內(nèi)容提要 在快速老齡化和高齡化背景下,老年人失能問題日益凸顯,成為影響老人心理健康的重要“壓力源”。文章基于2011-2015年中國健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查的三輪數(shù)據(jù),構(gòu)建了“時點(diǎn)-個人-社區(qū)”的三層線性模型,首先在時點(diǎn)層面呈現(xiàn)了失能水平的提高對老年人抑郁傾向的增促作用;進(jìn)而通過跨層交互效應(yīng)分析發(fā)現(xiàn):重度失能所引發(fā)的消極心理后果在高齡段會有所減弱;而在社區(qū)層面,社區(qū)的衛(wèi)生條件、文化娛樂氛圍和老年支持環(huán)境都可有效緩解老人從非失能轉(zhuǎn)為輕度失能、以及發(fā)生重度失能時對心理健康的不利影響。因此,關(guān)注失能對老年人所產(chǎn)生的“由身至心”效應(yīng),應(yīng)認(rèn)識到低齡老人較高齡老人在面對重度失能時心理更為脆弱的一面,同時在社區(qū)層面,通過改善生態(tài)衛(wèi)生環(huán)境、廣泛開展文化娛樂活動、完善老年人保障體系等措施,不斷深化社區(qū)環(huán)境對失能老人的心理建設(shè)作用,充分體現(xiàn)“以社區(qū)為依托”這一養(yǎng)老體系重要組成部分的豐富內(nèi)涵。
隨著我國人口老齡化的快速推進(jìn),老年人失能問題日益引起社會的普遍關(guān)注。根據(jù)中國老齡科學(xué)研究課題組(2011)的預(yù)測,2010年末全國城鄉(xiāng)部分失能和完全失能老人約3300萬,占總體老年人口的19%。張文娟和魏蒙(2015)基于三套全國性的大型老年人抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行估算,認(rèn)為2010年前后中國城鄉(xiāng)老年人失能率也都超過了10%。張立龍和張翼(2017)基于2008-2011年中國老年人健康長壽影響因素調(diào)查數(shù)據(jù)構(gòu)建多增減生命表,發(fā)現(xiàn)在65-67歲老年人的余壽中無法完全自理的時間占到37%,而80-82歲老年人的余壽中無法完全自理的時段則達(dá)到63%。盡管不同數(shù)據(jù)來源的數(shù)字間存在一定差別,但顯而易見,失能已成為許多老年人后續(xù)生命歷程中相當(dāng)大的組成部分。這為我國的健康老齡化進(jìn)程和建立健全養(yǎng)老服務(wù)體系帶來了挑戰(zhàn)。
由于身體功能的受限,失能不僅是引發(fā)肥胖、骨質(zhì)疏松、心血管疾病及其他諸多慢性病的風(fēng)險因素(Kinne et al.,2004;Liou et al.,2005;Rosso et al.,2011;Wisdom et al.,2010),還容易產(chǎn)生“由身至心”的遞推效應(yīng),對老人的心理健康產(chǎn)生不利影響。壓力過程理論(stress process theory)認(rèn)為,身體失能就如同突發(fā)的家庭變故、長期的經(jīng)濟(jì)困難等境遇一樣,是一種重要的“壓力源”(stressor),它會降低個體的自我效能感、對自身生活的掌控感、以及所覺察到的社會支持,并由此對心理健康狀況產(chǎn)生消極影響(Pearlin & Bierman,2013)。近期一些國內(nèi)研究也發(fā)現(xiàn),身體失能會顯著降低老人的心理健康和幸福感(丁百仁、王毅杰,2017;李建新、劉保中,2015)。
雖然身體失能與心理健康之間的負(fù)向關(guān)系是國內(nèi)外學(xué)者的共識,但鮮有研究進(jìn)一步展現(xiàn)這一身心關(guān)聯(lián)背后更為細(xì)致豐富的社會事實,特別是未能就這一關(guān)聯(lián)在不同人群、不同地域之間可能存在的異質(zhì)性展開進(jìn)一步探討。首先,一個非常值得關(guān)注的方面是年齡差異。隨著預(yù)期壽命的不斷延長,我國老年人口內(nèi)部的年齡結(jié)構(gòu)也在進(jìn)一步老化,年齡分布不斷向高齡段偏移。盡管年齡增長與失能風(fēng)險呈正相關(guān)(Verbrugge & Yang,2002),但在進(jìn)入老年階段后,心理健康狀況是否會隨著年齡的增長表現(xiàn)出明確的變動趨勢,學(xué)術(shù)界并未形成一致的認(rèn)識(Yang & George,2005)。以往經(jīng)驗研究也并未直接探討在“身體失能——心理健康”這一關(guān)聯(lián)上,究竟是低齡老人還是高齡老人會更加脆弱?具體來講,如果失能對心理健康的不利影響隨著老年人年齡的增長而增大,那么,致力于提升老年人心理健康的養(yǎng)老服務(wù)體系就應(yīng)該向高齡失能老人傾斜;反之,如果失能對低齡老人造成更大的心理后果,則低齡失能老人的心理健康狀況就應(yīng)得到更多的關(guān)注。
其次,在地域?qū)用?,盡管社區(qū)在老年人、特別是失能老人的長期照料和護(hù)理中發(fā)揮著日益重要的依托作用,但鮮有研究探討“身體失能—心理健康”這一關(guān)聯(lián)是否會隨著社區(qū)環(huán)境的不同而有所差別。事實上,伴隨持續(xù)的低生育率和大規(guī)模的人口流動,主要依靠家庭的傳統(tǒng)養(yǎng)老模式難以為繼,社區(qū)作為老年人除家庭之外最主要的生活和活動空間,勢必要承擔(dān)起更多的養(yǎng)老責(zé)任,這也是我國一直致力于健全“以社區(qū)為依托”的養(yǎng)老體系的現(xiàn)實基礎(chǔ)。近些年,社區(qū)環(huán)境在提高中國老人心理健康方面所扮演的重要角色日益引起學(xué)界的關(guān)注(Li et al.,2015;Liu et al.,2016;Wang et al.,2018;靳永愛等,2017)。特別值得注意的是,一些研究顯示社區(qū)環(huán)境的改善可能對“處境不利”的老人起到額外保護(hù)作用。例如,一項研究發(fā)現(xiàn),社區(qū)的文化娛樂環(huán)境可以顯著減緩老年人因身體健康狀況下降增加的抑郁程度(Liu et al.,2016)。另一項研究則發(fā)現(xiàn),社區(qū)文化活動的開展還可以降低獨(dú)居對老年人精神健康的不利影響(靳永愛等,2017)。不過,社區(qū)的結(jié)構(gòu)性特征是多維度的,由于所使用數(shù)據(jù)信息的限制,以往相關(guān)研究對社區(qū)環(huán)境的測量都較為單一,因而未能系統(tǒng)呈現(xiàn)不同維度的社區(qū)資源在調(diào)節(jié)老年人失能與心理健康之間關(guān)系上的有效性。
此外,從數(shù)據(jù)使用來看,以往的相關(guān)研究大多是對某個單一時點(diǎn)的橫截面調(diào)查數(shù)據(jù)的分析,這種做法難免存在缺陷:這不僅在方法上面臨因果推論的困難,而且更為重要的是,它忽視了這樣一個事實,即老年人的失能水平是變動不居的,在一段時間內(nèi),大部分老年人都有可能在不同程度的失能狀態(tài)之間不斷進(jìn)入和退出,而老年人的心理健康狀態(tài)也可能隨之變動(Yang & George,2005)。更為重要的是,在殘障研究文獻(xiàn)中,個體的心理健康會隨著殘障的發(fā)生迅速降低,但(由于心理彈性)也會隨著殘障狀態(tài)的持續(xù)慢慢出現(xiàn)回升,這就是所謂的殘障悖論(the disability paradox)(Albrecht & Devlieger,1999;Uppal,2006)。因此,僅憑借橫截面數(shù)據(jù)無法展現(xiàn)老年人身體失能程度變化與心理健康狀態(tài)變化之間豐富的動態(tài)關(guān)系。
綜上,本研究基于全國代表性的中國健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查數(shù)據(jù),構(gòu)建了“時點(diǎn)-個人-社區(qū)”的三層線性模型。首先呈現(xiàn)老年人失能水平的歷時變動對其心理健康產(chǎn)生的影響;其次,在此基礎(chǔ)上,進(jìn)一步考察“身體失能-心理健康”之間的關(guān)系是否存在年齡上的差異,以及社區(qū)環(huán)境的不同維度是否會對這一關(guān)系起到顯著調(diào)節(jié)作用。在失能水平的測量上,本研究將結(jié)合已有文獻(xiàn)(Yang & George,2005)和調(diào)查數(shù)據(jù)豐富的量表信息(包括ADL量表、IADL量表和Nagi量表)(Katz et al.,1963;Katz et al.,1970;Nagi,1976),將老年人劃分為4檔:非失能,輕度失能、中度失能和重度失能,展現(xiàn)不同程度失能狀態(tài)的變動所產(chǎn)生的心理后果。在社區(qū)環(huán)境的考察上,本研究將在控制社區(qū)城鄉(xiāng)屬性和社會經(jīng)濟(jì)狀況的條件下,側(cè)重考察社區(qū)的衛(wèi)生條件、文化娛樂氛圍、生活便利程度和老年保障環(huán)境四個維度的結(jié)構(gòu)性特征是否都能夠?qū)Σ煌艹潭壤先说男睦斫】禒顩r發(fā)揮積極作用。
本研究使用了來自“中國健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查”(China Health and Retirement Longitudinal Study,簡稱 CHARLS)已經(jīng)公布的三輪追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)(2011,2013,2015)。該調(diào)查由北京大學(xué)國家發(fā)展研究院實施,是一項基于多階段、概率與規(guī)模成比例的全國代表性抽樣,目標(biāo)人群為中國45歲以上的中老年人。在2011年的基線調(diào)查中,CHARLS在全國28個省中150個區(qū)縣的450個村居展開,在個人層面詳細(xì)收集了涉及被訪者及其配偶的基本人口特征、家庭背景、個人健康狀況、健康行為以及養(yǎng)老保障等方面的內(nèi)容,這些信息都在后續(xù)追訪中多次獲得。此外,CHARLS基線調(diào)查還通過社區(qū)問卷采集了諸如經(jīng)濟(jì)發(fā)展、人口狀況、居住環(huán)境、醫(yī)療和文化娛樂等多方面的社區(qū)結(jié)構(gòu)性特征。
本研究將研究對象的年齡下限設(shè)定為60歲。同時,由于該調(diào)查不僅將每個家庭中隨機(jī)抽取的一名45歲及以上的成員作為“主要被訪人”,還調(diào)查了主要被訪人的配偶,本研究刪除了配偶樣本部分,這樣便無須考慮由家庭內(nèi)部成員之間的非獨(dú)立性而引起的模型估計偏誤。在此基礎(chǔ)上,進(jìn)一步刪除掉在追蹤調(diào)查時段內(nèi)因死亡、失聯(lián)、拒訪等原因。最后,對于在所使用變量上具有缺失信息的個案,使用MICE方法(multiple imputation by chained equations)進(jìn)行了多重插補(bǔ)處理(White et al.,2011)。由于每個老年人包含多個時點(diǎn)的信息,最終的樣本包含了3115位老人的9344個時點(diǎn)數(shù)據(jù),這些老人分布于436個村居。
在因變量的測量上,本研究使用了抑郁程度來反映心理健康狀況。在CHARLS的歷次調(diào)查中,老年人抑郁程度的測量都統(tǒng)一采用了流調(diào)中心抑郁量表(Center for Epidemiologic Studies Depression Scale,簡稱CES-D)。CES-D有多個版本,CHARLS問卷使用的是包含了10個問題的縮略版(Andresen et al.,1994)。其中的8個問題詢問了被訪者在過去一周內(nèi)出現(xiàn)各種抑郁癥狀的頻繁程度,另外2個問題則詢問了老年人積極情緒的頻繁程度,目的在于通過反向提問方式來降低回答偏誤。每個問題都設(shè)計了4個選項,依次是:0表示“很少或者根本沒有(<1天)”,1表示“不太多(1-2天)”,2表示“有時或者一半的時間(3-4天)”,3表示“大多數(shù)時間(5-7天)”。該量表在測量中國老年人的抑郁程度上具有很好的信度和效度(Boey,1999)。在CHARLS的三輪調(diào)查中,該量表在60歲及以上老年人群體中的內(nèi)部一致性都比較高(Cronbach’s alpha系數(shù)依次是0.81、0.76和0.80)。在對詢問積極情緒的2個問題進(jìn)行反向編碼之后,所有問題加總后的得分范圍是0-30。因此,得分越大,表明抑郁程度越高。
測量老年人的失能水平使用到了CHARLS歷次調(diào)查中都包含的三個量表:ADL量表、IADL量表和Nagi量表。ADL量表(Katz et al.,1963)測量的是老年人最基本的自我護(hù)理能力,在問卷中包含6個方面:穿衣、洗澡、吃飯、上下床、如廁、控制大小便。IADL量表(Kats et al.,1970)測量的是老年人獨(dú)立生活的基本能力,在問卷中包括5個方面:做家務(wù)、做飯、購物、管理錢財、自己吃藥。Nagi量表(Nagi,1976)測量的是一些更為寬泛的項目,在CHARLS問卷中包括了6個條目:久坐后能否站起、連續(xù)爬幾層樓梯、彎腰/屈膝/下蹲、手臂沿肩向上伸展、提10斤的重物、從桌上撿起一枚硬幣。老年人在上述量表任何一個條目上回答“無法完成”或“需要幫助”都意味著一定程度的失能。此外,按照已有文獻(xiàn)的做法(Yang & George,2005),本研究將失能狀態(tài)做了進(jìn)一步劃分:僅在Nagi量表中表現(xiàn)出功能受限為輕度失能,在Nagi量表和IADL量表中都表現(xiàn)出功能受限為中度失能,若在ADL量表中存在功能受限則為重度失能。表1列出了老年人在不同量表上有受限時所對應(yīng)的失能水平。
表1 基于Nagi、IADL和ADL三套量表對失能水平的操作化
另外兩個關(guān)鍵自變量是老年人的年齡和社區(qū)環(huán)境。此處的年齡變量特指老年人在基線調(diào)查時的年齡。盡管被訪者的年齡在之后的追訪過程中不斷增長,但不同老年人的年齡隨時間推移的漲幅是相同的,因此本研究僅使用了基線調(diào)查時的年齡信息。此外,為了考慮年齡潛在的非線性效應(yīng),模型中還加入了年齡的平方項。在社區(qū)環(huán)境方面,本研究重點(diǎn)考察了社區(qū)環(huán)境的四個維度,并相應(yīng)構(gòu)建了四個社區(qū)發(fā)展指數(shù):生態(tài)衛(wèi)生指數(shù)、文娛發(fā)展指數(shù)、生活便利指數(shù)和老年支持指數(shù)。其中,生態(tài)衛(wèi)生指數(shù)是三個問題的加總:社區(qū)是否有下水道系統(tǒng),社區(qū)的生活垃圾是否有垃圾車定期運(yùn)走處理和社區(qū)是否有公共廁所;文娛發(fā)展指數(shù)是8個問題的加總,這些問題分別詢問了社區(qū)是否有籃球場、游泳池、露天健身器材、乒乓球桌、棋牌活動室、乒乓球室、書畫協(xié)會以及舞蹈隊或者其他鍛煉隊;生活便利指數(shù)是12個問題的加總,分別詢問社區(qū)是否有幼兒園、小學(xué)、初中、高中、郵局、圖書室、派出所或警務(wù)室、銀行、電影院或劇院、便利店、農(nóng)貿(mào)市場以及超市;老年支持指數(shù)是7個問題的加總,分別詢問了社區(qū)是否有協(xié)助老弱病殘的組織、老年活動中心、老年協(xié)會、養(yǎng)老院、醫(yī)療保健中心以及是否給65歲以上老人發(fā)放補(bǔ)助和是否給80歲以上老人發(fā)放補(bǔ)助。上述所有問題都是詢問“是否”的二分測量(0=否;1=是),因此,社區(qū)的生態(tài)衛(wèi)生指數(shù)、文娛發(fā)展指數(shù)、生活便利指數(shù)和老年支持指數(shù)的得分區(qū)間分別是0-3、0-8、0-12和0-7。
此外,為充分考慮分析數(shù)據(jù)的多層嵌套結(jié)構(gòu),本研究還在時點(diǎn)、個人、社區(qū)三個層面分別引入了一系列控制變量。其中,時點(diǎn)層面控制了老年人在歷次調(diào)查中的婚居模式(1=已婚且與配偶居住,0=其他)、是否由代答人完成調(diào)查(0=否,1=是)以及家庭經(jīng)濟(jì)狀況,后者的測量使用了家庭擁有的冰箱、洗衣機(jī)等17件物品中的種類。個人層面控制了性別(0=男,1=女)和教育水平(1=小學(xué)及以下,2=初中,3=高中及以上);社區(qū)層面則控制了老年人所居住社區(qū)根據(jù)國家統(tǒng)計局劃分標(biāo)準(zhǔn)所確定的城鄉(xiāng)屬性(0=農(nóng)村,1=城鎮(zhèn))以及訪問員對社區(qū)社會經(jīng)濟(jì)水平的總體評價(1-7)。變量的統(tǒng)計描述見表2??梢钥吹剑瑥?011-2015年,追蹤樣本中非失能者的比例不斷降低,中度和重度失能者的比例不斷升高,但老年人抑郁傾向得分隨時間的變動趨勢并不明顯。
表2 老年人各層次特征變量的統(tǒng)計描述
本研究基于追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)和多層線性模型,在時點(diǎn)層面分析老年人身體失能水平變動對心理健康狀況所產(chǎn)生的影響,并關(guān)注“身體失能-心理健康”之間的關(guān)系是否受到老年人年齡以及社區(qū)層面不同維度的結(jié)構(gòu)特征的調(diào)節(jié)作用。具體到本研究中,多層線性模型的優(yōu)勢是可以利用時點(diǎn)(層1)嵌套于個體(層2)、個體又嵌套于社區(qū)(層3)的數(shù)據(jù)特征,同時考察不同層次變量的影響作用,并且能夠進(jìn)一步分析較低層次變量對因變量的效應(yīng)如何受到較高層次變量的影響,即可能存在的跨層交互效應(yīng)。
結(jié)合本文的研究問題,數(shù)據(jù)分析過程將分成3個步驟。首先,構(gòu)造隨機(jī)截距模型(random-intercept model),估計失能水平變動以及其他協(xié)變量對老年人抑郁傾向的影響;其次,進(jìn)一步考察失能水平(層1)效應(yīng)在個人層面(層2)是否存在異質(zhì)性的隨機(jī)斜率模型(random-slope model),主要檢驗失能水平與老年人年齡這一跨層交互的顯著性,由此考察失能水平對抑郁傾向的效應(yīng)是否會隨著老年人年齡的不同而有所變化;最后,估計失能水平(層1)效應(yīng)在社區(qū)層面(層3)是否具有異質(zhì)性的隨機(jī)斜率模型,主要檢驗失能水平變量與社區(qū)各維度結(jié)構(gòu)特征的交互效應(yīng),由此考察失能水平對老人抑郁傾向的影響是否在不同的社區(qū)環(huán)境中有所差異。
表3首先估計了一組隨機(jī)截距模型。其中,模型1是未包含任何解釋變量的無條件均值模型,主要用來檢驗老年人的抑郁傾向得分是否在不同數(shù)據(jù)層面都具有顯著的變異。根據(jù)隨機(jī)效應(yīng)參數(shù)部分的數(shù)字予以計算,社區(qū)、個人和時點(diǎn)三個層面分別可以解釋老年人抑郁傾向得分變異程度的8.1%、45.1%和46.8%①。這意味著使用三層的線性模型對數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合是合理的。
表3的模型2加入了時變變量。首先,相較于非失能狀態(tài),輕度、中度和重度失能的發(fā)生都會顯著提高老年人的抑郁傾向。而且,從任何失能程度轉(zhuǎn)變到更高級別的失能狀態(tài)時,老年人的抑郁傾向得分都會出現(xiàn)較大幅度的升高。此外,在婚且與配偶一起居住和家庭經(jīng)濟(jì)狀況的改善都可以顯著降低抑郁傾向。模型3進(jìn)一步納入了個人層面的特征變量,平均而言,較為年長的老人抑郁傾向相對較低,女性老人較男性老人的抑郁傾向更高,而教育水平的提高顯著降低了抑郁傾向。模型4引入了社區(qū)層面的變量,在控制社區(qū)多維度的結(jié)構(gòu)性特征之后,社區(qū)的城鄉(xiāng)屬性和社會經(jīng)濟(jì)條件對老年人抑郁傾向的影響并不顯著,而社區(qū)衛(wèi)生條件的改善和文化娛樂氛圍的提升都能夠顯著降低老年人的抑郁傾向。值得注意的是,社區(qū)生活便利程度的改善對老年人的心理健康并沒有益處。
表3 估計失能水平變動、個人特征及社區(qū)環(huán)境對抑郁傾向效應(yīng)的隨機(jī)截距模型
注:*p<0.05,**p<0.01,***p<0.001.
表4是估計失能水平對抑郁傾向效應(yīng)是否隨老年人年齡不同而發(fā)生變動的隨機(jī)斜率模型。其中,模型1的隨機(jī)效應(yīng)參數(shù)部分顯示,不同失能程度對老年人抑郁傾向的影響都在不同個體之間存在明顯的差異性。模型2納入了失能水平變量與老年人年齡及年齡平方的交互項后發(fā)現(xiàn),輕度失能和中度失能對老年人抑郁傾向的影響作用在不同年齡上都是相當(dāng)?shù)?,但是,重度失能對抑郁傾向影響則隨著老年人年齡的升高有所減弱。換句話說,重度失能對低齡老人心理健康的不利效應(yīng)要高于高齡老人。這可能是因為不同年齡段老年人對自己失能的意義解讀是不同的(Burke,1991;Thoits,1995)。
為了檢驗估計結(jié)果的穩(wěn)健性,模型3改變了年齡的測量方式,將老年人以80歲為界劃分為低齡和高齡老人,再次呈現(xiàn)了不同失能水平與年齡變量的交互效應(yīng),所得到的結(jié)果與模型2是一致的。因此,在關(guān)注不同程度失能對老年人心理健康所造成的消極影響時,還應(yīng)特別關(guān)注低齡老人較高齡老人在面對重度失能時心態(tài)上更為脆弱的一面。
表4 隨機(jī)斜率模型:失能水平(層1)對抑郁傾向的效應(yīng)隨年齡(層2)發(fā)生變動
注:所有模型都控制了時點(diǎn)層面的婚居狀態(tài)、家庭經(jīng)濟(jì)條件、是否由代理人答題,個人層面的性別和教育水平,以及社區(qū)層面的城鄉(xiāng)屬性、社會經(jīng)濟(jì)地位、生態(tài)衛(wèi)生指數(shù)、文娛發(fā)展指數(shù)、生活便利指數(shù)和老年支持指數(shù)。*p<0.05,**p<0.01,***p<0.001。
表5是估計失能水平對抑郁傾向效應(yīng)是否隨社區(qū)特征不同而發(fā)生變動的隨機(jī)斜率模型。模型1的隨機(jī)效應(yīng)參數(shù)部分顯示,重度失能效應(yīng)表現(xiàn)出顯著的社區(qū)異質(zhì)性。模型2至模型5依次是失能水平與社區(qū)的生態(tài)衛(wèi)生指數(shù)、文娛發(fā)展指數(shù)、生活便利指數(shù)和老年保障指數(shù)的跨層交互效應(yīng)模型??梢钥吹剑瑢τ谑芩綄夏耆艘钟魞A向的影響作用,除了社區(qū)的生活便利程度,社區(qū)其他幾個方面的特征都起到了一定程度的調(diào)節(jié)效應(yīng)。具體而言,社區(qū)的衛(wèi)生水平越高、文化娛樂氛圍越強(qiáng)、老年保障環(huán)境越好,則失能對老年人心理健康的不利影響越小。此外,從各交互項系數(shù)的大小來看,社區(qū)各方面條件的改善特別有助于緩解老年人從非失能轉(zhuǎn)為輕度失能以及進(jìn)入重度失能狀態(tài)對心理健康所產(chǎn)生的不利影響。由此可見,對社區(qū)環(huán)境的系統(tǒng)性改善,不僅能夠普遍提升老年人的心理健康狀況,而且還對失能老人的心理健康起到額外的保護(hù)作用。
本文利用全國代表性的多輪追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)和多層線性模型,系統(tǒng)呈現(xiàn)了老年人失能水平的歷時變動對心理健康所產(chǎn)生的影響,并進(jìn)一步展示了這種影響在個體年齡層面和居住社區(qū)層面所表現(xiàn)出的異質(zhì)性。數(shù)據(jù)結(jié)果顯示:身體失能程度的提高會顯著增強(qiáng)抑郁傾向。而且,在年齡維度上,重度失能對高齡老人的心理抑制效應(yīng)有所減弱;而在社區(qū)層面,社區(qū)的衛(wèi)生條件、文化娛樂氛圍和老年支持環(huán)境都可以有效緩解老年人從非失能轉(zhuǎn)為輕度失能以及進(jìn)入重度失能狀態(tài)對心理健康的不利影響。
《“十三五”健康老齡化規(guī)劃》明確指出,“十三五”時期,人口老齡化程度持續(xù)加深,高齡和失能老年人數(shù)量增加,對老年健康服務(wù)的剛性需求不斷釋放,伴隨家庭結(jié)構(gòu)的變化,給老年健康服務(wù)帶來嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。有鑒于此,本文的數(shù)據(jù)結(jié)果在以下幾個方面具有政策借鑒意義。
第一,探索建立老年人失能狀況的動態(tài)監(jiān)測系統(tǒng),建立起關(guān)注老年人失能、康復(fù)及精神健康的長效機(jī)制。通過長期的觀測,我們不僅能夠把握老年人各項生存指標(biāo)的整體性變化,還能看到不同背景特征的老年人群體在身心健康各個方面的歷時變動中所表現(xiàn)出的不同模式,從而增強(qiáng)老年人照料和其他養(yǎng)老服務(wù)供給的精準(zhǔn)化取向。
表5 隨機(jī)斜率模型:失能水平(層1)對抑郁傾向效應(yīng)隨社區(qū)特征(層3)發(fā)生變動
注:所有模型都控制了時點(diǎn)層面的婚居狀態(tài)、家庭經(jīng)濟(jì)條件、是否由代理人答題,個人層面的年齡、年齡平方、性別和教育水平,以及社區(qū)層面的城鄉(xiāng)屬性和社會經(jīng)濟(jì)地位。*p<0.05,**p<0.01,***p<0.001。
第二,特別關(guān)注重度失能的發(fā)生對低齡老人所造成的心理沖擊。本文的數(shù)據(jù)結(jié)果顯示,盡管重度失能的發(fā)生對所有老年人都造成較大的心理負(fù)擔(dān),但低齡老人在面對重度失能時較高齡老人更為脆弱。因此,隨著我國人口老齡化和高齡化的不斷推進(jìn),相關(guān)政策在向高齡老人傾斜的同時,不應(yīng)忽略較低年齡段的老年人在失能發(fā)生時更為強(qiáng)烈的心理變動和心理訴求。
第三,進(jìn)一步健全完善“以社區(qū)為依托”的養(yǎng)老體系,增加各種社區(qū)資源的供給。特別是通過改善生態(tài)衛(wèi)生環(huán)境、廣泛開展文化娛樂活動、完善老年人保障體系等措施,進(jìn)一步發(fā)揮出社區(qū)環(huán)境對失能老人更為積極有效的心理建設(shè)作用。因此,改善失能老人的心理健康不必囿于醫(yī)療保健、老年保障等傳統(tǒng)領(lǐng)域。本文的數(shù)據(jù)結(jié)果顯示,社區(qū)衛(wèi)生條件的改善(諸如垃圾處理、公廁建設(shè))和文化娛樂氛圍的提升都能夠顯著緩解失能給老年人心理健康造成的不利影響。雖然失能會對老年人的活動范圍造成一定影響(van Campen & Iedema,2007),但大多數(shù)人仍能夠在一定程度上參與戶外活動、融入社區(qū)的公共空間。因此,諸如文化娛樂設(shè)施這些社區(qū)條件的改善不僅不是避實就虛,反而對失能老人心理健康的提升具有顯著益處。
本研究的一個局限是:數(shù)據(jù)中關(guān)于老年人所居住社區(qū)的信息只在基線調(diào)查中收集,而后續(xù)調(diào)查中并未再次收集,因此本研究無法考察社區(qū)特征隨時間發(fā)生較為明顯的變動時對老年人所產(chǎn)生的影響??傮w而言,本研究不僅彌補(bǔ)了以往多數(shù)基于橫截面數(shù)據(jù)研究的不足,通過歷時數(shù)據(jù)來展現(xiàn)老年人失能水平變動與心理健康狀況之間的動態(tài)變動關(guān)系,并且較為系統(tǒng)地考察了老年人年齡和所居住社區(qū)的多維度結(jié)構(gòu)性特征對這一關(guān)系的調(diào)節(jié)作用,將有助于發(fā)展更有針對性的改善老年人身心健康狀況的政策。
①8.1%=3.332/(3.332+18.452+19.175),45.1%=18.452/(3.332+18.452+19.175),46.8%=19.175/(3.332+18.452+19.175)