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代际支持与老年人自评健康的相关性研究

2022-07-06陈檑简伟研

中国社会医学杂志 2022年3期
关键词:代际照料子女

陈檑, 简伟研

当前,我国老龄化发展迅速,疾病负担加重,老年人健康问题突出,国家面临“未富先老”的困境。自评健康是指被调查对象对自身健康状况的主观感受,可以很好地预测老年人的死亡、残疾等健康现状问题[1],可用于度量老年人的健康状况。自评健康受年龄、教育程度、婚姻状态、身体功能限制、收入等诸多因素影响[2-3]。代际支持对老年人的自评健康可能存在着促进和抑制的双重影响。2001年“安徽省老年人生活福利状况”调查发现,子女经济支持对老年人的自评健康有正向影响,子女生活照料对自评健康无显著影响[4];然而,2014年中国老年人社会追踪调查对城市空巢老年人的研究发现,子女经济支持对自评健康无显著影响,获得子女生活照料的老年人自评健康更差[5];此外,2018年山东省农村老年人的研究发现,获得子女经济支持的老年人自评健康更差,子女生活照料对自评健康无显著影响[6]。结合既往研究,本研究旨在利用2016年和2018年中国家庭追踪调查的全国数据,从经济支持和生活照料的角度,分析代际支持与我国老年人自评健康的相关性。

1 资料与方法

1.1 数据来源

数据来源于中国家庭追踪调查(CFPS)2016年和2018年全国数据库的二手资料。该调查项目由北京大学中国社会科学调查中心自2010年开始实施,长期追踪收集个体、家庭、社区三个层次的数据,内容包括教育、婚姻、工作、退休与养老、与子女及父母的关系、健康等诸多主题,覆盖全国25个省、直辖市、自治区,获得的数据具有全国代表性[7]。本研究以60岁及以上、至少有一个子女、未缺乏相关研究变量为纳入标准,从所有完成2016年和2018年CFPS个人自答问卷的36 892人和32 669人中分别筛选出有效样本7 110人和7 109人。

1.2 指标说明

本研究从CFPS个人自答问卷中选择指标,参考既往文献[8],本研究将五分类的自评健康划为二分类,将不健康计作自评健康差,将一般、比较健康、很健康、非常健康计作自评健康好;使用经济支持和生活照料作为代际支持指标;将年龄、性别、婚姻状态、教育程度、工作状况、个人年税后收入、居住区域(中西部和东部)、城乡、身体功能限制等作为协变量。身体功能限制判断为能否独立户外活动、独立进餐、独立厨房活动、独立使用公共交通、独立购物,分为三类:全部能完成、不能完成其中一项、不能完成两项或以上。

1.3 统计分析

通过Stata 14.0使用单因素卡方检验、多因素Logistic回归评价代际支持与老年人自评健康的相关性、使用集中度曲线和集中指数,分析不同代际支持的老年人群在不同自评健康中的集中趋势,代际支持包括经济支持和生活照料,以P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 按自评健康分组的老年人基本特征分布

除年龄外,性别、婚姻状态、教育程度、工作状况、个人年税后收入、居住区域、城乡、身体功能限制的分布情况在不同自评健康分组中的差异均有统计学意义(P<0.05);2016年和2018年结果相似。见表1。

表1 按自评健康分组的2016年和2018年老年人基本特征分布

2.2 按是否获得代际支持分组的老年人的基本特征

调整性别和年龄后,无配偶、文盲/半文盲、有工作、个人年税后收入10 000元以下、中西部区域、农村、有身体功能限制的老年人更可能获得子女经济支持和生活照料(P<0.05),故在后续多因素分析中纳入上述变量。2016年和2018年结果相似。见表2。

表2 是否获得代际支持分组的2016年和2018年老年人的基本特征

2.3 代际支持与自评健康的多因素Logistic分析

在对2018年数据进行分析时,调整身体功能限制后(模型C),获得经济支持与更差的自评健康之间存在关联(OR=0.85,95%CI:0.75~0.95,P<0.01),而获得生活照料与更差的自评健康无关(OR=0.94,95%CI:0.84~1.05,P>0.1);2016年数据所得结果与2018年类似。进一步对获得经济支持和生活照料进行联合分组,在2018年数据中,同样发现调整身体功能限制后(模型C),只获得生活照料与更差的自评健康无关(OR=0.92,95%CI:0.75~1.12,P>0.1);获得经济支持和生活照料与只获得经济支持的OR值和95%CI均相等(OR=0.82,95%CI:0.71~0.96);2016年结果类似。上述结果均提示,在考虑身体功能限制时,有经济支持者自评健康仍然更差,生活照料与自评健康无关。见表3。

表3 老年人代际支持与自评健康的多因素Logsitic回归分析

2.4 集中性分析

2.4.1 整体情况与集中度曲线将经济支持和生活照料联合分组后,获得图1的代际支持集中度曲线,曲线以自评健康为横轴,以累计的代际支持为纵轴,纵轴分别对应只有经济支持、只有生活照料、有经济支持和生活照料,参照组均为无经济支持或生活照料。三条集中度曲线均向上偏离参考线,且向上偏离的部分主要集中在自评健康差的人群,提示在不考虑其他因素时,有代际支持者倾向于集中在自评健康差的老年人中。2016年与2018年结果相似。见图1。

2.4.2 集中指数在利用2018年数据进行分析时,调整身体功能限制后(模型C),仅有包含经济支持的集中指数与参考值0的差异存在统计学意义(P<0.05);利用2016年数据所得结果与2018年类似。提示在考虑身体功能限制时,有经济支持者自评健康仍然更差,生活照料与自评健康无关。见表4。

表4 2016年和2018年老年人自评健康的集中指数

3 讨论

本研究通过对中国家庭追踪调查(CFPS)2016年和2018年的全国数据分析发现,在60岁及以上且至少有一名子女的老年人中,调整身体功能限制后,有经济支持者的自评健康仍然更差,而生活照料与自评健康无关。

对于经济支持,既往研究也有类似发现,2001-2003年“安徽省老年人生活福利状况”关于1 232名老年人的追踪调查发现,调整老年人婚姻及子女状况、社会经济状况和慢性病等因素后,获得经济支持的老年人自评健康更差[9];2018年关于891名农村老年人的横断面调查也发现,获得经济支持的老年人自评健康更差[6]。然而,2001年、2003年和2006年安徽省“老年人生活福利状况”关于1 018名老年人的三年追踪调查发现,获得经济支持的男性老年人自评健康更好,但获得经济支持的女性老年人自评健康更差[10]。这些研究与本研究结果基本一致,提示有经济支持者自评健康更差。

对于生活照料,既往研究也有类似发现,2001-2012年“安徽省老年人生活福利状况”关于1 557名老年人的追踪调查发现,子女会为自评健康较差的老年人提供生活照料,健康越差的老年人获得的支持越多[11];2010年,一项中国妇女社会地位调查的老年专卷数据关于3 600名丧偶老年人的研究也发现,获得生活照料的老年人自评健康更差[12]。上述两项研究在分析时均没有在模型中调整“身体功能限制”,与本研究的模型B的结果一致。然而,2001年“安徽省老年人生活福利状况”关于1 491名老年人研究,在调整老年人身体功能限制后,生活照料对自评健康不再有显著影响[4],与本研究模型C的结果一致。结合既往研究结果可以推论,身体功能限制在老年人获得生活照料与自评健康之间的关联中可能起到一定的混杂作用。

既往有研究者分析了经济支持与自评健康存在关联的可能机制,多数研究者认为经济支持对自评健康的影响是负向的,主要体现在以下三个方面:①由于身体健康衰退和经济状况变差,依赖子女经济支持的老年人心理负担更重,导致对自身实际健康情况评价过低[6,9];②代际支持对健康的选择性,导致自评健康更差的老年人更容易获得经济支持[6];③子女经济支持没有满足老年人的需要,导致老年人自评健康较差[11]。本研究结果也支持经济支持对自评健康的负向影响。但与此同时,也有研究者认为,子女的经济支持可以改善甚至决定老年人的生活水平,从而对老年人的自评健康有正向影响[4],但该研究的样本仅为2001年安徽省的1 491位老年人,并不具有全国代表性。后续研究可再深入探究两种影响方式的作用机制。

既往有研究者分析了生活照料与自评健康之间关联的可能机制。首先,生活照料能提升老年人生活质量,有助于提高老年人生理机能,对自评健康有促进效应[13]。然而,由于是否获得生活照料往往取决于老年人本身的身体健康状况,生活照料的选择效应可能大于促进效应,导致生活照料对自评健康的促进作用被掩盖,出现获得生活照料的老年人自评健康更差的结果[13]。在不考虑老年人本身的身体功能限制时,本研究结果提示生活照料的选择效应大于促进效应;在控制身体功能限制后,本研究也并未观察到生活照料对老年人自评健康的促进效应。后续研究在深入阐释生活照料对自评健康的影响机制时,应重点考虑老年人本身的健康状况。

本研究的优势在于,采用连续两年数据,结果可信度更高;使用多个多变量模型,分析部分协变量如身体功能限制在生活照料与自评健康间的混杂效应;采用集中度曲线和集中指数,更加直观地反映代际支持与自评健康的关系。本研究的局限性有:囿于横断面研究,本研究的结论无法进行因果推断;由于情感难以客观测量,本文并未考虑子女与父母间的情感关系,忽视了代际情感对老年人自评健康的影响。

综上所述,本研究发现,有经济支持的老年人自评健康更差,而老年人是否获得生活照料与自评健康无关。在我国人口老龄化的大背景下,子女经济支持对老年人自评健康所造成的消极影响应引起重视。建议后续研究使用更丰富的调查数据,结合定性研究的方法,更深入地揭示代际支持与自评健康的内在关系。

(致谢:感谢北京大学中国社会科学调查中心提供的中国家庭追踪调查数据;感谢北京大学公共卫生学院杨淞淳在本研究的统计分析与论文撰写阶段的修改意见。)

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