儿时健康影响老年健康吗？--来自中国健康与养老追踪调查的证据.pdf

儿时健康影响老年健康吗？

—来自中国健康与养老追踪调查的证据

摘要：本文主要根据中国健康与养老追踪调查（CHARLS）2011年的全国调查数据，针对

变量的不同离散情况，利用Probit模型和经过异方差处理的OLS模型，首先对儿时健康等

可能影响因素是否能影响老年健康上做出探究，继而探究儿时健康水平影响老年健康水平的

方式与途径，利用控制变量法，在不同数理模型基础上，相继控制老人受教育水平及第一职

业种类等变量的基础上，探究老年人身体健康与儿时健康的相关度情况，以对影响途径假说

进行验证，并得出了儿时健康水平与老年健康水平呈显著正相关，同时，二者是通过经济水

平这一第三方变量的影响产生相关性影响的。在得到这一结论的基础上，我们在最后一部分

进一步给出了我们的政策建议。

关键词：儿时健康，老年健康，受教育水平，第一职业选择，经济水平；

1.问题背景和数据来源

1.1研究问题的社会背景与现实意义；

我国的人口结构近些年呈现出老龄化的趋势。2014年，我国65周岁以上人口达13755万人

1，其所占比例也在最近20年来逐年提高。据估计，到21世纪中叶我国的老龄化程度将到

达顶峰。这将对未来我国的社会发展走向带来巨大的影响。对老年人来说，他们更容易受到

疾病困扰，医疗需求比较大，对一个家庭的生活支出、对国家的医疗体系都将会是重大的考

验。如何应对人口结构变化，将在未来很长一段时间成为全社会的难题。

我们利用CHARLS的数据，针对儿时健康和老年健康的关系进行评估，并对其内生性进行

假设和验证，得到了老年人的健康情况影响因素及其渠道。这将对我国的医疗保障体系的建

设、老龄政策的制定及生育政策的调整提供参考。对于关注健康的年轻人而言，也可以对其

生活方式提供指导意见。

1.2前人研究结果探讨与本研究样本数据来源分析

健康的影响因素及其机理非常复杂，随着近些年社会对健康的关注度不断提高，针对这方面

的研究也逐渐丰富。

徐婧（2015）认为教育尤其是高等教育导致了老年人健康的性别差异，而且这种贡献度在年

龄和地区上呈现出差异。程令国等（2014）做了进一步的渠道研究，认为教育是通过提高经

济收入和引导形成了健康、规律的生活习惯进而显著提高健康水平。然而，张琳（2012）运

用probit排序选择模型分析健康需求因素，发现尽管收入的影响显著但教育影响不明确且不

显著。此外，教育、收入和年龄对男女健康程度、城乡居民健康程度有不同的影响。杨帆、

高丽敏（2014）在探究中老年人慢性病患病情况的过程中同样发现了地区性差异：城镇居民

比农村患病可能更大，东部居民患病可能高于中西部居民。另外，是否午睡、睡觉时间、吸

烟饮酒的频率等生活习惯也对慢性病有一定影响。

陶裕春、申昱（2014）着重探究了社会支持的影响，发现非正式社会支持尤其是子女代际支

持影响显著，相比之下现有的正式社会支持的力度还不足以改变养老模式。类似地，刘西国

（2015）控制了几种可能的内生性问题，发现来自子女的经济支持每增加10%，老人自评健

康就会增加2.55%。江克忠等（2014）对家庭的收支财产及老人居住偏好、现实居住模式进

行分析后发现亲子共同居住的家庭不能提高家庭福利，其人均收入等显著低于没有共同居住

1数据来源于国家统计局：人口年龄结构和抚养比

的老年家庭。

以上文献针对不同的研究有着不同的变量定义和模型选取方式，但都对健康的影响因素做出

了评估和验证。总体来看，研究成果都倾向于经济条件对健康有比较大的影响，且其影响的

渠道和方式比较多样。比较缺憾的是，多数研究只探究到不同因素间存在相关关系而没有再

细致分析其因果关系。而本文即将从这一缺失的方面入手进行对儿时健康和老年健康水平的

相关性影响及如何相关因素的探究。

本文使用中国健康与养老追踪调查（ChinaHealthandRetirementLongitudinalStudy,CHARLS）

的数据，其调整范围覆盖全国，样本数量达到1.7万多，涵盖45岁及以上中老年人家庭和

个人的多个高质量微观数据，包括家庭人员构成、健康情况、职业及收入情况、医疗保险、

退休金及支出等各种信息。所以该调查对我们所研究的数据类型都有涉及，而且数据涉及面

较广，数据反映信息有较大的说服力和真实性。其中，我们并没有选取CHARLS所覆盖的

全部样本数据，为了更好的反映老年人的健康水平，我们从中选取了年龄在65岁以上的人

群作为样本，进行数据统计和进一步处理。样本容量为341