劳动人口健康水平影响因素及健康状况演变趋势
高凯+汪泓+刘婷婷
〔摘要〕 健康的劳动人口是提升国家和地区经济增长的源动力。劳动人口健康水平提升将有效缓解老龄化难题，帮助我国实现从“人口红利”到“健康红利”的转变。分析劳动人口健康水平影响因素以及不同劳动人口群体的健康水平演变趋势发现，我国劳动人口的健康水平整体较好，健康优良比例达87%；年龄、受教育程度、锻炼次数、家庭收入、户籍等因素对劳动人口健康水平有显著影响，且在23岁左右达到峰值；但不同性别、受教育程度、区域及城乡劳动人口群体的健康水平演化趋势呈现差异性，男性健康水平好于女性，尤其是40岁之后的健康优势更大；受过高等教育的劳动人口的健康水平明显好于其他群体，高中阶段教育对劳动人口健康水平的影响程度最大；东部地区劳动人口的健康水平好于中西部地区；城市劳动人口的健康水平优于农村。
〔关键词〕 健康中国；劳动人口；健康水平；人口群体；人口红利；健康红利
〔中图分类号〕F241.4 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1000-4769（2018）01-0038-10
一、引言
健康作为人力资本的重要组成部分，是促进人的全面发展的必然要求，也是经济社会发展的基础条件。2015年党的十八届五中全会首次提出，推进健康中国建设战略；2016年在全国卫生与健康大会上习近平总书记强调没有全民健康，就没有全面小康，要把提升人民健康水平放在优先发展的战略地位；2017年10月，习近平总书记在中共十九大报告中进一步强调健康中国战略，指出人民健康是民族昌盛和国家富强的重要标志……目前我国社会的主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡、不充分发展之间的矛盾……而人们对健康的需要应该是最基本也是最重要的需求。实施健康中国战略、实现全民健康具有重要战略意义。
根据《“健康中国2030”规划纲要》，提升劳动人口的健康水平要从广泛的健康影响因素入手，全方位、全周期保障人民健康。那么，影响劳动人口健康水平的因素有哪些？劳动人口健康水平的演变规律又是怎样的？本文将通过对劳动人口健康水平影响因素以及健康水平演变趋势的分析，丰富健康人力资本理论并为政府健康领域的决策提供有一定参考价值的依据。
二、研究综述
上世纪60年代，在经济学家正式提出人力资本理论时，健康即被视为重要的人力资本形式（ Mushkin，1962；Becker，1964）。〔1〕本文在人力资本理论框架下梳理现有关于人口健康的文献发现，国内外学者在健康水平评价指标、健康水平影响因素、不同人口群体健康水平等方面进行了丰富的研究。
1.健康水平评价指标
自评健康（SH）是评价健康水平最常用的指标。Hurd & McGarry（1995）、 Idler & Benyamini（1997）的研究均发现自评健康水平与死亡率以及重大疾病发生率之间存在较强的相关关系。〔2〕Poortinga（2006）认为自评健康是预测健康状况的较好指标，其稳健性甚至优于某些客观测量指标（Yip等，2007）。〔3〕Gerdtham和Johannesson（1999） 、刘国恩（2004） 、赵忠（2006）、陈友华等（2011）、杜鹏（2013）均采用自评健康作为人口健康水平的评价指标。〔4〕随着健康内涵的逐渐丰富，心理健康（MH）也逐渐成为衡量人口健康水平的重要指标。如Perlinetal & Stansfeldetal（2008）、王桂新等（2011）、Bressan （2014）〔5〕均在健康评价中采用了心理健康指标。由于自评健康和心理健康指标带有很大主观性，学者们引入了一些客观指标，如患病率（Perlinetal & Stansfeldetal、王桂新等）、日常生活自理能力（ADL）（Bressan2014）、身体质量指数（BMI）（熊艾伦等2016）等。〔6〕但梳理发现，现有文献中综合性健康评价指标的研究较为缺乏，为了弥补这一不足，本文选择自评健康（SH），心理健康（MH），日常生活自理能力（ADL），身体质量指数（BMI）四类指标综合评价劳动人口健康水平，并在此基础上创建健康指数，综合衡量劳动人口健康水平。
2.健康水平影响因素
早在20世纪70年代，Grossman便提出了健康生产函数概念，他认为消费者可以通过健康生产的方式补充健康资本的消耗。〔7〕此后，Wilkinson （1997）、齐良书等（2011）通过研究收入与健康的关系发现不同收入的人群其健康水平是有差异的。〔8〕Adler.etal（1993）、F. Curtis Breslin （2008）、程令国等（2014）、胡安宁等（2014）专家通过分析教育与健康之间的关系，发现教育对健康具有一定促进作用。〔9〕于晓薇等（2010）、焦开山等（2014）认为年龄、性别等自然属性是影响健康的重要因素。〔10〕杜本峰，王旋（2013）、焦开山等（2014）还将户籍、区域作为社会经济地位指标纳入影响因素分析中。〔11〕本文基于综合考虑选择年龄、性别、受教育程度（本人、父母）、收入（个人、家庭）、户籍、区域等因素入手，分析上述因素对劳动人口健康水平的影响。
3.不同人口群体健康水平
既然不同群体的健康水平存在差异，研究特定群体的健康水平具有一定的价值。对此，赵忠（2006）分析了我国农村人口健康状况及其影响因素；李建新等（2014）、牛建林等（2014）比较研究了城乡人口健康状况差异及对劳动参与率的影响〔12〕；曾毅等（2004）探讨了高龄老人的健康状况〔13〕，陈友华（2011）、杜鹏（2013）、姜向群等（2015）分析了老年人的健康水平〔14〕；邓利方（2012）、梁宏，熊美娟（2015）则对中国劳动力的健康状况和差异进行了分析。〔15〕根据对不同群體健康水平研究文献的梳理发现，学者们的研究重点多集中于老年人口、城镇人口、农村人口等特定群体，为了进一步搞清劳动人口的健康水平，本文选择不同劳动人口群体为研究对象，剖析其健康状况。
4.健康随年龄变化规律
Harman（1981）研究发现，身体的各项机能随年龄增加而显著下降，各种慢性病和功能性丧失直接导致与老年人机体相关的健康指标呈下降趋势。〔16〕George Linda（1985）和骆为祥等（2011）的研究指出，随着年龄增大，老年人的健康状况日趋下降。〔17〕但现有文献显示相关研究只针对老年人口，探讨老年人口健康与年龄之间的关系，也未测算人口健康水平演变趋势，而关于劳动人口健康水平的研究更多集中于健康对劳动参与或劳动供给的影响分析（张车伟，2003；朱玲，2009；李琴，2014）〔18〕，关于劳动人口健康水平演变趋势和内在规律的研究则较为缺乏。那么，劳动人口健康水平演变趋势究竟是怎样的？不同性别劳动人口、城乡劳动人口、不同受教育程度劳动人口、不同区域劳动人口的健康水平演变趋势有什么差异？对这些问题的深入分析将有助于我们从深层次探析劳动人口健康水平演变趋势，总结规律、分析差异，丰富劳动人口健康研究的相关理论，为提高劳动人口健康水平提供决策参考。
基于以上梳理、综合及评析，本文拟在以下三个方面进行创新：第一，结合健康内涵，构建综合性健康评价指数，对我国目前劳动人口健康水平进行衡量；第二，以劳动人口为研究对象，剖析我国劳动人口健康水平的影响因素；第三，探析劳动人口健康水平演变趋势，并分性别、受教育程度、区域、城乡等不同维度研究劳动人口健康水平的演化差异。
三、劳动人口健康水平影响经济增长的机理及计量模型
1.影响机理
健康也是生产力，经济发展理论及现实经验均表明，劳动人口的健康状况是影响劳动生产率的重要因素，健康状况越好，劳动者生产效率越高。尤其在我国人口年龄结构迅速老龄化及劳动力资源逐渐成为稀缺生产要素的时代背景下，人口特别是劳动人口健康水平的提升将有效缓解老龄化难题，帮助我国实现从“人口红利”到“健康红利”的转变。经济增长理论认为人力资本投入是经济增长的重要源泉之一，而健康是人力资本的重要组成部分。根据柯布道格拉斯的生产函数理论，劳动人口通过教育和健康投入能够提升人力资本存量，从而促进经济增长。Bhargava等（2001）用成人生存率指标替代健康状况的研究发现，健康状况提高1%，将使经济增长率提高0.05%。〔19〕而经验表明健康对于国家和地区的宏观经济增长以及劳动生产效率的提高确实具有一定作用。
健康能够有效改善劳动力质量。劳动力资源是经济增长的基石，其数量和质量是经济增长的强大推动力量，而健康是劳动力质量的主要表现，因此，研究劳动人口的健康水平，尤其是不同性别、受教育程度、区域及城乡劳动人口群体健康水平是十分重要的。首先，劳动人口健康水平提升可以增加劳动人口的工作时间和工作效率，让劳动者可以更有效地参与工作。其次，劳动人口健康水平提升可以有效延长人口寿命，而预期寿命延长会增加教育投入和健康投入，从而提高劳动力素质。再次，健康水平提升可使更多的劳动人口满足工作对健康的需要。所以劳动人口的健康水平提升将帮助我国实现从“人口红利”到“健康红利”的转变；挖掘当前劳动人口的“健康资本存量”对促进经济增长，帮助我国跨过中等收入国家陷阱起着至关重要的作用。
健康水平提升还明显有助于老龄化问题的解决。在我国老龄化背景下，劳动力已越来越成为稀缺资源，“人口红利”正在消失。老龄化问题的本质是人口年龄结构变化和经济社会发展不协调、不匹配造成的劳动力短缺。本文认为，无论是“全面两孩”政策还是即将出台的延迟退休政策都可以在一定程度上缓解我国人口结构老化和劳动力短缺问题，而健康中国战略的实施将为这两项政策提供支撑和补充。一方面，健康中国战略的实施将提升全民健康水平，为劳动人口延迟退休和育龄人口的健康生育奠定生理基础。另一方面，通过健康水平的提升可以更好地发挥目前劳动力的产出效率，缓解人口老龄化带来的劳动力短缺问题。十九大报告关于实施健康中国战略篇章中提出，要加强人口发展战略研究，积极应对人口老龄化……体现了用人口健康水平的提升缓解人口老龄化难题和优化人口结构的战略思想。
然而，健康随年龄增长会产生折旧。20世纪70年代，Grossman建立的健康人力资本理论模型认为，人口健康是人力资本的重要储备，即健康人力资本。Grossman利用投资理论证实，年龄增加将使健康资本的折旧率增加，即随着年龄增长，健康人力资本逐步下降。此模型的分析框架如下：
Ht是第t期健康人力资本存量，It是第t期健康投资，δ是健康人力资本折旧率，随着年龄变化而不同，且δ受教育、收入水平等因素影响。教育对健康的影响体现为：教育水平的提升将降低健康折旧速度，提升健康人力资本的生产效率。世界卫生组织的报告指出，加强教育能够有效促进健康，受过教育的人口可以接触到与卫生健康有关的信息，并且可以很好地利用卫生保健服务，从而能够更健康地生活。教育对健康的影响过程一般归纳为“预算约束放松说”和“效率提升说”两种渠道假说，一方面教育能提高劳动者的健康预算约束，为劳动者提供更好的物质条件；另一方面，教育提升了健康的“生产效率”和“配置效率”。提高劳动人口受教育水平，不仅可以直接提高我国教育人力资本的产出水平，还可以间接增加健康的人力资本，从而提升我国人力资本总量。收入差距影响人口健康主要体现为收入高的群体可以获得更优质的医疗资源和健康服务。从宏观层面看，东西部地区居民收入差距以及城乡贫富差距导致医疗资源配置不平衡，中西部地区和东部地区的医疗卫生水平差距较大，城乡基本医疗卫生服务也未达到均等化，医疗资源配置和医疗服务水平存在较为明显的差距。究其根本原因仍在于东部与中西部、城市和农村之间经济发展水平和居民收入水平存在差距。从微观层面看，收入水平高的人群可以消费更好的医疗资源，也能够承担更高的健康成本，从而导致不同收入群体之间的健康差距。此外，健康的生活方式对人们的健康水平具有显著影响。社會流行病学研究发现，参与健身活动越频繁，其健康状况越好，而男女之间的健康水平本身存在一定差异。综上，本文将分区域、分城乡对劳动人口的健康水平进行研究，研判不同劳动人口群体之间的差距和规律。
2.计量模型及研究框架设计
根据对劳动人口健康水平演变趋势及内在规律的剖析，本文着重围绕年龄、教育、收入等因素构建劳动人口健康状况影响模型，基本计量模型如下：
H=H（age，education， income， exercise， gender，region，residence）
其中，H代表劳动人口健康水平，年龄（age）代表健康折旧率。education， income，gender，region，residence，exercise分别代表教育、收入、性别、区域、城乡、体育锻炼等因素。
本文的研究框架设计如下：
在构建包含自评健康（SH）、心理健康（MH）、日常生活自理能力（ADL）、身体质量指数（BMI）的综合评价指标体系基础上评价劳动人口健康水平，分析其影响因素，通过logistic等定量方法分析年龄、性别、锻炼次数、受教育程度（本人、父母）、收入（个人、家庭）、户籍、区域等有关对劳动人口健康的影响；剖析劳动人口健康状况演变趋势，模拟不同群体（如性别、城乡、受教育程度、区域）健康水平的演变规律。
四、数据来源及指标选取
1.数据来源
本文的数据来自“中国综合社会调查2013（Chinese General Social Survey，下文统称CGSS2013系统）”收集的社会、社区、家庭、个人多层次数据。CGSS 2013系统采取多层次分层抽样方法，调查对象涵盖全国28个省份①，共获得样本数11438份。本研究将样本限于年龄18-60 岁个体，除去部分缺失值和异常值样本，筛选之后参与分析的有效样本量为 8235个。有关年龄、性别、锻炼次数、受教育程度（本人、父母）、收入（个人、家庭）、户籍、区域等对劳动人口健康水平的影响因素选取及赋值情况见表1。
2.劳动人口健康评价指标体系
（1）健康评价指标选取
结合CGSS 2013系统，本文选取自评健康（SH）、心理健康（MH）、日常生活自理能力（ADL）、身体质量指数（BMI）作为评价健康的指标。自评健康（SH）是对自身健康状况的自我衡量，受访者被要求对自身健康状况进行等级评定。问题是“您觉得您目前的身体健康状况”，备选答案包括“1=很不健康，2=比较不健康，3=一般， 4=比较健康 ，5=很健康”。心理健康（MH）是对被访者心情和情绪的评价。问题是“在过去的四周中，感到心情抑郁或沮丧的频繁程度是”，备选答案包括“1=总是，2=经常，3=有时，4=很少 ，5=从不”。日常生活自理能力（ADL）是健康问题对被访者日常生活的影响程度。问题是“在过去的四周中，由于健康问题影响到您的工作或其他日常活动的频繁程度是”，备选答案包括“1=总是，2=经常，3= 有时，4=很少 ，5=从不”。身体质量指数（BMI）为国际通用的健康指数， CGSS 2013系统没有直接给出该指标，本文通过BMI方法进行测算。一般而言，BMI 指数在 18-24 之间属于正常，24-28 之间属于过重，超过 28 则属于肥胖。为研究方便，利用BMI指数偏离程度将其转化为5个等级的变量，转换公式如下：
五、劳动人口健康水平影响因素的计量分析
1.劳动人口健康水平及影响因素的描述性统计分析
本文主要研究年龄、性别、锻炼次数、受教育程度（本人、父母）、收入（个人、家庭）、户籍、区域等因素对劳动人口健康水平的影响。首先对样本进行描述性统计分析。表2显示了劳动人口健康水平及各主要变量分析结果。其中，劳动人口健康水平达到良和优的比例较大，占样本总数87.1%，总体健康状况较好。
2.劳动人口健康水平的影响因素分析——基于有序logistic回归分析
以本文所确定的各影响因素为自变量进行有序logistic回归，并在此基础上分步骤对劳动人口健康水平进行详细分析。
第一步，在基本模型中对年龄进行设定，回归中加入年龄、年龄平方项和年龄立方项，结果如表3所示。年龄系数为正（0.07），年龄平方项系数为负（-0.003），表明年龄与健康水平之间存在倒U形关系，即劳动人口健康水平随着年龄增长先提高后降低。不同区域劳动人口健康水平有所差异，区域变量估算系数为-0.127，表明东部地区劳动年龄人口健康水平最高，其次为中部地区，西部地区最差，这与区域间的医疗水平、经济发展水平等有关，东部地区经济条件、医疗条件相对中西部地区更好。受教育程度与健康水平存在显著关系，估算系数为0.119。受教育程度越高，劳动人口健康水平越高，二者存在正向关系，这与以往专家的研究结论基本一致，说明教育程度高的劳动人口更加注重生活方式，注重医疗卫生，从而有利于自身健康。性别对劳动人口健康水平存在显著影响，估算系数为-0.212。女性劳动人口健康水平比男性劳动人口健康水平差；家庭收入对劳动人口健康水平存在正向影响，改善家庭经济条件有利于提升劳动人口健康水平；锻炼次数也对健康水平具有正向影响，体育锻炼有助于健康水平提升；而户籍、父母受教育程度和个人收入对健康的影响并不显著。
第二步，在模型一中对年龄进行分类并加入年龄虚拟变量，分析劳动人口健康水平的演变趋势。分析结果如表4所示。本文将年龄小于25岁设置为参照组，发现年龄对健康的影响为负，即在25岁以后，健康水平随着年龄增长而下降。而且随着年龄增加，年龄对健康水平的影响越来越大，影响系数从25-30岁的-0.137提高到50岁以上的-1.052。结合基本模型分析结果，健康水平与年龄存在倒U形关系，劳动人口健康水平在18-25岁最好。
第三步，在模型一基础上，模型二加入受教育程度虚拟变量。将受教育程度为小学及以下設置为参照组。表4显示受教育程度对健康的影响为正，而且影响系数最大的为高中教育（估算系数=0.443），其次为高等教育和初中教育。因此，普及高中教育对劳动人口健康水平的提升作用更为明显。
第四步，在模型二基础上，模型三再加入家庭收入虚拟变量。本文将家庭年收入5万及以上作为参照组。表4显示，收入越低，影响系数的绝对值越大，即随着家庭收入的提高对健康水平的影响越来越小。因此，提高贫困劳动人口的收入水平对于提升我国劳动人口整体健康水平具有重要作用。
第五步，在模型三基础上，模型四再加入区域虚拟变量。本文将西部地区作为参照组。表4显示，虽然中部地区检验系数不显著（sig.=0.285），但可以反映大致的趋势。结果显示，东部地区和中部地区的系数都为正，而且东部地区影响系数大于中部地区。表明目前我国劳动人口健康水平存在区域差距。
六、劳动人口健康水平演变趋势判断
本文运用matlab软件拟合劳动人口健康水平变动趋势方程，分析不同群体健康水平演变规律。
1.劳动人口健康水平演变趋势
分析劳动人口健康水平演变趋势发现，健康水平的演化方程有统计学意义的不止一个，表5给出了各方程的R方、P值及横向拟合误差百分比，通过综合分析得出劳动人口健康水平拟合的最佳变化率方程为三次方程。劳动人口健康水平演化趋势方程：
利用matlab对该曲线进行拟合，得到图1所示的拟合曲线，劳动人口的健康水平在16-23岁左右呈上升趋势，23岁左右达到最大值，证实了前文得出的劳动人口健康最大值在25岁之前的结论。健康水平在23岁之后开始下降，且曲线斜率较大，下降速度较快。在55岁之后，健康水平的下降速度明显放缓，而55岁恰是女性劳动人口退休的时间节点，表明劳动人口工作期间的健康水平下降速度更快。这也证实了舒尔茨（1990）对健康人力资本随着年龄增长而折旧的发现，劳动人口在工作状态下的健康人力资本折旧速度大于闲暇状态。〔20〕
该研究结论与以往的研究发现有所不同，健康峰值年龄提前了6岁左右。赵忠2006年的研究发现，我国农村人口的健康状况在30岁左右达到最优。其可能的原因是指标体系中考虑了BMI和ADL等生理指标，而以往研究多采用自评健康这一综合指标。自评健康的评价存在一定的主观性，生理指标应该更加客观。
2.不同劳动人口群体健康水平演变趋势
在分析了劳动人口总体健康水平演变趋势之后，我们需要进一步考虑，不同劳动人口群体健康水平的演变趋势是否存在差异的问题。本文将分性别、受教育程度、户籍、区域研究不同群体之间劳动人口健康水平的演变差异。
（1）不同性别劳动人口健康水平演变趋势
由软件拟合曲线如图2。男性和女性劳动人口的健康水平演变方程截距不同，男性高于女性。而且，男性劳动人口健康峰值大于女性劳动人口健康峰值。从图2可以看出，25-40岁男性和女性劳动人口的健康演变曲线几乎是平行的，即在40岁之前，男性和女性劳动人口健康水平的下降速度几乎是相同的，而在40岁之后，男性劳动人口健康水平下降速度明显放缓，女性劳动人口健康水平下降速度不减反增，呈现加速衰老态势，且在60岁退休时间节点，男性健康水平大于女性。因此，对中老年女性劳动人口的健康应给予重点关注。
（2）城乡劳动人口健康水平演变趋势
由软件拟合曲线如图3。城市和农村劳动人口的健康水平演变方程截距不同，农村高于城市。但是，农村劳动人口的健康水平下降速度较快，斜率明显大于城市劳动人口，城市劳动人口的健康水平在23岁之后大于农村劳动人口，而且方程之间的间距越来越大，在60岁左右，城市劳动人口的健康水平大约在4.05左右，而农村劳动人口的健康水平接近3.9。显然，城乡劳动人口的健康水平差距比较显著，提升农村地区医疗卫生条件、加强健康宣传等应作为缩小城乡劳动人口健康水平差距的工作重点。
由软件拟合曲线如图4。不同受教育程度劳动人口健康水平演变方程的截距不同，受教育程度越高，截距越大，而且，小学及以下教育程度的劳动人口健康峰值远远低于初中及以上教育程度的劳动人口。从图中还可以发现：
第一，受过高中教育和高等教育劳动人口的健康峰值较为接近，且在35岁之前两者的健康变动规律非常接近，但是，35岁之后两者的健康水平出现明显差别，说明接受高等教育的劳动人口在35岁之后开始具备明显的健康优势。普及高中教育对提升中青年劳动人口健康水平具有显著作用。
第二，初中、高中、小学及以下教育程度劳动人口在50岁之前的演变曲线基本平行，表明三个群体在50岁之前健康水平的下降速度基本一致。
第三，高等教育群体的健康演变曲线在35岁之后越来越平缓，与其他三条曲线之间的间距也越来越大。表明受过高等教育的劳动人口其健康水平在35岁之后明显大于高中及以下劳动人口，且下降速度明显放缓，与其他群体的健康优势也越来越大。
由软件拟合曲线如图5。东部地區劳动人口的健康水平明显大于中西部地区劳动人口，且东部地区劳动人口的健康峰值大于中西部地区劳动人口，而中部地区和西部地区劳动人口健康水平及变化规律基本一致。
总体而言，不同劳动人口群体的健康水平演变趋势是有差异的，这些差异加深了我们对劳动人口健康水平的整体认识。提升劳动人口健康水平，应按不同群体进行分类指导，尤其是关注中老年女性、农村人口、贫困地区劳动人口的健康提升至关重要。同时，提高劳动人口健康水平是一项系统的复杂工程，需要结合医疗卫生、教育普及、缩小收入差距等工作协调推进。
七、结论与政策启示
1.目前我国劳动人口的健康水平整体较好，劳动人口健康优良比例达87.1%，但是不同性别、受教育程度、区域及城乡劳动人口群体的健康水平演变趋势呈现差异性。“没有全民健康，就没有全面小康”。所以，提高国民健康水平要“补短板”，关注中老年女性、农村、贫困地区劳动人口的健康需求，从而提升国民整体健康素质。另外，劳动人口健康状况受到年龄、性别、受教育程度、锻炼次数、家庭收入、区域等因素的影响。而健康水平的提升是一项系统工程，需要加强部门协作，从教育、经济、扶贫等方面全面着手。
2.劳动人口的健康水平与年龄呈现“倒U形”关系，随年龄增长先提高后下降，且在23岁左右达到峰值。与其他研究相比，本文的研究中加入了BMI、ADL等客观指标，使劳动人口健康峰值提前近6岁左右。另外还发现，劳动人口工作期间的健康水平下降速度更快。根据十九大报告关于健康中国战略的实施要为人民群众提供全周期的健康服务的精神，针对劳动人口在不同年龄时期呈现的不同健康特征，应对不同时期的劳动人口进行分类引导，重点做好职业健康宣传、职业健康保障等工作。
3.男性劳动人口的健康水平高于女性，无论从健康峰值还是总体健康水平而言男性均优于女性。尤其在40岁以后，男性劳动人口健康水平的下降速度放缓，而女性则加速衰老，使得男性劳动人口在40岁以后的健康优势更大。在发挥男性劳动人口健康优势的同时，应对中老年女性的健康进行重点关注，普及健康知识，加强健康教育，提升中老年女性劳动人口对健康的重视程度。
4.城市劳动人口的健康水平高于农村劳动人口。农村劳动人口的健康水平虽然起点大于城市劳动人口，但下降速度较快，使得城市劳动人口的健康水平在23岁之后大于农村劳动人口，而且两者之间的差距也越来越大。应进一步打破户籍限制，改善农民工的工作、居住、医疗环境条件，提高农村医疗服务水平，缩小城乡劳动人口的健康差距。
5.教育对于健康有一定促进作用。受过高等教育的劳动人口的健康水平明显高于其他群体，在35岁之后更是明显大于高中及以下劳动人口，且下降速度明显放缓，与其他群体相比健康优势越来越大。教育程度为初中、高中、小学及以下的劳动人口在50岁之前其健康水平下降的速度基本一致。受过高中教育和高等教育劳动人口的健康变动规律在35岁之前非常接近，35岁之后两者的健康水平开始出现明显差别。高中教育对劳动人口的健康影响最大，普及高中教育对提升我国劳动人口的整体健康水平具有明显作用。
本文的研究还发现，东部地区劳动人口的健康水平明显比中西部地区劳动人口健康水平好。对此应结合我国2020年实现全面小康的宏伟战略目标切实实施全民健康计划，加强对中西部地区教育资源的支持和倾斜，扩大贫困地区收入来源，缩小东西部地区医疗水平差距，提升中西部地区人口健康水平。
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（责任编辑：张 琦）
〔摘要〕 健康的劳动人口是提升国家和地区经济增长的源动力。劳动人口健康水平提升将有效缓解老龄化难题，帮助我国实现从“人口红利”到“健康红利”的转变。分析劳动人口健康水平影响因素以及不同劳动人口群体的健康水平演变趋势发现，我国劳动人口的健康水平整体较好，健康优良比例达87%；年龄、受教育程度、锻炼次数、家庭收入、户籍等因素对劳动人口健康水平有显著影响，且在23岁左右达到峰值；但不同性别、受教育程度、区域及城乡劳动人口群体的健康水平演化趋势呈现差异性，男性健康水平好于女性，尤其是40岁之后的健康优势更大；受过高等教育的劳动人口的健康水平明显好于其他群体，高中阶段教育对劳动人口健康水平的影响程度最大；东部地区劳动人口的健康水平好于中西部地区；城市劳动人口的健康水平优于农村。
〔关键词〕 健康中国；劳动人口；健康水平；人口群体；人口红利；健康红利
〔中图分类号〕F241.4 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1000-4769（2018）01-0038-10
一、引言
健康作为人力资本的重要组成部分，是促进人的全面发展的必然要求，也是经济社会发展的基础条件。2015年党的十八届五中全会首次提出，推进健康中国建设战略；2016年在全国卫生与健康大会上习近平总书记强调没有全民健康，就没有全面小康，要把提升人民健康水平放在优先发展的战略地位；2017年10月，习近平总书记在中共十九大报告中进一步强调健康中国战略，指出人民健康是民族昌盛和国家富强的重要标志……目前我国社会的主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡、不充分发展之间的矛盾……而人们对健康的需要应该是最基本也是最重要的需求。实施健康中国战略、实现全民健康具有重要战略意义。
根据《“健康中国2030”规划纲要》，提升劳动人口的健康水平要从广泛的健康影响因素入手，全方位、全周期保障人民健康。那么，影响劳动人口健康水平的因素有哪些？劳动人口健康水平的演变规律又是怎样的？本文将通过对劳动人口健康水平影响因素以及健康水平演变趋势的分析，丰富健康人力资本理论并为政府健康领域的决策提供有一定参考价值的依据。
二、研究综述
上世纪60年代，在经济学家正式提出人力资本理论时，健康即被视为重要的人力资本形式（ Mushkin，1962；Becker，1964）。〔1〕本文在人力资本理论框架下梳理现有关于人口健康的文献发现，国内外学者在健康水平评价指标、健康水平影响因素、不同人口群体健康水平等方面进行了丰富的研究。
1.健康水平评价指标
自评健康（SH）是评价健康水平最常用的指标。Hurd & McGarry（1995）、 Idler & Benyamini（1997）的研究均发现自评健康水平与死亡率以及重大疾病发生率之间存在较强的相关关系。〔2〕Poortinga（2006）认为自评健康是预测健康状况的较好指标，其稳健性甚至优于某些客观测量指标（Yip等，2007）。〔3〕Gerdtham和Johannesson（1999） 、刘国恩（2004） 、赵忠（2006）、陈友华等（2011）、杜鹏（2013）均采用自评健康作为人口健康水平的评价指标。〔4〕随着健康内涵的逐渐丰富，心理健康（MH）也逐渐成为衡量人口健康水平的重要指标。如Perlinetal & Stansfeldetal（2008）、王桂新等（2011）、Bressan （2014）〔5〕均在健康评价中采用了心理健康指标。由于自评健康和心理健康指标带有很大主观性，学者们引入了一些客观指标，如患病率（Perlinetal & Stansfeldetal、王桂新等）、日常生活自理能力（ADL）（Bressan2014）、身体质量指数（BMI）（熊艾伦等2016）等。〔6〕但梳理发现，现有文献中综合性健康评价指标的研究较为缺乏，为了弥补这一不足，本文选择自评健康（SH），心理健康（MH），日常生活自理能力（ADL），身体质量指数（BMI）四类指标综合评价劳动人口健康水平，并在此基础上创建健康指数，综合衡量劳动人口健康水平。
2.健康水平影响因素
早在20世纪70年代，Grossman便提出了健康生产函数概念，他认为消费者可以通过健康生产的方式补充健康资本的消耗。〔7〕此后，Wilkinson （1997）、齐良书等（2011）通过研究收入与健康的关系发现不同收入的人群其健康水平是有差异的。〔8〕Adler.etal（1993）、F. Curtis Breslin （2008）、程令国等（2014）、胡安宁等（2014）专家通过分析教育与健康之间的关系，发现教育对健康具有一定促进作用。〔9〕于晓薇等（2010）、焦开山等（2014）认为年龄、性别等自然属性是影响健康的重要因素。〔10〕杜本峰，王旋（2013）、焦开山等（2014）还将户籍、区域作为社会经济地位指标纳入影响因素分析中。〔11〕本文基于综合考虑选择年龄、性别、受教育程度（本人、父母）、收入（个人、家庭）、户籍、区域等因素入手，分析上述因素对劳动人口健康水平的影响。
3.不同人口群体健康水平
既然不同群体的健康水平存在差异，研究特定群体的健康水平具有一定的价值。对此，赵忠（2006）分析了我国农村人口健康状况及其影响因素；李建新等（2014）、牛建林等（2014）比较研究了城乡人口健康状况差异及对劳动参与率的影响〔12〕；曾毅等（2004）探讨了高龄老人的健康状况〔13〕，陈友华（2011）、杜鹏（2013）、姜向群等（2015）分析了老年人的健康水平〔14〕；邓利方（2012）、梁宏，熊美娟（2015）则对中国劳动力的健康状况和差异进行了分析。〔15〕根据对不同群體健康水平研究文献的梳理发现，学者们的研究重点多集中于老年人口、城镇人口、农村人口等特定群体，为了进一步搞清劳动人口的健康水平，本文选择不同劳动人口群体为研究对象，剖析其健康状况。
4.健康随年龄变化规律
Harman（1981）研究发现，身体的各项机能随年龄增加而显著下降，各种慢性病和功能性丧失直接导致与老年人机体相关的健康指标呈下降趋势。〔16〕George Linda（1985）和骆为祥等（2011）的研究指出，随着年龄增大，老年人的健康状况日趋下降。〔17〕但现有文献显示相关研究只针对老年人口，探讨老年人口健康与年龄之间的关系，也未测算人口健康水平演变趋势，而关于劳动人口健康水平的研究更多集中于健康对劳动参与或劳动供给的影响分析（张车伟，2003；朱玲，2009；李琴，2014）〔18〕，关于劳动人口健康水平演变趋势和内在规律的研究则较为缺乏。那么，劳动人口健康水平演变趋势究竟是怎样的？不同性别劳动人口、城乡劳动人口、不同受教育程度劳动人口、不同区域劳动人口的健康水平演变趋势有什么差异？对这些问题的深入分析将有助于我们从深层次探析劳动人口健康水平演变趋势，总结规律、分析差异，丰富劳动人口健康研究的相关理论，为提高劳动人口健康水平提供决策参考。
基于以上梳理、综合及评析，本文拟在以下三个方面进行创新：第一，结合健康内涵，构建综合性健康评价指数，对我国目前劳动人口健康水平进行衡量；第二，以劳动人口为研究对象，剖析我国劳动人口健康水平的影响因素；第三，探析劳动人口健康水平演变趋势，并分性别、受教育程度、区域、城乡等不同维度研究劳动人口健康水平的演化差异。
三、劳动人口健康水平影响经济增长的机理及计量模型
1.影响机理
健康也是生产力，经济发展理论及现实经验均表明，劳动人口的健康状况是影响劳动生产率的重要因素，健康状况越好，劳动者生产效率越高。尤其在我国人口年龄结构迅速老龄化及劳动力资源逐渐成为稀缺生产要素的时代背景下，人口特别是劳动人口健康水平的提升将有效缓解老龄化难题，帮助我国实现从“人口红利”到“健康红利”的转变。经济增长理论认为人力资本投入是经济增长的重要源泉之一，而健康是人力资本的重要组成部分。根据柯布道格拉斯的生产函数理论，劳动人口通过教育和健康投入能够提升人力资本存量，从而促进经济增长。Bhargava等（2001）用成人生存率指标替代健康状况的研究发现，健康状况提高1%，将使经济增长率提高0.05%。〔19〕而经验表明健康对于国家和地区的宏观经济增长以及劳动生产效率的提高确实具有一定作用。
健康能够有效改善劳动力质量。劳动力资源是经济增长的基石，其数量和质量是经济增长的强大推动力量，而健康是劳动力质量的主要表现，因此，研究劳动人口的健康水平，尤其是不同性别、受教育程度、区域及城乡劳动人口群体健康水平是十分重要的。首先，劳动人口健康水平提升可以增加劳动人口的工作时间和工作效率，让劳动者可以更有效地参与工作。其次，劳动人口健康水平提升可以有效延长人口寿命，而预期寿命延长会增加教育投入和健康投入，从而提高劳动力素质。再次，健康水平提升可使更多的劳动人口满足工作对健康的需要。所以劳动人口的健康水平提升将帮助我国实现从“人口红利”到“健康红利”的转变；挖掘当前劳动人口的“健康资本存量”对促进经济增长，帮助我国跨过中等收入国家陷阱起着至关重要的作用。
健康水平提升还明显有助于老龄化问题的解决。在我国老龄化背景下，劳动力已越来越成为稀缺资源，“人口红利”正在消失。老龄化问题的本质是人口年龄结构变化和经济社会发展不协调、不匹配造成的劳动力短缺。本文认为，无论是“全面两孩”政策还是即将出台的延迟退休政策都可以在一定程度上缓解我国人口结构老化和劳动力短缺问题，而健康中国战略的实施将为这两项政策提供支撑和补充。一方面，健康中国战略的实施将提升全民健康水平，为劳动人口延迟退休和育龄人口的健康生育奠定生理基础。另一方面，通过健康水平的提升可以更好地发挥目前劳动力的产出效率，缓解人口老龄化带来的劳动力短缺问题。十九大报告关于实施健康中国战略篇章中提出，要加强人口发展战略研究，积极应对人口老龄化……体现了用人口健康水平的提升缓解人口老龄化难题和优化人口结构的战略思想。
然而，健康随年龄增长会产生折旧。20世纪70年代，Grossman建立的健康人力资本理论模型认为，人口健康是人力资本的重要储备，即健康人力资本。Grossman利用投资理论证实，年龄增加将使健康资本的折旧率增加，即随着年龄增长，健康人力资本逐步下降。此模型的分析框架如下：
Ht是第t期健康人力资本存量，It是第t期健康投资，δ是健康人力资本折旧率，随着年龄变化而不同，且δ受教育、收入水平等因素影响。教育对健康的影响体现为：教育水平的提升将降低健康折旧速度，提升健康人力资本的生产效率。世界卫生组织的报告指出，加强教育能够有效促进健康，受过教育的人口可以接触到与卫生健康有关的信息，并且可以很好地利用卫生保健服务，从而能够更健康地生活。教育对健康的影响过程一般归纳为“预算约束放松说”和“效率提升说”两种渠道假说，一方面教育能提高劳动者的健康预算约束，为劳动者提供更好的物质条件；另一方面，教育提升了健康的“生产效率”和“配置效率”。提高劳动人口受教育水平，不仅可以直接提高我国教育人力资本的产出水平，还可以间接增加健康的人力资本，从而提升我国人力资本总量。收入差距影响人口健康主要体现为收入高的群体可以获得更优质的医疗资源和健康服务。从宏观层面看，东西部地区居民收入差距以及城乡贫富差距导致医疗资源配置不平衡，中西部地区和东部地区的医疗卫生水平差距较大，城乡基本医疗卫生服务也未达到均等化，医疗资源配置和医疗服务水平存在较为明显的差距。究其根本原因仍在于东部与中西部、城市和农村之间经济发展水平和居民收入水平存在差距。从微观层面看，收入水平高的人群可以消费更好的医疗资源，也能够承担更高的健康成本，从而导致不同收入群体之间的健康差距。此外，健康的生活方式对人们的健康水平具有显著影响。社會流行病学研究发现，参与健身活动越频繁，其健康状况越好，而男女之间的健康水平本身存在一定差异。综上，本文将分区域、分城乡对劳动人口的健康水平进行研究，研判不同劳动人口群体之间的差距和规律。
2.计量模型及研究框架设计
根据对劳动人口健康水平演变趋势及内在规律的剖析，本文着重围绕年龄、教育、收入等因素构建劳动人口健康状况影响模型，基本计量模型如下：
H=H（age，education， income， exercise， gender，region，residence）
其中，H代表劳动人口健康水平，年龄（age）代表健康折旧率。education， income，gender，region，residence，exercise分别代表教育、收入、性别、区域、城乡、体育锻炼等因素。
本文的研究框架设计如下：
在构建包含自评健康（SH）、心理健康（MH）、日常生活自理能力（ADL）、身体质量指数（BMI）的综合评价指标体系基础上评价劳动人口健康水平，分析其影响因素，通过logistic等定量方法分析年龄、性别、锻炼次数、受教育程度（本人、父母）、收入（个人、家庭）、户籍、区域等有关对劳动人口健康的影响；剖析劳动人口健康状况演变趋势，模拟不同群体（如性别、城乡、受教育程度、区域）健康水平的演变规律。
四、数据来源及指标选取
1.数据来源
本文的数据来自“中国综合社会调查2013（Chinese General Social Survey，下文统称CGSS2013系统）”收集的社会、社区、家庭、个人多层次数据。CGSS 2013系统采取多层次分层抽样方法，调查对象涵盖全国28个省份①，共获得样本数11438份。本研究将样本限于年龄18-60 岁个体，除去部分缺失值和异常值样本，筛选之后参与分析的有效样本量为 8235个。有关年龄、性别、锻炼次数、受教育程度（本人、父母）、收入（个人、家庭）、户籍、区域等对劳动人口健康水平的影响因素选取及赋值情况见表1。
2.劳动人口健康评价指标体系
（1）健康评价指标选取
结合CGSS 2013系统，本文选取自评健康（SH）、心理健康（MH）、日常生活自理能力（ADL）、身体质量指数（BMI）作为评价健康的指标。自评健康（SH）是对自身健康状况的自我衡量，受访者被要求对自身健康状况进行等级评定。问题是“您觉得您目前的身体健康状况”，备选答案包括“1=很不健康，2=比较不健康，3=一般， 4=比较健康 ，5=很健康”。心理健康（MH）是对被访者心情和情绪的评价。问题是“在过去的四周中，感到心情抑郁或沮丧的频繁程度是”，备选答案包括“1=总是，2=经常，3=有时，4=很少 ，5=从不”。日常生活自理能力（ADL）是健康问题对被访者日常生活的影响程度。问题是“在过去的四周中，由于健康问题影响到您的工作或其他日常活动的频繁程度是”，备选答案包括“1=总是，2=经常，3= 有时，4=很少 ，5=从不”。身体质量指数（BMI）为国际通用的健康指数， CGSS 2013系统没有直接给出该指标，本文通过BMI方法进行测算。一般而言，BMI 指数在 18-24 之间属于正常，24-28 之间属于过重，超过 28 则属于肥胖。为研究方便，利用BMI指数偏离程度将其转化为5个等级的变量，转换公式如下：
五、劳动人口健康水平影响因素的计量分析
1.劳动人口健康水平及影响因素的描述性统计分析
本文主要研究年龄、性别、锻炼次数、受教育程度（本人、父母）、收入（个人、家庭）、户籍、区域等因素对劳动人口健康水平的影响。首先对样本进行描述性统计分析。表2显示了劳动人口健康水平及各主要变量分析结果。其中，劳动人口健康水平达到良和优的比例较大，占样本总数87.1%，总体健康状况较好。
2.劳动人口健康水平的影响因素分析——基于有序logistic回归分析
以本文所确定的各影响因素为自变量进行有序logistic回归，并在此基础上分步骤对劳动人口健康水平进行详细分析。
第一步，在基本模型中对年龄进行设定，回归中加入年龄、年龄平方项和年龄立方项，结果如表3所示。年龄系数为正（0.07），年龄平方项系数为负（-0.003），表明年龄与健康水平之间存在倒U形关系，即劳动人口健康水平随着年龄增长先提高后降低。不同区域劳动人口健康水平有所差异，区域变量估算系数为-0.127，表明东部地区劳动年龄人口健康水平最高，其次为中部地区，西部地区最差，这与区域间的医疗水平、经济发展水平等有关，东部地区经济条件、医疗条件相对中西部地区更好。受教育程度与健康水平存在显著关系，估算系数为0.119。受教育程度越高，劳动人口健康水平越高，二者存在正向关系，这与以往专家的研究结论基本一致，说明教育程度高的劳动人口更加注重生活方式，注重医疗卫生，从而有利于自身健康。性别对劳动人口健康水平存在显著影响，估算系数为-0.212。女性劳动人口健康水平比男性劳动人口健康水平差；家庭收入对劳动人口健康水平存在正向影响，改善家庭经济条件有利于提升劳动人口健康水平；锻炼次数也对健康水平具有正向影响，体育锻炼有助于健康水平提升；而户籍、父母受教育程度和个人收入对健康的影响并不显著。
第二步，在模型一中对年龄进行分类并加入年龄虚拟变量，分析劳动人口健康水平的演变趋势。分析结果如表4所示。本文将年龄小于25岁设置为参照组，发现年龄对健康的影响为负，即在25岁以后，健康水平随着年龄增长而下降。而且随着年龄增加，年龄对健康水平的影响越来越大，影响系数从25-30岁的-0.137提高到50岁以上的-1.052。结合基本模型分析结果，健康水平与年龄存在倒U形关系，劳动人口健康水平在18-25岁最好。
第三步，在模型一基础上，模型二加入受教育程度虚拟变量。将受教育程度为小学及以下設置为参照组。表4显示受教育程度对健康的影响为正，而且影响系数最大的为高中教育（估算系数=0.443），其次为高等教育和初中教育。因此，普及高中教育对劳动人口健康水平的提升作用更为明显。
第四步，在模型二基础上，模型三再加入家庭收入虚拟变量。本文将家庭年收入5万及以上作为参照组。表4显示，收入越低，影响系数的绝对值越大，即随着家庭收入的提高对健康水平的影响越来越小。因此，提高贫困劳动人口的收入水平对于提升我国劳动人口整体健康水平具有重要作用。
第五步，在模型三基础上，模型四再加入区域虚拟变量。本文将西部地区作为参照组。表4显示，虽然中部地区检验系数不显著（sig.=0.285），但可以反映大致的趋势。结果显示，东部地区和中部地区的系数都为正，而且东部地区影响系数大于中部地区。表明目前我国劳动人口健康水平存在区域差距。
六、劳动人口健康水平演变趋势判断
本文运用matlab软件拟合劳动人口健康水平变动趋势方程，分析不同群体健康水平演变规律。
1.劳动人口健康水平演变趋势
分析劳动人口健康水平演变趋势发现，健康水平的演化方程有统计学意义的不止一个，表5给出了各方程的R方、P值及横向拟合误差百分比，通过综合分析得出劳动人口健康水平拟合的最佳变化率方程为三次方程。劳动人口健康水平演化趋势方程：
利用matlab对该曲线进行拟合，得到图1所示的拟合曲线，劳动人口的健康水平在16-23岁左右呈上升趋势，23岁左右达到最大值，证实了前文得出的劳动人口健康最大值在25岁之前的结论。健康水平在23岁之后开始下降，且曲线斜率较大，下降速度较快。在55岁之后，健康水平的下降速度明显放缓，而55岁恰是女性劳动人口退休的时间节点，表明劳动人口工作期间的健康水平下降速度更快。这也证实了舒尔茨（1990）对健康人力资本随着年龄增长而折旧的发现，劳动人口在工作状态下的健康人力资本折旧速度大于闲暇状态。〔20〕
该研究结论与以往的研究发现有所不同，健康峰值年龄提前了6岁左右。赵忠2006年的研究发现，我国农村人口的健康状况在30岁左右达到最优。其可能的原因是指标体系中考虑了BMI和ADL等生理指标，而以往研究多采用自评健康这一综合指标。自评健康的评价存在一定的主观性，生理指标应该更加客观。
2.不同劳动人口群体健康水平演变趋势
在分析了劳动人口总体健康水平演变趋势之后，我们需要进一步考虑，不同劳动人口群体健康水平的演变趋势是否存在差异的问题。本文将分性别、受教育程度、户籍、区域研究不同群体之间劳动人口健康水平的演变差异。
（1）不同性别劳动人口健康水平演变趋势
由软件拟合曲线如图2。男性和女性劳动人口的健康水平演变方程截距不同，男性高于女性。而且，男性劳动人口健康峰值大于女性劳动人口健康峰值。从图2可以看出，25-40岁男性和女性劳动人口的健康演变曲线几乎是平行的，即在40岁之前，男性和女性劳动人口健康水平的下降速度几乎是相同的，而在40岁之后，男性劳动人口健康水平下降速度明显放缓，女性劳动人口健康水平下降速度不减反增，呈现加速衰老态势，且在60岁退休时间节点，男性健康水平大于女性。因此，对中老年女性劳动人口的健康应给予重点关注。
（2）城乡劳动人口健康水平演变趋势
由软件拟合曲线如图3。城市和农村劳动人口的健康水平演变方程截距不同，农村高于城市。但是，农村劳动人口的健康水平下降速度较快，斜率明显大于城市劳动人口，城市劳动人口的健康水平在23岁之后大于农村劳动人口，而且方程之间的间距越来越大，在60岁左右，城市劳动人口的健康水平大约在4.05左右，而农村劳动人口的健康水平接近3.9。显然，城乡劳动人口的健康水平差距比较显著，提升农村地区医疗卫生条件、加强健康宣传等应作为缩小城乡劳动人口健康水平差距的工作重点。
由软件拟合曲线如图4。不同受教育程度劳动人口健康水平演变方程的截距不同，受教育程度越高，截距越大，而且，小学及以下教育程度的劳动人口健康峰值远远低于初中及以上教育程度的劳动人口。从图中还可以发现：
第一，受过高中教育和高等教育劳动人口的健康峰值较为接近，且在35岁之前两者的健康变动规律非常接近，但是，35岁之后两者的健康水平出现明显差别，说明接受高等教育的劳动人口在35岁之后开始具备明显的健康优势。普及高中教育对提升中青年劳动人口健康水平具有显著作用。
第二，初中、高中、小学及以下教育程度劳动人口在50岁之前的演变曲线基本平行，表明三个群体在50岁之前健康水平的下降速度基本一致。
第三，高等教育群体的健康演变曲线在35岁之后越来越平缓，与其他三条曲线之间的间距也越来越大。表明受过高等教育的劳动人口其健康水平在35岁之后明显大于高中及以下劳动人口，且下降速度明显放缓，与其他群体的健康优势也越来越大。
由软件拟合曲线如图5。东部地區劳动人口的健康水平明显大于中西部地区劳动人口，且东部地区劳动人口的健康峰值大于中西部地区劳动人口，而中部地区和西部地区劳动人口健康水平及变化规律基本一致。
总体而言，不同劳动人口群体的健康水平演变趋势是有差异的，这些差异加深了我们对劳动人口健康水平的整体认识。提升劳动人口健康水平，应按不同群体进行分类指导，尤其是关注中老年女性、农村人口、贫困地区劳动人口的健康提升至关重要。同时，提高劳动人口健康水平是一项系统的复杂工程，需要结合医疗卫生、教育普及、缩小收入差距等工作协调推进。
七、结论与政策启示
1.目前我国劳动人口的健康水平整体较好，劳动人口健康优良比例达87.1%，但是不同性别、受教育程度、区域及城乡劳动人口群体的健康水平演变趋势呈现差异性。“没有全民健康，就没有全面小康”。所以，提高国民健康水平要“补短板”，关注中老年女性、农村、贫困地区劳动人口的健康需求，从而提升国民整体健康素质。另外，劳动人口健康状况受到年龄、性别、受教育程度、锻炼次数、家庭收入、区域等因素的影响。而健康水平的提升是一项系统工程，需要加强部门协作，从教育、经济、扶贫等方面全面着手。
2.劳动人口的健康水平与年龄呈现“倒U形”关系，随年龄增长先提高后下降，且在23岁左右达到峰值。与其他研究相比，本文的研究中加入了BMI、ADL等客观指标，使劳动人口健康峰值提前近6岁左右。另外还发现，劳动人口工作期间的健康水平下降速度更快。根据十九大报告关于健康中国战略的实施要为人民群众提供全周期的健康服务的精神，针对劳动人口在不同年龄时期呈现的不同健康特征，应对不同时期的劳动人口进行分类引导，重点做好职业健康宣传、职业健康保障等工作。
3.男性劳动人口的健康水平高于女性，无论从健康峰值还是总体健康水平而言男性均优于女性。尤其在40岁以后，男性劳动人口健康水平的下降速度放缓，而女性则加速衰老，使得男性劳动人口在40岁以后的健康优势更大。在发挥男性劳动人口健康优势的同时，应对中老年女性的健康进行重点关注，普及健康知识，加强健康教育，提升中老年女性劳动人口对健康的重视程度。
4.城市劳动人口的健康水平高于农村劳动人口。农村劳动人口的健康水平虽然起点大于城市劳动人口，但下降速度较快，使得城市劳动人口的健康水平在23岁之后大于农村劳动人口，而且两者之间的差距也越来越大。应进一步打破户籍限制，改善农民工的工作、居住、医疗环境条件，提高农村医疗服务水平，缩小城乡劳动人口的健康差距。
5.教育对于健康有一定促进作用。受过高等教育的劳动人口的健康水平明显高于其他群体，在35岁之后更是明显大于高中及以下劳动人口，且下降速度明显放缓，与其他群体相比健康优势越来越大。教育程度为初中、高中、小学及以下的劳动人口在50岁之前其健康水平下降的速度基本一致。受过高中教育和高等教育劳动人口的健康变动规律在35岁之前非常接近，35岁之后两者的健康水平开始出现明显差别。高中教育对劳动人口的健康影响最大，普及高中教育对提升我国劳动人口的整体健康水平具有明显作用。
本文的研究还发现，东部地区劳动人口的健康水平明显比中西部地区劳动人口健康水平好。对此应结合我国2020年实现全面小康的宏伟战略目标切实实施全民健康计划，加强对中西部地区教育资源的支持和倾斜，扩大贫困地区收入来源，缩小东西部地区医疗水平差距，提升中西部地区人口健康水平。
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（责任编辑：张 琦）
