1. 引言
健康是个人全面发展的前提，是经济社会发展的基础(刘波等，2021)。自20世纪80年代以来，随着改革开放的程度不断加深，社会主义市场经济体系的建立与完善，我国的经济发展水平逐步提高，人民的健康状况日益改善。然而，在这个社会转型的过程中，中国女性群体的社会经济地位变化呈现出两个趋势：一是女性在社会转型过程中地位提升机会增加的同时，与男性的社会经济地位差距也在不断扩大；二是女性在社会转型过程中资源分配边缘化、地位弱势化(张宛丽，2004)。不同性别在社会资源占有量上的区别造成了心理健康状况的性别差异，形成健康性别不平等现象(孙菊，宋月萍，2008)。既有研究中，关于这一问题的讨论主要针对中国的中老年群体。那么，类似现象是否存在与我国当前的在业群体中？其现状与趋势如何？作为劳动年龄人口，在业群体是推动我国经济发展的主要动力。因此，提升在业女性健康水平、缩小两性间的健康差距，使女性的健康潜能得以完全发挥，减小由后致性因素所导致的健康差异，对于实现健康中国目标、促进社会协调发展具有重要意义。
健康原是人的一个自然成长的结果，由于不同的社会因素参与了健康的缔造过程，从而把一个自然的生物事件变成了一个复杂的社会事件(李红文，毛新志，2015)。在后医学时代，“社会–心理–生物医学模式”成为分析健康影响因素的重要理论框架，这一时期的特点是疾病主要受社会环境因素影响(陈宁，2020)，职业、教育、收入等个体特征与其健康状况高度相关，社会经济地位也从而被视为健康不平等形成的根本性因素。以往的研究结果表明，在中国的中老年人群中，社会经济地位较高的人群要比较低的人群有更好的健康状况(焦开山，2014)，但不同社会经济资源对男性和女性健康的影响并不相同。此外，健康是全生命周期的累积过程，生命早期的社会经济条件对个体的健康水平也会产生重要影响。因此，本文的目标在于对在业群体心理健康差距中的性别不平等进行分解，识别出形塑健康性别不平等的主要影响因素，以期为“健康中国建设”提供建议。为此，本文基于社会性别的理论视角，采用“中国综合社会调查”(CGSS) 2017年1的数据，考查在职业与性别分层的交互作用下，不同社会经济地位的个体的心理健康收益是否一致，如果健康回报在不同性别间存在差异，那么其影响因素何在？
2. 文献综述
健康性别不平等是本文的核心问题，主要涉及什么是健康不平等、性别与健康不平等的关系如何，以下综述将从此两方面展开。
目前学界关于健康不平等的大部分研究中，健康不平等一词多与健康差异、健康梯度、健康劣势等相联系。在本文中，需对健康不平等的含义进一步厘清后再使用。Wagstaff和van Doorslaer (Wagstaff and van Doorslaer, 2000)指出，健康不平等的含义包括两个方面。自然的健康不平等主要是指社会群体存在的健康差异，一般使用预期寿命、婴儿死亡率等指标测量。社会的健康不平等是指由社会经济因素影响导致的健康差异，一般使用集中曲线和集中度指数等指标测量(蔡娇丽，张力，2020)。本文的健康不平等主要指社会的健康不平等。
关于社会经济健康不平等的理论主要包括以下两种。首先是社会因果论，该理论认为社会资源占有量的不平等是形成健康差异的根本因素(Link & Phelan, 1995)。社会经济地位较高者不仅占有大量资源，其健康状况相对社会经济地位较差者也更好。马默特将健康状况随社会地位变化的现象称之为“地位综合症”(Marmot, 2004)。“地位综合症”指的不是穷人患病而其他人健康状况良好，而是指随着社会地位的升高健康状况也变得更好。社会因果理论和“地位综合症”解释都假定，健康水平存在阶层差异，个体的社会经济地位越高，占有的资源越多，健康程度就越高，其基本逻辑是不同社会经济地位带来资源分配不均，因此形成健康等级(洪岩璧等，2022)。健康选择论则认为，社会经济地位对健康状况没有影响，反而是健康水平越高，越容易获得较高的社会经济地位(West, 1991)。
社会经济地位指个体的社会结构位置，涵括行为方式、心理健康状况、认知能力等方面(李建新，夏翠翠，2014)。收入、教育和职业在大量国内外研究中被作为社会经济地位的测量指标(王甫勤，马瑜寅，2020)。现有研究对于社会经济地位与健康水平关系的讨论大致可以分为两类。一类将职业与教育、收入一同视为沿层渐进的变量，另一类在界定社会经济地位时则没有考虑职业因素，后者认为，职业对退休人员与在业人员健康的影响存在差异，因此在衡量职业对健康的影响时应视研究群体而定。在大量关于社会不平等的研究中，学者们大多沿用马克思或者韦伯对于阶级的定义。然而，不管是新马克思主义抑或是新韦伯主义，目前对于阶层的主流建构方法都运用了阶层类别沿层渐进式的方法，将同一社会内部的阶层差异视为连续、递进式的，以区分阶层间细微的经济差别。但是，各种职业间的差异极大，尤其是在从业者的声誉、自由程度等方面，因而职业应当是非分级渐进的(安妮特·拉鲁，2010)。
此外，也有学者认为已有研究缺乏对健康差异演变及其机制的讨论，大部分研究都在静态性的论证不同社会经济地位群体的健康差异(石智雷等，2020)。在生命历程理论视角下，童年期的环境与经历对个体的健康有着长远影响。有研究发现，童年期的家庭经济地位是导致健康不平等的重要因素(白春玲，陈东，2022)。儿童时期的不幸经历使人们的健康状况在成年期较差，即便社会经济地位有所提升，也难以降低这种早期经历对健康造成的不利影响(石智雷，吴志明，2018)。例如童年时有过挨饿经历的老年人自评健康状况较差，患慢性病的概率相对较高，认知能力低于同龄的正常老年人(刘亚飞，2018)。也有研究认为，童年不幸经历对健康的负面影响可以通过提升社会经济地位与之抵消，尽管在社会经济地位较低的老年人群体中，儿童期带来的影响甚至会与社会经济地位重叠并相互强化，对社会经济地位较低的老年人造成更多的不利影响(焦开山，包智明，2020)。
总体而言，社会经济地位对健康水平有重要影响，但是这一影响因性别而异。有研究发现，职业、教育、收入对健康的影响在男性群体中更加显著，这些社会性因素对女性健康的影响相比男性更小(Sacker et al., 2000)。郑莉等人(郑莉，曾旭晖，2016)的研究发现，在我国同样存在类似现象：相比男性，女性更容易陷入健康劣势，这是由于女性从教育和收入中得到的健康收益没有男性高。此外，对于女性而言，童年的生活经历直接影响着老年时期的健康状况(徐洁，李树茁，2014)。上述研究刻画了一幅健康不平等中性别差异的图景，但既有研究主要关注的是健康性别不平等的年龄效应。那么，在不同的职业群体中，职业对心理健康状况的影响是怎样的，有待进一步研究。本文将基于社会因果论和“职业非分级渐进”的观点，以职业作为社会分层指标，探讨社会经济地位对健康的影响以及这种影响的性别差异。
3. 研究设计
3.1. 数据
本文使用的数据为CGSS 2017年全国抽样调查数据。CGSS是一个具有全国代表性的调查，其范围覆盖28个省、直辖市、自治区。CGSS使用系统概率抽样方式，包括内隐分层和与人口规模成比例两方面，行政区划和社会经济地位为主要分层变量。CGSS 2017年的数据总共包含12,582个样本，本次分析和研究的样本量为4463人。调查包括个人的教育状况、收入水平、职业、健康状况等本研究所需要的数据。
3.2. 变量
心理健康状况是本研究的健康指标。问卷采用在过去的四周中，您感到心情抑郁或沮丧的频繁程度是？这一题项进行测量，选项为“总是”、“经常”、“有时”、“很少”和“从不”五个选项，在分析中处理成定类变量纳入模型。
对自变量社会经济地位的测量，本研究使用个人受教育程度和年收入两个指标。在本研究中，将问卷中的教育类型重新划分为小学及以下、初中、高中或中专、大专及本科、研究生及以上五类。个人年收入这一变量取对数。
对另一自变量早期家庭经济状况的测量，本文选取父母受教育程度、14岁时父母的就业状况、14岁时父母是否担任行政职务三个指标。其中，父母受教育程度处理方式同上文，14岁时父母就业状况与是否担任行政职务处理为二分变量。
职业作为本文的社会分层指标，不纳入社会经济地位的考察范围。本文将问卷中包含的职业类别分为三个类别，分别是管理人员(包括高级管理人员、单位负责人、高级专业技术人员、私营企业主)、一般白领人员(包括中层管理人员、中级专业技术人员、一般专业技术人员、一般办公室人员)、蓝领(包括服务业人员、工、农群体) (洪岩璧等，2022)。以识别不同职业群体的健康不平等状况及性别差异。鉴于本文主要研究群体为在业人员，因此学生、军人与警察不包括在样本之内。
主要的控制变量包括户口、婚姻状况、年龄等社会人口学特征。本文所涉及的变量描述统计见表1。
Table 1. Variable description statistics
表1. 变量描述统计
注：表中数字为均值和百分比，括号中为标准差。
3.3. 方法
本文采用OLS回归模型。首先，基础模型仅纳入户口、婚姻状况、年龄三项控制变量，基础模型中不加入其他自变量。其次，在模型1的基础上加入个人受教育程度与年收入两项自变量，主要验证社会经济地位(教育与收入)是否对心理健康状况产生影响。最后，在前两个模型中加入父母的受教育程度、就业状况、是否担任行政职务三项自变量，以检验早期家庭经济条件是否影响健康。回归方程模型如下：y = a + b1x1 + b2x2 + …… bixi + e。该模型中，y为心理健康状况，a为常数项，bi为变量系数(其中，i = 1，2，3，……，n)，x1表示成年期社会经济地位，x2表示早期家庭经济地位，xi表示一系列控制变量，e代表误差项。本研究以此构建回归模型，对样本进行OLS回归，比较社会经济地位在不同职业群体中对健康影响的性别差异。
4. 分析结果
为了检验社会经济地位对心理健康状况的影响，本文在控制基本人口特征的基础上，考察不同职业群体的健康差异情况。管理阶层模型回归结果见表2，结果表明，在管理阶层中，教育与收入对健康的影响不显著。相较于成年期社会经济地位而言，反而是一些早期家庭因素与健康有较强的关系。早期母亲担任行政职务对管理者中的男性和女性健康均有正向作用，而父亲受教育程度却只对女性管理者的健康影响显著，与男性管理者的健康无显著关系。当然，这也可能与管理者群体样本量过少有关，尤其是受女性管理者的样本量的影响。但从一定程度上来说，这可能表明，对管理阶层来说，儿童期的环境对健康的影响比后天获致的条件影响更大。总的看来，在管理人员群体中，健康的影响因素并无太大差异，可能是处于这一阶层的个体，无论男女，都能拥有较多的资源，因此彼此间的健康差异并不明显。
Table 2. Regression results of the management hierarchy model
表2. 管理阶层模型回归结果
注：*、**、***分别在95%、99%、99.9%的水平上显著。
白领阶层模型回归结果见表3，结果表明，在一般白领群体中，男性与女性之间的健康差异逐渐显现。首先是收入对健康的影响，男性随着收入的增加可以获得更多的健康回报，而收入提高对女性的健康却无明显作用。其次是随着年龄的增长，女性白领的健康负向得分更高，说明女性随着年华老去，更有可能遭遇健康上的问题。
Table 3. Regression results of white-collar class model
表3. 白领阶层模型回归结果
注：*、**、***分别在95%、99%、99.9%的水平上显著。
蓝领阶层模型回归结果见表4，结果表明，在蓝领群体中，健康上的性别差异仍然存在。收入对于健康的影响给予男性更多回报，所不同的是，教育程度的提高开始对女性健康发挥正向功能，教育并没有对蓝领男性起相同作用。可能是相较于女性，蓝领男性有更大机会从事体力劳动的缘故，在蓝领阶层中，男性随着年龄递增，健康负向得分也更高。
Table 4. Regression results of the blue collar class model
表4. 蓝领阶层模型回归结果
注：*、**、***分别在95%、99%、99.9%的水平上显著。
5. 结论与讨论
本文利用CGSS 2017的调查数据讨论社会经济地位对个体心理健康的影响，并进一步分析不同职业群体中的性别差异。
结果显示，在社会经济地位较高的群体中，心理健康的性别差异并不明显。这可能是因为高阶层群体资源拥有量较多，可以对自身进行更多的健康投资，也更重视自身的健康管理，因此其健康水平差异较小。在这个阶层中，生命早期的环境对心理健康的影响比成年期的社会经济地位更加重要，并且相较于男性，父母的受教育程度和职位对女性心理健康的影响更大，进一步表明女性的健康是整个生命周期形塑的结果，每一个生命阶段对女性心理健康的影响都很重要。在一般的白领群体中，男性通过收入增加可以获得更多健康收益，但对女性来说，收入基本上对其心理健康状况没有影响，因此，相比于男性，女性更容易处于健康劣势。为什么收入对白领女性的心理健康状况没有影响呢？这可能是由于白领女性在提高自身健康水平的方式中，更多依赖于自身的健康管理，尽管健康投资对健康的影响也很重要，但并不是主要选择。在女性白领群体中，母亲的工作类型对其心理健康的影响依旧存在，对男性没有影响，说明在整个白领群体中，男性健康更多受收入等自致性因素的影响。在社会经济地位较低的蓝领群体中，女性可以通过教育与收入提高自身的心理健康水平，教育从而成为促进健康公平的重要手段。与成年期的社会经济地位相比，早期的家庭经济地位对蓝领群体所产生的影响更多都是负向的，对于这些群体的成员而言，个人的努力才是获取健康回报的有效途径。
从政策建议的角度，本研究认为提高人口健康水平，特别是女性群体健康水平的政策应该是分性别的。对于女性来说，教育和收入水平的提高并不能带来太多的健康收益。因此，需要更多深入的研究来讨论造成女性健康差异的社会因素及其演变机制，以增强往后健康政策制定的针对性和有效性。
NOTES
1数据来源于中国综合社会调查http://cgss.ruc.edu.cn/。