优步与心理健康

《Economic Analysis and Policy》：Uber and mental health

　　摘要：本研究探讨了共享经济平台Uber对心理健康的影响。我们采用分阶段差异差异法，分析县级数据，以研究Uber进入市场后对与心理健康相关的死亡率的影响。研究结果表明，Uber进入市场后，相关死亡率显著下降，表明其对心理健康有积极影响。机制分析显示，该平台通过提高人均年度工资收入和降低当地失业率来改善人们的心理状况。此外，在金融包容性较低、家庭债务较重以及少数民族比例较高的地区，死亡率的下降更为明显，这表明灵活的零工工作可能有助于缓解严重的经济压力，并规避制度性的劳动力市场障碍。总体而言，这项研究为共享经济在公共卫生和心理健康政策制定中的作用提供了新的见解，强调了替代性劳动安排可作为传统医疗干预措施的有效补充。

引言：在经济发展迅速的背景下，心理健康问题日益受到社会各方的关注。因此，改善心理状况已成为一个重要的研究课题。传统研究主要聚焦于社会经济地位、教育水平和社会支持网络对心理健康的影响（Bjelland等人，2008年；Thoits，2011年；Ridley等人，2020年）。然而，随着共享经济的兴起，尤其是像Uber这样的出行服务平台的广泛使用，其对心理健康可能产生的深远影响尚未得到足够的学术关注，这一研究空白亟需填补。在当代社会，心理健康是一个至关重要的问题，越来越多的研究指出影响心理状况的因素是多方面的。现有文献强调社会经济地位、就业稳定性以及收入水平在决定心理健康结果方面的作用（Lorant等人，2007年）。在公共卫生领域广为认可的卫生社会决定因素模型指出，这些社会经济因素在形成健康不平等现象，包括心理健康差异方面起着重要作用（Marmot，2005年）。具体而言，研究表明，较高的收入水平和稳定的就业状况与更好的心理健康结果相关。例如，McManus等人（2016年）发现，失业是导致心理健康问题，包括抑郁和焦虑的重要因素。社会支持也是影响心理健康的另一个关键因素。Cohen和Wills（1985年）指出，强大的社交网络可以起到缓冲压力的作用，从而有助于改善心理健康状况。较高的教育水平也与更好的心理健康相关。Miech等人（2011年）证明，教育程度与较低的心理健康障碍发生率相关，这表明教育能为人们提供更好的应对机制和资源。基于此，本研究旨在进一步探究类似Uber这样的共享经济平台对心理健康的具体影响。通过实证分析，我们将深入研究Uber进入市场后对与心理健康相关的死亡率及整体心理状况的影响。依据现有文献和理论，Uber可能通过两种主要途径对心理健康产生积极影响：提供额外的工资收入和创造就业机会。首先，Uber为司机提供了灵活的额外收入来源，这不仅能提高他们的经济保障和生活质量，还能缓解经济压力带来的心理压力（Koustas，2018年）。其次，Uber通过创造新的就业机会，尤其是在传统就业市场表现不佳的地区，有助于降低失业率并增加就业机会，进而可能对心理健康产生积极影响（Duggan等人，2020年）。为了验证这一核心假设，我们采用了多期差异差异回归方法。这种方法使我们能够比较Uber进入市场前后不同时间点上与心理健康相关的死亡率的变化情况，从而评估其影响。我们还进行了平行趋势检验，以确保在Uber进入市场之前，处理组和控制组的趋势是一致的，这是差异差异法有效性的重要前提。回归结果显示，Uber进入市场后，县级与心理健康相关的死亡率呈现显著下降趋势。具体而言，基线回归中Uber的系数为-2.4652，在1%的水平上具有统计显著性，表明Uber的进入与与心理健康相关的死亡率下降之间存在密切关联。这一发现得到了平行趋势检验的支持，在Uber进入市场之前的不同时间点上，相关系数并不具有统计显著性。而在Uber进入市场之后，相关系数则具有显著性且为负值，表明Uber的存在导致了与心理健康相关的死亡率下降。这一趋势在后续的时间点上依然存在，进一步证明了Uber在降低这些死亡率方面的积极作用。为阐明导致基线结果的潜在机制，我们进一步研究了两个基本的经济机制：个人收入和当地就业状况。现有文献指出，经济不稳定和失业是增加精神疾病风险的强大压力源（Paul和Moser，2009年；Lorant等人，2003年）。通过提供灵活的赚钱机会，共享经济平台有可能减轻这些压力源。机制分析验证了理论预期。研究结果表明，Uber的进入与县级人均年度工资收入的显著增长相关，这与先前的研究结果一致，即拼车服务具有重要的消费平滑作用（Koustas，2018年）。同时，该平台的出现显著降低了当地失业率，为那些在传统劳动力市场面临障碍的人提供了可行的替代选择。这些实证结果共同表明，Uber通过增加收入和拓展就业机会来改善整体人群的心理健康状况。除了平均效应之外，我们还探讨了平台进入对不同社会经济环境的影响差异。异质性分析显示，在金融包容性较低的县区，与心理健康相关的死亡率下降更为明显，这一指标是通过人均银行网点数量来衡量的。这一发现表明，在传统金融服务匮乏的地区，替代性收入来源尤为重要。此外，在家庭债务负担较重的地区，积极的心理健康效应更为显著，这凸显了零工工作在缓解严重经济困境中的作用（Sweet等人，2013年）。最后，分析显示，在少数民族比例较高的州，死亡率的下降幅度更大，这表明灵活的平台就业可能有助于规避传统就业市场中的制度性障碍，减少弱势群体的健康差异（Williams和Mohammed，2009年）。一系列严格的稳健性检验进一步证明了基线估计结果的可靠性。在纳入一年滞后的因变量以控制历史死亡率趋势之后，平台进入与与心理健康相关的死亡率之间的负相关关系依然具有统计显著性。在引入州级固定效应以消除未被观察到的、随时间变化的区域冲击，以及在州级层面对标准误差进行聚类以考虑州内相关性之后，研究结果依然成立。重新定义处理时间以捕捉延迟效应，进一步证实了死亡率下降的趋势依然存在。随机安慰剂检验也表明，观察到的改善并非由虚假的相关性所导致。重要的是，用县级阿片类药物处方率作为因变量替换后，得到的结果依然一致，这表明平台进入带来的心理健康益处不仅体现在极端的死亡率结果上，还体现在更广泛的心理压力和物质依赖指标上（Hollingsworth等人，2017年）。为减少遗漏变量偏差，我们纳入了更多当地的 demographic和经济控制变量，但结论依然没有变化。最后，通过控制主要的同期医疗保健政策，特别是处方药监测计划和《平价医疗法案》，确保所估算的死亡率下降是由于平台进入所致，而非其他重叠的立法干预措施所致。这项研究在公共卫生和数字经济领域的文献中做出了几项重要贡献。首先，实证研究揭示了共享经济平台对整体人群心理健康的多维度影响，强调了这些影响在不同社会经济环境中的差异。通过量化平台进入与与心理健康相关的死亡率之间的关系，该分析扩展了学术界对共享经济所产生的公共卫生外部性的理解（Berger等人，2019年；Koustas，2018年）。这些研究结果为那些致力于设计干预措施以应对心理健康危机并减少健康不平等的决策者提供了具体的实证依据（Marmot，2005年）。具体而言，这些证据表明，灵活的就业模式可以作为创新的、市场驱动的机制，为那些面临巨大经济压力、金融基础设施薄弱以及制度性劣势的社区提供心理支持（Williams和Mohammed，2009年）。此外，实证结果强调了心理状况与潜在经济条件之间的复杂关联，凸显了替代性劳动安排在促进公共卫生方面的巨大潜力。关于收入和就业渠道的记录为公共卫生官员提供了新的视角，即通过灵活的工作机会来应对经济脆弱性，可以作为传统医疗干预措施的有效补充（Thomson等人，2022年；Hu等人，2019年）。同时，这些记录在案的健康益处也引发了关于技术平台更广泛的社会责任的问题。零工工作在缓解弱势群体痛苦方面的能力，促使人们重新思考数字平台如何有意识地将其运营策略与社区福利目标相协调（Barrios等人，2024年）。最终，这项研究架起了劳动经济学与公共卫生之间的桥梁，为未来的学术研究和政策制定提供了可操作的见解（Paul和Moser，2009年）。本文的其余部分结构如下：第2节概述了制度背景和假设的构建过程；第3节介绍了数据及实证方法；第4节展示了基线结果；第5节进行机制分析，第6节详细阐述异质性分析；第7节报告了稳健性检验结果，第8节对整个研究进行总结。

片段摘录：心理健康：心理健康是公共卫生领域的一个重要话题，其研究涉及生物学、心理学、社会学和经济学等多个学科。与心理健康相关的死亡率已成为评估心理健康问题严重程度的关键指标。近年来，由于许多地区的这一指标出现惊人上升，它受到了高度重视。物质滥用和心理健康问题彼此紧密相连，都是造成问题的重要因素。样本构建：在本研究中，我们利用2010年至2019年美国各县的县级数据构建样本，重点研究Uber对因心理和行为障碍导致的死亡的影响。我们的主要因变量来自美国疾病控制与预防中心（CDC）的数据库。具体而言，数据提取依据的是国际疾病分类第十版（ICD - 10）中从F01到F99的代码，这些代码涵盖了各种心理疾病。基线回归分析：为研究Uber进入市场后对与心理健康相关的死亡率的影响，我们采用分阶段差异差异模型作为主要的实证分析方法。我们的实证分析是在美国的县 - 年层面进行的。用于估算系数的基线回归模型如下：MentalMortalityi,t=αi+λt+β·Uberi,t+Xi,tδ+εi,t，其中i表示所研究的县，t表示时间（年份）。因变量MentalMortalityi,t代表记录下来的死亡率。机制分析：基线结果表明，Uber进入市场与与心理健康相关的死亡率之间存在显著的负相关关系。为了超越对这种关系的简单描述，我们进一步研究Uber进入市场是否在两个基本的经济渠道——个人收入和当地就业状况——上产生了可测量的变化。人均银行网点数量：在心理健康研究领域，金融可及性的作用越来越被视为一个关键因素（Caskey和Ozel，2017年）。人均银行网点数量所反映的强大银行业务体系，被认为能够提升信贷和金融服务的可获得性，进而营造更加稳固的经济环境。这种稳定性能够在人们面临困难时为其提供安全网，从而有助于改善心理健康状况。滞后因变量：为了解决与心理健康相关的死亡率是否存在持续性以及以往的结果是否可能影响当前结果等问题，我们在回归模型中加入了滞后一年的因变量F1.MentalMortality，以此作为稳健性检验。这种方法有助于降低自相关风险，因为因变量的过去数值可能会影响对Uber进入市场所带来的影响的估算。在表9的第1列中，本研究探讨了优步作为零工经济平台进入市场对美国心理健康相关死亡率的影响。通过采用分阶段差异差异法，并利用2010年至2019年的县级数据，我们发现优步的进入与心理健康相关死亡率的显著下降有关。进一步分析揭示了这一关系背后的机制，即优步的进入通过提升某些因素来改善心理健康状况。

作者贡献说明：
张健：写作——审阅与编辑，指导。袁悦：正式分析，数据整理。盛岩：写作——初稿撰写。肖毅：方法论设计。
张健|袁悦|盛岩|肖毅
上海外国语大学商学院