中国中老年人灾难性卫生支出与抑郁水平双向关系研究

The Reciprocal Relationship between Catastrophic Health Expenditure and Depressive Symptoms among Middle-Aged and Elderly People in China

摘要: 目的：检验灾难性卫生支出与中老年人抑郁水平之间的双向关系，为健康老龄化提供对策建议。方法：对中国健康与养老追踪调查2015年、2018年和2020年的数据进行清洗形成强平衡面板数据，采用固定效应模型和交叉滞后面板模型分析灾难性卫生支出与中老年人抑郁水平之间的双向关系。结果：基线时期灾难性卫生支出发生率约为19.72%，灾难性卫生支出与中老年人当期的抑郁水平显著正相关(β = 0.470, p < 0.001)；控制未被观测到的混淆因素后，灾难性卫生支出仍显著影响抑郁水平(β = 0.345, p < 0.001)；交叉滞后面板模型结果显示中老年人灾难性卫生支出与抑郁水平之间存在双向关系，且不同阈值下结果均显著。结论：我国中老年人灾难性卫生支出发生率较高，中老年人灾难性卫生支出对随后一期的抑郁水平存在显著正向影响，而抑郁水平亦对随后一期的灾难性卫生支出具有显著预测作用，二者存在动态关联。应重视对灾难性卫生支出及相关抑郁发作的监测，进一步完善医疗保障体系，加强对中老年人心理干预和经济支持力度，以打破这一不良循环。

Abstract: Objective: To examine the bidirectional relationship between catastrophic health expenditure (CHE) and depression levels among middle-aged and older adults, providing empirical evidence for healthy aging. Methods: Data from the China Health and Retirement Longitudinal Study (CHARLS) in 2015, 2018, and 2020 were cleaned to form a strongly balanced panel dataset. Fixed-effects models and cross-lagged panel models were employed to analyze the bidirectional relationship between CHE and depression levels in middle-aged and older adults. Results: The baseline incidence of CHE was approximately 19.72%. CHE was significantly positively associated with concurrent depression levels (β = 0.470, p < 0.001). After controlling for unobserved confounding factors, CHE still significantly influenced depressive levels (β = 0.345, p < 0.001). Cross-lagged panel model results showed a bidirectional relationship between catastrophic health expenditure and depressive symptoms, with significant findings across different thresholds. Conclusions: The incidence of CHE is relatively high among middle-aged and older adults in China. CHE significantly predicts subsequent depression levels, while depression levels also significantly predict subsequent CHE, indicating a dynamic interplay. Enhanced monitoring of CHE and associated depressive episodes is warranted. Further improvements to the healthcare security system, alongside strengthened psychological interventions and financial support for middle-aged and older adults, are essential to disrupt this detrimental cycle.

1. 引言

据第七次全国人口普查数据，2020年我国65岁及以上人口达1.9亿人，占总人口13.50%，人口老龄化趋势加剧(童玉芬，2021)，中老年人的心理健康问题也随之凸显。其中由于发病率随年龄增长而上升(Yan et al., 2025)，且与慢性病共病密切相关(祝春素，连至炜，崔一民，2023)，抑郁症在中老年人群中检出率较高(赖文浩，胡佳康，李德富，宋灿，卢曲琴，2025)，不仅严重损害个体身心健康(Cui & Fiske, 2022)，还给家庭带来沉重医疗经济负担，致使家庭灾难性卫生支出高发(Yan, Li, Duan, & Zhao, 2023)。此外，也有学者认为灾难性卫生支出引发的长期财务压力也可能对心理健康产生负面影响，增加抑郁发生风险(Wang, Liang, Liu, & Liu, 2023)。

目前，学界对中老年人灾难性卫生支出与抑郁水平的研究大多为单向相关关系分析，本研究在此基础上利用中国健康与养老追踪调查2015~2020年的追踪数据，通过固定效应回归和交叉滞后面板模型，对中老年人灾难性卫生支出与抑郁水平之间的双向关系进行量化分析，为揭示经济负担与心理健康的内在关联，制定针对性的医疗保障与心理健康干预政策提供科学依据。

2. 资料与方法

2.1. 数据来源

本研究采用2015、2018和2020年中国健康与养老追踪调查(CHARLS)数据。CHARLS是一个全国性的开源数据库，调查范围覆盖全国28个省的150个县450个村，涉及45岁及以上中国人的基本信息、心理和身体健康信息。本研究针对2015~2020年调查数据进行分析，研究对象纳入标准如下：1) 具有年龄、性别、婚姻情况、教育水平等一般人口学信息且年龄不低于45岁；2) 2015、2018年和2020年均完成简版流调中心抑郁量表且无缺失值；3) 参与了2015~2020年的随访；4) 基线时期无精神病史或服用抗抑郁药史。最终获得N = 10,297，T = 3的强平衡面板数据。样本筛选流程见图1。

Figure 1. Flow chart of sample screening

图1. 样本筛选流程图

2.2. 研究工具

2.2.1. 灾难性卫生支出

灾难性卫生支出(CHE)是一个用于衡量家庭因疾病造成的医疗卫生经济脆弱风险的概念和指标。当一个家庭的自付医疗支出达到该家庭非生存性支出的40%时，可视为发生了灾难性卫生支出。灾难性卫生支出的测量基于家庭，其中，家庭非生存性支出为家庭总消费支出与家庭食品支出之差，通过问卷收集的每周餐饮费用估算家庭年度食品支出，通过将家庭每月日常支出如食品、交通、通讯等的总和乘以12，再加上每年的特殊支出如供暖、医疗、服装、教育等得到家庭年度总消费支出，家庭自付医疗支出则通过将参与者及其家庭成员在过去一年中产生的医疗相关的直接费用和间接费用相加得出，不包括报销的费用(Nguyen, Ahmed, & Turner, 2023)。

目前，世界卫生组织提出的40%阈值是应用最广泛的灾难性卫生支出判定标准(Xu, 2005)，也有中国学者根据本国国情将这一阈值设置为25%或20% (Sun et al., 2025)，本文分别参照以上三个阈值，引入二元变量表明参与者的家庭是否经历过CHE，以下简称CHE40%、CHE25%和CHE20%。

2.2.2. 抑郁水平

CHARLS问卷采用简版流调中心抑郁量表(Center for Epidemiologic Studies Depression Scale, CESD-10)，通过评估调查对象过去一周的感觉和行为，衡量中老年人的情绪低落、无望、沮丧等抑郁症状(魏萱，王宁，魏颖，陈麒麟，赵洋，2025)。该量表共10个条目，4点计分，总分范围为0~30分，得分越高表示抑郁越严重。

2.2.3. 协变量

一般人口学信息包括性别(男、女)，年龄，婚姻情况(已婚、单身)，居住地(城市、农村)，教育水平(小学及以下、初高中毕业、大学及以上)，是否有养老保险，是否有医疗保险，家庭年收入(≤20,000元、20,000~30,000元、30,000~50,000元、50,000~70,000元、>70,000元) (Li et al., 2025)。

健康相关变量包括健康水平自评，是否身体疼痛，是否饮酒，是否吸烟，社交活跃度(何昱铮等，2023)，共病状态(张露文，陆翘楚，赵洋，2023)，生活自理能力(王雪莹等，2024)。通过询问“在过去一个月内，您是否参与过以下社交活动？”以及“参与社交活动的频率”综合评估社交活动水平。计算公式为：$C={\displaystyle {\sum }_{i=1}^{N=9}\left(A_i*F_i\right)}$ 。C表示社交活动水平，A_i表示社交活动，F_i表示社交活动频率。社交活动水平的理论值范围为0到27分。分数越高，社交活动水平越高。得分为0被归类为“低活跃度”，得分为1到2被归类为中度活跃，得分大于2被归类为高度活跃；通过询问调查对象是否存在两种及以上慢性疾病判断共病状态；通过询问日常生活活动包括穿衣、洗澡、吃饭等12个问题，若所有问题的回答均为“没有困难”，则判断为生活自理能力完好，否则定义为生活自理能力受损。

2.3. 统计方法

使用Stata17.0软件进行数据清洗和分析。首先采用多重插补法对数据缺失值进行插补，经过数据清洗和整理形成强平衡面板数据；其次，为检验可能存在的双向关系，本文的分析论证分为三个步骤：

步骤1：截面数据分析检验相关关系。为检验灾难性卫生支出与抑郁水平之间的相关关系，采用OLS估计方法进行分析，具体模型为：

$de{p}_i={\beta }_0+{\beta }_{1}ch{e}_i+\gamma control{s}_i+{ϵ}_i$ (1)

其中，个体i的抑郁水平dep_i是由其灾难性卫生支出情况che_i以及同期其他控制变量controls决定的，β₀为截距项，ϵ_it为误差项。

步骤2：个体层面的固定效应分析检验单向关系。进一步处理遗漏变量偏误，排除如基因遗传人格特质等未能观测到且不随时间变化的个体层面因素对灾难性卫生支出和抑郁程度之间关系的影响。个体层面固定效应模型为：

$de{p}_{it}={\beta }_0+{\beta }_{1}ch{e}_{it}+\gamma control{s}_{it}+{\alpha }_i+{ϵ}_{it}$ (2)

上式中，β₀为截距项，dep_it表示个体i在时间t的抑郁水平，che_it表示个体i在时间t的灾难性卫生支出情况，controls为控制变量集，α_i为个体固定效应，ϵ_it为误差项。

步骤3：交叉滞后面板模型检验双向关系。为分析是否存在双向关系，采用最大似然估计法来分别计算灾难性卫生支出的不同阈值与抑郁水平之间的关系。交叉滞后面板模型为：

$de{p}_{it}={\beta }_0+{\beta }_{1}ch{e}_{it-1}+{\beta }_{2}de{p}_{it-1}+\gamma control{s}_i+{ϵ}_{it}$ (3)

$ch{e}_{it}={\beta }_0+{\beta }_{1}de{p}_{it-1}+{\beta }_{2}ch{e}_{it-1}+\delta control{s}_i+{\mu }_{it}$ (4)

上式中，dep_it−1代表个体i在时间t − 1的抑郁水平，che_it−1为个体i在时间t − 1的灾难性卫生支出情况，dep_it−1和che_it−1属于滞后因变量，其作用为控制变量在时间上的持续性，避免因忽视这一惯性导致关系误判。其他变量同上。

3. 结果

3.1. 调查对象基本信息

经过三年随访共纳入10,297名调查对象。其中男性5196人(50.46%)，女性5101人(49.54%)，男女比例均衡，平均年龄为58.01岁，大部分人生活在农村(79.73%)，15,101人为小学及以下学历，占91.92%，仅有133人为大学及以上学历，占0.81%，绝大多数人为已婚状态(91.27%)，93.47%的人(9625人)拥有医疗保险，养老保险覆盖比例稍低，为76.10% (7836人)，家庭年收入低于20,000元占比79.23% (8158人)，年收入20,000~30,000元家庭和30,000~50,000元家庭占比接近，均为7%左右，50,000~70,000元占2.61% (269人)，>70000元占3.54% (365人)，表明低收入群体占绝对主导。

Table 1. The baseline characteristics of middle-aged and elderly adults (n = 10,297)

表1. 基线时期中老年人基本状况(n = 10,297)

变量	均值 ± 标准差 /频数(百分比)	变量	均值 ± 标准差 /频数(百分比)
性别		是否吸烟
男	5196 (50.46%)	否	6989 (67.87%)
女	5101 (49.54%)	是	3308 (32.13%)
年龄	58.01 ± 8.52	是否饮酒
居住地		否	6340 (61.57%)
城市	2087 (20.27%)	是	3957 (38.43%)
农村	8210 (79.73%)	是否身体疼痛
教育水平		否	7514 (72.97%)
小学及以下	9462 (91.89%)	是	2783 (27.03%)
初高中毕业	779 (7.57%)	是否为共病状态
大学及以上	56 (0.54%)	否	7276 (70.66%)
婚姻情况		是	3021 (29.34%)
已婚	9398 (91.27%)	生活自理能力
单身	899 (8.73%)	受损	2735 (26.56%)
是否有医疗保险		完好	7562 (73.44%)
无	672 (6.53%)	社交活跃度
有	9625 (93.47%)	低度活跃	4460 (43.31%)
是否有养老保险		中度活跃	2485 (24.13%)
无	2461 (23.90%)	高度活跃	3352 (32.55%)
有	7836 (76.10%)	抑郁水平	7.42 ± 6.08
家庭年收入		CHE40%
≤20,000元	8158 (79.23%)	未发生	8266 (80.28%)
20,000~30,000元	760 (7.38%)	发生	2031 (19.72%)
30,000~50,000元	745 (7.24%)	CHE25%
50,000~70,000元	269 (2.61%)	未发生	6999 (67.97%)
>70,000元	365 (3.54%)	发生	3298 (32.03%)
健康水平自评		CHE20%
差	1518 (14.74%)	未发生	6450 (62.64%)
一般	5913 (57.42%)	发生	3847 (37.36%)
好	2866 (27.83%)

健康状况方面，超半数中老年人自评健康在一般以上，3308名中老年人有吸烟行为，占比32.13%，38.43% (3957人)存在饮酒习惯；27.03% (2783人)的中老年人自述身体疼痛，72.97% (7514人)无疼痛症状；29.34% (3021人)存在两种及以上慢性病，70.66% (7276人)为无共病状态；26.56% (2735人)生活自理功能受损，73.44% (7562人)生活自理功能完好；社交活跃度方面呈现两头大中间小情况，低度活跃者占43.31%，中度活跃者占24.13%，高度活跃占32.55%。

灾难性卫生支出方面，以40%为阈值，2031人的家庭发生灾难性卫生支出，约占19.72%；以25%为阈值，发生灾难性卫生支出的概率为32.03%，上升13个百分点；以20%为阈值，发生灾难性卫生支出的家庭为3847，占比37.36%。中老年人抑郁水平的平均得分为7.42分。见表1。

3.2. 中老年人灾难性卫生支出与抑郁水平之间的关联

表2基于2018年截面数据，通过OLS回归检验不同阈值的灾难性卫生支出(CHE)对中老年人抑郁水平的影响，控制人口学与健康相关变量后，模型1、2、3分别以CHE40%、CHE25%、CHE20%为自变量对抑郁水平进行回归，结果表明灾难性卫生支出与抑郁水平之间存在显著正相关，且系数均在0.4左右，具有一定稳健性。

相较之下，女性、低龄、居住在农村、单身、低学历、低家庭收入、吸烟、存在身体疼痛与共病状态、自评健康水平低、生活自理能力受损、低社交活跃度群体的抑郁水平均显著更高(p < 0.001)。此外，是否有养老保险，是否有医疗保险，是否饮酒差异不显著。

Table 2. Cross-sectional OLS regression analysis of CHE and depression levels among middle-aged and elderly populations

表2. 中老年人灾难性卫生支出与抑郁水平的截面OLS回归分析

变量	抑郁水平
	模型1	模型2	模型3
CHE40% (参照组 = 未发生)	0.470***
CHE25% (参照组 = 未发生)		0.459***
CHE20% (参照组 = 未发生)			0.386***
性别(参照组 = 男)	1.136***	1.135***	1.132***
年龄	−0.066***	−0.067***	−0.066***
居住地(参照组 = 城市)	0.687***	0.690***	0.693***
婚姻情况(参照组 = 已婚)	1.382***	1.394***	1.394***
教育水平(参照组 = 小学及以下)
初高中毕业	−0.798***	−0.797***	−0.799***
大学及以上	−1.149***	−1.141***	−1.149***
是否有养老保险(参照组 = 无)	0.078	0.064	0.068
是否有医疗保险(参照组 = 无)	−0.426	−0.417	−0.412
家庭年收入(参照组 = ≤20,000元)
20,000~30,000元	−0.481**	−0.485**	−0.484**
30,000~50,000元	−0.593***	−0.599***	−0.606***
50,000~70,000元	−0.749***	−0.736***	−0.746***
>70,000元	−0.901***	−0.889***	−0.894***
是否吸烟(参照组 = 否)	0.455***	0.457***	0.456***
是否饮酒(参照组 = 否)	−0.227	−0.226	−0.230
是否身体疼痛(参照组 = 否)	1.564***	1.557***	1.559***
是否为共病状态(参照组 = 否)	0.714***	0.704***	0.709***
健康水平自评(参照组 = 差)
一般	−2.841***	−2.838***	−2.847***
好	−4.277***	−4.261***	−4.267***
生活自理能力(参照组 = 受损)	−2.566***	−2.571***	−2.577***
社交活跃度(参照组 = 低度活跃)
中度活跃	−0.299*	−0.297*	−0.301*
高度活跃	−0.581***	−0.577***	−0.578***
常数项	15.141***	15.106***	15.091***
N	10,297	10,297	10,297
R^2	0.256	0.256	0.256
F	153.386	153.420	153.347

注：***p < 0.001，**p < 0.01，*p < 0.05，后文同。

3.3. 个体固定效应回归

为进一步处理遗漏变量，避免个体固有差异引起的偏差，通过对2015年和2018年的数据进行个体固定效应回归，以未发生灾难性卫生支出(CHE)为参照组，探究灾难性卫生支出对中老年人抑郁水平的影响。结果显示，以未发生灾难性卫生支出为参照，CHE40%、CHE25%、CHE20%发生时，分别使抑郁水平显著提升0.345、0.351、0.289个单位(p < 0.001)，且随CHE界定阈值降低，影响系数虽有波动但仍保持在0.3左右，结果较为稳健。见表3。

Table 3. Fixed-effect regression of CHE on depressive symptoms among middle-aged and elderly populations

表3. 中老年人灾难性卫生支出对抑郁水平的固定效应回归

变量	抑郁水平
	模型1	模型2	模型3
CHE40% (参照组 = 未发生)	0.345***
CHE25% (参照组 = 未发生)		0.351***
CHE20% (参照组 = 未发生)			0.289***
常数项	3.420***	3.446***	3.413***
控制变量	是	是	是
N	20,594	20,594	20,594
R^2	0.779	0.779	0.779
F	27.635	27.967	27.801

注：因性别、学历不随时间变化，个体固定效应已吸收其影响，因此并未加入回归模型。

3.4. 交叉滞后面板模型

在个体固定效应回归的基础上，本研究采用交叉滞后面板模型进一步检验中老年人灾难性卫生支出与抑郁水平之间的双向关系。模型纳入2015年、2018年和2020年CHARLS随访数据，并控制了可能造成混淆偏误的基线特征，分别使用CHE40%、CHE25%和CHE20%作为衡量中老年人灾难性卫生支出的指标。同时，交叉滞后面板模型允许不同时期灾难性卫生支出的自相关与抑郁水平自相关的存在，也考虑到同一时期灾难性卫生支出与抑郁水平之间的相关关系。

Figure 2. Bidirectional relationship between CHE40% and depressive symptoms: cross-lagged panel model

图2. CHE40%与抑郁水平的双向关系：交叉滞后面板模型

Figure 3. Bidirectional relationship between CHE25% and depressive symptoms: cross-lagged panel model

图3. CHE25%与抑郁水平的双向关系：交叉滞后面板模型

Figure 4. Bidirectional relationship between CHE20% and depressive symptoms: cross-lagged panel model

图4. CHE20%与抑郁水平的双向关系：交叉滞后面板模型

基于交叉滞后面板模型的估计结果，本研究发现中老年人灾难性卫生支出与抑郁水平之间存在双向动态关联。图2显示了基于CHE40%的分析结果，CHE40%和抑郁水平均表现出一定的自相关(p < 0.001)，且相邻两期CHE40%之间的正相关关系与相邻两期抑郁水平之间的正相关关系的强度相近。本研究关注的双向关系由两组交叉滞后系数体现，2015年的CHE40%对2018年的抑郁水平的影响系数为0.025 (p < 0.01)，2018年的CHE40%对2020年的抑郁水平影响系数为0.057 (p < 0.001)，表明灾难性卫生支出对后一期的抑郁水平存在显著影响；另一方面，2015年抑郁水平的对2018年的CHE40%影响系数为0.103 (p < 0.001)，2018年的抑郁水平对2020年的CHE40%影响系数为0.040 (p < 0.001)，表明抑郁水平对后一期的灾难性卫生支出存在显著影响。因此，灾难性卫生支出与中老年人抑郁水平之间存在双向关系，二者相互作用，形成“因郁致贫–因贫致郁”的恶性循环，且该双向关系在灾难性卫生支出的不同阈值设定下均稳定存在，见图3和图4。

4. 讨论

本文对2015~2020年的中国健康与养老调查数据进行清洗整理形成强平衡面板数据，分析灾难性卫生支出与中老年人抑郁水平之间的关系。共收集10,297名中老年人资料，检出基线时期灾难性卫生支出发生率约为19.72%，中老年人抑郁水平的平均得分为7.42分，与Li等人基于2016~2020年中国家庭追踪调查(CFPS)分析所得结果相近(Li et al., 2025)，提示我国家庭灾难性卫生支出发生率处于较高水平，需重点关注并加强预防。

4.1. 灾难性卫生支出对中老年人抑郁水平显著正相关

通过截面数据分析与个体固定效应模型，本研究发现灾难性卫生支出对中老年人抑郁水平有显著正向影响(β = 0.470; β = 0.345)，且不同阈值下结果稳健(p < 0.001)，这一结果与前人研究一致(Wang, Liu, & Liu, 2023)。灾难性卫生支出可能通过经济压力、心理困扰和社会支持降低等多方面因素影响抑郁情绪。灾难性卫生支出作为一种经济压力源，可能导致家庭被迫削减基本生活开支，甚至陷入贫困，从而引发焦虑、无助等负面情绪(解垩，2023)，同时长期面临大量医疗费用的负担和对未来无法承担基本治疗的心理困扰进一步加剧了人们的焦虑和抑郁症状(Ryu & Fan, 2023)。受灾难性卫生支出影响的家庭往往因经济压力和健康恶化而减少社会参与，社会支持的缺失不利于抑郁情绪的缓解(Sun et al., 2025)。这一发现提示应构建覆盖灾难性卫生支出预警、医疗费用分层保障及心理干预的综合性支持体系，重点缓解中老年人因经济压力导致的抑郁风险。

4.2. 中老年人抑郁水平显著预测灾难性卫生支出

交叉滞后面板模型结果显示中老年人抑郁水平对后续灾难性卫生支出的发生也具有显著预测作用，且在不同年份不同阈值下结果稳健(β₁ = 0.103, β₂ = 0.040, p < 0.001)，与国内外研究结果保持一致(Hailemichael et al., 2019; Yan et al., 2023)。一方面，抑郁治疗带来的医疗支出压力巨大。抑郁症本身需要心理治疗或药物干预，这些费用仍未被医保充分覆盖，成为中老年人的额外经济负担。同时，抑郁症往往与多种躯体疾病(如冠心病、脑卒中、癌症等)存在较高共病率(Moussavi et al., 2007)，已有研究表明抑郁症状和躯体共病分别和共同与医疗服务利用和经济负担增加相关(Ni, Yan, Du, Tian, & Fan, 2023; Zhao et al., 2021)。另一方面，抑郁还可能影响个体的社会功能和经济能力，进一步加剧家庭的经济脆弱性。抑郁患者往往表现为对身边一切丧失兴趣，社会功能受损，与他人沟通交流困难，难以正常工作和生活，导致工作能力下降甚至失业，影响其经济收入(Adler et al., 2006)。此外，为了支付医疗开支，患者可能不得不动用储蓄或借贷，进一步加重经济负担，导致灾难性卫生支出的发生(Matebie et al., 2024)。可重点推进抑郁症治疗医保报销扩面，同时强化抑郁与躯体疾病的联合干预，辅以社会功能康复服务，以阻断中老年人因抑郁陷入灾难性卫生支出的链条。

4.3. 灾难性卫生支出与中老年人抑郁水平的双向关系

本研究通过交叉滞后面板模型，检验了灾难性卫生支出与中老年人抑郁水平之间的双向关系，发现灾难性卫生支出对后一期的抑郁水平存在显著影响，抑郁水平也对后一期的灾难性卫生支出有着显著预测作用，形成“因病致贫–因贫致病”的恶性循环。

一方面，抑郁治疗带来的医疗支出压力巨大。抑郁症本身需要心理治疗及药物干预，这些费用仍未被医保充分覆盖，成为中老年人的额外经济负担(王珏，李春芳，党露希，刘修军，2023)。同时，抑郁使中老年人工作能力下降、社交活动减少，削弱其社会支持与经济能力，更容易发生灾难性卫生支出(Adler et al., 2006; Wang et al., 2024)；另一方面，灾难性卫生支出作为一种经济压力源，可能导致家庭被迫放弃必要治疗，削减基本生活开支，甚至陷入贫困，从而引发焦虑、无助等负面情绪(解垩，2023)，此外长期面临大量医疗费用的负担和对未来无法承担基本治疗的心理困扰进一步加剧了人们的焦虑和抑郁症状(Kale & Carroll, 2016)。这种双向作用形成闭环，最终使家庭陷入更深的困境。

尤为严峻的是，现有医疗保障体系未能有效打破这一循环。研究表明，尽管中国基本医疗保险覆盖率较高，但其对降低灾难性卫生支出风险的效果并不显著(周婷，高月霞，左学金，2024；周新发，石安其琛，2021)。报销比例有限、覆盖范围不足以及保障深度不够，使得脆弱群体如低收入老人、共病患者在疾病冲击下仍极易陷入“因郁致贫–因贫致郁”的困境。因此，理解灾难性卫生支出与抑郁之间的双向关系，对于制定精准干预政策、阻断健康贫困循环、促进健康老龄化至关重要。要打破这一循环，需整合心理健康服务与医疗保障，加强抑郁症筛查、优化慢性病管理、降低自付医疗费用，并提供社区心理支持，从而缓解经济与心理的双重负担。

本研究仍存在一定局限性。时间维度上，仅以2015~2020年为观察期可能难以完整捕捉灾难性卫生支出与中老年人抑郁水平的长期交互作用，导致趋势性变化及周期性影响的估计偏差。此外，研究并未深入剖析变量间双向关系的作用机制，缺乏对中介及调节变量的识别，理论模型解释力受限。未来可延长数据观测周期，增强推断稳健性，并进一步探讨变量间双向关系作用的机制。

5. 结论

综上所述，本研究基于具有全国代表性的3期追踪调查数据，通过个体固定效应模型控制时不变混杂因素，运用交叉滞后面板模型检验双向关系，系统考察我国中老年人灾难性卫生支出与抑郁水平的动态关联。研究发现中老年人灾难性卫生支出对随后一期的抑郁水平存在显著正向影响，而抑郁水平亦对随后一期的灾难性卫生支出具有显著预测作用，二者呈双向关系。该结论不仅揭示了经济压力与心理健康的动态交互作用，也为理解“因郁致贫–因贫致郁”的恶性循环提供了实证依据。基于此，建议完善医疗保障体系，建立针对中老年群体的医疗费用减免机制，同时将心理健康服务整合至基层卫生服务体系，通过经济保障与心理干预的双重路径打破健康贫困的恶性循环。

NOTES

^*第一作者。

^#通讯作者。