社会科学中最有力的发现之一是教育和所有年龄段的健康状况之间存在很强的正相关关系。有许多潜在的途径可以解释为什么教育在促进更好的健康方面发挥作用。然而，教育与健康之间也可能存在正相关关系，因为决定受教育程度的观察到和未观察到的因素(例如，父母的社会经济地位、遗传能力、时间和风险偏好)也决定了出生时的健康状况和健康投资的回报。因此，确定教育和健康之间的因果关系是研究人员和政策制定者的一个重要课题。
经济学文献试图通过利用增加义务教育年数的政策改革来建立因果关系，追踪这些增加对成年期各种健康指标和与健康有关的行为的影响。最常被研究的改革是提高最低离校年龄的改革。有一类文献关注教育和死亡率之间的因果关系。另一项研究考察了不健康的衡量标准。
这些文献的结果参差不齐，在教育和健康之间因果关系的程度上产生了相当大的分歧。许多研究发现，有证据表明，这些改革所导致的额外上学一年，显著改善了某些健康或与健康相关的行为(Lleras-Muney 2005年和Oreopoulos 2006年是早期的例子)。但其他研究有时使用相同的数据，但使用不同的模型规格或健康衡量标准，报告很少或没有因果效应的证据(例如Clark和Royer 2013年为英国，Meghir等人2018年为瑞典)。最近的两项研究也得出了不同的结论。Galama等人(2018)得出的结论是，教育似乎对死亡率和吸烟有因果影响，但对肥胖没有因果影响，但即使是这也是特定于环境的。哈马德等人(2018)得出结论，教育对大多数健康结果具有因果影响。
我们的贡献是双重的:首先，我们提供了教育与大量流行慢性疾病之间因果关系的全面研究;其次，我们研究了最低离校年龄教育增加和教育分布进一步扩大的影响，这一点研究得少得多。
慢性疾病(如心血管疾病、糖尿病、关节炎、背部和颈部疼痛以及精神健康问题)是许多国家健康状况不佳和残疾的主要原因。在世界范围内，疾病负担正从传染性疾病转向非传染性疾病，这对卫生保健预算产生了重大影响。例如，在英国，慢性病患者的治疗和护理估计占卫生和社会保健总支出的70%。许多慢性疾病都是由生活方式决定造成的(吸烟、缺乏运动、过度饮酒和不良饮食)，所有这些都可能受到高等教育的影响。因此，了解教育是否与这些疾病有因果关系是很重要的。然而，对于许多慢性疾病，还没有相对可靠的证据。现有的研究在经验规范、样本量、检查的出生队列和健康结果的测量方面有相当大的差异。本文献的样本量中位数为28,310，这与研究教育对死亡率影响的大得多的样本量形成对比。
我们的研究(Janke et al. 2020)对各种慢性健康状况的信息采用了一致的建模方法。我们利用了两次影响了大部分人口的教育改革。
第一个是1972年将最低离校年龄从15岁提高到16岁。它适用于1957年9月或之后出生的人群，影响了约25%的人群。这些人原本15岁就离开学校了。这些人现在已经到了中年晚期，许多重要的慢性疾病都出现了。
第二个是1990年前后英国受教育程度的大幅提高。虽然这不是一项义务教育改革，但同时发生的一些教育政策变化的结果是，在1970年至1976年左右的短时间内出生的人群的受教育程度显著提高。改革允许更多18岁的人接受高等教育，并导致在十年内平均受教育年限增加了约1.5年，因此影响了那些可能在16岁的最低离校年龄时离开学校的人，以及那些在改革之前没有进入高等教育的人。虽然这种扩大不像强制提高最低离校年龄那么干净，但它使我们能够检查教育程度分布中更大一部分的教育增加与离校年龄改革之间的关系，离校年龄改革只影响教育分布中较低端的个人。第二轮改革影响的是1970年至1976年出生的人，他们现在正步入40多岁，慢性病可能开始显现。
这两种方法都需要大样本，使我们能够分离教育增加的影响。我们使用的数据来自具有全国代表性的大型样本(季度劳动力调查)，其中包含相关年份的约500万次观察。为了分离因果影响，我们在改革前后使用了短时间窗口，以消除影响教育和卫生的随时间变化的变化的任何影响。这为我们提供了第一次改革大约360,000个观测值的估计样本，第二次改革大约425,000个观测值。1
对于第一次改革，我们观察了年龄在41岁至61岁之间的相关出生队列中的个人，其中36%报告有(至少)一种慢性健康状况。对于第二次改革，我们观察年龄在30岁至50岁之间的人，其中27%报告有(至少)一种慢性疾病。我们的分析重点是一个人是否有任何慢性疾病，这些疾病的数量，以及他们是否有五组重要疾病中的任何一组。这些疾病包括心血管疾病和糖尿病、肌肉骨骼疾病、神经和感觉疾病、精神疾病，以及受扩大教育影响的年轻群体的呼吸疾病。这些情况仅次于感冒等小病，是员工因病请假的最常见原因。在英国，仅精神疾病就占了每年损失工作天数的近12%，在大多数发达国家，这是导致残疾的最大单一原因。
我们发现，对于受这两项改革影响的个人而言，正如预期的那样，受教育年限与慢性疾病之间存在明显的、统计上显著的负相关。然而，一旦我们应用因果识别技术，任何关联的强度都会大大减弱。在我们的论文中，我们在统计上展示了这一点，但在图1和图2中展示了它。
图1检查了受1972年改革影响的企业。该图描绘了在改革前后60个月窗口期内，按出生月份分组的慢性病患者的比例。这些线条显示了改革前后日期的线性预测。因果效应的证据将显示在改革日期前后出现中断。虽然(a)组所示，在改革日期报告任何慢性健康状况方面可能存在一些中断迹象，但除(e)组外，其他任何组均不存在这种关系，(e)组显示心血管和糖尿病疾病组。相比之下，肌肉骨骼疾病、精神健康疾病或神经和感觉疾病的数量没有明显的突破。
图11972年改革截止日期前后出生月份慢性病患病率
笔记:每个点代表出生月份和年份的样本平均值。从出生月份的线性回归预测分别计算改革前后的几个月。
图2显示了受教育扩张影响的任何情况的发生率。同样，没有明显的中断迹象——发病率只是随着年龄的增长而逐渐下降。因此，这一初步证据表明几乎没有因果关系。
图2教育扩招改革前后出生月龄慢性病流行情况
请注意:每个点代表出生月份和年份的样本平均值。
我们的统计估计证实了这些模式。对于这两项改革，在统计学上，多受一年教育似乎对患有慢性病、疾病数量或我们研究的大多数广泛疾病都没有显著影响。然而，有一个例外。对于心血管和糖尿病这类疾病，教育似乎具有保护作用，无论是对受最低入学年龄提高影响的老年群体，还是对受教育程度普遍提高的年轻群体。这似乎是由糖尿病发病率引起的。据估计，教育对老年人的保护作用更大，这可能是因为糖尿病随着时间的推移而出现，因此在老年人中发病率更高。我们的估计表明，对于受学龄改革影响的年龄较大的样本，多受一年教育可使患糖尿病的概率降低3.6个百分点(相对于样本中4%的平均值)。对于受教育扩张影响的年轻样本，其效果是将糖尿病发病率降低0.9个百分点(相对于1.8%的平均值)。
我们得到了两个结论。首先，即使英国有最大的调查样本，我们所能达到的精确水平意味着，在最保守的情况下，我们不能排除一些潜在的教育影响，无论是积极的还是消极的。其次，即使有这样的警告，只有对于自我报告的糖尿病，我们才发现统计学上的显著证据，表明多受一年教育对健康有益。这个发现很有趣。这与许多发达国家试图利用教育项目来降低糖尿病发病率的努力不谋而合，但其中许多项目尚未得到可靠的评估。我们的发现引起了人们的注意，有必要检查教育对糖尿病发病和治疗的因果关系。他们还表明，要实施关于教育和慢性健康状况之间联系的政策证据所需的稳健估计方法，将需要非常大的样本。
参考文献
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Clark, D and H Royer(2013)，“教育对成人健康和死亡率的影响:来自英国的证据”，美国经济评论103: 2087 - 2120。
Davies, N, M Dickson, G Davey Smith, G van den Berg和F Windmeijer(2018)，“英国生物银行教育对健康结果的因果影响”，人类行为2: 117 - 125。
Galama, T, A Lleras-Muney和H van Kippersluis(2018)，“教育对健康和死亡率的影响:实验和准实验证据的回顾”，NBER工作论文24225。
Hamad, R, H Elser, D C Tran, D H Rehkopf和S N Goodman(2018)，“关于教育对健康的影响的研究如何以及为什么存在分歧:对义务教育法律研究的系统回顾和元分析”，社会科学与医学212: 168 - 178。
Janke, K, D Johnston, C Propper和M Shields(2020)，“教育对慢性健康的因果影响:来自英国的证据”，卫生经济学杂志70.
Lleras-Muney, A(2005)，“美国教育与成人死亡率之间的关系”，经济研究综述72: 189 - 221。
Meghir, C, M Palme和E Simeonova(2018)，“教育和死亡率:来自社会实验的证据”，美国经济学杂志:应用经济学10: 234 - 256。
Oreopoulos, P(2006)，“当义务教育法律真的很重要时，估计教育的平均和当地平均治疗效果”，美国经济评论96: 152 - 175。
尾注
为了得出1972年改革的因果估计，我们遵循Clark和Royer(2013)的方法，并使用保守的模糊回归间断方法，在这一改革前后采用严格的30个月带宽，以消除影响教育和健康的时变变化的影响。第二次改革的识别不那么直接，但我们使用了一种估计策略，其中识别来自教育和慢性健康状况的跨队列共变(Bedard和Deschênes 2006)。
