健康、不平等和经济发展（下），本文主要内容关键词为：不平等论文,经济发展论文,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。
(续2015年第6期) 三、健康和不平等的实验性证据 (一)收入不平等的测量 关于不平等测量的理论上的综合性处理在20世纪70年代由Atkinson(1970)和Sen(1973)提出，之后由Foster和Sen(1999)进行了完善。尽管许多关于不平等性质的原理都广泛的被接受，但是这些都不足以使我们明确作出任意两个收入分配数据之间关于不平等性的排序。相反，这些原理引起了一种偏序，通过这个偏序我们有时候估计某种收入分配不平等状况时，会造成更大的不平等程度。而在其他一些情况下，我们仅仅通过选择一种专门的不平等指数来判断收入分配的不平等性。当然，用不同的指数会得到不同的结果。特别是，不同的不平等指数对收入分配不同部分的侧重点不同。例如，基尼系数对在收入顶部的不公平性(或者测量错误)更加敏感，而像泰尔指数，则对收入底部的不公平性更加敏感。尽管概念性问题和选择收入不平等的指数对于健康状况研究来说都不是最重要的问题，但是需要注意的是，许多应用在公开的健康状况研究上的指数甚至无法应用在已经被普遍接受的原理上。例如，Robin Hood指数(通常以相对平均离差被人所熟知)不会受到在同样平均收入水平上的个体收入转移的影响。如果有一个收入转移实验是把仅仅低于中位数收入水平的人群的收入转移给接近收入水平底部的人群，即使不公平程度有实质性的减少，Robin Hood指数也不会改变。或许，在大部分公开的健康状况的研究中是使用收入底部x比例的人口的收入份额作为它们的不平等指数。再次，在x比例的收入底部进行收入转移，或者在1-x比例的收入顶部进行收入转移，甚至即使这样的收入转移可以在收入公平性问题上产生很大的影响，也不会影响Robin Hood指数。 有些作者同样使用90∶10的比例去定义收入分配的划分比例，而不是定义90%底部收入水平人群产生的收入份额与10%高收入水平人群产生的收入份额之间这个比例。这个“不平等性”指数通过转移中部部分的收入到顶端尾部指数有所缩小。这并不奇怪，这个指数有时会与一些更加常用的指数，如基尼系数，有紧密的负相关关系。 现在已经有了许多关于家庭收入的讨论，特别是在家庭规模的划分上。经济学的标准步骤是“等量化”各种家庭收入类型，并根据家庭规模的指数去划分不同的收入水平。这些指数要么是家庭规模自身的大小，要么是成年人的数量。例如，指数可以是成年人的数量加上儿童数量的一半或者是一个家庭全部人数的平方根。每个等量化指数试图计算每个人在家庭中可用的资源，并发现在同一收入水平下，较大家庭规模的成员要比较小家庭规模的成员拥有更少的可用资源。当计算收入不平等，并且是根据个人而不是家庭计算时，平均化每个个体的收入同样重要。这些显而易见的技术细节有时会对收入不平等的测量造成严重的影响，并且这些技术细节在公开的健康状况的研究文章中常常被忽视。当作者把自身局限于人口普查局预先测算的收入不平等指数时，对收入不平等的测量也会造成一定的局限性；这些限制的存在有时候在处理公开发表的小型数据中为了避免碰到其他数据问题是十分必要的。 概念问题在测量问题面前显得相形见绌。对收入本身的测量就很困难，测量收入不平等的困难更是倍增。测算收入时的错误，即使只对测量收入的均值有很小的影响，也会对已经测量的方差和收入的不平等性产生影响。调查的设计对收入测量很重要，特别是在选择要参考的收入时期(更长的参考时期将计算出更低的收入不平等性)，对收入问题如何准确的提问对收入的度量很重要。无论把收入水平作为数字或在一组预定的范围内进行报告，对收入进行分类是很重要的，分类最后通常以开放性的顶部类别作为结束。选择划分收入范围的点很重要，特别是在收入顶端部分，这部分的划分能够显著限制被报告的最高收入水平。有些调查允许人们报告负收入(经营活动损失)，有些则不可以。有些调查收集收入的数据，有些收集消费的数据，后者比前者表现出更公平的收入分配。调查的回应率由于时间和空间的不同会大小不一，更加富裕的家庭通常不大可能配合调查，许多情况下普查员很难进入富有家庭居住的社区。在一些富裕国家以及一些不是那么富裕的国家，调查的回复率在一段时间不断下降。同样，人们同意配合政府调查的程度在各个国家有所不同。美国的调查回复率通常要高于西欧国家。 由于不同国家使用不同的调查工具以及不同的调查方案，因而跨国比较需要对具体国家的调查内容有详尽的知识。同样的问题有时候会出现在对同一国家不同时期进行比较的时候，即使是在美国这么一个有高质量的统计数据的国家也会出现类似的问题。美国人口普查局在2000年的夏天认定在1992到1993年间家庭收入不平等的大幅增加(先前作为真实数据公布)是由于调查方法的改变，尤其是调查问卷中最高等级收入水平的改变，以及引入计算机辅助采访技术等不被人熟知的方面的原因造成的。因此，美国在家庭收入不平等方面不再拥有一个连续不断的时间序列。但相比其他国家，美国看起来仍然在统计方面比其他国家要好(在统计方面相对变得更加透明)。 在收入不平等方面的国际数据是从一系列标准化的渠道获取的。也许最可靠的数据来源是卢森堡收入研究(LIS)，它包含了25个(富裕)国家历时二十年的可支配收入分配信息，尽管并非所有国家都有全部20年的数据。LIS可以在其所包含的国家中广泛的获取小型可比较收入数据。请注意，数据所基于的调查并非用的都是相同的调查问卷，所以数据的可比性并不是完美的，同样并不是每个国家的调查回应率都相同。尽管如此，这些数据的使用率仍然很高。一些作者曾经从非LIS的数据来源获取工业化国家的收入不平等数据。现在，这些数据都已被LIS的数据所代替。 问题是，为了获取大量没有被LIS所包含的发展中国家的不平等收入数据需要解决更多的困难。多年来，收入分配的数据普遍来源于Shail Jain(1975)和Felix Paukert(1973)，它们是收入不平等估算的纲要，现在分别应用在世界银行和国际劳工局。在最近几年，对于收入不平等的国际研究已经被世界银行网站上的Klaus Deininger和Lyn Squire(DS)(1996)收集的可利用的收入不平等数据所改变。这些已经被广泛应用的数据来自1947年到1994年的超过100多个的发展中国家和发达国家，包括2600个以上的基尼系数的观测值。在DS数据集中所包括的收入不平等数据，其估算的数据要来自于一个可辨别的来源，来自已覆盖的国家内，并且基于消费或者收入数据。一些观测值的数据子集被贴上了“高品质”的标签，并且它们被广泛的(并且大部分不加批判的)应用在大量的论文中，包括一些关于不平等收入和健康问题的研究文章。许多高品质数据来自于工业化国家，而许多研究贫穷国家的学者多多少少使用了一些低品质的数据。 Atkinson和Brandolini(2001)的一个重要研究显示，尽管DS的数据和文件相比之前可用的数据有显著的进步，但是它们不能就因此不加批判的使用。Atkinson和Brandolini把他们的注意力放在了有良好调查习惯的经合组织国家的DS数据子集上，这些数据可以用来做收入不平等的比较。DS“高质量”的估计在做收入不平等比较方面表现得并不好，无论是在国家间的比较还是在许多国家不同时期的比较中都是如此。例如，DS数据显示瑞典在经合组织国家中是收入分配较不公平的国家之一，并且在收入分配方面英国要比瑞典更加公平，而在LIS数据中，瑞典是收入分配最公平的国家并且英国是除美国之外收入分配最不公平的国家。在一些情况下，如德国，DS在时间系列上的不平等数据与直接从调查中计算出的数据完全不同。相比富裕国家的DS数据，贫穷国家的数据可能不太可靠，特别是因为贫穷国家数据中包含了一大部分不被DS所承认的数据。 我们目前的处境是没有任何在LIS所包含的国家以外的连续的可靠的数据集。尽管已经有至少50%左右的调查已经在世界银行生活标准测量调查(LSMS)中被收集，LSMS建立的最初目的是为了在一个大范围的国家的收入分配方面产生出可比性的数据。尽管LSMS的调查具有很大的可比性，但是在不同的调查中其调查问卷并不相同，并且有些内容相差很大。 关于收入不平等和健康水平的研究在测量收入不平等程度时同样也使用了国家内部某些区域的数据。在原则上，只要他们经常计算的是来自使用了统一规格调查工具的国家调查的数据，这个跨区域地使用数据的方式也不会受到很大的影响。其中一个问题是样本的大小，特别是对于小区域而言更是这样。小样本通常会使测算的不平等指数缺乏准确度。例如，美国人口普查局发布的人均收入估算数据使用当前人口普查(CPS)，当前人口普查的样本量约为每年50000户家庭。然而，发布的收入不平等指数仅是三年的移动平均值。一些发展中国家同样有定期的、全国性的家庭调查，这些调查的范围很大，足以对数据进行一定的分解。印度国家抽样调查(NSS)收集了每5年左右120000住户详细的消费数据。然而，这个调查无法对各个地区的收入不平等进行测量。 许多家庭调查有一个两阶段的分层设计，其中，在第一阶段，基本抽样单位(PSUs)根据一定概率被随机抽取，这个概率大小与人口规模成一定比例。这些基本抽样单位普遍都是一些小的地理单位，如村庄或小普查区。在所有两个阶段，每个基本抽样单位内部都选择了同等的家庭数量，这样所有人口中的每个家庭都有同等的机会进入调查的选择范围。在一些研究中，研究者们基于每个基本抽样单位中的家庭计算出了当地收入不均等的指数。当一个基本抽样单位中仅有少数几个家庭并且在基本抽样单位中的受访者有时不是随机选择的时候，整个家庭调查的过程明显变得不真实，以至于样本估计和其人口对应部分的关系不能被评估出来。还需注意的是，基本抽样单位的选择是为了在统计上的便利，其本身并没有分析意义，并不指代一个具体的社会集体。 (二)收入不平等和健康状况的跨国研究 在收入不平等和健康状况的文献中，跨国研究起了重要的作用。Preston在1975年开创性地用跨国模型分析GDP和寿命预期的关系，并且基于他自身的发现，Preston提出收入不平等和健康状况之间应该有负相关关系。Rodgers(1979)和Flegg(1982)追随Preston的脚步进行了这方面的早期研究，发现收入不平等对死亡率有显著的影响。Rodgers使用Paukert(1973)的56个国家的数据，在控制收入和其他变量之后，发现不平等收入对出生时期、5岁时期的寿命预期长短和对婴儿死亡率有负面影响。Flegg(1982)仅仅关注儿童的死亡率，发现在发展中国家中收入分配的不平等对儿童死亡率造成了重要的影响。这些作者，像Preston，认为收入水平和健康状况之间的非线性关系是他们研究结果的基础，并且在微观经济层面没有提出任何收入不均等对健康状况的直接影响。Robert Waldmann(1992)使用联合国和世界银行的数据，辅以Jain(1975)提供的收入不平等数据，调查了超过57个发展中和发达国家或地区的婴儿死亡率，发现收入不平等对健康状况有直接的影响。正如预期的那样，他发现，在平均收入确定的条件下，给予最穷的20%人口更多的收入将减少婴儿死亡率，并且更加惊奇的是，将更多的收入给予收入最高的5%的人将增加婴儿的死亡率。这是收入不平等对健康状况的一个直接影响；当富人越富时，即使穷人自身的收入不受影响，婴儿的死亡率在穷人中也会普遍增加。 后来的研究对之前的研究发现的可靠性提出了许多质疑。正如所预料的，其中主要的困难是收入不平等数据的不可靠性。 对LIS国家收入不平等最具权威性的研究是由法官Jo-Ann Mulligan和Benzeval(1997)做出的，他们强调以前研究工作中数据的低质量性，并在对澳大利亚、比利时、加拿大、芬兰、法国、德国、爱尔兰、意大利、卢森堡、荷兰、挪威、瑞典、瑞士、英国和美国的寿命预期和婴儿死亡率的检测上使用了LIS的数据。这些数据是现有的最好的国际数据，在这些数据中，基尼系数与寿命预期的相关系数为-0.17，与0没有什么显著差异，并且无论是基尼系数还是收入不平等的指数，在重要性方面都无法与任何寿命预期回归分析相媲美。这种情况在婴儿死亡率计算方面会有所不同，90到10百分比的收入水平部分会有显著性的正影响(有害)。这个收入不平等指数对几个回归分析产生了显著的影响，但是为了测度对女性劳动力死亡率产生的负影响而添加一些控制变量时，这个收入不平等指数将变得没有意义。 LIS数据尽管比其他数据要好，但是它既没有充分的可比性也不是完全准确。Wilkinson(1998)和Mulligan和Benzeval(1998)之间的争论一直集中在整个LIS数据调查的回应率以及它们对结果可能产生的影响上。正如在婴儿死亡率和预期寿命之间的差别，同样有可能在具体年龄的死亡原因和一些内在存在合理联系的收入不平等指数之间存在着一定的联系。然而，目前确实没有证据表明在工业化国家中收入不平等改变了寿命预期和成年人死亡率。这是否意味着收入分配和健康没有关系，或者存在着关系却被仍然不完整的数据所隐藏，这还有待观察。 在收入一定的条件下，至少在贫穷国家，婴儿死亡率和收入不平等之间会有一个跨越全国的关系，这个关系不仅理论上可行，并且有可用数据(不充分数据)更好的支持。这个合理性关系来自于世界银行的一项研究，这个工作遵循了Deon Filmer和Lant Pritchett(1999b)首创的方法，使用了世界范围的人口和健康调查来建立一个综合的财富测算，这个测算现在被用来解释婴儿死亡率。这个财富测算是基于各种耐用品所有权的指数，并且这个测算与实际财富和收入相关，我们没有办法把这个收入转移过程标准化，因此使用结果来把收入水平和儿童健康状况联系在一起。尽管如此，在儿童健康方面，结果表现出明显的梯度，婴儿死亡率大量的集中在收入分配底部人群中。 然而，结果显示收入对儿童健康的影响存在很强的梯度性，婴儿死亡率在收入分布的最低收入阶层最高。瓦格斯塔夫(2000)使用LSMS对发展中国家的九个调查数据，以当前消费量的五分位数为区间计算婴儿死亡率。结果表明，儿童和婴儿死亡率下降最快的区域是当前消费量最低到第二个五分位数之间。即使婴儿死亡率与收入之间的凸性关系取决于收入和资产指数之间的关系和当前消费量的密度函数，婴儿死亡率在收入分布的最低收入阶层最高这个结论似乎也是正确的。 鉴于DS数据库已经在一定程度上被接受，这样就有大量的发展中国家的经验证据可以将婴儿或儿童死亡率与DS根据人均GDP水平和一系列其他变量所测算的收入不平等联系起来。由于收入不平等的相关数据收集存在困难以及成人死亡率数据的质量问题，这些证据是否能够被用于研究成人死亡率和预期寿命尚且不可知。极少有贫穷国家具有完善的死亡登记系统，这导致关于成人死亡率(或5岁时的预期寿命)的高质量数据很难获得。如印度有样本登记调查一些成人死亡的数据，但在许多国家平均寿命数据是由婴儿死亡率数据和其他相关信息推导得出的。 有很多跨国研究将其他健康结果与收入不平等联系起来。Steckel(1995)利用Jain(1975)测算的发达国家和发展中国家的收入分配状况进行研究，发现人类身高(一个衡量累积营养状况的指标)和收入不平等之间的关系。Mead(1998)观察发展中国家的城市，发现美国人口普查局估计的艾滋病毒感染率与DS测算的收入差距程度是正相关的。他认为“高收入男性需要低收入女性提供的服务”是导致这一结果的原因，其观点与Paul Farmer的观点相似，即疾病发生在收入分配中的“断层线”。Marie Gaarder(2001)认为，收入差距可能会恶化污染对人类健康的影响，尤其是对于初始健康状况较差的穷人来说更是如此。她在以前的一个统合分析中加入基尼系数，在世界各地不同的站点估计颗粒浓度对死亡率的影响发现了收入不平等对死亡率存在重大影响。 (三)国家内部有关健康与收入不平等之间关系的研究 随着对国际层面上收入不平等与健康之间关系的质疑声日益扩大，学术界的研究重点渐渐转向研究国家内部尤其是美国各州的死亡率和收入不平等之间的关系。George Kaplan等(1996)以及Kennedy、Kawachi、Prothrow-Stith(1996)受Wilkinson(1992)跨国研究的启发，研究发现各种方式测算的美国收入不平等和年龄调整全因死亡率(以及其他一些估算包括婴儿死亡率、冠心病的死亡人数)之间都存在相关关系。Kawachi和Kennedy(1997)证实，选择不同的不平等指标，其结果仍然是稳健的。而Lynch等(1998)将调查范围扩展到282个大都市统计区(MSAs)，发现在1995年由于收入不平等失去的生命与肺癌、糖尿病、车祸、艾滋病毒感染、自杀、谋杀所造成的死亡人数总和相当。Kawachi、Kennedy、Prothrow-Stith(1997)认为，收入不平等是通过减少社会资本尤其是人与人之间的信任程度发挥作用的，国家对此的测算主要是通过综合社会调查。为了支持这个结论，Wolfson等(1999)用NRSM方法估计收入与死亡率曲线的非线性关系的程度，结果表明收入不平等对国家死亡率的影响太大，无法仅用非线性参数来解释，必须有一些收入不平等对个体死亡的直接影响的数据。 这些研究并未遇到与国际比较相同的数据问题。衡量收入不平等的数据通常是来自人口普查的收入数据，这在任何国家中所有家庭都是采用同一种形式，同样不会出现相关性的问题。 另一个担忧是数据池中不同种族或民族有着不同的收入和不同的死亡率。在美国，非洲裔美国人有较高的死亡率并且收入低于白人，所以黑人人口占比更多的州，往往有更高的死亡率以及更严重的收入不平等。如果采用1980年和1990年数据年龄调整死亡率的对数与基尼系数之间的相关系数是1.7(男性)和1.1(女性)。在相同的回归分析中，男性收入均值的对数的系数是负的，但并不显著；女性的情况却不相同(Deaton，2001)。 如果我们现在仅计算白人死亡率，其与基尼系数的相关系数降到男性1.1，女性0.6，跟全种族死亡率的系数相比低了三分之一。然而这些影响依然显著不为零，这表明收入不平等同样会对白人人口产生健康危害。如果我们重新计算基尼系数，只测量白人之间的不平等系数，其相关系数将进一步降低。这个结果意味着不平等对白人的影响不是由白人内部的收入不平等造成的，而是来自于白人和黑人之间的不平等。这更说明了一个假设——种族的影响比收入不平等更大。这种假设可以通过控制每个州的黑人人口比例来证实。事实证明，高的黑人人口比例会提高男性以及女性的死亡率。控制种族这一变量保持不变，收入不平等对死亡率没有影响。目前还不清楚为什么黑人比例会对白人死亡率产生如此强烈的影响(黑人较多的州，其黑人死亡率也更高)。即便如此，其对收入不平等也不会有影响；一旦在回归分析中加入黑人比例，基尼系数的相关系数就不再显著了。 这里有一个明显的问题是，我简单地用种族构成取代了收入不平等。当使用洲际数据时最多有51个观察样本，并且很容易将种族成分(或收入不平等)与地理因素混淆。然而，Deaton和Lubotsky(2003)表明该结果可以在1980年和1990年之间287个MSAs内保持一致。这些数据可以用于验证Lynch等(1998)的结果，并再一次表明种族成分会消除(有时甚至逆转)收入不平等的影响。 黑人比例较高的地区中黑人相对贫困、白人相对富裕，所以黑人比例更高的地区收入不平等程度更高，但是会对白人和黑人死亡率产生影响的是黑人比例，而不是收入不平等。但这个发现并没有告诉我们黑人比例在多大程度上影响健康。针对这种现象的另一个解释是种族主义的压力和社会资本的缺乏增加了肇事者和受害者。虽然有相当多的证据表明非裔美国人卫生保健的质量比白人的低，但极少有证据表明，在相同的治疗区域内，对黑人和白人的治疗手段存在差异，特别是在医院的转诊区更是如此。 一种可能性是在非洲裔美国人占总人口很大一部分的地区，医院获得较少的资金支持，黑人和白人都有更高的死亡率。当发生急性心肌梗死(心脏病发作)时人们都会被送往最近的医院，不管他们的收入多少、医疗保险状态如何、或种族是什么，白人、黑人都将使用他们所在社区提供的卫生保健。最后的结果是，黑人和白人都同等享受提供给黑人的低质量卫生保健。此外，在更一般的情况下，梅西(1991)提出在许多有多个推荐医院的大城市，由于居住隔离的存在，黑人比例对白人死亡率的影响将减弱，对黑人死亡率的作用将扩大。 如果不平等和死亡率与收入不平等本身无关而是与美国种族问题相关的话，那么在种族并不是完全相同的国家中，跨地区收入不平等和死亡率之间就应该不存在相关关系。这点似乎是令人信服的。Ross等(2000)以加拿大的十个省份和53个大城市为样本，研究发现收入不平等和死亡率之间并没有关系，罗斯对澳大利亚的分析也有类似的结果。对英国来说，似乎没有对收入不平等和健康之间关系的区域研究。 人们普遍认为，在美国，收入不平等和犯罪(包括杀人)之间有联系。我曾提到Mellor和Milyo(2001)的发现，即杀人率提高是收入不平等造成的唯一稳健的负面结果。 发展中国家也有一些相关研究，如Guio、Drèze(1995)和Drèze、Murthi(2001)对印度生育和儿童死亡率的研究。然而，Drèze和Khera(2000)发现，在印度，消费不平等对杀人率没有影响但与失踪女性比例之间呈正相关。