工作因素对20—50岁城镇就业人口健康影响分析

王方舟　马爱霞

摘 要：

[目的]研究工作因素与我国20-50岁城镇就业人口健康之间的相关影响。[方法]使用CHNS 2011的截面数据，构建样本的生活质量指标（QWB）来衡量健康状况并作为因变量，选取日平均工作时间、年收入、职业类型、工作单位类型等与工作相关的指标作为自变量，并纳入性别、年龄两个自变量作为人口学特征，构建OLS模型并采用向后筛选策略进行逐步回归。[结果]日平均工作时间、年收入、职业类型都会对就业人群的健康产生显著的影响，而工作单位类型、性别、年龄对就业人群的健康影响并不明显。[结论]就业人群应合理安排工作时间，并对工作压力进行有效调节，从而为工作与健康寻找恰当的平衡点；从事劳动密集型职业和常年伏案工作的就业人群需格外重视自己的健康状况。

关键词：

工作因素；20-50岁；就业人群；健康；影响；CHNS

中图分类号：F24

文献标识码：A

doi：10.19311/j.cnki.16723198.2016.10.038

健康是个人全面发展的基础，是人类的基本需求之一。同时，一国国民的健康也是实现一国经济社会发展的基本条件。根据2014年《中国统计年鉴》的数据显示，截止2013年底，我国20-50岁人口数为68059.98万人，占人口总数的50.02%。由于此年龄段人群处于生理稳定期，精力充沛且旺盛，所占用的医疗资源较少，所以一直以来很少有学者关注此人群的健康需求。在现有的研究中，于晓薇、胡宏伟等利用CHNS数据，对影响城镇居民健康状况的各种因素进行了分析，其中包括工作、收入会对居民健康产生显著影响。封进、余央央同样利用CHNS数据库探讨了收入分配对健康和健康不平等的影响，得出收入差距对健康的影响呈现“倒U型”的结论。Bartel和Taubman在研究工作和收入的影响因素中发现，收入对包括高血压在内的八种疾病有显著影响。在欧洲也已有报道表明工作压力会导致骨骼肌肉不适、心血管疾病和精神疾病等。可见，工作压力对工作者的健康可以造成很大的损害，大约50%-80%的疾病都是心理躯体疾病或是与压力有关的疾病。作为家庭和社会的中坚力量，如果中青年就业人群的健康需求得不到满足，健康影响因素得不到关注，将有可能影响社会稳定及生产力发展。为此，本文基于CHNS 2011数据库，研究工作因素对我国20-50岁城镇居民的健康影响，以期对现有健康影响因素的研究进行补充，并从而为个人、家庭健康决策提供参考。

1 数据及方法

1.1 数据来源

本文所使用的数据来自中国健康与营养调查（China Health and Nutrition Survey， CHNS）2011年的截面数据。该调查始于1989年，到目前为止共进行了七次。该调查采用多阶段分层整群随机抽样方法，抽取中国东、中、西部范围覆盖9个省的城市和农村作为样本，在抽样时兼顾不同大小和收入水平的城市或县城，包含丰富的人口学及健康营养等方面的样本数据，具有较好的代表性。

本文选取最新的CHNS 2011年截面数据，数据共有15639个样本，根据分析需要，选取年龄在20-50周岁的城镇就业人口数据，共获得有效样本978个。

1.2 健康测度

健康是一个被不断丰富的概念，随着人们对健康内涵的认识不断深刻以及对健康状况测量的数据不断丰富，关于健康也可以从多个角度进行测度。本文采用由Kaplan和Anderson等发展起来的生活质量指标（Quality of Well-being Scale，QWB）作为健康的测度方式。QWB指标是一个取值在0-1之间的数值，其中0代表死亡，1代表完全健康。QWB指标的构建包括行动指标（MOD）、生理活动指标（PAC）、社会活动指标（SAC）三个反映健康状况的客观指标以及一个主观判断指标症状情况指标（CPX），并对每项指标中的不同描述分别赋予相应的权重。计算时将每项指标中符合样本情况的权重相加再加1即得到QWB指标。即QWB=1+MOD+PAC+SAC+CPX。QWB的构建既基于个人健康状况的客观指标，也反映了个人对自己健康状况的主观评价，它对数据的要求较高。CHNS中有关健康方面丰富的变量使构造QWB指标成为可能。

1.3 变量选择

本文使用构建的QWB指标作为被解释变量。在解释变量选择方面，根据CHNS数据库中所包含的与工作相关的内容，选取日平均工作时间、年收入、职业类型、工作单位类型四个指标作为核心解释变量，其中年收入用对数表示。此外，纳入性别和年龄两个解释变量作为样本人口统计学特征描述。

1.4 分析方法

本文使用OLS模型分析工作因素对我国20-50岁城镇就业人群的健康影响，对纳入研究的解释变量采取向后筛选策略进行逐步回归，并分析最终确认的解释变量是如何对就业人群健康产生影响的。本文统计分析使用SPSS 16.0软件。

2 结果与分析

2.1 描述性统计分析

根据样本及变量的描述性统计（表1）来看，总样本中男女比例约为1∶1。总样本平均QWB得分为0906，说明我国20-50岁城镇就业人群的总体健康状况良好，平均QWB得分女性略高于男性，但两者没有统计学差异（P>0.05）。日平均工作时间和年收入男性均高于女性。而对于职业类型和工作单位类型，男女分布基本保持一致，需要根据模型回归结果进行进一步分析。

2.2 回归结果分析

从模型三最终回归结果（表2）看，工作时间（β=-0.081）会对就业人口的健康产生负性影响。显然，随着每日工作时间的增加，承认工作强度和压力的时间亦会增加，使得健康水平相应下降，这与我们的预测相一致。

回归结果表明年收入（β=0.106）也会对就业人口的健康产生正向影响，相较于日平均工作时间，其对健康的影响更为显著。据此分析，随着年收入的增加，就业人口的健康意识逐渐提高，且可以有更多的可支配收入用于健康投资，相应的健康水平也就越高。这与现有的文献研究结果一致。

职业类型会对就业人口的健康产生较为显著的影响。根据CHNS数据库的内容，我们将样本的职业类型分为7类。其中，办公室工作人员及管理人员（β=-0.090），农民、渔民、猎人（β=-0.181），服务行业人员（β=-0.078）都在一定程度上影响了就业人口的健康水平。在这三类职业中，农民、渔民、猎人和服务行业人员均为劳动密集型职业，他们的日常工作均为高强度的体力劳动。长期从事这类工作，可能会对身体造成一定的损伤，增加患“职业病”的风险，从而对健康产生不良影响。而办公室工作人员及管理人员，由于他们的日常工作多为案头工作，每天长时间坐在座位上，缺乏锻炼，长此以往也会对健康产生负性影响。

工作单位类型对就业人口的健康影响并不明显，在CHNS问卷中涉及到的7类工作单位类型中，只有乡镇企业（β=0.104）对职工健康产生了正向影响。一个可能的解释是，改革开放后出现的乡镇企业快速发展，使得农业的机械化进程逐步加快，机械化代替了繁重的劳作，从而使得职工的工作强度有效降低。此外，乡镇企业多样的分配方式，以及职工多为亦工亦农的工作制度，使得乡镇企业职工与三资企业职工相比面对更为轻松的工作环境以及更小的工作压力。因此，除乡镇企业可以为职工带来较为明显的正向健康影响外，其他类型的工作单位与三资企业相比均不会对职工的健康产生显著影响。

纳入模型的性别和年龄两个解释变量经回归后发现均未对就业人口的健康产生显著影响。推测是由于纳入研究的样本均为20-50岁的就业人口，健康状况良好且稳定，在性别和年龄上的差别并不显著。

3 总结

本文利用CHNS 2011年的数据库，构建了我国20-50岁城镇就业人口的QWB指标来衡量其健康状况，并进一步就工作相关因素对就业人口的健康影响进行了实证分析，得到以下结论：

第一，日平均工作时间和会对就业人口的健康产生显著的负性影响。工作时间越长，承受工作压力和工作强度的时间越长，相应的进行健康管理的时间也就越少，从而会对健康产生不良影响。而相较于日平均工作时间，年收入对健康的负性影响更为显著。因此，就业人口需为工作和健康寻找恰当的平衡点，合理安排工作时间，对工作压力进行有效调节，以减少对健康的负影响。

第二，年收入会对就业人口的健康产生显著的正向影响。随着年收入的增加，就业人口可以有更多的可支配收入用于健康投资，且通常收入与教育程度存在一定的正向影响关系，因此，收入较高的就业人口会具有较强的健康管理意识。在实践中，收入与健康通常为相互影响。一方面，提高收入水平可以作为提高健康水平的有效手段，另一方面，健康水平的提高也会使得居民收入增加。

第三，职业会对就业人口的健康产生较为明显的影响，而工作单位的性质对其健康影响并不显著。劳动密集型的职业，如农民、渔民、猎人和服务行业人员，由于其常年高强度的体力劳动，会对健康产生显著的负性影响。而对于办公室工作人员及管理人员，其职业对健康产生的不良影响，是因为常年伏案工作，缺乏锻炼造成的。所以，对于劳动密集型的职业，除从业者要高度重视自己的健康状况外，用人单位也应对职工的健康进行关注，如设置合理的休假制度，或进行创新研究降低职工工作强度，并安排职工进行定期体检等。而常年在办公室工作的从业人员，应该在日常生活中增强锻炼，对自己的健康进行有效管理。

第四，性别和年龄不会对就业人口的健康产生显著影响。处于20-50岁的城镇就业人口，生理处于稳定期，健康状况较为良好，在不同性别和年龄上没有表现出显著的差别。

参考文献

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