中国老年人与收入相关的健康不平等及其分解

阮航清+陈功

摘 要： 利用北京市2015年“第四次中国城乡老年人生活状况抽样调查”数据，基于Wagstaff等提出的方法，将序数性质的自评健康转化为基数性质的健康不良指数；进而探讨我国老年人与其收入相关的健康不平等水平及其影响因素。实证结果显示，我国老年人当中存在偏富人的健康不平等（高收入者拥有更好的健康水平），健康不平等的集中指数为-7.09%；其中，是否有养老存款、收入、教育等社会经济指标对加大健康不平等起到了重要作用，贡献率分别为26.4%、25.4%、16.0%；而老年人的孤独感、城乡差别和住房条件也对老年人的健康不平等造成重要影响。

关键词： 老年人；健康不平等；集中指数；不平等分解

中图分类号： C913.6 文献标识码：A 文章编号：1000-4149（2017）05-0084-11

DOI：10.3969/j.issn.1000-4149.2017.05.008

Decomposition of Income-Related Inequalities in Health among Chinese Elderly：

Based on the Data from Beijing

RUAN Hangqing， CHEN Gong

（Institute of Population Research， Peking University， Beijing 100871， China）

Abstract： Based on the data from the fourth sampling survey of the aged population in Beijing， China， 2015， the paper transformed the ordinal self-assessed health data into cardinal indicators of ill-health index by Wagstaff s approach， the paper decomposes the income-related inequalities in health and investigates its main influencing factors. The results show that there are prevailing inequalities among Chinese elderly and the concentration index is about -7.09%. The save for retirement， annual income and education are the top three factor which account for 26.4%， 25.4%， 16.0% respectively. In addition， loneliness， urban-rural disparity and housing condition of the elderly also deepen the health inequalities.

Keywords： the elderly； inequalities in health； concentration index； decomposition of inequalities

一、引言

社會不平等现象是人类社会历久弥新的重要命题，近年来，国内收入分配不均等问题引起了社会各界的高度关注。在不平等的实证研究领域，学界较多从收入、财富等经济角度出发，以洛伦茨曲线、基尼系数等方法加以衡量。从人类发展角度，健康不平等的研究也越发受到各界的重视。

国内对健康不平等的关注，与经济社会发展的历程有着十分重要的关系。改革开放以来，伴随着我国经济社会的快速发展，人民健康水平稳步提升，截止到2015年我国人口平均预期寿命已经达到76岁；但与此同时，我国不同地区、不同人群、不同收入水平之间的健康不平等现象也日渐突出。随着中国老龄化程度的加深，老年人的健康不平等问题变得越来越突出和重要。根据国家统计局发布的《中华人民共和国2016年国民经济和社会发展统计公报》显示，截至2016年我国60岁及以上人口达23086万人，占总人口的16.7%；65岁及以上人口15003万人，占总人口的10.8%。学者预测显示，未来20年我国的老年人口比例还将增加一倍。老年人口由于身体机能的退化，对于健康服务的需求更加迫切。基数如此之大、增速如此之快的老年人口必然会对国家健康、医疗服务分配和社会保障制度造成最直接的冲击。

但反观目前我国健康不平等的研究现状，与国外相对成熟的研究体系相比仍然略显薄弱；尤其是单独从老年人的视角出发探讨老年人健康不平等问题的研究更为缺乏；对于老年人健康不平等程度、不平等影响因素、老年人与年轻人在健康不平等问题上的区别等诸多问题，也都缺乏足够的实证研究和理论共识。基于此，本文从2015年“第四次中国城乡老年人生活状况抽样调查”北京市数据着手，力图从实证的角度探讨我国当下老年人口的健康不平等程度，分析造成老年人口健康不平等的原因，以期对当前我国老龄化的研究和健康不平等的议题提供有益补充。

二、文献综述

国际上关于健康不平等的研究议题源远流长。在20世纪六七十年代，经济的高速发展和社会的极度繁荣曾使国际上表现出一种健康发展的乐观情绪，随着医疗技术与社会经济水平的提高，人们的健康状况明显改善，平均预期寿命普遍延长，一些重大疾病的治愈率大幅提高。然而与此同时，不同国家、不同地区、不同社会阶层之间的健康分布呈现出越来越不平等的趋势；健康方面的社会梯度成为一种全球现象。格罗斯曼（Grossman）和普雷斯顿（Preston）等的研究表明，收入提高有助于人民健康状况的改善，而基于OECD的数据也发现，收入不平等与人口健康之间存在紧密的联系[1-2]。endprint

随着世界范围内的老龄化程度逐渐加深，老年人的健康问题也不断得到重视。一大批学者对影响老年人健康的影响因素进行了研究，发现社会人口特征、社会经济状况、社会支持体系和医疗、卫生环境等都会对老年人的健康水平造成影响，性别、年龄、婚姻等社会人口学特征与老年人健康的关系已得到国内外学者的广泛认同。在自评健康方面，女性老年人显著地差于男性老年人[3]，但需要注意的是，性别本身导致的自评健康差异严格来说不是健康不平等[4]。年龄增长基本与健康状况呈负相关关系，年龄越大，身体自理能力、活动能力等各种健康状况越差[5-7]。然而，有研究发现，老年人的自评健康状况并没有随着年龄的增长而持续变差，高龄段（80岁以上）老年人的自评健康状况随年龄增长而下降的趋势反而减缓[8]。随着年龄的增长，老年人可能更多地接受身体老化和功能下降的心理预期，在自评健康上更加乐观、平和。当然，学者们也提出，随着年龄增长导致的老年人健康的自然衰退也不能归入健康不平等的范畴。良好的婚姻状况能够积极而有效地促进老年人的健康状况，有研究显示，已婚老年人比未婚老年人的自评健康、身体功能状态要更好[9-10]。

关于老年人健康不平等研究讨论最多的是社会经济地位对健康的影响。社会经济地位由收入、教育、职业、财富、城乡等诸多指标综合衡量。收入与健康状况的正相关关系已经被学术界广泛证明，老年人有无独立收入及经济收入的高低对其健康状况有直接影响[11]，而且收入的提升对城乡或者贫富地区老年人的影响程度具有差异，贫穷地区收入的提高能更快、更大程度地提升人们的健康水平[12]。受教育程度在很大程度上决定一个人的职业和收入状况，进而对健康产生影响；受教育程度也从文化、社会心理因素方面直接影响健康[13]。

除此之外，社会支持的强弱、医疗资源和生活环境等，也是影响老年人健康的重要因素。国外一些研究发现，社会关系与老年人的死亡率之间存在相关关系，亲人、朋友提供的各种社会支持、物质情感资源和老年人积极的社会参与都能有效地降低死亡率[14]；良好的医疗资源可及性[15]、居住环境[16]也会明显改善老年人的健康生活质量。

除了从影响因素的角度出发，也有部分国内学者借鉴国外测量健康不平等的指标体系和计量方法，直接从“不平等”的水平和原因出发进行探讨。这方面研究运用的计量方法类似，但不局限于老年人的研究。王丽敏、张晓波利用1992年全国儿童健康调查的数据（CNCHS），采用儿童死亡率和儿童发病率指标评估分析了我国城乡儿童的健康水平和健康不平等状况[17]。胡琳琳利用2003年第三次国家卫生服务总调查的自评健康和收入数据，用健康集中指数计算方法，分析了收入不平等与居民健康之间的影响关系，结果表明，像其他国家一样，我国存在明显的健康不平等问题且农村地区的健康不平等程度高于城市地区[18]。需要提及的是，上述研究提到的关于健康不平等的测量手段和计量方法，国外已经有相对成熟的体系。最早的健康不平等衡量指标多采用社会流行病学领域的发病率、死亡率的计算方法[19]，而现在逐渐发展出生活质量指标QWB[20]、SF-36指数[21]以及基于自评健康的一阶随机占优[22]、对数正态分布转换及分解计算等多元复杂的方法[23-25]。

纵观整个发展历程，学者们从各个角度对健康不平等问题进行了分析，为后续研究提供了坚实的基础。但是也存在一些明显的不足之处。特别是国内的健康不平等研究，多着眼于老年人健康的各种影响因素，探讨不同社会经济变量和社会人口学特征与健康之间的因果关系，缺乏从宏观角度测量和把握我国健康不平等的程度、大小、地区差异和变化趋势；间接探讨各种影响因素与健康状况之间的共变关系或相互作用大小的多，直接测量各个影响因素对健康不平等贡献率大小的少；进而也就无法直接从健康不平等大小的角度进行理论和应用层次的探讨。也正是基于此，本文力图借鉴国外已有的关于健康不平等的计量方法，直接计算我国老年人健康不平等程度的大小，并对这一不平等程度的各个影响因素的贡献率做出分解，以期更加清楚、直接地探讨健康不平等的命题。

三、老年人健康不平等的理论框架

研究老年人健康不平等的核心仍然在于对健康不平等影响因素的确定。需要说明的是，本文所涉及的健康不平等的概念，所关注的实质上是一种社会不平等，指的是不同优势的社会群体之间具有系统性差异的健康不平等，如穷人、少数民族、妇女等群体比其他社会群体遭遇到更多的健康风险和疾病的社会不平等现象[26]。本文基于已有研究，从社会人口学特征、社会经济地位、社会支持/资源、医疗资源和生活环境四个方面共同解释老年人健康不平等的影响因素。这四大影响因素又具体结合数据细分为多个可操作性的测量指标，见图1。

老年人的健康状况是老年人在多年的生活经历中，各种先天、后赋、经济、社会因素不断累积的结果。社会人口特征代表性别、年龄等基础变量对老年人健康的影响，虽然这种影响无法直接确定为健康的不平等，但是作为影响老年人健康的重要因素，必须要加以控制才能确定其他变量对健康的真实影响。社会经济特征作为研究健康不平等的经典变量，无疑也需要纳入解释框架当中；而社会支持或者社会资源，在研究老年人的各种现象当中也具有特别重要的意义。老年人所处的医疗、卫生环境包含了两个方面，一方面是国家医疗卫生的可及性以及医疗资源的保障水平；另一方面是老年人个体所处环境的舒适、安全、卫生水平在长年的生活积累中对身体健康造成的无法忽视的影响。

四、研究方法

1.从序数性质的自评健康到基数性质的健康不良指数

研究健康不平等首要问题在于定义和度量健康。早期的研究多以人口死亡率等作为衡量指标；在新近的研究中以指数化方法最为普遍，本文以自评健康作为主要测量指标，即指数化方法的一种。

本文采用的数据自评健康操作化为“①非常好，②比较好，③一般，④比较差，⑤非常差”五分类定序变量；經验研究发现，自评健康在衡量老年人健康的稳定性和准确性方面有着独特的优势，而关于自评健康的处理目前学术界有四种方法：第一，将自评健康转化为“0—1”变量并进一步logit回归，这是最为简单、常用的方法。然而，这一方法在“③一般”的阀值安排上具有随意性，且降低了指标信息的丰富性。第二种方法是，将自评健康指标与实际测量的各种健康变量指标相对应并进行转化，但这就对数据本身实际测算的健康变量的丰富性提出较高的要求。第三种方法是福斯特（Foster）提出的一阶随机占优和基于中位数的方法，不过这种方法无法对不平等进行分解测算。endprint

基于以上方法自身的缺陷，本文采用的是第四种方法，由瓦格斯塔夫（Wagstaff）等提出，假设自评健康y的五分类序列背后实际是一个连续的健康不良得分Y。假设自评健康y有J分类（本文数据是5分类变量），则连续变量Y与定序变量y之间的对应、转换关系如下：

由于人们在对自身健康进行评价时往往倾向于较为正面和积极，因此Y并非正态分布，而是偏态分布；为了模拟这一偏态分布，假设健康不良得分Y满足标准对数正态分布，也即Z=ln（Y）服从标准正态分布。基于这一假设，实际测量数据中“①非常好，②比较好，③一般，④比较差，⑤非常差”五分类变量各自所占比重，通过标准正态累计密度函数的反函数，求出各健康类别对应的阈值：

（2） 其中，-1表示标准累计正态分布密度函数的反函数，ni表示对应自评健康类别j的样本量，N表示样本总量；计算出每一个自评健康类别对应的阈值α^j之后，则可通过以下公式计算得每一类别j的健康不良得分Y的平均值：

其中，表示标准正态分布密度函数。再通过Z=ln（Y）公式转换计算，即可得到健康不良得分（ill-health score）Y的实际对应值。健康不良得分Y值越大，表示健康状况越差。

2.健康不平等的测量及其分解

健康不平等的定义有丰富的内涵，学界有纯粹的健康不平等（Pure Inequalities in Health）和与社会经济相关的健康不平等（Socioeconomic Inequalities in Health）两种测量传统，本文所考察的是第二种与社会经济相关的健康不平等，具体而言，是与收入相关的健康不平等（Inequalities in Health Related to Income）。

关于健康不平等的测量，学界比较成熟的方法有极差法、基尼系数和洛伦茨曲线法、差异指数、不平等的斜率指数和相对指数、集中指数和集中曲线等几种方法；根据瓦格斯塔夫等人的研究，集中指数和集中曲线法能较好地反映全体人群健康不平等的社会经济特征，并能灵活、灵敏地反映社会经济特征的分布、变化情况，因此本文使用集中指数和集中曲线法。

集中指数和集中曲线法与洛伦茨曲线和基尼系数的计算和表达方法有类似之处（如图2），横轴为收入从小到大的累计人口比例，纵轴为健康不良得分从低到高的累计人口比例，曲线L即表示与收入相关的健康不平等的分布状况，L与对角线之间区域的两倍即健康不平等的集中指数CI，-1≤CI≤1。如果L与对角线重合，则CI=0，不同收入人群的健康不存在差异；如果L位于对角线上方，CI<0，表明不良健康总是集中在低收入阶层，存在偏富人的健康不平等；如果L位于对角线下方，CI>0，表明不良健康总是集中在高收入阶层，存在偏穷人的健康不平等。L偏离对角线越远，则与收入相关的健康不平等越严重，最极端的情况下，CI=1或者-1。

为了计算集中指数的大小，有学者在1997年提出数学公式计算方法[26]：

其中，μ是健康不良得分的均值，Ri表示第i个人在收入分布中的分布秩次（Fractional Rank），Ri=2i-12n，Yi表示第i个人的健康不良得分。

关于健康不平等的分解，即对健康不平等的各个影响因素的贡献加以分离。本文采用瓦格斯塔夫线性方法，其基本思路与线性回归类似，将健康不平等的集中指数CI分解为由可观测的变量Xk解释的部分和不能由数据解释的部分（相当于回归中的残差项）。

以健康不良得分Y为因变量，各影响因素Xk为自变量，建立线性回归方程并使用OLS对Xk的系数βk进行估计：

其中，εi为误差项，则集中指数CI可以分解为：

其中，μ为健康不良得分的均值，βK为回归系数，X′k为自变量Xk的均值，CIk为各自变量Xk的集中指数。∑kβkX′kμ*CIk即为健康不平等中可以由各影响因素解释的部分，βkX′kμ表示健康关于因素Xk的弹性，称为弹性系数，表示Xk的集中指数CIk增加一个单位导致的CI增加的量；GCεμ即为回归方程中的残差项εi的标准化集中度，也是健康不平等中不可以由各影响因素解释的部分。

五、数据、变量与样本描述

1.数据来源

本文采用北京市2015年“第四次中国城乡老年人生活状况抽样调查”的数据，该项调查由全国老龄工作委员会组织实施，通过多阶段整群随机抽样的方法，由经过培训的调查员直接入户，对调查对象开展询问并填写问卷，最终收回有效问卷3368份。其中城市样本2586份，农村样本782份。

2.变量选择

问卷内容涵盖老年人的家庭、健康医疗、照料护理服务、经济、宜居环境、社会参与、维权、精神文化生活状况等方面信息。基于本文的研究框架，采用以下变量进行操作化测量。

（1）社会人口特征：主要涉及性别、年龄、城乡、民族、政治身份等。需要说明的是，由于北京市老龄调查的数据显示婚姻状况为未婚的老年人比例非常小，不足以进行婚姻状况的对比研究，故而本文没有纳入婚姻的变量。

（2）社会经济状况：主要以老年人年总收入、是否有养老存款、受教育年限三项指标进行测量。需要注意的是，本文中的老年人年总收入不仅包括工资收入或者劳动报酬，也包括养老金、各種补贴、投资收入、子女亲戚赠送等各类收入。

（3）社会支持：包括老年人是否感到孤独、老年人的子女数和老年人是否单独居住三项指标。

（4）医疗资源和生活环境：考虑到北京市的特殊医疗环境和医保制度、医疗资源的可及性，本文以老年人是否享有公费医疗来加以测量，原因在于，数据显示北京市老年人大都享受医疗保障，主要区别在于享受的是公费医疗还是基本医疗。而个人生活环境的干净、卫生、安全、舒适等则以老年人对自己的居住环境是否满意作为衡量指标，详见表1。endprint

3.样本描述性分析

本文所采用数据是对北京市60岁及以上的老年人口进行分析，年龄跨度为60—95周岁，平均年龄为71.07岁，其中60—64岁1004人，占29.8%，65—69岁688人，占20.4%，70—74岁460人，占13.7%，75—79岁495人，占14.7%，80岁及以上690人，占20.5%。调查老年人中76.8%擁有北京市城市户籍。受教育水平在小学和初中阶段的超过一半，老年人平均每周锻炼次数为3.8次，大约有60%老年人去年进行了体检。在社会支持方面，19.23%的老年人表示感到孤独，9.33%的老年人目前处于独居状态，子女数平均为1.8个，详见表2。

六、实证分析

1.与收入相关的健康不平等

基于瓦格斯塔夫等提出的基数转换方法，计算健康不良得分，按照集中指数的计算方法，以老年人的年总收入从小到大排序作为横轴，以老年人的健康不良得分作为纵轴，得到与收入相关的老年人健康不平等集中曲线，如图3所示。

根据简易公式 计算，2015年老年人与收入相关的健康不平等的集中指数为-7.09%。即存在偏富人的健康不平等，收入更高者更倾向于拥有较好的健康状况。接着，对北京市老年人与收入相关的健康不平等程度做出比较。通过与其他研究者的研究结果做大致的对比，进行初步的判断。例如，根据瓦格斯塔夫的研究，他以可支配收入作为分层指标，计算了美国、英国等9个国家的集中指数，采用的方法同本文一样，是基于自评健康的对数正态分布转换，不同之处在于本文用老年人的年总收入， 瓦格斯塔夫等则采用的是可支配收入；胡琳琳基于第三次国家卫生服务调查的自评健康数据，以家庭年人均收入作为分层指标，计算了我国居民的健康不平等集中指数[18]。将这些结果汇总，与本文老年人健康不平等集中指数对比，结果见图4。

对比结果显示，2015年北京地区老年人的健康不平等水平远远低于20世纪八九十年代美国、英国的水平，也低于2003年中国居民整体的健康不平等水平；但高于瑞典、芬兰、瑞士等北欧福利国家。总体而言，北京地区老年人的健康不平等程度处于较低水平。

（1）多元线性回归结果分析。根据前面介绍的分解计算方法，在对自评健康指标进行对数正态分布转换之后，得到健康不良得分Y，然后根据分析框架，以Y作为因变量，进行多元线性回归分析，结果见表3。

由于回归模型中的因变量是健康不良得分，分数越高，健康状况越差，故回归结果显示如下。

在社会人口指标中，年龄与健康具有显著的负相关关系，年龄越大，健康状况越差，这与以往的研究结论一致。女性的健康状况相对男性要好，女性老年人比男性老年人的预期寿命要长，但女性的自评健康较男性要差。由于本文的健康不良得分是由自评健康转化而来，故而这一数据结果符合已有研究结论。民族方面，汉族与少数民族之间并未有明显的差别。老年人健康的城乡差别依然巨大，城市老年人的健康明显优于农村。

社会经济指标中，收入、养老存款、受教育年限均与健康呈显著正相关关系，收入越高、有养老存款、受教育程度越高的老年人，健康状况越好。值得注意的是，唯一与健康关系不稳健的是“是否拥有房产”，作为计划体制下福利分房的一代人，且在房价高位运行的北京，作为固定资产的房产对于老年人的真实意义值得更多的关注和微观机制的研究。

社会支持指标中，没有孤独感、子女数多的老年人健康状况可能更好，但子女数并没有统计上的显著性，这说明，总体上社会支持体系对老年人健康有积极作用。需要注意的是，“是否独居”这一指标在这里没有反映为“社会支持”的作用，而是恰恰相反，独居的老年人比非独居的老年人健康状况更好。本文认为“是否独居”在这里应该被理解为现实的代际关系互动过程——老年人只有在身体状况较好的时候才会选择独居，尤其是在北京。

在医疗资源和生活环境指标方面，是否享有国家的公费医疗并未对老年人的健康造成显著性的影响，这一点与前人的研究结论不太一致。很多研究发现，公费医疗相对于其他的一般医疗而言，仍然具有显著的优势，但在这里这种优势似乎不再表现出来。其具体原因可能要放到北京市具体的社会经济发展水平、医疗资源丰富程度和医疗卫生体制下去理解，而且这一结论在全国其他地区并不具有代表性。另一方面，住房条件会明显影响老年人的健康水平，住房条件越好的老年人，对健康具有明显的积极作用。

总而言之，从标准回归系数来看，收入、存养老钱、教育、城乡、年龄、性别、孤独感、住房条件等都是影响老年人健康水平的重要因素。

（2）健康不平等的分解计算。在回归结果的基础上，对上述健康不平等的集中指数进行分解，并以回归系数作为基础计算，得到各自变量的弹性系数和对健康不平等的贡献程度，结果见表4。

分解结果显示，直接代表老年人经济状况的收入、养老存款是影响健康不平等最主要的因素。收入的集中指数为0.06，养老存款为0.17，这说明老年人的经济状况存在着不同程度的不平等，且收入、养老存款对健康不平等的集中指数CI弹性为负，而CI值越趋向于-1，表示健康不平等程度越大，可见收入、养老存款的不平等会扩大健康的不平等，两者合计贡献了CI的51.8%。

除了直接的经济因素外，教育也对老年人的健康不平等有着高贡献率，占15.98%。教育一方面直接影响到老年人的社会经济地位、经济收入状况，另一方面也会直接决定老年人对健康知识的重视、学习、了解程度和健康习惯的坚持和养成，在不同生命周期中从多个维度影响老年人的身体健康，本文研究结论进一步显示，要更加重视提高教育水平和公平对改善健康状况的重大积极作用。

在社会支持方面，孤独感是造成老年人健康不平等的又一重大因素，占比达到 13.06%；而子女数等社会支持资源则可在某种程度上降低老年人的健康不平等。因此，良好的社会支持系统对老年人的健康有明显的积极作用，一旦老年人处于孤独等环境当中，则会对其健康产生极大的不良影响。endprint

其他变量中，城乡差异和住房条件差异均会拉大老年人的健康不平等，城乡的作用更为明显。这与我国当下二元城乡体制有着很大的关系，即使在首都北京，这种差异仍然起着极为重要的作用。

值得注意的是，房产和公费医疗享有情况并未造成拉大健康不平等的后果，甚至在某种程度上缓解了老年人的健康不平等。就房产而言，可能的解释是本文数据并未涉及對房产市场价值的测量，仅以是否拥有房产无法表达房产的真正经济价值，只能测量其部分价值从而影响模型效率。由于这一代老年人的房产都是从计划体制福利分房中获得，其对于家庭的经济价值和市场流动性并不能简单地以当下市场机制来衡量。这需要后续研究深入的讨论。从数据结果可以发现，公费医疗对于健康的弹性系数几乎为0，这说明公费医疗与老年人健康不平等程度之间不存在相关关系，本文的回归结果也证明了这一点。可能的原因是北京市拥有较完善和发达的健康医疗保障体系，医疗资源的集中程度远高于全国其他所有地区，从而使医疗资源的可及性抵消了公费与一般医疗之间的差别。

七、结论与讨论

本文利用北京市2015年第四次中国城乡老年人生活状况抽样调查的最新数据，对北京市老年人与收入相关的健康不平等情况进行了分析，通过对数正态分布的方法将序数性质的自评健康转化为基数性质的健康不良指数，以此计算出与收入相关的健康不平等集中指数，并基于此对集中指数进行分解。

北京市存在偏富人的健康不平等，且集中指数CI为-7.09%。在缺乏直接比较对象的情况下，本文与前人关于国内外居民健康不平等集中指数的计算结果进行比较。以此为基础，本文对引起老年人健康不平等的影响因素进行分解，研究结果显示：老年人的社会经济指标——收入、养老存款和教育是拉大老年人健康不平等差距的三大主要因素；而孤独感和城乡差异则紧随其后。

本文在收入、教育、年龄、性别、城乡等方面的研究结论与以往大多数研究结论相一致。不一致的结果在于，除了经济因素之外，负面的社会支持尤其是孤独的生活对老年人健康的消极影响可能比我们以往认识到的更为严重，需要得到更多地重视和关注。另外，在探讨老年人健康不平等问题时，还需要进一步探讨老年人收入和存款（流量vs存量）、老年人的房产、老年人的教育在生命周期中的累积效应等在健康不平等过程中的具体机制，而本文涉及的城乡制度和医疗资源可及性的差异，收入不平等和健康不平等之间的关系，北京市得天独厚的医疗资源对老年人健康不平等的特殊影响以及全国各地区健康不平等模式之间的差异，都是后续值得进一步探讨的内容。

本文也存在一些研究不足。本文以自评健康作为关键指标，然而至今，测量健康最常用的指标仍然是死亡率（包括婴儿死亡率、5岁以下儿童死亡率、成人死亡率等）。但随着医疗技术的进一步发展，死亡率大幅降低，死亡率和发病率等指标在反映人群健康水平上越来越不灵敏；人类在认识和处理健康问题的观点上也发生了从医学模式到生物、心理、社会、医学模式的根本转变。在此基础上，人们日益关注健康的质量维度和主观维度[27]，自评健康也越来越多地应用到社会科学等相关研究当中。虽然很多研究都表明自评健康对个人健康状况有着很好的预测作用，但应用到大范围的比较和测算当中，仍然稍显不足。另外，本文仅以北京市作为分析对象，存在一定的局限性。北京在中国的地位、资源和经济社会发展状况都十分特殊，北京市的健康不平等模式不足以代表中国绝大多数地方的真实状况。不过，本文所提出的方法是具有普遍意义的，后续研究在数据可获取的条件下，可进行全国范围的计算和比较，以期对我国的健康不平等现状及发展趋势有更广泛的理解和把握。

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