歐陽文靜

（湘潭大學(xué) 商學(xué)院，湖南 湘潭 411105）

一、引言與文獻(xiàn)述評(píng)

在發(fā)展中保障和改善民生是增強(qiáng)人們獲得感和幸福感的重要條件，為了滿足人們對(duì)美好生活的向往，尤其需要“抓住人們最關(guān)心、最直接、最現(xiàn)實(shí)的利益問題”，而住房與健康正屬于這類問題。大部分中國家庭和個(gè)人“安居”才能“樂業(yè)”，擁有一套住房與歸屬感、安全感、結(jié)婚、孩子上學(xué)及戶籍等民生事項(xiàng)都具有緊密聯(lián)系。與此同時(shí)，健康作為一種重要的“可行能力”和“基本自由”，既是一切活動(dòng)的基礎(chǔ)，也是影響個(gè)人受教育機(jī)會(huì)、教育成就、勞動(dòng)生產(chǎn)率和收入等的重要因素，因此健康是每個(gè)人都珍視而且向往的（阿馬蒂亞?森，2002）。那么什么因素影響居民健康呢？現(xiàn)有文獻(xiàn)從如下兩個(gè)角度展開了研究：一是個(gè)人經(jīng)濟(jì)社會(huì)地位，包括性別、受教育程度、職業(yè)、就業(yè)狀況、收入和財(cái)富等（高凱等，2018）；二是宏觀和地區(qū)因素，包括宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)和股市波動(dòng)（Ruhm，2000）、收入差距（周廣肅等，2014）及空氣污染（陳碩和陳婷，2014）等。

中國城市的房?jī)r(jià)在過去十多年經(jīng)歷了顯著的增長(zhǎng)。2003?2013年，一、二、三線城市的房?jī)r(jià)年均真實(shí)增長(zhǎng)率分別為13.1%、10.5%和7.9%（Fang等，2015）。住房是生活中不可或缺的重要物質(zhì)基礎(chǔ)，房?jī)r(jià)影響了人們生活的方方面面。大量文獻(xiàn)研究了中國房?jī)r(jià)對(duì)居民消費(fèi)、儲(chǔ)蓄、移民、創(chuàng)業(yè)和工資等個(gè)人行為的影響。①由于篇幅限制，具體相關(guān)文獻(xiàn)可參考本論文的工作論文版本。如林江等（2012）研究了城市房?jī)r(jià)與城市居民主觀幸福感之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)房?jī)r(jià)上漲顯著地增加了擁有住房者的幸福感，且房屋套數(shù)越多時(shí)這種正向影響越大；同時(shí)顯著地降低了租房者的幸福感?，F(xiàn)有研究深化了我們對(duì)房?jī)r(jià)的認(rèn)識(shí)，但仍然有兩個(gè)待改進(jìn)的方面。首先，尚缺乏房?jī)r(jià)對(duì)居民身心健康影響的規(guī)范研究，健康不僅影響個(gè)人消費(fèi)的邊際效用（Finkelstein等，2013）或個(gè)人與家庭收入（劉國恩等，2004），還影響一國的長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)（王弟海等，2016）。當(dāng)前，我國經(jīng)濟(jì)已由高速增長(zhǎng)階段向高質(zhì)量發(fā)展階段轉(zhuǎn)變，健康的勞動(dòng)者是實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的重要保障，因而研究房?jī)r(jià)對(duì)居民身心健康的影響具有重要而迫切的現(xiàn)實(shí)意義。其次，房?jī)r(jià)影響居民身心健康的微觀作用機(jī)制尚需進(jìn)行深入的研究。

少數(shù)最新文獻(xiàn)對(duì)地區(qū)房?jī)r(jià)與居民身心健康之間的關(guān)系進(jìn)行了初步的探索。一些研究的結(jié)論與財(cái)富效應(yīng)一致。Hamoudi和Dowd（2014）認(rèn)為，退休時(shí)的經(jīng)濟(jì)安全對(duì)老年人健康具有重要影響，房?jī)r(jià)越高時(shí)，美國有房老年人的健康狀況越好，而租房老年人的健康狀況越差。在中國，住房需求與結(jié)婚和孩子上學(xué)等需求緊密聯(lián)系在一起，而年輕人對(duì)結(jié)婚與孩子上學(xué)等的需求比老年人更大，因而中國住房對(duì)年輕人健康的影響可能比老年人更大。上述文獻(xiàn)只研究了房?jī)r(jià)對(duì)老年人健康的影響，本文將同時(shí)研究房?jī)r(jià)對(duì)老年人與年輕人健康的異質(zhì)性影響。Fichera和Gathergood（2016）采用英國數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，住房財(cái)富增長(zhǎng)降低了有房者患非慢性疾病的可能性，但對(duì)心理健康沒有顯著影響。Atalay等（2017）以澳大利亞居民為樣本發(fā)現(xiàn)，當(dāng)?shù)胤績(jī)r(jià)上升會(huì)給有房者的身體健康帶來正向影響，這種正向影響是通過增加與健康有關(guān)的投資、減肥與增加鍛煉等方式來實(shí)現(xiàn)的；但當(dāng)?shù)胤績(jī)r(jià)上升會(huì)給租房者的身心健康帶來負(fù)向影響。也有研究的發(fā)現(xiàn)與財(cái)富效應(yīng)有一定出入。Ratcliffe（2015）采用英國的樣本發(fā)現(xiàn)，房?jī)r(jià)對(duì)有房者和租房者心理健康的影響都是正向的，原因在于高房?jī)r(jià)反映了城市更好的宜居程度和就業(yè)機(jī)會(huì)。Joshi（2016）采用美國數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，房?jī)r(jià)下降對(duì)自有住房者和租房者的心理健康具有不利影響，且對(duì)購房無望的租房者的健康影響更大，這說明房?jī)r(jià)是經(jīng)濟(jì)形勢(shì)好壞的晴雨表。這些發(fā)現(xiàn)意味著要得到房?jī)r(jià)與健康之間準(zhǔn)確的因果關(guān)系，需要盡可能地控制與房?jī)r(jià)相關(guān)的地區(qū)環(huán)境與經(jīng)濟(jì)特征變量。

本文在以上文獻(xiàn)基礎(chǔ)上進(jìn)行了如下兩個(gè)方面的具體補(bǔ)充。一方面，現(xiàn)有文獻(xiàn)主要是相關(guān)關(guān)系研究，而非因果關(guān)系研究。本文結(jié)合中國的土地供給制度，利用不同地級(jí)市土地供給的外生沖擊作為地區(qū)房?jī)r(jià)的工具變量，較好地處理了內(nèi)生性問題，對(duì)房?jī)r(jià)與城市居民健康之間的關(guān)系進(jìn)行了較為準(zhǔn)確的因果推斷。另一方面，中國的房地產(chǎn)市場(chǎng)與歐美國家的房地產(chǎn)市場(chǎng)在房?jī)r(jià)增長(zhǎng)率、建筑規(guī)模、住房空置率及政府控制方面具有很大差別（Glaeser等，2017），而且中國租房市場(chǎng)不完善使得我國居民對(duì)住房的偏好也普遍高于其他國家，因此，來自歐美國家的研究結(jié)論并不能直接推廣到中國。上述關(guān)于房?jī)r(jià)與健康之間關(guān)系的研究主要基于發(fā)達(dá)國家，本文補(bǔ)充了來自發(fā)展中國家的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，深化了對(duì)于房?jī)r(jià)與健康之間關(guān)系的認(rèn)識(shí)。

實(shí)質(zhì)上，從理論和現(xiàn)實(shí)來看，房?jī)r(jià)與城市居民身心健康之間存在著緊密的內(nèi)在聯(lián)系。從理論上來看，房?jī)r(jià)上升會(huì)提高一個(gè)城市的整體生活成本，而在空間均衡模型中，勞動(dòng)力會(huì)根據(jù)生活成本與工資的變化來選擇能給自身帶來最大效用的城市，這意味著企業(yè)為留住員工需要提高整體工資以彌補(bǔ)居民由于房?jī)r(jià)上漲而增加的生活成本（Roback，1982）。然而，企業(yè)這種整體的工資上升并不基于員工的住房困難和房貸情況，這意味著房?jī)r(jià)或房租的上升會(huì)對(duì)住房困難程度和房貸情況不同居民的健康將產(chǎn)生異質(zhì)性影響。（1）對(duì)有住房困難且急需改善居住條件的居民而言，房?jī)r(jià)上升在提高工資的同時(shí)也使得其居住成本大幅上升，他們所面臨的買房經(jīng)濟(jì)壓力顯著增加意味他們將消費(fèi)更少或質(zhì)量更低的醫(yī)療服務(wù)，工資上漲的收入效應(yīng)意味著他們將減少閑暇，工作更長(zhǎng)時(shí)間，醫(yī)療服務(wù)消費(fèi)與閑暇時(shí)間會(huì)分別通過降低健康資本投資與提高健康資本折舊而給居民健康帶來不利影響（Muurinen，1982）。即房?jī)r(jià)上升影響健康的房奴效應(yīng)。（2）對(duì)那些無住房困難并且無房貸、改善居住條件并不那么迫切的居民而言，房?jī)r(jià)上升意味著工資和房產(chǎn)財(cái)富的雙重上升，而生活成本的上升幅度較小，這使得他們可以購買更多或更高質(zhì)量的醫(yī)療服務(wù)，消費(fèi)更多的閑暇，進(jìn)而改善他們的健康狀況。即房?jī)r(jià)上升影響健康的財(cái)富效應(yīng)。（3）對(duì)那些無住房困難，但是需要償還房貸的居民來說，房?jī)r(jià)上升雖對(duì)此類居民具有身心安慰的作用（正向的財(cái)富效應(yīng)），但是因?yàn)樾枰獌斶€房貸，房貸的壓力給這類居民帶來負(fù)向的房奴效應(yīng)，一正一負(fù)兩種效應(yīng)對(duì)居民身心健康的作用損益各半。從現(xiàn)實(shí)情況來看，我國城市居民的身心健康狀況不容樂觀。白領(lǐng)中76%亞健康，精英和高管亞健康比例分別為91%和86%（《中國城市白領(lǐng)健康白皮書》，2010）；中國約有1.73億人患有可診斷的精神抑郁（Xiang等，2012）。

本文通過使用2010?2014年“中國家庭動(dòng)態(tài)追蹤調(diào)查”（CFPS）數(shù)據(jù)，利用不同地級(jí)市土地供給的外生沖擊作為地區(qū)房?jī)r(jià)的工具變量，考察了房?jī)r(jià)對(duì)城市居民身心健康的平均影響與異質(zhì)性影響，并檢驗(yàn)了其中的作用機(jī)制。我們發(fā)現(xiàn)：平均而言，房?jī)r(jià)對(duì)城市居民身心健康的影響不顯著。進(jìn)一步的異質(zhì)性分析表明：房?jī)r(jià)上升顯著地降低了有住房困難的年輕人的身心健康，而公費(fèi)醫(yī)療降低了房?jī)r(jià)上升對(duì)住房困難居民身心健康的不利影響。機(jī)制分析表明：房?jī)r(jià)通過提高有住房困難居民的晚睡概率和降低工作滿意度而對(duì)其健康產(chǎn)生了不利影響。

二、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型、數(shù)據(jù)說明與描述統(tǒng)計(jì)

（一）計(jì)量模型。為研究房?jī)r(jià)對(duì)城市居民身心健康的影響，我們?cè)O(shè)置如下的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型：

其中，α，β和γ為待估計(jì)的參數(shù)，ucit表示隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)；我們主要關(guān)心的參數(shù)是β。（1）式中被解釋變量是c城市的i居民在被調(diào)查的t年時(shí)的身體健康和心理健康狀況，用Healthcit表示。其中身體健康采用居民個(gè)人自評(píng)身體健康表示：1表示不健康，2表示一般，3表示比較健康，4表示很健康，5表示非常健康；心理健康采用流調(diào)中心抑郁量表（CES-6）6題項(xiàng)的簡(jiǎn)單平均來測(cè)量，取值越大表示健康狀況越好。①關(guān)于心理健康的測(cè)量，2010年和2014年的CFPS對(duì)于精神狀態(tài)采用了6個(gè)問題的問項(xiàng)（GHQ-6），而2012年的CFPS采用了20個(gè)問題的問項(xiàng)（GHQ-20），回歸結(jié)果中的自評(píng)心理健康提取了問項(xiàng)的共同部分。為盡量消除測(cè)量誤差的影響，在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中，本文還報(bào)告了采用主成分分析得到的健康指標(biāo)作為被解釋變量的回歸結(jié)果。關(guān)鍵解釋變量為i居民所在的c城市在第（t?1）年的房?jī)r(jià)對(duì)數(shù)，②采用滯后一期的房?jī)r(jià)是因?yàn)镃FPS調(diào)查主要集中在年中的7至8月份，且部分健康問項(xiàng)詢問的是過去半年的狀況，采用滯后期的房?jī)r(jià)更能體現(xiàn)房?jī)r(jià)對(duì)健康影響的先后順序。用lnhpc，t?1表示；房?jī)r(jià)采用各地級(jí)市的商品房屋銷售額與銷售面積之比來表示（陸銘等，2015）。

此外，根據(jù)既有相關(guān)文獻(xiàn)，我們還控制了個(gè)人經(jīng)濟(jì)社會(huì)特征、個(gè)人所在家庭特征與個(gè)人所在城市特征這三類變量，用向量X表示。首先，個(gè)人經(jīng)濟(jì)社會(huì)特征包括年齡、性別、受教育程度、婚姻狀況與就業(yè)狀況。年齡和婚姻狀況是影響個(gè)人健康的重要變量，男性與女性的健康狀況也會(huì)存在差異（Fichera和Gathergood，2016），因而我們需要控制年齡和性別。Brunello等（2016）發(fā)現(xiàn)，個(gè)人受教育程度會(huì)通過改善健康行為來促進(jìn)個(gè)人健康，為此，本文將受教育程度分成小學(xué)及以下、初中、高中與大專及以上四組，以小學(xué)及以下為基準(zhǔn)組，控制了后三組所對(duì)應(yīng)的虛擬變量。個(gè)人的工作狀況是影響其身心健康的重要因素（Sullivan和von Wachter，2009），因此將個(gè)人工作狀態(tài)分為三組，失業(yè)、就業(yè)和退出勞動(dòng)力市場(chǎng)，以失業(yè)作為基準(zhǔn)組。

其次，個(gè)人所在家庭特征，包括家庭中未成年孩子數(shù)目、家庭總?cè)藬?shù)、家庭人均收入的對(duì)數(shù)和家庭總資產(chǎn)。劉云平（2012）發(fā)現(xiàn)，兒童照料會(huì)顯著影響城市已婚居民身心健康，因此，本文控制了家庭中16歲以下小孩的個(gè)數(shù)。Fichera和Gathergood（2016）發(fā)現(xiàn)，收入增加顯著地改善了居民的健康狀況，因此，本文控制了家庭人均收入的對(duì)數(shù)。還有一些研究發(fā)現(xiàn)財(cái)富影響健康（Fichera，2016），因此，本文控制了家庭的總資產(chǎn)規(guī)模。

最后，個(gè)人所在城市特征。（1）城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，以城市人均GDP的對(duì)數(shù)度量。Ruhm（2000）認(rèn)為，雖然經(jīng)濟(jì)形勢(shì)較好時(shí)居民收入更高，更有可能增加健康投資；但經(jīng)濟(jì)形勢(shì)較好時(shí)，也存在四種情況會(huì)給健康帶來不利影響。第一，居民時(shí)間的機(jī)會(huì)成本增加，而許多生產(chǎn)健康的活動(dòng)恰恰是時(shí)間密集型的，因而居民的運(yùn)動(dòng)與休閑時(shí)間可能會(huì)下降，也可能更難抽出時(shí)間去看醫(yī)生。第二，員工會(huì)更加勤勉地工作，也更可能加班，健康資本的折舊率會(huì)更高。第三，一些有害健康的消費(fèi)活動(dòng)可能是正常商品，經(jīng)濟(jì)形勢(shì)變好時(shí)收入增加，人們對(duì)其需求也會(huì)增加。第四，當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)形勢(shì)變好時(shí)，會(huì)導(dǎo)致勞動(dòng)力流入，增加勞動(dòng)力市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)程度。為此本文控制了城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平這一潛在因素的影響。（2）城市環(huán)境污染水平，用城市PM2.5水平的對(duì)數(shù)來度量。環(huán)境污染水平既同房?jī)r(jià)相關(guān)（陳永偉和陳立中，2012），又會(huì)影響居民健康（陳碩和陳婷，2014），為此本文控制了城市的環(huán)境污染水平。（3）城市住房需求強(qiáng)度，用人口密度和人均工資衡量。人口密度越高的城市，對(duì)住房的需求越高；同時(shí)人口密度會(huì)通過影響居住和工作環(huán)境來影響健康。人均工資越高的城市對(duì)住房的需求越高，進(jìn)而房?jī)r(jià)也會(huì)越高；與此同時(shí)，人均工資越高的城市對(duì)流動(dòng)人口的吸引力也越強(qiáng)，而人口流入會(huì)通過疾病傳播等途徑影響居民健康（牛建林，2013），也可能因?yàn)橐泼窀锌赡軓氖缕D辛的工作而改善流入城市本地居民的健康（Giuntella和Mazzonna，2015）。（4）城市基礎(chǔ)設(shè)施和公共服務(wù)變量。一個(gè)城市良好的基礎(chǔ)設(shè)施和公共服務(wù)會(huì)通過吸引勞動(dòng)力流入而拉升房?jī)r(jià)；與此同時(shí)，這些公共服務(wù)業(yè)會(huì)直接影響居民的健康水平。借鑒陸銘等（2015）的做法，這組變量包括：城市基礎(chǔ)設(shè)施，以人均鋪裝道路面積衡量；城市教育狀況，用人均普通中學(xué)專任教師數(shù)衡量；城市環(huán)境狀況，以城市綠化率衡量；城市醫(yī)療衛(wèi)生條件，以人均病床數(shù)衡量；城市交通狀況，以人均公共營運(yùn)電車數(shù)來衡量。

（二）內(nèi)生性問題。遺漏變量會(huì)帶來內(nèi)生性問題，而本文有可能遺漏了某些隨時(shí)間改變的不可觀測(cè)變量，例如房?jī)r(jià)高的城市通常擁有更多的就業(yè)機(jī)會(huì)和更高的醫(yī)療服務(wù)水平，就業(yè)機(jī)會(huì)將吸引健康狀況更好的年輕人，而高醫(yī)療服務(wù)水平則會(huì)吸引健康狀況較差的老年人；再比如人們對(duì)房?jī)r(jià)的預(yù)期，當(dāng)人們預(yù)期房?jī)r(jià)上漲時(shí)，會(huì)加入買房團(tuán)進(jìn)一步推高房?jī)r(jià)，同時(shí)房?jī)r(jià)看漲的預(yù)期也會(huì)影響人們的心理活動(dòng)及健康。這些因素既與房?jī)r(jià)有關(guān)又與居民健康有關(guān)，但卻難以衡量。為了解決由于遺漏變量引起的內(nèi)生性問題，我們需要尋找一個(gè)合適的工具變量，該變量是引起房?jī)r(jià)變化的外生來源，通過且僅通過房?jī)r(jià)來影響城市居民身心健康。本文認(rèn)為，城市上年度人均土地出讓面積是城市房?jī)r(jià)的合適工具變量。一方面，該工具變量滿足相關(guān)性假設(shè)。我國特有的土地供給政策是房?jī)r(jià)上漲的重要原因。①我國土地政策具體表現(xiàn)為嚴(yán)格建設(shè)用地指標(biāo)，地方政府通過“招拍掛”制度成為土地一級(jí)市場(chǎng)的壟斷供給方，中央政府出于區(qū)域均衡發(fā)展的考慮而在土地供給的空間分布上實(shí)行傾向中西部地區(qū)的用地政策（陸銘等，2015）。土地是住宅市場(chǎng)最重要的投入要素，且土地出讓成本占房?jī)r(jià)的三分之一左右，土地供給越少房?jī)r(jià)越高（陳斌開和楊汝岱，2013）。在實(shí)際操作中，我們可以直接根據(jù)工具變量第一階段回歸中Kleibergen-Paap Wald rk F統(tǒng)計(jì)量的大小來檢驗(yàn)工具變量的相關(guān)性。另一方面，該工具變量也滿足外生性假設(shè)。在土地公有制下，我國城市土地供給受到中央政府和省級(jí)政府的嚴(yán)格控制。2003年開始，中央政府出于區(qū)域平衡發(fā)展考慮，在土地供給的分配上實(shí)行了傾向內(nèi)陸的供地政策，這導(dǎo)致沿海地區(qū)土地供給的相對(duì)減少，從而推高了沿海地區(qū)的房?jī)r(jià)（陸銘等，2015）。但政府做出土地供給決策時(shí)并非基于當(dāng)?shù)鼐用竦纳硇慕】禒顩r，這為不同城市間的房?jī)r(jià)變化提供了比較外生的政策沖擊，使得我們可以比較準(zhǔn)確地估計(jì)房?jī)r(jià)對(duì)城市居民身心健康的影響。①本文沒有采用住宅用地面積作為房?jī)r(jià)工具變量的原因是：2009?2013年的《中國國土資源年鑒》具有完整的按省市分列的土地出讓面積數(shù)據(jù)；但是2009?2010年的《中國國土資源年鑒》沒有按省市分列的住宅用地面積數(shù)據(jù)，這意味著若使用住宅用地面積作為工具變量，我們將無法利用2010年的CFPS的所有樣本。同時(shí)工具變量還可以緩解變量的測(cè)量誤差所帶來的內(nèi)生性問題。

人在城市之間的群分（sorting）所帶來的內(nèi)生性問題。如果人在不同城市之間可以完全自由流動(dòng)，則個(gè)人可能基于其健康狀況、社會(huì)經(jīng)濟(jì)狀況與偏好等因素來選擇適合其居住的城市，這可能導(dǎo)致城市房?jī)r(jià)與身心健康之間是相關(guān)關(guān)系，而不是因果關(guān)系。一方面，本文通過控制一系列個(gè)人與家庭層面的特征來盡可能地緩解這個(gè)問題。另一方面，在穩(wěn)健性檢驗(yàn)部分，本文還將通過剔除流動(dòng)人口樣本的方式來進(jìn)一步緩解這個(gè)問題。

（三）數(shù)據(jù)說明與變量的描述統(tǒng)計(jì)。本文所使用的個(gè)人健康變量、個(gè)人經(jīng)濟(jì)社會(huì)特征變量、家庭特征變量均來自2010年、2012年和2014年的中國家庭動(dòng)態(tài)跟蹤調(diào)查。房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)來自2009年至2013年《中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》。城市特征數(shù)據(jù)來自2009至2013年《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》。人均土地出讓面積來自2008至2012年《中國國土資源年鑒》。PM2.5數(shù)據(jù)是通過計(jì)算得到的地級(jí)市層面PM2.5數(shù)據(jù)的平均值，原始數(shù)據(jù)來自NASA MODIS，MISR和SeaWiFS。同時(shí)為了更準(zhǔn)確地反映城市居民所居住城市的特征，城市特征數(shù)據(jù)均使用市轄區(qū)數(shù)據(jù)。由于部分城市在樣本期內(nèi)經(jīng)歷了“撤縣設(shè)區(qū)”，本文將在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中進(jìn)行處理。

表1給出了被解釋變量、關(guān)鍵解釋變量與控制變量的描述統(tǒng)計(jì)。表1表明，城市居民的平均心理健康狀況比身體健康狀況好，但個(gè)體之間身體健康狀況的差異程度比心理健康狀況的差異程度更大。本文中，當(dāng)家庭在居住方面面臨諸如12歲以上子女與父母同住一室、老少三代同住一室、12歲以上的異性子女同住一室、有的床晚上架起白天拆掉等困難時(shí)，則表示該家庭面臨住房困難。樣本中住房有困難的居民占比15%。

表1 描述統(tǒng)計(jì)分析

續(xù)表 1 描述統(tǒng)計(jì)分析

三、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)分析

（一）房?jī)r(jià)對(duì)城市居民身心健康的影響。表2報(bào)告了房?jī)r(jià)對(duì)我國城市居民身心健康影響的工具變量回歸結(jié)果，其中表A中的因變量是自評(píng)身體健康，表B中的因變量是自評(píng)心理健康。從表 2 第（2）、（4）、（6）與（8）列工具變量的第一階段回歸結(jié)果中，我們發(fā)現(xiàn)（t?2）期的人均土地出讓面積對(duì)（t?1）期的房?jī)r(jià)具有顯著的負(fù)向影響，這與陳斌開和楊汝岱（2013）在省級(jí)層面的發(fā)現(xiàn)相一致。并且除第（6）列外，Kleibergen-Paap Wald rk F統(tǒng)計(jì)量大于經(jīng)驗(yàn)的臨界值10，表明基本不存在弱工具變量問題。

表2 房?jī)r(jià)與城市居民自評(píng)身心健康

表2 第（1）、（3）、（5）與（7）列分別報(bào)告了兩階段最小二乘法回歸的第二階段結(jié)果。從第（1）列的結(jié)果可以看出，在控制了個(gè)人經(jīng)濟(jì)社會(huì)特征、個(gè)人所在家庭特征以及個(gè)人所在城市特征之后，平均而言，房?jī)r(jià)對(duì)城市居民身心健康均沒有顯著的影響。進(jìn)一步根據(jù)家庭在2010年或進(jìn)入數(shù)據(jù)庫第一年的住房困難情況①根據(jù)家庭在2010年或進(jìn)入數(shù)據(jù)庫第一年的住房困難情況來劃分樣本的好處是，可以使得分組盡可能地不受房?jī)r(jià)的影響，即使得分組盡可能地外生，進(jìn)而使得估計(jì)結(jié)果更加準(zhǔn)確。和待償還房貸情況，將全樣本分成了有住房困難樣本、無住房困難有房貸樣本與無住房困難無房貸樣本，詳見表2第（3）?（8）列。第一，從理論上來看，房?jī)r(jià)上升會(huì)通過負(fù)向的房奴效應(yīng)對(duì)有住房困難居民的身心健康產(chǎn)生負(fù)向影響，表2第（3）列的估計(jì)結(jié)果同理論推斷是一致的。從表2第（3）列的結(jié)果可以看出，房?jī)r(jià)對(duì)有住房困難居民的身體健康和心理健康產(chǎn)生了不利影響：平均而言，房?jī)r(jià)每上漲10%，居民自評(píng)身體健康下降0.1286個(gè)等級(jí)，居民自評(píng)心理健康下降0.0532個(gè)等級(jí)。第二，對(duì)于無住房困難但有房貸的居民樣本而言，從理論上來看，房?jī)r(jià)上升會(huì)對(duì)其產(chǎn)生正向的財(cái)富效應(yīng)與需要償還房貸的負(fù)向房奴效應(yīng)，一正一負(fù)兩種效應(yīng)剛好抵消，使得房?jī)r(jià)上升對(duì)該樣本的估計(jì)結(jié)果不顯著，與表2第（5）列所示結(jié)果一致。第三，對(duì)無住房困難且無房貸的居民而言，房?jī)r(jià)上升會(huì)通過正向的財(cái)富效應(yīng)對(duì)此類居民身心健康產(chǎn)生正向影響。表2第（7）列的結(jié)果表明，房?jī)r(jià)上升對(duì)此類居民心理健康的影響為正，但估計(jì)結(jié)果不顯著；對(duì)此類居民身體健康的影響為負(fù)，估計(jì)結(jié)果也不顯著。即對(duì)住房無困難且無房貸居民而言，房?jī)r(jià)上升并未帶來國外文獻(xiàn)所預(yù)期的財(cái)富效應(yīng)。原因可能在于財(cái)富效應(yīng)發(fā)揮作用的重要前提是房產(chǎn)財(cái)富能夠自由流動(dòng)和變現(xiàn)。然而，中國的房地產(chǎn)市場(chǎng)與歐美國家的房地產(chǎn)市場(chǎng)在政府控制方面具有很大差別：我國的房產(chǎn)財(cái)富在市場(chǎng)上的流通變現(xiàn)面臨很多約束條件（例如限購、限售等②住房限購政策：http://www.66law.cn/special/zhfxg/；住房限售：https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_1811347。），導(dǎo)致我們發(fā)現(xiàn)房?jī)r(jià)上升對(duì)我國城市無住房困難且無房貸居民身心健康的影響并不顯著。

（二）房?jī)r(jià)對(duì)城市居民身心健康的異質(zhì)性影響?！翱床‰y，看病貴”一直是我國衛(wèi)生領(lǐng)域的兩大難題，也是影響我國患者就醫(yī)與選擇正規(guī)醫(yī)療的關(guān)鍵因素。參加能夠減少支出的醫(yī)療保險(xiǎn)與救助計(jì)劃能降低醫(yī)療服務(wù)的相對(duì)價(jià)格，會(huì)增加人們對(duì)正規(guī)醫(yī)療的使用（鄭莉莉，2017），并改善其健康狀況，且這種改善作用對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)狀態(tài)較差的人群影響更大（潘杰等，2013）。由此可知，如果居民享有公費(fèi)醫(yī)療，那么該居民在出現(xiàn)身心不適時(shí)，更有可能就醫(yī)或選擇正規(guī)醫(yī)療。因此，本文推斷：相比有公費(fèi)醫(yī)療的樣本，房?jī)r(jià)上升對(duì)城市居民身心健康的不利影響對(duì)無公費(fèi)醫(yī)療樣本的負(fù)向影響更大。

表3報(bào)告了相應(yīng)的回歸結(jié)果，A中的因變量是自評(píng)身體健康，B中的因變量是自評(píng)心理健康；第（1）、（2）與（3）列分別為有公費(fèi)醫(yī)療人群的全樣本、無住房困難樣本與有住房困難樣本，第（4）、（5）與（6）列中分別為無公費(fèi)醫(yī)療人群的全樣本、無住房困難樣本與有住房困難樣本。從表3的（1）至（3）列可知，當(dāng)城市居民享有公費(fèi)醫(yī)療時(shí)，房?jī)r(jià)對(duì)居民身心健康的影響均不顯著，即便居民有住房困難時(shí)仍如此。從表3的第（6）列可以看出，當(dāng)居民既無公費(fèi)醫(yī)療，又有住房困難時(shí)，房?jī)r(jià)對(duì)其身心健康產(chǎn)生了顯著的負(fù)面影響。經(jīng)系數(shù)差異檢驗(yàn)我們發(fā)現(xiàn)，對(duì)于同樣具有住房困難的城市居民，有公費(fèi)醫(yī)療樣本與無公費(fèi)醫(yī)療樣本的房?jī)r(jià)對(duì)其身體健康影響的系數(shù)差異為?2.552，p=0.000；對(duì)其心理健康影響的系數(shù)差異為?0.381，p=0.280。

年齡是個(gè)人健康的重要影響變量，年齡除了影響身體各器官的成熟和衰老之外，還反映了個(gè)人所處的生命周期階段。在不同的生命階段，個(gè)人的生活和工作狀態(tài)通常具有非常大的差別：青年人通常處于事業(yè)起步階段，開始組建家庭和增加家庭成員，本文所使用樣本顯示，45歲以下的青年人33.5%擁有至少一個(gè)16歲以下的小孩，其中13.2%的青年人有一個(gè)6歲以下的小孩，這些個(gè)體由于自身居住與學(xué)區(qū)房等原因?qū)ψ》康男枨蟾悠惹?；而中年及以上人群通常處于事業(yè)和家庭相對(duì)穩(wěn)定的階段，家庭中子女已經(jīng)成家立業(yè)，本文所使用樣本顯示，45歲及以上的人群擁有16歲以下孩子的概率為2.6%，即絕大部分45歲以上居民的孩子已經(jīng)成年，對(duì)住房的需求相對(duì)來說沒有那么迫切。因此，本文推斷：相比中年及以上人群，房?jī)r(jià)上升對(duì)城市青年居民身心健康的不利影響更大。為此，本文將45歲作為青年人與中年及以上人群的分界線，分樣本檢驗(yàn)房?jī)r(jià)對(duì)這兩類居民身心健康的異質(zhì)性影響。

表3 房?jī)r(jià)與城市居民身心健康：公費(fèi)醫(yī)療的異質(zhì)性

表4報(bào)告了相應(yīng)的回歸結(jié)果：其中A中的因變量是自評(píng)身體健康，表B中的因變量是自評(píng)心理健康；第（1）、（2）與（3）列分別為中年及以上人群的全樣本、無住房困難樣本與有住房困難樣本，第（4）、（5）與（6）列中分別為青年人的全樣本、無住房困難樣本與有住房困難樣本。從表4的第（1）與（2）列可知，對(duì)于中年及以上樣本，房?jī)r(jià)對(duì)城市居民身心健康的影響均不顯著。從表4 A的第（3）和（6）列可知，房?jī)r(jià)上升顯著地降低了中年人和青年人中有住房困難者的身體健康，這與預(yù)期稍有不符。經(jīng)系數(shù)差異檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，對(duì)于同樣具有住房困難的城市居民，中年樣本與青年樣本中，房?jī)r(jià)對(duì)身體健康影響的系數(shù)差異為?0.410，p=0.330，這說明房?jī)r(jià)對(duì)住房有困難的中年居民和青年居民身體健康的負(fù)向影響沒有顯著差異。從表4中B部分第（3）和（6）列可知，房?jī)r(jià)上升也顯著地降低了有住房困難青年人的心理健康，但對(duì)有住房困難中年人的心理健康影響不顯著，與預(yù)期一致。

表4 房?jī)r(jià)與城市居民身體健康：年齡的異質(zhì)性

（三）房?jī)r(jià)影響城市居民身心健康的作用機(jī)制。上述回歸結(jié)果表明，房?jī)r(jià)上升顯著地降低了有住房困難城市居民的身心健康，本小節(jié)將分析房?jī)r(jià)影響身心健康的作用機(jī)制。流行病學(xué)家很久以前便意識(shí)到社會(huì)和環(huán)境因素是很多疾病發(fā)生的重要原因。當(dāng)房?jī)r(jià)上漲時(shí)，相比住房無困難的居民，住房有困難的居民將享受更少的閑暇，工作更長(zhǎng)的時(shí)間。一方面，個(gè)人可能延長(zhǎng)工作時(shí)間，或由于害怕失業(yè)而接受工作時(shí)間很長(zhǎng)的工作條件，或在正式工作之外尋找一份兼職。另一方面，由于每人每天都是24小時(shí)，延長(zhǎng)工作時(shí)間意味著壓縮睡眠和體育鍛煉等時(shí)間。從理論上來看，工作時(shí)間過長(zhǎng)與睡眠不足會(huì)通過健康資本折舊的增加與健康資本投資的減少而給居民健康帶來不利影響（Muurinen，1982）。Artazcoz等（2009）的實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，較長(zhǎng)的工作時(shí)間確實(shí)會(huì)降低居民的睡眠、休息與體育鍛煉時(shí)間，并給居民身心健康帶來顯著的負(fù)向影響，尤其是這種較長(zhǎng)的工作時(shí)間不是出于自愿時(shí)，例如為了養(yǎng)家糊口或家庭財(cái)務(wù)壓力增加而不得不這樣做時(shí)。為了解決住房困難問題，當(dāng)房?jī)r(jià)上漲時(shí)，住房有困難居民的工作壓力將提高，進(jìn)而影響健康。但我們無法準(zhǔn)確度量個(gè)人工作壓力，研究發(fā)現(xiàn)工作壓力增大時(shí)，人們對(duì)工作的滿意度將降低，并進(jìn)一步影響健康（Faragher等，2005）。因此，房?jī)r(jià)上漲可能通過延長(zhǎng)工作時(shí)間和降低工作滿意度這兩條途徑來影響居民身心健康。為此，本文通過檢驗(yàn)房?jī)r(jià)對(duì)個(gè)人是否晚睡與工作滿意度的影響來檢驗(yàn)房?jī)r(jià)影響健康的作用機(jī)制。理論上來講，直接檢驗(yàn)房?jī)r(jià)對(duì)工作時(shí)長(zhǎng)的影響最準(zhǔn)確，但由于CFPS不同年份對(duì)調(diào)查對(duì)象工作時(shí)間的問法存在較大差異，無法統(tǒng)一，本文采用“是否晚睡”作為工作時(shí)長(zhǎng)的代理變量。從邏輯上來看，這一代理變量也比較合理：如果人們的工作時(shí)間很長(zhǎng)，通常會(huì)表現(xiàn)為加班熬夜，并且晚睡對(duì)個(gè)人的身體和心理健康都具有不利影響。

表5報(bào)告了相應(yīng)的回歸結(jié)果，其中第（1）?（3）列是房?jī)r(jià)對(duì)居民是否晚睡的影響，第（4）?（6）列是房?jī)r(jià)對(duì)工作滿意度的影響。表5第（1）?（3）列的結(jié)果顯示，房?jī)r(jià)上升顯著地增加了有住房困難樣本者的晚睡概率（0.491）。系數(shù)差異檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，無住房困難樣本與有住房困難樣本的房?jī)r(jià)對(duì)晚睡影響的系數(shù)差異為?0.367，p=0.000；說明住房有困難居民晚睡的概率顯著高于無住房困難居民。從表5的第（4）?（6）列可以看出，房?jī)r(jià)上漲顯著地降低了城市居民的工作滿意度；并且對(duì)居住有困難居民的工作滿意度的絕對(duì)影響顯著大于對(duì)居住沒有困難居民的工作滿意度的絕對(duì)影響，系數(shù)差異性檢驗(yàn)表明兩個(gè)系數(shù)的差異為0.597，p=0.060。這些發(fā)現(xiàn)意味著，房?jī)r(jià)上升通過增加有住房困難樣本的晚睡概率與降低其工作滿意度而給其身心健康帶來了不利影響。

表5 房?jī)r(jià)與城市居民身心健康：機(jī)制分析

四、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

接下來，我們從不同的角度對(duì)以上結(jié)果的穩(wěn)健性進(jìn)行檢驗(yàn)，具體包括：通過剔除流動(dòng)人口樣本來緩解群分所帶來的選擇性偏誤，利用主成分分析來緩解被解釋變量的測(cè)量誤差與刪除受汶川地震和“撤縣設(shè)區(qū)”影響的地區(qū)以減少主要混雜因素的影響。

（一）群分和流動(dòng)人口引起的樣本偏誤問題。由于個(gè)人可能基于能力、社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位與偏好等因素而選擇居住的城市，這可能導(dǎo)致城市房?jī)r(jià)與身心健康之間是相關(guān)關(guān)系，而不是因果關(guān)系。雖然本文通過控制一系列城市特征與個(gè)人特征等，部分地控制了城市對(duì)流動(dòng)人口的吸引力，但仍不能完全處理這個(gè)問題。理想的做法是尋找某種“準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)”來克服人口流動(dòng)帶來的內(nèi)生性問題，但由于數(shù)據(jù)的限制本文無法做到這一點(diǎn)，因此只能通過剔除流動(dòng)人口樣本來緩解這一內(nèi)生性問題。2014年的CFPS問卷詢問了被調(diào)查對(duì)象的遷移狀況，本文刪除過去兩年在其他城市待過6個(gè)月以上的樣本，僅保留沒有實(shí)際遷移行為的個(gè)體，雖然這無法徹底解決樣本選擇城市所帶來的內(nèi)生性問題，但是該方法排除了居民因?yàn)榉績(jī)r(jià)高而選擇遷移的情況，進(jìn)而最大限度避免了由樣本選擇而引起的內(nèi)生性問題。從表6可以看出，房?jī)r(jià)上漲顯著地降低了有住房困難城市居民的身體健康，但對(duì)住房無困難居民身體健康的影響不顯著。第（2）列和第（3）列房?jī)r(jià)系數(shù)的差異檢驗(yàn)結(jié)果為1.181，p=0.010。從表6第（5）列和第（6）列的結(jié)果可知，房?jī)r(jià)上漲對(duì)有住房困難居民的心理健康影響為負(fù)，對(duì)無住房困難城市居民的心理健康的影響為正，但都不顯著。對(duì)第（5）列和第（6）列房?jī)r(jià)系數(shù)的差異檢驗(yàn)結(jié)果為0.602，p=0.000。

表6 房?jī)r(jià)對(duì)居民健康影響的穩(wěn)健性檢驗(yàn)：刪除移民樣本

（二）身心健康的測(cè)量誤差問題。首先，雖然不少文獻(xiàn)認(rèn)為自評(píng)健康已經(jīng)能夠比較準(zhǔn)確地反映個(gè)人的實(shí)際健康情況（潘杰等，2013），且在指標(biāo)綜合性、易得性、穩(wěn)健性三個(gè)方面具有顯著的優(yōu)勢(shì)（齊良書和李子奈，2011），但是有些學(xué)者認(rèn)為自評(píng)健康指標(biāo)不夠客觀（Sullivan和von Wachter，2009）。因此，接下來本文將綜合自評(píng)身體健康、自評(píng)健康變化、過去兩周患病率和慢性病發(fā)生率這四個(gè)指標(biāo)，通過主成分分析得到身體健康的綜合指標(biāo)；①身體健康的主成分分析采用了“您認(rèn)為自己的健康狀況如何？”，“您覺得您的健康狀況和一年前比較起來如何？”，“過去兩周內(nèi)，您是否有身體不適？”，“過去六個(gè)月內(nèi)，您是否患過經(jīng)醫(yī)生診斷的慢性疾病？”四個(gè)問項(xiàng)。該綜合指標(biāo)的主成分分析的KMO為0.7019，說明這四個(gè)指標(biāo)適合采用主成分分析法。心理健康指標(biāo)也采用主成分分析法得到。②心理健康綜合指標(biāo)的主成分分析的KMO為0.8439，說明心理健康的多項(xiàng)問題非常適合采用主成分分析法。其次，由于不同年份的CFPS數(shù)據(jù)對(duì)健康的提問方法有一些差異，本文保留2012和2014年對(duì)身體健康問法一致的樣本，以及2010年和2014年對(duì)心理健康問法一致的樣本，分別檢驗(yàn)房?jī)r(jià)對(duì)城市居民身體健康和心理健康的影響。表7報(bào)告了相應(yīng)的回歸結(jié)果。其結(jié)果同表2一致，房?jī)r(jià)上漲顯著地降低了有住房困難城市居民的身心健康，房?jī)r(jià)上漲對(duì)無住房困難城市居民的身心健康影響不顯著。同時(shí)，表7第（2）列和第（3）列的房?jī)r(jià)對(duì)身體健康影響的系數(shù)差異檢驗(yàn)結(jié)果為0.835，p=0.000；心理健康影響的系數(shù)差異檢驗(yàn)結(jié)果為 0.640，p=0.020。第（5）列和第（6）列的房?jī)r(jià)對(duì)身體健康影響系數(shù)的差異檢驗(yàn)結(jié)果為1.421，p=0.000；對(duì)心理健康影響的系數(shù)差異檢驗(yàn)結(jié)果為0.325，p=0.110。這些檢驗(yàn)結(jié)果說明，在考慮健康測(cè)量誤差的情況下，房?jī)r(jià)對(duì)城市中有居住困難居民身心健康的不利影響顯著大于對(duì)無居住困難居民身心健康的影響。

表7 房?jī)r(jià)對(duì)居民健康影響的穩(wěn)健性檢驗(yàn)：健康測(cè)量誤差問題

（三）刪除受汶川地震和“撤縣設(shè)區(qū)”影響的樣本。大地震對(duì)居民的身心健康具有短期和長(zhǎng)期影響（馬寧等，2008），因此具有地震特殊經(jīng)歷的樣本與其他樣本在身心健康上可能存在系統(tǒng)差異。為此本文刪除受汶川地震影響的樣本來分析房?jī)r(jià)對(duì)城市居民身心健康的影響。其次，為了更準(zhǔn)確地反映城市居民所居住城市的特征，本文采用市轄區(qū)層面的數(shù)據(jù)構(gòu)建城市層面的控制變量；然而在本文研究期限內(nèi)，部分城市經(jīng)歷了“撤縣設(shè)區(qū)”，導(dǎo)致市轄區(qū)的面積擴(kuò)大，造成前后不可比。為此，本文刪除在樣本期內(nèi)具有“撤縣設(shè)區(qū)”經(jīng)歷的城市，再次檢驗(yàn)房?jī)r(jià)對(duì)城市居民身心健康的影響。以上兩個(gè)檢驗(yàn)的結(jié)果同表2保持了一致，①受篇幅所限，本文未列出“撤縣設(shè)區(qū)”的具體城市名稱及相關(guān)的估計(jì)結(jié)果，讀者可向作者索取。說明本文的基本研究結(jié)論十分穩(wěn)健。

五、總 結(jié)

現(xiàn)階段，圍繞著中國房?jī)r(jià)上漲對(duì)人們生產(chǎn)生活所產(chǎn)生的影響涌現(xiàn)了一系列的研究，但關(guān)注房?jī)r(jià)對(duì)城市居民身心健康影響的文獻(xiàn)不多見，住房和健康是我國人民最關(guān)切的兩大問題。因此，本文通過使用2010年、2012年與2014年的CFPS數(shù)據(jù)，定量研究了房?jī)r(jià)對(duì)城市居民身心健康的影響，并進(jìn)一步分析了房?jī)r(jià)對(duì)住房是否有困難和是否有房貸居民、中年及以上人群與青年人，以及有無公費(fèi)醫(yī)療居民身心健康的影響差異，揭示了房?jī)r(jià)影響健康的重要機(jī)制。本文的意義在于：第一，巧妙地借鑒了健康經(jīng)濟(jì)學(xué)的相關(guān)文獻(xiàn)，從理論上分析了房?jī)r(jià)影響健康的兩種效應(yīng)，即財(cái)富效應(yīng)與房奴效應(yīng)，并揭示了房產(chǎn)財(cái)富能夠自由流動(dòng)和變現(xiàn)是財(cái)富效應(yīng)發(fā)揮作用的重要約束條件。第二，從衛(wèi)生公共領(lǐng)域和個(gè)人生命周期的角度檢驗(yàn)了房?jī)r(jià)對(duì)城市居民身心健康影響的異質(zhì)性，并揭示了晚睡和工作滿意度是房?jī)r(jià)對(duì)城市居民身心健康產(chǎn)生房奴效應(yīng)的微觀作用機(jī)制。

本文的政策含義是清晰且重要的。第一，房?jī)r(jià)和健康是關(guān)系民生的兩個(gè)重要問題，本文為政府如何改善這兩類民生問題提供了新視角。我國政府關(guān)于如何讓人們“住有所居”的努力從未間斷。與此同時(shí)，中共中央、國務(wù)院于2016年印發(fā)并實(shí)施了“健康中國2030”規(guī)劃綱要，并提出“把健康融入所有政策，全方位、全周期保障人民健康，大幅提高健康水平，顯著改善健康公平”。然而政府在制定這兩類改善民生的政策時(shí)，并沒有意識(shí)到二者之間的關(guān)系。本文的研究表明，適當(dāng)增加土地供給進(jìn)而使得房?jī)r(jià)保持在合理的水平，可以為政府從居住角度改善民生，促進(jìn)居民健康提供有針對(duì)性的保障。第二，提示我們關(guān)注城市中的低收入群體。平均而言，城市化水平的提高與城市的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)顯著地提升了城市居民的福利水平。但不能忽視的是，在一些城市的部分本地居民中也存在著排斥外來人口或反對(duì)城市化水平提高的聲音。部分原因可能在于，伴隨著城市化水平的提高，房?jī)r(jià)上漲給本地低收入群體的福利（例如，身心健康）帶來了負(fù)向影響。為進(jìn)一步順利推進(jìn)城市化，政府可以通過就業(yè)培訓(xùn)與激勵(lì)兼容的轉(zhuǎn)移支付等方式，對(duì)這部分福利受損者進(jìn)行合適的補(bǔ)償。第三，有助于我們更加全面地認(rèn)識(shí)土地財(cái)政的社會(huì)成本。土地財(cái)政使得地方政府有激勵(lì)提供生產(chǎn)性的公共服務(wù)與基礎(chǔ)設(shè)施，有效地促進(jìn)了城市化與地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。本文的研究表明，土地財(cái)政帶來的房?jī)r(jià)上升會(huì)通過增加晚睡概率與降低工作滿意度這兩個(gè)途徑而給城市中有住房困難居民的身心健康帶來負(fù)向影響。這表明，在評(píng)估土地供給政策的社會(huì)經(jīng)濟(jì)影響的過程中，考慮房?jī)r(jià)對(duì)城市居民身心健康的影響，將使我們獲得更為全面的評(píng)估結(jié)果。

* 作者感謝兩位匿名審稿人和編輯的建設(shè)性意見，感謝熊瑞祥、趙敏強(qiáng)、唐為和宋冉的寶貴意見。文責(zé)自負(fù)。主要參考文獻(xiàn)：

[1]阿馬蒂亞?森. 以自由看待發(fā)展[M]. 任賾，于真譯. 北京：中國人民大學(xué)出版社，2002.

[2]陳斌開，楊汝岱. 土地供給、住房?jī)r(jià)格與中國城鎮(zhèn)居民儲(chǔ)蓄[J]. 經(jīng)濟(jì)研究，2013，（1）：110?122.

[3]陳碩，陳婷. 空氣質(zhì)量與公共健康：以火電廠二氧化硫排放為例[J]. 經(jīng)濟(jì)研究，2014，（8）：158?169，183.

[4]陳永偉，陳立中. 為清潔空氣定價(jià)：來自中國青島的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J]. 世界經(jīng)濟(jì)，2012，（4）：140?160.

[5]高凱，汪泓，劉婷婷. 勞動(dòng)人口健康水平影響因素及健康狀況演變趨勢(shì)[J]. 社會(huì)科學(xué)研究，2018，（1）：38?47.

[6]林江，周少君，魏萬青. 城市房?jī)r(jià)、住房產(chǎn)權(quán)與主觀幸福感[J]. 財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì)，2012，（5）：114?120.

[7]劉國恩，Dow W H，傅正泓，等. 中國的健康人力資本與收入增長(zhǎng)[J]. 經(jīng)濟(jì)學(xué)（季刊），2004，（4）：101?118.

[8]劉云平. 兒童照料、勞動(dòng)參與和中國已婚男女身心健康--基于城鎮(zhèn)居民和外來務(wù)工人員的對(duì)比研究[J]. 南方人口，2012，（6）：7?14.

[9]陸銘，張航，梁文泉. 偏向中西部的土地供應(yīng)如何推升了東部的工資[J]. 中國社會(huì)科學(xué)，2015，（5）：59?83.

[10]馬寧，喻達(dá)，劉民. 大地震對(duì)人群健康影響的研究[J]. 中華流行病學(xué)雜志，2008，（12）：1262?1265.

[11]牛建林. 人口流動(dòng)對(duì)中國城鄉(xiāng)居民健康差異的影響[J]. 中國社會(huì)科學(xué)，2013，（2）：46?63，205.

[12]潘杰，雷曉燕，劉國恩. 醫(yī)療保險(xiǎn)促進(jìn)健康嗎?——基于中國城鎮(zhèn)居民基本醫(yī)療保險(xiǎn)的實(shí)證分析[J]. 經(jīng)濟(jì)研究，2013，48（4）：130?142，156.

[13]齊良書，李子奈. 與收入相關(guān)的健康和醫(yī)療服務(wù)利用流動(dòng)性[J]. 經(jīng)濟(jì)研究，2011，（9）：83?95.

[14]王弟海，黃亮，李宏毅. 健康投資能影響跨國人均產(chǎn)出差距嗎?——來自跨國面板數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)研究[J]. 經(jīng)濟(jì)研究，2016，（8）：129?143.

[15]鄭莉莉. 醫(yī)療保險(xiǎn)改變了居民的就醫(yī)行為嗎?——來自我國CHNS的證據(jù)[J]. 財(cái)政研究，2017，（2）：84?97.

[16]周廣肅，樊綱，申廣軍. 收入差距、社會(huì)資本與健康水平——基于中國家庭追蹤調(diào)查（CFPS）的實(shí)證分析[J]. 管理世界，2014，（7）：12?21，51.

[17]Artazcoz L，Cortès I，Escribà-Agüir V，et al. Understanding the relationship of long working hours with health status and health-related behaviours[J]. Journal of Epidemiology & Community Health，2009，63（7）： 521?527.

[18]Atalay K，Edwards R，Liu B Y J. Effects of house prices on health：New evidence from Australia[J]. Social Science &Medicine，2017，192： 36?48.

[19]Brunello G，F(xiàn)ort M，Schneeweis N，et al. The causal effect of education on health：What is the role of health behaviors?[J]. Health Economics，2016，25（3）： 314?336.

[20]Fang H M，Gu Q L，Xiong W，et al. Demystifying the Chinese housing boom[J]. NBER Macroeconomics Annual，2015，30（1）： 105?166.

[21]Faragher E B，Cass M，Cooper C L. The relationship between job satisfaction and health：A meta-analysis[J]. Occupational & Environmental Medicine，2005，62（2）： 105?112.

[22]Fichera E，Gathergood J. Do wealth shocks affect health? New evidence from the housing boom[J]. Health Economics，2016，25（S2）： 57?69.

[23]Finkelstein A，Luttmer E F P，Notowidigdo M J. What good is wealth without health? The effect of health on the marginal utility of consumption[J]. European Economic Association，2013，11（S1）： 221?258.

[24]Giuntella O，Mazzonna F. Do immigrants improve the health of natives?[J]. Journal of Health Economics，2015，43：140?153.

[25]Glaeser E，Huang W，Ma Y R，et al. A real estate boom with Chinese characteristics[J]. Journal of Economic Perspectives，2017，31（1）： 93?116.

[26]Hamoudi A，Dowd J B. Housing wealth，psychological well-being，and cognitive functioning of older Americans[J].The Journals of Gerontology：Series B，2014，69（2）： 253?262.

[27]Joshi N K. Local house prices and mental health[J]. International Journal of Health Economics and Management，2016，16（1）： 89?102.

[28]Muurinen J M. Demand for health：A generalised Grossman model[J]. Journal of Health Economics，1982，1（1）： 5?28.

[29]Ratcliffe A. Wealth effects，local area attributes，and economic prospects：On the relationship between house prices and mental wellbeing[J]. Review of Income and Wealth，2015，61（1）： 75?92.

[30]Roback J. Wages，rents，and the quality of life[J]. Journal of Political Economy，1982，90（6）： 1257?1278.

[31]Ruhm C J. Are recessions good for your health?[J]. The Quarterly Journal of Economics，2000，115（2）： 617?650.

[32]Sullivan D，von Wachter T. Job displacement and mortality：An analysis using administrative data[J]. The Quarterly Journal of Economics，2009，124（3）： 1265?1306.

[33]Xiang Y T，Yu X，Sartorius N，et al. Mental health in China：Challenges and progress[J]. The Lancet，2012，380（9855）：1715?1716.