教育和健康投资对经济影响的研究，本文主要内容关键词为：经济论文,健康论文，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。
中图分类号：F830.591 文献标识码：A 文章编号：1000—176X（2006）10—0003—10
教育和健康的经济效应，既可以从总人口角度也可以从个人角度来进行分析。教育水平和健康状况，作为决定人力资本的两个关键因素，不仅在宏观层面的研究中被许多经济增长理论所强调，而且在微观层面的理论研究中被视为生产效率和劳动报酬的决定因素；与此同时，实证研究也得出了很多肯定教育和健康作用的有意义的结论。
本文介绍了被用来度量人力资本的教育指标和健康指标；并通过评述有关人力资本的理论及实证研究，梳理了教育和健康的宏观经济效应与微观经济效应，以及教育和健康两者之间的关系。本文以下部分的安排如下：我们在第一部分介绍了度量人力资本的教育指标和健康指标；在第二部分和第三部分分别考察了宏观层面的研究和微观层面的研究；在第四部分梳理了教育和健康两者之间的关系。
一、教育指标和健康指标
尽管人力资本存在难以测度和加总的问题，但是关于人力资本的经验研究还是得出了很多有意义的结论。相关的文献主要采用教育指标与（或）健康指标来度量人力资本。
教育指标包括：（1）入学率（school enrollment ratios）；（2）成人扫盲率（adult literacy rates）；（3）受教育程度（educational attainment）[10]。健康指标包括：（1）人体测量变量（anthropometric variables）；（2）预期寿命、存活率或死亡率（life expectancy,survival rates,or mortality）；（3）发病率（morbidity）；（4）总体健康与功能状态（general health and function status）[3—90]。
入学率按教育程度可分为小学、中学和大学入学率等，在大量的经验研究中得到应用，Tilak[91] 对这些研究有过概括的论述。入学率是指，某个给定的教育程度的入学学生总数占法定的（或社会约定俗成的）相应学龄总人口数的比例。入学率反映了当前的受教育人口增量，这种流量不断累积构成了日后可用的人力资本存量。由于完成教育过程需要很多年，所以这种流量与存量之间的时滞是很长的。若要消除这种时滞，那么，不仅需要估计初始人力资本存量，而且期间的人口流动和人口死亡等因素都会给数据带来误差。因此，入学率并不是一个能够很恰当地度量人力资本存量的指标。
与入学率不同，成人扫盲率反映的是当前的人力资本存量，而不是流量。然而，成人扫盲率只反映了当前人力资本存量的一部分，没有把接受更高层次教育所积累的人力资本考虑进去；如果采用了成人扫盲率这一指标，就意味着基础教育以上的更高层次教育对社会生产力的贡献不是十分重要的，这显然不符合事实。因此，成人扫盲率也不能够准确地衡量可用于生产过程的人力资本。
前两个教育指标都不能用于个人层面的研究，而受教育程度既可用于个人层面的研究，也可用于宏观层面的研究。用于个人层面研究时，受教育程度的数值化指标为受教育年限；用于宏观研究时，数值化指标包括（成年人）达到各级受教育程度的人口比例，以及（全体成年人的）平均受教育年限。与前两个教育指标相比，受教育程度比较恰当地度量了人力资本存量。尝试构建跨国受教育程度数据集的文献包括Psacharopoulos & Ariagada[73—76]、Kaneko[48]、UNESCO[92]、lau,Jamison & Louat[54]、Kyriacou[52]、Barro & Lee[10—11—12] 等；另外，Wang & Yao估算了中国1952—1999年的受教育程度，杨建芳、龚六堂和张庆华[4] 估算了中国内地30个省区市1982—2003年的受教育程度。
健康指标中的人体测量变量、发病率、总体健康与功能状态这三个指标多用于微观层面的研究，如被用于个人健康对个人劳动生产率、个人收入等的微观经济效应研究。人体测量变量包括体重、身高和身体质量指数（body-mass-index）等身体特征指标，以及各种营养摄入量等健康投入指标。采用这种健康指标度量人力资本的理论认为，健康水平与身体特征之间是有内在联系的，身体上和认知上的机能发育具有其内在的生理机制，而身体上和认知上的机能发育是个人经济潜力的重要决定因素；另外，营养摄入量在很大程度上决定了个人的体力和精力，从而会间接影响个人的经济收入。常见的发病率指标包括医疗诊断记载的具体疾病情况和症状等变量。疾病使劳动生产率下降，并且使医疗费用和保健开支增加，因此疾病会影响个人收入与家庭财富，其影响程度取决于病情的严重程度。总体健康与功能状态指标包括自我健康评价指标和功能障碍指标，其中前者具有主观性，而后者则相对较少受到主观偏见和其他社会经济学指标的干扰[88]。
第二种健康指标预期寿命、存活率与死亡率的测量对象为总体人口，因此不能用于个人层面的研究，通常被用于宏观层面的研究，例如国民健康对经济增长、人均国民收入等宏观经济指标影响的研究。Murray & Lopez[66] 证明较高的预期寿命跟较低的发病率和良好的总体健康状况相关联，Shastry & Weil[83] 发现成年男性的存活率与他们的身高线性相关，而身高是很重要的人体测量变量之一，经常被用作人力资本的度量指标。由此可知，预期寿命、存活率和死亡率指标能够比较全面地反映人口群体的健康水平。事实上，几乎所有宏观层面的研究都采用预期寿命、存活率或死亡率来度量健康水平，Bloom,Canning & Sevilla[20] 对这方面的文献做了汇总，并汇报了这些研究所采用的数据、使用的估计方法以及实证结果。
二、教育和健康的宏观经济效应
在不同的经济增长理论中，人力资本的重要性是不相同的；而且在那些强调人力资本是经济增长的重要源泉的模型中，人力资本发挥作用的方式也不完全相同。
在新古典增长模型中，人力资本没有被赋予某种特定的作用，没有受到应有的重视。Solow模型和Ramsey模型关于生产过程的一个假定就是，资本、劳动和技术以外的投入品都是相对不重要的。这些模型的生产函数包含四个变量：产出、物质资本、劳动和技术水平，其中技术进步率为外生给定的。人力资本在这些模型中既不是一种投入要素，也不会促进技术进步。
与在新古典增长模型中不同，人力资本在内生增长理论中发挥着至关重要的作用。Uzawa[93] 与Lucas[58] 认为仅有物质资本还不足以全面反映资本的重要性，并对资本的概念予以扩展，使其包含物质资本和人力资本，由于人力资本的积累速度为正，致使单个资本积累就可以保证经济的持续增长。在Romer[77] 的研究与开发模型中，人力资本是研发部门的一种投入要素。研发部门利用人力资本与现有知识（或技术）来创造新知识（或技术），因而人力资本存量高低将会影响研发部门的创新能力，影响技术进步率，进而影响经济增长率。强调人力资本是经济增长重要源泉的文献还有Becker,Murphy & Tamura[15]、 Tamura[ 89]、 Mulligan & Sala-i-Martin[65]、Lucas[59] 以及Goodfriend & McDerott[38] 等。
Aghion & Howitt[8] 指出，在内生增长模型中人力资本影响经济增长的作用方式可以被划分为两类：第一类认为经济增长源于人力资本的积累，不相同的积累速度导致了不相同的经济增长率，如Uzawa[93] 和Lucas[58] 都属于此类研究。① 这类理论把人力资本作为一种生产投入要素放入生产函数，人力资本的增长将推动经济增长；如果没有人力资本的增长便不会有经济的增长，经济持续增长的真正原因在于人力资本能够持续地增长。第二类模型把经济增长归功于可用的人力资本存量，而不是人力资本积累。认为即使没有人力资本积累，也是会有经济增长的。在这一类模型中，人力资本存量是技术进步率的主要影响因素之一，例如，Romer[72] 认为人力资本存量的多寡会影响创新能力，Nelson & Phelps （1966）认为人力资本存量高低会影响模仿、吸收新技术的能力，因此，人力资本存量水平将影响技术进步速度，进而影响经济增长速度。
关于人力资本影响经济增长的作用方式的问题，我们还要提到杨立岩和王新丽[6]。杨立岩他们把Lucas[58] 的人力资本开发部门引入Romer[72] 的研究与开发模型，发现人力资本积累和研发活动在经济增长中都扮演着重要的角色，经济的长期增长率最终依赖于人力资本积累和技术进步两个因素。需要指出的是，杨立岩和王新丽[6] 的研究目标为同时内生化人力资本积累和技术进步，并强调人力资本积累和技术进步两者都对经济增长有重要作用；其研究目的不是分析人力资本对经济增长的作用方式，但是，客观上他们的模型和研究结论意味着人力资本积累和人力资本存量两者都对经济增长有重要影响。
那么，人力资本究竟以何种方式影响经济增长呢？已有实证研究使用教育指标——平均受教育年限——度量人力资本来验证过这个问题。Benhabib & Spiegel[16] 利用Kyriacou[52] 和Barro & Lee[10] 的受教育程度跨国数据，检验人力资本积累与人力资本存量对增长的经济效应。他们发现人力资本积累的回归结果不显著，甚至回归系数的符号也不正确，而人力资本存量则存在显著的正的影响；所得结论为，影响经济增长的是人力资本存量而不是人力资本积累。然而，Krueger & Lindahl[53] 认为，Benhabib他们之所以得出人力资本积累不显著的结果，是因为他们所采用的跨国受教育程度数据误差比较大引起的。（Pritchett[71] 已经注意到教育数据的测量误差可能造成的一些问题。）由于估算过程比较粗糙，导致跨国的受教育程度数据测量误差大且可靠性低。Kyriacou[53] 和Barro & Lee[10] 所测算的68个国家1985年的平均受教育年限的相关系数为0.86，然而，从1965—1985年平均受教育年限增长量的相关程度却仅有0.34[52]。Krueger & Lindahl[52] 指出，这些教育数据的测量误差严重削弱了对人力资本积累的GDP增长效应的估计， 并且在控制了其他变量（尤其是物质资本积累）的情况下，人力资本积累最终变得不显著了，他们使用Benhabib & Spiegel[16] 所用的教育数据重新做了回归分析， 发现在不包含控制变量——物质资本积累——的情况下人力资本积累是显著的；他们还发现初始人力资本存量与经济增长正相关。为了检查初始人力资本存量与GDP 增长之间的这种正相关性是否因教育数据的测量误差引起的，他们证明在控制了人力资本积累的情况下，人力资本数据的测量误差，不会引起初始人力资本存量与GDP增长之间产生一种虚假的正相关关系。最终结论为：人力资本积累与初始人力资本存量两者都会影响经济增长。
杨建芳、龚六堂和张庆华[4] 利用1982—2003年中国分省受教育程度数据，分析了人力资本对中国经济增长的作用方式。他们发现，人力资本积累与可用于生产过程的人力资本存量都对中国经济增长存在正面影响，而且前者的影响力可能比后者的更大；在推动经济增长方面，人力资本积累与人力资本存量之间是一种相互促进、相互增强的关系。
此外，大量的实证研究采用了教育指标来度量人力资本，发现教育水平和教育质量对经济增长有着重要影响。Sengupta[82] 指出人力资本积累在亚洲新兴工业化国家的经济快速发展中扮演者重要角色。Chen & Feng[24] 采用中国29个省、自治区和直辖市的大学入学率作为人力资本积累率的测量指标，研究了催动中国省际经济增长的原因，结果发现高等教育对所在省区市的经济增长有重要影响。Wang & Yao[94] 发现中国的人力资本积累速度相当快，教育投资对中国经济增长和社会福利的贡献是巨大的；并且指出，中国应该对当前教育投资力度下降的趋势予以关注。Barro[9] 以受教育年限度量人力资本存量， 以国际间可比较的测验分数衡量人力资本质量，对大约100个国家做了实证分析。Barro发现经济增长跟具有中学及以上受教育程度的成年男性的初始人力资本存量正相关，由于这部分人员承担着新技术的创造、传播和模仿的重任，所以这个结论表明了技术扩散的重要性；经济增长跟具有中学及以上受教育程度的成年女性的初始人力资本存量之间的相关性不显著，这说明在许多国家的劳动力市场上受教育程度较高的成年女性未能人尽其才；人力资本存量和质量都对经济增长有影响，相比而言，人力资本质量的作用显得更重要一些。
越来越多的经验研究采用健康指标来度量人力资本，或者兼用教育指标和健康指标来度量，发现健康对经济增长有着重要影响。Bhargave et al.[19] 研究了成年人存活率（即年龄达到15岁的人能够存活到60岁的概率）与GDP 增长之间的关系。基于多个国家间的面板数据，他们发现低收入国家的成年人存活率对其所在国家的经济增长具有显著的影响。例如，在那些最贫穷的国家，成年人存活率上升1％，相应的GDP增长率将上升大约0.05％；而投资占GDP的比例上升1％，相应的GDP增长率的上升幅度仅为0.014％。Bloom,Canning & Sevilla[20] 把人力资本作为一种投入要素引入生产函数，采用预期寿命、平均受教育年限以及工作经验等指标度量人力资本，研究了健康、教育及工作经验与经济增长的关系。他们发现健康对经济增长有着显著的正面影响，预期寿命增加1年能够促使产出增长4％；预期寿命和平均受教育年限的差异能够解释各国间收入差异的相当大一部分，而工作经验在解释收入差异方面作用不大。
除了我们在上文中所谈到的旨在验证人力资本对经济增长的作用方式的实证研究，以及在不做理论模型设定的情况下所做的有关教育和健康的实证分析之外，还有一些实证研究针对某些刻画人力资本影响的经济增长理论进行了验证。Mankiw,Romer & Weil[61] 把人力资本作为一种生产要素加入到Solow模型中去，利用跨国数据检验了原Solow模型与加入人力资本之后的Solow模型，发现加入人力资本之后的Solow模型可以很好的描述跨国经济增长。这个经过改造的Solow模型依然是一个外生增长模型，这就是说，Mankiw,Romer & Weil[61] 的研究结果表明外生经济增长理论也能够很好地刻画人力资本的影响；不过，他们在度量人力资本的时候，仅使用了教育指标，未采用健康指标。只采用教育指标来度量人力资本的做法，如同把人力资本狭义地等同于教育，这就有可能低估了人力资本的作用，甚至有可能得出错误的研究结论。杨建芳、龚六堂和张庆华[5] 利用1985—2000年中国29个省区市的经验数据分析了人力资本及其各形成要素的影响。他们首先检验了加入人力资本的Solow增长模型， 发现在仅采用教育指标而忽略健康指标的情况下不能拒绝加入人力资本的Solow模型，但是在兼用教育指标与健康指标的情况下， 实证结果表明人力资本的作用太大了，以至于推测出的参数值已经不能满足新古典生产函数的假定，这就表明加入人力资本的Solow 增长模型不能够恰当地刻画中国自改革以来人力资本对经济增长的影响。
在加入人力资本的Solow增长模型中， 人力资本仅作为一种生产要素进入生产函数，并不影响技术进步，技术进步率依然是外生的。这样的模型设定虽然重视了人力资本对产出的影响，但是却会把人力资本积累和人力资本存量对产出的影响全部归功于人力资本积累。然而，根据内生增长理论的论述以及相关的实证研究结果，人力资本存量对经济增长存在正的影响；如果设定的模型把人力资本的作用都归功于人力资本积累，必然会过高估计人力资本积累的作用，从而导致错误的参数估计。杨建芳、龚六堂和张庆华[5] 构建了一个内生增长模型，把人力资本积累和人力资本存量的作用都考虑进去，人力资本既作为一种生产要素进入生产函数，又是技术进步的一个主要决定因素；这样的模型设定既体现了人力资本积累速度对经济增长的贡献，又体现了人力资本存量在经济增长中的功劳。他们在此模型基础上做实证分析，估计了生产函数的参数，并且分析了人力资本积累和人力资本存量以及教育和健康对中国经济增长的影响。
许多实证研究兼用了教育指标和健康指标来度量人力资本，但是直到杨建芳、龚六堂和张庆华[5] 才给出教育、健康与人力资本之间的具体构成形式。杨建芳、龚六堂和张庆华[5] 在分析教育和健康的微观经济效应和宏观经济效应以及健康与教育两者之间相互影响的关系基础上，认为教育和健康既非完全替代关系，又非完全互补关系，并设定了人力资本的具体构成形式：教育和健康按照Cobb-Douglas生产技术组合生成人力资本。
三、教育和健康的微观经济效应
人力资本的微观经济效应是研究个人所拥有的人力资本与个人的劳动生产率、劳动报酬等方面之间的关系。我们在第一部分已经介绍过用于度量人力资本的教育指标和健康指标，其中在微观层面研究中通常使用的教育指标为受教育年限，健康指标包括人体测量变量、发病率、总体健康与功能状态等。
个人教育收益率反映了个人进行教育投资所获得的回报，被广泛采用的个人教育收益率估计方法是Mincer收入函数。Mincer[64] 认为在一个完全竞争的劳动力市场上，人力资本是决定个人收入的关键因素。因为人力资本决定劳动者的劳动生产率，人力资本拥有量越高的劳动者其劳动生产率一般来说也越高，所以获得的劳动报酬也就越高。Mincer考虑的人力资本度量指标包括受教育年限和工作经验。他证明，如果接受学校教育唯一的成本是接受教育期间的机会成本，如果增加受教育年限导致收入增加的比例在其一生中保持不变，那么，劳动者收入的自然对数与其个人的受教育年限线性相关，这种线性关系的斜率可以理解为教育投资的个人收益率。持有类似观点的研究还有Becker[13] 与Becker & Chiswick[14] 等。
劳动者参加工作以后，其劳动生产率会随着工作经验的丰富而提高；但是，随着个人年龄增大，体能和接受新知识的能力都会下降，劳动者的知识结构不能随着社会技术进步而及时更新，于是劳动生产率就开始下降了。因此，Mincer[64] 在个人收入函数中加入了工作经验的一次项和平方项，来反映工作经验对劳动报酬的影响。
Psacharopoulos[72] 基于Mincer收入函数，采用OLS回归方法估计了全世界大多数国家的教育回报率，发现Mincer收入函数对各国数据都有很高的拟合度，虽然这些国家的教育制度和经济制度存在着巨大差异；各国的个人教育收益率在0.05—0.15这个范围内，而女性的教育收益率要稍高于男性。中国从改革开放到20世纪90年代初期的个人教育收益率一直都很低，如Maurer-Fazio[62] 采用1988 年中国城镇居民收入调查数据，发现中国城镇职工的个人教育收益率只有2.9％。然而，一些研究发现中国的个人教育收益率在90 年代以后有上升的趋势。 岳昌君[7] 在Mincer收入函数的基础上，对中国城镇职工的收入影响因素进行了回归分析，结果表明：中国城镇职工的个人教育收益率从1991年的2.76％上升至2000年的8.21％；教育对个人收入的直接影响是显著的；在目前的学费水平下，高等教育投资的直接教育净收益是正的，如果再考虑高等教育的间接受益，那么高等教育的总回报可以达到非常高的水平。有关中国个人教育收益率的文献还有Byron & Manaloto[22]、Zhang & Zhao[97]、Li[56]、陈晓宇等[1]、李实和丁赛[3] 等。
个人教育收益率属于教育的微观经济效应，考虑的是个人从教育投资中获得的货币回报；全社会从教育投资中获得的回报属于教育的宏观经济效应，被称为社会教育收益率。社会教育收益率可能高于也可能低于个人教育收益率。如果教育存在正的外部性，那么个人教育收益率就不能涵盖教育投资带来的全部利益，在这种情况下社会教育收益率将高于个人教育收益率。Machlup[60] 与Spence[86] 注意到，接受教育有可能除了获得一纸文凭之外，并没有提高个人的劳动生产率，在这种情况下社会教育收益率就会低于个人教育收益率。另外，社会经济制度也会造成社会教育收益率和个人教育收益率之间的巨大悬殊。Heckman[46] 指出20世纪90年代初期以前，中国的工资制度以及许多针对工资设置的限制政策，造成中国劳动力市场扭曲程度很严重，致使劳动者的工资反映不出他们所受过的教育对经济的边际贡献，因此，那些基于Mincer收入函数得到的很低的个人教育收益率反映不出20世纪90年代初期以前教育的真正贡献。Fleishei & Wang[31] 估计中国的社会教育收益率可高达30％或40％，这意味着在90年代初个人教育收益率只反映了教育对社会经济所做贡献的1／10。
健康使劳动者工作精力充沛，而疾病却会导致缺勤率上升。拥有健康不但是劳动者正常工作的保证，而且健康的劳动者工作效率更高。许多微观经济研究采用人体测量变量、发病率、总体健康与功能状态等健康指标，证明健康会影响劳动者的生产率和个人收入。如采用身体特征、营养状况指标的文献有Imminck & Viteri[47]、Wolgemuth,Latham & Hall[95]、Sahn & Alderman[79]、Strauss & Thomas[87]、Knaul[51]、Hass & Brownlie[45]、Thomas & Frankenberg[90]、与Case,Lubotsky & Paxson[23] 等；采用发病率指标的文献有Schultz & Tansel[81]、Smith[84]、Bradley et al.[21] 与Wu[96] 等；采用总体健康与功能状态的指标的文献有Strauss et al.[88]、Gruber & Hanratty[44]、Mete & Schultz[63] 与刘国恩等[3]等。Strauss & Thomas[87] 采用美国男性的身体特征指标，发现身高越高的男性和（给定身高）体重越重的男性，他们的薪水也越高。Wu[96] 采用发病率指标，发现严重疾病会对家庭财富产生负面影响，而且已婚女性病情发作的影响大于已婚男性。Mete & Schultz[63] 同时使用自我健康评价指标和功能障碍指标，发现在中国台湾地区的老年人中，这两个指标越高的人（即越健康的人），其劳动力市场参与率也越高。
从上文的叙述可以看出，教育水平和健康状况，作为决定人力资本的两个关键因素，在微观层面上影响个人劳动生产率和个人收入水平，在宏观层面上影响技术进步速度和经济增长率。
值得注意的是，教育和健康所带来的好处，不仅包括劳动生产率的提高、劳动报酬的增加、劳动参与率的提高和GDP增长等直接经济利益，还包括认知能力、 家庭生产和抚育健康孩子等许多家庭福利指标的提高。例如，Glewwe[35] 发现（尤其在发展中国家）妇女的受教育程度跟婴儿的健康水平正相关，跟生育率负相关。如果只将注意力集中于经济效益上，就会低估教育和健康所带来的整体效益。
四、教育和健康之间的关系
虽然有研究发现医疗保健费用[31]，甚至收入水平[44] 对健康状况几乎没有什么影响，但是大量的实证研究却发现教育和各种健康指标之间存在正相关关系。即使在控制了收入、种族、职业及其他的个人特征之后，教育和健康之间的这种正相关性依然显著，并且是高度相关的。Grossman & Kaestner[43]与Grossman[41] 有关于这方面的综述。Kitagawa & Hauser[50] 发现无论男性还是女性，受教育水平不同的群体之间的死亡率都存在显著差异。此后，很多研究有类似的发现，如Elo & Preston[27] 在控制了很多影响死亡率的因素之后，如收入、种族、婚姻状况、居住地及出生地等因素，Rogers et al.[76] 在进一步控制了保健服务、保险、吸烟、身体锻炼、职业及其他因素之后，证明了受教育水平和死亡率之间存在负相关关系。教育和健康之间的正相关关系是很普遍的，并且相关程度很高[36]。一些研究甚至指出在上个世纪中，美国、英国与欧洲大陆受教育水平不同的群体之间健康状况差距扩大了[27—29—67]。例如，美国在1960—1986年之间，受过高等教育的白人男性的标准化死亡率从5.7‰降至2.8‰，而同期那些未受过高等教育的白人男性死亡率仅从9‰降至7.6‰[67]。
已有的文献对教育和健康之间的这种高度相关关系有着不同的解释。一种观点认为教育能够促进健康。Grossman[39] 为教育和健康之间的关系建立了一个理论模型，认为受过教育的人会更好地保证和维持健康。② 这可能是因为受过教育的人能够制定较好的保健决策[40—42]，并且（或者）受过教育的人能够得到较多关于健康维持的信息，并能够更好地利用这些信息[49—78]。认为教育和健康之间存在这种因果联系的研究还有Berger & Leigh[17]、Sander[80]、Leigh & Dhir[55]、Goldman & Lakdawalla[37]、Lleras-Muney[57] 与Grossman[42]等。
另外一种观点是反方向的，认为较差的健康状况导致了较低的受教育水平[25—68]。一方面，健康的人认知能力更强，并且能够维持更长时间的脑力劳动， 因而学习效率也就更高[18]；另一方面，健康状况会影响人们在教育上的投资行为[26—34—75]。人们能够从教育投资中获得多少回报， 跟个人的健康状况及寿命长短有很大关系。健康状况越好，寿命越长，从教育中获利就越大。因此，存活概率和寿命预期势必会影响人们在教育上的投资行为；父母在决定对子女进行教育投资的时候，子女的健康状况也是他们的考虑因素之一。一些研究发现健康含有很大的外生成分，这些外生成分跟科学知识与技术进步无关。Fries[32] 指出基因决定的寿命上限为岁；Preston[69—70] 对预期寿命的变化与收入、卡路里消费量、疾病之间的关系进行了研究，发现预期寿命变化的大约50％归因于跟经济发展无关的“结构性因素”；Soares[85] 证明近年来各国死亡率的下降与经济条件的改善是相互独立的。因此，可能是健康状况决定了教育水平和经济发展，而不是反过来。
此外，还有一种观点认为教育和健康之间的这种联系不是一种因果关系，而是因为存在一种既影响教育又影响健康的不可观测的因素，如基因特征或父母的背景等。Fuchs[33] 与Farrel & Fuchs[28] 发现能力强或贴现率低等这些不可观测的特征使当事人更倾向于进行人力资本投资，如较有耐心的人对教育和健康的投资也较多，耐心较小的人对教育和健康的投资也会较少。
当然，这些解释教育和健康之间的高度相关关系的各种观点之间不一定是相互排斥的，有可能是共存的。
已有的关于教育与健康之间关系的研究，或者设定一个先验的教育与健康之间的函数关系，或者在优化的框架下研究健康指标（如死亡率、寿命长短等）的变化对教育（投资）的影响。尚未有研究将教育和健康作为两个状态变量，来考察教育和健康的增长路径，以及在达到均衡的时候教育和健康之间的关系。
收稿日期：2006—07—10
注释：
① 在本文中，所谓人力资本积累是指人力资本的增长，对应的英文概念为the accumulation of human capital。
② Muurinen（1982）把Grossman的模型扩展为更一般化的形式。
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