丧偶对我国老年人心理健康的影响：基于精神虚弱指数视角的研究

李阳，王振，曾智

442000 湖北省十堰市，湖北医药学院公共卫生与健康学院

目前，我国已进入人口老龄化阶段，老年人丧偶率也在不断增加。第七次人口普查结果显示，我国老年人数已达2.64 亿，占人口总数的18.70%；而丧偶老年人数已上升至5 000 万人，占老年人口总数的18.9%，相较于2010年增加了约260 万［1］。受老龄化加剧和生活节奏加快的影响，丧偶会导致老年人独居现象增加［2］；作为人类生命历程中遭遇的压力事件之一，丧偶的负面影响还涉及鳏寡者的精神健康和经济水平等层面［3］。国内外多项研究表明，丧偶对老年人心理健康具有负面影响，涉及主观幸福感、孤独感、抑郁等方面［4-7］。然而在研究过程中丧偶与健康状况之间会存在一定的内生性问题，主要来自一些遗漏变量偏误与反向因果问题，如生活环境、行为习惯、医疗资源等因素会同时影响夫妻二人健康，从而导致估计量偏误［8］。

倾向得分匹配（propensity score matching，PSM）方法可以通过减少偏差和混杂因素有效避免上述内生性问题，但目前PSM 方法在相关研究中应用较少且常采用孤独感、抑郁水平等常规评估工具对老年人心理健康进行评估。为增强研究结果的稳健性并改善传统指标带来的刻板印象。本文以虚弱指数（frailty index，FI）作为健康代理变量进行研究，通过老年个体当前心理健康评价指标中潜在风险指标所占的比例反映心理健康水平［9］，减少传统指标的局限［10］。该工具涉及抑郁风险和认知功能评估，覆盖范围较广。在老龄化、空巢化不断加剧且丧偶老年人数量持续增加的背景下，尽早有效干预丧偶老年人群心理健康是极其必要的，可在一定程度上促进健康老龄化。为此，本研究以FI 为视角，通过PSM 模型研究丧偶对老年人心理健康的影响，旨在为制订我国老年人心理健康干预方案提供依据和参考。

1 对象与方法

1.1 研究对象

本研究数据来自2018年中国健康与养老追踪调查（China Health and Retirement Longitudinal Study，CHARLS）数据库。北京大学国家发展研究院作为此项目的组织方，旨在获取我国中老年人相关数据，采用电子绘图软件（GIS）技术，通过地图法建立村级抽样框，使用多阶段与规模大小成比例的概率（PPS）抽样，调查范围包括全国28 个省（自治区、直辖市）的150 个县级单位和450 个社村级单位中的约1 万户家庭，共计19 816 名受访者（图1）。

图1 CHARLS 数据库样本抽样流程Figure 1 CHARLS database sampling process

本研究纳入60 岁及以上的老年人，同时剔除缺失数据项和非合理样本（如拒绝回答出生日期数据项的样本、家庭月消费＜100 元的样本、与配偶“长期分居”“离异”和“从未结婚”的样本），最终共纳入4 694 名研究对象。依据“是否丧偶”将纳入的研究对象分为丧偶组（644 名）和未丧偶组（4 050 名），丧偶的判定标准为：配偶已离世（具体回答为“丧偶”）；未丧偶的判定标准为：已婚且配偶未与自己长期分居（具体回答为“已婚与配偶一同居住”或“已婚，但因为工作等原因暂时没有跟配偶在一起居住”）。

1.2 一般资料收集

记录纳入老年人的性别、年龄（老年人受访时的年龄）、丧偶情况（询问受访者“您目前的婚姻状态是什么？”，将回答为“丧偶”的受访者视为丧偶；将回答为“已婚且配偶未与自己长期分居”视为“未丧偶”）、受教育水平［初等教育（小学及以下），中等教育（初中、高中和中专），高等教育（大专及以上）］、患慢性疾病种类数（受访者患有CHARLS 2018 中的健康状况和功能板块中14 种慢性疾病的种类数量，14 种慢性疾病包括高血压、血脂异常、糖尿病或血糖升高、恶性肿瘤、慢性肺部疾病、肝脏疾病、心脏病、中风、肾脏疾病、胃部疾病或消化系统疾病、情感及精神问题、与记忆相关的疾病、关节炎或风湿病、哮喘）、家庭月消费情况（每月平均花费金额）及户口类型（农业户口、城镇户口）。

1.3 老年人精神虚弱指数

精神虚弱指数的计算包含抑郁风险和认知能力2 个范畴，各项取值范围为0～1。本文采用由杨茜［11］依据既往研究结果并结合CHARLS 数据库特点构造的精神虚弱指数量表作为计算老年人精神虚弱指数的工具，能够较为综合地反映老年人心理健康水平，并在一定程度上突破传统指标的局限性。

精神虚弱指数对应问题均在精神虚弱指数量表的抑郁和认知板块中，各项取值情况详见表1。CHARLS使用ANDRESEN 等［12］和任杰等［13］修订的抑郁量表（CESD-10）评估老年人的抑郁风险，询问丧偶老年人在过去1 周内各项目所描述的心理感受和行为的自我评价。精神虚弱指数量表中关于CESD-10 的计分方式参考SEARLE 等［14］关于抑郁症状的三点划分法，总分为10 分。精神虚弱指数量表中抑郁风险评估维度在中国中老年人群中具有良好的信度和效度，CESD-10 的Cronbach's α 系数为0.78～0.81［15-16］。

表1 精神虚弱指数变量取值Table 1 Values of variables for constructing mental frailty index

认知能力评价范围包括心智状况和情景记忆能力评估［17-18］。心智状况由测试老年人的日期认知、计算水平和画图能力结果得出；日期认知评估中，受访者需回答当前的星期、日期、月份、季节和年份，每答对1 项得1 分，共计5 分；计算水平评估中，受访者回答100减7 所得值，连减5 次，每答对1 项得1 分，共计5 分；画图能力评估中，受访者将看到的图片画在纸上，成功画出得1 分；通过受访者在听到10 个词语后能够正确回忆词语的个数评估其情景记忆能力，每回忆1 个词语得1 分，共计10 分。

FI 是指个体在给定的每项健康指标的评定中存在健康风险的指标个数所占整体指标个数的比例［19］，即：

受到区域数据差异以及不同研究内容的影响，FI 的具体构建至今仍未达成统一标准，并且学者们选取的健康指标也由于数据的差异而有所不同［20］。本研究引用由杨茜［11］在相关研究中构造的精神虚弱指数：

FI_MN 为精神虚弱指数；其中N为每项构造精神虚弱指数变量的总得分，本研究N=11；Dj为第j个反映心理健康的变量对应的精神虚弱指数变量的取值，Dj=1意味着第j个心理健康变量取值为存在健康风险的状态，Dj=0 则表示第j个心理健康变量取值为健康的状况。

1.4 匹配方法

采用PSM［21］分析丧偶对老年人心理健康的影响。以是否丧偶为因变量，以性别、年龄、受教育水平、患慢性疾病种类数、家庭月消费以及户口类型为自变量，使用Logit 回归模型计算样本个体的倾向得分，即给定所有控制变量X 时，个体i 进入处理组（丧偶组）的条件概率P（Di=1|X=Xi）（Di为指示变量，当老人婚姻状态为丧偶时，Di取值为1，反之则取值为0。Xi表示影响样本 i 是否丧偶的一系列特征变量）。基于结果稳健性考虑，分别使用K 近邻匹配法、半径匹配法以及核匹配法对控制组和处理组的个体进行匹配。匹配后使用倾向得分匹配的标准偏差变化、共同支撑条形图以及核密度分布进行稳健性检验。估计平均处理效应（ATT）后，分别基于性别、户口类型和年龄段进行异质性检验。

1.5 统计学方法

采用Stata 16.0 软件进行数据分析，符合正态分布的计量资料以（±s）表示，组间比较采用独立样本t检验；非正态分布的计量资料以［M（P25，P75）］表示，采用非参数检验。计数资料以频数和构成比表示，组间比较采用χ2检验。显著性检验均为双侧检验，以P＜0.05 为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 丧偶组与未丧偶组间基线资料比较

丧偶组和未丧偶组性别比例、年龄、受教育水平、患慢性疾病种类数、家庭月消费及精神衰弱指数比较，差异有统计学意义（P＜0.05），户口类型间差异无统计学意义（P＞0.05），见表2。

表2 丧偶组与未丧偶组间一般资料比较Table 2 Comparison of general information between the widowed and non-widowed groups

2.2 丧偶预测个体倾向得分的Logit 回归分析

以是否丧偶（赋值：丧偶=1，未丧偶=0）为因变量，以性别（赋值：男性=1，女性=2）、年龄（赋值为实测值）、受教育水平［赋值：初等教育（小学及以下）=1，中等教育（初中、高中和中专）=2，高等教育（大专及以上）=3］、患慢性疾病种类数（赋值为实测值）、家庭月消费（赋值为实测值）以及户口类型为自变量，建立Logit 回归模型计算倾向得分。结果显示，患慢性疾病种类数和户口类型与丧偶无相关性（P＞0.05），性别、年龄、中等教育水平所占比例以及家庭月消费与丧偶之间存在显著相关性（P＜0.05），见表3。

表3 丧偶预测个体倾向得分的Logit 回归分析Table 3 Logit regression analysis of propensity score for widow predicting individual

2.3 匹配效果稳健性分析

本研究使用PSM 的标准偏差变化、共同支撑条形图以及核密度分布进行稳健性检验。各变量在匹配前标准化偏差较大，而匹配后下降较为显著，所选变量标准偏误绝对值均小于10%，即在匹配后处理组与控制组变量间差异显著缩小（户口类型标准偏误绝对值增加，但仍处于10%范围内）（图2）。处理组和对照组的倾向得分取值在整体上属于相同范围，即处理组与对照组的分布特征较为接近，一定程度上使匹配时损失样本的概率降低（图3）。匹配前处理组和对照组核密度函数重合部分较少，匹配后两者的核密度函数重合度大幅提升，说明匹配后模型总体拟合程度较好（图4）。

图2 倾向匹配后的标准偏差变化Figure 2 Change of standard deviation after tendency matching

图3 倾向得分共同支撑条形图Figure 3 Bar chart of common support for tendency score

图4 倾向匹配前后的核密度分布比较Figure 4 Comparison of nuclear density distribution before and after propensity matching

2.4 丧偶对FI_MN 影响的分析

基于结果稳健性考虑，本研究分别使用k 近邻匹配法、半径匹配法和核匹配法分析丧偶对FI_MN影响。匹配方法对结果影响很小，匹配后ATT 值为0.054～0.055，即丧偶后老年人心理健康水平有所下降，3 种匹配方法结果均有统计学意义（P＜0.001），见表4。

表4 丧偶对老年人精神虚弱指数影响的估计结果Table 4 Estimated results of the effect of widowhood on the mental frailty index of the older adults

2.5 异质性检验

基于性别、户口类型和年龄段分别划分样本进行PSM 分析，结果显示，丧偶对老年人FI_MN 的影响存在城乡与年龄段差异，但无明显的性别差异。其中，农村老年组匹配后ATT 值为0.072～0.075，具有统计学意义（P＜0.001），而城镇老年组匹配后ATT 值无统计学意义（P＞0.05）；低龄段（60～69 岁）匹配后ATT 值为0.061～0.081，具有统计学意义（P＜0.01），高龄段（80岁及以上）匹配后ATT 值为0.067～0.078，具有统计学意义（P＜0.05），而中龄段（70～79 岁）匹配后ATT 值无统计学意义（P＞0.05），见表5。

表5 基于性别、户口类型和年龄段的异质性检验Table 5 Heterogeneity test based on gender，household type and age

3 讨论

3.1 丧偶对老年人心理健康造成负面影响

本研究基于2018年CHARLS 数据库分析丧偶对我国老年人心理健康的影响情况，以FI_MN 表示心理健康水平。本研究结果表明，老年人心理健康水平会受到丧偶带来的负面影响，这与国内外关于丧偶对老年人心理健康的影响研究结果相一致［22-25］，考虑与以下原因有关：老年夫妻在日常生活中总会相互扶持，而丧偶导致原有来自配偶的照顾、陪伴和安慰等精神关怀方式缺失；婚姻状态的变更也可能代表着经济和社会支持的下降，给老年人心理、日常生活上带来孤独感和诸多不便［26］。此外，生育率下降和子女倾向于外地就业导致老年人可能同时缺乏配偶和子女的陪伴，从而降低丧偶老年人心理健康水平［27］。丧偶对老年人心理健康造成的负面影响不受性别差异影响，这与国内外相关研究结果一致［7,28-29］。

3.2 丧偶对老年人心理健康的影响存在城乡差异

本研究表明，相比于城镇老年人，丧偶对农村老年人心理健康的影响更为明显，但对城镇老年人的影响不明显，这与谭翠莲等［26］、吴晓莲等［30］的研究结果相一致，可能与农村老人因晚年收入来源匮乏、机体功能衰退、缺乏子女陪伴等更容易出现抑郁、孤独等负面情绪有关，此种背景下若经历丧偶事件，老年人将因缺乏精神照顾出现心理障碍［31］。目前我国农村地区的家庭分工模式仍以“男主外，女主内”为主，对于农村女性老年人来说，配偶的离世可能代表着经济来源的减少甚至丧失，以及需要承受一定的经济负担和心理压力，而由于城乡经济具有明显差异，农村老年人的子女为了较高收入选择留在城市工作，使老年人空巢化问题加剧，因此农村老人丧偶后的孤独情绪会更加严重［26］。当前我国农村地区较低的医疗资源配置效率以及有待加强建设的卫生服务网络等因素，均导致农村老年人在丧偶后的自身健康难以得到有效保障，从而对心理产生不良影响。

3.3 丧偶对老年人心理健康的影响存在年龄段差异

本研究结果显示，丧偶对低龄段与高龄段老年人心理健康影响较为显著，但对中龄段老年人影响不明显。由于低龄段老年人对配偶依赖程度更高，并且常对死亡更加敏感，他们在面对孤独时，在与人交际、随和性和对改变接受性方面恢复能力较低，需更长的过渡期去适应失去配偶的生活，而进入中龄期的老年人心理素质更强，得到子女和社会的支持更多，具有一定的心理准备，更容易接受丧偶的事实［32］。当老年人进入高龄段后，由于活动能力明显受限以及社交圈极度缩小，配偶的陪伴与支持对提高老年人生活质量起着关键作用［33］，因此丧偶给高龄段老年人带来的精神痛苦也较为明显。

综上，本研究基于CHARLS 数据库，以FI_MN 作为代表心理健康的变量，采用PSM 针对丧偶对老年人群心理健康的影响开展研究。丧偶对老年人心理健康造成显著的负面影响，且丧偶对老年人心理健康影响存在城乡与年龄段差异，但无明显的性别差异。其中丧偶对农村老年人的影响较城镇老年人更为显著，对低龄段和高龄段老年人的影响较中龄段老年人更为显著。因此，应重点关注丧偶老年人的心理健康状况，尤其是居住在农村地区、低龄段和高龄段的老年人。首先，应提供精神关怀，合理安排走访志愿者，给予丧偶老年人社会心理支持与帮助；其次，为增加丧偶老年人心理健康保障，政府应逐步完善遗属养老金和配偶联合年金制度，从经济层面提供一定的支持，提升丧偶老年人的生活质量与幸福感，缓解抑郁情绪；另外，还应进一步完善农村医疗服务系统，提高农村医疗卫生资源的配置效率，缓解躯体疾病因素对老年人心理带来的冲击。

本研究基于精神虚弱指数，对老年人心理健康进行评价和分析，改善了对丧偶老年人心理健康影响因素的刻板印象。同时，本研究也存在一定的局限性：研究中的心理健康指标未涉及家庭支持与社会参与等因素，所选控制变量有待完善，未进行相关影响机制的分析，研究结果准确性有待进一步验证，未来可基于此继续深入研究。

作者贡献：李阳、王振负责本研究构思与设计，并确定研究的可行性；李阳负责论文的撰写与数据收集；王振负责数据的整理与统计学分析，并对分析结果进行相关解释，以及论文的修订；曾智负责文章的质量控制及审校，对文章整体负责。

本文无利益冲突。