社会经济地位对城乡老年人多维健康的影响研究

Research on the Impact of Socioeconomic Status on the Multidimensional Health of Urban and Rural Elderly

摘要: 在乡村振兴与健康中国战略背景下，文章基于2017年中国综合社会调查(CGSS)数据，运用有序Logistic回归模型，从主观与客观两个角度将社会经济地位分为受教育程度、家庭收入水平以及主观社会经济地位三个指标，实证分析了社会经济地位对城乡老年人多维健康状况的影响。研究表明，受教育程度、家庭收入水平以及主观社会经济地位对老年人自评、生理、心理健康三个维度的影响均在1%的显著水平上且为正向相关；农村老年人的健康水平低于城市，但是农村老年人的健康状况更易受到受教育程度、收入等因素的影响。因此，应缩小城乡差距，提升农村老年人的收入和教育水平，促进城乡协调发展及健康公平性。

Abstract: In the context of China’s strategy of rural revitalization and health, based on the data of China Gen-eral Social Survey (CGSS) in 2017, this paper uses the ordered Logistic regression model to divide the socioeconomic status into three indicators, namely, education level, family income level and subjective socioeconomic status from the subjective and objective perspectives, and empirically an-alyzes the impact of socioeconomic status on the multidimensional health status of urban and rural elderly. Studies have shown that the impacts of education level, family income level and subjective socioeconomic status on the three dimensions of self-assessment, physiology and mental health of the elderly are all at the significant indigenous level of 1% and are positively correlated. The health level of the rural elderly is lower than that of the urban elderly, but the health status of the rural elderly is more susceptible to factors such as education level and income. Therefore, it is necessary to narrow the gap between urban and rural areas, improve the income and education level of rural elderly, and promote the coordinated development of urban and rural areas and health equity.

1. 引言

据2021年第七次人口普查数据公布，我国60岁以上老年人口达26,402万人，占总人口的18.7% (其中65岁以上人口占总人口的13.5%)，人口老龄化、高龄化程度进一步加深；同时由于疾病谱的转变、人口预期寿命的延长，加之城镇化、工业化进程加快、生活行为方式改变等使慢性病患病率持续增高，我国老年群体已成为最大的“健康脆弱”群体，极易遭受健康风险，据国家卫计委统计数据显示，我国60岁以上老年人口中，78%以上老年人至少患有一种慢性病，4000万老年人处于失能半失能状态，《“十四五”健康老龄化规划》中提出要满足老年人的健康需求，坚持公平可及、共建共享的原则，积极推动城乡、区域老年健康服务均衡发展。因此在健康中国与乡村振兴战略背景下，如何促进老年人健康、提升老年人健康水平及生活质量，促进城乡老年人健康公平，缓解人口老龄化所带来的一系列社会问题等是值得关注的。

在Grossman与Becker健康需求理论中 [1] 影响健康需求的因素主要有工资、年龄、受教育程度、医疗保险、生活环境等。近年的研究中，社会经济地位这一影响因素受到学者们的关注 [2]，不同社会经济地位的群体在生理、心理健康维度上均存在着系统性差异，健康不平等问题凸显 [3]，社会因果理论 [4] 认为社会经济地位越高，其健康状况越具有优势。国外学者关于社会经济地位与健康的研究，Vanzella Yang Adam [5] 等认为收入与健康间存在很强的关联性，Meara [6] 经过实证研究表明，社会经济地位越高、受教育年限更长的群体，其预期寿命更长，Hongbin Li [7] 研究发现健康状况与收入不平等之间存在倒u型关联，同时收入不平等增加了吸烟等危害健康行为的可能性。

国内关于社会经济地位对健康的研究，申云等 [8] 检验了社会经济地位的提高有利于个人健康水平的提高，对于农村居民自评健康的提升作用更大；高兴民等 [9] 经过实证分析表明社会经济地位与健康存在正相关关系，其中收入对健康存在“倒U型”影响，受教育程度则不存在“倒U型”和“S型”影响；多数学者认为社会经济地位通过对生活方式 [10] [11]、健康素养 [12]、社会交往 [13]、社会心理 [14]、医疗服务的可及性等方面的影响间接传递到对健康的影响。在社会经济地位与老年人健康的研究方面，刘昌平等 [15] 将社会经济地位分为五个维度实证分析其对老年人健康状况的影响；蔡娇丽等 [16] 从生命历程的视角探讨童年期与成年期社会经济地位与老年健康不平等的关系。

本文基于社会因果理论及Grossman健康需求理论，与以往研究的不同之处在于：一是引入多维度衡量指标，社会经济地位的衡量不仅采用受教育程度、家庭收入等客观经济指标，还考虑到主观社会经济地位是否其对老年人健康产生影响，以期更全面地考察社会经济地位对老年人健康的影响；二是现有研究大多基于全体人群，且只对自评健康单一层面的论证，本文则以老年群体多维健康(包括自评健康、生理健康以及心理健康)作为主要研究对象进行研究；三是进行城乡的组群差异分析，评估社会经济地位对于城乡老年人健康影响的结构性差异。

因此提出以下假设：

假设1：受教育程度越高的老年群体，其自评/心理/生理健康水平越高。

假设2：家庭年收入越高的老年群体，其自评/心理/生理健康水平越高。

假设3：自评家庭经济地位越高的老年群体，其自评/心理/生理健康水平越高。

假设4：不同的社会经济地位导致城乡间老年群体的健康水平存在差异。

2. 数据来源及变量界定

2.1. 数据来源

本文数据来自于2017年中国综合社会调查项目(CGSS)，CGSS是中国第一个全国性、综合性、连续性的大型社会调查项目，由中国人民大学开展，调查抽样覆盖全国28个省、自治区、直辖市(不含西藏自治区、港澳台地区)的2798个区县人口，CGSS2017年调查数据于2020年10月份发布，是研究中国社会问题的最新数据之一，有效样本总量为12,582份，包括783个变量。本文以60岁以上的老年群体为研究对象，在选取本研究所需变量的基础上，剔除问卷答题不完整及存在缺失值的样本后，共获得有效样本3857个。

2.2. 变量设定

1) 因变量。本研究中的因变量为老年人的多维健康状况，包括老年人自评健康、生理健康以及心理健康。自评健康通过问卷中“您觉得您目前的身体健康状况是”来衡量，共有“很不健康、比较不健康、一般、比较健康、很健康”五个选项，分别赋值为1~5，赋值越大代表自评健康状况越好；生理健康可以反映老年人实际健康状况，因此选取问卷中“A16. 在过去的四周中，由于健康问题影响到您的工作或其他日常活动的频繁程度是”作为变量；心理健康的变量选取“在过去的四周中，您感到心情抑郁或沮丧的频繁程度是”，心理健康与生理健康均有“总是、经常、有时、很少、从不”五个选项，分别赋值为1~5，身体越健康，则赋值越高。

2) 核心解释变量。本文的核心解释变量为社会经济地位这一综合概念，大多数学者通常将受教育程度、收入以及职业作为衡量指标。本文从客观与主观社会经济地位两方面，使用家庭收入、受教育程度以及本人主观社会经济地位作为主要核心解释变量。其中家庭收入选取问卷中“您家2016年全年家庭总收入是多少”；受教育程度为“您目前的最高教育程度是”，将其转化为受教育年限并赋值；本人主观社会经济地位选取“在目前这个社会上，您本人的社会经济地位属于”，从1~5分为五个等级分别赋值，经济地位越高，赋值越高。

3) 控制变量。主要的控制变量包括性别、年龄、婚姻状况、户口所在地等人口学特征变量以及体育锻炼、社会交往、生活满意度等社会学特征变量。

2.3. 模型构建

本研究在于探析社会经济地位对城乡老年人多维健康状况的影响，由于本文的因变量为老年人的多维健康状况，即自评健康、生理健康以及心理健康三个维度，均为取值“1~5”的有序分类变量，同时为了更加全面的反映各个因素对于城乡老年人健康状况的影响程度，因此，文章采用有序logistic回归模型进行分析，基本模型如下：

${\text{Health}}_i={\alpha }_0+{\beta }_1{X}_i+{\beta }_2{E}_i+{\beta }_3{I}_i+{\beta }_4{S}_i+\epsilon$

其中Health_i表示第i个老年人的健康状况， $X_i$ 表示控制变量， $E_i$ 、 $I_i$ 、 $S_i$ 分别表示为受教育程度、收入以及主观社会经济地位， $\epsilon$ 为随机误差项， ${\alpha }_0$ 、 ${\beta }_1$ 、 ${\beta }_2$ 、 ${\beta }_3$ 、 ${\beta }_4$ 为相应的回归系数。

3. 描述性统计及实证分析

3.1. 描述性统计

由表1通过对相关变量的描述性及分性别、分户籍统计可知，文章选取的总样本量为3857份，其中老年人口人均69.18岁，女性老年人口平均年龄高于男性，城镇老年人口平均年龄高于农村；从不同健康维度来看，老年人的心理健康水平均值为3.74，高于自评健康和生理健康，其中男性与城镇居民的平均健康水平均高于女性及农村老年人；从社会经济地位来看，城市老年人在家庭收入水平、受教育程度、主观的社会阶层方面均不同程度的高于农村老年人；从其他方面来看，农村老年人的社会交往频率要高于城镇老年人，体育锻炼与生活满意度方面，城镇高于农村，女性的社会交往比男性更频繁，生活满意度更高。

Table 1. Descriptive statistics of the related variables

表1. 相关变量描述性统计

3.2. 实证分析

本研究运用Stata 16.0软件对老年人多维健康进行多元回归分析，通过建立多个嵌套模型，关注社会经济地位在老年人自评健康、生理健康以及心理健康三个指标以及城乡上有何差异。在进行回归分析之前，先利用方差膨胀因子(Variance Inflation Factor, VIF)检验各因素间是否存在多重共线性。检验结果显示各因素间的VIF值均小于2，表明各因素间不存在多重共线性问题。模型1为只包含控制变量的回归分析，然后先后加入客观和主观社会经济地位两类变量形成四个模型(模型2~4)，并分城乡样本(模型5~6)检验社会经济地位各变量对于城市和农村老年人健康的影响是否存在差异。

3.2.1. 社会经济地位对城乡老年人自评健康的影响

表2显示了社会经济地位对于城乡老年人自评健康的整体影响。模型1为未纳入社会经济地位指标时的结果，此时除婚姻状况对因变量不显著外，其余控制变量都对老年人健康起到显著的影响。其中，户口及年龄对于其自评健康影响为负，说明在自评健康上，农村老年人不如城镇老年人，且随着年龄的增长，老年人健康状况呈下降趋势，且通过加强体育锻炼、提升生活满意度及社会交往等会提高老年人的对身体健康的评价。在逐步加入受教育程度、家庭收入以及主观经济地位后(模型2~4)，模型解释力R²由0.13提高到0.15，除户口变量变化外，其余控制变量仍然显著且系数变化不大，说明模型稳定性较好。且三个指标均对自评健康产生显著影响且回归系数为正，表明在考虑到基本人口学特征的变量以及体育锻炼、生活满意度及社会交往等因素后，受教育年限越长，家庭经济状况越好及对自己收入地位感知状况越好的老年人，越可能报告较好的自评健康等级。

从模型5~6城乡差异角度来看，城市老年人整体的身体健康水平要优于农村老年人。其中，性别变量上，城镇老年人生理健康的性别差异要大于农村；城镇老年人会进行更多的体育锻炼，且生活满意度高于农村；由于农村老年人拥有比城镇老年人更为便捷的关系网，因此农村老年人社会交往对其健康水平的影响较城镇老年人更大一些。从城乡老年人中教育、收入及主观经济地位对健康的回报差异来看，在城乡老年人群体中，教育、收入及主观经济地位对于健康的影响程度是不一样的，受教育程度及主观经济地位对于农村老年人的影响要明显高于城市老年人，家庭收入水平对于农村老年人的健康具有显著影响，但对于城市老年人却不显著。

Table 2. Effect of socioeconomic status on the self-rated health of the urban and rural elderly people

表2. 社会经济地位对城乡老年人自评健康的影响

Standard errors in parentheses, ^***p < 0.001; ^**p < 0.01; ^*p < 0.05.

3.2.2. 社会经济地位对城乡老年人生理健康的影响

表3为社会经济地位对城乡老年人生理健康的影响。在控制变量中(模型1)，婚姻状况对因变量不显著，说明有无配偶对老年人的日常生活活动及身体自身健康状况不会产生影响，其他变量均会显著影响老年人的身体健康，老年人年龄的系数为负，表明随着年龄的增加，个人的生理健康水平会显著下降，从性别(gender)的回归系数来看，数值为正并十分显著，也意味着老年男性的自评健康均要显著好于女性。在逐步加入受教育程度、家庭收入以及主观经济地位后(模型2~4)，均具有显著影响，且方向为正，表明受教育年限越长，家庭经济状况越好，越能有意识的进行体育锻炼等健康促进行为，越能提高生活质量及满意度，从而有利于身体健康。从城乡差异角度(模型5~6)，社会经济地位对于老年人的自评健康水平的影响与对于生理健康的影响大体上是趋于一致的，城市老年人相较于农村老年人来说有更好的身体健康水平，且社会经济地位要高于农村老年人，因此受教育程度及主观经济地位等对于农村老年人健康的影响要明显高于城市老年人。

Table 3. Effect of socioeconomic status on the physiological health of the urban and rural elderly people

表3. 社会经济地位对城乡老年人生理健康的影响

Standard errors in parentheses, ^***p < 0.001; ^**p < 0.01; ^*p < 0.05.

3.2.3. 社会经济地位对城乡老年人心理健康的影响

表4报告了社会经济地位对城乡老年人心理健康的影响。模型1为在未纳入社会经济地位指标时，此时年龄对于老年人的心理健康影响不显著，表明年龄的大小不能直接影响到老年人的心理健康，婚姻变量上显著且表现为有配偶的老年人较没有配偶的老年人心理更健康。其余控制变量都对老年人心理健康起到显著的影响。在相继加入社会经济地位的相关变量后(模型2~4)，受教育年限、家庭经济状况及主观经济地位都对老年人心理健康有显著的正向影响，且其显著性及系数变化不大，说明其稳定性强，较少受到其他因素的影响，同时也表明社会经济地位比其他人较高的老年人，心理健康状况也会更好，感到心情抑郁或沮丧的频繁程度更低。体育锻炼、生活满意度虽然随着社会经济地位等指标的加入有一定的弱化，但总体有利于老年人的心理健康。

Table 4. Impact of socioeconomic status on the mental health of the urban and rural elderly people

表4. 社会经济地位对城乡老年人心理健康的影响

Standard errors in parentheses, ^***p < 0.001; ^**p < 0.01; ^*p < 0.05.

从模型5~6中可表明，社会经济地位对城乡老年人精神健康的影响显著，从性别、体育锻炼、生活满意度等控制变量来看，性别对于城镇老人的精神健康更为显著，而对农村老人的精神健康相影响较小。体育锻炼对农村老年人的心理健康无显著影响，但对于城市老年人心理健康影响显著。教育、收入及主观经济地位对于农村老年人的心理健康的回报大于城镇老年人。

4. 结论与讨论

本文基于2017年中国综合社会调查项目(CGSS)数据，采用多元Logistic回归模型，以受教育程度、家庭收入及主观社会经济地位等为核心变量，实证分析社会经济地位对我国城乡老年人多维健康状况的影响。研究发现，受教育年限、家庭经济状况以及主观的社会经济地位对我国老年人的自评健康、生理健康和心理健康均有1%以上的显著水平，且为正向的显著影响，教育程度越高、家庭经济状况越富裕、主观自评经济地位越高的老年人，其自评健康、身体健康以及心理健康越好。从人口学特征来看，性别、年龄、户口所在地对老年人的自评、生理、心理健康存在显著影响，婚姻状况则影响不显著。从社会学特征来看，体育锻炼、对生活满意度以及社会交往等的因素也显著影响到老年人的多维健康。同时本研究还发现，由于城乡二元结构的背景，农村老年人的健康水平低于城市，但是农村老年人的健康状况更易受到受教育程度、收入等因素的影响，如果能同等程度地提高收入和受教育层次，对于农村老年人的健康状况的影响会更加明显。

如何预防老年人失能，提高老年人健康水平，促进健康公平性是需要学界深入探讨的问题，而社会经济地位是影响城乡老年人健康不平等的重要因素，因此，要改善人民的健康状况首先要促进城乡协调发展，要切实提高农村老年人的收入和受教育程度，改变老年人主观社会阶层意识，从而改进老年人生活方式，提高老年人健康素养，增加健康促进行为，提高老年人生活满意度，缩小城乡差距，促进健康公平，更好地推进我国健康中国战略与积极健康老龄化趋势。