试论健康投资对事业的影响由代写论文中心提供特别整理，本文从健康及健康投资；我国健康及健康投资现状；健康人力资本投资与就业这几方面来进行分析研究。更多医学论文代写下载请联系论文代写专区。
1 引言
1.1 健康及健康投资
世界卫生组织将健康定义为：不仅为疾病或羸弱之消除,而系体格、精神与社会之完全代写医学论文健康状态，而不仅仅是没有疾病或身体虚弱。健康作为一种存量资本，随着年龄的增长会持续减少或贬值，而且越到生病的后期贬值速度越快，但也能通过健康投资而维持或增加。一般认为，健康投资就是为了防治疾病，恢复和发展人的社会活动能力和劳动生产能力而消耗的卫生资源。[1]改善健康的健康投资有多种实现形式，包括改变行为生活方式、改善遗传因子、提高生活消费水平和代写医学职称论文改造生活环境以及加强医疗卫生保健服务等。本文健康及健康投资主要是分析健康投入的增加是如何提高健康存量的，就健康来说，主要是指身体、心理、社会适应以及它们如何影响就业及收入的。
关于健康对就业的影响，国内早期研究，樊明利用美国国家医疗支出调查数据对劳动参与进行研究，结果认为，健康对劳动参与具有显着影响；魏众使用中国健康与营养调查(CHNS)数据，测算了健康状况对农户就业参与的影响，结果认为，健康状况对劳动参与及非农就业机会都有显着的影响，但在传统的种植业领域,健康并不是劳动参与的决定性因素。关于健康与收入关系，大多数研究认为健康与收入正相关，国内学者刘国恩等利用中国健康与营养调查数据，建立了以家庭为基础的个人收入生产函数，结果表明，个人健康与家庭人均收入高度相关；张车伟代写医学硕士论文测算健康对农户种植业收入的影响，结果认为，健康对种植业收入具有显着影响。但也有一些研究发现健康对收入没有影响，或影响很小，如魏众的研究认为健康因子与工资存在一定的正相关关系，但是健康对工资的影响并不显着。本文正是在前人的研究基础上采用OLS分析方法进行进一步的验证，并希望有新的发现。
1.2 我国健康及健康投资现状
随着人们物质生活水平、健康意识及健康投资观念的提高，我国整体健康水平显着改善。根据卫生部公布的数据，1949 年以前，人均预期寿命仅为35 岁，到2000 年上升到71.4 岁，2009 年，平均寿命是73.05 岁，其中男性为71.3 岁，女性是74.8 岁，明显高于世界平均水平69 岁。人口死亡率由1949 年20‰下降到2009 年的7.08‰，其中2003 年最低达6.40‰。婴儿死亡率由解放前的200‰左右下降到2005 年的19.0&代写医学发表论文permil;。居民营养状况也得到明显改善，从营养结构上看，碳水化合物、脂肪、蛋白质比重从1989 年的68.8%、19.3%、11.5%到2004 年的60%、27.5%、12.5%。就疾病发病率来看，居民两周发病率平均下降6.8‰，其中0～4 岁婴儿发病率由1998 年201.8‰下降到2003 年的133‰，下降了68.8‰。
就健康投资，卫生总费用增长迅速，但和发达国家相比代写论文差距仍很大。卫生支出从1978 年的110.21 亿元增加到2009 年的17204.81 亿元，增长156 倍，占GDP比重由3.02%上升到5.13%，其中政府卫生支出比重分别为32.2%、27.2%，社会卫生支出比重分别为47.4%、34.6%，个人卫生支出比重分别为20.4%、38.2%。这些数据表明，尽管我国卫生总支出绝对数在增加，但政府和社会卫生支出实际在下降，个人卫生支出在大幅上升。比较城市和农村健康投资状况，农村的医疗保健支出明显低于城镇居民。2009 年，城镇和农村居民人均年消费支出分别为12264.6元、3993.5 元，人均医疗保健支出分别为856.4 元（7.0%）、287.5（7.2%）。
2 健康人力资本投资与就业
2.1 健康对就业影响的经济学分析
健康对就业的影响通常表现为对劳动者的劳动参与能力、劳动时间分配以及工资收入的影响。包括两方面经济学含义：一方面健康存量提高增加了厂商对劳动者的需求。假设厂商追求利润最大化(完全竞争下)，则利润函数：
由（4）知，利润与健康正相关，即随着劳动者的健康存量增加，产量将增加，进而厂商利润增加，反之，则相反。
另一方面，健康存量的高低直接影响劳动者闲暇、工作和其他时间分配（这里定义为健康生产时间）。由效用函数U=U(H,G)与健康生产函数H=H(I,L,0; )得到：
（5）
劳动者的效用最大化是劳动者效应水平和预算约束水平相互作用的结果。总预算约束包括时间预算约束（ ）和收入约束（I=W）。健康水平直接影响劳动者的劳动时间和闲暇时间分配以及劳动者的收入水平，进而影响总预算约束和效用水平。如果劳动者健康状况恶化，收入水平将下降，工作时间和闲暇会减少，健康生产时间就会增加，总预算和效应水平下降，劳动者最终退出劳动力市场。
2.2 计量分析
2.2.1 数据、变量
本文所用数据来自2008 年“第四次国家卫生服务调查”数据，该调查涉及全国94 个县（市区）、470 个乡镇（街道）、940 个行政村（居委会）、56400 户家庭，因此具有很强的代表性和权威性。本文研究对象正是这94 个样本地区。
本文的变量选取包括人口特征、健康状况以及经济特征三个方面。其中人口特征选用性别（男性比重）、婚否（在婚比重）、人均受教育年限三个指标，健康状况以疾病严重程度（每千人两周患病天数）、失能（每千人两周卧床天数、每千人两周休工天数）、 医疗费（门诊就诊费、住院费），经济特征（人均年收入、就业率），尽管这些指标不能完全说明三个变量特征，但不乏有一定的代表性。另外本文也是处于数据采集和操作方便的次优选择。
2.2.2 回归分析结果
本文以计量回归方法分析健康对就业率、收入的影响。通过回归分析检验健康投资对就业和收入是否有影响，并试图通过这一研究从微观层面来考察健康状况同就业与收入间的关系。
①健康对就业率的影响分析
以就业率为因变量，以性别( )、婚姻( )、人均受教育年限( )、每千人两周患病天数( )、每千人两周卧床天数( )、每千人两周休工天数( )、就诊费( )、住院费( )为自变量建立就业率多元回归模型：
使用eviews软件进行回归，得到：
由回归结果看出患病天数、卧床天数、休工天数对就业率影响很不显着，分析原因可是由于这几个变量间存在共线性的原因，根据P值情况，依次剔除自变量X4、X6和X5（可能解释：X8与X4和X5线形相关，X6与X5线形相关，X7与X4线形相关，分别作相关变量的普通最小二乘估计可证明），最终得到下面结论：
LNY1=1.09792872095*LNX1+0.671357167806*LNX2+-0.780974673022*LNX3-0.0772985633554*LNX7 -0.118917142341*LNX8
观察此方程，尽管与原设定模型变量有偏差，但并不对我们的预期结论矛盾，患病天数、卧床天数、休工天数一定程度上也反映在就诊费用和住院费上，“理性人”不会因为无病或病轻而加大医疗费的支出，所以用患病时间内发生的医疗费来估算疾病损失反映健康状况。结论看出就诊费和住院费对就业率的影响都是反向的，符合客观事实，即健康状况影响就业率，好的身体状况对就业有利，差的身体状况不利于就业。其原因在于患病导致劳动能力下降甚至丧失，代写论文并最终退出劳动市场，结构性失业与摩擦性失业共同提升了地区失业率。还发现，性别和婚姻状况对就业率有正影响，男性和在婚有助于找工作，现实生活中存在此现象。同时方程结果显示，受教育程度与就业率负相关，其原因可能是调查数据显示当年的人均受教育年限仅有8年，过低的受教育年限不利于劳动力在新的经济环境下就业，从而降低了就业率。因此，提高受教育年限对提高就业率具有重要意义。
②健康对收入的影响分析
健康状况恶化或患病都会使总预算约束发生变化。根据上面的分析剔除共线性后，本部分用患病天数、卧床天数、休工天数等指标分析健康对收入的影响，以人均年收入为因变量，以男性、在婚、受教育年限、每千人两周患病天数、每千人两周卧床天数、每千人两周休工天数作为自变量，采用同样方法建立收入多元回归模型：
使用eviews软件进行回归，得到：
由回归结果看出患病天数、卧床天数、休工天数对收入的影响都非常显着，卧床天数与收入负相关，这客观事实相符，而患病天数、休工天数与收入正相关，与事实不相符，分析原因可能是由于患病并没造成工作影响，劳动者能坚持工作，不对其收入产生影响。休工可能是由于休工期间仍会有工资发放或补贴，所以整体也不会对收入产生负面影响。另外，在婚否对收入的影响不显着，而性别和受教育年限对收入的影响非常显着，且男性与收入负相关，这可能是因为随着女性参与的增加，男性对家庭收入的影响在逐渐减小，女性对收入的贡献更大。受教育年限与收入正相关，这与事实吻合，通常受教育年限越高，工作能力越强，得到报酬越多，对家庭收入贡献越大。
3 结论及进一步研究
通过上述分析研究，我们得到如下结论：首先，健康对就业率与收入有影响，对健康进行投资有助于提升劳动者的就业能力与收入能力。本文对于健康对就业率和收入的贡献没有做定量说明，这需要建立在大量的实证研究基础上。其次，性别对就业和收入有影响，男性拥有更多的就业机会，在收入决定上，女性的贡献要比男性大，这与以往的研究结论相反，值得做进一步深入研究。教育在就业及收入决定中有显着影响，提高受教育年限是增加就业率和收入报酬的重要途径。最后，本文在健康指标的选择上更多的是出于数据的可获得和易处理上，代表性和说服力未能够进行强力检验（和其他健康指标作对比分析，检验分析结果的准确性），尽管如此，但这也能在一定程度上反应个体的健康状况，健康因素的测量指标有待比较筛选。
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