与自杀风险相关联的经济不平等在美国50个州被确定本文形成了动态面板数据集从1981年到2016年。日益扩大的收入不平等的影响在美国自杀使用Arellano-Bond估计方法。本文首次将社会不平等与自杀事件在美国使用国家级动态面板数据。发现失业率显著的变化和积极影响总体自杀率的变化,女性和男性自杀率。前10%收入指数的变化一致的积极变化女性,男性自杀率和整体国家级。基尼指数已积极的对应整体和女性群体,随着男性群体内的无关紧要的模糊的证据。固定效应估计的潜在的内生性问题推断也相应调查。

凝胶的分类:A13, I18阿。

自杀已经死亡的主要原因之一。每100000人自杀的人数(2015)从1999年到2015年上升了30.4%。然而,自杀率在其他西欧国家等发达国家一般都在同一时间。根据世界卫生组织[1],自杀率下降12 13西欧国家在2000年和2012年之间。

它也指出,美国的收入不平等不断增加在过去的几十年里,可能比历史上任何时候。相反,这种现象在西欧国家并不存在。据美国人口普查局报道[2]和世界财富报告,在美国,前5%的资产显著增加即使在衰退,而收入和中产阶级就业下降特别是在2008年金融危机之后。基于国税局报告,1980年最富有的1%的美国人每15国民收入的1美元,而现在他们每15国民收入的需要3美元。这意味着,最富有的1%美国减少的收入增加了两倍的股票就在一代人的时间。一般来说,根据世界银行的报告[3],美国被认为是最经济的社会分层在发达国家。

报告的健康差异和不平等在美国和疾病控制和预防中心(CDC)(4、5),社会经济地位也可能对你的健康产生重大的影响和死亡率包括自杀。一些先前的研究也通常发现的收入不平等程度越高的城市,美国死于自杀的概率越高。社会经济条件的地方生活和工作的人员可能会对健康有更实质性的影响。根据太阳&张社会应变理论[6]当有很大不同收入水平之间的差距,那些达到或接近底部的斗争,使他们更容易成瘾,犯罪和精神疾病比在更高的水平。

然而,长期指出,自杀的工作与收入的关系和社会不平等仍然是缺乏在美国。日益严重的社会和收入不平等的影响在美国自杀事件在过去的三十年是新的,令人困惑,甚至抵触的。严谨的研究需要更新目前已经知道什么美国的上下文。在本文中,社会经济指标和合适的统计模型和方法将被应用到测试自杀风险的社会经济不平等的影响。我假设美国经济差距扮演重要角色在自杀,不同性别和年龄的群体有不同的应对这些风险因素,和强度的反应也会不同。

安东尼奥·安德烈斯[7]收入不平等之间的关系做了一个调查,失业,使用面板数据和自杀的15个欧洲国家。他们发现,这些国家的自杀率不敏感的收入水平、女性劳动参与率和失业。尽管收入水平可以给一些描述人的经济情况下,他们没有足够的权力来解释自杀如上面所示的工作。使用一组美国从1996年到2005年每月汇总数据在自杀,克拉森&邓恩[8]发现失业的不同措施表现出不同的自杀风险的解释力,以及一些措施对自杀率有不利影响。许多研究人员已经表明,不同的社会不平等,特别是收入不平等影响很多在多个层面上的社会关联,如果不是直接导致,那么幸福,贫穷身心健康导致死亡,主要是自杀。因此,在本文中,我将选择收入不平等而不是收入水平。

安德烈斯和Halicioglu[9]研究了自杀的决定因素在丹麦from1970 2006,发现自杀与一系列的宏观社会经济因素但协会的力量可以因性别而异。朱莉·菲利普斯[10]发现关系的因素与时间和空间模式在美国自杀率。她使用混合横截面时间序列数据为50个州在25年期间检查人口,经济、社会和文化因素,与1976 - 2000年的相关模式总体自杀率和自杀枪支和其他手段。

Hintikka和Pirjo[11]自杀死亡率之间的联系做了一项研究,失业、离婚率和酒精消费从1985年到1995年在芬兰。他们报告说,自杀和失业之间的关系或离婚率不存在。南希和凯瑟琳,[12]做了一个研究社会经济状况之间的差距。他们声称,社会经济地位(SES)构成健康行为和慢性压力降低SES可能会增加发病率和死亡率。减少SES差距在人口健康需要政府的政策举措应对社会经济地位的组件(收入、教育和职业),以及这些影响健康的途径。除了上面的工作,阿德勒和Rehkopf[13]表明,尽管健康持续恶化为个人和一些资源和黑人与白人相比,健康差异的程度不同的结果,在美国,地理位置。应该有更多的证据来支持健康差异的因素之间的关联和自杀。

Ceccherini[14]利用单位根和协整测试测试随着时间的推移,经济因素之间的关联,在四个国家的自杀率。不同于他们,我们将使用动态面板数据集进行估计。一些其他相关作品、杨、堆栈和莱斯特(15、16)发现,失业率和女性参与率都强大的自杀率的预测。天鹅,太阳,et al。[17]看税收影响跨州走私使用理性上瘾模型。他们展示税收效应可以有效的工具变量滞后和未来消费的当地价格系列使用动态面板数据估计。

经济不平等的指标,我使用数据集得到了弗兰克,[18]。在弗兰克的数据集之前,大多数之前从两个指标主要是收入不平等的数据集:国际局和乡绅,小组Deininger和U。时间序列数据的Piketty和Saez这。Deininger和乡绅为大面板的国家提供不平等的措施与多个时间序列观察每个国家在1960年开始。塞斯Piketty和,另一方面,美国建造了一个高频时间序列数据集。与n和小t局和乡绅,小组Deininger Piketty和塞斯数据集包含85年度观察美国覆盖1913 - 1998年期间。

不同于前面的数据集,弗兰克的新面板应用国税局所得税申报数据一起BEA(局(Bureau of Economic Analysis)国家人均收入的计算,构建一个全面的国家级小组的年度收入不平等的措施。创新数据集可以揭示重大国家级变化,及时和区域。

数据

国家级自杀率从疾病预防控制中心下载的WISQARS(基于web的损伤统计查询和报告系统),一个交互式和在线数据库提供致命的和非致命的伤害和自杀数据从各种各样的值得信赖的来源。CDC死亡率的报告和报告卫生保健研究与质量(AHRQ)[19],它指出,自杀已经成为主要的死亡原因在美国,和自杀率增加了几乎每一个国家从2000年到2016年。在这段时期,整个国家的自杀率上升了30%以上在一半的州,从10.4到13.5每100000人口,每年平均增加1%从2000年到2006年,每年从2006年到2016年的2%。男性,增加了21%,从2016年的17.7到2000年的21.4,对于女性,率增加了50%,从2000年的4.0到2016年的6.0。2016年,自杀成为第二大死因与年龄群体10-34和年龄在35至54岁。要高许多的第四大原因尽管2020年全民健康计划的目标是减少自杀率为10.2每100000到2020年,整个国家自杀率近年来仍稳步上升。在图1中,我们可以看到,从2010年到2016年全国自杀率不断增加,在表1中,大约2/3的美国达到最大程度上的自杀比率在最近的一年。

社会经济指标,国家级的失业率,基尼指数和10%的收入比美国将被应用在这个调查。弗兰克,[18]发表年度的州一级列表面板不平等的措施,美国国税局所得税申报数据一起BEA(局(Bureau of Economic Analysis)计算人均国家收入已经应用于构建一个综合性国家级委员会的年度收入不平等的措施。尽管国税局收入数据有几个重要的限制,包括审查个人的收入低于一个阈值水平和纳税单位的差异,创新了弗兰克的面板覆盖一个开发单位的观察,美国各州,大截面和时间序列的观测。而美国小组更比大多数跨国同质面板,它保留了一个有用的异质性程度来自每个国家的独特的政治/制度历史,和区域遗产。

本文从弗兰克的基尼指数和前10%收入比例选择数据集,数据输入在去年2016历史数据的插值。基尼系数、基尼系数是衡量收入分配统计色散设计代表一个国家的居民,和是最常用的测量经济和社会不平等。前10%的收入比率措施的比例覆盖整个收入的10%的家庭的收入。较大的基尼系数和收入比例最高10%,一个国家的收入分配最不平等的分配,即更多的不平等。国家失业率1981 - 2016经季节性因素调整后,从圣路易斯联邦储备银行(Federal Reserve Bank of下载(FRED)(表1),https://fred.stlouisfed.org/

动态面板数据模型和Arellano-Bond估计将被应用到数据分析。首先验证,在美国自杀率。年代has significant autocorrelations, then the relation between the dependent variable,年代_它在美国,自杀率。年代,反是X_它,可以通过动态建模规范:

${\mathrm{年代}}_{我t}=\mathrm{一个}{\mathrm{年代}}_{我t-1}+b{X}_{我t}+{\eta }_{我}+{\epsilon }_{我t};我=\mathrm{1\; .\; .}N,t=\mathrm{1\; .\; .}T,$(1)

而且,

$\Delta {\mathrm{年代}}_{我t}=\alpha \Delta {\mathrm{年代}}_{我t-1}+\beta \Delta X_{我t}+\Delta {\epsilon }_{我t};我=\mathrm{1\; .\; .}N,t=\mathrm{1\; .\; .}T-1,$(2)

在哪里X_它协变量的向量,η_我表示未被注意的细化和定常hetero-geneity,ε_它是特殊的错误条件。

动态面板数据模型在上述许可的区别之间的长期关系和短期动态。在模型中,X_它是一个向量包含同生和解释变量的滞后值。上面的规格有几个重要的规范,即静态模型,分布式滞后和差规格。违反了严格的exogeneity假设时,那些常用的技术,如静态面板数据固定效应估计是不一致的,因为这些估计exogeneity要求严格。因此传统的固定和随机效应模型将产生偏置系数。开发了一些更有效的方法来避免这些问题。Arellano-Bond方法[20]就是其中之一,本文使用。使用这种方法,回归方程的一阶差分来消除固定效果。然后,更深层次的滞后因变量进行测试的仪器的差滞后因变量可以内生。另一方面,在那些传统的面板数据方法,添加更深层次的解释变量的滞后会减少可用观测的数量。然后它创建一种权衡:添加更多的滞后提供了更多的工具,但减少了样本容量。 In general, the linear dynamic panel data models contain a few lags of the dependent variable as covariates and unobserved panel level effects, fixed or random.

Arellano-Bond方法有效地绕过了这个问题。Arrelano和债券首先解决这些问题,使用滞后值x和y的早些时候作为辅助变量和广义矩方法(GMM)估计量(1991)。后来,更多的计算方法已经开发的估计Arrelano债券测试。通过建设,未被注意的面板水平效应与因变量的滞后,使标准估计不一致。在他的论文中,Arrelano债券测试是用来估计参数。论文中使用的包和工具是占据SE14 MATLAB2015。命令xtabond[21]实现了估计量。它要求就没有自我的错误。相关的估计量,使用额外的条件,但仍不需要相关的错误。

评估结果汇总如下表2,3。第一部分在表2显示了自杀率的系数横州整体和个体女性和男性自杀率与收入不平等地位或独立变量,失业率超过10%收入指数和基尼系数分别,都显示明显积极的关系没有固定的效果。在不同的规格,自杀率都显著的滞后值5%的水平。滞后的所有系数的自杀率为5%和1%的水平非常重要。积极的和一致的系数的估计X_{我,t - 1}确认当前年度的自杀率是可衡量的增加自适应lagged-one-year的值。此外,无关紧要的系数的估计X_我,2拒绝lagged-two-year的依赖,它支持模型在表2。在我们的框架中,我们研究了系列的关系X_{我,t - 1}在大多数情况下都具有统计学意义。

更多的细节,我们发现失业率估计过程中积极的关系。目前的失业率的变化有统计学意义与当前的自杀率之间的关系。总体自杀率增加0.976%对10%的措施增加失业率的大小。另一方面,研究女性自杀率和男性自杀率分别,我们发现积极系数支持自杀率之间的关系和就业率和收入状况。具体来说,失业率是积极的系数估计所有的替代规格,如表2所示。结果表明,系数是0.0878到0.1305,这是重要的置信水平为1%。积极的和一致的系数估计失业率确认今年的自杀率是可衡量的增加自适应当前跨地区失业率的增长。相关系数的大小与男性大于女性。预计增长率的增加男性的自杀率大于女性。

在我们的设置中,所有其他的测量,前10%收入指数和基尼指数强烈所有模型中重要的选择。自杀率增加0.408%测量对应的措施增加10%前10%的收入指标。在前面的数据描述部分,我们指出,失业率和前10%收入指标是最稳定的变量数据集。特别,我们发现当前前10%的增长率的变化指数和基尼收入指标有统计学意义与自杀率的关系。0.0478到0.0539的系数是统计学意义的评估过程;完全匹配的符号是正的,需要包括收入不平等的估计方程捕捉“人均”效应。

最后,我们发现,当前收入基尼指数的增长率的变化有统计学意义与自杀率的关系。自杀率增加19.539%与a10%增加收入基尼指数的措施,并增加了26.638%的自杀率是由常系数增加了10%。此外,基尼系数的指数在女性和男性自杀率,2.8222的绝对值大于2.5467的绝对值。我们认为,经济增长的积极影响失业率稀释的收入基尼指数的增长,但失业率非常重要的积极影响自杀率在男性组和女性组。这些结果证实了独特的数据集的有效性,本文引入了,也有效地提出了一个有效的方式来衡量就业率和收入状况及其影响跨地区的自杀率的水平。

总的来说,总横截面时间序列数据显示一致的证据支持自杀率之间的依赖和就业和收入不平等。Arellano-Bond测试,平均残差的自协方差订单2是0为所有列失败5%的水平,所以将落后于测量系列说明集统计批准。不拒绝的概率平均残差的自协方差的假设订单2是0范围从0.07到0.25,这明确显示,高阶残差产生不相关。就业和收入状况的影响自杀率的实证结果支持使用这个数据集。合理使用失业率计算自杀的动机。最后,检查瓦尔德测试统计数据,动态面板模型的规范是有效的,并且可以被视为有效的估计该模型框架。此外,GMM是更有效的比2 sls估计量,所以详细的时刻条件规范和灵敏度分析可以探索在接下来的部分。

固定效应的结果和变化比较

与上面的结果,我们检查了固定效应的结果总横截面时间序列数据,并找到证据之间的依赖自杀率和就业和收入不平等。我们回顾了固定效应结果与上面一致的检查意义和经验的动态面板数据模型的效率。

表2中第二部分表明总体自杀率的变化,个别女性和男性自杀率都是正相关的滞后值和固定效果。整体失业率仍积极重要的模型中,这表明0.572%的自杀率回复10%失业率的变化滞后。女性自杀率的方式自杀率如何改变就业的变化,但它是微不足道的单位改变失业率。

当看着前10%指标,我们发现10%的前10%指数的大小变化导致0.432%的变化总体自杀率的增长,而10%的改变措施前10%会导致0.595%的女性自杀率的增长。基尼系数、自杀率的增长下降了2.6786%对应一个基尼指数的措施的变化,1%和3.0416%的女性自杀率的增长导致减少1%的改变基尼系数的措施。因此,我们得出结论,男性自杀率的增长不是很适应的就业和收入不平等的地位。年期固定效应包括区域的变化比较。固定效应和fixed-difference线性方法未被注意的影响模型,牺牲了动态面板数据的属性。这的原因之一是面板回归的结果不是很明显与其他从横截面最小二乘回归估计。

与此同时,我们进行测试的影响总体自杀率排名前十,基尼指数分别。从表3可以看出基尼系数不一致的和微不足道的结果,验证了表2中类似的结果。

时刻条件和比较

此外,我们调查的潜在的内生性问题推断固定效应估计如表2所示。我们进行测试的自回归误差项因素组。所有的条目都是估计的值对应于每一行的独立变量。在这里比较结果2 sls估计。另一方面,F检验统计范围从162.07到310.15,这表明不仅替代模型的重要性,而且内生性问题。平均自相关的误差方差齐性检验残差0不是失败的5%置信水平对所有选择规范。我们的结果表明存在显著误差相关性大。统计结果表明,平均残差自相关是0。拒绝的概率平均自相关的假设为每个规范残差为0,它明确表明收益率残差自相关与解释性因素组高。

识别问题是估计的步骤之一,如果我们想使用数据来捕获感兴趣的变量之间的相关性。固定效应模型估计的线性相关性的回归计算依赖错误条件的多维分布的解释变量,而回归可以估计和推断。误差之间的弱正交条件条款和说明组导致一致性和效率问题,导致潜在的偏见的最大似然估计的过程。

一般来说,我们发现1%的失业率的变化是巨大的和积极的影响总体自杀率的变化,女性和男性自杀率,和尺度的接近,分别为0.0976、0.0878和0.1305。这个比赛结果在许多其他文献,包括太阳的研究&张[6],失业率明显正相关的国家自杀率在英国从1981年到2011年。在最近的一些研究中,林&陈[22]发现自杀和失业之间的关系在美国现有的非对称影响自杀率在美国。他们使用不对称的因果关系检验,表明积极的改变失业率的格兰杰原因积极改变不同群体的自杀率。而不是使用不同年龄群体在整个人口,本文做了估计在国家层面上自杀事件在美国,他也发现了失业率的积极变化的积极变化显著相关的自杀率在总体上,男性和女性群体。得出的结果也验证了结论,堆栈和莱斯特[15],失业率是一个强大的美国自杀率的预测。

从2010年到2016年,美国的失业率已经下降了一段时间。你可能怀疑这可能是能够有效地降低自杀率基于上述发现。然而恰恰相反,从图1中,可以看到自杀率在2010年后继续攀升。我们假设开始,经济和社会不平等可能也有自杀的强烈影响。表2中的结果验证top10%收入指数也一直自杀率显著的和积极的关系。前10%的收入比率的变化积极与总体自杀率的变化,女性和男性自杀率在1%的显著性水平,和尺度系数非常接近,分别为0.0408、0.0478和0.0539。基尼指数有显著影响整体和女性的自杀率,但与男性自杀是消极和不显著。

所做的最新研究Inagaki[23]关于自杀率之间的关系和收入不平等在日本,发现,收入不平等和失业率是积极和自杀率显著相关,并从收入差距存在单向的格兰杰因果,日本的自杀率导致的结论是,日本的自杀率的波动部分解释了收入不平等。另一个最近的研究由若Naoki等[24]发现自杀不平等实质在瑞典,和扩大自杀不平等被发现每年增加3%的男性和10%的女性在1990年和2007年之间。

与他们不同,我们使用国家级数据在美国做调查。从表2,我们可以发现,前10%指数统一对女性的影响,男性自杀率和整体状态,而基尼指数并非均匀一致的三组,因为这是无关紧要的男性组与1%的水平和方向是负的,很难解释。根据弗兰克,[18],他们的新系列的修改和改变使用数据从2013年弗兰克Sommeiller-Price系列。例如,加州,表显示的最高1%的收入份额为22.7% Frank-Sommeiller-Price系列,构造使用加州在州99^th百分位阈值467882美元。在新系列中,相比之下,他们构建国家收入份额使用美国前1%的阈值Piketty-Saez系列于2013年(398318美元)。详情,表4是摘录的阈值用于构造指标2013年所有国家。与阈值,加州美国前1%的份额(即15.7%。,of the 1,679 thousand tax units in the US top 1%, 263 thousand reside in California). For the remaining states, the US top 1% threshold value ($398,318) is applied uniformly for each state within a year. Their Gini series and Top 10% index are constructed based on these series, and the errors could accumulate somehow. But their series are statistically consistent based on their different tests (2014). In other literatures, we find the similar phenomena too, like Jalles & Martin, [25] their Gini index has negative associations within all the groups, based on fixed effects regression and difference GMM estimates.

Wald chi2(3)统计数据在所有组(表2)明显足以排除零假设。小从上面的测试中,假定值小于0.0001,导致拒绝零假设。最后,测试相关的错误misspecification礼物没有证据表明模型。

根据健康差异和不平等现象报告的美国疾病控制和预防中心在2013年和2016年,社会经济地位也可能对你的健康产生重大的影响和死亡率包括自杀。报告指出,种族/民族、社会经济和地理差异存在在美国成年人口,还有2009年以来鲜有改善的证据。

本文旨在给定量验证的重点疾病预防控制中心报告。它是第一个把自杀的社会不平等使用国家级动态面板数据在美国。动态面板数据集包括以下,国家级总体而言,女性和男性的自杀率,国家级失业率、收入排在前10%,基尼指数比率从1981年到2016年在美国。Arellano-Bond估计是用于做数据分析。回归方程的一阶差分被消除的固定效果。然后,更深层次的滞后因变量进行测试的仪器的差滞后因变量可以内生。

发现1%的失业率的变化是巨大的和积极的影响总体自杀率的变化,女性和男性自杀率,Top10%指数统一对女性的积极影响,男性自杀率和整体状态,基尼系数不均匀一致的三组。基尼指数正相关在整个和女性群体,男性组内和无关紧要的和消极的协会。

介绍了动态面板数据分析完整的国家级自杀和经济差距,这是非常罕见的历史和近期的相关研究。在评估模型中,滞后的所有系数的自杀率为5%和1%的水平非常重要。积极的和一致的估计系数ξ,t - 1确认今年的自杀率是可衡量的增加自适应lagged-one-year的值。

我们也调查了潜在的内生性问题推断从上面的固定效应估计说明,并进行了测试误差自回归条件与因素组。方差齐性检验统计数据显示不仅替代模型的重要性,但也内生性问题。我们的结果表明存在显著误差相关性大。

皮尔斯& Schott[26]调查大型经济冲击对死亡率的影响,并发现暴露一个可信的外生贸易自由化表现出更高的自杀率在不同的县。不同于他们的发现,奥托,多恩&汉森[27]没有找到一个显著的影响贸易冲击自杀。正如他们指出的,平均而言,贸易冲击不同减少就业和收入,提升过早死亡率不同年龄和性别。这将是有趣的,如果我们可以追求这个调查的相关假说包括不同性别和年龄段的失业率作为单独的控制。然而,目前很难找到这些面板数据集的不同状态。

在未来,这项工作将扩展到包括这些数据,并研究了关联的经济和社会差异包括教育和宗教,组间不同年龄和种族。最具挑战性的任务是找到相关可靠的数据集。尽管许多数据集可以在社区层面,我相信国家级数据集将更有效的为政府机构和带来无价的信息社区自杀预防措施。

1. 世界卫生组织。心理健康,自杀数据。2012年。
2. 2012年美国人口普查局。。https://www.census.gov/topics/income-poverty/wealth.html
3. 世界银行的数据。数据集的美国》2010。https://data.worldbank.org/country/united-states
4. 疾病控制和预防中心和国家卫生统计中心。2016年国家。自杀死亡率。
5. 迈耶PA, Yoon PW,考夫曼RB,疾病控制和预防中心(CDC)。美国疾病预防控制中心健康差异和不平等现象报告。2013;62:3 - 5。PubMed:https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/24264483/
6. 太阳B,张静经济和社会学相关的自杀:多层次的分析时间序列数据在英国。J法医科学。2016;61:345 - 351。PubMed:https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/27404607/
7. 安东尼奥·A .收入不平等、失业和自杀:欧洲15个国家的面板数据分析。:经济学。2005;37:439 - 451。
8. 蒂莫西·C, Richard d .失业和失业持续时间的影响在美国自杀风险:一个新的外观使用大规模的裁员和失业持续时间。健康的经济。2012;21日:338 - 350。PubMed:https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/21322087/
9. Andres AR, Halicioglu f的自杀在丹麦决定因素:从时间序列数据的证据。卫生政策。2010;98:263 - 269。PubMed:https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/20667618/
10. 菲利普j .因素与时间和空间关联模式在美国自杀率,1976 - 2000。人口。2013;:591 - 614。PubMed:https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/23196429/
11. Hintikka J, Saarinenπ,Viinamaki h .自杀死亡率在芬兰在经济周期中,1985 - 1995。Scand J酒吧卫生。1999;27日:85 - 88。PubMed:https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/10421714/
12. 阿德勒NE,纽曼k .社会经济差距在健康:途径和策略。健康等于off。2002;21:60 - 76。PubMed:https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/11900187/
13. 阿德勒NE, Rehkopf DH。美国健康差距:描述、原因和机制。安牧师公共卫生。2008;29日:235 - 252。PubMed:https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/18031225/
14. Ceccherini-Nelli, Priebe美国经济因素和自杀率:随着时间的推移,在四个国家。Soc精神病学Psychiatr论文。2011;46:975 - 982。PubMed:https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/20652218/
15. 杨B,堆栈,莱斯特·d·自杀和失业:预测平滑和每年的波动趋势。Soc Eco。1992;39-41。
16. 堆栈美国自杀:15年审查文学社会学。第一部分:文化和经济因素。Behav自杀生命威胁。2000;30:145 - 162。PubMed:https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/10888055/
17. 天鹅TT,太阳B,牙线f .看税收影响跨州走私使用理性上瘾模型。J经济螺柱。2019;46:652 - 670。
18. 弗兰克,马克。w .新的国家级小组年度不平等的措施在此期间1916 - 2005。J业务策略。2014;31日:241 - 263。
19. 国家医疗保健质量和差异报告。马里兰州洛克维尔:卫生保健研究和质量。AHRQ。2017;17 - 0001。
20. 曼纽尔,面板数据的Stephen b .一些测试规范:蒙特卡罗证据,申请就业方程。加快经济钉。1991;58:277。
21. 手动s Arellano-Bond线性动态面板数据。2014年。
22. 林YH,陈王寅。失业对自杀率的影响不对称吗?来自美国的证据:1928 - 2013。“经济Research-Ekonomska Istraživanja。2018;31日:1。
23. Inagaki k .收入不平等和日本的自杀率:从协整和LA-VAR证据。J:经济。2010;13:p113 - 133。
24. Hiyoshi,近藤N, Rostila m .增加收入的不平等在工作年龄的男性和女性自杀死亡率,瑞典,1990 - 2007:有趋势变化点吗?增加Commun健康。2018;72:1009 - 1015。PubMed:https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/30021795/
25. Jalles JT。安德森马。自杀的社会和经济因素在加拿大省份。健康的经济启2015;5:1 - 12。PubMed:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4314828
26. 皮尔斯J, Schott p .贸易自由化和死亡率:证据从我们县。我经济转速见解。2020;2:47 - 64。
27. 奥特维,多恩D,汉森g .当工作消失:制造业衰落和年轻人的婚姻市场价值下降。美国国家经济研究局工作论文23173号。2017年。