經(jīng)濟學家對健康與經(jīng)濟增長的討論開始于對人力資本的研究。人力資本是包含了教育、健康和移民等方面投資所形成的資本。健康被認為是除教育之外的人力資本的另一個重要組成部分。目前大多數(shù)的研究主要集中于教育人力資本,而較少關注健康作為一種人力資本重要形式對經(jīng)濟增長的影響。近些年,人們在生活水平提高的同時更加注重對健康的維護,學者們也逐漸認識到健康作為一種重要的人力資本對促進經(jīng)濟增長的重要性。健康的價值一方面表現(xiàn)為其重要的內(nèi)在價值,它使我們可以充分發(fā)揮自身的能力,健康的個人能更有效地獲取知識、技能;另一方面健康的價值也體現(xiàn)在對人類發(fā)展的其他維度特別是對經(jīng)濟增長的工具性價值。本文首先基于一個改進的Barro三部門經(jīng)濟增長模型,引入健康、教育、物質資本和政府公共支出等多個要素,在更為寬泛的人力資本視閾下考察了健康對長期經(jīng)濟增長的影響;然后使用我國1978-2015年的最新數(shù)據(jù),通過構建健康指標體系,計算得到健康綜合指數(shù)作為實證分析中健康的度量指標,并運用固定效應模型、廣義最小二乘(GLS)和兩階段最小二乘法(TSLS)等計量方法,對健康在我國經(jīng)濟快速增長中的影響及其對區(qū)域經(jīng)濟增長差距的影響進行了定量分析和深入探討。研究發(fā)現(xiàn),健康水平的提高能夠對經(jīng)濟的持續(xù)穩(wěn)定增長產(chǎn)生促進作用,以健康綜合指數(shù)為代表的健康指標對經(jīng)濟增長有顯著的正效應,健康對區(qū)域經(jīng)濟增長的貢獻程度與地區(qū)經(jīng)濟的發(fā)展水平有關。本研究實現(xiàn)的突破和創(chuàng)新主要體現(xiàn)在以下幾個方面:第一,基于國家的宏觀角度構建了健康指標體系。從健康狀況、健康行為和環(huán)境因素、健康醫(yī)療衛(wèi)生資源三個層面選取了36個指標對健康總體水平進行了定量評價,進一步增強了健康指標體系的針對性、適用性和實踐指導意義。第二,采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型對健康指標進行權重計算。針對健康各指標之間交叉相互影響的特點,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型超強的自主學習和訓練的優(yōu)點,通過動態(tài)加權的方法構建網(wǎng)絡模型計算指標權重,克服了指標權重確定主觀性的弊端,增強了指標體系的客觀性、科學性和實用性。第三,在實證分析中構建了健康綜合指數(shù),擴展了健康的度量維度,使健康人力資本對經(jīng)濟增長效應的估計更加全面。健康綜合指數(shù)作為一項度量健康整體水平的宏觀指標,是在多重因素交互作用下對我國居民群體健康水平的綜合反映。全國和區(qū)域層面健康綜合指數(shù)的構建是本文在進行健康與經(jīng)濟增長實證分析時的一個創(chuàng)新嘗試,彌補了實證分析中只用預期壽命、嬰兒死亡率、醫(yī)療衛(wèi)生人員數(shù)等單一指標度量健康的不足。第四,不僅構建了健康對經(jīng)濟增長影響的理論模型,為分析和探討健康對經(jīng)濟增長的影響提供了一個理論框架,而且由此得到計量模型,并將實證分析由縱向的全國層面深化至橫向的地區(qū)比較層面。
【學位單位】：首都經(jīng)濟貿(mào)易大學
【學位級別】：博士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：R-05;F124.1
【部分圖文】：

分發(fā)揮健康對經(jīng)濟增長的積極作用，抑制經(jīng)濟快速增長給國民健康帶來的負面影響，以促進人力資本質量的提升。最后指出了論文的不足之處和進一步研究的方向。本文的研究框架如圖1-6所示：圖1-6研究框架

年國家衛(wèi)生部出臺新的“國家衛(wèi)生統(tǒng)計指標體系”，從健康狀況、衛(wèi)生機構、環(huán)境與行為因素三個層面明確了人口健康的三維一體的指標體系（如圖4-3所示）。圖4-3國家人口健康三維一體指標體系

神經(jīng)網(wǎng)絡模型的Matlab實現(xiàn)過程以及訓練參數(shù)設置分別如圖4-6和表4-2所示。圖4-6 BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的Matlab構建過程表4-2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型訓練參數(shù)設置神經(jīng)網(wǎng)絡設置 參數(shù)網(wǎng)絡層數(shù)3輸入層神經(jīng)元個數(shù)36輸出層神經(jīng)元個數(shù)3隱含層節(jié)點數(shù)8輸出層傳遞函數(shù)tansig隱含層傳遞函數(shù)tansig網(wǎng)絡訓練函數(shù)Traingdx顯示間隔10網(wǎng)絡學習速率 0.03最大訓練次數(shù)3000系統(tǒng)目標精度MSE 0.001

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本文編號：2824528