(2001)总结了收入差距扩大可能对健康存在正向影响的几种原因：一是收入差距扩大可能会使少数富人投资于尖端的医学研究，而研究取得的成果可能会惠及全社会；二是在累进税制下，收入差距扩大将会增加政府的财政收入，从而可能会增加由政府提供的公共医疗资源；三是收入差距的扩大通常会增加低收入者的心理负担，从而对其健康产生负面影响，所以收入差距的扩大若伴随着低收入人群的减少，也可能看到收入差距扩大对健康的正向影响。综上所述，收入不平等对健康的影响效果在学术研究领域仍未达成一致，尤其对中国这样一个转型国家，经济社会变革迅速，仍然需要更为科学的方法和更具代表性的数据研究这一问题。

       更进一步，中国是一个传统的关系型社会(Yang，1994；Bian，1997)，这就使得社会资本在经济社会活动中起到重要作用，在中国这种“关系型社会”的特殊情境下，收入不平等对健康水平的影响效果更为不确定。社会资本是一个来自于社会学的概念，指“能够通过协调的行动来提高经济效率的社会网络、信任和规范”(Putnam et al.，1993)，社会资本既可以直接对居民的健康状况产生影响，又可以加强或者减弱收入不平等对健康的影响作用。一方面，在收入差距扩大时，拥有较多社会资本的底层收入居民，可能会产生更大的心理负担，从而其健康受到更大的负面影响；而另一方面，社会资本又能够通过其“分担风险”(Fafchamps and Guberrt，2007；Munshi and Rosenzweig，2010)、“提高收入”(Grootaert，1999；Narayan and Pritchett，1999)和“促进就业”(Montgomery，1991；Munshi，2006)的作用，减弱收入不平等对健康的影响效果。因此，研究收入不平等对健康的影响、社会资本对健康的影响，以及社会资本与收入不平等的交互作用对健康的影响都是十分具有现实意义和理论价值的。除此之外，健康不仅仅关系到居民个人的收入与福利，还是一种重要的人力资本，是经济长期增长的重要推动因素之一(Arora，2001)，所以讨论收入差距与社会资本对中国居民健康的影响，还可以为中国长期经济增长提供启示意义。

       本文使用中国家庭追踪调查(CFPS)2010年和2012年的数据，研究收入差距、社会资本以及二者交互作用对中国居民健康状况的影响。研究发现，收入差距的减小和社会资本的增加都有助于提升整体健康状况，收入不平等程度降低一个标准差或者社会资本增加1％，受访者报告“非常健康”或者“很健康”的概率分别提高24.7％和2.45％。更重要的是，社会资本可以减弱收入差距拉大对人们健康水平的负面影响，社会资本增加一个标准差，收入差距对个人健康的影响下降约26％。收入差距通过减少医疗资源的配置从而对健康产生负面影响，社会资本却通过其促进民间借贷和亲友间转移支付的作用，以及其对医疗资源获取和保健行为的正向作用，充当了收入差距扩大负面影响的“缓冲剂”。

       本文的结构安排如下：第二部分对相关文献进行梳理，并指出本文的潜在贡献；第三部分对本文所使用的数据和关键变量进行介绍；第四部分是主要的回归结果与分析；第五部分对收入差距和社会资本影响健康的机制进行了分析；第六部分对全文进行总结，并提供相关的政策建议。

       二、相关文献综述

       研究收入不平等对健康状况影响的文献较为丰富，已有文章对这一领域的文献进行了综述(Lynch et al.，2004；余央央、封进，2006；等)。最早的文献采用跨国数据或者跨区域数据，从总体上研究收入不平等对健康状况的影响，一般认为收入不平等对健康状况有着显著的负向影响(Rodgers，1979)。然而这些宏观数据得到的结论通常会受到数据异质性和可比性等问题的质疑，所以20世纪90年代开始，研究收入差距对健康的影响基本都倾向于使用微观数据和方法。目前大部分文献认为收入差距的扩大会对人们的健康水平有显著的负向影响(Kawachi and Kennedy，1999；Weich et al.，2002；Subramanian et al.，2003；Subramanian and Kawchi，2004)，然而部分研究却认为两者之间没有显著的关系(Mellor and Milyo，2002；Gerdtham and Johannesson，2004)，甚至是正向关系(Judge and Paterson，2001；齐良书，2006)。

       研究中国的收入分配状况对居民健康状况影响的文献也没有形成统一的结论：Li和Zhu(2006)利用CHNS数据发现社区层面的基尼系数与居民自评健康存在倒“U”型关系，即在收入不平等状况较低时，收入不平等程度的提高有利于健康水平的提高，超过临界点之后，收入不平等则会对健康产生负面影响，得到类似结论的研究还有封进和余央央(2007)，杜雯雯和曹乾(2009)，杨默(2011)。对于这种影响机制，Li和Zhu(2006)指出收入不平等的加剧会增加人们抽烟和喝酒等不健康的消费行为；封进和余央央(2007)则认为一种可能是通过影响公共医疗的供给实现的；王怀明等(2011)对中国农村样本的研究认为，农村内部收入差距更多影响的是农村医疗服务的利用，而城乡收入差距更多影响的是农村医疗服务的配置。然而齐良书(2006)的研究却得到了不一样的结论，他认为，收入不均与健康的关系存在城乡差异和职业差异，社区内收入不均对全体农村居民的健康状况有着显著的非线性负影响，而对城镇居民的健康状况有着显著的非线性正影响。综上所述，收入不平等对中国居民健康状况的影响尚未形成一致的结论，仍然需要使用更新的数据和更系统的方法进行研究。

       研究社会资本对居民健康状况影响的文献目前还不是很多，较早的研究有Kawachi等(1999)，Veenstra(2002)等等，但是结论并不一致。Poortinga(2006)使用英国2000年和2002年的健康调查数据发现，社会资本对健康有显著的正向影响，而且集体性的社会资本比个人的社会网络所起的作用更大；Petrou和Kupek(2008)利用英国2003年健康调查的数据也发现了类似的结论。d'Hombres等(2010)利用2001年“生活条件、生活方式和健康调查”(LLH)的数据研究了独立国家联合体8个国家的社会资本对自评健康的影响，其中社会资本的衡量采用个人信任程度、参加当地组织和社会孤立程度3个指标，实证结果表明无论使用普通最小二乘法还是工具变量法，个人信任程度对自评健康有正向影响，社会孤立程度对自评健康有显著负向影响，参加当地组织对健康影响并不显著。Berry和Welsh(2010)在之前研究的基础上，将社会资本划分为结构性和认知性两类，研究了社会资本的不同构成对居民健康的影响。针对中国这一问题的研究则较为匮乏：Yip等(2007)研究了中国农村地区社会资本对健康的影响，他们发现认知性的社会资本对居民健康存在稳健的正向影响，但是结构性社会资本的影响并不明显。黄乾(2010)利用5个城市2006年的调查研究了教育和社会资本对农民工健康的影响，结果显示二者都对农民工的健康有显著的正向影响。薛新东和刘国恩(2012)使用中国健康与养老追踪调查(CHARLS)2008年的调查数据研究了居民所拥有的社会资本与健康状况之间的关系，发现个人社会资本指数每增加10％，自评健康为很好的概率将会增加2.1％。即使使用工具变量之后这种关系依然存在，但是社会资本对自评健康的正向影响效果对于女性、农村居民和年龄在65岁以下的居民更大。但是这三项研究关注的样本并不具有全国代表性，第一项研究仅使用中国农村的样本，中间的研究对象只是5个城市的农民工群体，后者只是CHARLS2008年预调查的小样本数据，而且调查对象只是45岁及以上的中老年人，所以本文将采用CFPS2010年和2012年的全国代表性样本数据对这一问题重新进行研究，以期得到更为稳健的结论。

       综上所述，我们可以看出，目前关于收入不平等对健康影响的文献还没有得到一致的结论，对于社会资本是否影响居民健康的中文文献则比较缺乏，而对二者交互作用对健康的影响则几乎没有相关文献进行研究。所以本文与以往研究相比，贡献在于以下几点：(1)使用CFPS2010年和2012年的全国代表性数据，研究收入差距和社会资本对中国居民健康的影响。(2)使用支出不平等的指标代替收入不平等的指标，从而更好地避免收入数据较大的测量误差对研究结论造成的影响。(3)研究收入差距与社会资本交互作用对居民健康的影响，也即讨论社会资本是否加重或者缓解了收入差距对居民健康的影响效果。(4)分析了收入差距对健康负面影响的机制，以及社会资本缓解这种负面作用的机制。

       三、数据和变量描述

       本文所使用的数据来源于中国家庭追踪调查(China Family Panel Studies，CFPS)。该数据是两年一期的跟踪调查数据，旨在通过对全国代表性样本村居、家庭、家庭成员的跟踪调查，反映中国的经济发展与社会变迁状况。数据的搜集和发布由北京大学中国社会科学调查中心和美国密歇根大学调查研究中心等机构合作完成，在2008年和2009两年分别做了3个城市的预调查和追踪调查之后，2010年和2012年开展了两期全国调查。从调查单位层级来分，CFPS访问卷包括3种，即村(居)问卷、家庭问卷和个人问卷。村(居)问卷的目的在于了解样本家庭所在的环境，家庭问卷的目的在于了解样本个体生活的家庭环境，包括家庭的社会关系网络尤其是血缘和亲缘关系网络(家庭人口问卷)、生活设施、资产、社会经济活动、社会经济地位，个人问卷的目的在于了解样本个体的状况，包括个体从出生到有能力回答问题阶段的天赋和资质的以下方面：出生时的身体状况、成长的家庭环境、受教育的历史与现状、职业状况、经济状况、代际关系等等。根据本文所用数据和变量的要求，主要变量采用2012年CFPS第二次全国调查数据，而这次数据并没有包含社会资本的相关变量，但是社会资本对于家庭来说较为稳定，所以我们使用2010年CFPS调查所获得的家庭社会资本的相关变量。CFPS(2012)全国代表性样本数据来源于25个省(市、自治区)、105个县(区、县级市)、416个行政性村(居)，可用样本量的个数为16923③。

       成人问卷中对样本个体的健康情况有较详细的调查，这与我们的研究目的相一致。除了身高、体重、视力等客观情况，问卷还通过不同角度来衡量个人的自评健康。由于自评健康是综合性的健康指标，并广泛应用于文献中，本文也将采用自评健康作为最主要的结果变量，与此同时，也会采用其他涉及健康状况的变量作为结果变量进行稳健性检验。我们重点关注成人问卷中的问题P201：“您认为自己的健康状况如何?”根据受访者对这一问题的回答，我们构建了自评健康的3个指标，其定义方式见表1。自评健康是生理健康的综合度量，而记忆力则是心智健康的体现。因此，根据受访者对问题Q501“您能记住一周内发生在您身上的主要事情吗?”的回答，我们也定义了“记忆力”这一指标，其定义方式也在表1当中。

       对收入不平等程度的衡量也有多种，其中应用最为广泛的是基尼系数，本文也采用这一指标。通过同一区县或村居内居民的收入/支出分布情况，我们计算了不同层面的基尼系数。由于以下原因，我们主要使用区县层面的支出基尼系数(GINI)作为关键解释变量，其他类型的基尼系数仅用作稳健性检验：(1)CFPS每个社区层面的样本量过小，难以准确地反映收入分配状况，而省级层面的样本量虽然充足，但是在回归层面又会掺杂过多的不可控因素，所以我们在区县层面计算收入分配状况，且控制省级层面的固定效应；(2)对于发展中国家来说，收入并不能准确衡量一个家庭所动用经济资源的能力，因为许多经济活动并不是发生在一个自由交换的市场中，而与之相比支出更能准确地体现一个家庭所使用的经济资源的多寡(Strauss和Thomas，2008)。此外，我们还使用分位数支出比P90/P10、P90/P50和P50/P10衡量收入差距，其中P90/P10表示第90百分位数与第10百分位数上个人支出之比，其余两个含义类似。

       已有研究社会资本及其影响的文献通常将社会资本分为认知性和结构性两类(Yip et al.，2007；Berry and Welsh，2010)，在本文的研究中我们也大致遵循这样的分类方法寻找社会资本的代理变量。我们主要使用“礼金来往”，即家庭当年送出或收到的礼金和礼物(折合为人民币)作为其拥有认知性社会资本数量的代理变量。该指标包含“礼金支出”和“礼金收入”两部分。钱物这种人情支出仅能衡量社会资本的一个方面，人们所处的社会组织及其能够动员的资源或权力也是其拥有的社会资本的重要反映。因此，我们根据受访者是否是某些组织的成员④，定义了“组织成员”这一虚拟变量，来反映其结构性社会资本的状况。

       我们遵循文献的传统，在实证分析中控制了其他可能影响个人健康的因素，包括个人特征(性别、年龄、婚姻、教育等)，生活习惯(是否抽烟，是否锻炼等)，家庭特征(城乡，收入以及其他居住环境)。表2给出了所有变量的描述统计量。

      

      

       四、实证分析

       在本节，我们首先分别简要地探讨收入差距和社会资本对个人健康的影响，然后着重考察二者的交互作用，更明确地说，考察社会资本是否可以缓冲收入分配不均对中国居民健康状况的冲击。

       (一)收入差距对健康的影响

       收入差距对个人健康的影响已经得到广泛的研究，并且多数文献认为收入差距的扩大有损人们的健康水平。我们此处使用CFPS(2012)的数据，首先考察支出基尼系数与个人健康的关系。具体来说，我们估计以下模型：

      

       其中，

为位于省份j区县c的第i人的自评健康状况，

为省份j区县c的支出基尼系数，

为个人层面其他控制变量，

为省份虚拟变量。

       表3报告了基本的回归结果，表中汇报的是估计系数，并不是边际效应，后面的结果也是同样的汇报方法，边际效应则在分析时单独计算。第(1)列是以自评健康1为因变量的Ordered Probit回归结果，回归结果显示基尼系数的扩大对个人健康有显著的负向影响。第(2)列和第(3)列是分别使用自评健康2和自评健康3作为因变量的回归结果，基尼系数的回归系数依然显著为负，这证实了收入差距对自评健康的负面影响在各种模型设定下都十分稳定。收入差距扩大一个标准差(0.07)，自评健康3报告为1(非常健康和很健康)的概率下降24.7％。不仅如此，我们还发现收入差距也显著地损害个人的记忆力(第(4)列)，收入差距扩大一个标准差(0.07)，能记起一周内大多数事情的概率降低23.4％。

      

       为了进一步证实收入差距对健康的影响，我们使用收入分配的不同衡量指标进行稳健性检验，表3第(5)～(8)列报告了稳健性检验的回归结果。在第(5)列的回归模型中，我们使用社区层面的支出基尼系数作为关键解释变量，其回归系数仍然显著为负，但其大小仅约为使用区县层面基尼系数时的一半(第(1)列)。造成这一现象的原因大致有两个：一个是社区层面的基尼系数与区县层面的基尼系数相比，无法反映社区之间的收入差距状况，所以其影响效果减弱；另一个原因是社区层面的观测值较少，无法较为精准地反映整个社区的收入分配状况。接下来的3列，我们使用区县分位数支出比 P90/P10、P90/P50和P50/P10作为对收入差距的量度。P90/P10和P50/P10的系数都显著为负，说明中高收入者与低收入者之间的收入差距确实对个人健康产生了不利的影响；但是P90/P50的系数显著为正，可见中等收入与高收入者之间的差距并不会引发对健康的负向影响。这与Easterlin等(2012)关于低收入群体更为厌恶收入不平等的研究结论一致，在一定程度上，这证明了收入差距对健康的影响，主要体现为降低了低收入群体的健康水平。

       然而健康和收入差距很可能存在双向因果关系，即收入差距对健康水平产生影响，而健康也会通过人力资本影响收入水平，从而影响收入差距的衡量。为了克服这种潜在的内生性问题可能导致的估计偏误，我们使用联立方程模型同时考虑健康水平的决定因素和收入差距的决定因素，只进入GINI方程的变量是社区内是否有矿产资源、是否有集体企业和社区平均收入，只进入健康方程的变量是是否抽烟喝酒、家庭人均收入、家庭燃料类型和厕所类型。结果如表4所示，其中(1)～(2)列不控制其他变量，(3)～(4)列加入其他控制变量，结果显示GINI对健康的影响仍然稳健的为负，与表3结果一致。

      

       (二)社会资本对健康的影响

       研究社会资本影响健康的文章尚为数不多，并且结论差异较大。我们使用CFPS(2012年和2010年)的数据，通过估计与方程(1)类似的模型，来探讨社会资本与个人健康的关系。

      

       其中

代表j省份c区县个体i的社会资本，其他各变量定义与方程(1)相同。

的系数γ是我们关注的对象，我们通过其符号来判断社会资本影响个人健康的方向。方程(2)的估计结果报告在表5中，为了节省篇幅，我们未报告其他控制变量的系数。如同表3，在表5的(1)～(4)列中我们使用3种方式定义的自评健康和记忆力作为因变量，衡量礼金来往对其影响。前3列系数均显著为正，显示了社会资本对自评健康的积极影响；平均而言，社会资本增加1％，受访者报告“非常健康”或者“很健康”的概率提高2.45％。第(4)列系数虽然为正，但在10％的水平上不能显著异于零，可见认知性社会资本对记忆力的影响并不明显。

       礼金来往是一个较为综合的指标，为了进一步确认社会资本与个人健康的关系，我们对礼金来往的两个组成部分别回归。结果分别报告在表5的第(5)、第(6)两列，“礼金支出”和“礼金收入”的系数都在1％的水平上显著为正，证实社会资本对自评健康的积极影响。更进一步，我们发现，“礼金支出”对健康提高的效果大概是“礼金收入”的两倍，也就是说同样是维护社会资本的礼金行为，“礼金支出”有更大的提高人们健康水平的作用。这种现象有两种可能的解释：一是“礼金支出”这种给予行为能更好地反映社会资本的含义；二是样本中，有大致50％左右的家庭汇报没有礼金的收入。

      

       此外，我们还单独考察受访者加入某些组织，是否对其身体及心智健康有类似的影响。为此，我们使用自评健康1和记忆力作为因变量，组织成员作为自变量，发现确实存在显著的正向关系。这与以往的研究不同的是，本文的研究验证了结构性的社会资本也对健康存在显著的正向影响。成为某一社会组织的成员，受访者自评健康1提高一个等级的概率为27.5％，报告记忆力良好的概率提高6.5％。

       (三)社会资本的缓冲作用

       前面两个小节分别讨论了收入差距和社会资本对个人健康的影响：收入差距损害个人的健康水平，而社会资本增强健康水平。一个随之而来的问题是，二者的影响是相互独立的，还是可以交互作用?我们通过估计方程(3)来回答这一问题：

      

       其中各变量定义同前，我们重点关注交叉项

的系数λ。如果收入差距和社会资本各自独立地影响个人健康，我们预期λ为零；不然，我们将观察到显著异于零的λ。具体而言，如果社会资本可以缓解收入差距对个人健康的威胁，那么λ将为正数。对方程(3)的回归结果报告在表6中。与前文相同，我们使用自评健康的3种不同定义和记忆力作为因变量，使用县级基尼系数和家庭礼金来往分别衡量收入差距和社会资本。表6显示，交叉项的系数无一例外地在1％的水平上显著为正，可见社会资本有效地缓解了收入差距对个人健康造成的不利影响。社会资本增长一个标准差(3.89)，收入差距对个人健康的负面影响下降约26％。

      

      

      

       为了进一步验证社会资本能否减缓收入差距对个人健康的冲击，我们使用不同的收入差距的指标和社会资本的指标，对上述分析进行稳健性检验，结果显示在表7之中。首先，在前4列，我们分别用社区层面基尼系数以及区县层面3个分位数支出比衡量收入差距，而社会资本仍使用礼金来往这一指标。除了社区基尼系数以外，其他3个指标系数显著为负，而其与社会资本的交叉项系数显著为正，证实了社会资本有效地减缓了收入差距对个人健康的不利冲击。其次，在表7后面3列，我们使用礼金支出、礼金收入和组织成员3个指标衡量社会资本，而收入差距仍然使用区县层面的基尼系数。交叉项的系数显示，不管以何种方式衡量社会资本，它总能削弱收入差距对个人健康的损害。

       中国的城乡之间存在诸多明显的差异，其中与本文相关两点：一是城乡居民对收入差距的感知程度存在差异；二是社会资本发挥作用的途径也有不同。因此，我们将样本分为城乡两个子样本，分别考察社会资本与收入差距对个人健康的交互影响。表8显示，城市与农村的回归结果差异非常明显。对于城市居民，收入差距对个人健康的影响微乎其微，并且社会资本也未能显示出其可以减缓或加剧收入差距影响个人健康的作用。而农村居民则情况迥异，收入差距对个人健康的负向作用和社会资本对此负向影响的减缓作用都十分显著。城乡之间产生鲜明对比，首先源于城乡收入差距明显⑤，而收入差距对个人健康的影响主要表现为其对低收入人群的影响；其次，这也可能反映了城乡社会保障体系的差距。农村居民更多地依赖亲朋友邻等构成的非正式社会保险制度，解决生活中存在的问题；而城镇居民享有较为完善的社会保障，可以方便地借助正式的社会制度。

       五、影响机制分析

       (一)收入差距对健康的影响机制

       前文的实证分析结论表明，收入差距确实对中国居民的健康产生了显著的负面影响，产生这种影响的一种可能的机制是收入差距的扩大会影响医疗资源的配置(封进、余央央，2007)，为此我们选取县级层面最大医疗点的工作面积和医疗卫生人员个数作为被解释变量进行实证分析，而样本则选择使用社区样本，结果如表9的Panel A和Panel B所示。结果表明，不论使用哪个指标来衡量收入差距，发现其系数基本在统计上显著为负，这说明收入差距的拉大将减少医疗资源的分配。以第(1)列为例，支出基尼系数每变动一个标准差，医疗点的工作面积降低大约3％，而医疗卫生人员大约减少0.4个。而医疗资源的配置对居民健康水平的决定有重要作用，收入差距拉大导致医疗资源配置的减少则必然会导致居民健康状况的恶化。

      

       (二)社会资本对健康的影响机制

       1.社会资本对民间借贷的影响

       上文的分析已经暗示，社会资本之所以对个人健康状况有积极影响，并且可以缓冲收入差距对个人健康的冲击，其中一个重要的原因是，社会资本反映了一个人可以动员的社会资源的能力。这对于收入水平较低、社会保障体系不健全的地区/群体尤其重要。一个显而易见的例子是大病冲击，高梦滔和姚洋(2005)发现大病冲击在随后的12年里对于农户人均纯收入都有显著的负面影响，其中短期与中期影响使得患病户人均纯收入平均降低5％到6％，并且长期影响可以持续15年。大病冲击对中低收入家庭的影响最为严重，其中一个重要原因是他们无法筹集资金治愈疾病，因而也无法迅速恢复并投入生产。社会资本提供了一个可行的渠道，即通过亲友间的借贷或转移支付来应对类似冲击。社会资本促进亲友借贷，进而缓解收入差距对健康的影响，这对于我国目前阶段尤为重要：一方面，我国金融制度仍然存在很多不完善之处，居民从正规金融体系中借贷仍然受到很大的限制，而民间借贷恰恰可以缓解家庭所受到的流动性约束；另一方面，亲友间的民间借贷通常带有互帮互助的性质，通常没有利息和借贷期限限制，能够有效降低不利冲击对家庭的负面影响，从而扮演了一种非正式保险的角色。

       为了验证社会资本对亲友借贷的影响，我们估计了如下方程：

      

       其中因变量为家庭与亲戚朋友的借贷关系变量，其他变量定义同前。回归结果报告在表10中，每列使用了不同的因变量，每行都是一个单独模型，使用不同的社会资本变量及其他控制变量进行回归，以验证社会资本与亲友借贷的关系。其中，(1)～(2)列使用的因变量分别是“从非同住的亲戚处获得的经济支持和馈赠数量”和“从朋友处获得的经济支持和馈赠数量”，根据问卷设定的情景，此处的“经济支持和馈赠”特指无须偿还的钱物来往，不同于礼金来往，而是一种转移支付。之后(3)～(4)列因变量涉及严格的借贷关系，分别是“是否向亲戚朋友借钱的虚拟变量(是为1)”和“向非金融机构的借款余额”。以上4列的因变量都反映了个人的资源动员能力，社会资本的系数在大部分情形下显著为正，说明社会资本较为雄厚的人，确实拥有更强的能力获得经济支持，包括借款。

       以上分析证明了社会资本拥有者有获得帮助的“权利”，但是在社会交往中，丰富的社会资本也意味着要履行相应的“义务”。具体到本文，这意味着向亲戚朋友提供相应的支持和帮助。为了验证社会资本的这一意义，我们在表10的(5)～(8)列分别使用“向非同住的亲戚提供的经济支持和馈赠数量”、“向朋友提供的经济支持和馈赠数量”、“是否借出钱给亲戚朋友或者民间借贷机构的虚拟变量(是为1)”和“借出钱的金额”作为因变量，发现社会资本的系数在大部分情形下也是显著为正，充分证实了社会资本对于亲友借贷的双向影响。因此，社会资本以及以其为载体的亲友借贷，在一定程度上解除了面临冲击的家庭的流动性约束，成为非正式的保险方式，缓解了收入差距对个人健康状况的损害。

      

      

       2.社会资本对医疗资源获得和保健行为的影响

       除了上文提到的社会资本充当非正式保险影响借贷行为，社会资本还可以直接通过影响医疗资源的获取和保健行为来影响人们的健康水平。为了验证这一结论，我们将能够反映医疗资源获取和保健行为的变量作为被解释变量，使用方程(4)进行回归分析，结果如表11的Panel A所示。Panel A的(1)～(2)列的被解释变量为到最近医院/医疗点的距离和时间，系数显著为负，说明社会资本丰厚的人离医院/医疗点的距离更近，当然所需时间也更短。第(3)列的被解释变量为是否经常锻炼身体的虚拟变量，用以反映个体的保健行为，结果也显著为正，说明社会资本丰厚的人锻炼身体的概率更高，也即选择了相对更为健康的生活方式。第(4)列的被解释变量为是否曾因为“借钱、子女入学、看病、自己或子女找工作”而找人帮过忙的虚拟变量，系数显著为正，说明社会资本丰厚的人更容易找到人来帮忙。

       为了进一步验证此规律，我们根据寻求帮助的原因分别回归，结果显示在表11的Panel B中，Panel B的被解释变量分别表示是否因为借钱、子女入学、看病、自己或子女找工作而找人帮过忙的虚拟变量。回归结果显示所有的系数在1％的水平上显著为正，这说明社会资本丰厚的人更偏好找人帮忙解决困难。尤其是Panel B的第(3)列显示，社会资本丰厚的人有更高的概率在“看病”的时候找人帮助，这说明中国医疗资源的分配并不完全依赖于市场“价格”机制，人情关系对医疗资源的分配仍然有较强的干预作用，这种作用的存在会使得医疗资源流向社会资本更多的群体，而不是更需要救治的群体，从而导致了医疗资源配置的效率损失。

       六、结论

       收入分配对个人健康的影响已经得到了深入的研究，大多数文章认为收入差距的扩大会通过各种途径损害人的健康。然而，对于如何减缓这种负面影响，经济学家仍然知之甚少。近年来，研究者开始注意到社会资本对健康状况的作用，有研究表明社会资本丰裕有利于提升个人健康。一个随之而来的问题是：收入差距与社会资本对个人健康的影响是否相互独立?如果不是，社会资本是否有助于缓解收入差距对个人健康造成的损害?

       通过分析CFPS数据，我们首先验证了收入差距与社会资本各自对个人健康的影响，结果表明：(1)收入差距的扩大伴随着健康状况的恶化，基尼系数上升一个标准差，受访者报告“非常健康”或“很健康”的概率下降24.7％；(2)社会资本对健康状态产生了积极的影响，礼金来往增加一个百分比，受访者报告的健康状况提升一个等级的概率上升2.45％。我们进而考察了社会资本的缓冲作用，发现社会资本可以有效地减缓收入差距对个人健康的损害。具体来说，社会资本增长一个标准差，收入差距对个人健康的影响下降约26％。进一步的分析发现，这种效果主要存在于农村地区。在此基础上，文章分析了收入差距和社会资本影响健康的机制，结果发现收入差距拉大损害健康的主要机制是减少了医疗资源的配置，而社会资本却通过其促进民间借贷和亲友间转移支付的作用，以及其对医疗资源获取和保健行为的正向作用，缓解了收入差距对人们健康的损害。

       综上所述，我们发现收入差距的拉大确实影响了人们的健康水平，而且这种负面作用对农村居民的影响更大，这种现象的一个重要原因是农村居民处于收入的低层，且各项社会保障制度并不完善，而社会资本却在某种程度上变成了缓解收入差距负面作用的缓冲剂。所以，在政策层面应该注意三点：一是要重视收入差距扩大的负面影响，完善和提高医疗和养老等各项社会保障制度(尤其是农村地区)；二是要重视和谐社会的建设，缓解社会矛盾，促进人与人之间良好社会关系的建立；三是需要对医疗资源的分配机制加以规范，以防医疗资源仅流向那些社会资本充裕的个人，而不是那些最需要救治的个人。

       作者感谢北京大学社会调查中心提供的中国家庭追踪调查(CFPS)2010年和2012年的调查数据。

       注释：

       ①数据来源于世界银行WDI数据库，单位采用现价美元。

       ②参见岳希明、李实(2013)。同时，Xie和Zhou(2014)使用不同的家户数据分析认为中国基尼系数在0.53～0.55之间。

       ③主要是指含有两期调查数据的样本个数。

       ④这些组织包括中国共产党、民主党派、县/区及县，区以上人大/政协、工会、共青团、妇联、工商联、非正式联谊组织、私营企业主协会和个体劳动者协会。

       ⑤20世纪80年代中期以来，我国城乡收入差距不断拉大。尤其是自2002年以来，城乡收入差距均在3倍以上，2011年该数据为3.13倍。中国社会科学院2013年发布的《社会蓝皮书》计算得出，20％最高收入组的收入水平高于20％最低收入组的收入水平20倍，也就是城乡居民两极收入差距是20倍。

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