我国农村妇女健康状况及其影响因素分析
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摘要：运用2006年中国健康与营养调查（CHNS）的截面数据对我国农村地区妇女的健康状况进行了系统而严格的实证研究。借鉴ordered probit模型分析了影响农村妇女健康状况的因素、如个人身体特征、社会经济特征、自身行为和医疗保险参与情况等，发现不同年龄、不同教育程度、不同收入的农村妇女的健康状况存在差异。
关键词：农村妇女；自评健康；ordered probit模型
中图分类号：C91 文献标志码：A
世界卫生组织指出，健康不仅指一个人身体有没有出现疾病或虚弱现象，而且指一个人生理上、心理上和社会上的完好状态。世界卫生组织对健康的这一定义良好的解释了现代健康的含义。改革开放以来，随着社会经济的快速发展，我国城乡居民的生活水平大幅度提高，城乡医疗卫生条件逐渐完善，使得健康日益成为人们关注的话题。随着“三农问题”的提出，健康，作为农民福利的主要组成部分，应该得到重视。
我国政府适时出台了城镇医疗保障体系，乡村医疗保障体系等基础医疗体系。国家对健康的重视使每一个人对健康更为看重，健康也成为衡量幸福的一个重要指标。
“三农”是我国社会发展的一块短板，而农村妇女的福利则是短板中的短板。无论是从政治、经济还是文化的角度，农村妇女都处于社会的底端。改革开放以来，中国经济飞速发展，但是农村妇女作为社会的底层，其发展状况始终不能和城市女性或者农村男性想起并论。相反，农村妇女受到了严重的轻视，在很多领域，对农村妇女的歧视并未消除甚至不见减轻。在健康领域，作为社会最底层的特殊群体，农村妇女的健康状况一直得不到重视。在众多关于国民健康状况的研究中，农村妇女也一直是被忽略的对象。因此，选择农村妇女作为的研究对象，希望通过对农村妇女健康状况影响因素分析，引起人们对农村妇女健康状况的重视并出台相应政策来保障农村妇女健康。
本文试图对中国农村妇女的健康状况及其影响因素进行实证研究。研究发现，横向上，农村女性的健康水平整体上低于农村男性健康水平；纵向上，农村妇女自评健康状况为“差或一般”的44%，城镇妇女自评健康“差或一般”为46%。
在影响农村妇女自评健康的因素里，教育，收入和年龄的回归结果是显著的。由于2006年我国农村医疗保险制度不完善，医疗保险在回归结果中不显著。
对于健康的影响因素，国内外的学者进行了大量的研究。ALLSOP指出，影响健康的因素主要有贫困与疾病、环境与物质条件、个人生活方式以及家庭遗传病史等四类。Auster、leverson和Sarachek在研究中发现，环境特征和个体行为因素（包括收入教育及香烟消费）对健康的影响比医疗服务更大。Michael分析了个人对健康时间的需求，发现教育对健康有正向作用。然而，关于我国农村妇女健康方面的研究却很少。
1.研究数据与模型选择
（1）数据说明。本文所使用的数据来自于中国健康和营养调查（China health and nutrional surevey，CHNS）。该调查覆盖中国东、中、西部9省（黑、辽、豫、鲁、苏、鄂、湘、桂、贵）、4624个家庭、13669个个人，主要是从地理位置、经济发展程度和水平以及提供公共服务的状况等方面展开。CHNS从1989年开始对着9个省份进行了长期追踪调查，调查采用随机抽样的方法，主要涉及个人和家庭2个方面、内容包括家庭收入、人口健康、营养、教育、医疗保健和社会服务等众多因素。
（2）模型选择。本文研究的是农村地区妇女的健康状况，以自评健康即农村妇女对自身健康状况是否满意为因变量。自评健康状况分为4种――非常好，好，一般，差，并分别赋值1，2，3，4。对于有序离散型变量的分析，最常用的有ordered probit和ordered Logit模型。本文运用ordered probit模型对农村地区妇女的健康状况进行分析，试图找出影响农村妇女自评健康的因素及其作用方向。Orderedprobit模型的基本原理：假设变量Zi不可观测，Zi=α+βXi，而Zi所属的区间是可以区分的，可以根据某种分布，将Zi与所处区间的概率相关联，然后利用各个区间的样本概率通过最大似然估计获得参数α和β的估计值。
2.描述性分析
（1）变量选取。农村妇女的健康状况不仅受到自身因素的影响，还受到很多社会经济因素的影响。因此，本文将农村妇女的自评健康状况作为因变量，用农村妇女的的个人身体特征、社会经济特征、自身行为和医疗保险参与情况4个指标进行度量，并将这四个指标细化为年龄，收入，是否抽烟，受教育程度，医保等5个变量。
农村妇女的健康状况与自身因素密切相关，选取年龄作为衡量个人身体特征的变量。为了得出年龄对于妇女健康状况的边际影响，同时选取年龄的平方作为自变量之一。自身行为也是影响健康状况的重要因素，因此选取是否抽烟和受教育程度作为衡量自身行为的变量。在社会经济特征方面，选取的变量为农户家庭收入。在医疗保险参与情况方面，选取是否参与医保这一变量作为一个自变量，如表1所示。
基于以上分析，提出如下假设：
H1：年龄是影响健康的重要因素，随着年龄的增长，年龄对农村妇女的健康状况的影响路径呈抛物线状。
H2：家庭收入越高，农村妇女的健康状况越好。
H3：受教育水平越高，农村妇女的健康状况越好。
H4：吸烟对农村妇女的健康状况产生不好的影响。
H5：医保对农村妇女健康产生好的影响。
（2）描述性分析。农村妇女的健康自评状况分析。在农村妇女样本中，认为自己健康状况非常好的为331人，占总样本的9.87%。认为自己健康状况为好的为1547人，占总样本的46.12%。认为自己一般或差的为1476，占总人口的44.01%。说明在调查的样本中，认为自己的身体不是很好的占44.01%，情况不容乐观，如表2所示。
变量的描述性分析：由变量分析表可知样本中农村妇女的平均年龄为48.8岁，其中最小的17岁，最大的97岁，样本分布较广。教育程度的平均值为15，说明样本中妇女的平均受教育年数为小学5年。其中0和23的样本数最多，说明农村妇女中没受过教育和受教育到初中3年的人最多。从是否吸烟的分布可以看出，不吸烟的样本数为3329，占总样本数的96.24%。说明在农村妇女中，不吸烟的占绝大多数。从医保来看，没有医保的样本数为1793，占总样本数的53.44%，说明超过50%的农村妇女不享受医保政策，农村妇女的医保状况不容乐观。农户家庭平均年收入为4076.813元，最高的为10万元，如表3所示。
3.ordered probit模型回归结果的经验分析
（1）人身体特征对农村妇女自评健康的影响。将年龄这个变量作为农村妇女的身体特征纳入回归模型，结果显示年龄通过了检验，并且其对农村妇女自评健康的影响在统计上显著。回归中年龄的系数为负，说明随着年龄的增长，农村妇女对自身健康状况的评价逐渐变差。年龄的平方项的回归结果不显著，但是如果方程中去掉年龄，年龄的平方是非常显著的。年龄与年龄的平方的相关系数为98%，可判定年龄的平方不显著可能是由于多重共线性的原因。
（2）个人社会经济特征对农村妇女自评健康的影响。将家庭收入、受教育年限2个变量纳入回归模型，考察农村妇女的社会经济特征对其自评健康的影响。回归结果显示：农村妇女的受教育年限对其自评健康具有正向显著作用，这证明了假设H3的正确性，即农村妇女受教育程度越高，其社会地位和社会评价会越高，医疗保健意识也越强，自评健康状况也越好；家庭收入对其健康自评有显著的正向影响，即家庭人均收入越高，农村妇女的自评健康状况越好，这也证明了假设H2的正确性，即家庭人均收入增加代表家庭成员创造的共同财富处于增多状态，会使整个家庭的生活质量得到改善，使生活方式更趋于科学合理，健康状况会更好。
（3）人行为特征对农村妇女自评健康的影响。我们将是否吸烟纳入模型中，回归结果表明，是否吸烟对农村妇女自评健康状况的影响并不显著。由于样本中不吸烟的人数占总人数的96.24%，吸烟的仅占3.76%，可能是导致统计上不显著的原因。因此，假设H4不成立。
（4）医疗保险参与情况对农村妇女自评健康的影响。将医保情况作为医疗保险参与情况的变量加入回归模型，考察医保参与情况对农村妇女自评健康状况的影响。回归结果显示：医保参与程度对农村妇女健康自评状况的影响并不显著。这可能是由于我国2006年农村的医保制度并不完善所造成的，而且在变量分析中发现，农村妇女的参保率只有46.56%，医保的覆盖率还很低，这可能也是导致医保情况不显著的原因。因此，假设H5不成立。
4.政策建议
通过ordered probit模型分析，发现农村妇女的健康状况与家庭收入成正比关系，即家庭收入水平越高，农村妇女的健康状况就越好。因此提高农村平均家庭收入是提升农村妇女健康状况的重要手段之一。提高农民家庭收入有很多举措，例如引进和改良种子品种，为农民传授先进的农业生产技能，提高农产品产量和质量，从而提高农民家庭收入；加大农业基础设施建设，如修建公路、兴建水利设施，降低农民农业生产成本，从而提高农民家庭收入：加大农业专业化、合作化经营，加强农产品的深加工环节，打造专业农业品牌，提高农产品附加值，从而提高农民收入等。这些方法都有助于农民户均收入的提高，从而使得农村妇女健康状况得到改善。
从模型最终的结果可以看出，农村妇女的受教育水平也是农村妇女健康状况的重要影响因素，即受教育水平越高，健康状况越好。因此，提高农村妇女的受教育年限也是全面提高农村妇女健康状况的重要方法。在我国，农村妇女的教育一直得不到重视，在一些偏远地区，有些农村妇女甚至连义务教育都得不到保证。因此，保证农村妇女接受义务教育，对农村女性受教育进行教育宣传，对农村女性受教育进行补贴等，都是提高农村妇女受教育水平的重要方法。提高农村妇女的受教育水平，从而提高农村妇女的科学文化素质，才是改善农村妇女健康状况的根本之道。