中國老年人失能水平的比較研究①
——基于四項全國性調查數據

陳 鶴 劉 艷 伍小蘭 喬曉春

（1. 中國人民大學 公共管理學院，北京 100872；2. 北京大學 人口研究所，北京 100871；3. 中國老齡科學研究中心，北京 100054）

1 引言

在2019年末，我國65歲及以上老年人口規模達到1.76億，占我國總人口的12.6%，占世界老年人口的1/5以上[1-2]。老年人健康狀況關系著我國醫療、養老和長期照護等社會保障體系的可持續性，也是實現健康老齡化和積極老齡化等理念的基石[3]。以Katz量表測量的老年人失能水平是目前國內外學術界中應用最廣泛的老年人健康評估指標之一[4-7]。我國也已經積累了多個包含Katz量表的全國性社會調查數據，在老年人失能水平研究中積累了豐富的成果[8-12]。

回顧上世紀九十年代早期，我國當時并沒有專門針對老年人、包含Katz量表的全國性調查。老年人被包含在目標群體為全人口或成年人的社會調查之中，例如，中國健康與營養調查（China Health and Nutrition Survey，簡稱CHNS）[13]。由于樣本量小，基于Katz量表估計的老年人失能水平缺乏代表性和穩定性，在高齡老年人中尤其如此[14-15]。1998-2000年，中國老年健康影響因素跟蹤調查（Chinese Longitudinal Healthy Longevity Survey，簡稱CLHLS）[16]和中國城鄉老年人生活狀況抽樣調查（Sample Survey of the Aged Population in Urban/Rural China，簡稱SSAPUR）[17]的實施，顯著改善了老年人健康數據缺乏的局面。大約十年后，中國健康與養老追蹤調查（China Health and Retirement Longitudinal Study，簡稱CHARLS）[18]和中國老年社會追蹤調查（China Longitudinal Aging Social Survey，簡稱CLASS）[19]又進一步豐富了數據來源。CHARLS、CLASS、CLHLS和SSAPUR（各項調查按縮寫字母排序，下同）四項調查具有較好的全國代表性和良好的數據質量[16-19]，已經構成了我國老年人健康和相關問題研究的重要數據基石。Katz量表也在各項調查中得到了普遍應用，促進了老年人失能水平的研究。與此同時，調查間Katz量表的可比性問題逐漸顯現，依據這些數據得到的失能水平存在明顯的差異[20]。

理論上，由于測量對象相同，具有或具有較好代表性的各項調查數據得出的老年人失能水平應該相近。然而，現有研究結果卻出現了相反的情況[8-12][21]。以針對60歲及以上老年人的研究為例，劉菂、代濤和黃菊利用CHARLS 2015數據得到的失能現患率為10.14%[21]，中國人民大學中國調查與數據中心利用CLASS 2014數據得到的失能現患率為9.3%[19]，黨俊武、魏彥彥和劉妮娜利用SSAPUR 2015得到的失能現患率為4.1%[17]。此外，根據吳炳義等對CLHLS 2014的分析顯示，老年人口中失能現患率為17.43%[22]。這種差異化的研究結果對評估老年人健康狀況和制定養老政策等都造成了一定程度的困擾。然而，關于老年人失能水平的差異化程度和原因一直缺少系統化的分析。

鑒于此，本文研究目的為：在增強數據間可比性的基礎上，比較分析CHARLS、CLASS、CLHLS和SSAPUR四項全國性社會調查數據中的老年人失能水平，嘗試分析失能水平差異出現的原因，并提供關于我國老年人失能水平的綜合估計和研究建議。

2 文獻綜述

2.1 Katz量表

Katz量表也被稱為ADL指數（Index of ADL），主要通過日常生活活動能力來反映身體功能狀況。Katz量表最初主要應用在醫療服務相關的場景，用于評估老年慢性病患者接受治療和診斷后的身體功能狀況[5-6]。國際文獻顯示，Katz量表具有良好的信度和效度[7]。同時，它具有題目數量少、操作簡便的優勢。一些非專業人士在經過培訓后也可以使用該量表。因此，Katz量表后來逐漸被應用到更廣泛的社會調查之中。圍繞研究目的，本文主要從測量維度和結果判定上進行總結。

在測量題目上，Katz量表包含洗澡（Bathing）、穿衣（Dressing）、上廁所（Using the toilet）、從床移動到椅子（Transferring from bed to chair），大小便控制（Continence）和吃飯（Feeding）六項活動。Katz等人發現個體身體功能喪失往往從復雜活動開始（如洗澡），逐漸擴展至簡單活動（如吃飯）；身體功能恢復時則遵循相反順序。以上六項活動能夠較好地反映該過程。1963年，Katz等人在《JAMA》上提出的量表對活動和備選項進行了詳細描述，以減少因理解差異所造成的測量誤差[5]。例如，洗澡是指“使用濕浴巾擦身、盆浴或淋浴”，備選項包含“無需接受幫助（如果通常采用盆浴方式，可以自己進入或離開浴盆）”、“只在某一身體部分需要幫助（如背部或腿）”和“在超過一處身體部分需要幫助或無法自己洗浴”。國內社會調查往往酌情調整了Katz量表的表述方式。仍以洗澡為例，表述為“您洗澡時是否需要他人幫助（包括擦洗上身或下身）嗎？”或直接簡化為“洗澡”。

在結果判定上，Katz等人最初設計了A-G和其他八個類別，代表不同的失能程度。例如，A代表最好的身體功能狀況，可以獨立完成所有活動；C代表無法獨立完成兩項活動（其中一項為洗澡）；G代表無法獨立完成所有活動[5]。獨立完成意味著評估對象在無監督、指導或他人積極輔助下可以獨立完成活動。這種計分方式復雜，影響了推廣度。目前研究中普遍采取計數法，即計算無法獨立完成的活動個數，通過閥值來劃分為“失能-不失能”或“失能-半失能-不失能”等類別。例如，劉菂等人將在任一Katz量表活動上出現無法完成或完成有困難、需要幫助的情況定義為失能[21]。應用計數法的前提是Katz量表具有良好的構造效度（Construct validity），即六項活動反映了同一維度（Unidimensionality）[23-24]。然而，關于國內各項社會調查中Katz量表是否具有構造效度，尚缺乏足夠證據；研究往往跳過該環節直接應用計數法判斷是否失能。同時，關于Katz量表的信度分析也十分不足。這些都削弱了Katz量表在失能測量中的方法基礎。

2.2 Katz量表在全國性調查中的應用及可比性

CHARLS、CLASS、CLHLS和SSAPUR四項全國性社會調查數據中都包含了Katz量表，但是量表呈現方式不盡相同，并可能導致失能水平估計的差異。這至少包含以下方面：首先，各項調查對Katz量表中活動的表述方式不同，尤其是移動和大小便控制。關于移動的表述方式，CLHLS的“上下床、坐在椅子或凳子上或從凳子上站起來”和CLASS的“從床上移動到床邊的椅子上”，更接近Katz量表原版表述。CHARLS和SSAPUR則簡化為起床和下床。此外，關于大小便控制的表述方式，CLASS和SSAPUR采取了與Barthel量表類似的方式，將其拆分為小便失禁和大便失禁兩項活動。此外，CHARLS將受訪人能夠使用導尿管或尿袋視為小便自理，而CLASS則將使用導尿管定義為小便失禁。前者更傾向于功能發揮，而后者更傾向于醫學視角。其次，CHARLS明確指出活動困難“不包括那些預計在三個月內能夠解決的問題”，其他調查沒有關于時間的明確限定。如果受訪人將無時間限定理解為當前狀況，考慮到身體功能恢復的可能性，CHALRS得到的失能水平應低于其他其他調查（在其他條件均相同的情況下）。此外，CHARLS每項問題中設置了四個備選項，其他調查設置了三個備選項。CHARLS 2015備選項分別為“沒有困難”、“有困難但仍可以完成”、“有困難需要幫助”和“無法完成”；CLASS 2014為“不需要別人幫助”、“需要一些幫助”和“完全做不了”；CLHLS 2014關于洗澡的備選項為“不需要任何幫助”、“某一部位需要幫助”和“兩個部位以上需要幫助”（具體活動備選項有微調）；SSAPUR 2015為“做得了”、“有些困難”和“做不了”。

2.3 基于Katz量表的失能水平差異分析

正如引言部分所示，利用不同全國性社會調查中Katz量表估計的老年人失能水平存在著明顯的差異[17][19][21][22]。絕大部分研究只使用一項調查數據。由于不同研究者的分析策略不同，不能對這些研究的結果進行簡單比較[20]。極少數研究同時使用了多種調查數據，但是，往往覆蓋的數據不全面或沒有對失能現患率作系統性分析[22]。目前，僅有張文娟和魏蒙比較系統地分析了失能水平在調查間的差異程度，該研究梳理了失能的評價指標、樣本分布對老年人失能的影響和國內相關調查及其失能水平，并進一步利用CLHLS 2011、CHARLS 2011和SSAPUR 2010進行分析，作者對如何基于Katz量表進行失能測量進行了統一化處理，比較分析了三項調查中得到的失能現患率，推斷我國老年人的失能現患率范圍為10.48%至13.31%，并結合抽樣方法、性別、年齡和居住地等變量分布探討了差異出現的原因。該研究還建議在未來相關調查研究中統一測量方法，并增大樣本規模特別是高齡老年人的數量，以減少由于樣本數量少、代表性不足帶來的估計偏差[20]。但是，由于該研究沒有估計失能現患率的置信區間，難以判斷調查間的差異是否具有統計顯著性，也沒有開展Katz量表的信效度分析。此外，研究所用的調查數據近年來都已經更新，CLASS也成為新增數據來源。因而，有必要以新數據重新評估老年人失能水平，為制定養老政策提供實證支持。

本文將基于CHARLS、CLASS、CLHLS和SSAPUR四項全國性社會調查數據進行分析，利用Cronbach’s alpha系數和因子分析評估各調查中Katz量表的信度和構造效度，通過失能測量統一化和性別-年齡標準化等增強數據可比性，采取失能現患率的點估計、置信區間以及失能人數等指標來分析老年人失能水平，并從抽樣方法、樣本分布、Katz量表呈現方式等方面分析各調查間失能水平差異出現的原因。

3 數據與研究方法

3.1 數據來源

本文基于CHARLS 2015、CLASS 2014、CLHLS 2014和SSAPUR 2015四項社會調查數據進行分析。選擇這些年份的調查數據主要是為了盡量使結果在時間上具有可比性。同時，CLHLS 2014數據中60-64歲樣本量很少（61例），不但缺乏對全國該年齡組的代表性，而且可能造成失能估計的偏差。因此，本文將研究對象設定為65歲及以上的老年人。調查數據基本信息見表1。這些調查普遍具有或具有較好的全國代表性和良好的數據質量[16-19]，被廣泛應用于我國老年健康研究中[9][11-12]。下面進行簡要的介紹。

表1 調查數據基本信息匯總

CHARLS是由北京大學國家發展研究院主持、北京大學中國社會科學調查中心與北京大學團委共同執行的一項具有全國代表性的跨學科追蹤調查[18]。調查對象為我國45歲及以上的中老年人。CHARLS于2011年開展全國基線調查，覆蓋150個縣級單位，450個村級單位，約1萬戶家庭中的1.7萬人。這些樣本每兩到三年追蹤一次。調查采用多階段抽樣，在縣/區和村居抽樣階段均采取PPS抽樣方法，在抽樣設計上保障了全國代表性。CHARLS 2015總樣本量為21789，其中，65歲及以上樣本量為6519。

CLASS是由中國人民大學老年學研究所設計、中國人民大學中國調查與數據中心實施的一項全國性的追蹤社會調查項目，調查對象為60歲及以上人口[19]。CLASS于2014年開展第一次全國基線調查，每兩年追蹤一次，目前已完成2016年和2018年兩次追蹤調查。調查采取分層、多階段概率抽樣方法，選定縣級區域（包括縣、縣級市、區）作為初級抽樣單位，村/居委會作為次級抽樣單位。CLASS 2014總樣本量為11511，其中，65歲及以上樣本量為8439。

CLHLS是由北京大學健康老齡與發展研究中心/國家發展研究院組織的一項全國性追蹤調查[16]。調查范圍覆蓋全國23個省/市/自治區。該調查在1998年進行基線調查（時稱中國高齡老人健康長壽影響因素調查），分別于2000、2002、2005、2008-2009、2011-2012、2014、2018年完成追蹤調查。基線時，CLHLS調查對象為80歲及以上的高齡老人，其后逐漸擴展至65歲及以上的老年人，并在部分年份或地區增加了65歲以下樣本。為了能夠調查到足夠多的最需照料的高齡老人，該調查的抽樣設計采用了多階段不等比例目標隨機抽樣方法，調查覆蓋地區人口約占全國總人口的85%[11]。CLHLS 2014總樣本量為7192，其中，65歲及以上樣本量為7107。

SSAPUR是由全國老齡委及中國老齡科學研究中心組織的一項具有全國代表性的調查[17]。調查對象為我國60歲及以上老年人。調查范圍覆蓋全國31個省、自治區、直轄市和新疆生產建設兵團。SSAPUR于2000年進行“中國城鄉老年人一次性抽樣調查”、2006年和2010年進行“中國城鄉老年人口狀況追蹤調查”、2015年進行第四次中國城鄉老年人生活狀況調查。其中，SSAPUR 2015采用分層、多階段PPS、最后階段等概率抽樣設計，所得樣本是近似自加權的。SSAPUR 2015總樣本量為224142，其中，65歲及以上樣本量為154143。

3.2 變量測量

3.2.1 失能

基于Katz量表，本文通過洗澡、穿衣、上廁所、從床移動到椅子、大小便控制和吃飯六項活動的完成情況來評估受訪人的失能水平[5-6]。盡管各調查均包含了Katz量表，但在其呈現方式上存在差異（詳見文獻綜述部分）。為了盡量減少這些差異對失能水平可比性的負面影響，本文對各調查的失能測量進行了以下統一化處理[20]：

首先，測量項目處理。CLASS 2014和SSAPUR 2015對大小便控制的測量方式與Katz原版及其他調查不同。CLASS 2014拆分為大便失禁和小便失禁兩項活動。本文將“經常有”大便失禁或小便失禁的受訪人定義為在大小便控制上無法自理。此外，SSAPUR 2015則將大小便失禁置于備選項中，“很多老年人有失禁的情況，您是否也有（多選題）？”備選項為“大便失禁”、“小便失禁”和“都沒有”。本文將選擇大便失禁”或“小便失禁”的受訪人定義為在大小便控制上無法自理。

其次，備選項處理。對于CHARLS 2015、CLASS 2014和CLHLS 2014中的Katz量表，本文均將選擇后兩個備選項的受訪人視為在某項活動上無法自理，即需要他人幫助才能完成該項活動，具有照護需求。SSAPUR 2015中Katz量表的第二個備選項“有些困難”沒有明確屬于“雖然有困難，但是可以獨立完成”還是“有困難，需要別人幫助才能完成”，無法確定在相應活動中是否具有照護需求。為此，針對SSAPUR采取了兩種處理方式：將選擇第二或第三個備選項的受訪人均視為在某項活動上無法自理（簡稱SSAPUR 2015寬口徑）；將選擇第三個備選項的受訪人視為在某項活動上無法自理（簡稱SSAPUR 2015窄口徑）。

最后，失能定義。本文將在至少1項活動上無法自理定義為失能，其中，1–2項活動無法自理為輕度失能，3–4項活動無法自理為中度失能，5–6項活動無法自理為重度失能。

3.2.2 其他變量

在分析失能水平分布時，本文還納入了5歲年齡組（65-69歲、70-74歲、75-79歲、80-84歲、85-89歲、90歲及以上）、性別（男性和女性）、居住地（城鎮和農村）、婚姻狀況（在婚和未在婚）和受教育程度（未上過學、小學、中學及以上）。選擇這些變量主要是考慮在四項調查數據中的可得性、可比性及其在社會政策制定中的現實意義。

3.3 分析方法

本文中使用的分析方法主要包括三類，服務于不同的研究目的：

首先，Katz量表的信度和效度評估。本文采取Cronbach’s α評估量表的信度、驗證性和探索性因子評估量表的構造效度。當Cronbach’s α＞0.70時，認為Katz量表具有可以接受的信度[24]。Katz量表中六項活動處理后變為二分類變量，無法直接運用因子分析。因此，本文計算了各變量的四分相關系數（Tetrachoric correlation coefficient）矩陣，并基于該矩陣進行后續的因子分析[25]。在驗證性因子分析中，設定公因子數量為1。如果模型擬合狀況能夠滿足以下四項標準，則認為Katz量表具有良好的構造效度：卡方值和自由度的比值（χ2/df）＜3.0、比較擬合指數（CFI）≥0.95、Tucker-Lewis系數（TLI）≥0.95以及近似誤差均方根（RMSEA）≤0.05[23]。如果無法滿足以上條件，則需要進一步利用探索性因子分析來評估。Kaiser-Meyer-Olkin（KMO）≥0.80和Barlett球形檢驗顯著（P＜0.05）是運行探索性因子分析的前提條件。在通過檢驗后，本文以主成分法分析數據。如果特征值大于1的成分個數為1，并且對組合方差的解釋比例較高，則說明Katz量表具有構造效度。此外，由于SSAPUR 2015數據量大、分析設備運行能力有限，本文按性別、年齡和城鄉的樣本分布隨機抽取25%的樣本（36350人）后進行因子分析。共進行了6次隨機樣本抽取和因子分析，各次結果穩定。限于篇幅，本文僅展示其中一次的分析結果。

其次，通過失能現患率和失能人數評估失能水平。本文計算了粗失能現患率和標準化現患率兩個指標。前者是樣本數據經加權后的計算結果；后者通過結合2015年全國1%人口抽樣調查的性別和年齡構成和粗失能現患率獲得，有利于減少樣本的性別和年齡結構差異對失能水平的影響[3][8][26-31]。同時，本文提供了失能現患率的置信區間，用于判斷各調查之間是否存在顯著差異。考慮到失能人數對我國制定養老和長期照護政策的現實意義，本文還結合2015年全國65歲及以上老年人數和性別-年齡標準化失能率[32]，估計了我國的失能老年人數。

再次，失能水平的影響因素分析。為了進一步探析各調查間老年人失能現患率差異出現的潛在原因，本文利用二分類Logistic回歸模型分析了因變量“老年人是否失能”與年齡、性別、居住地、受教育程度和婚姻狀況等變量之間的關系。

此外，SSAPUR 2015數據分析需要在指定場所完成，分析時使用了場所提供的PASW 18軟件；其他三項調查數據的分析使用Stata 15.0 MP完成。為了使結果具有更好的代表性，CHARLS 2015、CLASS 2014和CLHLS 2014數據分析中都使用了權重；SSAPUR 2015調查結果是近似自加權，故未再使用權重[17]。

4 研究結果

4.1 樣本特征描述

表2展示了四項社會調查中65歲及以上樣本的年齡、性別、居住地、受教育程度和婚姻狀況等基本特征的分布情況。CLHLS 2014樣本的老齡化程度最高，例如，CLHLS 2014中80歲及以上老年人比例為23.18%，高于其他調查中的相應比例（18.83%至21.05%）。各調查中男性占比普遍低于女性。SSAPUR 2015和CLASS 2014中均有超過一半的樣本居住在城鎮，而CHARLS 2015中城鎮樣本比例僅為31.05%、CLHLS 2014中為44.03%。SSAPUR 2015和CLASS 2014樣本受教育水平整體上高于其他調查樣本，表現為未上過學的比例更低、接受過中學及以上教育的比例更高。此外，四項調查中在婚者比例均在2/3左右。

表2 樣本分布特征及失能現患率（%）

四項調查中Katz量表的Cronbach’s α均大于0.80，說明具有較好的內部一致性（表3）。驗證性因子分析中的CFI、TLI和RMSEA均滿足要求（表4）。χ2/df普遍高于6，這種情況在利用四分相關系數和最大似然估計進行驗證性因子的結果中比較常見[33]。盡管如此，為了確定構造效度，本文進一步運行了探索性因子分析。結果顯示，各項調查數據的主成分分析結果均只有一個成分的特征值大于1，并且該成分對組合方差的解釋比例均高于87%。據此可以判定各調查數據中Katz量表

表3 Katz量表的信度檢驗

表4 Katz量表驗證性因子分析的模型擬合結果

4.2 Katz量表的信效度

的信度和構造效度較好，可以使用計數法來估計失能現患率。

4.3 失能現患率估計

粗失能現患率在各調查數據之間存在顯著差異（表5）。其中，CLHLS 2014的值最低，為11.06%（95% CI：10.29%-11.83%），SSAPUR 2015（寬口徑）的值最高，為18.85%（95% CI：18.65%-19.05%）。經性別-年齡標準化后，各調查的失能現患率均略有下降，但差異并未明顯減弱。標準化失能現患率最低為CLHLS 2014的10.21%（95% CI：9.47%-10.95%），最高為SSAPUR 2015（寬口徑）的18.07%（95% CI：17.88%-18.27%）。這表明樣本性別和年齡結構不是差異的主要源頭。

表5 65歲及以上老年人的失能現患率（%）

不同失能等級的老年人數見表6。基于各調查數據的失能老年人數差異較大。其中，基于CLHLS 2014的失能老年人規模最小（1468萬），僅約為SSAPUR 2015（寬口徑）估計值的56.51%。失能老年人主要表現為輕度失能，占所有老年人的6.10%至11.66%。我國長期護理保險重點關注的重度失能老年人占所有老年人的1.46%至3.55%。如果以Katz量表結果推算，全國有資格享受長期護理保險待遇的重度失能老年人規模最低為SSAPUR 2015（窄口徑）中的209.43萬、最高為SSAPUR 2015（寬口徑）中的509.68萬。

表6 65歲及以上老年人分等級失能人數（萬）和標準化失能現患率（%）

4.4 失能的影響因素分析

表2顯示了年齡組、性別、居住地、受教育程度和婚姻狀況與老年人失能的雙變量分析結果。年齡大、女性、農村、受教育程度低、未在婚的老年人具有更高的失能現患率。其中，CLHLS 2014城鎮老年人失能現患率高于農村老年人屬于例外。

表7顯示了二分類Logistic回歸模型結果。在各模型中，年齡大、受教育程度低的老年人更有可能失能。在性別方面，CHARLS 2015和CLHLS 2014顯示，在控制其它變量的情況下，女性老年人失能的發生比顯著低于男性老年人，SSAPUR 2015得到了相反的結論，另外兩個模型中則不顯著。在居住地和婚姻狀態方面，情況也類似，即各模型中自變量與失能的關系在方向、大小和顯著性方面都存在差異。

表7 老年人失能的二分類Logistic回歸結果

5 結論與討論

本文利用CHARLS 2015、CLASS 2014、CLHLS 2014和SSAPUR 2015四項包含Katz量表的全國性社會調查數據，比較分析了我國老年人的失能水平。研究通過Katz量表統一化和性別-年齡標準化等途徑增強了數據可比性。結果顯示，各調查數據中得出的失能水平存在顯著差異。

5.1 各調查間的失能水平差異來自哪里？

這種差異與以往研究結果一致[8-12,21]。它可能來自于多個方面。首先，各調查的抽樣方法和樣本代表性不盡相同。例如，CLHLS 2014采用了多階段不等比例目標隨機抽樣[11]，CHARLS 2015采用了多階段、分層、PPS抽樣。理論上，CHALRS 2015樣本對全國老年人具有更好的代表性。其次，樣本構成不同。各調查樣本的年齡組、性別、居住地、教育和婚姻狀況分布不同（表2），而這些變量又與失能水平密切相關（表7）。盡管本文通過估計標準化失能現患率抵消了性別和年齡的影響，但是教育和居住地等的影響仍然存在，部分群體樣本數量少對結果穩定性的影響也難以消除。再次，調查中Katz量表呈現方式的差異，這一點在文獻綜述部分做了詳細分析。本文通過Katz量表統一化增強了可比性，但是，問題表述方式和測量時間范圍等差異在此階段已經無法改變。第四，調查實施過程中諸如訪員培訓、拒訪對象處理、訪問員提問方式等都可能造成差異。它們的程度和影響難以衡量。最后，現有文獻間的差異還可能是由研究者采用不同的分析策略造成的。本文由所有作者共同商定分析方案后，由第一和第二作者共同分析，并且互查分析命令，可以確保無此方面造成的差異。在以上各因素中，部分已在本文中得到解決，部分在調查完成后已經無法再改變。

5.2 哪項調查是估計我國老年人失能水平的優選數據？

基于以往研究，各項調查整體上都具有或具有較好的全國代表性和數據質量[16-19]。本文進一步顯示，各項調查中的Katz量表在Cronbach’s α和因子分析結果中都表現了良好的信度和效度。然而，每項調查都存在某些負面因素影響了通過Katz量表測量失能水平的有效性。這包括但不限于：CHARLS 2015的高齡和城鎮老年人的樣本量相對較小；CLHLS 2014由于抽樣設計在理論上對全國老年人的代表性略有劣勢[11]；除CHALRS 2015外，其他調查沒有為Katz量表設置失能測量時間；SSAPUR 2015將大小便控制拆分為兩個問題測量，備選項“有些困難”沒有明確指明是否需要幫助才能完成活動。考慮到以上因素，本文難以確定哪項調查是分析我國老年人失能水平的最優數據。建議研究者根據研究目的選擇適合的數據，例如，如果致力于分析高齡老年人，則CLHLS數據在樣本量上更具有優勢。如果致力于通過分析整體失能水平為政策提供依據，則建議同時使用多種數據來源，避免單一數據分析造成的偏倚。

5.3 我國老年人失能水平究竟是多少？

無論是基于單數據來源的研究之間[17][19][21-22]，還是基于多數據來源的研究之中[20]，CHARLS 2015、CLASS 2014、CLHLS 2014和SSAPUR 2015四項調查數據得到的失能率都存在明顯差異。本文顯示，這種差異的范圍從CLHLS 2015的10.21%到SSAPUR（寬口徑）的18.07%。本文得到的失能率與其他利用相同數據來源的結果略有不同[17][19][21-22][28]，這主要由分析策略不同造成的。一方面，本文為了使調查間結果具有可比性，選擇65歲及以上老年人為研究對象，其他研究則主要選擇60歲及以上老年人為研究對象。另一方面，各研究選擇的Katz量表測量題目、處理備選項和缺失值的方式不同。本文中SSAPUR 2015（寬口徑）和SSAPUR 2015（窄口徑）中失能現患率的差異也顯示了不同分析策略對估計失能現患率的重要性。正如上文所述，由于難以評判哪項調查數據是估計我國老年人失能現患率的最優數據，我們傾向于利用各調查結果的平均值來評估失能水平。那么，在我國65歲及以上老年人中，失能現患率在14.34%上下波動，失能人數在2061.54萬人上下波動。其中，國內長期護理保險試點比較關注的重度失能現患率在2.48%上下波動，重度失能人數在356.88萬人上下波動[34-35]。

5.4 不足與展望

本文有如下不足之處。首先，各項調查數據的收集工作已經完成，一些Katz量表測量的差異（例如，關于移動的提問方式）在此階段已經無法再消除。因此，即便統一化處理后，各調查數據中的失能測量仍然不是完全可比的。其次，失能水平的準確測量涉及到從量表設計到調查實施的多個環節。由于缺少對調查實施細節等情況的了解，以及各項調查在失能測量中各有優劣等情況，本文無法得出哪個數據庫最優的結論。

總之，本文顯示2015年中國健康與養老追蹤調查（CHARLS 2015）、2014年中國老年社會追蹤調查（CLASS 2014）、2014年中國老年健康影響因素跟蹤調查（CLHLS 2014）和2015年中國城鄉老年人生活狀況抽樣調查（SSAPUR 2015）中基于Katz量表得到的失能水平存在顯著差異。這些差異是由各調查的抽樣方法、樣本構成、Katz量表呈現方式、調查實施等因素造成的。由于各項調查均有優劣之處，難以判定哪項調查數據是估計我國老年人失能水平的最優數據。因此，建議研究者根據研究目的和各數據特色，選擇適合的數據來源。尤其是，在為長期照護保障制度和養老政策提供失能水平基礎數據時，盡量同時使用多種數據來源。