The return to education in terms of wealth and health
Holger Strulik外文翻译
摘要：这项研究对教育与长寿之间的关系提出了新的看法。与早期关注的是教育程度较低的人的低效率的健康行为文献相比，我们的调查扩展到了教育梯度可以通过全社会阶层的完全理性和有效的行为来解释。具体来说，我们考虑的是一个生命周期模型，在这个模型中，身体功能的丧失，最终导致死亡，可以通过不健康的行为和延迟的健康支出来加速。个人对于他们教育收益的态度是异质的。这一理论提出了一个合理的解释：为什么那些拥有更高的教育回报的个人选择了更多的教育和更健康的生活方式。在对美国普通男性公民进行校准时，该模型通过特殊的教育回报来激励约50%的可观察教育梯度，其因果关系从教育到长寿。这一理论也解释了为什么义务教育对长寿的影响相对较小，以及为什么随着时间的推移，随着医疗技术的进步，梯度会变得越来越大。
关键词：不同程度健康； 教育； 年龄； 长寿； 医疗保健支出； 不健康行为； 抽烟；
生活价值
- 介绍
平均而言，受过良好教育的人比受教育程度较低的人更健康，寿命也更长。摘要教育与健康的关系是教育的梯度，是“梯度”，是指教育与健康之间的密切联系。根据一项流行的研究，在1990年，美国25岁的美国人，接受过大学教育的平均寿命比那些只有高中或更少的美国人要长5.4年。到2000年，由于受教育程度较高(Meara et al.， 2008)，寿命差距扩大到7.0年。在许多其他国家已经观察到了教育与健康的相似关联。
在本文中，我提出了一种特殊的机制来解释教育-健康梯度是一种完全理性和高效的个体面对特殊教育回报行为的结果。通过关闭所有其他的潜在渠道，并仔细校准美国白人男性平均水平的模型，我发现，大约一半的被观察到的梯度可以被从教育到健康和长寿的因果关系中激发出来。我不是说健康行为是完全理性的，也不是说没有反向因果关系。相反，我提出了一个“受控的理论实验”，它可以识别出有多少梯度可以通过提议的机制来解释，从而有多少可能被其他渠道解释。
到目前为止，文献主要集中在生产力和配置效率上，以解释梯度。根据贝克尔(1965)的商品理论，生产效率的概念假定，受教育程度较低的个体从一组特定的时间和医疗投入中“产生”的健康状况较差(参见:Grossman, 1972)。相比之下，配置效率则表明，受教育程度较低的人在健康生产中使用不同的投入，大概是因为他们对自己的“健康技术”不太了解(参见:Kenkel, 1991)。这两种观点的共同主题是，受教育程度较低的人的行为效率较低。如果他们能接触到健康技术和更好的教育知识，他们就会更关心自己的健康，活得更长久。
根据一项受欢迎的研究(Cutler和Lleras-Muney, 2010)，从经验上看，健康知识和一般态度似乎只对健康行为的教育差异起了很小的作用，而收入(获得资源的途径)和认知能力各占其中的30%左右。Heckman等人(2016)最近的一项研究表明，通过认知和非认知能力对教育进行了实质性的分类，并建立了关于吸烟、身体健康和工资的教育的因果关系。同样，Bijwaard et al.(2015)使用荷兰的队列数据，认为至少一半的教育梯度可以通过基于认知能力的选择效应来解释。Contoyannis和Jones(2004)、Hong et al.(2015)和Brunello等人(2016)的研究也记录了健康行为对健康和寿命的影响的中介作用。
该理论的一个核心要素是对教育的个人特定的回报。虽然早期劳动经济学的大部分文献都认为潜在的因素，如认知能力，可能会影响收入，但不会影响到教育本身，但现在有越来越多的证据表明，事实上，个人在教育回报中有所不同(卡特，1999;赫克曼,2016)。当人们明确地考虑到教育回报的离散度时，通常发现它是很大的。例如，哈蒙等人(2003)估计平均教育回报的标准偏差为4%左右，大约为7%。教育回报的特质差异的一个自然解释是认知和非认知能力(如Heckman和Vytlacil,2001)。虽然其他因素如学校质量影响教育的回报(如Card, 1999)，关于教育-健康的倾斜，有特别有力的证据表明，聪明的人寿命更长(Deary, 2008; Der et al., 2009; Calvin et al., 2011; Kaestner and Callison, 2011)。
简而言之，所提议的机制解释如下。更高的教育回报促使人们寻求更多的教育，从而获得更多的劳动收入。由于从消费中获得的效用在任何时间点都是严格的，但在时间上是线性的，个人渴望长寿。富有的人特别有兴趣在漫长的生活中平滑他们的消费，因为当消费支出高时，瞬时消费的边际效用是低的。因此，受过良好教育和富有的人被诱使在健康上花更多的钱。理性的个体平衡了改善健康的边际收益和因消费不健康商品而造成的损害健康的边际成本。由于健康支出的边际收益正在下降，而不健康消费的边际损害正在增加，受过教育和富有的人不仅在健康上花费更多，而且在不健康消费上的花费也比受教育程度低的人少。
从方法论上来说，本论文与有关最佳健康支出和长寿的文献有关，而Ehrlich和Chuma(1990)和Hall和Jones(2007)的研究大概是最受欢迎的贡献。与文献相比，目前的论文认为教育和不健康的消费是个体选择的变量。更重要的是，本论文在老年学的研究中有其独特之处。现有的文献大多建立在格罗斯曼(1972)的健康资本模型上。健康资本模型的一个典型特征是，当健康存量很大时，健康折旧是很大的。这意味着，在同一年龄的两个人中，健康状况良好的人，即拥有更多健康资本的人，在下一阶段会失去更多的健康。这种反事实的假设导致了反事实的预测。例如，没有进一步的修正，健康资本模型预测了永生(Case和Deaton, 2005;斯特鲁利克，2015a)当死亡被强制执行时，该模型通常预测健康投资在年老和死亡时下降(Wagstaff, 1986; Zweifel and Breyer, 1997; Strulik, 2015a).。健康资本的贬值也意味着早期生活中的健康冲击(或在子宫内)对老年健康的影响正在消失，尽管人们观察到了相反的情况(Almond and Currie, 2011)。
最重要的是，健康资本是一个潜在的变量，而不是由医生和医学科学家观察到的，这一事实使模型的任何严重的校准都被混淆了。在此，我们构建了由Dalgaard和Strulik(2014)开发的健康赤字模型，该模型避免了Grossman模型的问题特征，并且可以使用所谓的frailty索引(Mitnitski等，2002a,b, 2005, 2006)以一种简单的方式进行校准。由于校准没有提供自由度，因此可以用模型来定量评估健康问题。
脆弱指数是指一个人在一定年龄时，其潜在赤字总额的比例。潜在赤字的清单包括轻微的赤字，如视力受损、严重的赤字，如痴呆症等。在发达国家，平均成年人在一个生日到下一个生日时累积的赤字会增加3-4% (Mitnitski et al., 2002a; Harttgen et al., 2013)。在这里，就像在Dalgaard和Strulik(2014)一样，我们假设健康支出可以减缓健康赤字的积累。此外，我们还考虑到不健康的行为会加速健康赤字的累积。
本文组织如下。下一节将建立模型。对人力资本积累的标准方法进行了修正，对年龄曲线的经验工资进行了计算，然后将不健康的消费行为与健康赤字模型结合起来。第3节给出了分析结果。它表明，生命周期行为是由条件决定的。(1)健康和不健康货物的最优支出，(2)最佳时效(随年龄增长的支出概况)，(3)最佳教育年限，(4)优化财务管理,(5)死亡的最佳时间。这些最优性条件很简单，可以进行直观的解释。在第4节，该模型在2000年为一个16岁的美国美国男性校准。第5节给出了结果。研究表明，如果再增加一年的教育，就会使人的寿命延长半年。通过对义务教育和义务教育的教育梯度的比较，证明了教育梯度随着医学技术的进步而扩大，从而验证了本文的主要结果。
- 模型的建立
- 目标函数
在义务教育阶段结束时考虑一个年轻人。之后，在数字部分，这将是一个16岁的，有9年的教育。为了简单起见，在这个阶段的初始阶段将被归一化为零。但要确定的死亡日期由t表示，在每一个年龄t中，个人经历了从消费健康中性物品c t()和不健康商品u(t)的效用。我们认为，制定卫生和教育关系的最低限度的设置，在这方面，它足以治疗卫生支出纯粹的工具，而不是本身的效用提高。同样地，教育对于提高劳动收入，而不是提高自身效用，是完全有帮助的。假定瞬时效用函数为等弹性函数，并给出寿命效用函数
- 预算约束
让健康支出用h表示，健康中性商品的价格被归为统一，健康商品的价格为p，不健康商品的价格为q，总支出为由e=c ph qu给出。然而，自愿教育期间的长短由s表示，而提前确定的退休年龄为R。从s到R，每个人在人力资本的单位得到一个w(t)工资。人力资本人力资本H （s,t）随着年龄的增长和教育时间的变化而变化。我们允许总体生产力增长，这样人力资本每单位的工资就会增长gw，这是由个人承担的。为简单起见，资本市场没有任何限制;个人可以以利率r来借贷。持有大写k的个人面临预算限制。
k (t)=chi;w (t) H( s,t) rk(t)- c(t)- ph(t)-qu(t) （2）
- 健康赤字积累
用D(t)表示成指数增长。
随着年龄t, D(t)=E be^(ut)他们估计加拿大人的u是0.043。
这“健康赤字累积法”解释了大约95%的数据的变化,及其参数估计的精度。
具体来说，我们认为以下是对赤字积累过程的简洁精炼
D(t)=mu;[ D(t)-a-Ah(t)^gamma; Bu(t)^omega;] （3）
- 教育
学时的长短对个人来说是一个选择变量。具体地说，我们假设一个年龄t的人的人力资本是由他的教育年限所决定的。
（4）
- 解决方案
- 概要
个人的问题是最大限度地(1)服从(2)-(4)。为了方便地解决这个问题,它有助于定义衡量总消费xequiv;c beta;u和取代c(1)和(2)。
一阶条件可以用下面的，很好的解释条件来概括。
- 最优消费概况
结合5-7，我们可以得到
这一情况的左侧显示，当一个单位的收入用于健康而非健康中性商品时，健康赤字的边际回报。右边显示的是在健康赤字方面的边际成本，当一个单位花费在不健康的商品上而不是健康的中性商品上。请注意，当个人在健康上花费更多的时候，健康投资的回报就会下降。然后，为了平衡等式，右边也必须下降。
由于不健康消费的危害越来越大(omega;gt; 1)，个人减少了不健康的消费。从直觉上看，这是有道理的:那些关心健康和长寿的人在消费不健康的商品和增加支出以保持健康时非常谨慎。求解(9)并考虑一个潜在的角解，我们得到
消费不健康的商品需要从不健康的消费中获得的效用超过健康中性消费的效用，或者不健康的商品比健康中性的商品便宜，或者两者兼而有之。就政策而言，重要的是要注意到，对不健康食品的需求较低，而且存在着一种先发制人的价格，即q =beta;，它会抑制不健康的消费。如果不健康的消费存在，则条件(10)进一步预测，如果造成的健康损害较低(B较低)，如果修复损害的医疗效率较大(A较大)，或者卫生产品价格较低，则其范围较大。
- 最佳年龄
区分(5)-(7)与年龄有关:
- 最优的教育
教育的最佳持续时间要求从推迟进入劳动力市场的边际损失， e^(-rs) w(s)H (s,s),这等于扩大教育的边际收益,,插入各自的值会导致条件(8),其中gw表示单位人力资本的工资增长率，,以及 w是人力资本每单位的初始工资。它被认为是由总生产率增长的速率和对个人的外生的比率给出的。左边(8)显示了教育的边际收益，右边显示了推迟进入劳动力市场的边际损失。
注意，(8)的解决方案是独立于生命跨度T的，这意味着，只要退休年龄R小于T，这就被假定为——在教育上没有长寿的影响。这就意味着教育梯度背后的任何因果关系都是通过增加教育来增加健康和寿命。消除反向因果关系有助于确定可以通过增加教育来解释的梯度的大小。
- 最优的财务管理和人力资源。
集成(2)和插入初始值和终端值提供了实时预算。
- 最优的死亡
在单独的最佳死亡时间两个条件必须保持。首先，累积的健康赤字必须达到终端值D，其次，与问题(1)-(4)相关的拉格朗日值必须假设值为零。转到第一个条件，集成（3）提供D（T）和（16）。
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The Journal of the Economics of Ageing 12 (2018) 1–14
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The Journal of the Economics of Ageing
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Full length article
The return to education in terms of wealth and health☆ T
Holger Strulik
University of Gouml;ttingen, Department of Economics, Platz der Gouml;ttinger Sieben 3, 37073 Gouml;ttingen, Germany
A R T I C L E I N F O
Keywords:
Health inequality
Schooling
Aging
Longevity
Health expenditure
Unhealthy behavior
Smoking
Value of life
JEL:
D91
I10
I20
J24
A B S T R A C T
This study presents a new view on the association between education and longevity. In contrast to the earlier literature, which focused on inefficient health behavior of the less educated, we investigate the extent to which the education gradient can be explained by fully rational and efficient behavior of all social strata. Specifically, we consider a life-cycle model in which the loss of body functionality, which eventually leads to death, can be accelerated by unhealthy behavior and delayed through health expenditure. Individuals are heterogeneous with respect to their return to education. The proposed theory rationalizes why individuals equipped with a higher return to education chose more education as well as a healthier lifestyle. When calibrated for the average male US citizen, the model motivates about 50% percent of the observable education gradient by idiosyncratic returns to education, with causality running from education to longevity. The theory also explains why compulsory schooling has comparatively small effects on longevity and why the gradient gets larger over time through improvements in medical technology.
1. Introduction
Better educated individuals are, on average, healthier and live longer than less educated people. The literature refers to the strong positive association between education and health as the education gradient or just “the gradient”. According to one popular study, in the year 1990, U.S. Americans aged 25 with any college education live, on average, 5.4 years longer compared to those with only a high school education or less. By the year 2000, the gap increased to 7.0 more years for the better educated (Meara et al., 2008). A similar association be-tween education and health has been observed in many other coun-tries.1
In this paper, I propose one particular mechanism that explains the education–health gradient as the outcome of fully rational and efficient behavior of individuals facing an idiosyncratic return to education. By shutting off all other potential channels and carefully calibrating the model for an average white U.S. American male, I show that about half of the observed gradient can be motivated with causality running from education to health and longevity. I am neither arguing that health behavior is fully rational nor that there is no reverse causality. Instead, I propose a “controlled theoretical experiment” that identifies how much
of the gradient can be explained by the proposed mechanism and thus how much is potentially left to be explained by other channels.
To date, the literature has focussed on productive and allocative efficiency in order to explain the gradient. The idea of productive ef-ficiency, based on Beckerrsquo;s (1965) commodity theory, postulates that less educated individuals “produce” less health from a set of given in-puts of time and medical care (see e.g. Grossman, 1972). Allocative efficiency, in contrast, suggests that less educated individuals use dif-ferent inputs in health production, presumably because they are less informed about their “health technology” (see e.g. Kenkel, 1991). The common theme of both ideas is that less educated people behave less efficiently. If they only had access to the health technology and the knowledge of the better educated, they would care more about their health and live longer.
Empirically, health knowledge and general attitudes seem to play only a minor role for educational differences in health behavior, whereas income (access to resources) and cognitive ability each account for about 30 percent of the difference, according to one popular study (Cutler and Lleras-Muney, 2010). A recent study by Heckman et al. (2016) demonstrates substantial sorting into schooling by cognitive and non-cognitive abilities and establishes a causal link of education on
☆ I would like to thank Daron Acemoglu, Hippolyte drsquo;Albis, Carl-Johan Dalgaard, Gustav Feichtinger, Leonid and Natalia Gavrilov, Franz Hof, Sophia Kan, Petter Lundborg, Wolfgang Lutz, Volker Meier, Arnold Mitnitski, Alexia Prskawetz, Patrick Puhani, Fidel Perez Sebastian, Engelbert Theurl, and two anonymous referees for useful comments.
E-mail address: holger.strulik@wiwi.uni-goettingen.de.
1 An incomplete list of the literature on the gradient includes Elo and Preston (1996), Contoyannis and Jones (2004), Case and Deaton (2005), Lleras-Muney (2005), Mackenbach et al. (2008), Conti et al. (2010), and Cutler and Lleras-Muney (2010). See Grossman (2006), Cutler and Lleras-Muney (2006), and Cutler et al. (2011) for surveys of the by now large literature. See Glied and Lleras-Muney (2008) and Cutler et al. (2010) on the rising education gradient.
https://doi.org/10.1016/j.jeoa.2017.11.001
Available online 10 November 2017
2212-828X/ copy; 2017 Elsevier B.V. All rights reserved.
H. Strulik
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