伴随着人口老龄化,老年人所面临的健康问题日益凸显,因病致贫问题逐渐成为贫困研究的重要议题。高医疗成本与低支付能力导致健康参与机会丧失,由此引发健康水平下降,造成参与经济活动能力被剥夺,导致个人及家庭的收入贫困。世界范围内至少有一半人口仍然缺乏基本医疗保健服务,大约8亿人的医疗保健支出占家庭总预算的10%以上,当前全球有1亿人因病致贫[1]。面对老龄化与反贫困的挑战,世界各国虽然经济和社会发展阶段不同,且缓解和消除贫困的政策重点也不同,但各国都在积极实施健康老龄化的国家战略。中国有95.78%的贫困家庭面临着家庭成员疾病负担重、家庭主要成员没有劳动能力等困难[2]。目前的政策工具主要聚焦在国家和社会层面上进行输血式的扶贫,较少关注贫困家庭成员内部的反贫可行能力。西部农村老年人由于生存环境、医疗资源和经济能力等因素更易陷入因病致贫的困境,相关政策应更加关注农村贫困家庭内部成员之间的经济互动,着眼于造血式脱贫反贫。基于此,本文聚焦于西部农村地区贫困家庭的代际互动与因病致贫返贫的关系,通过研究不同代际经济互动模式对农村老年人因病致贫返贫的影响效应,提出缓解因病致贫返贫的有效路径。

一、文献综述与研究假设

(一)因病致贫、健康贫困与影响因素

农村居民贫困演变经历了从绝对贫困走向相对贫困、从整体贫困走向区域贫困的过程,西部农村老年人由于自然环境、医疗资源和经济能力等因素更易陷入健康贫困。“家庭主要成员没有劳动能力”和“过重的家庭成员疾病负担”是农村家庭陷入贫困的主要原因,缺医少药、就医费用高、大病医疗费用报销比例不高等困扰着农村的贫困群体[3]。在所有致贫因素中,因病致贫排在第一位,对贫困的影响远大于其他致贫因素[4]。农村居民受到疾病冲击发生的灾难性医疗支出超出了家庭人均的经济负担能力,陷入因病致贫状态[5]。疾病冲击导致健康机会不足,进而导致经济能力不足,健康贫困风险增加。健康贫困主要来自老年人主观因素、家庭代际因素、社会网络因素和自然环境因素[6]。主观因素方面,农村老年人健康意识浅薄,健康状况较差,导致“贫病贫”的恶性循环[7]。由于年轻时期过度劳动、消极的疾病应对方式以及健康观念的滞后,大多数农村老人在晚年生活中深受疾病困扰。许多老年人患有一种或多种慢性疾病,加之经济收入较少,难以维持持续高额的医疗费用,极易面临“因贫致病、因病返贫、贫病交加”的困境[8]。家庭代际因素方面,在中国孝道体制下,亲子关系是一种基本的情感关系,依托于中国孝道体制下的亲子关系依代际的亲密程度而定[9]。随着急剧的社会变迁,代际之间的文化差异导致家庭内部子代的代际支持基于理性的交换行为[10]。推行健康扶贫政策既要从提供医疗卫生服务的外围政策入手,同时也要充分发挥因病致贫返贫家庭的主体性功能和抵御疾病风险的内生动力[11]。社会网络因素方面,农村居民在罹患疾病之后除了依靠个体能力化解健康风险,还需要社会群体间的风险分担机制,但由于健康扶贫政策分散、报销程序繁琐复杂等因素影响,进一步加剧了因病致贫返贫的发生[12]。自然环境因素方面,生存环境恶劣、地理空间处于劣势、经济发展落后以及医疗资源配置不到位等多重因素影响,导致西部农村居民在抵御贫困风险时具有天然的脆弱性。

(二)健康扶贫、代际关系与经济互动

我国目前贫困人口虽然在绝对数量上大幅度减少,但存在着代际贫困的多维贫困问题[13]。健康扶贫政策主要聚焦于社会因素和自然因素方面,整合现有的医疗保障政策、资金项目、人才技术等进行综合施策[14],较少关注老年人主观因素和家庭代际支持因素。代际支持包括经济支持、生活照料和日常服务的互惠及亲情、情感的沟通和慰藉[15]。当老年人遭受疾病冲击时,老年人获得经济支持主要来自子代,当在子代给予的经济支持不足以应对灾难性医疗支出时,父代就会因此陷入贫困;更甚者,子代和父代会同时陷入贫困状态。代际贫困会使社会阶层固化,产生社会排斥的传承,更使贫困人群失去参与社会的能力和热情[16]。家庭代际经济互动涉及子代与父代两代人的人力资本分配问题以及孝道文化在代际之间的体现情况。改革开放以来,子代的养老观念逐渐从单向赡养向理性的双向交换转变。由于缺乏健全的社区医疗服务网络和各种老年性服务机构,陷入健康贫困的老年人获得的经济支持主要来自子女。代际支持成为最重要的缓解贫困的因素,近年来逐渐成为学界研究的热点[17]。代际支持研究主要集中在代际支持行为产生的动机和代际支持的影响因素,主要有个体特征、家庭结构以及社会变迁三个方面[18]。但一部分学者将代际支持狭义理解为自下而上的子代支持,父代对子代的支持和双方的互动往往被忽略;一部分学者从代际支持的角度进行健康效应研究,较少有学者从代际支持角度出发进行与贫困的影响效应研究;从研究范围来看,数据来源大多采集于某个省份,具有样本的特殊性,得到的结论可能会受到当地特有的社会环境因素的影响,不具有推广性[19]。

(三)家庭支持、代际互动与健康贫困

子女承担赡养老年人的主要责任具有深厚的社会经济文化根基,但家庭内部代际之间事实上存在着广泛而持续的代际互动行为[20]。部分学者基于家庭结构转变对子女代际支持与农村老年贫困的关系进行研究:一是随着农村地区家庭规模小型化、核心化的趋势日益严峻,农村家庭养老功能日渐式微。这种观点的依据在于子女数量越多,意味着老年人能够获得更多的家庭赡养支持[21];也有观点认为多子女的农村老年人并不一定能获得更多的支持[22],相反子女质量是改善农村地区老年贫困发生率的重要因素,但在农村老年人的生活保障方面,子女质量与数量的作用孰大孰小尚不明朗[23]。二是农村老年人通过不同的居住方式能够获取的子女代际支持量不同。与子女同住的农村老人相比,独居农村老人更容易产生抑郁情绪[24]。较少有文献关注于家庭内部代际支持行为本身,即代际支持的方向和类型与因病致贫返贫之间的关系。城市化一方面使农村居民人均收入、健康机会增加,健康能力增强,可有效预防贫困;另一方面导致家庭内部利益结构和权利结构发生改变[25],不再是单向的子女经济赡养,而是基于个人利益最大化动机的代际之间理性行为及互动[26]。现有文献主要从疾病种类、保健意识、自负医疗费用、子女经济支持等方面探究因病致贫返贫的影响因素,而忽略了子女与老年人之间双向支持与逆向的代际经济支持;现有文献主要探究单项代际经济支持对老年人的主观幸福感、养老意愿与健康状况的影响效应,较少关注代际经济互动与因病致贫返贫的关系。基于文献梳理和现实考量,本文聚焦于农村家庭内部成年子女与老年人之间的代际经济互动模式,探究不同模式下缓解因病致贫效应的差异,提出相应研究假设。

二、数据来源与研究设计

(一)数据来源

本研究所用数据来自于国家社科基金课题《健康扶贫视角下西部农村老年人因病致贫返贫的协同治理研究》2018年开展的中国西部农村老年人健康、保障、参与状况调查数据。由于中国社会经济发展向东部大中城市集聚的虹吸效应显著,医疗资源和经济资源向东部集中,西部地区老年人因病致贫风险骤增,因此选取中国西部地区12省份作为本调研的抽样总体,调查人群以西部农村60周岁以上的老年人群为调查对象,样本容量具体调查地点包括贵州省的修文县、习水县、沿河县,甘肃省的肃南县、会宁县、榆中县,陕西省的神木县、眉县和岚皋县。

为保证调研数据的准确性与问卷设计的信效度,确定样本容量时考察一下五个方面的因素:总体的变异程度、抽样方法的不同、调研成本、允许误差的大小、概率保证度的大小。本研究将抽样误差计算出来并明确置信水平,样本容量与成本之间的的平衡。根据公式:

公式1

其中,n为设定的样本容量;z为某一置信水平下的z统计量,一般选择90%的置信水平,相应的z为1.645,或者95%的z为1.96,99%的z为2.86;p为目标总体的比例期望值,选取为50%—80%;e为以百分比表示的允许的抽样误差,选取为3%—5%。

据此,计算得到总样本量n约为385,因采取分层抽样,设定效应因子(DesignEffect:抽样方差除以单纯随机抽样方式下方差的商)为2.0。则n=770为考虑到调查过程中可能会出现拒答、误填等不可避免的问题,最终设计样本容量为900。或将置信水平设为95%,对于P值选取为0.5,误差范围为0.4%,算得样本容量约为600,效应因子2.0,n=600×2=1200。

在实际调研中,共发放问卷1100份,有效回收1070份,有效回收率为97.3%。调查问卷内容覆盖老年人的基本信息、生活方式、健康医疗状况、健康参与状况、健康保障状况、因病致贫状况以及健康扶贫总体状况等方面的具体信息。

(二)变量选取与说明

1.构建代际互动模式的外显变量

本研究首先利用潜在类别分析模型,分析子女与老年人间的代际互动关系类型;其次以拟合出的代际经济互动模型为自变量,通过二元Logistics回归分析,探究几种模式下老年人因病致贫的影响效应。

本文通过整理相关文献,并结合研究内容,选取8个二分变量来测量子女与老年人之间互动的三个维度:经济维度、生活照料维度和精神维度,包括是否与子女同住、门诊自负费用是否由子女承担、住院自负费用是否由子女承担、子女给予的非医疗经济支持、与子女联系的频率、与子女见面的频率、是否免费为子女进行经营活动帮工和是否免费为子女带孩子。选取这些指标是为了合理衡量子女与老年人之间主要的互动模式。门诊自负费用是否由子女承担、住院自负费用是否由子女承担和子女给予的非医疗经济支持三个指标,可以有效衡量子女与老年人之间经济的流动方向;是否与子女同住、是否免费为子女进行经营活动帮工和是否免费为子女带孩子三个指标,可以有效衡量子女与老年人在生活方面进行互助的情况;与子女联系的频率和与子女见面的频率两个指标,可以有效衡量子女与老年人之间的精神互动频率。

为了减少交互分类表中个案的分散性,以上所有变量均处理为哑变量。子女给予的非医疗经济支持为数值变量,因此,将“1000元及以上”编码为“0”,“0—1000元”编码为1;联系和见面的频率分为1—5个层级(1=每周至少一次,2=每月至少一次,3=每三个月至少一次,4=半年至少一次,5=每年最多一次),将“每周一次以下”编码为“0”,“每周至少一次”编码为“1”。通过以上外显变量之间关联性来估计可能的代际互动类型,进而维持其局部独立性,测量及相关指标描述见表1。

2.构建“代际互动模式因病致贫”的二元Logistic回归模型

通过上述的潜在类别分析,可以得出代际互动的典型模式。在此基础上,将三类代际互动模式作为解释变量,因病致贫作为被解释变量,本文对因病致贫的识别基于收入与医疗支出的差额实现(计算公式如下)。因病致贫作为二分虚拟变量,选取2018年度陕西省、甘肃省及贵州省的农村扶贫标准,取三省扶贫标准之和的均值作为本次研究的贫困线标准。将收入差额与贫困线标准进行比较,当收入差额<贫困线标准时,即视为农村老年人发生因病致贫,记为“0”,否则记为“1”。

公式2

通过SPSS19.0对变量进行二元Logistic回归分析,目的在于解释代际互动模式是否会导致贫困,并比较几类模式对贫困的影响效应。因为因变量是二分类的变量,自变量也是二分类的变量,因此建立二元Logistic模型。先将拟合出的模式一(m1)与模式二(m2)纳入模型,然后将模式三(m3)纳入模型,建立回归模型:

M1=ln(p/(1-p))=α+β1m1+β2m2(3)

M2=ln(p/(1-p))=α+β1m1+β2m2+β3mn(4)

其中,m1、m2、m3是代际互动模式可能的类别,为自变量;M1与M2是是否因病致贫的二分类因变量;α为常数项;β为回归方程的回归系数。

(三)分析方法

本研究利用探索性潜在类别分析(LatentClassAnalysis,LCA)来考察子女与老年人之间的代际互动模式。潜在类别分析是利用潜类别变量来解释外显指标间的关联,使外显指标间的关联通过潜在类别变量来估计,进而维持其局部独立性的统计方法。本研究针对1070个有效样本,采用统计软件Mplus7.0对8个外显变量进行潜在类别分析,根据外显变量之间的潜在变量关系,拟合出最优的潜在类别,并对其进行归纳定义,总结出代际互动的典型模式。在此基础上,通过spss19.0分析因病致贫的影响效应。

表1变量说明

三、代际互动与老年人因病致贫返贫的实证分析

(一)描述性分析

总体来看,西部地区农村家庭年人均纯收入为6513元,年均医疗支出为16000元,而在1070个样本中,由于疾病而导致贫困的老年人占比49.5%,不是由于疾病导致贫困的老年人占比50.5%,二者基本持平。

(二)潜在类别分析

1.子女与老年人代际互动模式的潜在类别结果

本文选取是否与子女同住、门诊自负费用是否由子女承担、住院自负费用是否由子女承担、子女给予的非医疗经济支持、与子女联系的频率、与子女见面的频率、是否免费为子女进行经营活动帮工和是否免费为子女带孩子8个外显变量进行模型拟合,并分别抽取了1—6个潜在类别模型,拟合指数汇总见表2。

表2潜在类别模型指标适配表

LL(LogLikelihood)、AIC(Akaikeinformationcriteria)、BIC(Bayesianinformationcriteria)、aBIC这四个指标的值越小,表示拟合程度越好;由上表可知,从类别1—类别3,BIC都在逐步递减,当增加到类别4时,BIC的值开始增大;当样本量在千人以上时,以BIC为最佳决策指标,因此初步选定代际互动模式为3类;此外,当保留4个类别时的LMR不再显著。综合以上各适配值的信息,选取3个潜在类别的分类(m1,m2,m3),其归属概率的矩阵见表3。

表3各潜在类别被试(行)的平均归属概率(列)

2.子女与老年人代际互动模式的潜在类别定义

从表3可知,每个类别中的代际互动模式(行)归属于每个潜在类别的平均概率(列)从76.2%到91.0%,这说明3个潜在类别分类模型是可信的。在此基础上,进一步获得3个潜在类别在8个条目上的条件概率图(图1)和类别概率表(表4)。

图13个潜在类别的条件概率分布图

表43个潜在类别模型的类别概率响应图

从图1可知,在潜在类别分组中,m1类别在“为子女照看孩子”和“住院费用由自己承担”两个指标上的响应值最高;在“子女给予较低的医疗经济支持”和“不为子女的经营帮工”两个指标上的响应值最低。基于此,将其归纳为自上而下的代际抚养模式。该模式的特征主要体现为,老年人身体健康状况较好,具有劳动能力和独立经济能力,老年人的医疗支出主要由老年人自己承担,子女给予老年人的非医疗经济支持普遍在0—1000元之间,无法承担赡养老人的费用。造成自下而上的代际抚养模式的原因是由于西部农村地区教育资源、社会资源等有限,经济发展落后,父代积累的资本无法投资在子代的教育上,造成代际资本消耗。因此,家庭内部资源主要由父辈支配,在农村以孝道为基础的文化背景下,父辈为家庭内部的主导,进行家庭财产的统一分配,子辈没有经济资源的分配权,与父辈的地位从属性质明确。也正因如此,当家庭内部面临贫困风险时,父辈承担主要职责;当父辈陷入贫困后,父辈经济资源主导权旁落,子辈又不具备获得足够的经济能力,因此老年人极易陷入贫困状态。

根据潜在类别的条件概率和类别概率的分布图,将子女与老年人之间的代际互动模式划分为三类:自上而下的代际经济抚养模式、双向代际经济互动模式和自下而上的代际经济赡养模式,并列出了相关定义,见表5。

表5三个潜在类别的概率与定义

(三)Logistic回归模型分析

基于上述分析,接着探析子女与老年人之间的代际互动模式对因病致贫的影响。当老年人面临疾病冲击时,不同的代际互动模式下,抵抗疾病与贫困风险的能力是不同的。

根据表4可以得出,通过选取8个外显变量进行潜在类别分析后,本文将子女和老人之间的代际互动模式分为三类。在此基础上,将农村家庭的人均年收入与2018年贫困线均值进行差额计算后与“0”进行比较,若“>”定义为“未因病致贫”;“<”定义为“因病致贫”,并将其转化为二分类别变量后作为因变量;三种子女与老人的互动模式作为三个核心自变量,即m1:自上而下的代际抚养模式,m2:双向代际互养,m3:自下而上的代际赡养。同时选取10个控制变量,进行Logistic回归。

1.描述性分析

总体来看,三个核心自变量m1的个数为143,有效百分比13.3%;m2的个数为378,有效百分比为35.5%;m3的个数为551,有效百分比为51.4%。目前受访者中代际互动模式主要以自下而上的代际赡养为主,双向代际互养次之,同样存在着自上而下的代际抚养的情况。选取性别、年龄、健康状况等1个变量作为控制变量进行分析。

2.相关性分析

在进行Logistic回归前,需要考察变量之间的相关关系,若变量之间的相关系数在0.85以上,需进一步检验变量之间是否存在多重共线性关系。根据表6可以看出,各变量见相关系数均在0.85以下,不存在严重的相关关系,满足回归的条件。

表6相关性分析结果

3.多重共线性检验

基于潜在类别分析的模式约束,三个自变量之间可能会存在多重共线性的关系,因此,通过stata16.0对自变量进行多重共线性检验,见表7、表8。

表7多重共线性检验结果

表8方差膨胀因子检验法

由表7可以看出,M1(自上而下的代际抚养)、M2(双向代际互养)、M3(自下而上的代际赡养)三个解释变量之间相关系数均小于0.8,其中M1与M3之间相关系数仅为0.2697。因此,解释变量间不存在高度相关关系,同时回归模型不存多重共线性关系;再进一步通过方差膨胀因子法进行检验,由表8可以看出,所有变量的VIF值均小于1,进一步证明变量之间不存在多重共线性关系。

4.因病致贫影响因素Logistic回归分析

根据表9,模型一回归结果表明,自上而下的代际抚养对老年贫困的回归系数在1%的水平上显著为正,这说明,自上而下的代际抚养会显著导致老年贫困,验证假设1a。父代为子代提供单向的经济支持,会导致父代在面临疾病冲击时经济能力不足,进而导致贫困;模型二在模型一的基础上纳入了双向代际互养,结果表明,其回归系数在5%的水平上显著为负,这说明,子代与父代之间双向的代际互养,可以有效缓解老年贫困。同时,自上而下的代际抚养在模型一的基础上,回归系数减小,这说明,双向代际互养可以分担一部分疾病冲击带来的经济风险,降低其陷入贫困的可能性,验证假设1b;模型三在模型一和模型二的基础上,纳入了自下而上的代际赡养,其回归系数在1%的水平上显著为负,这说明,子代给予父代的单向经济支持可以缓解老年贫困,验证假设1c。

除此之外,可以发现在模型一、模型二和模型三中,地区经济状况在三种模型下的回归系数均在1%水平上显著。其中,所在地区的经济状况越差,老年人更容易陷入贫困状态,由于地区的经济水平整体不高,导致老年人可享受的资源与福利都不如发达地区,子代的受教育程度进一步又会受到限制,导致劳动力外流,经济发展滞后,从而带来贫困的代际传递,验证假设2;性别、与子女的融洽程度、劳动能力的回归系数在5%的水平上显著,其中,三种模式下,男性相较于女性更容易陷入贫困。中国农村男性是家庭的主要劳动力,当家庭中的主要劳动力受到疾病冲击,经济收入大幅减少甚至消失,就会极易陷入贫困;与子女越融洽,有体检习惯的老年人的精神状况越好,健康状况也越好;村风在三种模式下也较为显著,主要是由于村庄整体的风俗文化会影响到每户家庭,迫于道德压力与村民的相互监督,各个村落之间也会出现相对集中的模式划分。

表9因病致贫影响因素Logistic模型估计结果

5.稳健性检验

基于上述分析,贫困线的选取是基于2018年西部三省(陕西省、甘肃省和贵州省)贫困线均值,而西部地区经济发展状况在全国范围内相对落后,这可能会在某种程度上影响回归结果。因此,本文将贫困线换成2018国家贫困线进行稳健性检验(见表10)。结果与前文回归大致相同,趋势也相对一致。

表10因病致贫影响因素稳健性检验分析

四、结论与政策启示

本文基于西部三省九县1070份农户的调查数据,探究疾病冲击下家庭内部代际经济互动模式与因病致贫返贫的关系。研究发现,目前农村家庭内部代际经济互动可以分为自上而下的代际抚养、双向代际互养、自下而上的代际赡养模式。其中,自上而下的代际抚养模式对缓解因病致贫返贫具有负向影响,双向代际互养模式和自下而上的代际赡养模式对缓解因病致贫返贫具有正向影响。除此之外,老年人的性别、年龄、劳动能力与所在地区的经济发展水平均对因病致贫返贫具有显著影响。为进一步缓解因病致贫返贫,基于上述研究结论,提出以下政策建议:

第一,通过经济资源在家庭内部的整合配置,提高老年人抵御疾病风险的经济能力,提升老年人的健康能力,从家庭支持层面治理因病致贫返贫。聚焦于双向代际互养模式,强化父代与子代的经济资源获得能力,以社会网络为纽带,以社会治理为手段,充分发挥代际经济合作的优势。针对子代与父代共同抵御贫困的状况,通过出台针对性的家庭支持政策,增大代际互动发生的可能性,保障家庭整体的经济收入,提升抵御贫困的能力。

第二,通过健康机会在社会网络中的多重叠加,减轻老年人与子女的经济负担,提升贫困家庭的经济能力,从社会层面治理因病致贫返贫。厘清基本医疗保险、政府医疗救助、商业大病保险与社会慈善救助的帮扶对象、主要内容,建立多维度、多层次的健康保障体系。在代际赡养模式下,子女承担的经济负担较重,要统筹政府、市场和社会三方力量,通过卫生健康政策的推进,支持贫困地区老年人的健康服务体系建设。

第三,通过互联网大数据平台,促进健康资源的优化配置与经济的长效发展,通过市场经济提升农村人口的生活与健康水平。通过“互联网+教育”缩小区域间教育资源分配不平等的问题,为子辈提供优质教育资源,为有劳动能力的父辈提供再就业的职业技能培训机会;通过“互联网+医疗服务”助推医疗服务资源下沉,提升农村地区老年人享受医疗服务可及性;通过产业扶贫,发展西部农村地区特色产业,结合大数据平台,打造农村规模经济,形成品牌效应,为当地人民提供更多的就业机会。

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基金:国家社科基金项目:健康扶贫视角下西部农村老年人因病致贫返贫的协同治理研究(18BSH047)