1. 引言
1.1. 研究背景和意义
我国自1999年正式步入了人口老龄化社会后,人口老龄化程度持续加深。根据2021年发布的第七次全国人口普查数据显示,我国60岁及以上老年人口高达2.64亿人(18.70%)。人口老龄化给社会造成沉重的负担,众多的老龄化问题中,老年人的健康越来越受到关注,老年健康的影响因素有很多,其中婚姻状况对老年人的健康在社会支持和家庭维系等方面都起到重要作用,因此通过调查数据实证分析不同的婚姻状况在老年人健康方面的差异性体现具有重要的现实意义。
日益增长的丧偶老年人口规模将大幅增加我国的家庭和社会保障体系负担。国内外许多的研究都表明,老年人的婚姻状况与健康有密切的联系。良好的婚姻是健康的长效保护伞,一般有伴侣的老年人身体健康状况都会好于单身的老年人。配偶主要通过日常生活照顾、精神慰藉、防范意外事故对老年健康发挥保护作用 [1] 。本研究的主要目的是在人口老龄化背景下,基于中国老年人健康影响因素跟踪调查(CLHLS)数据,通过数据实证分析来探究老年人的婚姻状况对老年人健康的影响机制。
1.2. 文献综述
从文献梳理可以发现,国内外众多学者对于老年人婚姻状况与老年人死亡风险以及健康预期寿命之间的关系开展了多维度的研究,穆怀中等(2016)发现有配偶的婚姻状态以其“保护效应”减小老年人患病的机率,进而减小其死亡概率 [2] ;刘慧君等(2019)研究发现丧偶会显著降低农村老人的死亡风险 [3] ,这一结论与以往研究不同。国外相关学者也有类似的结论,认为婚姻状况与老年人死亡风险密切相关,Hilke B、Thomas K (2004)、Kronick R G (2006)、Gore J L、Kwan L等发现婚姻状况能够影响人口死亡率 [4] [5] [6] ;近年来,老年人的健康状态越发受到关注,杨玲等(2023)发现有配偶的老年人健康预期寿命比没有配偶的老年人要长,其健康预期寿命的比重也显著高于没有配偶的老年人 [7] 。
此外,还有众多学者关注婚姻状况对老年人身体、心理、综合健康各个具体方向的影响。大量学者研究发现,婚姻对老年人健康有保护作用 [8] [9] [10] (耿蕊,2018;李安琪等,2019;何逢源,2019;陈璐,2016),但综合研究侧重点有所不同。耿蕊(2018)发现婚姻对老年人的综合健康状况、生理健康状况和心理健康状况都具有显著的保护作用;婚姻资源模型认为人们可以直接从配偶身上获得有益于健康的社会、心理和经济资源,丧偶减少了这些资源,进而损害健康 [11] ;婚姻给人们带来社会支持,并且夫妻双方可以互相减轻压力 [12] (Scafato等人,2008)。缺失配偶会导致心理健康的下滑 [13] (Williams等,2004)。
在讨论不同婚姻状况与老年人健康之间的关系受到什么特征的影响时,学者们主要从性别和年龄方面进行了论证。何逢源(2019) [9] 发现,不论是低、中龄老人还是高龄老人,婚姻对身体健康的保护作用均显著;陈璐(2016) [10] 得到了婚姻状况对老年人健康的保护作用在高龄组非常显著,在低中龄组虽有影响但不显著的结论,与何逢源的结论不尽相同;杨清红(2020)得到不同性别、不同配偶状况的老年群体在健康保障上呈现明显差异,男性、有偶老人的健康保障程度明显优于女性、丧偶老人的结论 [14] 。
本论文利用“中国老年人健康影响因素跟踪调查(CLHLS)”数据,重点考察老年人有配偶和无配偶老年人的综合健康方面是否存在差异,并通过调节效应检验探究这种差异在不同的老年人群体中的体现是否相同;在此基础上,利用两期追踪数据,引入健康损失、认知功能损失等概念,利用中介效应检验,研究婚姻状况变化对老年人健康变化的影响机制。
2. 研究设计与实证策略
2.1. 研究设计
基于上述文中提出的研究问题,本文提出如下假设:
假设一:有配偶和无配偶的老年人健康状况存在差异。
假设二:有无配偶老年人健康状况的差异程度受到生活方式、家庭特征以及社会经济特征的影响。
假设三:有无配偶带来的健康差异效应会因老年人的性别、居住地、年龄的不同产生群体间的差异。
假设四:婚姻状态的变化会通过中介变量对老年人的健康产生影响。
2.2. 数据说明
本文采用北京大学健康老龄与发展研究中心提供的2014、2018年两期中国老年人健康影响因素跟踪调查(CLHLS)数据。首先选取2018年年龄在65周岁至105周岁之间的样本15,854人,将34个虚弱指数指标、11个协变量指标缺失的样本从数据库中删除,最终获得一个样本量为13,856人的样本。另外,在中介效应检验部分,引入2014年CLHLS数据,筛选出两期均参加调查的老年人样本2939人,同样地,将34个虚弱指数指标、11个协变量指标和中介变量中缺失数据的样本删除,最终获得一个样本量为2498人的两期均有的、符合条件的老年人样本。
2.3. 变量设计
被解释变量使用虚弱指数反映老年人的综合健康状况。虚弱指数的构建主要是综合利用与老年人身心健康和生活质量相关的各种症状、迹象和异常等刻画其虚弱程度,所需变量个数无统一标准 [15] 。本研究选取33个健康测评问题综合计算虚弱指数,其中包括6个日常活动能力(ADL包括洗澡、穿衣、上厕所、室内活动、吃饭、控制大小便;赋值方法:能够完全独立完成,不需要帮助的 = 0,部分需要帮助 = 0.5,完全不能独立的 = 1),8个工具性日常活动能力(IADL包括独自到邻居家串门、独自外出买东西、独自做饭、独自洗衣服、连续走2里路、提起大约5公斤的东西、连续蹲下站起3次、独自乘坐公共交通出行;赋值方法:能独立的 = 0,有一定困难的 = 0.5,完全不能的 = 1),5个器具性障碍(手放到脖子后面、手放到后背、从椅子中站起来、从地上捡书、5步内转一圈;赋值方法:能 = 0,不能 = 1),自评健康(非常好 = 0、好 = 0.25、一般 = 0.5、差 = 0.75、非常差 = 1),访谈员对老人健康评价(相当健康 = 0,比较健康 = 0.25,身体虚弱 = 0.75,体弱多病 = 1),听力障碍(有 = 1,没有 = 0),视力障碍(有 = 1,没有 = 0),10个抑郁程度测试问题(CES-D包括您上周是否因小事儿烦恼、做事难以集中精力、感到难过或压抑、做事都很费劲、对未来充满希望、感到害怕、与年轻时一样快活、感到孤独、感觉无法继续生活、睡眠质量如何;赋值方法:对未来充满希望、感到愉快这两项中,从不 = 1、很少 = 0.75、有时 = 0.5、经常 = 0.25、总是 = 0;睡眠质量如何该项中,很好 = 0、好 = 0.25、一般 = 0.5、不好 = 0.25、很不好 = 0;其余7项中,从不 = 0、很少 = 0.25、有时 = 0.5、经常 = 0.75、总是 = 1)。最后将所有问题得分汇总除以总分值33分,所得的数值就是该受访者的虚弱指数,虚弱指数取值范围是0~1,虚弱指数越高,表明被调查者健康状况越差 [16] 。
核心解释变量为老年人的婚姻状况,其中以结婚(无论是否与配偶同居)为有配偶,丧偶、离异、未婚均为无配偶。
协变量方面,控制老年人的性别、年龄、居住地等人口学特征;受教育程度、养老保险等社会经济特征;居住安排、健在子女总数、子女经济支持等家庭特征;是否喝酒、是否吸烟、是否经常锻炼身体等生活方式变量。
三大类变量的具体描述性统计见表1。值范围是0到1。
Table 1. Descriptive statistical tables of three variables
表1. 三类变量描述统计表
中介变量选取的是认知能力损失。认知能力是通过感觉、知觉、记忆、思维、想象和语言等方面共计23个测评问题综合计算的,包括5个一般能力问题,3个反应能力问题,6个注意力及计算能力问题,3个回忆问题,6个语言、理解与自我协调能力。每个问题根据能力的强弱从0~1赋值,然后将23个得分相加再除以总分23得到一个0~1的数值,该数值就代表老人的认知能力,数值越大表明老人的认知能力越弱。
2.4. 实证策略
不为估计有无配偶对老年人健康状况的影响,特进行如下研究设计。首先,由于虚弱指数是连续变量,老年人的健康状况受当年各变量直接影响,适用于OLS回归,具体模型为
(1)
式中,
表示2018年老年人的虚弱指数,
为核心解释变量,
为表示包括老年人人口学特征、社会经济特征、家庭特征和生活方式特征的协变量。α、β为常数项,ε为误差随机项。
本文按照性别、居住地及年龄这3个人口学特征对老年人样本进行分组回归,进一步探讨具备不同特征的老年人有无配偶对其健康的影响。自变量对因变量的基准回归模型为:
,其中
表示2018年老年人的虚弱指数,
为核心解释变量,
为协变量。性别和居住地均为二分类变量,分别对不同特征样本进行回归,得到回归系数
和
。我们要检验的假设是
,检验的统计量为
(2)
式中,
和
分别是两个回归方程的残差平方和;
和
分别是两组的样本容量,n为总人数;
和
分别是两组的方差。
自变量为类别变量、中介变量和因变量为连续变量的中介分析(以下简称类别自变量的中介分析),如果自变量为k个类别且k ≥ 3,则使用相对中介和整体中介分析方法。中介分析过程为:第一,根据研究目的选择自变量的某个水平为参照水平。第二,对自变量进行编码,常用的编码方法是虚拟编码。由于自变量存在k个水平,因此需要k − 1个虚拟变量
。第三,依次进行下面的回归分析(见图1),
(3)
(4)
(5)
得到k − 1个相对总效应
;k − 1个相对直接效应
;k − 1个相对中介效应
。使用Bootstrap法进行相对中介效应的显著性判断,判断方法是求出的Bootstrap置信区间,如果置信区间不包含0,就表示相对中介效应显著 [17] 。
Figure 1. Intermediary effect model diagram
图1. 中介效应模型图
整体中介效应、整体直接效应和整体总效应检验分别检验k − 1个相对中介效应、k − 1个相对直接效应和k − 1个相对总效应分别不全为0 [18] 。
3. 实证分析
3.1. OLS回归
逐步控制老年人的社会经济特征、家庭特征及生活方式特征对有无配偶与虚弱指数进行OLS回归后,变量的回归系数为正,表示该特征变量会加重老年人健康负担,反之,则起到保护作用。
回归结果(见表2)显示四个模型中有配偶与样本虚弱指数之间的回归系数均为负,且至少在0.1%水平上显著,说明有配偶会给老年人带来积极的健康效应,对健康起到保护作用,假设一得到验证。
Table 2. Stepwise regression results of OLS model
表2. OLS模型逐步回归结果
*p < 0.05, **p < 0.01, ***p < 0.001.
社会经济特征方面,由于受教育程度的回归系数为负且通过0.1%的显著性水平检验,可以推断,受教育水平高的老年人健康负担更低,即教育水平的提升有利于老年人健康。而且在引入社会经济特征后,核心解释变量的回归系数的绝对值由0.020降低到0.018,这说明社会经济地位及相关特征的正向提高会减弱婚姻对老人健康的影响作用。
家庭特征方面,居住安排的回归系数为0.02,健在子女个数的回归系数为−0.005,且均通过至少5%的显著性水平检验,说明与家人同住会减缓老年人的健康负担、健在子女人数会对老年人的健康亏损起到缓解作用,与生活常识一致。另外子女经济支持的回归系数为0.023,在0.1%的水平上显著,说明子女提供经济支持对老年人的健康有负向作用,这可能是因为需要子女提供经济支持的老年人本身的经济条件有限、身体状况不佳。
在控制社会经济特征、家庭特征后引入生活方式变量,发现三个特征的回归系数均为负且通过了0.1%显著性水平检验,说明不抽烟、不喝酒和经常锻炼身体对于老年人的健康有保护作用。假设二得到验证。
3.2. 调节效应分析
上述回归分析的结论是有无配偶对整个老年群体虚弱指数影响的平均效应,该效应可能存在群体性差异,为此,进行调节效应检验。分样本检验结果(见表3)显示:
t statistics in parentheses, *p < 0.05, **p < 0.01, ***p < 0.001.
分性别样本中,有配偶对男性与女性样本虚弱指数的回归系数均为负,说明有配偶对男性与女性老年群体的健康均具有保护作用。但有配偶对男性样本虚弱指数的影响又显著大于女性,这可能是因为在中国的传统婚姻关系中,有“男主外,女主内”的说法,男性在婚姻关系中拥有更多的话语权,在家庭生活中男性更多的享受配偶的照顾,对配偶的依赖程度更大。
分城乡样本检验结果说明有配偶对城乡老年群体的健康都具有显著的保护作用,但亦存在显著的群体性差异。有配偶关于农村样本的回归系数的绝对值显著大于城市样本的回归系数绝对值,说明农村的老年人的健康状况对配偶的依赖程度更高,这可能是因为城市老人的生活娱乐多样、医疗护理水平先进、经济条件较好,对于配偶的依赖程度更低。
分年龄样本中,对于75岁以上年龄段的老年人来说,有配偶对其健康具有促进作用,且随着年龄增加,作用先增强后减弱,这是因为随着老年人的年纪增加,其健康状况会不断下降,愈加需要配偶的生活照料,且随着年纪增大活动范围缩小,和配偶的有效沟通也会显著降低抑郁情绪的产生。对于65~74岁年龄段的老年人来说,有无配偶对其健康的影响并不显著,究其原因,该阶段老年人身体健康,无需依靠配偶完成日常活动。
假设三得到验证。
3.3. 影响机制
前文验证了婚姻状态影响老年人健康,为更进一步探索婚姻状态对老年人健康的影响机制,引入2014年的CLHLS数据,筛选出两期调查均参与的老人,并将其数据进行整理合并,得到一个样本量为2498人的样本。
首先定义健康损失 = 18年虚弱指数 − 14年虚弱指数,作为衡量参与两期调查的老人在四年间的健康状态变化的变量。健康损失为正,表示老人的虚弱程度加重,健康状况下降。上文利用2018年CLHLS数据研究有无配偶对老年人健康状况的影响时将婚姻状态分为两种,有配偶和无配偶,在引入2014年的数据之后产生了四种婚姻状态的变化,第一种为无配偶–无配偶,样本量为1200;第二种为有配偶–有配偶,样本量为1035;第三种为有配偶–无配偶,样本量为236;第四种为无配偶–有配偶,样本量为27。
以第一种婚姻状态变化为参照标准,将其他三种婚姻状态变化下的健康变化分别与之进行组间均值检验,结果见表4。发现三种婚姻状态与参照组的健康损失均值存在明显的差异,且无配偶–有配偶的婚姻状态下老人的健康损失均值最小。
Table 4. Mean test between groups with changes in different marital status
表4. 不同婚姻状况变化组间均值检验
*p < 0.05, **p < 0.01, ***p < 0.001.
现有研究普遍认识到,认知能力较高的个体,饮食方式更加健康,锻炼身体的频率更高,吸烟、酗酒和吸毒等行为更少,因此更为健康 [19] ,曾艳萍和李雯使用中国综合社会调查数据的研究也表明,认知能力提高显著改善居民的健康水平 [20] 。因此,本文选择认知损失作为中介变量研究婚姻状态变化对健康损失的间接影响。认知损失为老年人2018年与2014年的认知能力之差,即认知损失 = 18年认知能力 − 14年认知能力。
整体中介分析的结果显著,途径见图2。
Figure 2. Path map for testing the intermediary effect of cognitive loss
图2. 认知损失中介效应检验路径图
从图2可以看出,婚姻状态变化对健康损失的直接效应为−0.12676,婚姻状态变化对健康损失的总效应为−0.20272,其中中介效应占总效应的37.47%。
进一步的相对中介分析结果见表5。
Table 5. Analysis of the mediating effect of cognitive loss on health changes
表5. 认知损失对健康变化的中介效应分析结果
*表示效应显著。
上表中介效应结果表明,有–有配偶的婚姻状态变化对老年人的健康具有保护作用,且该婚姻状态变化是通过改善老年人的认知损失来降低老年人的健康损失的,假设四得到验证。另外,通过纵向对比不同婚姻状态变化的直接效应发现,和参照组的有–无配偶相比,无–有配偶系数估计绝对值最大,且符号为负,效应显著,说明婚姻状态从无配偶到有配偶对老年人的健康保护作用最强。上述结果也可以侧面验证假设一,有配偶比无配偶更有利于老年人的健康。
4. 结论与建议
4.1. 结论
本研究基于CLHLS的2014~2018年两期的数据,引入虚弱指数的概念描述老年人的健康状况,对有无配偶对老年人健康的影响进行综合性的探究,有以下发现:
第一,有无配偶会显著影响到老人的健康,有配偶对老年人的健康状况是具有保护作用的,且保护作用会受到一些家庭和社会特征的影响,如这种保护作用会随着社会经济地位及相关特征的正向提高而减弱。
第二,调节效应验证分析结果显示,城乡和性别在有无配偶对老年人健康的影响中有显著的调节作用,相对于女性老年人,有配偶对男性老年人健康带来的保护作用更大;农村老年人有配偶会给他们带来更多的健康益处;有配偶对不同年龄段老年人的健康保护程度不同,其中对85~94岁年龄段的老年人健康促进作用最大。
第三,对比2014~2018两期CLHLS数据,不同的婚姻状态变化对老年人的健康损失作用显著不同,以无配偶–无配偶为参照组,有配偶–有配偶、有配偶–无配偶、无配偶–有配偶的婚姻状态变化对老年人健康损失均有抑制作用,且这种对健康的保护作用是通过降低认知损失的途径来进行的。
4.2. 建议
本研究的发现可以对现存的一些老龄化问题给出对策启示。在我国,传统文化和道德观念通常会约束单身老人的再恋再婚行为,再加上大多数人们尤其是单身老人的子女对老人的再婚恋接受度较低,导致大多数单身老人长期处于缺乏交流、情绪焦虑、疾病缠身等不健康的身心状态中。基于此,建议相关部门主动为老年人提供相关的心理咨询服务以及婚恋机会,在一些相关政策制定时关注到老年人的婚姻状态。同时也需要在社会上宣传破除旧弊,接受老年人再恋再婚从而获得身心的幸福健康,子女在关心老年人生理需求的基础上更要关注老年人的心理感受。
NOTES
*通讯作者。