健康沖擊對農村空巢老年家庭貧困脆弱性的影響研究
——基于社會資本的調節作用分析

景正月,周成超

1.南京醫科大學醫政學院,江蘇 南京 211166;2.山東大學公共衛生學院衛生管理與政策研究中心,山東 濟南 250012;3.國家衛生健康委員會衛生經濟與政策研究重點實驗室(山東大學),山東 濟南 250012;4.山東大學醫養健康產業研究院,山東 濟南 250012

消除貧困是人類社會的共同理想。2021年我國農村貧困人口全部脫貧,貧困縣全部摘帽,成功消除了絕對貧困和區域性整體貧困,脫貧攻堅戰取得了重大勝利。雖然我國脫貧攻堅成效顯著,但是部分脫貧穩定性較差的農戶、脆弱性較高的貧困邊緣家庭今后仍然可能因災、病、懶、婚等原因返貧和新發貧困,而其中健康貧困(因病致貧、因病返貧)是首要原因[1-2]。根據貧困生命周期理論,貧困風險發生率最高的群體之一是老年人群[3]。相比一般人群,老年人群返貧幾率更高,并且老年人群的身體機能隨著年齡增長而逐漸衰退,疾病風險越來越高,因病致貧返貧成為農村老年貧困的主要形式。值得注意的是,隨著人口老齡化進程和城鎮化進程的加快發展,空巢已經成為中國老年人最主要的居住方式[4],以往研究發現空巢老人相比非空巢老人疾病風險更高、經濟狀況更差,因病致貧返貧問題更為突出[5-7],解決后扶貧農村空巢老年家庭因病致貧返貧問題有助于鞏固我國健康扶貧成果同鄉村振興有效銜接,推動健康老齡化的全面實現。

以往因病致貧返貧的治理側重于對已經發生健康貧困的群體給予事后救助措施,忽略了貧困邊緣群體,具有滯后性。為防止后扶貧時代農村空巢老年家庭因病致貧返貧,將貧困治理重點從事后救助轉變為事前預測至關重要。通過貧困的事前預測可以有效識別未來可能致貧的農村空巢老年群體并制定針對性的干預措施,以防止規模性返貧風險。健康貧困脆弱性指標便是從前瞻性的角度去反映家庭因健康相關風險沖擊而導致未來福利下降的概率,即家庭在未來發生貧困的可能性[8]。解決農村空巢老年家庭健康貧困脆弱性問題,對防止家庭陷入因病致貧返貧來說十分重要。

社會資本作為非正式風險分擔機制,是對正規保障措施的有效補償。然而,以往研究對于社會資本是否在健康沖擊對貧困脆弱性的影響中發揮調節作用的結論存在分歧,一部分學者研究發現社會資本并不能緩解健康沖擊對農戶經濟脆弱性的影響[9],而另一部分學者認為社會資本是健康沖擊對貧困脆弱性影響機制中的有效作用渠道,可以減弱健康沖擊對貧困脆弱性的正向影響[10-11]。此外,以往相關研究忽略了農村空巢老年家庭這一特殊群體,相比其他群體,其社會資本具有特殊性,探究社會資本是否在健康沖擊對貧困脆弱性的影響中發揮調節作用,對于阻斷農村空巢老年家庭的健康貧困脆弱性具有重要意義。因此,本研究以農村空巢老年家庭為研究對象,使用山東省農村老年健康隊列調查數據,采用雙向固定效應模型和雙重差分傾向得分匹配模型(Propensity score matching-Difference in Difference,PSM-DID)評估了健康沖擊對貧困脆弱性的影響,并探討了社會資本在兩者關系中的調節作用,以期為后扶貧時代制定前瞻性的健康貧困干預措施和健全完善防范化解因病返貧致貧長效機制,提供實證依據支撐。

1 資料來源與方法

1.1 資料來源

本研究數據來源于2019年山東省農村老年健康隊列調查的基線數據和2020年隨訪數據[12,13]。基線數據采用多階段分層整群隨機抽樣方法抽取山東省農村地區60歲及以上老年人進行面對面問卷調查,共抽取了山東省3個縣、15個鄉鎮、60個村的3600名農村老年人,最終3 243 名農村老年人完成了整個調查,其中空巢老人為2 654名。2020年所進行的隨訪調查,共隨訪到2 785名農村老年人,其中空巢老人為2 288名。由于本研究是以空巢老年家庭為研究對象,在剔除93名兩年空巢狀態不一致的樣本和244名屬于同一個家庭的其他成員后,最終獲得了包含1 951戶的2年平衡面板數據。

1.2 變量選取

1.2.1 被解釋變量

被解釋變量為貧困脆弱性,本研究參考Chaudhuri等學者的研究[14],使用預期貧困脆弱性(Vulnerability as Expected Poverty,VEP)方法來測度農村空巢老年家庭的貧困脆弱性。VEP方法將貧困脆弱性定義為家庭在t+1時期的收入水平低于貧困線的概率,公式1如下:

vht=Pr(ln)Ch,t+1

公式1

其中,Ch,t+1為家庭h在t+1時期的人均收入,z為貧困線。

首先,建立家庭的收入函數模型,見公式2:

lnYh=Xhβ+eh

公式2

其中,lnYh是指家庭人均收入對數化;Xh是指影響家庭收入的相關特征變量,如家庭的人力資本、自然資本等,本研究中家庭相關特征變量的選擇是基于對以往文獻的參考和總結;是指需要估計的參數,eh代表殘差項。

公式3

其次,利用由Amemiya提出的三階段FGLS方法對參數和進行估計[15],得到FGLS估計量和,以此對家庭未來收入對數的期望和方差進行估計,得到公式4和5:

E(lnYh|Xh)=Xhβ

公式4

V(lnYh|Xh)=Xxθ

公式5

最后,假設家庭h未來收入水平服從對數正態分布,計算家庭h的貧困脆弱性指數,得到公式6:

公式6

在貧困脆弱性的測度過程中,貧困線和脆弱線的選擇會在一定程度上影響貧困脆弱性預測的精確性,通過綜合分析,本研究最終選擇了山東省貧困線和國際貧困線2美元/天、3美元/天作為貧困線,以及大多數研究所認同的50%作為脆弱線。當家庭的貧困脆弱性指數大于脆弱線,則被視為貧困脆弱狀態,反之則不處于貧困脆弱狀態。

1.2.2 核心解釋變量

核心解釋變量為健康沖擊。為確保結果的準確性,需要選擇合適的指標衡量農村空巢老年家庭的健康沖擊。以往一部分研究選取自評健康等主觀風險感知指標評估健康沖擊,然而此種評估方式具有主觀性,可能會影響結果的準確性;另一部分研究選取住院花費在5 000元以上等指標評估健康沖擊,雖然這種評估方式克服了主觀性卻忽略了不同家庭的可承受能力。因此,本研究為綜合考慮家庭醫療花費和家庭承受能力,參考于新亮等學者的做法[16],將“健康沖擊”定義為家庭自付醫療衛生支出占家庭支付能力40%及以上。

1.2.3 調節變量

調節變量為社會資本。由于本研究是以農村空巢老年家庭為研究對象,具有特殊性,因此在指標的選取上從正向和負向的角度突出可獲得的社會資本,具體指標包括從正向角度考慮的子女數量;從反向角度考慮的空巢特征指標(空巢年限和居住安排)。

1.2.4 控制變量

本研究在參考相關研究文獻的基礎上,結合本調查已有研究變量,將影響貧困脆弱性的因素納入其中作為控制變量。其中,個人層面的控制變量包括戶主年齡、戶主受教育程度,家庭層面的控制變量包括做飯燃料、廁所類型、住房面積、家庭是否是建檔立卡貧困戶、家庭規模、家庭勞動力數量、家庭慢病人數和家庭調查前一年內住院服務利用,并且由于本研究所使用數據未統計家庭住院服務利用,因此以戶主在調查前一年內的住院服務利用情況代替整個家庭,分為利用和未利用兩種狀態。

1.3 統計分析法

采用均值(標準差)、率(百分比)描述分析農村空巢老年家庭的基本情況和貧困脆弱性發生情況;運用面板雙向固定效應模型評估分析健康沖擊對貧困脆弱性的影響及社會資本的調節作用。此外,為了結果的穩健性,運用PSM-DID模型評估健康沖擊對貧困脆弱性的影響。本研究的實證分析主要采用Stata 15.0軟件完成。

2 結果

2.1 基本情況描述

本研究各變量的描述性統計結果如表1所示,共有1 951戶農村空巢老年家庭納入分析。這些家庭的空巢年限平均為16.8年,子女數量平均為2.54個,住房面積平均為94.4 m2,年收入平均為14 228元,家庭規模平均為1.8人,家庭勞動力數量平均為1.1人;大多數家庭以偶居為主(67.8%),做飯燃料以柴草為主(57.6%),廁所類型以衛生廁所為主(55.9%),有慢病患病患者(89.5%),調查前一年內未利用住院衛生服務(79.8%);戶主的教育文化程度以小學為主(40.3%),年齡平均為70.3歲。

表1 變量描述性統計結果

2.2 健康沖擊與貧困脆弱性發生率

表2顯示了不同健康沖擊狀態下的農村空巢老年家庭的貧困脆弱性發生率,無論在哪種貧困線標準下,發生健康沖擊的農村空巢老年家庭的貧困脆弱性發生率均高于沒有發生健康沖擊的家庭,并且該差異具有統計學意義(P<0.01)。

表2 健康沖擊與貧困脆弱性發生率(%)

2.3 健康沖擊對貧困脆弱性的影響—基于雙向固定效應模型

經過豪斯曼檢驗,選擇固定效應模型評估健康沖擊對貧困脆弱性的影響更為合適,同時為了控制個體的時間趨勢和不隨時間變化的遺漏變量問題,在固定效應模型中加入個體和時間固定效應。表3反映了面板雙向固定效應模型下健康沖擊對貧困脆弱性的影響,結果顯示,無論在哪種貧困線標準下,健康沖擊估計系數均為正數,且在1%的顯著水平上顯著,這說明健康沖擊的發生均顯著增加了農村空巢老年家庭的貧困脆弱性。

表3 雙向固定效應模型下健康沖擊對農村空巢老年家庭貧困脆弱性的影響

2.4 健康沖擊對貧困脆弱性的影響—基于PSM-DID模型

利用Logit模型估計傾向得分,盡可能將影響處理變量(是否遭受健康沖擊)和結果變量(貧困脆弱性)的協變量納入Logit模型,以保證滿足可忽略性假設條件,由于篇幅有限,在此略去Logit回歸傾向得分結果。

為保證樣本匹配質量,需要對處理組和控制組協變量進行平衡性檢驗,表4顯示了匹配前后各協變量的平衡性檢驗結果,匹配前,部分協變量在處理組和控制組存在顯著差異;匹配后,各協變量在處理組和控制組間不存在顯著性差異,表明通過了平衡性檢驗,匹配效果良好。

表4 匹配前后各協變量的平衡性檢驗結果

最后,在核匹配的基礎上構建PSM-DID模型,對匹配成功的樣本進行雙重差分處理,表5是不同貧困線標準下健康沖擊對貧困脆弱性影響的PSM-DID結果。結果表明,無論在哪種貧困線標準下,健康沖擊都增加了貧困脆弱性,并且在1%的顯著水平上顯著。在2美元貧困線的標準下,健康沖擊的發生使農村空巢老年家庭未來陷入貧困的概率增加5.8%;在山東省貧困線的標準下,健康沖擊的發生使農村空巢老年家庭未來陷入貧困的概率增加7.1%;在3美元貧困線的標準下,健康沖擊的發生使農村空巢老年家庭未來陷入貧困的概率增加7.8%。

表5 PSM-DID模型下健康沖擊對貧困脆弱性的影響

2.5 健康沖擊對貧困脆弱性的影響—社會資本的調節作用

為檢驗社會資本在健康沖擊對貧困脆弱性的影響過程中的調節作用,在上述面板雙向固定效應模型的基礎上,加入空巢年限、居住安排、子女數量和健康沖擊的交互項,結果見表6?？粘材晗蕖⒕幼“才拧⒆优當盗吭诮】禌_擊與貧困脆弱性關系中存在顯著的調節作用,具體來說,模型1揭示,空巢年限與健康沖擊的交互項顯著為負,這表明空巢年限越長,健康沖擊對貧困脆弱性的正向影響越弱;模型2揭示,居住安排與健康沖擊的交互項顯著為負,這表明偶居和其他居住類型的家庭可以緩解健康沖擊對貧困脆弱性的正向影響;模型3揭示,子女數量與健康沖擊的交互項顯著為正,這表明子女數量越多,健康沖擊對貧困脆弱性的正向影響越強。

表6 社會資本的調節作用

3 討論與建議

本研究利用山東省農村老年健康隊列調查數據,采用雙向面板固定效應模型和PSM-DID模型,分析了健康沖擊對農村空巢老年家庭貧困脆弱性的影響及作用機制。本研究的主要研究結論及政策建議如下:

第一,研究結果發現健康沖擊顯著增加了農村空巢老年家庭的貧困脆弱性,如在山東省貧困線標準下,健康沖擊的發生使農村空巢老年家庭未來陷入貧困的概率增加了7.1%。此研究結果與以往學者的研究結論相一致,盡管以往研究所選擇的評估健康沖擊的指標各不相同的,但均體現了家庭健康方面所遭受的風險沖擊。后扶貧時代健康貧困治理應當重點關注農村空巢老年家庭這一群體,針對這些未來貧困脆弱性更高的群體,應當及時采取相應預防措施和治理辦法提高家庭的風險抵抗能力,避免家庭因遭受健康沖擊而在未來陷入貧困。

第二,研究結果發現社會資本在健康沖擊對農村空巢老年家庭貧困脆弱性的正向影響中發揮調節作用,而調節作用的正負向因具體指標的不同而有所差異。這與以往大多數研究所發現的社會資本在健康沖擊對貧困脆弱性的正向影響中發揮負向調節作用的研究結論存在差異,這可能是因為我們所關注的人群是農村空巢老年群體,與以往研究所關注的人群不同,因此評估空巢老年群體社會資本的指標也具有特殊性,與以往研究不盡相同。具體來說,本文研究發現空巢年限在健康沖擊對貧困脆弱性的正向影響中發揮負向調節作用,空巢年限越長,健康沖擊對貧困脆弱性的作用越弱。這可能是因為空巢年限長的老年人,得到的社會支持較多,從而可以減緩健康沖擊對貧困脆弱性的影響,余昌妹等學者研究表明,空巢年限較長的相比空巢年限較短的老年人,得到的社會支持關注、社會救助和服務多[17]。本研究發現居住安排在健康沖擊對貧困脆弱性的正向影響中發揮負向調節作用,非獨居老年人相比獨居老年人可以減弱健康沖擊對貧困脆弱性的影響。這一研究結果可能的原因是居住安排影響著家庭的資源配置和福利水平,獨居的老年人無法獲得來自同住親屬的日常生活照料、情感支持和經濟支持[18-20],面臨更高的生存風險,可能導致家庭福利水平下降,增加未來貧困的可能性。以往研究也同樣發現獨居狀態會導致老年人獲得的經濟支持下降,增加陷入貧困的風險[21-22]。本研究發現子女數量在健康沖擊對貧困脆弱性的正向影響中發揮正向調節作用,子女數量越多,健康沖擊對貧困脆弱性的正向影響越強。盡管這一發現與“多子多?！钡膫鹘y觀念相悖,但在另一項使用中國健康與退休縱向研究數據的研究中也發現了類似的結果,即在農村空巢老年人中,活著的孩子越多,貧困的風險就越高[23],這一研究結果可以解釋為兩個原因:①更多的孩子意味著家庭經濟資源的稀釋,這可能導致父母在年輕時無法儲蓄足夠的收入去防止其老年時的意外沖擊;②盡管在中國農村,兒童在贍養老年人方面發揮著重要作用,但有證據表明,兄弟姐妹的數量與父母的照顧相關,當兄弟姐妹較多時,每個孩子對年長父母的支持可能較少。為了減弱健康沖擊對貧困脆弱性的正向影響,提高農村空巢老年家庭的社會資本水平,完善風險分擔機制是至關重要的?；鶎诱梢酝ㄟ^引導支持,幫助空巢老年群體加強與子女及親友的聯系,形成良好的生活互助模式,增強家庭的社會網絡關系基層政府,讓子女及時為父母提供生活保障;同時鼓勵社會組織通過捐贈、物品和志愿服務等方式,積極參與老年群體的健康扶貧工作,為空巢群體抵御健康沖擊提供更多的社會支持。

利益沖突無