本研究利用2012年和2016年中国家庭追踪调查(Chinese Family Panel Studies,CFPS)数据,从社会人口因素、社会经济因素、生活方式和生活设施四个角度,对不同年份城乡居民健康不平等情况进行分析。首先,描述2012年和2016年城乡居民健康及健康影响因素的分布现状。其次,以收入相关的健康集中指数作为健康不平等的指标,对城市内部和乡村内部的健康状况进行Logistics回归分析,通过指数分解进一步分析不同维度指标对城市内部和乡村内部健康不平等的贡献情况。最后,利用Blinder-Oaxaca分解法对城乡健康差异进行分解,探索城乡歧视对健康差异的不合理解释部分,以及个人禀赋差异对健康差异的合理解释部分。针对不同的健康影响因素提出合理可行的建议,为进一步缩小城乡居民健康差异、改善居民健康公平提供参考依据。本研究的主要研究结果是:第一,健康及健康影响因素的情况。2012年健康总均值为0.638,乡村健康均值为0.633,城镇健康均值为0.645,2016年健康总均值为0.664,乡村健康均值为0.649,城镇健康均值为0.680。Logistics回归分析显示,年龄因素与城乡居民健康呈显著负相关,男性、初高中以上学历、就业、收入、公费医疗、中部地区与城乡居民健康呈显著正相关。2016年城镇职工医疗保险、城镇居民医疗保险对城镇居民健康的负向作用不再显著。锻炼、喝酒、干净用水与城乡村居民健康存在显著正相关。第二,健康集中指数及其分解情况。2012年自评健康的集中指数为0.032,城镇集中指数为0.026,乡村集中指数为0.039(P<0.001);2016年自评健康的集中指数为0.044,城镇集中指数为0.035,乡村集中指数为0.051(P<0.001)。年龄对城镇健康不平等的贡献率最大,缓解了城镇内部的健康不平等,使用电煤气和干净水对城镇健康不平等的贡献率逐年降低。收入对乡村健康不平等的贡献率最大,强化了城镇内部的健康不平等,锻炼和使用干净用水对乡村居民健康不平等的贡献逐年升高。第三,城乡居民健康差异的分解情况。2012年城乡居民健康总差异为-0.0175,可解释部分占比182.24%,不可解释部分占-82.24%;2016年城乡居民健康总差异为-0.0357,可解释部分占比120.34%,不可解释部分占-20.34%。户籍引起的收入差异对城乡居民健康差异的贡献最大,收入、年龄、东部地区以及新型农村合作医疗所引起的健康差异均来源于不可解释部分,受教育程度对健康差异的贡献主要来源于可解释部分。2012年使用干净饮用水和点煤气对健康差异的贡献来源于可解释部分,2016年使用干净饮用水对健康差异的不可解释部分占比30.81%,使用电煤气对健康差异的不可解释部分占比-3.05%。本研究的主要结论是:第一,城市居民健康高于乡村居民,城乡居民最高收入与最低收入分位组的健康差异逐年扩大。在社会经济人口因素中,教育、收入和就业对城镇居民和乡村居民的健康都有着正向促进作用,城镇职工医疗保险、城镇居民医疗保险和新型农村合作医疗与城乡居民健康存在负相关,说明逆选择现象普遍存在,健康状况差的人更倾向于拥有医疗保险。生活方式和生活设施因素中,锻炼、使用干净用水对城乡居民健康起到了积极的作用。第二,以收入分层的健康集中指数均为正值,说明我国存在着偏富人的健康不平等,即收入状况越高,健康状况就越好,而且城镇和乡村之间的健康不平等随年份变化呈现不断加深的趋势。随着年龄对健康存量的折旧作用,最高与最低收入分组的健康差距越来越小,在一定程度上缓解了健康不平等。收入和就业强化了亲富人的健康不平等,这种强化作用随年份不断增强。城镇居民生活方式和生活设施的改善有利于提高贫困人口的健康水平。第三,城乡居民健康差异主要是由个体禀赋差异导致,但户籍歧视仍然占比不小。收入、年龄、东部地区以及新型农村合作医疗所引起的健康差异均存在户籍歧视。受教育程度对城乡健康的差距主要归咎于个人禀赋,乡村居民教育程度远低于城镇居民。2016年就业成为影响城乡居民健康差异的第三大贡献因素,就业提高了乡村居民健康状况,缩小了城乡健康差距。2012年使用干净饮用水和电煤气对城乡健康差距的影响不存在户籍歧视,2016年使用干净饮用水提高了乡村居民健康状况,缓解了城乡健康不平等,但是使用电煤气提高了城镇居民健康状况,强化了城乡健康不平等。本研究利用CFPS2012和CFPS2016数据分析我国健康不平等现状,比较城乡之间的健康不平等状况,保留以往研究中社会人口经济因素,还加入医疗保险、锻炼、吸烟、喝酒等因素。利用城乡居民的健康差异作为健康不平等的指标,使用Blinder-Oaxaca分解法对城乡居民两个群体的健康状况进行分解,探索城乡歧视对健康差异的不合理解释部分,以及个人禀赋差异对健康差异的合理解释部分。但是本文也存在一些不足,首先,健康是一个多维指标,本文仅使用自评健康作为健康指标过于单一;其次,选取时间段较短,无法给出健康不平等的长期变化趋势。最后,仅使用Blinder-Oaxaca法对城乡居民健康差异进行分解,今后研究还需继续深入挖掘年份变化差异的分解。