双向代际经济支持对老年慢病人群就医行为的影响分析

蒋自程,李德勋,叶贻忠,刘欢,邓晶

1.安徽中医药大学医药经济管理学院,安徽 合肥 230012;2.数据科学与中医药创新发展安徽省哲学社会科学重点实验室,安徽 合肥 230012

伴随着我国人口老龄化程度不断加深,老年群体罹患慢性病的比例不断上升,2019年我国因慢性病导致的死亡占总死亡88.5%,严重威胁健康[1]。代际经济支持是老年慢性病群体发生就医行为的主要经济来源,也是能否充分利用医疗资源的关键。老年群体同时也要承担隔代照顾[2],一定程度上影响老年人身心健康。对成功老龄化的实现也需要考虑代际经济支持。

回顾已有文献,在代际经济支持的研究上:代际经济支持是代际支持的一个重要方面,同时它又包括父母提供子女帮助的单向亲代支持,又包括父母接受子女帮助的单向子代支持[3]。既有学者[4-5]从单向代际经济支持的角度分析了对老年人健康、医疗服务利用等的影响,如张芬在代际支持与老年心理健康的研究中认为子女的经济支持有利于减缓老年人抑郁倾向,帮助老人保持心理健康。也有部分学者[6-11]从双向代际经济支持的视角更加全面的分析代际经济支持的特点和影响作用,如李炳松[7]分析了代际经济互助对老年人心理健康的影响。在慢性病就医行为的影响因素研究上:除基本人口学特征外,其他社会因素受到关注。如从医疗保险、居住地、健康机会、养老保险、代际支持等角度分析老年人健康的影响[12-15]。

虽然代际经济支持对老年人的身体健康、心理健康、自评健康得到广泛讨论,但结论不尽相同。研究视角上多从老年人接受子女经济帮助的单向视角,此外,关于代际经济支持对就医行为的影响较为薄弱。本研究试图从双向代际经济支持的视角,采用中国健康与养老追踪调查(CHARLS )2018年数据库,使用二元Logit回归模型、考察双向代际经济支持对老年慢性病就医行为的影响,以期优化老年人慢性病就医行为,促进健康。

1 资料与方法

1.1 数据来源

本文数据来源于中国健康与养老追踪调查(China Health and Retirement Longitudinal Study, CHARLS)。CHARLS包含中国45岁及以上中老年人家庭和个人的高质量微观数据,学者多用以分析我国人口老龄化问题,推动老龄化问题的跨学科研究。CHARLS全国基线调查于2011年开展,覆盖150个县级单位,450个村级单位,约1万户家庭中的1.7万人。CHALRS的问卷设计参考了国际经验,数据质量得到国际、国内认可。项目采用了多阶段抽样,在县/区和村居抽样阶段均采取PPS抽样方法[16]。本文数据选自2018年的追访问卷库,共计19 816个访户,包括基本信息、家庭、健康状况和功能、认知和抑郁、医疗保健与保险、工作和退休、养老金、收入支出与资产等模块。数据涵盖了本次研究需要的代际经济支持指标和老年慢性病就医行为等变量内容,且样本容量较大,覆盖面广,可以反映中国老年人慢性病群体的基本面貌。筛选标准:① 删除60岁以下年龄群体;② 删除非慢性病人群;③ 删除对应变量存在缺失值数据;④ 删除异常值数据。共纳入老年人慢性病人群4377条。

1.2 变量选择

核心解释变量:代际支持包括子女经济支持、情感支持、日常生活支持3个方面。本文仅重点研究经济支持这一方面,并从亲代和子代两个角度衡量双向代际经济支持。在本文中,子代经济支持指子女向父母提供金钱或物质帮助,以保障和满足父母日常生活需求。亲代经济支持指父母向成年子女提供金钱或物质帮助,提高子女生活水平。本文在研究中将子代经济支持和亲代经济支持作为核心解释变量,根据过去一年中父母收到所有子女的食物支持与现金支持的数额,从未收到经济支持的赋值为“0”,收到经济支持的赋值为“1”;过去一年中父母提供给所有子女的食物支持与现金支持的数额,从未提供经济支持的记为为“0”,提供经济支持的记为为“1”。

因变量:因变量根据“过去一个月里,您是否去医疗机构看过门诊或者接受过上门医疗服务?”和“过去一年内您住过院吗?”的回答,任一回答“是”,赋值为“0”,没有赋值为“0”,形成“就医行为”变量。

控制变量:安德森卫生服务利用模型广泛应用与卫生体系评价和卫生服务研究。该模型认为个人就医行为主要受4种因素影响,即倾向性特征,包括性别、年龄、居住地、婚姻状况,文化程度等[17]。能力资源包括经济状况、医疗保障与保险等,需要因素包括自平健康状况等。因此在研究中将这些因素纳为控制因素。具体赋值和变量选择见下表1。

表1 变量名称和定义

1.3 研究方法

本文的研究目的是分析双向代际经济支持对老年人慢性病就医行为的影响,二元Logit模型的被解释变量是二分类变量,模型常用于研究分类概率与解释变量之间的关系。被解释变量“是否存在就医行为”为分类数据且值设定位“0”或“1”,因而可以适用于二元logit回归分析方法。根据前文的变量定义,其模型表达式设定为:

(1)

其中(1)式中,P为发生就医行为的概率,1-P为不发生就医行为的概率;ɑ为模型的截距项;X为自变量;β为待估计参数;β为误差项。

2 结果

2.1 描述性统计

调查对象共4 377人,平均年龄69.6岁;男女比例基本平衡,女性(49.2%)略低于男性(50.8%);约69%有配偶,占绝大部分;文化程度中,小学及以下比例最高(46.7%),文盲人群(26.6%)和初中或高中人群(25%)比例相近;样本人群的居住地大部分为农村,占比73.9%,居住地在乡镇占比26%;从能力资源上看,63.8%的人群参与了养老保险,96.6%的人群有医疗保险,调查人群的月收入平均为959.2元。大部分月收入水平较低,仍有11.03%没有工资收入、退休金或养老金、各类补助;从需要因素上看,自评健康好或很好(21.4%)和不好或很不好(23%)相近,约一半比例健康状况为一般。慢性病患者发生就医行为占比41.1%,没有发生就医行为的占比58.9%,其中农村老年人就诊率为41.9%,乡镇老年人就诊率为38%;关于子代经济支持,85.9%的人群都收到子女经济帮助,仅有14.1%不存在代际经济支持;亲代经济支持中,一半以上(60.38%)没有向子女提供经济帮助,39.42%的老年人向子女提供了经济帮助。见表2。

2.2 回归分析

本文采取二元logit回归分析的方法,考察双向代际经济支持对慢性病就医行为的影响。在此过程中,逐步加入其他控制变量到模型中,进一步观察模型的稳定性及控制因素对被解释变量的影响,结果见表3。

模型一只加入核心解释变量代际经济支持,结果显示,双向代际经济支持对就医行为都有显著影响(P<0.05),但不同的是子代经济支持对就医行为是促进作用,亲代经济支持对就医行为是阻碍作用。模型二在模型一的基础上加入了控制变量中的倾向因素、能力因素和需要因素,结果显示,年龄、医疗保险、自评健康对就医行为有显著影响(P<0.05),性别、居住地、文化程度、婚姻状况、养老保险、月收入的影响不显著(P>0.05)。在这一过程中,结果表明核心自变量的子代经济支持始终对就医行为具有显著的促进作用(P<0.05)。

表2 变量的描述性统计

表3 二元logit回归分析

3 讨论

3.1 老年人慢性病群体发生就医行为较低

本研究结果显示,老年人慢性病群体发生门诊或住院行为仅41%,农村地区为41.9%,乡镇居民为38%。结合史文龙[18]研究结果,两周内患病的慢性病患者占比高达82.23%。表明我国老年慢病人群的卫生服务需求大,但实际卫生服务利用较低,我国老年人慢性病群体就诊率整体上偏低。健康信念模式认为采纳健康行为需要具备个体的健康信念即知觉到某种疾病的威胁,进而可能采取某种行为。由于慢性病的病程较长,不会直接威胁生命,危险因素不易被感知,再加上老年人对疾病防范意识差、慢性病素养较低,更倾向于自我医疗[19]。另一方面,慢性病患者需要长期服药以控制病情,但老年人群体的收入较低,经济能力差,很少主动采取就医行为。这些因素都会限制老年人慢性病群体的就医行为,影响医疗资源的使用和促进健康。

3.2 子代经济支持对慢性病就医行为有显著的正向影响关系

研究结果显示,子代经济支持因素始终对就医行为影响显著。表明代际经济支持对就医行为产生显著的正向影响关系,这与学者朱梦琦结论一致[20],而卢俊红研究表明子女的代际经济支持对老年人就医行为影响无统计学意义[21]。杨桂宏更近一步研究表明代际支持对农村老年人是否门诊的影响并不明显,但对住院行为影响明显[22]。但都说明子女向父母提供经济帮助,可以提高老年人经济水平,区别在于老年人对经济支持的用途。应重视子代经济支持的作用。

3.3 亲代经济支持对慢性病就医行为没有显著的影响关系

研究结果显示,在不纳入控制因素时,亲代经济支持会阻碍就医行为。可能原因是老年人向子女提供经济帮助,一定程度上会挤出自身医疗消费。但纳入控制因素后,受年龄、经济条件、自评健康等混杂因素干扰,亲代经济支持对老年慢病就医行为的影响程度有所降低,亲代经济支持对就医行为不再有显著影响,但不可否认长期亲代经济支持仍然会对老年慢病就医行为存在“挤出”效应。如侯梦瑶[3]研究得出亲代支持对老年人住院服务利用的影响并不显著,认为亲代经济支持对老年人医疗消费的挤出效应在疾病较轻时才表现明显, 但对老年人住院服务利用仍有“间接”影响,不容忽视。薄赢[8]则认为老年人和成年子女之间的代际经济支持无论对老年人医疗消费在显性方面的影响是否显著,对老年人的健康都具有一定程度的促进作用,表现在医疗资源数量的利用、医疗资源的健康产出效率等方面,因此,我们同样应关注亲代经济支持对老年慢病人群就医行为的影响,关注老年慢病人群自身条件,合理控制亲代经济支持。

3.4 其他控制因素对就医行为的影响不同

二元logit回归分析显示,居住地、婚姻状况、文化程度对就医行为影响不显著,这与其他学者研究结论不同[9,12]。意味着居住地、是否有配偶、文化程度差异对就医行为的影响有所减弱。可能原因是相关政策的出台,特别是2015年从国家层面上提出了县域医疗服务一体化管理概念,各地都开展了县域医共体的探索与实践。县域医共体的实行,拉进了村卫生室与乡镇卫生院、县医院之间距离,优化了县域内患者就诊流向的结构[23]。分级诊疗的推广使不同居住地的慢性病群体可以享受同质化服务,城乡医疗服务差异缩小;再加上交通条件的改善,落后地区医疗水平的提高,提升了慢性病群体的卫生服务可及性。养老机构、社区卫生服务机构、全科医生、上门护理服务等第三方老年人服务机构的逐渐推广,慢性病群体对配偶的依赖性降低;虽然其他学者研究表明文化程度高的老年人就医意识高,但本研究并未发现这一现象,可能样本数据的文化水平比较均衡。总之,倾向特征对慢性病就医行为的影响减小,是有利于缩小这些控制因素对就医行为的差距,促进医疗服务公平性。在需要特征方面,自评健康较差的老年人慢性病群体就医行为较高,自评健康一般和好的老年人慢性病群体就医行为较低,这也与现实相符。反映了患者的健康状况,决定患者是否需要就医。能力资源方面,医疗保险的参与也会影响就医行为,这与其他学者研究一致[24],表明医疗保险是就医行为的促进因素。但养老保险和月收入对就医行为作用尚未显现。分析原因可能是,医疗保险的补偿作用减少了患者医疗支出,而养老保险的作用是增加患者收入且保险金额较少,对就医行为的影响较弱。本研究以老年人的月收入(包括工资收入、退休金或养老金、各类补助)衡量能力资源条件,但老年人的月收入整体上偏低,因此对就医行为的促进作用不显著。

4 建议

4.1 个人层面上应提高患者就医意识

慢性病患者是慢性病管理的最小单元,充分利用医疗资源,提高就诊率有利于减少慢性病并发症的危害。因此社区卫生工作者、全科医生、健康管理人员应向老年人宣传有关慢性病防范知识,改变对疾病的认识,提高慢性病防范素养和就医意识。一旦身体出现不适,老年人应及时到医院或诊所就诊,通过医生的检查、询问及时控制病情,还可以通过常规体检进行健康筛查,做到早预防;老年人自身可以通过手机、电视、医院慢性病知识科普等多种途径了解慢性病防范知识和用药知识,促进合理用药,做到早干预。

4.2 家庭层面上应发挥子代经济支持作用

家庭“向上”的代际经济支持对农村老年人的生理功能有积极影响[25],应注重家庭成员在老年人慢性病就医行为的促进作用。在家庭层面上,家庭成员应提供必要的经济帮助,特别是农村地区,老年人经济来源主要依靠子女提供。门诊医疗费用相对较低,一旦需要住院,老年人自我经济能力无法负担的情况下,则不得不依赖子代的经济支持。除此之外,家庭成员的情感支持、日常生活支持也会影响就医行为并与经济支持相互替代。因此,家庭成员也应关注老年人健康、督促及时用药和就医。

4.3 国家层面上应发挥政策保障作用

在控制因素上,医疗保险很大程度上促进了老年就医行为,但养老保险的作用并未完全体现出来。政府应该投入更多的资源来加强老年人的社会保障和医疗保险,提供强大的财政支持来帮助减轻家庭负担[26]。老年人的经济独立可以优化代际支持的健康效应,保障措施的完善可以提高老年人收入水平。因此,国家应提高慢性病的政策支持力度,减少门诊和住院费用,让老年人看得起病。

利益冲突无