住房指标因素对成年人健康的影响——基于CGSS2017数据
Impact of Housing Indicator Factors on Adult Health—Based on CGSS2017 Data
DOI: 10.12677/AAM.2022.116365, PDF, HTML, XML, 下载: 215  浏览: 909 
作者: 张天齐:上海工程技术大学管理学院,上海
关键词: 住房指标因素成年人健康OLS模型Housing Indicator Factors Adult Health OLS Model
摘要: 住房是人类最基本的生存需求,许多研究初步证实,住房指标因素会影响居民的健康。文章根据中国综合社会调查CGSS2017主要从房屋产权、房屋数量两个住房指标因素对成年人健康进行分析,其中自评健康和心理健康被用来衡量健康结果。使用OLS模型评估住房指标因素与成年人健康之间的关系,目前的研究结果支持住房指标因素影响成年人健康结果相关的观点。未来的研究方向可能侧重于针对这些影响因素的干预措施,以及住房对中低收入家庭等特殊群体健康的影响。
Abstract: Housing is the most basic survival need of human beings. Many studies have preliminarily con-firmed that housing index factors will affect the health of residents. According to the China General Social Survey CGSS2017, this paper mainly analyzes the health of adults from the housing property rights and the number of houses. Self-assessed health and mental health are used to measure health outcomes. Using the OLS model to assess the relationship between housing indicator factors and adult health, the current findings support the notion that housing indicator factors are associ-ated with adult health outcomes. Future research directions may focus on interventions targeting these influencing factors, as well as the impact of housing on the health of special groups such as low- and middle-income families.
文章引用:张天齐. 住房指标因素对成年人健康的影响——基于CGSS2017数据[J]. 应用数学进展, 2022, 11(6): 3428-3434. https://doi.org/10.12677/AAM.2022.116365

1. 引言

随着经济的不断发展,健康问题逐渐受到人们的重视。世界卫生组织对于健康的定义:健康就是一种身体、精神以及社会活动中的完美状态。从经济学的角度来看,健康是人力资本的一项重要组成部分,对于长期经济增长有促进作用。因此健康问题不仅仅是个人的问题,也是整个社会需要解决的问题。而住房作为人类最基本的生存需求之一,人人都能拥有住房成为了成年人关注的重点。特别是近年来,房产作为固定资产的一种存在形式,使得拥有住房的人能够获取更多的社会资源,这种从有形到无形属性的转变,已经成为影响人们社会行为的关键因素 [1]。对于拥有住房的人来说,熟悉的居住环境能够带来很多居住的安全感,更利于个人的发展。而对于无房者,这种安全感较少,就会无意识的产生“焦虑”、“担心”的负面情绪,这种情绪的不断发展必会影响居民的健康。研究表明,拥有高质量、安全和舒适的生活环境是人们拥有高质量和健康生活的关键因素,改善住房条件可以预防疾病、改善生活质量 [2]。但是,我国住房与健康的关系尚未得到深入研究,住房作为影响健康的重要因素之一,研究我国成年人住房与健康问题具有实践和理论意义。本文旨在利用中国综合社会调查CGSS2017数据来探讨住房指标因素对健康的影响,从而得出相应结论并提出政策建议。

2. 文献述评与研究假设

健康是经济学、社会学、医学等众多领域研究的重点内容,国内外有大量的文献对影响健康的因素进行研究,并认为住房是影响健康的重要因素之一,学者们从不同的角度研究了住房与健康的关系。

第一,从住房的空间属性角度分析。有学者认为,拥有优质、安全、舒适的生活环境是人们过上优质、健康生活的关键因素。同时,住房的这种属性会影响成年人的居住习惯、居住方式,这种潜移默化的影响会改变成年人对拥有住房的看法,由此产生的焦虑情绪将在群体中散播,从而在一定程度上影响成年人健康。

第二,从住房环境角度分析。有研究表明,居住在过度拥挤、潮湿且杂乱的空间会有霉菌和细菌的滋生,呼吸道易感人群很容易因为吸入霉菌过多而导致呼吸道感染。同时,长久居住在潮湿阴暗的环境不利于成年人身心健康的发展,可能导致一系列心理疾病。

第三,从财富支出构成角度分析。在城市化进程中,住房在很大一部分成为作为衡量生活品质的指标,由此改变了部分成年人的财富支出结构,将购房纳入支出的计划。这其中的大部分成年人选择贷款购置房产,相比于租房者承担了更多来自资金的风险。房价收入比的提高,这也会导致买房压力的提高,会有部分年轻年表现对未来没有自信,久而久之当下的消费活动则不得不变为储蓄,可以间接抑制幸福感的提高 [3],从而会间接影响成年人健康。

第四,从完善构建更科学的研究指标体系角度分析。对于不同的调查主体和内容,往往会选择不同的研究指标。在以往研究住房与成年人健康之间的关系时,很多学者往往就住房某些方面的指标与健康进行分析找到其中的内在联系。但是,这种联系具有很大的局限性,对于不同的研究角度会有差异比较大的研究结果。因此,应该构建更加完善与科学的研究指标体系,以成年人为主体形成网状的研究指标体系,更加全面的了解与分析住房与健康之间的关系。也就是既要符合实证研究的设计逻辑也要能够通过其过去与未来已出台的各项政策与事件评述其健康情况,进而验证评价指标得分的合理性 [4]。

综上所述,众多的研究角度都表明住房对成年人健康有很大的影响。然而住房本身又有区别于其它商品的特性,它不仅仅是一个居住的场所,还会伴随户口的转移、房屋产权等一系列现实的问题。目前城镇住房需求主要表现在住房产权、房屋数量需求方面,非城镇户籍可以通过购买住房实现到城镇户籍的转变,需求引导消费这就导致出现了很多投资性住房,同时出现“炒房热”的现象,这种现象在一线城市更加的明显。经过前期的调查发现,大多数的成年人在毕业后首选工作地点是一线城市,由此体现出成年人对住房这一生存条件的焦虑。由此,本文提出如下假设:

假设1:房屋数量影响成年人的自评健康和心理健康。

假设2:房屋产权影响成年人的自评健康和心理健康。

3. 数据来源与研究方法

3.1. 数据来源

本文使用2017年中国综合社会调查数据,简称CGSS2017数据。CGSS2017问卷中,对于幸福感的调查比较全面,根据现有的文献研究,结合本文的研究内容,在处理的过程中,挑选所需要的关键变量,剔除有缺失值和极端值的样本,最终得到的有效样本是2525个。

3.2. 研究方法

本文使用多元线性回归模型在因变量(Y)和一个或多个自变量(X)之间建立一种线性回归关系。假设随机变量Y与p个自变量X1,X2,……,Xp之间存在着线性相关关系,则多元线性回归可表示为Y = β0 + β1*X1 + β2*X2 +……βpXp + e,其中e是误差项,β是回归系数。多元线性回归可以根据给定的预测变量来预测目标变量的值。就方法来看,已有研究以实证定量研究、OLS回归模型为主,方法的选择主要取决于研究问题以及变量和数据的情况。

4. 变量的选取与描述

变量选取与描述

1) 自变量

本文从CGSS2017数据集中提取了与住房因素相关的变量。主要的自变量是房屋产权、房屋数量。房屋产权用一个项目衡量,“目前您是否拥有(包括与他人共同拥有)房产(拥有产权)?”总答案分为两组:是或者否,其编码为有住房编码为0,没有住房编码为1,房屋数量变量使用问卷中的问题,即“目前您总共拥有几处房产(包括与他人共同拥有)”答案也被编码为连续的 [5]。

2) 因变量

与健康结果相关的因变量是自评健康。受访者被要求回答“您觉得您目前的身体健康状况是”这一问题,本研究中的变量编码为1~5为“很不健康”、“比较不健康”、“一般”、“比较健康”和“很健康”。

3) 控制变量

遵循以往实证研究的传统,所有模型都控制了人口统计变量和健康的社会决定因素。人口统计学变量包括年龄、性别、婚姻状况、政治面貌。与健康结果相关的控制变量是心理健康,受访者被要求回答一个与心理健康相关的问题“在过去的四周中,您感到心情抑郁或沮丧的频繁程度是”,这个变量被编码为1~5为“总是”、“经常”、“有时”、“很少”和“从不”,更高的分数意味着更健康。健康变量的社会决定因素包括收入、工作状况、受教育程度和户口(家庭居住类型)。年龄是一个连续变量,范围从18到83。性别分为男性(编码为1)和女性(编码为2)。婚姻状况被分为有配偶(编码为1)和没有配偶(编码为0)。政治面貌分为共产党员(编码为1)和群众(编码为0)。收入包括受访者的个人年收入和家庭的年收入,本文生成了两个虚拟变量“ln个人收入”、“ln家庭收入”来描述“收入”的对数以减少共线性。家庭经济状况变成编码为1~5为“远低于平均水平”、“低于平均水平”、“平均水平”、“远高于平均水平”、“高于平均水平”。工作状况分为全职(编码为1)和非全职(编码为2)。受教育程度变量被编码为1~5为“小学及以下”、“初中及高中(包括职业高中)”、“中专及技校”、“专科及本科”、“研究生以上”。其次,对于户口(家庭居住类型)我们生成了一个虚拟变量来描述户口所在地,其编码为农村是0,城镇为1。

5. 实证分析

5.1. 样本特征

表1给出了研究变量的描述性统计。最终样本量为2525。自测健康的平均得分别为3.655,这意味着大多数受访者表示他们的健康状况处于一般和较好的水平。受访者的平均年龄为37.47岁,介于18至83岁之间。如表1所示:

Table 1. Descriptive statistics on demographic variables and housing factors of respondents

表1. 受访者的人口统计学变量和住房因素的描述性统计数据

5.2. 实证分析结果

由于OLS模型需要满足其一,不存在多重共线性,同方差假定。所以在开始实证分析之前需要进行多重共线性检验。首先通过stata16.0检验多重共线性,其检验结果如下,见表2

Table 2. OLS model multicollinearity test

表2. OLS模型多重共线性检验

由上表可知:多重共线性检验通过,本文模型符合多元线性回归模型(OLS)假设。最后本文通过OLS线性回归以房屋产权、房屋数量两个自变量为自变量,以自评健康为因变量建立他们之间的影响因素关系。如下表3所示:

Table 3. OLS model regression analysis results

表3. OLS模型回归分析结果

注:*表示显著性p < 0.1,**表示显著性p < 0.05,***表示显著性p < 0.01。

研究结果表明,房屋产权与健康并没有明显影响所以拒绝原假设。从实践角度,随着人们思想的逐渐多元化以及各种租房政策的支持,这种房屋产权对成年人健康的影响正在逐渐的减弱,这也体现了我国政府重视“以人为本”,坚持在发展中保障和改善民生,实现“住有所居”的民生方面的愿景。此外,与以往的研究表明,一些传统的社会经济因素显着影响健康,如年龄、收入、工作状态、性别、婚姻状况等。数据表明,家庭经济地位对成年人健康的影响显著,所以在解决住房问题的同时要多关心低收入群体的生活状况,缩小社会阶级差距。同时个人、家庭收入都对成年人健康有一定的影响,成年人应该加强素质教育和职业教育,提高在职场中的竞争力,增加工资收入。

6. 研究结论

本研究调查了中国2525名成年人的代表性样本中的住房指标因素对成年人健康的影响关系。分析房屋产权、房屋数量与成年人健康之间的关系,并探讨住房如何影响成年人健康。研究结果表明,住房指标因素会对成年人健康产生影响,其中有房子的成年人健康水平要高一些。同时发现房屋数量对成年人健康水平的有比较明显的影响,住房与成年人健康之间的关系也因成年人年龄而异。因此,为了更好地解决成年人的住房问题,提高我国居民的幸福指数,政府应该完善住房政策,始终把群众居住条件作为城市住房制度改革和房地产发展的根本目的。为每个家庭提供拥有住房的机会,特别是要解决低收入家庭的住房困难,健全廉租住房制度、加快中低价位经济适用房的建设,逐步减少因贫富差距带来的住房不公平的问题。

在之前的研究表明,除了房屋产权、房屋数量,还会有房子其它的特性影响成年人健康。随着经济的不断发展,成年人对住房态度也从“居有定所”向高品质转变,这就要求未来的研究要将住房对成年人健康的影响因素不断细化,包括硬件设施、周边娱乐场所、空气质量、周边环境等纳入未来的研究内容当中,建立更加科学精准化的研究指标体系。

参考文献

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